7 Ukªady równa«ró»niczkowych zwyczajnych liniowych. Równania ró»niczkowe zwyczajne liniowe wy»szych rz dów

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "7 Ukªady równa«ró»niczkowych zwyczajnych liniowych. Równania ró»niczkowe zwyczajne liniowe wy»szych rz dów"

Transkrypt

1 Ukªady r-na«ró»niczkowych liniowych. R-nia liniowe wy»szych rz dów 71 7 Ukªady równa«ró»niczkowych zwyczajnych liniowych. Równania ró»niczkowe zwyczajne liniowe wy»szych rz dów 7.1 Nierówno± Gronwalla W bie» cym podrozdziale udowodnimy nierówno± Gronwalla, znajduj c szerokie zastosowanie w teorii równa«ró»niczkowych. Lemat 7.1 (Nierówno± Gronwalla 1 ). Zaªó»my,»e I jest przedziaªem (niezdegenerowanym), I, oraz g : I [0, ) jest funkcj ci gª speªniaj c, dla pewnych C 0 i D 0, nierówno± g(t) C + D t Wówczas zachodzi nierówno± g(s) ds t I. g(t) Ce D t t I. Dowód. Wyka»emy nierówno± tylko dla t. Poªó»my t q(t) := C + D g(s) ds, t I, t. q jest funkcj klasy C 1. Z zaªo»enia, g(t) q(t) dla t I, t, zatem q (t) Dq(t) q (t) Dg(t) = 0, t I, t. Mno» c skrajne strony powy»szej nierówno±ci przez e Dt otrzymujemy e Dt q (t) De Dt q(t) 0, t I, t, czyli (e Dt q(t)) 0, t I, t. Caªkuj c powy»sz nierówno± od do t dostajemy q(t) Ce D(t ), t I, t. Lecz g(t) q(t) dla wszystkich t I, t, co daje» dany wynik. 1 Thomas Hakon Gronwall (wªa±c. Grönwall, ), matematyk ameryka«ski pochodzenia szwedzkiego

2 72 Skompilowaª Janusz Mierczy«ski Podamy teraz przykªad zastosowania nierówno±ci Gronwalla. Twierdzenie 7.2. Zaªó»my,»e ci gªa funkcja wektorowa f : (a, b) R n R n ma nast puj c wªasno± : Istniej ci gªe funkcje rzeczywiste M 1 : (a, b) [0, ) i M 2 : (a, b) [0, ) takie,»e f(t, x) M 1 (t) x + M 2 (t) t (a, b) x R n. Wówczas ka»de nieprzedªu»alne rozwi zanie ukªadu równa«ró»niczkowych x = f(t, x) jest okre±lone na caªym przedziale (a, b). Dowód. Zaªó»my nie wprost,»e dla pewnego rozwi zania nieprzedªu»alnego ϕ: (α, β) R n ukªadu x = f(t, x) zachodzi a < α. Z twierdzenia o przedªu»aniu rozwi za«(tw. 6.4) wynika,»e dla ka»dego zbioru zwartego K R n istnieje τ (α, β) takie,»e ϕ(t) / K dla wszystkich t (α, τ). Ustalmy (α, β). Dojdziemy do sprzeczno±ci, je±li znajdziemy zbiór zwarty K R n taki,»e ϕ(t) K dla wszystkich t (α, ]. Wykorzystamy do tego nierówno± Gronwalla. Funkcja wektorowa ϕ( ) speªnia równanie caªkowe ϕ(t) = ϕ( ) + t f(s, ϕ(s)) ds t (α, β). Oznaczmy g(t) := ϕ(t), t (α, ] =: I. Standardowe oszacowania dla caªek oznaczonych z (ci gªych) funkcji wektorowych daj gdzie g(t) C + D t g(s) ds t I, C := ϕ( ) + ( α) sup { M 2 (s) : s [α, ] }(< ), D := sup { M 2 (s) : s [α, ] }(< ). Z nierówno±ci Gronwalla (Lemat 7.1) wynika,»e ϕ(t) Ce D t Ce D( α) t I. Za zbiór zwarty K bierzemy kul domkni t o ±rodku w 0 i promieniu Ce D(t0 α). Przypadek β < b wykluczamy w analogiczny sposób.

3 Ukªady r-na«ró»niczkowych liniowych. R-nia liniowe wy»szych rz dów Ukªady równa«ró»niczkowych zwyczajnych liniowych: Podstawowe poj cia i wªa±ciwo±ci Dla macierzy A = [a ij ] n i,j=1 (by mo»e o wyrazach zespolonych!), symbol A oznacza ( n i,j=1 a ij 2 ) 1/2 (norm tak nazywamy norm Frobeniusa 2 ). Przypomnijmy,»e Ax A x, gdzie Ax [odp. x ] oznacza norm euklidesow wektora Ax [odp. wektora x]. Denicja. Ukªadem n równa«ró»niczkowych zwyczajnych liniowych nazywamy ukªad (ULn) x = A(t)x + h(t), gdzie A: (a, b) R n n jest funkcj macierzow i h: (a, b) R n jest funkcj wektorow. Funkcj A( ) nazywamy macierz ukªadu (ULn). Denicja. Ukªad (ULn) nazywamy ukªadem równa«ró»niczkowych liniowych jednorodnych gdy h 0. W przeciwnym przypadku ukªad nazywamy ukªadem równa«ró»niczkowych liniowych niejednorodnych. Twierdzenie 7.3. Zaªó»my,»e funkcje A: (a, b) R n n i h: (a, b) R n s ci gªe. Wówczas dla ka»dego (, x 0 ) (a, b) R n istnieje dokªadnie jedno rozwi zanie nieprzedªu»alne ϕ: (a, b) R zagadnienia pocz tkowego (ULn-ZP) x = A(t)x + h(t) x( ) = x 0. Dowód. Funkcja wektorowa (t, x) A(t)x + h(t) jest ci gªa. Ponadto, dla ka»dego przedziaªu zwartego [c, d] (a, b) mamy A(t)x 1 + h(t) (A(t)x 2 + h(t)) = = A(t)(x 1 x 2 ) L x 1 x 2 t [c, d] x 1, x 2 R n, gdzie L := sup{ A(t) : t [c, d] } <. Na podstawie Faktu 6.6 istnieje dokªadnie jedno nieprzedªu»alne rozwi zanie ϕ: (α, β) R n zagadnienia (ULn-ZP). Aby wykaza,»e (α, β) = (a, b), wystarczy zauwa»y,»e dla wszystkich t (a, b) i wszystkich x R n speªniona jest nierówno± A(t)x + h(t) M 1 (t) x + M 2 (t), gdzie i zastosowa Tw M 1 (t) := A(t), M 2 (t) := h(t), 2 Ferdinand Georg Frobenius ( ), matematyk niemiecki

4 74 Skompilowaª Janusz Mierczy«ski 7.3 Ukªady równa«ró»niczkowych liniowych jednorodnych W bie» cym podrozdziale rozpatrujemy ukªad n równa«ró»niczkowych liniowych jednorodnych (ULJn) x = A(t)x, gdzie A: (a, b) R n n jest ci gª funkcj macierzow. Jest niemal oczywiste,»e zbiór wszystkich rozwi za«ukªadu (ULJn) tworzy przestrze«liniow nad ciaªem R liczb rzeczywistych. Twierdzenie 7.4. Wymiar przestrzeni liniowej rozwi za«ukªadu (ULJn) równa«ró»niczkowych liniowych jednorodnych wynosi n. Dowód. Oznaczmy przestrze«liniow rozwi za«ukªadu (ULJn) przez S. Ustalmy (a, b), i oznaczmy przez R odwzorowanie liniowe przyporz dkowuj ce rozwi zaniu ϕ( ) ukªadu (ULJn) jego warto± w. Z Twierdzenia 7.3 wynika,»e R jest ró»nowarto±ciowe i na, zatem jest izomorzmem przestrzeni liniowych S i R n. Udowodnimy teraz pomocniczy lemat. Lemat 7.5. Niech (ϕ 1,..., ϕ n ) b dzie ukªadem rozwi za«ukªadu (ULJn). Wówczas nast puj ce warunki s równowa»ne: (i) Ukªad funkcji (ϕ 1,..., ϕ n ) jest liniowo niezale»ny. (ii) Istnieje (a, b) takie,»e ukªad wektorów (ϕ 1 ( ),..., ϕ n ( )) jest liniowo niezale»ny. (iii) Dla ka»dego t (a, b) ukªad wektorów (ϕ 1 (t),..., ϕ n (t)) jest liniowo niezale»ny. Dowód. Udowodnimy równowa»no± zaprzecze«powy»szych warunków, tzn. (i) Ukªad funkcji (ϕ 1,..., ϕ n ) jest liniowo zale»ny. (ii) Dla ka»dego t (a, b) ukªad wektorów (ϕ 1 (t),..., ϕ n (t)) jest liniowo zale»ny. (iii) Istnieje (a, b) takie,»e ukªad wektorów (ϕ 1 ( ),..., ϕ n ( )) jest liniowo zale»ny.

5 Ukªady r-na«ró»niczkowych liniowych. R-nia liniowe wy»szych rz dów 75 Implikacje (i) = (ii) = (iii) s oczywiste. Zaªó»my (iii). Zatem co najmniej jeden z wektorów (ϕ 1 ( ),..., ϕ n ( )) jest kombinacj liniow pozostaªych. Dla ustalenia uwagi zaªó»my,»e ϕ 1 ( ) = c 2 ϕ 2 ( )+ +c n ϕ n ( ). Zauwa»my,»e zarówno funkcja ϕ 1 jak i c 2 ϕ c n ϕ n speªniaj zagadnienie pocz tkowe x = A(t)x, x( ) = ϕ 1 ( ). Z Tw. 7.3 wynika,»e ϕ 1 = c 2 ϕ c n ϕ n, st d ukªad funkcji (ϕ 1,..., ϕ n ) jest liniowo zale»- ny. Niech (ϕ 1,..., ϕ n ) b dzie ukªadem rozwi za«ukªadu (ULJn). Oznaczmy ϕ i = col (ϕ 1i,..., ϕ ni ). Šatwo zauwa»y,»e funkcja macierzowa Φ( ) := [ϕ ij ( )] n i,j=1 (czyli macierz otrzymana przez ustawienie obok siebie wektorów kolumnowych ϕ 1,..., ϕ n ) jest rozwi zaniem nast puj cego macierzowego liniowego równania ró»niczkowego (7.1) X = A(t)X. Denicja. Ukªad (ϕ 1,..., ϕ n ) nazywamy ukªadem fundamentalnym (lub podstawowym) ukªadu równa«ró»niczkowych liniowych jednorodnych (ULJn) gdy funkcje wektorowe ϕ 1,..., ϕ n tworz baz przestrzeni liniowej rozwi za«ukªadu (ULJn). Z Lematu 7.5 (niemal) bezpo±rednio wynika Lemat 7.6. Ukªady fundamentalne ukªadu równa«ró»niczkowych liniowych jednorodnych (ULJn) odpowiadaj tym rozwi zaniom Φ( ) równania macierzowego (7.1) dla których det Φ(t) 0 dla ka»dego t (a, b) (lub det Φ( ) 0 dla pewnego (a, b)). Denicja. Rozwi zanie Φ( ) równania macierzowego (7.1) nazywamy macierz fundamentaln (lub podstawow ) ukªadu (ULJn) gdy det Φ(t) 0 dla ka»dego t (a, b) (alternatywnie, gdy det Φ( ) 0 dla pewnego (a, b)). Denicja. Wyznacznikiem Wro«skiego (lub wro«skianem) ukªadu (ϕ 1,..., ϕ n ) rozwi za«ukªadu (ULJn) nazywamy wyznacznik det Φ( ) (oznaczamy go przez W (ϕ 1,..., ϕ n )( )). Twierdzenie 7.7 (Wzór Liouville'a 3 ). Niech (ϕ 1,..., ϕ n ) b dzie ukªadem rozwi za«ukªadu (ULJn). Wówczas wro«skian W ( ) := W (ϕ 1,..., ϕ n )( ) speªnia równanie ró»niczkowe W = tr A(t) W. 3 Joseph Liouville ( ), matematyk francuski

6 76 Skompilowaª Janusz Mierczy«ski Wynika st d,»e ( t ) W (t) = W (s) exp tr A(τ) dτ dla s, t (a, b). s Przypominam,»e tr A, ±lad macierzy A, oznacza sum elementów na gªównej przek tnej A, tr A = n i=1 a ii. Lemat 7.8. (i) Je»eli Φ( ) jest macierz fundamentaln ukªadu (ULJn) i B jest staª macierz nieosobliw, to Φ( )B jest macierz fundamentaln ukªadu (ULJn). (ii) Je»eli Φ( ) i Ψ( ) s macierzami fundamentalnymi ukªadu (ULJn), to istnieje staªa macierz nieosobliwa B taka,»e Ψ(t) = Φ(t)B dla ka»dego t (a, b). Dowód. (i) Na przedziale (a, b) zachodzi (ΦB) = Φ B = (A(t)Φ)B = A(t)(ΦB), zatem funkcja macierzowa Φ( )B jest rozwi zaniem macierzowego równania ró»niczkowego X = A(t)X. Ponadto det (ΦB)(t) 0 dla ka»dego t (a, b). (ii) Oznaczmy Ξ(t) := Φ 1 (t)ψ(t). Zachodz nast puj ce równo±ci Ξ (t) = (Φ 1 (t)) Ψ(t)+Φ 1 (t)ψ(t) = ( Φ 1 (t)φ (t)φ 1 (t))ψ(t)+φ 1 (t)ψ (t) = = Φ 1 (t)(ψ (t) Φ (t)φ 1 (t)ψ(t)) = Φ 1 (t)(a(t)ψ(t) A(t)Φ(t)Φ 1 (t)ψ(t)) 0, zatem Ξ(t) = const. Wniosek. Dla macierzy fundamentalnych Φ i Ψ ukªadu (ULJn) mamy Φ(t)Φ 1 (s) = Ψ(t)Ψ 1 (s) t, s (a, b). Denicja. Macierz Cauchy'ego ukªadu równa«ró»niczkowych liniowych jednorodnych (ULJn) nazywamy funkcj macierzow dwóch zmiennych Φ(t; s) := Φ(t)Φ 1 (s), s, t (a, b), gdzie Φ( ) jest macierz fundamentaln ukªadu (ULJn). Z powy»szego wniosku wynika,»e (w odró»nieniu od macierzy fundamentalnej) macierz Cauchy'ego jest jednoznacznie okre±lona. Poni»sze wªasno±ci macierzy Cauchy'ego s ªatwe do sprawdzenia: 1) Φ(t; t) = I t (a, b), 2) Φ(u; t)φ(t; s) = Φ(u; s) s, t, u (a, b).

7 Ukªady r-na«ró»niczkowych liniowych. R-nia liniowe wy»szych rz dów 77 Twierdzenie 7.9. Rozwi zanie zagadnienia pocz tkowego wyra»a si wzorem x = A(t)x x( ) = x 0 Φ(t; )x 0, gdzie Φ( ; ) jest macierz Cauchy'ego ukªadu x = A(t)x. Dowód. t (Φ(t; )x 0 ) = t (Φ(t)Φ 1 ( )x 0 ) = = Φ (t)φ 1 ( )x 0 = A(t)Φ(t)Φ 1 ( )x 0 = A(t)Φ(t; )x 0, zatem t Φ(t; )x 0 jest rozwi zaniem ukªadu. Zauwa»my ponadto,»e Φ( ; )x 0 = Φ( )Φ 1 ( )x 0 = x Ukªady równa«ró»niczkowych liniowych niejednorodnych. Uzmiennianie staªych W bie» cym podrozdziale rozpatrujemy ukªad n równa«ró»niczkowych liniowych niejednorodnych (ULNn) x = A(t)x + h(t), gdzie A: (a, b) R n n jest ci gª funkcj macierzow i h: (a, b) R n jest ci gª funkcj wektorow. Dla ukªadu równa«ró»niczkowych liniowych niejednorodnych (ULNn) ukªad równa«ró»niczkowych liniowych jednorodnych (ULJn) x = A(t)x nazywamy ukªadem stowarzyszonym z (ULNn). W ±wietle Tw. 7.4 i denicji ukªadu fundamentalnego poni»szy wynik jest oczywisty. Twierdzenie Niech (ϕ 1 ( ),..., ϕ n ( )) b dzie ustalonym ukªadem fundamentalnym ukªadu równa«liniowych jednorodnych x = A(t)x, i niech ψ( ) b dzie ustalonym rozwi zaniem ukªadu (ULNn). Ka»de rozwi zanie ukªadu (ULNn) równa«ró»niczkowych liniowych niejednorodnych mo»na jednoznacznie zapisa w postaci (7.2) C 1 ϕ 1 ( ) + + C n ϕ n ( ) + ψ( ), gdzie C 1,..., C n R s staªymi,

8 78 Skompilowaª Janusz Mierczy«ski Wzór (7.2), gdzie C 1,..., C n R s dowolne, nazywamy rozwi zaniem ogólnym ukªadu równa«ró»niczkowych liniowych niejednorodnych. Stosuj c terminologi z algebry liniowej, mo»na powiedzie,»e zbiór rozwi za«ukªadu równa«ró»niczkowych liniowych niejednorodnych jest przestrzeni aniczn (nad ciaªem liczb rzeczywistych) wymiaru n. Twierdzenie 7.11 (Wzór na uzmiennianie staªych). Rozwi zanie zagadnienia pocz tkowego jest równe x = A(t)x + h(t) x( ) = x 0 Φ(t; )x 0 + t Φ(t; s)h(s) ds, gdzie Φ( ; ) jest macierz Cauchy'ego ukªadu stowarzyszonego x = A(t)x. Dowód. Niech ϕ( ) b dzie rozwi zaniem naszego zagadnienia pocz tkowego, i niech Φ b dzie pewn macierz fundamentaln ukªadu równa«jednorodnych. Zachodzi nast puj ca równo± : d dt (Φ 1 (t)ϕ(t)) = (Φ 1 ) (t)ϕ(t) + Φ 1 (t)ϕ (t) = = Φ 1 (t)φ (t)φ 1 (t)ϕ(t) + Φ 1 (t)(a(t)ϕ(t) + h(t)) = = Φ 1 (t)a(t)φ(t)φ 1 (t)ϕ(t) + Φ 1 (t)a(t)ϕ(t) + Φ 1 (t)h(t). Caªkuj c t równo± otrzymujemy t Lewa strona jest równa Mamy zatem t d ds (Φ 1 (s)ϕ(s)) ds = Φ 1 (s)h(s) ds. Φ 1 (t)ϕ(t) Φ 1 ( )ϕ( ). Φ 1 (t)ϕ(t) = Φ 1 ( )x 0 + t Φ 1 (s)h(s) ds. Mno» c obie strony powy»szej równo±ci przez Φ(t) (z lewej strony) otrzymujemy» dany wzór.

9 Ukªady r-na«ró»niczkowych liniowych. R-nia liniowe wy»szych rz dów 79 W praktyce powy»szy wzór stosuje si w nieco innej wersji: szukamy rozwi zania ogólnego ukªadu równa«niejednorodnych (ULNn) w postaci Φ( )c( ), gdzie Φ( ) jest ustalon macierz fundamentaln ukªadu stowarzyszonego, oraz c( ) := col (c 1 ( ),..., c n ( )) jest pewn (jeszcze nie znan ) funkcj wektorow. Zachodz nast puj ce równo±ci (Φ(t)c(t)) = A(t)Φ(t)c(t) + h(t) t (a, b). Lecz lewa strona jest równa Φ (t)c(t) + Φ(t)c (t) = A(t)Φ(t)c(t) + Φ(t)c (t), co daje Φ(t)c (t) = h(t), a po rozpisaniu ϕ 11 (t)c 1(t) + ϕ 12 (t)c 2(t) + + ϕ 1n (t)c n(t) = h 1 (t) ϕ 21 (t)c 1(t) + ϕ 22 (t)c 2(t) + + ϕ 2n (t)c n(t) = h 2 (t). ϕ n1 (t)c 1(t) + ϕ n2 (t)c 2(t) + + ϕ nn (t)c n(t) = h n (t) Powy»sz metod nazywamy metod uzmienniania staªych. 7.5 Równania ró»niczkowe liniowe jednorodne wy»szych rz dów: Podstawowe poj cia i wªa±ciwo±ci. Denicja. Równaniem ró»niczkowym zwyczajnym liniowym n-tego rz du nazywamy równanie (RLn) x (n) + p 1 (t)x (n 1) + + p n 1 (t)x + p n (t)x = h(t), gdzie p 1,..., p n : (a, b) R (wspóªczynniki równania (RLn)), h: (a, b) R (wyraz wolny równania (RLn))). Stosuj c metod z Rozdziaªu 6 wykazujemy,»e równanie (RLn) jest równowa»ne ukªadowi równa«ró»niczkowych liniowych x = x p n (t) p 1 (t) h(t)

10 710 Skompilowaª Janusz Mierczy«ski Denicja. Równanie (RLn) nazywamy równaniem ró»niczkowym liniowym n-tego rz du jednorodnym gdy h 0. W przeciwnym przypadku równanie nazywamy równaniem ró»niczkowym liniowym n-tego rz du niejednorodnym. Twierdzenie Zaªó»my,»e funkcje p 1,..., p n : (a, b) R i h: (a, b) R s ci gªe. Wówczas dla ka»dego (, x 0, x 1,..., x n 1 ) (a, b) R n istnieje dokªadnie jedno rozwi zanie nieprzedªu»alne ϕ: (a, b) R zagadnienia pocz tkowego x (n) + p 1 (t)x (n 1) + + p n 1 (t)x + p n (t)x = h(t) (7.3) x(t 0 ) = x 0 x ( ) = x 1. x (n 1) ( ) = x n Równania ró»niczkowe liniowe jednorodne wy»szych rz dów. W bie» cym podrozdziale rozpatrujemy równanie ró»niczkowe liniowe jednorodne n-tego rz du (RLJn) x (n) + p 1 (t)x (n 1) + + p n 1 (t)x + p n (t)x = 0, gdzie p 0,..., p n : (a, b) R s funkcjami ci gªymi. Twierdzenie Zbiór wszystkich rozwi za«równania (RLJn) liniowego jednorodnego n-tego rz du tworzy przestrze«liniow (nad ciaªem liczb rzeczywistych) wymiaru n. Denicja. Wyznacznikiem Wro«skiego (lub wro«skianem) ukªadu (ϕ 1,..., ϕ n ) rozwi za«równania (RLJn) nazywamy wyznacznik funkcyjny ϕ 1 ϕ 2... ϕ n ϕ 1 ϕ 2... ϕ n... ϕ (n 1) 1 ϕ (n 1) 2... ϕ (n 1) (oznaczamy go przez W (ϕ 1,..., ϕ n )( ). Denicja. Ukªad (ϕ 1,..., ϕ n ) nazywamy ukªadem fundamentalnym (lub podstawowym) równania ró»niczkowego liniowego jednorodnego n-tego rz du (RLJn), gdy funkcje ϕ 1,..., ϕ n tworz baz przestrzeni liniowej rozwi za«równania (RLJn). n

11 Ukªady r-na«ró»niczkowych liniowych. R-nia liniowe wy»szych rz dów 711 Fakt Niech (ϕ 1,..., ϕ n ) b dzie ukªadem rozwi za«równania (RLJn). Wówczas nast puj ce warunki s równowa»ne: (i) (ϕ 1,..., ϕ n ) jest ukªadem fundamentalnym równania (RLJn). (ii) Istnieje (a, b) takie,»e W (ϕ 1,..., ϕ n )( ) 0. (iii) W (ϕ 1,..., ϕ n )(t) 0 dla ka»dego t (a, b). Przykªad. Przy ustalonym (a, b), oznaczmy przez ϕ j, 0 j n 1, rozwi zanie równania (RLJn) speªniaj ce warunki pocz tkowe x (k) ( ) = δ jk, gdzie 0 k n 1 (δ jk oznacza delt Kroneckera). Zachodzi W (ϕ 0,..., ϕ n 1 )( ) = det Id = 1, zatem, na podstawie powy»szego faktu, ukªad (ϕ 0,..., ϕ n 1 ) jest ukªadem fundamentalnym. Twierdzenie 7.15 (Wzór Liouville'a, dla n = 2 zwany te» wzorem Abela 4 ). Niech (ϕ 1,..., ϕ n ) b dzie ukªadem rozwi za«równania (RLJn). Wówczas wro«skian W ( ) := W (ϕ 1,..., ϕ n )( ) speªnia równanie ró»niczkowe W = p 1 (t)w. Wynika st d,»e ( t ) W (t) = W (s) exp p 1 (τ) dτ dla, t (a, b). s Nie ma ogólnego wzoru pozwalaj cego wyrazi rozwi zanie równania ró»- niczkowego liniowego jednorodnego (rz du wy»szego ni» 1) w postaci zªo»enia sko«czonej ilo±ci operacji typu caªkowania, nakªadania funkcji wykªadniczej itp. Niemniej jednak, gdy znamy jedno rozwi zanie η : (a, b) R (nie przyjmuj ce nigdzie warto±ci 0) równania (RLJn), poprzez podstawienie x = yη równanie (RLJn) mo»na sprowadzi do równania liniowego jednorodnego rz du n 1. Istotnie, otrzymujemy wtedy ( ) ( ) n n y (n) η + y (n 1) η + + y η (n 1) + yη (n) + 1 n 1 + p 1 (t) ( ( ) ( ) n 1 n 1 y (n 1) η + y (n 2) η + + y η (n 2) + yη (n 1)) + 1 n 2 4 Niels Henrik Abel ( ), matematyk norweski p n 1 (t)(y η + yη ) + + p n (t)yη = 0,

12 712 Skompilowaª Janusz Mierczy«ski czyli Dzielimy obie strony przez η: i podstawiamy z = y : y (n) η + q 1 (t)y (n 1) + + q n 1 (t)y = 0. y (n) + q 1 (t)y (n 1) + + q n 1 (t)y = 0, (7.4) z (n 1) + q 1 (t)z (n 1) + + q n 1 (t)z = 0. Niech (ψ 1,..., ψ n 1 ) b dzie ukªadem fundamentalnym równania (7.4). Wówczas (ηϕ 1,..., ηϕ n 1, η), gdzie ϕ j jest pewn funkcj pierwotn funkcji ψ j, jest ukªadem fundamentalnym równania (RLJn). Aby to sprawdzi, zauwa»- my,»e wystarczy stwierdzi i» funkcje ηϕ 1,..., ηϕ n 1, η s liniowo niezale»ne. Niech c 1,..., c n R b d takie,»e c 1 ηϕ c n 1 ηϕ n 1 + c n η 0. Dziel c obie strony przez η otrzymujemy (7.5) c 1 ϕ c n 1 ϕ n 1 + c n 0. Ró»niczkuj c powy»sz równo± dostajemy c 1 ψ c n 1 ψ n 1 0, zatem c 1 = = c n 1 = 0. Z równo±ci (7.5) otrzymujemy c n = Równania ró»niczkowe liniowe niejednorodne wy»- szych rz dów. W bie» cym podrozdziale rozpatrujemy równanie ró»niczkowe liniowe niejednorodne n-tego rz du (RLNn) x (n) + p 1 (t)x (n 1) + + p n 1 (t)x + p n (t)x = h(t), gdzie p 1,..., p n, h: (a, b) R s funkcjami ci gªymi. Dla równania ró»niczkowego liniowego niejednorodnego równanie ró»niczkowe liniowe jednorodne (RLJn) x (n) + p 1 (t)x (n 1) + + p n 1 (t)x + p n (t)x = 0 nazywamy równaniem stowarzyszonym z (RLNn).

13 Ukªady r-na«ró»niczkowych liniowych. R-nia liniowe wy»szych rz dów 713 Twierdzenie Niech (ϕ 1,..., ϕ n ) b dzie ustalonym ukªadem fundamentalnym równania liniowego jednorodnego (RLJn), i niech ψ b dzie ustalonym rozwi zaniem równania (RLNn). Ka»de rozwi zanie równania ró»niczkowego liniowego niejednorodnego (RLNn) mo»na jednoznacznie zapisa w postaci (7.6) C 1 ϕ 1 ( ) + + C n ϕ n ( ) + ψ( ), gdzie C 1,..., C n R s staªymi. Wzór (7.6), gdzie C 1,..., C n R s dowolne, nazywamy rozwi zaniem ogólnym równania ró»niczkowego liniowego niejednorodnego n-tego rz du. Metoda uzmienniania staªych dla równania ró»niczkowego liniowego niejednorodnego n-tego rz du polega na szukaniu rozwi zania ogólnego w postaci c 1 ( )ϕ 1 ( ) + + c n ( )ϕ n ( ), gdzie (ϕ 1 ( ),..., ϕ n ( )) jest ukªadem fundamentalnym równania liniowego jednorodnego (RLJn) oraz c 1 ( ),..., c 1 ( ) s (jeszcze nie znanymi) funkcjami. Ukªad (algebraicznych) równa«liniowych przyjmuje posta : ϕ 1 (t)c 1(t) + ϕ 2 (t)c 2(t) + + ϕ n (t)c n(t) = 0 ϕ 1(t)c 1(t) + ϕ 2(t)c 2(t) + + ϕ n(t)c n(t) = 0. ϕ (n 2) 1 (t)c 1(t) + ϕ (n 2) 2 (t)c 2(t) + + ϕ (n 2) n (t)c n(t) = 0 ϕ (n 1) 1 (t)c 1(t) + ϕ (n 1) 2 (t)c 2(t) + + ϕ (n 1) n (t)c n(t) = h(t) 7.8 Dodatek: Pewne inne zastosowanie nierówno±ci Gronwalla Zakªadamy,»e funkcja wektorowa f : (a, b) D R n, gdzie D R n jest obszarem, jest ci gªa, i jej pochodne cz stkowe wzgl dem x i s ci gªe. Ustalmy (a, b). Dla y D oznaczmy przez ϕ( ; y) nieprzedªu»alne rozwi zanie zagadnienia pocz tkowego x = f(t, x) x( ) = y. Zajmiemy si teraz zagadnieniem co si stanie, gdy nieco zmienimy warto± pocz tkow. Okazuje si,»e na sko«czonych odcinkach czasowych rozwi zanie zagadnienia pocz tkowego zale»y w sposób ci gªy od warto±ci pocz tkowej. ci±lej mówi c, zachodzi nast puj ce twierdzenie:

14 714 Skompilowaª Janusz Mierczy«ski Twierdzenie Ustalmy x 0 D. Niech t 1 (, b) b dzie takie,»e dziedzina rozwi zania nieprzedªu»alnego ϕ( ; x 0 ) zawiera przedziaª [, t 1 ]. Wówczas istniej δ > 0 i M 1 o nast puj cych wªasno±ciach: (i) dla ka»dego y D takiego,»e y x 0 < δ dziedzina rozwi zania nieprzedªu»alnego ϕ( ; y) zawiera przedziaª [, t 1 ]; (ii) dla ka»dego y D takiego,»e y x 0 < δ zachodzi ϕ(t; y) ϕ(t; x 0 ) M y x 0 t [, t 1 ].

det A := a 11, ( 1) 1+j a 1j det A 1j, a 11 a 12 a 21 a 22 Wn. 1 (Wyznacznik macierzy stopnia 2:). = a 11a 22 a 33 +a 12 a 23 a 31 +a 13 a 21 a 32

det A := a 11, ( 1) 1+j a 1j det A 1j, a 11 a 12 a 21 a 22 Wn. 1 (Wyznacznik macierzy stopnia 2:). = a 11a 22 a 33 +a 12 a 23 a 31 +a 13 a 21 a 32 Wyznacznik Def Wyznacznikiem macierzy kwadratowej nazywamy funkcj, która ka»dej macierzy A = (a ij ) przyporz dkowuje liczb det A zgodnie z nast puj cym schematem indukcyjnym: Dla macierzy A = (a ) stopnia

Bardziej szczegółowo

Równania ró»niczkowe I rz du (RRIR) Twierdzenie Picarda. Anna D browska. WFTiMS. 23 marca 2010

Równania ró»niczkowe I rz du (RRIR) Twierdzenie Picarda. Anna D browska. WFTiMS. 23 marca 2010 WFTiMS 23 marca 2010 Spis tre±ci 1 Denicja 1 (równanie ró»niczkowe pierwszego rz du) Równanie y = f (t, y) (1) nazywamy równaniem ró»niczkowym zwyczajnym pierwszego rz du w postaci normalnej. Uwaga 1 Ogólna

Bardziej szczegółowo

Ukªady równa«liniowych

Ukªady równa«liniowych dr Krzysztof yjewski Mechatronika; S-I 0 in» 7 listopada 206 Ukªady równa«liniowych Informacje pomocnicze Denicja Ogólna posta ukªadu m równa«liniowych z n niewiadomymi x, x, x n, gdzie m, n N jest nast

Bardziej szczegółowo

Czy funkcja zadana wzorem f(x) = ex e x. 1 + e. = lim. e x + e x lim. lim. 2 dla x = 1 f(x) dla x (0, 1) e e 1 dla x = 1

Czy funkcja zadana wzorem f(x) = ex e x. 1 + e. = lim. e x + e x lim. lim. 2 dla x = 1 f(x) dla x (0, 1) e e 1 dla x = 1 II KOLOKWIUM Z AM M1 - GRUPA A - 170101r Ka»de zadanie jest po 5 punktów Ostatnie zadanie jest nieobowi zkowe, ale mo»e dostarczy dodatkowe 5 punktów pod warunkiem rozwi zania pozostaªych zada«zadanie

Bardziej szczegółowo

Macierz A: macierz problemów liniowych (IIII); Macierz rozszerzona problemów liniowych (IIII): a 11 a 1m b 1 B = a n1 a nm b n

Macierz A: macierz problemów liniowych (IIII); Macierz rozszerzona problemów liniowych (IIII): a 11 a 1m b 1 B = a n1 a nm b n Plan Spis tre±ci 1 Problemy liniowe 1 2 Zadania I 3 3 Formy biliniowe 3 3.1 Odwzorowania wieloliniowe..................... 3 3.2 Formy biliniowe............................ 4 4 Formy kwadratowe 4 1 Problemy

Bardziej szczegółowo

Liniowe równania ró»niczkowe n tego rz du o staªych wspóªczynnikach

Liniowe równania ró»niczkowe n tego rz du o staªych wspóªczynnikach Liniowe równania ró»niczkowe n tego rz du o staªych wspóªczynnikach Teoria obowi zuje z wykªadu, dlatego te» zostan tutaj przedstawione tylko podstawowe denicje, twierdzenia i wzory. Denicja 1. Równanie

Bardziej szczegółowo

Macierze i Wyznaczniki

Macierze i Wyznaczniki Macierze i Wyznaczniki Kilka wzorów i informacji pomocniczych: Denicja 1. Tablic nast puj cej postaci a 11 a 12... a 1n a 21 a 22... a 2n A =... a m1 a m2... a mn nazywamy macierz o m wierszach i n kolumnach,

Bardziej szczegółowo

Rachunek caªkowy funkcji wielu zmiennych

Rachunek caªkowy funkcji wielu zmiennych Rachunek caªkowy funkcji wielu zmiennych I. Malinowska, Z. Šagodowski Politechnika Lubelska 8 czerwca 2015 Caªka iterowana podwójna Denicja Je»eli funkcja f jest ci gªa na prostok cie P = {(x, y) : a x

Bardziej szczegółowo

Matematyka 1. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

Matematyka 1. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski Matematyka 1 Šukasz Dawidowski Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski Pochodna funkcji Niech a, b R, a < b. Niech f : (a, b) R b dzie funkcj oraz x, x 0 (a, b) b d ró»nymi punktami przedziaªu (a, b). Wyra»enie

Bardziej szczegółowo

Macierze i Wyznaczniki

Macierze i Wyznaczniki dr Krzysztof yjewski Mechatronika; S-I.in». 5 pa¹dziernika 6 Macierze i Wyznaczniki Kilka wzorów i informacji pomocniczych: Denicja. Tablic nast puj cej postaci a a... a n a a... a n A =... a m a m...

Bardziej szczegółowo

XVII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne

XVII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne 1 XVII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne Kategoria: klasa VIII szkoªy podstawowej i III gimnazjum Olsztyn, 16 maja 2019r. Zad. 1. Udowodnij,»e dla dowolnych liczb rzeczywistych x, y, z speªniaj cych

Bardziej szczegółowo

Funkcje jednej zmiennej. Granica, ci gªo±. (szkic wykªadu)

Funkcje jednej zmiennej. Granica, ci gªo±. (szkic wykªadu) Funkcje jednej zmiennej Granica, ci gªo± (szkic wykªadu) opracowaªa Gra»yna Ciecierska 1 Granica funkcji Denicja Niech 0 R, r > 0 Otoczeniem punktu 0 o promieniu r nazywamy przedziaª ( 0 r, 0 +r) Otoczeniem

Bardziej szczegółowo

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Rachunek ró»niczkowy funkcji wielu zmiennych

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Rachunek ró»niczkowy funkcji wielu zmiennych Zadania z analizy matematycznej - sem II Rachunek ró»niczkowy funkcji wielu zmiennych Denicja (Pochodne cz stkowe dla funkcji trzech zmiennych) Niech D R 3 b dzie obszarem oraz f : D R f = f y z) P 0 =

Bardziej szczegółowo

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych

Bardziej szczegółowo

Materiaªy do Repetytorium z matematyki

Materiaªy do Repetytorium z matematyki Materiaªy do Repetytorium z matematyki 0/0 Dziaªania na liczbach wymiernych i niewymiernych wiczenie Obliczy + 4 + 4 5. ( + ) ( 4 + 4 5). ( : ) ( : 4) 4 5 6. 7. { [ 7 4 ( 0 7) ] ( } : 5) : 0 75 ( 8) (

Bardziej szczegółowo

Legalna ±ci ga z RRI 2015/2016

Legalna ±ci ga z RRI 2015/2016 Legalna ±ci ga z RRI 205/206 Równania ró»niczkowe pierwszego rz du sprowadzalne do równa«o zmiennych rozdzielonych a) Równanie postaci: = f(ax + by + c), Równanie postaci: = f(ax + by + c), () wprowadzamy

Bardziej szczegółowo

Interpolacja funkcjami sklejanymi

Interpolacja funkcjami sklejanymi Interpolacja funkcjami sklejanymi Funkcje sklejane: Zaªó»my,»e mamy n + 1 w zªów t 0, t 1,, t n takich,»e t 0 < t 1 < < t n Dla danej liczby caªkowitej, nieujemnej k funkcj sklejan stopnia k nazywamy tak

Bardziej szczegółowo

1 Granice funkcji wielu zmiennych.

1 Granice funkcji wielu zmiennych. AM WNE 008/009. Odpowiedzi do zada«przygotowawczych do czwartego kolokwium. Granice funkcji wielu zmiennych. Zadanie. Zadanie. Pochodne. (a) 0, Granica nie istnieje, (c) Granica nie istnieje, (d) Granica

Bardziej szczegółowo

Rozwi zanie równania ró»niczkowego metod operatorow (zastosowanie transformaty Laplace'a).

Rozwi zanie równania ró»niczkowego metod operatorow (zastosowanie transformaty Laplace'a). Rozwi zania zada«z egzaminu podstawowego z Analizy matematycznej 2.3A (24/5). Rozwi zanie równania ró»niczkowego metod operatorow (zastosowanie transformaty Laplace'a). Zadanie P/4. Metod operatorow rozwi

Bardziej szczegółowo

Przeksztaªcenia liniowe

Przeksztaªcenia liniowe Przeksztaªcenia liniowe Przykªady Pokaza,»e przeksztaªcenie T : R 2 R 2, postaci T (x, y) = (x + y, x 6y) jest przeksztaªceniem liniowym Sprawdzimy najpierw addytywno± przeksztaªcenia T Niech v = (x, y

Bardziej szczegółowo

Funkcje wielu zmiennych

Funkcje wielu zmiennych dr Krzysztof yjewski Informatyka I rok I 0 in» 12 stycznia 2016 Funkcje wielu zmiennych Informacje pomocnicze Denicja 1 Niech funkcja f(x y) b dzie okre±lona przynajmniej na otoczeniu punktu (x 0 y 0 )

Bardziej szczegółowo

Funkcje wielu zmiennych

Funkcje wielu zmiennych dr Krzysztof yjewski Analiza matematyczna 2; MatematykaS-I 0 lic 21 maja 2018 Funkcje wielu zmiennych Informacje pomocnicze Denicja 1 Niech funkcja f(, y b dzie okre±lona przynajmniej na otoczeniu punktu

Bardziej szczegółowo

5 Równania ró»niczkowe cz stkowe liniowe drugiego

5 Równania ró»niczkowe cz stkowe liniowe drugiego Równania ró»niczkowe cz stkowe drugiego rz du 51 5 Równania ró»niczkowe cz stkowe liniowe drugiego rz du. 5.1 Równania ró»niczkowe cz stkowe drugiego rz du dla funkcji dwóch zmiennych Dla funkcji u = u(x,

Bardziej szczegółowo

AM II /2019 (gr. 2 i 3) zadania przygotowawcze do I kolokwium

AM II /2019 (gr. 2 i 3) zadania przygotowawcze do I kolokwium AM II.1 2018/2019 (gr. 2 i 3) zadania przygotowawcze do I kolokwium Normy w R n, iloczyn skalarny sprawd¹ czy dana funkcja jest norm sprawd¹, czy dany zbiór jest kul w jakiej± normie i oblicz norm wybranego

Bardziej szczegółowo

Ekstremalnie fajne równania

Ekstremalnie fajne równania Ekstremalnie fajne równania ELEMENTY RACHUNKU WARIACYJNEGO Zaczniemy od ogólnych uwag nt. rachunku wariacyjnego, który jest bardzo przydatnym narz dziem mog cym posªu»y do rozwi zywania wielu problemów

Bardziej szczegółowo

istnienie elementu neutralnego dodawania (zera): 0 K a K a + 0 = a, istnienie elementu neutralnego mno»enia (jedynki): 1 K a K a 1 = a,

istnienie elementu neutralnego dodawania (zera): 0 K a K a + 0 = a, istnienie elementu neutralnego mno»enia (jedynki): 1 K a K a 1 = a, Ciaªo Denicja. Zbiór K z dziaªaniami dodawania + oraz mno»enia (których argumentami s dwa elementy z tego zbioru, a warto±ciami elementy z tego zbioru) nazywamy ciaªem, je±li zawiera co najmniej dwa elementy

Bardziej szczegółowo

1 Poj cia pomocnicze. Przykªad 1. A A d

1 Poj cia pomocnicze. Przykªad 1. A A d Poj cia pomocnicze Otoczeniem punktu x nazywamy dowolny zbiór otwarty zawieraj cy punkt x. Najcz ±ciej rozwa»amy otoczenia kuliste, tj. kule o danym promieniu ε i ±rodku x. S siedztwem punktu x nazywamy

Bardziej szczegółowo

Wektory w przestrzeni

Wektory w przestrzeni Wektory w przestrzeni Informacje pomocnicze Denicja 1. Wektorem nazywamy uporz dkowan par punktów. Pierwszy z tych punktów nazywamy pocz tkiem wektora albo punktem zaczepienia wektora, a drugi - ko«cem

Bardziej szczegółowo

ANALIZA MATEMATYCZNA Z ALGEBR

ANALIZA MATEMATYCZNA Z ALGEBR ANALIZA MATEMATYCZNA Z ALGEBR WYKŠAD II Maªgorzata Murat MACIERZ A rzeczywist (zespolon ) o m wierszach i n kolumnach nazywamy przyporz dkowanie ka»dej uporz dkowanej parze liczb naturalnych (i, j), gdzie

Bardziej szczegółowo

Macierze. Dziaªania na macierzach. 1. Niech b d dane macierze , D = , C = , B = 4 12 A = , F = , G = , H = E = a) Obliczy A + B, 2A 3B,

Macierze. Dziaªania na macierzach. 1. Niech b d dane macierze , D = , C = , B = 4 12 A = , F = , G = , H = E = a) Obliczy A + B, 2A 3B, Macierze Dziaªania na macierzach Niech b d dane macierze A = E = [ 2 3 0 3 2 3 2 0 [ 0 8, B = 4 2, F = [ 2 3, C = 3 2 2 3 0 0 0 4 0 6 3 0, G =, D = 0 2 0 2 0 3 0 3 0 2 0 0 2 2 0 0 5 0 2,, H = 0 0 4 0 0

Bardziej szczegółowo

1 Przypomnienie wiadomo±ci ze szkoªy ±redniej. Rozwi zywanie prostych równa«i nierówno±ci

1 Przypomnienie wiadomo±ci ze szkoªy ±redniej. Rozwi zywanie prostych równa«i nierówno±ci Zebraª do celów edukacyjnych od wykªadowców PK, z ró»nych podr czników Maciej Zakarczemny 1 Przypomnienie wiadomo±ci ze szkoªy ±redniej Rozwi zywanie prostych równa«i nierówno±ci dotycz cych funkcji elementarnych,

Bardziej szczegółowo

Metody dowodzenia twierdze«

Metody dowodzenia twierdze« Metody dowodzenia twierdze«1 Metoda indukcji matematycznej Je±li T (n) jest form zdaniow okre±lon w zbiorze liczb naturalnych, to prawdziwe jest zdanie (T (0) n N (T (n) T (n + 1))) n N T (n). 2 W przypadku

Bardziej szczegółowo

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Ekstrema funkcji wielu zmiennych, twierdzenia o funkcji odwrotnej i funkcji uwikªanej

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Ekstrema funkcji wielu zmiennych, twierdzenia o funkcji odwrotnej i funkcji uwikªanej Zadania z analizy matematycznej - sem. II Ekstrema funkcji wielu zmiennych, twierdzenia o funkcji odwrotnej i funkcji uwikªanej Denicja 1. Niech X = R n b dzie przestrzeni unormowan oraz d(x, y) = x y.

Bardziej szczegółowo

Opis matematyczny ukªadów liniowych

Opis matematyczny ukªadów liniowych Rozdziaª 1 Opis matematyczny ukªadów liniowych Autorzy: Alicja Golnik 1.1 Formy opisu ukªadów dynamicznych 1.1.1 Liniowe równanie ró»niczkowe Podstawow metod przedstawienia procesu dynamicznego jest zbiór

Bardziej szczegółowo

Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych.

Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych. Wykªad jest prowadzony w oparciu o podr cznik Analiza matematyczna 2. Denicje, twierdzenia, wzory M. Gewerta i Z. Skoczylasa. Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych. Denicja Mówimy,»e funkcja

Bardziej szczegółowo

Wykªad 12. Transformata Laplace'a i metoda operatorowa

Wykªad 12. Transformata Laplace'a i metoda operatorowa Wykªad 2. Tranformata Laplace'a i metoda operatorowa Tranformata Laplace'a Dla odpowiednio okre±lonej klay funkcji zdeniujemy operator L, nazywany tranformat Laplace'a, okre±lony wzorem L[ f ]() = f(t)e

Bardziej szczegółowo

8 Równanie przewodnictwa cieplnego

8 Równanie przewodnictwa cieplnego Równanie przewodnictwa cieplnego 81 8 Równanie przewodnictwa cieplnego Niech Ω R 3 b dzie obszarem. Zaªó»my,»e u(t, x oznacza g sto± pewnej substancji w chwili t > 0 i w punkcie x Ω. O substancji tej zakªadamy,»e

Bardziej szczegółowo

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna - ZSTA LMO

Statystyka matematyczna - ZSTA LMO Statystyka matematyczna - ZSTA LMO Šukasz Smaga Wydziaª Matematyki i Informatyki Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu Wykªad 4 Šukasz Smaga (WMI UAM) ZSTA LMO Wykªad 4 1 / 18 Wykªad 4 - zagadnienia

Bardziej szczegółowo

Twierdzenie Wainera. Marek Czarnecki. Warszawa, 3 lipca Wydziaª Filozoi i Socjologii Uniwersytet Warszawski

Twierdzenie Wainera. Marek Czarnecki. Warszawa, 3 lipca Wydziaª Filozoi i Socjologii Uniwersytet Warszawski Twierdzenie Wainera Marek Czarnecki Wydziaª Filozoi i Socjologii Uniwersytet Warszawski Wydziaª Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytet Warszawski Warszawa, 3 lipca 2009 Motywacje Dla dowolnej

Bardziej szczegółowo

Indeksowane rodziny zbiorów

Indeksowane rodziny zbiorów Logika i teoria mnogo±ci, konspekt wykªad 7 Indeksowane rodziny zbiorów Niech X b dzie przestrzeni zbiorem, którego podzbiorami b d wszystkie rozpatrywane zbiory, R rodzin wszystkich podzbiorów X za± T

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia na wej±ciówki z matematyki Technologia Chemiczna

Zagadnienia na wej±ciówki z matematyki Technologia Chemiczna Zagadnienia na wej±ciówki z matematyki Technologia Chemiczna 1. Podaj denicj liczby zespolonej. 2. Jak obliczy sum /iloczyn dwóch liczb zespolonych w postaci algebraicznej? 3. Co to jest liczba urojona?

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna dla informatyków

Matematyka dyskretna dla informatyków Matematyka dyskretna dla informatyków Cz ± I: Elementy kombinatoryki Jerzy Jaworski Zbigniew Palka Jerzy Szyma«ski Uniwersytet im. Adama Mickiewicza Pozna«2007 4 Zależności rekurencyjne Wiele zale»no±ci

Bardziej szczegółowo

Geometria Algebraiczna

Geometria Algebraiczna Geometria Algebraiczna Zadania domowe: seria 1 Zadania 1-11 to powtórzenie podstawowych poj z teorii kategorii. Zapewne rozwi zywali Pa«stwo te zadania wcze±niej, dlatego nie b d one omawiane na wiczeniach.

Bardziej szczegółowo

Liczby zespolone Pochodna Caªka nieoznaczona i oznaczona Podstawowe wielko±ci zyczne. Repetytorium z matematyki

Liczby zespolone Pochodna Caªka nieoznaczona i oznaczona Podstawowe wielko±ci zyczne. Repetytorium z matematyki Repetytorium z matematyki Denicja liczb zespolonych Wyra»enie a + bi, gdzie a i b s liczbami rzeczywistymi a i speªnia zale»no± i 2 = 1, nazywamy liczb zespolon. Liczb i nazywamy jednostk urojon, a iloczyn

Bardziej szczegółowo

2. L(a u) = al( u) dla dowolnych u U i a R. Uwaga 1. Warunki 1., 2. mo»na zast pi jednym warunkiem: L(a u + b v) = al( u) + bl( v)

2. L(a u) = al( u) dla dowolnych u U i a R. Uwaga 1. Warunki 1., 2. mo»na zast pi jednym warunkiem: L(a u + b v) = al( u) + bl( v) Przeksztaªcenia liniowe Def 1 Przeksztaªceniem liniowym (homomorzmem liniowym) rzeczywistych przestrzeni liniowych U i V nazywamy dowoln funkcj L : U V speªniaj c warunki: 1 L( u + v) = L( u) + L( v) dla

Bardziej szczegółowo

r = x x2 2 + x2 3.

r = x x2 2 + x2 3. Przestrze«aniczna Def. 1. Przestrzeni aniczn zwi zan z przestrzeni liniow V nazywamy dowolny niepusty zbiór P z dziaªaniem ω : P P V (które dowolnej parze elementów zbioru P przyporz dkowuje wektor z przestrzeni

Bardziej szczegółowo

ELEMENTARNA TEORIA LICZB. 1. Podzielno±

ELEMENTARNA TEORIA LICZB. 1. Podzielno± ELEMENTARNA TEORIA LICZB IZABELA AGATA MALINOWSKA N = {1, 2,...} 1. Podzielno± Denicja 1.1. Niepusty podzbiór A zbioru liczb naturalnych jest ograniczony, je»eli istnieje taka liczba naturalna n 0,»e m

Bardziej szczegółowo

Podstawy matematyki dla informatyków

Podstawy matematyki dla informatyków Podstawy matematyki dla informatyków Wykªad 6 10 listopada 2011 W poprzednim odcinku... Zbiory A i B s równoliczne (tej samej mocy ), gdy istnieje bijekcja f : A 1 1 B. Piszemy A B lub A = B. na Moc zbioru

Bardziej szczegółowo

Elementy geometrii w przestrzeni R 3

Elementy geometrii w przestrzeni R 3 Elementy geometrii w przestrzeni R 3 Z.Šagodowski Politechnika Lubelska 29 maja 2016 Podstawowe denicje Wektorem nazywamy uporz dkowan par punktów (A,B) z których pierwszy nazywa si pocz tkiem a drugi

Bardziej szczegółowo

1 Równania różniczkowe zwyczajne liniowe pierwszego rzędu

1 Równania różniczkowe zwyczajne liniowe pierwszego rzędu Równania różniczkowe zwyczajne liniowe I-go rzędu 1 1 1 Równania różniczkowe zwyczajne liniowe pierwszego rzędu Równaniem różniczkowym zwyczajnym liniowym pierwszego rzędu nazywamy równanie postaci (RL1)

Bardziej szczegółowo

Funkcje, wielomiany. Informacje pomocnicze

Funkcje, wielomiany. Informacje pomocnicze Funkcje, wielomiany Informacje pomocnicze Przydatne wzory: (a + b) 2 = a 2 + 2ab + b 2 (a b) 2 = a 2 2ab + b 2 (a + b) 3 = a 3 + 3a 2 b + 3ab 2 + b 3 (a b) 3 = a 3 3a 2 b + 3ab 2 b 3 a 2 b 2 = (a + b)(a

Bardziej szczegółowo

CAŠKA NIEOZNACZONA. Politechnika Lubelska. Z.Šagodowski. 18 lutego 2016

CAŠKA NIEOZNACZONA. Politechnika Lubelska. Z.Šagodowski. 18 lutego 2016 WYKŠAD CAŠKA NIEOZNACZONA Z.Šagodowski Politechnika Lubelska 8 lutego 06 Denicja CAŠKA NIEOZNACZONA Funkcja F jest funkcja pierwotn funkcji f na przedziale A, je»eli Zauwa»my,ze F (x) = f (x), dla ka»dego

Bardziej szczegółowo

Macierze. 1 Podstawowe denicje. 2 Rodzaje macierzy. Denicja

Macierze. 1 Podstawowe denicje. 2 Rodzaje macierzy. Denicja Macierze 1 Podstawowe denicje Macierz wymiaru m n, gdzie m, n N nazywamy tablic liczb rzeczywistych (lub zespolonych) postaci a 11 a 1j a 1n A = A m n = [a ij ] m n = a i1 a ij a in a m1 a mj a mn W macierzy

Bardziej szczegółowo

Pewne algorytmy algebry liniowej Andrzej Strojnowski

Pewne algorytmy algebry liniowej Andrzej Strojnowski Pewne algorytmy algebry liniowej ndrzej Strojnowski 6 stycznia 2011 Przedstawimy tu kilka algorytmów rozwi zuj ce typowe zadania algebry liniowej Wszystkie zaprezentowane tu algorytmy polegaj na zbudowaniu

Bardziej szczegółowo

Ciaªa i wielomiany. 1 Denicja ciaªa. Ciaªa i wielomiany 1

Ciaªa i wielomiany. 1 Denicja ciaªa. Ciaªa i wielomiany 1 Ciaªa i wielomiany 1 Ciaªa i wielomiany 1 Denicja ciaªa Niech F b dzie zbiorem, i niech + (dodawanie) oraz (mno»enie) b d dziaªaniami na zbiorze F. Denicja. Zbiór F wraz z dziaªaniami + i nazywamy ciaªem,

Bardziej szczegółowo

3. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka

3. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka EGZAMIN MAGISTERSKI, 26.06.2017 Biomatematyka 1. (8 punktów) Rozwój wielko±ci pewnej populacji jest opisany równaniem: dn dt = rn(t) (1 + an(t), b gdzie N(t) jest wielko±ci populacji w chwili t, natomiast

Bardziej szczegółowo

Funkcje wielu zmiennych

Funkcje wielu zmiennych Funkcje wielu zmiennych Informacje pomocnicze Denicja 1 Niech funkcja f(x, y) b dzie okre±lona przynajmniej na otoczeniu punktu (x 0, y 0 ) Pochodn cz stkow pierwszego rz du funkcji dwóch zmiennych wzgl

Bardziej szczegółowo

Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych.

Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych. Wykªad jest prowadzony w oparciu o podr cznik Analiza matematyczna 2. Denicje, twierdzenia, wzory M. Gewerta i Z. Skoczylasa. Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych. Zbiory na pªaszczy¹nie i w przestrzeni.

Bardziej szczegółowo

Zbiory i odwzorowania

Zbiory i odwzorowania Zbiory i odwzorowania 1 Sposoby okre±lania zbiorów 1) Zbiór wszystkich elementów postaci f(t), gdzie t przebiega zbiór T : {f(t); t T }. 2) Zbiór wszystkich elementów x zbioru X speªniaj cych warunek ϕ(x):

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów Kierunek: Automatyka i Robotyka, II rok Ukªady równa«liniowych PWSZ Gªogów, 2009 Motywacje Zagadnienie kluczowe dla przetwarzania numerycznego Wiele innych zada«redukuje si do problemu rozwi zania ukªadu

Bardziej szczegółowo

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych

Bardziej szczegółowo

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE ZWYCZAJNE. Marta Zelmańska

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE ZWYCZAJNE. Marta Zelmańska RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE ZWYCZAJNE Marta Zelmańska Toruń 009 1 Rozdział 1 Wstęp Definicja 1. Równaniem różniczkowym zwyczajnym rzędu n nazywamy równanie: F (t, x, x, x,..., x (n) ) = 0 (1.1) Rozwiązaniem równania

Bardziej szczegółowo

A = n. 2. Ka»dy podzbiór zbioru sko«czonego jest zbiorem sko«czonym. Dowody tych twierdze«(elementarne, lecz nieco nu» ce) pominiemy.

A = n. 2. Ka»dy podzbiór zbioru sko«czonego jest zbiorem sko«czonym. Dowody tych twierdze«(elementarne, lecz nieco nu» ce) pominiemy. Logika i teoria mnogo±ci, konspekt wykªad 12 Teoria mocy, cz ± II Def. 12.1 Ka»demu zbiorowi X przyporz dkowujemy oznaczany symbolem X obiekt zwany liczb kardynaln (lub moc zbioru X) w taki sposób,»e ta

Bardziej szczegółowo

Szkice rozwi za«zada«z egzaminu 1

Szkice rozwi za«zada«z egzaminu 1 Egzamin - szkic rozwi za«sem. zimowy 06/07 AM, Budownictwo, IL PW Szkice rozwi za«zada«z egzaminu. Poda denicj granicy oraz ci gªo±ci funkcji. Def. (Heinego) Liczb g nazywamy granic funkcji f : D R w unkcie

Bardziej szczegółowo

I Rok LOGISTYKI: wykªad 2 Pochodna funkcji. iloraz ró»nicowy x y x

I Rok LOGISTYKI: wykªad 2 Pochodna funkcji. iloraz ró»nicowy x y x I Rok LOGISTYKI: wykªad 2 Pochodna funkcji Niech f jest okre±lona w Q(x 0, δ) i x Q(x 0, δ). Oznaczenia: x = x x 0 y = y y 0 = f(x 0 + x) f(x 0 ) y x = f(x 0 + x) f(x 0 ) iloraz ró»nicowy x y x = tgβ,

Bardziej szczegółowo

Janusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI Zastosowanie eliptycznych równa«ró»niczkowych

Janusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI Zastosowanie eliptycznych równa«ró»niczkowych Janusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI 1 Rozdziaª 9 RÓWNANIA ELIPTYCZNE 9.1 Zastosowanie eliptycznych równa«ró»niczkowych cz stkowych 9.1.1 Problemy z warunkami brzegowymi W przestrzeni dwuwymiarowej

Bardziej szczegółowo

Maªgorzata Murat. Modele matematyczne.

Maªgorzata Murat. Modele matematyczne. WYKŠAD I Modele matematyczne Maªgorzata Murat Wiadomo±ci organizacyjne LITERATURA Lars Gårding "Spotkanie z matematyk " PWN 1993 http://moodle.cs.pollub.pl/ m.murat@pollub.pl Model matematyczny poj cia

Bardziej szczegółowo

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych

Bardziej szczegółowo

1 0 Je»eli wybierzemy baz A = ((1, 1), (2, 1)) to M(f) A A =. 0 2 Daje to znacznie lepszy opis endomorzmu f.

1 0 Je»eli wybierzemy baz A = ((1, 1), (2, 1)) to M(f) A A =. 0 2 Daje to znacznie lepszy opis endomorzmu f. GAL II 2012-2013 A Strojnowski str1 Wykªad 1 Ten semestr rozpoczniemy badaniem endomorzmów sko«czenie wymiarowych przestrzeni liniowych Denicja 11 Niech V b dzie przestrzeni liniow nad ciaªem K 1) Przeksztaªceniem

Bardziej szczegółowo

ANALIZA NUMERYCZNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ANALIZA NUMERYCZNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ANALIZA NUMERYCZNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Metoda Eulera 3 1.1 zagadnienia brzegowe....................... 3 1.2 Zastosowanie ró»niczki...................... 4 1.3 Output do pliku

Bardziej szczegółowo

. 0 0... 1 0. 0 0 0 0 1 gdzie wektory α i tworz baz ortonormaln przestrzeni E n

. 0 0... 1 0. 0 0 0 0 1 gdzie wektory α i tworz baz ortonormaln przestrzeni E n GAL II 2013-2014 A. Strojnowski str.45 Wykªad 20 Denicja 20.1 Przeksztaªcenie aniczne f : H H anicznej przestrzeni euklidesowej nazywamy izometri gdy przeksztaªcenie pochodne f : T (H) T (H) jest izometri

Bardziej szczegółowo

Zadania. 4 grudnia k=1

Zadania. 4 grudnia k=1 Zadania 4 grudnia 205 Zadanie. Poka»,»e dla dowolnych liczb zespolonych z,..., z n istnieje zbiór B {,..., n}, taki,»e n z k π z k. k B Zadanie 2. Jakie warunki musz speªnia ci gi a n i b n, aby istniaªy

Bardziej szczegółowo

Przekroje Dedekinda 1

Przekroje Dedekinda 1 Przekroje Dedekinda 1 O liczbach wymiernych (tj. zbiorze Q) wiemy,»e: 1. zbiór Q jest uporz dkowany relacj mniejszo±ci < ; 2. zbiór liczb wymiernych jest g sty, tzn.: p, q Q : p < q w : p < w < q 3. 2

Bardziej szczegółowo

1 Twierdzenie o lokalnej odwracalno±ci

1 Twierdzenie o lokalnej odwracalno±ci 1 Twierdzenie o lokalnej odwracalno±ci 11 Wst p motywacyjny Dla funkcji jednej zmiennej mieli±my twierdzenie o funkcji odwrotnej, które dla wygody tutaj przypomnimy Niech f : R ]a, b[ R; przyjmijmy,»e

Bardziej szczegółowo

Funkcja rzeczywista zmiennej rzeczywistej. Pochodna (szkic wykªadu)

Funkcja rzeczywista zmiennej rzeczywistej. Pochodna (szkic wykªadu) Funkcja rzeczywista zmiennej rzeczywistej. Pochodna (szkic wykªadu) opracowaªa Gra»yna Ciecierska 1 Denicja pochodnej Denicja. Niech : X R, X R oraz U(x 0, r) X dla pewnego r > 0. Ilorazem ró»nicowym unkcji

Bardziej szczegółowo

Zadania z z matematyki dla studentów gospodarki przestrzennej UŠ. Marek Majewski Aktualizacja: 31 pa¹dziernika 2006

Zadania z z matematyki dla studentów gospodarki przestrzennej UŠ. Marek Majewski Aktualizacja: 31 pa¹dziernika 2006 Zadania z z matematyki dla studentów gospodarki przestrzennej UŠ Marek Majewski Aktualizacja: 1 pa¹dziernika 006 Spis tre±ci 1 Macierze dziaªania na macierzach. Wyznaczniki 1 Macierz odwrotna. Rz d macierzy

Bardziej szczegółowo

Elementy geometrii analitycznej w przestrzeni

Elementy geometrii analitycznej w przestrzeni Wykªad 3 Elementy geometrii analitycznej w przestrzeni W wykªadzie tym wi kszy nacisk zostaª poªo»ony raczej na intuicyjne rozumienie deniowanych poj, ni» ±cisªe ich zdeniowanie. Dlatego niniejszy wykªad

Bardziej szczegółowo

1 Troch przypomnie«i motywacji 2 Denicje i wyj±cie troch poza nie

1 Troch przypomnie«i motywacji 2 Denicje i wyj±cie troch poza nie Troch przypomnie«i motywacji 2 Denicje i wyj±cie troch poza nie 2 Przestrze«wektorowa, liniowa niezale»no±, baza 2 Przestrze«wektorowa Def Przestrze«wektorowa Przykªady Przykªad kanoniczny: K n = K K K

Bardziej szczegółowo

Modele wielorównaniowe. Problem identykacji

Modele wielorównaniowe. Problem identykacji Modele wielorównaniowe. Problem identykacji Ekonometria Szeregów Czasowych SGH Identykacja 1 / 43 Plan wykªadu 1 Wprowadzenie 2 Trzy przykªady 3 Przykªady: interpretacja 4 Warunki identykowalno±ci 5 Restrykcje

Bardziej szczegółowo

Informacje pomocnicze

Informacje pomocnicze Funkcje wymierne. Równania i nierówno±ci wymierne Denicja. (uªamki proste) Wyra»enia postaci Informacje pomocnicze A gdzie A d e R n N (dx e) n nazywamy uªamkami prostymi pierwszego rodzaju. Wyra»enia

Bardziej szczegółowo

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych

Bardziej szczegółowo

PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow V, o wymiarze dim V = n < nad ciaªem F mo»na jednoznacznie odwzorowa na przestrze«f n n-ek uporz dkowanych:

PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow V, o wymiarze dim V = n < nad ciaªem F mo»na jednoznacznie odwzorowa na przestrze«f n n-ek uporz dkowanych: Plan Spis tre±ci 1 Homomorzm 1 1.1 Macierz homomorzmu....................... 2 1.2 Dziaªania............................... 3 2 Ukªady równa«6 3 Zadania 8 1 Homomorzm PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow

Bardziej szczegółowo

Różniczkowalna zależność rozwiązania od warunków początkowych i parametrów

Różniczkowalna zależność rozwiązania od warunków początkowych i parametrów Różniczkowalna zależność 1 Różniczkowalna zależność rozwiązania od warunków początkowych i parametrów Rozważmy zagadnienie początkowe x =f(t,x,p) (1) x()=ξ. Funkcjafjestokreślonanazbiorze(a,b) R S,gdzieRjestwnętrzem

Bardziej szczegółowo

Informacje pomocnicze:

Informacje pomocnicze: dr Krzysztof yjewski Informatyka; S-I 0.in». 7 grudnia 06 Rachunek caªkowy funkcji jednej zmiennej. Caªka nieoznaczona. przydatne wzory: Informacje pomocnicze: Lp. Wzór Uwagi. dx = x c. adx = ax c 3. x

Bardziej szczegółowo

4 Prawa zachowania. Fale uderzeniowe

4 Prawa zachowania. Fale uderzeniowe Prawa zachowania. Fale uderzeniowe 41 4 Prawa zachowania. Fale uderzeniowe W niniejszych notatkach, oprócz literatury wymienionej na stronie internetowej, korzystam te» z nast puj cych artykuªów: ˆ A.

Bardziej szczegółowo

a) f : R R R: f(x, y) = x 2 y 2 ; f(x, y) = 3xy; f(x, y) = max(xy, xy); b) g : R 2 R 2 R: g((x 1, y 1 ), (x 2, y 2 )) = 2x 1 y 1 x 2 y 2 ;

a) f : R R R: f(x, y) = x 2 y 2 ; f(x, y) = 3xy; f(x, y) = max(xy, xy); b) g : R 2 R 2 R: g((x 1, y 1 ), (x 2, y 2 )) = 2x 1 y 1 x 2 y 2 ; Zadania oznaczone * s troch trudniejsze, co nie oznacza,»e trudne.. Zbadaj czy funkcjonaª jest dwuliniowy, symetryczny, antysymetryczny, dodatniookre±lony: a) f : R R R: f(x, y) = x y ; f(x, y) = 3xy;

Bardziej szczegółowo

Zdzisªaw Dzedzej, Katedra Analizy Nieliniowej pok. 611 Kontakt:

Zdzisªaw Dzedzej, Katedra Analizy Nieliniowej pok. 611 Kontakt: Zdzisªaw Dzedzej, Katedra Analizy Nieliniowej pok. 611 Kontakt: zdzedzej@mif.pg.gda.pl www.mif.pg.gda.pl/homepages/zdzedzej () 5 pa¹dziernika 2016 1 / 1 Literatura podstawowa R. Rudnicki, Wykªady z analizy

Bardziej szczegółowo

Stabilno± ukªadów liniowych

Stabilno± ukªadów liniowych Rozdziaª 1 Stabilno± ukªadów liniowych Autorzy: Bartªomiej Fajdek 1.1 Poj cia podstawowe Jednym z podstawowych wymogów stawianych ukªadom automatyki jest stabilno±. Istnieje wiele denicji stabilno±ci ukªadów

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów Kierunek: Automatyka i Robotyka, II rok Aproksymacja cz. II, wielomiany ortogonalne zastosowania PWSZ Gªogów, 2009 Iloczyn skalarny Funkcja okre±lona na przestrzeni liniowej (, ) R iloczyn skalarny wektorów

Bardziej szczegółowo

Wybrane poj cia i twierdzenia z wykªadu z teorii liczb

Wybrane poj cia i twierdzenia z wykªadu z teorii liczb Wybrane poj cia i twierdzenia z wykªadu z teorii liczb 1. Podzielno± Przedmiotem bada«teorii liczb s wªasno±ci liczb caªkowitych. Zbiór liczb caªkowitych oznacza b dziemy symbolem Z. Zbiór liczb naturalnych

Bardziej szczegółowo

VI. Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów

VI. Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów VI. 1. Równanie różniczkowe liniowe n-tego rzędu o zmiennych współczynnikach Niech podobnie jak w poprzednim paragrafie K = C lub K = R. Podobnie jak w dziedzinie rzeczywistej wprowadzamy pochodne wyższych

Bardziej szczegółowo

1. Przedstaw w postaci algebraicznej liczby zespolone: 2. Narysuj zbiory punktów na pªaszczy¹nie:

1. Przedstaw w postaci algebraicznej liczby zespolone: 2. Narysuj zbiory punktów na pªaszczy¹nie: ZADANIA Z MATEMATYKI Zestaw. Przedstaw w postaci algebraicznej liczby zespolone: (3 + j)(5 j) 3 j +j (5 + j) (3 + j) 3. Narysuj zbiory punktów na pªaszczy¹nie: +j +j 3 Re z = Im z = 5 z ( j) = z j z +

Bardziej szczegółowo

Równania różniczkowe. Notatki z wykładu.

Równania różniczkowe. Notatki z wykładu. Równania różniczkowe Notatki z wykładu http://robert.brainusers.net 17.06.2009 Notatki własne z wykładu. Są niekompletne, bez bibliografii oraz mogą zawierać błędy i usterki. Z tego powodu niniejszy dokument

Bardziej szczegółowo

1 a + b 1 = 1 a + 1 b 1. (a + b 1)(a + b ab) = ab, (a + b)(a + b ab 1) = 0, (a + b)[a(1 b) + (b 1)] = 0,

1 a + b 1 = 1 a + 1 b 1. (a + b 1)(a + b ab) = ab, (a + b)(a + b ab 1) = 0, (a + b)[a(1 b) + (b 1)] = 0, XIII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne. Olsztyn 2015 Rozwi zania zada«dla szkóª ponadgimnazjalnych ZADANIE 1 Zakªadamy,»e a, b 0, 1 i a + b 1. Wykaza,»e z równo±ci wynika,»e a = -b 1 a + b 1 = 1

Bardziej szczegółowo

1 Ró»niczka drugiego rz du i ekstrema

1 Ró»niczka drugiego rz du i ekstrema Plan Spis tre±ci 1 Pochodna cz stkowa 1 1.1 Denicja................................ 1 1.2 Przykªady............................... 2 1.3 Wªasno±ci............................... 2 1.4 Pochodne wy»szych

Bardziej szczegółowo

Liniowe zadania najmniejszych kwadratów

Liniowe zadania najmniejszych kwadratów Rozdziaª 9 Liniowe zadania najmniejszych kwadratów Liniowe zadania najmniejszych kwadratów polega na znalezieniu x R n, który minimalizuje Ax b 2 dla danej macierzy A R m,n i wektora b R m. Zauwa»my,»e

Bardziej szczegółowo

2 Liczby rzeczywiste - cz. 2

2 Liczby rzeczywiste - cz. 2 2 Liczby rzeczywiste - cz. 2 W tej lekcji omówimy pozostaªe tematy zwi zane z liczbami rzeczywistymi. 2. Przedziaªy liczbowe Wyró»niamy nast puj ce rodzaje przedziaªów liczbowych: (a) przedziaªy ograniczone:

Bardziej szczegółowo

W poprzednim odcinku... Podstawy matematyki dla informatyków. Relacje równowa»no±ci. Zbiór (typ) ilorazowy. Klasy abstrakcji

W poprzednim odcinku... Podstawy matematyki dla informatyków. Relacje równowa»no±ci. Zbiór (typ) ilorazowy. Klasy abstrakcji W poprzednim odcinku... Podstawy matematyki dla informatyków Rodzina indeksowana {A t } t T podzbiorów D to taka funkcja A : T P(D),»e A(t) = A t, dla dowolnego t T. Wykªad 3 20 pa¹dziernika 2011 Produkt

Bardziej szczegółowo