Wstęp do projektowania mechanizmów

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Wstęp do projektowania mechanizmów"

Transkrypt

1 Wstęp do projektowania mechanizmów Piotr Sankowski Uniwersytet Warszawski Warszawa p. 1/43

2 Plan wykładu Wstęp Wybór społeczny Paradox Condorcet a Twierdzenie Arrow a Mechanizmy pieniężne Mechanizmy zgodne motywacyjnie Aukcja Vickrey-Clarke-Groves Reguła opłat Clarke a - p. 2/43

3 Wstęp Dotychczas rozważaliśmy przypadki gdzie mamy dany mechanizm, np. grę, i zastanawialiśmy się jakie rozwiazanie zbuduja racjonalni/strategiczni gracze. Teraz będziemy się zastanawiać jak skonstruować grę stworzyć mechanizm, tak aby gracze chcieli tworzyć dobre rozwiazania. - p. 3/43

4 Wstęp Ten wykład (i poprzedni) sa na podstawie ksiażki: Algorithmic Game Theory Edited by: Noam Nisan Tim Roughgarden Éva Tardos Vijay V. Vazirani - p. 4/43

5 Wstęp Tematem dzisiejszego wykładu jest przeglad podstaw projektowania mechanizmów. Celem tych mechanizmów najlepiej rozważać używajac pojęcia wyboru społecznego. Wybór społeczny to zbieranie preferencji poszczególnych jednostek aby wybrać pojedyncza decyzję. Projektując mechanizmy zakładamy przypadek strategiczny, tzn. zakładamy, że każdy gracz zachowuje się racjonalnie w gro-teoretycznym sensie. - p. 5/43

6 Wstęp Abstrakcja łaczenia wyborów może być postrzegana jako uogólnienie scenariuszy z ekonomii, czy polityki: wybory każdy uczestnik ma swoje własne preferencje co do kandydatów, a wynikiem jest wspólny wybór; rynki każdy ma preferencje co do tego gdzie i co kupić, a wynikiem jest relokacja dóbr i pieniędzy; aukcje rynek z jednym sprzedajacym, reguły wyznaczaja zwycięzców; polityka rzadowa każdy obywatel ma swoje preferencje co powinien zrobić rzad, a on ma podjać decyzję, która dotyczy wszystkich. - p. 6/43

7 Wstęp Motywacja dla studiowania projektowania mechanizmów sa następujace scenariusze: Ekonomia w Informatyce niech każdy wyobrazi sobie swój ulubiony problem algorytmiczny, np. rozsyłanie wiadomości, czy przydział pamięci. Problem się komplikuje gdy zasoby sa w posiadaniu samolubnych graczy. Te problemy nazywamy projektowanie algorytmicznych mechanizmów (Algorithmic Mechanism Design). - p. 7/43

8 Wstęp Informatyka w Ekonomii rozważmy dowolna interakcje ekonomiczna, np. jakiś rynek, aukcje, łańcuch dostawców. W dzisiejszych czasach te interakcje często implementowane sa przy pomocy internetu. Takie implementacje pozwalaja na wprowadzenie bardzo wyrafinowanych i skomplikowanych systemów. Te problemy nazywane s a projektowanie elektronicznych rynków (Electronic Market Design). - p. 8/43

9 Wybór społeczny Wyobraźmy sobie wybory, w których bierze udział dwóch kandydatów, a każdy wyborca woli jednego z nich. Jeżeli chcemy zgrupować te preferencje, to intuicyjnie głos większościowy jest dobrym wyborem. Co jednak mamy zrobić w przypadku, gdy mamy trzech kandydatów? W 1785 Marquis de Condorcet zauważył, że zastosowanie głosowania większościowego w przypadku trzech kandydatów jest problematyczne. - p. 9/43

10 Wybór społeczny Rozważmy trzech kandydatów a,b i c, oraz trzech wyborców o następujacych preferencjach: (1) a 1 b 1 c (2) b 2 c 2 a (3) c 3 a 3 b W tym przypadku większość woli a b c a co jest niespójne. W szczególności niezależnie od tego kogo wybierzemy większość będzie go chciała zmienić wybór jest skomplikowany. - p. 10/43

11 Wybór społeczny Istnieje wiele metod głosowania metod wyboru jednej z alternatyw. Zazwyczaj problem sprawiaja gracze strategiczni. Załóżmy, że pewien wyborca ma preferencje a i b i c, ale wie on że a nie wygra, bo wszyscy go nienawidza. Taki wyborca może strategicznie zagłosować na b zamiast na a, tak aby b był wybrany zamiast c. - p. 11/43

12 Wybór społeczny Takie strategie sa problematyczne, bo nie sa przejrzyste, zależa od głosów innych, oraz skomplikowane. Pokażemy, że w przypadku takich abstrakcyjnych wyborów nie jesteśmy wstanie zabezpieczyć się przed takimi strategicznymi manipulacjami. Udowodnimy twierdzenia Arrow a, które mówi, że odporne wybory sa trywialne. - p. 12/43

13 Twierdzenie Arrow a Będziemy rozważać zbiór A możliwych alternatyw, oraz zbiór n graczy I. Niech L będzie zbiorem liniowych porzadków na A. W szczególności każde L jest antysymetryczne i przechodnie. Preferencje każdego głosujacego zadane sa i L, gdzie a i b oznacza, że i woli a od b. - p. 13/43

14 Twierdzenie Arrow a Definicja 1 Funkcję F : L n L nazywamy funkcją społecznych preferencji. Funkcję F : L n A nazywamy funkcją wyboru społecznego. Innymi słowy funkcja społecznych preferencji agreguje preferencje wszystkich do jednej wspólnej. Funkcja wyboru społecznego na podstawie preferencji wybiera jednego gracza. - p. 14/43

15 Twierdzenie Arrow a Definicja 2 Funkcja preferencji społecznych F jest jednogłośna jeżeli dla każdego L zachodzi F(,..., ) =. Innymi słowy jeżeli wszyscy głosujacy maja te same preferencje to społeczne preferencja im odpowiada. - p. 15/43

16 Twierdzenie Arrow a Definicja 3 Głosujący i jest dyktatorem dla społecznej funkcji preferencji F jeżeli dla każdego 1,..., n L mamy F( 1,..., n ) = i. Wybór społeczny jest taki sam jak wybór dyktatora i ignoruje wszystkich innych wyborców. Definicja 4 Funkcja F nie jest dyktatorska jeżeli nie ma dla niej żadnego dyktatora. - p. 16/43

17 Twierdzenie Arrow a Definicja 5 Funkcja preferencji społecznych spełnia warunek niezależności od nieistotnych alternatyw jeżeli, dla każdego a, b A oraz każdego 1,..., n, 1,..., n L, z tego, że a i b a i b dla każdego i wynika, że a b a b, gdzie = F( 1,..., n ) oraz = F( 1,..., n). Innymi słowy preferencje społeczna między a i b zależy tylko od preferencji głosujacych między a i b, a nie powinna zależeć od preferencji co do c. - p. 17/43

18 Twierdzenie Arrow a Definicja 6 Funkcja preferencji społecznych F jest jednogłośna dla par jeżeli dla każdego a, b, oraz 1,..., n L takich, że a i b dla każdego i, zachodzi a b, gdzie = F( 1,..., n ). Wniosek 7 Jeżeli F jest jednogłośna i niezależna od nieistotnych alternatyw to F jest też jednogłośna dla par. Dowód na ćwiczeniach. - p. 18/43

19 Twierdzenie Arrow a Niech R oznacza porzadek odwrotny do. Wniosek 8 Jeżeli F jest jednogłośna oraz niezależna od nieistotnych alternatyw to dla każdego a, b oraz 1,..., n L zachodzi a b b R R a, gdzie = F( 1,..., n ) i R R = F( R 1,..., R n). Dowód na ćwiczeniach. - p. 19/43

20 Twierdzenie Arrow a Twierdzenie 9 (Arrow) Każda funkcja preferencji społecznych określona na zbiorze więcej niż dwóch kandydatów, która jest jednogłośna oraz jest niezależna od nieistotnych alternatyw, posiada dyktatora. - p. 20/43

21 Twierdzenie Arrow a Ustalmy F spełniajace założenia twierdzenia. Lemat 10 (Neutralność na parach) Niech 1,..., n oraz 1,..., n będą dwoma zbiorami preferencji graczy takimi, że dla każdego i zachodzi a i b c i d, wtedy a c d, gdzie = F( 1,..., n ) oraz = F( 1,..., n). Jeżeli a = c oraz b = d to teza lematu wynika z niezależności od nieistotnych alternatyw. - p. 21/43

22 Twierdzenie Arrow a Jeżeli a = d oraz c = b to stosujemy niezależność od nieistotnych alternatyw dla 1,..., n oraz 1 R,..., R n. Otrzymujemy wtedy, że a b a R R R R = F( R 1,..., R n ). b, gdzie Stosujac Wniosek 8 otrzymujemy a b a R R b b a. Możemy teraz założyć, że c = b. - p. 22/43

23 Twierdzenie Arrow a Pokażemy lemat przy założeniu, że a b. W przeciwnym przypadku zastosujemy lemat do odwróconych porzadków 1,..., n oraz 1,..., n, a następnie Wniosek 8 do R R oraz R R. Połaczmy teraz i oraz i w jeden porz adek i poprzez umieszczenie c od razu powyżej a (o ile nie c = a) oraz d od razu poniżej b (o ile nie d = b). - p. 23/43

24 Twierdzenie Arrow a W ten sposób zachowujemy porzadek na parach (a, b) oraz (c, d). Natomiast z jednogłośności na parach otrzymujemy c a oraz b d, dla = F( 1,..., n ). Z niezależności od nieistotnych alternatyw otrzymujemy także, a b, bo a b. Z przechodniości natomiast mamy c d, a ponownie z nieistotnych alternatyw otrzymujemy, że c d. - p. 24/43

25 Twierdzenie Arrow a Przejdźmy teraz do dowodu twierdzenia. Weźmy a = b A oraz dla każdego 0 i n niech π i = ( i 1,..., i n) oznacza zbiór preferencji agentów taki, że a i j b j i. Z jednogłośności na parach mamy, że: w F(π 0 ) zachodzi b 0 a, w F(π n ) zachodzi a n b. Dla pewnego i w F(π i 1 ) zachodzi b i 1 a natomiast w F(π i ) zachodzi a i b. - p. 25/43

26 Twierdzenie Arrow a Pokażemy teraz, że i jest dyktatorem. Czyli, że dla dowolnych c = d A, jeżeli c i d to c d, gdzie = F( 1,..., n ). Weźmy pewna alternatywę e różna od c oraz d. Teraz dla i < i przesuńmy e na dół w i, dla i > i przesuńmy e na szczyt i, dla i przesuńmy e tak aby c i e i. - p. 26/43

27 Twierdzenie Arrow a Z niezależności od nieistotnych alternatyw nie zmieniliśmy porzadku między c i d w. Zauważmy teraz, że preferencje graczy co do (c, e) w 1,..., n sa identyczne jak ich preferencje co do (a, b) w π i, preferencje graczy co do (d, e) w 1,..., n sa identyczne jak ich preferencje co do (a, b) w π i 1. - p. 27/43

28 Twierdzenie Arrow a Z neutralności na parach otrzymujemy, że: c e a i b, d e a i 1 b. Wiemy, że b i 1 a oraz a i b. Dlatego c e oraz e d, i z przechodniości c d. Założyliśmy jednak tylko, że c i d dlatego i jest dyktatorem. - p. 28/43

29 Twierdzenie G-S Definicja 11 Funkcja wyboru społecznego f może być strategicznie zmanipulowana przez gracza i jeżeli dla 1,..., n L oraz i L dla których a i a zachodzi a = f( 1,..., i,..., n ), a a = f( 1,..., i,..., n). Innymi słowy, gdy i woli a od a i może tak podać swoje preferencje aby został wybrany a zamiast a. Definicja 12 Funkcja jest zgodna motywacyjnie jeżeli nie może być zmanipulowana. - p. 29/43

30 Twierdzenie G-S Definicja 13 Głosujący i jest dyktatorem w funkcji wyboru społecznego f jeżeli dla każdych 1,..., n L, dla każdych a = b, a i b f( 1,..., n ) = a. Definicja 14 Funkcja f jest dyktatorska jeżeli ma dyktatora. Twierdzenie 15 (Gibbard-Satterthwaite) Niech f będzie zgodną motywacyjnie funkcją wyboru społecznego na A, gdzie A 3, to f jest dyktatorska. - p. 30/43

31 Mechanizmy pieniężne W funkcjach wyboru społecznego modelowaliśmy preferencje głosujacych porzadkiem na alternatywach. Nie modelowaliśmy jednak tego jak bardzo wyborcy wola różne wyniki. Pieniadze moga być użyte do ilościowego zmierzenia tych preferencji. Co więcej pieniadze moga być przekazywane między graczami. To pozwoli nam obejść ograniczenia stawiane przez te twierdzenia. - p. 31/43

32 Mechanizmy pieniężne Będziemy rozważać zbiór alternatyw A oraz zbiór n graczy I. Preferencje gracza i zadane sa teraz funkcją wartościującą v i : A R, gdzie v i (a) oznacza wartość jaka przypisuje i wynikowi a. Wartość ta wyrażamy w pewnej walucie i jeżeli i otrzyma m jej jednostek to jego użyteczność dla niego wynosi u i = v i (a)+m. Użyteczność jest abstrakcj a tego co gracz oczekuje i co chce zmaksymalizować. - p. 32/43

33 Zgoda motywacyjna W świecie z pieniędzmi nasz mechanizm nie tylko określa wynikowa alternatywę, ale także będzie wyznaczał opłaty jakie maja ponieść poszczególni gracze. Preferencje gracza i oznaczamy funkcja v i V i, gdzie V i R A to publicznie znany zbiór możliwych preferencji gracza i. Będziemy używać standardowej notacji: v i = (v 1,..., v i 1, v i+1,..., v n ) V i = V 1 V i 1 V i+1 V n. - p. 33/43

34 Zgoda motywacyjna Definicja 16 Mechanizmem nazwiemy funkcję wyboru społecznego f : V 1 V n A razem z funkcjami opłat p 1,..., p n, gdzie p i :: V 1 V n R. Definicja 17 Mechanizm ( f, p 1,..., p n ) nazywamy zgodnym motywacyjnie jeżeli dla każdego gracza i, każdych v 1 V 1,..., v n V n oraz v i V i, gdy a = f(v i, v i ) i a = f(v i, v i) zachodzi: v i (a) p i (v i, v i ) v i (a ) p i (v i, v i ). Także prawdomównym, czy strategicznie odpornym. - p. 34/43

35 Mechanizm VCG Społeczna wartość alternatywy a A to suma wartościowań wszystkich graczy dla tej alternatywy U(a) = i v i (a). Definicja 18 Mechanizm( f, p 1,..., p n ) nazywamy mechanizmem Vickrey-Clarke-Groves (VCG) jeżeli: f(v 1,..., v n ) argmax a A U(a), dla pewnych funkcji h 1,..., h n gdzie h i : V i R oraz dla każdych v 1 V 1,..., v n V n zachodzi: p i (v 1,..., v n ) = h i (v i ) j =i v j ( f(v 1,..., v n )). - p. 35/43

36 Mechanizm VCG Głównym pomysłem VCG jest to, że każdemu graczowi płacimy j =i v j ( f(v 1,..., v n )), czyli tyle ile warty jest wynik dla pozostałych graczy. Kiedy dodamy ten wyraz do jego własnego wartościowania v i ( f(v 1,..., v n )) otrzymujemy dokładnie społeczna wartość. Innymi słowy mechanizm ten identyfikuje cele poszczególnych graczy z celem maksymalizowania wartości społecznej. Natomiast funkcja h i nie zależy od tego co mówi gracz i z jego punktu widzenie jest to stała. - p. 36/43

37 Mechanizm VCG Twierdzenie 19 (Vickrey-Clarke-Groves) Każdy mechanizm VCG jest zgodny motywacyjnie. - p. 37/43

38 Mechanizm VCG Ustalmy i, v i, v i oraz v i. Niech a = f(v i, v i ) oraz a = f(v i, v i). Użyteczność dla i zadeklarowania v i wynosi: v i (a)+ j =i v j (a) h i (v i ), natomiast z zadeklarowania v i wynosi: v i (a )+ j =i v j (a ) h i (v i ). - p. 38/43

39 Mechanizm VCG Ponieważ a = f(v i, v i maksymalizuje wartość społeczna po wszystkich alternatywach, to: v i (a)+ j =i v j (a) v i (a )+ j =i v j (a ). Odejmujac od obydwu stron h i (v i ) otrzymujemy: v i (a)+ j =i v i (a )+ j =i v j (a) h i (v i ) v j (a ) h i (v i ). - p. 39/43

40 Reguła opłat Clarke a Pozostaje nam wybranie odpowiednich funkcji h i. Proste rozwiazanie to wzięcie h i = 0, problem jest tylko taki, że mechanizm wtedy płaci wszystkim bardzo dużo. Chcielibyśmy aby gracze nie tracili w wyniku wzięcia udziału u i 0. Oraz nie chcemy graczom nigdy płacić. - p. 40/43

41 Reguła opłat Clarke a Definicja 20 Mechanizm jest indywidualnie racjonalny jeżeli gwarantuje, że każdy gracz będzie miał dodatnią użyteczność: v i ( f(v 1,..., v n )) p i (v 1,..., v n ) 0. Definicja 21 Mechanizm nie robi pozytywnych transferów jeżeli żadnemu graczowi nie płaci: p i (v 1,..., v n ) 0. - p. 41/43

42 Reguła opłat Clarke a Definicja 22 (Reguła opłat Clarke a) Funkcje: h i (v i ) = max b A j =i v j (b), nazywamy opłatami Clarke a. Twierdzenie 23 Mechanizm VCG z opłatami Clarke a: nie robi pozytywnych transferów, jeżeli v i (a) 0 dla wszystkich v i V i oraz a A to także jest indywidualnie racjonalny. - p. 42/43

43 Reguła opłat Clarke a Niech a = f(v 1,..., v n ) maksymalizuje U(a) = j v j (a) oraz niech b maksymalizuje j =i v j (b), wtedy: PT: p i (v 1,..., v n ) = j =i v j (b) j =i v j (a) 0. IR: u i = v i (a)+ j =i v i (a)+ j =i j v j (a) j =i v j (a) v i (v) j =i v j (a) j v j (b) 0. v j (b) v j (b) = - p. 43/43

domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów

domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów 1 of 8 2012-03-28 17:45 Logika i teoria mnogości/wykład 5: Para uporządkowana iloczyn kartezjański relacje domykanie relacji relacja równoważności rozkłady zbiorów From Studia Informatyczne < Logika i

Bardziej szczegółowo

Wykład XI. Podaż dóbr publicznych. Podatek Grovesa-Clarke a

Wykład XI. Podaż dóbr publicznych. Podatek Grovesa-Clarke a Wykład XI Podaż dóbr publicznych. Podatek Grovesa-Clarke a Podaż dobra - głosowanie głosowanie większościowe => agregacja preferencji może prowadzić do nieprzechodniego porządku => manipulacja przez zmianę

Bardziej szczegółowo

Instytucje gospodarki rynkowej. Polityka a ekonomia. Dobra publiczne i wybór publiczny Blok 9

Instytucje gospodarki rynkowej. Polityka a ekonomia. Dobra publiczne i wybór publiczny Blok 9 Instytucje gospodarki rynkowej Polityka a ekonomia. Dobra publiczne i wybór publiczny Blok 9 Dobra prywatne a dobra publiczne DOBRA PRYWATNE Konsumpcja o charakterze rywalizacyjnym Możliwość wykluczenia

Bardziej szczegółowo

Instytucje gospodarki rynkowej. Polityka a ekonomia. Dobra publiczne i wybór publiczny Blok 9

Instytucje gospodarki rynkowej. Polityka a ekonomia. Dobra publiczne i wybór publiczny Blok 9 Instytucje gospodarki rynkowej Polityka a ekonomia. Dobra publiczne i wybór publiczny Blok 9 Dobra prywatne a dobra publiczne DOBRA PRYWATNE Konsumpcja o charakterze rywalizacyjnym Możliwość wykluczenia

Bardziej szczegółowo

Mikroekonomia. Wykład 7

Mikroekonomia. Wykład 7 Mikroekonomia Wykład 7 Dobra wspólne Przykład: publiczne pastwisko, na którym okoliczni mieszkańcy wypasają krowy (c). Całkowita produkcja mleka: f(c) gdzie f >0 oraz f

Bardziej szczegółowo

Aukcje Bayesa. Piotr Sankowski Uniwersytet Warszawski Warszawa p. 1/54

Aukcje Bayesa. Piotr Sankowski Uniwersytet Warszawski Warszawa p. 1/54 Aukcje Bayesa Piotr Sankowski Uniwersytet Warszawski Warszawa 18.03.2011 - p. 1/54 Plan wykładu Aukcje Bayesa-Nasha Zasada bezpośredniego wyjawiania Analiza aukcji pierwszej ceny Twierdzenie o równoważności

Bardziej szczegółowo

10. Wstęp do Teorii Gier

10. Wstęp do Teorii Gier 10. Wstęp do Teorii Gier Definicja Gry Matematycznej Gra matematyczna spełnia następujące warunki: a) Jest co najmniej dwóch racjonalnych graczy. b) Zbiór możliwych dezycji każdego gracza zawiera co najmniej

Bardziej szczegółowo

TEORIA WYBORU PUBLICZNEGO

TEORIA WYBORU PUBLICZNEGO TEORIA WYBORU PUBLICZNEGO Wykład 5 Teoria wyboru społecznego Katarzyna Metelska-Szaniawska 2/04/2008 PLAN WYKŁADU I II III IV Czym jest teoria wyboru społecznego? Przykłady systemów głosowania i systemów

Bardziej szczegółowo

Systemy głosowania. zebrał i opracował. Krzysztof Leśniak

Systemy głosowania. zebrał i opracował. Krzysztof Leśniak Systemy głosowania zebrał i opracował Krzysztof Leśniak Systemy głosowania 1 Relacja preferencji (preference relation) N = {1, 2, 3, 4,...} wyborcy (voters) i N wyborca o n-rze i K = {x, y, z,...} kandydaci

Bardziej szczegółowo

Algebrę L = (L, Neg, Alt, Kon, Imp) nazywamy algebrą języka logiki zdań. Jest to algebra o typie

Algebrę L = (L, Neg, Alt, Kon, Imp) nazywamy algebrą języka logiki zdań. Jest to algebra o typie 3. Wykłady 5 i 6: Semantyka klasycznego rachunku zdań. Dotychczas rozwinęliśmy klasyczny rachunek na gruncie czysto syntaktycznym, a więc badaliśmy metodę sprawdzania, czy dana formuła B jest dowodliwa

Bardziej szczegółowo

IVa. Relacje - abstrakcyjne własności

IVa. Relacje - abstrakcyjne własności IVa. Relacje - abstrakcyjne własności Grzegorz Kosiorowski Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie rzegorz Kosiorowski (Uniwersytet Ekonomiczny wiva. Krakowie) Relacje - abstrakcyjne własności 1 / 22 1 Zwrotność

Bardziej szczegółowo

Metody teorii gier. ALP520 - Wykład z Algorytmów Probabilistycznych p.2

Metody teorii gier. ALP520 - Wykład z Algorytmów Probabilistycznych p.2 Metody teorii gier ALP520 - Wykład z Algorytmów Probabilistycznych p.2 Metody teorii gier Cel: Wyprowadzenie oszacowania dolnego na oczekiwany czas działania dowolnego algorytmu losowego dla danego problemu.

Bardziej szczegółowo

Load balancing games

Load balancing games Load balancing games Marcin Witkowski Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu 11 grudnia 2010 1 / 34 Szeregowanie zadań Przyporządkowanie zbioru zadań do zbioru maszyn, w ten sposób, aby obciążenie

Bardziej szczegółowo

Sprzedaż online. Piotr Sankowski Uniwersytet Warszawski Warszawa p. 1/40

Sprzedaż online. Piotr Sankowski Uniwersytet Warszawski Warszawa p. 1/40 Sprzedaż online Piotr Sankowski Uniwersytet Warszawski Warszawa 18.04.2013 - p. 1/40 Plan wykładu Problem skojarzeń online Algorytm zachłanny Algorytm losowo rankujacy Dolne ograniczenie Problem aukcji

Bardziej szczegółowo

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 6: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE DOWOLNEJ

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 6: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE DOWOLNEJ TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 6: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE DOWOLNEJ dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ Gry dwuosobowe z kooperacją Przedstawimy

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

Matematyka dyskretna. 1. Relacje

Matematyka dyskretna. 1. Relacje Matematyka dyskretna 1. Relacje Definicja 1.1 Relacją dwuargumentową nazywamy podzbiór produktu kartezjańskiego X Y, którego elementami są pary uporządkowane (x, y), takie, że x X i y Y. Uwaga 1.1 Jeśli

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

3. Wykład 3: Dowody indukcyjne, strategie dowodowe Dowody indukcyjne. Dotychczas zobaczyliśmy w jaki sposób można specyfikować definicje

3. Wykład 3: Dowody indukcyjne, strategie dowodowe Dowody indukcyjne. Dotychczas zobaczyliśmy w jaki sposób można specyfikować definicje 3. Wykład 3: Dowody indukcyjne, strategie dowodowe. 3.1. Dowody indukcyjne. Dotychczas zobaczyliśmy w jaki sposób można specyfikować definicje indukcyjne kategorii syntaktycznych lub osądów, czy też w

Bardziej szczegółowo

Elementy logiki i teorii mnogości

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

Bardziej szczegółowo

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 2: GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZEROWEJ. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 2: GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZEROWEJ. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 2: GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZEROWEJ dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ Definicja gry o sumie zerowej Powiemy, że jest grą o

Bardziej szczegółowo

Teoria gier matematyki). optymalności decyzji 2 lub więcej Decyzja wpływa na wynik innych graczy strategiami

Teoria gier matematyki). optymalności decyzji 2 lub więcej Decyzja wpływa na wynik innych graczy strategiami Teoria gier Teoria gier jest częścią teorii decyzji (czyli gałęzią matematyki). Teoria decyzji - decyzje mogą być podejmowane w warunkach niepewności, ale nie zależą od strategicznych działań innych Teoria

Bardziej szczegółowo

Relacje. opracował Maciej Grzesiak. 17 października 2011

Relacje. opracował Maciej Grzesiak. 17 października 2011 Relacje opracował Maciej Grzesiak 17 października 2011 1 Podstawowe definicje Niech dany będzie zbiór X. X n oznacza n-tą potęgę kartezjańską zbioru X, tzn zbiór X X X = {(x 1, x 2,..., x n ) : x k X dla

Bardziej szczegółowo

Logika Stosowana. Wykład 1 - Logika zdaniowa. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017

Logika Stosowana. Wykład 1 - Logika zdaniowa. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Logika Stosowana Wykład 1 - Logika zdaniowa Marcin Szczuka Instytut Informatyki UW Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Marcin Szczuka (MIMUW) Logika Stosowana 2017 1 / 30 Plan wykładu 1 Język

Bardziej szczegółowo

Algebrą nazywamy strukturę A = (A, {F i : i I }), gdzie A jest zbiorem zwanym uniwersum algebry, zaś F i : A F i

Algebrą nazywamy strukturę A = (A, {F i : i I }), gdzie A jest zbiorem zwanym uniwersum algebry, zaś F i : A F i Algebrą nazywamy strukturę A = (A, {F i : i I }), gdzie A jest zbiorem zwanym uniwersum algebry, zaś F i : A F i A (symbol F i oznacza ilość argumentów funkcji F i ). W rozważanych przez nas algebrach

Bardziej szczegółowo

Układy równań i nierówności liniowych

Układy równań i nierówności liniowych Układy równań i nierówności liniowych Wiesław Krakowiak 1 grudnia 2010 1 Układy równań liniowych DEFINICJA 11 Układem równań m liniowych o n niewiadomych X 1,, X n, nazywamy układ postaci: a 11 X 1 + +

Bardziej szczegółowo

9 Funkcje Użyteczności

9 Funkcje Użyteczności 9 Funkcje Użyteczności Niech u(x) oznacza użyteczność wynikającą z posiadania x jednostek pewnego dobra. Z założenia, 0 jest punktem referencyjnym, czyli u(0) = 0. Należy to zinterpretować jako użyteczność

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

Pochodna funkcji odwrotnej

Pochodna funkcji odwrotnej Pochodna funkcji odwrotnej Niech będzie dana w przedziale funkcja różniczkowalna i różnowartościowa. Wiadomo, że istnieje wówczas funkcja odwrotna (którą oznaczymy tu : ), ciągła w przedziale (lub zależnie

Bardziej szczegółowo

Podstawowe struktury algebraiczne

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

Bardziej szczegółowo

FUNKCJE. (odwzorowania) Funkcje 1

FUNKCJE. (odwzorowania) Funkcje 1 FUNKCJE (odwzorowania) Funkcje 1 W matematyce funkcja ze zbioru X w zbiór Y nazywa się odwzorowanie (przyporządkowanie), które każdemu elementowi zbioru X przypisuje jeden, i tylko jeden element zbioru

Bardziej szczegółowo

KONGRUENCJE. 1. a a (mod m) a b (mod m) b a (mod m) a b (mod m) b c (mod m) a c (mod m) Zatem relacja kongruencji jest relacją równoważności.

KONGRUENCJE. 1. a a (mod m) a b (mod m) b a (mod m) a b (mod m) b c (mod m) a c (mod m) Zatem relacja kongruencji jest relacją równoważności. KONGRUENCJE Dla a, b, m Z mówimy, że liczba a przystaje do liczby b modulo m a b (mod m) m (a b) (a b (mod m) można też zapisać jako: a = km + b, k Z). Liczbę m nazywamy modułem kongruencji. Własności:

Bardziej szczegółowo

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 5. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 5. Prof. dr hab. inż. Jan Magott Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 5 Prof. dr hab. inż. Jan Magott DMT rozwiązuje problem decyzyjny π przy kodowaniu e w co najwyżej wielomianowym czasie, jeśli dla wszystkich łańcuchów wejściowych

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

Mikroekonomia. Wykład 11

Mikroekonomia. Wykład 11 Mikroekonomia Wykład 11 Poprawność motywacyjna Motywowanie do osiągnięcia efektywności w układzie pryncypałagent Jak pryncypał może doprowadzić do tego, by ktoś zrobił coś dla niego? Może zatrudnić pracownika

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

UBEZPIECZENIA NA ŻYCIE

UBEZPIECZENIA NA ŻYCIE UBEZPIECZENIA NA ŻYCIE M BIENIEK Ubezpieczenie na życie jest to kontrakt pomiędzy ubezpieczycielem a ubezpieczonym gwarantujący, że ubezpieczyciel w zamian za opłacanie składek, wypłaci z góry ustaloną

Bardziej szczegółowo

Uwaga 1.2. Niech (G, ) będzie grupą, H 1, H 2 < G. Następujące warunki są równoważne:

Uwaga 1.2. Niech (G, ) będzie grupą, H 1, H 2 < G. Następujące warunki są równoważne: 1. Wykład 1: Produkty grup. Produkty i koprodukty grup abelowych. Przypomnijmy konstrukcje słabych iloczynów (sum) prostych i iloczynów (sum) prostych grup znane z kursowego wykładu algebry. Ze względu

Bardziej szczegółowo

0.1. Logika podstawowe pojęcia: zdania i funktory, reguły wnioskowania, zmienne zdaniowe, rachunek zdań.

0.1. Logika podstawowe pojęcia: zdania i funktory, reguły wnioskowania, zmienne zdaniowe, rachunek zdań. Wykłady z Analizy rzeczywistej i zespolonej w Matematyce stosowanej Wykład ELEMENTY LOGIKI ALGEBRA BOOLE A Logika podstawowe pojęcia: zdania i funktory, reguły wnioskowania, zmienne zdaniowe, rachunek

Bardziej szczegółowo

Andrzej Wiśniewski Logika II. Wykłady 10b i 11. Semantyka relacyjna dla normalnych modalnych rachunków zdań

Andrzej Wiśniewski Logika II. Wykłady 10b i 11. Semantyka relacyjna dla normalnych modalnych rachunków zdań Andrzej Wiśniewski Logika II Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykłady 10b i 11. Semantyka relacyjna dla normalnych modalnych rachunków zdań 1 Struktury modelowe Przedstawimy teraz pewien

Bardziej szczegółowo

System BCD z κ. Adam Slaski na podstawie wykładów, notatek i uwag Pawła Urzyczyna. Semestr letni 2009/10

System BCD z κ. Adam Slaski na podstawie wykładów, notatek i uwag Pawła Urzyczyna. Semestr letni 2009/10 System BCD z κ Adam Slaski na podstawie wykładów, notatek i uwag Pawła Urzyczyna Semestr letni 2009/10 Rozważamy system BCD ze stałą typową κ i aksjomatami ω κ κ i κ ω κ. W pierwszej części tej notatki

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

Logika Stosowana. Wykład 2 - Logika modalna Część 2. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017

Logika Stosowana. Wykład 2 - Logika modalna Część 2. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Logika Stosowana Wykład 2 - Logika modalna Część 2 Marcin Szczuka Instytut Informatyki UW Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Marcin Szczuka (MIMUW) Logika Stosowana 2017 1 / 27 Plan wykładu

Bardziej szczegółowo

Bisymulacja. Niezawodność systemów współbieżnych i obiektowych. Grzegorz Maj Grzegorz Maj Bisymulacja

Bisymulacja. Niezawodność systemów współbieżnych i obiektowych. Grzegorz Maj Grzegorz Maj Bisymulacja Niezawodność systemów współbieżnych i obiektowych 18.03.2009 Plan prezentacji Przypomnienie: Plan prezentacji Przypomnienie: Gra bisymulacyjna Plan prezentacji Przypomnienie: Gra bisymulacyjna Definicje

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

1 Działania na zbiorach

1 Działania na zbiorach M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 1 1 1 Działania na zbiorach W rozdziale tym przypomnimy podstawowe działania na zbiorach koncentrując się na własnościach tych działań, które będą przydatne w dalszej

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

Ekonomia. Wykład dla studentów WPiA. Wykład 3: (Nie)racjonalność wyborów

Ekonomia. Wykład dla studentów WPiA. Wykład 3: (Nie)racjonalność wyborów Ekonomia Wykład dla studentów WPiA Wykład 3: (Nie)racjonalność wyborów Gospodarka z lotu ptaka. Dobra i usługi finalne Wydatki na dobra i usługi (konsumpcja, C) Gospodarstwa domowe: dysponują czynnikami

Bardziej szczegółowo

Twierdzenie o podziale odcinków w czworokącie. Joanna Sendorek

Twierdzenie o podziale odcinków w czworokącie. Joanna Sendorek Twierdzenie o podziale odcinków w czworokącie Joanna Sendorek Spis treści Wstęp 2 2 Stosunki odcinków w czworokątach 2 3 Twierdzenie o podziale odcinków w czworokącie 4 4 ibliografia 5 Wstęp W swojej pracy

Bardziej szczegółowo

1. Wykład NWD, NWW i algorytm Euklidesa.

1. Wykład NWD, NWW i algorytm Euklidesa. 1.1. NWD, NWW i algorytm Euklidesa. 1. Wykład 1 Twierdzenie 1.1 (o dzieleniu z resztą). Niech a, b Z, b 0. Wówczas istnieje dokładnie jedna para liczb całkowitych q, r Z taka, że a = qb + r oraz 0 r< b.

Bardziej szczegółowo

4.5. Obligacja o zmiennym oprocentowaniu

4.5. Obligacja o zmiennym oprocentowaniu .5. Obligacja o zmiennym oprocentowaniu 71.5. Obligacja o zmiennym oprocentowaniu Aby wycenić kontrakt IRS musi bliżej przyjrzeć się obligacji o zmiennym oprocentowaniu (Floating Rate Note lub floater

Bardziej szczegółowo

Teoria miary. WPPT/Matematyka, rok II. Wykład 5

Teoria miary. WPPT/Matematyka, rok II. Wykład 5 Teoria miary WPPT/Matematyka, rok II Wykład 5 Funkcje mierzalne Niech (X, F) będzie przestrzenią mierzalną i niech f : X R. Twierdzenie 1. NWSR 1. {x X : f(x) > a} F dla każdego a R 2. {x X : f(x) a} F

Bardziej szczegółowo

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH WYKŁAD 3: WYZNACZANIE ROZKŁADU CZASU PRZYSZŁEGO ŻYCIA 1 Hipoteza jednorodnej populacji Rozważmy pewną populację osób w różnym wieku i załóżmy, że każda z tych osób

Bardziej szczegółowo

TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI

TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI 1 TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI WFAiS UJ, Informatyka Stosowana I rok studiów, I stopień Wykład 14c 2 Definicje indukcyjne Twierdzenia dowodzone przez indukcje Definicje indukcyjne Definicja drzewa

Bardziej szczegółowo

Mikroekonomia. Wykład 4

Mikroekonomia. Wykład 4 Mikroekonomia Wykład 4 Ekonomia dobrobytu Na rynku doskonale konkurencyjnym, na którym występuje dwóch konsumentów scharakteryzowanych wypukłymi krzywymi obojętności, równowaga ustali się w prostokącie

Bardziej szczegółowo

Wykład 1. Na początku zajmować się będziemy zbiorem liczb całkowitych

Wykład 1. Na początku zajmować się będziemy zbiorem liczb całkowitych Arytmetyka liczb całkowitych Wykład 1 Na początku zajmować się będziemy zbiorem liczb całkowitych Z = {0, ±1, ±2,...}. Zakładamy, że czytelnik zna relację

Bardziej szczegółowo

0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0.

0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0. 5 Kody liniowe Jak już wiemy, w celu przesłania zakodowanego tekstu dzielimy go na bloki i do każdego z bloków dodajemy tak zwane bity sprawdzające. Bity te są w ścisłej zależności z bitami informacyjnymi,

Bardziej szczegółowo

Przykład: Σ = {0, 1} Σ - zbiór wszystkich skończonych ciagów binarnych. L 1 = {0, 00, 000,...,1, 11, 111,... } L 2 = {01, 1010, 001, 11}

Przykład: Σ = {0, 1} Σ - zbiór wszystkich skończonych ciagów binarnych. L 1 = {0, 00, 000,...,1, 11, 111,... } L 2 = {01, 1010, 001, 11} Języki Ustalmy pewien skończony zbiór symboli Σ zwany alfabetem. Zbiór Σ zawiera wszystkie skończone ciagi symboli z Σ. Podzbiór L Σ nazywamy językiem a x L nazywamy słowem. Specjalne słowo puste oznaczamy

Bardziej szczegółowo

Języki, automaty i obliczenia

Języki, automaty i obliczenia Języki, automaty i obliczenia Wykład 9: Własności języków bezkontekstowych Sławomir Lasota Uniwersytet Warszawski 27 kwietnia 2016 Plan 1 Pompowanie języków bezkontekstowych 2 Własności domknięcia 3 Obrazy

Bardziej szczegółowo

1 Podstawowe oznaczenia

1 Podstawowe oznaczenia Poniżej mogą Państwo znaleźć skondensowane wiadomości z wykładu. Należy je traktować jako przegląd pojęć, które pojawiły się na wykładzie. Materiały te nie są w pełni tożsame z tym co pojawia się na wykładzie.

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna

Matematyka dyskretna Matematyka dyskretna Wykład 6: Ciała skończone i kongruencje Gniewomir Sarbicki 2 marca 2017 Relacja przystawania Definicja: Mówimy, że liczby a, b Z przystają modulo m (co oznaczamy jako a = b (mod m)),

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

Matematyka dyskretna

Matematyka dyskretna Matematyka dyskretna Wykład 6: Ciała skończone i kongruencje Gniewomir Sarbicki 24 lutego 2015 Relacja przystawania Definicja: Mówimy, że liczby a, b Z przystają modulo m (co oznaczamy jako a = b (mod

Bardziej szczegółowo

11. Gry Macierzowe - Strategie Czyste i Mieszane

11. Gry Macierzowe - Strategie Czyste i Mieszane 11. Gry Macierzowe - Strategie Czyste i Mieszane W grze z doskonałą informacją, gracz nie powinien wybrać akcję w sposób losowy (o ile wypłaty z różnych decyzji nie są sobie równe). Z drugiej strony, gdy

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 7/15 Rachunek różnicowy Dobrym narzędziem do obliczania skończonych sum jest rachunek różnicowy. W rachunku tym odpowiednikiem operatora

Bardziej szczegółowo

Kolorowanie płaszczyzny, prostych i okręgów

Kolorowanie płaszczyzny, prostych i okręgów Kolorowanie płaszczyzny, prostych i okręgów Jadwiga Czyżewska Pisane pod kierunkiem W.Guzickiego W 2013 roku na II etapie VIII edycji Olimpiady Matematycznej Gimnazjalistów pojawiło się zadanie o następującej

Bardziej szczegółowo

Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane

Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej Szkoła Główna Handlowa 17 maja 2012 Definicja Mówimy, że odwzorowanie F : X R n, gdzie X R n, jest lokalnie

Bardziej szczegółowo

Paradygmaty dowodzenia

Paradygmaty dowodzenia Paradygmaty dowodzenia Sprawdzenie, czy dana formuła rachunku zdań jest tautologią polega zwykle na obliczeniu jej wartości dla 2 n różnych wartościowań, gdzie n jest liczbą zmiennych zdaniowych tej formuły.

Bardziej szczegółowo

Wstęp do metod numerycznych Uwarunkowanie Eliminacja Gaussa. P. F. Góra

Wstęp do metod numerycznych Uwarunkowanie Eliminacja Gaussa. P. F. Góra Wstęp do metod numerycznych Uwarunkowanie Eliminacja Gaussa P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2012 Uwarunkowanie zadania numerycznego Niech ϕ : R n R m będzie pewna funkcja odpowiednio wiele

Bardziej szczegółowo

F t+ := s>t. F s = F t.

F t+ := s>t. F s = F t. M. Beśka, Całka Stochastyczna, wykład 1 1 1 Wiadomości wstępne 1.1 Przestrzeń probabilistyczna z filtracją Niech (Ω, F, P ) będzie ustaloną przestrzenią probabilistyczną i niech F = {F t } t 0 będzie rodziną

Bardziej szczegółowo

DEFINICJA. Definicja 1 Niech A i B będą zbiorami. Relacja R pomiędzy A i B jest podzbiorem iloczynu kartezjańskiego tych zbiorów, R A B.

DEFINICJA. Definicja 1 Niech A i B będą zbiorami. Relacja R pomiędzy A i B jest podzbiorem iloczynu kartezjańskiego tych zbiorów, R A B. RELACJE Relacje 1 DEFINICJA Definicja 1 Niech A i B będą zbiorami. Relacja R pomiędzy A i B jest podzbiorem iloczynu kartezjańskiego tych zbiorów, R A B. Relacje 2 Przykład 1 Wróćmy do przykładu rozważanego

Bardziej szczegółowo

3 Abstrakcyjne kompleksy symplicjalne.

3 Abstrakcyjne kompleksy symplicjalne. 3 Abstrakcyjne kompleksy symplicjalne. Uwaga 3.1. Niech J będzie dowolnym zbiorem indeksów, niech R J = {(x α ) α J J α x α R} będzie produktem kartezjańskim J kopii R, niech E J = {(x α ) α J R J x α

Bardziej szczegółowo

Funkcje trygonometryczne w trójkącie prostokątnym

Funkcje trygonometryczne w trójkącie prostokątnym Funkcje trygonometryczne w trójkącie prostokątnym Oznaczenia boków i kątów trójkąta prostokątnego użyte w definicjach Sinus Sinusem kąta ostrego w trójkącie prostokątnym nazywamy stosunek przyprostokątnej

Bardziej szczegółowo

Kongruencje pierwsze kroki

Kongruencje pierwsze kroki Kongruencje wykład 1 Definicja Niech n będzie dodatnią liczbą całkowitą, natomiast a i b dowolnymi liczbami całkowitymi. Liczby a i b nazywamy przystającymi (kongruentnymi) modulo n i piszemy a b (mod

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne. Sformułowanie zagadnienia interpolacji

Metody numeryczne. Sformułowanie zagadnienia interpolacji Ćwiczenia nr 4. Sformułowanie zagadnienia interpolacji Niech będą dane punkty x 0,..., x n i wartości y 0,..., y n, takie że i=0,...,n y i = f (x i )). Szukamy funkcji F (funkcji interpolującej), takiej

Bardziej szczegółowo

Egzamin z logiki i teorii mnogości, rozwiązania zadań

Egzamin z logiki i teorii mnogości, rozwiązania zadań Egzamin z logiki i teorii mnogości, 08.02.2016 - rozwiązania zadań 1. Niech φ oraz ψ będą formami zdaniowymi. Czy formuła [( x : φ(x)) ( x : ψ(x))] [ x : (φ(x) ψ(x))] jest prawem rachunku kwantyfikatorów?

Bardziej szczegółowo

3. Macierze i Układy Równań Liniowych

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

Bardziej szczegółowo

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

Ćwiczenia: Ukryte procesy Markowa lista 1 kierunek: matematyka, specjalność: analiza danych i modelowanie, studia II

Ćwiczenia: Ukryte procesy Markowa lista 1 kierunek: matematyka, specjalność: analiza danych i modelowanie, studia II Ćwiczenia: Ukryte procesy Markowa lista kierunek: matematyka, specjalność: analiza danych i modelowanie, studia II dr Jarosław Kotowicz Zadanie. Dany jest łańcuch Markowa, który może przyjmować wartości,,...,

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

Twierdzenie Li-Yorke a Twierdzenie Szarkowskiego

Twierdzenie Li-Yorke a Twierdzenie Szarkowskiego Politechnika Gdańska Wydział Fizyki Technicznej i Matematyki Stosowanej Twierdzenie Li-Yorke a Twierdzenie Szarkowskiego Autor: Kamil Jaworski 11 marca 2012 Spis treści 1 Wstęp 2 1.1 Podstawowe pojęcia........................

Bardziej szczegółowo

Zbiory. Specjalnym zbiorem jest zbiór pusty nie zawierajacy żadnych elementów. Oznaczamy go symbolem.

Zbiory. Specjalnym zbiorem jest zbiór pusty nie zawierajacy żadnych elementów. Oznaczamy go symbolem. Zbiory Pojęcie zbioru jest w matematyce pojęciem pierwotnym, którego nie definiujemy. Gdy a jest elementem należacym do zbioru A to piszemy a A. Stosujemy również oznaczenie a / A jeżeli (a A). Będziemy

Bardziej szczegółowo

3.1 Analiza zysków i strat

3.1 Analiza zysków i strat 3.1 Analiza zysków i strat Zakładamy że firma decyduje czy ma wdrożyć nowy produkt lub projekt. Firma musi rozważyć czy przyszłe zyski (dyskontowane w czasie) z tego projektu są większe niż koszty poniesione

Bardziej szczegółowo

Grupy, pierścienie i ciała

Grupy, pierścienie i ciała Grupy, pierścienie i ciała Definicja: Niech A będzie niepustym zbiorem. Działaniem wewnętrznym (lub, krótko, działaniem) w zbiorze A nazywamy funkcję : A A A. Niech ponadto B będzie niepustym zbiorem.

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

Metody Rozmyte i Algorytmy Ewolucyjne

Metody Rozmyte i Algorytmy Ewolucyjne mgr inż. Wydział Matematyczno-Przyrodniczy Szkoła Nauk Ścisłych Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego Podstawowe operatory genetyczne Plan wykładu Przypomnienie 1 Przypomnienie Metody generacji liczb

Bardziej szczegółowo

Programowanie liniowe

Programowanie liniowe Programowanie liniowe Maciej Drwal maciej.drwal@pwr.wroc.pl 1 Problem programowania liniowego min x c T x (1) Ax b, (2) x 0. (3) gdzie A R m n, c R n, b R m. Oznaczmy przez x rozwiązanie optymalne, tzn.

Bardziej szczegółowo

Ciągi komplementarne. Autor: Krzysztof Zamarski. Opiekun pracy: dr Jacek Dymel

Ciągi komplementarne. Autor: Krzysztof Zamarski. Opiekun pracy: dr Jacek Dymel Ciągi komplementarne Autor: Krzysztof Zamarski Opiekun pracy: dr Jacek Dymel Spis treści 1 Wprowadzenie 2 2 Pojęcia podstawowe 3 2.1 Oznaczenia........................... 3 2.2 "Ciąg odwrotny"........................

Bardziej szczegółowo

Rozwiązania, seria 5.

Rozwiązania, seria 5. Rozwiązania, seria 5. 26 listopada 2012 Zadanie 1. Zbadaj, dla jakich wartości parametru r R wektor (r, r, 1) lin{(2, r, r), (1, 2, 2)} R 3? Rozwiązanie. Załóżmy, że (r, r, 1) lin{(2, r, r), (1, 2, 2)}.

Bardziej szczegółowo

Wykład 11: Martyngały: definicja, twierdzenia o zbieżności

Wykład 11: Martyngały: definicja, twierdzenia o zbieżności RAP 412 14.01.2009 Wykład 11: Martyngały: definicja, twierdzenia o zbieżności Wykładowca: Andrzej Ruciński Pisarz:Mirosława Jańczak 1 Wstęp Do tej pory zajmowaliśmy się ciągami zmiennych losowych (X n

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne. materiały do wykładu dla studentów

Metody numeryczne. materiały do wykładu dla studentów Metody numeryczne materiały do wykładu dla studentów 5. Przybliżone metody rozwiązywania równań 5.1 Lokalizacja pierwiastków 5.2 Metoda bisekcji 5.3 Metoda iteracji 5.4 Metoda stycznych (Newtona) 5.5 Metoda

Bardziej szczegółowo

Iteracyjne rozwiązywanie równań

Iteracyjne rozwiązywanie równań Elementy metod numerycznych Plan wykładu 1 Wprowadzenie Plan wykładu 1 Wprowadzenie 2 Plan wykładu 1 Wprowadzenie 2 3 Wprowadzenie Metoda bisekcji Metoda siecznych Metoda stycznych Plan wykładu 1 Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja ciągła

Optymalizacja ciągła Optymalizacja ciągła 1. Optymalizacja funkcji jednej zmiennej Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki PP http://www.cs.put.poznan.pl/wkotlowski/ 28.02.2019 1 / 54 Plan wykładu Optymalizacja funkcji jednej

Bardziej szczegółowo

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7. Prof. dr hab. inż. Jan Magott Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7 Prof. dr hab. inż. Jan Magott Problemy NP-zupełne Transformacją wielomianową problemu π 2 do problemu π 1 (π 2 π 1 ) jest funkcja f: D π2 D π1 spełniająca

Bardziej szczegółowo

Algorytmiczne aspekty teorii gier: Wykład 5

Algorytmiczne aspekty teorii gier: Wykład 5 Algorytmiczne aspekty teorii gier: Wykład 5 Wykład prowadził dr hab. Igor Walukiewicz Notatki przygotował Dymitr Pszenicyn 02-04-2003 1 Spis treści 1 Przypomnienie 3 1.1

Bardziej szczegółowo

Gry o sumie niezerowej

Gry o sumie niezerowej Gry o sumie niezerowej Równowagi Nasha 2011-12-06 Zdzisław Dzedzej 1 Pytanie Czy profile równowagi Nasha są dobrym rozwiązaniem gry o dowolnej sumie? Zaleta: zawsze istnieją (w grach dwumacierzowych, a

Bardziej szczegółowo

5. OKREŚLANIE WARTOŚCI LOGICZNEJ ZDAŃ ZŁOŻONYCH

5. OKREŚLANIE WARTOŚCI LOGICZNEJ ZDAŃ ZŁOŻONYCH 5. OKREŚLANIE WARTOŚCI LOGICZNEJ ZDAŃ ZŁOŻONYCH Temat, którym mamy się tu zająć, jest nudny i żmudny będziemy się uczyć techniki obliczania wartości logicznej zdań dowolnie złożonych. Po co? możecie zapytać.

Bardziej szczegółowo

1 Nierówność Minkowskiego i Hoeldera

1 Nierówność Minkowskiego i Hoeldera 1 Nierówność Minkowskiego i Hoeldera Na państwa użytek załączam precyzyjne sformułowania i dowody nierówności Hoeldera i Minkowskiego: Twierdzenie 1.1 Nierówność Hoeldera). Niech p, q będą takimi liczbami

Bardziej szczegółowo

Logarytmy. Funkcje logarytmiczna i wykładnicza. Równania i nierówności wykładnicze i logarytmiczne.

Logarytmy. Funkcje logarytmiczna i wykładnicza. Równania i nierówności wykładnicze i logarytmiczne. Logarytmy. Funkcje logarytmiczna i wykładnicza. Równania i nierówności wykładnicze i logarytmiczne. Definicja. Niech a i b będą dodatnimi liczbami rzeczywistymi i niech a. Logarytmem liczby b przy podstawie

Bardziej szczegółowo

Procesy stochastyczne

Procesy stochastyczne Wykład IV: dla łańcuchów Markowa 14 marca 2017 Wykład IV: Klasyfikacja stanów Kiedy rozkład stacjonarny jest jedyny? Przykład Macierz jednostkowa I wymiaru #E jest macierzą stochastyczną. Dla tej macierzy

Bardziej szczegółowo