Algebra Si Analiza de 11

38
Index de notaţii şi abrevieri a.î. : astfel încât ⇒(⇔) : implicaţia (echivalenţa) logică (∀) ((∃)) : cuantificatorul universal (existenţial) x∈A : elementul x aparţine mulţimii A A⊆B : mulţimea A este inclusă în mulţimea B AB : mulţimea A este inclusă strict în mulţimea B A∩B : intersecţia mulţimilor A şiB A∪B : reuniunea mulţimilor A şiB A \ B : diferenţa mulţimilor A şiB B : diferenţa simetrică a mulţimilor A şiB P(M) : familia submulţimilor mulţimii M CMA : complementara în raport cu M a mulţimii A A×B : produsul cartezian al mulţimilor A şiB |M| : cardinalul mulţimii M ( dacă M este finită |M| reprezintă numărul elementelor lui M) 1A : funcţia identică a mulţimii A ℕ(ℕ*) : mulţimea numerelor naturale (nenule) ℤ(ℤ*) : mulţimea numerelor întregi (nenule) ℚ(ℚ*) : mulţimea numerelor raţionale (nenule) +* : mulţimea numerelor raţionale strict pozitive ℝ(ℝ*) : mulţimea numerelor reale (nenule) +* : mulţimea numerelor reale strict pozitive ℂ(ℂ*) : mulţimea numerelor complexe (nenule) δij : simbolul lui Kronecker ( adică 1 pentru i = j şi0 pentru i ≠ j) |z| : modulul numărului complex z K : vom desemna în general un corp comutativ Kn : K × ... × K (de n ori) 4 m | n : numărul întreg m divide numărul întreg n [m,n] : cel mai mic multiplu comun al numerelor naturale m şin c.m.m.m.c. : cel mai mic multiplu comun (m,n) : cel mai mare divizor comun al numerelor naturale in c.m.m.d.c. : cel mai mare divizor comun m≡ n ( mod p) : m este congruent cu n modulo p ( adică p | m-n) n : mulţimea claselor de resturi modulo numărul natural n (n ≥ 2) Mn(K) : mulţimea matricelor pătratice de ordin n cu elemente din mulţimea K Mm,n(K) : mulţimea matricelor cu m linii şi n coloane, cu elemente din mulţimea K In(On) : matricea unitate ( nulă) de ordin n ( n ≥ 2) tr(M) : urma matricei pătratice M det(M) : determinantul matricei pătratice M M-1 : inversa matricei pătratice M Mt : transpusa matricei pătratice M

Transcript of Algebra Si Analiza de 11

Page 1: Algebra Si Analiza de 11

Index de notaţii şi abrevieria.î. : astfel încât⇒(⇔) : implicaţia (echivalenţa) logică(∀) ((∃)) : cuantificatorul universal (existenţial)x∈A : elementul x aparţine mulţimii AA⊆B : mulţimea A este inclusă în mulţimea BA⊊B : mulţimea A este inclusă strict în mulţimea BA∩B : intersecţia mulţimilor A şi BA∪B : reuniunea mulţimilor A şi BA \ B : diferenţa mulţimilor A şi BAΔB : diferenţa simetrică a mulţimilor A şi BP(M) : familia submulţimilor mulţimii MCMA : complementara în raport cu M a mulţimii AA×B : produsul cartezian al mulţimilor A şi B|M| : cardinalul mulţimii M ( dacă M este finită |M|reprezintă numărul elementelor lui M)1A : funcţia identică a mulţimii Aℕ(ℕ*) : mulţimea numerelor naturale (nenule)ℤ(ℤ*) : mulţimea numerelor întregi (nenule)ℚ(ℚ*) : mulţimea numerelor raţionale (nenule)ℚ+* : mulţimea numerelor raţionale strict pozitiveℝ(ℝ*) : mulţimea numerelor reale (nenule)ℝ+* : mulţimea numerelor reale strict pozitiveℂ(ℂ*) : mulţimea numerelor complexe (nenule)δij : simbolul lui Kronecker ( adică 1 pentru i = j şi 0pentru i ≠ j)|z| : modulul numărului complex zK : vom desemna în general un corp comutativKn : K × ... × K (de n ori)4m | n : numărul întreg m divide numărul întreg n[m,n] : cel mai mic multiplu comun al numerelor naturale mşi nc.m.m.m.c. : cel mai mic multiplu comun(m,n) : cel mai mare divizor comun al numerelor naturalem şi nc.m.m.d.c. : cel mai mare divizor comunm ≡ n ( mod p) : m este congruent cu n modulo p ( adică p | m-n)ℤn : mulţimea claselor de resturi modulo numărulnatural n (n ≥ 2)Mn(K) : mulţimea matricelor pătratice de ordin n cuelemente din mulţimea KMm,n(K) : mulţimea matricelor cu m linii şi n coloane, cuelemente din mulţimea KIn(On) : matricea unitate ( nulă) de ordin n ( n ≥ 2)tr(M) : urma matricei pătratice Mdet(M) : determinantul matricei pătratice MM-1 : inversa matricei pătratice MMt : transpusa matricei pătratice MM* : adjuncta matricei pătratice Mrang(M) : rangul matricei MGLn(K) : grupul liniar de grad n peste corpul KSLn(K) : grupul special de grad n peste corpul KSn : mulţimea permutărilor asupra unei mulţimi cu nelementeH ≤ G : H este subgrup al grupului GV1≈ V2 : K-spaţiile vectoriale V1şi V2 sunt izomorfe

Page 2: Algebra Si Analiza de 11

HomK(V1,V2) : mulţimea aplicaţiilor liniare de la V1 la V2

EndK(V) : : mulţimea endomorfismelor lui VdimK(V) : dimensiunea lui V peste KKer(f) : nucleul lui fIm(f ) : imaginea lui frang(f) : rangul lui fV1 + V2 : suma K-spaţiilor vectoriale V1 şi V2

V1 ⊕ V2 : suma directă a K-spaţiilor vectoriale V1 şi V2

5Pf : polinomul caracteristic al lui fPM : polinomul caracteristic al matricei MVλ : spaţiul vectorial al vectorilor proprii corespunzătorivalorii proprii λPPL : problemă de programare liniarăA[X] : inelul polinoamelor într-o nedeterminată cucoeficienţi în inelul comutativ Af ~

: funcţia polinomială ataşată polinomului f∈A[X]

MATRICI ŞI DETERMINANŢI

1. MATRICI

1.1. Despre matrici

Page 3: Algebra Si Analiza de 11

Acest concept l-am întalnit înca din primul an de liceu, atunci când s-a pus problema rexolvarii unui sistem de două ecuaţii cu două necunoscute x, y, de forma

.Acestui sistem i-am asociat un teblou pătratic, care conţine coeficienţii

necunoscutelor (în prima linie sunt coeficienţii lui x, y din prima ecuaţie, iar in a doua

linie figurează coeficienţii lui x, y din ecuaţia a doua): .

Am numit acest tablou matrice pătratică (sau matricea sistemului). Pe cele două coloane ale matricei figurează coeficienţii lui x (pe prima coloană a, ) şi respectiv coeficienţii lui y (pe a doua coloană b, ).

Definiţie. Se numeşte matrice cu m linii şi n coloane (sau de tip ) un tablou cu m linii şi n coloane

ale cărui elemente sunt numere complexe.

Uneori această matrice se notează şi unde şi . Pentru

elementul , indicele i arată linia pe care se află elementul, iar al doilea indice j indică pe ce coloană este situat.

Mulţimea matricilor de tip cu elemente numere reale se notează prin . Aceleaşi semnificaţii au şi mulţimile , , .

Cazuri particulare1) O matrice de tipul (deci cu o linie şi n coloane) se numeşte matrice linie şi are forma

.2) O matrice de tipul (cu m linii şi o coloană) se numeşte matrice coloană şi are forma

.

3) O matrice de tip se numeşte nulă (zero) dacă toate elementele ei sunt zero. Se notează cu O

.

4) Dacă numărul de linii este egal cu numărul de coloane, atunci matricea se numeşte pătratică.

.

Sistemul de elemente reprezintă diagonala principală a

matricii A, iar suma acestor elemente se numeşte urma matricii A

notată Tr(A) . Sistemul de elemente reprezintă diagonala

secundară a matricii A.Mulţimea acestor matrici se notează . Printre aceste matrici una este foarte

importantă aceasta fiind

Page 4: Algebra Si Analiza de 11

şi se numeşte matricea unitate (pe diagonala principală are toate elementele egale cu 1, iar în rest sunt egale cu 0).

1.2. Operaţii cu matrici

1.2.1. Egalitatea a două matrici

Definiţie. Fie , . Spunem că matricile A, B sunt egale şi

scriem A = B dacă = , , .

Exemplu: Să se determine numerele reale x, y astfel încăt să avem egalitatea de matrici

.

R. Matricile sunt egale dacă elementele corespunzătoare sunt egale, adică: Rezolvând acest sistem găsim soluţia x = 1, y =

-3.

1.2.2. Adunarea matricilor

Definiţie. Fie , , . Matricea C se numeşte suma

matricilor A, B dacă: = + , , .

Observaţii1) Două matrici se pot aduna dacă sunt de acelaşi tip, adică dacă au acelaşi număr de linii şi acelaşi număr de coloane, deci A, B .2) Explicit adunarea matricilor A, B înseamnă:

+

=

.

Exemplu: Să se calculeze A + B pentru:

1. ;

2.

R. 1. Avem

2. Avem

.

Proprietăţi ale adunării matricilor (Asociativitatea adunării). Adunarea matricilor este asociativă, adică:

, A, B, C . (Comutativitatea adunării). Adunarea matricilor este comutativă, adică:

Page 5: Algebra Si Analiza de 11

, A, B . (Element neutru). Adunarea matricilor admite matricea nulă ca element

neutru, adică astfel încât A + = A, A .

(Elemente opuse). Orice matrice A are un opus, notat , astfel încât

.

1.2.3. Înmulţirea cu scalari a matricilor

Definiţie.Fie C şi A = . Se numeşte produsul dintre scalarul

C şi matricea A, matricea notată definită prin = .Obs.: A înmulţi o matrice cu un scalar revine la a înmulţi toate elementele matricii cu acest scalar.

Deci =

.

Exemplu Fie . Atunci 6A = .

Proprietăţi ale înmulţirii matricilor cu scalari , C, A ;

, C, A, B ;

, C, A ;

,1 C, A ;

1.2.4. Înmulţirea matricilor

Definiţie. Fie A = , B = . Produsul dintre matricile

A şi B (în aceasta ordine), notat AB este matricea C = definită prin

, , .

Observaţii1) Produsul AB a două matrici nu se poate efectua întotdeauna decât dacă A , B

, adică numărul de coloane ale lui A este egal cu numărul de linii ale lui B,

când se obţine o matrice C = AB .

2) Dacă matricile sunt pătratice A, B atunci are sens întotdeauna atât AB cât şi BA, iar, în general, AB BA adică înmulţirea matricilor nu este comutativă.

Proprietăţi ale înmulţirii matricilor (Asociativitatea înmulţirii). Înmulţirea matricilor este asociativă, adică

, A , B , C . (Distributivitatea înmulţirii în raport cu adunarea). Înmulţirea matricilor

este distributivă în raport cu adunarea matricilor, adică A, B, C matrici

pentru care au sens operaţiile de adunare şi înmulţire.

Page 6: Algebra Si Analiza de 11

Dacă este matricea unitate, atunci

A .Se spune că este element neutru în raport cu operaţia de înmulţire a matricilor.

1.2.5. Puterile unei matrici

Definiţie. Fie A . Atunci , , , …, ,

n . (Convenim ).

TEOREMA Cayley – Hamilton. Orice matrice A îşi verifică polinomul caracteristic .

Pentru n = 2.

.

polinom caracteristic

Generalizat.

2. DETERMINANŢI

2.1. Definiţia determinantului de ordin n 4

Fie A= o matrice pătratică. Vom asocia acestei matrici un număr notat det(A) numit determinantul matricii A.

Definiţie. Dacă A= este o matrice pătratică de ordinul întâi, atunci

det(A) = .

Definiţie. Determinantul matricii este numărul

şi se numeşte determinant de ordin 2. Termenii , se numesc termenii dezvoltării determinantului de ordin 2.

Definiţie. Determinantul matricii

este numărul

şi se numeşte determinant de ordin 3. Termenii care apar în formulă se numesc termenii dezvoltării determinantului.

Pentru calculul determinantului de ordin trei se utilizează trei tehnici simple:

Page 7: Algebra Si Analiza de 11

Regula lui SarrusFie determinantul de ordin 3, Pentru a calcula un astfel de

determinant se utilizează tabelul de mai jos.

(am scris sub determinant primele două linii)

Se face produsul elementelor de pe diagonale. Produsul elementelor de pe o diagonală descendentă este cu semnul plus. Avem trei astfel de produse:

. Produsul elementelor de pe o diagonală ascendentă este cu semnul minus. Avem trei astfel de produse: .

Suma celor şase produse dă valoarea determinantului d de ordin 3. Acest procedeu de calcul se numeşte „regula lui Sarrus”.

Regula triunghiuluiAm văzut că determinantul de ordin trei are în dezvoltarea sa şase termeni, trei cu

semnul plus şi alţi trei cu semnul minus.Primul termen cu plus se găseşte înmulţind elementele de pe diagonala principală,

iar ceilalţi doi, înmulţind elementele situate în vârfurile celor două triunghiuri care au o latură paralelă cu cu diagonala principală. După aceeaşi regulă, referitoare la diagonala secundară, se obţin termenii cu minus.Obs.: Atât „regula lui Sarrus” cât şi „regula triunghiului” se aplică numai determinanţilor de ordin 3.

Exemplu. Să se calculeze prin cele două metode de mai sus determinantul

R. Regula lui Sarrus.

Regula triunghiului

Recurent (sau dezvoltare după o linie sau o coloană)Determinantul de ordin 3 are 6 ( = 3!) termeni dintre care trei sunt cu semnul plus,

iar ceilalţi cu semnul minus.Are loc următoarea proprietate:

, (1)

= . (2)

Observaţii1) Egalitatea (1) se mai numeşte dezvoltarea determinantului după elementele liniei întâi, iar egalitatea (2) se numeşte dezvoltarea determinantului după elementele coloanei întâi.2) Formulele (1) şi (2) sunt relaţii de recurenţă, deoarece determinantul de ordin 3 se exprimă cu ajutorul unor deteminanţi de ordin inferior (2).

Page 8: Algebra Si Analiza de 11

2.2. Definiţia determinantului de ordin n

Voi defini în continuare determinantul de ordin n prin recurenţă cu ajutorul determinanţilor de ordin n – 1. Pentru aceasta sunt necesare unele precizări.

Fie A= .

Definiţie1. Se numeşte minor asociat elementului determinantul matricii pătratice de ordin n – 1 obţinut prin suprimarea liniei i şi coloanei j din matricea A. Se

notează acest minor prin sau .

Definiţie2. Se numeşte complement algebric al elementului numărul

. Exponentul al lui (–1) este suma dintre numărul liniei i şi coloanei j

pe care se află .

Definiţie. Determinantul matricii A= de ordin n este suma produselor elementelor din prima linie cu complemenţii lor algebrici adică

.Observaţii

1) Elementelor, liniilor şi coloanelor matricii A le vom spune de asemenea elementele, liniile şi coloanele determinantului

.

2) Formula din definiţie spunem că reprezintă dezvoltarea determinantului de ordin n după elementele primei linii.3) Definiţia determinantului de mai sus este încă puţin eficientă (o voi ilustra mai jos pentru n = 4). De aceea se impune stabilirea unor proprietăţi ale determinanţilor care să fie comode atât din punct de vedere al teoriei şi din punct de vedere calculatoriu. Aceste proprietăţi le prezint în paragraful următor.4) Continuând cu explicitarea determinanţilor de ordin n – 1 din definiţie

se obţine pentru o sumă de produse de elemente din determinant, fiecare produs conţinând elemente situate pe linii şi coloane diferite.5) Determinantul este o funcţie .

Exemplu Să se calculeze determinantul de ordin 4:

.

R. Aplicăm definiţia dată mai sus pentru n = 4 şi dezvoltăm determinantul după elementele liniei întâi. Avem:

=

= ,unde determinanţii de ordin 3 i-am calculat prin una din metodele prezentate la determinanţii de ordin 3.

2.3. Proprietăţile determinanţilor

Determinantul unei matrici coincide cu determinantul matricii transpuse, adică dacă A , atunci .

Page 9: Algebra Si Analiza de 11

Demonstraţie. Fie şi .

Atunci , iar . Prin urmare .

Dacă toate elementele unei linii (sau coloane) dintr-o matrice sunt nule, atunci determinantul matricii este nul.

Demonstraţie. Avem şi .

Dacă într-o matrice schimbăm două linii (sau două coloane) între ele obţinem o matrice care are determinantul egal cu opusul determinantului matricii iniţiale.

Demonstraţie. Prin schimbarea liniilor să arăt că avem egalitatea

. Avem evident .

Dacă o matrice are două linii (sau coloane) identice, atunci determinantul său este nul.

Demonstraţie. Verific pentru linii (şi tot odată pentru coloane). Avem:

.

Dacă toate elementele unei linii (sau coloane) ale unei matrici sunt înmulţite cu un număr , obţinem o matrice al cărei determinant este egal cu înmulţit cu determinantul matricii iniţiale.

Demonstraţie. Verificăm pentru linii proprietatea.

.

Dacă elementele a două linii (sau coloane) ale unei matrici sunt proporţionale, atunci determinantul este nul.

Demonstraţie. Verificăm pentru linii.

.

Dacă linia i a unei matrici A este suma a doi vectori, atunci determinantul ei este egal cu suma a doi determinanţi corespunzători matricelor care au aceleaşi linii ca A, cu excepţia liniei i unde au câte unul din cei doi vectori.

.Demonstraţie. Am de arătat că:

.

Într-adevăr membrul stâng este egal cu . Membrul drept este şi egalitatea se verifică.Obs.: O proprietate analogă are loc şi pentru coloane.

Dacă o linie (o coloană) a unei matrici pătratice este o combinaţie liniară de celelalte linii (coloane), atunci determinantul matricii este zero.

Dacă la o linie (o coloană) a matricii A adunăm elementele altei linii (coloane) înmulţite cu acelaşi număr, atunci această matrice are acelaşi determinant ca şi matricea A.

Page 10: Algebra Si Analiza de 11

Demonstraţie. Voi aduna la linia întâi linia a doua înmulţită cu . Vom nota acest fapt prin . Avem:

.

A .

Dacă A= este o matrice triunghiulară (sau diagonală), atunci

. (Valoarea determinantului este egală cu produsul elementelor de pe diagonala principală).

Dacă A, B , atunci (Determinantul produsului a două matrici pătratice este egal cu produsul determinanţilor acelor matrici).

În particular n .

Teoremă. Determinantul unei matrici A este egal cu suma produselor dintre elementele unei linii şi complemenţii lor algebrici, adică

.(Formula lui dă dezvoltarea determinantului după elementele liniei i).

Această teoremă permite să calculăm determinantul unei matrici după oricare linie. Se va alege acea linie care are mai multe zerouri sau pe care se pot realiza (cât mai uşor) mai multe zerouri.

Observaţie: Ţinând seama de proprietatea teorema precedentă are loc şi pentru coloane sub forma:

.

2.4. Calculul inversei unei matrici

Definiţie. Fie A . Matricea A se numeşte inversabilă dacă există matricea

B cu proprietatea că , fiind matricea unitate.Matricea B din definiţie se numeşte inversa matricii A şi se notează . Deci

.

Teoremă. Matricea A este inversabilă dacă şi numai dacă O astfel de matrice se numeşte nesingulară.

Construcţia lui presupune următorii paşi:

Pasul 1. (Construcţia transpusei) Dacă

,

atunci construim transpusa lui A

.

Page 11: Algebra Si Analiza de 11

Pasul 2. (Construcţia adjunctei) Matricea

obţinută din , inlocuin fiecare element cu complementul său algebric se numeşte adjuncta matricii A.

Pasul 3. (Construcţia inversei) Se ţine cont de teorema precedentă şi se găseşte că:

iar de aici

Ultimele egalităţi arată că

2.5. Ecuaţii matriciale

Voi prezenta în continuare o tehnică de rezolvare a unor ecuaţii de forma , , , unde A, B, C sunt matrici cunoscute, iar X este matricea de aflat.

Astfel de ecuaţii se numesc ecuaţii matriciale.Astfel de ecuaţii se pot rezolva numai atunci când A, B sunt matrici pătratice

inversabile.

Pentru rezolvarea ecuaţiei înmulţim la stânga egalitatea cu şi avem:.

Deci soluţia ecuaţiei date este .

Pentru determinarea soluţiei ecuaţiei vom înmulţi la dreapta cu şi analog vom găsi , soluţia ecuaţiei matriciale.

Pentru găsirea soluţiei ecuaţiei înmulţim egalitatea la stanga cu şi la dreapta cu şi obţinem .

Page 12: Algebra Si Analiza de 11

APLICAŢII

1. Manual

pg. 67 Să se determine numerele reale x, y, z astfel încât să aibă loc egalitatea de matrici, în cazurile

1)

2)

Page 13: Algebra Si Analiza de 11

3)

I. dacă , atunci II. dacă , atunci

4)

pg. 71 1. Să se calculeze în cazurile:

1) , .

2) ,

2. Se consideră matricile

,

,

.

Să se determine m, n, p astfel încât .

. Deci

pg. 75 1. Se consideră matricile .

, .

Să se calculeze: , .

pg. 87 1. Calculaţi produsele de matrici , unde

Page 14: Algebra Si Analiza de 11

a) şi

b) şi

c) şi

d) şi

e) şi

2. Să se calculeze , dacă:

;

3. Fie . Să se calculeze , .

Page 15: Algebra Si Analiza de 11

Inducţie matematică

(A)

Deci .

pg. 120 1. Calculaţi determinanţii de ordinul doi:

1)

2)

3)

2. Calculaţi determinanţii de ordinul trei:

1)

2)

3)

3. Calculaţi determinanţii următori:

1)

2)

4. Să se rezolve ecuaţiile:

1)

Page 16: Algebra Si Analiza de 11

Deci .

5. Să se rezolve ecuaţiile:

1)

6. Fie pentru care . Să se arate că ,

.

Pentru x = 0 şi y = 1

Pentru x = 1 şi y = 0

Pentru x = 1 şi y = 1

Pentru x = 1 şi y

Deci

2. Bacalaureat

pg. 94 1. Să se determine matricea X din ecuaţia

2. a) Găsiţi matricea X astfel încât

b) Să se determine m astfel încât sistemul următor să fie compatibil şi apoi rezolvaţi-l:

Page 17: Algebra Si Analiza de 11

a)

Deci .

b)

3. a) Fie matricea A ; , . Să se calculeze

şi şi apoi să se determine , în funcţie de n. b) Să se afle numere reale astfel încât

a)

Inducţie matematică

(A)

Deci .

b)

Deci .

4. a) Să se determine astfel încât:

b) Să se detrmine matricea A astfel încât:

a)

Page 18: Algebra Si Analiza de 11

b)

.

pg. 147 1. Să se rezolve ecuaţia:

2. Dacă sunt rădăcinile ecuaţiei să se

calculeze determinantul .

Siruri marginiteDefinitii: 1.Spunem ca sirul ( Xn)n este margin sup(majorat) ( ) b R a.i Xn b, ( ) n. 2.Spunem ca sirul ( Xn)n este margin inf (minorat ) ( ) a R a.i a Xn, () n .

3.Spunem ca sirul (Xn)n este marginit este si majorat si minorat ( ) a,b R a.i a Xn b () n.

Prop. Sirul (Xn) n este marginit () MR a.i Xn M, ( ) n

Obs. (Xn) M -M Xn M.

Siruri monotone

Page 19: Algebra Si Analiza de 11

Definitie: Spunem ca sirul Xn este:

a) strict crescator Xn < Xn+1 <….X0 < X1<X2……< Xn < Xn+1 <….

b) strict descrescator daca Xn >Xn+1, ( )n 0c) crescator daca Xn Xn+1 () n 0

X0 X1 ……. Xn Xn+1 …… d) descrescator daca Xn Xn+n ,() n0

X0X1X2….Xn Xn+1….

Ex: (Xn): 1,1,2,2,…….n,n…..sir crescator (Yn): 1,2,3….n,n+1….strict crescator (Zn): 1,1,1/2,1/2,1/3,1/3….descrescator (Rn): -1,-2,-3……-n, strict descrescator

!Obs. Un sir crescator este marginit inf de primul termen XoUn sir care este crescator sau descrescator (respectiv strict) se

numeste monoton (respective strict monoton)

Pentru a stabili monotonia unui sir se face diferenta a doi termeni a Z termeni oarecare consecutivi si aceasta se compara cu 0.Daca termenii sirului este pozitiva se face raportul a doi termeniconsecutivi oarecare si se compara cu unu

Page 20: Algebra Si Analiza de 11
Page 21: Algebra Si Analiza de 11

www.eReferate.ro -Cea mai buna inspiratie…

SIRURI FUNDAMENTALE

( SIRURI COUCHY )

Definitia 1:

Definitia 2:

Definitia 3:

Observtie!Cele trei definitii date sunt echivalente:

Criteriul lui Couchy: Un sir de numere reale este convergent daca si numai daca este sir Couchy. Problem propuse spre rezolvare:

Page 22: Algebra Si Analiza de 11

I. Utilizand criteriul lui Couchy sa se arate ca urmatoarele siruri sunt convergente:Rezolvare:

Page 23: Algebra Si Analiza de 11

II. Aratati ca urmatorul sir de numere reale nu este fundamental:

LIMITA FUNCTIEI LOGARITMICE

LIMITA FUNCTIEI LOGARITMICE

Page 24: Algebra Si Analiza de 11

LIMITA FUNCTIEI TRIGONOMETRICE DIRECTE

Daca punctual de acumulare este finit adica aR atunci

Deci limita functiei sinus intr-un punct de acumulare finit aR se obtine inlocuind pe x cu a

Daca a= ±∞ atunci f nu are limita

Daca punctual de acumulare este finit adica, aR atunci

Deci limita functiei cosinus intr-un punct de acumulare finit aR se obtine inlocuind pe x cu a

Daca a apartine domeniului de definitie atunci :

Se poate lua :

Deci limita functie tangenta intr-un punct de acumulare din domeniul de definitie se obtine inlocuind pe x cu a

Deci limita functiei cotangenta intr-un punct de acumulare din domeniul de def se obtine inlocuind pe x cu a

LIMITELE FUNCTIILOR

Page 25: Algebra Si Analiza de 11

TRIGONOMETRICE INVERSE

Se demonstreaza ca daca a [-1,1] atunci

OBSERVATIE :Pentru toate functiile elementare , limita functiei in orice punct al multimii de definitie a , se obtine inlocuind pe x cu a .

OPERATII CU LIMITE DE FUNCTII

LIMITE REMARCABILE

1.

2.

Page 26: Algebra Si Analiza de 11

3.

4.

5.

6.

7.

8.

LIMITA FUNCTIEI TRIGONOMETRICE DIRECTE

Daca punctual de acumulare este finit adica aR atunci

Deci limita functiei sinus intr-un punct de acumulare finit aR se obtine inlocuind pe x cu a

Daca a= ±∞ atunci f nu are limita

Daca punctual de acumulare este finit adica, aR atunci

Page 27: Algebra Si Analiza de 11

Deci limita functiei cosinus intr-un punct de acumulare finit aR se obtine inlocuind pe x cu a

Daca a apartine domeniului de definitie atunci :

Se poate lua :

Deci limita functie tangenta intr-un punct de acumulare din domeniul de definitie se obtine inlocuind pe x cu a

Deci limita functiei cotangenta intr-un punct de acumulare din domeniul de def se obtine inlocuind pe x cu a

LIMITELE FUNCTIILOR TRIGONOMETRICE INVERSE

Se demonstreaza ca daca a [-1,1] atunci

OBSERVATIE :Pentru toate functiile elementare , limita functiei in orice punct al multimii de definitie a , se obtine inlocuind pe x cu a .

OPERATII CU LIMITE DE FUNCTII

Page 28: Algebra Si Analiza de 11

LIMITE REMARCABILE

1.

2.

3.

9.

10.

11.

12.

13.

Page 29: Algebra Si Analiza de 11

CUPRINS

1.Matrici......…………………………………………..pag3 *despre matrici*operatii cu matrici*propietatii*teorema lui Hamilton

2.Determinanti ..........................................pag7*definitii*regula triunghiului*calculul inversei unei matrici

Page 30: Algebra Si Analiza de 11

*ecuatii matriciale

3.Sisteme de ecuatii liniare.........................pag 14*metoda reducerii*metoda substitutiei*formulele lui CRAMER*metoda lui GAUSS

4.Chestiuni elementare despre siruri ...........pag13*siruri de numere reale*operatii cu limite si siruri

5.Limite de functii........................................pag17*limita functiei logaritmice*limita functiei trig directe*operatii cu limite*limite remarcabile*limita functiei trig inverse