Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA I Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta L

Velikost: px
Začni prikazovanje s strani:

Download "Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA I Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta L"

Transkripcija

1 Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA I Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta Ljubljana, 2004

2 Poglavje 3 Funkcije 3.1 Osnovni pojmi Preslikavam v množico R ali C običajno pravimo funkcije v prvem primeru realne, v drugem pa kompleksne. V tem poglavju bomo obravnavali realne funkcije ene realne spremenljivke, to so preslikave f : D R, D R. Definicijsko območje D in zaloga vrednosti Z f = { R; = f(x) za nek x D} = f(d) sta podmnožici množice R. Funkcija f priredi številu x D (neodvisni spremenljivki) realno število = f(x) Z f, (odvisno spremenljivko). Funkcija f : D R je določena z definicijskim območjem D, s predpisom f in z zalogo vrednosti Z f. Kadar definicijskega območja funkcije ne navajamo posebej, je to največja množica D R, na kateri je predpis f še definiran. Primer Oglejmo si nekaj preprostih funkcij. 1. Naj bo c R in f(x) = c za vsak x R. Taki funkciji pravimo (iz očitnih razlogov) konstantna funkcija, njeno definicijsko območje je cela množica realnih števil, njena zaloga vrednosti pa ena sama točka Z f = {c} R. 63

3 64 POGLAVJE 3. FUNKCIJE 2. Naj bo f : R R identična funkcija: f(x) = x. Definicijsko območje in zaloga vrednosti identične funkcije je cela množica R. 3. Naj bo n N. Funkciji f(x) = x n pravimo potenčna funkcija, njeno definicijsko območje je R, zaloga vrednosti je odvisna od n: če je n sodo število, je Z f = [0, ), če je n liho število, je Z f = R. 4. V razdelku smo pokazali, da ima vsako pozitivno število x 0 natanko določen pozitiven koren = n x, ki zadošča enačbi n = x. Za liha števila n = 2k + 1 smo definicijo korena razširili še na negativna števila. Funkcija f(x) = n x ima za n = 2k definicijsko območje [0, ) in zalogo vrednosti [0, ), za n = 2k + 1 pa definicijsko območje in zalogo vrednosti R. Dve funkciji f in g sta enaki, kadar imata enaki definicijski območji: D f = D g = D in če za vsak x D velja f(x) = g(x). Primer Dve funkciji nista enaki, če nimata enakih definicijskih območij, čeprav sta funkcijska predpisa navidez enaka: 1. Naj bo f(x) = x in g(x) = ( x) 2. Za vsak x D g je f(x) = g(x), definicijski območji D f = R in D g = [0, ) pa sta različni, torej sta f in g različni funkciji f g. 2. Naj bo f(x) = x in g(x) = (x 2 ). Funkciji f in g imata enaki definicijski območji D f = D g = R in f(x) = g(x) za vsak x R, torej je f = g.

4 3.1. OSNOVNI POJMI 65 Graf funkcije Graf realne funkcije ene realne spremenljivke Γ(f) = {(x,f(x)),x D} R 2 je podmnožica koordinantne ravnine. Vsaka navpična premica x = a, kjer je a D seka graf Γ(f) v natanko eni točki (navpična premica x = a, a / D grafa sploh ne seka). Pravokotna projekcija grafa Γ(f) na os x je definicijsko območje D, projekcija na os pa je zaloga vrednosti Z f. Primer Nekaj grafov funkcij: 1. Graf konstantne funkcije f(x) = c je vodoravna premica na višini c. 2. Graf identične funkcije f(x) = x je premica = x, ki razpolavlja prvi in tretji kvadrant. 3. Graf funkcije f : R R, f(x) = x 2 je parabola = x 2. Definicijsko območje je R, zaloga vrednosti pa Z f = [0, ) (slika 3.1) Slika 3.1: Graf funkcije f(x) = x 2 x 4. Enačba 2 = x določa množico točk (x,) R 2, ki ležijo na paraboli (slika 3.2). Ta parabola ni graf funkcije, kajti vse navpične premice x = a > 0 jo sekajo v dveh točkah (vsakemu a > 0 pripadata dve vrednosti = ± a, ki zadoščata dani enačbi). Enačba 2 = x zato ne določa funkcije f : [0, ) R.

5 66 POGLAVJE 3. FUNKCIJE 1 1 x x -1 Slika 3.2: Točke, ki zadoščajo enačbi 2 = x (levo) in graf funkcije f(x) = x (desno) Enačba 2 = x; 0 določa funkcijo f : [0, ) [0, ), to je funkcija f(x) = x. Njen graf je na sliki 3.2. Funkcijski predpis f(x) je lahko dan eksplicitno (tako kot v prvih treh primerih), implicitno z enačbo, ki povezuje neodvisno spremenljivko x in funkcijsko vrednost = f(x) (kot v četrtem primeru), ali pa kako drugače na primer parametrično, opisno, grafično.... Če je funkcija f : D R injektivna (razdelek 1.1.2), pripada vsaki vrednosti c Z f natanko en x D, za katerega je f(x) = c, torej seka vodoravna premica = c, c Z f, graf Γ(f), v natanko eni točki. Vodoravna premica = c, c / Z f pa grafa sploh ne seka. Če je f : D R surjektivna (razdelek 1.1.2), je vsak c R v zalogi vrednosti Z f, torej vsaka vodoravna premica = c seka graf Γ(f) vsaj v eni točki. Inverzna funkcija Injektivna funkcija f : D R je obrnljiva (glej razdelek 1.1.2), torej ji pripada inverzna funkcija f 1 : Z f R,

6 3.1. OSNOVNI POJMI 67 katere zaloga vrednosti je definicijsko območje D funkcije f. Inverzno funkcijo f 1 dobimo tako, da zamenjamo vlogo spremenljivk x in. Graf Γ(f 1 ) je graf Γ(f) prezrcaljen preko premice = x (slika 3.3). x Slika 3.3: Graf funkcije in njene inverzne funkcije Primer Funkcija f : [0, ) [0, ), f(x) = x, je injektivna. Njena inverzna funkcija je f 1 : [0, ) [0, ), f 1 (x) = x 2. Splošneje: za vsako sodo število n N je funkcija f(x) = n x obrnljiva, inverzna funkcija je f 1 (x) = x n ; x 0. Za vsako liho število n N je inverzna funkcija f 1 (x) = x n ; x R. 2. Tudi funkcija f(x) = 1 x 1 + x, f : R { 1} R

7 68 POGLAVJE 3. FUNKCIJE je injektivna. Njeno inverzno funkcijo dobimo tako, da v enačbi zamenjamo vlogi spremenljivk: Tako je = 1 x 1 + x x = x + x = 1 = 1 x 1 + x. f 1 (x) = 1 x 1 + x. Funkcija je sama sebi inverzna, njen graf je simetričen glede na premico = x (slika 3.4) x -2-4 Slika 3.4: Graf racionalne funkcije f(x) = (x 1)/(x + 1)

8 3.1. OSNOVNI POJMI 69 Monotone funkcije so funkcije, pri katerih z naraščanjem vrednosti neodvisne spremenljivke stalno narašča (ali stalno pada) tudi vrednost odvisne spremenljivke. Povejmo natančneje: Definicija Funkcija = f(x) je naraščajoča, če za poljubni števili x 1 < x 2 iz definicijskega območja funkcije f velja, da je tudi f(x 1 ) f(x 2 ). Če q je f(x 1 ) < f(x 2 ), potem je f strogo naraščajoča. Funkcija = f(x) je padajoča, če za poljubni števili x 1 < x 2 iz definicijskega območja funkcije f velja, da je tudi f(x 1 ) f(x 2 ). Če je f(x 1 ) > f(x 2 ), potem je f strogo padajoča. Funkcija je monotona, če je padajoča ali naraščajoča in strogo monotona, če je strogo padajoča ali strogo naraščajoča. Strogo monotone funkcije so injektivne, zato ima vsaka strogo monotona funkcija svojo inverzno funkcijo. Inverzna funkcija naraščajoče funkcije je spet naraščajoča, inverzna funkcije padajoče funkcije je padajoča. Računanje s funkcijami Iz funkcij lahko na različne načine sestavljamo nove funkcije. Če imamo funkciji f : D R in g : D R z enakima definicijskima območjema, lahko tvorimo njuno vsoto in razliko: (f + g)(x) = f(x) + g(x), (f g)(x) = f(x) g(x), njun produkt (f g)(x) = f(x) g(x), ki imajo vse definicijsko območje D, in njun kvocient f/g : D R (f/g)(x) = f(x) g(x), ki ima za definicijsko območje množico D = {x D, g(x) 0} D.

9 70 POGLAVJE 3. FUNKCIJE Primer Funkcija oblike f(x) = a n x n + a n 1 x n a 1 x + a 0 je polinom. Vsak člen polinoma je produkt konstante a i, ki ji pravimo koeficient, in potenčne funkcije x i. Koeficientu a n 0 pri najvišji potenci x n pravimo vodilni koeficient, eksponentu n pa stopnja polinoma. Definicijsko območje polinoma so vsa realna števila R. 2. Kvocientu dveh polinomov f(x) = p(x) q(x) = a 0 + a 1 x a n x n b 0 + b 1 x b m x m pravimo racionalna funkcija, njeno definicijsko območje je {x R, q(x) 0}. Če sta dani funkciji f : D f R in g : D g R in je zaloga vrednosti Z f vsebovana v definicijskem območju D g, obstaja sestavljena funkcija ali kompozitum (glej razdelek 1.1.2) g f : D f R, (g f)(x) = g(f(x)). Primer Če sta je funkcija f(x) = x 1 x + 1 (f g)(x) = in g(x) = x, x 1 x + 1 definirana za vsak x 0, funkcija (g f)(x) = x 1 x + 1

10 3.1. OSNOVNI POJMI 71 pa je definirana, če je x 1 x + 1 0, torej x < 1 ali x 1. Grafe sestavljenih funkcij pogosto rišemo v dveh (ali več) korakih, tako kot so funkcije sestavljene (slika 3.5) g(x) x f(x) x g(f(x)) f(x) x g(x) f(g(x)) x Slika 3.5: Konstrukcija grafov sestavljenih funkcij iz primera Če je f obrnljiva in f 1 njena inverzna funkcija, velja zveza Sode in lihe funkcije (f 1 f)(x) = (f f 1 )(x) = x. Naj bo definicijsko območje D funkcije f simetrično glede na točko 0 R, na primer D = ( a,a).

11 72 POGLAVJE 3. FUNKCIJE Definicija Funkcija f : D R je soda, če je f(x) = f( x) za vsak x D. Funkcija f : D R je liha, če je f(x) = f( x) za vsak x D. Graf sode funkcije je krivulja, ki je simetrična glede na os. Graf lihe funkcije pa je simetričen glede na izhodišče koordinatnega sistema. soda funkcija liha funkcija x x Slika 3.6: Soda in liha funkcija Primer Poglejmo si nekaj primerov sodih in lihih funkcij: 1. Funkcija, ki vsakemu številu priredi njegovo absolutno vrednost, f(x) = x je soda, kajti x = x. Njen graf je simetričen glede na os (slika 3.7). 2. Funkcija je liha, ker je f(x) = 1 + x + x 2 1 x + x 2 f( x) = 1 x + x x + x 2 = f(x). 3. Potenčna funkcija f(x) = x n je soda, če je n = 2k sodo število, in liha, če je n = 2k + 1 liho število (slika 3.8). 4. Korenska funkcija f(x) = n x je liha, če je n = 2k +1 liho število, če je n sodo, pa ni ne liha ne soda, ker njeno definicijsko območje D = [0, ) v tem primeru ni simetrično glede na izhodišče. Trditev Vsota sodih funkcij je soda funkcija, vsota lihih funkcij je liha funkcija. Produkt (ali kvocient) dveh sodih ali dveh lihih funkcij je soda funkcija, produkt sode in lihe funkcije pa je liha funkcija.

12 3.2. ZVEZNE FUNKCIJE Slika 3.7: Graf funkcije f(x) = x. x Dokažimo, da je produkt dveh lihih funkcij soda funkcija. f(x) in g( x) = g(x), je Če je f( x) = (f g)( x) = f( x) g( x) = ( f(x)) ( g(x)) = f(x) g(x) = (f g)(x) in trditev za ta primer je dokazana. Dokazi vseh ostalih primerov so prav tako preprosti, zato jih prepustimo bralcu. Primer Polinom s samimi sodimi potencami je soda funkcija, polinom s samimi lihimi potencami pa je liha funkcija. Na primer: f(x) = x 6 + 4x 2 1 je soda (konstanta je soda potenca 1 = x 0 ), sta lihi funkciji. g(x) = x 7 5x 5 + 3x 3 x in h(x) = x3 x x Zvezne funkcije Oglejmo si funkcijo x ; za x 0 f(x) = 0 ; za 0 < x < 1 x 2; za x 1. (3.1)

13 74 POGLAVJE 3. FUNKCIJE n=2 n= x -1 n=1 n=3 Slika 3.8: Grafi funkcij f(x) = x n za n = 1, 2, 3, 8. Funkcija f(x) je zlepek treh linearnih funkcij. Njen graf (slika 3.9) je v točki x = 0 nepretrgana krivulja, v točki x = 1 pa je pretrgan. Vedenje funkcije f v okolici točke 0 je torej bistveno različno kot njeno vedenje v okolici točke 1 funkcijska vrednost f(x) v točkah x, ki so blizu točke 0, se ne razlikuje dosti od vrednosti f(0) = 0, vrednost f(x) v točkah x < 1, ki so zelo blizu 1, pa se od f(1) razlikuje skoraj za 1. Pravimo, da je f v točki 0 zvezna, v točki 1 pa nezvezna. Razliko med vedenjem funkcije f v točki 0 in v točki 1 opišimo natančneje. Definicija Funkcija f je v točki x 0 zvezna, če lahko za vsak ε > 0 najdemo tak δ > 0, da je če je h < δ. = f(x 0 + h) f(x 0 ) < ε, Drugače povedano: za vsako ε-okolico (f(x 0 ) ε,f(x 0 ) + ε) točke f(x 0 ) na osi obstaja taka δ-okolica (x 0 δ,x 0 + δ) točke x 0 na osi x, da je f(x) (f(x 0 ) ε,f(x 0 ) + ε) za vsak x (x 0 δ,x 0 + δ) (slika 3.10). Ohlapno rečeno: funkcija je zvezna takrat, kadar majhna sprememba neodvisne spremenljivke povzroči majhno spremembo funkcijske vrednosti.

14 3.2. ZVEZNE FUNKCIJE Slika 3.9: Nezvezna funkcija, definirana z enačbo (3.1) Zavedati se moramo pomena zveznosti (oziroma pasti, ki jih skriva nezveznost) v praksi. Kadar računamo, uporabljamo le nekatera racionalna števila, vsa ostala števila pa zaokrožujemo, torej zanje uporabljamo neke približke. Če je funkcija v točki x 0 zvezna in x 1 približek za x 0, bo vrednost f(x 1 ) približek za vrednost f(x 0 ) v okviru predpisane (ali željene) natančnosti, če je le napaka x 0 x 1 dovolj majhna. Če funkcija v točki x 0 ni zvezna, se lahko vrednost f(x 1 ) močno razlikuje od vrednosti f(x 0 ), ne glede na to, kako dober približek za vrednost x 0 je x 1. Primer Pokažimo, da funkcija (3.1) v točki 0 zadošča definiciji zveznosti. Vzemimo poljubno majhen ε > 0. Če je h < 1, je f(h) f(0) = { 0; h > 0 h; h 0. Neenačba f(h) f(0) < ε je izpolnjena za vsak h < ε, torej je iskani δ = min{1,ε}. Pokažimo še, da funkcija f v točki 1 ni zvezna. Tu je f(1 + h) f(1) = { 1; h < 0 h; h 0.

15 76 POGLAVJE 3. FUNKCIJE +ε -ε x-δ x x+δ x Slika 3.10: Definicija zvezne funkcije Za vsak δ < 1, je f(1+h) f(1) = 1, če je h < δ in h < 0, torej ta razlika ne more biti manjša od nobenega ε < 1. Limita Ugotavljanje zveznosti funkcije le na podlagi definicije je precej naporno celo pri tako preprostih funkcijah kot je (3.1). Potrebujemo kakšen bolj praktičen kriterij za zveznost, s katerim si lahko pomagamo. Do takega kriterija pridemo s pomočjo pojma limite funkcije. Definicija Naj bo funkcija f definirana na intervalu (a, b), razen morda v eni točki ξ (a,b). Pravimo, da funkcija f konvergira k vrednosti l, ko gre x proti ξ, če za vsak ε > 0 obstaja tak δ > 0, da je f(x) l < ε, če je le ξ x < δ. Število l je limita funkcije f v točki ξ, kar zapišemo: Primer Limite funkcij: lim f(x) = l ali pa f(x) l, x ξ. x ξ 1. Limita funkcije (3.1) v točki 0 je lim f(x) = 0. x 0

16 3.2. ZVEZNE FUNKCIJE 77 T(x,) sin t ε O δ cos t (1,0) Slika 3.11: Limiti funkcij sint in cos t, t 0 2. Spomnimo se definicije kotnih funkcij sin in cos: naj bo t kot z vrhom v koordinatnem izhodišču v ravnini in prvim krakom na osi x, točka T(x,) pa presečišče drugega kraka s krožnico K = {(x,); x = 1} (pri tem merimo kote v pozitivni smeri, tj. v nasprotni smeri vrtenja urinega kazalca). Potem je x = sint in = cos t. Na sliki 3.11 vidimo, da za vsak, še tako majhen ε > 0 najdemo tak kot δ, da je sin h < ε in cos h 1 < ε za vsak h < δ: okrog točke (1, 0) narišemo krožnico s polmerom ε in drugi krak kota δ potegnemo skozi tisto presečišče te krožnice s krožnico K, ki je v zgornji polravnini. Iz te konstrukcije sledi lim sin x = 0 in lim cos x = 1. x 0 x 0 Funkcija (3.1) v točki 1 nima limite: če se x številu 1 približuje z leve strani, je funkcijska vrednost ves čas enaka 0, če se približuje z desne, pa se f(x) približuje vrednosti 1. V takšnem primeru pravimo, da ima funkcija levo limito enako 0, desno limito pa 1. Splošneje:

17 78 POGLAVJE 3. FUNKCIJE Definicija Funkcija f, definirana na intervalu (a, b), konvergira z leve k vrednosti l, ko x narašča proti b, če za vsak ε > 0 obstaja tak δ > 0, da je f(x) l < ε, če je b δ < x < b. Število l je leva limita funkcije f v točki b, kar zapišemo lim f(x) = l ali f(x) l, x ր b. xրb Podobno definiramo pojem desne limite: Definicija Funkcija f, definirana na (a, b), konvergira z desne k vrednosti l, ko x pada proti a, če za vsak ε > 0 obstaja tak δ > 0, da je f(x) l < ε, če je a < x < a + δ. Število l je desna limita funkcije f v točki a, kar zapišemo: Neposredno iz definicij sledi: lim f(x) = l ali f(x) l, x ց a. xցa Trditev natanko takrat, kadar je lim f(x) = l x ξ lim xրξ f(x) = lim f(x) = l. xցξ Limite smo srečali že pri zaporedjih, zato poglejmo kakšna je zveza med limito funkcije in limito zaporedja: Izrek Naj bo f definirana na intervalu (a,b), razen morda v točki ξ (a,b). Potem je lim x ξ f(x) = l natanko takrat, kadar za vsako zaporedje (x n ) z intervala (a,b), ki konvergira proti ξ, zaporedje slik (f(x n )) konvergira proti l.

18 3.2. ZVEZNE FUNKCIJE 79 Dokaz: Naj bo (x n ) konvergentno zaporedje, {x n } (a,b) z limito lim n x n = ξ in lim x ξ f(x) = l. Pokažimo, da je lim n f(x n ) = l. Ko izberemo ε > 0, lahko najdemo tak δ > 0, da je f(x) l < ε, če je le x ξ < δ. Ker zaporedje (x n ) konvergira proti ξ, obstaja naravno število n 0, da za vsak n > n 0 velja ocena x n ξ < δ, od tod pa sledi, da je f(x n ) l < ε. Dokazali smo, da je lim n f(x n ) = l. Recimo, da limita funkcije f(x), ko x ξ ne obstaja, ali je različna od l. Pokazati moramo še, da v tem primeru obstaja tako zaporedje (x n ), ki konvergira proti ξ, za katero zaporedje slik (f(x n )) ne konvergira proti vrednosti l. Če število l ni limita funkcije f(x), ko x ξ, obstaja tak ε > 0, da je v vsaki δ-okolici točke ξ vsaj ena točka x, za katero je f(x) l ε. Tudi za vsak δ = 1/n obstaja taka točka x n, da je ξ x n < 1/n in f(x n ) l ε. Zaporedje (x n ), ki ga tako dobimo, očitno konvergira proti ξ, vse vrednosti f(x n ) pa so od l oddaljene za več kot ε, torej zaporedje (f(x n )) gotovo ne konvergira k l. Podobne trditve veljajo tudi za levo in desno limito funkcije. Na primer: lim xրb f(x) = l natanko takrat, ko za vsako naraščajoče zaporedje x n b velja f(x n ) l. Vpeljimo še nekaj oznak, ki jih bomo pogosto uporabljali. Naj bo f(x) = g(x)/h(x), kjer sta funkciji g(x) in h(x) zvezni v točki a in je h(x) 0 za x a, h(a) = 0 in g(a) 0. V tem primeru pravimo, da ima funkcija v točki a pol. Ko se x približuje polu, raste (ali pada) vrednost f(x) preko vseh meja. Graf funkcije f(x) se približuje navpični premici x = a, ki ji pravimo navpična asimptota. Takšno vedenje funkcije opišemo simbolično lim f(x) =, ali lim f(x) =. x a x a Prva oznaka pomeni, da za vsak M obstaja tak δ > 0, da je f(x) > M za vsak x (a δ,a + δ). Podobno velja za. Podobno definiramo oznake: lim f(x) = in lim f(x) = xցa xրa ter lim f(x) = in lim f(x) =. xցa xրa

19 80 POGLAVJE 3. FUNKCIJE Če je funkcija f(x) definirana na neomejenem intervalu [a, ), se lahko funkcijska vrednost približuje neki končni vrednosti A, ko raste x. V tem primeru se graf funkcije f(x) približuje vodoravni premici = A, ki ji pravimo vodoravna asimptota. Takšno vedenje funkcije zapišemo simbolično lim f(x) = A, x kar pomeni, da za vsak ε > 0 obstaja tak M > a, da je f(x) A < ε, če je x > M. Če skupaj z x tudi funkcijska vrednost raste preko vseh meja, torej če za vsak A obstaja tak M, da je f(x) > A, če je x > M, zapišemo lim f(x) =. x Podobno lahko opišemo tudi vedenje funkcije, ki je definirana na neomejenem intervalu (,b], ko gre x. Kriteriji za zveznost funkcije Limita funkcije v točki x = ξ lahko obstaja ali ne ne glede na to, ali je funkcija v tej točki definirana. Če je vrednost f(ξ) definirana, velja: Trditev Funkcija f(x) je v točki ξ zvezna natanko takrat, kadar njena limita v točki ξ obstaja in velja lim f(x) = f(ξ). x ξ Zadnja trditev je preprosta posledica definicij zveznosti in limite in določa zelo uporaben kriterij za ugotavljanje zveznosti. Pogosto raje uporabimo enakovredno trditev: Trditev Funkcija f(x) je v točki ξ zvezna natanko takrat, kadar je lim xրξ f(x) = lim f(x) = f(ξ). xցξ Primer Če se še zadnjič vrnemo k primeru (3.1), zlahka ugotovimo, da je lim f(x) = lim f(x) = f(0) = 0, xր0 xց0

20 3.2. ZVEZNE FUNKCIJE 81 in f je v točki x = 0 zvezna. V točki x = 1 je zato f v točki x = 1 ni zvezna. lim f(x) = 0 in lim f(x) = f(1) = 1, xր1 xց1 Ker je lim xց1 f(x) = f(1) pravimo, da je funkcija (3.1) v točki x = 1 zvezna z desne. Definicija Funkcija f je v točki x = ξ zvezna z leve, če je lim f(x) = f(ξ) xրξ in zvezna z desne, če je lim f(x) = f(ξ). xցξ Pogosto se zgodi, da funkcija f v točki x = ξ ni definirana, vendar obstaja lim x ξ f(x). V takih primerih lahko dodatno definiramo f(ξ) = lim x ξ f(x). Strogo gledano smo tako dobili novo funkcijo, ki ima večje definicijsko območje kot f (za točko ξ), vendar so njene vrednosti enake vrednostim funkcije f povsod, kjer je ta definirana, v točki ξ pa je ta nova funkcija zvezna. Pravimo, da smo funkcijo f zvezno razširili na točko ξ. Primer Naj bo f(x) = (1 + x)2 1. x Funkcija f v točki 0 seveda ni definirana, obstaja pa (1 + x) 2 1 lim f(x) = lim x 0 x 0 x Če torej dodatno definiramo 2x + x 2 = lim x 0 x f(0) = 2, smo f zvezno razširili na 0 (in povsod velja f(x) = x + 2). = lim x 0 (2 + x) = 2.

21 82 POGLAVJE 3. FUNKCIJE Zapišimo še en koristen kriterij za ugotavljanje zveznosti, ki prav tako sledi neposredno iz definicije limite in zveznosti: Trditev Funkcija f(x), definirana na intervalu (a, b), je v točki ξ (a,b) zvezna natanko takrat, kadar je lim h 0 = lim(f(ξ + h) f(ξ)) = 0, h 0 torej, kadar gre prirastek odvisne spremenljivke proti 0, ko gre prirastek h neodvisne spremenljivke proti 0. Primer Pokažimo, da je konstantna funkcija f(x) = c zvezna v vsaki točki x: in očitno je tudi = f(x + h) f(x) = c c = 0 lim = 0. h 0 2. Pokažimo še za identično funkcijo f(x) = x, da je zvezna v vsaki točki lim h 0 (f(x + h) f(x)) = lim((x + h) x) = 0. h 0 Naslednji kriterij za zveznost je neposredna posledica izreka 3.2.2: Izrek Funkcija f(x), definirana na intervalu (a,b), je v točki ξ (a,b) zvezna natanko takrat, kadar za vsako konvergentno zaporedje x n ξ velja f(x n ) f(ξ). Računanje z zveznimi funkcijami Iz izreka sledi, da ima limita funkcije podobne lastnosti kot limita zaporedja: Izrek Če sta funkciji f in g definirani na intervalu (a,b), razen morda v točki ξ (a,b) in je lim x ξ f(x) = l in lim x ξ g(x) = m, velja: lim(f(x) ± g(x)) = l ± m x ξ

22 3.2. ZVEZNE FUNKCIJE 83 lim(f(x)g(x)) = lm, x ξ in, če je g(x) 0 v neki okolici točke xi in m 0, ( ) f(x) lim = l x ξ g(x) m. Posledica Če sta funkciji f(x) in g(x) zvezni v točki ξ (a,b), so v ξ zvezne tudi funkcije f(x) ± g(x) in f(x)g(x). Če je g(ξ) 0, je v ξ zvezna tudi funkcija f(x)/g(x). Primer Oglejmo si nekaj zveznih funkcij. V primeru smo pokazali, da je identična funkcija zvezna v vsaki točki x R. Potenčna funkcija f(x) = x n je produkt n zveznih funkcij f(x) = x x x, zato je zvezna v vsaki točki x R. Ker je konstanta tudi zvezna funkcija (glej primer 3.2.5), je produkt ax n zvezna funkcija. Polinom f(x) = a n x n a 1 x + a 0 je zato vsota zveznih funkcij in je zvezen v vsaki točki x R. Racionalna funkcija je kvocient dveh zveznih funkcij q(x) = a nx n +...a 1 x + a 0 b m x m +...b 1 x + b 0 in je zvezna v vsaki točki x R, kjer je definirana, tj. tam, kjer je imenovalec različen od 0. Tudi naslednji izrek je neposredna posledica podobnega izreka 2.1.6, ki govori o limitah zaporedij: Izrek Če za funkcije f(x), g(x) in h(x), ki so definirane na intervalu (a,b), razen morda v točki ξ (a,b), povsod velja g(x) f(x) h(x) in je tudi lim x ξ g(x) = lim h(x) = l, x ξ lim f(x) = l. x ξ

23 84 POGLAVJE 3. FUNKCIJE B D tgx sinx O x cosx C A=1 Slika 3.12: Konvergenca funkcije (sinx)/x Primer Uporaba izreka 3.2.9: 1. Izračunajmo sin x lim x 0 x. Na sliki 3.12 je ploščina trikotnika OAB enaka (sin x)/2, ploščina krožnega izseka <)OAB je x/2, ploščina trikotnika OAD pa (tg x)/2. Očitno je, da so te ploščine urejene po velikosti, torej za vsak x > 0 velja sin x < x < tg x. Za 0 < x < π je sin x > 0 in zgornjo neenakost lahko delimo s sinx, da dobimo 1 < x sin x < 1 cos x oziroma cosx < sin x x < 1. V primeru smo se prepričali, da je lim x 0 cos x = 1, zato iz izreka sledi: sin x lim xց0 x = 1. Na podoben način bi se prepričali, da je tudi leva limita enaka 1: sin x lim xր0 x = 1.

24 3.2. ZVEZNE FUNKCIJE V razdelku smo pokazali, da Pokažimo, da je tudi ( lim 1 + n) 1 n = e. Ker velja neenakost ( lim x = e. (3.2) x x) ( ) x ( < x ( < 1 + x + 1 x) 1 ) x +1, x lahko v izreku izberemo g(x) = Ker sta limiti in ( ) x ( in h(x) = ) x +1. x + 1 x ( lim g(x) = lim ) n x n + 1 ( lim h(x) = lim ) n+1 x n obe enaki e, mora veljati tudi (3.2). Izrek Če obstaja lim f(x) = l x ξ in je funkcija g(u) zvezna v točki u = l, obstaja tudi limita kompozituma g f in je lim(g f)(x) = g(lim f(x)) = g(l). x ξ x ξ

25 86 POGLAVJE 3. FUNKCIJE Dokaz. Naj bo (x n ) poljubno zaporedje, ki konvergira proti ξ. Ker f(x) l, ko x ξ, sledi iz izreka 3.2.2, da (f(x n )) l. Ker je g(u) zvezna pri u = f(ξ), je (g(f(x n ))) = (g f)(x n ) g(l). Po izreku je torej lim(g f)(x) = g(l). x ξ S pomočjo trditve od tod dobimo Posledica Če je funkcija f(x) zvezna v točki x = ξ in funkcija g(u) zvezna v točki u = f(ξ), je kompozitum (g f)(x) zvezen v točki x = ξ. Ta rezultat lahko uporabimo tudi za dokaz zveznosti inverzne funkcije: Izrek Če je funkcija f(x) injektivna (tj. če obstaja inverzna funkcija f 1 ) in zvezna v točki x = ξ, je inverzna funkcija f 1 () zvezna v točki = f(ξ). Dokaz. Ker je f zvezna v točki x = ξ, je Po drugi strani je zato tudi lim f(f 1 ()) = f( lim f 1 ()). f(ξ) f(ξ) lim f(f 1 ()) = lim = f(ξ), f(ξ) f(ξ) f( lim f(ξ) f 1 ()) = f(ξ). Ker je f injektivna funkcija, mora biti lim f 1 () = ξ = f 1 (f(ξ)) f(ξ) in je, po trditvi 3.2.3, funkcija f 1 zvezna v točki f(ξ). Primer Funkcija f(x) = x n je zvezna, zato je tudi njej inverzna funkcija f 1 (x) = n x zvezna: za liho število n je definirana na celi množici R, za sodo število n pa le za x 0.

26 3.2. ZVEZNE FUNKCIJE 87 Zveznost funkcij na intervalu Definicija Funkcija f(x) je zvezna na odprtem intervalu (a,b), če je zvezna v vsaki točki x (a,b). Funkcija f(x) je zvezna na zaprtem intervalu [a,b], če je zvezna na odprtem intervalu (a,b), zvezna z desne v točki a in zvezna z leve v točki b. Za funkcijo, ki je zvezna na intervalu, lahko v vsaki točki tega intervala k vsakemu ε najdemo tak δ, da se bo funkcijska vrednost spremenila za manj kot ε, če se neodvisna spremenljivka spremeni za manj kot δ. Seveda pa je v vsaki točki pri istem ε lahko potreben drugačen δ. Pri nekaterih zveznih funkcijah pa pri vsakem ε na celem intervalu zadošča isti δ: Definicija Funkcija f je na intervalu [a, b] enakomerno zvezna, če vsakemu ε > 0 pripada tak δ > 0, da je neenačba f(x 1 ) f(x 2 ) < ε izpolnjena za vse take x 1,x 2 z intervala [a,b], za katere je x 2 x 1 < δ. Primer Funkcija f(x) = x je enakomerno zvezna na vsakem intervalu [0,a], kjer je a > 0. Razliko f(x 2 ) f(x 1 ) zapišemo kot f(x 2 ) f(x 1 ) = x 2 x 1 = x 2 x 1 x1 + x 2, x 1 < x 2. Naj bo ε > 0 in δ = ε 2. Ker je x 2 x 2 x 1, je x 2 x 2 x 1, še bolj pa x2 + x 1 x 2 x 1. Če imenovalec v izrazu na desni v zgornji enakosti zamenjamo z x 2 x 1, se bo vrednost ulomka kvečjemu povečala in f(x 2 ) f(x 1 ) x 2 x 1 < δ = ε. Ta ocena velja za poljubni števili x 1 in x 2 z intervala [0,a], ki zadoščata pogoju x 2 x 1 < δ. Tako smo pokazali, da je funkcija f(x) = x na intervalu [0,a] enakomerno zvezna. Funkcija, ki je enakomerno zvezna na intervalu I, je zvezna v vsaki točki tega intervala. Na končnem zaprtem intervalu se pojem zveznosti in pojem enakomerne zveznosti ujemata, saj velja naslednji izrek, ki ga navajamo brez dokaza. Bralec ga najde na primer v [8].

27 88 POGLAVJE 3. FUNKCIJE Izrek Če je funkcija zvezna na zaprtem intervalu [a, b] zvezna, je na tem intervalu enakomerno zvezna. Izrek ne velja za funkcije, ki so zvezne na odprtem intervalu. Poglejmo primer: Primer Funkcija f(x) = 1/x je zvezna na odprtem intervalu (0, 1), torej lahko za vsak ε > 0 in za vsak x (0, 1) najdemo tak δ, da bo f() (f(x) ε,f(x) + ε) za vsak (x δ,x + δ). Vendar pa je velikost tega δ močno odvisna od tega, kje na intervalu leži točka x če je bliže krajišča 1, kjer se funkcija spreminja čedalje počasneje, je δ lahko bistveno večji kot če je x blizu krajišča 0, kjer se funkcija zelo hitro spreminja. Drugače povedano, za še tako majhen δ, bo razlika 1 1 x 1 x 2 = x 2 x 1 x 1 x 2 večja od poljubnega ε, če sta le x 1 in x 2 dovolj majhna in med seboj različna. V preostanku tega razdelka bomo navedli nekaj lastnosti funkcij, zveznih na zaprtem intervalu, ki jih bomo kasneje še večkrat uporabili. Izrek Funkcija f naj bo zvezna na intervalu [a,b] in naj bo v krajiščih intervala različno predznačena: f(a)f(b) < 0. Potem obstaja vsaj ena točka ξ (a,b), kjer je f(ξ) = 0. Geometrijsko je izrek preprosto utemeljiti: če je vrednost funkcije v krajiščih intervala nasprotno predznačena, je graf funkcije na obeh bregovih abscisne osi in mora, ker je neprekinjena krivulja, vsaj enkrat sekati abscisno os. Pri dokazu izreka bomo uporabili metodo bisekcije, ki je uporabna tudi za numerično iskanje ničel funkcij. Dokaz. Vzemimo, da je f(a) < 0 in f(b) > 0. Interval [a, b] razpolovimo s točko x 1 = (a + b)/2. Če je f(x 1 ) = 0, smo ničlo že našli, če je f(x 1 ) < 0, funkcija zamenja znak na podintervalu [x 1,b], sicer pa na [a,x 1 ]. Interval, na katerem funkcija zamenja znak, zopet razpolovimo s točko x 2. Če je f(x 2 ) 0, izberemo podinterval, na katerem f zamenja znak. Če ta postopek nadaljujemo, dobimo zaporedje (x n ), s členi, ki so razpolovišča podintervalov, izberanih na vsakem koraku. Dolžina podintervala, ki ga izberemo na n-tem

28 3.2. ZVEZNE FUNKCIJE 89 koraku je (a b)/2 n in na tem podintervalu so vsi členi od n-tega dalje, torej za vsak p velja: x n x n+p < (b a)/2 n. Zaporedje (x n ) zadošča Cauchjevemu pogoju in je zato konvergentno. Njegovo limito označimo s ξ. Pokažimo, da je ξ iskana ničla, da je torej f(ξ) = 0. Če bi veljalo f(ξ) = ε > 0, bi zaradi zveznosti funkcije f obstajal nek tak δ, da bi za vsak x (ξ δ,ξ + δ) veljalo f(x) f(ξ) = f(x) ε < ε, torej f() > 0. Po drugi strani pa iz konstrukcije števila ξ sledi, da so v vsaki njegovi okolici tako točke x, kjer je f(x) pozitivna kot tudi točke, kjer je f(x) negativna. Podobno se prepričamo, da ne more biti f(x 0 ) < 0, torej ostane le f(x 0 ) = 0. Definicija Funkcija f je na množici A omejena, če je slika omejena množica. f(a) = {f(x), x A} R Izrek Funkcija, ki je zvezna na zaprtem intervalu, je na tem intervalu omejena. Dokaz: Recimo, da funkcija f(x) na zaprtem intervalu [a,b] ni navzgor omejena. Potem obstaja za vsak n N taka točka x n [a,b], da je f(x n ) > n. Tako dobljeno zaporedje (x n ) je omejeno, ker so vsi členi na intervalu [a,b], torej ima vsaj eno stekališče ξ [a,b]. V točki xi funkcija f ne more biti zvezna, saj v vsaki okolici te točke obstajajo členi zaporedja (x n ), za katere je f(x n ) > n za poljubno veliko število n in zato ne moremo najti tako majhnega števila δ, da bi neenačba f(ξ + h) f(ξ) < 1 za vsak h < δ. Množica vrednosti f([a, b]) zvezne funkcije je torej omejena množica, zato ima svojo natančno zgornjo mejo sup x [a,b] f(x) in svojo natančno spodnjo mejo inf x [a,b] f(x). Izrek Funkcija f, ki je zvezna na zaprtem intervalu [a,b], zavzame v neki točki x m [a,b] svojo natančno spodnjo mejo m in v neki točki x M [a,b] svojo natančno zgornjo mejo M.

29 90 POGLAVJE 3. FUNKCIJE Dokaz: Dokažimo, da funkcija zavzame svojo natančno zgornjo mejo M = sup{f(x), x [a,b]}. Za vsak n N obstaja kakšna točka n = f(x n ), za katero velja n > M 1/n. Tako imamo dve zaporedji: konvergentno zaporedje ( n ) = (f(x n )) z limito M in omejeno zaporedje (x n ) s členi {x n } [a,b]. Naj bo ξ stekališče zaporedja (x n ). Ker je f zvezna na intervalu [a,b], mora biti M = lim n n = lim n f(x n ) = f(ξ) in funkcija f v točki ξ zavzame svojo natančno zgornjo mejo d. Izrek [Izrek o vmesnih vrednostih] Funkcija f, ki je zvezna na zaprtem intervalu [a,b], na tem intervalu zavzame vsako vrednost med svojo natančno spodnjo mejo m in natančno zgornjo mejo M. Dokaz: Če je f konstantna funkcija, je m = M in funkcija to vrednost tudi zavzame v vsaki točki intervala. Če f ni konstantna funkcija, je m < M. Naj bo število A (m,m). Pokazati moramo, da obstaja število x A [a,b], da je f(x A ) = A. Po izreku na [a,b] obstajata točki x m in x M, za kateri je f(x m ) = m in f(x M ) = M. Ker f ni konstantna funkcija, je m M. Razlika f(x) A je na intervalu med x m in x M zvezna funkcija in v krajiščih zavzame vrednosti f(x m ) A = m A < 0 in f(x M ) A = M A > 0, ki sta nasprotno predznačni. Po Izreku je med x m in x M vsaj ena točka x A, kjer je f(x A ) A = 0, torej je tam f(x A ) = A. Zadnje tri izreke lahko na kratko povzamemo v obliki enega samega izreka Izrek Zaprt intervala se z zvezno funkcijo preslika v zaprt interval. 3.3 Pregled elementarnih funkcij Algebraične funkcije Funkcije delimo na algebraične in transcendentne. Med algebraične funkcije sodijo polinomi, racionalne funkcije, koreni in vse možne kombinacije naštetih funkcij. Natančneje:

30 3.3. PREGLED ELEMENTARNIH FUNKCIJ 91 Definicija Funkcija f je algebraična, če odvisna spremenljivka = f(x) zadošča kakšni enačbi oblike a n (x) n + a n 1 (x) n a 1 (x) + a 0 (x) = 0, kjer so koeficient a 0 (x),...,a n (x) polinomi spremenljivke x. Na primer, funkcija f(x) = 1 x 2 je algebraična, ker = f(x) zadošča enačbi: 2 + x 2 1 = 0. Vsote, produkti, kvocienti, potence in kompozitumi algebraičnih funkcij so spet algebraične funkcije. Primer Narišimo nekaj grafov algebraičnih funkcij: 1. Približno narišimo graf polinoma p(x) = (x + 1)(x 1)(x 2) x -2 Slika 3.13: Graf polinoma p(x) = (x + 1)(x 1)(x 2) 2. Polinom p 4 ima dve navadni ničli pri x = 1 in x = 1 ter dvojno ničlo pri x = 2. Poglejmo si še predznak polinoma p 4 na vsakem od odsakov, na katere ničle razdelijo realno os: (, 1) { 1} ( 1, 1) {1} (1, 2) {2} (2, ) Graf polinoma p je na sliki Narišimo graf funkcije f(x) = x2 x x 2. Ugotovimo:

31 92 POGLAVJE 3. FUNKCIJE (1) Funkcija je definirana za vsak x, razen za x = 2, kjer je pol. (2) Funkcija ima vrednost 0 za tiste x, ki so rešitev kvadratne enačbe x 2 x = 0, to je za x = 0 in za x = 1. (3) Funkcija lahko spremeni predznak le v ničli ali v polu, zato je < 0 za x (, 0) > 0 za x (0, 1) f(x) < 0 za x (1, 2) > 0 za x (2, ) x -2 Slika 3.14: Graf funkcije (x 2 x)/(x 2) (4) Ker je f(x) = x /(x 2) in je lim x 2 x 2 = 0, je premica = x + 1 poševna asimptota, ki se ji graf funkcije f približuje od spodaj, ko x in od zgoraj, ko x. Graf funkcije f je na sliki Transcendentne funkcije Funkcije, ki niso algebraične, so transcendentne. Med elementarne transcendentne funkcije sodijo logaritem in eksponentna funkcija, kotne ali trigono-

32 3.3. PREGLED ELEMENTARNIH FUNKCIJ 93 metrične funkcije, inverzne trigonometrične ali ciklometrične funkcije, hiperbolične funkcije in inverzne hiperbolične ali area funkcije. Seznama vseh transcendetnih funkcij s tem še zdaleč nismo izčrpali. Eksponentna funkcija 3 1 x -1 1 Slika 3.15: Graf eksponentne funkcije a x za a = e in a = 1/2 Funkcija oblike f(x) = a x, kjer je osnova a poljubno pozitivno realno število, ki ni enako 1, je eksponentna funkcija. Vemo že (glej definicijo 2.1.6), da je potenca enolično definirana za vsako realno vrednost eksponenta, zato je eksponentna funkcija definirana za vsak x. Zanjo sta značilna adicijska izreka: a x+ = a x a in (a x ) = a x, (3.3) ki ju ne bomo dokazovali. Vrednost eksponentne funkcije je povsod pozitivna. Kadar je osnova a > 1, je eksponentna funkcija strogo naraščajoča, kadar pa je osnova 0 < a < 1, je funkcija strogo padajoča. V matematiki je najpogosteje osnova eksponentne funkcije število e, ki smo ga definirali v razdelku 2.1.5, torej bomo najpogosteje srečevali eksponentno funkcijo f(x) = e x. Logaritemska funkcija Eksponentni funkciji je je inverzna logaritemska funkcija. Dobimo jo tako, da v eksponentni funkciji = a x zamenjamo spremenljivki x in : x = a natanko tedaj, ko je = log a x.

33 94 POGLAVJE 3. FUNKCIJE Lastosti logaritemske funkcije lahko razberemo iz lastnosti eksponentne funkcije. Ker je eksponentna funkcija povsod pozitivna, je logaritemska definirana za x > 0. Kot eksponentna je tudi logaritemska funkcija za a > 1 strogo naraščajoča in za a < 1 strogo padajoča. Ničla logaritemske funkcije je pri x = 1, ker je a 0 = 1. Iz adicijskega izreka za eksponentno funkcijo (3.3) dobimo zvezo log a (x) = log a x + log a, (3.4) ki velja pri poljubni osnovi a x -2 Slika 3.16: Graf logaritemske funkcije log a x za a = e in a = 1/2 Kot pri eksponentni funkciji je tudi pri logaritemski v matematiki najpogosteje osnova število e. Logaritmu, ki ima za osnovo število e, pravimo naravni logaritem in ga navadno pišemo brez osnove, torej je log x = log e x = ln x. Kotne funkcije Osnovni kotni ali trigonometrični funkciji sta sinus in kosinus, ki smo ju definirali v razdelku 3.2. Povezani sta z enačbo Za funkciji sin in cos velja sin 2 x + cos 2 x = 1. sin(x + 2π) = sinx in cos(x + 2π) = cosx, zato sta sin in cos periodični funkciji s periodo 2π. Splošno definiramo:

34 3.3. PREGLED ELEMENTARNIH FUNKCIJ 95 Definicija Funkcija f(x) je periodična s periodo ω, če je f(x + ω) = f(x) za vsak x R. Najmanjši periodi funkcije pravimo osnovna perioda. 1 sin x 2π π π 2π 3π cosx 1 x Slika 3.17: Grafa funkcij sinx in cos x S pomočjo funkcij sin in cos sta definirani funkciji tangens in kotangens: tg x = sin x cos x in ctg x = cos x sin x in še sekans in kosekans, ki ju redkeje srečamo in ju zato tu ne bomo obravnavali. Tangens je definiran, povsod razen v točkah π/2+kπ, kjer ima cos ničle, kotangens pa povsod razen v točkah kπ, kjer ima sin ničle. Obe funkciji, tg in ctg sta periodični z osnovno periodo π. Naštejmo nekaj znanih lastnosti kotnih funkcij: 1. Funkciji sin in cos sta omejeni na vsej realni osi, njuna zaloga vrednosti je interval [ 1, 1], funkciji tg in ctg pa imata zalogo vrednosti enako R. 2. Funkcija sin je liha, cos pa soda. Funkciji tg in ctg sta obe lihi. 3. Spomnimo se adicijskih izrekov za kotne funkcije: sin(x + ) = sin x cos + cos x sin (3.5) cos(x + ) = cosxcos sin x sin (3.6) tg x + tg tg(x + ) = (3.7) 1 tg x tg 1 ctg x ctg ctg(x + ) = (3.8) ctg x + ctg

35 96 POGLAVJE 3. FUNKCIJE 5 tgx π π 2π x 5 ctg x Slika 3.18: Grafa funkcij tg x in ctg x 4. Kotne funkcije so zvezne povsod, kjer so definirane. Zveznost funkcije sinus lahko ugotovimo s pomočjo adicijskega izreka, saj je lim sin(x + h) = sinx lim cos h + cos x lim sin h = sinx, h 0 h 0 h 0 torej je funkcija sin zvezna na vsej realni osi. Ker je, zaradi adicijskega izreka, cos x = sin(x+π/2), je tudi cos povsod zvezna funkcija. Funkciji tg in ctg sta tako kvocienta dveh zveznih funkcij in sta zato zvezni povsod, kjer sta definirani. Ciklometrične funkcije Ciklometrične funkcije so inverzne kotnim funkcijam. Pri njihovi definiciji moramo biti previdni, saj so kotne funkcije periodične in zato niso injektivne. Pri definiciji inverzne funkcije se moramo omejiti na tak interval, kjer je kotna funkcija strogo monotona, torej injektivna. Funkcija arkus sinus, ki jo pišemo kot arc sin, je inverzna funkcija sinusu, omejenem na interval [ π/2,π/2]. Definirana je z relacijo x = sin; Z arc sin = [ π/2,π/2]; x D arc sin = [ 1, 1]. Funkcija arc sin je naraščajoča, liha in zvezna na celem svojem definicijskem območju.

36 3.3. PREGLED ELEMENTARNIH FUNKCIJ 97 π arccos x π/2 1 1 x arcsin x π/2 Slika 3.19: Grafa funkcij arc sinx in arc cosx Funkcija arkus kosinus, arc cos, je inverzna funkcija kosinusu, omejenem na interval [0,π]. Definirana je z relacijo x = cos, kjer je Z arc cos = [0,π] in x D arc cos = [ 1, 1]. Je padajoča in zvezna na celem svojem definicijskem območju. Iz zveze x = cos = sin(π/2 ), [0,π] dobimo = arc cosx in π/2 = arc sinx, od koder sledi zveza med funkcijama arc sin in arc cos: arc sin x + arc cosx = π/2. Funkcija arkus tangens, arc tg, je inverzna funkcija tangensu, omejenem na interval ( π/2,π/2) in je določena z relacijo x = tg, kjer je Z arc tg = ( π/2,π/2) in x D arc tg = R. Je naraščajoča, liha in zvezna na celi množici R. Funkcija arkus kotangens, arc ctg, pa je inverzna kotangensu na intervalu (0,π), torej je določena z relacijo x = ctg, Z arc ctg = (0,π) in x R ter je padajoča in zvezna na celi množici R.

37 98 POGLAVJE 3. FUNKCIJE π π/2 arctg x arcctg x x π/2 Slika 3.20: Grafa funkcij arc tg x in arc ctg x Podobno kot za arc sin in arc cos velja: arc tg x + arc ctg x = π/2. Hiperbolične funkcije Hiperbolične funkcije so v marsičem podobne kotnim funkcijam. Osnovni hiperbolični funkciji sta hiperbolični sinus in hiperbolični kosinus sh x = ex e x 2 ch x = ex + e x. 2 Funkciji sh in ch sta povezani s podobno enačbo kot sin in cos: ch 2 x sh 2 x = 1. Točka s koordinatama (cht, sh t) torej leži na hiperboli x 2 2 = 1. Hiperbolične funkcije bi lahko definirali podobno kot trigonometrične, tako kot kaže slika Poleg funkcij sh in ch sta še hiperbolični tangens in hiperbolični kotangens, ki sta definirana podobno kot pri kotnih funkcijah: thx = sh x ch x = ex e x e x + e x,

38 3.3. PREGLED ELEMENTARNIH FUNKCIJ 99 sh t t ch t Slika 3.21: Zveza med točkami hiperbole in funkcijama sh in ch. cth x = chx sh x = ex + e x e x e x. Vse hiperbolične funkcije so definirane in zvezne za vsa realna števila, razen cth, ki ni definirana za x = x -3 Slika 3.22: Grafa funkcij shx in ch x Hiperbolične funkcije imajo podobne lastnosti kot trigonometrične: 1. Funkcija sh je liha, navzgor in navzdol neomejena in strogo naraščajoča. 2. Funkcija ch je soda, navzdol omejena, za x < 0 strogo padajoča in za x > 0 strogo naraščajoča.

39 100 POGLAVJE 3. FUNKCIJE 2 cth x 1 th x x -1-2 Slika 3.23: Grafa funkcij thx in cth x 3. Funkcija th je liha, omejena in strogo naraščajoča. 4. Funkcija cth je liha, neomejena in strogo padajoča na (, 0) in na (0, ). Za hiperbolične funkcije tudi veljajo podobni adicijski izreki kot za trigonometrične funkcije: sh(x + ) = shxch + chxsh (3.9) ch(x + ) = chxch + shxsh (3.10) thx + th th(x + ) = (3.11) 1 + thxth cth(x + ) = 1 + cthxcth cthx + cth, (3.12) iz dobimo podobne relacije, kot smo jih že srečali pri trigonometričnih funkcijah: ch 2 x sh 2 x = 1 (3.13) ch 2 x + sh 2 x = ch 2x (3.14) 2 sh x ch x = sh 2x (3.15)

40 3.3. PREGLED ELEMENTARNIH FUNKCIJ 101 Dokažimo na primer adicijski izrek za sh. Izračunajmo izraz na desni: sh x ch + chxsh (3.16) = 1 ( (e x e x )(e + e ) + (e x + e x )(e e ) ) 4 (3.17) = 1 ( 2e x e + 2e x e ) = 1 ( e x+ e (x+)). 4 2 (3.18) To je enako sh(x + ). Vsi ostali dokazi so podobni. Inverzne hiperbolične funkcije Funkcije sh, th in cth so injektivne, zato obstajajo njihove inverzne funkcije. Funkcija chx je strogo naraščajoča za x > 0 in soda, zato se pri definiciji inverzne funkcije omejimo na interval [0, ), kjer je funkcija ch strogo monotona. Inverzne funkcije hiperboličnih funkcij imenujemo area funkcije in jih označujemo po vrsti z Ar sh, Ar ch, Ar th in Ar cth. Podobno kot se hiperbolične funkcije izražajo racionalno z eksponentno funkcijo, se obratne hiperbolične funkcije izražajo z logaritmom algebraičnih funkcij. Primer Izračunajmo funkciji = sh x inverzno funkcijo Ar sh. Inverzna funkcija zadošča relaciji x = sh = (e e )/2, odtod e 2 2xe 1 = 0. Iz te enačbe izračunamo e = x x 2, in = Ar shx = log(x x 2 ). Podobno lahko dobimo tudi ostale obratne hiperbolične funkcije izražene kot logaritme. Ar ch x = log(x + x 2 1) Ar thx = 1 2 log 1 + x 1 x ; x < 1 Ar cthx = 1 2 log x + 1 ; x > 1. x 1

41 Literatura [1] K. G. Binmore: Mathematical Analsis (a straightforeward approach), 2 ed., Cambridge Universit Press, Cambridge, [2] C. H. Edwards Jr. in D. E. Penne: Calculus and Analtic Geometr, Prentice-Hall International, Inc., Englewood Cliffs, [3] R. Jamnik: Matematika, Partizanska knjiga, Ljubljana, [4] P. Lax, S. Burstein in A. Lax: Calculus with Applications and Computing, Vol I, Springer-Verlag, New York, [5] N. Piskunov: Differential and Integral Calculus, vol. I, Mir Publishers, Moscow, [6] N. Prijatelj: Uvod v matematično analizo, 1. del, DMFA, Ljubljana, [7] G. B. Thomas, Jr: Calculus and Analtic Geometr, Addison-Wesle Publishing Compan, Reading, [8] I. Vidav: Višja matematika I (10. natis), DMFA, Ljubljana,

42 Stvarno kazalo aksiom Dedekindov, 17 asimptota navpična, 79 poševna, 92 vodoravna, 80 asociativnost, 8 bisekcija, 88 celi del, 4 de Morganov zakon, 2 diferenčni kvocient, 103 diferencial, 118 višjega reda, 121 distributivnost, 8 enota, 8 imaginarna, 23 formula Newton-Leibnizova, 163 Talorjeva, 136 funkcija, 63 n-krat odvedljiva, 120 algebraična, 91 area, 101 ciklometrična, 97 definicijsko območje, 63 dentična, 64 eksponentna, 93 graf, 65 hiperbolična, 98 integrabilna, 155 inverzna, 66, 86 konkavna, 143 konstantna, 63 konveksna, 143 konvergentna, 78 korenska, 64 kotna, 94 liha, 72 limita, 76 logaritemska, 94 lokalni ekstrem, 123 potreben pogoj, 125 zadosten pogoj, 134, 135, 142 monotona, 69, 157 naraš1ajoča, 69 naraščajoča, 132 odsekoma zvezna, 157 odvedljiva, 103 na intervalu, 108 z desne, 105 z leve, 105 omejena, 89 padajoča, 69, 132 potenčna, 64 racionalna, 70, 91 sestavljena, 70 sinus,

43 STVARNO KAZALO 223 soda, 72 tangens, 95 transcendentna, 92 trigonometrična, 77, 94 zaloga vrednosti, 63 zvezna, 73, 156 infimum, 17 integracija po delih, 170 integral binomski, 179 določeni, 155 eliptični, 178 posplošeni, 184 interval, 10 neomejen, 11 izrek adicijski, 93, 96, 99 binomski, 138 Cauchjev, 129 Fermatov, 124 Lagrangeov, 128 o povprečni vrednosti, 160 o vmesnih vrednostih, 90 osnovni integralskega računa, 162 Rollov, 127 komponenta imaginarna, 21 realna, 21 kompozitum, 6, 70, 85, 86 komutativen obseg, 8 komutativnost, 8 koordinatni sistem, 9 kriterij integralski, 188 primerjalni, 187 kritična točka, 123 lastnost kontinuuma, 17 limita zaporedja, 35 limita funkcije, 76 logaritem, 51 meja spodnja, 16 zgornja, 16 množica, 1 element, 1 komplement, 2 moč, 5 omejena, 16 operacije, 2 podmnožica, 2 prava, 2 prazna, 1 premi produkt, 2 razlika, 2 univerzalna, 2 množici disjunktni, 2 modul, 24 ničla, 8 ntegral nedoločeni, 151 obseg urejen, 8 odvod, 103 ciklometričnih funkcij, 114 desni, 105 eksponentne funkcije, 112 hiperboličnih funkcij, 115

44 224 STVARNO KAZALO inverzne funkcije, 111 višjega reda, 122 konstante, 108 kotnih funkcij, 113 kvocienta, 109 levi, 105 logaritma, 113 potence, 110, 113 produkta, 109 sestavljene funkcije, 110 višjega reda, 121 tabela elementarnih funkcij, 116 višjega reda, 120 vsote, 108 okolica, 10 os imaginarna, 22 realna, 22 parabola, 65 pol funkcije, 79 polinom, 70, 91 stopnja, 70 Talorjev, 136, 137 vodilni koeficient, 70 popolna indukcija, 14 potenca, 19 pravilo L Hôpitalovo, 130 trikotniško, 9, 24 premica Številska, 9 presek, 2 preslikava, 3 bijektivna, 4 definicijsko območje, 3 graf, 7 identična, 4 injektivna, 4 inverzna, 6 konstantna, 4 povratno-enolična, 4 sestavljena, 6 surjektivna, 4 zaloga vrednosti, 3 prevoj, 144 stacionarna točka, 123 supremum, 17 števila cela, 15 decimalna, 12 deljenje, 8 iracionalna, 16 kompleksna, 21 koren, 29 polarni zapisa, 26 koren, 21 množenje, 8 naravna, 13 negativna, 8 odštevanje, 8 pozitivna, 8 racionalna, 15 razdalja, 9 realna, 7 seštevanje, 8 število argument, 26 imaginarno, 23 konjugirano, 23 število e, 50 tangenta, 105 Talorjeva formula, 136 Talorjeva vrsta, 138

45 STVARNO KAZALO 225 binomske funkcije, 139 cosinusa, 141 eksponentne funkcije, 140 logaritemske funkcije, 140 sinusa, 141 ulomek, 15 unija, 2 upodobitev, 3 vrednost absolutna, 9, 24 povprečna, 159 vrsta, 52 absolutno konvergentna, 59 alternirajoča, 60 binomska, 139 divergentna, 52 harmonična, 54 konvergenca potreben pogoj, 54 konvergentna, 52 kvocientni kriterij, 57 Leibnizov kriterij, 59 ostanek, 58 pogojno konvergentna, 59 primerjalni kriterij, 56 Talorjeva, 138 vsota, 52 zaporedje delnih vsot, 52 vsota integralska, 153 aritmetično, 32 divergentno, 35 eksplicitno, 31 geometrijsko, 32 infimum, 32 iterativno, 32 konvergentno, 35 limita, 35 monotono, 43 naraščajoče, 43 strogo, 43 omejeno, 32 padajoče, 43 strogo, 43 rekurzivno, 32 stekališče, 33 supremum, 32 zaloga vrednosti, 32 zlepek, 74 zakon de Morganov, 2 odbojni, 126 tranzitivnosti, 9 trihotomije, 8 zaporedje, 31

Vrste

Vrste Matematika 1 17. - 24. november 2009 Funkcija, ki ni algebraična, se imenuje transcendentna funkcija. Podrobneje si bomo ogledali naslednje transcendentne funkcije: eksponentno, logaritemsko, kotne, ciklometrične,

Prikaži več

Osnove matematicne analize 2018/19

Osnove matematicne analize  2018/19 Osnove matematične analize 2018/19 Neža Mramor Kosta Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerza v Ljubljani Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja D f R priredi natanko

Prikaži več

ZveznostFunkcij11.dvi

ZveznostFunkcij11.dvi II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ. Preslikave med množicami Funkcija ali preslikava med dvema množicama A in B je predpis f, ki vsakemu elementu x množice A priredi natanko določen element y množice B. Važno

Prikaži več

Del 1 Limite

Del 1 Limite Del 1 Limite POGLAVJE 1 Zaporedja realnih števil 1. Osnovne lastnosti realnih števil Naravna števila označujemo z N, cela z Z, racionalna z Q in realna z R. Naravna števila so nastala iz potrebe po preštevanju.

Prikaži več

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-avgust-17.dvi

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-avgust-17.dvi Vpisna številka Priimek, ime Smer: K KT WA Izpit pri predmetu MATEMATIKA I Računski del Ugasni in odstrani mobilni telefon. Uporaba knjig in zapiskov ni dovoljena. Dovoljeni pripomočki so: kemični svinčnik,

Prikaži več

RAČUNALNIŠKA ORODJA V MATEMATIKI

RAČUNALNIŠKA ORODJA V MATEMATIKI DEFINICIJA V PARAVOKOTNEM TRIKOTNIKU DEFINICIJA NA ENOTSKI KROŢNICI GRAFI IN LASTNOSTI SINUSA IN KOSINUSA POMEMBNEJŠE FORMULE Oznake: sinus kota x označujemo z oznako sin x, kosinus kota x označujemo z

Prikaži več

resitve.dvi

resitve.dvi FAKULTETA ZA STROJNISTVO Matematika Pisni izpit. junij 22 Ime in priimek Vpisna st Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite resevanja. Veljale bodo samo resitve na papirju, kjer so

Prikaži več

Kotne in krožne funkcije Kotne funkcije v pravokotnem trikotniku β a c γ b α sin = a c cos = b c tan = a b cot = b a Sinus kota je razmerje kotu naspr

Kotne in krožne funkcije Kotne funkcije v pravokotnem trikotniku β a c γ b α sin = a c cos = b c tan = a b cot = b a Sinus kota je razmerje kotu naspr Kotne in krožne funkcije Kotne funkcije v pravokotnem trikotniku β a c γ b α sin = a c cos= b c tan = a b cot = b a Sinus kota je razmerje kotu nasprotne katete in hipotenuze. Kosinus kota je razmerje

Prikaži več

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-junij-17.dvi

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-junij-17.dvi Vpisna številka Priimek, ime Smer: K KT WA Izpit pri predmetu MATEMATIKA I Računski del Ugasni in odstrani mobilni telefon. Uporaba knjig in zapiskov ni dovoljena. Dovoljeni pripomočki so: kemični svinčnik,

Prikaži več

Posebne funkcije

Posebne funkcije 10 Posebne funkcije Posebne funkcije Geometrijska vrsta Binomska vrsta Eksponentna funkcija Logaritemska funkcija Kotne funkcije Kotne tabele Grafi kotnih funkcij Obratne kotne funkcije 10.1 Posebne funkcije

Prikaži več

Naloge iz kolokvijev Analize 1 (z rešitvami) E-UNI, GING, TK-UNI FERI dr. Iztok Peterin Maribor 2009 V tej datoteki so zbrane naloge iz kolokvijev za

Naloge iz kolokvijev Analize 1 (z rešitvami) E-UNI, GING, TK-UNI FERI dr. Iztok Peterin Maribor 2009 V tej datoteki so zbrane naloge iz kolokvijev za Naloge iz kolokvijev Analize (z rešitvami) E-UNI, GING, TK-UNI FERI dr. Iztok Peterin Maribor 2009 V tej datoteki so zbrane naloge iz kolokvijev za predmet Analiza na smereh E-UNI, GING in TK-UNI na Fakulteti

Prikaži več

M

M Š i f r a k a n d i d a t a : Državni izpitni center *M16140111* Osnovna raven MATEMATIKA Izpitna pola 1 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK Sobota, 4. junij 016 / 10 minut Dovoljeno gradivo in pripomočki: Kandidat

Prikaži več

resitve.dvi

resitve.dvi FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 3. februar Ime in priimek: Vpisna št: Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja. Veljale bodo samo rešitve na papirju, kjer

Prikaži več

Matematika 2

Matematika 2 Matematika 2 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 23. april 2014 Soda in liha Fourierjeva vrsta Opomba Pri razvoju sode periodične funkcije f v Fourierjevo vrsto v razvoju nastopajo

Prikaži več

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/testi in izpiti/ /IZPITI/FKKT-februar-14.dvi

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/testi in izpiti/ /IZPITI/FKKT-februar-14.dvi Kemijska tehnologija, Kemija Bolonjski univerzitetni program Smer: KT K WolframA: DA NE Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I 6. 2. 2014 Čas reševanja je 75 minut. Navodila: Pripravi osebni dokument.

Prikaži več

Funkcije in grafi

Funkcije in grafi 14 Funkcije in grafi Funkcije Zapisi funkcij Sorazmernost Obratna sorazmernost Potenčne funkcije Polinomske funkcije Druge funkcije Prileganje podatkom 14.1 Funkcije Spremenljivke Odvisnost spremenljivk

Prikaži več

Poglavje 3 Reševanje nelinearnih enačb Na iskanje rešitve enačbe oblike f(x) = 0 (3.1) zelo pogosto naletimo pri reševanju tehničnih problemov. Pri te

Poglavje 3 Reševanje nelinearnih enačb Na iskanje rešitve enačbe oblike f(x) = 0 (3.1) zelo pogosto naletimo pri reševanju tehničnih problemov. Pri te Poglavje 3 Reševanje nelinearnih enačb Na iskanje rešitve enačbe oblike f(x) = 0 (3.1) zelo pogosto naletimo pri reševanju tehničnih problemov. Pri tem je lahko nelinearna funkcija f podana eksplicitno,

Prikaži več

Zgledi:

Zgledi: a) za funkcijo f(x)= 1/3x 1 izračunaj ničlo, zapiši začetno vrednost in nariši graf (x=3, začetna vrednost: f(0)= 1, graf seka abscisno os v točki (3,0), ordinatno os pa v točki (0, 1)) b) nariši graf

Prikaži več

Matematika Diferencialne enačbe prvega reda (1) Reši diferencialne enačbe z ločljivimi spremenljivkami: (a) y = 2xy, (b) y tg x = y, (c) y = 2x(1 + y

Matematika Diferencialne enačbe prvega reda (1) Reši diferencialne enačbe z ločljivimi spremenljivkami: (a) y = 2xy, (b) y tg x = y, (c) y = 2x(1 + y Matematika Diferencialne enačbe prvega reda (1) Reši diferencialne enačbe z ločljivimi spremenljivkami: (a) y = 2xy, (b) y tg x = y, (c) y = 2x(1 + y 2 ). Rešitev: Diferencialna enačba ima ločljive spremenljivke,

Prikaži več

OdvodFunkcijEne11.dvi

OdvodFunkcijEne11.dvi III. ODVODI FUNKCIJ ENE REALNE SPREMENLJIVKE 1. Odvajanje funkcij ene spremenljivke Odvajanje je ena najpomembnejši operacij na funkcija. Z uporabo odvoda, kadar le-ta obstaja, lako veliko bolje spoznamo

Prikaži več

PRIPRAVA NA 1. Š. N.: KVADRATNA FUNKCIJA IN KVADRATNA ENAČBA 1. Izračunaj presečišča parabole y=5 x x 8 s koordinatnima osema. R: 2 0, 8, 4,0,,0

PRIPRAVA NA 1. Š. N.: KVADRATNA FUNKCIJA IN KVADRATNA ENAČBA 1. Izračunaj presečišča parabole y=5 x x 8 s koordinatnima osema. R: 2 0, 8, 4,0,,0 PRIPRAVA NA 1. Š. N.: KVADRATNA FUNKCIJA IN KVADRATNA ENAČBA 1. Izračunaj presečišča parabole y=5 x +18 x 8 s koordinatnima osema. R: 0, 8, 4,0,,0 5. Zapiši enačbo kvadratne funkcije f (x )=3 x +1 x+8

Prikaži več

Poslovilno predavanje

Poslovilno predavanje Poslovilno predavanje Matematične teme z didaktiko Marko Razpet, Pedagoška fakulteta Ljubljana, 20. november 2014 1 / 32 Naše skupne ure Matematične tehnologije 2011/12 Funkcije več spremenljivk 2011/12

Prikaži več

Srednja šola za oblikovanje

Srednja šola za oblikovanje Srednja šola za oblikovanje Park mladih 8 2000 Maribor POKLICNA MATURA MATEMATIKA SEZNAM VPRAŠANJ ZA USTNI DEL NARAVNA IN CELA ŠTEVILA Opišite vrstni red računskih operacij v množici naravnih števil. Kakšen

Prikaži več

ANALITIČNA GEOMETRIJA V RAVNINI

ANALITIČNA GEOMETRIJA V RAVNINI 3. Analitična geometrija v ravnini Osnovna ideja analitične geometrije je v tem, da vaskemu geometrijskemu objektu (točki, premici,...) pridružimo števila oz koordinate, ki ta objekt popolnoma popisujejo.

Prikaži več

Bojan Kuzma ZBIRKA IZPITNIH VPRAŠANJ PRI PREDMETIH ANALIZA I IN ANALIZA II (Zbirka Izbrana poglavja iz matematike, št. 1) Urednica zbirke: Petruša Mih

Bojan Kuzma ZBIRKA IZPITNIH VPRAŠANJ PRI PREDMETIH ANALIZA I IN ANALIZA II (Zbirka Izbrana poglavja iz matematike, št. 1) Urednica zbirke: Petruša Mih Bojan Kuzma ZBIRKA IZPITNIH VPRAŠANJ PRI PREDMETIH ANALIZA I IN ANALIZA II (Zbirka Izbrana poglavja iz matematike, št. 1) Urednica zbirke: Petruša Miholič Izdala in založila: Knjižnica za tehniko, medicino

Prikaži več

Vaje: Matrike 1. Ugani rezultat, nato pa dokaži z indukcijo: (a) (b) [ ] n 1 1 ; n N 0 1 n ; n N Pokaži, da je množica x 0 y 0 x

Vaje: Matrike 1. Ugani rezultat, nato pa dokaži z indukcijo: (a) (b) [ ] n 1 1 ; n N 0 1 n ; n N Pokaži, da je množica x 0 y 0 x Vaje: Matrike 1 Ugani rezultat, nato pa dokaži z indukcijo: (a) (b) [ ] n 1 1 ; n N n 1 1 0 1 ; n N 0 2 Pokaži, da je množica x 0 y 0 x y x + z ; x, y, z R y x z x vektorski podprostor v prostoru matrik

Prikaži več

EKVITABILNE PARTICIJE IN TOEPLITZOVE MATRIKE Aleksandar Jurišić Politehnika Nova Gorica in IMFM Vipavska 13, p.p. 301, Nova Gorica Slovenija Štefko Mi

EKVITABILNE PARTICIJE IN TOEPLITZOVE MATRIKE Aleksandar Jurišić Politehnika Nova Gorica in IMFM Vipavska 13, p.p. 301, Nova Gorica Slovenija Štefko Mi EKVITABILNE PARTICIJE IN TOEPLITZOVE MATRIKE Aleksandar Jurišić Politehnika Nova Gorica in IMFM Vipavska 13, p.p. 301, Nova Gorica Slovenija Štefko Miklavič 30. okt. 2003 Math. Subj. Class. (2000): 05E{20,

Prikaži več

Kazalo 1 DVOMESTNE RELACIJE Operacije z dvomestnimi relacijami Predstavitev relacij

Kazalo 1 DVOMESTNE RELACIJE Operacije z dvomestnimi relacijami Predstavitev relacij Kazalo 1 DVOMESTNE RELACIJE 1 1.1 Operacije z dvomestnimi relacijami...................... 2 1.2 Predstavitev relacij............................... 3 1.3 Lastnosti relacij na dani množici (R X X)................

Prikaži več

jj

jj PREDMETNI IZPITNI KATALOG ZA POKLICNO MATURO MATEMATIKA Predmetni izpitni katalog je določil Strokovni svet RS za splošno izobraževanje na 60. seji 27. 8. 2003 in se uporablja v programih za pridobitev

Prikaži več

2. izbirni test za MMO 2017 Ljubljana, 17. februar Naj bosta k 1 in k 2 dve krožnici s središčema O 1 in O 2, ki se sekata v dveh točkah, ter

2. izbirni test za MMO 2017 Ljubljana, 17. februar Naj bosta k 1 in k 2 dve krožnici s središčema O 1 in O 2, ki se sekata v dveh točkah, ter 2. izbirni test za MMO 2017 Ljubljana, 17. februar 2017 1. Naj bosta k 1 in k 2 dve krožnici s središčema O 1 in O 2, ki se sekata v dveh točkah, ter naj bo A eno od njunih presečišč. Ena od njunih skupnih

Prikaži več

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost Pisni izpit 5. februar 2018 Navodila Pazljivo preberite

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost Pisni izpit 5. februar 2018 Navodila Pazljivo preberite Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost Pisni izpit 5 februar 018 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Nalog je

Prikaži več

OSNOVE LOGIKE 1. Kaj je izjava? Kaj je negacija izjave? Kaj je konjunkcija in kaj disjunkcija izjav? Povejte, kako je s pravilnostjo negacije, konjunk

OSNOVE LOGIKE 1. Kaj je izjava? Kaj je negacija izjave? Kaj je konjunkcija in kaj disjunkcija izjav? Povejte, kako je s pravilnostjo negacije, konjunk OSNOVE LOGIKE 1. Kaj je izjava? Kaj je negacija izjave? Kaj je konjunkcija in kaj disjunkcija izjav? Povejte, kako je s pravilnostjo negacije, konjunkcije in disjunkcije. Izjava je vsaka poved, za katero

Prikaži več

Priloga 1 Ljubljana 2018 MATEMATIKA Katalog znanja za osebe z mednarodno zaščito

Priloga 1 Ljubljana 2018 MATEMATIKA Katalog znanja za osebe z mednarodno zaščito Priloga 1 Ljubljana 2018 MATEMATIKA Katalog znanja za osebe z mednarodno zaščito KAZALO 1 UVOD... 3 2 IZPITNI CILJI... 4 3 ZGRADBA IN VREDNOTENJE IZPITA... 5 3.1 Shema izpita... 5 3.2 Tipi nalog in vrednotenje...

Prikaži več

C:/Users/Matevz/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-januar-februar-15.dvi

C:/Users/Matevz/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-januar-februar-15.dvi Kemijska tehnologija, Kemija Bolonjski univerzitetni program Smer: KT K WolframA: DA NE Čas reševanja je 75 minut. Navodila: Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I Ugasni in odstrani mobilni telefon.

Prikaži več

5 SIMPLICIALNI KOMPLEKSI Definicija 5.1 Vektorji r 0,..., r k v R n so afino neodvisni, če so vektorji r 1 r 0, r 2 r 0,..., r k r 0 linearno neodvisn

5 SIMPLICIALNI KOMPLEKSI Definicija 5.1 Vektorji r 0,..., r k v R n so afino neodvisni, če so vektorji r 1 r 0, r 2 r 0,..., r k r 0 linearno neodvisn 5 SIMPLICIALNI KOMPLEKSI Definicija 5.1 Vektorji r 0,..., r k v R n so afino neodvisni, če so vektorji r 1 r 0, r 2 r 0,..., r k r 0 linearno neodvisni. Če so krajevni vektorji do točk a 0,..., a k v R

Prikaži več

DN5(Kor).dvi

DN5(Kor).dvi Koreni Število x, ki reši enačbo x n = a, imenujemo n-ti koren števila a in to označimo z n a. Pri tem je n naravno število, a pa poljubno realno število. x = n a x n = a. ( n a ) n = a. ( n a ) m = n

Prikaži več

DOMACA NALOGA - LABORATORIJSKE VAJE NALOGA 1 Dani sta kompleksni stevili z in z Kompleksno stevilo je definirano kot : z = a + b, a p

DOMACA NALOGA - LABORATORIJSKE VAJE NALOGA 1 Dani sta kompleksni stevili z in z Kompleksno stevilo je definirano kot : z = a + b, a p DOMACA NALOGA - LABORATORIJSKE VAJE NALOGA 1 Dani sta kompleksni stevili z 1 5 2 3 in z 2 3 8 5. Kompleksno stevilo je definirano kot : z = a + b, a predstavlja realno, b pa imaginarno komponento. z 1

Prikaži več

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 2 Pisni izpit 9. junij 2005 Ime in priimek: Vpisna št: Zaporedna številka izpita: Navodila Pazljivo preberite bese

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 2 Pisni izpit 9. junij 2005 Ime in priimek: Vpisna št: Zaporedna številka izpita: Navodila Pazljivo preberite bese FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika Pisni izpit 9. junij 005 Ime in priimek: Vpisna št: Zaporedna številka izpita: Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja. Veljale bodo

Prikaži več

1. izbirni test za MMO 2018 Ljubljana, 16. december Naj bo n naravno število. Na mizi imamo n 2 okraskov n različnih barv in ni nujno, da imam

1. izbirni test za MMO 2018 Ljubljana, 16. december Naj bo n naravno število. Na mizi imamo n 2 okraskov n različnih barv in ni nujno, da imam 1. izbirni test za MMO 018 Ljubljana, 16. december 017 1. Naj bo n naravno število. Na mizi imamo n okraskov n različnih barv in ni nujno, da imamo enako število okraskov vsake barve. Dokaži, da se okraske

Prikaži več

Vsebinska struktura predmetnih izpitnih katalogov za splošno maturo

Vsebinska struktura predmetnih izpitnih katalogov za splošno maturo Ljubljana 017 MATEMATIKA Predmetni izpitni katalog za splošno maturo Predmetni izpitni katalog se uporablja od spomladanskega izpitnega roka 019, dokler ni določen novi. Veljavnost kataloga za leto, v

Prikaži več

Mladi za napredek Maribora srečanje DOLŽINA»SPIRALE«Matematika Raziskovalna naloga Februar 2015

Mladi za napredek Maribora srečanje DOLŽINA»SPIRALE«Matematika Raziskovalna naloga Februar 2015 Mladi za napredek Maribora 015 3. srečanje DOLŽINA»SPIRALE«Matematika Raziskovalna naloga Februar 015 Kazalo 1. Povzetek...3. Uvod...4 3. Spirala 1...5 4. Spirala...6 5. Spirala 3...8 6. Pitagorejsko drevo...10

Prikaži več

Slide 1

Slide 1 Vsak vektor na premici skozi izhodišče lahko zapišemo kot kjer je v smerni vektor premice in a poljubno število. r a v Vsak vektor na ravnini skozi izhodišče lahko zapišemo kot kjer sta v, v vektorja na

Prikaži več

glava.dvi

glava.dvi Lastnosti verjetnosti 1. Za dogodka A in B velja: P(A B) = P(A) + P(B) P(A B) 2. Za dogodke A, B in C velja: P(A B C) = P(A) + P(B) + P(C) P(A B) P(A C) P(B C) + P(A B C) Kako lahko to pravilo posplošimo

Prikaži več

resitve.dvi

resitve.dvi FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pini izpit 2. januar 22 Ime in priimek: Vpina št: Navodila Pazljivo preberite beedilo naloge, preden e lotite reševanja. Veljale bodo amo rešitve na papirju, kjer

Prikaži več

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation Integral rešujemo nalogo: Dana je funkcija f. Najdimo funkcijo F, katere odvod je enak f. Če je F ()=f() pravimo, da je F() primitivna funkcija za funkcijo f(). Primeri: f ( ) = cos f ( ) = sin f () =

Prikaži več

PREDMETNI KURIKULUM ZA RAZVOJ METEMATIČNIH KOMPETENC

PREDMETNI KURIKULUM ZA RAZVOJ METEMATIČNIH KOMPETENC MATEMATIKA 1.razred OSNOVE PREDMETA POKAZATELJI ZNANJA SPRETNOSTI KOMPETENCE Naravna števila -pozna štiri osnovne računske operacije in njihove lastnosti, -izračuna številske izraze z uporabo štirih računskih

Prikaži več

GeomInterp.dvi

GeomInterp.dvi Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko Seminar za Numerično analizo Geometrijska interpolacija z ravninskimi parametričnimi polinomskimi krivuljami Gašper Jaklič, Jernej Kozak, Marjeta

Prikaži več

jj

jj Predmetni izpitni katalog za poklicno maturo Matematika Predmetni izpitni katalog se uporablja od spomladanskega izpitnega roka 04, dokler ni določen novi. Veljavnost kataloga za leto, v katerem bo kandidat

Prikaži več

SESTAVA VSEBINE MATEMATIKE V 6

SESTAVA VSEBINE MATEMATIKE V 6 SESTAVA VSEBINE MATEMATIKE V 6. RAZREDU DEVETLETKE 1. KONFERENCA Št. ure Učne enote CILJI UVOD (1 ura) 1 Uvodna ura spoznati vsebine učnega načrta, način dela, učne pripomočke za pouk matematike v 6. razredu

Prikaži več

FGG13

FGG13 10.8 Metoda zveznega nadaljevanja To je metoda za reševanje nelinearne enačbe f(x) = 0. Če je težko poiskati začetni približek (še posebno pri nelinearnih sistemih), si lahko pomagamo z uvedbo dodatnega

Prikaži več

6.1 Uvod 6 Igra Chomp Marko Repše, Chomp je nepristranska igra dveh igralcev s popolno informacijo na dvo (ali vec) dimenzionalnem prostoru

6.1 Uvod 6 Igra Chomp Marko Repše, Chomp je nepristranska igra dveh igralcev s popolno informacijo na dvo (ali vec) dimenzionalnem prostoru 6.1 Uvod 6 Igra Chomp Marko Repše, 30.03.2009 Chomp je nepristranska igra dveh igralcev s popolno informacijo na dvo (ali vec) dimenzionalnem prostoru in na končni ali neskončni čokoladi. Igralca si izmenjujeta

Prikaži več

UČNI NAČRT. Gimnazija, 2. letnik, 2016/2017 Ime in Priimek: MATEJ MLAKAR , Pregledal-a: 1: Splošni cilji / kompetence predmeta: S splošnimi ci

UČNI NAČRT. Gimnazija, 2. letnik, 2016/2017 Ime in Priimek: MATEJ MLAKAR , Pregledal-a: 1: Splošni cilji / kompetence predmeta: S splošnimi ci UČNI NAČRT. Gimnazija, 2. letnik, 2016/2017 Ime in Priimek: MATEJ MLAKAR 1.9.2016, Pregledal-a: 1: Splošni cilji / kompetence predmeta: S splošnimi cilji opredelimo namen učenja in poučevanja matematike.

Prikaži več

MATEMATIKA 2. LETNIK GIMNAZIJE G2A,G2B Sestavil: Matej Mlakar, prof. Ravnatelj: Ernest Simončič, prof. Šolsko leto 2011/2012 Število ur: 140

MATEMATIKA 2. LETNIK GIMNAZIJE G2A,G2B Sestavil: Matej Mlakar, prof. Ravnatelj: Ernest Simončič, prof. Šolsko leto 2011/2012 Število ur: 140 MATEMATIKA 2. LETNIK GIMNAZIJE G2A,G2B Sestavil: Matej Mlakar, prof. Ravnatelj: Ernest Simončič, prof. Šolsko leto 2011/2012 Število ur: 140 Pravila ocenjevanja pri predmetu matematika na Gimnaziji Krško

Prikaži več

11. Navadne diferencialne enačbe Začetni problem prvega reda Iščemo funkcijo y(x), ki zadošča diferencialni enačbi y = f(x, y) in začetnemu pogo

11. Navadne diferencialne enačbe Začetni problem prvega reda Iščemo funkcijo y(x), ki zadošča diferencialni enačbi y = f(x, y) in začetnemu pogo 11. Navadne diferencialne enačbe 11.1. Začetni problem prvega reda Iščemo funkcijo y(x), ki zadošča diferencialni enačbi y = f(x, y) in začetnemu pogoju y(x 0 ) = y 0, kjer je f dana dovolj gladka funkcija

Prikaži več

P181C10111

P181C10111 Š i f r a k a n d i d a t a : Državni izpitni center *P181C10111* SPOMLADANSKI IZPITNI ROK MATEMATIKA Izpitna pola Sobota, 9. junij 018 / 10 minut Dovoljeno gradivo in pripomočki: Kandidat prinese nalivno

Prikaži več

Matematika II (UN) 2. kolokvij (7. junij 2013) RE ITVE Naloga 1 (25 to k) ƒasovna funkcija f je denirana za t [0, 2] in podana s spodnjim grafom. f t

Matematika II (UN) 2. kolokvij (7. junij 2013) RE ITVE Naloga 1 (25 to k) ƒasovna funkcija f je denirana za t [0, 2] in podana s spodnjim grafom. f t Matematika II (UN) 2. kolokvij (7. junij 2013) RE ITVE Naloga 1 (25 to k) ƒasovna funkcija f je denirana za t [0, 2] in podana s spodnjim grafom. f t 0.5 1.5 2.0 t a.) Nari²ite tri grafe: graf (klasi ne)

Prikaži več

Domače vaje iz LINEARNE ALGEBRE Marjeta Kramar Fijavž Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo Univerze v Ljubljani 2007/08 Kazalo 1 Vektorji 2 2 Analit

Domače vaje iz LINEARNE ALGEBRE Marjeta Kramar Fijavž Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo Univerze v Ljubljani 2007/08 Kazalo 1 Vektorji 2 2 Analit Domače vaje iz LINEARNE ALGEBRE Marjeta Kramar Fijavž Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo Univerze v Ljubljani 007/08 Kazalo Vektorji Analitična geometrija 7 Linearni prostori 0 4 Evklidski prostori

Prikaži več

Študij AHITEKTURE IN URBANIZMA, šol. l. 2016/17 Vaje iz MATEMATIKE 9. Integral Določeni integral: Določeni integral: Naj bo f : [a, b] R funkcija. Int

Študij AHITEKTURE IN URBANIZMA, šol. l. 2016/17 Vaje iz MATEMATIKE 9. Integral Določeni integral: Določeni integral: Naj bo f : [a, b] R funkcija. Int Študij AHITEKTURE IN URBANIZMA, šol. l. 6/7 Vje iz MATEMATIKE 9. Integrl Določeni integrl: Določeni integrl: Nj bo f : [, b] R funkcij. Intervl [, b] rzdelimo n n podintervlov z delilnimi točkmi: = x

Prikaži več

P182C10111

P182C10111 Š i f r a k a n d i d a t a : Državni izpitni center *P18C10111* JESENSKI IZPITNI ROK MATEMATIKA Izpitna pola Ponedeljek, 7. avgust 018 / 10 minut Dovoljeno gradivo in pripomočki: Kandidat prinese nalivno

Prikaži več

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO Petra Žigert Pleteršek MATEMATIKA III Maribor, september 2017

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO Petra Žigert Pleteršek MATEMATIKA III Maribor, september 2017 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO Petra Žigert Pleteršek MATEMATIKA III Maribor, september 217 ii Kazalo Diferencialni račun vektorskih funkcij 1 1.1 Skalarne funkcije...........................

Prikaži več

7. VAJA A. ENAČBA ZBIRALNE LEČE

7. VAJA A. ENAČBA ZBIRALNE LEČE 7. VAJA A. ENAČBA ZBIRALNE LEČE 1. UVOD Enačbo leče dobimo navadno s pomočjo geometrijskih konstrukcij. V našem primeru bomo do te enačbe prišli eksperimentalno, z merjenjem razdalj a in b. 2. NALOGA Izračunaj

Prikaži več

resitve.dvi

resitve.dvi FAKULTETA ZA STROJNISTVO Matematika 2. kolokvij. december 2 Ime in priimek: Vpisna st: Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite resevanja. Veljale bodo samo resitve na papirju, kjer

Prikaži več

4.Racionalna števila Ulomek je zapis oblike. Sestavljen je iz števila a (a ), ki ga imenujemo števec, in iz števila b (b, b 0), ki ga imenujemo imenov

4.Racionalna števila Ulomek je zapis oblike. Sestavljen je iz števila a (a ), ki ga imenujemo števec, in iz števila b (b, b 0), ki ga imenujemo imenov 4.Racionalna števila Ulomek je zapis oblike. Sestavljen je iz števila a (a ), ki ga imenujemo števec, in iz števila b (b, b 0), ki ga imenujemo imenovalec, ter iz ulomkove črte. Racionalna števila so števila,

Prikaži več

Ravninski grafi Tina Malec 6. februar 2007 Predstavili bomo nekaj osnovnih dejstev o ravninskih grafih, pojem dualnega grafa (k danemu grafu) ter kako

Ravninski grafi Tina Malec 6. februar 2007 Predstavili bomo nekaj osnovnih dejstev o ravninskih grafih, pojem dualnega grafa (k danemu grafu) ter kako Ravninski grafi Tina Malec 6. februar 2007 Predstavili bomo nekaj osnovnih dejstev o ravninskih grafih, pojem dualnega grafa (k danemu grafu) ter kako ugotoviti, ali je nek graf ravninski. 1 Osnovni pojmi

Prikaži več

Brownova kovariancna razdalja

Brownova kovariancna razdalja Brownova kovariančna razdalja Nace Čebulj Fakulteta za matematiko in fiziko 8. januar 2015 Nova mera odvisnosti Motivacija in definicija S primerno izbiro funkcije uteži w(t, s) lahko definiramo mero odvisnosti

Prikaži več

FGG14

FGG14 Iterativne metode podprostorov Iterativne metode podprostorov uporabljamo za numerično reševanje linearnih sistemov ali računanje lastnih vrednosti problemov z velikimi razpršenimi matrikami, ki so prevelike,

Prikaži več

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31. avgust 2018 Navodila Pazljivo preberite

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31. avgust 2018 Navodila Pazljivo preberite Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31 avgust 018 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Za pozitiven

Prikaži več

predstavitev fakultete za matematiko 2017 A

predstavitev fakultete za matematiko 2017 A ZAKAJ ŠTUDIJ MATEMATIKE? Ker vam je všeč in vam gre dobro od rok! lepa, eksaktna veda, ki ne zastara matematičnoanalitično sklepanje je uporabno povsod matematiki so zaposljivi ZAKAJ V LJUBLJANI? najdaljša

Prikaži več

Poskusi s kondenzatorji

Poskusi s kondenzatorji Poskusi s kondenzatorji Samo Lasič, Fakulteta za Matematiko in Fiziko, Oddelek za fiziko, Ljubljana Povzetek Opisani so nekateri poskusi s kondenzatorji, ki smo jih izvedli z merilnim vmesnikom LabPro.

Prikaži več

NEKAJ VPRAŠANJ IZ MATEMATIKE 2 1. Katero točko evklidskega prostora R n imenujemo notranjo (zunanjo, robno) točko množice M R n? 2. Za poljubno množic

NEKAJ VPRAŠANJ IZ MATEMATIKE 2 1. Katero točko evklidskega prostora R n imenujemo notranjo (zunanjo, robno) točko množice M R n? 2. Za poljubno množic NEKAJ VPRAŠANJ IZ MATEMATIKE 2 1. Katero točko evklidskega prostora R n imenujemo notranjo (zunanjo, robno) točko množice M R n? 2. Za poljubno množico M R n evklidskega prostora R n definirajte množice

Prikaži več

Namesto (x,y)R uporabljamo xRy

Namesto (x,y)R uporabljamo xRy RELACIJE Namesto (x,y) R uporabljamo xry Def.: Naj bo R AxA D R = { x; y A: xry } je domena ali definicijsko obmocje relacije R Z R = { y; x A: xry } je zaloga vrednosti relacije R Za zgled od zadnjič:

Prikaži več

RAM stroj Nataša Naglič 4. junij RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni

RAM stroj Nataša Naglič 4. junij RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni RAM stroj Nataša Naglič 4. junij 2009 1 RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni trak, pomnilnik ter program. Bralni trak- zaporedje

Prikaži več

Microsoft Word - UP_Lekcija04_2014.docx

Microsoft Word - UP_Lekcija04_2014.docx 4. Zanka while Zanke pri programiranju uporabljamo, kadar moramo stavek ali skupino stavkov izvršiti večkrat zaporedoma. Namesto, da iste (ali podobne) stavke pišemo n-krat, jih napišemo samo enkrat in

Prikaži več

Identifikacija Mednarodna raziskava trendov znanja matematike in naravoslovja Vprašalnik za učitelje Matematika International Association for the Eval

Identifikacija Mednarodna raziskava trendov znanja matematike in naravoslovja Vprašalnik za učitelje Matematika International Association for the Eval Identifikacija Mednarodna raziskava trendov znanja matematike in naravoslovja Vprašalnik za učitelje Matematika International Association for the Evaluation of Educational Achievement Copyright IEA, 2008

Prikaži več

Lehmerjev algoritem za racunanje najvecjega skupnega delitelja

Lehmerjev algoritem za racunanje najvecjega skupnega delitelja Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko ter Fakulteta za Matematiko in Fiziko Mirjam Kolar Lehmerjev algoritem za računanje največjega skupnega delitelja DIPLOMSKO DELO NA INTERDISCIPLINARNEM

Prikaži več

Turingov stroj in programiranje Barbara Strniša Opis in definicija Definirajmo nekaj oznak: Σ abeceda... končna neprazna množica simbolo

Turingov stroj in programiranje Barbara Strniša Opis in definicija Definirajmo nekaj oznak: Σ abeceda... končna neprazna množica simbolo Turingov stroj in programiranje Barbara Strniša 12. 4. 2010 1 Opis in definicija Definirajmo nekaj oznak: Σ abeceda... končna neprazna množica simbolov (običajno Σ 2) Σ n = {s 1 s 2... s n ; s i Σ, i =

Prikaži več

CpE & ME 519

CpE & ME 519 2D Transformacije Zakaj potrebujemo transformacije? Animacija Več instanc istega predmeta, variacije istega objekta na sceni Tvorba kompliciranih predmetov iz bolj preprostih Transformacije gledanja Kaj

Prikaži več

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6. julij 2018 Navodila Pazljivo preberite be

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6. julij 2018 Navodila Pazljivo preberite be Ime in priimek: Vpisna št: FAKULEA ZA MAEMAIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6 julij 2018 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Za pozitiven rezultat

Prikaži več

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo MAGISTRSKO DELO Daša Štesl Maribor, 2017

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo MAGISTRSKO DELO Daša Štesl Maribor, 2017 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo MAGISTRSKO DELO Daša Štesl Maribor, 2017 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO

Prikaži več

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Peter Škofič Maribor, 2014

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Peter Škofič Maribor, 2014 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Peter Škofič Maribor, 2014 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO

Prikaži več

Microsoft PowerPoint - Java_spremenljivke

Microsoft PowerPoint - Java_spremenljivke Java Spremenljivke, prireditveni stavek Spremenljivke Prostor, kjer hranimo vrednosti Ime Znak, števka, _ Presledkov v imenu ne sme biti! Tip spremenljivke int (cela števila) Vse spremenljivke napovemo

Prikaži več

INDIVIDUALNI PROGRAM PREDMET: MATEMATIKA ŠOL. LETO 2015/2016 UČITELJ: ANDREJ PRAH Učenec: Razred: 7. Leto šolanja: Ugotovitev stanja: Učenec je lani n

INDIVIDUALNI PROGRAM PREDMET: MATEMATIKA ŠOL. LETO 2015/2016 UČITELJ: ANDREJ PRAH Učenec: Razred: 7. Leto šolanja: Ugotovitev stanja: Učenec je lani n INDIVIDUALNI PROGRAM PREDMET: MATEMATIKA ŠOL. LETO 2015/2016 UČITELJ: ANDREJ PRAH Učenec: Razred: 7. Leto šolanja: Ugotovitev stanja: Učenec je lani neredno opravljal domače naloge. Pri pouku ga je bilo

Prikaži več

Matematika II (UNI) Izpit (23. avgust 2011) RE ITVE Naloga 1 (20 to k) Vektorja a = (0, 1, 1) in b = (1, 0, 1) oklepata trikotnik v prostoru. Izra una

Matematika II (UNI) Izpit (23. avgust 2011) RE ITVE Naloga 1 (20 to k) Vektorja a = (0, 1, 1) in b = (1, 0, 1) oklepata trikotnik v prostoru. Izra una Matematika II (UNI) Izpit (. avgust 11) RE ITVE Naloga 1 ( to k) Vektorja a = (, 1, 1) in b = (1,, 1) oklepata trikotnik v prostoru. Izra unajte: kot med vektorjema a in b, pravokotno projekcijo vektorja

Prikaži več

Matematika II (UN) 1. kolokvij (13. april 2012) RE ITVE Naloga 1 (25 to k) Dana je linearna preslikava s predpisom τ( x) = A x A 1 x, kjer je A

Matematika II (UN) 1. kolokvij (13. april 2012) RE ITVE Naloga 1 (25 to k) Dana je linearna preslikava s predpisom τ( x) = A x A 1 x, kjer je A Matematika II (UN) 1 kolokvij (13 april 01) RE ITVE Naloga 1 (5 to k) Dana je linearna preslikava s predpisom τ( x) = A x A 1 x, kjer je 0 1 1 A = 1, 1 A 1 pa je inverzna matrika matrike A a) Poi² ite

Prikaži več

Univerza v Mariboru Fakulteta za naravoslovje in matematiko Oddelek za matematiko in računalništvo Enopredmetna matematika IZPIT IZ VERJETNOSTI IN STA

Univerza v Mariboru Fakulteta za naravoslovje in matematiko Oddelek za matematiko in računalništvo Enopredmetna matematika IZPIT IZ VERJETNOSTI IN STA Enopredmetna matematika IN STATISTIKE Maribor, 31. 01. 2012 1. Na voljo imamo kovanca tipa K 1 in K 2, katerih verjetnost, da pade grb, je p 1 in p 2. (a) Istočasno vržemo oba kovanca. Verjetnost, da je

Prikaži več

REŠEVANJE DIFERENCIALNIH ENAČB Z MEHANSKIMI RAČUNSKIMI STROJI Pino Koc Seminar za učitelje matematike FMF, Ljubljana, 25. september 2015 Vir: [1] 1

REŠEVANJE DIFERENCIALNIH ENAČB Z MEHANSKIMI RAČUNSKIMI STROJI Pino Koc Seminar za učitelje matematike FMF, Ljubljana, 25. september 2015 Vir: [1] 1 REŠEVANJE DIFERENCIALNIH ENAČB Z MEHANSKIMI RAČUNSKIMI STROJI Pino Koc Seminar za učitelje matematike FMF, Ljubljana, 25. september 2015 Vir: [1] 1 Nekateri pripomočki in naprave za računanje: 1a) Digitalni

Prikaži več

Četrta vaja iz matematike 1 Andrej Perne Ljubljana, 2006/07 zaporedja Zaporedje je predpis, ki vsakemu n N priredi a n R. Monotonost zaporedij: Zapore

Četrta vaja iz matematike 1 Andrej Perne Ljubljana, 2006/07 zaporedja Zaporedje je predpis, ki vsakemu n N priredi a n R. Monotonost zaporedij: Zapore Četrta vaja iz matematike Adrej Pere Ljubljaa, 2006/07 zaporedja Zaporedje je predpis, ki vsakemu N priredi R. Mootoost zaporedij: Zaporedje { } je araščajoče, če je za vsak. Zaporedje { } je strogo araščajoče,

Prikaži več

Popravki nalog: Numerična analiza - podiplomski študij FGG : popravljena naloga : popravljena naloga 14 domače naloge - 2. skupina

Popravki nalog: Numerična analiza - podiplomski študij FGG : popravljena naloga : popravljena naloga 14 domače naloge - 2. skupina Popravki nalog: Numerična analiza - podiplomski študij FGG 9.8.24: popravljena naloga 4 3..25: popravljena naloga 4 domače naloge - 2. skupina V drugem delu morate rešiti toliko nalog, da bo njihova skupna

Prikaži več

Rešene naloge iz Linearne Algebre

Rešene naloge iz Linearne Algebre UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO LABORATORIJ ZA MATEMATIČNE METODE V RAČUNALNIŠTVU IN INFORMATIKI Aleksandra Franc REŠENE NALOGE IZ LINEARNE ALGEBRE Študijsko gradivo Ljubljana

Prikaži več

Urejevalna razdalja Avtorji: Nino Cajnkar, Gregor Kikelj Mentorica: Anja Petković 1 Motivacija Tajnica v posadki MARS - a je pridna delavka, ampak se

Urejevalna razdalja Avtorji: Nino Cajnkar, Gregor Kikelj Mentorica: Anja Petković 1 Motivacija Tajnica v posadki MARS - a je pridna delavka, ampak se Urejevalna razdalja Avtorji: Nino Cajnkar, Gregor Kikelj Mentorica: Anja Petković 1 Motivacija Tajnica v posadki MARS - a je pridna delavka, ampak se velikokrat zmoti. Na srečo piše v programu Microsoft

Prikaži več

ELEKTRIČNI NIHAJNI KROG TEORIJA Električni nihajni krog je električno vezje, ki služi za generacijo visokofrekvenče izmenične napetosti. V osnovi je "

ELEKTRIČNI NIHAJNI KROG TEORIJA Električni nihajni krog je električno vezje, ki služi za generacijo visokofrekvenče izmenične napetosti. V osnovi je ELEKTRIČNI NIHAJNI KROG TEORIJA Električni nihajni krog je električno vezje, ki služi za generacijo visokofrekvenče izmenične napetosti. V osnovi je "električno" nihalo, sestavljeno iz vzporedne vezave

Prikaži več

PowerPointova predstavitev

PowerPointova predstavitev Obravnava kotov za učence s posebnimi potrebami Reading of angles for pupils with special needs Petra Premrl OŠ Danila Lokarja Ajdovščina OSNOVNA ŠOLA ENAKOVREDNI IZOBRAZBENI STANDARD NIŽJI IZOBRAZBENI

Prikaži več

LaTeX slides

LaTeX slides Linearni in nelinearni modeli Milena Kovač 22. december 2006 Biometrija 2006/2007 1 Linearni, pogojno linearni in nelinearni modeli Kriteriji za razdelitev: prvi parcialni odvodi po parametrih Linearni

Prikaži več

resitve.dvi

resitve.dvi FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 2. kolokvij 4. januar 212 Ime in priimek: Vpisna št: Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja. Veljale bodo samo rešitve na papirju, kjer

Prikaži več

Učinkovita izvedba algoritma Goldberg-Tarjan Teja Peklaj 26. februar Definicije Definicija 1 Naj bo (G, u, s, t) omrežje, f : E(G) R, za katero v

Učinkovita izvedba algoritma Goldberg-Tarjan Teja Peklaj 26. februar Definicije Definicija 1 Naj bo (G, u, s, t) omrežje, f : E(G) R, za katero v Učinkovita izvedba algoritma Goldberg-Tarjan Teja Peklaj 26. februar 2009 1 Definicije Definicija 1 Naj bo (G, u, s, t) omrežje, f : E(G) R, za katero velja 0 f(e) u(e) za e E(G). Za v V (G) definiramo presežek

Prikaži več

Uvod v diferencialne enačbe, kompleksno in Fourierovo analizo Bojan Magajna Fakulteta za matematiko in fiziko, Univerza v Ljubljani

Uvod v diferencialne enačbe, kompleksno in Fourierovo analizo Bojan Magajna Fakulteta za matematiko in fiziko, Univerza v Ljubljani Uvod v diferencialne enačbe, kompleksno in Fourierovo analizo Bojan Magajna Fakulteta za matematiko in fiziko, Univerza v Ljubljani UVOD V DIFERENCIALNE ENAČBE, KOMPLEKSNO IN FOURIEROVO ANALIZO Povzetek

Prikaži več

'Kombinatoricna optimizacija / Lokalna optimizacija'

'Kombinatoricna optimizacija / Lokalna optimizacija' Kombinatorična optimizacija 3. Lokalna optimizacija Vladimir Batagelj FMF, matematika na vrhu različica: 15. november 2006 / 23 : 17 V. Batagelj: Kombinatorična optimizacija / 3. Lokalna optimizacija 1

Prikaži več

Linearna algebra - povzetek vsebine Peter Šemrl Jadranska 21, kabinet 4.10 Izpitni režim: Kolokviji in pisni izpiti so vsi s

Linearna algebra - povzetek vsebine Peter Šemrl Jadranska 21, kabinet 4.10 Izpitni režim: Kolokviji in pisni izpiti so vsi s Linearna algebra - povzetek vsebine Peter Šemrl Jadranska 21, kabinet 410 petersemrl@fmfuni-ljsi Izpitni režim: Kolokviji in pisni izpiti so vsi sestavljeni iz dveh delov: v prvem delu se rešujejo naloge,

Prikaži več

Osnove verjetnosti in statistika

Osnove verjetnosti in statistika Osnove verjetnosti in statistika Gašper Fijavž Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerza v Ljubljani Ljubljana, 26. februar 2010 Poskus in dogodek Kaj je poskus? Vržemo kovanec. Petkrat vržemo

Prikaži več