Exp e Log. Roberto Imbuzeiro Oliveira. 21 de Fevereiro de O que vamos ver 1. 2 Fatos preliminares sobre espaços métricos 2

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Exp e Log. Roberto Imbuzeiro Oliveira. 21 de Fevereiro de 2014. 1 O que vamos ver 1. 2 Fatos preliminares sobre espaços métricos 2"

Transcrição

1 Funções contínuas, equações diferenciais ordinárias, Exp e Log Roberto Imbuzeiro Oliveira 21 de Fevereiro de 214 Conteúdo 1 O que vamos ver 1 2 Fatos preliminares sobre espaços métricos 2 3 Existência e unicidade de soluções locais 6 4 De soluções locais a soluções globais 8 5 As funções exponencial e logaritmo Construindo a função exponencial A função logaritmo O que vamos ver O problema básico da teoria das equações diferenciais ordinárias é o Problema de Cauchy. No nosso curso, vamos estudar apenas uma versão simples deste problema, em que são dadas Ψ : R 2 R e ξ R e a pergunta é: o problema (P ) ξ abaixo tem quantas soluções? (P ) ξ { f (t) = Ψ(t, f(t)), t R; f() = ξ. Nestas notas vamos mostrar o seguinte resultado. IMPA, Rio de Janeiro, RJ, Brazil,

2 Teorema 1 (Existência e unicidade) Suponha que existe L > tal que Ψ é Lipschitz na segunda coordenada, isto é, t R, x, y R : Ψ(t, x) Ψ(t, y) L x y. Então, para cada ξ R, o problema (P ) ξ possui uma única solução f. De fato, dada qualquer função contínua f 1, se definimos recursivamente temos que f n+1 (t) := ξ + t Ψ(s, f n (s)) ds (n N, t R) t R : f n (t) f(t). Este teorema será provado logo a seguir a partir de algumas ideias muito importantes. 1. vamos mostrar que, para qualquer T >, o espaço das funções contínuas de [ T, T ] em R pode ser visto como um espaço métrico completo; 2. mostraremos que o problema (P ) ξ com t restrito a [ T, T ] pode ser transformado no problema de achar o ponto fixo de uma transformação contínua H T sobre este espaço; 3. provaremos a existência e unicidade deste ponto fixo para cada T > e usaremos isso pra provar existência e unicidade do problema (P ) ξ original. Nossa principal aplicação do Teorema 1 vai ser para definir e estudar a função exponencial, que definiremos como a (única) solução do problema de Cauchy (P ) ξ com ξ = 1 e Ψ(t, x) = x. A partir dela, construiremos o logaritmo natural. Pode ser instrutivo ler a seção correspondente antes de partir para as tecnicalidades necessárias para a prova do Teorema 1. 2 Fatos preliminares sobre espaços métricos Vamos usar os resultados a seguir na prova do teorema. Teorema 2 Fixe um espaço métrico compacto (K, d K ). Considere o conjunto C = C(K, R) das funções contínuas de K em R. Então a expressão d (f, g) := sup f(x) g(x) (f, g C) x K define uma métrica sobre C. Além disto, (C, d C ) é espaço métrico completo. 2

3 Prova: Observamos em primeiro lugar que d C é bem definida: se f, g são contínuas, f g também é, e o supremo de f g é finito porque K é compacto. Observe que d C é simétrica porque f(x) g(x) = g(x) f(x) sempre. Claramente d C (f, f) =. Além disto, se f g, existe x K com f(x) g(x) > e então o supremo é > ; portanto, d C (f, g) >. Vamos provar agora que d C satisfaz a desigualdade triangular. Dadas f, g, h C, t K : f(t) g(t) f(t) h(t) + h(t) g(t) logo (usando as definições) sup f(x) h(x) + sup g(x) h(x), x K x K t K : f(t) g(t) d C (f, h) + d C (g, h), de modo que d C (f, h)+d C (g, h) é cota superior para os valores de f(t) g(t). Portanto d C (f, g) = sup f(t) g(t) d C (f, h) + d C (g, h) t K e como f, g são arbitrárias, isto prova a desigualdade triangular. Resta provar que C é completo. Para isto tomamos uma sequência de Cauchy qualquer {f n } n N C e provamos que existe f C tal que d C (f n, f). A construção da f é bastante natural e se baseia no seguinte fato (fácil de mostrar): se existir, f tem de satisfazer: x K : f(x) = lim n f n (x). Invertendo este raciocínio, nós provaremos que o limite acima sempre existe, definiremos f através do limite e, finalmente, provaremos que f C e d C (f n, f). Vamos primeiro fixar a notação: Observe que: ε := sup d C (f m, f n ) ( N). m,n lim ε =. De fato, como {f n } n é Cauchy, para todo ε > existe n tal que d C (f m, f n ) < ε para todo m, n n ; mas isto implica ε ε para todo n. 3

4 Para todo x K, f n (x) f m (x) d X (f n, f m ), portanto sup f n (x) f m (x) ε. m,n Isto quer dizer que a sequência numérica {f n (x)} n N é Cauchy, já que ε vai a e portanto: lim sup sup m,n f n (x) f m (x) =. Como R é completo, a segunda afirmação acima nos permite definir f : K R através de um limite: f(x) = lim n N f n (x) (x K) O que nos falta é provar que f C e d C (f n, f). Primeiro observamos que: x K n N : f n (x) f(x) = lim f n(x) f n+l (x) ε n. (1) l + Vamos usar isto para provar que f é uniformemente contínua: isto é, que para qualquer ε > existe um δ > tal que f(x) f(y) < ε sempre que d K (x, y) < ε. Isto vai decorrer do fato que f está arbitrariamente próxima de funções uniformemente contínuas. Para isto, fixamos um ε > qualquer e, em primeiro lugar, lembramos que ε, logo podemos escolher n tal que ε n < ε/3. A seguir, lembramos que f n C e que, como K é compacto, ela é necessariamente uniformemente contínua, portanto existe δ > tal que: x, y K : d K (x, y) < δ f n (x) f n (y) < ε 3. Vejamos agora que este mesmo δ funciona para f: de fato, pela desigualdade triangular e (1), x, y K : d K (x, y) < δ f(x) f(y) f n (x) f n (y) + f n (x) f(x) + f n (y) f(y) ε 3 + 2ε < ε. Tendo provado que f C, provar que d C (f n, f) é simples e fica como exercício baseado no seguinte fato: n : d C (f n, f) = sup f n (x) f(x) ε n por (1). x K 4

5 Teorema 3 (Ponto fixo de Banach, versão mais geral) Seja (X, d X ) um espaço métrico completo. Suponha que H : X X é tal que as iteradas H são κ -Lipschitz, com κ < +. Então existe um único x X que é ponto fixo de H, ou seja, H(x ) = x. Além disto, H n (x) x para todo x X. Prova: Fixe x X e defina x = H (x) = H(x 1 ), 1. Afirmamos que x x para algum x que é ponto fixo de H. De fato, observe que, se o limite existe, a continuidade de H implica que: x = lim x +1 = lim H(x ) = H(x ). Para ver que o limite existe, vamos mostrar que: ( ) d X (x 1, x ) < +. Lema 1 Se uma sequência qualquer satisfaz ( ), ela é Cauchy e (como X é completo) convergente. Prova: Defina ε n := n d X(x 1, x ). ε n é a cauda de uma série convergente e portanto ε n. Dato isto, vemos que, para quaisquer m > n: m > n : d X (x n, x m ) d X (x n, x n+1 ) + d X (x n+1, x m ) m d X (x 1, x ) ε n. Portanto: =n+1 lim( sup d X (x m, x n )) = n m n e é fácil ver (exercício) que isto implica que {x n } n é Cauchy. Provemos, então, que a nossa x n satisfaz ( ). De fato, veja que para todo 1: d X (x 1, x ) = d X (H 1 (x ), H 1 (x 1 )) κ 1 d X (x, x 1 ) porque H 1 é κ 1 -Lipschitz. Concluímos que: ( ) d X (x 1, x ) κ 1 d X (x, x 1 ) < + 5

6 por nossa hipótese que κ < +. Para terminar a prova, falta observar que x é o único ponto fixo, porque neste caso H (x ) converge para este ponto para todo x. De fato, como κ < +, devemos ter κ < 1/2 para algum. Mas então, se x, y são pontos fixos, H (x ) = x, H (y ) = y e d X (x, y ) = d X (H (x ), H (h )) κ d X (x, y ) o que, como κ < 1/2, implica que d X (x, y ) =, ou seja, x = y. Observação 1 A demonstracao acima também mostra que: x X : d X (x, x ) κ n d X (x, H(x)). n Isto será usado mais adiante. 3 Existência e unicidade de soluções locais Nesta seção fixamos T >. Nosso objetivo será procurar soluções do problema de Cauchy (P ) ξ restrito ao intervalo [ T, T ]. Defina C T := C([ T, T ], R). Definição 1 (Problema (P ) ξ,t ) Seja Ψ : R 2 R. Quantas funções f C T existem tais que f é diferenciável em ( T, T ), { f (t) = Ψ(t, f(t)), t ( T, T );? f() = ξ Para resolver este problema, introduzimos, para cada função f C T, uma nova função H ξ,t (f) : t [ T, T ] ξ + t Ψ(s, f(s)) ds com a convenção de que t = t se t <. Note que H ξ,t (f) C T é diferenciável porque o integrando é função contínua de t e, desta forma, o Teorema Fundamental do Cálculo garante que H ξ,t (f) é diferenciável em ( T, T ), com derivadas laterais nos extremos. Observe ainda que, pelo mesmo teorema: d H ξ,t (f)() = ξ, dt H ξ,t (f)(t) = Ψ(t, f(t)). 6

7 Exercício 1 Cheque cuidadosamente as afirmações acima. Isto implica que: f é solução de (P ) ξ,t f = H ξ,t (f). A prova a seguir baseia-se em encontrar este ponto fixo via iterações do operador H ξ,t. Este método é conhecido por iterações de Picard. Teorema 4 Quando Ψ é L-Lipschitz na segunda coordenada (como no enunciado do Teorema 1), o problema (P ) ξ,t admite uma única solução f C T.De fato, para qualquer f C T, Hξ,T n (f) f na distâcia d CT. Prova: Tudo isto seguirá automaticamente do Teorema do Ponto Fixo de Banach que vimos anteriormente, uma vez que tivermos estimativas sobre as constantes de Lipschitz das iteradas de H := H ξ,t. Para isto provaremos um fato um pouco mais forte de início. Lema 2 Para qualquer n N e t [ T, T ], H n (f)(t) H n (L t)n (g)(t) d CT (f, g). n! Prova: Vamos provar isto apenas para t >, já que a outra prova é análoga. Vamos proceder por indução em n, observando que o caso n = é trivial. Veja agora que, se vale a estimativa pretendida para n, a condição de Lipschitz sobre Ψ garante que satisfaz n (s) = Ψ(s, H n (f)(s)) Ψ(s, H n (g)(s)) n (s) L (Ls)n d CT (f, g). n! Como a integral é monótona, temos H n+1 (f)(t) H n+1 (g)(t) = t L (Ls)n n! t n (s) ds ds d CT (f, g) = (Lt)n+1 (n + 1)! d C T (f, g). (2) Invertendo os papéis de f e g e aplicando o mesmo raciocínio, H n+1 (f)(t) H n+1 (g)(t) (Lt)n+1 (n + 1)! d C T (f, g). Logo a estimativa desejada vale para n+1. Isto completa o passo indutivo. 7

8 Veja que o Lema implica que: f, g C T : sup H n (g)(t) H n (f)(t) κ n d CT (f, g) t [ T,T ] onde (LT )n κ n :=. n! Já vimos em sala que n Rn /n! < + para todo R >, portanto n κ n < +. Como H : C T C T e C T é completo, uma aplicação do Teorema de Ponto Fixo completa a prova. Observação 2 Veremos depois que n κ n = e LT. Tomando isto como dado, vamos observar que a distância entre a solução f,ξ de (P ) ξ,t e a solução f,ξ+h de (P ) ξ+h,t não pode ser grande se h é pequeno. De fato, veja que: H ξ,t (f,ξ+h ) = H ξ+h,t (f,ξ+h ) h = f,ξ+h h e que portanto d CT (f,ξ+h, H(f,ξ+h )) = h. Concluímos da observação 1 acima que: d CT (f,ξ+h, f,ξ ) e LT h. Uma conta um pouquinho mais refinada daria; t [ T, T ] : f,ξ+h (t) f,ξ (t) e Lt h. 4 De soluções locais a soluções globais Nesta seção concluímos a prova do Teorema 1. Para isto, começamos com uma observação simples. Para cada T >, defina f,t como a única solução de (P ) ξ,t Lema 3 Para qualquer t R o valor de f,t (t) é o mesmo para todo T t. Prova: Tome S > T t. Observe que a restrição de f,s a [ T, T ] é solução de (P ) ξ,t. A unicidade de soluções implica que esta restrição tem de ser exatamente igual a f,t. Em particular, f,s (t) = f,t (t). Para concluir a prova, observamos que podemos definir: f (t) := f,t (t) onde T > é qualquer valor em [ t, + ). 8

9 O Lema nos diz que isto está bem definido e é fácil ver que f () =. Mais ainda, usando o fato que f, t +1 é solução do problema local correspondente, podemos deduzir: f (t) = f, t +1 (t) = Ψ(t, f, t +1(t)) = Ψ(t, f (t)). Logo f é solução de (P ) ξ. Ela é a única solução porque qualquer solução tem de coincidir com f = f,t em cada intervalo [ T, T ] (como vimos na prova do Lema). Por fim, a afirmação de convergência no Teorema segue do fato de que H n ξ,t (f) f,t (ver iteração de Picard). Exercício 2 Mostre que, de fato, se f n é como no Teorema: T > : sup f n (t) f (t) quando n +. T t T 5 As funções exponencial e logaritmo 5.1 Construindo a função exponencial Vamos observar a seguinte consequência do teorema de existência e unicidade (Teorema 1) aplicado a Ψ(t, x) := x (que é 1-Lipschitz). Corolário 1 Existe uma única função diferenciável E : R R tal que E() = 1 e E (t) = E(t) para todo t R. Esta função, de fato, tem infinitas derivadas em todos os pontos de R. Além disto, temos as seguintes propriedades: 1. Para todo x R, E(x) = + n= xn /n!; 2. Para todos x, y R, E(x + y) = E(x) E(y); 3. E(x) > para todo x e E é estritamente crescente; 4. E(x) + quando x +, E(y) quando y. A imagem de E é (, + ). Prova: Vamos primeiro observar que E existe e é única pelo teorema de existência e unicidade. Para descobrir a expansão em série de E, definimos f 1 (t) := 1. Afirmamos que as funções f 2, f 3, f 4 dadas pelo teorema são: f 2 (t) = 1 + s 1 ds = 1 + t; 9

10 f 3 (t) = 1 + t (1 + s) ds = 1 + t + t2 2 ; t ) f 4 (t) = 1 + (1 + s + s2 ds = 1 + t + t t3 6 ; (... ) t n 2 f n (t) = 1 + s j n 1 t j ds = j! j!. j= j= Exercício 3 Prove por indução que f n (t) = n 1 j= tj j! Como o Teorema 1 garante que f n (t) E(t), temos que E(t) = + n= t n n!,, como afirmado acima. como dito na afirmação 1. Provaremos agora a segunda e a terceira afirmações, começando por uma prova de que E(x + y) = E(x)E(y) quando E(x) > 1. De fato, neste caso observamos que: E(t + x) F (t) := E(x) satisfaz F (t) = F (t) para todo t e F () = 1; portanto, pela unicidade já explicada, F (t) = E(t + x)/e(t) para todo t. Podemos agora provar E(x + y) = E(x) E(y) para todo x, y se mostrarmos que E(x) > para todo x. De fato, como E() = 1 > e E é contínua, existe um δ > tal que E(t) > para todo t ( δ, δ). Se tomamos x R qualquer e escolhemos N tal que x / < δ (o que existe porque 1/ quando + ), vemos que E(x/) > e portanto E(x) = E(x/) E(x( 1)/) = E(x/) 2 E(x( 2)/) = = E(x/) >. Pelo que vimos antes, isto garante que o item 2 vale. Para terminar a prova do item 3, falta apenas notar que E (x) = E(x) > para todo x, logo E é estritamente crescente. Agora provaremos os limites no item 4. Suponha que x n +. Veja que para todo N temos x n para todo n suficientemente grande. Isto é, n, n n : x n > e (usando 2 e 3) E(x n ) > E() = E(1). 1 Neste ponto nós ainda não provamos que E(x) > para todo x R! 1

11 Portanto lim inf n E(x n ) sup E(1). Como E é crescente, E(1) > E() = 1 e portanto sup E(1) = +. Deduzimos que lim n E(x n ) = + para qualquer sequência com x n +. Para analisar o caso de y n, apenas notamos que y n e que, pelo item 2, E(y n ) = E() E( y n ) = 1 E( y n ) já que y n E( y n ) +. Falta apenas verificar o item 5. De fato, é evidente que a imagem de E está contida em (, + ), já que E(x) > para todo x R. Por outro lado, veremos que qualquer elemento a (, + ) está na imagem. De fato, isto ocorre porque, como lim x E(x) =, existe x com E(x ) < a e, de modo semelhante, existe x + com E(x + ) > a. Mas então o Teorema do Valor Intermediário nos garante que existe x entre x e x + com E(x) = a, como queríamos demonstrar. Definimos o número e := E(1) = + j= (j!) 1. É um exercício provar que E(r) = e r para todo r Q; isto nos permite interpretar E(x) como e x mesmo quando x R é irracional. 5.2 A função logaritmo Como E : R R é crescente, ela é uma bijeção sobre sua imagem, que é (, + ). Portanto, existe uma outra bijeção L : (, + ) R tal que x (, ), E L(x) = x. Esta função é o logaritmo na base e porque e L(x) = x. Lema 4 L(xy) = L(x) + L(y) para quaisquer x, y >. Prova: Como E é bijeção, basta provar que E(L(xy)) = E(L(x) + L(y)). Isto vale porque, usando as propriedades de E provada acima e a definição de L: E(L(xy)) = xy = E(L(x)) E(L(y)) = E(L(x) + L(y)). 11

12 Teorema 5 L é contínua e diferenciável, com L(1) = e L (x) = 1/x. L é infinitas vezes diferenciável e, quando h 1/2, temos uma expansão em série: + ( 1) j+1 h j L(1 + h) =. j j=1 Prova: L(1) = vem do fato de que E(L(1)) = 1 = E() mais o fato de que E é bijeção. O fato de que L é diferenciável segue dos exercícios 7 e 8 da lista sobre derivadas, mais a observação (baseada na regra da cadeia) de que 1 = (x) = (E L) (x) = E (L(x)) L (x) = x L (x); em que usamos E = E para deduzir que E (L(x)) = E(L(x)) = x acima. O exercício 11 da lista sobre derivadas mostra que L (x) = 1/x é infinitas vezes diferenciável. Uma rápida indução revela que L () (x) = ( 1) +1 ( 1)!/x. Como isto implica que L () (c)/! = ( 1) +1 / c, a fórmula de Taylor com resto de Lagrange garante que: [ h 1 2, 1 ] 1 ( 1) j+1 h j +( 1)+1 h c entre 1 e 1+h : L(1+h) = 2 j c. j= Para provar a expansão em série, observamos que c h/c 1. Desta forma, quando +, ( 1) +1 h c 1 1/2 e portanto e deduzimos que L(1 + h) = lim 1 + j= ( 1) j+1 h j j = + j= ( 1) j+1 h j. j 12

O Teorema da Função Inversa e da Função Implícita

O Teorema da Função Inversa e da Função Implícita Universidade Estadual de Maringá - Departamento de Matemática Cálculo Diferencial e Integral: um KIT de Sobrevivência c Publicação eletrônica do KIT http://www.dma.uem.br/kit O Teorema da Função Inversa

Leia mais

1 Propriedades das Funções Contínuas 2

1 Propriedades das Funções Contínuas 2 Propriedades das Funções Contínuas Prof. Doherty Andrade 2005 Sumário 1 Propriedades das Funções Contínuas 2 2 Continuidade 2 3 Propriedades 3 4 Continuidade Uniforme 9 5 Exercício 10 1 1 PROPRIEDADES

Leia mais

Teorema de Taylor. Prof. Doherty Andrade. 1 Fórmula de Taylor com Resto de Lagrange. 2 Exemplos 2. 3 Exercícios 3. 4 A Fórmula de Taylor 4

Teorema de Taylor. Prof. Doherty Andrade. 1 Fórmula de Taylor com Resto de Lagrange. 2 Exemplos 2. 3 Exercícios 3. 4 A Fórmula de Taylor 4 Teorema de Taylor Prof. Doherty Andrade Sumário 1 Fórmula de Taylor com Resto de Lagrange 1 2 Exemplos 2 3 Exercícios 3 4 A Fórmula de Taylor 4 5 Observação 5 1 Fórmula de Taylor com Resto de Lagrange

Leia mais

Chapter 2. 2.1 Noções Preliminares

Chapter 2. 2.1 Noções Preliminares Chapter 2 Seqüências de Números Reais Na Análise os conceitos e resultados mais importantes se referem a limites, direto ou indiretamente. Daí, num primeiro momento, estudaremos os limites de seqüências

Leia mais

Sociedade Brasileira de Matemática Mestrado Profissional em Matemática em Rede Nacional. n=1

Sociedade Brasileira de Matemática Mestrado Profissional em Matemática em Rede Nacional. n=1 Sociedade Brasileira de Matemática Mestrado Profissional em Matemática em Rede Nacional MA Números e Funções Reais Avaliação - GABARITO 3 de abril de 203. Determine se as afirmações a seguir são verdadeiras

Leia mais

Um estudo sobre funções contínuas que não são diferenciáveis em nenhum ponto

Um estudo sobre funções contínuas que não são diferenciáveis em nenhum ponto Um estudo sobre funções contínuas que não são diferenciáveis em nenhum ponto Maria Angélica Araújo Universidade Federal de Uberlândia - Faculdade de Matemática Graduanda em Matemática - Programa de Educação

Leia mais

Somatórias e produtórias

Somatórias e produtórias Capítulo 8 Somatórias e produtórias 8. Introdução Muitas quantidades importantes em matemática são definidas como a soma de uma quantidade variável de parcelas também variáveis, por exemplo a soma + +

Leia mais

ESPAÇOS QUOCIENTES DANIEL SMANIA. [x] := {y X t.q. x y}.

ESPAÇOS QUOCIENTES DANIEL SMANIA. [x] := {y X t.q. x y}. ESPAÇOS QUOCIENTES DANIEL SMANIA 1. Relações de equivalência Seja uma relação de equivalência sobre um conjunto X, isto é, uma rel ção binária que satisfaz as seguintes propriedades i. (Prop. Reflexiva.)

Leia mais

Dicas para a 6 a Lista de Álgebra 1 (Conteúdo: Homomorfismos de Grupos e Teorema do Isomorfismo para grupos) Professor: Igor Lima.

Dicas para a 6 a Lista de Álgebra 1 (Conteúdo: Homomorfismos de Grupos e Teorema do Isomorfismo para grupos) Professor: Igor Lima. Dicas para a 6 a Lista de Álgebra 1 (Conteúdo: Homomorfismos de Grupos e Teorema do Isomorfismo para grupos) Professor: Igor Lima. 1 /2013 Para calcular Hom(G 1,G 2 ) ou Aut(G) vocês vão precisar ter em

Leia mais

x0 = 1 x n = 3x n 1 x k x k 1 Quantas são as sequências com n letras, cada uma igual a a, b ou c, de modo que não há duas letras a seguidas?

x0 = 1 x n = 3x n 1 x k x k 1 Quantas são as sequências com n letras, cada uma igual a a, b ou c, de modo que não há duas letras a seguidas? Recorrências Muitas vezes não é possível resolver problemas de contagem diretamente combinando os princípios aditivo e multiplicativo. Para resolver esses problemas recorremos a outros recursos: as recursões

Leia mais

4.1 Em cada caso use a definição para calcular f 0 (x). (a) f (x) =x 3,x R (b) f (x) =1/x, x 6= 0 (c) f (x) =1/ x, x > 0.

4.1 Em cada caso use a definição para calcular f 0 (x). (a) f (x) =x 3,x R (b) f (x) =1/x, x 6= 0 (c) f (x) =1/ x, x > 0. 4. Em cada caso use a definição para calcular f 0 (). (a) f () = 3, R (b) f () =/, 6= 0 (c) f () =/, > 0. 4.2 Mostre que a função f () = /3, R, não é diferenciável em =0. 4.3 Considere a função f : R R

Leia mais

Aula 17 Continuidade Uniforme

Aula 17 Continuidade Uniforme Continuidade Uniforme Aula 17 Continuidade Uniforme MÓDULO 2 - AULA 17 Metas da aula: Discutir o conceito de função uniformemente contínua, estabelecer o Teorema da Continuidade Uniforme e o Teorema da

Leia mais

Lista 1 para a P2. Operações com subespaços

Lista 1 para a P2. Operações com subespaços Lista 1 para a P2 Observação 1: Estes exercícios são um complemento àqueles apresentados no livro. Eles foram elaborados com o objetivo de oferecer aos alunos exercícios de cunho mais teórico. Nós sugerimos

Leia mais

PARTE 2 FUNÇÕES VETORIAIS DE UMA VARIÁVEL REAL

PARTE 2 FUNÇÕES VETORIAIS DE UMA VARIÁVEL REAL PARTE FUNÇÕES VETORIAIS DE UMA VARIÁVEL REAL.1 Funções Vetoriais de Uma Variável Real Vamos agora tratar de um caso particular de funções vetoriais F : Dom(f R n R m, que são as funções vetoriais de uma

Leia mais

Definição. A expressão M(x,y) dx + N(x,y)dy é chamada de diferencial exata se existe uma função f(x,y) tal que f x (x,y)=m(x,y) e f y (x,y)=n(x,y).

Definição. A expressão M(x,y) dx + N(x,y)dy é chamada de diferencial exata se existe uma função f(x,y) tal que f x (x,y)=m(x,y) e f y (x,y)=n(x,y). PUCRS FACULDADE DE ATEÁTICA EQUAÇÕES DIFERENCIAIS PROF. LUIZ EDUARDO OURIQUE EQUAÇÔES EXATAS E FATOR INTEGRANTE Definição. A diferencial de uma função de duas variáveis f(x,) é definida por df = f x (x,)dx

Leia mais

Bases Matemáticas. Aula 2 Métodos de Demonstração. Rodrigo Hausen. v. 2013-7-31 1/15

Bases Matemáticas. Aula 2 Métodos de Demonstração. Rodrigo Hausen. v. 2013-7-31 1/15 Bases Matemáticas Aula 2 Métodos de Demonstração Rodrigo Hausen v. 2013-7-31 1/15 Como o Conhecimento Matemático é Organizado Definições Definição: um enunciado que descreve o significado de um termo.

Leia mais

9. Derivadas de ordem superior

9. Derivadas de ordem superior 9. Derivadas de ordem superior Se uma função f for derivável, então f é chamada a derivada primeira de f (ou de ordem 1). Se a derivada de f eistir, então ela será chamada derivada segunda de f (ou de

Leia mais

Um jogo de preencher casas

Um jogo de preencher casas Um jogo de preencher casas 12 de Janeiro de 2015 Resumo Objetivos principais da aula de hoje: resolver um jogo com a ajuda de problemas de divisibilidade. Descrevemos nestas notas um jogo que estudamos

Leia mais

APLICAÇÕES DA DERIVADA

APLICAÇÕES DA DERIVADA Notas de Aula: Aplicações das Derivadas APLICAÇÕES DA DERIVADA Vimos, na seção anterior, que a derivada de uma função pode ser interpretada como o coeficiente angular da reta tangente ao seu gráfico. Nesta,

Leia mais

OTIMIZAÇÃO VETORIAL. Formulação do Problema

OTIMIZAÇÃO VETORIAL. Formulação do Problema OTIMIZAÇÃO VETORIAL Formulação do Problema Otimização Multiobjetivo (também chamada otimização multicritério ou otimização vetorial) pode ser definida como o problema de encontrar: um vetor de variáveis

Leia mais

Alunos dorminhocos. 5 de Janeiro de 2015

Alunos dorminhocos. 5 de Janeiro de 2015 Alunos dorminhocos 5 de Janeiro de 2015 Resumo Objetivos principais da aula de hoje: entender a necessidade de se explorar um problema para chegar a uma solução; criar o hábito (ou pelo menos entender

Leia mais

Métodos de Física Teórica II Prof. Henrique Boschi IF - UFRJ. 1º. semestre de 2010 Aula 2 Ref. Butkov, cap. 8, seção 8.2

Métodos de Física Teórica II Prof. Henrique Boschi IF - UFRJ. 1º. semestre de 2010 Aula 2 Ref. Butkov, cap. 8, seção 8.2 Métodos de Física Teórica II Prof. Henrique Boschi IF - UFRJ 1º. semestre de 2010 Aula 2 Ref. Butkov, cap. 8, seção 8.2 O Método de Separação de Variáveis A ideia central desse método é supor que a solução

Leia mais

12. FUNÇÕES INJETORAS. FUNÇÕES SOBREJETORAS 12.1 FUNÇÕES INJETORAS. Definição

12. FUNÇÕES INJETORAS. FUNÇÕES SOBREJETORAS 12.1 FUNÇÕES INJETORAS. Definição 90 1. FUNÇÕES INJETORAS. FUNÇÕES SOBREJETORAS 1.1 FUNÇÕES INJETORAS Definição Dizemos que uma função f: A B é injetora quando para quaisquer elementos x 1 e x de A, f(x 1 ) = f(x ) implica x 1 = x. Em

Leia mais

P1 de Análise Real ou Análise I Data: 16 de abril de 2008

P1 de Análise Real ou Análise I Data: 16 de abril de 2008 P1 de Análise Real ou Análise I 2008.1 Data: 16 de abril de 2008 Serão contadas as quatro melhores questões. 1. Seja (a n ) uma seqüência de números reais. Prove que se (a n ) 2 converge então a nn também

Leia mais

FUNÇÃO COMO CONJUNTO R 1. (*)= ou, seja, * possui duas imagens. b) não é uma função de A em B, pois não satisfaz a segunda condição da

FUNÇÃO COMO CONJUNTO R 1. (*)= ou, seja, * possui duas imagens. b) não é uma função de A em B, pois não satisfaz a segunda condição da FUNÇÃO COMO CONJUNTO Definição 4.4 Seja f uma relação de A em B, dizemos que f é uma função de A em B se as duas condições a seguir forem satisfeitas: i) D(f) = A, ou seja, o domínio de f é o conjunto

Leia mais

Polos Olímpicos de Treinamento. Aula 2. Curso de Teoria dos Números - Nível 2. Divisibilidade II. Prof. Samuel Feitosa

Polos Olímpicos de Treinamento. Aula 2. Curso de Teoria dos Números - Nível 2. Divisibilidade II. Prof. Samuel Feitosa Polos Olímpicos de Treinamento Curso de Teoria dos Números - Nível Prof. Samuel Feitosa Aula Divisibilidade II Definição 1. Dados dois inteiros a e b, com a 0, dizemos que a divide b ou que a é um divisor

Leia mais

Exercícios Teóricos Resolvidos

Exercícios Teóricos Resolvidos Universidade Federal de Minas Gerais Instituto de Ciências Exatas Departamento de Matemática Exercícios Teóricos Resolvidos O propósito deste texto é tentar mostrar aos alunos várias maneiras de raciocinar

Leia mais

Estruturas Discretas INF 1631

Estruturas Discretas INF 1631 Estruturas Discretas INF 1631 Thibaut Vidal Departamento de Informática, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro Rua Marquês de São Vicente, 225 - Gávea, Rio de Janeiro - RJ, 22451-900, Brazil

Leia mais

1. Extremos de uma função

1. Extremos de uma função Máximo e Mínimo de Funções de Várias Variáveis 1. Extremos de uma função Def: Máximo Absoluto, mínimo absoluto Seja f : D R R função (i) Dizemos que f assume um máximo absoluto (ou simplesmente um máximo)

Leia mais

UM TEOREMA QUE PODE SER USADO NA

UM TEOREMA QUE PODE SER USADO NA UM TEOREMA QUE PODE SER USADO NA PERCOLAÇÃO Hemílio Fernandes Campos Coêlho Andrei Toom PIBIC-UFPE-CNPq A percolação é uma parte importante da teoria da probabilidade moderna que tem atraído muita atenção

Leia mais

Material Teórico - Módulo de Divisibilidade. MDC e MMC - Parte 1. Sexto Ano. Prof. Angelo Papa Neto

Material Teórico - Módulo de Divisibilidade. MDC e MMC - Parte 1. Sexto Ano. Prof. Angelo Papa Neto Material Teórico - Módulo de Divisibilidade MDC e MMC - Parte 1 Sexto Ano Prof. Angelo Papa Neto 1 Máximo divisor comum Nesta aula, definiremos e estudaremos métodos para calcular o máximo divisor comum

Leia mais

Objetivos. Apresentar as superfícies regradas e superfícies de revolução. Analisar as propriedades que caracterizam as superfícies regradas e

Objetivos. Apresentar as superfícies regradas e superfícies de revolução. Analisar as propriedades que caracterizam as superfícies regradas e MÓDULO 2 - AULA 13 Aula 13 Superfícies regradas e de revolução Objetivos Apresentar as superfícies regradas e superfícies de revolução. Analisar as propriedades que caracterizam as superfícies regradas

Leia mais

Capítulo 1. x > y ou x < y ou x = y

Capítulo 1. x > y ou x < y ou x = y Capítulo Funções, Plano Cartesiano e Gráfico de Função Ao iniciar o estudo de qualquer tipo de matemática não podemos provar tudo. Cada vez que introduzimos um novo conceito precisamos defini-lo em termos

Leia mais

Faculdade de Engenharia Optimização. Prof. Doutor Engº Jorge Nhambiu

Faculdade de Engenharia Optimização. Prof. Doutor Engº Jorge Nhambiu 1 Programação Não Linear Aula 25: Programação Não-Linear - Funções de Uma única variável Mínimo; Mínimo Global; Mínimo Local; Optimização Irrestrita; Condições Óptimas; Método da Bissecção; Método de Newton.

Leia mais

Capítulo 2. Álgebra e imagens binárias. 2.1 Subconjuntos versus funções binárias

Capítulo 2. Álgebra e imagens binárias. 2.1 Subconjuntos versus funções binárias Capítulo 2 Álgebra e imagens binárias Em Análise de Imagens, os objetos mais simples que manipulamos são as imagens binárias. Estas imagens são representadas matematicamente por subconjuntos ou, de maneira

Leia mais

Recordamos que Q M n n (R) diz-se ortogonal se Q T Q = I.

Recordamos que Q M n n (R) diz-se ortogonal se Q T Q = I. Diagonalização ortogonal de matrizes simétricas Detalhes sobre a Secção.3 dos Apontamentos das Aulas teóricas de Álgebra Linear Cursos: LMAC, MEBiom e MEFT (semestre, 0/0, Prof. Paulo Pinto) Recordamos

Leia mais

Seqüências, Limite e Continuidade

Seqüências, Limite e Continuidade Módulo Seqüências, Limite e Continuidade A partir deste momento, passaremos a estudar seqüência, ites e continuidade de uma função real. Leia com atenção, caso tenha dúvidas busque indicadas e também junto

Leia mais

por séries de potências

por séries de potências Seção 23: Resolução de equações diferenciais por séries de potências Até este ponto, quando resolvemos equações diferenciais ordinárias, nosso objetivo foi sempre encontrar as soluções expressas por meio

Leia mais

Aula 4 Estatística Conceitos básicos

Aula 4 Estatística Conceitos básicos Aula 4 Estatística Conceitos básicos Plano de Aula Amostra e universo Média Variância / desvio-padrão / erro-padrão Intervalo de confiança Teste de hipótese Amostra e Universo A estatística nos ajuda a

Leia mais

2. MÓDULO DE UM NÚMERO REAL

2. MÓDULO DE UM NÚMERO REAL 18 2. MÓDULO DE UM NÚMERO REAL como segue: Dado R, definimos o módulo (ou valor absoluto) de, e indicamos por,, se 0 =, se < 0. Interpretação Geométrica O valor absoluto de um número é, na reta, a distância

Leia mais

Exercícios Adicionais

Exercícios Adicionais Exercícios Adicionais Observação: Estes exercícios são um complemento àqueles apresentados no livro. Eles foram elaborados com o objetivo de oferecer aos alunos exercícios de cunho mais teórico. Nós recomendamos

Leia mais

MATEMÁTICA I AULA 07: TESTES PARA EXTREMOS LOCAIS, CONVEXIDADE, CONCAVIDADE E GRÁFICO TÓPICO 02: CONVEXIDADE, CONCAVIDADE E GRÁFICO Este tópico tem o objetivo de mostrar como a derivada pode ser usada

Leia mais

Capítulo 5: Aplicações da Derivada

Capítulo 5: Aplicações da Derivada Instituto de Ciências Exatas - Departamento de Matemática Cálculo I Profª Maria Julieta Ventura Carvalho de Araujo Capítulo 5: Aplicações da Derivada 5- Acréscimos e Diferenciais - Acréscimos Seja y f

Leia mais

MAT1154 ANÁLISE QUALITATIVA DE PONTOS DE EQUILÍBRIO DE SISTEMAS NÃO-LINEARES

MAT1154 ANÁLISE QUALITATIVA DE PONTOS DE EQUILÍBRIO DE SISTEMAS NÃO-LINEARES MAT1154 ANÁLISE QUALITATIVA DE PONTOS DE EQUILÍBRIO DE SISTEMAS NÃO-LINEARES VERSÃO 1.0.2 Resumo. Este texto resume e complementa alguns assuntos dos Capítulo 9 do Boyce DiPrima. 1. Sistemas autônomos

Leia mais

Notas para um curso de Cálculo 1 Duilio T. da Conceição

Notas para um curso de Cálculo 1 Duilio T. da Conceição Notas para um curso de Cálculo 1 Duilio T. da Conceição 1 2 Sumário 1 WOLFRAM ALPHA 5 1.1 Digitando Fórmulas e Expressões Matemáticas......... 6 1.1.1 Expoentes......................... 6 1.1.2 Multiplicação.......................

Leia mais

POLINÔMIOS SIMÉTRICOS Carlos A. Gomes, UFRN, Natal RN.

POLINÔMIOS SIMÉTRICOS Carlos A. Gomes, UFRN, Natal RN. POLINÔMIOS SIMÉTRICOS Carlos A. Gomes, UFRN, Natal RN. Nível Avançado Uma ferramenta bastante útil na resolução de problemas algébricos de fatoração, na resolução de sistemas de equações não lineares,

Leia mais

Aplicações de Combinatória e Geometria na Teoria dos Números

Aplicações de Combinatória e Geometria na Teoria dos Números Aplicações de Combinatória e Geometria na Teoria dos Números Nesse artigo vamos discutir algumas abordagens diferentes na Teoria dos Números, no sentido de envolverem também outras grandes áreas, como

Leia mais

a 1 x 1 +... + a n x n = b,

a 1 x 1 +... + a n x n = b, Sistemas Lineares Equações Lineares Vários problemas nas áreas científica, tecnológica e econômica são modelados por sistemas de equações lineares e requerem a solução destes no menor tempo possível Definição

Leia mais

Propriedades das Funções Deriváveis. Prof. Doherty Andrade

Propriedades das Funções Deriváveis. Prof. Doherty Andrade Propriedades das Funções Deriváveis Prof Doerty Andrade 2005 Sumário Funções Deriváveis 2 Introdução 2 2 Propriedades 3 3 Teste da derivada segunda para máimos e mínimos 7 2 Formas indeterminadas 8 2 Introdução

Leia mais

GAAL - 2013/1 - Simulado - 1 Vetores e Produto Escalar

GAAL - 2013/1 - Simulado - 1 Vetores e Produto Escalar GAAL - 201/1 - Simulado - 1 Vetores e Produto Escalar SOLUÇÕES Exercício 1: Determinar os três vértices de um triângulo sabendo que os pontos médios de seus lados são M = (5, 0, 2), N = (, 1, ) e P = (4,

Leia mais

4. Curvas planas. T = κn, N = κt, B = 0.

4. Curvas planas. T = κn, N = κt, B = 0. 4. CURVAS PLANAS 35 4. Curvas planas Nesta secção veremos que no caso planar é possível refinar a definição de curvatura, de modo a dar-lhe uma interpretação geométrica interessante. Provaremos ainda o

Leia mais

Notas de Cálculo Numérico

Notas de Cálculo Numérico Notas de Cálculo Numérico Túlio Carvalho 6 de novembro de 2002 2 Cálculo Numérico Capítulo 1 Elementos sobre erros numéricos Neste primeiro capítulo, vamos falar de uma limitação importante do cálculo

Leia mais

Questão 3. a) (1,5 pontos). Defina i) conjunto aberto, ii) conjunto

Questão 3. a) (1,5 pontos). Defina i) conjunto aberto, ii) conjunto DM IMECC UNICAMP Análise I Prof. Marcelo M. Santos Prova de Segunda Chamada, 08/07/2009 Aluno: Assinatura: RA: Observações: Tempo de prova: 100min; Justifique sucintamente todas as suas afirmações; Disponha

Leia mais

Um Teorema de Gromov Sobre Grupos de Crescimento Polinomial

Um Teorema de Gromov Sobre Grupos de Crescimento Polinomial Um Teorema de Gromov Sobre Grupos de Crescimento Polinomial Rafael Montezuma Pinheiro Cabral Orientador: Roberto Imbuzeiro 2 Seminário de Pesquisa Este trabalho foi escrito no período letivo Agosto/Novembro

Leia mais

ENCONTRO RPM-UNIVERSIDADE DE MATO GROSSO DO SUL Roteiro de aulas do mini-curso: A Escavadeira de Cantor Novembro de 2013 Mário Jorge Dias Carneiro

ENCONTRO RPM-UNIVERSIDADE DE MATO GROSSO DO SUL Roteiro de aulas do mini-curso: A Escavadeira de Cantor Novembro de 2013 Mário Jorge Dias Carneiro ENCONTRO RPM-UNIVERSIDADE DE MATO GROSSO DO SUL Roteiro de aulas do mini-curso: A Escavadeira de Cantor Novembro de 203 Mário Jorge Dias Carneiro Introdução O que é um número real? A resposta formal e

Leia mais

Espaços não reversíveis

Espaços não reversíveis {Nome da seção} Notas de aula Espaços não reversíveis Fernando Lucatelli Nunes UnB-UC/UP 1 Se X e Y são espaços topológicos quaisquer, o gráfico de uma função f : X Y é o conjunto G( f )={(x, f (x)) :

Leia mais

1. Dê o domínio e esboce o grá co de cada uma das funções abaixo. (a) f (x) = 3x (b) g (x) = x (c) h (x) = x + 1 (d) f (x) = 1 3 x + 5 1.

1. Dê o domínio e esboce o grá co de cada uma das funções abaixo. (a) f (x) = 3x (b) g (x) = x (c) h (x) = x + 1 (d) f (x) = 1 3 x + 5 1. 2.1 Domínio e Imagem EXERCÍCIOS & COMPLEMENTOS 1.1 1. Dê o domínio e esboce o grá co de cada uma das funções abaixo. (a) f (x) = 3x (b) g (x) = x (c) h (x) = x + 1 (d) f (x) = 1 3 x + 5 1 3 (e) g (x) 2x

Leia mais

TÓPICO 2 APROXIMAÇÕES DA IDENTIDADE

TÓPICO 2 APROXIMAÇÕES DA IDENTIDADE TÓPICO 2 APROXIMAÇÕES DA IDENTIDADE EMANUEL CARNEIRO 1. O operador de convolução Sejam f e g funções mensuráveis em. A convolução de f e g é a função f g definida por f g(x) = f(y) g(x y) dy. De modo geral,

Leia mais

MD Sequências e Indução Matemática 1

MD Sequências e Indução Matemática 1 Sequências Indução Matemática Renato Martins Assunção assuncao@dcc.ufmg.br Antonio Alfredo Ferreira Loureiro loureiro@dcc.ufmg.br MD Sequências e Indução Matemática 1 Introdução Uma das tarefas mais importantes

Leia mais

0,999... OU COMO COLOCAR UM BLOCO QUADRADO EM UM BURACO REDONDO Pablo Emanuel

0,999... OU COMO COLOCAR UM BLOCO QUADRADO EM UM BURACO REDONDO Pablo Emanuel Nível Intermediário 0,999... OU COMO COLOCAR UM BLOCO QUADRADO EM UM BURACO REDONDO Pablo Emanuel Quando um jovem estudante de matemática começa a estudar os números reais, é difícil não sentir certo desconforto

Leia mais

(b) (1,0 ponto) Reciprocamente, mostre que, se um número x R possui representação infinita em toda base β, então x é irracional.

(b) (1,0 ponto) Reciprocamente, mostre que, se um número x R possui representação infinita em toda base β, então x é irracional. Sociedade Brasileira de Matemática Mestrado Profissional em Matemática em Rede Nacional MA11 Números e Funções Reais Avaliação 3 - GABARITO 06 de julho de 013 1. (1,5 pontos) Determine se as afirmações

Leia mais

Dificuldades de Modelos de PNL. Onde está a solução ótima? Outro exemplo: Condição ótima Local vs. Global. 15.053 Quinta-feira, 25 de abril

Dificuldades de Modelos de PNL. Onde está a solução ótima? Outro exemplo: Condição ótima Local vs. Global. 15.053 Quinta-feira, 25 de abril 15.053 Quinta-feira, 25 de abril Teoria de Programação Não-Linear Programação Separável Dificuldades de Modelos de PNL Programa Linear: Apostilas: Notas de Aula Programas Não-Lineares 1 2 Análise gráfica

Leia mais

Tópico 3. Limites e continuidade de uma função (Parte 2)

Tópico 3. Limites e continuidade de uma função (Parte 2) Tópico 3. Limites e continuidade de uma função (Parte 2) Nessa aula continuaremos nosso estudo sobre limites de funções. Analisaremos o limite de funções quando o x ± (infinito). Utilizaremos o conceito

Leia mais

Estudaremos métodos numéricos para resolução de sistemas lineares com n equações e n incógnitas. Estes podem ser:

Estudaremos métodos numéricos para resolução de sistemas lineares com n equações e n incógnitas. Estes podem ser: 1 UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA Departamento de Matemática - CCE Cálculo Numérico - MAT 271 Prof.: Valéria Mattos da Rosa As notas de aula que se seguem são uma compilação dos textos relacionados na bibliografia

Leia mais

Interbits SuperPro Web

Interbits SuperPro Web . (Pucrj 015) Sejam as funções f(x) = x 6x e g(x) = x 1. O produto dos valores inteiros de x que satisfazem a desigualdade f(x) < g(x) é: a) 8 b) 1 c) 60 d) 7 e) 10 4. (Acafe 014) O vazamento ocorrido

Leia mais

Cálculo Numérico Faculdade de Engenharia, Arquiteturas e Urbanismo FEAU

Cálculo Numérico Faculdade de Engenharia, Arquiteturas e Urbanismo FEAU Cálculo Numérico Faculdade de Engenharia, Arquiteturas e Urbanismo FEAU Prof. Dr. Sergio Pilling (IPD/ Física e Astronomia) II Métodos numéricos para encontrar raízes (zeros) de funções reais. Objetivos:

Leia mais

A linguagem matemática

A linguagem matemática A linguagem matemática Ricardo Bianconi 1 o Semestre de 2002 1 Introdução O objetivo deste texto é tentar explicar a linguagem matemática e o raciocínio lógico por trás dos textos matemáticos. Isto não

Leia mais

Compacidade de conjuntos e operadores lineares

Compacidade de conjuntos e operadores lineares Compacidade de conjuntos e operadores lineares Roberto Imbuzeiro Oliveira 13 de Janeiro de 2010 No que segue, F = R ou C e (X, X ), (Y, Y ) são Banach sobre F. Recordamos que um operador linear T : X Y

Leia mais

1 Base de um Espaço Vetorial

1 Base de um Espaço Vetorial Disciplina: Anéis e Corpos Professor: Fernando Torres Membros do grupo: Blas Melendez Caraballo (ra143857), Leonardo Soriani Alves (ra115465), Osmar Rogério Reis Severiano (ra134333) Ramon Códamo Braga

Leia mais

¹CPTL/UFMS, Três Lagoas, MS,Brasil, oliveiralimarafael@hotmail.com. ²CPTL/UFMS, Três Lagoas, MS, Brasil.

¹CPTL/UFMS, Três Lagoas, MS,Brasil, oliveiralimarafael@hotmail.com. ²CPTL/UFMS, Três Lagoas, MS, Brasil. Encontro de Ensino, Pesquisa e Extensão, Presidente Prudente, 22 a 25 de outubro, 2012 36 INTRODUÇÃO A CRIPTOGRAFIA RSA Rafael Lima Oliveira¹, Prof. Dr. Fernando Pereira de Souza². ¹CPTL/UFMS, Três Lagoas,

Leia mais

Números Complexos. Capítulo 1. 1.1 Unidade Imaginária. 1.2 Números complexos. 1.3 O Plano Complexo

Números Complexos. Capítulo 1. 1.1 Unidade Imaginária. 1.2 Números complexos. 1.3 O Plano Complexo Capítulo 1 Números Complexos 11 Unidade Imaginária O fato da equação x 2 + 1 = 0 (11) não ser satisfeita por nenhum número real levou à denição dos números complexos Para solucionar (11) denimos a unidade

Leia mais

Cálculo Diferencial e Integral I Vinícius Martins Freire

Cálculo Diferencial e Integral I Vinícius Martins Freire UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA - CAMPUS JOINVILLE CENTRO DE ENGENHARIAS DA MOBILIDADE Cálculo Diferencial e Integral I Vinícius Martins Freire MARÇO / 2015 Sumário 1. Introdução... 5 2. Conjuntos...

Leia mais

Neste pequeno artigo resolveremos o problema 2 da USAMO (USA Mathematical Olympiad) 2005: (x 3 + 1)(x 3 + y) = 147 157 (x 3 + y)(1 + y) = 157 147 z 9

Neste pequeno artigo resolveremos o problema 2 da USAMO (USA Mathematical Olympiad) 2005: (x 3 + 1)(x 3 + y) = 147 157 (x 3 + y)(1 + y) = 157 147 z 9 Ésófatorar... Serámesmo? Neste equeno artigo resolveremos o roblema 2 da USAMO (USA Mathematical Olymiad) 2005: Problema. Prove que o sistema x 6 + x + x y + y = 147 157 x + x y + y 2 + y + z 9 = 157 147

Leia mais

Só Matemática O seu portal matemático http://www.somatematica.com.br FUNÇÕES

Só Matemática O seu portal matemático http://www.somatematica.com.br FUNÇÕES FUNÇÕES O conceito de função é um dos mais importantes em toda a matemática. O conceito básico de função é o seguinte: toda vez que temos dois conjuntos e algum tipo de associação entre eles, que faça

Leia mais

X.0 Sucessões de números reais 1

X.0 Sucessões de números reais 1 «Tal como a tecnologia requer as tøcnicas da matemætica aplicada, tambøm a matemætica aplicada requer as teorias do nœcleo central da matemætica pura. Da l gica matemætica topologia algøbrica, da teoria

Leia mais

Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Centro De Ciências Exatas e da Terra. Departamento de Física Teórica e Experimental

Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Centro De Ciências Exatas e da Terra. Departamento de Física Teórica e Experimental Universidade Federal do Rio Grande do Norte Centro De Ciências Exatas e da Terra Departamento de Física Teórica e Experimental Programa de Educação Tutorial Curso de Nivelamento: Pré-Cálculo PET DE FÍSICA:

Leia mais

Miguel Abreu. Encontro Nacional do Programa Gulbenkian Novos Talentos em Matemática, Fundação Calouste Gulbenkian, 7-8.Setembro.

Miguel Abreu. Encontro Nacional do Programa Gulbenkian Novos Talentos em Matemática, Fundação Calouste Gulbenkian, 7-8.Setembro. Centro de Análise Matemática, Geometria e Sistemas Dinâmicos Instituto Superior Técnico Encontro Nacional do Programa Gulbenkian Novos Talentos em Matemática, Fundação Calouste Gulbenkian, 7-8.Setembro.27

Leia mais

Consequências Interessantes da Continuidade

Consequências Interessantes da Continuidade Consequências Interessantes da Continuidade Frederico Reis Marques de Brito Resumo Trataremos aqui de um dos conceitos basilares da Matemática, o da continuidade no âmbito de funções f : R R, mostrando

Leia mais

SUMÁRIO 1. AULA 6 ENDEREÇAMENTO IP:... 2

SUMÁRIO 1. AULA 6 ENDEREÇAMENTO IP:... 2 SUMÁRIO 1. AULA 6 ENDEREÇAMENTO IP:... 2 1.1 Introdução... 2 1.2 Estrutura do IP... 3 1.3 Tipos de IP... 3 1.4 Classes de IP... 4 1.5 Máscara de Sub-Rede... 6 1.6 Atribuindo um IP ao computador... 7 2

Leia mais

Renata de Freitas e Petrucio Viana. IME, UFF 12 de março de 2015

Renata de Freitas e Petrucio Viana. IME, UFF 12 de março de 2015 Definições por indução e por recursão Renata de Freitas e Petrucio Viana IME, UFF 12 de março de 2015 Sumário Lógica formal e principais sistemas lógicos Definições indutivas Definições recursivas Exercícios

Leia mais

Função. Definição formal: Considere dois conjuntos: o conjunto X com elementos x e o conjunto Y com elementos y. Isto é:

Função. Definição formal: Considere dois conjuntos: o conjunto X com elementos x e o conjunto Y com elementos y. Isto é: Função Toda vez que temos dois conjuntos e algum tipo de associação entre eles, que faça corresponder a todo elemento do primeiro conjunto um único elemento do segundo, ocorre uma função. Definição formal:

Leia mais

CI202 - Métodos Numéricos

CI202 - Métodos Numéricos CI202 - Métodos Numéricos Lista de Exercícios 2 Zeros de Funções Obs.: as funções sen(x) e cos(x) devem ser calculadas em radianos. 1. Em geral, os métodos numéricos para encontrar zeros de funções possuem

Leia mais

Disciplina: Introdução à Álgebra Linear

Disciplina: Introdução à Álgebra Linear Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte Campus: Mossoró Curso: Licenciatura Plena em Matemática Disciplina: Introdução à Álgebra Linear Prof.: Robson Pereira de Sousa

Leia mais

Transformada de Laplace

Transformada de Laplace Capítulo 8 Transformada de Laplace A transformada de Laplace permitirá que obtenhamos a solução de uma equação diferencial ordinária de coeficientes constantes através da resolução de uma equação algébrica.

Leia mais

36 a Olimpíada Brasileira de Matemática Nível Universitário Primeira Fase

36 a Olimpíada Brasileira de Matemática Nível Universitário Primeira Fase 36 a Olimpíada Brasileira de Matemática Nível Universitário Primeira Fase Problema 1 Turbo, o caracol, está participando de uma corrida Nos últimos 1000 mm, Turbo, que está a 1 mm por hora, se motiva e

Leia mais

Notas de aulas. André Arbex Hallack

Notas de aulas. André Arbex Hallack Cálculo I Notas de aulas André Arbex Hallack Julho/007 Índice 0 Preliminares 0. Números reais.................................... 0. Relação de ordem em IR.............................. 3 0.3 Valor absoluto....................................

Leia mais

Universidade Estadual de Santa Cruz. Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas. Especialização em Matemática. Disciplina: Estruturas Algébricas

Universidade Estadual de Santa Cruz. Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas. Especialização em Matemática. Disciplina: Estruturas Algébricas 1 Universidade Estadual de Santa Cruz Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas Especialização em Matemática Disciplina: Estruturas Algébricas Profs.: Elisangela S. Farias e Sérgio Motta Operações

Leia mais

Análise de Arredondamento em Ponto Flutuante

Análise de Arredondamento em Ponto Flutuante Capítulo 2 Análise de Arredondamento em Ponto Flutuante 2.1 Introdução Neste capítulo, chamamos atenção para o fato de que o conjunto dos números representáveis em qualquer máquina é finito, e portanto

Leia mais

SOCIEDADE BRASILEIRA DE MATEMÁTICA MESTRADO PROFISSIONAL EM REDE NACIONAL PROFMAT

SOCIEDADE BRASILEIRA DE MATEMÁTICA MESTRADO PROFISSIONAL EM REDE NACIONAL PROFMAT SOCIEDADE BRASILEIRA DE MATEMÁTICA MESTRADO PROFISSIONAL EM REDE NACIONAL PROFMAT GABARITO da 3 a Avaliação Nacional de Aritmética - MA14-21/12/2013 Questão 1. (pontuação: 2) (1,0) a) Enuncie e demonstre

Leia mais

Exercícios resolvidos P2

Exercícios resolvidos P2 Exercícios resolvidos P Questão 1 Dena as funções seno hiperbólico e cosseno hiperbólico, respectivamente, por sinh(t) = et e t e cosh(t) = et + e t. (1) 1. Verique que estas funções satisfazem a seguinte

Leia mais

Qual é Mesmo a Definição de Polígono Convexo?

Qual é Mesmo a Definição de Polígono Convexo? Qual é Mesmo a Definição de Polígono Convexo? Elon Lages Lima IMPA, Rio de Janeiro Quando pensamos num polígono convexo, imaginamos seus vértices todos apontando para fora, ou seja, que ele não possui

Leia mais

Universidade Federal do Rio de Janeiro. As Fronteiras de Shilov e de Bishop

Universidade Federal do Rio de Janeiro. As Fronteiras de Shilov e de Bishop Universidade Federal do Rio de Janeiro Rafael Monteiro dos Santos As Fronteiras de Shilov e de Bishop Rio de Janeiro 2008 Rafael Monteiro dos Santos As Fronteiras de Shilov e de Bishop Dissertação de Mestrado

Leia mais

Equações Diferenciais Ordinárias

Equações Diferenciais Ordinárias Capítulo 8 Equações Diferenciais Ordinárias Vários modelos utilizados nas ciências naturais e exatas envolvem equações diferenciais. Essas equações descrevem a relação entre uma função, o seu argumento

Leia mais

As fases na resolução de um problema real podem, de modo geral, ser colocadas na seguinte ordem:

As fases na resolução de um problema real podem, de modo geral, ser colocadas na seguinte ordem: 1 As notas de aula que se seguem são uma compilação dos textos relacionados na bibliografia e não têm a intenção de substituir o livro-texto, nem qualquer outra bibliografia. Introdução O Cálculo Numérico

Leia mais

ANÁLISE FUNCIONAL E APLICAÇÕES

ANÁLISE FUNCIONAL E APLICAÇÕES MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO Universidade Federal de Alfenas - Unifal-MG Rua Gabriel Monteiro da Silva, 700 - Alfenas/MG - CEP 37130-000 Fone: (35) 3299-1000 - Fax: (35) 3299-1063 ANÁLISE FUNCIONAL E APLICAÇÕES

Leia mais

Conceitos e fórmulas

Conceitos e fórmulas 1 Conceitos e fórmulas 1).- Triângulo: definição e elementos principais Definição - Denominamos triângulo (ou trilátero) a toda figura do plano euclidiano formada por três segmentos AB, BC e CA, tais que

Leia mais

CAPÍTULO 2 MATEMÁTICA FINANCEIRA

CAPÍTULO 2 MATEMÁTICA FINANCEIRA CAPÍTULO 2 MATEMÁTICA FINANCEIRA A Matemática Financeira se preocupa com o valor do dinheiro no tempo. E pode-se iniciar o estudo sobre o tema com a seguinte frase: NÃO SE SOMA OU SUBTRAI QUANTIAS EM DINHEIRO

Leia mais

EXAME NACIONAL DE QUALIFICAÇÃO 2013-2 GABARITO. Questão 1.

EXAME NACIONAL DE QUALIFICAÇÃO 2013-2 GABARITO. Questão 1. EXAME NACIONAL DE QUALIFICAÇÃO 0 - Questão. GABARITO Considere um triângulo equilátero de lado e seja A sua área. Ao ligar os pontos médios de cada lado, obtemos um segundo triângulo equilátero de área

Leia mais

Convergência, séries de potência e funções analíticas

Convergência, séries de potência e funções analíticas Convergência, séries de potência e funções analíticas Roberto Imbuzeiro Oliveira March 13, 2015 1 Algumas palavras sobre convergência em C Tudo o que descreveremos aqui é análogo ao que se define e prova

Leia mais

4.2 Teorema do Valor Médio. Material online: h-p://www.im.ufal.br/professor/thales/calc1-2010_2.html

4.2 Teorema do Valor Médio. Material online: h-p://www.im.ufal.br/professor/thales/calc1-2010_2.html 4.2 Teorema do Valor Médio Material online: h-p://www.im.ufal.br/professor/thales/calc1-2010_2.html Teorema de Rolle: Seja f uma função que satisfaça as seguintes hipóteses: a) f é contínua no intervalo

Leia mais