4. P : P SO P Spin, π : P M: 6. F = P Spin Spin(n) S, F ± = P Spin Spin(n) S ± 7. ω: Levi-Civita, R:, K:
|
|
- Kamila Ludwika Markowska
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 /, Dirac,, Bismut[B]., [B], [B],, [K], [T], [W].,,,,, /.,.,,,..,.. M, g): n = l,. P SO : T M, M SOn) 3. P Spin : M Spinn), P SO 4. P : P SO P Spin, π : P M: 5. S = S + S : Spinn) l S +, S l ) 6. F = P Spin Spinn) S, F ± = P Spin Spinn) S ± 7. ω: Levi-Civita, R:, K: 8. D: Dirac, D + : ΓF + ) ΓF ) D : ΓF ) ΓF + ) 9. IndD) = dim KerD + ) dim KerD ): Dirac oguni@math.kyoto-u.ac.jp kaji@math.kyoto-u.ac.jp tanida@math.kyoto-u.ac.jp honda@math.kyoto-u.ac.jp A
2 /. H : ΓF ) ΓF ): ω. W, P ): n, W, P ): n 3. w W :, w W : 3. t > ) 4 θ θ 4. son) T θ l θ l ÂM) := ÂR) ÂT ) = l i= θ i sinh θ i, PfT ) = θ θ θ l, 5. p s x, y) : F y F x : D D s,, s >, x, y M, h ΓF ) e hx) = M p sx, y)hy)dy 6. J s x) := trp s x, x) F + trp s x, x) F ) = Strp s x, x)) 3,. 3. ). IndD) =< [M], ÂM) >, Chern-Weil, < [M], ÂM) >= ÂR x )., 3. Mckean-Singer ). IndD) = J s x)dvolx) for all s >.,,. 3.3 ). J s s J, Jx)dvolx) = n ÂR x )., = n n. M M B
3 , Levy 5, 3 [ i ÂR x ) = exp W 4π ] gr x uws, udws) dp w )., πu) = x u P., u : R n T x M. ), Bianchi 6, W exp. [ i 4π ] [ ] gr x uws, udws) dp w ) = n i) l R x Pf W 4π udw s, uws) dp w )dvolx),,. 3.4 Bismut ).. [ Jx) = i) l Pf W, Bismut. ] R x 4π udw s, uws) dp w ) 4, P,, P Lichnerowicz. θ u : T u P SO R n θ u v) = u π v)., V P = Kerπ, HP = Kerω, T P = HP V P = P R n son)), θ HP ω. R n e i, H i := θ HP e i)., P. du s u, ω) = n H i U s u, ω)) dω i i=, X s x, ω) := πu s u, ω)), M., H := n i= H i, C P Spin, S) Spinn) = ΓF ). D H. 4. Lichnerowicz). D hx) = H hx) + Kx) hx) 4, h ΓF ), Kx) M. 5, D. 5 D 6 grx, Y )Z, W ) = grz, W )X, Y )
4 4 /, H. k s x, y) : F y F x H,, s >, x, y M, h ΓF ) e s H hx) = M k sx, y)hy)dy.,, k s x, y) = E[δ y X s x))]. E. Lichnelwicz D = H + K/4 Feynman-Kac 7, 5.. p s x, y) = E[u exp 8 s U s u) KX s x))u s u)ds ) U s u) δ y X s x))] 6,, Bismut., ). D, p s x, y) = E[u exp 8 = E[exp 8, 8, p s x, x) = E[exp s s 8 p t sx, x) = E[exp 8 = E[exp t 8, s =,. s p t x, x) = E[exp t 8 U s u) KX s x))u s u)ds ) U s u) δ y X s x))] KX s x))ds ) uu s u) δ y X s x))]. s s KX s x))ds ) uu s u) δ x X s x))]. K t X t s x))ds ) uu t u) δ x X t sx))] KX t s x))ds ) uu t u) δ x X t sx))]., t, ). exp t 8 KXt s x))ds = + O t). t n δ x Xx)) t = δw ) + O t) ) 3. t l StruUu) t ) = i l duu t Pf u) dt ) + O t) KX t s x))ds ) uu t u) δ x X t x))]. 7 C 8 B
5 ., 3 A.. 3, t, [ Str exp t 8 5 ) ] duu KXs t x))ds uuu) t δ x Xx)) t = i l t δw )Pf u) ) ) + O t). dt, t, duu Jx) t := Strp t x, x)) = i l t E[δw )Pf u) ) ) ] + O t). dt = i l W duu t δw )Pf u) dt = i l π) l W Pf, τ t := uu t u) ).,,, Bismut. dτ t ) = dt dτ t dt ) ) ) dp w) + O t). ) dp w ) + O t). R x udw s, uw s)ds ) dτ π) l t [ ] Pf dt ) = ) l R x Pf 4π udw s, uw s)ds A E n = l, e,..., e l. ce T E <e e+e e>. ce c +E, ce c E ce = c + E c E. ce x x e j e j e jk ) k e jk e jk e j. c E ce, Pinn). Lie Spinn). x Pinn) x c E, xex E, xx = Spinn) = Pinn) c + E σ : Spinn) AutE) σx)e = xex, σ : Spinn) SOn). ce = ce R C l S. S. w = e e n, τ = i l w, w = ) l, τ =. τ S +, S, S = S + S. S, Spinn) S +, S,. x Spinn) S +, S ±, χ ± x). Spinn). Spinn) c + E,, multi : Spinn) Autc + E), multi C R = l + )
6 6 /,,.. χ + x) χ x) = ± w) = ±i m il trmultiwx)) A.) l A.. x t Spinn) x = e ) C. A = dx dt son) t=, Proof. C x : R l Spinn), θ,..., θ l, x = σxθ,..., θ l )) SOn), χ + x t ) χ x t ) lim t t l = i l PfA l cos θ j + sin θ ) j e j e j x e j = cos θ j e j + sin θ j e j x e j = sin θ j e j + cos θ j e j x t, θ,..., θ j t,. A.). trmultie j e j e jk )) =, k > ), wx t, ) l l sin θ j )., dimc +E) = l, i l., l trmultiwx t)) = il trmulti )l l l sin θ j ))) = i)l l sin θ j ) χ + x) χ x) = l l sin θ j ) = l l cosθ j )) = detσe ) σx)), χ + x t ) χ x t lim t t l = dete σx)) = PfA, cpfa, c = ). x t = xt,..., t). c = i l, B g g t := t g,.. : H i H t i = th i
7 7. : H t H = t H 3. : K K t = tk 4. : := D t = t 5. P : U Us t = U ts 6. M : X Xs t = X ts 7. : p p t s = p ts C Feynman-Kac, M R N C M, R N ) V + V.,. k s x, y) : R N R N,, s >, x, y M, h C M, R N ) e s hx) = M k sx, y)hy)dy.,,. k s x, y) = E[δ y X s )], + V. p s x, y) : R N R N + V,, s >, x, y M, h C M, R N +V s ) e hx) = M p sx, y)hy)dy., Feynman-Kac,. C.. p s x, y) = E[exp s V X s x))ds ) δ y X s x))] C.., C M, R N ) = i=n i= C M), N, H i., n i= H i C P Spin, R N ) Spinn), C P Spin, R N ) Spinn) = C M, R N )., Spinn) R N., 4, 5, Spinn) R N, Spinn) S, F Feynman-Kac, 5.. D Levy w ) w ) s = [ E expiβ w s ) dw s ) w s ) dw s ) ) ] ) w = x, w ) = y = β x sinh β exp + y ) β coth β) Levy [BS, p. 7] ), T, ÂT ) = exp[ i W 4π < T w s, dw s >]dp w )., P SOn), SOn) son).
8 8 / [B] J-M. Bismut, Large deviations and the Malliavin calculus, Progress in Math ). [B] J-M. Bismut, The Atiyah-Singer theorems: a probabilistic approach. I. The index theorem, J. Funct. Anal. 57, No. 984), [BS] A-N. Borodin and P. Salminen, Handbook of Brownian motion facts and formulae nd. ed. Probability and its Applications. Birkhäuser Verlag, Basel, [K], Malliavin calculus,. 4, No. 989), [T],, A note for the talks in the 9th Encounter with Mathematics on Dec. 9 and, 3, at Chuo Univ. [W],,. 4, No. 99), 97.
R Z N C. p11. a!b! = b (a b)!b! d n dx n [xn sin x] = x n(n k) (sin x) (n) = n(n 1) (n k + 1) sin(x + kπ. n(n 1) (n k + 1) sin(x + lπ 2 )
5 Z N p ) a a + b)! b ) a!b! a a! b a b)!b! p n n k nn k) n ) n k) d n d n [n sin ] n nn k) sin ) n) k n nn ) n k + ) sin + lπ ) k d n d n [n sin ] n k ) n n ) n k) sin ) k) k n k ) n nn ) n k + ) sin
Bardziej szczegółowoStochastyczne równania różniczkowe, studia II stopnia
Stochastyczne równania różniczkowe, studia II stopnia Niech W t (ewentualnie W, W (t)), t oznacza proces Wienera oraz niech W = Niech W = (W, W 2,, W n ) oznacza n-wymiarowy proces Wienera Pokazać, że
Bardziej szczegółowoTeoria ze Wstępu do analizy stochastycznej
eoria ze Wstępu do analizy stochastycznej Marcin Szumski 22 czerwca 21 1 Definicje 1. proces stochastyczny - rodzina zmiennych losowych X = (X t ) t 2. trajektoria - funkcja (losowa) t X t (ω) f : E 3.
Bardziej szczegółowoO pewnym twierdzeniu S. Łojasiewicza, J. Wloki, Z. Zieleżnego
O pewnym twierdzeniu S. Łojasiewicza, J. Wloki, Z. Zieleżnego Jan Ligęza Instytut Matematyki Wisła Letnia Szkoła Instytutu Matematyki wrzesień 2010 r. [1] S. Łojasiewicz, J. Wloka, Z. Zieleżny; Über eine
Bardziej szczegółowo}, gdzie a = t (n) )(f(t(n) k. ) f(t(n) k 1 ) 1+δ = 0,
Zadania z Procesów Stochastycznych II - 1 1. Niech π n = {t (n), t(n) 1,..., t(n) k n }, gdzie a = t (n) < t (n) 1
Bardziej szczegółowov = v i e i v 1 ] T v =
v U = e i,..., e n ) v = n v i e i i= e i i v T v = = v v n v n U v v v +q 3q +q +q b c d XY X +q Y 3q r +q = r 3q = r +q = r +q = r 3q = r +q = E = E +q + E 3q + E +q = k q r+q 3 + k 3q r 3q 3 b V = kq
Bardziej szczegółowoODWZOROWANIA JEDNO- I WIELOWARTOŚCIOWE. PODOBIEŃSTWA, RÓŻNICE I PROBLEMY Z TEGO WYNIKAJĄCE.
Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii Uniwersytet Zielonogórski ODWZOROWANIA JEDNO- I WIELOWARTOŚCIOWE. PODOBIEŃSTWA, RÓŻNICE I PROBLEMY Z TEGO WYNIKAJĄCE. Joachim Syga III Konferencja Zastosowań
Bardziej szczegółowoTransformata Laplace a
Transformata Laplace a wg. G. Arfkena Mathematical Methods for Physicists krótkie vademecum Definicja (1) f(s) L{F (t)} = albo, nieco bardziej formalnie (2) f(s) L{F (t)} = lim a a e st F (t) dt, e st
Bardziej szczegółowoGranica i ciągłość funkcji. 1 Granica funkcji rzeczywistej jednej zmiennej rzeczywsitej
Wydział Matematyki Stosowanej Zestaw zadań nr 3 Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie WEiP, energetyka, I rok Elżbieta Adamus listopada 07r. Granica i ciągłość funkcji Granica funkcji rzeczywistej jednej
Bardziej szczegółowoO RELACJACH KOMUTACJI I NIEOZNACZONOŚCI W TEORII KWANTOWEJ
O RELACJACH KOMUTACJI I NIEOZNACZONOŚCI W TEORII KWANTOWEJ Andrzej Herdegen Instytut Fizyki UJ 3 grudnia 2015 Przypomnę matematyczne i fizyczne tło tytułowych zagadnień. Pokażę dlaczego spacer przez algebrę
Bardziej szczegółowoAnaliza Matematyczna Praca domowa
Analiza Matematyczna Praca domowa J. de Lucas Zadanie 1. Pokazać, że dla wszystkich n naturalnych ( n ) exp kx k dx 1 dx n = 1 n (e k 1). (0,1) n k=1 n! k=1 Zadanie. Obliczyć dla dowolnego n. (0,1) n (x
Bardziej szczegółowoGranica i ciągłość funkcji. 1 Granica funkcji rzeczywistej jednej zmiennej rzeczywistej
Wydział Matematyki Stosowanej Zestaw zadań nr 3 Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie WEiP, energetyka, I rok Elżbieta Adamus 3 listopada 06r. Granica i ciągłość funkcji Granica funkcji rzeczywistej jednej
Bardziej szczegółowoProcesy stochastyczne 2.
Procesy stochastyczne 2. Listy zadań 1-3. Autor: dr hab.a. Jurlewicz WPPT Matematyka, studia drugiego stopnia, I rok, rok akad. 211/12 1 Lista 1: Własność braku pamięci. Procesy o przyrostach niezależnych,
Bardziej szczegółowoPrzekształcenie Fouriera obrazów FFT
Przekształcenie ouriera obrazów T 6 P. Strumiłło, M. Strzelecki Przekształcenie ouriera ourier wymyślił sposób rozkładu szerokiej klasy funkcji (sygnałów) okresowych na składowe harmoniczne; taką reprezentację
Bardziej szczegółowoŁ Ę Ę ź Ń Ą Ę Ó Ł Ą Ą Ś ć ć ć ć ź Ą Ę Ę Ę Ę ź Ę Ę Ą Ę ć ć ź Ą Ę ć Ł ź ć Ę ć ć Ę Ą ć Ń ć Ę Ś Ś ć Ę Ę Ę Ę Ń ź Ę Ę Ą ź ź ć Ż Ś ź Ń ź ź ź ź ć ź ć ź Ł Ś ć Ł Ę Ę ź Ń Ą Ę ź Ę Ł Ł Ł Ł Ł Ę ć Ń Ę Ń Ę Ł Ł Ł Ł Ł
Bardziej szczegółowoCałki krzywoliniowe. SNM - Elementy analizy wektorowej - 1
SNM - Elementy analizy wektorowej - 1 Całki krzywoliniowe Definicja (funkcja wektorowa jednej zmiennej) Funkcją wektorową jednej zmiennej nazywamy odwzorowanie r : I R 3, gdzie I oznacza przedział na prostej,
Bardziej szczegółowoProcesy stochastyczne
Wykład I: Istnienie procesów stochastycznych 21 lutego 2017 Forma zaliczenia przedmiotu Forma zaliczenia Literatura 1 Zaliczenie ćwiczeń rachunkowych. 2 Egzamin ustny z teorii 3 Do wykładu przygotowane
Bardziej szczegółowoMetody Lagrange a i Hamiltona w Mechanice
Meody Lagrange a i Hamilona w Mechanice Mariusz Przybycień Wydział Fizyki i Informayki Sosowanej Akademia Górniczo-Hunicza Wykład 7 M. Przybycień (WFiIS AGH) Meody Lagrange a i Hamilona... Wykład 7 1 /
Bardziej szczegółowo(4) (b) m. (c) (d) sin α cos α = sin 2 k = sin k sin k. cos 2 m = cos m cos m. (g) (e)(f) sin 2 x + cos 2 x = 1. (h) (f) (i)
(3) (e) sin( θ) sin θ cos( θ) cos θ sin(θ + π/) cos θ cos(θ + π/) sin θ sin(θ π/) cos θ cos(θ π/) sin θ sin(θ ± π) sin θ cos(θ ± π) cos θ sin(θ ± π) sin θ cos(θ ± π) cos θ (f) cos x cos y (g) sin x sin
Bardziej szczegółowoConvolution semigroups with linear Jacobi parameters
Convolution semigroups with linear Jacobi parameters Michael Anshelevich; Wojciech Młotkowski Texas A&M University; University of Wrocław February 14, 2011 Jacobi parameters. µ = measure with finite moments,
Bardziej szczegółowoO pewnych klasach funkcji prawie okresowych (niekoniecznie ograniczonych)
(niekoniecznie ograniczonych) Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im. Adama Mickiewicza, Poznań Będlewo, 25-30 maja 2015 Funkcje prawie okresowe w sensie Bohra Definicja Zbiór E R nazywamy względnie
Bardziej szczegółowoElektrodynamika Część 10 Promieniowanie Ryszard Tanaś Zakład Optyki Nieliniowej, UAM
Elektrodynamika Część 10 Promieniowanie Ryszard Tanaś Zakład Optyki Nieliniowej, UAM http://zon8.physd.amu.edu.pl/~tanas Spis treści 11 Promieniowanie 3 11.1 Promieniowanie dipolowe............... 3 11
Bardziej szczegółowoChapter 1: Review Exercises
Chpter : Review Eercises Chpter : Review Eercises - Evlute the following integrls:..... 6. 8. ( + ) 9. +.. ( + ). ( ). 8. 9....... 6. 7. (csc + + ) sin tn 6. ( )( + ) 7. ) 8.. + ( + )( ). ( ) sin sin sec
Bardziej szczegółowo2. P (E) = 1. β B. TSIM W3: Sygnały stochastyczne 1/27
SYGNAŁY STOCHASTYCZNE Przestrzeń probabilistyczna i zmienna losowa Definicja Przestrzenią probabilistyczną (doświadczeniem) nazywamy trójkę uporządkowaną (E, B, P ), gdzie: E przestrzeń zdarzeń elementarnych;
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka
Wykład II: Zmienne losowe i charakterystyki ich rozkładów 13 października 2014 Zmienne losowe Wartość oczekiwana Dystrybuanty Słowniczek teorii prawdopodobieństwa, cz. II Definicja zmiennej losowej i jej
Bardziej szczegółowoZestaw zadań z Równań różniczkowych cząstkowych I 18/19
Zestaw zadań z Równań różniczkowych cząstkowych I 18/19 Zad 1. Znaleźć rozwiązania ogólne u = u(x, y) następujących równań u x = 1, u y = 2xy, u yy = 6y, u xy = 1, u x + y = 0, u xxyy = 0. Zad 2. Znaleźć
Bardziej szczegółowoModel Pasywnego Trasera w Lokalnie Ergodycznym Środowisku
w Lokalnie Ergodycznym Środowisku Tymoteusz Chojecki UMCS, Lublin Tomasz Komorowski IMPAN, Warszawa Kościelisko, 10 września 2016, XLV Konferencja Zastosowań Matematyki T. Komorowski, T. Chojecki w Lokalnie
Bardziej szczegółowov = v i e i v 1 ] T v = = v 1 v n v n [ ] U [x y z] T (X,Y,Z)
v U = e i,..., e n ) v = n v i e i i= e i i U = {X i } i=,n v T v = = v v n v n U x y z T X,Y,Z) v v v = 2 T A, ) b = 3 4 T B, ) c = + b b d = b c c d d 2 + 3b e b c = 5 3 T b d = 5 T c c = 34 d = 26 d
Bardziej szczegółowoGeometryczna zbieżność algorytmu Gibbsa
Geometryczna zbieżność algorytmu Gibbsa Iwona Żerda Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Jagielloński 6 grudnia 2013 6 grudnia 2013 1 / 19 Plan prezentacji 1 Algorytm Gibbsa 2 Tempo zbieżności
Bardziej szczegółowoProjekt silnika bezszczotkowego prądu przemiennego. 1. Wstęp. 1.1 Dane wejściowe. 1.2 Obliczenia pomocnicze
projekt_pmsm_v.xmcd 01-04-1 Projekt silnika bezszczotkowego prądu przemiennego 1. Wstęp Projekt silnika bezszczotkowego prądu przemiennego - z sinusoidalnym rozkładem indukcji w szczelinie powietrznej.
Bardziej szczegółowov = v i e i v 1 ] T v = = v 1 v n v n ] a r +q = a a r 3q =
v U = e i,..., e n ) v = n v i e i i= e i i v T v = = v v n v v v v n 3q q q q r q = r 3q = E = E q E 3q E q = k q rq 3 k 3q r 3q 3 r q = k q rq 3 = kq 4 3 ) 4 q d b d c d d X d ± = d r = x y T d ± r ±
Bardziej szczegółowoJ. Szantyr - Wykład 3 Równowaga płynu
J. Szantyr - Wykład 3 Równowaga płynu Siły wewnętrzne wzajemne oddziaływania elementów mas wydzielonego obszaru płynu, siły o charakterze powierzchniowym, znoszące się parami. Siły zewnętrzne wynik oddziaływania
Bardziej szczegółowoReprezentacja martyngałowa względem addytywnych procesów Markowa-Itô
Reprezentacja martyngałowa względem addytywnych procesów Markowa-Itô Instytut Matematyk Unwersytetu Jagellońskego Instytut Nauk Ekonomcznych PAN Wynk wspólne z prof. Ł. Stettnerem (IM PAN) prof. Z. Palmowskm
Bardziej szczegółowoElektrodynamika. Część 8. Fale elektromagnetyczne. Ryszard Tanaś. Zakład Optyki Nieliniowej, UAM
Elektrodynamika Część 8 Fale elektromagnetyczne Ryszard Tanaś Zakład Optyki Nieliniowej, UAM http://zon8.physd.amu.edu.pl/\~tanas Spis treści 9 Fale elektromagnetyczne 3 9.1 Fale w jednym wymiarze.................
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka
Wykład VII: Rozkład i jego charakterystyki 22 listopada 2016 Uprzednio wprowadzone pojęcia i ich własności Definicja zmiennej losowej Zmienna losowa na przestrzeni probabilistycznej (Ω, F, P) to funkcja
Bardziej szczegółowoProcesy stochastyczne
Wykład I: Istnienie procesów stochastycznych 2 marca 2015 Forma zaliczenia przedmiotu Forma zaliczenia Literatura 1 Zaliczenie ćwiczeń rachunkowych. 2 Egzamin ustny z teorii 3 Do wykładu przygotowane są
Bardziej szczegółowoSkład komputerowy w systemie L A TEX Laboratorium
Skład komputerowy w systemie L A TEX Laboratorium M. Skrzypiec 1 Podział dokumentu Podział dokumentu na akapity w systemie L A TEXwprowadzamy przez wstawienie pustego wiersza. Istnieje też polecenie \newline
Bardziej szczegółowo3.1. Jakobian geometryczny
Politechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów str. 1 3. Kinematyki różniczkowa i statyka 3.1. Jakobian geometryczny Pozycja i orientacja x manipulatora o n stopniach swobody zależy od
Bardziej szczegółowoZadania ze Wstępu do Analizy Stochastycznej 1. = 0 p.n.
Zadania ze Wstępu do Analizy Stochastycznej 1 1. Znajdź rozkład zmiennej 5W 1 W 3 + W 7. 2. Dla jakich parametrów a i b, zmienne aw 1 W 2 oraz W 3 + bw 5 są niezależne? 3. Znajdź rozkład wektora losowego
Bardziej szczegółowoAnaliza Matematyczna część 5
[wersja z 14 V 6] Analiza Matematyczna część 5 Konspekt wykładu dla studentów fizyki/informatyki Akademia Świętokrzyska 5/6 Wojciech Broniowski 1 Równania różniczkowe Definicje, klasyfikacja Równanie różniczkowe
Bardziej szczegółowo1 Funkcja wykładnicza i logarytm
1 Funkcja wykładnicza i logarytm 1. Rozwiązać równania; (a) x + 3 = 3 ; (b) x 2 + 9 = 5 ; (c) 3 x 1 = 3x 2 2. Rozwiązać nierówności : (a) 2x 1 > 2 ; (b) 3x 4 2x + 3 > x + 2 ; (c) 3 x > 1. 3. Znając wykres
Bardziej szczegółowo4.1. Lecture 4 & 5. Riemann. f(t)dt. a = t 0 <t 1 < <t n 1 <b= t n (4.1) , n [t i 1,t i ] t i t i 1 (i =1,...,n) f(ξ i )(t i t i 1 ) (4.
Lecture 4 & 5 4 4.1 Riemnn t f(t) [, b] (Riemnn ) f(t)dt [, b] n 1 t 1,...,t n 1 t 0
Bardziej szczegółowo1 Funkcja wykładnicza i logarytm
1 Funkcja wykładnicza i logarytm 1. Rozwiązać równania; (a) x + 3 = 3 ; (b) x 2 + 9 = 5 ; (c) 3 x 1 = 3x 2 2. Rozwiązać nierówności : (a) 2x 1 > 2 ; (b) 3x 4 2x + 3 > x + 2 ; (c) 3 x > 1. 3. Znając wykres
Bardziej szczegółowoWYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I wykład 4 Przekształcenia zmiennej losowej, momenty
WYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I wykład 4 Przekształcenia zmiennej losowej, momenty Agata Boratyńska Agata Boratyńska Rachunek prawdopodobieństwa, wykład 4 / 9 Przekształcenia zmiennej losowej X
Bardziej szczegółowoZera funkcji ζ(s) Riemanna. 1 1 p s ) 1. Dla rozszerzenia funkcji ζ(s) na pó lp laszczyznȩ Re s > 0 postȩpujemy nastȩpuj aco. x s+1. dx = s.
Jerzy Browkin Zera funkcji ζ(s) Riemanna. Podstawowe informacje... Funkcja ζ(s). ζ(s) = n s = p n= ( p s ) dla Re s >. [Wynika st ad, że ζ(s) oraz ζ(s) = ζ(s) dla Re s > ]. Dla rozszerzenia funkcji ζ(s)
Bardziej szczegółowoNumeryczne aproksymacje prawdopodobieństwa ruiny
Numeryczne aproksymacje prawdopodobieństwa ruiny Krzysztof Burnecki Aleksander Weron Centrum Metod Stochastycznych im. Hugona Steinhausa Instytut Matematyki i Informatyki Politechnika Wrocławska www.im.pwr.wroc.pl/
Bardziej szczegółowoElektrodynamika Część 8 Fale elektromagnetyczne Ryszard Tanaś Zakład Optyki Nieliniowej, UAM
Elektrodynamika Część 8 Fale elektromagnetyczne Ryszard Tanaś Zakład Optyki Nieliniowej, UAM http://zon8.physd.amu.edu.pl/~tanas Spis treści 9 Fale elektromagnetyczne 3 9.1 Fale w jednym wymiarze.................
Bardziej szczegółowoTechnika regulacji automatycznej
Technika regulacji automatycznej Wykład 3 Wojciech Paszke Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych, Uniwersytet Zielonogórski 1 z 32 Plan wykładu Wprowadzenie Układ pierwszego rzędu Układ drugiego
Bardziej szczegółowoRynek, opcje i równania SDE
Rynek, opcje i równania SDE Adam Majewski Uniwersytet Gdański kwiecień 2009 Adam Majewski (Uniwersytet Gdański) Rynek, opcje i równania SDE kwiecień 2009 1 / 16 1 Rynek, portfel inwestycyjny, arbitraż
Bardziej szczegółowoSiła elektromotoryczna
Wykład 5 Siła elektromotoryczna Urządzenie, które wykonuje pracę nad nośnikami ładunku ale różnica potencjałów między jego końcami pozostaje stała, nazywa się źródłem siły elektromotorycznej. Energia zamieniana
Bardziej szczegółowoPrognozowalne kryterium całkowalności według A. N. Shiryaeva i A. S. Cherny ego Joanna Karłowska-Pik. Historia
1 Prognozowalne kryterium całkowalności według A. N. Shiryaeva i A. S. Cherny ego Joanna Karłowska-Pik Całka stochastyczna ( t ) H s dx s = H X. t Historia K. Itô (1944) konstrukcja całki stochastycznej
Bardziej szczegółowo7.1. Lecture 8 & 9. f(x)dx =lim f(x)dx (7.1) I = f(x)dx (7.3) f(z), z (0 argz π), zf(z) 0. f(z)dz = I R := f(z)dz = f(re iθ )ire iθ dθ (7.
Lecture 8 & 9 7, r f(x) =lim f(x) (7.) r r f(x) =lim f(x) +lim f(x) (7.) r r r 7. f(z) I = f(x) (7.) f(z), z ( argz π), zf(z) [ R, R], : z = R Jordan C f(z). C f(z)dz = R R f(x) + f(z)dz =πi i Res z=zi
Bardziej szczegółowover magnetyzm cd.
ver-10.01.12 magnetyzm cd. praca przemieszczenia obwodu w polu B B F F=ΙlB B j (siła Ampere a) dw =Fdx=Ι lbdx=ι BdS Φ B = B d S= BdS dφ B =BdS dw =ΙdΦ B =Ι B d S strumień dx dla obwodu: W =Ι dφ B =Ι Φ
Bardziej szczegółowoI 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 szczegółowo1 Relacje i odwzorowania
Relacje i odwzorowania Relacje Jacek Kłopotowski Zadania z analizy matematycznej I Wykazać, że jeśli relacja ρ X X jest przeciwzwrotna i przechodnia, to jest przeciwsymetryczna Zbadać czy relacja ρ X X
Bardziej szczegółowoZastosowanie metod matematycznych w fizyce i technice - zagadnienia
Zastosowanie metod matematycznych w fizyce i technice - zagadnienia 1 Metoda ι Grama Schmidta zortogonalizować uk lad funkcji {x n } n= a) na odcinku 1; 1 z waga ι ρx) = 1, b) na prostej ; ) z waga ι ρx)
Bardziej szczegółowon [2, 11] 1.5 ( G. Pick 1899).
1. / / 2. R 4k 3. 4. 5. 6. / 7. /n 8. n 1 / / Z d ( R d ) d P Z d R d R d? n > 0 n 1.1. R 2 6 n 5 n [Scherrer 1946] d 3 R 3 6 1.2 (Schoenberg 1937). d 3 R d n n = 3, 4, 6 1.1. d 3 R d 1.3. θ θ/π 1.4. 0
Bardziej szczegółowoInżynieria Systemów Dynamicznych (3)
Inżynieria Systemów Dynamicznych (3) Charakterystyki podstawowych członów dynamicznych Piotr Jacek Suchomski Katedra Systemów Automatyki WETI, Politechnika Gdańska 2 grudnia 2010 O czym będziemy mówili?
Bardziej szczegółowoDystrybucje. Marcin Orchel. 1 Wstęp Dystrybucje Pochodna dystrybucyjna Przestrzenie... 5
Dystrybucje Marcin Orchel Spis treści 1 Wstęp 1 1.1 Dystrybucje................................... 1 1.2 Pochodna dystrybucyjna............................ 3 1.3 Przestrzenie...................................
Bardziej szczegółowoInteresujące fazy ewolucji masywnej gwiazdy:
1/26 Asymetria ν ν w widmie pre-supernowej A. Odrzywołek Asymetria ν ν w (termicznym) widmie pre-supernowej IDEA: Przewidzieć wybuch supernowej opierając się na detekcji neutrin z pre-supernowej Interesujące
Bardziej szczegółowo1 Równania różniczkowe drugiego rzędu
Równania różniczkowe drugiego rzędu Najpierw zajmiemy się równaniami różniczkowymi rzędu drugiego, w których y nie występuje w sposób jawny, tzn. F (x, y, y ) = 0 (.) Równanie takie rozwiązujemy poprzez
Bardziej szczegółowoSpis wszystkich symboli
1 Spis wszystkich symboli Symbole podstawowe - pojedyncze znaki, alfabet grecki α β γ Γ δ ξ η ε ϕ ν ρ τ θ Θ ψ Ψ φ Φ Ω Υ Σ -alfa -beta - gamma - gamma (duże) - delta (małe) - delta (duże) -ksi -eta - epsilon
Bardziej szczegółowoJęzyki Modelowania i Symulacji 2018 Podstawy Automatyki Wykład 4
Języki Modelowania i Symulacji 2018 Podstawy Automatyki Wykład 4 dr inż. Marcin Ciołek Katedra Systemów Automatyki Wydział ETI, Politechnika Gdańska Języki Modelowania i Symulacji dr inż. Marcin Ciołek
Bardziej szczegółowoPaul Erdős i Dowody z Księgi
Paul Erdős i Dowody z Księgi Antoni Kijowski, Michał Król, Krzysztof Kwiatkowski Faculty of Mathematics and Information Science Warsaw University of Technology Warsaw, 9 January 013 (Krótki kurs historii
Bardziej szczegółowoPodstawy Fizyki III Optyka z elementami fizyki współczesnej. wykład 11, Mateusz Winkowski, Łukasz Zinkiewicz
Podstawy Fizyki III Optyka z elementami fizyki współczesnej wykład 11, 09.11.2017 wykład: pokazy: ćwiczenia: Czesław Radzewicz Mateusz Winkowski, Łukasz Zinkiewicz Radosław Łapkiewicz Wykład 10 - przypomnienie
Bardziej szczegółowoWstęp do Optyki i Fizyki Materii Skondensowanej
Wstęp do Optyki i Fizyki Materii Skondensowanej Część I: Optyka, wykład 6 wykład: Piotr Fita pokazy: Jacek Szczytko ćwiczenia: Aneta Drabińska, Paweł Kowalczyk, Barbara Piętka, Michał Karpiński Wydział
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie sygnałów z czasem ciągłym
Przetwarzanie sygnałów z czasem ciągłym Model systemowy układu p( t ) r ( t) wejście Układ wyjście p( t ) pobudzenie r ( t) reakcja Układ wykonuje pewną operację { i } na sygnale wejściowym p t (pobudzeniu),
Bardziej szczegółowoZad Sprawdzić, czy dana funkcja jest funkcją własną danego operatora. Jeśli tak, znaleźć wartość własną funkcji.
Zad. 1.1. Sprawdzić, czy dana funkcja jest funkcją własną danego operatora. Jeśli tak, znaleźć wartość własną funkcji. Zad. 1.1.a. Funkcja: ϕ = sin2x Zad. 1.1.b. Funkcja: ϕ = e x 2 2 Operator: f = d2 dx
Bardziej szczegółowoSpektroskopia mionów w badaniach wybranych materiałów magnetycznych. Piotr M. Zieliński NZ35 IFJ PAN
Spektroskopia mionów w badaniach wybranych materiałów magnetycznych Piotr M. Zieliński NZ35 IFJ PAN 1. Fundamenty spektroskopii mionów. Typowy eksperyment 3. Cel i obiekty badań 4. Przykłady otrzymanych
Bardziej szczegółowoD l. D p. Rodzaje baz jezdnych robotów mobilnych
ERO Elementy robotyki 1 Rodzaje baz jezdnych robotów mobilnych Napęd różnicowy dwa niezależnie napędzane koła jednej osi, dla zachowania równowagi dodane jest trzecie koło bierne (lub dwa bierne koła)
Bardziej szczegółowoSzeregi funkcyjne. Szeregi potęgowe i trygonometryczne. Katedra Matematyki Wydział Informatyki Politechnika Białostocka
Szeregi funkcyjne Szeregi potęgowe i trygonometryczne Małgorzata Wyrwas Katedra Matematyki Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Szeregi funkcyjne str. 1/36 Szereg potęgowy Szeregiem potęgowym o
Bardziej szczegółowoFunkcja 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 szczegółowoO procesie Wienera. O procesie Wienera. Procesy stochastyczne Wykład XV, 15 czerwca 2015 r. Proces Wienera. Ruch Browna. Ułamkowe ruchy Browna
Procesy stochastyczne Wykład XV, 15 czerwca 2015 r. Ruch 1 {X t } jest martyngałem dokładnie wtedy, gdy E(X t F s ) = X s, s, t T, s t. Jeżeli EX 2 (t) < +, to E(X t F s ) jest rzutem ortogonalnym zmiennej
Bardziej szczegółowoŹ Ę Ę Ś Ś Ś ć Ę ć Ś ć Ź Ż Ś ć Ż Ź Ż Ą Ż Ę Ś Ź Ę Ź Ż Ó Ś ć ć Ś Ż Ć ź Ś Ń Ź ć Ó ź Ś Ń ź Ń Ź Ź ź Ż Ź Ź Ź Ź Ż Ź ć Ż Ę ź Ę ź ć Ń ć ć ć ć Ź Ę Ą ć Ę ć Ń ć ć Ź Ż ć Ó Ó Ó Ż ć Ó Ż Ę Ą Ź Ó Ń Ł ź ź Ń ć ć Ż ć Ś Ą
Bardziej szczegółowoŁ Ł Ś Ś ź Ć ź ź ź Ń Ł Ż Ś ź Ę Ż Ń Ę ź ź ź Ę ź Ł Ę ź Ę Ę Ę ź ź Ś ź ź Ł Ł Ź Ę Ł Ś ź Ę Ę Ę ń ź Ą ó Ę ĘĘ ź Ę ź Ą Ł Ę Ł Ą ź Ę ó Ź Ś ź Ń Ę Ę ĘĘ Ą Ś Ę Ł Ę Ć Ź ź Ź Ę Ę Ź ź Ź Ź Ź Ł Ż Ł Ę ź Ż Ź ź Ź Ź Ź Ź Ą Ż ŚĆ
Bardziej szczegółowoŁ Ł ń ń Ą ń ń Ś ń Ź ń ń ń Ż ń Ł ń Ś ń ń ń Ą Ą Ł Ż ń ń Ś ń Ź ń ń ć Ź ń ć Ś ć ć ń Ź ń Ą Ł Ł Ę ĘĘ Ż Ź ć Ł ń Ś Ą Ł Ł Ł Ą Ę Ę ń Ń ń Ź ń ć Ż ń Ż Ś ń Ń ń Ń Ź Ą ć Ł ń ć ć Ź Ą Ą Ą Ź Ą Ł Ą Ś ń ń Ś Ś Ą Ć ŚĆ Ł ć Ż
Bardziej szczegółowoĄ Ń Ś Ę ź Ś Ś ź ź Ś Ś ź Ł Ś Ś Ś Ł ĘĘ Ś Ś Ś ć Ś Ś Ś Ś Ł Ó Ś Ł ć Ś Ść Ś Ś Ś Ń ć Ś Ł Ś Ź Ą ć ć Ł ź Ś Ą Ś Ł Ą Ś Ś Ą Ś Ś ź Ś ć Ł ć ć Ł Ł ć Ź ć ć Ś ć ź Ź ć Ś ć ć ć Ś Ą Ś Ś Ś ć Ś Ść Ś ć Ł ć Ś ć Ś Ś Ń ć ć Ł Ś
Bardziej szczegółowoWstęp do oddziaływań hadronów
Wstęp do oddziaływań hadronów Mariusz Przybycień Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej Akademia Górniczo-Hutnicza Wykład 9 M. Przybycień (WFiIS AGH) Wstęp do oddziaływań hadronów Wykład 9 1 / 21 Rozpraszanie
Bardziej szczegółowoMetody Lagrange a i Hamiltona w Mechanice
Metody Lagrange a i Hamiltona w Mechanice Mariusz Przybycień Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej Akademia Górniczo-Hutnicza Wykład 10 M. Przybycień (WFiIS AGH) Metody Lagrange a i Hamiltona... Wykład
Bardziej szczegółowoIII.4 Ruch względny w przybliżeniu nierelatywistycznym. Obroty.
III.4 Ruch względny w przybliżeniu nierelatywistycznym. Obroty. Newtonowskie absolutna przestrzeń i absolutny czas. Układy inercjalne Obroty Układów Współrzędnych Opis ruchu w UO obracających się względem
Bardziej szczegółowoMECHANIKA I WYTRZYMAŁOŚĆ MATERIAŁÓW
MECHANIKA I WYTRZYMAŁOŚĆ MATERIAŁÓW Materiały pomocnicze do wykładu (Inżynieria Środowiska) PWSZ w Elblągu dr hab. inż. Cezary Orlikowski Instytut Politechniczny MECHANIKA I WYTRZYMAŁOŚĆ MATERIAŁÓW MECHANIKA
Bardziej szczegółowoŃ ŚÓ Ź Ś ź Ś Ś ć Ą ć Ź ć ć Ś ć Ś ź ć Ś ź Ś ć ź ć Ś ź Ę ć ć Ś Ś Ą ź Ś Ś Ś Ś ć Ś Ś Ś ź Ś Ś Ś Ś Ż ć Ś Ć ć ć ź ć Ś Ś Ś ŚĆ Ś ź Ś Ś ć ć ć Ś Ć ć ć Ć Ś Ś Ś ŚĆ Ś Ś Ś ć ć ź Ś Ż Ś Ś Ś Ś Ś Ś Ą Ż Ś Ś Ś Ś Ś ć ć Ó ź
Bardziej szczegółowoÓ ź Ó ź Ź Ó Ź Ó Ó Ę Ź Ą Ć Ó Ó Ź Ś Ź ź Ę Ź ŚÓ Ś Ó ź Ó Ę Ź Ó Ó Ó ŚÓ Ź Ó ź ź Ź ź ź Ę Ś ź Ą Ś Ź ź Ę Ł Ś Ź Ś ź ź Ł Ś ź Ś Ś Ś Ę Ę Ł Ł Ą Ś Ę Ą Ę Ź Ę Ę Ó Ś Ę Ń Ś Ć Ś Ś Ó Ś Ę Ę Ł Ą Ę Ą Ś Ź Ć Ó Ł ź Ń Ź Ą ź Ę Ź Ź
Bardziej szczegółowoŚ Ś Ś ż Ł Ą Ą Ń Ś ż Ś ż Ą ż ż Ó Ź Ź ć ć ż ć Ą ć ć Ś ć ŚÓ ć ć ć ż ź Ł ż Ś Ł Ą Ó ż Ź ż ć Ś Ą Ó ż ć ż ź ż ć Ś ć Ź ż Ń Ł Ł ż ż Ą Ś ź ż ć ć Ł Ą Ą Ś Ś ż ć Ó Ó Ś Ź ź ź ż Ą ż ż ć Ść Ó ż ć Ś ź Ś Ś Ł Ś Ł Ł Ł Ł Ł
Bardziej szczegółowoó ś ń Ś Ó Ó Ó Ó ś Ó ż Ó Ś Ę Ó ó Ó ó Ś Ó óó Ś ś Ó ć Ź Ó ś ś ż ó ó ś Ó Ó ń Ś ś Ó ń ż ś ś Ó Ę Ó Ó Ó ś ó ś Ó Ś Ó Ś ń ń Ó ó ń ż ś Ó Ó ż ń Ś ó ż ń Ó Ś ż ń Ś ść ż ó ń ż Ś ż Ś Ś Ś Ó ń ś Ś Ó ń Ó Ą Ó Ą ć ż Ą ś ń
Bardziej szczegółowoń ń ś Ś Ó Ó ń ń ść ś ś ś ś ś ś ś ś ć ś ść ś ś ć ś Ż ć ś ś ś ść ć ś ń ć Ź Ż ń ń ś Ż Ą ć ń ń ś śó Ż ś ć Ź ś Ó ś Ż ś Ź ś ś ś Ż ś ś ś Ź ś ń ś Ę ć ś ś ń ś ś ś ń Ż Ż ś ś ś ń ć ć Ż ś ń Ż ś ń Ą ś ś ć ś ś Ż ś ś
Bardziej szczegółowo