UNIVERZITET U NOVOM SADU PRIRODNO-MATEMATIČKI FAKULTET DEPARTMAN ZA MATEMATIKU I INFORMATIKU Lidija Krstanović O numeričkom rešavanju singularno pertu

Величина: px
Почињати приказ од странице:

Download "UNIVERZITET U NOVOM SADU PRIRODNO-MATEMATIČKI FAKULTET DEPARTMAN ZA MATEMATIKU I INFORMATIKU Lidija Krstanović O numeričkom rešavanju singularno pertu"

Транскрипт

1 UNIVERZITET U NOVOM SADU PRIRODNO-MATEMATIČKI FAKULTET DEPARTMAN ZA MATEMATIKU I INFORMATIKU Lidija Krstanović O numeričkom rešavanju singularno perturbovanog problema sa Robinovim konturnim uslovima -master rad- Mentor: dr Helena Zarin Novi Sad, 011.

2

3 Sadržaj Predgovor v 1 Uvod Konturni problemi običnih diferencijalnih jednačina Linearni konturni problemi na uniformnoj mreži Slojno adaptivne mreže 8.1 Šiškinov tip mreže Numeričko rešenje singularno perturbovanog problema sa Robinovim uslovima Neprekidan problem Dekompozicija rešenja Diskretan problem Ocene greške rešenja Numerički eksperimenti 37 5 Zaključak 44 A Pregled definicija i teorema iz linearne algebre i analize 46 A.1 Definicije i teoreme iz linearne algebre A.1.1 Inverzno monotone matrice A. Definicije i teoreme iz analize B Mathematica programi 50 B.1 Programi za numeričke eksperimente na Šiškinovoj mreži B.1.1 Program za rešavanje sistema Ax = v LU-dekompozicijom B.1. Šiškinova mreža B.1.3 Program za dobijanje približnog rešenja B.1.4 Program za dobijanje tačnog rešenja B.1.5 Program za odred ivanje greške rešenja B.1.6 Program za odred ivanje reda konvergencije i

4 SADRŽAJ ii B. Programi za numeričke eksperimente na Bahvalov-Šiškinovoj mreži B..1 Bahvalov-Šiškinova mreža B.. Program za dobijanje približnog rešenja B..3 Program za odred ivanje greške rešenja B..4 Program za odred ivanje reda konvergencije Literatura 58 Biografija 60

5 Predgovor Tema ovog master rada je jedna klasa singularno perturbovanih problema (problemi konvekcije-difuzije sa Robinovim konturnim uslovima) i numerička analiza odred enog konačnog-diferencnog postupka. Na slojno-adaptivnim mrežama Šiškinovog tipa izvedena je uniformna ocena greške, a rezultati su verifikovani numeričkim eksperimentima. Ovi problemi su nastali kao modeli za mnoge fizičke i hemijske pojave. Javljaju se u fizici, dinamici fluida, opisu difuzino konvekcionih reakcijskih modela. Uopšte, poslednjih pedesetak godina privlače pažnju mnogih naučnika. Stoga je na ovu temu napisano dosta naučnih radova i monografija. Rad se sastoji od pet glava i dva priloga. Prva glava je uvodna i sadrži pregled osnovnih definicija i teorema o linearnim konturnim problemima, sa akcentom na lineranom konturnom problemu trećeg reda na uniformnoj mreži. Data je definicija diskretnog analogona i odred eni su članovi tridijagonalne matrice. U drugoj glavi je uvedena mreža Šiškinovog tipa koja će biti korišćena za diskretizaciju problema datog u radu. Takod e je navedena i Bahvalov- Šiškinova mreža, na kojoj će pored Šiškinove mreže biti izvršeni numerički eksperimenti. Treća i četvrta glava su najznačajniji deo rada. U trećoj glavi se uvodi posmatrani problem. Navodi se princip minimuma i granice za tačno rešenje i njegove izvode. Izvedena je dekompozicija rešenja na singularnu i glatku komponentu, i navedene su granice komponenti rešenja i njihovih izvoda. Izvršena je diskretizacija problema korišćenjem upwind postupka. Izvedena je teorema diskretnog minimuma koja dovodi do granice rešenja diskretne forme problema. Data je dekompozicija diskretnog rešenja. U poslednjem delu ove glave su date posebne ocene greški za svaku komponentu numeričkog rešenja, koje vode do teoreme o oceni greške numeričkog v

6 Predgovor vi rešenja. Četvrta glava je posvećena kompjuterskim rezultatima konkretnog primera singularno perturbovanog problema sa Robinovim uslovima. Prikazani su grafici tačnog i približnog rešenja, kao i tabele koje daju greške i ocene reda konvergencije. U petoj glavi je dat zaključak ovog rada: da za numeričku aproksimaciju rešenja metod daje robusnost u odnosu na perturbacioni parametar. U prvom prilogu su navedene teoreme i definicije iz linearne algebre i analize koje su potrebne za ovaj rad. U drugom prilogu su dati Mathematica programi koji su korišćeni za numeričke eksperimente. *** Ogromnu zahvalnost dugujem svom mentoru, dr Heleni Zarin na korisnim savetima, sugestijama i primedbama. Bez njene pomoći rad ne bi imao sadašnji oblik. Želim da se posebno zahvalim i predsedniku komisije dr Dragoslavu Hercegu na interesovanju za moj rad i pomoći koju mi je pružio u toku izrade rada. Zahvaljujem se i članu komisije dr -Dordje Hercegu. Novi Sad, septembar 011. godine Lidija Krstanović

7 Glava 1 Uvod 1.1 Konturni problemi običnih diferencijalnih jednačina Kada se od rešenja diferencijalne jednačine zahteva da zadovoljava dodatne uslove u dve ili više tačaka dobija se konturni problem običnih diferencijalnih jednačina. Traži se rešenje u diferencijalne jednačine drugog reda u intervalu [a, b] koje zadovoljava konturne uslove opšteg tipa u (x) = f(x, u, u ) (1.1) β 11 u(a) + β 1 u (a) + γ 11 u(b) + γ 1 u (b) = α β 1 u(a) + β u (a) + γ 1 u(b) + γ u (b) = β (1.) gde su β i,j, γ i,j, i, j = 1,, α, β date konstante. Konturni problem (1.1) - (1.) je u opštem slučaju nelinearan. Ako je α=β=0, tada su konturni uslovi (1.) homogeni. Specijalni slučajevi konturnih uslova (1.) su u(a) = α, u(b) = β, (1.3) u (a) = α, u (b) = β, (1.4) β 1 u(a) + β u (a) = α, γ 1 u(b) + γ u (b) = β. (1.5) Diferencijalna jednačina sa konturnim uslovima (1.3) daje konturni problem prvog reda, sa konturnim uslovima (1.4) daje konturni problem drugog reda, a sa konturnim uslovima (1.5) trećeg reda. Ako je u (1.5) α=β=0 odgovarajući uslovi se nazivaju Šturmovim. Konturni uslovi (1.3) se nazivaju Dirihleovi uslovi, uslovi (1.4) su Nojmanovi uslovi, dok su uslovi (1.5) poznati kao Robinovi konturni uslovi. 1

8 Konturni problemi običnih diferencijalnih jednačina Posebno su važni i interesantni linearni konturni problemi, tj. takvi problemi kod kojih je diferencijalna jednačina linearna. Linearna diferencijalna jednačina drugog reda se može zapisati u obliku gde je Lu = r(x), x [a, b], (1.6) Lu = u + p(x) u + q(x) u, a funkcije p(x), q(x), i r(x) su definisane na intervalu [a, b]. Diferencijalna jednačina je homogena ako je r(x) = 0, x [a, b], a konturni problem je homogen ako su i jednačina i konturni uslov homogeni. Posmatramo numeričko rešavanje linearnog konturnog problema trećeg reda u (x) = f(x, u, u ), x [a, b], β 1 u(a) + β u (a) = α, γ 1 u(b) + γ u (b) = β pod pretpostavkama koje garantuju egzistenciju i jedinstvenost rešenja u posmatranog konturnog problema. Na ekvidistantnoj mreži diskretizacije koja je odred ena korakom diskretizacije I h = {x i = a + ih : i = 0, 1,..., n} (1.7) h = b a n, n N formira se diskretni analogon za posmatrani konturni problem. U zavisnosti od toga da li se posmatra linearan ili nelinearan konturni problem, diskretni analogon je sistem linearnih, odnosno nelinearnih jednačina. U opštem slučaju diskretni analogon se može zapisati kao sistem F 0 (w) = 0 F 1 (w) = 0 (1.8) pri čemu je. F n (w) = 0, w = [w 0, w 1,..., w n ] T R n+1.

9 Konturni problemi običnih diferencijalnih jednačina 3 Sistem (1.8) može se zapisati kraće kao F (w) = 0 gde je preslikavanje F definisano preko svojih komponenti F 0, F 1,..., F n. Rešenje diskretnog analogona označava se sa w = [w 0, w 1,..., w n] T R n+1 a restrikcija tačnog rešenja u posmatranog konturnog problema na mreži diskretizacije I h sa u h. Koriste se oznake tako da je odnosno u i = u(x i ), i = 0, 1,..., n, u h = [u 0, u 1,..., u n ] T u h = [α, u 1, u,..., u n 1, β] T. Rešenje w diskretnog analogona je numeričko rešenje posmatranog konturnog problema, odnosno w je aproksimacija za u h tj. w u h, w i u(x i ), i = 0, 1,..., n. Posebno je značajno utvrditi kada postoji jedinstveno rešenje w sistema (1.8) i šta se može reći za grešku w u h.

10 Linerani konturni problemi na uniformnoj mreži 4 1. Linearni konturni problemi na uniformnoj mreži Posmatramo linearni konturni problem trećeg reda u + p(x)u + q(x)u = r(x), x [a, b], β 1 u(a) + β u (a) = α, γ 1 u(b) + γ u (b) = β (1.9) Diskretni analogon ovog problema se formira tako što se u unutrašnjoj tački mreže I h izvodi funkcije u aproksimiraju diferencnim količnicima. Tako se dobija diskretni analogon problema (1.9) β 1 w 0 + β D w 0 = α D w i + p(x i )D w i + q(x i )w i = r(x i ), i = 1,,..., n 1, (1.10) γ 1 w n + γ D w n = β, gde je D diferencna šema za aproksimaciju drugog izvoda, a D jedna od šema za aproksimaciju prvog izvoda (D, D +, D 0 ) Teorema [5] Neka je u C k [a, b], i neka je x, x + h, x h [a, b], gde je h > 0 dati broj. Ako je u(x) u(x h) D u(x) =, h u(x + h) u(x) D + u(x) =, h u(x + h) u(x h) D 0 u(x) =, h D u(x h) u(x) + u(x + h) u(x) =, h onda za k = važi u (x) = D u(x) + h u (θ 1 ), u (x) = D + u(x) h u (θ ), θ 1 (x h, x), θ (x, x + h), u (x) = D 0 u(x) + h 4 (u (θ 3 ) u (θ 4 )), θ 3 (x h, x), θ 4 (x, x + h). Za k = 3 važi u (x) = D 0 u(x) h 6 (u (θ 5 ), θ 5 (x h, x + h),

11 Linerani konturni problemi na uniformnoj mreži 5 u (x) = D u(x) + h 6 u (θ 6 ) u (θ 7 )), θ 6 (x h, x), θ 7 (x, x + h). Ako je k = 4, važi još u (x) = D u(x) h 1 uiv (θ 8 ), θ 8 (x h, x + h). Umesto D u(x i ) piše se kraće D u i i analogno za diferencne šeme za aproksimaciju prvog izvoda. Kako je pretpostavljeno da postoji rešenje u problema (1.9) i da je u i = u(x i ), dobija se D u i + p(x i )D u i + q(x i )u i r(x i ), i = 1,,..., n 1, gde znak stoji zbog toga što su izvodi rešenja u u tačkama x i, zamenjeni odgovarajućim aproksimacijama. Greška koja se pri tome javlja je τ i [u] = D w i + p(x i )D w i + q(x i )w i r(x i ), i = 1,,..., n 1, i naziva se lokalna greška konzistencije. Vektor τ[u] = [0, τ 1 [u], τ [u],..., τ n 1 [u], 0] T R n+1 naziva se vektor greške konzistencije. Kada je q 0, D = D + za prvu jednačinu, D = D za treću jednačinu diskretni analogon (1.10) može se zapisati u obliku 1 h w i 1+ ( β 1 β ) w 0 + β h h w 1 = α, ( h p(x ) ( i) w i + 1 h h + p(x ) i) w i+1 = r(x i ), i = 1,,..., n 1, h γ ( h w n 1 + γ 1 + γ ) w n = β. (1.11) h Neka je diskretni analogon (1.10) zapisan u matričnom obliku i neka je τ[u] odgovarajući vektor greške konzistencije. Aw = r (1.1)

12 Linerani konturni problemi na uniformnoj mreži Definicija Diskretni analogon (1.1) je stabilan ako je A regularna matrica i ako važi gde je C 1 konstanata nezavisna od n. A 1 C Definicija Diskretni analogon (1.1) je konzistentan sa konturnim uslovom (1.9) ako postoji pozitivan broj m takav da važi τ[u] C h m gde je C konstanta nezavisna od n. Broj m je red konzistencije Definicija Neka postoji rešenje w diskretnog analogona (1.1). Ako važi u h w C 3 h s, gde je C 3 konstanta nezavisna od n, kaže se da w konvergira ka u h. Broj s je red konvergencije Teorema [5] Neka je diskretni analogon (1.1) stabilan i konzistentan sa redom konzistencije m. Tada je m i red konvergencije i C 3 = C 1 C. Neka je u (1.10) šema D jednaka D + u prvoj jednačini, a D u trećoj jednačini. Tada (1.10) glasi gde je b 0 w 0 + c 0 w 1 = α, a i w i 1 + b i w i + c i w i+1 = r(x i ), i = 1,,..., n 1, (1.13) a n w n 1 + b n w n = β, a j = 1 ( h, b j = h p(x ) ( i) h + q(x i), c j = za svako j {1,..., n 1}, i neka je 1 h + p(x ) i). h b 0 = β 1 β h, c 0 = β h, a n = γ h, b n = γ 1 + γ h.

13 Linerani konturni problemi na uniformnoj mreži 7 Sistem (1.13) se može zapisati u obliku Aw = r gde je A = b 0 c 0 a 1 b 1 c 1 a b c a n 1 b n 1 c n 1 a n b n (1.14) i r = [α, r 1, r,..., r n 1, β] T gde je r i = r(x i ). Sistem Aw = r se jednostavno rešava, kao i sistem (1.11). Očigledno je da se sistem (1.11) dobija odavde ako stavimo q 0.

14 Glava Slojno adaptivne mreže Svi numerički postupci za rešavanje konturnih problema pomoću kompjutera zahtevaju diskretizaciju diferencijalnih jednačina na nekoj mreži. Pri izboru mreže diskretizacije potrebno je dostići dva cilja: dobru tačnost numeričkog rešenja i relativno jeftino rešavanje sistema linearnih ili nelinearnih jednačina nastalih diskretizacijom polaznog problema. Izbor dobre mreže je bitan ako se želi efikasan postupak za probleme kod kojih se rešenje naglo menja u nekim delovima intervala. Kod nelinearnih konturnih problema je veoma važno imati dobru početnu aproksimaciju, koja se kasnije koristi za iterativno rešavanje sistema nelinearnih jednačina. Zbog toga je odgovarajuća mreža ovde posebno važna. No, nelinearne jednačine nisu tema ovog rada. Vreme računanja i zauzeće memorije rastu sa povećanjem broja tačaka. Imajući to u vidu, uvek se teži dobijanju mreže sa manjim brojem tačaka (gruba mreža), ali koja daje dovoljno dobru tačnost. To znači da mreža mora da bude dovoljno fina da osigura egzistenciju rešenja diskretnog analogona i da diskretni analogon adekvatno aproksimira kontinualni konturni problem. Izbor mreže se mora zasnivati na kontroli greške diskretizacije i očuvanju stabilnosti..0.6 Definicija Na intervalu [0, 1], mreža je konačan skup sa osobinom I h = {x 0, x 1,..., x n }, n N, 0 = x 0 < x 1 < < x n 1 < x n = 1. 8

15 Slojno adaptivne mreže 9 Čvorovi (tačke) mreže su x i za i = 0, 1,..., n, a unutrašnji čvorovi su x i za i = 1,,..., n 1. Koraci mreže su h i = x i x i 1, i = 1,,..., n..0.7 Definicija Mreža je ekvidistantna ako su njeni koraci jednaki, tj. ako je h i = h i 1, i =, 3,..., n. U suprotnom, mreža je neekvidistantna.

16 Šiškinov tip mreže 10.1 Šiškinov tip mreže Mreže ovog tipa je uveo Šiškin u [1] i u stručnoj literaturi se nazivaju po njemu. Zbog svoje jednostavnosti često se koristi i za numeričko rešavanje singularno pertubovanih diferencijalnih jednačina. Za našu diskretizaciju koristimo mrežu opšteg tipa uvedenu u [10]. Sa σ označavamo tranzicioni parametar mreže definisanog sa σ = min { 0.5, 1 α εlnn}. (.1) Ako pravimo slabe pretpostavke da je σ = 1 εlnn i ε C α 0N 1, kao u opštem slučaju za singularno perturbovane probleme, to nam osigurava da slojni izraz e x ε je manji od N 1 α na [σ, 1]. Neka je naš diskretizacioni parametar N ceo broj N 4. Razmatraćemo mrežu 0 = x 0 < x 1 < < x N 1 < x N = 1, kao u [10]. Dakle, za tranzitivnu tačku biramo x N kao što Šiškin radi, odnosno x N = σ. Tačke u [x N, 1] su na jednakom rastojanju. Na [0, x N ] našu mrežu zadajemo generativnom funkcijom mreže ϕ, sa ϕ(0) = 0 i ϕ( 1 ) = lnn, koja je neprekidna, monotona svuda i po delovima neprekidno diferencijabilna. Tada je Ω N ε = x i x i = 1 α εϕ(t i), za t i = i N i = 0, 1,..., N, 1 (1 1 α i) εlnn)(n, za i = N N + 1,..., N. (.) gde je σ tranziciona tačka definisana u (.1), a Ω N ε je mreža Šiškinovog tipa. Kako postoje samo dva različita koraka, kao pogodnost smo dali { h, 1 i N h i =, N H, + 1 i N. Tako da je h fin, a H grub korak mreže. Definišemo karakterističnu funkciju mreže ψ sa ϕ = ln ψ.

17 Šiškinov tip mreže 11 Ova funkcija je monotono opadajuća sa ψ(0) = 1 i ψ( 1 ) = N 1. Primeri karakterističnih funkcija mreže ψ su standardna Šiškinova mreža : Bahvalov-Šiškinova mreža: ψ S (t) = e (lnn)t (.3) ψ BS (t) = 1 (1 N 1 )t. (.4) Još primera karakterističnih funkcija mreža u [6]. Šiškinovog tipa mogu se naći Može se po potrebi pretpostaviti da postoji konstanta C 1 takva da max ϕ ψ (t) (t) C 1 N ( max t [0, 1 ] t [0, 1 ] ψ(t) Oba i ψ S i ψ BS zadovoljavaju ovaj uslov. Sledeći rezultati za korak veličine h i će biti korišćeni C 1 N) (.5) h i = 1 α ε(ϕ(t i) ϕ(t i 1 )) 1 1 εn max α [t i 1,t i ] ϕ (t). (.6) Korišćenjem (.5), dobijamo h i Cε i e h i ε C za i = 1,,..., N. (.7) Iz [7] i [10] je poznato da osobine ψ za posebne veličine max ψ su od neposrednog značaja za ponašanje uniformne konvergencije nekih numeričkih postupaka. Za dve karakteristične funkcije mreže date u (.3) i (.4) imamo max ψ S ClnN i max ψ BS C (.8) Iz prethodnog zaključujemo da važi i h CεN 1 max ψ (.9) H CN 1. (.10)

18 Glava 3 Numeričko rešenje singularno perturbovanog problema sa Robinovim uslovima Razmatramo jednodimenzioni singularno-perturbovani problem sa Robinovim graničnim uslovima. Pokazujemo, kako teorijski tako i numeričkim eksperimentima, da numerička rešenja dobijena korišćenjem upwind konačne diferencne šeme na Šiškinovim mrežama su uniformno konvergentno u odnosu na perturbacioni parametar. Razmatramo singularno-perturbovani problem L ε u ε εu ε + a(x)u ε = f(x), x Ω = (0, 1) (3.1) sa Robinovim graničnim uslovima β 1 u ε (0) β εu ε(0) = A (3.) gde je γ 1 u ε (1) + γ u ε(1) = B (3.3) ε (0, 1], a, f C (Ω), a(x) α > 0, x Ω β 1, β 0, β 1 + β > 0, γ 0 i γ 1 > 0. 1

19 Numeričko rešenje S.P.P. sa Robinovim uslovima 13 Tražimo numerički postupak, koji je uniformno konvergentan u odnosu na perturbacioni parametar ε. Dobar pregled literature o numeričkim metodama za singularno perturbovane probleme može se naći u [11]. U [4], problam (3.1)-(3.3) je analiziran sa Dirihleovim uslovima: i sa Nojmanovim uslovima: β 1 = 1, β = 0, γ 1 = 1 i γ = 0 β 1 = 0, β = 1, γ 1 = 1 i γ = 0. Prisustvo parametra ε koji množi drugi izvod, ima za posledicu pojavu graničnog sloja u okolini x = 0. Granični sloj predstavlja oblast domena, u kom se rešenje naglo menja. Iz tog razloga ćemo koristiti slojno adaptivne mreže kao mreže diskretizacije singularno perturbovanog problema (3.1)- (3.). Doolan i saradnici u [3] dobijaju uniformno rešenje u ε za problem (3.1)-(3.3), koristeći fitovane operatorske metode na uniformnim mrežama. Andreyev i Savin u [1] rešavaju sličan problem koji ima Robinov granični uslov samo na levoj granici. Numerički postupak se sastoji od modifikovane Samarskii šeme sa Šiškinovom mrežom, a dokazana je uniformna konvergencija reda N ln N. Pri izvod enju svih ocena grešaka koristićemo L normu f = max x [0,1] f(x).

20 Neprekidan problem Neprekidan problem Prvo ćemo izvesti a priori granice za rešenje i njegove izvode. Diferencni operator L ε zadovoljava sledeći princip minimuma Teorema Neka je L ε diferencni operator definisan u (3.1) i v C (Ω). Ako β 1 v(0) β εv (0) 0, γ 1 v(1) + γ v (1) 0 i L ε v 0 za sve x Ω, onda v(x) 0 za sve x Ω. Dokaz. Počinjemo sa pretpostavkom da postoji tačka p Ω tako da v(p) = min Ω v(x) < 0. Primetimo da naša hipoteza implicira p 1. Razmatramo tri slučaja : γ = 0, γ 1 γ > α ε i γ 1 γ α ε. Ako je γ = 0, sledi v(1) 0. Definišimo pomoćnu funkciju w(x) = v(x)e αx ε. Biramo tačku q Ω, tako da w(q) = min Ω w(x) < 0 i primetimo da je q 1. Sada pretpostavimo da q Ω, onda w (q) = 0 i w (q) 0, tada L ε v(q) > 0, što je u kontradikciji sa našom hipotezom. Dakle jedina je mogućnost da je q = 0, što znači da je w (0) 0 i w(0) < 0. Koristeći pomoćnu funkciju zaključujemo da v(0) < 0 i v (0) > 0, što je takod e kontradikcija. Ako je γ 1 γ > α αx, uzimamo u obzir opet pomoćnu funkciju w(x) = v(x)e ε. ε Biramo q da minimizira w. Ponovo imamo u vidu da je q 1, jer ako je q = 1, onda je minimum w(x) u x = 1, tada je w(1) < 0 i w (1) 0. Odavde sledi da je v (1) α v(1) i iz γ 1 ε γ > α imamo ε v (1) < γ 1 γ v(1) što krši našu hipotezu. Ako q Ω onda L ε v(q) > 0 što je u kontradikciji sa našom hipotezom, onda je još jednom jedina mogućnost da w postane minimum u krajnjoj tački x = 0. Analognom analizom kao u prvom slučaju dolazimo do kontradikcije. Konačno, ako je γ 1 γ α γ1x γ, definišemo pomoćnu funkciju w(x) = v(x)e. ε Biramo q kao ranije i imamo u vidu da je, kao u poslednjem slučaju, q 1. Ako q Ω, onda L ε v(q) > 0 što daje kontradikciju sa našom hipotezom. Tada jedina preostala mogućnost je q = 0, što se može isključiti kao i ranije.

21 Neprekidan problem 15 Sada ćemo izračunati a priori granice za tačno rešenje i njegove izvode za problem (3.1)-(3.3) Lema Rešenje u ε problema (3.1)-(3.3) zadovoljava u ε 1 α (1 + γ C ) f + γ 1 β 1 + β α β 1u ε (0) β εu ε(0) + 1 γ 1 u ε (1) + γ u γ ε(1). 1 Dokaz. Razmatrajmo funkcije ψ ± β 1 u ε (0) β εu (x) = ε(0) (β 1 + β α) β 1 (1 γ α γ 1 ε )e α ε ( + 1 γ 1 u ε (1) + γ u γ ε(1) α f ( e αx ε 1 + γ γ 1 x ( ) 1 γ α) e α ε γ 1 ε ) ± u ε (x). Napominjemo da je β 1 ψ ± (0) β ε(ψ ± ) (0) 0 i γ 1 ψ ± (1) + γ (ψ ± ) (1) 0, štaviše za x Ω imamo L ε ψ ± (x) 0. Princip minimuma iz Teoreme sada daje ψ ± (x) 0 za sve x Ω, odakle dobijamo traženi rezultat. Granice za izvode su date u sledećoj lemi Lema Izvodi u (k) ε rešenja u ε problema (3.)-(3.3) zadovoljavaju ocene gde C zavisi samo od a i a. u (k) ε Cε k max{ f, u ε }, k = 1,, u (3) ε Cε 3 max{ f, f, u ε }, Dokaz. Dokažimo datu lemu. Integraleći po delovima dobijamo i takod e x au ε(t)dt = au ε x 0 x 0 0 (a u ε )(t)dt x gde C zavisi od a i a. z (0, ε) tako da važi 0 (f au ε)(t)dt f + C u ε (3.4) Iz teoreme srednje vrednosti, postoji tačka u ε(z) = u ε(ε) u ε (0) ε

22 Neprekidan problem 16 i odatle je εu ε(z) u ε. (3.5) Integraljenjem diferencijalne jednačine (3.1) dobijamo, za sve x Ω Iz (3.4)-(3.6), sledi εu ε(x) εu ε(0) = x 0 (f au ε)(t)dt. (3.6) Iz (3.6) i x = z dobijamo εu ε(0) f + C u ε. εu ε(x) f + C u ε za sve x Ω, pa sledi traženi rezultat za k = 1. jednačine (3.1), imamo da je Dalje iz diferencijalne εu ε = f au ε i εu ε = (f au ε) odakle sukcesivno dobijamo tražene ocene za drugi i treći izvod.

23 Dekompozicija rešenja Dekompozicija rešenja Naš cilj je da izvedemo procenu ε-uniformne greške, za koju tržimo oštrije ocene izvoda rešenja. To se postiže korišćenjem sledeće dekompozicije rešenja na glatku i singularnu komponentu gde je v ε rešenje problema u ε = v ε + w ε sa graničnim uslovima L ε v ε = f (3.7) β 1 v ε (0) β εv ε(0) = β 1 v 0 (0) β εv 0(0) + ε(β 1 v 1 (0) β εv 1(0)), (3.8) gde γ 1 v ε (1) + γ v ε(1) = γ 1 u ε (1) + γ u ε(1), (3.9) v ε = v 0 + εv 1 + ε v (3.10) i v 0, v 1 i v su definisani, respektivno, da budu rešenja problema av 0 = f, γ 1 v 0 (1) + γ v 0(1) = γ 1 u ε (1) + γ u ε(1) (3.11) av 1 = v 0, γ 1 v 1 (1) + γ v 1(1) = 0, (3.1) L ε v = v 1, β 1 v (0) β εv (0) = 0, γ 1 v (1) + γ v (1) = 0. (3.13) Napominjemo da v 0 i v 1 ne zavise od ε, i v je rešenja problema sličnog onom koji definiše u ε. Takod e imamo v 1 C (0) (Ω). Singularna komponenta w ε je rešenje homogenog problema

24 Dekompozicija rešenja 18 L ε w ε = 0 (3.14) β 1 w ε (0) β εw ε(0) = β 1 u ε (0) β εu ε(0) (β 1 v ε (0) β εv ε(0)), (3.15) γ 1 w ε (1) + γ w ε(1) = 0. (3.16) U narednoj lemi dobijamo granice komponenti rešenja i njihovih izvoda Lema Rešenje u ε problema (3.1)-(3.3) može se predstaviti kao u ε = v ε + w ε, gde v ε i w ε su definisani u (3.7),(3.8),(3.9), (3.14)-(3.16), respektivno. Pored toga, komponente v ε, w ε i njihovi izvodi zadovoljavaju granice: v (k) ε C(1 + ε k ), k = 0, 1,, 3, w ε (k) (x) Cε k e αx ε za sve x Ω, k = 0, 1,, 3. Dokaz. Konstatujući definicije u (3.10) i (3.11)-(3.13) imamo v C, i tako v ε C(1 + ε ). (3.17) v 0 i v 1 su nezavisni od ε kako je navedeno ranije. Otuda da bismo dobili granice izvoda v ε, treba razmotriti v. Kako je v rešenje problema sličnom (3.1) sa u ε, njegove ocene izvoda slede iz Leme Koristeći ovo sa ocenom (3.17), dakle imamo v (k) ε C(1 + ε k ), k = 0, 1,. Za k = 3, dokaz izvodimo korišćenjem diferencijalne jednačine (3.7) i dobijamo εv ε = f av ε i εv ε = (f av ε),

25 Dekompozicija rešenja 19 što dovodi do ocene v ε (3) Cε 1. Naš dokaz za v ε i njegove izvode je ovim kompletiran. Za granice od w ε i njegovih izvoda razmatramo funkciju [ αx e ψ ± ε (x) = C (1 γ α α γ 1 )e ε ε 1 (1 γ α α γ 1 )e ε ε ] ± w ε (x). Napominjemo da je β 1 ψ ± (0) β ε(ψ ± ) (0) 0, γ 1 ψ ± (1) + γ (ψ ± ) (1) = 0 i L ε ψ ± 0, tako da primenom principa minimuma u Teoremi imamo ψ ± 0 i potreban rezultat sledi, odnosno, w ε (x) Ce αx ε za sve x Ω. Granice izvoda od w ε se izvode kao u [4].

26 Diskretan problem 0 3. Diskretan problem Sada razmatramo diskretizaciju problema (3.1)-(3.3). Koristimo upwind konačnu diferencnu šemu L N ε U ε εδ U ε + a(x i )D + U ε = f(x i ), x i Ω N ε, (3.18) β 1 U ε (x 0 ) β εd + U ε (x 0 ) = A, (3.19) gde γ 1 U ε (x N ) + γ D U ε (x N ) = B, (3.0) D + V (x i ) V (x i+1) V (x i ) h i+1, δ V (x i ) 1 hi ( V (xi+1 ) V (x i ) h i+1 V (x i) V (x i 1 ) h i h i+1 = x i+1 x i h i = x i x i 1, hi = h i + h i+1 za proizvoljnu funkciju mreže V, i gde je mreža diskretizacije Ω N ε, je data u (.). ), 3..1 Teorema Neka je L N ε upwind konačano diferencni operator definisan u (3.18)-(3.0) i neka je Ω N proizvoljna mreža od N + 1 tačaka mreže. Ako je V bilo koja funkcija mreže definisana na ovoj mreži tako da β 1 V (x 0 ) β εd + V (x 0 ) 0, γ 1 V (x N ) + γ D V (x N ) 0 i L N ε V 0, tada V (x i ) 0 za svako x i Ω N. Dokaz. Počinjemo razmatranjem β = 0, tako da uslov s leva počinje sa V (x 0 ) 0. Neka je V k = min i {V i } < 0 tada k 0 što krši našu hipotezu. Otuda V k je minimalna vrednost, D + V k 0 i δ V k 0. Da se izbegne kontradikcija moramo imati V k = V k 1 = V k+1 < 0. Ponavljanje ovog argumenta dovodi do V 0 < 0 što je kontradikcija.

27 Diskretan problem 1 Zatim razmatramo situaciju kada je β 0. Neka je W i = (1 + h iβ 1 εβ )V (x i ). Dalje, neka je W k = min i {W i }. Sada pretpostavimo da je V k < 0 i otuda W k < 0. Imajmo u vidu da, ako k = N, onda D V N 0, takod e V N < 0 što je u kontradikciji sa našom hipotezom. Otuda, k N. Sada je potrebno razmotriti dve preostale mogućnosti: Prvo, pretpostavimo da je k = 0 onda W 0 = min i {W i } < 0. Koristeći uslov s leva imamo V (x 1 ) W 0, i konstatujući da W 0 = min i {W i } < 0 jedina mogućnost je W 1 = W 0. Sada koristimo uslov diferencnog operatora L N ε V 1 0 i L N ε W 1 0, što dovodi do D + W 1 0 i W W 1, što za uzvrat podrazumeva da je W = W 1 = W 0. Primenom istih argumenata u više navrata konačno zaključujemo da W N = W 0 što znači da V (x N ) < 0. Iz gornje analize sledi da D + V (x 1 ) = 0. Ponavljanje ovog procesa dovodi nas do D + V (x N 1 ) = 0, što zauzvrat podrazumeva da D V (x N ) = 0. Kombinovanjem ovih rezultata imamo γ 1 V (x N ) + γ D V (x N ) < 0, što je u kontradikciji sa hipotezom. Napokon, pretpostavimo 0 < k < N. Neka je V k = min i {V i } i da je V k < 0. Iz V k minimalno, sledi D + V k 0 i δ V k 0, što zajedno sa L N ε V 0, daje da važi D + V k = 0. Ovi rezultati su tačni za 0 k N, dakle γ 1 V (x N ) γ D V (x N ) 0 što je očigledno kontradikcija. Time je dokaz kompletiran. Sledeća lema će biti od koristi kasnije. 3.. Lema Rešenje problema sa konstantnim koeficijentima εδ Φ i + ωd + Φ i = 0, 1 i N 1, (3.1) gde je ω > 0, sa graničnim uslovima β 1 Φ 0 β εd + Φ 0 = 1, γ 1 Φ N + γ D Φ N = 0 (3.) na uniformnoj mreži ili na mreži Šiškinovog tipa ΩN ε zadovoljava D + Φ i 0 za sve 1 i N 1. Dokaz. Treba da razmotrimo odvojeno slučajeve σ = 1 i σ = ε ω lnn. Neka je σ = 1. Tada je to slučaj uniformne mreže, pa imamo

28 Diskretan problem i dakle Φ i = λ N i + ωγ γ 1 ε 1 [β 1 (λ N + ωγ γ 1 ε 1) + β ωλ N 1 ], λ = 1 + ωh ε (3.3) D + Φ i = 1 λ N i 1 (1 λ) h [β 1 (λ N + ωγ + β γ 1 ε ωλ N 1 ] = 1 h = N i 1 ωh λ ε [β 1 (λ N + ωγ γ 1 ε + β ωλ N 1 ] ωλ N i 1 ε[β 1 (λ N + ωγ γ 1 ε + β ωλ N 1 ]. Dakle važi D + Φ i = ωλ N i 1 ε[β 1 (λ N + ωγ γ 1 ε + β ωλ N 1 ] 0. (3.4) Neka je sada σ = ε lnn, počinjemo konstatujući da je rešenje problema ω (3.1) i (3.) Pri čemu je Φ i = Φ N Φ N + (1 β 1 Φ N )χ i, za i N, ζ i, i N + 1. (3.5) i Φ N zadovoljava χ i = λ N i 1 β 1 (λ N 1) + β ωλ N ζ i = ΛN i + γ ω 1 γ 1 ε Λ N + γ ω 1, γ 1 ε 1, λ = 1 + ωh ε Λ = 1 + ωh ε (3.6) (3.7) Važi (εδ + ωd + )Φ N = 0. (3.8)

29 Diskretan problem 3 +1 = ΛN N 1 + γ ω 1 γ 1 ε Λ N + γ ω 1 γ 1 ε ζ N = Λ N 1 + γ ω 1 γ 1 ε Λ N + γ ω 1, γ 1 ε odakle, imajući na umu Λ N > Λ N 1, sledi Takod e, imamo da važi ζ N +1 < 1. (3.9) χ N 1 = = = = β 1 (λ N β 1 (λ N λ N N ) + β ωλ N 1 λ 1 1) + β ωλ N 1 ωh ε β 1 (λ N 1) + β ωλ N 1 ωh ε[β 1 (λ N 1) + β ωλ N 1 ]. Dakle, važi χ N 1 = ωh ε[β 1 (λ N 1) + β ωλ N 1 1] Iz (3.8), i konstatujući (3.30) i (3.9) imamo 0. (3.30) Takod e, Φ N = εnχn 1 h (εn + ω)(1 ζ H N +1) + εnβ 0. (3.31) 1χ N 1

30 Diskretan problem 4 dakle važi 1 β 1 Φ N = 1 β 1 εnχn 1 h H (εn + ω)(1 ζ N +1) + εnβ 1χ N = = 1 h (εn + ω)(1 ζ H N +1) + εnβ 1χ N 1 β 1εNχN h (εn + ω)(1 ζ H N +1) + εnβ 1χ N h (εn + ω)(1 ζ H N +1) h (εn + ω)(1 ζ H N +1) + εnβ, 1χ N β 1 Φ N = h (εn + ω)(1 ζ H N +1) h (εn + ω)(1 ζ H N +1) + εnβ 0. (3.3) 1χ N 1 Primenom diferencnog operatora D +,u (3.6) imamo Dakle, važi D + χ i = 1 λ N i 1 (1 λ) h β 1 (λ N 1) + β ωλ N 1 λ N i 1 ωh ε = h[β 1 (λ N 1) + β ωλ N 1 ] λ N i 1 ω = ε[β 1 (λ N 1) + β ωλ N 1 ]. D + λ N i 1 ω χ i = ε[β 1 (λ N 1) + β ωλ N 1 ] 0, 1 i < N. (3.33) Pored toga imajmo u vidu D χ N = 1 λ 1 (λ 1) h β 1 (λ N 1) + β ωλ N 1 1 ωh λ ε = h[β 1 (λ N 1) + β ωλ N 1 ] λ 1 ω = ε[β 1 (λ N 1) + β ωλ N 1 ].

31 Diskretan problem 5 Dobili smo D χ N λ 1 ω = 0. (3.34) ε[β 1 (λ N 1) + β ωλ N 1 ] Osim toga primenom diferencnog operatora D + u (3.7) imamo D + ζ i = 1 Λ N i 1 (1 Λ) H Λ N + γ ω 1 γ 1 ε sledi da važi = ΛN i 1 ωh ε H[Λ N + γ ω 1] γ 1 ε Λ N i 1 ω = ε[λ N + γ ω 1], γ 1 ε D + ζ i = ε[λ N ωλ N i 1 Kombinovanjem (3.31)-(3.35) sledi željeni rezultat. + γ ω γ 1 ε 1] 0, i N. (3.35) 3..3 Posledica Rešenje problema sa konstantnim koeficijentima (3.1) i (3.) je ograničeno sa gde je C konstanta nezavisna od ε. Φ i C Diskretni princip minimum u Teoremi 3..1 dovodi do sledećih ocena rešenja U ε diskretnog analogona problema (3.1)-(3.3) Lema Rešenje U ε koje je dobijeno primenom numeričkog postupka (3.18)-( 3.0) i (.)problema (3.1)-(3.3) je ograničeno sa U ε (x i ) 1 ( 1+ γ ) f +C β 1 U ε (0) β εd + U ε (0) + 1 γ 1 U ε (1)+γ D U ε (1), α γ 1 γ 1 gde konstanta C ne zavisi od ε.

32 Diskretan problem 6 Dokaz. Razmatramo dve funkcije mreže ψ ± (x i ) = 1 α ( 1 + γ ) x i f + β 1 U ε (0) β εd + U ε (0) Φ i γ γ 1 γ 1 U ε (1) + γ D U ε (1) ± U ε (x i ), gde je Φ i rešenja problema sa konstantnim koeficijentima sa graničnim uslovima εδ Φ i + αd + Φ i = 0 β 1 Φ 0 β εd + Φ 0 = 1, γ 1 Φ N + γ D Φ N = 0. Upotrebom leme (3..) i podsećanjem da je a α, dobijamo L N ε ψ ± (x i ) 0. Štaviše, β 1 ψ ± (0) β εd + ψ ± (0) 0 i γ 1 ψ ± (1) + γ D ψ ± (1) 0. Tako sada važi princip minimuma, pa imamo traženi rezultat. Analogno neprekidnom slučaju, diskretno rešenje U ε može se dekomponovati u sumu U ε = V ε + W ε, gde su V ε i W ε, respektivno, rešenje problema L N ε V ε = f(x i ), x i Ω N ε, β 1 V ε (0) β εd + V ε (0) = β 1 v ε (0) β εv ε(0), (3.36) γ 1 V ε (1) + γ D V ε (1) = γ 1 v ε (1) + γ v ε(1)

33 Diskretan problem 7 L N ε W ε = 0, x i Ω N ε, β 1 W ε (0) β εd + W ε (0) = β 1 w ε (0) β εw ε(0) (3.37) γ 1 W ε (1) + γ D W ε (1) = 0.

34 Ocene greške rešenja Ocene greške rešenja Dobijamo posebne ocene greški za svaku komponentu numeričkog rešenja Lema Greška u glatkim komponentama numeričkog rešenja je ograničena na sledeći način (V ε v ε )(x i ) CN 1 za sve x i Ω N ε, gde je v ε rešenje (3.7) i (3.8)-(3.9) i V ε je rešenje (3.36). Dokaz. Razmatramo greške lokalnog odsecanja ( ) ( ) d L N ε (V ε v ε ) = (L ε L N d ε )v ε = ε dx δ v ε + a dx D+ v ε. Zatim, po standarnoj oceni greške lokalnog odsecanja [8] i Lemi imamo L N ε (V ε v ε )(x i ) ε 3 (x i+1 x i 1 ) v ε (3) + a(x i) (x i+1 x i ) v ε () CN 1. Koristimo funkcije mreže ψ ± (x i ) = CN 1 ( Φ i + 1 γ 1 ) ± (V ε v ε )(x i ), gde je Φ i rešenje problema sa konstantnim koeficijentima εδ Φ i + αd + Φ i = 0, β 1 Φ 0 β εd + Φ 0 = 1, γ 1 Φ N + γ D Φ N = 0. Nejednakosti β 1 (V ε v ε )(0) β εd + (V ε v ε )(0) CN 1, γ 1 (V ε v ε )(1) + γ D (V ε v ε )(1) CN 1, slede odmah iz (3.36) i Leme Tako koristeći Lemu 3.. sa ω = α možemo izabrati C dovoljno veliko tako da β 1 ψ 0 ± β εd + ψ 0 ± 0, γ 1 ψ ± N + γ D ψ ± N 0 i LN ε ψ ± (x i ) 0. Dakle princip minimuma važi i sledi traženi rezultat.

35 Ocene greške rešenja Lema Greška u singularnoj komponenti numeričkog rešenja je ograničena sa (W ε w ε )(x i ) CN 1 max ψ, za sve x i Ω N ε, gde je w ε rešenje (3.14)-(3.16) i W ε je rešenje (3.37). Dokaz. Prvo imajmo na umu nejednakosti β 1 (W ε w ε )(0) β εd + (W ε w ε )(0) CN 1 max ψ (3.38) γ 1 (W ε w ε )(1) + γ D (W ε w ε )(1) CN 1. (3.39) Nejednakost (3.39) sledi odmah iz (3.37) i Leme 3.1.4, dok (3.38) sledi opet korišćenjem (3.37) i Leme 3.1.4: β 1 (W ε w ε )(0) β εd + (W ε w ε )(0) = = (β 1 W ε β εd + W ε β 1 w ε + β εd + w ε )(0) = β 1 w ε (0) β εw ε(0) β 1 w ε (0) + β εd + w ε (0) = β ε(d + w ε w ε)(0) ε h h 0 (s h)w ε (s)ds Ch ε CN 1 max ψ. Prvo razmatrajmo slučaj uniformne mreže, kad je σ = 1 i h = H = N 1. Koristeći standardnu grešku lokalnog odescanja [8] i Lemu imamo L N ε (W ε w ε )(x i ) Cε (x i+1 x i 1 )e αx i 1 ε Cε N 1 e αx i 1 ε. (3.40) Koristimo funkcije mreže ψ ± (x i ) = τh ) Ce ε τ(α τ) ε 1 N (Y 1 i + 1γ1 ± (W ε w ε )(x i ),

36 Ocene greške rešenja 30 gde je τ konstanta 0 < τ < α i Y i je rešenje problema sa konstantnim koeficijentima (εδ + τd + )Y i = 0, β 1 Y 0 εβ D + Y 0 = 1, γ 1 Y N + γ D Y N = 0. (3.41) Upotrebom leme (3..) sa ω = τ možemo izabrati C dovoljno veliko da β 1 ψ 0 ± β εd + ψ 0 ± 0, γ 1 ψ ± N + γ D ψ ± N 0 i LN ε ψ ± (x i ) 0. Tako, primenom principa minimuma za L N ε, zaključujemo da ψ ± i 0. Dakle, koristeći ovaj rezultat i uz napomenu da je 0 Y i 1 imamo za sve x i Ω N ε, (W ε w ε )(x i ) τh Ce ε τ(α τ) ε 1 N 1 Y i Ce τh ε τ(α τ) ε 1 N 1 Ce τh ε ε 1 N 1 Dakle, (W ε w ε )(x i ) CN 1 max ψ. Sada razmatramo slučaj σ = ε lnn. Ovde treba uzeti u obzir fine i grube α mreže odvojeno. Prvo, pretpostavimo da x i [σ, 1]. Koristeći nejednakost trougla imamo Koristeći Lemu imamo (W ε w ε )(x i ) W ε (x i ) + w ε (x i ). w ε (x i ) Ce ασ ε = CN 1. Granica za W ε (x i ) je utvrd ena razmatranjem funkcije Y i koja je rešenje problema sa konstantnim koeficijentima Ovaj problem ima sledeće rešenje (εδ + αd + )Y i = 0, 1 i N 1 Y 0 = 1, γ 1 Y N + γ D Y N = 0. Y i = 1 + (Y N Y N 1)l i, za i N, r i, i N + 1. (3.4)

37 Ocene greške rešenja 31 Pri čemu je l i = 1 λ i, λ = 1 + αh 1 λ N ε (3.43) i Y N zadovoljava r i = ΛN i + γ α 1 γ 1 ε Λ N + γ α 1, γ 1 ε Λ = 1 + αh ε (3.44) (εδ + αd + )Y N Počinjemo ističući (.7) i odatle dobijamo = 0. (3.45) Koristeći činjenicu da H = (1 σ) N λ N 4N 1. (3.46) α vidimo da ε Λ N. (3.47) Konstatujući definiciju l i u (3.43), i kombinujući sa (3.46) dobijamo 0 ε α D l N Sada, iz definicije r i u (3.44), imamo = λ N 1 λ N 8N 1. (3.48) ε α D+ r N Dakle, dobili smo = Λ N Λ N 1 Λ N Λ 1 + γ α γ 1 ε 1 = Λ N (1 + γ α γ 1 ε Λ N ) = 1 Λ ε α D+ r N 1 Λ [ N Λ Λ 1 Λ N (1 + γ α γ 1 ε Λ N ) 1 [ ] γ α γ 1 ε Λ N γ α γ 1 ε Λ N ]

38 Ocene greške rešenja 3 i koristeći (3.47) imamo ε α D+ r N 1 [ ] 1 Λ 1 + γ = 1 [ γ 1 γ 1 Λ γ 1 + γ ]. (3.49) Sledeće treba izračunati vrednost Y N. Kombinujući (3.4) i (3.45) dobijamo Y N D l N Koristeći (3.47), (3.49) i (3.50) dobijamo = D l N 1(λ + Λ)D+ r N 0. (3.50) Y N 8N 1 1 (λ + Λ) [ 1 γ 1 ] 16N 1 Λ(γ 1 + γ ) Λ γ 1 +γ γ 1 (λ + Λ) Osim toga, napominjemo ( 16N γ ). γ 1 i konstatujući rezultate za i = N D + l i 0 i D + r i 0 iz (3.47), (3.49) i (3.50) imamo Sada razmatramo funkcije mreže D + Y i 0, 0 i N 1. Tada ψ ± i = β 1 W ε (0) β εd + W ε (0) Y i ± W ε (x i ). L N ε ψ ± i = β 1 W ε (0) β εd + W ε (0) (a(x i ) α)d + )Y i 0, i, pored toga β 1 ψ 0 ± β εd + ψ 0 ± 0, γ 1 ψ ± N + γ D ψ ± N 0. Tako primenom principa minimuma i Teoreme 3..1, ψ ± 0, i koristeći lemu (3.1.4), imamo za sve x i [σ, 1] W ε (x i ) β 1 W ε (0) β εd + W ε (0) Y i β 1 w ε (0) β εw ε(0) Y N CN 1. Sledeće treba dokazati rezultat za x i [0, σ). Dokaz sledi na sličan način kao slučaj σ = 1, osim što koristimo diskretni princip minimuma na [0, σ].

39 Ocene greške rešenja 33 Takod e ćemo morati koristiti ocenu W ε (x i ) CN 1 iz Leme U ovom slučaju imamo L N ε (W ε w ε )(x i ) Cε 1 N 1 max ψ e αx i 1 ε, za sve 0 i N (3.51) Analogno kao u ranijem slučaju, uvodimo funkciju mreže ψ ± (x i ) = τh Ce ε τ(α τ) max ψ N 1 Z i + C N 1 ± (W ε w ε )(x i ), gde je 0 < τ < α i Z i je rešenje problema sa konstantnim koeficijentima Tako (εδ + τd + )Z i = 0, β 1 Z 0 εβ D + Z 0 = 1, γ 1 Z N + γ D Z N = 0. Sada vidimo da Z i = λ N i + γ τ 1 γ 1 ε λ N + γ τ 1, λ = 1 + τh ε. γ 1 ε D + Z i = ε[λ N Sada,β 1 ψ 0 ± β εd + ψ 0 ± 0, γ 1 ψ ± N τλ N i γ τ γ 1 1] ε + γ D ψ ± N 0 i L N ε ψ ± i 0,dakle, primenom principa minimuma iz Teoreme 3..1, ψ ± i 0. Otuda, za x i [0, σ) imamo što je i trebalo pokazati. (W ε w ε )(x i ) CN 1 max ψ Gornje ocene grešaka za pojedine komponente numeričkog rešenja sada vode do sledeće teoreme o oceni greške numeričkog rešenja U ε, koja se dobija kombinujući ih i koristeći nejednakost trougla.

40 Ocene greške rešenja Teorema Ako je u ε rešenje problema (3.1)-(3.3), i U ε odgovarajuće numeričko rešenje metode (3.18)-(3.0), tada imamo sup U ε u ε ΩN ε CN 1 max ψ, za svako N 4, 0<ε 1 gde je konstanta C nezavisna od ε i N. Dokaz. Sledi direktno kombinovanje leme (3.3.1) i Leme Napomena Koristeći (.8), zaključujemo da na Šiškinovoj mreži važi sup U ε u ε ΩN ε CN 1 lnn, za svako N 4, 0<ε 1 dok na Bahvalov-Šiškinovoj mreži dobijamo sup U ε u ε ΩN ε CN 1, za svako N 4. 0<ε Teorema Ako je u ε rešenje problema (3.1)-(3.3), i U ε odgovarajuće numeričko rešenje dobijeno korišćenjem postupka navedenog u (3.18)-(3.0) imamo sup Ūε u ε ΩN ε CN 1 max ψ, za svako N 4, 0<ε 1 gde je Ūε po delovima linearan interpolant od U ε na Ω N ε, i C je konstanta nezavisna od N i ε. Dokaz. Neka je ū ε po delovima linearan interpolant od u ε na mreži Ω N ε, to je ū ε (x) = N u ε (x i )Φ i (x) i=0 gde je Φ i (x) po delovima linearna funkcija definisana sa Φ i (x j ) = δ i,j za sve i, j 0 i, j N. Koristeći nejednakost trougla imamo Ūε u ε Ūε ū ε + ū ε u ε (3.5) gde je prvi izraz s desne strane nejednakosti razlika izmed u dva interpolanta, a drugi je greška interpolacije. Za granicu prvog izraza sa desne strane nejednakosti u (3.5) imamo

41 Ocene greške rešenja 35 N Ū ε ū ε = (U ε u ε )(x i )Φ i Korišćenjem prethodne teoreme u svakoj tački x i imamo i=0 iz Φ i (x) 0 i N i=0 Φ i 1 sledi (U ε u ε )(x i ) CN 1 max ψ, Ūε ū ε CN 1 max ψ. (3.53) Za ocenu drugog izraza na desnoj strani nejednakosti (3.5) napominjemo da za svako i 0 i N 1 i svako f C (Ω i ) gde je Ω i = (x i, x i+1 ) i x Ω i imamo klasičnu ocenu za linearnu interpolaciju ( f f)(x) 1 (x i+1 x i ) f Ωi. (3.54) Koristeći dekompoziciju tačnog rešenja dekomponujemo grešku interpolacije u sumu od dve komponente ū ε u ε = v ε v ε + w ε w ε gde su v ε i w ε po delovima linearni interpolanti od v ε i w ε redom na mreži tačaka Ω N ε. Ograničimo svaku komponentu posebno. Iz leme (3.1.4) sledi i za sve x Ω N ε v ε v ε CN 1 (3.55) ( w ε w ε )(x) C(x i+1 x i ) ε (3.56) u slučaju uniformne mreže, imamo σ = 1. Iz (3.56) sledi w ε w ε C(N 1 max ψ ) S druge strane, ako je σ = ε lnn iz (3.55) sledi α w ε w ε [0,σ) Cε N max ψ ε C(N 1 max ψ )

42 Ocene greške rešenja 36 Iz Leme imamo Onda u svim slučajevima važi w ε w ε [σ,1] w ε [σ,1] Ce ασ ε = CN 1. w ε w ε CN 1 max ψ. (3.57) Korišćenjem (3.55), (3.57) i nejednakosti trougla dokaz je kompletiran.

43 Glava 4 Numerički eksperimenti U ovom poglavlju posmatramo kompjuterske rezultate primera problema (3.1)-(3.3). Predmet razmatranja je sa graničnim uslovima εu ε x u ε(1) = x + 1 (4.1) Rešenje je u ε (0) εu ε(0) = 1, u ε (1) + u ε = 1. (4.) u = (x + 1)3 3(ε + 1) + D[ (x + 1) 1 ε 1 1 ε ( 1 1 ε ε 1 + ε 1 ε )] [ 0 ] + 1, (4.3) 3(ε + 1) gde je D = ( ε ε ε 3(ε+1) 1 ε ε ) 1. Rešavamo primer (4.1)-(4.3) korišćenjem numericke metode (3.18)-(3.0) na Šiškinovoj mreži (.) sa konstantom α = 0.5, iz definicije tranzicione tačke σ. 37

44 Numerički eksperimenti 38 Na slikama (4.1) i (4.) je prikazano numeričko rešenje U ε na Šiškinovoj, odnosno Bahvalov-Šiškinovoj mreži, za N = 16, i ε = 1. Tabele (4.1)i (4.3) daju greške Eε N = U ε u ε ΩN na Šiškinovoj, odnosno Bahvalov-Šiškinovoj mreži, za različite vrednosti ε i N i takod e EN max = max ε Eε N. Jasno, za svako ε, kad se N povećava greška se smanjuje; a kad ε opada, greške se stabilizuju za bilo koje posebno N. Tabele (4.)i (4.4) daju ocene reda konvergencije R N,ep na Šiškinovoj, odnosno Bahvalov-Šiškinovoj mreži, izračunate iz grešaka u tabelama (4.1) i (4.3), korišćenjem formule Eε N R N,ep = log. Eε N Red konvergencije je u porastu kad se N povećava za bilo koje fiksirano ε i na kraju stabilizuje za bilo koje fiksirano N. Takod e su dati redovi uniformne konvergencije za svako N Runif N Emax N = log. Emax N Ove tabele na taj način verifikuju ε-uniformnu konvergenciju numeričkih rešenja i izračunavaju red kovergencije u saglasnosti sa teoremom (3.3.3) Slika 4.1: Tačno (sivi grafik) i numeričko (crni grafik) rešenje na Šiškinovoj mreži, za ε = 1 i N = 16

45 Numerički eksperimenti 39 Table 4.1: greške za različite vrednosti ε i N, na Šiškinovoj mreži ε Broj intervala N E N max

46 Numerički eksperimenti 40 Table 4.: red konvergencije za različite vrednosti ε i N, na Šiškinovoj mreži ε Broj intervala N R N unif

47 Numerički eksperimenti 41 Table 4.3: greške za različite vrednosti ε i N, na Bahvalov-Šiškinovoj mreži ε Broj intervala N E N max

48 Numerički eksperimenti 4 Table 4.4: red konvergencije za različite vrednosti ε i N, na Bahvalov- Šiškinovoj mreži ε Broj intervala N R N unif

49 Numerički eksperimenti Slika 4.: Tačno (sivi grafik) i numeričko (crni grafik) rešenje na Bahvalov- Šiškinovoj mreži, za ε = 1 i N = 16

50 Glava 5 Zaključak Naš cilj je bio da se reši singularno perturbovani problem (3.1)-(3.3), koristeći metodu koja je robusna u odnosu na perturbacioni parametar. Rešili smo problem koristeći standardne upwind konačne diferencne operatore na Šiškinovoj mreži i na Bahvalov-Šiškinovoj mreži. Pokazali smo da za numeričku aproksimaciju rešenja metod daje robusnost u odnosu na perturbacioni pararmetar. Teoretski dobijene ocene su verifikovane i eksperimentalno. Rezultati pokazani u ovom radu predstavljaju uopštenje analize date u [] na jednu klasu mreža diskretizacije. 44

51 GLAVA 5. ZAKLJUČAK 45

52 Prilog A Pregled definicija i teorema iz linearne algebre i analize U ovom delu ćemo navesti neke definicije i teoreme koje su korišćene u radu. A.1 Definicije i teoreme iz linearne algebre A.1.1 Definicija Matrica A = [a ij ] R n,n se naziva trakasta matrica sa širinom trake m + 1 ako je a ij = 0 za svako i j > m (m < n 1). Ako je m = 1 širina trake je 3, a matrica je tridijagonalna. A.1. Definicija Kvadratna matrica A je regularna ako i samo ako postoji matrica B takva da je AB = BA = E. Matrica B koja zadovoljava gornju jednakost naziva se inverzna matrica za matricu A. Kvadratna matrica koja nije regularna se naziva singularna. A.1.3 Teorema Kvadratna matica A je regularna ako i samo ako je det A 0. A.1.4 Definicija Realna simetrična n n matrica A je pozitivno definitna ako je x T Ax > 0 za sve 0 x R n. 46

53 Pregled bitnijih teorema i definicija 47 A.1.1 Inverzno monotone matrice A.1.5 Definicija Regularne matrice sa nenegativnom inverznom matricom nazivaju se inverzno monotone matrice. Neka je sa τ označen skup {1,,..., n}, pri čemu je n N fiksiran prirodan broj. Neka su za x R n definisani skupovi τ 0 (x) i τ + (x): τ 0 (x) = {i i τ, x i = 0}, τ + (x) = {i i τ, x i > 0}. A.1.6 Definicija Vektor x > 0, x R n naziva se majorirajući vektor matrice A = [a ij ] R n,n ako je Ax > 0, ili ako je Ax 0, a za svako i τ 0 (Ax) postoji konačno mnogo indeksa k j τ, j = 0, 1,,..., m, tako da važi k 0 = i, k m τ + (Ax), a kj 1 k j 0, j = 1,,..., m. Za matricu A koja ima majorirajući vektor x > 0 kažemo da povezuje τ 0 (Ax) sa τ + (Ax). A.1.7 Primer Neka je A = Proveravamo da li je vektor x = [1, 1, 1, 1] T majorirajući vektor matrice date matrice. Kako je Ax = [1, 0, 0, 1] T, sledi da je. τ 0 (Ax) = {, 3} i τ + (Ax) = {1, 4}. Za i = neka je k 0 = i k 1 = 1. Važi k 1 τ + (Ax) i a k0 k 1 = 1 0. Za i = 3 neka je k 0 = 3, k 1 =, k = 1. Važi k τ + (Ax), a k0 k 1 = 3 0 i a k1 k = 0. Dakle, vektor x je majorirajući vektor matrice A. A.1.8 Definicija Matrica A R n,n je L 0 -matrica ako su njeni vandijagonalni elementi nepozitivni. A.1.9 Definicija Matrica A R n,n je L-matrica ako je L 0 -martica i ako su elementi njene glavne dijagonale pozitivni. A.1.10 Definicija Matrica A R n,n se naziva M-matrica ako i samo ako je inverzno monotona L 0 -matrica.

54 Pregled bitnijih teorema i definicija 48 Sledeća teorema pokazuje pod kojim uslovima je neka L 0 -matrica inverzno monotona matrica, tj. M-matrica. A.1.11 Teorema M-kriterijum [5] Neka za matricu A = [a ij ] R n,n važi a ij 0, i j, i, j τ. Tada je A inverzno monotona matrica ako i samo ako ima majorirajući vektor. A. Definicije i teoreme iz analize A..1 Teorema (Teorema srednje vrednosti) Ako je funkcija f : [a, b] R R neprekidna na [a, b] i diferencijabilna na (a, b), onda postoji t (a, b) takvo da je f(b) f(a) = f (t)(b a). A.. Definicija Neka je X vektorski prostor nad R. Preslikavanje : X [0, ) je norma na X ako važi (N1) x = 0 x = 0, (N) λx = λ x za sve λ R i sve x X, (N3) x + y x + y za sve x, y X. Ured en par (X, ) se naziva normiran prostor. A..3 Definicija Neka je X vektorski prostor nad R. Preslikavanje : X [0, ) je seminorma na X ako važi (N1) x = 0 x = 0, (N) λx = λ x za sve λ R i sve x X, (N3) x + y x + y za sve x, y X. A..4 Definicija Kompletan normiran prostor (X, ) se naziva Banahov prostor, tj. Banahov prostor je normiran prostor u kome je svaki Košijev niz konvergentan. A..5 Definicija Neka je X vektorski prostor nad R. Preslikavanje (, ) : X X R sa sledećim osobinama (S1) (x, x) 0 za sve x X, (S) (x, x) = 0 x = 0,

55 Pregled bitnijih teorema i definicija 49 (S3) (x + y, z) = (x, z) + (y, z) za sve x, y, z X, (S4) (λx, y) = λ(x, y) za sve λ R i sve x, y X, (S5) (x, y) = (y, x) za sve x, y X, se naziva skalarni proizvod. Ured en par (X, (, )) se naziva prostor sa skalarnim proizvodom ili pred-hilbertov prostor ili unitaran prostor. A..6 Lema Sa x := (x, x) je definisana norma na pred-hilbertovom prostoru (X, (, )) A..7 Definicija Kompletan pred-hilbertov prostor (X, (, )) se naziva Hilbertov prostor.

56 Prilog B Mathematica programi U ovom delu ćemo navesti programe koji su korišćeni za izvod enje numeričkih eksperimenata u radu. Programi su urad eni u programskom paketu Mathematica. B.1 Programi za numeričke eksperimente na Šiškinovoj mreži B.1.1 Program za rešavanje sistema Ax = v LU-dekompozicijom TriLUSolve[{a_List, b_list, c_list}, v_list] := Module[{i, j, l, u, f, x, n = Length[b]}, (*LU dekompozicija*) l = {}; u = {b[[1]]}; Do[ u = Append[u, b[[i]] - c[[i-1]]a[[i-1]]/u[[i-1]]]; l = Append[l, a[[i-1]]/u[[i-1]], {i,, n}]; (*resavanje LU sistema*) f = {v[[1]]}; Do[f = Append[f, v[[i]]-l[[i-1]]f[[i-1]]], {i,, n}]; x = {f[[n]]/u[[n]]}; Do[x = Prepend[x, (f[[i]]-c[[i]]x[[1]])/u[[i]]], {i, n-1, 1, -1}]; x ] 50

57 Mathematica programi 51 B.1. Šiškinova mreža Shiskin[n_,ε_,α_]:= If[Min[1/, ε/α * Log[n]]== 1/, Table[i/n,i,0,n]//N, σ=min[1/, ε/α * Log[n]]; ψ[s_]:=exp[-*(log[n])*s]; φ[s_]:=-log[ψ[s]]; Join[ Table[1/α * ε * φ[i/n],i,0,n/], Table[1-(1-σ) *(n-i)/n, i,n/ + 1,n] ]//N ]];

58 Mathematica programi 5 B.1.3 Program za dobijanje približnog rešenja Program za dobijanje približnog rešenja primera datog u delu (4) za postupak (3.18)-(3.19) na mreži (.). Upwind[n_,ε_,α_]:= Module[mreza,h,f,p,u,v,w,r, mreza=shishkin[n,ε,α]; h=table[mreza[[i+1]]-mreza[[i]],i,n]; f=table[mreza[[i]]+1,i,n]; p=table[1/(1+mreza[[i]]), i,n]; u=prepend[table[ ε/(h[[i]]+h[[i+1]]) * 1/h[[i+1]] + p[[i]]/h[[i+1]], i,n-1],-ε/h[[i]]]; v=append[prepend[table[-ε/(h[[i]]+h[[i+1]]) * 1/h[[i+1]] - ε/(h[[i]]+h[[i+1]]) * 1/h[[i]] - p[[i]]/h[[i+1]],i,1,n-1],1+ε/h[[1]]],1+1/h[[n]]]; w=append[table[ε/(h[[i]]+h[[i+1]]) * 1/h[[i]],i,1,n-1],-1/h[[n]]]; r=append[prepend[table[f[[i]],i,1,n-1],1],1]; TriLUSolve[w,v,u,r]];

59 Mathematica programi 53 B.1.4 Program za dobijanje tačnog rešenja Program za dobijanje tačnog rešenja primera datog u delu (4). tacno[x_]:=(x+1)^3 /(3*(*ε+1)) + (19+3*ε)/(3*(*ε+1)*((1-^(1-1/ε))/ε-^(-1/ε)/ε) * ((x+1)^(1-1/ε)/(ε-1)-(^(1-1/ε)/(ε-1)+^(-1/ε)/ε)) +(1-0/(3*(*ε+1))); mreza=shiskin[n,ε,α]; tacnoresenje=table[tacno[mreza[[i]]],i,n+1] B.1.5 Program za odred ivanje greške rešenja Program za odred ivanje greške rešenja primera datog u delu (4). Table[n=^k; mreza=shishkin[n,ε,α]; tacnoresenje=table[tacno[mreza[[i]]],i,n+1]; pribliznoresenje=upwind[n,ε,α]; ^k, MaxAbs[pribliznoresenje-tacnoresenje]],k,5,1]

60 Mathematica programi 54 B.1.6 Program za odred ivanje reda konvergencije Program za odred ivanje reda konvergencije primera datog u delu (4). greska=; Table[n=^k; mreza=shishkin[n,ε,α]; tacnoresenje=table[tacno[mreza[[i]]],i,n+1]; pribliznoresenje=upwind[n,ε,α greska=append[greska,max[abs[pribliznoresenje-tacnoresenje]]],k,5,1]; Table[Log[greska[[i]]/greska[[i+1]]]/Log[],i,Length[greska]-1]

61 Mathematica programi 55 B. Programi za numeričke eksperimente na Bahvalov-Šiškinovoj mreži Program za tačno resenje i za rešavanje sistema Ax = v LU-dekompozicijom je isti bez obzira na mrežu, tako da ga nećemo ponovo navoditi. B..1 Bahvalov-Šiškinova mreža BahvalovShiskin[n_,ε_,α_]:= If[Min[1/, ε/α * Log[n]]== 1/, Table[i/n,i,0,n]//N, σ=min[1/, ε/α * Log[n]]; ψ[s_]:=1-*(1-n^(-1))*s; φ[s_]:=-log[ψ[s]]; Join[ Table[1/α * ε * φ[i/n],i,0,n/], Table[1-(1-σ) *(n-i)/n, i,n/ + 1,n] ]//N ]];

62 Mathematica programi 56 B.. Program za dobijanje približnog rešenja Upwind[n_,ε_,α_]:= Module[mreza,h,f,p,u,v,w,r, mreza=bahvalovshishkin[n,ε,α]; h=table[mreza[[i+1]]-mreza[[i]],i,n]; f=table[mreza[[i]]+1,i,n]; p=table[1/(1+mreza[[i]]), i,n]; u=prepend[table[ ε/(h[[i]]+h[[i+1]]) * 1/h[[i+1]] + p[[i]]/h[[i+1]], i,n-1],-ε/h[[i]]]; v=append[prepend[table[-ε/(h[[i]]+h[[i+1]]) * 1/h[[i+1]] - ε/(h[[i]]+h[[i+1]]) * 1/h[[i]] - p[[i]]/h[[i+1]],i,1,n-1],1+ε/h[[1]]],1+1/h[[n]]]; w=append[table[ε/(h[[i]]+h[[i+1]]) * 1/h[[i]],i,1,n-1],-1/h[[n]]]; r=append[prepend[table[f[[i]],i,1,n-1],1],1]; TriLUSolve[w,v,u,r]];

63 Mathematica programi 57 B..3 Program za odred ivanje greške rešenja Table[n=^k; mreza=bahvalovshishkin[n,ε,α]; tacnoresenje=table[tacno[mreza[[i]]],i,n+1]; pribliznoresenje=upwind[n,ε,α]; ^k, MaxAbs[pribliznoresenje-tacnoresenje]],k,5,1] B..4 Program za odred ivanje reda konvergencije greska=; Table[n=^k; mreza=bahvalovshishkin[n,ε,α]; tacnoresenje=table[tacno[mreza[[i]]],i,n+1]; pribliznoresenje=upwind[n,ε,α greska=append[greska,max[abs[pribliznoresenje-tacnoresenje]]],k,5,1]; Table[Log[greska[[i]]/greska[[i+1]]]/Log[],i,Length[greska]-1]

64 Literatura [1] V. B. Andreyev, I. A. Savin, The computation of boundary flow with uniform accuracy with respect to a small parameter. Comput. Math. Math. Phys. 36(1997), [] A. R. Ansari, A. F. Hagerty, Numerical solution of a convection diffusion problem with Robin boundary conditions. Journal of Comput. and Appl. Math., 156(003), 1-38 [3] E. P. Doolan, J. J. H. Miller, W. H. A. Schilders, Uniform Numerical Methods for Problems with Initial and Boundary Layers. Boole Press, Dun Laoghaire, [4] P.A. Farrell, A.F. Hegarty, J.J.H. Miller, E. O Riordan, G.I. Shishkin, Robust Computational Techniques for Boundary Layers. Applied mathematics and mathematical computation, New York, 000. [5] D. Herceg, N. Krejić, Numerička Analiza. Univerzitet u Novom Sadu, Prirodno-matematički fakultet, [6] T. Linβ, Layer-adapted meshes for convection-diffusion problems. Institut fü Numerische Mathematik, Technische Universitä Dresden, Habilitationsscrift, 006. [7] Linβ T., Roos H.-G., Vulanović R., Uniform pointwise convergence on Shiskin-type meshes for quasilinear convection-diffusion problems. SIAM J. Numer. Anal [8] J.J.H. Miller, E. O Riordan, G.I. Shishkin, Fitted numerical methods for singularly perturbation problems. Error estimates in the maximum norm for linear problems in one and two dimensions. World Scientific, Singapore, [9] M. Miloradović, Specijalne mreže za numeričko rešvanje singularno perturbovanih problema. Univerzitet u Novom Sadu, Prirodnomatematički fakultet,

65 LITERATURA 59 [10] H.-G. Roos, T. Linβ, Sufficient conditions for uniform convergence on a layer-adapted grids. Computing 63, 1999., pages [11] H.-G. Roos, M. Stynes, L. Tobiska, Numerical Methods for Singularly Perturbed Differential Equations. Springer, Berlin, [1] G. I. Shishkin, A difference scheme for a singurarly pertrbed parabolic equation with a discontinuous boundary condition. Zh. Vychisl. Mat. Mat. Fiz., [13] K. Surla, -D. Herceg, S. Rapajić, Mathematica za fizičare i hemičare, Univerzitet u Novom Sadu, Prirodno-matematički fakultet, Novi Sad, 1998.

66 Biografija Rod ena sam 4. juna godine u Novom Sadu. Završila sam Osnovnu školu,,jovan Popović u Novom Sadu, a potom Gimnaziju,,Isidora Sekulić u Novom Sadu. Po završetku gimnazije upisala sam osnovne studije na Prirodno-matematičkom fakultetu Univerziteta u Novom Sadu, smer diplomirani matematičar-profesor matematike. Diplomirala sam godine sa prosečnom ocenom Tema diplomskog rada bila je,,slučajni hod. Nakon završetka osnovnih studija upisala sam master studije matematike na Prirodno-matematičkom fakultetu Univerziteta u Novom Sadu. Položila sam sve ispite predvid ene nastavnim planom i programom master studija sa prosečnom ocenom Novi Sad Krstanović Lidija 60

1 Polinomi jedne promenljive Neka je K polje. Izraz P (x) = a 0 + a 1 x + + a n x n = n a k x k, x K, naziva se algebarski polinom po x nad poljem K.

1 Polinomi jedne promenljive Neka je K polje. Izraz P (x) = a 0 + a 1 x + + a n x n = n a k x k, x K, naziva se algebarski polinom po x nad poljem K. 1 Polinomi jedne promenljive Neka je K polje. Izraz P (x) = a 0 + a 1 x + + a n x n = n a k x k, x K, naziva se algebarski polinom po x nad poljem K. Elementi a k K su koeficijenti polinoma P (x). Ako

Више

ФАКУЛТЕТ ОРГАНИЗАЦИОНИХ НАУКА

ФАКУЛТЕТ  ОРГАНИЗАЦИОНИХ  НАУКА Питања за усмени део испита из Математике 3 I. ДИФЕРЕНЦИЈАЛНЕ ЈЕДНАЧИНЕ 1. Појам диференцијалне једначине. Пикарова теорема. - Написати општи и нормални облик диференцијалне једначине првог реда. - Дефинисати:

Више

JMBAG IME I PREZIME BROJ BODOVA MJERA I INTEGRAL 2. kolokvij 29. lipnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!) 1. (

JMBAG IME I PREZIME BROJ BODOVA MJERA I INTEGRAL 2. kolokvij 29. lipnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!) 1. ( MJERA I INTEGRAL. kolokvij 9. lipnja 018. (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni! 1. (ukupno 6 bodova Neka je (, F, µ prostor s mjerom, neka je (f n n1 niz F-izmjerivih funkcija

Више

Celobrojno programiranje Rešavamo sledeći poblem celobrojnog programiranja: min c T x Ax = b x 0 x Z n Gde pretpostavljamo da je A celobrojna matrica

Celobrojno programiranje Rešavamo sledeći poblem celobrojnog programiranja: min c T x Ax = b x 0 x Z n Gde pretpostavljamo da je A celobrojna matrica Celobrojno programiranje Rešavamo sledeći poblem celobrojnog programiranja: min c T x Ax = b x 0 x Z n Gde pretpostavljamo da je A celobrojna matrica dimenzije m n, b Z m, c Z n. Takođe, očekuje se da

Више

6-8. ČAS Celobrojno programiranje Rešavamo sledeći poblem celobrojnog programiranja: Gde pretpostavljamo da je A celobrojna matrica dimenzije,. Takođe

6-8. ČAS Celobrojno programiranje Rešavamo sledeći poblem celobrojnog programiranja: Gde pretpostavljamo da je A celobrojna matrica dimenzije,. Takođe 6-8. ČAS Celobrojno programiranje Rešavamo sledeći poblem celobrojnog programiranja: Gde pretpostavljamo da je A celobrojna matrica dimenzije,. Takođe, očekuje se da su koordinate celobrojne. U slučaju

Више

PRIRODNO-MATEMATIČKI FAKULTET U NIŠU DEPARTMAN ZA MATEMATIKU I INFORMATIKU ZADACI SA REŠENJIMA SA PRIJEMNOG ISPITA IZ MATEMATIKE, JUN Odrediti

PRIRODNO-MATEMATIČKI FAKULTET U NIŠU DEPARTMAN ZA MATEMATIKU I INFORMATIKU ZADACI SA REŠENJIMA SA PRIJEMNOG ISPITA IZ MATEMATIKE, JUN Odrediti PRIRODNO-MATEMATIČKI FAKULTET U NIŠU DEPARTMAN ZA MATEMATIKU I INFORMATIKU ZADACI SA REŠENJIMA SA PRIJEMNOG ISPITA IZ MATEMATIKE, JUN 0. Odrediti moduo kompleksnog broja Rešenje: Uočimo da važi z = + i00

Више

Univerzitet u Nišu PRIRODNO-MATEMATIČKI FAKULTET Departman za matematiku Master rad GRUPNI INVERZ OPERATORA Mentor: Prof. dr Dijana Mosić Student: Iva

Univerzitet u Nišu PRIRODNO-MATEMATIČKI FAKULTET Departman za matematiku Master rad GRUPNI INVERZ OPERATORA Mentor: Prof. dr Dijana Mosić Student: Iva Univerzitet u Nišu PRIRODNO-MATEMATIČKI FAKULTET Departman za matematiku Master rad GRUPNI INVERZ OPERATORA Mentor: Prof. dr Dijana Mosić Student: Ivana Stamenković Niš, 2018. Sadržaj Predgovor 2 1 Uvod

Више

ZADACI ZA VJEŽBU 1. Dokažite da vrijedi: (a) (A \ B) (B \ A) = (A B) (A C B C ), (b) A \ (B \ C) = (A C) (A \ B), (c) (A B) \ C = (A \ C) (B \ C). 2.

ZADACI ZA VJEŽBU 1. Dokažite da vrijedi: (a) (A \ B) (B \ A) = (A B) (A C B C ), (b) A \ (B \ C) = (A C) (A \ B), (c) (A B) \ C = (A \ C) (B \ C). 2. ZADACI ZA VJEŽBU. Dokažite da vrijedi: (a) (A \ B) (B \ A) = (A B) (A C B C ), (b) A \ (B \ C) = (A C) (A \ B), (c) (A B) \ C = (A \ C) (B \ C).. Pomoću matematičke indukcije dokažite da za svaki n N vrijedi:

Више

Matematka 1 Zadaci za vežbe Oktobar Uvod 1.1. Izračunati vrednost izraza (bez upotrebe pomoćnih sredstava): ( ) [ a) : b) 3 3

Matematka 1 Zadaci za vežbe Oktobar Uvod 1.1. Izračunati vrednost izraza (bez upotrebe pomoćnih sredstava): ( ) [ a) : b) 3 3 Matematka Zadaci za vežbe Oktobar 5 Uvod.. Izračunati vrednost izraza bez upotrebe pomoćnih sredstava): ) [ a) 98.8.6 : b) : 7 5.5 : 8 : ) : :.. Uprostiti izraze: a) b) ) a b a+b + 6b a 9b + y+z c) a +b

Више

My_ST_FTNIspiti_Free

My_ST_FTNIspiti_Free ИСПИТНИ ЗАДАЦИ СУ ГРУПИСАНИ ПО ТЕМАМА: ЛИМЕСИ ИЗВОДИ ФУНКЦИЈЕ ЈЕДНЕ ПРОМЕНЉИВЕ ИСПИТИВАЊЕ ТОКА ФУНКЦИЈЕ ЕКСТРЕМИ ФУНКЦИЈЕ СА ВИШЕ ПРОМЕНЉИВИХ 5 ИНТЕГРАЛИ ДОДАТАК ФТН Испити С т р а н а Лимеси Одредити

Више

vjezbe-difrfv.dvi

vjezbe-difrfv.dvi Zadatak 5.1. Neka je L: R n R m linearni operator. Dokažite da je DL(X) = L, X R n. Preslikavanje L je linearno i za ostatak r(h) = L(X + H) L(X) L(H) = 0 vrijedi r(h) lim = 0. (5.1) H 0 Kako je R n je

Више

Microsoft Word - predavanje8

Microsoft Word - predavanje8 DERIVACIJA KOMPOZICIJE FUNKCIJA Ponekad je potrebno derivirati funkcije koje nisu jednostavne (složene su). Na primjer, funkcija sin2 je kompozicija funkcija sin (vanjska funkcija) i 2 (unutarnja funkcija).

Више

JMBAG IME I PREZIME BROJ BODOVA 1. (ukupno 6 bodova) MJERA I INTEGRAL 1. kolokvij 4. svibnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori n

JMBAG IME I PREZIME BROJ BODOVA 1. (ukupno 6 bodova) MJERA I INTEGRAL 1. kolokvij 4. svibnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori n 1. (ukupno 6 bodova) MJERA I INTEGRAL 1. kolokvij 4. svibnja 2018. (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!) (a) (2 boda) Definirajte (općenitu) vanjsku mjeru. (b) (2 boda) Definirajte

Више

SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK Ivana Šore REKURZIVNOST REALNIH FUNKCIJA Diplomski rad Voditelj rada: doc.

SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK Ivana Šore REKURZIVNOST REALNIH FUNKCIJA Diplomski rad Voditelj rada: doc. SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK Ivana Šore REKURZIVNOST REALNIH FUNKCIJA Diplomski rad Voditelj rada: doc.dr.sc. Zvonko Iljazović Zagreb, rujan, 2015. Ovaj diplomski

Више

Konstrukcija i analiza algoritama Nina Radojičić februar Analiza algoritama, rekurentne relacije 1 Definicija: Neka su f i g dve pozitivne fun

Konstrukcija i analiza algoritama Nina Radojičić februar Analiza algoritama, rekurentne relacije 1 Definicija: Neka su f i g dve pozitivne fun Konstrukcija i analiza algoritama Nina Radojičić februar 2018. 1 Analiza algoritama, rekurentne relacije 1 Definicija: Neka su f i g dve pozitivne funkcije od argumenta n iz skupa N prirodnih brojeva.

Више

9. : , ( )

9.  :  ,    ( ) 9. Динамика тачке: Енергиjа, рад и снага (први део) др Ратко Маретић др Дамир Мађаревић Департман за Техничку механику, Факултет техничких наука Нови Сад Садржаj - Шта ћемо научити (1) 1. Преглед литературе

Више

Microsoft Word - Ispitivanje toka i grafik funkcije V deo

Microsoft Word - Ispitivanje toka i grafik funkcije V deo . Ispitati tok i skicirati grafik funkcije y= arcsin + Oblast definisanosti (domen) Podsetimo se grafika elementarnih funkcija i kako izgleda arcsin funkcija: y - y=arcsin Funkcija je definisana za [,]

Више

P1.1 Analiza efikasnosti algoritama 1

P1.1 Analiza efikasnosti algoritama 1 Analiza efikasnosti algoritama I Asimptotske notacije Master metoda (teorema) 1 Asimptotske notacije (1/2) Služe za opis vremena izvršenja algoritma T(n) gde je n N veličina ulaznih podataka npr. br. elemenata

Више

1 Konusni preseci (drugim rečima: kružnica, elipsa, hiperbola i parabola) Definicija 0.1 Algebarska kriva drugog reda u ravni jeste skup tačaka opisan

1 Konusni preseci (drugim rečima: kružnica, elipsa, hiperbola i parabola) Definicija 0.1 Algebarska kriva drugog reda u ravni jeste skup tačaka opisan 1 Konusni preseci (drugim rečima: kružnica, elipsa, hiperbola i parabola) Definicija 0.1 Algebarska kriva drugog reda u ravni jeste skup tačaka opisan jednačinom oblika: a 11 x 2 + 2a 12 xy + a 22 y 2

Више

Matrice. Algebarske operacije s matricama. - Predavanje I

Matrice. Algebarske operacije s matricama. - Predavanje I Matrice.. Predavanje I Ines Radošević inesr@math.uniri.hr Odjel za matematiku Sveučilišta u Rijeci Matrice... Matrice... Podsjeti se... skup, element skupa,..., matematička logika skupovi brojeva N,...,

Више

Skripte2013

Skripte2013 Chapter 2 Algebarske strukture Preslikivanje f : A n! A se naziva n-arna operacija na skupu A Ako je n =2, kažemo da je f : A A! A binarna operacija na A Kažemo da je operacija f arnosti n, u oznaci ar

Више

PITANJA I ZADACI ZA II KOLOKVIJUM IZ MATEMATIKE I Pitanja o nizovima Nizovi Realni niz i njegov podniz. Tačka nagomilavanja niza i granična vrednost(l

PITANJA I ZADACI ZA II KOLOKVIJUM IZ MATEMATIKE I Pitanja o nizovima Nizovi Realni niz i njegov podniz. Tačka nagomilavanja niza i granična vrednost(l PITANJA I ZADACI ZA II KOLOKVIJUM IZ MATEMATIKE I Pitanja o nizovima Nizovi Realni niz i njegov podniz. Tačka nagomilavanja niza i granična vrednost(limes) niza. Svojstva konvergentnih nizova, posebno

Више

ТРОУГАО БРЗИНА и математичка неисправност Лоренцове трансформације у специјалној теорији релативности Александар Вукеља www.

ТРОУГАО БРЗИНА и математичка неисправност Лоренцове трансформације у специјалној теорији релативности Александар Вукеља www. ТРОУГАО БРЗИНА и математичка неисправност Лоренцове трансформације у специјалној теорији релативности Александар Вукеља aleksandar@masstheory.org www.masstheory.org Август 2007 О ауторским правима: Дело

Више

Орт колоквијум

Орт колоквијум I колоквијум из Основа рачунарске технике I - надокнада СИ - 008/009 (10.05.009.) Р е ш е њ е Задатак 1 a) Пошто постоје вектори на којима се функција f не јавља и вектори на којима има вредност један,

Више

JMBAG IME I PREZIME BROJ BODOVA MJERA I INTEGRAL završni ispit 6. srpnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!) 1.

JMBAG IME I PREZIME BROJ BODOVA MJERA I INTEGRAL završni ispit 6. srpnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!) 1. MJERA I INTEGRAL završni ispit 6. srpnja 208. (Knjige bilježnice dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!). (8 bodova) Kao na predavanjima za d N sa P d : a b ] a d b d ] : a i b i R a i b i za i

Више

Microsoft Word - 15ms261

Microsoft Word - 15ms261 Zadatak 6 (Mirko, elektrotehnička škola) Rješenje 6 Odredite sup S, inf S, ma S i min S u skupu R ako je S = { R } a b = a a b + b a b, c < 0 a c b c. ( ), : 5. Skratiti razlomak znači brojnik i nazivnik

Више

PRIRODNO MATEMATIČKI FAKULTET U NIŠU DEPARTMAN ZA RAČUNARSKE NAUKE Utorak, godine PRIJEMNI ISPIT IZ INFORMATIKE 1. Koja od navedenih ekste

PRIRODNO MATEMATIČKI FAKULTET U NIŠU DEPARTMAN ZA RAČUNARSKE NAUKE Utorak, godine PRIJEMNI ISPIT IZ INFORMATIKE 1. Koja od navedenih ekste PRIRODNO MATEMATIČKI FAKULTET U NIŠU DEPARTMAN ZA RAČUNARSKE NAUKE Utorak, 5.06.019. godine PRIJEMNI ISPIT IZ INFORMATIKE 1. Koja od navedenih ekstenzija se najčešće koristi za tekstualne datoteke? a)

Више

1

1 Podsetnik: Statističke relacije Matematičko očekivanje (srednja vrednost): E X x p x p x p - Diskretna sl promenljiva 1 1 k k xf ( x) dx E X - Kontinualna sl promenljiva Varijansa: Var X X E X E X 1 N

Више

Analiticka geometrija

Analiticka geometrija Analitička geometrija Predavanje 3 Konusni preseci (krive drugog reda, kvadratne krive) Novi Sad, 2018. Milica Žigić (PMF, UNS 2018) Analitička geometrija predavanje 3 1 / 22 Ime s obzirom na karakteristike

Више

Verovatnoća - kolokvijum 17. decembar Profesor daje dva tipa ispita,,,težak ispit i,,lak ispit. Verovatnoća da student dobije težak ispit je

Verovatnoća - kolokvijum 17. decembar Profesor daje dva tipa ispita,,,težak ispit i,,lak ispit. Verovatnoća da student dobije težak ispit je Verovatnoća - kolokvijum 17. decembar 2016. 1. Profesor daje dva tipa ispita,,,težak ispit i,,lak ispit. Verovatnoća da student dobije težak ispit je 0.8. Ako je ispit težak, verovatnoća da se prvo pitanje

Више

Microsoft Word - 7. cas za studente.doc

Microsoft Word - 7. cas za studente.doc VII Диферeнцни поступак Користи се за решавање диференцијалних једначина. Интервал на коме је дефинисана тражена функција се издели на делова. Усвоји се да се непозната функција између сваке три тачке

Више

Sveučilište J.J.Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Preddiplomski studij matematike Margareta Tvrdy Banachovi prostori Završni rad Osijek, 2013

Sveučilište J.J.Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Preddiplomski studij matematike Margareta Tvrdy Banachovi prostori Završni rad Osijek, 2013 Sveučilište J.J.Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Preddiplomski studij matematike Margareta Tvrdy Banachovi prostori Završni rad Osijek, 2013. Sveučilište J.J.Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku

Више

Microsoft Word - 6ms001

Microsoft Word - 6ms001 Zadatak 001 (Anela, ekonomska škola) Riješi sustav jednadžbi: 5 z = 0 + + z = 14 4 + + z = 16 Rješenje 001 Sustav rješavamo Gaussovom metodom eliminacije (isključivanja). Gaussova metoda provodi se pomoću

Више

Vjezbe 1.dvi

Vjezbe 1.dvi Matematia I Elvis Baraović 0 listopada 08 Prirodno-matematiči faultet Univerziteta u Tuzli, Odsje matematia, Univerzitetsa 75000 Tuzla;http://pmfuntzba/staff/elvisbaraovic/ Sadržaj Sup realnih brojeva

Више

Орт колоквијум

Орт колоквијум Задатак 1 I колоквијум из Основа рачунарске технике I - надокнада - 008/009 (16.05.009.) Р е ш е њ е a) Пошто постоје вектори на којима се функција f не јавља и вектори на којима има вредност један, лако

Више

ЗАДАЦИ ИЗ МАТЕМАТИКЕ ЗА ПРИПРЕМАЊЕ ЗАВРШНОГ ИСПИТА

ЗАДАЦИ ИЗ МАТЕМАТИКЕ ЗА ПРИПРЕМАЊЕ ЗАВРШНОГ ИСПИТА ЗАДАЦИ ИЗ МАТЕМАТИКЕ ЗА ПРИПРЕМАЊЕ ЗАВРШНОГ ИСПИТА p m m m Дат је полином ) Oдредити параметар m тако да полином p буде дељив са б) Одредити параметар m тако да остатак при дељењу p са буде једнак 7 а)

Више

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation Колоквијум # задатак подељен на 4 питања: теоријска практична пишу се програми, коначно решење се записује на папиру, кодови се архивирају преко сајта Инжењерски оптимизациони алгоритми /3 Проблем: NLP:

Више

My_P_Red_Bin_Zbir_Free

My_P_Red_Bin_Zbir_Free БИНОМНА ФОРМУЛА Шт треба знати пре почетка решавања задатака? I Треба знати биному формулу која даје одговор на питање чему је једнак развој једног бинома када га степенујемо са бројем 0 ( ) или ( ) 0!,

Више

3. КРИВОЛИНИЈСКИ ИНТЕГРАЛ

3. КРИВОЛИНИЈСКИ ИНТЕГРАЛ УНИВЕРЗИТЕТ У БАЊОЈ ЛУЦИ МАШИНСКИ ФАКУЛТЕТ МАТЕМАТИКА 3- ПРЕДАВАЊА Aкадемска 207/208 6. ИНТЕГРАЦИЈА ФУНКЦИЈА КОМПЛЕКСНЕ ПРОМЈЕНЉИВЕ 6.. Интеграл функције комплексне промјенљиве 6.2. Кошијева интегрална

Више

TEORIJA SIGNALA I INFORMACIJA

TEORIJA SIGNALA I INFORMACIJA Multiple Input/Multiple Output sistemi MIMO sistemi Ulazi (pobude) Izlazi (odzivi) u 1 u 2 y 1 y 2 u k y r Obrada=Matematički model Načini realizacije: fizički sistemi (hardware) i algoritmi (software)

Више

Matematiqki fakultet Univerzitet u Beogradu Iracionalne jednaqine i nejednaqine Zlatko Lazovi 29. mart 2017.

Matematiqki fakultet Univerzitet u Beogradu Iracionalne jednaqine i nejednaqine Zlatko Lazovi 29. mart 2017. Matematiqki fakultet Univerzitet u Beogradu 29. mart 2017. Matematiqki fakultet 2 Univerzitet u Beogradu Glava 1 Iracionalne jednaqine i nejednaqine 1.1 Teorijski uvod Pod iracionalnim jednaqinama podrazumevaju

Више

Техничко решење: Метода мерења ефективне вредности сложенопериодичног сигнала Руководилац пројекта: Владимир Вујичић Одговорно лице: Владимир Вујичић

Техничко решење: Метода мерења ефективне вредности сложенопериодичног сигнала Руководилац пројекта: Владимир Вујичић Одговорно лице: Владимир Вујичић Техничко решење: Метода мерења ефективне вредности сложенопериодичног сигнала Руководилац пројекта: Владимир Вујичић Одговорно лице: Владимир Вујичић Аутори: Драган Пејић, Бојан Вујичић, Небојша Пјевалица,

Више

Diferenciranje i integriranje pod znakom integrala math.e Vol math.e Hrvatski matematički elektronički časopis Diferenciranje i integriranje pod

Diferenciranje i integriranje pod znakom integrala math.e Vol math.e Hrvatski matematički elektronički časopis Diferenciranje i integriranje pod 1 math.e Hrvatski matematički elektronički časopis Diferenciranje i integriranje pod znakom integrala analiza Irfan Glogić, Harun Šiljak When guys at MIT or Princeton had trouble doing a certain integral,

Више

Univerzitet u Nišu Prirodno-matematički fakultet Departman za matematiku Različite karakterizacije proizvoda projektora Master rad Mentor: Prof. dr. D

Univerzitet u Nišu Prirodno-matematički fakultet Departman za matematiku Različite karakterizacije proizvoda projektora Master rad Mentor: Prof. dr. D Univerzitet u Nišu Prirodno-matematički fakultet Departman za matematiku Različite karakterizacije proizvoda projektora Master rad Mentor: Prof. dr. Dragana Cvetković-Ilić Student: Miljan Ilić Niš, 2019.

Више

JMBAG IME I PREZIME BROJ BODOVA 1. (ukupno 20 bodova) MJERA I INTEGRAL Popravni ispit 7. rujna (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori

JMBAG IME I PREZIME BROJ BODOVA 1. (ukupno 20 bodova) MJERA I INTEGRAL Popravni ispit 7. rujna (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori 1. (ukuno 20 bodova) MJERA I INTEGRAL Poravni isit 7. rujna 2018. (Knjige, bilježnice, dodatni airi i kalkulatori nisu dozvoljeni!) (a) (4 boda) Neka je nerazan sku. Precizno definirajte ojam σ-rstena

Више

Uvod u obične diferencijalne jednadžbe Metoda separacije varijabli Obične diferencijalne jednadžbe Franka Miriam Brückler

Uvod u obične diferencijalne jednadžbe Metoda separacije varijabli Obične diferencijalne jednadžbe Franka Miriam Brückler Obične diferencijalne jednadžbe Franka Miriam Brückler Primjer Deriviranje po x je linearan operator d dx kojemu recimo kao domenu i kodomenu uzmemo (beskonačnodimenzionalni) vektorski prostor funkcija

Више

Teorija igara

Teorija igara Strategije Strategije igrača B igrača A B 1 B 2... B n A 1 e 11 e 12... e 1n A 2 e 21 e 22... e 2n............... A m e m1 e m2... e mn Cilj: Odrediti optimalno ponašanje učesnika u igri Ako je dobitak

Више

Optimizacija

Optimizacija Optimizacija 1 / 43 2 / 43 Uvod u optimizaciju Zadana funkcija Uvod u optimizaciju f : R n R Cilj: Naći x, točku minimuma funkcije f : - Problem je jednostavno opisati x = arg min x R n f (x). - Rješavanje

Више

Наставно-научном већу Математичког факултета Универзитета у Београду Одлуком Наставно-научног већа Математичког факултета у Београду донетом на седниц

Наставно-научном већу Математичког факултета Универзитета у Београду Одлуком Наставно-научног већа Математичког факултета у Београду донетом на седниц Наставно-научном већу Математичког факултета Универзитета у Београду Одлуком Наставно-научног већа Математичког факултета у Београду донетом на седници одржаној 22.09.2014. именовани смо у комисију за

Више

СТРАХИЊА РАДИЋ КЛАСИФИКАЦИJА ИЗОМЕТРИJА И СЛИЧНОСТИ Према књизи [1], свака изометриjа σ се може представити ком позици - jом неке транслациjе за векто

СТРАХИЊА РАДИЋ КЛАСИФИКАЦИJА ИЗОМЕТРИJА И СЛИЧНОСТИ Према књизи [1], свака изометриjа σ се може представити ком позици - jом неке транслациjе за векто СТРАХИЊА РАДИЋ КЛАСИФИКАЦИJА ИЗОМЕТРИJА И СЛИЧНОСТИ Према књизи [1], свака изометриjа σ се може представити ком позици - jом неке транслациjе за вектор a (коjи може бити и дужине нула) и неке изометриjе

Више

ПРИРОДА И ЗНАК РЕШЕЊА 2 b ax bx c 0 x1 x2 2 D b 4ac a ( сви задаци су решени) c b D xx 1 2 x1/2 a 2a УСЛОВИ Решења реална и различита D>0 Решења реалн

ПРИРОДА И ЗНАК РЕШЕЊА 2 b ax bx c 0 x1 x2 2 D b 4ac a ( сви задаци су решени) c b D xx 1 2 x1/2 a 2a УСЛОВИ Решења реална и различита D>0 Решења реалн ПРИРОДА И ЗНАК РЕШЕЊА ax x c 0 x x D 4ac a ( сви задаци су решени) c D xx x/ a a УСЛОВИ Решења реална и различита D>0 Решења реална D Двоструко решење (реална и једнака решења) D=0 Комплексна решења (нису

Више

Univerzitet u Nišu Prirodno - matematički fakultet Departman za matematiku Prostori nizova c 0 i l p Master rad Mentor: Prof. dr. Dragan -Dorđević Stu

Univerzitet u Nišu Prirodno - matematički fakultet Departman za matematiku Prostori nizova c 0 i l p Master rad Mentor: Prof. dr. Dragan -Dorđević Stu Univerzitet u Nišu Prirodno - matematički fakultet Departman za matematiku Prostori nizova c 0 i l p Master rad Mentor: Prof. dr. Dragan -Dorđević Student: Jelena Mosić Niš, 2016. SADRŽAJ 2 Sadržaj 1 Uvod

Више

Hej hej bojiš se matematike? Ma nema potrebe! Dobra priprema je pola obavljenog posla, a da bi bio izvrsno pripremljen tu uskačemo mi iz Štreberaja. D

Hej hej bojiš se matematike? Ma nema potrebe! Dobra priprema je pola obavljenog posla, a da bi bio izvrsno pripremljen tu uskačemo mi iz Štreberaja. D Hej hej bojiš se matematike? Ma nema potrebe! Dobra priprema je pola obavljenog posla, a da bi bio izvrsno pripremljen tu uskačemo mi iz Štreberaja. Donosimo ti primjere ispita iz matematike, s rješenjima.

Више

My_P_Trigo_Zbir_Free

My_P_Trigo_Zbir_Free Штa треба знати пре почетка решавања задатака? ТРИГОНОМЕТРИЈА Ниво - Основне формуле које произилазе из дефиниција тригонометријских функција Тригонометријске функције се дефинишу у правоуглом троуглу

Више

Sadržaj 1 Diskretan slučajan vektor Definicija slučajnog vektora Diskretan slučajan vektor

Sadržaj 1 Diskretan slučajan vektor Definicija slučajnog vektora Diskretan slučajan vektor Sadržaj Diskretan slučajan vektor Definicija slučajnog vektora 2 Diskretan slučajan vektor Funkcija distribucije slučajnog vektora 2 4 Nezavisnost slučajnih vektora 2 5 Očekivanje slučajnog vektora 6 Kovarijanca

Више

MATEMATIČKA ANALIZA I primjeri i zadaci Ante Mimica 8. siječnja 2010.

MATEMATIČKA ANALIZA I primjeri i zadaci Ante Mimica 8. siječnja 2010. MATEMATIČKA ANALIZA I primjeri i zadaci Ante Mimica 8 siječnja 00 Sadržaj Funkcije 5 Nizovi 7 3 Infimum i supremum 9 4 Neprekidnost i es 39 3 4 SADRZ AJ Funkcije 5 6 FUNKCIJE Nizovi Definicija Niz je

Више

Test iz Linearne algebre i Linearne algebre A qetvrti tok, U zavisnosti od realnog parametra λ rexiti sistem jednaqina x + y + z = λ x +

Test iz Linearne algebre i Linearne algebre A qetvrti tok, U zavisnosti od realnog parametra λ rexiti sistem jednaqina x + y + z = λ x + Test iz Linearne algebre i Linearne algebre A qetvrti tok, 2122017 1 U zavisnosti od realnog parametra λ rexiti sistem jednaqina x + y + z = λ x + λy + λ 2 z = λ 2 x + λ 2 y + λ 4 z = λ 4 2 Odrediti inverz

Више

Natjecanje 2016.

Natjecanje 2016. I RAZRED Zadatak 1 Grafiĉki predstavi funkciju RJEŠENJE 2, { Za, imamo Za, ), imamo, Za imamo I RAZRED Zadatak 2 Neka su realni brojevi koji nisu svi jednaki, takvi da vrijedi Dokaži da je RJEŠENJE Neka

Више

VEŽBE IZ OPERACIONIH ISTRAŽIVANJA

VEŽBE IZ OPERACIONIH ISTRAŽIVANJA VEŽBE IZ OPERACIONIH ISTRAŽIVANJA Glava 4 1. Metoda grananja i odsecanja 2. Metoda grananja i ograničavanja 3. Metoda implicitnog prebrojavanja MARIJA IVANOVIĆ marijai@math.rs Metoda grananja i odsecanja

Више

Metoda konačnih elemenata; teorija i praktična implementacija math.e 1 of 15 Vol.25. math.e Hrvatski matematički elektronički časopis Metoda konačnih

Metoda konačnih elemenata; teorija i praktična implementacija math.e 1 of 15 Vol.25. math.e Hrvatski matematički elektronički časopis Metoda konačnih 1 of 15 math.e Hrvatski matematički elektronički časopis Metoda konačnih elemenata; teorija i praktična implementacija klavirska žica konačni elementi mehanika numerička matematika Andrej Novak Sveučilište

Више

Newtonova metoda za rješavanje nelinearne jednadžbe f(x)=0

Newtonova metoda za rješavanje nelinearne jednadžbe f(x)=0 za rješavanje nelinearne jednadžbe f (x) = 0 Ime Prezime 1, Ime Prezime 2 Odjel za matematiku Sveučilište u Osijeku Seminarski rad iz Matematičkog praktikuma Ime Prezime 1, Ime Prezime 2 za rješavanje

Више

Орт колоквијум

Орт колоквијум II колоквијум из Основа рачунарске технике I - 27/28 (.6.28.) Р е ш е њ е Задатак На улазе x, x 2, x 3, x 4 комбинационе мреже, са излазом z, долази четворобитни BCD број. Ако број са улаза при дељењу

Више

Matematički fakultet Univerzitet u Beogradu Elementarne funkcije i preslikavanja u analizi Master rad Mentor: dr Miodrag Mateljević Student: Marija Vu

Matematički fakultet Univerzitet u Beogradu Elementarne funkcije i preslikavanja u analizi Master rad Mentor: dr Miodrag Mateljević Student: Marija Vu Matematički fakultet Univerzitet u Beogradu Elementarne funkcije i preslikavanja u analizi Master rad Mentor: dr Miodrag Mateljević Student: Marija Vujičić 1045/2015 Beograd, 2018. Sadržaj 1 Uvod 2 2 Stepena

Више

Microsoft Word - 13pavliskova

Microsoft Word - 13pavliskova ПОДЗЕМНИ РАДОВИ 4 (5) 75-8 UDK 6 РУДАРСКО-ГЕОЛОШКИ ФАКУЛТЕТ БЕОГРАД YU ISSN 5494 ИЗВОД Стручни рад УПОТРЕБА ОДВОЈЕНОГ МОДЕЛА РЕГЕНЕРАЦИЈЕ ЗА ОДРЕЂИВАЊЕ ПОУЗДАНОСТИ ТРАНСПОРТНЕ ТРАКЕ Павлисковá Анна, Марасовá

Више

Microsoft PowerPoint - STABILNOST KONSTRUKCIJA 2_18 [Compatibility Mode]

Microsoft PowerPoint - STABILNOST KONSTRUKCIJA 2_18 [Compatibility Mode] 6. STABILNOST KONSTRUKCIJA II čas Marija Nefovska-Danilović 3. Stabilnost konstrukcija 1 6.2 Osnovne jednačine štapa 6.2.1 Linearna teorija štapa Važe pretpostavke o geometrijskoj (1), statičkoj (2) i

Више

Microsoft Word - IZVOD FUNKCIJE.doc

Microsoft Word - IZVOD FUNKCIJE.doc IZVOD FUNKCIJE Predpotavimo da je funkcija f( definiana u nekom intervalu (a,b i da je tačka iz intervala (a,b fikirana. Uočimo neku proizvoljnu tačku iz tog intervala (a,b. Ova tačka može da e pomera

Више

Numerička matematika 11. predavanje dodatak Saša Singer web.math.pmf.unizg.hr/~singer PMF Matematički odsjek, Zagreb NumMat 2019, 11. p

Numerička matematika 11. predavanje dodatak Saša Singer web.math.pmf.unizg.hr/~singer PMF Matematički odsjek, Zagreb NumMat 2019, 11. p Numerička matematika 11. predavanje dodatak Saša Singer singer@math.hr web.math.pmf.unizg.hr/~singer PMF Matematički odsjek, Zagreb NumMat 2019, 11. predavanje dodatak p. 1/46 Sadržaj predavanja dodatka

Више

Title

Title 1. Realni brojevi Prirodno bi bilo konstruisati skup realnih brojeva korak po korak, od prirodnih brojeva preko cijelih, racionalnih i na kraju iracionalnih. Medutim, mi ćemo tom problemu ovdje pristupiti

Више

ДРУШТВО ФИЗИЧАРА СРБИЈЕ МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ И СПОРТА РЕПУБЛИКЕ СРБИЈЕ Задаци за републичко такмичење ученика средњих школа 2006/2007 године I разред

ДРУШТВО ФИЗИЧАРА СРБИЈЕ МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ И СПОРТА РЕПУБЛИКЕ СРБИЈЕ Задаци за републичко такмичење ученика средњих школа 2006/2007 године I разред ДРУШТВО ФИЗИЧАРА СРБИЈЕ МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ И СПОРТА РЕПУБЛИКЕ СРБИЈЕ Задаци за републичко такмичење ученика средњих школа 006/007 године разред. Електрични систем се састоји из отпорника повезаних тако

Више

Microsoft Word - NULE FUNKCIJE I ZNAK FUNKCIJE.doc

Microsoft Word - NULE FUNKCIJE I ZNAK FUNKCIJE.doc NULE FUNKCIJE I ZNAK FUNKCIJE NULE FUNKCIJE su mesta gde grafik seče osu a dobijaju se kao rešenja jednačine y= 0 ( to jest f ( ) = 0 ) Mnogi profesori vole da se u okviru ove tačke nadje i presek sa y

Више

Microsoft Word - TAcKA i PRAVA3.godina.doc

Microsoft Word - TAcKA  i  PRAVA3.godina.doc TAČKA i PRAVA Najpre ćemo se upoznati sa osnovnim formulama i njihovom primenom.. Rastojanje izmeñu dve tače Ao su nam date tače A( x, y i B( x, y, onda rastojanje izmeñu njih računamo po formuli d( A,

Више

1. GRUPA Pismeni ispit iz MATEMATIKE Prezime i ime broj indeksa 1. (15 poena) Rexiti matriqnu jednaqinu 3XB T + XA = B, pri qemu

1. GRUPA Pismeni ispit iz MATEMATIKE Prezime i ime broj indeksa 1. (15 poena) Rexiti matriqnu jednaqinu 3XB T + XA = B, pri qemu 1. GRUPA Pismeni ispit iz MATEMATIKE 1 0.0.01. Prezime i ime broj indeksa 1. (15 poena) Rexiti matriqnu jednaqinu XB T + XA = B, 1 4 pri qemu je A = 6 9 i B = 1 1 0 1 1. 4 4 4 8 1. Data je prava q : {

Више

Ravno kretanje krutog tela

Ravno kretanje krutog tela Ravno kretanje krutog tela Brzine tačaka tela u reprezentativnom preseku Ubrzanja tačaka u reprezentativnom preseku Primer određivanja brzina i ubrzanja kod ravnog mehanizma Ravno kretanje krutog tela

Више

Grafovi 1. Posmatrajmo graf prikazan na slici sa desne strane. a) Odrediti skup čvorova V i skup grana E posmatranog grafa. Za svaku granu posebno odr

Grafovi 1. Posmatrajmo graf prikazan na slici sa desne strane. a) Odrediti skup čvorova V i skup grana E posmatranog grafa. Za svaku granu posebno odr Grafovi 1. Posmatrajmo graf prikazan na slici sa desne strane. a) Odrediti skup čvorova V i skup grana E posmatranog grafa. Za svaku granu posebno odrediti njene krajeve. b) Odrediti sledeće skupove: -

Више

PRVI KOLOKVIJUM Odrediti partikularno rexee jednaqine koje zadovo ava uslov y(0) = 0. y = x2 + y 2 + y 2xy + x + e y 2. Odrediti opxte rexee

PRVI KOLOKVIJUM Odrediti partikularno rexee jednaqine koje zadovo ava uslov y(0) = 0. y = x2 + y 2 + y 2xy + x + e y 2. Odrediti opxte rexee PRVI KOLOKVIJUM 1992. 1. Odrediti partikularno rexee jednaqine koje zadovo ava uslov y(0) = 0. y = x2 + y 2 + y 2xy + x + e y 2. Odrediti opxte rexee jednaqine y 2y + 5y = 2e t + 3t 1. 3. Rexiti sistem

Више

Microsoft Word - Lekcija 11.doc

Microsoft Word - Lekcija 11.doc Лекција : Креирање графова Mathcad олакшава креирање x-y графика. Треба само кликнути на нови фајл, откуцати израз који зависи од једне варијабле, например, sin(x), а онда кликнути на дугме X-Y Plot на

Више

Mere slicnosti

Mere slicnosti Nenad Mitić Matematički fakultet nenad@matf.bg.ac.rs Kako odrediti sličnost/različitost, obrazaca, atributa, dogadjaja... Podaci različitog tipa i strukture Zavisnost od tipa, raspodele, dimenzionalnosti

Више

LAB PRAKTIKUM OR1 _ETR_

LAB PRAKTIKUM OR1 _ETR_ UNIVERZITET CRNE GORE ELEKTROTEHNIČKI FAKULTET STUDIJSKI PROGRAM: ELEKTRONIKA, TELEKOMUNIKACIJE I RAČUNARI PREDMET: OSNOVE RAČUNARSTVA 1 FOND ČASOVA: 2+1+1 LABORATORIJSKA VJEŽBA BROJ 1 NAZIV: REALIZACIJA

Више

Microsoft PowerPoint - STABILNOST KONSTRUKCIJA 4_19 [Compatibility Mode]

Microsoft PowerPoint - STABILNOST KONSTRUKCIJA 4_19 [Compatibility Mode] Univerzitet u Beogradu Građevinski fakutet Katedra za tehničku mehaniku i teoriju konstrukcija STABILNOST KONSTRUKCIJA IV ČAS V. PROF. DR MARIJA NEFOVSKA DANILOVIĆ 3. SABILNOST KONSTRUKCIJA 1 Geometrijska

Више

1 MATEMATIKA 1 (prva zadaća) Vektori i primjene 1. U trokutu ABC točke M i N dijele stranicu AB na tri jednaka dijela. O

1 MATEMATIKA 1 (prva zadaća) Vektori i primjene 1. U trokutu ABC točke M i N dijele stranicu AB na tri jednaka dijela. O http://www.fsb.hr/matematika/ (prva zadać Vektori i primjene. U trokutu ABC točke M i N dijele stranicu AB na tri jednaka dijela. Označite CA= a, CB= b i izrazite vektore CM i CN pomoću vektora a i b..

Више

Primjena neodredenog integrala u inženjerstvu Matematika 2 Erna Begović Kovač, Literatura: I. Gusić, Lekcije iz Matematike 2

Primjena neodredenog integrala u inženjerstvu Matematika 2 Erna Begović Kovač, Literatura: I. Gusić, Lekcije iz Matematike 2 Primjena neodredenog integrala u inženjerstvu Matematika 2 Erna Begović Kovač, 2019. Literatura: I. Gusić, Lekcije iz Matematike 2 http://matematika.fkit.hr Uvod Ako su dvije veličine x i y povezane relacijom

Више

1. Vrednost izraza jednaka je: Rexenje Direktnim raqunom dobija se = 4 9, ili kra e S = 1 ( 1 1

1. Vrednost izraza jednaka je: Rexenje Direktnim raqunom dobija se = 4 9, ili kra e S = 1 ( 1 1 1. Vrednost izraza 1 1 + 1 5 + 1 5 7 + 1 7 9 jednaka je: Rexenje Direktnim raqunom dobija se 1 + 1 15 + 1 5 + 1 6 = 4 9, ili kra e S = 1 1 1 2 + 1 1 5 + 1 5 1 7 + 1 7 1 ) = 1 7 2 8 9 = 4 9. 2. Ako je fx)

Више

07jeli.DVI

07jeli.DVI Osječki matematički list 1(1), 85 94 85 Primjena karakterističnih funkcija u statistici Slobodan Jelić Sažetak. U ovom radu odred ene su funkcije distribucije aritmetičke sredine slučajnog uzorka duljine

Више

Konstrukcija linearnih višekoračnih metodi Postoje tri važne familije višekoračnih metoda: Adamsovi metodi Adams-Bashfortovi metodi kod kojih je ρ(w)

Konstrukcija linearnih višekoračnih metodi Postoje tri važne familije višekoračnih metoda: Adamsovi metodi Adams-Bashfortovi metodi kod kojih je ρ(w) Konstrukcija linearnih višekoračnih metodi Postoje tri važne familije višekoračnih metoda: Adamsovi metodi Adams-Bashfortovi metodi kod kojih je ρ(w) = w k w k 1 Adams-Moultonovi metodi kod kojih je ρ(w)

Више

(Microsoft Word - Dr\236avna matura - studeni osnovna razina - rje\232enja)

(Microsoft Word - Dr\236avna matura - studeni osnovna razina - rje\232enja) 1. C. Imamo redom: I. ZADATCI VIŠESTRUKOGA IZBORA 9 + 7 6 9 + 4 51 = = = 5.1 18 4 18 8 10. B. Pomoću kalkulatora nalazimo 10 1.5 = 63.45553. Četvrta decimala je očito jednaka 5, pa se zaokruživanje vrši

Више

Veeeeeliki brojevi

Veeeeeliki brojevi Matematička gimnazija Nedelja informatike 3 12. decembar 2016. Uvod Postoji 10 tipova ljudi na svetu, oni koji razumeju binarni sistem, oni koji ne razumeju binarni sistem i oni koji nisu očekivali šalu

Више

Прилог бр. 1. НАСТАВНО НАУЧНОМ /УМЈЕТНИЧКОМ ВИЈЕЋУ МАШИНСКОГ ФАКУЛТЕТА ИСТОЧНО САРАЈЕВО СЕНАТУ УНИВЕРЗИТЕТА У ИСТОЧНОМ САРАЈЕВУ Предмет: Извјештај ком

Прилог бр. 1. НАСТАВНО НАУЧНОМ /УМЈЕТНИЧКОМ ВИЈЕЋУ МАШИНСКОГ ФАКУЛТЕТА ИСТОЧНО САРАЈЕВО СЕНАТУ УНИВЕРЗИТЕТА У ИСТОЧНОМ САРАЈЕВУ Предмет: Извјештај ком Прилог бр. 1. НАСТАВНО НАУЧНОМ /УМЈЕТНИЧКОМ ВИЈЕЋУ МАШИНСКОГ ФАКУЛТЕТА ИСТОЧНО САРАЈЕВО СЕНАТУ УНИВЕРЗИТЕТА У ИСТОЧНОМ САРАЈЕВУ Предмет: Извјештај комисије о пријављеним кандидатима за избор у академско

Више

Талесова 1 теорема и примене - неки задаци из збирке Дефинициjа 1: Нека су a и b две дужи чиjе су дужине изражене преко мерне jединице k > 0, тако да

Талесова 1 теорема и примене - неки задаци из збирке Дефинициjа 1: Нека су a и b две дужи чиjе су дужине изражене преко мерне jединице k > 0, тако да Талесова 1 теорема и примене - неки задаци из збирке Дефинициjа 1: Нека су и две дужи чиjе су дужине изражене преко мерне jединице k > 0, тако да jе m k и n k, где су m, n > 0. Тада кажемо да су дужи и

Више

Microsoft Word - ASIMPTOTE FUNKCIJE.doc

Microsoft Word - ASIMPTOTE FUNKCIJE.doc ASIMPTOTE FUNKCIJE (PONAŠANJE FUNKCIJE NA KRAJEVIMA OBLASTI DEFINISANOSTI) Ovo je jedna od najznačajnijih tačaka u ispitivanju toka funkcije. Neki profesori zahtevaju da se asimptote rade kao. tačka u

Више

Microsoft PowerPoint - jkoren10.ppt

Microsoft PowerPoint - jkoren10.ppt Dickey-Fuller-ov test jediničnog korena Osnovna ideja Različite determinističke komponente Izračunavanje test-statistike Pravilo odlučivanja Određivanje broja jediničnih korena Algoritam testiranja Prošireni

Више

SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK Igor Sušić LOKALNA IZRAČUNLJIVOST Diplomski rad Voditelj rada: doc.dr.sc.

SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK Igor Sušić LOKALNA IZRAČUNLJIVOST Diplomski rad Voditelj rada: doc.dr.sc. SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK Igor Sušić LOKALNA IZRAČUNLJIVOST Diplomski rad Voditelj rada: doc.dr.sc. Zvonko Iljazović Zagreb, lipanj 015. Ovaj diplomski

Више

RG_V_05_Transformacije 3D

RG_V_05_Transformacije 3D Računarska grafika - vežbe 5 Transformacije u 3D grafici Transformacije u 3D grafici Slično kao i u D grafici, uz razlike: matrice su 4x4 postoji posebna matrica projekcije Konvencije: desni pravougli

Више

Техничко решење: Софтвер за симулацију стохастичког ортогоналног мерила сигнала, његовог интеграла и диференцијала Руководилац пројекта: Владимир Вуји

Техничко решење: Софтвер за симулацију стохастичког ортогоналног мерила сигнала, његовог интеграла и диференцијала Руководилац пројекта: Владимир Вуји Техничко решење: Софтвер за симулацију стохастичког ортогоналног мерила сигнала, његовог интеграла и диференцијала Руководилац пројекта: Владимир Вујичић Одговорно лице: Владимир Вујичић Аутори: Велибор

Више

ALGEBRA I (2010/11)

ALGEBRA I (2010/11) ALGEBRA I (2010/11) ALGEBRA I(20010/11), KOLOKVIJUM I-NOVEMBAR, 24. novembar 2010. GRUPA I 1. Da li je tautologija: p ( q r) (p q) (p r). 2. Pronaći KKF i KDF za r ( p q). 3. Pronaći jean primer interpretacije

Више

Matematika 1 - izborna

Matematika 1 - izborna 3.3. NELINEARNE DIOFANTSKE JEDNADŽBE Navest ćemo sada neke metode rješavanja diofantskih jednadžbi koje su drugog i viših stupnjeva. Sve su te metode zapravo posebni oblici jedne opće metode, koja se naziva

Више

MAT KOL (Banja Luka) ISSN (p), ISSN (o) Vol. XX (2)(2014), PELLOVA JEDNAČINA I PITAGORIN

MAT KOL (Banja Luka) ISSN (p), ISSN (o) Vol. XX (2)(2014), PELLOVA JEDNAČINA I PITAGORIN MAT KOL (Banja Luka) ISSN 0354 6969 (p), ISSN 986 5228 (o) Vol. XX (2)(204), 59 68 http://www.imvibl.org/dmbl/dmbl.htm PELLOVA JEDNAČINA I PITAGORINE TROJKE Amra Duraković Bernadin Ibrahimpašić 2, Sažetak

Више

PRAVILA ZA POLAGANjE ISPITA IZ NUMERIQKE ANALIZE U TOKU SEMESTRA 1. Ispit se sastoji iz pismenog i usmenog dela. Pismeni deo ispita je eliminatoran. 2.

PRAVILA ZA POLAGANjE ISPITA IZ NUMERIQKE ANALIZE U TOKU SEMESTRA 1. Ispit se sastoji iz pismenog i usmenog dela. Pismeni deo ispita je eliminatoran. 2. PRAVILA ZA POLAGANjE ISPITA IZ NUMERIQKE ANALIZE U TOKU SEMESTRA 1. Ispit se sastoji iz pismenog i usmenog dela. Pismeni deo ispita je eliminatoran. 2. Aktivnosti u toku semestra mogu biti obavezne i opcione,

Више

UAAG Osnovne algebarske strukture 5. Vektorski prostori Borka Jadrijević

UAAG Osnovne algebarske strukture 5. Vektorski prostori Borka Jadrijević Osnovne algebarske strukture 5. Vektorski prostori Borka Jadrijević Osnovne algebarske strukture5. Vektorski prostori 2 5.1 Unutarnja i vanjska množenja Imamo dvije vrste algebarskih operacija, tzv. unutarnja

Више

Slide 1

Slide 1 Катедра за управљање системима ТЕОРИЈА СИСТЕМА Предавањe 2: Основни појмови - систем, модел система, улаз и излаз UNIVERSITY OF BELGRADE FACULTY OF ORGANIZATIONAL SCIENCES План предавања 2018/2019. 1.

Више

Tеорија одлучивања

Tеорија одлучивања Tеорија одлучивања Аналитички хијерархијски процес Циљ предавања Упознавање са АХП медотом Врсте АХП методе Предности и недостаци АХП методе Софтвери АХП Expert Choice MakeItRational (.com) Пример АХП

Више