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 0 ha x2 + y 2 6= 0 ha x = y = 0 értelmezett függvény folytonos az origóban. Ha xn , yn 0 tetszőleges zérussorozatok, akkor: előı́rással 2 x2n yn |f (xn , yn )| = x2 +y2 n n 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 0 ha x2 + y 2 6= 0 ha x = y = 0 értelmezett függvény folytonos az origóban. Ha xn , yn 0 tetszőleges zérussorozatok, akkor: előı́rással 2 2) x2n yn x2n (x2n +yn |f (xn , yn )| = x2 +y2 ≤ x2 +y2 = x2n 0. n n n n 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 ||x||2 +2hx,hi+||h||2 −||x||2 −h2x,hi = = ||h|| ||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 ||x||2 +2hx,hi+||h||2 −||x||2 −h2x,hi = = ||h|| ||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)
f (x+te+τ e)−f (x+te) = = τ 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 2 cos(5y + z 3 ), = 5x ∂y 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 2 cos(5y + z 3 ), = 5x ∂y ∂f 2 2 3 ∂z = 3z x cos(5y + z ). 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 2 e−3y , = 9x 2 ∂y 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 ∂2f ∂2f 2 −3y −3y . = 9x e , = = −6xe 2 ∂x∂y ∂y∂x ∂y 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
D11 f (x) D12 f (x) D f (x) D f (x) 22 D 2 f (x) := 21 . . Dn1 f (x) Dn2 f (x) . D1n f (x) . D2n f (x) ∈ Mn×n . . . Dnn f (x) 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 D11 f (x) D12 f (x) D f (x) D f (x) 22 D 2 f (x) := 21 . . Dn1 f (x) Dn2 f (x) . D1n f (x) . D2n f (x) ∈ Mn×n . . . Dnn f (x) 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 2 f (x , y )) > 0, akkor f -nek (x , y )(x , y ) = 0 , és det (D 0 0 0 0 0 0 ∂y 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 2 f (x , y )) > 0, akkor f -nek (x , y )(x
, y ) = 0 , és det (D 0 0 0 0 0 0 ∂y 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 2 f (x , y )) > 0, akkor f -nek (x , y )(x , y ) = 0 , és det (D 0 0 0 0 0 0 ∂y 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 2 f (x , y )) > 0, akkor f -nek (x , y )(x , y ) = 0 ,
és det (D 0 0 0 0 0 0 ∂y 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 2 f (x , y )) > 0, akkor f -nek (x , y )(x , y ) = 0 , és det (D 0 0 0 0 0 0 ∂y 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 azaz az (x, y) = (2, 1) helyen. ∂y = x + 2y − 4 = 0,! 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 2 f (x , y )) > 0, akkor f -nek (x , y )(x , y ) = 0 , és det (D 0 0 0 0 0 0 ∂y 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 azaz az (x, y) = (2, 1) helyen. ∂y = x + 2y − 4 = 0,! 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 2V = x − ∂y 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 2V = x − ∂y 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 2V = x − ∂y y2 = 0, azaz x = y = D 2 F (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 2V = x − ∂y y2 D 2 F (x, y) = = 0, azaz x = y = − 4V x3 1 1 − 4V y3 ! √ 3 2V . A Hesse-mátrix: . Ennek determinánsa: 16V 2 16V 2 x3 y 3 − 1 = 4V 2 − 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 2V = x − ∂y y2 D 2 F (x, y) = = 0, azaz x = y = − 4V x3 1 1 − 4V y3 ! √ 3 2V . A Hesse-mátrix: . Ennek determinánsa: 16V 2 16V 2 x3 y 3 − 1 = 4V 2 − 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 2V = x − ∂y y2 D 2 F (x, y) = = 0, azaz x = y = − 4V x3 1 1 − 4V y3 ! √ 3 2V . A Hesse-mátrix: . Ennek determinánsa: 16V 2 16V 2 x3 y 3 − 1 = 4V 2 − 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 2V = x − ∂y y2 D 2 F (x, y) = = 0, azaz x = y = − 4V x3 1 1 − 4V y3 ! √ 3 2V . A Hesse-mátrix: . Ennek determinánsa: 16V 2 16V
2 x3 y 3 − 1 = 4V 2 − 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 ∂L = x + 2z − λxz = 0 , ∂y ∂z = 2x + 2y − λxy = 0, és xyz = 32. 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 ∂L = x + 2z − λxz = 0 , ∂y ∂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 ∂L = x + 2z − λxz = 0 , ∂y ∂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 ∂L = x + 2z − λxz = 0 , ∂y ∂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 ∂L = x + 2z − λxz = 0 , ∂y ∂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 + b − yk )xk = 0, PN ∂E és ∂b = 2 k=1 (axk + b − yk ) = 0. Innen 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 + b − yk )xk = 0, 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 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 ) := R 1 Pn 0( j − f (x))2 dx hibafüggvényt. a x j j=0 n 1 X ∂E =2 (aj xj − f (x))xk dx = 0 (k = 0, 1, ., n) ∂ak j=1 0 Z • 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 ) := R 1 Pn 0( j − f (x))2 dx hibafüggvényt. a x j j=0 n 1 X ∂E =2 (aj xj − f (x))xk dx = 0 (k = 0, 1, ., n) ∂ak j=1 0 Z 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 k=1 c 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 dx = = 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, akkor: RR T g(x)h(y)dxdy = Rb a g(x)dx · Rd 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 2 )dxdy = (x + xy T 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 2 )dxdy = (x + xy T R1 belső integrál: 0 (x + xy 2 )dy = R 2 R 1 0 2 )dy dx. A (x + xy 0 i xy 3 1 = 4x xy + 3 3 . 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 2 )dxdy = (x + xy T R 2 R 1 0 2 )dy dx. A (x + xy 0 i 3 1 xy = 4x belső integrál: 0 (x + xy 2 )dy = xy
+ 3 3 . Innen: 0 h 2 i2 RR R 2 4x 4x 8 2 (x + xy )dxdy = dx = = T 0 3 6 0 3. R1 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 2 )dxdy = (x + xy T R 2 R 1 0 2 )dy dx. A (x + xy 0 i 3 1 xy = 4x belső integrál: 0 (x + xy 2 )dy = xy + 3 3 . Innen: 0 h 2 i2 RR R 2 4x 4x 8 2 (x + xy )dxdy = dx = = T 0 3 6 0 3. h R1 Eljárhattunk volna úgy is, hogy előbb x szerint integrálunk: R2 2 )dx = (1 + y 2 ) · (x + xy 0 h 2 i2 x 2 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 2 )dxdy = (x + xy T R 2 R 1 0 2 )dy dx. A (x + xy 0 i 3 1 xy = 4x belső integrál: 0 (x + xy 2 )dy = xy + 3 3 . Innen: 0 h 2 i2 RR R 2 4x 4x 8 2 (x + xy )dxdy = dx = = T 0 3 6 0 3. h R1 Eljárhattunk volna úgy is, hogy előbb x szerint integrálunk: R2 2 )dx = (1 + y 2 ) · (x + xy 0 RR R1 h 2 i2 x 2 0 = 2 · (1 + y 2 ). Innen 2 2 T (x + xy )dxdy = 0 2 · (1 + y )dy = 2 · i y3 1 y + 3 = 83 . 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 2 )dxdy = (x + xy T R 2 R 1 0 2 )dy dx. A (x + xy 0 i 3 1 xy = 4x belső integrál: 0 (x + xy 2 )dy = xy + 3 3 . Innen: 0 h 2 i2 RR R 2 4x 4x 8 2 (x + xy )dxdy = dx = = T 0 3 6 0 3. h R1 Eljárhattunk volna úgy is, hogy előbb x szerint integrálunk: R2 2 )dx = (1 + y 2 ) · (x + xy 0 RR R1 h 2 i2 x 2 0 = 2 · (1 + y 2 ). Innen 2 2 T (x + xy )dxdy = 0 2 · (1 + y )dy = 2 · RR i y3 1 y + 3 = 83 . 0 h 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 2 )dxdy = (x + xy T R 2 R 1 0 2 )dy dx. A (x + xy 0 i 3 1 xy = 4x belső integrál: 0 (x + xy 2 )dy = xy + 3 3 . Innen: 0 h 2 i2 RR R 2 4x 4x 8 2 (x + xy )dxdy = dx = = T 0 3 6 0 3. h R1 Eljárhattunk volna úgy is, hogy előbb x szerint integrálunk: R2 2 )dx = (1 + y 2 ) · (x + xy 0 RR R1 h 2 i2 x 2 0 = 2 · (1 + y 2 ). Innen 2 2 T (x + xy )dxdy = 0 2 · (1 + y )dy = 2 · RR i y3 1 y + 3 = 83 . 0 h 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 T · cos(x + y)dxdy = 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 2 )dxdy = (x + xy T R 2 R 1 0 2 )dy dx. A (x + xy 0 i 3 1 xy = 4x belső integrál: 0 (x + xy 2 )dy = xy + 3 3 . Innen: 0 h 2 i2 RR R 2 4x 4x 8 2 (x + xy )dxdy = dx = = T 0 3 6 0 3. h R1 Eljárhattunk volna úgy is, hogy előbb x szerint integrálunk: R2 2 )dx = (1 + y 2 ) · (x + xy 0 RR R1 h 2 i2 x 2 0 = 2 · (1 + y 2 ). Innen 2 2 T (x + xy )dxdy = 0 2 · (1 + y )dy = 2 · RR i y3 1 y + 3 = 83 . 0 h 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 2 )dxdy = (x + xy T R 2 R 1 0 2 )dy dx. A (x + xy 0 i 3 1 xy = 4x belső integrál: 0 (x + xy 2 )dy = xy + 3 3 . Innen: 0 h 2 i2 RR R 2 4x 4x 8 2 (x + xy )dxdy = dx = = T 0 3 6 0 3. h R1 Eljárhattunk volna úgy is, hogy előbb x szerint integrálunk: R2 2 )dx = (1 + y 2 ) · (x + xy 0 RR R1 h 2 i2 x 2 0 = 2 · (1 + y 2 ). Innen 2 2 T (x + xy )dxdy = 0 2 · (1 + y )dy = 2 · RR i y3 1 y + 3 = 83 . 0 h 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 R b R h(x) Ω f (x, y)dxdy = a Hasonlóan, ha 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 R b R h(x) Ω f (x, y)dxdy = a Hasonlóan, ha 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 R b R h(x) Ω f (x, y)dxdy = a Hasonlóan, ha 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 RR Ω (x2 + 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 R b R h(x) Ω f (x, y)dxdy = a Hasonlóan, ha 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 2 y x y + 0 2 x2 dx = RR R x 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 R b R h(x) Ω f (x, y)dxdy = a Hasonlóan, ha 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 x 2 2 + y) dxdy = 1 (x Megoldás: 2 (x + y)dy Ω 0 x i√x R1h 2 R 1 5/2 2 y x x4 4 + 2 − x − 2 )dx = 0 x y + 2 x2 dx = 0 (x RR R R 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 R b R h(x) Ω f (x, y)dxdy = a Hasonlóan, ha 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 x 2 2 + y) dxdy = 1 (x Megoldás: 2 (x + y)dy Ω 0 x i√x R1h 2 R 1 5/2 2 y x x4 4 + 2 − x − 2 )dx = 0 x y + 2 x2 dx = 0 (x h 7/2 i1 2x x2 3 x5 = 7 + 4 − 2 · 5 0 = RR R R 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 R b R h(x) Ω f (x, y)dxdy = a Hasonlóan, ha 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 x 2 2 + y) dxdy = 1 (x Megoldás: 2 (x + y)dy Ω 0 x i√x R1h 2 R 1 5/2 2 y x x4 4 + 2 − x − 2 )dx = 0 x y + 2 x2 dx = 0 (x h 7/2 i1 2x x2 3 x5 33 = + − · = 7 4 2 5 0 140 . RR R R 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 1 dxdy RR π Ω 1 dxdy = 2 , 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 1 dxdy RR y dxdy Ω Sy = R R . Ω 1 dxdy π Ω 1 dxdy = 2 , √ RR R 1 R 1−x2 x dy dx = Ω x dxdy = −1 0 RR 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 π Ω 1 dxdy = 2 , √ RR R 1 R 1−x2 R1 √ x dy dx = −1 x 1 − x2 dx = 0, Ω x dxdy = −1 0 RR 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 π Ω 1 dxdy = 2 , √ RR R 1 R 1−x2 R1 √ x dy dx = −1 x 1 − x2 dx = 0, Ω x dxdy = −1 0 RR R 1 R √1−x2 y dy dx = Ω y dxdy = −1 0 RR 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 π Ω 1 dxdy = 2 , √ RR R 1 R 1−x2 R1 √ x dy dx = −1 x 1 − x2 dx = 0, Ω x dxdy = −1 0 √ √ h i RR R 1 R 1−x2 R 1 1 2 1−x2 y dy dx = −1 2 y dx = Ω y
dxdy = −1 0 0 RR 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 π Ω 1 dxdy = 2 , √ RR R 1 R 1−x2 R1 √ x dy dx = −1 x 1 − x2 dx = 0, Ω x dxdy = −1 0 √ √ h i RR R 1 R 1−x2 R 1 1 2 1−x2 y dy dx = −1 2 y dx = Ω y dxdy = −1 0 0 RR 1 R1 2 2 · −1 (1 − x )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 1 dxdy RR y dxdy Ω Sy = R R . Ω 1 dxdy π Ω 1 dxdy = 2 , √ RR R 1 R 1−x2 R1 √ x dy dx = −1 x 1 − x2 dx = 0, Ω x dxdy = −1 0 √ √ h i RR R 1 R 1−x2 R 1 1 2 1−x2 y dy dx = −1 2 y dx = Ω y dxdy = −1 0 0 h i 3 1 1 R1 1 x 2 2 · −1 (1 − x )dx = 2 · x − 3 −1 = RR 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 π Ω 1 dxdy = 2 , √ RR R 1 R 1−x2 R1 √ x dy dx = −1 x 1 − x2 dx = 0, Ω x dxdy = −1 0 √ √ h i RR R 1 R 1−x2 R 1 1 2 1−x2 y dy dx = −1 2 y dx = Ω y dxdy = −1 0 0 h i 3 1 1 R1 1 x 2 2 )dx = · x − · (1 − x = −1 2 2 3 −1 3. RR 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 π Ω 1 dxdy = 2 ,
√ RR R 1 R 1−x2 R1 √ x dy dx = −1 x 1 − x2 dx = 0, Ω x dxdy = −1 0 √ √ h i RR R 1 R 1−x2 R 1 1 2 1−x2 y dy dx = −1 2 y dx = Ω y dxdy = −1 0 0 h i 3 1 1 R1 1 x 2 2 )dx = · x − · (1 − x = −1 2 2 3 −1 3. RR 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 Rπ R1 Ω 1 dxdy = 0 Rπ 0 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 Rπ R1 Rπ Ω 1 dxdy = 0 0 rdrdφ = ( 0 1 dφ) · RR Rπ R1 Ω x dxdy = 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 Rπ R1 Rπ Ω 1 dxdy = 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, 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 Rπ R1 Rπ Ω 1 dxdy = 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 Rπ R1 Rπ Ω 1 dxdy = 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 Rπ R1 Rπ Ω 1 dxdy = 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 R π/2 R 1 Ω xy dxdy = 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 dφ 0 · 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 1 3 dr = cos φ sin φ dφ · r 0R R 1/2 π/2 1 1 3 sin 2φ dφ · 0 1/2 r dr = 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 1 3 dr = cos φ sin φ dφ · r 0R R 1/2 π/2 1 1 3 dr = 15 . sin 2φ dφ · r 0 1/2 2 128 33 / 33