Analiza matematyczna I

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Analiza matematyczna I"

Transkrypt

1 Analiza matematyczna I 1

2 Spis treści 1 Wstep. Ograniczenia i kresy zbiorów Oznaczenia Zbiory liczbowe Kwantyfikatory Iloczyn kartezjański Dzia lania w zbiorze R Porzadek Przedzia ly Kresy zbiorów Ciagi liczbowe Definicje i oznaczenia Ciagi monotoniczne Ciagi zbieżne Ciagi o granicach niew laściwych Symbole nieoznaczone Podciagi Ciagi Cauchy ego Granica górna i dolna ciagu Porównywanie ciagów: O duże i o ma le Granice funkcji Definicje granicy Granice jednostronne Granice niew laściwe w punkcie w laściwym Granice w laściwe w punkcie niew laściwym Granice niew laściwe w punkcie niew laściwym C.d. arytmetyki granic funkcji Asymptoty Ciag lość funkcji Definicje ciag lości funkcji w punkcie Ciag lość funkcji elementarnych cz. I Ciag lość jednostronna W lasności funkcji ciag lych cz. I Ciag lość funkcji elementarnych cz. II

3 4.5.1 Funkcja wyk ladnicza e x Funkcji logarytmiczna ln(x) Funkcja wyk ladnicza a x Funkcja logarytmiczna log a x W lasności funkcji hiperbolicznych W lasności funkcji ciag lych cz. II Różniczkowalność funkcji Definicja pochodnej funkcji w punkcie Definicja funkcji różniczkowalnej w punkcie Pochodne funkcji elementarnych W lasności funkcji różniczkowalnych Pochodne wyższych rzedów

4 1 Wst ep. Ograniczenia i kresy zbiorów. 1.1 Oznaczenia Niech A, B- zbiory - A B - suma zbiorów - A B - iloczyn zbiorów - A B -różnica zbiorów 1.2 Zbiory liczbowe - N - zbiór liczb naturalnych tzn. N = {1, 2, 3,...} - Z - zbiór liczb ca lkowitych tzn. Z = {..., 3, 2, 1, 0, 1, 2, 3,...} - Q - zbiór liczb wymiernych - R - zbiór liczb rzeczywistych - C - zbiór liczb zespolonych 1.3 Kwantyfikatory - - dla każdego - kwantyfikator ogólny (szkolne oznaczenie - ) - - istnieje - kwantyfikator szczególny (szkolne oznaczenie - ) -! - istnieje jedyny - istnieje dok ladnie jeden 1.4 Iloczyn kartezjański Iloczyn kartezjański zbiorów A i B nazywamy A B = {(a, b) : a A, b B}. 4

5 1.5 Dzia lania w zbiorze R, które spe lniaja nastepuj ace warunki zwane aksjomatami liczb rzeczywistych: 1. x, y, z R x + (y + z) = (x + y) + z - l aczność dodawania 2. x, y R x + y = y + x - przemienność dodawania 3. 0 x R x + 0 = 0 + x = x, 0-element neutralny dodawania 4. x R x R x + ( x) = x + ( x) = 0, x- element przeciwny 5. x, y, z R x (y z) = (x y) z - l aczność mnożenia 6. x, y R x y = y x - przemienność mnożenia 7. 1 x R x 1 = 1 x = x, 1-element neutralny mnożenia 8. x R {0} x 1 R x x 1 = x 1 x = 1, x 1 -element odwrotny 9. x, y, z R x(y + z) = xy + xz - rodzielność mnożenia wzgl edem dodawania 1.6 Porzadek Zawsze o dwóch różnych liczbach rzeczywistych możemy powiedzieć, która z nich jest wi eksza. Aksjomaty porzadku liniowego 1. x R x x -zwrotność 2. x, y, z R x y y z = x z -przechodniość 3. x, y R x y y x -spójność 4. x, y R x y y x = x = y -antysymetria 5. x, y, z R x y = x + z y + z 6. x, y R 0 x 0 y = 0 xy 5

6 Wartość bewzgledna (modu l) liczby x R definiujemy nastepuj aco: { x dla x 0, x := x dla x < 0. Lemat 1.1. Dla dowolnych x, y R, 0 y mamy: 1. x x x 2. x y y x y 3. x y x y x y 4. x, y R x + y x + y 5. x, y R x y x y 1.7 Przedzia ly otwarty (a, b) = {x R : a < x < b} domkniety [a, b] =< a, b >= {x R : a x b} (a, b] = {x R : a < x b}, [a, b) = {x R : a x < b}, (, b] = {x R : x b} [a, + ) = {x R : x a} 1.8 Kresy zbiorów Definicja 1.2. Zbiór X R, X =, nazywamy ograniczonym z góry, jeśli M R x X x M. Liczbe M nazywamy ograniczeniem górnym zbioru X. Przyk lad 1.3. Niech X = {x R : x 2 < 2} = {x R : 2 < x < 2} Liczba M = 2 jest ograniczeniem górnym zbioru X, M / X. 6

7 Definicja 1.4. Zbiór X R, X =, nazywamy ograniczonym z do lu, jeśli m R x X m x. Liczb e m nazywamy ograniczeniem dolnym zbioru X. Przyk lad 1.5. W powyższym przyk ladzie liczba m = 2 jest ograniczeniem dolnym zbioru X, m / X. Definicja 1.6. Zbiór X R, X =, nazywamy ograniczonym, jeśli m R, M R x X m x M. Twierdzenie 1.7. Niepusty zbiór X R jest ograniczony wtedy i tylko wtedy, gdy 0 P < + x X x P. Dowód. (= ) Jeśli X jest ograniczony, to istnieja m, M R takie, że x X m x M. Niech P := max{ m, M }. Wtedy: x X x M M P Zatem ( =) Jeżeli x X x X x m m P x X x P. x P, to x X P x P. Zatem P jest ograniczeniem dolnym, P ograniczeniem górnym zbioru X. Twierdzenie 1.8. Suma, różnica, iloczyn zbiorów ograniczonych (zawartych w R) jest zbiorem ograniczonym. Definicja 1.9. Dla dowolnego niepustego podzbioru X R definiujemy jego kres górny ( supremum ), który oznaczamy przez sup X. 1) Jeżeli zbiór X NIE jest ograniczony z góry, to przyjmujemy, że α = sup X := +. 2) Jeżeli zbiór X jest ograniczony z góry, to liczb e α nazywamy kresem górnym zbioru X, jeśli: α jest ograniczeniem górnym zbioru X, dla każdego ograniczenia górnego M zbioru X zachodzi α M. Oznaczenia: α = sup X ( lacińskie supremum zbioru X) 7

8 Aksjomat kresu górnego. górny. Każdy niepusty zbiór X R ograniczony z góry posiada kres Przyk lad Niech X = {x R : x 2 < 2} = {x R : 2 < x < 2}. Liczba α = 2 jest kresem górnym zbioru X. Uwaga Kres górny zbioru X jest najmniejszym ograniczeniem górnym zbioru X. Lemat Jeżeli α = sup X, to - x X, x α, - ε > 0 x X x α ε. Definicja Dla dowolnego niepustego podzbioru X R definiujemy jego kres dolny ( infimum ), który oznaczamy przez inf X. 1) Jeżeli zbiór X NIE jest ograniczony z do lu, to przyjmujemy, że β = inf X :=. 2) Jeżeli zbiór X jest ograniczony z do lu, to liczb e β nazywamy kresem dolnym zbioru X, jeśli: β jest ograniczeniem dolnym zbioru X, dla każdego ograniczenia dolnego M zbioru X zachodzi M β. Oznaczenia: β = inf X ( lacińskie infimum zbioru X) Aksjomat kresu dolnego. dolny. Każdy niepusty zbiór X R ograniczony z do lu posiada kres Przyk lad Niech X = {x R : x 2 < 2} = {x R : 2 < x < 2}. Liczba β = 2 jest kresesm dolnym zbioru X. Uwaga Kres dolny zbioru X jest najwi ekszym ograniczeniem dolnym zbioru X. Lemat Jeżeli β = inf X, to 8

9 x X, β x, ε > 0 x X x β + ε. Przyk lad X = (, 1); kres dolny β = / X, kres górny α = 1 / X. 2. X = [1, 2]; kres dolny β = 1 X, kres górny α = 2 X. 3. X = (, + ); kres dolny β = / X, kres górny α = + / X. 4. X = N; kres dolny β = 1 X, kres górny α = + / X. Oznaczenia Niech X, Y R, λ R X + Y := {x + y; x X, y Y }, λx := {λx; x X}. Twierdzenie Niech X, Y R bed a zbiorami niepustymi. Wówczas 1. sup(x + Y ) = sup X + sup Y, 2. inf(a + B) = inf X + inf Y, 3. jeśli X Y, to sup X inf Y, gdzie X Y oznacza, że dla x X, y Y x y sup(λx) = inf(λx) = { λ sup X dla λ 0 λ inf X dla λ < 0. { λ inf X dla λ 0 λ sup X dla λ < 0. Twierdzenie (Zasada Archimedesa) Dowód Dane sa y R i x > 0. (a) Najpierw udowodnimy, że x > 0 y R n Z (n 1)x y < nx. k Z y kx. (1.1) Przypuśmy, że to nie jest prawda tzn. k Z y > kx. Niech A = {kx : k Z} R. Ten zbiór jest ograniczony z góry przez y. Zatem z aksjomatu kresu górnego wynika, że istnieje α = sup A. Wtedy α x nie jest kresem górnym (korzystamy z za lożenia, że x > 0, czyli α x < α). Zatem na mocy Lematu 1.12 istnieje a A takie, że a = kx > α x. Stad 9

10 (k + 1)x > α. Niech b := k + 1, wtedy b Z oraz bx > α, co prowadzi do sprzeczności, ponieważ α = sup A. (b) Teraz udowodnimy, że m Z y mx. (1.2) Przypuśmy, że to nie jest prawda tzn. m Z y < mx. Niech A = {mx : k Z} R. Ten zbiór jest ograniczony z do lu przez y. Zatem z aksjomatu kresu dolnego wynika, że istnieje β = inf A. Wtedy β + x nie jest kresem dolnym (korzystamy z za lożenia, że x > 0, czyli β < β + x). Zatem na mocy Lematu 1.16 istnieje c A takie, że c = mx < β + x. Stad (m 1)x < β. Niech c := m 1, wtedy c Z oraz cx < β co prowadzi do sprzeczności, ponieważ β = inf A. Teza wynika z (1.1) i (1.2). 10

11 2 Ciagi liczbowe 2.1 Definicje i oznaczenia Definicja 2.1. Ciagiem liczbowym o wyrazach rzeczywistych nazywamy każda funkcje f : N R. Przyk lad 2.2. f : N R, f(n) = 1 n czyli 1, 1 2, 1 3, 1 4,.... f : N R, f(n) = n n czyli 1, 2, 3 3, Oznaczenia 2.3. f(n) = a n - n-ty wyraz ciagu. Oznaczenie ciagu: {a n } n N lub ( a n )n N. 2.2 Ciagi monotoniczne Definicja 2.4. Ciag {a n } n N nazywamy - rosnacym, jeśli n N a n+1 > a n, - malejacym, jeśli n N a n+1 < a n, - niemalejacym, jeśli n N a n+1 a n, - nierosnacym, jeśli n N a n+1 a n. Pierwsze dwa rodzaje ciagów nazywamy ciagami ściśle monotonicznymi Zadanie 2.5. Wykazać monotoniczność ciagów a n = n 2 n + 1, b n = n α, ciagu określonego rekurencyjnie x 1 = 2, x n+1 = 2 + x n. Czy ciag ( 1)n jest monotoniczny? Definicja 2.6. Ciag {a n } n N jest ciagiem ograniczonym z góry, jeśli M R n N a n M. ograniczonym z dolu, jeśli m R n N a n m. ograniczonym, jeśli jest ograniczony z do lu i z góry. Zatem ciag {a n } n N jest ograniczony wtedy i tylko wtedy, gdy M R n N a n M. Zadanie 2.7. Czy nastepuj ace ciagi n 11

12 a > 1, a n = n a n, a R, b n = an n!, sa ograniczone? Definicja 2.8. Niech dany bedzie ciag {a n } n N i rosnacy ciag liczb naturalnych {n k } k N. Wtedy ciag {a nk } nk N nazywamy podciagiem ciagu {a n } n N. Przyk lad 2.9. { 1 } n n N. Rozpatrzmy ciag postaci { 1 } 2n n N. Jest to podciag ciagu { 1 } n n N. 2.3 Ciagi zbieżne Definicja Ciag {a n } n N nazywamy zbieżnym, jeśli istnieje liczba g R taka, że Liczbe g nazywamy granica ciagu {a n } n N. ε > 0 n 0 = n 0 (ε) n n 0 a n g < ε. Oznaczenia Zapis symboliczny lim a n = g lub a n g. Interpretacja granicy a n g < ε ε < a n g < ε g ε < a n < g + ε a n (g ε, g + ε). Dla n n 0 każdy wyraz a n (g ε, g + ε). Zadanie Udowodnić, że ciag a n = 1 jest zbieżny do g = 0, czyli n ε > 0 n 0 N n n 0 a n 0 = 1 n < ε. Jak dobrać n 0 do ε > 0? Odp. Zapis 1 n < ε oznacza, że 1 ε < n. Z zasady Archimedesa zastosowanej do y = 1 ε i x = 1 wynika, że istnieje n 0 N takie, że n ε < n 0. Wtedy dla każdego n > n 0 zachodzi n < n ε 0 < n.. Zatem ε > 0 n 0 N n > n 0 a n 0 = 1 n < ε. 12

13 Zadanie Korzystajac z definicji granicy udowodnić, że lim 1 2n 1 = 0, lim 1 n 2 = 0, lim (0, 7)n = 0. Twierdzenie Ciag zbieżny {a n } n N ma dok ladnie jedna granice. Dowód. Przypuśmy, że ciag jest zbieżny do g 1 R i do g 2 R, g 1 = g 2. Można przyjać, że g 1 < g 2. Niech ε = g 2 g 1, czyli ε > 0. Z definicji granicy wynika, że 3 oraz n 1 N n n 1 g 1 ε < a n < g 1 + ε n 2 N n n 2 g 2 ε < a n < g 2 + ε. Niech n 3 := max{n 1, n 2 }. Wtedy dla każdego n n 3 mamy a n < g 1 + ε < g 2 ε < a n. Otrzymaliśmy sprzeczność a n < a n, która kończy dowód. Lemat Każdy podciag ciagu zbieżnego jest również zbieżny do tej samej granicy. Dowód. Za lożmy, że ciag a n g R. Weźmy dowolny podciag {a nk } k N. Niech ε > 0. Wówczas istnieje n 0 N takie, że a n g < ε dla n n 0. Ponieważ ciag n k jest rosnacy, to istnieje k 0 N takie, że n k0 n 0. Wówczas, jeśli n k n k0, to n k n 0, a stad a nk g < ε, co dowodzi, że a nk g. Wniosek Jeżeli ciag {a n } n N zawiera co najmniej dwa podciagi zbieżne do różnych granic, to ciag {a n } n N nie ma granicy. Twierdzenie Jeżeli ciag {a n } n N jest zbieżny, to jest ograniczony. Dowód. Za lóżmy, że lim a n = g. Weżmy ε = 1. Wówczas istnieje n 0 N takie, że a n g < 1 dla n n 0. Stad a n 1 < g < a n + 1 dla n n 0. Niech M bedzie najwieksz a z liczb a 1, a 2,... a n0, g + 1. (2.1) Wtedy dla każdego n n 0 mamy a n M. Jeśli n n 0, to M g 1 g 1 < a n < g + 1 g + 1 M. (2.2) Z (2.1) i ( 2.2) wynika, że n N a n M, co oznacza, że ciag {a n } n N jest ograniczony. 13

14 Twierdzenie Jeżeli ciagi {a n } n N, {b n } n N sa zbieżne i α R, to i) zbieżne sa ciagi {a n + b n } n N, {αa n } n N, {a n b n } n N ii) oraz zachodza równości: lim (a n + b n ) = lim a n + lim b n, lim α(a n) = α lim a n, lim (a n b n ) = ( lim a n ) ( lim b n ), lim a n = lim a n. iii) jeśli lim b n = 0 to ciag { an b n } n N jest zbieżny oraz a n lim = lim a n. b n lim b n Uwaga a n 0 wtedy i tylko, gdy a n 0. Twierdzenie (twierdzenie o trzech ciagach) Jeżeli ciagi {a n } n N, {b n } n N sa zbieżne, lim a n = lim b n i n N a n c n b n, to ciag {c n } n N jest zbieżny i lim c n = lim a n = lim b n. Dowód. Weźmy ε > 0. Z zalożenia, że lim a n = g i lim c n = g wynika, że istnieja n 1, n 2 N takie, że a n g < ε dla n n 1 i c n g < ε dla n n 2. Niech n 3 = max{n 1, n 2 }. Wówczas dla n n 3 mamy Stad b n g < ε dla n n 3. ε < a n g b n g c n g < ε. Twierdzenie Jeśli ciag a n 0 oraz ciag {b n } n N jest ograniczony, to ciag a n b n 0. Dowód. Ponieważ ciag {a n } jest ograniczony, wiec istnieje 0 M < + takie, że a n M dla wszystkich n N. Zatem 0 a n b n = a n b n a n M. (2.3) Ponieważ a n 0, to z twierdzenia 2.18 podpunkt (ii) wynika, że a n 0. Stad i z twierdzenia 2.18 podpunkt (ii) zastosowanego do α = M otrzymamy, że a n M 0. Stosujac twierdzenia o trzech ciagach do (2.3) otrzymamy, że a n b n 0, a stad a n b n 0 (z Uwagi 2.19). 14

15 Twierdzenie (twierdzenie o zachowaniu znaku nierówności przy przejściu do granicy) Jeżeli ciagi {a n } n N i {b n } n N sa zbieżne i to lim a n lim b n. n N a n b n, Dowód. Niech a := lim a n, b := lim b n. Przypuśmy, że nie zachodzi teza tzn. a > b. Weżmy ε := (a b) (zauważmy, że ε > 0). Ponieważ oba ciagi 2 {a n } n N i {b n } n N sa zbieżne, to istnieje n 1 N takie, że a n a < ε dla n n 1 oraz istnieje n 2 N takie, że b n b < ε dla n n 2. Stad dla n n 3 = max{n 1, n 2 } mamy b n (b n b) + b < ε + b = b + a b 2 = a + b 2 a b = a = a ε < a (a n a) a n. 2 Zatem b n < a n co przeczy za lożeniu, że a n b n, czyli twierdzenie jest prawdziwe. Zadanie lim Udowodnić n a = 1 (dla a > 0), lim n n = 1, 1 lim n sin 1 n = 0. Wykazać, że dla a > 1 jest lim n a n = 0. Wykazać, że dla a R jest lim an n! = 0. Znaleźć granice wyrażeń n n 2 100n + π, 120n 3 n + 1 n , 5 n n, n2 + n + 1 n, 5 n n 2, n 2 a n (a > 1), n 2 n + π n,, 2πn5 + n + 5 4n 5 n 4 13, 3 n3 n 2 + n n 3 + 3, n 5n 3 n. Twierdzenie Jeśli ciag {a n } n N jest monotoniczny i ograniczony, to jest zbieżny. 15

16 Dowód. Za lożmy, że ciag {a n } n N jest niemalejacy i ograniczony. W przypadku, gdy ciag {a n } n N jest nierosnacy, dowód jest analogiczny. Niech A = {a n ; n N}. Ponieważ zbiór A jest ograniczony, wiec z aksjomatu kresu górnego istnieje α = sup A. Udowodnimy, że a n α. Weźmy ε > 0. Z Lematu 1.12 wynika, że istnieje n 0 takie, że α ε < a n0. Wówczas dla n n 0 mamy, α ε < a n α α + ε, a zatem a n α < ε dla n n 0. Uwaga Ciag monotoniczny jest zbieżny gdy jest ograniczny. Dowód. (= ) Z twierdenia 2.17 wynika, że każdy ciag zbieżny jest ograniczony. ( =) Ta implikacja wynika z twierdzenia Przyk lad Przyk lady zastosowań twierdzenia o zbieżności ciagów monotonicznych. Wykazać zbieżność ciagów: n 1 n a n = k, b p k 2 n = 10 (p k k Z [0, 9]), c n = n k=2 k=1 ( 1 1 ) k k=1 określonego rekurencyjnie d 1 = 2, d n+1 = 2 + x n. Ciag Eulera i liczba e ( symbol oznacza iloczyn). Rozważmy ciag a n = ( n) n+1. Na ćwiczeniach udowodnimy, że ciag {a n } n N jest malejacy. monotoniczny, to ma granice, która oznaczymy przez ( e := lim n+1. n) Ponieważ jest ograniczony i Nastepnie udowodnimy, że ( e = lim n. n) 16

17 Ciag b n = ( 1 + n) 1 n jest rosn acy i ograniczony. Ten ciag odgrywa bardzo ważna role i później bedziemy wielokrotnie sie do niego odwo lywać. Liczba e, zdefiniowana wyżej, jest także bardzo ważna sta la, zwana sta l a Eulera. Sta la Eulera jest liczba niewymierna i w przybliżeniu równa e Zadanie Znaleźć granice ciagów: ( ) n ( ) n ( ) n n + 3 n 1,,, 3n n + 1 n + 1 ( n 2 ) n, n (ln(n + 3) ln n). 2.4 Ciagi o granicach niew laściwych Definicja Ciag {a n } n N jest zbieżny do + jeśli M > 0 N n > N a n > M. Definicja Ciag {a n } n N jest zbieżny do jeśli M > 0 N n > N a n < M. Twierdzenie (Arytmetyka granic niew laściwych) 1. Jeśli lim a n = a, gdzie < a + i lim b n = + to lim (a n + b n ) = Jeśli lim a n = a, gdzie a < + i lim b n = + to lim (a n b n ) =. 3. Jeśli lim a n = a, gdzie 0 < a < + i lim b n = ± to lim (a n b n ) = ±. 4. Jeśli lim a n = a, gdzie a < 0 i lim b n = ± to lim (a n b n ) =. 5. Jeśli lim a n = a R i lim b n = ± oraz b n = 0, to lim a n bn = Jeśli lim a n = a, gdzie 0 < a + i lim b n = 0 b n > 0, to lim a n bn 7. Jeśli lim a n = a, gdzie 0 < a + i lim b n = 0 b n < 0, to lim a n bn 8. Jeśli lim a n = a, gdzie < a 0 i lim b n = 0 b n > 0, to lim a n bn 9. Jeśli lim a n = a, gdzie < a 0 i lim b n = 0 b n < 0, to lim a n bn 17 = +. =. =. = +.

18 Kolejne twierdzenie jest uogólnieniem Twierdzenia Twierdzenie Jeśli ciag a n +, a ciag {b n } n N jest ograniczony z do lu, to ciag a n + b n Jeśli ciag a n, a ciag {b n } n N jest ograniczony z góry, to ciag a n + b n. 3. Jeśli ciag a n +, a ciag {b n } n N poczawszy od pewnego wskaźnika jest ograniczony z do lu przez liczbe dodatnia (z góry przez liczbe ujemna), to iloczyn a n b n jest ciagiem zbienym do + (do ). Twierdzenie Zadanie Zbadać zbieżność ciagów p n, ( 1) n n 2, n n 2 + 5, x n = n k=1 1 k, x n = a n (a R). Bezpośrednio z definicji ciagów zbieżnych do + lub wynika nastepuj acy lemat. Lemat Niech {a n } n N, Jeśli a n + oraz a n b n, to b n +. Jeśli b n oraz a n b n, to a n. 2.5 Symbole nieoznaczone {b n } n N bed a ciagami liczb rzeczywistych. Wówczas: Dla pewnych dzia lań na ciagach nie można z góry przewidzieć granicy wyniku tych dzia lań, pomimo, że znamy granice poszczególnych ciagów. Np. rozważmy dwa ciagi {a n } n N i {b n } n N, oba daż ace do niekończoności tzn. a n + i b n +. Zbadamy róźnice (a n b n ). Ile wynosi lim (a n b n )? Z poniższych przyk ladów bedzie wynikać, że różnica a n b n może mieć granice w laściwa (tzn. jest liczba skończona), może mieć granice niew laściwa ± lub może nie istnieć. Wówczas mówimy, że jest symbolem nieoznaczonym. Mamy siedem takich nieoznaczoności:, 0, 0 0,, 1, 0, 0 0. Dla każdego z powyższych symboli nieoznaczonych podamy przyk lady ilustrujace teze, że nie można podać uniwersalnej regu ly mówiacej ile wynosi granica wykonywanych dzia lań w tym przypadku. 18

19 lim a n = +, lim b n = +, NIEOZNACZONOŚĆ typu [ ]. a n = n 2, b n = n 2 = lim (a n b n ) = lim (n 2 n 2 ) = 0 a n = n 2, b n = n = lim (a n b n ) = lim (n 2 n) = + a n = n, b n = n 2 = lim (a n b n ) = lim (n n 2 ) = a n = n, b n = (n a) a R = lim (a n b n ) = lim [n (n a)] = a a n = n + ( 1) n, b n = n = lim (a n b n ) = lim (n + ( 1) n n) = lim ( 1) n = nie istnieje lim a n = 0, lim b n = +, NIEOZNACZONOŚĆ typu [0 ]. a n = 1 n, b n = n 2 = lim (a n b n ) = lim ( n) = a n = 1 n, b n = n 2 = lim (a n b n ) = lim (n) = + a n = a n a R, b n = n = lim (a n b n ) = lim (a) = a a n = ( 1)n n, b n = n = lim (a n b n ) = lim ( 1) n lim a n = 0, lim b n = 0, NIEOZNACZONOŚĆ typu [ 0 0 ]. ( an nie istnieje a n = 1 n, b n = 1 ) = lim = lim ( n) = n 2 b n a n = 1 n, b n = 1 ( ) an = lim = lim (n) = + n 2 b n a n = a a R, n b n = 1 ( ) an = lim = lim (a) = a n b n a n = ( 1)n n, b n = 1 ( ) an = = lim ( 1) n nie istnieje n lim a n =, lim b n =, NIEOZNACZONOŚĆ typu [ ]. b n 19

20 ( ) a n = n 2 an, b n = n = lim = lim (n) = + b n ( ) an a n = a a n R, b n = n = lim = lim (a) = a b n ( ) ) a n = n + ( 1)n n an, b n = n = lim = lim (1 + ( 1)n = nie istnieje 2 2 lim a n = 1, lim b n = +, NIEOZNACZONOŚĆ typu [1 ]. a n = ( n, b b n = n = lim (a n n ) = lim n = e n) b a n = 1 b n = n = lim (a n n ) = lim (1 n ) = 1 a n = ( n, b n = n 2 b = lim (a n n ) = lim a n = 1 + ( 1)n n, b n = n = lim (a n b n ) = lim b n n ) n 2 ( 1 + ( 1) n lim a n =, lim b n = 0, NIEOZNACZONOŚĆ typu [ 0 ]. = + ) n nie istnieje a n = 2 n2, b n = 1 n b = lim (a n n ) = lim (2 n ) = + a n = n, b n = 0 b = lim (a n n ) = lim (n 0 ) = 1 a n = a n a > 1, a n = (3 + ( 1) n ) n, b n = 1 n b n = 1 n = lim (a n b n ) = lim (a) = a = lim (a n b n ) = lim (3 + ( 1) n ) nie istnieje lim a n = 0, lim b n = 0, NIEOZNACZONOŚĆ typu [00 ]. a n = 1 n, b n = 1 n b = lim (a n n ) = lim ( 1 n ) = 1 n a n = 0, b n = 1 n a n = a n a (0, 1), = lim (a n b n ) = lim (0 1 n ) = 0 b n = 1 n 20 = lim (a n b n ) = lim (a 1 n ) = a

21 2.6 Podciagi Definicje podciagu podaliśmy poprzednio (patrz Definicja 1.8) oraz udowodniliśmy lemat Teraz chcemy dodać, że lemat 2.15 jest prawdziwe także, gdy g = ±. Twierdzenie Jeżeli każdy podciag ciagu {a n } n N jest zbieżny do tej samej granicy g, to dany ciag {a n } n N jest zbieżny do granicy g. Granica g R lub g = ±. Twierdzenie (Bolzano-Weierstrassa) Z każdego ciagu ograniczonego można wybrać podciag zbieżny. Zanim udowodnimy powyższe twierdzenie podamy jeszcze nastepuj ac a definicje. Definicja Niech A R oraz {a n } n N bedzie dowolnym ciagiem rzeczywitym. Wówczas prawie wszystkie wyrazy ciagu {a n } n N należa do A, gdy k N n k a n A. nieskończenie wiele wyrazów ciagu {a n } n N należy do A, gdy k N n k a n A. Uwaga Jeżeli prawie wszystkie wyrazy ciagu {a n } n N należa do A, to nieskończenie wiele wyrazów ciagu tego ciagu należy do A. Dowód Tw Niech 0 M < + bedzie liczba rzeczywista taka, że a n M dla wszystkich n N. Niech A = {a R : a a n dla nieskończenie wielu n N} = {a R; k N n k a a n }. Ponieważ M a n M dla każdego n N, to M A oraz a < M + 1 (także dla każdego a A). Niech α = sup A. Ustalmy ε > 0. Wtedy istnieje a A takie, że α ε < a α. Zatem α ε < a n dla nieskończenie wielu n N. Ponieważ α + ε / A, wiec α + ε a n tylko dla skończenie wielu n N. Stad α ε < a n < α + ε dla nieskończenie wielu n N. Zatem k N n k a n α < ε. Korzystajac z tego faktu dla ε = 1 otrzymujemy, że istnieje n 1 N takie, że a n1 α < 1. Nastepnie znajdziemy n 2 > n 1 takie, że a n2 α < 1/2. Postepuj ac w sposób indukcyjny dla dowolnej liczby naturalnej k znajdziemy n k > n k 1 takie, że 0 a nk α < 1/k 0. Z twierdzenia o trzech ciagach otrzymamy, że a nk α 0. Zatem a nk α. 21

22 2.7 Ciagi Cauchy ego Definicja Ciag {a n } n N spe lnia warunek Cauchy ego, jeśli ε > 0 n 0 = n 0 (ε) m, n n 0 a m a n < ε. Twierdzenie Każdy ciag zbieżny spe lnia warunek Cauchy ego. Dowód. Za lóżmy, że a n g. Niech ε > 0. Wówczas istnieje n 0 N takie, że a n g < ε/2 dla n n 0. Weżmy dowolne m, n n 0. Wtedy z nierówności trójkata a m a n = (a m g) + (g a n ) a m g + a n g < ε 2 + ε 2 = ε. Czyli ε > 0 n 0 = n 0 (ε) m, n n 0 a m a n < ε. Twierdzenie Każdy ciag Cauchy ego jest ograniczony. Dowód. Niech {a n } n N spe lnia warunek Cauchy ego. Weżmy ε = 1. Wówczas istnieje n 0 N takie, że a n a m < 1 dla m, n, n 0. Stad a n0 1 < a n < a n0 + 1 dla n n 0. Niech M bedzie najwieksz a z liczb a 1, a 2,..., a n Wtedy dla każedego n < n 0 mamy a n M. Jeśli n n 0, to M a n 1 a n0 1 < a n < a n0 + 1 a n0 + 1 M. Zatem dla każdego n N mamy a n M. Twierdzenie Każdy ciag Cauchy ego jest zbieżny. Dowód. Niech {a n } n N spe lnia warunek Cauchy ego. Z Twierdzenia 2.41 wynika, że ciag {a n } n N jest ograniczony. Z twierdzenia Bolzano-Weierstrassa ciag {a n } n N zawiera podciag a nk, który jest zbieżny. Niech a nk g. Pokaźemy, że ciag a n g. Weźmy ε > 0. Z definicji warunku Cauchy ego i definicji granicy istnieja n 0, n 1 N takie, że oraz a n a m < ε 2 a nk g < ε 2 dla m, n n 0 (2.4) dla n k n 1. (2.5) 22

23 Niech n 2 N b edzie takie, że n 2 max{n 0, n 1 }. Wówczas dla dowolnego n n 2 (korzystamy z (2.4) i (2.5)) mamy a n g a n a n2 + a n2 g < ε 2 + ε 2 = ε. Definicja Taka w lasność zbioru liczb rzeczywistych R nazywamy jego zupe lnościa. Uwaga Zbiór liczb wymiernych Q nie jest zupe lny, to znaczy w obrebie zbioru liczb wymiernych nie każdy ciag Cauchy ego ma granice należac a do Q. Zadanie Korzystajac z kryterium Cauchy ego zbadać zbieżność ciagów: x n = n k=1 1 k, y n = n k=1 1 k 2, z n = n k=1 sin k k Granica górna i dolna ciagu Definicja Mówimy, że g R {, + } jest punktem skupienia ciagu {a n } n N, jeśli istnieje podciag {a nk } nk N taki, że a nk g. Definicja Jeżeli ciag {a n } n N jest ograniczony z góry, to granica górna ( lac. limes supremum) ciagu {a n } n N nazywamy kres górny zbioru wszystkich punktów skupienia ciagu {a n } n N tzn. lim sup a n := sup{g : a nk g}. Jeżeli ciag {a n } n N nie jest ograniczony z góry, to lim sup a n := +. Uwaga Dla każdego ciagu istnieje jego granica górna. Definicja Jeżeli ciag {a n } n N jest ograniczony z do lu, to granica dolna ( lac. limes infimum) ciagu {a n } n N nazywamy kres dolny zbioru wszystkich punktów skupienia ciagu {a n } n N tzn. lim inf a n := inf{g : a nk g}. Jeżeli ciag {a n } n N nie jest ograniczony z do lu, to lim inf a n :=. 23

24 Uwaga Dla każdego ciagu istnieje jego granica dolna. Zadanie Wykazać prawdziwość Uwagi 1.1 i Uwagi 1.2. Lemat lim inf a n lim sup a n. Ciag {a n } n N jest zbieżny wtedy i tylko wtedy, gdy lim inf n N a n = lim sup n N a n. Zadanie Znaleźć granice górna i dolna ciagów:. ( n nπ sin 2n 3 n , (1 + ( 1)n ) 1 1 ) n, 2 n n + 5 n ( 1)n, n a n = ( 1) k, a n = (n 2 + 1) ( 1)n. k=1 2.9 Porównywanie ciagów: O duże i o ma le Definicja Dane sa ciagi {a n } n N i {b n } n N. Mówimy, że ciag a n jest O duże ciagu b n, jeśli L 0 n 0 N n n 0 a n L b n. Oznaczenia Zapis symboliczny a n = O(b n ). Lemat Jeśli wyrazy ciagu {b n } n N sa różne od zera, to a n = O(b n ) wtedy i tylko wtedy, gdy ciag an jest ograniczony. b n Definicja Dane sa ciagi {a n } n N i {b n } n N. Mówimy, że ciag a n jest o ma le ciagu b n, jeśli ε > 0 n ε, n n ε a n ε b n. Oznaczenia Zapis symboliczny a n = o(b n ). Lemat Jeśli wyrazy ciagu {b n } n N sa różne od zera, to a n = o(b n ) wtedy i tylko wtedy, gdy ciag an jest ograniczony. b n Zadanie Uzasadnić: 2n+1 = O(n) 5 + n n 2 0, 5 = O ( ) 1 n, ( 1) n = O(1) n = o(n 2 ), ( ) 1 1 n = o 2 n, 2 n = o(1). 24

25 3 Granice funkcji 3.1 Definicje granicy Definicja 3.1. Niech X R, x 0 R. Punkt x 0 nazywamy punktem skupienia zbioru X, jeśli istnieje ciag {x n } n N taki, że x n X dla każdego n N, x n = x 0 dla każdego n N, lim x n = x 0. Przyk lad 3.2. Niech X = {1, 1 2, 1 3,..., 1 n,...}. Wtedy x 0 = 0 jest punktem skupienia tego zbioru ale x 0 / X Przyk lad 3.3. Niech X = (0, 1). Wtedy każdy punkt x X jest punktem skupienia, ponieważ np. ciag x n := x + 1 X n dla n > n 0 (gdzie 1 n 0 < min{ x 1, x 0 }), x n = x oraz x n x. punkty x 0 = 0 i y 0 = 1 sa punktami skupienia zbioru X, ponieważ ciag x n := 1 dla n n 2 należy do X i zbiega do x 0 = 0, zaś ciag y n := 1 1 dla n 2 należy do X i n zbiega do y 0 = 1 Przyk lad 3.4. Niech X = { 1} [0, 1]. Wtedy punkt x 0 = 1 nie jest punktem skupienia zbioru X. Definicja 3.5. Zbiór punktów skupienia zbioru X oznaczamy przez X d. Przyk lad 3.6. (0, 1] d = [0, 1], (( 1, 1) {2}) d = [ 1, 1], { 1 n ; n N}d = {0}, Q d = R, Z d =. Twierdzenie 3.7. X R, x 0 R jest punktem skupienia zbioru X wtedy i tylko wtedy, gdy ε > 0 kula K(x 0, ε) = (x 0 ε, x 0 + ε) zawiera co najmniej jeden punkt ze zbioru X różny od x 0. 25

26 Podamy teraz definicje w laściwe (skończone) granicy funkcji w punkcie. Definicja 3.8. (wg Cauchy ego) Niech X R, x 0 R jest punktem skupienia zbioru X, f : X R. Mówimy, że funkcja f ma granice (w laściwa) g R w punkcie x 0, jeśli ε > 0 δ > 0 x X [0 < x x 0 < δ = f(x) g < ε]. Wówczas piszemy lim x x0 f(x) = g lub f(x) g. Definicja 3.9. (wg Heinego) Niech X R, x 0 R jest punktem skupienia zbioru X, f : X R. Mówimy, że funkcja f ma granice (w laściwa) g R w punkcie x 0, jeśli [ ] {x n } n N X {x 0 }; lim x n = x 0 = lim f(x n ) = g. Wówczas piszemy lim x x0 f(x) = g lub f(x) g. Twierdzenie Definicja Cauchy ego granicy funkcji w punkcie jest równoważna definicji Heinego granicy funkcji w punkcie. Przyk lad Korzystajac z definicji Cauchy ego uzasadnić istnienie granicy lim x 2 (5 3x) = 1. Odp. Mamy wykazać, że ε > 0 δ > 0 x X [0 < x 2 < δ = (5 3x) 1 < ε]. Ustalmy ε > 0. Jak dobrać δ = δ(ε)? Niech δ := ε/3. Wtedy x 2 < δ = ε 3 ε 3 < x 2 < ε 3 ε 3 > x + 2 > ε ε 3 > x > 2 ε ε > 3x > 6 ε. Dla x 2 < δ = ε 3 mamy f(x) 1 = 5 3x + 1 = 6 3x < 6 + [ 6 + ε] = ε oraz Zatem f(x) 1 = 5 3x + 1 = 6 3x > 6 + [ 6 ε] = ε. ε > 0 δ = ε 3 > 0 x X [0 < x 2 < δ = f(x) 1 < ε.] 26

27 Przyk lad Korzystajac z definicji Heinego uzasadnic, że lim x 2 x 2 = 4. Odp. Niech {x n } n N bedzie dowolnym ciagiem takim, że x n 2. Wtedy istnieje ciag y n taki, że x 2 = 2 y n, gdzie y n 0. Zatem f(x n ) = x 2 n = (2 y n ) 2 = 4 2y n + yn 2 4 gdy n, ponieważ y n, yn 2 0. Twierdzenie (O arytmetyce granic). Niech X R, x 0 R jest punktem skupienia zbioru X, f : X R, g : X R. Za lóżmy, że lim x x0 f(x) = a R oraz lim x x0 g(x) = b R. Wówczas: lim x x0 f(x) = a, lim x x0 αf(x) = αa dla dowolnego α R, lim x x0 (f(x) ± g(x) = a ± b, lim x x0 f(x) g(x) = a b, f(x) lim = a x x0, gdy b = 0. g(x) b Przyk lad Obliczyć granice funkcji: lim x x0 2f(x)g 2 (x) ( lim x x f(x) 2g(x) jeśli wiadomo, że lim x x0 f(x) = 3, lim x x0 g(x) = 4. Korzystamy z twierdzenia Wtedy ) lim 2f(x)g 2 (x) = 2 lim f(x) [ lim g(x) lim g(x)] = = 96 x x 0 x x0 x x0 x x0 ( 1 lim x x 0 f(x) + 1 ) ( ) 1 = 2g(x) lim x x0 f(x) + 1 = 1 2 lim x x0 g(x) = Przyk lad Wykażemy, że lim x 0 sin x x = 1. Skorzystamy z nastepuj acych nierówności: sin x < x < tg(x) dla 0 < x < π 2. (3.1) 27

28 Stad 1 sin x > 1 x > 1 tg(x) dla 0 < x < π 2. (3.2) Pomnożymy strony nierówności (3.2) przez sin x, które jest dodatnie dla 0 < x < π. St ad 2 [ ] [ ] sin x sin x 1 > > cos x = 0 < 1 < 1 cos x. x x Ale 1 cos x = 2 sin 2 ( x) < 2 sin( x). Korzystaj ac 2 2 z (3.1) otrzymamy 2 sin( x ) < x. Zatem 2 0 < 1 sin x x < x. Dla π 2 < x < 0 mamy sin x > x > tg(x) (3.3) Postepuj ac analogicznie otrzymamy, że sin x x 1 Warto zauważyć, że sin( x) x < x. (3.4) = sin(x) x skad wynika, że (3.4) zachodzi także dla π < x < 0. Aby udowodnić, że lim 2 x 0 musimy wykazać: [ ] ε > 0 δ > 0 x X 0 < x 0 < δ = sin x x 1 < ε W tym celu dla danego ε > 0 możemy za δ = min{ε, π}. Wtedy sin x 2 x sin x x 1 < ε. Przyk lad Czy istnieje lim x 0 sin( 1 ) dla x = 0? x Skorzystamy z definicji Heinego granicy funkcji w punkcie. 2 Niech x n = 0. Wtedy (4n+1)π ( ) ( ) 1 (4n + 1)π ( sin = sin = sin 2nπ + π ) ( π ) = sin = x n 28 sin x x = 1 1 < x < δ ε czyli

29 ( ) 1 Czyli lim f(x n ) = lim sin x n = lim 1 = 1. 2 Niech y n =. Wtedy (4n+3)π ( ) ( ) ( 1 (4n + 3)π sin = sin = sin 2nπ + 3π ) ( ) 3π = sin = 1. y n ( ) 1 Czyli lim f(y n ) = lim sin y n = lim ( 1) = 1. Niech z n = 1 nπ. Wtedy ( 1 sin z n ) ( nπ = sin 2 ( ) 1 Czyli lim f(z n ) = lim sin z n = lim 0 = 0. Zatem lim x 0 sin( 1 ) nie istnieje!! x ) = sin (nπ) = 0. Przyk lad Wykazać, że lim x 0 x sin( 1 ) = 0, x = 0. x Jest to oczywiste, ponieważ x sin( 1) < x bo sin( 1 ) 1. Wtedy w definicji granicy w x x x 0 = 0 należy przyjac δ = ε tzn. [ ( ) ( ) ε > 0 δ = ε x X 0 < x 0 < δ = 1 x sin 0 1 x = x sin < x < ε]. x Twierdzenie (o trzech funkcjach) Niech X R, x 0 R jest punktem skupienia zbioru X. Niech f, g, h : X R bed a funkcjami takimi, że x X f(x) g(x) h(x). Za lóżmy, że lim x x0 f(x) = lim x x0 h(x) = g. Wtedy istnieje lim x x0 g(x) oraz lim x x0 g(x) = g. Przyk lad Korzystajac z twierdzenia 3.18 (o trzech funkcjach) obliczyć granice lim x 0 x ( cos ( 1 x)). Odp. Dla każdego x R zachodzi: oraz x 2 (2 + cos x 2 (2 + cos ( )) 1 x 2 (2 + 1) = 3x 2 x ( )) 1 x 2 (2 1) = x 2. x 29

30 Stad na mocy tw. o trzech funkcjach mamy 0 = lim x 0 x 2 lim x 0 ( 2 + cos Zatem istnieje lim x 0 x 2 ( 2 + cos ( 1 x)) i jest równa 0. ( )) 1 lim 3x 2 = 0. x x 0 Definicja Niech X R, f : X R. Powiemy, że funkcja f jest rosnaca, jeśli dla dowolnych x 1, x 2 X, x 1 < x 2 mamy f(x 1 ) < f(x 2 ), malejaca, jeśli dla dowolnych x 1, x 2 X, x 1 < x 2 mamy f(x 1 ) > f(x 2 ), niemalejaca, jeśli dla dowolnych x 1, x 2 X, x 1 < x 2 mamy f(x 1 ) f(x 2 ), nierosnaca, jeśli dla dowolnych x 1, x 2 X, x 1 < x 2 mamy f(x 1 ) f(x 2 ), monotoniczna, jeśli jest spe lniony jeden z powyższych czterech warunków, ścisle monotoniczna, jeśli jest rosnaca lub malejaca. 3.2 Granice jednostronne Definicja (wg Cauchy ego) Niech X R, x 0 R jest punktem skupienia zbioru X (x 0, + ), f : X R. Mówimy, że funkcja f ma granice prawostronna g R, jeśli ε > 0 δ > 0 x X [x (x 0, x 0 + δ) = f(x) g < ε]. Wówczas piszemy lim x x + 0 f(x) = g lub f(x+ 0 ). Definicja (wg Cauchy ego) Niech X R, x 0 R jest punktem skupienia zbioru (, x 0 ) X, f : X R. Mówimy, że funkcja f ma granice lewostronna g R, jeśli ε > 0 δ > 0 x X [x (x 0 δ, x 0 ) = f(x) g < ε]. Wówczas piszemy lim x x 0 f(x) = g lub f(x 0 ). Definicja (wg Heinego) Niech X R, x 0 R jest punktem skupienia zbioru X (x 0, + ), f : X R. Mówimy, że funkcja f ma granice (w laściwa) g R, jeśli [ ] {x n } n N X (x 0, + ); lim x n = x 0 = lim f(x n ) = g. Wówczas piszemy lim x x + 0 f(x) = g lub f(x 0+). 30

31 Definicja (wg Heinego) Niech X R, x 0 R jest punktem skupienia zbioru X (, x 0 ), f : X R. Mówimy, że funkcja f ma granice (w laściwa) g R, jeśli [ ] {x n } n N X (, x 0 ); lim x n = x 0 = lim f(x n ) = g. Wówczas piszemy lim x x 0 f(x) = g lub f(x 0 ). Twierdzenie Niech X R, x 0 R jest punktem skupienia zbioru X, f : X R. Wtedy f ma granice w punkcie x 0 wtedy i tylko wtedy, gdy istnieja granice lim x x + f(x) i 0 lim x x f(x) oraz lim 0 x x + f(x) = lim 0 x x f(x). 0 Przyk lad Niech f(x) = sin ( 1 x) dla x > 0 i f(x) = xsin ( 1 x) dla x < 0. Postepuj ac analogicznie jak w poprzednich przyk ladach możemy pokazać, że lim x 0 f(x) = 0, natomiast lim x 0 + f(x) nie istnieje. Uwaga Twierdzenia dotyczace granic funkcji podane wyżej zachodza także dla granic jednostronnych. Przyk lad Korzystajac z tw. granice lim ( x 0 + x sin 2 1 x). o trzech funkcjach dla granic jednostronnych obliczyć Zauważmy, ze w tym przypadku nie można stosować twierdzenia o iloczynie granic, ponieważ nie istnieje lim x 0 sin ( 2 1 x). Dla x 0 mamy 0 ( ) 1 x sin 2 x x Zatem lim 0 lim x sin 2 x 0 + x 0 + ( ) 1 lim x. x x 0 + Pnieważ lim x 0 + x = 0, to korzystaj ac z Uwagi 3.27 otrzymamy, że lim ( x 0 + x sin 2 1 x) = 0. Twierdzenie Niech X R, x 0 X jest punktem skupienia zbioru. Jeśli f : X R jest funkcja monotoniczna, to isnieja lim x x f(x) i lim 0 x x + f(x). Ponadto: 0 jeśli f jest rosnaca, to lim x x f(x) f(x 0) lim 0 x x + f(x). 0 jeśli f jest malejaca, to lim x x f(x) f(x 0) lim 0 x x + f(x). 0 31

32 3.3 Granice niew laściwe w punkcie w laściwym Definicja Niech X R, x 0 R b edzie punktem skupienia zbioru X, f : X R. Mówimy, że funkcja f ma granice niew laściwa + w punkcie x 0 (w sensie Cauchy ego) jeśli M R δ > 0 x X [0 < x 0 x 0 < δ = f(x) > M]. Mówimy, że funkcja f ma granice niew laściwa w punkcie x 0 (w sensie Cauchy ego) jeśli M R δ > 0 x X [0 < x 0 x 0 < δ = f(x) < M]. Mówimy, że funkcja f ma granice niew laściwa + w punkcie x 0 (w sensie Heinego) jeśli [ ] {x n } n N X {x 0 }; ( lim x n = x 0 ) = ( lim f(x n ) = + ). Mówimy, że funkcja f ma granice niew laściwa w punkcie x 0 (w sensie Heinego) jeśli [ ] {x n } n N X {x 0 }; ( lim x n = x 0 ) = ( lim f(x n ) = ). Wówczas piszemy odpowiednio lim x x0 f(x) = + lub lim x x0 f(x) =. Przyk lad Wykazać, że lim x 0 1 x = +. Mamy wykazać, że M R δ > 0 x X [0 < x x 0 < δ = f(x) > M]. Ustalmy M R. Jak dobrać δ = δ(m)=? Niech δ = 1 1. Wtedy, jeśli x 0 < δ = M f(x) 0 = 1 > 1 x 1 = M. M M = Uwaga Oprócz granic niew laściwych w punkcie w laściwym wprowadza sie też poj ecie granic jednostronnych niew laściwych w tym punkcie. Przyk lad Ile wynosza lim 1 x 0 i lim x x 0 1 +? x Pokażemy najpierw, że lim 1 x 0 + x niew laściwej Cauchy ego tzn. = +. Skorzystamy z definicji granicy prawostronnej M R δ > 0 x X [x (x 0, x 0 + δ) = f(x) > M]. 32

33 Ustalmy M R. Jak dobrać δ = δ(m)=? Niech δ = 1. Wtedy, jeśli x (0, δ) = x < δ = M 1 M x 1 M = M M. Analogicznie postepujemy aby pokzać, że lim 1 x 0 x =. Skorzystamy z definicji granicy lewostronnej niew laściwej Cauchy ego tzn. M R δ > 0 x X [x (x 0 δ, x 0 ) = f(x) < M]. Ustalmy M R. Jak dobrać δ = δ(m)=? Niech δ = 1. Wtedy, jeśli x ( δ, 0) = x > M δ = 1 = f(x) = 1 < 1 M x 1 = M M. M Uwaga Twierdzenie 3.25 zachodzi także dla granic niew l asciwych tzn. granica niw laściwa lim x x0 f(x) istnieje wtedy i tylko wtedy, gdy istnieja granice jednostronne i sa sobie równe. Wniosek Funkcja f(x) = 1 nie ma granicy w zerze, ponieważ lim x x 0 1 x lim 1 x 0 + = +. x = = 3.4 Granice w laściwe w punkcie niew laściwym Definicja Niech f : R R, g R. Mówimy, że funkcja f ma granic e g w + (w sensie Cauchy ego) jeśli ε > 0 M R x X [x M = f(x) g < ε]. Mówimy, że funkcja f ma granic e g w (w sensie Cauchy ego) jeśli ε > 0 M R x X [x M = f(x) g < ε]. Mówimy, że funkcja f ma granic e g w + (w sensie Heinego) jeśli {x n } n N R; [(x n + ) = f(x n ) + )]. Mówimy, że funkcja f ma granic e g w (w sensie Heinego) jeśli {x n } n N R; [(x n ) = f(x n ) g)]. Wówczas piszemy odpowiednio lim x + f(x) = g lub lim x f(x) = g. Przyk lad Wykazać, że lim x + 1 x = 0 i lim x 1 x = 0. 33

34 Aby udowodnić, że lim x + 1 x = 0, wystarczy pokazać, że ε > 0 M R x X [x M = f(x) g < ε]. Ustalmy ε > 0 Jak dobrać M = M(ε)? Niech M = 2. Jeśli x M = 2 = f(x) g = ε ε 1 0 = 1 = 1 ε < ε. x x x 2 W przypadku drugiej granicy postepujemy analogicznie. Powinniśmy pokazać, że ε > 0 M R x X [x M = f(x) g < ε]. Ustalmy ε > 0. Jak dobrać M = M(ε)? Niech M = 2. Jeśli x M = 2 ε ε 1 0 = 1 = 1 ε < ε. x x x 2 Przyk lad Obliczyć lim x + cos( 1 x ). = f(x) g = Pokażemy, że. lim x + cos( 1) = 1. Ustalmy ε > 0. Wtedy przyjmiemy, że M := 2. x ε zatem jeśli x M = 2, to ε ( ) ( ) ( ) ( ) f(x) 1 = 1 cos x = 2 sin 2 = 2 sin 2 < 2 sin < 2 1 2x 2x 2x 2x = 1 x ε 2 < ε. Przyk lad Korzystajac z definicji Heinego pokazać, że nie istnieje lim x + sin(x). oraz Niech x n := ( 2n + 2) 1 π, yn = ( 2n + 2) 3 π. Wtedy lim sin(x n) = lim ((2n sin + 12 ) )π = sin π n + n + 2 = 1 lim sin(y n) = lim ((2n sin + 32 ) )π = sin 3π n + n + 2 = 1. Poniewaź lim n + sin(x n ) = lim n + sin(y n ), to f nie ma granicy w Granice niew laściwe w punkcie niew laściwym Definicja Niech f : R R. Mówimy, że funkcja f ma granic e + w + (w sensie Cauchy ego) jeśli N R M R x X [x M = f(x) N]. Wówczas piszemy lim x + f(x) = +. 34

35 Mówimy, że funkcja f ma granice w + (w sensie Cauchy ego) jeśli N R M R x X [x M = f(x) N]. Wówczas piszemy lim x + f(x) =. Mówimy, że funkcja f ma granice + w (w sensie Cauchy ego) jeśli N R M R x X [x M = f(x) N]. Wówczas piszemy lim x f(x) = +. Mówimy, że funkcja f ma granice w (w sensie Cauchy ego) jeśli N R M R x X [x M = f(x) N]. Wówczas piszemy lim x f(x) =. Mówimy, że funkcja f ma granice + w + (w sensie Heinego) jeśli {x n } n N X; [(x n + ) = f(x n ) + )]. Wówczas piszemy lim x + f(x) = +. Mówimy, że funkcja f ma granice w + (w sensie Heinego) jeśli {x n } n N X; [(x n + ) = f(x n ) )]. Wówczas piszemy lim x + f(x) =. Mówimy, że funkcja f ma granice + w (w sensie Heinego) jeśli {x n } n N X; [(x n ) = f(x n ) + )]. Wówczas piszemy lim x f(x) = +. Mówimy, że funkcja f ma granice w (w sensie Heinego) jeśli {x n } n N X; [(x n ) = f(x n ) )]. Wówczas piszemy lim x f(x) =. 35

36 3.6 C.d. arytmetyki granic funkcji Przypomnijmi nastepuj ace twierdzenie. Twierdzenie (o trzech funkcjach) Niech X R, x 0 R jest punktem skupienia zbioru X. Niech f, g, h : X R bed a funkcjami takimi, że x X f(x) g(x) h(x). Za lóżmy, że lim x x0 f(x) = lim x x0 h(x) = g. Wtedy istnieje lim x x0 g(x) oraz lim x x0 g(x) = g. Uwaga Twierdzenie 3.18(o trzech funkcjach) jest prawdziwe dla granic w laściwych i niew laściwych zarówno w punkcie w laściwym jak i niew laściwym (tzn. x 0 = ± ). Zachodzi ponadto dla granic jednostronnych. Twierdzenie (o dwóch funkcjach) Niech X R, x 0 R {, + } jest punktem skupienia zbioru X. Niech f, g : X R bed a funkcjami takimi, że x X f(x) g(x). Jeżeli lim x x0 f(x) = +, to lim x x0 g(x) = +. Jeżeli lim x x0 g(x) =, to lim x x0 f(x) =. Uwaga Powyższe twierdzenie jest prawdziwe także dla granic jednostronnych. Twierdzenie (Arytmetyka granic niew laściwych) Niech X R, x 0 R {, + } jest punktem skupienia zbioru X, f, g : X R. Wówczas: 1. Jeśli lim x x0 f(x) = a, gdzie < a + i lim x x0 g(x) = +, to lim x x0 (f(x) + g(x)) = Jeśli lim x x0 f(x) = a, gdzie a < + i lim x x0 g(x) = +, to lim x x0 (f(x) g(x)) =. 3. Jeśli lim x x0 f(x) = a, gdzie 0 < a < + i lim x x0 g(x) = ±, to lim x x0 (f(x) g(x)) = ±. 4. Jeśli lim x x0 f(x) = a, gdzie a < 0 i lim x x0 g(x) = ±, to lim x x0 (f(x) g(x)) =. 36

37 5. Jeśli lim x x0 f(x) = a R i lim x x0 g(x) = ± oraz g(x) = 0, to lim x x0 f(x) g(x) = Jeśli lim x x0 f(x) = a, gdzie 0 < a + i lim x x0 g(x) = 0, g(x) > 0, to lim x x0 f(x) g(x) = Jeśli lim x x0 f(x) = a, gdzie 0 < a + i lim x x0 g(x) = 0, g(x) < 0, to lim x x0 f(x) g(x) =. 8. Jeśli lim x x0 f(x) = a, gdzie < a 0 i lim x x0 g(x) = 0, g(x) > 0, to lim x x0 f(x) g(x) =. 9. Jeśli lim x x0 f(x) = a, gdzie < a 0 i lim x x0 g(x) = 0, g(x) < 0, to lim x x0 f(x) g(x) = Asymptoty Definicja Niech f : X R, a R. Prosta x = a jest asymptota pionowa lewostronna funkcji f w punkcie a, jeśli lim x a f(x) = ±. Definicja Niech f : X R, a R. Prosta x = a jest asymptota pionowa prawostronna funkcji f w punkcie a, jeśli lim x a + f(x) = ±. Przyk lad Funkcja f(x) = tg(x), x ( π, + π) ma asymptote 2 2 pionow a prawostronna x = π i asymptote 2 pionow a lewostronna x = + π. 2 Zadanie Czy funkcja g(x) = 1, x R {0}, ma asymptote x pionow a? Definicja Niech f : X R, a R. Prosta x = a jest asymptota pionowa funkcji f w punkcie a, jeśli lim x a f(x) = + (odp. lim x a f(x) = ). Definicja Niech f : X R, a R Prosta x = a jest asymptota pozioma funkcji f w punkcie + (odp. w ), jeśli lim x + f(x) = a (odp. lim x f(x) = a). Przyk lad Funkcja f(x) = 1, x R {0}, ma asymptote x poziom a y = 0 dla x i x +. Analogicznie funkcja f(x) = 1 sin(x). x W poprzednim podrozdziale policzyliśmy granice tych funkcji. Zadanie Czy funkcja f(x) = arctg(x), x R ma asymptoty poziome?. 37

38 Definicja Niech f : X R, a R. Prosta y = ax + b jest asymptota ukośna funkcji f w punkcie + (odp. w ), jeśli lim x + [f(x) (ax + b)] = 0 (odp. lim x [f(x) (ax + b)] = 0). Twierdzenie Prosta y = ax + b jest asymptota ukośna funkcji f w ± wtedy i tylko f(x) wtedy, gdy jeśli lim x ± = a i lim x x ± (f(x) ax) = b. 38

39 4 Ciag lość funkcji 4.1 Definicje ciag lości funkcji w punkcie Definicja 4.1. (wg Cauchy ego) Niech X R, x 0 X jest punktem skupienia zbioru X, f : X R. Mówimy, że funkcja f jest ciag la w punkcie x 0, jeśli ε > 0 δ > 0 x X [ x x 0 < δ = f(x) f(x 0 ) < ε]. Wówczas piszemy f C({x 0 }). Definicja 4.2. (wg Heinego) Niech X R, x 0 X jest punktem skupienia zbioru X, f : X R. Mówimy, że funkcja f jest ciag la w punkcie x 0, jeśli [ ] {x n } n N X; lim x n = x 0 = lim f(x n ) = f(x 0 ). Wówczas piszemy f C({x 0 }). Twierdzenie 4.3. Definicja Cauchy ego ciag lości funkcji w punkcie jest równoważna definicji Heinego ciag lości funkcji w punkcie. Definicja 4.4. Niech X R, f : X R. Mówimy, że funkcja f jest ciag la na zbiorze X, jeśli jest ciag la w każdym punkcie zbioru X. Ozn. f C(X). Twierdzenie 4.5. (O dzia laniach na funkcjach ciag lych) Niech X R, x 0 X jest punktem skupienia zbioru X, f, g : X R. Za lóżmy, że f i g sa funkcjami ciag lymi w x 0. Wówczas: 1. f(x) jest ciag la w x 0, 2. αf(x) jest ciag la w x 0, dla dowolnego α R, 3. (f ± g) jest ciag la w x 0, 4. f g jest ciag la w x 0, 5. f jest ci ag la g w x 0, o ile g(x 0 ) = 0. Zadanie 4.6. Czy implikacja odwrotna do implikacj wymienionej w punkcie (1) jest prawdziwa? Twierdzenie 4.7. (O ciag lości superpozycji) Niech X 1, X 2 R, f : X 1 X 2, g : X 2 R. Jeśli f jest ciag la w punkcie x 0 X 1 i g jest ciag la w y 0 = f(x 0 ) X 2, to g f jest ciag la w x 0. 39

40 Dowód. Z definicji ciag lości funkcji g w punkcie y 0 wynika, że ε > 0 δ > 0 y X 2 [ y y 0 < δ = g(x) g(x 0 ) < ε]. (4.1) Z definicji ciag lości funkcji f w punkcie x 0 wynika, że Stad z (4.1) i (4.2) wynika δ > 0 η > 0 x X 1 [ x x 0 < δ = f(x) f(x 0 ) < δ]. (4.2) ε > 0 η > 0 x X 1 x x 0 < η = f(x) f(x 0 ) = y y 0 < δ co oznacza, że g f jest ciag la w x 0. = (g f)(x) (g f)(x 0 ) < ε 4.2 Ciag lość funkcji elementarnych cz. I Lemat 4.8. Niech f : X R, f(x) = const, to f C(X). Lemat 4.9. Niech f : R R, f(x) = x, to f C(R). Dowód. Pokażemy, że dla dowolnego x 0 R, f C({x 0 }). Ustalmy x 0 R. Wtedy ε > 0 δ > 0 (przyjać δ = ε) takie, że x R [ x x 0 < δ = f(x) f(x 0 ) = x x 0 < δ = ε]. Ponieważ x 0 R jest dowolnym punktem, zatem f C(R). Z powyższego twierdzenia i twierdzenia 4.5 wynika, że Twierdzenie Każdy wielomian jest funkcja ciag l a na R. Dowód. Niech α R. Wtedy f(x) = αx C(R) (z drugiego podpunktu tw. 4.5). Ponadto dla każdego n N, funkcja f(x) = x n jest ciag la na R (z czwartego podpunktu tw. 4.5). Stad na mocy trzeciego podpunktu f(x) = a n x n + a n 1 x n a 1 x + a 0 jest funkcja ciag l a na R. Twierdzenie Funkcje trygonometryczne sa funkcjami ciag lymi w swojej dziedzinie. 40

41 Dowód. Pokażemy, że sin x C(R). Dowód dla cos x jest analogiczny. Niech x 0 R. Mamy pokazać, że ε > 0 δ > 0 x R [ x x 0 < δ = sin x sin x 0 < ε]. Wiemy, że ( ) ( ) ( ) sin x sin x 0 = x 2 sin x0 x + x0 cos x sin x0 2 x x Wystarczy przyjac δ := ε. Wtedy sin x sin x 0 x x 0 < δ = ε. Funkcje tgx i ctgx sa ciag le w swojej dziedzinie. Wynika to z ciag lości funkcji sin x, cos x oraz z twierdzenia 4.5. Zadanie Podać przyk lad funkcji, która nie jest ciag la w żadnym punkcie swojej dziedziny. Odp. Funkcja Dirichleta χ(x) := 4.3 Ciag lość jednostronna { 1 dla x Q 0 dla x R Q. Definicja (wg Cauchy ego) Niech X R, x 0 X jest punktem skupienia zbioru X (x 0, + ), f : X R. Mówimy, że funkcja f jest prawostronnie ciag la w x 0, jeśli ε > 0 δ > 0 x X [x [x 0, x 0 + δ) = f(x) f(x 0 ) < ε]. Definicja (wg Cauchy ego) Niech X R, x 0 R jest punktem skupienia zbioru (, x 0 ) X, f : X R. Mówimy, że funkcja f jest lewostronnie ciag la w x 0, jeśli ε > 0 δ > 0 x X [x (x 0 δ, x 0 ] = f(x) f(x 0 ) < ε]. Definicja (wg Heinego) Niech X R, x 0 R jest punktem skupienia zbioru X (x 0, + ), f : X R. Mówimy, że funkcja f jest prawostronnie ciag la x 0, jeśli [ ] {x n } n N X [x 0, + ); lim x n = x 0 = lim f(x n ) = g. Definicja (wg Heinego) Niech X R, x 0 R jest punktem skupienia zbioru X (, x 0 ), f : X R. Mówimy, że funkcja f jest lewostronnie ciag la w x 0, jeśli [ ] {x n } n N X (, x 0 ]; lim x n = x 0 = lim f(x n ) = g. 41

42 Twierdzenie Niech X R, x 0 R jest punktem skupienia zbioru X, f : X R. Wtedy f jest ciag la w punkcie x 0 wtedy i tylko wtedy, gdy f jest w tym punkcie lewostronnie i prawostronnie ciag la. Zadanie Czy nastepuj ace funkcje sa jednostronnie ciag le? { x 3 x > 0, f(x) = x x 0. { arctang( 1) x R {0} g(x) = x π x = 0. 2 Znaleźć asymptoty wykresu funkcji f(x) i g(x). 4.4 W lasności funkcji ciag lych cz. I Wykażemy teraz użyteczny lemat mówiacy, że jeśli funkcja ciag la jest dodatnia (ujemna) w pewnym punkcie, to jest także dodatnia (ujemna) w pewnym otoczeniu tego punktu. Lemat (o zachowaniu znaku w otoczeniu) Jeśli X R, x 0 X oraz funkcja f : X R jest ciag la w punkcie x 0, to: 1. jeśli f(x 0 ) > 0, to istnieje δ > 0 taka, że dla każdego x (x 0 δ, x 0 + δ) zachodzi, że f(x) > jeśli f(x 0 ) < 0, to istnieje δ > 0 taka, że dla każdego x (x 0 δ, x 0 + δ) zachodzi, że f(x) < 0. Dowód. Za lóżmy, że gdy f(x 0 ) > 0. Dowód w drugim przypadku jest analogiczny. Z ciag lości funkcji w punkcie x 0 wynika, że ε > 0 δ > 0 x R, [ x x < δ = f(x) f(x 0 ) < ε]. Weźmy ε > 0 takie, że 0 < ε < f(x 0 ). Wtedy istnieje δ > 0 taka, że dla x x 0 < δ zachodzi ε < f(x) f(x 0 ) < ε. Zatem ε + f(x 0 ) < f(x) < ε + f(x 0 ). Lewa nierówność dowodzi, że f(x) > 0 dla x (x 0, δ, x 0 + δ). Definicja Mówimy, że A R jest zbiorem zwartym, jeśli z każdego ciagu {x n } A można wybrać podciag {x nk } zbieżny do granicy g A. Przyk lad Zbiór A = (0, 1) R nie jest zwarty. Uwaga Każdy odcinek I = [a, b] R (a =, b = + ) jest zwarty. 42

43 Twierdzenie Niech X R. domkniety i ograniczony. Zbiór X jest zwarty wtedy i tylko wtedy, gdy jest Twierdzenie (Tw. Weierstrassa I) Niech I = [a, b] R (a =, b = + ). Jeśli f C(I), to f jest ograniczona tzn. istnieje 0 M < + takie, że dla każdego x [a, b] zachodzi f(x) M. Dowód. Przypuśmy, że f nie jest ograniczona (jest to dowód nie wprost), czyli M R x M [a, b] : f(x M ) > M. (4.3) Niech M = n N. Wtedy istnieje x n [a, b]. Tak otrzymamy ciag {x n } n N [a, b]. Z twierdzenia Bolzano-Weierstrasa można wybrać z ciagu {x n } n N podciag zbieżny x nk x 0 [a, b]. Z ciag lości funkcji f w punkcie x 0 wynika, że lim nk f(x nk ) = f(x 0 ) co przeczy (4.3), ponieważ n k, to f(x nk ) > n k dla n wiekszych od pewnego n 0. Otrzymana sprzeczność kończy dowód. Prawdziwa jest twierdzenie ogólniejsze.. Twierdzenie Jeśli A R jet zwarty i f C(A) to f jest ograniczona tzn. istnieje 0 M < + takie, że dla każdego x A zachodzi f(x) M. Twierdzenie (Tw. Weierstrassa II) Niech I = [a, b] R (a =, b = + ). Jeśli f C(I), to funkcja f osiaga swoje kresy, to znaczy, że istnieja punkty x m, x M I takie, że f(x m ) = inf x I f(x) i f(x M ) = sup x I f(x). Dowód. Z poprzedniego twierdzenia Weierstrassa wiemy, że zbiór wartości f([a, b]) jest ograniczony. Zatem istnieje M R taki, że sup f(x) = M. x [a,b] To oznacza, że dla każdego x [a, b] zachodzi f(x) M. Przypuśćmy, że nie istnieje taki punkt x 0 [a, b], dla którego f(x 0 ) = sup x [a,b] f(x). Stad x [a, b] f(x) < M. 1 Rozważmy funkcje pomocnicza g : [a, b] R, g(x) =. Jest to funkcja ci ag la M f(x) jako iloraz funkcji ciag lych, ponadto jest dobrze zdefiniowana, bo f(x) = M. Z Twierdzenia Weierstrassa I wynika, że g jest ograniczona tzn. M 1 > 0 x [a, b] g(x) M 1 = x [a, b] f(x) M 1 M 1 < M. 43

WYKŁAD Z ANALIZY MATEMATYCZNEJ I. dr. Elżbieta Kotlicka. Centrum Nauczania Matematyki i Fizyki

WYKŁAD Z ANALIZY MATEMATYCZNEJ I. dr. Elżbieta Kotlicka. Centrum Nauczania Matematyki i Fizyki WYKŁAD Z ANALIZY MATEMATYCZNEJ I dr. Elżbieta Kotlicka Centrum Nauczania Matematyki i Fizyki http://im0.p.lodz.pl/~ekot Łódź 2006 Spis treści 1. CIĄGI LICZBOWE 2 1.1. Własności ciągów liczbowych o wyrazach

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera

Wyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera Wyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera Określenie podpierścienia Definicja 9.. Podpierścieniem pierścienia (P, +,, 0, ) nazywamy taki podzbiór A P, który jest pierścieniem ze wzgledu

Bardziej szczegółowo

Wykład 8. Informatyka Stosowana. 26 listopada 2018 Magdalena Alama-Bućko. Informatyka Stosowana Wykład , M.A-B 1 / 31

Wykład 8. Informatyka Stosowana. 26 listopada 2018 Magdalena Alama-Bućko. Informatyka Stosowana Wykład , M.A-B 1 / 31 Wykład 8 Informatyka Stosowana 26 listopada 208 Magdalena Alama-Bućko Informatyka Stosowana Wykład 8 26..208, M.A-B / 3 Definicja Ciagiem liczbowym {a n }, n N nazywamy funkcję odwzorowujac a zbiór liczb

Bardziej szczegółowo

1. Definicja granicy właściwej i niewłaściwej funkcji.

1. Definicja granicy właściwej i niewłaściwej funkcji. V. Granica funkcji jednej zmiennej. 1. Definicja granicy właściwej i niewłaściwej funkcji. Definicja 1.1. (sąsiedztwa punktu i sąsiedztwa nieskończoności) Niech x 0 R, r > 0, a, b R. Definiujemy S(x 0,

Bardziej szczegółowo

Rozdział 6. Ciągłość. 6.1 Granica funkcji

Rozdział 6. Ciągłość. 6.1 Granica funkcji Rozdział 6 Ciągłość 6.1 Granica funkcji Podamy najpierw dwie definicje granicy funkcji w punkcie i pokażemy ich równoważność. Definicja Cauchy ego granicy funkcji w punkcie. Niech f : X R, gdzie X R oraz

Bardziej szczegółowo

Analiza matematyczna. 1. Ciągi

Analiza matematyczna. 1. Ciągi Analiza matematyczna 1. Ciągi Definicja 1.1 Funkcję a: N R odwzorowującą zbiór liczb naturalnych w zbiór liczb rzeczywistych nazywamy ciągiem liczbowym. Wartość tego odwzorowania w punkcie n nazywamy n

Bardziej szczegółowo

Ciągłość funkcji f : R R

Ciągłość funkcji f : R R Ciągłość funkcji f : R R Definicja 1. Otoczeniem o promieniu δ > 0 punktu x 0 R nazywamy zbiór O(x 0, δ) := (x 0 δ, x 0 + δ). Otoczeniem prawostronnym o promieniu δ > 0 punktu x 0 R nazywamy zbiór O +

Bardziej szczegółowo

Granice funkcji. XX LO (wrzesień 2016) Matematyka elementarna Temat #8 1 / 21

Granice funkcji. XX LO (wrzesień 2016) Matematyka elementarna Temat #8 1 / 21 Granice funkcji XX LO (wrzesień 2016) Matematyka elementarna Temat #8 1 / 21 Granica funkcji Definicje Granica właściwa funkcji w punkcie wg Heinego Liczbę g nazywamy granicą właściwą funkcji f w punkcie

Bardziej szczegółowo

Analiza matematyczna 1 - test egzaminacyjny wersja do ćwiczeń

Analiza matematyczna 1 - test egzaminacyjny wersja do ćwiczeń Analiza matematyczna 1 - test egzaminacyjny wersja do ćwiczeń Leszek Skrzypczak 1. Niech E = {x [0, 1] : x = k 2 n k = 1, 2,... 2 n, n = 1, 2, 3,...} Wówczas: (a) Dla dowolnych liczb wymiernych p, q [0,

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 12. (ii) najstarszy wspó lczynnik wielomianu f jest elementem odwracalnym w P. Dowód. Niech st(f) = n i niech a bedzie

Wyk lad 12. (ii) najstarszy wspó lczynnik wielomianu f jest elementem odwracalnym w P. Dowód. Niech st(f) = n i niech a bedzie 1 Dzielenie wielomianów Wyk lad 12 Ważne pierścienie Definicja 12.1. Niech P bedzie pierścieniem, który może nie być dziedzina ca lkowitości. Powiemy, że w pierścieniu P [x] jest wykonalne dzielenie z

Bardziej szczegółowo

Elementy Analizy Matematycznej, WNE, 2007/2008

Elementy Analizy Matematycznej, WNE, 2007/2008 Elementy Analizy Matematycznej, WNE, 2007/2008 22 stycznia 2008 1 Ciagi i indukcja matematyczna Oznaczenia: N = {0, 1, 2,...} - zbiór liczb naturalnych, Z = {0, 1, 1, 2, 2,...} - zbiór liczb ca lkowitych,

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 4 Dzia lania na macierzach. Określenie wyznacznika

Wyk lad 4 Dzia lania na macierzach. Określenie wyznacznika Wyk lad 4 Dzia lania na macierzach Określenie wyznacznika 1 Określenie macierzy Niech K bedzie dowolnym cia lem oraz niech n i m bed a dowolnymi liczbami naturalnymi Prostokatn a tablice a 11 a 12 a 1n

Bardziej szczegółowo

Matematyka i Statystyka w Finansach. Rachunek Różniczkowy

Matematyka i Statystyka w Finansach. Rachunek Różniczkowy Rachunek Różniczkowy Ciąg liczbowy Link Ciągiem liczbowym nieskończonym nazywamy każdą funkcję a która odwzorowuje zbiór liczb naturalnych N w zbiór liczb rzeczywistych R a : N R. Tradycyjnie wartość a(n)

Bardziej szczegółowo

Rozdział 4. Ciągi nieskończone. 4.1 Ciągi nieskończone

Rozdział 4. Ciągi nieskończone. 4.1 Ciągi nieskończone Rozdział 4 Ciągi nieskończone W rozdziale tym wprowadzimy pojęcie granicy ciągu. Dalej rozszerzymy to pojęcie na przypadek dowolnych funkcji. Jak zauważyliśmy we wstępie jest to najważniejsze pojęcie analizy

Bardziej szczegółowo

Granica funkcji. 8 listopada Wykład 4

Granica funkcji. 8 listopada Wykład 4 Granica funkcji 8 listopada 2011 Definicja Niech D R będzie dowolnym zbiorem. Punkt x 0 R nazywamy punktem skupienia zbioru D jeżeli δ>0 x D\{x0 } : x x 0 < δ. Zbiór punktów skupienia zbioru D oznaczamy

Bardziej szczegółowo

Matematyka ZLic - 2. Granica ciągu, granica funkcji. Ciągłość funkcji, własności funkcji ciągłych.

Matematyka ZLic - 2. Granica ciągu, granica funkcji. Ciągłość funkcji, własności funkcji ciągłych. Matematyka ZLic -. Granica ciągu, granica funkcji. Ciągłość funkcji, własności funkcji ciągłych. Granica ciągu Ciąg a n ma granicę właściwą g R i piszemy jeśli lim n a n g lub a n g gdy n NN n N a n g

Bardziej szczegółowo

Granica funkcji. 27 grudnia Granica funkcji

Granica funkcji. 27 grudnia Granica funkcji 27 grudnia 2011 Punkty skupienia Definicja Niech D R będzie dowolnym zbiorem. Punkt x 0 R nazywamy punktem skupienia zbioru D jeżeli δ>0 x D\{x0 } : x x 0 < 0. Zbiór punktów skupienia zbioru D oznaczamy

Bardziej szczegółowo

Granica funkcji. 16 grudnia Wykład 5

Granica funkcji. 16 grudnia Wykład 5 Granica funkcji 16 grudnia 2010 Tw. o trzech funkcjach Twierdzenie Niech f, g, h : R D R będa funkcjami takimi, że lim f (x) = lim h(x), x x 0 x x0 gdzie x 0 D. Jeżeli istnieje otoczenie punktu x 0 w którym

Bardziej szczegółowo

Ciągi. Granica ciągu i granica funkcji.

Ciągi. Granica ciągu i granica funkcji. Maciej Grzesiak Instytut Matematyki Politechniki Poznańskiej Ciągi. Granica ciągu i granica funkcji.. Ciągi Ciąg jest to funkcja określona na zbiorze N lub jego podzbiorze. Z tego względu ciągi dziey na

Bardziej szczegółowo

Wykład 11 i 12. Informatyka Stosowana. 9 stycznia Informatyka Stosowana Wykład 11 i 12 9 stycznia / 39

Wykład 11 i 12. Informatyka Stosowana. 9 stycznia Informatyka Stosowana Wykład 11 i 12 9 stycznia / 39 Wykład 11 i 12 Informatyka Stosowana 9 stycznia 2017 Informatyka Stosowana Wykład 11 i 12 9 stycznia 2017 1 / 39 Twierdzenie Lagrange a Jeżeli funkcja f spełnia warunki: 1 jest ciagła na [a, b] 2 f istnieje

Bardziej szczegółowo

Notatki z Analizy Matematycznej 2. Jacek M. Jędrzejewski

Notatki z Analizy Matematycznej 2. Jacek M. Jędrzejewski Notatki z Analizy Matematycznej 2 Jacek M. Jędrzejewski Definicja 3.1. Niech (a n ) n=1 będzie ciągiem liczbowym. Dla każdej liczby naturalnej dodatniej n utwórzmy S n nazywamy n-tą sumą częściową. ROZDZIAŁ

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 3 Wielomiany i u lamki proste

Wyk lad 3 Wielomiany i u lamki proste Wyk lad 3 Wielomiany i u lamki proste 1 Konstrukcja pierścienia wielomianów Niech P bedzie dowolnym pierścieniem, w którym 0 1. Oznaczmy przez P [x] zbiór wszystkich nieskończonych ciagów o wszystkich

Bardziej szczegółowo

Ciagi liczbowe wykład 4

Ciagi liczbowe wykład 4 Ciagi liczbowe wykład 4 dr Mariusz Grzadziel Katedra Matematyki, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu semestr zimowy, r. akad. 2016/2017 Definicja (ciagu liczbowego) Ciagiem liczbowym nazywamy funkcję

Bardziej szczegółowo

Ci agło s c funkcji 2 grudnia 2014 Ci agło s c funkcji

Ci agło s c funkcji 2 grudnia 2014 Ci agło s c funkcji 2 grudnia 2014 ciagłość - zaufanie 1 Dlaczego zbliżajac się do łuku drogi nie hamujemy wiedzac, że nie zdołamy się zatrzymać na widocznym kawałku drogi? Ponieważ wierzymy, że dalej ciagnie się droga. 2

Bardziej szczegółowo

jest ciągiem elementów z przestrzeni B(R, R)

jest ciągiem elementów z przestrzeni B(R, R) Wykład 2 1 Ciągi Definicja 1.1 (ciąg) Ciągiem w zbiorze X nazywamy odwzorowanie x: N X. Dla uproszczenia piszemy x n zamiast x(n). Przykład 1. x n = n jest ciągiem elementów z przestrzeni R 2. f n (x)

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

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

Bardziej szczegółowo

Łatwy dowód poniższej własności pozostawiamy czytelnikowi.

Łatwy dowód poniższej własności pozostawiamy czytelnikowi. Rozdział 3 Logarytm i potęga 3.1 Potęga o wykładniku naturalnym Definicja potęgi o wykładniku naturalnym. Niech x R oraz n N. Potęgą o podstawie x i wykładniku n nazywamy liczbę x n określoną następująco:

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych

Wyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych Wyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych 1 Określenie podprzestrzeni Definicja 6.1. Niepusty podzbiór V 1 V nazywamy podprzestrzeni przestrzeni liniowej V, jeśli ma on nastepuj ace w lasności: (I)

Bardziej szczegółowo

Funkcje. Granica i ciągłość.

Funkcje. Granica i ciągłość. Ćwiczenia 10.1.01: zad. 344-380 Kolokwium nr 9, 11.1.01: materiał z zad. 1-380 Ćwiczenia 17.1.01: zad. 381-400 Kolokwium nr 10, 18.1.01: materiał z zad. 1-400 Konw. 10,17.1.01: zad. 401-44 Funkcje. Granica

Bardziej szczegółowo

Wykład 7. Informatyka Stosowana. 21 listopada Informatyka Stosowana Wykład 7 21 listopada / 27

Wykład 7. Informatyka Stosowana. 21 listopada Informatyka Stosowana Wykład 7 21 listopada / 27 Wykład 7 Informatyka Stosowana 21 listopada 2016 Informatyka Stosowana Wykład 7 21 listopada 2016 1 / 27 Relacje Informatyka Stosowana Wykład 7 21 listopada 2016 2 / 27 Definicja Iloczynem kartezjańskim

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 5. Analiza dla informatyków 1 DANI LI1 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu. 1. Granice niew laściwe

Wyk lad 5. Analiza dla informatyków 1 DANI LI1 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu. 1. Granice niew laściwe Analiza dla informatyków 1 DANI LI1 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu Wyk lad 5 1. Granice niew laściwe Definicja 1 Ci ag (x n ) d aży do (jest rozbieżny do) + jeśli c R N n > N x n > c a do

Bardziej szczegółowo

Konstrukcja liczb rzeczywistych przy pomocy ciągów Cauchy ego liczb wymiernych

Konstrukcja liczb rzeczywistych przy pomocy ciągów Cauchy ego liczb wymiernych Konstrukcja liczb rzeczywistych przy pomocy ciągów Cauchy ego liczb wymiernych Marcin Michalski 14.11.014 1 Wprowadzenie Jedną z intuicji na temat liczb rzeczywistych jest myślenie o nich jako liczbach,

Bardziej szczegółowo

a 1, a 2, a 3,..., a n,...

a 1, a 2, a 3,..., a n,... III. Ciągi liczbowe. 1. Definicja ciągu liczbowego. Definicja 1.1. Ciągiem liczbowym nazywamy funkcję a : N R odwzorowującą zbiór liczb naturalnych N w zbiór liczb rzeczywistych R i oznaczamy przez {a

Bardziej szczegółowo

FUNKCJE LICZBOWE. x 1

FUNKCJE LICZBOWE. x 1 FUNKCJE LICZBOWE Zbiory postaci {x R: x a}, {x R: x a}, {x R: x < a}, {x R: x > a} oznaczane sa symbolami (,a], [a, ), (,a) i (a, ). Nazywamy pó lprostymi domknie tymi lub otwartymi o końcu a. Symbol odczytujemy

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 4 Warstwy, dzielniki normalne

Wyk lad 4 Warstwy, dzielniki normalne Wyk lad 4 Warstwy, dzielniki normalne 1 Warstwy grupy wzgl edem podgrupy Niech H bedzie podgrupa grupy (G,, e). W zbiorze G wprowadzamy relacje l oraz r przyjmujac, że dla dowolnych a, b G: a l b a 1 b

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej 1 Operacje elementarne na uk ladach wektorów Niech α 1,..., α n bed dowolnymi wektorami przestrzeni liniowej V nad cia lem K. Wyróżniamy nastepuj ace operacje

Bardziej szczegółowo

WYK LAD 2: PODSTAWOWE STRUKTURY ALGEBRAICZNE, PIERWIASTKI WIELOMIANÓW, ROZK LAD FUNKCJI WYMIERNEJ NA U LAMKI PROSTE

WYK LAD 2: PODSTAWOWE STRUKTURY ALGEBRAICZNE, PIERWIASTKI WIELOMIANÓW, ROZK LAD FUNKCJI WYMIERNEJ NA U LAMKI PROSTE WYK LAD 2: PODSTAWOWE STRUKTURY ALGEBRAICZNE, PIERWIASTKI WIELOMIANÓW, ROZK LAD FUNKCJI WYMIERNEJ NA U LAMKI PROSTE Definicja 1 Algebra abstrakcyjna nazywamy teorie, której przedmiotem sa dzia lania na

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 5 Grupa ilorazowa, iloczyn prosty, homomorfizm

Wyk lad 5 Grupa ilorazowa, iloczyn prosty, homomorfizm Wyk lad 5 Grupa ilorazowa, iloczyn prosty, homomorfizm 1 Grupa ilorazowa Niech H b edzie dzielnikiem normalnym grupy G. Oznaczmy przez G/H zbiór wszystkich warstw lewostronnych grupy G wzgl edem podgrupy

Bardziej szczegółowo

PODSTAWOWE W LASNOŚCI W ZBIORZE LICZB RZECZYWISTYCH

PODSTAWOWE W LASNOŚCI W ZBIORZE LICZB RZECZYWISTYCH PODSTAWOWE W LASNOŚCI DZIA LAŃ I NIERÓWNOŚCI W ZBIORZE LICZB RZECZYWISTYCH W dalszym cia gu be dziemy zajmować sie g lównie w lasnościami liczb rzeczywistych, funkcjami określonymi na zbiorach z lożonych

Bardziej szczegółowo

1 Funkcje i ich granice

1 Funkcje i ich granice Funkcje i ich granice Było: Zbiór argumentów; zbiór wartości; monotoniczność; funkcja odwrotna; funkcja liniowa; kwadratowa; wielomiany; funkcje wymierne; funkcje trygonometryczne i ich odwrotności; funkcja

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 1 Podstawowe struktury algebraiczne

Wyk lad 1 Podstawowe struktury algebraiczne Wyk lad 1 Podstawowe struktury algebraiczne 1 Dzia lanie w zbiorze Majac dane dowolne dwa przedmioty a b możemy z nich utworzyć pare uporzadkowan a (a b) o poprzedniku a i nastepniku b. Warunek na równość

Bardziej szczegółowo

020 Liczby rzeczywiste

020 Liczby rzeczywiste 020 Liczby rzeczywiste N = {1,2,3,...} Z = { 0,1, 1,2, 2,...} m Q = { : m, n Z, n 0} n Operacje liczbowe Zbiór Dodawanie Odejmowanie Mnożenie Dzielenie N Z Q Pytanie Dlaczego zbiór liczb wymiernych nie

Bardziej szczegółowo

Indeks odwzorowania zmiennej zespolonej wzgl. krzywej zamknietej

Indeks odwzorowania zmiennej zespolonej wzgl. krzywej zamknietej Indeks odwzorowania zmiennej zespolonej wzgl edem krzywej zamkni etej 1. Liczby zespolone - konstrukcja Hamiltona 2. Homotopia odwzorowań na okr egu 3. Indeks odwzorowania ciag lego wzgledem krzywej zamknietej

Bardziej szczegółowo

Rozdział 5. Szeregi liczbowe. 5.1 Szeregi liczbowe. Definicja sumy częściowej ciągu. Niech dany będzie ciąg liczbowy (a n ) n=1.

Rozdział 5. Szeregi liczbowe. 5.1 Szeregi liczbowe. Definicja sumy częściowej ciągu. Niech dany będzie ciąg liczbowy (a n ) n=1. Rozdział 5 Szeregi liczbowe 5. Szeregi liczbowe Definicja sumy częściowej ciągu. Niech dany będzie ciąg liczbowy ( ). Ciąg (s n ) określony wzorem s n = n a j, n N, nazywamy ciągiem sum częściowych ciągu

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 14 Cia la i ich w lasności

Wyk lad 14 Cia la i ich w lasności Wyk lad 4 Cia la i ich w lasności Charakterystyka cia la Określenie cia la i w lasności dzia lań w ciele y ly omówione na algerze liniowej. Stosujac terminologie z teorii pierścieni możemy powiedzieć,

Bardziej szczegółowo

Przykładami ciągów, które Czytelnik dobrze zna (a jeśli nie, to niniejszym poznaje), jest ciąg arytmetyczny:

Przykładami ciągów, które Czytelnik dobrze zna (a jeśli nie, to niniejszym poznaje), jest ciąg arytmetyczny: Podstawowe definicje Definicja ciągu Ciągiem nazywamy funkcję na zbiorze liczb naturalnych, tzn. przyporządkowanie każdej liczbie naturalnej jakiejś liczby rzeczywistej. (Mówimy wtedy o ciągu o wyrazach

Bardziej szczegółowo

Rozdział 7. Różniczkowalność. 7.1 Pochodna funkcji w punkcie

Rozdział 7. Różniczkowalność. 7.1 Pochodna funkcji w punkcie Rozdział 7 Różniczkowalność Jedną z konsekwencji pojęcia granicy funkcji w punkcie jest pojęcie pochodnej funkcji. W rozdziale tym podamy podstawowe charakteryzacje funkcji związane z pojęciem pochodnej.

Bardziej szczegółowo

Sprawy organizacyjne. dr Barbara Przebieracz Bankowa 14, p.568

Sprawy organizacyjne. dr Barbara Przebieracz Bankowa 14, p.568 Sprawy organizacyjne Jak można się ze mna skontaktować dr Barbara Przebieracz Bankowa 14, p.568 barbara.przebieracz@us.edu.pl www.math.us.edu.pl/bp 10 wykładów, Zaliczenie wykładu: ocena z wykładu jest

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego

Wyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego Wyk lad 8 Rzad macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego 1 Określenie rz edu macierzy Niech A bedzie m n - macierza Wówczas wiersze macierzy A możemy w naturalny sposób traktować jako wektory przestrzeni

Bardziej szczegółowo

Niezb. ednik matematyczny. Niezb. ednik matematyczny

Niezb. ednik matematyczny. Niezb. ednik matematyczny Niezb ednik matematyczny Niezb ednik matematyczny Liczby zespolone I Rozważmy zbiór R R (zbiór par liczb rzeczywistych) i wprowadźmy w nim nastepuj ace dzia lania: z 1 + z 2 = (x 1, y 1 ) + (x 2, y 2 )

Bardziej szczegółowo

Teoria miary WPPT IIr. semestr zimowy 2009 Wyk lady 6 i 7. Mierzalność w sensie Carathéodory ego Miara Lebesgue a na prostej

Teoria miary WPPT IIr. semestr zimowy 2009 Wyk lady 6 i 7. Mierzalność w sensie Carathéodory ego Miara Lebesgue a na prostej Teoria miary WPPT IIr. semestr zimowy 2009 Wyk lady 6 i 7. Mierzalność w sensie Carathéodory ego Miara Lebesgue a na prostej 27-28/10/09 ZBIORY MIERZALNE WZGLȨDEM MIARY ZEWNȨTRZNEJ Niech µ bȩdzie miar

Bardziej szczegółowo

Granice funkcji-pojęcie pochodnej

Granice funkcji-pojęcie pochodnej Granice funkcji-pojęcie pochodnej Oznaczenie S(x 0 ) = S(x 0, r) dla pewnego r > 0 Definicja 1 Niech x 0 R oraz niech funkcja f będzie funkcja określona przynajmniej na sasiedztwie S(x 0, r) dla pewnego

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 2 Podgrupa grupy

Wyk lad 2 Podgrupa grupy Wyk lad 2 Podgrupa grupy Definicja 2.1. Pod grupy (G,, e) nazywamy taki podzbiór H G, że e H, h 1 H dla każdego h H oraz h 1 h 2 H dla dowolnych h 1, h 2 H. Jeśli H jest grupy G, to bedziemy pisali H G.

Bardziej szczegółowo

AM1.2 zadania 14. Zadania z numerami opatrzonymi gwiazdka

AM1.2 zadania 14. Zadania z numerami opatrzonymi gwiazdka AM.2 zadania 4 Tekst poprawiony 24 kwietnia 206 r. Zadania 26, 28, 29, 3, 33, 34, 35, 36, 40, 42, 62 i inne z wykrzyknikiem obok numeru sa obowiazkowe! Zadania z numerami opatrzonymi gwiazdka można napisać

Bardziej szczegółowo

Korzystając z własności metryki łatwo wykazać, że dla dowolnych x, y, z X zachodzi

Korzystając z własności metryki łatwo wykazać, że dla dowolnych x, y, z X zachodzi M. Beśka, Wstęp do teorii miary, Dodatek 158 10 Dodatek 10.1 Przestrzenie metryczne Niech X będzie niepustym zbiorem. Funkcję d : X X [0, ) spełniającą dla x, y, z X warunki (i) d(x, y) = 0 x = y, (ii)

Bardziej szczegółowo

Lista zagadnień omawianych na wykładzie w dn r. :

Lista zagadnień omawianych na wykładzie w dn r. : Lista zagadnień omawianych na wykładzie w dn. 29.0.208r. : Granica funkcji Definicja sąsiedztwa punktu. Sąsiedztwo 0 R o promieniu r > 0: S 0, r = 0 r, 0 + r\{ 0 } 2. Sąsiedztwo lewostronne 0 R o promieniu

Bardziej szczegółowo

Pochodne funkcji wraz z zastosowaniami - teoria

Pochodne funkcji wraz z zastosowaniami - teoria Pochodne funkcji wraz z zastosowaniami - teoria Pochodne Definicja 2.38. Niech f : O(x 0 ) R. Jeżeli istnieje skończona granica f(x 0 + h) f(x 0 ) h 0 h to granicę tę nazywamy pochodną funkcji w punkcie

Bardziej szczegółowo

granicą ciągu funkcyjnego (f n ) n N W symbolicznym zapicie fakt, że f jest granicą ciągu funkcyjnego (f n ) n N możemy wyrazić następująco: ε>0 N N

granicą ciągu funkcyjnego (f n ) n N W symbolicznym zapicie fakt, że f jest granicą ciągu funkcyjnego (f n ) n N możemy wyrazić następująco: ε>0 N N 14. Określenie ciągu i szeregu funkcyjnego, zbieżność punktowa i jednostajna. Własności zbieżności jednostajnej. Kryterium zbieżności jednostajnej szeregu funkcyjnego. 1 Definicja Ciąg funkcyjny Niech

Bardziej szczegółowo

Funkcja wykładnicza kilka dopowiedzeń

Funkcja wykładnicza kilka dopowiedzeń Funkcje i ich granice Było: Zbiór argumentów; zbiór wartości; monotoniczność; funkcja odwrotna; funkcja liniowa; kwadratowa; wielomiany; funkcje wymierne; funkcje trygonometryczne i ich odwrotności; funkcja

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 4 Macierz odwrotna i twierdzenie Cramera

Wyk lad 4 Macierz odwrotna i twierdzenie Cramera Wyk lad 4 Macierz odwrotna i twierdzenie Cramera 1 Odwracanie macierzy I n jest elementem neutralnym mnożenia macierzy w zbiorze M n (R) tzn A I n I n A A dla dowolnej macierzy A M n (R) Ponadto z twierdzenia

Bardziej szczegółowo

Funkcje: wielomianowa, wykładnicza, logarytmiczna wykład 2

Funkcje: wielomianowa, wykładnicza, logarytmiczna wykład 2 Funkcje: wielomianowa, wykładnicza, logarytmiczna wykład 2 dr Mariusz Grządziel semestr zimowy 2013 Potęgowanie Dla dowolnej liczby dodatniej a oraz liczy wymiernej w = p/q definiujemy: a w (a 1/q ) p.

Bardziej szczegółowo

Matematyka. Justyna Winnicka. Na podstawie podręcznika Matematyka. e-book M. Dędys, S. Dorosiewicza, M. Ekes, J. Kłopotowskiego.

Matematyka. Justyna Winnicka. Na podstawie podręcznika Matematyka. e-book M. Dędys, S. Dorosiewicza, M. Ekes, J. Kłopotowskiego. Matematyka Justyna Winnicka Na podstawie podręcznika Matematyka. e-book M. Dędys, S. Dorosiewicza, M. Ekes, J. Kłopotowskiego. rok akademicki 2017/2018 kontakt, konsultacje, koordynator mail: justa kowalska@yahoo.com,

Bardziej szczegółowo

Notatki z Analizy Matematycznej 1. Jacek M. Jędrzejewski

Notatki z Analizy Matematycznej 1. Jacek M. Jędrzejewski Notatki z Analizy Matematycznej 1 Jacek M. Jędrzejewski Wstęp W naszym konspekcie będziemy stosowali następujące oznaczenia: N zbiór liczb naturalnych dodatnich, N 0 zbiór liczb naturalnych (z zerem),

Bardziej szczegółowo

ANALIZA MATEMATYCZNA 2005/06, semestr 1. Tadeusz Rzeżuchowski

ANALIZA MATEMATYCZNA 2005/06, semestr 1. Tadeusz Rzeżuchowski ANALIZA MATEMATYCZNA 2005/06, semestr 1. Tadeusz Rzeżuchowski 1 Spis treści 1 Zbiory liczbowe 5 1.1 Krótka informacja o zbiorach liczb naturalnych, całkowitych i wymiernych 5 1.1.1 Liczby naturalne.........................

Bardziej szczegółowo

III. Funkcje rzeczywiste

III. Funkcje rzeczywiste . Pojęcia podstawowe Załóżmy, że dane są dwa niepuste zbiory X i Y. Definicja. Jeżeli każdemu elementowi x X przyporządkujemy dokładnie jeden element y Y, to mówimy, że na zbiorze X została określona funkcja

Bardziej szczegółowo

Rozdział 3. Granica i ciągłość funkcji jednej zmiennej

Rozdział 3. Granica i ciągłość funkcji jednej zmiennej Rozdział Granica i ciągłość funkcji jednej zmiennej Definicja i własności granicy funkcji W rozdziale omówiono granicę ciągu liczbowego przy n, natomiast w rozdziale opisano funkcje elementarne i ich własności

Bardziej szczegółowo

T O P O L O G I A WPPT I, sem. letni WYK LAD 8. Wroc law, 21 kwietnia D E F I N I C J E Niech (X, d) oznacza przestrzeń metryczn a.

T O P O L O G I A WPPT I, sem. letni WYK LAD 8. Wroc law, 21 kwietnia D E F I N I C J E Niech (X, d) oznacza przestrzeń metryczn a. T O P O L O G I A WPPT I, sem. letni WYK LAD 8 Zwartość D E F I N I C J E Niech (X, d) oznacza przestrzeń metryczn a. Wroc law, 1 kwietnia 008 Definicja 1. (X, d) jest ca lkowicie ograniczona jeśli dla

Bardziej szczegółowo

Roksana Gałecka Okreslenie pochodnej funkcji, podstawowe własnosci funkcji różniczkowalnych

Roksana Gałecka Okreslenie pochodnej funkcji, podstawowe własnosci funkcji różniczkowalnych Temat. Okreslenie pochodnej funkcji, podstawowe własnosci funkcji różniczkowalnych.twierdzenia o wartosci sredniej w rachunku różniczkowalnym i ich zastosowania. Roksana Gałecka 20..204 Spis treści Okreslenie

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Indukcja matematyczna

Indukcja matematyczna Indukcja matematyczna Zadanie. Zapisać, używając symboli i, następujące wyrażenia (a) n!; (b) sin() + sin() sin() +... + sin() sin()... sin(n); (c) ( + )( + /)( + / + /)... ( + / + / +... + /R). Zadanie.

Bardziej szczegółowo

1 Relacje i odwzorowania

1 Relacje i odwzorowania Relacje i odwzorowania Relacje Jacek Kłopotowski Zadania z analizy matematycznej I Wykazać, że jeśli relacja ρ X X jest przeciwzwrotna i przechodnia, to jest przeciwsymetryczna Zbadać czy relacja ρ X X

Bardziej szczegółowo

Analiza dla informatyków 1 DANI LI1 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu

Analiza dla informatyków 1 DANI LI1 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu Analiza dla informatyków 1 DANI LI1 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu Wyk lad 4 1. Zbiory otwarte i domkniȩte Pojȩcia które teraz wprowadzimy można rozpatrywać w każdej przestrzeni metrycznej

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne

Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne Wyk lad 11 Wektory i wartości w lasne 1 Wektory i wartości w lasne Niech V bedzie przestrzenia liniowa nad cia lem K Każde przekszta lcenie liniowe f : V V nazywamy endomorfizmem liniowym przestrzeni V

Bardziej szczegółowo

Konstrukcja liczb rzeczywistych przy pomocy ciągów Cauchy ego liczb wymiernych

Konstrukcja liczb rzeczywistych przy pomocy ciągów Cauchy ego liczb wymiernych Konstrukcja liczb rzeczywistych przy pomocy ciągów Cauchy ego liczb wymiernych Marcin Michalski, 015-1 Wprowadzenie Jedną z intuicji na temat liczb rzeczywistych jest myślenie o nich jako liczbach, które

Bardziej szczegółowo

WYK LAD 5: GEOMETRIA ANALITYCZNA W R 3, PROSTA I P LASZCZYZNA W PRZESTRZENI R 3

WYK LAD 5: GEOMETRIA ANALITYCZNA W R 3, PROSTA I P LASZCZYZNA W PRZESTRZENI R 3 WYK LAD 5: GEOMETRIA ANALITYCZNA W R 3, PROSTA I P LASZCZYZNA W PRZESTRZENI R 3 Definicja 1 Przestrzenia R 3 nazywamy zbiór uporzadkowanych trójek (x, y, z), czyli R 3 = {(x, y, z) : x, y, z R} Przestrzeń

Bardziej szczegółowo

Zbiory, funkcje i ich własności. XX LO (wrzesień 2016) Matematyka elementarna Temat #1 1 / 16

Zbiory, funkcje i ich własności. XX LO (wrzesień 2016) Matematyka elementarna Temat #1 1 / 16 Zbiory, funkcje i ich własności XX LO (wrzesień 2016) Matematyka elementarna Temat #1 1 / 16 Zbiory Zbiory ograniczone, kresy Zbiory ograniczone, min, max, sup, inf Zbiory ograniczone 1 Zbiór X R jest

Bardziej szczegółowo

2. ZASTOSOWANIA POCHODNYCH. (a) f(x) = ln 3 x ln x, (b) f(x) = e2x x 2 2.

2. ZASTOSOWANIA POCHODNYCH. (a) f(x) = ln 3 x ln x, (b) f(x) = e2x x 2 2. 2. ZASTOSOWANIA POCHODNYCH. Koniecznie trzeba znać: twierdzenia o ekstremach (z wykorzystaniem pierwszej i drugiej pochodnej), Twierdzenie Lagrange a, Twierdzenie Taylora (z resztą w postaci Peano, Lagrange

Bardziej szczegółowo

Zadania z analizy matematycznej - sem. I Granice funkcji, asymptoty i ciągłość

Zadania z analizy matematycznej - sem. I Granice funkcji, asymptoty i ciągłość Zadania z analizy matematycznej - sem. I Granice funkcji asymptoty i ciągłość Definicja sąsiedztwo punktu. Niech 0 a b R r > 0. Sąsiedztwem o promieniu r punktu 0 nazywamy zbiór S 0 r = 0 r 0 0 0 + r;

Bardziej szczegółowo

Informacja o przestrzeniach Hilberta

Informacja o przestrzeniach Hilberta Temat 10 Informacja o przestrzeniach Hilberta 10.1 Przestrzenie unitarne, iloczyn skalarny Niech dana będzie przestrzeń liniowa X. Załóżmy, że każdej parze elementów x, y X została przyporządkowana liczba

Bardziej szczegółowo

Wykład 5. Zagadnienia omawiane na wykładzie w dniu r

Wykład 5. Zagadnienia omawiane na wykładzie w dniu r Wykład 5. Zagadnienia omawiane na wykładzie w dniu 14.11.2018r Definicja (iloraz różnicowy) Niech x 0 R oraz niech funkcja f będzie określona przynajmnniej na otoczeniu O(x 0 ). Ilorazem różnicowym funkcji

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

Funkcje elementarne. Matematyka 1

Funkcje elementarne. Matematyka 1 Funkcje elementarne Matematyka 1 Katarzyna Trąbka-Więcław Funkcjami elementarnymi nazywamy: funkcje wymierne (w tym: wielomiany), wykładnicze, trygonometryczne, odwrotne do wymienionych (w tym: funkcje

Bardziej szczegółowo

Ciągłość funkcji jednej zmiennej rzeczywistej. Autorzy: Anna Barbaszewska-Wiśniowska

Ciągłość funkcji jednej zmiennej rzeczywistej. Autorzy: Anna Barbaszewska-Wiśniowska Ciągłość funkcji jednej zmiennej rzeczywistej Autorzy: Anna Barbaszewska-Wiśniowska 2018 Spis treści Definicja ciągłości funkcji. Przykłady Funkcja nieciągła. Typy nieciągłości funkcji Własności funkcji

Bardziej szczegółowo

Ekonomia matematyczna i dynamiczna optymalizacja

Ekonomia matematyczna i dynamiczna optymalizacja Ekonomia matematyczna i dynamiczna optymalizacja Ramy wyk ladu i podstawowe narz edzia matematyczne SGH Semestr letni 2012-13 Uk lady dynamiczne Rozwiazanie modelu dynamicznego bardzo czesto można zapisać

Bardziej szczegółowo

2 Rodziny zbiorów. 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów. M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11

2 Rodziny zbiorów. 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów. M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11 M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11 2 Rodziny zbiorów 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów Niech X będzie niepustym zbiorem. Rodzinę indeksowaną zbiorów {A i } i I 2 X nazywamy rozbiciem zbioru X

Bardziej szczegółowo

Podstawy analizy matematycznej II

Podstawy analizy matematycznej II Podstawy analizy matematycznej II Andrzej Marciniak Zajęcia finansowane z projektu "Rozwój i doskonalenie kształcenia na Politechnice Poznańskiej w zakresie technologii informatycznych i ich zastosowań

Bardziej szczegółowo

Normy wektorów i macierzy

Normy wektorów i macierzy Rozdzia l 3 Normy wektorów i macierzy W tym rozdziale zak ladamy, że K C. 3.1 Ogólna definicja normy Niech ψ : K m,n [0, + ) b edzie przekszta lceniem spe lniaj acym warunki: (i) A K m,n ψ(a) = 0 A = 0,

Bardziej szczegółowo

Analiza Matematyczna I

Analiza Matematyczna I Analiza Matematyczna I Informatyka, WPPT, Politechnika Wrocławska Wprowadzenie (2 godziny ćwiczeń) Pokaż, że dla dowolnych liczb rzeczywistych a i b zachodzą nierówności:. a b = a b, 2. a + b a + b, 3.

Bardziej szczegółowo

Wykład 5. Informatyka Stosowana. 7 listopada Informatyka Stosowana Wykład 5 7 listopada / 28

Wykład 5. Informatyka Stosowana. 7 listopada Informatyka Stosowana Wykład 5 7 listopada / 28 Wykład 5 Informatyka Stosowana 7 listopada 2016 Informatyka Stosowana Wykład 5 7 listopada 2016 1 / 28 Definicja (Złożenie funkcji) Niech X, Y, Z, W - podzbiory R. Niech f : X Y, g : Z W, Y Z. Złożeniem

Bardziej szczegółowo

Ciągi liczbowe wykład 3

Ciągi liczbowe wykład 3 Ciągi liczbowe wykład 3 dr Mariusz Grządziel 3 kwietnia 203 Definicja (ciągu liczbowego). Ciagiem liczbowym nazywamy funkcję odwzorowuja- ca zbiór liczb naturalnych w zbiór liczb rzeczywistych. Wartość

Bardziej szczegółowo

FUNKCJE LICZBOWE. Na zbiorze X określona jest funkcja f : X Y gdy dowolnemu punktowi x X przyporządkowany jest punkt f(x) Y.

FUNKCJE LICZBOWE. Na zbiorze X określona jest funkcja f : X Y gdy dowolnemu punktowi x X przyporządkowany jest punkt f(x) Y. FUNKCJE LICZBOWE Na zbiorze X określona jest funkcja f : X Y gdy dowolnemu punktowi x X przyporządkowany jest punkt f(x) Y. Innymi słowy f X Y = {(x, y) : x X oraz y Y }, o ile (x, y) f oraz (x, z) f pociąga

Bardziej szczegółowo

E-learning - matematyka - poziom rozszerzony. Funkcja wykładnicza. Materiały merytoryczne do kursu

E-learning - matematyka - poziom rozszerzony. Funkcja wykładnicza. Materiały merytoryczne do kursu E-learning - matematyka - poziom rozszerzony Funkcja wykładnicza Materiały merytoryczne do kursu Definicję i własności funkcji wykładniczej poprzedzimy definicją potęgi o wykładniku rzeczywistym. Poprawna

Bardziej szczegółowo

Przestrzenie metryczne. Elementy Topologii. Zjazd 2. Elementy Topologii

Przestrzenie metryczne. Elementy Topologii. Zjazd 2. Elementy Topologii Zjazd 2 Przestrzenia metryczna (X, d) nazywamy parę złożona ze zbioru X i funkcji d : X X R, taka, że 1 d(x, y) 0 oraz d(x, y) = 0 wtedy i tylko wtedy, gdy x = y, 2 d(x, y) = d(y, x), 3 d(x, z) d(x, y)

Bardziej szczegółowo

Wykład z Podstaw matematyki dla studentów Inżynierii Środowiska. Wykład 3. ANALIZA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ

Wykład z Podstaw matematyki dla studentów Inżynierii Środowiska. Wykład 3. ANALIZA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ Wykład z Podstaw matematyki dla studentów Inżynierii Środowiska Wykład 3 ANALIZA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ Deinicja (unkcja) Niech zbiory XY, będą niepuste Funkcją określoną na zbiorze X o wartościach w

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

Funkcje: wielomianowa, wykładnicza, logarytmiczna wykład 3

Funkcje: wielomianowa, wykładnicza, logarytmiczna wykład 3 Funkcje: wielomianowa, wykładnicza, logarytmiczna wykład 3 dr Mariusz Grzadziel Katedra Matematyki, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu semestr zimowy 2016/2017 Potęgowanie Dla dowolnej liczby dodatniej

Bardziej szczegółowo

Dziedziny Euklidesowe

Dziedziny Euklidesowe Dziedziny Euklidesowe 1.1. Definicja. Dziedzina Euklidesowa nazywamy pare (R, v), gdzie R jest dziedzina ca lkowitości a v : R \ {0} N {0} funkcja zwana waluacja, która spe lnia naste ce warunki: 1. dla

Bardziej szczegółowo

Definicja i własności wartości bezwzględnej.

Definicja i własności wartości bezwzględnej. Równania i nierówności z wartością bezwzględną. Rozwiązywanie układów dwóch (trzech) równań z dwiema (trzema) niewiadomymi. Układy równań liniowych z parametrem, analiza rozwiązań. Definicja i własności

Bardziej szczegółowo

Finanse i Rachunkowość studia niestacjonarne Wprowadzenie do teorii ciągów liczbowych (treść wykładu z 21 grudnia 2014)

Finanse i Rachunkowość studia niestacjonarne Wprowadzenie do teorii ciągów liczbowych (treść wykładu z 21 grudnia 2014) dr inż. Ryszard Rębowski DEFINICJA CIĄGU LICZBOWEGO Finanse i Rachunkowość studia niestacjonarne Wprowadzenie do teorii ciągów liczbowych (treść wykładu z grudnia 04) Definicja ciągu liczbowego Spośród

Bardziej szczegółowo

Rachunek Różniczkowy

Rachunek Różniczkowy Rachunek Różniczkowy Sąsiedztwo punktu Liczby rzeczywiste będziemy teraz nazywać również punktami. Dla ustalonego punktu x 0 i promienia r > 0 zbiór S(x 0, r) = (x 0 r, x 0 ) (x 0, x 0 + r) nazywamy sąsiedztwem

Bardziej szczegółowo