Tik Tietokoneanimaatio
|
|
- Marja Hyttinen
- 7 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 Tik Tietokoneanimaatio 2. Avainkuvat ja interpolointi Tassu Animaatio luento 2 1
2 Sisältö avainkuvatekniikka yleisesti lineaarinen interpolaatio esimerkkinä, ongelmana derivaatan epäjatkuvuus interpolaatio yleisesti: parametrisillä funktioilla painotettu summa ohjeuspisteistä esimerkkeinä Bezier ja B-splini: eivät kulje ohjauspisteiden kautta interpoloiva splini: käyriä välipisteiden kautta jatkuvuusehdot: C 0 - C 1 - C 2 - C, parametrinen vs. geometrinen jatkuvuus Hermiten käyrä: ekvivalenssi Bezierin kanssa kardinaalisplini: tangentiaalinen jatkuvuus Catmull & Rom: automaattinen tangentin asettaminen Kochanek & Bartels: tension, continuity, bias liikkeen ajoituksen määrittely erillisellä funktiolla parametrointi käyränpituuden suhteen, käyrän pituuden laskenta pisteiden laskeminen käyrällä suora sijoitus summakaavaan; optimointi: monta käyrää peräkkäin vs. rinnakkain Inkrementaalinen laskenta differenssimenetelmällä de Casteljaun menetelmä käyrän uudellen parametrointi ja binäärinen ositus Tassu Animaatio luento 2 2
3 Liikkeen määrittely Käsin asettelemalla (perinteinen tapa) Interpoloimalla avainasentoja (keyframing) Erikoistuneilla ohjelmilla (procedural) Rakennekuvauksilla (representational) Satunnaisprosesseilla (stochastic) Käyttäytymissäännöillä (behavioral) Tassu Animaatio luento 2 3
4 Liikkeen määrittely (jatkuu) Vaikka proseduraalista animaatiota varten on kehitetty skriptikieliä, on avainkuvatekniikka suosituin: välikuvien laskenta vähentää käsityötä helppo käyttöliittymä (ei ohjelmointia) voi ohjatusti poiketa säännönmukaisuudesta (juuri halutunlaisen liikkeen ohjelmointi on vaikeaa) sekä liikkeen että muodonmuutoksen määrittely samalla kertaa 3D animaatiossa 4 ulottuvuutta (paikka + aika) Tassu Animaatio luento 2 4
5 Esimerkki: pomppiva pallo Parabolinen lentorata, muuttuva nopeus Äkillinen suunnanvaihto törmäyksessä Litistyminen ja venyminen squash & stretch Tassu Animaatio luento 2 5
6 Parametrinen määrittely (1) Lähtökohta jokainen animoitava ominaisuus on numeerinen muuttuja jokaisessa kuvassa samat toisiaan vastaavat parametrit käyttäjälle parametrit esitetään mieluiten graafisina (pisteen sijainti, viivan suunta, väri, jne.) Mitä hyvänsä voidaan parametroida ja siten animoida olion paikka/nopeus, asento, koko ja muoto osien suhde kokonaisuuteen (esim. silmät päässä) esineiden värit ja tekstuurit (mm. heijastusominaisuudet) valolähteet (paikka, väri, suunta, rajaus, jne.) kameran paikka, asento, kuvakulma, syvyystarkkuus, jne. ääni (rakenne, kaiku, Doppler-efekti, jne.) proseduraalisen määrittelyn parametrit hierarkkinen oliokeskeinen ajattelutapa Tassu Animaatio luento 2 6
7 Parametrinen määrittely (2) Avainkuva (keyframe) määrittelee yhdessä animoitavan parametrijoukon tietyssä animaation vaiheessa koko kuva voi muodostua eri tahtiin animoitavista kerroksista täsmällinen aika/kuvanumero voidaan määritellä erikseen Välivaiheet (inbetweens) muodostetaan interpoloimalla lineaarisesti, yhtenäisillä polynomeilla ongelmia paloittain splinifunktioilla Parametrikäyrät: (x,y,z) = ƒ(p1,p2,..., t) Tassu Animaatio luento 2 7
8 Parametrikäyrät Vektoriarvoinen yhden muuttujan funktio P(t) = (x,y,z)(t) = ƒ(t) = ( f x (t), f y (t), f z (t) ) Yleensä rajatulla välillä, esim. t [ 0,1 ] Derivaatta on myös vektori Dƒ(t) = dƒ(t)/dt = ( df x /dt, df y /dt, df z /dt )(t) Geometrinen tulkinta on eri asia x = f(y) ei ole yleeensä funktio dx/dy ei aina edes määritelty MILLOIN? vektorin arvona voi olla muutakin kuin geometriaa, esim. värejä (R,G,B,A) tai nivelkulmia (α,β,γ,θ,φ) Tassu Animaatio luento 2 8
9 Realistinen interpolointi Jatkuva liike sijainnin jatkuvuus (ei äkillisiä siirtymiä) nopeuden jatkuvuus (1. derivaatta) kiihtyvyyden jatkuvuus (2. derivaatta) Kinetiikka liikkeen aloitukset ja lopetukset, kiihdytykset, jarrutukset Jatkuvuus muutoksissa - vaihdokset interpoloinnista toiseen Avainkuvan paikallinen vaikutus vaikutusta vain seuraavaan/edelliseen avainkuvaan asti Tassu Animaatio luento 2 9
10 Interpoloinnin aspekteja Interpolointi vs. approksimointi Jatkuvuus C 0 (ei derivoituva) jatkuva käyrä C 1 (1. aste) tangentit samansuuntaisia C 2 (2. aste) kaarevuus sama C (rajattomasti derivoituva) määrittely ei paloittainen Mallinnuksessa voidaan tarvita 2. asteen jatkuvuutta, yleensä animaatiossa 1. aste riittää vastaesimerkki: ajoradan kaarteet MIKSI? Paikallinen vs. globaali kontrolli Tassu Animaatio luento 2 10
11 Geometrinen jatkuvuus G - ei jatkuva G 0 jatkuva, kulmikas G 1 tangentiaalisesti jatkuva G 2 kaarevuusjatkuva Tassu Animaatio luento 2 11
12 Palapolynomit eli splinit Matala-asteiset polynomit käteviä parametrifunktioina laskennallisesti helppoja derivoituvia (C ) Yhden polynomin käyttö koko käyrällä hankalaa asteluku = vapausasteiden määrä approksimoiva käyrä ei sivua ohjauspisteitä interpoloiva käyrä (Lagrange) käyttäytyy villisti pisteiden välillä Ratkaisu: splini eli palapolynomi matala-asteisia polynomikäyriä solmuparien välillä knot = käyrällä sijaitseva piste, jossa määrittely vaihtuu käytännössä yleensä 3 polynomi riittävä jatkuvuusehdot solmukohdissa järjestettävissä Tassu Animaatio luento 2 12
13 Bezier-käyrä ja B-splini Yksi polynomifunktio koko käyrälle ohjauspisteiden määrä = asteluku+1 Globaali ohjaus jokainen ohjauspiste vaikuttaa koko käyrään Approksimoiva interpoloi päätepisteitä Palapolynomi asteluku valittavissa Lokaali ohjaus ohjauksen vaikutusalue asteluvun mukaan Approksimoiva voidaan määritellä päätepisteitä interpoloivaksi solmupisteet käyrällä mutta eivät ohjattavissa Tassu Animaatio luento 2 13
14 Hermiten käyrä Hermiten kantafunktiot (ranskalainen matemaatikko Charles Hermite) Interpoloi ohjauspisteitä ja niissä määriteltyjä tangentteja johdannainen Lagrangen polynomeista (interpoloi annettuja pisteitä polynomilla) polynomin aste = 2 x ohj.pisteiden määrä - 1 Käytännöllinen splinikäyrän yhden solmuvälin esittämisessä (2 pistettä 3 käyrä) kussakin solmussa määriteltävä myös tangentti Tassu Animaatio luento 2 14
15 Hermite (jatkuu) Interpolointi yleensä 3. asteen polynomit tarjoavat riittävästi vapausasteita (4 kpl): kuljetaan alkupisteen kautta kuljetaan loppupisteen kautta tangentti alussa tangentti lopussa Ekvivalenssi Bezier-käyrän kanssa Bezier-käyrän päätepisteessä tangentti = 3 x (ohjauspisteiden erotusvektori) Tassu Animaatio luento 2 15
16 Hermite (jatkuu) P = päätepiste D = päätetangentti Tassu Animaatio luento 2 16
17 Kardinaalisplinit Perustuu Hermiten käyriin kullakin solmuvälillä polynomikäyrä lokaali ohjaus: piste + tangentit Tangentiaalinen jatkuvuus (C 1 ) haluttaessa tangenttivektorit säädettävissä interaktiivisesti, tai automaattisesti viereisten ohjauspisteiden perusteella Catmull-Rom-splini erikoistapauksena tangentti = naapuripisteiden erotusvektori / 2 päätepisteessä tangentti määriteltävä erikseen Tassu Animaatio luento 2 17
18 Catmull-Rom splini P 2 D 1 = (P 3 - P 1 ) / 2 P 4 P 1 P 3 D 2 = (P 4 - P 2 ) / Tassu Animaatio luento 2 18
19 TCB-splini Lue artikkeli: Kochanek & Bartels Kardinaalisplinien laajennus tangenttivektorit solmupisteissä määrittyvät painotettuna summana naapuripisteistä kolme parametria (Tension, Continuity, Bias) kullekin ohjauspisteelle Tassu Animaatio luento 2 19
20 TCB splini (jatkuu) tangenttivektorit DS ja DD muodostuvat vierekkäisten ohjauspisteiden erotuksista, mutta painokertoimet voivat vaihdella kuten Catmull-Rom, mutta kerroin voi olla muutakin kuin 1/2 t,c,b [ -1,+1 ] Tassu Animaatio luento 2 20
21 TCB: tension käyrän kireys (kaarevuussäde) liitoskohdassa säädeltävissä parametrinen jatkuvuus säilyy, tangenttivektorin pituus muuttuu Tassu Animaatio luento 2 21
22 TCB: continuity liitoskohdassa tangentiaalinen epäjatkuvuus syntyvä kulma säädettävissä piikki (c < 0) lovi (c > 0) Tassu Animaatio luento 2 22
23 TCB: bias liitostangentin kaltevuus säädeltävissä ylilyönti (b > 0) ennakointi (b < 0) Tassu Animaatio luento 2 23
24 TCB: yhdistetty ohjaus parametrit (t,c,b) määriteltävissä erikseen kullekin ohjauspisteelle paljon mahdollisuuksia! t=c=b=0 Catmull-Rom Tassu Animaatio luento 2 24
25 Luonnollinen splini Ohjauspisteiden interpolointi fysikaalisesti taipuisa viivotin pakotetaan menemään pisteiden kautta, tangentteja ei sidota taivutusenergia minimoidaan tuloksena 3 splinikäyrä Globaali ohjaus hankalahko laskea Tassu Animaatio luento 2 25
26 Rationaalisplinit Tavanomainen polynomikäyrä (x,y,z)(t) = Σ P i B i (t) P i = ohjauspiste kullekin koordinaatille polynomi samasta kannasta B(t) vektorifunktio on painotettu summa ohjauspisteistä Rationaalikäyrä (x,y,z,w)(t) = Σ P i B i (t) kullekin koordinaatille rationaalifunktio x(t)/w(t) ohjauspisteille painokertoimet w(t) vapauksia mm. tarkka esitys 2 käyrille (ellipsi/parabeli/hyperbeli) Voidaan soveltaa mille hyvänsä käyrätyypeille, erityisen suosittu on NURBS: non-uniform rational B-spline polynomikantana B-splinit rationaalimuodossa solmupisteet eivät tasavälisesti parametriasteikolla Tassu Animaatio luento 2 26
27 Spliniyhteenveto Splinit Approksimoivat Interpoloivat Bezier B-splinit Beta-splinit Luonnolliset splinit Hermiten splinit Kardinaalisplinit Catmull-Rom TCB Tassu Animaatio luento 2 27
28 Nopeuden hallinta (1) Edelliset keskittyivät paikan jatkuvuuteen Aikaulottuvuus tekee interpoloinnin haasteellisemmaksi muotoa ohjaava parametrointi saattaa käyttäytyä yllättävästi! Toteutetaan käyräparametrin muutosta säätelemällä ( s(t) ) funktion oltava monotoninen ja jatkuva voidaan toteuttaa keyframe-tekniikalla (aika kunkin avainkuvan kohdalla) tai erikseen editoitavalla käyrällä käyrä parametroitava pituuden (s) suhteen s t = t (x,y,z)(s) = Σ P i B i i (s) i (s) s s = f(t) f(t) Tassu Animaatio luento 2 28
29 Nopeuden hallinta (2) Tyypillinen tavoite: Ease-in/Ease-out vain päätepisteille, ei väliohjauspisteille voidaan toteuttaa cos-funktiolla laskennallisesti helpompaa on määritellä kiihtyvyys nopeus saadaan integroimalla kiihtyvyys paikka saadaan integroimalla nopeus Voidaan luonnollisesti tehdä myös splineillä Käyrän pituuden laskenta integroimalla ks. oppikirja analyyttisesti (sopii polynomi-splineille) numeeerisesti approksimoimalla askelittain Huom. geometrinen jatkuvuus == käyrän derivoituvuus pituusparametrin suhteeen Tassu Animaatio luento 2 29
30 Pisteiden laskenta (1) Suora sijoitus summakaavaan (x,y,z)(t) = Σ P i B i (t) optimointi: monta arvoa peräkkäin (t muuttuu) vai vektorina rinnakkain (x,y,z samalle t-arvolle)? termien järjestely minimoi laskutoimitusten määrän at 3 + bt 2 + ct + d = ((at + b)t + c)t + d Yleiskaaava sama sama kaikille kaikille splineille -- erona erona kantafunktiot B i (t) i (t) ja ja se, se, mitkä mitkä indeksit indeksit i i mukana mukana summassa. Inkrementaalinen laskenta differenssimenetelmällä diskreetti differentiointi summakaavalle x(t+ t) = x(t) + ƒ(t, t) differenssifunktio ƒ() on astetta alempi polynomi samaa kaavaa voidaan soveltaa rekursiivisesti soveltuu tasavälisten arvojen perättäiseen laskentaan Tassu Animaatio luento 2 30
31 Pisteiden laskenta (2) de Casteljaun menetelmä kätevä mielivaltaisen pisteen laskentaan rekursiivisesti lineaarisen interpolaation (lerp) avulla P 0 1 (t) = (1-t) P 0 + t P 1 P 0 2 (t) = (1-t) P 0 1 (t) + t P 1 1 (t) P (t) = (1-t) P 0 2 (t) + t P 1 2 (t) toteuttaa samalla käyrän uudelleen parametroinnin oheistuotteena ohjauspisteet ositetulle käyrälle P 0, P 0 1 (t), P 0 2 (t), P(t) rekursiivinen osiinjako algoritmina erityisen helppoa laskea käyrän keskipiste (t = 0.5) mielivaltainen piste löytyy puolitushaulla sovelluksia parametripintojen käsittelyssä! ekvivalenssi Bezier-käyrän kanssa sama tulos, kun summakaavan termit järjestetään sopivasti Tassu Animaatio luento 2 31
32 Harjoitustehtävä assistenttitiimi: Teemu Mäki-Patola Tommi Tykkälä Markku Reunanen ohjelmointiympäristönä OpenGL laiteriippumaton ohjelmarunko tarjolla valmiina harjoitustehtävissä ohjelmarunkoon lisätään liikkeen määrittely (esim. kuinka pupu hyppelee) tarkemmat ohjeet ensi luennolla, ja piakkoin myös webissä Tassu Animaatio luento 2 32
33 Videot Klassikoita 80-luvulta (tyypillistä jäykät geometriset muodot ja yksinkertaiset liikeradat) Odyssey Intro Quest Adam Powers Works Oscar-voittaja vuodelta 1998 Best animated short Bunny (Chris Wedge) Luennon aiheeseen liittyvää muuta materiaalia Tassu Animaatio luento 2 33
T-111.450 Tietokoneanimaatio ja mallintaminen. Lauri Savioja Teknillinen korkeakoulu Tietoliikenneohjelmistojen ja multimedian laboratorio 02/02
T-111.450 Tietokoneanimaatio ja mallintaminen Lauri Savioja Teknillinen korkeakoulu Tietoliikenneohjelmistojen ja multimedian laboratorio 02/02 Animaatio / 1 2D Avainkuvatekniikka Sisältö Kerronnallisia
Lisätiedot3D animaatio: liikekäyrät ja interpolointi. Tommi Tykkälä
3D animaatio: liikekäyrät ja interpolointi Tommi Tykkälä Läpivienti Keyframe-animaatio Lineaarisesta interpoloinnista TCB-splineihin Bezier-käyrät Rotaatioiden interpolointi Kameran animointi Skenegraafit
LisätiedotNumeeriset 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
LisätiedotLuento 6: Geometrinen mallinnus
Tietokonegrafiikan perusteet T-111.4300 3 op Luento 6: Geometrinen mallinnus Lauri Savioja, Janne Kontkanen 11/2007 Geometrinen mallinnus / 1 Sisältö Mitä on geometrinen mallinnus tietokonegrafiikassa
LisätiedotMS-A0202 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (SCI) Luento 1: Parametrisoidut käyrät ja kaarenpituus
MS-A0202 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (SCI) Luento 1: Parametrisoidut käyrät ja kaarenpituus Antti Rasila Aalto-yliopisto Syksy 2015 Antti Rasila (Aalto-yliopisto) MS-A0202 Syksy 2015 1 / 18
Lisätiedot4. Käyrän lokaaleja ominaisuuksia
23 VEKTORIANALYYSI Luento 3 4 Käyrän lokaaleja ominaisuuksia Käyrän tangentti Tarkastellaan parametrisoitua käyrää r( t ) Parametrilla t ei tarvitse olla mitään fysikaalista merkitystä, mutta seuraavassa
LisätiedotNumeeriset 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
LisätiedotNumeeriset menetelmät
Numeeriset menetelmät Luento 7 Ti 27.9.2011 Timo Männikkö Numeeriset menetelmät Syksy 2011 Luento 7 Ti 27.9.2011 p. 1/39 p. 1/39 Interpolointi Ei tunneta funktion f : R R lauseketta, mutta tiedetään funktion
LisätiedotMS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 4: Derivaatta
MS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 4: Derivaatta Pekka Alestalo, Jarmo Malinen Aalto-yliopisto, Matematiikan ja systeemianalyysin laitos 21.9.2016 Pekka Alestalo, Jarmo
LisätiedotKJR-C1001 Statiikka ja dynamiikka. Luento Susanna Hurme
KJR-C1001 Statiikka ja dynamiikka Luento 15.3.2016 Susanna Hurme Päivän aihe: Translaatioliikkeen kinematiikka: asema, nopeus ja kiihtyvyys (Kirjan luvut 12.1-12.5, 16.1 ja 16.2) Osaamistavoitteet Ymmärtää
LisätiedotMS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 1: Parametrisoidut käyrät ja kaarenpituus
MS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 1: Parametrisoidut käyrät ja kaarenpituus Jarmo Malinen Matematiikan ja systeemianalyysin laitos 1 Aalto-yliopisto Kevät 2016 1 Perustuu
LisätiedotNumeeriset 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
LisätiedotMS-A0102 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1
MS-A0102 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Riikka Korte (Pekka Alestalon kalvojen pohjalta) Aalto-yliopisto 24.10.2016 Sisältö Derivaatta 1.1 Derivaatta Erilaisia lähestymistapoja: I geometrinen
LisätiedotMS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 5: Kaarenpituus ja skalaarikentän viivaintegraali
MS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 5: Kaarenpituus ja skalaarikentän viivaintegraali Antti Rasila Aalto-yliopisto Syksy 2015 Antti Rasila (Aalto-yliopisto) MS-A0305 Syksy 2015 1 /
LisätiedotVektoriarvoiset funktiot Vektoriarvoisen funktion jatkuvuus ja derivoituvuus
8. Vektoriarvoiset funktiot 8.1. Vektoriarvoisen funktion jatkuvuus ja derivoituvuus 320. Olkoon u reaalimuuttujan vektoriarvoinen funktio R R n ja lim t a u(t) = b. Todista: lim t a u(t) = b. 321. Olkoon
LisätiedotTik-111.5450 Tietokoneanimaatio
Tik-111.5450 Tietokoneanimaatio 3. Asennon (pyörähdysliikkeen) esittäminen ja interpolointi 3.10.05 - Tassu Animaatio 2005 - luento 3 1 Sisältö matriisiesitys, matriisin komponenttivektorien merkitys perusakselien
LisätiedotFunktioiden 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
LisätiedotOletetaan, että funktio f on määritelty jollakin välillä ]x 0 δ, x 0 + δ[. Sen derivaatta pisteessä x 0 on
Derivaatta Erilaisia lähestymistapoja: geometrinen (käyrän tangentti sekanttien raja-asentona) fysikaalinen (ajasta riippuvan funktion hetkellinen muutosnopeus) 1 / 19 Derivaatan määritelmä Määritelmä
LisätiedotELEC-A3110 Mekaniikka (5 op)
ELEC-A3110 Mekaniikka (5 op) Yliopistonlehtori, tkt Sami Kujala Mikro- ja nanotekniikan laitos Syksy 2016 1 / 21 Luento 2: Kertausta ja johdantoa Suoraviivainen liike Jumppaa Harjoituksia ja oivalluksia
LisätiedotObjektien deformaatiot
T-111.450 Tietokoneanimaatio ja mallintaminen Lauri Savioja Teknillinen korkeakoulu Tietoliikenneohjelmistojen ja multimedian laboratorio 03/02 Animaatio / 1 Objektien deformaatiot Perinteisessä animaatiossa
Lisätiedotl 1 2l + 1, c) 100 l=0
MATEMATIIKAN PERUSKURSSI I Harjoitustehtäviä syksy 5. Millä reaaliluvun arvoilla a) 9 =, b) 5 + 5 +, e) 5?. Kirjoita Σ-merkkiä käyttäen summat 4, a) + + 5 + + 99, b) 5 + 4 65 + + n 5 n, c)
LisätiedotJohdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan
Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan Informaatioteknologian tiedekunta Jyväskylän yliopisto 3. luento 17.11.2017 Neuroverkon opettaminen (ohjattu oppiminen) Neuroverkkoa opetetaan syöte-tavoite-pareilla
LisätiedotVASTAA YHTEENSÄ KUUTEEN TEHTÄVÄÄN
Matematiikan kurssikoe, Maa6 Derivaatta RATKAISUT Sievin lukio Torstai 23.9.2017 VASTAA YHTEENSÄ KUUTEEN TEHTÄVÄÄN MAOL-taulukkokirja on sallittu. Vaihtoehtoisesti voit käyttää aineistot-osiossa olevaa
Lisätiedotl 1 2l + 1, c) 100 l=0 AB 3AC ja AB AC sekä vektoreiden AB ja
MATEMATIIKAN PERUSKURSSI I Harjoitustehtäviä syksy 7. Millä reaaliluvun arvoilla a) 9 =, b) + 5 + +, e) 5?. Kirjoita Σ-merkkiä käyttäen summat 4, a) + + 5 + + 99, b) 5 + 4 65 + + n 5 n, c) +
LisätiedotGrafiikka 205. Tässä luvussa käsitellään geometriaa ja graafisia kohteita. Mukana on pääosin alkeisoperaatioita.
Grafiikka 205 9 Grafiikka Tässä luvussa käsitellään geometriaa ja graafisia kohteita. Mukana on pääosin alkeisoperaatioita. 9.1 Kolmio Seuraavana tutkimme kolmiota: Minkä tahansa kolmion ala saadaan kaavasta:
LisätiedotMS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 4: Taso- ja avaruuskäyrät
MS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 4: Taso- ja avaruuskäyrät Antti Rasila Aalto-yliopisto Syksy 2015 Antti Rasila (Aalto-yliopisto) MS-A0305 Syksy 2015 1 / 24 Motivaatio Tässä tutustutaan
LisätiedotNumeeriset 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
LisätiedotDifferentiaalilaskenta 1.
Differentiaalilaskenta. a) Mikä on tangentti? Mikä on sekantti? b) Määrittele funktion monotonisuuteen liittyvät käsitteet: kasvava, aidosti kasvava, vähenevä ja aidosti vähenevä. Anna esimerkit. c) Selitä,
Lisätiedot4. Esittäminen ja visualisointi (renderöinti)
4. Esittäminen ja visualisointi (renderöinti) Tutkitaan erilaisia renderöintimenetelmiä, joita käytetään luvuissa 2 ja 3 esitettyjen kuvien esitysmuotojen visualisointiin. Seuraavassa selvitetään: (1)
LisätiedotMATEMATIIKAN PERUSKURSSI I Harjoitustehtäviä syksy Millä reaaliluvun x arvoilla. 3 4 x 2,
MATEMATIIKAN PERUSKURSSI I Harjoitustehtäviä syksy 6. Millä reaaliluvun arvoilla a) 9 =, b) + + + 4, e) 5?. Kirjoita Σ-merkkiä käyttäen summat 4, a) + 4 + 6 + +, b) 8 + 4 6 + + n n, c) + + +
Lisätiedot13. 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
LisätiedotNopeus, kiihtyvyys ja liikemäärä Vektorit
Nopeus, kiihtyvyys ja liikemäärä Vektorit Luento 2 https://geom.mathstat.helsinki.fi/moodle/course/view.php?id=360 Luennon tavoitteet: Vektorit tutuiksi Koordinaatiston valinta Vauhdin ja nopeuden ero
Lisätiedotjakokulmassa x 4 x 8 x 3x
Laudatur MAA ratkaisut kertausarjoituksiin. Polynomifunktion nollakodat 6 + 7. Suoritetaan jakolasku jakokulmassa 5 4 + + 4 8 6 6 5 4 + 0 + 0 + 0 + 0+ 6 5 ± 5 5 4 ± 4 4 ± 4 4 ± 4 8 8 ± 8 6 6 + ± 6 Vastaus:
LisätiedotELEC-A3110 Mekaniikka (5 op)
Yliopistonlehtori, tkt Sami Kujala Syksy 2016 Luento 2: Kertausta ja johdantoa Suoraviivainen liike Jumppaa Harjoituksia ja oivalluksia Ajankohtaista Presemokyselyn poimintoja Millä odotuksilla aloitat
Lisätiedot1 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
LisätiedotKJR-C1001 Statiikka ja dynamiikka. Luento Susanna Hurme
KJR-C1001 Statiikka ja dynamiikka Luento 29.3.2016 Susanna Hurme Yleisen tasoliikkeen kinematiikka: absoluuttinen ja suhteellinen liike, rajoitettu liike (Kirjan luvut 16.4-16.7) Osaamistavoitteet Ymmärtää,
LisätiedotMatematiikan tukikurssi
Matematiikan tukikurssi Kurssikerta 6 1 Korkolaskentaa Oletetaan, että korkoaste on r Jos esimerkiksi r = 0, 02, niin korko on 2 prosenttia Tätä korkoastetta käytettään diskonttaamaan tulevia tuloja ja
LisätiedotMS-A0202 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (SCI) Luento 4: Ketjusäännöt ja lineaarinen approksimointi
MS-A0202 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (SCI) Luento 4: Ketjusäännöt ja lineaarinen approksimointi Antti Rasila Aalto-yliopisto Syksy 2015 Antti Rasila (Aalto-yliopisto) MS-A0202 Syksy 2015 1
LisätiedotMS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 5: Taylor-polynomi ja sarja
MS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 5: Taylor-polynomi ja sarja Pekka Alestalo, Jarmo Malinen Aalto-yliopisto, Matematiikan ja systeemianalyysin laitos 26.9.2016 Pekka Alestalo,
Lisätiedotläheisyydessä. Piirrä funktio f ja nämä approksimaatiot samaan kuvaan. Näyttääkö järkeenkäyvältä?
BM20A5840 - Usean muuttujan funktiot ja sarjat Harjoitus 1, Kevät 2017 1. Tunnemme vektorit a = [ 1 2 3 ] ja b = [ 2 1 2 ]. Laske (i) kummankin vektorin pituus (eli itseisarvo, eli normi); (ii) vektorien
LisätiedotYleisiä integroimissääntöjä
INTEGRAALILASKENTA, MAA9 Yleisiä integroimissääntöjä Integroiminen eli annetun funktion f integraalifunktion F määrittäminen (löytäminen) on yleisesti haastavaa. Joskus joutuu jopa arvata tai kokeilla.
LisätiedotJohdatus reaalifunktioihin P, 5op
Johdatus reaalifunktioihin 802161P, 5op Osa 2 Pekka Salmi 1. lokakuuta 2015 Pekka Salmi FUNK 1. lokakuuta 2015 1 / 55 Jatkuvuus ja raja-arvo Tavoitteet: ymmärtää raja-arvon ja jatkuvuuden määritelmät intuitiivisesti
LisätiedotT-111.210 Studio 4. luento 3: laskennallista geometriaa virikkeitä harjoituksiin: luovuudesta. matemaattista/abstraktia taidetta tietokonetaidetta
T-111.210 Studio 4 luento 3: laskennallista geometriaa virikkeitä harjoituksiin: matemaattista/abstraktia taidetta tietokonetaidetta luovuudesta 9.2.2007 Tassu Takala 1 muotojen matemaattista määrittelyä
LisätiedotKJR-C1001 Statiikka ja dynamiikka. Luento Susanna Hurme
KJR-C1001 Statiikka ja dynamiikka Luento 16.3.2016 Susanna Hurme Päivän aihe: Translaatioliikkeen kinetiikka (Kirjan luvut 12.6, 13.1-13.3 ja 17.3) Oppimistavoitteet Ymmärtää, miten Newtonin toisen lain
LisätiedotPolkuintegraali yleistyy helposti paloitain C 1 -poluille. Määritelmä Olkoot γ : [a, b] R m paloittain C 1 -polku välin [a, b] jaon
Polkuintegraali yleistyy helposti paloitain C 1 -poluille. Määritelmä 4.1.3. Olkoot : [a, b] R m paloittain C 1 -polku välin [a, b] jaon P = {a = t 1 < < t k = b} ja joukko D R m sellainen, että ([a, b])
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
LisätiedotTietokonegrafiikan kertausta eli mitä jokaisen animaattorin tulisi tietää tekniikasta
Tassu Takala Tietokonegrafiikan kertausta eli mitä jokaisen animaattorin tulisi tietää tekniikasta Mallinnustekniikkaa Animaation perustekniikkaa Harjoitustyöt 12.10.2006 1 Aiheita mallintaminen muodon
LisätiedotYhden muuttujan funktion minimointi
Yhden muuttujan funktion minimointi Aloitetaan yhden muuttujan tapauksesta Tarpeellinen myös useamman muuttujan tapauksessa Tehtävä on muotoa min kun f(x) x S R 1 Sallittu alue on muotoa S = [a, b] tai
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
Lisätiedota(t) = v (t) = 3 2 t a(t) = 3 2 t < t 1 2 < 69 t 1 2 < 46 t < 46 2 = 2116 a(t) = v (t) = 50
BM0A5810 - Differentiaalilaskenta ja sovellukset Harjoitus 1, Syksy 015 1. (a) Kiihtyvyys on nopeuden derivaatta, eli a(t) v (t) 3 t 1 + 1 Nyt on siis selvitettävä, milloin kiihtyvyys kasvaa itseisarvoltaan
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
LisätiedotNumeeriset 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
LisätiedotLuento 3: Käyräviivainen liike
Luento 3: Käyräviivainen liike Kertausta viime viikolta Käyräviivainen liike Heittoliike Ympyräliike Kulmamuuttujat,! ja Yhdistetty liike 2015-09-14 13:50:32 1/40 luentokalvot_03_combined.pdf (#36) Luennon
Lisätiedot3 x 1 < 2. 2 b) b) x 3 < x 2x. f (x) 0 c) f (x) x + 4 x 4. 8. Etsi käänteisfunktio (määrittely- ja arvojoukkoineen) kun.
Matematiikka KoTiA1 Demotehtäviä 1. Ratkaise epäyhtälöt x + 1 x 2 b) 3 x 1 < 2 x + 1 c) x 2 x 2 2. Ratkaise epäyhtälöt 2 x < 1 2 2 b) x 3 < x 2x 3. Olkoon f (x) kolmannen asteen polynomi jonka korkeimman
LisätiedotRaja arvokäsitteen laajennuksia
Raja arvokäsitteen laajennuksia Näitä ei ole oppikirjassa! Raja arvo äärettömyydessä: Raja arvo äärettömyydessä on luku, jota funktion arvot lähestyvät, kun muuttujan arvot kasvavat tai vähenevät rajatta.
LisätiedotLuento 10: Työ, energia ja teho. Johdanto Työ ja kineettinen energia Teho
Luento 10: Työ, energia ja teho Johdanto Työ ja kineettinen energia Teho 1 / 23 Luennon sisältö Johdanto Työ ja kineettinen energia Teho 2 / 23 Johdanto Energia suure, joka voidaan muuttaa muodosta toiseen,
LisätiedotLuento 3: Käyräviivainen liike
Luento 3: Käyräviivainen liike Kertausta viime viikolta Käyräviivainen liike Heittoliike Ympyräliike Kulmamuuttujat θ, ω ja α Yhdistetty liike Luennon sisältö Kertausta viime viikolta Käyräviivainen liike
Lisätiedot3.4 Rationaalifunktion kulku ja asymptootit
.4 Rationaalifunktion kulku ja asymptootit Rationaali- eli murtofunktiolla tarkoitetaan funktiota R, jonka lauseke on kahden polynomin osamäärä: P() R(). Q() Ainakin nimittäjässä olevan polynomin asteluvun
LisätiedotMatematiikan tukikurssi
Matematiikan tukikurssi Kurssikerta 4 Jatkuvuus Jatkuvan funktion määritelmä Tarkastellaan funktiota f x) jossakin tietyssä pisteessä x 0. Tämä funktio on tässä pisteessä joko jatkuva tai epäjatkuva. Jatkuvuuden
LisätiedotJohdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan
Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan Informaatioteknologian tiedekunta Jyväskylän yliopisto 2. luento 10.11.2017 Keinotekoiset neuroverkot Neuroverkko koostuu syöte- ja ulostulokerroksesta
LisätiedotLuento 5: Käyräviivainen liike. Käyräviivainen liike Heittoliike Ympyräliike Kulmamuuttujat θ, ω ja α Yhdistetty liike
Luento 5: Käyräviivainen liike Käyräviivainen liike Heittoliike Ympyräliike Kulmamuuttujat θ, ω ja α Yhdistetty liike 1 / 29 Luennon sisältö Käyräviivainen liike Heittoliike Ympyräliike Kulmamuuttujat
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
LisätiedotELEC-A3110 Mekaniikka (5 op)
ELEC-A3110 Mekaniikka (5 op) Yliopistonlehtori, tkt Sami Kujala Elektroniikan ja nanotekniikan laitos (ELE) Syksy 2017 Luento 2: Kertausta ja johdantoa Suoraviivainen liike Jumppaa Harjoituksia ja oivalluksia
LisätiedotPolynomit, interpolaatio ja funktion approksimointi
Solmu 3/24 Polynomit, interpolaatio ja funktion approksimointi Heikki Apiola Lehtori Matematiikan laitos, Teknillinen korkeakoulu Johdanto, taustaa Kirjoitus liittyy aihepiiriin numeerinen analyysi, tieteellinen
LisätiedotKJR-C1001 Statiikka ja dynamiikka. Luento Susanna Hurme
KJR-C1001 Statiikka ja dynamiikka Luento 31.3.2016 Susanna Hurme Dynamiikan välikoe 4.4.2016 Ajankohta ma 4.4.2016 klo 16:30 19:30 Salijako Aalto-Sali: A-P (sukunimen alkukirjaimen mukaan) Ilmoittautuminen
LisätiedotHarjoitus 7 -- Ratkaisut
Harjoitus 7 -- Ratkaisut 1 Solve osaa ratkaista polynomiyhtälöitä, ainakin astelukuun 4 asti. Erikoistapauksissa korkeammankin asteen yhtälöt ratkeavat. Clear a, b, c, d, e, x ; Solve a x 3 b x 2 c 0,
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
LisätiedotMATEMATIIKAN KOE, PITKÄ OPPIMÄÄRÄ HYVÄN VASTAUKSEN PIIRTEITÄ
MATEMATIIKAN KOE, PITKÄ OPPIMÄÄRÄ 26..208 HYVÄN VASTAUKSEN PIIRTEITÄ Alla oleva vastausten piirteiden, sisältöjen ja pisteitysten luonnehdinta ei sido ylioppilastutkintolautakunnan arvostelua. Lopullisessa
LisätiedotLuento 5: Käyräviivainen liike
Luento 5: Käyräviivainen liike Käyräviivainen liike Heittoliike Ympyräliike Kulmamuuttujat,! ja Yhdistetty liike Ajankohtaista Konseptitesti 1 Kysymys Viereisessä kuvassa leppäkerttu istuu karusellissa,
LisätiedotMS-A0104 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 (ELEC2) MS-A0106 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 (ENG2)
MS-A4 Differentiaali- ja integraalilaskenta (ELEC2) MS-A6 Differentiaali- ja integraalilaskenta (ENG2) Harjoitukset 3L, syksy 27 Tehtävä. a) Määritä luvun π likiarvo käyttämällä Newtonin menetelmää yhtälölle
Lisätiedota) 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,
LisätiedotPreliminäärikoe Tehtävät Pitkä matematiikka 4.2.2014 1 / 3
Preliminäärikoe Tehtävät Pitkä matematiikka / Kokeessa saa vastata enintään kymmeneen tehtävään Tähdellä (* merkittyjen tehtävien maksimipistemäärä on 9, muiden tehtävien maksimipistemäärä on 6 Jos tehtävässä
LisätiedotBM20A1501 Numeeriset menetelmät 1 - AIMO
6. marraskuuta 2014 Opetusjärjestelyt Luennot + Harjoitukset pe 7.11.2014 10-14 2310, 14-17 7337 la 8.11.2014 9-12 2310, 12-16 7337 pe 14.11.2014 10-14 2310, 14-17 6216 la 15.11.2014 9-12 2310, 12-16 7337
LisätiedotPRELIMINÄÄRIKOE. Pitkä Matematiikka 3.2.2015
PRELIMINÄÄRIKOE Pitkä Matematiikka..5 Vastaa enintään kymmeneen tehtävään. Tähdellä merkittyjen (*) tehtävien maksimipistemäärä on 9, muiden tehtävien maksimipistemäärä on 6.. a) Ratkaise epäyhtälö >.
LisätiedotLuento 5: Käyräviivainen liike
Luento 5: Käyräviivainen liike Käyräviivainen liike Heittoliike Ympyräliike Kulmamuuttujat,! ja Yhdistetty liike Ajankohtaista Konseptitesti 1 http://presemo.aalto.fi/mekaniikka2017 Kysymys Sotalaivasta
LisätiedotPRELIMINÄÄRIKOE PITKÄ MATEMATIIKKA 9.2.2011
PRELIMINÄÄRIKOE PITKÄ MATEMATIIKKA 9..0 Kokeessa saa vastata enintään kymmeneen tehtävään.. Sievennä a) 9 x x 6x + 9, b) 5 9 009 a a, c) log 7 + lne 7. Muovailuvahasta tehty säännöllinen tetraedri muovataan
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
LisätiedotKompleksianalyysi viikko 3
Kompleksianalyysi viikko 3 Jukka Kemppainen Mathematics Division Derivaatta Oletetaan seuraavassa, että joukko A C on avoin, eli jokaista z 0 A kohti on olemassa sellainen ǫ > 0, että z z 0 < ǫ z A. f
LisätiedotT Tietotekniikan peruskurssi: Tietokonegrafiikka. Tassu Takala TKK, Tietoliikenneohjelmistojen ja multimedian laboratorio
T-106.1041 Tietotekniikan peruskurssi: Tassu Takala TKK, Tietoliikenneohjelmistojen ja multimedian laboratorio Luennon aiheita (1) mitä on tietokonegrafiikka? tietokone piirtää kuvia mikä on digitaalinen
Lisätiedotk=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
LisätiedotKJR-C1001 Statiikka ja dynamiikka. Luento Susanna Hurme
KJR-C1001 Statiikka ja dynamiikka Luento 22.3.2016 Susanna Hurme Päivän aihe: Rotaatioliikkeen kinematiikka: kulmanopeus ja -kiihtyvyys (Kirjan luvut 12.7, 16.3) Osaamistavoitteet Osata analysoida jäykän
LisätiedotFunktiot. funktioita f : A R. Yleensä funktion määrittelyjoukko M f = A on jokin väli, muttei aina.
Funktiot Tässä luvussa käsitellään reaaliakselin osajoukoissa määriteltyjä funktioita f : A R. Yleensä funktion määrittelyjoukko M f = A on jokin väli, muttei aina. Avoin väli: ]a, b[ tai ]a, [ tai ],
Lisätiedotk-kantaisen eksponenttifunktion ominaisuuksia
3.1.1. k-kantaisen eksponenttifunktion ominaisuuksia f() = k (k > 0, k 1) Määrittely- ja arvojoukko M f = R, A f = R + Jatkuvuus Funktio f on jatkuva Monotonisuus Funktio f aidosti kasvava, kun k > 1 Funktio
LisätiedotPreliminäärikoe Tehtävät A-osio Pitkä matematiikka kevät 2016 Sivu 1 / 4
Preliminäärikoe Tehtävät A-osio Pitkä matematiikka kevät 06 Sivu / 4 Laske yhteensä enintään 0 tehtävää. Kaikki tehtävät arvostellaan asteikolla 0-6 pistettä. Osiossa A EI SAA käyttää laskinta. Osiossa
LisätiedotMATP153 Approbatur 1B Harjoitus 6 Maanantai
. (Teht. s. 93.) Määrää raja-arvo MATP53 Approbatur B Harjoitus 6 Maanantai 7..5 cos x x. Ratkaisu. Suora sijoitus antaa epämääräisen muodon (ei auta). Laventamalla päädytään muotoon ja päästään käyttämään
LisätiedotDerivaatta: funktion approksimaatio lineaarikuvauksella.
Viikko 5 Tällä viikolla yleistetään R 2 :n ja R 3 :n vektorialgebran peruskäsitteet n-ulotteiseen avaruuteen R n, ja määritellään lineaarikuvaus. Tarkastellaan funktioita, joiden määrittelyjoukko on n-ulotteisen
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
Lisätiedot5 Differentiaalilaskentaa
5 Differentiaalilaskentaa 5.1 Raja-arvo Esimerkki 5.1. Rationaalifunktiota g(x) = x2 + x 2 x 1 ei ole määritelty nimittäjän nollakohdassa eli, kun x = 1. Funktio on kuitenkin määritelty kohdan x = 1 läheisyydessä.
LisätiedotOletetaan, että funktio f on määritelty jollakin välillä ]x 0 δ, x 0 + δ[. Sen derivaatta pisteessä x 0 on
Derivaatta Erilaisia lähestymistapoja: geometrinen (käyrän tangentti sekanttien raja-asentona) fysikaalinen (ajasta riippuvan funktion hetkellinen muutosnopeus) 1 / 13 Derivaatan määritelmä Määritelmä
Lisätiedot763306A JOHDATUS SUHTEELLISUUSTEORIAAN 2 Ratkaisut 2 Kevät 2017
763306A JOHDATUS SUHTEELLISUUSTEORIAAN 2 Ratkaisut 2 Kevät 207. Nelinopeus ympyräliikkeessä On siis annettu kappaleen paikkaa kuvaava nelivektori X x µ : Nelinopeus U u µ on määritelty kaavalla x µ (ct,
LisätiedotLisätehtäviä. Rationaalifunktio. x 2. a b ab. 6u x x x. kx x
MAA6 Lisätehtäviä Laske lisätehtäviä omaan tahtiisi kurssin aikan Palauta laskemasi tehtävät viimeistään kurssikokeeseen. Tehtävät lasketaan ilman laskint Rationaalifunktio Tehtäviä Hyvitys kurssiarvosanassa
LisätiedotTampereen yliopisto Tietokonegrafiikka 2013 Tietojenkäsittelytiede Harjoitus
Tampereen yliopisto Tietokonegrafiikka 201 Tietojenkäsittelytiede Harjoitus 6 1..201 1. Tarkastellaan Gouraudin sävytysmallia. Olkoon annettuna kolmio ABC, missä A = (0,0,0), B = (2,0,0) ja C = (1,2,0)
LisätiedotLuento 2: Viivan toteutus
Tietokonegrafiikan perusteet T-111.4300 3 op Luento : Viivan toteutus Lauri Savioja 11/07 Primitiivien toteutus / 1 GRAAFISTEN PRIMITIIVIEN TOTEUTUS HUOM! Oletuksena on XY-koordinaatisto Suorien viivojen
LisätiedotRationaalinen muodon säilyttävä spline-interpolointi
Rationaalinen muodon säilyttävä spline-interpolointi Jani Store Pro gradu -tutkielma Helsingin yliopisto Matematiikan ja tilastotieteen laitos Kesäkuu 2007 1 Tiivistelmä. Tärkeä päämäärä mallinnettaessa
LisätiedotKERTAUSHARJOITUKSIA. 1. Rationaalifunktio a) ( ) 2 ( ) Vastaus: a) = = 267. a) a b) a. Vastaus: a) a a a a 268.
KERTAUSHARJOITUKSIA. Rationaalifunktio 66. a) b) + + + = + + = 9 9 5) ( ) ( ) 9 5 9 5 9 5 5 9 5 = = ( ) = 6 + 9 5 6 5 5 Vastaus: a) 67. a) b) a a) a 9 b) a+ a a = = a + a + a a + a a + a a ( a ) + = a
LisätiedotMS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 6: Vektorikentän viivaintegraali
MS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 6: Vektorikentän viivaintegraali Antti Rasila Aalto-yliopisto Syksy 2015 Antti Rasila (Aalto-yliopisto) MS-A0305 Syksy 2015 1 / 27 Esimerkki: funktion
LisätiedotDYNAMIIKKA II, LUENTO 5 (SYKSY 2015) Arttu Polojärvi
DYNAMIIKKA II, LUENTO 5 (SYKSY 2015) Arttu Polojärvi LUENNON SISÄLTÖ Kertausta edelliseltä luennolta: Suhteellisen liikkeen nopeuden ja kiihtyvyyden yhtälöt. Jäykän kappaleen partikkelin liike. Jäykän
LisätiedotMATEMATIIKAN KOE PITKÄ OPPIMÄÄRÄ Merkitään f(x) =x 3 x. Laske a) f( 2), b) f (3) ja c) YLIOPPILASTUTKINTO- LAUTAKUNTA
1 YLIOPPILASTUTKINTO- LAUTAKUNTA 26.3.2018 MATEMATIIKAN KOE PITKÄ OPPIMÄÄRÄ A-osa Ratkaise kaikki tämän osan tehtävät 1 4. Tehtävät arvostellaan pistein 0 6. Kunkin tehtävän ratkaisu kirjoitetaan tehtävän
Lisätiedot1.1. YHDISTETTY FUNKTIO
1.1. YHDISTETTY FUNKTIO (g o f) () = g(f()) Funktio g = yhdistetyn funktion g o f ulkofunktio Funktio f = yhdistetyn funktion g o f sisäfunktio E.2. Olkoon f() = 2 + 3 ja g() = 4-5. Muodosta funktio a)
LisätiedotNumeerinen integrointi
Numeerinen integrointi Analyyttisesti derivointi triviaalia, integrointi vaikeaa. Numeerisesti laskettaessa tilanne on päinvastainen. Integrointi on yhteenlaskua, joka on tasoittava operaatio: lähtötietojen
Lisätiedot