MODELLEK ÉS ALGORITMUSOK ELŐADÁS

Hasonló dokumentumok
Modellek és Algoritmusok - 2.ZH Elmélet

Differenciálegyenlet rendszerek

Fourier-sorok. néhány esetben eltérhetnek az előadáson alkalmazottaktól. Vizsgán. k=1. 1 k = j.

ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK

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

Differenciálegyenletek numerikus megoldása

3. Lineáris differenciálegyenletek

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

Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz

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

Numerikus módszerek 1.

Tartalomjegyzék. 1. Előszó 1

Differenciálegyenletek

Bevezetés az algebrába 2 Differencia- és differenciálegyenlet-rendszerek

ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK

Fourier-sorok. Lengyelné Dr. Szilágyi Szilvia április 7.

Elhangzott tananyag óránkénti bontásban

1.7. Elsőrendű lineáris differenciálegyenlet-rendszerek

86 MAM112M előadásjegyzet, 2008/2009

Boros Zoltán február

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

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

Matematika A1a Analízis

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

Bevezetés az algebrába 2

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

3. előadás Stabilitás

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

Mátrix-exponens, Laplace transzformáció

valós számot tartalmaz, mert az ilyen részhalmazon nem azonosság.

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

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

Differenciálegyenletek. Vajda István március 4.

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.

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

Differenciálegyenletek december 13.

Differenciálegyenletek

n n (n n ), lim ln(2 + 3e x ) x 3 + 2x 2e x e x + 1, sin x 1 cos x, lim e x2 1 + x 2 lim sin x 1 )

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

Matematika I. NÉV:... FELADATOK:

DIFFERENCIÁLEGYENLETEK. BSc. Matematika II. BGRMA2HNND, BGRMA2HNNC

Differenciálegyenletek

Analízis I. beugró vizsgakérdések

A fontosabb definíciók

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

y = y 0 exp (ax) Y (x) = exp (Ax)Y 0 A n x n 1 (n 1)! = A I + d exp (Ax) = A exp (Ax) exp (Ax)

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

A Matematika I. előadás részletes tematikája

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

Matematikai analízis 1. Szász Róbert

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

DIFFERENCIÁLEGYENLETEK. BSc. Matematika II. BGRMA2HNND, BGRMA2HNNC

Differenciálegyenletek gyakorlat december 5.

Alapfogalmak, valós számok Sorozatok, határérték Függvények határértéke, folytonosság A differenciálszámítás Függvénydiszkusszió Otthoni munka

Matematika I. Vektorok, egyenesek, síkok

Hatványsorok, Fourier sorok

Közönséges differenciálegyenletek

VIK A1 Matematika BOSCH, Hatvan, 5. Gyakorlati anyag

Matematika szigorlat, Mérnök informatikus szak I máj. 29.

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

Programtervező informatikus I. évfolyam Analízis 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

x 2 e x dx c) (3x 2 2x)e 2x dx x sin x dx f) x cosxdx (1 x 2 )(sin 2x 2 cos 3x) dx e 2x cos x dx k) e x sin x cosxdx x ln x dx n) (2x + 1) ln 2 x dx

f(x) a (x x 0 )-t használjuk.

Sorozatok. 5. előadás. Farkas István. DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék. Sorozatok p. 1/2

Analízisfeladat-gyűjtemény IV.

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

Matematika III. harmadik előadás

Numerikus módszerek 1.

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

5. Lineáris rendszerek

A legjobb közeĺıtés itt most azt jelentette, hogy a lineáris

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

Kalkulus I. NÉV: Határozzuk meg a következő határértékeket: 8pt

Bevezetés az algebrába 2

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

Megoldások MATEMATIKA II. VIZSGA (VK) NBT. NG. NMH. SZAKOS HALLGATÓK RÉSZÉRE (Kérjük, hogy a megfelelő szakot jelölje be!

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

Elérhető maximális pontszám: 70+30=100 pont

Analízis. 1. fejezet Normált-, Banach- és Hilbert-terek. 1. Definíció. (K n,, ) vektortér, ha X, Y, Z K n és a, b K esetén

NUMERIKUS MÓDSZEREK I. BEUGRÓ KÉRDÉSEK

Mátrixok 2017 Mátrixok

PTE PMMFK Levelező-távoktatás, villamosmérnök szak

Az előadásokon ténylegesen elhangzottak rövid leírása

Differenciálegyenletek gyakorlat Matematika BSc II/2, elemző szakirány

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

MATEMATIKA 2. dolgozat megoldása (A csoport)

Analízis II. Analízis II. Beugrók. Készítette: Szánthó József. kiezafiu kukac gmail.com. 2009/ félév

Többváltozós Függvények Analízise; Differenciálegyenletek Tantárgyi tájékoztató, 2014/2015 tavaszi félév

Elhangzott gyakorlati tananyag óránkénti bontásban. Mindkét csoport. Rövidítve.

Matematika elméleti összefoglaló

Hamilton rendszerek, Lyapunov függvények és Stabilitás. Hamilton rendszerek valós dinamikai rendszerek, konzerva3v mechanikai rendszerek

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

1. zárthelyi,

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

Folytonos rendszeregyenletek megoldása. 1. Folytonos idejű (FI) rendszeregyenlet általános alakja

Kalkulus I. gyakorlat Fizika BSc I/1.

Matematika I. NÉV:... FELADATOK: 2. Határozzuk meg az f(x) = 2x 3 + 2x 2 2x + 1 függvény szélsőértékeit a [ 2, 2] halmazon.

8n 5 n, Értelmezési tartomány, tengelymetszetek, paritás. (ii) Határérték. (iii) Első derivált, monotonitás,

Átírás:

MODELLEK ÉS ALGORITMUSOK ELŐADÁS Szerkesztette: Balogh Tamás 214. december 7. Ha hibát találsz, kérlek jelezd a info@baloghtamas.hu e-mail címen! Ez a Mű a Creative Commons Nevezd meg! - Ne add el! - Így add tovább! 3. Unported Licenc feltételeinek megfelelően szabadon felhasználható. 1

A jegyzet Bozzay Árpád és Varga Sándor B szakirányos hallgatók Modellek és algoritmusok 214/1 féléves előadásjegyzete alapján készült. Nem tartalmazza a megjegyzéseket, példákat, bizonyításokat, csupán a definíciókat, kimondott tételeket és állításokat. 1. Előadás 1.1. Inverz függvény tétel 1.1 Tétel (Globális). I R nyílt intervallum, f : I R. Tegyük fel, hogy f differenciálható, és f > az egész I-n. f 1 és differenciálható is, és (f 1 ) (y) = 1 f (f 1 (y)). 1.2 Tétel (Lokális). I R nyílt intervallum, f : I R. Tegyük fel, hogy a I, hogy f folytonosan differenciálható a-ban, és f (a) >. U = K(a), V = K(f(a)), f : U V bijekció, és (f 1 ) (x) = 1 f (f 1 (x)) x V. 1.1.1. Általánosítás 1.3 Tétel (Inverz függvény tétel). Ω R n nyílt, f : Ω R n. Tegyük fel, hogy i, f folytonosan differenciálható Ω-n, ii, a Ω, det f (a). bijekció, és U Ω nyílt, V R n nyílt, a U, f(a) V, f : U V (f 1 ) (x) = ( f (f 1 (x))) 1 (x V ). 1.2. Implicit függvény tétel f R 2 R, H := {(x, y): f(x, y) = }. y kifejezhető-e? 1.4 Definíció. f R 2 R, H := {(x, y): f(x, y) = }. Ha U 1, U 2 nyílt halmazok, ϕ: U 1 U 2, hogy f(x, ϕ(x)) =, akkor ϕ kielégíti az f(x, y) = implicit egyenletet. 2. Előadás 2.1 Tétel (Implicit függvény tétel, speciális eset). Ω R 2 nyílt, f : Ω R. Tegyük fel, hogy i, f folytonosan differenciálható Ω-n, ii, (a, b) Ω, f(a, b) =, δ 2 f(a, b). 2

i, U 1, U 2, R nyílt, a U 1, b U 2, ϕ: U 1 U 2 bijekció, ϕ(a) = b és f(x, ϕ(x)) = (x U 1 ), ii, ϕ folytonosan differenciálható, és ϕ (x) = δ 1f(x, ϕ(x)) δ 2 f(x, ϕ(x)) (x U 1 ). 2.2 Tétel (Implicit függvény tétel, általános eset). Ω 1 R n 1, Ω 2 R n 2, f : Ω 1 Ω 2 R n 2. Tegyük fel, hogy i, f folytonosan differenciálható Ω 1 Ω 2 -n, ii, a Ω 1, b Ω 2, f(a, b) =, det δ 2 f(a, b). i, U 1 Ω 1, U 2 Ω 2 nyílt halmazok, ϕ: U 1 U 2 bijekció, ϕ(a) = b és ii, ϕ folytonosan differenciálható és f(x, ϕ(x)) = (x U 1 ), ( 1 ϕ (x) = δ 2 f(x, ϕ(x))) δ1 f(x, ϕ(x)) (x U 1 ). 2.3 Definíció. δ 2 f(a, b) = δ 1 f(a, b) = ( R n 2 y f(a, y)) ( R n 1 y f(x, b)) y=b x=a R n 2 n 2, R n 2 n 1. 3. Előadás 3.1. Feltételes szélsőérték 3.1 Definíció. f-nek feltételes lokális minimuma (maximuma) van a c H pontban a g i = feltételekre nézve, ha K(x), f(x) f(c) (f(x) f(c)) x K(c) H. 3.2 Tétel (Szükséges feltétel feltételes lokális szélőértékre). U R n nyílt, f, g i : U R, i = 1,..., m. Tegyük fel, hogy i, f, g i folytonosan differenciálható, i = 1,..., m, ii, f-nek létezik feltételes lokális szélsőértéke c H-ban, iii, g i(c) vektorok lineárisan függetlenek. λ 1,... λ m R, hogy L (c) =, ahol L(x) = f(x) + λ 1 g 1 (x) +... + λ m g m (x). 3

3.3 Tétel (Elégséges feltétel feltételes lokális szélsőértékre). U R n nyílt, f, g i : U R, i = 1,..., m. Tegyük fel, hogy i, f, g i folytonosan differenciálható, i = 1,..., m, ii, L (c) =, c H, iii, g i(c) vektorok lineárisan függetlenek, iv, L (c) feltételesen pozitív definit, azaz L (c) h, h > g (c) h =, ahol g = g 1.. g m h R n \ {}, amelyre f-nek létezik feltételes lokális minimuma c-ben. 4. Előadás 4.1. Differenciálegyenletek 4.1 Definíció (Szakaszonként folytonosan differenciálható függvény). [α, β] R korlátos, zárt intervallum, ϕ: [α, β] R n szakaszonként folytonosan differenciálható, ha ϕ folytonos, és α = t < t 1 <... < t n = β, hogy ϕ (ti folytonosan differenciálható,t i+1 ) (i =,..., n 1). 4.2 Definíció (Összefüggő halmaz). D R n összefuggő halmaz, ha x, y D : ϕ: [α, β] D szakaszonként folytonosan differenciálható függvény, hogy ϕ(α) = x és ϕ(β) = y ([α, β] R). 4.3 Definíció (Tartomány). D R n tartomány, ha D nyílt, és összefüggő. 4.4 Definíció (Differenciálegyenlet). D R n+1 tartomány, f : D R n folytonos. Az x (t) = f(t, x(t)) egyenletet elsőrendű explicit differenciálegyenletnek nevezzük, ahol x: I R n folytonosan differenciálható, I R nyílt intervallum, és (t, x(t)) D t I. 4.5 Definíció (Kezdeti érték probléma). D R n+1 tartomány, f : D R n folytonos, (τ, ξ) D, τ R, ξ R n. Az x (t) = f(t, x(t)) feladatot kezdeti érték problémának nevezzük. 4.6 Tétel (Peano egzisztencia tétel). D R n+1, f : D R n folytonos, (τ, ξ) D. Az x (t) = f(t, x(t)), x(τ) = ξ kezdeti érték problémának létezik megoldása. 4

5. Előadás 5.1 Definíció. D R n+1 tartomány, f : D R n folytonos, (τ, ξ) D. Az x (t) = f(t, x(t)), x(τ) = ξ kezdeti érték probléma globálisan egyértelműen oldható meg, ha ϕ és ψ is megoldás, akkor ϕ(t) = ψ(t) t D ϕ D ψ. 5.2 Definíció. Ha az x (t) = f(t, x(t)), x(τ) = ξ kezdeti érték probléma globálisan egyértelműen oldható meg, akkor legyen ϕ = ϕ, azaz A ϕ neve teljes megoldás. D ϕ = I=Dϕ ϕ mo. I és ϕ(t) := ϕ(t), t D ϕ D ϕ. 5.3 Definíció. Az x (t) = f(t, x(t)), x(τ) = ξ kezdeti érték probléma lokálisan egyértelműen oldható meg, a (τ, ξ) D ponton, ha K(τ, ξ) D környezet, hogy a feladatot, illetve f-t erre szűkítve a kezdeti érték probléma globálisan egyértelműen oldható meg. 5.4 Megjegyzés. Ha x (t) = f(t, x(t)), x(τ) = ξ globálisan megoldható lokálisan megoldható, de ha lokálisan megoldható globálisan megoldható. 5.5 Tétel. Ha az x (t) = f(t, x(t)), x(τ) = ξ kezdeti érték probléma (τ, ξ) D esetén lokálisan egyértelműen oldható meg, akkor globálisan egyértelműen is. 5.6 Definíció. D R n+1 tartomány, f : D R n folytonos függvény kielégíti a 2. változójában a lokális Lipschitz feltételt a (τ, ξ) D pontban, ha környezet, és L >, hogy K(τ, ξ) D f(t, u) f(t, ū) L u ū (t, u), (t, ū) K(τ, ξ) (t R; u, ū R n ). 5.7 Tétel (Picard-Lindelöff tétel). Tegyük fel, hogy D R n+1 tartomány, f : D R n folytonos függvény kielégíti a lokális Lipschitz feltételt a (τ, ξ) D pontban. az x (t) = f(t, x(t)), x(τ) = ξ kezdeti érték probléma lokálisan egyértelműen oldható meg a (τ, ξ) pontban. 5.8 Tétel. x (t) = f(t, x(t)), x(τ) = ξ kezdeti érték proléma ekvivalens az integrálegyenlettel. x(t) = ξ + t τ f(s, x(s))ds 5.9 Tétel. Ha a Picard-Lindelöff tétel feltételei (τ, ξ) D pontban teljesülnek, akkor x (t) = f(t, x(t)), x(τ) = ξ kezdeti érték probléma globálisan egyértelműen oldható meg (τ, ξ) D esetén. 5.1 Tétel. Ha f : D R n folytonosan differenciálható, akkor kielégíti a Lipschitz feltételt (τ, ξ) D-ben. 5

6. Előadás 6.1. Szeparábilis differenciálegyenlet 6.1 Definíció. I 1, I 2 R nyílt intervallum, f : I 1 R, g : I 2 R folytonos függvények. Az x (t) = f(t) g(x(t)) differenciál egyenletet szeparábilis (vagy szétválasztható változójú) differenciálegyenletnek nevezzük. 6.2 Tétel. Ha / R g, akkor az x = f g x szeparábilis differenciálegyenlet az x(τ) = ξ kezdeti értékkel globálisan egyértelműen megoldható. 6.2. Elsőrendű lineáris differenciálegyenlet 6.3 Definíció. I R nyílt intervallum, f, g : I R folytonos. Az x + fx = g differenciálegyenletet elsőrendű lineáris differenciálegyenletnek nevezzük. 6.4 Tétel. Az x + f x = g lineáris differenciálegyenlet az x(τ) = ξ kezdeti értékkel globálisan egyértelműen megoldható. 6.5 Tétel. Legyen ψ az inhomogén egyenlet (x +f x = g) megoldása. ψ megoldása az inhomogén ψ = ψ + ϕ, ahol ϕ megoldása a homogén. 7. Előadás 8. Előadás 8.1. Az x = Ax homogén lineáris DER megoldása Csak akkor létezik megoldóképlet, ha A állandó mátrix, azaz a i,j állandó. 8.1 Tétel. Tekintsük az x = Ax differenciálegyenlet rendszert és legyen A állandó mátrix. Tegyük fel, hogy A-nak n db lineárisan független sajátvektora: s 1,..., s n, a hozzátartozó sajátértékek: λ 1,..., λ n. s i e λ it (i = 1,..., n) a differenciálegyenlet rendszer alaprendszere. 8.2 Megjegyzés. Hasonló tétel igaz, ha A-nak n db különböző sajátértéke. 8.2. Az x = Ax inhomogén lineáris DER megoldása Jelölje M ih az x = Ax + b egyenlet teljes megoldásainak halmazát. Legyen Ψ M ih. 8.3 Tétel. Ψ M ih Ψ = Ψ + ε, ahol ε M h. 8.4 Tétel. i, Az x = Ax + b differenciálegyenlet rendszer összes megoldása: ii, Ha Ψ(τ) = ξ, akkor t Ψ(t) = Φ(t) c + Φ(t) Φ(s) 1 b(s)ds (c R n ). τ t Ψ(t) = Φ(t) Φ(τ) 1 ξ + Φ(t) Φ(s) 1 b(s)ds. τ 6

8.3. Magasabb rendű differenciálegyenlet 8.5 Definíció. D R n+1 tartomány, h: D R folytonos. Az y (n) (t) = h(t, y(t), y (t),..., y (n 1) (t)) feladatot n-ed rendű differenciálegyenletnek nevezzük. Jel: y (n) = h (id, y, y,..., y (n 1) ). 8.6 Tétel. φ megoldása az y (n) = h (id, y, y,..., y (n 1) ) differenciálegyenletnek Ψ megoldása az x = f (id, x) differenciál egyenlet rendszernek. 8.7 Definíció. Az y (n) = h (id, y, y,..., y (n 1) ), y(τ) = ξ 1, y (τ) = ξ 2,..., y (n 1) (τ) = ξ n feladatot kezdeti érték problémának nevezzük. 8.8 Tétel. A differenciálegyenlet rendszerekre tanult tételek (picard-lindelöff, Peano) igazak maradnak n-ed rendű differenciál egyenletekre is. 9. Előadás 9.1. Magasabbrendű lineáris differenciálegyenlet 9.1 Definíció. Legyen a,... a n 1, b: I R folytonos és korlátos függvények. az y (n) + a n 1 y (n 1) +... + a 1 y + a y = b egyenletet n-ed rendű lineáris differenciálegyenletnek nevezzük. 9.2 Tétel. ϕ kielégíti az y (n) +a n 1 y (n 1) +...+a 1 y +a y = b lineáris differenciálegyenletet Ψ kielégíti az x = Ax + b lineáris differenciálegyenlet rendszert. 9.3 Definíció. A differenciálegyenlet homogén, ha b =, inhomogén különben. (ezmitőldef?:o) 9.4 Tétel. Tekintsük az y (n) + a n 1 y (n 1) +... + a 1 y + a y = differenciálegyenletet. i, M h C h (I, R), M h altér, dim M h = h, ii, ϕ 1,... ϕ n M h lineárisan függetlenek t I-re det ϕ 1 (t)... ϕ n (t) ϕ 1(t)... ϕ n(t). 1 (t)... ϕ (n 1) (t) ϕ (n 1) (ezt valaki nézze már meg, mert a hozott anyag elég érdekes, van valahol "minden t eleme I-re" és egy "létezik t eleme I-re") 9.5 Tétel. Legyen Ψ M ih. Ψ M ih Ψ = Ψ + ϕ, ahol ϕ M h. n 7

9.6 Definíció. Az y (n) + a n 1 y (n 1) +... + a 1 y + a y = differenciálegyenlet karakterisztikus polinomján a polinomot értjük. K(z) = z n + a n 1 z n 1 +... + a 1 z + a 9.7 Tétel. ϕ(t) = e λt M h λ gyöke K-nak. 9.8 Tétel. Ha K-nak n db különböző gyöke, λ 1,... λ n, akkor ϕ i (t) = e λ it, i = 1,... n a differenciálegyenlet alaprendszere. 9.9 Definíció. Ha {ϕ 1,..., ϕ n } M h lineárisan függetlenek, akkor ezt a differenciálegyenlet alaprendszerének nevezzük. 9.1 Tétel. Tegyük fel, hogy K(z) = (z λ 1 ) m 1 + (z λ r ) mr, ahol λ 1,..., λ n különbözőek, és m 1 +... + m r = n. ϕ i,j (t) = t i e λjt, i = 1,..., r, i =,..., m j 1 alaprendszert alkot. 9.11 Tétel. Valós alaprendszer is van. 9.2. Az inhomogén állandó együtthatós differenciálegyenlet megoldása 9.12 Tétel. Ha c(t) kielégíti a Φ(t)c (t) = b(t) egyenletet, akkor c 1 (t)ϕ 1 (t) +... + c n (t)ϕ n (t) M ih. 9.13 Tétel. Legyen P, Q polinom, α, β, c 1, 2, A, B R. Ha α + β i k-szoros gyöke k-nak (ha nem gyöke, akkor k = ) és ahol Q foka nagyobb mint P foka. 1. Előadás b(t) = P (t)e αt (c 1 cos βt + c 2 sin βt). ϕ(t) = t k Q(t)e αt (A cos βt + B sin βt) M ih, 1.1. Függvénysorozatok, függvénysorok A R, f n : A R, n N. 1.1 Definíció. Az (f n ) sorozatot függvénysorozatnak nevezzük, a f n sort pedig függvénysornak nevezzük, ahol ez alatt a függvénysorozatot értjük. ( n f k, ) n N 8

1.2 Definíció. Az (f n ) függvénysorozat konvergenciahalmaza: KH(f n ) := {x A: (f n (x)) konv. }, a f n függvénysorozat konvergenciahalmaza: ( ) KH fn := {x A: f n (x) konv. }. 1.3 Definíció. Az (f n ) pontonkéni limesze: lim f n : KH(f n ) R, x lim f n (x). A f n összegfüggvénye: n= ( ) f n : KH fn R, x f n (x). n= 1.4 Definíció. Az (f n ) függvénysorozat egyenletesen konvergens, ha ε > n, n, m n x A: f n (x) f m (x) < ε. 1.5 Tétel. Az (f n ) sorozat egyenletesen konvergens, akkor és csak akkor, ha f : A R, ε > n, n n x A: f n (x) f(x) < ε. Az (f n ) függvénysorozat egyenletes konvergenciájáról szóló tételben megjelenő f-et az (f n ) egyenletes hatásfüggvényének nevezzük. Jele: f n f. 1.6 Megjegyzés. f n f pontonként A-n, akkor és csakis akkor, ha x A, ε > n, n n : f n (x) f(x) < ε. 1.7 Tétel. f n f f n f pontonként A-n, de f n f f n f pontonként A-n. 1.8 Tétel. f n : A R. Tegyük fel, hogy f n C(A), n N, és (f n ) egyenletesen konvergens. f = lim f n C(A). 1.9 Tétel (Weierstrass-tétel). f n : A R. Tekintsük a f n függvénysort és a a n számsort. Tegyük fel, hogy sup f n () a n n N, és a n konvergens. x A f n egyenletesen konvergens. 1.1 Definíció. f n egyenletesen konvergens, ha (s n ) egyenletesen konvergens, ahol n s n := f k. 1.11 Tétel. f n : [a, b] R, n N. Tegyük fel, hogy f n R[a, b], n N, és (f n ) egyenletesen konvergens. f := lim f n R[a, b] és b a b f = lim f n. a 9

1.12 Tétel. f n : [a, b] R, n N. Tegyük fel, hogy f n R[a, b], n N, és f n egyenletesen konvergens. f := f n R[a, b] és n= b b f = f n. a n= a 1.13 Tétel. f n : (a, b) R, n N. Tegyük fel, hogy 1. f n D(a, b) ( n N, 2. x (a, b): (f n (x )) konvergens, 3. (f n) egyenletesen konvergens. 1. (f n ) egyenletesen konvergens, 2. f = lim f n D(a, b), 3. f = lim f n. 11. Előadás 11.1. Fourier-sorok 11.1 Definíció. A n (a k cos kx + b k sin kx) polinomot trigonometrikus polinomnak nevezzük, a a k cos kx + b k sin kx sort pedig trigonometrikus sornak nevezzük. 11.2 Definíció. R 2π := {f : R R, f 2π-szerint periodikus és f R[, 2π]}, C 2π := {f : R R, f 2π-szerint periodikus és f C}. 11.3 Definíció. f, g R 2π ortogonális, ha f, g := fg =. 11.4 Definíció. A {ϕ n : n N} rendszer ortogonális, ha : n m ϕ n, ϕ m = ϕ n ϕ m = 1: n = m. 11.5 Tétel. Az {1, cos x, sin x, cos 2x, sin 2x,...} rendszer ortogonális. 11.6 Tétel. Az { 1, cos x, sinx cos 2x sin 2x,,...} 2π π π π π rendszer ortonormált. 1

11.7 Definíció. Az {1, cos x, sin x, cos 2x, sin 2x,...} rendszert trigonometrikus rendszernek nevezzük. 11.8 Tétel. A trigonometrikus rendszer teljes C 2π -ben, azaz, ha h C 2π és akkor h. h(x) cos kxdx = h(x) sin kxdx = k, 11.9 Tétel. Ha a a k cos kx + b k sin kx sor egyenletesen konvergál, és f(x) = (a k cos kx + b k sin kx), akkor a = 1 2π a k = 1 π b k = 1 π f(x)dx, f(x) cos kx dx k 1 f(x) sin kx dx k 1. 11.1 Definíció. f R 2π. Az a := 1 2π a k := 1 π b k := 1 π f(x)dx, számokat f Fourier-együtthatóinak nevezük. A sort f Fourier-sorának nevezzük. f(x) cos kx dx k 1 f(x) sin kx dx k 1. a k cos kx + b k sin kx 11.11 Tétel (Da-Boir Reymond, Fejér). f C 2π, hogy f Fourier-sora egy pontban divergens. 11

12. Előadás 12.1 Tétel. Az f C 2π Fourier sora a a k cos kx + b k sin kx. Ha a Fourier-sor egyenletesen konvergens, akkor f(x) = a k cos kx + b k sin kx. 12.2 Definíció. C 2 2π = {f : R R f 2π szeint periodikus, f C 2 }, azaz f kétszer folytonosan differenciálható. 12.3 Tétel. Ha f C 2 2π, akkor f Fourier-sora egyenletesen konvergens, és f(x) = a k cos kx + b k sin kx. 12.4 Definíció. f szakaszonként folytonos a [, 2π]-n, ha > t < t 1 <... < t n = 2π, hogy f (ti 1,t i ) folytonos (i = 1,..., n), és lim x+ f = f(x + ) és lim x f = f(x ) ( x [, 2π]). 12.5 Tétel. Tegyük fel, hogy 1. f 2π szerint periodikus, 2. f szakaszonként folytonos a [, 2π]-n, 3. egy adott x [, 2π]-re f (x + ) = lim és f f(t) f(x) (x ) = lim. t x t x t x+ a k cos kx + b k sin kx = 12.6 Következmény. Tegyük fel, hogy 1. f 2π szerint periodikus, 2. f szakaszonként folytonos a [, 2π]-n, 3. f D(x) egy adott x-re. f(t) f(x) t x f(x + ) + f(x ). 2 a k cos kx + b k sin kx = f(x). 12

12.7 Tétel (Bessel-egyenlőség). Ha f R 2π, akkor n n min f(x) (a k cos kx + b k sin kx 2 = f(x) (a k cos kx + b k sin kx 2. 12.8 Tétel (Bessel-egyenlőtlenség). Ha f R 2π, akkor f 2 2 = 12.9 Tétel. Ha f R 2π, akkor L 2 normában, azaz ( f(x) 2 dx 2πa 2 ) + π a 2 k + b 2 k. k=1 (a k cos kx + b k sin kx) = f(x). lim f(x) n a k cos kx + b k sin kx 2 =. n Továbbá (Perseral formula) f(x) 2 dx = 2πa 2 + π (a 2 k + b 2 k). k=1 12.1 Tétel (Carlazon-tétel). Ha f R 2π, akkor majdnem minden x-re. (a k cos kx + b k sin kx) = f(x) ( ) 2, π x 12.11 Tétel. Ha f(x) = 2 x [, 2π], f(x + 2π) = f(x). Ekkkor egyenletes. f(x) = π2 12 + k=1 cos kx k 2 13