Lagrange-féle multiplikátor módszer és alkalmazása

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Lagrange-féle multiplikátor módszer és alkalmazása"

Átírás

1 Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi Kar Nemesné Jónás Nikolett Lagrange-féle multiplikátor módszer és alkalmazása Matematika BSc, Matematikai elemz szakirány Témavezet : Szekeres Béla János, tudományos segédmunkatárs MTA-ELTE Numerikus Analízis és Nagy Hálózatok Kutatócsoport Budapest, 2017

2 Köszönetnyilvánítás Ezúton szeretnék köszönetet mondani témavezet mnek, Szekeres Béla Jánosnak, aki felkeltette érdekl désem a téma iránt, és segítségével, hasznos tanácsaival hozzájárult a szakdolgozatom elkészüléséhez. Köszönettel tartozom a családomnak az egyetemi éveim alatt nyújtott kitartó támogatásukért. 2

3 Tartalomjegyzék 1. Bevezetés 4 2. Szükséges el ismeretek Parciális deriváltak és széls értékek kapcsolata Feltételes széls érték probléma A Lagrange-multiplikátor módszer alkalmazásai Többváltozós függvény, egy feltétel Háromváltozós függvény, két feltétel Feltételek egyenl tlenségként További gyakorlati példák Maximális terméshozam Henger felületének minimalizálása Maximális entrópia számítása

4 1. fejezet Bevezetés A széls érték feladatok fontos gyakorlati alkalmazása a matematikai analízisnek. Szakdolgozatom témája ezzel kapcsolatos, feltételes széls értékek keresése Lagrange-multiplikátor módszerrel. A dolgozat els fejezetében áttekintem az elmélethez kapcsolódó deníciókat és tételeket a [1] munka alapján. A második fejezetben egyszer példákon keresztül mutatom be a Lagrange-multiplikátor módszer alkalmazását. A harmadik fejezetben pedig néhány gyakorlatban is el forduló alkalmazást vizsgálok: terméshozam optimalizálása adott költség- és hozamfüggvények mellett, adott térfogatú henger felületének minimalizálása, illetve entrópiafüggvény maximalizálása. 4

5 2. fejezet Szükséges el ismeretek 2.1. Parciális deriváltak és széls értékek kapcsolata Deníció. Az f függvénynek lokális minimuma (maximuma) van az a R n pontban, ha van a-nak olyan K környezete, amiben f értelmezve van, és minden x K-ra: f(a) f(x) (illetve(f(a) f(x)). Ebben az esetben az f függvény lokális minimumhelyének (maximumhelyének) nevezzük az a R n pontot Megjegyzés. Ha minden a-n kívüli x K-ra f(x) < f(a) (illetve f(x) > f(a)), akkor szigorúan lokális maximumról, maximumhelyr l (illetve szigorúan lokális minimumról, minimumhelyr l) beszélünk. Ezeket közösen lokális széls értéknek, széls értékhelynek nevezzük Tétel. Ha az f függvénynek az a R n pontban lokális széls értéke van, és létezik mindegyik parciális deriváltja a-ban, akkor ezek a parciális deriváltak elt nnek ebben az a pontban, azaz: i f(a) = 0, i = 1...n-re Tétel. Legyen A R n halmaz korlátos és zárt, f : A R folytonos. Tegyük fel, hogy f-nek A belsejének minden pontjában léteznek a parciális deriváltjai. Ekkor f a maximumát (vagy minimumát) A határán, vagy pedig olyan bels pontban veszi fel, ahol a parciális deriváltak nullák. 5

6 Deníció. Jacobi-mátrixnak nevezzük egy n-változós függvény els rend parciális deriváltjait tartalmazó mátrixot. J = f 1 x f m x Deníció. Legyen f(x), x D( R n ) n-változós függvény, melynek létezik minden másodrend parciális deriváltja az a D pontban. Hesse-mátrixnak nevezzük az f függvény H f (a) = f 1 x n. f m x n. másodrend parciális deriváltjaiból alkotott négyzetes mátrixot. 2 f (a) 2 f x 2 1 x 1 x 2 (a)... 2 f x 2 x 1 (a). 2 f x n x 1 (a) 2 f (a)... x f x n x 2 (a) Feltételes széls érték probléma 2 f x 1 x n (a) 2 f x 2 x n (a). 2 f x 2 n (a). A feltételes széls érték keresésekor úgy keressük az adott f(x) függvény széls értékét, hogy közben egy, vagy több feltételnek is teljesülnie kell Tétel. (Lagrange-féle multiplikátor-módszer) Legyen f(x), x D( R n ) n- változós függvény folytonosan dierenciálható az a D pontban, továbbá g i, i = 1...m folytonosan dierenciálható függvények, melyek értelmezve vannak az a pontban, és teljesül rá, hogy g i (a) = 0, valamint g i(a) Jacobi-mátrix sorvektorai lineárisan függetlenek. Ha f- nek feltételes széls értéke van az a-ban a g 1 (x) = 0, g 2 (x) = 0,..., g m (x) = 0 feltétel mellett, akkor az L(x) = f(x) + λ 1 g 1 (x) + λ 2 g 2 (x) λ m g m (x) = f(x) + m λ i g i (x) Lagrange függvény összes parciális deriváltja elt nik az a pontban: x i (a) = 0, (i = 1, 2... n). Ez a Lagrange-féle multiplikátor módszer szükséges feltétele. i= Megjegyzés. A tételben szerepl λ i skalárok a Lagrange-multiplikátorok, amelyek közül legalább az egyik nem nulla. 6

7 A bizonyítás el tt szükséges az egyváltozós implicitfüggvény-tétel ismerete: Tétel. (Egyváltozós implicitfüggvény-tétel) Tegyük fel, hogy a kétváltozós, valós érték f függvény elt nik az (a, b) R 2 pontban, és folytonos az (a, b) egy környezetében. Tegyük fel, hogy a 2 f parciális derivált létezik, véges és nullától különböz az (a, b) pont egy környezetében. Ekkor léteznek olyan δ és ɛ pozitív számok, hogy: 1. Minden x (a δ, a + δ)-hoz létezik egyetlen ϕ(x) (b ɛ, b + ɛ) szám, melyre f(x, ϕ(x)) = 0, továbbá 2. az így deniált ϕ függvény folytonos az (a δ, a + δ) intervallumban. A Tétel bizonyítása. A bizonyítást n = 2, m = 1 és feltételes minimum esetén végezzük, de a feltételes maximum esete is hasonlóan gondolható meg. A feltételek alapján a g := g 1 : R 2 R függvény folytonosan dierenciálható, és az a := (a 1, a 2 ) pontban g(a 1, a 2 ) = 0. Ebben a pontban a rangfeltétel rang( 1 g(a 1, a 2 ), 2 g(a 1, a 2 )) = 1. Ezért feltehetjük, hogy 2 g(a 1, a 2 ) 0. Ekkor az egyváltozós implicitfüggvény-tétel szerint létezik a 1 -nek K(a 1 ) és a 2 -nek K(a 2 ) környezete, és létezik olyan ϕ : K(a 1 ) K(a 2 ) dierenciálható függvény, amelyre és ϕ(a 1 ) = a 2. Ez azt jelenti, hogy minden x K(a 1 ) esetén g(x, ϕ(x)) = 0, H = { (x, y) R 2 g(x, y) = 0 } { (x, ϕ(x)) R 2 x K(a 1 ) } =: H. (2.1) Azaz g(a 1, ϕ(a 1 )) = 0, melyet deriválva teljesül, hogy 1 g(a 1, a 2 ) + ϕ (a 1 ) 2 g(a 1, a 2 ) = 0. (2.2) Mivel az f függvény H halmazra vett lesz kítésének lokális minimuma van az (a 1, a 2 ) H pontban, ezért létezik r > 0, hogy az (a 1, a 2 ) pont K r (a 1, a 2 ) környezetére minden (x, y) K r (a 1, a 2 ) H esetén f(x, y) f(a 1, a 2 ). (2.3) 7

8 A (2.1) alapján x K(a 1 ) esetén (x, ϕ(x)) H H. Felhasználva, hogy ϕ folytonos K(a 1 )-en, meggondolható, hogy létezik olyan K (a 1 ) K(a 1 ) környezet, hogy minden x K (a 1 ) esetén (x, ϕ(x)) K r (a 1, a 2 ) H. Így (2.3)-ból következik, hogy minden x K (a 1 ) esetén f(x, ϕ(x)) f(a 1, ϕ(a 1 )) = f(a 1, a 2 ). Ez azt jelenti, hogy a h : K (a 1 ) R, h(x) := f(x, ϕ(x)) valós függvénynek lokális minimuma van az a 1 pontban. A h függvény dierenciálható (dierenciálható függvények kompozíciója), ezért h (a 1 ) = 0. A kompozíciófüggvény deriválási szabályai alapján h (x) = f (x, ϕ(x)) (x, ϕ (x)) = = ( 1 f(x, ϕ(x)), 2 f(x, ϕ(x))), (1, ϕ(x)) = = 1 f(x, ϕ(x)) + ϕ (x) 2 f(x, ϕ(x)). Ezért h (a 1 ) = 1 f(a 1, a 2 ) + ϕ (a 1 ) 2 f(a 1, a 2 ) = 0. (2.4) Legyen λ R tetsz leges szám, és szorozzuk meg λ-val a (2.2) egyenl séget, majd adjuk össze a (2.4) egyenl séggel, így nyerjük az alábbi azonosságot 1 f(a 1, a 2 ) + λ 1 g(a 1, a 2 ) + ϕ (a 1 ) [ 2 f(a 1, a 2 ) + λ 2 g(a 1, a 2 )] = 0. (2.5) A λ szám megválasztható úgy, hogy 2 f(a 1, a 2 ) + λ 2 g(a 1, a 2 ) = 0 (2.6) ( a λ := ) 2f(a 1, a 2 ) 2 g(a 1, a 2 ) megfelel. Ha a λ esetén (2.5)-ben a szögletes zárójelben lév tényez 0, akkor 1 f(a 1, a 2 ) + λ 1 g(a 1, a 2 ) = 0 (2.7) 8

9 is teljesül. Összesítve az eredményeket, azt kapjuk, hogy ha az f függvénynek feltételes minimuma van a g = 0 feltétel mellett, az a = (a 1, a 2 ) pontban, akkor az F := f + λ g függvénynek az els változó szerinti parciális deriváltja 0 (ezt mutatja (2.7)), és a második változó szerinti parciális deriváltja is 0 (ezt mutatja (2.6)). Tehát F (a) = F (a 1, a 2 ) = ( 1 F (a 1, a 2 ), 2 F (a 1, a 2 )) = Tétel. (Elégséges feltétel) A Tétel feltételei mellett az L Lagrange-függvény Hesse-mátrixa az a pontban pozitív denit, akkor az f függvénynek lokális minimuma van az a pontban, a g i = 0, i = 1...m feltétel mellett, ha pedig az L Lagrange-függvény Hessemátrixa az a pontban negatív denit, akkor az f függvénynek lokális minimuma van az a pontban a g i = 0, i = 1...m feltétel mellett. 9

10 3. fejezet A Lagrange-multiplikátor módszer alkalmazásai 3.1. Többváltozós függvény, egy feltétel Példa. Határozzuk meg az f(x, y) = x 2 +y 2 függvény széls értékhelyét a g(x, y) = x + y = 10 feltétel mellett. Els ként felírjuk a Lagrange-függvényt, majd meghatározzuk az els rend parciális deriváltakat, amiket egyenl vé teszünk nullával. L(x, y) = x 2 + y 2 + λ(x + y 10). = 2x + λ = 0, x (3.1) = 2y + λ = 0. y (3.2) A (3.1) és (3.2) egyenletekb l lehetséges széls érték helyeket kapunk, de ezek még függnek a bevezetett λ multiplikátortól: x = λ 2, (3.3) y = λ 2. (3.4) 10

11 A (3.3), (3.4) formulákból következik, hogy λ = x = y, továbbá az x+y = 10 feltétel 2 miatt x = y = 5. Az f(x, y) = x 2 + y 2 függvény széls értékei az x + y = 10 feltétel mellett az (x, y) = (5, 5) pont, aminek értéke: f(5, 5) = = = 50. Ez az érték a függvény minimuma, mivel a feltételnek megfelel (x, y) pontpárokat behelyettesítve 50-nél nagyobb értékeket kapunk Példa. Határozzuk meg az f(x, y) = x+2y függvény széls értékhelyét a g(x, y) = x 2 + y 2 = 4 feltétel mellett. Els ként felírjuk a Lagrange-függvényt, majd meghatározzuk az els rend parciális deriváltakat. L(x, y, λ) = x + 2y + λ(x 2 + y 2 4). Els rend parciális deriváltak, amiket egyenl vé teszünk nullával: x = 1 + 2xλ = 0, (3.5) 11

12 y = 2 + 2yλ = 0. (3.6) Az (3.5) és (3.6) egyenletekb l lehetséges széls értékhelyeket kapunk, de ezek még függnek a bevezetett λ multiplikátortól: x = 1 2λ, (3.7) y = 1 λ. (3.8) A (3.7) és (3.8) értékeket a feltételbe visszahelyettesítve kapunk a λ-ra megfelel értékeket, amiket a parciális deriváltakba beírva megkapjuk a keresett (x, y) helyet: λ 1 = 5 4, (3.9) λ 2 = 5 4. (3.10) Mindkét λ esetén vissza kell helyettesítenünk a parciális deriváltakba, hogy az összes lehetséges széls értékhelyet megkapjuk: λ 1 = 5 4 esetén: x = 0, (3.11) y = 0. (3.12) 4 A (3.11) és (3.12) egyenletekb l álló egyenletrendszert megoldva kapjuk az egyik lehetséges széls érték helyet: (x 1, y 1 ) = ( ) 5 λ 2 = esetén hasonlóan járunk el: 4 ( 2 5, 4 5 ). ( ) x = 0, (3.13) 4 12

13 ( ) y = 0. (3.14) 4 A (3.13) és (3.14) egyenletekb l álló egyenletrendszert megoldva kapjuk a másik lehetséges széls értékhelyet: (x 2, y 2 ) = ( 2 4 5, ). 5 Az ( f(x, y) = x + 2y függvénynek a g(x, y) = x 2 + y 2 = 4 feltétel mellett az (x 1, y 1 ) = 2, 4 ) ( ) 2 4 és (x 2, y 2 ) = 5, pontokban van széls értéke, aminek értékei: (x 1, y 1 ) esetében minimuma van: f ( 2, 4 ) ( ( )) 2 4 = + 2 = 10 4, (x 2, y 2 ) esetében maximuma van: f ( ) ( ( )) , = = 10 4,

14 Példa. Határozzuk meg az f(x, y) = xy függvény széls értékét a g(x, y) = 3x 2 + y 2 = 6 feltétel mellett. Ahogyan eddig, el ször a Lagrange-függvényt írjuk fel, majd kiszámoljuk a parciális deriváltakat: L(x, y) = xy + λ(3x 2 + y 2 6). (3.15) = y + λ6x = 0, x (3.16) = x + λ2y = 0. y (3.17) A (3.16) és a (3.17) egyenleteket rendezve kapjuk az alábbi összefüggést: y = λ6x, (3.18) x = λ2y. (3.19) Felhasználva a (3.19) formulát, y-ra a következ egyenl séget kapjuk: y = 12λ 2 y. (3.20) Ha y nulla, akkor a (3.19) miatt x-nek is nullának kell lennie, de ez nem teljesítené a feltételt, így y 0. Tehát a (3.20) egyenl ség csak akkor teljesülhet, ha 12λ 2 = 1. Helyettesítsük be a (3.18) egyenletet a feltételbe, majd hozzuk megfelel alakra: 3x 2 + ( λ6x) 2 = 6 3x λ 2 x 2 = 6, ami ekvivalens azzal, hogy 3x 2 + 3(12λ 2 )x 2 = 6. (3.21) Mivel 12λ 2 = 1, ezért (3.21) a következ t jelenti: 3x 2 + 3x 2 = 6. (3.22) (3.22)-ból következik, hogy x = ±1, y = ± 3. Az f(x, y) = xy függvény széls értékhelye és annak értéke a g(x, y) = 3x 2 +y 2 = 6 feltétel mellett a következ k: 14

15 f(1, 3) = 3, f(1, 3) = 3 f( 1, 3) = 3, f( 1, 3) = 3 Az (x, y) = (1, 3) és a (x, y) = ( 1, 3) pontokban maximuma, míg a (x, y) = (1, 3) és a (x, y) = ( 1, 3) pontokban pedig minimuma van Példa. Keressük meg az f(x, y, z) = x 2 y 2 széls értékét a g(x, y, z) = x 2 + 2y 2 + 3z 2 = 1 feltétel mellett. A Lagrange-függvény felírása után meghatározzuk a parciális deriváltakat: L(x, y, z) = x 2 y 2 + λ(x 2 + 2y 2 + 3z 2 1). = 2x + 2λx = 0, x (3.23) = 2y + 4λy = 0, y (3.24) = 6λz = 0. z (3.25) A (3.25) egyenlet csak akkor teljesülhet, ha λ = 0 vagy z = 0. 15

16 Els ként nézzük meg azt az esetet, amikor λ = 0. Ebben az esetben, a (3.23) és a (3.24) formulákból következik, hogy x = 0 és y = 0. Így a feltételb l azt kapjuk, hogy z = ± 1 3. ( (x 1, y 1, z 1 ) = 0, 0, (x 2, y 2, z 2 ) = 1 3 ), ( 0, 0, 1 3 ). Másodszor nézzük meg azt az esetet, amikor a λ 0. A (3.25) egyenletb l következik, hogy z = 0. Mivel a z változó csak a feltételben szerepel, így további esetszétválasztásra van szükségünk. 1. Ha x = 0. Ekkor a feltételb l következik, hogy y = ± 1 2, azaz ( (x 3, y 3, z 3 ) = 0, (x 4, y 4, z 4 ) = ) 1, 0, 2 ( 0, 1 2, 0 ). 1. Ha x 0. Ebben az esetben a (3.23) egyenl ség csak akkor teljesül, ha λ = 1. Ezzel együtt (3.24) csak akkor igaz, ha y = 0. Ezeket a feltételbe visszahelyettesítve megkapjuk az utolsó két széls értékhelyet: (x 5, y 5, z 5 ) = (1, 0, 0), (x 6, y 6, z 6 ) = ( 1, 0, 0). Végeredményben kapott széls értékhelyek, és ott a függvény értéke: ( ) ( 1 f 0, 0, = 0, f 0, 0, 1 ) = 0, ( ) f 0, 0, = 1 (, f 0, 0, 1 ) = 1, f(1, 0, 0) = 1, f( 1, 0, 0) = Példa. Határozzuk meg az f(x, y, z) = x + y + 2z függvény széls értékhelyét a g(x, y, z) = x 2 + y 2 + z 2 = 3 feltétel mellett. El ször felírjuk a Lagrange függvényt a λ 16

17 multiplikátor bevezetésével, majd meghatározzuk az x, y, és z szerinti parciális deriváltakat: L(x, y, z) = x + y + 2z + λ(x 2 + y 2 + z 2 3). (3.26) = 1 + 2xλ = 0, x (3.27) = 1 + 2yλ = 0, y (3.28) z = 2 + 2zλ = 0. (3.29) A (3.27), (3.28) és a (3.29) által alkotott egyenletrendszert elvégezve kapuk egy lehetséges (x, y, z) széls érték helyet, de ezek függnek λ-tól: x = 1 2λ, (3.30) y = 1 2λ, (3.31) z = 1 λ. (3.32) Ezeket a feltételbe visszahelyettesítve kapunk λ-ra két megfelel értéket: λ 1 = 1 2, (3.33) λ 2 = 1 2. (3.34) A (3.33) és (3.34) segítségével megkapjuk a feltételt kielégít széls értékhelyeket: 1. λ 1 = 1 2 esetén: 2. λ 2 = 1 2 esetén: (x 1, y 1, z 1 ) = (x 2, y 2, z 2 ) = ( ( 2 2 2, 2, ) 2. ) 2 2 2, 2, 2. 17

18 Ebben a két pontban a függvény értéke a következ : ( 2 2 f 2, 2, ) = = 3 2, ami a függvény maximuma, ( ) f 2, 2, 2 = = 3 2, ami pedig a függvény minimuma Háromváltozós függvény, két feltétel Olyan eset is adódhat, amikor két feltételt is gyelembe kell vennünk. Ekkor két λ multiplikátort is be kell vezetnünk. A következ példában egy ilyen esetet vizsgálunk Példa. Határozzuk meg az f(x, y, z) = x 2 + 3xy + 2y 2 + 4y + 0.5z függvény széls értékét a g 1 (x, y, z) = x + y + z = 4 és a g 2 (x, y, z) = x z = 2 feltételek mellett. Els ként írjuk fel a Lagrange-függvényt, majd határozzuk meg az els rend parciális deriváltakat. L(x, y, z) = x 2 + 3xy + 2y 2 + 4x + 0.5z λ 1 (x + y + z 4) + λ 2 (x z 2). Az els rend parciális deriváltak, amiket egyenl vé teszünk nullával: x = 2x + 3y λ 1 + λ 2 = 0, (3.35) y = 3x + 4y + λ 1 = 0, (3.36) z = z + λ 1 λ 2 = 0. (3.37) A (3.35), (3.36) és a (3.37) egyenletekb l lehetséges széls értékhelyeket kapunk, de ezek még függnek a bevezetett λ 1, λ 2 multiplikátoroktól: x = λ 1 + 4λ , y = λ λ 2, z = λ 1 + λ 2. 18

19 A fenti (x, y, z) értéket a g 1 és g 2 feltételekb l álló egyenletrendszerbe visszahelyettesítjük, és így kapunk λ 1 -re, és λ 2 -re megfelel eredményeket: λ 1 = 4, λ 2 = 2. A λ 1, és λ 2 értékeket, a (3.35), (3.36) és a (3.37) parciális deriváltakba behelyettesítve megkapjuk a feltételeknek eleget tev (x, y, z) megoldásokat: x = 4, y = 2, z = 2. Az f(x, y, z) függvény széls értékhelye a g 1 és a g 2 feltétel mellett az (x, y, z) = (4, 2, 2), az értéke pedig : ( 2) + 2 ( 2) , = 30. Ez az érték a függvény minimuma, mert a feltételt kielégít pontokat behelyettesítve nagyobb értéket kapunk, például az (x, y, z) = (2, 2, 0) pont esetén a függvény értéke : , = Feltételek egyenl tlenségként Amikor a feltétel, vagy a feltételek nem egyenl ség, hanem egyenl tlenség formájában vannak megadva, a tartomány peremét, és a belsejét is külön-külön meg kell vizsgálni. Ennek oka, hogy a lehetséges széls értékek vagy a tartomány belsejében, vagy a peremen találhatók a Tétel szerint Példa. Határozzuk meg az f(x, y) = (x 1) 2 +(y 3) 2 függvény széls értékhelyét a g 1 (x, y) = x + y 2 és a g 2 (x, y) = y x feltételek mellett. Ahogyan eddig, els ként felírjuk a Lagrange-függvényt, majd meghatározzuk az els rend parciális deriváltakat, majd ezeket egyenl vé tesszük nullával: L(x, y) = (x 1) 2 + (y 3) 2 + λ 1 (x + y 2) + λ 2 (x y). 19

20 x = 2(x 1) + λ 1 + λ 2 = 0, (3.38) y = 2(y 3) + λ 1 λ 2 = 0. (3.39) Azoknál a feladatoknál, ahol egyenl tlenséggel vannak megadva a feltételek, ott több esetet kell megvizsgálnunk. A lehetséges esetek a λ multiplikátorok és a feltételek alapján kerülnek szétválasztásra: λ 1 (x + y 2) = 0, λ 2 (x y) = 0. I. eset: amikor a tartomány belsejében nézzük meg a lehetséges széls értékeket. λ 1 = 0, λ 2 = 0: Mivel mindkét λ nulla, ezért a 2(x 1) = 0 és a 2(y 3) = 0 egyenleteket megoldva kapunk x-re, és y-ra lehetséges értéket: (x, y) = (1, 3). Ezt a pontot még ellen riznünk kell, hogy teljesítik-e a feltételeket: = 4 2: nem teljesíti a feltételt, így ez a pont nem megfelel széls értékhely. II. eset: λ 1 = 0, λ 2 0: Mivel λ 2 0, ezért a második feltételb l képzett λ 2 (x y) = 0 akkor és csak akkor lehet 0, ha (x y) = 0, ami ekvivalens azzal, hogy x = y. Ezek alapján a 2(x 1) + λ 2 = 0, (y 3) λ 2 = 0. egyenletrendszert megoldva kapjuk, hogy λ 2 = 2, majd ezt felhasználva kapjuk a következ lehetséges széls értékhelyet: (x, y) = (2, 2), amit még ellen riznünk kell. A g 1 (x, y) = x + y 2 feltételbe visszahelyettesítve láthatjuk, hogy ezt a pont nem teljesíti, emiatt ez is hamis megoldás. III. eset: λ 1 0, λ 2 = 0: 20

21 Ennél az esetnél mivel λ 1 0, ezért a g 1 feltételb l indulunk ki. λ 1 (x + y 2) = 0 csak akkor lehet, ha (x + y 2) = 0, amib l következik, hogy x = 2 y. Hasonlóan a II. esethez megoldjuk a 2(x 1) + λ 1 = 0, (y 3) + λ 1 = 0 egyenletrendszert, ami után megkapjuk a λ 1 = 2 + 2y és az (x, y) = (0, 2) eredményt. Ez az (x, y) eredmény megfelel széls értékhely, mert a g 1 és a g 2 feltételt is teljesíti. Az f(x, y) = (x 1) 2 + (y 3) 2 függvénynek ebben a pontban az értéke: f(0, 2) = (0 1) 2 + (2 3) 2 = 2. IV. eset, amikor egyik λ érték sem nulla: λ 1 0, λ 2 0. Ekkor a λ 1 (x + y 2) = 0 és λ 2 (x y) = 0 egyenletekb l kiindulva kapunk x-re és y-ra megfelel értéket. Mivel egyik λ se nulla, ezért az x + y 2 = 0, x y = 0 egyenletrendszert kell megoldanunk, amib l következik, hogy x = 1, y = 1, λ 1 = 2, λ 2 = 2. A kapott (x, y) = (1, 1) értéket ellen riznünk kell. Visszahelyettesítjük a g 1 és a g 2 feltételbe, és láthatjuk, hogy mindkett t teljesíti, így az eredeti függvénynek az (1, 1) pontban is van széls értéke, aminek értéke: f(1, 1) = (1 1) 2 + (1 3) 2 = 4. Végeredményben a négy eset megvizsgálása után azt kaptuk eredményül, hogy az eredeti f(x, y) = (x 1) 2 + (y 3) 2 függvénynek a g 1 és a g 2 feltétel mellett maximuma van az (x, y) = (1, 1) pontban, értéke 4, és minimuma van az (x, y) = (0, 2) pontban, ahol az értéke 2. 21

22 4. fejezet További gyakorlati példák 4.1. Maximális terméshozam Példa. Egy gazdaság A,B,C tábláján a talajtól függ en más-más fajta m trágyát használ. Megállapították, hogy az A táblán a holdankénti terméshozam és a m trágya mennyisége közötti kapcsolatot a 4+3x 2x 2, a B táblán a 4+5y y 2, a C táblán pedig a 2 + 6z 3z 2 formulák tükrözik. Az A, B, C táblák nagysága rendre: 500, 200, és 100 hold nagyságú. A különböz m trágyafajták milyen mennyisége mellett lesz a terméshozam maximális a 3 táblán együtt, azon feltétel mellett, hogy a m trágya beszerzésére Ft áll rendelkezésre, és a m trágyák egységára 40, 30, 20 Ft? Megoldás. A feladatban a maximális terméshozamot kell meghatározni úgy, hogy teljesüljön a feltétel az adott adatok mellett. A feltétel függvénye a következ lesz: g(x, y, z) = x y z = 20000x y z (4.1) ami a következ k alapján áll össze: Az A táblára az x fajta m trágya kell, aminek az egységára 40 Ft, a tábla nagysága 500 hold, ezért: A := x. 22

23 A másik kett, B és C táblákra vonatkozó összefüggésekre hasonlóan adódik, hogy: B := y, C := z. Ezek összege legfeljebb 20000, mert a beszerzésre ekkora keretösszeg áll rendelkezésre, továbbá x, y, z 0. (4.2) Amit pedig maximalizálnunk kell, az F (x, y, z) = 500(4 + 3x 2x 2 ) + 200(4 + 5y y 2 ) + 100(2 + 6z 3z 2 ). Ez a terméshozam és a m trágyák mennyisége közti kapcsolatot adja meg, gyelembe véve a táblák nagyságát. A (4.1) és a (4.2) feltételek egy tetraédert határoznak meg. Ebben az esetben a (2.1.4) Tétel szerint meg kell néznünk, hogy a célfüggvény a tartomány belsejében vagy a peremén veszi fel a széls értékét. Amennyiben a tartomány belsejében, úgy a Tétel szerint teljesül a következ egyenletrendszer: F = x = 0, x (4.3) F = y = 0, y (4.4) F z = z = 0. (4.5) A (4.3), (4.4) és a (4.5) egyenletekb l kapunk x, y, z-re lehetséges értékeket, amit le kell ellen riznünk, hogy teljesíti-e a feltételt. x = = 3 4, y = = 2.5, z = = 1. A feltételbe visszahelyettesítve kapjuk, hogy 23

24 = , 4 ezért maximum csak a peremen lehet, ami azt jelenti, hogy a feltétel az alábbi lesz: g(x, y, z) = x y z = 20000x y z = (4.6) A maximalizálandó F függvény és a (4.6) feltételb l álló Lagrange-függvény a következ : L(x, y, z) = 500(4 + 3x 2x 2 ) + 200(4 + 5y y 2 ) + 100(2 + 6z 3z 2 )+ +λ(20000x y z 20000). Az x, y és z szerinti parciális deriváltak: = 500(3 4x) λ = 0, x (4.7) = 200(5 2y) λ = 0, y (4.8) z = 100(6 6z) λ = 0. (4.9) A (4.7), (4.8) és a (4.9) egyenletek megoldásaként kapjuk, hogy x = λ, (4.10) 4 y = λ, 2 (4.11) z = λ. 3 (4.12) Ezek az (x, y, z) értékek még függnek λ-tól, de a feltételbe visszahelyettesítve kapunk λ-ra helyes értéket, amib l már következik a feladat megoldása: ( ) ( ) ( λ λ ) 3 λ = (4.13) A (4.13) egyenletb l ekvivalens átalakításokkal kapjuk λ-ra a következ értéket: λ =

25 Ezt a λ-t felhasználva megkapjuk a helyes megoldást: x = 3 ( ) = 123 0, 345, y = 5 ( ) = 337 1, 893, z = ( ) 18 = 77 0, A feladatban kért maximális terméshozam az (x, y, z) = (0.345, 1.893, 0.865) mennyiségek mellett teljesül Henger felületének minimalizálása Példa. Határozzuk meg, hogy adott V térfogat esetén milyen sugár és magasság mellett lesz a henger felülete minimális. Kör alapú henger felülete: A = 2πr 2 + 2πrh, ahol r a sugár és h a magasság. A térfogat adott, ami legyen: V = πr 2 h. Ezek az adatok alapján fel tudjuk írni a Lagrange-függvényt, ahol A a minimalizálandó függvény, V pedig a feltétel: L(r, h) = 2πr 2 + 2πrh + λ(πr 2 h V ). Készítsük el a parciális deriváltakat, amiket egyenl vé teszünk nullával: r = 4πr + 2πh + λπrh = 0, (4.14) h = 2πr + λπr2 = 0. (4.15) Vegyük észre, hogy a (4.14) és a (4.15) formulákat átrendezve, fel tudjuk írni a kett egyenlet arányát, amib l kapunk h-ra és r-re egy helyes összefüggést: 4πr + 2πh = λπrh, 2πr = λπr 2. 25

26 Most vegyük ezek arányát, és hozzuk egyszer bb alakra: 4πr + 2πh 2πr = λπrh λπr 2, amib l következik, hogy 2r + h r = h r. (4.16) A (4.16) formulából ekvivalens átalakítással a következ összefüggést kapjuk: h = 2r. (4.17) Azaz a henger felülete minimális lesz (4.17) összefüggés esetén, ami azt jelenti, hogy a magasság kétszerese a sugárnak. Ezek után még vissza kell helyettesítünk a térfogatot meghatározó összefüggésbe, hogy r-re, és h-ra megkapjuk a megfelel értéket: V = πr 2 h = πr 2 2r. r = 3 V 2π, h = 2r = 2 3 V 2π Maximális entrópia számítása Példa. Legyen X a természetes számokon értelmezett valószín ségi változó, melynek eloszlása P {X = i} = p i, i = 0, 1, 2,... Célunk az entrópia maximalizálása, az E{X} = 13.5 várható érték feltétel mellett, ahol az entrópia függvény az alábbi formulával adott: H(X) = p i log(pi). (4.18) Továbbá felhasználjuk az alábbi két feltételt: p i = 1, (4.19) 26

27 azaz, hogy {p i } i N eloszlás, illetve a várható értéke: E {X} = i p i = 13.5, (4.20) ahol p i az i-dik elemi esemény valószín sége. A (4.18), (4.19) és (4.20) formulák segítségével fel tudjuk írni a Lagrange függvényt a feladat megoldásához: (( L = p i log(pi) + λ 1 ) ) (( ) ) i p i λ 2 p i 1. Els ként megnézzük a Lagrange-függvény p i szerinti deriváltját: p i = log(p i ) 1 + λ 1 i + λ 2 = 0, ahol i = 0, 1, 2,... (4.21) A (4.21) egyenletb l ekvivalens átalakításokkal kifejezzük p i -t: log (p i ) = 1 + λ 1 i + λ 2 e log(pi) = e λ i i }{{} e} λ2 1 {{} α i β p i = α i β, i = 0, 1, 2,... (4.22) Ezzel beláttuk, hogy {p i : i = 0, 1, 2,...} egy mértani sor, ami az eloszlásparaméterek (α és β) meghatározásánál segítségünkre lesz, ugyanis fel tudjuk használni az alábbi, mértani sor összegképletére vonatkozó azonosságot: p i = 1 (1 p). Ez alapján tudjuk kiszámolni λ 2 -re vonatkozó összefüggést: p i = α i β = β α i = A (4.19) és (4.23) egyenletek alapján ki tudjuk fejezni β-t: β (1 α). (4.23) β = 1 α. 27

28 A α eloszlásparamétert a (4.20) és (4.22) azonosságok felhasználásával számolhatjuk ki: i p i = i α i β = β = β α ( ) i α i = β α i α (i 1) = β α α i = ( 1 1 α ) ( = β α 1 (1 α) 2 ). Mivel az el z lépésben kaptuk, hogy β = 1 α, ezért végeredményben: i p i = α 1 α, azaz E {X} = α 1 α = 13.5, amib l következik, hogy α = és β = Innen adódnak a Lagrange-multiplikátorok értékei: ( ) 13.5 λ 1 = log 2 (α) = log 2, ( 14.5) 2 λ 2 = log 2 (β) = log A fentiekben azt mutattuk meg, hogy a {p i : i = 0, 1, 2...} a feltételes entrópiafüggvény széls értékhelye, azt azonban nem tudjuk, hogy minimum, vagy maximum. Ezért legyen {p i } i N eloszlás a következ alakú 1, ha i = 13 vagy i = 14, p i = 2 0, egyébként Világos, hogy erre teljesülnek a (4.19) és (4.20) feltételek, azaz {p i } i N valóban valószín ségi eloszlás és a várható értéke 13,5. Az entrópia értéke: Mivel p i logp i = 1 (log(13) + log(14)) < ( ) ( i log ( ) ) i 13.5 > 0, 14.5 hiszen az összeg minden tagja negatív. Ezzel megmutattuk, hogy az entrópia függvénynek maximuma van a {p i : i = 0, 1, 2...} széls értékhelyen. 28

29 Irodalomjegyzék [1] Laczkovich Miklós - T. Sós Vera: Analízis II., Nemzeti Tankönyvkiadó, 2007 [2] Fekete Zoltán - Zalay Miklós: Többváltozós függvények analízise, M szaki Könyvkiadó, 2007 [3] Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar: Bevezetés az adatbányászatba, Panem Kft, 2011 [4] matente/oktatasi%20tananyagok/ /FELTETELES_OPTIMALIZALAS.pdf [5] 29

30 30

2. SZÉLSŽÉRTÉKSZÁMÍTÁS. 2.1 A széls érték fogalma, létezése

2. SZÉLSŽÉRTÉKSZÁMÍTÁS. 2.1 A széls érték fogalma, létezése 2 SZÉLSŽÉRTÉKSZÁMÍTÁS DEFINÍCIÓ 21 A széls érték fogalma, létezése Azt mondjuk, hogy az f : D R k R függvénynek lokális (helyi) maximuma (minimuma) van az x 0 D pontban, ha van olyan ε > 0 hogy f(x 0 )

Részletesebben

1. Parciális függvény, parciális derivált (ismétlés)

1. Parciális függvény, parciális derivált (ismétlés) Operációkutatás NYME Gazdaságinformatikus mesterképzés El adó: Kalmár János (kalmar[kukac]inf.nyme.hu) Többváltozós széls érték számítás Parciális függvény, parciális derivált Széls érték korlátos zárt

Részletesebben

Szélsőérték feladatok megoldása

Szélsőérték feladatok megoldása Szélsőérték feladatok megoldása A z = f (x,y) függvény lokális szélsőértékének meghatározása: A. Szükséges feltétel: f x (x,y) = 0 f y (x,y) = 0 egyenletrendszer megoldása, amire a továbbiakban az x =

Részletesebben

Matematika III előadás

Matematika III előadás Matematika III. - 3. előadás Vinczéné Varga Adrienn Debreceni Egyetem Műszaki Kar, Műszaki Alaptárgyi Tanszék Előadáskövető fóliák Vinczéné Varga Adrienn (DE-MK) Matematika III. 2016/2017/I 1 / 19 Skalármezők

Részletesebben

Módszerek széls érték feladatok vizsgálatára

Módszerek széls érték feladatok vizsgálatára Módszerek széls érték feladatok vizsgálatára Szakdolgozat Írta: Muhari Ágnes Matematika BSc, elemz szakirány Témavezet : Dr. Kós Géza egyetemi adjunktus Analízis Tanszék Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi

Részletesebben

A legjobb közeĺıtés itt most azt jelentette, hogy a lineáris

A legjobb közeĺıtés itt most azt jelentette, hogy a lineáris Többváltozós függvények differenciálhatósága f(x) f(x Az egyváltozós függvények differenciálhatóságát a lim 0 ) x x0 x x 0 függvényhatárértékkel definiáltuk, s szemléletes jelentése abban mutatkozott meg,

Részletesebben

Optimalizálás alapfeladata Legmeredekebb lejtő Lagrange függvény Log-barrier módszer Büntetőfüggvény módszer 2017/

Optimalizálás alapfeladata Legmeredekebb lejtő Lagrange függvény Log-barrier módszer Büntetőfüggvény módszer 2017/ Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 9. Előadás Az optimalizálás alapfeladata Keressük f függvény maximumát ahol f : R n R és

Részletesebben

Kétváltozós függvények differenciálszámítása

Kétváltozós függvények differenciálszámítása Kétváltozós függvények differenciálszámítása 13. előadás Farkas István DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék Kétváltozós függvények p. 1/1 Definíció, szemléltetés Definíció. Az f : R R R függvényt

Részletesebben

Losonczi László. Debreceni Egyetem, Közgazdaság- és Gazdaságtudományi Kar

Losonczi László. Debreceni Egyetem, Közgazdaság- és Gazdaságtudományi Kar Szélsőértékszámítás Losonczi László Debreceni Egyetem, Közgazdaság- és Gazdaságtudományi Kar Losonczi László (DE) Szélsőértékszámítás 1 / 21 2. SZÉLSOÉRTÉKSZÁMÍTÁS 2.1 A szélsőérték fogalma, létezése Azt

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

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4. Matematika A vizsga mgeoldása 03. június.. (a (3 pont Definiálja az f(x, y függvény határértékét az (x 0, y 0 helyen! Megoldás: Legyen D R, f : D R. Legyen az f(x, y függvény értelmezve az (x 0, y 0 pont

Részletesebben

Megoldott feladatok november 30. n+3 szigorúan monoton csökken, 5. n+3. lim a n = lim. n+3 = 2n+3 n+4 2n+1

Megoldott feladatok november 30. n+3 szigorúan monoton csökken, 5. n+3. lim a n = lim. n+3 = 2n+3 n+4 2n+1 Megoldott feladatok 00. november 0.. Feladat: Vizsgáljuk az a n = n+ n+ sorozat monotonitását, korlátosságát és konvergenciáját. Konvergencia esetén számítsuk ki a határértéket! : a n = n+ n+ = n+ n+ =

Részletesebben

SZÉLSŐÉRTÉKKEL KAPCSOLATOS TÉTELEK, PÉLDÁK, SZAKDOLGOZAT ELLENPÉLDÁK. TÉMAVEZETŐ: Gémes Margit. Matematika Bsc, tanári szakirány

SZÉLSŐÉRTÉKKEL KAPCSOLATOS TÉTELEK, PÉLDÁK, SZAKDOLGOZAT ELLENPÉLDÁK. TÉMAVEZETŐ: Gémes Margit. Matematika Bsc, tanári szakirány SZÉLSŐÉRTÉKKEL KAPCSOLATOS TÉTELEK, PÉLDÁK, ELLENPÉLDÁK SZAKDOLGOZAT KÉSZÍTETTE: Kovács Dorottya Matematika Bsc, tanári szakirány TÉMAVEZETŐ: Gémes Margit Műszaki gazdasági tanár Analízis tanszék Eötvös

Részletesebben

Boros Zoltán február

Boros Zoltán február Többváltozós függvények differenciál- és integrálszámítása (2 3. előadás) Boros Zoltán 209. február 9 26.. Vektorváltozós függvények differenciálhatósága és iránymenti deriváltjai A továbbiakban D R n

Részletesebben

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit Többváltozós függvények (2) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit 1. Egyváltozós függvények esetén a differenciálhatóságból következett a folytonosság. Fontos tudni, hogy abból, hogy egy

Részletesebben

Matematika A1. 9. feladatsor. A derivált alkalmazásai. Függvény széls értékei

Matematika A1. 9. feladatsor. A derivált alkalmazásai. Függvény széls értékei Matematika A1 9. feladatsor A derivált alkalmazásai Függvény széls értékei 1. Keressük meg a függvények abszolút maximumát és minimumát a megadott intervallumon. Ezután rajzoljuk fel a függvény grakonját.

Részletesebben

Kalkulus I. gyakorlat, megoldásvázlatok

Kalkulus I. gyakorlat, megoldásvázlatok Kalkulus I. gyakorlat, megoldásvázlatok Fizika BSc I/.. Ábrázoljuk a következ halmazokat a síkon! a {, y R : + y < }, b {, y R : + y < }, c {, y R : + y

Részletesebben

Szélsőérték-számítás

Szélsőérték-számítás Szélsőérték-számítás Jelölések A következő jelölések mind az f függvény x szerinti parciális deriváltját jelentik: Ugyanígy az f függvény y szerinti parciális deriváltja: f x = xf = f x f y = yf = f y

Részletesebben

A derivált alkalmazásai

A derivált alkalmazásai A derivált alkalmazásai Összeállította: Wettl Ferenc 2014. november 17. Wettl Ferenc A derivált alkalmazásai 2014. november 17. 1 / 57 Tartalom 1 Függvény széls értékei Abszolút széls értékek Lokális széls

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

Nemlineáris programozás 2.

Nemlineáris programozás 2. Optimumszámítás Nemlineáris programozás 2. Többváltozós optimalizálás feltételek mellett. Lagrange-feladatok. Nemlineáris programozás. A Kuhn-Tucker feltételek. Konvex programozás. Sydsaeter-Hammond: 18.1-5,

Részletesebben

1. Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel.

1. Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel. . Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel.. Az x exp x + t )) függvény az x, t tartományon folytonos, és nem negatív, ezért alkalmazható rá a Fubini-tétel. I x exp x + t )) dxdt + t dt π 4. [ exp x +

Részletesebben

11. gyakorlat megoldásai

11. gyakorlat megoldásai 11. gyakorlat megoldásai Lokális szélsőértékek F1. Határozzuk meg az alábbi kétváltozós függvények lokális szélsőértékeit! (a) f(x, y) = 4x 2 + 2xy + 5y 2 + 2, (b) f(x, y) = y 4 y + x 2 y + 2xy, (c) f(x,

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

Konjugált gradiens módszer

Konjugált gradiens módszer Közelítő és szimbolikus számítások 12. gyakorlat Konjugált gradiens módszer Készítette: Gelle Kitti Csendes Tibor Vinkó Tamás Faragó István Horváth Róbert jegyzetei alapján 1 LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

Részletesebben

Végeselem modellezés alapjai 1. óra

Végeselem modellezés alapjai 1. óra Végeselem modellezés alapjai. óra Gyenge alak, Tesztfüggvény, Lagrange-féle alakfüggvény, Stiness mátrix Kivonat Az óra célja, hogy megismertesse a végeselem módszer (FEM) alkalmazását egy egyszer probléma,

Részletesebben

1. Komplex függvények dierenciálhatósága, Cauchy-Riemann egyenletek. Hatványsorok, elemi függvények

1. Komplex függvények dierenciálhatósága, Cauchy-Riemann egyenletek. Hatványsorok, elemi függvények 1. Komplex függvények dierenciálhatósága, Cauchy-Riemann egyenletek. Hatványsorok, elemi függvények 1.1. Dierenciálhatóság 1.1. deníció. Legyen a z 0 pont az f(z) függvény értelmezési tartományának torlódási

Részletesebben

Opkut deníciók és tételek

Opkut deníciók és tételek Opkut deníciók és tételek Készítette: Bán József Deníciók 1. Deníció (Lineáris programozási feladat). Keressük meg adott lineáris, R n értelmezési tartományú függvény, az ún. célfüggvény széls értékét

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

11. gyakorlat megoldásai

11. gyakorlat megoldásai 11. gyakorlat megoldásai Lokális szélsőértékek F1. Határozza meg az alábbi kétváltozós függvények lokális szélsőértékeit! (a) f(x, y) = 4x 2 + 2xy + 5y 2 + 2, (b) f(x, y) = y 4 3y + x 2 y + 2xy, (c) f(x,

Részletesebben

Matematika. 4. konzultáció: Kétváltozós függvények szélsőértéke. Parciális függvény, parciális derivált

Matematika. 4. konzultáció: Kétváltozós függvények szélsőértéke. Parciális függvény, parciális derivált Matematika 1 NYME KTK, Egyetemi kiegészítő alapképzés 2004/2005. tanév, I. évf. I.félév Budapest Előadó: Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet 9400 Sopron, Bajcsy Zs. u. 9. GT fszt. 3. (99) 518

Részletesebben

10. Előadás. 1. Feltétel nélküli optimalizálás: Az eljárás alapjai

10. Előadás. 1. Feltétel nélküli optimalizálás: Az eljárás alapjai Optimalizálási eljárások MSc hallgatók számára 10. Előadás Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: T. Szabó Tamás 2011. április 20. 1. Feltétel nélküli optimalizálás: Az eljárás alapjai A feltétel nélküli optimalizálásnál

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

9. Trigonometria. I. Nulladik ZH-ban láttuk: 1. Tegye nagyság szerint növekvő sorrendbe az alábbi értékeket! Megoldás:

9. Trigonometria. I. Nulladik ZH-ban láttuk: 1. Tegye nagyság szerint növekvő sorrendbe az alábbi értékeket! Megoldás: 9. Trigonometria I. Nulladik ZH-ban láttuk: 1. Tegye nagyság szerint növekvő sorrendbe az alábbi értékeket! x = cos 150 ; y = sin 5 ; z = tg ( 60 ) (A) z < x < y (B) x < y < z (C) y < x < z (D) z < y

Részletesebben

Konvex optimalizálás feladatok

Konvex optimalizálás feladatok (1. gyakorlat, 2014. szeptember 16.) 1. Feladat. Mutassuk meg, hogy az f : R R, f(x) := x 2 függvény konvex (a másodrend derivált segítségével, illetve deníció szerint is)! 2. Feladat. Mutassuk meg, hogy

Részletesebben

Tartalomjegyzék Feltétel nélküli szélsőérték számítás

Tartalomjegyzék Feltétel nélküli szélsőérték számítás Dr. Vincze Szilvia Példa Egy adott talajtípuson az átlagosnak megelelő időjárási viszonyok között a búza hozamát hektáronként a elhasznált nitrogén és oszor hatóanyag erősen beolyásolja. A hektáronként

Részletesebben

Feladatok megoldásokkal a 9. gyakorlathoz (Newton-Leibniz formula, közelítő integrálás, az integrálszámítás alkalmazásai 1.

Feladatok megoldásokkal a 9. gyakorlathoz (Newton-Leibniz formula, közelítő integrálás, az integrálszámítás alkalmazásai 1. Feladatok megoldásokkal a 9. gyakorlathoz (Newton-Leibniz formula, közelítő integrálás, az integrálszámítás alkalmazásai.). Feladat. Határozzuk meg az alábbi integrálokat: a) x x + dx d) xe x dx b) c)

Részletesebben

2 (j) f(x) dx = 1 arcsin(3x 2) + C. (d) A x + Bx + C 5x (2x 2 + 7) + Hx + I. 2 2x F x + G. x

2 (j) f(x) dx = 1 arcsin(3x 2) + C. (d) A x + Bx + C 5x (2x 2 + 7) + Hx + I. 2 2x F x + G. x I feladatsor Határozza meg az alábbi függvények határozatlan integrálját: a fx dx = x arctg + C b fx dx = arctgx + C c fx dx = 5/x 4 arctg 5 x + C d fx dx = arctg + C 5/ e fx dx = x + arctg + C f fx dx

Részletesebben

MATEMATIKA 2. dolgozat megoldása (A csoport)

MATEMATIKA 2. dolgozat megoldása (A csoport) MATEMATIKA. dolgozat megoldása (A csoport). Definiálja az alábbi fogalmakat: (egyváltozós) függvény folytonossága, differenciálhatósága, (többváltozós függvény) iránymenti deriváltja. (3x8 pont). Az f

Részletesebben

Függvények szélsőérték vizsgálata

Függvények szélsőérték vizsgálata Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi Kar Függvények szélsőérték vizsgálata BSc Szakdolgozat Készítette: Sághy Enikő Kata Matematika BSc, Matematikai elemző szakirány Témavezető: Gémes Margit

Részletesebben

9. Tétel Els - és másodfokú egyenl tlenségek. Pozitív számok nevezetes közepei, ezek felhasználása széls érték-feladatok megoldásában

9. Tétel Els - és másodfokú egyenl tlenségek. Pozitív számok nevezetes közepei, ezek felhasználása széls érték-feladatok megoldásában 9. Tétel Els - és másodfokú egyenl tlenségek. Pozitív számok nevezetes közepei, ezek felhasználása széls érték-feladatok megoldásában Bevezet : A témakörben els - és másodfokú egyenl tlenségek megoldásának

Részletesebben

Többváltozós széls érték számítás és alkalmazásai

Többváltozós széls érték számítás és alkalmazásai Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi Kar Többváltozós széls érték számítás és alkalmazásai BSc Szakdolgozat Készítette: Prikkel Anett Matematika BSc Matematikai elemz szakirány Témavezet :

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

1. Számsorok, hatványsorok, Taylor-sor, Fourier-sor

1. Számsorok, hatványsorok, Taylor-sor, Fourier-sor . Számsorok, hatványsorok, Taylor-sor, Fourier-sor Vizsgálja meg a következ végtelen sorokat konvergencia szempontjából. Tétel. (Cauchy-féle bels konvergenciakritérium) A a n végtelen sor akkor és csakis

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

Differenciálszámítás normált terekben

Differenciálszámítás normált terekben Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi Kar Kapui Dóra Differenciálszámítás normált terekben Szakdolgozat Matematika BSc, elemz szakirány Témavezet : Tarcsay Zsigmond Alkalmazott Analízis és Számításmatematikai

Részletesebben

A fontosabb definíciók

A fontosabb definíciók A legfontosabb definíciókat jelöli. A fontosabb definíciók [Descartes szorzat] Az A és B halmazok Descartes szorzatán az A és B elemeiből képezett összes (a, b) a A, b B rendezett párok halmazát értjük,

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

λx f 1 (x) e λx f 2 (x) λe λx f 2 (x) + e λx f 2(x) e λx f 2 (x) Hasonlóan általában is elérhető sorműveletekkel, hogy csak f (j)

λx f 1 (x) e λx f 2 (x) λe λx f 2 (x) + e λx f 2(x) e λx f 2 (x) Hasonlóan általában is elérhető sorműveletekkel, hogy csak f (j) Matematika A3 gyakorlat Energetika és Mechatronika BSc szakok, 016/17 ősz 10 feladatsor: Magasabbrendű lineáris differenciálegyenletek (megoldás) 1 Határozzuk meg az e λx, xe λx, x e λx,, x k 1 e λx függvények

Részletesebben

r a sugara, h a magassága a hengernek a maximalizálandó függvényünk a V (r, h) = πr 2 h. Az érintkezési pontokban x 2 + y 2 = r 2 és z = h/2.

r a sugara, h a magassága a hengernek a maximalizálandó függvényünk a V (r, h) = πr 2 h. Az érintkezési pontokban x 2 + y 2 = r 2 és z = h/2. Feltételes szélsőérték Keressük úgy egy kétváltozós f (x, y) függvény szélsőértékét, hogy közben eleget tegyünk egy másik, g(x, y) = 0 típusú megszorításnak. Példa Határozzuk meg egy forgásellipszoidba

Részletesebben

Függvényhatárérték és folytonosság

Függvényhatárérték és folytonosság 8. fejezet Függvényhatárérték és folytonosság Valós függvények és szemléltetésük D 8. n-változós valós függvényen (n N + ) olyan f függvényt értünk amelynek értelmezési tartománya (Dom f ) az R n halmaznak

Részletesebben

Obudai Egyetem RKK Kar. Feladatok a Matematika I tantárgyhoz

Obudai Egyetem RKK Kar. Feladatok a Matematika I tantárgyhoz Obudai Egyetem RKK Kar Feladatok a Matematika I tantárgyhoz Gyakorló Feladatok a Matematika I Tantárgyhoz Els rész: Feladatok. Halmazelmélet, Számhalmazok, Függvények... Feladat. Legyen A = { : + 3 = 3},

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

9. TÖBBVÁLTOZÓS FÜGGVÉNYEK DIFFERENCIÁLSZÁMITÁSA. 9.1 Metrika és topológia R k -ban

9. TÖBBVÁLTOZÓS FÜGGVÉNYEK DIFFERENCIÁLSZÁMITÁSA. 9.1 Metrika és topológia R k -ban 9. TÖBBVÁLTOZÓS FÜGGVÉNYEK DIFFERENCIÁLSZÁMITÁSA 9.1 Metrika és topológia R k -ban Definíció. A k-dimenziós euklideszi térnek nevezzük és R k val jelöljük a valós számokból alkotott k-tagú x = (x 1, x

Részletesebben

Exponenciális és logaritmikus kifejezések Megoldások

Exponenciális és logaritmikus kifejezések Megoldások Eponenciális és logaritmikus kifejezések - megoldások Eponenciális és logaritmikus kifejezések Megoldások ) Igazolja, hogy az alábbi négy egyenlet közül az a) és jelű egyenletnek pontosan egy megoldása

Részletesebben

Függvények vizsgálata

Függvények vizsgálata Függvények vizsgálata ) Végezzük el az f ) = + polinomfüggvény vizsgálatát! Értelmezési tartomány: D f = R. Zérushelyek: Próbálgatással könnyen adódik, hogy f ) = 0. Ezután polinomosztással: + ) / ) =

Részletesebben

Parciális dierenciálegyenletek

Parciális dierenciálegyenletek Parciális dierenciálegyenletek 2009. május 25. A félév lezárásaként néhány alap-deníciót és alap-példát szeretnék adni a Parciális Dierenciálegynletek (PDE) témaköréb l. Épp csak egy kis izelít t. Az alapfeladatok

Részletesebben

GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN

GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN Készült a TÁMOP-4.1.-08//a/KMR-009-0041 pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék

Részletesebben

Utolsó el adás. Wettl Ferenc BME Algebra Tanszék, Wettl Ferenc (BME) Utolsó el adás / 20

Utolsó el adás. Wettl Ferenc BME Algebra Tanszék,   Wettl Ferenc (BME) Utolsó el adás / 20 Utolsó el adás Wettl Ferenc BME Algebra Tanszék, http://www.math.bme.hu/~wettl 2013-12-09 Wettl Ferenc (BME) Utolsó el adás 2013-12-09 1 / 20 1 Dierenciálegyenletek megoldhatóságának elmélete 2 Parciális

Részletesebben

Matematika III. harmadik előadás

Matematika III. harmadik előadás Matematika III. harmadik előadás Kézi Csaba Debreceni Egyetem, Műszaki Kar Debrecen, 2013/14 tanév, I. félév Kézi Csaba (DE) Matematika III. harmadik előadás 2013/14 tanév, I. félév 1 / 13 tétel Az y (x)

Részletesebben

Optimalizálási eljárások GYAKORLAT, MSc hallgatók számára. Analízis R d -ben

Optimalizálási eljárások GYAKORLAT, MSc hallgatók számára. Analízis R d -ben Optimalizálási eljárások GYAKORLAT, MSc hallgatók számára Analízis R d -ben Gyakorlatvezetõ: Hajnal Péter 2012. február 8 1. Konvex függvények Definíció. f : D R konvex, ha dom(f) := D R n konvex és tetszőleges

Részletesebben

Matematika II. 1 sin xdx =, 1 cos xdx =, 1 + x 2 dx =

Matematika II. 1 sin xdx =, 1 cos xdx =, 1 + x 2 dx = Matematika előadás elméleti kérdéseinél kérdezhető képletek Matematika II Határozatlan Integrálszámítás d) Adja meg az alábbi alapintegrálokat! x n 1 dx =, sin 2 x dx = d) Adja meg az alábbi alapintegrálokat!

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

sin x = cos x =? sin x = dx =? dx = cos x =? g) Adja meg a helyettesítéses integrálás szabályát határozott integrálokra vonatkozóan!

sin x = cos x =? sin x = dx =? dx = cos x =? g) Adja meg a helyettesítéses integrálás szabályát határozott integrálokra vonatkozóan! Matematika előadás elméleti kérdéseinél kérdezhető képletek Analízis II Határozatlan integrálszámítás g) t = tg x 2 helyettesítés esetén mivel egyenlő sin x = cos x =? g) t = tg x 2 helyettesítés esetén

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

valós számot tartalmaz, mert az ilyen részhalmazon nem azonosság.

valós számot tartalmaz, mert az ilyen részhalmazon nem azonosság. 2. Közönséges differenciálegyenlet megoldása, megoldhatósága Definíció: Az y függvényt a valós számok H halmazán a közönséges differenciálegyenlet megoldásának nevezzük, ha az y = y(x) helyettesítést elvégezve

Részletesebben

Egyváltozós függvények 1.

Egyváltozós függvények 1. Egyváltozós függvények 1. Filip Ferdinánd filip.ferdinand@bgk.uni-obuda.hu siva.banki.hu/jegyzetek 015 szeptember 1. Filip Ferdinánd 015 szeptember 1. Egyváltozós függvények 1. 1 / 5 Az el adás vázlata

Részletesebben

Függvények folytonosságával kapcsolatos tételek és ellenpéldák

Függvények folytonosságával kapcsolatos tételek és ellenpéldák Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi Kar Függvények folytonosságával kapcsolatos tételek és ellenpéldák BSc Szakdolgozat Készítette: Nagy-Lutz Zsaklin Matematika BSc, Matematikai elemz szakirány

Részletesebben

Dierenciálhatóság. Wettl Ferenc el adása alapján és

Dierenciálhatóság. Wettl Ferenc el adása alapján és 205.0.9. és 205.0.26. 205.0.9. és 205.0.26. / Tartalom A dierenciálhatóság fogalma Pontbeli dierenciálhatóság Jobb és bal oldali dierenciálhatóság Folytonosság és dierenciálhatóság Deriváltfüggvény 2 Dierenciálási

Részletesebben

Példatár Lineáris algebra és többváltozós függvények

Példatár Lineáris algebra és többváltozós függvények Példatár Lineáris algebra és többváltozós függvények Simonné Szabó Klára. február 4. Tartalomjegyzék. Integrálszámítás.. Racionális törtek integrálása...................... Alapfeladatok..........................

Részletesebben

minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének mondjuk, f(x 0 )-at pedig az (abszolút) maximumértékének.

minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének mondjuk, f(x 0 )-at pedig az (abszolút) maximumértékének. Függvények határértéke és folytonossága Egy f: D R R függvényt korlátosnak nevezünk, ha a függvényértékek halmaza korlátos. Ha f(x) f(x 0 ) teljesül minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének

Részletesebben

3. Lineáris differenciálegyenletek

3. Lineáris differenciálegyenletek 3. Lineáris differenciálegyenletek A közönséges differenciálegyenletek két nagy csoportba oszthatók lineáris és nemlineáris egyenletek csoportjába. Ez a felbontás kicsit önkényesnek tűnhet, a megoldásra

Részletesebben

Feladatok megoldásokkal az ötödik gyakorlathoz (Taylor polinom, szöveges szélsőérték problémák)

Feladatok megoldásokkal az ötödik gyakorlathoz (Taylor polinom, szöveges szélsőérték problémák) Feladatok megoldásokkal az ötödik gyakorlathoz Taylor polinom, szöveges szélsőérték problémák) 1. Feladat. Írjuk fel az fx) = e x függvény a = 0 pont körüli negyedfokú Taylor polinomját! Ennek segítségével

Részletesebben

6. Függvények. 1. Az alábbi függvények közül melyik szigorúan monoton növekvő a 0;1 intervallumban?

6. Függvények. 1. Az alábbi függvények közül melyik szigorúan monoton növekvő a 0;1 intervallumban? 6. Függvények I. Nulladik ZH-ban láttuk: 1. Az alábbi függvények közül melyik szigorúan monoton növekvő a 0;1 intervallumban? f x g x cos x h x x ( ) sin x (A) Az f és a h. (B) Mindhárom. (C) Csak az f.

Részletesebben

f(x) vagy f(x) a (x x 0 )-t használjuk. lim melyekre Mivel itt ɛ > 0 tetszőlegesen kicsi, így a a = 0, a = a, ami ellentmondás, bizonyítva

f(x) vagy f(x) a (x x 0 )-t használjuk. lim melyekre Mivel itt ɛ > 0 tetszőlegesen kicsi, így a a = 0, a = a, ami ellentmondás, bizonyítva 6. FÜGGVÉNYEK HATÁRÉRTÉKE ÉS FOLYTONOSSÁGA 6.1 Függvény határértéke Egy D R halmaz torlódási pontjainak halmazát D -vel fogjuk jelölni. Definíció. Legyen f : D R R és legyen x 0 D (a D halmaz torlódási

Részletesebben

Trigonometria Megoldások. 1) Igazolja, hogy ha egy háromszög szögeire érvényes az alábbi összefüggés: sin : sin = cos + : cos +, ( ) ( )

Trigonometria Megoldások. 1) Igazolja, hogy ha egy háromszög szögeire érvényes az alábbi összefüggés: sin : sin = cos + : cos +, ( ) ( ) Trigonometria Megoldások Trigonometria - megoldások ) Igazolja, hogy ha egy háromszög szögeire érvényes az alábbi összefüggés: sin : sin = cos + : cos +, ( ) ( ) akkor a háromszög egyenlő szárú vagy derékszögű!

Részletesebben

egyenlőtlenségnek kell teljesülnie.

egyenlőtlenségnek kell teljesülnie. MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Abszolútértékes és gyökös kifejezések A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval

Részletesebben

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba 11. Előadás Gondolkodnivalók Sajátérték, Kvadratikus alak 1. Gondolkodnivaló Adjuk meg, hogy az alábbi A mátrixnak mely α értékekre lesz sajátértéke a 5. Ezen α-ák esetén határozzuk meg a 5 sajátértékhez

Részletesebben

A dierenciálszámítás alapjai és az érint

A dierenciálszámítás alapjai és az érint A dierenciálszámítás alapjai és az érint 205. november 7.. Alapfeladatok. Feladat: Határozzuk meg az fx) x 2 3 x függvény deriváltját! Megoldás: Deriválás el tt célszer átalakítani a függvényt. A gyök

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

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

1. Számsorozatok és számsorok

1. Számsorozatok és számsorok 1. Számsorozatok és számsorok 1.1. Számsorozatok A számsorozatok egyszer függvények, amelyek hasznos épít kövei lesznek a kés bbi fogalmaknak. 1.1 Deníció. Az a : IN IR típusú függvényeket (valós) számsorozatoknak

Részletesebben

Függvények menetének vizsgálata, szöveges széls érték feladatok

Függvények menetének vizsgálata, szöveges széls érték feladatok Függvények menetének vizsgálata, szöveges széls érték feladatok 2015. március 29. 1. Alapfeladatok 1. Feladat: Hol növekv az f() függvény, ha deriváltja f () = ( + 2)( 5) 2? Megoldás: Egy függvény növekedését,

Részletesebben

Óravázlatok: Matematika 2.

Óravázlatok: Matematika 2. Óravázlatok: Matematika 2. Bartha Ferenc készültség: March 4, 2003 1. VEKTOR-SKALÁR FÜGGVÉNYEK DIFFERENCIÁLÁSA Legyen a továbbiakban M R n nyílt halmaz és f : M R valós függvény, x (x 1,.., x n ) M Ha

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Abszolútértékes és gyökös kifejezések

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Abszolútértékes és gyökös kifejezések MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Abszolútértékes és gyökös kifejezések A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval

Részletesebben

Matematika szigorlat június 17. Neptun kód:

Matematika szigorlat június 17. Neptun kód: Név Matematika szigorlat 014. június 17. Neptun kód: 1.. 3. 4. 5. Elm. Fel. Össz. Oszt. Az eredményes szigorlat feltétele elméletből legalább 0 pont, feladatokból pedig legalább 30 pont elérése. A szigorlat

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

HÁZI FELADATOK. 2. félév. 1. konferencia Komplex számok

HÁZI FELADATOK. 2. félév. 1. konferencia Komplex számok Figyelem! A feladatok megoldása legyen áttekinthet és részletes, de férjen el az arra szánt helyen! Ha valamelyik HÁZI FELADATOK. félév. konferencia Komple számok Értékelés:. egység: önálló feladatmegoldás

Részletesebben

1/1. Házi feladat. 1. Legyen p és q igaz vagy hamis matematikai kifejezés. Mutassuk meg, hogy

1/1. Házi feladat. 1. Legyen p és q igaz vagy hamis matematikai kifejezés. Mutassuk meg, hogy /. Házi feladat. Legyen p és q igaz vagy hamis matematikai kifejezés. Mutassuk meg, hogy mindig igaz. (p (( p) q)) (( p) ( q)). Igazoljuk, hogy minden A, B és C halmazra A \ (B C) = (A \ B) (A \ C) teljesül.

Részletesebben

1. Folytonosság. 1. (A) Igaz-e, hogy ha D(f) = R, f folytonos és periodikus, akkor f korlátos és van maximuma és minimuma?

1. Folytonosság. 1. (A) Igaz-e, hogy ha D(f) = R, f folytonos és periodikus, akkor f korlátos és van maximuma és minimuma? . Folytonosság. (A) Igaz-e, hogy ha D(f) = R, f folytonos és periodikus, akkor f korlátos és van maimuma és minimuma?. (A) Tudunk példát adni olyan függvényekre, melyek megegyeznek inverzükkel? Ha igen,

Részletesebben

Gazdasági matematika II. tanmenet

Gazdasági matematika II. tanmenet Gazdasági matematika II. tanmenet Mádi-Nagy Gergely A hivatkozásokban az alábbi tankönyvekre utalunk: T: Tóth Irén (szerk.): Operációkutatás I., Nemzeti Tankönyvkiadó 1987. Cs: Csernyák László (szerk.):

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

DIFFERENCIÁLEGYENLETEK. BSc. Matematika II. BGRMA2HNND, BGRMA2HNNC

DIFFERENCIÁLEGYENLETEK. BSc. Matematika II. BGRMA2HNND, BGRMA2HNNC BSC MATEMATIKA II. MÁSODRENDŰ LINEÁRIS DIFFERENCIÁLEGYENLETEK BSc. Matematika II. BGRMAHNND, BGRMAHNNC MÁSODRENDŰ DIFFERENCIÁLEGYENLETEK Egy explicit közönséges másodrendű differenciálegyenlet általános

Részletesebben

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA II.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA II. KOVÁCS BÉLA MATEmATIkA II 8 VIII Elsőrendű DIFFERENCIÁLEGYENLETEk 1 Alapvető ÖSSZEFÜGGÉSEk Elsőrendű differenciálegyenlet általános és partikuláris megoldása Az vagy (1) elsőrendű differenciálegyenlet

Részletesebben

GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN

GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék Gazdaságmatematika középhaladó szinten MÁSODFOKÚ EGYENLETEK ÉS EGYENLŽTLENSÉGEK Készítette: Gábor Szakmai felel s: Gábor

Részletesebben

FELVÉTELI VIZSGA, július 21. Írásbeli próba MATEMATIKÁBÓL A. RÉSZ

FELVÉTELI VIZSGA, július 21. Írásbeli próba MATEMATIKÁBÓL A. RÉSZ BABE -BOLYAI TUDOMÁNYEGYETEM, KOLOZSVÁR MATEMATIKA ÉS INFORMATIKA KAR FELVÉTELI VIZSGA, 9. július. Írásbeli próba MATEMATIKÁBÓL FONTOS MEGJEGYZÉS: ) Az A. részben megjelen feleletválasztós feladatok esetén

Részletesebben

Az analízis alkalmazásai a közgazdaságtanban. Virincsik Réka

Az analízis alkalmazásai a közgazdaságtanban. Virincsik Réka Az analízis alkalmazásai a közgazdaságtanban Virincsik Réka Matematika BSc, elemz szakirány Szakdolgozat Témavezet : Valkó Éva PhD hallgató Alkalmazott Analízis és Számításmatematikai Tanszék Eötvös Loránd

Részletesebben

Fizika A2E, 8. feladatsor

Fizika A2E, 8. feladatsor Fizika AE, 8. feladatsor ida György József vidagyorgy@gmail.com. feladat: Az ábrán látható áramkörben határozzuk meg az áramer sséget! 4 5 Utolsó módosítás: 05. április 4., 0:9 El ször ki kell számolnunk

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

2. sillabusz a Többváltozós függvények kurzushoz

2. sillabusz a Többváltozós függvények kurzushoz Az implicitfüggvény-tétel 2. sillabusz a Többváltozós függvények kurzushoz Mi az hogy sillabusz? Ez egy olyan iromány ami segédanyagnak készült. Vázlatos pontatlan (szándékoltan) hiányos. Segíti a tanulást

Részletesebben