1 Základní pojmy a vlastnosti

Podobné dokumenty
Užitečné zdroje příkladů jsou: Materiály ke cvičením z Kalkulu 3 od Kristýny Kuncové:

Obsah. 1 Mocninné řady Definice a vlastnosti mocninných řad Rozvoj funkce do mocninné řady Aplikace mocninných řad...

NMAF063 Matematika pro fyziky III Zkoušková písemná práce 17. ledna 2019

3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie

Budeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a)

I. TAYLORŮV POLYNOM. Taylorovy řady některých funkcí: Pro x R platí: sin(x) =

a logaritmickou funkci a goniometrické funkce. 6.1 Násobení řad. Podívejme se neprve na násobení mnohočlenů x = x x n a y = y y n.

n=0 a n, n=0 a n = ±. n=0 n=0 a n diverguje k ±, a píšeme n=0 n=0 b n = t. Pak je konvergentní i řada n=0 (a n + b n ) = s + t. n=0 k a n a platí n=0

6. Posloupnosti a jejich limity, řady

Matematika 1. Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D / 13. Posloupnosti

1 Uzavřená Gaussova rovina a její topologie

n=1 ( Re an ) 2 + ( Im a n ) 2 = 0 Im a n = Im a a n definujeme předpisem: n=1 N a n = a 1 + a a N. n=1

Mocninné řady - sbírka příkladů

STEJNOMĚRNÁ KONVERGENCE POSLOUPNOSTI A ŘADY FUNKCÍ

Matematická analýza I

I. TAYLORŮV POLYNOM ( 1

NMAF061, ZS Zápočtová písemná práce VZOR 5. ledna e bx2 x 2 e x2. F (b) =

ZS 2018/19 Po 10:40 T5

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY (ČASOVÉ ŘADY)

NMAF061, ZS Zápočtová písemná práce skupina A 16. listopad dx

Kapitola 1. Nekonečné číselné řady. Definice 1.1 Nechť {a n } n=1 je posloupnost reálných čísel. Symbol. a n nebo a 1 + a 2 + a

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

Přednáška 7, 14. listopadu 2014

je číselná posloupnost. Pro všechna n položme s n = ak. Posloupnost

1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE

ŘADY Jiří Bouchala a Petr Vodstrčil

11.1 Úvod. Definice : [MA1-18:P11.1] definujeme pro a C: nedefinujeme: Posloupnosti komplexních čísel

Matematika 1. Ivana Pultarová Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D Posloupnosti

5. Posloupnosti a řady

Při sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací

(3n + 1) 3n Příklady pro samostatnou práci

1 Nekonečné řady s nezápornými členy

12. N á h o d n ý v ý b ě r

WikiSkriptum Ing. Radek Fučík, Ph.D. verze: 1. října 2019

= + nazýváme tečnou ke grafu funkce f

jako konstanta nula. Obsahem centrálních limitních vět je tvrzení, že distribuční funkce i=1 X i konvergují za určitých

Posloupnosti a číselné řady. n + 1. n n n n. n n n. = lim. n2 sin n! lim. = 0, je lim. lim. lim. 1 + b + b b n) = 1 b

Cvičení 1.1. Dokažte Bernoulliovu nerovnost (1 + x) n 1 + nx, n N, x 2. Platí tato nerovnost obecně pro všechna x R a n N?

Zkoušková písemná práce č. 1 z předmětu 01MAB3

S polynomy jste se seznámili již v Matematice 1. Připomeňme definici polynomické

Řešení písemné zkoušky z Matematické analýzy 1a ZS ,

Kapitola 4 Euklidovské prostory

Matematika I, část II

8.1 Úvod. Definice: [MA1-18:P8.1] výpočet obsahu plochy pod grafem funkce. (nejdříve jen pro a < b ) a = x 0 < x 1 <... < x n = b.

DIFERENCIÁLNÍ POČET FUNKCE JEDNÉ PROMĚNNÉ. 1) Pojem funkce, graf funkce

1.1. Definice Reálným vektorovým prostorem nazýváme množinu V, pro jejíž prvky jsou definovány operace sčítání + :V V V a násobení skalárem : R V V

5. Lineární diferenciální rovnice n-tého řádu

8.2.1 Aritmetická posloupnost

I. Exponenciální funkce Definice: Pro komplexní hodnoty z definujeme exponenciální funkci předpisem. z k k!. ( ) e z = k=0

14. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

6. ČÍSELNÉ POSLOUPNOSTI A ŘADY 6.1. ČÍSELNÉ POSLOUPNOSTI

Komplexní čísla. Definice komplexních čísel

Iterační výpočty projekt č. 2

11. přednáška 16. prosince Úvod do komplexní analýzy.

Masarykova univerzita Přírodovědecká fakulta

Seznámíte se s pojmem Riemannova integrálu funkce jedné proměnné a geometrickým významem tohoto integrálu.

k(k + 1) = A k + B. s n = n 1 n + 1 = = 3. = ln 2 + ln. 2 + ln

NMAF063 Matematika pro fyziky III Zkoušková písemná práce 25. ledna x 1 n

odhady parametrů. Jednostranné a oboustranné odhady. Intervalový odhad střední hodnoty, rozptylu, relativní četnosti.

Definice obecné mocniny

Abstrakt. Co jsou to komplexní čísla? K čemu se používají? Dá se s nimi dělat

3. ELEMENTÁRNÍ FUNKCE A POSLOUPNOSTI. 3.1 Základní elementární funkce. Nejprve uvedeme základní elementární funkce: KONSTANTNÍ FUNKCE

FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ PRVNÍ DIFERENCIÁL

PříkladykecvičenízMMA ZS2013/14

základním prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polynomiální n

DERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROM

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z PŘEDMĚTU

FOURIEROVY ŘADY. V prvním semestru se probíraly aproximace funkcí polynomy: Funkce exp má známý zápis. x k k! + x n+1. e x = 1 + x + x2 2!

Řešení písemné zkoušky z Matematické analýzy 1a ZS ,

1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte:

Funkce. RNDr. Yvetta Bartáková. Gymnázium, SOŠ a VOŠ Ledeč nad Sázavou

Iterační metody řešení soustav lineárních rovnic

Přijímací řízení akademický rok 2013/2014 Bc. studium Kompletní znění testových otázek matematika

3. DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE

6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI

1. Číselné obory, dělitelnost, výrazy

2. Náhodná veličina. je konečná nebo spočetná množina;

Přijímací řízení akademický rok 2012/2013 Kompletní znění testových otázek matematické myšlení

procesy II Zuzana 1 Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Univerzita Karlova v Praze

množina všech reálných čísel

M - Posloupnosti VARIACE

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin

8.1.3 Rekurentní zadání posloupnosti I

7. Analytická geometrie

n-rozměrné normální rozdělení pravděpodobnosti

Odezva na obecnou periodickou budící funkci. Iva Petríková Katedra mechaniky, pružnosti a pevnosti

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

je konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n

Matematika I. Název studijního programu. RNDr. Jaroslav Krieg České Budějovice

8.2.1 Aritmetická posloupnost I

OSTRAVSKÁ UNIVERZITA PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA MATEMATICKÁ ANALÝZA 1. Doc. RNDr. Jaroslav Hančl, CSc. Jan Šustek

1 Základní matematické pojmy Logika Množiny a jejich zobrazení... 7

z možností, jak tuto veličinu charakterizovat, je určit součet

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Nekonečné řady. 1. Nekonečné číselné řady 1.1. Definice. = L L nekonečnou posloupnost reálných čísel. a) Označme { a }

16 Fourierovy řady Úvod, základní pojmy

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER

UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI

Transkript:

Základí pojmy a vlastosti DEFINICE (Trigoometrický polyom a řada). Fukce k = (a cos(x) + b si(x)) se azývá trigoometrický polyom. Řada = (a cos(x) + b si(x)) se azývá trigoometrická řada. TVRZENÍ (Ortogoalita). Platí ásledující rovosti:. Koeficiety si(x) cos(kx) dx = pro libovolá, k =,,,... {, pro k; si(x) si(kx) dx = π, pro = k N., pro k; cos(x) cos(kx) dx = π, pro = k N; π, pro = k =. DEFINICE (Fourierovy koeficiety). Nechť f je fukce defiovaá a (, π). Čísla a = π f(x) cos(x) dx pro =,,,... b = f(x) si(x) dx pro =,,... π se azývají Fourierovy koeficiety fukce f. Řada a + (a cos(x) + b si(x)) se azývá Fourierova řada fukce f. Budeme tuto skutečost začit. Vlastosti f(x) a + (a cos(x) + b si(x)). Fukce f a [, π] se azývá po částech hladká, jestliže existuje rozděleí = p < p <... < p = π a f má a každém (p i, p i ) spojitou derivaci a v bodech p, p,..., p příslušé jedostraé derivace. Periodická fukce f s periodou π se azývá po částech hladká, jestliže zúžeí f a [, π] je po částech hladké. Fourierova řada existuje pro po částech hladké fukce (použije se zobecěý Newtoúv itegrál) a pro mootóí fukce (použije se Riemaův itegrál). TVRZENÍ (Vlastosti). Jsou-li a, b (ebo a, b ) Fourierovy koeficiety fukce f (resp. g), pak ra + sa, rb + sb jsou Fourierovy koeficiety fukce rf + sg. Platí tedy, že pokud f(x) a + (a cos(x) + b si(x)), g(x) a + (a cos(x) + b si(x)) potom rf(x) + sg(x) ra + sa + ((ra + sa ) cos(x) + (rb + sb ) si(x)).

Kovergece, itegrace, derivace Nebude-li řečeo jiak, budou dále a, b začit Fourierovy koeficiety fukce f. TVRZENÍ 3 (Bessel). Platí (jakmile má levá straa smysl) a + (a + b ) π f (x) dx. DŮSLEDEK. Nechť a, b existují. Jestliže f (x) dx <, pak řada (a + b ) koverguje a Fourierovy koeficiety fukce f kovergují k. DŮSLEDEK. Je-li f po částech hladká, pak Fourierova řada fukce f koverguje absolutě. Kvůli jedodušším zápisům defiujeme f(a + ) = lim x a + f(x), f(a ) = lim x a f(x), f(x) = (f(x +) + f(x )). TVRZENÍ 4 (Kovergece). Nechť f je po částech hladká ebo po částech mootóí a [, π]. Pak její Fourierova řada koverguje k fukci f v každém bodě p [, π] (a tedy k f(p) v bodech spojitosti fukce f). Kovergece je stejoměrá a uzavřeých itervalech ležících uvitř itervalu, kde má f spojitou derivaci.. Parseval TVRZENÍ 5 (Parsevalova rovost). Nechť f (x) dx koverguje. Pak π f (x) dx = a π + (a + b ). TVRZENÍ 6 (Obecá Parsevalova rovost). Nechť f, g jsou defiovaé a (, π) a f (x) dx, g (x) dx kovergují. Pak π f(x)g(x) dx = a a + (a a + b b π ), kde a, b jsou Fourierovy koeficiety fukce g.. Itegrace a derivace TVRZENÍ 7 (Itegrace Fourierovy řady). Nechť koverguje f(x) dx. Pak pro libovolý iterval (a, b) [, π] platí (uvedeá řada itegrálů koverguje stejoměrě) b a platí tedy f(x) dx = x b a a dx + b a f(x) dx = C + a x + (a cos(x) + b si(x)) dx, b cos(x) + a si(x) Nahrazeím x její Fourierovou řadou (kostata C se vypočte dosazeím x = ): x f(x) dx = b / + b cos(x) + (a ( ) a ) si(x) Důsledkem rovosti je absolutí kovergece řady b /, jakmile koverguje f(x) dx...

3 TVRZENÍ 8 (Derivace Fourierovy řady). Nechť f je po částech hladká fukce a [, π], jejíž derivace je absolutě itegrovatelá. Pak Fourierovy koeficiety a, b fukce f se dají vyjádřit ásledově: a = f(π ) f( + ), a = ( ) a + b, b = a. π TVRZENÍ 9 (Spojitá fukce). Nechť f je spojitá fukce s periodou π, po částech hladká, jejíž derivace je absolutě itegrovatelá. Pak Fourierova řada pro f se získá z Fourierovy řady pro f derivací čle po čleu a je rova (b cos(x) a si(x)). 3 Jié periody ež π Pokud má fukce f periodu L, pak fukce cos(πx/l), si(πx/l) mají stejou periodu a předchozí defiice a výsledky lze opakovat pro teto trigoometrický systém. Fourierovy koeficiety jsou defiováy jako a = L L Fourierova řada fukce f je řada L f(x) cos(πx/l) dx, b = L L L a + ( a cos(πx/l) + b si(πx/l) ). f(x) si(πx/l) dx. 4 Ortogoálí systémy DEFINICE 3. Posloupost {g } N fukcí a itervalu J se azývá ortogoálí, jestliže J g g m = pro m a J g g = p pro, m N. Pro ortogoálí systém {g } N lze defiovat Fourierovy koeficiety fukce f vzhledem k systému {g } jako c = f(x)g (x) dx p I a Fourierovu řadu c g (x) fukce f vzhledem k {g } N. 4. Gramova-Schmidtova ortogoalizace Z libovolé poslouposti fukcí {f } a itervalu J lze vytvořit ortogoálí systém {g }, mající stejý (uzavřeý) lieárí obal. Můžeme předpokládat, že J f (x) dx.. Položí se g = f.. Fukce g bude takovou lieárí kombiací g a f, že získáme fukci kolmou a g. Tj., g (x)(r g (x) + f (x)) dx =. J 4. Máme-li již defiová ortogoálí systém g,...g a J, který má stejý lieárí obal jako fukce f,...f, ajdou se čísla r,...r tak, že (položíme g + = i= r g + f + ) g i (x) g + (x) dx = pro každé i =,...,. J Uvedeý postup se azývá Gramova-Schmidtova ortogoalizace.

4 4. Legedreovy polyomy Použitím Gramovy-Schmidtovy ortogoalizace a posloupost fukcí {x } = a itervalu (, ) se získají tzv. Legedreovy polyomy P (x), pomocí kterých polyomů se dají rozviout v řady fukce a itervalu (, ). x (3x ) 3 (5x3 3x) 4 8 (35x4 3x + 3) 5 8 (63x5 7x 3 + 5x) 6 6 (3x6 35x 4 + 5x 5) 7 6 (49x7 693x 5 + 35x 3 35x) 8 8 (6435x8 x 6 + 693x 4 6x + 35) 9 8 (55x9 574x 7 + 88x 5 46x 3 + 35x) 56 (4689x 9395x 8 + 99x 6 33x 4 + 3465x 63) Rekuretí vzorec ( + )P + (x) = ( + )xp (x) P (x) Obecé vzorce P (x) = k= ( )k( ) ( k ) k ( +x ) k x P (x) = M m= ( )m ( m)! m!( m)!( m)! x m kde M = je-li sudé a M = je-li liché. Pomocí derivace P (x) = d! dx (x ) Řešeí difereciálí rovice ( x )y xy + + y =

5 4.3 Laguerrovy polyomy Na eomezeých itervalech emohou být polyomy a sebe kolmé, a proto se k im přidává tzv. váha. Např. a itervalu (, ) je váhou fukce e x a tedy kolmost fukcí g, h zameá, že e x g(x)h(x) dx =. Použitím Gramovy-Schmidtovy ortogoalizace a posloupost fukcí {x } = a itervalu (, ) se získají tzv. Laguerrovy polyomy L (x), pomocí kterých lze rozviout v řadu fukce a (, ). Rekuretí vzorec L k+ (x) = k+ ((k + x)l k(x) kl k (x)). Obecý vzorec L (x) =! m= ( )m ( m)!m!m! xm, Pomocí derivace L (x) = ex d! dx (e x x ). Řešeí difereciálí rovice x y + ( x) y + y =

6 4.4 Hermiteovy polyomy Na itervalu (, ) je váhou fukce e x (fyzika) ebo fukce e x / (pravděpodobost) a tedy kolmost fukcí g, h pro váhu e x / zameá, že e x / g(x)h(x) dx =. Použitím Gramovy-Schmidtovy ortogoalizace a posloupost fukcí {x } = a itervalu (, ) se získají tzv. Hermiteovy polyomy H (x), pomocí kterých jdou rozviout fukce a R. Rekuretí vzorec x + x 3 x( 3 + x ) 4 3 6x + x 4 H + (x) = xh (x) = H (x) Obecý vzorec H (x) =! / m= 5 x(5 x + x 4 ) 6 5 + 45x 5x 4 + x 6 7 x( 5 + 5x x 4 + x 6 ) 8 5 4x + x 4 8x 6 + x 8 9 x(945 6x + 378x 4 36x 6 + x 8 ) 945 + 475x 35x 4 + 63x 6 45x 8 + x ( ) m m!( m)! (x) m. Pomocí derivace H (x) = ( ) e x / d dx e x / Řešeí difereciálí rovice (e x / y ) + e x / y =