- Procvičíme si interpretaci derivace jako rychlosti změny.
- Naučíme se sestavovat matematické modely situací, ve kterých se veličina mění nekonstantní rychlostí
- Prerekvizitou je schopnost chápat derivaci jako rychlost změny a umět matematicky vyjádřit úměrnost mezi veličinami.
Newtonův zákon ochlazování je možné použít pro tělesa, u nichž teplota je ve všech místech stejná a efekty spojené s vedením tepla jsou zanedbatelné. Takové objekty charakterizujeme nízkým Biotovým číslem (naučíte se v navazujících předmětech jako Fyzikální vlastnosti dřeva). Předpokládejme, že nevytápěná místnost tyto podmínky splňuje.
Teplota v místnosti kde se přestalo topit při teplotě \(\displaystyle T=23^\circ\mathrm{C}\) se mění tepelnou výměnou s okolím. Rychlost, s jakou teplota místnosti v zimě klesá je úměrná rozdílu teplot v místnosti a venku. Vyjádřete toto pozorování kvantitativně pomocí derivací. Sestavíte tím matematický model popisující pokles teploty v této místnosti.
V tomto příkladu se učíme, že tam, kde se pracuje s rychlostmi změn hraje při kvantitativním popisu roli derivace. Ze střední školy známe tvary fyzikálních zákonů a vztahů v omezené platnosti, kdy se rychlost nemění (jako například rovnoměrný pohyb) nebo mění jenom velmi speciálním způsobem (jako například rovnoměrně zrychlený pohyb). Pomocí derivací tato omezení středoškolské fyziky padají.
Řešení
Je-li \(\displaystyle T\) teplota a \(\displaystyle t\) čas, je veličina \(\displaystyle \frac{\mathrm dT}{\mathrm dt}\) rychlost s jakou roste teplota a veličina \(\displaystyle -\frac{\mathrm dT}{\mathrm dt}\) rychlost, s jakou teplota klesá. Podle předpokladů platí \[ -\frac{\mathrm dT}{\mathrm dt}=k(T-T_{\text{venku}}) \] a model má tvar \[ \frac{\mathrm dT}{\mathrm dt}=-k(T-T_{\text{venku}}),\quad T(0)=23^\circ\mathrm{C} \] kde \(\displaystyle k\) je konstanta úměrnosti a \(\displaystyle T_{\text{venku}}\) teplota venku.
V případech, kdy je nutno uvažovat vedení tepla (vysoké Biotovo číslo), postupujeme podle rovnice vedení tepla, kterou jsme na přednášce odvodili pro jednorozměrný případ ve tvaru \[\varrho c \frac{\partial T}{\partial t}=\frac{\partial}{\partial x}\Bigl(\lambda\frac{\partial T}{\partial x}\Bigr).\] Typickým případem vedení tepla v jedné dimenzi je vedení tepla ve stěně.
Uvažujme jednorozměrnou úlohu s vedením tepla. Osa \(\displaystyle x\) směřuje doprava, teplota v bodě \(\displaystyle x\) a čase \(\displaystyle t\) je \(\displaystyle T(x,t)\) ve stupních Celsia. Tok tepla v čase \(\displaystyle t\) a v bodě \(\displaystyle x\) je \(\displaystyle q(x,t)\) v joulech za sekundu. Kladný tok je ve směru osy \(\displaystyle x\). Podle Fourierova zákona je \[q=-\lambda \frac{\partial T}{\partial x}.\]
Budeme uvažovat jednorozměrný objekt, tyč nebo stěnu. Počáteční teplota je \(\displaystyle 0\,^{\circ}\mathrm{C}\), pravý konec udržujeme na této teplotě, levý konec ohříváme na \(\displaystyle 20\,^{\circ}\mathrm{C}\) a udržujeme na této teplotě. Ve zbytku tyče (stěny) se postupně nastolí rovnováha vlivem vedení tepla.
Vyjádřete následující veličiny a určete jejich znaménko.
Tato úloha je jednoduchá a vlastně není na počítání, ale jenom na ujasnění si toho, co derivace vyjadřují a kdy jsou kladné a kdy záporné. To je nutné znát při zadávání modelů do numerických simulací. Výpočet za člověka udělají počítače, ale slovní interpretaci ani kontrolu, že je model relevantní a nemá popletená znaménka, za člověka nikdo neudělá. Používáme postup všeobecně přijímaný ve fyzikálních modelech. To však někdy nekoresponduje s výpočetními nástroji. Například ANSYS, nejpoužívanější program na výpočet modelů typu rovnice vedení tepla, používá pro zadání okrajových podmínek nikoliv tok ven z tělesa, ale tok dovnitř tělesa. Tedy pro fyzika a výpočtáře mají tyto podmínky opačné znaménko. Proto je potřeba vědět co se počítá, jak se systém chová, jak se to projeví na jeho vlastnostech a potom zkontrolovat, jestli to tak vychází i vě výpočetním modelu, jestli nepočítáme něco nesmyslného.
Řešení
Shrneme si, co je možné očekávát během průběhu děje. U studené tyče ohřejeme levý konec a teplotu udržujeme, pravý konec udržujmeme na nízké teplotě. Tyč se postupně ohřeje a pořád, během dosahování rovnováhy i po nastolení rovnováhy, bude blíž k teplému konci teplota vyšší. Směrem doprava tedy teplota bude klesat a tím směrem také poteče teplo. Po dodsažení rovnováhy bude toto teplo stejné, jako energie, kterou musíme na ohřívaném konci dodávat a na ochlazovaném konci odebírat. Než však nastane rovnováha, musí se všechny části tyče prohřát na cílovou teplotu. To znamená, že při předávání tepla směrem k chladnějšímu konci musí část tepla zůstat v daném místě jako vnitřní energie a projeví se zvýšením teploty. Do dosažení rovnovážného stavu tyč vede teplo, ale každá část tyče předává dál jenom část tepla, protože další část použije na zvýšení své teploty. Proto platí, že čím více jsme napravo, tím méně tam teče tepla.
K modelu stěny pomocí rovnice vedení tepla je ještě nutné přidat podmínky související s počátečním stavem (počáteční podmínky) a s chováním na okrajích (okrajové podmínky).
Nechť stěna je na intervalu \(\displaystyle x\in[0,L]\), \(\displaystyle x=0\) je vnitřní okraj a \(\displaystyle x=L\) je vnější okraj. Výraz \(\displaystyle -k\frac{\partial T}{\partial x}\) udává tok tepla ve směru osy \(\displaystyle x\). Tok ve směru osy \(\displaystyle x\) má kladné znaménko. Naformulujte okrajové podmínky v následujících scénářích.
Zpracováno podle Cengel: Mass and heat transfer.
Řešení
Je-li podmínka na teplotu, figuruje v matematické formulaci \(\displaystyle T\) vypočtená v bodě \(\displaystyle x=0\) nebo \(\displaystyle x=L\) podle toho, jedná-li se o vnitřní nebo vnější část stěny. \(\displaystyle T\) je funkce polohy, tj. \(\displaystyle T=T(x).\) Je-li podmínka na tok, figuruje v matematické formulaci tok ve tvaru \(\displaystyle -k\frac{\partial T}{\partial x}\), opět vypočtená v jednom z krajních bodů.
Všimněte si, že poslední dvě podmínky se liší znaménkem u \(\displaystyle T\). To proto, že v jednom případě je kladný směr toku tepla do materiálu a jednou z materiálu. Pokud chceme mít popis jednotný, nebo nezávislý na zvolené souřadné soustavě, formulujeme podmínky pro tok tepla ven z materiálu. Tento tok získáme tak, že tok tepla vynásobíme skalárně s jednotkovým vektorem směřujícím ven z materiálu kolmo na jeho povrch. V tomto případě by pro tok ze stěny do místnosti bylo \(\displaystyle k\frac{\partial T}{\partial x}(0)=h(T(0)-T_{\text{místnost}})\). Tento tok by byl záporný, protože ve skutečnosti teplo uniká z místnosti stěnou ven.
Mnoho živočichů roste tak, že mohou dorůstat jisté maximální délky a rychlost jejich růstu je úměrná délce, která jim do této maximální délky chybí (tj. kolik ještě musí do této maximální délky dorůst). Sestavte matematický model popisující takovýto růst (von Bertalanffy growth model).
Jakmile vidíme, že v zadání figuruje rychlost změny veličiny, která nás zajímá, je jasné, že kvantitativní model bude obsahovat derivaci. Zatím se učíme model zapsat, později ho budeme umět i vyřešit.
Řešení
Je-li \(\displaystyle L\) délka a \(\displaystyle L_{\max}\) maximální délka, potom do maximální délky chybí \(\displaystyle L_{\max}-L\) a model má tvar \[\frac{\mathrm dL}{\mathrm dt}=k (L_{\max}-L).\]
Znečišťující látky se v kontaminované oblasti rozkládají tak, že za den se samovolně rozloží \(\displaystyle 8\%\) aktuálního znečištění. Kromě toho pracovníci odstraňují látky rychlostí \(\displaystyle 30\) galonů denně. Vyjádřete tento proces kvantitativně pomocí vhodného modelu.
Tento příklad opět zmiňuje rychlost změny, tj. derivaci. Tentokrát se na změně podílejí dva procesy a jejich účinek se sčítá. Příklad navíc připomíná, jak se pracuje se změnou vyjádřenou procenty. Toto je používané například při úročení spojitým úrokem. Pokud pokles změníme na růst, tj. pokud změníme znaménka u derivace, máme okamžitě model růstu financí na účtu, na kterém se pravidelně připisuje úrok a k tomu se přidává fixní úložka.
Řešení
Je-li \(\displaystyle y\) znečištění v galonech a \(\displaystyle t\) čas ve dnech, má model tvar \[\frac{\mathrm dy}{\mathrm dt}=-0.08y-30.\]
Při modelování růstu populace o velikosti \(\displaystyle x(t)\) často pracujeme s populací žijící v prostředí s omezenou úživností (nosnou kapacitou). Často používáme model \[\frac{\mathrm d x}{\mathrm dt}=rx\left(1-\frac xK\right),\] kde \(\displaystyle r\) a \(\displaystyle K\) jsou parametry modelu (reálné konstanty). Nakreslete graf funkce \(\displaystyle f(x)=rx\left(1-\frac xK\right)\) a ověřte, že pro velká \(\displaystyle x\) je \(\displaystyle f(x)\) záporné a velikost populace proto klesá. Pokud populaci lovíme konstantní rychlostí, sníží se pravá strana o konstantu, kterou označíme \(\displaystyle h\). Ukažte, že pro intenzivní lov bude pravá strana rovnice pořád záporná a intenzivní lov tak způsobí vyhubení populace. Dá se najít kritická hodnota lovu oddělující vyhynutí populace a její trvalé přežívání?
Toto je asi nejdůležitější rovnice pro modelování biologických jevů. Používá se při modelování vývoje obnovitelných zdrojů a bývá modifikována pro konkrétní případy podle toho, jak populace interaguje s okolím.
Řešení
Funkce \(\displaystyle f(x)=rx\left(1-\frac xK\right)\) je kvadratická funkce s nulovými body \(\displaystyle x=0\) a \(\displaystyle x=K\), vrcholem uprostřed mezi nulovými body (tj. pro \(\displaystyle x=\frac K2\)) a parabola je otočená vrcholem nahoru. Proto je napravo od \(\displaystyle x=K\) záporná. To odpovídá tomu, že populace s velikostí přesahující nosnou kapacitu v dlouhodobém horizontu vymírá.
Funkce \(\displaystyle f_h(x)=rx\left(1-\frac xK\right)-h\) vznikne posunutím funkce \(\displaystyle f(x)=rx\left(1-\frac xK\right)\) o \(\displaystyle h\) dolů. Pokud posuneme hodně, dostane se celá parabola pod osu \(\displaystyle x\) a funkce bude pořád záporná. Kritická hodnota je v situaci, kdy mizí možnost, že \(\displaystyle f_h(x)\) má body kde je kladná a populace se může rozvíjet. To nastane, pokud se vrchol paraboly dostane na osu \(\displaystyle x\), tj. \(\displaystyle h\) je rovno funkční hodnotě funkce \(\displaystyle f(x)\) v bodě \(\displaystyle x=\frac K2.\)
Populace jelenů v národním parku přibývá rychlostí 10% za rok. Správa parku každý rok odebere 50 jedinců. Napište matematický model pro velikost populace jelenů v tomto parku.
Řešení
Je-li \(\displaystyle x\) velikost populace jelenů, platí \[ \frac{\mathrm dx}{\mathrm dt}=0.10 x-50, \] kde \(\displaystyle t\) je čas v letech.
Rychlost s jakou roste počet nemocných chřipkou je úměrný současně počtu nemocných a počtu zdravých jedinců. Sestavte model takového šíření chřipky.
Toto je současně model popisující šíření informace v populaci, stačí si místo chřipky představit nějakou informaci předávanou mezi lidmi (sociální difuze).
Řešení
Je-li \(\displaystyle M\) velikost populace a \(\displaystyle y\) počet nemocných, je v populaci \(\displaystyle M-y\) zdravých a model má tvar \[\frac{\mathrm dy}{\mathrm dt}=ky(M-y).\]
Kruhová ropná skvrna na hladině se rozšiřuje tak, že její poloměr jako funkce času roste rychlostí, která je nepřímo úměrná druhé mocnině poloměru. Vyjádřete proces kvantitativně pomocí derivací.
Řešení
Je-li \(\displaystyle r\) poloměr, je \(\displaystyle r^2\) druhá mocnina a protože se jedná o nepřímou úměrnost, platí \[\frac{\mathrm dr}{\mathrm dt}=\frac{k}{r^2}.\]
Rychlost učení (tj. časová změna objemu osvojené látky nebo procento z maximální manuální zručnosti) je úměrná objemu dosud nenaučené látky. Vyjádřete proces kvantitativně pomocí derivací.
Řešení
Je-li \(\displaystyle L\) objem naučené látky a \(\displaystyle L_{\max}\) maximální objem látky kterou je možné se naučit, je objem dosud nenaučené látky \(\displaystyle L_{\max}-L\) a model má tvar \[\frac{\mathrm dL}{\mathrm dt}=k (L_{\max}-L).\]
Určete derivace následujících funkcí jedné proměnné. Ostatní veličiny jsou parametry. Pokud v zadaném vzorci odhalíte vztah mezi veličinami známý ze středoškolské geometrie, pokuste se najít odpovídající interpretaci derivace.
V tomto příkladě se učíme mimo jiné derivovat i podle jiné proměnné než podle \(\displaystyle x\). To je nezbytné pro aplikace. Abychom nebyli fixováni na proměnnou \(\displaystyle x\), je vhodné se učit vzorce pro derivování vyjadřovat slovně a bez jména konkrétní proměnné.
Řešení