Talousmatematiikan perusteet: Luento 18. Kertaus luennoista 11-17
|
|
- Tuomas Ahola
- 6 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 Talousmatematiikan perusteet: Luento 18 Kertaus luennoista 11-17
2 Luennon sisältö Kertausluennolla käydään lyhyesti läpi kunkin 2. välikoealueeseen kuuluvan luennon ydinsisältö Täydellinen valmistautuminen välikokeeseen edellyttää kuitenkin koko materiaalin hallintaa luentojen ja kotitehtävien 7-12 osalta. Kyselyn perusteella keskitytään erityisesti integrointiin Osittaisintegrointi Yhdistetyn funktion derivointisäännön käänteinen käyttö ja sijoitusmenettely Epäoleellinen integraali Lisäksi käydään läpi harjoitustehtävät 9.1, 9.2, 11.4, 11.5, 11.6, 12.4 Eeva Vilkkumaa 2
3 Luento 11: Lineaarinen optimointi Lineaarisessa optimointitehtävässä kohdefunktio ja rajoitteet ovat päätösmuuttujien suhteen lineaariset, esim. max 2x 1 +3x 2 s.e. 0.1x x x x x x x 1, x 2 0 Kohdefunktio Rajoitteet Lineaarisen optimointitehtävän ratkaisu löytyy aina käyvän alueen kulmapisteestä Eeva Vilkkumaa 3
4 Luento 11: Lineaarinen optimointi Kahden muuttujan tehtävän ratkaisu graafisesti 1. Piirrä rajoitteiden määrittämä käypä alue 2. Määritä kohdefunktion tasa-arvosuora 3. Liu uta tasa-arvosuoraa kohdefunktion a) Kasvusuunnassa, jos kyseessä on maksimointitehtävä b) Vähenemissuunnassa, jos kyseessä on minimointitehtävä 4. Optimipiste löytyy kohdasta, jossa tasaarvosuora viimeisen kerran leikkaa käypää aluetta. 5. Huom! Vaihtoehtona kohdille 2-4 voit laskea kohdefunktion arvon kaikissa käyvän alueen kulmapisteissä ja valita niistä parhaan. Käypä alue Tasa-arvosuora 6000 = 2x 1 + 3x 2 Tasa-arvosuora = 2x 1 + 3x 2 Eeva Vilkkumaa 4
5 Luento 12: Usean muuttujan funktioiden derivointi Monen muuttujan funktion f(x 1,, x n ) muutosnopeudesta muuttujan x i suhteen kertoo osittaisderivaatta f(x 1,,x n ) x i f(x 1,,x n ) x i f(x 1,,x n ) x i > 0: funktio kasvaa muuttujan x i suhteen < 0: funktio vähenee muuttujan x i suhteen Osittaisderivaatta lasketaan 1. Mieltämällä kaikki muut muuttujat vakioiksi 2. Soveltamalla yhden muuttujan funktion derviointisääntöjä Esim. Tarkastellaan funktiota f x, y = 3xy 2 2y 2 + 4x 5y + 1. Määritä D x f x, y ja D y f x, y D x 3xy 2 2y 2 + 4x 5y + 1 = y 2 D x 3x + D x 4x = 3y D y 3xy 2 2y 2 + 4x 5y + 1 = 3xD y y 2 + D y 2y 2 5y = 6xy 4y 5 Eeva Vilkkumaa 5
6 Luento 12: Usean muuttujan derivointi Funktion gradientti f x 1,, x n on vektori, jonka i. komponentti on osittaisderivaatta D i f(x 1,, x n ) Gradientti kertoo funktion nopeimman kasvun suunnan Esim. Tuotantofunktio on f x 1, x 2 = 3x x Miten 10 M lisäinvestointi kannattaisi jakaa työvoiman (x 1 ) ja pääoman (x 2 ) välillä, kun investointitaso tällä hetkellä on 20 M työvoimaan ja 10 M pääomaan? Kuinka paljon tuotannon arvo tällöin kasvaa? Ratkaisu: Gradientti f x 1, x 2 = 1.2x x x ; f 20, 10 =. Jaetaan lisäpanos gradientin suhteessa, 1 x eli x 1 = = 2.5 M, x = = 7.5 M. Tuotannon arvo kasvaa likimäärin f 20, x = = 19.8 M Suhteellinen muutosnopeus muuttujan x i suunnassa: D i (ln f x 1,, x n ) = D if(x 1,,x n ) f x 1,,x n Osittaisjousto muuttujan x i suunnassa: D i (ln f x 1,, x n ) x i = D if(x 1,,x n ) f x 1,,x n x i 6
7 Luento 13: Matriisin ominaisarvot Matriisin ominaisarvot lasketaan ratkaisemalla yhtälö det(a λi) = 0 Esim. Määritä matriisin A = ominaisarvot Ratkaisu: det(a λi) = 2 λ λ = 2 λ 3 λ 1 = λ2 5λ + 5 = 0 Toisen asteen yhtälön ratkaisukaavasta saadaan λ = 5 ± λ 1 = 3.62, λ 2 =
8 Luento 13: Rajoittamaton optimointi Rajoittamaton optimointitehtävä: max/ min f(x 1,, x n ) Kahden muuttujan tehtävän max/min f x, y ratkaisu: 1. Määritä gradientin nollakohta (x 0, y 0 ): f x 0, y 0 = 0 2. Muodosta Hessen matriisi H x, y = 2 f x 2 2 f y x 2 f x y 2 f y 2 3. Määritä Hessen matriisi gradientin nollakohdassa (x 0, y 0 ) o Jos det H x 0, y 0 > 0 ja 2 f x 2 > 0, pisteessä x 0, y 0 o Jos det H x 0, y 0 > 0 ja 2 f x 2 < 0, pisteessä x 0, y 0 TAI: on funktion lokaali minimi on funktion lokaali maksimi o Jos H x 0, y 0 :n kumpikin ominaisarvo on positiivinen, pisteessä x 0, y 0 on funktion lokaali minimi o Jos H x 0, y 0 :n kumpikin ominaisarvo on negatiivinen, pisteessä x 0, y 0 on funktion lokaali maksimi Eeva Vilkkumaa 8
9 Luento 13: Rajoittamaton optimointi Esim. Ratkaise min f x, y 1. Gradientin nollakohta: f x, y = 2. Hessen matriisi: H x, y = = x 2 + 2y 2 2xy + y 3. Hessen matriisi on vakio, eli H x 0, y 0 = TAI: 2x 2y 4y 2x + 1 = 0 0 x 0 y 0 = D x (2x 2y) D y (2x 2y) D x (4y 2x + 1) D y (4y 2x + 1) = det H x 0, y 0 = 8 4 = 4 > 0 ja 2 f = 2 > 0 x 2 funktio saavuttaa gradientin nollakohdassa miniminsä f 0.5,0.5 H x 0, y 0 :n ominaisarvot λ 1 = 5.24, λ 2 = 0.76 ovat positiiviset funktio saavuttaa gradientin nollakohdassa miniminsä f 0.5,0.5 = = Tehtävät 9.1 ja 9.2 9
10 Luento 14: Rajoitettu optimointi Yhtälörajoitettu optimointitehtävä: max/ min f(x 1,, x n ) siten, että g 1 x 1,, x n = = g m x 1,, x n = 0 Kahden muuttujan ja yhden yhtälörajoitteen optimointitehtävän max/ min f(x, y) s.e. g x, y = 0 ratkaisu: 1. Muodosta Lagrangen funktio L x, y, v = f x, y + vg x, y 2. Määritä Lagrangen funktion gradientin nollakohta x, y, v : L x, y, v = 0 3. Muodosta reunustettu Hessen matriisi ഥH v, x, y = 4. Laske reunustetun Hessen matriisin determinantti det ഥH v, x, y gradientin nollakohdassa (välikokeessa ei tarvitse osata laskea 3x3-matriisin determinanttia, mutta ao. sääntö pitää tietää) o Jos det ഥH v, x, y < 0, pisteessä x, y on funktion f lokaali minimi o Jos det ഥH v, x, y > 0, pisteessä x, y on funktion f lokaali maksimi 0 g x g y g x 2 L x 2 2 L y x g y 2 L x y 2 L y 2 Eeva Vilkkumaa 10
11 Luento 14: Rajoitettu optimointi Esim. Ratkaise min f x, y = x 2 + 2y 2 2xy + y s.e. x + y = 2 1. Lagrangen funktio: L x, y, v = x 2 + 2y 2 2xy + y + v(x + y 2) 2. Gradientin nollakohta: L x, y, v = 2x 2y + v 4y 2x v x + y 2 = x y v = Reunustettu Hessen matriisi ഥH v, x, y = Det( ഥH v, x, y )=-10<0 pisteessä x, y on funktion f lokaali minimi
12 Luento 15: Integrointisääntöjä Perussäännöt af x dx = a f x dx (vakiokertoimen voi ottaa ulos integraalista) f x + g(x) dx = f x dx + g x dx (summan integraali = integraalien summa) Potenssifunktio: x n dx = xn+1 n+1 Esim. x 2 dx = x3, 3 x1.5 dx = x HUOM! Erikoistapaus: 1 dx = ln x x Eksponenttifunktio: a x dx = ax Esim. 3 x dx = 3x ln 3 Erityisesti: e x dx = e x Derivaatan integraali: f x dx = F x + c, missä f(x) = F (x) ln a Esim. 3x 2 dx = x 3 + c D x 3 + c = 3x 2 Integrointivakio c merkitään vain, jos sitä tarvitaan jatkolaskuissa Tehtävä 11.4 Eeva Vilkkumaa 12
13 Luento 15: Integrointisääntöjä Osittaisintegrointi: f x g x dx = f x g x g(x)f x dx Esim. Määritä x ln x dx. Valitaan f x = ln x ja g x = x f x = 1 x Siispä: ja g(x) = x2 2 න x ln x dx = ln x x2 2 න x2 2 1 x dx = x2 ln x x2 2 4 Kuinka valita, kumpi funktioista on f ja kumpi g? Valitse g :ksi funktio, jonka osaat integroida. Esim. edellä g x = x g(x) = x2 2, mutta g x = ln x g(x) =?? Muista, että tavoitteenasi on sellainen g(x)f x, jonka osaat integroida. Esim. tehtävässä x2 x dx saat valinnalla f x = x ja g x = 2 x integoitavaksi funktioksi eksponenttifunktion g x f x = 2x, kun taas valinta f x = 2 x ja g x = x johtaa ojasta allikkoon: g x f x = x2 2 2x ln 2 Yrityksen ja erehdyksen kautta! ln 2 Tehtävä
14 Luento 15: Integrointisääntöjä Yhdistetyn funktion derivointisäännön käänteinen käyttö: f x g (f x )dx = g(f x ) Esim. e 2x dx = 1 2 2e2x dx = 1 2 e2x, sillä yhdistetyn funktion g f x = e 2x derivaatta on f x g f x = 2 e 2x. Jos et suoraan hahmota integroitavasta funktiosta ulko- ja sisäfunktion derivaattoja, voit käyttää sijoitusmenettelyä: 1. Korvaa sisäfunktioksi hahmotettu f(x) apumuuttujalla y. Edellä f x = 2x = y x = y Määritä sisäfunktion derivaatta: f x = dy dx = dy. Edellä dx f x f x = 2 = dy dx = dy. dx 2 3. Korvaa integroitavassa funktiossa kaikki x-termit vastaavilla y-termeillä, integroi, ja palaa takaisin x- termeihin. Edellä e 2x dx = e y dy 2 = 1 2 ey dy = 1 2 ey = 1 2 e2x. Tehtävä
15 Luento 15: Integrointisääntöjä Jos integroitava funktio on eksponentti- tai potenssifunktio (tai vakioilla kerrottujen eksponentti- ja potenssifunktioiden summa), käytä tavallisia integrointisääntöjä Esim. 2x ) x )dx, 2 ) x + e x )dx Ratkaisut: 2 5 x5 + 3x ln 3, 4 3 x3 2 + e x Jos integroitavassa funktiossa näkyy yhdistetty funktio kerrottuna (mahdollista vakiokerrointa lukuun ottamatta) sisäfunktionsa derivaatalla, käytä sijoitusmenettelyä Esim. x3 x2 dx, x x 2 + 5dx, e 0.5x dx Ratkaisut: 3x2 2 ln 3, 1 3 x , 2e 0.5x Jos integroitava funktio on kahden funktion tulo siten, ettei kumpikaan tulon tekijöistä ole (mahdollista vakiokerrointa lukuun ottamatta) toisen tekijän sisäfunktion derivaatta, käytä osittaisintegrointia Esim. x2 x dx, x 2 ln x dx, xe 2x dx. Ratkaisut: 2x ln 2 (x 1 ln 2 x3 ), 9 e2x (3 ln x 1), (2x 1) 4 Huom! Viimeisessä esimerkissä toinen tulon tekijä on yhdistetty funktio e 2x, jonka integroinnissa joudut hyödyntämään myös yhdistetyn funktion derivointisäännön käänteistä käyttöä / sijoitusmenettelyä. 15
16 Luento 16: Differentiaaliyhtälöt 1. kertaluvun separoituvassa differentiaaliyhtälössä x- ja y-termit saadaan muokattua yhtälömerkin eri puolille g y y = t(x) Perusperiaate 1. kertaluvun separoituvien differentiaaliyhtälöiden ratkaisuun: g y dy = t x g y dy = t x dx න g y dy = න t x dx dx Esim. Tuotteen kysynnän f x suhteellinen muutosnopeus kappalehinnan x suhteen on Kappalehinnan ollessa 0 kysyntä on 100 kpl. Määritä kysyntäfunktio f x. Suhteellinen muutosnopeus f (x) f(x) dy dx y = 0.2. Merkitään f x = y, jolloin dy = 0.2 = 0.2dx y 1 dy = y 0.2dx ln y = 0.2x + c y = f(x) = e0.2x+c = be 0.2x, missä b = e c. Alkuehdosta f 0 = be 0 = b = 100 f(x) = 100e 0.2x. Eeva Vilkkumaa 16
17 Luento 16: Määrätty integraali Määrätty integraali vastaa funktion kuvaajan ja xakselin väliin jäävää pinta-ala välillä x a, b, kun x-akselin alapuolinen pinta-ala mielletään negatiiviseksi: 12 3 = 9 12 Määrätty integraali a b f x dx lasketaan siis Määrittämällä f(x):n integraalifunktio F x = f x dx Laskemalla integraalifunktion arvojen erotus integrointirajoilla: F b F(a) 3 Esim. 17
18 Luento 16: Epäoleellinen integraali Määrätyn integraalin raja-arvoa, jossa yläraja b ja/tai alaraja a, kutsutaan epäoleelliseksi integraaliksi. න a f x dx, න b f x dx, න f x dx Esim. Kalastuskunta on investoinut kalavesien tuoton parantamiseen. Oletetaan, että 1. Investointi alkaa tuottaa heti nopeudella /v 2. Tuottonopeus vähenee ajan suhteen jatkuvasti 20 % vuodessa Mikä on investoinnin kokonaistuotto, jos tuoton oletetaan jatkuvan ikuisesti? b Tuotto ajankohtaan b asti: x dx = ln 0.8 (0.8b 1) Aikarajan b lähestyessä ääretöntä: lim b ln 0.8 (0.8b 1) = ln
19 Luento 17: Integraalin sovelluksia kassavirta-analyysiin Esim. Opiskelija lainaa rahaa jatkuvasti 6000 vuosivauhdilla. Nimellinen vuosikorko on 4% ja sitä kerrytetään jatkuvasti. Opiskelija maksaa koko summan korkoineen takaisin seitsemän vuoden opintojen päätyttyä. Kuinka paljon maksettavaa kertyy kaiken kaikkiaan? Esim. Terttu maksaa 10 vuoden annuiteettilainaansa takaisin jatkuvasti :n vuosivauhtia. Korkokanta on 5%, ja sitä kerrytetään niin ikään jatkuvasti. Mikä on lainan nykyarvo? Tehtävä 12.4 Eeva Vilkkumaa 19
20 Luento 17: Integraalin sovelluksia todennäköisyyslaskentaan Satunnaismuuttujan X jakaumaa kuvaa tiheysfunktio f X x Teihysfunktiosta saadaan satunnaismuuttujan x Kertymäfunktio: F X x = fx t dt (Mikä on todennäköisyys, että X:n arvo on korkeintaan x?) Odotusarvo: E X = xfx x dx (Mikä on X:n odotettavissa oleva arvo?) Kertymäfunktion avulla voidaan laskea tapahtumatodennäköisyydet P X x = F X x P X > x = 1 F X x 20
21 Luento 17: Integraalin sovelluksia todennäköisyyslaskentaan Tasajakautunut satunnaismuuttuja X~Uni(a, b ): Tiheysfunktio f X : R R +, f X x = ቐ 1, ba Kertymäfunktio F X : R R +, F X x = Odotusarvo E X = a+b 2 kun x [a, b] 0, muualla xa, ba 0, kun x < a kun x [a, b] 1, kun x > b Esim. Jäätelön päiväkysyntä on tasajakautunut välillä [50,100] litraa. Mikä on kysynnän odotusarvo? Entä todennäköisyys, että kysyntä on yli 85 litraa? E X = = 75 Suoraan kertymäfunktiosta: P X > 85 = 1 F X 85 = = Tiheysfunktiota integroimalla: P X > 85 = 85 dx = =
22 Luento 17: Integraalin sovelluksia todennäköisyyslaskentaan Eksponenttijakautunut satunnaismuuttuja X~Exp(λ) Tiheysfunktio f X : R R +, f X x = ቊ λeλx, kun x 0 0, kun x < 0 Kertymäfunktio F X : R R +, F X x = ቊ 1 eλx, kun x 0 0, kun x < 0 Odotusarvo E X = 1 λ Esim. Teknisen systeemin komponentti vikaantuu keskimäärin 2 kertaa vuodessa, jolloin vikaantumisten välinen aika X~Exp(2). Kuinka pitkään komponentti keskimäärin kestää vikaantumatta? E X = 1 =0.5 vuotta 2 Mikä on todennäköisyys sille, että komponentti kestää vikaantumatta yli vuoden? Suoraan kertymäfunktiosta: P X > 1 = 1 F X 1 = 1 (1 e 2 1 ) = e % Tiheysfunktiota integroimalla: P X > 1 = 1 2e 2x dx = lim b (e 2b e 2 1 ) = e % Entä alle kuukauden? Suoraan kertymäfunktiosta: P X 1 12 = F X 1 = e % Tiheysfunktiota integroimalla: P X 1 = e 2x dx = e e 2 0 = 1 e % 0 22
23 Lisää matematiikan / matemaattisen mallinnuksen kursseja? Liiketoiminnan teknologian kandidaattikursseja (Business) Mathematics II syventävä matematiikan kurssi erityisesti optimointiin keskittyen (lineaarinen, epälineaarinen, stokastinen) Business Decisions 1 (matemaattisten mallien rakentaminen, simulointi ja ratkaiseminen liiketoiminnallisen päätöksenteon tukemisessa) Information and service management maisterikursseja Business Decisions 2 (syventävä kurssi matemaattisten päätöstukimallien rakentamisessa ja ratkaisemisessa) Models in marketing (matemaattisten/tilastollisten mallien käyttö markkinoinnissa) Lisäksi rutkasti analytiikkaan ja tilastollisiin malleihin keskittyviä kursseja (mm. Data Science for Business I, Multivariate Statistical Analysis) Uusi kurssi data-analytiikan ja optimointimallien yhdistämiseksi v. 2018: Data Science for Business II 23
24 Matemaattisten päätösmallintajien koti = FORS Suomen operaatiotutkimusseura FORS: o o o Ilmainen opiskelijajäsenyys! Opiskelijajäsenille maksuttomia seminaareja matemaattisen mallinnuksen hyödyntämisestä liike-elämän ja julkisen toiminnan eri osaalueilla 2017: OR liikuttaa ihmistä (mm. VR, Kone, MaaS) 2016: Security in the digital age (mm. PV, Supo, DefSec) 2015: Data-analytiikka kasvun ja kannattavuuden moottorina (mm. Futurice, SAS Institute, SportIQ) Koulutusta, jäsenlehti, verkostoja matemaattisen mallinnuksen ammattilaisiin jne 24
Talousmatematiikan perusteet: Luento 19
Talousmatematiikan perusteet: Luento 19 Integraalin sovelluksia kassavirtaanalyysiin Differentiaaliyhtälöt Motivointi Edellisillä luennolla olemme oppineet integrointisääntöjä Tällä luennolla tarkastelemme
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Luento 18. Määrätty integraali Epäoleellinen integraali
Talousmatematiikan perusteet: Luento 18 Määrätty integraali Epäoleellinen integraali Motivointi Viime luennoilla opimme integrointisääntöjä: Tavalliset funktiotyypit (potenssi-, polynomi- ja eksponenttifunktiot)
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Luento 17. Integraalin sovelluksia kassavirta-analyysissa Integraalin sovelluksia todennäköisyyslaskennassa
Talousmatematiikan perusteet: Luento 17 Integraalin sovelluksia kassavirta-analyysissa Integraalin sovelluksia todennäköisyyslaskennassa Motivointi Kahdella edellisellä luennolla olemme oppineet integrointisääntöjä
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Luento 17. Osittaisintegrointi Sijoitusmenettely
Talousmatematiikan perusteet: Luento 17 Osittaisintegrointi Sijoitusmenettely Motivointi Viime luennolla käsittelimme integroinnin perussääntöjä: Vakiolla kerrotun funktion integrointi: af x dx = a f x
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Johdanto. Kurssin tavoitteet Käytännön järjestelyt Suosituksia suorittamiseen
Talousmatematiikan perusteet: Johdanto Kurssin tavoitteet Käytännön järjestelyt Suosituksia suorittamiseen Kurssin tavoitteet Matematiikkaa hyödynnetään monilla kauppa- ja taloustieteen osaalueilla Esim.
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Luento 16. Integraalin käsite Integraalifunktio Integrointisääntöjä
Talousmatematiikan perusteet: Luento 16 Integraalin käsite Integraalifunktio Integrointisääntöjä Integraalin käsite Tarkastellaan auton nopeusmittarilukemaa v(t) ajan t funktiona aikavälillä klo 12.00-17.00
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Luento 15. Rajoitettu optimointi Lagrangen menetelmä Lagrangen kerroin ja varjohinta
Talousmatematiikan perusteet: Luento 15 Rajoitettu optimointi Lagrangen menetelmä Lagrangen kerroin ja varjohinta Viime luennolla Tarkastelimme usean muuttujan funktioiden rajoittamatonta optimointia:
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Luento 14. Rajoitettu optimointi Lagrangen menetelmä: yksi yhtälörajoitus Lagrangen menetelmä: monta yhtälörajoitusta
Talousmatematiikan perusteet: Luento 14 Rajoitettu optimointi Lagrangen menetelmä: yksi yhtälörajoitus Lagrangen menetelmä: monta yhtälörajoitusta Viime luennolla Tarkastelimme usean muuttujan funktioiden
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Luento 12. Usean muuttujan funktiot Osittaisderivaatta Gradientti Suhteellinen muutosnopeus ja osittaisjousto
Talousmatematiikan perusteet: Luento 12 Usean muuttujan funktiot Osittaisderivaatta Gradientti Suhteellinen muutosnopeus ja osittaisjousto Aiemmilla luennoilla Tähän mennessä olemme tarkastelleet Erilaisia
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Luento 14. Rajoittamaton optimointi Hessen matriisi Ominaisarvot Ääriarvon laadun tarkastelu
Talousmatematiikan perusteet: Luento 14 Rajoittamaton optimointi Hessen matriisi Ominaisarvot Ääriarvon laadun tarkastelu Luennolla 6 Tarkastelimme yhden muuttujan funktion f(x) rajoittamatonta optimointia
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Luento 13. Usean muuttujan funktiot Osittaisderivaatta ja gradientti Suhteellinen muutosnopeus ja osittaisjousto
Talousmatematiikan perusteet: Luento 13 Usean muuttujan funktiot Osittaisderivaatta ja gradientti Suhteellinen muutosnopeus ja osittaisjousto Aiemmilla luennoilla Tähän mennessä olemme tarkastelleet Erilaisia
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Luento 13. Rajoittamaton optimointi Hessen matriisi Ominaisarvot ja vektorit Ääriarvon laadun tarkastelu
Talousmatematiikan perusteet: Luento 13 Rajoittamaton optimointi Hessen matriisi Ominaisarvot ja vektorit Ääriarvon laadun tarkastelu Viime luennolla Aloimme tarkastella yleisiä, usean muuttujan funktioita
LisätiedotMS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 6: Ääriarvojen luokittelu. Lagrangen kertojat.
MS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 6: Ääriarvojen luokittelu. Lagrangen kertojat. Antti Rasila Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Kevät 2016 Antti Rasila
LisätiedotDifferentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 5. viikolle /
MS-A8 Differentiaali- ja integraalilaskenta, V/7 Differentiaali- ja integraalilaskenta Ratkaisut 5. viikolle / 9..5. Integroimismenetelmät Tehtävä : Laske osittaisintegroinnin avulla a) π x sin(x) dx,
LisätiedotDifferentiaali- 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
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Luento 6. Derivaatta ja derivaattafunktio Derivointisääntöjä Ääriarvot ja toinen derivaatta
Talousmatematiikan perusteet: Luento 6 Derivaatta ja derivaattafunktio Derivointisääntöjä Ääriarvot ja toinen derivaatta Motivointi Funktion arvojen lisäksi on usein kiinnostavaa tietää jotakin funktion
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Luento 7. Derivointisääntöjä Yhdistetyn funktion, tulon ja osamäärän derivointi Suhteellinen muutosnopeus ja jousto
Talousmatematiikan perusteet: Luento 7 Derivointisääntöjä Yhdistetyn funktion, tulon ja osamäärän derivointi Suhteellinen muutosnopeus ja jousto Viime luennolla Funktion Derivaatta f (x) kuvaa funktion
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Luento 6. Derivaatta ja derivaattafunktio Derivointisääntöjä Ääriarvot ja toinen derivaatta
Talousmatematiikan perusteet: Luento 6 Derivaatta ja derivaattafunktio Derivointisääntöjä Ääriarvot ja toinen derivaatta Motivointi Funktion arvojen lisäksi on usein kiinnostavaa tietää jotakin funktion
Lisätiedot5 Usean muuttujan differentiaalilaskentaa
5 Usean muuttujan differentiaalilaskentaa Edellä on jo käsitelty monia funktioita, joissa lähtö- (ja/tai) maalijoukko on useampi- kuin 1-ulotteinen: Esim. A-, B- ja C-raaka-ainemäärien yhdistelmien x =
Lisätiedot= 2±i2 7. x 2 = 0, 1 x 2 = 0, 1+x 2 = 0.
HARJOITUS 1, RATKAISUEHDOTUKSET, YLE11 2017. 1. Ratkaise (a.) 2x 2 16x 40 = 0 (b.) 4x 2 2x+2 = 0 (c.) x 2 (1 x 2 )(1+x 2 ) = 0 (d.) lnx a = b. (a.) Toisen asteen yhtälön ratkaisukaavalla: x = ( 16)± (
LisätiedotMS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 6: Ääriarvojen luokittelu. Lagrangen kertojat.
MS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 6: Ääriarvojen luokittelu. Lagrangen kertojat. Jarmo Malinen Matematiikan ja systeemianalyysin laitos 1 Aalto-yliopisto Kevät 2016 1 Perustuu
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Luento 11. Lineaarinen optimointitehtävä Graafinen ratkaisu Ratkaisu Excel Solverilla
Talousmatematiikan perusteet: Luento 11 Lineaarinen optimointitehtävä Graafinen ratkaisu Ratkaisu Excel Solverilla Esimerkki Esim. Yritys tekee kahta elintarviketeollisuuden käyttämää puolivalmistetta,
Lisätiedota) Mikä on integraalifunktio ja miten derivaatta liittyy siihen? Anna esimerkki. 8 3 + 4 2 0 = 16 3 = 3 1 3.
Integraalilaskenta. a) Mikä on integraalifunktio ja miten derivaatta liittyy siihen? Anna esimerkki. b) Mitä määrätty integraali tietyllä välillä x tarkoittaa? Vihje: * Integraali * Määrätyn integraalin
LisätiedotPiiri K 1 K 2 K 3 K 4 R R
Lineaarinen optimointi vastaus, harj 1, Syksy 2016. 1. Teollisuuslaitos valmistaa piirejä R 1 ja R 2, joissa on neljää eri komponenttia seuraavat määrät: Piiri K 1 K 2 K 3 K 4 R 1 3 1 2 2 R 2 4 2 3 0 Päivittäistä
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Luento 12. Lineaarinen optimointitehtävä Graafinen ratkaisu Ratkaisu Excel Solverilla
Talousmatematiikan perusteet: Luento 12 Lineaarinen optimointitehtävä Graafinen ratkaisu Ratkaisu Excel Solverilla Esimerkki Esim. Yritys tekee kahta elintarviketeollisuuden käyttämää puolivalmistetta,
LisätiedotLuento 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
Lisätiedot1 Di erentiaaliyhtälöt
Taloustieteen mat.menetelmät syksy 2017 materiaali II-5 1 Di erentiaaliyhtälöt 1.1 Skalaariyhtälöt Määritelmä: ensimmäisen kertaluvun di erentiaaliyhtälö on muotoa _y = F (y; t) oleva yhtälö, missä _y
Lisätiedoty = 3x2 y 2 + sin(2x). x = ex y + e y2 y = ex y + 2xye y2
Matematiikan ja tilastotieteen osasto/hy Differentiaaliyhtälöt I Laskuharjoitus 2 mallit Kevät 219 Tehtävä 1. Laske osittaisderivaatat f x = f/x ja f y = f/, kun f = f(x, y) on funktio a) x 2 y 3 + y sin(2x),
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Luento 7. Derivointisääntöjä Yhdistetyn funktion derivointi
Talousmatematiikan perusteet: Luento 7 Derivointisääntöjä Yhdistetyn funktion derivointi Viime luennolla Funktion Derivaatta f (x) kuvaa funktion muutosnopeutta Toinen derivaatta f x = D f x kuvaa muutosnopeuden
LisätiedotMS-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
LisätiedotMatematiikan tukikurssi
Matematiikan tukikurssi Kurssikerta 8 1 Suunnattu derivaatta Aluksi tarkastelemme vektoreita, koska ymmärrys vektoreista helpottaa alla olevien asioiden omaksumista. Kun liikutaan tasossa eli avaruudessa
LisätiedotMatematiikan perusteet taloustieteilijöille II Harjoituksia kevät ja B = Olkoon A = a) A + B b) AB c) BA d) A 2 e) A T f) A T B g) 3A
Matematiikan perusteet taloustieteilijöille II Harjoituksia kevät 28 1. Olkoon A = Määrää ( 2 1 ) 3 4 1 a) A + B b) AB BA d) A 2 e) A T f) A T B g) 3A ja B = 2 1 6 3 1 2. Laske seuraavat determinantit
Lisätiedotja B = 2 1 a) A + B, b) AB, c) BA, d) A 2, e) A T, f) A T B, g) 3A (e) A =
Matematiikan perusteet taloustieteilijöille II Harjoituksia kevät 211 1. Olkoon A = Määrää ( 2 1 ) 3 4 1 ja B = 2 1 6 3 1 a) A + B, b) AB, c) BA, d) A 2, e) A T, f) A T B, g) 3A. 2. Laske seuraavat determinantit
LisätiedotLuento 2: Liikkeen kuvausta
Luento 2: Liikkeen kuvausta Suoraviivainen liike integrointi Kinematiikkaa yhdessä dimensiossa Luennon sisältö Suoraviivainen liike integrointi Kinematiikkaa yhdessä dimensiossa Liikkeen ratkaisu kiihtyvyydestä
Lisätiedot1. Etsi seuraavien funktioiden kriittiset pisteet ja tutki niiden laatu: (a.) f(x,y) = 20x 2 +10xy +5y 2 (b.) f(x,y) = 4x 2 2y 2 xy +x+2y +100
HARJOITUS, RATKAISUEHDOTUKSET, YLE 07.. Etsi seuraavien funktioiden kriittiset pisteet ja tutki niiden laatu: (a.) f(x,y) = 0x +0xy +5y (b.) f(x,y) = 4x y xy +x+y +00 (a.) Funktion kriittiset pisteet ratkaisevat
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Luento 8. Tulon ja osamäärän derivointi Suhteellinen muutosnopeus ja jousto
Talousmatematiikan perusteet: Luento 8 Tulon ja osamäärän derivointi Suhteellinen muutosnopeus ja jousto Viime luennoilla Derivointisääntöjä eri funktiotyypeille: Polynomifunktio Potenssifunktio Eksponenttifunktio
Lisätiedotja B = 2 1 a) A + B, b) AB, c) BA, d) A 2, e) A T, f) A T B, g) 3A (e)
Matematiikan perusteet taloustieteilijöille II Harjoituksia kevät 214 1. Tutki seuraavia jonoja a) (a n )=(3n 1) ( ) 2 b) (a n )= 3 n ( ) 1 c) (a n )= (n + 1)(n +2) 2. Tutki seuraavia sarjoja a) (3k 1)
LisätiedotBM20A0300, Matematiikka KoTiB1
BM20A0300, Matematiikka KoTiB1 Luennot: Heikki Pitkänen 1 Oppikirja: Robert A. Adams: Calculus, A Complete Course Luku 12 Luku 13 Luku 14.1 Tarvittava materiaali (luentokalvot, laskuharjoitustehtävät ja
LisätiedotBM20A0900, Matematiikka KoTiB3
BM20A0900, Matematiikka KoTiB3 Luennot: Matti Alatalo Oppikirja: Kreyszig, E.: Advanced Engineering Mathematics, 8th Edition, John Wiley & Sons, 1999, luvut 1 4. 1 Sisältö Ensimmäisen kertaluvun differentiaaliyhtälöt
LisätiedotDierentiaaliyhtälöistä
Dierentiaaliyhtälöistä Markus Kettunen 4. maaliskuuta 2009 1 SISÄLTÖ 1 Sisältö 1 Dierentiaaliyhtälöistä 2 1.1 Johdanto................................. 2 1.2 Ratkaisun yksikäsitteisyydestä.....................
LisätiedotIntegrointi ja sovellukset
Integrointi ja sovellukset Tehtävät:. Muodosta ja laske yläsumma funktiolle fx) x 5 välillä [, 4], kun väli on jaettu neljään yhtä suureen osaan.. Määritä integraalin x + ) dx likiarvo laskemalla alasumma,
LisätiedotLuento 3: Liikkeen kuvausta, differentiaaliyhtälöt
Luento 3: Liikkeen kuvausta, differentiaaliyhtälöt Suoraviivainen liike integrointi Digress: vakio- vs. muuttuva kiihtyvyys käytännössä Kinematiikkaa yhdessä dimensiossa taustatietoa ELEC-A3110 Mekaniikka
LisätiedotAntti Rasila. Kevät Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto. Antti Rasila (Aalto-yliopisto) MS-A0204 Kevät / 16
MS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 5: Gradientti ja suunnattu derivaatta. Vektoriarvoiset funktiot. Taylor-approksimaatio. Antti Rasila Matematiikan ja systeemianalyysin laitos
LisätiedotVastaus: 10. Kertausharjoituksia. 1. Lukujonot lim = lim n + = = n n. Vastaus: suppenee raja-arvona Vastaus:
. Koska F( ) on jokin funktion f ( ) integraalifunktio, niin a+ a f() t dt F( a+ t) F( a) ( a+ ) b( a b) Vastaus: Kertausharjoituksia. Lukujonot 87. + n + lim lim n n n n Vastaus: suppenee raja-arvona
LisätiedotDifferentiaali- ja integraalilaskenta 2 Laskuharjoitus 4 / vko 40
Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Laskuharjoitus 4 / vko 40 Alkuviikolla harjoitustehtäviä lasketaan harjoitustilaisuudessa. Loppuviikolla näiden harjoitustehtävien tulee olla ratkaistuina harjoituksiin
Lisätiedot1 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
Lisätiedoty (0) = 0 y h (x) = C 1 e 2x +C 2 e x e10x e 3 e8x dx + e x 1 3 e9x dx = e 2x 1 3 e8x 1 8 = 1 24 e10x 1 27 e10x = e 10x e10x
BM0A5830 Differentiaaliyhtälöiden peruskurssi Harjoitus 4, Kevät 017 Päivityksiä: 1. Ratkaise differentiaaliyhtälöt 3y + 4y = 0 ja 3y + 4y = e x.. Ratkaise DY (a) 3y 9y + 6y = e 10x (b) Mikä on edellisen
LisätiedotOletetaan 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
LisätiedotMatematiikka B1 - avoin yliopisto
28. elokuuta 2012 Opetusjärjestelyt Luennot 9:15-11:30 Harjoitukset 12:30-15:00 Tentti Nettitehtävät Kurssin sisältö 1/2 Osittaisderivointi Usean muuttujan funktiot Raja-arvot Osittaisderivaatta Pinnan
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Luento 5. Käänteisfunktio Yhdistetty funktio Raja-arvot ja jatkuvuus
Talousmatematiikan perusteet: Luento 5 Käänteisfunktio Yhdistetty funktio Raja-arvot ja jatkuvuus Tähän mennessä Funktiolla f: A B, y = f x kuvataan muuttujan y B riippuvuutta muuttujasta x A Jotta funktio
LisätiedotMatematiikan tukikurssi
Matematiikan tukikurssi Kurssikerta 8 Väliarvolause Oletetaan, että funktio f on jatkuva jollain reaalilukuvälillä [a, b] ja derivoituva avoimella välillä (a, b). Funktion muutos tällä välillä on luonnollisesti
Lisätiedot2 exp( 2u), kun u > 0 f U (u) = v = 3 + u 3v + uv = u. f V (v) dv = f U (u) du du f V (v) = f U (u) dv = f U (h(v)) h (v) = f U 1 v (1 v) 2
HY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Todennäköisyyslaskenta IIa, syksy 208 Harjoitus 4 Ratkaisuehdotuksia Tehtäväsarja I. Satunnaismuuttuja U Exp(2) ja V = U/(3 + U). Laske f V käyttämällä muuttujanvaihtotekniikkaa.
LisätiedotMatemaattinen Analyysi
Vaasan yliopisto, syksy 2016 / ORMS1010 Matemaattinen Analyysi 8. harjoitus, viikko 49 R1 to 12 14 F453 (8.12.) R2 to 14 16 F345 (8.12.) R3 ke 8 10 F345 (7.11.) 1. Määritä funktion f (x) = 1 Taylorin sarja
Lisätiedot, c) x = 0 tai x = 2. = x 3. 9 = 2 3, = eli kun x = 5 tai x = 1. Näistä
Pitkä matematiikka 8.9.0, ratkaisut:. a) ( x + x ) = ( + x + x ) 6x + 6x = + 6x + 6x x = x =. b) Jos x > 0, on x = + x x = + x. Tällä ei ole ratkaisua. Jos x 0, on x = + x x = + x x =. c) x = x ( x) =
Lisätiedot1 Rajoitettu optimointi I
Taloustieteen mat.menetelmät 2017 materiaali II-1 1 Rajoitettu optimointi I 1.1 Tarvittavaa osaamista Matriisit ja vektorit, matriisien de niittisyys Derivointi (mm. ketjusääntö, Taylorin kehitelmä) Implisiittifunktiolause
Lisätiedot1 Rajoitettu optimointi III - epäyhtälörajoitteet, teoriaa
Taloustieteen mat.menetelmät syksy27 materiaali II-3 Rajoitettu optimointi III - epäyhtälörajoitteet, teoriaa. Perustehtävä Maksimoi f(x) ehdoilla g i (x), i = ; : : : ; k tässä f; g i : R n 7! R, i =
Lisätiedot12. 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
LisätiedotMatematiikka B3 - Avoin yliopisto
2. heinäkuuta 2009 Opetusjärjestelyt Luennot 9:15-11:30 Harjoitukset 12:30-15:00 Tentti Lisäharjoitustehtävä Kurssin sisältö (1/2) 1. asteen Differentiaali yhtälöt (1.DY) Separoituva Ratkaisukaava Bernoyulli
LisätiedotLuento 11: Rajoitusehdot. Ulkopistemenetelmät
Luento 11: Rajoitusehdot. Ulkopistemenetelmät ja sisäpistemenetelmät Lagrangen välttämättömien ehtojen ratkaiseminen Newtonin menetelmällä Jos tehtävässä on vain yhtälörajoituksia, voidaan minimipistekandidaatteja
Lisätiedotf(x) f(y) x y f f(x) f(y) (x) = lim
Y1 (Matematiikka I) Haastavampia lisätehtäviä Syksy 1 1. Funktio h määritellään seuraavasti. Kuvan astiaan lasketaan vettä tasaisella nopeudella 1 l/min. Astia on muodoltaan katkaistu suora ympyräkartio,
Lisätiedotx 4 e 2x dx Γ(r) = x r 1 e x dx (1)
HY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Todennäköisyyslaskenta IIA, syksy 217 217 Harjoitus 6 Ratkaisuehdotuksia Tehtäväsarja I 1. Laske numeeriset arvot seuraaville integraaleille: x 4 e 2x dx ja 1
LisätiedotHY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Todennäköisyyslaskenta IIa, syksy 2018 Harjoitus 3 Ratkaisuehdotuksia.
HY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Todennäköisyyslaskenta IIa, syksy 8 Harjoitus Ratkaisuehdotuksia Tehtäväsarja I. Mitkä seuraavista funktioista F, F, F ja F 4 ovat kertymäfunktioita? Mitkä
LisätiedotMatematiikan tukikurssi
Matematiikan tukikurssi Kurssikerta 2 Lisää osamurtoja Tutkitaan jälleen rationaalifunktion P(x)/Q(x) integrointia. Aiemmin käsittelimme tapauksen, jossa nimittäjä voidaan esittää muodossa Q(x) = a(x x
LisätiedotLuento 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
LisätiedotLuento 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
LisätiedotOsakesalkun optimointi. Anni Halkola Turun yliopisto 2016
Osakesalkun optimointi Anni Halkola Turun yliopisto 2016 Artikkeli Gleb Beliakov & Adil Bagirov (2006) Non-smooth optimization methods for computation of the Conditional Value-at-risk and portfolio optimization.
Lisätiedot1 Peruskäsitteet. Dierentiaaliyhtälöt
Teknillinen korkeakoulu Matematiikka Dierentiaaliyhtälöt Alestalo Tässä monisteessa käydään läpi tavallisiin dierentiaaliyhtälöihin liittyviä peruskäsitteitä ja ratkaisuperiaatteita. Esimerkkejä luennoilla
LisätiedotMS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 8: Newtonin iteraatio. Taso- ja avaruusintegraalit
MS-A25/MS-A26 ifferentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 8: Newtonin iteraatio. Taso- ja avaruusintegraalit Jarmo Malinen Matematiikan ja systeemianalyysin laitos 1 Aalto-yliopisto Kevät 216 1 Perustuu
LisätiedotLuento 1: Optimointimallin muodostaminen; optimointitehtävien luokittelu
Luento 1: Optimointimallin muodostaminen; optimointitehtävien luokittelu Merkintöjä := vasen puoli määritellään oikean puolen lausekkeella s.e. ehdolla; siten että (engl. subject to, s.t.) on voimassa
LisätiedotSivu 1 / 8. A31C00100 Mikrotaloustieteen perusteet: matematiikan tukimoniste. Olli Kauppi
Sivu 1 / 8 A31C00100 Mikrotaloustieteen perusteet: matematiikan tukimoniste Olli Kauppi Monisteen ensimmäinen luku käsittelee derivointia hieman yleisemmästä näkökulmasta. Monisteen lopussa on kurssilla
LisätiedotMatematiikan perusteet taloustieteilij oille I
Matematiikan perusteet taloustieteilijöille I Harjoitukset syksy 2006 1. Laskeskele ja sieventele a) 3 27 b) 27 2 3 c) 27 1 3 d) x 2 4 (x 8 3 ) 3 y 8 e) (x 3) 2 f) (x 3)(x +3) g) 3 3 (2x i + 1) kun, x
LisätiedotMATEMATIIKAN 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
LisätiedotMatematiikka 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
LisätiedotMatematiikan peruskurssi (MATY020) Harjoitus 10 to
Matematiikan peruskurssi (MATY00) Harjoitus 10 to 6.3.009 1. Määrää funktion f(x, y) = x 3 y (x + 1) kaikki ensimmäisen ja toisen kertaluvun osittaisderivaatat. Ratkaisu. Koska f(x, y) = x 3 y x x 1, niin
LisätiedotMS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 1: Moniulotteiset integraalit
MS-A35 ifferentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento : Moniulotteiset integraalit Antti Rasila Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Syksy 26 Antti Rasila (Aalto-yliopisto) MS-A35 Syksy
LisätiedotIntegroimistekniikkaa Integraalifunktio
. Integroimistekniikkaa.. Integraalifunktio 388. Vertaa funktioiden ln ja ln, b) arctan ja arctan + k k, c) ln( + 2 ja ln( 2, missä a >, derivaattoja toisiinsa. Tutki funktioiden erotusta muuttujan eri
LisätiedotMS-A0202 Di erentiaali- ja integraalilaskenta 2 (SCI) Luento 8: Taso- ja avaruusintegraalit
MS-A22 i erentiaali- ja integraalilaskenta 2 (SCI) Luento 8: Taso- ja avaruusintegraalit Antti Rasila Aalto-yliopisto Syksy 25 Antti Rasila (Aalto-yliopisto) MS-A22 Syksy 25 / 8 Tasointegraali Olkoon R
LisätiedotVektorilaskenta, tentti
Vektorilaskenta, tentti 27102017 Tentin kesto n 3 tuntia Vastaa NELJÄÄN tehtävään Jos vastaat kaikkiin, niin neljä PARASTA otetaan huomioon Kuvat vievät tilaa, joten muista kurkistaa paperin toiselle puolelle
Lisätiedot0 kun x < 0, 1/3 kun 0 x < 1/4, 7/11 kun 1/4 x < 6/7, 1 kun x 1, 1 kun x 6/7,
HY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Todennäköisyyslaskenta II, syksy 07 Harjoitus Ratkaisuehdotuksia Tehtäväsarja I. Mitkä seuraavista funktioista F, F, F ja F 4 ovat kertymäfunktioita? Mitkä niistä
LisätiedotKKT: log p i v 1 + v 2 x i = 0, i = 1,...,n.
TEKNILLINEN KORKEAKOULU Systeemianalyysin laboratorio Mat-2.139 Optimointioppi Kimmo Berg 7. harjoitus - ratkaisut 1. Oletetaan aluksi, että epäyhtälöt eivät ole aktiivisia p i > 0. Tässä tapauksess KKTehdot
Lisätiedot1. Kuusisivuista noppaa heitetään, kunnes saadaan silmäluku 5 tai 6. Olkoon X niiden heittojen lukumäärä, joilla tuli 1, 2, 3 tai 4.
HY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Todennäköisyyslaskenta II, syksy 206 Kurssikoe 28.0.206 Ratkaisuehdotuksia. Kuusisivuista noppaa heitetään, kunnes saadaan silmäluku 5 tai 6. Olkoon X niiden
LisätiedotMS-C1340 Lineaarialgebra ja
MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Matriisinormi, häiriöalttius Riikka Kangaslampi Kevät 2017 Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Matriisinormi Matriisinormi Matriiseille
LisätiedotFunktiojonot ja funktiotermiset sarjat Funktiojono ja funktioterminen sarja Pisteittäinen ja tasainen suppeneminen
4. Funktiojonot ja funktiotermiset sarjat 4.1. Funktiojono ja funktioterminen sarja 60. Tutki, millä muuttujan R arvoilla funktiojono f k suppenee, kun Mikä on rajafunktio? a) f k () = 2k 2k + 1, b) f
Lisätiedot2 Osittaisderivaattojen sovelluksia
2 Osittaisderivaattojen sovelluksia 2.1 Ääriarvot Yhden muuttujan funktiolla f(x) on lokaali maksimiarvo (lokaali minimiarvo) pisteessä a, jos f(x) f(a) (f(x) f(a)) kaikilla x:n arvoilla riittävän lähellä
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Luento 4. Potenssifunktio Eksponenttifunktio Logaritmifunktio
Talousmatematiikan perusteet: Luento 4 Potenssifunktio Eksponenttifunktio Logaritmifunktio Viime luennolla Funktiolla f: A B kuvataan muuttujan y B riippuvuutta muuttujasta x A A on lähtö- tai määrittelyjoukko
Lisätiedoty 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
LisätiedotMatematiikan tukikurssi
Matematiikan tukikurssi Kurssikerta 8 1 Funktion kuperuussuunnat Derivoituva funktio f (x) on pisteessä x aidosti konveksi, jos sen toinen derivaatta on positiivinen f (x) > 0. Vastaavasti f (x) on aidosti
LisätiedotMS-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
Lisätiedot5 Differentiaaliyhtälöryhmät
5 Differentiaaliyhtälöryhmät 5.1 Taustaa ja teoriaa Differentiaaliyhtälöryhmiä tarvitaan useissa sovelluksissa. Toinen motivaatio yhtälöryhmien käytölle: Korkeamman asteen differentiaaliyhtälöt y (n) =
Lisätiedotk S P[ X µ kσ] 1 k 2.
HY, MTL / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Todennäköisyyslaskenta IIb, syksy 28 Harjoitus Ratkaisuehdotuksia Tehtäväsarja I Osa tämän viikon tehtävistä ovat varsin haastavia, joten ei todellakaan
Lisätiedot12. Differentiaaliyhtälöt
1. Differentiaaliyhtälöt 1.1 Johdanto Differentiaaliyhtälöitä voidaan käyttää monilla alueilla esimerkiksi tarkasteltaessa jonkin kohteen lämpötilan vaihtelua, eksponentiaalista kasvua, sähkölatauksen
LisätiedotLuento 1: Optimointimallin muodostaminen; optimointitehtävien luokittelu
Luento 1: Optimointimallin muodostaminen; optimointitehtävien luokittelu Merkintöjä := vasen puoli määritellään oikean puolen lausekkeella s.e. ehdolla; siten että (engl. subject to, s.t.) vasemman puolen
Lisätiedot4 Korkeamman kertaluvun lineaariset differentiaaliyhtälöt
4 Korkeamman kertaluvun lineaariset differentiaaliyhtälöt 4.1 Homogeeniset lineaariset differentiaaliyhtälöt Homogeeninen yhtälö on muotoa F(x, y,, y (n) ) = 0. (1) Yhtälö on lineaarinen, jos se voidaan
LisätiedotDifferentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 6. viikolle /
Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 6. viikolle / 16. 18.5. Lineaariset differentiaaliyhtälöt, homogeeniset differentiaaliyhtälöt Tehtävä 1: a) Määritä differentiaaliyhtälön y 3y = 14e 4x
LisätiedotMatemaattinen Analyysi
Vaasan yliopisto, kevät 01 / ORMS1010 Matemaattinen Analyysi. harjoitus, viikko 1 R1 ke 1 16 D11 (..) R to 10 1 D11 (..) 1. Määritä funktion y(x) MacLaurinin sarjan kertoimet, kun y(0) = ja y (x) = (x
LisätiedotMatematiikan 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
Lisätiedota 1 y 1 (x) + a 2 y 2 (x) = 0 vain jos a 1 = a 2 = 0
6. Lineaariset toisen kertaluvun yhtälöt Toisen kertaluvun differentiaaliyhtälöt ovat tuntuvasti hankalampia ratkaista kuin ensimmäinen. Käsittelemmekin tässä vain tärkeintä erikoistapausta, toisen kertaluvun
LisätiedotLuento 4: Liikkeen kuvausta, differentiaaliyhtälöt
Luento 4: Liikkeen kuvausta, differentiaaliyhtälöt Digress: vakio- vs. muuttuva kiihtyvyys käytännössä Kinematiikkaa yhdessä dimensiossa taustatietoa Matlab-esittelyä 1 / 20 Luennon sisältö Digress: vakio-
Lisätiedot1.7 Gradientti ja suunnatut derivaatat
1.7 Gradientti ja suunnatut derivaatat Funktion ensimmäiset osittaisderivaatat voidaan yhdistää yhdeksi vektorifunktioksi seuraavasti: Missä tahansa pisteessä (x, y), jossa funktiolla f(x, y) on ensimmäiset
LisätiedotKuva 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