Univerzitet u Nišu Prirodno-matematički fakultet Departman za fiziku Rešavanje svojstvenog problema Hamiltonijana:Numerov-Kulijev metod Master rad Stu

Величина: px
Почињати приказ од странице:

Download "Univerzitet u Nišu Prirodno-matematički fakultet Departman za fiziku Rešavanje svojstvenog problema Hamiltonijana:Numerov-Kulijev metod Master rad Stu"

Транскрипт

1 Univerzitet u Nišu Prirodno-matematički fakultet Departman za fiziku Rešavanje svojstvenog problema Hamiltonijana:Numerov-Kulijev metod Master rad Student: Dijana Milosavljević Br. indeksa: 21 Mentor: Dr Ljiljana Stevanović Niš, Decembar 2016

2 Sadržaj Uvod 1 1 Numerički metodi za rešavanje Šredingerove jednačine Vremenski nezavisna Šredingerova jednačina Varijacioni metod Metod konačnih razlika Numerov-Kulijev metod Metod integracije Funkcija greške Izvod enje izraza za korekciju energije Konvergencija Algoritam Primena Numerov-Kulijevog metoda Linearni harmonijski oscilator-lho Numerička procedura Atom vodonika Numerička procedura Morzeov oscilator Numerička procedura Konfinirani atom vodonika Numerička procedura Konfinirani atom vodonika u magnetnom polju Svod enje problema na jednodimenzioni Numerička procedura Konfinirani 2D i 3D oscilator Numerička procedura Dodatak Atomski sistem jedinica Hermitovi polinomi Lagerovi polinomi Generalisani Lagerovi polinomi Rešavanje Šredingerove jednačine za linearni harmonijski oscilator Svojstvene funkcije linearnog harmonijskog oscilatora Rešavanje Šredingerove jednačine za atom vodonika Vodonične talasne funkcije diskretnog spektra

3 Zaključak 60 Literatura 61

4 Uvod Šredingerova jednačina predstavlja fundamentalnu jednačinu nerelativističke kvantne mehanike. Njeno proučavanje ima izuzetno značajnu ulogu u modernoj fizici. Nema mnogo problema za koje Šredingerova jednačina ima analitičko rešenje za energijske nivoe i talasne funkcije. Primeri tih problema su beskonačno duboka pravougaona potencijalna jama, Kulonov potencijal, potencijal linearnog harmonijskog oscilatora itd. S obzirom da su svojstvene energije i svojstvene funkcije ovih sistema poznate egzaktno, oni mogu poslužiti kao korisni sistemi za procenu tačnosti nekog numeričkog algoritma koji će se primenjivati na opšte probleme. Osnovni zadatak je nalaženje vezanih stanja čestice u potencijalu. Zato je od velikog značaja razviti numerički metod za rešavanje Šredingerove jednačine za proizvoljan potencijal. Postoji niz tih metoda koji se koriste. Ovde ćemo se ograničiti na metode kojima se odred uju diskretna stanja rešavanjem stacionarne Šredingerove jednačine. Problem rešavanja stacionarne Šredingerove jednačine, tj. odred ivanja svojstvenih vrednosti i svojstvenih vektora je potklasa problema graničnih vrednosti, kada je talasna funkcija poznata u graničnim tačkama domena, a treba odrediti vrednosti funkcije unutar domena. Numeričke metode za rešavanje Šredingerove jednačine možemo podeliti u dve grupe: varijacioni metod i metod konačnih razlika. Tema ovog rada biće proučavanje jednog od mnogobrojnih numeričkih metoda koji se koriste za rešavanje Šredingerove jednačine, Numerov-Kulijevog metoda, koji se svrstava u metod konačnih razlika visoke tačnosti. Zbog svoje kompaktnosti i efikasnosti, algoritam u okviru ovog metoda bio je naročito popularan 20-tih godina za izračunavanja atomske strukture ubrzo nakon zasnivanja kvantne mehanike. Numerička procedura zahteva zadavanje početne energije koja se koristi u iterativnom postupku izračunavanja. Primenom metoda moguće je odrediti i svojstvene funkcije u svakoj tački domena. Budući da se pokazao kao pouzdan metod može se koristiti i za procenu efikasnosti novih metoda za rešavanje Šredingerove jednačine. Metoda konačnih razlika, podrazumeva transformaciju Šredingerove jednačine u sistem algebarskih jednačina zamenom izvoda odgovarajućim aproksimacijama. Manje je tačnosti u odnosu na Numerov-Kulijev metod za rešavanje jednodimenzione Šredingerove jednačine, ali se zato može jednostavnije primeniti na višedimenzione probleme, gde se Numerov-Kulijev metod pokazao ne tako pogodnim. Struktura rada sastoji se iz sledećih celina. U Glavi 1 biće predstavljene ukratko dve osnovne klase metoda koje se koriste za numeričko rešavanje Šredingerove jednačine. Glava 2 biće posvećena osnovnim karakteristikama i postavkama Numerov-Kulijevog metoda. U trećoj glavi biće predstavljeni rezultati primene navedenog metoda na probleme koji se sreću u atomskoj fizici i kvantnoj mehanici. U okviru svakog od problema dat je ukratko teorijski okvir koji je praćen detaljnim opisom numeričke procedure. Za svaki od problema razmatraćemo uticaj ulaznih parametara na izračunate svojstvene vrednosti i svojstvene funkcije. Na nekim mestima u okviru rada vršiće se upored ivanje energija dobijenih primenom Numerov-Kulijevog metoda i običnog metoda konačnih razlika. Radi 1

5 jednostavnijih zapisa u drugoj glavi i u delovima treće glave u kojima opisujemo numeričku proceduru korišćen je atomski sistem jedinica. Atomski sistem jedinica naveden je u dodatku. U ovom dodatku nalaze se još i detalji rešavanja svojstvenog problema za linearni harmonijski oscilator i atom vodonika. 2

6 Glava 1 Numerički metodi za rešavanje Šredingerove jednačine 1.1 Vremenski nezavisna Šredingerova jednačina Osnovna jednačina nerelativističke kvantne mehanike je Šredingerova jednačina: i h [ ] t Ψ(r, t) = h2 2m 2 + V (r, t) Ψ(r, t), (1.1.1) koja opisuje česticu mase m koja se kreće u potencijalu V (r, t). Ova vremenski zavisna jednačina može se iskoristiti za izvod enje vremenski nezavisne Šredingerove jednačine [1]. Razmatraćemo specijalan slučaj takav da potencijalna energija V čestice ne zavisi od vremena. Hamiltonijan H = h2 2m 2 + V (r) (1.1.2) je tada takod e vremenski nezavisan i jednačina (1.1.1) se tada značajno pojednostavljuje. Ukoliko talasnu funkciju Ψ(r, t) napišemo kao proizvod funkcije koja zavisi samo od položaja r odnosno vremena t, Ψ(r, t) = ψ(r)f(t), (1.1.3) jednačina (1.1.1) postaje: i hψ(r) df(t) dt = ] [ h2 2m 2 ψ(r) + V (r)ψ(r) f(t). (1.1.4) Deljenjem obe strane prethodne jednačine sa Ψ(r, t) = ψ(r)f(t), dobija se: i h 1 df(t) = 1 ] [ h2 f(t) dt ψ(r) 2m 2 ψ(r) + V (r)ψ(r). (1.1.5) Pošto leva strana jednačine (1.1.5) zavisi samo od t, a desna strana od r, obe strane moraju biti jednake konstanti. S obzirom da ta konstanta ima dimenzije energije obeležićemo je uslovno sa E. Izjednačavanjem leve i desne strane jednačine (1.1.5) sa konstantom E dobijaju se dve obične diferencijalne jednačine: i h df(t) dt = Ef(t) (1.1.6) 3

7 i [ ] h2 2m 2 + V (r) ψ(r) = Eψ(r). (1.1.7) Iz prve jednačine se rešavanjem dobija: f(t) = C exp ( iet/ h), (1.1.8) gde je C proizvoljna konstanta. Bez gubitka opštosti može se uzeti da je C=1 tako da je rešenje (1.1.3) oblika: Ψ(r, t) = ψ(r) exp ( iet/ h). (1.1.9) Jednačina (1.1.7) naziva se vremenski nezavisna Šredingerova jednačina. Nasuprot vremenski zavisnoj Šredingerovoj jednačini (1.1.1) koja opisuje vremensku evoluciju talasne funkcije Ψ(r, t), jednačina (1.1.7) je jednačina svojstvenog problema. Jednačine svojstvenog problema su oblika: Aψ n = a n ψ n, (1.1.10) gde je A operator a a n je broj. Rešenje ψ n takve jednačine naziva se svojstvena funkcija koja odgovara svojstvenoj vrednosti a n operatora A. Delovanje operatora A na svojstvene funkcije ψ n vratiće ove funkcije pomnožene konstantom a n. Ukoliko više linearno nezavisnih svojstvenih funkcija odgovara istoj svojstvenoj vrednosti a n onda je ta svojstvena vrednost degenerisana pri čemu je stepen degeneracije odred en brojem linearno nezavisnih svojstvenih funkcija koje odgovaraju toj svojstvenoj vrednosti. Imajući u vidu da je izraz za Hamiltonijan odred en izrazom (1.1.2) vremenski nezavisna Šredingerova jednačina se može napisati kao Hψ(r) = Eψ(r), (1.1.11) pri čemu svojstvena funkcija ψ(r) odgovara svojstvenoj vrednosti E. Hamiltonijan u jednačini (1.1.7) je ermitski operator 1, pa su svojstvene vrednosti E vremenski nezavisne Šredingerove jednačine (1.1.11) realne. To ima nekoliko interesantnih posledica. Prva posledica je da gustina verovatnoće položaja P (r, t) = Ψ(r, t) 2 = Ψ (r, t)ψ(r, t), (1.1.12) ne zavisi od vremena što se može pokazati na sledeći način: Ψ(r, t) 2 = exp (iet/ h) ψ (r) exp ( iet/ h) ψ(r) = ψ (r)ψ(r). (1.1.13) Druga posledica je da očekivana vrednost bilo kojeg vremenski nezavisnog operatora takod e ne zavisi od vremena, ukoliko Ψ(r, t) zadovoljava jednačinu (1.1.9). To se pokazuje kao i u prethodnom slučaju za gustinu verovatnoće položaja: A = Ψ (r, t)âψ(r, t)dr = ψ (r)âψ(r)dr. (1.1.14) Iz tog razloga talasne funkcije koje su oblika (1.1.9) nazivaju se stacionarna stanja. Treba obratiti pažnju da (1.1.9) predstavlja partikularno rešenje Šredingerove jednačine (1.1.1). Opšte rešenje te jednačine biće linearna kombinacija tih partikularnih rešenja: Ψ(r, t) = i c i exp ( ie i t/ h) ψ i (r). (1.1.15) 1 Svojstvene vrednosti ermitskog operatora su realne 4

8 Postoji vrlo uska klasa potencijala za koje se Šredingerova jednačina može rešiti analitički. Primeri tih potencijala su Kulonov potencijal, potencijal linearnog harmonijskog oscilatora itd. U većini ovih slučajeva rešenja su izražena preko specijalnih funkcija, koje se moraju numerički odrediti. U većini slučajeva od praktičnog interesa (za primene u atomskoj, molekularnoj i fizici čvrstog stanja) moraju se koristiti numeričke metode. Sve metode za rešavanje stacionarne Šredingerove jednačine mogu se svrstati u dve velike grupe [2, 3]: varijacioni metod; metod konačnih razlika Varijacioni metod Zasniva se na aproksimaciji rešenja graničnog problema linearnom kombinacijom probnih (bazisnih) funkcija koje zadovoljavaju iste granične uslove. Neka je dat granični problem: [p(x)y (x)] + q(x)y(x) = f(x), 0 x 1 (1.1.16) y(0) = 0, y(1) = 0, (1.1.17) gde su p(x), q(x), f(x) neprekidne funkcije. Tražimo rešenje problema (1.1.16) (1.1.17) u obliku: n y(x) = c j φ j (x), (1.1.18) gde su φ j izabrane bazisne funkcije koje zadovoljavaju granične uslove (1.1.17): j=1 φ j (0) = φ j (1) = 0, j = 1,..., n (1.1.19) Kada je zadat skup bazisnih funkcija, treba navesti u kom smislu je funkcija (1.1.18) približno rešenje graničnog problema (1.1.16) (1.1.17), odnosno po kojim kriterijumima se odred uju konstante c j (j = 1,..., n) u linearnoj kombinaciji. Upravo ti kriterijumi odred uju o kojoj vrsti varijacionog metoda se radi. Ako je u(x) = n c j φ j (x), (1.1.20) približno rešenje razmatranog graničnog problema formirajmo grešku ovog rešenja: j=1 R(x) = (p(x)u (x)) + q(x)u(x) f(x), 0 x 1. (1.1.21) Ovde ćemo pomenuti samo neke od klasa varijacionih metoda: metod najmanjih kvadrata, Galerkinov metod i metod kolokacije. Metod najmanjih kvadrata podrazumeva minimizaciju greške (1.1.21). To obuhvata nalaženje integrala I = 1 koji se potom minimizuje u odnosu na c j, (j = 1,..., n): 0 R 2 (x)dx, (1.1.22) c j I = 0, (j = 1,..., n). (1.1.23) 5

9 Imajući u vidu (1.1.22) može se napisati: c j I = 1 0 2R c j Rdx = R c j Rdx. (1.1.24) Kod Galerkinovog metoda koeficijenti c i (i = 1,..., n) u (1.1.20) biraju se tako da je funkcija greške R(x) ortogonalna na sve bazisne funkcije φ i, (i = 1,..., n): 1 0 R(x)φ j (x)dx = 0, (j = 1,..., n). (1.1.25) Koristeći (1.1.20), (1.1.21) i (1.1.25) dolazi se do sledećeg sistema jednačina: 1 0 Rφ j dx = n 1 c i [pφ i + p φ i + qφ i ] φ 0 }{{} j dx h i i=1 1 n 1 c i h i φ j dx = fφ j dx 0 0 }{{}}{{} i=1 Sistem jednačina se zapisuje u matričnom obliku: odnosno A ji 1 B j 0 fφ j dx = 0 (1.1.26) (1.1.27) n A ji c i = B j, (1.1.28) i=1 AC = B C = A 1 B. (1.1.29) Metod kolokacije zasniva se na izjednačavanju funkcije greške R(x) sa nulom u unapred odabranim tačkama intervala x 1,..., x n. Drugim rečima traži se da se približno rešenje u(x) graničnog problema (1.1.16) (1.1.17) poklapa sa egzaktnim rešenjem y(x) u tačkama x 1,..., x n. Pri tome, broj tačaka intervala mora da bude jednak broju parametara odnosno konstanti c i u izrazu za funkciju u(x) u (1.1.20). Metod kolokacije se svodi na rešavanje sistema jednačina: Koristeći definiciju funkcije R(x) dobija se: R(x i ) = 0, i = 1,..., n (1.1.30) R(x i ) p(x i )u (x i ) + p (x i )u (x i ) + q(x i )u(x i ) f(x i ) = 0. (1.1.31) Zamena (1.1.20) u (1.1.31) daje: n j=1 n j=1 c j p(x i )φ j (x i ) + n c j p (x i )φ j(x i ) + j=1 n c j q(x i )φ j (x i ) = f(x i ) (1.1.32) j=1 c j [p(x i )φ j (x i ) + p (x i )φ j(x i ) + q(x i )φ j (x i )] = f(x i ). (1.1.33) Ako sa h j (x i ) označimo p(x i )φ j (x i ) + p (x i )φ j(x i ) + q(x i )φ j (x i ), 6

10 dobija se: n c j h j (x i ) }{{} = f(x i ), i = 1,..., n (1.1.34) a ij n a ij c j = f(x i ) b i, i = 1,..., n (1.1.35) j=1 j=1 AC = B C = A 1 B. (1.1.36) Prethodno nabrojane i ukratko opisane klase varijacionog metoda (metod najmanjih kvadrata, Galerkinov metod i metod kolokacije) zasnivaju se na uslovima, koji se nameću na funkciju R(x) i mogu se zapisati na sledeći način: 1 0 ω(x)r(x)dx = 0, (1.1.37) gde ω(x) predstavlja težinsku funkciju koja odred uje metodu koja će se koristiti. Oblici težinske funkcije za pojedinačne metode su: c i R, Metod najmanjih kvadrata (i = 1,..., n) ω(x) = φ i (x), Galerkinov metod δ(x x i ), Metod kolokacije Metod konačnih razlika Metod konačnih razlika je numerički metod pogodan za rešavanje različitih problema. Suština metoda jeste zamena diferencijalnih jednačina diferencnim jednačinama. Na taj način se sa sistema diferencijalnih jednačina prelazi na sistem algebarskih jednačina što uprošćava problem. Podelimo interval (x 0, x n ) na n podintervala jednake dužine: Diakretizacijom posmatranog intervala formira se niz: x 1 = x 0 + h h = x n x 0. (1.1.38) n x 2 = x 1 + h = x 0 + 2h x 3 = x 2 + h = x 0 + 3h. x n 1 = x n 2 + h = x 0 + (n 1)h. Za izračunavanje sukcesivnih vrednosti y i y(x i ) može se koristiti aproksimacija ali to nije jedina mogućnost. Može se koristiti takod e: dy dx (x i) y i+1 y i, (1.1.39) h dy dx (x i) y i y i 1 h (1.1.40) dy dx (x i) y i+1 y i 1. 2h (1.1.41) 7

11 Prva dva izraza za aproksimaciju prvog izvoda y (x i ) slede iz Tejlorovih razvoja za y(x+h) odnosno y(x h): y(x i + h) = y(x i ) + y (x i )h y (x i )h 2 + O(h 3 ) (1.1.42) y(x i h) = y(x i ) y (x i )h y (x i )h 2 + O(h 3 ). (1.1.43) Iz razvoja (1.1.42) rešavanjem po y (x i ) dobiće se: y (x i ) = y(x i+1) y(x i ) h Iz razvoja (1.1.43) na analogan način sledi: y (x i ) = y(x i) y(x i 1 ) h Može se uočiti da su prethodna dva izraza istog reda tačnosti. Tejlorovih razvoja (1.1.42) i (1.1.43) dobija se: + O(h). (1.1.44) + O(h). (1.1.45) Nalaženjem razlike y(x i + h) y(x i h) = 2y (x i )h + O(h 3 ), (1.1.46) odakle sledi: y (x i ) = y(x i+1) y(x i 1 ) + O(h 2 ). (1.1.47) 2h Sabiranjem (1.1.42) i (1.1.43) dobija se: y(x i + h) + y(x i h) = 2y(x i ) + y (x i )h 2 + O(h 4 ). (1.1.48) Odatle sledi aproksimacija za drugi izvod: y (x i ) = y i+1 2y i + y i 1 h 2 + O(h 2 ). (1.1.49) Za aproksimaciju izvoda prvog reda koriste se tri različite metode. Svaka od tih metoda koristi tačku koja je za h ispred, pozadi ili i jedno i drugo u odnosu na datu vrednost x u kojoj tražimo prvi izvod y(x). Razlika unapred (engl. Forward Difference): y (x) = y(x + h) y(x) h Razlika unazad (engl. Backward Difference): y (x) = Centralna razlika (engl. Central Difference): y(x) y(x h) h y (x) = y(x + h) y(x h) 2h 8

12 Izračunavanje izvoda korišćenjem centralne razlike je tačnije od prethodne dve jer se pravi greska koja je reda veličine h 2. Neka je dat granični problem: a(x)y + b(x)y + c(x)y = d(x), 0 x 1 (1.1.50) y(0) = α, y(1) = β, (1.1.51) gde su a, b, c i d neprekidne funkcije. Interval (x 0, x n ) je pogodnom smenom preslikan na interval (0, 1). Kao što je već rečeno suština metoda jeste zamena diferencijalne jednačine diferencnim jednačinama. Koristeći aproksimaciju za drugi izvod (1.1.49) i centralnu razliku za prvi izvod, zamenom u (1.1.50) dobija se: a i h 2 [y i+1 2y i + y i 1 ] + b i 2h [y i+1 y i 1 ] + c i y i = d i, i = 1,..., n (1.1.52) i granični uslovi (1.1.51) postaju: y 0 = α, y n = β. (1.1.53) Sistem jednačina (1.1.52) je sistem od n linearnih algebarskih jednačina po nepoznatim veličinama y 1, y 2,..., y n 1. Taj sistem se može prepisati na sledeći način: ( a i hb ) i y i 1 + ( 2a i + c i h 2) ( y i + a i + hb ) i y i+1 = h 2 d i. (1.1.54) 2 2 Radi lakšeg zapisa prethodnog sistema jednačina uvešćemo oznake: p i = a i hb i 2 q i = 2a i + c i (h) 2 r i = a i + hb i 2, tako da (1.1.54) postaje: p i y i 1 + q i y i + r i y i+1 = h 2 d i (i = 1,..., n 1) (1.1.55) Postoje dva načina za rešavanje ovog sistema jednačina. To su direktni i indirektni metod. Direktni metod podrazumeva korišćenje metoda linearne algebre, odnosno zapis tog sistema u matričnom obliku, pri čemu treba voditi računa o graničnim uslovima (1.1.53). Drugi indirektni način sastoji se u rešavanju jednačine (1.1.54) po y i i primeni iterativnog algoritma (metoda): [ 1 y i = (a 2a i h 2 i + hb i c i 2 )y i+1 + (a i hb ] i 2 )y i 1 h 2 d i. (1.1.56) Vrednosti y i u j toj iteraciji dobijaju se iz vrednosti y i u prethodnoj (j 1)-oj iteraciji i to je tzv. Jakobijeva iteraciona šema: [ y (j) 1 i = (a 2a i h 2 i + hb i c i 2 )yj 1 i+1 + (a i hb ] i 2 )yj 1 i 1 h2 d i. (1.1.57) 9

13 Metod konačnih razlika dovodi do matrica koje se dijagonalizuju. Posmatrajmo sada jednodimenzioni potencijal V (x). Vremenski nezavisna Šredingerova jednačina za taj slučaj postaje: ] [ h2 d 2 2m dx + V (x) ψ(x) = Eψ(x). (1.1.58) 2 Podelimo domen na poddomene dužine h i uzmimo da su tačke ekvidistantno raspored ene: x i = x 0 + ih, i = 1, 2,.., n 1. (1.1.59) Slika 1.1: Podela domena za primenu metoda konačnih razlika. Proces diskretizovanja jednačine obuhvata zamenu nakon koje se dobija: Odavde sledi: d 2 ψ(x) dx 2 d 2 ψ(x) dx 2 = 2m 2 [V (x) E] ψ(x), (1.1.60) h ψ(x + h) 2ψ(x) + ψ(x h) h 2, (1.1.61) ψ(x + h) 2ψ(x) + ψ(x h) = 2m h 2 h2 [V (x) E] ψ(x). (1.1.62) ψ(x + h) = [ ] 2m h 2 h2 (V (x) E) + 2 ψ(x) ψ(x h), (1.1.63) odnosno: [ ] 2m ψ i+1 = h 2 h2 (V i E) + 2 ψ i ψ i 1. (1.1.64) Na osnovu ove relacije, ako je vrednost talasne funkcije poznata u dve tačke domena, moguće je izračunati vrednost u trećoj tački. Radi pojednostavljenja same forme poslednje jednačine uvešćemo oznake: tako da jednačina (1.1.64) postaje: M i = 2m h 2 h2 V i + 2 (1.1.65) λ = 2m h 2 h2 E, (1.1.66) ψ i+1 + (M i λ)ψ i ψ i 1 = 0. (1.1.67) Jedan od načina rešavanja sistema (1.1.67) je korišćenje algebre, odnosno zapis ovog sistema u matričnom obliku. Prilikom zapisa sistema u matričnom obliku uzeti u obzir da na granicama posmatranog domena važi ψ 0 = ψ n = 0. 10

14 i = 1 : ψ 2 + (M 1 λ)ψ 1 ψ }{{} 0 = 0 =0 i = 2 : ψ 3 + (M 2 λ)ψ 2 ψ 1 = 0 i = 3 : ψ 4 + (M 3 λ)ψ 3 ψ 2 = 0. i = n 1 : ψ }{{} n +(M n 1 λ)ψ n 1 ψ n 2 = 0. =0 Sistem jednačina za vrednosti talasne funkcije u pojedinim tačkama može se pisati u formi: M M M M n M n 1 ψ 1 ψ 2. ψ n 1 = λ ψ 1 ψ 2. ψ n 1 (1.1.68) tj. Hψ = Eψ, (1.1.69) pri čemu se svojstvene vrednosti odred uju rešavanjem sekularne jednačine: det(h λi) = 0. (1.1.70) Nalaženje svojstvenih vrednosti λ i, i = 1,..., n 1 svodi se na dijagonalizaciju matrice H. Na osnovu tih svojstvenih vrednosti odred uju se svojstvene energije prema izrazu E i = h 2 λ i /(2mh 2 ). U procesu dijagonalizovanja matrice H pored svojstvenih vrednosti dobijaju se i svojstveni vektori. Inače Hamiltonova matrica H je trodijagonalne forme. Za svaku svojstvenu vrednost energije, vrednosti talasne funkcije su oblika: ψ (i) = ψ (i) 1 ψ (i) 2. ψ (i) n 1 (1.1.71) S obzirom da svojstvene funkcije moraju biti normirane: ψ (i) 2 dx = 1, (1.1.72) važiće: j ψ (i) j 2 x = 1, (1.1.73) odnosno ψ (i) ψ (i) = 1 x, (1.1.74) gde ψ (i) označava ermitski konjugovanu matricu. 11

15 Glava 2 Numerov-Kulijev metod Numerov-Kulijev metod je dobro poznati numerički metod za rešavanje običnih diferencijalnih jednačina drugog reda koje ne sadrže prvi izvod. Ovaj metod razvio je ruski astronom Boris Vasiljevič Numerov [4]. Američki matematičar Džejms Kuli u radu [5] predlaže metod za izračunavanje talasnih funkcija i vibraciono-rotacionih energija dvoatomskih molekula. Predloženi metod podrazumevao je rešavanje jednačine tj. integraciju koja se vrši polazeći od oba kraja razmatranog intervala. Jedan od primera diferencijalnih jednačina koje se mogu rešavati Numerov-Kulijevim metodom je najfundamentalnija jednačina u kvantnoj mehanici-1d vremenski nezavisna Šredingerova jednačina. Kao što je već rečeno u Glavi 1, zavisno od oblika potencijala postaje teško ili čak nemoguće rešiti jednačinu analitički. U takvim situacijama se ovaj metod pokazao kao veoma koristan u dobijanju numeričkog rešenja. Numerovljev metod je, dakle, numerički metod za rešavanje običnih diferencijalnih jednačina oblika: d 2 ψ(x) = f(x)ψ(x). (2.0.1) dx Metod integracije U atomskom sistemu jedinica (Dodatak 4.1) vremenski nezavisna Šredingerova jednačina (1.1.58) može se napisati na sledeći način: gde je ψ (x) = 2[E V (x)]ψ(x) = f(x)ψ(x), (2.1.1) f(x) = 2[E V (x)]. Jednačinu (2.0.1) rešavamo na intervalu (x 0, x n ) uvod enjem niza ekvidistantnih tačaka: x i = x 0 + i h, i = 0,..., n. Razvoj talasnih funkcija ψ(x) u (i + 1)-om i (i 1)-om čvoru daje: ψ i+1 = ψ i + hψ i + h2 2 ψ i + h3 6 ψiii i + h4 24 ψiv i +... ψ i 1 = ψ i hψ i + h2 Sabiranjem prethodna dva razvoja: 2 ψ i h3 6 ψiii i + h4 24 ψiv i +... ψ i+1 + ψ i 1 = 2ψ i + h 2 ψ i + h4 12 ψiv i +... (2.1.2) 12

16 dobija se: ψ i = ψ i+1 2ψ i + ψ i 1 h 2 + O(h 2 ). (2.1.3) Zamenom (2.1.1) u (2.1.3) sledi: pri čemu je uvedena oznaka: ψ i+1 2ψ i + ψ i 1 = [U i 2E] h 2 ψ i, (2.1.4) U i = 2V i. (2.1.5) Greška koja se pravi u prethodnom izrazu prekidanjem razvoja je reda veličine h 4. Isti postupak se iskoristi za ψ i : ψ i+1 = ψ i + hψi III + h2 2 ψiv i + h3 6 ψv i + h4 24 yv I i (2.1.6) ψ i 1 = ψ i hψi III + h2 Sabiranjem (2.1.6) i (2.1.7) dobiće se: 2 ψiv i h3 6 ψv i + h4 24 ψv I i. (2.1.7) Iz jednačine (2.1.8) se dobija: ψ i+1 + ψ i 1 = 2ψ i + h 2 ψ IV i ψ IV i Sada se (2.1.9) zameni u (2.1.2): + h4 12 ψv I i. (2.1.8) = 1 h 2 (ψ i+1 + ψ i 1 2ψ i ) h2 12 ψv I i. (2.1.9) ψ i+1 + ψ i 1 2ψ i = h 2 ψ i + h2 12 (ψ i+1 + ψ i 1 2ψ i ) + O(h 6 ). (2.1.10) Pregrupisavanjem pojedinačnih članova u poslednjoj jednačini dobiće se: ψ i+1 h2 12 ψ i+1 + ψ i 1 h2 12 ψ i 1 2ψ i + 2 h2 12 ψ i = h 2 ψ i + O(h 6 ). (2.1.11) Radi pojednostavljenja uvešćemo smenu [6]: tako da (2.1.11) postaje: Y i = ψ i h2 12 ψ i, (2.1.12) Y i 1 2Y i + Y i+1 = h 2 ψ i. (2.1.13) Ukoliko se ima u vidu da je ψ i odred eno sa (2.1.1) tada se izraz za Y i može napisati u nešto drugačijem obliku uz korišćenje (2.1.5): ] Y i = [1 h2 12 (U i 2E) ψ i. (2.1.14) Ukoliko se sličan postupak zamene ψ i sa (2.1.1) primeni i na (2.1.13) dobija se: Y i 1 2Y i + Y i+1 = h2 [U i 2E] Y 1 h2 (U i 2E) i, (2.1.15) 12 13

17 odnosno Y i 1 + ( 2 + h2 [U i 2E] 1 h2 (U i 2E) 12 ) Y i Y i+1 = 0. (2.1.16) Napomenimo samo da u prethodnim formulama Y i označava Y (x i ), a takodje U i označava U(x i ) gde je x i = x 0 + i h i h predstavlja veličinu koraka. Potrebno je odrediti tačnu svojstvenu vrednost E. Rešenje jednačine (2.1.1) mora da zadovoljava granične uslove u krajnjim čvorovima x 0, x n intervala (x 0, x n ). Analizom jednačina (2.1.14) i (2.1.16) uočava se da je za pokretanje algoritma, pored graničnih vrednosti, potrebno zadati vrednosti funkcije ψ u prvom i pretposlednjem čvoru mreže, kao i neku početnu procenjenu vrednost svojstvene energije E g. Vrednosti funkcije ψ 0 i ψ n, kao i vrednosti ψ 1 i ψ n 1 zavisiće od problema koji razmatramo. Zatim se pristupa integraciji odnosno nalaženju vrednosti za ψ i, pri čemu se izdvaja integracija unapred (engl. outward) i integracija unazad(engl. inward). Integracija unapred vrši se od drugog čvora mreže pa sve do nekog čvora n c prema formuli oblika: Y out i = 2Y out i 1 Y out i 2 + h 2 [U i 1 2E g ]ψ out i 1, i = 2,..., n c. (2.1.17) Integracija unazad vrši se u suprotnom smeru polazeći od n 2 čvora (n označava ukupan broj čvorova) sve do n c u skladu sa formulom: Y in i = 2Y in i+1 Y in i+2 + h 2 [U i+1 2E g ]ψ in i+1, i = n 2,..., n c. (2.1.18) 2.2 Funkcija greške Oba tipa integracije izvode se uz korišćenje početnih vrednosti prema (2.1.16) do čvora n c. Čvor n c se bira tako da predstavlja ekstremum za talasnu funkciju, što će biti pokazano u odeljku 2.3. On se odred uje u toku integracije unapred ili integracije unazad. Ukoliko je funkcija koju dobijamo integracijom unapred odnosno unazad monotono rastuća tako da u intervalu (x 0, x n ) nema ekstremuma, onda se za n c uzima čvor koji se nalazi na sredini razmatranog intervala, tj. n c = n/2 gde n predstavlja ukupan broj čvorova mreže. Da bismo postigli da u tom čvoru funkcije ψi out i ψi in imaju istu vrednost potrebno je izvršiti skaliranje vrednosti funkcija: ψ i = ψout i i = 1,..., n ψn out c (2.2.1) c ψ i = ψin i i = n ψn in c + 1,..., n (2.2.2) c Slika 2.1: Integracija unapred i integracija unazad. Skaliranjem smo postigli da je talasna funkcija ψ svuda neprekidna. Med utim ostao je 14

18 problem da prvi izvod nakon skaliranja nije neprekidan. Zbog toga je naredni korak izjednačavanje izvoda talasne funkcije u čvoru n c : dψ out dx = dψin nc dx. (2.2.3) nc Iz same definicije integracije unapred odnosno unazad uočava se da će ti izvodi biti različiti pošto u integraciji unapred tački n c se približavamo sa jedne, a u integraciji unazad sa suprotne strane. Kada se integrali sa probnom, procenjenom vrednošću za energiju, E g, jednačina (2.1.15) neće biti zadovoljena za i = n c, tako da se u tom čvoru definiše funkcija greške: F (E g ) = Y nc+1 + Y nc 1 2Y nc h 2 (U nc 2E g )ψ nc. (2.2.4) Zahvaljujući izračunatoj funkciji greške pristupa se odred ivanju korekcije početne vrednosti E g prema formuli: D(E g ) = F (E g)y nc 2h 2 n. (2.2.5) i=1 ψ2 i Nakon odred ivanja korekcije potrebno je precizirati kriterijum konvergencije u odnosu na koji će se vršiti provera vrednosti: D(E g ) ε. (2.2.6) U našem radu uzimaćemo da ε ima vrednost Vrednost ovog parametra odred uje nam tačnost koju želimo da postignemo tako da se u naučnom istraživanju za vrednost ovog parametra može uzimati 10 4 ili manja uz odgovarajuću vrednost koraka mreže h (koji se uzima da je manji od 10 6 ). 2.3 Izvod enje izraza za korekciju energije Numerov-Kulijev metod predstavlja iterativni algoritam pri čemu se sa datim potencijalom, procenjenom vrednošću energije E g i vrednosti konvergencionog kriterijuma ε primenjuje integraciona formula (2.1.15) i izračunava funkcija greške prema (2.2.4). Algoritam se primenjuje sve dok konvergencioni kriterijum D(E g ) ε ne postane ispunjen. Ovaj konvergencioni kriterijum odred uje numeričku tačnost sa kojom je izvedena numerička integracija. Integraciona formula (2.1.16) može se napisati kao sistem jednačina: MY = 0, (2.3.1) gde je 0 nula-vektor, Y = (Y 0,..., Y n ) T a M simetrična matrica sa nenultim elementima: M (k 1)k = M k(k+1) = 1 (2.3.2) i ( ) M kk = 2 + h2 [U k 2E], k = 0, 1,..., n. (2.3.3) 1 h2 (U k 2E) 12 Sada ćemo pokazati da su svojstvene vrednosti energije diferencnih jednačina (2.1.16) i (2.1.4) mogu dobiti kao nule odgovarajuće funkcije početnih vrednosti energije. Te nule mogu biti odred ene korišćenjem Njutn-Rafsonovog metoda. Korekcija je: D(E g ) = F (E g) F (E g ). (2.3.4) 15

19 Matrična formulacija jednačina (2.1.16) i (2.2.4) za k = 0, 1,..., n c 1, n c + 1,..., n može se izraziti na sledeći način: MY = F. (2.3.5) Pretpostavimo da prva vrsta matrice M i prvi element Y odgovara n c -toj jednačini i n c -toj promenjivi, respektivno. Prema tome može se napisati da je Y = (c, Y a ) T i F = (F (E g ), 0) T. Drugim rečima: ( M11 Ma1 T M a1 M aa Nakon množenja matrica dobija se: ) ( c Y a ) = ( F (Eg ) 0 ) (2.3.6) M 11 c + M T a1y a = F (E g ), (2.3.7) M a1 c + M aa Y a = 0. (2.3.8) Diferenciranjem poslednje dve jednačine po E g uz uvod enje oznake M = napisati: d de g M može se M 11c + (M a1) T Y a + Ma1Y T a = F (E g ), (2.3.9) M a1c + M aay a + M aa Y a = 0. (2.3.10) Transponovanjem jednačine (2.3.8) i množenjem sa desne strane sa Y a dobija se sledeća jednačina: cma1y T a + Ya T M T aay a = 0. (2.3.11) Množenjem jednačine (2.3.10) sa Y T a sa leve strane sledi: cy T a M a1 + Y T a M aay a + Y T a M aa Y a = 0. (2.3.12) S obzirom da je matrica M aa simetrična, oduzimajući jednačinu (2.3.12) od (2.3.11) sledi: cm T a1y a = cy T a M a1 + Y T a M aay a. (2.3.13) Zamenom (2.3.13) u jednačinu (2.3.9) za izvod funkcije greške dobija se sledeći izraz: F (E g ) = M 11c + (M a1) T Y a + Y T a M a1 + 1 c Y T a M aay a. (2.3.14) Na osnovu oblika matrice M može se zaključiti da će matrica M biti dijagonalna sa elementima ( ) M kk = d 2 + h2 [U k 2E g ] 2h 2 de g 1 h2 (U k 2E g) = (1 h2 (U k 2E g )). (2.3.15) 2 Prvi element matrice Y koji smo obeležili sa c može biti ψ nc ili Y nc, nenulti je i može se uzeti da je jednak jedinici. Uzimajući c 1 (2.3.14) može se napisati kao: F (E g ) = M 11 + (M a1) T Y a + Y T a M a1 + Y T a M aay a. (2.3.16) ili u obliku: F (E g ) = Y T M Y. (2.3.17) 16

20 Pošto se ovde razmatra metod konačnih razlika i Numerov-Kulijev metod, kao što je već rečeno samo će dijagonalni elementi M zavisiti od E g tako da se korekciona formula može zapisati u sledećem obliku: D(E g ) = F (E g) n k=1 Y k 2M. (2.3.18) kk Imajući u vidu (2.3.15) imenilac korekcione formule (2.3.18) može se napisati kao: n k=1 Y 2 k M kk = 2h 2 n [ k=1 Konačan oblik za korekcionu formulu je: 2.4 Konvergencija Y 2 k 1 h2 (U k 2E g) 12 ] 2 = 2h 2 n ψk. 2 (2.3.19) k=1 D(E g ) = F (E g) 2h 2 n. (2.3.20) k=1 ψ2 k U cilju ispitivanja konvergencije metoda polazimo od sistema jednačina (2.1.15): Y 2 h 2 + (2h 2 + U 1 2E g )Y 1 Y }{{} 0 = 0 =0 h 2 Y i 1 h 2 Y i+1 + (2h 2 + U i 2E g )Y i = 0 (2.4.1) h 2 Y n 2 + (h 2 + U n 1 2E g )Y n 1 = 0 Za dobijanje izraza za F (E g ), F (E g ) i D(E g ), definiše se: gde su veličine: K = h 2 (2.4.2) G i = 2h 2 + U i, i = 2,..., n 2 (2.4.3) G n = h 2 + U n. (2.4.4) Prazna mesta u hamiltonijanu označavaju nulte elemente. Za jednačine (2.4.1) se može napisati: M = H 2IE g, (2.4.5) 17

21 gde I predstavlja jediničnu matricu. Podsetimo se da M predstavlja simetričnu matricu koeficijenata koji zavise od E g. Matrica M aa može se dijagonalizovati ortogonalnom matricom U, čije kolone su svojstveni vektori matrica M aa i H aa. Dakle, M aa = UΛU, (2.4.6) gde je Λ dijagonalna matrica sa svojstvenim vrednostima M aa na dijagonali. Iz jednačine: sledi: M a1 c + M aa Y a = 0, (2.4.7) Y a = M 1 aa M a1 = UΛ 1 U M a1. (2.4.8) Zamenom prethodnog izraza za Y a u jednačinu (2.3.7) uz uvod enje oznake V za U M a1, dobija se: F (E g ) = M 11 V Λ 1 V = M 11 Vv 2 λ 1 v. (2.4.9) v Na osnovu (2.4.5), dijagonalni elementi Λ su: λ v = E v 2E g, (2.4.10) gde su E v, v = 1, 2,..., n 1 svojstvene vrednosti H aa. Funkcija greške F (E g ) i prvi izvod funkcije greške F (E g ) odred eni su sa: F (E g ) = 2h 2 + U nc 2E g v V 2 v (E v 2E g ) 1 F (E g ) = 1 v V 2 v (E v 2E g ) 2 (2.4.11) Skup tačaka x 0,..., x nc 1, x nc+1,..., x n mogu se podeliti u dva skupa tačaka:skup tačaka x 0, x nc 1 koje se koriste u integraciji unapred i skup tačaka koji se koriste u integraciji unazad. Ukoliko sa out i in označimo vektore i matrice koje proističu iz ove podele H aa se može zapisati kao: ( ) Hout 0 H aa =, 0 H in gde su H out i H in blok matrice na dijagonali hamiltonijana H. Uz takvu podelu na sličan način za (2.4.6) sledi: M out = U out Λ out U out, (2.4.12) i M in = U in Λ in U in, (2.4.13) gde su kolone U out i U in svojstveni vektori H out i H in respektivno. Funkcija greške F (E g ) nedefinisana je u tačnim svojstvenim vrednostima E v. 18

22 Slika 2.2: Ponašanje funkcije greške F (E g ) i korekcije D(E g ). Jednačine (2.4.11) omogućavaju da se odredi ponašanje funkcije greške F (E g ) i korekcije D(E g ). One pokazuju da su te funkcije definisane i neprekidne za sve vrednosti E g osim za E g = E v, v = 1, 2,..., n 1 i da: F (E g ) 2h 2 + U nc 2E g za velike vrednosti E g F (E g ) < 2h 2 + U nc 2E g za E g < E 1 F (E g ) > 2h 2 + U nc 2E g za E g > E n 1 F (E g ) Vv 2 (E v 2E g ) 1 za E g E v F (E g ) < 1 za sve vrednosti E g F (E g ) 1 za velike vrednosti E g F (E g ) V 2 v (E v 2E g ) 2 za E g E v. Dakle, tačne svojstvene vrednosti energije E v dele E g -osu na niz intervala, i na svakom od tih intervala je F (E g ) neprekidna monotono opadajuća funkcija koja ide od pozitivnih ka negativnim vrednostima. Funkcija greške ima jednu nulu na svakom od tih pojedinačnih intervala. Označimo ove nule sa E v Korekcija D(E g ) ima sledeće osobine: D(E g ) E g E v E g E v D(E g ) 2h 2 + U nc 2E g za velike vrednosti E g D(E g ) < 2h 2 + U nc 2E g za E g < E 1 D(E g ) > 2h 2 + U nc 2E g za E g > E n 1 D(E g ) E v E g za E g E v. (2.4.14) Na osnovu ove analize konstruisan je grafik predstavljen na slici (2.2). Ovaj grafik zajedno sa napred opisanom procedurom opravdava izbor čvora n c kao čvora u kome talasna funkcija ima ekstremum. 19

23 2.5 Algoritam Primena Numerov-Kulijevog metoda svodi se na jednostavnu proceduru, čiji su koraci navedeni niže. Postupak primene Numerov-Kulijevog metoda 1: Zadavanje graničnih vrednosti za ψ(x 0 ) i ψ(x n ) 2: Zadavanje vrednosti funkcije u prvom i pretposlednjem čvoru mreže: ψ(x 1 ) i ψ(x n 1 ) 3: Definišemo tačku n c u kojoj ćemo vršiti skaliranje vrednosti funkcije 4: Zadavanje vrednosti za E g 5: Intergracija unapred: nalaženje ψ i (x) za i = 2,..., n c prema formuli (2.1.17) Intergracija unazad: nalaženje ψ i (x) za i = n 2,..., n c prema formuli (2.1.18) 6: Skaliranje funkcije u čvoru n c 7: Odred ivanje korekcije početne vrednosti E g prema formuli (2.2.5) 8: Provera kriterijuma konvergencije 9: Ako je kriterijum zadovoljen štampati vrednosti za E g i ψ, ako nije napisati novu vrednost za E g : E g = E g + D(E g ) i ponoviti postupak polazeći od koraka 5 20

24 Glava 3 Primena Numerov-Kulijevog metoda 3.1 Linearni harmonijski oscilator-lho Harmonijski oscilator predstavlja izuzetno važan problem u fizici. Oscilacije se veoma često sreću kako u klasičnim tako i u kvantno mehaničkim sistemima. Harmonijsko oscilovanje je veoma rasprostranjen oblik oscilovanja u prirodi. Kretanje ove vrste imamo približno ostvareno pri kretanju tela obešenog o jednu oprugu, u klaćenju klatna male amplitude. Vibracije žica i vazdušnih stubova muzičkih instrumenata su ili harmonijska ili superpozicija harmonijskih kretanja. Harmonijski osciluju električno i magnetno polje kod ravnog monohromatskog elektromagnetnog talasa. Proučavanje harmonijskog kretanja daje osnovu za razumevanje različitih delova fizike. Harmonijski oscilator može poslužiti kao model atoma u kristalnoj rešetki čvrstog tela. Najjednostavniji primer harmonijskog oscilatora je telo na opruzi koja ima konstantu elastičnosti k. Kada se telo izmesti iz svog ravnotežnog položaja javlja se sila F = kx koja deluje u suprotnom smeru i pokušava da vrati telo na početnu poziciju. Jednačina kretanja tela mase m je: koja se često piše u obliku: m d2 x = kx, (3.1.1) dt2 ẍ = ω 2 x, (3.1.2) gde je ẍ ubrzanje čestice, a ω = k/m. Opšte rešenje jednačine (3.1.1) je: x = A cos(ωt + α), (3.1.3) gde su A i α konstante koje se odred uju iz početnih uslova. Jednačina (3.1.3) opisuje jednostavne harmonijske oscilacije amplitude A, faze α i ugaone frekvence ω, tj. perioda 2π/ω. Tokom kretanja potencijalna energija raste i opada kako kinetička energija opada i raste. Ukupna energija koja je zbir potencijalne i kinetičke energije ostaje konstantna i jednaka: E = 1 2 mẋ kx2 = 1 2 mω2 A 2. (3.1.4) Jednostavne harmonijske oscilacije odred ene energije, frekvencije, faze i amplitude se nikada ne dešavaju. Med utim pre nego što pred emo na razmatranje kvantnog oscilatora treba uočiti da se bilo koji potencijal sa lokalnim minimumom može aproksimirati potencijalom harmonijskog oscilatora V (x) = 1 2 kx2, (3.1.5) 21

25 u blizini tačke stabilne ravnoteže. Osim toga, to je jedan od svega nekoliko kvantno mehaničkih sistema za koje je egzaktno analitičko rešenje moguće. Prilikom razmatranja kvantnog harmonijskog oscilatora susrećemo se sa problemom nalaženja svojstvenih funkcija Hamiltonijana: d 2 Ĥ = h2 2m dx k2 x 2, (3.1.6) tako da je vremenski nezavisna Šredingerova jednačina oblika: h2 d 2 ψ(x) + 1 2m dx 2 2 kx2 ψ(x) = Eψ(x). (3.1.7) Svojstvene funkcije linearnog harmonijskog oscilatora su: gde je α odred ena sa ψ n (x) = ( α π2n n!) 1/2 e α2 x 2 /2 H n (αx), (3.1.8) α = mω h, (3.1.9) a H n (αx) su Hermitovi polinomi (Dodatak 4.2). Svojstvene vrednosti energije harmonijskog oscilatora sa ugaonom frekvencijom ω su date sa: ( E n = hω n + 1 ), n = 0, 1, 2,... (3.1.10) 2 Detalji rešavanje svojstvenog problema Hamiltonijana za linearni harmonijski oscilator mogu se videti u Dodatku Numerička procedura Vremenski nezavisna Šredingerova jednačina za linearni harmonijski oscilator (3.1.7) napisana u atomskom sistemu jedinica (Dodatak 4.1) i za ω = 1 je: odnosno 1 d 2 ψ(x) dx 2 2 x2 ψ(x) = Eψ(x), (3.1.11) [ ] d 2 ψ(x) 1 = 2 dx 2 2 x2 E ψ(x). (3.1.12) Integraciona formula za Numerov-Kulijev metod (2.1.15) primenjena za slučaj linearnog harmonijskog oscilatora je oblika: Y i 1 2Y i + Y i+1 = h2 [x 2 i 2E] Y i (3.1.13) 1 h2 12 (x2 i 2E). Svojstvene funkcije ψ n (x) definisane su za < x < +. Numerički se integracija mora ograničiti na konačnu oblast na primer za x ( x 0, x 0 ). To podrazumeva nametanje odgovarajućih graničnih uslova u krajnjim tačkama. Za samu primenu algoritma može se izabrati korak veličine h pri čemu je potrebno prethodno postaviti mrežu 22

26 čvorova izmed u x 0 i x 0. Iz razloga inverzne simetrije koja je prisutna kod linearnog harmonijskog oscilatora umesto da posmatramo oblast od ( x 0, x 0 ), naše razmatranje možemo ograničiti na (0, x 0 ). Potrebno je sada razmotriti vrednosti talasne funkcije u granicama tog intervala. Podsetimo se da je talasna funkcija odred ena sa: gde je ξ = αx, tako da će u x 0 važiti: ψ n (ξ) = e ξ2 2 Hn (ξ), (3.1.14) ψ n (x 0 ) = e x (3.1.15) Pred imo sada na odred ivanje drugog graničnog uslova koji se odnosi na slučaj kada je x = 0. Situacija će biti različita u zavisnosti od toga da li se radi o parnim odnosno neparnim stanjima. Prema tome može se napisati važenje sledećeg graničnog uslova: { 0, neparna stanja ψ n (0) = 1, parna stanja Za pokretanje integracije unapred odnosno integracije unazad potrebno je poznavati vrednosti funkcije u prvom i pretposlednjem čvoru mreže ψ(x 1 ) odnosno ψ(x n 1 ) respektivno. Budući da uslov neprekidnosti talasne funkcije mora biti ispunjen, njena vrednost u tim čvorovima treba malo da se razlikuje od graničnih vrednosti. Obično se uzima da je ta razlika jednaka proizvoljno izabranoj konstanti δ čija je vrednost tako da je: { 0 + δ, neparna stanja ψ n (1) =, 1 + δ, parna stanja dok za talasnu funkciju u pretposlednjem čvoru mreže važi: ψ n (x n 1 ) = e x 2 n 1 2. (3.1.16) U nastavku će biti predstavljeni rezultati primene Numerov-Kulijevog metoda na problem linearnog harmonijskog oscilatora. Na kraju odeljka biće analizirane energije dobijene primenom ovog metoda sa metodom konačnih razlika manje tačnosti. Diskretizovanjem razmatranog intervala (0, x 0 ) uvedena je mreža od ukupno čvora sa fiksiranim parametrima h = 10 3 i ε = 10 3 i odgovarajućim graničnim uslovima. Pokretanjem algoritma omogućeno je izračunavanje ne samo svojstvenih vrednosti energije nego i talasnih funkcija u svakom čvoru mreže. Na slici 3.1 predstavljene su talasne funkcije za odgovarajuće vrednosti kvantnih brojeva. Izračunavanje svojstvenih vrednosti jedan je od osnovnih problema kvantne mehanike. U kvantnoj mehanici svakoj opservabli pridružen je linearni operator, a svaki operator ima skup svojstvenih vrednosti koje zapravo predstavljaju moguće vrednosti koje se mogu dobiti merenjem opservable. Svojstvene vrednosti energije linearnog harmonijskog oscilatora dobijenih primenom Numerov-Kulijevog metoda zajedno sa poznatim egzaktnim vrednostima predstavljeni su u tabeli (3.1). Rezultati su generisani pri rastojanju izmed u čvorova mreže h = 10 3 i tačnosti koja je odred ena parametrom ε =

27 Slika 3.1: Numerički izračunate talasne funkcije za vrednosti kvantnih brojeva n = 0, 1, 2, 3 Tabela 3.1: Numeričke vrednosti energije prvih šest stanja linearnog harmonijskog oscilatora E n n egzaktno Za pokretanje algoritma potrebno je uneti procenjenu energiju, vrednost za h i ε. Izbor svakog od tih parametara pojedinačno uticaće na konačan rezultat. Za postizanje 24

28 Slika 3.2: Numerički izračunate talasne funkcije za vrednosti kvantnih brojeva n = 4, 5, 6 odgovarajuće tačnosti neophodno je prilagoditi sve parametre. Kako promena h utiče na energiju stanja sa kvantnim brojem n = 4 i n = 5 predstavljeno je u tabeli (3.2). Tabela 3.2: Uticaj promene parametra h na rezultat x 0 h ε E g E broj iteracija Ono što se može zaključiti na osnovu rezultata iz tabele (3.2) to je da promena parametra h utiče na tačnost rezultata ali ne i na broj iteracija budući da za stanje sa glavnim kvantnim brojem n = 4 taj broj iznosi 5 za sve vrednosti h, a slučaju stanja sa n = 5 je 4. Budući da je za n = 5 dobijen rezultat manje tačnosti ispitaćemo uticaj parametra ε. Tabela 3.3: Uticaj promene parametra ε na rezultat x 0 h ε E g E broj iteracija Dakle, numerički rezultat sa većom tačnošću može se dobiti uz veći broj iteracija (kao što se može videti iz tabele za stanje sa glavnim kvantnim brojem n = 5 broj iteracija povećan sa 4 na 5). U mnogim slučajevima za rešavanje svojstvenog problema koristi se metod konačnih razlika koji podrazumeva zamenu diferencijalnih jednačina diferencnim. Zbog toga ćemo na kraju dati uporedni prikaz rezultata dobijenih primenom Numerov-Kulijevog 25

29 metoda i metoda konačnih razlika što je ilustrovano tabelom (3.4). Metod konačnih razlika primenjivan je sa istim vredostima parametara h, ε i E g kao i kod Numerov-Kulijevog metoda što nam omogućava pored enje tih vrednosti. Tabela 3.4: Pored enje Numerov-Kulijevog i metoda konačnih razlika primenjenih pri vrednostima parametra h = 10 3 i ε = 10 3 E N E F DM n = n = n = n = Atom vodonika Najdramatičniji uspeh u istoriji kvantne mehanike bio je razumevanje detalja spektra jednostavnih atoma kao i razumevanje periodičnosti koje su uočene u tablici hemijskih elemenata. Da bi se došlo do egzaktnog analitičkog rešenja za atom vodonika koristi se činjenica da je Kulonov potencijal izotropan (radijalno je simetričan u prostoru i zavisi samo od rastojanja od jezgra). Za opis atoma vodonika koristi se aproksimacija prema kojoj je elektron bezspinska čestica koja se ne opisuje relativističkim zakonima mehanike. Ukoliko je potencijal V (r) sferno simetričan treba koristiti sferne polarne koordinate: Za atom vodonika svojstveni problem je oblika: [ h2 1 2m r 2 r (r2 r ) + 1 r 2 sin θ x = rsinθ cos φ (3.2.1) y = r sin θ sin φ (3.2.2) z = r cos θ. (3.2.3) θ (sin θ θ ) + 1 r 2 sin 2 θ ] 2 ψ + V ψ = Eψ. (3.2.4) φ 2 U sfernim koordinatama ψ = ψ(r, θ, φ) tako da je plan za dalje rešavanje svojstvenog problema korišćenje metode razdvajanja promenjivih koja podrazumeva da se rešenje traži u obliku: ψ(r, θ, φ) = R(r)Y (θ, φ). (3.2.5) Smenom (3.2.5) u (3.2.4) dobija se: 1 1 r 2 r (r2 )R(r)Y (θ, φ) + r r 2 sin θ θ (sin θ )R(r)Y (θ, φ) θ (3.2.6) 2m r 2 sin 2 R(r)Y (θ, φ) θ φ2 h 2 [V (r) E]R(r)Y (θ, φ) = 0 Y (θ, φ) 1 r 2 r (r2 r )R(r) + R(r) 1 1 +R(r) r 2 sin 2 θ θ (sin θ )Y (θ, φ) θ r 2 sin θ 2 (3.2.7) 2m Y (θ, φ) φ2 h 2 [V (r) E]R(r)Y (θ, φ) = 0 26

30 Deleći prethodnu jednačinu sa R(r)Y (θ, φ), množenjem sa r 2 i grupisanjem pojedinih članova ona postaje: 1 +[ Y (θ, φ) sin θ { 1 2mr2 R(r) r (r2 )R(r) r h 2 [V (r) E]} θ (sin θ θ )Y (θ, φ) + 1 Y (θ, φ) sin 2 θ 2 Y (θ, φ)] = 0. φ2 (3.2.8) Prva dva člana u velikim zagradama zavise samo od promenjive r, članovi u srednjim zagradama zavise samo od promenjivih θ i ϕ. S obzirom da jednakost mora važiti za proizvoljne vrednosti promenjivih r i θ, obe zagrade moraju biti jednake konstanti uzetoj sa suprotnim predznakom. Za separacionu konstantu može se uzeti l(l + 1), gde l predstavlja kvantni broj ugaonog momenta. U ovom radu od interesa je samo jednačina koja je funkcija promenjive r oblika: 1 2mr2 R(r) r (r2 )R(r) r h 2 [V (r) E] = l(l + 1), (3.2.9) koju nazivamo radijalnom jednačinom. Podsetimo se da jednačina (3.2.4) opisuje česticu u centralnom potencijalu. Atom vodonika je problem dva tela i potencijal zavisi od rastojanja izmed u jezgra i elektrona. Kada bi bilo moguće učvrstiti jezgro za fiksnu poziciju, jednačina (3.2.4) bi predstavljala tačan opis. Kada se ne primenjuje aproksimacija fiksiranog jezgra, problem je jednostavnije posmatrati u sistemu centra mase u kome se koristi redukovana masa: µ = mm m + M, (3.2.10) gde je m masa elektrona, a M masa jezgra. U tom slučaju radijalna koordinata r predstavlja rastojanje izmed u jezgra i elektrona. Radijalna jednačina (3.2.9) u kojoj figuriše redukovana masa i Kulonov potencijal V (r) = e2 1 je 4πϵ 0 r 1 d d 2µr2 R(r) dr (r2 )R(r) 2 [V (r) E] = l(l + 1). (3.2.11) dr h Med utim, pošto je proton oko 1836 puta masivniji od elektrona, redukovana masa je skoro identična masi elektrona. U daljem razmatranju radijalne jednačine za atom vodonika biće zadržana redukovana masa. Da bismo pojednostavili prethodnu jednačinu uvešćemo funkciju u(r) = rr(r), tako da jednačina (3.2.11) postaje: d 2 u dr 2 [ 2µ l(l + 1) 2 (V E) + h r 2 Ako je napišemo u malo drugačijem obliku: h2 d 2 u [V 2µ dr + + h2 2 2µ l(l + 1) r 2 ] u(r) = 0. (3.2.12) ] u(r) = Eu(r), vidimo da je ona jako slična Šredingerovoj jednačini za jednodimenzioni slučaj ukoliko se definiše efektivni potencijal V (r) = V (r) + h2 l(l + 1). 2µ r 2 27

31 Drugi član u ovom efektivnom potencijalu naziva se centrifugalni član. Pošto želimo da rešimo radijalnu jednačinu za Kulonov potencijal, efektivni potencijal će biti oblika: V (r) = e2 4πϵ 0 r + h2 2µ l(l + 1) r 2. (3.2.13) Pažnja će biti fokusirana na vezana stanja za koja je E < 0. Normalizovane radijalne talasne funkcije za vezana stanja atoma vodonika su date sa: R nl (r) = ( 2 (n l 1)! ) 3 na 0 2n[(n + l)!] 3 e ρ/2 ρ l L 2l+1 n+l (ρ), (3.2.14) a energije izrazom: gde je E = µe2 16π 2 ϵ 2 0 h 2 1 2n 2, (3.2.15) ρ = ( 8µE ) 1/2 h 2 r. (3.2.16) Detalji rešavanja Šredingerove jednačine (3.2.11) mogu se naći u Dodatku 4.5. Funkcije L 2l+1 n+l (ρ) koje se pojavljuju u izrazu (3.2.14) predstavljaju Lagerove polinome (Dodatak 4.3) Numerička procedura Radijalna Šredingerova jednačina za atom vodonika (3.2.12) napisana u atomskom sistemu jedinica je oblika: [ ] d 2 u dr l(l + 1) 2(V E) + u = 0. (3.2.17) 2 r 2 Da bismo ovaj tip jednačina numerički rešili diskretizujemo koordinatu r korišćenjem uniformne mreže, r i = i h, gde h predstavlja veličinu koraka. Svojstvene funkcije u(r) definisane su za r 0 tj. u intervalu (0, + ). Potrebno je integraciju ograničiti na konačan opseg. Da bismo kompletirali numerički postupak rešavanja potrebno je da uvedemo odgovarajuće granične uslove koje postavljeni problem treba da zadovoljava. U tu svrhu treba se podsetiti izraza za funkciju u(r) = rr(r) i imajući u vidu (3.2.14): u(r) = Ne r/2 r l+1 L 2l+1 n+l (r). (3.2.18) Razmotrimo najpre slučaj kada je r = 0. U tom početnom čvoru mreže na osnovu (3.2.18) možemo napisati važenje sledećeg graničnog uslova: u(0) = 0. Na sličan način analizom (3.2.18) dolazimo do odgovarajućeg graničnog uslova u čvoru mreže r = r 0 : u(r 0 ) = e r 0 2. (3.2.19) Da bismo primenili Numerov-Kulijev metod na razmatrani problem potrebna nam je integraciona formula (2.1.16): ( ) Y i h2 [U i 2E] Y 1 h2 (U i 2E) i Y i+1 = 0, (3.2.20) 12 28

32 pri čemu U = 2V (r) predstavlja efektivni potencijal napisan u atomskom sistemu jedinica i koji je oblika: U (r) = 2 l(l + 1) +, (3.2.21) r r 2 pri čemu je U i koje figuriše u integracionoj formuli zapravo U (r i ). Pored vrednosti za u n = u(r 0 ), procenjene vrednosti za energiju E g, integracija unazad zahteva poznavanje još jedne vrednosti u n 1 čvoru. Iz uslova neprekidnosti talasne funkcije možemo napisati: u(r n 1 ) = u n 1 = e r n 1 2. (3.2.22) Tabela 3.5: Energije nekih stanja atoma vodonika r 0 h ε E g E broj iteracija 1s s p Iako efektivni potencijal koji se pojavljuje u (3.2.12) zavisi od orbitalnog kvantnog broja l, energije (3.2.15) zavise od glavnog kvantnog broja n. Iz tog razloga postoji degeneracija energijskih nivoa sa istim n ali različitim l. Ukupna degeneracija (ne uključujući spin) za dato n iznosi n 2. Imajući to u vidu kao kriterijum uspešnosti primene Numerov- Kulijevog metoda za odred ivanje energijskih stanja atoma vodonika može nam poslužiti upored ivanje dobijenih vrednosti energije za 2s i 2p stanja (Tabela 3.5). Kao što se može uočiti razlika med u vrednostima je od treće decimale što je pre svega posledica izbora parametra h i ε pri fiksiranom diskretizovanom intervalu (0, r 0 ). Tabela 3.6: Očekivane vrednosti za r i r 2 za neka stanja atoma vodonika Stanje r Stanje r 2 Stanje 1/r Rezultat [7] Rezultat [7] Rezultat [7] 1s s s s s s p p p

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

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

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

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

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

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

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

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

Зборник радова 6. Међународне конференције о настави физике у средњим школама, Алексинац, март Одређивање коефицијента пригушења у ваздуху

Зборник радова 6. Међународне конференције о настави физике у средњим школама, Алексинац, март Одређивање коефицијента пригушења у ваздуху Одређивање коефицијента пригушења у ваздуху помоћу линеарног хармонијског осцилатора Соња Ковачевић 1, Милан С. Ковачевић 2 1 Прва крагујевачка гимназија, Крагујевац, Србија 2 Природно-математички факултет,

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

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

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

Numeričke metode u fizici 1, Projektni zadataci 2018./ Za sustav običnih diferencijalnih jednadžbi, koje opisuju kretanje populacije dviju vrs

Numeričke metode u fizici 1, Projektni zadataci 2018./ Za sustav običnih diferencijalnih jednadžbi, koje opisuju kretanje populacije dviju vrs Numeričke metode u fizici, Projektni zadataci 8./9.. Za sustav običnih diferencijalnih jednadžbi, koje opisuju kretanje populacije dviju vrsta životinja koje se nadmeću za istu hranu, dx ( dt = x x ) xy

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

Microsoft Word - ETH2_EM_Amperov i generalisani Amperov zakon - za sajt

Microsoft Word - ETH2_EM_Amperov i generalisani Amperov zakon - za sajt Полупречник унутрашњег проводника коаксијалног кабла је Спољашњи проводник је коначне дебљине унутрашњег полупречника и спољашњег Проводници кабла су начињени од бакра Кроз кабл протиче стална једносмерна

Више

S E M I N A R S K I R A D Primena diferencijalnog računa Marina -Dokić Marina Jokić Tatjana Jakšić Decembar,

S E M I N A R S K I R A D Primena diferencijalnog računa Marina -Dokić Marina Jokić Tatjana Jakšić Decembar, S E M I N A R S K I R A D Primena diferencijalnog računa Marina -Dokić Marina Jokić Tatjana Jakšić Decembar, 2006. 1 Diferencijalni račun ima veliku primenu u ekonomiji, elektrotehnici, astrofizici, astronomiji,

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

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

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

7. predavanje Vladimir Dananić 14. studenoga Vladimir Dananić () 7. predavanje 14. studenoga / 16

7. predavanje Vladimir Dananić 14. studenoga Vladimir Dananić () 7. predavanje 14. studenoga / 16 7. predavanje Vladimir Dananić 14. studenoga 2011. Vladimir Dananić () 7. predavanje 14. studenoga 2011. 1 / 16 Sadržaj 1 Operator kutne količine gibanja 2 3 Zadatci Vladimir Dananić () 7. predavanje 14.

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

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

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

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

Microsoft PowerPoint - fizika 9-oscilacije

Microsoft PowerPoint - fizika 9-oscilacije Предиспитне обавезе Шема прикупљања поена - измене Активност у току предавања = 5 поена (са више од 3 одсуствовања са предавања се не могу добити) Лабораторијске вежбе = 10 поена обавезни сви поени односно

Више

Slide 1

Slide 1 0(a) 0(b) 0(c) 0(d) 0(e) :: :: Neke fizikalne veličine poput indeksa loma u anizotropnim sredstvima ovise o iznosu i smjeru, a nisu vektori. Stoga se namede potreba poopdavanja. Međutim, fizikalne veličine,

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 - 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

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

Matematicke metode fizike II - akademska 2012/2013.g.

Matematicke metode fizike II - akademska 2012/2013.g. Besselove funkcije y(x) = m=0 a m x m+σ, x 2 y + xy + (x 2 ν 2 )y = 0 σ 2 = ν 2 (1 ± 2ν)a 1 = 0; n(n ± 2ν)a n + a n 2 = 0 za n 2. J ν (x) = n=0 Besselove funkcije prve vrste reda ν. ( 1) n ( x ) ν+2n n!γ(ν

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

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

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

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

Техничко решење: Метода мерења реактивне снаге у сложенопериодичном режиму Руководилац пројекта: Владимир Вујичић Одговорно лице: Владимир Вујичић Аут

Техничко решење: Метода мерења реактивне снаге у сложенопериодичном режиму Руководилац пројекта: Владимир Вујичић Одговорно лице: Владимир Вујичић Аут Техничко решење: Метода мерења реактивне снаге у сложенопериодичном режиму Руководилац пројекта: Владимир Вујичић Одговорно лице: Владимир Вујичић Аутори: Иван Жупунски, Небојша Пјевалица, Марјан Урекар,

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

Microsoft Word - AIDA2kolokvijumRsmerResenja.doc

Microsoft Word - AIDA2kolokvijumRsmerResenja.doc Konstrukcija i analiza algoritama 2 (prvi kolokvijum, smer R) 1. a) Konstruisati AVL stablo od brojeva 100, 132, 134, 170, 180, 112, 188, 184, 181, 165 (2 poena) b) Konkatenacija je operacija nad dva skupa

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

Зборник радова 6. Међународне конференције о настави физике у средњим школама, Алексинац, март Нелинеарно еластично клатно Милан С. Коваче

Зборник радова 6. Међународне конференције о настави физике у средњим школама, Алексинац, март Нелинеарно еластично клатно Милан С. Коваче Нелинеарно еластично клатно Милан С. Ковачевић 1, Мирослав Јовановић 2 1 Природно-математички факултет, Крагујевац, Србија 2 Гимназија Јосиф Панчић Бајина Башта, Србија Апстракт. У овом раду је описан

Више

Microsoft PowerPoint - Predavanje3.ppt

Microsoft PowerPoint - Predavanje3.ppt Фрактална геометрија и фрактали у архитектури функционални системи Улаз Низ правила (функција F) Излаз Фрактална геометрија и фрактали у архитектури функционални системи Функционални систем: Улаз Низ правила

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

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

STABILNOST SISTEMA

STABILNOST SISTEMA STABILNOST SISTEMA Najvaznija osobina sistema automatskog upravljanja je stabilnost. Generalni zahtev koji se postavlja pred projektanta jeste da projektovani i realizovani sistem automatskog upravljanja

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

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

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

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

Energetski pretvarači 1 Februar zadatak (18 poena) Kondenzator C priključen je paralelno faznom regulatoru u cilju kompenzacije reaktivne sna

Energetski pretvarači 1 Februar zadatak (18 poena) Kondenzator C priključen je paralelno faznom regulatoru u cilju kompenzacije reaktivne sna 1. zadatak (18 poena) Kondenzator C priključen je paralelno faznom regulatoru u cilju kompenzacije reaktivne snage osnovnog harmonika. Induktivnost prigušnice jednaka je L = 10 mh, frekvencija mrežnog

Више

Microsoft Word - 4.Ucenik razlikuje direktno i obrnuto proporcionalne velicine, zna linearnu funkciju i graficki interpretira n

Microsoft Word - 4.Ucenik razlikuje direktno i obrnuto proporcionalne velicine, zna linearnu funkciju i graficki interpretira n 4. UČENIK RAZLIKUJE DIREKTNO I OBRNUTO PROPORCIONALNE VELIČINE, ZNA LINEARNU FUNKCIJU I GRAFIČKI INTERPRETIRA NJENA SVOJSTVA U fajlu 4. iz srednjeg nivoa smo se upoznali sa postupkom rada kada je u pitanju

Више

Динамика крутог тела

Динамика крутог тела Динамика крутог тела. Задаци за вежбу 1. Штап масе m и дужине L се крајем А наслања на храпаву хоризонталну раван, док на другом крају дејствује сила F константног интензитета и правца нормалног на штап.

Више

ЕНЕРГЕТСКИ ТРАНСФОРМАТОРИ

ЕНЕРГЕТСКИ ТРАНСФОРМАТОРИ Универзитет у Београду, Електротехнички факултет, Катедра за енергетске претвараче и погоне ЕНЕРГЕТСКИ ТРАНСФОРМАТОРИ (3Е3ЕНТ) Јул 9. Трофазни уљни енергетски трансформатор са номиналним подацима: 4 V,

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. 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

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

Алгебарски изрази 1. Запиши пет произвољних бројевних израза. 2. Израчунај вредност израза: а) : ; б) : (

Алгебарски изрази 1. Запиши пет произвољних бројевних израза. 2. Израчунај вредност израза: а) : ; б) : ( Алгебарски изрази 1. Запиши пет произвољних бројевних израза. 2. Израчунај вредност израза: а) 5 3 4 : 2 1 2 + 1 1 6 2 3 4 ; б) 5 3 4 : ( 2 1 2 + 1 1 6 ) 2 3 4 ; в) ( 5 3 4 : 2 1 2 + 1 1 6 ) 2 3 4 ; г)

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

Slide 1

Slide 1 Анализа електроенергетских система -Прорачун кратких спојева- Кратак спој представља поремећено стање мреже, односно поремећено стање система. За време трајања кратког споја напони и струје се мењају са

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

Microsoft Word - Molekuli-zadaci.doc

Microsoft Word - Molekuli-zadaci.doc Задаци Други колоквијум - Молекулски спектри Пример 1 Израчунајте апсорбанцију раствора, ако је познато да је транспаренција 89% на 00 nm. А 0,071 λ 00 nm таласна дужина на којој је мерена апсорбанција

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

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

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

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

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

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

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation Универзитет у Нишу Електронски факултет у Нишу Катедра за теоријску електротехнику ЛАБОРАТОРИЈСКИ ПРАКТИКУМ ОСНОВИ ЕЛЕКТРОТЕХНИКЕ Примена програмског пакета FEMM у електротехници ВЕЖБЕ 3 И 4. Електростатика

Више

СТЕПЕН појам и особине

СТЕПЕН појам и особине СТЕПЕН појам и особине Степен чији је изложилац природан број N R \ 0 изложилац (експонент) основа степен Особине: m m m m : m m : : Примери. 8 4 7 4 5 4 4 5 6 :5 Важно! 5 5 5 5 5 55 5 Основа је број -5

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

Univerzitet u Beogradu Elektrotehnički fakultet Katedra za energetske pretvarače i pogone ISPIT IZ SINHRONIH MAŠINA (13E013SIM) 1. Poznati su podaci o

Univerzitet u Beogradu Elektrotehnički fakultet Katedra za energetske pretvarače i pogone ISPIT IZ SINHRONIH MAŠINA (13E013SIM) 1. Poznati su podaci o Univerzitet u Beogradu Elektrotehnički akultet Katedra za energetske pretvarače i pogone ISPIT IZ SINHRONIH MAŠINA (13E013SIM) 1. Poznati su podaci o namotaju statora sinhronog motora sa stalnim magnetima

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

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

Analiticka geometrija

Analiticka geometrija Analitička geometrija Predavanje 8 Vektori u prostoru. Skalarni proizvod vektora Novi Sad, 2018. Milica Žigić (PMF, UNS 2018) Analitička geometrija predavanje 8 1 / 11 Vektori u prostoru i pravougli koordinatni

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

ЛИНЕАРНА ФУНКЦИЈА ЛИНЕАРНА ФУНКЦИЈА у = kх + n А утврди 1. Које од наведених функција су линеарне: а) у = 2х; б) у = 4х; в) у = 2х 7; г) у = 2 5 x; д)

ЛИНЕАРНА ФУНКЦИЈА ЛИНЕАРНА ФУНКЦИЈА у = kх + n А утврди 1. Које од наведених функција су линеарне: а) у = 2х; б) у = 4х; в) у = 2х 7; г) у = 2 5 x; д) ЛИНЕАРНА ФУНКЦИЈА ЛИНЕАРНА ФУНКЦИЈА у = kх + n А утврди 1. Које од наведених функција су линеарне: а) у = х; б) у = 4х; в) у = х 7; г) у = 5 x; д) у = 5x ; ђ) у = х + х; е) у = x + 5; ж) у = 5 x ; з) у

Више

Osnovni pojmovi teorije verovatnoce

Osnovni pojmovi teorije verovatnoce Osnovni pojmovi teorije verovatnoće Profesor Milan Merkle emerkle@etf.rs milanmerkle.etf.rs Verovatnoća i Statistika-proleće 2019 Milan Merkle Osnovni pojmovi ETF Beograd 1 / 13 Verovatnoća i statistika:

Више

Математика основни ниво 1. Одреди елементе скупова A, B, C: a) б) A = B = C = 2. Запиши елементе скупова A, B, C на основу слике: A = B = C = 3. Броје

Математика основни ниво 1. Одреди елементе скупова A, B, C: a) б) A = B = C = 2. Запиши елементе скупова A, B, C на основу слике: A = B = C = 3. Броје 1. Одреди елементе скупова A, B, C: a) б) A = B = C = 2. Запиши елементе скупова A, B, C на основу слике: A = B = C = 3. Бројеве записане римским цифрама запиши арапским: VIII LI XXVI CDXLIX MDCLXVI XXXIX

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

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

(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

Microsoft Word - Elektrijada_V2_2014_final.doc

Microsoft Word - Elektrijada_V2_2014_final.doc I област. У колу сталне струје са слике када је и = V, амперметар показује I =. Одредити показивање амперметра I када је = 3V и = 4,5V. Решење: а) I = ) I =,5 c) I =,5 d) I = 7,5 3 3 Слика. I област. Дата

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

Romanian Master of Physics 2013 Теоријски задатак 1 (10 поена) Каменобил Фред и Барни су направили аутомобил чији су точкови две идентичне призме са к

Romanian Master of Physics 2013 Теоријски задатак 1 (10 поена) Каменобил Фред и Барни су направили аутомобил чији су точкови две идентичне призме са к Теоријски задатак 1 (1 поена) Каменобил Фред и Барни су направили аутомобил чији су точкови две идентичне призме са квадратном основом (слика 1). Аутомобил се креће по путу који се састоји од идентичних

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

ТЕСТ ИЗ ФИЗИКЕ ИМЕ И ПРЕЗИМЕ 1. У основне величине у физици, по Међународном систему јединица, спадају и следеће три величине : а) маса, температура,

ТЕСТ ИЗ ФИЗИКЕ ИМЕ И ПРЕЗИМЕ 1. У основне величине у физици, по Међународном систему јединица, спадају и следеће три величине : а) маса, температура, ТЕСТ ИЗ ФИЗИКЕ ИМЕ И ПРЕЗИМЕ 1. У основне величине у физици, по Међународном систему јединица, спадају и следеће три величине : а) маса, температура, електрични отпор б) сила, запремина, дужина г) маса,

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

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

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

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

Београд, МАТРИЧНА АНАЛИЗА КОНСТРУКЦИЈА ЗАДАТАК 1 За носач приказан на слици: а) одредити дужине извијања свих штапова носача, ако на носач

Београд, МАТРИЧНА АНАЛИЗА КОНСТРУКЦИЈА ЗАДАТАК 1 За носач приказан на слици: а) одредити дужине извијања свих штапова носача, ако на носач Београд, 30.01.2016. а) одредити дужине извијања свих штапова носача, ако на носач делују само концентрисане силе, б) ако је P = 0.8P cr, и на носач делује расподељено оптерећење f, одредити моменат савијања

Више

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА ЗАВРШНИ ИСПИТ У ОСНОВНОМ ОБРА

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА ЗАВРШНИ ИСПИТ У ОСНОВНОМ ОБРА Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА ЗАВРШНИ ИСПИТ У ОСНОВНОМ ОБРАЗОВАЊУ И ВАСПИТАЊУ школска 018/019. година МАТЕМАТИКА

Више

48. РЕПУБЛИЧКО ТАКМИЧЕЊЕ ИЗ ФИЗИКЕ УЧЕНИКА СРЕДЊИХ ШКОЛА ШКОЛСКЕ 2009/2010. ГОДИНЕ I РАЗРЕД Друштво Физичара Србије Министарство Просвете Републике Ср

48. РЕПУБЛИЧКО ТАКМИЧЕЊЕ ИЗ ФИЗИКЕ УЧЕНИКА СРЕДЊИХ ШКОЛА ШКОЛСКЕ 2009/2010. ГОДИНЕ I РАЗРЕД Друштво Физичара Србије Министарство Просвете Републике Ср I РАЗРЕД Друштво Физичара Србије Министарство Просвете Републике Србије ЗАДАЦИ ГИМНАЗИЈА ВЕЉКО ПЕТРОВИЋ СОМБОР 7.0.00.. На слици је приказана шема електричног кола. Електромоторна сила извора је ε = 50

Више

РАСПОРЕД ИСПИТА У ИСПИТНОМ РОКУ ЈАНУАР 1 ШКОЛСКЕ 2016/2017. ГОДИНЕ (последња измена ) Прва година: ПРВА ГОДИНА - сви сем информатике Име пр

РАСПОРЕД ИСПИТА У ИСПИТНОМ РОКУ ЈАНУАР 1 ШКОЛСКЕ 2016/2017. ГОДИНЕ (последња измена ) Прва година: ПРВА ГОДИНА - сви сем информатике Име пр РАСПОРЕД ИСПИТА У ИСПИТНОМ РОКУ ЈАНУАР 1 ШКОЛСКЕ 2016/2017. ГОДИНЕ (последња измена 23.01.2017.) Прва година: ПРВА ГОДИНА - сви сем информатике Име предмета Датум и термин одржавања писменог дела испита

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

EНЕРГЕТСКИ ПРЕТВАРАЧИ 1 јануар Трофазни једнострани исправљач прикључен је на круту мрежу 3x380V, 50Hz преко трансформатора у спрези Dy, као

EНЕРГЕТСКИ ПРЕТВАРАЧИ 1 јануар Трофазни једнострани исправљач прикључен је на круту мрежу 3x380V, 50Hz преко трансформатора у спрези Dy, као EНЕРГЕТСКИ ПРЕТВАРАЧИ 1 јануар 017. 1. Трофазни једнострани исправљач прикључен је на круту мрежу x80, 50Hz преко трансформатора у спрези Dy, као на слици 1. У циљу компензације реактивне снаге, паралелно

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

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

(Fundamentalna) Fizika Elementarnih Čestica Dan 2: Fizika u prostor-vremenu, Lorentz-ova grupa, kinematika, Feynman-ovi dijagrami Tristan Hübsch Priro

(Fundamentalna) Fizika Elementarnih Čestica Dan 2: Fizika u prostor-vremenu, Lorentz-ova grupa, kinematika, Feynman-ovi dijagrami Tristan Hübsch Priro (Fundamentalna) Fizika Elementarnih Čestica Dan 2: Fizika u prostor-vremenu, Lorentz-ova grupa, kinematika, Feynman-ovi dijagrami Tristan Hübsch Prirodno-Matematički Fakultet Univerzitet u Novom Sadu Department

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

Microsoft Word - GRAFICI TRIGONOMETRIJSKIH FUNKCIJA-II deo.doc

Microsoft Word - GRAFICI TRIGONOMETRIJSKIH FUNKCIJA-II deo.doc GRAFICI TRIGONOMETRIJSKIH FUNKCIJA (II deo U prethodnom fajlu ( grafici trigonometrijskih funkcija I deo smo proučili kako se crtaju grafici u zavisnosti od brojeva a,b i c. Sada možemo sklopiti i ceo

Више