Matemaattinen Analyysi

Samankaltaiset tiedostot
Matemaattinen Analyysi

Matemaattinen Analyysi

Matemaattinen Analyysi

Taylorin sarja ja Taylorin polynomi

Matemaattinen Analyysi

infoa Viikon aiheet Potenssisarja a n = c n (x x 0 ) n < 1

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

Matematiikan tukikurssi

1 Rajoittamaton optimointi

Kompleksianalyysi, viikko 5

MS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 5: Taylor-polynomi ja sarja

H7 Malliratkaisut - Tehtävä 1

x 4 e 2x dx Γ(r) = x r 1 e x dx (1)

12. Hessen matriisi. Ääriarvoteoriaa

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

Matemaattinen Analyysi

Funktiojonot ja funktiotermiset sarjat Funktiojono ja funktioterminen sarja Pisteittäinen ja tasainen suppeneminen

MATEMATIIKAN PERUSKURSSI II kevät 2018 Ratkaisut 1. välikokeen preppaustehtäviin. 1. a) Muodostetaan osasummien jono. S n =

INFO / Matemaattinen Analyysi, k2016, L0

Potenssisarja, suppenemissäde. Potenssisarja ja derivointi. Potenssisarja ja analyyttiset funktiot. Potenssisarja ja integrointi.

SARJAT JA DIFFERENTIAALIYHTÄLÖT

. Kun p = 1, jono suppenee raja-arvoon 1. Jos p = 2, jono hajaantuu. Jono suppenee siis lineaarisesti. Vastaavasti jonolle r k+1 = r k, suhde on r k+1

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

Matematiikan tukikurssi

VI. TAYLORIN KAAVA JA SARJAT. VI.1. Taylorin polynomi ja Taylorin kaava

Kompleksitermiset jonot ja sarjat

BM20A5840 Usean muuttujan funktiot ja sarjat Harjoitus 7, Kevät 2018

6. Toisen ja korkeamman kertaluvun lineaariset

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

MS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 6: Ääriarvojen luokittelu. Lagrangen kertojat.

Luento 9: Yhtälörajoitukset optimoinnissa

Funktion raja-arvo ja jatkuvuus Reaali- ja kompleksifunktiot

Matematiikan tukikurssi

Kompleksiset sarjat ja potenssisarjat

Matematiikan tukikurssi

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

Matematiikan tukikurssi

Malliratkaisut Demot

Talousmatematiikan perusteet

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

Tenttiin valmentavia harjoituksia

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 6. viikolle /

Talousmatematiikan perusteet

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

MS-A0103 / Syksy 2015 Harjoitus 2 / viikko 38 / Ennakot

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

Lineaarinen toisen kertaluvun yhtälö

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 3. viikolle /

Analyysi III. Jari Taskinen. 28. syyskuuta Luku 1

Luento 11: Rajoitusehdot. Ulkopistemenetelmät

V. POTENSSISARJAT. V.1. Abelin lause ja potenssisarjan suppenemisväli. a k (x x 0 ) k M

1.7 Gradientti ja suunnatut derivaatat

Malliratkaisut Demo 1

MATP153 Approbatur 1B Harjoitus 5 Maanantai

2 Taylor-polynomit ja -sarjat

MS-A0107 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 (CHEM)

1. Etsi seuraavien funktioiden kriittiset pisteet ja tutki niiden laatu: (a.) f(x,y) = 20x 2 +10xy +5y 2 (b.) f(x,y) = 4x 2 2y 2 xy +x+2y +100

3 = Lisäksi z(4, 9) = = 21, joten kysytty lineaarinen approksimaatio on. L(x,y) =

u(0, t) = 0 kaikille t > 0: lämpötila pidetään vakiona pisteessä x = 0;

Insinöörimatematiikka D

Matemaattinen Analyysi / kertaus

Vektorianalyysi II (MAT21020), syksy 2018

πx) luvuille n N. Valitaan lisäksi x = m,

MS-A0202 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (SCI) Luento 4: Ketjusäännöt ja lineaarinen approksimointi

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

Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulu Matematiikan ja systeemianalyysin laitos. MS-A0203 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2, kevät 2016

Epälineaaristen yhtälöiden ratkaisumenetelmät

Matematiikan tukikurssi

Äärettämän sarjan (tai vain sarjan) sanotaan suppenevan eli konvergoivan, jos raja-arvo lims

Matematiikan tukikurssi

Harjoitus 7: vastausvihjeet

Matemaattinen Analyysi

Talousmatematiikan perusteet: Luento 15. Rajoitettu optimointi Lagrangen menetelmä Lagrangen kerroin ja varjohinta

Lukujonot Z-muunnos Z-muunnoksen ominaisuuksia Z-käänteismuunnos Differenssiyhtälöt. Z-muunnos. 5. joulukuuta Z-muunnos

Matematiikan peruskurssi (MATY020) Harjoitus 10 to

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

= 2 L L. f (x)dx. coshx dx = 1 L. sinhx nπ. sin. sin L + 2 L. a n. L 2 + n 2 cos. tehdään approksimoinnissa virhe, jota voidaan arvioida integraalin

xe y = ye x e y + xe y y = y e x + e x y xe y y y e x = ye x e y y (xe y e x ) = ye x e y y = yex e y xe y e x = x 3 + x 2 16x + 64 = D(x)

Differentiaaliyhtälöryhmän numeerinen ratkaiseminen

funktiojono. Funktiosarja f k a k (x x 0 ) k

Vastaus: 10. Kertausharjoituksia. 1. Lukujonot lim = lim n + = = n n. Vastaus: suppenee raja-arvona Vastaus:

Matemaattisen analyysin tukikurssi

Matematiikan tukikurssi: kurssikerta 12

Sarjat ja differentiaaliyhtälöt, harjoitustehtäviä

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

Lukujonot Z-muunnos Z-muunnoksen ominaisuuksia Z-käänteismuunnos Differenssiyhtälöt. Z-muunnos. 1. joulukuuta Z-muunnos

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 13. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 13 () Numeeriset menetelmät / 42

Käy vastaamassa kyselyyn kurssin pedanet-sivulla (TÄRKEÄ ensi vuotta ajatellen) Kurssin suorittaminen ja arviointi: vähintään 50 tehtävää tehtynä

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

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

y (0) = 0 y h (x) = C 1 e 2x +C 2 e x e10x e 3 e8x dx + e x 1 3 e9x dx = e 2x 1 3 e8x 1 8 = 1 24 e10x 1 27 e10x = e 10x e10x

Fourier-analyysi, I/19-20, Mallivastaukset, Laskuharjoitus 7

MS-A0104 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 (ELEC2) MS-A0106 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 (ENG2)

Diskreetti derivaatta

6 Variaatiolaskennan perusteet

Numeeriset menetelmät

Numeerinen integrointi ja derivointi

Talousmatematiikan perusteet

Matematiikan tukikurssi

30A01000 Taulukkolaskenta ja analytiikka Luku 8: Lineaarinen optimointi ja sen sovellukset

Transkriptio:

Vaasan yliopisto, kevät 2015 / ORMS1010 Matemaattinen Analyysi 7. harjoitus, viikko 17 R1 ma 16 18 D115 (20.4.) R2 ke 12 14 B209 (22.4.) 1. Määritä funktiolle f (x) 1 + 0,1x Taylorin sarja kehityskeskuksena a 80. f (x) (1 + 0,1x) 1/2, f (x) 1 2 (1 + 0,1x) 1/2 0,1 1 2 10 (1 + 0,1x) 1/2, f (x) 1 2 1 2 10 (1 + 0,1x) 3/2 0,1 1 2 2 10 2 (1 + 0,1x) 3/2, ( f (x) 3 ) ( ) 1 2 2 2 10 2 (1 + 0,1x) 5/2 0,1 3 1 2 3 10 3 (1 + 0,1x) 5/2, f (4) (x) 5 3 1 2 4 10 4 (1 + 0,1x) 7/2, f (5) (x) 7 5 3 1 2 5 10 5 (1 + 0,1x) 9/2, f (k) (x) ( 1)k+1 (2k 3)!! 2 k 10 k (1 + 0,1x) (2k 1)/2, missä kertomassa 7!! 7 5 3 1 ovat vain parittomat tekijät, ja kertomassa 8!! 8 6 4 2 ovat vain parilliset tekijät. Seuraavaksi laskemme derivaattojen arvot kehityskeskuksessa. f (80) 3, f (80) 1 2 10 3, f (80) 1 2 2 10 2 3 3, f (80) 3 1 2 3 10 3 3 5, f (4) (80) 5 3 1 2 4 10 4 3 7, f (5) (80) 7 5 3 1 2 5 10 5 3 9, f (k) (80) ( 1)k+1 (2k 3)!! 2 k 10 k 3 (2k 1), f (x) f (k) (a) (x a) k k! 3 + 1 2 10 3 (x 80) 1 + 2 2 10 2 3 3 2! (x 80)2 + 3 1 2 3 10 3 3 5 3! (x 5 3 1 80)3 2 4 10 4 3 7 4! (x 80)4 + 3 + 1 3 (x 80) 60 7200 (x 80)2 + 15 1296000 (x 80)3 105 311040000 (x 80)4 +

2. Mikä on edellisessä tehtävässä saadun potenssisarjan suppenemissäde R? Edellisen tehtävän mukaan c k ( 1)k+1 (2k 3)!! 2 k 10 k 3 2k 1 k!. L lim n lim n c n+1 c n ( lim (2(n + 1) 3)!! n (2 (n+1) 10 (n+1) 3 (2(n+1) 1) (n + 1)! (2n 10 n 3 2n 1 ) ) n! (2n 3)!! ) ( ) (2n 1) lim 1 n 90 (2n + 2) 90 ( (2(n + 1) 3) 2 10 3 2 (n + 1) R 1 L 90. Siis sarja suppenee jos x 80 < 90 90 < x 80 < 90 10 < x < 170 3. a) Määritä MacLaurinin sarja funktiolle f (x) 1 + 3x ja b) määritä samalle funktiolle Taylorin sarja kehityskeskuksena a 1. a) f (x) (1 + 3x) 1/2, f (x) 1 2 (1 + 3x) 1/2 3 3 2 (1 + 3x) 1/2, f (x) 1 2 3 2 (1 + 3x) 3/2 3 1 32 2 2 (1 + 3x) 3/2, ( f (x) 3 ) ( 1 3 2 )(1 2 2 2 + 3x) 5/2 3 3 33 2 3 (1 + 3x) 5/2, f (4) (x) 2 4 (1 + 3x) 7/2, f (5) (x) 7 5 3 35 2 5 (1 + 3x) 9/2, f (k) (x) ( 1)k+1 (2k 3)!! 3 k 2 k (1 + 3x) (2k 1)/2, missä kertomassa 7!! 7 5 3 1 ovat vain parittomat tekijät, ja kertomassa 8!! 8 6 4 2 ovat vain parilliset tekijät. Seuraavaksi laskemme derivaattojen arvot kehityskeskuksessa. f (0) 1, f (0) 3 2, f (0) 32 2 2, f (0) 3 33 2 3, f (4) (0) 2 4,

f (5) (0) 7 5 3 35 2 5, f (k) (0) ( 1)k+1 (2k 3)!! 3 k 2 k, f (x) f (k) (0) x k k! 1 + 3 2 x 32 2 2 2! x2 + 3 33 2 3 3! x3 5 3 34 2 4 4! x4 + 1 + 3 2 x 9 8 x2 + 27 16 x3 405 128 x4 + b) Derivaattojen lausekkeet laskettiin jo a-kohdassa. Seuraavaksi laskemme derivaattojen arvot kehityskeskuksessa x 1. f (1) (1 + 3 1) 1/2 2, f (1) 3 2 2 1 3 2 2, f (1) 32 2 2 2 3 32 2 5, f (1) 3 33 2 3 2 5 3 33 2 8, f (4) (1) 2 4 2 7 2 11, f (5) (1) 7 5 3 35 2 5 2 9 7 5 3 35 2 14, f (k) (1) ( 1)k+1 (2k 3)!! 3 k 2 3k 1, f (x) f (k) (1) (x 1) k k! 2 + 3 32 (x 1) 22 2 5 2! (x 1)2 + 3 33 2 8 3! (x 1)3 5 3 34 2 11 4! (x 1)4 + 2 + 3 4 (x 1) 9 64 (x 1)2 + 27 512 (x 1)3 405 16384 (x 1)4 +

4. Puutteen sallivan varastomallin tavoitefunktion muunnelmalle f (x,y) KD x + y2 h 2x + (x y)2 s 2x KDx 1 + 1 2 (h + s)x 1 y 2 + + 2(x y) ( s 2 + 2 ) x (s + 2)y gradienttivektori ja Hessin matriisi ovat f KD (h+s)y2 + s 2 2 + 2, H (h+s)y x s 2 x 3 + (h+s)y2 x 3 (h+s)y (h+s)y (h+s) x Mallissa x on tilauserän koko, y on maksimi varasto, x y on maksimi puute. Ilman tavoitefunktion termiä 2(x y) optimipiste olisi x h + s s h, y s h + s h. Olkoon D 10000, K 18, h 9, s 16. Määritä muunnetun varastomallin optimiarvot päätösmuuttujille x ja y. Jos käsin laskeminen tuntuu vaikealta, niin sovella kvadraattista optimointia iteroimalla ( ) ( ) xk+1 xk H 1 f (x k,y k ). y k+1 Kommentti: Tälle tehtävälle löytyy siisti ratkaisu (jopa käsin laskettuna). Välttämätön ehto f 0 johtaa yhtälöpariin KD (h + s)y2 2 + s 2 + 2 0 (1) Yhtälöstä (2) saamme suhteen y/x (h + s)y x y k s 2 0 (2) y x s + 2 h + s (3). Kun sijoitamme tämän suhteen arvon yhtälön (1) toiseen termiin, saamme KD (h + s)(s + 2)2 x2 2(h + s) 2 + s 2 + 2 0 KD (s + 2)2 x2 2(h + s) + s 2 + 2 0 (s + 2) 2 + s(h + s) + 4(h + s) 2(h + s) s 2 4s 4 + sh + s 2 + 4h + 4s 2(h + s) 4 + sh + 4h 2(h + s) KD KD KD

4/h + s + 4 (h + s) x (h + s) s + (4 4/h) h h Kun sijoitamme tämän yhtälöön (3), saamme y s + 2 h + s x (s + 2) (h + s) (s + 2) 2 (s + h)(s + 4 4/h) (h + s) s + (4 4/h) h Tehtävän arvoilla Siis x (h + s) s + (4 4/h) (9 + 16) 2 18 10000 h 16 + (4 4/9) 9 226.13 y (s + 2) 2 (s + h)(s + 4 4/h) (16 + 2) 2 2 18 10000 h (16 + 9)(16 + 4 4/9) 9 162,82 Lisäanalyysi: Tutkimme ongelmaa myös kvadraattisen optimoinnin hengessä. Jos Tavoitefunktioon ei olisi lisätty tehtävässä mainitua epätavallista lisätermiä 2(x y), niin optimiarvot olisivat h x y h + s 9 + 16 2 18 10000 250 s h 16 9 s s + h h 16 2 18 10000 16 + 9 160 9 Nämä ovat luonnolliset lähtöarvot numeerisessa etsimisessä. Asetamme ( ) ( ) ( ) ( ) x0 250 xk+1 xk, ja H 1 f 160 y 0 Ohjelma Octavella: D 10000; K 1 8 ; h 9 ; s 1 6 ; y k+1 N10; V z e r o s (N, 2 ) ; w [ 2 5 0 ; 1 6 0 ] ; # [ x0 ; y0 ] f o r j 1:N # v i i m e i s e t a r v o t x : l l e j a y : l l e y k

x w( 1, 1 ) ; y w( 2, 1 ) ; # g r a d i e n t t i v e k t o r i g1 K D / ( x ^2) (( h+s ) y ^ 2 ) / ( 2 x ^2)+ s / 2 + 2 ; g2 ( h+s ) y / x s 2; g [ g1 ; g2 ] ; # H e s s i n m a t r i i s i h11 2 K D/ x ^3+( h+s ) y ^ 2 / x ^ 3 ; h12 (h+s ) y / ( x ^ 2 ) ; h22 ( h+s ) / x ; H [ h11 h12 ; h12 h22 ] ; # e t s i n t a a s k e l w w i n v (H) g ; # a r v o t t a l t e e n x > w1, y > w2 V( j, : ) w ; e n d f o r V # #### o u t p u t ########################## # V # # 218.75 160.00 # 225.73 162.60 5. Tutkimme funktiota g(x), joka toteuttaa yhtälön g (x) 2 g(x) kaikilla x. Jos g:llä on suppeneva sarjakehitelmä, niin g :n sarjakehitelmä saadaan derivoimalla termeittäin g(x) g (x) c k x k c 0 + c 1 x + c 2 + c 3 x 3 + kc k x k 1 c 1 + 2c 2 x + 3c 3 + 4c 4 x 3 + k1 a) Mitkä ovat sarjakehitelmän kertoimet c k, jos g(0) 3 ja g (x) 2g(x)? b) Mikä tämä ratkaisufunktio on? Koska g(0) 3, niin 3 g(0) c 0 + c 1 0+c }{{} 2 0 2 +c }{{} 3 0 3 + }{{} 0 0 0 c 0 3 (1)

Koska g (x) 2g(x) 0 kaikilla x R, niin g (x) 2g(x) 0, kaikilla x R (c 1 + 2c 2 x + 3c 3 + 4c 4 x 3 + ) 2(c 0 + c 1 x + c 2 + c 3 x 3 + ) 0, kaikilla x R (c 1 2c 0 ) + (2c 2 2c 1 )x + (3c 3 2c 2 ) + (4c 4 2c 3 )x 3 + 0, kaikilla x R c 1 2c 0 0 c 1 2c 0 c 1 2c 0 2c 2 2c 1 0 2c 2 2c 1 c 2 2c 1 /2 2 2 c 0 /2! 3c 3 2c 2 0 3c 3 2c 2 c 3 2c 2 /3 2 3 c 0 /3! 4c 4 2c 3 0 4c 4 2c 3 c 4 2c 3 /4 2 4 c 0 /4! Siis g(x) c 0 + 2c 0 x + 22 c 0 2! x2 + 23 c 0 3! x3 + 24 c 0 4! x4 + c 0 (1 + (2x) + 1 2! (2x)2 + 1 3! (2x)3 + 1 ) 4! (2x)4 + 3e 2x 6. Määritä vastaavalla tavalla kuin tehtävässä 3 funktion y(x) MacLaurinin sarjan kertoimet, kun y(0) 0 ja x y (x) y(x). y(x) c 0 + c 1 x + c 2 + c 3 x 3 + c 4 x 4 + y (x) c 1 + 2c 2 x + 3c 3 + 4c 4 x 3 + 5c 5 x 4 + x y (x) c 1 x + 2c 2 + 3c 3 x 3 + 4c 4 x 3 + Ensimmäisen rivin ja kolmannen rivin saman asteen termien kertoimet tulee olla samat. Siis c 0 0 c 1 c 1 c 2 2c 2 c 3 3c 3 c 4 4c 4 c 5 5c 5 Siis c 1 on vapaa, mutta muut kertoimet ovat kaikki nollia. Siis y(x) c 1 x, c 1 R