1 Funkce dvou a tří proměnných

Podobné dokumenty
verze 1.4 Ekvivalentní podmínkou pro stacionární bod je, že totální diferenciál je nulový

Matematika II, úroveň A ukázkový test č. 1 (2017) 1. a) Napište postačující podmínku pro diferencovatelnost funkce n-proměnných v otevřené

Funkce více proměnných. April 29, 2016

Matematika II, úroveň A ukázkový test č. 1 (2018) 1. a) Napište postačující podmínku pro diferencovatelnost funkce n-proměnných v otevřené

Funkce v ıce promˇ enn ych Extr emy Pˇredn aˇska p at a 12.bˇrezna 2018

Parciální derivace a diferenciál

Parciální derivace a diferenciál

Diferenciální počet funkcí více proměnných

= 2x + y, = 2y + x 3. 2x + y = 0, x + 2y = 3,

Extrémy funkce dvou proměnných

Definice globální minimum (absolutní minimum) v bodě A D f, jestliže X D f

MATEMATIKA II - vybrané úlohy ze zkoušek (2015)

Průvodce studiem. do bodu B se snažíme najít nejkratší cestu. Ve firmách je snaha minimalizovat

Matematická analýza III.

III. Diferenciál funkce a tečná rovina 8. Diferenciál funkce. Přírůstek funkce. a = (x 0, y 0 ), h = (h 1, h 2 ).

Kristýna Kuncová. Matematika B3

Matematika II, úroveň A ukázkový test č. 1 (2016) 1. a) Napište postačující podmínku pro diferencovatelnost funkce n-proměnných v otevřené

Funkce dvou a více proměnných

fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.

Derivace funkce. Přednáška MATEMATIKA č Jiří Neubauer

Vlastní (charakteristická) čísla a vlastní (charakteristické) Pro zadanou čtvercovou matici A budeme řešit maticovou

Úvodní informace. 17. února 2018

Definice Řekneme, že funkce z = f(x,y) je v bodě A = [x 0,y 0 ] diferencovatelná, nebo. z f(x 0 + h,y 0 + k) f(x 0,y 0 ) = Ah + Bk + ρτ(h,k),

5. Lokální, vázané a globální extrémy

Spojitost funkcí více proměnných

9. přednáška 26. listopadu f(a)h < 0 a pro h (0, δ) máme f(a 1 + h, a 2,..., a m ) f(a) > 1 2 x 1

Hledáme lokální extrémy funkce vzhledem k množině, která je popsána jednou či několika rovnicemi, vazebními podmínkami. Pokud jsou podmínky

Dodatek 2: Funkce dvou proměnných 1/9

I. Diferenciální rovnice. 3. Rovnici y = x+y+1. převeďte vhodnou transformací na rovnici homogenní (vzniklou

1. Je dána funkce f(x, y) a g(x, y, z). Vypište symbolicky všechny 1., 2. a 3. parciální derivace funkce f a funkce g.

Funkce zadané implicitně

Nalezněte hladiny následujících funkcí. Pro které hodnoty C R jsou hladiny neprázdné

10 Funkce více proměnných

5.3. Implicitní funkce a její derivace

1. DIFERENCIÁLNÍ POČET FUNKCE DVOU PROMĚNNÝCH

5. cvičení z Matematiky 2

verze 1.3 x j (a) g k 2. Platí-li vztahy v předchozím bodu a mají-li f, g 1,..., g s v a diferenciál K = f + j=1

Funkce jedn e re aln e promˇ enn e Derivace Pˇredn aˇska ˇr ıjna 2015

7.1 Extrémy a monotonie

1 Funkce více proměnných

Matematika 5 FSV UK, ZS Miroslav Zelený

y = 2x2 + 10xy + 5. (a) = 7. y Úloha 2.: Určete rovnici tečné roviny a normály ke grafu funkce f = f(x, y) v bodě (a, f(a)). f(x, y) = x, a = (1, 1).

Občas se používá značení f x (x 0, y 0 ), resp. f y (x 0, y 0 ). Parciální derivace f. rovnoběžného s osou y a z:

Transformujte diferenciální výraz x f x + y f do polárních souřadnic r a ϕ, které jsou definovány vztahy x = r cos ϕ a y = r sin ϕ.

kde je dostupný ve formě vhodné pro tisk i ve formě vhodné pro prohlížení na obrazovce a z adresy

Jazyk matematiky Matematická logika Množinové operace Zobrazení Rozšířená číslená osa

Diferenciál funkce dvou proměnných. Má-li funkce f = f(x, y) spojité parciální derivace v bodě a, pak lineární formu (funkci)

Napište rovnici tečné roviny ke grafu funkce f(x, y) = xy, která je kolmá na přímku. x = y + 2 = 1 z

Globální extrémy. c ÚM FSI VUT v Brně. 10. ledna 2008

VI. Derivace složené funkce.

verze 1.3 kde ρ(, ) je vzdálenost dvou bodů v R r. Redukovaným ε-ovým okolím nazveme ε-ové okolí bodu x 0 mimo tohoto bodu, tedy množinu

Michal Bulant. Masarykova univerzita Fakulta informatiky

Petr Hasil

8.3). S ohledem na jednoduchost a názornost je výhodné seznámit se s touto Základní pojmy a vztahy. Definice

6. DIFERENCIÁLNÍ POČET FUNKCE VÍCE PROMĚNNÝCH

Cvičné texty ke státní maturitě z matematiky

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Základy teorie funkcí více proměnných. študenti MFF 15. augusta 2008

M. Hojdarová, J. Krejčová, M. Zámková

Kristýna Kuncová. Matematika B2

Funkce více proměnných - úvod

pouze u některých typů rovnic a v tomto textu se jím nebudeme až na

Matematika 1 pro PEF PaE

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2011/2012. x + y + 3z = 1 (2a 1)x + (a + 1)y + z = 1 a

4. Diferenciál a Taylorova věta

EXTRÉMY FUNKCÍ VÍCE PROMĚNNÝCH

EXTRÉMY FUNKCÍ VÍCE PROMĚNNÝCH

8.4. Shrnutí ke kapitolám 7 a 8

Kapitola 4: Extrémy funkcí dvou proměnných 1/5

1. POJMY 1.1. FORMULE VÝROKOVÉHO POČTU

MATEMATIKA I REÁLNÁ FUNKCE DVOU A VÍCE PROMĚNNÝCH II FAKULTA STAVEBNÍ MODUL BA01 M10, GA04 M04

7. Derivace složené funkce. Budeme uvažovat složenou funkci F = f(g), kde některá z jejich součástí

F (x, h(x)) T (g)(x) = g(x)

Otázku, kterými body prochází větev implicitní funkce řeší následující věta.

14. Monotonnost, lokální extrémy, globální extrémy a asymptoty funkce

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2014/2015

MATEMATIKA III. Olga Majlingová. Učební text pro prezenční studium. Předběžná verze

Drsná matematika III 2. přednáška Funkce více proměnných: Aproximace vyšších rádů, Taylorova věta, inverzní zobrazení

Obsah. 5 Diferenciál (Totální)diferenciálprvníhořádu Taylorůvvzorec Diferenciályvyššíchřádů Taylorovavěta...

PŘÍKLADY K MATEMATICE 2

Drsná matematika III 2. přednáška Funkce více proměnných: Aproximace vyšších rádů, Taylorova věta, inverzní zobrazení

LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) Průběh funkce ZVMT lesnictví 1 / 21

Uzavřené a otevřené množiny

Aplikace derivace a průběh funkce

+ 2y. a y = 1 x 2. du x = nxn 1 f(u) 2x n 3 yf (u)

+ 2y y = nf ; x 0. závisí pouze na vzdálenosti bodu (x, y) od počátku, vyhovuje rovnici. y F x x F y = 0. x y. x x + y F. y = F

Q(y) dy = P(x) dx + C.

DERIVACE FUKNCÍ VÍCE PROMĚNNÝCH

Zkouška ze Základů vyšší matematiky ZVMTA (LDF, ) 60 minut. Součet Koeficient Body

Vysoké učení technické v Brně, Fakulta strojního inženýrství MATEMATIKA 2

FUNKCE POJEM, VLASTNOSTI, GRAF

1. POJMY 1.1. FORMULE VÝROKOVÉHO POČTU

Funkce - pro třídu 1EB

Zavedeme-li souřadnicový systém {0, x, y, z}, pak můžeme křivku definovat pomocí vektorové funkce.

Diferenciální počet funkcí jedné proměnné

Příklad 1. Řešení 1a. Řešení 1b ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z M1B ČÁST 5

8.1. Určete všechny lokální extrémy funkce f(x, y) = x 2 + arctg 2 x + y 3 + y, x, y R.

8.2. Exaktní rovnice. F(x, y) x. dy. df = dx + y. Nyní budeme hledat odpověd na otázku, zda a jak lze od této diferenciální formule

2. spojitost (7. cvičení) 3. sudost/lichost, periodicita (3. cvičení) 4. první derivace, stacionární body, intervaly monotonie (10.

1/15. Kapitola 2: Reálné funkce více proměnných

Nelineární optimalizace a numerické metody (MI NON)

Transkript:

1 Funkce dvou a tří proměnných 1.1 Pojem funkce více proměnných Definice Funkce dvou proměnných je předpis, který každému bodu z R 2 (tj. z roviny) přiřazuje jediné reálné číslo. z = f(x, y), D(f) R 2 - definiční obor funkce funkce f, H(f) R - obor funčních hodnot funkce f y Objem kvádru V = a 2 c vzdálenost bodu v rovině od počátku soustavy souřadnic d(x, y) = x 2 + y 2. Definice Funkce tří proměnných je předpis, který každému bodu z R 3 (tj. z prostoru) přiřazuje jediné reálné číslo. f(x, y, z) y Objem hranolu V = abc vzdálenost bodu v prostoru od počátku soustavy souřadnic d(x, y) = x 2 + y 2 + y 2. Je dána funkce f(x, y) = x 2 y + y + 1. Vypočtěte f(1, 2), f( 5, 1). f(1, 2) = 1 2 2 + 2 + 1 = 5, f( 5, 1) = ( 5) 2 1 + 1 + 1 = 27. 1.2 Parciální derivace funkce Při výpočtu parciální derivace funkce f(x, y) podle x považujeme proměnnou y za konstantu a stanovíme derivaci podle vzorců a pravidel pro derivování funkce jedné proměnné. Analogicky při výpočtu parciální derivace funkce f(x, y) podle y považujeme proměnnou x za konstantu. parciální derivace funkce f podle x:, f x x parciální derivace funkce f podle x v bodě (a, b): (a,b), f x x (a, b) parciální derivace funkce f podle y: parciální derivace funkce f podle y v bodě (a, b): (a,b) x, f x(a, b), f y 1

Parciální derivace funkce f podle x udává změnu funkce f ve směru osy x, parciální derivace funkce f podle y udává změnu funkce f ve směru osy y. y Vypočtěte parciální derivace funkce f v bodě (a, b) podle obou proměnných: 1. f(x, y) = 3x 2 y 3 + 5x 6y + 4, (a, b) = ( 1, 6) 2. f(x, y) = x y + y, (a, b) = (1, 2) x 3. f(x, y) = x + y, (a, b) = ( 3, 5) x y 1. 2. x = 6xy3 + 5 = 9x2 y 2 6 ( 1, 6) = 6 ( 1) 6 3 + 5 = 221 x ( 1, 6) = 9 ( 1) 2 6 2 6 = 30 x = 1 y y x, (1, 2) = 1 2 x 2 2 1 = 3 2, = x y + 1 2 x, (1, 2) = 1 4 + 1 1 = 3 4 3. 1 (x y) (x + y) 1 = = 2y x (x y) 2 (x y) 2 ( 3, 5) 10 = x ( 3 5) = 10 2 64 = 5 32 1 (x y) (x + y) ( 1) 2x = = (x y) 2 (x y) 2 ( 3, 5) 6 = x ( 3 5) = 6 2 64 = 3 32 Ukažte, že funkce u(x, y) = y x vyhovuje parciální diferenciální rovnici x u x + y u = 0. u x = y x 2, u = 1 x 2

Dosadíme do dané rovnice L = x ( y x 2 ) + y 1 x = y x + y x = 0, P = 0 L = P 1.3 Derivace ve směru Derivace funkce f v bodě (a, b) ve směru daném vektorem s = (cos α, sin α) udává změnu funkce f ve směru vektoru s. (a, b) Výpočet: (a, b) (a, b) (a, b) = cos α + sin α, x kde α je úhel, který svírá vektor s s kladnou poloosou x. 1.4 Gradient funkce Gradient funkce f je vektor (f x, f y). Značí se grad f. Gradient funkce f v bodě (a, b) udává směr největšího růstu funkce f v bodě (a, b). Výpočet derivace ve směru pomocí gradientu: (a, b) = grad f(a, b) s o, kde s o je jednotkový vektor ve směru vektoru s. Je dána funkce f(x, y) = x 3 y 2 + 2xy. 1. Vypočtěte grad f v bodě [2, 3]. 2. Vypočtěte derivaci funkce f v bodě [2, 3] ve směru vektoru s = ( 3, 2). 1. grad f = (3x 2 + 2y, 2y + 2x) grad f(2, 3) = (3 2 2 + 2 3, 2 3 + 2 2) = (18, 2) 2. (2, 3) = (18, 2) ( 3 2, ) = 54 4 = 13 13 13 13 = 58 13 = 58 13 13 3

1.5 Derivace vyšších řádů Pro funkci dvou proměnných jsou parciální derivace f x a f y funkcemi dvou proměnných a mohou tedy mít parciální derivace. To jsou potom druhé parciální derivace funkce f. x 2 nebo f xx 2 nebo f yy. Smíšená parciální derivace x se zapisuje jako x, nebo f xy a parciální derivace y x jako x, nebo f yx. Na pořadí proměnných v poznačení smíšené parciální derivace příliš nezáleží, protože obvykle se ukazuje, že f xy a f yx si jsou rovny. Platí totiž: Existuje-li f y i f xy a je-li f xy spojitá funkce, pak existuje i f yx a platí f yx = f xy. Totéž platí, zaměníme-li x a y. Najděte první a druhé parciální derivace funkce f(x) = x 2 y + y 2 sin x. f x = 2xy + y 2 cos x f xx = 2y y 2 sin x f xy = 2x + 2y cos x f y = x 2 + 2y sin x f yy = 2 sin x f yx = 2x + 2y cos x Analogicky se definují derivace vyšších řádů. např. parciální derivace xy znamená třetí parciální derivaci funkce f: f xyy. Pro funkci z předchozího příkladu vypočtěte všechny třetí parciální derivace. 4

f xxx = y 2 sin x f xxy = 2 2y sin x f xyx = 2 2y sin x f xyy = 2 cos x f yxx = 2 2y sin x f yxy = 2 cos x f yyx = 2 cos x f yyy = 0 1.6 Extrémy funkce dvou proměnných Řekneme, že funkce f(x, y) má v bodě (x 0, y 0 ) lokální maximum (resp. lokální minimum), nabývá-li v nějakém okolí bodu bodu (x 0, y 0 ) maximální (resp. minimální) hodnoty v (x 0, y 0 ). Analogicky jako pro funkci jedné reálné proměnné platí (nutná podmínka existence extrému): Má-li funkce f lokální maximum nebo lokální minimum v bodě (x 0, y 0 ), potom je f x (x 0, y 0 ) = 0 a f y (x 0, y 0 ) = 0. Bod (x 0, y 0 ), v němž jsou první parciální derivace nulové, se nazývá stacionární bod. Může se stát, že derivace f x a f y jsou v bodě (x 0, y 0 ) nulové a přesto nemá funkce f v tomto bodě lokální maximum ani minimum. Z tohoto hlediska je zajímavý případ tzv. sedlového bodu, tj. bodu, ve kterém má funkce f v jednom směru lokální maximum a v druhém směru lokální minimum. Nechť funkce f m8 spojité druhé parciální derivace. Označme (x 0, y 0 ) stacionární bod funkce f. Specifikace extrému se provádí pomocí druhých parciálních derivací. Označme D = f xx f yy f 2 xy. Platí 1. Je-li D(x 0, y 0 ) > 0, má funkce f v bodě (x 0, y 0 ) extrém. (a) Je-li f xx (x 0, y 0 ) > 0, má funkce f v bodě (x 0, y 0 ) lokální minimum. (b) Je-li f xx (x 0, y 0 ) < 0, má funkce f v bodě (x 0, y 0 ) lokální maximum. 2. Je-li D(x 0, y 0 ) < 0, nemá funkce f v bodě (x 0, y 0 ) extrém, má v bodě (x 0, y 0 ) sedlový bod. 3. Je-li D(x 0, y 0 ) = 0, nedává tato věta žádnou informaci o extrému funkce f v bodě (x 0, y 0 ). 5