Rozdział 4. Ciągi nieskończone. 4.1 Ciągi nieskończone

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Rozdział 4. Ciągi nieskończone. 4.1 Ciągi nieskończone"

Transkrypt

1 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 matematycznej. 4.1 Ciągi nieskończone Analogicznie jak ciągi skończone określamy ciągi nieskończone. Definicja ciągu nieskończonego. Niech X będzie niepustym zbiorem. Funkcję a : N X nazywamy ciągiem nieskończonym lub ciągiem. Parę uporządkowaną n, an)), gdzie n N, nazywamy n tym wyrazem ciągu, n wskaźnikiem tego wyrazu, an) wartością tego wyrazu. Piszemy zamiast an). Ciąg a : N X zapisujemy również a 1, a 2,...) lub ) n=1 lub ) n N lub krótko ), piszemy również, n = 1, 2,... Jeśli wszystkie wartości ciągu ) n N należą do R to ciąg ten nazywamy liczbowym. Uwaga Ciągi można określiċ za pomocą wzoru, np. = 1 [ ) n ) n ] 1 5, n N. 2 Można ciąg określić indukcyjnie, np. a 1 = 1, a 2 = 1 oraz = dl > 2. Ciąg ten nazywamy ciągiem Fibonacci ego 1 ). Ciągi można określać przez podanie przepisu wyliczania jego wyrazów, np. jest sumą wszystkich liczb pierwszych mniejszych od n, gdzie przyjmujemy a 1 = a 2 = 0. Uwaga Ponieważ ciągi są funkcjami, więc wszystkie pojęcia dotyczące funkcji przenoszą się na ciągi, w szczególności, pojęcie różnowartościowości ciągu i zbioru wartości. Dla ciągów liczbowych mamy określone pojęcia ograniczoności ciągu, ograniczoności z góry i z dołu, kresu górnego i dolnego, najmniejszej i największej wartości, pojęcia sumy, 1 Przyjmując X = R 2, x = 1, 1) oraz f : X N X określone wzorem fx, y, n) = x + y, x) dostajemy ciąg ϕ n =, b n ), n N określony indukcyjnie przez x i f. Wówczas ) jest szukanym ciągiem. 61

2 62 ROZDZIAŁ 4. CIĄGI NIESKOŃCZONE różnicy, iloczynu, ilorazu ciągów, iloczynu ciągu przez liczbę. Mamy również określone pojęcie monotoniczności ciągu w szczególności pojęcia ciągu ściśle rosnącego, rosnącego, malejącego, ściśle malejącego. Łatwo przez indukcję skończoną pokazujemy Własność Niech ) będzie nieskończonym ciągiem liczbowym. a) Ciąg ) jest rosnący wtedy i tylko wtedy, gdy dla każdego n N zachodzi +1. b) Ciąg ) jest ściśle rosnący wtedy i tylko wtedy, gdy dla każdego n N zachodzi < +1. c) Ciąg ) jest malejący wtedy i tylko wtedy, gdy dla każdego n N zachodzi +1. d) Ciąg ) jest ściśle malejący wtedy i tylko wtedy, gdy dla każdego n N zachodzi > +1. Uwaga Będziemy mówić, że prawie wszystkie wyrazy ciągu mają określoną własność, gdy własność tę mają wszystkie wyrazy ciągu z wyjątkiem skończonej ich ilości. Mówimy, że dla dostatecznie dużych liczb naturalnych zachodzi określona własność, gdy istnieje N R, że własność ta zachodzi dla wszystkich liczb naturalnych większych od N. W szczególności: prawie wszystkie wyrazy ciągu mają określoną własność wtedy i tylko wtedy, gdy mają tę własność dla dostatecznie dużych wskaźników. Na przykład ciąg = n ma prawie wszystkie wyrazy większe od 2 i dla dostatecznie dużych wskaźników, jego wartości są większe od 2. Nie można tego samego powiedzieć o ciągu = 1) n n. Ten ostatni ciąg mieskończenie wiele wyrazów dodatnich i nieskończenie wiele wyrazów ujemnych. 4.2 Granica ciągu Definicja granicy ciągu. Niech ) n N będzie ciągiem liczbowym nieskończonym oraz g R. Mówimy, że liczba g jest granicą tego ciągu, gdy dla każdego ε > 0 istnieje N R takie, że dla każdego n N spełniającego warunek n > N zachodzi g < ε. Fakt ten zapisujemy lim = g lub lim = g lub g lub g. Ciąg ) n N nazywamy zbieżnym do g, gdy ma granicę równą g. Ciąg nazywamy zbieżnym, gdy ma granicę, w przeciwnym przypadku ciąg nazywamy rozbieżnym. Uwaga Niech ) n N będzie ciągiem liczbowym, g R. Wówczas lim = g wtedy i tylko wtedy, gdy ε>0 N R n N, n>n g < ε. Ponadto w definicji granicy ciągu można zmieniać dla każdego N R na dla każdego N należącego do zbioru nieograniczonego z góry oraz nierówności ostre <, >

3 4.2. GRANICA CIĄGU 63 odpowiednio nierówności nieostre, z wyjątkiem jednej nierówności ε > 0 i uzyskany warunek będzie równoważny definicji. W szczególności definicja granicy ciągu jest równoważnastępującej: ε>0 N N n N, n N g ε. Uwaga Bezpośrednio z definicji granicy ciągu dostajemy, że jeśli ) n N jest ciągiem liczbowymi oraz a R, to a) lim = a wtedy i tylko wtedy, gdy lim a) = 0. b) lim = 0 wtedy i tylko wtedy, gdy lim = 0. Własność Niech ) n N, b n ) n N będą nieskończonymi ciągami liczbowymi zbieżnymi odpowiednio do a, b R. Wówczas dla każdego ε > 0 istnieje N N takie, że dla każdego n N, n > N zachodzi a < ε oraz b n b < ε. Dowód. Istotnie, wobec uwagu dla ustalonego ε > 0 istnieją N 1, N 2 N takie, że dl > N 1 mamy a < ε oraz dl > N 2 mamy b n b < ε. Zatem bioręc N = max{n 1, N 2 } dl > N mamy a < ε oraz b n b < ε. To daje tezę. Podamy teraz podstawowe własności ciągów zbieżnych. Własność Niech ) n N, b n ) n N będą ciągami liczbowymi oraz a, b R. a) Jeśli lim = a i lim = b, to a = b. b) Jeśli lim = a, lim b n = b oraz b n dla prawie wszystkich n N, to a b. c) Jeśli = b n dla prawie wszystkich n N, to lim = a wtedy i tylko wtedy, gdy lim b n = a. d) Jeśli istnieje k N takie, ze = b n+k dla prawie wszystkich n N, to lim = a wtedy i tylko wtedy, gdy lim b n = a. Dowód. Ad. a) Wystarczy pokazać, że dla każdego η > 0 mamy a b < η 2 ). Weźmy dowolne η > 0. Niech ε = η/2. Z założenia i własności 4.2.3, istnieje N 1 R takie, że dl N, n > N 1 zachodzi a < ε oraz b < ε, więc mamy a), gdyż a b = a ) b ) a + b < ε + ε = η. Ad. b) Ponieważ dla prawie każdego n N zachodzi b n, więc istnieje N 2 N takie, że dl N, n > N 2 zachodzi b n. Wystarczy pokazać, że dla każdego η > 0 zachodzi a b < η. Weźmy dowolne η > 0. Niech ε = η/2. Wówczas istnieje N 3 R takie, że dl N, n > N 3 zachodzi a < ε 2 Wtedy a b jest ograniczeniem dolnym zbioru R +, więc musi być a b 0. Ponieważ a b 0, więc a b = 0.

4 64 ROZDZIAŁ 4. CIĄGI NIESKOŃCZONE oraz b n b < ε. W szczególności dl > max{n 2, N 3 } mamy 0 b n oraz a < ε i b n b < ε. Stąd wynika b), gdyż z powyższego mamy a b a b) + b n ) = a ) + b n b) < ε + ε = η. Ad. c) Ze względu na symetrię warunków, wystarczy udowodnić, że ze zbieżności lim = a wynika zbieżność lim b n = a. Podobnie jak w dowodzie punktu b) istnieje N 4 N takie, że dl > N 4 zachodzi = b n. Weźmy dowolne ε > 0. Wówczas istnieje N 5 R, że dl N takich, że n > N 5 zachodzi a < ε. W szczególności dl > max{n 4, N 5 } mamy b n a = a < ε. To, wobec dowolności ε > 0 oznacza, że lim b n = a i daje c). Ad. d) Załóżmy, że lim = a. Weźmy dowolne ε > 0 i niech N 6 R będzie takie, że dl N, n > N 6 zachodzi a < ε. Ponieważ dl > N 6 + k mamy n k > N 6, więc b n a = k a < ε. To daje, że lim b n = a. Załóżmy, że lim b n = a. Weźmy dowolne ε > 0 oraz N 7 R takie, że dl N, n > N 7 mamy b n a < ε. Wówczas dl N, n > N 7 mamy n + k N i n + k > N 7, więc a = b n+k a < ε. To daje, że lim = a i kończy dowód. Zmiana kolejności wyrazów ciągu nie wpływa istnienie granicy, świadczy o tym Własność Niech ) n N będzie ciągiem liczbowymi, niech a R oraz niech f : N N będzie bijekcją. Wówczas lim = a wtedy i tylko wtedy, gdy lim a fn) = a. Dowód. Ponieważ f 1 : N N również jest bijekcją, więc wystarczy udowodnić, że ze zbieżności lim = a wynika zbieżność lim a fn) = a. Załóżmy, że lim = a. Weźmy dowolne ε > 0. Wtedy istnieje N N, że dl N, n > N zachodzi a < ε. Inaczej, dla każdego n N \ F N zachodzi a < ε. Niech A = f 1 F N ). Zbiór A jest skończony i niepusty, więc posiada maksimum patrz twierdzenie 2.6.4). Oznaczmy N 1 = max A. Wtedy dl N, n > N 1 mamy fn) N \ F N, zatem a fn) a < ε. To daje, że lim a fn) = a i kończy dowód. Twierdzenie o trzech ciągach). Niech ) n N, b n ) n N, c n ) n N będą ciągami liczbowymi takimi, że b n c n dla prawie wszystkich n N. Jeśli g R oraz lim = g i lim c n = g, to lim b n = g. Dowód. Z założenia, że b n c n dla prawie wszystkich n N wynika, że istnieje N 1 R, że dl > N 1 zachodzi b n c n. Weźmy dowolne ε > 0. Z definicji granicy ciągu istnieje N 2 R, że dl > N 2 zachodzi g < ε oraz c n g < ε. Zatem dla n > max{n 1, N 2 } mamy ε < g oraz c n g < ε, więc ε < g b n g c n g < ε. To daje b n g < ε. Reasumując lim b n = g.

5 4.2. GRANICA CIĄGU 65 Własność Każdy ciąg liczbowy zbieżny jest ograniczony. Dowód. Niech ) n N będzie ciągiem liczbowym zbieżnym do a R. Wtedy istnieje N N, że dl N, n > N zachodzi a < 1, w szczególności a 1 a+1. Zbiór { : n N, n N} jest skończony i niepusty, więc ma minimum i maksimum. Oznaczmy minimum tego zbioru przez m 1 a maksimum przez M 1. Kładąc m = min{m 1, a 1} oraz M = max{m 1, a + 1} dostajemy, że m jest ograniczeniem dolnym oraz M jest ograniczeniem górnym zbioru wartości ciągu ) n N. Twierdzenie Każdy ciąg monotoniczny i ograniczony jest zbieżny. Dowód. Niech ) n N będzie ciągiem monotonicznym i ograniczonym. Rozważmy przypadek, gdy ciąg ten jest rosnący. W przypadku, gdy ciąg jest malejący, rozumowanie jest analogiczne. Z założenia mamy, że zbiór A = { : n N} jest ograniczony i oczywiście jest niepusty. Zatem istnieje a = sup A R. Pokażemy, że lim = a. Istotnie, weźmy dowolne ε > 0. Ponieważ a ε < a, więc z definicji sup A istnieje a k A, że a k > a ε. Zatem, z monotoniczności ciągu ) n N, dl > k mamy a ε < a k a < a + ε, czyli a < ε. To daje, że lim = a i kończy dowód. Twierdzenie o działaniach na granicach ciągów). Niech ) n N, b n ) n N będą ciągami liczbowymi zbieżnymi oraz niech lim = a, lim b n = b, gdzie a, b R. Wówczas: a) lim + b n ) = a + b. b) lim b n ) = a b. c) Jeśli c R, to lim c ) = ca. d) lim b n ) = ab. e) Jeśli b 0 oraz b n 0 dl N, to lim an b n ) = a. b Dowód. Z założenia, że lim = a, lim b n = b oraz własności 4.2.3, dla każdego η > 0 istnieje Nη) N takie, że 4.1) dl N takich, że n > Nη) zachodzi a < η oraz b n b < η. Ad. a) i b) Weźmy dowolne ε > 0. Z 4.1) dl N, n > N ε 2 ) mamy + b n ) a + b) a + b n b < ε 2 + ε 2 = ε, co daje a). Ponadto b n ) a b) a + b n b < ε + ε = ε, co daje b). 2 2 Ad. c) Jeśli c = 0, to punkt c) jest oczywisty. Załóżmy, że c 0. Weźmy dowolne ε > 0. Z 4.1), dl > N ε ) mamy ca c n ca = c a < c ε = ε. To daje c). c

6 66 ROZDZIAŁ 4. CIĄGI NIESKOŃCZONE Ad. d) Weźmy dowolne ε > 0. Niech, w myśl własności 4.2.7, M > 0 będzie takie, że b n < M dla wszystkich n N. Wtedy, z własności 4.2.4b) dostajemy, że b M. Zwiększając ewentualnie M można założyć, że a < M. Wówczas, z 4.1) dl > N ε ), 2M b n ab = b n ab n ) + ab n ab) a b n + b n b a < ε 2M M + ε 2M M = ε. To daje d). 1 Ad. e) W myśl udowodnionej części d), wystarczy pokazać, że lim b n = 1 b. Ponieważ lim b n = b oraz b > 0, więc z 4.1) dl N, n > N b ) mamy b b 2 n < b, zatem 2 b b n b b n < b 2, czyli b n > b 2. W konsekwencji 4.2) 1 b n < 2 b dla n > N ) b. 2 Weźmy dowolne ε > 0. Wówczas dl N, n > N ε b 2 ) mamy b 2 n b < ε b 2, więc z 2 4.2) dl > max{n ε b 2 ), N b )}, b n b = b n b b n b < ε b b 2 = ε. To daje e) i kończy dowód. Własność Jeśli ) n N jest ciągiem ograniczonym oraz b n ) n N ciągiem zbieżnym do zera, to b n ) n N jest ciągiem zbieżnym do zera. Dowód. Z założenia i uwagi mamy lim b n = 0. Ponieważ ) n N jest ciągiem ograniczonym, więc istnieje M > 0 takie, że < M dl N. Stąd, M b n b n M b n, zarem z twierdzenia o trzech ciągach dostajemy tezę. Własność Niech ) n N będzie ciągiem liczbowym zbieżnym do a R. Wówczas lim = a. Dowód. Weźmy dowolne ε > 0. Wówczas istnieje N R takie, że dl > N zachodzi a < ε. Ponieważ a a, więc dl > N mamy a < ε. To, wobec definicji granicy ciągu, daje tezę. Wniosek Jeśli lim = a, lim b n = b, gdzie a, b R, to lim max{, b n } = max{a, b}, Dowód. Z własnści mamy max{, b n } = + b n 2 + b n 2 więc z własności dostajemy tezę. oraz lim min{, b n } = min{a, b}. min{, b n } = + b n 2 b n, 2

7 4.3. GRANICA CIĄGU POTĘG Granica ciągu potęg Lemat a) Jeśli α R, α > 0, to lim 1/n α = 0. b) lim n n = 1. c) Jeśli a > 0, to lim n a = 1. Dowód. Ad. a) Weźmy dowolne ε > 0. Wówczas z zasady Archimedesa istnieje N N takie, że N 1/ε) 1/α Ponieważ α > 0, więc z twierdzenia 3.5.5d), dl > N mamy ) 1 1 α ) 1 α n 0 = < = 1 α n N N ε. α Stąd dostajemy a). Ad. b) Dl 2 mamy, [ ] n 2 N, gdzie [x] oznacza całość z x. Ponieważ n 1, więc n n 1 0. Zatem dl 2, z nierówności Bernoulliego, mamy n = n n) n 2 n n) [ n 2 ] = 1 + n n 1)) [ n 2 ] 1 + [ ] n 2 n n 1) 1 + n 2 1) n n 1). W konsekwencji dl > 2, 4.3) 1 n n 1 n n 2. W myśl cząści a) i twierdzenia 4.2.9, n 1 lim 2 n 2 = lim n n 1 2 n n Stąd i z twierdzenia o trzech ciągach twierdzenie 4.2.6), wobec 4.3) mamy lim n = 1. Ad. c) Jeśli a > 1, to z wniosku dl > a mamy 1 n a < n n, więc z twierdzenia o trzech ciągach i części b) dostajemy lim n a = 1. Jeśli a = 1, to teza jest oczywista. Jeśli 0 < a < 1, to 1/a > 1, więc z wczaśniejszego przypadku mamy = 0. lim n a = lim 1 n 1/a = 1 1 = 1. To daje c) w tym przypadku i kończy dowód. Wniosek Jeśli a, b R, a > 0 oraz b n ) n N jest ciągiem zbieżnym do b, to lim abn = a b.

8 68 ROZDZIAŁ 4. CIĄGI NIESKOŃCZONE Dowód. Pokażemy najpierw, że 4.4) lim a bn b = 1. Rozważmy przypadek a > 1. Weźmy dowolne ε > 0. Ponieważ, w myś lematu 4.3.1c) mamy lim n a = 1, więc lim 1/ n a = 1, zatem istnieje k N takie, że 4.5) 0 < a 1/k 1 < ε oraz 0 < 1 a 1/k < ε. Z założenia lim b n = b dostajemy, że istnieje N N takie, że dl N, n > N mamy b n b < 1/k. Weźmy dowolne n > N. Jeśli b n b 0, to b n b < 1/k i ponieważ a > 1, więc z 4.5) i twierdzenia 3.5.5c) mamy a bn b 1 = a bn b 1 < a 1/k 1 < ε. Jeśli b n b < 0, to 1/k < b n b. Ponieważ a > 1, więc a 1/k < a bn b, zatem z 4.5), a bn b 1 = 1 a bn b < 1 a 1/k < ε. W konsekwencji a bn b 1 < ε dl > N. To daje 4.4) w przypadku, gdy a > 1. W przypadku a = 1 równość 4.4) jest oczywista. W przypadku 0 < a < 1 mamy 1/a > 1, więc z wcześniejszego przypadku lim abn b = lim Reasumuj ac mamy 4.4). Z 4.4) i twierdzenia 4.2.9d) dostajemy = 1. 1/a) bn b 1 lim abn = lim a b a bn b = a b. To daje tezę i kończy dowód. Twierdzenie Niech a, b R, a, b > 0 oraz a 1. Jeśli b n ) n N jest ciągiem takim, że b n > 0 dl N oraz lim b n = b, to lim log a b n = log a b. Dowód. Rozważmy najpierw przypadek a > 1. Oznaczmy c n = log a b n, n N oraz c = log a b. Przypuśćmy przeciwnie, że c nie jest granicą ciągu c n. Wówczas istnieje ε 0 > 0 takie, że dla każdego N R istnieje n N N, n N > N, że c nn c ε 0. Ponieważ b n = a cn oraz b = a c, więc b nn b = a cn N a c = a c a cn N c 1. Wówczas oraz b nn b a c a ε 0 1) > 0, gdy c nn c ε 0 b nn b a c 1 a ε 0 ) > 0, gdy c nn c ε 0.

9 4.4. GRANICE NIEWŁAŚCIWE CIĄGU 69 W konsekwencji bior ac ε = min{a c a ε 0 1), a c 1 a ε 0 )}, dla każdego N R istnieje n N, n > N, że b n b ε. To jest sprzeczne z założeniem lim b n = b. Otrzymana sprzeczność daje tezę w tym przypadku. Jeśli 0 < a < 1, to 1/a > 1 oraz z własności 3.6.3d) mamy log a b n = log 1/a b n, więc z pierwszej cząści dowodu mamy tezę. Twierdzenie Niech ) n N, b n ) n N będą ciągami liczbowymi zbieżnymi oraz niech lim = a, lim b n = b, gdzie a, b R. a) Jeśli a > 0 oraz > 0 dl N, to lim a bn n = a b. b) Jeśli a = 0, b > 0 oraz > 0 dl N, to lim a bn n = 0. Dowód. Ad. a) Niech d R będzie takie, że d > 0, d 1. Wtedy a bn n = d bn log d an oraz a b = d b log d b, więc teza wynika z twierdzeń 4.3.3, 4.2.9d) i wniosku Ad. b) Ponieważ b n ) jest ciągiem zbieżnym do b > 0, zaś ) jest zbieżny do 0, więc istnieje N R takie, że Stąd mamy b n > b/2 i 0 < < 1 dl > N. 4.6) 0 < a bn n < ) b/2 dl > N. Weźmy dowolne ε > 0. Z lematu 4.3.1a) mamy lim 1/n) b/2 = lim 1/n b/2 = 0, więc istnieje k N takie, że 0 < 1/k) b/2 < ε. Ponieważ lim = 0, więc istnieje N 1 R takie, że < 1/k dl > N 1. Wówczas z 4.6) dl > max{n, N 1 } mamy 0 < a bn n < 1/k) b/2 < ε. To daje tezę. 4.4 Granice niewłaściwe ciągu Definicja granicy niewłaściwej ciągu. Niech ) n N będzie ciągiem liczbowym. Mówimy, że ciąg ) n N ma granicę niewłaściwą + lub dąży do +, gdy dla każdego A R istnieje N R, że dla każdego n > N zachodzi > A. Fakt ten zapisujemy lim = + lub lim = + lub + lub +. Mówimy, że ciąg ) n N ma granicę niewłaściwą lub dąży do, gdy dla każdego A R istnieje N R, że dla każdego n > N zachodzi < A. Fakt ten zapisujemy lim = + lub lim = lub lub. Uwaga Niech ) n N będzie ciągiem liczbowym. Wówczas lim = + wtedy i tylko wtedy, gdy A R N R n N, n>n > A.

10 70 ROZDZIAŁ 4. CIĄGI NIESKOŃCZONE Z definicji granicy niewłaściwej ciągu dostajemy, że powyższy warunek jest równoważny następującemu: A>0 N N n N, n>n > A. Ponadto w tej definicji granicy można zmieniać dla każdego N R na dla każdego N należącego do zbioru nieograniczonego z góry oraz nierówności ostre > odpowiednio na nierówności nieostre, i uzyskany warunek będzie równoważny definicji dążenia ciągu do +. Analogicznie mamy lim = wtedy i tylko wtedy, gdy A R N R n N, n>n < A. Z definicji granicy niewłaściwej ciągu dostajemy, że powyższy warunek jest równoważny następującemu: A<0 N N n N, n>n < A. Ponadto w tej definicji granicy można zmieniać dla każdego N R na dla każdego N należącego do zbioru nieograniczonego z dołu oraz nierówności ostre >, < odpowiednio nierówności nieostre,, i uzyskany warunek będzie równoważny definicji dążenia ciągu do. Dowód poniższego odpowiednika własności dla granic niewłaściwych pozostawiamy czytelnikowi. Własność Niech ) n N, b n ) n N będą ciągami liczbowymi oraz a R. a) Jeśli lim = a i lim = +, to a = +. a ) Jeśli lim = a i lim =, to a =. b) Jeśli = b n dla prawie wszystkich n N, to lim = + wtedy i tylko wtedy, gdy lim b n = +. b ) Jeśli = b n dla prawie wszystkich n N, to lim = wtedy i tylko wtedy, gdy lim b n =. c) Jeśli istnieje k N takie, ze = b n+k dla prawie wszystkich n N, to lim = + wtedy i tylko wtedy, gdy lim b n = +. c ) Jeśli istnieje k N takie, ze = b n+k dla prawie wszystkich n N, to lim = wtedy i tylko wtedy, gdy lim b n =. Podobnie jak własność dowodzimy

11 4.4. GRANICE NIEWŁAŚCIWE CIĄGU 71 Własność Niech ) n N będzie ciągiem liczbowymi oraz niech f : N N będzie bijekcją. Wówczas a) b) lim = + wtedy i tylko wtedy, gdy lim a fn) = +. lim = wtedy i tylko wtedy, gdy lim a fn) =. Zachodzi odpowiednik twierdzenia o trzech ciągach twierdzenie 4.2.6). Własność Niech ) n N, b n ) n N będą ciągami liczbowymi takimi, że b n dla prawie wszystkich n N. a) Jeśli lim = +, to lim b n = +. b) Jeśli lim b n =, to lim =. Bezpośrednio z definicji granicy niewłaściwej dostajemy następujące własności granicy niewłaściwej. Własność Niech ) n N, b n ) n N będą ciągami liczbowymi. a) Wówczas lim = + wtedy i tylko wtedy, gdy lim ) =. 1 b) Jeśli > 0 i lim = 0, to lim 1 c) Jeśli < 0 i lim = 0, to lim = +. =. d) Jeśli lim = + i lim b n = +, to lim + b n ) = +. e) Jeśli lim = i lim b n =, to lim + b n ) =. f) Jeśli ciąg ) n N jest ograniczony i lim b n = +, to lim + b n ) = +, lim b n ) =, lim = 0. b n g) Jeśli lim = a, a R, a > 0 i lim b n = +, to lim b n ) = +. Udowodnimy teraz Twierdzenie Niech a R, a > 0, gdzie a 1 oraz niech b n ) n N będzie ciągiem takim, że b n > 0 dl N. a) Jeśli a > 1 i lim b n = +, to lim log a b n = +. b) Jeśli a < 1 i lim b n = +, to lim log a b n =. c) Jeśli a > 1 i lim b n = 0, to lim log a b n =. d) Jeśli a < 1 i lim b n = 0, to lim log a b n = +.

12 72 ROZDZIAŁ 4. CIĄGI NIESKOŃCZONE Dowód. Ad. a) Przypuśćmy przeciwnie, że istnieje A R takie, że dla każdego N R istnieje n N N, n N > N, że log a b nn A. Stąd i z równości A = log a a A, mamy b nn a A dla każdego N. Z założenia lim b n = +, więc istnieje N R takie, że dla każdego n > N zachodzi b n > a A. W szczególności n N > N, więc b nn a A < b nn, co jest niemożliwe. Otrzymana sprzeczność daje a). Ad. b) Ponieważ 0 < a < 1, więc 1/a > 1, zatem z części a), lim log 1/a b n = +. Z własności 3.6.3d), log a b n = log 1/a b n, więc z własności 4.4.5a) dostajemy b). Ad. c) i d) Z własności 3.6.3b) mamy log a b n = log a 1/b n ), więc z części a) i b) oraz własności 4.4.5a),b) dostajemy tezę. Twierdzenie Niech ) n N, b n ) n N będą ciągami liczbowymi, > 0 dl N. a) Jeśli lim = a, a > 1 oraz lim b n = +, to lim a bn n = +. b) Jeśli lim = a, a < 1 oraz lim b n = +, to lim a bn n = 0. Dowód. Ad. a) Niech b R, 1 < b < a. Weźmy dowolne A R. Wówczas z zasady Archimedesa dla potęgowania, istnieje k R takie, że b k > A. Ponieważ lim = a i lim b n = +, więc istnieje N R, że dl > N zachodzi > b i b n > k. W konsekwencji z twierdzenia 3.5.5c) i d) dl > N mamy a bn n b bn b k > A. To daje a). Ad. b) Ponieważ 0 < a < 1, więc 1/a > 1. Z drugiej strony a bn n myśl części a) i własności 4.4.5f), daje tezę. = 1/1/ ) bn. To, w Uwaga Niech ) n N będzie ciągiem liczbowym i g R. Wówczas z definicji granicy właściwej i niewłaściwej) ciągu dostajemy, że g = lim wtedy i tylko wtedy, gdy A>g N R n>n < A) B<g N R n>n > B). Twierdzenie Stolza). Niech ) n N, b n ) n N będą ciągami liczbowymi. Jeśli lim b n = + i istnieje k N, że ciąg b n ) n=k jest ściśle rosnący, to 1 4.7) lim = lim b, n b n b n 1 jeśli tylko istnieje granica po prawej stronie skończona lub nieskończona). Dowód. Niech g = lim 1 b n b n 1. Rozważmy najpierw przypadek, gdy g R. Weźmy dowolne ε > 0. Wówczas istnieje N, że l ε 2 < 1 < l + ε dl > N. b n b n 1 2

13 4.4. GRANICE NIEWŁAŚCIWE CIĄGU 73 Można założyć, że N > k i wtedy b n b n 1 > 0 dl > N. Wówczas z powyższego, g ε 2 < 1 ) + + a N+1 a N ) b n b n 1 ) + + b N+1 b N ) < g + ε 2 dl > N, a więc dl > N mamy czyli 4.8) g ε 2 < a N b n b N < g + ε 2, a N g b n b < ε N ) Można założy, że b n > 0 dl > N. Łatwo sprawdzamy, że g = a N gb N + 1 b ) an N a N b n b n b n b n b N ) g, a więc g b a N gb N n b n + 1 b N a N b n b n b N g. Dl > N mamy 0 < b N < b n, więc 1 b N bn < 1. Ponieważ lim istnieje N N, że a N gb N b n < ε dl > N. 2 Reasumując z 4.9) i 4.8) dl > N mamy g b < ε n 2 + ε 2 = ε, a N gb N b n = 0, więc co dowodzi 4.7) w rozważanym przypadku. Załóżmy teraz, że g = +. Wówczas istnieje s N, że dl > s mamy 1 > b n b n 1 > 0, a więc ) n=s jest ciągiem ściśle rosnącym i lim = +. Można więc zastosować 4.7) w udowodnionym przypadku do ciągu bn ) n N, lim b n = lim b n b n 1 1 = 0. Stąd, ponieważ dla dostatecznie dużych n mamy bn a > 0, więc lim n bn = +. Rozważmy na koniec przypadek g =. Biorąc ã n = dl N, dostajemy lim ã i z poprzedniego przypadku, lim n bn ã n ã n 1 b n b n 1 = + = +. To daje lim bn = i kończy dowód.

14 74 ROZDZIAŁ 4. CIĄGI NIESKOŃCZONE ZADANIA Zadanie Jeśli ciąg ) n N ma granicę skończoną lub nieskończon), to lim Zadanie Niech k N. Wówczas lim 1 k + 2 k + + n k n k+1 = 1 k + 1, a n lim = lim. 4.5 Liczba e, logarytm naturalny 1 k + 2 k + + n k n k+1 n k + 1 = 1 2. W punkcie tym określimy jedną z najważniejszych liczb w analizie. Zacznijmy od lematu. Stosując zasadę indukcji dostajemy natychmiast Lemat Dla każdego x R, x 1 oraz każdego n N zachodzi n k=1 x k = x 1 xn 1 x. Twierdzenie Ciąg e n ) n N określony wzorem 4.10) e n = jest zbieżny. Ponadto 2 < lim e n < 3. stąd n) n, n N. Dowód. Z nierówności Bernoulliego dl N, n > 1 i własności potęgi mamy kolejno 1 1 n 1 1 ) n, więc 1 1 n 2 n ) n 1 1 n, n n) 1 n) 1 n n) 1 n, czyli k= ) n 1 = 1 1 n n 1 n) n) 1 n. Z ostatniej nierówności dostajemy, że ciąg e n ) n N jest rosnący. Pokażemy, że dla każdego n > 1 zachodzi 2 < e n < 3 1. Istotnie, ze wzoru dwumiennego Newtona, dla każdego n N mamy 12 e n = 1 + n) 1 n ) n n 1 = k n = 1 + n nn 1) n k + 1) 1 k k! n 1 + n 1 k k!. k=1 Oczywiście 1 = 1 1. Łatwą indukcją pokazujemy, że dla każdego k N zachodzi 3! k 1 k!, więc z lematu mamy e n 1 + n 1 k! 1 1 n n = k=1 2k ) 1 k = 11 1 k= )n ) 1 1 < k=1 k=1

15 4.5. LICZBA E, LOGARYTM NATURALNY 75 Reasumując e n ) jest ciągiem rosnącym i ograniczonym z góry, zatem z twierdzenia dostajemy zbieżność ciągu e n ). Ponadto dl > 1 zachodzi 2 < e 2 e n < 3 1, więc z 12 własności 4.2.4b) mamy 2 < lim e n < 3. To daje tezę. W świetle twierdzenia poniższa definicja jest poprawna. Definicja liczby e. Liczbę e R określamy wzorem e = lim 1 + n) 1 n. Lemat Dla każdego x R takiego, że x > 1 zachodzi > 0. Ponadto dla x każdego ε > 0 istnieje K N, że 4.11) 1 + x) 1 x e < ε dla każdego x R, takiego, że x > K. Dowód. Pierwsza część tezy jest oczywista. Pokażemy drugą część tezy. Weźmy dowolne ε > 0. Zgodnie z definicją, granica ciągu e n = 1+ 1 n )n jest równa e. W szczególności lim [e n1 + 1 n )2 ] = e oraz lim [e n n ) 1 ] = e. Zatem istnieje N N takie, że dla n > N zachodzi 4.12) e n 1 + n) 1 2 < e + ε oraz e ε < e n ) 1. n + 1 Jeśli x > N + 1, to istnieje n N, n > N takie, że n x < n + 1. Wówczas. Zatem z 4.12) mamy 1 n+1 < 1 x 1 n 4.13) e ε < oraz 4.14) ) 1 e n+1 = ) n < n 1 + n + 1 n + 1 x) 1 ) x x 1 + x) 1 x < 1 + x) 1 x+1 < ) n+2 = e n < e + ε. n n) Z 4.13) i 4.14) dostajemy 4.15) 1 + x) 1 x e < ε dla x > N + 1. Jeśli x < N 2, to x 1 > N + 1 oraz 1 + x) 1 x = x x + 1 ) x = 1 1 x + 1 ) x = 1 + ) 1 x x 1 ) 1. x 1 Zatem ) 1 x x ) 1 x 1)+1 = 1 +. x 1 x) x 1 Stąd, z 4.13) i 4.14) mamy ) 1 x ) e ε < x ) 1 x 1)+1 = 1 + < e + ε. x 1 x) x 1 ) x To daje x e < ε dla x < N 2. W konsekwencji, biorąc K = N + 2, z 4.15) i 4.16) dostajemy 4.11). To kończy dowód.

16 76 ROZDZIAŁ 4. CIĄGI NIESKOŃCZONE Wniosek Niech x R oraz a n ) n N ) będzie ciągiem takim, że 0 dl N. an a) Jeśli lim = +, to lim = e. ) an b) Jeśli lim = +, to lim 1 + x = e x. ) an c) Jeśli lim =, to lim = e. d) Jeśli lim = 0, to lim 1 + ) 1 an = e. Dowód. Weźmy dowolne ε > 0 oraz niech, zgodnie z lematem 4.5.3, K N będzie takie, że zachodzi 4.11). Ad. a) Ponieważ lim = +, więc istniej N N takie, że > K dl > N. Wówczas z 4.11) mamy ) an e < ε. Stąd i z dowolności ε > 0 dostajemy a). Ad. b) Jeśli x = 0, to b) jest oczywiste. Jeśli x 0, to lim x = +, więc z istnieje N N takie, że dl > N mamy an x ) an konsekwencji lim 1 + x x a [ n 1 ) ] an x lim + x x = e x. To daje b). Ad. c) Z założenia mamy lim dla x = 1 mamy lim ) an = lim > K, więc z 4.11) mamy ) an 1 + x x e < ε. W = e oraz z twierdzenia 4.3.4a) mamy lim 1 + x ) an = ) = +, zatem z twierdzenia 4.3.4a) i części b) [ 1 ) ] an = e 1 ) 1 = e. To daje c). 1 Ad. d) Ponieważ 0 i lim = 0, więc lim = +. Zatem istnieje N N takie, że 1 > K dl > N. Stąd i z 4.11) dl > N mamy 1 + ) 1 an e = ) 1 an 1 e < ε. To daje c) i kończy dowód. Definicja logarytmu naturalnego. Niech x R, x > 0. Logarytmem naturalnym z liczby x nazywamy logarytm przy podstawie e z tej liczby i oznaczamy ln x. Logarytmem naturalnym nazywamy funkcję określoną wzorem fx) = ln x, x > 0. Uwaga Z własności oraz mamy, że logarytm naturalny jest funkcją ściśle rosnącą, której zbiór wartości jest równy R. 4.6 Podciągi, granice częściowe Definicja podciągu. Niech ) n N będzie dowolnym ciągiem i niech n k ) k N będzie ściśle rosnącym ciągiem liczb naturalnych. Ciąg k ) k N będący złożeniem ciągów n k ) k N i ) n N nazywamy podciągiem lub ciągiem częściowym ciągu ) n N. Uwaga Jeśli n k ) k N jest ściśle rosnącym ciągiem liczb naturalnych, to n k k dla wszystkich k N. Wynika to bezpośrednio z lematu

17 4.6. PODCIĄGI, GRANICE CZĘŚCIOWE 77 Własność Niech ) n N będzie ciągiem liczbowym, k ) k N jego podciągiem oraz g R. Jeśli lim = g, to lim k = g. k Dowód. Rozważmy przypadek g R. Weźmy dowolne ε > 0 i niech N R będzie takie, że g < ε dl > N. Ponieważ n k k dla k N, więc dla k > N mamy k g < ε. To daje, że lim k = g. k Jeśli g = +, to dla dowolnego A R istnieje N R, że > A dl > N. W szczególności k > A dla k > N. To daje, że lim k = +. Analogicznie rozważamy k przypadek g =. Lemat Niech ) n N będzie ciągiem liczbowym oraz g R. Wóczas następujące warunki są równoważne: a) Istnieje podciąg k ) k N ciągu ) n N taki, że lim k k = g. b) Dla każdego ε > 0 zbiór X ε = {n N : g < ε} jest nieskończony. Dowód. Ad. a) b) Z definicji granicy ciągu mamy, że dla każdego ε > 0 istnieje K N takie, że dla k > K zachodzi k g < ε. W konsekwencji {n k : k > K} X ε, więc X ε jest nieskończony. Ad. b) a) Pokażemy, że istnieje podciąg k ) k N ciągu ) n N taki, że 4.17) k g < 1/k dla k N. Istotnie, z b) mamy, że istnieje n 1 X 1. Ponadto istnieje n 2 > n 1 takie, że n 2 X 1 2 Zakładając, że wybraliśmy już n k X 1 k., wobec b) istnieje n k+1 > n k, że n k+1 X 1. k+1 dla k N Istnieje, więc ściśle rosnący ciąg n k ) k N liczb naturalnych taki, że n k X 1 k 3 ). Wówczas z określenia zbiorów X ε dostajemy, że podciąg k ) k N ciągu ) n N spełnia 4.17). Z 4.17) dostajemy natychmiast a). Twierdzenie Bolzano-Weierstrassa). Każdy ciąg ograniczony ma podciąg zbieżny. Dowód. Niech ) n N będzie ciągiem ograniczonym. Wówczas istnieje przedział domknięty P = [α, β] taki, że α β dl N. Pokażemy, że istnieje rodzina przedziałów domkniętych P k, k N spełniająca warunki: 1) P 1 P oraz P k+1 P k dla k N, 2) P k = P 2 k dla k N. 3) Dla każdego k N zbiór {n N : P k } jest nieskończony. Istotnie, biorąc przedziały [α, α+β α+β ], [, β], jako P wybieramy ten z nich, który spełnia 3) oczywiście jeden z tych przedziałów spełnia ten warunek). Zakładając, że wybraliśmy 3 dokładniej, ciąg k ) k N można określić indukcyjnie przy pomocy x = n 1 X 1 i funkcji f : N N N określonej wzorem fk, n) = min{m N : a m g < 1 k m > k}.

18 78 ROZDZIAŁ 4. CIĄGI NIESKOŃCZONE przedział P k = [α k, β k ], dzielimy go na przedziały [α k, α k+β k ], [ α k+β k, β 2 2 k ] i jako P k+1 wybieramy ten z nich, który spełnia 3). Określiliśmy więc nieskończony ciąg przedziałów, który spełnia 1), 2), 3) 4 ). W myśl 1) i lematu zbiór k N P k jest niepusty. Niech a k N P k. Weźmy dowolne ε > 0 oraz X ε = {n N : a < ε}. Z 2) mamy, że dla k > P zachodzi ε ε > P k, więc P k {x R : x a < ε}, a więc wobec 3) mamy, że zbiór X ε jest nieskończony. Stąd i z lematu 4.6.3b) a) dostajemy, że istnieje podciąg k ) k N ciągu ) n N zbieżny do a. To kończy dowód. Definicja granicy częściowej ciągu. Niech ) n N będzie dowolnym ciągiem liczbowym. Mówimy, że element a R jest granicą częściową ciągu ) n N, gdy istnieje jego podciąg k ) k N taki, że lim k k = a. Lemat Niech ) n N będzie ciągiem liczbowym. a) Jeśli ciąg ) n N nie jest ograniczony z góry, to + jest jego granicą częściową. b) Jeśli ciąg ) n N nie jest ograniczony z dołu, to jest jego granicą częściową. Dowód. Ad. a). Zauważmy, że 4.18) dla każdego k N zbiór X k = {n N : > k} jest nieskończony. Istotnie, przypuśćmy przeciwnie, że dla pewnego k N, X k jest skończony. Jeśli X k =, to k dl N i k jest ograniczeniem górnym zbioru wartości ciągu ) n N, wbrew założeniu. Jeśli X k, to z twierdzenia istnieje x = max{ : n X k } i wtedy x jest ograniczeniem górnym zbioru wartości ciągu ) n N, wbrew założeniu. W każdym przypadku doszliśmy do sprzeczności. Zatem zachodzi 4.18). Pokażemy, że istnieje podciąg k ) k N ciągu ) n N taki, że 4.19) k > k dla k N. Istotnie, niech n 1 X 1. Wtedy 1 > 1. Z 4.18) istnieje n 2 X 2 takie, że n 2 > n 1. Postępując dalej indukcyjnie znajdziemy podciąg spełniający 4.19) 5 ). Z 4.19) i własności 4.4.4a) dostajemy lim k = +, więc + jest granicą częściową ciągu ) n N. k Ad. b) Analogicznie jak w części a) pokazujemy, że dla każdego k N zbiór Y k = {n N : < k} jest nieskończony i dalej, że istnieje podciąg k ) k N ciągu ) n N taki, że k < k dla k N. Zatem lim k = i jest granicą częściową ciągu k ) n N. To kończy dowód. Wniosek Zbiór granic częściowych dowolnego nieskończonego ciągu liczbowego jest niepusty. 4 dokładniej, ciąg przedziałów P n ) n N określamy indukcyjnie przy pomocy x = P oraz funkcji f[a, b], n) = [a, a+b 2 ], gdy zbiór {i N : a i [a, a+b a+b 2 ]} jest nieskończony oraz f[a, b], n) = [ 2, b], gdy zbiór {i N : a i [a, a+b 2 ]} jest skończony. 5 dokładniej ciąg n k ) k N można określić indukcyjnie przy pomocy x = min{n N : > 1} oraz funkcji f : N N N określonej wzorem fm, k) = min{n N : > m n > m}.

19 4.6. PODCIĄGI, GRANICE CZĘŚCIOWE 79 Dowód. Niech ) n N będzie ciągiem liczbowym. Jeśli ciąg ten jest ograniczony, to teza wynika z twierdzenia Bolzano-Weierstrassa W przeciwnym przypadku teza wynika z lematu Lemat Niech ) n N będzie ciągiem liczbowym oraz A R. a) Jeśli zbiór X = {n N : A} jest nieskończony, to istnieje podciąg k ) k N ciągu ) n N taki, że k A dla k N. b) Jeśli zbiór Y = {n N : A} jest nieskończony, to istnieje podciąg k ) k N ciągu ) n N taki, że k A dla k N. Dowód. Ad. a) Biorąc dowolny n 1 X, z założenia istnieje n 2 = min{n X : n > n 1 }. Mając n k X, znajdziemy n k+1 = min{n X : n > n k }. Zatem z twierdzenia o definiowaniu przez indukcję mamy, że istnieje rosnący ciąg n k ) k N elementów zbioru X. Biorąc k ) k N dostajemy a). Część b) dowodzimy analogicznie. Twierdzenie Niech ) n N będzie ciągiem liczbowym, E R jego zbiorem granic częściowych oraz g R. Wówczas lim = g wtedy i tylko wtedy, gdy E = {g}. Dowód. Jeśli lim = g, to z własności mamy E = {g}. Załóżmy teraz, że E = {g}. Pokażemy, że lim = g. Jeśli g = +, to wobec lematu mamy, że ciąg ) n N jest ograniczony z dołu. Zauważmy, że dla każdego A R zbiór {n N : A} jest skończony. Istotnie, w przeciwnym przypadku, wobec lematu wybralibyśmy podciąg k ) k N ciągu ) n N ograniczony z góry przez A. Wtedy podciąg ten byłby ograniczony i w myśl twierdzenia Bolzano-Weierstrassa istniałby jego podciąg zbieżny do granicy skończonej, a więc istniałby podciąg ciągu ) n N zbieżny do granicy skończonej. To przeczy założeniu, że E = {+ }. W konsekwencji dla każdego A R, prawie wszystkie wyrazy ciągu spełniają warunek > A, co oznacza, że lim = +. Analogicznie jak powyżej rozważamy przypadek g =. Jeśli g R, to wobec lematu 4.6.5, ciąg ) n N jest ograniczony. Zauważmy, że dla każdego ε > 0, zbiór {n N : g ε} jest skończony. Istotnie, w przeciwnym przypadku, wobec lematu i powyższego, istniałby podciąg ograniczony k ) k N ciągu ) n N taki, że k g ε. Zatem z twierdzenia Bolzano-Weierstrassa, istniałby podciąg tego podciągu zbieżny do granicy różnej od g, co przeczy założeniu E = {g}. Reasumując dla każdego ε > 0, zbiór {n N : g ε} jest skończony, co oznacza, że lim = g i kończy dowód. Z twierdzenia dostajemy natychmiast Wniosek Ciąg liczbowy ) n N nie ma granicy wtedy i tylko wtedy, gdy istnieją dwa jego podciągi które mają różne granice.

20 80 ROZDZIAŁ 4. CIĄGI NIESKOŃCZONE Wniosek Niech x R. a) Jeśli x < 1, to lim x n = 0. b) Jeśli x = 1, to lim x n = 1. c) Jeśli x > 1, to lim x n = +. d) Jeśli x 1, to granica ciągu x n ) n N nie istnieje. Dowód. Część a) i c) wynikatychmiast z twierdzenia Część b) jest oczywista. Jeśli x 1, to podciągi x 2n ) n N oraz x 2n 1 ) n N ciągu x n ) n N mają różne granice. Mianowicie lim x 2n = 1 i lim x 2n 1 = 1, gdy x = 1 oraz lim x 2n = + i lim x2n 1 =, gdy x < 1. To wraz z wnioskiem daje d). ZADANIA Zadanie Niech ) n N będzie ciągiem liczbowym. Jeśli ciągi a 2n ) n N, a 3n ) n N, a 2n+1 ) n N mają granice, to ciąg ) n N ma granicę. Zadanie Niech ) n N będzie ciągiem liczbowym. Wówczas następujące warunki są równoważne: a) Istnieje granica ciągu ) n N. b) Każdy podciąg ciągu ) n N ma granicę. Zadanie Niech ) n N będzie ciągiem liczbowym oraz g R. Wówczas następujące warunki są równoważne: a) lim = g. b) Dla każdego podciągu k ) k N zachodzi lim k k = g. c) Dla każdego podciągu k ) k N posiadającego granicę zachodzi lim k k = g. Zadanie Niech ϕ : N Q będzie bijekcją patrz twierdzenie ). Wówczas zbiór granic częściowych ciągu ϕ jest równy R. 4.7 Ciągi Cauchy ego Definicja ciągu Cauchy ego. Ciąg liczbowy ) n N nazywamy ciągiem Cauchy ego, gdy dla każdego ε > 0 istnieje N R takie, że dla każdych k, n N takich, że k, n > N zachodzi a k < ε. Uwaga Niech ) n N będzie ciągiem liczbowym. Ciąg ten jest ciągiem Cauchyego wtedy i tylko wtedy, gdy ε>0 N R k,n N, k,n>n a k < ε. Z definicji granicy ciągu dostajemy, że powyższy warunek jest równoważny następującemu: ε>0 N N k,n N, k,n N a k ε.

Ciągi. Pojęcie granicy ciągu.

Ciągi. Pojęcie granicy ciągu. Rozdział 2 Ciągi. Pojęcie granicy ciągu. Definicja 2.. Ciąg jest to funkcja określona na zbiorze liczb naturalnych. Będziemy rozważać ciągi o wyrazach rzeczywistych, czyli zgodnie z powyższą definicją

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

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

Projekt Era inżyniera pewna lokata na przyszłość jest współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

Projekt Era inżyniera pewna lokata na przyszłość jest współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Materiały dydaktyczne na zajęcia wyrównawcze z matematyki dla studentów pierwszego roku kierunku zamawianego Inżynieria i Gospodarka Wodna w ramach projektu Era inżyniera pewna lokata na przyszłość Projekt

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

Zadanie 2. Obliczyć rangę dowolnego elementu zbioru uporządkowanego N 0 N 0, gdy porządek jest zdefiniowany następująco: (a, b) (c, d) (a c b d)

Zadanie 2. Obliczyć rangę dowolnego elementu zbioru uporządkowanego N 0 N 0, gdy porządek jest zdefiniowany następująco: (a, b) (c, d) (a c b d) Matemaryka dyskretna - zadania Zadanie 1. Opisać zbiór wszystkich elementów rangi k zbioru uporządkowanego X dla każdej liczby naturalnej k, gdy X jest rodziną podzbiorów zbioru skończonego Y. Elementem

Bardziej szczegółowo

Szeregi liczbowe. Analiza Matematyczna. Alexander Denisjuk

Szeregi liczbowe. Analiza Matematyczna. Alexander Denisjuk Analiza Matematyczna Szeregi liczbowe Alexander Denisjuk denisjuk@pjwstk.edu.pl Polsko-Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych zamiejscowy ośrodek dydaktyczny w Gdańsku ul. Brzegi 55 80-045 Gdańsk

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

Twierdzenie spektralne

Twierdzenie spektralne Twierdzenie spektralne Algebrę ograniczonych funkcji borelowskich na K R będziemy oznaczać przez B (K). Spektralnym rozkładem jedności w przestrzeni Hilberta H nazywamy odwzorowanie, które każdemu zbiorowi

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

Matematyka Dyskretna Zestaw 2

Matematyka Dyskretna Zestaw 2 Materiały dydaktyczne Matematyka Dyskretna (Zestaw ) Matematyka Dyskretna Zestaw 1. Wykazać, że nie istnieje liczba naturalna, która przy dzieleniu przez 18 daje resztę 13, a przy dzieleniu przez 1 daje

Bardziej szczegółowo

Działanie grupy na zbiorze

Działanie grupy na zbiorze Działanie grupy na zbiorze Definicja 0.1 Niech (G, ) będzie dowolną grupą oraz X niepustym zbiorem, to odwzorowanie : G X X nazywamy działaniem grupy G na zbiorze X jeślinastępujące warunki są spełnione:

Bardziej szczegółowo

Zadania o numerze 4 z zestawów licencjat 2014.

Zadania o numerze 4 z zestawów licencjat 2014. Zadania o numerze 4 z zestawów licencjat 2014. W nawiasie przy zadaniu jego występowanie w numerze zestawu Spis treści (Z1, Z22, Z43) Definicja granicy ciągu. Obliczyć granicę:... 3 Definicja granicy ciągu...

Bardziej szczegółowo

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI KLASA III ZAKRES ROZSZERZONY (90 godz.) , x

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI KLASA III ZAKRES ROZSZERZONY (90 godz.) , x WYMAGANIA EDUACYJNE Z MATEMATYI LASA III ZARES ROZSZERZONY (90 godz.) Oznaczenia: wymagania konieczne (dopuszczający); P wymagania podstawowe (dostateczny); R wymagania rozszerzające (dobry); D wymagania

Bardziej szczegółowo

Eliza Wajch, Geometria z Topologią, wykład 1, 2012/2013

Eliza Wajch, Geometria z Topologią, wykład 1, 2012/2013 Eliza Wajch Wykłady i ćwiczenia z geometrii analitycznej z elementami topologii w UPH w Siedlcach w semestrze zimowym roku akad. 2012/2013. Literatura podstawowa: 1. K. Kuratowski, A. Mostowski: Teoria

Bardziej szczegółowo

Analiza matematyczna - 14. Analiza zmiennych dyskretnych: ciągi i szeregi liczbowe

Analiza matematyczna - 14. Analiza zmiennych dyskretnych: ciągi i szeregi liczbowe Analiza matematyczna - 4. Analiza zmiennych dyskretnych: ciągi i szeregi liczbowe Wstęp: zmienne ciągłe i zmienne dyskretne Podczas dotychczasowych wykładów rozważaliśmy przede wszystkim zależności funkcyjne

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

Maria Romanowska UDOWODNIJ, ŻE... PRZYKŁADOWE ZADANIA MATURALNE Z MATEMATYKI

Maria Romanowska UDOWODNIJ, ŻE... PRZYKŁADOWE ZADANIA MATURALNE Z MATEMATYKI Maria Romanowska UDOWODNIJ, ŻE... PRZYKŁADOWE ZADANIA MATURALNE Z MATEMATYKI Matematyka dla liceum ogólnokształcącego i technikum w zakresie podstawowym i rozszerzonym Z E S Z Y T M E T O D Y C Z N Y Miejski

Bardziej szczegółowo

Rozdział 9. Funkcja pierwotna. 9.1 Funkcja pierwotna

Rozdział 9. Funkcja pierwotna. 9.1 Funkcja pierwotna Rozdział 9 Funkcja pierwotna 9. Funkcja pierwotna Definicja funkcji pierwotnej. Niech f będzie funkcją określoną na przedziale P. Mówimy, że funkcja F : P R jest funkcją pierwotną funkcji f w przedziale

Bardziej szczegółowo

Wykład 1. Przestrzeń Hilberta

Wykład 1. Przestrzeń Hilberta Wykład 1. Przestrzeń Hilberta Sygnały. Funkcje (w języku inżynierów - sygnały) które będziemy rozważali na tym wykładzie będą kilku typów Sygnały ciągłe (analogowe). ) L (R) to funkcje na prostej spełniające

Bardziej szczegółowo

Schemat rekursji. 1 Schemat rekursji dla funkcji jednej zmiennej

Schemat rekursji. 1 Schemat rekursji dla funkcji jednej zmiennej Schemat rekursji 1 Schemat rekursji dla funkcji jednej zmiennej Dla dowolnej liczby naturalnej a i dowolnej funkcji h: N 2 N istnieje dokładnie jedna funkcja f: N N spełniająca następujące warunki: f(0)

Bardziej szczegółowo

4 Kilka klas procesów

4 Kilka klas procesów Marek Beśka, Całka Stochastyczna, wykład 4 48 4 Kilka klas procesów 4.1 Procesy rosnące i przestrzenie V,, loc Jak poprzednio niech (Ω, F, F, P ) będzie zupełną bazą stochastyczną. Definicja 4.1 Proces

Bardziej szczegółowo

Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 10. Twierdzenie o pełności systemu aksjomatycznego KRZ

Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 10. Twierdzenie o pełności systemu aksjomatycznego KRZ Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 10. Twierdzenie o pełności systemu aksjomatycznego KRZ 1 Tezy KRZ Pewien system aksjomatyczny KRZ został przedstawiony

Bardziej szczegółowo

Ciągi. Kurs matematyki w Oratorium (http://www.salezjanie.rumia.pl/math)

Ciągi. Kurs matematyki w Oratorium (http://www.salezjanie.rumia.pl/math) Ciągi Kurs matematyki w Oratorium (http://www.salezjanie.rumia.pl/math) Spis treści 1 Ciągi liczbowe 1 1.1 Podstawowe własności ciągów................... 2 1.2 Granica ciągu............................

Bardziej szczegółowo

Grupy. Permutacje 1. (G2) istnieje element jednostkowy (lub neutralny), tzn. taki element e G, że dla dowolnego a G zachodzi.

Grupy. Permutacje 1. (G2) istnieje element jednostkowy (lub neutralny), tzn. taki element e G, że dla dowolnego a G zachodzi. Grupy. Permutacje 1 1 Definicja grupy Niech G będzie zbiorem. Działaniem na zbiorze G nazywamy odwzorowanie (oznaczane, jak mnożenie, przez ) przyporządkowujące każdej parze uporządkowanej (a, b) G G element

Bardziej szczegółowo

n=0 W tym rozdziale, wyposażeni w wiedzę o zbieżności jednostajnej, omówimy ogólne własności funkcji, które można definiować wzorami typu (8.1).

n=0 W tym rozdziale, wyposażeni w wiedzę o zbieżności jednostajnej, omówimy ogólne własności funkcji, które można definiować wzorami typu (8.1). Rozdział 8 Szeregi potęgowe Szeregiem potęgowym o środku w punkcie z 0 C i współczynnikach a n C nazywamy szereg a n z z 0 ) n, 8.1) gdzie z C. Z szeregami tego typu mieliśmy już do czynienia, omawiając

Bardziej szczegółowo

III. ZMIENNE LOSOWE JEDNOWYMIAROWE

III. ZMIENNE LOSOWE JEDNOWYMIAROWE III. ZMIENNE LOSOWE JEDNOWYMIAROWE.. Zmienna losowa i pojęcie rozkładu prawdopodobieństwa W dotychczas rozpatrywanych przykładach każdemu zdarzeniu była przyporządkowana odpowiednia wartość liczbowa. Ta

Bardziej szczegółowo

Logika I. Wykład 1. Wprowadzenie do rachunku zbiorów

Logika I. Wykład 1. Wprowadzenie do rachunku zbiorów Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 1. Wprowadzenie do rachunku zbiorów 1 Podstawowe pojęcia rachunku zbiorów Uwaga 1.1. W teorii mnogości mówimy o zbiorach

Bardziej szczegółowo

... [a n,b n ] kn [M 1,M 2 ], gdzie a i M 1, b i M 2, dla i {1,..., n}. Wówczas: [a 1,b 1 ] k 1. ... [a n,b n ] kn =(a 1 b 1 a 1

... [a n,b n ] kn [M 1,M 2 ], gdzie a i M 1, b i M 2, dla i {1,..., n}. Wówczas: [a 1,b 1 ] k 1. ... [a n,b n ] kn =(a 1 b 1 a 1 4. Wykład 4: Grupy rozwiązalne i nilpotentne. Definicja 4.1. Niech (G, ) będzie grupą. Wówczas (1) ciąg podgrup grupy G zdefiniowany indukcyjnie wzorami G (0) = G, G (i) =[G (i 1),G (i 1) ], dla i N nazywamy

Bardziej szczegółowo

LXIII Olimpiada Matematyczna

LXIII Olimpiada Matematyczna 1 Zadanie 1. LXIII Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia drugiego 17 lutego 2012 r. (pierwszy dzień zawodów) Rozwiązać w liczbach rzeczywistych a, b, c, d układ równań a

Bardziej szczegółowo

Teoria ciała stałego Cz. I

Teoria ciała stałego Cz. I Teoria ciała stałego Cz. I 1. Elementy teorii grup Grupy symetrii def. Grupy Zbiór (skończony lub nieskończony) elementów {g} tworzy grupę gdy: - zdefiniowana operacja mnożenia (złożenia) g 1 g 2 = g 3

Bardziej szczegółowo

V Konkurs Matematyczny Politechniki Białostockiej

V Konkurs Matematyczny Politechniki Białostockiej V Konkurs Matematyczny Politechniki iałostockiej Rozwiązania - klasy pierwsze 27 kwietnia 2013 r. 1. ane są cztery liczby dodatnie a b c d. Wykazać że przynajmniej jedna z liczb a + b + c d b + c + d a

Bardziej szczegółowo

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA DRZEWA i LASY Drzewem nazywamy graf spójny nie zawierający cykli elementarnych. Lasem nazywamy graf nie zawierający cykli elementarnych. Przykłady drzew i lasów takie krawędzie są wykluczone drzewo las

Bardziej szczegółowo

Definicja: alfabetem. słowem długością słowa

Definicja: alfabetem. słowem długością słowa Definicja: Niech X będzie zbiorem niepustym. Zbiór ten będziemy nazywać alfabetem. Skończony ciąg elementów alfabetu X będziemy nazywać słowem a liczbę elementów tego ciągu nazywamy długością słowa. Na

Bardziej szczegółowo

Funkcja jednej zmiennej - przykładowe rozwiązania 1. Badając przebieg zmienności funkcji postępujemy według poniższego schematu:

Funkcja jednej zmiennej - przykładowe rozwiązania 1. Badając przebieg zmienności funkcji postępujemy według poniższego schematu: Funkcja jednej zmiennej - przykładowe rozwiązania Zadanie 4 c) Badając przebieg zmienności funkcji postępujemy według poniższego schematu:. Analiza funkcji: (a) Wyznaczenie dziedziny funkcji (b) Obliczenie

Bardziej szczegółowo

Rozdział 1. Zadania. 1.1 Liczby pierwsze. 1. Wykorzystując sito Eratostenesa wyznaczyć wszystkie liczby pierwsze mniejsze niż 200.

Rozdział 1. Zadania. 1.1 Liczby pierwsze. 1. Wykorzystując sito Eratostenesa wyznaczyć wszystkie liczby pierwsze mniejsze niż 200. Rozdział 1 Zadania 1.1 Liczby pierwsze 1. Wykorzystując sito Eratostenesa wyznaczyć wszystkie liczby pierwsze mniejsze niż 200. 2. Wyliczyć największy wspólny dzielnik d liczb n i m oraz znaleźć liczby

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

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

Przykładowe rozwiązania zadań. Próbnej Matury 2014 z matematyki na poziomie rozszerzonym

Przykładowe rozwiązania zadań. Próbnej Matury 2014 z matematyki na poziomie rozszerzonym Zadania rozwiązali: Przykładowe rozwiązania zadań Próbnej Matury 014 z matematyki na poziomie rozszerzonym Małgorzata Zygora-nauczyciel matematyki w II Liceum Ogólnokształcącym w Inowrocławiu Mariusz Walkowiak-nauczyciel

Bardziej szczegółowo

4. O funkcji uwikłanej 4.1. Twierdzenie. Niech będzie dana funkcja f klasy C 1 na otwartym podzbiorze. ϕ : K(x 0, δ) (y 0 η, y 0 + η), taka że

4. O funkcji uwikłanej 4.1. Twierdzenie. Niech będzie dana funkcja f klasy C 1 na otwartym podzbiorze. ϕ : K(x 0, δ) (y 0 η, y 0 + η), taka że 4. O funkcji uwikłanej 4.1. Twierdzenie. Niech będzie dana funkcja f klasy C 1 na otwartym podzbiorze taka że K(x 0, δ) (y 0 η, y 0 + η) R n R, f(x 0, y 0 ) = 0, y f(x 0, y 0 ) 0. Wówczas dla odpowiednio

Bardziej szczegółowo

Plan wynikowy. Klasa III Technik pojazdów samochodowych/ Technik urządzeń i systemów energetyki odnawialnej. Kształcenie ogólne w zakresie podstawowym

Plan wynikowy. Klasa III Technik pojazdów samochodowych/ Technik urządzeń i systemów energetyki odnawialnej. Kształcenie ogólne w zakresie podstawowym Oznaczenia: wymagania konieczne, P wymagania podstawowe, R wymagania rozszerzające, D wymagania dopełniające, W wymagania wykraczające. Plan wynikowy lasa III Technik pojazdów samochodowych/ Technik urządzeń

Bardziej szczegółowo

Wykład 1. Przestrzeń Hilberta

Wykład 1. Przestrzeń Hilberta Wykład 1. Przestrzeń Hilberta Sygnały. Funkcje (w języku inżynierów - sygnały) które będziemy rozważali na tym wykładzie będą kilku typów Sygnały ciągłe (analogowe). ) L 2 (R) to funkcje na prostej spełniające

Bardziej szczegółowo

Wstęp do analizy matematycznej

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

Bardziej szczegółowo

Notatki przygotowawcze dotyczące inwersji na warsztaty O geometrii nieeuklidesowej hiperbolicznej Wrocław, grudzień 2013

Notatki przygotowawcze dotyczące inwersji na warsztaty O geometrii nieeuklidesowej hiperbolicznej Wrocław, grudzień 2013 Notatki przygotowawcze dotyczące inwersji na warsztaty O geometrii nieeuklidesowej hiperbolicznej Wrocław, grudzień 013 3.4.1 Inwersja względem okręgu. Inwersja względem okręgu jest przekształceniem płaszczyzny

Bardziej szczegółowo

KURS MATEMATYKA DYSKRETNA

KURS MATEMATYKA DYSKRETNA KURS MATEMATYKA DYSKRETNA Lekcja 17 Relacje częściowego porządku. Diagramy Hassego. ZADANIE DOMOWE www.akademia.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowiedź (tylko jedna jest prawdziwa).

Bardziej szczegółowo

Macierze - obliczanie wyznacznika macierzy z użyciem permutacji

Macierze - obliczanie wyznacznika macierzy z użyciem permutacji Macierze - obliczanie wyznacznika macierzy z użyciem permutacji I LO im. F. Ceynowy w Świeciu Radosław Rudnicki joix@mat.uni.torun.pl 17.03.2009 r. Typeset by FoilTEX Streszczenie Celem wykładu jest wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

ciałem F i oznaczamy [L : F ].

ciałem F i oznaczamy [L : F ]. 11. Wykład 11: Baza i stopień rozszerzenia. Elementy algebraiczne i przestępne. Rozszerzenia algebraiczne i skończone. 11.1. Baza i stopień rozszerzenia. Uwaga 11.1. Niech F będzie ciałem, L rozszerzeniem

Bardziej szczegółowo

Test kwalifikacyjny na I Warsztaty Matematyczne

Test kwalifikacyjny na I Warsztaty Matematyczne Test kwalifikacyjny na I Warsztaty Matematyczne Na pytania odpowiada się tak lub nie poprzez wpisanie odpowiednio T bądź N w pole obok pytania. W danym trzypytaniowym zestawie możliwa jest dowolna kombinacja

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne. materiały do wykładu dla studentów

Metody numeryczne. materiały do wykładu dla studentów Metody numeryczne materiały do wykładu dla studentów 4. Wartości własne i wektory własne 4.1. Podstawowe definicje, własności i twierdzenia 4.2. Lokalizacja wartości własnych 4.3. Metoda potęgowa znajdowania

Bardziej szczegółowo

y f x 0 f x 0 x x 0 x 0 lim 0 h f x 0 lim x x0 - o ile ta granica właściwa istnieje. f x x2 Definicja pochodnych jednostronnych 1.5 0.

y f x 0 f x 0 x x 0 x 0 lim 0 h f x 0 lim x x0 - o ile ta granica właściwa istnieje. f x x2 Definicja pochodnych jednostronnych 1.5 0. Matematyka ZLic - 3 Pochodne i różniczki funkcji jednej zmiennej Definicja Pochodną funkcji f w punkcie x, nazwiemy liczbę oznaczaną symbolem f x lub df x dx, równą granicy właściwej f x lim h - o ile

Bardziej szczegółowo

1. Pochodna funkcji. Twierdzenie Rolle a i twierdzenie Lagrange a.

1. Pochodna funkcji. Twierdzenie Rolle a i twierdzenie Lagrange a. Ćwiczenia 3032010 - omówienie zadań 1-4 z egzaminu poprawkowego Konwersatorium 3032010 - omówienie zadań 5-8 z egzaminu poprawkowego Ćwiczenia 4032010 (zad 445-473) Kolokwium nr 1, 10032010 (do zad 473)

Bardziej szczegółowo

Lista zadań nr 15 TERMIN ODDANIA ROZWIĄZANYCH ZADAŃ 9 marca 2015

Lista zadań nr 15 TERMIN ODDANIA ROZWIĄZANYCH ZADAŃ 9 marca 2015 Lista zadań nr 5 TERMIN ODDANIA ROZWIĄZANYCH ZADAŃ 9 marca 05 Liczby rzeczywiste a) planuję i wykonuję obliczenia na liczbach rzeczywistych; w szczególności obliczam pierwiastki, w tym pierwiastki nieparzystego

Bardziej szczegółowo

VIII Wojewódzki Konkurs Matematyczny "W Świecie Matematyki im. Prof. Włodzimierza Krysickiego Etap drugi - 3 marca 2016 r.

VIII Wojewódzki Konkurs Matematyczny W Świecie Matematyki im. Prof. Włodzimierza Krysickiego Etap drugi - 3 marca 2016 r. VIII Wojewódzki Konkurs Matematyczny "W Świecie Matematyki im. Prof. Włodzimierza Krysickiego Etap drugi - 3 marca 2016 r. Maksymalna liczba punktów do zdobycia: 80. 1. Drugi etap Konkursu składa się z

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

Wielomiany. dr Tadeusz Werbiński. Teoria

Wielomiany. dr Tadeusz Werbiński. Teoria Wielomiany dr Tadeusz Werbiński Teoria Na początku przypomnimy kilka szkolnych definicji i twierdzeń dotyczących wielomianów. Autorzy podręczników szkolnych podają różne definicje wielomianu - dla jednych

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA. Pod redakcją Andrzeja Justa i Andrzeja Piątkowskiego

MATEMATYKA. Pod redakcją Andrzeja Justa i Andrzeja Piątkowskiego MATEMATYKA Pod redakcją Andrzeja Justa i Andrzeja Piątkowskiego Internetowy kurs dla kandydatów na Politechnikę Łódzką Repetytorium dla studentów I roku Politechniki Łódzkiej Skrypt niniejszy zawiera wiadomości

Bardziej szczegółowo

Twierdzenia Gödla dowody. Czy arytmetyka jest w stanie dowieść własną niesprzeczność?

Twierdzenia Gödla dowody. Czy arytmetyka jest w stanie dowieść własną niesprzeczność? Semina Nr 3 Scientiarum 2004 Twierdzenia Gödla dowody. Czy arytmetyka jest w stanie dowieść własną niesprzeczność? W tym krótkim opracowaniu chciałbym przedstawić dowody obu twierdzeń Gödla wykorzystujące

Bardziej szczegółowo

Paweł Gładki. Algebra. http://www.math.us.edu.pl/ pgladki/

Paweł Gładki. Algebra. http://www.math.us.edu.pl/ pgladki/ Paweł Gładki Algebra http://www.math.us.edu.pl/ pgladki/ Konsultacje: Środa, 14:00-15:00 Jeżeli chcesz spotkać się z prowadzącym podczas konsultacji, postaraj się powiadomić go o tym przed lub po zajęciach,

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

Matematyka. Poznać, zrozumieć. Zakres podstawowy Katalog wymagań programowych na poszczególne stopnie szkolne Klasa 1

Matematyka. Poznać, zrozumieć. Zakres podstawowy Katalog wymagań programowych na poszczególne stopnie szkolne Klasa 1 Matematyka. Poznać, zrozumieć. Zakres podstawowy Katalog wymagań programowych na poszczególne stopnie szkolne Klasa 1 Matematyka Poznać, zrozumieć. Zakres podstawowy Klasa 1 Liceum i technikum Katalog

Bardziej szczegółowo

Optymalne inwestowanie w rozwój firmy. Zastosowanie teorii sterowania.

Optymalne inwestowanie w rozwój firmy. Zastosowanie teorii sterowania. Uniwersytet Warszawski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki Izabela Asiewicz Nr albumu: 305038 Optymalne inwestowanie w rozwój firmy. Zastosowanie teorii sterowania. Praca licencjacka na kierunku

Bardziej szczegółowo

1. Liczby zespolone. Jacek Jędrzejewski 2011/2012

1. Liczby zespolone. Jacek Jędrzejewski 2011/2012 1. Liczby zespolone Jacek Jędrzejewski 2011/2012 Spis treści 1 Liczby zespolone 2 1.1 Definicja liczby zespolonej.................... 2 1.2 Postać kanoniczna liczby zespolonej............... 1. Postać

Bardziej szczegółowo

Notatki do wykładu z Analizy Matematycznej dla II roku 1 studiów zawodowych z matematyki

Notatki do wykładu z Analizy Matematycznej dla II roku 1 studiów zawodowych z matematyki Notatki do wykładu z nalizy Matematycznej dla II roku 1 studiów zawodowych z matematyki Jarosław Kotowicz Instytut Matematyki Uniwersytet w Białymstoku 23 stycznia 2008 1 c Jarosław Kotowicz 2007 Spis

Bardziej szczegółowo

Matematyka bankowa 2

Matematyka bankowa 2 1. Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet Łódzki 2. Instytut Nauk Ekonomicznych i Informatyki Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Płocku Matematyka bankowa 2 średnio- i

Bardziej szczegółowo

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI / POZIOM PODSTAWOWY /

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI / POZIOM PODSTAWOWY / WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI / POZIOM PODSTAWOWY / Wymagania konieczne (K) dotyczą zagadnień elementarnych, stanowiących swego rodzaju podstawę, zatem powinny być opanowane przez każdego ucznia. Wymagania

Bardziej szczegółowo

Nierówności. dla początkujących olimpijczyków. Aleksander Kubica Tomasz Szymczyk

Nierówności. dla początkujących olimpijczyków. Aleksander Kubica Tomasz Szymczyk STOWARZYSZENIE NA RZECZ EDUKACJI MATEMATYCZNEJ KOMITET GŁÓWNY OLIMPIADY MATEMATYCZNEJ GIMNAZJALISTÓW Nierówności dla początkujących olimpijczyków Aleksander Kubica Tomasz Szymczyk wwwomgedupl Warszawa

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna

Matematyka dyskretna Matematyka dyskretna wykład 1: Indukcja i zależności rekurencyjne Gniewomir Sarbicki Literatura Kenneth A. Ross, Charles R. B. Wright Matematyka Dyskretna PWN 005 J. Jaworski, Z. Palka, J. Szymański Matematyka

Bardziej szczegółowo

Twierdzenie Halla o małżeństwach

Twierdzenie Halla o małżeństwach Twierdzenie Halla o małżeństwach Tomasz Tkocz Streszczenie. Notatki te, przygotowane do referatu wygłoszonego na kółku w II LO w Rybniku, pokazują jak można rozwiązywać życiowe problemy oraz te bardziej

Bardziej szczegółowo

Systemy baz danych. Notatki z wykładu. http://robert.brainusers.net 17.06.2009

Systemy baz danych. Notatki z wykładu. http://robert.brainusers.net 17.06.2009 Systemy baz danych Notatki z wykładu http://robert.brainusers.net 17.06.2009 Notatki własne z wykładu. Są niekompletne, bez bibliografii oraz mogą zawierać błędy i usterki. Z tego powodu niniejszy dokument

Bardziej szczegółowo

Automaty Büchi ego i równoważne modele obliczeń

Automaty Büchi ego i równoważne modele obliczeń Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki Wydział Fizyki, Matematyki i Informatyki Kierunek Matematyka Paulina Barbara Rozwód Automaty Büchi ego i równoważne modele obliczeń praca magisterska studia

Bardziej szczegółowo

P. Urzyczyn: Materia ly do wyk ladu z semantyki. Uproszczony 1 j. ezyk PCF

P. Urzyczyn: Materia ly do wyk ladu z semantyki. Uproszczony 1 j. ezyk PCF 29 kwietnia 2013, godzina 23: 56 strona 1 P. Urzyczyn: Materia ly do wyk ladu z semantyki Uproszczony 1 j ezyk PCF Sk ladnia: Poniżej Γ oznacza otoczenie typowe, czyli zbiór deklaracji postaci (x : τ).

Bardziej szczegółowo

Biotechnologia, Chemia, Chemia Budowlana - Wydział Chemiczny - 1

Biotechnologia, Chemia, Chemia Budowlana - Wydział Chemiczny - 1 Biotechnologia, Chemia, Chemia Budowlana - Wydział Chemiczny - 1 Równania różniczkowe pierwszego rzędu Równaniem różniczkowym zwyczajnym pierwszego rzędu nazywamy równanie postaci (R) y = f(x, y). Najogólniejszą

Bardziej szczegółowo

dr inż. Ryszard Rębowski 1 WPROWADZENIE

dr inż. Ryszard Rębowski 1 WPROWADZENIE dr inż. Ryszard Rębowski 1 WPROWADZENIE Zarządzanie i Inżynieria Produkcji studia stacjonarne Konspekt do wykładu z Matematyki 1 1 Postać trygonometryczna liczby zespolonej zastosowania i przykłady 1 Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

MATeMAtyka cz.1. Zakres podstawowy

MATeMAtyka cz.1. Zakres podstawowy MATeMAtyka cz.1 Zakres podstawowy Wyróżnione zostały następujące wymagania programowe: konieczne (K), podstawowe (P), rozszerzające (R), dopełniające (D) i wykraczające poza program nauczania (W). Wymienione

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA KL II LO zakres podstawowy i rozszerzony

MATEMATYKA KL II LO zakres podstawowy i rozszerzony MATEMATYKA KL II LO zakres podstawowy i rozszerzony Wyróżnione zostały następujące wymagania programowe: konieczne (K), podstawowe (P), rozszerzające (R), dopełniające (D) i wykraczające poza program nauczania

Bardziej szczegółowo

ANALIZA MATEMATYCZNA DLA FIZYKÓW

ANALIZA MATEMATYCZNA DLA FIZYKÓW Lech Górniewicz Roman Stanisław Ingarden ANALIZA MATEMATYCZNA DLA FIZYKÓW Wydanie piąte Toruń 2012 SPIS TREŚCI WSPOMNIENIE O PROFESORZE ROMANIE STANISŁAWIE INGARDENIE (Miłosz Michalski)... ix PRZEDMOWA

Bardziej szczegółowo

Katalog wymagań programowych na poszczególne stopnie szkolne. Matematyka. Poznać, zrozumieć

Katalog wymagań programowych na poszczególne stopnie szkolne. Matematyka. Poznać, zrozumieć Katalog wymagań programowych na poszczególne stopnie szkolne Matematyka. Poznać, zrozumieć Kształcenie w zakresie rozszerzonym. Klasa 3 Poniżej podajemy umiejętności, jakie powinien zdobyć uczeń z każdego

Bardziej szczegółowo

1. Opierał się wyłącznie na strategiach czystych, a, jak wiadomo, gra może mieć jedyne równowagi w strategiach mieszanych.

1. Opierał się wyłącznie na strategiach czystych, a, jak wiadomo, gra może mieć jedyne równowagi w strategiach mieszanych. Rozdział 4 Uczenie się w grach Na dzisiejszym wykładzie robimy krok w tył w stosunku do tego, o czym mówiliśmy przez ostatnie tygodnie. Dotychczas mówiliśmy o dowolnych grach wieloetapowych, dziś opowiem

Bardziej szczegółowo

Zbiór zadań ze wstępu do matematyki

Zbiór zadań ze wstępu do matematyki Zbiór zadań ze wstępu do matematyki Jan Kraszewski Wrocław 2009 1 Spis treści 2 Przedmowa W zbiorach zadań ze wstępu do matematyki zadania zazwyczaj są tak pogrupowane, by dotyczyły pojęć z poszczególnych

Bardziej szczegółowo

X Olimpiada Matematyczna Gimnazjalistów

X Olimpiada Matematyczna Gimnazjalistów www.omg.edu.pl X Olimpiada Matematyczna Gimnazjalistów Zawody stopnia pierwszego część korespondencyjna (10 listopada 01 r. 15 grudnia 01 r.) Szkice rozwiązań zadań konkursowych 1. nia rozmieniła banknot

Bardziej szczegółowo

13 Zastosowania Lematu Szemerédiego

13 Zastosowania Lematu Szemerédiego 13 Zastosowania Lematu Szemerédiego 13.1 Twierdzenie Erdősa-Stone a (Rozdzia ly 7.1 i 7.5 podre cznika) Jednym z g lównych zagadnień ekstremalnej teorii grafów jest wyznaczenie parametru ex(n, H) = max{

Bardziej szczegółowo

Poniżej przedstawiony został podział wymagań na poszczególne oceny szkolne:

Poniżej przedstawiony został podział wymagań na poszczególne oceny szkolne: Prosto do matury klasa d Rok szkolny 014/015 WYMAGANIA EDUKACYJNE Wyróżnione zostały następujące wymagania programowe: konieczne (K), podstawowe (P), rozszerzające (R), dopełniające (D) i wykraczające

Bardziej szczegółowo

Obliczenia naukowe Wykład nr 6

Obliczenia naukowe Wykład nr 6 Obliczenia naukowe Wykład nr 6 Paweł Zieliński Katedra Informatyki, Wydział Podstawowych Problemów Techniki, Politechnika Wrocławska Literatura Literatura podstawowa [1] D. Kincaid, W. Cheney, Analiza

Bardziej szczegółowo

WYDAWNICTWO PAŃSTWOWEJ WYŻSZEJ SZKOŁY ZAWODOWEJ WE WŁOCŁAWKU

WYDAWNICTWO PAŃSTWOWEJ WYŻSZEJ SZKOŁY ZAWODOWEJ WE WŁOCŁAWKU WYDAWNICTWO PAŃSTWOWEJ WYŻSZEJ SZKOŁY ZAWODOWEJ WE WŁOCŁAWKU Karolina Kalińska MATEMATYKA: PRZYKŁADY I ZADANIA Włocławek 2011 REDAKCJA WYDAWNICTWA PAŃSTWOWEJ WYŻSZEJ SZKOŁY ZAWODOWEJ WE WŁOCŁAWKU Matematyka:

Bardziej szczegółowo

Probabilistyczne podstawy statystyki matematycznej. Dr inż. Małgorzata Michalcewicz-Kaniowska

Probabilistyczne podstawy statystyki matematycznej. Dr inż. Małgorzata Michalcewicz-Kaniowska Probabilistyczne podstawy statystyki matematycznej Dr inż. Małgorzata Michalcewicz-Kaniowska 1 Zdarzenia losowe, algebra zdarzeń Do podstawowych pojęć w rachunku prawdopodobieństwa zaliczamy: doświadczenie

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2

STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2 STATYSTYKA Rafał Kucharski Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2 Wybrane litery alfabetu greckiego α alfa β beta Γ γ gamma δ delta ɛ, ε epsilon η eta Θ θ theta

Bardziej szczegółowo

Wykład VII. Kryptografia Kierunek Informatyka - semestr V. dr inż. Janusz Słupik. Gliwice, 2014. Wydział Matematyki Stosowanej Politechniki Śląskiej

Wykład VII. Kryptografia Kierunek Informatyka - semestr V. dr inż. Janusz Słupik. Gliwice, 2014. Wydział Matematyki Stosowanej Politechniki Śląskiej Wykład VII Kierunek Informatyka - semestr V Wydział Matematyki Stosowanej Politechniki Śląskiej Gliwice, 2014 c Copyright 2014 Janusz Słupik Problem pakowania plecaka System kryptograficzny Merklego-Hellmana

Bardziej szczegółowo

WYMAGANIE EDUKACYJNE Z MATEMATYKI W KLASIE II GIMNAZJUM. dopuszczającą dostateczną dobrą bardzo dobrą celującą

WYMAGANIE EDUKACYJNE Z MATEMATYKI W KLASIE II GIMNAZJUM. dopuszczającą dostateczną dobrą bardzo dobrą celującą 1. Statystyka odczytać informacje z tabeli odczytać informacje z diagramu 2. Mnożenie i dzielenie potęg o tych samych podstawach 3. Mnożenie i dzielenie potęg o tych samych wykładnikach 4. Potęga o wykładniku

Bardziej szczegółowo

PROPOZYCJA PLANU WYNIKOWEGOREALIZACJI PROGRAMU NAUCZANIA Matematyka przyjemna i pożyteczna W DRUGIEJ KLASIE SZKOŁY PONADGIMNAZJALNEJ

PROPOZYCJA PLANU WYNIKOWEGOREALIZACJI PROGRAMU NAUCZANIA Matematyka przyjemna i pożyteczna W DRUGIEJ KLASIE SZKOŁY PONADGIMNAZJALNEJ OOZYCJA LANU WYNIKOWEGOEALIZACJI OGAMU NAUCZANIA Matematyka przyjemna i pożyteczna W DUGIEJ KLASIE SZKOŁY ONADGIMNAZJALNEJ ZAKES OZSZEZONY DZIAŁ I: CIĄGI Tematyka jednostki lekcyjnej lub Liczba oziomy

Bardziej szczegółowo

Matematyka 2 wymagania edukacyjne

Matematyka 2 wymagania edukacyjne Matematyka wymagania edukacyjne Zakres podstawowy POZIOMY WYMAGAŃ Wyróżnione zostały następujące wymagania programowe: konieczne (K), podstawowe (P), rozszerzające (R), dopełniające (D) i wykraczające

Bardziej szczegółowo

Projekt Era inżyniera pewna lokata na przyszłość jest współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

Projekt Era inżyniera pewna lokata na przyszłość jest współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Materiały dydaktyczne na zajęcia wyrównawcze z matematyki dla studentów pierwszego roku kierunku zamawianego Biotechnologia w ramach projektu Era inżyniera pewna lokata na przyszłość Projekt Era inżyniera

Bardziej szczegółowo

ZADANIA DO SAMODZIELNEGO ROZWIĄZNIA. oprac. I. Gorgol

ZADANIA DO SAMODZIELNEGO ROZWIĄZNIA. oprac. I. Gorgol ZADANIA DO SAMODZIELNEGO ROZWIĄZNIA oprac. I. Gorgol Spis treści. Elementy logiki. Elementy rachunku zbiorów 4. Funkcje zdaniowe i kwantyfikatory. 4 4. Funkcja złożona i odwrotna 6 5. Granica ciągu liczbowego

Bardziej szczegółowo

Matematyczne Podstawy Informatyki

Matematyczne Podstawy Informatyki Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 2013/2014 Informacje podstawowe 1. Konsultacje: pokój

Bardziej szczegółowo

Schemat sprawdzianu. 25 maja 2010

Schemat sprawdzianu. 25 maja 2010 Schemat sprawdzianu 25 maja 2010 5 definicji i twierdzeń z listy 12(po 10 punktów) np. 1. Proszę sformułować twierdzenie Brouwera o punkcie stałym. 2. Niech X będzie przestrzenią topologiczną. Proszę określić,

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA WYDZIAŁ MATEMATYKI - TEST 1

MATEMATYKA WYDZIAŁ MATEMATYKI - TEST 1 Wszelkie prawa zastrzeżone. Rozpowszechnianie, wypożyczanie i powielanie niniejszych testów w jakiejkolwiek formie surowo zabronione. W przypadku złamania zakazu mają zastosowanie przepisy dotyczące naruszenia

Bardziej szczegółowo

MATeMAtyka 3. Propozycja przedmiotowego systemu oceniania wraz z określeniem wymagań edukacyjnych. Zakres podstawowy i rozszerzony

MATeMAtyka 3. Propozycja przedmiotowego systemu oceniania wraz z określeniem wymagań edukacyjnych. Zakres podstawowy i rozszerzony Agnieszka Kamińska, Dorota Ponczek MATeMAtyka 3 Propozycja przedmiotowego systemu oceniania wraz z określeniem wymagań edukacyjnych Zakres podstawowy i rozszerzony Wyróżnione zostały następujące wymagania

Bardziej szczegółowo

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI W KLASIE II A ROK SZKOLNY 2013/2014 - ZAKRES PODSTAWOWY

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI W KLASIE II A ROK SZKOLNY 2013/2014 - ZAKRES PODSTAWOWY WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI W KLASIE II A ROK SZKOLNY 2013/2014 - ZAKRES PODSTAWOWY 1. FUNKCJA KWADRATOWA rysuje wykres funkcji i podaje jej własności sprawdza algebraicznie, czy dany punkt należy

Bardziej szczegółowo

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI DLA KLASY VI ROK SZKOLNY 2015/2016 PROGRAM NAUCZANIA MATEMATYKA 2001 DLA KLAS 4 6 SZKOŁY PODSTAWOWEJ

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI DLA KLASY VI ROK SZKOLNY 2015/2016 PROGRAM NAUCZANIA MATEMATYKA 2001 DLA KLAS 4 6 SZKOŁY PODSTAWOWEJ WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI DLA KLASY VI ROK SZKOLNY 2015/2016 PROGRAM NAUCZANIA MATEMATYKA 2001 DLA KLAS 4 6 SZKOŁY PODSTAWOWEJ REALIZOWANY PRZY POMOCY PODRĘCZNIKA MATEMATYKA 2001 DLA KLASY VI I.

Bardziej szczegółowo

Teoria gier. wstęp. 2011-12-07 Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1

Teoria gier. wstęp. 2011-12-07 Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1 Teoria gier wstęp 2011-12-07 Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1 Teoria gier zajmuje się logiczną analizą sytuacji, gdzie występują konflikty interesów, a także istnieje możliwość kooperacji. Zakładamy zwykle,

Bardziej szczegółowo