4 Prawa zachowania. Fale uderzeniowe
|
|
- Bożena Kot
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 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. Bressan, Hyperbolic conservation laws. An illustrated tutorial, notatki na stronie internetowej Pennsylvania State University. ˆ P. D. Lax, The formation and decay of shock waves, Amer. Math. Month. 79 (1979) (3), Prawa zachowania Zaªó»my,»e u = u(t, x) jest miar g sto±ci pewnej substancji w punkcie x R i w chwili t. Zakªadamy,»e substancja ta nie powstaje ani nie znika (czyli jest zachowywana), mo»e tylko przepªywa (i te» nie dyfunduje). Ponadto, zakªada si,»e strumie«(ang. ux ) substancji w danym punkcie (czyli chwilowa pr dko± przepªywu substancji z lewa na prawo) zale»y tylko od g sto±ci substancji w tym punkcie (i zadany jest funkcj f = f(u)). Zmiana masy substancji na przedziale [x 1, x 2 ] od chwili t 1 do chwili t 2 jest równa x 2 x 1 u(t 2, x) dx x 2 x 1 u(t 1, x) dx = t 2 t 1 f(u(t, x 1 )) dt t 2 t 1 f(u(t, x 2 )) dt. Jako»e x 1, x 2, t 1, t 2 s dowolne, otrzymujemy, przy zaªo»eniu»e wszystkie funkcje s na tyle regularne,»e mo»na zmienia kolejno± ró»niczkowania i caªkowania, itp., nast puj ce skalarne prawo zachowania w przestrzeni jednowymiarowej : (PZ) u t + (f(u)) x =. Jako przykªad mo»e sªu»y ruch samochodów po autostradzie. Niech u = u(t, x) b dzie g sto±ci (w samochodach na kilometr). Oczywi±cie, zakªadamy,»e samochody to substancja ci gªa (niew tpliwie jest to idealizacja). Nast pne idealizuj ce zaªo»enie to takie,»e pr dko± samochodów jest zale»na tylko od g sto±ci w danym punkcie, f = f(u). W przykªadzie powy»szym naturalnym zaªo»eniem jest,»e zale»no± pr dko±ci od g sto±ci ma ujemn pochodn. Zakªadamy odt d,»e w prawie zachowania (PZ) znana funkcja f : R R jest klasy C 1.
2 42 Skompilowaª Janusz Mierczy«ski Przykªad. W ró»nych dziaªach zyki pojawia si równanie u t + uu x =, zwane równaniem Burgersa (1) bez lepko±ci, równaniem Riemanna, równaniem Kortewega (2) -devriesa (3) bez dyspersji, i in. Warunek pocz tkowy dla (PZ) to (PZ-WP) u(, x) = u (x), x RR, gdzie u : R R jest znan funkcj. Rozwa»my zagadnienie pocz tkowe (PZ-ZP) u t + (f(u)) x =, t, x R u(, x) = u (x), x R, gdzie f : R R jest funkcj klasy C 1, a u : R R jest funkcj. Niech x = x(t), x() = x, b dzie krzyw klasy C 1 tak,»e wzdªu» niej rozwi zanie u zagadnienia (PZ-ZP) jest staªe. Musi zatem zachodzi d dt u(t, x(t)) = u t + dx dt u x, wi c dx/dt jest stale równe f (u). Z drugiej strony, u jest staªe na tej krzywej, i równe u (x ). Póªprost x = x + f (u (x ))t, t, nazywamy rzutem charakterystycznym równania (PZ) przechodz cym przez punkt (, x ) (4). Powy»sze rozwa»ania daj oczywist metod szukania rozwi za«zagadnienia pocz tkowego (PZ-ZP): dla x R bierzemy póªprost przechodz c przez (, x), o wspóªczynniku kierunkowym f (u (x)), i na tej póªprostej zadajemy warto± u równ u (x). Jednak mog si tutaj pojawi pewne trudno±ci. ˆ Je±li u jest funkcj nieci gª, mo»e si zdarzy,»e istniej punkty na otwartej prawej póªpªaszczy¹nie, i to dowolnie blisko prostej t =, które nie le» na»adnym rzucie charakterystycznym. Zatem metoda powy»- sza nie daje nam przepisu na warto±ci rozwi zania w takich punktach. Nale»y zaznaczy,»e cz sto w zastosowaniach wyst puje zagadnienie Riemanna, polegaj ce na znalezieniu rozwi zania zagadnienia (PZ-ZP) gdy u jest funkcj kawaªkami staª maj c tylko skok w x =. (1) Jan (Johannes Martinus) Burgers ( ), zyk holenderski (2) Diederik Johannes Korteweg ( ), matematyk holenderski. (3) Gustav devries ( ), matematyk holenderski. (4) W wielu opracowaniach póªprost tak nazywa si charakterystyk.
3 Prawa zachowania. Fale uderzeniowe 43 ˆ Gdy u jest funkcj ci gª, dowodzi sie,»e dla ustalonego przedzia- ªu [x 1, x 2 ] R mo»na znale¹ takie T >,»e dla dwóch ró»nych x 1, x 2 [x 1, x 2 ] odcinki rzutów charakterystycznych przechodz cych przez (, x 1 ) i (, x 2 ) odpowiadaj ce t [, T ] s rozª czne. Wynika st d istnienie otoczenia prostej {} R w [, ) R na którym rozwi - zanie zagadnienia pocz tkowego PZ-ZP jest dobrze okre±lone. Je±li u jest C 1, wtedy to lokalne rozwi zanie jest rozwi zaniem klasycznym. Gdy f u jest funkcj niemalej c, wówczas rzuty charakterystyczne odpowiadaj ce ró»nym punktom na prostej {} R nigdzie si nie przecinaj. Zatem rozwi zanie mo»na wtedy dobrze okre±li na caªej póªpªaszczy¹nie [, ) R (i b dzie to rozwi zanie klasyczne gdy f u jest klasy C 1 ). Natomiast gdy f u jest funkcj rosn c, rzuty charakterystyczne odpowiadaj ce ró»nym punktom na prostej {} R zawsze si przetn. W takim przypadku, nawet gdy u jest bardzo regularne, nie mo»na mie nadziei na istnienie rozwi zania klasycznego okre±lonego na caªej póªpªaszczy¹nie [, ) R. Trzeba wtedy szuka rozwi za«sªabszych ni» klasyczne. 4.2 Rozwi zania sªabe Denicja. Funkcj istotnie ograniczon u: Ω R, gdzie Ω, ) R jest otwartym i spójnym podzbiorem [, ) R (5), nazywamy sªabym rozwi zaniem zagadnienia pocz tkowego (PZ-ZP), gdy dla ka»dej funkcji ϕ: [, ) R R klasy C 1, o zwartym no±niku (6) zawartym w Ω, zachodzi (4.1) (u(t, x)ϕ t (t, x) + f(u(t, x))ϕ x (t, x)) dt dx + u (x)ϕ(, x) dx =. Fakt 4.1. Ka»de klasyczne rozwi zanie u: Ω R, gdzie Ω jest otwartym i spójnym podzbiorem [, ) R, zagadnienia (PZ-ZP) jest rozwi zaniem sªabym (PZ-ZP). Dowód. Niech ϕ: [, ) R R b dzie klasy C 1, o zwartym no±niku zawartym w Ω. Wówczas zachodzi (u t + f(u) x )ϕ dt dx =. (5) Przez otwarty podzbiór domkni tej prawej póªpªaszczyzny [, ) R rozumiemy zbiór postaci U ([, ) R), gdzie U jest otwartym podzbiorem R 2. (6) No±nik funkcji to domkni cie przeciwobrazu zbioru R \ {} przez t funkcj.
4 44 Skompilowaª Janusz Mierczy«ski Caªkuj c przez cz ±ci, otrzymujemy, dla ka»dego x R, i dla ka»dego t, u t (t, x)ϕ(t, x) dt = u(, x)ϕ(, x) f(u) x (t, x)ϕ(t, x) dx = u(t, x)ϕ t (t, x) dt, f(u(t, x))ϕ x (t, x) dx (wykorzystujemy zwarto± no±nika funkcji ϕ). Wystarczy teraz tylko zauwa-»y,»e mo»na zmienia kolejno± caªkowania. Funkcje ϕ wyst puj ce w denicji rozwi zania sªabego nazywamy funkcjami próbnymi. Niekiedy nie uwzgl dnia si warunku pocz tkowego: mówimy o sªabym rozwi zaniu prawa zachowania (PZ), gdy (u(t, x)ϕ t (t, x) + f(u(t, x))ϕ x (t, x)) dt dx = dla ka»dej funkcji próbnej ϕ o zwartym no±niku zawartym w Ω ((, ) R). Czasami w denicji rozwi zania sªabego o funkcjach próbnych zakªada si,»e s to funkcje klasy C o zwartych no±nikach. Denicje te s równowa»ne, cho dowód równowa»no±ci wymaga (»mudnego) wykazania,»e funkcj klasy C 1 o zwartym no±niku da si w odpowiedni sposób (w sensie normy C 1 ) przybli»a funkcjami klasy C o zwartych no±nikach Fale uderzeniowe. Warunek Rankine'aHugoniota Wprowadzamy nast puj ce zaªo»enie: (FU) u: Ω R, gdzie Ω jest otwartym i spójnym podzbiorem [, ) R, jest sªabym rozwi zaniem równania (PZ), oraz nast puj ce warunki s speªnione: (FU1) Ω = Γ Ω + Ω, z Γ = { (t, x) : t I, x = ξ(t)} Ω + = { (t, x) Ω : t I, x > ξ(t)} Ω = { (t, x) Ω : t I, x < ξ(t)}, gdzie ξ : I R jest funkcj klasy C 1 okre±lon na przedziale I;
5 Prawa zachowania. Fale uderzeniowe 45 (FU2) u jest klasycznym rozwi zaniem równania (PZ) na Ω +, i na Ω + ; (FU2) dla ka»dego t I istniej granice jednostronne u (t) := lim u(t, x), u +(t) := lim u(t, x), x ξ(t) + i zachodzi u (t) u + (t). x ξ(t) Powy»sze rozwi zanie u nazywa sie fal uderzeniow. Krzywa Γ to czoªo fali uderzeniowej, ξ (t) to pr dko± fali uderzeniowej. Twierdzenie 4.2. Zaªó»my,»e u = u(t, x) speªnia zaªo»enie (FU). Wówczas s speªnione warunki Rankine'a (7) Hugoniota (8) : (RH) ξ (t) = f(u +(t)) f(u (t)) u + (t) u (t) t I. Dowód. Niech ϕ b dzie funkcj próbn tak,»e ϕ(t, x) = dla t =. Warunek (4.1) przybiera teraz posta (uϕ t + f(u)ϕ x ) dt dx + Ω Ω + (ϕ t + f(u)ϕ x ) dt dx =. Stosuj c do pierwszej z caªek po lewej stronie twierdzenie o dywergencji otrzymujemy Ω (uϕ t +f(u)ϕ x ) dt dx = Ω (u t +f(u) x )ϕ dt dx+ Γ (u ϕν 1 +f(u )ϕν 2 ) ds, gdzie (ν 1, ν 2 ) oznacza jednostkowy wektor normalny skierowany na zewn trz. Stosuj c do drugiej caªki twierdzenie o dywergencji (i pami taj c,»e jednostkowy wektor normalny skierowany na zewn trz to teraz (ν 1, ν 2 )) otrzymujemy Ω + (uϕ t +f(u)ϕ x ) dt dx = Ω + (u t +f(u) x )ϕ dt dx Jako»e u jest rozwi zaniem klasycznym na Ω + i Ω, zachodzi (u t + f(u) x )ϕ dt dx = Ω Ω + (u t + f(u) x )ϕ dt dx =. (7) William John Macquorn Rankine ( ), in»ynier i zyk szkocki (8) Pierre-Henri Hugoniot ( ), in»ynier i zyk francuski Γ (u + ϕν 1 +f(u + )ϕν 2 ) ds.
6 46 Skompilowaª Janusz Mierczy«ski Ostatecznie otrzymujemy,»e ( (u ν 1 + f(u )ν 2 ) (u + ν 1 + f(u + )ν 2 ) ) ϕ ds =. Γ Poniewa» ϕ byªo dowolne, musi zachodzi f(u + ) f(u ) u + u = ν 1 ν 2. Ale co ko«czy dowód. ν 1 ν 2 = ξ (t), Uwa»na analiza powy»szego dowodu wykazuje,»e warunki Rankine'a Hugoniota s w istocie te» warunkami wystarczaj cymi. Mówi c dokªadniej, je±li funkcja ograniczona u speªnia (FU1), (FU2), (FU3) oraz warunki (RH), to jest rozwi zaniem sªabym równania (PZ) na Ω. Rzecz naturaln jest spyta, co si stanie, gdy we wszystkich (czy nawet niektórych) punktach krzywej Γ zachodzi u = u +. Dokªadnie przygl daj c si powy»szemu dowodowi mo»na zauwa»y,»e niepotrzebne s»adne warunki na pochodn ξ w takich punktach. 4.3 Przykªady Rozwa»my zagadnienie pocz tkowe dla równania Burgersa bez lepko±ci u t + uu x =, t >, x R, u(, x) = u (x), x R, gdzie u (x) = 1 dla x <, 1 x dla < x < 1, dla x > 1. Zagadnienie powy»sze ma, dla t [, 1), rozwi zanie 1 dla x < t, u(t, x) = 1 x dla t < x < 1, 1 t dla x > 1.
7 Prawa zachowania. Fale uderzeniowe 47 Rozwi zanie to jest jednoznaczne. Chcieliby±my je przedªu»y dla t 1. Rzecz jasna, skoro rzuty charakterystyczne si przecinaj, nie b dzie to ju» funkcja ci gªa. Jednak chcemy, by to sªabe rozwi zanie byªo rozwi zaniem klasycznym przyjmuj cym stale warto± 1 poni»ej pewnej krzywej Γ, i warto± powy»ej tej krzywej. Ponadto, punkt (1, 1) powinien le»e na krzywej Γ. Warunki Rankine'aHugoniota przyjmuj posta : Dla ka»dego t 1 zachodzi ξ (t) = (u + (t)) 2 (u (t)) u + (t) u (t) = u +(t) + u (t) 2 = 1 2. Zatem Γ to póªprosta przechodz ca przez (1, 1), o wspóªczynniku kierunkowym 1/2. Jako nast pny przykªad, rozwa»my zagadnienie pocz tkowe Riemanna dla równania Burgersa bez lepko±ci gdzie u t + uu x =, t >, x R, u(, x) = u (x), x R, dla x <, u (x) = 1 dla x >. Jako»e»aden z rzutów charakterystycznych startuj cych z prostej t = nie przechodzi przez klin t >, < x < t, nie mamy jednoznacznego przepisu na znalezienie warto±ci rozwi zania w tym klinie. Mo»emy spróbowa fal uderzeniow (podobn do tej z poprzedniego przykªadu): dla x < t 2, u 1 (t, x) = 1 dla x > t 2. Jest to rozwi zanie sªabe zagadnienia, speªniaj ce warunek Rankine'aHugoniota. Jednak funkcja ci gªa dla x <, x u 2 (t, x) = dla < x < t, t 1 dla x > t,
8 48 Skompilowaª Janusz Mierczy«ski (fala rozrzedzeniowa) te» jest rozwi zaniem sªabym. Otrzymali±my wi c dwa ró»ne rozwi zania naszego zagadnienia Riemanna. Powstaje kwestia, które z tych rozwi za«(je±li w ogóle) ma interpretacj zyczn. Tutaj pomocne s rozwa»ania wi» ce si ze strzaªk czasu, co w literaturze zycznej zwane jest te» zasad wzrostu entropii. Nie wchodz c w szczegóªy, chodzi o to, by czoªo fali uderzeniowej byªo miejscem przeci cia rzutów charakterystycznych wychodz cych z punktów odpowiadaj cych chwilom wcze±niejszym. Natomiast pozbawiona interpretacji zycznej jest sytuacja, gdy rzut charakterystyczny przechodz cy przez pewien punkt przecina czoªo fali uderzeniowej w chwili wcze±niejszej. Matematycznie przybiera to posta warunku wzrostu entropii : f (u (t)) > ξ (t) > f (u + (t)). Wracaj c do rozwi zania u 1, zauwa»my»e w klinie t >, < x < t rzuty charakterystyczne to póªproste o pocz tku w (t/2, t/2) i wspóªczynniku kierunkowym, oraz póªproste o pocz tku w (t/2, t/2) i wspóªczynniku kierunkowym 1. Teoria rozwi za«praw zachowania jest bardzo rozbudowana. Okazuje si,»e gdy f jest funkcj jednostajnie wypukª i klasy C 2, to istnieje dokªadnie jedno tzw. rozwi zanie entropijne zagadnienia pocz tkowego (PZ-ZP) okre- ±lone na caªej domkni tej prawej póªpªaszczy¹nie [, ) R. Wyra»a si ono wzorem Laxa (9) Olejnik (1), zbyt skomplikowanym by go przytacza tutaj. (9) Peter David Lax (ur. w 1927), matematyk ameryka«ski pochodzenia w gierskiego. (1) Olga Arseniewna Olejnik (192521), matematyczka rosyjska.
4 Prawa zachowania. Fale uderzeniowe
Prawa zachowania. Fale uderzeniowe 4 1 4 Prawa zachowania. Fale uderzeniowe W niniejszych notatkach, oprócz literatury wymienionej na stronie internetowej, korzystam też z następujących artykułów: A. Bressan,
Bardziej szczegółowoRównania 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 szczegółowoMetody 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 szczegółowoARYTMETYKA 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 szczegółowoCzy 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 szczegółowoLiniowe 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 szczegółowo1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f(x)=0
1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f()=0 1.1 Metoda bisekcji Zaªó»my,»e funkcja f jest ci gªa w [a 0, b 0 ]. Pierwiastek jest w przedziale [a 0, b 0 ] gdy f(a 0 )f(b 0 ) < 0. (1) Ustalmy f(a 0
Bardziej szczegółowoMatematyka 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 szczegółowoProste modele o zªo»onej dynamice
Proste modele o zªo»onej dynamice czyli krótki wst p do teorii chaosu Tomasz Rodak Festiwal Nauki, Techniki i Sztuki 2018 April 17, 2018 Dyskretny model pojedynczej populacji Rozwa»my pojedyncz populacj
Bardziej szczegółowoWykªad 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 szczegółowo1 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 szczegółowof(x) f(x 0 ) i f +(x 0 ) := lim = f(x 0 + x) f(x 0 ) wynika ci gªo± funkcji w punkcie x 0. W ka»dym przypadku zachodzi:
Pochodna funkcji Def 1 Pochodn wªa±ciw funkcji f w punkcie x 0 nazywamy granic f (x 0 ) := lim o ile granica ta istnieje i jest wªa±ciwa Funkcj f nazywamy wtedy ró»niczkowaln Przy zaªo»eniu,»e f jest ci
Bardziej szczegółowoMatematyka 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 szczegółowoRachunek 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 szczegółowoFunkcje 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 szczegółowoRachunek ró»niczkowy funkcji jednej zmiennej
Lista Nr 5 Rachunek ró»niczkowy funkcji jednej zmiennej 5.0. Obliczanie pochodnej funkcji Pochodne funkcji podstawowych. f() = α f () = α α. f() = log a f () = ln a '. f() = ln f () = 3. f() = a f () =
Bardziej szczegółowoRozwi 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 szczegółowoAM 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 szczegółowoEkstremalnie 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 szczegółowoWykªad 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 szczegółowoRelacj binarn okre±lon w zbiorze X nazywamy podzbiór ϱ X X.
Relacje 1 Relacj n-argumentow nazywamy podzbiór ϱ X 1 X 2... X n. Je±li ϱ X Y jest relacj dwuargumentow (binarn ), to zamiast (x, y) ϱ piszemy xϱy. Relacj binarn okre±lon w zbiorze X nazywamy podzbiór
Bardziej szczegółowoIndeksowane 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 szczegółowoWykªad 10. Spis tre±ci. 1 Niesko«czona studnia potencjaªu. Fizyka 2 (Informatyka - EEIiA 2006/07) c Mariusz Krasi«ski 2007
Wykªad 10 Fizyka 2 (Informatyka - EEIiA 2006/07) 08 05 2007 c Mariusz Krasi«ski 2007 Spis tre±ci 1 Niesko«czona studnia potencjaªu 1 2 Laser 3 2.1 Emisja spontaniczna...........................................
Bardziej szczegółowoInterpolacja 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 szczegółowopunkcie. Jej granica lewostronna i prawostronna w punkcie x = 2 wynosz odpowiednio:
5.9. lim x x +4 f(x) = x +4 Funkcja f(x) jest funkcj wymiern, która jest ci gªa dla wszystkich x, dla których mianownik jest ró»ny od zera, czyli dla: x + 0 x Zatem w punkcie x = funkcja ta jest okre±lona
Bardziej szczegółowoARYTMETYKA 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 szczegółowoLiczby 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 szczegółowo8 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 szczegółowoWST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14
WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA Grzegorz Szkibiel Wiosna 203/4 Spis tre±ci Kodowanie i dekodowanie 4. Kodowanie a szyfrowanie..................... 4.2 Podstawowe poj cia........................
Bardziej szczegółowoANALIZA 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 szczegółowoARYTMETYKA 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 szczegółowoZbiory 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 szczegółowo5 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 szczegółowoCiaªa 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 szczegółowoMetodydowodzenia twierdzeń
1 Metodydowodzenia twierdzeń Przez zdanie rozumiemy dowolne stwierdzenie, które jest albo prawdziwe, albo faªszywe (nie mo»e by ono jednocze±nie prawdziwe i faªszywe). Tradycyjnie b dziemy u»ywali maªych
Bardziej szczegółowoUkªady 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 szczegółowoStatystyka 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 szczegółowo1 Bª dy i arytmetyka zmiennopozycyjna
1 Bª dy i arytmetyka zmiennopozycyjna Liczby w pami ci komputera przedstawiamy w ukªadzie dwójkowym w postaci zmiennopozycyjnej Oznacza to,»e s one postaci ±m c, 01 m < 1, c min c c max, (1) gdzie m nazywamy
Bardziej szczegółowoWST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14
WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2013/14 Spis tre±ci 1 Kodowanie i dekodowanie 4 1.1 Kodowanie a szyfrowanie..................... 4 1.2 Podstawowe poj cia........................
Bardziej szczegółowoFunkcje 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 szczegółowoOba zbiory s uporz dkowane liniowo. Badamy funkcj w pobli»u kresów dziedziny. Pewne punkty szczególne (np. zmiana denicji funkcji).
Plan Spis tre±ci 1 Granica 1 1.1 Po co?................................. 1 1.2 Denicje i twierdzenia........................ 4 1.3 Asymptotyka, granice niewªa±ciwe................. 7 2 Asymptoty 8 2.1
Bardziej szczegółowoZadania 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 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 szczegółowoARYTMETYKA 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 szczegółowoARYTMETYKA 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 szczegółowoStrategie zabezpieczaj ce
04062008 Plan prezentacji Model binarny Model Black Scholesa Bismut- Elworthy -Li formuła Model binarny i opcja call Niech cena akcji w chwili pocz tkowej wynosi S 0 = 21 Zaªó»my,»e ceny akcji po trzech
Bardziej szczegółowoWybrane 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 szczegółowoXVII 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 szczegółowoW 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 szczegółowoZADANIA. Maciej Zakarczemny
ZADANIA Maciej Zakarczemny 2 Spis tre±ci 1 Algebra 5 2 Analiza 7 2.1 Granice iterowane, granica podwójna funkcji dwóch zmiennych....... 7 2.2 Caªki powierzchniowe zorientowane...................... 8 2.2.1
Bardziej szczegółowoELEMENTARNA 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 szczegółowo7 Ukªady równa«ró»niczkowych zwyczajnych liniowych. Równania ró»niczkowe zwyczajne liniowe wy»szych rz dów
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
Bardziej szczegółowoElementy 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 szczegółowoZadania. 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 szczegółowoMateriaªy 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 szczegółowoTwierdzenie 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 szczegółowoJAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1. JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1
J zyki formalne i operacje na j zykach J zyki formalne s abstrakcyjnie zbiorami sªów nad alfabetem sko«czonym Σ. J zyk formalny L to opis pewnego problemu decyzyjnego: sªowa to kody instancji (wej±cia)
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 szczegółowo1 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 szczegółowoFunkcje 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 szczegółowoFunkcje, 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 szczegółowo3. (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 szczegółowoZadania 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 szczegółowoLiniowe 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 szczegółowoPodstawy 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 szczegółowoARYTMETYKA 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 szczegółowoModel obiektu w JavaScript
16 marca 2009 E4X Paradygmat klasowy Klasa Deniuje wszystkie wªa±ciwo±ci charakterystyczne dla wybranego zbioru obiektów. Klasa jest poj ciem abstrakcyjnym odnosz cym si do zbioru, a nie do pojedynczego
Bardziej szczegółowoA = 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 szczegółowoSpis tre±ci. Plan. 1 Pochodna cz stkowa. 1.1 Denicja Przykªady Wªasno±ci Pochodne wy»szych rz dów... 3
Plan Spis tre±ci 1 Pochodna cz stkowa 1 1.1 Denicja................................ 2 1.2 Przykªady............................... 2 1.3 Wªasno±ci............................... 2 1.4 Pochodne wy»szych
Bardziej szczegółowoX WARMI SKO-MAZURSKIE ZAWODY MATEMATYCZNE 18 maja 2012 (szkoªy ponadgimnazjalne)
X WARMI SKO-MAZURSKIE ZAWODY MATEMATYCZNE 18 maja 2012 (szkoªy ponadgimnazjalne) Zadanie 1 Obecnie u»ywane tablice rejestracyjne wydawane s od 1 maja 2000r. Numery rejestracyjne aut s tworzone ze zbioru
Bardziej szczegółowo7 Równania falowe. 7.1 Jednowymiarowe równanie falowe. Równanie falowe
Równania falowe 71 7 Równania falowe Równanie falowe u tt c x u = 0, t > 0, x Ω, gdzie c > 0, Ω R n jest obszarem, a szukana funkcja to u = u(t, x = u(t, x 1,..., x n, opisuje wychylenie u (z poªo»enia
Bardziej szczegółowoWykªad 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 szczegółowoZdzisªaw 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 szczegółowoGeometria 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 szczegółowoPRZYPOMNIENIE 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 szczegółowo2. 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 szczegółowoPodstawy matematyki dla informatyków. Funkcje. Funkcje caªkowite i cz ±ciowe. Deniowanie funkcji. Wykªad pa¹dziernika 2012
Podstawy matematyki dla informatyków Wykªad 3 Funkcje 18 pa¹dziernika 2012 Deniowanie funkcji Funkcje caªkowite i cz ±ciowe Denicja wprost: f (x) = x + y f = λx. x + y Denicja warunkowa: { n/2, je±li n
Bardziej szczegółowoPrzekroje 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 szczegółowoARYTMETYKA 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 szczegółowoInformacje 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 szczegółowoJanusz 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 szczegółowoFunkcje 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 szczegółowoO pewnym zadaniu olimpijskim
O pewnym zadaniu olimpijskim Michaª Seweryn, V LO w Krakowie opiekun pracy: dr Jacek Dymel Problem pocz tkowy Na drugim etapie LXII Olimpiady Matematycznej pojawiª si nast puj cy problem: Dla ka»dej liczby
Bardziej szczegółowo1 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 szczegółowoOpis 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 szczegółowoZad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA. W obu podpunktach zakªadamy,»e kolejno± ta«ców jest wa»na.
Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA Zadanko 1 (12p.) Na imprezie w Noc Kupaªy s 44 dziewczyny. Nosz one 11 ró»nych imion, a dla ka»dego imienia s dokªadnie 4 dziewczyny o tym imieniu przy czym ka»da
Bardziej szczegółowoPRAWA ZACHOWANIA. Podstawowe terminy. Cia a tworz ce uk ad mechaniczny oddzia ywuj mi dzy sob i z cia ami nie nale cymi do uk adu za pomoc
PRAWA ZACHOWANIA Podstawowe terminy Cia a tworz ce uk ad mechaniczny oddzia ywuj mi dzy sob i z cia ami nie nale cymi do uk adu za pomoc a) si wewn trznych - si dzia aj cych na dane cia o ze strony innych
Bardziej szczegółowoElementy 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 szczegółowoModele 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 szczegółowoEkstremalnie maªe zbiory
Maªe jest pi kne Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego Nadarzyn, 27.08.2011 Zbiory silnie miary zero Przypomnienie Zbiór X [0, 1] jest miary Lebesgue'a zero, gdy dla ka»dego ε > 0 istnieje ci
Bardziej szczegółowoSpis tre±ci. 1 Gradient. 1.1 Pochodna pola skalarnego. Plan
Plan Spis tre±ci 1 Gradient 1 1.1 Pochodna pola skalarnego...................... 1 1.2 Gradient................................ 3 1.3 Operator Hamiltona......................... 4 2 Ró»niczkowanie pola
Bardziej szczegółowoRozdziaª 8. Modele Krzywej Dochodowo±ci
Rozdziaª 8. Modele Krzywej Dochodowo±ci MODELOWANIE POLSKIEJ GOSPODARKI z R MPGzR (rozdz. 8) Krzywa dochodowo±ci 1 / 18 Denicja krzywej dochodowo±ci Krzywa dochodowo±ci (yield curve): Ilustracja graczna
Bardziej szczegółowoAlgorytmy zwiazane z gramatykami bezkontekstowymi
Algorytmy zwiazane z gramatykami bezkontekstowymi Rozpoznawanie j zyków bezkontekstowych Problem rozpoznawania j zyka L polega na sprawdzaniu przynale»no±ci sªowa wej±ciowego x do L. Zakªadamy,»e j zyk
Bardziej szczegółowoistnienie 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 szczegółowoψ x < a/2 2mE ψ x > a/2
Studnia prostok tna - stany zwi zane Szukaj c stanów zwi zanych w studni prostok tnej wygodnie jest umie±ci j symetrycznie wzgl dem x = 0, gdy» wiadomo wtedy,»e funkcje falowe musz by parzyste lub nieparzyste.
Bardziej szczegółowo*** Teoria popytu konsumenta *** I. Pole preferencji konsumenta 1. Przestrze«towarów 2. Relacja preferencji konsumenta 3. Optymalny koszyk towarów
*** Teoria popytu konsumenta *** I. Pole preferencji konsumenta 1. Przestrze«towarów 2. Relacja preferencji konsumenta 3. Optymalny koszyk towarów I.1 Przestrze«towarów Podstawowe poj cia Rynek towarów
Bardziej szczegółowoWyra»enia logicznie równowa»ne
Wyra»enia logicznie równowa»ne Denicja. Wyra»enia rachunku zda«nazywamy logicznie równowa»nymi, gdy maj równe warto±ci logiczne dla dowolnych warto±ci logicznych zmiennych zdaniowych. 1 Przykªady: Wyra»enia
Bardziej szczegółowoTeoria grafów i jej zastosowania. 1 / 126
Teoria grafów i jej zastosowania. 1 / 126 Mosty królewieckie W Królewcu, na rzece Pregole znajduj si dwie wyspy poª czone ze sob, a tak»e z brzegami za pomoc siedmiu mostów, tak jak pokazuje rysunek 2
Bardziej szczegółowor = 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