PAVOL BRUNOV SKY, Bratislava

Podobné dokumenty
III. Diferenciálny počet funkcie viac premenných (Prezentácia k prednáškam, čast B) Matematická analýza IV (ÚMV/MAN2d/10) RNDr. Lenka Halčinová, PhD.

Matematika 2 - cast: Funkcia viac premenných

8 Cvičenie 1.1 Dokážte, že pre ľubovoľné body X, Y, Z platí X + Y Z = Z + Y X. 1.2 Dokážte, že pre ľubovoľné body A, B, D, E, F, G afinného priestoru

4. Pravidlo ret azenia. Často sa stretávame so skupinami premenných, ktoré zložitým spôsobom závisia od iných skupín premenných. Pravidlo ret azenia p

2.5. Dotyčnica krivky, dotykový kužeľ. Nech f je krivka a nech P V (f) (t.j. m P (f) 1). Ak m P (f) = r a l je taká priamka, že I P (f, l) > r, potom

Úvod do lineárnej algebry Monika Molnárová Prednášky 2006

Prenosový kanál a jeho kapacita

Microsoft Word - 6 Výrazy a vzorce.doc

Axióma výberu

Microsoft Word - skripta3b.doc

Neineárne programovanie zimný semester 2018/19 M. Trnovská, KAMŠ, FMFI UK 1

1 Rekurencie este raz riesenia niektorych rekurencii z cvik. mame danu rekurenciu napr T (n) = at ( n b ) + k. idea postupu je postupne rozpisovat cle

1. KOMPLEXNÉ ČÍSLA 1. Nájdite výsledok operácie v tvare x+yi, kde x, y R. a i (5 2i)(4 i) b. i(1 + i)(1 i)(1 + 2i)(1 2i) (1 7i) c. (2+3i) a+bi d

A 1

Cvičenie 9 Riešené príklady 1. Príklad min f(x 1, x 2 ) = x x x 1 s.t. x 1 80 x 1 + x Pre riešenie úlohy vykonáme nasledujúce kroky

Funkcie viac premenných

Metódy dokazovanie v matematike 1 Základné pojmy Matematika exaktná veda vybudovaná DEDUKTÍVNE ZÁKLADNÉ POJMY základy každej matematickej teórie sú in

Teória pravdepodobnosti Zákony velkých císel

Pokrocilé programovanie XI - Diagonalizácia matíc

Slide 1

Microsoft Word - Transparencies03.doc

Informačná a modelová podpora pre kvantifikáciu prvkov daňovej sústavy SR

Operačná analýza 2

prednaska

Preco kocka stací? - o tom, ako sú rozdelené vlastné hodnoty laplasiánu v limite, ked sú velké

Snímka 1

Matematický model činnosti sekvenčného obvodu 7 MATEMATICKÝ MODEL ČINNOSTI SEKVENČNÉHO OBVODU Konečný automat predstavuje matematický model sekvenčnéh

O možnosti riešenia deformácie zemského povrchu z pohladu metódy konecných prvkov konference pro studenty matematiky

Vzorové riešenia úlohy 4.1 Bodovanie Úvod do TI 2010 Dôvod prečo veľa z Vás malo málo bodov bolo to, že ste sa nepokúsili svoje tvrdenia dokázať, prič

Microsoft Word - Algoritmy a informatika-priesvitky02.doc

Paralelné algoritmy, cast c. 2

Operačná analýza 2

Tue Oct 3 22:05:51 CEST Začiatky s jazykom C 2.1 Štruktúra programu Štruktúra programu by sa dala jednoducho popísať nasledovnými časťami, kto

1 Priebeµzné písomné zadanie µc.1. Príklady je potrebné vypoµcíta t, napísa t, a odovzda t, na kontrolu na nasledujúcej konzultácii. Nasledujúce integ

Klasická metóda CPM

Microsoft Word - Final_test_2008.doc

8

Priebeh funkcie

Poznámky k cvičeniu č. 2

Metrické konštrukcie elipsy Soňa Kudličková, Alžbeta Mackovová Elipsu, ako regulárnu kužeľosečku, môžeme študovať synteticky (konštrukcie bodov elipsy

Microsoft Word - Zaver.pisomka_januar2010.doc

S rok 2 roky t = 4 1 rok MATEMATIKA I A REPETITÓRIUM Z MATEMATIKY pre Hospodársku informatiku Monika Molnárová Košice 2018

VZTAH STUDENTŮ VŠ K DISCIPLÍNÁM TEORETICKÉ INFORMATIKY

Základné stochastické procesy vo financiách

MO_pred1

1

9. kapitola Maticová algebra II systém lineárnych rovníc, Frobeniova veta, Gaussova eliminačná metóda, determinanty 1. Systém lineárnych rovníc Systém

9.1 MOMENTY ZOTRVACNOSTI \(KVADRATICKÉ MOMENTY\) A DEVIACNÝ MOMENT PRIEREZU

1 Portál pre odborné publikovanie ISSN Heuristický adaptívny PSD regulátor založený na miere kmitavosti Šlezárová Alexandra Elektrotechnika

Úlohy o veľkých číslach 6. Deliteľnosť In: Ivan Korec (author): Úlohy o veľkých číslach. (Slovak). Praha: Mladá fronta, pp Persistent UR

Snímka 1

Úvodná prednáška z RaL

SK MATEMATICKÁOLYMPIÁDA skmo.sk 2009/ ročník MO Riešenia úloh česko-poľsko-slovenského stretnutia 1. Určte všetky trojice (a, b, c) kladných r

Relačné a logické bázy dát

Oceňovanie amerických opcií p. 1/17 Oceňovanie amerických opcií Beáta Stehlíková Finančné deriváty, FMFI UK Bratislava

Operačná analýza 2

Aplikace matematiky- záverečná práca Juraj Bodík 28. septembra 2017 Definície Žena - objekt ohodnotený celým číslom. Každé dve ženy sa dajú porovnat a

Seriál XXXII.IV Mechanika, FYKOS

Obsah 1 Úvod Predhovor Sylaby a literatúra Základné označenia

Študent 1. kapitola Maticová algebra I 1.1 Definícia matice V mnohých prípadoch dáta majú štruktúru dvojrozmernej tabuľky, ktorá má m riadkov a n stĺp

Obsah 1 Úvod Predhovor Sylaby a literatúra Základné označenia

Základy automatického riadenia - Prednáška 2

1

Numerické riešenie všeobecnej (klasickej) DMPK rovnice.

Testy z CSS_2015_16

Modelovanie nového produktu na trhu: Bassov model Beáta Stehlíková Cvičenia z časových radov, FMFI UK Modelovanie nového produktu na trhu: Bassov mode

gis7 prifuk

Pocítacové modelovanie - Šírenie vln v nehomogénnom prostredí - FDTD

Snímka 1

Hranoly (11 hodín) September - 17 hodín Opakovanie - 8. ročník (6 hodín) Mesiac Matematika 9. ročník 5 hodín/týždeň 165 hodín/rok Tematický celok Poče

Microsoft Word - mnohouholnik.doc

FYZIKA I Rámcove otázky 1998

Snímka 1

Microsoft Word - Argumentation_presentation.doc

Obsah 1 Úvod Predhovor Sylaby a literatúra Grupy a podgrupy 4 2

Kedy sa predné koleso motorky zdvihne?

Pokrocilé programovanie II - Nelineárne iteracné schémy, chaos, fraktály

PowerPoint Presentation

Zeszyty Naukowe PWSZ, Nowy Sącz 2013 Konštrukcie magických obdĺžnikov Marián Trenkler Faculty of Education, Catholic University in Ružomberok Hrabovsk

Paralelné algoritmy, cast c. 3

Generovanie viacstavových modelov a ich riešenie v Maxime 1 Jozef Fecenko Abstrakt Cieľom príspevku je prezentovať zdrojový kód v open source systéme

Dirichletov princíp 4. kapitola. Kódovanie In: Lev Bukovský (author); Igor Kluvánek (author): Dirichletov princíp. (Slovak). Praha: Mladá fronta, 1969

Základy práce s textovými reťazcami Doteraz sme v MATLABe pracovali s datovými typmi: reálne číslo, vektor, matica. Veľmi dôležitým a často používaným

Jadrova fyzika - Bc.

Jozef Kiseľák Sada úloh na precvičenie VIII. 15. máj 2014 A. (a) (b) 1

Príspevok k modelovaniu a riadeniu robotických systémov s využitím metód umelej inteligencie

TESTOVANIE STABILITY PROCESU POKRAČOVANIA GRADIOMETRICKÝCH MERANÍ DRUŽICE GOCE NADOL

Hydraulické válce ISO 6020/2 série HT

ADSS2_01

Microsoft Word - 06b976f06a0Matice - Uzivatelska Dokumentacia

Strana 5526 Zbierka zákonov č. 590/2003 Čiastka NARIADENIE VLÁDY Slovenskej republiky zo 17. decembra 2003 o skúškach odbornej spôsobilosti pr

Statika konštrukcií - prednášky

Viacnásobne použitelné oblasti spolahlivosti pre viacrozmernú kalibráciu

Prepis:

derivacia a linearizacia PAVOL BRUNOV SKY, Bratislava Prve stretnutie s pojmom derivacie byva asi taketo: Je dana fiinkcia / realnej prememiej definovana v okoli U bodu x E R (pi eme f : U R), kde R znaci mnozinu realnych cisel. Ak existuje /(x + h) / (a?) lim ---- r--------- =f {x), h-^o ^ potom toto cislo sa nazyva derivaciou funkcie / v bode x. Po dokazam roznych pozoruhodnych vlastnosti derivacie (okrem ineho o derivacii linearnej kombinacie funkcii, o derivacii zlozenej a inverznej funkcie) sa clovek akosi mimochodom dozvie o akomsi diferenciali funkcie/v bode x, df (x), CO je jediny,,vyraz, pre ktory plati f{x-{-h)=f{x) + df {x) + CO {h), (1) kde lim co (h). h~^ = 0 (v dalsom, ak lim cp (h). h~^ 0, budeme pisaf h-^-o *->0 (p (^,) == o (h) ). Jednoducho sa dokaze, ze plati df (a;) = /' (x) h, takze cloveku ostane zahadou, naco sa vobee symbol df {x) zavadza. Niekedy sa tiez objavi formulka df (a:) = /' (a;) da;, ktorej presny vyznam sa opatrne obide. Tazkosti s,,prirodzenou definiciou derivacie ako limity podielu prirastkov nastami ihned pri funkciacli viac premennych. Parcialne derivacie, ktore sa pre funkcie viac premennych definuju, mozno za zovseobecnenie derivacie povazovat len ciastocne. Castejsie sa uz pri funkciach viac premennych hovori o diferenciali d/(a;i,,.xn), objavi sa opat formulka df df {Xi,...,Xn)=f {Xi,...,Xn) + (Xu..., Xn) da^i +. df + a (Xi...., Xn) dxn, vxfi (2)

ktorej presny \\fznaiii sa opat opatme obide a povie sa, ze to treba chapat tak, ie plati; f (^1 + ^i!! + ffn) df dxi hi... -f df +. hn + 0 (l^il -j-... + \hn\) Ako vidno, bezne zavadzany pojem derivacie ako limity pnrastkov ina velmi uzku platnost. Naviac, nedava vyniknut pricine, preco je vlastne derivacia, resp. diferencial taky zavazny a uzitocny pre vysetrovanie lokdlnych vlastnosti funkcie (tym myslime vlastnosti funkcie v okoh bodu, V ktorom derivaciu uvazujeme). V dosledku toho maju pre funkcie s premenn^mi vo viacrozmernom euklidovskom priestore (inac povedan4, funkcie viac premennych) a najma pre funkcie, ktore aj hodnoty maju VO viacrozmernom euklidovskom priestore, su mnohe vysledky (o. i. napr. veta o inverznej funkcii, veta o derivaciach zlozenej funkcie, veta o zarnene premennych pod integralom ) neprehladnu a nie dost prirodzemi forrnulaciu. Z toho hladiska sa ukazuje ovela uzitocnejsim zavadzaf pojem diferencialu priamo pomocou vhodne interpretovanej (nepravom v zakladnych kurzoch zanedbavanej) formulky (1) ci (2), a to ako,,lokalnej linearizacie funkcie. Nie je to nic nov^ho a existuje mnoho knih, kde sa takato definicia ddsledne pouziva (pozri napr. [1], [2], [3] ). Su to vsak spravidla analyzy pokrocile, takze sa s hou obvykle zoznamia iba matematici-specialisti vo vyssich rocnikoch. Okrem toho, ze tato definicia umoznuje odstranif nevyhody klasickej definicie, ma este aj tu vyhodu, ze umoznuje zovseobecnenie na zobrazenia priestorov vseobecnejsich ako su euklidovske, a tym napr. chapat variacny pocet ako priame zovseobecnenie problemov hladania extremov funkcii konecneho poctu premennych. Snahou nasho clanku je strucne nacrtnuf tento pohlad na derivaciu a naznacif jeho motivaciu a vyhody. Na to vsak treba najprv povedaf nieco o linearnych funkciach. Funkciu I : R R nazyvame linearnou, ak ma nasledovne vlastnosti 1. I (ocx) od {.v) pre kazde x, xe R 2. I {x y) ^ (^) + ^ (y) pre kame x, y e R Da sa lahko dokazat, ze kazda linearna funkcia ma tvar I (a;) = aix, kde ai je 6islo rovnajuce sa I (1). Takto mozeme kazdej linearnej funkcii jednozna6ne priradit cislo; toto priradenie je zrejme vzajomne jednoznacne. Medzi linearnymi funkciami mozeme zaviesf scitanie a nasobenie cislom nasledovne: xl, resp. li + h su linearne funkcie, definovan^ takto {ocl) {x) = xl {x), {h + I2) (a;) = h {x) + h {x) (3)

Zrejme plati a^i Gcai, = ai^ -j- ai^. Eahko sa tiez ukme, ze kompozicii l k linearnych funkcii I, k (t. j. zlozen^mu zobrazeniu x->l {kx) zodpovedd 6islo alebo ind6 povedand = O'l I)alej, k inverznej funkcii (ktord je tiez linedrna, a existuje prdve vtedy, ak ai^ 0) zodpovedd 6is]oai b t. j. a?-i=a^b Linedmu funkciu mozno definovaf pre I ubovolne euklidovske priestory (ba aj vseobecnejsie priestory, v ktorych je definovand operdcia scitania a ndsobenia redlnjon cislom). Od linedrnej funkcie z m-rozmerneho euklidovskeho priestoru Em do?i-rozmerneho euklidovskeho priestoru En sa ziada, aby platilo (3) pre rubovolne x, y e Em a a i?. Dd sa opat dokdzat, ze ku kazdej linedrnej funkcii I : Em -> En sa dd jednozjiacne priradit mw-tica cisel an,. cinm tak, ze ak = Z (a?) yi\ l^i.v = I : j ) ~ I! I > potom i.y»/ \xmj Hi +... + a,\mxm yn alebo VO vektorovo-maticovom zdpise O'nmXm, y = Aix, kde Ai dll,..., aim Idjii,..., a,nmi I)alej, suctu linedrnych funkcii (ktord sa definuje obdobne ako sdcet linedrnych funkcii B B) zodpovedd siicet prislusnych matic, ndsobku funkcie cislom zodpovedd ndsobok prislusnej matice tym istjhn cislom, kompozicii funkcii zodpovedd suoin prislusnych matic, a inverznd funkcia, ktord existuje prdve vtedy, ak w =?^ a matica Ai md nenulovy determinant (Frobeniova veta a rieseni systemov linedrnych rovnic!) je opat linedrna a zodpovedd mu matica Ar^, inverznd 'k Ai. Linedrne funkcie sii okrem konstdnt najjednoduchsie funkcie vobec a ich struktura je do velkej hibky preskumand, Preto je casto ziaduce nahradit priblizne nelinedmu zdvislosf aspoh lokdlne v okoli nejakdho pracovndho bodu priblizne linedrnou, a to tak, aby tdto bola povodnej CO najblizsie.

Aby sme to mohli urobit, treba dat slovu,,najbliz ie presnj^ zmysel. To mozno urobif nasledovne: Uvazujme funkciu/ : U R, Me U je okolie bodu xe R. Za krit^rium blizkosti zvolime (ak existuje) cislo lim h->0 lim f{x-\- h) f {x) aih h Nazveme linearizaciou (diferencialom) funkcie / v bode x (ak existuje) linearnu funkciu I {h) = aih, pre ktorii vyraz (4) je minimalny mozny, t. j. 0. Ak takato funkcia existuje, nazveme / diferencovatelnou v bode x a oznacime I = df{x). Z rovnosti 0 v^azu (4) lahko odvodime, ie nami definovany diferencidl spina odhad f{x + h)=f{x)-}- df (a;) (h) + o [h) (5) = f{x)-\- ad/(a:).h o{h) Pretoze aaf(x) je jedine cislo s touto vlastnosfou, vyplyva z (1) a (5) /' (x) = ddfix) = d/(a;) (1) (= hodnota funkcie df {x) v bode 1) (6) Vztah (6) vyjadruje jasne, aky je vlastne rozdiel medzi derivaciou cislom /' {x) a diferencialom df{x): kym df{x) je linearna funkcia, /' (a;) je cislo, ktore ju reprezentuje. Pojem diferencialu mozno bez fazkosti rozsirif na funkcie z Em do En- Diferencialom funkcie f : U -> En, kde U je okolie bodu x e Em, nazveme linearnu funkciu df {x) s vlastnostou f{x-{-h) / jx) df jx) jh) Ih! (ak takato limita existuje), alebo, co je ekvivalentne, /(a; + h) =f{x) + df (x) {h) + o ( ^ ) (kde \y\ znamena euklidovsku dizku vektora y g En)- Opat sa ukazuje, ie ak diferencidl existuje, je jediny. Ak jemu zodpovedajucu maticu A^f(x) oznacime analogicky ako v jednorozmemom pripade / {x), mozeme pisaf f{x 4- h) =f{x) f (x) h d-o {\h\) (v druhom 61ene mdme ndsobenie vektora maticou). Poznamenajme, ie plati [/' {x) ]{j {x), i..,n, f I,..m, dxj Me [/' (a;) lij znasi ij-tf prvok matice f' {x). Z definioie okamzite vyplyva, ze diferencial sdctii fuiikcii, resp. ndsobku funkcie <5islom, je siistom diferencidlov funkcii, resp. nasobku funkcie 0 (4)

tjrm istym 6islom. Formule (2) mozno teraz dat presny zmysel: Ak xi oznafiime linearne funkcie, priradujuce kazd^mu bodu (a-i jeho i-tn stiradnicu, potom (2) hovori, ze diferencidl df {xi,..xm) je lined,rnou kombinaciou diferencialov^ dxi {xi,..., Xpi) funkcii Xf s koeficientmi X {xi,..., Xm)- CXt Myslienka linearizacie sa s uspechom pouziva v aplikaciach matematiky velmi dlho. Napriklad rovnice, popisujuce systemy klasickej mechaniky, ktore su spravidla nelinearne, sa oddavna linearizovali. Klasickjhn prikladom linearizacie je odvodenie diferencialnej rovnice matematickeho kyvadla, v okoli stabilnej rovnovaznej polohy. Ak za premennii x vezmeme uhlovii odchylku ramena k3rvadla od rovnovaznej polohy, z Newtonovho zakona o vztahu zrychlenia hmotn^ho bodu a sily, ktora nan posobi (v tomto pripade ide o gravitacmi silu), dostaneme diferencialnu rovnicu pre pohyb kyvadla: X ksinx, (7) kde k = I, m sii po rade dizka ramena kyvadla a hmota kyvadla a g je gravitacn6 zrychlenie. Kedze v ak rovnicu (7) nevieme riesit v uzavretoni tvare, nahradzuje sa funkcia sin x, vystupujuca na pravej strane, jej linearizaciou diferencialom v bode x ~ d,d (sin x) (0) {h) = k. Namiesto rovnice (7) sa takto vyskytuje jej linearizacia ^ = ky. Ukazeme teraz, ako prehladne a prirodzeiie sa v nasej definicii formuluju dve zo zakladnych viet diferencialneho poctu, a to veta o derivdcii kompozicie funkcii a veta o derivacii inverznej funkcie (pre jednoduchsiu formulaciu predpokladame, ze uvazovane funkcie su definovan^ na celom priestore). Veta o derivacii kompozicie funkcii (zlozenej f unkcie). Nech / ; E i En> g : En Ep su diferencovatelne v bodoch x, resp. y =f{x). Potom plati d ig^f (a;) ) = dg {y)o df {x) (8) (inac povedane, diferencial kompozicie sa rovna kompozicii diferencialov). Ak (8) prelozime do maticovej reci, dostavame vzfah {g fy (a:) = = g' {y). f (x). V jednorozmernom pripade dostavame znamu formulku; VO viacrozmernom pripade rozpisom do zloziek dostaneme v kompaktnej forme zname vzorce pre vypocet parcialnych derivacii zlozenej funkcie, ktore samotne su dost zlozite a neprehladne. Veta o inverznej funkcii. Nech/ : Ep -> Em a nech/je v okoli bodu x^e Ep diferencovatelna a jej diferencial je v tomto okoli spojity (to znamena, ze prvky matice/' (x) spojite zavisia od x). Nech determinant matice/' (a:^) je

rdzny pd nuly. Potom v okoh bodu / (a^o) existuje diferencovatelna inverzna funkcia/~ikfunkcii/takd, zef~^ f (x^) = x^ a, plat! df~^ if i^o)) ~ = [d/(a;j,)]~i (inac povedan^: diferencidl inverznej funkcie je inverzny k diferencialu povodnej funkcie). Vet a o inverznej funkcii je pozoruhodna este aj z ineho dovodu. Hoci definicia diferencialu vznikla z kvantitativnych uvah o najlepsom lokalnom linearnom priblizem funkcie, veta o inverznej funkcii ukazuje, ze z vlastnosti diferencialu v nejakom bode mozeine robif aj kvalitativne uzavery o lokalnom spravani funkcie samotnej v okoli tohto bodu (v tomto pripade o existencii inverznej funkcie). Veta o inverznej funkcii takto moze sluzit ako model mnotiych inych viet matematickej analyzy, ktore rnajii (ak odhliadneme od technickych predpokladov regularity) zhruba nasledovnu schemu: Ak df (x^) ma vlastnosf W, potom v okoli bodu x^ ma aj / vlastnost W. Peknou ilustraciou,,principu linearizacie, ako tuto schemu mozeme nazvaf, je teoria stability diferencialnych rovnic. Diferencialnou rovnicou v En x=:f{x) rozumieme vlastne system diferencialnych rovnic da; d^ da; fi (^ n 5 ^n) fn (Xi,...,Xn), kde X [xx,..., Xn), f = (/i,.., fn)- Budeme predpokladat, ze funkcia / je diferencovatelna na En a jej parcialne derivacie su spojite a ohranicene V En- Riesenim rovnice (9) s pociatocnou podmienkou x^ rozumieme funkciu (p : R En, ktorej zlozky (pi,..., (pn vyhovuju vztahom d (pj^{t) dt fl {(fi {t),..., (pn {t) ) (9) (10) d ^n (0 di = fn {(pi {t),, <pn{t)) pre kazde t e R. Zo zakladnej teorie diferencialnych rovnic je zname, ze za nasich predpokladov kazdym bodom z En prechadza jedine riesenie rovnice (9). Predpokladajme / (0) = 0. Vtedy riesenie s pociatocnou podmienkou 0 sa identicky rovna nule. Fyzikalne to znamena, ze 0 je rovnovaznym

stavom sustavy popisanej rovnicou (9). Toto rieseiiie sa nazyva asymptoticky stabilnym, ak k lubovolne zvolen4mu okoliu U bodu 0, existuje okolie Uo bodu 0 take, ze lubovolne riesenie (p s pociatocnou podmienkou z Uo neopusti U (t. j. plati (p {t)e U pre kame t) a naviac, plati lim (p (t) 0. t-* 00 Fyzikalne sa pojem asymptotickej stability interpretuje tak, ze ak sa sustava trocha vychyli z rovnovazneho stavu, opat sa do neho vrdti, pricom vyehylka sa casom prilis nezvacsi. Nakolko linearne diferencialne rovnice [t. j. rovnica (9) s funkciou / linearnou, / {x) = Ax, kde A je nxn matica) vieme explicitne riesit, da sa otazka stability pre ne v principe uplne rozhodniit. Riesenia linearnej rovnice sii totiz linearnymi kombinaciami nasobkov poljuiomov a exponencialnych tunkcii s exponentmi, rovnajucimi sa vlastnym hodnotam matice A. Preto je zrejme, ze nulove riesenie linearnej diferencialnej rovnice je asymptoticky stabilne prave vtedy, ak vlastne hodnoty matice A maju zaporne realne casti. Kedzs nelinearne diferencialne rovnice vo vseobecnosti riesit nevieme, je vysstrovanie ich stability ovela obtaznejsie. Pouzivatelia matematiky (fyzici a inzinieri) uz davno rozhodovali o stabilite nulov^ho riesenia rovnice (9) podta stability jeho linearizacie v 0, rovnice y = d/ (0) ij (11) bez toho, ze to mali rigorozne matematicky podlozene. Vdaka pracam Poincareho a Ljapunova koncoin minuleho storocia sa vsak potvrdilo, ze ich intuicia (ako to casto byva) bola v podstate sprdvna. Podarilo sa totiz dokazat, ze ak nulove riesenie linearizovanej rovnice (11) je asymptoticky stabilne, potom to iste plati o rovnici (9). Od tych cias sa v siivislosti s riesenim diferencialnej rovnice a jej linearizacie podarilo dokazat rad ovela jemnejsich vysledkov, ktore rozsah tohto clanku neumozhuje uviest. Uvedeny vysledok pouzijeme na dokaz stability rovnovaznej polohy matematickeho kyvadla. Ak uvazujeme odpor prostredia, ktory je funkciou rychlosti pohybu kyvadla a posobi oproti pohybu, dostaneme namiesto rovnice (7) rovnicu kde A: > 0 a ^ ^ 0. + ip {x) ^ sin a; = 0 Zamenou premennych x X\, x standardny tvar (10) Xz prevedieme tuto ro\ nicu na Xi = Xz fp {xz) k sin ;r (12)

Jej linearizacia vyzerd nasledovne yi^yi yi = by2 kyi kde b = y)' (0) alebo, ak sa opat vratime k rovnici 2. radii i/ + by + ky = 0 Tiito rovnicu vieme explicitne riesif a takto zistif, ze jej nulove riesenie je asymptoticky stabiln^, ak 6 > 0. Podia vyssie uvedenej vety je asymptoticky stabilne aj riesenie rovnice (12), co potvrdzuje intuitivne zrejmy fakt, ze kyvadlo, trocha vychylene z rovnovaznej polohy, sa do nej opat vrati. Literatura [1] Dieudonne, J.: Foundations of Modern Analysis, Academie Press, 1960 (rusky preklad Mir 1964). [2] Lang, S.: Analysis I., II. Addison Wesley 1969. [3] Rudin, W.: Principles of Mathematical Analysis, Me Graw Hill 1964 (rusky preklad Mir 1966).