Waga szalkowa i uogólniony problem fałszywej monety

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Waga szalkowa i uogólniony problem fałszywej monety"

Transkrypt

1 Waga szalowa i uogólniony problem fałszywej monety Marcel Kołodziejczy Hugo Steinhaus w Kalejdosopie matematycznym ([7]) przedstawił następujące zadania: oraz Mamy dziewięć monet pozornie jednaowych. Wiemy, że jedna z nich (nie wiemy tóra) jest fałszywa i waży mniej od pozostałych. Trzeba ją wyryć w dwóch ważeniach na wadze szalowej bez użycia odważniów (wolno łaść po ila monet na ażdej szalce). Mamy trzynaście monet, z tórych doładnie jedna jest fałszywa, ale nie wiemy, czy jest cięższa, czy lżejsza od monet dobrych. Mamy ją wyryć w trzech ważeniach na wadze szalowej. Podobne zadania związane z użyciem wagi szalowej można znaleźć w wielu innych publiacjach, np. [3], [4], [5]. W niniejszej pracy przedstawiam rozważania dotyczące możliwie szeroiej lasy podobnych problemów. Łącznie rozważę 48 wariantów zadań Steinhausa. Ze względu na dużą ich liczbę oraz znaczne podobieństwo podam treści wszystich tych wariantów łącznie. Konretny wariant będzie wyznaczony przez wybór pięciu liter. Dane są dwie liczby naturalne n i. Wiemy, że wśród n monet A) na pewno B) być może jedna moneta jest fałszywa i ma inną masę niż pozostałe monety. C) Wiemy D) Nie wiemy czy jest ona cięższa, czy lżejsza od pozostałych monet. Oprócz tego mamy do dyspozycji E) 0 F) 1 G) niesończenie wiele dodatowych monet dobrych. Naszym zadaniem jest ustalić, czy da się za pomocą ważeń na wadze szalowej, bez użycia odważniów (używamy tylo monet) H) stwierdzić czy tóraś z monet jest fałszywa, a jeśli ta, to wsazać ją. I) stwierdzić czy tóraś z monet jest fałszywa, a jeśli ta, to wsazać ją i oreślić, czy jest cięższa, czy lżejsza od dobrych monet. Ponadto od tych ważeń J) wymaga się K) nie wymaga się aby to jaie monety biorą udział w olejnych ważeniach było wiadome jeszcze przed wyonaniem pierwszego ważenia (czyli nie możemy uzależnić wyboru monet do ważenia od wyniów wcześniejszych ważeń). Treść pojedynczego wariantu jest wyznaczona przez wybranie jednej z liter A lub B, jednej z liter C lub D, jednej z E, F lub G oraz H lub I i jednej z liter J lub K. 1

2 Marcel Kołodziejczy Oryginalne zadania Steinhausa można oreślić zatem jao warianty ACEHK z n=9 i = oraz ADEHK z n=13 i =3 naszego uogólnionego zadania. Łącznie rozważamy 3 =48 wariantów zadania ((A/B)(C/D)(E/F/G)(H/I)(J/K)), przy czym nietóre z nich tylo nieznacznie różnią się od innych. Na przyład w wariancie ACEIJ wymaga się ustalenia, czy fałszywa moneta jest cięższa, czy lżejsza od monet dobrych (I), podczas gdy informację taą mamy daną (C). Wariant ten zatem nie różni się istotnie od ACEHJ. Często w pracy będę pisać jednocześnie o pewnych grupach wariantów zadania. Będę wówczas nietóre z liter zastępować gwiazdą, co będzie oznaczało dowolność wyboru litery na danej pozycji. Na przyład zapis AC*** oznacza wszystie zadania, w tórych wiemy, że na pewno jedna z monet jest fałszywa i wiemy, czy jest ona cięższa, czy lżejsza od pozostałych monet. Dla ustalonych n, oraz wariantu zadania odpowiedź na postawione w zadaniu pytanie może być twierdząca lub przecząca. W przypadu odpowiedzi przeczącej muszę uzasadnić, że fatycznie ważeń nie wystarcza do wsazania fałszywej monety, natomiast w przypadu odpowiedzi twierdzącej muszę podać algorytm wyonywania ważeń. Podam teraz w tabelach wynii, tóre następnie uzasadnię. W wariantach *C*** (wiemy, czy fałszywa moneta jest cięższa, czy lżejsza od pozostałych monet) odpowiedź na postawione w zadaniu pytanie jest pozytywna, gdy A (na pewno tóraś moneta jest fałszywa) Zadanie ma sens dla n 1 B (być może tóraś moneta jest fałszywa) J (ważenia zaplanowane z góry) E (nie mamy monet dodatowych) K (nie trzeba planować ważeń z góry) F/G (mamy dodatowe dobre monety) n 3 n 3 n 3 n 3-1 n 1 n 3 - n 3-1 n 1 n 3-1 W wariantach *D*** (nie wiemy, czy fałszywa moneta jest cięższa, czy lżejsza od pozostałych monet) odpowiedź na postawione w zadaniu pytanie jest pozytywna, gdy A (na pewno tóraś moneta jest fałszywa) Zadanie ma sens dla n 1 H (nie musimy ustalać czy fałszywa moneta jest cięższa czy lżejsza) I (mamy ustalić czy fałszywa moneta jest cięższa czy lżejsza) B (być może tóraś moneta jest fałszywa) E (nie mamy dodatowych monet) n (3-1)/ n n (3-3)/ n 1 n n (3-3)/ lub n=0 n 1 n F/G (mamy dodatowe dobre monety) n (3 +1)/ n (3-1)/ n (3-1)/ Na przyład nie jest możliwe wsazanie wśród 40 monet fałszywej monety poprzez wyonanie 4 ważeń na wadze szalowej, gdy nie mamy dodatowych monet, nie wiemy, czy fałszywa moneta

3 Waga szalowa i uogólniony problem fałszywej monety 3 w ogóle istnieje i czy gdyby istniała byłaby cięższa, czy lżejsza od pozostałych (40>39=(3 4-3)/). Jest to odpowiedź wspólna dla wszystich wariantów BDE**. Autorzy zbioru zadań [5] piszą, że nie znają odpowiedzi dla wariantu ADEHK. Należy zauważyć, że w wariantach A**** zadanie ma sens tylo dla n 1. Istotnie, soro na pewno jedna moneta jest fałszywa, to nie może być n=0. Z powyższych tabel wynia, że gdy mamy do dyspozycji dodatowe monety, wówczas nie ma znaczenia ich liczba. Zawsze poradzimy sobie wyorzystując tylo jedną z nich. Niemal zawsze ważenia można zaplanować z góry. Jedynymi wyjątami są warianty BCE*K, w przypadu tórych nie możemy zaplanować ważeń gdy n=3 -. Poażemy, że zależności między n i podane w tabelach są warunami oniecznymi i dostatecznymi do tego, by wymagane ważenia dało się wyonać. Konieczność warunów podanych w tabelach Rozumowanie będzie polegało na zliczaniu możliwych wyniów ważeń i porównywaniu ich z ilością możliwych odpowiedzi do danego zadania. Jeśli możliwych wyniów ważeń oaże się mniej niż możliwych odpowiedzi, wówczas informacja uzysana po wyonaniu ważeń nie jest wystarczająca do wsazania odpowiedzi. Wiemy, czy fałszywa moneta jest cięższa, czy lżejsza od pozostałych monet (warianty *C***) W wariantach AC*** (na pewno tóraś moneta jest fałszywa i wiemy czy jest cięższa, czy lżejsza od pozostałych, w szczególności zadanie nie ma sensu gdy n=0) mamy poazać, że gdy n>3 wówczas odpowiednich ważeń nie da się wyonać. Istotnie, jedno ważenie daje jeden z trzech wyniów (równowaga, wychylenie wagi w prawą lub w lewą stronę). ważeń daje jeden z 3 wyniów. Tymczasem fałszywa moneta może być jedną z n>3 monet. Informacja uzysana w ważeniach nie pozwala zatem jednoznacznie wsazać fałszywej monety. Podobnie, w wariantach BC*** możliwych wyniów ważeń jest 3 natomiast możliwych odpowiedzi jest n+1 (tóraś z n monet jest fałszywa lub wszystie monety są dobre). Gdy n>3-1, wówczas n+1>3, zatem ważeń nie wystarczy. Warune n 1 w przypadach BCE** wynia stąd, że jeśli mamy tylo jedną monetę i nie mamy żadnych innych monet, moneta ta może być równie dobrze fałszywa ja i prawdziwa (nie mamy żadnych wzorców do porównania). W przypadu BCE*J muszę poazać, że ważeń nie wystarczy do wsazania fałszywej monety wśród 3 - monet. Przeprowadzę dowód nie wprost. Oczywistym jest, że w ażdym ważeniu na prawej i na lewej szalce powinna znajdować się taa sama liczba monet. Ponumerujmy monety liczbami 1,,, 3 -. Zaplanowanie ważeń oznacza przyporządowanie ażdej monecie wartości oreślających położenie tejże monety w poszczególnych ważeniach. Doładniej, i-tej monecie przyporządowana zostaje -ta (w i 1,w i,,w i ), gdzie w i j {P,0}. w i j=p, w i j= w i j=0 oznaczają, że moneta o numerze i w j-tym ważeniu będzie leżała odpowiednio na prawej, na lewej szalce, nie będzie brała udziału w j-tym ważeniu. -ti przyporządowane różnym monetom muszą

4 Marcel Kołodziejczy 4 być różne i żadna z nich nie może być -tą zerową (0,0,,0). Wszystich niezerowych -te jest 3-1, natomiast monet jest 3 -. Oznacza to, że monetom przyporządowane są wszystie niezerowe -ti z wyjątiem jednej (w 1,w,,w ). Ponieważ -ta ta jest niezerowa, więc w j 0 dla pewnego j. Załóżmy, bez zmniejszania ogólności, że w j =L. Liczba tych i, dla tórych w i j=l wynosi wówczas , natomiast liczba tych i, dla tórych w i j=p wynosi 3-1. Oznacza to, że w j-tym ważeniu na lewej szalce będzie o jedną monetę mniej niż na prawej szalce, co prowadzi do sprzeczności. Nie wiemy, czy fałszywa moneta jest cięższa, czy lżejsza od pozostałych monet (warianty *D***) Zajmijmy się wariantami AD(F/G)I*. Ponieważ musimy ustalić, czy fałszywa moneta (tóra na pewno istnieje) jest cięższa czy lżejsza od pozostałych, zatem w przeprowadzonych ważeniach nie mogą wystąpić same równowagi (uniemożliwiałoby to oreślenie wagi fałszywej monety). Możliwych wyniów ważeń jest zatem co najwyżej 3-1, natomiast możliwych odpowiedzi n (należy wsazać jedną z n monet i oreślić czy jest cięższa, czy lżejsza od pozostałych). Jeśli n>(3-1)/, wówczas n>3-1, zatem ważeń nie wystarczy. Dla przypadów BD(F/G)** zauważmy, że nawet jeśli nie musimy oreślić czy fałszywa moneta jest cięższa, czy lżejsza od pozostałych, to informację tą i ta uzysujemy. Możliwych wyniów ważeń jest 3 natomiast możliwych odpowiedzi jest n+1 (tóraś z n monet jest cięższa lub lżejsza albo wszystie monety są dobre). Jeśli n>(3-1)/, wówczas n+1>3, zatem ważeń nie wystarczy. Przypadi AD(F/G)H*. Załóżmy, że ważeń wystarczy do spełnienia warunów narzuconych przez zadanie. Możliwych wyniów ważeń jest 3. Gdy wyniiem tym będzie równowag nie będziemy w stanie oreślić czy fałszywa moneta jest cięższa, czy lżejsza od pozostałych, natomiast gdy w co najmniej jednym z ważeń waga się wychyli, wówczas nie tylo wsażemy fałszywą monetę, ale dodatowo oreślimy jej wagę względem dobrych monet. Daje to nierówność (n-1)+1 3, czyli n (3 +1)/. W przypadach *DE** podany w tabeli warune n wynia stąd, że jeśli mamy doładnie dwie monety i nie wiemy czy fałszywa moneta jest cięższa czy lżejsza od monet dobrych to nie możemy wsazać fałszywej monety. Warune n 1 w wariantach BDE** z olei wynia stąd, że jeśli mamy tylo jedną monetę i nie mamy żadnych innych monet, moneta ta może być równie dobrze fałszywa ja i prawdziwa (nie mamy żadnych wzorców do porównania). Podobnie w przypadu ADEI* co prawda wiemy, że jedyna moneta jest fałszywa, ale nie jesteśmy w stanie stwierdzić, czy jest ona cięższa, czy lżejsza od monet prawdziwych (tórych nie mamy do dyspozycji). Uzasadnimy teraz nierówność n (3-3)/ dla przypadu ADEI*. Załóżmy, że n oraz są taie, że odpowiednie ważenia można wyonać. Niech m będzie liczbą monet, tóre położymy na ażdej szali w pierwszym ważeniu. Jeśli w ważeniu tym wystąpi równowaga, wówczas fałszywą monetą jest jedna z n-m monet, tóre nie brały udziału w tym ważeniu. Pozostałe -1 ważeń muszą nam zatem umożliwić wyrycie fałszywej monety i ustalenie jej wagi wśród n-m monet. Daje to nierówność (1) (n-m) 3-1. Jeżeli w pierwszym ważeniu waga wychyliła się, to fałszywą monetą jest tóraś z m monet biorących udział w pierwszym ważeniu. Pozostałe -1 ważeń muszą nam zatem umożliwić

5 Waga szalowa i uogólniony problem fałszywej monety 5 wyrycie fałszywej monety (i ustalenie jej wagi) wśród m monet. Daje to nierówność m 3-1, czyli () m 3-1. Czynni po prawej stronie nierówności bierze się stąd, że w pierwszym ważeniu waga mogła wychylić się w prawo lub w lewo. Po uwzględnieniu nieparzystości 3-1, nierówności te przyjmują postać (n-m) m Dodając do pierwszej z tych nierówności drugą pomnożoną stronami przez dostajemy n , czyli n (3-3)/. W przypadu BDE** zauważmy, że jeśli wyryliśmy fałszywą monetę, to w tórymś z ważeń waga musiała się wychylić. Oznacza to, że nie tylo wyryliśmy fałszywą monetę, ale taże ustaliliśmy, czy jest ona cięższa, czy lżejsza od monet prawdziwych. Musi być zatem spełniona nierówność n (3-3)/ poazana dla wariantów ADEI*. Dowód tego, że dla wariantów ADEH* nierówność n (3-1)/ musi być spełniona jest podobny do dowodu nierówności n (3-3)/ dla przypadu ADEI*. Jedyna różnica polega na tym, że w przypadu wystąpienia równowagi w pierwszym ważeniu pozostałe -1 ważeń muszą nam umożliwić wyrycie fałszywej monety wśród n-m monet lub ustalenie, że wszystie monety są prawdziwe. Nierówność (1) przybierze postać (n-m-1) (Zauważmy, że jeśli nie wszystie wynii ważeń były równowagami, wówczas nie tylo wsażemy fałszywą monetę, ale taże ustalimy, czy jest ona cięższa, czy lżejsza od monet prawdziwych.) Udowodniliśmy, że waruni podane w tabelach są onieczne do tego, aby możliwe było wyonanie ważeń spełniających wymagania oreślone w treści zadania. Musimy teraz poazać, że waruni te są taże dostateczne. Dostateczność warunów podanych w tabelach Warianty BCEIJ oraz BDEIJ Poazywanie dostateczności podanych warunów zaczniemy od rozpatrzenia wariantów BCEIJ i BDEIJ, gdyż stawiają najwięcej wymagań. Nie tylo musimy zaplanować ważenia z góry, nie wiemy, czy tóraś moneta jest fałszywa, a jeśli jest to musimy ustalić, czy jest cięższa, czy lżejsza od monet dobrych, ale taże nie dysponujemy monetami dodatowymi. W pozostałych wariantach dostateczność podanych warunów poażemy wyorzystując onstrucje dla wariantów BCEIJ i BDEIJ. W obu tych wariantach ważeń musimy zaplanować z góry. Oznacza to, że ażdej z n monet trzeba przyporządować -tę (w 1,w,,w ) {P,0}. Jeśli monecie przyporządowana została -ta (w 1,w,,w ), to w j =P, w j = w j =0 oznaczają, że moneta ta w j-tym ważeniu będzie leżała odpowiednio na prawej szalce, na lewej szalce, nie będzie brała udziału w j-tym ważeniu. Różnym monetom muszą być przyporządowane różne -ti. W przeciwnym razie monety te byłyby nierozróżnialne za pomocą zaplanowanych ważeń. -ti przyporządowane monetom tworzą n elementowy podzbiór A {P,0}. Chcemy, by w ażdym ważeniu na obu szalach leżała taa

6 Marcel Kołodziejczy 6 sama liczba monet, czyli dla i=1,,, zbiory {(t 1,t,,t,) A: t i =P} i {(t 1,t,,t,) A: t i =L} powinny być równoliczne. Przejdźmy do wariantu BCEIJ. Bez zmniejszania ogólności załóżmy, że fałszywa moneta (jeśli istnieje) jest cięższa od monet prawdziwych. Załóżmy ponadto, że dla ażdej pary, n spełniającej waruni podane w tabeli istnieje n elementowy zbiór n {P,0} tai, że (0,0,,0) n oraz dla ażdego i {1,,,} zbiory {(t 1,t,,t,) n : t i =P} i {(t 1,t,,t,) n : t i =L} są równoliczne. Każdej z n monet przyporządujmy inny element zbioru n. Zauważmy, że zaplanowane w ten sposób ważeń pozwala wsazać fałszywą monetę (jeśli taa istnieje). Istotnie, zapiszmy wyni ważeń w postaci -ti (w 1,w,,w ), przy czym w j =P, w j = w j =0 oznaczają, że w j-tym ważeniu waga wychyliła się odpowiednio w prawo, w lewo, nie wychyliła się. Jeśli żadna moneta nie jest fałszywa to otrzymamy -tę zerową (0,0,,0). Jeśli natomiast tóraś z monet jest fałszywa to otrzymamy -tę identyczną z tą, tóra została przyporządowana fałszywej monecie w czasie planowania ważeń. Pozostaje zatem poazać, że: Dla ażdego 0 i n taiego, że n 3-3 lub n=0 lub n=3-1 istnieje n elementowy n {P,0} zbiór tai, że (0,0,,0) n oraz dla ażdego i {1,,,} zbiory {(t 1,t,,t ) n : t i =P} i {(t 1,t,,t ) n : t i =L} są równoliczne. Zbiory n sonstruujemy inducyjnie. Dla dowolnego 0 oreślamy 0 = oraz dla 1 ={(0,,0), (P,0,,0)} oraz dla 3 ={(P,0,,0), (P,0,0,,0), (0,0,,0)} 4 ={(P,0,0,,0), (0,0,,0), (0,P,0,,0), (0,0,,0)} 5 ={(P,0,,0), (P,0,0,,0), (0,0,,0), (P,P,0,,0), (0,,0)} Rozpoczynamy teraz właściwą onstrucję wyorzystując inducję po. Dla =0 i =1 sonstruowaliśmy już wszystie wymagane zbiory n. Niech i n 3-3 lub n=0 lub n=3-1. Załadamy, że wszystie wymagane zbiory n m dla m< zostały już oreślone. Ponieważ sonstruowaliśmy już zbiory 0,, 3, 4, 5 więc wystarczy sonstruować zbiory n dla 6 n 3-1, n 3 -. Liczbę n przedstawimy jao n=n 1 +n, n , n , n 3-1. Liczby n 1, n możemy wyznaczyć następująco: jeśli n 0 (mod 3), to n 1 =n =n/3, jeśli n 1 (mod 3), to n 1-1=n =(n-1)/3, jeśli n (mod 3), to n 1 =n -1=(n-)/3. Tai wybór n 1 i n nie gwarantuje tego, że n , więc aby to uwzględnić przyjmujemy dla n=3-4: n 1 = i n =3-1, dla n=3-6: n 1 = i n = oraz dla n=3-8: n 1 = i n = Ostatecznie oreślamy n n ( n1 1 1 = 1 {, }) ( 1 {0}) 3 3 L P gdy n i n lub n n ( 1 n1 1 1 = 1 {, }) ( 1 {0}) {(0,,0, ), (0,,0, )} = 3 lub = 3 L P K L K P gdy n n Przejdźmy do wariantu BDEIJ. Pomocne będzie następujące oznaczenie. Dla a=(t 1,t,,t ) {P,0} przez -a będziemy oznaczać -tę, tóra powstaje z a przez zastąpienie

7 Waga szalowa i uogólniony problem fałszywej monety 7 wszystich t i równych L przez P i na odwrót, np. (0,P,P,L)=(P,0,P). Element a będziemy nazywać przeciwnym do a. Ponadto dla A {P,0} przez A będziemy oznaczać zbiór A={-a: a A}. Załóżmy, że dla ażdej pary,n spełniającej waruni podane w tabeli istnieje n elementowy zbiór Γ n {P,0} tai, że (0,0,,0) Γ n, Γ n (-Γ n )= oraz dla ażdego i {1,,,} zbiory {(t 1,t,,t ) Γ n : t i =P} i {(t 1,t,,t ) Γ n : t i =L} są równoliczne. Każdej z n monet przyporządujmy inny element zbioru Γ n. Zauważmy, że zaplanowane w ten sposób ważeń pozwala wsazać fałszywą monetę (jeśli taa istnieje) i oreślić czy jest cięższa, czy lżejsza od monet prawdziwych. Istotnie, zapiszmy wyni ważeń w postaci -ti (w 1,w,,w ), przy czym w j =P, w j = w j =0 oznaczają, że w j-tym ważeniu waga wychyliła się odpowiednio w prawo, w lewo, nie wychyliła się. Jeśli żadna moneta nie jest fałszywa to otrzymamy -tę zerową (0,0,,0). Jeśli tóraś z monet jest fałszywa i jest cięższa od monet dobrych to otrzymamy -tę identyczną z tą, tóra została przyporządowana fałszywej monecie w czasie planowania ważeń. Jeśli natomiast tóraś z monet jest fałszywa i jest lżejsza od monet dobrych to otrzymamy -tę przeciwną do tej, tóra została przyporządowana fałszywej monecie w czasie planowania ważeń. Ponieważ Γ n (-Γ n )=, więc w ażdej z tych sytuacji wyni ważeń będzie inny co pozwala jednoznacznie wsazać fałszywą monetę i oreślić jej wagę. Pozostaje zatem poazać, że: Dla ażdego 0 i n taiego, że 3 n (3-3)/ lub n=0 istnieje n elementowy zbiór) Γ n {P,0} tai, że Γ n (-Γ n )= oraz dla ażdego i {1,,,} zbiory {(t 1,t,,t ) Γ n : t i =P} i {(t 1,t,,t ) Γ n : t i =L} są równoliczne. Zbiory Γ n będziemy onstruować inducyjnie. Najpierw zajmiemy się przypadami szczególnymi. Przyjmiemy Γ 0 = dla dowolnego, natomiast dla oreślamy: Γ 3 ={(P,0,,0), (P,0,0,,0), (0,0,,0)} dla 3: Γ 4 ={(P,P,0,,0), (P,P,0,,0), (P,P,0,,0), (0,,0)} Γ 5 ={(0,0,P,0,,0), (P,0,0,0,,0), (0,P,0,,0), (0,0,,0), (0,P,0,,0)} Γ 6 ={(P,0,,0), (P,0,0,,0), (0,0,,0), (P,P,0,,0), (P,0,P,0,,0), (0,P,0,,0)} Γ 7 ={(P,0,0,,0), (P,0,0,0,,0), (0,0,0,,0), (P,P,0,,0), (P,P,0,,0), (P,P,0,,0), (0,,0)} Γ 8 ={(0,,0), (P,0,,0), (P,0,,0), (P,P,0,,0), (0,P,P,0,,0), (0,P,0,,0), (P,0,P,0,,0), (0,P,0,,0)} Teraz sonstruujemy inducyjnie zbiory Γ Zbiór Γ 0 1= został już oreślony. Gdy >1, wówczas oreślamy 1 ( 3 3 ) / dla 1. (3 3)/ (3 3)/ Γ = Γ 1 { 0, P} {( K, P), ( P, P, K, P,0),(0,0, K,0, L)} Sonstruowane w ten sposób zbiory oprócz podanych w treści lematu własności spełniają taże waruni: ( 3 ) / 1 (P,,P), (,L) Γ 3 dla 0, (P,0,0,,0), (P,P,0,0,,0), (0,0,0,,0), (,P,0), (0,,0,0,L), ( 3 ) / (0,,0,0) Γ 3 dla 3, ( 3 ) / 3 (0,P,0,0,,0), (0,0,,0,0,P,0) Γ 3 dla 3 Waruni te można łatwo uzasadnić inducyjnie. Pozwalają nam one oreślić dla 3 zbiory: Γ Γ (3 5)/ (3 7)/ = Γ = Γ (3 3) (3 3) \{( K, P,0),(0, K,0,0, L),(0, K,0, 0)} {( K, L),(0, K,0, P,0)} \{( P,0, K,0),( P, P,0, K,0),(0, 0, K,0)} {(0, P,0, K,0)}

8 Marcel Kołodziejczy 8 Teraz możemy przejść do właściwej onstrucji. Wyorzystamy inducję po. Dla =0, =1 i = już sonstruowaliśmy wszystie wymagane zbiory Γ n. Niech teraz 3 i 0 n (3-3)/, n 1,. Dla n<9, n=(3-3)/, n=(3-5)/, n=(3-7)/ zbiory Γ n oreśliliśmy wcześniej, więc teraz wystarczy ograniczyć się do 9 n (3-9)/. Liczbę n przedstawiamy jao n=n 1 +n, gdzie 3 n 1,n (3-1 -3)/. Można to zrobić na przyład ta: jeśli n 0 (mod 3), to n 1 =n =n/3, jeśli n 1 (mod 3), to n 1-1=n =(n-1)/3, jeśli n (mod 3), to n 1 =n -1=(n-)/3. Ostatecznie oreślamy n n n1 Γ = Γ { L, P} Γ {0} 1 1 Wiemy, czy fałszywa moneta jest cięższa, czy lżejsza od pozostałych monet (warianty *C***) Zajmiemy się teraz wariantami AC***. Schemat postępowania będzie następujący. Jeśli liczba monet n i liczba ważeń spełniają waruni wariantu BCEIJ, czyli n 3-1, n 1, n 3 - wówczas wyonujemy ważenia ta ja w wariancie BCEIJ. Jeśli n=1 to jedyna moneta jest fałszywa i nie musimy wyonywać jaicholwie ważeń. Jeśli natomiast n=3 - lub n=3 wtedy jedną z n monet odładamy na bo natomiast dla pozostałych n-1 monet wyonujemy ważenia ta ja w wariancie BCEIJ (n-1=3-3 lub n-1=3-1). Jeśli ważenia wyonane dla n-1 monet wsazały fałszywą monetę to zadanie jest rozwiązane, jeśli wszystie n-1 monet oazały się prawdziwe to fałszywą monetą jest moneta odłożona na bo. Zauważmy, że wszystie ważenia zostały zaplanowane z góry i nie używaliśmy monet dodatowych. Warianty BC(F/G)**. Jeżeli n=1 to w jednym ważeniu porównujemy masy jedynej monety i monety dodatowej. Jeśli n=3 - wówczas do danych nam monet doładamy dodatową monetę i dla n+1=3-1 monet stosujemy ważenia z wariantu BCEIJ. W pozostałych przypadach nie wyorzystujemy monety dodatowej i wyonujemy ważenia z wariantu BCEIJ. Wariant BCE*K. Jeśli n i spełniają waruni wariantu BCEIJ, czyli n 3-1, n 1, n 3 - to wyonujemy ważenia ta ja w wariancie BCEIJ. Jeśli natomiast n=3 -, to rozdzielamy n monet na trzy grupy: grupę A sładającą się z monet oraz grupy B i C liczące po 3-1 monet. W pierwszym ważeniu na szalach ładziemy grupy B i C. Jeśli waga wychyli się to fałszywa moneta znajduje się w jednej z tych grup (wiemy w tórej). Pozostałe -1 ważeń wystarczają, by wśród 3-1 monet tej grupy wsazać fałszywą monetę (ważenia będziemy wyonywać ja w wariancie ACE*K). Jeśli z olei grupy B i C ważą tyle samo, to fałszywa moneta, jeśli istnieje, znajduje się w grupie A. Pozostałe -1 ważeń wyonujemy ja w wariancie BCF** (ponieważ wiemy, że monety z grup B i C są prawdziwe, więc poza monetami grupy A dysponujemy co najmniej jedną dodatową monetą prawdziwą). Nie wiemy, czy fałszywa moneta jest cięższa, czy lżejsza od pozostałych monet (warianty *D***) Rozważymy teraz pozostałe przypadi *D***. Ważenia w wariantach ADEI* wyonujemy identycznie ja w wariancie BDEIJ. Podobnie postępujemy w wariantach ADEH* gdy n 1 i n (3-1)/. Dla n=1 nie musimy przeprowadzać żadnych ważeń, jedyna moneta jest fałszywa, a zadanie nie wymaga od nas

9 Waga szalowa i uogólniony problem fałszywej monety 9 ustalenia czy jest ona cięższa, czy lżejsza od monet prawdziwych. Gdy n=(3-1)/ wówczas jedną z monet odładamy na bo, natomiast dla pozostałych n-1=(3-3)/ monet wyonujemy ważenia ta ja w wariancie BDEIJ. W ten sposób albo wyryjemy fałszywą monetę wśród n-1 ważonych monet, albo fałszywą monetą oaże się moneta odłożona na bo. Warianty BD(F/G)** oraz AD(F/G)I*. Dla n (3-3)/, n 1, n wyonujemy ważenia ta, ja w wariancie BDEIJ, nie wyorzystując monet dodatowych. Dla n=1 i 1 porównujemy masy jedynej monety i prawdziwej monety dodatowej. Dla n= i w dwóch ważeniach porównujemy masy obu monet z monetą dodatową. Gdy n=(3-1)/ ważenia planujemy następująco: n-1=(3-3)/ monet będziemy ładli na szale ja w wariancie BDEIJ, n-tą monetę będziemy w ażdym ważeniu ładli na lewej szali, a monetę dodatową na prawej. Zauważmy, że ta zaplanowane ważenia umożliwiają wypełnienie warunów zadania, gdyż (P,,P), ( 3 ) / (,L) Γ 3. Podobnie postępujemy w wariantach AD(F/G)H* gdy n<(3 +1)/. Gdy n=(3 +1)/ wówczas jedną z monet odładamy na bo, a dla pozostałych n-1=(3-1)/ monet wyonujemy ważenia ta ja w wariancie BD(F/G)IJ. Ważenia te wsażą nam monetę fałszywą wśród n-1 monet lub jej bra, co oznacza, że fałszywa jest moneta odłożona na bo. Przyłady Danych jest 19 monet. Jedna z nich jest fałszywa, lżejsza od pozostałych. Należy ją wyryć używając w tym celu trzyrotnie wagi szalowej. Ponumerujmy monety liczbami 1,,,19. W pierwszym ważeniu połóżmy na lewej szali monety 1,, 3, 4, 5, 6, a na prawej 7, 8, 9, 10, 11, 1. 1 Jeżeli waga wychyli się w prawą stronę, wówczas mamy pewność, że fałszywa moneta leży na lewej szali, czyli jest jedną z monet 1,, 3, 4, 5, 6. W drugim ważeniu porównujemy monety 1, oraz 3, 4. Dowiadujemy się w ten sposób, czy fałszywa (lżejsza) moneta jest jedną z monet 1,, czy 3, 4, czy 5, 6. W trzecim ważeniu ustalamy, tóra z danej pary jest monetą fałszywą. Jeżeli waga wychyli się w lewą stronę, to fałszywą monetą jest jedna z monet 7, 8, 9, 10, 11, 1. Dalsze ważenia wyonujemy podobnie ja w pierwszym przypadu. 3 Jeżeli waga nie wychyli się, fałszywa moneta jest wśród monet o numerach 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19. W drugim ważeniu porównujemy monety 13, 14 i 15, 16, ustalając w ten sposób czy fałszywa moneta jest jedną z monet 13, 14 lub 15, 16 lub 17, 18, 19. Trzecie ważenie pozwoli nam wsazać fałszywa monetę. W powyższym rozwiązaniu przebieg olejnych ważeń zależy od wyniów poprzednich. Odpowiada to wariantowi ACEHK naszego zadania dla n=19 i =3. Spróbujmy teraz z góry zaplanować niezbędne ważenia (wariantowi ACEHJ). Zgodnie z tabelą zadanie da się wyonać gdyż Planowanie ważeń rozpoczniemy od wypisania elementów sonstruowanego wcześniej zbioru =( 6 {P}) ( 5 {0}) {(0,0,L),(0,0,P)} 5 ={(P), (P,0), (0,L), (P,P), (L)} 6 =( 1 {P}) ( 1 {0})={(L),(P,L),(P),(P,P),(0),(P,0)} czyli 19 3={(L), (P,L), (P,L), (P,P,L), (0,L), (P,0,L), (P), (P,P), (P,P), (P,P,P), (0,P), (P,0,P), (P,0), (P,0,0), (0,0), (P,P,0), (0), (0,0,L), (0,0,P)}.

10 Marcel Kołodziejczy 10 Każdej z monet przyporządowujemy po jednym z elementów zbioru 19 3, np. monecie 1 przyporządujmy tróję (L), monecie tróję (P,L) itd., aż do monety 19, tórej przypiszemy tróję (0,0,P). Zatem w olejnych ważeniach na poszczególnych szalach będą leżały następujące monety: lewa szala prawa szala 1. ważenie 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 17, 4, 6, 8, 10, 1, 14, 16. ważenie 1,, 7, 8, 15, 17 3, 4, 9, 10, 13, ważenie 1,, 3, 4, 5, 6, 18 7, 8, 9, 10, 11, 1, 19 Wynii ważeń zapisujemy w postaci tróji (w 1,w,w 3 ), przy czym w j =P, w j = w j =0 oznaczają, że w j-tym ważeniu waga wychyliła się odpowiednio w prawo, w lewo, nie wychyliła się. Uzysana w ten sposób trója jest tróją przeciwną do tej, tóra została przypisana monecie fałszywej (przeciwna, gdyż fałszywa moneta jest lżejsza od pozostałych). Danych jest 40 monet. Być może jedna z nich jest fałszywa, ale nie wiemy, czy jest cięższa, czy lżejsza od monet prawdziwych. Dysponujemy ponadto nieograniczoną ilością monet prawdziwych. Należy wyryć fałszywą monetę, używając w tym celu czterorotnie wagi szalowej. Zadanie wyonamy używając tylo jednej dodatowej monety, a wszystie ważenia zaplanujemy z góry. Możemy to zrobić, gdyż 40 (3 4-1)/ (wariant BDFHJ uogólnionego zadania). Ponumerujmy monety liczbami 1,,,40. Wypiszmy elementy zbioru Γ Pomoże nam to w planowaniu ważeń. Γ 39 4=Γ 1 3 {P,0} {(P), (P,P,P,0), (0,0,0,L)} Γ 1 3=Γ 3 {P,0} {(P), (P,P,0), (0,0,L)} Γ 3 ={(P), (P,0), (0,L), } Ostatecznie Γ 39 4={(P,L), (P,0,L), (0,L), (P,P,L), (P,0,P,L), (0,P,L), (P,0,L), (P,0,0,L), (0,0,L), (P,L), (P,P,0,L), (0,0,L), (P,P), (P,0,P), (0,P), (P,P,P), (P,0,P,P), (0,P,P), (P,0,P), (P,0,0,P), (0,0,P), (P,P), (P,P,0,P), (0,0,P), (P,0), (P,0,0), (0,0), (P,P,0), (P,0,P,0), (0,P,0), (P,0,0), (P,0,0,0), (0,0,0), (P,0), (P,P,0,0), (0,0,0), (P), (P,P,P,0), (0,0,0,L)}. Każdej z monet 1,,,39 przyporządowujemy po jednym elemencie zbioru Γ 39 4, np. monecie 1 przyporządujmy czwórę (P,L), monecie czwórę (P,0,L) itd., aż do monety 39, tórej przypiszemy czwórę (0,0,0,L). Monecie 40 przyporządujmy czwórę (L), a monecie dodatowej (P,P,P,P). Zaplanowaliśmy w ten sposób ważenia (monetę dodatową oznaczamy przez 0). lewa szala 1. ważenie 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19,, 5, 8, 31, 34, 37, 40. ważenie 3, 6, 9, 10, 15, 18, 1,, 7, 30, 33, 34, 37, ważenie 1,, 3, 1, 13, 14, 15, 4, 5, 6, 7, 36, 37, ważenie 1,, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 1, 39, 40 prawa szala 0,, 5, 8, 11, 14, 17, 0, 3, 6, 9, 3, 35, 38, 0, 1, 4, 7, 11, 13, 16, 19, 3, 5, 8, 31, 35, 38 0, 4, 5, 6, 10, 16, 17, 18,, 8, 9, 30, 34, 38 0, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 0, 1,, 3, 4, 37

11 Waga szalowa i uogólniony problem fałszywej monety 11 Podobnie ja w poprzednim przyładzie wynii ważeń zapisujemy w postaci czwóri (w 1,w,w 3, w 4 ), przy czym w j =P, w j = w j =0 oznaczają, że w j-tym ważeniu waga wychyliła się odpowiednio w prawo, w lewo, nie wychyliła się. Jeśli uzysana w ten sposób czwóra jest zerowa (0,0,0,0) to wszystie monety są prawdziwe. W przeciwnym przypadu otrzymana czwóra jest taa sama lub przeciwna do tej, tóra została przypisana monecie fałszywej (przeciwna, gdy fałszywa moneta jest lżejsza od pozostałych, taa sama gdy jest cięższa). Literatura [1] B. Descartes, Eurea, No. 13, Oct [] L. Halbeisen, N. Hungerbühler, The general counterfeit coin problem, Discrete Math. 147 (1995), [3] P. Jare, L. Kourliandtchi, M. Usci, Miniatury matematyczne część 5 - szoła podstawowa i gimnazjum, Asjomat, Toruń. [4] P. Krysziewicz, Fałszywe monety, Magazyn miłośniów matematyi nr (3) wiecień 003. [5] D. O. Shlarsy, N.N. Chentsov, I.M. Yaglom, Selected problems and theorems in elementary mathematics, Mir Publishers, Moswa. [6] C. A. B. Smith, The Counterfeit Coin Problem., Math. Gaz. 31 (1947), [7] H. Steinhaus, Kalejdosop Matematyczny, wyd. 4, Wydawnictwa Szolne i Pedagogiczne, Warszawa 1989.

Indukcja matematyczna

Indukcja matematyczna Inducja matematyczna Inducja jest taą metodą rozumowania, za pomocą tórej od tezy szczegółowej dochodzimy do tezy ogólnej. Przyład 1 (o zanurzaniu ciał w wodzie) 1. Kawałe żelaza, tóry zanurzyłem w wodzie,

Bardziej szczegółowo

MODYFIKACJA KOSZTOWA ALGORYTMU JOHNSONA DO SZEREGOWANIA ZADAŃ BUDOWLANYCH

MODYFIKACJA KOSZTOWA ALGORYTMU JOHNSONA DO SZEREGOWANIA ZADAŃ BUDOWLANYCH MODYFICJ OSZTOW LGORYTMU JOHNSON DO SZEREGOWNI ZDŃ UDOWLNYCH Michał RZEMIŃSI, Paweł NOW a a Wydział Inżynierii Lądowej, Załad Inżynierii Producji i Zarządzania w udownictwie, ul. rmii Ludowej 6, -67 Warszawa

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja harmonogramów budowlanych - problem szeregowania zadań

Optymalizacja harmonogramów budowlanych - problem szeregowania zadań Mieczysław POŁOŃSKI Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowisa, Szoła Główna Gospodarstwa Wiejsiego, Warszawa, ul. Nowoursynowsa 159 e-mail: mieczyslaw_polonsi@sggw.pl Założenia Optymalizacja harmonogramów

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. Wykład 2: Kombinatoryka. Gniewomir Sarbicki

Matematyka dyskretna. Wykład 2: Kombinatoryka. Gniewomir Sarbicki Matematya dysretna Wyład 2: Kombinatorya Gniewomir Sarbici Kombinatorya Definicja Kombinatorya zajmuje się oreślaniem mocy zbiorów sończonych, w szczególności mocy zbiorów odwzorowań jednego zbioru w drugi

Bardziej szczegółowo

ZARYS METODY OPISU KSZTAŁTOWANIA SKUTECZNOŚCI W SYSTEMIE EKSPLOATACJI WOJSKOWYCH STATKÓW POWIETRZNYCH

ZARYS METODY OPISU KSZTAŁTOWANIA SKUTECZNOŚCI W SYSTEMIE EKSPLOATACJI WOJSKOWYCH STATKÓW POWIETRZNYCH Henry TOMASZEK Ryszard KALETA Mariusz ZIEJA Instytut Techniczny Wojs Lotniczych PRACE AUKOWE ITWL Zeszyt 33, s. 33 43, 2013 r. DOI 10.2478/afit-2013-0003 ZARYS METODY OPISU KSZTAŁTOWAIA SKUTECZOŚCI W SYSTEMIE

Bardziej szczegółowo

Algebra liniowa z geometrią analityczną

Algebra liniowa z geometrią analityczną WYKŁAD. Własności zbiorów liczbowych. Podzielność liczb całowitych, relacja przystawania modulo, twierdzenie chińsie o resztach. Liczby całowite Liczby 0,±,±,±3,... nazywamy liczbami całowitymi. Zbiór

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja harmonogramów budowlanych - problem szeregowania zadań

Optymalizacja harmonogramów budowlanych - problem szeregowania zadań Mieczysław OŁOŃSI Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowisa, Szoła Główna Gospodarstwa Wiejsiego, Warszawa, ul. Nowoursynowsa 159 e-mail: mieczyslaw_polonsi@sggw.pl Założenia Optymalizacja harmonogramów

Bardziej szczegółowo

σ-ciało zdarzeń Niech Ω będzie niepustym zbiorem zdarzeń elementarnych, a zbiór F rodziną podzbiorów zbioru Ω spełniającą warunki: jeśli A F, to A F;

σ-ciało zdarzeń Niech Ω będzie niepustym zbiorem zdarzeń elementarnych, a zbiór F rodziną podzbiorów zbioru Ω spełniającą warunki: jeśli A F, to A F; Zdarzenie losowe i zdarzenie elementarne Zdarzenie (zdarzenie losowe) - wyni pewnej obserwacji lub doświadczenia; może być ilościowy lub jaościowy. Zdarzenie elementarne - najprostszy wyni doświadczenia

Bardziej szczegółowo

P k k (n k) = k {O O O} = ; {O O R} =

P k k (n k) = k {O O O} = ; {O O R} = Definicja.5 (Kombinacje bez powtórzeń). Każdy -elementowy podzbiór zbioru A wybrany (w dowolnej olejności) bez zwracania nazywamy ombinacją bez powtórzeń. Twierdzenie.5 (Kombinacje bez powtórzeń). Liczba

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 4 Badanie wpływu asymetrii obciążenia na pracę sieci

Ćwiczenie 4 Badanie wpływu asymetrii obciążenia na pracę sieci Ćwiczenie 4 - Badanie wpływu asymetrii obciążenia na pracę sieci Strona 1/13 Ćwiczenie 4 Badanie wpływu asymetrii obciążenia na pracę sieci Spis treści 1.Cel ćwiczenia...2 2.Wstęp...2 2.1.Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

Wykład 3. Miara zewnętrzna. Definicja 3.1 (miary zewnętrznej) Funkcję µ przyporządkowującą każdemu podzbiorowi

Wykład 3. Miara zewnętrzna. Definicja 3.1 (miary zewnętrznej) Funkcję µ przyporządkowującą każdemu podzbiorowi Wykład 3 Miara zewnętrzna Definicja 3.1 (miary zewnętrznej Funkcję przyporządkowującą każdemu podzbiorowi A danej przestrzeni X liczbę (A [0, + ] (a więc określoną na rodzinie wszystkich podzbiorów przestrzeni

Bardziej szczegółowo

1. Powtórka ze szkoły. Wykład: 4.10.2004 (4 godziny), ćwiczenia: 7.10.2004, kolokwium nr 1: 11.10.2004

1. Powtórka ze szkoły. Wykład: 4.10.2004 (4 godziny), ćwiczenia: 7.10.2004, kolokwium nr 1: 11.10.2004 ANALIZA MATEMATYCZNA A dla I roku, 2004/2005 1. Powtórka ze szkoły. Wykład: 4.10.2004 (4 godziny), ćwiczenia: 7.10.2004, kolokwium nr 1: 11.10.2004 Obliczyć sumy (postępów arytmetycznych i goemetrycznych):

Bardziej szczegółowo

Grupowanie sekwencji czasowych

Grupowanie sekwencji czasowych BIULETYN INSTYTUTU AUTOMATYKI I ROBOTYKI NR 3, 006 Grupowanie sewencji czasowych Tomasz PAŁYS Załad Automatyi, Instytut Teleinformatyi i Automatyi WAT, ul. Kalisiego, 00-908 Warszawa STRESZCZENIE: W artyule

Bardziej szczegółowo

Wykład 21: Studnie i bariery cz.1.

Wykład 21: Studnie i bariery cz.1. Wyład : Studnie i bariery cz.. Dr inż. Zbigniew Szlarsi Katedra Eletronii, paw. C-, po.3 szla@agh.edu.pl http://layer.uci.agh.edu.pl/z.szlarsi/ 3.6.8 Wydział Informatyi, Eletronii i Równanie Schrödingera

Bardziej szczegółowo

Uwaga 1.1 Jeśli R jest relacją w zbiorze X X, to mówimy, że R jest relacją w zbiorze X. Rozważmy relację R X X. Relację R nazywamy zwrotną, gdy:

Uwaga 1.1 Jeśli R jest relacją w zbiorze X X, to mówimy, że R jest relacją w zbiorze X. Rozważmy relację R X X. Relację R nazywamy zwrotną, gdy: Matematya dysretna - wyład 1. Relacje Definicja 1.1 Relacją dwuargumentową nazywamy podzbiór produtu artezjańsiego X Y, tórego elementami są pary uporządowane (x, y), taie, że x X i y Y. Uwaga 1.1 Jeśli

Bardziej szczegółowo

DSP-MATLAB, Ćwiczenie 5, P.Korohoda, KE AGH. Ćwiczenie 5. Przemysław Korohoda, KE, AGH

DSP-MATLAB, Ćwiczenie 5, P.Korohoda, KE AGH. Ćwiczenie 5. Przemysław Korohoda, KE, AGH DSP-MATLAB, Ćwiczenie 5, P.Korohoda, KE AGH Instrucja do laboratorium z cyfrowego przetwarzania sygnałów Ćwiczenie 5 Wybrane właściwości Dysretnej Transformacji Fouriera Przemysław Korohoda, KE, AGH Zawartość

Bardziej szczegółowo

2. Liczby pierwsze i złożone, jednoznaczność rozkładu na czynniki pierwsze, największy wspólny dzielnik, najmniejsza wspólna wielokrotność. (c.d.

2. Liczby pierwsze i złożone, jednoznaczność rozkładu na czynniki pierwsze, największy wspólny dzielnik, najmniejsza wspólna wielokrotność. (c.d. 2. Liczby pierwsze i złożone, jednoznaczność rozkładu na czynniki pierwsze, największy wspólny dzielnik, najmniejsza wspólna wielokrotność. (c.d.) 10 października 2009 r. 20. Która liczba jest większa,

Bardziej szczegółowo

Zasada indukcji matematycznej

Zasada indukcji matematycznej Sławomir Jemielity Zasada inducji matematycznej Są różne sformułowania tej zasady, mniej lub bardziej abstracyjne My będziemy się posługiwać taą: Niech T(n) oznacza twierdzenie dotyczące liczby naturalnej

Bardziej szczegółowo

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 5.

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 5. RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 5. PODSTAWOWE ROZKŁADY PRAWDOPODOBIEŃSTWA Rozłady soowe Rozład jednopuntowy Oreślamy: P(X c) 1 gdzie c ustalona liczba. 1 EX c, D 2 X 0 (tylo ten rozład ma zerową wariancję!!!)

Bardziej szczegółowo

Indukcja matematyczna

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

Bardziej szczegółowo

i = n = n 1 + n 2 1 i 2 n 1. n(n + 1)(2n + 1) n (n + 1) =

i = n = n 1 + n 2 1 i 2 n 1. n(n + 1)(2n + 1) n (n + 1) = Druga zasada inducji matematycznej Niech m będzie liczbą całowitą, niech p(n) będzie ciągiem zdań zdefiniowanych na zbiorze {n Z: n m} oraz niech l będzie nieujemną liczbą całowitą. Jeśli (P) wszystie

Bardziej szczegółowo

Colloquium 3, Grupa A

Colloquium 3, Grupa A Colloquium 3, Grupa A 1. Z zasobów obliczeniowych pewnego serwera orzysta dwóch użytowniów. Każdy z nich wysyła do serwera zawsze trzy programy naraz. Użytowni czea, aż serwer wyona obliczenia dotyczące

Bardziej szczegółowo

jest scharakteryzowane przez: wektor maksymalnych żądań (ang. claims), T oznaczający maksymalne żądanie zasobowe zadania P j

jest scharakteryzowane przez: wektor maksymalnych żądań (ang. claims), T oznaczający maksymalne żądanie zasobowe zadania P j Systemy operacyjne Zaleszczenie Zaleszczenie Rozważmy system sładający się z n procesów (zadań) P 1,P 2,...,P n współdzielący s zasobów nieprzywłaszczalnych tzn. zasobów, tórych zwolnienie może nastąpić

Bardziej szczegółowo

Wpływ zamiany typów elektrowni wiatrowych o porównywalnych parametrach na współpracę z węzłem sieciowym

Wpływ zamiany typów elektrowni wiatrowych o porównywalnych parametrach na współpracę z węzłem sieciowym Wpływ zamiany typów eletrowni wiatrowych o porównywalnych parametrach na współpracę z węzłem sieciowym Grzegorz Barzy Paweł Szwed Instytut Eletrotechnii Politechnia Szczecińsa 1. Wstęp Ostatnie ila lat,

Bardziej szczegółowo

Podstawy rachunku prawdopodobieństwa (przypomnienie)

Podstawy rachunku prawdopodobieństwa (przypomnienie) . Zdarzenia odstawy rachunu prawdopodobieństwa (przypomnienie). rawdopodobieństwo 3. Zmienne losowe 4. rzyład rozładu zmiennej losowej. Zdarzenia (events( events) Zdarzenia elementarne Ω - zbiór zdarzeń

Bardziej szczegółowo

A. Cel ćwiczenia. B. Część teoretyczna

A. Cel ćwiczenia. B. Część teoretyczna A. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z wsaźniami esploatacyjnymi eletronicznych systemów bezpieczeństwa oraz wyorzystaniem ich do alizacji procesu esplatacji z uwzględnieniem przeglądów

Bardziej szczegółowo

n(n + 1) 2 k = k = 1, P = 1 (1 + 1)/2 = 2/2 = 1 = L. n(n + 1) 2 + (n + 1) = n(n + 1)(2n + 1) 6 k 2 = n(n + 1)(2n + 1) 6 + (n + 1) 2 = n + 1

n(n + 1) 2 k = k = 1, P = 1 (1 + 1)/2 = 2/2 = 1 = L. n(n + 1) 2 + (n + 1) = n(n + 1)(2n + 1) 6 k 2 = n(n + 1)(2n + 1) 6 + (n + 1) 2 = n + 1 Materiały do zajęć wyrównawczych z matematyi da studentów informatyi, ro aademici 013/14 Zestaw zadań 5 odpowiedzi uwaga: nieco inna oejność zadań 1. Udowodnij, że 1 n(n 1 (1a Odpowiedź: Da n 1 mamy L

Bardziej szczegółowo

Równania rekurencyjne 1 RÓWNANIA REKURENCYJNE

Równania rekurencyjne 1 RÓWNANIA REKURENCYJNE Równania reurencyjne 1 RÓWNANIA REKURENCYJNE 1 Ciągi arytmetyczne i geometryczne Z najprostszymi równaniami reurencyjnymi zetnęliśmy się już w szole Zacznijmy od przypomnienia definicji ciągu arytmetycznego

Bardziej szczegółowo

Analiza B. Paweł Głowacki

Analiza B. Paweł Głowacki Analiza B Paweł Głowaci Pojęcie liczby rzeczywistej uważać będziemy za intuicyjnie oczywiste. Tym niemniej celowe wydaje się przypomnienie i ugruntowanie nietórych fundamentalnych własności liczb rzeczywistych.

Bardziej szczegółowo

ROZDZIAŁ 10 METODA KOMPONOWANIA ZESPOŁU CZYNNIKI EFEKTYWNOŚCI SKŁADU ZESPOŁU

ROZDZIAŁ 10 METODA KOMPONOWANIA ZESPOŁU CZYNNIKI EFEKTYWNOŚCI SKŁADU ZESPOŁU Agniesza Dziurzańsa ROZDZIAŁ 10 METODA KOMPONOWANIA ZESPOŁU 10.1. CZYNNIKI EFEKTYWNOŚCI SKŁADU ZESPOŁU Przeprowadzona analiza formacji, jaą jest zespół (zobacz rozdział 5), wyazała, że cechy tóre powstają

Bardziej szczegółowo

Materiały do wykładów na temat Obliczanie sił przekrojowych i momentów przekrojowych. dla prętów zginanych.

Materiały do wykładów na temat Obliczanie sił przekrojowych i momentów przekrojowych. dla prętów zginanych. ateriały do wyładów na temat Obliczanie sił przerojowych i momentów przerojowych dla prętów zginanych Wydr eletroniczny. slajdów na. stronach przeznaczony do celów dydatycznych dla stdentów II ro stdiów

Bardziej szczegółowo

Elementy logiki i teorii mnogości

Elementy logiki i teorii mnogości Elementy logiki i teorii mnogości Zdanie logiczne Zdanie logiczne jest to zdanie oznajmujące, któremu można przypisać określoną wartość logiczną. W logice klasycznej zdania dzielimy na: prawdziwe (przypisujemy

Bardziej szczegółowo

TEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM

TEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM EORI OBWODÓW I SYGNŁÓW LBORORIUM KDEMI MORSK Katedra eleomuniacji Morsiej Ćwiczenie nr 2: eoria obwodów i sygnałów laboratorium ĆWICZENIE 2 BDNIE WIDM SYGNŁÓW OKRESOWYCH. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia

Bardziej szczegółowo

wtedy i tylko wtedy, gdy rozwiązanie i jest nie gorsze od j względem k-tego kryterium. 2) Macierz części wspólnej Utwórz macierz

wtedy i tylko wtedy, gdy rozwiązanie i jest nie gorsze od j względem k-tego kryterium. 2) Macierz części wspólnej Utwórz macierz Temat: Programowanie wieloryterialne. Ujęcie dysretne.. Problem programowania wieloryterialnego. Z programowaniem wieloryterialnym mamy do czynienia, gdy w problemie decyzyjnym występuje więcej niż jedno

Bardziej szczegółowo

1 Przestrzeń zdarzeń elementarnych

1 Przestrzeń zdarzeń elementarnych Przestrzeń zdarzeń elementarnych Przestrzeń zdarzeń elementarnych jest pojęciem pierwotnym w teorii prawdopodobieństwa. W zastosowaniach tej teorii zdarzenia elementarne interpretuje się jao możliwe przypadi,

Bardziej szczegółowo

A i A j lub A j A i. Operator γ : 2 X 2 X jest ciągły gdy

A i A j lub A j A i. Operator γ : 2 X 2 X jest ciągły gdy 3. Wyład 7: Inducja i reursja struturalna. Termy i podstawianie termów. Dla uninięcia nieporozumień notacyjnych wprowadzimy rozróżnienie między funcjami i operatorami. Operatorem γ w zbiorze X jest funcja

Bardziej szczegółowo

domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów

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

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie notowań pakietów akcji poprzez ortogonalizację szeregów czasowych 1

Prognozowanie notowań pakietów akcji poprzez ortogonalizację szeregów czasowych 1 Prognozowanie notowań paietów acji poprzez ortogonalizację szeregów czasowych Andrzej Kasprzyci. WSĘP Dynamię rynu finansowego opisuje się indesami agregatowymi: cen, ilości i wartości. Indes giełdowy

Bardziej szczegółowo

4.15 Badanie dyfrakcji światła laserowego na krysztale koloidalnym(o19)

4.15 Badanie dyfrakcji światła laserowego na krysztale koloidalnym(o19) 256 Fale 4.15 Badanie dyfracji światła laserowego na rysztale oloidalnym(o19) Celem ćwiczenia jest wyznaczenie stałej sieci dwuwymiarowego ryształu oloidalnego metodą dyfracji światła laserowego. Zagadnienia

Bardziej szczegółowo

Wybrane rozkłady zmiennych losowych i ich charakterystyki

Wybrane rozkłady zmiennych losowych i ich charakterystyki Rozdział 1 Wybrane rozłady zmiennych losowych i ich charaterystyi 1.1 Wybrane rozłady zmiennych losowych typu soowego 1.1.1 Rozład równomierny Rozpatrzmy esperyment, tóry może sończyć się jednym z n możliwych

Bardziej szczegółowo

(U.3) Podstawy formalizmu mechaniki kwantowej

(U.3) Podstawy formalizmu mechaniki kwantowej 3.10.2004 24. (U.3) Podstawy formalizmu mechanii wantowej 33 Rozdział 24 (U.3) Podstawy formalizmu mechanii wantowej 24.1 Wartości oczeiwane i dyspersje dla stanu superponowanego 24.1.1 Założenia wstępne

Bardziej szczegółowo

Wykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni.

Wykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni. Wykład 4 Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni. Twierdzenie 1 Niech m, n Z. Jeśli n > 0 to istnieje dokładnie jedna para licz q, r, że: m = qn + r, 0 r < n. Liczbę r nazywamy resztą z dzielenia

Bardziej szczegółowo

MOCNE I SŁABE STRONY WYKSZTAŁCENIA MATEMATYCZNEGO MATURZYSTÓW Egzamin maturalny z matematyki ma znowu szansę stać się egzaminem obowiązkowym dla

MOCNE I SŁABE STRONY WYKSZTAŁCENIA MATEMATYCZNEGO MATURZYSTÓW Egzamin maturalny z matematyki ma znowu szansę stać się egzaminem obowiązkowym dla Edyta Marczewsa Henry Dąbrowsi Matematya jest miarą wszystiego Arystoteles MOCNE I SŁABE STONY WYKSZTAŁCENIA MATEMATYCZNEGO MATUZYSTÓW Egza maturalny z matematyi ma znowu szansę stać się egzaem obowiązowym

Bardziej szczegółowo

Metody probabilistyczne Rozwiązania zadań

Metody probabilistyczne Rozwiązania zadań Metody robabilistyczne Rozwiązania zadań 6. Momenty zmiennych losowych 8.11.2018 Zadanie 1. Poaż, że jeśli X Bn, to EX n. Odowiedź: X rzyjmuje wartości w zbiorze {0, 1,..., n} z rawdoodobieństwami zadanymi

Bardziej szczegółowo

Temat: Prawo Hooke a. Oscylacje harmoniczne. Zagadnienia: prawa dynamiki Newtona, siła sprężysta, prawo Hooke a, oscylacje harmoniczne,

Temat: Prawo Hooke a. Oscylacje harmoniczne. Zagadnienia: prawa dynamiki Newtona, siła sprężysta, prawo Hooke a, oscylacje harmoniczne, sg M 6-1 - Teat: Prawo Hooe a. Oscylacje haroniczne. Zagadnienia: prawa dynaii Newtona, siła sprężysta, prawo Hooe a, oscylacje haroniczne, ores oscylacji. Koncepcja: Sprężyna obciążana różnyi asai wydłuża

Bardziej szczegółowo

Metoda rozwiązywania układu równań liniowych z symetryczną, nieokreśloną macierzą współczynników ( 0 )

Metoda rozwiązywania układu równań liniowych z symetryczną, nieokreśloną macierzą współczynników ( 0 ) MATEMATYKA STOSOWANA 7, 2006 Izabella Czochralsa (Warszawa) Metoda rozwiązywania uładu równań liniowych z symetryczną, nieoreśloną macierzą współczynniów ( 0 ) Streszczenie. W pracy zaadaptowano opracowaną

Bardziej szczegółowo

4. Granica i ciągłość funkcji

4. Granica i ciągłość funkcji 4. Granica i ciągłość funkcji W niniejszym rozdziale wprowadzamy pojęcie granicy funkcji, definiujemy funkcje ciągłe i omawiamy ich podstawowe własności. Niech f będzie funkcją określoną na przedziale

Bardziej szczegółowo

13. 13. BELKI CIĄGŁE STATYCZNIE NIEWYZNACZALNE

13. 13. BELKI CIĄGŁE STATYCZNIE NIEWYZNACZALNE Część 3. BELKI CIĄGŁE STATYCZNIE NIEWYZNACZALNE 3. 3. BELKI CIĄGŁE STATYCZNIE NIEWYZNACZALNE 3.. Metoda trzech momentów Rozwiązanie wieloprzęsłowych bele statycznie niewyznaczalnych można ułatwić w znaczącym

Bardziej szczegółowo

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. 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

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 5 METODY OPTYMALIZACJI NIELINIOWEJ BEZ OGRANICZEŃ

WYKŁAD 5 METODY OPTYMALIZACJI NIELINIOWEJ BEZ OGRANICZEŃ WYKŁAD 5 METODY OPTYMALIZACJI NIELINIOWEJ BEZ OGRANICZEŃ Wstęp. Za wyjątie nielicznych funcji, najczęściej w postaci wieloianów, dla tórych ożna znaleźć iniu na drodze analitycznej, pozostała więszość

Bardziej szczegółowo

koszt kapitału D/S L dźwignia finansowa σ EBIT zysku operacyjnego EBIT firmy. Firmy Modele struktury kapitału Rys. 8.3. Krzywa kosztów kapitału.

koszt kapitału D/S L dźwignia finansowa σ EBIT zysku operacyjnego EBIT firmy. Firmy Modele struktury kapitału Rys. 8.3. Krzywa kosztów kapitału. Modele strutury apitału oszt apitału Optymalna strutura apitału dźwignia finansowa / Rys. 8.3. Krzywa osztów apitału. Założenia wspólne modeli MM Modigliani i Miller w swoich rozważaniach ograniczyli się

Bardziej szczegółowo

PROCENTY, PROPORCJE, WYRAŻENIA POTEGOWE

PROCENTY, PROPORCJE, WYRAŻENIA POTEGOWE PROCENTY, PROPORCJE, WYRAŻENIA POTEGOWE ORAZ ŚREDNIE 1. Procenty i proporcje DEFINICJA 1. Jeden procent (1%) pewnej liczby a to setna część tej liczby, tórą oznacza się: 1% a, przy czym 1% a = 1 p a, zaś

Bardziej szczegółowo

( ) + ( ) T ( ) + E IE E E. Obliczanie gradientu błędu metodą układu dołączonego

( ) + ( ) T ( ) + E IE E E. Obliczanie gradientu błędu metodą układu dołączonego Obliczanie gradientu błędu metodą uładu dołączonego /9 Obliczanie gradientu błędu metodą uładu dołączonego Chodzi o wyznaczenie pochodnych cząstowych funcji błędu E względem parametrów elementów uładu

Bardziej szczegółowo

Wykres linii ciśnień i linii energii (wykres Ancony)

Wykres linii ciśnień i linii energii (wykres Ancony) Wyres linii ciśnień i linii energii (wyres Ancony) W wyorzystywanej przez nas do rozwiązywania problemów inżyniersich postaci równania Bernoulliego występuje wysoość prędości (= /g), wysoość ciśnienia

Bardziej szczegółowo

P(T) = P(T M) = P(T A) = P(T L) = P(T S) = P(T L M) = P(T L A) = P(T S M) = P(T S A) =

P(T) = P(T M) = P(T A) = P(T L) = P(T S) = P(T L M) = P(T L A) = P(T S M) = P(T S A) = Przyład (obrona orętów USA przed ataami lotnictwa japońsiego) Możliwe dwie wyluczające się tatyi: M = manewr A = artyleria przeciwlotnicza Departament Marynari Wojennej na podstawie danych z wojny na Pacyfiu

Bardziej szczegółowo

Podstawowe struktury algebraiczne

Podstawowe struktury algebraiczne Rozdział 1 Podstawowe struktury algebraiczne 1.1. Działania wewnętrzne Niech X będzie zbiorem niepustym. Dowolną funkcję h : X X X nazywamy działaniem wewnętrznym w zbiorze X. Działanie wewnętrzne, jak

Bardziej szczegółowo

Modelowanie przez zjawiska przybliżone. Modelowanie poprzez zjawiska uproszczone. Modelowanie przez analogie. Modelowanie matematyczne

Modelowanie przez zjawiska przybliżone. Modelowanie poprzez zjawiska uproszczone. Modelowanie przez analogie. Modelowanie matematyczne Modelowanie rzeczywistości- JAK? Modelowanie przez zjawisa przybliżone Modelowanie poprzez zjawisa uproszczone Modelowanie przez analogie Modelowanie matematyczne Przyłady modelowania Modelowanie przez

Bardziej szczegółowo

Joanna Szczepańska, Liczby jajeczne. Szkoła Podstawowa nr 119 im. Janiny Porazińskiej w Krakowie ul. Czerwieńskiego Kraków.

Joanna Szczepańska, Liczby jajeczne. Szkoła Podstawowa nr 119 im. Janiny Porazińskiej w Krakowie ul. Czerwieńskiego Kraków. Szkoła Podstawowa nr 119 im. Janiny Porazińskiej w Krakowie ul. Czerwieńskiego 1 31-319 Kraków Liczby jajeczne Joanna Szczepańska uczennica klasy 6 B Praca nadesłana na konkurs prac matematycznych organizowany

Bardziej szczegółowo

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne.

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne. Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne. Funkcja homograficzna. Definicja. Funkcja homograficzna jest to funkcja określona wzorem f() = a + b c + d, () gdzie współczynniki

Bardziej szczegółowo

LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW

LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW Logika Logika jest nauką zajmującą się zdaniami Z punktu widzenia logiki istotne jest, czy dane zdanie jest prawdziwe, czy nie Nie jest natomiast istotne o czym to zdanie mówi Definicja

Bardziej szczegółowo

Indukcja matematyczna. Zasada minimum. Zastosowania.

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

Bardziej szczegółowo

Kurs ZDAJ MATURĘ Z MATEMATYKI MODUŁ 2 Teoria liczby rzeczywiste cz.2

Kurs ZDAJ MATURĘ Z MATEMATYKI MODUŁ 2 Teoria liczby rzeczywiste cz.2 1 POTĘGI Definicja potęgi ł ę ę > a 0 = 1 (każda liczba różna od zera, podniesiona do potęgi 0 daje zawsze 1) a 1 = a (każda liczba podniesiona do potęgi 1 dają tą samą liczbę) 1. Jeśli wykładnik jest

Bardziej szczegółowo

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ LISTA ZADAŃ 1 1 Napisać w formie rozwiniętej następujące wyrażenia: 4 (a 2 + b +1 =0 5 a i b j =1 n a i b j =1 n =0 (a nb 4 3 (! + ib i=3 =1 2 Wyorzystując twierdzenie o

Bardziej szczegółowo

3 k a 2k + 3 k b 2k = φ((a k ) k=1 ) + φ((b k) k=1 ). a 2k p 3 q (1 3 q ) 1 (a k ) k=1 p,

3 k a 2k + 3 k b 2k = φ((a k ) k=1 ) + φ((b k) k=1 ). a 2k p 3 q (1 3 q ) 1 (a k ) k=1 p, Zadanie 1. Sprawdzić, czy formuła φa ) ) = 3 a 2 zadaje funcjonał liniowy na l p dla p [1, ] i na c, jeśli ta, to czy zadaje funcjonał ciągły, i jeśli ta, policzyć normę. Dowód. Sprawdzam liniowość: φλa

Bardziej szczegółowo

Kody Huffmana oraz entropia przestrzeni produktowej. Zuzanna Kalicińska. 1 maja 2004

Kody Huffmana oraz entropia przestrzeni produktowej. Zuzanna Kalicińska. 1 maja 2004 Kody uffmana oraz entroia rzestrzeni rodutowej Zuzanna Kalicińsa maja 4 Otymalny od bezrefisowy Definicja. Kod nad alfabetem { 0, }, w tórym rerezentacja żadnego znau nie jest refisem rerezentacji innego

Bardziej szczegółowo

Liczby zespolone. x + 2 = 0.

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

Bardziej szczegółowo

3. Macierze i Układy Równań Liniowych

3. Macierze i Układy Równań Liniowych 3. Macierze i Układy Równań Liniowych Rozważamy równanie macierzowe z końcówki ostatniego wykładu ( ) 3 1 X = 4 1 ( ) 2 5 Podstawiając X = ( ) x y i wymnażając, otrzymujemy układ 2 równań liniowych 3x

Bardziej szczegółowo

Układ termodynamiczny

Układ termodynamiczny Uład terodynaiczny Uład terodynaiczny to ciało lub zbiór rozważanych ciał, w tóry obo wszelich innych zjawis (echanicznych, eletrycznych, agnetycznych itd.) uwzględniay zjawisa cieplne. Stan uładu charateryzuje

Bardziej szczegółowo

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ LINIOWA NIEZALEŻNOŚĆ, ROZPINANIE I BAZY

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ LINIOWA NIEZALEŻNOŚĆ, ROZPINANIE I BAZY ALGEBRA Z GEOMETRIĄ 1/10 LINIOWA NIEZALEŻNOŚĆ, ROZPINANIE I BAZY Piotr M. Hajac Uniwersytet Warszawski Wykład 10, 11.12.2013 Typeset by Jakub Szczepanik. Geometryczne intuicje Dla pierścienia R = R mamy

Bardziej szczegółowo

Metody komputerowe i obliczeniowe Metoda Elementów Skoczonych. Element jednowymiarowy i jednoparametrowy : spryna

Metody komputerowe i obliczeniowe Metoda Elementów Skoczonych. Element jednowymiarowy i jednoparametrowy : spryna Metody omputerowe i obliczeniowe Metoda Elementów Soczonych Element jednowymiarowy i jednoparametrowy : spryna Jest to najprostszy element: współrzdne loalne i globalne jego wzłów s taie same nie potrzeba

Bardziej szczegółowo

Np. Olsztyn leży nad Łyną - zdanie prawdziwe, wartość logiczna 1 4 jest większe od 5 - zdanie fałszywe, wartość logiczna 0

Np. Olsztyn leży nad Łyną - zdanie prawdziwe, wartość logiczna 1 4 jest większe od 5 - zdanie fałszywe, wartość logiczna 0 ĆWICZENIE 1 Klasyczny Rachunek Zdań (KRZ): zdania w sensie logicznym, wartości logiczne, spójniki logiczne, zmienne zdaniowe, tabele prawdziwościowe dla spójników logicznych, formuły, wartościowanie zbioru

Bardziej szczegółowo

Eksploracja Drzew. Jakub Łopuszański Instytut Informatyki Uniwersytetu Wrocławskiego. 20 czerwca 2007

Eksploracja Drzew. Jakub Łopuszański Instytut Informatyki Uniwersytetu Wrocławskiego. 20 czerwca 2007 Esploracja Drzew Jaub Łopuszańsi Instytut Informatyi Uniwersytetu Wrocławsiego 20 czerwca 2007 Po pierwsze, chcę podzięować: Krzysztofowi Lorysiowi za podsycanie zainteresowania algorytmami i struturami

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie logiki rozmytej w badaniach petrofizycznych

Wykorzystanie logiki rozmytej w badaniach petrofizycznych NAFTA-GAZ, ROK LXXII, Nr / DOI: 1.1/NG...1 Barbara Darła, Małgorzata Kowalsa-Włodarczy Instytut Nafty i Gazu Państwowy Instytut Badawczy Wyorzystanie logii rozmytej w badaniach petrofizycznych Praca ta

Bardziej szczegółowo

Obóz Naukowy Olimpiady Matematycznej Gimnazjalistów

Obóz Naukowy Olimpiady Matematycznej Gimnazjalistów Obóz Naukowy Olimpiady Matematycznej Gimnazjalistów Liga zadaniowa 202/203 Seria VI (grudzień 202) rozwiązania zadań 26. Udowodnij, że istnieje 0 00 kolejnych liczb całkowitych dodatnich nie większych

Bardziej szczegółowo

Pomiary napięć przemiennych

Pomiary napięć przemiennych LABORAORIUM Z MEROLOGII Ćwiczenie 7 Pomiary napięć przemiennych . Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest poznanie sposobów pomiarów wielości charaterystycznych i współczynniów, stosowanych do opisu oresowych

Bardziej szczegółowo

3. Wykład Układy równań liniowych.

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

Bardziej szczegółowo

, to niepewność sumy x

, to niepewność sumy x Wydział Fizyi UW (wersja instrucji 04.04a) Pracownia fizyczna i eletroniczna dla Inżynierii Nanostrutur oraz Energetyi i Chemii Jądrowej Ćwiczenie 6 Elementy testowania hipotez (z błędami złożonymi) oraz

Bardziej szczegółowo

1.3 Przestrzenie ilorazowe

1.3 Przestrzenie ilorazowe 1.3 Przestrzenie ilorazowe Niech X 0 będzie odrzestrzenią liniową X 0, +, rzestrzeni liniowej X, +,. Oreślmyzbiór x + X 0 := {x + y : y X 0 }. Zbiór ten nazywamy warstwą elementu x X względem odrzestrzeni

Bardziej szczegółowo

WAHADŁO SPRĘŻYNOWE. POMIAR POLA ELIPSY ENERGII.

WAHADŁO SPRĘŻYNOWE. POMIAR POLA ELIPSY ENERGII. ĆWICZENIE 3. WAHADŁO SPRĘŻYNOWE. POMIAR POLA ELIPSY ENERGII. 1. Oscylator harmoniczny. Wprowadzenie Oscylatorem harmonicznym nazywamy punt materialny, na tóry,działa siła sierowana do pewnego centrum,

Bardziej szczegółowo

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2012/13

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2012/13 35. O zdaniu 1 T (n) udowodniono, że prawdziwe jest T (1), oraz że dla dowolnego n 6 zachodzi implikacja T (n) T (n+2). Czy można stąd wnioskować, że a) prawdziwe jest T (10), b) prawdziwe jest T (11),

Bardziej szczegółowo

dr Bartłomiej Rokicki Katedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Wydział Nauk Ekonomicznych UW

dr Bartłomiej Rokicki Katedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Wydział Nauk Ekonomicznych UW dr Bartłomiej Roici atedra Maroeonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Wydział Nau Eonomicznych UW dr Bartłomiej Roici Maroeonomia II Model Solowa z postępem technologicznym by do modelu Solowa włączyć postęp

Bardziej szczegółowo

FUNKCJA LINIOWA - WYKRES

FUNKCJA LINIOWA - WYKRES FUNKCJA LINIOWA - WYKRES Wzór funkcji liniowej (Postać kierunkowa) Funkcja liniowa jest podstawowym typem funkcji. Jest to funkcja o wzorze: y = ax + b a i b to współczynniki funkcji, które mają wartości

Bardziej szczegółowo

WYMAGANIA Z WIEDZY I UMIEJĘTNOŚCI NA POSZCZEGÓLNE STOPNIE SZKOLNE DLA KLASY 3g. zakres rozszerzony

WYMAGANIA Z WIEDZY I UMIEJĘTNOŚCI NA POSZCZEGÓLNE STOPNIE SZKOLNE DLA KLASY 3g. zakres rozszerzony WYMAGANIA Z WIEDZY I UMIEJĘTNOŚCI NA POSZCZEGÓLNE STOPNIE SZKOLNE DLA KLASY 3g zares rozszerzony 1. Wielomiany bardzo zna pojęcie jednomianu jednej zmiennej; potrafi wsazać jednomiany podobne; potrafi

Bardziej szczegółowo

1 Równania różniczkowe zwyczajne o rozdzielonych zmiennych

1 Równania różniczkowe zwyczajne o rozdzielonych zmiennych Równania różniczkowe zwyczajne o rozdzielonych zmiennych Definicja. Równaniem różniczkowym o rozdzielonych zmiennych nazywamy równanie postaci p(y) = q() (.) rozwiązanie równania sprowadza się do postaci

Bardziej szczegółowo

LX Olimpiada Matematyczna

LX Olimpiada Matematyczna LX Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia drugiego 13 lutego 2009 r. (pierwszy dzień zawodów) Zadanie 1. Liczby rzeczywiste a 1, a 2,..., a n (n 2) spełniają warunek a 1

Bardziej szczegółowo

Wstęp. Przygotowanie materiału doświadczalnego do badań. Zastosowanie logiki rozmytej do obliczeń

Wstęp. Przygotowanie materiału doświadczalnego do badań. Zastosowanie logiki rozmytej do obliczeń Przedstawiona praca jest ontynuacją próby wprowadzenia metody logii rozmytej do rutynowych modelowań geologicznych. Wyorzystując dane laboratoryjne i otworowe uzupełniano z jej pomocą braujące fragmenty

Bardziej szczegółowo

Algebra liniowa z geometrią

Algebra liniowa z geometrią Algebra liniowa z geometrią Maciej Czarnecki 15 stycznia 2013 Spis treści 1 Geometria płaszczyzny 2 1.1 Wektory i skalary........................... 2 1.2 Macierze, wyznaczniki, układy równań liniowych.........

Bardziej szczegółowo

ANALIZA WIELOKRYTERIALNA

ANALIZA WIELOKRYTERIALNA ANALIZA WIELOKRYTERIALNA Dział Badań Operacyjnych zajmujący się oceną możliwych wariantów (decyzji) w przypadu gdy występuje więcej niż jedno ryterium oceny D zbiór rozwiązań (decyzji) dopuszczalnych x

Bardziej szczegółowo

Obóz Naukowy Olimpiady Matematycznej Gimnazjalistów

Obóz Naukowy Olimpiady Matematycznej Gimnazjalistów Obóz Naukowy Olimpiady Matematycznej Gimnazjalistów Liga zadaniowa 2012/2013 Seria X (kwiecień 2013) rozwiązania zadań 46. Na szachownicy 75 75 umieszczono 120 kwadratów 3 3 tak, że każdy pokrywa 9 pól.

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 10

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 10 Stanisław Cichoci Natalia Nehrebeca Wyład 10 1 1. Testowanie hipotez prostych Rozład estymatora b Testowanie hipotez prostych przy użyciu statystyi t Przedziały ufności Badamy czy hipotezy teoretyczne

Bardziej szczegółowo

Regionalne Koło Matematyczne

Regionalne Koło Matematyczne Regionalne Koło Matematyczne Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu Wydział Matematyki i Informatyki http://www.mat.umk.pl/rkm/ Lista rozwiązań zadań nr 16 (27.02.2010) Twierdzenia evy i Menelaosa 1.

Bardziej szczegółowo

SZKOŁA PODSTAWOWA NR 1 W LUBARTOWIE. Równania

SZKOŁA PODSTAWOWA NR 1 W LUBARTOWIE. Równania Równania Jeżeli połączymy znakiem równości (=) dwa wyrażenia algebraiczne to tak stworzony zapis będzie nazywał się równaniem. W dalszych latach nauki poznasz wiele typów i rodzajów równań, w tej chwili

Bardziej szczegółowo

FUNKCJA LINIOWA - WYKRES. y = ax + b. a i b to współczynniki funkcji, które mają wartości liczbowe

FUNKCJA LINIOWA - WYKRES. y = ax + b. a i b to współczynniki funkcji, które mają wartości liczbowe FUNKCJA LINIOWA - WYKRES Wzór funkcji liniowej (postać kierunkowa) Funkcja liniowa to funkcja o wzorze: y = ax + b a i b to współczynniki funkcji, które mają wartości liczbowe Szczególnie ważny w postaci

Bardziej szczegółowo

13 Układy równań liniowych

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

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia AI wykład 3

Zagadnienia AI wykład 3 Zagadnienia I wyład 3 Rozmyte systemy wniosujące by móc sterować pewnym procesem technologicznym lub tez pracą urządzeń onieczne jest zbudowanie modelu, na podstawie tórego można będzie podejmować decyzje

Bardziej szczegółowo

Podstawowe techniki zliczania obiektów kombinatorycznych. Szufladkowa zasada Dirichleta, Zasada włączeń i wyłączeń.

Podstawowe techniki zliczania obiektów kombinatorycznych. Szufladkowa zasada Dirichleta, Zasada włączeń i wyłączeń. Materiały dydatyczne Mateatya Dysretna (Wyład 5 Podstawowe technii zliczania obietów obinatorycznych. Szufladowa zasada Dirichleta, Zasada włączeń i wyłączeń. Szufladowa Zasada Dirichleta. Jest rzeczą

Bardziej szczegółowo

XLI OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP WSTĘPNY Zadanie doświadczalne

XLI OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP WSTĘPNY Zadanie doświadczalne XLI OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP WSTĘPNY Zadanie doświadczalne ZADANIE D Nazwa zadania: Prędość chwilowa uli Zaproponuj metodę pomiaru prędości chwilowej stalowej uli poruszającej się po zadanym torze. Wyorzystaj

Bardziej szczegółowo

x 2 = a RÓWNANIA KWADRATOWE 1. Wprowadzenie do równań kwadratowych 2. Proste równania kwadratowe Równanie kwadratowe typu:

x 2 = a RÓWNANIA KWADRATOWE 1. Wprowadzenie do równań kwadratowych 2. Proste równania kwadratowe Równanie kwadratowe typu: RÓWNANIA KWADRATOWE 1. Wprowadzenie do równań kwadratowych Przed rozpoczęciem nauki o równaniach kwadratowych, warto dobrze opanować rozwiązywanie zwykłych równań liniowych. W równaniach liniowych niewiadoma

Bardziej szczegółowo

Programowanie celowe #1

Programowanie celowe #1 Programowanie celowe #1 Problem programowania celowego (PC) jest przykładem problemu programowania matematycznego nieliniowego, który można skutecznie zlinearyzować, tzn. zapisać (i rozwiązać) jako problem

Bardziej szczegółowo

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

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

Bardziej szczegółowo