Luku 4 Elementtimenetelmä tasoalueessa

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Luku 4 Elementtimenetelmä tasoalueessa"

Transkriptio

1 Luku 4 Elementtimenetelmä tasoalueessa Elementtimenetelmän yleistys useampiulotteisiin tapauksiin on sangen suoraviivaista. Kaksidimensionaalisuus mahdollistaa erilaisia elementtigeometrioita, joista tässä luvussa esitetään kolmio ja nelikulmio. Geometrian kuvaaminen mahdollistaa mielivaltaisten alueiden analysoimisen. Isoparametrisissa elementeissä elementin geometriaa kuvataan samoilla interpolaatiofunktioilla kuin itse ratkaistavaa suuretta. Luvussa sovelletaan elementtimenetelmää kvasiharmoonisen yhtälön ratkaisuun. 4. Kvasiharmoninen yhtälö Elementtimenetelmää olisi tuskin kehitetty alkua pidemmälle, jollei sen yleistäminen useampiulotteisiin tapauksiin ja mutkikkaisiin geometrioihin olisi ollut mahdollista. Tarkastellaan seuraavassa ns. kvasiharmonisen yhtälön (D u)+cu = f (4.) ratkaisua elementtimenetelmällä. Tällä yhtälöllä on näennäisestä yksinkertaisuudesta huolimatta suuri merkitys fysikaalisten ongelmien mallinnuksessa. Taulukossa 4. on esitetty yhtälön (4.) tärkeimpiä sovellutusalueita ja suureiden merkityksiä. Mikäli yhtälön (4.) kerroin c on negatiivinen vakio ja lähdetermi f = 0, on yhtälö ominaisarvotehtävä, jota kutsutaan myös Helmholtzin yhtälöksi. Otetaan esimerkkinä kvasiharmonisesta yhtälöstä lämmön siirtymistä johtumalla kuvaava osittaisdifferentiaaliyhtälö, jossa lämmönlähde ei riipu lämpötilasta itsestään (c = 0) kaksidimensioisessa alueessa Ω reunaehdoilla (D u) = f (4.) u = u s, reunan S osalla S u, (4.) q = q s, reunan S osalla S q. (4.4) 7

2 74 LUKU 4. Elementtimenetelmä tasoalueessa Taulukko 4. Kvasiharmonisen yhtälön (D u)+cu = f sovellutusalueita. Fysikaalinen Suureen Materiaaliongelma Suure tulkinta lain nimitys lämmönjohtuminen u lämpötila q = D u (c = 0) D lämmönjohtavuudet = lämpövuo f lämmönlähteen antoisuus Fourier diffuusio u konsentraatio q = D u (c = 0) D diffuusiokertoimet = vuo f lähteen antoisuus Fick suotovirtaus u hydraulinen korkeus q = D u (c = 0) D vedenläpäisykertoimet = virtavuo f virtauslähteen antoisuus Darcy st. sähkökenttä u jännite q = D u eristeessä D permittiivisyys = sähkövuon tiheys (c = 0) f sähkövarauksen antoisuus - virtastationääri tila u jännite q = D u johteessa D sähkönjohtavuus virrantiheys (c = 0) f sähkövarauksen antoisuus Ohm kitkattoman ja kokoon- u nopeuspotentiaali v = u puristumattoman nesteen D = I = nopeusvektori pyörteetön virtaus (c = 0) f virtauslähteen antoisuus () kalvon taipuma u poikittainen taipuma (c = 0) D = I f = p/s paine/kalvon jännitys massiivipoikkileikkausten u Prandtlin jännitysfunktio vapaa vääntö (c = 0) D = G I G=leikkausmoduuli (B. de St. Venant/L. Prandtl) f = θ θ= vääntymä matalan veden seisova u aallonkorkeus perustilaan aaltoliike (Seiche-aalto) D = hi h = veden syvyys perustilassa f = 0 c = 4π gt g = painovoiman kiihtyvyys T värähdysliikkeen jaksonaika akustiset värähtelyt u paineen muutos perustilaan f = 0 c = (w/v) w = aaltoliikkeen taajuus v aallon nopeus väliaineessa () ei ole materiaalilaki Lämpövuo q on yhteydessä lämpötilan gradienttiin konstitutiivisen yhteyden q = D u, (4.5) välityksellä. Yhtälö (4.) voidaan siis kirjoittaa myös muodossa q = f, (4.6) Versio: kevät 04

3 4.. Kvasiharmoninen yhtälö 75 josta kertomalla painofunktioilla û ja integroimalla alueen Ω yli seuraa û qda = ûfda. (4.7) Ω Osittaisintegroimalla ja käyttämällä Gaussin lausetta ensimmäiseen termiin, saadaan muoto ûq nds ( û) T qda = ûfda. (4.8) S Ω Ottamalla huomioon se, että testifunktio häviää reunan osalla S u (u s = 0) ja lämpövuo on annettu reunan osalla S q (q = q s ) sekä sijoittamalla yhtälöön materiaalilaki (4.5), päädytään lopulliseen muotoon ( û) T D uda = ûfda ûq s nds, (4.9) Ω Ω S q joka on yhtälön (4.) heikko muoto. Otetaan käyttöön elementtimenetelmän mukainen kantafunktiojärjestelmä N i (x,y), i =,...,n, missä n on solmupisteiden lukumäärä ratkaisualueessa. Funktio u ja painofunktio û voidaan kirjoittaa lineaarikombinaationa kantafunktioista N i seuraavasti: Ω Ω u = Nu, û = Nû, (4.0) missä pystyvektorit u ja û sisältävät u:n ja û:n vapausasteet, jotka ovat tässä tapauksessa suureiden solmupistearvot koko alueessa Ω. Käytetään gradienttioperaattorin diskreetille vastineelle merkintää B = N. (4.) Suorakulmaisessa kaksiulotteisessa karteesisessa koordinaatistossa gradienttioperaattori on muotoa [ ] T =, (4.) x y jolloin B = N = x N y N = [ N,x N,y ]. (4.) Nyt heikko muoto (4.9) voidaan kirjoittaa muodossa ( ) û T ΩB T DBdAu N T fda+ N T q s nds = 0. (4.4) Ω S q Koska painofunktiot ovat mielivaltaisia, on oltava B T DBdAu N T fda+ N T q s nds = 0. (4.5) Ω Ω S q Versio: kevät 04

4 76 LUKU 4. Elementtimenetelmä tasoalueessa Koska elementtimenetelmän kantafunktiot ovat paikallisia vain elementin alueella Ω (e) määriteltyjä funktioita, voidaan integrointi suorittaa elementeittäin ja merkitään elementin jäykkyysmatriisia K (e) = B T DBdA. (4.6) Ω (e) Osittamalla diskreetti gradienttimatriisi B elementin paikallisten solmujen mukaan seuraavasti B = [ B B B m ], (4.7) voidaan diffuusioyhtälön heikko muoto lausua myös muodossa = N m e= j= N e= Ω (e) B T i DB j dau j Ω (e) N i fda e(s q) S (e) q N i q s nds, i =,...,m, (4.8) missä m on yksittäisen elementin solmupisteiden lukumäärä. Viimeisessä lausekkeessa summaus suoritetaan niiden elementtien yli, joiden reunaviiva osuu kappaleen reunan osalle S q. 4. Lineaarinen kolmioelementti Yksinkertaisin mahdollinen kaksidimensioinen elementti on lineaarinen kolmioelementti, katso kuva 4.. Lineaarisen funktion kuvaamiseen tarvitaan kolme parametria, joten funktion u interpolaatio voidaan kirjoittaa muodossa jossa u(x,y) = α +α x+α y = Pα, (4.9) P = [ x y ], α = α α α. (4.0) Sijoittamalla interpolaatioyhtälöön solmujen koordinaattien arvot ja vastaava funktion u arvo päädytään kolmen tuntemattoman yhtälöryhmään, josta kertoimet α voidaan ratkaista, eli u u u = x y x y x y α α α, u(e) = Aα. (4.) Interpolaatio elementin e alueella voidaan nyt kirjoittaa interpolaatiofunktioiden N = PA = [ N N N ] (4.) Versio: kevät 04

5 4.. Lineaarinen kolmioelementti 77 y (x,y ) (x,y ) sivu sivu sivu (x,y ) x N (x,y) Kuva 4. Lineaarinen kolmioelementti. avulla muodossa u = Nu (e). (4.) Matriisin A käänteismatriisin muodostaminen onnistuu helposti, ja se on A = adja deta = A missä A on kolmion -- pinta-ala x y x y x y x y x y x y y y y y y y x x x x x x, (4.4) A = (x y +x y +x y x y x y x y ) = (x y x y ), (4.5) jossa on käytetty merkintää x ij = x i x j ja y ij = y i y j. Yhtälö (4.) voidaan nyt kirjoittaa auki muodossa u(x,y) = N (x,y)u +N (x,y)u +N (x,y)u, (4.6) jossa lineaariset interpolaatiofunktiot ovat N = (a +b x+c y)/a, N = (a +b x+c y)/a, N = (a +b x+c y)/a, (4.7a) (4.7b) (4.7c) sekä vakiot a = x y x y, b = y y, c = x x, a = x y x y, b = y y, c = x x, a = x y x y, b = y y, c = x x. (4.8) Havaitaan, että indeksit vakioiden a i,b i ja c i lausekkeissa muodostavat syklisen permutaation solmunumeroiden suhteen. Versio: kevät 04

6 78 LUKU 4. Elementtimenetelmä tasoalueessa Palataan nyt hieman taaksepäin muotoon (4.5) tai (4.8). Siinä olevat elementtien osuudet ovat K (e) ij = B T i DB jda. (4.9) Ω (e) Gradienttimatriisi B saa kolmisolmuisen elementin tapauksessa muodon B = [ [ ] ] N,x N,x N,x B B B =. (4.0) N,y N,y N,y Koska interpolaatiofunktiot N,N ja N ovat lineaarisia funktioita, on matriisi B kolmisolmuisen lineaarisen kolmioelementin tapauksessa vakiomatriisi B = [ ] b b b. (4.) A c c c Tarkastellaan nyt hieman yksityiskohtaisemmin konstitutiivista yhteyttä eli materiaalilakia, joka sitoo toisiinsa lämmönjohtumisyhtälön tapauksessa lämpötilagradientin ja lämpövuon muodossa q = D u. (4.) Fysikaalisten syiden vuoksi lämpö virtaa kuumemmasta kohti kylmempää aluetta, josta seuraa miinusmerkki yllä olevaan yhtälöön. Siitä seuraa myös, että lämpötilagradientin ja lämpövuovektorin sisätulo on negatiivinen, eli ne muodostavat tylpän kulman keskenään ( u) q = ( u) T q < 0, (4.) joka on havainnollistettu myös kuvassa 4.. Sijoittamalla yllä olevaan epäyhtälöön materiaalilaki (4.) seuraa epäyhtälö ( u) T D u > 0 u 0, (4.4) joka osoittaa konstitutiivisen matriisin D olevan positiivisesti definiitin. Energiaargumenttien perusteella se on myös symmetrinen eli D = D T, (4.5) ja sen yleinen muoto kahdessa dimensiossa on: [ kxx k xy D = k xy k yy ], (4.6) jossa k xx,k xy ja k yy ovat lämmönjohtumiskertoimia. Mikäli koordinaattiakselit yhtyvät materiaalin pääsuuntiin, saadaan ortotrooppisen aineen konstitutiivinen yhteys [ ] kxx 0 D =. (4.7) 0 k yy Versio: kevät 04

7 4.. Alakoordinaatit 79 q kylmä u kuuma Kuva 4. Lämpövuovektori q ja lämpötilagradientti u. Materiaalia kutsutaan isotrooppiseksi, mikäli sen ominaisuudet ovat jokaisessa suunnassa samanlaiset. Tällöin materiaalilaki yksinkertaistuu muotoon [ ] [ ] k 0 0 D = = k = ki. (4.8) 0 k 0 Koordinaatiston muunnoksella voidaan matriisin D täysi muoto (4.6) aina saattaa diagonaaliseen muotoon (4.7). Tämä on laskentateknisesti edullista, sillä tällöin jäykkyysmatriisia muodostettaessa suoritettavien kertolaskujen määrä vähenee huomattavasti. Kolmisolmuisen lineaarisen kolmioelementin jäykkyysmatriisi voidaan kvasiharmonisen yhtälön tapauksessa kirjoittaa auki eksplisiittisesti: ( K (e) = B T DBdA = kxx N Ț x N,x +k yy N Ț y N ),y da Ω (e) Ω (e) = k xx 4A (e) f (e) = fa(e) b b b b b b b b b b b b b b b + k yy 4A (e) c c c c c c c c c c c c c c c. (4.9) Kuormitusvektori on tasan jakautuneen lämmönlähteen ja reunoille tasan jakautuneen lämpövuon tapauksessa q n s +q n s q n s +q n s q n s +q n s, (4.40) jossa q ni viittaa reunaehtona annetun lämpövuon normaalikomponenttiin sivulla i, ja vastaavasti s i on sivun i pituus, katso kuva Alakoordinaatit Ajatellaan kolmio -- jaetuksi kolmeen osa-alueeseen joiden pinta-alat ovat A,A ja A ja jotka kohtaavat pisteessä P, katso kuva 4.4. Kolmion luonnolliset eli alakoordinaatit määritellään suhteina Kutsutaan myös barysentrisiksi koordinaateiksi. L = A A, L = A A, L = A A, (4.4) Versio: kevät 04

8 80 LUKU 4. Elementtimenetelmä tasoalueessa y q sivu q sivu sivu q x Kuva 4. Kolmion sivujen numerointi ja lämpövuon normaalikomponentit. y L P L L x Kuva 4.4 Alakoordinaatit. jossa A on kolmion -- pinta-ala. Koordinaatit L,L ja L eivät ole riippumattomia, sillä niitä sitoo rajoiteyhtälö L +L +L =. (4.4) Alakoordinaatit voidaan tulkita myös etäisyyssuhteina. Esimerkiksi koordinaatin L tasa-arvoviivat on piirretty kuvaan 4.4. Jokainen näistä viivoista on yhdensuuntainen sen sivun kanssa josta koordinaatin mittaus alkaa. Tarkastellaan lähemmin koordinaatin L lauseketta. Mielivaltaisen, kolmion -- alueella olevan pisteen P koordinaatit ovat (x,y). Kolmion P-- alaksi saadaan A = [(x x) i+(y y) j] [(x x) i+(y y) j] (4.4) i j k = x x y y 0 = [x y x y +(y y )x+(x x )y], x x y y 0 joten alakoordinaatin L lauseke on L = A A = A [x y x y +(y y )x+(x x )y] = A (a +b x+c y). (4.44) Versio: kevät 04

9 4.4. Korkeamman asteen kolmioelementtejä 8 Se on täsmälleen sama kuin aikaisemmin johdettu lineaarisen interpolaatiofunktion lauseke (4.7a). Vastaavasti voidaan myös johtaa alakoordinaateille L ja L samanlainen kaava ja tulos voidaan kirjoittaa yleisessä muodossa L i = A (a i +b i x+c i y). (4.45) Nyt lukijalle helposti herää kysymys onko alakoordinaateista mitään etua ensin esitettyyn lähestymistapaan nähden. Lineaarisen kolmioelementin tapauksessa ne eivät tuo mitään erikoista formulaatioon, mutta korkeamman asteen elementtien yhteydessä ne helpottavat käsittelyä huomattavasti. 4.4 Korkeamman asteen kolmioelementtejä Tasoalueessa lineaarisen funktion esittäminen vaatii kolme parametriä, kvadraattisen muodon kuvaaminen vastaavasti kuusi ja kuubisen kymmenen parametria. Funktion u interpolointi kvadraattisella tai kuubisella esityksellä voitaisiin kirjoittaa muodoissa u = α +α x+α y +α 4 x +α 5 xy +α 6 y, (4.46) u = α +α x+α y +α 4 x +α 5 xy +α 6 y +α 7 x +α 8 x y +α 9 xy +α 0 y. Mikäli nyt otetaan käyttöön Lagrangen tyylinen interpolaatio tarvitaan joko kuusi tai kymmenen pistettä, joiden kautta kyseinen interpolaatio voidaan pakottaa kulkemaan. Vastaavasti, kuten lineaarisenkin elementin tapauksessa, voidaan solmuinterpolaatiofunktiot konstruoida kirjoittamalla nämä yhtälöt, jolloin päädytään lineaariseen, tyyppiä (4.) olevaan yhtälösysteemiin u (e) = Aα, (4.47) jossa A on solmupisteiden koordinaateista riippuva vakiomatriisi ja josta parametrit α voidaan, ainakin muodollisesti, helposti ratkaista. Edellä kuvattu menettely on kuitenkin epäkäytännöllisen hankala. Miellyttävämpi tapa konstruoida interpolaatiofunktiot on kirjoittaa ne auki suoraan kuten yksidimensioisessa tapauksessakin käyttäen hyväksi joitain tunnettuja polynomeja. Kolmioelementit sallivat täydellisen tiettyä astetta olevan polynomin käytön kenttäsuureen interpolaatiossa. Kuvassa 4.5 on esitetty interpolaatiossa olevien kantapolynomien ja solmukonfiguraation suhdetta aina asteeseen neljä saakka. Havaitaan, että kolmannen ja sitä korkeamman asteen elementteissä joudutaan käyttämään sisäsolmuja. Niiden mukaantulo ei kuitenkaan ole haitallista, vaan päinvastoin edullista, sillä niihin liittyvät vapausasteet on mahdollista kondensoida elementtitasolla pois globaalisesta yhtälösysteemistä. Tarkastellaan yleistä tapausta, jossa kolmioelementin alueella interpolaatioon käytetään täydellistä astetta p olevaa polynomia. Elementin solmupisteet voidaan Versio: kevät 04

10 8 LUKU 4. Elementtimenetelmä tasoalueessa Pascalin kolmio polynomin aste p n kolmioelementtien solmukonfiguraatiot 0 x y x xy y 6 x x y xy y x 4 x y x y xy y Kuva 4.5 Lagrangen tyyppisen kolmioelementin interpolaatio ja solmukonfiguraatio. Kolmioelementissä on solmuja sama määrä kuin interpolaatiossa termijä (n = (p+)(p+)/). (0,0,p) i = (r,s,t) (p,0,0) (0,p,0) Kuva 4.6 Astetta p oleva kolmioelementti. määrittää kuvan 4.6 mukaisesti jakamalla kukin sivu p:n osaan. Tarkastellaan mielivaltaista solmua i, jonka kuvaamiseen tarvittavien alakoordinaattien arvot olkoot L (i),l (i) ja L (i). Määritellään solmuun i liittyvä interpolaatiofunktio N i (L,L,L ) = l r r (L )l s s (L )l t t (L ), (4.48) jossa lr r,ls s ja lt t ovat Lagrangen astetta r,s ja t olevia interpolaatiopolynomeja (.6), jossa nyt ξ:n tilalla argumenttina on alakoordinaatit L i. Lukukolmikon r,s,t arvoja sitoo tietenkin ehto r +s+t = p. (4.49) Suoritetaan yksityiskohtainen interpolaatiofunktioiden johto kvadraattiselle elementille. Solmuun liittyvä funktio on kaavan (4.48) mukaan N = l (L ). (4.50) Funktion N kulku voidaan mieltää yksiulotteisena paraabelina pitkin reunaviivaa - tai -, se kumpaa ajatellaan on yhdentekevää. Funktio saa tunnetut arvot sol- Versio: kevät 04

11 4.4. Korkeamman asteen kolmioelementtejä 8 mupisteissä, eli arvon solmussa ja arvon 0 solmuissa ja 4, mikäli tutkitaan kulkua viivalla -. Vastaavasti alakoordinaatin L arvot ovat,,0. Täten interpolaatiofunktion N kulku voidaan konstruoida mainittujen kolmen pisteen kautta. Kirjoitetaan funktion N interpolaatiodata vielä taulukon muodossa. Lagrangen interpolaatiopisteen # (k) 0 elementin solmun # 4 alakoordinaatin L arvo L (k) 0 N (L,L,L ) = l(l ) Nyt voidaan funktio N kirjoittaa N = l (L ) = (L L (0) )(L L () ) (L () L (0) )(L () L () ) = L (L ) = L (L ). (4.5) Vastaavasti saadaan kaikille kolmion kärkien interpolaatiofunktioille samanlainen lauseke, joten parabolisen kolmioelementin solmufunktioille voidaan kirjoittaa N i = L i (L i ). (4.5) Sivujen keskisolmujen lausekkeet saadaan samalla tavalla, esimerkiksi N 4 = l (L )l (L ). (4.5) Tämä on siis lineaarinen polynomi kummankin koordinaatin L ja L suhteen. Lausekkeen muodon ymmärtämiseksi on syytä kuvitella funktion N 4 kulkua pitkin linjoja 4-5 ja 4-6, joita pitkin interpolaatiopolynomit l(l ) ja l(l ) voidaan konstruoida. Havainnollistetaan asiaa uudelleen taulukon avulla. Lagrangen interpolaatiopisteen # (k) 0 elementin solmun # 4 5 alakoordinaatin L arvo L (k) 0 N 4 (L,L,L ) = l(l )l(l ) 0 Lagrangen interpolaatiopisteen # (k) 0 elementin solmun # 4 6 alakoordinaatin L arvo L (k) 0 N 4 (L,L,L ) = l(l )l(l ) 0 Muodostetaan nyt lauseke N 4 = l (L )l (L ) = 4L L. (4.54) Versio: kevät 04

12 84 LUKU 4. Elementtimenetelmä tasoalueessa Muiden sivujen keskisolmujen lausekkeet ovat vastaavanlaisia, joten kvadraattisen elementin kuusi interpolaatiofunktiota ovat: N = L (L ), N = L (L ), N = L (L ), N 4 = 4L L, N 5 = 4L L, N 6 = 4L L. (4.55a) (4.55b) (4.55c) (4.55d) (4.55e) (4.55f) Elementin jäykkyysmatriisia muodostettaessa tarvitaan derivaattojen lausekkeita koordinaattien x ja y suhteen. Ne on helppo muodostaa ketjuderivoinnin avulla seuraavaan tapaan: x = L + L + L, x L x L x L = L + L + L, y y L y L y L (4.56a) (4.56b) jossa L i x = b i A, L i y = c i A. (4.57) Vakiot b i ja c i on annettu yhtälöissä (4.8). Yleinen lauseke interpolaatiofunktion (4.48) osuudelle l q q (L k) on q pl k j + lq q (L j= kun q, k) = j kun q = 0. (4.58) Alakoordinaattien potenssien integraaleja tarvitaan elementtimatriiseja ja vektoreita muodostettaessa, jossa seuraava kaava on hyödyllinen Ω (e) L i Lj Lk i!j!k! da = A(e) (+i+j +k)!, A(e) = ala(ω (e) ). (4.59) Yllä oleva kaava voidaan johtaa seuraavasti. Alakoordinaatit on määritelty pintaalojen suhteina kolmion P pinta-ala L = kolmion pinta-ala = ξ = l h ξ l l h = ξ (4.60) Versio: kevät 04

13 4.4. Korkeamman asteen kolmioelementtejä 85 ξ l h ξ l ξ P θ l ξ l h ξ Koska kaikki alakoordinaatit eivät ole riippumattomia, niille pätee ehdot L +L +L = L = L L ja reunalla -: L +L =. (4.6) Differentiaalinen alaelementti da on da = l dl sinθl dl = l h dl dl = A (e) dl dl, (4.6) missä A (e) on kolmion pinta-ala. Täten on L i Lj L k da = A(e) Ω (e) 0 L i L Integroimalla alakoordinaatin L yli antaa tuloksen L 0 L j ( L L ) k dl = L k + 0 j k + k + L j ( L L ) k+ + j k + L 0 0 L j ( L L ) k dl dl. (4.6) L L j ( L L ) k+ + j k + L j j j j + k +k + k +j 0 L j!k! (k +j)! k +j + ( L L ) k+j+ = Versio: kevät L j ( L L ) k+ dl = L L j j ( L L ) k+j dl = 0 ( L L ) k+ dl = L j j!k! (k +j +)! ( L ) k+j+. (4.64)

14 86 LUKU 4. Elementtimenetelmä tasoalueessa Integroimalla alakoordinaatin yli L, saadaan j!k! L i (k +j +)! ( L ) k+j+ dl 0 j!k! i = (k +j +)! k +j + i i+ L i i ( L ) k+j+i+ dl k +j +i+ 0 j!k! i! [ = (k +j +)! (k +j +) (k +j +i+) ( L ) k+j+i+] 0 i!j!k! = (k +j +i+)!. (4.65) Kokoamalla tulokset yhteen saadaan tulos (4.59). 4.5 Esimerkkejä diffuusioyhtälön ratkaisusta tasoalueessa Esimerkki 4. Määritä lämpötilajakauma oheisessa neliön muotoisessa alueessa käyttäen yhtä parabolista elementtiä alueen kahdeksasosalle. Oletetaan, että materiaali on isotrooppista ja sen lämmönjohtavuuskerroin k on vakio koko alueessa. Otaksutaan lisäksi homogeeniset reunaehdot ja että lämmönlähteen antoisuus on vakio. y f = vakio globaali solmu # elementin solmu # 6 5 L L x Lasketaan elementin jäykkyysmatriisin ja kuormavektorin lausekkeet: K (e) = f (e) = B T ( DBdA = kxx N Ț xn,x +k yy N Ț ) yn,y da,(4.66) Ω (e) Ω (e) N T fda N T q s nds (nyt q s 0). (4.67) Ω (e) S q(e) Interpolaatiofunktiomatriisi N on kvadraattiselle elementille muotoa [ ] N = N N N N 4 N 5 N 6, (4.68) Versio: kevät 04

15 4.5. Esimerkkejä diffuusioyhtälön ratkaisusta tasoalueessa 87 jossa interpolaatiofunktiot on annettu yhtälöissä (4.55a). Tarvitaan derivaattojen lausekkeita: N i,x = x [L i(l i )] = (4L i ) L i x = b i A (e)(4l i ), N i+,x = ( ) x (4L L i+ il i+ ) = 4 L i x +L L i i+ = x A (e) (L ib i+ +L i+ b i ), N i,y = N i+,y = c i 4A (e)(l i ), A (e) (L ic i+ +L i+ c i ), i =,,. (4.69) Merkintä i+ tarkoittaa elementin solmunumeroa, joka seuraa solmua i vastapäivään kierrettäessä. Jäykkyysmatriisin termi K (e) on siten: K (e) ( = kxx 4(A (e) ) b +k yyc ) (6L 8L +)da (4.70) Ω (e) ( = kxx 4(A (e) ) b +k yy c ) A (e) ( ) ( = kxx 4A (e) b +k yy c ), jossa on käytetty kaavaa (4.59) integrointien suorittamiseen. Suorittamalla muiden termien integrointi samaan tapaan, saadaan kvadraattisen elementin jäykkyysmatriisiksi (vastaten solmupistevapausasteita u,u,...,u 6 ): 4 b 0 0 b b 0 b b 4 K (e) = k b 0 b b b b 0 xx A (e) 4 b 0 b b b b B B B B B B 4 c 0 0 c c 0 4 c c 4 c 0 c c c c 0 + k yy A (e) jossa on käytetty lyhennysmerkintöjä 4 c 0 C c c c c C C C C C, (4.7) B ij = b i +b i b j +b j, C ij = c i +c ic j +c j, B ijk = b i (b +b +b )+b j b k, C ijk = c i (c +c +c )+c j c k. (4.7a) (4.7b) (4.7c) (4.7d) Kuormitusvektoriksi saadaan f (e) = fa(e)[ ] T. (4.7) Versio: kevät 04

16 88 LUKU 4. Elementtimenetelmä tasoalueessa Rakenteen jäykkyysmatriisi on siten K () 66 K () 65 K () 6 K = = k A () Määritetään vakiot ja lasketaan termit K () 55 K () 5 K () (B +C ) (B +C ) (b b +c c ) (B +C ) (b b +c c ) (b +c ) b = y y = L, b = y y = L, b = y y = 0, c = x x = 0, c = x x = L, c = x x = L,.(4.74) (4.75) B = b +b b +b = 4 L, C = c +c c +c = 4 L, B = b (b +b +b )+b b = L, C = c (c +c +c )+c c = 0. (4.76a) (4.76b) (4.76c) (4.76d) Kolmion pinta-alahan on 8 L, joten yhtälösysteemiksi saadaan u k u 0 4 u = 4 fl 0. (4.77) Ratkaisuksi saadaan siten u = 7 60 fl /k,u = 9 60 fl /k,u = 60 fl /k = 0,075fL /k. Keskipisteen tarkka ratkaisu on u = 6 fl π 4 k m=,,5,... n=,,5,... joten virhe siinä on noin,8 %. sin( mπ)sin( nπ) (m +n )mn fL /k. (4.78) Määritetään vielä lämpövuo x-akselilla. Lämpötilan approksimaatio elementin alueella on u = N u () +N 5 u () 5 +N 6 u () 6 = N u +N 5 u +N 6 u = ( 40 N N N ) fl 6 k, (4.79) josta lämpövuo reunalla - (elementin solmunumeroita) saadaan q n = q n, (4.80) Versio: kevät 04

17 4.5. Esimerkkejä diffuusioyhtälön ratkaisusta tasoalueessa 89 jossa n on elementin sivun yksikkönormaali n = j. Täten lämpövuoksi elementin reunalla saadaan q n = k u y. (4.8) Määritetään interpolaatiofunktioiden N,N 5 ja N 6 derivaatat N y N 5 y N 6 y = = = c A ()(4L ) = L, A ()(L c +L c ) = 8 L L, (4.8) A ()(L c +L c ) = 8 L L, jossa on otettu huomioon että alakoordinaatti L saa arvon nolla pitkin reunaa. Interpolaatiofunktioiden L ja L lausekkeet reunalla ovat L = x L, L = x L, (4.8) joten lämpövuon lauseke pitkin reunaviivaa on q n = [ x ( x)] fl = 5 (+x) fl. (4.84) Esimerkki 4. Ratkaise elementtimenetelmällä lämmönjohtumisongelma neliöalueessa (sivun pituus L) kun kuormituksena on tasa-antoinen lämmönlähde (f(x,y) = f = vakio). Reunaehdot ovat homogeeniset, eli u = 0 koko reunalla. Käytä hyväksesi symmetriaa oheisen kuvan mukaisesti ja ratkaise tehtävä käyttäen neljää lineaarista elementtiä. Määritä myös lämpövuo reunalla y = 0. Materiaali on isotrooppista ja sen lämmönjohtavuuskerroin on k. f = vakio y u u 4 u L L x Havaitaan, että elementtimatriisit elementeistä, ja 4 ovat identtiset. Täten riittää muodostaa vain elementit ja. Kolmioelementin lausekkeissa olevat b i ja c i vakiot b = y y, c = x x b = y y, c = x x (4.85) b = y y, c = x x on määritetty alla olevaan taulukkoon Versio: kevät 04

18 90 LUKU 4. Elementtimenetelmä tasoalueessa elementit,,4 elementti i b i c i b i c i -L/4 -L/4 0 -L/4 L/4 0 L/4 L/4 0 L/4 -L/4 0 Kaikkien elementtien pinta-ala on A (e) = L / ja elementtimatriisit ovat seuraavat: K () = k k = k K () = k , (4.86) + k = k (4.87) Elementtien paikallisten solmupisteiden ja kuvan globaalien solmunumeroiden välillä on seuraavan taulukon mukainen yhteys. solmu elem Taulukosta voidaan nyt lukea globaalin jäykkyysmatriisin elementtialkiot: Globaali jäykkyysmatriisi on siten Versio: kevät 04 K = K () +K() +K(4), K = K () +K(4), K = K (4), (4.88) K = K () +K() +K(4), K = K (4), K = K (4), K = k 0 0, (4.89)

19 4.5. Esimerkkejä diffuusioyhtälön ratkaisusta tasoalueessa 9 jonka käänteismatriisi on K = k Rakenteen kuormitusvektori on 4. (4.90) f = f () +f () +f (4) = f L = fl, f = fl, (4.9) f = 96 fl. Solmupisteiden lämpötiloiksi saadaan u = fl 9 k 0.057fL k, u = 7 fl 84 k 0.044fL k, (4.9) u = 5 fl 64 k 0.078fL k. Keskipisteen tarkka ratkaisu on u = fL /k, joten virhe on noin 6 %. Lämpövuo määritellään Fourierin lämmönjohtumislain mukaan seuraavasti q = k u. (4.9) Nyt kysyttiin lämpövuota reunalla -, jonka normaalin suunta on negatiivisen y-akselin suunta, eli n = j, joten lämpövuo reunalla - saadaan lausekkeesta Elementissä on lämpötilaratkaisu muotoa joten ja q n = q n = k u y. (4.94) u = N u = A (a +b x+c y)u, (4.95) u y = c A u = L fl 4 L 9 Vastaavasti elementille : u = N u, k = 48 fl k = 0.9fL k, (4.96) q n = 48 fl j. (4.97) u y = c A u = 7 96 fl k = 0.77fL k, (4.98) q n = 7 96 fl j. (4.99) Vuo on tietenkin vakio jokaisessa elementissä erikseen, koska kysymyksessä on lineaarinen kolmioelementti. Versio: kevät 04

20 9 LUKU 4. Elementtimenetelmä tasoalueessa Esimerkki 4. Määritä ja piirrä edellisen tehtävän lämpötilan tasa-arvokäyrät u max / ja u max /, jossa u max on keskipisteen lämpötila. Lasketuista solmupistearvoista voidaan päätellä, että tasa-arvoviiva u leikkaa elementit, ja 4. Vastaavasti tasa-arvoviiva u leikkaa elementit, ja. Käydään jokainen elementti lävitse. Aloitetaan elementistä 4. Interpolaatio on jossa u(x,y) = N (x,y)u +N (x,y)u +N (x,y)u, (4.00) N i = L i = A (a i +b i x+c i y). (4.0) Vakiot b i ja c i ovat jo määritetyt edellisessä tehtävässä. Vakiot a i on määritettävä kussakin elementissä erikseen, sillä a = x y x y, a = x y x y, (4.0) a = x y x y. Elementissä 4 vakioden arvot ovat a = L /8,a = 0,a = L /6. Ratkaistavana on siis suora, joka toteuttaa Sijoittamalla lukuarvot saadaan N u u +N u u +N = u u. (4.0) = N 5 +N 7 0 +N. (4.04) Elementissä 4 alakoordinaattien lausekkeet ovat N = 6( 8 x 4L y ) 4 = 4ξ 4η, L N = 6 x 4 = 4ξ, (4.05) ( L N = y ) 4 = +4η, L jossa on merkitty ξ = x/l ja η = y/l. Yhtälösta (4.04) saadaan = ( 4ξ 4η) 5 +4ξ7 0 +4η 0 = 0ξ +6η. (4.06) Ratkaistaan nyt ylla olevan suoran leikkauspisteet elementin 4 reunaviivojen η = 4 ja η = ξ kanssa. Saadaan ratkaisut ξ = 0, η = 4, ja ξ = , η = (4.07) Vastaavalla tavalla käydään muut elementit lävitse ja saadaan oheisen kuvan mukainen tasa-arvoviivasto. Versio: kevät 04

21 4.5. Esimerkkejä diffuusioyhtälön ratkaisusta tasoalueessa 9 y u max u max u max x Esimerkki 4.4 Määritä oheisen lineaarisen tasoelementin kuormitusvektori kun lämpövuo muuttuu lineaarisesti arvosta q arvoon q reunalla (solmuväli ). y, (4L,5L), (L,L), (5L,L) 4 x Kuvion perusteella vuovektori reunalla on ( q = q 4 5i+ ) 5j, solmussa, (4.08) ( q = q 4 5i+ ) 5j, solmussa, (4.09) ja reunan normaalivektori on n = 4 7 i+ 7 j. (4.0) Vuon normaalikomponentit reunan alku ja loppupisteessä ja ovat 9 q n = q n = 5 7 q, q n = q n = 5 7 q. (4.) Elementin kuormitusvektorin komponentit ovat f i = q n N i ds. (4.) S Solmua vastaava termi on tietenkin nolla ja muut ovat (suoritetaan integrointi Simpsonin kaavalla): f = q n 7L 6 (q n q n ) 7L = ( 9 0 q q ) L, (4.) f = q n 7L (q n q n ) 7L = ( 6 5 q q ) L. (4.4) 9 Versio: kevät 04

22 94 LUKU 4. Elementtimenetelmä tasoalueessa q n q n q n q n N 7L N 7L Esimerkki 4.5 Määritä kuubisen elementin solmuihin sidotut interpolaatiofunktiot N,N 4,N 5 ja N Koordinaattien L, L ja L tasa-arvoviivat ovat seuraavanlaiset Interpolaatiofunktiolla on arvo N i = 0 kaikissa muissa salmuissa paitsi solmussa i. Solmu : Etsitään kolme tasa-arvoviiva, jotka kulkevat kaikkien muiden, paitsi solmun, kautta. L = 0, L =, L = N = c L (L )(L ), ja sillä on arvosolmussa,elin (,0,0) = c ( )( ) = c = 9 (4.5) N = 9 L (L )(L ) (4.6) Versio: kevät 04

23 N 0 = 7L L L (4.) 4.5. Esimerkkejä diffuusioyhtälön ratkaisusta tasoalueessa 95 Solmu 4: Solmu 5: L = 0, L =, L = 0 N 4 = c 4 L (L )L, N 4 (,,0) = c 4 = 7 (4.7) N 4 = 7 L (L )L (4.8) L = 0, L = 0, L = N 5 = c 5 L L (L ), N 5(,,0) = c 5 = 7 (4.9) N 5 = 7 L L (L ) (4.0) Solmu 0: L = 0, L = 0, L = 0 N 0 = c 0 L L L, N 0 (,, ) = c 0 = 7 (4.) Esimerkki 4.6 Ratkaisen stationäärinen lämmönsiirto-ongelma k(u,xx +u,yy ) = f = vakio tasasivuisessa kolmiossa homogeenisilla oleellisilla reunaehdoilla u = 0. Käytä yhtä kuubista elementtiä ja määritä myös lämpövuon lauseke reunalla -. Kolmion sivun pituus on L. y x Käyttäen yhtä kuubista elementtiä on ratkaistavana vain yksi tuntematon, u 0, joka voidaan ratkaista yhtälöstä K 0,0 u 0 = f 0, (4.) Versio: kevät 04

24 96 LUKU 4. Elementtimenetelmä tasoalueessa jossa K 0,0 = k (N 0,x N 0,x +N 0,y N 0,y )da, (4.4) A ja edellisen esimerkin mukaan on solmuun 0 liittyvä interpolaatiofunktio: N 0 = 7L L L. Lasketaan tarvittavat derivaatat: ( L N 0,x = 7 x L L + L x L L + L ) x L L = 7 A (b L L +b L L +b L L ) (4.5) N 0,y = 7 A (c L L +c L L +c L L ). Kerroinmatriisin alkiolle saadaan lauseke ( ) 7 [ K 0,0 = k (b L L +b L L +b L L ) A A +(c L L +c L L +c L L ) ] da ( ) 7 ( = k b A L L +b L L +b L L +b b L L L A +b b L L L +b b L L L + c-termit ) da, (4.6) käytetään kaavaa L i L j Lk da = A(e) i!j!k! A (+i+j +k)!, 0! = ( ) =k 7 b!! +b 4 4 A 6! 6! +b 6! +b b 6! + =k 7 [ (b A +c )+(b +c )+(b +c ) ]4 +b b +b b +b b +c c +c c +c c 6! = 8 k ( b 40A +c +b +c +b +c +b ) b +b b +b b +c c +c c +c c. (4.7) Kuormatermiksi saadaan f 0 = Lasketaan kertoimet ja elementin pinta-ala: Versio: kevät 04 A f7l L L da = 54Af 5! = 9 fa. (4.8) 0 b = y y = L c = x x = L b = y y = L c = x x = L b = y y = 0 c = x x = L A = L = 4 L (4.9)

25 4.5. Esimerkkejä diffuusioyhtälön ratkaisusta tasoalueessa 97 K 0,0 = 8 [ ] k = 4 0 k (4.0) Ratkaisuyhtälö on siten 4 0 ku 0 = 9 80 L f, jonka ratkaisu on u 0 = fl 6 k. (4.) Lämpötilajakauma elementin alueella on siten: u = N 0 u 0 = 7L L L u 0. Lämpövuon lauseke on q = k u = k(u,x i + u,y j). Lämpövuon normaalikomponentti on q n = q n. Reunalla - on n = j ja L = 0, siten ( L q n = ku,y = ku 0 7 y L L + L y L L + L ) y L L L = ku 0 7L L y = 7ku c 0 A L L = fll L. (4.) Koska L = x/l ja L = x/l lämpövuon normaalikomponentin lausekkeeksi saadaan q n = fl x ( x ). (4.) L L Esimerkki 4.7 Ratkaise massiivipoikkileikkauksisen sauvan vääntojäyhyys siirtymämenetelmällä De Saint-Venantin vapaan väännön teorian mukaisesti. De Saint-Venant otaksui siirtymätilan olevan muotoa u = yφ = yzθ, v = xφ = xzθ, (4.4) w = θψ(x,y), missä φ on vääntökulma, θ = dφ/dz vääntymä ja ψ(x, y) poikkileikkauksen käyristymäfunktio. Sauvan akselin z suuntaisen tasapainoehdon perusteella saadaan soveltamalla Hooken lakia τ zx z + τ zy y = 0 (4.5) τ zx = Gγ zx = Gθ(ψ,x y), (4.6) τ zy = Gγ zy = Gθ(ψ,y +x). (4.7) Täten saadaan Laplacen yhtälö käyristymäfunktiolle: ψ,xx +ψ,yy = 0. (4.8) Versio: kevät 04

26 98 LUKU 4. Elementtimenetelmä tasoalueessa Jos sauvan reunalla ei ole kuormitusta, niin reunaehto on τ n = τ zn n x +τ zy n y = 0, (4.9) missä n x ja n y ovat reunan normaalivektorin komponentit. Lausumalla jännityskomponentit siirtymien avulla reunaehto saadaan muotoon (ψ,x y)n x +(ψ,y +x)n y = 0. (4.40) Suoritetaan vääntöprobleeman likiratkaisu Galerkinin keinolla minimoimalla potentiaalienergian funktionaali Π = G(γzx +γ zy )da = G [ (ψ,x y) +(ψ,y +x) ] da. (4.4) A A Minimin välttämätön ehto on δπ = G[(ψ,x y)δψ,x +(ψ,y +x)δψ,y ]da = 0, (4.4) eli A A G(ψ,x δψ,x +ψ,y δψ,y )da+ G( yδψ,x +xδψ,y )da = 0, (4.4) A missä toinen termi saadaan osittaisintegroimalla muotoon G( yδψ,x +xδψ,y )da = G[( yδψ),x +(xδψ),y ]da A A = G( yn x +xn y )δψds. (4.44) Sijoittamalla interpolaatio ψ(x,y) = N i (x,y)ψ i saadaan elementin jäykkyysmatriisin alkioiksi lauseke K ij = G(N i,x N j,x +N i,y N j,y )da. (4.45) A Vastaavasti kuormavektorin lauseke on f i = G(yn x xn y )N i ds. (4.46) A Huomaa, että yhtälön (4.8) reunaehdot (4.9) ovat luonnolliset. Mikäli käyristymäfunktion arvoa ei sidota, on globaali jäykkyysmatriisi singulaarinen ja käyristymäfunktion arvo on vakiota vaille yksikäsitteisesti määrätty. Singulaarisen systeemin käsittelyltä vältytään, mikäli käyristymäfunktion arvo sidotaan jossain poikkileikkauksen pisteessä. Vääntöjäyhyys I t voidaan laskea yhtälöstä [ ( ψ ) ( ) ] ψ I t = Ω x y + y +x da ( = x +y +x ψ ) Ω y y ψ da = I p x i A ψ i f i. (4.47) Versio: kevät 04

27 4.6. Nelikulmioelementtejä Nelikulmioelementtejä 4.6. Elementtiperheet Nelikulmioelementit tarjoavat vielä kolmioelementtejäkin yksinkertaisemman tavan konstruoida interpolaatiofunktioita. Tarkastellaan vainc 0 -jatkuvia elementtejä. Tässä luvussa käsitellään myös geometrian parametrista kuvaamista interpolaatiofunktioiden avulla. Näin voidaan helposti mallintaa geometrisesti monimutkaisia alueita. Tälläisten elementtien jäykkyysmatriisin ja kuormavektorin analyyttinen muodostaminen ei aina ole mahdollista, vaan joudutaan käyttämään numeerista integrointia, joten myös yleisimmät käytössä olevat numeeriset integrointimenetelmät esitellään. Tarkastellaan interpolaatiopolynomeja ns. perusneliössä, joka määritellään luonnollisten koordinaattien ξ ja η avulla seuraavasti: (ξ, η) (, ) (, ). Yksinkertaisin tapa konstruoida kaksidimensioisia interpolaatiofunktioita on käyttää suoraan yksidimensioisia Lagrangen polynomeja tulomuodossa eli N i (ξ,η) = l p a (ξ)lp (η), (4.48) jossap jap ovat interpolaation asteetξ jaη suunnissa. Mikäli interpolaation aste on sama kummassakin suunnassa (p = p = p), pitää Lagrangen tyyppinen elementti sisällään kaikki termit, joissa toisen tekijän asteluku on pienempi tai yhtäsuuri kuin p. Kaksidimensioiseen Lagrangen interpolaatioon tulevat termit on piirretty Pascalin kolmioon kuvassa 4.7, ja elementin solmukonfiguraatioita on esitetty kuvassa 4.9. Havaitaan, että interpolaation asteen kasvaessa elementtien sisäisten solmujen määrä kasvaa merkittävästi. Tätä on usein pidetty Lagrangen elementtien haittana, koska tällöin myös vapausastemäärä tarpeettomasti kasvaa, sillä approksimaatioteoreettiselta kannalta Lagrangen elementissä on turhia vapausasteita. Elementin tarkkuusominaisuudet pysyvät kertaluokalleen samoina, kun mukana ovat kaikki astetta p olevat polynomit. Lisätermit, jotka ovat esimerkiksi astetta p kummankin koordinaatin suhteen, eivät siten vaikuta ratkaisevasti elementin approksimaatioominaisuuksiin. Näillä termeillä on kuitenkin suuri merkitys elementin käyttäytymiseen, kun tarkastellaan ns. isoparametrisia elementtejä, joten ei ole syytä unohtaa Lagrangen elementtejä kahdessa (tai kolmessa) dimensiossa. On mahdollista konstruoida elementtiperhe, jossa on vähemmän vapausasteita kuin vastaavissa Lagrangen elementeissä ja jonka interpolaatiofunktiot sisältävät täydellisen astetta p olevan polynomin kahdessa dimensiossa. Tämä elementtiperhe kulkee nimellä Serendipity. Siinä kanta konstruoidaan polynomeista, jotka ovat vähintään astetta p ja jota täydennetään polynomeilla, jotka ovat muotoa ξ p η ja ξη p. Tälläinen kanta on piirretty kuvaan 4.8 ja elementtien solmukonfiguraatioita kuvaan 4.0. Blaise Pascal (6 66): ranskalainen filosofi, fyysikko, matemaatikko ja kirjailija. 654 Pascal kävi läpi vaikean henkisen kriisin jonka jälkeen hän keskittyi uskonnollisiin kysymyksiin. b Versio: kevät 04

28 00 LUKU 4. Elementtimenetelmä tasoalueessa Kuva 4.7 Kuva 4.8 ξ η ξ ξη η ξ ξ η ξη η ξ 4 ξ η ξ η ξη η 4 ξ 4 η ξ η ξ η ξη 4 ξ 4 η ξ η ξ η 4 ξ 4 η ξ η 4 ξ 4 η 4 Lagrangen interpolaatio asteeseen neljä saakka. ξ η ξ ξη η ξ ξ η ξη η ξ 4 ξ η ξ η ξη η 4 ξ 4 η ξη 4 Serendipity interpolaatio asteeseen neljä saakka Parametrinen kuvaus Tähän asti on elementtien geometria otaksuttu joko suorista sivuista koostuviksi kolmioksi tai nelikulmioksi. Geometriaa voidaan myös interpoloida kuten itse ratkaistavaa funktiota. Mikäli elementissä on m solmua, voidaan yksinkertaisesti kirjoittaa kaksidimensioisessa alueessa m m x = Ni (ξ,η)x i, y = Ni (ξ,η)y i, (4.49) i= jossa x i ja y i ovat elementin solmujen koordinaatit. Interpolaatiofunktioita N i voidaan hyvällä syyllä kutsua muotofunktioiksi. Mikäli muotofunktiot N i ovat identtiset ratkaistavan funktion (tai funktioiden) interpolaatiossa käytettyjen funktioiden kanssa, käytetään elementistä nimitystä isoparametrinen. Mikäli elementin geometriaa kuvataan muotofunktioilla, jotka ovat matalampaa astetta kuin itse ratkaistavan suureen interpolaatiopolynomit, on elementti aliparametrinen (engl. subpara- i= Kuva 4.9 Lagrangen nelikulmioelementtien solmukonfiguraatioita. Versio: kevät 04

29 4.6. Nelikulmioelementtejä 0 Kuva 4.0 Serendipity-nelikulmioelementtien solmukonfiguraatioita. metric). Vastaavasti käytetään nimitystä yliparametrinen (engl. superparametric), mikäli geometriaa kuvataan tarkemmin kuin itse ratkaistavia suureita. Isoparametristen elementtien käyttökelpoisuudesta ja suosiosta johtuen käytetään termiä muotofunktio yleisesti myös itse ratkaistavana olevan funktion interpolaatiofunktioista. Tarkastellaan ensin asian havainnollistamiseksi yksinkertaista parabolista janaelementtiä. Peruselementti on jana ξ-koordinaatistossa välillä (, ). Merkitään elementin koordinaatteja globaalisessa x-koordinaatistossa x,x ja x (=keskisolmu). Elementin geometrian kuvaus on siten x = N i (ξ)x i = ξ(ξ )x + ξ(+ξ)x +( ξ )x. (4.50) i= Elementin jäykkyysmatriisin ja kuormavektorin integrointia varten tarvitaan derivaatan lausekkeita x-koordinaatin suhteen: d dx = dξ ( ) d dx dxdξ = d dξ dξ = d J dξ, (4.5) jossa J on kuvauksen (4.50) mittakaavatekijä. Jotta kuvaus olisi yksikäsitteinen ja säilyttäisi suuntaisuuden, on mittakaavatekijän oltava aina positiivinen J > 0. (4.5) Tämä ehto asettaa rajoituksia elementin solmujen sijoitteluun eli siis keskisolmun sijaintiin päätesolmuihin nähden. Esimerkki 4.8 Tutki parabolisen isoparametrisen janaelementin keskisolmun sijainnin sallittua aluetta. x = 0 x x = L x Yleisyyttä menettämättä voidaan tutkia tilannetta, jossa elementin päätesolmuilla on arvot x = 0 ja x = L. Geometrian kuvaus on siten lausuttavissa kaavalla x = N L+N x, (4.5) Versio: kevät 04

30 0 LUKU 4. Elementtimenetelmä tasoalueessa ja ehto kuvauksen yksikäsitteisyydelle on josta seuraa J = dx dξ = N,ξL+N,ξ x = ( +ξ) L ξx > 0, (4.54) ξx < ( +ξ) L. (4.55) Tutkitaan erikseen tapaukset ξ > 0 ja ξ < 0, jolloin saadaan epäyhtälöt x < x > +ξ L = f(ξ)l, ξ (4.56) +ξ L = f(ξ)l. ξ (4.57) Funktion f(ξ) derivaatta on aina negatiivinen, joten f on monotonisesti laskeva funktio. Täten pätee x < f()l < f(ξ)l, f()l = 4L, (4.58) x > f( )L > f(ξ)l, f( )L = 4L. (4.59) Elementin keskisolmu ei siten saa sijaita elementin reunaneljännesten alueella Bilineaarinen interpolaatio Lagrangen ja Serendipity-tyyppisten elementtiperheiden alimman asteen jäsen on bilineaarisesti interpoloitu elementti. Siinä kantafunktioina ovat, ξ, η ja ξη. Interpolaatiofunktiot ovat siten N (ξ,η) = ( ξ)( η), 4 N (ξ,η) = (+ξ)( η), 4 N (ξ,η) = (+ξ)(+η), 4 N 4 (ξ,η) = ( ξ)(+η), 4 (4.60a) (4.60b) (4.60c) (4.60d) jotka voidaan kirjoittaa lyhyesti yleisessä muodossa N i (ξ,η) = 4 (+ξ iξ)(+η i η), (4.6) jossa ξ i ja η i ovat peruselementin solmun i koordinaatit. Elementin interpolaatiofunktio N on esitetty kuvassa 4.. Mikäli myös elementin geometriaa interpoloidaan funktioilla (4.6), on tuloksena isoparametrinen bilineaarinen elementti. Kuvauksen munnosmatriisi saadaan, kun tarkastellaan funktion u(x,y) = u(x(ξ,η),y(ξ,η)) (4.6) Versio: kevät 04

31 4.6. Nelikulmioelementtejä 0 E E Kuva 4. Lineaarinen interpolaatio tasoalueessa. derivaattojen lausekkeita peruselementin koordinaattien ξ ja η suhteen: u ξ u η joka voidaan kirjoittaa matriisimuodossa { } [ u,ξ x,ξ y,ξ = u,η x,η y,η = u x x ξ y y ξ, (4.6) = u x x η y y η, (4.64) ]{ u,x u,y } eli u,ξ = JT u,x, (4.65) jossa J on geometriakuvauksen Jacobin matriisi. Jotta kuvaus olisi yksikäsitteinen, on Jacobin matriisin determinantin oltava nollasta eroava ja jotta kuvaus säilyttäisi suuntaisuutensa on sen oltava positiivinen, eli vaaditaan detj = J > 0. (4.66) Esimerkki 4.9 Tutki oheisen bilineaarisen isoparametrisen elementin solmun sijainnin sallittua aluetta. y b (x,y ) a Elementin geometrian kuvaus kaavoja (4.60a) käyttäen on x = 4 N i (ξ,η)x i = N a+n x i= x = 4 (+ξ)[( η)a+(+η)x ], (4.67) 4 y = N i (ξ,η)y i = N y +N 4 b i= = 4 (+η)[(+ξ)y +( ξ)b]. (4.68) Monissa elementimenetelmää käsittelevissä kirjoissa kutsutaan J:n transpoosia parametrisen kuvauksen Jacobin matriisiksi. Tässä esityksessä noudatetaan kuitenkin yleisempää käytäntöä, missä kuvauksen x i = f i (y j ) Jacobin matriisi määritellään J ij = f i / y j. Versio: kevät 04

32 04 LUKU 4. Elementtimenetelmä tasoalueessa Mittakaavatekijän muodostamista varten tarvitaan derivaattojen lausekkeet, jotka ovat x,ξ = 4 [( η)a+(+η)x ], y,ξ = 4 (+η)(y b), x,η = 4 (+ξ)(x a), y,η = 4 [(+ξ)y +( ξ)b], (4.69a) (4.69b) (4.69c) (4.69d) Ehto kuvauksen yksikäsitteisyydelle on josta seuraa epäyhtälö Yhtälö detj = x,ξ y,η y,ξ x,η > 0, (4.70) (+ξ)ay +(+η)bx (ξ +η)ab > 0. (4.7) (+ξ)ay +(+η)bx (ξ +η)ab = 0 (4.7) esittää laskevaa suoraa, joka leikkaa koordinaattiakselit pisteissä Ehdon (4.7) nojalla on oltava voimassa x = 0, y = ξ +η +ξ b = f (ξ,η)b, (4.7) y = 0, x = ξ +η +η a = f (ξ,η)a. (4.74) y > f (ξ,η)b kun x = 0, (4.75) x > f (ξ,η)a kun y = 0. (4.76) Funktioiden f ja f maksimiarvot ovat, kun (ξ,η) (,) (,), ja koska ehto (4.7) määrittelee suoran, on solmun sallittu alue määriteltävissä epäyhtälöillä y > b kun x = 0, (4.77) x > a kun y = 0, (4.78) y > b b a x kun 0 < x < a. (4.79) Solmun on sijaittava siten, että kuvanelikulmio on konveksi, ts. siinä ei ole sisäänpistäviä kulmia. Sallittu alue on piirretty alla olevaan kuvaan. solmun sallittu alue Versio: kevät 04

33 4.6. Nelikulmioelementtejä 05 (a) 4 7 (b) Kuva Kvadraattisten elementtien solmunumerointi: (a) Serendipity, (b) Lagrange Bikvadraattinen ja korkeamman asteen interpolaatio Kvadraattisia elementtejä ovat bikvadraattinen 9-solmuinen Lagrangen elementti ja 8-solmuinen Serendipity eli ns. supistettu bikvadraattinen elementti. Numeroidaan elementin solmut kuvan 4. mukaisesti. Lagrangen elementin interpolaatiofunktiot ovat siten N (ξ,η) = ξ(ξ )η(η ), (4.80a) 4 N (ξ,η) = ξ(ξ +)η(η ), (4.80b) 4 N (ξ,η) = ξ(ξ +)η(η+), (4.80c) 4 N 4 (ξ,η) = ξ(ξ )η(η+), (4.80d) 4 N 5 (ξ,η) = ( ξ )η(η ), N 6 (ξ,η) = ξ(ξ +)( η ), N 7 (ξ,η) = ( ξ )η(η+), N 8 (ξ,η) = ξ(ξ )( η ), N 9 (ξ,η) = ( ξ )( η ), (4.80e) (4.80f) (4.80g) (4.80h) (4.80i) joista muutamia on esitetty kuvassa 4.. Supistettu bikvadraattinen eli 8-solmuinen elementti muodostetaan helpoimmin seuraavasti. Lähtökohtana on havainto, että sivusolmuille 5-8 voidaan ottaa Lagrangen tyyppinen interpolaatio, joka on solmun sivun suunnassa kvadraattinen ja sivua vastaan kohtisuorassa suunnassa lineaarinen N 5 (ξ,η) = ( ξ )( η), (4.8) N 6 (ξ,η) = (+ξ)( η ), (4.8) N 7 (ξ,η) = ( ξ )(+η), (4.8) N 8 (ξ,η) = ( ξ)( η ). (4.84) Nurkkasolmuja -4 vastaavat interpolaatiofunktiot voidaan konstruoida bilineaarisista ˆN i ja edellä esitetyistä interpolaatiofunktioista. Tutkitaan esimerkkinä solmun Versio: kevät 04

34 K K 06 LUKU 4. Elementtimenetelmä tasoalueessa K H = I A I E I I E L K I K Kuva 4. Lagrangen bikvadraattisia interpolaatiofunktioita. interpolaatiota. Bilineaarinen interpolaatio ˆN saa arvon solmuissa 5 ja 8, joita vastaavat funktiot (4.8a) ja (4.8d) saavat arvot. Mikäli nyt bilineaarisesta funktiosta ˆN vähennetään sopivasti N 5 :n ja N 8 :n osuus, saadaan haluttu solmujen 5 ja 8 interpolaation arvo: N = ˆN N 5 N 8. (4.85) Näin saatu interpolaatiofunktio on piirretty kuvaan 4.4. Kvadraattisen Serendipityelementin nurkkasolmuihin liittyviksi interpolaatiofunktioiksi saadaan yleisesti N i (ξ,η) = 4 (+ξ iξ)(+η i η)(ξ i ξ +η i η ), i =,...,4. (4.86) Aivan vastaavalla tekniikalla voidaan muodostaa korkeamman asteen Serendipitytyyppisiä interpolaatioita, esimerkiksi kuubiset interpolaatiofunktiot ovat: N i = (+ξ iξ)(+η i η) [ 9(ξ +η ) 0 ], kulmasolmuille, (4.87) N i = 9 (+ξ iξ)( η )(+9η i η), sivusolmuille ξ i ± ja η i = ±,(4.88) ja muita sivusolmuja vastaavat interpolaatiot saadaan vaihtamalla muuttujia. Neljännen asteen Serendipity-interpolaatioon tulee polynomin täydellisyysvaatimuksen takia mukaan yksi keskisolmu. Tähän keskisolmuun liittyvä interpolaatioksi voidaan asettaa ( ξ )( η ), joka on nolla elementin reunoilla. Versio: kevät 04

35 & " % D N $! 4.7. Elementtimatriisien muodostaminen 07 # = # N D > & N D = E D A # N D " _ # L = E D A #? L = E D A! _ # _ # & Kuva 4.4 Serendipity-tyyppisen elementin interpolaatiofunktion N muodostaminen. 4.7 Elementtimatriisien muodostaminen Elementin jäykkyysmatriisi on yleisessä muodossa kirjoitettuna K (e) = B T DBdΩ. (4.89) Ω (e) Kahdessa dimensiossa integrointi suoritetaan alan yli, joten dω = da. Parametrisen kuvauksen välityksellä integrointi elementin alan Ω (e) yli suoritetaankin perusneliössä (ξ, η) (, ) (, ), jolloin (4.89) muuntuu muotoon K (e) = B T DBJdξdη, (4.90) jossa J on geometriakuvauksen Jacobin matriisin determinantti eli mittakaavatekijä. Johdetaan seuraavaksi (ξ, η)-tason alkion dξdη ja (x, y)-tason alkion da välinen muunnoskaava da = det(j)dξdη = Jdξdη. (4.9) Versio: kevät 04

36 D N O N E H O N 08 LUKU 4. Elementtimenetelmä tasoalueessa N + N + H ) H N D + D + Kuva 4.5 Parametrinen kuvaus. Tarkastellaan kuvan 4.5 kuvausta (ξ,η)-tasosta (x,y)-tasoon. Suora ξ = C = vakio kuvautuu (x,y)-tason käyräksi ξ = C ja vastaavasti suora η = C kuvautuu käyräksi. Alkioiden dx,dy ja dξ,dη välinen yhteys on ketjusäännön nojalla eli { dx dy dx = x ξ dy = y ξ } [ x,ξ x =,η y,ξ y,η Merkitään (x,y)-tason paikkavektoria OP x dξ + dη, (4.9) η y dξ + dη, (4.9) η ]{ dξ dη } = J { dξ dη } (4.94) r = x i+y j, (4.95) missä i ja j ovat koordinaattiakseleiden suuntaiset yksikkövektorit. Käyrien ξ = C ja η = C tangenttivektorit ovat a = r ( x dξ dξ = ξ i+ y ) ξ j dξ (4.96) ( r x b = dη dη = η i+ y ) η j dη (4.97) Pinta-ala-alkio da muodostetaan vektoritulona da = a b = a b k, (4.98) missä k on (x,y)-tasoa vastaan kohtisuora yksikkövektori. Kaavasta (4.98) seuraa 0 0 da = x,ξ y,ξ 0 x,η y,η 0 dξdη = (x,ξy,η x,η y,ξ )dξdη, (4.99) Versio: kevät 04

37 4.7. Elementtimatriisien muodostaminen 09 eli da = detjdξdη = Jdξdη. (4.00) Esimerkki 4.0 Muodosta suorakaiteen muotoisen isoparametrisen bilineaarisen elementin jäykkyysmatriisi kvasiharmooniselle yhtälölle. Geometrian interpolaatio on x = (N +N )a = (+ξ)a, y = (N +N 4 )b = (+η)b. (4.0) Kuvauksen Jacobin matriisin transpoosi supistuu diagonaalimatriisiksi [ ] [ ] J T x =,ξ y,ξ = a 0 x,η y,η 0 b, (4.0) jonka käänteismatriisi on yksinkertaisesti (J T ) = J T = [ a 0 0 b ], (4.0) ja determinantti J = detj = 4ab. (4.04) Kvasiharmonisen yhtälön jäykkyysmatriisille on johdettu lauseke K (e) ( = kxx N Ț x N,x +k yy N Ț y N ),y da, (4.05) Ω (e) joka tässä tapauksessa muuntuu muotoon K (e) = = Elementtimatriisin yksittäinen alkio on siis ( ) 4 k xx a NȚ ξ N 4,ξ +k yy b NȚ η N,η ( b k xx a NȚ ξ N a,ξ +k yy b NȚ ηn,η 4 abdξdη ) dξdη. (4.06) ( ) K (e) b ij = k xx a N a i,ξn j,ξ +k yy b N i,ηn j,η dξdη. (4.07) Suorittamalla integroinnit, päädytään lopputulokseen K (e) = k xxb 6a + k yya 6b. (4.08) Esimerkki 4. Muodosta kvasiharmonisen yhtälön bilineaarisen isoparametrisen elementin alkion K (e) lauseke yleisessä tapauksessa. Versio: kevät 04

38 0 LUKU 4. Elementtimenetelmä tasoalueessa Elementin alkion lauseke on K (e) = Ω (e) ( kxx N,x +k yy N,y) da. (4.09) Siirrytään peruselementin (ξ,η) koordinaatistoon, jolloin tarvitaan globaalien koordinaattiakselien suhteen ilmoitettujen derivaattojen lausekkeet ilmaistuna luonnollisten koordinaattien avulla, eli joudutaan kääntämään yhteys (4.65) { N i,x N i,y } = = x,ξ y,η y,ξ x,η [ detj [ J J J J y,η y,ξ x,η x,ξ ]{ N i,ξ N i,η ]{ } N i,ξ N i,η }, (4.0) jossa J ij :t ovat Jacobin matriisin komponentit. Lauseke (4.09) saa siten muodon K (e) = [ ( ) (4.) J N,ξ J N ( ) ],η J N,ξ +J N,η k xx +k yy J dξdη, J J jossa J = det J. Yllä olevan kaltaiset isoparametrisen elementin jäykkyysmatriisin alkiot integroidaan yleensä numeerisesti. Tähän seikkaan palataan myöhemmissä luvuissa. 4.8 Parametriset kolmioelementit Aivan vastaavaan tapaan kuin nelikulmioelementtien tapauksessa voidaan kolmioelementtien geometria kuvata parametrisesti. Mikäli interpolaatiopolynomit lausutaan alakoordinaattien suhteen, on muistettava että vain kaksi kolmesta alakoordinaatista ovat riippumattomia. Toisaalta alakoordinaatit L ja L voidaan assosioida alla olevan kuvan 4.6 mukaisen peruskolmion luonnollisiin koordinaatteihin ξ ja η. Lineaariset interpolaatiofunktiot ovat siten N = L = ξ, N = L = η, N = L = ξ η. (4.) Parametrisen kolmioelementin käsittely selvinnee seuraavasta esimerkistä. η solmu solmu solmu ξ Kuva 4.6 Peruskolmio. Versio: kevät 04

39 O $ "! # N 4.8. Parametriset kolmioelementit Esimerkki 4. Määritä oheisen kvadraattisen isoparametrisen kolmioelementin lämpötilan gradientti kaarevalla reunalla, kun elementin solmulämpötilat ovat u = 0,u = u = 4,u 4 = u 6 =,u 5 = 5.! # $ Koska elementti on isoparametrinen interpoloidaan geometriaa samoilla funktioilla kuin lämpötilaakin, eli x = 6 N i x i y = i= 6 N i y i, u = i= 6 N i u i, i= missä x i ja y i ovat solmun i koordinaatit, u i solmupistelämpötilat. Kvadraattiset interpolaatiofunktiot N i,i =,...,6 ovat: N i = L i (L i ), N +i = 4L i L i+ i =,,. (4.) Korjoittamalla (ξ, η)-koordinaattien avulla ne ovat N = ξ(ξ ), N = η(η ), N = ( ξ η)( ξ η), N 4 = 4ξη, N 5 = 4η( ξ η), N 6 = 4ξ( ξ η). (4.4a) (4.4b) (4.4c) (4.4d) (4.4e) (4.4f) Aivan vastaavalla tavalla kuin isoparametristen nelikulmioelementtien yhteydessä, saadaan tarvittavat derivaatat rakennekoordinaatiston koordinaattien (x, y) suhteen ketjuderivoimalla. Geometriakuvauksen Jacobin matriisin transpoosi on Versio: kevät 04 J T = x ξ x η y ξ y η (4.5)

40 LUKU 4. Elementtimenetelmä tasoalueessa Intepolaatiofunktioiden derivaatat reunalla, jolla ξ 0, ovat: N,ξ =, N,η = 0, N,ξ = 0, N,η = 4η, N,ξ = +4η, N,η = 4η, N 4,ξ = 4η, N 4,η = 0, N 5,ξ = 4η, N 5,η = 4 8η, N 6,ξ = 4 4η, N 6,η = 0. (4.6) Jacobin matriisin muodostamisessa tarvittavien geometriainterpolaatioiden derivaatat reunalla ovat: x 6 ξ = i= x 6 η = i= y 6 ξ = i= y 6 η = i= N i ξ x i = 4(+η)L, N i η x i = 4( η)l, N i ξ y i = L, N i η y i = 4L. (4.7a) (4.7b) (4.7c) (4.7d) Jacobin matriisi laskettuna reunalla on [ ] J T 4(+η) = L, detj = 4L, (4.8) 4( η) 4 ja sen käänteismatriisi on [ (J T ) = 4 4L 4(η ) 4(+η) ] = [ (J ) (J ) (J ) (J ) ] (4.9) Nyt voidaan laskea gradientin termit u,x = u x = u u (J ) ξ +(J ) η = (J ) 6 = 6 i= i= N i ξ u i +(J ) 6 N i η u i i= [ ] (J N i N i ) ξ +(J ) u i η = {(4η )4+[ 4(4η )+(4η )]4+ 4L +( 4 4η)+[ 4( 4η)+(4 8η)]5+[ 4(4 4η)]} = L. (4.0) Gradientin x komponentti on vakio koko reunalla. Tämä on oikein, sillä annettu lämpötilakenttä on u(x, y) = x/l, joten gradientti on vakio koko Versio: kevät 04

41 4.9. Hierarkinen interpolaatio kahdessa dimensiossa alueessa. Totea, että gradientin y-komponentti häviää identtisesti laskemalla tehtävä loppuun. 4.9 Hierarkinen interpolaatio kahdessa dimensiossa 4.9. Nelikulmioelementit Hierarkisia interpolaatiofunktioita voidaan muodostaa useilla tavoilla. Seuraavassa esitetään kuitenkin vain yksi mahdollinen järjestelmä, jonka peruselementtinä on bilineaarinen nelikulmioelementti. Interpolaatiofunktiot voidaan luokitella kolmeen kategoriaan: solmuinterpolaatiofunktiot, sivumuodot ja sisäiset muodot. Seuraavassa esitetään yksi tapa konstruoida Serendipity-tyyppinen hierarkinen kantajärjestelmä.. Solmumuotofunktiot ovat tavanomaiset bilineaariset interpolaatiofunktiot: N i (ξ,η) = 4 (+ξ iξ)(+η i η), i =,...,4. (4.). Sivumuotoja on astetta p olevalla elementillä 4(p ) kappaletta (p ), jotka liittyvät elementin sivujanoihin. Sivuun, katso kuva 4.6, liittyvät sivumuodot ovat N () i (ξ,η) = ( η)ψ i(ξ), i =,...,p, (4.) missä funktiot ψ i (ξ) on määritelty yhtälöillä (.). Vastaavasti muut sivumuodot ovat N () i (ξ,η) = (+ξ)ψ i(η), N () i (ξ,η) = (+η)ψ i(ξ), (4.) N (4) i (ξ,η) = ( ξ)ψ i(η), i =,...,p.. Sisäisiä muotoja on p-asteisessa Serendipity-tyyppisessä hierarkisessa interpolaatiossa (p )(p )/ kappaletta (p 4). Nämä voidaan kirjoittaa muodossa: N (0) = ψ (ξ)ψ (η), N (0) = ψ (ξ)ψ (η), N (0) = ψ (ξ)ψ (η), (4.4) N (0) 4 = ψ 4 (ξ)ψ (η), N (0) 5 = ψ (ξ)ψ (η), N (0) 6 = ψ (ξ)ψ 4 (η), jne. Versio: kevät 04

Rakenteiden mekaniikan menetelmiä metallirakentajille OSA 1 Elementtimenetelmän alkeet

Rakenteiden mekaniikan menetelmiä metallirakentajille OSA 1 Elementtimenetelmän alkeet Rakenteiden mekaniikan menetelmiä metallirakentajille OSA Elementtimenetelmän alkeet Reijo Kouhia TKK Rakenteiden mekaniikka..25 Metallirakentamisen tutkimuskeskus, Seinäjoki MEKANIIKAN ONGELMIEN RAKENNE

Lisätiedot

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 6. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 6 () Numeeriset menetelmät / 33

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 6. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 6 () Numeeriset menetelmät / 33 Numeeriset menetelmät TIEA381 Luento 6 Kirsi Valjus Jyväskylän yliopisto Luento 6 () Numeeriset menetelmät 4.4.2013 1 / 33 Luennon 6 sisältö Interpolointi ja approksimointi Polynomi-interpolaatio: Vandermonden

Lisätiedot

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 8. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 8 () Numeeriset menetelmät / 35

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 8. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 8 () Numeeriset menetelmät / 35 Numeeriset menetelmät TIEA381 Luento 8 Kirsi Valjus Jyväskylän yliopisto Luento 8 () Numeeriset menetelmät 11.4.2013 1 / 35 Luennon 8 sisältö Interpolointi ja approksimointi Funktion approksimointi Tasainen

Lisätiedot

y x1 σ t 1 = c y x 1 σ t 1 = y x 2 σ t 2 y x 2 x 1 y = σ(t 2 t 1 ) x 2 x 1 y t 2 t 1

y x1 σ t 1 = c y x 1 σ t 1 = y x 2 σ t 2 y x 2 x 1 y = σ(t 2 t 1 ) x 2 x 1 y t 2 t 1 1. Tarkastellaan funktiota missä σ C ja y (y 1,..., y n ) R n. u : R n R C, u(x, t) e i(y x σt), (a) Miksi funktiota u(x, t) voidaan kutsua tasoaalloksi, jonka aaltorintama on kohtisuorassa vektorin y

Lisätiedot

Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.

Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5. 2. MS-A4/A6 Matriisilaskenta 2. Nuutti Hyvönen, c Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 5.9.25 Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia { 2x x 2 = x + x 2

Lisätiedot

Matematiikan tukikurssi

Matematiikan tukikurssi Matematiikan tukikurssi Kurssikerta 9 1 Implisiittinen derivointi Tarkastellaan nyt yhtälöä F(x, y) = c, jossa x ja y ovat muuttujia ja c on vakio Esimerkki tällaisesta yhtälöstä on x 2 y 5 + 5xy = 14

Lisätiedot

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 12. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 12 () Numeeriset menetelmät / 33

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 12. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 12 () Numeeriset menetelmät / 33 Numeeriset menetelmät TIEA381 Luento 12 Kirsi Valjus Jyväskylän yliopisto Luento 12 () Numeeriset menetelmät 25.4.2013 1 / 33 Luennon 2 sisältö Tavallisten differentiaaliyhtälöiden numeriikasta Rungen

Lisätiedot

ELEMENTTIMENETELMÄN PERUSTEET SESSIO 17: Interpolointi emoneliön ja emokolmion alueessa.

ELEMENTTIMENETELMÄN PERUSTEET SESSIO 17: Interpolointi emoneliön ja emokolmion alueessa. 7/ EEMETTIMEETEMÄ PERUSTEET SESSIO 7: Interpolointi emoneliön ja emokolmion alueessa. ITERPOOITI EMOEIÖ AUEESSA Yksiulotteisen interpoloinnin yhteydessä tulivat esille interpolointifunktioiden perusominaisuudet

Lisätiedot

1 Rajoittamaton optimointi

1 Rajoittamaton optimointi Taloustieteen matemaattiset menetelmät 7 materiaali 5 Rajoittamaton optimointi Yhden muuttujan tapaus f R! R Muistutetaan mieleen maksimin määritelmä. Funktiolla f on maksimi pisteessä x jos kaikille y

Lisätiedot

Luento 8: Epälineaarinen optimointi

Luento 8: Epälineaarinen optimointi Luento 8: Epälineaarinen optimointi Vektoriavaruus R n R n on kaikkien n-jonojen x := (x,..., x n ) joukko. Siis R n := Määritellään nollavektori 0 = (0,..., 0). Reaalisten m n-matriisien joukkoa merkitään

Lisätiedot

Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0007 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.

Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0007 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5. 2. MS-A000 Matriisilaskenta 2. Nuutti Hyvönen, c Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 2..205 Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia { 2x x 2 = x x 2 =

Lisätiedot

KJR-C2002 Kontinuumimekaniikan perusteet

KJR-C2002 Kontinuumimekaniikan perusteet KJR-C2002 Kontinuumimekaniikan perusteet Luento 23.11.2015 Susanna Hurme, Yliopistonlehtori, TkT Luennon sisältö Hooken laki lineaaris-elastiselle materiaalille (Reddy, kpl 6.2.3) Lujuusoppia: sauva (Reddy,

Lisätiedot

13. Taylorin polynomi; funktioiden approksimoinnista. Muodosta viidennen asteen Taylorin polynomi kehityskeskuksena origo funktiolle

13. Taylorin polynomi; funktioiden approksimoinnista. Muodosta viidennen asteen Taylorin polynomi kehityskeskuksena origo funktiolle 13. Taylorin polynomi; funktioiden approksimoinnista 13.1. Taylorin polynomi 552. Muodosta funktion f (x) = x 4 + 3x 3 + x 2 + 2x + 8 kaikki Taylorin polynomit T k (x, 2), k = 0,1,2,... (jolloin siis potenssien

Lisätiedot

Osoita, että kaikki paraabelit ovat yhdenmuotoisia etsimällä skaalauskuvaus, joka vie paraabelin y = ax 2 paraabelille y = bx 2. VASTAUS: , b = 2 2

Osoita, että kaikki paraabelit ovat yhdenmuotoisia etsimällä skaalauskuvaus, joka vie paraabelin y = ax 2 paraabelille y = bx 2. VASTAUS: , b = 2 2 8. Geometriset kuvaukset 8.1. Euklidiset kuvaukset 344. Esitä muodossa x = Ax + b se avaruuden E 3 peilauskuvaus, jonka symmetriatasona on x 1 3x + x 3 = 6. A = 1 3 6 6 3, b = 1 1 18. 3 6 6 345. Tason

Lisätiedot

Kannan vektorit siis virittävät aliavaruuden, ja lisäksi kanta on vapaa. Lauseesta 7.6 saadaan seuraava hyvin käyttökelpoinen tulos:

Kannan vektorit siis virittävät aliavaruuden, ja lisäksi kanta on vapaa. Lauseesta 7.6 saadaan seuraava hyvin käyttökelpoinen tulos: 8 Kanta Tässä luvussa tarkastellaan aliavaruuden virittäjävektoreita, jotka muodostavat lineaarisesti riippumattoman jonon. Merkintöjen helpottamiseksi oletetaan luvussa koko ajan, että W on vektoreiden

Lisätiedot

Tampere University of Technology

Tampere University of Technology Tampere University of Technology EDE- Introduction to Finite Element Method. Exercise 3 Autumn 3.. Solve the deflection curve v(x) exactly for the beam shown y,v q v = q z, xxxx x E I z Integroidaan yhtälö

Lisätiedot

MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Yhteenveto, osa I

MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Yhteenveto, osa I MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Yhteenveto, osa I G. Gripenberg Aalto-yliopisto 21. tammikuuta 2016 G. Gripenberg (Aalto-yliopisto) MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta

Lisätiedot

MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 2 / vko 45

MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 2 / vko 45 MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Laskuharjoitus / vko 5 Tehtävä 1 (L): Hahmottele kompleksitasoon ne pisteet, jotka toteuttavat a) z 3 =, b) z + 3 i < 3, c) 1/z >. Yleisesti: ehto z = R, z C muodostaa kompleksitasoon

Lisätiedot

Reuna-arvotehtävien ratkaisumenetelmät

Reuna-arvotehtävien ratkaisumenetelmät Reuna-arvotehtävien ratkaisumenetelmät Keijo Ruotsalainen Division of Mathematics Malliprobleema Kahden pisteen reuna-arvotehtävä u (x) = f (x) (1) u() = u(1) = Jos u C ([,1]) ratkaisu, niin missä x u(x)

Lisätiedot

F dr = F NdS. VEKTORIANALYYSI Luento Stokesin lause

F dr = F NdS. VEKTORIANALYYSI Luento Stokesin lause 91 VEKTORIANALYYI Luento 13 9. tokesin lause A 16.5 tokesin lause on kuin Gaussin lause, mutta yhtä dimensiota alempana: se liittää toisiinsa kentän derivaatasta pinnan yli otetun integraalin ja pinnan

Lisätiedot

y=-3x+2 y=2x-3 y=3x+2 x = = 6

y=-3x+2 y=2x-3 y=3x+2 x = = 6 MAA Koe, Arto Hekkanen ja Jussi Tyni 5.5.015 Loppukoe LASKE ILMAN LASKINTA. 1. Yhdistä kuvaaja ja sen yhtälö a) 3 b) 1 c) 5 d) Suoran yhtälö 1) y=3x ) 3x+y =0 3) x y 3=0 ) y= 3x 3 5) y= 3x 6) 3x y+=0 y=-3x+

Lisätiedot

a) on lokaali käänteisfunktio, b) ei ole. Piirrä näiden pisteiden ympäristöön asetetun neliöruudukon kuva. VASTAUS:

a) on lokaali käänteisfunktio, b) ei ole. Piirrä näiden pisteiden ympäristöön asetetun neliöruudukon kuva. VASTAUS: 6. Käänteiskuvaukset ja implisiittifunktiot 6.1. Käänteisfunktion olemassaolo 165. Määritä jokin piste, jonka ympäristössä funktiolla f : R 2 R 2, f (x,y) = (ysinx, x + y + 1) a) on lokaali käänteisfunktio,

Lisätiedot

Materiaalien mekaniikka

Materiaalien mekaniikka Materiaalien mekaniikka 3. harjoitus jännitys ja tasapainoyhtälöt 1. Onko seuraava jännityskenttä tasapainossa kun tilavuusvoimia ei ole: σ x = σ 0 ( 3x L + 4xy 8y ), σ y = σ 0 ( x L xy + 3y ), τ xy =

Lisätiedot

Kanta ja Kannan-vaihto

Kanta ja Kannan-vaihto ja Kannan-vaihto 1 Olkoon L vektoriavaruus. Äärellinen joukko L:n vektoreita V = { v 1, v 2,..., v n } on kanta, jos (1) Jokainen L:n vektori voidaan lausua v-vektoreiden lineaarikombinaationa. (Ts. Span(V

Lisätiedot

Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulu Matematiikan ja systeemianalyysin laitos

Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulu Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulu Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Malinen/Vesanen MS-A0205/6 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2, kevät 2017 Laskuharjoitus 4A (Vastaukset) alkuviikolla

Lisätiedot

k=0 saanto jokaisen kolmannen asteen polynomin. Tukipisteet on talloin valittu

k=0 saanto jokaisen kolmannen asteen polynomin. Tukipisteet on talloin valittu LIS AYKSI A kirjaan Reaalimuuttujan analyysi 1.6. Numeerinen integrointi: Gaussin kaavat Edella kasitellyt numeerisen integroinnin kaavat eli kvadratuurikaavat Riemannin summa, puolisuunnikassaanto ja

Lisätiedot

Tekijä Pitkä matematiikka

Tekijä Pitkä matematiikka K1 Tekijä Pitkä matematiikka 5 7..017 a) 1 1 + 1 = 4 + 1 = 3 = 3 4 4 4 4 4 4 b) 1 1 1 = 4 6 3 = 5 = 5 3 4 1 1 1 1 1 K a) Koska 3 = 9 < 10, niin 3 10 < 0. 3 10 = (3 10 ) = 10 3 b) Koska π 3,14, niin π

Lisätiedot

Matriisilaskenta, LH4, 2004, ratkaisut 1. Hae seuraavien R 4 :n aliavaruuksien dimensiot, jotka sisältävät vain

Matriisilaskenta, LH4, 2004, ratkaisut 1. Hae seuraavien R 4 :n aliavaruuksien dimensiot, jotka sisältävät vain Matriisilaskenta LH4 24 ratkaisut 1 Hae seuraavien R 4 :n aliavaruuksien dimensiot jotka sisältävät vain a) Kaikki muotoa (a b c d) olevat vektorit joilla d a + b b) Kaikki muotoa (a b c d) olevat vektorit

Lisätiedot

Luento 8: Epälineaarinen optimointi

Luento 8: Epälineaarinen optimointi Luento 8: Epälineaarinen optimointi Vektoriavaruus R n R n on kaikkien n-jonojen x := (x,..., x n ) joukko. Siis R n := Määritellään nollavektori = (,..., ). Reaalisten m n-matriisien joukkoa merkitään

Lisätiedot

Numeerinen integrointi

Numeerinen integrointi Numeerinen integrointi hum 8.0. Numeerinen integrointi Numeerisia integrointimenetelmiä on useita. Käsitellään tässä yhteydessä kuitenkin vain Gauss in integrointia, joka on elementtimenetelmän yhteydessä

Lisätiedot

Luento 9: Yhtälörajoitukset optimoinnissa

Luento 9: Yhtälörajoitukset optimoinnissa Luento 9: Yhtälörajoitukset optimoinnissa Lagrangen kerroin Oletetaan aluksi, että f, g : R R. Merkitään (x 1, x ) := (x, y) ja johdetaan Lagrangen kerroin λ tehtävälle min f(x, y) s.t. g(x, y) = 0 Olkoon

Lisätiedot

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 7. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 7 () Numeeriset menetelmät / 43

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 7. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 7 () Numeeriset menetelmät / 43 Numeeriset menetelmät TIEA381 Luento 7 Kirsi Valjus Jyväskylän yliopisto Luento 7 () Numeeriset menetelmät 10.4.2013 1 / 43 Luennon 7 sisältö Interpolointi ja approksimointi Interpolaatiovirheestä Paloittainen

Lisätiedot

12. Derivointioperaattoreista geometrisissa avaruuksissa

12. Derivointioperaattoreista geometrisissa avaruuksissa 12. Derivointioperaattoreista geometrisissa avaruuksissa 12.1. Gradientti, divergenssi ja roottori 328. Laske u, kun u on vektorikenttä a) (z y)i + (x z)j + (y x)k, b) e xyz (i + xlnyj + x 2 zk), c) (x

Lisätiedot

Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulu Matematiikan ja systeemianalyysin laitos

Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulu Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulu Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Malinen/Ojalammi MS-A0203 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2, kevät 2016 Laskuharjoitus 4A (Vastaukset) alkuviikolla

Lisätiedot

Vapaus. Määritelmä. jos c 1 v 1 + c 2 v c k v k = 0 joillakin c 1,..., c k R, niin c 1 = 0, c 2 = 0,..., c k = 0.

Vapaus. Määritelmä. jos c 1 v 1 + c 2 v c k v k = 0 joillakin c 1,..., c k R, niin c 1 = 0, c 2 = 0,..., c k = 0. Vapaus Määritelmä Oletetaan, että v 1, v 2,..., v k R n, missä n {1, 2,... }. Vektorijono ( v 1, v 2,..., v k ) on vapaa eli lineaarisesti riippumaton, jos seuraava ehto pätee: jos c 1 v 1 + c 2 v 2 +

Lisätiedot

MATEMATIIKAN KOE, PITKÄ OPPIMÄÄRÄ HYVÄN VASTAUKSEN PIIRTEITÄ

MATEMATIIKAN KOE, PITKÄ OPPIMÄÄRÄ HYVÄN VASTAUKSEN PIIRTEITÄ MATEMATIIKAN KOE, PITKÄ OPPIMÄÄRÄ 4.9.09 HYVÄN VASTAUKSEN PIIRTEITÄ Alustavat hyvän vastauksen piirteet on suuntaa-antava kuvaus kokeen tehtäviin odotetuista vastauksista ja tarkoitettu ensisijaisesti

Lisätiedot

Kuva 1: Funktion f tasa-arvokäyriä. Ratkaisu. Suurin kasvunopeus on gradientin suuntaan. 6x 0,2

Kuva 1: Funktion f tasa-arvokäyriä. Ratkaisu. Suurin kasvunopeus on gradientin suuntaan. 6x 0,2 HY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Vektorianalyysi I, syksy 018 Harjoitus Ratkaisuehdotukset Tehtävä 1. Olkoon f : R R f(x 1, x ) = x 1 + x Olkoon C R. Määritä tasa-arvojoukko Sf(C) = {(x 1, x

Lisätiedot

3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset

3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset 32 Idea: Lineaarikuvausten laskutoimitusten avulla määritellään vastaavat matriisien laskutoimitukset Vakiolla kertominen ja summa Olkoon t R ja A, B R n m Silloin ta, A + B R n m ja määritellään ta ta

Lisätiedot

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä 3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä Lineaarinen m:n yhtälön yhtälöryhmä, jossa on n tuntematonta x 1,, x n on joukko yhtälöitä, jotka ovat muotoa a 11 x 1 + + a 1n x n = b 1 a 21

Lisätiedot

MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Tentti ja välikokeiden uusinta

MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Tentti ja välikokeiden uusinta MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Tentti ja välikokeiden uusinta 8..206 Gripenberg, Nieminen, Ojanen, Tiilikainen, Weckman Kirjoita jokaiseen koepaperiin nimesi, opiskelijanumerosi

Lisätiedot

min x x2 2 x 1 + x 2 1 = 0 (1) 2x1 1, h = f = 4x 2 2x1 + v = 0 4x 2 + v = 0 min x x3 2 x1 = ± v/3 = ±a x 2 = ± v/3 = ±a, a > 0 0 6x 2

min x x2 2 x 1 + x 2 1 = 0 (1) 2x1 1, h = f = 4x 2 2x1 + v = 0 4x 2 + v = 0 min x x3 2 x1 = ± v/3 = ±a x 2 = ± v/3 = ±a, a > 0 0 6x 2 TEKNILLINEN KORKEAKOULU Systeemianalyysin laboratorio Mat-39 Optimointioppi Kimmo Berg 6 harjoitus - ratkaisut min x + x x + x = () x f = 4x, h = x 4x + v = { { x + v = 4x + v = x = v/ x = v/4 () v/ v/4

Lisätiedot

Vektorien pistetulo on aina reaaliluku. Esimerkiksi vektorien v = (3, 2, 0) ja w = (1, 2, 3) pistetulo on

Vektorien pistetulo on aina reaaliluku. Esimerkiksi vektorien v = (3, 2, 0) ja w = (1, 2, 3) pistetulo on 13 Pistetulo Avaruuksissa R 2 ja R 3 on totuttu puhumaan vektorien pituuksista ja vektoreiden välisistä kulmista. Kuten tavallista, näiden käsitteiden yleistäminen korkeampiulotteisiin avaruuksiin ei onnistu

Lisätiedot

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Differentiaaliyhtälöt, osa 1 Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 2015 1 / 20 R. Kangaslampi Matriisihajotelmista

Lisätiedot

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä 1 3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä Lineaarinen m:n yhtälön yhtälöryhmä, jossa on n tuntematonta x 1,, x n on joukko yhtälöitä, jotka ovat muotoa a 11 x 1 + + a 1n x n = b 1 a

Lisätiedot

Preliminäärikoe Pitkä Matematiikka 3.2.2009

Preliminäärikoe Pitkä Matematiikka 3.2.2009 Preliminäärikoe Pitkä Matematiikka..9 x x a) Ratkaise yhtälö =. 4 b) Ratkaise epäyhtälö x > x. c) Sievennä lauseke ( a b) (a b)(a+ b).. a) Osakkeen kurssi laski aamupäivällä,4 % ja keskipäivällä 5,6 %.

Lisätiedot

3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. Olkoot A 2 := AA =

3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. Olkoot A 2 := AA = 3 3 Olkoot 9 8 B 7 6 ja A 5 4 [ 3 4 Nyt A + B, AB ja BB eivät ole mielekkäitä (vastaavilla lineaarikuvauksilla menisivät dimensiot solmuun tällaisista yhdistelmistä) Kuitenkin voidaan laskea BA ja 9( )

Lisätiedot

1 Matriisit ja lineaariset yhtälöryhmät

1 Matriisit ja lineaariset yhtälöryhmät 1 Matriisit ja lineaariset yhtälöryhmät 11 Yhtälöryhmä matriisimuodossa m n-matriisi sisältää mn kpl reaali- tai kompleksilukuja, jotka on asetetettu suorakaiteen muotoiseksi kaavioksi: a 11 a 12 a 1n

Lisätiedot

Liittomatriisi. Liittomatriisi. Määritelmä 16 Olkoon A 2 M(n, n). Matriisin A liittomatriisi on cof A 2 M(n, n), missä. 1) i+j det A ij.

Liittomatriisi. Liittomatriisi. Määritelmä 16 Olkoon A 2 M(n, n). Matriisin A liittomatriisi on cof A 2 M(n, n), missä. 1) i+j det A ij. Liittomatriisi Määritelmä 16 Olkoon A 2 M(n, n). Matriisin A liittomatriisi on cof A 2 M(n, n), missä (cof A) ij =( 1) i+j det A ij kaikilla i, j = 1,...,n. Huomautus 8 Olkoon A 2 M(n, n). Tällöin kaikilla

Lisätiedot

3.4 Käänteiskuvauslause ja implisiittifunktiolause

3.4 Käänteiskuvauslause ja implisiittifunktiolause 3.4 Käänteiskuvauslause ja implisiittifunktiolause Tässä luvussa käsitellään kahta keskeistä vektorianalyysin lausetta. Esitellään aluksi kyseiset lauseet ja tutustutaan niiden käyttötapoihin. Lause 3.4.1

Lisätiedot

Tekijä Pitkä matematiikka Suoran pisteitä ovat esimerkiksi ( 5, 2), ( 2,1), (1, 0), (4, 1) ja ( 11, 4).

Tekijä Pitkä matematiikka Suoran pisteitä ovat esimerkiksi ( 5, 2), ( 2,1), (1, 0), (4, 1) ja ( 11, 4). Tekijä Pitkä matematiikka 4 9.12.2016 212 Suoran pisteitä ovat esimerkiksi ( 5, 2), ( 2,1), (1, 0), (4, 1) ja ( 11, 4). Vastaus esimerkiksi ( 5, 2), ( 2,1), (1, 0), (4, 1) ja ( 11, 4) 213 Merkitään pistettä

Lisätiedot

5 Differentiaaliyhtälöryhmät

5 Differentiaaliyhtälöryhmät 5 Differentiaaliyhtälöryhmät 5.1 Taustaa ja teoriaa Differentiaaliyhtälöryhmiä tarvitaan useissa sovelluksissa. Toinen motivaatio yhtälöryhmien käytölle: Korkeamman asteen differentiaaliyhtälöt y (n) =

Lisätiedot

Matematiikka B2 - Avoin yliopisto

Matematiikka B2 - Avoin yliopisto 6. elokuuta 2012 Opetusjärjestelyt Luennot 9:15-11:30 Harjoitukset 12:30-15:00 Tentti Kurssin sisältö (1/2) Matriisit Laskutoimitukset Lineaariset yhtälöryhmät Gaussin eliminointi Lineaarinen riippumattomuus

Lisätiedot

MS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 7: Pintaintegraali ja vuointegraali

MS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 7: Pintaintegraali ja vuointegraali MS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 7: Pintaintegraali ja vuointegraali Antti Rasila Aalto-yliopisto Syksy 2015 Antti Rasila (Aalto-yliopisto) MS-A0305 Syksy 2015 1 / 24 Mikä on pinta?

Lisätiedot

Oletetaan ensin, että tangenttitaso on olemassa. Nyt pinnalla S on koordinaattiesitys ψ, jolle pätee että kaikilla x V U

Oletetaan ensin, että tangenttitaso on olemassa. Nyt pinnalla S on koordinaattiesitys ψ, jolle pätee että kaikilla x V U HY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Vektorianalyysi II, syksy 018 Harjoitus 4 Ratkaisuehdotukset Tehtävä 1. Olkoon U R avoin joukko ja ϕ = (ϕ 1, ϕ, ϕ 3 ) : U R 3 kaksiulotteisen C 1 -alkeispinnan

Lisätiedot

110. 111. 112. 113. 114. 4. Matriisit ja vektorit. 4.1. Matriisin käsite. 4.2. Matriisialgebra. Olkoon A = , B = Laske A + B, 5 14 9, 1 3 3

110. 111. 112. 113. 114. 4. Matriisit ja vektorit. 4.1. Matriisin käsite. 4.2. Matriisialgebra. Olkoon A = , B = Laske A + B, 5 14 9, 1 3 3 4 Matriisit ja vektorit 4 Matriisin käsite 42 Matriisialgebra 0 2 2 0, B = 2 2 4 6 2 Laske A + B, 2 A + B, AB ja BA A + B = 2 4 6 5, 2 A + B = 5 9 6 5 4 9, 4 7 6 AB = 0 0 0 6 0 0 0, B 22 2 2 0 0 0 6 5

Lisätiedot

Sekalaiset tehtävät, 11. syyskuuta 2005, sivu 1 / 13. Tehtäviä

Sekalaiset tehtävät, 11. syyskuuta 2005, sivu 1 / 13. Tehtäviä Sekalaiset tehtävät, 11. syyskuuta 005, sivu 1 / 13 Tehtäviä Tehtävä 1. Johda toiseen asteen yhtälön ax + bx + c = 0, a 0 ratkaisukaava. Tehtävä. Määrittele joukon A R pienin yläraja sup A ja suurin alaraja

Lisätiedot

Lauseen erikoistapaus on ollut kevään 2001 ylioppilaskirjoitusten pitkän matematiikan kokeessa seuraavassa muodossa:

Lauseen erikoistapaus on ollut kevään 2001 ylioppilaskirjoitusten pitkän matematiikan kokeessa seuraavassa muodossa: Simo K. Kivelä, 13.7.004 Frégier'n lause Toisen asteen käyrillä ellipseillä, paraabeleilla, hyperbeleillä ja niiden erikoistapauksilla on melkoinen määrä yksinkertaisia säännöllisyysominaisuuksia. Eräs

Lisätiedot

12. Hessen matriisi. Ääriarvoteoriaa

12. Hessen matriisi. Ääriarvoteoriaa 179 12. Hessen matriisi. Ääriarvoteoriaa Tarkastelemme tässä luvussa useamman muuttujan (eli vektorimuuttujan) n reaaliarvoisia unktioita : R R. Edellisessä luvussa todettiin, että riittävän säännöllisellä

Lisätiedot

Solmu 3/2001 Solmu 3/2001. Kevään 2001 ylioppilaskirjoitusten pitkän matematiikan kokeessa oli seuraava tehtävä:

Solmu 3/2001 Solmu 3/2001. Kevään 2001 ylioppilaskirjoitusten pitkän matematiikan kokeessa oli seuraava tehtävä: Frégier n lause Simo K. Kivelä Kevään 2001 ylioppilaskirjoitusten pitkän matematiikan kokeessa oli seuraava tehtävä: Suorakulmaisen kolmion kaikki kärjet sijaitsevat paraabelilla y = x 2 ; suoran kulman

Lisätiedot

Tällaisessa tapauksessa on usein luontevaa samaistaa (u,v)-taso (x,y)-tason kanssa, jolloin tason parametriesitys on *** VEKTORIANALYYSI.

Tällaisessa tapauksessa on usein luontevaa samaistaa (u,v)-taso (x,y)-tason kanssa, jolloin tason parametriesitys on *** VEKTORIANALYYSI. 39 VEKTORIANALYYI Luento 6 5. Pinnat ja pintaintegraalit Pintojen parametriesitys. Aikaisemmin käsittelimme käyrän esittämistä parametrimuodossa. iihen riitti yksi reaalinen parametri (t), joka sai aroja

Lisätiedot

, on säännöllinen 2-ulotteinen pinta. Määrää T x0 pisteessä x 0 = (0, 1, 1).

, on säännöllinen 2-ulotteinen pinta. Määrää T x0 pisteessä x 0 = (0, 1, 1). HY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Vektorianalyysi II, syksy 017 Harjoitus 4 Ratkaisuehdotukset 4.1. Osoita, että tasa-arvojoukko S F (0), F : R 3 R, F (x) = 3x 1 x 3 + e x + x e x 3, on säännöllinen

Lisätiedot

Suorien ja tasojen geometriaa Suorien ja tasojen yhtälöt

Suorien ja tasojen geometriaa Suorien ja tasojen yhtälöt 6. Suorien tasojen geometriaa 6.1. Suorien tasojen yhtälöt 55. Osoita, että yhtälöt x = 3 + τ y = 1 3τ esittävät samaa tason suoraa. Yhteinen piste 1,5) suunta i 3j. x = 1 6τ y = 5 + 9τ 56. Määritä suoran

Lisätiedot

2. harjoitus - malliratkaisut Tehtävä 3. Tasojännitystilassa olevan kappaleen kaksiakselista rasitustilaa käytetään usein materiaalimalleissa esiintyv

2. harjoitus - malliratkaisut Tehtävä 3. Tasojännitystilassa olevan kappaleen kaksiakselista rasitustilaa käytetään usein materiaalimalleissa esiintyv 2. harjoitus - malliratkaisut Tehtävä 3. Tasojännitystilassa olevan kappaleen kaksiakselista rasitustilaa käytetään usein materiaalimalleissa esiintyvien vakioiden määrittämiseen. Jännitystila on siten

Lisätiedot

1 Kertaus. Lineaarinen optimointitehtävä on muotoa:

1 Kertaus. Lineaarinen optimointitehtävä on muotoa: 1 Kertaus Lineaarinen optimointitehtävä on muotoa: min c 1 x 1 + c 2 x 2 + + c n x n kun a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n b 2 (11) a m1 x 1 + a m2 x 2 + + a mn x n

Lisätiedot

Pienimmän neliösumman menetelmä

Pienimmän neliösumman menetelmä Pienimmän neliösumman menetelmä Keijo Ruotsalainen Division of Mathematics Funktion sovitus Datapisteet (x 1,...,x n ) Annettu data y i = f(x i )+η i, missä f(x) on tuntematon funktio ja η i mittaukseen

Lisätiedot

BM20A5800 Funktiot, lineaarialgebra ja vektorit Harjoitus 4, Syksy 2016

BM20A5800 Funktiot, lineaarialgebra ja vektorit Harjoitus 4, Syksy 2016 BM20A5800 Funktiot, lineaarialgebra ja vektorit Harjoitus 4, Syksy 2016 1. Hahmottele karkeasti funktion f : R R 2 piirtämällä sen arvoja muutamilla eri muuttujan arvoilla kaksiulotteiseen koordinaatistoon

Lisätiedot

LUKU 3. Ulkoinen derivaatta. dx i 1. dx i 2. ω i1,i 2,...,i k

LUKU 3. Ulkoinen derivaatta. dx i 1. dx i 2. ω i1,i 2,...,i k LUKU 3 Ulkoinen derivaatta Olkoot A R n alue k n ja ω jatkuvasti derivoituva k-muoto alueessa A Muoto ω voidaan esittää summana ω = ω i1 i 2 i k dx i 1 dx i 2 1 i 1

Lisätiedot

x j x k Tällöin L j (x k ) = 0, kun k j, ja L j (x j ) = 1. Alkuperäiselle interpolaatio-ongelmalle saadaan nyt ratkaisu

x j x k Tällöin L j (x k ) = 0, kun k j, ja L j (x j ) = 1. Alkuperäiselle interpolaatio-ongelmalle saadaan nyt ratkaisu 2 Interpolointi Olkoon annettuna n+1 eri pistettä x 0, x 1, x n R ja n+1 lukua y 0, y 1,, y n Interpoloinnissa etsitään funktiota P, joka annetuissa pisteissä x 0,, x n saa annetut arvot y 0,, y n, (21)

Lisätiedot

MS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 8: Divergenssi ja roottori. Gaussin divergenssilause.

MS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 8: Divergenssi ja roottori. Gaussin divergenssilause. MS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 8: Divergenssi ja roottori. Gaussin divergenssilause. Antti Rasila Aalto-yliopisto Syksy 2015 Antti Rasila (Aalto-yliopisto) MS-A0305 Syksy 2015

Lisätiedot

A = a b B = c d. d e f. g h i determinantti on det(c) = a(ei fh) b(di fg) + c(dh eg). Matriisin determinanttia voi merkitä myös pystyviivojen avulla:

A = a b B = c d. d e f. g h i determinantti on det(c) = a(ei fh) b(di fg) + c(dh eg). Matriisin determinanttia voi merkitä myös pystyviivojen avulla: 11 Determinantti Neliömatriisille voidaan laskea luku, joka kertoo muun muassa, onko matriisi kääntyvä vai ei Tätä lukua kutsutaan matriisin determinantiksi Determinantilla on muitakin sovelluksia, mutta

Lisätiedot

Suora 1/5 Sisältö ESITIEDOT: vektori, koordinaatistot, piste

Suora 1/5 Sisältö ESITIEDOT: vektori, koordinaatistot, piste Suora 1/5 Sisältö KATSO MYÖS:, vektorialgebra, geometriset probleemat, taso Suora geometrisena peruskäsitteenä Pisteen ohella suora on geometrinen peruskäsite, jota varsinaisesti ei määritellä. Alkeisgeometriassa

Lisätiedot

Insinöörimatematiikka D

Insinöörimatematiikka D Insinöörimatematiikka D M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi Matematiikan ja tilastotieteen laitos Turun yliopisto 2015 M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi Luentokalvot

Lisätiedot

1 Kompleksiluvut 1. y z = (x, y) Kuva 1: Euklidinen taso R 2

1 Kompleksiluvut 1. y z = (x, y) Kuva 1: Euklidinen taso R 2 Sisältö 1 Kompleksiluvut 1 1.1 Määritelmä............................ 1 1. Kertolasku suorakulmaisissa koordinaateissa.......... 4 1.3 Käänteisluku ja jakolasku..................... 9 1.4 Esimerkkejä.............................

Lisätiedot

(1.1) Ae j = a k,j e k.

(1.1) Ae j = a k,j e k. Lineaarikuvauksen determinantti ja jälki 1. Lineaarikuvauksen matriisi. Palautetaan mieleen, mikä lineaarikuvauksen matriisi annetun kannan suhteen on. Olkoot V äärellisulotteinen vektoriavaruus, n = dim

Lisätiedot

Matriisien tulo. Matriisit ja lineaarinen yhtälöryhmä

Matriisien tulo. Matriisit ja lineaarinen yhtälöryhmä Matriisien tulo Lause Olkoot A, B ja C matriiseja ja R Tällöin (a) A(B + C) =AB + AC, (b) (A + B)C = AC + BC, (c) A(BC) =(AB)C, (d) ( A)B = A( B) = (AB), aina, kun kyseiset laskutoimitukset on määritelty

Lisätiedot

Numeeriset menetelmät

Numeeriset menetelmät Numeeriset menetelmät Luento 8 To 29.9.2011 Timo Männikkö Numeeriset menetelmät Syksy 2011 Luento 8 To 29.9.2011 p. 1/36 p. 1/36 Interpolointi kuutiosplinillä Osavälit: I i = [t i 1,t i ], i = 1,2,...,n

Lisätiedot

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 11. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 11 () Numeeriset menetelmät / 37

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 11. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 11 () Numeeriset menetelmät / 37 Numeeriset menetelmät TIEA381 Luento 11 Kirsi Valjus Jyväskylän yliopisto Luento 11 () Numeeriset menetelmät 24.4.2013 1 / 37 Luennon 11 sisältö Numeerisesta integroinnista ja derivoinnista Adaptiiviset

Lisätiedot

(0 desimaalia, 2 merkitsevää numeroa).

(0 desimaalia, 2 merkitsevää numeroa). NUMEERISET MENETELMÄT DEMOVASTAUKSET SYKSY 20.. (a) Absoluuttinen virhe: ε x x ˆx /7 0.4 /7 4/00 /700 0.004286. Suhteellinen virhe: ρ x x ˆx x /700 /7 /00 0.00 0.%. (b) Kahden desimaalin tarkkuus x ˆx

Lisätiedot

(a) Potentiaali ja virtafunktiot saadaan suoraan summaamalla lähteen ja pyörteen funktiot. Potentiaalifunktioksi

(a) Potentiaali ja virtafunktiot saadaan suoraan summaamalla lähteen ja pyörteen funktiot. Potentiaalifunktioksi Tehtävä 1 Tornadon virtauskenttää voidaan approksimoida kaksiulotteisen nielun ja pyörteen summana Oleta, että nielun voimakkuus on m < ja pyörteen voimakkuus on > (a Määritä tornadon potentiaali- ja virtafunktiot

Lisätiedot

BM20A5840 Usean muuttujan funktiot ja sarjat Harjoitus 7, Kevät 2018

BM20A5840 Usean muuttujan funktiot ja sarjat Harjoitus 7, Kevät 2018 BM20A5840 Usean muuttujan funktiot ja sarjat Harjoitus 7, Kevät 2018 Tehtävä 8 on tällä kertaa pakollinen. Aloittakaapa siitä. 1. Kun tässä tehtävässä sanotaan sopii mahdollisimman hyvin, sillä tarkoitetaan

Lisätiedot

MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 5: Gradientti ja suunnattu derivaatta. Vektoriarvoiset funktiot. Taylor-approksimaatio.

MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 5: Gradientti ja suunnattu derivaatta. Vektoriarvoiset funktiot. Taylor-approksimaatio. MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 5: Gradientti ja suunnattu derivaatta. Vektoriarvoiset funktiot. Taylor-approksimaatio. Riikka Korte Matematiikan ja systeemianalyysin laitos 1 Aalto-yliopisto

Lisätiedot

3.3 Paraabeli toisen asteen polynomifunktion kuvaajana. Toisen asteen epäyhtälö

3.3 Paraabeli toisen asteen polynomifunktion kuvaajana. Toisen asteen epäyhtälö 3.3 Paraabeli toisen asteen polynomifunktion kuvaajana. Toisen asteen epäyhtälö Yhtälön (tai funktion) y = a + b + c, missä a 0, kuvaaja ei ole suora, mutta ei ole yhtälökään ensimmäistä astetta. Funktioiden

Lisätiedot

Funktioiden approksimointi ja interpolointi

Funktioiden approksimointi ja interpolointi Funktioiden approksimointi ja interpolointi Keijo Ruotsalainen Division of Mathematics interpolaatio-ongelma 8 Eksponenttifunktion exp(x) interpolointi 3.5 Funktion e^{0.25x} \sin(x) interpolointi 7 3

Lisätiedot

LUKU 7. Perusmuodot Ensimmäinen perusmuoto. Funktiot E, F ja G ovat tilkun ϕ ensimmäisen perusmuodon kertoimet ja neliömuoto

LUKU 7. Perusmuodot Ensimmäinen perusmuoto. Funktiot E, F ja G ovat tilkun ϕ ensimmäisen perusmuodon kertoimet ja neliömuoto LUKU 7 Perusmuodot 7 Ensimmäinen perusmuoto Määritelmä 7 Olkoon ϕ: U R 3 tilkku Määritellään funktiot E, F, G: U R asettamalla (7) E := ϕ ϕ, F := ϕ, G := ϕ u u u u Funktiot E, F G ovat tilkun ϕ ensimmäisen

Lisätiedot

Matriisi-vektori-kertolasku, lineaariset yhtälöryhmät

Matriisi-vektori-kertolasku, lineaariset yhtälöryhmät Matematiikan peruskurssi K3/P3, syksy 25 Kenrick Bingham 825 Toisen välikokeen alueen ydinasioita Alla on lueteltu joitakin koealueen ydinkäsitteitä, joiden on hyvä olla ensiksi selvillä kokeeseen valmistauduttaessa

Lisätiedot

w + x + y + z =4, wx + wy + wz + xy + xz + yz =2, wxy + wxz + wyz + xyz = 4, wxyz = 1.

w + x + y + z =4, wx + wy + wz + xy + xz + yz =2, wxy + wxz + wyz + xyz = 4, wxyz = 1. Kotitehtävät, tammikuu 2011 Vaikeampi sarja 1. Ratkaise yhtälöryhmä w + x + y + z =4, wx + wy + wz + xy + xz + yz =2, wxy + wxz + wyz + xyz = 4, wxyz = 1. Ratkaisu. Yhtälöryhmän ratkaisut (w, x, y, z)

Lisätiedot

MS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 3: Vektorikentät

MS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 3: Vektorikentät MS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 3: Vektorikentät Antti Rasila Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Syksy 2016 Antti Rasila (Aalto-yliopisto) MS-A0305 Syksy 2016

Lisätiedot

MAB3 - Harjoitustehtävien ratkaisut:

MAB3 - Harjoitustehtävien ratkaisut: MAB - Harjoitustehtävien ratkaisut: Funktio. Piirretään koordinaatistoakselit ja sijoitetaan pisteet:. a) Funktioiden nollakohdat löydetään etsimällä kuvaajien ja - akselin leikkauspisteitä. Funktiolla

Lisätiedot

Matemaattinen Analyysi / kertaus

Matemaattinen Analyysi / kertaus Matemaattinen Analyysi / kertaus Ensimmäinen välikoe o { 2x + 3y 4z = 2 5x 2y + 5z = 7 ( ) x 2 3 4 y = 5 2 5 z ) ( 3 + y 2 ( 2 x 5 ( 2 7 ) ) ( 4 + z 5 ) = ( 2 7 ) yhteys determinanttiin Yhtälöryhmän ratkaiseminen

Lisätiedot

MS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 9: Muuttujanvaihto taso- ja avaruusintegraaleissa

MS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 9: Muuttujanvaihto taso- ja avaruusintegraaleissa MS-A24 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 9: Muuttujanvaihto taso- ja avaruusintegraaleissa Antti Rasila Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Kevät 216 Antti Rasila

Lisätiedot

Vanhoja koetehtäviä. Analyyttinen geometria 2016

Vanhoja koetehtäviä. Analyyttinen geometria 2016 Vanhoja koetehtäviä Analyyttinen geometria 016 1. Määritä luvun a arvo, kun piste (,3) on käyrällä a(3x + a) = (y - 1). Suora L kulkee pisteen (5,1) kautta ja on kohtisuorassa suoraa 6x + 7y - 19 = 0 vastaan.

Lisätiedot

Insinöörimatematiikka D

Insinöörimatematiikka D Insinöörimatematiikka D M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi A. Lepistö alepisto@utu.fi Matematiikan ja tilastotieteen laitos Turun yliopisto 2016 M. Hirvensalo V. Junnila A. Lepistö

Lisätiedot

yleisessä muodossa x y ax by c 0. 6p

yleisessä muodossa x y ax by c 0. 6p MAA..0 Muista kirjoittaa jokaiseen paperiin nimesi! Tee vastauspaperin yläreunaan pisteytysruudukko! Valitse kuusi tehtävää! Perustele vastauksesi välivaiheilla! Jussi Tyni Ratkaise: a) x x b) xy x 6y

Lisätiedot

Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (CHEM) MS-A0207 Hakula/Vuojamo Kurssitentti, 12.2, 2018, arvosteluperusteet

Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (CHEM) MS-A0207 Hakula/Vuojamo Kurssitentti, 12.2, 2018, arvosteluperusteet ifferentiaali- ja integraalilaskenta 2 (CHEM) MS-A27 Hakula/Vuojamo Kurssitentti, 2.2, 28, arvosteluperusteet T Moniosaisten tehtävien osien painoarvo on sama ellei muuta ole erikseen osoitettu. Kokeessa

Lisätiedot

Yhtälöryhmät 1/6 Sisältö ESITIEDOT: yhtälöt

Yhtälöryhmät 1/6 Sisältö ESITIEDOT: yhtälöt Yhtälöryhmät 1/6 Sisältö Yhtälöryhmä Yhtälöryhmässä on useita yhtälöitä ja yleensä myös useita tuntemattomia. Tavoitteena on löytää tuntemattomille sellaiset arvot, että kaikki yhtälöt toteutuvat samanaikaisesti.

Lisätiedot

Ennakkotehtävän ratkaisu

Ennakkotehtävän ratkaisu Ennakkotehtävän ratkaisu Ratkaisu [ ] [ ] 1 3 4 3 A = ja B =. 1 4 1 1 [ ] [ ] 4 3 12 12 1 0 a) BA = =. 1 + 1 3 + 4 0 1 [ ] [ ] [ ] 1 0 x1 x1 b) (BA)x = =. 0 1 x 2 x [ ] [ ] [ 2 ] [ ] 4 3 1 4 9 5 c) Bb

Lisätiedot

Numeeriset menetelmät

Numeeriset menetelmät Numeeriset menetelmät Luento 6 To 22.9.2011 Timo Männikkö Numeeriset menetelmät Syksy 2011 Luento 6 To 22.9.2011 p. 1/38 p. 1/38 Ominaisarvotehtävät Monet sovellukset johtavat ominaisarvotehtäviin Yksi

Lisätiedot

1 2 x2 + 1 dx. (2p) x + 2dx. Kummankin integraalin laskeminen oikein (vastaukset 12 ja 20 ) antaa erikseen (2p) (integraalifunktiot

1 2 x2 + 1 dx. (2p) x + 2dx. Kummankin integraalin laskeminen oikein (vastaukset 12 ja 20 ) antaa erikseen (2p) (integraalifunktiot Helsingin yliopisto, Itä-Suomen yliopisto, Jyväskylän yliopisto, Oulun yliopisto, Tampereen yliopisto ja Turun yliopisto Matematiikan valintakoe (Ratkaisut ja pisteytys) 500 Kustakin tehtävästä saa maksimissaan

Lisätiedot

Matematiikan tukikurssi

Matematiikan tukikurssi Matematiikan tukikurssi Kurssikerta 8 1 Suunnattu derivaatta Aluksi tarkastelemme vektoreita, koska ymmärrys vektoreista helpottaa alla olevien asioiden omaksumista. Kun liikutaan tasossa eli avaruudessa

Lisätiedot