Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Laskuharjoitus 4 / vko 40

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

MS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 7: Pienimmän neliösumman menetelmä ja Newtonin menetelmä.

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

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

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

Tilavuus puolestaan voidaan esittää funktiona V : (0, ) (0, ) R,

Matematiikan peruskurssi (MATY020) Harjoitus 10 to

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

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

Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulu Matematiikan ja systeemianalyysin laitos

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

Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulu Matematiikan ja systeemianalyysin laitos

2 Osittaisderivaattojen sovelluksia

12. Hessen matriisi. Ääriarvoteoriaa

Talousmatematiikan perusteet: Luento 14. Rajoitettu optimointi Lagrangen menetelmä: yksi yhtälörajoitus Lagrangen menetelmä: monta yhtälörajoitusta

Matematiikan tukikurssi

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

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

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

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

Talousmatematiikan perusteet: Luento 14. Rajoittamaton optimointi Hessen matriisi Ominaisarvot Ääriarvon laadun tarkastelu

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

Talousmatematiikan perusteet: Luento 13. Rajoittamaton optimointi Hessen matriisi Ominaisarvot ja vektorit Ääriarvon laadun tarkastelu

Vektorilaskenta, tentti

MS-A0004/MS-A0006 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 6 / vko 42

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

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

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

A-osio. Ilman laskinta. MAOL-taulukkokirja saa olla käytössä. Maksimissaan yksi tunti aikaa. Laske kaikki tehtävät:

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

Vektorianalyysi II (MAT21020), syksy 2018

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

Matematiikan tukikurssi

Matematiikan tukikurssi

Lineaarinen toisen kertaluvun yhtälö

Matematiikka B1 - TUDI

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

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

Matematiikan perusteet taloustieteilijöille II Harjoituksia kevät ja B = Olkoon A = a) A + B b) AB c) BA d) A 2 e) A T f) A T B g) 3A

BM20A5840 Usean muuttujan funktiot ja sarjat Harjoitus 1, Kevät 2018

Matematiikan tukikurssi, kurssikerta 3

Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Ratkaisut: loppuviikko 2

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

Harjoitus 7: vastausvihjeet

Differentiaalilaskennan tehtäviä

Differentiaali- ja integraalilaskenta

Matematiikan tukikurssi

Luento 9: Yhtälörajoitukset optimoinnissa

ja B = 2 1 a) A + B, b) AB, c) BA, d) A 2, e) A T, f) A T B, g) 3A (e) A =

Näihin harjoitustehtäviin liittyvä teoria löytyy Adamsista: Ad6, Ad5, 4: 12.8, ; Ad3: 13.8,

Mapu 1. Laskuharjoitus 3, Tehtävä 1

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

ja B = 2 1 a) A + B, b) AB, c) BA, d) A 2, e) A T, f) A T B, g) 3A (e)

RATKAISUT a + b 2c = a + b 2 ab = ( a ) 2 2 ab + ( b ) 2 = ( a b ) 2 > 0, koska a b oletuksen perusteella. Väite on todistettu.

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 5. viikolle /

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

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

Maatalous-metsätieteellisen tiedekunnan valintakoe Ympäristö-ja luonnonvaraekonomia Matematiikan kysymysten oikeat vastaukset

Matriisit ja optimointi kauppatieteilijöille P

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

Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Harjoitus 4/ Syksy 2017

VASTAA YHTEENSÄ KUUTEEN TEHTÄVÄÄN

Juuri 6 Tehtävien ratkaisut Kustannusosakeyhtiö Otava päivitetty Vastaus: Määrittelyehto on x 1 ja nollakohta x = 1.

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Derivaatan sovellukset (ääriarvotehtävät ym.)

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

Diplomi-insinööri- ja arkkitehtikoulutuksen yhteisvalinta 2017 Insinöörivalinnan matematiikan koe , Ratkaisut (Sarja A)

1 Rajoittamaton optimointi

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 2. viikolle /

Matriisit ja optimointi kauppatieteilijöille P

MAA7 7.1 Koe Jussi Tyni Valitse kuusi tehtävää! Tee vastauspaperiin pisteytysruudukko! Kaikkiin tehtäviin välivaiheet näkyviin!

Malliratkaisut Demot

Matematiikan tukikurssi

4. Kertausosa. 1. a) 12

MAA7 7.3 Koe Jussi Tyni Valitse kuusi tehtävää! Tee vastauspaperiin pisteytysruudukko! Kaikkiin tehtäviin välivaiheet näkyviin!

Matematiikka B3 - Avoin yliopisto

lnx x 1 = = lim x = = lim lim 10 = x x0

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

Differentiaaliyhtälöt I, kevät 2017 Harjoitus 3

Osa IX. Z muunnos. Johdanto Diskreetit funktiot

MS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 7: Lagrangen kertojat. Pienimmän neliösumman menetelmä.

Matemaattinen Analyysi / kertaus

. 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

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

( 3) ( 5) ( 7) ( 2) ( 6) ( 4) Pyramidi 3 Analyyttinen geometria tehtävien ratkaisut sivu 105 Päivitetty

Optimaalisuusehdot. Yleinen minimointitehtävä (NLP): min f(x) kun g i (x) 0 h j (x) = 0

Huippu 7 Tehtävien ratkaisut Kustannusosakeyhtiö Otava päivitetty

Tekijä Pitkä matematiikka Suoran pisteitä ovat esimerkiksi ( 5, 2), ( 2,1), (1, 0), (4, 1) ja ( 11, 4).

MAB3 - Harjoitustehtävien ratkaisut:

MAB3 - Harjoitustehtävien ratkaisut:

Matematiikan perusteet taloustieteilij oille I

TEHTÄVIEN RATKAISUT. Luku a) Merkintä f (5) tarkoittaa lukua, jonka funktio tuottaa, kun siihen syötetään luku 5.

Mikäli funktio on koko ajan kasvava/vähenevä jollain välillä, on se tällä välillä monotoninen.

B-OSA. 1. Valitse oikea vaihtoehto. Vaihtoehdoista vain yksi on oikea.

x + 1 πx + 2y = 6 2y = 6 x 1 2 πx y = x 1 4 πx Ikkunan pinta-ala on suorakulmion ja puoliympyrän pinta-alojen summa, eli

Matematiikan tukikurssi

Kertaustehtävien ratkaisut

Luento 11: Rajoitusehdot. Ulkopistemenetelmät

Matematiikan tukikurssi

Transkriptio:

Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Laskuharjoitus 4 / vko 40 Alkuviikolla harjoitustehtäviä lasketaan harjoitustilaisuudessa. Loppuviikolla näiden harjoitustehtävien tulee olla ratkaistuina harjoituksiin mennessä. Harjoitustilaisuudessa opiskelijat merkitsevät ratkaisemansa tehtävät listaan ja assistentti valitsee satunnaisesti yhden opiskelijan kunkin tehtävän ratkaisseiden opiskelijoiden joukosta esittämään ratkaisunsa taululla. Lisäksi MyCoursesissa on STACK-tehtäviä laskettaviksi. Tehtävä 1: Etsi jokin lokaali minimi funktiolle f(x, y) = 2x 2 xy + y 2. Ratkaisu 1: Funktion f(x, y) = 2x 2 xy +y 2 lokaali minimi a on piste, jonka ympäristössä (eli riittävän lähellä pistettä a) f(x) f(a) kaikilla x. Funktion f(x, y) ääriarvoja voi esiintyä sen kriittisissä pisteissä eli pisteissä joissa f(x, y) = 0. Tehtävän ratkaisu voidaan aloittaa laskemalla gradientin nollakohdat. f(x, y) = x (2x2 xy + y 2 ) i + y (2x2 xy + y 2 ) j = (4x y + 0) i + (0 x + 2y) j = (4x y) i + (2y x) j Kriittiset pisteet saadaan yhtälöryhmästä { 4x y = 0 2y x = 0 Ylemmästä yhtälöstä voidaan ratkaista y = 4x, mikä voidaan sijoittaa alempaan yhtälöön ja saadaan 2y x = 2 4x x = 8x x = 7x = 0 x = 0 Takaisinsijoittamalla saadaan y = 4 0 = 0. Näin ainoaksi kriittiseksi pisteeksi saadaan piste (x, y) = (0, 0). 1

Pisteen laatu voidaan määrittää laskemalla funktion toiset derivaatat ja määrittämällä Hessen matriisi. [ ] [ ] 2 f(0, 0) 2 f(0, 0) x H f (0, 0) = 2 yx 4 1 2 f(0, 0) = 2 f(0, 0) 1 2 xy y 2 Jotta piste (0,0) olisi lokaali minimi, tulee Hessenin matriisin olla positiividefiniitti. Käyttämällä Sylvesterin kriteeriota 4 > 0, det(h f (0, 0)) = 4 1 1 2 = 4 2 ( 1 ( 1)) = 8 1 = 7 > 0. Koska determinantit ovat positiivisia, on piste (0,0) lokaali minimi. Tulos: Funktiolla f(x, y) = 2x 2 xy + y 2 on lokaali minimi pisteessä (0,0). Tehtävä 2: Etsi Lagrangen kertojia käyttämällä funktion f(x, y, z) = xy + z + y 2 z 2 suurin ja pienin arvo pallopinnalla x 2 + y 2 + z 2 = 9. Ratkaisu 2: Funktiolle f(x, y, z) = xy +z +y 2 z 2 tulee etsiä maksimi ja minimi ehdolla g(x, y, z) = x 2 + y 2 + z 2 9 = 0. Muodostetaan Lagrangen funktio L(x, y, z, λ) = f(x, y, z) + λg(x, y, z) = xy + z + y 2 z 2 + λ(x 2 + y 2 + z 2 9) Mahdollinen maksimi ja minimi löytyvät kriittisistä pisteistä eli Lagrangen funktion gradientin nollakohdista. L(x, y, z, λ) = (y + 2λx) i + (x + 2yz 2 + 2λy) j + (1 + 2zy 2 + 2λz) k Muodostetaan yhtälöryhmä y + 2λx = 0 x + 2yz 2 + 2λy = 0 1 + 2zy 2 + 2λz = 0 x 2 + y 2 + z 2 9 = 0 Yhtälöryhmä on käsin laskettavaksi erittäin haastava. Voimme esimerkiksi ensimmäisestä yhtälöstä saadaan y = 2λx, mikä voidaan sijoittaa yhtälöön 3 1 + 2zy 2 + 2λz = 0 1 + 2z( 2λx) 2 + 2λz = 0 2z(( 2λx) 2 + λ) = 1 1 z = 2λ(4λx 2 + 1) 2

Tämän jälkeen muuttujan x ratkaiseminen yhtälöstä 2 1 x = 2 ( 2λx) ( 2λ(4λx 2 + 1) )2 2λ ( 2λx) 4λx x = 4λ 2 (4λx 2 + 1) + 2 4λ2 x x x = λ(4λx 2 + 1) + 2 4λ2 x on jo varsin haastavaa, puhumattakaan λ ratkaisemisesta sen jälkeen. Yhtälöryhmä voidaan ratkaista numeerisesti (laskin, vain reaalilukuratkaisut) (x, y, z, λ) = ( 0.24155, 2.18204, 2.0446, 4.51673) (x, y, z, λ) = (0.228942, 2.07211, 2.1573, 4.52541) (x, y, z, λ) = ( 1.90779, 2.31372, 0.0838968, 0.60639) (x, y, z, λ) = (2.35545, 1.85331, 0.13061, 0.393409) (x, y, z, λ) = (0., 0., 3., 0.166667) (x, y, z, λ) = (0., 0., 3., 0.166667) (x, y, z, λ) = ( 0.553974, 0.268619, 2.93615, 0.242447) (x, y, z, λ) = ( 1.85652, 2.35435, 0.101856, 0.634078) (x, y, z, λ) = (1.92069, 0.622378, 2.21892, 0.162019) (x, y, z, λ) = (2.41943, 1.76444, 0.18191, 0.364639) Nämä ovat funktion kriittiset pisteet, missä funktion f(x, y, z) = xy + z + y 2 z 2 suurin tai pienin arvo voi olla olemassa. Lasketaan funktion arvot kyseisissä pisteissä. f( 0.24155, 2.18204, 2.0446) = 18.3866 f(0.228942, 2.07211, 2.1573) = 22.614 f( 1.90779, 2.31372, 0.0838968) = 4.46031 f(2.35545, 1.85331, 0.13061) = 4.4374 f(0., 0., 3.) = 3 f(0., 0., 3.) = 3 f( 0.553974, 0.268619, 2.93615) = 3.70701 f( 1.85652, 2.35435, 0.101856) = 4.32655 f(1.92069, 0.622378, 2.21892) = 0.883656 f(2.41943, 1.76444, 0.18191) = 4.19005 3

Näistä suurin arvo on funktion suurin ja pienin funktion pienin arvo. Tulos: Suurin arvo on f(0.228942, 2.07211, 2.1573) = 22.614 ja pienin arvo f( 1.90779, 2.31372, 0.0838968) = 4.46031 Tehtävä 3: Eräällä lentoyhtiöllä matkustettaessa yksittäisen kirjattavan matkatavaran ulkomitat (pituus+leveys+korkeus) saavat olla korkeintaan 155 cm. Laske suurimman mahdollisen kirjattavan matkatavaran tilavuus. Ratkaisu 3: Matkatavaran tilavuus halutaan maksimoida ulkomittojen perusteella. Koska tilavuutta voi kasvattaa lisäämällä matkatavaran mittoja, on järkevää optimoida matkatavaraa, joiden ulkomittojen summa on tasan 155 cm. Merkitään x = pituus, y = leveys ja z = korkeus senttimetreinä. Optimoitavaksi funktioksi saadaan f(x, y, z) = xyz ja ehtofunktioksi g(x, y, z) = x + y + z 155. Muodostetaan Lagrangen funktio L(x, y, z, λ) = f(x, y, z) + λg(x, y, z) = xyz + λ(x + y + z 155) Mahdollinen maksimi löytyy gradientin nollakohdista. Muodostetaan yhtälöryhmä L(x, y, z, λ) = (yz + λ) i + (xz + λ) j + (xy + λ) k yz + λ = 0 xz + λ = 0 xy + λ = 0 x + y + z 155 = 0 Yhtälöistä 1-3 voidaan huomata, että λ = yz = xz = xy. Jos näistä muodostaa uuden yhtälöryhmän. yz = xz yz = xy xz = xy Yhtälöryhmälle löytyy useita ratkaisuja. Ensinnäkin jakamalla jokaisesta yhtälöstä yhteisen tekijän pois saadaan x = y = z. Sijoittamalla alkuperäisen yhtälöryhmän neljänteen yhtälöön saadaan x + x + x 155 = 0 4 3x = 155 x = 155 3

Näin ollen x = y = z = 155 ja λ = 155 155 = 24095. Toinen vaihtoehto on valita kaksi 3 3 3 9 muuttujista (x,y,z) ja asettaa ne nollaksi, jolloin uuden yhtälöryhmän kaikki yhtälöt saavat arvon nolla molemmin puolin riippumatta jäljellejääneestä arvosta. Tällöin alkuperäisen yhtälöryhmän neljäs yhtälö saa muodon (valitaan x = 0, y = 0) x + y + z 155 = 0 0 + 0 + z = 155 z = 155 Ja sijoittamalla esimerkiksi ensimmäiseen yhtälöön saadaan 0 155 + λ = 0 λ = 0. Näin ollen kriittisiä pisteitä ovat myös pisteet (155,0,0), (0,155,0) ja (0,0,155) ehdolla λ = 0. Nyt voidaan laskea alkuperäisen yhtälön f(x, y, z) = xyz arvot kriittisissä pisteissä. 155 3 155 3 155 3 137920 (cm3 ) 155 0 0 = 0 0 155 0 = 0 0 0 155 = 0 Pisteessä ( 155, 155, 155 ) on selvästi suurin tilavuus ja se on yhtälön ratkaisu. Vastaus 3 3 3 on myös varsin järkeenkäypä: kuutionmuotoinen kappale on varmasti varsin iso tilavuudeltansa ja muiden kriittisten pisteiden tapauksessa voidaan huomata, että kokonaistilavuus lähestyy nollaa yhdenkin laatikon mitan lähestyessä nollaa. ), jolloin koko- Tulos: Matkatavaran tilavuus maksimoituu, kun (x, y, z) = ( 155 naistilavuus 137920(cm 3 ), 155, 155 3 3 3 Tehtävä 4: Tutkittaessa erään sähkölaitteen energiankulutusta tehtiin kaikkiaan kymmenen mittausta puolen tunnin välein ja saatiin seuraavat tulokset, jossa E on kulunut energia ja t kulunut aika. E (kwh) 23.1 31.2 74.2 82.7 101.1 132.7 155.1 173.0 202.9 217.4 t (h) 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 Sovita dataan PNS-menetelmällä suora ja estimoi sähkölaitteen energiankulutus kokonaisen vuorokauden aikana. Ratkaisu 4: Tarkoituksena on muodostaa tuloksia parhaiten vastaava suora PNSmenetelmän avulla. PNS-menetelmän ratkaisu on suora y = β 1 x + β 0 5

missä β 0 = ȳ β 1 x (xi x) (y i ȳ) β 1 = (xi x) 2 ja x, ȳ ovat suureiden x, y aritmeettisia keskiarvoja. Valitaan muuttujaksi x kulunut aika ja kulunut energia muuttujaksi y. Aloitetaan ratkaisemalla aritmeettiset keskiarvot x = 1 10 x i = 1 (0.5 + 1.0 + 1.5 + 2.0 + 2.5 + 3.0 + 3.5 + 4.0 + 4.5 + 5.0) = 2.75 10 ȳ = 1 10 y i = 119.4 Nyt on mahdollista ratkaista β 1 β 1 = (xi x) (y i ȳ) (xi x) 2 = 923.35 20.625 = 44.768484848485 44.77 Tämän jälkeen voidaan ratkaista β 0 PNS-menetelmällä saatu suora on siis β 0 = ȳ β 1 x 119.4 44.77 2.75 = 3.7175 y = β 1 x + β 0 44.71 x 3.7175 Arvioidaan sähkölaitteen kulutusta kokonaisen vuorokauden aikana. Koska aika t on merkitty tunteina h, vastaa kokonainen päivä ajanhetkeä t = 24. Energiankulutus vuorokauden aikana on suoran perusteella 44.71 24 3.7175 = 1069.3225 1070 (kw h) Tulos: PNS-menetelmällä dataan sovitettu suora on y = β 1 x + β 0 44.71 x 3.7175 ja sillä arvioitu kokonaisenergiakustannus vuorokauden aikana noin 1070 kwh. 6