Kontinuummechanika (óravázlat)

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Kontinuummechanika (óravázlat)"

Átírás

1 Kontinuummechanika óravázlat Készítette: Dr. Pere Balázs Széchenyi István Egyetem Alkalmazott Mechanika Tanszék 0. augusztus.

2 Copyright 0 Dr. Pere Balázs. Minden jog fenntartva. Ez a dokumentum szabadon másolható és terjeszthet. Módosítása és kereskedelmi forgalomba kerülése csak a szerz írásbeli engedélyével lehetséges. pere.balazs@sze.hu

3 Tartalomjegyzék Jelölések 5. Kinematika 7.. Anyagi pont és test helyzetének megadása Elemi vonalszakasz, felület és térfogat alakváltozása Elemi vonalszakasz megváltozása Elemi felület megváltozása Elemi térfogat megváltozása A deformáció gradiens poláris felbontása A deformáció gradiens VR poláris felbontása A deformáció gradiens RU poláris felbontása A nyújtó tenzorok sajátértékei és sajátvektorai közötti összefüggések Alakváltozási tenzorok Jobboldali Cauchy-Green deformációs tenzor Green-Lagrange alakváltozási tenzor További kezdeti kongurációban értelmezett alakváltozási tenzorok Baloldali Cauchy-Green deformációs tenzor Euler-Almansi alakváltozási tenzor További pillanatnyi kongurációban értelmezett alakváltozási tenzorok Alakváltozási tenzorok el retolása, visszahúzása Alakváltozási tenzorok deviátoros felbontása Merev test szer elmozdulás és objektivitás Id ben változó alakváltozási mennyiségek Materiális id szerinti deriválás Dinamika 50.. Tömegmegmaradás Tömeg Tömeg-mérlegegyenlet Integrálok id szerinti deriváltja Impulzus-tétel Impulzus Impulzus-tétel integrál alakja Bels er k Cauchy-féle feszültség tenzor Impulzus-tétel dierenciális alakja Perdület-tétel Perdület Perdület-tétel integrál alakja Perdület-tétel dierenciális alakja Energia-tétel, avagy a h tan els f tétele Energia Energia-tétel integrál alakja Celluláris lokális egyensúly, avagy az energia-tétel dierenciális alakja Bels energia Entrópia-tétel, avagy a h tan második f tétele Reverzibilis, irreverzibilis folyamatok Entrópia Entrópia-tétel integrál alakja Entrópia-tétel dierenciális alakja Clausius-Planck-egyenl tlenség Feszültség tenzorok Kirchho-féle feszültség I. Piola-Kirchho-féle feszültség Impulzus-tétel a kezdeti kongurációban

4 .6.4. II. Piola-Kirchho-féle feszültség Biot-féle feszültség Helmholtz-féle szabadenergia Clausius-Duhem-egyenl tlenség Bels paraméterek A h vezetés egyenlete A szabadenergia függvény általános szerkezete Anyagszerkezeti viselkedés Általános elvek???? Egyszer anyagmodellek Tisztán rugalmas elem Tisztán viszkózus elem Tisztán képlékeny elem???? Összetett anyagmodellek Kelvin-Voigt modell Maxwell-modell Vegyes modell Anyagtörvények Objektivitás Tárgymutató 53 Függelék 55 A. Tenzoralgebra 55 A.. Vektorok A.. Tenzorok A... Tenzorok szorzatainak determinánsa A.3. Harmadrend tenzorok A.4. Negyedrend tenzorok

5 Jelölések adj... mátrix adjungáltja a Euler-Almansi alakváltozási tenzor B Piola-féle alakváltozási tenzor b baloldali Cauchy-Green alakváltozási tenzor b a b tenzor torzításos vagy deviátoros része cof... mátrix kofaktora C jobboldali Cauchy-Green alakváltozási tenzor c Cauchy-féle alakváltozási tenzor C a C tenzor torzításos vagy deviátoros része χ vektor-vektor függvény, a r és R között teremt kapcsolatot δ j i Kronecker-szimbólum det... mátrix determinánsa da elemi felület a kezdeti kongurációban d a elemi felület a pillanatnyi kongurációban dv elemi térfogat a kezdeti kongurációban dv elemi térfogat a pillanatnyi kongurációban E Green-Lagrange alakváltozási tenzor e Euler-Almansi alakváltozási tenzor E n általános Lagrange-féle alakváltozási tenzor e n általános Euler-féle alakváltozási tenzor ε ijk, ε ijk Levi-Civita-szimbólum E egységvektor a kezdeti kongurációban e egységvektor a pillanatnyi kongurációban E I tenzor i-edik sajátvektora a kezdeti kongurációban e i tenzor i-edik sajátvektora a pillanatnyi kongurációban φ... el retolás m velet φ... visszahúzás m velet F deformáció gradiens Γ K IJ Γ k ij Christoel-szimbólum a kezdeti kongurációban Christoel-szimbólum a pillanatnyi kongurációban G i g i G i kovariáns bázisvektor a kezdeti kongurációban kovariáns bázisvektor a pillanatnyi kongurációban kontravariáns bázisvektor a kezdeti kongurációban 5

6 g i H h I J J b J C J U J v λ s λ i, λ I Λ kontravariáns bázisvektor a pillanatnyi kongurációban kezdeti kongurációban értelmezett Hencky-féle alakváltozási tenzor pillanatnyi kongurációban értelmezett Hencky-féle alakváltozási tenzor egységtenzor Jacobi-determináns, az F deformáció gradiens determinánsa a b tenzor tisztán térfogatváltozást leíró része a C tenzor tisztán térfogatváltozást leíró része az U tenzor tisztán térfogatváltozást leíró része az v tenzor tisztán térfogatváltozást leíró része vonalelem arány vagy fajlagos nyúlás nyújtó tenzor i-edik sajátértéke A v nyújtó tenzor a sajátvektorok bázisában Λ Az U nyújtó tenzor a sajátvektorok bázisában Hamilton-féle nabla dierenciál operátor a pillanatnyi kongurációban 0 N n N I n i Hamilton-féle nabla dierenciál operátor a kezdeti kongurációban felület normálvektora a kezdeti kongurációban felület normálvektora a pillanatnyi kongurációban tenzor i-edik egyre normált sajátvektora a kezdeti kongurációban tenzor i-edik egyre normált sajátvektora a pillanatnyi kongurációban Q, Q ortogonális transzformáció tenzora R ortogonális transzformáció, az elemi térfogat merev test szer elfordulását írja le R anyagi pont helyzete a kezdeti kongurációban r, r t anyagi pont helyzete a pillanatnyi kongurációban U poláris felbontás után a deformáció gradiens tisztán alakváltozást leíró része a kezdeti kongurációban Ũ v ṽ az U tenzor torzításos vagy deviátoros része poláris felbontás után a deformáció gradiens tisztán alakváltozást leíró része a pillanatnyi kongurációban a v tenzor torzításos vagy deviátoros része 6

7 . Kinematika.. Anyagi pont és test helyzetének megadása A kinematika anyagok mozgásának leírásával foglalkozik, nem keresi a mozgás okát. A vizsgált anyagok lehetnek gázok, folyadékok és szilárd testek is. A továbbiakban a szilárd anyagok egy modelljével, a kontinuumokkal, azaz folytonos tömegeloszlású szilárd testek leírásával foglalkozunk. Feltételezzük, hogy a kontinuum anyagi pontok sokaságából áll, az anyagi pontok szorosan hézagmentesen egymás mellett helyezkednek el. Tekintsünk egy test véges nagyságú tartományát, amelyet egy zárt felület határol. Ezt a tartományt, mint anyagi pontok halmazát jelöljük B-vel. A B egy tetsz leges anyagi pontját jelölje P P B. A háromdimenziós térben egy adott t id pillanatban minden anyagi ponthoz kölcsönösen egyértelm módon hozzárendelhet egy x, x, x 3 számhármas, amelyet az anyagi pont koordinátáinak nevezünk. A hozzárendelést vagy leképezést jelölje κ. Ezek alapján x, x, x 3 = κ P, t. A számhármas egy hozzá kapcsolódó vonatkoztatási rendszerrel együtt adja meg az anyagi pont pontos helyét a t id pillanatban. Az egyszer ség kedvéért feltételezzük, hogy a tér, amelyben a test elhelyezkedik euklideszi. A vonatkoztatási rendszer legyen a g, g és g 3 nem egy síkba es vektorokból álló vektorhármas, amelyet szokás bázisvektoroknak is nevezni. Azt, hogy az x, x, x 3 koordináták és a g, g, g 3 bázisvektorok egy adott id pillanathoz tartoznak, úgy is jelölhetjük, hogy x i = x i t és g i = g i t, ahol i =,, 3. Ezek alapján egy adott t id pillanatban a P anyagi pontba mutató r helyvektor az r t = x i t g i t összeggel számítható. Szimbolikusan írhatjuk az r t = κ P, t = κ t P függvénykapcsolatot is, amely bár konkrét számításra alkalmatlan, jelzi hogy egy anyagi pont és egy számhármas és a hozzá kapcsolódó bázis kapcsolatáról van szó. κp, t P P rt g 3 g g. ábra. A testet alkotó anyagi pontok egy adott t id pillanatban történ hozzárendelése a tér egy három koordinátával megadott pontjához. A függvény inverze a P = κ t r t alakban írható. Ha a B test mozgását elmozdulását szeretnénk leírni, legalább két különböz id pillanatban ismernünk kell a pontos helyzetét, azaz a testet alkotó P anyagi pontok helyzetét, mert a mozgást valamihez viszonyítanunk kell. Az egyik id pontot rögzítsük le, és jelöljük ezt a rögzített id pontot t 0 -val. A t 0 id pillanatban az anyagi pont helyvektorát jelölje R = r t 0 = x i t 0 g i t 0 = X I GI. Ezt szimbolikusan jelölhetjük az R = r t 0 = κ P, t 0 = κ 0 P összefüggéssel is, ami maga után vonja, hogy P = κ R 0. A továbbiakban a t0 id pillanathoz tartozó mennyiségeket általában nagy bet kkel fogjuk jelölni beleértve az indexeket is, a tetsz leges t id pillanathoz tartozó Az Einstein-féle összegzési konvenciónak megfelel en az azonos indexekre összegezni kell, például x i t g i t = 3 i= xi t g i t. 7

8 mennyiségeket pedig kis bet kkel. A tetsz leges t id pillanatban a test helyzetét pillanatnyi kongurációnak nevezzük, itt az egyes mennyiségek általában függvényei az id nek is. A t 0 id pillanatban a test helyzetét kezdeti kongurációnak nevezzük. A kezdeti kongurációban a rögzített t 0 id miatt az egyes mennyiségek nem függenek az id t l. Az r és az R közötti kapcsolat leírható az r t = κ t κ R = χ R, t = χ t R 3 függvénnyel is, az inverz kapcsolatot pedig az 0 R = κ 0 κ t r t = χ t r t 4 összefüggés adja meg. A kés bbiekben nem fogjuk külön hangsúlyozni, hogy a χ t = χ t R = χ R, t függvény még függ az id t l is, és jelölésére csak a χ = χ R -t fogjuk használni. kezdeti konfiguráció χ R pillanatnyi konfiguráció P κ 0 P κ t P P R P rt G 3 g 3 G G g g. ábra. A kezdeti és a pillanatnyi konguráció kapcsolatát leíró χ függvény. A kezdeti kongurációt úgy is felfoghatjuk, hogy a test a t 0 id pillanatban befagyott az éppen aktuális állapotában, és a továbbiakban bármelyik t id pillanatot véve ugyanazt a mozdulatlan állapotot térbeli helyzetet látjuk. Vagyis R = R t = konstans. Ennek a kés bbiekben azt lesz a következménye, hogy a kezdeti kongurációban értelmezett R helyvektornak az id szerinti deriváltja vagy deriváltjai nullával lesznek egyenl ek. Feladatok. feladat egyszer nyírás. Adott egy egység oldalú kocka, mint kezdeti kongurációt. A kocka alakváltozását a pillanatnyi kongurációban a 3. ábra szemlélteti. A g 3 irányba a kocka egyik pontja sem mozdul el. Határozza meg a kocka pontjainak elmozdulását leíró χ függvényt az ábrán megadott bázisok segítségével! 8

9 kezdeti konfiguráció G, g γ pillanatnyi konfiguráció G, g 3. ábra. Egyszer nyírás.. feladat. Oldja meg az. feladatot a a 4. ábrán látható bázisokkal. kezdeti konfiguráció G γ g pillanatnyi konfiguráció G, g 4. ábra. Egyszer nyírás. 3. feladat tiszta nyírás. Adott egy egység oldalú kocka, mint kezdeti kongurációt. A kocka alakváltozását a pillanatnyi kongurációban az 5. ábra szemlélteti. A g 3 irányba a kocka egyik pontja sem mozdul el. Határozza meg a kocka pontjainak elmozdulását leíró χ függvényt az ábrán megadott bázisok segítségével! G, g kezdeti konfiguráció pillanatnyi konfiguráció a G, g a 5. ábra. Tiszta nyírás. 9

10 4. feladat. Adott egy egység oldalú kocka, mint kezdeti kongurációt. A kocka alakváltozását a pillanatnyi kon- gurációban a 6. ábra szemlélteti. Határozza meg a kocka pontjainak elmozdulását leíró χ függvényt az ábrán megadott bázisok segítségével! a G 3, g 3 pillanatnyi konfiguráció kezdeti konfiguráció G, g a a G, g 6. ábra. A tiszta nyírás térbeli változata. 5. feladat. Adott egy egység oldalú kocka, mint kezdeti kongurációt. A kocka alakváltozását a pillanatnyi kon- gurációban a 7. ábra szemlélteti. Határozza meg a kocka pontjainak elmozdulását leíró χ függvényt az ábrán megadott bázisok segítségével! G 3, g 3 kezdeti konfiguráció pillanatnyi konfiguráció a G, g a a G, g 7. ábra. Tiszta térfogatváltozás. 6. feladat. Adott a 8. ábra látható három testb l felépített szerkezet. Mindhárom test forgásszimmetrikus, és szimmetriatengelyeik egybeesnek. A küls A és bels C testek merevnek tekinthet k, a B test pedig alakváltozásra képes test. A küls A testet mereven megfogtuk, a bels C testet pedig a szimmetriatengely körül ϕ szöggel elforgattuk. Feltételezzük, hogy az A test a B testhez képes, valamint a B test a C testhez képes nem csúszik meg, valamint hogy a szimmetriatengelyre mer leges síkok az alakváltozás után is síkok maradnak. Feltételezzük továbbá, hogy a B test pontjai koncentrikus körökön mozdulnak el, az elmozdulás nagysága pedig lineáris függvénye a szimmetriatengelyt l mért távolságnak. Határozza meg a B test pontjainak elmozdulását leíró χ függvényt alkalmasan választott bázisok segítségével! 0

11 A B C ϕ G 3, g 3 R R h G, g G, g 8. ábra. Csavarás. 7. feladat. Adott a 9. ábra látható három testb l felépített szerkezet. Mindhárom test forgásszimmetrikus, és szimmetriatengelyeik egybeesnek. A küls A és bels C testek merevnek tekinthet k, a B test pedig alakváltozásra képes test. A küls A testet mereven megfogtuk, a bels C test pedig a szimmetriatengely irányába elmozdítottuk. Az elmozdulás értéke a. Feltételezzük, hogy az A test a B testhez képes, valamint a B test a C testhez képes nem csúszik meg. Feltételezzük továbbá, hogy a B test pontjai mind a szimmetriatengely irányába mozdulnak el, az elmozdulás nagysága pedig lineáris függvénye a szimmetriatengelyt l mért távolságnak. Határozza meg a B test pontjainak elmozdulását leíró χ függvényt alkalmasan választott bázisok segítségével! A B C G 3, g 3 a R R h G, g G, g 9. ábra. Forgásszimmetrikus nyírás. 8. feladat. Adott a 0. ábrán látható henger alakú alakváltozásra képes test. A test alsó felületét mereven megfogtuk, a fels homlokfelületét pedig ϕ szöggel elforgattuk. Feltételezzük, hogy a henger keresztmetszetei az alakváltozás során síkok maradnak, alakjuk és nagyságuk sem változik meg, és a keresztmetszetek távolsága is változatlan marad. Feltételezzük továbbá, hogy a henger keresztmetszeteinek szögelfordulása a szimmetriatengely irányába mért távolság lineáris függvénye. Határozza meg a henger pontjainak elmozdulását leíró χ függvényt alkalmasan választott bázisok segítségével!

12 h G 3, g 3 ϕ R G, g G, g 0. ábra. Csavarás. 9. feladat. Határozza meg R = χ r inverz leképezést az -8. feladatok esetére!.. Elemi vonalszakasz, felület és térfogat alakváltozása Az el z fejezetben bemutatott χ függvény minden szükséges információt tartalmaz arra vonatkozóan, hogy a vizsgált test helyzetét, mozgását, alakváltozásait le tudjuk írni. A χ függvény tulajdonképpen jóval több információt tartalmaz, mint amennyire szükségünk van az alakváltozások leírásához. A kérdés az, hogy mik azok a mennyiségek, amelyek csak az alakváltozással kapcsolatosak, és hogyan lehet ezeket kinyerni a χ függvényb l? Amire nincsen szükségünk, az a. merev test szer elmozdulás transzláció vagy térbeli eltolás és a. merev test szer elfordulás rotáció vagy térbeli elforgatás. Hogy valami támpontot kapjunk, vizsgáljuk meg azoknak az elemi geometriai alakzatoknak a test mozgása során bekövetkezett megváltozását, amely alakzatokra a kés bbiekben szükségünk lehet például egy a testre vonatkozó integrál felírásánál. Ilyen alakzat a testben egy elemi vonalszakasz, egy elemi felület vagy egy elemi térfogat. A következ alfejezetekben ezeket vesszük végig.... Elemi vonalszakasz megváltozása Tekintsük a B test P anyagi pontját, és annak elemi környezetében lév Q anyagi pontját lásd. ábra. A kezdeti kezdeti konfiguráció χ R pillanatnyi konfiguráció Q d R P d r P Q R r G 3 g 3 G G g g. ábra. Elemi vonalszakasz megváltozása.

13 kongurációban legyen a P pontba mutató helyvektor R P = R, 5 a Q pontba mutató helyvektor pedig az R Q = R + d R, 6 ahol d R = dx I GI. A. ábra alapján nyilvánvaló, hogy d R = R Q R P. 7 Most nézzük meg ugyanezen anyagi pontok helyét a pillanatnyi kongurációban. Feltételezve hogy ismerjük a χ leképezést, az r P = χ RP = χ R 8 és r Q = χ RQ = χ R + dr összefüggéseket kapjuk. Szintén a. ábráról olvashatjuk le a d r = r Q r P 0 összefüggést, ahol d r = dx i g i. Helyettesítsük be a 0 egyenletbe a 8 és 9 vektorokat. d r = χ R + dr χ R Vagyis fel tudtunk írni egy függvénykapcsolatot a d r, dr és R között. Ezt jelölhetnénk akár a d r = d r R, dr függvénnyel is. Mivel dr az R elemi környezetében lév vektor, érdemes sorba fejteni a függvényt. χ R d r = χ R + X J dxj n χ R dx k dx k dx 3 k 3 + χ R k!k!k 3! X k X k X 3 k3 k,k,k 3 3 ki=n. Feltevés helyi hatások elve. A P pont környezetének alakváltozását, így a d r vektort nem befolyásolják a P ponttól távolabb lév anyagi pontoknál bekövetkez alakváltozások. Következmény. Elegend a sorfejtésb l csak a lineáris tagokat gyelembe venni, a magasabb fokú tagok hatása elhanyagolható. 9 Ezek alapján írható, hogy vagy röviden χ R d r = χ R + X J = χ R χ X J δj KdX K = d r = F χ R dxj χ R = R X J G J F R X J dxj = G K dx K d R R d R 3 3

14 . Deníció. Az F R = tenzort deformáció gradiens nek nevezzük. χ R X J G J = χ R X J G J 0 = χ R 0 A. denícióban a 0 dierenciál operátor alsó nulla indexe arra utal, hogy a deriválást a kezdeti kongurációban kell elvégezni. Szokásosak még a következ jelölések is a deformáció gradiensre: r R F R = X J G J = r X J G J = r R, ahol felhasználtuk a 3 jelölést. Az F deformáció gradiens egy másodrend tenzor, vagyis egy homogén-lineáris vektor-vektor függvény. Megjegyzés: Görbevonalú koordinátarendszerben az χ R F R = X J G J = X J x i g i G J = xi X J g i G J + x i g i X J G J = = xi X J g i G J + x i xk g i X J x k G J = xi X J g i G J + x k xi g k X J x i G J = = xi X J g i G J + x k Γ l x i ki X J g l G J = xi X J g i G J + x k Γ i x l kl X J g i G J = = xl X J δi l g i G J + x k Γ i x l kl X J g i G J = xl X J δl i + xk Γ i kl g i G J összefüggés érvényes, ahol Γ i kl az úgynevezett Christoel-féle szimbólum. Egyenesvonalú koordinátarendszerben a Γ i kl Christoelszimbólumok értéke nulla, ezért itt használhatjuk az F = xi X J g i G J egyszer bb alakot. Most számoljuk ki a fordított összefüggést. A 7 egyenlet jobb oldalát fejezzük ki a pillanatnyi kongurációban lév r P és r Q vektorokkal, felhasználva a 4 inverz χ függvényt. d R = χ r Q χ r P 4 A. ábra jelöléseivel a P és Q helyvektorokra a pillanatnyi kongurációban az és r P = r r Q = r + d r vektorok adódnak. Ezeket behelyettesítve a 4 egyenletbe egy újabb, a összefüggéshez hasonló, de a d R-re kifejezett egyenletet kapunk. d R = χ r + d r χ r 5 Az el z ekhez hasonlóan végezzük el a 5 sorba fejtését. + k,k,k 3 3 ki=n d R = χ r + χ r x j dx j + + n χ r dx k dx k dx 3 k 3 + χ r 6 k!k!k 3! x k x k x 3 k3 A feltételezve hogy érvényes a helyi hatások elve, a 6 összefüggésb l elhagyhatóak a lineárisnál magasabb fokú tagok. dr = χ r + χ r x j dx j χ r = χ r x j dx j = A Γ i kl Christoel-szimbólumokat például a g k x i = Γ l ki g l, vagy ami ezzel ekvivalens, a Γ l ki = g k x i g l összefüggéssel is számíthatjuk. 4

15 vagy röviden = χ r x j δ j k dxk = χ r x j g j g k dx k, d r F r d R = F r d r. 7 Az F szintén egy másodrend tenzor, és hasonló szerepet játszik, mint a 3 egyenletben a deformáció gradiens. A kapcsolat az F és F között könnyen tisztázható. Szorozzuk meg a 3 mindkét oldalát balról az F tenzorral. F / d r = F d R F d r = F F d R Ezt összevetve a 7 összefüggéssel belátható, hogy F F = I, ahol I az egységtenzor. Ezek után a 7 összefüggést írhatjuk az d R = F r d r 8 alakban is. Az F = F r tenzort a deformáció gradiens tenzor inverzének nevezzük. Szokásosak még a következ jelölések a deformáció gradiens inverzére: F r = χ r x j g j = χ r = R r x j g j = R x j gj = R r, ahol felhasználtuk a 4 jelölést. Itt a dierenciál operátor a pillanatnyi kongurációban történ deriválást jelenti. Megjegyzés: Görbevonalú koordinátarendszerben az F r = χ r x j g j = x j X I GI g j = XI x j G I g j + X I G I x j gj = = XI x j = XI x j G I g j + X I XK x j G I g j + X K Γ L KI G I X K gj = XI x j G I g j + X K XI G K x j X I gj = G L g j = XI x j G I g j + X K Γ I X L KL x j G I g j = G I g j = XL x j δl I + XK Γ I GI KL g j X I x j = XL x j δi LG I g j + X K Γ I X L KL x j összefüggés érvényes, ahol a Γ I KL Christoel-féle szimbólumokat a kezdeti kongurációban kell kiszámítani3. Egyenesvonalú koordinátarendszerben a Γ I KL Christoel szimbólumok értéke nulla, ezért itt használhatjuk az F = XI x j egyszer bb alakot. Az F deformáció gradiensnek akkor és csakis akkor létezik az F inverze, ha a determinánsa nem nulla, vagyis det F 0. Az F deformáció gradiens egy úgynevezett kétpont tenzor. A kétpont tenzorokra az jellemz, hogy két koordinátarendszer között teremtenek kapcsolatot, bázisuk a két koordinátarendszer bázisainak diadikus szorzataként állítható el. Összefoglalva mondhatjuk, hogy a d R vagy d r elemi vonalszakasz megváltozását az F deformáció gradiens segítségével egyértelm en le tudjuk írni lásd a 3 és 8 egyenletek. * * * Ezen a ponton még kevésbe látszik, de a deformáció gradiens az alakváltozások, s t kés bb a feszültségállapot és az anyagtörvények felírásánál és számításánál is kulcsszerepet fog játszani. A deformációgradiens az az alapváltozó lesz a kontinuummechanikai feladatnál, amelynek meghatározásával a feladatot megoldottnak tekinthetjük, ugyanis segítségével minden más mennyiséget származtatni tudunk. Az F a deriválások miatt kevesebb információt tartalmaz, mint a χ függvény. G I g j 3 A Γ I KL Christoel szimbólumokat például a G K X I = Γ L KIG L, vagy ami ezzel ekvivalens, a Γ L KI = G K X számíthatjuk. I G L összefüggéssel is 5

16 Feladatok 0. feladat. Számítsa ki az -8. feladatok megoldása során kapott χ függvényekb l kiindulva az egyes alakváltozásokhoz tartozó F deformáció gradienseket! Írja fel az egyes deformáció gradiens tenzorok mátrixát a megfelel bázisok segítségével.. feladat. Számítsa ki a 9. feladat megoldása során kapott χ függvényekb l kiindulva az egyes alakváltozásokhoz tartozó deformáció gradiensek F inverzét! Írja fel az egyes inverz deformáció gradiens tenzorok mátrixát a megfelel bázisok segítségével.. feladat. Ellen rizze, hogy a 0. feladatban kapott deformáció gradiensek valóban az inverzei-e a. feladatban kapott eredményeknek. 3. feladat. Adott a d R = dx G elemi vonalszakasz a kezdeti kongurációban. Számítsa ki a pillanatnyi kongurációba leképezett d r vektort az. feladatban és a. feladatban kapott deformáció gradiensek felhasználásával is. Hasonlítsa össze az eredményeket.... Elemi felület megváltozása Az elemi vonalszakasz után most vizsgáljuk egy elemi da felület alakváltozás során bekövetkezett megváltozását. Legyen kezdetben a kezdeti kongurációban a da elemi felület normálvektora N. Ugyanezen felületelemet a pillanatnyi kongurációban alakváltozás után jelölje da, normálvektora pedig legyen az n lásd a. ábrát. kezdeti konfiguráció da N χ R pillanatnyi konfiguráció da n G 3 g 3 G G g g. ábra. Elemi felület megváltozása. Mindkét normálvektorra legyen igaz, hogy N = n = A da és da elemi felületek skalár mennyiségek, de az N és n normálvektorok segítségével bevezethetünk vektor felületelemeket is a következ módon: d A = NdA és d a = nda. Nyilvánvaló, hogy da = da illetve da = d a. A feladat a da és a d a elemi felületvektorok közötti kapcsolat megkeresése azon feltétel mellett, hogy az alakváltozást leíró F deformáció gradiens invertálható, vagyis det F 0. Kiindulásként írjuk fel az elemi felületeket két-két vektor elemi vonalszakasz vektoriális szorzataként lásd a 3. ábrát. Ha az elemi felületek elegend en kicsik, akkor az ily módon történ felírással csak kis hibát követünk el. Ha az elemi felületek mérete tart a nullához, akkor az elkövetett hiba értéke is nullához konvergál. 6

17 da N da d r n és A 3. ábra alapján írhatjuk, hogy dr dr d r 3. ábra. Elemi felületek el állítása két vektor vektoriális szorzataként. d A = d R d R 9 d a = d r d r. 0 Az elemi vonalszakaszok transzformációját az... fejezet 3 összefüggése alapján számíthatjuk. Helyettesítsük be a 3 összefüggést a 0 egyenletbe. d a = F dr F dr. Szorozzuk meg mindkét oldalt az F deformáció gradienssel jobbról. d a F = F dr F dr F Szorozzuk meg mindkét oldalt jobbról egy olyan tetsz leges dl vektorral, amely nem esik egy síkba a dr és dr vektorokkal. d a F dl = F dr F dr F dl Felhasználva az A a A b A c = det A a b c azonosságot az F deformáció gradiens kiemelhet a jobb oldalból. d a F dl = det F dr dr dl A jobb oldalon zárójelben álló tag nem más, mint a kezdeti kongurációban értelmezett, 9 összefüggéssel számított elemi felület. d a F d L = det F d A d L Mivel a d L vektort tetsz legesnek vettük fel, az egyenl ség csak akkor igaz, ha a d L vektort balról szorzó vektor mindkét oldalon megegyezik. d a F = det F d A Szorozzuk meg mindkét oldalt jobbról a deformáció gradiens F inverzével. d a = det F d A F Vegyük mindkét oldal transzponáltját azért, hogy a d A vektor a jobb oldali kifejezés végére kerüljön. d a = det F F T d A A bal oldal transzponálása csak annyit eredményez, hogy a d a vektor sorvektorból oszlopvektor lesz, de mivel ennek itt különösebb hatása nincsen, nem különböztetjük meg ket egymástól. A deformáció gradiens determinánsának jelölésére vezessünk be egy új jelölést. Mivel a deformáció gradiens tulajdonképpen egy leképezés Jacobi mátrixaként is felfogható a megfelel bázisok felhasználásával, ezért az F determinánsát Jacobi determinánsnak is nevezhetjük, és a J = det F jelölést fogjuk rá használni a továbbiakban. Így megkaptuk a d a = JF T d A 7

18 vagy d a = JF T N da 3 végeredményt, amely Nanson-formulaként is ismert. Az inverz összefüggés a fentiekhez hasonló módon is megkapható, de talán egyszer bb a eredményb l kiindulni. Szorozzuk meg a egyenletet balról a deformáció gradiens F T transzponáltjával, majd osszuk el az egyenletet a J Jacobi determinánssal. vagy d A = J F T d a 4 d A = J F T n da 5 A kezdeti kongurációban adott d A, és a pillanatnyi kongurációban neki megfelel d a elemi felületek közötti kapcsolatot a vagy 3 összefüggések, az inverz kapcsolatot pedig a 4 vagy 5 összefüggések adják meg. * * * A lineáris algebrából ismert egy mátrix inverzének kiszámítására szolgáló A = adj A det A 6 összefüggés, ahol az adj A a mátrix adjungáltját jelenti. Mivel a tenzorok egy adott bázisban koordinátarendszerben vagy koordináta-rendszerekben vett reprezentációja egy négyzetes mátrix, ezért a 6 egyenlet érvényes tenzorokra is. Helyettesítsük be a 6 összefüggést a képlettel együtt a Nanson-formulába. majd az egyszer sítések után a d a = det F adj F T det F d A, d a = adj F T d A 7 adódik. Vagyis a deformáció gradiens tenzor adjungáltja teremt kapcsolatot a kezdeti és pillanatnyi kongurációban lév felületelemek között. Szokásos még a mátrix un. kofaktorának cofactor használata is. cof F = adj F T A mátrix adjungáltjának transzponáltja jelenti a mátrix kofaktorát. Az új jelöléssel a 7 összefüggést az alakban is írhatjuk. Feladatok d a = cof F d A 8 4. feladat. Számítsa ki az., 3., 4. és 5. feladatokban szerepl egységoldalú kocka oldallapjainak területét az alakváltozás után a Nanson-formula segítségével. Ellen rizze a számítást elemi matematikai módszerekkel. 5. feladat. Vezesse le a 4 összefüggést a 3. ábra jelöléseinek felhasználásával...3. Elemi térfogat megváltozása Egy test egy tetsz leges elemi térfogatát jelölje dv a kezdeti kongurációban, és dv a pillanatnyi kongurációban lásd a 4. ábra. 8

19 kezdeti konfiguráció dv χ R pillanatnyi konfiguráció dv G 3 g 3 G G g g 4. ábra. Elemi térfogat alakváltozás során bekövetkez megváltozása. A két elemi térfogat közötti kapcsolat megadásához írjuk fel részletesebben az elemi térfogatokat. Feltételezve, hogy mind a dv, mind a dv elegend en kicsinyek, mindkét elemi térfogat kell pontossággal állítható el az egy csúcsból kiinduló, az oldallapok metszetgörbéit érint vektorok úgynevezett vegyes szorzataiként lásd a 5. ábra. dv dv d R d R d R 3 d r d r d r 3 5. ábra. Elemi térfogat el állítása a kezdeti és pillanatnyi kongurációban. Legyen d R, d R és d R 3 a kezdeti kongurációban lév dv elemi térfogat egy csúcsából kiinduló, az oldallapok metszetgörbéit érint három vektor feltételezzük, hogy a dv térfogat nem elfajuló, azaz dv 0. Hasonló módon legyen d r, d r és d r 3 a pillanatnyi kongurációban lév dv elemi térfogat egy csúcsából kiinduló, az oldallapok metszetgörbéit érint három vektor. Feltételezzük, hogy az alakváltozást leíró deformáció gradiens invertálható, azaz det F 0. A fentiek alapján a dv és dv térfogatelemek a és dv = d R d R d R 3 9 dv = d r d r d r 3 30 szorzatokkal számíthatóak. A 3 összefüggés felhasználásával a 30 egyenlet jobb oldala átalakítható. dv = F dr F dr F dr 3 Az A a A b A c = det A a b c azonosság felhasználásával az F deformáció gradiens kiemelhet a jobb oldalból. dv = det F dr dr dr 3 A 9 összefüggést behelyettesítve a jobb oldalon lév vegyes szorzat helyébe, és alkalmazva a jelölést a dv = J dv 3 9

20 összefüggést kapjuk. Az inverz kapcsolatot a 3 egyenlet mindkét oldalának a J Jacobi-determinánssal történ osztásával kapható meg. dv = J dv 3 Összefoglalva kijelenthetjük, hogy a 3 és 3 összefüggések teremtenek kapcsolatot a kezdeti kongurációban adott dv elemi térfogat és a pillanatnyi kongurációban adott dv elemi térfogat között. Feladatok 6. feladat. Számítsa ki az., 3., 4. és 5. feladatokban szerepl egységoldalú kocka térfogatát az alakváltozás után a dv = J dv képlet segítségével. Ellen rizze a számítást elemi matematikai módszerekkel. 7. feladat. Vezesse le a 3 összefüggést a 5. ábra jelöléseinek felhasználásával..3. A deformáció gradiens poláris felbontása Mint ahogy már az. fejezetben utaltunk rá, a χ R függvény több információt tartalmaz a vizsgált test mozgásáról, mint amennyire az alakváltozások leírásához szükség van. Az F deformáció gradiens a χ R függvény deriválásával áll el, vagyis a χ R függvényben lév konstansok, amelyek a test pontjainak helyét határozzák meg, elt nnek. Ezekre az alakváltozások leírásához szerencsére nincs is szükség, ugyanis ezek a test merev test szer transzlációs mozgásával lennének kapcsolatosak. Van azonban még egy másik merev test szer mozgással kapcsolatos információ is a deformáció gradiensben, amelyet célszer leválasztani róla. Ez a merev test szer elfordulás, vagy rotáció. A rotáció deformáció gradiensr l történ leválasztásához a következ matematikából ismert tételb l indulunk ki. 3. Tétel poláris felbontás tétele. Legyen F egy valós, nem elfajuló det F > 0 tenzor. Az F mindig felbontható egy R ortogonális transzformáció 4 vagy tenzor, és egy U vagy v szimmetrikus, pozitív denit tenzor szorzatára a következ módon: F = R U, 33 vagy F = v R. 34 Vagyis a deformáció egy R forgatás és egy U vagy v nyújtás stretch egymásutánjából áll össze. 4. Deníció. A 33 egyenletben szerepl U szimmetrikus, pozitív denit tenzort jobboldali vagy anyagi nyújtó tenzor nak nevezzük material stretch tensor. A jobboldali jelz arra utal, hogy a 33 felbontásban az R forgató tenzort jobbról szorozzuk az U tenzorral. Az anyagi jelz arra utal, hogy az U tenzor a kezdeti kongurációban értelmezett lásd lejjebb. 5. Deníció. A 34 egyenletben szerepl v szimmetrikus, pozitív denit tenzort baloldali vagy térbeli nyújtó tenzornak nevezzük. A baloldali jelz arra utal, hogy a 34 felbontásban az R forgató tenzort balról szorozzuk a v tenzorral. Az térbeli jelz arra utal, hogy az v tenzor a pillanatnyi kongurációban értelmezett lásd lejjebb. A poláris felbontás szemléltetésére szorozzuk meg a 33 tenzoregyenlet mindkét oldalát a dr vektorral jobbról. A 3 alapján az egyenlet mindkét oldala a d r vektort adja eredményül, de a jobb oldalon az U tenzorral történ szorzás után kapunk egy részeredményt. F dr = R U dr 35 d r } d R {{ } d r A d R vektor egy un. köztes kongurációban értelmezett vektor. Az F deformáció gradiens kétpont tenzor, azaz két koordinátarendszer között teremt kapcsolatot. Legyen az R elforgatás szintén kétpont tenzor. Ekkor viszont az 4 Akkor nevezzük az R transzformációt ortogonálisnak, ha igaz az R T = R egyenl ség. Ebb l következik, hogy R T R = R R T = I, ahol I az egységtenzor. Könnyen belátható még a det R = egyenl ség is. 0

21 U már egyértelm en a kezdeti kongurációhoz kötött tenzort fog jelenteni. Írjuk fel a 35 egyenletet a megfelel bázisok feltüntetésével is: F.J g i i G J dr K GK = R ị J g i G J U Ḳ LG K G L dr M GM, dr i g i } {{ d R K G K } dr i g i ahol FJ i az... fejezet F = xl X δ i J l + x k Γ i kl gi G J képletének tömörebb F = F.J i i G J jelöléséb l származik. A g n n =,, 3 vektorokkal jobbról történ szorzás után az F n.kdr K = R ṇ JU J.M dr M egyenletet kapjuk, amelyet a dr M illetve dr K koordináták elhagyása és index átnevezések után az F n.k = R ṇ JU J.K mátrixegyenletként is tudunk írni 5. Az F = R U felbontást egy elemi kocka deformációján a 6. ábra szemlélteti. U R 6. ábra. Elemi kocka alakváltozásának F = R U felbontása. Az ábrán jól látható, hogy az F = R U felbontás során el ször nyújtjuk az elemi kockát, majd utána merev test szer en elforgatjuk. Most vizsgáljuk meg a 34 poláris felbontást. Szorozzuk meg a 34 mindkét oldalát a dr vektorral jobbról. A 3 alapján az egyenlet mindkét oldala a d r vektort adja eredményül, de a jobb oldalon az R tenzorral történ szorzás után kapunk egy részeredményt. F dr = v R dr 36 d r } d r {{ } d r A d r vektor egy un. köztes kongurációban értelmezett vektor. Itt a korábbiakkal összevetve a v egyértelm en a pillanatnyi kongurációhoz kötött tenzort fog jelenteni. Ezért jelöltük már eleve kis bet vel. Írjuk fel a 36 egyenletet a megfelel bázisok feltüntetésével is: F.J g i i G J dr K GK dr i g i = v ị j g i g j R ḳ L g k G L dr M GM, } {{ d r k g k } dr i g i ahol F i J az... fejezet F = xl X J δ i l + x k Γ i kl gi G J képletének tömörebb F = F i J g i G J jelöléséb l származik. A g n n =,, 3 vektorokkal jobbról történ szorzás után az F n.kdr K = v ṇ jr j.m drm egyenletet kapjuk, amelyet a dr M illetve dr K koordináták elhagyása és index átnevezések után az F n.k = v ṇ jr j.k 5 Ha nem írjuk ki a tenzor bázisát, az alsó illetve fels indexnél érdemes jelölni, hogy melyik az els és melyik a második index. Ezt a második index elé írt ponttal tesszük meg. Ennek a mátrixok transzponálásának jelölésénél van szerepe, pl. F.J i T = F.i J.

22 mátrixegyenletként is tudunk írni. Az F = v R felbontást egy elemi kocka deformációján a 7. ábra szemlélteti. R v 7. ábra. Elemi kocka alakváltozásának F = v R felbontása. Az ábrán látható, hogy az F = v R felbontás során el ször merev test szer en elforgatjuk az elemi kockát, majd utána nyújtjuk..3.. A deformáció gradiens VR poláris felbontása A következ ekben bemutatjuk a poláris felbontás menetét, és az R forgató tenzor valamint az U és v jobb- és baloldali nyújtó tenzorok kiszámításának módszerét. Induljunk ki abból, hogy csak az F tenzort ismerjük. Szorozzuk meg az F deformáció gradienst jobbról a saját maga transzponáltjával, és alkalmazzuk még az F deformáció gradiens 34 poláris felbontását F F T = v R R T v T = v, 37 I ahol felhasználtuk hogy a v szimmetrikus. A v az v v T = v v szorzást jelöli. A v birtokában meg kellene határoznunk a v tenzort, vagyis az v tenzoron egy gyökvonást kellene elvégeznünk. Egy tenzorból gyököt vonni nem tartozik az egyszer m veletek közé, azonban ha diagonizáljuk a tenzort, azaz áttranszformáljuk egy olyan alakba, hogy csak a tenzor mátrixának f átlójában maradjon nullától különböz elem, a gyökvonás a f átlóban álló elemeken elvégzett gyökvonással lesz egyenérték. A tenzor mátrixának diagonizálását a sajátérték feladat megoldásán keresztül oldhatjuk meg. Keressük meg azokat a λ i skalár számokat és a hozzájuk tartozó e i vektorokat, amelyekre igaz a következ egyenlet: v e i = λ i e i. 38 Az elkövetkez számítások során továbbra is alkalmazzuk az Einstein-féle összegzési konvenciót, de a λ i sajátértékek indexére nem végzünk el összegzést, és az index értéke mindig meg fog egyezni a mellette álló mennyiség i indexével. Ezt úgy fogjuk jelölni, hogy a λ i sajátérték indexe álló bet vel lesz jelölve, a másik mennyiség indexe pedig d lt bet vel lásd a 38 egyenlet. Rendezzük át a 38 egyenletet felhasználva az e i = I e i összefüggést. v λ i I e i = 0 39 Ez tulajdonképpen egy homogén, lineáris, algebrai egyenletrendszer, amelynek csak akkor van triviálistól különböz megoldása, ha a zárójelben álló együttható mátrix determinánsa nulla, azaz det v λ i I = A determináns kiszámításához szükség van a v tenzor koordinátáira. Írjuk fel ezeket a g i g j bázisban. v = v v T = v ị j g i g j v.k l g l g k = v ị j v l.k g i g j g l g k = g jl = v ị jv.k l g jl g i g k = v ị jv jk g i g k = v ị jv jk g i g l g lk = v ị jv j.l g i g l = v i.l g i g l 4 Mivel az F, és ezen keresztül a v is adott, csak a λ i értékének megfelel megválasztásával érhet el a 40 egyenl ség teljesülése. A 40 egyenletben szerepl determináns kifejtése után az ún. karakterisztikus egyenletet kapjuk. λ 6 i v I λ4 i + v II λ i v = 0, 4 III

23 ahol v, v és v a v tenzor els, második és harmadik skalár invariánsait jelentik. Az egyes skalár I II III invariánsokra a következ kifejezések adódnak: v I = tr v, ahol a tr v trace - nyom a v tenzor mátrixának f átlójában álló elemek összegét jelenti. Az invariáns kifejezés itt azt jelenti, hogy a bázis megválasztásától függetlenül mindig ugyan azt az összeget fogjuk kapni. A második skalár invariánst a v II = tr v tr v v összefüggéssel számíthatjuk ki. A harmadik skalárinvariánsra a v determinánsát kapjuk 6. v III = det v. A 4 karakterisztikus egyenlet a λ i -re nézve egy harmadfokú algebrai egyenlet, amelynek mindig van három nem feltétlenül különböz megoldása. Mivel a v tenzor szimmetrikus és pozitív denit, a megoldások mindig valósak lesznek és értékük mindig nullánál nagyobbra adódik. A 4 karakterisztikus egyenlet λ i i =,, 3 megoldásai a v tenzor sajátértékei lesznek. Minden egyes λ i sajátértékhez létezik egy e i sajátvektor, amelyet a 39 homogén, lineáris, algebrai egyenletrendszerbe történ visszahelyettesítéssel kapunk meg. Mivel az egyenletrendszer homogén, a megoldásai, amik az e i vektor koordinátáit jelentik, csak egy konstans erejéig határozottak. Többszörös multiplicitású gyökök esetén több konstans is megjelenik, ahol a konstansok értéke szabadon megválasztható. Végezzük el a sajátvektorok egyre normálását. A normált sajátvektorokat jelölje n i. n i = e i e i 43 Könnyen belátható, hogy igaz lesz az v n i = λ i n i 44 egyenlet is. Igazolható, hogy a sajátvektorok az e i és az n i is mer legesek egymásra. Szorozzuk meg a 44 egyenletet balról az n j i j sajátvektorral, majd ezután szorozzuk meg a j-edik sajátértékre felírt sajátérték egyenletet balról az n i i j sajátvektorral. és Vonjuk ki egymásból a 45 és 46 egyenleteket. n j v n i = λ i n j n i, 45 n i v n j = λ j n i n j. 46 n j v n i n i v n j = λ i λ j nj n i Mivel a v tenzor szimmetrikus, az egyenlet bal oldala mindig null értéket vesz fel. Az i j feltétel miatt az elfajuló esetekt l eltekintve igaz az λ i λ j feltétel is, vagyis a jobb oldal csak akkor lesz nulla, ha n i n j = 0, azaz a sajátvektorok mer legesek egymásra. Ezt általánosan, a 43 egyenletet is gyelembe véve az { ha i = j, n i n j = 47 0 ha i j. egyenl séggel is kifejezhetjük. Az n i sajátvektorok reciprok vektorait az képletekkel számíthatjuk. Tömören írható a n = n n 3, n = n 3 n és n 3 = n n 6 Általánosan mondhatjuk, hogy egy A tenzor skalár invariánsai az A I = tr n k = ε ijk n i n j 48 A tr A A és A III = A, AII = tr det A összefüggésekkel számíthatók. De ez csak egy lehetséges választás, mivel a skalár invariánsok skalár-skalár függvényei is skalár invariánsok lesznek. 3

24 összefüggés, ahol az i, j és k páros permutációi esetén, ha i j k i, ε ijk = az i, j és k páratlan permutációi esetén, ha i j k i, 0 ha i = j vagy j = k vagy k = i. az un. Levi-Civita-szimbólum. Szorozzuk meg a 48 egyenletet jobbról az n p sajátvektorral skalárisan. A normált sajátvektorok ortogonális tulajdonsága miatt ahol Ekkor a reciprok vektorra érvényes n k n p = ε ijk n i n j n p 49 ε ijp = n i n j n p, az i, j és p páros permutációi esetén, ha i j p i, ε ijp = az i, j és p páratlan permutációi esetén, ha i j p i, 0 ha i = j vagy j = p vagy p = i. n k n p = ε ijk ε ijp = δ k p 50 összefüggést kapjuk, amely tulajdonképpen a reciprok vektor deníciója. Összevetve ezt a 47 egyenlettel következik, hogy az n i sajátvektor azonosan egyenl a saját maga reciprok vektorával, azaz az n i vektorral. A v diagonizálásához szorozzuk meg a 44 egyenletet balról az n j sajátvektorral skalárisan majd szorozzuk meg az egyenletet balról g j -vel és jobbról g i -vel diadikusan. n j v n i = λ i n j n i = λ i δ j i, 5 g j n j v n i g i = λ i δ j i g j g i 5 Könnyen belátható, hogy a bal oldalt balról szorzó g j n j tenzor inverze a bal oldalt jobbról szorzó n i g i tenzornak. Szorozzuk össze az említett két tenzort. gj n j n i g i = g j n j n i g i = δ j i g j g i = g i g i = I, vagyis mivel a szorzatuk az egységtenzor, tényleg egymás inverzei. Vezessük be a és valamint az δ j i Q = n i g i 53 Q = g j n j, 54 Λ = Λ Λ = λ i δ j i g j g i jelöléseket. Ez utóbbi tenzor mátrixa a g j g i bázisban diagonális lesz, azaz csak a f átlóban lesznek nullától különböz elemek, amik nevezetesen a v tenzor sajátértékei [ Λ ] = λ λ λ 3 Amennyiben a g i egy ortonormált bázis, akkor Q tenzor g j g i bázisban felírt mátrixának egyes oszlopaiban a n i sajátvektorok helyezkednek el. Ekkor a Q inverzére a Q = Q T összefüggést kapjuk, vagyis ortonormált bázis esetén a Q egy ortogonális transzformációt elforgatást jelent. Az 5 egyenletet a fenti jelölésekkel a tömörebb. Q v Q = Λ, 55 4

25 ortonormált g i bázis esetén Q T v Q = Λ alakban is írhatjuk. Ezzel tulajdonképpen a v tenzort, és vele együtt az n i sajátvektorait transzformáljuk át úgy, hogy a tenzor diagonális legyen a g j g i bázisban. Hogy ezt jobban lássuk, az indexátnevezések után helyettesítsük be a v tenzor 4 alakját az 5 képletbe. g j n j v ḳ lv ḷ m g k g m n i g i = λ i δ j i g j g i ahol és nj g k v ḳ lv ḷ m g m n i g j g i = λ i δ j i g j g i Q ṃ i Q j.k Q j.k vḳ lv ḷ mq ṃ i g j g i = λ i δ j i g j g i, Q ṃ i = g m n j g j g i = g m n j g j g i δ j i = g m n i, Q j =.k gj g i n i g k = g j g i n i g k = nj g k. Az n i és n j sajátvektorok és reciprok sajátvektorok ismeretében az 53 és 54 összefüggésekkel a Q és Q kiszámítható, majd a Λ meghatározható. A Λ -b l a Λ gyökvonás útján állítható el Λ = δ j i Λ. A gyökvonást a g j g i bázisban úgy tudjuk elvégezni, hogy a f átlóban álló elemekb l külön-külön gyököt vonunk [ ] [ ] λ 0 0 Λ = Λ = 0 λ 0 = λ λ λ λ 3 A Λ és a Λ tenzorok ugyan abban a koordinátarendszerben diagonálisak, ezért a sajátvektor rendszerük is megegyezik. Ha a Λ tenzort el állítottuk, akkor az inverz transzformációval, azaz a Λ tenzort balról Q-val és jobbról Q tenzorral szorozva a v baloldali nyújtó tenzor el állítható Q Λ Q = v. Ebb l következik, hogy v és v sajátvektorai is megegyeznek. A v diagonizálásának lehetséges egy másik megközelítése is. Az 5 egyenletet szorozzuk balról az n j és jobbról az n i vektorokkal diadikusan. n j n j I v n i n i = λ i δ j i n j n i 56 I Mivel az n i n i szorzat az egységtenzorral egyenl, tulajdonképpen nem csináltunk semmit a v tenzorral, a sajátvektorai változatlanok maradtak, de kicseréltük a bázisát g j g i -r l n j n i -re. A v tenzor viszont a sajátvektorainak a bázisában diagonális, és ahogy a jobb oldalból látszik a f átlóban a sajátértékek vannak. Helyettesítsük be a 4 összefüggést az 56 képletbe. n j n j v ḳ lv ḷ m g k g m n i n i = λ i δ j i n j n i nj g k v ḳ l v ḷ m gm n i n j n i = λ i δ j i n j n i 5

26 Q j.k vḳ lv ḷ mq ṃ i n j n i = λ i δ j i n j n i Sokszor el nyös a v tenzort a sajátvektorainak a koordinátarendszerében felírni v = λ i n i n i. 57 Az F deformáció gradiens poláris felbontásából csak az R forgató tenzor el állítása van hátra. Szorozzuk be a 34 egyenletet balról a v tenzor inverzével. R = v F Ezzel a v baloldali nyújtó és R forgató tenzorok is el álltak, vagyis elvégeztük az F deformáció gradiens F = v R poláris felbontását..3.. A deformáció gradiens RU poláris felbontása A következ kben a deformáció gradiens F = R U poláris felbontását végezzük el. Mivel a poláris felbontás gondolatmenete nagyon hasonló mint a F = v R felbontás esete, a felbontást csak vázlatosan, a különbségeket kiemelve végezzük el. Szorozzuk meg az F deformáció gradienst balról a saját maga transzponáltjával. F T F = U T R T R U = U, 58 I ahol felhasználtuk, hogy az U tenzor szimmetrikus. Az U az U T U = U U szorzást jelöli. A U birtokában meg kellene határoznunk a v tenzort, vagyis az v tenzoron egy gyökvonást kellene elvégeznünk. Ehhez végezzük el az U diagonizálását. Els lépésként oldjuk meg az U E I = λ I E I sajátérték feladatot, azaz keressük meg azokat a λ I sajátértékeket, amelyek mellett az E I vektorok koordinátái meghatározhatóak az U λ I I E I = 0 homogén, lineáris, algebrai egyenletrendszerb l. Ez az egyenletrendszer csak akkor oldható meg, ha det U λ I I = 0. A determináns részletes kifejtéséhez szükség van az U koordinátáira a G I G J bázisban. U = U T U = U J.I G J G I U Ḳ LG K G L = U J.I U Ḳ LG J G I } {{ G K G } L = G IK = U.I J U Ḳ LG IK G J G L = U JK U Ḳ L G J G L = U JK U Ḳ L G I G L G IJ = U Ị KU Ḳ L G I G L = U I.L G I G L 59 A determináns kifejtése után a λ 6 I U I λ4 I + U II λ I U III = 0 karakterisztikus egyenletet kapjuk, amely egy harmadfokú algebrai egyenletet jelent a λ I sajátértékekre. A karakterisztikus egyenletben az egyes skalárinvariánsokra az U I = tr U, U II = tr U tr U U és U III = det U 6

27 mennyiségek adódnak. Az egyenletrendszer megoldásaként a λ I sajátértékeket és az E I sajátvektorokat kapjuk. Az egyre normált sajátvektorokat jelölje N I. E N I = I E 60 I Könnyen belátható, hogy igaz lesz az U N I = λ I N I 6 egyenlet is. A korábbiakhoz hasonlóan igazolható, hogy a sajátvektorok az E I és az N I is mer legesek egymásra. Ezt általánosan, a 60 egyenletet is gyelembe véve az { N I N ha I = J, J = 6 0 ha I J. egyenl séggel is kifejezhetjük. Az N I sajátvektorok reciprok vektorait az képletekkel számíthatjuk. Tömören írható a N = N N 3, N = N 3 N és N 3 = N N N K = ε IJK NI N J 63 összefüggés is. Szorozzuk meg ezt az egyenletet jobbról az N P sajátvektorral skalárisan. N K N P = ε IJK NI N J N P 64 A normált sajátvektorok ortogonális tulajdonsága miatt ε IJP = NI N J N P. Ekkor a reciprok vektorra érvényes N K N P = ε IJK ε IJP = δ K P 65 összefüggést kapjuk, amely tulajdonképpen a reciprok vektor deníciója. Összevetve ezt a 6 egyenlettel következik, hogy az N I sajátvektor azonosan egyenl a saját maga reciprok vektorával, azaz az N I vektorral. Az U diagonizálásához szorozzuk meg a 6 egyenletet balról az N J sajátvektorral skalárisan N J U N I = λ I N J N I = λ I δ J I, 66 majd szorozzuk meg az egyenletet balról G J -vel és jobbról G I -vel diadikusan. G J N J U N I G I = λ I δ J I G J G I 67 Könnyen belátható, hogy a bal oldalt balról szorzó G J N J tenzor inverze a bal oldalt jobbról szorzó N I G I tenzornak. Szorozzuk össze az említett két tenzort. GJ N J NI G I = G J N J } {{ N I G } I = δi J G J G I = G I G I = I, δi J vagyis mivel a szorzatuk az egységtenzor, tényleg egymás inverzei. Vezessük be a Q = N I G I 68 és valamint az Q = G J N J, 69 Λ = Λ Λ = λ I δ J I G J G I 7

28 jelöléseket. Ez utóbbi tenzor mátrixa a G J G I bázisban diagonális lesz, azaz csak a f átlóban lesznek nullától különböz elemek, amik nevezetesen az U tenzor sajátértékei [ Λ ] = λ λ λ 3 Amennyiben a G I egy ortonormált bázis, akkor Q tenzor G J G I bázisban felírt mátrixának egyes oszlopaiban a N I sajátvektorok helyezkednek el. Ekkor a Q inverzére a Q = Q T összefüggést kapjuk, vagyis ortonormált bázis esetén a Q egy ortogonális transzformációt elforgatást jelent. A 67 egyenletet a fenti jelölésekkel a tömörebb Q U Q = Λ, 70 ortonormált G I bázis esetén Q T U Q = Λ alakban is írhatjuk. Ezzel tulajdonképpen az U tenzort, és vele együtt az N I sajátvektorait transzformáljuk át úgy, hogy a tenzor diagonális legyen a G J G I bázisban. Hogy ezt jobban lássuk, az indexátnevezések után helyettesítsük be az U tenzor 59 alakját a 67 képletbe. G J N J U Ḳ LU Ḷ M G K G M N I G I = λ I δi J G J G I ahol és N J G K U Ḳ LU Ḷ GM M N I G J G I = λ I δi J G J G I Q J Q Ṃ I.K Q J.K U Ḳ LU Ḷ Q M Ṃ I G J G I = λ I δi J G J G I, Q Ṃ I = G M NJ G J G I = GM N J Q J.K GJ G I = G M N I, δi J = G J GI N I G K = GJ G I N I G K = N J G K. δi J Az N I és N J sajátvektorok és reciprok sajátvektorok ismeretében a 68 és 69 összefüggésekkel a Q és kiszámítható, majd a Λ meghatározható. A Λ -b l a Λ gyökvonás útján állítható el Λ = Λ. Q A gyökvonást a G J G I bázisban úgy tudjuk elvégezni, hogy a f átlóban álló elemekb l külön-külön gyököt vonunk [ Λ] ] λ = [ Λ 0 0 λ 0 0 = 0 λ 0 = 0 λ λ λ 3 A Λ és a Λ tenzorok ugyan abban a koordinátarendszerben diagonálisak, ezért a sajátvektor rendszerük is megegyezik. Ha a Λ tenzort el állítottuk, akkor az inverz transzformációval, azaz a Λ tenzort balról Q-val és jobbról Q tenzorral szorozva az U jobboldali nyújtó tenzor el állítható Q Λ Q = U. 8

Lin.Alg.Zh.1 feladatok

Lin.Alg.Zh.1 feladatok Lin.Alg.Zh. feladatok 0.. d vektorok Adott három vektor ā (0 b ( c (0 az R Euklideszi vektortérben egy ortonormált bázisban.. Mennyi az ā b skalárszorzat? ā b 0 + + 8. Mennyi az n ā b vektoriális szorzat?

Részletesebben

Lineáris algebra 2. Filip Ferdinánd december 7. siva.banki.hu/jegyzetek

Lineáris algebra 2. Filip Ferdinánd december 7. siva.banki.hu/jegyzetek Lineáris algebra 2 Filip Ferdinánd filipferdinand@bgkuni-obudahu sivabankihu/jegyzetek 2015 december 7 Filip Ferdinánd 2016 februar 9 Lineáris algebra 2 1 / 37 Az el adás vázlata Determináns Determináns

Részletesebben

Matematika (mesterképzés)

Matematika (mesterképzés) Matematika (mesterképzés) Környezet- és Településmérnököknek Debreceni Egyetem Műszaki Kar, Műszaki Alaptárgyi Tanszék Vinczéné Varga A. Környezet- és Településmérnököknek 2016/2017/I 1 / 29 Lineáris tér,

Részletesebben

3. el adás: Determinánsok

3. el adás: Determinánsok 3. el adás: Determinánsok Wettl Ferenc 2015. február 27. Wettl Ferenc 3. el adás: Determinánsok 2015. február 27. 1 / 19 Tartalom 1 Motiváció 2 A determináns mint sorvektorainak függvénye 3 A determináns

Részletesebben

Keresztmetszet másodrendű nyomatékainak meghatározása

Keresztmetszet másodrendű nyomatékainak meghatározása BUDAPEST MŰSZAK ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNY EGYETEM Keresztmetszet másodrendű nyomatékainak meghatározása Segédlet a Szilárdságtan c tárgy házi feladatához Készítette: Lehotzky Dávid Budapest, 205 február 28 ábra

Részletesebben

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I. KOVÁCS BÉLA MATEmATIkA I 6 VI KOmPLEX SZÁmOk 1 A komplex SZÁmOk HALmAZA A komplex számok olyan halmazt alkotnak amelyekben elvégezhető az összeadás és a szorzás azaz két komplex szám összege és szorzata

Részletesebben

Vektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott

Vektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott Vektorterek =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott 40. Alteret alkotnak-e a valós R 5 vektortérben a megadott részhalmazok? Ha igen, akkor hány dimenziósak? (a) L = { (x 1, x 2, x 3, x 4, x 5 ) x 1 = x 5,

Részletesebben

A KroneckerCapelli-tételb l következik, hogy egy Bx = 0 homogén lineáris egyenletrendszernek

A KroneckerCapelli-tételb l következik, hogy egy Bx = 0 homogén lineáris egyenletrendszernek 10. gyakorlat Mátrixok sajátértékei és sajátvektorai Azt mondjuk, hogy az A M n mátrixnak a λ IR szám a sajátértéke, ha létezik olyan x IR n, x 0 vektor, amelyre Ax = λx. Ekkor az x vektort az A mátrix

Részletesebben

Bevezetés a görbe vonalú geometriába

Bevezetés a görbe vonalú geometriába Bevezetés a görbe vonalú geometriába Metrikus tenzor, Christoffel-szimbólum, kovariáns derivált, párhuzamos eltolás, geodetikus Pr hle Zsóa A klasszikus térelmélet elemei (szeminárium) 2012. október 1.

Részletesebben

Mátrixok 2017 Mátrixok

Mátrixok 2017 Mátrixok 2017 számtáblázatok" : számok rendezett halmaza, melyben a számok helye két paraméterrel van meghatározva. Például lineáris egyenletrendszer együtthatómátrixa 2 x 1 + 4 x 2 = 8 1 x 1 + 3 x 2 = 1 ( 2 4

Részletesebben

Rang, sajátérték. Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach/ február 15

Rang, sajátérték. Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet   takach/ február 15 Diszkrét matematika II, 2 el adás Rang, sajátérték Dr Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takachinfnymehu http://infnymehu/ takach/ 25 február 5 Gyakorlati célok Ezen el adáson, és a hozzá kapcsolódó

Részletesebben

Frissítve: 2015.04.29. Feszültség- és alakváltozási állapot. 1. példa: Írjuk fel az adott kockához tartozó feszültségtenzort!

Frissítve: 2015.04.29. Feszültség- és alakváltozási állapot. 1. példa: Írjuk fel az adott kockához tartozó feszültségtenzort! 1. példa: Írjuk fel az adott kockához tartozó feszültségtenzort! 1 / 20 2. példa: Rajzoljuk fel az adott feszültségtenzorhoz tartozó kockát! 2 / 20 3. példa: Feszültségvektor számítása. Egy alkatrész egy

Részletesebben

Determinánsok. A determináns fogalma olyan algebrai segédeszköz, amellyel. szolgáltat az előbbi kérdésekre, bár ez nem mindig hatékony.

Determinánsok. A determináns fogalma olyan algebrai segédeszköz, amellyel. szolgáltat az előbbi kérdésekre, bár ez nem mindig hatékony. Determinánsok A determináns fogalma olyan algebrai segédeszköz, amellyel jól jellemezhető a mátrixok invertálhatósága, a mátrix rangja. Segítségével lineáris egyenletrendszerek megoldhatósága dönthető

Részletesebben

Vektorterek. Wettl Ferenc február 17. Wettl Ferenc Vektorterek február / 27

Vektorterek. Wettl Ferenc február 17. Wettl Ferenc Vektorterek február / 27 Vektorterek Wettl Ferenc 2015. február 17. Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 1 / 27 Tartalom 1 Egyenletrendszerek 2 Algebrai struktúrák 3 Vektortér 4 Bázis, dimenzió 5 Valós mátrixok és egyenletrendszerek

Részletesebben

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek a Matematika mérnököknek I. című tárgyhoz Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek Vektorok A rendezett valós számpárokat kétdimenziós valós vektoroknak nevezzük. Jelölésükre latin kisbetűket használunk.

Részletesebben

Végeselem analízis. 1. el adás

Végeselem analízis. 1. el adás Végeselem analízis 1. el adás Pere Balázs Széchenyi István Egyetem, Alkalmazott Mechanika Tanszék 2016. szeptember 7. Mi az a VégesElem Analízis (VEA)? Parciális dierenciálegyenletek (egyenletrendszerek)

Részletesebben

Vektorok. Wettl Ferenc október 20. Wettl Ferenc Vektorok október / 36

Vektorok. Wettl Ferenc október 20. Wettl Ferenc Vektorok október / 36 Vektorok Wettl Ferenc 2014. október 20. Wettl Ferenc Vektorok 2014. október 20. 1 / 36 Tartalom 1 Vektorok a 2- és 3-dimenziós térben 2 Távolság, szög, orientáció 3 Vektorok koordinátás alakban 4 Összefoglalás

Részletesebben

Mer legesség. Wettl Ferenc 2015-03-13. Wettl Ferenc Mer legesség 2015-03-13 1 / 40

Mer legesség. Wettl Ferenc 2015-03-13. Wettl Ferenc Mer legesség 2015-03-13 1 / 40 Mer legesség Wettl Ferenc 2015-03-13 Wettl Ferenc Mer legesség 2015-03-13 1 / 40 Tartalom 1 Pszeudoinverz 2 Ortonormált bázis ortogonális mátrix 3 Komplex és véges test feletti terek 4 Diszkrét Fourier-transzformált

Részletesebben

Taylor-polinomok. 1. Alapfeladatok. 2015. április 11. 1. Feladat: Írjuk fel az f(x) = e 2x függvény másodfokú Maclaurinpolinomját!

Taylor-polinomok. 1. Alapfeladatok. 2015. április 11. 1. Feladat: Írjuk fel az f(x) = e 2x függvény másodfokú Maclaurinpolinomját! Taylor-polinomok 205. április.. Alapfeladatok. Feladat: Írjuk fel az fx) = e 2x függvény másodfokú Maclaurinpolinomját! Megoldás: A feladatot kétféle úton is megoldjuk. Az els megoldásban induljunk el

Részletesebben

Lin.Alg.Zh.1 feladatok

Lin.Alg.Zh.1 feladatok LinAlgZh1 feladatok 01 3d vektorok Adott három vektor ā = (0 2 4) b = (1 1 4) c = (0 2 4) az R 3 Euklideszi vektortérben egy ortonormált bázisban 1 Mennyi az ā b skalárszorzat? 2 Mennyi az n = ā b vektoriális

Részletesebben

Bázistranszformáció és alkalmazásai 2.

Bázistranszformáció és alkalmazásai 2. Bázistranszformáció és alkalmazásai 2. Lineáris algebra gyakorlat Összeállította: Bogya Norbert Tartalomjegyzék 1 Mátrix rangja 2 Mátrix inverze 3 Mátrixegyenlet Mátrix rangja Tartalom 1 Mátrix rangja

Részletesebben

Denavit-Hartenberg konvenció alkalmazása térbeli 3DoF nyílt kinematikai láncú hengerkoordinátás és gömbi koordinátás robotra

Denavit-Hartenberg konvenció alkalmazása térbeli 3DoF nyílt kinematikai láncú hengerkoordinátás és gömbi koordinátás robotra Budapesti M szaki És Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar M szaki Mechanikai Tanszék Denavit-Hartenberg konvenció alkalmazása térbeli 3DoF nyílt kinematikai láncú hengerkoordinátás és gömbi koordinátás

Részletesebben

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK 15 LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK 151 Lineáris egyenletrendszer, Gauss elimináció 1 Definíció Lineáris egyenletrendszernek nevezzük az (1) a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a

Részletesebben

Ortogonalizáció. Wettl Ferenc Wettl Ferenc Ortogonalizáció / 41

Ortogonalizáció. Wettl Ferenc Wettl Ferenc Ortogonalizáció / 41 Ortogonalizáció Wettl Ferenc 2016-03-22 Wettl Ferenc Ortogonalizáció 2016-03-22 1 / 41 Tartalom 1 Ortonormált bázis 2 Ortogonális mátrix 3 Ortogonalizáció 4 QR-felbontás 5 Komplex skaláris szorzás 6 Diszkrét

Részletesebben

Határozott integrál és alkalmazásai

Határozott integrál és alkalmazásai Határozott integrál és alkalmazásai 5. május 5.. Alapfeladatok. Feladat: + d = Megoldás: Egy határozott integrál kiszámolása a feladat. Ilyenkor a Newton-Leibniz-tételt használhatjuk, mely azt mondja ki,

Részletesebben

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I. KOVÁCS BÉLA MATEmATIkA I 8 VIII VEkTOROk 1 VEkTOR Vektoron irányított szakaszt értünk Jelölése: stb Vektorok hossza A vektor abszolút értéke az irányított szakasz hossza Ha a vektor hossza egységnyi akkor

Részletesebben

Lineáris leképezések. Wettl Ferenc március 9. Wettl Ferenc Lineáris leképezések március 9. 1 / 31

Lineáris leképezések. Wettl Ferenc március 9. Wettl Ferenc Lineáris leképezések március 9. 1 / 31 Lineáris leképezések Wettl Ferenc 2015. március 9. Wettl Ferenc Lineáris leképezések 2015. március 9. 1 / 31 Tartalom 1 Mátrixleképezés, lineáris leképezés 2 Alkalmazás: dierenciálhatóság 3 2- és 3-dimenziós

Részletesebben

Mit l kompatibilis az alakváltozás?

Mit l kompatibilis az alakváltozás? Mit l kompatibilis az alakváltozás? On the compatibility conditions of nite deformations PERE Balázs, PhD, egyetemi docens Széchenyi István Egyetem, 9026 Gy r, Egyetem tér 1., e-mail: perebal@sze.hu Abstract

Részletesebben

összeadjuk 0-t kapunk. Képletben:

összeadjuk 0-t kapunk. Képletben: 814 A ferde kifejtés tétele Ha egy determináns valamely sorának elemeit egy másik sor elemeihez tartozó adjungáltakkal szorozzuk meg és a szorzatokat összeadjuk 0-t kapunk Képletben: n a ij A kj = 0, ha

Részletesebben

Lineáris algebra és a rang fogalma (el adásvázlat, szeptember 29.) Maróti Miklós

Lineáris algebra és a rang fogalma (el adásvázlat, szeptember 29.) Maróti Miklós Lineáris algebra és a rang fogalma (el adásvázlat, 2010. szeptember 29.) Maróti Miklós Ennek az el adásnak a megértéséhez a következ fogalmakat kell tudni: (1) A mátrixalgebrával kapcsolatban: számtest

Részletesebben

LINEÁRIS ALGEBRA. matematika alapszak. Euklideszi terek. SZTE Bolyai Intézet, őszi félév. Euklideszi terek LINEÁRIS ALGEBRA 1 / 40

LINEÁRIS ALGEBRA. matematika alapszak. Euklideszi terek. SZTE Bolyai Intézet, őszi félév. Euklideszi terek LINEÁRIS ALGEBRA 1 / 40 LINEÁRIS ALGEBRA matematika alapszak SZTE Bolyai Intézet, 2016-17. őszi félév Euklideszi terek Euklideszi terek LINEÁRIS ALGEBRA 1 / 40 Euklideszi tér Emlékeztető: A standard belső szorzás és standard

Részletesebben

Lineáris leképezések. 2. Lineáris-e az f : R 2 R 2 f(x, y) = (x + y, x 2 )

Lineáris leképezések. 2. Lineáris-e az f : R 2 R 2 f(x, y) = (x + y, x 2 ) Lineáris leképezések 1 Lineáris-e az f : R 2 R 2 f(x, y = (3x + 2y, x y leképezés? A linearitáshoz ellen riznünk kell, hogy a leképzés additív és homogén Legyen x = (x 1, R 2, y = (y 1, y 2 R 2, c R Ekkor

Részletesebben

Gyakorlati példák Dr. Gönczi Dávid

Gyakorlati példák Dr. Gönczi Dávid Szilárdságtani számítások Gyakorlati példák Dr. Gönczi Dávid I. Bevezető ismeretek I.1 Definíciók I.2 Tenzoralgebrai alapismeretek I.3 Bevezetés az indexes jelölésmódba I.4 A lineáris rugalmasságtan általános

Részletesebben

Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz

Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz Debreceni Egyetem Közgazdaságtudományi Kar Feladatok a Gazdasági matematika II tárgy gyakorlataihoz a megoldásra ajánlott feladatokat jelöli e feladatokat a félév végére megoldottnak tekintjük a nehezebb

Részletesebben

Szinguláris értékek. Wettl Ferenc április 12. Wettl Ferenc Szinguláris értékek április / 35

Szinguláris értékek. Wettl Ferenc április 12. Wettl Ferenc Szinguláris értékek április / 35 Szinguláris értékek Wettl Ferenc 2016. április 12. Wettl Ferenc Szinguláris értékek 2016. április 12. 1 / 35 Tartalom 1 Szinguláris érték 2 Norma 3 Mátrixnorma 4 Alkalmazások Wettl Ferenc Szinguláris értékek

Részletesebben

Kvadratikus alakok és euklideszi terek (előadásvázlat, október 5.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

Kvadratikus alakok és euklideszi terek (előadásvázlat, október 5.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla Kvadratikus alakok és euklideszi terek (előadásvázlat, 0. október 5.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla Az előadáshoz ajánlott jegyzet: Szabó László: Bevezetés a lineáris algebrába, Polygon Kiadó, Szeged,

Részletesebben

: s s t 2 s t. m m m. e f e f. a a ab a b c. a c b ac. 5. Végezzük el a kijelölt m veleteket a változók lehetséges értékei mellett!

: s s t 2 s t. m m m. e f e f. a a ab a b c. a c b ac. 5. Végezzük el a kijelölt m veleteket a változók lehetséges értékei mellett! nomosztással a megoldást visszavezethetjük egy alacsonyabb fokú egyenlet megoldására Mivel a 4 6 8 6 egyenletben az együtthatók összege 6 8 6 ezért az egyenletnek gyöke az (mert esetén a kifejezés helyettesítési

Részletesebben

L'Hospital-szabály. 2015. március 15. ln(x 2) x 2. ln(x 2) = ln(3 2) = ln 1 = 0. A nevez határértéke: lim. (x 2 9) = 3 2 9 = 0.

L'Hospital-szabály. 2015. március 15. ln(x 2) x 2. ln(x 2) = ln(3 2) = ln 1 = 0. A nevez határértéke: lim. (x 2 9) = 3 2 9 = 0. L'Hospital-szabály 25. március 5.. Alapfeladatok ln 2. Feladat: Határozzuk meg a határértéket! 3 2 9 Megoldás: Amint a korábbi határértékes feladatokban, els ként most is a határérték típusát kell megvizsgálnunk.

Részletesebben

1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás)

1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás) Matematika A2c gyakorlat Vegyészmérnöki, Biomérnöki, Környezetmérnöki szakok, 2017/18 ősz 1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás) 1. Valós vektorterek-e a következő

Részletesebben

1.1. Vektorok és operátorok mátrix formában

1.1. Vektorok és operátorok mátrix formában 1. Reprezentáció elmélet 1.1. Vektorok és operátorok mátrix formában A vektorok és az operátorok mátrixok formájában is felírhatók. A végtelen dimenziós ket vektoroknak végtelen sok sort tartalmazó oszlopmátrix

Részletesebben

Szinguláris értékek. Wettl Ferenc április 3. Wettl Ferenc Szinguláris értékek április 3. 1 / 28

Szinguláris értékek. Wettl Ferenc április 3. Wettl Ferenc Szinguláris értékek április 3. 1 / 28 Szinguláris értékek Wettl Ferenc 2015. április 3. Wettl Ferenc Szinguláris értékek 2015. április 3. 1 / 28 Tartalom 1 Szinguláris érték 2 Alkalmazások 3 Norma 4 Mátrixnorma Wettl Ferenc Szinguláris értékek

Részletesebben

Az elméleti fizika alapjai házi feladat

Az elméleti fizika alapjai házi feladat Az elméleti fizika alapjai házi feladat A jellel ellátott feladatok opcionálisak és plusz pontot érnek. A határidőn túl leadott házi feladatok is pontot érnek, még ha kevesebbet is. Pl. az 1. házi feladat

Részletesebben

6. gyakorlat. Gelle Kitti. Csendes Tibor Somogyi Viktor. London András. jegyzetei alapján

6. gyakorlat. Gelle Kitti. Csendes Tibor Somogyi Viktor. London András. jegyzetei alapján Közelítő és szimbolikus számítások 6. gyakorlat Sajátérték, Gersgorin körök Készítette: Gelle Kitti Csendes Tibor Somogyi Viktor Vinkó Tamás London András Deák Gábor jegyzetei alapján . Mátrixok sajátértékei

Részletesebben

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I. KOVÁCS BÉLA, MATEmATIkA I 5 V ELEmI ALGEbRA 1 BINÁRIS műveletek Definíció Az halmazon definiált bináris művelet egy olyan függvény, amely -ből képez -be Ha akkor az elempár képét jelöljük -vel, a művelet

Részletesebben

Saj at ert ek-probl em ak febru ar 26.

Saj at ert ek-probl em ak febru ar 26. Sajátérték-problémák 2018. február 26. Az alapfeladat Adott a következő egyenlet: Av = λv, (1) ahol A egy ismert mátrix v ismeretlen, nem zérus vektor λ ismeretlen szám Azok a v, λ kombinációk, amikre

Részletesebben

Egyenletek, egyenlőtlenségek VII.

Egyenletek, egyenlőtlenségek VII. Egyenletek, egyenlőtlenségek VII. Magasabbfokú egyenletek: A 3, vagy annál nagyobb fokú egyenleteket magasabb fokú egyenleteknek nevezzük. Megjegyzés: Egy n - ed fokú egyenletnek legfeljebb n darab valós

Részletesebben

Gauss-eliminációval, Cholesky felbontás, QR felbontás

Gauss-eliminációval, Cholesky felbontás, QR felbontás Közelítő és szimbolikus számítások 4. gyakorlat Mátrix invertálás Gauss-eliminációval, Cholesky felbontás, QR felbontás Készítette: Gelle Kitti Csendes Tibor Somogyi Viktor London András Deák Gábor jegyzetei

Részletesebben

Függvények július 13. f(x) = 1 x+x 2 f() = 1 ()+() 2 f(f(x)) = 1 (1 x+x 2 )+(1 x+x 2 ) 2 Rendezés után kapjuk, hogy:

Függvények július 13. f(x) = 1 x+x 2 f() = 1 ()+() 2 f(f(x)) = 1 (1 x+x 2 )+(1 x+x 2 ) 2 Rendezés után kapjuk, hogy: Függvények 015. július 1. 1. Feladat: Határozza meg a következ összetett függvényeket! f(x) = cos x + x g(x) = x f(g(x)) =? g(f(x)) =? Megoldás: Összetett függvény el állításához a küls függvényben a független

Részletesebben

Függvények határértéke, folytonossága

Függvények határértéke, folytonossága Függvények határértéke, folytonossága 25. február 22.. Alapfeladatok. Feladat: Határozzuk meg az f() = 23 4 5 3 + 9 a végtelenben és a mínusz végtelenben! függvény határértékét Megoldás: Vizsgáljuk el

Részletesebben

Első zárthelyi dolgozat megoldásai biomatematikából * A verzió

Első zárthelyi dolgozat megoldásai biomatematikából * A verzió Első zárthelyi dolgozat megoldásai biomatematikából * A verzió Elméleti kérdések: E. Mikor nevezünk egy gráfot gyengén és mikor erősen összefüggőnek? Adjon példát gyengén összefüggő de erősen nem összefüggő

Részletesebben

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága 7. gyakorlat Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága Egy lineáris algebrai egyenletrendszerrel kapcsolatban a következ kérdések merülnek fel: 1. Létezik-e megoldása? 2. Ha igen, hány megoldása

Részletesebben

0,424 0,576. f) P (X 2 = 3) g) P (X 3 = 1) h) P (X 4 = 1 vagy 2 X 2 = 2) i) P (X 7 = 3, X 4 = 1, X 2 = 2 X 0 = 2) j) P (X 7 = 3, X 4 = 1, X 2 = 2)

0,424 0,576. f) P (X 2 = 3) g) P (X 3 = 1) h) P (X 4 = 1 vagy 2 X 2 = 2) i) P (X 7 = 3, X 4 = 1, X 2 = 2 X 0 = 2) j) P (X 7 = 3, X 4 = 1, X 2 = 2) Legyen adott a P átmenetvalószín ség mátrix és a ϕ 0 kezdeti eloszlás Kérdés, hogy miként lehetne meghatározni az egyes állapotokban való tartózkodás valószín ségét az n-edik lépés múlva Deniáljuk az n-lépéses

Részletesebben

Bevezetés. 1. fejezet. Algebrai feladatok. Feladatok

Bevezetés. 1. fejezet. Algebrai feladatok. Feladatok . fejezet Bevezetés Algebrai feladatok J. A számok gyakran használt halmazaira a következ jelöléseket vezetjük be: N a nemnegatív egész számok, N + a pozitív egész számok, Z az egész számok, Q a racionális

Részletesebben

Komplex számok trigonometrikus alakja

Komplex számok trigonometrikus alakja Komplex számok trigonometrikus alakja 015. február 15. 1. Alapfeladatok 1. Feladat: Határozzuk meg az alábbi algebrai alakban adott komplex számok trigonometrikus alakját! z 1 = 4 + 4i, z = 4 + i, z =

Részletesebben

Számítógépes Grafika mintafeladatok

Számítógépes Grafika mintafeladatok Számítógépes Grafika mintafeladatok Feladat: Forgassunk a 3D-s pontokat 45 fokkal a X tengely körül, majd nyújtsuk az eredményt minden koordinátájában kétszeresére az origóhoz képest, utána forgassunk

Részletesebben

LINEÁRIS ALGEBRA (A, B, C) tematika (BSc) I. éves nappali programtervező informatikus hallgatóknak évi tanév I. félév

LINEÁRIS ALGEBRA (A, B, C) tematika (BSc) I. éves nappali programtervező informatikus hallgatóknak évi tanév I. félév LINEÁRIS ALGEBRA (A, B, C) tematika (BSc) I éves nappali programtervező informatikus hallgatóknak 2010-2011 évi tanév I félév Vektoriális szorzat és tulajdonságai bizonyítás nélkül: Vegyes szorzat és tulajdonságai

Részletesebben

VIK A2 Matematika - BOSCH, Hatvan, 3. Gyakorlati anyag. Mátrix rangja

VIK A2 Matematika - BOSCH, Hatvan, 3. Gyakorlati anyag. Mátrix rangja VIK A2 Matematika - BOSCH, Hatvan, 3. Gyakorlati anyag 2019. március 21. Mátrix rangja 1. Számítsuk ki az alábbi mátrixok rangját! (d) 1 1 2 2 4 5 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 0 1 1 2 1 0 1 1 1 1 2 3 1 3

Részletesebben

rank(a) == rank([a b])

rank(a) == rank([a b]) Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldása a Matlabban Lineáris algebrai egyenletrendszerek a Matlabban igen egyszer en oldhatók meg. Legyen A az egyenletrendszer m-szer n-es együtthatómátrixa, és

Részletesebben

25 i, = i, z 1. (x y) + 2i xy 6.1

25 i, = i, z 1. (x y) + 2i xy 6.1 6 Komplex számok megoldások Lásd ábra z = + i, z = + i, z = i, z = i z = 7i, z = + 5i, z = 5i, z = i, z 5 = 9, z 6 = 0 Teljes indukcióval 5 Teljes indukcióval 6 Az el z feladatból következik z = z = =

Részletesebben

Skalárszorzat, norma, szög, távolság. Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@inf.nyme.hu http://inf.nyme.hu/ takach/ 2005.

Skalárszorzat, norma, szög, távolság. Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@inf.nyme.hu http://inf.nyme.hu/ takach/ 2005. 1 Diszkrét matematika II., 4. el adás Skalárszorzat, norma, szög, távolság Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@inf.nyme.hu http://inf.nyme.hu/ takach/ 2005. március 1 A téma jelent sége

Részletesebben

{ } x x x y 1. MATEMATIKAI ÖSSZEFOGLALÓ. ( ) ( ) ( ) (a szorzás eredménye:vektor) 1.1. Vektorok közötti műveletek

{ } x x x y 1. MATEMATIKAI ÖSSZEFOGLALÓ. ( ) ( ) ( ) (a szorzás eredménye:vektor) 1.1. Vektorok közötti műveletek 1. MAEMAIKAI ÖSSZEFOGLALÓ 1.1. Vektorok közötti műveletek Azok a fizikai mennyiségek, melyeknek nagyságukon kívül irányuk is van, vektoroknak nevezzük. A vektort egyértelműen megadhatjuk a hosszával és

Részletesebben

Statikailag határozatlan tartó vizsgálata

Statikailag határozatlan tartó vizsgálata Statikailag határozatlan tartó vizsgálata Készítette: Hénap Gábor henapg@mm.bme.hu E E P MT A y F D E E d B MT p C x a b c Adatok: a = m, p = 1 N, b = 3 m, F = 5 N, c = 4 m, d = 5 mm. m A kés bbikekben

Részletesebben

Kinematika szeptember Vonatkoztatási rendszerek, koordinátarendszerek

Kinematika szeptember Vonatkoztatási rendszerek, koordinátarendszerek Kinematika 2014. szeptember 28. 1. Vonatkoztatási rendszerek, koordinátarendszerek 1.1. Vonatkoztatási rendszerek A test mozgásának leírása kezdetén ki kell választani azt a viszonyítási rendszert, amelyből

Részletesebben

Gauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei

Gauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei A Gauss-Jordan elimináció, mátrixinvertálás Gauss-Jordan módszer Ugyanazzal a technikával, mint ahogy a k-adik oszlopban az a kk alatti elemeket kinulláztuk, a fölötte lévő elemeket is zérussá lehet tenni.

Részletesebben

Az R forgató mátrix [ 1 ] - beli képleteinek levezetése: I. rész

Az R forgató mátrix [ 1 ] - beli képleteinek levezetése: I. rész Az R forgató mátri [ ] - beli képleteinek levezetése: I rész Az [ ] forrás kötetében a ( 49 ), ( 50 ) képletek nyilván mint közismertek nem lettek levezetve Minthogy az ottani további számítások miatt

Részletesebben

1. Determinánsok. Oldjuk meg az alábbi kétismeretlenes, két egyenletet tartalmaz lineáris egyenletrendszert:

1. Determinánsok. Oldjuk meg az alábbi kétismeretlenes, két egyenletet tartalmaz lineáris egyenletrendszert: 1 Determinánsok 1 Bevezet definíció Oldjuk meg az alábbi kétismeretlenes, két egyenletet tartalmaz lineáris egyenletrendszert: a 11 x 1 +a 12 x 2 = b 1 a 21 x 1 +a 22 x 2 = b 2 Szorozzuk meg az első egyenletet

Részletesebben

10. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 10. előadás Sajátérték, Kvadaratikus alak

10. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 10. előadás Sajátérték, Kvadaratikus alak 10. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 98. 108. oldal. Gondolkodnivalók Mátrix inverze 1. Gondolkodnivaló Igazoljuk, hogy invertálható trianguláris mátrixok inverze is trianguláris. Bizonyítás:

Részletesebben

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I. KOVÁCS BÉLA, MATEmATIkA I 9 IX MÁTRIxOk 1 MÁTRIx FOGALmA, TULAJDONSÁGAI A mátrix egy téglalap alakú táblázat, melyben az adatok, a mátrix elemei, sorokban és oszlopokban vannak elhelyezve Az (1) mátrixnak

Részletesebben

3. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 3. előadás Lineáris egyenletrendszerek

3. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 3. előadás Lineáris egyenletrendszerek 3. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 47. 50. oldal. Gondolkodnivalók Determinánsok 1. Gondolkodnivaló Determinánselméleti tételek segítségével határozzuk meg a következő n n-es determinánst: 1

Részletesebben

Számítási módszerek a fizikában 1. (BMETE90AF35) tárgy részletes tematikája

Számítási módszerek a fizikában 1. (BMETE90AF35) tárgy részletes tematikája Számítási módszerek a fizikában 1. (BMETE90AF35) tárgy részletes tematikája Tasnádi Tamás 2014. szeptember 11. Kivonat A tárgy a BME Fizika BSc szak kötelező, alapozó tárgya a képzés 1. félévében. A tárgy

Részletesebben

Bevezetés a modern fizika fejezeteibe. 1.(a) Rugalmas hullámok. Utolsó módosítás: szeptember 28. Dr. Márkus Ferenc BME Fizika Tanszék

Bevezetés a modern fizika fejezeteibe. 1.(a) Rugalmas hullámok. Utolsó módosítás: szeptember 28. Dr. Márkus Ferenc BME Fizika Tanszék Bevezetés a modern fizika fejezeteibe 1.(a) Rugalmas hullámok Utolsó módosítás: 2012. szeptember 28. 1 A deformálható testek mozgása (1) A Helmholtz-féle kinematikai alaptétel: A deformálható test elegendően

Részletesebben

1. zárthelyi,

1. zárthelyi, 1. zárthelyi, 2009.10.20. 1. Írjuk fel a tér P = (0,2,4) és Q = (6, 2,2) pontjait összekötő szakasz felezőmerőleges síkjának egyenletét. 2. Tekintsük az x + 2y + 3z = 14, a 2x + 6y + 10z = 24 és a 4x+2y

Részletesebben

Miért fontos számunkra az előző gyakorlaton tárgyalt lineáris algebrai ismeretek

Miért fontos számunkra az előző gyakorlaton tárgyalt lineáris algebrai ismeretek Az november 23-i szeminárium témája Rövid összefoglaló Miért fontos számunkra az előző gyakorlaton tárgyalt lineáris algebrai ismeretek felfrissítése? Tekintsünk ξ 1,..., ξ k valószínűségi változókat,

Részletesebben

Az egyenlőtlenség mindkét oldalát szorozzuk meg 4 16-al:

Az egyenlőtlenség mindkét oldalát szorozzuk meg 4 16-al: Bevezető matematika kémikusoknak., 04. ősz. feladatlap. Ábrázoljuk számegyenesen a következő egyenlőtlenségek megoldáshalmazát! (a) x 5 < 3 5 x < 3 x 5 < (d) 5 x

Részletesebben

Lineáris egyenletrendszerek

Lineáris egyenletrendszerek Lineáris egyenletrendszerek 1 Alapfogalmak 1 Deníció Egy m egyenletb l álló, n-ismeretlenes lineáris egyenletrendszer általános alakja: a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a

Részletesebben

Gauss-Seidel iteráció

Gauss-Seidel iteráció Közelítő és szimbolikus számítások 5. gyakorlat Iterációs módszerek: Jacobi és Gauss-Seidel iteráció Készítette: Gelle Kitti Csendes Tibor Somogyi Viktor London András Deák Gábor jegyzetei alapján 1 ITERÁCIÓS

Részletesebben

karakterisztikus egyenlet Ortogonális mátrixok. Kvadratikus alakok főtengelytranszformációja

karakterisztikus egyenlet Ortogonális mátrixok. Kvadratikus alakok főtengelytranszformációja Mátrixok hasonlósága, karakterisztikus mátrix, karakterisztikus egyenlet Ortogonális mátrixok. Kvadratikus alakok főtengelytranszformációja 1.Mátrixok hasonlósága, karakterisztikus mátrix, karakterisztikus

Részletesebben

Lineáris algebra. =0 iє{1,,n}

Lineáris algebra. =0 iє{1,,n} Matek A2 (Lineáris algebra) Felhasználtam a Szilágyi Brigittás órai jegyzeteket, néhol a Thomas féle Kalkulus III könyvet. A hibákért felelosséget nem vállalok. Hiányosságok vannak(1. órai lin algebrai

Részletesebben

Pere Balázs október 20.

Pere Balázs október 20. Végeselem anaĺızis 1. előadás Széchenyi István Egyetem, Alkalmazott Mechanika Tanszék 2014. október 20. Mi az a VégesElem Anaĺızis (VEA)? Mi az a VégesElem Anaĺızis (VEA)? Mi az a VégesElem Anaĺızis (VEA)?

Részletesebben

Diszkrét matematika I., 12. előadás Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach november 30.

Diszkrét matematika I., 12. előadás Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet   takach november 30. 1 Diszkrét matematika I, 12 előadás Dr Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@infnymehu http://infnymehu/ takach 2005 november 30 Vektorok Definíció Egy tetszőleges n pozitív egész számra n-komponensű

Részletesebben

MATE-INFO UBB verseny, március 25. MATEMATIKA írásbeli vizsga

MATE-INFO UBB verseny, március 25. MATEMATIKA írásbeli vizsga BABEŞ-BOLYAI TUDOMÁNYEGYETEM, KOLOZSVÁR MATEMATIKA ÉS INFORMATIKA KAR MATE-INFO UBB verseny, 218. március 25. MATEMATIKA írásbeli vizsga FONTOS TUDNIVALÓK: 1 A feleletválasztós feladatok,,a rész esetén

Részletesebben

Numerikus módszerek 1.

Numerikus módszerek 1. Numerikus módszerek 1. 3. előadás: Mátrixok LU-felbontása Lócsi Levente ELTE IK 2013. szeptember 23. Tartalomjegyzék 1 Alsó háromszögmátrixok és Gauss-elimináció 2 Háromszögmátrixokról 3 LU-felbontás Gauss-eliminációval

Részletesebben

Lineáris egyenletrendszerek

Lineáris egyenletrendszerek Lineáris egyenletrendszerek Lineáris egyenletrendszernek nevezzük az a 11 x 1 + a 12 x 2 +... +a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 +... +a 2n x n = b 2.. a k1 x 1 + a k2 x 2 +... +a kn x n = b k n ismeretlenes,

Részletesebben

Hajlított tartó elmozdulásmez jének meghatározása Ritz-módszerrel

Hajlított tartó elmozdulásmez jének meghatározása Ritz-módszerrel Hajlított tartó elmozdulásmez jének meghatározása Ritz-módszerrel Segédlet az A végeselem módszer alapjai tárgy 4. laborgyakorlatához http://www.mm.bme.hu/~kossa/vemalap4.pdf Kossa Attila (kossa@mm.bme.hu)

Részletesebben

MBNK12: Permutációk (el adásvázlat, április 11.) Maróti Miklós

MBNK12: Permutációk (el adásvázlat, április 11.) Maróti Miklós MBNK12: Permutációk el adásvázlat 2016 április 11 Maróti Miklós 1 Deníció Az A halmaz permutációin a π : A A bijektív leképezéseket értjünk Tetsz leges n pozitív egészre az {1 n} halmaz összes permutációinak

Részletesebben

Az impulzusnyomatékok általános elmélete

Az impulzusnyomatékok általános elmélete Az impulzusnyomatékok általános elmélete November 27, 2006 Az elemi kvantummechanika keretében tárgyaltuk már az impulzusnyomatékot. A továbbiakban általánosítjuk az impulzusnyomaték fogalmát a kvantummechanikában

Részletesebben

9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, mátrixegyenlet

9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, mátrixegyenlet 9. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 75. 84. oldal. Gondolkodnivalók Mátrix rangja 1. Gondolkodnivaló Határozzuk meg a p valós paraméter értékétől függően a következő mátrix rangját: p 3 1 2 2

Részletesebben

2. gyakorlat. A polárkoordináta-rendszer

2. gyakorlat. A polárkoordináta-rendszer . gyakorlat A polárkoordináta-rendszer Az 1. gyakorlaton megismerkedtünk a descartesi koordináta-rendszerrel. Síkvektorokat gyakran kényelmes ún. polárkoordinátákkal megadni: az r hosszúsággal és a φ irányszöggel

Részletesebben

9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, Leontyev-modell

9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, Leontyev-modell 9. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 75. 84. oldal. Gondolkodnivalók Mátrix rangja 1. Gondolkodnivaló Tegyük fel, hogy egy elemi bázistranszformáció kezdetekor a sor- és oszlopindexek sorban helyezkednek

Részletesebben

Matematika A1a Analízis

Matematika A1a Analízis B U D A P E S T I M Ű S Z A K I M A T E M A T I K A É S G A Z D A S Á G T U D O M Á N Y I I N T É Z E T E G Y E T E M Matematika A1a Analízis BMETE90AX00 Vektorok StKis, EIC 2019-02-12 Wettl Ferenc ALGEBRA

Részletesebben

8. Egyenletek, egyenlőtlenségek, egyenletrendszerek II.

8. Egyenletek, egyenlőtlenségek, egyenletrendszerek II. 8 Egyenletek, egyenlőtlenségek, egyenletrendszerek II Elméleti összefoglaló Az a + b+ c, a egyenletet másodfokú egyenletnek nevezzük A D b ac kifejezést az egyenlet diszkriminánsának nevezzük Ha D >, az

Részletesebben

ANALÍZIS II. Példatár

ANALÍZIS II. Példatár ANALÍZIS II. Példatár Többszörös integrálok 3. április 8. . fejezet Feladatok 3 4.. Kett s integrálok Számítsa ki az alábbi integrálokat:...3. π 4 sinx.. (x + y) dx dy (x + y) dy dx.4. 5 3 y (5x y y 3

Részletesebben

Műveletek mátrixokkal. Kalkulus. 2018/2019 ősz

Műveletek mátrixokkal. Kalkulus. 2018/2019 ősz 2018/2019 ősz Elérhetőségek Előadó: (safaro@math.bme.hu) Fogadóóra: hétfő 9-10 (H épület 3. emelet 310-es ajtó) A pontos tárgykövetelmények a www.math.bme.hu/~safaro/kalkulus oldalon találhatóak. A mátrix

Részletesebben

Diszkrét idej rendszerek analízise az id tartományban

Diszkrét idej rendszerek analízise az id tartományban Diszkrét idej rendszerek analízise az id tartományban Dr. Horváth Péter, BME HVT 06. október 4.. feladat Számítuk ki a DI rendszer válaszát, ha adott a gerjesztés és az impulzusválasz! u[k = 0,6 k ε[k;

Részletesebben

Komplex számok algebrai alakja

Komplex számok algebrai alakja Komplex számok algebrai alakja Lukács Antal 015. február 8. 1. Alapfeladatok 1. Feladat: Legyen z 1 + 3i és z 5 4i! Határozzuk meg az alábbiakat! (a) z 1 + z (b) 3z z 1 (c) z 1 z (d) Re(i z 1 ) (e) Im(z

Részletesebben

Egy sík és a koordinátasíkok metszésvonalainak meghatározása

Egy sík és a koordinátasíkok metszésvonalainak meghatározása 1 Egy sík és a koordinátasíkok metszésvonalainak meghatározása Ehhez tekintsük az 1. ábrát! 1. ábra Itt az ( u, v, w ) tengelymetszeteivel adott S síkot látjuk, az Oxyz térbeli derékszögű koordináta -

Részletesebben

Analízis elo adások. Vajda István. 2012. szeptember 10. Neumann János Informatika Kar Óbudai Egyetem. Vajda István (Óbudai Egyetem)

Analízis elo adások. Vajda István. 2012. szeptember 10. Neumann János Informatika Kar Óbudai Egyetem. Vajda István (Óbudai Egyetem) Vajda István Neumann János Informatika Kar Óbudai Egyetem 1 / 36 Bevezetés A komplex számok értelmezése Definíció: Tekintsük a valós számpárok R2 halmazát és értelmezzük ezen a halmazon a következo két

Részletesebben

Mátrixaritmetika. Tartalom:

Mátrixaritmetika. Tartalom: Mátrixaritmetika Tartalom: A vektor és mátrix fogalma Speciális mátrixok Relációk és műveletek mátrixokkal A mátrixok szorzása A diadikus szorzat. Hatványozás Gyakorlati alkalmazások Készítette: Dr. Ábrahám

Részletesebben

Permutációk véges halmazon (el adásvázlat, február 12.)

Permutációk véges halmazon (el adásvázlat, február 12.) Permutációk véges halmazon el adásvázlat 2008 február 12 Maróti Miklós Ennek az el adásnak a megértéséhez a következ fogalmakat kell tudni: ismétlés nélküli variáció leképezés indulási és érkezési halmaz

Részletesebben

9. Előadás. (9. előadás) Lineáris egyr.(3.), Sajátérték április / 35

9. Előadás. (9. előadás) Lineáris egyr.(3.), Sajátérték április / 35 9. Előadás (9. előadás) Lineáris egyr.(3.), Sajátérték 2019. április 24. 1 / 35 Portfólió-analízis Tegyük fel, hogy egy bank 4 különböző eszközbe fektet be (réz, búza, arany és kakaó). Az ügyfeleinek ezen

Részletesebben