Kapitola 10 Pouˇzit ı derivac ı (optimalizaˇcn ı ulohy) Motivace Pˇr ıklad 10.0.5. Pozn amky k postupu



Podobné dokumenty
1 Extrémy funkcí - slovní úlohy

Extrémy funkce dvou proměnných

V (c) = (30 2c)(50 2c)c = 1500c 160c 2 + 4c 3. V (c) = 24c 320.

10. cvičení - LS 2017

Příklady pro předmět Aplikovaná matematika (AMA) část 1

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

Derivace. 1. Užitím definice derivace vypočtěte derivaci funkce v daném bodě x 0.

Stručný přehled učiva

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

Digitální učební materiál

Řešení 1b Máme najít body, v nichž má funkce (, ) vázané extrémy, případně vázané lokální extrémy s podmínkou (, )=0, je-li: (, )= +,

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

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

5. Lokální, vázané a globální extrémy

EXTRÉMY FUNKCÍ VÍCE PROMĚNNÝCH

Monotonie a lokální extrémy. Konvexnost, konkávnost a inflexní body. 266 I. Diferenciální počet funkcí jedné proměnné

Matematika I (KX001) Užití derivace v geometrii, ve fyzice 3. října f (x 0 ) (x x 0) Je-li f (x 0 ) = 0, tečna: x = 3, normála: y = 0

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

Příklad 1 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z M1A ČÁST 6

1.1 Existence a jednoznačnost řešení. Příklad 1.1: [M2-P1] diferenciální rovnice (DR) řádu n: speciálně nás budou zajímat rovnice typu

Obsah. Metodický list Metodický list Metodický list Metodický list

Vzdělávací materiál. vytvořený v projektu OP VK CZ.1.07/1.5.00/ Anotace. Diferenciální počet VY_32_INOVACE_M0216.

Parciální derivace a diferenciál

Mocninná funkce: Příklad 1

CVIČNÝ TEST 2. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Václav Zemek. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17

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

1 Funkce dvou a tří proměnných

Parciální derivace a diferenciál

Funkce pro studijní obory

Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2014

Funkce a lineární funkce pro studijní obory

LOKÁLNÍ EXTRÉMY. LOKÁLNÍ EXTRÉMY (maximum a minimum funkce)

Lineární funkce, rovnice a nerovnice

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

Pavlína Matysová. 5. listopadu 2018

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

Aplikace derivace a průběh funkce

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

Označení derivace čárkami, resp. římskými číslicemi, volíme při nižším řádu derivace, jinak užíváme horní index v závorce f (5), f (6),... x c g (x).

CVIČNÝ TEST 5. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Václav Zemek. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 17 IV. Záznamový list 19

Nerovnice, grafy, monotonie a spojitost

Poznámka: V kurzu rovnice ostatní podrobně probíráme polynomické rovnice a jejich řešení.

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

LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) Základy lineárního programování VMAT, IMT 1 / 25

Průběh funkce 1. Průběh funkce. Při vyšetření grafu funkce budeme postupovat podle následujícího algoritmu:

MATEMATIKA II V PŘÍKLADECH

Funkce, elementární funkce.

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

CVIČNÝ TEST 10. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Renáta Koubková. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 17 IV. Záznamový list 19

K OZA SE PASE NA POLOVINĚ ZAHRADY Zadání úlohy

Matematika 1 MA1. 1 Analytická geometrie v prostoru - základní pojmy. 4 Vzdálenosti. 12. přednáška ( ) Matematika 1 1 / 32

Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2015

Obecná rovnice kvadratické funkce : y = ax 2 + bx + c Pokud není uvedeno jinak, tak definičním oborem řešených funkcí je množina reálných čísel.

Aplikace derivace ( )

LOKÁLNÍ A GLOBÁLNÍ EXTRÉMY FUNKCÍ A JEJICH UŽITÍ

Diferenciální počet funkcí jedné proměnné

CVIČNÝ TEST 15. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17

7.1 Extrémy a monotonie

Funkce - pro třídu 1EB

Budeme hledat řešení y(x) okrajové úlohy pro diferenciální rovnici druhého řádu v samoadjungovaném tvaru na intervalu a, b : 2 ) y i p i+ 1

Matematická analýza III.

Funkce dvou a více proměnných

Derivace a monotónnost funkce

Zlín, 23. října 2011

5.3. Implicitní funkce a její derivace

Mgr. Tomáš Kotler. I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 6 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17

DERIVACE FUKNCÍ VÍCE PROMĚNNÝCH

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

b) Maximální velikost zrychlení automobilu, nemají-li kola prokluzovat, je a = f g. Automobil se bude rozjíždět po dobu t = v 0 fg = mfgv 0

Příklad 1. a) lim. b) lim. c) lim. d) lim. e) lim. f) lim. g) lim. h) lim. i) lim. j) lim. k) lim. l) lim ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z M1 ČÁST 7

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

APLIKACE. Poznámky Otázky

Přijímací zkouška na navazující magisterské studium Studijní program Fyzika obor Učitelství fyziky matematiky pro střední školy

Nejdřív spočítáme jeden příklad na variaci konstant pro lineární diferenciální rovnici 2. řádu s kostantními koeficienty. y + y = 4 sin t.

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

1 Modelování systémů 2. řádu

Variace. Kvadratická funkce

Logaritmické a exponenciální funkce

ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ V ROVINĚ

R2.213 Tíhová síla působící na tělesa je mnohem větší než gravitační síla vzájemného přitahování těles.

Povrchy, objemy. Krychle = = = + =2 = 2 = 2 = 2 = 2 =( 2) + = ( 2) + = 2+ =3 = 3 = 3 = 3 = 3

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

Kapitola 4: Průběh funkce 1/11

Základy vyšší matematiky arboristika Zadání písemek ze školního roku

Diferenciální počet funkcí jedné reálné proměnné LOKÁLNÍ A GLOBÁLNÍ EXTRÉMY FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ LOKÁLNÍ EXTRÉMY

VEKTORY. Obrázek 1: Jediný vektor. Souřadnice vektoru jsou jeho průměty do souřadných os x a y u dvojrozměrného vektoru, AB = B A

Parametrická rovnice přímky v rovině

Parametrické programování

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

Vzdálenosti. Copyright c 2006 Helena Říhová

Diferenciální počet funkcí více proměnných

Cvičné texty ke státní maturitě z matematiky

Parametrické rovnice křivek v E 2

JAK ČTEME Z DERIVACÍ PRŮBĚH PŮVODNÍCH FUNKCÍ? Pozn: veškeré funkce mají ve vnitřních bodech definičního oboru první derivaci. 1.

1. DIFERENCIÁLNÍ POČET FUNKCE DVOU PROMĚNNÝCH

D(f) =( 1, 1) [ ( 1, 1) [ (1, 1). 2( x)3 ( x) 2 1 = 2(x) 3. (x) 2 1 = f(x) Funkce je lichá, není periodická

Kapitola 11. označením varianty, berte pouze jako indikátor obtíˇznosti úlohy, které můˇze být v závislosti na okolnostech. kompetencí.

Vzdělávací oblast: Matematika a její aplikace Vzdělávací obor: Matematický kroužek pro nadané žáky ročník 9.

Petr Hasil. Prvákoviny c Petr Hasil (MUNI) Úvod do infinitezimálního počtu Prvákoviny / 57

Kapitola 4: Extrémy funkcí dvou proměnných 1/5

Transkript:

Kapitola 10 Pouˇzití derivací (optimalizační úlohy) Motivace Uˇzití diferenciálního počtu je velmi široké a zasahuje nejen do oblasti matematiky, ale také fyziky, chemie a dalších disciplín, kde je nutné zkoumat průběh chování určité veličiny, např. nalezení extrémů či okamˇzitých změn v čase. Optimalizační úlohy vyuˇzívají znalosti derivace funkce v bodě. Především z praxe se dá usoudit, ˇze pomocí derivací lze snadno vyřešit problémy, které by se jinak řešili heuristicky (zkusmo). Příklad 10.0.5. Pro motivaci uvedeme dva příklady. Problém plechovek Představte si, ˇze jsme výrobci nealkoholických nápojů. Zaměřujeme se výhradně na plechovkové balení a plechovky si sami vyrábíme. Jediné, co musíme nakoupit, je plech na jejich výrobu. Víme, ˇze nejlépe se prodávají plechovky o objemu 0,5 litru. Pro jednoduchost předpokládejme válcový tvar plechovky a plechovka bude nápojem naplněna aˇz po okraj. Určitě jako dobří obchodníci nechceme vynakládat zbytečné peníze za nakupovaný plech. Poˇzadujeme tedy plechovku, která bude mít za daného objemu V = 0, 5 l = 0, 5 dm = 50 cm co nejmenší povrch. Jak tedy zvolit rozměry plechovky tak, abychom spotřebovali co nejméně plechu? Problém vstupenek Změnili jsme povolání a z výrobce plechovek pro nápoje jsme se stali prodejci vstupenek na hudební koncert. Objednali jsme sál pro 800 lidí. Víme, ˇze hudebníci, tisk vstupenek a celková reˇzie nás bude stát 20000 $. Zbývá zvolit, za kolik $ budeme vstupenky prodávat zájemcům o koncert. Ze zkušenosti víme, ˇze pokud budeme prodávat jednu vstupenku za 40 $, určitě vyprodáme celý sál. Dále víme, ˇze kaˇzdý dolar nad tuto cenu sníˇzí prodej vstupenek o 10 kusů. Máme určit, o kolik dolarů je třeba navýšit cenu tak, aby náš zisk byl maximální. Poznámky k postupu Neˇz začneme úlohy řešit, zopakujme si některé poznatky z předchozí kapitoly. 1. Má-li reálná funkce v bodě x 0 kladnou derivaci, pak je v tomto bodě rostoucí. 2. Má-li reálná funkce v bodě x 0 zápornou derivaci, pak je v tomto bodě klesající.. Má-li reálná funkce v bodě x 0 derivaci rovnu nule, pak v tomto bodě může, ale nemusí nabývat extrémní hodnoty (nutná podmínka existence extrému). Výše zmíněné poznatky nám postačí pro vyřešení obou uvedených příkladů. 92

Obrázek 10.1: Grafické vyznačení monotonie Řešení: 10.0.5. Problém plechovek V našem případě je plechovka dokonalý válec, jehoˇz velikost povrchu S spočítáme podle vzorce S = 2πr 2 + 2πrv, kde r je poloměr podstavy a v je výška plechovky. Dále víme, ˇze pro objem válce platí vztah V = πr 2 v = 50 cm. Odtud pro výšku je v = 50 2 Dosadíme do vztahu pro povrch: πr S(r) = 2πr 2 + 2πr 50 πr 2 = 2πr2 + 100 r Tím jsme dostali velikost povrchu plechovky jako funkci poloměru její podstavy. Naším úkolem je najít takové r, pro něˇz bude S extrémní. Nutnou podmínku pro existenci extrému jsme jiˇz uvedli; pouˇzijme ji:. S (r) = 4πr 100 r 2 = 0. Pro poloměr je r > 0 (nekladný poloměr je nepřípustný), proto můˇzeme r 2 celou rovnici vynásobit a po úpravě dostáváme: 25 r = π Odtud po dosazení v = 50 = 25 2 π π 2 200 π Našli jsme tedy hodnoty neznámých veličin, pro které by mohl mít povrch plechovky extrémní hodnotu. Stále ještě nevíme, zda tam opravdu extrém nastane, ale je jisté, ˇze pokud ne tam, tak nikde jinde (důvodem je nutná podmínka pro existenci extrému). Pro kontrolu, zda jde opravdu o minimální povrch, zjistíme, jak se funkce S = S(r) chová v okolí naší hodnoty r = osu na dva intervaly (obrázek??): ( 0, ) 25 a π ( 25 Ta nám rozdělila reálnou π ) 25 π,, z nichž v prvním funkce klesá a v druhém 25 roste. Zřejmě pak v bodě r = musela dosáhnout své minimální hodnoty. Příklad je tedy vyřešen. π V předchozím příkladě jsem si ukázali způsob, jak poznat, zda v daném bodě dosahuje funkce své maximální, resp. minimální hodnoty. K jejímu určení jsme museli znát znaménkové změny první derivace v okolí stacionárního bodu. Toto zjišt ování znaménkových změn můˇze být v některých případech komplikovanější. Ukáˇzeme si nyní, jak se této nepříjemnosti vyhnout pomocí druhé derivace. To je samozřejmě výhodné jen tehdy, pokud je výpočet druhé derivace jednoduchý. 9

Obrázek 10.2: Grafy funkce a jejích derivací Poznámka 10.0.2. Druhá derivace je první derivace první derivace. Pro funkci danou předpisem f(x) = 1 6 x x 2 + jsou na obrázku?? graf funkce f(x), graf její první derivace f (x) a graf druhé derivace f (x). Máme f (x) = 1 2 x2 +2x a f (x) = x 2. Z grafu funkce f (x) můˇzeme snadno odečíst, kde f (x) nabývá kladných, resp. záporných hodnot a kde je rovna nule. Na základě toho si můˇzeme učinit závěry o monotónnosti funkce f(x), resp. o jejích extrémních hodnotách. Nás však zajímá graf druhé derivace f (x) = x 2. Z obrázku vidíme, ˇze f (x) > 0 v intervalu (2, ) a f (x) < 0 v intervalu (, 2). Druhá derivace je tedy záporná i v bodě, ve kterém má funkce lokální maximum, resp. kladná i v bodě relativního minima. Nyní vyslovíme větu, která bude zobecněním našich předchozích úvah a zároveň je postačující podmínkou pro existenci extrému. Věta 10.0.1. Necht f (x 0 ) = 0 a necht v bodě x 0 existuje druhá derivace. Je-li f (x 0 ) < 0, má funkce f(x) v bodě x 0 ostré lokální maximum, je-li f (x 0 ) > 0, má funkce f(x) v bodě x 0 ostré lokální minimum. Je-li f (x 0 ) = 0, nelze o existenci lokálního extrému rozhodnout a je třeba zjistit znaménkové změny první derivace. Zkusme pomocí nově získaného poznatku spočítat druhý motivační příklad. Řešení: 10.0.6. Problém vstupenek Nejprve je nutné z údajů sestavit funkci zisku Z. Zisk bude určitě záviset na ceně vstupenky a na počtu prodaných vstupenek. Zisk se bude rovnat počtu prodaných vstupenek krát hodnota jedné vstupenky mínus náklady na uspořádání koncertu. Pokud označíme x počet dolarů, kterým navýšíme cenu vstupenky nad základní cenu 40 $, můˇzeme psát: Z(x) = (40 + x) (800 10x) 20000, 94

kde první závorka je cenou vstupenky a druhá představuje počet prodaných vstupenek (za každý jeden $ se prodá o 10 vstupenek méně). Získali jsme tedy funkci jedné proměnné a hledáme její maximum: určíme Z (x) = (12000 + 400x 10x 2 ) = 20x + 400. Podle nutné podmínky pro existenci extrémů musí být první derivace funkce rovna 0. To je splněno pro x = 20 dolarů. Cena vstupenky by v optimální případě měla být 40 + 20 = 60 dolarů. Zda se jedná opravdu o hodnotu, v které funkce nabývá maxima zjistíme podle 2. derivace Z (x) = 20 < 0. Z předchozí věty plyne, ˇze se jedná o lokální maximum. Sami si můžete zkusit, např. pomocí grafu Z(x), že při žádné jiné ceně vstupenky nebude náš zisk větší. Postup řešení Jak je vidět, optimalizační úlohy se řeší podle stejného postupu. Ten lze vyjádřit jako sled následujících kroků: 1. najdeme popis nebo vyjádření veličiny, která má dosahovat extrému (povrch plechovky, zisk,...) 2. zjistíme, zda tuto veličinu lze vyjádřit jako funkci jedné, či dvou nebo více proměnných. pokud jde o funkci jedné proměnné, můžeme okamžitě hledat první derivaci (viz: vstupenky) 4. pokud jde o funkci dvou (více) proměnných, často je v zadání uvedena nějaká podmínka nebo vztah, který pomůˇze za jednu proměnnou dosadit; tím dostaneme funkci pouze jedné proměnné (viz: objem plechovky) 5. spočítáme první derivaci této veličiny jako funkce jedné proměnné a tuto derivaci poloˇzíme rovnu nule 6. nalezneme hodnoty, pro které by mohla funkce nabývat extrémů 7. pomocí druhé derivace dokážeme existenci extrému V následujícím příkladě budeme postupovat podle uvedené kuchařky. Optimalizační úloha: trám s největší nosností Příklad 10.0.6. Z válcovitého kmenu s kruhovým průřezem o poloměru r se má vytesat trám co největší nosnosti. Nosnost trámu je určena vztahem y = k s v 2, kde k je materiálová konstanta daného druhu dřeva, s je šířka průřezu trámu a v je výška průřezu trámu. Jaké rozměry s a v má mít trám, aby jeho nosnost byla maximální? Řešení: 10.0.7. Na obrázku?? je vyznačen průřez daného trámu. Budeme postupovat v krocích. 1. V prvním kroku je nutné si uvědomit, která veličina má nabývat extrémní hodnoty. V našem případě je to nosnost - označme ji jako y. 2. Nosnost je určena vztahem y = k s v 2, (10.1) tedy je funkcí dvou proměnných s a v a my můˇzeme třetí krok kuchařky přeskočit.. Jedinou známou hodnotou v zadání zůstává r, což nám napovídá, že pomocí ní by se dala jedna neznámá (třeba v) vyjádřit pomocí s. Vyjdeme z obrázku?? a za předpokladu, ˇze průřezem trámu je obdélník, můˇzeme vyuˇzít Pythagorovy věty: (2r) 2 = v 2 + s 2, odkud plyne v 2 = 4r 2 s 2. Dosad me za v 2 do vztahu pro??. Získáme vztah pro nosnost trámu v závislosti na jedné proměnné s, a to šířce průřezu trámu: y = k s (4r 2 s 2 ) = 4k s r 2 k s, nebot k je konstanta a r je pevně dáno poloměrem pouˇzitého kmenu. 95

Obrázek 10.: Průřez trámem 4. Použijeme nutnou podmínku pro existenci extrému: funkci nosnosti derivujeme a derivaci klademe rovnou nule: y = dy ds = 4k r2 k s 2 = 0. 4k r 2 5. Předchozí rovnici vyhovují pouze hodnoty s = ±, ale zápornou hodnotu můˇzeme vyloučit z důvodu významu délky strany s. 6. Pro druhou derivaci dostáváme: y = 6s < 0 pro všechna přípustná s, tedy i pro naši hodnotu. Záporné znaménko hodnoty druhé derivace v bodě s značí, ˇze naše funkce nabývá maximální hodnoty, neboli nosnost trámu pro nalezenou hodnotu je největší. K této hodnotě je nutné dopočítat ze vztahu v 2 = 4r 2 s 2 hodnotu veličiny s a tím budou rozměry trámu maximální nosnosti určeny. Poznámka 10.0.. V třetím kroku jsme mohli vyjádřit i s, ale předpis pro funkci nosnosti by byl komplikovanější. Optimalizační úloha: nejmenší vzdálenost Příklad 10.0.7. Přístavy A, B (viz obr.??) jsou od sebe vzdáleny 145 km. Z přístavu A vyjede parník ve směru určeném šipkou a současně ve stejném okamˇziku z přístavu B vyjede jachta (ve směru určeném šipkou). Jejich rychlosti jsou stálé, a to pro parník v p = 40 km/h, pro jachtu v j = 16 km/h. V jakém čase bude jejich vzájemná vzdálenost nejmenší? Řešení: 10.0.8. Označme polohy parníku a jachty po t hodinách plavby z přístavů A a B písmeny P a J. Pak délky drah parníku AP a jachty BJ v čase t hodin od začátku pohybu jsou: AP = 40 t km, BJ = 16 t km. Pro vzdálenost P J parníku a jachty v kilometrech v tomto čase t (v hodinách) platí podle Pythagorovy věty P J = BP 2 + BJ 2 = (145 40t) 2 + (16t) 2. 96

Obrázek 10.4: Parník a jachta Odtud P J = 1856t 2 11600t + 21025. Tato odmocnina nabyde nejmenší hodnoty při témˇze t, při němˇz bude mít veličina pod odmocninou z(t) = 1856t 2 11600t + 21025 nejmenší hodnotu. Hledejme tuto nejmenší hodnotu: počítejme odkud plyne z (t) = 712t 11600 = 0, t = 11600 712 =, 125 hodin. Pomocí druhé derivace lze ukázat, že extremální hodnota je minimem. Tedy parník a jachta budou mít vzájemnou vzdálenost nejmenší za hodiny 7 minut a 0 sekund po jejich vyplutí z A, resp. z B. Optimalizační úloha: válec s největším objemem Příklad 10.0.8. Do kuˇzele o poloměru podstavy r = 4 m a výšce v = 6 m je vepsán válec, který má mít co největší objem. Vypočítejme ten největší moˇzný objem. Řešení: 10.0.9. Na obrázku?? je naznačen průřez daným kuželem. Potřebujeme najít objem tohoto válce, tudíˇz hledáme velikost poloměru x jeho podstavy a výšky y. Vyuˇzijeme trojúhelníky AB C a ABC, které jsou podobné: podobnost dvou trojúhelníků značíme AB C ABC. Z podobnosti pro vzájemné poměry odpovídajících stran plyne Pro objem válce máme y r x = v r (r x)v = y = r V = πx 2 2 (r x)v 2 (4 x) 6 y = πx = πx = π r 4 2 (4x2 x ) = V (x). Tudíˇz objem je funkcí jedné proměnné, a tedy počítáme první derivaci a klademe ji rovnou nule: V (x) = π 2 (8x x2 ) = 0 = x(x 8) = 0 x 1 = 8, nulový kořen x 2 = 0 nedává smysl přo řešení úlohy; 97

Obrázek 10.5: Průřez kuželem V (x) = π 2 (8 6x), V ( 8 ) = π 2 ( 8 6 8 ) tedy pro x = 8 m je objem válce maximální a jeho hodnota činí V max = 128π 9 10.1 Další vyuˇzití derivací < 0, m. V minulé kapitole jsme si uvedli, ˇze derivaci lze interpretovat jako rychlost nebo míru (tempo) změny. Nyní si ukáˇzeme, jak při počítání tuto vědomost aplikovat. Aplikace derivace: padající ˇzebřík Příklad 10.1.1. Žebřík dlouhý 1 m se jedním koncem A opírá o zed a druhým koncem B o podlahu (viz obrázek se ˇzebříkem). Žebřík začne ujíˇzdět, a to tak, ˇze bod B se od zdi vzdaluje rychlostí 1,6 m/min. Zjistěme, jakou rychlostí se pohybuje bod A, kdyˇz je bod B vzdálen ode zdi 5 m. Řešení: 10.1.1. Nejprve si ujasněme, co chceme vypočítat. Zavedeme souřadnicový systém podle obrázku. Víme, ˇze rychlost bodu B pohybujícího se ve směru osy o x je známa. Pokud označíme jako x(t) velikost dráhy, kterou urazí bod B v čase t od začátku pohybu, můˇzeme pro rychlost tohoto bodu jako pro derivaci veličiny x(t) podle času napsat x (t) = 1, 6 m/min a analogicky, pro rychlost (v čase t od začátku pohybu) bodu A pohybujícího se ve směru osy o y pišme y (t). Našim úkolem je najít y (t) právě v tom okamˇziku, kdy bod B urazí 5 m. Z obrázku je vidět, ˇze podle Pythagorovy věty se splní v kaˇzdém časovém okamˇziku takovém, ˇze x 2 (t) + y 2 (t) = 1 2, odtud plyne y(t) = 169 x 2 (t). Proto 98

Obrázek 10.6: Žebřík y (t) = dy dt = 2x(t) x (t) 2 169 x 2 (t) = 5 1, 6 169 5 2 = 2 m/min. Při vyjádření derivace y platí: délka dráhy bodu B ve směru osy o x je funkcí času a vzhledem k tomu, ˇze derivujeme podle t, je nutné brát funkci x 2 (t) jako funkci sloˇzenou. Její derivace podle t je součinem derivace vnější funkce (kvadratické) a derivace samotné funkce x(t), o které nevíme, jaký je její předpis, víme však, ˇze její derivace má hodnotu 1,6 m/min, neboli x (t) = 1, 6. (Záporná hodnota y vyjadřuje směr pohybu zkoumaného bodu B.) 99