Polynominterpolation av kontinuerliga

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "Polynominterpolation av kontinuerliga"

Transkript

1 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 polynom. Vi börjr med tt interpoler genom ett ntl utvld punkter, men konstterr sedn tt sådn polynom oft svänger mer än vi skulle önsk när grdtlen blir hög. Vi övergår därför därefter till tt titt på pproximtioner som bygger på styckvis definierde polynom v lägre grd, vilk oft kn ge så god pproximtion tt vi inte kn se skillnden mot originlfunktionen. Vi visr också tt dett medför tt vi lltid kn pproximer en given kontinuerlig funktion godtyckligt väl med ett polynom (Weierstrss pproximtionssts) som dock normlt inte är interpolernde

2 Polynominterpoltion v kontinuerlig funktioner (3) Introduktion Vårt intresse här är hur mn kn pproximer kontinuerlig funktioner med polynom. Vi börjr med det enklre problemet tt till ett n + givn tlpr hitt ett polynom v grd n som går genom dess punkter. Ett sådnt polynom klls ett interpolernde polynom och vi härleder Lgrnge s interpoltionsformel för hur det ser ut. Därefter undersöker vi frågn om punktern är givn punkter på grfen till en kontinuerlig funktion, hur väl kommer det interpolernde polynomet tt överensstämm med funktionen melln de gemensmm punktern. Svret är lite nedslående polynom v hög grdtl, vilket krävs då vi hr mång punkter, hr en tendens tt sväng vilt, vilket ger dålig pssning i viss delr. Vi övergår därför till tt istället pproximer med polynom v låg grdtl, men olik sådn på olik delintervll. Dock ihopstt så tt den totl pproximtionen får så god regulritet (kontinuerlig, deriverbr, etc) som vi önskr. Vi tittr närmre både på polygonpproximtioner, som svrr mot polynom v grd ett, och s.k. kubisk splines, som svrr mot tt mn tr tredjegrdspolynom på bitrn. I det senre fllet får vi en två gånger kontinuerligt deriverbr funktion, som kn fås tt pproximer originlfunktionen så väl vi vill. Fktum är tt med hjälp v polygonpproximtionen kn vi vis ett lätt överrsknde resultt: om vi br specificerr hur väl vi vill pproximer en kontinuerlig funktion, så kn vi lltid hitt ett polynom som ligger så när. Dett klls Weierstrss pproximtionssts och det bevis vi nvänder bygger på polygonpproximtioner och det fktum tt bsolutfunktionen fktiskt kn pproximers med polynom godtyckligt väl. Slutligen vrundr vi med frågn: om vi vill h ett interpolernde polynom som nsluter så br som möjligt till funktionen, hur sk vi då välj punktern vi interpolerr genom. Newtons lgoritm för polynominterpoltion Antg tt vi hr n + tlpr (x i, y i ), i = 0,..., n för vilk ll x i är olik. Ett interpolernde polynom p(x) = m x m + m x m x + 0 är då sådnt tt p(x i ) = y i för i = 0,..., n. Utskrivet innebär det tt vi sk lös det linjär ekvtionssystemet m k x k i = y i, i = 0,..., n. k=0 Vi hr här n + ekvtioner och m + obeknt, så om vi vill tt det lltid sk finns en entydigt bestämd lösning måste vi t m = n. För tt demonstrer tt det då lltid finns en entydigt bestämd lösning kn vi sedn hänvis till linjär lgebrn. Emellertid är det inte ett br sätt tt bestämm det interpolernde polynomet genom tt lös ekvtionssystemet. Vi sk därför ge ett lterntivt bevis för tt systemet hr en entydig lösning då m = n. Entydigheten följer på följnde sätt. Antg tt det finns två polynom p och q för vilk värdet i x i är y i för ll i = 0,..., n. Skillnden p q är då ett polynom v grd n som

3 Polynominterpoltion v kontinuerlig funktioner (3) hr n + nollställen, vilket är omöjligt enligt fktorstsen om inte p q = 0 överllt, lltså p och q smm polynom. Det återstår tt vis tt det finns en lösning, och vi sk gör det genom tt hitt en lgoritm som konstruerr polynomet. Rätt orgniserd leder denn till ett effektivt sätt tt beräkn det interpolernde polynomet. Vi börjr med n = 0. Då hr vi en punkt (x 0, y 0 ) och vill hitt ett polynom p 0 (x) = 0 sådnt tt p 0 (x 0 ) = y 0. Det följer tt p 0 (x) = y 0 duger. I fllet n = hr vi sedn två punkter (x 0, y 0 ), (x, y ). Vi vet lösningen på dett (en rät linje är bestämd v två punkter), vilket följer v tt vi provr med p (x) = p 0 (x 0 ) + c(x x 0 ). P.g.. sin konstruktion uppfyller den ju p (x 0 ) = y 0 ovsett vd c är, och vi vill välj c så tt p (x ) = y. Vi ser tt det betyder tt c = (y y 0 )/(x x 0 ) och lltså tt p (x) = y 0 + y y 0 x x 0 (x x 0 ). I fllet n = hr vi nu tre punkter (x i, y i ), i = 0,, och vi vet tt polynomet p ovn går genom de två först. För tt hitt ett som går genom ll punktern provr vi därför med p (x) = p (x) + c(x x 0 )(x x ). Per konstruktion går dett genom de två först punktern, och vi kn välj c så tt det går genom den tredje: y = p (x ) + c(x x 0 )(x x ) c = y p (x ) (x x 0 )(x x ). Antg nu tt vi klrr n punkter (x i, y i ), i = 0,..., n med ett polynom p n. Genom tt definierr n p n (x) = p n (x) + c (x x i ) får vi då ett polynom som är sådnt tt p n (x i ) = y i för i = 0,..., n och genom tt välj c lämpligt kn vi även få tt p n (x n ) = y n, precis som ovn. Härigenom hr vi fått en lgoritm för hur vi kn konstruer ett polynom som interpolerr melln givn punkter. Innn vi går vidre sk vi se hur mn kn utför beräkningrn mer effektivt. Polynomet kn skrivs p n (x) = 0 + (x x ) + (x x )(x x ) n (x x )... (x x n ) ] n = 0 + (x x j ), k= k [ k j= där k endst beror v x 0,..., x k. Vi inför därför beteckningen k = [x 0,..., x k ] och hr då tt [x 0,..., x k ] är koefficienten frmför x k i p k (x). i=

4 Polynominterpoltion v kontinuerlig funktioner 3 (3) Vi sk nu hitt en lgoritm för hur vi kn bestämm k :n effektivt. För det låter vi q(x) vr det interpolernde polynomet till punkern (x, y ),..., (x k, y k ) (q är lltså ett k - grdspolynom som inte behöver gå genom (x 0, y 0 ), men däremot de övrig punktern). Vi hr då tt () p k (x) = q(x) + x x k x k x 0 (q(x) p k (x)). För tt vis det sk vi vis tt högerledet, som är ett polynom v grd högst k, är sådnt tt p(x i ) = y i, i = 0,..., k. Om vi sätter in x = x 0 i högerledet v () får vi q(x 0 ) + x 0 x k x k x 0 (q(x 0 ) p k (x 0 )) = q(x 0 ) + (p k (x 0 ) q(x 0 )) = y 0, eftersom p k (x 0 ) = y 0. För x = x i, i k får vi q(x i ) + x i x k x k x 0 (q(x i ) p k (x i )) = y i + x i x k x k x 0 (y i y i ) = y i. I x = x k får vi uppenbrligen y k eftersom ndr termen i högerledet v () försvinner. Om vi nu jämför koefficientern frmför x k i de två leden ser vi tt Om vi också inför [x 0,..., x k ] = [x,..., x k ] [x 0,..., x k ] x k x 0. [x i ] = y i, i = 0,..., n så får vi härigenom en lgoritm tt beräkn det interpolernde polyomet. För n = 3 ser det ut som x 0 [x 0 ] [x 0, x ] x [x ] [x 0, x, x ] [x, x ] [x 0, x, x, x 3 ]. x [x ] [x, x, x 3 ] [x, x 3 ] x 3 [x 3 ] Uttrycken [x,..., x k ] klls de dividerde differensern och lgoritmen som definierr dem ovn klls Newtons interpoltionsmetod. Det interpolernde polynomet är lltså p n (x) = n k [x,..., x k ]w k (x), w k (x) = (x x j ), k > 0, w 0 (x) =. k=0 j= Exempel Vi sk bestämm det interpolernde polynomet v grd 3 melln punktern (, 3), ( 3, 3), (0, 3), (, 5 ). Tbellen ovn blir då 4 3

5 Polynominterpoltion v kontinuerlig funktioner 4 (3) Det är den övre digonlen som ger koefficientern, från vilket vi läser v polyonomet som y x p 3 (x) = 3+ (x )+ 3 (x )(x 3 ) (x )(x 3 )(x 0) = 6 (5 0x + 3x x 3 ) Alterntivt kn vi nvänd den omvänd, nedre digonlen i tbellen ovn för tt få en nnn form på smm polynom: p 3 (x) = (x ) 5 3 (x )x (x )x(x 3 ). Vi vslutr dett vsnitt med en lterntiv form på det interpolernde polynomet. För dett börjr vi med tt definier L i (x) = j i x x j x i x j. Vrje L i är då ett polynom v grd n sådnt tt L i (x i ) = medn L i (x j ) = 0 om j i. Det måste därför gäll tt n p n (x) = y i L i (x), k=0 eftersom högerledet är v grd n och ntr värden y i i punkten x = x i. Vidre hr vi tt L i(x j ) = j i (x i x j ), och om vi sätter så ser vi tt L(x) = (x x 0 )(x x )... (x x n ) L i (x) = L(x) L i (x i)(x x i ). Smmnfttr vi dett får vi Lgrnge s interpoltionformel p n (x) = n k=0 y k L(x) L k (x k)(x x k ) för det interpolernde polynomet.

6 Polynominterpoltion v kontinuerlig funktioner 5 (3) Hur br är pproximtion med interpolernde polynom? Om vi nu hr en funktion f och pproximerr den med ett n:te-grdspolynom p n genom tt bestämm n + punkter x 0 < x <... < x n sådn tt p n (x k ) = f(x k ), hur br blir pproximtionen då? Följnde lemm kn mn se som en generlisering v medelvärdesstsen. Lemm Under förutsättningrn ovn och om f hr en kontinuerlig n+:te derivt, så gäller för vrje x [x 0, x n ] tt det finns ett ξ [x 0, x n ] sådnt tt f(x) p n (x) = (n + )! (x x 0)... (x x n )f (n+) (ξ). Bevis. När n = 0 hr vi p n (x) = f(x 0 ) och påståendet hr då formen f(x) f(x 0 ) = (x x 0 )f (ξ), vilket är medelvärdesstsen. Den llmänn stsen hänförs till dett genom tt vi fixerr x x i för ll i = 0,..., x n och sedn betrktr funktionen φ(t) = f(t) p(t) f(x) p(x) w(t) där w(t) = (t x 0 )... (t x n ). w(x) Vi ser då tt φ(t) = 0 för t = x i, i = 0,..., n smt för t = x. Vi hr då en indelning v [x 0, x n ] i n+ intervller sådn tt φ = 0 i vrje delintervlls ändpunkt. I vrje delintervll finns därför minst en punkt där φ = 0. Dett ger oss n ny delintervll där φ = 0 i ll ändpunkter. I vrje finns därför minst en punkt där φ = 0. Fortsätter vi på dett sätt får vi till slut tt det måste finns en punkt ξ sådn tt φ (n+) (ξ) = 0. Men p n är ett n:te-grdspolynom, så p (n+) = 0, och w är ett n + -polynom med högstgrdskoefficient ett, så w (n+) (x) = (n + )!. Ekvtionen φ (n+) (ξ) = 0 svrr därför mot f (n+) (ξ) = f(x) p n(x) w(x) (n + )!, vilket är påståendet vi skulle bevis, eftersom stsen är självklr då x = x i. Exempel Låt f(x) = sin x och del in intervllet [0, π ] i 9 lik stor delintervll och definier p 9 som det interpolernde polynomet definiert v indelningspunktern. Låt h = π/0 = vr intervllängdern. För polynomet w(x) = (x x 0 )... (x x 9 ) gäller då tt () w(x) h h 9! h 3h... 9h = 4 h0. Om nämligen x ligger i intervllet [x i, x i ] så gäller för ndrgrdspolynomet (x x i )(x x i ) tt det är som störst då x är mittpunkten och uttrycket blir då (h/). Avståndet till näst delningspunkt måste sedn vr mindre än h, till den följnde mindre än 3h etc. Det mest extrem värdet får vi om x ligger i först eller sist indelningsintervllet, då vståndet till det som är längst ifrån är 9h. Dett visr () Ur lemmt ovn får vi nu tt sin x p 9 (x) 0! ( ) 9! 4 h0 = 40 h Vi ser lltså tt polynomet ger ett närmevärde på sinusfunktionen för ll x i dett intervll som hr ett fel som är mindre än enheter i den nionde decimlen.

7 Polynominterpoltion v kontinuerlig funktioner 6 (3) Dock är exemplet inte representtivt för vd som händer när vi pproximerr med interpolernde polynom. Betrkt följnde exempel som innehåller en nnn överrskning också. Exempel 3 Låt f(x) = /( + x ), 5 x 5. Låt p n vr det n:tegrdspolynom som interpolerr genom n + ekvidistnt liggnde indelningspunkter v intervllet. y x I figuren ovn viss grfen för f som den svrt kurvn och det p 5 som definiers v ekvidistnt punkter i blått. Vi ser tt trots tt det interpolernde polynomet går genom 6 punkter på intervllet [ 5, 5], så pssr den inte speciellt br när vi närmr oss ändpunktern. Fktum är tt den svänger så mycket i kntern tt mn kn vis tt mx f(x) p n(x) då n. x 5 Dessutom pssr det interpolernde polynomet inte speciellt br i symmetripunkten x = 0, men det vhjälper vi enkelt genom tt t ett udd ntl indelningspunkter istället. Det vi ser i exemplet är inte ovnligt interpolernde polynom v hög grd vill gärn osciller mycket och kn därför ge dålig noggrnnhet vid interpoltion, åtminstone när ändpunktern. Dett klls Runges fenomen, och är en motsvrighet till Gibb s fenomen inom teorin för Fourierserier. Av det skälet nvänder mn normlt inte interpolernde polynom för tt pproximer en given funktion, utn splines, vilk är styckvis polynom. Vi återkommer till det nedn. Anmärkning Den som upptäckte fenoment ovn vr Weierstrss elev Crl Runge (856-97) som 90 visde tt fmiljen v interpolernde polynom i exemplet är obegränsd då c < x < 5 där c = Förvånnde nog är en del v problemet tt vi nvänder ekvidistnt indelningspunkter v intervllet i exemplet. Hde vi nvänt s.k. Tjebysjovnoder x i = + b + b cos (i )π, i =,..., n n

8 Polynominterpoltion v kontinuerlig funktioner 7 (3) istället får vi en bättre pssning. Den nges i rött i figuren ovn, också med 6 indelningspunkter. I ett vsnitt längre frm i dett kpitel sk vi diskuter vrifrån dett punktvl kommer. Innn dess sk vi diskuter interpoltion med splines, och då bl.. se tt det fktiskt lltid finns ett polynom som ligger så när en kontinuerlig funktion som vi vill men dess grf sk då inte nödvändigtvis gå genom punkter på funktionsgrfen. Polygoninterpoltion och Weierstrss pproximtionssts Att nvänd interpolernde polynom är normlt inte bäst sättet tt skp en nvändbr pproximtion v en given funktion. Ett bättre sätt är tt nvänd de givn funktionsvärden till tt konstruer pproximtioner i kortre segment. Antg som tidigre tt vi hr n + punkter (x i, y i ), i = 0,..., n och vill hitt en funktion vrs grf går genom dess punkter. Den knske enklste pproximtionen är då tt förbind närliggnde punkter med rät linjer, vilket ger en polygonkurv (vi kllr en sådn funktion en polygonfunktion). En sådn polygonfunktion s(x) kn nturligtvis beskrivs genom tt vi ger dess uttryck på vrje delintervll, nämligen y s(x) = y i + y i y i x i x i (x x i ), x [x i, x i ], men det kn också skrivs som en summ. För dett inför vi först funktionen { (x) + = x + x x x 0 = 0 x 0. Definier nu s(x) = c 0 + n c j (x x j ) +. j= x 0 x x x 3... x n x Vi vill här välj c 0,..., c n så tt s(x i ) = y i. Det ger oss ekvtionssystemet k c 0 + c j (x k x j ) = y k, k = 0,,..., n. j= Dett är n + ekvtioner i n + obeknt och för tt se tt det är entydigt lösbrt konstruerr vi lösningen som följer. Skriver vi ut de två först ekvtionern hr vi c 0 = y 0, c 0 + c (x x 0 ) = y c = y y 0 x x 0

9 Polynominterpoltion v kontinuerlig funktioner 8 (3) vilket ger tt i intervllet [x 0, x ] är funktionen lik med Därefter får vi s(x) = y 0 + y y 0 x x 0 (x x 0 ). c 0 + c (x x 0 ) + c (x x ) = y och stoppr vi in uttrycket för y ovn blir dett y + (c + c )(x x ) = y c + c = y y x x. För x i intervllet [x, x ] får vi därför tt s(x) = c 0 + c (x x 0 ) + c (x x ) = c 0 + c (x x 0 ) + (c + c )(x x ) = y + y y x x (x x ). Fortsätter vi på det här sättet ser vi tt konstntern c i rekursivt kn löss ut och tt vi får tt s(x) beskriver precis polygonfunktionen ovn. Anmärkning Vi kn lterntivt skriv polygonfunktionen som n s(x) = 0 + x + c j (x x j ) +. Vi betrktr ju br x [x 0, x n ] och då är ändå (x x 0 ) + = x x 0 och vi skriver därför om c 0 + c (x x 0 ) + som 0 + x. Sedn indexerr vi om de övrig koefficientern. Innn vi går vidre, sk vi se tt tt vi nu nästn hr hittt ett bevis för följnde sts, som vi knske inte helt väntr oss: Sts (Weierstrss pproximtionssts) Låt f vr en kontinuerlig funktion på ett kompkt intervll [, b]. Till vrje ɛ > 0 finns då ett polynom p sådnt tt f(x) p(x) < ɛ j= för ll x [, b]. Bevis (Lesbesgue). Det här beviset kräver beknskp med likformig kontinuitet och konvergens. Vi börjr med tt konstter tt eftersom en kontinuerlig funktion på ett kompkt område är likformigt kontinuerlig, kn vi till vrje ɛ > 0 hitt en polygonpproximtion s(x) sådn tt f(x) s(x) < ɛ då x b. Denn innehåller i sin tur br ett ntl bsolutbelopp som inte är polynom. Om vi kn vis tt vi kn pproximer x likformigt med polynom, så hr vi då ett bevis för stsen. Det räcker om vi kn gör det på ett symmetriskt intervll, som vi kn t som [, ]. För pproximtionen börjr vi med Mclurinutvecklingen x x = x Ersätter vi x med t ser vi tt t = ( t ) 8 ( t )... och det är en likformig konvergens i [, ]. Vi kn därför pproximer t med polynom till önskd noggrnnhet.

10 Polynominterpoltion v kontinuerlig funktioner 9 (3) Kubisk splines En polygonfunktion är knske inte en optiml beskrivning v en reguljär funktion, eftersom den normlt inte är deriverbr i indelningspunktern. Oft vill vi istället h en funktion som är mer reguljär även i indelningspunktern. Vi definierr därför en spline v ordning k som en funktion på formen s(x) = k n j x j + c j (x x j ) k +. j=0 j= En sådn funktion hr k kontinuerlig derivtor i intervllet [x 0, x n ]. I vrje intervll [x i, x i ] består den v ett k:tegrdspolynom. Oft nvänder mn sig v k = 3, s.k. kubisk splines. Exempel 4 Låt s(x) = 3(x ) 3 + (x 3) 3 +. Utskrivet blir dett 0 då x s(x) = 3(x ) 3 då x 3 3(x ) 3 (x 3) 3 då x 3 och vi ser då lätt tt s (x) och s (x) båd är kontinuerlig i x =. För tt bestämm koefficientern så tt s(x i ) = y i, i = 0,..., n, så hr vi n+ ekvtioner k i j x j i + c j (x i x j ) k + = y(x i ) j=0 j= men n + k + = n + k obeknt. Vi måste därför lägg på någr ytterligre villkor, nämligen k stycken, för tt kunn h en entydig lösning. Det finns olik sätt tt lägg på de ytterligre villkoren. Om vi håller oss till kubisk splines så är ett villkor som är nturligt ur ett interpoltionssyfte tt kräv tt s (x 0 ) = s (x n ) = 0. Det ger två ytterligre villkor på konstntern, och därmed hr vi lik mång obeknt som ekvtioner och kn lltså hopps på en entydigt bestämd lösning. En kubisk spline med dess extrvillkor klls en nturlig kubisk spline. Anmärkning Vi sk inte diskuter hur mn effektivt bestämmer en interpolernde spline. Det finns lgoritmer liknnde Newtons interpoltionsmetod ovn som finns inbyggd i nästn ll dtorprogrm som mn kn tänks nvänd för denn typ v rbete. Figuren nedn visr hur en nturlig kubisk spline med indelningspunkter pssr till vår tidigre funktion f(x) = /( + x ). Noter tt vi vlt ett udd ntl indelningspunkter så tt vi får med noll, vilket uppenbrligen förbättrr pssningen när symmetrixeln jämfört med tidigre (där vi nvände ett jämnt ntl indelningspunkter och därför hr svårt tt träff punkten (0, )).

11 Polynominterpoltion v kontinuerlig funktioner 0 (3) y x 0. Termen spline, som är hämtd från engelskn, syftr på en sorts elstisk linjl som nvändes när mn gjorde ritningr till meknisk konstruktioner. Idén vr tt förbind ett ntl uträknde punkter med en så rimlig kurv som möjligt. De nvändes t.ex. när mn gjorde teknisk konstruktionsritningr inom skeppsbygge, och sedn både inom flygplnsindustrin och bilindustrin, och nvändes när mn förstorde upp små modeller till nturlig storlek. Det kn noters tt de personer som strtde utvecklingen v mtemtiken kring splines i mång fll vr nställd inom just bilindustrin (blnd nnt Pierre Bézier vid Renult och Crl de Boor vid GM). Vrför är det då som splines grnterr en br pssning för ögt? En stor del ligger i följnde observtion Lemm Om f är två gånger kontinuerligt deriverbr på ett intervll (, b) och s är en interpolernde nturlig kubisk spline med indelningspunkter i intervllet som pproximerr f där, så gäller tt s (x) dx Bevis. Definier φ(x) = f(x) s(x). Då gäller tt f (x) dx = Här gäller nu tt s (x) + φ (x) dx = s (x)φ (x)dx = [s (x)φ (x)] b f (x) dx. ( s (x) + φ (x) + s (x)φ (x))dx. s (x)φ (x)dx = s (x)φ (x)dx,

12 Polynominterpoltion v kontinuerlig funktioner (3) eftersom s () = s (b) = 0. Men s (x) är konstnt på vrje indelningsintervll, så vi hr tt s (x)φ (x)dx = xi c i φ (x)dx = c i (φ(x i ) φ(x i ) = 0 i x i i eftersom φ(x i ) = 0 för ll i. Alltså hr vi tt f (x) dx = ( s (x) + φ (x) )dx s (x) dx. Tjebysjovpolynomen Vi sk nu titt på en speciellt typ v polynom med mång intressnt egenskper. De definiers genom tt cos nθ = T n (cos θ). T.ex. gäller tt T 0 (x) =, eftersom cos 0 =, och T (x) = x. Vidre gäller tt cos θ = cos θ, vilket betyder tt T (x) = x. Att det finns sådn polynom för ll positiv heltl n, d.v.s. tt vi kn skriv cos nθ som ett n-tegrdspolynom i cos θ för ll heltl n, följer v tt vi kombinerr de Moivres formel cos nθ + i sin nθ = (cos θ + i sin θ) n med binomilteoremet. Tr vi reldelen v det så uppkomn uttrycket får vi tt ( ) ( ) n n cos nθ = cos n θ cos n sin θ + cos n 4 θ sin 4 θ Om vi slutligen nvänder den trigonometrisk ettn får vi påståendet. Lite räknnde visr tt T 3 (x) = 4x 3 3x, T 4 (x) = 8x 4 8x +, T 5 (x) = 6x 5 0x 3 + 5x,... Polynomen T n (x) klls Tjebysjovpolynomen efter den ryske mtemtikern Pfnuty Tjebysjov. En viktig observtion är tt högstgrdskoefficienten verkr vr n från dess exempel. Om vi nvänder uttrycket ovn och tänker efter vr det dyker upp cos n θ, så ser vi tt den smlde koefficienten är + ( ) n + ( ) n +... = 4 [n/] k=0 ( ) n k (där [n/] betecknr heltlsdelen v n/). Men summn v de jämn binomilkoefficientern är lik med summn v de udd binomilkoefficientern (utveckl ( ) n = 0 enligt binomilstsen) och summn v ll binomilkoefficienter är n (utveckl ( + ) n enligt binomilstsen). Alltså är högstgrdskoefficienten lik med n.

13 Polynominterpoltion v kontinuerlig funktioner (3) En behändig metod tt beräkn Tjebysjovpolynomen på får vi ur formeln cos(n + )θ + cos(n )θ = cos θ cos nθ, som visr tt T n+ (x) = xt n (x) T n (x), n =, 3,.... Vi kn nvänd den till tt t.ex. rit T 0 (x), vilket är gjort i figuren till höger. Vidre hr vi tt cos nθ = 0 precis då nθ = π/ + kπ, lltså då (k + )π θ =. n Deriverr vi får vi tt n sin nθ = T n(cos θ)( sin θ), y x dvs T n(cos θ) = 0 precis då θ = kπ/n. Värden i de punktern är T n (cos(kπ/n)) = cos(kπ) = ( ) k. Om vi översätter denn nlys till egenskper hos Tjebysjovpolynomen får vi följnde Sts Tjebysjovpolynomen T n (x) är definierde i [, ] och hr för n > 0 enkl nollställen i punktern x k = cos( k + π), k = 0,,,..., n. n Dess lokl extrempunkter är ξ k = cos( kπ n ), k = 0,,..., n och det gäller tt T n (ξ k ) = ( ) k. Den egenskp hos Tjebysjov-polynomen som vi är intresserde v ges i näst sts. Sts 3 För ll polynom på formen (n > 0) gäller tt Q(x) = x n + n x n x + 0 mx Q(x) n, x där den nedre gränsen nts v polynomet n T n (x). Bevis. Skriv ˆT n (x) = n T n (x) och ntg tt det finns något polynom Q med högstgrdskoefficient ett som uppfyller mx [,] Q(x) < mx [,] ˆT (x). I del lokl extrempunktern ξ k gäller då tt Q(ξ k ) < ˆT (ξ k ) när k är jämn och den omvänd olikheten när k är udd. Det betyder tt skillnden ˆT n (x) Q(x) är noll i någon punkt i vrt ett ett v intervllen (ξ 0, ξ ), (ξ, ξ ),..., (ξ n, ξ n ), och det måste därför h n olik nollställen. Men skillnden ˆT n (x) Q(x) är ett polynom v grd högst n, så det är omöjligt.

14 Polynominterpoltion v kontinuerlig funktioner 3 (3) Vd sk vi nu h dett till? Låt f vr en kontinuerlig funktion definierd på [, ]. Vi vet från ovn tt om p n är det interpolernde polynomet genom punktern (x i, f(x i )), i = 0,..., n, så gäller tt f(x) p n (x) M w(x), M = mx f(x) (n + )! [,] och w(x) = (x x 0 )(x x )... (x x n ). Om vi därför vill h en så br pproximtion som möjligt sk vi välj punktern x i så tt mx [,] w(x) är så liten som möjligt. Men w(x) är ett n + -grdspolynom med högstgrdskoefficient lik med ett, och då säger stsen ovn tt mx [,] w(x) är som minst om vi väljer vår interpoltionspunkter så tt x k = cos( k + π), k = 0,..., n. n Om intervllet inte är [, ] utn [, b] tr vi nturligtvis punktern (+b)/+( b)x k /. Men tt välj dess Tjebysjovpunkter som interpoltionspunkter är inte llen sliggörnde. Det är lltjämt så tt ovsett vilken svit v interpoltionspunkter vi väljer, så finns det lltid någon kontinuerlig funktion som hr en obegränsd följd v interpoltionspolynom. Som illustrtion på vd mn kn nvänd Chebyshevpolynomen till, definier så tt T n(x) = T n (x ), 0 x, T 0 (x) =, T (x) = x, T (x) = 8x 8x +, T 3 (x) = 3x 3 48x + 8x, T 4 (x) = 8x 4 56x x 3x +. Exempel 5 Vi vill finn en polynomiell pproximtion till e x på intervllet 0 x med en noggrnnhet på 0.0. Mclurinutvecklingen ge e x = x + x x3 6 + x4 4 + R (x), där, eftersom serien är lternernde och vtgnde, R (x) x 5 /0 /0 < 0.0. Vi vill se om vi kn sänk grdtlet på polynomet under bibehållnde v den föreskrivn noggrnnheten. Eftersom x 4 = 8 (56x3 60x + 3x ) + 8 T 4 (x)), får vi tt e x = x x x3 + R (x) där R (x) R (x) T 4 (x) < På smm sätt kn vi eliminer x 3 -termen m.h.. T4 (x). Dett ger e x = x x + R 3 (x) där R 3 (x) < 0.0 < 0.0

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

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

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

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

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

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

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: 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

0 a. a -Â n 2 p n. beskriver på sedvanligt sätt en a-periodisk utvidgning av f. Nedanför ritas en partialsumma av Fourierserien.

0 a. a -Â n 2 p n. beskriver på sedvanligt sätt en a-periodisk utvidgning av f. Nedanför ritas en partialsumma av Fourierserien. Sinus- och cosinusserier I slutet v kursen där vi skll lös differentilekvtioner på ändlig intervll v typen H, L, behöver vi konstruer Fourierserier med en viss typ v uppförnde i intervllens ändpunkter.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Skriv tydligt! Uppgift 1 (5p)

Skriv tydligt! Uppgift 1 (5p) 1(1) IF1611 Ingenjörsmetodik för IT och ME, HT 1 Tentmen Gäller även studenter som är registrerde på B1116 Torsdgen den 1 okt, 1, kl. 14.-19. Skriv tydligt! Skriv nmn och personnummer på ll inlämnde ppper!

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

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

Om stationära flöden och Gauss sats i planet

Om stationära flöden och Gauss sats i planet Om sttionär flöden och Guss sts i plnet Anders Källén MtemtikCentrum LTH nderskllen@gmil.com Smmnfttning Här diskuterr vi den mtemtisk formuleringen v det uppenbr fktum tt om vi hr en ström v prtiklr genom

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

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

Exponentiella förändringar

Exponentiella förändringar Eonentiell förändringr Eonentilfunktionen - llmänt Eonentilfunktionen r du tidigre stött å i åde kurs oc 2. En nyet är den eonentilfunktion som skrivs y = e. (Se fig. nedn) Tlet e, som är mycket centrlt

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

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

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

Löpsedel: Integraler. Block 4: Integraler. Lärobok. Exempel (jfr lab) Exempel (jfr lab) Integrering i Matlab

Löpsedel: Integraler. Block 4: Integraler. Lärobok. Exempel (jfr lab) Exempel (jfr lab) Integrering i Matlab Löpsedel: Integrler Block : Integrler Grundidé, numerisk kvdrtur Noggrnnet, teoretiskt Prktisk feluppskttning med ricrdsonextrpoltion Adptiv kvdrtur Noggrnnet, inverkn v mätfel/vrundningsfel Lärook Kp

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

En skarp version av Iliev-Sendovs hypotes

En skarp version av Iliev-Sendovs hypotes School of Mthemtics nd Systems Engineering Reports from MSI - Rpporter från MSI En skrp version v Iliev-Sendovs hypotes Elin Berggren Feb 009 MSI Report 09005 Växjö University ISSN 650-647 SE-35 95 VÄXJÖ

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

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

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

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

Denna föreläsning. DN1212 Numeriska metoder och grundläggande programmering FN Linjära ekvationssystem. Repetition av FN3 (GNM kap 4.

Denna föreläsning. DN1212 Numeriska metoder och grundläggande programmering FN Linjära ekvationssystem. Repetition av FN3 (GNM kap 4. Denn föreläsning DN11 Numerisk metoder och grundläggnde progrmmering FN4 9--17 Hedvig Kjellström hedvig@csc.kth.se! Repetition v FN3 (GNM kp 4.1)! Interpoltion! Minst-kvdrtnpssning! Dignostiskt prov på

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

Lösningsförslag till fråga 5

Lösningsförslag till fråga 5 Lösningsförslg till fråg 5 Smmnfttning Följnde lceringr för unktern, som frmgår v Tbell, är de bäst vi hr funnit. Utförligre beskrivningr v ders lägen följer i texten: Fråg ), n unkter i en kvdrt n Plcering

Läs mer

14. MINSTAKVADRATMETODEN

14. MINSTAKVADRATMETODEN 4 MINTAKADRATMETODEN Nu sk vi gå igenom någr olik sätt tt lös ekvtionssystemet Ax Om A är m n mtris med m n så sägs systemet vr överestämt och det sknr då i llmänhet lösningr Istället söker mn en pproximtiv

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

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

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

Kan det vara möjligt att med endast

Kan det vara möjligt att med endast ORIO TORIOTO yllene snittet med origmi ed endst någr få vikningr kn mn få frm gyllene snittet och också konstruer en regelbunden femhörning. I ämnren nr 2, 2002 beskrev förfttren hur mn kn rbet med hjälp

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

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

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

Föreläsningsmanus i matematisk statistik för lantmätare, vecka 3 och 4 HT07

Föreläsningsmanus i matematisk statistik för lantmätare, vecka 3 och 4 HT07 Föreläsningsmnus i mtemtisk sttistik för lntmätre, veck 3 och 4 HT07 Bengt Ringnér September 5, 2007 Inledning Dett är preliminärt undervisningsmteril. Synpunkter är välkomn. 2 Stokstisk vribler En stokstisk

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

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

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

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

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

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

Kontinuerliga variabler

Kontinuerliga variabler Kontinuerlig vribler c 005 Eric Järpe Högskoln i Hlmstd Antg tt vi kunde mät med oändligt stor noggrnnhet hur stor strömstyrk en viss typ v motstånd klrr. Ing mätningr skulle då vr exkt lik. Om vi mätte

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

Ett förspel till Z -transformen Fibonaccitalen

Ett förspel till Z -transformen Fibonaccitalen Ett förspel till Z -trnsformen Fibonccitlen Leonrdo Pisno vnligen klld Leonrdo Fiboncci, den knske störste mtemtiker som Europ frmburit före renässnsen skrev år 10 en bok (Liber bci) i räknelär. J, fktiskt.

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

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

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

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

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

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

FÖRELÄSNING 3 ANALYS MN1 DISTANS HT06

FÖRELÄSNING 3 ANALYS MN1 DISTANS HT06 FÖRELÄSNING 3 ANALYS MN1 DISTANS HT06 JONAS ELIASSON Dett är föreläsningsnteckningr för distnskursen Mtemtik A - nlysdelen vid Uppsl universitet höstterminen 2006. 1. Integrler I denn sektion går vi igenom

Läs mer

SERIER OCH GENERALISERADE INTEGRALER

SERIER OCH GENERALISERADE INTEGRALER SERIER OCH GENERALISERADE INTEGRALER MARTIN TAMM. Inledning Då och då hr vi i tidigre urser ställts inför problemet tt hnter summor med oändligt mång termer, t e Eempel. () eller Eempel. () = ( ) = + +

Läs mer

Uttryck höjden mot c påtvåolikasätt:

Uttryck höjden mot c påtvåolikasätt: Sinusstsen Beviset i PB gger å tre resultt som nog få gmnsieelever är förtrogn med. Vrje tringel hr en s.k. omskriven cirkel en cirkel som går genom ll tre hörnen : C Uttrck höjden mot c åtvåoliksätt:

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

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

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

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

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

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

Några partiella differentialekvationer med

Några partiella differentialekvationer med Anlys 360 En webbserd nlyskurs Differentilklkyl Någr prtiell differentilekvtioner med våglösningr Anders Källén MtemtikCentrum LTH nderskllen@gmil.com Någr prtiell differentilekvtioner med våglösningr

Läs mer

6 Formella språk. Matematik för språkteknologer (5LN445) UPPSALA UNIVERSITET

6 Formella språk. Matematik för språkteknologer (5LN445) UPPSALA UNIVERSITET UPPSALA UNIVERSITET Mtemtik för språkteknologer (5LN445) Institutionen för lingvistik och filologi VT 2014 Förfttre: Mrco Kuhlmnn 2013 (mindre revision Mts Dhllöf 2014) 6 Formell språk Det mänsklig språket

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

Kompletterande teori för Envariabelanalys del A på I

Kompletterande teori för Envariabelanalys del A på I Kompletternde teori för Envrielnlys del A på I J A S, ht-04 1 Gränsvärden 1.1 Definitioner och räkneregler Att f(x) A (går mot A) när x (går mot ) sk etyd tt värden till funktionen f sk ligg när tlet A

Läs mer

ORTONORMERADE BASER I PLAN (2D) OCH RUMMET (3D) ORTONORMERAT KOORDINAT SYSTEM

ORTONORMERADE BASER I PLAN (2D) OCH RUMMET (3D) ORTONORMERAT KOORDINAT SYSTEM Armin Hlilovi: EXTRA ÖVNINGAR 1 v 1 Ortonormerde bser oh koordinter i 3D-rummet ORTONORMERADE BASER I PLAN D OCH RUMMET 3D ORTONORMERAT KOORDINAT SYSTEM Vi säger tt en bs i rummet e r, e r, e r z e r,

Läs mer