Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I"

Transkrypt

1 Notatk do wykładu Geometra Różnczkowa I Katarzyna Grabowska, KMMF 14 grudna Całkowane form różnczkowych 1.1 Twerdzene Stokes a W dalszym cągu E oznaczać będze półprzestrzeń w R n, tzn. zbór E = {(x 1, x 2,... x n ) R n : x 1 0} z topologą ndukowaną z R n (zbory otwarte w E to przecęca zborów otwartych w R n z E). Hprepłaszczyznę {x 1 = 0} oznaczać będzemy Π. Zauważmy, że jeśl O U są otwarte w E oraz ϕ : O U jest homeomorfzmem, to obcęce ϕ O Π jest homeomorfzmem O Π U Π. Zbór E służy jako standardowa rozmatość z brzegem, podobne jak R n jest standardową rozmatoścą (bez brzegu). Każdy kawałek rozmatośc z brzegem pownen wyglądać jak kawałek E. Może to być kawałek brzegowy, albo kawałek z wnętrza. Do zdefnowana struktury gładkej rozmatośc z brzegem potrzebujemy jeszcze pojęca gładkośc odwzorowań obszarów, których przecęce z Π jest nepuste. Odwzorowane ϕ : O U jest gładke jeśl da sę rozszerzyć do gładkego odwzorowana ˆϕ : Ô Û takego, że Ô, Û Rn są otwarte O = E Ô, U = E Û. W takm przypadku ϕ O Π też jest gładke. Defncja 1 Przestrzeń topologczna M jest gładką rozmatoścą z brzegem jeśl dla każdego q M stneją zbory otwarte q O M, U E homeomorfzm ϕ : O U. Jeśl ponadto U U, to odwzorowane ϕ ϕ 1 jest gładke. O O ϕ O O ϕ ϕ ϕ 1 W rozmatośc z brzegem wyróżnamy punkty wewnętrzne, tzn. take, które mają otoczena homeomorfczne z R n pozostałe, które nazywamy brzegowym. Zbór punktów brzegowych oznaczamy M nazywamy brzegem rozmatośc. Zauważmy, że brzeg rozmatośc z brzegem sam jest gładką rozmatoścą (bez brzegu, tzn brzeg brzegu jest pusty). Istotne, jeśl (U, ϕ ) I jest atlasem na M, to (U M, ϕ U M) I jest atlasem na brzegu. Fakt 1 Nech M będze orentowalną rozmatoścą z brzegem. Wtedy M też jest orentowalna. Jeśl M jest zorentowana, to na M stneje wyróżnona orentacja. 1

2 Dowód. Wyberzmy jedną z orentacj na M. Nech (O, ϕ ) I będze atlasem zgodnym z orentacją. Indukowany atlas na M, którego dzedznam są zbory O M jest także atlasem zgodnym, tzn. wyznacznk macerzy przejśca mędzy współrzędnym są dodatne. Zauważmy, że jeśl ϕ = (x 1, x 2,..., x n ) jest układem współrzędnych z dzedzną O to ϕ = (x 2,..., x n ) jest układem współrzędnych z dzedzną O M. Atlas (O M, ϕ ) zadaje ndukowaną orentację brzegu. Jeśl orentację M oznaczymy ı to orentację ndukowaną M oznaczać będzemy ı Twerdzene 1 (Sr George Gabrel Stokes) Nech M będze zwartą zorentowaną powerzchną z brzegem wymaru n nech ω będze n 1-formą na M, wówczas (M,ı) dω = ( M, ı) ω. Rys. 1: Sr George Gabrel Stokes Żeby uzyskać wgląd w sytuację zobaczmy najperw jak wygląda całkowane po kostce w R n. Kostka co prawda, ne jest rozmatoścą z brzegem z powodu kantów (brzeg jest jedyne kawałkam powerzchną), jednak z punktu wdzena całkowana kanty ne są kłopotlwe. Nech D będze n-wymarową kostką, tzn. D = [a 1, b 1 ] [a 1, b 1 ] [a n, b n ]. Brzeg D jest jedyne kawałkam powerzchną, ale to ne bardzo przeszkadza. (n 1)-forma ω do całkowana po brzegu D może zostać zapsana w następujący sposób: ω = ω 1 dx 2 dx 3 dx n ω 2 dx 1 dx 3 dx n + + ( 1) n+1 ω n dx 1 dx 2 dx n 1. 2

3 Różnczkujemy: dω = ω 1 x 1 dx1 dx 2 dx 3 dx n ω 2 x 2 dx2 dx 1 dx 3 dx n + + ( 1) n+1 ω n x 2 dxn dx 1 dx 2 dx n 1 = ω 1 x 1 dx1 dx 2 dx 3 dx n + ω 2 x 2 dx1 dx 2 dx 3 dx n + + ω n x n dx1 dx 2 dx k 1 dx n = ( ω1 x + + ω ) n dx 1 dx 2 dx 3 dx n 1 x n Oznaczamy teraz ı orentację kanonczną R n całkujemy: D,ı dω = D b1 ω x dx1 dx 2 dx n = a 1 dx 2 bez b1 a 1 dx 2 bez bn a n {x =b } D bn a n ω x dx1 dx 2 dx n = dx n b a ω x dx = ( dx n ω (x 1,..., b,... x n ) ω (x 1,..., a,... x n ) ) = (ω )dx 1 bez dx n {x =a } (ω )dx 1 bez dx n = W powyższym wzorze {x = b } oznacza ścanę kostk daną równanem x = b. Rozważmy węc parę ścan z ustaloną -tą współrzędną. Forma ω obcęta do ścany {x = b }, jest równa ω {x =b } = ( 1) +1 ω (x 1,..., b,..., x k )dx 1 dx 1 dx +1 dx k a do ścany {x = a } ω {x =a } = ( 1) +1 ω (x 1,..., a,..., x k )dx 1 dx 1 dx +1 dx k Orentacja ścany {x = b } ndukowana przez orentację kanonczną R n jest to orentacja zgodna z ( ) x,, 1 x, 1 x,, (1) +1 x k jeśl jest neparzyste a przecwna gdy parzyste. Odwrotne jest na ścane {x = b }: orentacja ndukowana jest zgodna z (1) jeśl parzyste przecwna jeśl neparzyste Można węc napsać, że (ω )dx 1 bez dx n = ( 1) +1 (ω )dx 1 bez dx n {x =b } {x =a } (ω )dx 1 bez dx n = ( 1) {x =b }, ı ({x =a }, ı) (ω )dx 1 bez dx n 3

4 dalej {x =b } {x =a } (ω )dx 1 bez dx n = ( 1) +1 (ω )dx 1 bez dx n = ( 1) Możemy zatem kontynuować perwotny rachunek = ({x =b }, ı) ω + ({x =b }, ı) ({x =a }, ı) ({x =a }, ı) ( 1) +1 ω = ( 1) +1 ω = ω = ( D, ı) ω. ({x =b }, ı) ({x =a }, ı) Twerdzene Stokes a na kostce zostało zatem udowodnone. Neco machając rękam możemy dalej argumentować następująco: Obszary w R n bedzej skomplkowane nż kostk możemy zawsze na kostk podzelć. Całkowane po wewnętrznych kostkach, które maja przylegające do nch nne kostk ne da wkładu, gdyż wkład od każdej ze ścan zostane równoważony przez wkład od ścany sąsednej kostk z przecwną orentacją. Nezerowe zostaną jedyne wkłady z brzegów do których nc ne przylega (Rys 2). Żeby jednak ne operać sę jedyne na machanu rękam ω, ω. Rys. 2: Twerdzene Stokes a przedstawamy dowód Twerdzena Stokes a dla dowolnej zwartekj powerzchn z brzegem. Koneczne będze użyce rozkładu jednośc. Dowód: Nech M będze jak w założenach twerdzena. Weźmy skończony atlas (O, ϕ ) I na M zgodny z orentacją. Zbór ndeksów I może być skończony, gdyż rozmatość M jest zwarta. (Õ, ϕ ) I oznaczać będze odpowedn atlas na M. Korzystać będzemy także ze zwązanego z pokrycem (O ) I rozkładu jednośc (α ) I. Zauważmy najperw, że ( ) Z drugej jednak strony ( d ( I α )ω dω = d(1 ω) = d ) ( I α )ω = d(α ω). I = d( α ) ω + ( α )dω = 0 + dω). I I I(α 4

5 Podsumowując, skoro zachodz równość form dω = d(α ω) = dω), I I(α to zachodz także równość całek I = dω = d(α ω) = (α dω). (M,ı) (M,ı) I (M,ı) I Zajmemy sę środkowym wyrażenem I = d(α ω) = (M,ı) I I (M,ı) d(α ω). Każda z form α ω ma nośnk w O, podobne d(α ω), całkę można węc zapsać w -tym układze współrzędnych. I = d(α ω). I (O,ı) α ω jest (n 1)-formą, węc ma postać α ω = f (x 1,... x n )dx 1 (bez k) dx n. d(α ω) = ( 1) k 1 f dx 1 x k dx n Z defncj całk z formy otrzymujemy d(α ω) = ( 1) k 1 f dx 1 (O,ı) ϕ (O ) x k dx n = ( 1) k 1 f dx 1 ϕ (O ) x k dx n = Korzystamy z twerdzena Fubnego = ( 1) k 1 dx D 1 (bez k) dx n b k (x) f a k (x) x k dx k = Obszar D oraz grance całkowana a k (x), b k (x) są dobrane jak w twerdzenu Fubnego, a zależność od x wskazuje na zależność granc od punktu w D. ( = ( 1) k 1 dx D 1 (bez k) dx n f (x 1,..., b k (x),..., x n ) f (x 1,..., a k (x),..., x n ) ) Jeśl ϕ (O ) jest otwarty w R n, wtedy wartośc funkcj f w punktach grancznych są równe zero, gdyż nośnk f zawera sę w ϕ (O ). Do całk wkład dają węc tylko te układy współrzędnych, które są brzegowe, tzn ϕ (O ) E. Tak układ współrzędnych ma szczególną postać, tzn. wyróżnona jest w nm perwsza współrzędna. Wkład do całk daje jedyne składnk z k = 1, gdyż w pozostałych punktach grancznych f także jest zero. Dla k = 1 granca górna całkowana b 1 (x) = 0. W grancy dolnej także funkcja f znka. Całka taka ma postać O,ı d(α ω) = ϕ (O ) E f (0, x 2,..., x n )dx 2 dx n = f (0, x 2,..., x n )dx 2 dx n. ϕ (Õ) 5

6 Zgodne z defncją całk na rozmatośc f (0, x 2,..., x n )dx 2 dx n = ω, ϕ (Õ) ( M, ı) I gdyż (Õ, ϕ ) stanow atlas na M zgodny z orentacją a obcęce (α ) do brzegu jest rozkładem jednośc na brzegu. 1.2 Klasyczne wersje Twerdzena Stokes a W tej częśc zajmemy sę nterpretacją ponższych wzorów analzy wektorowej w języku Twerdzena Stokes a. ( n rot X)dσ = ( t X)dl (2) S S dv X dv = ( n X)dσ. (3) D Dyskutować będzemy obekty, które zdefnować można na rozmatośc M wyposażonej w strukturę metryczną g, tzn. na przestrzen stycznej w każdym punkce dany jest loczyn skalarny, czyl forma dwulnowa, nezdegenerowana, symetryczna dodatno określona. Przypomnjmy sobe klka faktów algebracznych. Nech V będze przestrzeną wektorową skończene-wymarową a g loczynem skalarnym określonym na tej przestrzen. Iloczyn skalarny defnuje odwzorowane G : V V, G(v) = g(v, ). Fakt, że loczyn skalarny jest symetryczny powoduje, że odwzorowane G jest samosprzężone. Fakt, że loczyn skalarny jest nezdegenerowany powoduje, że G jest zomorfzmem lnowym. Dodatkowym obektem zwązanym z loczynem skalarnym jest forma kwadratowa g, która służy do defnowana długośc wektora: D g(v) = g(v, v), v = g(v). My pracować będzemy gówne z g G. Jeśl w V wyberzemy bazę e = (e 1, e 2,... e n ) loczyn skalarny oraz odpowedn samosprzężony zomorfzm przedstawć możemy przy pomocy macerzy. Macerz formy g w baze e oznaczamy zazwyczaj [g] e. Dla wygody będzemy także używać oznaczena G e. Będzemy także pomjać symbol bazy, jeśl będze jasne jakej bazy używamy. Wyrazy macerzowe G j mają postać G j = g(e, e j ). Zwróćmy uwagę na położene ndeksów, które, jakkolwek hstoryczne, ma jednak uzasadnene. Tradycyjne ndeksy przy współrzędnych wektora pszemy na górze oraz sumujemy po powtarzających sę ndeksach górnym dolnym. W tej sytuacj, jeśl v = v e oraz w = w e to g(v, w) = G j v w j albo g(v, w) = ([v] e ) T G e [w] e. 6

7 Jeśl ε = (ε 1,..., ε n ) oznacza bazę dualną do e to Zapsać też można G(v) = G j v ε j V. g = G j ε ε j. Zamana bazy w macerzy formy dwulnowej odbywa sę według wzoru G f = Q T G e Q, gdze Q jest macerzą odwzorowana dentycznoścowego na V zapsanego w bazach f e, dokładnej Q = [d V ] e f. Zamenając bazę w macerzy odwzorowana używamy macerzy przejśca wzajemne odwrotnych. Tu obkładamy wyjścową macerz macerzą przejśca do nej transponowaną. Odzwercedla to charakter macerzy G. Jest to oczywśce także kwadratowa tabelka lczb, ale funkcjonująca naczej nż zwykła macerz odwzorowana. Tensor metryczny na rozmatośc zadaje powyżej opsaną strukturę punkt po punkce na przestrzenach stycznych kostycznych. Mamy węc loczyn skalarny g na każdej z przestrzen stycznych, możemy lczyć długośc wektorów stycznych oraz dysponujemy zomorfzmem samosprzężonym G : TM T M. Izomorfzm ten pozwala utożsamać wektory z kowektoram, co jest wykorzystywane w teorach fzycznych, choć zazwyczaj pomjane mlczenem jako oczywste. Mając do dyspozycj lokalny układ współrzędnych (O, ϕ), ϕ = (x 1, x 2,..., x n ) mamy także w każdym punkce bazę przestrzen stycznej przestrzen kostycznej. Możemy zatem używać macerzy zwązanej z tensorem metrycznym. Wyrazy macerzowe G j są teraz ne lczbam a funkcjam gładkm na M. Załóżmy teraz, że rozmatość M jest orentowalna oraz że wybrano na nej orentację ı. Orentowalność wąże sę z stnenem neznkających n-form nazywanych formam objetośc. Istnene tensora metrycznego wybranej orentacj pozwala zdefnować w kanonczny sposób formę objetośc zwązaną z metryką. Jeśl układ współrzędnych jest zgodny z orentacją, to metryczna forma objętośc Ω ma postać Ω = det G dx 1 dx 2 dx n Struktura metryczna orentacja pozwala utożsamać pola wektorowe jednoformy oraz pola wektorowe n 1 formy. Jeśl X jest polem wektorowym na M, to G X jest jednoformą a X Ω jest (n 1)-formą. Gradent: Gradent jest polem wektorowym odpowadającym różnczce funkcj. Jeśl f jest funkcją gładką na M grad f = G 1 df. Defncja ta jest nezależna od współrzędnych. Pozwala jednak w łatwy sposób zapsywać gradent w dowolnych współrzędnych bez ucążlwego zamenana zmennych w operatorach różnczkowych. Prawdłowa defncja gradentu pozwala także odpowedzeć na pytane, czy dane 7

8 pole wektorowe X jest gradentem funkcj, tzn. czy ma potencjał sklarny. Pole mające potencjał skalarny odpowada jednoforme, która jest różnczką, zatem jej róznczka mus być zero. Warunkem konecznym potencjalnośc pola jest węc, aby d(g X) = 0. Istnene bądź nestnene potencjału zależy już dalej od kształtu obszaru, jak w Lemace Poncarè. Rotacja: Na trójwymarowej zorentowanej rozmatośc z metryką zdefnować można rotację pola wektorowego (rot A) następującym wzorem d(g A) = ı rot A Ω. Sprawdźmy, że na R 3 z kanoncznym loczynem skalarnym kanonczną orentacją otrzymamy znane nam już wzory na rotację pola wektorowego w kartezjańskm układze współrzędnych. Nech A = A x x + A y y + A z z. Korzystając z faktu, że kanonczne współrzędne w R 3 są ortonormalne otrzymujemy Po zróżnczkowanu otrzymujemy d(g A) = A x y dy dx+ A x ( Ay x A x y G A = A x dx + A y dy + A z dx. z dz dx+ A y x dx dy + A y z dz dy + A z x dx dz + A z dy dz = y ) ( Az dx dy + y A ) ( y Ax dy dz + z z A ) z dz dx x Oznaczmy teraz B = rot A. Forma objetośc w kanoncznych współrzędnych to Ω = dx dy dz. Mamy zatem ı B Ω = B x dy dz + B y dz dx + B z dx dy z porównana obu wzorów otrzymujemy rot A = ( Az y A ) ( y z x + Ax z A ) ( z x y + Ay x A ) x y z co zgadza sę z tradycyjnym wzorem na rotację. Zaletą naszej defncj jest, że możemy teraz zapsać rotację w dowolnym układze współrzędnych ne dokonując ucążlwej zamany zmennych. Fakt 2 Dowód: rot grad f = 0. ı rot grad f Ω = d(g grad f) = d(g G 1 df) = ddf = 0. 8

9 Zwężene w formą objętośc jest równe zero jedyne dla pola zerowego, zatem stotne rot grad f = 0. Powyższy fakt wskazuje, że jedną z metod sprawdzana potencjalnośc pola jest oblczene jego rotacj. Fakt, ż rotacja gradentu znka, wynka ze znkana drugej różnczk. Dywergencja: Na metrycznej orentowalnej rozmatośc dowolnego wymaru zdefnować można dywergencję pola wektorowego wzorem (dv X)Ω = d(ı X Ω). Dywergencja ne zależy od orentacj względem której wybrana jest forma objętośc Ω, gdyż pojawa sę ona po obydwu stronach równana. Ewentualna zmana znaku odbywa sę jednocześne po obu stronach równana. W kartezjańskm układze współrzędnych łatwo jest wypsać dywergencję: d(ı X Ω) = d(x x dy dz + X y dz dx + X z dx dy) = X x x dx dy dz + X y y dy dz dx + X z dz dx dy = z ( Xx x + X y y + X ) z dx dy dz, z Zatem dv X = X x x + X y y + X z z Także w tym przypadku bardzo łatwo jest wypsać dywergencję w nnym układze współrzędnych korzystając z defncj a ne z procedury zamany zmennych. Fakt 3 Dowód: dv rot X = 0 (dv rot X)Ω = d(ı rot X Ω) = d(dg X)) = 0 9

z pokryciem (O i ) i I rozkładu jedności (α i ) i I. Zauważmy najpierw, że ( i I α i )ω dω = d(1 ω) = d d(α i ω). Z drugiej jednak strony

z pokryciem (O i ) i I rozkładu jedności (α i ) i I. Zauważmy najpierw, że ( i I α i )ω dω = d(1 ω) = d d(α i ω). Z drugiej jednak strony Dowód: Niech M będzie jak w założeniach twierdzenia. Weźmy skończony atlas O i, ϕ i ) na M zgodny z orientacją. Zbiór indeksów I może być skończony, gdyż rozmaitość M jest zwarta. Õi, ϕ i ) oznaczać będzie

Bardziej szczegółowo

Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I

Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I Katarzyna Grabowska, KMMF 30 grudnia 2013 1 Całkowanie form różniczkowych 11 Klasyczne wersje Twierdzenia Stokes a W tej części zajmiemy się interpretacją poniższych

Bardziej szczegółowo

Geometria Różniczkowa I

Geometria Różniczkowa I Geometra Różnczkowa I wykład dzewąty Placek ze ślwkam: Na średnej welkośc blachę należy wząć 5 jajek. Jajka(w skorupkach) zważyć następne przygotować tyle mąk, masła cukru le ważą jajka. Oddzelć bałka

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne

Zaawansowane metody numeryczne Wykład 9. jej modyfkacje. Oznaczena Będzemy rozpatrywać zagadnene rozwązana następującego układu n równań lnowych z n newadomym x 1... x n : a 11 x 1 + a 12 x 2 +... + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x

Bardziej szczegółowo

I. Elementy analizy matematycznej

I. Elementy analizy matematycznej WSTAWKA MATEMATYCZNA I. Elementy analzy matematycznej Pochodna funkcj f(x) Pochodna funkcj podaje nam prędkość zman funkcj: df f (x + x) f (x) f '(x) = = lm x 0 (1) dx x Pochodna funkcj podaje nam zarazem

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY MATEMATYCZNE

PODSTAWY MATEMATYCZNE PODSTAWY MATEMATYCZNE ALGEBRA WEKTORÓW I TENSORÓW Baza ortonormalna w E 3 : e 1, e 2, e 3 ( e, e ) j j 1 f j 0 f j Każdy wektor w E 3 może być wyrażony jako lnowa kombnacja wersorów bazowych a a e a e

Bardziej szczegółowo

Diagonalizacja macierzy kwadratowej

Diagonalizacja macierzy kwadratowej Dagonalzacja macerzy kwadratowej Dana jest macerz A nân. Jej wartośc własne wektory własne spełnają równane Ax x dla,..., n Każde z równań własnych osobno można zapsać w postac: a a an x x a a an x x an

Bardziej szczegółowo

5. Pochodna funkcji. lim. x c x c. (x c) = lim. g(c + h) g(c) = lim

5. Pochodna funkcji. lim. x c x c. (x c) = lim. g(c + h) g(c) = lim 5. Pocodna funkcj Defncja 5.1 Nec f: (a, b) R nec c (a, b). Jeśl stneje granca lm x c x c to nazywamy ją pocodną funkcj f w punkce c oznaczamy symbolem f (c) Twerdzene 5.1 Jeśl funkcja f: (a, b) R ma pocodną

Bardziej szczegółowo

ALGEBRY HALLA DLA POSETÓW SKOŃCZONEGO TYPU PRINJEKTYWNEGO

ALGEBRY HALLA DLA POSETÓW SKOŃCZONEGO TYPU PRINJEKTYWNEGO ALGEBRY HALLA DLA POSETÓW SKOŃCZONEGO TYPU PRINJEKTYWNEGO NA PODSTAWIE REFERATU JUSTYNY KOSAKOWSKIEJ. Moduły prnjektywne posety skończonego typu prnjektywnego Nech I będze skończonym posetem. Przez max

Bardziej szczegółowo

Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem

Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem Zestaw zadań : Przestrzene wektorowe. () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawanem jako dodawanem wektorów operacją mnożena przez skalar : C C C, (z, v) z v := z v jest przestrzeną lnową nad całem lczb zespolonych

Bardziej szczegółowo

Wykład 9. Matematyka 3, semestr zimowy 2011/ listopada 2011

Wykład 9. Matematyka 3, semestr zimowy 2011/ listopada 2011 Wykład 9. Matematyka 3, semestr zimowy 2011/2012 4 listopada 2011 W trakcie poprzedniego wykładu zdefiniowaliśmy pojęcie k-kowektora na przestrzeni wektorowej. Wprowadziliśmy także iloczyn zewnętrzny wielokowektorów

Bardziej szczegółowo

5.6 Klasyczne wersje Twierdzenia Stokes a

5.6 Klasyczne wersje Twierdzenia Stokes a Ostatecznie f = 1 r 2 f ) r 2 r r + ctg ϑ f r 2 ϑ + 1 2 f r 2 ϑ + 1 2 2 f r 2 sin 2 ϑ ϕ 2 56 Klasyczne wersje Twierdzenia Stokes a Odpowiedniość między polami wektorowymi i jednoformami lub n 1)-formami

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analza zagadneń różnczkowych 1. Układy równań lnowych P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letn 2006/07 Podstawowe fakty Równane Ax = b, x,

Bardziej szczegółowo

V. WPROWADZENIE DO PRZESTRZENI FUNKCYJNYCH

V. WPROWADZENIE DO PRZESTRZENI FUNKCYJNYCH Krs na Stdach Doktoranckch Poltechnk Wrocławskej wersja: lty 007 34 V. WPROWADZENIE DO PRZESTRZENI FUNKCYJNYCH. Zbór np. lczb rzeczywstych a, b elementy zbor A a A b A, podzbór B zbor A : B A, sma zborów

Bardziej szczegółowo

Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni.

Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni. Zestaw zadań : Przestrzene wektorowe podprzestrzene. Lnowa nezależność. Sumy sumy proste podprzestrzen. () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawanem jako dodawanem wektorów operacją mnożena przez skalar :

Bardziej szczegółowo

p Z(G). (G : Z({x i })),

p Z(G). (G : Z({x i })), 3. Wykład 3: p-grupy twerdzena Sylowa. Defncja 3.1. Nech (G, ) będze grupą. Grupę G nazywamy p-grupą, jeżel G = dla pewnej lczby perwszej p oraz k N. Twerdzene 3.1. Nech (G, ) będze p-grupą. Wówczas W

Bardziej szczegółowo

Laboratorium ochrony danych

Laboratorium ochrony danych Laboratorum ochrony danych Ćwczene nr Temat ćwczena: Cała skończone rozszerzone Cel dydaktyczny: Opanowane programowej metody konstruowana cał skończonych rozszerzonych GF(pm), poznane ch własnośc oraz

Bardziej szczegółowo

Wykład 11 i 12. Matematyka 3, semestr zimowy 2011/ i 18 listopada 2011

Wykład 11 i 12. Matematyka 3, semestr zimowy 2011/ i 18 listopada 2011 Wykład 11 i 12 Matematyka 3, semestr zimowy 2011/2012 15 i 18 listopada 2011 Zanim przejdziemy do formułowaniu lematu Poincaré musimy zdefiniować pojęcie transportu formy. Dyskutowaliśmy już wcześniej

Bardziej szczegółowo

3. Iloczyn zewnętrzny w ogólności nie jest przemienny, ale zachodzi wzór:

3. Iloczyn zewnętrzny w ogólności nie jest przemienny, ale zachodzi wzór: 2 Iloczyn zewnętrzny jest łączny, tzn: (α β) γ α (β γ) 3 Iloczyn zewnętrzny w ogólności nie jest przemienny, ale zachodzi wzór: α β ( 1) kl β α Dowód: Punkt (1) wynika łatwo z definicji Dowód punktu (2)

Bardziej szczegółowo

Diagnostyka układów kombinacyjnych

Diagnostyka układów kombinacyjnych Dagnostyka układów kombnacyjnych 1. Wprowadzene Dagnostyka obejmuje: stwerdzene stanu układu, systemu lub ogólne sec logcznej. Jest to tzw. kontrola stanu wykrywająca czy dzałane sec ne jest zakłócane

Bardziej szczegółowo

METODA ELEMENTU SKOŃCZONEGO. Termokinetyka

METODA ELEMENTU SKOŃCZONEGO. Termokinetyka METODA ELEMENTU SKOŃCZONEGO Termoknetyka Matematyczny ops ruchu cepła (1) Zasada zachowana energ W a Cepło akumulowane, [J] P we Moc wejścowa, [W] P wy Moc wyjścowa, [W] t przedzał czasu, [s] V q S(V)

Bardziej szczegółowo

Egzamin poprawkowy z Analizy II 11 września 2013

Egzamin poprawkowy z Analizy II 11 września 2013 Egzamn poprawkowy z nalzy II 11 wrześna 13 Uwag organzacyjne: każde zadane rozwązujemy na osobnej kartce Każde zadane należy podpsać menem nazwskem własnym oraz prowadzącego ćwczena Na wszelk wypadek prosmy

Bardziej szczegółowo

Podstawowe twierdzenia

Podstawowe twierdzenia Rozdzał 3 Podstawowe twerdzena 3.1 Istnene rozwazań lokalnych Rozpocznjmy od odpowedz na ogólne pytane: jake warunk mus spełnać równane różnczkowe zwyczajne, aby stnało jego rozwązane kedy rozwązane to

Bardziej szczegółowo

Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I

Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I Katarzyna Grabowska, KMMF 22 października 2013 1 Przestrzeń styczna i kostyczna c.d. Pora na podsumowanie: Zdefiniowaliśmy przestrzeń styczną do przestrzeni afinicznej

Bardziej szczegółowo

Geometria Różniczkowa I

Geometria Różniczkowa I Geometria Różniczkowa I wykład ósmy Orientacja przestrzeni wektorowej. Mówimy, że dwie bazy e i f w skończenie-wymiarowej przestrzeniwektorowejv mająjednakowąorientacjęjeślimacierzprzejścia[id] f e madodatni

Bardziej szczegółowo

Równania rekurencyjne na dziedzinach

Równania rekurencyjne na dziedzinach Marek Materzok Równana rekurencyjne na dzedznach Pommo, ż poczynłem starana, aby praca ta była możlwe kompletna wolna od błędów, ne mogę zagwarantować, że ne wkradły sę do nej żadne neścsłośc czy pomyłk.

Bardziej szczegółowo

f(x, y) = arctg x y. f(u) = arctg(u), u(x, y) = x y. x = 1 1 y = y y = 1 1 +

f(x, y) = arctg x y. f(u) = arctg(u), u(x, y) = x y. x = 1 1 y = y y = 1 1 + Różnczkowalność pocodne Ćwczene. Znaleźć pocodne cz astkowe funkcj f(x, y) = arctg x y. Rozw azane: Wdać, że funkcj f można napsać jako f(u(x, y)) gdze f(u) = arctg(u), u(x, y) = x y. Korzystaj ac z reg

Bardziej szczegółowo

Rozdział 5. Twierdzenia całkowe. 5.1 Twierdzenie o potencjale. Będziemy rozpatrywać całki krzywoliniowe liczone wzdłuż krzywej C w przestrzeni

Rozdział 5. Twierdzenia całkowe. 5.1 Twierdzenie o potencjale. Będziemy rozpatrywać całki krzywoliniowe liczone wzdłuż krzywej C w przestrzeni Rozdział 5 Twierdzenia całkowe 5.1 Twierdzenie o potencjale Będziemy rozpatrywać całki krzywoliniowe liczone wzdłuż krzywej w przestrzeni trójwymiarowej, I) = A d r, 5.1) gdzie A = A r) jest funkcją polem)

Bardziej szczegółowo

Twierdzenie Bezouta i liczby zespolone Javier de Lucas. Rozwi azanie 2. Z twierdzenia dzielenia wielomianów, mamy, że

Twierdzenie Bezouta i liczby zespolone Javier de Lucas. Rozwi azanie 2. Z twierdzenia dzielenia wielomianów, mamy, że Twerdzene Bezouta lczby zespolone Javer de Lucas Ćwczene 1 Ustal dla których a, b R można podzelć f 1 X) = X 4 3X 2 + ax b przez f 2 X) = X 2 3X+2 Oblcz a b Z 5 jeżel zak ladamy, że f 1 f 2 s a welomanam

Bardziej szczegółowo

Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I

Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I Katarzyna Grabowska, KMMF 17 listopada 2013 1 Wielokowektory i wieloformy na powierzchni Poprzedni wykład zakończyliśmy na sformułowaniu następującego faktu:

Bardziej szczegółowo

KONSPEKT WYKŁADU. nt. METODA ELEMENTÓW SKOŃCZONYCH TEORIA I ZASTOSOWANIA. Piotr Konderla

KONSPEKT WYKŁADU. nt. METODA ELEMENTÓW SKOŃCZONYCH TEORIA I ZASTOSOWANIA. Piotr Konderla Studa doktorancke Wydzał Budownctwa Lądowego Wodnego Poltechnk Wrocławskej KONSPEKT WYKŁADU nt. METODA ELEMENTÓW SKOŃCZONYCH TEORIA I ZASTOSOWANIA Potr Konderla maj 2007 Kurs na Studach Doktoranckch Poltechnk

Bardziej szczegółowo

Wykład 1 Zagadnienie brzegowe liniowej teorii sprężystości. Metody rozwiązywania, metody wytrzymałości materiałów. Zestawienie wzorów i określeń.

Wykład 1 Zagadnienie brzegowe liniowej teorii sprężystości. Metody rozwiązywania, metody wytrzymałości materiałów. Zestawienie wzorów i określeń. Wykład Zagadnene brzegowe lnowe teor sprężystośc. Metody rozwązywana, metody wytrzymałośc materałów. Zestawene wzorów określeń. Układ współrzędnych Kartezańsk, prostokątny. Ose x y z oznaczono odpowedno

Bardziej szczegółowo

Analiza wektorowa. Teoria pola.

Analiza wektorowa. Teoria pola. Analiza wektorowa. Teoria pola. Pole skalarne Pole wektorowe ϕ = ϕ(x, y, z) A = A x (x, y, z) i x + A y (x, y, z) i y + A z (x, y, z) i z Gradient grad ϕ = ϕ x i x + ϕ y i y + ϕ z i z Jeśli przemieścimy

Bardziej szczegółowo

Analiza danych. Analiza danych wielowymiarowych. Regresja liniowa. Dyskryminacja liniowa. PARA ZMIENNYCH LOSOWYCH

Analiza danych. Analiza danych wielowymiarowych. Regresja liniowa. Dyskryminacja liniowa.   PARA ZMIENNYCH LOSOWYCH Analza danych Analza danych welowymarowych. Regresja lnowa. Dyskrymnacja lnowa. Jakub Wróblewsk jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajeca.jakubw.pl/ PARA ZMIENNYCH LOSOWYCH Parę zmennych losowych X, Y możemy

Bardziej szczegółowo

Modelowanie przepływu cieczy przez ośrodki porowate Wykład IX

Modelowanie przepływu cieczy przez ośrodki porowate Wykład IX Modelowane przepływu ceczy przez ośrodk porowate Wykład IX Metody rozwązywana metodam analtycznym równań hydrodynamk wód podzemnych płaskch zagadneń fltracj. 9.1 Funkcja potencjału zespolonego. Rozważana

Bardziej szczegółowo

Sztuczne sieci neuronowe. Krzysztof A. Cyran POLITECHNIKA ŚLĄSKA Instytut Informatyki, p. 311

Sztuczne sieci neuronowe. Krzysztof A. Cyran POLITECHNIKA ŚLĄSKA Instytut Informatyki, p. 311 Sztuczne sec neuronowe Krzysztof A. Cyran POLITECHNIKA ŚLĄSKA Instytut Informatyk, p. 311 Wykład 6 PLAN: - Repetto (brevs) - Sec neuronowe z radalnym funkcjam bazowym Repetto W aspekce archtektury: zajmowalśmy

Bardziej szczegółowo

Podstawy teorii falek (Wavelets)

Podstawy teorii falek (Wavelets) Podstawy teor falek (Wavelets) Ψ(). Transformaca Haara (97).. Przykład pewne metody zapsu obrazu Transformaca Haara Przykład zapsu obrazu -D Podstawy matematyczne transformac Algorytmy rozkładana funkc

Bardziej szczegółowo

INDUKCJA ELEKTROMAGNETYCZNA. - Prąd powstający w wyniku indukcji elektro-magnetycznej.

INDUKCJA ELEKTROMAGNETYCZNA. - Prąd powstający w wyniku indukcji elektro-magnetycznej. INDUKCJA ELEKTROMAGNETYCZNA Indukcja - elektromagnetyczna Powstawane prądu elektrycznego w zamknętym, przewodzącym obwodze na skutek zmany strumena ndukcj magnetycznej przez powerzchnę ogranczoną tym obwodem.

Bardziej szczegółowo

5. Maszyna Turinga. q 1 Q. Konfiguracja: (q,α β) q stan αβ niepusta część taśmy wskazanie położenia głowicy

5. Maszyna Turinga. q 1 Q. Konfiguracja: (q,α β) q stan αβ niepusta część taśmy wskazanie położenia głowicy 5. Maszyna Turnga = T Q skończony zór stanów q 0 stan początkowy F zór stanów końcowych Γ skończony zór symol taśmy T Γ alfaet wejścowy T Γ symol pusty (lank) δ: Q Γ! 2 Q Γ {L,R} funkcja

Bardziej szczegółowo

-Macierz gęstości: stany czyste i mieszane (przykłady) -równanie ruchu dla macierzy gęstości -granica klasyczna rozkładów kwantowych

-Macierz gęstości: stany czyste i mieszane (przykłady) -równanie ruchu dla macierzy gęstości -granica klasyczna rozkładów kwantowych WYKŁAD 4 dla zanteresowanych -Macerz gęstośc: stany czyste meszane (przykłady) -równane ruchu dla macerzy gęstośc -granca klasyczna rozkładów kwantowych Macerz gęstośc (przypomnene z poprzednch wykładów)

Bardziej szczegółowo

Całki powierzchniowe w R n

Całki powierzchniowe w R n Całki powierzchniowe w R n Na początek małe uzupełnienie z algebry liniowej. Niech R n k oznacza przestrzeń liniową macierzy o n wierszach i k kolumnach. Dla dowolnej macierzy A R n k, gdzie k n, połóżmy

Bardziej szczegółowo

Równania liniowe. Rozdział Przekształcenia liniowe. Niech X oraz Y będą dwiema niepustymi przestrzeniami wektorowymi nad ciałem

Równania liniowe. Rozdział Przekształcenia liniowe. Niech X oraz Y będą dwiema niepustymi przestrzeniami wektorowymi nad ciałem Rozdział 6 Równania liniowe 6 Przekształcenia liniowe Niech X oraz Y będą dwiema niepustymi przestrzeniami wektorowymi nad ciałem F Definicja 6 Funkcję f : X Y spełniającą warunki: a) dla dowolnych x,

Bardziej szczegółowo

V. TERMODYNAMIKA KLASYCZNA

V. TERMODYNAMIKA KLASYCZNA 46. ERMODYNAMIKA KLASYCZNA. ERMODYNAMIKA KLASYCZNA ermodynamka jako nauka powstała w XIX w. Prawa termodynamk są wynkem obserwacj welu rzeczywstych procesów- są to prawa fenomenologczne modelu rzeczywstośc..

Bardziej szczegółowo

MECHANIKA 2 MOMENT BEZWŁADNOŚCI. Wykład Nr 10. Prowadzący: dr Krzysztof Polko

MECHANIKA 2 MOMENT BEZWŁADNOŚCI. Wykład Nr 10. Prowadzący: dr Krzysztof Polko MECHANIKA Wykład Nr 10 MOMENT BEZWŁADNOŚCI Prowadzący: dr Krzysztof Polko Defncja momentu bezwładnośc Momentem bezwładnośc punktu materalnego względem płaszczyzny, os lub beguna nazywamy loczyn masy punktu

Bardziej szczegółowo

5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA

5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA . OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA Defncja grafu Pod pojęcem grafu G rozumemy następującą dwójkę uporządkowaną (defncja grafu Berge a): (.) G W,U gdze: W zbór werzchołków grafu, U zbór łuków grafu, U W W,

Bardziej szczegółowo

Całki krzywoliniowe skierowane

Całki krzywoliniowe skierowane Całki krzywoliniowe skierowane Zamiana całki krzywoliniowej skierowanej na całkę pojedyńcza. Twierdzenie Greena. Zastosowania całki krzywoliniowej skierowanej. Małgorzata Wyrwas Katedra Matematyki Wydział

Bardziej szczegółowo

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE Inormatyka Podstawy Programowana 06/07 Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE 6. Równana algebraczne. Poszukujemy rozwązana, czyl chcemy określć perwastk rzeczywste równana:

Bardziej szczegółowo

Różniczkowalność, pochodne, ekstremum funkcji. x 2 1 x x 2 k

Różniczkowalność, pochodne, ekstremum funkcji. x 2 1 x x 2 k Różnczkowalność, pochodne, ekstremum funkcj Ćwczene 1 Polczyć pochodn a kerunkow a funkcj: 1 1 1 x 1 x 2 x k ϕ(x 1,, x k ) x 2 1 x 2 2 x 2 k x k 1 1 x k 1 2 x k 1 w dowolnym punkce p [x 1, x 2,, x k T

Bardziej szczegółowo

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. http://zajecia.jakubw.pl/ Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. http://zajecia.jakubw.pl/ Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja) Analza danych Dane trenngowe testowe. Algorytm k najblższych sąsadów. Jakub Wróblewsk jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajeca.jakubw.pl/ OGÓLNY SCHEMAT Mamy dany zbór danych podzelony na klasy decyzyjne, oraz

Bardziej szczegółowo

Symetrie i struktury ciała stałego - W. Sikora

Symetrie i struktury ciała stałego - W. Sikora Symetre struktury cała stałego - W. Skora ( W wykładach zostały wykorzystane fragmenty materałów opracowanych w ramach praktyk wakacyjnej przez studentk specjalnośc Fzyka Cała Stałego WFIS: Sylwę Chudy,

Bardziej szczegółowo

Pattern Classification

Pattern Classification attern Classfcaton All materals n these sldes were taken from attern Classfcaton nd ed by R. O. Duda,. E. Hart and D. G. Stork, John Wley & Sons, 000 wth the permsson of the authors and the publsher Chapter

Bardziej szczegółowo

Wstęp do metod numerycznych Faktoryzacja SVD Metody iteracyjne. P. F. Góra

Wstęp do metod numerycznych Faktoryzacja SVD Metody iteracyjne. P. F. Góra Wstęp do metod numerycznych Faktoryzacja SVD Metody teracyjne P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2013 Sngular Value Decomposton Twerdzene 1. Dla każdej macerzy A R M N, M N, stneje rozkład

Bardziej szczegółowo

Wyprowadzenie prawa Gaussa z prawa Coulomba

Wyprowadzenie prawa Gaussa z prawa Coulomba Wyprowadzenie prawa Gaussa z prawa Coulomba Natężenie pola elektrycznego ładunku punktowego q, umieszczonego w początku układu współrzędnych (czyli prawo Coulomba): E = Otoczmy ten ładunek dowolną powierzchnią

Bardziej szczegółowo

Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych Komputerowa analza zagadneń różnczkowych 1. Układy równań lnowych P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letn 2007/08 Podstawowe fakty Równane Ax = b, x, b R N, A R N N (1) ma jednoznaczne

Bardziej szczegółowo

Analiza II.2*, lato komentarze do ćwiczeń

Analiza II.2*, lato komentarze do ćwiczeń Analiza.2*, lato 2018 - komentarze do ćwiczeń Marcin Kotowski 5 czerwca 2019 1 11 2019, zadanie 2 z serii domowej 1 Pokażemy, że jeśli f nie jest stała, to całka: f(x f(y B B x y dx dy jest nieskończona.

Bardziej szczegółowo

Minister Edukacji Narodowej Pani Katarzyna HALL Ministerstwo Edukacji Narodowej al. J. Ch. Szucha 25 00-918 Warszawa Dnia 03 czerwca 2009 r.

Minister Edukacji Narodowej Pani Katarzyna HALL Ministerstwo Edukacji Narodowej al. J. Ch. Szucha 25 00-918 Warszawa Dnia 03 czerwca 2009 r. Mnster Edukacj arodowej Pan Katarzyna HALL Mnsterstwo Edukacj arodowej al. J. Ch. Szucha 25 00-918 arszawa Dna 03 czerwca 2009 r. TEMAT: Propozycja zmany art. 30a ustawy Karta auczycela w forme lstu otwartego

Bardziej szczegółowo

Elektrodynamika Część 1 Elektrostatyka Ryszard Tanaś Zakład Optyki Nieliniowej, UAM

Elektrodynamika Część 1 Elektrostatyka Ryszard Tanaś Zakład Optyki Nieliniowej, UAM Elektrodynamika Część 1 Elektrostatyka Ryszard Tanaś Zakład Optyki Nieliniowej, UAM http://zon8.physd.amu.edu.pl/\~tanas Spis treści 1 Literatura 3 2 Elektrostatyka 4 2.1 Pole elektryczne......................

Bardziej szczegółowo

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np. Wykład 7 Uwaga: W praktyce często zdarza sę, że wynk obu prób możemy traktować jako wynk pomarów na tym samym elemence populacj np. wynk x przed wynk y po operacj dla tego samego osobnka. Należy wówczas

Bardziej szczegółowo

Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I

Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I Katarzyna Grabowska, KMMF 6 stycznia 014 1 Różniczkowanie pól i form 1.1 Pochodna kowariantna Zobaczmy jak we współrzędnych wyglądać będzie równanie różniczkowe

Bardziej szczegółowo

Elektrodynamika Część 1 Elektrostatyka Ryszard Tanaś Zakład Optyki Nieliniowej, UAM

Elektrodynamika Część 1 Elektrostatyka Ryszard Tanaś Zakład Optyki Nieliniowej, UAM Elektrodynamika Część 1 Elektrostatyka Ryszard Tanaś Zakład Optyki Nieliniowej, UAM http://zon8.physd.amu.edu.pl/~tanas Spis treści 1 Literatura 3 2 Elektrostatyka 4 2.1 Pole elektryczne....................

Bardziej szczegółowo

METODY MATEMATYCZNE I STATYSTYCZNE W INŻYNIERII CHEMICZNEJ

METODY MATEMATYCZNE I STATYSTYCZNE W INŻYNIERII CHEMICZNEJ METODY MATEMATYCZNE I STATYSTYCZNE W INŻYNIERII CHEMICZNEJ Wykład 3 Elementy analizy pól skalarnych, wektorowych i tensorowych Prof. Antoni Kozioł, Wydział Chemiczny Politechniki Wrocławskiej 1 Analiza

Bardziej szczegółowo

Wykład 15. Matematyka 3, semestr zimowy 2011/ listopada 2011

Wykład 15. Matematyka 3, semestr zimowy 2011/ listopada 2011 Wykład 5 Matematyka 3, semestr zimowy / 9 listopada W trakcie tego i następnych kilku wykładów zajmować się będziemy analizą zespoloną, czyli różniczkowaniem i całkowaniem funkcji argumentu zespolonego

Bardziej szczegółowo

u u u( x) u, x METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH, METODA ELEMENTÓW BRZEGOWYCH i METODA ELEMENTÓW SKOŃCZONYCH

u u u( x) u, x METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH, METODA ELEMENTÓW BRZEGOWYCH i METODA ELEMENTÓW SKOŃCZONYCH METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH, METODA ELEMENTÓW BRZEGOWYCH METODA ELEMENTÓW SKOŃCZONYCH Szkc rozwązana równana Possona w przestrzen dwuwymarowe. Równane Possona to równae różnczkowe cząstkowe opsuące wele

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Kryteria oceniania odpowiedzi. Arkusz A II. Strona 1 z 5

MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Kryteria oceniania odpowiedzi. Arkusz A II. Strona 1 z 5 MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Krytera ocenana odpowedz Arkusz A II Strona 1 z 5 Odpowedz Pytane 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Odpowedź D C C A B 153 135 232 333 Zad. 10. (0-3) Dana jest funkcja postac. Korzystając

Bardziej szczegółowo

Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie.

Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie. Zaps nformacj, systemy pozycyjne 1 Lteratura Jerzy Grębosz, Symfona C++ standard. Harvey M. Detl, Paul J. Detl, Arkana C++. Programowane. Zaps nformacj w komputerach Wszystke elementy danych przetwarzane

Bardziej szczegółowo

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda BADANIA OPERACYJNE Podejmowane decyzj w warunkach nepewnośc dr Adam Sojda Teora podejmowana decyzj gry z naturą Wynk dzałana zależy ne tylko od tego, jaką podejmujemy decyzję, ale równeż od tego, jak wystąp

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo geometryczne

Prawdopodobieństwo geometryczne Prawdopodobeństwo geometryczne Przykład: Przestrzeń zdarzeń elementarnych określona jest przez zestaw punktów (x, y) na płaszczyźne wypełna wnętrze kwadratu [0 x ; 0 y ]. Znajdź p-stwo, że dowolny punkt

Bardziej szczegółowo

Lista 6. Kamil Matuszewski 26 listopada 2015

Lista 6. Kamil Matuszewski 26 listopada 2015 Lsta 6 Kaml Matuszews 6 lstopada 5 4 5 6 7 8 9 4 5 X X X X X X X X X X X D X X N Gdze X-spsae, D-Delarowae, N-edelarowae. Zadae Zadae jest westą odpowedego pomalowaa. Weźmy sobe szachowcę x, poumerujmy

Bardziej szczegółowo

Rozdział 3. Tensory. 3.1 Krzywoliniowe układy współrzędnych

Rozdział 3. Tensory. 3.1 Krzywoliniowe układy współrzędnych Rozdział 3 Tensory 3.1 Krzywoliniowe układy współrzędnych W kartezjańskim układzie współrzędnych punkty P są scharakteryzowane przez współrzędne kartezjańskie wektora wodzącego r = x 1 i 1 + x 2 i 2 +

Bardziej szczegółowo

11/22/2014. Jeśli stała c jest równa zero to takie gry nazywamy grami o sumie zerowej.

11/22/2014. Jeśli stała c jest równa zero to takie gry nazywamy grami o sumie zerowej. /22/24 Dwuosobowe gry o sume zero DO NAUCZENIA I ZAPAMIĘTANIA: Defnca zaps ger o sume zero, adaptaca ogólnych defnc. Punkt sodłowy Twerdzena o zwązkach punktu sodłowego z koncepcam rozwązań PRZYPOMNIENIE:

Bardziej szczegółowo

1 Przestrzenie statystyczne, statystyki

1 Przestrzenie statystyczne, statystyki M. Beśka, Statystyka matematyczna, wykład 1 1 1 Przestrzene statystyczne, statystyk 1.1 Rozkłady zmennych losowych Nech Ω, F, P ) będze ustaloną przestrzeną probablstyczną, a X : Ω IR zmenną losową na

Bardziej szczegółowo

Przestrzeń unitarna. Jacek Kłopotowski. 23 października Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH

Przestrzeń unitarna. Jacek Kłopotowski. 23 października Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH 23 października 2018 Definicja iloczynu skalarnego Definicja Iloczynem skalarnym w przestrzeni liniowej R n nazywamy odwzorowanie ( ) : R n R n R spełniające

Bardziej szczegółowo

RUCH OBROTOWY Można opisać ruch obrotowy ze stałym przyspieszeniem ε poprzez analogię do ruchu postępowego jednostajnie zmiennego.

RUCH OBROTOWY Można opisać ruch obrotowy ze stałym przyspieszeniem ε poprzez analogię do ruchu postępowego jednostajnie zmiennego. RUCH OBROTOWY Można opsać ruch obrotowy ze stałym przyspeszenem ε poprzez analogę do ruchu postępowego jednostajne zmennego. Ruch postępowy a const. v v at s s v t at Ruch obrotowy const. t t t Dla ruchu

Bardziej szczegółowo

Geometria Lista 0 Zadanie 1

Geometria Lista 0 Zadanie 1 Geometria Lista 0 Zadanie 1. Wyznaczyć wzór na pole równoległoboku rozpiętego na wektorach u, v: (a) nie odwołując się do współrzędnych tych wektorów; (b) odwołując się do współrzędnych względem odpowiednio

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Zdzisław Dzedzej. Politechnika Gdańska. Gdańsk, 2013

Zdzisław Dzedzej. Politechnika Gdańska. Gdańsk, 2013 Zdzisław Dzedzej Politechnika Gdańska Gdańsk, 2013 1 PODSTAWY 2 3 Definicja. Przestrzeń metryczna (X, d) jest zwarta, jeśli z każdego ciągu {x n } w X można wybrać podciąg zbieżny {x nk } w X. Ogólniej

Bardziej szczegółowo

Jak łatwo zauważyć, zbiór form symetrycznych (podobnie antysymetrycznych) stanowi podprzestrzeń przestrzeni L(V, V, K). Oznaczamy ją Sym(V ).

Jak łatwo zauważyć, zbiór form symetrycznych (podobnie antysymetrycznych) stanowi podprzestrzeń przestrzeni L(V, V, K). Oznaczamy ją Sym(V ). Odwzorowania n-liniowe; formy n-liniowe Definicja 1 Niech V 1,..., V n, U będą przestrzeniami liniowymi nad ciałem K. Odwzorowanie G: V 1 V n U nazywamy n-liniowym, jeśli dla każdego k [n] i wszelkich

Bardziej szczegółowo

KOINCYDENTNOŚĆ MODELU EKONOMETRYCZNEGO A JEGO JAKOŚĆ MIERZONA WARTOŚCIĄ WSPÓŁCZYNNIKA R 2 (K)

KOINCYDENTNOŚĆ MODELU EKONOMETRYCZNEGO A JEGO JAKOŚĆ MIERZONA WARTOŚCIĄ WSPÓŁCZYNNIKA R 2 (K) STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 31 Mchał Kolupa Poltechnka Radomska w Radomu Joanna Plebanak Szkoła Główna Handlowa w Warszawe KOINCYDENTNOŚĆ MODELU EKONOMETRYCZNEGO A JEGO

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Zmienne losowe

Statystyka. Zmienne losowe Statystyka Zmenne losowe Zmenna losowa Zmenna losowa jest funkcją, w której każdej wartośc R odpowada pewen podzbór zboru będący zdarzenem losowym. Zmenna losowa powstaje poprzez przyporządkowane każdemu

Bardziej szczegółowo

Statystyka Opisowa 2014 część 2. Katarzyna Lubnauer

Statystyka Opisowa 2014 część 2. Katarzyna Lubnauer Statystyka Opsowa 2014 część 2 Katarzyna Lubnauer Lteratura: 1. Statystyka w Zarządzanu Admr D. Aczel 2. Statystyka Opsowa od Podstaw Ewa Waslewska 3. Statystyka, Lucjan Kowalsk. 4. Statystyka opsowa,

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Zastosowane modelu potęgowego Przekształcene Boxa-Coxa 2. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne 3. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zastosowane

Bardziej szczegółowo

Prędkość fazowa i grupowa fali elektromagnetycznej w falowodzie

Prędkość fazowa i grupowa fali elektromagnetycznej w falowodzie napisał Michał Wierzbicki Prędkość fazowa i grupowa fali elektromagnetycznej w falowodzie Prędkość grupowa paczki falowej Paczka falowa jest superpozycją fal o różnej częstości biegnących wzdłuż osi z.

Bardziej szczegółowo

2012-10-11. Definicje ogólne

2012-10-11. Definicje ogólne 0-0- Defncje ogólne Logstyka nauka o przepływe surowców produktów gotowych rodowód wojskowy Utrzyywane zapasów koszty zwązane.n. z zarożene kaptału Brak w dostawach koszty zwązane.n. z przestoje w produkcj

Bardziej szczegółowo

Programowanie Równoległe i Rozproszone

Programowanie Równoległe i Rozproszone Programowane Równoległe Rozproszone Wykład Programowane Równoległe Rozproszone Lucjan Stapp Wydzał Matematyk Nauk Informacyjnych Poltechnka Warszawska (l.stapp@mn.pw.edu.pl) /38 PRR Wykład Chcemy rozwązać

Bardziej szczegółowo

Geometria Różniczkowa I

Geometria Różniczkowa I Geometria Różniczkowa I wykład trzeci NiechC (M)oznaczazbiórwszystkichgładkichfunkcjinarozmaitościM.C (M)jestrzeczywistą, przemienną algebrą z jedynką. Istotną rolę w geometrii różniczkowej odgrywają homomorfizmy

Bardziej szczegółowo

Wykład Matematyka A, I rok, egzamin ustny w sem. letnim r. ak. 2002/2003. Każdy zdający losuje jedno pytanie teoretyczne i jedno praktyczne.

Wykład Matematyka A, I rok, egzamin ustny w sem. letnim r. ak. 2002/2003. Każdy zdający losuje jedno pytanie teoretyczne i jedno praktyczne. Wykład Matematyka A, I rok, egzamin ustny w sem. letnim r. ak. 2002/2003. Każdy zdający losuje jedno pytanie teoretyczne i jedno praktyczne. pytania teoretyczne:. Co to znaczy, że wektory v, v 2 i v 3

Bardziej szczegółowo

y(t) = y 0 + R sin t, t R. z(t) = h 2π t

y(t) = y 0 + R sin t, t R. z(t) = h 2π t SNM - Elementy analizy wektorowej - 1 Całki krzywoliniowe Definicja (funkcja wektorowa jednej zmiennej) Funkcją wektorową jednej zmiennej nazywamy odwzorowanie r : I R 3, gdzie I oznacza przedział na prostej,

Bardziej szczegółowo

Podprzestrzenie macierzowe

Podprzestrzenie macierzowe Podprzestrzee macerzowe werdzee: Dla dwóch macerzy A B o tych samych wymarach zachodz: ( ) ( ) wersz a) R A R B A ~ B Dowód: wersz a) A ~ B stee P taka że PA B 3 0 A 4 3 0 0 E A B 0 0 0 E B 3 6 4 0 0 0

Bardziej szczegółowo

1. PODSTAWY TEORETYCZNE

1. PODSTAWY TEORETYCZNE 1. PODSTAWY TEORETYCZNE 1 1. 1. PODSTAWY TEORETYCZNE 1.1. Wprowadzenie W pierwszym wykładzie przypomnimy podstawowe działania na macierzach. Niektóre z nich zostały opisane bardziej szczegółowo w innych

Bardziej szczegółowo

Energia potencjalna jest energią zgromadzoną w układzie. Energia potencjalna może być zmieniona w inną formę energii (na przykład energię kinetyczną)

Energia potencjalna jest energią zgromadzoną w układzie. Energia potencjalna może być zmieniona w inną formę energii (na przykład energię kinetyczną) 1 Enega potencjalna jest enegą zgomadzoną w układze. Enega potencjalna może być zmenona w nną omę eneg (na pzykład enegę knetyczną) może być wykozystana do wykonana pacy. Sumę eneg potencjalnej knetycznej

Bardziej szczegółowo

Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I

Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I Katarzyna Grabowska, KMMF 1 listopada 013 1 Odwzorowanie styczne i cofnięcie formy cd: 1.1 Transport pola wektorowego i cofnięcie formy W poprzednim paragrafie

Bardziej szczegółowo

Linie sił pola elektrycznego

Linie sił pola elektrycznego Wykład 5 5.6. Linie sił pola elektrycznego Pamiętamy, że we wzorze (5.) określiliśmy natężenie pola elektrycznego przy pomocy ładunku próbnego q 0, którego wielkość dążyła do zera. Robiliśmy to po to,

Bardziej szczegółowo

Rozdział 1. Wektory losowe. 1.1 Wektor losowy i jego rozkład

Rozdział 1. Wektory losowe. 1.1 Wektor losowy i jego rozkład Rozdział 1 Wektory losowe 1.1 Wektor losowy i jego rozkład Definicja 1 Wektor X = (X 1,..., X n ), którego każda współrzędna jest zmienną losową, nazywamy n-wymiarowym wektorem losowym (krótko wektorem

Bardziej szczegółowo

Całki krzywoliniowe. SNM - Elementy analizy wektorowej - 1

Całki krzywoliniowe. SNM - Elementy analizy wektorowej - 1 SNM - Elementy analizy wektorowej - 1 Całki krzywoliniowe Definicja (funkcja wektorowa jednej zmiennej) Funkcją wektorową jednej zmiennej nazywamy odwzorowanie r : I R 3, gdzie I oznacza przedział na prostej,

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych

Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych Temat 7 Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych Rozważmy płaski obszar R 2 ograniczony krzywą. la równania Laplace a (Poissona) stawia się trzy podstawowe zagadnienia brzegowe. Zagadnienie irichleta

Bardziej szczegółowo

Logika i teoria mnogości/wykład 1: Po co nam teoria mnogości? Naiwna teoria mnogości, naiwna indukcja, naiwne dowody niewprost

Logika i teoria mnogości/wykład 1: Po co nam teoria mnogości? Naiwna teoria mnogości, naiwna indukcja, naiwne dowody niewprost 1 z 8 2013-03-23 18:23 Logka teora mnogośc/wykład 1: Po co nam teora mnogośc? Nawna teora mnogośc, nawna ndukcja, nawne dowody newprost From Studa Informatyczne < Logka teora mnogośc "Nawna" teora mnogośc

Bardziej szczegółowo

Rozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB

Rozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB Rozwązywane zadań optymalzacj w środowsku programu MATLAB Zagadnene optymalzacj polega na znajdowanu najlepszego, względem ustalonego kryterum, rozwązana należącego do zboru rozwązań dopuszczalnych. Standardowe

Bardziej szczegółowo

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4 St ł Cchock Stansław C h k Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0 1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających

Bardziej szczegółowo

Statystyka Inżynierska

Statystyka Inżynierska Statystyka Inżynerska dr hab. nż. Jacek Tarasuk AGH, WFIS 013 Wykład DYSKRETNE I CIĄGŁE ROZKŁADY JEDNOWYMIAROWE Zmenna losowa, Funkcja rozkładu, Funkcja gęstośc, Dystrybuanta, Charakterystyk zmennej, Funkcje

Bardziej szczegółowo

SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 7. KLASYFIKATORY BAYESA. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska.

SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 7. KLASYFIKATORY BAYESA. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska. SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 7. KLASYFIKATORY BAYESA Częstochowa 4 Dr hab. nż. Grzegorz Dudek Wydzał Elektryczny Poltechnka Częstochowska TWIERDZENIE BAYESA Wedza pozyskwana przez metody probablstyczne ma

Bardziej szczegółowo