Matematika II. Nagy Ábris. 2015/2016. II. félév. Debreceni Egyetem. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 1 / 71



Hasonló dokumentumok
2004. december 1. Irodalom

Analízis elo adások. Vajda István szeptember 24. Neumann János Informatika Kar Óbudai Egyetem. Vajda István (Óbudai Egyetem)

Lineáris algebra jegyzet

Analízis elo adások. Vajda István október 3. Neumann János Informatika Kar Óbudai Egyetem. Vajda István (Óbudai Egyetem)

Lineáris algebra - jegyzet. Kupán Pál

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

2011. március 9. Dr. Vincze Szilvia

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Egyenletrendszerek. Egyenletrendszerek megoldása

MBLK12: Relációk és műveletek (levelező) (előadásvázlat) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

GAZDASÁGI MATEMATIKA Gyakorlat

Egy vektorrendszert lineárisan függ nek nevezünk, ha nem lineárisan független.

Analízis deníciók és tételek gy jteménye

NUMERIKUS MÓDSZEREK FARAGÓ ISTVÁN HORVÁTH RÓBERT. Ismertető Tartalomjegyzék Pályázati támogatás Gondozó

Lineáris algebra gyakorlat

Lineáris Algebra gyakorlatok

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉPSZINT Függvények

Operációkutatás. 2. konzultáció: Lineáris programozás (2. rész) Feladattípusok

Algebra es sz amelm elet 3 el oad as Rel aci ok Waldhauser Tam as 2014 oszi f el ev

Sztojka Miroszláv LINEÁRIS ALGEBRA Egyetemi jegyzet Ungvár 2013

Kidolgozott. Dudás Katalin Mária

Vektorok összeadása, kivonása, szorzás számmal, koordináták, lineáris függetlenség

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Trigonometria

Széchenyi István Egyetem, 2005

GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN

Analízis 1. (BSc) vizsgakérdések Programtervez informatikus szak tanév 2. félév

A döntő feladatai. valós számok!

MATEMATIKA FELADATGYŰJTEMÉNY

Sajátérték, sajátvektor, sajátaltér

Diszkrét matematika I. gyakorlat

Gazdasági matematika I.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

5. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 5. előadás Lineáris függetlenség

Analízisfeladat-gyűjtemény IV.

3. KÖRGEOMETRIA Körrel kapcsolatos alapismeretek

Lineáris Algebra GEMAN 203-B. A három dimenziós tér vektorai, egyenesei, síkjai

Jelek tanulmányozása

Ha a síkot egyenes vagy görbe vonalakkal feldaraboljuk, akkor síkidomokat kapunk.

Lineáris algebra (tömör bevezetés)

170 Győri István, Hartung Ferenc: MA1114f és MA6116a előadásjegyzet, 2006/2007

Vektoralgebrai feladatok

File Mátyás. Vektormező és alkalmazásai

BEVEZETÉS AZ ANALÍZISBE

Fejezetek a lineáris algebrából PTE-PMMK, Műszaki Informatika Bsc. Dr. Kersner Róbert

Szigorlati tételek Lineáris algebra és Diszkrét matematika tárgyakból

Osztályozó és Javító vizsga témakörei matematikából 9. osztály 2. félév

Koordináta - geometria I.

Miskolci Egyetem. Diszkrét matek I. Vizsga-jegyzet. Hegedűs Ádám Imre

1.1. Gyökök és hatványozás Hatványozás Gyökök Azonosságok Egyenlőtlenségek... 3

Modern analízis I. Mértékelmélet

Lineáris algebra I. Kovács Zoltán. Előadásvázlat (2006. február 22.)

matematikai statisztika október 24.

Elektronikus tananyag MATEMATIKA 10. osztály II. félév

1. előadás Algebrai struktúrák: csoport, gyűrű, test

Lineáris programozás. Modellalkotás Grafikus megoldás Feladattípusok Szimplex módszer

MATEMATIKA I. RÉSZLETES ÉRETTSÉGI VIZSGAKÖVETELMÉNY A) KOMPETENCIÁK

JANUS PANNONIUS TUDOMÁNYEGYETEM. Schipp Ferenc ANALÍZIS I. Sorozatok és sorok

Valószín ségelmélet házi feladatok

Mátrixaritmetika. Tartalom:

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Geometria IV.

Diszkrét matematika I., 11. előadás Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach november 22.

Geometria II. Vázlat Kovács Zoltán el adásaihoz május 27.

Vektorszámítás Fizika tanárszak I. évfolyam

Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2011/2012-es tanév első (iskolai) forduló haladók I. kategória

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA II.

Analízis előadás és gyakorlat vázlat

1. Házi feladat. Határidő: I. Legyen f : R R, f(x) = x 2, valamint. d : R + 0 R+ 0

Bevezetés a számításelméletbe I. feladatgyűjtemény. Szeszlér Dávid, Wiener Gábor

BUDAPESTI KÖZGAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM. Puskás Csaba, Szabó Imre, Tallos Péter LINEÁRIS ALGEBRA JEGYZET

Halmazok és függvények

Trigonometria és koordináta geometria

Áttekintés a felhasznált lineáris algebrai ismeretekről.

Analízis előadások. Vajda István február 10. Neumann János Informatika Kar Óbudai Egyetem

Kombinatorika. 9. előadás. Farkas István. DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék. Kombinatorika p. 1/

(Gyakorló feladatok)

MÁTRIXOK SAJÁTÉRTÉKEINEK ÉS SAJÁTVEKTORAINAK KISZÁMÍTÁSA. 1. Definíció alkalmazásával megoldható feladatok

Bevezetés 3. Vizsga tételsor 5. 1 Komplex számok 6. 2 Lineáris algebra Vektorterek 11

MATEMATIKA HETI 3 ÓRA

JANUS PANNONIUS TUDOMÁNYEGYETEM. Schipp Ferenc ANALÍZIS II. ***************

ADATBÁZIS-KEZELÉS. Funkcionális függés, normál formák

Pénzügyi matematika. Medvegyev Péter szeptember 8.

1. Lineáris leképezések

Azonosító jel: Matematika emelt szint

NT Matematika 9. (Heuréka) Tanmenetjavaslat

4. előadás. Vektorok

MATEMATIKA GYAKORLÓ FELADATGYŰJTEMÉNY

Javítóvizsga témakörei matematika tantárgyból

Funkcionálanalízis az alkalmazott matematikában

Soukup Dániel, Matematikus Bsc III. év cím: Témavezető: Szentmiklóssy Zoltán, egyetemi adjunktus

86 MAM112M előadásjegyzet, 2008/2009

Félévi időbeosztás (nagyjából) házi feladat beadási határidőkkel (pontosan) Valószínűségszámítás 2. matematikusoknak és fizikusoknak, 2009 tavasz

Kockázati folyamatok. Sz cs Gábor. Szeged, szi félév. Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet

A Hozzárendelési feladat megoldása Magyar-módszerrel

Matematika III. elıadások

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Gazdasági matematika I. tanulmányokhoz

Matematika példatár 6.

Teszt kérdések. Az R n vektortér

Másodrendű felületek

2) = 0 ahol x 1 és x 2 az ax 2 + bx + c = 0 ( a,b, c R és a 0 )

Feladatok megoldásokkal a negyedik gyakorlathoz (Függvényvizsgálat) f(x) = 2x 2 x 4. 2x 2 x 4 = 0, x 2 (2 x 2 ) = 0.

Átírás:

Matematika II. Nagy Ábris Debreceni Egyetem 2015/2016. II. félév Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 1 / 71

Hasznos információk e-mail: abris.nagy@science.unideb.hu honlap: math.unideb.hu/nagy-abris/oktatas.html Segédanyagok Lajkó Károly Kalkulus I.-II. Kalkulus I.-II. példatár Analízis I.-II.-III. Iroda: M304 Matematikai Intézet (H 9-10, Sz 13-14) Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 2 / 71

Vektorterek Legyen adott egy K számtest (pl. R) valamint egy V halmaz ellátva egy összeadásnak nevezett +: V V V kétváltozós művelettel, továbbá adott egy skalárral való szorzásnak nevezett : K V V leképezés. Ekkor V -t K feletti vektortérnek nevezzük, ha teljesülnek az alábbi tulajdonságok: (A1) az összeadás asszociatív: bármely v, w, u V esetén v + (w + u) = (v + w) + u (A2) létezik 0 V zéruselem, amelyre tetszőleges v V esetén 0 + v = v + 0 = v (A3) bármely v V esetén létezik v V ellentett, amelyre v + ( v) = ( v) + v = 0 (A4) az összeadás kommutatív: bármely v, w V esetén v + w = w + v Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 3 / 71

Vektorterek (M1) bármely v, w V és λ K esetén λ(v + w) = λv + λw (M2) bármely v V és λ, µ K esetén (λ + µ)v = λv + µv (M3) bármely v V és λ, µ K esetén (λµ)v = λ(µv) = µ(λv) (M4) bármely v V esetén 1v = v Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 4 / 71

Vektorterek A V halmaz elemeit vektoroknak nevezzük és gyakran aláhúzott latin betűkkel jelöljük (pl. v, w). A K halmaz elemeit skalároknak nevezzük és gyakran görög betűkkel jelöljük (pl. λ, µ). Ha K = R, akkor valós vektortérről, ha K = C, akkor komplex vektortérről beszélünk. A vektortér definíciójában szereplő skalárral való szorzás nem összekeverendő a skaláris szorzással, amely egy másfajta művelet. A skalárral való szorzás végeredménye egy vektor, a skaláris szorzásé egy szám. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 5 / 71

Vektorterek A v 1, v 2,..., v n V vektorokat lineárisan függőnek nevezzük, ha valamelyik kifejezhető a többi vektor lineáris kombinációjaként, azaz pl. v n = λ 1 v 1 + λ 2 v 2 +... + λ n 1 v n 1 teljesül valamely λ 1, λ 2,..., λ n 1 K skalárokkal. Ha a vektorok nem lineárisan függők, akkor lineárisan függetlennek nevezzük ezeket. Azt mondjuk, hogy a v 1, v 2,..., v n V vektorok a V vektortér generátorrendszerét alkotják, ha bármely w V vektor kifejezhető ezek lineáris kombinációjaként, azaz léteznek olyan λ 1, λ 2,..., λ n K skalárok, amelyekkel w = λ 1 v 1 + λ 2 v 2 +... + λ n v n. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 6 / 71

Vektorterek Egy lineárisan független vektorokból álló generátorrendszert a V vektortér bázisának nevezünk. Tétel Egy végesen generált V vektortér bármely két bázisának számossága megegyezik. Egy végesen generált V vektortér bázisainak közös számosságát a vektortér dimenziójának nevezzük. Tehát egy V vektorteret n-dimenziósnak nevezünk, ha V bármely bázisa n darab vektorból áll. A továbbiakban egy vektortér bázisának megadásakor rögzítjük a vektorok sorrendjét is. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 7 / 71

Vektorterek - Példák 1. a valós szám n-esek halmaza R n vektortér az alábbi műveletekkel: Ha x = (x 1, x 2,..., x n ) R n és y = (y 1, y 2,..., y n ) R n, λ R, akkor legyen x + y = (x 1 + y 1, x 2 + y 2,..., x n + y n ), valamint λx = (λx 1, λx 2,..., λx n ). R n természetes bázisa (e 1, e 2,..., e n ), ahol e i i-edik eleme 1, a többi 0. Tehát e 1 = (1, 0, 0,..., 0, 0) e 2 = (0, 1, 0,..., 0, 0). e n = (0, 0, 0,..., 0, 1) Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 8 / 71

Vektorterek - Példák 2. Az összes m n-es K elemű mátrixok halmaza M m n (K) a mátrixok összeadásával és skalárral való szorzásával K feletti vektorteret alkot. Azok az m n-es mátrixok, amelyeknek egyetlen eleme 1 a többi 0 egy bázist alkotnak, így M m n (K) dimenziója n m. 3. A legfeljebb n-edfokú K együtthatós polinomok halmaza K n [x] a polinomok összeadásával és skalárral való szorzásával K fölötti vektortér. Ebben egy bázis: Tehát P n [x] dimenziója n + 1. 1, x, x 2, x 3,..., x n Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 9 / 71

Vektorterek - Példák 4. Az összes K együtthatós polinomok halmaza K[x] a polinomok összeadásával és skalárral való szorzásával K fölötti vektortér. Ez a vektortér nem végesen generált. 5. A valós számok halmaza R vektortér Q fölött a valós számok összeadásával és szorzásával. Ez a vektortér nem végesen generált. 6. Az [a, b] intervallumon értelmezett folytonos valós függvények halmaza C[a, b] valós vektortér a függvények pontonkénti összeadásával és szorzásával. Ez a vektortér nem végesen generált. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 10 / 71

Vektorterek Állítás Ha a (v 1, v 2,..., v n ) vektorok a V vektortér egy bázisát alkotják, akkor bármely w V esetén egyértelműen léteznek olyan λ 1, λ 2,..., λ n K skalárok, amelyekkel w = λ 1 v 1 + λ 2 v 2 +... + λ n v n. Ha a (v 1, v 2,..., v n ) egy bázis a V vektortérben és w = λ 1 v 1 + λ 2 v 2 +... + λ n v n akkor a fenti (egyértelműen meghatározott) együtthatókat a w vektornak a (v 1, v 2,..., v n ) bázisra vonatkozó koordinátáinak nevezzük. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 11 / 71

Vektorterek Egy V vektortér nem üres L részhalmazát (lineáris) altérnek nevezzük, ha L szintén vektortér a V -n adott műveletekkel. Altérkritérium A V vektortér nem üres L részhalmaza pontosan akkor altér, ha 1 minden v, w L esetén v w L, 2 minden v L és λ K esetén λv L. Egy altérnek mindig eleme 0 a nullvektor. Minden V vektortérnek altere önmaga és a nullvektorból álló egyelemű halmaz. Ezeket triviális altereknek nevezzük. A nullvektorból álló egyelemű halmaz egy 0 dimenziós altér. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 12 / 71

Vektorterek A V vektortér egy nem üres H részhalmaza által generált altér L(H), az a legszűkebb altere V -nek, amely tartalmazza H-t. (L(H) másik jelölése span(h)) Tehát L(H) az összes V -beli H-t tartalmazó altér metszete. Állítás L(H) éppen a H-beli vektorokból képzett összes lineáris kombinációk halmaza: L(H) = { λ 1 h 1 + λ 2 h 2 +... + λ n h n λi K, h i H, n N } n db vektor által generált altér legfeljebb n-dimenziós és pontosan akkor n-dimenziós, ha a vektorok lineárisan függetlenek. 1 vektor által generált altér a vektor skalárszorosaiból álló egyenes. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 13 / 71

Lineáris leképezések Ha V és W K feletti vektorterek, akkor egy f : V W leképezést lineárisnak nevezünk, amennyiben teljesül az alábbi két tulajdonság 1 tetszőleges v, w V esetén f (v + w) = f (v) + f (w), 2 tetszőleges v V és λ K esetén f (λv) = λf (v). Megj.: Bármely f : V W lineáris leképezés esetén f (0) = 0, hiszen f (0) = f (0 + 0) = f (0) + f (0) Lineáris leképezések 1. alaptétele Legyen (v 1, v 2,..., v n ) bázis a V vektortérben. Ha f, g : V W lineáris leképezések és f (v i ) = g(v i ) (i = 1, 2,..., n), akkor tetszőleges v V esetén f (v) = g(v). Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 14 / 71

Lineáris leképezések Lineáris leképezések 2. alaptétele Legyen (v 1, v 2,..., v n ) bázis a V vektortérben. Tetszőleges w 1, w 2,..., w n W vektorok esetén pontosan egy olyan f : V W lineáris leképezés létezik, amelyre f (v i ) = w i (i = 1, 2,..., n). Egy f : V W lineáris leképezést izomorfizmusnak nevezünk, ha bijektív (azaz kölcsönösen egyértelmű). A V és W vektortereket izomorfnak nevezzük, ha létezik köztük f : V W izomorfizmus. Tétel A V és W végesen generált K feletti vektorterek pontosan akkor izomorfak, ha dim V = dim W. Minden n-dimenziós valós vektortér izomorf R n -nel. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 15 / 71

Lineáris leképezések Legyen (v) = (v 1, v 2,..., v n ) egy bázis a V vektortérben és (w) = (w 1, w 2,..., w m ) egy bázis a W vektortérben. Az f : V W lineáris leképezés mátrixának nevezzük a (v) (w) bázispárra vonatkozóan azt az A M m n mátrixot, amelynek i-edik sorának j-edik oszlopának a ij eleme adja az f (v j ) vektor i-edik koordinátáját a (w) bázisra vonatkozóan. Tehát f (v j ) = m a ij w i = a 1j w 1 + a 2j w 2 +... + a mj w m. i=1 Ha egy v V vektor koordináta oszlopa a (v) bázisra vonatkozóan X, az f (v) W koordináta oszlopa a (w) bázisra vonatkozóan Y, akkor AX = Y. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 16 / 71

Lineáris leképezések Egy f : V W lineáris leképezés képtere az f értékkészlete f (V ) = { f (v) } v V W, nulltere pedig azon vektorok halmaza, amelyek képe a nullvektor ker f = { v V f (v) = 0 } V. A nulltér szokásos elnevezései még: kernel, mag. Állítás 1 Egy f : V W lineáris leképezés képtere altér W -ben és nulltere altér V -ben. 2 Egy f : V W lineáris leképezés pontosan akkor injektív, ha ker f = {0} Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 17 / 71

Lineáris leképezések Tétel Ha V és W végesen generált vektorterek, f : V W lineáris leképezés, akkor dim ker f + dim f (V ) = dim V. Egy f : V W lineáris leképezés rangjának nevezzük a képterének dimenzióját. Egy lineáris leképezés rangja megegyezik tetszőleges bázisra vonatkozó mátrixának rangjával. Egy f : V V alakú lineáris leképezést lineáris transzformációnak nevezünk. A fenti tétel szerint egy lineáris transzformáció pontosan akkor injektív, ha szürjektív. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 18 / 71

Lineáris transzformációk Ha adott egy (v) = (v 1, v 2,..., v n ) bázis a V vektortérben, akkor egy f : V V lineáris transzformáció mátrixa a (v) bázisra vonatkozóan ugyanaz, mint az f -nek, mint lineáris leképezésnek a mátrixa, ahol a V vektortér mindkét példányán ugyanazt a (v) bázist tekintjük. Legyen (v) = (v 1, v 2,..., v n ) és (w) = (w 1, w 2,..., w n ) két bázis a V vektortérben. A (v) (w) bázistranszformáció mátrixa annak az f : V V lin. transzformációnak a (v) bázisra vonatkozó mátrixa, amelyre f (v i ) = w i minden i = 1, 2,..., n esetén. Ha valamely v V vektor koordináta oszlopa a (v) bázisra vonatkozóan X, a (w) bázisra vonatkozóan Y, a (v) (w) bázistranszformáció mátrixa pedig S, akkor S 1 X = Y. Az S 1 mátrix a koordinátatranszformáció mátrixa. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 19 / 71

Lineáris transzformációk Tétel Legyen (v) = (v 1, v 2,..., v n ) és (w) = (w 1, w 2,..., w n ) két bázis a V vektortérben, továbbá S a a (v) (w) bázistranszformáció mátrixa. Ha egy f : V V lin. transzformáció mátrixa a (v) bázisra vonatkozóan A, a (w) bázisra vonatkozóan B, akkor B = S 1 AS. Két A, B M n n négyzetes mátrixot hasonlónak nevezünk, ha létezik olyan S M n n invertálható mátrix, amelyre B = S 1 AS. Megj. Hasonló mátrixoknak megegyezik a rangja és a determinánsa. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 20 / 71

Lineáris transzformációk Ha f : V V lineáris transzformáció és valamely λ K skalárral, valamint v V, v 0 vektorral f (v) = λv, akkor λ-t az f sajátértékének, v-t pedig a λ sajátértékhez tartozó sajátvektornak nevezzük. Egy adott λ sajátértékhez tartozó sajátvektorok a 0-val alteret alkotnak, amelyet a λ sajátértékhez tartozó sajátaltérnek nevezünk: L λ = { v V f (v) = λv }. Egy λ sajátérték geometriai multiplicitásának nevezzük a hozzá tartozó L λ sajátaltér dimenzióját. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 21 / 71

Lineáris transzformációk Egy A M n n négyzetes mátrix karakterisztikus polinomja ahol E M n n az egységmátrix. p(x) = det(a xe) Egy f : V V lin. transzformáció karakterisztikus polinomjának nevezzük tetszőleges bázisra vonatkozó mátrixának karakterisztikus polinomját. Ez a definíció független a bázis megválasztásától, mivel hasonló mátrixok karakterisztikus polinomja megegyezik. Tétel λ K pontosan akkor sajátértéke az f : V V lin. transzformációnak, ha gyöke a karakterisztikus polinomjának. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 22 / 71

Lineáris transzformációk A λ sajátérték algebrai multiplicitásán azt értjük, hogy λ hányszoros gyöke a karakterisztikus polinomnak. Jel: multλ. Egy f : V V lin. transzformáció bármely λ sajátértéke esetén 1 dim L λ multλ Tétel Legyen adott egy f : V V lin. transzformáció. A V vektortérnek pontosan akkor létezik f sajátvektoraiból álló bázisa, ha az alábbi két tulajdonság teljesül: 1 f sajátértékeinek a száma multiplicitással együtt számolva megegyezik dim V -vel, 2 f bármely λ sajátértéke esetén multλ = dim L λ. A fenti feltételek teljesülnek, ha f -nek n = dim V számú páronként különböző sajátértéke van. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 23 / 71

Euklideszi vektorterek Egy valós V vektortéren adott kétváltozós valós értékű f : V V R függvényt skaláris szorzásnak (vagy belső szorzásnak) nevezünk, ha 1 szimmetrikus: f (v, w) = f (w, v) (v, w V ), 2 az első (és így mindkét) változójában lineáris: 3 pozitív definit: f (v 1 + v 2, w) = f (v 1, w) + f (v 2, w) (v 1, v 2, w V ) f (λv, w) = λf (v, w) (λ R, v, w V ) f (v, v) 0 (v V ) és f (v, v) = 0 v = 0 Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 24 / 71

Euklideszi vektorterek Egy V végesen generált valós vektorteret euklideszi vektortérnek nevezünk, ha adva van rajta egy f skaláris szorzás. Ha V komplex vektortér, akkor az f : V V C leképezést skaláris szorzásnak nevezünk, amennyiben az első változójában lineáris, pozitív definit és Hermite-szimmetrikus, azaz f (v, w) = f (w, v) (v, w V ), ahol a + bi = a bi az a + bi komplex szám konjugáltját jelöli. Egy V végesen generált komplex vektorteret unitér vektortérnek nevezünk, ha adva van rajta egy f skaláris szorzás. Rövidített jelölés: v, w := f (v, w). Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 25 / 71

Euklideszi vektorterek Egy V euklideszi vektortér tetszőleges v V vektorának a normája (hossza) v = v, v (v V ). Ennek segítségével értelmezhető a vektorok távolsága: d(v, w) = v w (v, w V ). A V euklideszi vektortér metrikus tér ezzel a távolságfüggvénnyel. Példa: R n esetén, ha x = (x 1, x 2,..., x n ) R n és y = (y 1, y 2,..., y n ) R n tetszőleges elemek, akkor legyen n x, y = x i y i = x 1 y 1 + x 2 y 2 +... + x n y n R. i=1 Ezt nevezzük az R n téren adott természetes (vagy kanonikus) skaláris szorzásnak. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 26 / 71

Euklideszi vektorterek Az R n téren adott természetes skaláris szorzással egy x = (x 1, x 2,..., x n ) elem normája x = x1 2 + x 2 2 +... + x n 2 továbbá az x = (x 1, x 2,..., x n ) és y = (y 1, y 2,..., y n ) elemek távolsága d(x, y) = (x 1 y 1 ) 2 + (x 2 y 2 ) 2 +... + (x n y n ) 2. Ezeket nevezzük az R n téren adott euklideszi normának illetve euklideszi távolságnak. Megj.: Az R n téren másfajta norma is megadható: p R, p 1 esetén legyen x p = ( x 1 p + x 2 p +... + x n p) 1 p Ez p = 2 esetén az euklideszi norma. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 27 / 71

Euklideszi vektorterek Tétel (Cauchy-Bunyakovszkij-Schwarz) Egy V euklideszi vektortér bármely két v, w V vektora esetén v, w 2 v 2 w 2. A fenti tétel szerint 1 v, w v w 1 Egy V euklideszi vektortér két v, w V vektora által bezárt szög az az α [0, π] szög, amelyre cos α = v, w v w. A skaláris szorzás linearitása miatt ez a definíció független a vektorok hosszától. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 28 / 71

Euklideszi vektorterek Egy V euklideszi vektortér két v, w V vektorát ortogonálisnak nevezzük, ha v, w = 0. Ez pontosan azt jelenti, hogy a két vektor merőleges egymásra. Egy v 1, v 2,..., v k V vektorrendszer ortonormált, ha páronként ortogonális egységnyi hosszúságú vektorokból áll. Az R n tér természetes bázisa otronormált bázis. Egy V euklideszi vektortér egy L alterének ortogonális komplementerén azon vektorok összességét értjük, amelyek ortogonálisak L minden vektorára. L = { v V v, w = 0 bármely w L esetén } Bármely L altér esetén teljesülnek a következők: L L = V, L L = {0}, ( L ) = L. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 29 / 71

Euklideszi vektorterek Gram-Schmidt ortogonalizálási eljárás Legyen v 1, v 2,..., v m V lineárisan független vektorrenszer a V euklideszi vektortérben. Képezzük a következő vektorokat: e k+1 := e 1 := v 1 v 1, v k+1 k i=1 v i, e i e i v k+1 k, (k = 1, 2,..., m). i=1 v i, e i e i Ekkor az e 1, e 2,..., e m vektorrendszer ortonormált és L (e 1, e 2,..., e k ) = L (v 1, v 2,..., v k ) azaz e 1,..., e k ugyanazt az alteret generálja, mint v 1,..., v k bármely k = 1, 2,..., m esetén. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 30 / 71

Euklideszi vektorterek Legyen e 1, e 2,..., e n V egy ortonormált bázis a V euklideszi vektortéren. Ekkor { 1 ha i = j, ei, e j = δij = 0 ha i j. Ha a v V vektor koordinátái erre a bázisar nézve (v 1, v 2,..., v n ), a w V vektor koordinátái pedig (w 1, w 2,..., w n ), akkor v, w = n v i w i = v 1 w 1 + v 2 w 2 +... + v n w n. i=1 Tétel Egy V végesen generált valós vektortér bármely v 1, v 2,..., v n bázisa esetén megadható olyan skaláris szorzás V -n, amelyre nézve v 1, v 2,..., v n ortonormált. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 31 / 71

Euklideszi vektorterek transzformációi Ha f és g olyan lineáris transzformációk a V vektortéren, amelyekre f (v), w = v, g(w) teljesül minden v, w V esetén, akkor g-t az f lineáris transzformáció adjungáltjának nevezzük. Jel: f. Bármely orotonormált bázis esetén f mátrixa az f mátrixának (konjugált) transzponáltja. Éppenezért egy A n n-es valós (komplex) mátrix adjungáltja A = A T. Valós esetben ez csak a mátrix transzponáltja. A V euklideszi vektortér f lineáris transzformációja önadjungált, ha f = f, ortogonális, ha f = f 1, normális, ha f f = f f. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 32 / 71

Önadjungált transzformációk Valós euklideszi vektortér esetén az önadjungált transzformációkat szimmetrikusnak is nevezzük, ugyanis ortonormált bázisra vonatkozó mátrixuk szimmetrikus, azaz A = A T. Állítás Önadjungált transzformációk karakterisztikus polinomjának gyökei valós számok. Következésképp a spektrum teljes. Állítás Önadjungált transzformáció különböző sajátértékeihez tartozó sajátvektorai ortogonálisak. Tétel Ha f önadjungált transzformáció a V euklideszi vektortéren, akkor V -nek mindig létezik f sajátvektoraiból álló ortonormált bázisa. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 33 / 71

Ortogonális transzformációk Tétel Legyen f : V V lin. transzformáció a V euklideszi vektortéren. Ekkor a következő kijelentések ekvivalensek: 1 f ortgonális, 2 f megőrzi a skaláris szorzatot, azaz f (v) = f (w) = v, w (v, w V ), 3 f megőrzi a vektorok normáját, azaz f (v) = v (v, w V ), 4 f távolságtartó (más szóval izometria), 5 f bármely ortonormált bázist ortonormált bázisba képez. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 34 / 71

Ortogonális transzformációk Ortogonális transzformáció = lineáris izometria Egy ortogonális transzformáció minden sajátértéke +1 vagy 1. Tétel Egy n n-es mátrix pontosan akkor ortogonális, ha oszlopvektorai ortonormált bázist alkotnak R n természetes skaláris szorzására nézve. Ortogonális mátrixok determinánsa 1 abszolút értékű. Tétel Kétdimenziós euklideszi vektortér tetszőleges ortogonális transzformációja a következők valamelyike: identikus transzformáció, origó körüli forgatás, origóra illeszkedő egyenesre vonatkozó tengelyes tükrözés. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 35 / 71

R n topológiája Az R n euklideszi vektortér egy metrikus tér az euklideszi távolságfüggvénnyel: d(x, y) = x y = (x 1 y 1 ) 2 + (x 2 y 2 ) 2 +... + (x n y n ) 2. Az x 0 R n pont körüli r-sugarú nyílt gömb B(x 0, r) = { x R n d(x, x 0 ) < r }, míg az x 0 R n pont körüli r-sugarú zárt gömb B(x 0, r) = { x R n d(x, x0 ) r }. Az x 0 R n középpontú r-sugarú nyílt gömbfelület S(x 0, r) = { x R n d(x, x 0 ) = r }. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 36 / 71

R n topológiája Legyen H R n. Azt mondjuk, hogy x H belső pontja H-nak, ha létezik 0 < ε valós szám, hogy B(x, ε) H, x R n külső pontja H-nak, ha belső pontja az R n \ H komplementer halmaznak, x R n határpontja H-nak, ha nem belső és nem külső pontja H-nak, azaz bármely 0 < ε esetén az B(x, ε) nyílt gömb egyaránt tartalmaz H-hoz tartozó és H-hoz nem tartozó pontokat. Egy H R n halmazt nyíltnak nevezünk, ha minden pontja belső pont, és zártnak nevezzük, ha R n \ H nyílt. Példa: A B(x, r) nyílt gömb nyílt halmaz, a B(x, r) zárt gömb zárt halmaz. A határpontok halmaza mindkét esetben az S(x, r) gömbfelület. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 37 / 71

R n topológiája R n és egyaránt nyílt és zárt halmazok, tetszőlegesen sok nyílt halmaz uniója nyílt, véges sok nyílt halmaz metszete nyílt, tetszőlegesen sok zárt halmaz metszete zárt, véges sok zárt halmaz uniója zárt. Egy x R n pontot a H R n halmaz torlódási pontjának nevezünk, ha minden 0 < ε esetén a B(x, ε) gömb tartalmaz egy x-től különböző elemet a H halmazból. Egy x H pontot izolált pontnak nevezünk, ha nem torlódási pont. Állítás Egy H R n halmaz pontosan akkor zárt, ha tartalmazza minden határpontját. Továbbá H R n pontosan akkor zárt, ha tartalmazza minden torlódási pontját. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 38 / 71

R n topológiája A H R n halmaz belseje a belső pontjainak halmaza, ami nem más, mint int H = H 0 = { K K H és K nyílt }, lezártja pedig cl H = H = { K H K és K zárt }, ami nem más, mint a H halmaz elemeiből és a H halmaz torlódási pontjaiból álló halmaz. A H R n halmaz határa a határpontjainak halmaza. Jel: bd H. Egy H R n halmazt összefüggőnek nevezünk, ha nem lehet két nemüres, diszjunkt, nyílt halmaz uniójára bontani, azaz nem léteznek K 1, K 2 H nemüres, diszjunkt, nyílt halmazok, amelyekre H K 1 K 2. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 39 / 71

R n topológiája Egy H R n halmaz konvex, ha bármely két pontja összeköthető a halmazon belül futó egyenes szakasszal, poligoniálisan összefüggő, ha bármely két pontja összeköthető a halmazon belül futó törött vonallal, ívszerűen összefüggő, ha bármely két pontja összeköthető a halmazon belül futó folytonos görbével. konvex poligoniálisan összefüggő ívszerűen összefüggő összefüggő A fordított irányú következtetések általában nem igazak, de belátható, hogy ha egy nyílt halmaz összefüggő, akkor poligoniálisan összefüggő is. Összefüggő/konvex halmazok lezártja, illetve metszete szintén összefüggő/konvex. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 40 / 71

R n topológiája Egy H R n halmaz átmérője diam H = sup { d(x, y) x, y H }. A H R n halmazt korlátosnak nevezzük, ha diam H véges, ami pontosan akkor következik be, ha létezik olyan r R, amelyre az origó középpontú r sugarú gömb tartalmazza H-t. Tétel (Bolzano-Weierstrass) Bármely H R korlátos végtelen halmaznak létezik torlódási pontja. Tétel (Heine-Borel) Egy H R halmaz pontosan akkor kompakt, ha korlátos és zárt. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 41 / 71

Többváltozós függvények Legyenek n, m N. Egy f : R n R m függvény többváltozós, ha n 2, vektorértékű, ha m 2, valós értékű, ha m = 1, valós függvény, ha n = m = 1. A valós értékű függvényeket skalár függvényeknek, az f : R n R n típusú függvényeket vektormezőknek is szokás nevezni. Jelentse e i : R n R azt a függvényt, amely R n egy tetszőleges eleméhez hozzárendeli annak i-edik koordinátáját a természetes bázisra nézve: e i (x 1, x 2,..., x i,... x n ) = x i. Egy vektorértékű f függvény koordinátafüggvényei: azaz f i = e i f (i = 1, 2,..., m) f = (f 1, f 2,..., f m ). Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 42 / 71

Vektorértékű sorozatok Egy a: N R n függvényt R n -beli sorozatnak nevezünk. Jel: (a k ). Azt mondjuk, hogy egy x R n vektor határértéke az (a k ) sorozatnak, ha minden 0 < ε valós szám esetén létezik k 0 N (küszöbindex), amelyre az teljesül, hogy ha k > k 0, akkor a k x < ε (azaz a k B(x, ε)). Egy (a k ) R n -beli sorozat pontosan akkor konvergens, ha minden koordinátasorozata konvergens és ekkor határértéke a koordinátasorozatok határértékeiből képzett vektor. Egy (a k ) R n -beli sorozatot Cauchy-sorozatnak nevezünk, ha bármely ε > 0 esetén létezik k o N (küszöbindex), amelyre ha k, l > k 0, akkor a k a l < ε. Tétel (R n teljessége) Egy (a k ) R n -beli sorozat pontosan akkor konvergens, ha Cauchy-sorozat. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 43 / 71

Többváltozós függvények határértéke Legyen f : H R n R m egy függvény és x 0 R n torlódási pontja H-nak. Az f függvény határértéke az x 0 pontban y R m, ha bármely ε > 0 esetén létezik δ > 0, hogy tetszőleges x B(x 0, δ) H esetén f (x) B(y, ε). Jelölés: lim x x 0 f (x) = y Pontosan akkor határértéke y = (y 1, y 2,..., y m ) R m az f = (f 1, f 2,..., f m ) függvénynek az x 0 pontban, ha lim f i (x) = y i, x x 0 (i = 1, 2,..., m). Tétel (átviteli elv) Az f : H R n R m függvénynek pontosan akkor határértéke y R m az x 0 R n pontban, ha bármely x 0 -hoz konvergáló (x n ): N H \ {x 0 } sorozat esetén az (f (x n )) sorozat konvergens és határértéke y R m. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 44 / 71

Többváltozós függvények folytonossága Azt mondjuk, hogy f : H R n R m függvény folytonos az x H pontban, ha az x 0 -beli határértéke f (x). Továbbá f folytonos a H halmazon, ha H minden pontjában folytonos. Az f : H R n R m egyenletesen folytonos a H halmazon, ha bármely ε > 0 esetén létezik δ > 0, hogy ha x, y H és x y < δ, akkor f (x) f (y) < ε. Tétel (jeltartás) Ha az f : H R n R valós értékű függvény folytonos az x 0 H pontban és f (x 0 ) > 0, akkor létezik ε > 0, hogy tetszőleges x B(x 0, ε) esetén f (x) > 0. Hasonlóan ha f (x 0 ) < 0, akkor létezik ε > 0, hogy tetszőleges x B(x 0, ε) esetén f (x) < 0. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 45 / 71

Szélsőértékek Az f : H R n R m függvényt korlátosnak nevezzük, ha f (H) R m korlátos halmaz. Ha f valós értékű, akkor az f (H) R halmaz pontos alsó és felső korlátját az f függvény pontos alsó és felső korlátjának nevezzük a H halmazon. Ha az f : H R n R korlátos, valós értékű függvény esetén léteznek olyan x 1, x 2 H pontok, amelyekre f (x 1 ) = sup f (H), f (x 2 ) = inf f (H), akkor x 1 -et az f (globális) maximum helyének, x 2 -t az f (globális) minimum helyének nevezzük. Az x 1, x 2 H pontokat lokális maximum illetve lokális minimum helynek nevezzük, ha létezik ε > 0, amely esetén f (x 1 ) = sup f (H B(x 1, ε)), f (x 2 ) = inf f (H B(x 2, ε)). Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 46 / 71

Differenciálszámítás Az f : H R n R m függvény i-edik változó szerinti parciális deriváltja az x = (x 1, x 2,..., x n ) H belső pontban f (x + te i ) f (x) i f (x) = lim = t 0 t f (x 1, x 2,..., x i + t,..., x n ) f (x 1, x 2,..., x n ) = lim, t 0 t amennyiben a fenti határérték létezik. Itt e i az R n tér természetes bázisának i-edik tagján jelöli. A parciális deriváltak egyéb jelölései: i f (x) = x i f (x) = D i f (x) = f xi (x) Ha az f függvény 2 vagy 3 dimenziós téren értelmezett, akkor az x 1, x 2, x 3 változókat jelölheti x, y, z és ekkor a parciális deriváltak x f = x f = D xf = f x, y f = y f = D yf = f y, Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 47 / 71 stb.

Differenciálszámítás Az f : H R n R m függvény v R n irány menti deriváltja az x H belső pontban f (x + tv) f (x) D v f (x) = lim, t 0 t amennyiben a fenti határérték létezik. Egy függvény parciális deriváltjai speciális irány menti deriváltak: i f (x) = D ei f (x). A szakirodalomban az iránymenti deriváltat gyakran csak egységvektorok esetén értelmezik, azaz megkövetelik, hogy a v irányvektor egységnyi hosszúságú legyen. Mi ezt a megszorítást nem alkalmazzuk! Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 48 / 71

Differenciálszámítás Egy f : H R n R m függvényt (totálisan) differenciálhatónak nevezünk az x 0 H belső pontban, ha létezik olyan A: R n R m lineáris leképezés, amelyre 0 = lim x x0 f (x) f (x 0 ) A(x x 0 ) x x 0 Ekkor az f (x 0 ) := A lineáris leképezést az f függvény x 0 -beli differenciálhányadosának vagy deriváltjának nevezzük. Tétel Ha f : H R n R m differenciálható az x 0 H pontban, akkor az x 0 -beli differenciálhányados egyértelműen meghatározott, f folytonos x 0 -ban, f bármely v R n irány mentén differenciálható x 0 -ban és D v f (x 0 ) = f (x 0 )(v). Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 49 / 71

Differenciálszámítás Ha f : H R n R m differenciálható az x 0 H pontban és f = (f 1, f 2,..., f m ), akkor f (x 0 ) természetes bázisra vonatkozó mátrixa 1 f 1 (x 0 ) 2 f 1 (x 0 ) n f 1 (x 0 ) 1 f 2 (x 0 ) 2 f 2 (x 0 ) n f 2 (x 0 )... M m n, 1 f m (x 0 ) 2 f m (x 0 ) n f m (x 0 ) azaz a mátrix j-edik oszlopába kerülnek a koordinátafüggvények j-edik változó szerinti parciális deriváltjai. Ezt a mátrixot nevezzük az f függvény x 0 pontbeli Jacobi-mátrixának. Tétel Ha f : H R n R m függvénynek léteznek a parciális deriváltjai az x 0 egy gömbkörnyzetének minden pontjában és a parciális deriváltak folytonosak x 0 -ban, akkor f differenciálható x 0 -ban. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 50 / 71

Differenciálási szabályok Legyenek f, g : H R n R m és λ: R n R differenciálhatók x 0 -ban. Ekkor f + g és λf, valamint λ 0 esetén f /λ is differenciálhatók x 0 -ban és (f + g) (x 0 ) = f (x 0 ) + g (x 0 ), (λf ) (x 0 ) = f (x 0 )λ (x 0 ) + λ(x 0 )f (x 0 ), ( ) f (x 0 ) = λ(x 0)f (x 0 ) f (x 0 )λ (x 0 ) λ (λ(x 0 )) 2. Itt f (x 0 ) R m oszlopvektorként, míg λ (x 0 ): R n R sorvektorként van reprezentálva, így a mátrixszorzás szabálya szerint f (x 0 )λ (x 0 ) M m n. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 51 / 71

Differenciálási szabályok Tétel (összetett függvény differenciálása) Ha f : H R n R m differenciálható az x 0 H belső pontban és g : K f (H) R m R k differenciálható az f (x 0 ) f (H) belső pontban, akkor a g f : H R k összetett függvény is differenciálható x 0 -ban és (g f ) (x 0 ) = g (f (x 0 )) f (x 0 ). Ha k = 1, azaz g valós értékű, akkor (g f ) (x 0 ) = ( 1 g (f (x 0 )),..., m g (f (x 0 )) ) 1 f 1 (x 0 ) n f 1 (x 0 ).., 1 f m (x 0 ) n f m (x 0 ) ami azt jelenti, hogy j (g f )(x 0 ) = n i g(f (x 0 )) j f i (x 0 ). i=1 Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 52 / 71

Magasabb rendű deriváltak Az f : H R n R valós értékű függvény kétszer differenciálható az x 0 H belső pontban, ha létezik ε > 0, amelyre f differenciálható a B(x 0, ε) gömb minden pontjában és a i f : B(x 0, ε) R n R függvények differenciálhatók x 0 -ban. Ekkor léteznek a j ( i f ) parciális deriváltak, amelyeket az f függvény x 0 pontbeli második parciális deriváltjainak nevezünk. Jel: j ( i f )(x 0 ) = ji f (x 0 ) = 2 x j x i f (x 0 ) = f xi x j (x 0 ) Egy f : H R n R m függvényt akkor nevezünk kétszer differenciálhatónak az x 0 pontban, ha minden koordinátafüggvénye kétszer differenciálható x 0 -ban. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 53 / 71

Magasabb rendű deriváltak A kétszeri differenciálhatóság úgy is megfogalmazható, hogy az f : H R n R valós értékű függvény pontosan akkor differenciálható kétszer x 0 -ban, ha létezik ε > 0, amelyre f differenciálható a B(x 0, ε) gömb minden pontjában és az f : B(x 0, ε) R n L(R n, R) R n, x f (x) függvény differenciálható x 0 -ban. Itt L(R n, R) az összes ϕ: R n R lineáris leképezések vektorterét jelenti, amely izomorf az R n térrel. Tétel (Young) Ha f : H R n R m kétszer differenciálható az x 0 H pontban, akkor tetszőleges i, j {1, 2,..., n} esetén j i f (x 0 ) = i j f (x 0 ) Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 54 / 71

Magasabb rendű deriváltak Az f : H R n R m függvény k + 1-szer differenciálható az x 0 H belső pontban, ha létezik ε > 0, amelyre f k-szor differenciálható a B(x 0, ε) gömb minden pontjában és a i1 i2 ik f (1 i 1, i 2,..., i k n) k-adrendű parciális deriváltak differenciálhatók x 0 -ban. Az f : H R n R m x 0 -ban differenciálható függvény x 0 -beli h R n megváltozáshoz tartozó első differenciálja df (x 0, h) = f (x 0 )h Ez nem más mint a h irány menti derivált. Ha m = 1 (azaz f valósértékű) és h = (h 1, h 2,..., h n ), akkor df (x 0, h) = n i f (x 0 )h i. i=1 Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 55 / 71

Magasabb rendű deriváltak Legyen f : H R n R valós értékű függvény (k + 1)-szer differenciálható x 0 -ban. Ekkor d 1 f (x 0, h) = df (x 0, h) és tetszőleges k N esetén f x 0 -beli h R n megváltozáshoz tartozó (k + 1)-edik differenciálja d k+1 f (x 0, h) = n n i (d k f (x 0 ))h i = i1 i2 ik+1 f (x 0 )h i1 h i2 h ik+1 i=1 i 1,...i k+1 =1 Tétel (Taylor) Legyen f : H R n R (k + 1)-szer differenciálható az [x, x + h] H szakasz pontjaiban. Ekkor létezik olyan t ]0, 1[, amelyre f (x +h) = f (x)+ df (x, h) 1! + d 2 f (x, h) 2! +...+ d k f (x, h) + d k+1 f (x + th, h) k! (k + 1)! Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 56 / 71

Magasabb rendű deriváltak Egy f : H R n R x 0 -ban kétszer differenciálható függvény esetén a h R n d 2 f (x 0, h) = n i j f (x 0 )h i h j i,j=1 hozzárendelés egy kavdaratikus formát ad az R n téren, amelynek alapmátrixa 1 1 f (x 0 ) 1 2 f (x 0 ) 1 n f (x 0 ) 2 1 f (x 0 ) 2 2 f (x 0 ) 2 n f (x 0 )... n 1 f (x 0 ) n 2 f (x 0 ) n n f (x 0 ) Ez a kvadratikus forma pontosan akkor pozitív/negatív definit, ha minden sajátértéke (szigorúan) pozitív/negatív. Továbbá akkor indefinit a fenti kavdratikus forma, ha egyaránt rendelkezik pozitív és negatív sajátértékkel is. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 57 / 71

Szélsőértékszámítás Tétel (lokális szélsőérték szükséges feltétele) Ha egy f : H R n R x 0 -ban differenciálható függvénynek lokális szélsőértéke van x 0 -ban, akkor f (x 0 ) = 0. Tétel (lokális szélsőérték elegendő feltétele) Ha az f : H R n R függvény kétszer differenciálható x 0 -ban, f (x 0 ) = 0 és d 2 f (x 0, h) pozitív/negatív definit, akkor f -nek x 0 -ban (szigorú) lokális minimuma/maximuma van. Továbbá ha d 2 f (x 0, h) indefinit, akkor f -nek nincs szélső értéke x 0 -ban. Előfordulhat, hogy d 2 f (x 0, h) nem pozitív/negatív definit és nem is indefinit abban az esetben, ha a 0 sajátértéke és minden más sajátérték azonos előjelű. Ilyen esetben a fenti tétel alapján nem tudjuk eldönteni, hogy x 0 lokális szélsőérték hely-e. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 58 / 71

Feltételes szélsőérték Legyen f : H R n+k R és h : D R n. Azt mondjuk, hogy az f függvénynek az x 0 D belső pont lokális szélsőértékhelye a h(x) = 0 feltétel mellett, ha h(x 0 ) = 0 és létezik ε > 0, amelyre tetszőleges x D B(x 0, ε), a h(x) = 0 feltételnek eleget tevő pont esetén f (x) f (x 0 ) (vagy f (x) f (x 0 )) teljesül. Tétel (feltételes lokális szélsőérték szükséges feltétele) Ha az f : H R n+k R függvénynek x 0 D lokális szélsőértékhelye a h(x) = 0 feltételre nézve, továbbá f és h folytonosan differenciálhatók az x 0 egy környezetében, akkor az alábbi két állítás közül pontosan az egyik igaz: 1 h (x 0 ) mátrixának minden n-edrendű aldeterminánsa 0, 2 léteznek λ 1, λ 2,..., λ n valós számok, amelyekre az F : D R, F(x) = f (x) + függvény minden parciális deriváltja 0. n λ i h i (x) Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 59 / 71 i=1

Görbék Egy γ : [a, b] R n folytonos leképezés Γ R n értékkészletét R n -beli görbének (pályának, vonalnak, ívnek) nevezzük. Magát a γ : [a, b] R n leképezést a görbe paraméterezésének nevezzük. Egy görbét többféleképpen is lehet paraméterezni. Például γ 1 : [0, 4] R 2, γ 1 (t) = (t, t 2 ) γ 2 : [0, 2] R 2, γ 2 (t) = (t 2, t 4 ) ugyanannak a görbének két különböző paraméterezése. A görbét és annak egy paraméterezését együtt röviden parametrizált görbének nevezzük. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 60 / 71

Görbék Ha γ : [a, b] R n parametrizált görbe és θ : [c, d] [a, b] szigorúan monoton, kölcsönösen egyértelmű leképezés, akkor a γ θ : [c, d] R n parametrizált görbét a γ átparaméterezésének, θ-t pedig paraméter transzformációnak nevezzük. A θ paraméter transzformáció irányítástartó, ha szigorúan monoton növekvő és irányításváltó, ha szigorúan monoton csökkenő. Egy γ : [a, b] R n parametrizált görbét egyszerűnek nevezünk, ha injektív, azaz a görbe nem metszi önmagát, továbbá zártnak nevezzük, ha γ(a) = γ(b). Egy γ : [a, b] R n parametrizált görbét k-szor differenciálhatónak, illetve simának nevezünk, ha a γ leképezés k-szor differenciálható, illetve sima (azaz végtelen sokszor differenciálható) az ]a, b[ intervallumon. Sima/k-szor differenciálható parametrizált görbék bármely átparametrizálása esetén megköveteljük, hogy a paraméter transzformáció legyen sima/k-szor differenciálható. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 61 / 71

Görbék Egy γ : [a, b] R n differenciálható parametrizált görbe t [a, b] pontbeli sebesség vektora v γ (t) = γ (t) = ( γ 1 (t), γ 2 (t),..., γ n(t) ) a t [a, b] pontbeli sebessége pedig v γ (t) = γ (t). Egy γ : [a, b] R n kétszer differenciálható parametrizált görbe t [a, b] pontbeli gyorsulás vektora a γ (t) = v γ(t) = γ (t) = ( γ 1 (t), γ 2 (t),..., γ n(t) ) a t [a, b] pontbeli gyorsulása pedig a γ (t) = γ (t). Egy γ : [a, b] R n folytonosan differenciálható parametrizált görbét regulárisnak nevezünk, ha bármely t [a, b] esetén γ (t) 0. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 62 / 71

Görbék Az [a, b] intervallum tetszőleges P = {t 0, t 1,..., t m } felosztása esetén képzhetjük az n s(γ, P) = d(γ(t i ), γ(t i 1 )) i=1 összeget. A γ : [a, b] R n parametrizált görbét rektifikálhatónak nevezzük, ha a { s(γ, P) P felosztása [a, b]-nek } halmaz felülről korlátos. Egy rektifikálható γ görbe ívhosszán az L(γ) = sup { s(γ, P) P felosztása [a, b]-nek } valós számot értjük. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 63 / 71

Görbék Ha a γ : [a, b] R n parametrizált görbe folytonosan differenciálható, akkor b L(γ) = γ (t) dt a Megmutatható, hogy egy görbe ívhossza független a paraméterezésétől. Egy γ : [a, b] R n parametrizált görbét ívhosszparaméterezettnek nevezünk, ha minden s [a, b] esetén s = s a γ (t) dt, azaz s mindig megadja a görbének a kezdőponttól a γ(s) pontig tartó szakaszának ívhosszát. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 64 / 71

Görbe menti integrál Legyen γ : [a, b] R n folytonosan differenciálható parametrizált görbe. Ekkor egy f : R n R folytonos skalárfüggvény γ görbe menti integrálja b f = f (γ(t)) γ (t) dt, γ a továbbá egy f : R n R n vektormező γ görbe menti integrálja γ f = b a f (γ(t)), γ (t) dt. Egy egyszeresen összefüggő D R n tartományon értelmezett vektormezőt konzervatívnak nevezünk, ha bármely D-ben futó zárt görbe menti integrálja 0. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 65 / 71

Konzervatív vektormezők Egy f : D R n R n vektormező pontosan, akkor konzervatív, ha bármely x, y D pontok és a pontokat összekötő bármely két γ 1 és γ 2 görbe esetén γ 1 γ 2 f = f. Egy f : H R n R n vektormezőt potenciálosnak nevezünk, ha létezik olyan F : H R n R skalármező, amelyre F (x) = f (x) teljesül minden x H esetén. Ekkor F-et potenciálfüggvénynek vagy primitív függvénynek nevezzük. Tétel Legyen D R n egyszeresen összefüggő tartomány. Ekkor az f : D R n R n vektormező pontosan akkor konzervatív, ha potenciálos. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 66 / 71

Konzervatív vektormezők Tétel (Newton-Leibniz formula) Ha D R n egyszeresen összefüggő tartomány, és az f : D R n R n vektormező potenciálfüggvénye F : D R n R, akkor bármely D-ben futó γ : [a, b] D parametrizált görbe esetén f = F(γ(b)) F(γ(a)). γ Tétel Az f : D R n R n, f = (f 1, f 2,..., f n ) vektormező pontosan akkor potenciálos, ha bármely x D és bármely i, j {1, 2,..., n} esetén i f j (x) = j f i (x). Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 67 / 71

Vektoriális szorzás A 3-dimenziós R 3 térben értelmezhető tetszőleges két v, w R 3 vektor vektoriális szorzata: v w. A v w vektoriális szorzat olyan vektor, amelyre v w, v = v w, w = 0, azaz v w merőleges a v és w vektorokra v w = v w sin α (v, w, v w) jobbsodrású vektorrendszert alkotnak. Ha v = (v 1, v 2, v 3 ) és w = (w 1, w 2, w 3 ) az (e 1, e 2, e 3 ) természetes bázisra vonatkozóan, akkor e 1 e 2 e 3 v w = v 1 v 2 v 3 w 1 w 2 w 3 = v 2 v 3 w 2 w 3 e 1 v 1 v 3 w 1 w 3 e 2 + v 1 v 2 w 1 w 2 e 3 Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 68 / 71

Vektoriális szorzás Mivel v w = v w sin α, ezért könnyen látható, hogy v w = 0 pontosan akkor teljesül, ha v és w lineárisan függők, azaz egyik a másiknak skalárszorosa (beleértve azt is, hogy valamelyik, vagy mindkét vektor 0). Ha v és w lineárisan függetlenek, akkor v w megadja a v és w által kifeszített paralelogramma területét. Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 69 / 71

Felületek Egy r : [a, b] [c, d] R n folytonos, injektív leképezést R n -beli parametrizált felületnek, az értékkészletét pedig röviden felületnek nevezzük. Az r : [a, b] [c, d] R 3 térbeli parametrizált felületre akkor mondjuk, hogy reguláris, ha folytonosan differenciálható és 1 r(s, t) 2 r(s, t) 0. Egy térbeli, reguláris r : [a, b] [c, d] R 3 parametrizált felület felszíne a következőképp számolható: A(r) = b d a c 1 r(s, t) 2 r(s, t) dt ds Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 70 / 71

Felületei integrálás A görbékhez hasonlóan felületek esetén is értlemezhetünk felületi integrálokat a felszínmérték segítségével. Legyen r : [a, b] [c, d] R 3 reguláris parametrizált felület. Ekkor egy f : R 3 R folytonos skalárfüggvény felületi integrálja r b d f = f (r(s, t)) 1 r(s, t) 2 r(s, t) dt ds, a c továbbá egy F : R 3 R 3 vektormező felületi integrálja r b d F = F(r(s, t)), 1 r(s, t) 2 r(s, t) dt ds. a c Nagy Á. (Debrcenei Egyetem) Matematika II. 71 / 71