ŁAD POJĘCIOWY 2. Rodzaje relacji porządkujących
|
|
- Aneta Milewska
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 ŁAD POJĘCIOWY 2 Rodzaje relacji porządkujących Bardziej wyrafinowane sposoby wprowadzania ładu pojęciowego łączą się z ustalaniem kolejności elementów lub ich grup w obrębie badanej dziedziny. Teoretyczne omówienie zabiegów tego typu wymaga formalnego wprowadzenia relacji porządkujących. Zdefiniujemy poniŝej dwie najwaŝniejsze relacje tego rodzaju. Relacją częściowego porządku nazywamy dowolną relację R, która spełnia zarazem 3 własności: a) R jest przeciwzwrotna, tzn. x Rxx b) R jest asymetryczna, tzn. xy(rxy Ryx) c) R jest przechodnia, tzn. xyz[(rxy Ryz) Rxz] Relacja częściowego porządku, która dodatkowo spełnia warunek: d) R jest spójna, tzn. xy[x y (Rxy Ryx)] jest określana jako relacja porządkująca liniowo lub po prostu jako relacja porządkująca. Przeciwzwrotność powoduje, Ŝe dowolny obiekt nie jest sam z sobą w tej relacji; asymetria mówi, Ŝe jeŝeli relacja zachodzi między parą obiektów w jedną stronę, to nie zachodzi w drugą (przechodniość juŝ omawialiśmy). Spójność powoduje, Ŝe dana relacja zachodzi między dowolną parą róŝnych obiektów, w jedną lub w drugą stronę. Przykładowo, relacja bycia czyimś potomkiem jest w zbiorze ludzi relacją częściowo porządkującą ale nie jest spójna, gdyŝ nie jest tak, Ŝe z dwóch dowolnych osobników jeden jest potomkiem drugiego. 1
2 Zbiory uporządkowane Zbiór na którym zdefiniowaliśmy pewną relację porządkującą określamy jako zbiór uporządkowany (przez tę relację). Dowolna lista osób (bez powtórzeń) moŝe nam słuŝyć jako prosty przykład zbioru uporządkowanego (liniowo). RównieŜ zbiór liczb naturalnych z relacją < jest zbiorem (liniowo) uporządkowanym. Łatwo równieŝ sprawdzić, Ŝe relacje wyraŝane predykatami: "_jest wyŝszy od_", "_jest cięŝszy od_", bądź "_jest lepiej wykształcony niŝ_" są relacjami częściowo porządkującymi dowolny zbiór ludzi (są przeciwzwrotne, przechodnie i asymetryczne). W szczególnych przypadkach kaŝda z tych relacji moŝe okazać się równieŝ spójna w danym zbiorze, np. gdy w rozwaŝanym zbiorze kaŝdy człowiek będzie miał inny wzrost. Wtedy mamy do czynienia z liniowym uporządkowaniem zbioru. Systematyzacja Skupimy się na szczególnie interesującym z praktycznego punktu widzenia przypadku porządkowania, jakim jest tworzenie systematyzacji pewnego zbioru. MoŜna na tę operację spojrzeć zresztą jako na przykład podziału zbioru połączonego z uporządkowaniem członów tego podziału. MoŜna ten zabieg wykonać wychodząc bądź od ustalonej relacji porządkującej bądź od ustalonej relacji równowaznościowej na danym zbiorze. Przykładowo, podzielenie pewnego zbioru ludzi według posiadanej przez nich wagi daje systematyzację tego zbioru. Relacja porządkująca przez nią wyznaczana jest wyraŝana predykatem _jest cięŝszy od_ lub _jest lŝejszy od_. Relacja ta moŝe nawet liniowo porządkować rozwaŝany przez nas zbiór, co w duŝej mierze zaleŝy od stopnia dokładności przyjętego przez nas pomiaru. W przeciwnym wypadku, tzn. gdy któraś z rozpatrywanych przez nas relacji nie jest w analizowanym zbiorze spójna (dwóch lub więcej ludzi ma np. tą samą wagę) otrzymujemy przy okazji pewną, stowarzyszoną relację nierozróŝnialności. Formalnie, 2
3 niech P oznacza relację częściowo porządkującą (ale nie spójną) w danym zbiorze. Wtedy relacja R, zdefiniowana następująco: xy[rxy ( Pxy Pyx)] jest relacją nierózróŝnialności w rozwaŝanym zbiorze. Łatwo ustalić, Ŝe relacja ta jest zwrotna i symetryczna. W szczególnych przypadkach (gdy dopełnienie P teŝ jest przechodnie) R jest teŝ przechodnia, a zatem jest relacją równowaŝności, która dodatkowo daje podstawę (zgodnie z zasadą abstrakcji) do podziału zbioru. Przykładowo, P niech oznacza predykat "_jest lepiej wykształcony od_", wtedy R oznacza "_ma takie samo wykształcenie jak_". Odwrotnie, przyjmując jako punkt wyjścia ustaloną relację równowaŝności R w danym zbiorze D moŝna zdefiniować relację wyprzedzania W związaną z R jako dowolną 2-argumentową relację przechodnią, która spełnia 2 warunki: a) R-asymetryczna, tzn. xy(rxy Wyx) b) R-spójność, tzn. xy[ Rxy (Wxy Wyx)] MoŜna dowieść, Ŝe taka relacja częściowo porządkuje zbiór D. Ogólnie moŝna uznać, Ŝe z klasyfikacjami związane są pojęcia klasyfikacyjne, które moŝna zrekonstruować jako struktury postaci < D, C1,..., Cn >, (przy podziale po prostu < D, C >), gdzie D to dziedzina rozwaŝań, a C1 Cn, to podzbiory D (cechy lub wartości cech), których iloczyn daje zakres danego terminu klasyfikującego. Alternatywnie (ze względu na zasadę abstrakcji) moŝna to ująć jako strukturę postaci < D, R1,..., Rn >, gdzie kazde Ri, to relacja równowaŝności. Natomiast pojęcie porzadkujące moŝna za Pawlowskim zrekonstruować jako strukturę postaci < D, R, W >, gdzie R to relacja równowaŝności, a W to relacja wyprzedzania, która porządkuje klasy abstrakcji relacji R (jest to definicja Hempla). 3
4 Pomiar Jak juŝ wspominaliśmy cechy stopniowalne dają często moŝliwość wyskalowania w wyniku czego otrzymujemy cechy mierzalne. Szersze omówienie problematyki pomiaru i rodzajów skal nie jest tutaj potrzebne, toteŝ ograniczymy się tylko do elementarnych uwag. W szczególności musimy określić pojęcie funkcji (odwzorowania) i izomorfizmu (odwzorowania struktur). Na gruncie teorii relacji moŝna wprowadzić formalnie pojęcie funkcji. W tym celu zdefiniujmy sobie jeszcze dwie własności relacji: jednoznaczność i odwrotną jednoznaczność: (1-R) xyz(rxy Rzy x=z) (R-1) xyz(rxy Rxz y=z) Niech U to uniwersum dwuargumentowej relacji R, A U i B U; powiemy, Ŝe R jest funkcją jednoargumentową przeprowadzającą z A w B (odwzorowaniem z A w B) wtw, spełnia następujące warunki: a) A jest dziedziną R (zbiorem argumentów funkcji) b) Przeciwdziedzina R (zbiór wartości funkcji) jest podzbiorem B c) R jest odwrotnie jednoznaczna (spełnia warunek (R-1) W szczególności R jest surjekcją (funkcją na), gdy całe B jest przeciwdziedziną R; R jest injekcją (funkcją róŝnowartościową), gdy spełnia warunek jednoznaczności (1-R). Funkcja, która jest zarazem injekcją i surjekcją, to bijekcja, zwana teŝ funkcją wzajemnie jednoznaczną. Zatem bijekcja róŝnym argumentom przyporządkowuje róŝne wartości. Konsekwencją tego jest, Ŝe konwers bijekcji teŝ jest funkcją (równieŝ bijekcją), a zbiory A i B mają dokładnie tyle samo elementów (są równoliczne). 4
5 W podobny sposób moŝna zdefiniować ogólne pojęcie funkcji n-argumentowej (n>1), jako relacji n+1 argumentowej, w której kaŝdej uporządkowanej n-tce argumentów przyporządkowana jest dokładnie jedna wartość. Formalnie: Niech U to uniwersum n+1-argumentowej relacji R, A 1 U - A n U i B U; powiemy, Ŝe R jest funkcją n-argumentową przeprowadzającą z A 1 x...xa n w B wtw, spełnia następujące warunki: a) Dla kaŝdego x 1 A 1,..., x n A n istnieje y B taki, Ŝe Rx 1...x n y (zbiorem argumentów funkcji) b) Przeciwdziedzina R (zbiór wartości funkcji) jest podzbiorem B c) R spełnia warunek x 1...x n yz(rx 1...x n y Rx 1...x n z y=z) Jednoznaczność przyporządkowania umoŝliwia stosowanie zapisu funkcyjnego czyli, jeŝeli R jest funkcją, to zamiast Rxy moŝemy napisać f(x)=y (y jest wartością funkcji f przy argumencie x). Podobnie w przypadku funkcji n-argumentowych (n > 1). Przykładowo, w arytmetyce powszechnie stosuje się zapis _+_ (funkcja 2-argumentowa) zamiast suma_i_wynosi_ (relacja 3-argumentowa). Ma to tę wyŝszość, Ŝe przy zapisie x+y=z moŝna w dowodach bezpośrednio stosować reguły dla identyczności, podczas gdy przy zapisie typu Sxyz ( suma x i y wynosi z ) musimy do dowodu dołączać odpowiednie przesłanki charakteryzujące dany predykat jako funkcję. Wprowadzone wyŝej pojęcie bijekcji pozwala zdefiniować niezwykle waŝne w metodologii pojęcie izomorfizmu. Mówimy, Ŝe zachodzi izomorfizm między strukturami relacyjnymi <U 1, R 1 > i <U 2, R 2 > wtedy, gdy istnieje taka bijekcja f, która spełnia następujące warunki: a) Odwzorowuje pole jednej relacji na pole drugiej b) xy(r 1 xy R 2 f(x)f(y)) (tzn. relacja pierwsza zachodzi między argumentami f wtw, relacja druga zachodzi między ich wartościami) Definicje izomorfizmu moŝna łatwo uogólnić na dowolne struktury relacyjne (o dowolnej ilości relacji n-argumentowych). MoŜna je teŝ osłabić; jeŝeli f jest dowolną funkcją, to wtedy mamy do 5
6 czynienia z homomorfizmem dwóch struktur. Sporządzanie wszelkiego rodzaju map, wykresów, szkiców i diagramów polega w sensie teoretycznym na ustalaniu izomorfizmu bądź homomorfizmu struktur. RównieŜ teoria pomiaru wykorzystuje te pojęcia. Cecha jest mierzalna (jest wielkością) wtedy, gdy zachodzi wzajemnie jednoznaczne odwzorowanie pomiędzy wyróŝnionymi wartościami tej cechy a wybranymi liczbami rzeczywistymi, określane jako izomorfizm. Ustalanie takiego izomorfizmu to pomiar, a liczba rzeczywista przyporządkowana danej wartości cechy w wyniku danego pomiaru jest jej miarą liczbową. Idealnym rozwiązaniem jest ustalenie takiego izomorfizmu, który pozwala na miarach liczbowych wykonywać równieŝ działania arytmetyczne, których wyniki teŝ są odwzorowane. Mamy wtedy do czynienia z pomiarem właściwym, a cecha mierzalna tego typu jest wielkością addytywną. W naukach humanistycznych częściej udaje się ustalić tylko takie przyporządkowanie, które pozwala mówić jedynie o kolejności miar liczbowych. Mamy wtedy do czynienia ze skalowaniem, a cecha mierzalna tego typu jest wielkością rangową. Uporządkowania wielowymiarowe W przypadku podziałów podkreślaliśmy, Ŝe większe znaczenie poznawcze i praktyczne mają raczej wielopoziomowe klasyfikacje. Podobnie jest w przypadku porządkowania; w praktyce często mamy do czynienia z uporządkowaniami wielowymiarowymi. Chcąc np. ocenić wartość pracowników jakiejś firmy bierzemy pod uwagę róŝne czynniki: doświadczenie, uzyskiwane wyniki, wykształcenie, kreatywność itd. Zatem określenie typu najlepszy pracownik w firmie jest pojęciem porządkującym wielowymiarowym, którego strukturę moŝna oddać jako < D, R1,..., Rn, W1,..., Wn >. W przypadku, gdy cecha definiująca kaŝdą z relacji Wi jest mierzalna mamy do czynienia z wielowymiarowym pomiarem. Jest to źródłem dodatkowych trudności, gdyŝ, dla kaŝdej z uwzględnionych cech musimy ustalić osobne uporządkowanie, a następnie sprowadzić to do wspólnego mianownika, często dokonując arbitralnych wyborów. 6
7 Ujmując rzecz ogólnie, trzeba zdefiniować funkcję, która sprowadzi strukturę n-wymiarową do jednowymiarowej. Problemy dotyczące porządkowania w humanistyce Szczególne problemy z wprowadzaniem ładu pojęciowego pojawiają się na gruncie nauk humanistycznych. Znacznie częściej mamy tam do czynienia z wyraŝeniami nieostrymi, a co za tym idzie przeprowadzanie podziałów jest utrudnione. Podobnie rzecz wygląda z porządkowaniem i pomiarem. Nawet jeŝeli dysponujemy cechami stopniowalnymi, to często trudno je wyskalować (przekształcić je na mierzalne), tak aby mogły posłuŝyć za podstawę pomiaru. Co więcej, w przypadku wielu pojęć uŝywanych w humanistyce równieŝ ich treść jest niewyraźna, w tym sensie, Ŝe co do wielu cech jest rzeczą sporną, czy w ogóle przysługują one (wszystkim) desygnatom odpowiedniej nazwy. Pojęcia tego rodzaju będziemy określać jako typologiczne przyklady: renesans, barok, kapitalizm, demokracja, kryminal, Nie znaczy to, Ŝe zabiegi wprowadzania ładu pojęciowego w humanistyce nie są z powodzeniem podejmowane. Nie kaŝda cecha stopniowalna jest mierzalna, ale teoretycznie kaŝda moŝe się taką stać. Generalnie mamy tutaj do czynienia z cechami wyraŝanymi przez nazwy nieostre, w oparciu o które moŝna wprowadzić pewną relację porządkującą, którą następnie, w wyniku dalszych zabiegów teoretycznych moŝna wyskalować. Jako przykład moŝe posłuŝyć nazwa nieostra "inteligentny", której odpowiada relacja porządkująca denotowana predykatem "_jest bardziej inteligentny od_", mierzona w oparciu o (dyskusyjną) skalę IQ. Działania zmierzające do przekształcania potocznych i nieostrych wyraŝeń w precyzyjne terminy pomiarowe, przypominają do pewnego stopnia działania podejmowane przy tworzeniu definicji regulujących. Zasygnalizowane przez nas trudności powodują, Ŝe od klasyfikacji i systematyzacji bardziej uŝytecznym zabiegiem porządkującym jest typologia, w której nie wymaga się ani rozłączności wyróŝnionych klas (typów), ani adekwatności. W typologii raczej charakteryzuje się pewne 7
8 obiekty, zwane obiektami typowymi (lub krótko typami albo wzorcami) i rozdziela się pozostałe obiekty z danego zbioru ze względu na stopień podobieństwa do wydzielonych wzorców. Często wydzielone typy są wyłącznie konstruktami pojęciowymi (typ idealny) i Ŝaden z obiektów faktycznie naleŝących do dzielonego zbioru nie ma charakterystyki w pełni im odpowiadającej. Np. na wystawie psów rasowych sędziowie dokonują rankingu konkretnych psów danej rasy na podstawie stopnia ich podobieństwa do zdefiniowanego wcześniej wzorca, który jest typem idealnym. Pawłowski rekonstruuje pojęcie typologiczne jako strukturę postaci < D, C1,..., Cn, R1,...Rn, W1,..., Wn >, gdzie iloczyn podzbiorów (cech) C1 Cn to pewne pojęcie klasyfikujące, natomiast Ri, Wi to relacje równowaŝności i wyprzedzania stowarzyszone z daną Ci. Konkretny obiekt empiryczny w mniejszym lub większym stopniu zbliŝa się (realizuje, egzemplifikuje) dany typ przez posiadanie odpowiednich wartości danej cechy Ci, co sytuuje go gdzieś na skali wyznaczonej przez Wi. Dopuszczalne jest nawet, Ŝe jakiś obiekt uznamy za podpadający pod dany typ nawet wtedy, gdy pewnych cech zaliczanych do pojęcia nie posiada w ogóle lub w stopniu znikomym. Utworzenie dobrej typologii dla danej dziedziny badań na ogół zakłada wcześniejsze wielowymiarowe uporządkowanie tej dziedziny oraz dobre przygotowanie merytoryczne. Na omawianie złoŝonej problematyki formalnej tworzenia typologii nie mamy tutaj miejsca; zainteresowanych odsyłamy do pracy Pawłowskiego 1986, natomiast Tatarkiewicz 1951 dostarcza znakomitego nieformalnego wprowadzenia. 8
ŁAD POJĘCIOWY 1. Podział logiczny
ŁAD POJĘCIOWY 1 Wprowadzanie i utrzymywanie porządku jest waŝne nie tylko w Ŝyciu codziennym. Z tego powodu w obrębie ogólnej metodologii nauk duŝo miejsca poświęca się procedurom wprowadzania ładu pojęciowego
Zbiory, relacje i funkcje
Zbiory, relacje i funkcje Zbiory będziemy zazwyczaj oznaczać dużymi literami A, B, C, X, Y, Z, natomiast elementy zbiorów zazwyczaj małymi. Podstawą zależność między elementem zbioru a zbiorem, czyli relację
Relacje. Relacje / strona 1 z 18
Relacje Relacje / strona 1 z 18 Relacje (para uporządkowana, iloczyn kartezjański) Definicja R.1. Parą uporządkowaną (x,y) nazywamy zbiór {{x},{x,y}}. Uwaga: (Ala, Ola) (Ola, Ala) Definicja R.2. (n-tka
Teoria automatów i języków formalnych. Określenie relacji
Relacje Teoria automatów i języków formalnych Dr inŝ. Janusz ajewski Katedra Informatyki Określenie relacji: Określenie relacji Relacja R jest zbiorem par uporządkowanych, czyli podzbiorem iloczynu kartezjańskiego
Relacje. Zdania opisujące stosunki dwuczłonowe mają ogólny wzór budowy: xry, co czytamy: x pozostaje w relacji R do y.
Zdania stwierdzające relację Pewne wyrazy i wyraŝenia wskazują na stosunki, czyli relacje, jakie zachodzą między róŝnymi przedmiotami. Do takich wyrazów naleŝą m. in. wyrazy: nad, pod, za, przy, braterstwo,
Logika I. Wykład 3. Relacje i funkcje
Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 3. Relacje i funkcje 1 Już było... Definicja 2.6. (para uporządkowana) Parą uporządkowaną nazywamy zbiór {{x},
- Dla danego zbioru S zbiór wszystkich jego podzbiorów oznaczany symbolem 2 S.
1 Zbiór potęgowy - Dla danego zbioru S zbiór wszystkich jego podzbiorów oznaczany symbolem 2 S. - Dowolny podzbiór R zbioru 2 S nazywa się rodziną zbiorów względem S. - Jeśli S jest n-elementowym zbiorem,
Rozważmy funkcję f : X Y. Dla dowolnego zbioru A X określamy. Dla dowolnego zbioru B Y określamy jego przeciwobraz:
Rozważmy funkcję f : X Y. Dla dowolnego zbioru A X określamy jego obraz: f(a) = {f(x); x A} = {y Y : x A f(x) = y}. Dla dowolnego zbioru B Y określamy jego przeciwobraz: f 1 (B) = {x X; f(x) B}. 1 Zadanie.
Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, B/14
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2019 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 2B/14 Relacje Pojęcia: relacja czyli relacja dwuargumentowa relacja w zbiorze A relacja n-argumentowa Relacja E = {(x, x): x S} jest
RACHUNEK ZBIORÓW 5 RELACJE
RELACJE Niech X i Y są dowolnymi zbiorami. Układ ich elementów, oznaczony symbolem x,y (lub też (x,y) ), gdzie x X i y Y, nazywamy parą uporządkowaną o poprzedniku x i następniku y. a,b b,a b,a b,a,a (o
O funkcjach : mówimy również, że są określone na zbiorze o wartościach w zbiorze.
1. Definicja funkcji f:x->y. Definicja dziedziny, przeciwdziedziny, zbioru wartości. Przykłady. I definicja: Funkcją nazywamy relację, jeśli spełnia następujące warunki: 1) 2) 1,2 [(1 2)=> 1=2] Inaczej
Logika Matematyczna. Jerzy Pogonowski. Własności relacji. Zakład Logiki Stosowanej UAM
Logika Matematyczna Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Własności relacji Jerzy Pogonowski (MEG) Logika Matematyczna Własności relacji 1 / 46 Wprowadzenie
Metalogika (1) Jerzy Pogonowski. Uniwersytet Opolski. Zakład Logiki Stosowanej UAM
Metalogika (1) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Uniwersytet Opolski Jerzy Pogonowski (MEG) Metalogika (1) Uniwersytet Opolski 1 / 21 Wstęp Cel: wprowadzenie
FUNKCJE. (odwzorowania) Funkcje 1
FUNKCJE (odwzorowania) Funkcje 1 W matematyce funkcja ze zbioru X w zbiór Y nazywa się odwzorowanie (przyporządkowanie), które każdemu elementowi zbioru X przypisuje jeden, i tylko jeden element zbioru
Matematyka dyskretna. 1. Relacje
Matematyka dyskretna 1. Relacje Definicja 1.1 Relacją dwuargumentową nazywamy podzbiór produktu kartezjańskiego X Y, którego elementami są pary uporządkowane (x, y), takie, że x X i y Y. Uwaga 1.1 Jeśli
Relacje. opracował Maciej Grzesiak. 17 października 2011
Relacje opracował Maciej Grzesiak 17 października 2011 1 Podstawowe definicje Niech dany będzie zbiór X. X n oznacza n-tą potęgę kartezjańską zbioru X, tzn zbiór X X X = {(x 1, x 2,..., x n ) : x k X dla
Typowe błędy w analizie rynku nieruchomości przy uŝyciu metod statystycznych
Typowe błędy w analizie rynku nieruchomości przy uŝyciu metod statystycznych Sebastian Kokot XXI Krajowa Konferencja Rzeczoznawców Majątkowych, Międzyzdroje 2012 Rzetelnie wykonana analiza rynku nieruchomości
5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów.
5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów. Algebra jest jednym z najstarszych działów matematyki dotyczącym początkowo tworzenia metod rozwiązywania równań
KARTA KURSU. Wstęp do logiki i teorii mnogości Introduction to Logic and Set Theory
KARTA KURSU Nazwa Nazwa w j. ang. Wstęp do logiki i teorii mnogości Introduction to Logic and Set Theory Kod Punktacja ECTS* 6 Koordynator Dr hab. prof. UP Piotr Błaszczyk Zespół dydaktyczny dr Antoni
KARTA KURSU. Kod Punktacja ECTS* 7
KARTA KURSU Nazwa Nazwa w j. ang. Wstęp do logiki i teorii mnogości Introduction to Logic and Set Theory Kod Punktacja ECTS* 7 Koordynator Dr hab. prof. UP Piotr Błaszczyk Zespół dydaktyczny: Dr hab. prof.
STATYSTYKA. dr Agnieszka Figaj
STATYSTYKA OPISOWA dr Agnieszka Figaj Literatura B. Pułaska Turyna: Statystyka dla ekonomistów. Difin, Warszawa 2011 M. Sobczyk: Statystyka aspekty praktyczne i teoretyczne, Wyd. UMCS, Lublin 2006 J. Jóźwiak,
Wstęp do Matematyki (2)
Wstęp do Matematyki (2) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Własności relacji Jerzy Pogonowski (MEG) Wstęp do Matematyki (2) Własności relacji 1 / 24 Wprowadzenie
Zależności funkcyjne
Zależności funkcyjne Plan wykładu Pojęcie zależności funkcyjnej Dopełnienie zbioru zależności funkcyjnych Postać minimalna zbioru zależności funkcyjnych Domknięcie atrybutu relacji względem zależności
Języki i operacje na językach. Teoria automatów i języków formalnych. Definicja języka
Języki i operacje na językach Teoria automatów i języków formalnych Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Definicja języka Definicja języka Niech Σ będzie alfabetem, Σ* - zbiorem wszystkich łańcuchów
RELACJE I ODWZOROWANIA
RELACJE I ODWZOROWANIA Definicja. Dwuargumentową relacją określoną w iloczynie kartezjańskim X Y, X Y nazywamy uporządkowaną trójkę R = ( X, grr, Y ), gdzie grr X Y. Zbiór X nazywamy naddziedziną relacji.
domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów
1 of 8 2012-03-28 17:45 Logika i teoria mnogości/wykład 5: Para uporządkowana iloczyn kartezjański relacje domykanie relacji relacja równoważności rozkłady zbiorów From Studia Informatyczne < Logika i
SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA realizacja w roku akademickim 2016/2017
Załącznik nr 4 do Uchwały Senatu nr 430/01/2015 SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA 2016-2020 realizacja w roku akademickim 2016/2017 1.1. PODSTAWOWE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE/MODULE Nazwa przedmiotu/ modułu
Układy równań liniowych. Ax = b (1)
Układy równań liniowych Dany jest układ m równań z n niewiadomymi. Liczba równań m nie musi być równa liczbie niewiadomych n, tj. mn. a a... a b n n a a... a b n n... a a... a b m m mn n m
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 1: Terminologia badań statystycznych dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyka (1) Statystyka to nauka zajmująca się zbieraniem, badaniem
1 Logika (3h) 1.1 Funkcje logiczne. 1.2 Kwantyfikatory. 1. Udowodnij prawa logiczne: 5. (p q) (p q) 6. ((p q) r) (p (q r)) 3.
Logika (3h). Udowodnij prawa logiczne:. (p q) ( p q). (p q) ( p q) 3. (p q) ( q p) 4. (p q) ( p q) 5. (p q) (p q) 6. ((p q) r) (p (q r)) 7. (p q) r (p r) (q r) 8. (p q) (q r) (p r). Sprawdź, czy wyrażenia:.
Podstawowe struktury algebraiczne
Maciej Grzesiak Podstawowe struktury algebraiczne 1. Wprowadzenie Przedmiotem algebry było niegdyś przede wszystkim rozwiązywanie równań. Obecnie algebra staje się coraz bardziej nauką o systemach matematycznych.
Zasada indukcji matematycznej
Zasada indukcji matematycznej Twierdzenie 1 (Zasada indukcji matematycznej). Niech ϕ(n) będzie formą zdaniową zmiennej n N 0. Załóżmy, że istnieje n 0 N 0 takie, że 1. ϕ(n 0 ) jest zdaniem prawdziwym,.
FUNKCJE LICZBOWE. Na zbiorze X określona jest funkcja f : X Y gdy dowolnemu punktowi x X przyporządkowany jest punkt f(x) Y.
FUNKCJE LICZBOWE Na zbiorze X określona jest funkcja f : X Y gdy dowolnemu punktowi x X przyporządkowany jest punkt f(x) Y. Innymi słowy f X Y = {(x, y) : x X oraz y Y }, o ile (x, y) f oraz (x, z) f pociąga
Wykłady z Matematyki Dyskretnej
Wykłady z Matematyki Dyskretnej dla kierunku Informatyka dr Instytut Informatyki Politechnika Krakowska Wykłady na bazie materiałów: dra hab. Andrzeja Karafiata dr hab. Joanny Kołodziej, prof. PK Informacje
W pewnym mieście jeden z jej mieszkańców goli wszystkich tych i tylko tych jej mieszkańców, którzy nie golą się
1 Logika Zdanie w sensie logicznym, to zdanie oznajmujące, o którym da się jednoznacznie powiedzieć, czy jest fałszywe, czy prawdziwe. Zmienna zdaniowa- to symbol, którym zastępujemy dowolne zdanie. Zdania
Analiza matematyczna 1
Analiza matematyczna 1 Marcin Styborski Katedra Analizy Nieliniowej pok. 610E (gmach B) marcins@mif.pg.gda.pl www.mif.pg.gda.pl/homepages/marcins () 28 września 2010 1 / 10 Literatura podstawowa R. Rudnicki,
Rachunek zdań. Zdanie w sensie logicznym jest to wyraŝenie jednoznacznie stwierdzające, na gruncie reguł danego języka, iŝ tak a
Zdanie w sensie logicznym jest to wyraŝenie jednoznacznie stwierdzające, na gruncie reguł danego języka, iŝ tak a tak jest alboŝe tak a tak nie jest. Wartość logiczna zdania jest czymś obiektywnym, to
Funkcje. Oznaczenia i pojęcia wstępne. Elementy Logiki i Teorii Mnogości 2015/2016
Funkcje Elementy Logiki i Teorii Mnogości 2015/2016 Oznaczenia i pojęcia wstępne Niech f X Y będzie relacją. Relację f nazywamy funkcją, o ile dla dowolnego x X istnieje y Y taki, że (x, y) f oraz dla
Zbiory, funkcje i ich własności. XX LO (wrzesień 2016) Matematyka elementarna Temat #1 1 / 16
Zbiory, funkcje i ich własności XX LO (wrzesień 2016) Matematyka elementarna Temat #1 1 / 16 Zbiory Zbiory ograniczone, kresy Zbiory ograniczone, min, max, sup, inf Zbiory ograniczone 1 Zbiór X R jest
Relacje i relacje równoważności. Materiały pomocnicze do wykładu. przedmiot: Matematyka Dyskretna 1 wykładowca: dr Magdalena Kacprzak
Relacje i relacje równoważności Materiały pomocnicze do wykładu uczelnia: PJWSTK przedmiot: Matematyka Dyskretna 1 wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Zbiór i iloczyn kartezjański Pojęcie zbioru Zbiór jest
1. Wprowadzenie do rachunku zbiorów
1 1. Wprowadzenie do rachunku zbiorów 2 Podstawowe pojęcia rachunku zbiorów Uwaga 1.1. W teorii mnogości mówimy o zbiorach w sensie dystrybutywnym; rachunek zbiorów jest fragmentem teorii mnogości. Pojęcia
KONSPEKT FUNKCJE cz. 1.
KONSPEKT FUNKCJE cz. 1. DEFINICJA FUNKCJI Funkcją nazywamy przyporządkowanie, w którym każdemu elementowi zbioru X odpowiada dokładnie jeden element zbioru Y Zbiór X nazywamy dziedziną, a jego elementy
1 Określenie pierścienia
1 Określenie pierścienia Definicja 1. Niech P będzie zbiorem, w którym określone są działania +, (dodawanie i mnożenie). Mówimy, że struktura (P, +, ) jest pierścieniem, jeżeli spełnione są następujące
FUNKCJE. 1. Podstawowe definicje
FUNKCJE. Podstawowe definicje DEFINICJA. Funkcja f odwzorowującą zbiór X w zbiór Y (inaczej f : X Y ) nazywamy takie przyporządkowanie, które każdemu elementowi x X przyporządkowuje dokładnie jeden element
IVa. Relacje - abstrakcyjne własności
IVa. Relacje - abstrakcyjne własności Grzegorz Kosiorowski Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie rzegorz Kosiorowski (Uniwersytet Ekonomiczny wiva. Krakowie) Relacje - abstrakcyjne własności 1 / 22 1 Zwrotność
Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V)
Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl 25 listopada 2006 Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada
Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, 2017 Zadania 1
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2017 andrzej.lachwa@uj.edu.pl Zadania 1 Udowodnij, że A (B C) = (A B) (A C) za pomocą diagramów Venna. Udowodnij formalnie, że (A B i A C) A B C oraz że (A B C)'
Zapisujemy:. Dla jednoczesnego podania funkcji (sposobu przyporządkowania) oraz zbiorów i piszemy:.
Funkcja Funkcją (stosuje się też nazwę odwzorowanie) określoną na zbiorze o wartościach w zbiorze nazywamy przyporządkowanie każdemu elementowi dokładnie jednego elementu. nazywamy argumentem, zaś wartością
Systemy algebraiczne. Materiały pomocnicze do wykładu. przedmiot: Matematyka Dyskretna 1 wykładowca: dr Magdalena Kacprzak
Systemy algebraiczne Materiały pomocnicze do wykładu uczelnia: PJWSTK przedmiot: Matematyka Dyskretna 1 wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Struktury danych struktury algebraiczne Przykład Rozważmy następujący
DEFINICJA. Definicja 1 Niech A i B będą zbiorami. Relacja R pomiędzy A i B jest podzbiorem iloczynu kartezjańskiego tych zbiorów, R A B.
RELACJE Relacje 1 DEFINICJA Definicja 1 Niech A i B będą zbiorami. Relacja R pomiędzy A i B jest podzbiorem iloczynu kartezjańskiego tych zbiorów, R A B. Relacje 2 Przykład 1 Wróćmy do przykładu rozważanego
2. FUNKCJE. jeden i tylko jeden element y ze zbioru, to takie przyporządkowanie nazwiemy FUNKCJĄ, lub
WYKŁAD 2 1 2. FUNKCJE. 2.1.PODSTAWOWE DEFINICJE. Niech będą dane zbiory i. Jeżeli każdemu elementowi x ze zbioru,, przyporządkujemy jeden i tylko jeden element y ze zbioru, to takie przyporządkowanie nazwiemy
Elementy logiki matematycznej
Elementy logiki matematycznej Przedmiotem logiki matematycznej jest badanie tzw. wyrażeń logicznych oraz metod rozumowania i sposobów dowodzenia używanych w matematyce, a także w innych dziedzinach, w
Relacje binarne. Def. Relację ϱ w zbiorze X nazywamy. antysymetryczną, gdy x, y X (xϱy yϱx x = y) spójną, gdy x, y X (xϱy yϱx x = y)
Relacje binarne Niech X będzie niepustym zbiorem. Jeśli ϱ X X to mówimy, że ϱ jest relacją w zbiorze X. Zamiast pisać (x, y) ϱ będziemy stosować zapis xϱy. Def. Relację ϱ w zbiorze X nazywamy zwrotną,
KaŜdemu atrybutowi A przyporządkowana jest dziedzina Dom(A), czyli zbiór dopuszczalnych wartości.
elacja chemat relacji chemat relacji jest to zbiór = {A 1,..., A n }, gdzie A 1,..., A n są artybutami (nazwami kolumn) np. Loty = {Numer, kąd, Dokąd, Odlot, Przylot} KaŜdemu atrybutowi A przyporządkowana
Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.
Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych. Statystyka zajmuje się prawidłowościami zaistniałych zdarzeń. Teoria prawdopodobieństwa dotyczy przewidywania, jak często mogą zajść
Notatki z Analizy Matematycznej 1. Jacek M. Jędrzejewski
Notatki z Analizy Matematycznej 1 Jacek M. Jędrzejewski Wstęp W naszym konspekcie będziemy stosowali następujące oznaczenia: N zbiór liczb naturalnych dodatnich, N 0 zbiór liczb naturalnych (z zerem),
BOGDAN ZARĘBSKI ZASTOSOWANIE ZASADY ABSTRAKCJI DO KONSTRUKCJI LICZB CAŁKOWITYCH
BOGDAN ZARĘBSKI ZASTOSOWANIE ZASADY ABSTRAKCJI DO KONSTRUKCJI LICZB CAŁKOWITYCH WSTĘP Zbiór liczb całkowitych można definiować na różne sposoby. Jednym ze sposobów określania zbioru liczb całkowitych jest
Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2018 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 10/10 Podziały i liczby Stirlinga Liczba Stirlinga dla cykli (często nazywana liczbą Stirlinga pierwszego rodzaju) to liczba permutacji
Jak rozgrywać turnieje tenisowe?
Jak rozgrywać turnieje tenisowe? Kamila Agnieszka Baten Kamila Agnieszka Baten Strona 1 008-10-16 ISTOTA PROBLEMU Będziemy zajmować się problemem, który został sformułowany w 199 roku przez prof. Hugona
1 Relacje i odwzorowania
Relacje i odwzorowania Relacje Jacek Kłopotowski Zadania z analizy matematycznej I Wykazać, że jeśli relacja ρ X X jest przeciwzwrotna i przechodnia, to jest przeciwsymetryczna Zbadać czy relacja ρ X X
Konstrukcja liczb rzeczywistych przy pomocy ciągów Cauchy ego liczb wymiernych
Konstrukcja liczb rzeczywistych przy pomocy ciągów Cauchy ego liczb wymiernych Marcin Michalski 14.11.014 1 Wprowadzenie Jedną z intuicji na temat liczb rzeczywistych jest myślenie o nich jako liczbach,
Wymagania edukacyjne z matematyki w klasie III gimnazjum
Wymagania edukacyjne z matematyki w klasie III gimnazjum - nie potrafi konstrukcyjnie podzielić odcinka - nie potrafi konstruować figur jednokładnych - nie zna pojęcia skali - nie rozpoznaje figur jednokładnych
1. R jest grupą abelową względem działania + (tzn. działanie jest łączne, przemienne, istnieje element neutralny oraz element odwrotny)
Rozdział 1 Pierścienie i ideały Definicja 1.1 Pierścieniem nazywamy trójkę (R, +, ), w której R jest zbiorem niepustym, działania + : R R R i : R R R są dwuargumentowe i spełniają następujące warunki dla
POJĘCIA WSTĘPNE. STATYSTYKA - nauka traktująca o metodach ilościowych badania prawidłowości zjawisk (procesów) masowych.
[1] POJĘCIA WSTĘPNE STATYSTYKA - nauka traktująca o metodach ilościowych badania prawidłowości zjawisk (procesów) masowych. BADANIE STATYSTYCZNE - ogół prac mających na celu poznanie struktury określonej
FUNKCJA I JEJ WŁASNOŚCI
FUNKCJA I JEJ WŁASNOŚCI Niech i oznaczają dwa dowolne niepuste zbiory. DEFINICJA (odwzorowanie zbioru (funkcja)) Odwzorowaniem zbioru w zbiór nazywamy przyporządkowanie każdemu elementowi zbioru dokładnie
Pytania i polecenia podstawowe
Pytania i polecenia podstawowe Liczby zespolone a) 2 i 1 + 2i 1 + 2i 3 + 4i, c) 1 i 2 + i a) 4 + 3i (2 i) 2, c) 1 3i a) i 111 (1 + i) 100, c) ( 3 i) 100 Czy dla dowolnych liczb z 1, z 2 C zachodzi równość:
Programowanie deklaratywne
Programowanie deklaratywne Artur Michalski Informatyka II rok Plan wykładu Wprowadzenie do języka Prolog Budowa składniowa i interpretacja programów prologowych Listy, operatory i operacje arytmetyczne
Prof. dr hab. Józefa Famielec
Prof. dr hab. Józefa Famielec Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie Katedra Polityki Przemysłowej i Ekologicznej Świadczenia ekosystemów a nowe mierniki rozwoju społeczno-gospodarczego Świadczenia ekosystemów
Chcąc wyróżnić jedno z działań, piszemy np. (, ) i mówimy, że działanie wprowadza w STRUKTURĘ ALGEBRAICZNĄ lub, że (, ) jest SYSTEMEM ALGEBRAICZNYM.
DEF. DZIAŁANIE DWUARGUMENTOWE Działaniem dwuargumentowym w niepsutym zbiorze nazywamy każde odwzorowanie iloczynu kartezjańskiego :. Inaczej mówiąc, w zbiorze jest określone działanie dwuargumentowe, jeśli:
Teoria ciała stałego Cz. I
Teoria ciała stałego Cz. I 1. Elementy teorii grup Grupy symetrii def. Grupy Zbiór (skończony lub nieskończony) elementów {g} tworzy grupę gdy: - zdefiniowana operacja mnożenia (złożenia) g 1 g 2 = g 3
Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2017 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 1/15 Literatura obowiązkowa [1] K.A.Ross, Ch.R.B.Wright: Matematyka Dyskretna. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1996 [2] R.L.Graham,
A i. i=1. i=1. i=1. i=1. W dalszej części skryptu będziemy mieli najczęściej do czynienia z miarami określonymi na rodzinach, które są σ - algebrami.
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 3 25 3 Miara 3.1 Definicja miary i jej podstawowe własności Niech X będzie niepustym zbiorem, a A 2 X niepustą rodziną podzbiorów. Wtedy dowolne odwzorowanie : A
Elementy teorii mnogości. Część I. Wojciech Buszkowski Zakład Teorii Obliczeń Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im.
Elementy teorii mnogości 1 Elementy teorii mnogości Część I Wojciech Buszkowski Zakład Teorii Obliczeń Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im. Adama Mickiewicza Elementy teorii mnogości 2 1. Pojęcia
III. Funkcje rzeczywiste
. Pojęcia podstawowe Załóżmy, że dane są dwa niepuste zbiory X i Y. Definicja. Jeżeli każdemu elementowi x X przyporządkujemy dokładnie jeden element y Y, to mówimy, że na zbiorze X została określona funkcja
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
Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k.
Funkcje wymierne Jerzy Rutkowski Teoria Przypomnijmy, że przez R[x] oznaczamy zbiór wszystkich wielomianów zmiennej x i o współczynnikach rzeczywistych Definicja Funkcją wymierną jednej zmiennej nazywamy
Wprowadzenie do logiki Podział logiczny
Wprowadzenie do logiki Podział logiczny Mariusz Urbański Instytut Psychologii UAM Mariusz.Urbanski@amu.edu.pl Jak dobrze pokroić tort? Dwie proste zasady ku pożytkowi ogólnemu i szczęśliwości: każdy dostaje
ANALIZA HIERARCHICZNA PROBLEMU W SZACOWANIU RYZYKA PROJEKTU INFORMATYCZNEGO METODĄ PUNKTOWĄ. Joanna Bryndza
ANALIZA HIERARCHICZNA PROBLEMU W SZACOWANIU RYZYKA PROJEKTU INFORMATYCZNEGO METODĄ PUNKTOWĄ Joanna Bryndza Wprowadzenie Jednym z kluczowych problemów w szacowaniu poziomu ryzyka przedsięwzięcia informatycznego
Data Mining Wykład 9. Analiza skupień (grupowanie) Grupowanie hierarchiczne O-Cluster. Plan wykładu. Sformułowanie problemu
Data Mining Wykład 9 Analiza skupień (grupowanie) Grupowanie hierarchiczne O-Cluster Plan wykładu Wprowadzanie Definicja problemu Klasyfikacja metod grupowania Grupowanie hierarchiczne Sformułowanie problemu
Jest to zasadniczo powtórka ze szkoły średniej, być może z niektórymi rzeczami nowymi.
Logika Jest to zasadniczo powtórka ze szkoły średniej, być może z niektórymi rzeczami nowymi. Często słowu "logika" nadaje się szersze znaczenie niż temu o czym będzie poniżej: np. mówi się "logiczne myślenie"
Ciała i wielomiany 1. przez 1, i nazywamy jedynką, zaś element odwrotny do a 0 względem działania oznaczamy przez a 1, i nazywamy odwrotnością a);
Ciała i wielomiany 1 Ciała i wielomiany 1 Definicja ciała Niech F będzie zbiorem, i niech + ( dodawanie ) oraz ( mnożenie ) będą działaniami na zbiorze F. Definicja. Zbiór F wraz z działaniami + i nazywamy
Logika. Zadanie 4. Sprawdź, czy poniższe funkcje zdaniowe są tautologiami: i) (p q) = ( p q), ii) (p = q) ( p q). Rozwiązanie.
Logika Zadanie 4. Sprawdź, czy poniższe funkcje zdaniowe są tautologiami: i) (p q) = ( p q), ii) (p = q) ( p q). Rozwiązanie. i) Wprowadźmy oznaczenie F (p, q) ((p q) = ( p q)). Funkcja zdaniowa F nie
1. Teoria mnogości, zbiory i operacje na zbiorach, relacje i odwzorowania, moc zbiorów.
1. Teoria mnogości, zbiory i operacje na zbiorach, relacje i odwzorowania, moc zbiorów. Teoria mnogości inaczej nazywana teorią zbiorów jest to teoria matematyczna badająca własności zbiorów (mnogość dawna
Bazy danych. Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Wykład 3: Model związków encji.
Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie Bazy danych Wykład 3: Model związków encji. dr inż. Magdalena Krakowiak makrakowiak@wi.zut.edu.pl Co to jest model związków encji? Model związków
Zbiory. Specjalnym zbiorem jest zbiór pusty nie zawierajacy żadnych elementów. Oznaczamy go symbolem.
Zbiory Pojęcie zbioru jest w matematyce pojęciem pierwotnym, którego nie definiujemy. Gdy a jest elementem należacym do zbioru A to piszemy a A. Stosujemy również oznaczenie a / A jeżeli (a A). Będziemy
WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI DLA KLASY III
WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI DLA KLASY III Program nauczania matematyki w gimnazjum Matematyka dla przyszłości DKW 4014 162/99 Opracowała: mgr Mariola Bagińska 1. Liczby i działania Podaje rozwinięcia
1 Zbiory. 1.1 Kiedy {a} = {b, c}? (tzn. podać warunki na a, b i c) 1.2 Udowodnić, że A {A} A =.
1 Zbiory 1.1 Kiedy {a} = {b, c}? (tzn. podać warunki na a, b i c) 1.2 Udowodnić, że A {A} A =. 1.3 Pokazać, że jeśli A, B oraz (A B) (B A) = C C, to A = B = C. 1.4 Niech {X t } będzie rodziną niepustych
Technikum Nr 2 im. gen. Mieczysława Smorawińskiego w Zespole Szkół Ekonomicznych w Kaliszu
Technikum Nr 2 im. gen. Mieczysława Smorawińskiego w Zespole Szkół Ekonomicznych w Kaliszu Wymagania edukacyjne niezbędne do uzyskania poszczególnych śródrocznych i rocznych ocen klasyfikacyjnych z obowiązkowych
Statystyka i analiza danych Wstępne opracowanie danych Statystyka opisowa. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.pl
Statystyka i analiza danych Wstępne opracowanie danych Statystyka opisowa Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.pl Wprowadzenie Podstawowe cele analizy zbiorów danych Uogólniony opis poszczególnych
020 Liczby rzeczywiste
020 Liczby rzeczywiste N = {1,2,3,...} Z = { 0,1, 1,2, 2,...} m Q = { : m, n Z, n 0} n Operacje liczbowe Zbiór Dodawanie Odejmowanie Mnożenie Dzielenie N Z Q Pytanie Dlaczego zbiór liczb wymiernych nie
Funkcje elementarne. Matematyka 1
Funkcje elementarne Matematyka 1 Katarzyna Trąbka-Więcław Funkcjami elementarnymi nazywamy: funkcje wymierne (w tym: wielomiany), wykładnicze, trygonometryczne, odwrotne do wymienionych (w tym: funkcje
Zajęcia nr. 3 notatki
Zajęcia nr. 3 notatki 22 kwietnia 2005 1 Funkcje liczbowe wprowadzenie Istnieje nieskończenie wiele funkcji w matematyce. W dodaktu nie wszystkie są liczbowe. Rozpatruje się funkcje które pobierają argumenty
Zbiory mocy alef zero
Uniwersytet Rzeszowski Wydział Matematyczno-Przyrodniczy Monika Łokaj Zbiory mocy alef zero Praca licencjacka wykonana w Instytucie Matematyki pod kierunkiem dra Michała Lorensa Praca została przyjęta
Klasa 1 technikum. Poniżej przedstawiony został podział wymagań na poszczególne oceny szkolne:
Klasa 1 technikum Przedmiotowy system oceniania wraz z wymaganiami edukacyjnymi Wyróżnione zostały następujące wymagania programowe: konieczne (K), podstawowe (P), rozszerzające (R), dopełniające (D) i
Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski. Definicja. Definicja
Plan Zależności funkcyjne 1. Zależności funkcyjne jako klasa ograniczeń semantycznych odwzorowywanego świata rzeczywistego. 2. Schematy relacyjne = typ relacji + zależności funkcyjne. 3. Rozkładalność
WYMAGANIE EDUKACYJNE Z MATEMATYKI W KLASIE II GIMNAZJUM. dopuszczającą dostateczną dobrą bardzo dobrą celującą
1. Statystyka odczytać informacje z tabeli odczytać informacje z diagramu 2. Mnożenie i dzielenie potęg o tych samych podstawach 3. Mnożenie i dzielenie potęg o tych samych wykładnikach 4. Potęga o wykładniku
Logika dla socjologów Część 3: Elementy teorii zbiorów i relacji
Logika dla socjologów Część 3: Elementy teorii zbiorów i relacji Rafał Gruszczyński Katedra Logiki Uniwersytet Mikołaja Kopernika 2011/2012 Spis treści 1 Zbiory 2 Pary uporządkowane 3 Relacje Zbiory dystrybutywne
7. CIĄGI. WYKŁAD 5. Przykłady :
WYKŁAD 5 1 7. CIĄGI. CIĄGIEM NIESKOŃCZONYM nazywamy funkcję określoną na zbiorze liczb naturalnych, dodatnich, a wyrazami ciągu są wartości tej funkcji. CIĄGIEM SKOŃCZONYM nazywamy funkcję określoną na
WIELOMIANY I FUNKCJE WYMIERNE
WIELOMIANY I FUNKCJE WYMIERNE. RozwiąŜ nierówność.. Dla jakiej wartości parametru a R wielomian W() = ++ a dzieli się bez reszty przez +?. Rozwiązać nierówność: a) 5 b) + 4. Wyznaczyć wartości parametru
Rachunek różniczkowy funkcji dwóch zmiennych
Rachunek różniczkowy funkcji dwóch zmiennych Definicja Spis treści: Wykres Ciągłość, granica iterowana i podwójna Pochodne cząstkowe Różniczka zupełna Gradient Pochodna kierunkowa Twierdzenie Schwarza