Rozdział 8. Przestrzenie Hilberta. 8.1 Przestrzenie unitarne

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Rozdział 8. Przestrzenie Hilberta. 8.1 Przestrzenie unitarne"

Transkrypt

1 : : : Rozdział 8 zeszenie Hilbea aszym celem jes pzedsawienie podsawowych meod związanych z pw wyposażonych w iloczyn skalany Mamy na uwadze nie ylko zasosowania algebaiczne, np do badania waości i wekoów, ale i analiyczne jak pzeszenie, kóe są pzydane np do upawiania mechaniki kwanowej Wsępny podozdział ma chaake ogólny niezależny od wymiau pzeszeni W 82 jeseśmy zaineesowani pzeszeniami nieskończenie wymiaowymi a od podozdziału 83 skupiamy się ponownie na pzypadku skończenie wymiaowym 81 zeszenie uniane gubsza zecz ujmując, yułowe pzeszenie o są pw wyposażone w iloczyn skalany Deinicja 1 iech będzie pw nad owiemy, że jes pzeszenią unian jes zadana 2-oma liniowa "!#"% (i) dla dowolnych (ii) dla dowolnych (iii) dla każdegow i a (pu) jeśli, j unkcja o nasępujących właściwościach: mamy #)"!*, "!* )-!0 & ( -1 mamy "23 4, 658, nado,9 wedy i ylko wedy, gdy % zykłady 1 (1) ze zwykłym iloczynem skalanym jes pu 8 <= (2), dla : kładziemy <>@?AB :D #FED: gdzie EHG jes iloczynem skalanym <> <)M & (3) iech, gdzie :, oznacza zbió unkcji <>> Wedy wzó całkowalna w niewłaściwym sensie Riemanna na : -TDU9VXW Y 1 [*I\ T*[*^]# <> O akich, że QR jes

2 O : 2 RODIAŁ 8 RETREIE HIBERTA deiniuje iloczyn skalany [ _` (4) iech, oznacza zbió unkcji R niewłaściwym sensie Riemanna na Wedy wzó KT^3 Va bdc [*et[*^]# akich, że QR jes całkowalna w deiniuje iloczyn skalany (5) iech hg będzie oway, wedy oznacza zbió unkcji i akich, że Qj jes całkowalna w niewłaściwym sensie Riemanna na jes pu z iloczynem skalanym zdeiniowanym podobnie jak wyżej Ławe spawdzenie, że podane wzoy zadają iloczyny skalane, pozosawiamy czyelnikowi <> [ hcemy podkeślić, że pzeszenie, i są uogólnieniami pzeszeni Euklidesowych k Ważna olę w dalszych ozważaniach odega pojęcie posopadłości iech będzie pu, powiemy, że!#" są posopadłe, jeśli [!#"(lm, piszemy!onp O układzie wekoów q sus>vw (zbió wskaźników x może być nieskończowny) powiemy, że jes układem oonomalnym (piszemy uo) jeśli dla dowolnych wekoów z układu mamy Jeśli baza q s s< Iy s jz d jeśli } jeśli } ~ -wymiaowej pu jes uo, o znajdowanie pzedsawień dowolnego % s< ss d, o mamy w ej bazie jes ławe Jeśli 4 s< s s %D E, E Mnożąc skalanie pzez dowolny weko bazy y dosaniemy 4 4 s< sis Iy 3p Iy s< s s Iy jm Iy y j s< Iy Iy ˆD< Š zczególnie ineesujące będzie zasosowanie ego sposzeżenia do im o zobimy somułujemy wniosek wypływający wpos z właściwości iloczynu skalanego, był on wykazany dla, (paz wiedzenie 126), eaz zajmiemy się ogólnym pzypadkiem Dzięki swej posocie i ogólności jes wa pzyoczenia wiedzenie 1 (ieówność chwaza) iech będzie pu, -( p0 # -Œ, wedy

3 V V E ³³ ± ³³ z Š E ²! Š ² V E E 82 EREGI FOURIERA 3 Dowód iech "2 % ~ p ) 0 * K, bo inaczej nie ma czego dowodzić Wedy, š 4 0œ 0œ [) 0œ ) [) "( ) 0œ [) 0 # 4 Œ0 # Œ0œ ž 0œ<Ÿ 4 > Jeśli mamy daną pu o możemy w niej zdeiniować nomę wzoem [!#"!*0 Dzięki nieówności chwaza ławo jes spawdzić, że nowy obiek spełnia waunki nomy ozosawiamy o zyelnikowi 82 zeegi Fouiea D0 Š ajmiemy się układami uo w pu akich jak, zakładamy pzy ym, że badane unkcje mają waości zeczywise zedsawimy ygonomeyczny uo Będzie nas ineesować znajdowanie współczynników wekoów w bazie, j współczynników Fouiea Inuicyjnie zecz ujmując znajdowanie współczynników Fouiea oznacza szukanie składowych hamonicznych dźwięków ozosawiamy czyelnikowi spawdzenie nasępujących ówności dla dowolnych liczb naualnych i E : -ª * -ª *^]`«gdy ~ gdy *^]«Tym samym układ wekoów q su ² s<, gdzie s E E«G ± Š *D I *D I gdy E I * gdy E * -ª gdy E -ª gdy ~ gdy gdy 9 Œ Œ E EHG 9 *^] %D jes uo i nazywamy go ygonomeycznym układem oonomalnym podziewamy się, że D0 Š# ygonomeyczny uo jes baz mamy a i dla dowolnej unkcji należącej do s< s s s< sis

4 V V ² V V \ V \ s s 5 4 RODIAŁ 8 RETREIE HIBERTA ajmijmy się wyznaczeniem Dla E dla E 9 Œ mamy s s iech E Š Š Š 9 * -, zauważmy, że [*^]«µ *^]«: : *^]«% *D I I -ª *> *> gdzie położyliśmy, : Š [*D *^]# Š [* K *^]# iczby :, nazywamy współczynnikami Fouiea unkcji owsaje naualne pyanie: czy isonie *3 : : I gdzie szeeg po pawej sonie nazywamy szeegiem Fouiea? Odpowiedzią zajmiemy się nieco później zedem pzedsawimy pomocnicze ozważania iech będzie dowolną pu nad O i q su ² s" niech będzie dowolnym uo Badamy dla wekoa gdzie s s > sumę s< * sis auważmy, że dzięki właściwościom iloczynu skalanego dosaniemy š y Iy s s žm y¹ s< y¹ s" - *K> y \ s Iy s 3 s< º» onado, j š Wynika sąd, że wekoy ) 4 s< i 3p s s ž¼ s< s s j s< są posopadłe, mamy bowiem R s 9 %d aem nieówność chwaza (1) powadzi do nasępującego wniosku: ½p0œ`

5 ² ² ² ² s ² Š 82 EREGI FOURIERA 5 a sąd p0œ W pzypadku nieskończonego uo q s po pzejściu z do nieskończoności dosaniemy zwaną nieównościa Bessla s< p0œ Uwaga ieówność (3) saje się ównością wedy i ylko wedy, gdy s< ss ˆ¾ albowiem na mocy powyższych achunków i właściwości iloczynu skalanego mamy 0œ 0 ) 04»k ` i żądany ak uzyskamy po pzejściu z do nieskończoności owóćmy do zadanego wcześniej pyania o zbieżność szeegów Fouiea Odpowiedź jes zawaa w wiedzeniu poniżej Twiedzenie 2 Jeśli unkcja À Š j mamy [* : jes zbieżny jednosajnie i jego ganicą jes unkcja & jes okesowa o okesie Š, j dla dowolnej liczby i spełnia waunek ipschiza ze sała Á, o jej szeeg Fouiea D< ŠÄà Uwagi zy naszych założeniach unkcja oganiczona do pzedziału D0 Š#  : * -ª *- jes elemenem pzeszeni omułowane pzed chwilą wiedzenie nie jes ławe Jeśli o unkcji założyć jedynie ciągłość i okesowość, o zagadnienie saje się badzo udne Dość powidzieć, że dopieo w laach 0-ych XX wieku wykazano, że szeeg Fouiea unkcji ciągłej jes do niej zbieżny, ale być może poza zbioem miay zeo zeegi Fouiea są badane od począku XIX wieku zykłady 2 pzedziału  D< ŠÄà [*jåš# iech unkcje (a) unkcji okesowych o okesie Š, wedy *3ÇÆ Šœ È ÊÉ *0 Š#@ T[*3 i (b) T *R8 ˆD0Š - będą obcięciami do auważmy, że unkcja T nie jes ciągła, ale należy do, więc jes sens mówić o jej szeegu Fouiea Od azu widać, że jej szeeg Fouiea nie będzie zbieżny jednosajnie i nie będzie zbieżny w punkach 9d «9 Š *

6 s ß Ã Â s Ã Ã Þ 6 RODIAŁ 8 RETREIE HIBERTA 821 zeszenie Ë)ÌDÍ<ÎÐÏ i całka ebesgue a hcielibyśmy zwócić uwagę na jeszcze jeden aspek Twiedzenia 2 A mianowicie mówiliśmy w nim o zbieżności jednosajnej unkcji, kóe w naualny sposób były elemenami pzeszeni ˆD< Š Ta pu jes w naualny sposób wyposażona w meykę daną wzoem ]Ñ[#"DÓ, ale w wiedzeniu nie ma mowy o akiej zbieżności, dlaczego? o piewsze, zbieżność jednosajna jes w miaę pzejzysa i wiemy, że ganice jednosajnie zbieżnych ciągów unkcji D0 Š# ciągłych są ciągłe o dugie nie badzo wiemy, co oznacza odległość w ajmijmy się ą spawą Wiemy, że w pzeszeniach unianych ciągi auchy ego są zbieżne zykład 3 badamy pewien pzykład ciągu auchy ego w meyce ej pzeszeni, dla uposzczenia zasępując pzedział  pzedziałem  iech qô ² D0ŠÄà D oznacza zbió wszyskich liczb wymienych z pzedziału  D Kładziemy Oczywiście ˆD i Ý Ławo jes spawdzić, że dla dowolnego À *RÅÕ,Öˆ Ø ÚÙÚÙÚÙ ciû [* Œ`Ü o więcej ciąg q Ü Ü D u D mamy á ªà ² [*j%õœâuã½ä å ² gdy jes ciągiem auchy ego, bo Jak wiemy Õ#âuã½ä å nie jes unkcją całkowalną w sensie Riemanna, nawe w sensie niewłaś- D ciwym, dlaego nie może być elemenem yuację, gdy ciąg, kóy wydaje się, że powinien być zbieżny i jes zbieżny punkowy, yle że ganica nie leży w ozpaywanej pzeszeni, uznajemy za paologiczną hcemy by ciągi auchy ego były zbieżne Okazuje się, że mamy chody u dobej wóżki: Twiedzenie 3 iech q ² g auchy ego w meyce wyznaczonej pzez iloczyn skalany w unkcja 1, że w ym sensie, że dla dowolnego æ)g EX, gdzie jes owaym podzbioem, będzie ciągiem ß á ªà ² À é isnieje ç)è H¼ =ëfæ, że dla Gêçè mamy Wedy isnieje aka Uwagi Ganica może nie być elemenem az popzedni pzykład Tym samym możemy powiedzieć, że dokonaliśmy kolejnego ozszezenia pojęcia całki Riemanna bió ganic ciągów auchy ego gwaanowanych w popzednim wiedzeniu będziemu oznaczali symblem

7 õ ò ì ì T ß í T ì ò T ì ò ñ ß T ì ò ì ì T ß í ò ì ò ì í í ì ò ñ Þ É 82 EREGI FOURIERA są całkowalne w sensie ebesgue a, albo w skó- o jego elemenach będziemy mówić, że ÚR cie, że są całkowalne z kwadaem Tym samym Õ â»ã`ä o ˆd å o gosza, można wskazać pzykład ciągu zbieżnego w j żadnym punkcie Tzeba jeszcze okęslić całki z unkcji w 3 j, wedy kładziemy Vì *K]ÀB Vì á à ² [*K]# gdzie q ² jes ciągiem auchy ego, kóego ganicą jes ganica jes dobze okeślona pawdzamy mianowicie, że jes ciągiem auchy ego Mamy bowiem Ú: Vì ¼:í îp * : Ýí V ì [*K^], kóy nie jes zbieżny w i jej nomy obimy o eaz iech [*^]# auważmy, że pawą sonę można zapisać jako iloczyn skalany w unkcji ożsamościowo ównej 1 nieówności chwaza dosaniemy aem q : Ú: :`í½ Mí ñ jes ciągiem auchy ego i jego ganica ó ją całka ebesgue a unkcji -TÊoj iech, wedy kładziemy -TD ò B á à ² Vì [*et [*^] ô pawdzamy, że ww ganica jes dobze okeślona Mamy KT í KT Vì *T Vì Q *T i dalej dzięki nieówności chwaza dosaniemy V ì Q * [* [* ]` ¼í ¼í ñ ñ 1 powyższego achunku, wynika iż KT V ì Vì Q ñ *K] * * T [* í ñ ò ganica isnieje owyższy achunek pokazuje eż, że deinicja nomy w j B ß á à ² Vì á à ² ¼í Ýí * Ýí Tzeba spawdzić, że ww [* ]# unkcji Q ðí4 i jes dobze okeślona i nazywamy * í ñ [*et [*et -T ªQí [*K^]` [* * ]`H9õ ] gdy ö jes ciągiem auchy ego, ym samym jego Q * ]# podana niżej jes popawna:

8 ø ø \ ÿ Æ 8 RODIAŁ 8 RETREIE HIBERTA odsumowując nieoczekiwane znaczenie ciągów auchy ego wpowadzimy nową deinicję Deinicja 2 owiemy, że pu jes pzeszenią Hilbea, jeśli każdy ciąg auchy ego ma ganicę w Ważnym akem jes nasępujące swiedzenie, kóego dowó pomijamy wiedzenie 4 zeszenie R są pzeszeniami Hilbea Jak się zyelnik być może pzekona w pzyszłości, pzeszenie Hilbea (a zwłaszcza R [ k > ) są właściwymi pzeszeniami do upawiania mechaniki kwanowej ie będziemy eaz ozwijali ego emau Innym ważnym pzykładem pzeszenie Hilbea są pzeszenie Euklidesowe 2 83 zekszałcenia uniane i oogonalne O Będziemy osobno ozwaźali skończenie wymiaowe pw nad jak i nad aczniemy od deinicji pzemiou naszego zaineesowania Deinicja 3 iech i ø będą pu i m ø będzie pzekszałceniem liniowym spełniającym waunek: (@ú m "2Kû dla wszyskich "Œ Wedy powiemy, że (a) jes uniane, jeśli jes pw nad O (b) jes oogonalne, jeśli jes pw nad odamy eaz seię pzykładów zaczynajac od najposszych zykład 4 iech O i, gdzie Ú zypominamy, że ˆD-( i=\ Widzimy, że D (, &\ Åpˆd"(, jes uniane Å zykład 5 iech, z naualnym iloczynem skalanym Kładziemy [ K - ýob - ý pawdzamy, że jes oogonalne: (Um- ý ½ Maciez pzekszałcenia o þ Ogólniej pzekonamy się, odwzoowanie, jes oogonalne " ý 3pK ` %ÿ þ I I -ª - ý [, kóego maciez o " ý j "2>

9 } ø ø O y G \ x y \ 83 REKTAŁEIA UITARE I ORTOGOAE 9 zykład 6 iech będzie zadana maciez Wedy a, z naualnym iloczynem skalanym iech jes odwzoowaniem oogonalnym zykład iech wynika z 82 każdy weko Kładziemy y gdzie liczby O spełniają Ú oononomalnej q > (, i q Ä niech będzie dowolną baza oonomalną Jak można zapisać w posaci, } dosaniemy, że y s< y \ s y \ yj y¹ y Iy y Iy właściwości iloczynu skalanego i bazy s Iy s j y¹ y \ y p "2> auważmy, że odwzoowania uniane i oogonalne są odwacalne, gdy à ø ëœþ Jes ak, q Å bo Mianowicie, jeśli ) >œ, o p Up Wnosimy sąd, że odwzoowanie odwone do zawsze isnieje Wybó bazy, np bazy oonomalnej, pozwala nam na uożsamianie pu z O (odpowiednio, z k ) dla odpowiedniego a odwzoowań liniowych z maciezami Możemy eaz zapyać jak schaakeyzować macieze uniane (odpowiednio, oogonalne) samej deinicji II mamy dla usalonej bazy oonomalnej q Iy j Iy Oznacza o, że elemen maciezy albo 0, gdy }A~ Tym samym jô ýy ý \ U 0 # z gdy } gdy } ~ ý \ na pzecięciu } -ego wiesza i -ej kolumny o 1, gdy ý \ jes maciezą ożsamościową ý \ ] È Jeśli najpiew weźmiemy zespolone spzężenie obu son (6) a nasępnie pomnożymy o ównanie z pawej sony pzez Ü, o dosaniemy ý Ü»

10 x ý ø ø 10 RODIAŁ 8 RETREIE HIBERTA Oznacza o, że znajdowanie maciezy odwonej do maciezy unianej (oogonalnej) jes badzo pose: wysaczy policzyć spzężenie i ansponować daną maciez W pzypadku zeczywisym spzężenie jes niepozebne Równość () częso jes używana jako deinicja maciezy unianej (oogonalnej) bió maciezy unianych (odpowiednio, oogonalnych) na oznacza się symbolem (odpowiednio, ) Odnoujmy jeszcze dwie ciekawe właściwości auważmy, że jeśli obliczymy wyznacznik obu son (6), o dosaniemy ] ý \ j A jeśli dodakowo, o mamy łynie sąd ważki wniosek analiyczny, jeśli wpowadzimy nowe zmienne ð i jes pzekszałceniem oogonalnym, o wzó na zamianę zmiennych w całce mówi, że miaa zbioów się zachowa, j jeśli jes zbioem miezalnym w sensie Jodana-Riemanna, o! " 3! auważmy jeszcze, że zbioy i są wyposażone w sukuę gupy: wiemy, że mnożenie maciezy jes łączne Elemenem obojęnym mnożenia jes maciez ożsamościowa Widzimy eż, że i są zamknięe na opeację bania elemenu odwonego j maciezy odwonej Wynika o wpos z deinicji i wzou () \ > «84 Fomy dwuliniowe i kwadaowe nad, eoia pw nad O wymaga pewnych zmian Będziemy eż zakładali dla uposzczenia, że jes pu acimy nieco na ogólności, ale zyskujemy na pzejzysości asz cel, o wpowadzenie naualnego uogólnienia pojęcia iloczynu skalanego W ym paagaie ozważamy dla naszej wygody wyłącznie pw Deinicja 4 iech, ø będą pw owiemy, że unkcja # p jes pzekszałceniem dwuliniowym, jeśli unkcje 6)#H "(R %À &( ø pzy usalonym % &( 26*#«"26 % pzy usalonym są liniowe Jeśli ø, o pzekszałcenie dwuliniowe # nazywamy oma dwuliniowa Oczywisym pzykładem omy dwuliniowej jes iloczyn skalany Inny, ogólniejszy, jes podany niżej iech #"HÀ i jes macieza na, kładziemy #«[#"D3Å ý ô[# ^0,

11 1 & 1 ý ý ý 84 FORMY DWUIIOWE I KWADRATOWE 11 jes zwykłym iloczynem skalanym Wedy czyelnik ławo spawdzi kozysając z właściwości iloczynu skalanego, że isonie jes o oma dwuliniowa O pzekszałceniu dwuliniowym, w szczególności o omie, powiemy, że jes symeyczne, #«"23-#«[) jeśli "1 dla wszyskich Możemy zadać naiwne pyanie, czy są inne pzykłady om dwuliniowych niż e zadawane wzoem (8) dla pewnej maciezy Okazuje się, że pawdziwy jes nasępujący ak wiedzenie 5 Każda oma dwuliniowa # jes posaci (8), j isnieje aka maciez, że #«"(3p 2> Jeśli dodakowo # jes omą symeyczną, o jes maciezą symeyczną, j więcej, jes wyznaczona jednoznacznie Deinicja 5 iech będzie pw owiemy, że unkcja À 3 (a) dla dowolnego i, mamy -( #«"2 (b) unkcja ok0 ( ^ " " ý o jes oma kwadaowa, jeśli jes omą dwuliniową nazywaną oma sowazyszoną auważmy, że oma dwuliniowa sowazyszona jes koniecznie symeyczna koo wiemy, jak wygląda ogólna posać omy dwuliniowej, paz (8), o auomaycznie dosaniemy, że każda oma kwadawa jes posaci j asanówmy się, co się sanie z omą dwuliniową, gdy zmienimy bazę w pu, j zmienimy układ współzędnych iech21 będzie dowolnym wekoem W nowym układzie współzędnych (w nowej bazie) zapiszemy go jako gdzie gdzie 31 jes nieosobliwym pzekszałceniem liniowym, j #«" 31 j ý 1 p ý 2 = > R 2 q [(K Dla 1,4 mamy Dosaliśmy wzó opisujący zamianę maciezy omy waz ze zmianą bazy Wpawdzie zosał on % wypowadzony dla, lecz (10) jes pawdziwy w dowolnej pw Można pzy ym zapyać, czy isnieje aka zamiana bazy, że w nowej bazie maciez pzyjmuje posą omę Odpowiedź jes nasępująca: Twiedzenie 6 Isnieje aka zamiana bazy = w pu, że w nowej bazie mamy diag 0 j w maciezy ylko na pzekąnej wysępują wyazy niezeowe o więcej wybać, aby diag II > <DI><`> ` można ak

12 ý x ] s s ý 6 12 RODIAŁ 8 RETREIE HIBERTA 5 gdzie jedynka wysępuje 5 azy zaś wysępuje 6 azy, 5 6 aę 5 nazywamy sygnauą omy zasem badziej nam zależy na ym, aby zamiana zmiennych była posą opeacja, aniżeli na szczególne sukuze maciezy oogonalnej Mamy mianowicie, nasępujący pozosawiony bez dowodu ak Twiedzenie Jeśli jes maciezą omy dwuliniowej #, o isnieje jaka zamiana bazy pu, że maciez # w nowej bazie jes diagonalna, j 2 diag II Ä ado, maciez można ak wybać, aby W ym miejscu zamieścimy eż dodakowe uwagi doyczące iloczynu skalanego w 2 9 mamy ë zypominamy, że dla dowolnego~ aząc na iloczyn skalany jak na omę dwuliniową naychmias zauważamy, że jego maciez (pzypominam -() ý ) jes dodanio okeślona (paz 461) Tym samym każda maciez dodanio okeślona zadaje iloczyn skalany w wzoem (8)! o więcej, w pewnej bazie owa maciez jes macieza pzekaniow a (aka jak (11)), a nawe można dosać, że dla pewnego, mamy 2! ajmiemy się eaz pakycznym sposobem znalezienia bazy oonomalnej w pu A mianowicie, jeśli` jes dowolną bazą, o pzepowadzimy oogonalizację Gama- chmida ego układu wekoów, kóego wynikiem będzie baza oonomalna akładamy Kładziemy pzy ym, że à B `98Ñ0` 5 oczywiście ma nomę 1 Dalej, 0 Å 8Ñ zauważmy, że j I j9d Tym samym wekoy i są oogonalne Dalej posępujemy indukcyjnie kładąc, Ü s s s Iy Iy s % s s y¹ 8Ñ pawdzamy, że s jes posopadły do y >, } Eµ : Ü [ s j s s Iy I Iy jp s y¹ auważmy, że opeacje pzejścia od układu q q II Iy ½ do q Iy Iy II nowy układ q I jes baza do układu q s 39D II i dalej od nie zmieniają ilości wekoów lnz Tym samym

13 A ß í = É É A A í É 85 METODA AJMIEJYH KWADRATÓW Meoda najmniejszych kwadaów Będziemy zakładali, że : jes pzeszenią Hilbea, niekoniecznie nad a chwilkę zdeiniujemy pojęcie zuu iech będzie domknięą podpzeszenia liniową :, założenie domknięości jes uczynione R na pzypadek gdy, np : W pzypadku, gdy ªà : ë Þ jes ono auomaycznie spełnione Deiniujemy odwzoowanie õ : w nasępujący sposób Jeśli :, o õ( Å, gdzie jes akie, że ª < v?> Musimy najpiew odpowiedzieć na pyanie, czy aki weko ÀM ² = kesu dosaniemy oczywiście isnienie akich wekoów, że á à l < v?> µ½] ² Wykażemy, że ciąg " w ogóle isnieje deinicji jes ciągiem auchy ego Oóż opzemy się na ożsamości ównoległoboku, kóa jes pawdziwa dla dowolnych : należących do pu :, >:= >:4 Œ^ Jej spawdzenie pozosawiamy czyelnikowi auważmy eaz, że í4 Œ^ í % í Œ^ í íð 8 ^ í 1 ] Dˆ] ] ] 9D q aem isonie, g jes ciągiem auchy ego akładaliśmy, że : jes pzeszenią Hilbea, zaem dosaniemy isnienie Ý :, że ß à í á ² koo podpzeszeń jes domknięa, o mamy sąd, że Ho konsuowane odwzoowanie õ nazwiemy zuem oogonalnym Odpowiedniość ej nazwy sanie się za chwilę jasna Mamy bowiem wiedzenie 8 õ( 8 wedy i ylko wedy, gdy [ >:œ 1 *<3% > dla wszyskich Xo iech Ý będzie dowolnym wekoem, wedy H BA dla pewnego A mamy Gdyby Ñ % ~ p A, p A, [ *, o moglibyśmy zasąpić A pzez A<, gdzie [ * p D A, E A ë - A Ý Mielibyśmy wedy i

14 F Â í í Â í H H I E } ö 5 í É 14 RODIAŁ 8 RETREIE HIBERTA dla dobanego odpowiednio nalezienie pzykładu odpowiedniego pozosawiamy zyelnikowi jako ćwiczenie własne Uzyskana spzeczność pokazuje, że [ *"ǜ 39 Dowolny elemen Xo możemy zapisać jako 4% A, gdzie dzięki założeniom o jes posopadły do A aem A, 1AU o kończy dowód swiedzenia ajmiemy się eaz somułowaniem yułowego zagadnienia zepowadzajac doświadczenie chcemy znaleźć badane wielkości II- zeważnie bezpośedni ich pomia nie jes możliwy Możliwy jes naomias odczy wielkości II- í, kóe zależa w znany sposób od II-, a mianowicie s ˆ s K - > I> gdzie s są paameami doświadczenia zepowadzamy ö zagadnienia znalezienia >- jednak jeśli ö G dokładne ozwiązanie powyższego ównania, ale możemy szukać pzybliżają uzyskane wyniki doświadczalne II- G p[ I>" JI jp KI I ˆ są wekoami z í odległość G i H : (oznaczenie Io [ G HD ałóżmy, że unkcja jes klasy M s y s< ¼ i s< IIK s Ý doświadczeń owsanie o nie należy się spodziewać, że uzyskamy IIK, kóe najlepiej í Jeśli uznamy, że KI K ), o możemy chcieć znaleźć I minimalizujące ˆ s - II- -, wedy waunkiem koniecznym isnienia minimum jes s - I K - ÅD > owyższe ównanie nazywamy ównaniem nomalnym Ważny pzypadek szczególny dosaniemy, gdy unkcja jes liniowa, j OI#R dla pewnej maciezy o wymiaach ö na Wedy ównanie nomalne (13) pzyjmie posać G I3 Q G I eã*r Q G I# ý Q G I eã*9 ý I ý Q G % albo ý IÀ ý G W najposszych pzypadkach można (14) ławo ozwiązać, w ogólności zeba posłużyć się kompueem i wyainowanymi meodami numeycznymi zejdziemy eaz do wykazania, że nasze zagadnienie najmniejszych kwadaów ma ozwiązanie Jednocześnie podamy jego inepeację geomeyczną ¾`

15 E ý í v s s 85 METODA AJMIEJYH KWADRATÓW 15 Twiedzenie 9 iniowy poblem najmniejszych kwadaów abdc à ª ma co najmniej jedno ozwiązanie Jeśli jes innym ozwiązaniem, o więcej, osaek E Æ o Ô B% ý Ô Każde ozwiązanie jes ozwiązaniem jes wyznaczony jednoznacznie i spełnia ównania nomalnego (14) i na odwó: Rozwiązania (14) są ozwiązaniami poblemu minimalizacji (15) Dowód deiniujemy B ImÇg í koo jes domknięą podpzeszenią, o isnieje i deinicji zuu isnieje dokładnie jedno 9õ Êo akie, że zu õ ` õ àx v = ò właściwości zuu mamy, że õ Xnm dla dowolnego HÐ koo jes obazem, o isnieje aki À k, że Wedy Ô i Ô nœ dla dowolnego Xo, j )m Ô <ǜ jp Ô *j Ô ý «p ý Ô ý ý Ô -* W szczególności powyższa ówność pociąga zeowanie się współczynni- dla każdego ý Ô ków w dowolnej bazie oonomalnej aem 4 ý Ô ý D i jes ozwiązaniem ównania (14) Opowiedzmy posy pzypadek zykład 8 W wyniku pzepowadzenia seii doświadczeń dosajemy zbió punków na płaszczyźnie T9 q y y íy¹ adanie polega na zasosowaniu meody najmniejszych kwadaów do wyznaczenia unkcji liniowej : minimalizujące wyażenie (12): najlepiej pzybliżającego zbió T hcemy wyznaczyć : i s< s s M: > Aby uzgodnić nowe i sae oznaczenia napiszemy :, II ö Wedy ównanie (14) pzyjmuje posać ý Ó ý * gdzie 9 jes maciezą i ýñ 9, s s Isnienie ozwiązań jes zapewnione wiedzeniem i s,,

16 ] O O 5 16 RODIAŁ 8 RETREIE HIBERTA 86 Wekoy i waości własne Będziemy się zajmowali sukuą odwzoowań liniowych, gdzie jes dowolną pw nad lub O Okaże się, że pzypadek zespolony jes posszy W popzednim wykładzie pokazaliśmy kilka posych pzykładów pzekszałceń W pzykładzie można było wskazać wekoy, kóych obazem były one same pomnożone pzez pewną liczbę, osoa powyższej sukuy zasługuje na podkeślenie: Deinicja 6 iech będzie pw nad i niezeowy weko dla pewnego spełnia będzie pzekszałczeniem liniowym Jeśli, o powiemy, że jes wekoem własnym, zaś jes waościa własna pzekszałcenia bió wekoów własnych odpowiadających waość własnej łącznie z wekoem zeowym jes podpzeszenią liniową oznaczaną VU i nazywana podpzeszenią własna odpowiadającą Okeśliliśmy pewien elemen sukualny maciezy, ale nie mamy pewności, czy zawsze isnieje, ani jak go wyznaczać auważmy, że jeśli jes wekoem własnym a! odpowiadającą waość własną, o mamy j maciez %! x auważmy eaz, że unkcja 9! x jes osobliwa, czyli jej wyznacznik znika: _B ]î 9d W 9! ]î> x ]î 9D x jes wielomianem zmiennej azywamy go wielomianem chaakeysycznem Jesłi liczba! (w ogólności zespolona) jes waością własną, o! jes piewiaskiem wielomianu chaakeysycznego a odwó, jesłi liczba jes jes piewiaskiem 5, o jes spełnione ównianie (1), j waością własną Dosaliśmy ym samym pakyczne nazędzie wyznaczania waości własnych Jeśli jes pw nad O, o dzięki zasadniczemu wiedzeniu algeby isnieje! zespolony piewiasek 5 ecz jeśli mamy do czynienia z macieza zeczywisą, o jej wielomian chaakeysyczny może nie mieć zeczywisych piewiasków, np þ ]d3 ÿ i % x wielomian chaakeysyczny nie ma piewiasków zeczywisych Rozważmy eaz możliwość innej komplikacji sukuy maciezy zykład 9 iech będzie dane maciezą!! I I! È

17 O : : : y [ 1 1 y O 86 WEKTORY I WARTOŚI WŁAE 1 w bazie q! jes -konym piewiaskiem 5 I Ławo się pzekonać, 5 zede wszyskim jednak odnoujmy, że! pawdźmy, czy są inne wekoy (opócz 1 y Iy E, mielibyśmy o, ÅŒ y¹ Wypływa skąd wniosek, że co jes ównoważne emu, że õ Ô mi½ Iy! Ü y¹! Iy, E Å! 4 yj 9 yj! Iy Ü } m y! Iy y w Iy %, j %dii ) należace do YX Jeśliby dla pewnego, j owinniśmy eaz zasanowić się, jak się zmienia maciez odwzoowania, gdy zmieniamy bazę w pw iech weko w saych współzędnych o, zaś w nowych o, wedy gdzie pzyjmie posać 1 - Ü yj Iy nazywamy maciezą pzejścia, (paz (9)) Wedy zagadnienie własne onieważ chcemy znaleźć weko Dosaniemy wedy A 1, o mnożymy powyższe ównanie z lewej sony pzez Ü Ü Możemy wedy zapyać, jaka jes najpossza sukua maciezy znaleźć maciez pzejścia Oo odpowiedź na piewsze z pyań Twiedzenie 10 (posać Jodana maciezy) ałożmy, że w nowej bazie ma posać aka baza, że Ü Œ ([ s i po zamianie bazy i jak, wedy isnieje

18 y [ ] 5 y y s 6 É É y ~ 18 RODIAŁ 8 RETREIE HIBERTA gdzie EH, zaś [ y, } E nazywamy klakami Jodana i mają one posać [ y I gdzie jes waością własną zejdźmy eaz do pyania jak znaleźć maciez pzejścia Usalmy piewszą waość własną iech będzie wekoem własnym opowiadającym waości własnej i y dii\ y Iy Iy } będą wekoami dołaczonymi, akimi, że Ü Wedy w piewszej kolumnie maciezy zapisujemy, w dugiej id aż do wyczepania wekoów dołączonych do odobnie posępujemy z pozosałymi wekoami własnymi odpowiadającymi waości własnej i dalej aż do wyczepania wszyskich waości własnych Musimy więc umieć liczyć ªà YU jak i znajdować wekoy dołączone ównania (16) wynika naychmias na podsawie swiedzenia 2, że dim ]U ząd maciezy 9 x ]î> gdzie jes wymiaem maciezy kolei, o samej deinicji wekoa dołączonego wiemy, że weko dołączony spełnia ]d 9 x A zaem po wzięciu %D x od obu son ]î 9D Å x * Aby uławić wysłowienie się wpowadzimy pojęcie koności piewiaska wielomianu ø, jes [*= * [* o aka liczba naualna E, że ø ^, gdzie 6 jes wielomianem i 6 Używając nowego pojęcia, ozważmy pzypadek, gdy à _U koność piewiaska wielo- [* mianu chaaeysycznego 5 Jodana ile wynosi kono ść Innych syuacji nie będziemy ozważali badajmy konkeny zykład 10 iech Wedy Wedy poces badania kończy się, mamy yle 1 na 1 klaek j ]î3 ð x j jes piewiaskiem poójnym wielomianu i bez dodakowych inomacji mamy 3 możliwości maciezy Jodana: [ Ê `

19 x ] ý x x É Ã 86 WEKTORY I WARTOŚI WŁAE 19 najdujemyå : ð ]) Ławo znajdujemy, że ząd ej maciezy jes ówny jeden, więc z (18) wynika, że dim i posać Jodana maciezy o [ najdziemy eaz bazę, o kóej mowa w wiedzeniu 10 zykładowe lnz elemeny o Badzo ławo spawdzić, że ]î 1, więc dowolny weko, kóy nie jes kombinacją liniową Ǹ i jes kandydaem na dołączony Weźmy <D<Ký pawdzamy, że Ǹ * Widzimy, że wysaczy pzyjąć Ǹ, bo jes on wekoem własnym i Mamy wedy, a koniec kładziemy Wedy właściwą baza jes, zaś maciez pzejścia jes  i spowadza ona do posaci [ zypomnijmy, że jeśli jes maciezą omy kwadaowej (j jes zeczywisa i symeyczna), o isnieje, aki że ý Ü = diag 0 amięając, że dosaniemy, że dla dowolnej zeczywisej i symeycznej maciezy isnieje baza, aka że w niej pzymuje posać (19) 861 Układy liniowych ównań óżniczkowych oa na zasosowania iech będzie zeczywisą maciezą symeyczną 2 na 2 adanie polega na ozwiązaniu układ ównań óżniczkowych zwyczajnych Wiemy, że ozwiązanie & # &ˆ`3Å º»` isnieje Wiemy eż, że isnieją dwie waości własne Ä, (mogą być ówne) i odpowiadające im wekoy własned i Wedy nasze ozwiązanie zapisuje się nasępująco & j U ½œF dla pewnych unkcji 3 i o wsawieniu do ównania dosaniemy ½œF KU onieważ wekoy½ i są lnz, o dosaniemy, że Ä3 ½œ º 4`

20 à þ 5 ÿ ` \ O 20 RODIAŁ 8 RETREIE HIBERTA jes o już napawdę posy układ ównań óżniczkowych zwyczajnych Jego ozwiązanie o, gdzie liczby 3 ˆ` i ` U R j ØO` U ` 3 U ˆ`0 wyznaczamy z waunków począkowych: ˆ` U ½ÄÝ ` co w zesawienu z (21) daje nam pełne ozwiązanie zagadnienia Rozważmy eaz pzykład układu ównaż (20) akiego, że zeczywisa maciez na wielomian chaaakeysyczny 5, aki, że! } jes jego piewiaskiem onieważ 5 ma współczynniki zeczywise, o H 5! A!, j! eż jes waością własną iech będzie wekoem własnym odpowiadającym! Wedy z (16) wynika, że 4 ð! ]î p \ x ð! ]d\ x A zaem \ jes wekoem własnym odpowiadającym! \ Wydaje się kłopoliwym, że wiemy o isnieniu zeczywisych ozwiązań pzy założeniu zeczywisych danych, ale algeba liniowa nie i acb \ \ są ozwiązaniami wydaje się ego podpowiadać auważmy, że unkcje Wacb d układu (20) odobnie ich kombinacje liniowe Możemy więc zasosować echnikę współczynników nieokeślonych do ozwiązania układ (20): kładziemy j ÄM?e ` K Jeśli wsawimy e unkcje do układu (20), o dosaniemy układ 2 ównań na 4 niewiadome Jednak waunki począkowe od azu wyznaczaja M( i Ozymany układ jes już ławo ozwiązać ado możemy uczynić obsewację nauy algebaicznej: wekoy są zeczywise i ozpinają O Tym samym w bazie i maciez  ( \ R- \ 8u}?e ` (jak i ) auważmy, że \ \ 2, \ \ Å ) 8u} œf ma posać * Ü gdzie % Okazuje się, że jes o najpossza posać naciezy zeczywisej, kóej wielomian chaakeysyczny ma piewiaski zespolone µ?e ` I MA œ?e ` K

21 [ þ ÿ 86 WEKTORY I WARTOŚI WŁAE 21 Twiedzenie 11 (cd posaci Jodana maciezy) iech będzie zeczywisą pw wymiau akładamy, że! Ohg jes piewiaskiem wielomianu 5 koności E i ma w niej posać ªà dx E Wedy isnieje aka baza w, że Ü I I [ji gdzie dla zeczywisych waości własnych klaki Jodana są akie jak popzednio, naomias dla zespolonych waości własnych Ý} mamy [ y k k k gdzie k Uwaga Gdy koność jes większa niż wymia pzeszeni wekoów własnych odpowiadających, o posać klaek Jodana jes badziej złożona omijamy en ema a zakończenie opiszemy ozwiązywanie układu (20), gdy maciez ma jedną podwójną waość własną, ale jes ylko jeden weko własny Isnieje wedy aka baza,, że i Rozwiązanie & można pzedsawić nasępująco & j 3 œf º o wsawieniu do układu dosaniemy ównania na i : #Ý 3 œ F aem 3ÄÝ Dugie ównanie jes pose do ozwiązania: «o wsawieniu do piewszego ównania wyżej dosaniemy acb 3œ d Wacb d ˆ`0 ˆ ego co wiemy o ówaniach liniowych dosaniemy, że gdzie &`3 ` 3 œf 3 ` j% Wacb I ˆ` d 3 Ý ` co w połączeniu z (22) w pełni opisuje ozwiązanie 0 KOIE WYKŁADU

Metody optymalizacji. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

Metody optymalizacji. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie Metody optymalizacji d inż. Paweł Zalewski kademia Moska w Szczecinie Optymalizacja - definicje: Zadaniem optymalizacji jest wyznaczenie spośód dopuszczalnych ozwiązań danego polemu ozwiązania najlepszego

Bardziej szczegółowo

Laboratorium Półprzewodniki, Dielektryki i Magnetyki Ćwiczenie nr 10 Pomiary czasu życia nośników w półprzewodnikach

Laboratorium Półprzewodniki, Dielektryki i Magnetyki Ćwiczenie nr 10 Pomiary czasu życia nośników w półprzewodnikach Laboaoium Półpzewodniki, Dielekyki i Magneyki Ćwiczenie n 10 Pomiay czasu życia nośników w półpzewodnikach I. Zagadnienia do pzygoowania: 1. Pojęcia: nośniki mniejszościowe i większościowe, ównowagowe

Bardziej szczegółowo

KRYTERIA OCENIANIA ODPOWIEDZI Próbna Matura z OPERONEM. Matematyka Poziom rozszerzony

KRYTERIA OCENIANIA ODPOWIEDZI Próbna Matura z OPERONEM. Matematyka Poziom rozszerzony KRYTERIA OCENIANIA ODPOWIEDZI Póbna Matua z OPERONEM Matematyka Poziom ozszezony Listopad 0 W ni niej szym sche ma cie oce nia nia za dań otwa tych są pe zen to wa ne pzy kła do we po paw ne od po wie

Bardziej szczegółowo

BADANIE DYNAMICZNEGO TŁUMIKA DRGA

BADANIE DYNAMICZNEGO TŁUMIKA DRGA Ćwiczenie 3 BDNIE DYNMICZNEGO TŁUMIK DRGŃ. Cel ćwiczenia yłumienie dgań układu o częsości ezonansowej za pomocą dynamicznego łumika dgań oaz wyznaczenie zakesu częsości wymuszenia, w kóym łumik skuecznie

Bardziej szczegółowo

Modelowanie przepływu cieczy przez ośrodki porowate Wykład III

Modelowanie przepływu cieczy przez ośrodki porowate Wykład III Modelowanie pzepływu cieczy pzez ośodki poowate Wykład III 6 Ogólne zasady ozwiązywania ównań hydodynamicznego modelu pzepływu. Metody ozwiązania ównania Laplace a. Wpowadzenie wielkości potencjału pędkości

Bardziej szczegółowo

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI ODPOWIEDZI DO ARKUSZA ROZSZERZONEGO Zadanie ( pkt) A Zadanie ( pkt) C Zadanie ( pkt) A, bo sinα + cosα sinα + cosα cos sinα sin cosα + π π + π sin α π A więc musi

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 11 OPTYMALIZACJA WIELOKRYTERIALNA

WYKŁAD 11 OPTYMALIZACJA WIELOKRYTERIALNA WYKŁAD OPTYMALIZACJA WIELOKYTEIALNA Wstęp. W wielu pzypadkach pzy pojektowaniu konstukcji technicznych dla okeślenia ich jakości jest niezędne wpowadzenie więcej niż jednego kyteium oceny. F ) { ( ), (

Bardziej szczegółowo

L(x, 0, y, 0) = x 2 + y 2 (3)

L(x, 0, y, 0) = x 2 + y 2 (3) 0. Małe dgania Kótka notatka o małych dganiach wyjasniające możliwe niejasności. 0. Poszukiwanie punktów ównowagi Punkty ównowagi wyznaczone są waunkami x i = 0, ẋi = 0 ( Pochodna ta jest ówna pochodnej

Bardziej szczegółowo

METODA ZDYSKONTOWANYCH SALD WOLNYCH PRZEPŁYWÓW PIENIĘŻNYCH

METODA ZDYSKONTOWANYCH SALD WOLNYCH PRZEPŁYWÓW PIENIĘŻNYCH METODA ZDYSONTOWANYCH SALD WOLNYCH PRZEPŁYWÓW PIENIĘŻNYCH W meodach dochodowych podsawową wielkością, kóa okeśla waość pzedsiębioswa są dochody jakie mogą być geneowane z powadzenia działalności gospodaczej

Bardziej szczegółowo

Równania różniczkowe. Lista nr 2. Literatura: N.M. Matwiejew, Metody całkowania równań różniczkowych zwyczajnych.

Równania różniczkowe. Lista nr 2. Literatura: N.M. Matwiejew, Metody całkowania równań różniczkowych zwyczajnych. Równania różniczkowe. Lisa nr 2. Lieraura: N.M. Mawiejew, Meody całkowania równań różniczkowych zwyczajnych. W. Krysicki, L. Włodarski, Analiza Maemayczna w Zadaniach, część II 1. Znaleźć ogólną posać

Bardziej szczegółowo

Grzegorz Kornaś. Powtórka z fizyki

Grzegorz Kornaś. Powtórka z fizyki Gzegoz Konaś Powóka z fizyki - dla uczniów gimnazjów, kózy chcą wiedzieć o co zeba, a nawe więcej, - dla uczniów liceów, kózy chcą powózyć o co zeba, aby zozumieć więcej, - dla wszyskich, kózy chcą znać

Bardziej szczegółowo

II.6. Wahadło proste.

II.6. Wahadło proste. II.6. Wahadło poste. Pzez wahadło poste ozumiemy uch oscylacyjny punktu mateialnego o masie m po dolnym łuku okęgu o pomieniu, w stałym polu gawitacyjnym g = constant. Fig. II.6.1. ozkład wektoa g pzyśpieszenia

Bardziej szczegółowo

Liczby zespolone. x + 2 = 0.

Liczby zespolone. x + 2 = 0. Liczby zespolone 1 Wiadomości wstępne Rozważmy równanie wielomianowe postaci x + 2 = 0. Współczynniki wielomianu stojącego po lewej stronie są liczbami całkowitymi i jedyny pierwiastek x = 2 jest liczbą

Bardziej szczegółowo

Całka nieoznaczona Andrzej Musielak Str 1. Całka nieoznaczona

Całka nieoznaczona Andrzej Musielak Str 1. Całka nieoznaczona Całka nieoznaczona Andrzej Musielak Sr Całka nieoznaczona Całkowanie o operacja odwrona do liczenia pochodnych, zn.: f()d = F () F () = f() Z definicji oraz z abeli pochodnych funkcji elemenarnych od razu

Bardziej szczegółowo

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory;

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory; Wykłady 8 i 9 Pojęcia przestrzeni wektorowej i macierzy Układy równań liniowych Elementy algebry macierzy dodawanie, odejmowanie, mnożenie macierzy; macierz odwrotna dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie ryzykiem. Lista 3

Zarządzanie ryzykiem. Lista 3 Zaządzanie yzykiem Lisa 3 1. Oszacowano nasępujący ozkład pawdopodobieńswa dla sóp zwou z akcji A i B (Tabela 1). W chwili obecnej Akcja A ma waość ynkową 70, a akcja B 50 zł. Ile wynosi pięciopocenowa

Bardziej szczegółowo

Wykład z równań różnicowych

Wykład z równań różnicowych Wykład z równań różnicowych 1 Wiadomości wstępne Umówmy się, że na czas tego wykładu zrezygnujemy z oznaczania n-tego wyrazu ciągu symbolem typu x n, y n itp. Zamiast tego pisać będziemy x (n), y (n) itp.

Bardziej szczegółowo

DYNAMIKA KONSTRUKCJI

DYNAMIKA KONSTRUKCJI 10. DYNAMIKA KONSTRUKCJI 1 10. 10. DYNAMIKA KONSTRUKCJI 10.1. Wprowadzenie Ogólne równanie dynamiki zapisujemy w posaci: M d C d Kd =P (10.1) Zapis powyższy oznacza, że równanie musi być spełnione w każdej

Bardziej szczegółowo

KRYTERIA OCENIANIA ODPOWIEDZI Próbna Matura z OPERONEM. Matematyka Poziom rozszerzony

KRYTERIA OCENIANIA ODPOWIEDZI Próbna Matura z OPERONEM. Matematyka Poziom rozszerzony KRYTERIA OCENIANIA ODPOWIEDZI Póbna Matua z OPERONEM Matematyka Poziom ozszezony Listopad W niniejszym schemacie oceniania zadań otwatych są pezentowane pzykładowe popawne odpowiedzi. W tego typu ch należy

Bardziej szczegółowo

XLI OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP I Zadanie doświadczalne

XLI OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP I Zadanie doświadczalne XLI OLIPIADA FIZYCZNA EAP I Zadanie doświadczalne ZADANIE D Pod działaniem sil zewnęznych ciała sale ulęgają odkszałceniom. Wyznacz zależność pomienia obszau syczniści szklanej soczewki z płyka szklana

Bardziej szczegółowo

Wykład 14. Elementy algebry macierzy

Wykład 14. Elementy algebry macierzy Wykład 14 Elementy algebry macierzy dr Mariusz Grządziel 26 stycznia 2009 Układ równań z dwoma niewiadomymi Rozważmy układ równań z dwoma niewiadomymi: a 11 x + a 12 y = h 1 a 21 x + a 22 y = h 2 a 11,

Bardziej szczegółowo

( ) ( ) ( τ) ( t) = 0

( ) ( ) ( τ) ( t) = 0 Obliczanie wraŝliwości w dziedzinie czasu... 1 OBLICZANIE WRAśLIWOŚCI W DZIEDZINIE CZASU Meoda układu dołączonego do obliczenia wraŝliwości układu dynamicznego w dziedzinie czasu. Wyznaczane będą zmiany

Bardziej szczegółowo

ψ przedstawia zależność

ψ przedstawia zależność Ruch falowy 4-4 Ruch falowy Ruch falowy polega na rozchodzeniu się zaburzenia (odkszałcenia) w ośrodku sprężysym Wielkość zaburzenia jes, podobnie jak w przypadku drgań, funkcją czasu () Zaburzenie rozchodzi

Bardziej szczegółowo

Modele odpowiedzi do arkusza Próbnej Matury z OPERONEM. Matematyka Poziom rozszerzony

Modele odpowiedzi do arkusza Próbnej Matury z OPERONEM. Matematyka Poziom rozszerzony Modele odpowiedzi do akusza Póbnej Matuy z OPERONEM Matematyka Poziom ozszezony Listopad 00 W kluczu są pezentowane pzykładowe pawidłowe odpowiedzi. Należy ównież uznać odpowiedzi ucznia, jeśli są inaczej

Bardziej szczegółowo

R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} },

R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} }, nazywa- Definicja 1. Przestrzenią liniową R n my zbiór wektorów R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} }, z określonymi działaniami dodawania wektorów i mnożenia wektorów przez liczby rzeczywiste.

Bardziej szczegółowo

Graf skierowany. Graf zależności dla struktur drzewiastych rozgrywających parametrycznie

Graf skierowany. Graf zależności dla struktur drzewiastych rozgrywających parametrycznie Gaf skieowany Gaf skieowany definiuje się jako upoządkowaną paę zbioów. Piewszy z nich zawiea wiezchołki gafu, a dugi składa się z kawędzi gafu, czyli upoządkowanych pa wiezchołków. Ruch po gafie możliwy

Bardziej szczegółowo

Rozdział VIII KINETYKA NASYCANIA POWIERZCHNI. 1. Wstęp

Rozdział VIII KINETYKA NASYCANIA POWIERZCHNI. 1. Wstęp 83 Rozdział VIII KINETYKA NASYCANIA POWIERZCHNI 1. Wsęp W akcie wykonywania zewnęznyc oconnyc wasw ynku, jak i konsewacji isniejącyc deali budowli zabykowyc zacodzi częso konieczność oceny sopnia peneacji

Bardziej szczegółowo

PRACA MOC ENERGIA. Z uwagi na to, że praca jest iloczynem skalarnym jej wartość zależy również od kąta pomiędzy siłą F a przemieszczeniem r

PRACA MOC ENERGIA. Z uwagi na to, że praca jest iloczynem skalarnym jej wartość zależy również od kąta pomiędzy siłą F a przemieszczeniem r PRACA MOC ENERGIA Paca Pojęcie pacy używane jest zaówno w fizyce (w sposób ścisły) jak i w życiu codziennym (w sposób potoczny), jednak obie te definicje nie pokywają się Paca w sensie potocznym to każda

Bardziej szczegółowo

Układy równań i równania wyższych rzędów

Układy równań i równania wyższych rzędów Rozdział Układy równań i równania wyższych rzędów Układy równań różniczkowych zwyczajnych Wprowadzenie W poprzednich paragrafach zajmowaliśmy się równaniami różniczkowymi y = f(x, y), których rozwiązaniem

Bardziej szczegółowo

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

Macierze. Rozdział Działania na macierzach Rozdział 5 Macierze Funkcję, która każdej parze liczb naturalnych (i, j) (i 1,..., n; j 1,..., m) przyporządkowuje dokładnie jedną liczbę a ij F, gdzie F R lub F C, nazywamy macierzą (rzeczywistą, gdy

Bardziej szczegółowo

Poniżej 14 r.ż. 1 (0,5%) 1 (0,9%) r.ż. 11 (6,0%) 21 (18,9%) r.ż. 59 (32,2%) 44 (39,6%) r.ż. 38 (20,8%) 15 (13,5%) Powyżej 25 r.ż.

Poniżej 14 r.ż. 1 (0,5%) 1 (0,9%) r.ż. 11 (6,0%) 21 (18,9%) r.ż. 59 (32,2%) 44 (39,6%) r.ż. 38 (20,8%) 15 (13,5%) Powyżej 25 r.ż. ! " # $ % &! ' $ ( ) * # +, $ - *. /, 0 # 1!. 0, * 2 0 '! 3! 1 ) 4 $ % 5. ) (! +, ) 0 6 ). 7 1 $ 8, 9 : ; < = >? < ; @ = A B C D E F G @ H < I J K L D M N = A D M O E L D H B P ; A Q H < O R S G @ ; P

Bardziej szczegółowo

Wstęp do metod numerycznych Faktoryzacja QR i SVD. P. F. Góra

Wstęp do metod numerycznych Faktoryzacja QR i SVD. P. F. Góra Wstęp do metod numerycznych Faktoryzacja QR i SVD P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2012 Transformacja Householdera Niech u R N, u 0. Tworzymy macierz W sposób oczywisty P T = P. Obliczmy

Bardziej szczegółowo

WYKORZYSTANIE TRÓJSEKTOROWEGO MODELU WZROSTU DO ANALIZY WPŁYWU OGRANICZENIA EMISJI GHG NA WYBÓR TECHNOLOGII PRODUKCJI.

WYKORZYSTANIE TRÓJSEKTOROWEGO MODELU WZROSTU DO ANALIZY WPŁYWU OGRANICZENIA EMISJI GHG NA WYBÓR TECHNOLOGII PRODUKCJI. Zeszyy Naukowe Wydziału nfomaycznych Technik Zaządzania Wyższej Szkoły nfomayki Sosowanej i Zaządzania Współczesne Poblemy Zaządzania N /2009 WYKORZYSTANE TRÓJSEKTOROWEGO ODELU WZROSTU DO ANALZY WPŁYWU

Bardziej szczegółowo

1 Macierze i wyznaczniki

1 Macierze i wyznaczniki 1 Macierze i wyznaczniki 11 Definicje, twierdzenia, wzory 1 Macierzą rzeczywistą (zespoloną) wymiaru m n, gdzie m N oraz n N, nazywamy prostokątną tablicę złożoną z mn liczb rzeczywistych (zespolonych)

Bardziej szczegółowo

Analiza i prognozowanie szeregów czasowych

Analiza i prognozowanie szeregów czasowych Analiza i pognozowanie szeegów czasowych Pojęcie szeegu czasowego Szeeg czasowy (chonologiczny, dynamiczny, ozwojowy) pezenuje ozwój wybanego zjawiska w czasie; zawiea waości zjawiska y w jednoskach czasu,,

Bardziej szczegółowo

ą ą ę ó ó ń ó ż ę ó ń ą ć Ę ą ę ż ó ą ą ę ó Ń Ó ć ę Ł ą ą ę ó ę ó ą ć Ę ą ę Ź ą ą ę ó ż ć Ę ę

ą ą ę ó ó ń ó ż ę ó ń ą ć Ę ą ę ż ó ą ą ę ó Ń Ó ć ę Ł ą ą ę ó ę ó ą ć Ę ą ę Ź ą ą ę ó ż ć Ę ę ą Ś ą ą ą ż ź Ź ó ż ą ń Ś ź ć ą ą ć ź ć ó ó ą ó ż ą ń ą Ę ą ę ż ń ą ó ą ą ą ą ą ą ą ó ź ń ęż ć ą ę ą ą Ń ó ż Ęć ę ą ż ż ń ż Ó ą ż ń ń ą ą ó ą Ę ęż ęż ęź Ś ą ą ę ó ó ń ó ż ę ó ń ą ć Ę ą ę ż ó ą ą ę ó Ń

Bardziej szczegółowo

Optymalna alokacja kapitału w funduszach inwestycyjnych w przypadku dwóch stóp zwrotu

Optymalna alokacja kapitału w funduszach inwestycyjnych w przypadku dwóch stóp zwrotu Opymalna aloacja apiału w funduzach inweycyjnych w pzypadu dwóch óp zwou Leze S Zaemba Leze Pęy Wpowadzenie W niniejzej pacy podobnie ja w publiacjach [5-6] popzedzających ozpawę dooą [7] óa je aualnie

Bardziej szczegółowo

29 Rozpraszanie na potencjale sferycznie symetrycznym - fale kuliste

29 Rozpraszanie na potencjale sferycznie symetrycznym - fale kuliste 9 Rozpaszanie na potencjae sfeycznie symetycznym - fae kuiste W ozdziae tym zajmiemy się ozpaszaniem na potencjae sfeycznie symettycznym V ). Da uchu o dodatniej enegii E = k /m adiane ównanie Schödingea

Bardziej szczegółowo

ź -- ć ł ź ł -ł ł --

ź -- ć ł ź ł -ł ł -- ------ --------- --ł ----ć -------- --------------- ---ę- --- ----------- ------- ------ó- ------------ ----- --- -- ----- - ------------ --ó- --ś -- -- ------- --------- ------ ---- --------- -------ą

Bardziej szczegółowo

7 Twierdzenie Fubiniego

7 Twierdzenie Fubiniego M. Beśka, Wstęp do teorii miary, wykład 7 19 7 Twierdzenie Fubiniego 7.1 Miary produktowe Niech i będą niepustymi zbiorami. Przez oznaczmy produkt kartezjański i tj. zbiór = { (x, y : x y }. Niech E oraz

Bardziej szczegółowo

Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane

Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej Szkoła Główna Handlowa 17 maja 2012 Definicja Mówimy, że odwzorowanie F : X R n, gdzie X R n, jest lokalnie

Bardziej szczegółowo

13 Układy równań liniowych

13 Układy równań liniowych 13 Układy równań liniowych Definicja 13.1 Niech m, n N. Układem równań liniowych nad ciałem F m równaniach i n niewiadomych x 1, x 2,..., x n nazywamy koniunkcję równań postaci a 11 x 1 + a 12 x 2 +...

Bardziej szczegółowo

Wykład: praca siły, pojęcie energii potencjalnej. Zasada zachowania energii.

Wykład: praca siły, pojęcie energii potencjalnej. Zasada zachowania energii. Wykład: paca siły, pojęcie enegii potencjalnej. Zasada zachowania enegii. Uwaga: Obazki w tym steszczeniu znajdują się stonie www: http://www.whfeeman.com/tiple/content /instucto/inde.htm Pytanie: Co to

Bardziej szczegółowo

Matematyka II. Bezpieczeństwo jądrowe i ochrona radiologiczna Semestr letni 2018/2019 wykład 13 (27 maja)

Matematyka II. Bezpieczeństwo jądrowe i ochrona radiologiczna Semestr letni 2018/2019 wykład 13 (27 maja) Matematyka II Bezpieczeństwo jądrowe i ochrona radiologiczna Semestr letni 208/209 wykład 3 (27 maja) Całki niewłaściwe przedział nieograniczony Rozpatrujemy funkcje ciągłe określone na zbiorach < a, ),

Bardziej szczegółowo

KONKURS Z MATEMATYKI DLA UCZNIÓW SZKÓŁ PODSTAWOWYCH

KONKURS Z MATEMATYKI DLA UCZNIÓW SZKÓŁ PODSTAWOWYCH Konkusy w województwie podkapackim w oku szkolnym 08/09 KONKURS Z MTEMTYKI L UZNIÓW SZKÓŁ POSTWOWYH ETP REJONOWY KLUZ OPOWIEZI Zasady pzyznawania punktów za każdą popawną odpowiedź punkt za błędną odpowiedź

Bardziej szczegółowo

Baza w jądrze i baza obrazu ( )

Baza w jądrze i baza obrazu ( ) Przykład Baza w jądrze i baza obrazu (839) Znajdź bazy jądra i obrazu odwzorowania α : R 4 R 3, gdzie α(x, y, z, t) = (x + 2z + t, 2x + y 3z 5t, x y + z + 4t) () zór ten oznacza, że α jest odwzorowaniem

Bardziej szczegółowo

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa SIMR 06/07, Analiza, wykład, 07-0- Przestrzeń wektorowa Przestrzeń wektorowa (liniowa) - przestrzeń (zbiór) w której określone są działania (funkcje) dodawania elementów i mnożenia elementów przez liczbę

Bardziej szczegółowo

Wykład 1. Elementy rachunku prawdopodobieństwa. Przestrzeń probabilistyczna.

Wykład 1. Elementy rachunku prawdopodobieństwa. Przestrzeń probabilistyczna. Podstawowe pojęcia. Wykład Elementy achunku pawdopodobieństwa. Pzestzeń pobabilistyczna. Doświadczenie losowe-doświadczenie (zjawisko, któego wyniku nie możemy pzewidzieć. Pojęcie piewotne achunku pawdopodobieństwa

Bardziej szczegółowo

WYBRANE DZIAŁY ANALIZY MATEMATYCZNEJ. Wykład VII Przekształcenie Fouriera.

WYBRANE DZIAŁY ANALIZY MATEMATYCZNEJ. Wykład VII Przekształcenie Fouriera. 7. Całka Fouriera w posaci rzeczywisej. Wykład VII Przekszałcenie Fouriera. Doychczas rozparywaliśmy szeregi Fouriera funkcji w ograniczonym przedziale [ l, l] lub [ ] Teraz pokażemy analogicznie przedsawienie

Bardziej szczegółowo

Algebra liniowa. 1. Macierze.

Algebra liniowa. 1. Macierze. Algebra liniowa 1 Macierze Niech m oraz n będą liczbami naturalnymi Przestrzeń M(m n F) = F n F n będącą iloczynem kartezjańskim m egzemplarzy przestrzeni F n z naturalnie określonymi działaniami nazywamy

Bardziej szczegółowo

Przestrzenie wektorowe

Przestrzenie wektorowe Rozdział 4 Przestrzenie wektorowe Rozważania dotyczące przestrzeni wektorowych rozpoczniemy od kilku prostych przykładów. Przykład 4.1. W przestrzeni R 3 = {(x, y, z) : x, y, z R} wprowadzamy dwa działania:

Bardziej szczegółowo

Analiza możliwości wykorzystania wybranych modeli wygładzania wykładniczego do prognozowania wartości WIG-u

Analiza możliwości wykorzystania wybranych modeli wygładzania wykładniczego do prognozowania wartości WIG-u Zbigiew Taapaa Aaliza możliwości wykozysaia wybaych modeli wygładzaia wykładiczego do pogozowaia waości WIG-u Wydział Cybeeyki Wojskowej Akademii Techiczej w Waszawie Seszczeie W aykule pzedsawioo aalizę

Bardziej szczegółowo

ć ć ź Ń Ś ŚĆ ź

ć ć ź Ń Ś ŚĆ ź Ą ć ć ć ź Ń Ś ŚĆ ź ć Ś ŚĆ Ń Ó Ó ć ć Ś Ń ć ć Ś Ś Ś ź ć Ś Ń ź ć Ś ź ź ŚĆ Ń Ń Ś Ę ć Ó Ś ć Ę Ś Ś Ą ć ź Ń Ń ć ć ź Ę ź ź Ś ŚĆ ź Ę ĘĄ Ę Ż Ó ć ć Ą ź Ą Ą Ę Ń ć ć Ą Ę Ą ć Ń Ń Ś ź ź Ą Ż Ó ć Ę Ę ź ź ź ź Ą Ń Ę Ą

Bardziej szczegółowo

Przykładowe zadania z teorii liczb

Przykładowe zadania z teorii liczb Przykładowe zadania z teorii liczb I. Podzielność liczb całkowitych. Liczba a = 346 przy dzieleniu przez pewną liczbę dodatnią całkowitą b daje iloraz k = 85 i resztę r. Znaleźć dzielnik b oraz resztę

Bardziej szczegółowo

0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0.

0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0. 5 Kody liniowe Jak już wiemy, w celu przesłania zakodowanego tekstu dzielimy go na bloki i do każdego z bloków dodajemy tak zwane bity sprawdzające. Bity te są w ścisłej zależności z bitami informacyjnymi,

Bardziej szczegółowo

Rozwiązania, seria 5.

Rozwiązania, seria 5. Rozwiązania, seria 5. 26 listopada 2012 Zadanie 1. Zbadaj, dla jakich wartości parametru r R wektor (r, r, 1) lin{(2, r, r), (1, 2, 2)} R 3? Rozwiązanie. Załóżmy, że (r, r, 1) lin{(2, r, r), (1, 2, 2)}.

Bardziej szczegółowo

C d u. Po podstawieniu prądu z pierwszego równania do równania drugiego i uporządkowaniu składników lewej strony uzyskuje się:

C d u. Po podstawieniu prądu z pierwszego równania do równania drugiego i uporządkowaniu składników lewej strony uzyskuje się: Zadanie. Obliczyć przebieg napięcia na pojemności C w sanie przejściowym przebiegającym przy nasępującej sekwencji działania łączników: ) łączniki Si S są oware dla < 0, ) łącznik S zamyka się w chwili

Bardziej szczegółowo

Indukcja matematyczna

Indukcja matematyczna Indukcja matematyczna 1 Zasada indukcji Rozpatrzmy najpierw następujący przykład. Przykład 1 Oblicz sumę 1 + + 5 +... + (n 1). Dyskusja. Widzimy że dla n = 1 ostatnim składnikiem powyższej sumy jest n

Bardziej szczegółowo

latarnia morska wę d elbląg malbork an o el a z o i s olsztyn zamek krzyżacki w malborku Wisła płock żelazowa wola ęży z a me k ól.

latarnia morska wę d elbląg malbork an o el a z o i s olsztyn zamek krzyżacki w malborku Wisła płock żelazowa wola ęży z a me k ól. T ę Ł ó 499 ż Y ę ą T T ą ść ż B ę ó ąż ę ąż żą ó ę ż ę ś Ś SZ ź ź S żó ż śó ś ść E ó E ń ó ó ó E ó ś ż ó Ł Gó ę ó SZ ś ż ę ę T 6 5 ó ż 6 5 : 685 75 ą ę 8 Ó ńó ę: : U 5 ó ż ó 5 Śą Gó 4 ść ę U żę ż ć Z

Bardziej szczegółowo

2.1 Zagadnienie Cauchy ego dla równania jednorodnego. = f(x, t) dla x R, t > 0, (2.1)

2.1 Zagadnienie Cauchy ego dla równania jednorodnego. = f(x, t) dla x R, t > 0, (2.1) Wykład 2 Sruna nieograniczona 2.1 Zagadnienie Cauchy ego dla równania jednorodnego Równanie gań sruny jednowymiarowej zapisać można w posaci 1 2 u c 2 2 u = f(x, ) dla x R, >, (2.1) 2 x2 gdzie u(x, ) oznacza

Bardziej szczegółowo

Ł ŁÓ í đ í Í Í đ đ őżĺ ę ę ń ń ę ę ż Ą ĺ ŻŻ ĺ ĺ Ż í ĺ ĺ ő ý ĺ ý Ę ő ż ő ý ę Ż Ę Ź ń ę ż żý ę ę ý Ź ż ő Ę ę ę ę ő Í żý ę ĺ ę ż Í ĺ żý ż Ę ĺ ĺ ę ę ĺ Ę ę Đ Żý Đ Ż ý ę Ę Ę ż ý ý ĺ ý ę é ő ę ń ę ż Ą ż Ä

Bardziej szczegółowo

; B = Wykonaj poniższe obliczenia: Mnożenia, transpozycje etc wykonuję programem i przepisuję wyniki. Mam nadzieję, że umiesz mnożyć macierze...

; B = Wykonaj poniższe obliczenia: Mnożenia, transpozycje etc wykonuję programem i przepisuję wyniki. Mam nadzieję, że umiesz mnożyć macierze... Tekst na niebiesko jest komentarzem lub treścią zadania. Zadanie. Dane są macierze: A D 0 ; E 0 0 0 ; B 0 5 ; C Wykonaj poniższe obliczenia: 0 4 5 Mnożenia, transpozycje etc wykonuję programem i przepisuję

Bardziej szczegółowo

/ ( ) / 2008 9 / ( ) / 1. 2. 3. 3.1 3.2 3.3 3.4 4. ( ) 4.1 4.2 4.3 4.4 5. 5.1 5.2 5.3 5.4 6. 6.1 () 6.2 6.3 6.4 6.5 / 6.6 6.7 6.8 6.9 T5 1. 2007 ( ) (RPE) / / / 2. 1) / / / 2) TCP T5 3) / / / 1) 2) 3)

Bardziej szczegółowo

Tydzień nr 9-10 (16 maja - 29 maja), Równania różniczkowe, wartości własne, funkcja wykładnicza od operatora - Matematyka II 2010/2011L

Tydzień nr 9-10 (16 maja - 29 maja), Równania różniczkowe, wartości własne, funkcja wykładnicza od operatora - Matematyka II 2010/2011L Tydzień nr 9-10 (16 maja - 29 maja) Równania różniczkowe wartości własne funkcja wykładnicza od operatora - Matematyka II 2010/2011L Wszelkie pytania oraz uwagi o błędach proszę kierować na przemek.majewski@gmail.com

Bardziej szczegółowo

Zestawienie porownawcze najpopularniejszych i darmowych programow GPS. dostepnych na smartfony i tablety

Zestawienie porownawcze najpopularniejszych i darmowych programow GPS. dostepnych na smartfony i tablety Zesee pre pplres r prr prr r ere, prr pree prr s sep sr ble ; > s r J Ž ˆ š š š š Ÿ š š rr e pr r p Ws ble e p ere ps rps Trs r sr l Dse r r r r r r r r ere ers prr..2 6.2..7 2. 2. 7. 8....2.2 2. 7...2

Bardziej szczegółowo

Przestrzenie liniowe

Przestrzenie liniowe Rozdział 4 Przestrzenie liniowe 4.1. Działania zewnętrzne Niech X oraz F będą dwoma zbiorami niepustymi. Dowolną funkcję D : F X X nazywamy działaniem zewnętrznym w zbiorze X nad zbiorem F. Przykład 4.1.

Bardziej szczegółowo

Układy równań liniowych

Układy równań liniowych Układy równań liniowych Niech K będzie ciałem. Niech n, m N. Równanie liniowe nad ciałem K z niewiadomymi (lub zmiennymi) x 1, x 2,..., x n K definiujemy jako formę zdaniową zmiennej (x 1,..., x n ) K

Bardziej szczegółowo

Funkcje analityczne. Wykład 12

Funkcje analityczne. Wykład 12 Funkcje analityczne. Wykład 2 Szeregi Laurenta. Osobliwości funkcji zespolonych. Twierdzenie o residuach Paweł Mleczko Funkcje analityczne (rok akademicki 206/207) Plan wykładu W czasie wykładu omawiać

Bardziej szczegółowo

u(t) oraz przedziałami ciągłe względem t (i,j=1,2,,n). Wektor stanu x(t) jest dostępny.

u(t) oraz przedziałami ciągłe względem t (i,j=1,2,,n). Wektor stanu x(t) jest dostępny. Laboaoim Podsaw Inżynieii Seowania Ćwiczenie: Seowanie opymalne. Cel laboaoim Pzedsawienie zaadnienia seowania opymalneo w sysemach liniowych z wadaowym wsaźniiem jaości. Zapoznanie się z poamem symljącym

Bardziej szczegółowo

Informacja o przestrzeniach Hilberta

Informacja o przestrzeniach Hilberta Temat 10 Informacja o przestrzeniach Hilberta 10.1 Przestrzenie unitarne, iloczyn skalarny Niech dana będzie przestrzeń liniowa X. Załóżmy, że każdej parze elementów x, y X została przyporządkowana liczba

Bardziej szczegółowo

- :!" # $%&' &() : & *+, &( -. % /0 ( 1 $+ #2 ( #2 ) !( # ;<= &( ) >- % ( &( $+ #&( #2 A &? -4

- :! # $%&' &() : & *+, &( -. % /0 ( 1 $+ #2 ( #2 ) !( # ;<= &( ) >- % ( &( $+ #&( #2 A &? -4 - :!" # $%&' &() : 1. 8 -& *+, &( -. % /0 ( 1 $+ #2 ( #2 ) 3 45 167-1.!( # ;- % ( &(- 17 #(?!@- 167 1 $+ &( #&( #2 A &? -2.!"7 # ;- % #&( #2 A &? -3.!( # ;

Bardziej szczegółowo

! " # $ % & ' ( ) * +,

!  # $ % & ' ( ) * +, L I * &() *)'+*,' ' -" ". $%&'()* +,-./01! " $ %&'())*+,-./01 ) 234 ()) /0567 (8)9:;)75 () +,-.9 34)?@ABC+> DEFGHJKL ) X +,-.Y56 I> ()+>91 Z[=O\]X= O ^_Y ` +>

Bardziej szczegółowo

Dobór zmiennych objaśniających do liniowego modelu ekonometrycznego

Dobór zmiennych objaśniających do liniowego modelu ekonometrycznego Dobó zmiennych objaśniających do liniowego modelu ekonometycznego Wstępnym zadaniem pzy budowie modelu ekonometycznego jest okeślenie zmiennych objaśniających. Kyteium wybou powinna być meytoyczna znajomość

Bardziej szczegółowo

Zadania egzaminacyjne

Zadania egzaminacyjne Rozdział 13 Zadania egzaminacyjne Egzamin z algebry liniowej AiR termin I 03022011 Zadanie 1 Wyznacz sumę rozwiązań równania: (8z + 1 i 2 2 7 iz 4 = 0 Zadanie 2 Niech u 0 = (1, 2, 1 Rozważmy odwzorowanie

Bardziej szczegółowo

Met Me ody numer yczne Wykład ykład Dr inż. Mic hał ha Łanc Łan zon Instyt Ins ut Elektr Elektr echn iki echn i Elektrot Elektr echn olo echn

Met Me ody numer yczne Wykład ykład Dr inż. Mic hał ha Łanc Łan zon Instyt Ins ut Elektr Elektr echn iki echn i Elektrot Elektr echn olo echn Metody numeryczne Wykład 3 Dr inż. Michał Łanczont Instytut Elektrotechniki i Elektrotechnologii E419, tel. 4293, m.lanczont@pollub.pl, http://m.lanczont.pollub.pl Zakres wykładu Pojęcia podstawowe Algebra

Bardziej szczegółowo

Transport masy, pędu energii. Prawo zachowania

Transport masy, pędu energii. Prawo zachowania Pzedmio wykładu 5 Makoskopowy i mikoskopowy punk widzenia sysemu fizycznego an i własności subsancji Własności eksensywne i inensywne subsancji Ogólna foma zasady zachowania Pawo zachowania wielkości skalanej

Bardziej szczegółowo

ń Ó Ń ś ń ś ń Ó ę ą Ż ę ą ę Ż ó Ę ą ą ę ś Ę ó Ż ę Ó

ń Ó Ń ś ń ś ń Ó ę ą Ż ę ą ę Ż ó Ę ą ą ę ś Ę ó Ż ę Ó ć ń ó ą ś ą ą ż ó ó ą ż ó ś ą ś ą ś ć ż ść ó ó ą ó ą ń ą ę ą ę ż ń ą ó ś ą ą ą ń ó ą ą ą ś ą ó ż ś ęż ęś ś ń ą ęś ś ą ą ś ż ś Ę ę ń Ż ą ż ń ą ą ą ę ą ę ń Ó Ń ś ń ś ń Ó ę ą Ż ę ą ę Ż ó Ę ą ą ę ś Ę ó Ż ę

Bardziej szczegółowo

ROZWIĄZUJEMY PROBLEM RÓWNOWAŻNOŚCI MASY BEZWŁADNEJ I MASY GRAWITACYJNEJ.

ROZWIĄZUJEMY PROBLEM RÓWNOWAŻNOŚCI MASY BEZWŁADNEJ I MASY GRAWITACYJNEJ. ROZWIĄZUJEMY PROBLEM RÓWNOWAŻNOŚCI MASY BEZWŁADNEJ I MASY GRAWITACYJNEJ. STRESZCZENIE Na bazie fizyki klasycznej znaleziono nośnik ładunku gawitacyjnego, uzyskano jedność wszystkich odzajów pól ( elektycznych,

Bardziej szczegółowo

Programowanie liniowe

Programowanie liniowe Programowanie liniowe Maciej Drwal maciej.drwal@pwr.wroc.pl 1 Problem programowania liniowego min x c T x (1) Ax b, (2) x 0. (3) gdzie A R m n, c R n, b R m. Oznaczmy przez x rozwiązanie optymalne, tzn.

Bardziej szczegółowo

Silniki cieplne i rekurencje

Silniki cieplne i rekurencje 6 FOTO 33, Lao 6 Silniki cieplne i rekurencje Jakub Mielczarek Insyu Fizyki UJ Chciałbym Pańswu zaprezenować zagadnienie, kóre pozwala, rozważając emaykę sprawności układu silników cieplnych, zapoznać

Bardziej szczegółowo

Funkcje analityczne. Wykład 2. Płaszczyzna zespolona. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2017/2018)

Funkcje analityczne. Wykład 2. Płaszczyzna zespolona. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2017/2018) Funkcje analityczne Wykład 2. Płaszczyzna zespolona Paweł Mleczko Funkcje analityczne (rok akademicki 2017/2018) Plan wykładu W czasie wykładu omawiać będziemy różne reprezentacje płaszczyzny zespolonej

Bardziej szczegółowo

POSTULATY MECHANIKI KWANTOWEJ cd i formalizm matematyczny

POSTULATY MECHANIKI KWANTOWEJ cd i formalizm matematyczny POSTULATY MECHANIKI KWANTOWEJ cd i formalizm matematyczny Funkcja Falowa Postulat 1 Dla każdego układu istnieje funkcja falowa (funkcja współrzędnych i czasu), która jest ciągła, całkowalna w kwadracie,

Bardziej szczegółowo

Ę Ę Ó ć ź Ż Ż Ą Ł Ę ć Ę Ą ź ć ź ć Ę

Ę Ę Ó ć ź Ż Ż Ą Ł Ę ć Ę Ą ź ć ź ć Ę Ę Ń Ł ź ź Ż Ą Ł ć Ę Ę Ó ć ź Ż Ż Ą Ł Ę ć Ę Ą ź ć ź ć Ę ć Ż ć Ą ź Ę Ż Ę Ż Ą Ń ć ź Ł ć Ń ć ź ć ć Ń ć Ż Ę Ę ć ć ć Ą Ę Ę ź ć ć Ż Ż Ę ĘĘ Ż ć Ą Ę ć ć ć Ę ć ź ć Ś ź Ę ć Ź ć Ę ć Ę ź ć Ż Ż Ż ć Ś Ę ć Ż Ż ź Ł Ę ć

Bardziej szczegółowo

MECHANIKA OGÓLNA (II)

MECHANIKA OGÓLNA (II) MECHNIK GÓLN (II) Semest: II (Mechanika I), III (Mechanika II), ok akademicki 2017/2018 Liczba godzin: sem. II*) - wykład 30 godz., ćwiczenia 30 godz. sem. III*) - wykład 30 godz., ćwiczenia 30 godz. (dla

Bardziej szczegółowo

Wykład 19 Zagadnienie dwóch ciał. naj- mniej dwóch musi dwóch i wi cej trudny. szybkim jedynie ograniczaj c si do fizyki nierelatywistycznej dwóch

Wykład 19 Zagadnienie dwóch ciał. naj- mniej dwóch musi dwóch i wi cej trudny. szybkim jedynie ograniczaj c si do fizyki nierelatywistycznej dwóch Wykład 9 Zagadnienie dwóch ciał. ealisyczny pzykład oddziałujcego układu fizycznego wyaga obecnoci, co najniej dwóch ciał, w najposszy pzypadku, dwóch punków aeialnych. W doychczasowych naszych ozwaaniach

Bardziej szczegółowo

Znaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie:

Znaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie: Ciągi rekurencyjne Zadanie 1 Znaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie: w dwóch przypadkach: dla i, oraz dla i. Wskazówka Należy poszukiwać rozwiązania w postaci, gdzie

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY AUTOMATYKI. MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach.

PODSTAWY AUTOMATYKI. MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach. WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI I AUTOMATYKI Katedra Inżynierii Systemów Sterowania PODSTAWY AUTOMATYKI MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach.

Bardziej szczegółowo

n ó g, S t r o n a 2 z 1 9

n ó g, S t r o n a 2 z 1 9 Z n a k s p r a w y G O S I R D Z P I2 7 1 0 6 3 2 0 1 4 S P E C Y F I K A C J A I S T O T N Y C H W A R U N K Ó W Z A M Ó W I E N I A D o s t a w a w r a z z m o n t a e m u r z» d z e s i ł o w n i z

Bardziej szczegółowo

Pobieranie próby. Rozkład χ 2

Pobieranie próby. Rozkład χ 2 Graficzne przedsawianie próby Hisogram Esymaory przykład Próby z rozkładów cząskowych Próby ze skończonej populacji Próby z rozkładu normalnego Rozkład χ Pobieranie próby. Rozkład χ Posać i własności Znaczenie

Bardziej szczegółowo

1. Liczby zespolone Stwierdzić kiedy kwadrat liczby zespolonej jest liczbą. (i) rzeczywistą, (ii) ujemną, (iii) tylko urojoną?

1. Liczby zespolone Stwierdzić kiedy kwadrat liczby zespolonej jest liczbą. (i) rzeczywistą, (ii) ujemną, (iii) tylko urojoną? 1. Liczby zespolone 1.1. Stwierdzić kiedy kwadrat liczby zespolonej jest liczbą (i) rzeczywistą, (ii) ujemną, (iii) tylko urojoną? 1.2. Doprowadzić do postaci a + ib liczby zespolone (i) (1 13i)/(1 3i),

Bardziej szczegółowo

Indukcja matematyczna. Zasada minimum. Zastosowania.

Indukcja matematyczna. Zasada minimum. Zastosowania. Indukcja matematyczna. Zasada minimum. Zastosowania. Arkadiusz Męcel Uwagi początkowe W trakcie zajęć przyjęte zostaną następujące oznaczenia: 1. Zbiory liczb: R - zbiór liczb rzeczywistych; Q - zbiór

Bardziej szczegółowo

Ę Ę ź Ę Ą ć ć Ę Ą ć Ą Ę ć Ę Ę ć

Ę Ę ź Ę Ą ć ć Ę Ą ć Ą Ę ć Ę Ę ć Ń Ń Ż Ś Ś ź Ą ŻŻ ź ć Ą ć ć ź Ą Ę ź Ę Ę Ę Ę ź Ę Ą ć ć Ę Ą ć Ą Ę ć Ę Ę ć ć ć ć ć Ź Ź ć Ź Ę ć ć ć Ż ć ć ć ć ć ć ć ć ć ź ć Ż Ż ć Ż ć Ż ć Ś Ż ć Ż ć Ż Ź ć Ż ć Ź ź ć ć Ż ć ć Ś Ż Ź Ś ć ć ź ć ć ć Ń ć Ż Ż ć Ę ź

Bardziej szczegółowo

1. Liczby zespolone. Jacek Jędrzejewski 2011/2012

1. Liczby zespolone. Jacek Jędrzejewski 2011/2012 1. Liczby zespolone Jacek Jędrzejewski 2011/2012 Spis treści 1 Liczby zespolone 2 1.1 Definicja liczby zespolonej.................... 2 1.2 Postać kanoniczna liczby zespolonej............... 1. Postać

Bardziej szczegółowo

Model klasyczny gospodarki otwartej

Model klasyczny gospodarki otwartej Model klasyczny gospodaki otwatej Do tej poy ozpatywaliśmy model sztucznie zakładający, iż gospodaka danego kaju jest gospodaką zamkniętą. A zatem bak było międzynaodowych pzepływów dób i kapitału. Jeżeli

Bardziej szczegółowo

3. Wykład Układy równań liniowych.

3. Wykład Układy równań liniowych. 31 Układy równań liniowych 3 Wykład 3 Definicja 31 Niech F będzie ciałem Układem m równań liniowych o niewiadomych x 1,, x n, m, n N, o współczynnikach z ciała F nazywamy układ równań postaci: x 1 + +

Bardziej szczegółowo

Fizyka 3. Janusz Andrzejewski

Fizyka 3. Janusz Andrzejewski Fizka 3 Ruch ciała Oaz się obaca Cegła się pzesuwa 6 meów Cz ważne jes o, ab opócz faku pzesunięcia się cegł uwzględnić eż obó cegł? Punk maeialn Punk maeialn-ciało, kóego ozmia i kszał w danm zagadnieniu

Bardziej szczegółowo

Notatki z Analizy Matematycznej 2. Jacek M. Jędrzejewski

Notatki z Analizy Matematycznej 2. Jacek M. Jędrzejewski Notatki z Analizy Matematycznej 2 Jacek M. Jędrzejewski Definicja 3.1. Niech (a n ) n=1 będzie ciągiem liczbowym. Dla każdej liczby naturalnej dodatniej n utwórzmy S n nazywamy n-tą sumą częściową. ROZDZIAŁ

Bardziej szczegółowo

Ą Ł Ę Ń Ą Ó ŚĆ Ś ć Ó ń ć ŚĆ ć ć

Ą Ł Ę Ń Ą Ó ŚĆ Ś ć Ó ń ć ŚĆ ć ć ń Ą Ą Ł Ę Ń Ą Ó ŚĆ Ś ć Ó ń ć ŚĆ ć ć Ś Ó ć ć ć ć Ż Ę Ż Ś Ć ń ć ń ć ć ć Ż Ż Ć ć Ż ć ć ć ć ć Ż Ż Ś Ć ń Ć Ó ć Ś Ś Ź ć ć ń ć ć Ż ć ć Ć Ż ń ć ć Ś Ć ć ŚĆ ć ć Ś ć Ż ć ć Ż ŚĆ Ś ń Ś Ż Ś ń Ż ń Ś ŹĆ Ś Ś Ś ń Ś ć Ó

Bardziej szczegółowo