-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
Expand file tree
/
Copy pathLab1Task.Rmd
More file actions
149 lines (112 loc) · 4.18 KB
/
Copy pathLab1Task.Rmd
File metadata and controls
149 lines (112 loc) · 4.18 KB
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
---
title: Лабораторная работа 1. Задания
author: "Сікаленка Міхаіл, 7ПІ"
date: "27/02/2024"
output:
html_document:
df_print: paged
word_document: default
pdf_document:
latex_engine: lualatex
includes:
in_header: preamble.tex
---
# Задача 1
Постройте график функции и её производных $F=(x-5)^2+6x$. Найдите минимум функции. $\frac{dF}{dx}=2(x-5)+6$.
```{r}
library(plotly)
F <- function(x){
(x - 5) ^ 2 + 6 * x
}
dF <- function(x){
2 * (x - 5) + 6
}
x <- seq(-5, 10, by = 0.1)
y <- F(x)
dy <- dF(x)
data <- data.frame(x, y)
Ddata <- data.frame(x, dy)
fig <- plot_ly(data, x = ~x, y = ~y,type = 'scatter', mode = 'lines') |>
add_trace(Ddata, x = ~x, y = ~dy,type = 'scatter', mode = 'lines')
fig
```
```{r}
op <- optimise(F, c(-5, 10))
x_min = op$minimum
cat(x_min, "\n")
cat(F(x_min))
```
Minimum in x=`r x_min`. Function minimum $F_{min}=$ `r F(x_min)`
# Задача 2
Лампа висит над центром круглого стола радиуса $r$. Освещение прямо пропорционально косинусу угла падения световых лучей и обратно пропорционально квадрату расстояния до источника света. На какой высоте лампы над столом $x$ освещение предмета, лежащего на краю стола, будет наилучшим? Пусть $r=1 м.$ Постройте график зависимости освещенности от высоты подвеса светильника. Найдите производную этой функции и постройте ее график. .  $F=\frac{cos(a)}{r^2+x^2}=[cos(a)=\frac{x}{\sqrt{r^2+x^2}}]=\frac{x}{(r^2+x^2)(\sqrt{r^2+x^2})}$, $\frac{dF}{dx}=\frac{r^2-2x^2}{(r^2 + x^2)^{5 / 2}}$.
```{r}
library(plotly)
F <- function(x, r = 1){
cos_value <- x / sqrt(x^2 + r^2)
cos_value / (x^2 + r^2)
}
dF <- function(x, r = 1){
(r^2 -2 * x^2) / (r^2 + x^2) ^ (5 / 2)
}
r <- c(1)
x <- seq(0, 5, length.out = 5000)
y <- F(x, r)
dy <- dF(x, r)
data <- data.frame(x, y)
dData <- data.frame(x, dy)
fig <- plot_ly(data, x = ~x, y = ~y,type = 'scatter', mode = 'lines') |>
add_trace(Ddata, x = ~x, y = ~dy, type = 'scatter', mode = 'lines')
fig
```
```{r}
op <- optimise(F, c(0, 5), maximum = T)
cat(op$maximum, "\n")
cat(F(op$maximum))
```
$\\F_{max}=$ `r op$maximum` in $x =$ `r F(op$maximum)`
# Задача 3
Постройте объемный и контурный график функции $F=3x^2+xy+2y^2-x-4y$. Найдите частные производные. Определите точки максимума, минимума и перегиба. $\frac{dF}{dx}=6x+y-1$, $\frac{dF}{dy}=x+4y-4$.
```{r}
library(plotly)
F <- function(x, y){
3 * x^2 + x * y + 2 * y ^ 2 - x - 4 * y
}
x <- y <- seq(-5, 5, length.out = 100)
z <-t(outer(x, y, FUN = F))
plot_ly(z = ~z) |> add_surface()
```
```{r}
z <- t(outer(x, y, FUN = F))
plot_ly(x = ~x, y = ~y, z = ~z, type = "contour")
```
```{r}
library(plotly)
solution <- optim(c(0, 0), function(vec) F(vec[1], vec[2]))
min_point <- solution$par
min_point
cat(F(min_point[1], min_point[2]))
```
$MaxSpots=$ `r min_point[1]` , `r min_point[2]`, $F_{min}$ = `r F(min_point[1], min_point[2])`.
# Задача 4
Найдите частные производные функции $F=xy$ и точку, где они равны 0. Постройте объемный и контурный график. Какие особые точки вы можете выделить. $\frac{dF}{dx}=y\\$, $\frac{dF}{dy}=x\\$.
```{r}
F <- function(x, y){
x * y
}
x <- y <- seq(-5, 5, length.out = 100)
z <- t(outer(x, y, FUN = F))
plot_ly(z = ~z) |> add_surface()
```
```{r}
z <- t(outer(x, y, FUN = F))
plot_ly(x = ~x, y = ~y, z = ~z, type = "contour")
```
```{r}
solution <- optim(c(0, 0), function(vec) F(vec[1], vec[2]))
min_point <- solution$par
```
```{r}
cat(min_point, "\n")
cat(F(min_point[1], min_point[2]))
```
$x_{optimum}=$ `r min_point[1]`, $y_{optimum}=$ `r min_point[2]`, $F_{optimum}=$ `r F(min_point[1], min_point[2])`