3. Useamman muuttujan funktioiden differentiaalilaskentaa Olkoon A R n. Kuvaus f : A R on n:n muuttujan reaalifunktio. Se kuvaa

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "3. Useamman muuttujan funktioiden differentiaalilaskentaa Olkoon A R n. Kuvaus f : A R on n:n muuttujan reaalifunktio. Se kuvaa"

Transkriptio

1 3 Useamman muuttujan funktioiden differentiaalilaskentaa Olkoon A R n Kuvaus f : A R on n:n muuttujan reaalifunktio Se kuvaa A:n pisteet x = (x,, x n ) A (x,, x n R) reaaliluvuiksi f(x) ja koko A:n R:n osajoukoksi f(a) R Tapauksissa n = tai n = 3 käytetään myös vaihtoehtoista merkintää r = (x, y) = xī + y j (ī = (, 0), j = (0, )) tai r = (x, y, z) = xī + y j + z k (ī = (, 0, 0), j = (0,, 0), k = (0, 0, )) merkintöjen x = (x, x ) ja x = (x, x, x 3 ) sijaan Kertaan aluksi lineaarialgebran määritelmiä ja etäisyyteen liittyviä käsitteitä ja tuloksia: Jos x = (x,, x n ) R n, y = (y,, y n ) R n ja a R, niin (3) x + y = (x + y,, x n + y n ), summa x y = x y + + x n y n, pistetulo x = x x = x + + x n, normi ax = (ax,, ax n ), luvun ja vektorin tulo d(x, y) = x y = (x y ) + + (x n y n ), etäisyys B r (x) = {y R n d(x, y) < r}, r-säteinen, x-keskinen, n-ulotteinen avoin kuula B r (x) = B r(x) = B r (x) \ {x}, punkteerattu n-kuula 3 Lause (i) x y x y x, y R n (Schwarz) (ii) ax = a x (a R, x R n ) (iii) x + y = x + y, Kolmioepäyhtälö R n :ssä (iv) d(x, z) d(x, y) + d(y, z), Kolmioepäyhtälö R n :ssä (v) Tasossa R (x, y) = x + y ja R 3 :ssa (x, y, z) = x + y + z Joukko A R n on avoin, jos (33) x A r > 0 se B r (x) A, ts jos jokainen A:n piste on sisäpiste määritelmän 6 mielessä Jos R n \A on avoin, A on suljettu Pätee: A suljettu A A (eli A sisältää reunapisteidensä joukon A, ks 6) 34 Esimerkki (i) Kolmioepäyhtälöstä seuraa, että avoin kuula B r (x) (x R n, r > 0) on avoin ja suljettu kuula on suljettu joukko B r (x) = {y R n d(x, y) r} 67

2 (ii) y reuna A A Jos kuvan joukon A reunakäyrä A A, A on suljettu Jos A R \ A, A on avoin Muuten A ei ole avoin eikä suljettu x Useamman muuttujan funktion raja-arvo ja jatkuvuus Perusidea: Lausekkeilla määritellyistä funktioista tulee jatkuvia muualla kuin mahdollisissa ongelmakohdissa (joita ovat esimerkiksi nimittäjän nollakohdat, negatiiviset argumentit neliöjuuren alla ja logaritmeissa jne) 35 Määritelmä Olkoon A R n, f : A R funktio ja x 0 A Funktio f on jatkuva pisteessä x 0, jos Toinen muotoilu: ɛ > 0 δ > 0 se f(b δ (x 0 ) A) ]f(x 0 ) ɛ, f(x 0 ) + ɛ[ f jatkuva x 0 :ssa ɛ > 0 δ > 0 se x A pätee ehto ( ) d(x, x 0 ) = x x 0 < δ f(x) f(x 0 ) < ɛ Jos f on jatkuva x 0 :ssa x 0 A, sanomme, että f on jatkuva (määrittelyjoukossaan A) 36 Huomautus (i) Jos x 0 A on eristetty piste eli jos on olemassa δ > 0 se B δ (x 0 ) A = {x 0 }, jokainen f : A R on jatkuva x 0 :ssa, sillä ehto ( ) pätee tällä δ:n arvolla (ja pienemmillä) triviaalisti (ii) Muissa kuin eristetyissä A:n pisteissä x 0 jatkuvuusehto voidaan pukea yhden muuttujan teoriasta tuttuun muotoon raja-arvo on arvo : f jatkuva x 0 :ssa lim f(x) = f(x 0 ) x x 0 Tätä varten joudumme tutkimaan f:n raja-arvoa x 0 :ssa joukossa A ja havaitsemme hyödylliseksi tutkia raja-arvoa x 0 :ssa pitkin joukkoa B A, kun pistettä x 0 voidaan lähestyä pitkin B:tä 68

3 37 Esimerkki Tutkitaan funktiota f(x, y) = xy kun (x, y) (0, 0) pitkin x + y kx suoraa y = kx (k R) Tällöin f(x, y) = f(x, kx) = x + k x = k on vakio, + k joten sen raja-arvona on sama k:sta riippuva vakio Koska nämä raja-arvot eroavat toisistaan, on syytä olettaa, ettei f:llä ole minkään järkevän määritelmän mielessä raja-arvoa f(x, y) ja arvoa f(0, 0) ei voi määritellä niin, että f:stä tulisi lim (x,y) (0,0) myös origossa jatkuva 38 Määritelmä (i) Piste x 0 R n on joukon A R n kasaantumispiste, jos x 0 :n jokaisessa ympäristössä on A:n x 0 :sta eroavia pisteitä: ɛ > 0 : B ɛ(x 0 ) A (ii) Olkoon B A R n ja olkoon x 0 B:n kasaantumispiste sekä f : A R funktio (Tällöin x 0 on myös A:n kasaantumispiste ja pistettä x 0 voidaan lähestyä pitkin joukkoja B ja A) Sanomme, että funktiolla f on pisteessä x 0 raja-arvo a R pitkin joukkoa B ja merkitsemme lim f(x) = a, x x 0, x B jos ɛ > 0 δ > 0 se 0 < x x 0 < δ ja x B f(x) a < ɛ Toinen muotoilu: lim f(x) = a ɛ > 0 δ > 0 se x x 0, x B f(b δ(x 0 ) B) ]a ɛ, a + ɛ[ Tapauksessa B = A (f:n määrittelyjoukko) merkitään lyhyemmin lim f(x) = lim f(x) x x 0, x A x x 0 39 Lause Jos lim f(x) = a ja C B A (x 0 x x 0, x B f : A R), niin myös lim x x 0, x C sama raja-arvo kuin isompaa joukkoa pitkin] C:n kasautumispiste, f(x) = a [Ts pienempää joukkoa pitkin tulee Todistus Olkoon ɛ > 0 Oletuksesta lim f(x) = a seuraa, että on olemassa x x 0, x B δ > 0 se f(b δ (x 0) B) ]a ɛ, a + ɛ[ Tällöin f(b δ (x 0) C) f(b δ (x 0) B) ]a ɛ, a + ɛ[ ja väite seuraa 69

4 30 Lause Jos raja-arvo lim f(x) on olemassa, se on yksikäsitteinen x x 0, x B Todistus Kuten yhden muuttujan teoriassa 3 Seuraus Jos B A ja C A ja x 0 on B:n ja C:n kasaantumispiste ja f : A R toteuttaa lim f(x) lim f(x), x x 0, x B x x 0, x C niin raja-arvoa lim x x 0 f(x) ei ole olemassa Todistus Lauseet 39 ja 30 Jos siis kahta pienempää joukkoa pitkin tulee eri raja-arvot, f:llä ei ole rajaarvoa xy 3 Esimerkki (i) Koska lim (x,y) (0,0),y=kx x + y = k esimerkin 37 nojalla, + k xy seuraa 3:stä, että lim (x,y) (0,0) x + y antavat 3:n joukoiksi B ja C kaksi eri suoraa y = kx) (valitsemalla kaksi eri k:n arvoa, jotka (ii) Jos f(x, y) = xy x + y, niin joukossa B 4 k = {(x, y) y = kx, x 0} f:llä on kaikilla k R raja-arvo 0 origossa, sillä y = kx xy x + y 4 = x k x x + k 4 x 4 = k x + k 4 x x 0 0 (ja B k:ssa (x, y) 0 x 0) Siitä huolimatta lim (x,y) (0,0) f(x, y)! Perustelu: Käyrää x = y pitkin raja-arvoksi tuleekin 0, sillä Nytkin 3 x = y xy x + y 4 = lim (x,y) (0,0) f(x, y) y4 y 4 + y 4 = y 0 Positiivinen raja-arvotulos todistetaan arvioimalla f:n ja väitetyn raja-arvon erotuksen itseisarvoa sopivalla tavalla x y 33 Esimerkki (i) Väite: lim (x,y) (0,0) x + y = 0 Todistus: x y x + y 0 (x + y )y = y x + y [joten tässä x y x + y 0 < ɛ, kun 0 < (x, y)) = x + y < ɛ = δ, jolloin y x + y < ɛ] Johtopäätökseen riittää siis se havainto, että saatu yläraja y 0, kun (x, y) (0, 0) 70

5 (ii) Todistetaan kohdan (i) väite myös napakoordinaattien avulla x y x + y 0 = r 4 sin ϕ cos ϕ r = r sin ϕ cos ϕ r = x + y = (x, y) 0, (x,y) (0,0) x y joten lim = 0 Tässä on arvioissa päästävä eroon ϕ:stä ja se käy (x,y) (0,0) x + y havaitsemalla, että sin ϕ cos ϕ (iii) Projektiokuvauksilla pr i : R n R, pr i (x) = x i x = (x,, x n ) R n (i {,, n}), raja-arvo on arvo: Jos y = (y,, y n ) R n, niin ( Väite: lim pr i (x) = y i = pri (y) ) x y Todistus: Jos ɛ > 0 ja x = (x,, x n ) R n, niin arvion 0 x i y i (x y ) + + (x i y i ) + + (x n y n ) = x y nojalla saadaan valitsemalla δ = ɛ, että x y < δ = ɛ x i y i = pr i (x) pr i (y) < ɛ Äsken saadun tuloksen voi myös muotoilla seuraavasti: projektiokuvaukset pr i : R n R (i =,, n) ovat jatkuvia : 34 Lause Funktio f : A R (A R n ) on jatkuva joukon A kasaantumispisteessä x 0 A, jos ja vain jos f:n raja-arvo x 0 :ssa on f:n arvo Siis f jatkuva x 0 :ssa lim f(x) = f(x 0 ), x x 0 (vrt 36(ii)) Todistus Suora seuraus määritelmistä 35 ja 38 Myös useamman muuttujan teoriassa pätevät tutut raja-arvojen laskusäännöt: 35 Lause Olkoot f : A R ja g : A R (A R n ) funktioita, x 0 R n osajoukon B A kasaantumispiste ja lim f(x) = a, lim x x 0,x B g(x) = b, x x 0,x B (a, b R) 7

6 Tällöin (i) (ii) (iii) (iv) ( ) lim f(x) ± g(x) = a ± b, x x 0,x B lim cf(x) = ca c R, x x 0,x B ( ) f(x)g(x) = ab, ja lim x x 0,x B f(x) lim x x 0,x B g(x) = a b, kun b 0 Todistus Sivuutetaan (ei eroa paljonkaan vastaavan yhden muuttujan tuloksen todistuksesta) 36 Seuraus Jatkuvien funktioiden summa, erotus, tulo ja osamäärä ovat jatkuvia (osamäärän tapauksessa ei kuitenkaan nimittäjän nollakohdissa) Todistus Lauseet 35 ja Huomautus Lauseen 35 voi laajentaa koskemaan myös raja-arvoja ± (määrittele nämä käsitteet!), kunhan lasketaan syksyn kurssista tutuilla sallituilla muodoilla 38 Esimerkki Koska lim x = (33(ii)) ja lim (x,y) (,0) (x,y) (,0) y = ( sillä > M (> 0), kun y < eli esimerkiksi ystössä B y ((, 0)) ), saamme, että M M lim (x,y) (,0) (x + y ) = + = Vektoriarvoisen funktion f : A R p (A R n ) raja-arvo ja jatkuvuus voidaan määritellä suoraan tai palauttaa ne f:n komponenttifunktioiden (39) f i = pr i f : A R (i =,, p) vastaaviin käsitteisiin (pr i ks 33(iii)) Esimerkiksi jatkuvuuden määritelmät ovat (i) f : A R p jatkuva pisteessä x 0 A ɛ > 0 δ > 0 se x x 0 < δ f(x) f(x 0 ) < ɛ (vasemman puolen normi R n :ssä oikeanpuoleinen R p :ssä) ja toisella tavalla (ii) f : A R p jatkuva pisteessä x 0 A f i = pr i f jatkuva x 0 :ssa i {,, p} Lopputulos on sama ja tämän todistus ei ole vaikeaa 7

7 30 Esimerkki Olkoon f : R R 3, f(x, y) = (x, xy, x + y) Tällöin f (x, y) = x, f (x, y) = xy ja f 3 (x, y) = x + y ovat jatkuvia (35) Siis lauseen 33(iii) nojalla f = (f, f, f 3 ) on jatkuva (koska sen komponenttifunktiot f i = pr i f : R R ovat jatkuvia) Jatkuvien kuvausten yhdistetty kuvaus on aina jatkuva 3 Lause Olkoot A R n, B R p sekä f : A R p, g : B R m jatkuvia Jos f(a) B, niin yhdistetty kuvaus g f : A R m on jatkuva Kuva f g A B R m g f Todistus Olkoon ɛ > 0, x 0 A Koska g on jatkuva f(x 0 ):ssa on olemassa δ > 0 se ( ) y f(x 0 ) < δ ja y B g(y) g(f(x 0 ) < ɛ Koska f on jatkuva x 0 :ssa on olemassa δ > 0 se jos x A, niin ( ) x x 0 < δ f(x) f(x 0 ) < δ Valitsemalla δ = δ saadaan nyt x A ja x x 0 < δ ( ) f(x) f(x 0 ) < δ }{{} B ( ) g(f(x)) g(f(x 0 )) < ɛ eli (g f)(x) (g f)(x 0 ) < ɛ Kuten yhden muuttujan funktioiden teoriassa, nämä lauseet takaavat sen, että lausekkeilla määritellyt funktiot ovat jatkuvia muualla kuin lausekkeiden muodostamiseen liittyvissä ongelmakohdissa 3 Esimerkki i) Rationaalifunktiot ovat jatkuvia muualla kuin nimittäjän nollakohdissa Esimerkiksi rationaalifunktio f(x, y, z) = xy + x + z (x ) yz on x:n y:n ja z:n polynomien P (x, y, z) = xy + x + z (aste ) ja Q(x, y, z) = (x ) yz = x yz xyz + yz (aste 4) 73

8 osamäärä f = P Q Se on määritelty ja jatkuva R3 :n osajoukossa A = {(x, y, z) Q(x, y, z) 0} = {(x, y, z) x, y 0, z 0} ii) Funktio f(x, y) = sin(xy) + x on jatkuva määrittelyjoukossaan A = {(x, y) sin(xy) + x 0} R Perustelu: Esimerkin 33 (iii) nojalla (x, y) x ja (x, y) y ovat jatkuvia kaikkialla (joten niiden rajoittumat A:han ovat myös jatkuvia (lauseet 39 ja 34)), siten seurauksen 36 nojalla (x, y) xy on jatkuva A:ssa ja edelleen lauseesta 3 seuraa, että (x, y) sin(xy) on jatkuva A:ssa (sillä sin : R R on jatkuva) Koska (x, y) x on jatkuva [ 3 : (x, y) pr x itseis x on jatkuvien kuvausten arvo yhdiste ], niin lauseesta 35 seuraa, että (x, y) sin(xy) + x on jatkuva A:ssa Koska se on A:ssa 0 ja koska neliöjuuri [0, [ [0, [ on jatkuva, niin lauseen 3 nojalla f on jatkuva A:ssa Myös useamman muuttujan funktioiden yhteydessä voidaan tietysti tarkastella erilaisia lukujonoja tai vektorijonoja ja niiden raja-arvoja ( (( 33 Esimerkki Määritä lim n n, ln + π ) n )) n n Ratkaisu Koska n = ( n n, koska + π ) n e π, ja koska funktiot n n n x x ja x ln x ovat jatkuvia pisteissä ja e π on (( lim ( n n, ln + π ) n )) = (, ln(e π ) ) = (, π) n n Osittaisderivaatat ja gradientit, differentioituvuus Olkoon x 0 = (a,, a n ) A joukon A R n sisäpiste ja olkoon f : A R funktio Yhden muuttujan funktiot g i (t) = f(a,, a i, t, a i+,, a n ) (i =,, n) ovat tällöin määritellyt pienillä a i -keskisillä väleillä (sillä x 0 oli A:n sisäpiste) ja riippuvat vain f:n arvoista x 0 :n kautta kulkevalla x i -akselin suuntaisella suoralla Jos g i on derivoituva pisteessä t = a i, niin sen derivaatta (34) g i (a i) = lim h 0 g i (a i + h) g i (a i ) h on f:n osittaisderivaatta muuttujan x i suhteen pisteessä x 0 Merkintöjä: (35) g i(a i ) = D i f(x 0 ) = f x i (x 0 ) = D xi f(x 0 ) = f xi (x 0 ) 74

9 Jos A on avoin (ts jokainen x 0 A on sisäpiste) ja f:llä on jokaisessa x 0 A kaikki osittaisderivaatat D i f(x 0 ) (i =,, n), f on derivoituva A:ssa Osittaisderivaatoista koottu n-vektori (36) grad f(x 0 ) = f(x 0 ) = (D f(x 0 ),, D n f(x 0 )) on f:n gradientti(vektori) x 0 :ssa Se on määritelty vain kun f on derivoituva x 0 :ssa (ts D i f(x 0 ) i) 37 Huomautus (i) Gradientin määritelmässä esiintyvä symboli ( nabla ) on derivaattaoperaattori = (D,, D n ), jonka ajatellaan operoivan reaalifunktioon f seuraavasti: f = (D,, D n )f = (D f,, D n f) Näemme myöhemmin, että gradientti on jonkinlainen yhden muuttujan funktioiden derivaatan vastine: Funktio f esimerkiksi kasvaa x 0 :ssa nopeimmin gradienttivektorinsa f(x 0 ) suuntaan (ii) Osittaiderivaattojen käytännön laskeminen sujuu peruskurssista tutuilla derivoimissäännöillä, sillä kyseessä on yhden muuttujan funktioiden g i (t) tavallinen derivointi; muut kuin i:s muuttuja x i ajatellaan vakioiksi ja derivoidaan x i :n suhteen (iii) Vektoriarvoisen funktion f : A R p (A R n ) derivointi palautetaan koordinaattifunktioiden f j = pr j f (j =,, p) derivointiin kaavalla D i f(x 0 ) = (D i f (x 0 ),, D i f p (x 0 )) (i =,, n), missä x 0 on A:n sisäpiste 38 Esimerkki i) f(x, x, x 3, x 4 ) = x e x x 3 + x 3 x 4 Tällöin D f(x) = e x x 3, D f(x) = x x 3 e x x 3, D 3 f(x) = x x e x x 3 + x 3 x 4 ja D 4 f(x) = x 3 x = (x, x, x 3, x 4 ) R 4 ii) f(x, y) = x +sin(x+ln y) Tällöin f on määritelty joukossa A = {(x, y) y > 0} y ja tämä joukko A on avoin R :ssa Nyt D f(x, y) = + cos(x + ln y) y ja D f(x, y) = x cos(x + ln y) + y3 y joten esimerkiksi pisteessä (0, ) A on (x, y) A, grad f(0, ) = f(0, ) = (D f(0, ), D f(0, )) = ( ) 0 cos(0 + ln ) = + cos(0 + ln ), + = (, ) 3 75

10 Pisteessä (0, ) tämä funktio f kasvaa siis nopeimmin vektorin f(0, ) = (, ) = ī + j suuntaan iii) Vektorifunktion f : R 3 R, f(x, y, z) = ( f (x, y, z), f (x, y, z) ) = (x 3 y 4, x + y + z ) osittaisderivaattafunktiot ovat D f(x, y, z) = ( D x (x 3 y 4 ), D x (x + y + z ) ) = (3x y 4, x), D f(x, y, z) = ( D y (x 3 y 4 ), D y (x + y + z ) ) = (4x 3 y 3, y), D 3 f(x, y, z) = ( D z (x 3 y 4 ), D z (x + y + z ) ) = (0, z) Jos funktion f : A R osittaisderivaatta D i f on olemassa eräissä A:n sisäpisteissä x 0, saadaan vastaava osittaisderivaattafunktio D i f : B R, missä B = {x 0 A x 0 on A:n sisäpiste ja D i f(x 0 )} Näillä voi edelleen olla korkeampia osittaisderivaattoja D j (D i f) = D ij f Jos A R n on avoin merkitään C 0 (A) = {f f : A R jatkuva} (39) C (A) = {f f : A R jatkuvasti derivoituva, ts D i f : A R jatkuva i {,, n}} C (A) = {f D j f C (A) j {,, n}} = = {f f kahdesti jatkuvasti derivoituva} jne Saadaan jono sisäkkäisiä A:ssa määriteltyjen reaalifunktioiden avaruuksia C 0 (A) C (A) C (A) ja näiden leikkauksena (330) C (A) = {f f:llä on kaikkien kertalukujen jatkuvat osittaisderivaatat} 76

11 33 Huomautus Koska osittaisderivaatat D i f(x 0 ) riippuvat vain f:n arvoista x 0 :n kautta kulkevilla koordinaattiakseleiden suuntaisilla suorilla, on selvää, ettei pelkkä osittaisderivaattojen olemassaolo kerro mitään funktiosta f näiden suorien ulkopuolella Esimerkki { 0, x = 0 tai y = 0 f(x, y) =, x 0 ja y 0 näyttää, ettei f:n edes tarvitse olla jatkuva pisteessä, jossa se on derivoituva Tässä näet D f(0, 0) = D f(0, 0) = 0, mutta f ei ole jatkuva origossa Kohdassa 39 määritelty jatkuva derivoituvuus x 0 :ssa, ts osittaisderivaattafunktioiden olemassaolo ja jatkuvuus pisteessä x 0 A, sen sijaan kertoo jo paljon f:stä Jatkuvien ja jatkuvasti derivoituvien funktioiden väliin mahtuvat vielä ns differentioituvat funktiot, joita kohta käsitellään 33 Esimerkki Jos f : R n R on polynomi, niin f C (R n ) ja riittävän korkeat f:n osittaisderivaatat ovat nollia Jos esimerkiksi f : R 3 R on polynomi niin osittaisderivaatat f(x, y, z) = xy + xyz + z x, D f = y + yz + z, D f = xy + xz, ja D 3 f = xy + xz ovat jatkuvia, joten f C (R 3 ) Edelleen toisen kertaluvun osittaisderivaatat D (D f) = D f = 0, D (D f) = D f = y + z, D 3 (D f) = D 3 f = y + z, D (D f) = D f = y + z, D f = x, D 3 f = x, D 3 f = y + z, D 3 f = x, D 33 f = x ovat jatkuvia, joten f C (R 3 ) Toisen kertaluvun osittaisderivaatoista D ij f ja D ji f havaitaan tässä esimerkissä, että ne aina yhtyvät Jatkuvasti derivoituville funktioille tämä seuraa ns derivoimisjärjestyksen vaihtosäännöstä: 333 Lause Jos A R n on avoin ja f C k (A) on A:ssa k-kertaa jatkuvasti derivoituva (k N, k ), niin f:n osittaisderivaatat kertalukuun k asti riippuvat ainoastaan siitä, montako kertaa kunkin muuttujan suhteen on derivoitu, eivät siis derivoimisjärjestyksestä Todistus Sivuutetaan liian työläänä Toisen kertaluvun osittaiderivaatoista voidaan muodostaa ns Hessen matriisi, jolla on käyttöä mm ääriarvojen teoriassa: 77

12 334 Määritelmä Olkoon A R n, x 0 A:n sisäpiste ja f : A R kahdesti derivoituva x 0 :ssa Matriisi H f (x 0 ) = H(x 0 ) = D f(x 0 ) D f(x 0 ) D n f(x 0 ) D n f(x 0 ) D n f(x 0 ) D nn f(x 0 ) ( ts [H(x0 )] ij = D ij f(x 0 ) i, j {,, n} ) on f:n Hessen matriisi pisteessä x 0 ja sen determinantti det H(x 0 ) R on f:n Hessen determinantti x 0 :ssa Jos A on avoin ja f C (A), f:n Hessen matriisi H f (x 0 ) on symmetrinen x 0 A lauseen 333 nojalla 335 Esimerkki (i) Jos f(x, y) on kahden muuttujan x ja y neliömuoto f(x, y) = ax + bxy + cy [ ] [ ] ( ) ( a b x = [ x y ] matriisikielellä ), b c y niin D f(x, y) = ax + by, D f(x, y) = bx + cy, D f = a, D f = b = D f, D f = c, joten f:n gradientti on matriisikielellä ilmaistuna [ ] [ ] [ ] a b x x f(x, y) = = A b c y y ja f:n Hessen matriisi on vakiomatriisi [ ] a b H f = = A, b c [ ] a b missä A = on neliömuodon f määrittelevä symmetrinen matriisi (ks ( )) b c (ii) Vastaava pätee samanlaisella laskulla n:n muuttujan neliömuodolle f(x,, x n ) = [ x x n ] A x x n 78

13 ( A on se symmetrinen n n-matriisi, jonka (i, i)-alkiot ovat neliömuodon f termien x i kertoimet ja (i, j) ja (j, i)-alkiot ovat puolet termin x ix j kertoimesta, kun i j ja samanmuotoiset termit x i x j ja x j x i on yhdistetty): f(x) = A x x n ja H f = A Yhden muuttujan funktioiden teoriasta tuttu differentiaalikehitelmä on tärkeä myös useamman muuttujan funktioille 336 Määritelmä Olkoon A R n, f : A R funktio ja x 0 A:n sisäpiste Funktio f on differentioituva x 0 :ssa, jos sillä on x 0 :n ympäristössä ns differentiaalikehitelmä eli jos f:n muutos f(x 0 + h) f(x 0 ) voidaan esittää muodossa (337) f(x 0 +h) f(x 0 ) = a h+ h ɛ(h) = a h + +a n h n + h + + h n ɛ(h), missä a R n on vakiovektori ja ɛ(h) 0, kun h 0 Jos A on avoin ja f on differentioituva x 0 :ssa kaikilla x 0 A, niin f on differentioituva (joukossa A) Kehitelmässä (337) merkitään usein h i = dx i (x:n muutos) ja lukuja a i h i = a i dx i kutsutaan f:n osittaisdifferentiaaleiksi x 0 :ssa sekä lukua a h = a dx + + a n dx n f:n kokonaisdifferentiaaliksi pisteessä x 0 On oltava a = f(x 0 ): 338 Lause Olkoon f differentioituva x 0 :ssa kuten (337):ssä Tällöin f on jatkuva x 0 :ssa ja derivoituva x 0 :ssa Lisäksi kehitelmä (337) on muotoa f(x 0 + h) f(x 0 ) = f(x 0 ) h + h ɛ(h), ts a = f(x 0 ) ja a i = D i f(x 0 ) i {,, n} Todistus Koska f(x 0 + h) f(x 0 ) = a h + h ɛ(h) a h + h ɛ(h) 3(i) a h + h ɛ(h) = h ( a + ɛ(h)) 0, h 0 niin f on jatkuva x 0 :ssa Sen osoittaminen, että D i f(x 0 ) = a i jätetään harjoitustehtäväksi lukijalle (Vihje: Valitse h = (0,, 0, h i, 0,, 0) ja käytä erotusosamäärää) Pelkkä osittaisderivaattojen olemassaolo ei takaa differentioituvuutta (ks huomautus 33 ja lause 338), mutta jatkuva derivoituvuus takaa sen: 79

14 339 Lause Jos f : A R n (A R n ) on jatkuvasti derivoituva A:n sisäpisteessä x 0, f on differentioituva x 0 :ssa Todistus Sivuutetaan Käsitteiden jatkuva, derivoituva, jatkuvasti derivoituva ja differentioituva välillä on siis seuraavat implikaatiot: JATKUVASTI DERIVOITUVA DIFFERENTIOITUVA = JATKUVA DERIVOITUVA Huomautus Mitään yllä olevista implikaatioista ei voi yleisesti kääntää Huomautus Differentiaalikehitelmässä (337) a = f(x 0 ) esiintyy samassa roolissa kuin f (x 0 ) yhden muuttujan funktioille Tämän mukaisesti käytetäänkin joskus gradientille myös merkintää f(x 0 ) = grad f(x 0 ) = f (x 0 ) Differentioituvalla funktiolla f : A R (A R n ) on suunnatut derivaatat f(x 0 + tā ) f(x 0 ) (340) Dāf(x 0 ) = lim, ā = ā t 0 t ā myös muihin suuntiin ā 0 kuin koordinaattiakselien suuntiin ā = e i = (0,, 0, i:s, 0,, 0) (joihin ne ovat osittaisderivaatat D i f(x 0 )): 34 Lause Jos A R n ja f : A R on differentioituva A:n sisäpisteessä x 0, niin Dāf(x 0 ) = f(x 0 ) ā = f(x 0 ) ā ā Todistus Valitaan differentiaalikehitelmässä (337) muutosvektoriksi h ā:n suuntainen vektori h = tā : f(x 0 + tā ) f(x 0 ) = f(x 0 ) (tā ) + t ɛ(tā ) f(x 0 + tā ) f(x 0 ) t = f(x 0 ) ā + t t }{{} ± ɛ(tā ) t 0 f(x 0 ) ā Suunnattu derivaatta Dāf(x 0 ) kuvaa f:n muutosnopeutta siirryttäessä x 0 :sta suuntaan ā Schwarzin epäyhtälön 3(i) avulla maksimaalinen kasvunopeus tulee gradientin suuntaan ja maksimaalinen vähenemisnopeus vastakkaiseen suuntaan f(x 0 ): 80

15 34 Seuraus Olkoon f differentioituva pisteessä x 0 Tällöin suunnattu derivaatta Dāf(x 0 ) on suurin = f(x 0 ) ā f(x 0 ) pienin = f(x 0 ) ā f(x 0 ) Lisäksi suunnattu derivaatta on 0 gradienttia vastaan kohtisuoriin suuntiin Seurauksen 34 viimeisen toteamuksen sisältö voidaan ilmaista sanonnalla Funktion muutosnopeus gradienttia vastaan kohtisuoriin suuntiin on nolla Geometrisesti f(x 0 ) on pisteessä x 0 A kohtisuorassa (n )-ulotteista R n :n tasaarvopintaa f(x) = f(x 0 ) vastaan, kun f on differentioituva ja f(x 0 ) 0 Tapauksessa n = kyseinen tasa-arvopinta on käyrä f(x, y) = f(x 0, y 0 ) pienessä (x 0, y 0 ):n ympäristössä, tapauksessa n = 3 se on pinta f(x, y, z) = f(x 0, y 0, z 0 ) pienessä (x 0, y 0, z 0 ):n ympäristössä Tämän pinnan pisteeseen (x 0, y 0, z 0 ) = r 0 piirretyn tangenttitason yhtälö on siis (343) { f(x0, y 0, z 0 ) (x x 0, y y 0, z z 0 ) = 0 eli D f( r 0 )(x x 0 ) + D f( r 0 )(y y 0 ) + D 3 f( r 0 )(z z 0 ) = Esimerkki Harjoitellaan esitettyjä käsitteitä tarkastelemalla vaikkapa funktiota f : R 3 R, f(x, y, z) = x + 3y + 4z (aina 0), jonka tasa-arvojoukko { r f( r) = c} on i), jos c < 0, ii) { 0}, jos c = 0 (f( r 0 ) = 0 r 0 = 0) HUOM! tapauksissa i) ja ii) kyseessä ei ole pinta iii) ellipsoidi, jos c > 0 (c = f( r 0 ) > 0 f( r 0 ) 0 ja tulee pinta) Selvästi D f = 4x, D f = 6y ja D 3 f = 8z ovat jatkuvia, joten f on jatkuvasti derivoituva (f C (R 3 ), jopa f C (R 3 )) ja siten myös differentioituva Esim pisteeseen r 0 = (,, ) kuuluva f:n gradientti on f(,, ) = (4, 6, 8) ja differentiaalikehitelmä f( + h, + h, + h 3 ) f(,, ) = ( ) = f(,, ) (h, h, h 3 ) + h + h + h 3 ɛ(h) = = 4h + 6h 8h 3 + h ɛ(h) Tässä funktion ɛ(h) voisi ratkaistakin yhtälöstä ( ), mutta tiedämme myös muuten, että lim ɛ(h) = 0 Toisella (perinteisellä) tavalla kirjoitettuna f:n kokonaisdifferentiaali pisteessä r 0 = (,, ) on 4dx + 6dy 8dz, osittaisdifferentiaaliensa h 0 summa Kokonaisdifferentiaali df on pienillä muutosvektoreilla (dx, dy, dz) = (h, h, h 3 ) = h hyvä approksimaatio f:n muutokselle f = f( r 0 + h) f( r 0 ) f df = 4dx + 6dy 8dz 8

16 Pisteeseen r 0 liittyy f:n tasa-arvopinta f( r) = f( r 0 ) x + 3y + 4z = 9 x ( ) + 3 y ( 3 ) + z ( 3 ) = 3 (origokeskinen ellipsoidi, puoliakselit ī, 3 3 j, k) Tämän pinnan pisteeseen r 0 = (,, ) piirretty tangenttitaso on siis kohtisuorassa vektoria f( r 0 ) = (4, 6, 8) vastaan ja sen yhtälö on f( r 0 ) (x, y, z + ) = 0 4x + 6y 8z = 0 x + 3y 4z = 9 (ellipsoidin tangenttitaso pisteessä (,, ) Pisteessä (,, ) funktio f siis pysyy likimain muuttumattomana tämän tangenttitason vektorien suuntaan, kasvaa nopeimmin suuntaan f(,, ) = (4, 6, 8) ja vähenee nopeimmin suuntaan ( 4, 6, 8) Esimerkiksi suuntaan 3ī+4 j = (3, 4, 0) = ā f:n suunnattu derivaatta (,, ):ssä on D (3,4,0) f(,, ) = f(,, ) (3, 4, 0) = = (4, 6, 8) ( 3 5, 4 5, 0) = = 36 5 = 7 5 ja tämä on pienempi kuin maksimaalinen suunnattu derivaatta f(,, ) = ( 8) = 6 Vektorifunktion f : A R p (A R n ) differentioituvuus ja differentiaalit määritellään koordinaateittain: f on differentioituva f i = pr i f on differentioituva i {,, p} 345 Esimerkki f : R R, f(x, y) = (x y + x, xy + x ) Tällöin f (x, y) = x y + x ja f (x, y) = xy + x, joten D f = xy +, D f = x, D f = y + x ja D f = x ja edelleen f (, 3) = ( 3 +, ) = (3, 4) ja f (, 3) = (3 +, ) = (7, ) ja f:n kokonaisdifferentiaali (, 3):ssa on df = ( f (, 3) (dx, dy), f (, 3) (dx, dy) ) = (3dx + 4dy, 7dx + dy) Differentioituvien kuvausten yhdistetty kuvaus on differentioituva 8

17 346 Lause (Ketjusääntö) Olkoot A R m avoin, g = (g,, g n ) : A R n, g(a) B R n, B avoin ja f : B R R m A g = (g,, g n ) R n B x g(x) (f g)(x) f R Jos g ja f ovat differentioituvia, niin yhdistetty kuvaus f g on differentioituva ja x A on D i (f g)(x) = n D j f(g(x))d i g j (x) (i =,, m) j= (eli vanhanaikaisesti ketjun muotoon kirjoitettuna (f g) x i Todistus Sivuutetaan = f g + f g + + f ) g n g x i g x i g n x i Ketjusäännöllä on käyttöä lähinnä teoreettisissa yhteyksissä, koska käytännössä yhdistetyn funktion derivoiminen yleensä sujuu nopeiten muodostamalla ensin yhdistetyn kuvauksen lauseke ja derivoimalla suoraan sitä 347 Esimerkki i) Derivoi w(x, y) = (x + y 3) 3 suoraan ja ketjusäännön avulla Ratkaisu Suora derivointi antaa D x w = 3 (x + y 3) x = 6x(x + y 3) D y w = 3 (x + y 3) = 6(x + y 3) Ketjusäännön soveltamiseksi tulkitaan w yhdistetyksi kuvaukseksi w = f g, g(x, y) = x + y 3, f(t) = t 3, jolloin g : R R ja f : R R ja m =, n = ketjusäännössä Nyt g = g ja saamme D w(x, y) = f (g(x, y))d g(x, y) = 3 (x + y 3) x ja D w(x, y) = f (g(x, y))d g(x, y) = 3 (x + y 3), siis sama tulos kuin suoraan derivoitaessa ii) Laske ketjusäännöllä D 3 (f g), kun g : R 3 R on kuvaus g = (g, g ), g (x, y, z) = x e z + yz 3, g (x, y, z) = yz z + x + ja f : R R on kuvaus f(x, y) = xy 83

18 Ratkaisu Nyt m = 3, n =, D f = y, D f = x ja saamme D 3 (f g)(x, y, z) = D j f(g(x, y, z))d 3 g j (x, y, z) = j= ( = D f x e z + yz 3, yz + ( + D f x e z + yz 3, yz + = ( yz + z ) x + z x + D 3 (x e z + yz 3 ) ) ( D 3 yz + z z ) ( x e z + 3yz ) + (x e z + yz 3 ) x + ) = x + ( yz + x + Sama tulos saadaan suoralla derivoinnilla yhdistetyn kuvauksen f g lausekkeesta (f g)(x, y, z) = (x e z + yz 3 ) ( yz + z ) x + ) Ketjusäännöstä seuraa heti, että jatkuvasti derivoituvien funktioiden yhdistetty kuvaus on jatkuvasti derivoituva 348 Lause Olkoot A R m avoin, g : A R n jatkuvasti derivoituva, B R n avoin, g(a) B ja f : B R jatkuvasti derivoituva Tällöin yhdistetty kuvaus f g : A R on jatkuvasti derivoituva Todistus Ketjusäännön nojalla D i (f g) = n ( (Dj f) g ) (D i g j ) j= on jatkuva kaikilla i {,, m} koska D j f ja D i g j ovat jatkuvia ja g on jatkuva Implisiittifunktiot Tarkastellaan kysymystä, millä ehdoilla esim yhtälö F (x, y) = 0 määrittelee ainakin paikallisesti (x 0, y 0 ):n ( F (x 0, y 0 ) = 0 ) ympäristössä y:n x:n funktiona y = y(x) ja tämän funktion derivaatan y (x) laskemista ilman tietoa funktion lausekkeesta Yleisemmin x voi tässä olla n-vektori x = (x,, x n ), jolloin F on (n+):n muuttujan funktio ja y on n:n muuttujan funktio ja y:n derivaatat osittaisderivaattoja muuttujien x,, x n suhteen On selvää, että jotain rajoittavia ehtoja F :stä tarvitaan, sillä jos esim F on vakiofunktio F (x, y) 0, ei y ratkea x:n funktiona 84

19 349 Esimerkki Yhtälö F (x, y) = x + y = 0 määrittelee yksikköympyrän C: x + y = pisteen (x 0, y 0 ) ympäristössä y:n x:n funktiona, jos y 0 0: Jos y 0 > 0, y = + x C:ssä lähellä (x 0, y 0 ):aa Jos y 0 < 0, y = x C:ssä lähellä (x 0, y 0 ):aa Pisteiden (, 0) ja (, 0) ympäristössä y ei ole x:n funktio, mutta x on kyllä y:n funktio: x = y (, 0):n ympäristössä C:ssä x = y (, 0):n ympäristössä C:ssä Annamme heti yleisen tuloksen implisiittifunktion olemassaolosta ja osittaiderivaatoista ilman todistusta: 350 Lause Olkoon A R n+ avoin, F : A R jatkuvasti derivoituva, (x 0, y 0 ) = (x 0,, x 0n, y 0 ) A, F (x 0, y 0 ) = 0 ja D n+ F (x 0, y 0 ) = F (x 0, y 0 ) y 0 Tällöin on olemassa (x 0, y 0 )-keskinen (n+)-ulotteinen suorakulmainen särmiö S = T [y 0 δ, y 0 + δ], missä δ > 0 ja T on x 0 -keskinen n-ulotteinen särmiö, T = [x 0 δ, x 0 + δ ] [x 0n δ n, x 0n + δ n ], niin että S A ja joukossa S yhtälö F (x, y) = F (x,, x n, y) = 0 määrittelee y:n muuttujien x,, x n funktiona y = f(x,, x n ) : T R Siis (x, y) S ja F (x, y) = F (x, x n, y) = 0 x T ja y = f(x,, x n ) Saatu implisiittifunktio y = f(x) : T R on jatkuvasti derivoituva ja D i f(x) = D if (x, y(x)) D n+ F (x, y(x)) x T, (i =,, n) 35 Esimerkki (i) Olkoon F (x, y) = x + y, jolloin F :n nollajoukko on yksikköympyrä C = F (0) = {(x, y) x + y = } Nyt F : R R on jatkuvasti derivoituva ja D F (x, y) = F (x, y) y = y 0, kun y 0 Jos siis (x 0, y 0 ) C ja y 0 0, lause 350 (jossa nyt n = ) takaa implisiittifunktion y = f(x) = y(x) olemassaolon pienellä x 0 -keskisellä välillä T = [x 0 δ, x 0 + δ ] (nyt x 0 = x 0 ) Tässä tapauksessa implisiittifunktio f saadaan myös eksplisiittisesti ratkaistua: f(x) = ± x y 0 :n merkin mukaan valittavalla etumerkillä 85

20 (ks esimerkki 349) Sen derivaataksi saadaan esim tapauksessa y 0 > 0 suoralla derivoinnilla f (x) = D (+ ) x = x = x x y(x) tai lauseen 350 kaavalla (jossa n =, D = D) f (x) = D f(x) = D F (x, y(x)) D F (x, y(x)) = x y(x) eli sama tulos (Lisähuomio: Kaava f (x) = x y pätee myös, kun y 0 < 0) Käytännössä implisiittifunktion derivointi suoritetaan yleensä ns implisiittisenä derivointina ajatellen tiedetyksi, että y = y(x) ja derivoimalla tämän mukaisesti Esim äskeinen lasku sujuisi implisiittisellä derivoinnilla seuraavasti: Oletetaan, että yhtälö x + y = määrittelee (x 0, y 0 ):n ympäristössä y:n x:n funktiona y = y(x) Tällöin x + ( y(x) ) = D ( x + ( y(x) ) ) = 0 x+y(x)y (x) = 0 y (x) = x y(x) (ja viimeksi saadusta muodosta nähdään, että tapauksessa y 0 = 0 tulisi luultavasti ongelmia) (ii) Osoita, että yhtälö xyz ln(zy) + = 0 määrittelee pisteen (,, ) ympäristössä z:n x:n ja y:n funktiona z = z(x, y) Laske D x z(, ) ja D y z(, ) Ratkaisu Merkitään A = {(x, y, z) z > 0, y > 0} ja F (x, y, z) = xyz ln(zy) +, jolloin F (,, ) = ln( ) + = 0 ja F : A R on jatkuvasti derivoituva, sillä D F = yz, D F = xz y ja D 3F = xy z ovat A:ssa jatkuvia funktioita Koska D 3 F (,, ) = = 3 0, lauseesta 350 seuraa, että yhtälö F (x, y, z) = 0 määrittelee pisteen (,, ) ympäristössä z:n funktiona z = z(x, y) ja D x z = D z = D F ( x, y, z(x, y) ) D 3 F ( x, y, z(x, y) ) = yz xy z D y z = D z = D F ( x, y, z(x, y) ) D 3 F ( x, y, z(x, y) ) = xz y xy z Kun (x, y) = (, ) on z = z(x, y) = ja siten D x z(, ) = D y z(, ) = = 3 ja = 86

21 Johdetaan samat tulokset implisiittisellä derivoinnilla: z = z(x, y) ja F (x, y, z) = 0 xyz(x, y) ln ( z(x, y)y ) + = 0 D x (xyz ln(zy) + ) = 0 ja D y (xyz ln(zy) + ) = 0 yz + xyd x z D xz = 0 ja xz + xyd y z (z + yd yz) z zy D x z = yz xy ja xz ( y + xy ) D y z = 0 z z = 0 D x z = yz xy z missä siis z = z(x, y) ja D y z = xz y xy, z 35 Huomautus (i) Samanlaista teoriaa voi tietysti soveltaa myös esim muuttujan y ratkaisemiseen yhtälöstä F (x, y, z) = 0: Jos F on jatkuvasti derivoituva ja D F (x 0, y 0, z 0 ) 0 ja F (x 0, y 0, z 0 ) = 0, niin y ratkeaa lokaalisti xn ja z:n funktiona ja D x y(x, z) = D xf (x, y(x, z), z) D y F (x, y(x, z), z) ja vast D z y = D zf D y F (ii) Yleisemmin implisiittifunktioiden teoriaa voi soveltaa yhtälöryhmiin ratkaisemalla muuttujia y,, y m muuttujien x,, x n avulla (m + n):n tuntemattoman m:n yhtälön yhtälöryhmästä Lyhyt esitys löytyy esim Timo Patovaaran monisteesta (iii) Jos f : A R (A R n avoin) on jatkuvasti derivoituva (f C (A)) ja jos f(x 0 ) 0, niin yllä olevan nojalla ne muuttujista x i (i =,, n), joilla D i f(x 0 ) 0, ratkeavat muiden funktioina vastaavan tasa-arvopinnan yhtälöstä f(x) = f(x 0 ) Tämä takaa mm sen, että tämä pinta leikkaa itseään lähellä pistettä x 0 ja tuloksena on x 0 :n ympäristössä siisti (n )-ulotteinen pinta, jolla on f(x 0 ):aa vastaan kohtisuora (n )-ulotteinen tangenttitaso Sivuutamme tähän johtavat tarkastelut liian mutkikkaina peruskurssille Neliömuodot ja niiden tyyppi Esimerkissä 335 on jo käsitelty n:n muuttujan x,, x n neliömuotoa x n n (353) Q(x) = a ij x i x j = x f(x) = x T Ax, X =, i= j= 87 x n

22 missä on pistetulo ja f : R n R n on se lineaarikuvaus, jonka matriisi on A = (a ij ) R n n Siis f(x) = ( f (x),, f n (x) ), missä koordinaattifunktiolla f i (x) on lauseke n f i (x) = a ij x j (i =,, n) j= Tässä A vaaditaan (yleensä) symmetriseksi, a ij = a ji i, j, jolloin f on ns itseadjungoitu lineaarikuvaus ja neliömuodot Q, itseadjungoidut lineaarikuvaukset f ja symmetriset n n-matriisit A vastaavat toisiaan kääntäen yksikäsitteisesti kaavan (353) kautta Neliömuodossa Q(x) yhdistetään lisäksi yleensä termit a ij x i x j ja a ji x j x i, jolloin (354) Q(x) = 355 Esimerkki n n a ii x i + a ij x i x j i= Q(x, y) = x + xy + y = [ x y ] i= i<j [ ] [ ] x = (x, y) f(x, y), y missä f(x, y) = ( f (x, y), f (x, y) ) = (x + y, x + y) Tällöin todella (x, y) f(x, y) = x(x + y) + y( x + y) = x + xy + y = Q(x, y) ja matriisikertolaskulla [ x y ] ii) Neliömuotoon [ ] [ ] x = [ x y ] y = [ Q(x, y) ] = Q(x, y) }{{}}{{} -matriisi luku [ x + y x + y ] = [ x + xy + y ] = x + x 3 + x x + 3x 4 + x 3x 4 = Q(x, x, x 3, x 4 ) (Q : R 4 R) liittyvä symmetrinen (4 4)-matriisi on A = a ii on x i :n kerroin, a ij = a ji on x i x j :n kertoimen puolikas (esim a 34 =, koska x 3 x 4 :n kerroin on = ja a 4 = 0 koska termiä x x 4 ei ole) 88

23 356 Määritelmä Olkoon Q : R n R symmetrisen A R n R n indusoima neliömuoto: Q(x) = x T Ax (i) Jos Q(x) > 0 x R n \ { 0}, Q ja A ovat positiivisesti definiittejä; merk A > 0 (ii) Jos Q(x) < 0 x R n \{ 0}, Q ja A ovat negatiivisesti definiittejä; merk A < 0 (iii) Jos Q(x) 0 x R n, Q ja A ovat positiivisesti semidefiniittejä; merk A 0 (iv) Jos Q(x) 0 x R n, Q ja A ovat negatiivisesti semidefiniittejä; merk A 0 (v) Jos x, y R n se Q(x) < 0 ja Q(y) > 0, niin Q ja A ovat indefiniittejä 357 Lause Olkoon Q : R n R kuten määritelmässä 356 (i) A on positiivisesti definiitti A:n johtavat alideterminantit a a a 3 a a d = a, d = a a, d 3 = a a a 3,, d n = det A a 3 a 3 a 33 ovat kaikki positiivisia (ii) A on negatiivisesti definiitti A on positiivisesti definiitti (iii) A on positiivisesti semidefiniitti det B 0 aina kun B on sellainen matriisi, joka saadaan jättämällä A:sta pois r riviä ja vastaavat r saraketta (r = 0,, n ) (iv) A on negatiivisesti semidefiniitti A on positiivisesti semidefiniitti (v) A on positiivisesti (negatiivisesti) definiitti A:n ominaisarvot ovat kaikki positiivisia (negatiivisia) (vi) A on positiivisesti (negatiivisesti) semidefiniitti A:n ominaisarvot ovat kaikki 0 ( 0) Todistus Väitteet (v) ja (vi) on tarkoitettu lisätiedoiksi kurssin Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II tiedot hallitsevilla Ne seuraavat heti diagonalisoimalla Q A:n ominaisvektoreiden ortonormaalissa kannassa (v,, v n ) Q:lla on näet esitys Q(y v + + y n v n ) = λ y + + λ ny n kun v i on A:n ominaisarvoon λ i liittyvä kannan ominaisvektori Väitteet (ii) ja (iv) seuraavat heti väitteistä (i) ja (iii) Väite (i) voidaan todistaa induktiolla alideterminantin kertaluvun suhteen Joudumme sivuuttamaan väitteiden (i) ja (iii) todistukset liian työläinä Joskus voi olla nopeampaa osoittaa neliömuoto semidefiniitiksi väitteen (vi) avulla kuin väitteen (iii) determinanteilla (Väite (iii) kuitenkin toimii aina, kun sen sijaan ominaisarvoja ei aina saada ratkaistua) 89

24 358 Esimerkki (i) Q(x, y) = x + xy + y = (x + y) on selvästi positiivisesti semidefiniitti, sillä Q(x, y) 0 (x, y) R Se ei ole definiitti muoto, sillä Q(, ) = 0 ja (, ) (0, 0) (ii) Q(x, y) = 6xy + y on indefiniitti, sillä Q(0, ) = > 0 ja Q(, ) = 6 + = 5 < 0 (iii) Q(x, y, z) = 3x 4xy + z Tällöin vastaava symmetrinen matriisi A on 3 0 A = Nyt 3 d = 3 > 0, d = = 4 < 0, 0 joten A ei ole positiivisesti definiitti ja koska A:ssa d = 3 < 0, myöskään A ei ole positiivisesti definiitti Siten A ei ole definiitti muoto Koska d = 3 > 0 ja d = 4 < 0, niin A ei ole positiivisesti semidefiniitti (nämä determinantit ovat muotoa B 357 (iii):ssä ) ja koska A:ssa d = 3 < 0, niin A ei ole negatiivisesti semidefiniitti Johtopäätös: A on indefiniitti Tämän näkisi suoraankin, sillä esim Q(0, 0, ) = > 0 ja Q(,, 0) = < 0 (iv) Q(x, y) = x + xy + y = (x + y) y 0 ja Q(x, y) = 0 x = y = 0, joten Q on positiivisesti definiitti Sama determinanttiehdolla 357 (i): Q:n matriisi A = ( ) toteuttaa d = > 0 ja d = joten 357 (i):stä seuraa, että Q on positiivisesti definiitti (v) Q(x, y, z) = x + y + 3z + xy + yz Nyt 0 = 4 = 3 4 > 0, A = toteuttaa d = > 0, d = > 0 ja 0 3 d 3 = det A = = > 0, joten Q ja A ovat positiivisesti definiittejä 90

25 (vi) x + 4xy 4y = (x y) 0 on negatiivisesti semidefiniitti Sama determinanttiehdoilla 357 (iv ja iii): Nyt A = ( 4 ) = ( ) 4 ja d = (r=) > 0, d = 4 4 = 0 (r=0) 0, = 4 {}}{ det [4] > 0, (r=) joten 357 (iii):stä seuraa, että A on positiivisesti semidefiniitti Siis 357 (iv):n nojalla A ja Q ovat negatiivisesti semidefiniittejä 9

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

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

Derivaatta: funktion approksimaatio lineaarikuvauksella.

Derivaatta: 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

Lisätiedot

r > y x z x = z y + y x z y + y x = r y x + y x = r

r > y x z x = z y + y x z y + y x = r y x + y x = r HY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Vektorianalyysi I, syksy 018 Harjoitus Ratkaisuehdotukset Tehtävä 1. Osoita, että avoin kuula on avoin joukko ja suljettu kuula on suljettu joukko. Ratkaisu.

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

Antti Rasila. Kevät Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto. Antti Rasila (Aalto-yliopisto) MS-A0204 Kevät / 16

Antti 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

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

Matematiikka B1 - TUDI

Matematiikka B1 - TUDI Osittaisderivointi Osittaisderivaatan sovellukset Matematiikka B1 - TUDI Miika Tolonen 3. syyskuuta 2012 Miika Tolonen Matematiikka B2 - TUDI 1 Osittaisderivointi Osittaisderivaatan sovellukset Kurssin

Lisätiedot

1.7 Gradientti ja suunnatut derivaatat

1.7 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

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

Matematiikan tukikurssi. Toinen välikoe

Matematiikan tukikurssi. Toinen välikoe Matematiikan tukikurssi Toinen välikoe 1 Sisältö 1 Useamman muuttujan funktion raja-arvo 1 2 Useamman muuttujan funktion jatkuvuus 7 3 Osittaisderivaatat ja gradientti 8 4 Vektoriarvoiset funktiot 9 5

Lisätiedot

Matematiikka B1 - avoin yliopisto

Matematiikka 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

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

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

MS-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. 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

Lisätiedot

IV. TASAINEN SUPPENEMINEN. f(x) = lim. jokaista ε > 0 ja x A kohti n ε,x N s.e. n n

IV. TASAINEN SUPPENEMINEN. f(x) = lim. jokaista ε > 0 ja x A kohti n ε,x N s.e. n n IV. TASAINEN SUPPENEMINEN IV.. Funktiojonon tasainen suppeneminen Olkoon A R joukko ja f n : A R funktio, n =, 2, 3,..., jolloin jokaisella x A muodostuu lukujono f x, f 2 x,.... Jos tämä jono suppenee

Lisätiedot

Matematiikan tukikurssi

Matematiikan tukikurssi Matematiikan tukikurssi Kurssikerta 7 1 Useamman muuttujan funktion raja-arvo Palautetaan aluksi mieliin yhden muuttujan funktion g(x) raja-arvo g(x). x a Tämä raja-arvo kertoo, mitä arvoa funktio g(x)

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

BM20A0300, Matematiikka KoTiB1

BM20A0300, 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

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

Matematiikan tukikurssi

Matematiikan tukikurssi Matematiikan tukikurssi Kertausluento 2. välikokeeseen Toisessa välikokeessa on syytä osata ainakin seuraavat asiat:. Potenssisarjojen suppenemissäde, suppenemisväli ja suppenemisjoukko. 2. Derivaatan

Lisätiedot

x = (1 t)x 1 + tx 2 x 1 x 2

x = (1 t)x 1 + tx 2 x 1 x 2 4 Konveksisuus ja ääriarvot Palautan mieliin, että R:n välillä I derivoituvaa funktiota sanottiin konveksiksi (alaspäin kuperaksi), jos käyrä y = f(x) on välillä I jokaisen tangenttisuoransa yläpuolella

Lisätiedot

Oletetaan, että funktio f on määritelty jollakin välillä ]x 0 δ, x 0 + δ[. Sen derivaatta pisteessä x 0 on

Oletetaan, 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

Lisätiedot

MS-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. 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

Lisätiedot

Vektorianalyysi I MAT Luennoitsija: Ritva Hurri-Syrjänen Luentoajat: ti: 14:15-16:00, to: 12:15-14:00 Helsingin yliopisto 21.

Vektorianalyysi I MAT Luennoitsija: Ritva Hurri-Syrjänen Luentoajat: ti: 14:15-16:00, to: 12:15-14:00 Helsingin yliopisto 21. Vektorianalyysi I MAT21003 Luennoitsija: Ritva Hurri-Syrjänen Luentoajat: ti: 14:15-16:00, to: 12:15-14:00 Helsingin yliopisto 21. syyskuuta 2017 1 Sisältö 1 Euklidinen avaruus 3 1.1 Euklidinen avaruus

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

Johdatus reaalifunktioihin P, 5op

Johdatus 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

Lisätiedot

Funktiot. funktioita f : A R. Yleensä funktion määrittelyjoukko M f = A on jokin väli, muttei aina.

Funktiot. 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 ],

Lisätiedot

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 2. viikolle /

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 2. viikolle / MS-A008 Differentiaali- ja integraalilaskenta, V/207 Differentiaali- ja integraalilaskenta Ratkaisut 2. viikolle / 8. 2.4. Jatkuvuus ja raja-arvo Tehtävä : Määritä raja-arvot a) 3 + x, x Vihje: c)-kohdassa

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

Analyysi I (sivuaineopiskelijoille)

Analyysi I (sivuaineopiskelijoille) Analyysi I (sivuaineopiskelijoille) Mika Hirvensalo mikhirve@utu.fi Matematiikan ja tilastotieteen laitos Turun yliopisto 2017 Mika Hirvensalo mikhirve@utu.fi Luentoruudut 19 1 of 18 Kahden muuttujan funktioista

Lisätiedot

4 (x 1)(y 3) (y 3) (x 1)(y 3)3 5 3

4 (x 1)(y 3) (y 3) (x 1)(y 3)3 5 3 . Taylorin polynomi; funktion ääriarvot.1. Taylorin polynomi 94. Kehitä funktio f (x,y) = x 2 y Taylorin polynomiksi kehityskeskuksena piste ( 1,2) a) laskemalla osittaisderivaatat, b) kirjoittamalla muuttujat

Lisätiedot

Matematiikan perusteet taloustieteilij oille I

Matematiikan 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

Lisätiedot

MS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 3: Jatkuvuus

MS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 3: Jatkuvuus MS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 3: Jatkuvuus Pekka Alestalo, Jarmo Malinen Aalto-yliopisto, Matematiikan ja systeemianalyysin laitos 19.9.2016 Pekka Alestalo, Jarmo

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

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

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II. LM2, Kesä /141

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II. LM2, Kesä /141 Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II LM2, Kesä 2012 1/141 Kertausta: avaruuden R n vektorit Määritelmä Oletetaan, että n {1, 2, 3,...}. Avaruuden R n alkiot ovat jonoja, joissa on n kappaletta reaalilukuja.

Lisätiedot

3.3 Funktion raja-arvo

3.3 Funktion raja-arvo 3.3 Funktion raja-arvo Olkoot A ja B kompleksitason joukkoja ja f : A B kuvaus. Kuvauksella f on pisteessä z 0 A raja-arvo c, jos jokaista ε > 0 vastaa δ > 0 siten, että 0 < z z 0 < δ ja z A f(z) c < ε.

Lisätiedot

y = 3x2 y 2 + sin(2x). x = ex y + e y2 y = ex y + 2xye y2

y = 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),

Lisätiedot

DIFFERENTIAALI- JA INTEGRAALILASKENTA I.1. Ritva Hurri-Syrjänen/Syksy 1999/Luennot 6. FUNKTION JATKUVUUS

DIFFERENTIAALI- JA INTEGRAALILASKENTA I.1. Ritva Hurri-Syrjänen/Syksy 1999/Luennot 6. FUNKTION JATKUVUUS DIFFERENTIAALI- JA INTEGRAALILASKENTA I.1 Ritva Hurri-Syrjänen/Syksy 1999/Luennot 6. FUNKTION JATKUVUUS Huomautus. Analyysin yksi keskeisimmistä käsitteistä on jatkuvuus! Olkoon A R mielivaltainen joukko

Lisätiedot

Luku 4. Derivoituvien funktioiden ominaisuuksia.

Luku 4. Derivoituvien funktioiden ominaisuuksia. 1 MAT-1343 Laaja matematiikka 3 TTY 1 Risto Silvennoinen Luku 4 Derivoituvien funktioiden ominaisuuksia Derivaatan olemassaolosta seuraa funktioille eräitä säännöllisyyksiä Näistä on jo edellisessä luvussa

Lisätiedot

Neliömatriisi A on ortogonaalinen (eli ortogonaalimatriisi), jos sen alkiot ovat reaalisia ja

Neliömatriisi A on ortogonaalinen (eli ortogonaalimatriisi), jos sen alkiot ovat reaalisia ja 7 NELIÖMATRIISIN DIAGONALISOINTI. Ortogonaaliset matriisit Neliömatriisi A on ortogonaalinen (eli ortogonaalimatriisi), jos sen alkiot ovat reaalisia ja A - = A T () Muistutus: Kokoa n olevien vektorien

Lisätiedot

Mat Matematiikan peruskurssi C2

Mat Matematiikan peruskurssi C2 Mat-1.110 Matematiikan peruskurssi C Petri Latvala 18. helmikuuta 007 Sisältö 1 Useamman muuttujan funktiot ja niiden differentiaalilasku 1.1 Useamman muuttujan funktion jatkuvuus ja derivoituvuus... 1.

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

6. OMINAISARVOT JA DIAGONALISOINTI

6. OMINAISARVOT JA DIAGONALISOINTI 0 6 OMINAISARVOT JA DIAGONALISOINTI 6 Ominaisarvot ja ominaisvektorit Olkoon V äärellisulotteinen vektoriavaruus, dim(v ) = n ja L : V V lineaarikuvaus Määritelmä 6 Skalaari λ R on L:n ominaisarvo, jos

Lisätiedot

MS-A0102 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1

MS-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

Lisätiedot

Selvästi. F (a) F (y) < r x d aina, kun a y < δ. Kolmioepäyhtälön nojalla x F (y) x F (a) + F (a) F (y) < d + r x d = r x

Selvästi. F (a) F (y) < r x d aina, kun a y < δ. Kolmioepäyhtälön nojalla x F (y) x F (a) + F (a) F (y) < d + r x d = r x Seuraavaksi tarkastellaan C 1 -sileiden pintojen eräitä ominaisuuksia. Lemma 2.7.1. Olkoon S R m sellainen C 1 -sileä pinta, että S on C 1 -funktion F : R m R eräs tasa-arvojoukko. Tällöin S on avaruuden

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

Ratkaisu: Ensimmäinen suunta. Olkoon f : R n R m jatkuva eli kaikilla ε > 0 on olemassa sellainen δ > 0, että. kun x a < δ. Nyt kaikilla j = 1,...

Ratkaisu: Ensimmäinen suunta. Olkoon f : R n R m jatkuva eli kaikilla ε > 0 on olemassa sellainen δ > 0, että. kun x a < δ. Nyt kaikilla j = 1,... HY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Vektorianalyysi II, syksy 2017 Harjoitus 1 Ratkaisuehdotukset 11 Osoita, että vektorifunktio f = (f 1,, f m ): R n R m, on jatkuva, jos ja vain jos jokainen komponenttifunktio

Lisätiedot

Tenttiin valmentavia harjoituksia

Tenttiin valmentavia harjoituksia Tenttiin valmentavia harjoituksia Alla olevissa harjoituksissa suluissa oleva sivunumero viittaa Juha Partasen kurssimonisteen siihen sivuun, jolta löytyy apua tehtävän ratkaisuun. Funktiot Harjoitus.

Lisätiedot

Täydellisyysaksiooman kertaus

Täydellisyysaksiooman kertaus Täydellisyysaksiooman kertaus Luku M R on joukon A R yläraja, jos a M kaikille a A. Luku M R on joukon A R alaraja, jos a M kaikille a A. A on ylhäältä (vast. alhaalta) rajoitettu, jos sillä on jokin yläraja

Lisätiedot

Ratkaisuehdotus 2. kurssikokeeseen

Ratkaisuehdotus 2. kurssikokeeseen Ratkaisuehdotus 2. kurssikokeeseen 4.2.202 (ratkaisuehdotus päivitetty 23.0.207) Huomioitavaa: - Tässä ratkaisuehdotuksessa olen pyrkinyt mainitsemaan lauseen, johon kulloinenkin päätelmä vetoaa. Näin

Lisätiedot

MS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 4: Derivaatta

MS-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

Lisätiedot

Ratkaisuehdotus 2. kurssikoe

Ratkaisuehdotus 2. kurssikoe Ratkaisuehdotus 2. kurssikoe 4.2.202 Huomioitavaa: - Tässä ratkaisuehdotuksessa olen pyrkinyt mainitsemaan lauseen, johon kulloinenkin päätelmä vetoaa. Näin opiskelijan on helpompi jäljittää teoreettinen

Lisätiedot

DI matematiikan opettajaksi: Täydennyskurssi, kevät 2010 Luentorunkoa ja harjoituksia viikolle 11: ti klo 13:00-15:30

DI matematiikan opettajaksi: Täydennyskurssi, kevät 2010 Luentorunkoa ja harjoituksia viikolle 11: ti klo 13:00-15:30 DI matematiikan opettajaksi: Tädennskurssi, kevät Luentorunkoa ja harjoituksia viikolle : ti 6 klo :-5: Kädään läpi: funktioita f : D f R n R m ja integrointia R n :ssä Oletetaan, että, R n ovat mielivaltaisia

Lisätiedot

2 Osittaisderivaattojen sovelluksia

2 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

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

6 MATRIISIN DIAGONALISOINTI

6 MATRIISIN DIAGONALISOINTI 6 MATRIISIN DIAGONALISOINTI Ortogonaaliset matriisit Neliömatriisi A on ortogonaalinen (eli ortogonaalimatriisi), jos sen alkiot ovat reaalisia ja A - = A T Muistutus: vektorien a ja b pistetulo (skalaaritulo,

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

f(x) f(y) x y f f(x) f(y) (x) = lim

f(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,

Lisätiedot

VASTAA YHTEENSÄ KUUTEEN TEHTÄVÄÄN

VASTAA 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

Lisätiedot

Vektorianalyysi II (MAT21020), syksy 2018

Vektorianalyysi II (MAT21020), syksy 2018 Vektorianalyysi II (MAT21020), syksy 2018 Ylimääräisiä harjoitustehtäviä 1. Osoita, että normin neliö f : R n R, f(x) = x 2 on differentioituva pisteessä a R n ja, että sen derivaatalle on voimassa 2.

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

f(x 1, x 2 ) = x x 1 k 1 k 2 k 1, k 2 x 2 1, 0 1 f(1, 1)h 1 = h = h 2 1, 1 12 f(1, 1)h 1 h 2

f(x 1, x 2 ) = x x 1 k 1 k 2 k 1, k 2 x 2 1, 0 1 f(1, 1)h 1 = h = h 2 1, 1 12 f(1, 1)h 1 h 2 HY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Vektorianalyysi I, syksy 7 Harjoitus 6 Ratkaisuehdotukset 6.. Olkoon f : G R, G = {(x, x ) R x > }, f(x, x ) = x x. Etsi differentiaalit d k f(, ), k =,,. Ratkaisu:

Lisätiedot

1. Olkoon f :, Ratkaisu. Funktion f kuvaaja välillä [ 1, 3]. (b) Olkoonε>0. Valitaanδ=ε. Kun x 1 <δ, niin. = x+3 2 = x+1, 1< x<1+δ

1. Olkoon f :, Ratkaisu. Funktion f kuvaaja välillä [ 1, 3]. (b) Olkoonε>0. Valitaanδ=ε. Kun x 1 <δ, niin. = x+3 2 = x+1, 1< x<1+δ Matematiikan tilastotieteen laitos Differentiaalilaskenta, syksy 2015 Lisätehtävät 1 Ratkaisut 1. Olkoon f :, x+1, x 1, f (x)= x+3, x>1 Piirrä funktion kuvaa välillä [ 1, 3]. (a) Tutki ra-arvon (ε, δ)-määritelmän

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

Ortogonaalisen kannan etsiminen

Ortogonaalisen kannan etsiminen Ortogonaalisen kannan etsiminen Lause 94 (Gramin-Schmidtin menetelmä) Oletetaan, että B = ( v 1,..., v n ) on sisätuloavaruuden V kanta. Merkitään V k = span( v 1,..., v k ) ja w 1 = v 1 w 2 = v 2 v 2,

Lisätiedot

a) Mikä on integraalifunktio ja miten derivaatta liittyy siihen? Anna esimerkki. 8 3 + 4 2 0 = 16 3 = 3 1 3.

a) 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

Lisätiedot

Matematiikan peruskurssi 2

Matematiikan peruskurssi 2 Matematiikan peruskurssi Tentti, 9..06 Tentin kesto: h. Sallitut apuvälineet: kaavakokoelma ja laskin, joka ei kykene graaseen/symboliseen laskentaan Vastaa seuraavista viidestä tehtävästä neljään. Saat

Lisätiedot

MATEMATIIKAN JA TILASTOTIETEEN LAITOS

MATEMATIIKAN JA TILASTOTIETEEN LAITOS f ( n) JYVÄSKYLÄN YLIOPISTO MATEMATIIKAN JA TILASTOTIETEEN LAITOS n Funktionaalianalyysi Ei harjoituksia 1.4.2015 Funktionaalista viihdettä pääsiäistauolle: viikolla 14 (ma 30.3., ti 31.3. ja ke 1.4.)

Lisätiedot

sin(x2 + y 2 ) x 2 + y 2

sin(x2 + y 2 ) x 2 + y 2 HY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Vektorianalyysi I, syksy 2017 Harjoitus 2 Ratkaisuedotukset 2.1. Tutki funktion g : R 2 R, g(0, 0) = 0, jatkuvuutta. g(x, y) = sin(x2 + y 2 ) x 2 + y 2, kun (x,

Lisätiedot

Tutki, onko seuraavilla kahden reaalimuuttujan reaaliarvoisilla funktioilla raja-arvoa origossa: x 2 + y 2, d) y 2. x + y, c) x 3

Tutki, onko seuraavilla kahden reaalimuuttujan reaaliarvoisilla funktioilla raja-arvoa origossa: x 2 + y 2, d) y 2. x + y, c) x 3 2. Reaaliarvoiset funktiot 2.1. Jatkuvuus 23. Tutki funktion f (x,y) = xy x 2 + y 2 raja-arvoa, kun piste (x,y) lähestyy origoa pitkin seuraavia xy-tason käyriä: a) y = ax, b) y = ax 2, c) y 2 = ax. Onko

Lisätiedot

Ratkaisu: Tutkitaan derivoituvuutta Cauchy-Riemannin yhtälöillä: f(x, y) = u(x, y) + iv(x, y) = 2x + ixy 2. 2 = 2xy xy = 1

Ratkaisu: Tutkitaan derivoituvuutta Cauchy-Riemannin yhtälöillä: f(x, y) = u(x, y) + iv(x, y) = 2x + ixy 2. 2 = 2xy xy = 1 1. Selvitä missä tason pisteissä annetut funktiot ovat derivoituvia/analyyttisiä. Määrää funktion derivaatta niissä pisteissä, joissa se on olemassa. (a) (x, y) 2x + ixy 2 (b) (x, y) cos x cosh y i sin

Lisätiedot

Funktion raja-arvo ja jatkuvuus Reaali- ja kompleksifunktiot

Funktion raja-arvo ja jatkuvuus Reaali- ja kompleksifunktiot 3. Funktion raja-arvo ja jatkuvuus 3.1. Reaali- ja kompleksifunktiot 43. Olkoon f monotoninen ja rajoitettu välillä ]a,b[. Todista, että raja-arvot lim + f (x) ja lim x b f (x) ovat olemassa. Todista myös,

Lisätiedot

Kuvaus. Määritelmä. LM2, Kesä /160

Kuvaus. Määritelmä. LM2, Kesä /160 Kuvaus Määritelmä Oletetaan, että X ja Y ovat joukkoja. Kuvaus eli funktio joukosta X joukkoon Y on sääntö, joka liittää jokaiseen joukon X alkioon täsmälleen yhden alkion, joka kuuluu joukkoon Y. Merkintä

Lisätiedot

Reaalilukuvälit, leikkaus ja unioni (1/2)

Reaalilukuvälit, leikkaus ja unioni (1/2) Luvut Luonnolliset luvut N = {0, 1, 2, 3,... } Kokonaisluvut Z = {..., 2, 1, 0, 1, 2,... } Rationaaliluvut (jaksolliset desimaaliluvut) Q = {m/n m, n Z, n 0} Irrationaaliluvut eli jaksottomat desimaaliluvut

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

Pisteessä (1,2,0) osittaisderivaatoilla on arvot 4,1 ja 1. Täten f(1, 2, 0) = 4i + j + k. b) Mihin suuntaan pallo lähtee vierimään kohdasta

Pisteessä (1,2,0) osittaisderivaatoilla on arvot 4,1 ja 1. Täten f(1, 2, 0) = 4i + j + k. b) Mihin suuntaan pallo lähtee vierimään kohdasta Laskukarnevaali Matematiikka B. fx, y, z) = x sin z + x y, etsi f,, ) Osittaisderivaatat ovat f f x = sin z + xy, y = x, f z = x cos z Pisteessä,,) osittaisderivaatoilla on arvot 4, ja. Täten f,, ) = 4i

Lisätiedot

Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan

Johdatus 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

Lisätiedot

Kurssikoe on maanantaina Muista ilmoittautua kokeeseen viimeistään 10 päivää ennen koetta! Ilmoittautumisohjeet löytyvät kurssin kotisivuilla.

Kurssikoe on maanantaina Muista ilmoittautua kokeeseen viimeistään 10 päivää ennen koetta! Ilmoittautumisohjeet löytyvät kurssin kotisivuilla. HY / Avoin ylioisto Johdatus yliopistomatematiikkaan, kesä 05 Harjoitus 6 Ratkaisut palautettava viimeistään tiistaina.6.05 klo 6.5. Huom! Luennot ovat salissa CK maanantaista 5.6. lähtien. Kurssikoe on

Lisätiedot

= 2±i2 7. x 2 = 0, 1 x 2 = 0, 1+x 2 = 0.

= 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)± (

Lisätiedot

Taustatietoja ja perusteita

Taustatietoja ja perusteita Taustatietoja ja perusteita Vektorit: x R n pystyvektoreita, transpoosi x T Sisätulo: x T y = n i=1 x i y i Normi: x = x T x = ni=1 x 2 i Etäisyys: Kahden R n :n vektorin välinen etäisyys x y 1 Avoin pallo:

Lisätiedot

Talousmatematiikan 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 Talousmatematiikan perusteet: Luento 13 Rajoittamaton optimointi Hessen matriisi Ominaisarvot ja vektorit Ääriarvon laadun tarkastelu Viime luennolla Aloimme tarkastella yleisiä, usean muuttujan funktioita

Lisätiedot

Matematiikan tukikurssi

Matematiikan tukikurssi Matematiikan tukikurssi Kurssikerta Eksponenttifuntio Palautetaan mieliin, että Neperin luvulle e pätee: e ) n n n ) n n n n n ) n. Tästä määritelmästä seuraa, että eksponenttifunktio e x voidaan määrittää

Lisätiedot

Viikon aiheet. Funktion lineaarinen approksimointi

Viikon aiheet. Funktion lineaarinen approksimointi Viikon aiheet Funktion ääriarvot Funktion lineaarinen approksimointi Vektorit, merkintätavat, pituus, yksikkövektori, skalaarilla kertominen, kanta ja kannan vaihto Funktion ääriarvot 6 Väliarvolause Implisiittinen

Lisätiedot

Matematiikan johdantokurssi, syksy 2016 Harjoitus 11, ratkaisuista

Matematiikan johdantokurssi, syksy 2016 Harjoitus 11, ratkaisuista Matematiikan johdantokurssi, syksy 06 Harjoitus, ratkaisuista. Valitse seuraaville säännöille mahdollisimman laajat lähtöjoukot ja sopivat maalijoukot niin, että syntyy kahden muuttujan funktiot (ks. monisteen

Lisätiedot

Ratkaisut vuosien tehtäviin

Ratkaisut vuosien tehtäviin Ratkaisut vuosien 1978 1987 tehtäviin Kaikki tehtävät ovat pitkän matematiikan kokeista. Eräissä tehtävissä on kaksi alakohtaa; ne olivat kokelaalle vaihtoehtoisia. 1978 Osoita, ettei mikään käyrän y 2

Lisätiedot

8 Potenssisarjoista. 8.1 Määritelmä. Olkoot a 0, a 1, a 2,... reaalisia vakioita ja c R. Määritelmä 8.1. Muotoa

8 Potenssisarjoista. 8.1 Määritelmä. Olkoot a 0, a 1, a 2,... reaalisia vakioita ja c R. Määritelmä 8.1. Muotoa 8 Potenssisarjoista 8. Määritelmä Olkoot a 0, a, a 2,... reaalisia vakioita ja c R. Määritelmä 8.. Muotoa a 0 + a (x c) + a 2 (x c) 2 + olevaa sarjaa sanotaan c-keskiseksi potenssisarjaksi. Selvästi jokainen

Lisätiedot

Lineaariavaruudet. Span. Sisätulo. Normi. Matriisinormit. Matriisinormit. aiheita. Aiheet. Reaalinen lineaariavaruus. Span. Sisätulo.

Lineaariavaruudet. Span. Sisätulo. Normi. Matriisinormit. Matriisinormit. aiheita. Aiheet. Reaalinen lineaariavaruus. Span. Sisätulo. Lineaariavaruudet aiheita 1 määritelmä Nelikko (L, R, +, ) on reaalinen (eli reaalinen vektoriavaruus), jos yhteenlasku L L L, ( u, v) a + b ja reaaliluvulla kertominen R L L, (λ, u) λ u toteuttavat seuraavat

Lisätiedot

Osoita, että täsmälleen yksi vektoriavaruuden ehto ei ole voimassa.

Osoita, että täsmälleen yksi vektoriavaruuden ehto ei ole voimassa. LINEAARIALGEBRA Harjoituksia 2016 1. Olkoon V = R 2 varustettuna tavallisella yhteenlaskulla. Määritellään reaaliluvulla kertominen seuraavasti: λ (x 1, x 2 ) = (λx 1, 0) (x 1, x 2 ) R 2 ja λ R. Osoita,

Lisätiedot

Vektorilaskenta, tentti

Vektorilaskenta, 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

Lisätiedot

LUKU 4. Pinnat. (u 1, u 2 ) ja E ϕ 2 (u 1, u 2 ) := ϕ u 2

LUKU 4. Pinnat. (u 1, u 2 ) ja E ϕ 2 (u 1, u 2 ) := ϕ u 2 LUKU 4 Pinnat 4.. Määritelmiä ja esimerkkejä Määritelmä 4.. Epätyhjä osajoukko M R 3 on sileä (kaksiulotteinen) pinta, jos jokaiselle pisteelle p M on olemassa ympäristö V p R 3, avoin joukko U p R 2 ja

Lisätiedot

x > y : y < x x y : x < y tai x = y x y : x > y tai x = y.

x > y : y < x x y : x < y tai x = y x y : x > y tai x = y. ANALYYSIN TEORIA A Kaikki lauseet eivät ole muotoiltu samalla tavalla kuin luennolla. Ilmoita virheistä yms osoitteeseen mikko.kangasmaki@uta. (jos et ole varma, onko kyseessä virhe, niin ilmoita mieluummin).

Lisätiedot

Tehtävä 1. Näytä, että tason avoimessa yksikköpallossa

Tehtävä 1. Näytä, että tason avoimessa yksikköpallossa HY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Vektorianalyysi II, syksy 2018 Harjoitus 2 Ratkaisuehdotukset Tehtävä 1. Näytä, että tason avoimessa yksikköpallossa määritelty kuvaus B(0, 1) := x R 2 : x

Lisätiedot

Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus

Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus 1 / 51 Lineaarikombinaatio Johdattelua seuraavaan asiaan (ei tarkkoja määritelmiä): Millaisen kuvan muodostaa joukko {λv λ R, v R 3 }? Millaisen

Lisätiedot

KOMPLEKSIANALYYSI I KURSSI SYKSY 2012

KOMPLEKSIANALYYSI I KURSSI SYKSY 2012 KOMPLEKSIANALYYSI I KURSSI SYKSY 2012 RITVA HURRI-SYRJÄNEN 2. Kompleksitason topologiaa Kompleksianalyysi on kompleksiarvoisten kompleksimuuttujien funktioiden teoriaa. Tällä kurssilla käsittelemme vain

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

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

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

VEKTORIANALYYSIN HARJOITUKSET: VIIKKO 4

VEKTORIANALYYSIN HARJOITUKSET: VIIKKO 4 VEKTORIANALYYSIN HARJOITUKSET: VIIKKO 4 Jokaisen tehtävän jälkeen on pieni kommentti tehtävään liittyen Nämä eivät sisällä mitään kovin kriittistä tietoa tehtävään liittyen, joten niistä ei tarvitse välittää

Lisätiedot