6. Pochodne cząstkowe funkcji n zmiennych

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Przykład liczbowy Rozpatrzmy dwuwymiarową zmienną losową (X,Y), gdzie X jest liczbą osób w rodzinie, a Y liczbą izb w mieszkaniu. Niech f.r.p. tej zmiennej.
Advertisements

Opracowała: Iwona Bieniek
Modelowanie i symulacja
Funkcje tworzące są wygodnym narzędziem przy badaniu zmiennych losowych o wartościach całkowitych nieujemnych. Funkcje tworzące pierwszy raz badał de.
Metody badania stabilności Lapunowa
Pochodna Pochodna  funkcji y = f(x)  określona jest jako granica stosunku przyrostu wartości funkcji y do odpowiadającego mu przyrostu zmiennej niezależnej.
Równanie różniczkowe zupełne i równania do niego sprowadzalne
11. Różniczkowanie funkcji złożonej
CIĄGI.
Studia Podyplomowe „Informatyka” dla Nauczycieli
mgr inż. Ryszard Chybicki Zespół Szkół Ponadgimnazjalnych
Rachunek prawdopodobieństwa 2
Analiza Matematyczna część 3
WYKŁAD 6 ATOM WODORU W MECHANICE KWANTOWEJ (równanie Schrődingera dla atomu wodoru, separacja zmiennych, stan podstawowy 1s, stany wzbudzone 2s i 2p,
STYCZNA DO KRZYWEJ W DANYM PUNKCIE
Badania operacyjne. Wykład 2
Przykład: Dana jest linia długa o długości L 0 bez strat o stałych kilometrycznych L,C.Na początku linii zostaje załączona siła elektromotoryczna e(t),
Wykład no 11.
Metoda węzłowa w SPICE.
Instrumenty o charakterze własnościowym Akcje. Literatura Jajuga K., Jajuga T. Inwestycje Jajuga K., Jajuga T. Inwestycje Luenberger D.G. Teoria inwestycji.
ZŁOŻONOŚĆ OBLICZENIOWA
Materiały do zajęć z przedmiotu: Narzędzia i języki programowania Programowanie w języku PASCAL Część 7: Procedury i funkcje © Jan Kaczmarek.
Ü     warunkiem koniecznym istnienia ekstremum funkcji jest by pierwsze pochodne spełniały warunek:
„METODA FOURIERA DLA JEDNORODNYCH WARUNKÓW BRZEGOWYCH f(0)=f(a)=0”
Wykład 6 Standardowy błąd średniej a odchylenie standardowe z próby
Analiza matematyczna - Funkcje jednej zmiennej wykład II
Analiza matematyczna - Badanie przebiegu zmienności funkcji wykład IV
równanie ciągłości przepływu, równanie Bernoulliego.
Matematyka.
Dodatkowe własności funkcji B-sklejanych zawężenie f do K Rozważmy funkcjeIch zawężenia do dowolnego przedziałutworzą układ wielomianów. Dla i=k ten układ.
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Podstawy analizy matematycznej III
Metody Lapunowa badania stabilności
Rozkłady wywodzące się z rozkładu normalnego standardowego
Krzysztof Kucab Rzeszów, 2012
Podstawy analizy matematycznej II
Testy nieparametryczne
Krzysztof Kucab Rzeszów, 2012
MECHANIKA 2 Wykład Nr 11 Praca, moc, energia.
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Prowadzący: Krzysztof Kucab
Zakładamy a priori istnienie rozwiązania α układu równań.
Wykład 2. Pojęcie regularnego odwzorowania powierzchni w powierzchnię i odwzorowania kartograficznego Wykład 2. Pojęcie regularnego odwzorowania powierzchni.
Technika optymalizacji
Miary efektywności/miary dobroci/kryteria jakości działania SSN
Podstawy analizy matematycznej I
Krzysztof Kucab Rzeszów, 2012
II. Matematyczne podstawy MK
Analiza matematyczna III. Funkcje Twierdzenia o funkcjach z pochodnymi
Szeregi funkcyjne dr Małgorzata Pelczar.
Rachunek różniczkowy funkcji jednej i wielu zmiennych
MOiPP Matlab Przykłady metod obliczeniowych Obliczenia symboliczne
Co to jest dystrybuanta?
Ekonometryczne modele nieliniowe
Zagadnienia AI wykład 2.
Pochodna funkcji jednej zmiennej. Pochodna wektora.
MECHANIKA 2 Wykład Nr 12 Zasady pracy i energii.
Modele zmienności aktywów
Modele zmienności aktywów Model multiplikatywny Parametry siatki dwumianowej.
Wydział Elektroniki PWr AiR III r. Metody numeryczne i optymalizacja Dr inż. Ewa Szlachcic Wykład 3 Właściwe minimum lokalne: Funkcja f(x) ma w punkcie.
Analiza portfeli dwu- oraz trzy-akcyjnych
Analiza portfeli dwu- oraz trzy-akcyjnych. Portfel dwóch akcji bez możliwości krótkiej sprzedaży W - wartość portfela   W = a P 1 + b P 2   P 1 -
Matematyka I. Definicja funkcji jednej zmiennej Niech X i Y oznaczają dowolne niepuste zbiory. Jeżeli każdemu elementowi x ze zbioru X przyporządkowujemy.
Niech f(x,y,z) będzie ciągłą, różniczkowalną funkcją współrzędnych. Wektor zdefiniowany jako nazywamy gradientem funkcji f. Wektor charakteryzuje zmienność.
© Prof. Antoni Kozioł, Wydział Chemiczny Politechniki Wrocławskiej MATEMATYCZNE MODELOWANIE PROCESÓW BIOTECHNOLOGICZNYCH Temat – 5 Modelowanie różniczkowe.
Prowadzący: dr Krzysztof Polko
Modelowanie i podstawy identyfikacji
Prowadzący: dr Krzysztof Polko
Jednorównaniowy model regresji liniowej
Własności asymptotyczne ciągów zmiennych losowych
Zapis prezentacji:

6. Pochodne cząstkowe funkcji n zmiennych określona w otoczeniu Q punktu przyrost zmiennej niezależnej x przyrost zmiennej niezależnej y przyrost cząstkowy funkcji dwóch zmiennych x i y względem zmiennej x przy y=const. przyrost cząstkowy funkcji dwóch zmiennych y i x względem zmiennej y przy x=const. przyrost funkcji dwóch zmiennych y i x (przyrost całkowity) Def. 64 (por. def. 40) Pochodna cząstkowa funkcji dwóch zmiennych x i y względem zmiennej x jeżeli granica właściwa (skończona) istnieje analogicznie Pochodną liczymy tak samo jak dla funkcji jednej zmiennej zakładając, że druga zmienna jest stała (jest parametrem) Przykład: Obliczyć pochodne cząstkowe funkcji z=x2y3 Podobnie jak dla funkcji jednej zmiennej, można także obliczać wartość pochodnej w punkcie np. powyższe pochodne cząstkowe w punkcie Po=(2,4)

określona w otoczeniu Q punktu przyrost zmiennej niezależnej xk przyrost cząstkowy funkcji n zmiennych względem zmiennej xk przyrost funkcji n zmiennych (przyrost całkowity) Def. 64a Pochodna cząstkowa funkcji n zmiennych względem zmiennej xk jeżeli granica właściwa (skończona) istnieje Różniczkowanie jest bardzo łatwe – można stosować wszystkie metody dla funkcji jednej zmiennej Różne oznaczenia pochodnej cząstkowej Uwaga: inaczej niż dla funkcji jednej zmiennej, funkcja f może mieć w punkcie Po wszystkie pochodne cząstkowe i mimo to być nieciągła w tym punkcie

Interpretacja geometryczna pochodnych cząstkowych

7. Różniczka funkcji n zmiennych określona i różniczkowalna w punkcie Niech Δx - przyrost zmiennej niezależnej x, oznaczany także dx i nazywany różniczką zmiennej niezależnej x Δy - przyrost zmiennej niezależnej y, oznaczany także dy i nazywany różniczką zmiennej niezależnej y Def. 65 (por. def. 42) Różniczką cząstkową funkcji dwóch zmiennych x i y względem zmiennej x nazywamy iloczyn pochodnej cząstkowej i przyrostu (różniczki) zmiennej niezależnej analogicznie Def. 66 Różniczką zupełną funkcji dwóch zmiennych x i y nazywamy sumę różniczek cząstkowych i oznaczamy df Dla funkcji n zmiennych (n>2) Def. 66a Różniczką zupełną funkcji n zmiennych x1, xs, ... , xn, nazywamy sumę różniczek cząstkowych i oznaczamy df

Zastosowanie różniczki zupełnej – przybliżone obliczanie przyrostu funkcji (podobnie jak dla różniczki funkcji jednej zmiennej) Przykład: Obliczyć w przybliżeniu wartość funkcji dla x=2,1 i y=8,05 Przyjmijmy xo=2, yo=8, Δx =0,1 Δy =0,05

8. Pochodne cząstkowe wyższych rzędów Przypomnienie def. 44: pochodna wyższego rzędu to pochodna pochodnej rzędu o 1 niższego Pochodna rzędu drugiego to pochodna pochodnej (rzędu pierwszego) Pochodna rzędu k+1 to pochodna pochodnej k-tego rzędu. Def. 67 Pochodna cząstkowa rzędu drugiego to pochodna pochodnej cząstkowej Pochodna cząstkowa rzędu k+1 to pochodna pochodnej cząstkowej k-tego rzędu n=2 – z=f(x, y) Są cztery pochodne rzędu drugiego funkcji dwóch zmiennych: Tw. 54 (Schwarza) Jeżeli pochodne cząstkowe mieszane istnieją i są ciągłe w punkcie P=(x,y) to są sobie równe czyli

Dla funkcji n zmiennych (n>2) Jest osiem pochodnych rzędu trzeciego funkcji dwóch zmiennych: Jeżeli spełnione są założenia tw. Schwarza, to i są tylko cztery różne pochodne rzędu trzeciego funkcji dwóch zmiennych Dla funkcji n zmiennych (n>2) Jest n2 pochodnych rzędu drugiego funkcji n zmiennych:

9. Różniczki zupełne wyższych rzędów Różniczki zupełne wyższych rzędów funkcji n zmiennych definiowane są tak samo jak różniczki funkcji jednej zmiennej (def. 45) tzn. d2f=d(df) d(k+1)f=d(d(k)f) Korzystając ze wzorów na różniczkę zupełną (def. 66 i 66a) symbolicznie można zapisać, że: dla funkcji 2 zmiennych dla funkcji n zmiennych

10. Ekstremum (lokalne) funkcji n zmiennych

Def. 68 Funkcja n zmiennych f(P) określona w pewnym otoczeniu punktu Po ma w tym punkcie maksimum/minimum lokalne, jeżeli istnieje takie sąsiedztwo S punktu Po, że dla każdego P z tego sąsiedztwa f(P) ≤ f(Po) (minimum) albo f(P) ≥ f(Po) (maksimum) Maksima i minima nazywamy ekstremami Jeżeli zamiast nierówności słabych spełnione są nierówności mocne, czyli f(P) <f(Po) albo f(P) > f(Po) to ekstremum nazywamy właściwym Tw. 55 – warunek konieczny istnienia ekstremum funkcji n zmiennych – por. tw. 42 Jeżeli funkcja f(x1, x2 , ... , xn) ma pochodne cząstkowe pierwszego rzędu w punkcie Po=(x1(o), x2 (o), ... , xn (o)) i ma w tym punkcie ekstremum to

Tw. 56a – dla funkcji dwóch zmiennych Warunek konieczny i wystarczający istnienia ekstremum funkcji wielu zmiennych – por. tw. 44 Tw. 56a – dla funkcji dwóch zmiennych Jeżeli funkcja f(x, y) jest ciągła wraz z drugą pochodną w pewnym otoczeniu Q punktu Po=(xo, yn) i w punkcie Po to funkcja f(x, y) ma w punkcie Po extremum właściwe. Jeżeli dodatkowo w punkcie Po to jest to minimum, a jeżeli w punkcie Po to jest to maximum. Tw. 56a – dla funkcji n zmiennych (n>2) Jeżeli funkcja f(x1, x2 , ... , xn) jest ciągła wraz z drugą pochodną w pewnym otoczeniu Q punktu Po=(x1(o), x2 (o), ... , xn (o)) i w punkcie Po to funkcja f(x1, x2 , ... , xn) ma w punkcie Po minimum właściwe. Analogicznie dla maksimum

Przykład: Wyznaczyć ekstrema lokalne funkcji z= x3+3xy2-15x-12y W tych punktach mogą (lecz nie muszą!!!) być ekstrema lokalne funkcji. Żeby było ekstremum, musi być Obliczmy zatem pochodne cząstkowe drugiego rzędu