1.7 Gradientti ja suunnatut derivaatat



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

Matematiikan tukikurssi

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

Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulu Matematiikan ja systeemianalyysin laitos

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

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

Matematiikka B1 - TUDI

Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulu Matematiikan ja systeemianalyysin laitos

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

Matematiikka B1 - avoin yliopisto

BM20A0300, Matematiikka KoTiB1

Derivaatta: funktion approksimaatio lineaarikuvauksella.

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

Jouni Sampo. 5. helmikuuta 2014

MS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 3: Osittaisderivaatta

Vektorianalyysi II (MAT21020), syksy 2018

Viikon aiheet. Funktion lineaarinen approksimointi

Matematiikan tukikurssi

Matematiikan perusteet taloustieteilij oille I

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

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

2 Osittaisderivaattojen sovelluksia

4. Derivointi useammassa ulottuvuudessa

MATP153 Approbatur 1B Harjoitus 5 Maanantai

Derivaatta. Joukko A C on avoin, jos jokaista z 0 A kohti on olemassa ǫ > 0: jos z z 0 < ǫ, niin z A. f : A C on yksiarvoinen.

= + + = 4. Derivointi useammassa ulottuvuudessa

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

MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Esimerkkejä ym., osa I

Matematiikan tukikurssi

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

MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Esimerkkejä ym., osa I

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

Differentiaali- ja integraalilaskenta 2

H7 Malliratkaisut - Tehtävä 1

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

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

Laskuharjoitus 2A ( ) Aihepiiri: Raja-arvot etc. Adams & Essex, 8th Edition, Chapter 12. z = f(x, 0) = x2 a z = f(0, y) = 02 a 2 + y2

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

Mat Matematiikan peruskurssi C2

(a) avoin, yhtenäinen, rajoitettu, alue.

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

Luento 9: Yhtälörajoitukset optimoinnissa

VEKTORIANALYYSIN HARJOITUKSET: VIIKKO 4

Matematiikan tukikurssi

BM20A5840 Usean muuttujan funktiot ja sarjat Harjoitus 1, Kevät 2018

6. Toisen ja korkeamman kertaluvun lineaariset

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

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

MS-A0107 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 (CHEM)

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

Demonstraatioharjoitus 1, pe 17.1

f(x, y) = x 2 y 2 f(0, t) = t 2 < 0 < t 2 = f(t, 0) kaikilla t 0.

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

Matematiikan tukikurssi. Toinen välikoe

MS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 4: Ketjusäännöt ja lineaarinen approksimointi

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

Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan

Matemaattiset menetelmät II

1 Rajoittamaton optimointi

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

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

Teknillinen korkeakoulu Mat Epälineaarisen elementtimenetelmän perusteet (Mikkola/Ärölä) 4. harjoituksen ratkaisut

763101P FYSIIKAN MATEMATIIKKAA Seppo Alanko Oulun yliopisto Fysiikan laitos Syksy 2012

Matematiikan tukikurssi

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

läheisyydessä. Piirrä funktio f ja nämä approksimaatiot samaan kuvaan. Näyttääkö järkeenkäyvältä?

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

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

Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Harjoitus 4/ Syksy 2017

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

Taylorin sarja ja Taylorin polynomi

Johdatus yliopistomatematiikkaan, 2. viikko (2 op)

BM20A0900, Matematiikka KoTiB3

MATEMATIIKAN PERUSKURSSI II

3.3 Funktion raja-arvo

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

Analyysi I (sivuaineopiskelijoille)

MS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 6: Ääriarvojen luokittelu. Lagrangen kertojat.

Vektorianalyysi I MAT Luennoitsija: Ritva Hurri-Syrjänen Luentoajat: ti: 14:15-16:00, to: 12:15-14:00 Helsingin yliopisto 23.

14. Pyörteettömät ja lähteettömät vektorikentät; potentiaali

HY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Todennäköisyyslaskenta IIa, syksy 2018 Harjoitus 3 Ratkaisuehdotuksia.

(d) f (x,y,z) = x2 y. (d)

Derivaatat lasketaan komponenteittain, esimerkiksi E 1 E 2

3 TOISEN KERTALUVUN LINEAARISET DY:T

MATEMATIIKAN JA TILASTOTIETEEN LAITOS

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

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

3 x 1 < 2. 2 b) b) x 3 < x 2x. f (x) 0 c) f (x) x + 4 x Etsi käänteisfunktio (määrittely- ja arvojoukkoineen) kun.

Lineaarinen toisen kertaluvun yhtälö

A B = (1, q, q 2 ) (2, 0, 2) = 2 2q q 2 = 0 q 2 = 1 q = ±1 A(±1) = (1, ±1, 1) A(1) A( 1) = (1, 1, 1) (1, 1, 1) = A( 1) A(1) A( 1) = 1

Vektorianalyysi I MAT21003

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

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

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

Diskreetti derivaatta

Normaaliryhmä. Toisen kertaluvun normaaliryhmä on yleistä muotoa

MAA7 Kurssikoe Jussi Tyni Tee B-osion konseptiin pisteytysruudukko! Kaikkiin tehtäviin välivaiheet näkyviin! Laske huolellisesti!

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

Luento 8: Epälineaarinen optimointi

30 + x ,5x = 2,5 + x 0,5x = 12,5 x = ,5a + 27,5b = 1,00 55 = 55. 2,5a + (30 2,5)b (27,5a + 27,5b) =

Transkriptio:

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 osittaisderivaatat, voidaan määritellä gradienttivektori f(x, y) = gradf(x, y) = f 1 (x, y)i + f 2 (x, y)j, (1) missä (nabla) on vektoridifferentiaalioperaattori = i x + j y (2) Kun tämä operaattori operoi funktioon f(x, y), saadaan funkion gradientti: ( f(x, y) = i x + j ) f(x, y) = f 1 (x, y)i + f 2 (x, y)j (3) y 1

Jos f(x, y) on derivoituva pisteessä (a, b) ja f(a, b) 0, niin f(a, b) on pisteen (a, b) kautta kulkevan f:n tasokäyrän normaalivektori. Suunnattu derivaatta: Olkoon u = ui + vj yksikkövektori, ts. u 2 + v 2 = 1. Funktion f(x, y) suunnattu derivaatta pisteessä (a, b) vektorin u suuntaan on f(x, y):n muutosnopeus suhteessa pisteestä (a, b) mitattuun etäisyyteen pitkin u:n suuntaista sädettä xy tasossa. Suunnattu derivaatta saadaan lausekkeesta tai D u f(a, b) = lim h 0+ jos tämä derivaatta on olemassa. f(a + hu, b + hv) f(a, b) h (4) D u f(a, b) = d dt f(a + tu, b + tv) t=0, (5) 2

Jos f on derivoituva pisteessä (a, b) ja u = ui + vj yksikkövektori, niin f:n suunnattu derivaatta pisteessä (a, b) vektorin u suuntaan on D u f(a, b) = u f(a, b). (6) Vektorin v suuntainen yksikkövektori saadaan jakamalla vektori sen pituudella. Näin ollen suunnattu derivaatta vektorin v suuntaan on D v/ v f(a, b) = v v Mille tahansa yksikkövektorille u on voimassa f(a, b). (7) D u f(a, b) = u f(a, b) = f(a, b) cos θ, (8) missä θ on vektorien u ja f(a, b) välinen kulma. 3

Gradienttivektorin ominaisuuksia: Pisteessä (a, b) funktio f(x, y) kasvaa nopeimmin gradienttivektorin f(a, b) suuntaan. Kasvun maksiminopeus on f(a, b). Pisteessä (a, b) funktio f(x, y) vähenee nopeimmin vektorin f(a, b) suuntaan. Vähenemisen maksiminopeus on f(a, b). Funktion f(x, y) muutosnopeus pisteessä (a, b) on nolla pisteen (a, b) kautta kulkevan funktion f tasokäyrän suunnassa. Pisteen (a, b) kautta nopeudella v kulkevan havainnoitsijan mittaama funktion f(x, y) muutosnopeus pisteessä (a, b) D v f(a, b) = v f(a, b) (9) 4

Kolmen muuttujan funktion gradientti n:n muuttujan funktion gradientti f(x, y, z) = f x i + f y j + f z k (10) f(x 1, x 2,...,x n ) = f x 1 e 1 + f x 2 e 2 + + f x n e n, (11) missä e j on yksikkövektori origosta j:nnen koordinaattiakselin suuntaan. Pisteen (a, b, c) kautta kulkevalla f(x, y, z):n tasopinnalla on tangenttitaso pisteessä (a, b, c), jos f on derivoituva pisteessä (a, b, c) ja f(a, b, c) 0. 5

1.8 Implisiittifunktiot Oletetaan, että piste (a, b) toteuttaa yhtälön F(x, y) = 0 ja että funktiolla F on jatkuvat ensimmäiset osittaisderivaatat kaikissa pisteissä (a, b):n lähellä. Jos tästä yhtälöstä voidaan y ratkaista x:n funktiona, y:n derivaatta x:n suhteen pisteessä x = a voidaan ratkaista derivoimalla yhtälö F(x, y) = 0 implisiittisesti x:n suhteen ja laskemalla tulos pisteessä (a, b): F 1 (x, y) + F 2 (x, y) dy dx josta saadaan (ehdolla F 2 (a, b) 0) = 0, (12) dy dx x=a = F 1(a, b) F 2 (a, b) (13) 6

Vastaavasti useamman muuttujan funktioille: z x (x 0,y 0 ) = F 1(x 0, y 0, z 0 ) F 3 (x 0, y 0, z 0 ) ja z y (x 0,y 0 ) = F 2(x 0, y 0, z 0 ) F 3 (x 0, y 0, z 0 ) (14) Tarkastellaan yhtälöryhmää F(x, y, z, w) = 0 G(x, y, z, w) = 0 Jos tämän ryhmän tapauksessa halutaan laskea derivaatta x/ z, täytyy pystyä erottamaan toisistaan tapaukset x = x(z, w) x = x(y, z) ja y = y(z, w) w = w(y, z) (15) (16) 7

Tällöin määritellään: ( ) x z w vastaa tulkintaa x = x(z, w) y = y(z, w) (17) ( ) x z y vastaa tulkintaa x = x(y, z) w = w(y, z) (18) Funktioiden u = u(x, y) ja v = v(x, y) Jacobin determinantti muuttujien x ja y suhteen on determinantti (u, v) (x, y) = u u x y v x v y (19) 8

Vastaavasti funktioiden F(x, y,...) ja G(x, y,...) Jacobin determinantti muuttujien x ja y suhteen (F, G) (x, y) = F F x y = F 1 F 2 G 1 G 2 G x G y (20) Yo. määritelmät voidaan yleistää n:n muuttujan funktioille ja niiden derivaatoille n:n muuttujan suhteen. Tarkastellaan kuvauksia y = f(x) ja z = g(y) ja yhdistettyä kuvausta z = g ((f(x)). Jos f:llä on käänteisfunktio g, niin z = g ((f(x)) ja (x 1 x n ) (y 1 y n ) = 1 (y 1 y n ) (x 1 x n ) (21) 9

1.9 Taylorin sarjat ja approksimaatiot Funktio f(x, y), jolla on vähintään n + 1:n kertaluvun jatkuvat osittaisderivaatat, voidaan kehittää Taylorin sarjaksi välillä (a, b), (a + h, b + k) h:n ja k:n potenssien mukaan: f(a + h, b + k) = m=0 m j=0 1 j!(m j)! Dj 1 Dm j 2 f(a, b)h j k m j (22) n:nnen asteen Taylorin polynomista P n (x, y) = n m m=0 j=0 1 j!(m j)! Dj 1 Dm j 2 f(a, b)(x a) j (y b) m j saadaan approksimaatio funktiolle f(x, y) pisteen (a, b) lähellä. (23) 10