Felügyelt önálló tanulás - Analízis III.

Hasonló dokumentumok
Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

Feladatsor A differenciálgeometria alapja c. kurzus gyakorlatához

Funkcionálanalízis. n=1. n=1. x n y n. n=1

Vektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott

Matematika III előadás

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

Analízis III. gyakorlat október

17. előadás: Vektorok a térben

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

HÁZI FELADATOK. 1. félév. 1. konferencia A lineáris algebra alapjai

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

= e i1 e ik e j 1. tenzorok. A k = l = 0 speciális esetben e az R egységeleme. A. e q 1...q s. = e j 1...j l q 1...q s

Felületek differenciálgeometriai vizsgálata

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

1.9. B - SPLINEOK B - SPLINEOK EGZISZTENCIÁJA. numerikus analízis ii. 34. [ a, b] - n legfeljebb n darab gyöke lehet. = r (m 1) n = r m + n 1

T obbv altoz os f uggv enyek integr alja. 3. r esz aprilis 19.

Lineáris leképezések (előadásvázlat, szeptember 28.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

ANALÍZIS II. Példatár

Matematika szigorlat június 17. Neptun kód:

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

Matematika A2H Vizsga feladatsor M

4. Laplace transzformáció és alkalmazása

Matematika I. Vektorok, egyenesek, síkok

12. Mikor nevezünk egy részhalmazt nyíltnak, illetve zártnak a valós számok körében?

ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK

2. Hogyan számíthatjuk ki két komplex szám szorzatát, ha azok a+bi alakban, illetve trigonometrikus alakban vannak megadva?

Lineáris algebra. =0 iє{1,,n}

Fraktálok. Kontrakciók Affin leképezések. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék. TARTALOMJEGYZÉK Kontrakciók Affin transzformációk

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

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

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

Kalkulus 2., Matematika BSc 1. Házi feladat

0-49 pont: elégtelen, pont: elégséges, pont: közepes, pont: jó, pont: jeles

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

Többváltozós, valós értékű függvények

Boros Zoltán február

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

Matematika III előadás

ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK

Kalkulus I. gyakorlat Fizika BSc I/1.

Az egyenlőtlenség mindkét oldalát szorozzuk meg 4 16-al:

1. Absztrakt terek 1. (x, y) x + y X és (λ, x) λx X. műveletek értelmezve vannak, és amelyekre teljesülnek a következő axiómák:

VEKTORTEREK I. VEKTORTÉR, ALTÉR, GENERÁTORRENDSZER október 15. Irodalom. További ajánlott feladatok

Mat. A2 3. gyakorlat 2016/17, második félév

Infobionika ROBOTIKA. X. Előadás. Robot manipulátorok II. Direkt és inverz kinematika. Készült a HEFOP P /1.0 projekt keretében

Többváltozós, valós értékű függvények

Laplace-transzformáció. Vajda István február 26.

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

1. Bázistranszformáció

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

1. feladatsor: Vektorfüggvények deriválása (megoldás)

8. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, , oldal. 8. előadás Mátrix rangja, Homogén lineáris egyenletrendszer

A fontosabb definíciók

A Descartes derékszög½u koordinátarendszert az i; j; k ortonormált bázis feszíti ki. Egy

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

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA II.

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

Vektorterek. Több esetben találkozhattunk olyan struktúrával, ahol az. szabadvektorok esetében, vagy a függvények körében, vagy a. vektortér fogalma.

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

2. SZÉLSŽÉRTÉKSZÁMÍTÁS. 2.1 A széls érték fogalma, létezése

VIK A3 Matematika, Gyakorlati anyag 2.

Relációk Függvények. A diákon megjelenő szövegek és képek csak a szerző (Kocsis Imre, DE MFK) engedélyével használhatók fel!

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

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

Kettős integrál Hármas integrál. Többes integrálok. Sáfár Orsolya május 13.

1. feladatsor Komplex számok

"Flat" rendszerek. definíciók, példák, alkalmazások

1. zárthelyi,

Matematika szigorlat, Mérnök informatikus szak I máj. 12. Név: Nept. kód: Idő: 1. f. 2. f. 3. f. 4. f. 5. f. 6. f. Össz.: Oszt.

Megjegyzés: jelenti. akkor létezik az. ekkor

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

Sorozatok, sorok, függvények határértéke és folytonossága Leindler Schipp - Analízis I. könyve + jegyzetek, kidolgozások alapján

Számsorok. 1. Definíció. Legyen adott valós számoknak egy (a n ) n=1 = (a 1, a 2,..., a n,...) végtelen sorozata. Az. a n

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

Matematikai Analízis III.

Matematika szigorlat, Mérnök informatikus szak I máj. 29.

Lineáris algebra gyakorlat

A térképen ábrázolt vonal: - sík felület egyenese? - sík felület görbéje? - görbült felület egyenese ( geodetikus )? - görbült felület görbéje?

A térképen ábrázolt vonal: - sík felület egyenese? - sík felület görbéje? - görbült felület egyenese ( geodetikus )? - görbült felület görbéje?

Haladó lineáris algebra

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

Metrikus terek, többváltozós függvények

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

RE 1. Relációk Függvények. A diákon megjelenő szövegek és képek csak a szerző (Kocsis Imre, DE MFK) engedélyével használhatók fel!

Egyváltozós függvények 1.

Losonczi László. Debreceni Egyetem, Közgazdaság- és Gazdaságtudományi Kar

1. Mit jelent az, hogy egy W R n részhalmaz altér?

Matematika alapjai; Feladatok

Matematika (mesterképzés)

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

1. Bevezetés. 2. Felületek megadása térben. A fenti kúp egy z tengellyel rendelkező. ismerhető fel, hogy. 1. definíció. Legyen D R n.

1. Analizis (A1) gyakorló feladatok megoldása

6. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 6. előadás Bázis, dimenzió

Egyszerűbb esetben a felületet megadhatjuk egyetlen ϕ paraméterezéssel, ezt nevezzük Gauss-féle megadásnak.

Gyakorlo feladatok a szobeli vizsgahoz

Bevezetés az algebrába 2 Differencia- és differenciálegyenlet-rendszerek

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

1. Lineáris transzformáció

2014/2015. tavaszi félév

Átírás:

Felügyelt önálló tanulás - Analízis III Kormos Máté Differenciálható sokaságok Sokaságok Röviden, sokaságoknak nevezzük azokat az objektumokat, amelyek egy n dimenziós térben lokálisan k dimenziósak Definíció: tekintsük R n egy nyílt részhalmazát Az M R n halmaz egy k dimenziós sokaság, ha 1 p M - hez létezik egy U = S p, ε R n nyílt gömbkörnyezet, 2 létezik olyan V R k nyílt halmaz, 3 van olyan φ R k R n differenciálható leképezés (k n), amelyekre teljesül, hogy φ V = M U A φ leképezés képtere n dimenziós vektortér, Jacobi mátrixa pedig teljes rangú, azaz, ha φ = f 1 (x 1, x 2,, x k ) f n (x 1, x 2,, x k ), akkor Dφ = grad f 1 (x 1, x 2,, x k ) grad f n (x 1, x 2,, x k ) egy n x k dimenziós mátrix lesz, melynek k darab lineárisan függelten oszlopa van, ezek pedig k dimenziós lineáris alteret feszítenek ki a képtérben

Példa sokaságra Görbe y 4 3 2 1 2 2 4 6 x 1 A fenti görbe egy 1 dimenziós sokaság R 2 -ben Ennek a görbének a paraméterezése: φ u = cos u sin u, u + 1 u + 1 u, 3π = V Dφ u = cos u sin u (u + 1) 2 u + 1 cos u sin u 1 + u (1 + u) 2 A Jacobi mátrixnak 1 darab lineárisan független oszlopa van, így: rg Dφ = 1 Ezzel pedig megkaptuk a görbe dimenzióját

Sokaságok határa Sokaságoknak természetesen értelmezhetjük a határát (habár nem mindig létezik), az alábbi módon: M = M\M ahol M = { x R n x i M lim i x i = x} Tehát a határpontok halmaza az M -ben értelmezett konvergens sorozatok végpontjai Ha M egy k dimenziós sokaság, akkor M maga is egy sokaság, amire teljesül, hogy: dim M k 1 { } Ahol a k - 1 = esetet nulla dimenziós csak pontokból álló sokaságként értelmezzük és ezt megkülönböztetjük attól az esettől, amikor maga a határhalmaz nem létezik, vagyis az üres halmaztól Az alábbi tölcsér egy két dimenziós sokaság R 3 -ban, amelynek a határa egy körvonal Itt dim M = 1 A határ tehát 1 dimenziós, azonban a határoló körvonalnak már nem tudnánk értelmezni a határát, hiszen nincsenek végpontjai (ezért, ha M-nek például a zárt egységkört választanánk, akkor dim M = { } lenne)

Differenciálható sokaság absztrakt értelemben Definíció: M egy n dimenziós differenciálható sokaság, ha minden U α nyílt halmazhoz meg tudunk adni valamilyen folytonos és invertálható φ α : V α U α függvényt, ahol V α nyílt gömb R n -ben, továbbá teljesül, hogy a φ α 1 φ β φ β 1 U α U β φ α 1 U α U β leképezés differenciálható és a hozzá tartozó Jacobi mátrix oszloprangja n Az U, φ párost a környezet egy lokális térképének hívjuk, U α,φ α -t pedig atlasznak, ahol α eleme egy I = {, 1, } indexhalmaznak Az ábra azt szemlélteti, hogy ha megadtuk a sokaság valamely térképeit, és ha ezeknek a térképeknek vannak közös pontjai, akkor V β -ból eljutva a közös pontokba, U α U β -ból vissza tudunk jutni U α ősképébe, V α -ba, ha φ β -ra alkalmazzuk a φ α 1 inverz függvényt

Ez alapján a definíció alapján most belátjuk, hogy a P n projektív tér n-1 dimenziós sokaság A projektív teret így definiáljuk: P n = R n+1 \ {} ahol {} az origót jelöli és P n elemei között pedig megadunk egy ekvivalencia relációt a következőképpen: x, x 1,, x n ~ λx, λx 1,, λx n Ez azt jelenti, hogy a projektív térben azonosnak tekintjük azokat a pontokat, amelyeket ugyanaz a konstans szorzó határoz meg, így például P 3 -ban (1,2,3) = (2,4,6) vagy (2, 4, 8) = (6, 12, 24), stb A továbbiakban legyen φ R n P n egy bijeckió, az alábbi módon meghatározva: φ i x, x 1,, x i,, x n (x : x 1 : x i 1 : 1: x i+1 : : x n ) φ i 1 x : x 1 : x n ( x x i, x 1 x i,, x i x i,, x n x i ) ahol x i a hiányzó koordinátát jelöli Megnézzük n = 3-ra, azaz, hogy a P 3 tér 2 dimenziós sokaság φ x, y = 1: x: y φ 1 x, y = x: 1: y φ 2 x, y = x: y: 1 Ekkor φ 1 φ 1 = φ 1 x: 1: y = 1 x, y x D φ 1 φ 1 = 1 x 2 y x 2 1 x Ennek a Jacobi mátrixnak a rangja 2, tehát P 3 R 2

Sokaságok implicit megadása Ha az n dimenziós térben van egy k dimenziós sokaságunk, akkor azt megadhatunk implicit módon is, n - k darab függvénnyel: ρ 1 x,, ρ n k x R n R, M = x ρ i x = i = 1,, n k} Például az egységkör esetében: M S 1 = { x, y x 2 + y 2 1 = } Ebből az is következik, hogy ha M R n meg tudunk adni n - k darab merőleges vektort egy k dimenziós sokaság, akkor ahhoz Tangens tér és normált tér Egy sokaság normált terén (N p ) egy p M pontban azt a vektorteret értjük, amelyeket az alábbi vektorok feszítenek ki: ρ 1 p,, ρ n k p Egy sokaság tangens tere (más szóval érintőtere) egy p M pontban pedig azokból a v vektorokból áll, amelyek merőlegesek mindegyik normálvektorra T p = v v ρ i i = 1,, n k } Példa görbe és felület érintőtere A felület érintőtere az x pontban egy érintősík, ugyanakkor a felületen haladó y(t) görbe érintőteréhez az ugyanebben a pontban megadott v érintővektor tartozik

Sokaságok irányíthatósága Egy M sokaság irányítható, ha minden pontjában meg tudunk adni érintővektorokat valamely irányban, és ha ezek az érintővektorok az adott irányban folytonosan változnak a sokaságon haladva Algebrai értelemben ez azt jelenti, hogy ha megadjuk egy vektortér két lehetséges bázisát, akkor az irányítás a két féle bázisosztály valamelyike lesz Így, ha a V vektortér két bázisa v = {v 1, v 2,, v n } illetve w = {w 1, w 2,, w n }, akkor ezek pontosan akkor adják a vektortér ugyanolyan irányítását, ha a két bázis közötti áttérési mátrix determinánsa pozitív Ha v = A w és v ~ w det A > Egy görbe, mint sokaság lehetséges irányítása: A fenti görbén megadtunk a pontokban érintő és normálvektorokat egy rögzített irányban, amelyet a sokaságon folytonosan tudunk végigfuttatni az eredeti irányítást megőrizve -, így ez egy lehetséges irányítás

Integrálás sokaságokon Általános Stokes tétel Az általános Stokes tétel azt mondja ki, hogy egy differenciálforma integrálja az integrálási tartomány határán megegyezik a differenciálforma külső deriváltjának az integráljával a tartomány belsejében Formálisan: ω = dω M M A Stokes tételt felhasználva könnyen megoldhatjuk a következő feladatot: Tekintsük az F x, y, z = (x, 2y, 5z) vektormezőt Számoljuk a vektormezőnek az alábbi a tartományra vett felületi integrálját: M = { x, y, z x 2 + y 2 + z 2 r 2 } Ennél a feladatnál ω egy vektormező, és ennek a differenciálformának a külső deriváltja a divergencia ω F dω div(f) A Stokes tételből megkapjuk a divergencia tételt: M div F dxdydz = F n ds M Így a tétel felhasználásval elég a vektormező divergenciáját meghatározni, majd ezt integrálni a megadott sokaságon, azaz a gömbön A vektormező divergenciája: div F = x x + 2y y + 5z z = 1 + 2 + 5 = 8

Gömbi polárkoordinátákra való áttérés után az előbb kapott mennyiséget integráljuk az M tartományon: 2π π r 8 r 2 sinφ drdφdθ = 2π π 8 3 r3 sinφdφdθ = = 2π 8 3 r3 [ cosπ + cos] dθ = 2π 2 8 3 r3 dθ = 32 3 r3 π A vektormező és a gömbfelület:

Speciális sokaságok 1 ábra Möbius szalag 2 ábra A Steiner-féle római felület A Möbius szalag és a Steiner-féle római felület jellegzetessége, hogy nem irányíthatóak