Matematika | Diszkrét Matematika » Gáspár-Molnárka - Többváltozós függvények előadás

 2006 · 160 oldal  (1 MB)    magyar    65    2014. július 02.  
    
Értékelések

Nincs még értékelés. Legyél Te az első!

Tartalmi kivonat

Lineáris algebra és többváltozós függvények Gáspár Csaba Molnárka Győző 2006 Miletics Edit Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Többváltozós függvények • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 2 / 33 Többváltozós függvények megadása Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása Legyen f : Rn R egy leképezés, jelölje Ω ⊂ Rn az

értelmezési tartományát. • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális Explicit megadás, példa: f : R2 R, f (x, y) := ex+y . deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 3 / 33 Többváltozós függvények megadása Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása Legyen f : Rn R egy leképezés, jelölje Ω ⊂ Rn az értelmezési tartományát. • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált •

Másodrendű parciális Explicit megadás, példa: f : R2 R, f (x, y) := ex+y . deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Implicit megadás: g(x1 , x2 , ., xn , y) = 0 • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 3 / 33 Többváltozós függvények megadása Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása Legyen f : Rn R egy leképezés, jelölje Ω ⊂ Rn az értelmezési tartományát. • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális Explicit megadás, példa: f : R2 R, f (x, y) := ex+y .

deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Implicit megadás: g(x1 , x2 , ., xn , y) = 0 Grafikon, szintvonal • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 3 / 33 Többváltozós függvények megadása Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása Legyen f : Rn R egy leképezés, jelölje Ω ⊂ Rn az értelmezési tartományát. • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális Explicit megadás, példa: f : R2 R, f (x, y) := ex+y . deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós

függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Implicit megadás: g(x1 , x2 , ., xn , y) = 0 Grafikon, szintvonal Példa: x2 + y 2 + z 2 − 1 = 0 (|x|, |y| ≤ 1, z ≥ 0) p A leképezés explicit alakja: z = f (x, y) = 1 − x2 − y 2 , szintvonalai: az xy -sı́kon origó közepű koncentrikus körök, grafikonja: origó középpontú, egységnyi sugarú félgömb-felület. Többszörös integrálok 3 / 33 Folytonosság Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális (1) (2) (n) Az (xm ) ⊂ Rn , xm := (xm , xm

, ., xm ) vektorsorozat konvergens, éspedig az x := (x(1) , x(2) , , x(n) ) ∈ Rn vektorhoz tart, (j) ha xm x(j) (j = 1, 2, ., n, m +∞) deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 4 / 33 Folytonosság Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális

szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa (1) (2) (n) Az (xm ) ⊂ Rn , xm := (xm , xm , ., xm ) vektorsorozat konvergens, éspedig az x := (x(1) , x(2) , , x(n) ) ∈ Rn vektorhoz tart, (j) ha xm x(j) (j = 1, 2, ., n, m +∞) xm x pontosan akkor teljesül, ha az ||xm − x|| 0. • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 4 / 33 Folytonosság Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa (1) (2) (n) Az

(xm ) ⊂ Rn , xm := (xm , xm , ., xm ) vektorsorozat konvergens, éspedig az x := (x(1) , x(2) , , x(n) ) ∈ Rn vektorhoz tart, (j) ha xm x(j) (j = 1, 2, ., n, m +∞) xm x pontosan akkor teljesül, ha az ||xm − x|| 0. Az f : Ω R függvény folytonos az x ∈ Ω helyen, ha minden (xm ) ⊂ Ω, xm x vektorsorozat esetén f (xm ) f (x). • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 4 / 33 Folytonosság Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális (1) (2) (n) Az (xm ) ⊂ Rn , xm := (xm , xm , ., xm ) vektorsorozat konvergens, éspedig az x := (x(1) , x(2) , , x(n) ) ∈ Rn vektorhoz tart, (j) ha xm x(j) (j = 1, 2, ., n, m +∞)

deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa xm x pontosan akkor teljesül, ha az ||xm − x|| 0. • Feltételes szélsőérték • Feltételes Ha van oly C ≥ 0 szám, hogy minden x1 , x2 ∈ Ω esetén |f (x1 ) − f (x2 )| ≤ C · ||x1 − x2 ||, akkor f folytonos Ω minden pontjában. szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés Az f : Ω R függvény folytonos az x ∈ Ω helyen, ha minden (xm ) ⊂ Ω, xm x vektorsorozat esetén f (xm ) f (x). polinomokkal Többszörös integrálok 4 / 33 Folytonosság Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű

parciális (1) (2) (n) Az (xm ) ⊂ Rn , xm := (xm , xm , ., xm ) vektorsorozat konvergens, éspedig az x := (x(1) , x(2) , , x(n) ) ∈ Rn vektorhoz tart, (j) ha xm x(j) (j = 1, 2, ., n, m +∞) deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa xm x pontosan akkor teljesül, ha az ||xm − x|| 0. • Feltételes szélsőérték • Feltételes Ha van oly C ≥ 0 szám, hogy minden x1 , x2 ∈ Ω esetén |f (x1 ) − f (x2 )| ≤ C · ||x1 − x2 ||, akkor f folytonos Ω minden pontjában. szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés Az f : Ω R függvény folytonos az x ∈ Ω helyen, ha minden (xm ) ⊂ Ω, xm x vektorsorozat esetén f (xm ) f (x). polinomokkal Többszörös integrálok Ekkor minden x ∈ Ω

és xm x vektorsorozat esetén |f (x) − f (xm )| ≤ C · ||x − xm || 0, 4 / 33 Folytonosság Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális (1) (2) (n) Az (xm ) ⊂ Rn , xm := (xm , xm , ., xm ) vektorsorozat konvergens, éspedig az x := (x(1) , x(2) , , x(n) ) ∈ Rn vektorhoz tart, (j) ha xm x(j) (j = 1, 2, ., n, m +∞) deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa xm x pontosan akkor teljesül, ha az ||xm − x|| 0. • Feltételes szélsőérték • Feltételes Ha van oly C ≥ 0 szám, hogy minden x1 , x2 ∈ Ω esetén |f (x1 ) − f (x2 )| ≤ C · ||x1 − x2 ||, akkor f folytonos Ω minden

pontjában. szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés Az f : Ω R függvény folytonos az x ∈ Ω helyen, ha minden (xm ) ⊂ Ω, xm x vektorsorozat esetén f (xm ) f (x). polinomokkal Többszörös integrálok Ekkor minden x ∈ Ω és xm x vektorsorozat esetén |f (x) − f (xm )| ≤ C · ||x − xm || 0, azaz f (xm ) f (x). 4 / 33 Folytonosság Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Legyenek f1 , f2 , ., fn : R R folytonos (egyváltozós) függvények. Akkor az f (x1 , x2 , , xn ) := f1 (x1 )

+ f2 (x2 ) + + fn (xn ) és az f (x1 , x2 , ., xn ) := f1 (x1 ) · f2 (x2 ) · · fn (xn ) előı́rással értelmezett f : Rn R (n-változós) függvények is folytonosak. Ha pedig f : Rn R folytonos n-változós függvény, g : R R pedig folytonos egyváltozós függvény, akkor az összetett g ◦ f függvény is folytonos (n-változós) függvény. • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 5 / 33 Folytonosság Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális

szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes Legyenek f1 , f2 , ., fn : R R folytonos (egyváltozós) függvények. Akkor az f (x1 , x2 , , xn ) := f1 (x1 ) + f2 (x2 ) + + fn (xn ) és az f (x1 , x2 , ., xn ) := f1 (x1 ) · f2 (x2 ) · · fn (xn ) előı́rással értelmezett f : Rn R (n-változós) függvények is folytonosak. Ha pedig f : Rn R folytonos n-változós függvény, g : R R pedig folytonos egyváltozós függvény, akkor az összetett g ◦ f függvény is folytonos (n-változós) függvény. Példa: Az f (x, y) := ( x2 y 2 x2 +y 2 0 ha x2 + y 2 6= 0 ha x = y = 0 értelmezett függvény folytonos az origóban. előı́rással szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 5 / 33 Folytonosság Többváltozós függvények • Többváltozós

függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés Legyenek f1 , f2 , ., fn : R R folytonos (egyváltozós) függvények. Akkor az f (x1 , x2 , , xn ) := f1 (x1 ) + f2 (x2 ) + + fn (xn ) és az f (x1 , x2 , ., xn ) := f1 (x1 ) · f2 (x2 ) · · fn (xn ) előı́rással értelmezett f : Rn R (n-változós) függvények is folytonosak. Ha pedig f : Rn R folytonos n-változós függvény, g : R R pedig folytonos egyváltozós függvény, akkor az összetett g ◦ f függvény

is folytonos (n-változós) függvény. Példa: Az f (x, y) := ( x2 y 2 x2 +y 2 ha x = y = 0 értelmezett függvény folytonos az origóban. Ha xn , yn 0 tetszőleges zérussorozatok, akkor: |f (xn , yn )| = 0 ha x2 + y 2 6= 0 előı́rással 2 x2n yn 2 x2n +yn polinomokkal Többszörös integrálok 5 / 33 Folytonosság Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés Legyenek f1 , f2 , ., fn : R R folytonos

(egyváltozós) függvények. Akkor az f (x1 , x2 , , xn ) := f1 (x1 ) + f2 (x2 ) + + fn (xn ) és az f (x1 , x2 , ., xn ) := f1 (x1 ) · f2 (x2 ) · · fn (xn ) előı́rással értelmezett f : Rn R (n-változós) függvények is folytonosak. Ha pedig f : Rn R folytonos n-változós függvény, g : R R pedig folytonos egyváltozós függvény, akkor az összetett g ◦ f függvény is folytonos (n-változós) függvény. Példa: Az f (x, y) := ( x2 y 2 x2 +y 2 ha x = y = 0 értelmezett függvény folytonos az origóban. Ha xn , yn 0 tetszőleges zérussorozatok, akkor: |f (xn , yn )| = 2 x2n yn 2 x2n +yn ≤ 0 ha x2 + y 2 6= 0 2) x2n (x2n +yn 2 x2n +yn előı́rással = x2n 0. polinomokkal Többszörös integrálok 5 / 33 Folytonosság Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált •

Másodrendű parciális Példa: Az f (x, y) := ( xy x2 +y 2 0 ha x2 + y 2 6= 0 ha x = y = 0 értelmezett függvény nem folytonos az origóban. előı́rással deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 6 / 33 Folytonosság Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális Példa: Az f (x, y) := ( xy x2 +y 2 0 ha x2 + y 2 6= 0 előı́rással ha x = y = 0 értelmezett függvény nem folytonos az origóban. 1

Legyen pl. xn := yn := n , akkor nyilván xn , yn 0, de deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 6 / 33 Folytonosság Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Példa: Az f (x, y) := ( xy x2 +y 2

előı́rással ha x = y = 0 értelmezett függvény nem folytonos az origóban. 1 Legyen pl. xn := yn := n , akkor nyilván xn , yn 0, de f (xn , yn ) = 1 1 · n n 1 + 12 2 n n 0 ha x2 + y 2 6= 0 ≡ 12 . • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 6 / 33 Deriválhatóság Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Az f : R R függvény pontosan akkor differenciálható x-ben, ha f (x + h) − f (x) − a · h

= 0, h0 |h| lim ahol a = f 0 (x). • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 7 / 33 Deriválhatóság Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok Az f : R R függvény pontosan akkor differenciálható x-ben, ha f (x + h) − f

(x) − a · h = 0, h0 |h| lim ahol a = f 0 (x). Legyen f : Ω R egy n-változós függvény, és legyen x ∈ Ω az értelmezési tartomány belső pontja (azaz nemcsak x, de még egy x középpontú, valamely r > 0 sugarú gömb pontjai is mind Ω-ba esnek). Az f függvény differenciálható az x helyen, és deriváltja az a ∈ Rn vektor, ha f (x + h) − f (x) − ha, hi = 0. lim h0 ||h|| Az a ∈ Rn vektort az f függvény x helyen vett gradiensvektorának (gradiensének) nevezzük. Jele: grad f (x) (néha 5f (x)) 7 / 33 Deriválhatóság Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása Példa: Legyen f (x) := ||x||2 , akkor grad f (x) = 2x. • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei •

Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 8 / 33 Deriválhatóság Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális Példa: Legyen f (x) := ||x||2 , akkor grad f (x) = 2x. f (x+h)−f (x)−ha,hi ||h|| = deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió •

Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 8 / 33 Deriválhatóság Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális Példa: Legyen f (x) := ||x||2 , akkor grad f (x) = 2x. f (x+h)−f (x)−ha,hi ||h|| = ||x||2 +2hx,hi+||h||2 −||x||2 −h2x,hi ||h|| = ||h|| deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 8 / 33 Deriválhatóság Többváltozós függvények • Többváltozós

függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes Példa: Legyen f (x) := ||x||2 , akkor grad f (x) = 2x. f (x+h)−f (x)−ha,hi ||h|| = ||x||2 +2hx,hi+||h||2 −||x||2 −h2x,hi ||h|| = ||h|| Ha f, g : Ω R differenciálhatók az x ∈ Ω helyen, akkor f + g , f g és fg is differenciálhatók x-ben (utóbbi akkor, ha g(x) 6= 0), és: grad(f + g)(x) = grad f (x) + grad g(x) grad(f g)(x) = (grad f (x)) · g(x) + f (x) · (grad g(x)) f g grad (x) = (grad f (x)) · g(x) − f (x) · (grad g(x)) g 2 (x) szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió •

Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 8 / 33 Iránymenti derivált Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Legyen f : Ω R egy n-változós függvény, és legyen x ∈ Ω az értelmezési tartomány belső pontja. Legyen 0 6= e ∈ Rn egy tetszőleges (irány)vektor, és ge (t) := f (x + t · e). Ha f : Ω R deriválható x ∈ Ω környezetében, akkor ge deriválható a 0 egy környezetében, és ge0 (t) = hgrad f (x + t · e), ei. • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat,

példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 9 / 33 Iránymenti derivált Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Legyen f : Ω R egy n-változós függvény, és legyen x ∈ Ω az értelmezési tartomány belső pontja. Legyen 0 6= e ∈ Rn egy tetszőleges (irány)vektor, és ge (t) := f (x + t · e). Ha f : Ω R deriválható x ∈ Ω környezetében, akkor ge deriválható a 0 egy környezetében, és ge0 (t) = hgrad f (x + t · e), ei. Legyen τ ∈ R, akkor ge (t+τ )−ge (t)

τ = f (x+te+τ e)−f (x+te) τ = • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 9 / 33 Iránymenti derivált Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Legyen f : Ω R egy n-változós függvény, és legyen x ∈ Ω az értelmezési tartomány belső pontja. Legyen 0 6= e ∈ Rn egy tetszőleges (irány)vektor, és ge (t) := f (x + t · e). Ha f : Ω R deriválható x ∈ Ω környezetében, akkor ge

deriválható a 0 egy környezetében, és ge0 (t) = hgrad f (x + t · e), ei. ge (t+τ )−ge (t) f (x+te+τ e)−f (x+te) = = τ τ f (x+te+τ e)−f (x+te)−hgrad f (x+t·e),τ ei |τ |·||e|| · τ +hgrad f (x+t·e), ei ||τ e|| Legyen τ ∈ R, akkor • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 9 / 33 Iránymenti derivált Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes

Legyen f : Ω R egy n-változós függvény, és legyen x ∈ Ω az értelmezési tartomány belső pontja. Legyen 0 6= e ∈ Rn egy tetszőleges (irány)vektor, és ge (t) := f (x + t · e). Ha f : Ω R deriválható x ∈ Ω környezetében, akkor ge deriválható a 0 egy környezetében, és ge0 (t) = hgrad f (x + t · e), ei. ge (t+τ )−ge (t) f (x+te+τ e)−f (x+te) = = τ τ f (x+te+τ e)−f (x+te)−hgrad f (x+t·e),τ ei |τ |·||e|| · τ +hgrad f (x+t·e), ei ||τ e|| g (t+τ )−ge (t) Jelölje h := τ e, akkor: e = τ f (x+te+h)−f (x+te)−hgrad f (x+t·e),hi |τ |·||e|| · τ + hgrad f (x + t · e), ei ||h|| Legyen τ ∈ R, akkor szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 9 / 33 Iránymenti derivált Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság

• Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés Legyen f : Ω R egy n-változós függvény, és legyen x ∈ Ω az értelmezési tartomány belső pontja. Legyen 0 6= e ∈ Rn egy tetszőleges (irány)vektor, és ge (t) := f (x + t · e). Ha f : Ω R deriválható x ∈ Ω környezetében, akkor ge deriválható a 0 egy környezetében, és ge0 (t) = hgrad f (x + t · e), ei. ge (t+τ )−ge (t) f (x+te+τ e)−f (x+te) = = τ τ f (x+te+τ e)−f (x+te)−hgrad f (x+t·e),τ ei |τ |·||e|| · τ +hgrad f (x+t·e), ei ||τ e|| g (t+τ

)−ge (t) Jelölje h := τ e, akkor: e = τ f (x+te+h)−f (x+te)−hgrad f (x+t·e),hi |τ |·||e|| · τ + hgrad f (x + t · e), ei ||h|| Legyen τ ∈ R, akkor Ha τ 0, akkor h 0; ekkor a jobboldal első tagja 0-hoz tart, a baloldal pedig ge0 (t)-hez. polinomokkal Többszörös integrálok 9 / 33 Iránymenti derivált Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok Legyen f : Ω

R egy n-változós függvény, és legyen x ∈ Ω az értelmezési tartomány belső pontja. Legyen 0 6= e ∈ Rn egy tetszőleges (irány)vektor, és ge (t) := f (x + t · e). Ha f : Ω R deriválható x ∈ Ω környezetében, akkor ge deriválható a 0 egy környezetében, és ge0 (t) = hgrad f (x + t · e), ei. ge (t+τ )−ge (t) f (x+te+τ e)−f (x+te) = = τ τ f (x+te+τ e)−f (x+te)−hgrad f (x+t·e),τ ei |τ |·||e|| · τ +hgrad f (x+t·e), ei ||τ e|| g (t+τ )−ge (t) Jelölje h := τ e, akkor: e = τ f (x+te+h)−f (x+te)−hgrad f (x+t·e),hi |τ |·||e|| · τ + hgrad f (x + t · e), ei ||h|| Legyen τ ∈ R, akkor Ha τ 0, akkor h 0; ekkor a jobboldal első tagja 0-hoz tart, a baloldal pedig ge0 (t)-hez. A ge0 (0) = hgrad f (x), ei számot az f függvény x-ben vett e irány ∂f menti deriváltjának nevezzük. Jele: ∂e (x) (vagy ∂e f (x)) 9 / 33 Parciális derivált Többváltozós függvények •

Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Legyen f : Ω R egy n-változós függvény, és legyen x ∈ Ω az értelmezési tartomány belső pontja. Jelölje e1 , e2 ,, en a standard bázist Rn -ben. Az ek irány menti deriváltat az f függvény k -adik változója sz∂f erinti parciális deriváltjának nevezzük. Jele: ∂x (x) (vagy Dk f (x), ∂k f (x), fx0 k (x)). k Így a gradiensvektor: = grad f (D1 f, D2 f, ., Dn f ) ∂f Ha f argumentumai x, y ,. akkor a parciális deriváltak jelölése: ∂x , ∂x f , ill. ∂f ∂y , ∂y f , és ı́gy tovább. • Feltételes

szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 10 / 33 Parciális derivált Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák Legyen f : Ω R egy n-változós függvény, és legyen x ∈ Ω az értelmezési tartomány belső pontja. Jelölje e1 , e2 ,, en a standard bázist Rn -ben. Az ek irány menti deriváltat az f függvény k -adik változója

sz∂f erinti parciális deriváltjának nevezzük. Jele: ∂x (x) (vagy Dk f (x), ∂k f (x), fx0 k (x)). k Így a gradiensvektor: = grad f (D1 f, D2 f, ., Dn f ) ∂f Ha f argumentumai x, y ,. akkor a parciális deriváltak jelölése: ∂x , ∂x f , ill. ∂f ∂y , ∂y f , és ı́gy tovább. Példa: Legyen f (x, y, z) := x2 sin(5y + z 3 ), akkor ∂f 3 ∂x = 2x sin(5y + z ), • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 10 / 33 Parciális derivált Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa •

Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés Legyen f : Ω R egy n-változós függvény, és legyen x ∈ Ω az értelmezési tartomány belső pontja. Jelölje e1 , e2 ,, en a standard bázist Rn -ben. Az ek irány menti deriváltat az f függvény k -adik változója sz∂f erinti parciális deriváltjának nevezzük. Jele: ∂x (x) (vagy Dk f (x), ∂k f (x), fx0 k (x)). k Így a gradiensvektor: = grad f (D1 f, D2 f, ., Dn f ) ∂f Ha f argumentumai x, y ,. akkor a parciális deriváltak jelölése: ∂x , ∂x f , ill. ∂f ∂y , ∂y f , és ı́gy tovább. Példa: Legyen f (x, y, z) := x2 sin(5y + z 3 ), akkor ∂f 3 ∂x = 2x sin(5y + z ), ∂f ∂y = 5x2 cos(5y + z 3 ), polinomokkal Többszörös integrálok 10 / 33 Parciális derivált Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása

• Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok Legyen f : Ω R egy n-változós függvény, és legyen x ∈ Ω az értelmezési tartomány belső pontja. Jelölje e1 , e2 ,, en a standard bázist Rn -ben. Az ek irány menti deriváltat az f függvény k -adik változója sz∂f erinti parciális deriváltjának nevezzük. Jele: ∂x (x) (vagy Dk f (x), ∂k f (x), fx0 k (x)). k Így a gradiensvektor: = grad f (D1 f, D2 f, ., Dn f ) ∂f Ha f

argumentumai x, y ,. akkor a parciális deriváltak jelölése: ∂x , ∂x f , ill. ∂f ∂y , ∂y f , és ı́gy tovább. Példa: Legyen f (x, y, z) := x2 sin(5y + z 3 ), akkor ∂f 3 ∂x = 2x sin(5y + z ), ∂f ∂y ∂f ∂z = 5x2 cos(5y + z 3 ), = 3z 2 x2 cos(5y + z 3 ). 10 / 33 Másodrendű parciális deriváltak Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Legyen az f : Ω R függvény az x ∈ Ω belső pontban kétszer differenciálható (mindegyik parciális deriváltfüggvény differenciálható). ∂ ∂f A ∂x (x) parciális deriváltakat (j,

k = 1, 2, ., n) az f függvény k ∂xj x helyen vett másodrendű parciális deriváltjainak nevezzük. Jele: ∂2f 00 (x) (vagy D D f (x) , D f (x) , ∂ f (x) , f j k kj kj xk xj (x)). Ha ∂x ∂x k j j = k , akkor a megfelelő, ún. tiszta másodrendű parciális de∂2f riváltak jele: ∂x2 (x) vagy Dk2 f (x). k • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 11 / 33 Másodrendű parciális deriváltak Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei •

Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák Legyen az f : Ω R függvény az x ∈ Ω belső pontban kétszer differenciálható (mindegyik parciális deriváltfüggvény differenciálható). ∂ ∂f A ∂x (x) parciális deriváltakat (j, k = 1, 2, ., n) az f függvény k ∂xj x helyen vett másodrendű parciális deriváltjainak nevezzük. Jele: ∂2f 00 (x) (vagy D D f (x) , D f (x) , ∂ f (x) , f j k kj kj xk xj (x)). Ha ∂x ∂x k j j = k , akkor a megfelelő, ún. tiszta másodrendű parciális de∂2f riváltak jele: ∂x2 (x) vagy Dk2 f (x). k Megkülönböztetésül, j 6= k esetén a Dk Dj f (x) deriváltakat vegyes másodrendű parciális deriváltaknak is nevezik. • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 11 / 33 Másodrendű parciális deriváltak Többváltozós

függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Legyen az f : Ω R függvény az x ∈ Ω belső pontban kétszer differenciálható (mindegyik parciális deriváltfüggvény differenciálható). ∂ ∂f A ∂x (x) parciális deriváltakat (j, k = 1, 2, ., n) az f függvény k ∂xj x helyen vett másodrendű parciális deriváltjainak nevezzük. Jele: ∂2f 00 (x) (vagy D D f (x) , D f (x) , ∂ f (x) , f j k kj kj xk xj

(x)). Ha ∂x ∂x k j j = k , akkor a megfelelő, ún. tiszta másodrendű parciális de∂2f riváltak jele: ∂x2 (x) vagy Dk2 f (x). k Megkülönböztetésül, j 6= k esetén a Dk Dj f (x) deriváltakat vegyes másodrendű parciális deriváltaknak is nevezik. ∂2f Példa: Ha f (x, y) = x2 e−3y , akkor ∂x2 = 2e−3y , Többszörös integrálok 11 / 33 Másodrendű parciális deriváltak Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió

• Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok Legyen az f : Ω R függvény az x ∈ Ω belső pontban kétszer differenciálható (mindegyik parciális deriváltfüggvény differenciálható). ∂ ∂f A ∂x (x) parciális deriváltakat (j, k = 1, 2, ., n) az f függvény k ∂xj x helyen vett másodrendű parciális deriváltjainak nevezzük. Jele: ∂2f 00 (x) (vagy D D f (x) , D f (x) , ∂ f (x) , f j k kj kj xk xj (x)). Ha ∂x ∂x k j j = k , akkor a megfelelő, ún. tiszta másodrendű parciális de∂2f riváltak jele: ∂x2 (x) vagy Dk2 f (x). k Megkülönböztetésül, j 6= k esetén a Dk Dj f (x) deriváltakat vegyes másodrendű parciális deriváltaknak is nevezik. ∂2f Példa: Ha f (x, y) = x2 e−3y , akkor ∂x2 = 2e−3y , ∂2f ∂y 2 = 9x2 e−3y , 11 / 33 Másodrendű parciális deriváltak Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása •

Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok Legyen az f : Ω R függvény az x ∈ Ω belső pontban kétszer differenciálható (mindegyik parciális deriváltfüggvény differenciálható). ∂ ∂f A ∂x (x) parciális deriváltakat (j, k = 1, 2, ., n) az f függvény k ∂xj x helyen vett másodrendű parciális deriváltjainak nevezzük. Jele: ∂2f 00 (x) (vagy D D f (x) , D f (x) , ∂ f (x) , f j k kj kj xk xj (x)). Ha ∂x ∂x j k j = k , akkor a

megfelelő, ún. tiszta másodrendű parciális de∂2f riváltak jele: ∂x2 (x) vagy Dk2 f (x). k Megkülönböztetésül, j 6= k esetén a Dk Dj f (x) deriváltakat vegyes másodrendű parciális deriváltaknak is nevezik. ∂2f Példa: Ha f (x, y) = x2 e−3y , akkor ∂x2 = 2e−3y , ∂2f ∂y 2 = ∂2f 2 −3y 9x e , ∂x∂y = ∂2f ∂y∂x = −6xe−3y . 11 / 33 A második derivált mátrixa Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa A másodrendű parciális deriváltakból összeállı́tott    D 2 f (x) :=   D11 f (x) D12 f

(x) D21 f (x) D22 f (x) . . Dn1 f (x) Dn2 f (x) . D1n f (x) . D2n f (x) . . . Dnn f (x)     ∈ Mn×n  mátrixot az f függvény x helyen vett második derivált mátrixának vagy Hesse-féle mátrixának nevezzük. • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 12 / 33 A második derivált mátrixa Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes

szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés A másodrendű parciális deriváltakból összeállı́tott    D 2 f (x) :=   D11 f (x) D12 f (x) D21 f (x) D22 f (x) . . Dn1 f (x) Dn2 f (x) . D1n f (x) . D2n f (x) . . . Dnn f (x)     ∈ Mn×n  mátrixot az f függvény x helyen vett második derivált mátrixának vagy Hesse-féle mátrixának nevezzük. Ha az f függvény másodrendű parciális deriváltjai mind léteznek és folytonosak valamely x ∈ Ω pontban, akkor ott Dkj f (x) = Djk f (x), azaz a parciális deriválások sorrendje felcserélhető. Ekkor tehát a Hesse-mátrix önadjungált (szimmetrikus). polinomokkal Többszörös integrálok 12 / 33 Többváltozós függvények lokális szélsőértékei Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság •

Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális Az f : Ω R függvénynek lokális maximuma (ill. minimuma) van az x0 ∈ Ω pontban, ha x0 -nak van olyan Ω0 környezete, hogy f (x) ≤ f (x0 ) (ill. f (x) ≥ f (x0 )) teljesül minden x ∈ Ω0 esetén deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 13 / 33 Többváltozós függvények lokális szélsőértékei Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált •

Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Az f : Ω R függvénynek lokális maximuma (ill. minimuma) van az x0 ∈ Ω pontban, ha x0 -nak van olyan Ω0 környezete, hogy f (x) ≤ f (x0 ) (ill. f (x) ≥ f (x0 )) teljesül minden x ∈ Ω0 esetén Ha az f függvény differenciálható az Ω értelmezési tartomány egy x0 belső pontjában, és ott lokális szélsőértéke (maximuma vagy minimuma) van, akkor x0 -ban mindegyik parciális derivált eltűnik: grad f (x0 ) = 0. • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 13 / 33 Többváltozós függvények

lokális szélsőértékei Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes Az f : Ω R függvénynek lokális maximuma (ill. minimuma) van az x0 ∈ Ω pontban, ha x0 -nak van olyan Ω0 környezete, hogy f (x) ≤ f (x0 ) (ill. f (x) ≥ f (x0 )) teljesül minden x ∈ Ω0 esetén Ha az f függvény differenciálható az Ω értelmezési tartomány egy x0 belső pontjában, és ott lokális szélsőértéke (maximuma vagy minimuma) van, akkor x0 -ban mindegyik parciális derivált eltűnik: grad f (x0 ) = 0.

Legyen e1 , ., en ∈ Rn -ben a standard bázis, és jelölje gk (t) := f (x0 + t · ek ). szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 13 / 33 Többváltozós függvények lokális szélsőértékei Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes Az f : Ω R függvénynek lokális maximuma (ill. minimuma) van az x0 ∈ Ω pontban, ha x0 -nak van olyan Ω0 környezete, hogy f (x) ≤ f (x0 ) (ill. f (x) ≥ f (x0 ))

teljesül minden x ∈ Ω0 esetén Ha az f függvény differenciálható az Ω értelmezési tartomány egy x0 belső pontjában, és ott lokális szélsőértéke (maximuma vagy minimuma) van, akkor x0 -ban mindegyik parciális derivált eltűnik: grad f (x0 ) = 0. Legyen e1 , ., en ∈ Rn -ben a standard bázis, és jelölje gk (t) := f (x0 + t · ek ). Akkor mindegyik gk -nak a 0 helyen szintén szélsőértéke van. szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 13 / 33 Többváltozós függvények lokális szélsőértékei Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális

szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák Az f : Ω R függvénynek lokális maximuma (ill. minimuma) van az x0 ∈ Ω pontban, ha x0 -nak van olyan Ω0 környezete, hogy f (x) ≤ f (x0 ) (ill. f (x) ≥ f (x0 )) teljesül minden x ∈ Ω0 esetén Ha az f függvény differenciálható az Ω értelmezési tartomány egy x0 belső pontjában, és ott lokális szélsőértéke (maximuma vagy minimuma) van, akkor x0 -ban mindegyik parciális derivált eltűnik: grad f (x0 ) = 0. Legyen e1 , ., en ∈ Rn -ben a standard bázis, és jelölje gk (t) := f (x0 + t · ek ). Akkor mindegyik gk -nak a 0 helyen szintén szélsőértéke van. Ezért gk0 (0) = hgrad f (x0 ), ek i = Dk f (x0 ) = 0 (k = 1, 2, ., n) • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés

polinomokkal Többszörös integrálok 13 / 33 Többváltozós függvények lokális szélsőértékei Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális A tétel megfordı́tása nem igaz! ∂f ∂f Ellenpélda: f (x, y) := x2 − y 2 . Akkor ∂x (0, 0) = ∂y (0, 0) = 0, de f -nek nincs lokális szélsőértéke az origóban: f (x, y) > 0, ha x 6= 0, y = 0, és f (x, y) < 0, ha x = 0, y 6= 0. deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal

Többszörös integrálok 14 / 33 Többváltozós függvények lokális szélsőértékei Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális A tétel megfordı́tása nem igaz! ∂f ∂f Ellenpélda: f (x, y) := x2 − y 2 . Akkor ∂x (0, 0) = ∂y (0, 0) = 0, de f -nek nincs lokális szélsőértéke az origóban: f (x, y) > 0, ha x 6= 0, y = 0, és f (x, y) < 0, ha x = 0, y 6= 0. deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal

Többszörös integrálok Példa nyeregfelületre 14 / 33 Többváltozós függvények lokális szélsőértékei Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Ha az f függvény kétszer folytonosan differenciálható az Ω értelmezési tartomány egy x0 belső pontjában, grad f (x0 ) = 0, a D 2 f (x0 ) Hesse-mátrix pedig definit, akkor f -nek x0 -ban biztosan lokális szélsőértéke van, éspedig lokális minimuma, ha D 2 f (x0 ) pozitı́v definit, ill. lokális maximuma, ha D 2 f (x0 ) negatı́v definit f nek nincs szélsőértéke

(mégpedig nyeregpontja van), ha D 2 f (x0 ) indefinit. • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 15 / 33 Többváltozós függvények lokális szélsőértékei Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Ha az f függvény kétszer folytonosan differenciálható az Ω értelmezési tartomány egy x0 belső pontjában, grad f (x0 ) = 0, a D 2 f (x0 ) Hesse-mátrix pedig definit, akkor f -nek x0 -ban biztosan

lokális szélsőértéke van, éspedig lokális minimuma, ha D 2 f (x0 ) pozitı́v definit, ill. lokális maximuma, ha D 2 f (x0 ) negatı́v definit f nek nincs szélsőértéke (mégpedig nyeregpontja van), ha D 2 f (x0 ) indefinit. Legyen e = (e1 , e2 , ., en ) ∈ Rn teszőleges egységvektor, és ge (t) := f (x0 + t · ek ). • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 15 / 33 Többváltozós függvények lokális szélsőértékei Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények

lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes Ha az f függvény kétszer folytonosan differenciálható az Ω értelmezési tartomány egy x0 belső pontjában, grad f (x0 ) = 0, a D 2 f (x0 ) Hesse-mátrix pedig definit, akkor f -nek x0 -ban biztosan lokális szélsőértéke van, éspedig lokális minimuma, ha D 2 f (x0 ) pozitı́v definit, ill. lokális maximuma, ha D 2 f (x0 ) negatı́v definit f nek nincs szélsőértéke (mégpedig nyeregpontja van), ha D 2 f (x0 ) indefinit. Legyen e = (e1 , e2 , ., en ) ∈ Rn teszőleges egységvektor, és ge (t) := f (x0 + t · ek ). Akkor Pn 0 ge (t) = hgrad f (x0 + t · e), ei = j=1 Dj f (x0 + t · e) · ej , ezért ge0 (0) = 0. szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 15 / 33 Többváltozós függvények lokális

szélsőértékei Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés Ha az f függvény kétszer folytonosan differenciálható az Ω értelmezési tartomány egy x0 belső pontjában, grad f (x0 ) = 0, a D 2 f (x0 ) Hesse-mátrix pedig definit, akkor f -nek x0 -ban biztosan lokális szélsőértéke van, éspedig lokális minimuma, ha D 2 f (x0 ) pozitı́v definit, ill. lokális maximuma, ha D 2 f (x0 ) negatı́v definit

f nek nincs szélsőértéke (mégpedig nyeregpontja van), ha D 2 f (x0 ) indefinit. Legyen e = (e1 , e2 , ., en ) ∈ Rn teszőleges egységvektor, és ge (t) := f (x0 + t · ek ). Akkor Pn 0 ge (t) = hgrad f (x0 + t · e), ei = j=1 Dj f (x0 + t · e) · ej , ezért ge0 (0) = 0. Továbbá Pn Pn Pn 00 ge (0) = j=1 hgrad Dj f (x0 ), ei = k=1 j=1 Dkj f (x0 )·ej ·ek polinomokkal Többszörös integrálok 15 / 33 Többváltozós függvények lokális szélsőértékei Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes

szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés Ha az f függvény kétszer folytonosan differenciálható az Ω értelmezési tartomány egy x0 belső pontjában, grad f (x0 ) = 0, a D 2 f (x0 ) Hesse-mátrix pedig definit, akkor f -nek x0 -ban biztosan lokális szélsőértéke van, éspedig lokális minimuma, ha D 2 f (x0 ) pozitı́v definit, ill. lokális maximuma, ha D 2 f (x0 ) negatı́v definit f nek nincs szélsőértéke (mégpedig nyeregpontja van), ha D 2 f (x0 ) indefinit. Legyen e = (e1 , e2 , ., en ) ∈ Rn teszőleges egységvektor, és ge (t) := f (x0 + t · ek ). Akkor Pn 0 ge (t) = hgrad f (x0 + t · e), ei = j=1 Dj f (x0 + t · e) · ej , ezért ge0 (0) = 0. Továbbá Pn Pn Pn 00 ge (0) = j=1 hgrad Dj f (x0 ), ei = k=1 j=1 Dkj f (x0 )·ej ·ek = hD 2 f (x0 )e, ei. polinomokkal Többszörös integrálok 15 / 33 Többváltozós függvények lokális

szélsőértékei Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Ha az f függvény kétszer folytonosan differenciálható az Ω értelmezési tartomány egy x0 belső pontjában, grad f (x0 ) = 0, a D 2 f (x0 ) Hesse-mátrix pedig definit, akkor f -nek x0 -ban biztosan lokális szélsőértéke van, éspedig lokális minimuma, ha D 2 f (x0 ) pozitı́v definit, ill. lokális maximuma, ha D 2 f (x0 )

negatı́v definit f nek nincs szélsőértéke (mégpedig nyeregpontja van), ha D 2 f (x0 ) indefinit. Legyen e = (e1 , e2 , ., en ) ∈ Rn teszőleges egységvektor, és ge (t) := f (x0 + t · ek ). Akkor Pn 0 ge (t) = hgrad f (x0 + t · e), ei = j=1 Dj f (x0 + t · e) · ej , ezért ge0 (0) = 0. Továbbá Pn Pn Pn 00 ge (0) = j=1 hgrad Dj f (x0 ), ei = k=1 j=1 Dkj f (x0 )·ej ·ek = hD 2 f (x0 )e, ei. Ha D 2 f (x0 ) pl pozitı́v definit, akkor ge00 (0) > 0, ı́gy ge -nek a 0-ban lokális minimuma van. Többszörös integrálok 15 / 33 Többváltozós függvények lokális szélsőértékei Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós

függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Ha az f függvény kétszer folytonosan differenciálható az Ω értelmezési tartomány egy x0 belső pontjában, grad f (x0 ) = 0, a D 2 f (x0 ) Hesse-mátrix pedig definit, akkor f -nek x0 -ban biztosan lokális szélsőértéke van, éspedig lokális minimuma, ha D 2 f (x0 ) pozitı́v definit, ill. lokális maximuma, ha D 2 f (x0 ) negatı́v definit f nek nincs szélsőértéke (mégpedig nyeregpontja van), ha D 2 f (x0 ) indefinit. Legyen e = (e1 , e2 , ., en ) ∈ Rn teszőleges egységvektor, és ge (t) := f (x0 + t · ek ). Akkor Pn 0 ge (t) = hgrad f (x0 + t · e), ei = j=1 Dj f (x0 + t · e) · ej , ezért ge0 (0) = 0. Továbbá Pn Pn Pn 00 ge (0) = j=1 hgrad Dj f (x0 ), ei = k=1 j=1 Dkj f

(x0 )·ej ·ek = hD 2 f (x0 )e, ei. Ha D 2 f (x0 ) pl pozitı́v definit, akkor ge00 (0) > 0, ı́gy ge -nek a 0-ban lokális minimuma van. Ez igaz minden e irányra, Többszörös integrálok 15 / 33 Többváltozós függvények lokális szélsőértékei Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok Ha az f függvény kétszer folytonosan differenciálható az Ω

értelmezési tartomány egy x0 belső pontjában, grad f (x0 ) = 0, a D 2 f (x0 ) Hesse-mátrix pedig definit, akkor f -nek x0 -ban biztosan lokális szélsőértéke van, éspedig lokális minimuma, ha D 2 f (x0 ) pozitı́v definit, ill. lokális maximuma, ha D 2 f (x0 ) negatı́v definit f nek nincs szélsőértéke (mégpedig nyeregpontja van), ha D 2 f (x0 ) indefinit. Legyen e = (e1 , e2 , ., en ) ∈ Rn teszőleges egységvektor, és ge (t) := f (x0 + t · ek ). Akkor Pn 0 ge (t) = hgrad f (x0 + t · e), ei = j=1 Dj f (x0 + t · e) · ej , ezért ge0 (0) = 0. Továbbá Pn Pn Pn 00 ge (0) = j=1 hgrad Dj f (x0 ), ei = k=1 j=1 Dkj f (x0 )·ej ·ek = hD 2 f (x0 )e, ei. Ha D 2 f (x0 ) pl pozitı́v definit, akkor ge00 (0) > 0, ı́gy ge -nek a 0-ban lokális minimuma van. Ez igaz minden e irányra, ı́gy f -nek x0 -ban lokális minimuma van. 15 / 33 Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei Többváltozós függvények

• Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Ha a kétváltozós f függvény kétszer folytonosan differenciálható az ∂f értelmezési tartomány egy (x0 , y0 ) belső pontjában, ∂x (x0 , y0 ) = ∂f ∂y (x0 , y0 ) = 0, és det(D 2 f (x0 , y0 )) > 0, akkor f -nek (x0 , y0 )- ban biztosan lokális szélsőértéke van, mégpedig • lokális maximuma, ha sp(D 2 f (x0 , y0 )) > 0, • lokális minimuma, ha sp(D 2 f (x0 , y0 )) < 0. f -nek nincs szélsőértéke (mégpedig nyeregpontja van), ha det(D 2 f (x0 , y0 )) < 0. • Feltételes szélsőérték • Feltételes

szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 16 / 33 Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes Ha a kétváltozós f függvény kétszer folytonosan differenciálható az ∂f értelmezési tartomány egy (x0 , y0 ) belső pontjában, ∂x (x0 , y0 ) = ∂f ∂y (x0 , y0 ) = 0, és det(D 2 f (x0 , y0 )) > 0, akkor f -nek (x0 , y0 )- ban biztosan

lokális szélsőértéke van, mégpedig • lokális maximuma, ha sp(D 2 f (x0 , y0 )) > 0, • lokális minimuma, ha sp(D 2 f (x0 , y0 )) < 0. f -nek nincs szélsőértéke (mégpedig nyeregpontja van), ha det(D 2 f (x0 , y0 )) < 0. Példa: Legyen f (x, y) := x2 + xy + y 2 − 5x − 4y + 1. Hol és milyen tı́pusú szélsőértéke van f -nek? szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 16 / 33 Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális

szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Ha a kétváltozós f függvény kétszer folytonosan differenciálható az ∂f értelmezési tartomány egy (x0 , y0 ) belső pontjában, ∂x (x0 , y0 ) = ∂f ∂y (x0 , y0 ) = 0, és det(D 2 f (x0 , y0 )) > 0, akkor f -nek (x0 , y0 )- ban biztosan lokális szélsőértéke van, mégpedig • lokális maximuma, ha sp(D 2 f (x0 , y0 )) > 0, • lokális minimuma, ha sp(D 2 f (x0 , y0 )) < 0. f -nek nincs szélsőértéke (mégpedig nyeregpontja van), ha det(D 2 f (x0 , y0 )) < 0. Példa: Legyen f (x, y) := x2 + xy + y 2 − 5x − 4y + 1. Hol és milyen tı́pusú szélsőértéke van f -nek? ∂f Megoldás: Szélsőérték ott lehet, ahol ∂x = 2x + y − 5 = 0 és ∂f ∂y = x + 2y − 4 = 0,

Többszörös integrálok 16 / 33 Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Ha a kétváltozós f függvény kétszer folytonosan differenciálható az ∂f értelmezési tartomány egy (x0 , y0 ) belső pontjában, ∂x (x0 , y0 ) = ∂f ∂y (x0 , y0 ) = 0, és det(D 2 f (x0 , y0 )) > 0, akkor f -nek (x0 , y0 )- ban biztosan

lokális szélsőértéke van, mégpedig • lokális maximuma, ha sp(D 2 f (x0 , y0 )) > 0, • lokális minimuma, ha sp(D 2 f (x0 , y0 )) < 0. f -nek nincs szélsőértéke (mégpedig nyeregpontja van), ha det(D 2 f (x0 , y0 )) < 0. Példa: Legyen f (x, y) := x2 + xy + y 2 − 5x − 4y + 1. Hol és milyen tı́pusú szélsőértéke van f -nek? ∂f Megoldás: Szélsőérték ott lehet, ahol ∂x = 2x + y − 5 = 0 és ∂f ∂y = x + 2y − 4 = 0, azaz az (x, y) = (2, 1) helyen. Többszörös integrálok 16 / 33 Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós

függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok Ha a kétváltozós f függvény kétszer folytonosan differenciálható az ∂f értelmezési tartomány egy (x0 , y0 ) belső pontjában, ∂x (x0 , y0 ) = ∂f ∂y (x0 , y0 ) = 0, és det(D 2 f (x0 , y0 )) > 0, akkor f -nek (x0 , y0 )- ban biztosan lokális szélsőértéke van, mégpedig • lokális maximuma, ha sp(D 2 f (x0 , y0 )) > 0, • lokális minimuma, ha sp(D 2 f (x0 , y0 )) < 0. f -nek nincs szélsőértéke (mégpedig nyeregpontja van), ha det(D 2 f (x0 , y0 )) < 0. Példa: Legyen f (x, y) := x2 + xy + y 2 − 5x − 4y + 1. Hol és milyen tı́pusú szélsőértéke van f -nek? ∂f Megoldás: Szélsőérték ott lehet, ahol ∂x =

2x + y − 5 = 0 és ∂f ∂y = x + 2y − 4 = 0, azaz az (x, y) = (2, 1) helyen. D 2 f (x, y) ≡ 2 1 1 2 ! pozitı́v definit, 16 / 33 Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok Ha a kétváltozós f függvény kétszer folytonosan differenciálható az ∂f értelmezési tartomány egy (x0 , y0 ) belső

pontjában, ∂x (x0 , y0 ) = ∂f ∂y (x0 , y0 ) = 0, és det(D 2 f (x0 , y0 )) > 0, akkor f -nek (x0 , y0 )- ban biztosan lokális szélsőértéke van, mégpedig • lokális maximuma, ha sp(D 2 f (x0 , y0 )) > 0, • lokális minimuma, ha sp(D 2 f (x0 , y0 )) < 0. f -nek nincs szélsőértéke (mégpedig nyeregpontja van), ha det(D 2 f (x0 , y0 )) < 0. Példa: Legyen f (x, y) := x2 + xy + y 2 − 5x − 4y + 1. Hol és milyen tı́pusú szélsőértéke van f -nek? ∂f Megoldás: Szélsőérték ott lehet, ahol ∂x = 2x + y − 5 = 0 és ∂f ∂y = x + 2y − 4 = 0, azaz az (x, y) = (2, 1) helyen. D 2 f (x, y) ≡ 2 1 1 2 ! pozitı́v definit, ezért f -nek (2, 1)-ben lokális minimuma van. 16 / 33 Szélsőértékfeladat, példa Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált •

Másodrendű parciális Egy kerti (téglatest alakú) medencét szeretnénk épı́teni. A medence belső oldalait ki kell csempézni. Hogyan válasszuk meg a medence méreteit, hogy a térfogata 32 m3 , a csempézés költsége pedig a lehető legkisebb legyen? deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 17 / 33 Szélsőértékfeladat, példa Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A

második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Egy kerti (téglatest alakú) medencét szeretnénk épı́teni. A medence belső oldalait ki kell csempézni. Hogyan válasszuk meg a medence méreteit, hogy a térfogata 32 m3 , a csempézés költsége pedig a lehető legkisebb legyen? Megoldás: Jelölje x, y a medence alapjának méreteit, z a mélységét. Akkor kicsempézendő felület nagysága: F = xy + 2xz + 2yz . • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 17 / 33 Szélsőértékfeladat, példa Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság •

Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Egy kerti (téglatest alakú) medencét szeretnénk épı́teni. A medence belső oldalait ki kell csempézni. Hogyan válasszuk meg a medence méreteit, hogy a térfogata 32 m3 , a csempézés költsége pedig a lehető legkisebb legyen? Megoldás: Jelölje x, y a medence alapjának méreteit, z a mélységét. Akkor kicsempézendő felület nagysága: F = xy + 2xz + 2yz . Ugyanakkor a térfogat előı́rt: V = xyz , V ahonnan pl. z = xy . • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 17 / 33

Szélsőértékfeladat, példa Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes Egy kerti (téglatest alakú) medencét szeretnénk épı́teni. A medence belső oldalait ki kell csempézni. Hogyan válasszuk meg a medence méreteit, hogy a térfogata 32 m3 , a csempézés költsége pedig a lehető legkisebb legyen? Megoldás: Jelölje x, y a medence alapjának méreteit, z a mélységét. Akkor kicsempézendő felület nagysága: F = xy + 2xz + 2yz . Ugyanakkor a térfogat előı́rt: V = xyz , V 2V ahonnan

pl. z = xy . Innen a F (x, y) = xy + 2V + y x min! 2V = y − = 0, és Szélsőérték ott lehet, ahol ∂F ∂x x2 ∂F ∂y =x− 2V y2 = 0, szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 17 / 33 Szélsőértékfeladat, példa Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes Egy kerti (téglatest alakú) medencét szeretnénk épı́teni. A medence belső oldalait ki kell csempézni. Hogyan válasszuk meg a medence

méreteit, hogy a térfogata 32 m3 , a csempézés költsége pedig a lehető legkisebb legyen? Megoldás: Jelölje x, y a medence alapjának méreteit, z a mélységét. Akkor kicsempézendő felület nagysága: F = xy + 2xz + 2yz . Ugyanakkor a térfogat előı́rt: V = xyz , V 2V ahonnan pl. z = xy . Innen a F (x, y) = xy + 2V + y x min! 2V = y − = 0, és Szélsőérték ott lehet, ahol ∂F ∂x x2 ∂F ∂y =x− 2V y2 = 0, azaz x = y = √ 3 2V . szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 17 / 33 Szélsőértékfeladat, példa Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális

szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés Egy kerti (téglatest alakú) medencét szeretnénk épı́teni. A medence belső oldalait ki kell csempézni. Hogyan válasszuk meg a medence méreteit, hogy a térfogata 32 m3 , a csempézés költsége pedig a lehető legkisebb legyen? Megoldás: Jelölje x, y a medence alapjának méreteit, z a mélységét. Akkor kicsempézendő felület nagysága: F = xy + 2xz + 2yz . Ugyanakkor a térfogat előı́rt: V = xyz , V 2V ahonnan pl. z = xy . Innen a F (x, y) = xy + 2V + y x min! 2V = y − = 0, és Szélsőérték ott lehet, ahol ∂F ∂x x2 ∂F ∂y =x− 2V y2 D 2 F (x, y) = = 0, azaz x = y = − 4V x3 1 1 − 4V y3 ! √ 3 2V . A Hesse-mátrix: .

polinomokkal Többszörös integrálok 17 / 33 Szélsőértékfeladat, példa Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Egy kerti (téglatest alakú) medencét szeretnénk épı́teni. A medence belső oldalait ki kell csempézni. Hogyan válasszuk meg a medence méreteit, hogy a térfogata 32 m3 , a csempézés költsége pedig a lehető legkisebb legyen? Megoldás: Jelölje x, y a medence

alapjának méreteit, z a mélységét. Akkor kicsempézendő felület nagysága: F = xy + 2xz + 2yz . Ugyanakkor a térfogat előı́rt: V = xyz , V 2V ahonnan pl. z = xy . Innen a F (x, y) = xy + 2V + y x min! 2V = y − = 0, és Szélsőérték ott lehet, ahol ∂F ∂x x2 ∂F ∂y =x− 2V y2 D 2 F (x, y) = 16V 2 x3 y 3 −1= = 0, azaz x = y = 16V 2 4V 2 − 4V x3 1 1 − 4V y3 ! √ 3 2V . A Hesse-mátrix: . Ennek determinánsa: − 1 = 3, Többszörös integrálok 17 / 33 Szélsőértékfeladat, példa Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat,

példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Egy kerti (téglatest alakú) medencét szeretnénk épı́teni. A medence belső oldalait ki kell csempézni. Hogyan válasszuk meg a medence méreteit, hogy a térfogata 32 m3 , a csempézés költsége pedig a lehető legkisebb legyen? Megoldás: Jelölje x, y a medence alapjának méreteit, z a mélységét. Akkor kicsempézendő felület nagysága: F = xy + 2xz + 2yz . Ugyanakkor a térfogat előı́rt: V = xyz , V 2V ahonnan pl. z = xy . Innen a F (x, y) = xy + 2V + y x min! 2V = y − = 0, és Szélsőérték ott lehet, ahol ∂F ∂x x2 ∂F ∂y =x− 2V y2 D 2 F (x, y) = 16V 2 x3 y 3 −1= = 0, azaz x = y = 16V 2 4V 2 − 4V x3 1 1 − 4V y3 ! √ 3 2V . A Hesse-mátrix: . Ennek determinánsa: − 1 = 3, nyoma negatı́v, Többszörös

integrálok 17 / 33 Szélsőértékfeladat, példa Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok Egy kerti (téglatest alakú) medencét szeretnénk épı́teni. A medence belső oldalait ki kell csempézni. Hogyan válasszuk meg a medence méreteit, hogy a térfogata 32 m3 , a csempézés költsége pedig a lehető legkisebb legyen? Megoldás: Jelölje x, y a medence

alapjának méreteit, z a mélységét. Akkor kicsempézendő felület nagysága: F = xy + 2xz + 2yz . Ugyanakkor a térfogat előı́rt: V = xyz , V 2V ahonnan pl. z = xy . Innen a F (x, y) = xy + 2V + y x min! 2V = y − = 0, és Szélsőérték ott lehet, ahol ∂F ∂x x2 ∂F ∂y =x− 2V y2 D 2 F (x, y) = 16V 2 x3 y 3 −1= = 0, azaz x = y = 16V 2 4V 2 − 4V x3 1 1 − 4V y3 ! √ 3 2V . A Hesse-mátrix: . Ennek determinánsa: − 1 = 3, nyoma negatı́v, ı́gy a fenti helyen valóban lokális minimum van. 17 / 33 Szélsőértékfeladat, példa Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális

szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok Egy kerti (téglatest alakú) medencét szeretnénk épı́teni. A medence belső oldalait ki kell csempézni. Hogyan válasszuk meg a medence méreteit, hogy a térfogata 32 m3 , a csempézés költsége pedig a lehető legkisebb legyen? Megoldás: Jelölje x, y a medence alapjának méreteit, z a mélységét. Akkor kicsempézendő felület nagysága: F = xy + 2xz + 2yz . Ugyanakkor a térfogat előı́rt: V = xyz , V 2V ahonnan pl. z = xy . Innen a F (x, y) = xy + 2V + y x min! 2V = y − = 0, és Szélsőérték ott lehet, ahol ∂F ∂x x2 ∂F ∂y =x− 2V y2 D 2 F (x, y) = 16V 2 x3 y 3 −1= = 0, azaz x = y = 16V 2 4V 2 − 4V x3 1 1 − 4V y3 ! √ 3 2V . A Hesse-mátrix:

. Ennek determinánsa: − 1 = 3, nyoma negatı́v, ı́gy a fenti helyen valóban lokális minimum van. A konkrét adatokkal: x = y = 4 m, és z = 2 m. 17 / 33 Feltételes szélsőérték Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Legyenek f, g : Rn R adott függvények. Az f függvénynek az x0 ∈ Rn helyen lokális feltételes maximuma (ill. minimuma) van a g(x) = 0 feltétel mellett, ha g(x0 ) = 0, és x0 -nak van oly Ω0 környezete, hogy minden olyan x ∈ Ω0 esetén, melyre g(x) = 0, teljesül, hogy f (x) ≤ f (x0 ) (ill. f (x) ≥ f (x0 )) •

Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 18 / 33 Feltételes szélsőérték Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Legyenek f, g : Rn R adott függvények. Az f függvénynek az x0 ∈ Rn helyen lokális feltételes maximuma (ill. minimuma) van a g(x) = 0 feltétel mellett, ha g(x0 ) = 0, és x0 -nak van oly Ω0 környezete, hogy minden olyan x ∈ Ω0 esetén, melyre g(x) = 0, teljesül, hogy f (x) ≤ f (x0 )

(ill. f (x) ≥ f (x0 )) Példa: Legyen f (x, y) := x2 − y 2 . Akkor f -nek az origóban nincs lokális szélsőértéke (myeregpontja van), de • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 18 / 33 Feltételes szélsőérték Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Legyenek f, g : Rn R adott függvények. Az f függvénynek az x0 ∈ Rn helyen lokális feltételes maximuma (ill. minimuma) van a g(x) = 0 feltétel

mellett, ha g(x0 ) = 0, és x0 -nak van oly Ω0 környezete, hogy minden olyan x ∈ Ω0 esetén, melyre g(x) = 0, teljesül, hogy f (x) ≤ f (x0 ) (ill. f (x) ≥ f (x0 )) Példa: Legyen f (x, y) := x2 − y 2 . Akkor f -nek az origóban nincs lokális szélsőértéke (myeregpontja van), de az x = 0 feltétel mellett lokális feltételes maximuma, • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 18 / 33 Feltételes szélsőérték Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális

szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Legyenek f, g : Rn R adott függvények. Az f függvénynek az x0 ∈ Rn helyen lokális feltételes maximuma (ill. minimuma) van a g(x) = 0 feltétel mellett, ha g(x0 ) = 0, és x0 -nak van oly Ω0 környezete, hogy minden olyan x ∈ Ω0 esetén, melyre g(x) = 0, teljesül, hogy f (x) ≤ f (x0 ) (ill. f (x) ≥ f (x0 )) Példa: Legyen f (x, y) := x2 − y 2 . Akkor f -nek az origóban nincs lokális szélsőértéke (myeregpontja van), de az x = 0 feltétel mellett lokális feltételes maximuma, az y = 0 feltétel mellett pedig lokális feltételes minimuma van. • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 18 / 33 Feltételes szélsőérték Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása •

Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Ha f, g : Rn R folytonosan differenciálható függvények az x0 ∈ Rn pont egy környezetében, f -nek x0 -ban lokális feltételes szélsőértéke van a g(x) = 0 feltétel mellett, és grad g(x0 ) 6= 0, akkor a grad f (x0 ) és a grad g(x0 ) vektorok párhuzamosak, azaz van oly λ ∈ R szám (Lagrange-féle multiplikátor), hogy grad f (x0 ) = λ · grad g(x0 ). • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 19 / 33 Feltételes szélsőérték

Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok Ha f, g : Rn R folytonosan differenciálható függvények az x0 ∈ Rn pont egy környezetében, f -nek x0 -ban lokális feltételes szélsőértéke van a g(x) = 0 feltétel mellett, és grad g(x0 ) 6= 0, akkor a grad f (x0 ) és a grad g(x0 ) vektorok párhuzamosak, azaz van oly λ ∈ R szám (Lagrange-féle multiplikátor), hogy

grad f (x0 ) = λ · grad g(x0 ). Az alkalmazások során: legyen L(x, λ) := f (x) − λ · g(x) (Lagrange-függvény, (n + 1)-változós). A feltételes lokális szélsőértékhely(ek)en: ∂L ∂f ∂g (x, λ) = (x) − λ · (x) = 0 ∂xk ∂xk ∂xk (k = 1, 2, ., n) ∂L (x, λ) = −g(x) = 0 ∂λ 19 / 33 Feltételes szélsőértékfeladat, példák Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális Példa: Legyen f (x, y) := 2xy , keressük meg f lokális szélsőértékeit a g(x, y) := x + 3y − 12 = 0 feltétel mellett. deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes

szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 20 / 33 Feltételes szélsőértékfeladat, példák Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Példa: Legyen f (x, y) := 2xy , keressük meg f lokális szélsőértékeit a g(x, y) := x + 3y − 12 = 0 feltétel mellett. Megoldás: A Lagrange-függvény: L(x, y, λ) = 2xy − λ · (x + 3y − 12). Feltételes szélsőérték ott lehet, ahol ∂L ∂x = 2y − λ = 0, ∂L ∂y = 2x

− 3λ = 0, és x + 3y = 12. • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 20 / 33 Feltételes szélsőértékfeladat, példák Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Példa: Legyen f (x, y) := 2xy , keressük meg f lokális szélsőértékeit a g(x, y) := x + 3y − 12 = 0 feltétel mellett. Megoldás: A Lagrange-függvény: L(x, y, λ) = 2xy − λ · (x + 3y − 12). Feltételes szélsőérték ott lehet,

ahol ∂L ∂x = 2y − λ = 0, ∂L ∂y = 2x − 3λ = 0, és x + 3y = 12. Az első két egyenletből: 3λ = 6y = 2x, • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 20 / 33 Feltételes szélsőértékfeladat, példák Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Példa: Legyen f (x, y) := 2xy , keressük meg f lokális szélsőértékeit a g(x, y) := x + 3y − 12 = 0 feltétel mellett. Megoldás: A

Lagrange-függvény: L(x, y, λ) = 2xy − λ · (x + 3y − 12). Feltételes szélsőérték ott lehet, ahol ∂L ∂x = 2y − λ = 0, ∂L ∂y = 2x − 3λ = 0, és x + 3y = 12. Az első két egyenletből: 3λ = 6y = 2x, innen x = 3y . • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 20 / 33 Feltételes szélsőértékfeladat, példák Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Példa: Legyen f (x, y) := 2xy ,

keressük meg f lokális szélsőértékeit a g(x, y) := x + 3y − 12 = 0 feltétel mellett. Megoldás: A Lagrange-függvény: L(x, y, λ) = 2xy − λ · (x + 3y − 12). Feltételes szélsőérték ott lehet, ahol ∂L ∂x = 2y − λ = 0, ∂L ∂y = 2x − 3λ = 0, és x + 3y = 12. Az első két egyenletből: 3λ = 6y = 2x, innen x = 3y . A 3 egyenletből: x + 3y = 6y = 12, • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 20 / 33 Feltételes szélsőértékfeladat, példák Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális

szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Példa: Legyen f (x, y) := 2xy , keressük meg f lokális szélsőértékeit a g(x, y) := x + 3y − 12 = 0 feltétel mellett. Megoldás: A Lagrange-függvény: L(x, y, λ) = 2xy − λ · (x + 3y − 12). Feltételes szélsőérték ott lehet, ahol ∂L ∂x = 2y − λ = 0, ∂L ∂y = 2x − 3λ = 0, és x + 3y = 12. Az első két egyenletből: 3λ = 6y = 2x, innen x = 3y . A 3 egyenletből: x + 3y = 6y = 12, innen y = 2, x = 6. • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 20 / 33 Feltételes szélsőértékfeladat, példák Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti

derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális Egy kerti (téglatest alakú) medencét szeretnénk épı́teni. A medence belső oldalait ki kell csempézni. Hogyan válasszuk meg a medence méreteit, hogy a térfogata 32 m3 , a csempézés költsége pedig a lehető legkisebb legyen? deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 21 / 33 Feltételes szélsőértékfeladat, példák Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált

• Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Egy kerti (téglatest alakú) medencét szeretnénk épı́teni. A medence belső oldalait ki kell csempézni. Hogyan válasszuk meg a medence méreteit, hogy a térfogata 32 m3 , a csempézés költsége pedig a lehető legkisebb legyen? Megoldás: Jelölje x, y a medence alapjának méreteit, z pedig a mélységét. Minimalizálandó F (x, y, z) := xy + 2xz + 2yz a g(x, y, z) := xyz − 32 = 0 feltétel mellett. • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 21 / 33 Feltételes szélsőértékfeladat, példák Többváltozós

függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Egy kerti (téglatest alakú) medencét szeretnénk épı́teni. A medence belső oldalait ki kell csempézni. Hogyan válasszuk meg a medence méreteit, hogy a térfogata 32 m3 , a csempézés költsége pedig a lehető legkisebb legyen? Megoldás: Jelölje x, y a medence alapjának méreteit, z pedig a mélységét. Minimalizálandó F (x, y, z) := xy + 2xz + 2yz a g(x, y, z) := xyz − 32 = 0 feltétel mellett. A Lagrange-függvény: L(x, y, z, λ) := xy + 2xz + 2yz − λ · (xyz − 32). • Feltételes szélsőérték •

Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 21 / 33 Feltételes szélsőértékfeladat, példák Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes Egy kerti (téglatest alakú) medencét szeretnénk épı́teni. A medence belső oldalait ki kell csempézni. Hogyan válasszuk meg a medence méreteit, hogy a térfogata 32 m3 , a csempézés költsége pedig a lehető legkisebb legyen? Megoldás: Jelölje x,

y a medence alapjának méreteit, z pedig a mélységét. Minimalizálandó F (x, y, z) := xy + 2xz + 2yz a g(x, y, z) := xyz − 32 = 0 feltétel mellett. A Lagrange-függvény: L(x, y, z, λ) := xy + 2xz + 2yz − λ · (xyz − 32). A feltételes minimumhelyen: ∂L ∂x = y + 2z − λyz = 0, ∂L ∂y = x + 2z − λxz = 0, xyz = 32. ∂L ∂z = 2x + 2y − λxy = 0, és szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 21 / 33 Feltételes szélsőértékfeladat, példák Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális

szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés Egy kerti (téglatest alakú) medencét szeretnénk épı́teni. A medence belső oldalait ki kell csempézni. Hogyan válasszuk meg a medence méreteit, hogy a térfogata 32 m3 , a csempézés költsége pedig a lehető legkisebb legyen? Megoldás: Jelölje x, y a medence alapjának méreteit, z pedig a mélységét. Minimalizálandó F (x, y, z) := xy + 2xz + 2yz a g(x, y, z) := xyz − 32 = 0 feltétel mellett. A Lagrange-függvény: L(x, y, z, λ) := xy + 2xz + 2yz − λ · (xyz − 32). A feltételes minimumhelyen: ∂L ∂x = y + 2z − λyz = 0, ∂L ∂y = x + 2z − λxz = 0, ∂L ∂z = 2x + 2y − λxy = 0, és xyz = 32. Az 1. és 2 egyenletből: λ = z1 + y2 = z1 + x2 , polinomokkal Többszörös integrálok 21 / 33

Feltételes szélsőértékfeladat, példák Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Egy kerti (téglatest alakú) medencét szeretnénk épı́teni. A medence belső oldalait ki kell csempézni. Hogyan válasszuk meg a medence méreteit, hogy a térfogata 32 m3 , a csempézés költsége pedig a lehető legkisebb legyen? Megoldás: Jelölje x, y a medence alapjának méreteit, z pedig a

mélységét. Minimalizálandó F (x, y, z) := xy + 2xz + 2yz a g(x, y, z) := xyz − 32 = 0 feltétel mellett. A Lagrange-függvény: L(x, y, z, λ) := xy + 2xz + 2yz − λ · (xyz − 32). A feltételes minimumhelyen: ∂L ∂x = y + 2z − λyz = 0, ∂L ∂y = x + 2z − λxz = 0, ∂L ∂z = 2x + 2y − λxy = 0, és xyz = 32. Az 1. és 2 egyenletből: λ = z1 + y2 = z1 + x2 , innen x = y A 3 egyenletből: λ = x4 , Többszörös integrálok 21 / 33 Feltételes szélsőértékfeladat, példák Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes

szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Egy kerti (téglatest alakú) medencét szeretnénk épı́teni. A medence belső oldalait ki kell csempézni. Hogyan válasszuk meg a medence méreteit, hogy a térfogata 32 m3 , a csempézés költsége pedig a lehető legkisebb legyen? Megoldás: Jelölje x, y a medence alapjának méreteit, z pedig a mélységét. Minimalizálandó F (x, y, z) := xy + 2xz + 2yz a g(x, y, z) := xyz − 32 = 0 feltétel mellett. A Lagrange-függvény: L(x, y, z, λ) := xy + 2xz + 2yz − λ · (xyz − 32). A feltételes minimumhelyen: ∂L ∂x = y + 2z − λyz = 0, ∂L ∂y = x + 2z − λxz = 0, ∂L ∂z = 2x + 2y − λxy = 0, és xyz = 32. Az 1. és 2 egyenletből: λ = z1 + y2 = z1 + x2 , innen x = y A 3 egyenletből: λ = x4 , innen: x + 2z − 4z = 0, azaz z = x2 . Többszörös integrálok 21 / 33

Feltételes szélsőértékfeladat, példák Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok Egy kerti (téglatest alakú) medencét szeretnénk épı́teni. A medence belső oldalait ki kell csempézni. Hogyan válasszuk meg a medence méreteit, hogy a térfogata 32 m3 , a csempézés költsége pedig a lehető legkisebb legyen? Megoldás: Jelölje x, y a medence alapjának

méreteit, z pedig a mélységét. Minimalizálandó F (x, y, z) := xy + 2xz + 2yz a g(x, y, z) := xyz − 32 = 0 feltétel mellett. A Lagrange-függvény: L(x, y, z, λ) := xy + 2xz + 2yz − λ · (xyz − 32). A feltételes minimumhelyen: ∂L ∂x = y + 2z − λyz = 0, ∂L ∂y = x + 2z − λxz = 0, ∂L ∂z = 2x + 2y − λxy = 0, és xyz = 32. Az 1. és 2 egyenletből: λ = z1 + y2 = z1 + x2 , innen x = y A 3 egyenletből: λ = x4 , innen: x + 2z − 4z = 0, azaz z = x2 . A 4 egyenletből végül: x = y = 4, z = 2. 21 / 33 Lineáris regresszió Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei •

Szélsőértékfeladat, példa Legyenek (x1 , y1 ), (x2 , y2 ), ., (xN , yN ) adott számpárok (pl mérési adatok). Tegyük fel, hogy az x-ek és y -ok közt közel lineáris kapcsolat van, azaz yk ≈ a · xk + b. A lineáris regresszió feladata: határozzuk meg a-t és b-t úgy, hogy az y = ax + b egyenletű egyenes a ”lehető legjobban” illeszkedjék az (xk , yk ) (k = 1, 2, ., N ) adatokra, • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 22 / 33 Lineáris regresszió Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei

• Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Legyenek (x1 , y1 ), (x2 , y2 ), ., (xN , yN ) adott számpárok (pl mérési adatok). Tegyük fel, hogy az x-ek és y -ok közt közel lineáris kapcsolat van, azaz yk ≈ a · xk + b. A lineáris regresszió feladata: határozzuk meg a-t és b-t úgy, hogy az y = ax + b egyenletű egyenes a ”lehető legjobban” illeszkedjék az (xk , yk ) (k = 1, 2, ., N ) adatokra, azaz PN E(a, b) := k=1 (axk + b − yk )2 minimális. • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 22 / 33 Lineáris regresszió Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű

parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes Legyenek (x1 , y1 ), (x2 , y2 ), ., (xN , yN ) adott számpárok (pl mérési adatok). Tegyük fel, hogy az x-ek és y -ok közt közel lineáris kapcsolat van, azaz yk ≈ a · xk + b. A lineáris regresszió feladata: határozzuk meg a-t és b-t úgy, hogy az y = ax + b egyenletű egyenes a ”lehető legjobban” illeszkedjék az (xk , yk ) (k = 1, 2, ., N ) adatokra, azaz PN E(a, b) := k=1 (axk + b − yk )2 minimális. PN ∂E Az optimális paraméterekkel: ∂a = 2 k=1 (axk PN ∂E és ∂b = 2 k=1 (axk + b − yk ) = 0. Innen + b − yk )xk = 0, szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal

Többszörös integrálok 22 / 33 Lineáris regresszió Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés Legyenek (x1 , y1 ), (x2 , y2 ), ., (xN , yN ) adott számpárok (pl mérési adatok). Tegyük fel, hogy az x-ek és y -ok közt közel lineáris kapcsolat van, azaz yk ≈ a · xk + b. A lineáris regresszió feladata: határozzuk meg a-t és b-t úgy, hogy az y = ax + b egyenletű egyenes a ”lehető legjobban”

illeszkedjék az (xk , yk ) (k = 1, 2, ., N ) adatokra, azaz PN E(a, b) := k=1 (axk + b − yk )2 minimális. PN ∂E Az optimális paraméterekkel: ∂a = 2 k=1 (axk PN ∂E és ∂b = 2 k=1 (axk + b − yk ) = 0. Innen a N X k=1 polinomokkal Többszörös integrálok x2k + b a N X k=1 N X xk = k=1 xk + b N X k=1 N X + b − yk )xk = 0, xk yk k=1 1= N X yk k=1 22 / 33 Függvényközelı́tés polinomokkal Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális Legyen f : [0, 1] R adott folytonos függvény. Keressünk olyan p(x) := a0 + a1 x + a2 x2 + . + an xn legfeljebb n-edfokú polinomot, mely a ”lehető legjobban” közelı́ti f -et. deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós

függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 23 / 33 Függvényközelı́tés polinomokkal Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Legyen f : [0, 1] R adott folytonos függvény. Keressünk olyan p(x) := a0 + a1 x + a2 x2 + . + an xn legfeljebb n-edfokú polinomot, mely a ”lehető legjobban” közelı́ti f -et. A legkisebb

négyzetek módszere: Minimalizáljuk az E(a0 , a1 , ., an ) := R 1 Pn 0( j − f (x))2 dx hibafüggvényt. a x j j=0 • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 23 / 33 Függvényközelı́tés polinomokkal Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa Legyen f : [0, 1] R adott folytonos függvény. Keressünk olyan p(x) := a0 + a1 x + a2 x2 + . + an xn legfeljebb n-edfokú polinomot, mely a ”lehető legjobban”

közelı́ti f -et. A legkisebb négyzetek módszere: Minimalizáljuk az E(a0 , a1 , ., an ) := n X ∂E =2 ∂ak j=1 Z 1 0 R 1 Pn 0( j − f (x))2 dx hibafüggvényt. a x j j=0 (aj xj − f (x))xk dx = 0 (k = 0, 1, ., n) • Feltételes szélsőérték • Feltételes szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Többszörös integrálok 23 / 33 Függvényközelı́tés polinomokkal Többváltozós függvények • Többváltozós függvények megadása • Folytonosság • Deriválhatóság • Iránymenti derivált • Parciális derivált • Másodrendű parciális deriváltak • A második derivált mátrixa • Többváltozós függvények lokális szélsőértékei • Kétváltozós függvények lokális szélsőértékei • Szélsőértékfeladat, példa • Feltételes szélsőérték • Feltételes

szélsőértékfeladat, példák • Lineáris regresszió • Függvényközelı́tés polinomokkal Legyen f : [0, 1] R adott folytonos függvény. Keressünk olyan p(x) := a0 + a1 x + a2 x2 + . + an xn legfeljebb n-edfokú polinomot, mely a ”lehető legjobban” közelı́ti f -et. A legkisebb négyzetek módszere: Minimalizáljuk az E(a0 , a1 , ., an ) := n X ∂E =2 ∂ak j=1 Z 1 0 R 1 Pn 0( j − f (x))2 dx hibafüggvényt. a x j j=0 (aj xj − f (x))xk dx = 0 (k = 0, 1, ., n) ahonnan: n X 1 · aj = bk k+j+1 j=0 (k = 0, 1, ., n), Többszörös integrálok R1 ahol bk := 0 f (x)xk dx. 23 / 33 Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Többszörös integrálok 24 / 33 Téglalapon vett integrál Többváltozós függvények

Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Legyenek [a, b], [c, d] ⊂ R véges intervallumok, és jelölje T a T := [a, b] × [c, d] = {(x, y) ∈ R2 téglalapot (a ≤ x ≤ b, c ≤ y ≤ d). Legyen a = x0 < x1 < < xN = b és c = y0 < y1 < . < yM = d az [a, b] ill a [c, d] intervallumok egy-egy felbontása. Jelölje ∆xk := xk − xk−1 ill ∆yj := yj − yj−1 . (N,M ) Az S− (f ) := PN k=1 PM (min) j=1 fkj ∆xk ∆yj számot az f függvény egy alsó integrálközelı́tő összegének nevezzük. (N,M ) sonlóan, az S+ (f ) := PN k=1 PM (max) j=1 fkj Ha- ∆xk ∆yj számot az f függvény egy felső integrálközelı́tő összegének nevezzük. (min) (max) (fkj ill. fkj : az f függvény minimális ill. maximális értéke a Tkj téglalapon.) 25 /

33 Téglalapon vett integrál Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Legyenek [a, b], [c, d] ⊂ R véges intervallumok, és jelölje T a T := [a, b] × [c, d] = {(x, y) ∈ R2 téglalapot (a ≤ x ≤ b, c ≤ y ≤ d). Legyen a = x0 < x1 < < xN = b és c = y0 < y1 < . < yM = d az [a, b] ill a [c, d] intervallumok egy-egy felbontása. Jelölje ∆xk := xk − xk−1 ill ∆yj := yj − yj−1 . (N,M ) Az S− (f ) := PN k=1 PM (min) j=1 fkj ∆xk ∆yj számot az f függvény egy alsó integrálközelı́tő összegének nevezzük. (N,M ) sonlóan, az S+ (f ) := PN k=1 PM (max) j=1 fkj Ha- ∆xk ∆yj számot az f függvény egy felső integrálközelı́tő összegének nevezzük. (min) (max) (fkj ill. fkj : az f

függvény minimális ill. maximális értéke a Tkj téglalapon.) Minden f folytonos függvény és T minden felbontása esetén (N,M ) S− (N,M ) (f ) ≤ S+ (f ). 25 / 33 Téglalapon vett integrál Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint (N,M ) Az f függvény alsó integrálja: S− (f ) := sup S− (f ). (N,M ) Az f függvény felső integrálja: S+ (f ) := inf S+ (f ) 26 / 33 Téglalapon vett integrál Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint (N,M ) Az f függvény alsó integrálja: S− (f ) := sup S− (f ). (N,M ) Az f függvény felső integrálja: S+

(f ) := inf S+ (f ) Minden f folytonos függvény esetén S− (f ) ≤ S+ (f ). 26 / 33 Téglalapon vett integrál Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint (N,M ) Az f függvény alsó integrálja: S− (f ) := sup S− (f ). (N,M ) Az f függvény felső integrálja: S+ (f ) := inf S+ (f ) Minden f folytonos függvény esetén S− (f ) ≤ S+ (f ). Az f függvény Riemann-integrálható a T téglalapon, ha S− (f ) = S+ (f ). Ezt aR számot fR-nek T -n vett Riemann-integráljának nevezzük. Jele: T f , vagy T f (x, y)dxdy 26 / 33 Téglalapon vett integrál Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás

polárkoordináták szerint (N,M ) Az f függvény alsó integrálja: S− (f ) := sup S− (f ). (N,M ) Az f függvény felső integrálja: S+ (f ) := inf S+ (f ) Minden f folytonos függvény esetén S− (f ) ≤ S+ (f ). Az f függvény Riemann-integrálható a T téglalapon, ha S− (f ) = S+ (f ). Ezt aR számot fR-nek T -n vett Riemann-integráljának nevezzük. Jele: T f , vagy T f (x, y)dxdy Tekintsük az [a, b] és [c, d] intervallumok felbontásainak egy korlátlanul finomodó sorozatát. Legyen fkj egy tetszőleges függvényérték, melyet f a Tkj téglalapon felvesz. Akkor PN PM a f ∆xk ∆yj Riemann-összegek sorozata az R R k=1 j=1 kj T f (x, y)dxdy Riemann-integrálhoz tart (a konkrét felbontástól és az fkj függvényértékek megválasztásától függetlenül). 26 / 33 Kettős integrál kiszámı́tása Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál

• Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint RR Ha  f folytonos függvény T -n, akkor  T f (x, y)dxdy Rb Rd Rd Rb a c f (x, y)dy dx = c a = f (x, y)dx dy . 27 / 33 Kettős integrál kiszámı́tása Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint RR Ha  f folytonos függvény T -n, akkor  T f (x, y)dxdy Rb Rd Rd Rb a c f (x, y)dy dx = k=1 a f (x, y)dx dy . RR T f (x, y)dxdy integrált Riemann-összegekkel: j=1 f (xk , yj )∆xk ∆yj . Közelı́tsük az PN c = PM 27 / 33 Kettős integrál kiszámı́tása Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás

normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint RR Ha  f folytonos függvény T -n, akkor  T f (x, y)dxdy Rb Rd Rd Rb a c f (x, y)dy dx = c a = f (x, y)dx dy . RR T f (x, y)dxdy integrált Riemann-összegekkel: k=1 j=1 f (xk , yj )∆xk ∆yj . Összegezve először j szerint, Rd PM minden k indexre: j=1 f (xk , yj )∆yj ≈ c f (xk , y)dy , Közelı́tsük az PN PM 27 / 33 Kettős integrál kiszámı́tása Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint RR Ha  f folytonos függvény T -n, akkor  T f (x, y)dxdy Rb Rd Rd Rb a c f (x, y)dy dx = c a = f (x, y)dx dy . RR T f (x, y)dxdy integrált Riemann-összegekkel: k=1 j=1 f (xk , yj )∆xk ∆yj . Összegezve először j szerint, Rd PM minden k indexre: j=1 f (xk , yj )∆yj

≈ c f (xk , y)dy , innen  PN PM PN R d k=1 j=1 f (xk , yj )∆yj ∆xk ≈ k=1 c f (xk , y)dy · ∆xk . Közelı́tsük az PN PM 27 / 33 Kettős integrál kiszámı́tása Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint RR Ha  f folytonos függvény T -n, akkor  T f (x, y)dxdy Rb Rd Rd Rb a c f (x, y)dy dx = c a = f (x, y)dx dy . RR T f (x, y)dxdy integrált Riemann-összegekkel: k=1 j=1 f (xk , yj )∆xk ∆yj . Összegezve először j szerint, Rd PM minden k indexre: j=1 f (xk , yj )∆yj ≈ c f (xk , y)dy , innen  PN PM PN R d k=1 j=1 f (xk , yj )∆yj ∆xk ≈ k=1 c f (xk , y)dy · ∆xk . Rd A jobboldalon az F (x) := c f (x, y)dy függvény egy Közelı́tsük az PN PM Riemann-összege áll, ezért: 27 / 33 Kettős integrál

kiszámı́tása Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint RR Ha  f folytonos függvény T -n, akkor  T f (x, y)dxdy Rb Rd Rd Rb a c f (x, y)dy dx = c a = f (x, y)dx dy . RR T f (x, y)dxdy integrált Riemann-összegekkel: k=1 j=1 f (xk , yj )∆xk ∆yj . Összegezve először j szerint, Rd PM minden k indexre: j=1 f (xk , yj )∆yj ≈ c f (xk , y)dy , innen  PN PM PN R d k=1 j=1 f (xk , yj )∆yj ∆xk ≈ k=1 c f (xk , y)dy · ∆xk . Rd A jobboldalon az F (x) := c f (x, y)dy függvény egy PN PM Riemann-összege áll, ezért: k=1 j=1 f (xk , yj )∆yj ∆xk ≈  Rb R b R d a F (x)dx = a c f (x, y)dy dx. Közelı́tsük az PN PM 27 / 33 Kettős integrál kiszámı́tása Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon

vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint RR Ha  f folytonos függvény T -n, akkor  T f (x, y)dxdy Rb Rd Rd Rb a c f (x, y)dy dx = c a = f (x, y)dx dy . RR T f (x, y)dxdy integrált Riemann-összegekkel: k=1 j=1 f (xk , yj )∆xk ∆yj . Összegezve először j szerint, Rd PM minden k indexre: j=1 f (xk , yj )∆yj ≈ c f (xk , y)dy , innen  PN PM PN R d k=1 j=1 f (xk , yj )∆yj ∆xk ≈ k=1 c f (xk , y)dy · ∆xk . Rd A jobboldalon az F (x) := c f (x, y)dy függvény egy PN PM Riemann-összege áll, ezért: k=1 j=1 f (xk , yj )∆yj ∆xk ≈  Rb R b R d a F (x)dx = a c f (x, y)dy dx. Ha a felbontás korlátlanul Közelı́tsük az PN PM finomodik, akkor a közelı́tő egyenlőségek pontos egyenlőségekbe mennek át. 27 / 33 Kettős integrál kiszámı́tása Többváltozós függvények Többszörös

integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint RR Ha  f folytonos függvény T -n, akkor  T f (x, y)dxdy Rb Rd Rd Rb a c f (x, y)dy dx = c a = f (x, y)dx dy . RR T f (x, y)dxdy integrált Riemann-összegekkel: k=1 j=1 f (xk , yj )∆xk ∆yj . Összegezve először j szerint, Rd PM minden k indexre: j=1 f (xk , yj )∆yj ≈ c f (xk , y)dy , innen  PN PM PN R d k=1 j=1 f (xk , yj )∆yj ∆xk ≈ k=1 c f (xk , y)dy · ∆xk . Rd A jobboldalon az F (x) := c f (x, y)dy függvény egy PN PM Riemann-összege áll, ezért: k=1 j=1 f (xk , yj )∆yj ∆xk ≈  Rb R b R d a F (x)dx = a c f (x, y)dy dx. Ha a felbontás korlátlanul Közelı́tsük az PN PM finomodik, akkor a közelı́tő egyenlőségek pontos egyenlőségekbe mennek át. Legyenek g : [a, b] R, h : [c, d]  R folytonos függv  ények, RR Rb Rd

akkor: T g(x)h(y)dxdy = a g(x)dx · c h(y)dy . 27 / 33 Kettős integrál kiszámı́tása Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Példa: Legyen T := [0, 2] × [0, 1]. Számı́tsuk ki a RR 2 )dxdy kettős integrált. (x + xy T 28 / 33 Kettős integrál kiszámı́tása Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Példa: Legyen T := [0, 2] × [0, 1]. Számı́tsuk ki a RR 2 )dxdy kettős integrált. (x + xy T Megoldás: RR T (x + xy 2 )dxdy = R 2 R 1 0  2 )dy dx. (x + xy 0 28 / 33 Kettős integrál kiszámı́tása Többváltozós függvények Többszörös

integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Példa: Legyen T := [0, 2] × [0, 1]. Számı́tsuk ki a RR 2 )dxdy kettős integrált. (x + xy T Megoldás: RR T (x + xy 2 )dxdy = R1 h R 2 R 1 0 belső integrál: 0 (x + xy 2 )dy = xy +  2 )dy dx. A (x + xy 0 i xy 3 1 3 0 = 4x 3 . 28 / 33 Kettős integrál kiszámı́tása Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Példa: Legyen T := [0, 2] × [0, 1]. Számı́tsuk ki a RR 2 )dxdy kettős integrált. (x + xy T Megoldás: RR T (x + xy 2 )dxdy = R1 belső integrál: 0 (x + xy 2 )dy = RR T (x + xy 2 )dxdy R 2 4x = 0 3 dx R 2 R 1 0  2 )dy dx. A (x + xy 0 i xy 3 1 = 4x xy

+ 3 3 . Innen: 0 h 2 i2 = 4x6 = 38 . 0 h 28 / 33 Kettős integrál kiszámı́tása Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Példa: Legyen T := [0, 2] × [0, 1]. Számı́tsuk ki a RR 2 )dxdy kettős integrált. (x + xy T Megoldás: RR T (x + xy 2 )dxdy = R1 belső integrál: 0 (x + xy 2 )dy = RR T (x + xy 2 )dxdy R 2 4x = 0 3 dx R 2 R 1 0  2 )dy dx. A (x + xy 0 i xy 3 1 = 4x xy + 3 3 . Innen: 0 h 2 i2 = 4x6 = 38 . 0 h Eljárhattunk volna úgy is, hogy előbb x szerint integrálunk: R2 2 )dx = (1 + y 2 ) · (x + xy 0 h x2 2 i2 0 = 2 · (1 + y 2 ). 28 / 33 Kettős integrál kiszámı́tása Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása •

Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Példa: Legyen T := [0, 2] × [0, 1]. Számı́tsuk ki a RR 2 )dxdy kettős integrált. (x + xy T Megoldás: RR T (x + xy 2 )dxdy = R1 belső integrál: 0 (x + xy 2 )dy = RR T (x + xy 2 )dxdy R 2 4x = 0 3 dx R 2 R 1 0  2 )dy dx. A (x + xy 0 i xy 3 1 = 4x xy + 3 3 . Innen: 0 h 2 i2 = 4x6 = 38 . 0 h Eljárhattunk volna úgy is, hogy előbb x szerint integrálunk: R2 2 )dx = (1 + y 2 ) · (x + xy 0 RR T (x + xy 2 )dxdy = R1 0 h x2 2 i2 0 = 2 · (1 + y 2 ). Innen h 2 · (1 + y 2 )dy = 2 · y + i y3 1 3 0 = 83 . 28 / 33 Kettős integrál kiszámı́tása Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Példa: Legyen T := [0, 2] × [0, 1]. Számı́tsuk ki a RR 2 )dxdy

kettős integrált. (x + xy T Megoldás: RR T (x + xy 2 )dxdy = R1 belső integrál: 0 (x + xy 2 )dy = RR T (x + xy 2 )dxdy R 2 4x = 0 3 dx R 2 R 1 0  2 )dy dx. A (x + xy 0 i xy 3 1 = 4x xy + 3 3 . Innen: 0 h 2 i2 = 4x6 = 38 . 0 h Eljárhattunk volna úgy is, hogy előbb x szerint integrálunk: R2 2 )dx = (1 + y 2 ) · (x + xy 0 RR T (x + xy 2 )dxdy = RR R1 0 h x2 2 i2 0 = 2 · (1 + y 2 ). Innen h 2 · (1 + y 2 )dy = 2 · y + i y3 1 3 0 = 83 . Példa: Számı́tsuk ki a T · cos(x + y)dxdy kettős integrált a 0 ≤ x, y ≤ π egyenlőtlenségek által meghatározott T téglalapon. 28 / 33 Kettős integrál kiszámı́tása Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Példa: Legyen T := [0, 2] × [0, 1]. Számı́tsuk ki a RR 2 )dxdy

kettős integrált. (x + xy T Megoldás: RR T (x + xy 2 )dxdy = R1 belső integrál: 0 (x + xy 2 )dy = RR T (x + xy 2 )dxdy R 2 4x = 0 3 dx R 2 R 1 0  2 )dy dx. A (x + xy 0 i xy 3 1 = 4x xy + 3 3 . Innen: 0 h 2 i2 = 4x6 = 38 . 0 h Eljárhattunk volna úgy is, hogy előbb x szerint integrálunk: R2 2 )dx = (1 + y 2 ) · (x + xy 0 RR T (x + xy 2 )dxdy = RR R1 0 h x2 2 i2 0 = 2 · (1 + y 2 ). Innen h 2 · (1 + y 2 )dy = 2 · y + i y3 1 3 0 = 83 . Példa: Számı́tsuk ki a T · cos(x + y)dxdy kettős integrált a 0 ≤ x, y ≤ π egyenlőtlenségek által meghatározott T téglalapon. Megoldás: RR T · cos(x + y)dxdy = Rπ Rπ 0 0 (cos x cos y − sin x sin y)dxdy = 28 / 33 Kettős integrál kiszámı́tása Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás

polárkoordináták szerint Példa: Legyen T := [0, 2] × [0, 1]. Számı́tsuk ki a RR 2 )dxdy kettős integrált. (x + xy T Megoldás: RR T (x + xy 2 )dxdy = R1 belső integrál: 0 (x + xy 2 )dy = RR T (x + R 2 R 1 xy 2 )dxdy R 2 4x = 0 3 dx 0  2 )dy dx. A (x + xy 0 i xy 3 1 = 4x xy + 3 3 . Innen: 0 h 2 i2 = 4x6 = 38 . 0 h Eljárhattunk volna úgy is, hogy előbb x szerint integrálunk: R2 2 )dx = (1 + y 2 ) · (x + xy 0 RR T (x + xy 2 )dxdy = RR R1 0 h x2 2 i2 0 = 2 · (1 + y 2 ). Innen h 2 · (1 + y 2 )dy = 2 · y + i y3 1 3 0 = 83 . Példa: Számı́tsuk ki a T · cos(x + y)dxdy kettős integrált a 0 ≤ x, y ≤ π egyenlőtlenségek által meghatározott T téglalapon. Megoldás: RR Rπ Rπ · cos(x + y)dxdy = 0 0 R(cos x cos y − sin x sin y)dxdy = R πT Rπ R π π ( 0 cos xdx) · ( 0 cos ydy) − ( 0 sin xdx) · ( 0 sin ydy) = 28 / 33 Kettős integrál kiszámı́tása Többváltozós

függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Példa: Legyen T := [0, 2] × [0, 1]. Számı́tsuk ki a RR 2 )dxdy kettős integrált. (x + xy T Megoldás: RR T (x + xy 2 )dxdy = R1 belső integrál: 0 (x + xy 2 )dy = RR T (x + R 2 R 1 xy 2 )dxdy R 2 4x = 0 3 dx 0  2 )dy dx. A (x + xy 0 i xy 3 1 = 4x xy + 3 3 . Innen: 0 h 2 i2 = 4x6 = 38 . 0 h Eljárhattunk volna úgy is, hogy előbb x szerint integrálunk: R2 2 )dx = (1 + y 2 ) · (x + xy 0 RR T (x + xy 2 )dxdy = RR R1 0 h x2 2 i2 0 = 2 · (1 + y 2 ). Innen h 2 · (1 + y 2 )dy = 2 · y + i y3 1 3 0 = 83 . Példa: Számı́tsuk ki a T · cos(x + y)dxdy kettős integrált a 0 ≤ x, y ≤ π egyenlőtlenségek által meghatározott T téglalapon. Megoldás: RR Rπ Rπ · cos(x + y)dxdy = 0 0 R(cos x cos y − sin x sin

y)dxdy = R πT Rπ R π π ( 0 cos xdx) · ( 0 cos ydy) − ( 0 sin xdx) · ( 0 sin ydy) = −4. 28 / 33 Integrálás normáltartományon Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Legyenek g, h : [a, b] R folytonos függvények, melyekre g ≤ h teljesül az [a, b] intervallumon. Legyen Ω := {(x, y) ∈ R2 : a ≤ x ≤ b, g(x) ≤ y ≤ h(y)} normáltartomány, f : Ω R folytonos függv  ény. Akkor RR Ω f (x, y)dxdy Hasonlóan, ha = R b R h(x) a g(x) f (x, y)dy dx. Ω = {(x, y) ∈ R2 : a ≤ y ≤ b, g(y) ≤ x ≤ h(x)}, akkor RR R b R h(y) T f (x, y)dxdy = a g(y) f (x, y)dx dy . 29 / 33 Integrálás normáltartományon Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál

kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Legyenek g, h : [a, b] R folytonos függvények, melyekre g ≤ h teljesül az [a, b] intervallumon. Legyen Ω := {(x, y) ∈ R2 : a ≤ x ≤ b, g(x) ≤ y ≤ h(y)} normáltartomány, f : Ω R folytonos függv  ény. Akkor RR Ω f (x, y)dxdy Hasonlóan, ha = R b R h(x) a g(x) f (x, y)dy dx. Ω = {(x, y) ∈ R2 : a ≤ y ≤ b, g(y) ≤ x ≤ h(x)}, akkor RR R b R h(y) T f (x, y)dxdy = a g(y) f (x, y)dx dy . 2 + y) dxdy integrált, ahol Ω az Példa: Számı́tsuk ki az (x Ω 2 2 y = x és az y = x egyenletű parabolák által határolt tartomány. RR 29 / 33 Integrálás normáltartományon Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Legyenek

g, h : [a, b] R folytonos függvények, melyekre g ≤ h teljesül az [a, b] intervallumon. Legyen Ω := {(x, y) ∈ R2 : a ≤ x ≤ b, g(x) ≤ y ≤ h(y)} normáltartomány, f : Ω R folytonos függv  ény. Akkor RR Ω f (x, y)dxdy = Hasonlóan, ha R b R h(x) a g(x) f (x, y)dy dx. Ω = {(x, y) ∈ R2 : a ≤ y ≤ b, g(y) ≤ x ≤ h(x)}, akkor RR R b R h(y) T f (x, y)dxdy = a g(y) f (x, y)dx dy . 2 + y) dxdy integrált, ahol Ω az Példa: Számı́tsuk ki az (x Ω 2 2 y = x és az y = x egyenletű parabol ány.  ák√által határolt tartom  Megoldás: RR Ω (x2 RR + y) dxdy = R1 R x 0 x2 (x2 + y)dy dx = 29 / 33 Integrálás normáltartományon Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Legyenek g, h : [a, b] R folytonos függvények,

melyekre g ≤ h teljesül az [a, b] intervallumon. Legyen Ω := {(x, y) ∈ R2 : a ≤ x ≤ b, g(x) ≤ y ≤ h(y)} normáltartomány, f : Ω R folytonos függv  ény. Akkor RR Ω f (x, y)dxdy Hasonlóan, ha = R b R h(x) a g(x) f (x, y)dy dx. Ω = {(x, y) ∈ R2 : a ≤ y ≤ b, g(y) ≤ x ≤ h(x)}, akkor RR R b R h(y) T f (x, y)dxdy = a g(y) f (x, y)dx dy . 2 + y) dxdy integrált, ahol Ω az Példa: Számı́tsuk ki az (x Ω 2 2 y = x és az y = x egyenletű parabol ány.  ák√által határolt tartom  RR 2 Megoldás: Ω (x + y) i√x R1h 2 2 y x y + 0 2 x2 dx = RR dxdy = R1 R x 0 x2 (x2 + y)dy dx = 29 / 33 Integrálás normáltartományon Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Legyenek g, h : [a, b] R folytonos függvények, melyekre

g ≤ h teljesül az [a, b] intervallumon. Legyen Ω := {(x, y) ∈ R2 : a ≤ x ≤ b, g(x) ≤ y ≤ h(y)} normáltartomány, f : Ω R folytonos függv  ény. Akkor RR Ω f (x, y)dxdy Hasonlóan, ha = R b R h(x) a g(x) f (x, y)dy dx. Ω = {(x, y) ∈ R2 : a ≤ y ≤ b, g(y) ≤ x ≤ h(x)}, akkor RR R b R h(y) T f (x, y)dxdy = a g(y) f (x, y)dx dy . 2 + y) dxdy integrált, ahol Ω az Példa: Számı́tsuk ki az (x Ω 2 2 y = x és az y = x egyenletű parabol ány.  ák√által határolt tartom  RR R1 2 Megoldás: Ω (x + y) dxdy = 0 i√x R1h 2 R 1 5/2 2 y x x y + dx = (x + 0 0 2 x2 2 RR R x x2 − x4 (x2 + y)dy dx = − x4 2 )dx = 29 / 33 Integrálás normáltartományon Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Legyenek g, h : [a, b] R

folytonos függvények, melyekre g ≤ h teljesül az [a, b] intervallumon. Legyen Ω := {(x, y) ∈ R2 : a ≤ x ≤ b, g(x) ≤ y ≤ h(y)} normáltartomány, f : Ω R folytonos függv  ény. Akkor RR Ω f (x, y)dxdy Hasonlóan, ha = R b R h(x) a g(x) f (x, y)dy dx. Ω = {(x, y) ∈ R2 : a ≤ y ≤ b, g(y) ≤ x ≤ h(x)}, akkor RR R b R h(y) T f (x, y)dxdy = a g(y) f (x, y)dx dy . 2 + y) dxdy integrált, ahol Ω az Példa: Számı́tsuk ki az (x Ω 2 2 y = x és az y = x egyenletű parabol ány.  ák√által határolt tartom  RR R1 2 Megoldás: Ω (x + y) dxdy = 0 i√x R1h 2 R 1 5/2 2 y x x y + dx = (x + 0 0 2 x2 2 h 7/2 i 1 2x x2 3 x5 = 7 + 4 − 2 · 5 0 = RR R x x2 − x4 (x2 + y)dy dx = − x4 2 )dx = 29 / 33 Integrálás normáltartományon Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon

• Integrálás polárkoordináták szerint Legyenek g, h : [a, b] R folytonos függvények, melyekre g ≤ h teljesül az [a, b] intervallumon. Legyen Ω := {(x, y) ∈ R2 : a ≤ x ≤ b, g(x) ≤ y ≤ h(y)} normáltartomány, f : Ω R folytonos függv  ény. Akkor RR Ω f (x, y)dxdy Hasonlóan, ha = R b R h(x) a g(x) f (x, y)dy dx. Ω = {(x, y) ∈ R2 : a ≤ y ≤ b, g(y) ≤ x ≤ h(x)}, akkor RR R b R h(y) T f (x, y)dxdy = a g(y) f (x, y)dx dy . 2 + y) dxdy integrált, ahol Ω az Példa: Számı́tsuk ki az (x Ω 2 2 y = x és az y = x egyenletű parabol ány.  ák√által határolt tartom  RR R1 2 Megoldás: Ω (x + y) dxdy = 0 i√x R1h 2 R 1 5/2 2 y x x y + dx = (x + 0 0 2 x2 2 h 7/2 i 1 2x x2 3 x5 33 = + − · = 7 4 2 5 0 140 . RR R x x2 − x4 (x2 + y)dy dx = − x4 2 )dx = 29 / 33 Integrálás normáltartományon Többváltozós függvények Példa: Határozzuk meg az egységnyi sugarú félkör

súlypontját. Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint 30 / 33 Integrálás normáltartományon Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Példa: Határozzuk meg az egységnyi sugarú félkör súlypontját. Megoldás: Jelölje Ω := {(x, y) ∈ R2 : x2 + y 2 ≤ 1, y ≥ 0. Ω súlypontjának koordinátái: RR x dxdy Ω , Sx = R R Ω 1 dxdy RR y dxdy Ω Sy = R R . Ω 1 dxdy 30 / 33 Integrálás normáltartományon Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon •

Integrálás polárkoordináták szerint Példa: Határozzuk meg az egységnyi sugarú félkör súlypontját. Megoldás: Jelölje Ω := {(x, y) ∈ R2 : x2 + y 2 ≤ 1, y ≥ 0. Ω súlypontjának koordinátái: RR x dxdy Ω , Sx = R R Ω RR Ω 1 dxdy = π2 , 1 dxdy RR y dxdy Ω Sy = R R . Ω 1 dxdy 30 / 33 Integrálás normáltartományon Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Példa: Határozzuk meg az egységnyi sugarú félkör súlypontját. Megoldás: Jelölje Ω := {(x, y) ∈ R2 : x2 + y 2 ≤ 1, y ≥ 0. Ω súlypontjának koordinátái: RR x dxdy Ω , Sx = R R Ω RR RR Ω Ω 1 dxdy 1 dxdy = π2 , x dxdy = R 1 R √1−x2 −1 0 RR y dxdy Ω Sy = R R . Ω 1 dxdy  x dy dx = 30 / 33 Integrálás

normáltartományon Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Példa: Határozzuk meg az egységnyi sugarú félkör súlypontját. Megoldás: Jelölje Ω := {(x, y) ∈ R2 : x2 + y 2 ≤ 1, y ≥ 0. Ω súlypontjának koordinátái: RR x dxdy Ω , Sx = R R Ω RR RR Ω Ω 1 dxdy 1 dxdy = π2 , x dxdy = R 1 R √1−x2 −1 0 RR y dxdy Ω Sy = R R . Ω 1 dxdy √ x dy dx = −1 x 1 − x2 dx = 0,  R1 30 / 33 Integrálás normáltartományon Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Példa: Határozzuk meg az egységnyi sugarú félkör súlypontját.

Megoldás: Jelölje Ω := {(x, y) ∈ R2 : x2 + y 2 ≤ 1, y ≥ 0. Ω súlypontjának koordinátái: RR x dxdy Ω , Sx = R R Ω RR RR RR Ω Ω Ω 1 dxdy 1 dxdy = π2 , x dxdy = y dxdy = R 1 R √1−x2 −1 R1 −1 0 R √ 0 1−x2 RR y dxdy Ω Sy = R R . Ω 1 dxdy √ x dy dx = −1 x 1 − x2 dx = 0,   y dy dx = R1 30 / 33 Integrálás normáltartományon Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Példa: Határozzuk meg az egységnyi sugarú félkör súlypontját. Megoldás: Jelölje Ω := {(x, y) ∈ R2 : x2 + y 2 ≤ 1, y ≥ 0. Ω súlypontjának koordinátái: RR x dxdy Ω , Sx = R R Ω RR RR RR Ω Ω 1 dxdy 1 dxdy = π2 , x dxdy = Ω y dxdy = R 1 R √1−x2 −1 R1 −1 0 R √ 0 1−x2 RR y dxdy Ω Sy = R R

. Ω 1 dxdy √ x dy dx = −1 x 1 − x2 dx = 0,   y dy dx = R1 R1 −1 h i√1−x2 1 2 2y 0 dx = 30 / 33 Integrálás normáltartományon Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Példa: Határozzuk meg az egységnyi sugarú félkör súlypontját. Megoldás: Jelölje Ω := {(x, y) ∈ R2 : x2 + y 2 ≤ 1, y ≥ 0. Ω súlypontjának koordinátái: RR x dxdy Ω , Sx = R R Ω RR RR RR 1 2 · Ω Ω 1 dxdy 1 dxdy = π2 , x dxdy = Ω y dxdy = R1 −1 (1 R 1 R √1−x2 −1 R1 −1 0 R √ − x2 )dx = 0 1−x2 RR y dxdy Ω Sy = R R . Ω 1 dxdy √ x dy dx = −1 x 1 − x2 dx = 0,   y dy dx = R1 R1 −1 h i√1−x2 1 2 2y 0 dx = 30 / 33 Integrálás normáltartományon Többváltozós függvények

Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Példa: Határozzuk meg az egységnyi sugarú félkör súlypontját. Megoldás: Jelölje Ω := {(x, y) ∈ R2 : x2 + y 2 ≤ 1, y ≥ 0. Ω súlypontjának koordinátái: RR x dxdy Ω , Sx = R R Ω RR RR RR 1 2 · Ω Ω 1 dxdy 1 dxdy = π2 , x dxdy = Ω y dxdy = R1 −1 (1 R 1 R √1−x2 −1 R1 −1 0 R √ − x2 )dx = 1−x2 0 1 2 h RR y dxdy Ω Sy = R R . Ω 1 dxdy √ x dy dx = −1 x 1 − x2 dx = 0,   y dy dx = · x− i1 x3 3 −1 = R1 R1 −1 h i√1−x2 1 2 2y 0 dx = 30 / 33 Integrálás normáltartományon Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás

polárkoordináták szerint Példa: Határozzuk meg az egységnyi sugarú félkör súlypontját. Megoldás: Jelölje Ω := {(x, y) ∈ R2 : x2 + y 2 ≤ 1, y ≥ 0. Ω súlypontjának koordinátái: RR x dxdy Ω , Sx = R R Ω RR RR RR 1 2 · Ω Ω 1 dxdy 1 dxdy = π2 , x dxdy = Ω y dxdy = R1 R 1 R √1−x2 −1 R1 −1 0 R √ 2 −1 (1 − x )dx = 1−x2 0 1 2 h RR y dxdy Ω Sy = R R . Ω 1 dxdy √ x dy dx = −1 x 1 − x2 dx = 0,   y dy dx = · x− i1 x3 3 −1 R1 R1 = 23 . −1 h i√1−x2 1 2 2y 0 dx = 30 / 33 Integrálás normáltartományon Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Példa: Határozzuk meg az egységnyi sugarú félkör súlypontját. Megoldás: Jelölje Ω := {(x, y) ∈ R2 : x2 + y 2

≤ 1, y ≥ 0. Ω súlypontjának koordinátái: RR x dxdy Ω , Sx = R R Ω RR RR RR 1 2 · Ω Ω 1 dxdy 1 dxdy = π2 , x dxdy = Ω y dxdy = R1 R 1 R √1−x2 −1 R1 −1 0 R √ 2 −1 (1 − x )dx = 1−x2 0 1 2 h RR y dxdy Ω Sy = R R . Ω 1 dxdy √ x dy dx = −1 x 1 − x2 dx = 0,   y dy dx = · x− i1 x3 3 −1 R1 R1 −1 = 23 . h i√1−x2 1 2 2y 0 dx = 4 Innen a súlypont koordinátái: Sx = 0, Sy = 3π . 30 / 33 Integrálás polárkoordináták szerint Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Legyen f : Ω R folytonos függvény. Ha (x, y) ∈ R2 , jelölje r és φ az (x, y) pont polárkoordinátáit, melyekre x = r cos φ és y = r sin φ. Jelölje F az f függvény polárkoordinátás alakját: F (r,

φ) := f (r cos φ, r sin φ). 31 / 33 Integrálás polárkoordináták szerint Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Legyen f : Ω R folytonos függvény. Ha (x, y) ∈ R2 , jelölje r és φ az (x, y) pont polárkoordinátáit, melyekre x = r cos φ és y = r sin φ. Jelölje F az f függvény polárkoordinátás alakját: F (r, φ) := f (r cos φ, r sin φ). Jelölje Ω̃ az Ω tartomány polárkoordinátás megfelelőjét, azaz Ω̃ := {(r, φ) ∈ R2 : (r cos φ, r sin φ) ∈ Ω. Akkor Z Z f (x, y)dxdy = Ω Z Z F (r, φ)rdrdφ Ω̃ 31 / 33 Integrálás polárkoordináták szerint Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás

normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Legyen f : Ω R folytonos függvény. Ha (x, y) ∈ R2 , jelölje r és φ az (x, y) pont polárkoordinátáit, melyekre x = r cos φ és y = r sin φ. Jelölje F az f függvény polárkoordinátás alakját: F (r, φ) := f (r cos φ, r sin φ). Jelölje Ω̃ az Ω tartomány polárkoordinátás megfelelőjét, azaz Ω̃ := {(r, φ) ∈ R2 : (r cos φ, r sin φ) ∈ Ω. Akkor Z Z f (x, y)dxdy = Ω Z Z F (r, φ)rdrdφ Ω̃ Példa: Ha Ω az origó közepű R sugarú negyedkör, akkor Ω̃ = [0, 1] × [0, π2 ] (téglalap). 31 / 33 Integrálás polárkoordináták szerint Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Legyen f : Ω R folytonos függvény. Ha (x, y) ∈ R2 ,

jelölje r és φ az (x, y) pont polárkoordinátáit, melyekre x = r cos φ és y = r sin φ. Jelölje F az f függvény polárkoordinátás alakját: F (r, φ) := f (r cos φ, r sin φ). Jelölje Ω̃ az Ω tartomány polárkoordinátás megfelelőjét, azaz Ω̃ := {(r, φ) ∈ R2 : (r cos φ, r sin φ) ∈ Ω. Akkor Z Z f (x, y)dxdy = Ω Z Z F (r, φ)rdrdφ Ω̃ Példa: Ha Ω az origó közepű R sugarú negyedkör, akkor Ω̃ = [0, 1] × [0, π2 ] (téglalap). Példa: Ha Ha Ω az origó közepű R1 , R2 sugarú körök közötti körgyűrűtartomány, akkor Ω̃ = [R1 , R2 ] × [0, 2π] (téglalap). 31 / 33 Integrálás polárkoordináták szerint Többváltozós függvények Példa: Határozzuk meg az egységsugarú félkör súlypontját. Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon •

Integrálás polárkoordináták szerint 32 / 33 Integrálás polárkoordináták szerint Többváltozós függvények Példa: Határozzuk meg az egységsugarú félkör súlypontját. Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Megoldás: A félkör polárkoordinátás megfelelője az 0 ≤ r ≤ 1, 0 ≤ φ ≤ π egyenlőtlenségek által meghatározott Ezért:  téglalap.  RR Ω1 dxdy = Rπ R1 0 0 Rπ rdrdφ = ( 0 1 dφ) · R1 0 rdr = π2 , 32 / 33 Integrálás polárkoordináták szerint Többváltozós függvények Példa: Határozzuk meg az egységsugarú félkör súlypontját. Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás

polárkoordináták szerint Megoldás: A félkör polárkoordinátás megfelelője az 0 ≤ r ≤ 1, 0 ≤ φ ≤ π egyenlőtlenségek által meghatározott Ezért:  téglalap.  RR RR Ω1 dxdy = Ωx dxdy = Rπ R1 Rπ 0 0 rdrdφ = ( 0 1 dφ) Rπ R1 0 0 r cos φ · rdrdφ = · R1 0 rdr = π2 , 32 / 33 Integrálás polárkoordináták szerint Többváltozós függvények Példa: Határozzuk meg az egységsugarú félkör súlypontját. Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Megoldás: A félkör polárkoordinátás megfelelője az 0 ≤ r ≤ 1, 0 ≤ φ ≤ π egyenlőtlenségek által meghatározott Ezért:  téglalap.  RR RR Ω1 dxdy = Ω x dxdy = Rπ ( 0 cos φ dφ) · Rπ R1 Rπ 0 0 rdrdφ = ( 0 1 dφ) Rπ R1 0R 0 r cos  φ · rdrdφ = 1 2 0 r

dr = 0, · R1 0 rdr = π2 , 32 / 33 Integrálás polárkoordináták szerint Többváltozós függvények Példa: Határozzuk meg az egységsugarú félkör súlypontját. Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Megoldás: A félkör polárkoordinátás megfelelője az 0 ≤ r ≤ 1, 0 ≤ φ ≤ π egyenlőtlenségek által meghatározott Ezért:  téglalap.  RR Ω1 dxdy = Rπ R1 Rπ 0 0 rdrdφ = ( 0 1 dφ) RR Rπ R1 φ · rdrdφ = Ω x dxdy = 0 0 r cos  Rπ R1 2 ( 0 cos φ dφ) · 0 r dr = 0, RR Rπ R1 Ω y dxdy = 0 0 r sin φ · rdrdφ = · R1 0 rdr = π2 , 32 / 33 Integrálás polárkoordináták szerint Többváltozós függvények Példa: Határozzuk meg az egységsugarú félkör súlypontját. Többszörös integrálok • Téglalapon

vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Megoldás: A félkör polárkoordinátás megfelelője az 0 ≤ r ≤ 1, 0 ≤ φ ≤ π egyenlőtlenségek által meghatározott Ezért:  téglalap.  RR Ω1 dxdy = Rπ R1 Rπ 0 0 rdrdφ = ( 0 1 dφ) RR Rπ R1 φ · rdrdφ = Ω x dxdy = 0 0 r cos  Rπ R1 2 ( 0 cos φ dφ) · 0 r dr = 0, RR Rπ R1 φ · rdrdφ = Ω y dxdy = 0 0 r sin  Rπ R1 2 ( 0 sin φ dφ) · 0 r dr = 32 · R1 0 rdr = π2 , 32 / 33 Integrálás polárkoordináták szerint Többváltozós függvények Példa: Határozzuk meg az egységsugarú félkör súlypontját. Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint Megoldás: A félkör polárkoordinátás

megfelelője az 0 ≤ r ≤ 1, 0 ≤ φ ≤ π egyenlőtlenségek által meghatározott Ezért:  téglalap.  RR Ω1 dxdy = Rπ R1 Rπ 0 0 rdrdφ = ( 0 1 dφ) RR Rπ R1 φ · rdrdφ = Ω x dxdy = 0 0 r cos  Rπ R1 2 ( 0 cos φ dφ) · 0 r dr = 0, RR Rπ R1 φ · rdrdφ = Ω y dxdy = 0 0 r sin  Rπ R1 2 ( 0 sin φ dφ) · 0 r dr = 32 · R1 0 rdr = π2 , 4 Innen a súlypont koordinátái: (0, 3π ). 32 / 33 Integrálás polárkoordináták szerint Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint RR Példa: Számı́tsuk ki az Ω xy dxdy integrált, ahol Ω az π 1 ≤ r ≤ 1 , 1 ≤ φ ≤ 2 2 egyenlőtlenségek által meghatározott körgyűrűcikk. 33 / 33 Integrálás polárkoordináták szerint Többváltozós függvények

Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint RR Példa: Számı́tsuk ki az Ω xy dxdy integrált, ahol Ω az π 1 ≤ r ≤ 1 , 1 ≤ φ ≤ 2 2 egyenlőtlenségek által meghatározott körgyűrűcikk. Megoldás: Áttérve polárkoordinátákra: RR Ω xy dxdy = R π/2 R 1 0 1/2 r cos φ r sin φ rdrdφ = 33 / 33 Integrálás polárkoordináták szerint Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint RR Példa: Számı́tsuk ki az Ω xy dxdy integrált, ahol Ω az π 1 ≤ r ≤ 1 , 1 ≤ φ ≤ 2 2 egyenlőtlenségek által meghatározott körgyűrűcikk. Megoldás: Áttérve polárkoordinátákra:

RR R π/2 R 1 xy dxdy = 0 r cos φ r sin φ rdrdφ = R Ω  1/2 R  π/2 cos φ sin φ 0 dφ · 1 3 dr r 1/2 = 33 / 33 Integrálás polárkoordináták szerint Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása • Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint RR Példa: Számı́tsuk ki az Ω xy dxdy integrált, ahol Ω az π 1 ≤ r ≤ 1 , 1 ≤ φ ≤ 2 2 egyenlőtlenségek által meghatározott körgyűrűcikk. Megoldás: Áttérve polárkoordinátákra: RR R π/2 R 1 xy dxdy = 0 r cos φ r sin φ rdrdφ = R Ω  1/2 R  π/2 cos φ sin φ dφ 0   1 R π/2 sin 2φ dφ · 0 2 1 3 dr = r R 1/2  1 3 1/2 r dr = · 33 / 33 Integrálás polárkoordináták szerint Többváltozós függvények Többszörös integrálok • Téglalapon vett integrál • Kettős integrál kiszámı́tása

• Integrálás normáltartományon • Integrálás polárkoordináták szerint RR Példa: Számı́tsuk ki az Ω xy dxdy integrált, ahol Ω az π 1 ≤ r ≤ 1 , 1 ≤ φ ≤ 2 2 egyenlőtlenségek által meghatározott körgyűrűcikk. Megoldás: Áttérve polárkoordinátákra: RR R π/2 R 1 xy dxdy = 0 r cos φ r sin φ rdrdφ = R Ω  1/2 R  π/2 cos φ sin φ dφ 0   1 R π/2 sin 2φ dφ · 0 2 1 3 dr = r R 1/2  1 3 dr = 15 . r 1/2 128 · 33 / 33