Dodatek E. Liczby kardynalne. Do okre lania liczby element w zbior w sko czonych s u liczby naturalne.

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Dodatek E. Liczby kardynalne. Do okre lania liczby element w zbior w sko czonych s u liczby naturalne."

Transkrypt

1 Dodatek E. Liczby kardynalne Do okre lania liczby element w zbior w sko czonych s u liczby naturalne. W wyk adzie 7 przyj li my, e sko czony zbi r A ma n element w (gdzie n 2 N), je li jest r wnoliczny ze zbiorem [n], z o onym z liczb 1; : : : ; n, je li n > 0 i r wnym?, gdy n = 0. Zbi r [n] uznali my wi c za wzorcowy" zbi r n-elementowy. Innym takim zbiorem, kt rym teraz wygodniej nam b dzie si pos ugiwa, jest odcinek pocz tkowy O(n) = fk 2 N : k < ng wyznaczony w zbiorze liczb naturalnych przez liczb n. Oznaczaj c symbolem jaj liczb element w zbioru A, czyli t jedyn liczb n, dla kt rej A O(n), mo emy stwierdzi, e dla dowolnych zbior w sko czonych A i B A B, jaj = jbj: R wnoliczno zbior w sko czonych jest wi c scharakteryzowana przez r wno przyporz dkowanych tym zbiorom liczb ich element w. Zarazem przypisanie zbiorowi A liczby jaj nast puje w wyniku por wnania zbioru A pod wzgl dem mocy ze wzorcowymi" zbiorami sko czonymi postaci O(n). W tym rozdziale rozszerzymy poj cie liczby element w na zbiory niesko czone. Przypomnijmy, e w toku dotychczasowych wyk ad w ustalili my jedynie, co znacz stwierdzenia w rodzaju: zbiory A i B maj t sam moc" lub moc jednego zbioru jest mniejsza ni moc drugiego zbioru". Wygodnie jest jednak zdeniowa tzw. liczby kardynalne i pos ugiwa si nimi w taki spos b, w jaki u ywamy liczb naturalnych przy badaniu liczebno ci zbior w sko czonych. Chodzi wi c o to, by dla ka dego zbioru A istnia a dok adnie jedna liczba kardynalna, kt r nazwiemy jego moc i oznaczymy symbolem jaj. R wnoliczno zbior w A; B powinna by przy tym scharakteryzowana przez r wno przyporz dkowanych tym zbiorom liczb kardynalnych: A B, jaj = jbj; gdzie znak r wno ci po prawej stronie powy szej r wnowa no ci oznacza bycie t sam liczb kardynaln. Narzuca si pomys, by podobnie jak w przypadku zbior w sko czonych, przypisanie zbiorowi A liczby kardynalnej jaj wi za o si ze wskazaniem pewnego wzorcowego zbioru r wnolicznego z A. Takie post powanie jest tym bardziej naturalne, Dodatek E, wersja E { 1

2 e jak zauwa yli my w wyk adzie 9 (zob. uwag po przyk adzie 9.12) r wnoliczno zbior w ma w asno ci kojarz ce si z relacjami r wnowa no ci. Podobny problem musieli my rozwi za, chc c zdeniowa liczby porz dkowe (zob. dodatek C). Liczby porz dkowe pos u nam teraz do zdeniowania liczb kardynalnych. Przypomnijmy, e (zob. dodatek C) liczb porz dkow nazywamy liczb pocz tkow, je li ka dy w a ciwy odcinek pocz tkowy zbioru O() jest mocy mniejszej ni zbi r O(). Przyjmijmy, e liczby kardynalne s to pocz tkowe liczby porz dkowe. Zatem liczba porz dkowa jest liczb kardynaln, je li jo()j < jo()j dla ka dej liczby porz dkowej <. Poka emy teraz, e denicja ta spe nia nasze oczekiwania. Twierdzenie E.1. Dla ka dego zbioru A istnieje dok adnie jedna liczba kardynalna, dla kt rej A O(). Dow d. We my dowolny zbi r A i spr bujmy znale liczb kardynaln, dla kt rej A O(). Od razu zauwa my, e liczba ta, o ile istnieje, jest jedyna. Istotnie, niech i b d liczbami kardynalnymi takimi, e 6= oraz A O() i A O(). Bez ograniczenia og lno ci za my, e <. Wtedy jednak O(), jako w a ciwy odcinek pocz tkowy zbioru O(), jest mocy mniejszej ni zbi r O(), gdy jest liczb pocz tkow. Wynika st d, e A 6 O(), sprzeczno. Dla dowodu istnienia, zdeniujmy liczb porz dkow jako najmniejsz liczb porz dkow tak, e zbi r A jest r wnoliczny ze zbiorem O(). Zauwa my, e denicja ta jest poprawna, tzn. istniej liczby porz dkowe o w asno ci A O(), a w r d nich jest liczba najmniejsz (zob. uwag po twierdzeniu C.14). Istotnie, twierdzenie Zermelo m wi, e istnieje pewna relacja dobrze porz dkuj ca zbi r A; niech = typ(a; ). W wczas izomorzm zbior w dobrze uporz dkowanych ha; i oraz ho(); i ustala r wnoliczno zbior w A i O(). Oczywiste jest te, e jest liczb kardynaln. Je li bowiem <, to z denicji liczby wynika, ze A 6 O(), wi c O() 6 O(). Ponadto O() O(), wi c jo()j < jo()j. Dodatek E, wersja E { 2

3 Moc zbioru A nazywamy t jedyn liczb kardynaln, dla kt rej A O(). Moc zbioru A oznaczamy symbolem jaj. Je li jaj =, to m wimy, e zbi r A ma moc lub jest zbiorem mocy. Z dowodu twierdzenia E.1 wynika, e moc zbioru A jest najmniejsz liczb porz dkow tak, e A O(). Wniosek E.2. Dla dowolnych zbior w A i B A B, jaj = jbj (znak r wno ci po prawej stronie powy szej r wnowa no ci oznacza, e liczby kardynalne jaj i jbj s identyczne). Zauwa my, e wcze niej pisali my jaj = jbj, chc c wyrazi r wnoliczno zbior w A i B. Wprowadzenie symbolu jaj na oznaczenie mocy zbioru jest z tym zgodne. Przypomnijmy te, e sko czone liczby porz dkowe uto samili my z liczbami naturalnymi. Zatem liczby naturalne to sko czone liczby kardynalne i je li A jest zbiorem sko czonym, to symbol jaj zachowuje sw j wcze niejszy sens. Moc zbioru jest wi c uog lnieniem poj cia liczby element w zbioru. R wnie, jak si zaraz przekonamy, oznaczenia jaj jbj i jaj < jbj, rozumiane jako nier wno ci mi dzy liczbami porz dkowymi jaj i jbj, wyra aj to samo, co dot d. Twierdzenie E.3. Dla dowolnych zbior w A i B (1) jaj < jbj wtedy i tylko wtedy, gdy zbi r A jest mocy mniejszej ni zbi r B. (2) jaj jbj wtedy i tylko wtedy, gdy zbi r A jest mocy nie wi kszej ni zbi r B. Dow d. Niech jaj = i jbj =. Wtedy A O() i B O(). Dla dowodu punktu (1) wystarczy zauwa y, e < wtedy i tylko wtedy, gdy O() O(), co jest r wnowa ne temu, e zbi r O() jest mocy mniejszej ni zbi r O(). Punkt (2) wynika natychmiast z punktu (1). Wniosek E.4. Dla dowolnych zbior w A; B, gdzie A 6=?, oraz liczby kardynalnej Dodatek E, wersja E { 3

4 (1) jbj wtedy i tylko wtedy, gdy zbi r B zawiera podzbi r mocy. (2) jaj wtedy i tylko wtedy, gdy istnieje ci g pozasko czony ha i < typu taki, e A = fa : < g. Dow d. Zauwa my, e = jo()j i skorzystajmy z twierdzenia E.3 (punkt (2)). Punkt (1) wynika st d natychmiast, a dla dowodu punktu (2) wystarczy przypomnie, e zgodnie z twierdzeniem 6.11 nier wno jaj jo()j, gdzie A 6=?, jest r wnowa na istnieniu funkcji z O() na A. Mo na wi c powiedzie, e niepusty zbi r A jest mocy co najwy ej wtedy i tylko wtedy, gdy jego elementy mo na ustawi w ci g pozasko czony typu. Kolejne twierdzenie przedstawia podstawowe w asno ci liczb kardynalnych. Twierdzenie E.5. Dla dowolnej liczby porz dkowej (1) jest liczb kardynaln wtedy i tylko wtedy, gdy jo()j = ; ponadto, je li nie jest liczb kardynaln, to jo()j <, (2) jest liczb kardynaln wtedy i tylko wtedy, gdy < jo()j dla ka dej liczby porz dkowej <, (3) jest liczb kardynaln wtedy i tylko wtedy, gdy jo()j dla ka dej liczby porz dkowej, (4) je li jest niesko czon liczb kardynaln, to jest graniczn liczb porz dkow, tzn. < ) + 1 <. Dow d. Najpierw za my, e jest liczb kardynaln i poka my, e ma w wczas w asno ci z punkt w (1) { (4). Oczywi cie jo()j =, gdy w a nie = jest tak liczb kardynaln, dla kt rej O() O(). Je li <, to < jo()j, gdy jak zauwa yli my, jo()j =. Je li, to oczywi cie jo()j jo()j =. Za my wreszcie, e liczba kardynalna jest niesko czona (tzn. zbi r O() jest niesko czony) i przypu my, e = + 1 dla pewnej liczby porz dkowej Dodatek E, wersja E { 4

5 <. Wtedy O() = O() [ fg, a st d jo()j = jo() n fgj = jo()j =, gdy usuni cie jednego elementu ze zbioru niesko czonego nie zmienia jego mocy (zob. twierdzenie 7.15). To jednak e przeczy za o eniu, e jest liczb kardynaln. Teraz przyjmijmy, e nie jest liczb kardynaln. Wtedy jo()j 6=, gdy moc dowolnego zbioru jest liczb kardynaln. Nie jest wi c spe niony warunek z punktu (1). Co wi cej, je li jo()j =, to <. Istotnie, w przeciwnym razie <, a st d jo()j < jo()j =, gdy jest liczb kardynaln. To jednak przeczy denicji liczby. W szczeg lno ci liczba = jo()j jest tak liczb mniejsz od, dla kt rej nie jest prawd, e < jo()j. Nie zachodzi wi c warunek z punktu (2). Na koniec zauwa my, e z udowodnionej wcze niej nier wno ci jo()j < wynika zaprzeczenie warunku z punktu (3). Zauwa my, e z ka dym zbiorem A zwi zali my dwa obiekty, kt re jednoznacznie okre laj jego liczebno : moc zbioru A, czyli liczb kardynaln = jaj oraz zbi r O() { wzorcowy zbi r tej w a nie mocy. Je li deniuje si liczby porz dkowe metod von Neumanna, to = O() i ka da liczba kardynalna sama jest wzorcowym zbiorem mocy { zbiorem wszystkich liczb porz dkowych od niej mniejszych. W tym rozdziale nie b dziemy jednak z tego uto samienia korzysta. Przypomnijmy natomiast, e liczb porz dkow nazywamy sko czon (odp. niesko czon, przeliczaln, nieprzeliczaln itp.), je li zbi r O() jest sko czony (odp. niesko czony, przeliczalny, nieprzeliczalny, itd.). Przyk ad E.6. Nie ka da graniczna liczba porz dkowa jest liczb kardynaln. Liczb kardynaln nie jest na przyk ad adna przeliczalna liczba porz dkowa graniczna opr cz liczby!; w szczeg lno ci liczby! +!,!! i!! nie s liczbami kardynalnymi. Najmniejsz niesko czon liczb kardynaln jest najmniejsza niesko czona liczba porz dkowa!. Jest to moc zbioru liczb naturalnych. T liczb kardynaln oznacza si te symbolami! 0 0 (alef zero). Mamy wi c jnj 0 i zbiory przeliczalne nazywamy cz sto zbiorami mocy alef zero. Zbi r A jest niesko czony wtedy i tylko wtedy, gdy 0. Najmniejsz nieprzeliczaln liczb kardynaln jest najmniejsza nieprzeliczalna liczba porz dkowa! 1. Oznacza si j te 1 (alef jeden). Jest ona Dodatek E, wersja E { 5

6 najmniejsz liczb kardynaln wi ksz 0. Zbi r A jest nieprzeliczalny wtedy i tylko wtedy, gdy 1. Liczby 0 1 stanowi pocz tek skali niesko czonych liczb kardynalnych, tzw. skali alef ; : : : ; : : : czyli rosn cej numeracji kolejnych niesko czonych liczb kardynalnych za pomoc liczb porz dkowych. Dok (alef alfa), gdzie jest liczb porz dkow, oznacza liczb kardynaln tak, e typ porz dkowy zbioru wszystkich niesko czonych liczb kardynalnych mniejszych od (dobrze uporz dkowanego przez relacj por wnywania liczb porz dkowych) jest r wny. M wi c jest -t, licz c od zera, niesko czon liczb kardynaln. Oczywi cie ka da niesko czona liczba kardynalna jest r dla (dok adnie jednej) liczby porz dkowej danej wzorem: = typ(f 2 O() : jest niesko czon liczb kardynaln g): Istnienie dla dowolnej liczby porz dkowej uzyskamy jako wniosek z nast puj cego twierdzenia, kt re raz jeszcze potwierdza poczynion w wyk adzie 6 uwag, e istnieje niezmierne bogactwo mocy zbior w niesko czonych (zob. twierdzenia 6.27). Twierdzenie E.7. (1) Dla ka dej liczby porz dkowej istnieje liczba kardynalna wi ksza od. (2) Dla ka dego zbioru A, z o onego z liczb kardynalnych, istnieje liczba kardynalna wi ksza od wszystkich liczb ze zbioru A. (3) Nie istnieje zbi r, z o ony ze wszystkich liczb kardynalnych. Dow d. Dla dowodu punktu (1) wystarczy zauwa y, e na mocy twierdzenia Cantora mamy jp(o())j > jo()j: Zatem z twierdzenia E.5 (punkt (3)) wynika, e jp(o())j > : Dodatek E, wersja E { 6

7 Je li A jest zbiorem, z o onym z liczb kardynalnych, to z twierdzenia C.18 (punkt (1)) wynika, e istnieje liczba porz dkowa wi ksza od wszystkich liczb ze zbioru A. Wystarczy teraz skorzysta z punktu (1). Punkt (3) wynika natychmiast z punktu (2). Wniosek E.8. Dla dowolnej liczby porz dkowej istnieje liczba Dow d. Dla = 0 0 =!. Niech wi c > 0 i za my, e dla ka dej liczby porz dkowej < Poka emy, e wynika st d istnienie co na mocy zasady indukcji pozasko czonej zako czy dow d. Rozwa my zbi r liczb kardynalnych A = f@ : < g. Z twierdzenia E.7 wynika, e istniej liczby kardynalne wi ksze od ka dej liczby ze zbioru A; niech b dzie najmniejsz z nich. Twierdzimy, e Niech wi c B = f 2 O() : jest niesko czon liczb kardynaln g; oraz = typ(b; ); wtedy i chcemy pokaza, e =. Zauwa my, e typ(a; ) =, gdy funkcja f : O()?! A dana wzorem f() jest izomorzmem. Wystarczy wi c udowodni, e B = A. Zawieranie A B wynika wprost z denicji liczby. Dla dowodu inkluzji odwrotnej we my 2 B. Wtedy dla pewnej liczby porz dkowej. Co wi cej, <, gdy w przeciwnym razie liczba by aby wi ksza od wszystkich liczb ze zbioru A i zarazem mniejsza od liczby, wbrew jej denicji. Zatem 2 A, co ko czy dow d. Na oznaczenie o ywa si te symbolu! ; oznacza na og moc zbioru, za! { typ porz dkowy zbioru dobrze uporz dkowanego (o ile jest on liczb kardynaln ). Formalnie jednak =!. Moc zbioru liczb rzeczywistych nazywa si continuum i oznacza symbolem c. Mamy wi c jrj = c; w wyk adzie 8 pokazali my wiele innych przyk ad w zbior w mocy continuum. Oczywi cie liczba c znajduje si gdzie na skali alef w powy ej 0. Cantor przypuszcza, e c 1 i zdanie to nazywane jest hipotez continuum (w Dodatek E, wersja E { 7

8 skr cie CH od angielskiej nazwy Continuum Hypothesis). Jak jednak wspomnieli my w wyk adzie 8, jest ono niezale ne od aksjomat w teorii mnogo ci ZFC. Z jednej strony mo na je przyj jako dodatkowy aksjomat, z drugiej strony Cohen pokaza, e dodatkowym aksjomatem mo e by ka de z osobna ze zda postaci c 2, c 3 itd. (ale ju na przyk ad nie mo e nim by adna z r wno ci c c lub c gdy s one po prostu fa szywe { zob. twierdzenie E.21). Na liczbach kardynalnych mo na wykonywa dzia ania, analogiczne do dzia a arytmetycznych na liczbach naturalnych. Dla liczb kardynalnych i deniujemy (1) sum (kardynaln ) wzorem + = ja [ Bj; gdzie jaj = ; jbj = oraz A \ B =?; (2) iloczyn (kardynalny) wzorem = ja Bj; gdzie jaj = ; jbj = ; (3) pot g (kardynaln ) wzorem = ja B j; gdzie jaj = ; jbj = : W powy szych denicjach A i B s dowolnymi zbiorami takimi, e jaj = i jbj =, a w przypadku denicji sumy dodatkowo zak adamy, e A \ B =?. Poprawno tych denicji (zdeniowane liczby kardynalne zale jedynie od liczb kardynalnych i ) opiera si na nast puj cym lemacie, b d cym przypomnieniem poznanych ju wcze niej fakt w (zob. lematy 8.7 i 8.16). Lemat E.9. Niech A 1 A 2 i B 1 B 2. Wtedy (1) je li A 1 \ B 1 = A 2 \ B 2 =?, to A 1 [ B 1 A 2 [ B 2, (2) A 1 B 1 A 2 B 2, (3) A B 1 1 A B 2 2. Innymi s owy, moce zbior w A B, AB oraz A[B (w tym ostatnim przypadku zak adamy, e A \ B =?) zale wy cznie od mocy zbior w A i B. Dodatek E, wersja E { 8

9 Wniosek E.10. Dla dowolnych zbior w A i B: (1) jaj + jbj = ja [ Bj, o ile A \ B =?, (2) jaj jbj = ja Bj, (3) jaj jbj = ja B j. Wprost z denicji i w asno ci odpowiednich dzia a na zbiorach atwo wynika, e suma kardynalna i iloczyn kardynalny s dzia aniami przemiennymi, cznymi, a mno enie jest rozdzielne wzgl dem dodawania: ( + ) = + : Odnotujmy r wnie nast puj ce prawa motoniczno ci, kt rych atwe dowody pozostawiamy jako wiczenie. (1) ) + +, (2) ), (3) ), (4) ). Poza tym pot gowanie kardynalne u atwiaj nast puj ce wzory, uog lniaj ce znane prawa arytmetyki liczb naturalnych. Twierdzenie E.11. Dla dowolnych liczb kardynalnych, i zachodz wzory (1) ( ) = ; (2) ( ) = ; (3) + =. Dow d. We my dowolne zbiory A; B i C takie, e jaj = ; jbj = ; jcj =. Poniewa w wczas j(a B ) C j = ( ) oraz ja BC j = ; wi c dla dowodu wzoru (1) wystarczy pokaza, e (A B ) C A BC : Dodatek E, wersja E { 9

10 Okre lmy zatem odwzorowanie : (A B ) C?! A BC w nast puj cy spos b. Niech f 2 (A B ) C, czyli f : C?! A B. Je li wi c f c oznacza warto funkcji f w punkcie c 2 C, to f c jest pewn funkcj ze zbioru B w zbi r A. Warto ci odwzorowania dla argumentu f ma by pewna funkcja (f) = g : B C?! A. Okre lmy j wzorem g(b; c) = f c (b) dla b 2 B; c 2 C: Odwzorowanie jest r nowarto ciowe. Istotnie, je li f; h 2 (A B ) C oraz f 6= h, to f c 6= h c dla pewnego c 2 C. Zatem f c (b) 6= h c (b) dla pewnego b 2 B. To jednak znaczy, e (f)(b; c) 6= (h)(b; c), czyli (f) 6= (h). Zauwa my nast pnie, e przeciwdziedzin odwzorowania jest zbi r A BC. Mianowicie, dowolna funkcja g : BC?! A jest postaci (f) dla funkcji f 2 (A B ) C okre lonej wzorem f c (b) = g(b; c) dla b 2 B; c 2 C: Odwzorowanie ustala zatem r wnoliczno zbior w (A B ) C i A BC. Podobnie, j(a B) C j = ( ) oraz ja C B C j = ; wi c dla dowodu wzoru (2) wystarczy pokaza, e (A B) C A C B C : Niech funkcje p A : A B?! A oraz p B : A B?! B b d rzutowaniami, odpowiednio, na o A oraz o B, tzn. p A (a; b) = a oraz p B (a; b) = b dla ha; bi 2 A B: Zdeniujmy odwzorowanie : (A B) C?! A C B C Dodatek E, wersja E { 10

11 za pomoc wzoru (g) = hp 1 g; p 2 gi dla g 2 (A B) C : Odwzorowanie przyporz dkowuje wi c funkcji g : C?! (A B) par takich funkcji: g 1 : C?! A oraz g 2 : C?! B, e g(c) = hg 1 (c); g 2 (c)i dla ka dego c 2 C. atwe sprawdzenie, e przekszta ca ono wzajemnie jednoznacznie zbi r (A B) C na zbi r A C B C, pozostawiamy jako wiczenie (zob. zadanie 5.5). W ko cu, je li dodatkowo za o ymy, e B \ C =?, to ja B[C j = + oraz ja B A C j = ; wi c dow d wzoru (3) sprowadza si do pokazania, e A B[C A B A C : Okre lmy wi c odwzorowanie : A B[C?! A B A C wzorem (g) = hgjb; gjci dla g 2 A B[C : Odwzorowanie przyporz dkowuje wi c funkcji g : B [ C?! A par funkcji: gjb : B?! A oraz gjc : C?! A. Rutynowe sprawdzenie, e przekszta ca ono wzajemnie jednoznacznie zbi r A B[C na zbi r A B A C, pozostawiamy r wnie jako wiczenie (zob. podobne rozumowanie w dowodzie twierdzenia 7.9 { dodatek B oraz zadanie 5.6). Zauwa my, e sum i iloczyn liczb kardynalnych oznaczyli my tymi samymi symbolami, co odpowiednie dzia ania na liczbach porz dkowych. Teoretycznie mo e to prowadzi do nieporozumie, gdy liczby kardynalne s pewnymi liczbami porz dkowymi. Na og jednak z kontekstu jasno wynika, o jakie dzia anie chodzi w konkretnym wypadku. Jak widzimy, twierdzeniom teorii r wnoliczno ci mo na nadawa form wzor w arytmetyki liczb kardynalnych. Zapiszemy teraz w ten spos b szereg fakt w, Dodatek E, wersja E { 11

12 dotycz cych przede wszystkim zbior w co najwy ej przeliczalnych i zbior w mocy continuum, kt re udowodnili my w toku wyk ad w po wi conych r wnoliczno ci. Twierdzenie E.12. (1) 2 > dla dowolnej liczby kardynalnej, 0 0 0, 0 0, 0 n 0 dla dowolnej liczby naturalnej n > 0, (5) 0 0 = c, (6) c + c = c, (7) c c = c, (8) c n = c dla dowolnej liczby naturalnej n > 0, (9) 0 = c, (10) 2 c = c c. Dow d. Powy sze wzory wyra aj odpowiednio nast puj ce fakty: (1) twierdzenie Cantora (por. twierdzenie 6.6); wystarczy zauwa y, e dla ka dego zbioru A mamy jp(a)j = jf0; 1g A j = 2 jaj : (2) suma dw ch zbior w przeliczalnych jest zbiorem przeliczalnym (por. wniosek 7.24), (3) iloczyn kartezja ski dw ch zbior w przeliczalnych jest zbiorem przeliczalnym (por. twierdzenie 7.28), (4) zbi r wszystkich ci g w ustalonej sko czonej d ugo ci n > 0 o wyrazach w danym zbiorze przeliczalnym jest zbiorem przeliczalnym (por. twierdzenie 7.33), (5) zbi r wszystkich niesko czonych ci g w o wyrazach w zbiorze f0; 1g, a tak e zbi r wszystkich niesko czonych ci g w o wyrazach w danym zbiorze przeliczalnym s zbiorami mocy continuum (por. twierdzenie 8.1), (6) suma dw ch zbior w mocy continuum jest zbiorem mocy continuum (por. twierdzenie 8.10), Dodatek E, wersja E { 12

13 (7) iloczyn kartezja ski dw ch zbior w mocy continuum jest zbiorem mocy continuum (por. twierdzenie 8.8), (8) zbi r wszystkich ci g w ustalonej sko czonej d ugo ci n > 0 o wyrazach w danym zbiorze mocy continuum jest zbiorem mocy continuum (por. twierdzenie 8.12), (9) zbi r wszystkich ci g w niesko czonych o wyrazach w danym zbiorze mocy continuum jest zbiorem mocy continuum (por. twierdzenie 8.17), (10) rodzina wszystkich podzbior w zbioru R jest r wnoliczna ze zbiorem wszystkich funkcji rzeczywistych (por. twierdzenie 8.32). Przy okazji zauwa my, e dowody niekt rych z powy szych wzor w mo na zredagowa w zwi z y spos b, pos uguj c si poznanymi w twierdzeniu E.11 prawami pot gowania liczb kardynalnych. Przyk adowo (7) c c = 0 0 = 0+@ 0 = 0 = c, (9) 0 = 0 = 0@ 0 = 0 = c, (10) c c = 0 ) c = 0c = 2 c. W wyk adach 8 i 13 wspominali my o twierdzeniu Hessenberga, kt re m wi, e je li T jest zbiorem niesko czonym, to T T T. W j zyku liczb kardynalnych stanowi ono uog lnienie wzor 0 0 oraz c c = c: Twierdzenie E.13. (Hessenberg) Dla dowolnej niesko czonej liczby kardynalnej zachodzi r wno = : () Poka emy dwa niezale ne dowody twierdzenia Hessenberga. Pierwszy z nich oparty b dzie na lemacie Kuratowskiego-Zorna. Dow d twierdzenia Hessenberga { wersja I. Niech T b dzie dowolnym zbiorem mocy. Deniujemy zbi r X z o ony z funkcji f o nast puj cych w asno ciach: Dodatek E, wersja E { 13

14 (1) zbi r D f jest niesko czony, (2) D f T, (3) R f = D f D f, (4) funkcja f jest r nowarto ciowa. Poka emy, e zbi r X, cz ciowo uporz dkowany przez relacj inkluzji, spe nia za o enia lematu Kuratowskiego-Zorna. Zauwa my najpierw, e X 6=?. Istotnie, skoro zbi r T jest niesko czony, to zawiera podzbi r przeliczalny S. Istnieje wi c funkcja f : S??! 1?1 S S i w wczas f 2 X. Niech teraz L b dzie niepustym a cuchem w zbiorze X; poka emy, e zbi r h = S L nale y do X. Rozumuj c tak, jak w dowodzie twierdzenia 13.7, stwierdzamy bez trudu, e h jest funkcj r nowarto ciow. Ponadto na D h = [ fd f : f 2 Lg T i zbi r D h jest niesko czony, gdy L 6=?. Analogicznie, R h = [ fr f : f 2 Lg = [ fd f D f ) : f 2 Lg D h D h : Dla wykazania, e h 2 X, pozostaje udowodni zawieranie D h D h R h. We my wi c dowolne elementy t 1 ; t 2 2 D h. Istniej wtedy funkcje f 1 ; f 2 2 L takie, e t 1 2 D f1 oraz t 2 2 D f2. Ale L jest zbiorem liniowo uporz dkowanym przez relacj inkluzji, zatem jedna z tych funkcji, powiedzmy f 2, zawiera drug. Wynika st d, e t 1 ; t 2 2 D f2. Ale f 2 2 L, wi c D f2 D f2 = R f2. Zatem ht 1 ; t 2 i 2 R f2, co implikuje, e ht 1 ; t 2 i 2 R h. Skoro suma ka dego niepustego a cucha w X nale y do X, to z lematu Kuratowskiego-Zorna (zob. twierdzenie 13.2) wynika, e w rodzinie X istnieje element maksymalny g. Niech D g = A oraz = jaj. Zauwa my, e funkcja g wiadczy o Dodatek E, wersja E { 14

15 tym, e AA A. Wynika st d, e =. Dla zako czenia dowodu wystarczy wi c pokaza, e =. Przypu my, e jest przeciwnie, czyli <. Zauwa my, e skoro jest niesko czon liczb kardynaln oraz =, to z twierdzenia 8.11 wynika, e suma sko czenie wielu zbior w mocy co najwy ej jest zbiorem mocy co najwy ej. W szczeg lno ci, jt n Aj >, gdy w przeciwnym wypadku zbi r T by by mocy co najwy ej jako suma zbior w A oraz T n A, mocy co najwy ej. Skoro jt n Aj >, to z wniosku E.4 (punkt 1.) wynika, e istnieje zbi r B T n A mocy. Niech C = A [ B; oczywi cie zbi r C jest mocy, jako suma dw ch zbior w mocy. Znajdziemy funkcj f : C 1?1??! na C C; tak e fja = g. Istnienie takiej funkcji przeczy maksymalno ci funkcji g w zbiorze X i uzyskana sprzeczno zako czy dow d. Zauwa my, e C C = (A A) [ (A B) [ (B A) [ (B B) i zbiory wyst puj ce po prawej stronie powy szej r wno ci s parami roz czne. Zatem (C C) n (A A) = (A B) [ (B A) [ (B B): St d wynika, e j(c C) n (A A)j = Istotnie, ka dy ze zbior w A B; B A; B B ma moc, jako iloczyn kartezja ski dw ch zbior w mocy ; ich suma ma wi c te moc. Zatem w szczeg lno ci, B (C C) n (A A); Dodatek E, wersja E { 15

16 Funkcj f : C 1?1??! na C C okre lamy teraz w nast puj cy spos b: fja = g, natomiast jako fjb bierzemy dowoln funkcj ustalaj c r wnoliczno zbior w B oraz (C C) n (A A). Drugi dow d twierdzenia Hessenberga przeprowadzimy przez indukcj pozasko czon. Mianowicie, chc c udowodni, e ka da niesko czona liczba kardynalna ma pewn w asno W (x) wystarczy pokaza, e dla ka dej liczby porz dkowej zachodzi warunek 8 < W (@ ) ) W (@ ): R wnowa nie, po pierwsze nale y pokaza, e W (@ 0 ); nast pnie wzi liczb kardynaln 0, jako za o enie indukcyjne przyj, e W () dla ka dej niesko czonej liczby kardynalnej < i wyprowadzi st d wniosek, e W (). Dow d twierdzenia Hessenberga { wersja II. Po pierwsze zauwa my, e dla 0 wz r () zachodzi. Niech teraz 0 i za my (za o enie indukcyjne), e r wno () jest prawdziwa dla ka dej niesko czonej liczby kardynalnej <. Poka emy, e jest ona r wnie prawdziwa dla. W zbiorze O() O() wprowad my porz dek liniowy w nast puj cy spos b: h; i h; i wtedy i tylko wtedy, gdy (max(; ) < max(; )) _ (max(; ) = max(; ) ^ h; i leks h; i); gdzie leks oznacza relacj porz dku leksykogracznego w zbiorze O() O() (sprawdzenie, e relacja rzeczywi cie jest porz dkiem liniowym pozostawiamy jako wiczenie). Zauwa my, e relacja dobrze porz dkuje zbi r O() O(). Mianowicie, niech A b dzie niepustym podzbiorem zbioru O() O(). Niech b dzie najmniejsz liczb porz dkow w zbiorze W = fmax(; ) : h; i 2 Ag: Rozwa my zbi r ~A = fh; i 2 A : max(; ) = g: Dodatek E, wersja E { 16

17 Z twierdzenia 12.3 (punkt (4)) wynika, e w zbiorze ~ A istnieje element najmniejszy h; i w sensie porz dku leks. Korzystaj c z denicji porz dku atwo sprawdzi, e h; i jest szukanym elementem najmniejszym zbioru A w sensie tego porz dku. Niech = typ(o() O(); ): Poka emy, e =, co zako czy dow d, gdy w wczas w szczeg lno ci co jest r wnowa ne r wno ci (). O() O() O(); Dla dowodu nier wno ci zauwa my, e funkcja 7! h0; i jest izomor- cznym w o eniem zbioru O(), typu porz dkowego, w zbi r dobrze uporz dkowany (przez relacj ) O() O(), typu porz dkowego. Dla dowodu nier wno ci odwrotnej oszacujmy moc dowolnego w a ciwego odcinka pocz tkowego O (h; i), gdzie ; <. Z denicji porz dku wynika, e je li h; i h; i, to ; max(; ). Zatem O (h; i) O() O(); gdzie = max(; ) + 1. Zauwa my te, e skoro ; <, to r wnie <, gdy na mocy twierdzenia E.5 (punkt (4)) jest graniczn liczb porz dkow. St d jo()j <, a wi c jo()j = dla pewnej niesko czonej liczby kardynalnej <. Z za o enia indukcyjnego otrzymujemy teraz jo() O()j = = ; sk d ostatecznie jo (h; i)j < : Pokazali my, e moc dowolnego w a ciwego odcinka pocz tkowego zbioru dobrze uporz dkowanego ho() O(); i jest mniejsza od. Poniewa = typ(o() O(); ); wi c r wnie dowolny w a ciwy odcinek pocz tkowy zbioru dobrze uporz dkowanego ho() i jest mocy mniejszej od : jo()j < dla ka dej liczby porz dkowej Dodatek E, wersja E { 17

18 <. To dowodzi, e ; w przeciwnym razie < i dla = mieliby my < oraz jo()j = jo()j =, na mocy twierdzenia E.5 (punkt (1)). Z zasady indukcji pozasko czonej wynika, e wz r () jest prawdziwy dla ka dej liczby porz dkowej. Jak pokazali my w wyk adzie 8 (zob. twierdzenie 8.11 i uwagi po nim), z twierdzenia Hessenberga natychmiast wynikaj uog lnienia niekt rych twierdze, kt re wcze niej udowodnili my dla zbior w co najwy ej przeliczalnych oraz zbior w mocy co najwy ej continuum. Sformu ujemy je teraz w j zyku liczb kardynalnych, w odniesieniu do zbior w mocy co najwy ej, gdzie jest dowoln niesko czon liczb kardynaln. Twierdzenie E.14. Za my, e jest niesko czon liczb kardynaln. Wtedy (1) Je li K jest rodzin zbior w mocy co najwy ej (tzn. dla ka dego A 2 K mamy jaj ) oraz jkj, to j S Kj. (2) n = dla ka dej liczby naturalnej n > 0. (3) Zbi r wszystkich sko czonych ci g w o wyrazach w zbiorze mocy ma moc. (4) Zbi r wszystkich sko czonych podzbior w zbioru mocy ma moc. Z twierdzenia Hessenberga wynika, e dzia ania sumy i iloczynu liczb kardynalnych, z kt rych co najmniej jedna jest niesko czona, s w gruncie rzeczy bardzo proste. Twierdzenie E.15. Je li i s liczbami kardynalnymi, z kt rych co najmniej jedna jest niesko czona, to (1) + = max(; ), (2) = max(; ); o ile ; > 0. Dow d. Za my, e 0. Mamy nast puj ce oszacowania + + = 2 = oraz, o ile ; > 0; = ; kt rych szczeg owe uzasadnienie pozostawiamy Czytelnikowi. Dodatek E, wersja E { 18

19 Wniosek E.16. Niech A i B b d dowolnymi zbiorami, z kt rych co najmniej jeden jest niesko czony. Wtedy (1) ja [ Bj = max(jaj; jbj), (2) ja Bj = max(jaj; jbj); o ile A; B 6=?: Jako kolejny wniosek otrzymujemy nast puj ce uog lnienie twierdzenia E.14 (punkt (1)). Jego dow d zostawiamy jako wiczenie. Twierdzenie E.17. Niech i b d liczbami kardynalnymi, z kt rych co najmniej jedna jest niesko czona. Je li K jest rodzin zbior w mocy co najwy ej (tzn. dla ka dego A 2 K mamy jaj ) oraz jkj, to j S Kj max(; ). W wyk adzie 8 udowodnili my, e aden zbi r mocy continuum nie jest sum dw ch swoich podzbior w mocy mniejszej ni continuum (zob. lemat 8.23). Kolejny wniosek z twierdzenia Hessenberga uog lnienia ten fakt na dowolne zbiory niesko czone. Twierdzenie E.18. Niech X b dzie dowolnym zbiorem niesko czonym oraz K { sko czon rodzin podzbior w zbioru X, z kt rych ka dy jest mocy mniejszej ni X. W wczas j S Kj < jxj, w szczeg lno ci S K 6= X. Dow d. Niech liczba kardynalna b dzie najwi kszym elementem sko czonego zbioru fjaj : A 2 Kg. Wtedy < jxj i z twierdzenia E.17 wynika, e j S Kj. Narzuca si pytanie, czy twierdzenie E.18 mo na rozszerzy na przeliczalne rodziny podzbior w zbioru X. Oczywi cie trzeba w wczas zak ada, e zbi r X jest nieprzeliczalny, gdy ka dy zbi r przeliczalny jest sum przeliczalnie wielu swoich podzbior w sko czonych (nawet jednoelementowych). Kolejne twierdzenie i nast puj cy po nim przyk ad rzucaj wiat o na ten problem. Twierdzenie E.19. Niech X b dzie dowolnym nieprzeliczalnym zbiorem mocy oraz K { przeliczaln rodzin podzbior w zbioru X, kt rych moce s wsp lnie ograniczone przez pewn niesko czon liczb kardynaln <. W wczas j S Kj < jxj, w szczeg lno ci S K 6= X. Dodatek E, wersja E { 19

20 Dow d. Powtarzamy argument z dowodu twierdzenia E.18: z twierdzenia E.17 wynika, e j S Kj. Uwaga. To twierdzenie mo na uog lni, przyjmuj c za o enie, e K jest rodzin mocy mniejszej od. Dow d pozostanie bez zmian. Przyk ad E.20. (1) Niech X = O(@! ) oraz A n = O(@ n ) dla n 2 N. Wtedy [ X = A n ; n<! a jednocze nie ja n j < jxj dla ka dego n 2 N. Istotnie, je li 2 O(@! ), czyli to jj jest liczb pocz tkow. Zatem albo jj 0 i wtedy 2 A 0 albo jj n dla pewnego n 2 N i w wczas n+1, czyli 2 A n+1. (2) Niech X = O(@!+! ) oraz A n = O(@!+n ) dla n 2 N. Wtedy [ X = A n ; n<! a jednocze nie ja n j < jxj dla ka dego n 2 N. (3) Niech X = O(@!! ) oraz A n = O(@! n) dla n 2 N. Wtedy [ X = A n ; n<! a jednocze nie ja n j < jxj dla ka dego n 2 N. Mo e si zatem zdarzy, e zbi r X nieprzeliczalnej mocy jest sum przeliczalnie wielu swoich podzbior w mocy mniejszej ni (przy czym moce tych zbior w nie mog by wsp lnie ograniczone przez adn liczb < ). Oczywi cie zale y to jedynie od mocy zbioru X, czyli liczby kardynalnej. Mamy na przyk ad nast puj ce twierdzenie, wzmacniaj ce nier wno c 0. Twierdzenie E.21. aden zbi r mocy continuum nie jest sum przeliczalnie wielu swoich podzbior w mocy mniejszej ni continuum. Dow d. Wystarczy rozwa y przypadek, gdy rozpatrywanym zbiorem mocy continuum jest zbi r A = R N wszystkich niesko czonych ci g w rzeczywistych. Dodatek E, wersja E { 20

21 Niech fs k : k 2 Ng b dzie rodzin podzbior w zbioru A tak, e js k j < c dla ka dego k 2 N. Chcemy pokaza, e A 6= S S n : Rozwa aj c rzutowanie na k-t o, tzn. funkcj p k : R N na??! R, okre lon wzorem n2n p k? (xn ) n2n = xk stwierdzamy, e jp k [S k ]j js k j < c i wybieramy y k 2 R n k [S k ]. Wtedy (y n ) n2n 62 [ n2n S n ; a wi c A n S n2n S n 6=?. Twierdzenie to, cznie z przyk adem E.20 wyja nia, dlaczego nie mo na jako dodatkowego aksjomatu przyj na przyk ad adnej z r wno ci c c lub c Niech b dzie dowoln niesko czon liczb kardynaln. Najmniejsza liczba kardynalna taka, e zbi r mocy jest sum swoich podzbior w, z kt rych ka dy jest mocy mniejszej ni, nazywa si wsp czynnikiem wsp ko cowo- ci liczby kardynalnej i jest oznaczana cf(). Je li cf() =, to m wimy te, e liczba kardynalna ma wsp ko cowo. Nazw wsp czynnik wsp ko cowo ci" wyja ni twierdzenie E.26. Jasne jest, e dla ka dej liczby kardynalnej zachodzi nier wno cf(). Z twierdzenia E.18 wynika tak e, e 0. Oczywi cie cf(@ 0 ) 0. Poznali my te przyk ady nieprzeliczalnych liczb kardynalnych o przeliczalnej wsp ko cowo- ci, czyli takich liczb, dla kt rych cf() 0 (zob. przyk ad E.20). Z drugiej strony, twierdzenie E.21 pokazuje, e cf(c) 0. Skoro zbi r mocy continuum nie jest sum przeliczalnie wielu zbior w mocy mniejszej, to powstaje naturalne pytanie, czy w og le mo e on by sum mniej ni continuum zbior w mocy mniejszej, tzn., czy cf(c) = c. Niesko czon liczb kardynaln nazywamy liczb regularn, je li cf() = ; je li cf() <, to jest liczb nieregularn. Innymi s owy, liczba jest regularna, je li dowolna suma mniej ni zbior w mocy mniejszej ni ma moc mniejsz ni. Dodatek E, wersja E { 21

22 Oczywistym przyk adem liczby regularnej 0. 1 te jest regularna, poniewa zbiory mocy mniejszej 1 to po prostu zbiory co najwy ej przeliczalne, a suma co najwy ej przeliczalnie wielu zbior w co najwy ej przeliczalnych jest zbiorem co najwy ej przeliczalnym. Powy sze spostrze enie mo na uog lni na niesko czone liczby kardynalne +1. Zauwa my, +1 jest najmniejsz liczb kardynaln wi ksz Og lnie, je li jest dowoln liczb kardynaln, to najmniejsz liczb kardynaln wi ksz od nazywamy nast pnikiem kardynalnym liczby i oznaczamy symbolem Liczby postaci + nazywamy nast pnikami kardynalnymi. Twierdzenie E.22. Ka dy niesko czona liczba kardynalna b d ca nast pnikiem kardynalnym jest liczb regularn. Dow d. Niech = + b dzie dan niesko czon liczb kardynaln. Wystarczy zauwa y, e zbiory mocy mniejszej ni to po prostu zbiory mocy co najwy ej, a zgodnie z twierdzeniem E.14 suma co najwy ej wielu takich zbior w ma moc co najwy ej, a wi c mniejsz ni. Ka da n, gdzie n 2 N, jest wi c regularna. Przyk adem liczby nieregularnej gdy zgodnie z przyk adem E.20 cf(@! ) 0 : Nieregularna jest te czyli najmniejsza liczba kardynalna, poni ej kt rej jest nieprzeliczalnie wiele niesko czonych liczb kardynalnych. Mianowicie, nietrudno pokaza, e cf(@!1 ) 1 : nie s nast pnikami kardynalnymi { takie liczby nazywamy granicznymi liczbami kardynalnymi. Dok adniej, jest graniczn liczb kardynaln, je li jest nieprzeliczalna oraz + < dla ka dej liczby kardynalnej <. Zauwa my, jest graniczn liczb kardynaln wtedy i tylko wtedy, gdy jest graniczn liczb porz dkow. Z twierdzenia E.22 wynika, e ka da liczba kardynalna nieregularna jest graniczn liczb kardynaln. Nieprzeliczalne regularne graniczne liczby kardynalne nazywamy liczbami s abo nieosi galnyni. Zatem liczba kardynalna jest s abo nieosi galna, je li 0, cf() = oraz < ) + <. Je li dodatkowo Dodatek E, wersja E { 22

23 <, to liczba jest mocno nieosi galna (lub kr tko: nieosi - < ) 2 galna). Aksjomaty teorii mnogo ci nie rozstrzygaj kwestii istnienia liczb s abo b d mocno nieosi galnych. Wr my do pytania, czy continuum jest liczb regularn. Znowu okazuje si, e aksjomaty teorii mnogo ci nie daj na nie odpowiedzi. Przypomnijmy, e hipotez continuum mo na r wnowa nie sformu owa jako r wno c 1. Je li wi c przyjmiemy t r wno jako dodatkowy aksjomat, to liczba c jest regularna. Ale z drugiej strony, dodatkowym aksjomatem mo e te by r wno c z kt rej wynika, e c jest liczb nieregularn. Og lnie, Cohen udowodni, e nier wno cf(@ ) 0 jest jedynym ograniczeniem, narzuconym (zob. twierdzenie E.21) przez aksjomaty ZFC na warto liczby kardynalnej c na skali alef w. Poniewa c = 0, wi c z twierdzenia E.21 wynika nier wno 0 ) 0. Ma ona nast puj ce uog lnienie, wzmacniaj ce twierdzenie Cantora, zgodnie z kt rym 2 >. Twierdzenie E.23. Dla dowolnej niesko czonej liczby kardynalnej cf(2 ) > : Dow d. Chcemy udowodni, e zbi r mocy 2 nie jest sum swoich podzbior w, z kt rych ka dy jest mocy mniejszej ni 2. Wystarczy rozwa y przypadek, gdy rozpatrywanym zbiorem mocy 2 jest zbi r A = P() O() wszystkich funkcji z O() w P(). Istotnie, jaj = 2, gdy co wynika z twierdze E.11 i E.13. jp() O() j = (2 ) = 2 = 2 ; Dalej rozumujemy tak, jak w dowodzie twierdzenia E.21. Niech wi c fs : < g b dzie rodzin podzbior w zbioru A tak, e js j < 2 dla ka dego <. Chcemy pokaza, e A 6= S S : < Rozwa aj c rzutowanie na -t o, tzn. funkcj p : P() O() na??! P(), okre lon wzorem p (X : < ) = X ; Dodatek E, wersja E { 23

24 stwierdzamy, e jp [S ]j js j < 2 i wybieramy Y 2 P() n p [S ]. Wtedy (Y : < ) 62 [ < S ; a wi c A n S < S 6=?. W. Easton udowodni, e nier wno cf(2 ) > jest jednym z dw ch tylko ogranicze, narzuconych przez aksjomaty ZFC na warto ci pot g 2 regularnych liczb. Drugim jest oczywisty fakt, e < ) 2 2. Zauwa my wi c, e aksjomaty nie rozstrzygaj w szczeg lno ci czy z tego, e jaj < jbj wynika, e jp(a)j < jp(b)j. Na przyk ad, bez sprzeczno ci mo na przyj jako dodatkowy aksjomat, e zbi r 1 ma continuum podzbior w, tzn. 0 = 1. Je li chodzi o warto ci pot g 2 nieregularnych liczb, to sytuacja jest znacznie bardziej skomplikowana. Na przyk ad J. Silver udowodni, e je li jest nieregularn liczb kardynaln o nieprzeliczalnej wsp ko cowo ci, to z tego, e dla ka dej niesko czonej liczby kardynalnej < zachodzi 2 = + wynika, e 2 = +. Twierdzenie Silvera wi e si z tzw. uog lnion hipotez continuum (w skr cie GCH od angielskiej nazwy Generalized Continuum Hypothesis). Jest to zdanie stwierdzaj ce, e 2 = + dla ka dej niesko czonej liczby kardynalnej. W szczeg lno ci z GCH wynika CH: 0 1, ale r wnie 1 2 itd. K. Godel udowodni, e uog lniona hipoteza continuum jest niesprzeczna z teori mnogo ci ZFC. Powy szy przegl d wynik w pokazuje, e w przeciwie stwie do dodawania i mno enia, pot gowanie liczb kardynalnych jest dzia aniem bardzo skomplikowanym. W og lno ci o warto ciach pot g udowodniono wiele twierdze, spo r d kt rych poka emy tu tylko kilka najprostszych. c c. Pierwsze z nich uog lnia udowodnione wcze niej r wno ci 0 0 i 2 c = Twierdzenie E.24. Je li i s liczbami kardynalnymi takimi, e liczba jest niesko czona oraz 2, to = 2. W szczeg lno ci, = 2 dla dowolnej niesko czonej liczby kardynalnej. Dodatek E, wersja E { 24

25 Dow d. Mamy nast puj ce oszacowania 2 (2 ) = 2 = 2 ; kt rych szczeg owe uzasadnienie pozostawiamy Czytelnikowi. Pokazali my wi c, e je li i s liczbami kardynalnymi takimi, e 2, to liczba jest moc zbioru wszystkich podzbior w dowolnego zbioru mocy. Warto w tym miejscu odnotowa, e je li >, to liczba jest z kolei moc pewnej naturalnej rodziny podzbior w dowolnego zbioru mocy. Mianowicie, dla zbioru A i liczby kardynalnej niech [A] = fx A : jxj = g: Twierdzenie E.25. Je li jest niesko czon liczb kardynaln, A jest dowolnym zbiorem mocy, a jest liczb kardynalna tak, e, to = j[a] j: Dow d. Na pocz tek zauwa my, e je li A i B s zbiorami takimi, e A B, to [A] [B]. Dla dowodu nier wno ci " wystarczy zauwa y, e dla dowolnych zbior w C i D mamy Zatem je li jcj = i jdj =, to D C [C D] jcj : = jd C j j[c D] j = j[a] j; gdy jc Dj = = = jaj na mocy twierdzenia E.15. eby udowodni nier wno ", dla ka dego zbioru X 2 [A] wybierzmy na funkcj f X : O()??! X. W wczas odwzorowanie F : [A]?! A O() ; Dodatek E, wersja E { 25

26 dane wzorem F (X) = f X, jest r nowarto ciowe. St d j[a] j ja O() j = jaj jo()j = : Niech b dzie niesko czon liczb kardynaln. Powiemy, e zbi r X O() jest ograniczony (w ), je li istnieje liczba porz dkowa <, taka e X O() ( jest w wczas ograniczeniem g rnym zbioru X w zbiorze O(), liniowo uporz dkowanym przez relacj por wnywania liczb porz dkowych). W przeciwnym razie, zbi r X jest nieograniczony lub wsp ko cowy (w ). Zauwa my, e zbi r X O() jest nieograniczony wtedy i tylko wtedy, gdy = S O(). Mamy nast puj c u yteczn charakteryzacj wsp czynnika wsp ko cowo- ci liczby, stanowi c zarazem wyja nienie jego nazwy. Twierdzenie E.26. Je li jest niesko czon liczb kardynaln, to liczba kardynalna cf() jest r wna najmniejszej mocy zbioru wsp ko cowego w. Dok adniej: 2X (1) je li X O() i jxj < cf(), to zbi r X jest ograniczony w, (2) istnieje zbi r X O() nieograniczony w taki, e jxj = cf(). Dow d. eby pokaza punkt (1), wystarczy zauwa y, e je li zbi r X jest nieograniczony, to = S O(), gdzie jo()j < dla ka dego 2 X. St d jxj cf(). 2X Dla dowodu punktu (2) rozwa my dwa przypadki. Przypadek 1. cf() =. Wtedy wystarczy wzi X =. Przypadek 2. cf() = <. Znajd my rodzin fa : < g zbior w mocy mniejszej od, kt rej suma ma moc. Niech X = fja j : < g. Wtedy jxj i X O(). Twierdzimy, e zbi r X jest nieograniczony. Istotnie, gdyby X O() dla pewnej liczby <, to dla ka dego < by oby ja j jj. W wczas jednak z twierdzenia E.17 wynika oby, e j [ < i otrzymaliby my sprzeczno. A j max(jj; ) < Dodatek E, wersja E { 26

27 Zatem X jest zbiorem niegraniczonym w oraz jxj cf(). Z punktu (1) wynika, e jxj = cf(). Kolejne twierdzenie podaje wz r rekurencyjny na pot g ( + ), zwany wzorem Hausdora. Twierdzenie E.27.(Wz r Hausdora) Dla dowolnych niesko czonych liczb kardynalnych i ( + ) = + = max( + ; ): Dow d. R wno + = max( + ; ) wynika z Twierdzenia E.15. Nier wno ( + ) max( + ; ) jest oczywista. Dla dowodu nier wno ci ( + ) max( + ; ) rozwa my dwa przypadki. Przypadek W wczas + < 2 oraz na mocy twierdzenia E.24 co natychmiast implikuje, e ( + ) = 2 = ; ( + ) = max( + ; ): Przypadek 2. < +. Na mocy twierdzenia E.25 wystarczy pokaza, e j[o( + )] j max( + ; ): Dodatek E, wersja E { 27

28 Zauwa my, e z twierdzenia E.22 wynika, e cf( + ) = +. Ponadto za o yli- my, e < +. Zatem na mocy twierdzenia E.26 dowolny zbi r X O( + ) mocy jest ograniczony w +. Oznacza to, e [O( + )] = [ << + [O()] : Poniewa jo()j < +, czyli jo()j dla ka dego < +, wi c z twierdzenia E.25 wynika, e j[o()] j = jo()j : Przedstawili my wi c zbi r [O( + )] jako sum rodziny K = f[o()] : < < + g zbior w mocy co najwy ej. Z twierdzenia E.17 wynika wi c, e j[o( + )] j max( + ; ): Wniosek E.28. Dla ka dej liczby naturalnej n i dowolnej liczby n = max(@ n ; ): Dow d. Udowodnimy przez indukcj, e ka da liczba naturalna n ma nast puj c w asno W (n): dla dowolnej liczby n = max(@ n; ): Po pierwsze, z twierdzenia E = ; co oznacza, e dowodzona w asno jest prawdziwa dla n = 0. We my teraz liczb n 2 N i za my W (n). Sprawdzamy W (n + 1). Dla dowolnej liczby m 2 N, stosuj c wz r n+1 = n ) = max(@ n ; ) = max(@ n+1; ); Dodatek E, wersja E { 28

29 co ko czy dow d. Ustalmy teraz niesko czon liczb kardynaln i przyjrzyjmy si, jak zmienia si pot ga w zale no ci od liczby kardynalnej. Oczywi cie, 0 = 1, gdy jedyn funkcj o pustej dziedzinie jest zbi r pusty. Je li > 0, to max(2 ; 2 ). W szczeg lno ci, z twierdzenia Hessenberga wynika (por. twierdzenie E.14), e = dla ka dej sko czonej liczby > 0. Mo e by te tak, e = dla niesko czonej liczby ; na przyk ad 0 = c. Niemniej jednak >, o ile liczba jest dostatecznie du a: twierdzenie Cantora pokazuje, e wystarczy, by, gdy w wczas = 2 >. Kolejne twierdzenie wzmacnia powy sze spostrze enie: wystarczy, e cf(), by >. Twierdzenie E.29. Dla dowolnej niesko czonej liczby kardynalnej cf() > : Dow d. Niech = cf(). Poniewa = jo() O() j; wi c wystarczy pokaza, e dla dowolnego zbioru F O() O() mocy istnieje funkcja g : O()?! O() taka, e g 62 F. Skoro = cf(), to niech ff : < g b dzie rodzin mocy podzbior w zbioru F, tak e F = S F oraz jf j < dla ka dej liczby <. < Do zdeniowania szukanej funkcji g zastosujemy metod przek tniow : warto funkcji g w punkcie < okre limy tak, by by a ona r na od warto ci w tym punkcie dowolnej funkcji ze zbioru F. Mianowicie, niech g() b dzie najmniejsz liczb porz dkow w zbiorze Taka liczba istnieje, gdy skoro O() n ff() : f 2 F g: jff() : f 2 F gj jf j < ; to zbi r, z kt rego j wybieramy, jest niepusty. Dodatek E, wersja E { 29

30 Je li teraz f jest dowoln funkcj nale c do zbioru F, to f 2 F dla pewnej liczby porz dkowej <. Ale wtedy g() 6= f(), a st d g 6= f. Okazuje si, e powy szego wyniku w ramach przyj tej aksjomatyki teorii mnogo ci nie da si ju wzmocni. Dok adniej, je li jako dodatkowy aksjomat przyjmiemy uog lnion hipotez continuum, to w wczas pot gowanie liczb kardynalnych jest proste i w szczeg lno ci, = dla ka dej niezerowej liczby kardynalnej < cf(), natomiast cf() = +. Twierdzenie E.30. Za my GCH. W wczas dla dowolnej niesko czonej liczby kardynalnej oraz dowolnej liczby kardynalnej > 0 8 < je li < cf() = : + je li cf() < + je li Dow d. Po pierwsze zauwa my, e je 0, to z twierdzenia E.24 oraz GCH wynika, e = 2 = + : Za my teraz, e 0 < < i rozwa my dwa przypadki. Przypadek 1. 0 < < cf(). Z twierdzenia E.25 wynika, e = j[o()] j; a na mocy twierdzenia E.26 dowolny zbi r X O() mocy jest ograniczony w, czyli [ [O()] = [O()] : << Ale je li < <, to przyjmuj c, e = max(jo()j; ) <, z pomoc twierdzenia E.25, twierdzenia E.24 i GCH wnioskujemy, e: j[o()] j = 2 = + : Z twierdzenia E.17 wynika teraz, e [O()], co daje i ostatecznie =, gdy > 0. Przypadek 2. cf() <. Na mocy twierdzenia E.24 oraz GCH mamy = 2 = + : Z drugiej strony, z twierdzenia E.29 wynika, e +. Ostatecznie, = +, co ko czy dow d. Dodatek E, wersja E { 30

Wyk ad 12. Dobre porz dki. Ten wyk ad po wi cimy dobrym porz dkom. Przypomnijmy, e liniowy porz dek

Wyk ad 12. Dobre porz dki. Ten wyk ad po wi cimy dobrym porz dkom. Przypomnijmy, e liniowy porz dek Wyk ad 12. Dobre porz dki. Charakteryzacje dobrych porz dk w. Ten wyk ad po wi cimy dobrym porz dkom. Przypomnijmy, e liniowy porz dek zbioru X nazywamy dobrym porz dkiem tego zbioru, je li w ka dym niepustym

Bardziej szczegółowo

Dodatek F. Aksjomaty teorii mnogo ci. Przedstawimy tu przyjmowany dzi powszechnie system aksjomat w E. Zermelo

Dodatek F. Aksjomaty teorii mnogo ci. Przedstawimy tu przyjmowany dzi powszechnie system aksjomat w E. Zermelo Dodatek F. Aksjomaty teorii mnogo ci. Przedstawimy tu przyjmowany dzi powszechnie system aksjomat w E. Zermelo i A. A. Fraenkla. System ten i opart na nim teori zbior w nazywa si teori mnogo ci ZFC. Litery

Bardziej szczegółowo

Temat: Funkcje. Własności ogólne. A n n a R a j f u r a, M a t e m a t y k a s e m e s t r 1, W S Z i M w S o c h a c z e w i e 1

Temat: Funkcje. Własności ogólne. A n n a R a j f u r a, M a t e m a t y k a s e m e s t r 1, W S Z i M w S o c h a c z e w i e 1 Temat: Funkcje. Własności ogólne A n n a R a j f u r a, M a t e m a t y k a s e m e s t r 1, W S Z i M w S o c h a c z e w i e 1 Kody kolorów: pojęcie zwraca uwagę * materiał nieobowiązkowy A n n a R a

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Teoria mnogo±ci. Twierdzenia podziaªowe. Piotr Zakrzewski. Toru«, 31 sierpnia 2009. Instytut Matematyki Uniwersytet Warszawski

Teoria mnogo±ci. Twierdzenia podziaªowe. Piotr Zakrzewski. Toru«, 31 sierpnia 2009. Instytut Matematyki Uniwersytet Warszawski Teoria mnogo±ci Twierdzenia podziaªowe Piotr Zakrzewski Instytut Matematyki Uniwersytet Warszawski Toru«, 31 sierpnia 2009 Istota twierdze«podziaªowych Jesli,du»y' zbiór podzielimy na,niewielk ' liczb

Bardziej szczegółowo

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

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 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 szczegółowo

Rozdział 6. Pakowanie plecaka. 6.1 Postawienie problemu

Rozdział 6. Pakowanie plecaka. 6.1 Postawienie problemu Rozdział 6 Pakowanie plecaka 6.1 Postawienie problemu Jak zauważyliśmy, szyfry oparte na rachunku macierzowym nie są przerażająco trudne do złamania. Zdecydowanie trudniejszy jest kryptosystem oparty na

Bardziej szczegółowo

1. Rozwiązać układ równań { x 2 = 2y 1

1. Rozwiązać układ równań { x 2 = 2y 1 Dzień Dziecka z Matematyką Tomasz Szymczyk Piotrków Trybunalski, 4 czerwca 013 r. Układy równań szkice rozwiązań 1. Rozwiązać układ równań { x = y 1 y = x 1. Wyznaczając z pierwszego równania zmienną y,

Bardziej szczegółowo

Niech X bȩdzie dowolnym zbiorem. Dobry porz adek to relacja P X X (bȩdziemy pisać x y zamiast x, y P ) o w lasnościach:

Niech X bȩdzie dowolnym zbiorem. Dobry porz adek to relacja P X X (bȩdziemy pisać x y zamiast x, y P ) o w lasnościach: Teoria miary WPPT IIr semestr zimowy 2009 Wyk lad 4 Liczby kardynalne, indukcja pozaskończona DOBRY PORZA DEK 14/10/09 Niech X bȩdzie dowolnym zbiorem Dobry porz adek to relacja P X X (bȩdziemy pisać x

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, 2012 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 8/14

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, 2012 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 8/14 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2012 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 8/14 Zbiory przeliczalne Przyjmujemy, że = {0, 1, 2, 3, n-1} dla n>0 oraz = przy n=0. Zbiór skończony to zbiór bijektywny z pewnym

Bardziej szczegółowo

Harmonogramowanie projektów Zarządzanie czasem

Harmonogramowanie projektów Zarządzanie czasem Harmonogramowanie projektów Zarządzanie czasem Zarządzanie czasem TOMASZ ŁUKASZEWSKI INSTYTUT INFORMATYKI W ZARZĄDZANIU Zarządzanie czasem w projekcie /49 Czas w zarządzaniu projektami 1. Pojęcie zarządzania

Bardziej szczegółowo

Ekstremalnie maªe zbiory

Ekstremalnie 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 szczegółowo

2.Prawo zachowania masy

2.Prawo zachowania masy 2.Prawo zachowania masy Zdefiniujmy najpierw pewne podstawowe pojęcia: Układ - obszar przestrzeni o określonych granicach Ośrodek ciągły - obszar przestrzeni którego rozmiary charakterystyczne są wystarczająco

Bardziej szczegółowo

ASD - ćwiczenia III. Dowodzenie poprawności programów iteracyjnych. Nieformalnie o poprawności programów:

ASD - ćwiczenia III. Dowodzenie poprawności programów iteracyjnych. Nieformalnie o poprawności programów: ASD - ćwiczenia III Dowodzenie poprawności programów iteracyjnych Nieformalnie o poprawności programów: poprawność częściowa jeżeli program zakończy działanie dla danych wejściowych spełniających założony

Bardziej szczegółowo

7. REZONANS W OBWODACH ELEKTRYCZNYCH

7. REZONANS W OBWODACH ELEKTRYCZNYCH OBWODY SYGNAŁY 7. EZONANS W OBWODAH EEKTYZNYH 7.. ZJAWSKO EZONANS Obwody elektryczne, w których występuje zjawisko rezonansu nazywane są obwodami rezonansowymi lub drgającymi. ozpatrując bezźródłowy obwód

Bardziej szczegółowo

Podstawowe działania w rachunku macierzowym

Podstawowe działania w rachunku macierzowym Podstawowe działania w rachunku macierzowym Marcin Detka Katedra Informatyki Stosowanej Kielce, Wrzesień 2004 1 MACIERZE 1 1 Macierze Macierz prostokątną A o wymiarach m n (m wierszy w n kolumnach) definiujemy:

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY METROLOGII ĆWICZENIE 4 PRZETWORNIKI AC/CA Międzywydziałowa Szkoła Inżynierii Biomedycznej 2009/2010 SEMESTR 3

PODSTAWY METROLOGII ĆWICZENIE 4 PRZETWORNIKI AC/CA Międzywydziałowa Szkoła Inżynierii Biomedycznej 2009/2010 SEMESTR 3 PODSTAWY METROLOGII ĆWICZENIE 4 PRZETWORNIKI AC/CA Międzywydziałowa Szkoła Inżynierii Biomedycznej 29/2 SEMESTR 3 Rozwiązania zadań nie były w żaden sposób konsultowane z żadnym wiarygodnym źródłem informacji!!!

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA 9. INSTYTUT MEDICUS Kurs przygotowawczy do matury i rekrutacji na studia medyczne Rok 2017/2018 FUNKCJE WYKŁADNICZE, LOGARYTMY

MATEMATYKA 9. INSTYTUT MEDICUS Kurs przygotowawczy do matury i rekrutacji na studia medyczne Rok 2017/2018 FUNKCJE WYKŁADNICZE, LOGARYTMY INSTYTUT MEDICUS Kurs przygotowawczy do matury i rekrutacji na studia medyczne Rok 017/018 www.medicus.edu.pl tel. 501 38 39 55 MATEMATYKA 9 FUNKCJE WYKŁADNICZE, LOGARYTMY Dla dowolnej liczby a > 0, liczby

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Matematyki (4)

Wstęp do Matematyki (4) Wstęp do Matematyki (4) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Liczby kardynalne Jerzy Pogonowski (MEG) Wstęp do Matematyki (4) Liczby kardynalne 1 / 33 Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

2.1. Ruch, gradient pr dko ci, tensor pr dko ci odkszta cenia, Ruchem cia a B nazywamy dostatecznie g adko zale ne od czasu t jego odkszta cenie

2.1. Ruch, gradient pr dko ci, tensor pr dko ci odkszta cenia, Ruchem cia a B nazywamy dostatecznie g adko zale ne od czasu t jego odkszta cenie Rozdzia 2 Ruch i kinematyka 2.. Ruch, gradient pr dko ci, tensor pr dko ci odkszta cenia, wirowo Ruchem cia a B nazywamy dostatecznie g adko zale ne od czasu t jego odkszta cenie t, tzn. B X! t (X) =x

Bardziej szczegółowo

Ogólna charakterystyka kontraktów terminowych

Ogólna charakterystyka kontraktów terminowych Jesteś tu: Bossa.pl Kurs giełdowy - Część 10 Ogólna charakterystyka kontraktów terminowych Kontrakt terminowy jest umową pomiędzy dwiema stronami, z których jedna zobowiązuje się do nabycia a druga do

Bardziej szczegółowo

1. Podstawy budowania wyra e regularnych (Regex)

1. Podstawy budowania wyra e regularnych (Regex) Dla wi kszo ci prostych gramatyk mo na w atwy sposób napisa wyra enie regularne które b dzie s u y o do sprawdzania poprawno ci zda z t gramatyk. Celem niniejszego laboratorium b dzie zapoznanie si z wyra

Bardziej szczegółowo

WZÓR SKARGI EUROPEJSKI TRYBUNAŁ PRAW CZŁOWIEKA. Rada Europy. Strasburg, Francja SKARGA. na podstawie Artykułu 34 Europejskiej Konwencji Praw Człowieka

WZÓR SKARGI EUROPEJSKI TRYBUNAŁ PRAW CZŁOWIEKA. Rada Europy. Strasburg, Francja SKARGA. na podstawie Artykułu 34 Europejskiej Konwencji Praw Człowieka WZÓR SKARGI EUROPEJSKI TRYBUNAŁ PRAW CZŁOWIEKA Rada Europy Strasburg, Francja SKARGA na podstawie Artykułu 34 Europejskiej Konwencji Praw Człowieka oraz Artykułu 45-47 Regulaminu Trybunału 1 Adres pocztowy

Bardziej szczegółowo

Podstawowe pojęcia: Populacja. Populacja skończona zawiera skończoną liczbę jednostek statystycznych

Podstawowe pojęcia: Populacja. Populacja skończona zawiera skończoną liczbę jednostek statystycznych Podstawowe pojęcia: Badanie statystyczne - zespół czynności zmierzających do uzyskania za pomocą metod statystycznych informacji charakteryzujących interesującą nas zbiorowość (populację generalną) Populacja

Bardziej szczegółowo

Jak korzystać z Group Tracks w programie Cubase na przykładzie EWQLSO Platinum (Pro)

Jak korzystać z Group Tracks w programie Cubase na przykładzie EWQLSO Platinum (Pro) Jak korzystać z Group Tracks w programie Cubase na przykładzie EWQLSO Platinum (Pro) Uwaga: Ten tutorial tworzony był z programem Cubase 4 Studio, ale równie dobrze odnosi się do wcześniejszych wersji,

Bardziej szczegółowo

Mierzalne liczby kardynalne

Mierzalne liczby kardynalne czyli o miarach mierz cych wszystko Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego Grzegorzewice, 26 stycznia 2007 Ogólny problem miary Pytanie Czy na pewnym zbiorze X istnieje σ-addytywna miara probabilistyczna,

Bardziej szczegółowo

14.Rozwiązywanie zadań tekstowych wykorzystujących równania i nierówności kwadratowe.

14.Rozwiązywanie zadań tekstowych wykorzystujących równania i nierówności kwadratowe. Matematyka 4/ 4.Rozwiązywanie zadań tekstowych wykorzystujących równania i nierówności kwadratowe. I. Przypomnij sobie:. Wiadomości z poprzedniej lekcji... Że przy rozwiązywaniu zadań tekstowych wykorzystujących

Bardziej szczegółowo

Podstawy matematyki dla informatyków

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

Bardziej szczegółowo

Dwa do nieskończoności DominikKWIETNIAK,Kraków

Dwa do nieskończoności DominikKWIETNIAK,Kraków Jest to zapis odczytu wygłoszonego na XXXVIII Szkole Matematyki Poglądowej, Nieskończoność, styczeń 2007, i nagrodzonego Medalem Filca. Rys. 1. Wykres przekształcenia namiotowego T. Rys. 2. Odczytanie

Bardziej szczegółowo

Uwaga 1. Zbiory skończone są równoliczne wtedy i tylko wtedy, gdy mają tyle samo elementów.

Uwaga 1. Zbiory skończone są równoliczne wtedy i tylko wtedy, gdy mają tyle samo elementów. Logika i teoria mnogości Wykład 11 i 12 1 Moce zbiorów Równoliczność zbiorów Def. 1. Zbiory X i Y są równoliczne (X ~ Y), jeśli istnieje bijekcja f : X Y. O funkcji f mówimy wtedy, że ustala równoliczność

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA 4 INSTYTUT MEDICUS FUNKCJA KWADRATOWA. Kurs przygotowawczy na studia medyczne. Rok szkolny 2010/2011. tel. 0501 38 39 55 www.medicus.edu.

MATEMATYKA 4 INSTYTUT MEDICUS FUNKCJA KWADRATOWA. Kurs przygotowawczy na studia medyczne. Rok szkolny 2010/2011. tel. 0501 38 39 55 www.medicus.edu. INSTYTUT MEDICUS Kurs przygotowawczy na studia medyczne Rok szkolny 00/0 tel. 050 38 39 55 www.medicus.edu.pl MATEMATYKA 4 FUNKCJA KWADRATOWA Funkcją kwadratową lub trójmianem kwadratowym nazywamy funkcję

Bardziej szczegółowo

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

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

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. Liczba szkód w każdym z trzech kolejnych lat dla pewnego ubezpieczonego ma rozkład równomierny:

Zadanie 1. Liczba szkód w każdym z trzech kolejnych lat dla pewnego ubezpieczonego ma rozkład równomierny: Matematyka ubezpieczeń majątkowych 5.2.2008 r. Zadanie. Liczba szkód w każdym z trzech kolejnych lat dla pewnego ubezpieczonego ma rozkład równomierny: Pr ( N = k) = 0 dla k = 0,, K, 9. Liczby szkód w

Bardziej szczegółowo

Od redakcji. Symbolem oznaczono zadania wykraczające poza zakres materiału omówionego w podręczniku Fizyka z plusem cz. 2.

Od redakcji. Symbolem oznaczono zadania wykraczające poza zakres materiału omówionego w podręczniku Fizyka z plusem cz. 2. Od redakcji Niniejszy zbiór zadań powstał z myślą o tych wszystkich, dla których rozwiązanie zadania z fizyki nie polega wyłącznie na mechanicznym przekształceniu wzorów i podstawieniu do nich danych.

Bardziej szczegółowo

Politechnika Warszawska Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa

Politechnika Warszawska Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa Zamawiający: Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej 00-662 Warszawa, ul. Koszykowa 75 Przedmiot zamówienia: Produkcja Interaktywnej gry matematycznej Nr postępowania: WMiNI-39/44/AM/13

Bardziej szczegółowo

(wymiar macierzy trójk¹tnej jest równy liczbie elementów na g³ównej przek¹tnej). Z twierdzen 1 > 0. Zatem dla zale noœci

(wymiar macierzy trójk¹tnej jest równy liczbie elementów na g³ównej przek¹tnej). Z twierdzen 1 > 0. Zatem dla zale noœci 56 Za³ó my, e twierdzenie jest prawdziwe dla macierzy dodatnio okreœlonej stopnia n 1. Macierz A dodatnio okreœlon¹ stopnia n mo na zapisaæ w postaci n 1 gdzie A n 1 oznacza macierz dodatnio okreœlon¹

Bardziej szczegółowo

Równoliczność zbiorów

Równoliczność zbiorów Logika i Teoria Mnogości Wykład 11 12 Teoria mocy 1 Równoliczność zbiorów Def. 1. Zbiory X i Y nazywamy równolicznymi, jeśli istnieje bijekcja f : X Y. O funkcji f mówimy wtedy,że ustala równoliczność

Bardziej szczegółowo

FORUM ZWIĄZKÓW ZAWODOWYCH

FORUM ZWIĄZKÓW ZAWODOWYCH L.Dz.FZZ/VI/912/04/01/13 Bydgoszcz, 4 stycznia 2013 r. Szanowny Pan WŁADYSŁAW KOSINIAK - KAMYSZ MINISTER PRACY I POLITYKI SPOŁECZNEJ Uwagi Forum Związków Zawodowych do projektu ustawy z dnia 14 grudnia

Bardziej szczegółowo

Komentarz do prac egzaminacyjnych w zawodzie technik administracji 343[01] ETAP PRAKTYCZNY EGZAMINU POTWIERDZAJĄCEGO KWALIFIKACJE ZAWODOWE

Komentarz do prac egzaminacyjnych w zawodzie technik administracji 343[01] ETAP PRAKTYCZNY EGZAMINU POTWIERDZAJĄCEGO KWALIFIKACJE ZAWODOWE Komentarz do prac egzaminacyjnych w zawodzie technik administracji 343[01] ETAP PRAKTYCZNY EGZAMINU POTWIERDZAJĄCEGO KWALIFIKACJE ZAWODOWE OKE Kraków 2012 Zadanie egzaminacyjne zostało opracowane

Bardziej szczegółowo

UCHWAŁ A SENATU RZECZYPOSPOLITEJ POLSKIEJ. z dnia 18 października 2012 r. w sprawie ustawy o zmianie ustawy o podatku dochodowym od osób fizycznych

UCHWAŁ A SENATU RZECZYPOSPOLITEJ POLSKIEJ. z dnia 18 października 2012 r. w sprawie ustawy o zmianie ustawy o podatku dochodowym od osób fizycznych UCHWAŁ A SENATU RZECZYPOSPOLITEJ POLSKIEJ z dnia 18 października 2012 r. w sprawie ustawy o zmianie ustawy o podatku dochodowym od osób fizycznych Senat, po rozpatrzeniu uchwalonej przez Sejm na posiedzeniu

Bardziej szczegółowo

40. Międzynarodowa Olimpiada Fizyczna Meksyk, 12-19 lipca 2009 r. ZADANIE TEORETYCZNE 2 CHŁODZENIE LASEROWE I MELASA OPTYCZNA

40. Międzynarodowa Olimpiada Fizyczna Meksyk, 12-19 lipca 2009 r. ZADANIE TEORETYCZNE 2 CHŁODZENIE LASEROWE I MELASA OPTYCZNA ZADANIE TEORETYCZNE 2 CHŁODZENIE LASEROWE I MELASA OPTYCZNA Celem tego zadania jest podanie prostej teorii, która tłumaczy tak zwane chłodzenie laserowe i zjawisko melasy optycznej. Chodzi tu o chłodzenia

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia transportowe

Zagadnienia transportowe Mieczysław Połoński Zakład Technologii i Organizacji Robót Inżynieryjnych Wydział Inżynierii i Kształtowania Środowiska SGGW Zagadnienia transportowe Z m punktów odprawy ma być wysłany jednorodny produkt

Bardziej szczegółowo

Regulamin Obrad Walnego Zebrania Członków Stowarzyszenia Lokalna Grupa Działania Ziemia Bielska

Regulamin Obrad Walnego Zebrania Członków Stowarzyszenia Lokalna Grupa Działania Ziemia Bielska Załącznik nr 1 do Lokalnej Strategii Rozwoju na lata 2008-2015 Regulamin Obrad Walnego Zebrania Członków Stowarzyszenia Lokalna Grupa Działania Ziemia Bielska Przepisy ogólne 1 1. Walne Zebranie Członków

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl www.uj.edu.pl/web/zpgk/materialy 9/15

Bazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl www.uj.edu.pl/web/zpgk/materialy 9/15 Bazy danych Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl www.uj.edu.pl/web/zpgk/materialy 9/15 Przechowywanie danych Wykorzystanie systemu plików, dostępu do plików za pośrednictwem systemu operacyjnego

Bardziej szczegółowo

REGULAMIN TURNIEJU SPORTOWEJ GRY KARCIANEJ KANASTA W RAMACH I OGÓLNOPOLSKIEGO FESTIWALU GIER UMYSŁOWYCH 55+ GORZÓW WLKP. 2013 R.

REGULAMIN TURNIEJU SPORTOWEJ GRY KARCIANEJ KANASTA W RAMACH I OGÓLNOPOLSKIEGO FESTIWALU GIER UMYSŁOWYCH 55+ GORZÓW WLKP. 2013 R. REGULAMIN TURNIEJU SPORTOWEJ GRY KARCIANEJ KANASTA W RAMACH I OGÓLNOPOLSKIEGO FESTIWALU GIER UMYSŁOWYCH 55+ GORZÓW WLKP. 2013 R. Termin: 13 kwietnia 2013 r. godz. 10:45 15:45 Miejsce: WiMBP im. Zbigniewa

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 7 Liczniki binarne i binarne systemy liczbowe.

Ćwiczenie 7 Liczniki binarne i binarne systemy liczbowe. Ćwiczenie 7 Liczniki binarne i binarne systemy liczbowe. Cel. 1. Poznanie zasady działania liczników binarnych. 2. Poznanie metod reprezentacji liczby w systemach binarnych. Wstęp teoretyczny Liczniki

Bardziej szczegółowo

XIII KONKURS MATEMATYCZNY

XIII KONKURS MATEMATYCZNY XIII KONKURS MTMTYZNY L UZNIÓW SZKÓŁ POSTWOWYH organizowany przez XIII Liceum Ogólnokształcace w Szczecinie FINŁ - 19 lutego 2013 Test poniższy zawiera 25 zadań. Za poprawne rozwiązanie każdego zadania

Bardziej szczegółowo

Matematyka:Matematyka I - ćwiczenia/granice funkcji

Matematyka:Matematyka I - ćwiczenia/granice funkcji Matematyka:Matematyka I - ćwiczenia/granice funkcji 1 Matematyka:Matematyka I - ćwiczenia/granice funkcji Granice funkcji Zadanie 1 Wykorzystując definicję Heinego granicy funkcji, znaleźć (1) Zadanie

Bardziej szczegółowo

Kurs wyrównawczy dla kandydatów i studentów UTP

Kurs wyrównawczy dla kandydatów i studentów UTP Kurs wyrównawczy dla kandydatów i studentów UTP Część III Funkcja wymierna, potęgowa, logarytmiczna i wykładnicza Magdalena Alama-Bućko Ewa Fabińska Alfred Witkowski Grażyna Zachwieja Uniwersytet Technologiczno

Bardziej szczegółowo

Komentarz technik ochrony fizycznej osób i mienia 515[01]-01 Czerwiec 2009

Komentarz technik ochrony fizycznej osób i mienia 515[01]-01 Czerwiec 2009 Strona 1 z 19 Strona 2 z 19 Strona 3 z 19 Strona 4 z 19 Strona 5 z 19 Strona 6 z 19 Strona 7 z 19 W pracy egzaminacyjnej oceniane były elementy: I. Tytuł pracy egzaminacyjnej II. Założenia do projektu

Bardziej szczegółowo

P 0max. P max. = P max = 0; 9 20 = 18 W. U 2 0max. U 0max = q P 0max = p 18 2 = 6 V. D = T = U 0 = D E ; = 6

P 0max. P max. = P max = 0; 9 20 = 18 W. U 2 0max. U 0max = q P 0max = p 18 2 = 6 V. D = T = U 0 = D E ; = 6 XL OLIMPIADA WIEDZY TECHNICZNEJ Zawody II stopnia Rozwi zania zada dla grupy elektryczno-elektronicznej Rozwi zanie zadania 1 Sprawno przekszta tnika jest r wna P 0ma a Maksymaln moc odbiornika mo na zatem

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta mbereta@pk.edu.pl www.michalbereta.pl

Bioinformatyka Laboratorium, 30h. Michał Bereta mbereta@pk.edu.pl www.michalbereta.pl Bioinformatyka Laboratorium, 30h Michał Bereta mbereta@pk.edu.pl www.michalbereta.pl 1 Filogenetyka molekularna wykorzystuje informację zawartą w sekwencjach aminokwasów lub nukleotydów do kontrukcji drzew

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI Miejsce na naklejk z kodem szko y dysleksja EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI MMA-R1A1P-062 POZIOM ROZSZERZONY Czas pracy 150 minut Instrukcja dla zdaj cego 1. Sprawd, czy arkusz egzaminacyjny zawiera 14

Bardziej szczegółowo

Biuletyn techniczny Mechanizmy wyliczania raportów. w programie CDN Firma++ Copyright 2007 COMARCH SA

Biuletyn techniczny Mechanizmy wyliczania raportów. w programie CDN Firma++ Copyright 2007 COMARCH SA Biuletyn techniczny Mechanizmy wyliczania raportów w programie CDN Firma++ Copyright 2007 COMARCH SA Spis treści SPIS TREŚCI... 2 1 WPROWADZENIE... 3 2 ZESTAWIENIE WG SERII TRANSAKCJE, FAKTURY, ZESTAWIENIE

Bardziej szczegółowo

Hotel Hilberta. Zdumiewaj cy ±wiat niesko«czono±ci. Marcin Kysiak. Festiwal Nauki, 20.09.2011. Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego

Hotel Hilberta. Zdumiewaj cy ±wiat niesko«czono±ci. Marcin Kysiak. Festiwal Nauki, 20.09.2011. Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego Zdumiewaj cy ±wiat niesko«czono±ci Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego Festiwal Nauki, 20.09.2011 Nasze do±wiadczenia hotelowe Fakt oczywisty Hotel nie przyjmie nowych go±ci, je»eli wszystkie

Bardziej szczegółowo

KLAUZULE ARBITRAŻOWE

KLAUZULE ARBITRAŻOWE KLAUZULE ARBITRAŻOWE KLAUZULE arbitrażowe ICC Zalecane jest, aby strony chcące w swych kontraktach zawrzeć odniesienie do arbitrażu ICC, skorzystały ze standardowych klauzul, wskazanych poniżej. Standardowa

Bardziej szczegółowo

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania Przedmiot: Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania Nr ćwiczenia: 2 Temat: Problem transportowy Cel ćwiczenia: Nabycie umiejętności formułowania zagadnienia transportowego

Bardziej szczegółowo

OFERTA WYKŁADÓW, WARSZTATÓW I LABORATORIÓW DLA UCZNIÓW KLAS IV- VI SZKÓŁ PODSTAWOWYCH, GIMNAZJALNYCH I ŚREDNICH

OFERTA WYKŁADÓW, WARSZTATÓW I LABORATORIÓW DLA UCZNIÓW KLAS IV- VI SZKÓŁ PODSTAWOWYCH, GIMNAZJALNYCH I ŚREDNICH OFERTA WYKŁADÓW, WARSZTATÓW I LABORATORIÓW DLA UCZNIÓW KLAS IV- VI SZKÓŁ PODSTAWOWYCH, GIMNAZJALNYCH I ŚREDNICH Strona 1 z 9 SPIS ZAJĘĆ WRAZ Z NAZWISKAMI WYKŁADOWCÓW dr hab. Mieczysław Kula Poznaj swój

Bardziej szczegółowo

Wiedza niepewna i wnioskowanie (c.d.)

Wiedza niepewna i wnioskowanie (c.d.) Wiedza niepewna i wnioskowanie (c.d.) Dariusz Banasiak Katedra Informatyki Technicznej Wydział Elektroniki Wnioskowanie przybliżone Wnioskowanie w logice tradycyjnej (dwuwartościowej) polega na stwierdzeniu

Bardziej szczegółowo

ZASADY WYPEŁNIANIA ANKIETY 2. ZATRUDNIENIE NA CZĘŚĆ ETATU LUB PRZEZ CZĘŚĆ OKRESU OCENY

ZASADY WYPEŁNIANIA ANKIETY 2. ZATRUDNIENIE NA CZĘŚĆ ETATU LUB PRZEZ CZĘŚĆ OKRESU OCENY ZASADY WYPEŁNIANIA ANKIETY 1. ZMIANA GRUPY PRACOWNIKÓW LUB AWANS W przypadku zatrudnienia w danej grupie pracowników (naukowo-dydaktyczni, dydaktyczni, naukowi) przez okres poniżej 1 roku nie dokonuje

Bardziej szczegółowo

Dokonamy analizy mającej na celu pokazanie czy płeć jest istotnym czynnikiem

Dokonamy analizy mającej na celu pokazanie czy płeć jest istotnym czynnikiem Analiza I Potrzebujesz pomocy? Wypełnij formularz Dokonamy analizy mającej na celu pokazanie czy płeć jest istotnym czynnikiem różnicującym oglądalność w TV meczów piłkarskich. W tym celu zastosujemy test

Bardziej szczegółowo

'()(*+,-./01(23/*4*567/8/23/*98:)2(!."/+)012+3$%-4#"4"$5012#-4#"4-6017%*,4.!"#$!"#%&"!!!"#$%&"#'()%*+,-+

'()(*+,-./01(23/*4*567/8/23/*98:)2(!./+)012+3$%-4#4$5012#-4#4-6017%*,4.!#$!#%&!!!#$%&#'()%*+,-+ '()(*+,-./01(23/*4*567/8/23/*98:)2(!."/+)012+3$%-4#"4"$5012#-4#"4-6017%*,4.!"#$!"#%&"!!!"#$%&"#'()%*+,-+ Ucze interpretuje i tworzy teksty o charakterze matematycznym, u ywa j zyka matematycznego do opisu

Bardziej szczegółowo

REGULAMIN PRZYZNAWANIA STYPENDIÓW NA KIERUNKACH ZAMAWIANYCH W RAMACH PROJEKTU POKL

REGULAMIN PRZYZNAWANIA STYPENDIÓW NA KIERUNKACH ZAMAWIANYCH W RAMACH PROJEKTU POKL REGULAMIN PRZYZNAWANIA STYPENDIÓW NA KIERUNKACH ZAMAWIANYCH W RAMACH PROJEKTU POKL Inżynier na zamówienie Wydział Budowy Maszyn i Lotnictwa Politechniki Rzeszowskiej Przepisy i postanowienia ogólne 1 1.

Bardziej szczegółowo

INSTRUKCJA DLA INSPEKTORÓW DS. REJESTRACJI

INSTRUKCJA DLA INSPEKTORÓW DS. REJESTRACJI Katowice, dnia 13 sierpnia 2008r. INSTRUKCJA DLA INSPEKTORÓW DS. REJESTRACJI Wskazane dokumenty w kaŝdym punkcie uwzględniają pełnomocnictwo udzielone przez upowaŝnione osoby. NaleŜy zaznaczyć, Ŝe będzie

Bardziej szczegółowo

Problemy optymalizacyjne - zastosowania

Problemy optymalizacyjne - zastosowania Problemy optymalizacyjne - zastosowania www.qed.pl/ai/nai2003 PLAN WYKŁADU Zło ono obliczeniowa - przypomnienie Problemy NP-zupełne klika jest NP-trudna inne problemy NP-trudne Inne zadania optymalizacyjne

Bardziej szczegółowo

Umowa o pracę zawarta na czas nieokreślony

Umowa o pracę zawarta na czas nieokreślony Umowa o pracę zawarta na czas nieokreślony Uwagi ogólne Definicja umowy Umowa o pracę stanowi dokument stwierdzający zatrudnienie w ramach stosunku pracy. Według ustawowej definicji jest to zgodne oświadczenie

Bardziej szczegółowo

BADANIE UMIEJĘTNOŚCI UCZNIÓW W TRZECIEJ KLASIE GIMNAZJUM CZĘŚĆ MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZA

BADANIE UMIEJĘTNOŚCI UCZNIÓW W TRZECIEJ KLASIE GIMNAZJUM CZĘŚĆ MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZA BADANIE UMIEJĘTNOŚCI UCZNIÓW W TRZECIEJ KLASIE GIMNAZJUM CZĘŚĆ MATEMATYCZNO-RZYRODNICZA MATEMATYKA TEST 4 Zadanie 1 Dane są punkty A = ( 1, 1) oraz B = (3, 2). Jaką długość ma odcinek AB? Wybierz odpowiedź

Bardziej szczegółowo

Klasa I szkoły ponadgimnazjalnej język polski

Klasa I szkoły ponadgimnazjalnej język polski Klasa I szkoły ponadgimnazjalnej język polski 1. Informacje ogólne Badanie osiągnięć uczniów I klas odbyło się 16 września 2009 r. Wyniki badań nadesłało 12 szkół. Analizie poddano wyniki 990 uczniów z

Bardziej szczegółowo

Program Google AdSense w Smaker.pl

Program Google AdSense w Smaker.pl Smaker.pl Program Google AdSense w Smaker.pl Pytania i odpowiedzi dotyczące programu Google AdSense Spis treści Czym jest AdSense... 2 Zasady działania AdSense?... 2 Jak AdSense działa w Smakerze?... 3

Bardziej szczegółowo

SCRIBA JUNIOR SCRIBA JUNIOR I

SCRIBA JUNIOR SCRIBA JUNIOR I INSTRUKCJA SCRIBA JUNIOR Wprowadzenie: Scriba junior to dwie gry słowne, w których mogą uczestniczyć dzieci młodsze i starsze. Pierwsza z nich - Scriba junior I (z klaunem) - skierowana jest przede wszystkim

Bardziej szczegółowo

Stanowisko Rzecznika Finansowego i Prezesa Urzędu Ochrony Konkurencji i Konsumentów w sprawie interpretacji art. 49 ustawy o kredycie konsumenckim

Stanowisko Rzecznika Finansowego i Prezesa Urzędu Ochrony Konkurencji i Konsumentów w sprawie interpretacji art. 49 ustawy o kredycie konsumenckim Prezes Urzędu Ochrony Konkurencji i Konsumentów Warszawa, 16 maja 2016 r. Stanowisko Rzecznika Finansowego i Prezesa Urzędu Ochrony Konkurencji i Konsumentów w sprawie interpretacji art. 49 ustawy o kredycie

Bardziej szczegółowo

Wyznaczanie współczynnika sprężystości sprężyn i ich układów

Wyznaczanie współczynnika sprężystości sprężyn i ich układów Ćwiczenie 63 Wyznaczanie współczynnika sprężystości sprężyn i ich układów 63.1. Zasada ćwiczenia W ćwiczeniu określa się współczynnik sprężystości pojedynczych sprężyn i ich układów, mierząc wydłużenie

Bardziej szczegółowo

SPRAWDZIAN W KLASIE SZÓSTEJ SZKOŁY PODSTAWOWEJ OD ROKU SZKOLNEGO 2014/2015

SPRAWDZIAN W KLASIE SZÓSTEJ SZKOŁY PODSTAWOWEJ OD ROKU SZKOLNEGO 2014/2015 Centralna Komisja Egzaminacyjna ul. J. Lewartowskiego 6, 00-190 Warszawa www.cke.edu.pl sekret.cke@cke.edu.pl SPRAWDZIAN W KLASIE SZÓSTEJ SZKOŁY PODSTAWOWEJ OD ROKU SZKOLNEGO 2014/2015 Cześć! W kwietniu

Bardziej szczegółowo

Projektowanie bazy danych

Projektowanie bazy danych Projektowanie bazy danych Pierwszą fazą tworzenia projektu bazy danych jest postawienie definicji celu, założeo wstępnych i określenie podstawowych funkcji aplikacji. Każda baza danych jest projektowana

Bardziej szczegółowo

Dotyczy: Odnowa centrum wsi śegiestów poprzez budowę oświetlenia ulicznego wzdłuŝ drogi powiatowej 1517K w śegiestowie

Dotyczy: Odnowa centrum wsi śegiestów poprzez budowę oświetlenia ulicznego wzdłuŝ drogi powiatowej 1517K w śegiestowie Zp.271.14.2014 Muszyna, dnia 03 kwietnia 2014 r. Miasto i Gmina Uzdrowiskowa Muszyna ul. Rynek 31 33-370 Muszyna Dotyczy: Odnowa centrum wsi śegiestów poprzez budowę oświetlenia ulicznego wzdłuŝ drogi

Bardziej szczegółowo

Warszawska Giełda Towarowa S.A.

Warszawska Giełda Towarowa S.A. KONTRAKT FUTURES Poprzez kontrakt futures rozumiemy umowę zawartą pomiędzy dwoma stronami transakcji. Jedna z nich zobowiązuje się do kupna, a przeciwna do sprzedaży, w ściśle określonym terminie w przyszłości

Bardziej szczegółowo

IV. UK ADY RÓWNAÑ LINIOWYCH

IV. UK ADY RÓWNAÑ LINIOWYCH IV. UK ADY RÓWNAÑ LINIOWYCH 4.1. Wprowadzenie Uk³ad równañ liniowych gdzie A oznacza dan¹ macierz o wymiarze n n, a b dany n-elementowy wektor, mo e byæ rozwi¹zany w skoñczonej liczbie kroków za pomoc¹

Bardziej szczegółowo

Indeksowane rodziny zbiorów

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

Bardziej szczegółowo

Postanowienia ogólne. Usługodawcy oraz prawa do Witryn internetowych lub Aplikacji internetowych

Postanowienia ogólne. Usługodawcy oraz prawa do Witryn internetowych lub Aplikacji internetowych Wyciąg z Uchwały Rady Badania nr 455 z 21 listopada 2012 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Uchwała o poszerzeniu możliwości

Bardziej szczegółowo

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 1: GRY W POSTACI EKSTENSYWNEJ I NORMALNEJ

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 1: GRY W POSTACI EKSTENSYWNEJ I NORMALNEJ TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD : GRY W POSTACI EKSTENSYWNEJ I NORMALNEJ dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ Schemat gry. Początek gry. 2. Ciąg kolejnych posunięć

Bardziej szczegółowo

1 Działania na zbiorach

1 Działania na zbiorach M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 1 1 1 Działania na zbiorach W rozdziale tym przypomnimy podstawowe działania na zbiorach koncentrując się na własnościach tych działań, które będą przydatne w dalszej

Bardziej szczegółowo

Opis programu do wizualizacji algorytmów z zakresu arytmetyki komputerowej

Opis programu do wizualizacji algorytmów z zakresu arytmetyki komputerowej Opis programu do wizualizacji algorytmów z zakresu arytmetyki komputerowej 3.1 Informacje ogólne Program WAAK 1.0 służy do wizualizacji algorytmów arytmetyki komputerowej. Oczywiście istnieje wiele narzędzi

Bardziej szczegółowo

PAKIET MathCad - Część III

PAKIET MathCad - Część III Opracowanie: Anna Kluźniak / Jadwiga Matla Ćw3.mcd 1/12 Katedra Informatyki Stosowanej - Studium Podstaw Informatyki PAKIET MathCad - Część III RÓWNANIA I UKŁADY RÓWNAŃ 1. Równania z jedną niewiadomą MathCad

Bardziej szczegółowo

Warunki Oferty PrOmOcyjnej usługi z ulgą

Warunki Oferty PrOmOcyjnej usługi z ulgą Warunki Oferty PrOmOcyjnej usługi z ulgą 1. 1. Opis Oferty 1.1. Oferta Usługi z ulgą (dalej Oferta ), dostępna będzie w okresie od 16.12.2015 r. do odwołania, jednak nie dłużej niż do dnia 31.03.2016 r.

Bardziej szczegółowo

Stowarzyszenie Lokalna Grupa Działania EUROGALICJA Regulamin Rady

Stowarzyszenie Lokalna Grupa Działania EUROGALICJA Regulamin Rady Stowarzyszenie Lokalna Grupa Działania EUROGALICJA Regulamin Rady Rozdział I Postanowienia ogólne 1 1. Rada Stowarzyszenia Lokalna Grupa Działania Eurogalicja, zwana dalej Radą, działa na podstawie: Ustawy

Bardziej szczegółowo

Metodydowodzenia twierdzeń

Metodydowodzenia 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 szczegółowo

Metoda LBL (ang. Layer by Layer, pol. Warstwa Po Warstwie). Jest ona metodą najprostszą.

Metoda LBL (ang. Layer by Layer, pol. Warstwa Po Warstwie). Jest ona metodą najprostszą. Metoda LBL (ang. Layer by Layer, pol. Warstwa Po Warstwie). Jest ona metodą najprostszą. Po pierwsze - notacja - trzymasz swoją kostkę w rękach? Widzisz ścianki, którymi można ruszać? Notacja to oznaczenie

Bardziej szczegółowo

Edycja geometrii w Solid Edge ST

Edycja geometrii w Solid Edge ST Edycja geometrii w Solid Edge ST Artykuł pt.: " Czym jest Technologia Synchroniczna a czym nie jest?" zwracał kilkukrotnie uwagę na fakt, że nie należy mylić pojęć modelowania bezpośredniego i edycji bezpośredniej.

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej 1 Baza przestrzeni liniowej Niech V bedzie przestrzenia liniowa. Powiemy, że podzbiór X V jest maksymalnym zbiorem liniowo niezależnym, jeśli X jest zbiorem

Bardziej szczegółowo

Lepsze samopoczucie to lepsze oceny. Jaka jest korzyść dla dziecka?

Lepsze samopoczucie to lepsze oceny. Jaka jest korzyść dla dziecka? Lepsze samopoczucie to lepsze oceny Jaka jest korzyść dla dziecka? Gdy dziecko przebywa w szkole, warunki nauki znacząco wpływają na jego samopoczucie i skuteczność przyswajania wiedzy. Uczenie się może

Bardziej szczegółowo

ZAPYTANIE OFERTOWE. Nazwa zamówienia: Wykonanie usług geodezyjnych podziały nieruchomości

ZAPYTANIE OFERTOWE. Nazwa zamówienia: Wykonanie usług geodezyjnych podziały nieruchomości Znak sprawy: GP. 271.3.2014.AK ZAPYTANIE OFERTOWE Nazwa zamówienia: Wykonanie usług geodezyjnych podziały nieruchomości 1. ZAMAWIAJĄCY Zamawiający: Gmina Lubicz Adres: ul. Toruńska 21, 87-162 Lubicz telefon:

Bardziej szczegółowo

Jan Olek. Uniwersytet Stefana Kardynała Wyszyńskiego. Procesy z Opóźnieniem. J. Olek. Równanie logistyczne. Założenia

Jan Olek. Uniwersytet Stefana Kardynała Wyszyńskiego. Procesy z Opóźnieniem. J. Olek. Równanie logistyczne. Założenia Procesy z Procesy z Jan Olek Uniwersytet Stefana ardynała Wyszyńskiego 2013 Wzór równania logistycznego: Ṅ(t)=rN(t)(1- N ), gdzie Ṅ(t) - przyrost populacji w czasie t r - rozrodczość netto, (r > 0) N -

Bardziej szczegółowo

PROJEKTY UCHWAŁ NA NADZWYCZAJNE WALNE ZGROMADZENIE HETAN TECHNOLOGIES SPÓŁKA AKCYJNA W DNIU 25 MAJA 2016 ROKU

PROJEKTY UCHWAŁ NA NADZWYCZAJNE WALNE ZGROMADZENIE HETAN TECHNOLOGIES SPÓŁKA AKCYJNA W DNIU 25 MAJA 2016 ROKU PROJEKTY UCHWAŁ NA NADZWYCZAJNE WALNE ZGROMADZENIE HETAN TECHNOLOGIES SPÓŁKA AKCYJNA W DNIU 25 MAJA 2016 ROKU w sprawie wyboru Przewodniczącego Nadzwyczajnego Walnego Zgromadzenia Działając na podstawie

Bardziej szczegółowo

Co do zasady, obliczenie wykazywanej

Co do zasady, obliczenie wykazywanej Korekta deklaracji podatkowej: można uniknąć sankcji i odzyskać ulgi Piotr Podolski Do 30 kwietnia podatnicy podatku dochodowego od osób fizycznych byli zobowiązani złożyć zeznanie określające wysokość

Bardziej szczegółowo

Temat: Czy świetlówki energooszczędne są oszczędne i sprzyjają ochronie środowiska? Imię i nazwisko

Temat: Czy świetlówki energooszczędne są oszczędne i sprzyjają ochronie środowiska? Imię i nazwisko Temat: Czy świetlówki energooszczędne są oszczędne i sprzyjają ochronie środowiska? Karta pracy III.. Imię i nazwisko klasa Celem nauki jest stawianie hipotez, a następnie ich weryfikacja, która w efekcie

Bardziej szczegółowo

K P K P R K P R D K P R D W

K P K P R K P R D K P R D W KLASA III TECHNIKUM POZIOM PODSTAWOWY I ROZSZERZONY PROPOZYCJA POZIOMÓW WYMAGAŃ Wyróżnione zostały następujące wymagania programowe: konieczne (K), podstawowe (P), rozszerzające (R), dopełniające (D) i

Bardziej szczegółowo

ANALOGOWE UKŁADY SCALONE

ANALOGOWE UKŁADY SCALONE ANALOGOWE UKŁADY SCALONE Ćwiczenie to ma na celu zapoznanie z przedstawicielami najważniejszych typów analogowych układów scalonych. Będą to: wzmacniacz operacyjny µa 741, obecnie chyba najbardziej rozpowszechniony

Bardziej szczegółowo

Akademickie Centrum Informatyki PS. Wydział Informatyki PS

Akademickie Centrum Informatyki PS. Wydział Informatyki PS Akademickie Centrum Informatyki PS Wydział Informatyki PS Wydział Informatyki Sieci komputerowe i Telekomunikacyjne ROUTING Krzysztof Bogusławski tel. 4 333 950 kbogu@man.szczecin.pl 1. Wstęp 2. Tablica

Bardziej szczegółowo

REGULAMIN KOSZTÓW PIŁKARSKIEGO SĄDU POLUBOWNEGO

REGULAMIN KOSZTÓW PIŁKARSKIEGO SĄDU POLUBOWNEGO REGULAMIN KOSZTÓW PIŁKARSKIEGO SĄDU POLUBOWNEGO Na podstawie 17 ust. 4 Regulaminu Piłkarskiego Sądu Polubownego Polskiego Związku Piłki Nożnej, postanawia się co następuje: I POSTANOWIENIA OGÓLNE 1 Niniejszy

Bardziej szczegółowo