- Teorija
- Vježbe
- Ispit
8. Tjedan:
- Derivacije
1. Uvod u derivacije
1.1. Povijesni pregled i značaj derivacija
Pojam derivacije razvijen je u 17. stoljeću, ponajviše zahvaljujući radovima Isaaca Newtona i Gottfrieda Wilhelma Leibniza, koji su ujedno stvorili i temelje za diferencijalni i integralni račun. U to vrijeme njihova primjena pomogla je u rješavanju problema gibanja planeta, izračuna brzine i akceleracije, a danas su derivacije i diferencijalni račun općenito nezaobilazni u gotovo svim područjima prirodoslovlja, tehnike i društvenih znanosti.
- Newton je derivacije promatrao kroz fizikalni kontekst brzine i akceleracije.
- Leibniz je razvijao simboličke zapise derivacija i integrala koje koriste matematičari diljem svijeta.
1.2. Definicija derivacije funkcije
Neka je funkcija realne varijable . Derivacija funkcije u točki definirana je kao granična vrijednost omjera promjene funkcije i promjene argumenta, kada se ta promjena argumenta teži nuli:
Ako ta granica postoji, kažemo da je derivabilna u točki , a vrijednost zovemo derivacijom funkcije u točki .
1.3. Geometrijsko značenje derivacije
Geometrijski, derivacija predstavlja nagib (koeficijent smjera) tangente na graf funkcije u točki . Ako nacrtate graf funkcije , derivacija vam govori koliko je taj graf “strm” u nekoj točki i opisuje brzinu promjene funkcije.
2. Pravila deriviranja
2.1. Osnovna pravila deriviranja
-
Derivacija konstante: Ako je (gdje je konstanta), tada je
-
Derivacija potencije: Ako je , tada je
-
Linearna kombinacija: Ako su i derivabilne, te konstante, tada je
-
Umnožak (Produktna formula): Ako su i derivabilne, tada je
-
Kvocijent (Quotientna formula): Ako su i derivabilne, te , tada je
2.2. Derivacija složenih funkcija
Ako je dana složena (kompozitna) funkcija , pravilo lanca (chain rule) kaže:
Primjer:
Neka je . Ovdje možemo prepoznati:
- Vanjsku funkciju ,
- Unutarnju funkciju .
Prema pravilu lanca:
2.3. Derivacije osnovnih elementarnih funkcija
- Exponencijalna funkcija: .
- Opća eksponencijalna funkcija: , za .
- Logaritam: .
- Trigonometrijske funkcije:
2.4. Logaritamsko deriviranje
Logaritamsko deriviranje korisno je kada je funkcija zadana kao umnožak više faktora, potencija ili komplikacija. Postupak je sljedeći:
- Uzimamo prirodni logaritam s obje strane: .
- Deriviramo implicitno.
- Rješavamo izraz za .
Primjer:
Neka je
Logaritmirajmo obje strane:
Deriviramo:
Naposljetku,
A kako je , dobijemo
2.5. Derivacije implicitno zadanih funkcija
Ako je funkcija zadana implicitno jednadžbom , tada deriviramo obje strane jednadžbe po , vodeći računa o tome da je funkcija od . Tada vrijedi:
pod uvjetom da je .
Primjer:
Jednadžba kružnice polumjera 1: . Deriviramo po :
3. Tangenta i normala
3.1. Tangenta: definicija i geometrijsko značenje
Tangenta na graf funkcije u točki je pravac koji “dodiruje” graf u toj točki i ima isti nagib kao i graf funkcije. Derivacija upravo je koeficijent smjera tog pravca.
3.2. Jednadžba tangente
Ako je , a postoji, jednadžba tangente u točki glasi:
Primjer:
Za , pronađimo tangentu u točki .
Jednadžba tangente je:
3.3. Normala: definicija i jednadžba
Normala na graf funkcije u točki je pravac okomit na tangentu. Ako je nagib tangente , tada je nagib normale:
pod uvjetom da .
Jednadžba normale potom glasi:
3.4. Primjeri primjene tangente i normale
- Optika: Kut upadnog svjetlosnog zraka i kut refleksije računaju se preko tangente površine.
- Geometrija krivulja: Duljina i putanja kretanja točke na krivulji također se mogu analizirati pomoću tangenti i normala.
4. Diferencijal i aproksimacija
4.1. Definicija diferencijala
Za derivabilnu funkciju , diferencijal definira se kao:
Ovdje je mala promjena u , a približna (linearna) promjena u .
4.2. Približno računanje pomoću diferencijala
Diferencijal se često koristi za aproksimaciju vrijednosti funkcije kada je pomak malen:
Ovo se naziva linearna aproksimacija ili tangentna aproksimacija.
4.3. Linearna aproksimacija funkcija
Linearizacija funkcije oko točke glasi:
To je jednadžba tangente u točki , a služi za brzu procjenu vrijednosti blizu .
4.4. Primjene diferencijala u inženjerskim problemima
- Procjena pogreške mjerenja: Ako veličina ovisi o mjerljivoj veličini , tada je diferencijal aproksimacija promjene u uzrokovane malom pogreškom u .
- Optimizacija tolerancija: U konstrukciji ili elektronici, diferencijali pomažu pri određivanju kolike smiju biti odstupanja ulaznih parametara da bi uređaj i dalje normalno funkcionirao.
5. Višestruke derivacije i diferencijali
5.1. Druga i višeg reda derivacije
- Druga derivacija je derivacija prve derivacije . Ona opisuje brzinu promjene brzine promjene originalne funkcije.
- Višeg reda derivacije se mogu nastaviti (treća, četvrta, ...) ako funkcija ostaje dovoljno “glatka”.
Primjer:
Ako je , onda je:
5.2. Primjene višestrukih derivacija
- Fizika: Druga derivacija položaja daje akceleraciju, treća derivacija može opisati “ubrzanje akceleracije” (tzv. “jolt”).
- Analiza krivulja: Druga derivacija daje informacije o zakrivljenosti i konveksnosti funkcije.
5.3. Višestruki diferencijali
Za drugi diferencijal vrijedi:
Iako ima svoju formalnu definiciju, u praksi se više koriste druge derivacije nego sam .
6. Teoremi diferencijalnog računa
6.1. Fermatov teorem
Fermatov teorem kaže da ako funkcija ima lokalni ekstrem (maksimum ili minimum) u točki te je derivabilna u toj točki, tada je
6.2. Rolleov teorem
Rolleov teorem: Neka je kontinuirana na segmentu i derivabilna na otvorenom intervalu . Ako je , tada postoji barem jedna točka takva da je
6.3. Lagrangeov teorem srednje vrijednosti
Lagrangeov teorem srednje vrijednosti (MVT) generalizira Rolleov teorem. Ako je kontinuirana na i derivabilna na , tada postoji točka takva da
6.4. Cauchyjev teorem srednje vrijednosti
Cauchyjev teorem je još općenitija verzija. Za dvije funkcije i , koje su kontinuirane na i derivabilne na , te za koje na , postoji točka takva da
7. Primjene derivacija
7.1. Optimizacija i pronalaženje ekstrema funkcija
- Lokalni ekstremi (lokalni minimumi/maksimumi) traže se rješavanjem jednadžbe .
- Druga derivacija pomaže u određivanju prirode ekstrema:
- Ako je , tada je lokalni minimum.
- Ako je , tada je lokalni maksimum.
Primjer:
Neka je . Tražimo ekstremne vrijednosti:
Nule su i . Analizom druge derivacije:
7.2. Analiza zakrivljenosti i infleksijske točke
- Zakrivljenost (konkavnost i konveksnost) određuje se drugom derivacijom:
- Ako je , graf je konveksan (nasmiješena parabola).
- Ako je , graf je konkavan (namrgođena parabola).
- Infleksijska točka je točka gdje se funkcija “lomi” iz konveksne u konkavnu (ili obratno). Najčešće se događa kad je (uz neke dodatne uvjete).
7.3. Ekonomija: marginalni troškovi i prihodi
U ekonomiji, ako je funkcija ukupnog troška proizvodnje proizvoda, onda je marginalni trošak definiran kao derivacija . Ona govori koliko će se trošak promijeniti kada se proizvede jedna jedinica više.
Primjer:
Ako je , tada je
Marginalni trošak je dakle linearan i smanjuje se s povećanjem .
7.4. Fizika: brzina i ubrzanje
U fizici, ako je položaj tijela u trenutku :
- Brzina: .
- Ubrzanje: .
Primjer:
Neka je (mjerna jedinica npr. u metrima, a u sekundama).
Tijelo se giba s linearnim rastom brzine (kad ne uračunavamo vanjske sile osim one koja ubrzava konstantno 10 m/s).
zadaci