Differenslikninger Kompendium 2 i MAT1001 Matematikk 1 Våren 2009 Inger Christin Borge Matematisk institutt, UiO
Forord Trilogien fortsetter, og du tar nå fatt på Kompendium 2 i MAT1001. Her skal vi ta for oss det andre temaet i kurset, nemlig Differenslikninger (herunder følger, grenseverdier, komplekse tall, enkel grafteori, trær, nettverk og boolsk algebra). Utgangspunktet for stoffvalg og presentasjon har vært som i Kompendium 1 om lineære likningssystemer; 2MX eller 2MY og 3MY, og vi fortsetter å bake inn matematikken du har med fra videregående i en større sammenheng. Sørg fortsatt for å repetere stoff fra videregående så fort det dukker opp ting du føler du ikke husker godt nok! Løsningene til differenslikninger er tallfølger, og vi starter med å se litt nærmere på tallfølger. Deretter tar vi for oss visse typer differenslikninger i tur og orden, bare avbrutt av et kapittel om komplekse tall og trigonometri. Dette vil vi trenge for å kunne løse og studere spesielle differenslikninger. Anvendelser av differenslikninger tar vi underveis, og vi avslutter med et kapittel der vi innfører noen flere matematiske objekter som passer inn i denne sammenhengen, og som det kan være meget nyttig å kjenne til. Kapittelet heter Trær og nettverk, og vi ser på et eksempel der vi kobler såkalte trær med noen spesielle tallfølger, og et annet eksempel der vi bruker såkalt boolsk algebra til å studere nevrale nettverk. Underveis i teksten gis det mange eksempler, og dessuten vil du få beskjed om å sjekke, tegne tegninger og regne ferdig i endel eksempler. Det er veldig viktig at du gjør dette mens du studerer teksten. Bak i kompendiet vil du finne oppgavesamling. Vi har prøvd å grave frem tidligere eksamensoppgaver i dette temaet også, og de kommer i kronologisk rekkefølge. Vi fant imidlertid ikke like mange tidligere eksamensoppgaver i dette emnet som i de to andre, så vi har dermed laget endel større oppii
gaver i oppgavesamlingen, spesielt med hensyn på stoff som ikke dekkes i tidligere eksamensoppgaver. Oppgavene varierer i vanskelighetsgrad, og noen er markert Ekstra vanskelig. Vårt motto er som før: Jobb med alle oppgavene og søk hjelp etterhvert! Fortsatt lykke til! Mine medspillere Erik Bédos, Arne B. Sletsjøe og Elisabeth Seland har fortsatt sine kontinuerlige innspill og kommentarer. Også her har Dina Haraldsson og Kari T. Hylland vært til stor hjelp med henholdsvis tidligere eksamensoppgaver og treningsoppgaver. Tusen takk alle sammen! Også takk til Tom Lindstrøm for oppgave-innspill. Send gjerne trykkfeil og kommentarer til ingerbo@math.uio.no Blindern, august 2008 Inger Christin Borge Dette kompendiet ble første gang brukt i MAT1001 høstsemesteret 2008, da vi også hadde en trykkfeilkonkurranse. Denne versjonen er rettet for trykkfeil som ble oppdaget da. Tusen takk til alle høstens MAT1001-studenter samt undervisere for verdifulle innspill! Oppfordringen om å sende trykkfeil og kommentarer gjelder for vårsemesteret også. Blindern, januar 2009 Inger Christin Borge iii
Innhold Notasjon vi 1 Tallfølger 1 1.1 Tallfølger og konvergens..................... 1 1.2 Differenslikninger......................... 4 1.3 Om anvendelser av differenslikninger.............. 10 1.4 Nå skal du kunne......................... 11 2 Første ordens lineære differenslikninger 12 2.1 Homogene likninger........................ 12 2.1.1 Løsningsmetode...................... 14 2.1.2 Konvergens av løsninger................. 16 2.1.3 Anvendelser........................ 18 2.2 Inhomogene likninger....................... 22 2.2.1 Løsningsmetode...................... 23 2.2.2 Konvergens av løsninger................. 30 2.2.3 Anvendelser........................ 32 2.3 Nå skal du kunne......................... 35 3 Komplekse tall og trigonometri 36 3.1 Komplekse tall.......................... 36 3.2 Vinkler og radianer........................ 46 3.3 Trigonometri........................... 51 3.4 Polarform............................. 55 3.5 Nå skal du kunne......................... 61 4 Andre ordens lineære differenslikninger 63 4.1 Homogene likninger........................ 63 iv
4.1.1 Løsningsmetode...................... 64 4.1.2 Konvergens av løsninger................. 76 4.1.3 Anvendelser........................ 77 4.2 Inhomogene likninger....................... 81 4.2.1 Løsningsmetode...................... 81 4.2.2 Konvergens av løsninger................. 86 4.2.3 Anvendelser........................ 87 4.3 Nå skal du kunne......................... 92 5 Trær og nettverk 94 5.1 Trær og Fibonacci-følgen..................... 94 5.2 Boolsk algebra og nettverk.................... 100 5.3 Nå skal du kunne......................... 114 A Oppgaver 115 A.1 Kapittel 1............................. 115 A.2 Kapittel 2............................. 117 A.3 Kapittel 3............................. 121 A.4 Kapittel 4............................. 125 A.5 Kapittel 5............................. 133 B Tidligere eksamensoppgaver 136 C Fasit og løsningsforslag 149 C.1 Kapittel 1............................. 149 C.2 Kapittel 2............................. 152 C.3 Kapittel 3............................. 157 C.4 Kapittel 4............................. 161 C.5 Kapittel 5............................. 171 C.6 Tidligere eksamensoppgaver................... 175 D Støtte- og tilleggslitteratur 176 E Det greske alfabetet 177 F Norsk-engelsk ordliste 178 Register 182 v
Notasjon {} mengde element i N de naturlige tallene 1,2,3,... Z de hele tallene..., 2, 1, 0, 1, 2,... Q de rasjonale tallene (brøker) R de reelle tallene (tallinjen) med ordet tall menes et reelt tall R 2 det reelle planet R 3 det reelle rommet R n det n-dimensjonale rommet C de komplekse tallene avslutter et Bevis avslutter et Eksempel eller en Bemerkning vi
Kapittel 1 Tallfølger 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,... Det andre temaet i kurset MAT1001 er differenslikninger. I en differenslikning er den ukjente en tallfølge. I dette kapittelet skal vi legge grunnlaget for resten av kompendiet ved å se litt nærmere på tallfølger og generelle differenslikninger. 1.1 Tallfølger og konvergens Tallfølger er noe av det første vi treffer i matematikken, for eksempel når vi lærer å telle. Definisjon 1.1 En tallfølge er en uendelig oppramsing av tall x 0, x 1, x 2,..., x n,.... En tallfølge betegnes ofte ved {x n } n=0 Tallene x 0, x 1,... kalles leddene i tallfølgen, og tallet x n kalles det n-te leddet (eller det generelle leddet). Vi kjenner igjen symbolet som uendelig. Den uendelige oppramsingen av en tallfølge angis som oftest ved en regel som sier hvordan det n-te leddet i tallfølgen ser ut. Regelen er gjerne gitt ved en formel (når vi setter inn en verdi for n i formelen, kan vi regne ut hva det n-te leddet er). 1
Eksempel 1.2 Tallfølgen 0, 1, 2, 3,..., n,... kan forkortet skrives {n} n=0, dvs. formelen for det n-te leddet er x n = n. Bemerkning 1.3 Noen ganger starter tallfølgen med et annet ledd enn det 0-te leddet, og vi skriver ofte {x n } for en tallfølge. Hvis x n er angitt ved en formel er det da underforstått at vi starter med det første leddet der formelen for x n gir mening. Hvis vi ønsker å studere en tallfølge som starter med det k-te leddet, skriver vi {x n } n=k. Vi vil ofte bruke ordet følge istedenfor tallfølge. Eksempel 1.4 Følgen 0, 1, 2, 3,..., n,... kan også angis ved {n 1} n=1. Eksempel 1.5 Følgen { 1 } = 1, 1, 1,..., 1,... har det n-te leddet gitt ved n 2 3 n 1. Vi kan ikke sette inn n = 0 (siden vi ikke kan dele på 0), så det første n leddet i følgen her er x 1 = 1 = 1. 1 Vi har allerede møtt flere eksempler på følger i populasjonsdynamikken: Eksempel 1.6 I eksempelet om PiggAv-ordningen i Kompendium 1 fant vi at andel bilister som kjører piggfritt i år n etter 1990 er (tilnærmet) x n = 73 73(0.63) n (1.1) og andel som kjører med pigg i år n etter 1990 er (tilnærmet) y n = 27 + 73(0.63) n. (1.2) Dette er eksempler på to følger {x n } og {y n } der formlene for det n-te leddet er gitt ved henholdsvis (1.1) og (1.2). Vi regnet ut de 18 første leddene i hver av disse følgene i Kompendium 1. Vi tar med et par spesielle følger vi skal møte som har egne navn: En konstant følge er en følge der alle leddene er like, for eksempel følgen {7} = 7, 7, 7, 7,... 2
En alternerende følge er en følge der leddene har alternerende fortegn, dvs. fortegnet skifter fra et ledd til det neste. Vi gjenkjenner en alternerende følge ved at det n-te leddet har ( 1) n som faktor. For eksempel {( 1) n } = 1, 1, 1, 1, 1,... eller { ( 1)n n } = 1, 1 2, 1 3, 1 4, 1 5,... Siden en følge er en uendelig oppramsing, kan det være naturlig å stille spørsmålet: stopper følgen? Mer presist spør vi oss da om leddene x n i følgen nærmer seg et tall når n går mot uendelig (n blir større og større). Dette har vi allerede sett på i Kompendium 1: Eksempel 1.7 I Kompendium 1 så vi at følgene {x n } (1.1) og {y n } (1.2) (PiggAv-eksempelet) nærmer seg tallene x = 73 og y = 27, dvs. disse følgene stopper opp. Vi bruker språket vi innførte i Kompendium 1: Definisjon 1.8 Følgen {x n } konvergerer mot tallet x hvis leddene i følgen nærmer seg x når n går mot uendelig. Vi sier at grenseverdien til tallfølgen {x n } er x og skriver lim x n = x. n Hvis leddene i følgen ikke nærmer seg et bestemt tall når n går mot uendelig sier vi at følgen divergerer. Bemerkning 1.9 Det at leddene i følgen nærmer seg et tall x når n går mot uendelig betyr litt mer presist at bare n er stor nok, så kan vi få alle leddene i følgen fra denne n-en av til å være så nærme x vi bare vil. Eksempel 1.10 Følgen {n} i Eksempel 1.2 stopper ikke opp: Siden n blir så stor vi bare vil bare n er stor nok, dvs. lim n n =, så er {n} divergent. 3
Følgen { 1 } i Eksempel 1.5 stopper opp, siden leddene går mot 0, dvs. n 1 lim n n = 0. Dette betyr at vi kan få leddene i følgen { 1 } til å være så nærme 0 vi n bare vil, bare n er stor nok. For eksempel, hvis vi ønsker at leddene 1 skal ha avstand høyst 1 000 000 minst 1 000 000. fra 0, kan vi få til det ved å la n være Den konstante følgen {a} = a, a, a,... konvergerer mot a. I den alternerende følgen {( 1) n } hopper leddene frem og tilbake mellom 1 og 1, så denne følgen divergerer. Derimot konvergerer { ( 1)n n } mot 0 selv om leddene skifter fortegn fra et ledd til neste. 1.2 Differenslikninger Når vi har en formel for det n-te leddet i en følge, kan vi regne ut alle leddene (hvis vi ønsker) og vi kan ofte bestemme om den konvergerer eller divergerer. I anvendelser der en følge er løsning på et problem, får vi ofte oppgitt følgen på en annen måte, nemlig som en differenslikning (vi sparer forkor-telsen difflikning til vi kommer til Kompendium 3 og emnet Differensiallikninger): Eksempel 1.11 Den italienske matematikeren Leonardo Pisano (ca. 1170-1250), bedre kjent som Fibonacci, er blitt viden kjent for sin kaninmodell. Han beskrev utviklingen av en kaninpopulasjon som vokser etter følgende enkle prinsipp: Hvert par av kaniner føder et nytt par kaniner hver måned og de begynner med det når de er to måneder gamle. La oss anta at vi starter med ett par kaniner (og at vi ser bort fra at kaniner dør etterhvert!). Måneden etter har vi fortsatt bare ett par, men så begynner det å skje ting. Etter to måneder har det første paret fått barn og vi har to par kaniner, måneden etter får de et nytt par kaniner, mens de eldste ungene enda ikke har begynt å få unger slik at vi da har tre par kaniner. 4
Etter tre måneder får også de førstefødte ungene unger og tilveksten blir to par. Til sammen har vi da fem par kaniner. Vi kan lage en generell beskrivelse av det som skjer. Vi lar x n være antall kaniner etter n måneder. Da har vi likningen x n+2 = x n+1 + x n, n 0, (1.3) som vi kan forklare slik: Antall kaniner etter n+2 måneder består av samtlige kaniner vi hadde forrige måned (x n+1 ), i tillegg til at alle kaniner som levde for to måneder siden har fått unger og derfor tilført et tilsvarende antall (x n ) nye kaninpar. Starter vi med x 0 = x 1 = 1 får vi den såkalte Fibonacci-følgen 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987,... (1.4) Hvert ledd i følgen fremkommer altså som summen av de to foregående leddene: osv. x 2 = x 1 + x 0 = 1 + 1 = 2, x 3 = x 2 + x 1 = 2 + 1 = 3, x 4 = x 3 + x 2 = 3 + 2 = 5, x 5 = x 4 + x 3 = 5 + 3 = 8, Likningen (1.3) er et eksempel på en differenslikning. Vi kan strengt tatt regne ut alle leddene i følgen (kalt Fibonacci-tallene) ved hjelp av likningen, men da må vi starte fra x 0 og x 1 og regne oss oppover. Hvor mange kaniner er det etter 4 år (48 måneder)? Hadde vi hatt formelen for denne følgen, kunne vi bare ha satt inn n = 48 istedenfor å regne ut alle de foregående leddene før vi kom til x 48. Det er ikke helt enkelt å se for seg hva slags formel som beskriver det n-te leddet i denne følgen, men det viser seg at Fibonacci-følgen er beskrevet av formelen x n = 5 5 [(1 + 5 ) n+1 ( 1 5 ) n+1 ]. (1.5) 2 2 Du synes kanskje ikke det blir noe enklere å sette inn n = 48 i denne formelen? 5
Men er det ikke litt rart at dette uttrykket med flere rottuttrykk er et helt tall (antall kaniner) hver gang vi setter inn et naturlig tall n? Sjekk dette for noen verdier (f.eks. at n = 2 gir 2)! Vi skal utlede formelen (1.5) senere i kompendiet. Definisjon 1.12 En differenslikning (for en følge) er en likning som angir hvordan hvert ledd i en følge (fra et visst ledd av) kan beregnes ved hjelp av de foregående leddene i følgen. Hvis man bare trenger de k foregående leddene (der k N) kalles den en k-te ordens differenslikning. For eksempel er (1.3) en andre ordens differenslikning: (1.3) sier jo at hvert ledd (fra ledd 2 og oppover) fås ved å addere de to foregående leddene. Det vil være uendelig mange følger som oppfyller likningen (1.3). I tillegg til Fibonacci-følgen vil for eksempel følgen 1, 3, 4, 7, 11, 18, 39,... også oppfylle likningen (1.3) (finn flere!). Eksempel 1.13 Likningen x n+1 = 3x 2 n n + 1, n 0, er en første ordens differenslikning. Hvis x 0 = 1 er da x 1 = 3 1 2 0 + 1 = 4, x 2 = 3 4 2 1+1 = 48, x 3 = 3 48 2 2+1 = 6911, osv. en følge som oppfyller likningen. Det fins et hav av interessante differenslikninger som dukker opp i anvendelser. I MAT1001 skal vi stort sett studere differenslikninger av en bestemt type, nemlig de lineære: Definisjon 1.14 La k N. En k-te ordens lineær differenslikning (med konstante koeffisienter), er en likning på formen x n+k = a 1 x n+k 1 + a 2 x n+k 2 + + a k x n + f(n), n 0, (1.6) der a 1,..., a k er reelle tall, f(n) er et gitt uttrykk i n og a k 0 (ellers ville likningen ha hatt lavere orden). 6
Det at a 1,..., a k alle er konstanter betyr at vi har konstante koeffisienter. Dersom a 1,..., a k tillates å avhenge av n vil likningen fremdeles være en k-te ordens lineær differenslikning, men disse mer generelle likningene skal vi ikke studere i MAT1001. Eksempel 1.15 Likningen (1.3) x n+2 = x n+1 + x n er en andre ordens lineær differenslikning: vi har k = 2, a 1 = 1, a 2 = 1 og f(n) = 0 i (1.6). Eksempel 1.16 Differenslikningen x n+1 = 5x n, n 0 er en første ordens lineær differenslikning (der k = 1, a 1 = 5 og f(n) = 0 i (1.6)). Den sier at leddene i følgene som er gitt ved denne likningen fås ved å multiplisere det umiddelbart foregående leddet med 5. Ordet lineær (som vi så på i Kompendium 1) kommer fra at leddene i følgen skal opptre på lineær form (vi skal ikke ha noen av leddene i 2. potens for eksempel). Eksempel 1.17 Likningen fra Eksempel 1.13 er ikke lineær siden uttrykket x 2 n opptrer i likningen. Derimot er differenslikningen x n+2 = 3x n+1 7 2 x n + n 2 + 2, n 0, (1.7) lineær (og andre ordens). Definisjon 1.18 Vi løser en differenslikning ved å finne alle følgene som oppfyller likningen. Disse tallfølgene utgjør den generelle løsningen til differenslikningen. 7
For de differenslikningene vi skal møte i MAT1001 kan den generelle løsningen angis ved en formel for det n-te leddet: Eksempel 1.19 Differenslikningen x n+1 = 5x n, n 0 i Eksempel 1.16 har uendelig mange løsninger. For eksempel 1, 5, 25, 125, 625,... og 2, 10, 50, 250,.... Den generelle løsningen (som vi skal lære å finne) vil være alle følger {x n } slik at x n = C 5 n, for en C R (og alle n 0). Vi skriver vanligvis bare at den generelle løsningen er x n = C 5 n, C R (underforstått alle følger {x n } slik at x n =... ). Definisjon 1.20 Når vi plukker ut en av løsningene i den generelle løsningen, kaller vi denne løsningen en spesiell løsning (også kalt en partikulær løsning). Vi er ofte interessert i å finne én spesiell løsning, som er bestemt av at vi vet noe om de første leddene i følgen. Definisjon 1.21 En k-te ordens differenslikning der vi i tillegg vet verdiene på de k første tallene i følgen kalles en differenslikning med k initialbetingelser. Hvis vi har en k-te ordens differenslikning med k initialbetingelser vil vi alltid ha nøyaktig én løsning, siden vi da kan regne oss oppover og finne 8
alle leddene i denne spesielle følgen. Problemet da er at denne prosessen er tidkrevende, og at vi helst vil ha en formel for det n-te leddet, for eksempel for å kunne avgjøre om følgen konvergerer eller ikke. Eksempel 1.22 Likningen x n+2 = x n+1 + x n, x 1 = 1, x 2 = 1 er en andre ordens lineær differenslikning med to initialbetingelser, og det er kun én følge i hele verden som oppfyller dette, nemlig Fibonacci-følgen. Eksempel 1.23 Likningen x n+1 = 5x n, x 0 = 2 er en første ordens lineær differenslikning med én initialbetingelse, og følgen {x n } = 2, 10, 50,..., 2 5 n,... er den eneste løsningen til denne likningen. La oss ramse opp noen flere eksempler på differenslikninger: a) x n+1 = 4x n 7 n b) x n+2 x n = π c) x n+3 = x n+2 ln(n 2 + 1) + x n+1 3nx n Når vi skal igang med å løse differenslikninger, skal vi som sagt begrense oss litt, for eksempel skal vi ikke studere likningen gitt i c) ovenfor, og heller ikke løse likningen gitt i a). Derimot skal vi lære å finne alle løsninger til likning b). Det fins differenslikninger som er uløselige (i den forstand at man ikke vet hvordan man kan angi en formel for det generelle leddet). I MAT1001 skal vi lære å løse, og se på anvendelser av, følgende differenslikninger første ordens lineære homogene differenslikninger 9
noen typer første ordens lineære inhomogene differenslikninger andre ordens lineære homogene differenslikninger noen typer andre ordens lineære inhomogene differensliknigner Med lineære mener vi her alltid lineære med konstante koeffisienter. Ordet homogen traff vi også på i Kompendium 1. Det har en helt analog betydning her: Definisjon 1.24 En lineær differenslikning av typen (1.6) kalles homogen hvis f(n) = 0. Hvis f(n) 0 kalles likningen inhomogen. Eksempel 1.25 Likningen (1.7) er en andre ordens lineær inhomogen differenslikning, mens likningen i Eksempel 1.16 er en første ordens lineær homogen differenslikning. Vi skal ta for oss de ulike typene likninger i tur og orden. 1.3 Om anvendelser av differenslikninger For hver type differenslikning vi skal lære å løse vil vi ta for oss anvendelser. Da kan det være fint å ha følgende bemerkninger i bakhodet: Problemene vi skal studere i dette kompendiet vil gi opphav til en differenslikning der løsningen er en tallfølge. I denne typen problemer studerer vi et fenomen som skjer i milepæler (adskilte tidsrom), noe som kan måles i hver generasjon n der n er et naturlig tall. Vi har da at hvert ledd x n i tallfølgen vil svare til fenomenets tilstand i generasjon n, kort sagt leddet x n svarer til n-te generasjon. Antagelsen om adskilte tidsrom har vi allerede møtt i Kompendium 1, i populasjonsdynamikken. Her så vi på dynamikken mellom flere (under)populasjoner, som ga oss et system av likninger som kunne løses ved hjelp av matriser. Systemene vi møtte der er systemer av differenslikninger. Nå skal vi studere én differenslikning / ett fenomen om gangen. 10
Vi har brukt anførselstegn rundt generasjon siden det er et ord som naturlig hører til begrepet populasjon. I fenomenene vi nå skal studere, som for eksempel kan være utviklingen av en populasjon eller en ball som spretter opp og ned, tenker vi generelt på en generasjon som tidsrommet mellom hver milepæl. For eksempel vil et fenomen der det samme forholdet mellom tre etterfølgende generasjoner gjentas i det uendelige gi opphav til en andre ordens differenslikning (som for Fibonaccis kaniner). 1.4 Nå skal du kunne definisjonen av en tallfølge og vite hva det vil si at en tallfølge konvergerer eller divergerer definisjonen av en konstant tallfølge, alternerende tallfølge og Fibonaccifølgen forklare Fibonaccis kaninproblem og hvor Fibonacci-tallene kommer fra definisjonen av en differenslikning, herunder begrepene orden, lineær, konstante koeffisienter, homogen og inhomogen, og gi eksempler på ulike typer differenslikninger med hensyn på disse begrepene forskjellen på den generelle løsningen og en spesiell løsning av en differenslikning glede deg til fortsettelsen! 11
Kapittel 2 Første ordens lineære differenslikninger 2.1 Homogene likninger Et av de enkleste eksemplene på en følge fås ved å starte med et tall og for hvert nytt ledd multiplisere det forrige leddet med et fast tall. Denne måten å lage en følge på er den første differenslikningen vi skal se på. Definisjon 2.1 En første ordens lineær homogen differenslikning er en differenslikning på formen x n+1 = rx n, n 0 (2.1) der r er et reelt tall forskjellig fra 0. Bemerkning 2.2 Merk at (2.1) passer inn i den generelle formen for en homogen lineær differenslikning i Definisjon 1.24 med k = 1 og a 1 = r. Likning (2.1) kan også skrives på formen x n+1 rx n = 0. (2.2) I oppgaver vil du møte disse likningene enten på formen (2.1) eller (2.2). Vi tar utgangspunkt i formen (2.1). Vi bemerker også at når vi dropper n 0 er det underforstått at det første leddet er x 0. 12
Eksempel 2.3 Likningen 3x n+1 = 2x n, n 0 er en første ordens lineær homogen differenslikning siden den kan skrives på formen (2.1) ved å dividere med 3 på hver side: x n+1 = 2 3 x n. De to første leddene i denne følgen er x 0 og x 1 = 2x 3 0. En mulig løsning av likningen kan derfor starte med leddene 1 og 2 (når x 3 0 = 1), mens en annen løsning kan starte med leddene 3 og 2 (når x 0 = 3). Eksempel 2.4 Likningen x n+1 = 2x n, n 0 er en første ordens lineær homogen differenslikning. Leddene i følgene som oppfyller denne likningen fås ved å multiplisere det umiddelbart foregående leddet med 2. Hvis vi starter med x 0 = 1, får vi x 0 = 1 x 1 = 2x 0 = 2 1 = 2 x 2 = 2x 1 = 2 2 = 4 x 3 = 2x 2 = 2 4 = 8 x 4 = 2x 3 = 2 8 = 16. 13
Starter vi imidlertid med x 0 = 3, får vi 2 x 0 = 3 2 x 1 = 2x 0 = 2 3 2 x 2 = 2x 1 = 2 3 = 6 x 3 = 2x 2 = 2 6 = 12 x 4 = 2x 3 = 2 12 = 24. To mulige løsninger av likningen x n+1 = 2x n er altså følgene som starter med henholdsvis leddene 1, 2, 4, 8, 16,... og 3, 3, 6, 12, 24,... 2 2.1.1 Løsningsmetode La oss se hvordan vi finner alle løsningene til likningene på formen (2.1). Vi skal finne følger der leddene fås ved å multiplisere det umiddelbart foregående leddet med r. Hvis vi kaller det første leddet for x 0, får vi x 0 x 1 = rx 0 x 2 = rx 1 = r(rx 0 ) = r 2 x 0 x 3 = rx 2 = r(r 2 x 0 ) = r 3 x 0. Vi øyner nå et system som ser ut til å fortsette og gi at x n er gitt ved x n = r n x 0. Vi kan sjekke dette ved innsetting: Hvis x n = r n x 0, n 0, er da x n+1 = r n+1 x 0 = r(r n x 0 ) = rx n. Det n-te leddet i følgen er altså x n = r n x 0. Siden det første leddet x 0 kan være hvilket som helst tall, får vi uendelig mange løsninger (en for hvert valg 14
av x 0 ), og formelen x n = r n x 0 vil gi oss den generelle løsningen til en første ordens lineær homogen differenslikning. For å presentere den generelle løsningen, kaller vi x 0 for C, der C R. Da får vi at (vi setter C-en foran r n istedenfor bak, siden det ser penere ut): Teorem 2.5 Den generelle løsningen til en første ordens lineær homogen differenslikning x n+1 = rx n er følgene x n = Cr n, C R. (2.3) Husk at når vi velger en verdi for C, eventuelt når vi er gitt en initialbetingelse og bruker den til å regne ut C, så får vi en spesiell løsning. Bemerkning 2.6 Grunnen til at vi innførte en generell konstant C for x 0 er at det ikke spiller noen rolle om n 0, n 1 eller n k i Teorem 2.5. Den generelle løsningen kan alltid angis ved (2.3). Eksempel 2.7 For å løse likningen x n+1 = 2 3 x n, n 0 (2.4) setter vi inn 2 3 for r i (2.3), og får generell løsning x n = C( 2 3 )n, C R. Hvis for eksempel C = 1, får vi den spesielle løsningen {( 2 3 )n } = 1, 2 3, 4 9, 8 27,... Hvis vi ønsker en følge som oppfyller likningen (2.4) og i tillegg betingelsen x 1 = 3, finner vi denne ved å regne ut C: Betingelsen x 1 = 3 gir at C 2 3 = 3, 15
dvs. C = 9, dermed får vi den spesielle løsningen 2 {( 9 2 )(2 3 )n } = 9 2, 3, 2, 4 3,... Eksempel 2.8 Likningen x n+1 = 2x n, n 0 i Eksempel 2.4 har generell løsning x n = C 2 n, C R. Setter vi C = 1 får vi den spesielle løsningen x n = 2 n = 1, 2, 4, 8, 16, 32,..., mens C = 3 2 gir den spesielle løsningen x n = ( 3 2 )2n = 3, 2, 6, 12, 24,.... 2 2.1.2 Konvergens av løsninger Hva skjer når n går mot uendelig for følgene som er løsninger av første ordens lineære homogene differenslikninger? Løsningene er på formen og grenseverdien vil avhenge av hva C og r er. x n = Cr n, lim x n = lim Cr n n n Vi minner om at dere har sett dette i 2MX i forbindelse med eksponen- 16
tialfunksjoner. Selv om vi nå ser på følger, og ikke funksjoner, vil følger og funksjoner oppføre seg likt med hensyn på å vokse og avta. Konstanten C er lik x 0, som er det første tallet i følgen, så vi kan anta at C 0 (ellers er følgen lik 0, 0, 0,...). Leddene i følgen multipliseres med r for hvert ledd, og hvis dette tallet er mindre enn 1 i absoluttverdi (som skrives r < 1, dvs. 1 < r < 1, fra 2MX), vil leddene bli mindre og mindre, og det n-te leddet vil gå mot 0, noe du kan sjekke ved å eksperimentere litt med kalkulatoren. Hvis r er negativ, vil vi ha en alternerende følge der fortegnet skifter fra ledd til ledd, men leddene blir uansett mindre og mindre i absoluttverdi. Dermed konvergerer følgene mot 0 når r < 1 for alle C. Når r > 1, multipliserer vi med et tall større enn 1 i absoluttverdi for hvert ledd, så leddene blir bare større og større og nærmer seg uendelig. Igjen, hvis r er negativ, vil vi ha en alternerende følge, men leddene blir uansett større og større i absoluttverdi. Dermed divergerer følgene når r > 1 for alle C. Når r = 1, har vi den konstante følgen C, C, C,... som konvergerer mot C. Når r = 1 har vi den alternerende konstante følgen C, C, C, C,... som divergerer (siden C 0). Eksempel 2.9 Løsningene av likningen i Eksempel 2.7 er følgene x n = C( 2 3 )n. Siden r = 2 3 < 1, vil alle løsningene konvergere (mot 0). Følgende tabell oppsummerer denne seksjonen (vi antar at C 0): r < 1 r > 1 r = 1 r = 1 x n = Cr n konvergerer mot 0 divergerer konvergerer mot C divergerer 17
2.1.3 Anvendelser La oss se på et par eksempler på problemer som gir opphav til første ordens lineære homogene differenslikning (flere er gitt i oppgavene): Eksempel 2.10 TVBorge forsøker en nysatsning: Reality-TV-programmet 1001 NATT, der vi følger hverdagen til MAT1001-studentene på Blindern. Nysatsningen settes opp på sendeskjemaet hver dag. Antall seere måles hver dag, og vi lar x n være antallet seere den n-te dagen. Den første dagen er det stor oppslutning, og x 1 er svimlende 450 000 seere! Dessverre viser det seg at interessen daler jevnt og trutt, og antall seere synker med 10% hver dag. TVBorge bestemmer seg for at programmet må tas av skjermen når antall seere er mindre enn 20 000. Hvor mange dager er MAT1001-studentene TV-stjerner? Følgen {x n } som gir oss antall seere for hver dag vil oppfylle en differenslikning. Siden antallet synker med 10% hver dag, vil vi hver dag sitte igjen med 90% av de seerne vi hadde dagen før, dvs. følgen {x n } vil oppfylle likningen x n+1 = 0.9x n, n 1. (2.5) Dette er en første ordens lineær homogen differenslikning som har generell løsning x n = C(0.9) n, C R. Siden x 1 = 450 000, får vi 450 000 = C 0.9, dvs. C = 500 000, så antall seere ved dag n er x n = 500 000(0.9) n. Vi vil vite hvilken dag vi har mindre enn 20 000 seere, dvs. vi må finne n slik at vi har 500 000(0.9) n < 20 000. Ved å dele på 500 000 får vi ulikheten (0.9) n < 0.04. 18
For å løse denne, bruker vi logaritmer. (Husk disse fra 2MX. Logaritmer brukes ofte, og spesielt i forbindelse med følger, som vi ser og har sett. Vi bruker den naturlige logaritmen ln, men kunne like godt ha brukt titallslogaritmen log.) Vi tar logaritmen på begge sider, og bruker regneregler for logaritmer som gir n ln(0.9) < ln(0.04) Siden ln til et tall mindre enn 1 er negativt, må vi snu ulikheten når vi deler med ln(0.9). Kalkulatorbruk gir nå at n > ln(0.04) ln(0.9) 30.6, dvs. n = 31 gir færre enn 20 000 seere, og MAT1001-studentene er TVstjerner ganske nøyaktig 1 måned! Tenk over dette og de neste eksemplene i sammenheng med det vi skrev i Seksjon 1.3! Neste eksempel viser litt om hvordan det jobbes og tenkes rundt mange av oppgavene dere får (ferdig servert). Vi sier også litt om modellering, noe vi skal si mer om i Kompendium 3. Eksempel 2.11 Vi skal nå studere hvordan en viss type bladlus formerer seg, nærmere bestemt arten pemphigus bursarius, eller poppel-punggallerotlus. De angriper bladene og røttene på salaten vi trenger til smørbrødene våre, men angrepene har faktisk ikke så stor betydning at denne bladlusa bør utryddes. Kort fortalt skjer følgende: På våren føder hunnen levende avkom (med vinger) inne i en galle på bladene på poppel(-trær). Når gallen åpnes flyr lusene til salatplantene. På høsten flyr de tilbake til poplene der de parrer seg, legger egg og overvintrer. Vi lurer på: Hvor mange avkom må hver hunn produsere under gitte betingelser for at ikke bladlusa utryddes? Bladlusa vil utryddes hvis antall hunnkjønn blir mindre og mindre for hver generasjon. Dermed må vi først finne et uttrykk for antall hunnkjønn, og 19
så analysere når dette uttrykket blir mindre og mindre. For å finne dette uttrykket må vi enten selv studere bladlusa eller hente inn informasjon fra noen som allerede har gjort det. Vi velger det siste siden vi jobber med matematikk. Det viser seg at alle avkom fra én hunn er inneholdt i én galle, hvorav en viss andel overlever og blir voksne. Hvor mange avkom som produseres og sannsynligheten for overlevelse er tall vi må anta noe om. Disse tallene er parametere (varierer innenfor problemet vi studerer) som vil avhenge av flere faktorer, som for eksempel miljøutfordringer og næringskvalitet. Det enkleste (og mest teoretiske) er å anta at disse tallene ikke forandres, dvs. vi velger en modell der parameterne er konstante. For å gjøre om alt dette til matematikk slik at vi kan regne og finne svar på det vi lurer på, må vi innføre noen symboler: Vi innfører først: x n : antall voksne hunnkjønn i generasjon n Dette er en følge som vi er interessert i og som vil avhenge av flere faktorer: antall avkom som produseres i generasjon n, andel av disse som overlever og andel hunnkjønn blant totalt antall voksne bladlus. Vi trenger dermed også: a n : antall avkom i generasjon n d: andel avkom som dør h: andel hunnkjønn av totalt antall voksne bladlus Da får vi en andel på 1 d som overlever, og antall hunnkjønn i generasjon n + 1 er x n+1 = h(1 d)a n+1. (2.6) Vi vil gjerne finne en differenslikning for følgen {x n }, så uttrykket for a n+1 må helst erstattes med noe, og det får vi til: Siden antall avkom avhenger av antall hunnkjønn i forrige generasjon og antall avkom per hunnkjønn, innfører vi r: antall avkom per hunnkjønn 20
og får a n+1 = rx n, (2.7) som vi kan sette inn i (2.6) og få differenslikningen x n+1 = h(1 d)rx n. (2.8) Vi legger merke til at vi har slått sammen to likninger (2.6) og (2.7) og fått én likning (2.8). Likningen (2.8) er en første ordens lineær homogen differenslikning og har dermed løsninger x n = C(h(1 d)r) n, C R. Vi ser at hvis bladlusene skal overleve (under våre antagelser) må h(1 d)r > 1 for da multipliserer vi med et tall større enn 1 for hver generasjon og antall hunnkjønn vokser og vokser. Dermed får vi at r, som er antall avkom per hunnkjønn, må oppfylle r > 1 h(1 d). Hvis for eksempel det er 80% av avkommene som dør og andel hunnkjønn blant bladlus er 50%, får vi at h = 0.5 og 1 d = 0.2, så r > 1 0.5 0.2 = 10, og hvert hunnkjønn må produsere 10 avkom for at bladlusa skal overleve under våre antagelser. 21
2.2 Inhomogene likninger Definisjon 2.12 En første ordens lineær inhomogen differenslikning er en likning på formen x n+1 rx n = f(n), n 0 (2.9) der r er et reelt tall forskjellig fra 0 og f(n) er et uttrykk i n som ikke er konstant lik 0 (ellers er likningen homogen). Bemerkning 2.13 Når likningen er inhomogen bruker vi formen (2.9) (jfr. formen (2.2) for homogen) siden vi gjerne vil ha alle leddene i følgen på venstresiden og alt det andre i likningen på høyresiden. Ønsker vi å regne ut leddene i følgen kan det imidlertid være nyttig å ha likningen på formen x n+1 = rx n + f(n) (jfr. formen (2.1) for homogen). Vi sa i innledningen av kapittelet at vi skulle se på noen typer slike likninger. Vi skal nemlig bare se på likninger (2.9) der uttrykket f(n) er et polynom. Definisjon 2.14 La k være et heltall, k 0. Et polynom i n av grad k er et uttrykk på formen A k n k + A k 1 n k 1 + + A 1 n + A 0 der A k 0 og A 0,..., A k er reelle tall som kalles koeffisientene til polynomet. Bemerkning 2.15 I definisjonen antar vi at A k 0 ellers ville graden til polynomet ha vært mindre enn k. Eksempel 2.16 Uttrykket 5n 4 + 3n 1 22
er et polynom i n av grad 4. Et generelt polynom i n av grad 4 er et uttrykk på formen A 4 n 4 + A 3 n 3 + A 2 n 2 + A 1 n + A 0 der A 0,..., A 4 er reelle tall og A 4 0. Bemerkning 2.17 Et tall a er et polynom av grad 0 siden a = a n 0. Eksempel 2.18 Likningen x n+1 7x n = 5n 2 + 1 er et eksempel på en første ordens lineær inhomogen differenslikning der f(n) = 5n 2 + 1, et polynom av grad 2. Et eksempel på en følge som oppfyller denne likningen er 1, 13, 112, 830,... Det er uendelig mange løsninger. Finn noen flere! 2.2.1 Løsningsmetode La oss se hvordan vi finner alle løsninger av (2.9) der f(n) er et polynom av grad k i n. Vi har allerede løst homogene likninger i forrige avsnitt. Hva skjer når vi får inhomogene likninger av samme type? Denne situasjonen har vi faktisk vært i før, nemlig i forbindelse med lineære likningssystemer. I Seksjon 3.2 i Kompendium 1 viste vi at ethvert lineært likningssystem kan ha enten ingen, én eller uendelig mange løsninger. Da så vi at vi kan få uendelig mange løsninger av det inhomogene systemet Ax = b (der A er en matrise og x og b er vektorer) ved å addere en spesiell løsning av systemet Ax = b og uendelig mange løsninger av det homogene systemet Ax = 0. Dette gjelder her også: 23
Teorem 2.19 Anta at {x s n} er en spesiell løsning av den første ordens lineære inhomogene differenslikningen x n+1 rx n = f(n). (2.10) Da vil den generelle løsningen av (2.10) være x n = x s n + x h n der {x h n} er den generelle løsningen av den assosierte homogene likningen x h n+1 rx h n = 0. Bemerkning 2.20 Indeksen s står for spesiell, dvs. {x s n} er en spesiell løsning av (2.10). Noen kaller dette en partikulær løsning. Indeksen h står for homogen. Legg merke til at s og h ikke er eksponenter som vi skal opphøye x n i. Vi tar med beviset for Teorem 2.19. Det viktigste er å kunne bruke dette resultatet, men prøv å studere beviset en halvtimes tid, og sammenlign gjerne med Et viktig bevis i Seksjon 3.2 i Kompendium 1: Bevis for Teorem 2.19 : Vi viser først at x n = x s n + x h n passer inn i likningen (2.10): x n+1 rx n = (x s n+1 + x h n+1) r(x s n + x h n) }{{}}{{} x n+1 x n = x s n+1 rx s n + x h n+1 rx h n }{{}}{{} =f(n) =0 = f(n), siden x s n er antatt å passe inn i likning (2.10) og x h n er antatt å passe i den assosierte homogene likningen. Dermed er x n = x s n + x h n en løsning av (2.10), og det gjenstår å vise at alle løsningene til (2.10) er på denne formen. La {x n } være en hvilken som helst løsning av (2.10) og se på differansen y n = x n x s n. 24
Da er {y n } en løsning av den homogene likningen x n+1 rx n = 0. Vi har nemlig at y n+1 ry n = (x n+1 x s n+1) r(x n x s n) }{{}}{{} y n+1 y n = x n+1 rx }{{ n (x s n+1 rx s n) }}{{} =f(n) =f(n) = 0 siden både {x n } og {x s n} er løsninger av (2.10). Dermed har vi vist det vi trenger: Vi har vist at en hvilken som helst løsning {x n } av (2.10) vil oppfylle x n = x s n + y n der {y n } er en løsning av den homogene likningen, så alle løsninger av (2.10) vil oppfylle x n = x s n + x h n der {x h n} er alle løsninger av den homogene likningen. Teorem 2.19 gir oss følgende løsningmetode gitt på neste side. 25
Løsningsmetode for en første ordens lineær inhomogen differenslikning x n+1 rx n = f(n) der f(n) er et polynom i n: 1) Vi finner den generelle løsningen {x h n} til den assosierte homogene likningen. Strategi: vi bruker Teorem 2.5. 2) Vi finner en spesiell løsning {x s n} av den inhomogene likningen. Strategi: Vi trenger bare en eller annen løsning {x s n}, så vi gjetter at det n-te leddet x s n er på samme form som f(n). Dermed setter vi x s n = A k n k + A k 1 n k 1 + + A 1 n + A 0 og regner ut koeffisientene (fra et lineært likningssystem). 3) Vi finner den generelle løsningen {x n } av den inhomogene likningen ved å addere løsningene fra 1) og 2): x n = x h n + x s n. 4) Hvis vi er gitt initialbetingelser for å finne en spesiell løsning, ordnes dette helt til slutt. Bemerkning 2.21 I regningene i punkt 2) vil vi oftest møte polynomer av grad 0,1 eller 2. Vi vil da bruke store bokstaver (uten indekser) for koeffisientene i polynomet vi gjetter, ofte A og B (ikke C og D, siden de er reservert til bruk i de generelle løsningene), og for eksempel R, S og T. Vi bruker indeksene h og s også når vi regner, som vi viser i et par eksempler: 26
Eksempel 2.22 Vi vil finne alle følger slik at x n+1 5x n = 2, dvs. de følgene der vi får neste ledd ved å multiplisere det foregående med 5 og legge til 2. Dette er en første ordens lineær inhomogen differenslikning, og vi bruker metoden ovenfor: 1) Den assosierte homogene likningen får vi ved å glemme f(n)-leddet (som er lik 2 her). Når vi glemmer f(n)-leddet, må vi surre en tråd rundt fingeren for å huske at vi har glemt dette. Tråden vår kommer i form av en indeks h og gir oss den homogene versjonen av likningen vår: x h n+1 = 5x h n. Den har løsninger x h n = C 5 n, C R. 2) Siden f(n) = 2, som er en konstant, gjetter vi at en konstant følge A, A, A,... er en spesiell løsning, dvs. x s n = A. Vi må finne A. Siden x s n skal passe i vår opprinnelige likning, får vi x s n+1 = 5x s n + 2. Siden alle leddene i x p n er A, er likningen A }{{} x s n+1 = 5 A }{{} x s n dvs. 4A = 2, så A = 1 2. Dermed er den konstante følgen 1 2, 1 2, 1 2,... en spesiell løsning av likningen vår (du kan sjekke at det stemmer ved å sette inn i likningen), dvs. x s n = 1 2. +2, 27
3) Den generelle løsningen av den inhomogene likningen vi startet med er x n = x s n + x h n = 1 2 + C 5n, C R. Eksempel 2.23 Vi vil løse likningen x n+1 7x n = 5n 2 + 1. 1) Den homogene likningen er x h n+1 = 7x h n, som har løsninger x h n = C 7 n, C R. 2) I dette tilfellet er f(n) = 5n 2 + 1, som er et andregradspolynom. Et uttrykk på samme form som dette vil være et generelt andregradspolynom, og vi gjetter at x s n = Rn 2 + Sn + T. For å finne en spesiell løsning må vi finne R, S og T. Det gjør vi ved å sette inn i likningen vi skal løse. Det gir x s n+1 7x s n = 5n 2 + 1. Vi regner ut venstresiden (husk kvadratsetningene fra 2MX): x s n+1 7x s n = R(n + 1) 2 + S(n + 1) + T 7 (Rn 2 + Sn + T ) }{{}}{{} x s n+1 x s n = R(n 2 + 2n + 1) + Sn + S + T 7Rn 2 7Sn 7T = Rn 2 + 2Rn + R + Sn + S + T 7Rn 2 7Sn 7T = 6Rn 2 + (2R 6S)n + R + S 6T. Siden dette skal være lik polynomet 5n 2 + 1, får vi likningssystemet (ved å 28
sammenligne koeffisientene i polynomene) 6R = 5 (fra n 2 -leddet) 2R 6S = 0 (fra n-leddet) R + S 6T = 1 (fra konstant-leddet) Dette er et lineært likningssystem (Kompendium 1) med løsninger R = 19 og T =. Dette betyr at en spesiell løsning av vår op- 54 5, S = 5 6 18 prinnelige likning er x s n = 5 6 n2 5 18 n 19 54 (du kan sjekke at det stemmer ved å sette inn i likningen). 3) Den generelle løsningen av likningen er dermed x n = 5 6 n2 5 18 n 19 54 + C 7n, C R. 4) Hvis vi i tillegg får oppgitt initialbetingelsen x 0 = 0, får vi 0 = 19 + C, 54 så C = 19, og den spesielle løsningen er da 54 x n = 5 6 n2 5 18 n 19 54 + 19 54 7n. Til nå har vi fulgt en oppskrift når vi har løst likningene. Det er imidlertid noen spesielle likninger der oppskriften må justeres noe, nærmere bestemt må strategien i punkt 2) justeres. Vi tar med et eksempel for å vise hva som kan gå galt og hvordan vi fikser det. Eksempel 2.24 Vi vil løse likningen x n+1 = x n + 1, x 0 = 0. Vi ser at dette er likningen for følgen 0, 1, 2, 3, 4, 5,..., så løsningen er x n = n. Dette er en første ordens lineær homogen differenslikning (med initialbetingelse), og vi vil prøve å finne denne løsningen ved hjelp av metoden vår: 29
1) Vi har x h n+1 = x h n, så x h n = C 1 n = C, C R. 2) Siden f(n) = 1, vil vi gjette at x s n er en konstant følge A, A, A,.... Men vi fant nettopp at disse er løsninger i den homogene likningen! Da kan de ikke være spesielle løsninger i den inhomogene likningen. (Hvis vi setter inn x s n = A får vi A = A + 1, som er en inkonsistent likning, dvs. uten løsning.) Strategien vi bruker når dette skjer, er at vi går opp én grad i gjettingen vår. Husk at alt vi trenger er en spesiell løsning, så vi kan bare gjette i vei. Dermed gjetter vi at x s n = An + B. Det gir x s n+1 x s n = A(n + 1) + B (An + B) = A, som skal være lik 1, så A = 1, og x s n = n. Dermed har vi funnet en spesiell løsning, og hopper inn igjen på punkt 3): x n = x s n + x h n = n + C, C R. 4) Vi har oppgitt x 0 = 0, som gir C = 0, og svaret vårt er det vi observerte i starten, nemlig følgen x n = n. 2.2.2 Konvergens av løsninger Hva skjer når n går mot uendelig for følgene som er løsninger av første ordens lineære inhomogene differenslikninger? Løsningene er på formen x n = x s n + x h n og vi lurer på hva lim n x n er. Vi har et par resultater om grenseverdier som vi skal gjøre bruk av (uten 30
bevis): For det første har vi at grenseverdier respekterer sum, dvs. lim (y n + z n ) = lim y n + lim z n, (2.11) n n n for følger {y n } og {z n }. Videre vil en sum av grenseverdier kun konvergere hvis hvert ledd i summen konvergerer. Bruker vi dette, får vi at lim x n = lim x s n + lim x h n n n n, og at følgen {x n } konvergerer hvis og bare hvis både {x s n} og {x h n} konvergerer. Vi har allerede tatt for oss grenseverdien lim n x h n i Seksjon 2.1.2. Hva med lim n x s n? For oss er x s n et polynom i n av grad k, k 0, dvs. x s n = A k n k + A k 1 n k 1 + + A 1 n + A 0. Hvis k > 0 vil polynomet inneholde ledd med n, og når n går mot uendelig, vil absoluttverdien av polynomet bare vokse etterhvert som verdien av n vokser, dvs. {x s n} vil divergere. Hvis k = 0 er polynomet en konstant, dvs. x s n = A 0, og vi får konvergens mot A 0. Vi kan dermed oppsummere konvergens for {x n } gitt ved x n = x s n + x h n = A k n k + + A 0 + x h n : Hvis {x h n} divergerer, divergerer {x n }. Hvis {x h n} konvergerer vil {x n } divergere for k > 0 og konvergere for k = 0, med lim n xs n = A 0. Eksempel 2.25 Følgene i Eksempel 2.22, x n = x s n + x h n = 1 2 + C 5n, C R 31
divergerer når C 0 siden x h n divergerer (r = 5 > 1). Følgene x n = 2 + C ( 1 2 )n, C R konvergerer og grenseverdien er lim x n = 2. n 2.2.3 Anvendelser Eksempel 2.26 Vi modifiserer Eksempel 2.10: Hva skjer med seertallene til TV-programmet 1001 NATT over tid hvis vi i tillegg til å miste 10% får 10 000 nye seere hver dag? Hvis vi lar x n være antall seere ved dag n, vil dette problemet oppfylle differenslikningen x n+1 = 0.9x n + 10 000, n 1, (2.12) som er en inhomogen likning (sammenlign med likning (2.5) og se hva slags opplysninger som gir opphav til homogene og inhomogene likninger). Vi løser (2.12) for å finne et uttrykk for x n og svare på oppgaven: Vi har x h n = C (0.9) n, C R. Vi leter så etter en spesiell løsning {x s n} slik at x s n+1 = 0.9x s n + 10 000 og gjetter at x s n = A (siden f(n) er konstant, lik 10 000). Det gir A = 0.9A + 10 000, dvs. A = 100 000, og dermed er løsningene av (2.12) på formen x n = 100 000 + C (0.9) n, C R. (2.13) For å finne hva som skjer med seertallet over tid, må vi finne grenseverdien 32
til x n når n går mot uendelig. Til dette trenger vi ikke å regne ut hva C er siden uansett hva C er. Vi får lim C n (0.9)n = 0 lim x n = 100 000, n så seertallet stabiliserer seg på 100 000. Hvis avgjørelsen om ikke å ta programmet av skjermen før vi er nede i 20 000 seere står fast, er 10 000 nye seere hver dag nok til å sikre MAT1001-studentene evig berømmelse! (gitt at vi starter med nok seere, slik at vi ligger over 20 000 seere i startfasen) Men 10 000 nye seere hver dag er kanskje å ta i? Hvor mange seere må vi minimalt ha hver dag for å sikre studentene evig berømmelse, dvs. for å stabilisere seertallet på 20 000? Differenslikningen til dette problemet er x n+1 = 0.9x n + Y der Y er antall nye seere hver dag. Løsningene er nå på formen x n = C (0.9) n + Y 0.1 (sjekk!). Grenseverdien til x n er dermed lim n x n = Y 0.1, og siden denne verdien skal være minst 20 000, må Y være minst 2 000. Det trengs altså minst 2 000 nye seere hver dag for å stabilisere seertallet på 20 000 (igjen gitt at vi mister 10% hver dag og at vi har nok seere i startfasen til å komme over 20 000). De fleste eksemplene vi har sett på har inneholdt mye forklarende tekst. La oss ta et eksempel på hvordan en løsning kan presenteres med akkurat nok 33
forklaringer (flere eksempler fins i løsningsforslagene til noen av oppgavene). Eksempel 2.27 Hvor mye bør du tjene for å ha råd til å ta opp et lån på 2 millioner? Anta at du låner 2 millioner i banken med en rentesats på 7 prosent per år. Vi forutsetter at denne rentesatsen forblir uendret i fremtiden. Du skal nedbetale lånet i løpet av 20 år ved å innbetale samme beløp ved forfall hvert år. Dette beløpet b skal inkludere både renter og avdrag. (Et slikt lån kalles forøvrig et annuitetslån). Oppgaven er da å regne ut b, dvs. hvor mye du må betale på lånet per år. For å løse oppgaven lar vi u n angi summen (i millioner) du kommer til å skylde banken etter n år. Da er u 0 = 2, u 20 = 0 og u n+1 = u n + 0.07 u n b = 1.07 u n b, n 0. (2.14) Dette er en inhomogen likning, og vi finner først løsningen til den homogene versjonen. Likningen u h n+1 = 1.07u h n har generell løsning u h n = C (1.07) n. Vi ser deretter etter en spesiell løsning av (2.14) på formen u s n = A. Vi må da ha at A = 1.07 A b, som gir u s n = A = Den generelle løsningen av (2.14) er derfor u n = u h n + u s n = C (1.07) n + b. 0.07 b 0.07, C R. Ved å bruke at u 0 = 2 og u 20 = 0 kan vi nå bestemme hva C og b må være : Det gir C + Dermed er 2 C = b = 2 og C 0.07 (1.07)20 + b = 0. 0.07 b = C 0.07 (1.07)20, så C = 2 (1 (1.07) 20 ). Ved å bruke den andre likningen for C og b finner vi nå at b = 0.07 (1.07) 20 2 (1 (1.07) 20 ) 34 = 0.14 (1.07)20 ((1.07) 20 1) 0.188786
Dette betyr at du skal innbetale 188 786 kr. per år. (Hvor lenge må du studere for å få en lønn der dette går bra?) 2.3 Nå skal du kunne løse og gjøre rede for konvergens av løsningene til første ordens lineære homogene differenslikninger, og videre vite hva slags problemer som gir opphav til slike likninger definisjonen av et polynom i n av grad k og definisjonen av den assosierte homogene likningen til en inhomogen differenslikning en løsningsmetode for første ordens lineære inhomogene differenslikninger der f(n) er et polynom i n, og vite når metoden må justeres og hvordan dette gjøres vite forskjellen på homogene og inhomogene differenslikninger i forhold til konvergens av løsninger og type problem de kan anvendes på kalle deg differenslikningsløser av første orden 35
Kapittel 3 Komplekse tall og trigonometri Grunnen til at vi har dette kapittelet midt i temaet Differenslikninger er for å kunne løse andre ordens differenslikninger. Da vil vi trenge å løse andregradslikninger. Men kan vi ikke det, spør du? Vel, vi vet at en generell andregradslikning har løsningsformel ax 2 + bx + c = 0 x = b ± b 2 4ac, (3.1) 2a men vi har ikke brukt denne formelen fullt ut. (Det i seg selv er også en god grunn til å innføre komplekse tall.) Når uttrykket b 2 4ac under rottegnet i (3.1) er negativt, har vi til nå sagt at andregradslikningen har ingen løsning. Det er fordi den ikke har noen løsninger blant de reelle tallene. Det fins imidlertid flere tall, og blant disse kan vi alltid finne løsninger på alle andregradslikninger. Disse tallene kalles komplekse tall (men ikke tenk på ordet kompleks som vanskelig!), og de vil vi trenge. I dette kapittelet skal vi innføre komplekse tall, og i den forbindelse får vi også bruk for trigonometri. 3.1 Komplekse tall Først en kort introduksjon: 36
Problemet vårt er altså at vi ikke kan trekke røtter av negative tall når vi jobber med reelle tall. Det fins imidlertid en løsning på dette problemet: Vi tenker oss at det fins et tall i, kalt den imaginære enheten, med egenskapen i 2 = 1. (3.2) Eksistensen av et tall som opphøyd i andre potens gir et negativt tall vil gjøre at vi kan trekke røtter av negative tall: Hvis vi går ut ifra at vanlige regneregler gjelder fremdeles vil vi ha at (ib) 2 = i 2 b 2 = ( 1)b 2 = b 2 for enhver b R. Så hvis b 0 vil det negative tallet b 2 iallefall ha minst én kvadratrot, nemlig ib. Tall på formen ib tenker vi oss som imaginære tall. Komplekse tall blir da tall som kan skrives som summen av et reelt tall og et imaginært tall. Vi kan så regne med disse tallene på vanlig måte, bortsett fra at vi hele tiden må huske at i 2 = 1. Formelt går vi frem slik: Definisjon 3.1 Et komplekst tall z er et tall som angis på formen z = a + ib der a, b R. Mengden av alle slike tall kalles de komplekse tallene og betegnes C. Eksempel 3.2 Tallet er et komplekst tall med a = 1 3 z = 1 3 + 2i og b = 2. Et komplekst tall a + ib skriver vi av og til på formen a + bi. Hvis a = 0 skriver vi 0 + ib = ib. Slike tall kalles som sagt imaginære dersom b 0. Hvis b = 0 skriver vi a + i0 = a. Det reelle tallet a blir dermed identifisert med det komplekse tallet a + i0. Spesielt har vi at 0 = 0 + i0. 37