Laplace i teisenduse kasutamine diferentsiaalvõrrandite lahendamisel

Suurus: px
Alustada lehe näitamist:

Download "Laplace i teisenduse kasutamine diferentsiaalvõrrandite lahendamisel"

Väljavõte

1 TARTU ÜLIKOOL MATEMAATIKA-INFORMAATIKATEADUSKOND Mtemtik instituut Mtemtik eril Ann Mrit Lnem Lplce i teisenduse ksutmine diferentsilvõrrndite lhendmisel Mgistritöö Juhendj: professor Arvet Peds Trtu 5

2 Sisukord Sissejuhtus 3 Lplce i teisenduse mõiste 5 Lplce i teisenduse omdused 3 Lplce i teisenduse pöördteisendus 3 4 Linersed n-järku hrilikud diferentsilvõrrndid 5 5 Diferentsilvõrrndite lhendmine Lplce i teisenduse bil 7 6 Konvolutsioon. Boreli teoreem 5 7 Gmmfunktsioon 9 8 Riemnn-Liouville i murruline tuletis 35 9 Cputo murruline tuletis 43 Murruliste tuletisteg diferentsilvõrrndite lhendmine Lplce i teisenduse bil 49 Summry 5 Kirjndus 53 Lis 54

3 Sissejuhtus Olgu funktsioon f määrtud poollõigus [, ). Funktsiooni f Lplce i teisenduseks nimettkse integrlteisendust kujul F (s) = e st f(t) dt. () Prmeeter s on üldiselt kompleksrv, kuid käesolevs töös (välj rvtud prgrhv 3) eeldme, et s on relrv. Lisks märgime, et selles töös enmsti rkendtkse Lplce i teisendust tükiti pidevtele j eksponentsilse ksvug funktsioonidele, mid nimettkse originlideks. Lplce i teisendust () märgitkse sgeli kujul F (s) = L[f](s) või F (s) = L[f(t)](s). Teisenduse () juured lgvd šveitsi mtemtiku j füüsiku Leonhrd Euleri (77 783) töödest sttel 763 j 769. Kuid kõnelune teisendus on nimettud siiski Lplce i teisenduseks prntsuse mtemtiku, füüsiku j stronoomi Pierre-Simon Lplce i (749 87) uks, kes ksuts sed teisendust esmkordselt om tõenäosusteoori lses töös stl 78 (vt [3], lk 39 33). Mgistritöö on põhiliselt refertiivse iseloomug j tugineb pemiselt rmtutes [], [4] j [8] toodud tulemustele. Töö koosneb kümnest prgrhvist j liss toodud tbelitest. Töö esimeses prgrhvis on ntud Lplce i teisenduse definitsioon j näidtud, et originlil leidub Lplce i teisendus. Smuti on leitud mõningte lihtsmte funktsioonide Lplce i teisendused. Järgmises prgrhvis on esittud kks tähtsmt Lplce i teisenduse omdust: linersuse j originli diferentseerimise omdus. Need on vjlikud linersete konstntsete kordjteg diferentsilvõrrndite Cuchy ülesnnete lhendmiseks Lplce i teisenduse bil. Kolmnds prgrhvis on ntud üldine vlem Lplce i teisenduse pöördteisenduse leidmiseks. Neljnds prgrhvis on ntud ülevde klssiklisest meetodist linersete n-järku hrilike diferentsilvõrrndite lhendmiseks. Töö viiends prgrhvis on lhendtud Lplce i teisenduse bil kolm konstntsete kordjteg linerse diferentsilvõrrndi Cuchy ülesnnet. Üldine lhenduskäik Cuchy ülesnde lhendi y leidmiseks Lplce i teisenduse bil on järgmine: ) kõigepelt rkendme Lplce i teisendust ntud diferentsilvõrrndile; ) vldme sdud seosest funktsiooni Y, kus Y (s) = L[y(t)](s) j y on lähteülesnde otsitv funktsioon; 3

4 3) leime Lplce i teisenduse pöördteisenduse bil otsitv funktsiooni y(t) = L [Y (s)]. Et sd ettekujutust Lplce i teisendusele tuginev meetodi töömhukusest, on näited lhendtud khel viisil kõigepelt klssiklise meetodi bil j seejärel meetodig, mis ksutb Lplce i teisendust. Khes järgnevs prgrhvis on esittud mõned bitulemused, mid ksuttkse käesolev töö järgnevtes osdes. Kuuends prgrhvis on toodud sisse konvolutsiooni mõiste j leitud funktsioonide konvolutsiooni Lplce i teisendus. Seitsmends prgrhvis on defineeritud gmm- j beetfunktsioon ning vdeldud mõningid nende omdusi. Lisks on esittud vlem, mis seob gmmfunktsiooni Lplce i teisenduseg. Kheksnds j üheksnds prgrhvis vdeldkse khte võimlust funktsiooni murrulist järku tuletise defineerimiseks. Esmlt on defineeritud Riemnn- Liouville i murruline tuletis. Seejärel on esittud Cputo tuletise definitsioon. On leitud k lihtsmte funktsioonide Riemnn-Liouville i j Cputo murrulised tuletised. Smuti on tõesttud seos Reimnn-Liouville i j Cputo murruliste tuletiste vhel. Lõpuks on leitud Riemnn-Liouville i integrli j Cputo tuletise Lplce i teisendused. Töö viimses prgrhvis on toodud mõned näited Lplce i teisenduse rkendmise koht Cputo murrulise tuletiseg diferentsilvõrrndi lgväärtusülesnde lhendmiseks. 4

5 Lplce i teisenduse mõiste Olgu funktsioon f = f(t) määrtud, kui t [, ). Definitsioon.. Teisendust kujul F (s) = e st f(t) dt, (.) mis seb funktsioonile f vstvusse funktsiooni F, nimettkse funktsiooni f Lplce i teisenduseks. Prmeeter s on üldiselt kompleksrv j funktsioon f võib omd kompleksseid väärtusi. Käesolevs töös on s enmsti relrvuline muutuj j funktsiooni f väärtused on relrvud. Seoseg (.) ntud vstvust funktsioonide f j F vhel märgitkse sgeli kujul F (s) = L[f](s) (mõnikord k näiteks F (s) = Lf(t) või F (s) f(t)). Kui eksisteerib lõplik piirväärtus siis integrl τ lim e st f(t) dt, τ e st f(t) dt (.) koondub j funktsioonil f on olems Lplce i teisendus (.); vstsel juhul integrl (.) hjub j funktsioonil f ei ole Lplce i teisendust. Järgnevlt leime mõned elementrfunktsioonide Lplce i teisendused. Edspidi hkkme ksutm järgmisi tähistusi: N = {,,...}, N = {,,,...} j R = (, ). Näide.. Leime funktsiooni f(t) = c (t, c R) Lplce i teisenduse. Kui s >, siis τ ( e e st c dt = c lim e st sτ dt = c lim ) = c τ τ s s s. Seeg s > korrl funktsiooni f(t) = c Lplce i teisendus vldub kujul L[c](s) = c τ. Kui s, siis ei eksisteeri lõplikku piirväärtust lim e st c dt, s τ st integrl (.) hjub j funktsioonil f(t) = c puudub Lplce i teisendus. Pierre Simon de Lplce (749 87) - prntsuse mtemtik, füüsik, stronoom 5

6 Näide.3. Leime funktsiooni f(t) = e ωt (t, ω R) Lplce i teisenduse. Definitsiooni. põhjl L [ e ωt] (s) = = lim τ τ e st e ωt dt = lim e (s ω)t dt τ ) ( e (s ω)τ s ω s ω = s ω, s > ω. Niisiis, funktsiooni e ωt Lplce i teisendus L [e ωt ] (s) = on määrtud, kui s ω s > ω. Näide.4. Leime funktsiooni f(t) = sin ωt (t, ω R) Lplce i teisenduse. Pneme tähele, et kui ω =, siis L[f](s) = L[](s) =. Olgu ω nullist erinev relrv j s >. Definitsiooni. põhjl L [sin ωt] (s) = e st sin ωt dt ehk Integrli τ L[sin ωt](s) = lim e st sin ωt dt. (.3) τ τ e st sin ωt dt ositi integreerides sme τ e st sin ωt dt = e sτ cos ωτ ω Seeg võrduste (.3) j (.4) põhjl τ + ω s e st cos ωt dt. (.4) ω L[sin ωt](s) = ω s τ ω lim e st cos ωt dt. (.5) τ 6

7 Integrli ositi integreerides sme τ e st cos ωt dt τ e st cos ωt dt = e sτ sin ωτ ω τ + s e st sin ωt dt. (.6) ω Järelikult võrduste (.5) j (.6) bil L[sin ωt](s) = ω s ω e st sin ωt dt ehk L[sin ωt](s) = ω s L[sin ωt](s). (.7) ω Avldme seosest (.7) funktsiooni L[sin ωt](s): L[sin ωt](s) = ω s + ω, (.8) kus s >. Seeg funktsiooni f(t) = sin ωt (t, ω R) Lplce i teisendus vldub kujul (.8), kus s >. Anloogiliselt sme, et funktsiooni f(t) = cos ωt (t, ω R) Lplce i teisendus omb kuju Näide.5. Näitme, et L[cos ωt](s) = kus s >, t j n N. Tõestus. Olgu n =. Siis definitsiooni. põhjl s, ω R, s >. (.9) s + ω L[t n ](s) = n!, (.) sn+ L[t](s) = e st t dt. 7

8 Ositi integreerides leime e st t dt = lim Näite. bil järeldub siit, et τ te st s τ + s τ L[t](s) = s L[](s) = s, kus s >. Järelikult vlem (.) kehtib n = korrl. e st dt. Eeldme nüüd, et seos (.) kehtib n = k puhul. Näitme, et see väide kehtib k n = k + korrl. Definitsiooni. põhjl L [ t k+] (s) = τ e st t k+ dt = lim e st t k+ dt. τ Olgu du = e st dt j v = t k+, siis u = e st ning dv = (k + )t k dt. Sme, s et L [ t k+] (s) = lim tk+ e st τ + k + τ e st t k dt τ s s Eelduse põhjl Järelikult L [ t k+] (s) = k + s = lim τ τ k+ e sτ s = k + L [ t k] (s). s + k + s L [ t k] (s) = k! s k+. L [ t k] (s) = k + s τ lim e st t k dt τ k! (k + )! =. sk+ s k+ Seeg väide kehtib k n = k + korrl ning võrdus (.) on tõesttud. 8

9 Et integrl (.) koonduks, tuleb üldjuhul funktsioonile f sed tetvd tingimused. Definitsioon.6. Öeldkse, et funktsioon f on eksponentsilse ksvug σ poollõigus [, ), kui leiduvd konstndid M > j σ nii, et ig t > korrl f(t) Me σt. Definitsioon.7. Arvude σ lumist rj σ nimettkse funktsiooni f ksvu näitjks. Definitsioon.8. Öeldkse, et funktsioon f on tükiti pidev lõigus [, b], kui leidub lõplik jotus oslõikudeks punktideg = κ < κ < < κ n = b (n N) nii, et igs vhemikus (κ i, κ i+ ) on funktsioon f pidev j punktid κ i, i {,..., n}, on funktsiooni f I liiki ktkevuspunktideks. Öeldkse, et funktsioon f on tükiti pidev poollõigus [, ), kui t on ig N > korrl tükiti pidev lõigus [, N]. Definitsioon.9. Funktsiooni f nimettkse originliks, kui see rhuldb järgmisi tingimusi:. funktsioon f on pidev või tükiti pidev koos tetud järku tuletisteg poollõigus [, );. funktsioon f on eksponentsilse ksvug σ poollõigus [, ). Definitsioon.. Seoseg (.) määrtud funktsiooni F nimettkse originli f kujutiseks. Osutub, et ig originli f joks eksisteerib kujutis F. See järeldub järgmisest teoreemist. Teoreem.. Kui funktsioon f on originl j s > σ, kus σ on funktsiooni f eksponentsilne ksv, siis integrl (.) koondub bsoluutselt. Tõestus. Olgu funktsioon f originl ning s > σ. Siis ig τ > korrl τ e st f(t) dt τ e st f(t) dt τ e st Me σt dt M τ e (s σ)t dt = M ( e (s σ)τ s σ ) s σ see tähendb, et leiduvd lõplikud ühepoolsed piirväärtused lim f(t) = f(κ i+) j t κ i+ lim f(t) = f(κ i ), i =,..., n. Määrmispiirkonn otspunktidelt κ j κ n sb nõud t κ i üheins ühepoolse piirväärtuse olemsolu. 9

10 j seeg ehk τ τ lim e st f(t) dt lim e st f(t) dt τ τ e st f(t) dt M s σ. M s σ. (.) Järelikult integrl (.) koondub bsoluutselt. Näide.. Leid funktsiooni f(t) = { t, kui t,, kui t >. (.) Lplce i teisendus. Pneme tähele, et funktsiooni (.) eksponentsilne ksv σ =. Seeg teoreemi. põhjl leidub funktsioonil (.) Lplce i teisendus, kui s >. Originli (.) korrl L[f](s) = e st f(t) dt = Ositi integreerimise bil sme, et ig s korrl Kui s >, siis Järelikult kus s >. e st t dt = te st s = e s s τ lim e st dt = lim τ + s e st s s τ e st L[f](s) = e s se s s τ τ e st t dt + lim e st dt. τ e st dt = e s se s s. e sτ = lim τ s + e s s + e s s = e s s, = e s s.

11 Järgnev teoreem nnb trviliku tingimuse, et funktsioon F sks oll originli f kujutiseks. Teoreem.3. Kui funktsioon f on originl j s > σ, kus σ on funktsiooni f eksponentsilne ksv, siis lim L[f](s) =. s Tõestus. Olgu funktsioon f originl, s > σ j L[f](s) = F (s). Siis võrrtuse (.) põhjl teme, et F (s) e st f(t) dt M s σ, s > σ. Seeg mille põhjl lim F (s) =, s lim L[f](s) = lim F (s) =. s s

12 Lplce i teisenduse omdused Järgnevlt esitme kks Lplce i teisenduse omdust (vt [6]), mis on edspidi vjlikud. Luse. (Linersus). Kui funktsioonidel f j f leidub Lplce i teisendus vstvlt s > σ j s > σ korrl, kus σ, σ R, siis funktsioonil f + f leidub Lplce i teisendus s > mx{σ, σ } korrl j kus c j c on konstndid. L [c f + c f ] (s) = c L [f ] (s) + c L [f ] (s), Näide.. Näitme, et funktsioonil f(t) = cosh ωt = eωt + e ωt, t, ω R, leidub Lplce i teisendus kujul L[f](s) = Kun luse. põhjl [ e ωt + e ωt L[f](s) = L s, kus s > ω. s ω ] (s) = L [ e ωt] (s) + L [ e ωt] (s), siis näite.3 bil sme tulemuseks L[f](s) = ( s ω + ) = s + ω s s ω, s > ω. Anloogiliselt sme, et kui t j ω R, siis [ ] e ωt e ωt ω L[sinh ωt](s) = L (s) =, s ω s > ω. (.) Luse.3 (Originli diferentseerimine). Olgu n N. Kui funktsioonid f, f,..., f (n ) on pidevd poollõigus [, ) j eksponentsilse ksvug σ ning f (n) on tükiti pidev poollõigus [, ), siis s > σ korrl L[f (n) ](s) = s n L[f](s) n s n k f (k ) (). (.) k=

13 3 Lplce i teisenduse pöördteisendus Olgu funktsioon f originl j F (s) = L[f](s), kus prmeeter s on kompleksrv. Definitsioon 3.. Teisendust L, mille bil sme leid originli f, tedes kujutist F, nimettkse Lplce i teisenduse pöördteisenduseks. Lplce i teisenduse pöördteisendus esitub Riemnni 3 -Mellini 4 vlemig (vt [4], lk 88) x+i e st f(t+) + f(t ) F (s) ds =, (3.) πi x i milles L[f(t)](s) = F (s) j Re s = x > σ, kus σ on funktsiooni f ksvu näitj. Võrduse (3.) vskul poolel olevt integrli mõistetkse Cuchy 5 peväärtusen, st x+i x+iτ e st F (s) ds = lim e st F (s) ds x i τ x iτ j integreerimine toimub mööd imginrteljeg prlleelset sirget. Rõhutme, et võrduse (3.) preml poolel sme funktsiooni f, kui see on pidev punktis t ning ühepoolsete piirväärtuste j f(t+) = lim τ t+ f(τ) f(t ) = lim τ t f(τ) ritmeetilise keskmise, kui punkt t on funktsiooni f esimest liiki ktkevuspunkt. Riemnni-Mellini vlemist järeldub, et kui khel originlil f j f on ühesugune kujutis F (s), siis pidevuspunktides on nd võrdsed, kun vlduvd kujutise F (s) kudu ühesuguse vlemig. See tähendb, et piirdudes vid poollõigus [, ) pidevte funktsioonideg f, siis pöördteisendus L on üheselt defineeritud. Märgime, et pidevte originlide korrl on Lplce i teisenduse L pöördteisendus L linerne. Fkt, et on olems ühene vstvus pidevte funktsioonide j nende Lplce i teisenduste vhel, võimldb koostd Lplce i teisenduste j pöördteisenduste tbeli [vt Lis]. Selle tbeli teises veerus on vstvlt esimese veeru kujutised, 3 Georg Friedrich Bernhrd Riemnn (86 866) - sks mtemtik 4 Robert Hjlmr Mellin ( ) - soome mtemtik 5 Augustin Louis Cuchy ( ) - prntsuse mtemtik 3

14 mis on leitud käesolev töö erinevte näidete j omduste bil. Viimstele on viidtud tbeli kolmnds veerus. Esimeses veerus on teise veeru pöördkujutised ehk originlid, mille smiseks vhetult Riemnni-Mellini vlemit ei ksutt. Selliselt koosttud tbelit ksutmegi käesolevs töös, et leid kujutisele vstvt originli. Anloogilisi j mhukmid tbeleid võib leid Lplce i teisendust käsitlevtest rmtutest (vt näiteks [8], lk 9 8). Näide 3.. Leid kujutisele F (s) = 5 s + s + 6, s >, vstv originl f = f(t) (t ). Pöördteisenduse linersuse bil sme f(t) = L [F (s)] = L [ 5 s + = 5L [ s + ] 3L [ Pneme tähele, et näidete.3 j.4 põhjl [ ] L = e t s + j [ ] L 4 = sin 4t. s + 6 Seeg ntud funktsioonile F vstv originl f on kujul s + 6 ] 4. s + 6 f(t) = 5e t 3 sin 4t, t. ] 4

15 4 Linersed n-järku hrilikud diferentsilvõrrndid Vtleme linerset konstntsete kordjteg n-järku hrilikku diferentsilvõrrndit b n y (n) (t) + b n y (n ) (t) + + b y (t) + b y(t) = f(t) (t ), (4.) kus y = y(t) (t ) on otsitv funktsioon. Eeldme, et vbliige f on pidev, kui t j b,..., b n on mingid relrvud, b n. Olgu vj leid võrrndi (4.) lhend y = y(t), mis rhuldb lgtingimusi y (k) () = y k, k =,,..., n, (4.) kus y, y,..., y n on ettentud relrvulised konstndid. Osutub (vt [7], lk 46), et kui funktsioon f on pidev poollõigus [, ), siis võrrndi (4.) lhendid on määrtud j n kord pidevlt diferentseeruvd poollõigus [, ) ning misthes ettentud rvude y, y,..., y n korrl leidub võrrndil (4.) üks j inult üks lhend y = y(t) (t ), mis rhuldb tingimusi (4.). Võrrndi (4.) võime lhendd järgmiselt (vt [7], lk 3 33). Kõigepelt leime vstv homogeense võrrndi b n y (n) (t) + b n y (n ) (t) + + b y (t) + b y(t) = (t ) (4.3) lhendite fundmentlsüsteemi {y (t),..., y n (t)} 6 ning kirjutme välj selle võrrndi üldlhendi kujul y h (t) = C y (t) + + C n y n (t), kus C,..., C n on suvlised konstndid. Seejärel leime mittehomogeense diferentsilvõrrndi (4.) ühe konkreetse lhendi y = y (t). Siis võrrndi (4.) üldlhendiks on n y(t) = y h (t) + y (t) = C i y i (t) + y (t), kus C,..., C n on suvlised konstndid. Võrrndi (4.) misthes lhend on sdv üldlhendist konstntide fikseerimise teel 7. Homogeense diferentsilvõrrndi (4.3) lhendite fundmentlsüsteemi leidmisel võime toimid järgmiselt (vt [7], lk 39): 6 Öeldkse, et n-järku linerse homogeense diferentsilvõrrndi (4.3) n linerselt sõltumtut lhendit y (t),..., y n (t) moodustvd selle võrrndi lhendite fundmentlsüsteemi. 7 Järgnevs nimetme sellist meetodit võrrndi (4.) lhendmiseks klssikliseks. i= 5

16 . koostme krkteristliku võrrndi b n λ n + b n λ n + + b λ + b = j leime selle lhenditen krkteristlikud väärtused λ j (j =,,..., n); need võivd oll nii relsed kui komplekssed (mis relsete kordjte b, b,..., b n korrl esinevd lti prikup kskompleksiden) ning nende hulgs võib oll kordseid, st omvhel võrdseid;. krkteristlike väärtuste iseloomule vstvlt kirjutme välj võrrndi (4.3) linerselt sõltumtud erilhendid (lhendite fundmentlsüsteemi) j nende linerse kombintsioonin k võrrndi (4.3) üldlhendi; võrrndi (4.3) lhendite fundmentlsüsteemi väljkirjutmisel lähtume sellest, et () igle relsele ühekordsele krkteristlikule väärtusele λ j vstb erilhend kujul e λ jt ; (b) igle m-kordsele (m n) relsele krkteristlikule väärtusele λ j vstb m erilhendit kujul e λ jt, te λ jt,..., t m e λ jt ; (c) igle komplekssete krkteristlike väärtuste λ j = α + iβ j λ k = λ j = α iβ prile vstb kks relset erilhendit kujul e αt cos βt j e αt sin βt; (d) igle m-kordsele komplekssele krkteristlikule väärtusele λ j = α+iβ j temg pris olevle m-kordsele krkteristlikule väärtusele λ k = λ j = α iβ (m n) vstb m relset erilhendit kujul e αt cos βt, te αt cos βt,..., t m e αt cos βt, e αt sin βt, te αt sin βt,..., t m e αt sin βt. Kui on leitud homogeense võrrndi (4.3) lhendite fundmentlsüsteem {y (t),..., y n (t)}, siis mittehomogeense võrrndi (4.) erilhendi y sme leid konstntide vrieerimise meetodil (vt [7], lk 69 8). 6

17 5 Diferentsilvõrrndite lhendmine Lplce i teisenduse bil Vtleme linerset konstntsete kordjteg diferentsilvõrrndit b n y (n) (t) + b n y (n ) (t) + + b y (t) + b y(t) = f(t), (5.) kus t, n N, b,..., b n on mingid relrvud j y on otsitv funktsioon. Otsime vdeldv võrrndi lhendit lgtingimustel y (k) () = y k, k =,,..., n, (5.) kus y k on ettentud relrvud. Eeldme, et funktsioon f on pidev poollõigus [, ). Tähistme funktsioonide f j y Lplce i teisendused järgmiselt: L[f](s) = F (s), L[y](s) = Y (s). Ksutdes luset.3 ning rvestdes lgtingimusi (5.) sme, et L [y ] (s) = sy (s) y, L [y ] (s) = s Y (s) sy y, L [ y (n)] (s) = s n Y (s) n s n k y k. Rkenddes võrrndile (5.) Lplce i teisendust (rvestdes teisenduse linersust), sme kujutise suhtes võrrndi ehk kus ) n b n (s n Y (s) s n k y k + + b (sy (s) y ) + b Y (s) = F (s) k= b n s n Y (s) + b n s n Y (s) + + b sy (s) + b Y (s) = F (s) + Q(s), (5.3) k= n n Q(s) = b n s n k y k + b n s n k y k + + b y. k= k= Võrrndist (5.3) leime otsitv funktsiooni kujutise: Y (s) = F (s) + Q(s), (5.4) L(s) 7

18 kus L(s) = b n s n + b n s n + + b s + b. Kujutise (5.4) järgi leime originli. Selleks ksutme Lplce i teisenduse pöördteisenduse linersust j teisenduste tbelit (vt Lis; [4], lk 9 4; [8], lk 9 8). Näide 5.. Leid võrrndi lhend y = y(t) (t ), mis rhuldb lgtingimusi y + 3y 4y = (5.5) y() =, y () =. (5.6) Meetod : Tugineme prgrhvis 4 toodud klssiklisele lhendusskeemile. Et leid võrrndile (5.5) kks linerselt sõltumtut lhendit, moodustme võrrndile (5.5) vstv krkteristliku võrrndi λ + 3λ 4 =. (5.7) Võrrndi (5.7) juurteks on λ = j λ = 4 ning võrrndi (5.5) lhendite fundmentlsüsteemiks kujuneb y = e t j y = e 4t. Järelikult võrrndi (5.5) üldlhend on kujul y = C e t + C e 4t, kus C j C on suvlised konstndid. Kun võrrndi (5.5) lhend y = y(t) peb rhuldm lgtingimusi (5.6), siis { C + C =, C + 4C =. Järelikult C = 4 5 j C = 5 ning Cuchy ülesnde {(5.5), (5.6)} lhendiks on y = 4 5 et + 5 e 4t, t. Meetod : Ksutme ülesnde {(5.5), (5.6)} lhendmiseks Lplce i teisendust. Lplce i teisenduse j luse. rkendmisel diferentsilvõrrndile (5.5) sme, et L[y ](s) + 3L[y ](s) 4L[y](s) =. (5.8) Ksutdes luset.3, leime seosest (5.8), et s L[y](s) sy() y () + 3sL[y](s) 3y() 4L[y](s) = 8

19 ehk (s + 3s 4)Y (s) (s + 3)y() y () =, (5.9) kus Y (s) = L[y](s). Arvestdes lgtingimusi (5.6), sme kujutise Y (s) = s + 3 s + 3s 4, (5.) kus s { 4, }. Lhutme võrduse (5.) preml olev murru osmurdudeks, st s + 3 Y (s) = s + 3s 4 = A s + B A(s + 4) + B(s ) =, s + 4 (s )(s + 4) kus A j B on otsitvd konstndid. Kun ig s korrl, välj rvtud kui s = või s = 4, peb kehtim s + 3 = A(s + 4) + B(s ) = (A + B)s + 4A B, siis A + B = j 4A B = 3, mistõttu A = 4 5 ning B =. Asenddes need 5 väärtused sme, et Y (s) = 4 5 s + 5 s + 4. Kui s >, siis ksutdes Lplce i teisenduse pöördteisenduse linersust j näidet.3, näeme, et Cuchy ülesnde {(5.5), (5.6)} lhendiks on milleni jõudsime k meetodi bil. Näide 5.. Leid diferentsilvõrrndi y = 4 5 et + 5 e 4t, t, lhend y = y(t) (t ), mis rhuldb lgtingimusi y (5) y = (5.) y() = y () = y () = y () =, y (4) () =. (5.) Meetod : Diferentsilvõrrndi (5.) krkteristliku võrrndi λ 5 λ = juurteks on λ =, λ =, λ 3 =, λ 4 = i j λ 5 = i. Seeg võrrndi (5.) linerselt sõltumtuteks lhenditeks on y =, y = e t, y 3 = e t, y 4 = cos t j y 5 = sin t ning üldlhendiks kujuneb y = C + C e t + C 3 e t + C 4 cos t + C 5 sin t, 9

20 kus C, C, C 3, C 4 j C 5 on mingid konstndid. Võttes rvesse lgtingimused (5.), sme C + C + C 3 + C 4 =, C C 3 + C 5 =, C + C 3 C 4 =, C C 3 C 5 =, C + C 3 + C 4 =. Seeg C =, C = C 3 = 4, C 4 =, C 5 = j lgtingimusteg ülesnde {(5.), (5.)} lhendiks on y = + et + e t + 4 cos t ehk cosh t + cos t y =, t. Meetod : Rkenddes Lplce i teisendust j luset. võrrndile (5.), sme Luse.3 kohselt sb võrrnd (5.3) kuju L [ y (5)] (s) L [y ] (s) =. (5.3) s 5 L[y](s) s 4 y() s 3 y () s y () sy () y (4) () sl[y](s) + y() = ehk (s 5 s)y (s) (s 4 )y() s 3 y () s y () sy () y (4) () =, (5.4) kus Y (s) = L[y](s). Arvestdes lgtingimusi (5.), vldme võrrndist (5.4) kujutise Y (s). Seeg Y (s) = s 5 s, (5.5) kus s {,, }. Teisendme seose (5.5) preml olev murru osmurdude summks, st Y (s) = A s + Bs + C s + Ds + E s + = A(s4 ) + (Bs + C)(s 3 + s) + (Ds + E)(s 3 s), s(s )(s + ) kus ig prmeetri s {,, } korrl kehtib võrdus A(s 4 ) + (Bs + C)(s 3 + s) + (Ds + E)(s 3 s) =

21 ehk (A + B + D)s 4 + (C + E)s 3 + (B D)s + (C E)s A =, kus A, B, C, D j E on mingid konstndid. Kun A + B + D =, C + E =, B D =, C E = j A =, siis A =, C = E = j B = D =. Seeg Y (s) = s + s s + s s +. Olgu s >. Näidete. j. ning seose (.9) põhjl on Cuchy ülesnde {(5.), (5.)} lhendiks y(t) = cosh t + cos t, t. Näide 5.3. Leid mittehomogeense diferentsilvõrrndi lhend y = y(t) (t ), mis rhuldb lgtingimusi y y = 3( t ) (5.6) y() = y () = y () =. (5.7) Meetod : Võrrndi y y = krkteristlik võrrnd on λ 3 λ =, mille lhenditeks on λ =, λ = j λ 3 =. Seeg võrrndi y y = lhendite fundmentlsüsteemiks on y =, y = e t j y 3 = e t, mistõttu võrrndile (5.6) vstv homogeense võrrndi üldlhendiks sme y h = C + C e t + C 3 e t, kus C, C j C 3 on konstndid. Nüüd leime võrrndi (5.6) ühe erilhendi y (t) = C (t) + C (t)e t + C 3 (t)e t, (5.8) kus C, C j C 3 on tundmtud funktsioonid. Konstntide vrieerimise meetodil sme võrrndisüsteemi C (t) + C (t)e t + C 3(t)e t =, C (t)e t C 3(t)e t =, C (t)e t + C 3(t)e t = 3( t ).

22 Viimse süsteemi lhendiks on Järelikult C (t) = 3t 6, C (t) = 3 e t ( t ), C 3(t) = 3 et ( t ). C (t) = t 3 6t, C (t) = 3 te t (t + ), C 3 (t) = 3 tet ( t). Asenddes need funktsioonid vldisse (5.8), sme võrrndi (5.6) erilhendiks ehk y (t) = t 3 6t + 3 te t (t + )e t + 3 tet ( t)e t Kun võrrndi (5.6) üldlhend on kujul y (t) = t 3. y(t) = y h (t) + y (t) = C + C e t + C 3 e t + t 3, siis rvestdes lgtingimusi (5.7), sme C + C + C 3 =, C C 3 =, C + C 3 =. Seeg C =, C =, C 3 = j Cuchy ülesnde {(5.6), (5.7)} lhendiks y(t) = e t + t 3, t. Meetod : Rkenddes Lplce i teisendust võrrndile (5.6) j ksutdes luset. sme, et L [y ] (s) L [y ] (s) = 6L[](s) 3L [ t ] (s). (5.9) Järgnevlt ksutme luset.3, näideid. j.5 ning võrrnd (5.9) sb kuju ehk s 3 L[y](s) s y() sy () y () sl[y](s) + y() = 6 s 6 s 3 (s 3 s)y (s) (s )y() sy () y () = 6 s 6 s 3, (5.) kus Y (s) = L[y](s). Kun võrrndi (5.) lhendi joks kehtivd lgtingimused (5.7), siis (s 3 s)y (s) = 6 s 6 s 3 + s + s

23 ehk Y (s) = 6s 6 + s 5 + s 4 s 3 (s 3 s) kus s {,, }. Seeg = 6(s ) s 4 (s ) + s4 (s + ) s 4 (s ), Y (s) = 6 s + (5.) 4 s ning kui s >, siis näidete.5 j.3 põhjl sme Cuchy ülesnde {(5.6), (5.7)} lhendiks y(t) = t 3 + e t, t. Märgime, et diferentsilvõrrndi Cuchy ülesnde lhendmisel klssiklise meetodig leitkse tvliselt kõigepelt võrrndi üldlhend j siis määrtkse suvlised integreerimiskonstndid nii, et lhend rhuldks lgtingimusi. Konstntide määrmine nõub g tetv linerse võrrndisüsteemi lhendmist, mis kolmest suurem järgug süsteemi korrl on küllltki egnõudev ülesnne. Näidete lhenduskäikudest selgub, et Lplce i teisendusele tuginev meetodi korrl rvesttkse lgtingimusi jub lhenduskäigu lgfsis. Kui lgtingimused on nullid, siis on Lplce i teisenduse rkendmine eriti lihtne. Märgime veel, et kui klssiklisel meetodil mittehomogeenne linerne võrrnd lhendti khes oss (kõigepelt leiti vstv homogeense võrrndi üldlhend j seejärel mittehomogeense võrrndi mingi erilhend), siis Lplce i teisenduse bil sme võrrndi lhendi leid ilm ülesnnet osülesnneteks lhutmt. Teiselt poolt pneme tähele, et Lplce i teisenduse meetodil sdud kujutisele vstv originli leidmine ei pruugi isegi suhteliselt lihts funktsiooni korrl oll kerge ülesnne. Näiteks kujutise Y (s) = s(s 3 + ), s >, (5.) osmurdudeks lhutmisel tuleb esmlt leid kolm osmurdu, mille korrl sme, et Y (s) = s 3 s s + 3 s s +. (5.3) Seejärel tuleb osmurdu 3 s + 3 s s + veel teisendd ning seos (5.3) võtb kuju Y (s) = s 3 s s ( s )

24 Alles nüüd sme leid kujutisele (5.) vstv originli, ksutdes Lplce i teisenduse pöördeteisendust funktsioonidele s, s +, s ( s ) Lisks, kui rkendd Lplce i teisendust linersele diferentsilvõrrndile, mille kordjd ei ole konstndid (näiteks on ks stmefunktsioonid või polünoomid), siis sdkse kujutise suhtes üldiselt diferentsilvõrrnd, mille kordjd ei ole konstndid (vt nt [3], lk 3 35). Sellisel juhul Lplce i teisendusele tuginev meetod ei ole enmsti rkendtv. 4

25 6 Konvolutsioon. Boreli teoreem Selles prgrhvis tutvume konvolutsioonig j Boreli 8 teoreemig. Definitsioon 6.. Khe funktsiooni f j g konvolutsiooniks nimettkse integrli f(τ)g(t τ) dτ, t. (6.) Funktsioonide f j g konvolutsiooni tähisttkse f(t) g(t) või f g. Näide 6.. Kui f(t) = e t j g(t) = t (t ), siis definitsiooni 6. bil f(t) g(t) = t e τ (t τ) dτ = te τ (τe τ e τ ) Osutub, et funktsioonide konvolutsioon on kommuttiivne: f g = g f. t = e t t. Tõepoolest, tehes konvolutsiooni f g defineerivs integrlis muutuj vhetuse t τ = u, sme f(t) g(t) = f(τ)g(t τ) dτ = g(u)f(t u) du = g(t) f(t). Esitme ilm tõestuset veel mõned konvolutsiooni omdused (vt [4], lk 84 85).. Assotsitiivsus: (f g) h = f (g h).. Distributiivsus: f (g + h) = f g + f h. 3. Kui funktsiooni f j g on pidevd lõigus [, ), siis nende konvolutsioon f g on smuti pidev sms lõigus. 4. Originlide f j g konvolutsioon f g on smuti originl. Teoreem 6.3 (Boreli teoreem). Olgu L[f(t)](s) = F (s) (s > σ ) j L[g(t)](s) = G(s) (s > σ ), kus σ, σ R. Siis L[f(t) g(t)](s) = F (s)g(s), s > mx{σ, σ }. (6.) 8 Félix Édourd Justin Émile Borel (87 956) - prntsuse mtemtik 5

26 Tõestus. Definitsioonide. j 6. põhjl L[f(t) g(t)](s) = L f(τ)g(t τ) dτ (s) = = e st f(τ) f(τ)g(t τ) dτ dt e st g(t τ) dt dτ. τ Tehes viimses integrlis muutuj vhetuse u = t τ, sme L[f(t) g(t)](s) = f(τ)e sτ dτ e su g(u) du = F (s)g(s). Näide 6.4. Leid funktsioonile F (s) = ω, ω R, s >, (6.3) (s + ω ) vstv originl f = f(t) (t ). Olgu t, ω R, s > j f(t) = L [F (s)]. Teoreemi 6.3 põhjl L[f(t) f(t)](s) = [F (s)], s > σ, kus σ on funktsiooni f eksponentsilne ksv. Näite.4 põhjl Seeg võime kirjutd, et L[sin(ωt)] = ω, s >, ω R. s + ω ω s + ω ω = L[sin(ωt) sin(ωt)](s), s >, ω R. (6.4) s + ω Rkenddes vlemile (6.4) Lplce i teisenduse pöördteisendust, sme [ ] L ω s + ω ω = sin(ωt) sin(ωt) s + ω ehk f(t) = L [F (s)] = sin(ωt) sin(ωt). 6

27 Definitsiooni 6. bil f(t) = sin(ωt) sin(ωt) = Järelikult sin(ωτ) sin ω(t τ) dτ. f(t) = = sin(ωτ) sin ω(t τ) dτ sin(ωτ) [sin ωt cos ωτ cos ωt sin ωτ)] dτ = sin3 ωt ω cos ωt = (sin ωt ωt cos ωt). ω Seeg kujutisele (6.3) vstb originl cos ωτ f(t) = (sin ωt ωt cos ωt), t, ω R. ω Näide 6.5. Olgu funktsioon g pidev poollõigus [, ). Leid diferentsilvõrrndi y + 4y = g(t) (6.5) lhend y = y(t) (t ), mis rhuldb lgtingimusi y() = 3, y () =. (6.6) dτ Rkenddes Lplce i teisendust võrrndile (6.5) j ksutdes Lplce i teisenduse linersust sme, et L[y ](s) + 4L[y](s) = L[g(t)](s), s >. (6.7) Olgu L[g(t)](s) = G(s). Luset.3 bil sme võrrndi (6.7) esitd kujul s L[y](s) sy() y () + 4L[y](s) = G(s) ehk (s + 4)Y (s) sy() y () = G(s), (6.8) 7

28 kus Y (s) = L[y](s). Kun kehtivd lgtingimused (6.6), siis sme seosest (6.8) leid Y (s) = 3s s G(s) s + 4 ehk s Y (s) = 3 s + 4 (s + 4) + G(s). (6.9) (s + 4) Seoste (.9) j (.8) bil leime, et [ ] L s = cos t s + 4 j Teoreemi 6.3 põhjl [ ] L = sin t. s + 4 [ ] L (s + 4) G(s) = sin t g(t). Seeg Cuchy ülesnde {(6.5), (6.6)} lhendi sme esitd kujul y(t) = 3 cos t sin t sin (t τ)g(τ) dτ, t, kus g(t) = L [G(s)]. 8

29 7 Gmmfunktsioon Euleri 9 integrlide ll mõeldkse pärtuid integrle kujul Γ() := e t t dt ( > ) (7.) j B(, b) := t ( t) b dt ( >, b > ), (7.) mid nimettkse vstvlt (Euleri) gmmfunktsiooniks j beetfunktsiooniks. Osutub, et gmmfunktsiooni määrmispiirkond on vhemikus (, ) j beetfunktsiooni määrmispiirkonnks on (, ) (, ). Selles veendumiseks näitme kõigepelt, et integrl (7.) koondub, kui >, b >. Tõepoolest, kui j b, siis on tegemist tvlise Riemnni integrlig. Juhul < on integreeritv funktsioon tõkestmt punkti ümbruses, juhul b < g punkti ümbruses. Seetõttu vtleme erldi integrle t ( t) b dt (7.3) j t ( t) b dt. (7.4) Et lim( t) b =, t siis integrl (7.3) koondub (suvlise b korrl) prjsti siis, kui koondub integrl st kui >. Anloogiliselt, seose t dt = t lim t = t 9 Leonhrd Euler (77 783) - šveitsi mtemtik, 9

30 tõttu integrl (7.4) koondub (suvlise korrl) prjsti siis, kui koondub integrl ( t) b ( t)b dt =, b st kui b >. Tähendb, beetfunktsioon B(, b) koondub prjsti siis, kui > j b >. Gmmfunktsiooni määrmispiirkonn selgitmiseks vtleme erldi integrle e t t dt (7.5) j Kun e t (t ), siis e t t dt. (7.6) e t t t, (t (, ], > ). Seeg = lim τ + t e t t dt t=τ = lim τ + t dt = lim t dt τ + τ ( τ ) Järelikult integrl (7.5) koondub prjsti siis, kui >. Et ig korrl lim t e t t + =, siis leidub prmeetrist sõltuv konstnt M, nii et ig t korrl e t t + M ehk e t t M t. (7.7) 3

31 Kun integrl M t dt koondub, siis võrrtuse (7.7) põhjl koondub integrl (7.6). Tähendb, gmmfunktsioon Γ() on määrtud, kui >. Olgu >. Ositi integreerides sme Γ( + ) = Seeg kehtib seos e t t dt = e t t + e t t dt = Γ(). Γ( + ) = Γ(), >. (7.8) Vlemit (7.8) korduvlt rkenddes jõume gmmfunktsiooni tndmisvlemini Γ( + ) = ( )... ( n + )Γ( n + ), > n, n N. (7.9) Piddes silms, et Γ() = e t dt = j võttes = n sme vlemi (7.9) bil Γ(n + ) = n! (n N ). (7.) Rkenddes seost (7.) vlemis (.) sme, et L [t n ] (s) = Γ(n + ) s n+, (7.) kus s >, t j n N. Osutub, et vlemit (7.) nnb üldistd k juhule, kus n on rvust suurem relrv. Olgu f(t) = t ν (ν > ). Siis tem Lplce i teisendus vldub kujul L [t ν Γ(ν + ) ] (s) =, s >. (7.) s ν+ Tõepoolest, L [t ν ] (s) = e st t ν dt. 3

32 Tehes muutuj vhetuse x = st (s > ), sme L[t ν ](s) = e x ( x s ) ν s dx = s ν+ x ν e x dx. Gmmfunktsiooni (7.) põhjl smegi seose (7.). Pneme tähele, et kui ν >, siis funktsioon f(t) = t ν on originl. Kui < ν <, siis funktsioon t ν ei ole originl, sest funktsiooni t ν väärtus läheneb lõpmtusele, kui t. Kuid eelnevlt nägime, et integrl e st t ν dt koondub, kui ν > j s >. Seeg funktsioon f(t) = t ν ( < ν < ) on üldisttud originl (vt [3], lk 9 ; [4], lk 76). Järgnevlt näitme, et B(, b) = Γ()Γ(b), >, b >. (7.3) Γ( + b) Olgu t, > j b >. Boreli teoreemi 6.3 j vlemi (7.) põhjl L [ t t b ] (s) = Γ() Γ(b) s s b = Γ()Γ(b) s +b = Γ()Γ(b) Γ( + b), s >. Γ( + b) s +b Lplce i teisenduse pöördeteisenduse bil sme siit, et t t b = Γ()Γ(b) [ ] Γ( + b) Γ( + b) L, s +b s >. (7.4) Definitsiooni 6. j vlemi (7.) põhjl sme seose (7.4) kirjutd kujul τ (t τ) b dτ = Γ()Γ(b) Γ( + b) t+b, t. (7.5) Üldisttud originliks nimettkse funktsiooni f, mille korrl leidub niisugune relrv σ, et koondub integrl e σt f(t) dt. 3

33 Kun B(, b) = τ ( τ) b dτ ( >, b > ), siis võttes vlemis (7.5) muutuj t =, jõume vlemini (7.3). Näide 7.. Tuginedes vlemile (7.3) näitme, et ( ) Γ = π. (7.6) Olgu >, b >. Vlemi (7.3) j beetfunktsiooni (7.) põhjl Γ()Γ(b) Γ( + b) = Tehes võrduses (7.7) muutuj vhetuse τ = sin θ, sme Γ()Γ(b) Γ( + b) = π Olgu = b =. Siis vlemi (7.8) bil τ ( τ) b dτ. (7.7) (sin θ) (cos θ) b dθ. (7.8) [ ( )] Γ = π dθ = π. Järelikult Γ ( ) = π. Näide 7.. Olgu ν =. Siis seoste (7.) j (7.6) bil leime, et [ ] L t (s) = Γ ( ) s = π s, s >. 33

34 Lõpuks märgime, et vlemi (7.8) bil sme gmmfunktsiooni määrmispiirkond liendd juhule ( n, n + ), kus n N. Tõepoolest, vlemist (7.8) järeldub > korrl, et Γ() := Γ( + ). (7.9) Vlemit (7.9) võime käsitled gmmfunktsiooni Γ() definitsioonin (, ) korrl. Anloogiliselt sme > j n N korrl vlemi (7.8) bil Γ( + n) = ( + n )Γ( + n ) = = ( + n ) ( + )Γ(). Seeg sme defineerid Γ() := kus n < < n +, n N. Γ( + n) ( + n ) ( + ), 34

35 8 Riemnn-Liouville i murruline tuletis Olgu D opertor, mis seb lõigus [, b] (, b R, < b) diferentseeruvle funktsioonile f vstvusse tem tuletise f : (Df) (t) = f (t), t [, b]. Olgu J opertor, mis teisendb lõigus [, b] integreeruv funktsiooni f funktsiooniks, mis on määrtud vlemig (J f) (t) = f(τ) dτ, t [, b]. Ig n N korrl hkkme ksutm sümboleid D n j J n, et tähistd opertorite D j J n-kordset rkendmist: D = D, J = J, D n = DD n, J n = J J n. Defineerime D = I j J = I, kus I on ühikopertor. Järgnev luse tõestuse võib leid rmtust [5], lk 367. Luse 8.. Olgu f : [, b] R pidev funktsioon j olgu F : [, b] R, kus F (t) = f(τ) dτ, t [, b]. Siis funktsioon F on diferentseeruv j F = f. Olgu funktsioon f pidev lõigus [, b]. Siis luse 8. põhjl j ig n N korrl D n J n f = D n DJ J n Anloogiliselt jätktes sme, et DJ f = f f = D n IJ n f = D n J n f. (8.) D n J n f = f, n N, (8.) st opertor D n on opertori J n vskpoolne pöördopertor. Olgu n N j, b R. Tähistme lõigus [, b] n kord pidevlt diferentseeruvte funktsioonide hulg sümbolig C n [, b]. Olgu C [, b] = C[, b]. 35

36 Luse 8.. Olgu m, n N, m > n j f C n [, b]. Siis (D n f) (t) = ( D m J m n f ) (t), t [, b]. Tõestus. Olgu m, n N, m > n j f C n [, b]. Siis vlemi (8.) põhjl Seeg f(t) = ( D m n J m n f ) (t), t [, b]. (D n f) (t) = ( D n D m n J m n f ) (t) = ( D m J m n f ) (t), t [, b]. Luse 8.3. Olgu f lõigus [, b] integreeruv funktsioon. Siis ig n N korrl kehtib Cuchy vlem (J n f) (t) = Tõestus. Vt [7], lk 4. (n )! (t τ) n f(τ) dτ, t [, b]. Definitsioon 8.4. Olgu α >. Opertorit RL J α, mis on hulgl C[, b] defineeritud võrduseg ( RL J α f) (t) = Γ(α) (t τ) α f(τ) dτ, t [, b], (8.3) nimettkse Riemnn-Liouville i α-järku integrlopertoriks. Funktsiooni RL J α f nimettkse funktsiooni f Riemnn-Liouville i α-järku integrliks. Järgnevs defineerime RL J = I, kus I on ühikopertor. Seose (7.) tõttu RL J α = J α, kui α = n N. Märgime, et ig f C[, b] korrl RL J α f C[, b], kui α (vt [], lk 6). Joseph Liouville (89 88) - prntsuse mtemtik 36

37 Luse 8.5. Olgu α, β j f C[, b]. Siis ( RLJ α (RLJ β f )) (t) = ( RLJ α+β f ) (t), t [, b]. (8.4) Tõestus. Kui α = või β =, siis väide (8.4) kehtib. Olgu α, β > j f C[, b]. Definitsiooni 8.4 põhjl ( RLJ α ( RLJ β f )) (t) = Γ(α)Γ(β) (t x) α x (x τ) β f(τ) dτ dx. (8.5) Muudme võrduse (8.5) preml poolel olevs integrlis integreerimise järjekord. Siis ( RLJ α ( RLJ β f )) (t) = = t Γ(α)Γ(β) Γ(α)Γ(β) τ f(τ) (t x) α (x τ) β f(τ) dx dτ τ (t x) α (x τ) β dx dτ. Teeme muutujvhetuse x = τ + s(t τ), siis dx = (t τ) ds ning ( RLJ α ( RLJ β f )) (t) = = t f(τ) [(t τ)( s)] α s β (t τ) β ds dτ Γ(α)Γ(β) Γ(α)Γ(β) f(τ)(t τ) α+β ( s) α s β ds dτ. Beetfunktsiooni (7.) j seose (7.3) bil jõume seoseni (8.4): ( RLJ α ( RLJ β f )) (t) = = t f(τ)(t τ) α+β Γ(α)Γ(β) Γ(α + β) f(τ)(t τ) α+β dτ ( s) α s β ds dτ = ( RLJ α+β f ) (t), t [, b]. 37

38 Edspidi tähistme sümbolig α vähim täisrvu, mis on suurem või võrdne rvug α R. Definitsioon 8.6. Olgu α > j m := α. Olgu funktsioon f C[, b] selline, et RL J m α f C m [, b]. Siis opertorit RL D α, mis on defineeritud vlemig ( RL D α f) (t) = ( D m RLJ m α f ) (t) (t [, b]) nimettkse Riemnn-Liouville i α-järku diferentsilopertoriks. Funktsiooni RLD α f nimettkse funktsiooni f Riemnn-Liouville i α-järku tuletiseks. Järgnevs defineerime RL D = I, kus I on ühikopertor. Pneme tähele, et kui α N, siis m = α = α j ( RL D α f) (t) = ( D m RLJ m α f ) (t) = ( D m RLJ m m f ) (t) = ( D m RLJ f ) (t) = (D m If) (t) = (D m f) (t), t [, b]. ühtib tvlise m-järku dife- Teiste sõndeg, α = m N korrl opertor RL D m rentsilopertorig D m. Luse 8.7. Olgu α,, b R, f C[, b]. Siis ( RL D α ( RL J α f)) (t) = f(t), t [, b]. Tõestus. Olgu α, m := α,, b R, f C[, b]. Siis definitsiooni 8.6 põhjl ( RL D α ( RL J α f)) (t) = ( D m RLJ m α ( RL J α f) ) (t), t [, b]. Luse 8.5 j seose (8.) bil ( RL D α ( RL J α f)) (t) = ( D m RLJ m α ( RL J α f) ) (t) = (D m RLJ m f) (t) = (If) (t) = f(t), t [, b]. Luse 8.8. Olgu α, β,, b R. Kui φ C[, b] j f = RL J α+β φ, siis ( RLD (RLD α f )) β (t) = ( RLD α+β f ) (t), t [, b]. (8.6) 38

39 Tõestus. Kui α = või β =, siis väide (8.6) kehtib. Olgu α, β > j m := α ning n := β. Kui φ C[, b] j f = RL J α+β φ, siis definitsiooni 8.6 põhjl ( ( RLD α RLDf )) β (t) = ( RLD (RLD α β RLJ α+β φ )) (t) = ( D m RLJ m α Lusete 8.5 j 8.7 ning seose (8.) lusel ( D m RL J m α ( D n RL J n β RLJ α+β φ )) (t) = ( D m RLJ m α Seeg ( ( RLD α RLDf )) β (t) = φ(t), Kun siis Järelikult f = RL J α+β φ, RLD α+β f = φ. ( D n RL J n β RLJ α+β φ )) (t), t [, b]. = ( D m RLJ m α = ( D m RLJ m α = ( D m RLJ m α = (D m RLJ m φ) (t) = (D m J m φ) (t) = φ(t), t [, b]. t [, b]. ( D n RL J n+α φ )) (t) (D n RLJ n RLJ α φ) ) (t) (D n J n RLJ α φ) ) (t) RLJ α φ ) (t) ( RLD (RLD α f )) β (t) = ( RLD α+β f ) (t), t [, b]. Prgrhvi lõpetuseks vtleme mõningid näiteid Riemnn-Liouville i murrulise tuletise leidmise koht. Näide 8.9. Olgu, b R, α > j m := α. Olgu f(t) = c, kui t [, b] j c on mingi konstnt. Siis, kui α N, ( RL D α f) (t) = c(t ) α (8.7), kui α / N. Γ( α) Tõepoolest, kui α = m N, siis RL D m = D m j seeg ( RL D m f)(t) = (D m f)(t) =, t [, b]. 39

40 Kui α / N, siis definitsioonidest 8.6 j 8.4 järeldub, et Kun ( RL D α f)(t) = (D m RLJ m α f)(t) = D m Γ(m α) = = (t τ) m α c dτ ( c ( (t ) Γ(m α)(m α) Dm τ) m α c [ Γ(m α)(m α) Dm (t ) m α], τ=t τ= ) t [, b]. D m [ (t ) m α] = (m α)(m α ) (m α (m ))(t ) m α m j vlemi (7.8) lusel = (m α)(m α ) ( α)(t ) α (t [, b]) Γ(m α) = (m α )Γ(m α ) = = = (m α ) ( α)γ( α), siis ( RL D α f)(t) = c(t ) α, t [, b]. Γ( α) Näide 8.. Olgu, b R, α > j m := α. Leid funktsiooni f(t) = (t ) p (p, t [, b]) (8.8) Riemnn-Liouville i α-järku tuletis. Vtleme vid juhtu, kus α / N. Kui α = m N, siis Riemnn-Liouville i diferentsilopertor RL D m ühtib tvlise diferentsilopertorig D m. Riemnn-Liouville i α-järku integrli definitsiooni lusel ( RL J m α f)(t) = = Γ(m α) (t )m α+p Γ(m α) (t τ) m α (τ ) p dτ (t τ) m α (τ ) p dτ, t [, b] (t ) m α (t ) p 4

41 Tehes muutujvhetuse sme s = τ t, ( RL J m α f)(t) = = (t )m α+p Γ(m α) (t )m α+p Γ(m α) Beetfunktsiooni definitsiooni j võrduse (7.3) põhjl ( s) m α s p ds = B(p +, m α) = ( s) m α s p (t ) ds (t ) ( s) m α s p ds. Γ(p + )Γ(m α) Γ(m α + p + ), kus p > j m > α. Järelikult, kui f(t) = (t ) p (t [, b], p ), siis ( RL J m α f)(t) = Γ(p + ) Γ(m α + p + ) (t )m α+p, (8.9) kus α > j m := α. Kui α p N, siis m > α > p j m (α p) {,..., m }. Seetõttu ( ) (D m RLJ m α f)(t) = D m Γ(p + ) (t )m α+p Γ(m α + p + ) = Γ(p + ) Γ(m α + p + ) Dm ((t ) m α+p ) =. Kui α p / N, siis ( ) D m Γ(p + ) (t )m α+p = Γ(m α + p + ) Γ(p + ) Γ( α + p + ) (t ) α+p. Seeg funktsiooni (8.8) Riemnn-Liouville i α-järku tuletis vldub järgmiselt: ( RL D α f)(t) =, kui α p N, Γ(p + ) Γ(p + α) (t )p α, kui α p / N. (8.) 4

42 Näide 8.. Olgu f(t) = c j t [, b]. Siis vlemite (7.6) j (8.7) põhjl ( ) RLD f (t) = Γ ct ( ) = c. tπ j ( ) RLD 3 f (t) = ct 3 ( Γ 3 ) = ct 3 c Γ ( ) = + π t 3. Näide 8.. Olgu f(t) = t j t [, b]. Siis vlemite (7.6) j (8.) põhjl ( ) RLD Γ( + ) f (t) = ( Γ + )t t t = = π π j ( ) RLD 3 f (t) = Γ( + ) ( Γ + 3 )t 3 Γ() = ( )t =. tπ Γ Näide 8.3. Olgu f(t) = t j t [, b]. Siis vlemite (7.6) j (8.) bil ( ) RLD f (t) = j ( ) RLD 3 f (t) = Γ( + ) ( Γ + )t = ( )t 3 = 3 3 Γ 3 Γ ( )t 3 = 8 3 π t 3 Γ( + ) ( Γ + 3 )t 3 Γ(3) = ( )t = ( )t t = 4 3 Γ Γ π. 4

43 9 Cputo murruline tuletis Olgu α >, m := α,, b R, f C m [, b]. Tähistme (m )-järku Tylori polünoomi funktsioonist f sümbolig T m [f; ] : (T m [f; ])(t) = m k= f (k) () (t ) k. (9.) k! Definitsioon 9.. Olgu α >, m := α,, b R. Olgu funktsioon f C m [, b] selline, et RL J m α (f T m [f; ]) C m [, b]. Siis opertorit C D α, mis on defineeritud võrduseg ( C D α f)(t) = ( RL D α (f T m [f; ]))(t) (t [, b]) nimettkse Cputo 3 α-järku diferentsilopertoriks. Funktsiooni C D α f nimettkse funktsiooni f Cputo α-järku tuletiseks. Järgnevs defineerime C D = I, kus I on ühikopertor. Pneme tähele, et kui α = m N, siis opertor C D m diferentsilopertorig D m. Tõepoolest, sellisel juhul ühtib tvlise m-järku ( C D α f)(t) = ( RL D α (f T α [f; ]))(t) = ( RL D α f)(t) ( RL D α (T m [f; ]))(t) = (D m f)(t) D m (T m [f; ])(t) = (D m f)(t), t [, b], sest m-järku tuletis (m )-järku polünoomist on null. Luse 9.. Olgu α, m := α,, b R, f C m [, b]. Siis ( RL D α (f T m [f; ]))(t) = ( RL J m α D m f)(t), t [, b]. Tõestus. Kui α N, siis on väide trivilne. Tõestme luse juhul, kui α / N. Siis ( RL D α (f T m [f; ]))(t) = (D m RLJ m α (f T m [f; ]))(t) = dm dt m Brook Tylor (685 73) - inglise mtemtik, filosoof 3 Michele Cputo (sünd. 97) - itli mtemtik, geofüüsik (t τ) m α (f(τ) T m [f; ](τ)) dτ. Γ(m α) 43

44 Ositi integreerides sme Seeg Γ(m α) (f(τ) T m [f; ](τ))(t τ) m α dτ = Γ(m α + ) [(f(τ) T m [f; ](τ))(t τ) m α ] = + Γ(m α + ) τ=t τ= (D(f(τ) T m [f; ])(τ)) (t τ) m α dτ t (D(f(τ) T m [f; ])(τ)) (t τ) m α dτ. Γ(m α + ) RLJ m α (f T m [f; ]) = RL J m α+ D(f T m [f; ]). Kui integreerid vldist RL J m α (f T m [f; ]) ositi m kord, siis ( RL J m α (f T m [f; ]))(t) = ( RL J m α D m (f T m [f; ]))(t) kus t [, b]. Järelikult = ( RL J m RLJ m α D m (f T m [f; ]))(t) = (J m RLJ m α D m f)(t), ( RL D α (f T m [f; ]))(t) = (D m RLJ m α (f T m [f; ]))(t) = (D m J m RLJ m α D m f)(t) = ( RL J m α D m f)(t), t [, b]. Näide 9.3. Olgu, b R, α > j m := α. Olgu f(t) = c, kui t [, b] j c on mingi konstnt. Siis definitsiooni 9. j luse 9. põhjl sme ( C D α f)(t) = ( RL J m α = Γ(m α) D m f)(t) (t τ) m α c (m) dτ =. 44

45 Märkus 9.4. Pneme tähele, et näites 8.9 sdud Riemnn-Liouville i murruline tuletis võrdub nullig siis j inult siis, kui c =. Sms Cputo α-järku tuletis konstntsest funktsioonist on lti võrdne nullig. Näide 9.5. Olgu, b R, α >, α / N, m := α, p. Kui f(t) = (t ) p, kus t [, b], siis, kui p {,,,..., m }, ( C D α f)(t) = Γ(p + ) Γ(p + α) (t )p α, kui p m. Tõepoolest, kui p {,,,..., m }, siis (D m f)(t) = j ( C D α f)(t) = ( RL J m α D m f)(t) =, t [, b]. Pneme tähele, et võrduse (7.8) põhjl Γ(p + ) = p(p )(p )... (p (m ))Γ(p m + ), p > m. Seeg (D m f)(t) = p(p )... (p (m ))(t ) p m (9.) = Γ(p + ) Γ(p m + ) (t )p m, (9.3) kus p > m. Vlemi (8.9) (senddes p suuruseg p m) lusel, sme RLJ m α (t ) p m = = Γ(p m + ) (t )m α+p m Γ(m α + p m + ) Γ(p m + ) Γ(p + α) (t )p α, p m. (9.4) Siis (vt (9.3) j (9.4)) ( C D α f)(t) = ( RL J m α D m f)(t) = Γ(p + ) Γ(p m + ) (t )p α Γ(p m + ) Γ(p + α) = Γ(p + ) Γ(p + α) (t )p α, t [, b], p m. 45

46 Näide 9.6. Olgu f(t) = t j t [, b]. Siis vlemi (9.) lusel ( ) CD f (t) = Γ( + ) ( Γ + )t t = π j ( CD 3 f sest m = ) (t) =, 3 = j p = {, m } = {, }. Näide 9.7. Olgu f(t) = t j t [, b]. Siis vlemi (9.) bil ( ) CD f (t) = Γ Γ( + ) ( + )t 8 = 3 π t 3 j ( ) CD 3 f (t) = Γ( + ) ( Γ + 3 )t 3 t = 4 π. Osutub, et Riemnn-Liouville i diferentsilopertori j Cputo diferentsilopertori vhelist seost sb iseloomustd järgmise luseg. Luse 9.8. Olgu α >, α / N, m := α,, b R, < b j f selline lõigus [, b] määrtud funktsioon, et tl leiduvd Cputo j Riemnn-Liouville i α-järku tuletised ( C D α f)(t) j ( RL D α f)(t), kus t [, b]. Siis ( C D α f)(t) = ( RL D α f)(t) m k= Tõestus. Olgu t [, b]. Definitsiooni 9. põhjl ( C D α f)(t) = ( RL D α (f T m [f; ]))(t) f (k) () Γ(k + α) (t )k α. = ( RL D α f)(t) RL D α (T m [f; ])(t) ( m ) = ( RL D α f)(t) RL D α f (k) () (t ) k k! = ( RL D α f)(t) 46 m k= k= f (k) () k! (RLD α (t ) k)

47 Vlemi (8.) lusel Seeg ( RL D α )(t ) k = ( C D α f)(t) = ( RL D α f)(t) Γ(k + ) Γ(k + α) (t )k α, k =,,..., m. m k= m = ( RL D α f)(t) k= m = ( RL D α f)(t) k= f (k) () k! f (k) () k! (RLD α (t ) k) Γ(k + ) (t )k α Γ(k + α) f (k) () Γ(k + α) (t )k α. Järeldus 9.9. Luse 9.8 eeldustel CD α f = RL D α f prjsti siis, kui ig k {,,..., m } korrl f (k) () =. Luse 9.. Olgu α > j m := α. Olgu funktsioon f m kord pidevlt diferentseeruv poollõigus [, ) j funktsioonid f, f,..., f (m ) eksponentsilse ksvug σ. Kui s > mx{, σ}, siis j L[ RL J α f](s) = L[f](s) (9.5) sα L[ C D α f](s) = s α L[f](s) m s α k f (k ) (). (9.6) k= Tõestus. Lplce i teiseduse linersuse j seose (7.) põhjl kus L[g](s) =, s >, (9.7) sα g(t) = tα Γ(α). 47

48 Pneme tähele, et ( RL J α f)(t) = f(t) g(t). Seeg Boreli teoreemi 6.3 j seose (9.7) bil sme L[ RL J α f](s) = L[g](s) L[f](s) = s α L[f](s), Luse 9. j definitsiooni 9. lusel s > mx{, σ}. CD α f = ( RL J m α D m f). (9.8) Võrduste (9.8) j (9.5) ning luse.3 bil jõume seoseni (9.6): L[ C D α f](s) = L[ RL J m α D m f](s) = s m α L[Dm f](s) ) m = s (s α m m L[f](s) s m k f (k ) () = s α L[f](s) k= m s α k f (k ) (), k= s > mx{, σ}. 48

49 Murruliste tuletisteg diferentsilvõrrndite lhendmine Lplce i teisenduse bil Selles prgrhvis lhendme mõned murrulist järku tuletisteg diferentsilvõrrndid Lplce i teisenduse bil. Näide.. Leid diferentsilvõrrndi CD y = y + t + ( )t 3 (.) 5 Γ lhend y = y(t) (t ), mis rhuldb lgtingimust y() =. (.) Lhendus: Rkenddes võrrndile (.) Lplce i teisendust. Arvestdes viimse linersust, sme [ ] L CD y (s) + L[y](s) = L [ t ] [ ] (s) + ( )L t 3 (s). (.3) 5 Γ Luse 9. j vlemi (7.) kohselt sb võrrnd (.3) kuju s L[y](s) s y() + L[y](s) = s + ( 3 5 Γ Γ ) ( ) 5 ehk ) (s + Y (s) = s y() + s +, (.4) 3 s 5 kus Y (s) = L[y](s) j s >. Arvestdes lgtingimust (.), vldme võrrndist (.4) kujutise Y (s). Seeg ) (s + Y (s) = ) (s s 3 + s 5 ehk Y (s) = (.5) s 3 Näite.5 põhjl on Cuchy ülesnde {(.), (.)} lhendiks y(t) = t, t. 49

50 Näide.. Olgu α (, ]. Leid diferentsilvõrrndi CD α y + y = lhend y = y(t) (t ), mis rhuldb lgtingimust t α Γ (3 α) t α Γ ( α) + t t (.6) y() =. (.7) Lhendus: Rkenddes võrrndile (.6) Lplce i teisendust, sme L [ C D α y] (s) + L[y](s) = L [t α ] (s) Γ (3 α) L [t α ] (s) Γ ( α) + L [ t ] (s) L[t](s). Luse 9. j vlemi (7.) kohselt sb võrrnd (.8) kuju s α L[y](s) s α y() + L[y](s) = s 3 α s α + s 3 s (.8) ehk (s α + ) Y (s) = s 3 α s + α s 3 s + sα y(), (.9) kus Y (s) = L[y](s) j s >. Arvestdes lgtingimust (.7), vldme võrrndist (.9) kujutise Y (s). Seeg ehk (s α + ) Y (s) = sα + s 3 sα + s, Y (s) = s 3 s (.) Ksutdes Lplce i teisenduse pöördteisenduse linersust, sme näite.5 bil Cuchy ülesnde {(.6), (.7)} lhendiks Näide.3. Leid diferentsilvõrrndi y(t) = t t, t. lhend y = y(t) (t ), mis rhuldb lgtingimusi y + C D 3 y + y = + t (.) y() = y () =. (.) 5

51 Lhendus: Lplce i teisendust bil sme [ ] L[y ](s) + L CD 3 y (s) + L[y](s) = L[](s) + L[t](s). (.3) Luse 9. kohselt sb võrrnd (.3) kuju s L[y](s) sy() y () + s 3 L[y](s) s y() s y () + L[y](s) = s + s ehk ) (s + s 3 + Y (s) = s + ( ) ) s + s + s y() + (s + y (), (.4) kus Y (s) = L[y](s) j s >. Arvestdes lgtingimusi (.), vldme võrrndist (.4) kujutise Y (s). Seeg ) ( (s + s 3 + Y (s) = s + ) ( ) s + s 3 s + ehk Y (s) = s + s (.5) Kustdes pöördteisenduse linersust ning näidet.5, sme Cuchy ülesnde {(.), (.)} lhendiks y(t) = + t, t. 5

52 Using the Lplce trnsform to solve differentil equtions Ann Mrit Lnem Summry Let f be function on [, ). The Lplce trnsform of function f is defined by F (s) = e st f(t)dt, () whenever the integrl in () converges. Often the Lplce trnsform () is denoted by F (s) = L[f](s). In generl the prmeter s cn be complex number but in this thesis, we minly ssume tht s is rel number. In ddition we generlly del with piecewise continuous functions f of exponentil order. In the first four sections, the definition of Lplce trnsform nd nlyses of it re given. Also some properties of the Lplce trnsform re presented. The centrl prt of our work is the fifth section, where severl initil vlue problems re solved with the clssicl method nd with the Lplce trnsform method. The strtegy of the ltter method is to trnsform the Cuchy problems of liner differentil equtions with constnt coefficients into simple lgebr problems with esily obtined solutions. Then the inverse Lplce trnsform is pplied to retrieve the solutions of the originl problems. In order to introduce the concept of frctionl (of non-integer order) derivtive of function, we need some informtion bout the gmm function nd the connection between the Lplce trnsform nd the gmm function. Those questions re considered in the sixth nd the seventh sections. The next two sections provide pproches of Riemnn-Liouville s nd Cputo s to frctionl derivtives. Some importnt properties of Riemnn-Liouville differentil nd integrl opertors re given. In the ltter one, the connection between Riemnn-Liouville s nd Cputo s frctionl differentil opertors is explored. Finlly, the Lplce trnsforms to Riemnn-Liouville frctionl integrls nd Cputo frctionl derivtives re provided. In the finl section, some initil vlue problems, which include frctionl differentil equtions with Cputo derivtives, re solved. 5

53 Kirjndus [] H. Brunner, P. J. von der Houwen, The numericl solution of Volterr equtions (CWI Monogrph 3), North-Hollnd, 986. [] K. Diethelm, The Anlysis of Frctionl Differentisl Equtions, Springer- Verlg, Berlin,. [3] A. Jõgi, Integrlteisendused, TTÜ Kirjstus, Tllinn, 3. [4] E. Jürimäe, Kompleksmuutuj funktsioonide teoori lühikursus, Vlgus, Tllinn, 983. [5] G. Kngro, Mtemtiline nlüüs I. Teine, prndtud j täiendtud trükk, Vlgus, Tllinn, 98. [6] A. M. Lnem, Diferentsilvõrrndite lhendmine Lplce i teisenduse bil (bklureusetöö), Trtu,. [7] A. Peds, G. Vinikko, Hrilikud diferentsilvõrrndid: teoori, näiteid, ülesndeid, TÜ Kirjstus, Trtu,. [8] J. L. Schiff, The Lplce trnsform: theory nd pplictions, Springer- Verlg, New York,

54 Lis Lplce i teisenduse j pöördteisenduse tbel f(t) = L [F (s)] F (s) = L[f](s) Viide c c s e ωt s ω sin ωt cos ωt Näide. Näide.3 ω s + ω Näide.4 s s + ω Seos (.9) t n n! s n+ Näide.5 c f (t) + c f (t) c L[f ](s) + c L[f ](s) Luse. sinh ωt cosh ωt f (n) (t) ω s ω Näide. s s ω Seos (.) s n L[f](s) n s n k f (k ) () Luse.3 k= f(t) g(t) F (s)g(s) Teoreem 6.3 t ν Γ(ν + ) s ν+ Seos (7.) ( RL J α f)(t) L[f](s) Luse 9. sα ( C D α f)(t) s α L[f](s) m s α k f (k ) () Luse 9. k= 54

55 Riemnn-Liouville i tuletise tbel f = f(t) ( RL D f)(t) ( RL D 3 f)(t) Viide tuletise leidmisele c c tπ c π t 3 Näide 8. t t π tπ Näide 8. t 8 t 3 π t 3 4 π Näide 8.3 Cputo tuletise tbel f = f(t) ( C D f)(t) ( C D 3 f)(t) Viide tuletise leidmisele c Näide 9.3 t t π Näide 9.6 t 8 t 3 π t 3 4 π Näide

56 Lihtlitsents lõputöö reprodutseerimiseks j lõputöö üldsusele kättesdvks tegemiseks Min, Ann Mrit Lnem, (sünnikuupäev: ). nnn Trtu Ülikoolile tsut lo (lihtlitsentsi) end loodud teose "Lplce i teisenduse ksutmine diferentsilvõrrndite lhendmisel", mille juhendj on prof. Arvet Peds,.. reprodutseerimiseks säilitmise j üldsusele kättesdvks tegemise eesmärgil, selhulgs digitlrhiivi DSpce-is lismise eesmärgil kuni utoriõiguse kehtivuse tähtj lõppemiseni;.. üldsusele kättesdvks tegemiseks Trtu Ülikooli veebikeskkonn kudu, selhulgs digitlrhiivi DSpce i kudu kuni utoriõiguse kehtivuse tähtj lõppemiseni.. olen tedlik, et punktis nimettud õigused jäävd lles k utorile. 3. kinnitn, et lihtlitsentsi ndmiseg ei rikut teiste isikute intellektulomndi eg isikundmete kitse sedusest tulenevid õigusi. Trtus, 3.6.5

Variant A

Variant A PARABOOL. PARABOOLI KANOONILINE VÕRRAND Kuids leid joone võrrndit, kui on ted, et selle joone ig punkti kugused sirgest = j punktist F(0; ) on võrdsed? Tähistme joonel olev vlt vlitud punkti P(; ). Selle

Rohkem

Matemaatiline analüüs IV 1 3. Mitme muutuja funktsioonide diferentseerimine 1. Mitme muutuja funktsiooni osatuletised Üleminekul ühe muutuja funktsioo

Matemaatiline analüüs IV 1 3. Mitme muutuja funktsioonide diferentseerimine 1. Mitme muutuja funktsiooni osatuletised Üleminekul ühe muutuja funktsioo Matemaatiline analüüs IV 1 3. Mitme muutuja funktsioonide diferentseerimine 1. Mitme muutuja funktsiooni osatuletised Üleminekul üe muutuja funktsioonidelt m muutuja funktsioonidele, kus m, 3,..., kerkib

Rohkem

Polünoomi juured Juure definitsioon ja Bézout teoreem Vaadelgem polünoomi kus K on mingi korpus. f = a 0 x n + a 1 x n a n 1 x

Polünoomi juured Juure definitsioon ja Bézout teoreem Vaadelgem polünoomi kus K on mingi korpus. f = a 0 x n + a 1 x n a n 1 x 1 5.5. Polünoomi juured 5.5.1. Juure definitsioon ja Bézout teoreem Vaadelgem polünoomi kus K on mingi korpus. f = a 0 x n + a 1 x n 1 +... + a n 1 x + a n K[x], (1) Definitsioon 1. Olgu c K. Polünoomi

Rohkem

Matemaatiline analüüs III 1 4. Diferentseeruvad funktsioonid 1. Diferentseeruvus antud punktis. Olgu funktsiooni f : D R määramispiirkond D R selles p

Matemaatiline analüüs III 1 4. Diferentseeruvad funktsioonid 1. Diferentseeruvus antud punktis. Olgu funktsiooni f : D R määramispiirkond D R selles p Matemaatiline analüüs III 4. Diferentseeruvad funktsioonid. Diferentseeruvus antud punktis. Olgu funktsiooni f : D R määramispiirkond D R selles paragravis mingi (lõplik või lõpmatu) intervall ning olgu

Rohkem

vv05lah.dvi

vv05lah.dvi IMO 05 Eesti võistkonna valikvõistlus 3. 4. aprill 005 Lahendused ja vastused Esimene päev 1. Vastus: π. Vaatleme esiteks juhtu, kus ringjooned c 1 ja c asuvad sirgest l samal pool (joonis 1). Olgu O 1

Rohkem

Automaadid, keeled, translaatorid

Automaadid, keeled, translaatorid Leksiline nluus Leksiline nluus Leksiline nluus kontrolli progrmmi s~onde (literlsumolite) vstvust leksilistele reeglitele ning teisend progrmmi sumolite (tokens) jdks: { eemld tuhisumolid j kommentrid;

Rohkem

IMO 2000 Eesti võistkonna valikvõistlus Tartus, aprillil a. Ülesannete lahendused Esimene päev 1. Olgu vaadeldavad arvud a 1, a 2, a 3,

IMO 2000 Eesti võistkonna valikvõistlus Tartus, aprillil a. Ülesannete lahendused Esimene päev 1. Olgu vaadeldavad arvud a 1, a 2, a 3, IMO 000 Eesti võistkonna valikvõistlus Tartus, 19. 0. aprillil 000. a. Ülesannete lahendused Esimene päev 1. Olgu vaadeldavad arvud a 1, a, a 3, a 4, a 5. Paneme tähele, et (a 1 + a + a 3 a 4 a 5 ) (a

Rohkem

12. Marek Kolk, Kõrgem matemaatika, Tartu Ülikool, Algfunktsioon ja määramata integraal Sisukord 12 Algfunktsioon ja määramata integraal 1

12. Marek Kolk, Kõrgem matemaatika, Tartu Ülikool, Algfunktsioon ja määramata integraal Sisukord 12 Algfunktsioon ja määramata integraal 1 2. Marek Kolk, Kõrgem matemaatika, Tartu Ülikool, 203-. 2 Algfunktsioon ja määramata integraal Sisukord 2 Algfunktsioon ja määramata integraal 9 2. Sissejuhatus................................... 50 2.2

Rohkem

Automaadid, keeled, translaatorid

Automaadid, keeled, translaatorid Leksiline nluus Leksiline nluus Leksiline nluus kontrolli progrmmi s~onde (literlsumolite) vstvust leksilistele reeglitele ning teisend progrmmi sumolite (tokens) jdks: { eemld tuhisumolid j kommentrid;

Rohkem

Sügis 2018 Kõrgema matemaatika 2. kontrolltöö tagasiside Üle 20 punkti kogus tervelt viis üliõpilast: Robert Johannes Sarap, Enely Ernits, August Luur

Sügis 2018 Kõrgema matemaatika 2. kontrolltöö tagasiside Üle 20 punkti kogus tervelt viis üliõpilast: Robert Johannes Sarap, Enely Ernits, August Luur Sügis 2018 Kõrgema matemaatika 2. kontrolltöö tagasiside Üle 20 punkti kogus tervelt viis üliõpilast: Robert Johannes Sarap, Enely Ernits, August Luure, Urmi Tari ja Miriam Nurm. Ka teistel oli edasiminek

Rohkem

4PET B_2016_02

4PET B_2016_02 Dikin Altherm mdltempertuurilise monoploki vlikute plokk Eesti Sisukord Sisukord Info ksutusjuhiste koht. Info käesolev dokumendi koht... Info krbi koht. Vlikute plokk..... Listrvikute eemldmiseks vlikute

Rohkem

lvk04lah.dvi

lvk04lah.dvi Lahtine matemaatikaülesannete lahendamise võistlus. veebruaril 004. a. Lahendused ja vastused Noorem rühm 1. Vastus: a) jah; b) ei. Lahendus 1. a) Kuna (3m+k) 3 7m 3 +7m k+9mk +k 3 3M +k 3 ning 0 3 0,

Rohkem

Word Pro - diskmatTUND.lwp

Word Pro - diskmatTUND.lwp Loogikaalgebra ( Boole'i algebra ) George Boole (85 864) Sündinud Inglismaal Lincolnis. 6-aastasena tegutses kooliõpetaja assistendina. Õppis 5 aastat iseseisvalt omal käel matemaatikat, keskendudes hiljem

Rohkem

Paigaldusjuhend Daikin Altherma madalatemperatuurilise monoploki valikute plokk EK2CB07CAV3 Paigaldusjuhend Daikin Altherma madalatemperatuurilise mon

Paigaldusjuhend Daikin Altherma madalatemperatuurilise monoploki valikute plokk EK2CB07CAV3 Paigaldusjuhend Daikin Altherma madalatemperatuurilise mon Dikin Altherm mdltempertuurilise monoploki vlikute plokk Eesti Sisukord Sisukord Info ksutusjuhiste koht. Info käesolev dokumendi koht... Info krbi koht. Vlikute plokk..... Listrvikute eemldmiseks vlikute

Rohkem

Relatsiooniline andmebaaside teooria II. 6. Loeng

Relatsiooniline andmebaaside teooria II. 6. Loeng Relatsiooniline andmebaaside teooria II. 5. Loeng Anne Villems ATI Loengu plaan Sõltuvuste pere Relatsiooni dekompositsioon Kadudeta ühendi omadus Sõltuvuste pere säilitamine Kui jõuame, siis ka normaalkujud

Rohkem

Ruutvormid Denitsioon 1. P n Ütleme, et avaldis i;j=1 a ijx i x j ; kus a ij = a ji ; a ij 2 K ja K on korpus, on ruutvorm üle korpuse K muutujate x 1

Ruutvormid Denitsioon 1. P n Ütleme, et avaldis i;j=1 a ijx i x j ; kus a ij = a ji ; a ij 2 K ja K on korpus, on ruutvorm üle korpuse K muutujate x 1 Ruutvormid Denitsioon. P n Ütleme, et avaldis i;j= a ijx i x j ; kus a ij = a ji ; a ij K ja K on korus, on ruutvorm üle koruse K muutujate x ;;x n suhtes. Maatriksit =(a ij ) nimetame selle ruutvormi

Rohkem

19. Marek Kolk, Kõrgem matemaatika, Tartu Ülikool, Arvridade koonduvustunnused Sisukord 19 Arvridade koonduvustunnused Vahelduvat

19. Marek Kolk, Kõrgem matemaatika, Tartu Ülikool, Arvridade koonduvustunnused Sisukord 19 Arvridade koonduvustunnused Vahelduvat 9. Marek Kolk, Kõrgem matemaatika, Tartu Ülikool, 203-4. 9 Arvridade koonduvustunnused Sisukord 9 Arvridade koonduvustunnused 23 9. Vahelduvate märkidega read.......................... 24 9.2 Leibniz i

Rohkem

prakt8.dvi

prakt8.dvi Diskreetne matemaatika 2012 8. praktikum Reimo Palm Praktikumiülesanded 1. Kas järgmised graafid on tasandilised? a) b) Lahendus. a) Jah. Vahetades kahe parempoolse tipu asukohad, saame graafi joonistada

Rohkem

MATEMAATILINE ANALÜÜS I. ESIMESE KONTROLLTÖÖ NÄITEÜLESANDED (1) Leida funktsiooni y = sin x + ln(16 x 2 ) määramispiirkond. (2) Leida funktsiooni y =

MATEMAATILINE ANALÜÜS I. ESIMESE KONTROLLTÖÖ NÄITEÜLESANDED (1) Leida funktsiooni y = sin x + ln(16 x 2 ) määramispiirkond. (2) Leida funktsiooni y = MATEMAATILINE ANALÜÜS I. ESIMESE KONTROLLTÖÖ NÄITEÜLESANDED () Leida funktsiooni y = sin + ln(6 ) määramispiirkond. () Leida funktsiooni y = arcsin( 5 + 5) + 9 määramispiirkond. () Leida funktsiooni määramispiirkond

Rohkem

Tartu Ülikool Matemaatika-informaatikateaduskond Puhta Matemaatika Instituut Algebra õppetool Riivo Must Mõned katsed üldistada inversseid poolrühmi M

Tartu Ülikool Matemaatika-informaatikateaduskond Puhta Matemaatika Instituut Algebra õppetool Riivo Must Mõned katsed üldistada inversseid poolrühmi M Tartu Ülikool Matemaatika-informaatikateaduskond Puhta Matemaatika Instituut Algebra õppetool Riivo Must Mõned katsed üldistada inversseid poolrühmi Magistritöö Juhendaja: prof. Mati Kilp Tartu 2004 Sisukord

Rohkem

raamat5_2013.pdf

raamat5_2013.pdf Peatükk 5 Prognoosiintervall ja Usaldusintervall 5.1 Prognoosiintervall Unustame hetkeks populatsiooni parameetrite hindamise ja pöördume tagasi üksikvaatluste juurde. On raske ennustada, milline on huvipakkuva

Rohkem

my_lauluema

my_lauluema Lauluema Lehiste toomisel A. Annisti tekst rahvaluule õhjal Ester Mägi (1983) Soran Alt q = 144 Oh se da ke na ke va de ta, ae ga i lust üü ri kes ta! üü ri kes ta! 3 Ju ba on leh tis lei na kas ke, hal

Rohkem

Matemaatilised meetodid loodusteadustes. I Kontrolltöö I järeltöö I variant 1. On antud neli vektorit: a = (2; 1; 0), b = ( 2; 1; 2), c = (1; 0; 2), d

Matemaatilised meetodid loodusteadustes. I Kontrolltöö I järeltöö I variant 1. On antud neli vektorit: a = (2; 1; 0), b = ( 2; 1; 2), c = (1; 0; 2), d Matemaatilised meetodid loodusteadustes I Kontrolltöö I järeltöö I variant On antud neli vektorit: a (; ; ), b ( ; ; ), c (; ; ), d (; ; ) Leida vektorite a ja b vaheline nurk α ning vekoritele a, b ja

Rohkem

Mittekorrektsed ülesanded 2008

Mittekorrektsed ülesanded 2008 Mittekorrektsed ülesanded 008 Sisukord 1 Näiteid mittekorrektsetest ül.-test ja iseregulariseerimisest 5 1.1 Sissejuhatus............................. 5 1.1.1 Lineaarne võrrand ruumis R...............

Rohkem

Treeningvõistlus Balti tee 2014 võistkonnale Tartus, 4. novembril 2014 Vastused ja lahendused 1. Vastus: 15, 18, 45 ja kõik 0-ga lõppevad arvud. Olgu

Treeningvõistlus Balti tee 2014 võistkonnale Tartus, 4. novembril 2014 Vastused ja lahendused 1. Vastus: 15, 18, 45 ja kõik 0-ga lõppevad arvud. Olgu Treeningvõistlus Balti tee 014 võistkonnale Tartus, 4. novembril 014 Vastused ja lahendused 1. Vastus: 15, 18, 45 ja kõik 0-ga lõppevad arvud. Olgu b arvu k üheliste number ning a arv, mille saame arvust

Rohkem

(Tõrked ja töökindlus \(2\))

(Tõrked ja töökindlus \(2\)) Elektriseadmete tõrked ja töökindlus Click to edit Master title style 2016 sügis 2 Prof. Tõnu Lehtla VII-403, tel.6203 700 http://www.ttu.ee/energeetikateaduskond/elektrotehnika-instituut/ Kursuse sisu

Rohkem

Microsoft Word - polkaudio 2010 hinnakiri

Microsoft Word - polkaudio 2010 hinnakiri polkaudio 2010 hinnakiri HINNAKIRI 2010 Kirjeldus Viimistlus Hinna Hind EEK Hind ühik 20%km 20%km naturaalne LSi SEEERIA spoon LSi 15 Põrandakõlar või kirss tk. 11344 725 LSi 9 Riiulikõlar või kirss paar

Rohkem

Lexus_pricelist_03_2015_EE

Lexus_pricelist_03_2015_EE CT 200h DIN hj 136 CO 2, keskmine (g/km) 82 Kütusekulu, keskmine (l/100 km) 3,6 CT 200h Eco CT 200h Comfort CT 200h Comfort + nahksisu CT 200h Comfort + LED-esituled + nutikas sisenemine + toonklaas CT

Rohkem

ITI Loogika arvutiteaduses

ITI Loogika arvutiteaduses Predikaatloogika Predikaatloogika on lauseloogika tugev laiendus. Predikaatloogikas saab nimetada asju ning rääkida nende omadustest. Väljendusvõimsuselt on predikaatloogika seega oluliselt peenekoelisem

Rohkem

pkm_2010_ptk6_ko_ja_kontravariantsus.dvi

pkm_2010_ptk6_ko_ja_kontravariantsus.dvi Peatükk 6 Kovariantsus ja kontravariantsus ehk mis saab siis kui koordinaatideks pole Descartes i ristkoordinaadid 1 6.1. Sissejuhatus 6-2 6.1 Sissejuhatus Seni oleme kasutanud DRK, kuid üldjuhul ei pruugi

Rohkem

7 KODEERIMISTEOORIA 7.1 Sissejuhatus Me vaatleme teadete edastamist läbi kanali, mis sisaldab müra ja võib seetõttu moonutada lähteteadet. Lähteteade

7 KODEERIMISTEOORIA 7.1 Sissejuhatus Me vaatleme teadete edastamist läbi kanali, mis sisaldab müra ja võib seetõttu moonutada lähteteadet. Lähteteade 7 KODEERIMISTEOORIA 7.1 Sissejuhatus Me vaatleme teadete edastamist läbi kanali, mis sisaldab müra ja võib seetõttu moonutada lähteteadet. Lähteteade kodeeritakse, st esitatakse sümbolite kujul, edastatakse

Rohkem

XV kursus

XV kursus KORDAMINE RIIGIEKSAMIKS VI FUNKTSIOONID JA NENDE GRAAFIKUD. TULETISE RAKENDUSED.. Funktsiooni määramispiirkonna ( X ) moodustavad argumendi () väärtused, mille korral funktsiooni väärtus (y) on eeskirjaga

Rohkem

Võrguinverterite valik ja kasutusala päikeseelektrijaamades Robert Mägi insener

Võrguinverterite valik ja kasutusala päikeseelektrijaamades Robert Mägi insener Võrguinverterite valik ja kasutusala päikeseelektrijaamades Robert Mägi insener Robert Mägi o Õpingud: Riga Technical University o Haridus: MSc (Electrical Engineering) MSc (Automatic Telecommunications)

Rohkem

Neurovõrgud. Praktikum aprill a. 1 Stohhastilised võrgud Selles praktikumis vaatleme põhilisi stohhastilisi võrke ning nende rakendust k

Neurovõrgud. Praktikum aprill a. 1 Stohhastilised võrgud Selles praktikumis vaatleme põhilisi stohhastilisi võrke ning nende rakendust k Neurovõrgud. Praktikum 11. 29. aprill 2005. a. 1 Stohhastilised võrgud Selles praktikumis vaatleme põhilisi stohhastilisi võrke ning nende rakendust kombinatoorsete optimiseerimisülesannete lahendamiseks.

Rohkem

Segamudelid2010.pdf

Segamudelid2010.pdf Peatükk 5 Dispersiooimaatriksi V hidamisest Üldistatud vähimruutude meetodit saame kasutada siis, kui teame vaatluste kovariatsiooimaatriksit V. Paraku eamasti pole uural sellist iformatsiooi. Seega tekib

Rohkem

Microsoft Word - Pt8.doc

Microsoft Word - Pt8.doc 1 8 AHELAPAAMEETITE MÕÕTMINE 8.1. Üldist Lihtsim elektrihel 1-port (2-klemm) tkistuseg Z Mõõtmine ntkse voolulliklt pinge j vool (hel ise on pssiivne!) Allispingel mõõdetkse elektrihelte tkistust või juhtivust:

Rohkem

Andmed arvuti mälus Bitid ja baidid

Andmed arvuti mälus Bitid ja baidid Andmed arvuti mälus Bitid ja baidid A bit about bit Bitt, (ingl k bit) on info mõõtmise ühik, tuleb mõistest binary digit nö kahendarv kahe võimaliku väärtusega 0 ja 1. Saab näidata kahte võimalikku olekut

Rohkem

PIDEVSIGNAALIDE TÖÖTLEMINE

PIDEVSIGNAALIDE TÖÖTLEMINE 5. Lõpliku siirdega filtrid (I) SIGNAALITÖÖTLUS II Loegumaterjal 5 (I/II) Toomas uube I filter omab lõpliku pikkusega diskreetset impulsskaja hi iltri väljudsigaal y o kovolutsioo impulsskajast ja diskreetsest

Rohkem

(Estonian) DM-RBCS Edasimüüja juhend MAANTEE MTB Rändamine City Touring/ Comfort Bike URBAN SPORT E-BIKE Kasseti ketiratas CS-HG400-9 CS-HG50-8

(Estonian) DM-RBCS Edasimüüja juhend MAANTEE MTB Rändamine City Touring/ Comfort Bike URBAN SPORT E-BIKE Kasseti ketiratas CS-HG400-9 CS-HG50-8 (Estonian) DM-RBCS001-02 Edasimüüja juhend MAANTEE MTB Rändamine City Touring/ Comfort Bike URBAN SPORT E-BIKE Kasseti ketiratas CS-HG400-9 CS-HG50-8 SISUKORD OLULINE MÄRKUS... 3 OHUTUSE TAGAMINE... 4

Rohkem

Microsoft Word - Alaru.doc

Microsoft Word - Alaru.doc 73 TALITRITIKALE KASVATAMISEST EESTIS M. Alru 1, Ü. Lur 1 1 Eesti Mülikool Sissejuhtus Toiu tootmine milms on suures oss limiteeritu keskkonlike stressie tõttu, kun inult 10% hritvst mst klssifitseeritkse

Rohkem

SQL

SQL SQL Kuues loeng 3GL inside 4GL Protseduurid Funktsioonid Tavalised Funktsioonid (üks väljund) Ilma väljundita Protseduurid Viitargumentide kasutamise võimalus Tabel-väljundiga Protseduurid Create function

Rohkem

Microsoft Word - EVS_ISO_IEC_27001;2014_et_esilehed.doc

Microsoft Word - EVS_ISO_IEC_27001;2014_et_esilehed.doc EESTI STANDARD EVS-ISO/IEC 27001:2014 INFOTEHNOLOOGIA Turbemeetodid Infoturbe halduse süsteemid Nõuded Information technology Security techniques Information security management systems Requirements (ISO/IEC

Rohkem

Word Pro - digiTUNDkaug.lwp

Word Pro - digiTUNDkaug.lwp / näide: \ neeldumisseadusest x w x y = x tuleneb, et neeldumine toimub ka näiteks avaldises x 2 w x 2 x 5 : x 2 w x 2 x 5 = ( x 2 ) w ( x 2 ) [ x 5 ] = x 2 Digitaalskeemide optimeerimine (lihtsustamine)

Rohkem

01_ACO PIPE 2011.ai

01_ACO PIPE 2011.ai ACO PIPE Torustiksüsteemid ACO toodete ktloog ACO PIPE -i roostevst tersest torustiksüsteemid ACO gully Sisukord Üldine sissejuhtus pge Sissejuhtus 3 Ksutusvldkonnd 3 Ksutusvldkonnd misml tööstussektor

Rohkem

(loeng3-ohtlikud_koodiloigud)

(loeng3-ohtlikud_koodiloigud) #include int main (void) uint8_t arr[] = 0x11, 0x22 uint16_t *ptr; ptr = (uint16_t*)&arr[0]; printf ("arr: 0x%02x, 0x%02x\n", arr[0], arr[1]); printf ("ptr: 0x%04x\n", *ptr); /* vigane pointeri

Rohkem

Automaatjuhtimise alused Automaatjuhtimissüsteemi kirjeldamine Loeng 2

Automaatjuhtimise alused Automaatjuhtimissüsteemi kirjeldamine Loeng 2 Automaatjuhtimise alused Automaatjuhtimissüsteemi kirjeldamine Loeng 2 Laplace'i teisendus Diferentsiaalvõrrandite lahendamine ilma tarkvara toeta on keeruline Üheks lahendamisvõtteks on Laplace'i teisendus

Rohkem

loeng7.key

loeng7.key Grammatikate elustamine JFLAPiga Vesal Vojdani (TÜ Arvutiteaduse Instituut) Otse Elust: Java Spec https://docs.oracle.com/javase/specs/jls/se8/html/ jls-14.html#jls-14.9 Kodutöö (2. nädalat) 1. Avaldise

Rohkem

RIISIKA 8 REKONSTRUEERIMISPROJEKT

RIISIKA 8 REKONSTRUEERIMISPROJEKT Krundi sisepääs Ol. olev tuletõrje veevõtu koht Riisika 9, Rae vald, Patika küla Ol. olev tuletõrje veevõtu koht Riisika 9, Rae vald, Patika küla Ol. olev tuletõrje veevõtu koht Riisika, Rae vald, Patika

Rohkem

Fyysika 8(kodune).indd

Fyysika 8(kodune).indd Joonis 3.49. Nõgusläätses tekib esemest näiv kujutis Seega tekitab nõguslääts esemest kujutise, mis on näiv, samapidine, vähendatud. Ülesandeid 1. Kas nõgusläätsega saab seinale Päikese kujutist tekitada?

Rohkem

1Hinnakiri_Suvi2015.xlsx

1Hinnakiri_Suvi2015.xlsx HINNAKIRI SUVI 2015 Jätame endale õiguse muuta hindasid Kristiine Rehvi ja Autohooldus Tel 56336609 E-post info@kristiinerehvid.ee www.kristiinerehvid.ee Mõõt Indeksid Märkused Tootja Mudel Hind Rehvimärgise

Rohkem

I Generaatori mõiste (Java) 1. Variantide läbivaatamine Generaator (ehk generaator-klass) on klass, milles leidub (vähemalt) isendimeetod next(). Kons

I Generaatori mõiste (Java) 1. Variantide läbivaatamine Generaator (ehk generaator-klass) on klass, milles leidub (vähemalt) isendimeetod next(). Kons I Generaatori mõiste (Java) 1. Variantide läbivaatamine Generaator (ehk generaator-klass) on klass, milles leidub (vähemalt) isendimeetod next(). Konstruktorile antakse andmed, mis iseloomustavad mingit

Rohkem

Microsoft PowerPoint - Loeng2www.ppt [Compatibility Mode]

Microsoft PowerPoint - Loeng2www.ppt [Compatibility Mode] Biomeetria 2. loeng Lihtne lineaarne regressioon mudeli hindamisest; usaldusintervall; prognoosiintervall; determinatsioonikordaja; Märt Möls martm@ut.ee Y X=x~ N(μ=10+x; σ=2) y 10 15 20 2 3 4 5 6 7 8

Rohkem

Diskreetne matemaatika I Kevad 2019 Loengukonspekt Lektor: Valdis Laan 20. juuni a.

Diskreetne matemaatika I Kevad 2019 Loengukonspekt Lektor: Valdis Laan 20. juuni a. Diskreetne matemaatika I Kevad 2019 Loengukonspekt Lektor: Valdis Laan 20. juuni 2019. a. 2 Sisukord 1 Matemaatiline loogika 7 1.1 Lausearvutus.................................. 7 1.1.1 Põhimõistete meeldetuletamine....................

Rohkem

Matemaatika ainekava 8.klass 4 tundi nädalas, kokku 140 tundi Kuu Õpitulemus Õppesisu Algebra (65 t.) Geomeetria (60 t.) Ajavaru kordamiseks (15 õppet

Matemaatika ainekava 8.klass 4 tundi nädalas, kokku 140 tundi Kuu Õpitulemus Õppesisu Algebra (65 t.) Geomeetria (60 t.) Ajavaru kordamiseks (15 õppet Matemaatika ainekava 8.klass 4 tundi nädalas, kokku 140 tundi Algebra (65 t.) Geomeetria (60 t.) Ajavaru kordamiseks (15 õppetundi) septembernovember korrastab hulkliikmeid Hulkliige. Tehted liidab, lahutab

Rohkem

6

6 TALLINNA ÕISMÄE GÜMNAASIUMI ÕPPESUUNDADE KIRJELDUSED JA NENDE TUNNIJAOTUSPLAAN GÜMNAASIUMIS Õppesuundade kirjeldused Kool on valikkursustest kujundanud õppesuunad, võimaldades õppe kolmes õppesuunas. Gümnaasiumi

Rohkem

FTXP20M5V1B FTXP25M5V1B FTXP35M5V1B Eesti

FTXP20M5V1B FTXP25M5V1B FTXP35M5V1B Eesti FTXP20M5V1B FTXP25M5V1B FTXP35M5V1B Eesti 1 Info ksutusjuhiste koht 1 Info ksutusjuhiste koht 2 1.1 Info käesolev dokumendi koht... 2 2 Süsteemi teve 2 2.1 Sisesede... 2 2.1.1 Sisesedme näidik... 3 2.2

Rohkem

Väljaandja: Keskkonnaminister Akti liik: määrus Teksti liik: terviktekst Redaktsiooni jõustumise kp: Redaktsiooni kehtivuse lõpp:

Väljaandja: Keskkonnaminister Akti liik: määrus Teksti liik: terviktekst Redaktsiooni jõustumise kp: Redaktsiooni kehtivuse lõpp: Väljaandja: Keskkonnaminister Akti liik: määrus Teksti liik: terviktekst Redaktsiooni jõustumise kp: 0.02.2009 Redaktsiooni kehtivuse lõpp: 3.0.206 Avaldamismärge: Kiirgustegevuses tekkinud radioaktiivsete

Rohkem

Microsoft Word - 56ylesanded1415_lõppvoor

Microsoft Word - 56ylesanded1415_lõppvoor 1. 1) Iga tärnike tuleb asendada ühe numbriga nii, et tehe oleks õige. (Kolmekohaline arv on korrutatud ühekohalise arvuga ja tulemuseks on neljakohaline arv.) * * 3 * = 2 * 1 5 Kas on õige, et nii on

Rohkem

06 uste akende spets _ Layout

06 uste akende spets _ Layout TINGMÄRGID X = 300 Y = 330 M. Metsanurga tn 404:40:0 ate tn 3 404:40:30 V K KRUNDI PIIR PROJ/REK.HOONE PROJ.TERRSS OL.OLEV MP.ÕHULIIN OL.OLEV VEETRSS OL.OLEV KNLISTSIOON OL.OLEV.SIDE KEL OL.OLEV/PROJ.GSITRSS

Rohkem

Word Pro - digiTUNDkaug.lwp

Word Pro - digiTUNDkaug.lwp ARVUSÜSTEEMID Kõik olulised arvusüsteemid on positsioonilised ehk arvu numbrid asuvad neile ettenähtud kindlatel asukohtadel arvujärkudes a i : a a a a a a a - a - a - a - a i Ainus üldtuntud mittepositsiooniline

Rohkem

Microsoft PowerPoint - BPP_MLHvaade_juuni2012 (2)

Microsoft PowerPoint - BPP_MLHvaade_juuni2012 (2) Balti pakendi protseduur MLH kogemus Iivi Ammon, Ravimitootjate Liit Ravimiameti infopäev 13.06.2012 Eeltöö ja protseduuri algus Päev -30 MLH esindajad kolmes riigis jõuavad arusaamani Balti pakendi protseduuri

Rohkem

Kvartalikir 1-11_tiitel.ai

Kvartalikir 1-11_tiitel.ai TOIDUKAUPADE HINNATRENDIDEST EESTIS JA MUJAL MAAILMAS VIIMASTEL AASTATEL Viktori Trsnov Sttistikmet Toidukupde hinnd on lti olnud üldsuse tähelepnu ll, kuid viimstel sttel set leidnud mjndusliku olukorr

Rohkem

Matemaatiline maailmapilt MTMM Terje Hõim Johann Langemets Kaido Lätt 2018/19 sügis

Matemaatiline maailmapilt MTMM Terje Hõim Johann Langemets Kaido Lätt 2018/19 sügis Matemaatiline maailmapilt MTMM.00.342 Terje Hõim Johann Langemets Kaido Lätt 2018/19 sügis Sisukord *** 1 Sissejuhatus 1 1.1 Kursuse eesmärk.................................... 2 1.2 Matemaatika kui keel.................................

Rohkem

PALMIKRÜHMAD Peeter Puusempa ettekanded algebra ja geomeetria õppetooli seminaril 11., 18. ja 25. jaanuaril a. 1. Palmikud ja palmikrühmad Ajalo

PALMIKRÜHMAD Peeter Puusempa ettekanded algebra ja geomeetria õppetooli seminaril 11., 18. ja 25. jaanuaril a. 1. Palmikud ja palmikrühmad Ajalo PALMIKRÜHMAD Peeter Puusempa ettekanded algebra ja geomeetria õppetooli seminaril 11., 18. ja 25. jaanuaril 2009. a. 1. Palmikud ja palmikrühmad Ajaloolisi märkmeid 1891 ilmus Adolf Hurwitzi 1 artikkel

Rohkem

ANOVA Ühefaktoriline dispersioonanalüüs Treeningu sagedus nädalas Kaal FAKTOR UURITAV TUNNUS Mitmemõõtmeline statistika Kairi Osula 2017/kevad

ANOVA Ühefaktoriline dispersioonanalüüs Treeningu sagedus nädalas Kaal FAKTOR UURITAV TUNNUS Mitmemõõtmeline statistika Kairi Osula 2017/kevad ANOVA Ühefaktoriline dispersioonanalüüs Treeningu sagedus nädalas Kaal FAKTOR UURITAV TUNNUS Factorial ANOVA Mitmefaktoriline dispersioonanalüüs FAKTOR FAKTOR Treeningu sagedus nädalas Kalorite kogus Kaal

Rohkem

Microsoft Word - 03_ausus lisaylesanded.doc

Microsoft Word - 03_ausus lisaylesanded.doc ÕPL LS 3 LSÜLSNDD USUS ML eemat usus (sh teisi teemasid) saab sisse juhatada ka HHK- (H HLB KSULK) meetodil. Näiteks: Miks on ausus hea? Miks on ausus halb? Miks on ausus kasulik? H: Hoiab ära segadused

Rohkem

EUPL v 1 1-all versions _4_

EUPL v 1 1-all versions _4_ Euroopa Liidu tarkvara vaba kasutuse litsents V.1.1 EUPL Euroopa Ühendus 2007 Euroopa Liidu tarkvara vaba kasutuse litsents ("EUPL") 1 kehtib allpool määratletud teose või tarkvara suhtes, mida levitatakse

Rohkem

BIM360 ja RealityCapture

BIM360 ja RealityCapture DROONID EHITUSES KAASAEGNE PROJEKTIPANK ja selles Reality Capture töövood 10.06.2019 Ettekanne Hendrik Park MINA linkedin.com/in/hendrik park BIM konsultant 2018 - Tootejuht 2018 - Projekteerimise projektijuht

Rohkem

efo03v2pkl.dvi

efo03v2pkl.dvi Eesti koolinoorte 50. füüsikaolümpiaad 1. veebruar 2003. a. Piirkondlik voor Põhikooli ülesannete lahendused NB! Käesoleval lahendustelehel on toodud iga ülesande üks õige lahenduskäik. Kõik alternatiivsed

Rohkem

6

6 TALLINNA ÕISMÄE GÜMNAASIUMI ÕPPESUUNDADE KIRJELDUSED JA NENDE TUNNIJAOTUSPLAAN GÜMNAASIUMIS Õppesuundade kirjeldused Kool on valikkursustest kujundanud õppesuunad, võimaldades õppe kahes õppesuunas. Gümnaasiumi

Rohkem

Sissejuhatus mehhatroonikasse MHK0120

Sissejuhatus mehhatroonikasse  MHK0120 Sissejuhatus mehhatroonikasse MHK0120 5. nädala loeng Raavo Josepson raavo.josepson@ttu.ee Pöördliikumine Kulgliikumine Kohavektor Ԧr Kiirus Ԧv = d Ԧr dt Kiirendus Ԧa = dv dt Pöördliikumine Pöördenurk

Rohkem

Vaba aja sisustamise ümbermõtestamine?

Vaba aja sisustamise ümbermõtestamine? Vaba aja sisustamise ümbermõtestamine? EGGA teabepäev Tallinnas, 21. mail 2019 Reeli Sirotkina Alustuseks Meeste Garaaž https://www.youtube.com/watch?v=ulyghzh 2WlM&list=PLBoPPphClj7l05PQWJQklXpATfd8 D_Vki&index=2&fbclid=IwAR1_QO2DVxE59E1

Rohkem

“MÄLUKAS”

“MÄLUKAS” Hiiumaa Arenguseminar 2016 Mälu ja mõtlemine Juhi tähelepanu Tauri Tallermaa 27.oktoober 2016 Edu 7 tunnust Allikas: Anthony Robbins. Sisemine jõud 1. Vaimustus 2. Usk e veendumus 3. Strateegia 4. Väärtushinnangute

Rohkem

Monitooring 2010f

Monitooring 2010f Lõimumiskava monitooring 2010 Raivo Vetik, TLÜ võrdleva poliitika professor Kohtumine Rahvuste Ümarlauas 24. september, 2010 Uuringu taust TLÜ uurimisgrupp: Raivo Vetik, Jüri Kruusvall, Maaris Raudsepp,

Rohkem

Tartu Ülikool Matemaatika-informaatikateaduskond Matemaatilise statistika instituut Ann-Mari Koppel Determinatsioonikordaja ja prognoosikordaja Bakala

Tartu Ülikool Matemaatika-informaatikateaduskond Matemaatilise statistika instituut Ann-Mari Koppel Determinatsioonikordaja ja prognoosikordaja Bakala Tartu Ülikool Matemaatika-informaatikateaduskond Matemaatilise statistika instituut Ann-Mari Koppel Determinatsioonikordaja ja prognoosikordaja Bakalaureusetöö (6 EAP) Juhendaja: Ene Käärik, PhD Tartu

Rohkem

Staatikaga määratud raam 11

Staatikaga määratud raam 11 Ehitusmhnik hrjutus 1/31 Sttikg määrtu rm 11 4 kn/m 12 kn/m 00000000000000000000000000000 11111111111111111111111111111 c F = 10 kn 00 00 01 01 8 m 8 m 4 m 5 m Anrs Lh Mhnikinstituut Tllinn Thnikülikool

Rohkem

ANDMEKAITSE INSPEKTSIOON Valvame, et isikuandmete kasutamisel austatakse eraelu ning et riigi tegevus oleks läbipaistev ISIKUANDMETE KAITSE EEST VASTU

ANDMEKAITSE INSPEKTSIOON Valvame, et isikuandmete kasutamisel austatakse eraelu ning et riigi tegevus oleks läbipaistev ISIKUANDMETE KAITSE EEST VASTU ANDMEKAITSE INSPEKTSIOON Valvame, et isikuandmete kasutamisel austatakse eraelu ning et riigi tegevus oleks läbipaistev ISIKUANDMETE KAITSE EEST VASTUTAV ISIK Juhend kehtestatakse isikuandmete kaitse seaduse

Rohkem

PÄRNU TÄISKASVANUTE GÜMNAASIUM ESITLUSE KOOSTAMISE JUHEND Pärnu 2019

PÄRNU TÄISKASVANUTE GÜMNAASIUM ESITLUSE KOOSTAMISE JUHEND Pärnu 2019 PÄRNU TÄISKASVANUTE GÜMNAASIUM ESITLUSE KOOSTAMISE JUHEND Pärnu 2019 SISUKORD 1. SLAIDIESITLUS... 3 1.1. Esitlustarkvara... 3 1.2. Slaidiesitluse sisu... 3 1.3. Slaidiesitluse vormistamine... 4 1.3.1 Slaidid...

Rohkem

Funktsionaalne Programmeerimine

Funktsionaalne Programmeerimine Geomeetrilised kujundid Geomeetriliste kujundite definitsioon: data Shape = Rectangle Side Side Ellipse Radius Radius RtTriangle Side Side Polygon [Vertex] deriving Show type Radius = Float type Side =

Rohkem

DIGITAALTEHNIKA DIGITAALTEHNIKA Arvusüsteemid Kümnendsüsteem Kahendsüsteem Kaheksandsüsteem Kuueteistkü

DIGITAALTEHNIKA DIGITAALTEHNIKA Arvusüsteemid Kümnendsüsteem Kahendsüsteem Kaheksandsüsteem Kuueteistkü DIGITAALTEHNIKA DIGITAALTEHNIKA... 1 1. Arvusüsteemid.... 2 1.1.Kümnendsüsteem....2 1.2.Kahendsüsteem.... 2 1.3.Kaheksandsüsteem.... 2 1.4.Kuueteistkümnendsüsteem....2 1.5.Kahendkodeeritud kümnendsüsteem

Rohkem

Microsoft Word - Errata_Andmebaaside_projekteerimine_2013_06

Microsoft Word - Errata_Andmebaaside_projekteerimine_2013_06 Andmebaaside projekteerimine Erki Eessaar Esimene trükk Teadaolevate vigade nimekiri seisuga 24. juuni 2013 Lehekülg 37 (viimane lõik, teine lause). Korrektne lause on järgnev. Üheks tänapäeva infosüsteemide

Rohkem

Microsoft Word - Sobitusahelate_projekteerimine.doc

Microsoft Word - Sobitusahelate_projekteerimine.doc Sobitusahelate projekteerimine Vaatleme 3 erinevat meetodit: koondparameetitega elementidel sobitamine häälestusribaga sobitamine veerandlainelõiguga sobitamine Sobitust võib vaadelda koormustakistuse

Rohkem

KM 1 Ülesannete kogu, 2018, s

KM 1 Ülesannete kogu, 2018, s MTMM.00.340 Kõrgem matemaatika 1 2018 sügis Ülesannete kogu 1. osa Põhiliste elementaarfunktsioonide tuletised (Const) = 0 (sinx) = cosx (arcsinx) = 1 1 x 2 (x α ) = α x α 1, α 0 (cosx) = sinx (arccosx)

Rohkem

Programmi Pattern kasutusjuhend

Programmi Pattern kasutusjuhend 6.. VEKTOR. TEHTE VEKTORITEG Vektoriks nimetatakse suunatud sirglõiku. 6... VEKTORI MÕISTE rvudega iseloomustatakse paljusid suurusi. Mõne suuruse määramiseks piisa ühest arvust ja mõõtühikust. Näiteks

Rohkem