Γ-funktionen En kort introduktion

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "Γ-funktionen En kort introduktion"

Transkript

1 Institutionen för nturvetenskp och teknik Γ-funktionen En kort introduktion Rickrd Edmn och Mrkus Östberg

2 Örebro universitet Institutionen för nturvetenskp och teknik Mtemtik C, 76 9 högskolepoäng Γ-funktionen En kort introduktion Rickrd Edmn och Mrkus Östberg Hösten Hndledre: Mrcus Sundhäll Exmintor: Nikls Erikssen Självständigt rbete, 5 hp Mtemtik, Cnivå, 76 9 hp

3 Smmnfttning Inom mtemtiken nvänder mn sig iblnd v fkulteter som är en funktion över nturlig tlen som kn deniers rekursivt enligt { n(n )! om n >, n! om n. Vd händer då om mn tr fkulteten v ett rtionellt tl, exempelvis? Γ- funktionen (Γ är den grekisk verslen gmm som vi nvänder genomgående i denn uppsts) ger oss möjligheten tt beräkn fkulteter v inte br reell tl utn även komplex tl. I denn uppsts vill vi belys någr intressnt egenskper v Γ-funktionen och vr den kn tänks dyk upp. Trots tt den studers inom spridd grenr v mtemtiken som kombintorik och lgebr hr vi dock i denn uppsts vlt en nlytisk frmställning och begränst oss till de reell tlen. I först kpitlet visr vi trevlig egenskper som kontinuitet och en entydighetssts som går under nmnet Bohr-Mollerups sts. I ndr kpitlet behndlr vi kvoter v Γ-funktionen och ser på hur dess beter sig symptotiskt, lltså för väldigt stor rgument. I sist kpitlet ser vi hur Γ-funktionen nvänds till tt beräkn volymer och reor för klot i rummet R n vilket leder oss till intressnt lososk frågeställningr som vd ytor i högre dimensioner innebär. Läsren förvänts h kunskper inom en- och ervribelnlys smt läst en kurs i nlysens grunder, men frmställningen är även på den nivå tt mtemtikintresserde studenter sk få en grundlig inblick i hur Γ-funktionen generliserr n! och vr den kn dyk upp på för ndr ställen inom nlysen t.ex i beräknndet v volymintegrler. Avslutningsvis vill vi tck vår hndledre Mrcus Sundhäll som vrit ett stort stöd åt oss i rbetet v denn uppsts. Mrkus Östberg och Rickrd Edmn

4 Innehåll Någr viktig egenskper hos Γ-funktionen 4. Väldenierd och kontinuerlig Hölders olikhet Bohr-Mollerups sts Betfunktionen Asymptotiskt beteende v Γ-funktionen 9. Stirlings formel Pochhmmersymbolen Are och volym i n dimensioner 6 3. Polär koordinter Exempel Volym och ytre v n-dimensionell klot Volym och ytre för någr n Filososk utläggning

5 Historik Γ-funktionen formulerdes för först gången på 7-tlet v schweizisk mtemtikern Leonhrd Euler (77783) i korrespondens med Christin Goldbch (69764). Problemet vr tt tt nn en simpel formel till 3 n som gäller för ndr tl än heltl. Om vi byter ut multipliktionstecknet mot ddition får vi istället den ritmetisk summn n med den välkänd formeln S n n(+n). Dett möjliggör insättning v ll sorters tl, t.ex ger S värdet 3 8, även om det inte är särskilt meningsfullt tt dder en hlv term. En formel v denn enklre sort för n! nns inte utn tt t hjälp v nlytisk metoder. Dett ledde Euler till tt studer oändlig processer och lyckdes 79, i sin korrespondens med Christin Goldbch, formuler den oändlig produkten [( ) n n + ] [( 3 ) n n + ] [( 4 3 ) n ] 3 n!. n + 3 Om vi bortser från intressnt spekter som konvergens så ser vi tt vänsterledet gäller för ll sorters tl förutom negtiv heltl, eftersom det leder till noll i nämnren för någon v fktorern. Året efter formulerde Euler det som idg klls Eulers ndr integrl: n! ( log x) n dx () Adrien Mrie Legendre (75-833) skrev senre om () till det vi idg känner igen som Γ-funktionen: där för nturlig tl n. Γ(x) t x e t dt Γ(n + ) n! 3

6 Kpitel Någr viktig egenskper hos Γ-funktionen I dett kpitel kommer vi tt gå in på trevlig egenskper som kontinuitet och konvexitet. Avslutningsvis visr vi entydighetsstsen för Γ-funktionen som klls Bohr-Mollerups sts. Vi kommer tt börj med tt vis tt Γ- funktionen är väldenierd och kontinuerlig för ll positiv x, i dett kpitels först vsnitt.. Väldenierd och kontinuerlig Vi kommer nu tt vis tt Γ-funktionen är väldenierd och kontinuerlig för ll positiv x. Lemm... För vrje x > gäller det tt t x e t dt är konvergent. Bevis. Vi behöver försäkr oss om tt t x e t dt är konvergent för ll x i denitionsmängden. Om vi betrktr intervllet x [, [ ser vi tt integrlen är generliserd i. För stor t är t x e t e t och eftersom e t dt är konvergent får vi tt t x e t dt är konvergent (se [5] s. 36). Om vi betrktr intervllet x (, ) så är integrlen generliserd i båd ändpunktern. För tt undersök konvergens delr vi integrlen i två delr: Γ För t > hr vi tt t x e t dt och Γ t x e t t x och lim ε + ε t x e t dt t x dt existerr, lltså är Γ är konvergent. Om vi som tidigre väljer tillräckligt stor t hr vi tt t x e t e t och lim 4 ε ε e t dt

7 existerr, så följer det tt även Γ är konvergent. Enligt lemm.. kn vi nu dener Γ-funktionen. Denition... Vi denierr för x >. Γ(x) t x e t dt Lemm... Γ(x) är kontinuerlig på intervllet (, ) Bevis. Sätt f(x, t) t x e t där (x, t) [, ) [, ). Låt x och x vr x och välj sedn R och R så tt och f(x, t) < e t om t > R f(x, t) < e t om t > R. Sätt R mx (R, R ) som är det störst v tlen R och R. Givet ε > så kn vi välj ett R sådnt tt R ] e t dt [ e t R e < ε R 3. Väljer vi nu R mx(r, R ) och noterr tt f(x, t) är likformigt kontinuerlig på den kompkt rektngeln [x, x ] [, R] så nns det ett δ(ε) så tt f(x, t) f(x, t) t x t x e t ε < 3R + om x x < δ(ε). Då får vi f(x, t) dt f(x, t) dt R ( t x t x ) e t dt + t x e t dt t x e t dt R R R ( t x t x ) e t dt + t x e t dt + t x e t dt R t x t x e t dt + ε 3R + R + ε 3 + ε 3 < ε, R R e t/ dt + R R e t/ dt där vi nvänt tringelolikheten för integrler (se [7], s. 9, sts 6.3) och beviset är klrt. 5

8 . Hölders olikhet Vidre kommer vi tt gå igenom någr er v de egenskper som krktäriserr Γ-funktionen. För tt bevis dess egenskper behöver vi dock en nnn väl omtld sts, nämligen Hölders olikhet, som ni kn se nedn. b [ b f(t)g(t) dt ] [ f(t) p p b dt g(t) dt] q q. För tt bevis denn sts behöver vi först någr denitioner och lemmn till vår hjälp. Följnde denition går tt nn i [5], s. 53. Denition... En funktion f på (, b) klls strängt konvex om det för ll pr v punkter x x D f och vrje θ sådn tt < θ < gäller tt f(θx + ( θ)x ) < θf(x ) + ( θ)f(x ). Om mn tillåter likhet kllr mn f för en konvex funktion. Konvex funktioner hr egenskpen tt givet två punkter P, P på funktionskurvn så ligger smtlig punkter melln P, P under den rät linje som smmnbinder punktern P, P, vilket illustrers v följnde lemm. Lemm... Låt I vr ett intervll där x, x, x 3 I och x < x < x 3. Då gäller tt f är strängt konvex om och endst om f(x ) f(x ) x x < f(x 3) f(x ) x 3 x Observer tt olikheten även gäller då f är konvex, men tt vi då tillåter likhet. Bevis. : Då f är strängt konvex gäller tt f(θx + ( θ)x 3 ) < θf(x ) + ( θ)f(x 3 ) (.) Vi väljer θ x 3 x x 3 x och v dett följer tt θ x x x 3 x. Eftersom punkten x ligger strikt melln x och x 3, smt tt vi väljer θ x 3 x x 3 x kn vi skriv x som x θx + ( θ)x 3, där θ ger x och θ ger x 3. Vi sätter in i (.) och får f(θx + ( θ)x 3 ) < θf(x ) + ( θ)f(x 3 ) f(x ) < x x x 3 x f(x 3 ) + ( x x x 3 x f(x ) f(x ) < x x f(x 3 ) x x f(x ) x 3 x x 3 x f(x ) f(x ) < f(x 3) f(x ) x x x 3 x 6 ) f(x )

9 : Vi ntr nu tt vi hr f(x ) f(x ) x x < f(x 3) f(x ) x 3 x och vill vis tt f är strängt konvex. Eftersom punkten x strikt ligger melln x och x 3 kn vi skriv den som x θx + ( θ)x 3 och från dett erhåll θ x x 3 x x 3, smt θ x x x x 3. Sedn återstår endst tt gör de uträkningr som gjordes tidigre, men nu åt motstt håll, vilket lämns åt läsren. Lemm... Om f(x) är deriverbr för ll x på (, b) och f (x) > på hel intervllet så är f(x) strängt växnde på (, b). Bevis. Låt x vr en punkt strikt melln x, x sådnt tt < x < x < x < b. Enligt medelvärdesstsen hr vi tt f(x ) f(x ) (x x )f (x) där höderledet är positivt. Alltså är f(x ) f(x ) > om x x > vilket är denitionen v en strängt växnde funktion. Följnde sts går tt nn i [5] (se sts 5 s. 53), men för läsrens skull presenterr vi ett likrtt bevis där vi förenklt och fyllt i viss steg. Sts... En deriverbr funktion f är strängt konvex om och endst om dess derivt f är strängt växnde Bevis. : Antg tt f är strängt konvex. Vi vill vis tt f är strängt växnde. Låt x, x vr två punkter i vårt denitionsintervll sådn tt x < x. Eftersom f är strängt konvex gäller det enligt lemm (..) tt f(x) f(x ) x x < f(y) f(x ) y x, då x < x < y < x. (.) Vi ser tt funktionen g(x) f(x) f(x ) x x är strängt växnde. Om vi sätter in y x i. och låter x gå mot x + vi tt g (x ) < f(x ) f(x ). x x Anlogt visr mn tt f(x ) f(x ) x x < g (x ). Av dett följer tt g (x ) < g (x ), lltså tt g är strängt växnde. : Vi ntr nu tt f är strängt växnde och vill vis tt f(θx + ( θ)x ) < θf(x ) + ( θ)f(x ) < θf(x ) + ( θ)f(x ) f(θx + ( θ)x ), (.3) 7 får

10 där < θ <. Antg tt x < x och sätt ξ θx + ( θ)x. Med hjälp v medelvärdesstsen vill vi vis tt högerledet i (.3) är positivt. Vi hr θf(x ) + ( θ)f(x ) f(θx + ( θx )) θ(f(x ) f(ξ)) + ( θ)(f(x ) f(ξ)) θ(x ξ)f (ξ ) + ( θ)(x ξ)f (ξ ) ( θ x [ ] ) ( θx + ( θ)x f (ξ ) + ( θ) x [ ] ) θx + ( θ)x f (ξ ) θ( θ)(x x )(f (ξ ) f (ξ )), där x < ξ < ξ < ξ < x. Eftersom f är strängt växnde och ξ < ξ så är vilket medför tt och beviset är klrt. f (ξ ) f (ξ ) > och θ( θ)(x x ) > < θ( θ)(x x )(f (ξ ) f (ξ )), Korollrium... Antg tt f(x) hr en kontinuerlig ndrderivt på ett intervll x (, b). Då gäller det tt f(x) är strängt konvex på (, b) om och endst om f (x) > för ll x (, b). Bevis. Antg tt f (x) >. Eftersom f (x) (f(x) ) > så gäller det enligt lemm.. tt f (x) är strängt växnde på (, b) vilket enligt sts.. är ekvivlent med tt f(x) är strängt konvex. Lemm..3. Låt p och q vr positiv tl som uppfyller Om u och v så gäller tt med likhet då u p v q. p + q. uv up p + vq q, Bevis. Vi kn skriv om vänsterledet och få ln uv uv e ln u+ln v e e p ln up + q ln vq. Eftersom ( e t) > för ll t så är enligt korollrium.. e t konvex. Då är enligt denitionen v konvexitet e θx+( θ)y θe x + ( θ)e y. 8

11 ( ) Sätt p θ och noter tt θ p + q p q, vi erhåller då Med x ln u p, y ln v q blir (.4) e p x+ q y p ex + q ey. (.4) e p ln up + ln vq q uv För likhet ntr vi tt u p v q. Vi hr p eln up + q elnvq up p + vq q. uv u(v q ) q u(u p ) q u + p q u p ( p + q ) u p up p + up q up p + vq q. Lemm..4. Låt f, g vr kontinuerlig, f, g och b f p dx b g q dx, p + q där vi tillåter och b +. Då gäller b fg dx, p, q >, Bevis. Eftersom f, g är positiv och kontinuerlig funktioner gäller tt även fg är positiv och kontinuerlig på smm intervll. Av lemm..3 får vi då tt Vi får tt b f(x)g(x) f(x)p p fg dx p b f p dx + q + g(x)q, x b q b g q dx p + q. Lemm..5. Låt f(x), f(x) kontinuerlig på (, b). Då gäller det tt b f(x) dx f(x), då < x < b. 9

12 Bevis. ntg tt f(x ) > för något x (, b). Eftersom f är kontinuerlig på hel (, b) kn vi välj ett δ så tt f(x) > på intervllet [x δ, x + δ]. Om vi nvänder uppskttningr för integrler (se [5], s.3) får vi tt f(x) > på [x δ, x + δ] x +δ x δ och eftersom x vr godtyckligt vlt så är vi klr. f(x) dx >, Nu hr vi ll verktyg till tt formuler Hölders olikhet. Sts.. (Hölders olikhet). Låt p och q vr positiv reell tl sådn tt p + q. Om f, g är kontinuerlig, reell funktioner så gäller tt b [ b f(t)g(t) dt där vi tillåter och b +. ] [ f(t) p p b dt g(t) dt] q q, (.5) Bevis. Låt f och g vr kontinuerlig. Enligt tringelolikheten för integrler (se till exempel sts 6, s. 34, [5]) får vi Vi denierr och b b fg dx f g dx. [ b A [ b B ] f p p dx ] g q q dx, där vi ntr tt A och B är positiv. Då hr vi b ( f A ) b p dx A p f p dx A p A p smt b ( g B ) q dx Enligt lemm..4 gäller b ( f A g B ) dx,

13 så tt b [ b f g dx A B ] [ p b ] q f p dx g q dx Vid fllet A eller B vet vi från lemm..5 tt f då A, smt g då B, vilket ger oss tt olikheten i (.5) uppfylls..3 Bohr-Mollerups sts I dett vsnitt visr vi entydighet för Γ-funktionen i en sts som går under nmnet Bohr-Mollerups sts. Först visr vi en existenssts som visr tt det nns en funktion, Γ-funktionen, som uppfyller tre villkor. Sts.3.. För ll x som Γ är denierd på gäller () Γ(x + ) xγ(x). (b) Γ(n + ) n! för n,, 3,... (c) log Γ är konvex. Bevis. ) Genom en prtilintegrtion får vi Γ(x + ) t x e t dt [ t x e t] + xt x e t dt + x xγ(x) t x e t dt b) Om vi sätter x n i () så följer det genom induktion tt Γ(n + ) n!. c) Vill vis tt log Γ (θx + ( θ)y) θ log Γ(x) + ( θ) log Γ(y). Om vi gör smm vribelsubstitution som i lemm..3 får vi tt ovnstående kn skrivs om till ( x log Γ p + y ) q p log Γ(x) + log Γ(y) q där p + q.

14 Om vi dessutom skriver t t p + t q får vi ( x Γ p + y ) t x p + y q e t dt p Hölder Logritmerr vi bägge led får vi ( x log Γ p + y p) och beviset är klrt. [ t x p + y q ( p + q ) e ( t p + t q ) dt t x p p e t p }{{} f fg dt ] f p dt t y q q e t q }{{} dt g p [ ] g q q dt p log f p dt + q log g q dt p log t x e t dt + q log p log Γ(x) + log Γ(y) q t y e t dt Bohr-Mollerups sts, efter dnsk mtemtikern Hrld Bohr och Johnnes Mollerup, säger tt Γ-funktionen är entydigt bestämt v dess tre egenskper. Den formulers i [7] och vi kommer nu tt gör en liknnde formulering. Sts.3.. Om f är en positiv funktion på (, ) sådnt tt () f(x + ) xf(x) (b) f() (c) log f är konvex då är f(x) Γ(x). Beviset är snrlikt som det i [7] men vi väljer tt kompletter det i viss vseenden så tt det blir mer fullständigt. Bevis. Vi vet tt det redn nns en funktion som uppfyller (), (b), och (c), nämligen Γ. Det räcker tt vis tt f(x) är entydigt bestämt v (), (b), och (c) för ll x >. På grund v egenskpern i () räcker det tt vis för x (, ]. Sätt ϕ(x) log f(x).

15 Då är ϕ(x + ) log (f(x + )) log (xf(x)) log x + ϕ(x) < x <, Vi vet tt ϕ() och ϕ(x) konvex. Antg tt n är ett positivt heltl. Då är ϕ(n + ) log (nf(n)) log (n(n )f(n )) log (n(n ) f(n (n ))) log (n(n ) f())) log (n(n ) )) log n! Betrkt dierenskvotern v ϕ(x) på intervllen [n, n+], [n+, n++x], [n +, n + ]. Konvexitet ger tt vi kn nvänd sts... Vi får då där smt ϕ(n + ) ϕ(n) n + n Alltså hr vi tt ϕ(n + ) ϕ(n) n + n log n ϕ(n + + x) ϕ(n + ) x log n! log(n )! log n, ϕ(n + ) ϕ(n + ) log(n + ). ϕ(n + + x) ϕ(n + ) x Vi kn skriv om ϕ(n + + x) som Vi hr lltså ϕ(n + + x) log f((x + n) + ) log(x + n)f(x + n) ϕ(n + ) ϕ(n + ), n + (n + ) log(n + ). log(x + n)((x + n) ) (x + )f(x + ) log(x + n)((x + n) ) (x + )xf(x) [ ] log x(x + ) (x + n) }{{} t + ϕ(x). ϕ(x) + log t log n! log n log(n + ) x ϕ(x) + log t [log n! + x log n] x log(n + ) x log n ϕ(x) [log(n! n x ) log t] x log n + ) ( n n! nx ϕ(x) (log x log + ). t n 3

16 Låter vi n går uttrycket ϕ(x) ( ) log n! nx t mot noll enligt instängningsregeln för gränsvärden (se t.ex [5] s. 4). Dett ger tt ϕ(x) lim n log Alltså hr vi tt n! n x log lim x(x + ) (x + n) n f(x) lim n och f är då entydligt bestämt. n! n x x(x + ) (x + n) n! n x x(x + ) (x + n). Anmärkning.3.. Som en konsekvens leder denn sts till en lterntiv formulering v Γ-funktionen: Γ(x) lim n.4 Betfunktionen n! n x x(x + ) (x + n) I dett vsnitt kommer vi tt presenter betfunktionen, smt vis den som kvoter v Γ-funktionen. Betfunktionen hr, precis som Γ-funktionen, sitt ursprung från Euler och hns så kllde först integrl [] som ni kn se nedn. x n ( x) n... n dx (n + ) (n + )... (n + ). Vi skriver dock fördelktigt om betfunktionen, såsom vi visr i denitionen nedn. Denition.4.. För x > och y > denierr vi. B(x, y) t x ( t) y dt Vi vill även vis tt betfunktionen är konvergent. Då x och y smtidigt inses lätt tt integrlen är konvergent, vi väljer tt betrkt intervllen < x <, < y <. B(x, y) B (x, y)+b (x, y) Vi hr tt lim t + ( ) t x ( t) y t x t x ( t) y dt+ t x ( t) y dt. och eftersom tx dt är konvergent enligt [4] hr vi tt B är konvergent. Anlogt visr mn tt B är konvergent, lltså är betfunktionen konvergent. 4

17 Sts.4.. Om x > och y > gäller tt t x ( t) y dt Γ(x)Γ(y) Γ(x + y), (.6) Då dett bevis är reltivt omfttnde hr vi för läsrens skull vlt tt del upp det i fyr steg, där vi i de tre först stegen kommer tt vis någr viktig egenskper för betfunktionen. I steg kommer vi vis tt B(, y) y och sedn i steg kommer vi, med hjälp v prtiell integrtion, tt vis tt B(x+, y) x x+y B(x, y). Vi fortsätter sedn i steg 3 med tt vis tt log B(x, y) är konvex, och precis som i sts.. kommer vi tt nvänd oss v Hölders olikhet. Avslutningsvis kommer vi tt vis tt kriteriern i sts.3. gäller. Bevis. Steg : Till tt börj med vill vi vis tt B(, y) y : B(, y) Steg : Vi sk nu vis tt [ ( t) ( t) y y dt y B(x +, y) x B(x, y). x + y För tt vis dett nvänder vi oss v prtiell integrtion: B(x +, y) [ t x ( t) y dt t x ( t) x ( t)x ( t) y dt ( ) t x ( t) x+y dt t ( ) t x ( t) x+y ] + t x + y x ( t)y [ t x + y + x x + y ] x B(x, y) x + y + x x + y t x ( t) y dt ] y x+y ( t) x + y x ( t) t x ( t) x+y x dt ( ) t x dt t Steg 3: För tt vis tt log B(x, y) är konvex nvänder vi oss v smm metod som i sts... För ett xt y hr vi ( x B(θx + ( θ)z, y) B p + z ) q, y 5

18 där vi, som tidigre, nvänt oss v tt p θ, θ q och p + q. Vi får då ( x B p + z ) q, y Hölders olikhet ger oss t x p + z q ( t) y dt ( t x p + z q p + q t x p p ( t) y p p }{{} f fg dt ( fg dt ) ( ) ( t) y p + y q p + q dt t z q q ( t) y q q dt }{{} g ) ( f p p ) dt g q q. Logritmerr vi bägge led får vi ( x log B p + z ) q, y p log f p dt + q log g q dt p log t x ( t) y dt + q log t z ( t) y dt p log B(x, y) + log B(z, y). q Steg 4: Vi behöver nu verier tt de tre kriteriern i sts.3. uppfylls v funktionen som deniers Vi hr tt f(x + ) xf(x). Vidre hr vi tt f() f(x) Γ(x + y) B(x, y). Γ(y) Γ(x + y + ) (x + y)γ(x + y) x B(x +, y) B(x, y) Γ(y) Γ(y) x + y Γ(y + )B(, y) Γ(y) yγ(y)b(, y) Γ(y) För tt vis tt log f(x) är konvex gör vi observtionen y y. log f(x) log Γ(x + y) log Γ(y) + log B(x, y). }{{} 6 konstnt

19 Vi vill vis tt log Γ(x + y) log Γ(y) + log B(x, y) är konvex då vi hr y xt. Sätt h(x) log Γ(x + y) log Γ(y) + log B(x, y). Vi vet tt log Γ(x + y) och log B(x, y) är konvex funktioner. Dett ger oss tt h (x) (log Γ(x + y)) + (log B(x, y)) >. }{{}}{{} > > Enligt Korollrium.. gäller tt en funktion är strängt konvex om och endst om ndrderivtn är positiv, lltså är log f(x) är konvex. Dett tvingr funktionen f(x) tt vr lik med Γ(x), och beviset är klrt. Vi ger exempel på någr intressnt resultt som vi nvänder betfunktionen till tt beräkn: Exempel.4.. Vribelbytet i t sin θ i denition.4. ger oss B(x, y) Γ(x)Γ(y) Γ(x + y) π π (sin θ) x (cos θ) y sin θ cos θ dθ (sin θ) x (cos θ) y dθ. Om vi nu sätter x y får vi tt Γ ( ( ) π Γ ) π Av dett följer tt Γ ( ) π ( )!. För tt beräkn fkulteter v typen n + / där n,,,... nvänder vi följnde formel: Exempel.4.. Låt I π (sin x)m dx och J π (sin x)m dx. Om vi nvänder smm substitution som i exempel.4. hr vi tt I π (sin x) m dx Γ(m + )Γ( ) Γ(m + + ) Γ(m + ) π Γ(m + ) (.7) 7

20 För integrlen J hr vi: J π π m (sin x) m dx ( sin x cos x) m dx π m B(m +, m + ) (sin x) m (cos x) m dx m Γ(m + )Γ(m + ) Γ(m + ) m Γ(m + ) Γ(m + ) Om vi dessutom för integrlen J gör vribelbytet t x får vi J π π I. (sin t) m dt (sin t) m dt Tillsmmns ger ekvtionern (.7) och (.8) Γ(m + ) π Γ(m + ) (m)! π m (m)! m Γ(m + ) Γ(m + ) Γ(m + ) Γ(m + ) (m)! π 4 m. m! Om vi gör substitutionen m n får vi även Γ(m + ) (m)! π 4 m m! (m)! π m! 4 m Γ(m + ) mγ(m) mγ(m) π m Γ(m + ) Γ(m) ( n ) Γ Γ(m) π m Γ(m + ) Γ(n) π n Γ( n+ ) (.8) 8

21 Kpitel Asymptotiskt beteende v Γ-funktionen Här tänker vi gå in på symptotiskt beteende v Γ-funktionen. En formel som oft dyker upp i dess smmnhng är Stirlings formel som nvänds till tt pproximer n! då n är stort. Vi kommer även titt på kvoter v Γ-funktioner och hur de beter sig symptotiskt.. Stirlings formel Härnäst kommer vi tt formuler en pproximtion för stor fkulteter. Den så kllde Stirlings formel, eller Stirlings pproximtion, hjälper oss tt pproximer n! för stor n, eller Γ(x + ) för stor x. Innn vi kn presenter Stirlings formel måste dock vi denier begreppet symptotiskt beteende. Denition... Låt f(x), g(x) vr reellvärd funktioner. Om f(x) lim x g(x) skriver vi f(x) g(x) då x. Vi säger tt tt f är symptotisk till g. Dett begrepp nvänds då vi känner till storlek och uppförnde v g(x) då x och vill se hur f(x) beter sig under smm förhållnde. För tt vis Stirlings formel behöver vi viss verktyg i form v ett lemm och en sts. Dess, smt Stirlings formel, går tt nn i [3] (lemm 8.3 s. 56, sts 8.3b s. 56, sts 8.4 s. 5) vrifrån vi även tgit bevisidéern som vi för läsren skull skrivit om och förenklt något. Lemm... Om >, b > och om f är denierd som f(x) 9 e xbt dt,

22 är f(x) ( π bx), då x Bevis. Sätt u t bx, då är dt bx du. Då är f(x) π bx bx π bx π bx e u bx du e u du. Vi hr tt integrlen e u du är konvergent med värdet π (se exempel (3..)) och vi får tt lim x f(x) π bx π π. Följnde procedur klls för Lplces metod (se [3]) och är en teknik som nvänds för tt pproximer integrler på formen b em f(x) dx. Sts... Antg tt följnde gäller: () f är två gånger deriverbr och f kontinuerlig på t <, där får vr ändlig eller oändlig; (b) f är växnde på t < ; (c) f() f (), f () > ; (d) det nns ett x, för vilket existerr. I(x ) e x f(t) dt Då gäller tt I(x) existerr för ll x > x och då x. [ I(x) π xf () ],

23 Bevis. Vi ser tt för x > x gäller e xf(t) e x f(t). Enligt jämförelsests [5] hr vi tt I(x) existerr. Välj ett ε, sådnt tt < ε < f (). Eftersom f () är kontinuerlig nns ett δ <, för vilket < f () ε f (t) f () + ε, om t δ. (.) Då hr vi I(x) δ e xf(t) dt e xf(t) dt + I (x) + I (x). δ e xf(t) dt Vi börjr med tt undersök I. På δ t < hr vi tt f(t) f(δ), eftersom f är monoton. Vi hr e xf(t) e xf(t)/ e xf(t)/ e xf(t)/ e xf(δ)/ e x f(t) e xf(δ)/, då x x. Av dett följer tt eller ekvivlent I (x) δ e xf(t) dt e xf(δ)/ e xf(t) dt e xf(δ)/ e xf(t) dt, δ I (x) e xf(δ)/ I(x ). (.) Om vi vidre ser på t δ och McLurinutvecklr f(t) (se [5]) får vi tt f(t) f() + f ()t + f (τ)t, där τ t δ. Eftersom f() f () hr vi tt Av dett och v (.) får vi tt f(t) f (τ)t. så tt (f () ε)t f(t) (f () + ε)t, e x(f ()+ε)t / e xf(t) e x(f () ε)t /.

24 Integrerr vi denn olikhet får vi δ e x(f ()+ε)t / dt I (x) Vi kombinerr (.) och (.3) och får δ e x(f ()+ε)t / dt I(x) δ δ för x x. Multiplicerr vi sedn (.4) med x får vi δ x e x(f ()+ε)t / dt xi(x) x e x(f () ε)t / dt. (.3) e x(f () ε)t / dt+e xf(δ)/ I(x ), (.4) δ e x(f () ε)t / dt+ xe xf(δ)/ I(x ). För tt lättre se vd vi gör inför vi beteckningrn b f ()+ε och b f () ε. Då hr vi δ x e xb t dt xi(x) x δ e xb t dt + xe xf(δ)/ I(x ). (.5) Om vi nu låter x får vi tt xe xf(δ)/ I(x ). Enligt lemm.. kn vi även pproximer (.5) och får då smt δ x e xb t dt δ x e xb t dt [ x π b x [ x [ ] π f ()+ε x π f () + ε [ x π b x [ x [ ] ] ] π f () ε x π f () ε Av dett smt (.5) får vi tt det för ll ε > nns ett C så tt, för x > C gäller [ π f () + ε ] [ xi(x) ] ] π f () ε ]

25 Då ε följer xi(x) Dett ger I(x) [ lim x och beviset är färdigt. π xf () ] [ ] π f () lim x xi(x) [ ] π f () Sts.. (Stirlings formel). För stor x hr vi Γ(x + ) πx x+ e x, Bevis. För uttrycket Γ(x+) t x e t dt gör vi vribelbytet t x(+u). Då är dt xdu och vi får Γ(x + ) eller ekvivlent x x e x Γ(x + ) Vi betrktr först I : I (x) x x ( + u) x e x(+u) x du x x+ e x e ux ( + u) x du e ux ( + u) x du e ux ( + u) x du e ux ( + u) x du + I (x) + I (x) Sätt f(u) u ln( u). Då är och e ux ( u) x du e ux ( + u) du f (u) + u u u då u < f (u), u <. ( u) e x[ u ln( u)] dt. Speciellt är f() f () och f () och vi kn tillämp sts.. och få ( π I (x). x) Med smm förfrnde tillämpt på I (x) med f(u) u ln( + u) får vi I (x) ( π x). 3

26 Vilket tillsmmns ger ( π I(x) x) ( ) π x vilket ger Γ(x + ) πx x+/ e x.. Pochhmmersymbolen I dett vsnitt presenterr vi Pochmmersymbolen (α) n och kollr på dess symptotisk beteende. Vi gör följnde denition: Denition... Låt n vr ett nturligt tl och α reellt, då gäller (α) n α(α + ) (α + n ) Uttryckt i gmmfunktioner får vi: (α) n Γ(n + α) Γ(α) (.6) Med Stirlings formel får vi även den nednstående symptotisk formeln. Lemm... (α) n (β) n C(α, β)(n + ) α β (.7) där C(α, β), för x värden på α och β, är en konstnt. Bevis. Vi skriver om (α)n (β) n med hjälp v (.6) och nvänder Stirlings formel med x n + α och x n + β får vi tt (α) n Γ(n + α) (β) n Γ(α) Γ(β) Γ(n + β) Γ(β) Γ(α) (n + α )n+α e n α (n + β ) n+β e. n β Vi sätter nu C Γ(β) Γ(α) eβ α och skriver om resten v uttrycket (n + α ) n+α (n + β ) n+β (n + α )α (n + β ) β ( n + α n + β ) n ( ) n + α. n + β Låt oss se hur de enskild fktorern beter sig för stor n. För fktorn längst till höger gäller det tt ( ) n + α ( + α β ) då n. n + β n + β 4

27 Fktorn i mitten gör vi substitutionen t n + β och får ( ) n + α n ( + α β ) n n + β n + β ( + α β ) +t β t ( + α β ) t ( + α β ) β t t e α β då t. Vi gör sedn en omskrivning på fktorn (n+α )α (n+β ) β. (n + α ) α (n + β ) β ( n+α n+ ( n+β n+ ) α (n + ) α ) β (n + ) β ( ) α n+α n+ ( n+β n+ ) β (n + ) α β där vi ser tt en fktorn går mot då n. Tillsmmns får vi tt Vi hr lltså tt (α) n (β) n C (n + ) α β e α β Γ(β) Γ(α) (n + )α β. där konstnten C(α, β) Γ(β) Γ(α) (α) n (β) n C(α, β) (n + ) α β 5

28 Kpitel 3 Are och volym i n dimensioner I dett kpitel visr vi tt Γ-funktionen dyker upp i formlern för re och volym för klot i n dimensioner. Med en yt vser vi rnden till den begränsde mängden K R n och den brukr i litterturer [6] beteckns med K men i denn text kommer vi br studer sfären och klotet, som vi denierr lite längre ner. Noter tt vi endst studerr mängder i R n och en yt hr lltså en dimension lägre än den kropp vi studerr ovsett vilken dimension vi benner oss i. När vi tlr om re så ssocierr vi lltså ett tl σ som är ett mått på innehållet v den yt vi studerr och nlogt för volym. Längre frm kommer vi även nvänd n-polär koordinter som en denition, för härledning v dess hänvisr vi den intresserde läsren till [] där läsren förvänts h grundläggnde kunskper i linjär lgebr. I R n betecknr vi klotet som är centrert i origo med rdie R som K n (R) och den utgörs v mängden K n (R) {x R n : x < R}. Rnden till K n (R) klls (n ) -sfären och deniers som S n (R) {x R n : x R}. För enhetsklotet K n () skriver vi br K n och nlogt för enhetssfären, S n. Aren och volyminnehållet v K n betecknr vi med σ(s n ) respektive µ(k n ). 3. Polär koordinter I dett vsnitt denierr vi n-polär koordinter som vi kommer nvänd till tt beräkn integrlen dx, (3.) R n e x där vi noterr tt integrnden är en funktionen som beror på vståndet från origo. Vi kommer nvänd denn integrl lite längre frm när vi härleder formlern för re och volym i n dimensioner men först behöver vi gör följnde denitioner: Denition 3... Låt φ, φ,..., φ n, smt θ vr vinklr där φ, φ,..., φ n π och θ π. Om r är rdien till en (n )-sfär i R n kn vi få frm de 6

29 polär koordintern genom x r cos φ. x j r cos φ j. x n r sin θ j k n k n sin φ k (j, 3,..., n ) sin φ k x n r cos θ sin φ k k Denition 3... För en (n ) -sfär i R n kn vi få frm jcobinen genom Vi visr någr exempel: 3.. Exempel n J(φ, φ,..., φ n ) r n k sin k φ n k Exempel 3... Vi vill få frm de polär koordintern för en sfär i R 4 och nvänder oss då v denition 3... Vi får x r cos φ x r cos φ x 3 r sin θ x 4 r cos θ sin φ k r cos φ sin φ k sin φ k r sin θ sin φ sin φ k sin φ k r cos θ sin φ sin φ k Om vi nu vill få frm jcobinen för dess polär koordinter nvänder vi oss v denition 3.. som ger oss J(r, φ, φ ) r 3 sin k φ 3 k k r 3 sin φ sin φ 7

30 I tre vribler är vi redn beknt med jkobinen J(r, φ ) r sin φ Exempel 3... e x x x 3 dx dx dx 3 R 3 r e r dr π D e r J(r, φ ) dr dφ dθ (3.) π sin φ dφ dθ, (3.3) där D är området vid övergång till polär koordinter som ges v 3... Vi utför vribelbytet r t där dt rdr och får då ( ) t 3 3 e t dt 4π πγ π 3, I R 4 hr vi e x x x 3 x 4 dx dx dx 3 dx 4 (3.4) R 4 e r J(r, φ, φ ) dr dφ dφ dθ D π Γ π r 3 e r dr ( 4 t 4 e t dt π ) π. π π sin φ dφ sin φ dφ dθ Eftersom vriblern x,..., x n är oberoende vrndr får vi tt ( ) n dx e x dx... e x n dx n e x dx π n R n e x Det verkr som tt vid beräkning v integrlen (3.) erhåller vi en produkt v Γ-funktionen smt ren v enhetssfären. Med dess resultt verkr det därför rimligt tt denier ren v enhetssfären enligt nedn: Denition Låt D vr området som deniers i 3... Vi denierr ren v (n )-sfären som σ(s n ) J drdφ dφ n dθ, där J r n J. D 8

31 3. Volym och ytre v n-dimensionell klot Sts 3... Volymen för det n -dimensionell enhetsklotet K n och ytren v S n ges v smt Bevis. Vi hr π n Av dett får vi tt e x R n Γ ( n µ(k n ) πn/ Γ( n + ) (3.5) σ(s n ) πn/ Γ( n ). (3.6) dx D r n e r dr σ (S n ) t n e t dtσ (S n ) ) σ (S n ). e r J dr dφ n dθ σ (S n ) π n Γ ( n ). Om vi betecknr volymen v K n (R) som V n (R) så kn vi tänk oss tt V n (R) utgörs v koncentrisk skl med tjockleken r som vi summerr från till R. Ett tunt skl v V n (R) kn då pproximers som V n (R) A n (R) r, där A n (R) är ren v S n (R). Vi delr upp rdien i små intervll r, r,..., r N R och konstnt längden r R N. Hel klotet kn då pproximers som en summ N V n (R) A n (r k ) r. k Låter vi intervllängden gå mot noll får vi volymen som en oändlig summ: N V n (R) lim A n (r k ) r N k R A n (r) dr π n R n nγ ( ) n π n R n n Γ ( ) n π n R n Γ ( n (3.7) + ) 9

32 3.3 Volym och ytre för någr n Vi smmnställer en tbell med värden för ren och volymen i någr dimensioner. En intressnt iktgelse är tt volymen (och ren) initilt ökr och når ett mxvärde vid n 5 (volymen) för tt sedn vt. Eftersom fkultetsfunktionen växer snbbre än exponentilfunktionen (se [5] s. 6) så kommer uttrycket (3.7) tender mot noll dår n går mot oändligheten. n A n (R) V n (R) R πr 6, 8R πr 3, 4R 3 4πR, 57R 4πR3 3 4, 9R 3 4 π R 3 9, 74R 3 π R 4 4, 93R 4 5 8π 3 R4 6, 3R 4 8π 5 R5 5, 6R 5 6 π 3 R 5 3, R 5 π3 R 6 6 5, 7R 6 7 6π 3 R , 7R 6 6π3 R 7 5 4, 7R 7 8 π 4 3 R7 3, 47 π 4 4 R8 4, 6R ! 347 π ! R 346, 8 6 R Filososk utläggning Det kn verk konstigt tt betrkt S 3 som en yt eftersom det är ett tredimensionellt objekt, och dess mått som re när det egentligen är en volym! Men, S 3 är ett objekt i ett fyrdimensionellt rum, R 4 ; där sknr vi geometrisk tolkning. Vår uppfttning v volymer och reor är bserd på den vrdglig intuitionen v rummet och plnet. Kn vi på något sätt tänk oss hur en yt i fyr dimensioner ser ut? Förmodlingen inte, men det går tt tänk sig hur projektionen v ett objekt i fyr dimensioner ser ut i rummet. 3

33 Precis som tt projektionen v en sfär i R blir en cirkel, får vi en sfär när S 3 projicers ner på R 3. Om vi skulle t ett pln i R 4 och dr det genom S 3 skulle vi först se en punkt när ders ytor tngerr för tt sedn väx till en tredimensionell sfär och nå sitt mx vid 'ekvtorn' och sedn vt till en punkt igen. 3

34 Litterturförteckning [] Blumeson, I.E: A Derivtion of n-dimensionl Sphericl Coordintes, The Americn Mthemticl Monthly, Mthemticl Assocition of Americ, Vol 67, no, , 96. [] Dvis, Philip J.: Leonhrd Euler's integrl: A historicl prole of the gmm function, The Americn Mthemticl Monthly, Mthemticl Assocition of Americ, Vol 66, No, , 959. [3] Fulks, Wtson: Advnced Clculus, John Wiley & Sons, Inc, New York,. [4] Neymrk, Mts: Kompendium om konvergens (ndr upplgn), Linköpings universitet, Mtemtisk institutionen,. [5] Persson, Arne och Böiers, Lrs-Christer: Anlys i en vribel, Studentlittertur,. [6] Persson, Arne och Böiers, Lrs-Christer: Anlys i er vribler, Studentlittertur, 5. [7] Rudin, Wlter: Principles of Mthemticl Anlysis, McGrw-Hill,

SF1625 Envariabelanalys

SF1625 Envariabelanalys Modul 5: Integrler Institutionen för mtemtik KTH 30 november 4 december Integrler Integrler är vd vi sk håll på med denn veck och näst. Vi kommer tt gör följnde: En definition v vd begreppet betyder En

Läs mer

SF1625 Envariabelanalys

SF1625 Envariabelanalys SF1625 Envribelnlys Föreläsning 13 Institutionen för mtemtik KTH 27 september 2017 SF1625 Envribelnlys Anmäl er till tentn Anmäl er till tentn nu. Det görs vi min sidor. Om det inte går, mejl studentexpeditionen

Läs mer

13 Generaliserade dubbelintegraler

13 Generaliserade dubbelintegraler Nr 3, 4 pril -5, Ameli 3 Generliserde dubbelintegrler 3. Generliserde enkelintegrler Integrerbrhet är definiert för funktioner som är begränsde och definierde på ett ändligt intervll. ett kn i mång fll

Läs mer

KOMPLETTERANDE MATERIAL TILL KURSEN MATEMATIK II, MATEMATISK ANALYS DEL A VT 2015

KOMPLETTERANDE MATERIAL TILL KURSEN MATEMATIK II, MATEMATISK ANALYS DEL A VT 2015 KOMPLETTERANDE MATERIAL TILL KURSEN MATEMATIK II, MATEMATISK ANALYS DEL A VT 2015 ANDRZEJ SZULKIN 1. Supremum, infimum och kontinuerlig funktioner I ppendix A3 i [PB2] definiers begreppen supremum och

Läs mer

Preliminär version 2 juni 2014, reservation för fel. Tentamen i matematik. Kurs: MA152G Matematisk Analys MA123G Matematisk analys för ingenjörer

Preliminär version 2 juni 2014, reservation för fel. Tentamen i matematik. Kurs: MA152G Matematisk Analys MA123G Matematisk analys för ingenjörer Lösningsförslg Högskoln i Skövde SK, JS) Preliminär version juni 0, reservtion för fel. Tentmen i mtemtik Kurs: MA5G Mtemtisk Anlys MAG Mtemtisk nlys för ingenjörer Tentmensdg: 0-05- kl.0-9.0 Hjälpmedel

Läs mer

Tentamen i Analys B för KB/TB (TATA09/TEN1) kl 08 13

Tentamen i Analys B för KB/TB (TATA09/TEN1) kl 08 13 LINKÖPINGS UNIVERSITET Mtemtisk Institutionen Jokim Arnlind Tentmen i Anlys B för KB/TB (TATA9/TEN 5-6- kl 8 3 Ing hjälpmedel är tillåtn. Vrje uppgift kn ge mximlt 3 poäng. Betygsgränser: 8p för etyg 3,

Läs mer

Sats 3: Egenskaper. (a) (b) f(x) dx = 2 f(x) dx. (c) (Af(x) + Bg(x))dx. g(x) dx = A. (d) (e) Om a b och f(x) g(x) (f) Triangelolikheten: Om a b

Sats 3: Egenskaper. (a) (b) f(x) dx = 2 f(x) dx. (c) (Af(x) + Bg(x))dx. g(x) dx = A. (d) (e) Om a b och f(x) g(x) (f) Triangelolikheten: Om a b Sts 3: Egenskper () f(x) dx = 0 (b) f(x) dx = b f(x) dx (c) (Af(x) + Bg(x))dx = A f(x) dx + B g(x) dx (d) f(x) dx + c c f(x) dx = b f(x) dx (e) Om b och f(x) g(x) f(x) dx g(x) dx (f) Tringelolikheten:

Läs mer

9. Bestämda integraler

9. Bestämda integraler 77 9. Bestämd integrler Låt f vr en icke-negtiv, begränsd funktion på [,b]. Vi hr lltså 0 f(x) ll x [,b] för någon konstnt B. B för Problem: Beräkn ren A v den yt som begränss v kurvn y = f(x), x b, x-xeln

Läs mer

Läsanvisningar för MATEMATIK I, ANALYS

Läsanvisningar för MATEMATIK I, ANALYS Läsnvisningr för MATEMATIK I, ANALYS Läsnvisningrn är tänkt i först hnd för dig som läser kursen mtemtik I på distns, och de sk vägled dig på din res genom nlysen. Stoffet är i stort sett portionert på

Läs mer

Volum av rotationskroppar. Båglängd, rotationsytor. Adams 7.1, 7.2, 7.3

Volum av rotationskroppar. Båglängd, rotationsytor. Adams 7.1, 7.2, 7.3 Volum v rottionskroppr. Båglängd, rottionsytor. Adms 7., 7., 7.3 Volum v rottionskroppr. Båglängd, rottionsytor. Integrtion v rtionell uttryck, prtilbråksuppdelning. Exempel med invers substitutioner.

Läs mer

Vilken rät linje passar bäst till givna datapunkter?

Vilken rät linje passar bäst till givna datapunkter? Vilken rät linje pssr bäst till givn dtpunkter? Anders Källén MtemtikCentrum LTH nderskllen@gmil.com Smmnfttning I det här dokumentet diskuterr vi minst-kvdrtmetoden för skttning v en rät linje till dt.

Läs mer

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Bo Styf. Genomgånget på föreläsningarna Föreläsning 16-17, 2010:

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Bo Styf. Genomgånget på föreläsningarna Föreläsning 16-17, 2010: Uppsl Universitet Mtemtisk Institutionen Bo Styf Envribelnlys, 0 hp STS, X 00-0-7 Föreläsning 6-7, 00: Genomgånget på föreläsningrn 6-0. Här gick vi inte igenom något nytt mteril, utn räknde igenom Blndde

Läs mer

1 e x2. lim. x ln(1 + x) lim. 1 (1 x 2 + O(x 4 )) = lim. x 0 x 2 /2 + O(x 3 ) x 2 + O(x 4 ) = lim. 1 + O(x 2 ) = lim = x = arctan x 1

1 e x2. lim. x ln(1 + x) lim. 1 (1 x 2 + O(x 4 )) = lim. x 0 x 2 /2 + O(x 3 ) x 2 + O(x 4 ) = lim. 1 + O(x 2 ) = lim = x = arctan x 1 UPPSALA UNIVERSITET Svr till tent i mtemtik Mtemtisk institutionen Anlys MN Distns Jons Elisson 7-- Skrivtid: - 5. Observer tt problemen inte står i svårighetsordning. All svr sk motivers. Det kn krävs

Läs mer

Generaliserade integraler

Generaliserade integraler Generliserde integrler Mtemtik Breddning 2.5 Frm till denn punkt hr vi endst studert integrler där funktionen som skll integrers vrit begränsd. Dessutom hr det intervll över vilket vi integrerr vrit begränst

Läs mer

LINJÄR ALGEBRA II LEKTION 1

LINJÄR ALGEBRA II LEKTION 1 LINJÄR ALGEBRA II LEKTION JOHAN ASPLUND INNEHÅLL. VEKTORRUM OCH DELRUM Hel kursen Linjär Algebr II hndlr om vektorrum och hur vektorrum (eller linjär rum, som de iblnd klls) beter sig. Tidigre hr mn ntgligen

Läs mer

TATA42: Tips inför tentan

TATA42: Tips inför tentan TATA42: Tips inför tentn John Thim 25 mj 205 Syfte Tnken med dett kort dokument är tt ge lite extr studietips inför tentn. Kursinnehållet definiers så klrt fortfrnde v kursplnen och kurslitterturen så

Läs mer

TATA42: Föreläsning 4 Generaliserade integraler

TATA42: Föreläsning 4 Generaliserade integraler TATA42: Föreläsning 4 Generliserde integrler John Thim 5 november 28 Vi hr stött på begreppet tidigre när vi diskutert Riemnnintegrler i föregående kurs. Denn gång kommer vi lite mer tt fokuser på frågn

Läs mer

TATA42: Föreläsning 4 Generaliserade integraler

TATA42: Föreläsning 4 Generaliserade integraler TATA42: Föreläsning 4 Generliserde integrler John Thim 29 mrs 27 Vi hr stött på begreppet tidigre när vi diskutert Riemnnintegrler i föregående kurs. Denn gång kommer vi lite mer tt fokuser på frågn om

Läs mer

Några integraler. Kjell Elfström. x = f 1 (y) = arcsin y. . 1 y 2 Vi låter x och y byta roller och formulerar detta resultat som en sats: cos x = 1

Några integraler. Kjell Elfström. x = f 1 (y) = arcsin y. . 1 y 2 Vi låter x och y byta roller och formulerar detta resultat som en sats: cos x = 1 F r å g L u n d o m m t e m t i k Mtemtikcentrum Mtemtik NF Någr integrler Kjell Elfström Invers funktioner Om f är en funktion, och ekvtionen f() = till vrje V f hr en entdigt bestämd lösning D f, så

Läs mer

V1. Intervallet [a,b] är ändligt, dvs gränserna a, b är reella tal och INTE ±. är begränsad i intervallet [a,b].

V1. Intervallet [a,b] är ändligt, dvs gränserna a, b är reella tal och INTE ±. är begränsad i intervallet [a,b]. Armin Hlilovic: ETRA ÖVNINGAR Generliserde integrler GENERALISERADE INTEGRALER När vi definierr Riemnnintegrl f ( ) d ntr vi tt följnde två krv är uppfylld: V. Intervllet [,] är ändligt, dvs gränsern,

Läs mer

Trigonometri. 2 Godtyckliga trianglar och enhetscirkeln 2. 3 Triangelsatserna Areasatsen Sinussatsen Kosinussatsen...

Trigonometri. 2 Godtyckliga trianglar och enhetscirkeln 2. 3 Triangelsatserna Areasatsen Sinussatsen Kosinussatsen... Trigonometri Innehåll 1 Rätvinklig tringlr 1 Godtyklig tringlr oh enhetsirkeln 3 Tringelstsern 4 3.1 restsen.............................. 4 3. Sinusstsen.............................. 5 3.3 Kosinusstsen.............................

Läs mer

V1. Intervallet [a,b] är ändligt, dvs gränserna a, b är reella tal och INTE ±. är begränsad i intervallet [a,b].

V1. Intervallet [a,b] är ändligt, dvs gränserna a, b är reella tal och INTE ±. är begränsad i intervallet [a,b]. Armin Hlilovic: ETRA ÖVNINGAR Generliserde integrler GENERALISERADE INTEGRALER När vi definierr Riemnnintegrl f ( ) d ntr vi tt följnde två krv är uppfylld: V. Intervllet [,] är ändligt, dvs gränsern,

Läs mer

Mängder i R n. Funktioner från R n till R p

Mängder i R n. Funktioner från R n till R p Kpitel 1 Mängder i R n. Funktioner från R n till R p 1.1. Euklidisk rummet R n : geometri Som vnligt betecknr vi med R n mängden v ll reell n-tiplr = ( 1, 2,..., n ) med origo (nollvektorn) = (,,...,)

Läs mer

Analys 360 En webbaserad analyskurs Grundbok. Integralkalkyl. MatematikCentrum LTH

Analys 360 En webbaserad analyskurs Grundbok. Integralkalkyl. MatematikCentrum LTH Anlys 360 En webbserd nlyskurs Grundbok Integrlklkyl Anders Källén MtemtikCentrum LTH nderskllen@gmil.com Integrlklkyl (3) Introduktion Vi sk här introducer den bestämd integrlen f(x) dx. Den hr nästn

Läs mer

SF1626 Flervariabelanalys Tentamen 8 juni 2011, Svar och lösningsförslag

SF1626 Flervariabelanalys Tentamen 8 juni 2011, Svar och lösningsförslag SF166 Flervribelnlys Tentmen 8 juni 11, 8. - 13. Svr och lösningsförslg Del A (1 estäm en ekvtion för tngentplnet till ytn z + y z 3 1 i punkten (, y, (1, 1,. (3p b Punkten (, y, z (1.1,.9, t ligger på

Läs mer

TMV151/TMV181. Fredrik Lindgren. 19 november 2013

TMV151/TMV181. Fredrik Lindgren. 19 november 2013 TMV151/TMV181 Fredrik Lindgren Mtemtisk vetenskper Chlmers teknisk högskol och Göteborgs universitet 19 november 2013 F. Lindgren (Chlmers&GU) Envribelnlys 19 november 2013 1 / 24 Outline 1 Mss, moment

Läs mer

24 Integraler av masstyp

24 Integraler av masstyp Nr, mj -5, Ameli Integrler v msstyp Kurvintegrler v msstyp Vi hr hittills studert en typ v kurvintegrl, R F dr, där vi integrerr den komponent v ett vektorfält F som är tngentiell till kurvn ( dr) i punkter

Läs mer

Mat-1.1510 Grundkurs i matematik 1, del III

Mat-1.1510 Grundkurs i matematik 1, del III Mt-.50 Grundkurs i mtemtik, del III G. Gripenberg TKK december 00 G. Gripenberg TKK) Mt-.50 Grundkurs i mtemtik, del III december 00 / 59 Vribelbyte F gx))g x) dx = d F gx)) dx dx = / b F gx)) = F gb))

Läs mer

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Thomas Erlandsson

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Thomas Erlandsson Uppsl Universitet Mtemtisk Institutionen Thoms Erlndsson RÄTA LINJER, PLAN, SKALÄRPRODUKT, ORTOGONALITET MM VERSION MER OM EKVATIONSSYSTEM Linjär ekvtionssystem och den geometri mn kn härled ur dess är

Läs mer

Sfärisk trigonometri

Sfärisk trigonometri Sfärisk trigonometri Inledning Vi vill nvänd den sfärisk trigonometrin för beräkningr på storcirkelrutter längs jordytn (för sjöfrt och luftfrt). En storcirkel är en cirkel på sfären vrs medelpunkt smmnfller

Läs mer

============================================================ V1. Intervallet [a,b] är ändligt, dvs gränserna a, b är reella tal och INTE ±.

============================================================ V1. Intervallet [a,b] är ändligt, dvs gränserna a, b är reella tal och INTE ±. GENERALISERADE INTEGRALER När vi definierr Riemnnintegrl ntr vi tt följnde två krv är uppfylld: V Intervllet [,] är ändligt, dvs gränsern, är reell tl och INTE ± V Funktionen f () är egränsd i intervllet

Läs mer

RÄKNEOPERATIONER MED VEKTORER. LINJÄRA KOMBINATIONER AV VEKTORER. ----------------------------------------------------------------- Låt u vr en vektor med tre koordinter u. Vi säger tt u är tredimensionell

Läs mer

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen T Erlandsson

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen T Erlandsson Uppsl Universitet Mtemtisk Institutionen T Erlndsson TENTAMEN 5--4 Anlys MN SVAR OCH ANVISNINGAR FRÅGOR... 4. 5. x-xeln 6. y = x + x + 7. y = sin x + 8. y = xe x + 9. y = e x. y = x +.. + x. x = 4. 5.

Läs mer

TATA42: Föreläsning 11 Kurvlängd, area och volym

TATA42: Föreläsning 11 Kurvlängd, area och volym TATA4: Föreläsning Kurvlängd, re och volm John Thim 4 mrs 8 Kurvlängd Vi börjr med tt betrkt situtionen då en kurv i plnet ges på prmeterform: ((t), (t)). Dett innebär tt både - och -koordintern simultnt

Läs mer

============================================================ V1. Intervallet [a,b] är ändligt, dvs gränserna a, b är reella tal och INTE.

============================================================ V1. Intervallet [a,b] är ändligt, dvs gränserna a, b är reella tal och INTE. GENERALISERADE INTEGRALER ============================================================ När vi definierr Riemnnintegrl ntr vi tt följnde två krv är uppfylld: V. Intervllet [,] är ändligt, dvs gränsern,

Läs mer

Integraler. 1 Inledning. 2 Beräkningsmetoder. CTH/GU LABORATION 2 MVE /2013 Matematiska vetenskaper

Integraler. 1 Inledning. 2 Beräkningsmetoder. CTH/GU LABORATION 2 MVE /2013 Matematiska vetenskaper CTH/GU LABORATION MVE6 - / Mtemtisk vetenskper Inledning Integrler Iblnd kn mn inte bestämm integrler exkt utn mn får nöj sig med tt beräkn pproximtioner. T.ex. e x dx kn inte beräkns exkt, eftersom det

Läs mer

Associativa lagen för multiplikation: (ab)c = a(bc). Kommutativa lagen för multiplikation: ab = ba.

Associativa lagen för multiplikation: (ab)c = a(bc). Kommutativa lagen för multiplikation: ab = ba. Rtionell tl Låt oss skiss hur mn definierr de rtionell tlen utifrån heltlen. Förutom tt det ger en inblick i hur mtemtiken är uppbyggd, är dett är ett br exempel på ekvivlensreltioner och ekvivlensklsser.

Läs mer

Teorifrå gor kåp. 5.2 9.3

Teorifrå gor kåp. 5.2 9.3 Teorifrå gor kåp. 5. 9.3 Repetition ) Härled formeln för prtiell integrtion ur nednstående smbnd: d F(x)g(x) = f(x)g(x) F(x)g (x) dx ) Vilken typ v elementär funktion brukr mn oftst välj tt deriver lltså

Läs mer

Inför tentamen i Analys I och II, TNA008

Inför tentamen i Analys I och II, TNA008 Inför tentmen i Anlys I och II, TNA008. Gränsvärden () Definition v gränsvärde då x ± ; se Definition.2 och.29 i F.A. (b) Definition v gränsvärde då x. Höger och vänster gränsvärde. Se Definition.9,.2

Läs mer

Tillämpning - Ray Tracing och Bézier Ytor. TANA09 Föreläsning 3. Icke-Linjära Ekvationer. Ekvationslösning. Tillämpning.

Tillämpning - Ray Tracing och Bézier Ytor. TANA09 Föreläsning 3. Icke-Linjära Ekvationer. Ekvationslösning. Tillämpning. TANA09 Föreläsning 3 Tillämpning - Ry Trcing och Bézier Ytor z = B(x, y) q o Ekvtionslösning Tillämpning Existens Itertion Konvergens Intervllhlveringsmetoden Fixpuntsitertion Newton-Rphsons metod Anlys

Läs mer

Läsanvisningar till kapitel

Läsanvisningar till kapitel Läsnvisningr till kpitel 4.1 4.6 4.1 Konturer Dett är ett vsnitt om kurvor och hur mn prmetriserr kurvor, som borde vr en repetition från lägre kurser. Låt oss gå igenom lite ändå. Definition 4.1. Låt

Läs mer

Lösningsförslag till tentamen i SF1683 och SF1629 (del 1) 23 oktober 2017

Lösningsförslag till tentamen i SF1683 och SF1629 (del 1) 23 oktober 2017 KTH, Mtemtik Mri Sprkin Lösningsförslg till tentmen i SF683 och SF629 (del ) 23 oktober 207 Tentmen består v sex uppgifter där vrder uppgift ger mximlt fr poäng. Preliminär betgsgränser: A 2 poäng, B 9,

Läs mer

Envariabelanalys. Tomas Ekholm. Institutionen för matematik

Envariabelanalys. Tomas Ekholm. Institutionen för matematik Envribelnlys Toms Ekholm Institutionen för mtemtik Innehåll Att läs innn vi börjr 5. Vrför läs mtemtik?...................... 5.2 Definitioner, stser och bevis................... 5.3 Mängder...............................

Läs mer

Svar till uppgifter 42 SF1602 Di. Int.

Svar till uppgifter 42 SF1602 Di. Int. Svr till uppgifter 42 SF62 Di. Int. Svr kortuppgifter. 3: i) Om f(x) är kontinuerlig på [, ] kn mn då skriv lim k k n= f(n/k) på ett enklre sätt? k Svr: J, dett är f(x)dx. (Rit en bild med grfen v f(x)

Läs mer

10. Tillämpningar av integraler

10. Tillämpningar av integraler 90 10 TILLÄMPNINGAR AV INTEGRALER 10. Tillämpningr v integrler 10.1. Riemnnsummor I det här vsnittet sk vi se hur integrler nvänds för tt beräkn re v en pln t, volm v rottionskroppr, längd v en kurv, re

Läs mer

Analys 360 En webbaserad analyskurs Grundbok. X. Integralkalkyl. MatematikCentrum LTH

Analys 360 En webbaserad analyskurs Grundbok. X. Integralkalkyl. MatematikCentrum LTH Anlys 36 En webbserd nlyskurs Grundbok X. Integrlklkyl Anders Källén MtemtikCentrum LTH nderskllen@gmil.com X. Integrlklkyl (8) Introduktion Vi sk här introducer den bestämd integrlen f(x) dx. Den hr nästn

Läs mer

1 Inledning 2. 2 Måttet av en öppen mängd 3. 3 Integralen av en kontinuerlig funktion 9. 4 Jämförelse med Riemannintegralen 14

1 Inledning 2. 2 Måttet av en öppen mängd 3. 3 Integralen av en kontinuerlig funktion 9. 4 Jämförelse med Riemannintegralen 14 Innehåll 1 Inledning 2 2 Måttet v en öppen mängd 3 3 Integrlen v en kontinuerlig funktion 9 4 Jämförelse med Riemnnintegrlen 14 5 Skivformeln och itererd integrtion 17 6 Generliserde positiv integrler

Läs mer

Topologi och konvergens

Topologi och konvergens Topologi och konvergens för viss kurser vid Uppsl universitet Smmnställt v Anders Vretbld 997 års upplg, översedd 28 Innehåll Topologisk grundbegrepp. Öppn och slutn mängder 3.2 Gränsvärde och kontinuitet

Läs mer

Area([a; b] [c; d])) = (b a)(d c)

Area([a; b] [c; d])) = (b a)(d c) Aren och integrl Summor Huvudämne i föreläsningen är reor v gurer i plnet och integrler. Integrl är ett egrepp som låter de nier reor v gurer i plnet, och speciellt eräkn reor melln grfer v funktioner

Läs mer

Om konvergens av funktionsföljder

Om konvergens av funktionsföljder Anlys 36 En webbserd nlyskurs Anlysens grunder Om konvergens v funktionsföljder Anders Källén MtemtikCentrum LTH nderskllen@gmil.om Om konvergens v funktionsföljder 1 (12) Introduktion I det här kpitlet

Läs mer

19 Integralkurvor, potentialer och kurvintegraler i R 2 och R 3

19 Integralkurvor, potentialer och kurvintegraler i R 2 och R 3 Nr9,3mj-5,Ameli 9 Integrlkurvor, potentiler och kurvintegrler i R och R 3 9. Integrlkurvor En integrlkurv r(t) ((t), (t)) till ett vektorfält F(, ) är en kurv där vektorfältet är en tngent till kurvn i

Läs mer

f(x)dx definieras som arean av ytan som begränsas av y = f(t), y = 0, t = a och t = b, se figur.

f(x)dx definieras som arean av ytan som begränsas av y = f(t), y = 0, t = a och t = b, se figur. Föreläsning. Integrl En förenkl efinition Antg tt f(x) å x b och tt f(x) är kontinuerlig är. Den bestäm integrlen b f(x)x efiniers som ren v ytn som begränss v y = f(t), y =, t = och t = b, se figur. Insättningsformeln

Läs mer

Diskreta stokastiska variabler

Diskreta stokastiska variabler Definitioner: Diskret stokstisk vribler Utfllet i ett slumpmässigt försök i form v ett reellt tl, betrktt innn försöket utförts, klls för stokstisk vribel eller slumpvribel (oft betecknd ξ, η ) Ett resultt

Läs mer

Mat Grundkurs i matematik 1, del II

Mat Grundkurs i matematik 1, del II Mt-1.1510 Grundkurs i mtemtik 1, del II G. Gripenberg TKK 12 november 2009 G. Gripenberg (TKK) Mt-1.1510 Grundkurs i mtemtik 1, del II 12 november 2009 1 / 44 Mx och min Om A R så är mx A det störst elementet

Läs mer

Gauss och Stokes analoga satser och fältsingulariteter: källor och virvlar Mats Persson

Gauss och Stokes analoga satser och fältsingulariteter: källor och virvlar Mats Persson Föreläsning 14/9 Guss och tokes nlog stser och fältsingulriteter: källor och virvlr Mts Persson 1 tser nlog med Guss och tokes stser 1.1 tser nlog med Guss sts Det finns ett pr stser som är mycket när

Läs mer

Analys o 3D Linjär algebra. Lektion 16.. p.1/53

Analys o 3D Linjär algebra. Lektion 16.. p.1/53 Anlys o 3D Linjär lgebr Lektion 16. p.1/53 . p.2/53 v 3D Linjär lgebr Hr betrktt vektorer v typen etc resp dvs ordnde triplr v typen. reell tl 3D Linjär lgebr Punkt-vektor dulismen En ordnd tripel v typen

Läs mer

Grundläggande matematisk statistik

Grundläggande matematisk statistik Grundläggnde mtemtisk sttistik Diskret och kontinuerlig slumpvribler Uwe Menzel, 208 uwe.menzel@slu.se; uwe.menzel@mtstt.de www.mtstt.de Diskret och kontinuerlig slumpvribler Slumpvribel (s.v.): vribel

Läs mer

Integralen. f(x) dx exakt utan man får nöja sig med att beräkna

Integralen. f(x) dx exakt utan man får nöja sig med att beräkna CTH/GU STUDIO TMVb - / Mtemtisk vetenskper Integrlen Anlys och Linjär Algebr, del B, K/Kf/Bt Inledning Mn kn inte lltid bestämm integrler f() d ekt utn mn får nöj sig med tt beräkn pproimtioner. T.e. e

Läs mer

Envariabelanalys. Tomas Ekholm. Institutionen för matematik

Envariabelanalys. Tomas Ekholm. Institutionen för matematik Envribelnlys Toms Ekholm Institutionen för mtemtik Innehåll Att läs innn vi börjr 5. Vrför läs mtemtik?..................... 5.2 Uppmning till läsren v dett häfte............. 5.3 Definitioner, stser och

Läs mer

TATA42: Föreläsning 12 Rotationsarea, tyngdpunkter och Pappos-Guldins formler

TATA42: Föreläsning 12 Rotationsarea, tyngdpunkter och Pappos-Guldins formler TATA4: Föreläsning 1 Rottionsre, tngdpunkter och Pppos-Guldins formler John Thim 15 november 18 1 Rottionsre När vi sk beräkn rottionsre kommer vi tt utför liknnde mnövrr som vi gjorde för rottionsvolmer,

Läs mer

Finaltävling den 20 november 2010

Finaltävling den 20 november 2010 SKOLORNAS MATEMATIKTÄVLING Svensk Mtemtikersmfundet Finltävling den 20 november 2010 Förslg till lösningr Problem 1 Finns det en tringel vrs tre höjder hr måtten 1, 2 respektive 3 längdenheter? Lösning

Läs mer

MATEMATIKPROV, LÅNG LÄROKURS BESKRIVNING AV GODA SVAR

MATEMATIKPROV, LÅNG LÄROKURS BESKRIVNING AV GODA SVAR MATEMATIKPROV, LÅNG LÄROKURS 905 BESKRIVNING AV GODA SVAR De beskrivningr v svrens innehåll och poängsättningr som ges här är inte bindnde för studentexmensnämndens bedömning Censorern beslutr om de kriterier

Läs mer

Volym och dubbelintegraler över en rektangel

Volym och dubbelintegraler över en rektangel Volym oh dubbelintegrler över en rektngel All funktioner nedn nts vr kontinuerlig. Om f (x i intervllet [, b], så är ren v mängden {(x, y : y f (x, x b} lik med integrlen b f (x dx. Låt = [, b] [, d] =

Läs mer

x 12 12 = 32 12 x 11 + 11 = 26 + 11 x 20 + 20 = 45 + 20 x=3 x=5 x=6 42 = 10x x + 10 = 15 x + 10 10 = 15 10 11 + 9 = 20 x = 65 x + 36 = 46

x 12 12 = 32 12 x 11 + 11 = 26 + 11 x 20 + 20 = 45 + 20 x=3 x=5 x=6 42 = 10x x + 10 = 15 x + 10 10 = 15 10 11 + 9 = 20 x = 65 x + 36 = 46 Vilket tl sk stå i rutn så tt likheten stämmer? + Lös ekvtionen så tt likheten stämmer. = + 9 = + = + = = Det sk stå 9 i rutn. Subtrher båd leden med. r -termen sk vr kvr i vänstr ledet. Skriv rätt tl

Läs mer

Numerisk Integration En inledning för Z1

Numerisk Integration En inledning för Z1 Numerisk Integrtion En inledning för Z1 Jörgen Löfström Reviderd v TG 1 Olik typer v fel 1.1 Avrundningsfel och trunkeringsfel Vid ll numerisk beräkning förekommer två huvudtyper v fel, vrundningsfel och

Läs mer

Integraler och statistik

Integraler och statistik Föreläsning 8 för TNIU Integrler och sttistik Krzysztof Mrcinik ITN, Cmpus Norrköping, krzm@itn.liu.se www.itn.liu.se/krzm ver. 4 - --8 Inledning - lite om sttistik Sttistik är en gren v tillämpd mtemtik

Läs mer

6 Greens formel, Stokes sats och lite därtill

6 Greens formel, Stokes sats och lite därtill 6 Greens formel, tokes sts och lite därtill 6.1 Greens formel i låter de två sklärvärd funktionern P (, ) och Q(, ) vr kontinuerligt deriverbr i ett öppet område i -plnet. Området begränss v en positivt

Läs mer

PASS 1. RÄKNEOPERATIONER MED DECIMALTAL OCH BRÅKTAL

PASS 1. RÄKNEOPERATIONER MED DECIMALTAL OCH BRÅKTAL PASS. RÄKNEOPERATIONER MED DECIMALTAL OCH BRÅKTAL. Tl, bråktl och decimltl Vd är ett tl för någonting? I de finländsk fmiljern brukr det vnligtvis finns två brn enligt Sttistikcentrlen (http://www.tilstokeskus.fi/tup/suoluk/suoluk_vesto_sv.html).

Läs mer

Mat Grundkurs i matematik 1, del III

Mat Grundkurs i matematik 1, del III Mt-1.1510 Grundkurs i mtemtik 1, del III G. Gripenberg TKK 2 december 2010 G. Gripenberg (TKK) Mt-1.1510 Grundkurs i mtemtik 1, del III 2 december 2010 1 / 59 Vribelbyte b F (g(x))g (x) dx = b d F (g(x))

Läs mer

Stokastiska variabler

Stokastiska variabler Kpitel 4 Stokstisk vribler Ett utfll v ett slumpmässigt försök är oft sådnt som inte direkt kn mäts. T.ex. försöket Kst med ett symmetriskt mynt hr utfllsrummet {kron, klve}. För tt kvntittivt nlyser försök

Läs mer

Studieplanering till Kurs 3b Grön lärobok

Studieplanering till Kurs 3b Grön lärobok Studieplnering till Kurs 3b Grön lärobok Den här studieplneringen hjälper dig tt häng med i kursen. Plneringen följer lärobokens uppdelning i kpitel och vsnitt. Iblnd får du tips på en inspeld genomgång

Läs mer

ORTONORMERAT KOORDINAT SYSTEM. LÄNGDEN AV EN VEKTOR. AVSTÅND MELLEN TVÅ PUNKTER. MITTPUNKT. TYNGDPUNKT. SFÄR OCH KLOT.

ORTONORMERAT KOORDINAT SYSTEM. LÄNGDEN AV EN VEKTOR. AVSTÅND MELLEN TVÅ PUNKTER. MITTPUNKT. TYNGDPUNKT. SFÄR OCH KLOT. Armin Hlilovi: EXTRA ÖVNINGAR v Vektorer oh koordinter i D-rummet ORTONORMERAT KOORDINAT SYSTEM LÄNGDEN AV EN VEKTOR AVSTÅND MELLEN TVÅ PUNKTER MITTPUNKT TYNGDPUNKT SFÄR OCH KLOT INLEDNING För tt bild

Läs mer

Matematiska uppgifter

Matematiska uppgifter Element Årgång 59, 976 Årgång 59, 976 Först häftet 3020. Lös på enklste sätt ekvtionssystemet (Svr: x = v = 2 och y = u = 2) x + 7y + 3v + 5u = 6 8x + 4y + 6v + 2u = 6 2x + 6y + 4v + 8u = 6 5x + 3y + 7v

Läs mer

GEOMETRISKA VEKTORER Vektorer i rummet.

GEOMETRISKA VEKTORER Vektorer i rummet. GEOMETRISKA VEKTORER Vektorer i rummet. v 6 Någr v de storheter som förekommer inom nturvetenskp kn specificers genom tt ders mätetl nges med ett end reellt tl. Exempel på sådn storheter, som klls sklär

Läs mer

Induktion LCB 2000/2001

Induktion LCB 2000/2001 Indution LCB 2/2 Ersätter Grimldi 4. Reursion och indution; enl fll n 2 En tlföljd n nturligtvis definiers genom tt mn nger en explicit formel för uträning v n dess 2 element, som till exempel n 2 () n

Läs mer

Tillämpning av integraler

Tillämpning av integraler CTH/GU LABORATION 3 MVE6 - /3 Mtemtisk vetenskper Inledning Tillämpning v integrler Vi skll se på två tillämpningr v integrler. Först ren oh volymen v rottionskropp sedn omkretsen v en ellips. Rottionskroppr

Läs mer

1 Föreläsning IX, tillämpning av integral

1 Föreläsning IX, tillämpning av integral Föreläsning IX, tillämpning v integrl. Volym v någr kroppr.. Skiv- oc sklmetodern, m.m. Vi kn tänk oss en limp (röd) som längsledes är genomorrd v eln,. Limpn skivs i n lik tjock skivor, lltså med tjocklek

Läs mer

Sammanfattning, Dag 9

Sammanfattning, Dag 9 Smmnfttning, Dg 9 Idg studerde vi begrepp sklärprudokt (eller innerprodukt), norm och ortogonlitet på ett llmänt vektorrum. Vi börjde med en kort repetition på smm begrep för vektorrummet R 3. I rummet

Läs mer

16 Area- och volymberäkningar, areor av buktiga

16 Area- och volymberäkningar, areor av buktiga Nr 6, ril -5, Ameli 6 Are- och volmberäkningr, reor v buktig tor 6. Någr reberäkningr Eemel (96e) Beräkn ren som begränss v =,=, = och =. 3.5.5.5.5.5.5 3 Lösning: En möjlighet är tt del tn enligt den streckde

Läs mer

Polynominterpolation av kontinuerliga

Polynominterpolation av kontinuerliga Polynominterpoltion v kontinuerlig funktioner Smmnfttning Anders Källén MtemtikCentrum LTH nderskllen@gmil.com I det här dokumentet diskuterr vi lite kring hur mn kn pproximer kontinuerlig funktioner med

Läs mer

Sidor i boken

Sidor i boken Sidor i boken -5 Vi räknr en KS För tt ni sk få en uppfttning om hur en KS kn se ut räknr vi här igenom den end KS som givits i denn kurs! Totlt kn mn få poäng. Om mn lycks skrp ihop 7 poäng eller mer

Läs mer

Kvalificeringstävling den 2 oktober 2007

Kvalificeringstävling den 2 oktober 2007 SKOLORNAS MATEMATIKTÄVLING Svensk Mtemtikersmfundet Kvlifieringstävling den oktober 007 Förslg till lösningr 1 I en skol hr vr oh en v de 0 klssern ett studieråd med 5 ledmöter vrder Per är den ende v

Läs mer

ENVARIABELANALYS - ETT KOMPLEMENT

ENVARIABELANALYS - ETT KOMPLEMENT ENVARIABELANALYS - ETT KOMPLEMENT DAN STRÄNGBERG Innehåll Smmnfttning. Vd som börjde som föreläsningsnteckningr till en repetitionskurs i envribelnlys hr utvecklts till dett kompendium som är ment som

Läs mer

Projekt Analys 1 VT 2012

Projekt Analys 1 VT 2012 Mtemtikcentrum Mtemtik NF Projekt Anlys 1 VT 2012 Innehåll 1 En differentilekvtion 2 2 Epsilon och delt 4 3 Den logritmisk integrlen och primtl 6 4 Fltning och tt tämj vild funktioner 7 5 Tlet e 9 6 Anlytisk

Läs mer

9 Dubbelintegralens definition

9 Dubbelintegralens definition Nr 9, 5 pril -5, Ameli 9 ubbelintegrlens definition 9. Enkelintegrlen En ursprunglig tolkning v en enkelintegrl är ren under dess grf dvs ren melln funktionsgrfen oh x-xeln. å räkns reor under (söder om)

Läs mer

Envariabelanalys. Tomas Ekholm. Institutionen för matematik

Envariabelanalys. Tomas Ekholm. Institutionen för matematik Envribelnlys Toms Ekholm Institutionen för mtemtik 3 oktober 08 Innehåll Att läs innn vi börjr 7. Vrför läs mtemtik?..................... 7. Uppmning till läsren v dett häfte............. 7.3 Lärndemål

Läs mer

Uppgiftssamling 5B1493, lektionerna 1 6. Lektion 1

Uppgiftssamling 5B1493, lektionerna 1 6. Lektion 1 Uppgiftssmling 5B1493, lektionern 1 6 Lektion 1 4. (Räkning med oändlig decimlbråk) Låt x = 0, 1 2 3 n och y = 0,b 1 b 2 b 3 b n ( i och b i siffror 0, 1,, 9).. Kn Du beskriv något förfrnde som säkert

Läs mer

Analys grundkurs B lab 1. Stefan Gustafsson Per Jönsson Fakulteten för Teknik och Samhälle, 2013

Analys grundkurs B lab 1. Stefan Gustafsson Per Jönsson Fakulteten för Teknik och Samhälle, 2013 Anlys grundkurs B lb 1 Stefn Gustfsson Per Jönsson Fkulteten för Teknik och Smhälle, 13 1 Viktig informtion om lbortionern Lbortionsdelen på kursen i kursen Anlys grundkurs B exminers genom tt mn gör två

Läs mer

Rationella uttryck. Förlängning och förkortning

Rationella uttryck. Förlängning och förkortning Sidor i boken 8-9, 0- Rtionell uttryck. Förlängning och förkortning Först någr begrepp. Aritmetik eller räknelär är den mest grundläggnde formen v mtemtik. Ett ritmetiskt uttryck innehåller tl, men ing

Läs mer

PROJEKT - ANALYS 1 (PRELIMINÄR VERSION)

PROJEKT - ANALYS 1 (PRELIMINÄR VERSION) PROJEKT - ANALYS 1 (PRELIMINÄR VERSION) Contents 1. En differentilekvtion 2 2. Epsilon och delt 4 3. Den logritmisk integrlen och primtl 6 4. Fltning och tt tämj gln funktioner 8 5. Tlet e 11 6. Anlytisk

Läs mer

TATA42: Envariabelanalys 2 VT 2016

TATA42: Envariabelanalys 2 VT 2016 TATA4: Envribelnlys VT 6 Föreläsningsnteckningr John Thim, MAI L =? TATA4: Föreläsning Kurvlängd, re och volym John Thim 5 pril 6 Kurvlängd Vi börjr med tt betrkt situtionen då en kurv i plnet ges på

Läs mer

9. Vektorrum (linjära rum)

9. Vektorrum (linjära rum) 9. Vektorrum (linjär rum) 43. Vektorrum (linjärt rum) : definition och xiom 44. Exempel på vektorrum v funktioner. 45. Hur definierr mn subtrktion i ett vektorrum? 46. Underrum 47. Linjärkombintioner,

Läs mer

Matris invers, invers linjär transformation.

Matris invers, invers linjär transformation. Mtris invers, invers linjär trnsformtion. Påminnelse om mtris beräkningr: ddition, multipliktion med sklärer och mtrisprodukt Algebrisk egenskper hos mtrisddition och multipliktion med ett tl (Ly Sts..,

Läs mer

Derivata och integral tolkning av definitionerna med hjälp av Maxima. Per Jönsson, Malmö högskola

Derivata och integral tolkning av definitionerna med hjälp av Maxima. Per Jönsson, Malmö högskola Derivt oc integrl tolkning v definitionern med jälp v Mxim Per Jönsson, Mlmö ögskol 1 Derivtns definition Betrkt en funktion f(x). Differenskvoten f(x + ) f(x) kn geometriskt tolks som riktningskoefficienten

Läs mer

Användande av formler för balk på elastiskt underlag

Användande av formler för balk på elastiskt underlag Användnde v formler för blk på elstiskt underlg Bilg 2 Sidn 1 v 1 Formler från [ ] hr nvänts i exelberäkningr för någr geometrier och någr lstfll. Dess exempel hr också beräknts med FEM för tt kontroller

Läs mer

SIGNALER OCH SYSTEM II LEKTION 2 / MATEMATISK LEKTION 1. Fredrik Andréasson. Department of Mathematics, KTH

SIGNALER OCH SYSTEM II LEKTION 2 / MATEMATISK LEKTION 1. Fredrik Andréasson. Department of Mathematics, KTH SIGNALER OCH SYSTEM II LEKTION 2 / MATEMATISK LEKTION Fredrik Andrésson Deprtment of Mthemtics, KTH Lplcetrnsformen. I förr delkursen studerde vi fouriertrnsformen v en funktion h(t) H(iω) F[h(t)] Vi definierr

Läs mer

Envariabelanalys, del 2

Envariabelanalys, del 2 Envribelnlys, del 2 Toms Sjödin Dett är tänkt tt vr en smmnfttning v det jg nser vr den viktigste teorin i kursen. Ing eempel ges, och det är inte lls tänkt tt på något vis vr ett substitut för kursboken.

Läs mer

TATA42: Envariabelanalys 2 VT 2018

TATA42: Envariabelanalys 2 VT 2018 TATA42: Envribelnlys 2 VT 28 Föreläsningsnteckningr John Thim, MAI L =? TATA42: Föreläsning Mclurinutecklingr John Thim 4 mrs 28 Introduktion Tänk er följnde sitution. En snäll funktion f är given, men

Läs mer

Föreläsningsanteckningar i analys I januari 2009

Föreläsningsanteckningar i analys I januari 2009 Föreläsningsnteckningr i nlys I jnuri 009 Pvo Slminen Görn Högnäs bsert på Protter-Morrey: A First Course in Rel Anlysis Innehåll 1 Introduktion 5 1.1 De reell tlen................................... 5

Läs mer

ENVARIABELANALYS, DEL 2 TOMAS SJÖDIN

ENVARIABELANALYS, DEL 2 TOMAS SJÖDIN ENVARIABELANALYS, DEL 2 TOMAS SJÖDIN Dett är tänkt tt vr en smmnfttning v det jg nser vr den viktigste teorin i kursen. Ing exempel ges, och det är inte lls tänkt tt på något vis vr ett substitut för kursboken.

Läs mer