Analiza matematyczna 1

background image

Strona 1 z 19

Analiza matematyczna 1

KRÓTKI KURS LOGIKI

–> Zdanie w logice (p, q) jest prawdziwe lub fałszywe. Zdanie, któremu możemy przypisać wartość 0 lub 1.
–> Zdania złożone przez spójniki:

o

∩ (i) – koniunkcja

o

(lub) – alternatywa


o

(zaprzeczenie) – nieprawda, że

p ∼ p
0 1

1 0

o

implikacja (jeżeli p to q)

p

q

p ⟹ q

1

1

1

1

0

0

0

1

1

0

0

1

o

równoważność (p jest równoważne q)

p q

p ⟺ q

1 1

1

1 0

0

0 1

1

0 0

1

(p ⟺ q) ⟺ [(p ⟹ q) ∩ (q ⟹ p)]

o

tautologia

– zadanie, które jest zawsze prawdziwe bez względu na to jakie wartości logiczne mają zdania

pojedyncze.

(p ⟹ q) ⟺ (∼ p ∪ q)

Sprawdzanie za pomocą tabelki:

p q

p ⟹ q

∼ p ∪ q

(p ⟹ q) ⟺ (∼ p ∪ q)

1 1

1

1

1

1 0

0

0

1

0 1

1

1

1

0 0

1

1

1

–> Dowody nie wprost

o

∼ (p ⟹ q) ⟺ ∼[(∼ p) ∪ q]
∼ [(∼ p) ∪ q] ⟺ [∼ (∼ p) ∩ (∼ q)] ⟺(p ∩ ∼ q)

∼ (p ⟹ q) ⟺ (p ∩ ∼ q)

o

[(p ∪ q) ∩ (∼ p)] ⟹ q

Załóżmy, że to nie jest tautologia, tzn. to zdanie może być fałszywe, a to jest wtedy gdy (p ∪ q) ∩ (∼ p) jest prawdziwe

i q jest fałszywe. (p ∪ q) ∩ (∼ p) ma wartość 1 ⟺ p ∪ q jest prawdziwe oraz ∼ p jest prawdziwe, ⟹ p jest fałszywe, ale
wiemy, że q też jest fałszywe ⟹ p ∪ q jest fałszywe, ⟹ p ∪ q nie jest prawdą.

KWANTYFIKATORY

–>

(dla każdego)

–>

(istnieje)

–>

! (istnieje tylko jeden)

–> ⋀ g(x) ⋁ f(x)

x∊X

x∊X

–> ∼[⋀ g(x)] ⟺ ⋁ [∼ f(x)]
x∊X

x∊X

–> ∼[⋁ f(x)] ⟺ ⋀ [∼ g(x)]
x∊X

x∊X

p q p ∩ q p ∪ q

1 1 1

1

0 1 0

1

1 0 0

1

0 0 0

0

background image

Strona 2 z 19

1. ⋁ [ f(x) ∩ g(x)] ⟹ ⋁ f(x) ∩ ⋁ g(x) } dobre wnioskowanie

x∊X x∊X x∊X

2. [⋁ f(x) ∩ ⋁ g(x)] ⟹ ⋁ [ f(x) ∩ g(x)] } złe wnioskowanie

x∊X x∊X x∊X

–> Reguły wnioskowania

przesłanki (zakładam, że są prawdziwe)

wnioski (z prawdziwych przesłanek ma wynikać prawdziwy wniosek)

ZBIORY

–> Rachunek zbiorów:

o

A ∪ B = {x: x ∊ A ∪ x ∊ B}

o

A ∩ B = {x: x ∊ A ∩ x ∊ B}

o

A \ B = {x: x ∊ A ∩ x ≠ B}

o

A’ = {x: x ≠ A ; x ∊ X}

o

A ∆ B = {x: x ∊ (A \ B) ∪ x ∊ (B \ A)} różnica
A ÷ B = { (A \ B) ∪ (B \ A) = (A ∪ B) \ (A ∩ B)} symetryczna

o

A × B = { (x, y): x ∊ A ∩ y ∊ B} <----- iloczyn kartezjański

(x, y) – zbiór par uporządkowanych

FUNKCJE JEDNEJ ZMIENNEJ

X, Y – podzbiory zbioru liczb rzeczywistych

Oznaczenia:

N = {1;2;3;…} – zbiór liczb naturalnych

Z = {…;-2;-1;0;1;2;…} – zbiór liczb całkowitych

Q = {


p ∊ Z ; q ∊ N} – zbiór liczb wymiernych

R – zbiór liczb rzeczywistych

N ⊂ Z ⊂ Q ⊂ R

X Y tzn. albo X Y (jest podzbiorem zbioru Y)

albo X = Y podzbiór właściwy

⊆ – zawiera się albo równa się

Funkcją f(x) nazywamy przyporządkowanie każdemu elementowi ze zbioru X dokładnie jednego
elementu ze zbioru Y.

X, Y ⊆ R

y = f(x)

Dziedziną funkcji f(x) /oznaczenie D

f

/ jest zbiór X

Wykres funkcji

<-- jest to wykres funkcji

{(x, y): x ∊ D

f

; y = f(x)}


Zbiór wartości

{y ∊ R: y = f(x); x ∊ D

f

}

FUNKCJE

Podstawowe własności:

D

f

– dziedzina funkcji f(x)

f(x) = y ; x ∊ D

f

; y ∊ Y

D

f

⊂ x ⊆ R

Funkcja f(x) może być parzysta lub nieparzysta (lub ani taka ani taka)

f(x) jest parzysta ⟺ ∀ f(x) = f(-x)

x∊D

f

background image

Strona 3 z 19

np. f(x) = cos (x) (symetria wspólna osi OY)

f(x) jest nieparzysta ⟺ ∀ f(-x) = - f(x)

x∊D

f

np. f(x) = sin (x) [symetria wzg. pkt (0;0)]

funkcja ani parzysta ani nieparzysta

Przykłady:

1. f(x) = |x

3

+ x|

f(-x) = |(-x

3

) + (-x)| = |-(x

3

+ x)| = |x

3

+ x|

2. g(x) = x

3

+ x = x(x

2

+ 1)

g(-x) = -g(x)


background image

Strona 4 z 19

Monotoniczność

f(x) jest rosnąca ⟺ ∀

x

1

,x

2

∊D

f

f(x) jest malejąca ⟺ ∀

x

1

,x

2

∊D

f

x

1

< x

2

⟹ f(x

1

) < f(x

2

)

x

1

< x

2

⟹ f(x

1

) > f(x

2

)

f(x) jest nierosnąca ⟺ ∀

x

1

,x

2

∊D

f

f(x) jest niemalejąca ⟺ ∀

x

1

,x

2

∊D

f

x

1

> x

2

⟹ f(x

1

) ⩽ f(x

2

)

x

1

> x

2

⟹ f(x

1

) ⩾ f(x

2

)

Przykład:

f(x) =

x ∊ [0; ∞)

x

1

x

2

⩾ 0 x

1

> x

2

f(x

1

) – f(x

2

) =

=

=

< 0

f(x

1

) < f(x

2

)

funkcja malejąca

WNIOSEK:

f(x) =

; x ∊ [0; ∞) <-------- jest funkcją malejącą

Różnowartościowość

f(x) jest różnowartościowa ⟺ ∀

x

1

,x

2

∊D

f

x

1

≠ x

2

⟹ f(x

1

) ≠ f(x

2

)

Przykład:

f(x) = ; x ⩾ -1



x

1

≠ x

2

x

1

x

2

⩾ -1

f(x

1

) – f(x

2

) = - =

≠ 0


Więc,
f(x) jest różnowartościowa bo x

1

≠ x

2

⟹ f(x

1

) ≠ f(x

2

)

background image

Strona 5 z 19

Złożenie funkcji

f, g ⟹ (f o g)(x) = f[g(x)]
x ∊ D

f

oraz g(x) ∊ D

f

Przykład:
f(x) = x

2

+ 1; g(x) =

(f ∘ g) = f[g(x)] = f( ) = ( )

2

+ 1 = x + 1 + 1 = x + 2; x ⩾ -1

(g ∘ f) = g[f(x)] = g(x

2

+ 1) =

=

; x ∊ R

Funkcja odwrotna

f(x); x ∊ D

f

Funkcją odwrotną do funkcji f(x) jest taka funkcja g(x), że (f o g)(x) = (g o f)(x) = x, dla x ∊ D

f

Oznaczenie funkcji odwrotnej f

-1

(x), czyli (f o f

-1

)(x) = (f

-1

o f)(x)

Nie dla każdej funkcji istnieje funkcja odwrotna!

Funkcja f(x) musi być różniczkowalna, by była funkcją odwrotną

Przykład:
f(x) =


; x ≠ 0

y =


⟹ x =


; y ≠ 0

f

-1

(x) =


(f ∘ f

-1

)(x) = f(


) =


= x

(f

-1

∘ f)(x) = f(


) =


= x

Wykresy f(x) i f

-1

(x) są symetryczne względem prostej y = x

Funkcja SGN(x)

sgn(x) =






Stąd f

-1

(x) można napisać podobnym wzorem.

f

-1

(x) = sgn(x) ∙ ; x ∊ R

FUNKCJE POTĘGOWE, WYKŁADNICZE, LOGARYTMICZNE

Funkcje potęgowe

f(x) = x

n

n – liczba rzeczywista

Dziedzina funkcji f(x) zależy od n

1

o

n > 0, naturalne

n- parzyste to D

f

=R, zbiór wartości- liczby nieujemne y ⩾ 0

n – nieparzyste to D

f

= R, zbiór wartości y = R

parzyste

nieparzyste


background image

Strona 6 z 19

2

o

n < 0 0 ∉ D

f

D

f

= R\{0}

np. f(x) =


= x

-1

np. f(x) =


= x

-2

nieparzyste

parzyste

3

o

n =


> 0 p, q – względnie pierwsze

q – parzyste

q – nieparzyste

Funkcja wykładnicza

f(x) = a

x

a – ustalona, a > 0, a ≠ 1

x ∊ R – funkcja wykładnicza

a > 1; f(x) = a

x

: R --> D

f

0 < a < 1

Funkcja logarytmiczna

f(x) =

np. c =

a

c

= b

b > 0, a ≠ 1, a > 1

a > 1,

a < 1,

Własności logarytmów:

(a)

+

=

(b)

=


(c) log

a

b

r

= r

(d)

=

background image

Strona 7 z 19

FUNKCJE CYKLOMETRYCZNE

Są to funkcje odwrotne do funkcji trygonometrycznych na odpowiednich przedziałach.

1)

f(x) = sinx

dla x ∊ [-

] f

-1

(x) = arcsinx x ∊ [-1; 1]

arcsinx = y ⟺ siny = x x ∊ [-1; 1] y ∊ [-

]

Przykład:

arcsin


=

arcsin(-

) = -

2) f(x) = cosx

dla x ∊ [0; ]

f

-1

(x) = arccosx

x ∊ [-1; 1]

arccosx = y ⟺ cosy = x x ∊ [-1; 1] y ∊ [0 ]

Zależność między arcsinx, a arccosx

arcsinx + arccosx =

x ∊ [-1; 1]

3) f(x) = tgx

dla x ∊ (-

)

f

-1

(x) = arctgx

x ∊ R

4) f(x) = ctgx

dla x ∊ (0; )

f

-1

(x) = arcctgx

x ∊ R


Zależność między arctgx, a arcctgx

arctgx + arcctgx =

x ∊ R

background image

Strona 8 z 19

Przykład:
Znaleźć funkcję odwrotną do sinx dla x ∊ [-

]

x = t +
sinx = sin (t + ) = - sint
arcsinx = - arcsint = arcsin(-t)

- arcsinx + = arcsin(-x) +
y = sinx = sin(t + ) = - sint
t ∊ [-

]

-y = sint
arcsin(-y) = arcsin(sint) = t

t = x – = arcsin(-y)
x = arcsin(-y) +

FUNKCJE HIPERBOLICZNE

shx

– sinus hiperboliczny

chx

– cosinus hiperboliczny

shx =

chx =

x ∊ R

CIĄGI LICZBOWE

f(n) = a

n

; n ∊ N

Ciągi to są funkcje, których zbiorem argumentów (dziedziną) jest zbiór liczb naturalnych.

a

n

= (-1)

n

n ∊ N

a

n

=



1) Rekurencyjna (np. ciąg zdefiniowany rekurencyjnie)

a

1

= 1, a

2

= 1, a

n

= a

n-1

+ a

n-2

n > 2

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21 ciąg Fibonacciego

2) Ograniczoność ciągu

a) Mówimy, że ciąg a

n

jest ograniczony z dołu

⋁ ⋀ a

n

⩾ M

M n ∊ N

b) Mówimy, że ciąg a

n

jest ograniczony z góry

⋁ ⋀ a

n

⩽ m

m n ∊ N

c) Mówimy, że ciąg a

n

jest ograniczony

⋁ ⋀ a

n

⩽ m

M, m n ∊ N



background image

Strona 9 z 19

Przykład:

5sin(n! + 1)

-5 ⩽ 5sin(n! +1) ⩽ 5

ciąg jest ograniczony z dołu m = -5, a z góry M = 5

3) Monotoniczność ciągu

(a) ciąg rosnący

a

n+1

> a

n

lub

> 1 dla każdego n ∊ N

(b) ciąg niemalejący

a

n+1

⩾ a

n

dla każdego n ∊ N

(c) ciąg malejący

a

n+1

< a

n

lub

< 1 dla każdego n ∊ N

(d) ciąg nierosnący

a

n+1

⩽ a

n

dla każdego n ∊ N

(e) ciąg stały

a

n+1

= a

n

dla każdego n ∊ N

Przykład:
a

n

=

a

n+1

=

=

=

= (n+1)(

)

n

=

=


> 1


= e 2 ⩽


< 3

Czyli a

n

jest rosnące

4) Granice ciągów

Definicja ciąg a

n

ma granicę g, |g| <

wtedy i tylko wtedy gdy

⋀ ⋁ ⋀
Ɛ>0 N n⩾N

|a

n

– g| < Ɛ

-Ɛ < a

n

– g < Ɛ

g – Ɛ < a

n

< g + Ɛ


n(Ɛ) – n zależy od Ɛ

Przykład:

= 0

Bierzemy dowolny Ɛ > 0
|

| < Ɛ

„wyliczamy” z tej nierówności n

+1 >


>


– 1

1

o


– 1 ⩽ 0 ⟺ Ɛ ⩾ 1

Wtedy

>


– 1 zachodzi dla każdego n ∊ N, N = 1

2

o


– 1 > 0 ⟺ 0 < Ɛ < 1

>


– 1 ⟺ n >


- 1)

N = [


- 1)] + 1

Definicja a

n

ma granicę +

⋀ ⋁ ⋀

M N n⩾N


background image

Strona 10 z 19

Przykład:

= ∞

=


= [

] = ∞

5) Twierdzenie : Jeżeli ciąg a

n

ma granicę (skończoną lub nieskończoną) to każdy podciąg tego ciągu ma

tą samą granicę (podciąg – czyli co któryś wyraz danego ciągu).

np.

a

1

, a

2

, a

3

, a

4

, a

5

, a

6

, a

7

, a

8

, a

9

Przykład:


= ∞


podciąg ciągu



6) Twierdzenie o arytmetyce granic

Załóżmy, że a

n

, b

n

mają granice właściwe, wtedy:

a)

=

+

b)

=

c)

=

d)

=

; gdy b

n

≠ 0,

≠ 0

e)

= (

)

m

; m – ustalone

f)

=

; k – ustalone

Szczególne przypadki:

= 1

= 1 ; a > 0

7) Twierdzenie

Jeżeli

= 0 , to

= 0

Przykład:
Uzasadnij, że

= 0

|

| =

0

8) Twierdzenie o trzech ciągach

Jeżeli ciągi a

n

, b

n

, c

n

spełniają taki warunek

⋀ c

n

⩽ a

n

⩽ b

n

oraz

=

= g , to

= g

n ∊ N
g g g
Przykład:

3

n

⩽ 5

n


∞ ∞

9) Twierdzenie o dwóch ciągach

a) Jeżeli c

n

⩽ a

n

= ∞ , to

= ∞

b) Jeżeli a

n

⩽ b

n

= - ∞ , to

= - ∞

10)

Twierdzenie

a, b > 0

= max {a, b}

Przykład:

3, bo

3 =

<

<

= 3

3

11) Twierdzenie

Jeżeli ciąg an jest monotoniczny (od pewnego miejsca) i ograniczony to ten ciąg jest zbieżny.

Przykład:
a

n

=

a

1

=


; a

2

=

; a

3

=


[

= 0

[

] = 0

background image

Strona 11 z 19

1

o

Badamy monotoniczność a

n+1

– a

n

n+1

=

n+1

n

=

) =

=

> 0

bo

2n+1 < 2n+2

0 < 1

n

rośnie

0 <

n

< ?

n

=

<

< 1 , bo n < n+1

0 < 1

⟹ 0 <

n

< 1, czyli a

n

jest ciągiem ograniczonym

z twierdzenia o ciągu monotonicznym i ograniczonym wynika, że a

n

jest zbieżny

12)

Ciąg zadany rekurencyjnie

b

n+1

=

b

n

= b

n

> 0

b

1

= b

2

= b

3

=

b

n+1

– b

n

=

- b

n

=

> 0

rozkład na czynniki

= 0

– t

2

+ t + 2 = 0

∆ = 9 = 3

t

1

= 2 t

2

= 1

stąd
b

n+1

– b

n

=

> 0

Założenie, że

0 < b

n

< 2

Sprawdzamy czy prawdą jest ⋀ 0 < b

n

< 2

n ∊ N
indukcyjnie
1

o

n = 1 b

1

= 0 <

2

o

0 < b

n

< 2

0 <

< 2

0 <

< 4

-2 < b

n

< 2 co prawdą jest z założenia 0 < b

n

< 2

Stąd b

n

, ograniczony ⟹ zbieżny

b

n+1

=

,

= g , 0 < b

n

< 2 ⟹ 0 ⩽ g ⩽ 2

⩽ g ⩽ 2

=

= g

Stąd
g =
g

2

= 2 + g ⟹ g

2

– g – 2 = (g + 1)(g - 2)= 0 ⟺

, więc wybieramy g = 2, bo g [ ; 2]

Stąd

= 2

13) Liczba e


e ≈ 2,72

14) Wyrażenia nieoznaczone

∞ – ∞, np. n ∙ n = 0 → 0 ; 2n – n = n → ∞

0 ∙ ∞, np.


∙ n = 1 ;

∙ n =


→ 0 ;


= n → ∞


, np.



= 1 ;


=


→ 0 ;


= n → ∞


, np.


= 1 ;

= n → ∞ ;

=


→ 0

= np.


= e ;


=

, np.

= 1

, np.

=


→ 1

background image

Strona 12 z 19

15) Wyrażenia oznaczone

+ ∞ = ∞ –∞ < ⩽ ∞

∙ ∞ = ∞ ∞ ⩾ > 0

= 0 –∞ < < 0

= ∞ 0 < ⩽

= 0

⩽ < 1

= o –∞ ⩽ < 0

= ∞ 1 < ⩽ ∞

= ∞ 0 < ⩽ ∞

16) Punkty skupienia ciągów

Punktem skupienia ciągu

nazywamy taką liczbę g (g – skończone lub nieskończone) jeżeli istnieje podciąg tego ciągu,

który ma granicę równą g.

=

= – 1

= 1

S = {-1; 1}

zb ór punktów skup en a

= 1

= – 1

= snpS (największy element ze zbioru punktów skupienia)

= infS (najmniejszy element ze zbioru punktów skupienia)

Przykład:

= cos

S = {

; 0; -

; -1; 1}

cos(

) = cos(

) =

cos(

) = cos(

) = 0

cos(

)

cos(

)

s

= 1

s

= -1

GRANICA FUNKCJI

1) Definicja Heinego

= g ⟺ ⋀

{

} ⊂ S

) ⟵ pewne otoczenie punktu x

0

x

n

0

=

= g

x

0

może być liczbą równą , tak samo g (g – liczba lub )

Przykład:
Z definicji pokaż, że

=


Bierzemy dowolny ciąg {x

n

}

x

n

- 1 x

n

≠ - 1

f(x

n

) =

,

=

=

=

=

=











background image

Strona 13 z 19

2) Granica funkcji f(x), gdy x dąży do

nie istnieje

⟺ ⋁ {

} ≠ {

}

} wa ró ne

}

}

Fakt
Jeżeli

jest skończone, to

istnieje

=

granica prawostronna = granica lewostronna

Przykład:
f(x) =


; x → 0



(

> 0)

=


f(

) =


= n

(

< 0)

= -


f(

) =


= - n

- ∞

Granice jednostronne istnieją, ale są różne, zatem nie istnieje



3) Arytmetyka granic funkcji

Założenie

,

istnieją i skończone

(a)

=

(b)

=

(c)


=

; g(x) ≠ 0 ,

≠ 0

(d)

=

4) Ważne granice

a)

= 1

= 1

b)

= 1

c)

= , > 0 , w szczególności

= 1

d)


=

, 1≠ > 0 , w szczególności

= 1

e)


=


=

f)


=

g)

= ;

5) Twierdzenie o trzech funkcjach

Dla h(x) ⩽ f(x) ⩽ g(x) oraz

=

= g

= g

Przykład:
Oblicz

E(x) = [x] ⟵ część wspólna

x – 1 < [x] ⩽ x

< [

] ⩽

<

=

= 1

=

= 1

Więc…

= 1

6) Asymptoty

a) Pionowe (w punktach skończonych na końcach dziedzin funkcji)

np. y =


D = R\{0}

( ) (0; )
x

o

= 0 w tym punkcie sprawdzamy czy istnieje asymptota pionowa

x

o

≠ D

– asymptota lewostronna ;

– asymptota prawostronna

background image

Strona 14 z 19

A jeśli

oraz

asymptota x = x

o

pionowa obustronna

b) Poziome w

= b

b – skończone

c) Ukośne w

Taka prosta y = ax +b, dla której zachodzi warunek

(mogą być dwie różne asymptoty ukośne; inna w )

a =

, a – stałe

b =

, b – stałe

7) Funkcja ciągła

Funkcją ciągłą f(x) jest funkcja w punkcie x

o

= f(x

o

)

ciągła w x

o

nie ciagła w x

o

może być ciągłość jednostronna

Jeżeli

f(x

o

) , to f(x) jest ciągła w punkcie x

o

Jeżeli

≠ f(x

o

) , to f(x) nie jest ciągła w punkcie x

o

(tzw. nieciągłość I rodzaju)

Może być jeszcze nieciągłość II rodzaju

Tak jak wtedy gdy któraś z granic

nie istnieje lub jest równa

background image

Strona 15 z 19

Funkcja jest ciągła na przedziale (a, b) jeżeli jest ciągła w każdym punkcie wewnętrznym tego przedziału oraz istnieją

granice

oraz

.

Funkcja jest ciągła na przedziale [a, b) jeżeli dodatkowo

= f( )

Działania na funkcjach ciągłych:
f, g ciągłe w x

o

, wtedy

(f g)(x

o

) ciągłe w x

o

(f ∘ g)(x

o

) ciągłe w x

o

ciągłe w x

o

; g(x

o

) ≠ 0

Założenie: Jeżeli f(x) jest ciągłe w x

o

oraz funkcja g(x) jest ciągła y

o

= f(x

o

), wtedy (g ∘ f)(x

o

) jest ciągłe w x

o

.

Własności funkcji ciągłych:

Załóżmy, że f(x) jest ciągła w przedziale [a; b] (ograniczony przedział)


Wtedy funkcja f(x) jest ograniczona na tym przedziale



Domkniętość przedziału [a; b] ma znaczenie











Funkcja ciągła na przedziale domkniętym osiąga swoje kresy

tzn.

n

a

8) Własność Darboux


Niech f(x): funkcja określana na [a; b]
Ma własność Darboux

⟺ ⋀ ⋁ taki, że f(x

o

) = c

x

o

∊ [a, b]



Funkcja ciągła na [a; b] ma własność Darboux

(czyli z f(a) dochodzimy do f(b) przez wszystkie wartości pośrednie)

Szczególny przypadek:
f(a) ∙ f(b) < 0



W szczególności jeżeli f(x) jest monotoniczna na danym przedziale (ciągła na [a; b], f(a) ∙ f(b) < 0)

Wtedy ⋁ f(x

o

) = 0 (istnieje dokładnie jeden taki punkt, w którym funkcja się zeruje)

x

o

∊ [a; b]

Przykład:
Pokaż, że równanie ma dokładnie jedno rozwiązanie w danym przedziale lnx = 2 – x ; x ∊ [1; 2]

f(x) = lnx – 2 + x ciągła w [1; 2]
(suma funkcji ciągłych jest funkcją ciągłą)

f(1) = ln1 + 1 – 2 = -1 < 0
f(2) = ln2 + 2 – 2 = ln2 > 0

}

lnx + x ⟹ lnx + x - 2

f ⟹ ⋁ f(x

o

) = 0 tzn. lnx

o

+ x

o

– 2 = 0

x

o

∊ [1; 2] lnx

o

= 2 – x

o

; x

o

∊ [1; 2]

background image

Strona 16 z 19

POCHODNA FUNKCJI

Mówimy, że istnieje pochodna f ’(x

o

) funkcji f(x) w punkcie x

o

jeżeli istnieje granica (skończona lub nieskończona)

f ’(x

o

) =

(ta granica = pochodna funkcji w punkcie x

o

) ; x ≠ x

o

Można to też napisać tak:

f ’(x

o

) =

∆x = x – x

o

(

)

WARUNKIEM KONIECZNYM istnienia pochodnej funkcji w danym punkcie jest

ciągłość w tym punkcie

Funkcja może być ciągła w danym punkcie, ale może nie być pochodnej w tym punkcie.

Przykład:

f(x) =

f ’(x

o

) =

=

=

=

= 2x

o

(

)’= 2x , x ∊ R

Pochodna funkcji istnieje w danym punkcie

f ’(x

o

) =

=

f ’(

) = f ’(

) pochodna jednostronna

pochodna prawostronna = pochodna lewostronna

(Może być tak, że nie istnieją pochodne jednostronne)

Podstawowe funkcje i ich pochodne

= nx

n-1

n ∊ N s n s

=

∊ R s s n

= s n

= 0 s


= -

t

t

=

t

t

)

(

=

t

=

∙ ln t

=


s n

s n s

=

s

s s n

=

Podstawowe działania:

1.

2.

3.

4.


⟹ g(x) ≠ 0

5.

6.



Pochodna funkcji odwrotnych

f(x) ⟹ f

-1

(x)

Ciągła, istnieje pochodna

; f(x) – różniczkowalna (rosnąca malejąca)

Wtedy f

-1

(x) =

Przykład:

(arctg x)’ = ? (tg x)’ =

y = tg x ⟹ x = arctg y = g(y) ⟹

s

y =

s

(arctg x)’ =

background image

Strona 17 z 19

Zastosowanie pochodnej

(a)

Styczna do funkcji f(x) w punkcie x

o

ma równanie


(b)


Kąt przecięcia się krzywych

(dla f(x), g(x) takich, że istnieje
pochodna w punkcie przecięcia)

- to jest taki kąt między stycznymi
w punkcie przecięcia

Pod warunkiem, że

≠ .

Jeżeli jednak

≠ , to znaczy, że krzywe g(x) i f(x) przecinają się pod kątem prostym w punkcie

(c)

Przybliżone wartości funkcji

Różniczka:

Błąd pomiaru

Twierdzenie Rolle’a

f(x) jest okreslona w [a; b] ciągła na [a; b], różniczkowalna na (a; b)

f(a) = f(b) i a, b ∊ D

f

to istnieje x

o

∊ (a; b), wtedy


Czyli istnieje co najmniej jeden taki punkt wykresu, że styczna do y = f(x) w tym
punkcie jest pozioma.

Twierdzenie Lagrange’a

f(x) ciągła na [a; b], różniczkowalna wewnątrz tego przedziału.

Wówczas istnieje taki punkt c ∊ [a; b]

Czyli istnieje taka prosta przechodząca przez x

o

styczna do siecznej.


background image

Strona 18 z 19

Monotoniczność funkcji

f(x) ciągła, różniczkowalna w pewnym przedziale P

1. ⋀

2. ⋀

3. ⋀

4. ⋀

Wzór Taylora

Niech f(x) jest określona na pewnym przedziale jest różniczkowalne n-krotnie na tym przedziale; f

n-1

(x) ciągła;

f

n

(x) właściwa w punkcie x

o

.

Wtedy dla każdego x

o

∊ [a; b] istnieje taki punkt c ∊ [a; b], że

f(x) =

gdzie

Reszta Lagrange’a

Wzór Maclaurina

x

o

= 0

f(x) =

gdzie

Reguła de L’Hospitala

Dla nieoznaczoności typu:



Jeżeli spełnione są warunki

1.


są określone w sąsiedztwie punktu x

o

2.

3. Jeżeli istnieje granica

to


Ekstrema funkcji

Twierdzenie Fermata
Warunek konieczny istnienia ekstremum funkcji.

f(x) różniczkowalna w xo i ma w tym punkcie lokalne ekstremum to

(loklne ekstremum może nie być związane z isniejącą (zerową) pochodną).

Wypukłość funkcji

Funkcję f(x) nazywamy wypukłą w przedziale [a; b] ⊆ D

f

(lub wklęsłą) jeśli każdy odcinek siecznej wykresu tej funkcji

położony między punktami wykresu, przez które przechodzi sieczna, leży nad wykresem (pod wykresem dla funkcji
wklęsłej)

Ścisła wypukłość (wklęsłość) – brak mozliwości pokrycia siecznej z wykresem funkcji

f(x) jest ściśle wypukła f(x) jest ściśle wklęsła

Punkt przegięcia funkcji

Punkt, w którym funkcja zmienia rodzaj wypukłości


Warunek konieczny dla istnienia punktu przegięcia

Jeśli f(x) ma dwie pochodne to f ’’(x) = 0

background image

Strona 19 z 19

CAŁKA

Całka nieoznaczona funkcji jednej zmiennej

⟺ (F(x) + C)’ = [F(x)]’ = f(x)

Podstawowe całki

s s n

s n s


n

Własności całkowania

a.
b.
c.

Całkowanie przez części

Przykład:


=













n

n

Całkowanie przez podstawienie

Przykład:

n

n

n

Całkowanie funkcji wymiernych

Funkcja wymierna właściwa; stopień [P(x)] < stopień [W(x)]

Gdy w liczniku występuje x

n

Gdy w liczniku nie występuje x


Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
WYKLAD ANALIZA MATEMATYCZNA
Analiza matematyczna, lista analiza 2008 6 szeregi
Analiza Matematyczna 1 Gewert Skoczylas zadania
Analiza Matematyczna Twierdzenia
Praca domowa 2a Analiza Matematyczna
Zadania z Analizy Matematycznej, Matematyka
zestaw9, Matematyka stosowana, Analiza, Analiza matematyczna dla leniwych
Analiza matematycza opracowanie pytań
Kolos 3 Analiza matematyczna
analiza matematyczna 7
Analiza matematyczna 2 Przyklady i zadania
cw 13 Analiza Matematyczna (calki) id
Analiza matematyczna 1, tab
,analiza matematyczna 2, elemen Nieznany (2)
zestaw10, Matematyka stosowana, Analiza, Analiza matematyczna dla leniwych
a2k, WTD, analiza matematyczna
CALY E -TRAPEZ, PWR, Analiza Matematczna

więcej podobnych podstron