Typy homotopijne przestrzeni Aleksandrowa

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Typy homotopijne przestrzeni Aleksandrowa"

Transkrypt

1 Uniwersytet Mikoªaja Kopernika Wydziaª Matematyki i Informatyki Katedra Nieliniowej Analizy Matematycznej i Topologii Michaª Kukieªa numer albumu: Praca magisterska na kierunku matematyka Typy homotopijne przestrzeni Aleksandrowa Opiekun pracy dyplomowej dr hab. Dariusz Miklaszewski Katedra Nieliniowej Analizy Matematycznej i Topologii Toru«2010 Prac przyjmuj i akceptuj... data i podpis opiekuna pracy Potwierdzam zªo»enie pracy dyplomowej... data i podpis pracownika dziekanatu

2

3 Podzi kowania Pragn gor co podzi kowa wszystkim, dzi ki którym udaªo mi si w»yciu dotrze do momentu obrony niniejszej pracy magisterskiej i dzi ki którym owo docieranie byªo takie, jakie byªo (a wi c caªkiem miªe i interesuj ce). Osób, którym co± zawdzi czam jest zdecydowanie zbyt wiele, by je tu wszystkie wymieni. Nale» do nich przede wszystkim moi rodzice, nauczyciele, rodzina, przyjaciele, koledzy i znajomi. Liczni s jednak tacy, których do powy»szych grup zaliczy nawet na siª nie mo»na, a którzy na ró»ne sposoby dbali o mnie i mój rozwój. Profesorowi Markowi Golasi«skiemu dzi kuj za prowadzenie seminarium, dzi ki któremu zainteresowaªem si tematyk przestrzeni sko«czonych i przestrzeni Aleksandrowa. Mojemu promotorowi jestem wdzi czny za niezwykle miªe i przyjazne podej±cie do mojej osoby, liczne sªowa zach ty, gotowo± do pomocy oraz za to,»e zdecydowaª si na odrobin szale«stwa i zainteresowaª tematyk do± odlegª od jego dotychczasowej pracy naukowej. Podczas studiów otrzymywaªem ró»nego rodzaju stypendia; mam nadziej,»e speªni pokªadane we mnie przez podatników nadzieje i b d potraª odwdzi czy si Ojczy¹nie. Szczególnie podzi kowa chciaªbym pani El»biecie ukowskiej, która u pocz tku mojej przygody ze studiami wspomogªa mnie zupeªnie za darmo znaczn ilo±ci matematycznej literatury. Poniewa» wówczas nie odwdzi czyªem si nawet bombonierk, niniejsz prac jej wªa±nie dedykuj. 1

4

5 Spis tre±ci Wst p 5 I. Preliminaria 9 I.1. Porz dki I.1.1. Denicje i oznaczenia I.1.2. Standardowe lematy I.2. Przestrzenie Aleksandrowa I.2.1. Podstawowe fakty I.2.2. Funktor X I.3. Izomorzm kategorii Al i Preorder I.3.1. Funktor P I.3.2. X = P I.4. Koªmogorykacja I.4.1. Dziaªanie koªmogorykacji I.4.2. Wªasno±ci zachowywane przez koªmogorykacj II. Topologiczne wªasno±ci przestrzeni Aleksandrowa 19 II.1. Podprzestrzenie i produkty II.2. Spójno± II.3. Zwarto± i dziedziczna zwarto± II.4. Przestrzenie funkcyjne II.4.1. Opis topologii na C(X, Y ) II.4.2. Kiedy topologia zwarto-otwarta jest Aleksandrowa? II.5. Pewne klasy przestrzeni Aleksandrowa II.6. Problemy otwarte III. Typy homotopijne przestrzeni Aleksandrowa 29 III.1. Narz dzia III.1.1. Konstrukcja homotopii przez sklejanie dróg III.1.2. Pewna rodzina przestrzeni ±ci galnych III.1.3. Rdzenie i rozbieralno± III.1.4. C-rozbieranie indukuje retrakcj III.1.5. Ci g standardowy III.2. Klasykacja typów homotopijnych III.2.1. Rozbieranie fp-przestrzeni III.2.2. Twierdzenie klasykacyjne

6 4 SPIS TRE CI III.3. Zastosowania III.3.1. Homotopijna dominacja III.3.2. H-przestrzenie III.3.3. G-przestrzenie Aleksandrowa III.4. Wi cej o rdzeniach i rozbieralno±ci III.4.1. Ogólnie o rozbieralno±ci III.4.2. Rozbieralno± przestrzeni lokalnie sko«czonych III.5. Problemy otwarte Bibliograa 49

7 Wst p W ostatnich latach pewne zainteresowanie wzbudziªy sko«czone przestrzenie topologiczne. Miaªa na to wpªyw seria notatek sporz dzonych przez J.P. Maya [17], [18], [19]. Prezentuj one wyniki uzyskane w 1966 przez R.E. Stonga [27] i M. McCorda [21] oraz w 1978 przez D. Quillena [24], którzy od ró»nych stron podeszli do teorii homotopii sko«- czonych przestrzeni topologicznych. Kluczow rol w zrozumieniu tych prac odgrywa zauwa»ona w 1937 przez P. Aleksandrowa [1] wzajemnie jednoznaczna odpowiednio± pomi dzy sko«czonymi przestrzeniami topologicznymi a sko«czonymi praporz dkami oraz mi dzy sko«czonymi przestrzeniami topologicznymi speªniaj cymi aksjomat oddzielania T 0 a sko«czonymi porz dkami cz ±ciowymi. Odpowiednio± ta ma charakter funktorialny. Wiedz c o tej zale»no±ci, omówmy pokrótce opisane w notatkach Maya artykuªy. Korzystaj c z odkrycia Aleksandrowa, Stong w swojej pracy [27] uzyskuje mi dzy innymi pewnego rodzaju klasykacj typów homotopijnych sko«czonych przestrzeni topologicznych. Poniewa» typ homotopijny przestrzeni topologicznej X nie speªniaj cej aksjomatu T 0 jest równy typowi homotopijnemu przestrzeni T 0 powstaªej z X przez wybranie po jednym elemencie z ka»dej klasy elementów topologicznie nierozró»nialnych, Stong mógª ograniczy si do badania przestrzeni speªniaj cych ten aksjomat oddzielania, a wi c do badania cz ±ciowych porz dków. Ka»dy sko«czony porz dek cz ±ciowy mo»na w prosty sposób, poprzez usuwanie specjalnego rodzaju elementów zwanych nieredukowalnymi, sprowadzi do postaci tzw. rdzenia; przeksztaªcenie cz ±ciowego porz dku w rdze«nazywamy rozbieraniem (ang. dismantling) tego porz dku. Okazuje si,»e dwie sko«czone przestrzenie topologiczne maj ten sam typ homotopijny wtedy i tylko wtedy, gdy ich rdzenie s homeomorczne. Inne podej±cie do tematyki przestrzeni sko«czonych odnale¹ mo»na w pracy McCorda [21]. Autor stowarzysza z cz ±ciowym porz dkiem P abstrakcyjny kompleks symplicjalny K(P ), którego sympleksami s sko«czone ªa«cuchy zawarte w P. Wykazuje nast pnie,»e realizacja geometryczna tego kompleksu jest sªabo homotopijnie równowa»na przestrzeni topologicznej odpowiadaj cej P. Przykªadowo, dla ka»dej liczby naturalnej n N istnieje odwzorowanie ze sfery n-wymiarowej w przestrze«topologiczn o 2n + 2 elementach indukuj ce izomorzm na wszystkich grupach homotopii. Podobna zale»no± zachodzi pomi dzy dowolnym kompleksem symplicjalnym K a cz ±ciowym porz dkiem T (K) wyznaczanym przez inkluzj na jego sympleksach. Prawdopodobnie niezale»nie od Stonga i McCorda badaniem wy»ej opisanych kompleksów symplicjalnych K(P ) stowarzyszonych z cz ±ciowymi porz dkami zaj ª si Quillen [24]. W swojej pracy udowodniª on, nie odwoªuj c si explicite do topologii Aleksandrowa na cz ±ciowym porz dku, wiele twierdze«, które okazaªy si istotnymi narz dziami w badaniu wspomnianych kompleksów oraz postawiª do dzi± nie rozstrzygni t hipotez 5

8 6 WST P wi» c ±ci galo± kompleksu symplicjalnego wyznaczonego przez cz ±ciowy porz dek na nietrywialnych p-podgrupach grupy G z istnieniem normalnej p-podgrupy Sylowa w G. Kompleksom symplicjalnych stowarzyszonym z cz ±ciowymi porz dkami po±wi cono w literaturze wiele uwagi. Przegl d tej tematyki odnale¹ mo»na w [30]. Natomiast wyniki w duchu podobnym do prac Stonga i McCorda uzyskane zostaªy dopiero w ostatnich latach. Wymieni tu nale»y osi gni cia J.A. Barmaka i E.G. Miniana, zebrane s one w pracy doktorskiej [3], oraz artykuª T. Osaki [23]. Autorzy ci deniuj szczególne rodzaje elementów sko«czonego cz ±ciowego porz dku (elementy nieredukowalne z pracy Stonga s ich szczególnym przypadkiem) i badaj wpªyw usuwania tych punktów na wªasno±ci homotopijne stowarzyszonej przestrzeni sko«czonej. Uzyskane wyniki pozwalaj m.in. na przeniesienie na grunt przestrzeni sko«czonych poj cia prostego typu homotopijnego. Interesuj ce wydaj si równie» prace [5] i [10], w których autorzy wykazuj,»e zwarty wielo±cian jest homotopijnie równowa»ny granicy odwrotnej systemu odwrotnego sko«czonych przestrzeni topologicznych uzyskanego przez iterowanie wy»ej opisanych operacji K i T oraz»e zbiór klas homotopii odwzorowa«ci gªych mi dzy dwoma zwartymi wielo±cianami mo»na przedstawi jako granic prost ci gu zbiorów klas homotopii odwzorowa«mi dzy przestrzeniami sko«czonymi. O ile przestrzenie sko«czone nabraªy znaczenia, w cieniu pozostaje ich naturalne uogólnienie, czyli tak zwane przestrzenie Aleksandrowa. S to przestrzenie posiadaj ce t wªasno±,»e przekrój dowolnej rodziny ich podzbiorów otwartych jest zbiorem otwartym. Przestrzeniom sko«czonym, oczywi±cie, wªasno± ta przysªuguje. Aleksandrow w [1] wªa- ±nie tego rodzaju przestrzeniom, a nie tylko przestrzeniom sko«czonym, przyporz dkowaª w sposób bijektywny praporz dki. Z punktu widzenia topologii ogólnej przestrzenie Aleksandrowa badane byªy np. w [16], [29], [2]. S stosowane w topologii cyfrowej [20] i zyce (podej±cie do kwantowej teorii grawitacji przez tzw. causal sets). O topologii algebraicznej przestrzeni Aleksandrowa wiadomo natomiast niewiele. W klasie tej pozostaj prawdziwe wyniki McCorda, w zwi zku z czym sªaby typ homotopijny niesko«czonych przestrzeni Aleksandrowa mo»e by badany dzi ki narz dziom wypracowanym dla kompleksów symplicjalnych. Pewne rezultaty dla przestrzeni niesko«czonych uzyskali równie» Hardie i Vermeulen [10]. Niewiele jest jednak wyników dotycz cych typu homotopijnego niesko«czonych przestrzeni Aleksandrowa. Prób uogólnienia klasykacji uzyskanej przez Stonga podj ª w 1999 F.G. Arenas [2], jednak jego artykuª zawiera istotny bª d. Autor niniejszej pracy magisterskiej ow pomyªk zauwa»yª i postanowiª j poprawi, co cz ±ciowo si udaªo. Zaowocowaªo to publikacj [11]. Klasykacja typów homotopijnych przestrzeni sko«czonych uzyskana przez Stonga zostaªa w niej rozszerzona na pewn klas niesko«czonych przestrzeni Aleksandrowa. Zostaªy przy tym udowodnione równie» fakty dotycz ce przestrzeni funkcji ci - gªych mi dzy przestrzeniami Aleksandrowa oraz rozbieralno±ci niesko«czonych porz dków cz ±ciowych, interesuj ce z punktu widzenia teorii porz dku. Niniejszej praca magisterska opiera si na artykule [11], lecz jest od niego bogatsza, przede wszystkim o wersj ekwiwariantn twierdzenia klasykacyjnego, uogólniaj c prac Stonga [28] z 1984, oraz przykªady zastosowa«wypracowanych metod. Praca magisterska ma nast puj cy ukªad. W rozdziale I wprowadzamy terminologi i odnotowujemy podstawowe fakty zwi zane z porz dkami i przestrzeniami Aleksandrowa oraz wykazujemy izomorzm kategorii praporz dków i kategorii przestrzeni Aleksandrowa,

9 który po ograniczeniu wyznacza izomorzm kategorii cz ±ciowych porz dków i kategorii przestrzeni T 0 Aleksandrowa. Rozdziaª II po±wi cony jest wªasno±ciom przestrzeni Aleksandrowa nale» cym do przedmiotu bada«topologii ogólnej, w tym spójno±ci i zwarto±ci, oraz opisowi topologii zwartootwartej na przestrzeni odwzorowa«ci gªych mi dzy dwoma przestrzeniami Aleksandrowa. Udowodniony zostaje warunek konieczny i dostateczny na to, aby topologia ta byªa topologi Aleksandrowa. Na koniec przedstawione zostaj pewne klasy przestrzeni Aleksandrowa, istotne w dalszej cz ± pracy. W tym rozdziale wyja±niony zostaje równie» bª d w artykule Arenasa [2]. W ostatnim, III rozdziale, wypracowane zostaj, bazuj ce na wynikach rozdziaªu II, narz dzia, które pozwalaj na powi zanie poj cia rozbieralno±ci cz ±ciowego porz dku do rdzenia z istnieniem retrakcji deformacyjnej tego porz dku na rdze«. S one wykorzystywane w celu podania klasykacji ekwiwariantnych typów homotopijnych pewnej klasy niesko«czonych przestrzeni Aleksandrowa, a tak»e w innych sytuacjach, m.in. przy charakteryzacji ±ci galnych przestrzeni Aleksandrowa wysoko±ci 1, badaniu poj cia homotopijnej dominacji i opisie pewnej klasy H-przestrzeni. Prac zamykaj fakty i przykªady dotycz ce rozbieralno±ci porz dków lokalnie sko«czonych. Na ko«cu rozdziaªów II i III postawione s problemy otwarte, mog ce wyznacza kierunek dalszych bada«. 7

10 8 WST P

11 Rozdziaª I Preliminaria Rozdziaª niniejszy po±wi cony jest wprowadzeniu terminologii zwi zanej z praporz dkami oraz przestrzeniami Aleksandrowa. Przedstawiamy w nim równie» dowody podstawowych faktów dotycz cych tych ostatnich i cytujemy wykorzystywane w dalszej cz ±ci pracy lematy zwi zane z cz ±ciowymi porz dkami. Wykazujemy istnienie izomorzmu kategorii cz ±ciowych porz dków i przestrzeni T 0 Aleksandrowa oraz sprowadzamy badanie typu homotopijnego do badania typu homotopijnego przestrzeni speªniaj cych aksjomat T 0, co stanowi w dalszej cz ±ci pracy spore uªatwienie techniczne. Dobre wprowadzenie w stosunkowo mªod i nie nale» c do gªównego nurtu matematyki teori cz ±ciowych porz dków stanowi ksi»ka B. S. W. Schrödera [25]. Zwi zki mi dzy cz ±ciowymi porz dkami a topologi zbli»one do rozwa»anych w tym rozdziale s szczegóªowo analizowane z punktu widzenia teorii kategorii w pracy [7]. I.1. I.1.1. Porz dki Denicje i oznaczenia Praporz dkiem nazywamy par (P, ), gdzie P jest zbiorem, za± P P relacj zwrotn i przechodni. Je±li (P, P ), (Q, Q ) s praporz dkami, to mówimy,»e odwzorowanie f : P Q zachowuje porz dek (jest rosn ce), o ile dla ka»dych p, p P takich,»e p P p, zachodzi f(p) Q f(p ). Nietrudno sprawdzi,»e praporz dki wraz z odwzorowanimi rosn cymi i zwykª operacj zªo»enia funkcji tworz kategori, któr oznaczanamy przez Preorder. Praporz dek (P, ) nazywamy cz ±ciowym porz dkiem (lub posetem), je±li relacja jest sªabo antysymetryczna (tzn. dla wszystkich p, p P je±li p p i p p, to p = p). Peªn podkategori kategorii Preorder indukowan przez wszystkie cz ±ciowe porz dki oznaczamy przez Poset. W dalszym ci gu b dziemy przy oznaczaniu praporz dków pomija relacj, tzn. przez napis P jest praporz dkiem rozumie b dziemy (P, ) jest praporz dkiem. Ponadto, kiedy nie b dzie to prowadziªo do nieporozumie«, tym samym symbolem oznacza b dziemy relacj porz dkuj c ró»nych praporz dków. Niech P b dzie praporz dkiem oraz p, p P. Przez p p, p < p, p > p rozumiemy odpowiednio: p p, p p i p p, p p i p p. Elementy p, p nazywamy porównywalnymi i piszemy p p, o ile p p lub p p. W przeciwnym wypadku, elemnty p, p 9

12 10 ROZDZIAŠ I. PRELIMINARIA s nieporównywalne, co oznaczamy przez p p. Przyjmijmy nast puj ce oznaczenia: p = {q P : q p}, p = {q P : q p}. Je±li A P, to b dziemy równie» pisa : A = a = {p P : a A p a}, a A A = a A a = {p P : a A p a}. P nazwamy porz dkiem liniowym (lub ªa«cuchem), o ile jest cz ±ciowym porz dkiem oraz ka»de dwa elementy nale» ce do P s porównywalne. P nazywamy antyªa«cuchem, o ile ka»de dwa elementy z P s nieporównywalne. Praporz dkiem dualnym do P nazywamy praporz dek P d = (P, d ) taki,»e q d q wtedy i tylko wtedy, gdy q q dla wszystkich q, q P. Element p nazywamy maksymalnym w P, o ile nie istnieje q P takie,»e q > p. Element p nazywamy minimalnym w P, o ile jest maksymalny w P d. Zbiory elementów maksymalnych i minimalnych w P oznacza b dziemy przez, odpowiednio, max(p ) i min(p ). Element p nazywamy najmniejszym w P, o ile p < q dla wszystkich q P {p}. Element p jest kresem górnym podzbioru A P, o ile jest elementem najmniejszym zbioru {q P : a A q a}. Dualnie deniujemy kres dolny. Je±li Q P, to relacja ograniczona do Q wyznacza struktur praporz dku na Q. Mówimy,»e zbiór Q wyposa»ony w t relacj jest podporz dkiem P lub»e porz dek na Q jest indukowany przez porz dek na P. Mówimy,»e p jest pokryciem górnym p i piszemy p p, o ile p jest elementem minimalnym w p {p}. Dualnie deniujemy pokrycie dolne. Mówimy,»e P speªnia warunek ci gu wst puj cego (ACC, od ang. ascending chain condition), o ile nie istnieje ci g (p i ) i N elementów P taki,»e p i < p i+1 dla wszystkich i N (tzn. niesko«czony ci g wst puj cy). Innymi sªowy, P nie zawiera podporz dku izomorcznego ze zbiorem liczb naturalnych ze standardowym porz dkiem, który uto»samia mo»na z liczb porz dkow ω. P speªnia warunek ci gu zst puj cego (DCC), o ile P d speªnia warunek ci gu wst puj cego. Dla punktu p P i liczby n N >0 deniujemy zbiór { {q : q p} dla n = 1 B(p, n) =. q B(p,n 1) B(q, 1) dla n > 1 Diagramem Hassego cz ±ciowego porz dku P nazywamy graf skierowany G = (V, E), gdzie V = P oraz E =, tzn. w grae G istnieje kraw d¹ z p do q wtedy i tylko wtedy, gdy p q. Rysuj c diagram Hassego zazwyczaj nie zaznacza si orientacji strzaªek, rozumiej c,»e elementy narysowane ni»ej s mniejsze od elementów narysowanych wy»ej. Przykªadowo, diagram Hassego porz dku podzielno±ci na zbiorze {2, 3, 4, 6, 12} jest przedstawiony na rysunku I.1.

13 I.1. PORZ DKI Rysunek I.1: Diagram Hassego porz dku podzielno±ci na zbiorze {2, 3, 4, 6, 12}. Nietrudno zauwa»y,»e je±li porz dek P nie zawiera podzbioru izomorcznego z ω + 1 ani z porz dkiem dualnym do ω + 1, to relacja jest przechodnim domkni ciem relacji. Zatem w tym wypadku diagram Hassego P jednoznacznie opisuje porz dek P. Dªugo±ci ªa«cucha sko«czonego {x 0 < x 1 <... < x n } nazywamy liczb n. Je±li porz - dek P zawiera ªa«cuchy dowolnej dªugo±ci, to mówimy,»e wysoko± P jest niesko«czona. W przeciwnym wypadku, przez wysoko± P rozumiemy maksymaln dªugo± ªa«cucha zawartego w P. Palisad (ang. fence) sko«czon nazywamy zbiór cz ±ciowo uporz dkowany izomor- czny ze zbiorem o elementach {x 1,..., x n } dla pewnego n 2 takim,»e x 1 < x 2 > x 3 < x 4 >... < x n gdy n jest parzyste i x 1 < x 2 > x 3 < x 4 >... > x n albo x 1 > x 2 < x 3 > x 4 <... < x n gdy n jest nieparzyste, oraz nie zachodzi»adna nierówno± x i > x j nie wymieniona powy»ej. Rozwa»a b dziemy równie» palisady jedno- i dwustronnie niesko«czone. S to zbiory izomorczne odpowiednio ze zbiorem {x 1, x 2, x 3,...} z porz dkiem x 1 < x 2 > x 3 < x 4 >... albo porz dkiem do niego dualnym i ze zbiorem {..., x 2, x 1, x 0, x 1, x 2,...} z porz dkiem... < x 2 > x 1 < x 0 > x 1 < x 2 >... Sko«czony zbiór cz ±ciowo uporz dkowany C n o elementach {x 1, x 2,..., x n } taki,»e x 1 < x 2 > x 3 < x 4 >... < x n > x 1 oraz nie zachodzi»adna nierówno± x i > x j nie wymieniona w tym ci gu nazywamy koron. 1 Diagramy Hassego korony oraz sko«czonej palisady s przedstawione na rysunku I.2. x 2 x 4 x 6 x 1 x 3 x 5 x 2 x 4 x 6 x 1 x 3 x 5 Rysunek I.2: Sze±cioelementowa palisada i sze±cioelementowa korona. Zauwa»my,»e korony i palisady (sko«czone i niesko«czone) s przykªadami cz ±ciowych porz dków wysoko±ci 1. 1 Nazw najlepiej chyba uzasadnia wygl d diagramu Hassego korony narysowanego w trójwymiarze tak, aby elementy C n le»aªy na bocznej powierzchni walca.

14 12 ROZDZIAŠ I. PRELIMINARIA I.1.2. Standardowe lematy W podsekcji tej dla wygody czytelnika zacytujemy szereg standardowych w teorii cz - ±ciowych porz dków lematów. Pierwsze dwa uznajemy za ogólnie znane, przy pozostaªych podajemy odno±niki do przykªadowych ¹ródeª. Lemat I.1.1. Cz ±ciowy porz dek P speªnia ACC wtedy i tylko wtedy, gdy ka»dy niepusty zbiór Q P posiada element maksymalny. Lemat I.1.2. Ka»dy niesko«czony ªa«cuch C zawiera podzbiór izomorczny z ω lub podzbiór izomorczny z ω d. Lemat I.1.3 ([25], Wniosek ). Ka»dy niesko«czony cz ±ciowy porz dek zawiera niesko«czony ªa«cuch lub niesko«czony antyªa«cuch. Lemat I.1.4 ([13], Rozdziaª VI, Ÿ3,Twierdzenie 3). Ka»dy przeliczalny ªa«cuch jest izomorczny z pewnym podzbiorem liczb wymiernych ze standardowym porz dkiem. Lemat I.1.5 ([25], Lemat 4.4.4). Niech P b dzie cz ±ciowym porz dkiem wysoko±ci 1, za± C P koron minimalnej mocy zawart w P. Wówczas C jest retraktem P. I.2. I.2.1. Przestrzenie Aleksandrowa Podstawowe fakty Przestrze«topologiczn X nazywamy przestrzeni Aleksandrowa, o ile dla dowolnej rodziny {U i } i I otwartych podzbiorów X zbiór i I U i jest otwarty w X. Przykªad I.2.1. Przestrzeniami Aleksandrowa s : ka»da przestrze«sko«czona, ka»da przestrze«dyskretna, ka»da przestrze«antydyskretna. Stwierdzenie I.2.2. Niech X b dzie przestrzeni topologiczn. Nast puj ce warunki s równowa»ne. 1. X jest przestrzeni Aleksandrowa. 2. Dla dowolnej rodziny {F i } i I domkni tych podzbiorów X zbiór i I F i jest domkni ty w X. 3. Dla ka»dego elementu x X istnieje najmniejsze (w sensie inkluzji) otoczenie otwarte punktu x. Dowód. Warunek 2. wynika z warunku 1., gdy» zbiór i I F i jest domkni ty wtedy i tylko wtedy, gdy zbiór X i I F i = i I (X F i) jest otwarty. Podobnie wykazujemy,»e warunek 1. wynika z warunku 2. Warunek 3. wynika z warunku 1., gdy» przekrój wszystkich otocze«otwartych punktu x X jest wobec warunku 1. zbiorem otwartym. Jest zatem najmniejszym otoczeniem otwartym x. Z drugiej strony, warunek 3. poci ga warunek 1. Je±li bowiem ka»dy punkt x X posiada najmniejsze otoczenie otwarte U x, to dla y i I V i, gdzie {V i } i I jest rodzin zbiorów otwartych, mamy U y V i dla ka»dego i I, wi c U y i I V i. Zatem i I V i jest zbiorem otwartym.

15 I.2. PRZESTRZENIE ALEKSANDROWA 13 Je±li X jest przestrzeni Aleksandrowa, to najmniejsze otoczenie otwarte punktu x X b dziemy oznacza przez U x. Zauwa»my,»e rodzina {U x } x X jest baz otwart przestrzeni X. Stwierdzenie I.2.3. Niech X b dzie przestrzeni Aleksandrowa. Wówczas: 1. X speªnia aksjomat oddzielania T 1 wtedy i tylko wtedy, gdy X jest przestrzeni dyskretn. 2. X speªnia aksjomat oddzielania T 0 wtedy i tylko wtedy, gdy dla ka»dej pary elementów x, y X takiej,»e x y, zachodzi U x U y. Dowód. Przestrze«Aleksandrowa X jest przestrzeni T 1 wtedy i tylko wtedy, gdy ka»dy jednoelementowy zbiór {x} X jest domkni ty, co wobec warunku 2 stwierdzenia I.2.2 jest równowa»ne temu,»e dowolny zbiór A X jest domkni ty, gdy» A = a A {a}. Udowodnili±my punkt 1. Dla dowodu 2. zaªó»my najpierw,»e przestrze«aleksandrowa X speªnia aksjomat T 0. We¹my dowolne punkty x, y X, x y. Istnieje otoczenie otwarte U punktu x takie,»e y U, lub istnieje otoczenie otwarte V punktu y takie,»e x V. Dla ustalenia uwagi zaªó»my,»e zachodzi pierwsza z tych mo»liwo±ci. Wówczas U x U, ale y U y U, zatem U x U y. Je±li za± zaªo»ymy,»e U x U y dla wszystkich par x, y X, x y, to dla dowolnej pary x, y X, x y mamy x U y lub y U x. W przeciwnym bowiem wypadku mieliby±my U x U y i U y U x, co przeczyªoby zaªo»eniu U x U y. I.2.2. Funktor X Kategori przestrzeni Aleksandrowa i odwzorowa«ci gªych oznacza b dziemy przez Al, za± kategori przestrzeni Aleksandrowa speªniaj cych aksjomat T 0 przez T 0 Al. Zdeniujemy teraz funktor X : Preorder Al. Je±li P jest praporz dkiem, to zbiór elementów przestrzeni X (P ) pokrywa si ze zbiorem elementów praporz dku P, za± baz otwart X (P ) stanowi rodzina {x } x X. Odwzorowaniu rosn cemu f : P Q przyporz dkowujemy odwzorowanie ci gªe X (f) : X (P ) X (Q) o tym samym co f wykresie, tzn. X (f)(p) = f(p) dla ka»dego p P. Stwierdzenie I.2.4. Wy»ej opisany funktor jest poprawnie zdeniowany, tzn. przestrze«x (P ) jest Aleksandrowa oraz odwzorowanie X (f) : X (P ) X (Q) jest ci gªe dla wszystkich praporz dków P, Q i ka»dego odwzorowania rosn cego f : P Q. Dowód. Poniewa» {x } x X jest baz przestrzeni X (P ), zbiory otwarte w X (P ) s postaci a A a = A, gdzie A X. Zauwa»my,»e je±li y x, to y x. Wobec tego x A dla x A. Zatem dla dowolnego x X (P ) i dowolnego otoczenia otwartego U X (P ) punktu x mamy x U, czyli x jest najmniejszym otoczeniem otwartym punktu x X (P ). Zgodznie ze stwierdzeniem I.2.2 oznacza to,»e X (P ) jest przestrzeni Aleksandrowa. Niech teraz f : P Q b dzie odwzorowaniem rosn cym. We¹my element bazy X (Q), tzn. zbiór q dla pewnego q Q. Ustalmy element p X (f) 1 (q ). Dla p znajdziemy teraz otoczenie otwarte zawarte w X (f) 1 (q ). Je±li p P jest takie,»e p p, to f(p ) f(p), wi c p X (f) 1 (q ). Zatem p X (f) 1 (q ), czyli X (f) 1 (q ) jest zbiorem otwartym. Funkcja X (f) jest ci gªa.

16 14 ROZDZIAŠ I. PRELIMINARIA Stwierdzenie I.2.5. Je±li P jest praporz dkiem, to X (P ) jest przestrzeni T 0 i tylko wtedy, gdy P jest cz ±ciowym porz dkiem. wtedy Dowód. Wiemy ze stwierdzenia I.2.3 i dowodu stwierdzenia I.2.4,»e X (P ) jest przestrzeni T 0 wtedy i tylko wtedy, gdy dla dowolnych p q, p, q P zachodzi p = q. Równowa»nie, p q lub q p, co oznacza z kolei,»e p q lub q p, czyli»e P jest cz ±ciowym porz dkiem. Zanotujmy jeszcze istotny wniosek z dowodu stwierdzenia I.2.4. Wniosek I.2.6. Je±li P jest praporz dkiem, to zbiór U P jest otwarty w X (P ) wtedy i tylko wtedy, gdy dla ka»dej pary elementów x, y P takiej,»e x y i y U, zachodzi x U (tzn. U jest zamkni ty ze wzgl du na branie elementów mniejszych). Zbiór F P jest domkni ty w X (P ) wtedy i tylko wtedy, gdy dla ka»dej pary elementów x, y P takiej,»e x y i x F, zachodzi y F (tzn. F jest zamkni ty ze wzgl du na branie elementów wi kszych). Dowód. Wiemy z dowodu stwierdzenia I.2.4,»e ka»dy zbiór otwarty U X (P ) jest zamkni ty ze wzgl du na branie elementów mniejszych. Z drugiej strony, je±li zbiór U X (P ) jest zamkni ty ze wzgl du na branie elementów mniejszych, to U = u U u jest zbiorem otwartym. Zauwa»my teraz,»e zbiór F X (P ) jest zamkni ty ze wzgl du na branie elementów wi kszych wtedy i tylko wtedy, gdy dla x F i y x mamy y F. Oznacza to,»e X F jest zamkni ty ze wzgl du na branie elementów mniejszych, czyli jest otwarty. I.3. I.3.1. Izomorzm kategorii Al i Preorder Funktor P Oznaczmy przez Top kategori przestrzeni topologicznych i odwzorowa«ci gªych. Istnieje funktor P : Top Preorder przyporz dkowuj cy przestrzeni topologicznej X praporz dek P(X), zwany praporz dkiem specjalizacji 2. Zbiór elementów praporz dku specjalizacji P(X) pokrywa si ze zbiorem elementów przestrzeni X, za± relacja porz dkuj ca zadana jest w nast puj cy sposób: x y wtedy i tylko wtedy, gdy y {x}. Funkcji ci gªej f : X Y przyporz dkowujemy funkcj rosn c P(f) : P(X) P(Y ) o tym samym co f wykresie, tzn. P(f)(x) = f(x) dla ka»dego punktu x X. Stwierdzenie I.3.1. Wy»ej opisany funktor jest poprawnie zdeniowany, tzn. P(X) jest praporz dkiem oraz odwzorowanie P(f) : P(X) P(Y ) zachowuje porz dek dla wszystkich przestrzeni topologicznych X, Y oraz dla ka»dego odwzorowania ci gªego f : X Y. Dowód. Niech x X. Wówczas x {x}, wi c x x. Zatem jest zwrotna. Wyka»emy teraz przechodnio±. Niech x, y, z X b d takie,»e x y i y z, tzn. y {x} i z {y}. Poniewa» {y} {x}, mamy {y} {x}, wi c z {x}, czyli x z. 2 Cz sto praporz dkiem specjalizacji nazywa si porz dek dualny do tutaj zdeniowanego.

17 I.3. IZOMORFIZM KATEGORII AL I PREORDER 15 Niech f : X Y b dzie odwzorowaniem ci gªym oraz x, y X b d takie,»e x y, tzn. y {x}. Poniewa» f jest ci gªe, f(y) f({x}) f({x}) = {f(x)}, czyli f(x) f(y). Zatem f zachowuje porz dek. Stwierdzenie I.3.2. Przestrze«topologiczna X speªnia aksjomat oddzielania T 0 wtedy i tylko wtedy, gdy P(X) jest cz ±ciowym porz dkiem. Przestrze«topologiczna X speªnia aksjomat oddzielania T 1 wtedy i tylko wtedy, gdy P(X) jest antyªa«cuchem. Dowód. Przestrze«X jest T 0 wtedy i tylko wtedy, gdy dla ka»dych x, y X zachodzi y {x} lub x {y}, tzn. y x lub x y. (Wynika to natychmiast z faktu,»e x {y} wtedy i tylko wtedy, gdy dla ka»dego otoczenia otwartego U punktu x zachodzi y U.) Przestrze«topologiczna X speªnia aksjomat T 1 wtedy i tylko wtedy, gdy zbiory jednoelementowe w X s domkni te. Innymi sªowy, dla ka»dych x, y X je±li y {x}, to y = x. Jest to równowa»ne stwierdzeniu,»e x y implikuje x = y w P(X), tzn. P(X) jest antyªa«cuchem. I.3.2. X = P 1 Niech P Al : Al Preorder oznacza funktor P : Top Preorder ograniczony do kategorii przestrzeni Aleksandrowa, za± P T0 Al : T 0 Al Poset ten sam funktor ograniczony do kategorii przestrzeni T 0 Aleksandrowa. Niech X Poset : Poset T 0 Al oznacza funktor X : Preorder Al zdeniowany w sekcji I.2 ograniczony do kategorii cz ±ciowych porz dków. Stwierdzenie I.3.3. Funktory P Al : Al Preorder i X : Preorder Al s wzajemnie odwrotne. Funktory P T0 Al : T 0 Al Poset i X Poset : Poset T 0 Al s wzajemnie odwrotne. Dowód. Niech P b dzie praporz dkiem. Poka»emy,»e P(X (P ))=P.Z denicji P i X zbiory elementów P i P(X (P )) s równe. Niech x, y P i x y w P. Oznacza to,»e x U y. Poniewa» U y jest najmniejszym otoczeniem otwartym y, dla ka»dego otoczenia otwartego U punktu y mamy x U y U, czyli y {x}. Wobec tego x y w P(X (P )). Niech teraz X b dzie przestrzeni Aleksandrowa. Zbiory elementów X i X (P(X)) s równe. Niech U x b dzie najmniejszym otoczeniem otwartym pewnego punktu x X. Podobnie jak w poprzedniej cz ±ci dowodu otrzymujemy {y X : y U x } = {y X : x {y}} = {y X : y x w P(X)}. Ostatni spo±ród zbiorów w powy»szym ci gu jest najmniejszym otoczeniem otwartym x w X (P(X)). Topologie przestrzeni X i X (P(X)) s zatem identyczne. Mo»liwo± zªo»enia funktorów P T0 Al : T 0 Al Poset i X Poset : Poset T 0 Al wynika ze stwierdze«i.2.3 i I.3.2. Fakt,»e s one wzajemnie odwrotne, wynika z powy»szego rozumowania. Wykazali±my,»e kategorie Al i Preorder oraz kategorie T 0 Al i Poset s izomor- czne. W dalszym ci gu b dziemy uto»samia praporz dki ze stowarzyszonymi z nimi przestrzeniami Aleksandrowa, tzn. pomija w zapisie funktory X, P.

18 16 ROZDZIAŠ I. PRELIMINARIA I.4. I.4.1. Koªmogorykacja Dziaªanie koªmogorykacji Niech X oznacza przestrze«topologiczn. Wprowad¹my na zbiorze elementów przestrzeni X relacj dwuargumentow K = {(x, y) X X : x {y} i y {x}}. Nietrudno zauwa»y,»e K jest relacj równowa»no±ci oraz»e X jest przestrzeni T 0 wtedy i tylko wtedy, gdy K jest relacj identyczno±ciow. Przez [x] oznaczmy klas abstrakcji elementu x X wzgl dem relacji K. Przestrze«ilorazow X 0 = X/K nazywa b dziemy koªmogorykacj przestrzeni X. Niech p : X X 0 oznacza odwzorowanie ilorazowe. Lemat I.4.1. Przy powy»szych oznaczeniach prawdziwe s nast puj ce stwierdzenia. 1. Je±li U X jest zbiorem otwartym oraz x U, to [x] U. 2. Je±li U X jest zbiorem otwartym, to p 1 (p(u)) = U. 3. Odwzorowanie p : X X 0 jest otwarte. 4. Ka»de odwzorowanie j : X 0 X takie,»e p j = Id X0 jest ci gªe. Dowód. Rozwa»my sytuacj z punktu 1. Przypu± my,»e istnieje x X takie,»e x [x] U. Wówczas x {x } X U, co jest sprzeczne z zaªo»eniem x U. Przejd¹my do dowodu stwierdzenia 2. Oczywi±cie U p 1 (p(u)). Z drugiej strony, niech x p 1 (p(u)). Oznacza to,»e p(x) p(u), czyli x [x ] dla pewnego x U. Z punktu 1. wynika,»e x U. Dla dowodu 3. zaªó»my,»e U X jest zbiorem otwartym. Z denicji topologii ilorazowej zbiór p(u) jest otwarty wtedy i tylko wtedy, gdy p 1 (p(u)) jest otwarty. Ale z 2. wiemy,»e p 1 (p(u)) = U. Aby udowodni 4. rozwa»my zbiór otwarty U X. Równo± p j = Id X0 oznacza,»e dla ka»dego x X zachodzi j([x]) [x]. Ze punktu 1. wynika,»e j 1 (U) = {[x] X 0 : j([x]) U} = {[x] : x U} = p(u) i zbiór ten jest otwarty, gdy» odwzorowanie p jest, zgodnie z punktem 3., otwarte. Wniosek I.4.2. Dla ka»dej przestrzeni X jej koªmogorykacja X 0 jest przestrzeni T 0. Dowód. Je±li [x], [y] X 0 s ró»nymi klasami abstrakcji relacji K, to x {y} lub y {x}. Mo»emy zaªo»y,»e zachodzi pierwszy z tych warunków. Wówczas y X {x}. Zauwa»my,»e wobec punktu 2. lematu I.4.1 zachodzi [x] p(x {x}) [y]. Ponadto, p(x {x}) jest otwarty, gdy» odwzorowanie p jest otwarte na mocy punktu 3. lematu I.4.1. Zauwa»my,»e w przypadku gdy X jest przestrzeni Aleksandrowa, tzn. praporz dkiem, odwzorowanie ilorazowe X X 0 uto»samia elementy x, y X takie,»e x y i y x. Koªmogorykacja X 0 jest wi c cz ±ciowym porz dkiem powstaªym przez sklejenie tych elementów.

19 I.4. KOŠMOGORYFIKACJA 17 I.4.2. Wªasno±ci zachowywane przez koªmogorykacj Wiele wªasno±ci topologicznych zachowuje si przy koªmogorykacji. Poni»sze dwa stwierdzenia, szczególnie dla nas istotne, dobrze ilustruj ten fakt. Stwierdzenie I.4.3. Przestrze«topologiczna X jest homotopijnie równowa»na swojej koªmogorykacji X 0. Dowód. Niech p : X X 0 b dzie odwzorowaniem ilorazowym. Dla ka»dej klasy abstrakcji A i X 0 relacji K na X ustalmy jej reprezentanta x i A i = [x i ]. Odwzorowanie j : X 0 X zadane wzorem j([x i ]) = x i jest ci gªe na mocy punktu 4 lematu I.4.1, bo p j = Id X0. Rozwa»my odwzorowanie F : X I X zadane wzorem { x dla t = 0 F (x, t) = j p(x) dla t 0 dla x X i t I. Poka»emy,»e F jest ci gªe, czyli jest homotopi mi dzy Id X a j p, co zako«czy dowód. Niech U X b dzie zbiorem otwartym. Mamy F 1 (U) = {(x, t) : F (x, t) U} = = {(x, 0) : x U} {(x, t) : t 0, j(p(x)) U} = = U {0} U (0, 1] = = U I. Stwierdzenie I.4.4. Przestrze«topologiczna X jest zwarta 3 wtedy i tylko wtedy, gdy zwarta [spójna, ªukowo spójna] jest jej koªmogorykacja X 0. [spójna, ªukowo spójna] Dowód. Zwarto±, spójno± i ªukowa spójno± s zachowywane przez odwzorowania ci gªe, w szczególno±ci przez odwzorowanie ilorazowe p : X X 0. Z drugiej strony, zaªó»my,»e X 0 jest zwarta. Niech {U j } j J b dzie otwartym pokryciem X. Wówczas z {p(u j )} j J mo»na wybra podpokrycie sko«czone {p(u j1 ),..., p(u jn )} przestrzeni X 0. Zbiory {U j1,..., U jn } tworz pokrycie X, gdy» dla dowolnego x X mamy p(x) p(u ik ) dla pewnego k {1,..., n}, co wobec lematu I.4.1 oznacza,»e x U ik. Dalej, je±li X jest niespójna, to istniej niepuste zbiory otwarte U, V X takie,»e U V = X i U V =. Ale wówczas ich obrazy p(u), p(v ) s, na mocy lematu I.4.1, zbiorami otwartymi takimi,»e p(u) p(v ) = X 0 i p(u) P (V ) = (ponownie lemat I.4.1), czyli X 0 jest niespójna. Wreszcie, je±li X 0 jest ªukowo spójna i x, y X, to istnieje droga h : I X 0 taka,»e h(0) = p(x), h(1) = p(y). Niech j : X 0 X b dzie funkcj przyporz dkowuj c ka»dej klasie abstrakcji relacji K pewien jej element. Nietrudno zauwa»y,»e ci gªa jest funkcja h : I X zadana wzorem x dla t = 0 h (t) = j(h(x)) dla t (0, 1). y dla t = 1 3 Przez zwart przestrze«topologiczn rozumiemy przestrze«tak,»e z ka»dego pokrycia otwartego tej przestrzeni mo»na wybra podpokrycie sko«czone. Nie» damy, aby przestrze«ta speªniaªa aksjomat oddzielania T 2. Przestrzenie takie s czasem w literaturze nazywane quasi-zwartymi.

20 18 ROZDZIAŠ I. PRELIMINARIA Ze wzgl du na powy»sze stwierdzenia w dalszym ci gu rozwa»a b dziemy, bez zmniejszenia ogólno±ci, jedynie przestrzenie T 0. Zabieg ten oszcz dzi nam technicznych niedogodno±ci przy formuªowaniu twierdze«. W przypadku gdy zachodziªaby potrzeba stosowania którego± z wyników niniejszej pracy do przestrzeni nie speªniaj cych aksjomatu T 0, nale»y zast pi je ich koªmogorykacjami.

21 Rozdziaª II Topologiczne wªasno±ci przestrzeni Aleksandrowa W rozdziale tym przedstawimy charakteryzacj w klasie przestrzeni Aleksandrowa kilku standardowych wªasno±ci topologicznych: zwarto±ci, spójno±ci i ªukowej spójno±ci. Omówione zostan produkty i podprzestrzenie przestrzeni Aleksandrowa. Zajmiemy si równie» badaniem przestrzeni funkcji ci gªych mi dzy przestrzeniami Aleksandrowa z topologi zwarto-otwart. Oka»e si,»e na ogóª nie s one przestrzeniami Aleksandrowa. Fakt ten b dzie miaª istotne konsekwencje w dalszej cz ±ci pracy. Na koniec omówimy wybrane klasy przestrzeni Aleksandrowa, do pewnego stopnia bliskie klasie przestrzeni sko«czonych. Przypomnijmy,»e zakªadamy, i» wszystkie rozwa»ane przestrzenie s T 0. II.1. Podprzestrzenie i produkty Rozpocznijmy od dwóch prostych obserwacji Stwierdzenie II.1.1. Podprzestrze«A przestrzeni Aleksandrowa X jest przestrzeni Aleksandrowa wyznaczon przez porz dek na X ograniczony do zbioru A. Dowód. Niech A b dzie podprzestrzeni przestrzeni Aleksandrowa X. Ustalmy punkt a A. Wówczas a A jest zbiorem otwartym w A. Poka»emy,»e jest to najmniejsze otoczenie otwarte punktu a w przestrzeni A. Niech U A b dzie otwarty, tzn. U = V A dla pewnego zbioru otwartego V X. Poniewa» a V, mamy a A V A = U. Stwierdzenie II.1.2. Niech X, Y b d przestrzeniami Aleksandrowa. Wówczas X Y jest przestrzeni Aleksandrowa wyznaczon przez nast puj cy porz dek: (x, y) (x, y ) dla x, x X, y, y Y wtedy i tylko wtedy, gdy x x i y y. Dowód. Wystarczy pokaza,»e dla dowolnej pary (x, y) X Y zbiór x y jest jej najmniejszym otoczeniem otwartym. Rozwa»my w tym celu otoczenie otwarte U punktu (x, y). Mo»emy zakªada,»e jest ono postaci U X U Y, gdzie U X X, U Y Y s zbiorami otwartymi. Mamy zatem: x U X, y U Y, wi c x y U. Ze stwierdzenia powy»szego wynika poprzez indukcj, i» sko«czone produkty przestrzeni Aleksandrowa s Aleksandrowa. Nie jest to jednak prawd dla produktów niesko«czonych. 19

22 20 ROZDZIAŠ II. TOPOLOGICZNE WŠASNO CI Stwierdzenie II.1.3. Produkt (z topologi Tichonowa) rodziny {X i } i I niepustych przestrzeni Aleksandrowa jest przestrzeni Aleksandrowa wtedy i tylko wtedy, gdy X i jest zbiorem jednoelementowym dla prawie wszystkich i I. Dowód. Oczywi±cie i I X i jest izomorczny z i I, X i =1 X i. Je±li zatem X i jest zbiorem jednoelementowym dla prawie wszystkich i I, to produkt i I X i jest w istocie produktem sko«czonym i stosujemy ostatnie stwierdzenie. Z drugiej strony, przypu± my,»e X i 2 dla niesko«czenie wielu, czyli bez zmniejszenia ogólno±ci dla wszystkich i I. Dla ka»dego i I ustalmy zbiór otwarty U i X i. Niech { X i dla i j A j (i) = U j dla i = j. Wówczas zbiory A j = i I A j(i) s otwarte w i I X i. Ale i I U i = j I Aj nie jest zbiorem otwartym. Zatem w istocie tylko sko«czone produkty (z topologi Tichonowa) przestrzeni Aleksandrowa s przestrzeniami Aleksandrowa. Nale»y jednak odnotowa,»e w kategorii Al (czyli Preorder) istniej produkty w sensie teorii kategorii porz dek ustala si po wspóªrz dnych. Topologia Aleksandrowa indukowana na produkcie przez ten porz dek to tzw. box topology. W dalszej cz ±ci nie b dziemy tego rodzaju produktów wykorzystywa. II.2. Spójno± Lemat II.2.1. Niech X b dzie przestrzeni Aleksandrowa. Je±li x, y X oraz x y, to istnieje droga z x do y w X, tzn. odwzorowanie ci gªe h : I X takie,»e h(0) = x oraz h(1) = y. Dowód. Mo»emy zaªo»y,»e x y. Zdeniujmy odwzorowanie h : I X wzorem: { x dla t [0, 1) h(t) =. y dla t = 1 Nale»y wykaza ci gªo± odwzorowania h. W tym celu rozwa»my zbiór otwarty U X. Je±li y U, to x y U, wi c h 1 (U) = I. Je±li x U, y U, to h 1 (U) = [0, 1). Je±li za± x, y U, to h 1 (U) =. Poniewa» powy»sze przeciwobrazy s zbiorami otwartymi w I, odwzorowanie h jest ci gªe. Wniosek II.2.2. Ka»da przestrze«aleksandrowa X jest lokalnie ªukowo spójna. Dowód. Z ostatniego lematu wynika,»e zbiór x = U x jest ªukowo spójny dla ka»dego x X. Zatem X posiada baz otwart zªo»on ze zbiorów ªukowo spójnych. Stwierdzenie II.2.3. Niech X b dzie przestrzeni Aleksandrowa. Skªadow spójno±ci punktu x X jest zbiór S x = n N B(x, n). Jest on równie» skªadow ªukowej spójno±ci punktu x.

23 II.3. ZWARTO I DZIEDZICZNA ZWARTO 21 Dowód. Je±li y S x, to istnieje ci g x = x 0, x 1,..., x n = y elementów S x taki,»e x 0 x 1... x n. Istnieje zatem droga z x 0 do x n b d ca sklejeniem dróg z x i do x i+1, i = 0,..., n 1, których istnienie gwarantuje lemat II.2.1. Wobec tego zbiór S x jest ªukowo spójny. Z drugiej strony, je±li y S x, to y S x i y S x, wi c zbiór S x jest domkni to-otwarty. II.3. Zwarto± i dziedziczna zwarto± O ile interpretacja poj cia spójno±ci w klasie przestrzeni Aleksandrowa jest zgodna z intuicj, przedstawiona ni»ej charakteryzacja zbiorów zwartych mo»e wydawa si nieco zaskakuj ca. Stwierdzenie II.3.1. Przestrze«Aleksandrowa X jest zwarta wtedy i tylko wtedy, gdy max(x) jest zbiorem sko«czonym oraz dla ka»dego y X istnieje x max(x) takie,»e x y. Dowód. Zaªó»my najpierw,»e max(x) jest zbiorem sko«czonym oraz dla ka»dego y X istnieje x max(x) takie,»e x y. Niech {V i } i I b dzie dowolnym pokryciem otwartym X. Wówczas dla ka»dego x max(x) istnieje i x I takie,»e x V ix. Zauwa»my,»e sko«czona rodzina {V ix } x X jest podpokryciem pokrycia {V i } i I. Istotnie, je±li y X, to istnieje x max(x) takie,»e y x, tzn. y x V ix. Zaªó»my teraz,»e X jest przestrzeni zwart. Przypu± my,»e zbiór max(x) jest niesko«czony. Wówczas pokrycie otwarte {y } y X nie ma podpokrycia sko«czonego, gdy» dla ka»dego elementu x max(x) jedynym elementem pokrycia {y } y X go zawieraj cym jest x. Przypu± my teraz,»e istnieje y X takie,»e y x dla wszystkich x max(x). Ponownie rozwa»my pokrycie {x } x X przestrzeni X. Przypu± my,»e posiada ono podpokrycie sko«czone {x k } 0 k n. Wówczas istnieje 0 i 0 n takie,»e x i0 max({x 0, x 1,..., x n } y }). Ale x i0 max(x), wi c istnieje z X o tej wªasno±ci,»e z > x i0. Z wyboru i 0 oznacza to jednak,»e z n k=0 x k, co jest sprzeczne z faktem,»e {x k } 0 k n jest pokryciem. Przestrze«topologiczn X nazywamy dziedzicznie zwart wtedy i tylko wtedy, gdy ka»dy podzbiór A X jest przestrzeni zwart. Stwierdzenie II.3.2. Przestrze«Aleksandrowa X jest dziedzicznie zwarta wtedy i tylko wtedy, gdy speªnia ACC oraz nie zawiera niesko«czonych antyªa«cuchów. Dowód. Ze stwierdzenia II.3.1 wynika natychmiast,»e niesko«czony antyªa«cuch oraz zbiór izomorczny z N nie s przestrzeniami zwartymi. Zatem sformuªowany w tre±ci stwierdzenia warunek jest warunkiem koniecznym dziedzicznej zwarto±ci. Z drugiej strony, przypu± my»e X speªnia ten warunek i rozwa»my zbiór A X. Wówczas zbiór max(a) jest antyªa«cuchem w X, jest wi c sko«czony. Zbiór A speªnia ACC jako podzbiór X. Z lematu I.1.1 wynika zatem,»e dla ka»dego a A zbiór a A posiada element maksymalny, który oczywi±cie nale»y do max(a). Wobec stwierdzenia II.3.1, A jest zbiorem zwartym. Wypada w tym momencie wspomnie,»e zbiory cz ±ciowo uporz dkowane dualne do przestrzeni dziedzicznie zwartych, tzn. porz dki speªniaj ce DCC i nie zawieraj ce

24 22 ROZDZIAŠ II. TOPOLOGICZNE WŠASNO CI niesko«czonych antyªa«cuchów, nazywa si czasem zbiorami cz ±ciowo dobrze uporz dkowanymi. Okazuje si,»e posiadaj one liczne dobre wªasno±ci i cz sto pojawiaj si w literaturze; por. [12]. II.4. Przestrzenie funkcyjne II.4.1. Opis topologii na C(X, Y ) Przypomnijmy,»e je±li A, B s przestrzeniami topologicznymi, to na zbiorze C(A, B) odwzorowa«ci gªych z A do B wprowadzi mo»na topologi, zwan topologi zwartootwart, której podbaz otwart stanowi rodzina {[K, U] : K A jest zwarty, U B jest otwarty}, gdzie [K, U] = {f : A B : f(k) U}. Je±li a A, to zamiast [{a}, U] pisa b dziemy [a, U]. W dalszym ci gu zapis C(A, B) b dzie zawsze oznaczaª przestrze«odwzorowa«ci gªych z A do B z topologi zwarto-otwart. Niech teraz A b dzie dowoln przestrzeni topologiczn, za± Y przestrzeni Aleksandrowa. Na zbiorze C(A, Y ) mo»na zdeniowa w naturalny sposób porz dek: f g dla f, g : A Y, o ile f(a) g(a) dla ka»dego a A. Okazuje si,»e porz dek ten ma zwi zek z topologi przestrzeni C(A, Y ). Stwierdzenie II.4.1. Niech f C(A, Y ), gdzie Y jest przestrzeni Aleksandrowa, za± A dowoln przestrzeni topologiczn. Wówczas przekrój wszystkich zbiorów otwartych w C(A, Y ) zawieraj cych f jest równy f. Dowód. Niech Z b dzie przekrojem wszystkich zbiorów otwartych w C(A, Y ) zawieraj - cych f. Wówczas Z = {[K, U] : f [K, U], K A jest zwarty, U Y jest otwarty}. Je±i g Z, to g [a, f(a) ] dla ka»dego a A, czyli g f. Z drugiej strony, niech g f. Wówczas g(a) f(a) dla ka»dego a A. Niech U Y b dzie otwarty i niech K A. Je±li f(k) U, to g(k) f(k) U = U, czyli g [K, U]. Wobec tego g Z. Ze stwierdzenia powy»szego wynika,»e g f wtedy i tylko wtedy, gdy f {g}. Zatem powy»szy porz dek na C(A, Y ) pokrywa si z porz dkiem specjalizacji przestrzeni C(A, Y ). Podkre±li nale»y jednak,»e nie oznacza to, i» przestrze«c(a, Y ) jest Aleksandrowa. Kontrprzykªadów dostarczy twierdzenie II.4.6. Wprowad¹my oznaczenie C(A, Y ) Al = X P(C(X, Y )), tzn. C(A, Y ) Al jest przestrzeni odwzorowa«ci gªych z A do Y z topologi Aleksandrowa wyznaczon przez powy»szy porz dek na C(A, Y ). Odnotujmy w tym miejscu, i» praca [2], o tematyce zbli»onej do niniejszej pracy magisterskiej, zawiera bª d. W Twierdzeniu 3.1 cytowanego artykuªu autor stwierdza, i» powy»sza przestrze«c(a, Y ) jest Aleksandrowa. W dalszej cz ±ci cytowanej pracy znajduj si kolejne nieprawdziwe stwierdzenia, b d ce konsekwencj tej pomyªki. Zauwa»enie wspomnianego bª du stanowiªo zacz tek bada«, których wyniki zawarte s w niniejszej pracy magisterskiej.

25 II.4. PRZESTRZENIE FUNKCYJNE 23 Przyjrzyjmy si sytuacji, w której X, Y s przestrzeniami Aleksandrowa. Okazuje si, i» mo»na poda do± bezpo±redni opis topologii przestrzeni C(X, Y ). Stwierdzenie II.4.2. Niech X, Y b d przestrzeniami Aleksandrowa. Wówczas rodzina {[x, y ] : x X, y Y } stanowi podbaz otwart topologii zwarto-otwartej na C(X, Y ). Dowód. Niech K X b dzie zwarty, za± U Y b dzie otwarty. Udowodnimy,»e [K, U] = [max(k), U]. Oczywi±cie [K, U] [max(k), U]. Z drugiej strony, niech f [max(k), U]. Je±li y K, to ze stwierdzenia II.3.1 wynika, i» istnieje x max(k) takie,»e y x. Wówczas f(y) f(x) U, wi c f(y) U. Zatem f [K, U]. Na mocy stwierdzenia II.3.1 zbiór max(k) jest sko«czony dla ka»dego K X zwartego. Poniewa» [K, U] = [max(k), U] = x max(k) [x, U], zbiory postaci [x, U], gdzie x X za± U Y jest otwarty, tworz podbaz topologii na C(X, Y ). Elementy zwi zanej z ni bazy s postaci n i=1 [x i, U i ]. Zauwa»my: n [x i, U i ] = i=1 n i=1 u U i [x i, u ] = u 1 U 1... u n U n i=1 n [x i, u i ]. Zbiory postaci [x, u ], gdzie x X, u Y, tworz zatem podbaz C(X, Y ). Wniosek II.4.3. Je±li X, Y s Aleksandrowa, to topologia zwarto-otwarta w C(X, Y ) pokrywa si z topologi podprzestrzeni C(X, Y ) x X Y. Dowód. Wniosek wynika natychmiast z poprzedniego twierdzenia i denicji topologii produktowej. Zauwa»my,»e poniewa» podprzestrzenie i sko«czone produkty przestrzeni Aleksandrowa s przestrzeniami Aleksandrowa, C(X, Y ) jest Aleksandrowa gdy X jest przestrzeni sko«czon oraz Y jest Aleksandrowa. (W przypadku gdy Y jest równie» sko«czona, fakt ten jest oczywisty: C(X, Y ) jest wówczas sko«czona.) Wniosek II.4.4. Je±li X, Y s Aleksandrowa, to topologia zwarto-otwarta C(X, Y ) jest sªabsza od topologii Aleksandrowa C(X, Y ) Al. Dowód. Zauwa»my,»e [K, U] = [K, U] dla K X i U Y otwartego. Istotnie, je±li f(k) U, to g(k) f(k) U = U dla g f. Zatem elementy podbazy C(X, Y ) s otwarte w C(X, Y ) Al, co ko«czy dowód. II.4.2. Kiedy topologia zwarto-otwarta jest Aleksandrowa? Poni»sze stwierdzenie podaje warunek dostateczny na to, by topologia zwarto-otwarta na zbiorze C(X, Y ), gdzie Y jest przestrzeni Aleksandrowa, byªa topologi Aleksandrowa. Stwierdzenie II.4.5. Niech X b dzie przestrzeni topologiczn dziedzicznie zwart, za± Y przestrzeni Aleksandrowa. Je±li zbiór f(x) Y jest sko«czony dla ka»dej funkcji f C(X, Y ), to C(X, Y ) jest przestrzeni Aleksandrowa.

26 24 ROZDZIAŠ II. TOPOLOGICZNE WŠASNO CI Dowód. Wiadomo z wniosku II.4.4,»e topologia zwarto-otwarta na C(X, Y ) jest sªabsza od topologii Aleksandrowa. Wobec tego wystarczy zbada kiedy jest ona równie» mocniejsza. Ma to miejsce dokªadnie wtedy, gdy f jest zbiorem otwartym w C(X, Y ) dla ka»dego f C(X, Y ). Ustalmy zatem f C(X, Y ). Poniewa» X jest dziedzicznie zwarta i f(x) jest sko«czony, zbiór f = y f(x) [f 1 (y), y ] jest otwarty w C(X, Y ) jako sko«czony przekrój zbiorów otwartych. Okazuje si,»e je±li X jest przestrzeni Aleksandrowa, stwierdzenie to mo»na odwróci. Ni»ej sformuªowane twierdzenie, charakteryzuj ce sytuacje, w których topologie zwarto-otwarta i Aleksandrowa na przestrzeni odwzorowa«ci gªych mi dzy dwoma przestrzeniami Aleksandrowa pokrywaj si, stanowi jeden z gªównych wyników niniejszej pracy. Twierdzenie II.4.6. Niech X b dzie przestrzeni topologiczn, za± Y przestrzeni Aleksandrowa o co najmniej dwóch elementach. Prawdziwe s nast puj ce stwierdzenia. 1. Je±li Y jest dyskretna, to C(X, Y ) jest Aleksandrowa (oraz dyskretna) wtedy i tylko wtedy, gdy X ma sko«czenie wiele skªadowych spójno±ci. 2. Je±li Y nie jest dyskretna oraz X jest Aleksandrowa, to C(X, Y ) jest Aleksandrowa wtedy i tylko wtedy, gdy X jest dziedzicznie zwarta oraz zbiór f(x) Y jest sko«- czony dla ka»dej funkcji f C(X, Y ). Dowód. Podobnie jak w dowodzie stwierdzenia II.4.5 bada b dziemy otwarto± w C(X, Y ) zbiorów postaci f, gdzie f C(X, Y ). Dla dowodu 1. zaªó»my,»e Y jest dyskretna i f C(X, Y ). Zatem f przeprowadza skªadowe spójno±ci X na zbiory jednopunktowe. Je±li X ma sko«czenie wiele skªadowych spójno±ci, powiedzmy S 1,..., S n, to dla ka»dego i = 1,..., n wybra mo»emy element s i S i i wówczas f = n i=1 [s i, f(s i ) ] jest zbiorem otwartym jako przekrój sko«czonej rodziny zbiorów otwartych. Przypu± my teraz,»e X ma niesko«czenie wiele skªadowych spójno±ci. Poka»emy,»e ka»dy element n i=1 [x i, y i ] bazy otwartej przestrzeni C(X, Y ) zawiera element nie nale-» cy do f. W istocie, dla ka»dego zbioru bazowego powy»szej postaci istnieje skªadowa spójno±ci S X taka,»e S {x 1,..., x n } =. Poniewa» Y 2, istnieje y Y taki,»e f nie przeprowadza skªadowej S na punkt y. Niech f 0 : X Y b dzie zadane wzorem f 0 (x) = { f(x) dla x S y dla x S. Wówczas f f 0 n i=1 [x i, y i ]. Punkt 1. jest udowodniony. By udowodni 2. zaªó»my,»e Y nie jest dyskretna oraz X jest Aleksandrowa. Przypu± my najpierw,»e X nie jest dziedzicznie zwarta. Istnieje zatem zbiór A X, który nie jest zwarty. Poniewa» Y nie jest dyskretna, zawiera pewien ªa«cuch dwuelementowy {z 0, z 1 } Y, z 0 < z 1. Odwzorowanie f : X Y zadane wzorem { z 0 dla x A f(x) = dla x X (A ) z 1

27 II.4. PRZESTRZENIE FUNKCYJNE 25 jest ci gªe. (Je±li U Y jest otwarty, to albo z 0 U i wtedy f 1 (U) =, albo z 1 U i f 1 (U) = X, albo wreszcie z 0 U z 1 i f 1 (U) = A.) Ustalmy x 1,..., x n X, y 1,..., y n Y takie,»e n i=1 [x i, y i ] jest elementem bazy otwartej C(X, Y ) zawieraj cym f. Mamy wówczas y i z 1 dla wszystkich x i A. Poniewa» A nie jest zwarty, ze stwierdzenia II.3.1 wynika,»e istnieje a A takie,»e a x j dla wszystkich j takich,»e x j A. Zadajmy f 0 : X Y wzorem { f(x) dla a a f 0 (x) = z 1 dla x a. Ci gªo± f 0 wynika z ci gªo±ci f, poniewa» f0 1 (z 0 ) = f 1 (z 0 ) a jest zbiorem otwartym. Mamy f 0 n i=1 [x i, y i ]. Ale f 0 f. Zaªó»my teraz,»e X jest dziedzicznie zwarta. Przypu± my,»e istnieje g C(X, Y ) takie,»e g(x) jest zbiorem niesko«czonym. Zbiór g(x) jest dziedzicznie zwarty jako obraz przestrzeni dziedzicznie zwartej przez odwzorowanie ciagªe. Ze stwierdzenia II.3.2 g(x) speªnia ACC i nie zawiera niesko«czonych antyªa«cuchów. Na mocy lematu I.1.3 zawiera on wi c niesko«czony ªa«cuch. Zatem, wobec lematu I.1.2, g(x) zawiera niesko«czony ci g zst puj cy c 0 > c 1 >... Dla ka»dego n N wybierzmy a n g 1 (c n ). Wówczas {a n : n N} jest niesko«czonym, dziedzicznie zwartym podzbiorem X, wi c równie» zawiera musi niesko«czony ci g zst puj cy a k0 > a k1 >... Zdeniujemy odwzorowanie f C(X, Y ). Dla x X niech g(a k0 ) dla x X (a k0 ) f(x) = g(a kn ) dla x (a kn ) (a kn+1 ), n = 0, 1,... g(x) dla x. n=1 (a k n ) Nietrudno sprawdzi,»e f zachowuje porz dek. Ustalmy x 1,..., x n X, y 1,..., y n Y takie,»e n i=1 [x i, y i ] jest bazowym otoczeniem otwartym funkcji f w C(X, Y ). Niech L oznacza najwi ksz liczb l tak,»e x i (a kl ) n=1 (a k n ) dla pewnego i = 1,..., n, o ile liczba l o tej wªasno±ci istnieje. W przeciwnym wypadku, niech L = 0. Zadajmy f 0 : X Y wzorem { g(a kl ) dla x (a kl+1 ) n=1 f 0 (x) = (a k n ). f(x) w przeciwnym wypadku Ponownie nietrudno sprawdzi ci gªo± f 0. Ponadto f 0 n i=1 [x i, y i ], ale f 0 > f, gdy» g(a kl ) = c L > c m = g(a km ) dla L < m. Wreszcie, je±li X jest dziedzicznie zwarta i f(x) jest sko«czony dla ka»dego f C(X, Y ), to teza wynika ze stwierdzenia II.4.5. Wniosek II.4.7. Je±li X jest niesko«czon przestrzeni Aleksandrowa, to C(X, X) nie jest Aleksandrowa. Dowód. Przypu± my,»e X i C(X, X) s przestrzeniami Aleksandrowa. Je±li X jest dyskretna, to z twierdzenia II.4.6 wynika, i» przestrze«x ma sko«czenie wiele skªadowych spójno±ci, zatem jest sko«czona. Je±li za± X nie jest dyskretna, to z twierdzenia tego otrzymujemy, i» Id X (X) = X jest przestrzeni sko«czon.

Relacj binarn okre±lon w zbiorze X nazywamy podzbiór ϱ X X.

Relacj binarn okre±lon w zbiorze X nazywamy podzbiór ϱ X X. Relacje 1 Relacj n-argumentow nazywamy podzbiór ϱ X 1 X 2... X n. Je±li ϱ X Y jest relacj dwuargumentow (binarn ), to zamiast (x, y) ϱ piszemy xϱy. Relacj binarn okre±lon w zbiorze X nazywamy podzbiór

Bardziej szczegółowo

A = n. 2. Ka»dy podzbiór zbioru sko«czonego jest zbiorem sko«czonym. Dowody tych twierdze«(elementarne, lecz nieco nu» ce) pominiemy.

A = n. 2. Ka»dy podzbiór zbioru sko«czonego jest zbiorem sko«czonym. Dowody tych twierdze«(elementarne, lecz nieco nu» ce) pominiemy. Logika i teoria mnogo±ci, konspekt wykªad 12 Teoria mocy, cz ± II Def. 12.1 Ka»demu zbiorowi X przyporz dkowujemy oznaczany symbolem X obiekt zwany liczb kardynaln (lub moc zbioru X) w taki sposób,»e ta

Bardziej szczegółowo

1 Otwarto± i domkni to±

1 Otwarto± i domkni to± Topologia 1 1 Otwarto± i domkni to± (X, O) przestrze«topologiczna rodzina zbiorów otwartych O 2 X speªnia (i), X O, (ii) U 1, U 2 O U 1 U 2 O, (iii) ( j J U j O ) j J U j O. X D zbiór domkni ty X \ D O;

Bardziej szczegółowo

JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1. JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1

JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1. JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1 J zyki formalne i operacje na j zykach J zyki formalne s abstrakcyjnie zbiorami sªów nad alfabetem sko«czonym Σ. J zyk formalny L to opis pewnego problemu decyzyjnego: sªowa to kody instancji (wej±cia)

Bardziej szczegółowo

Przekroje Dedekinda 1

Przekroje Dedekinda 1 Przekroje Dedekinda 1 O liczbach wymiernych (tj. zbiorze Q) wiemy,»e: 1. zbiór Q jest uporz dkowany relacj mniejszo±ci < ; 2. zbiór liczb wymiernych jest g sty, tzn.: p, q Q : p < q w : p < w < q 3. 2

Bardziej szczegółowo

Ekstremalnie maªe zbiory

Ekstremalnie maªe zbiory Maªe jest pi kne Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego Nadarzyn, 27.08.2011 Zbiory silnie miary zero Przypomnienie Zbiór X [0, 1] jest miary Lebesgue'a zero, gdy dla ka»dego ε > 0 istnieje ci

Bardziej szczegółowo

Zbiory i odwzorowania

Zbiory i odwzorowania Zbiory i odwzorowania 1 Sposoby okre±lania zbiorów 1) Zbiór wszystkich elementów postaci f(t), gdzie t przebiega zbiór T : {f(t); t T }. 2) Zbiór wszystkich elementów x zbioru X speªniaj cych warunek ϕ(x):

Bardziej szczegółowo

Zdzisªaw Dzedzej, Katedra Analizy Nieliniowej pok. 611 Kontakt:

Zdzisªaw Dzedzej, Katedra Analizy Nieliniowej pok. 611 Kontakt: Zdzisªaw Dzedzej, Katedra Analizy Nieliniowej pok. 611 Kontakt: zdzedzej@mif.pg.gda.pl www.mif.pg.gda.pl/homepages/zdzedzej () 5 pa¹dziernika 2016 1 / 1 Literatura podstawowa R. Rudnicki, Wykªady z analizy

Bardziej szczegółowo

Geometria Algebraiczna

Geometria Algebraiczna Geometria Algebraiczna Zadania domowe: seria 1 Zadania 1-11 to powtórzenie podstawowych poj z teorii kategorii. Zapewne rozwi zywali Pa«stwo te zadania wcze±niej, dlatego nie b d one omawiane na wiczeniach.

Bardziej szczegółowo

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych

Bardziej szczegółowo

Twierdzenie Wainera. Marek Czarnecki. Warszawa, 3 lipca Wydziaª Filozoi i Socjologii Uniwersytet Warszawski

Twierdzenie Wainera. Marek Czarnecki. Warszawa, 3 lipca Wydziaª Filozoi i Socjologii Uniwersytet Warszawski Twierdzenie Wainera Marek Czarnecki Wydziaª Filozoi i Socjologii Uniwersytet Warszawski Wydziaª Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytet Warszawski Warszawa, 3 lipca 2009 Motywacje Dla dowolnej

Bardziej szczegółowo

Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA. W obu podpunktach zakªadamy,»e kolejno± ta«ców jest wa»na.

Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA. W obu podpunktach zakªadamy,»e kolejno± ta«ców jest wa»na. Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA Zadanko 1 (12p.) Na imprezie w Noc Kupaªy s 44 dziewczyny. Nosz one 11 ró»nych imion, a dla ka»dego imienia s dokªadnie 4 dziewczyny o tym imieniu przy czym ka»da

Bardziej szczegółowo

Metody dowodzenia twierdze«

Metody dowodzenia twierdze« Metody dowodzenia twierdze«1 Metoda indukcji matematycznej Je±li T (n) jest form zdaniow okre±lon w zbiorze liczb naturalnych, to prawdziwe jest zdanie (T (0) n N (T (n) T (n + 1))) n N T (n). 2 W przypadku

Bardziej szczegółowo

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych

Bardziej szczegółowo

AM II /2019 (gr. 2 i 3) zadania przygotowawcze do I kolokwium

AM II /2019 (gr. 2 i 3) zadania przygotowawcze do I kolokwium AM II.1 2018/2019 (gr. 2 i 3) zadania przygotowawcze do I kolokwium Normy w R n, iloczyn skalarny sprawd¹ czy dana funkcja jest norm sprawd¹, czy dany zbiór jest kul w jakiej± normie i oblicz norm wybranego

Bardziej szczegółowo

Podstawy matematyki dla informatyków

Podstawy matematyki dla informatyków Podstawy matematyki dla informatyków Wykªad 6 10 listopada 2011 W poprzednim odcinku... Zbiory A i B s równoliczne (tej samej mocy ), gdy istnieje bijekcja f : A 1 1 B. Piszemy A B lub A = B. na Moc zbioru

Bardziej szczegółowo

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych

Bardziej szczegółowo

Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych.

Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych. Wykªad jest prowadzony w oparciu o podr cznik Analiza matematyczna 2. Denicje, twierdzenia, wzory M. Gewerta i Z. Skoczylasa. Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych. Zbiory na pªaszczy¹nie i w przestrzeni.

Bardziej szczegółowo

Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych.

Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych. Wykªad jest prowadzony w oparciu o podr cznik Analiza matematyczna 2. Denicje, twierdzenia, wzory M. Gewerta i Z. Skoczylasa. Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych. Denicja Mówimy,»e funkcja

Bardziej szczegółowo

ELEMENTARNA TEORIA LICZB. 1. Podzielno±

ELEMENTARNA TEORIA LICZB. 1. Podzielno± ELEMENTARNA TEORIA LICZB IZABELA AGATA MALINOWSKA N = {1, 2,...} 1. Podzielno± Denicja 1.1. Niepusty podzbiór A zbioru liczb naturalnych jest ograniczony, je»eli istnieje taka liczba naturalna n 0,»e m

Bardziej szczegółowo

c Marcin Sydow Spójno± Grafy i Zastosowania Grafy Eulerowskie 2: Drogi i Cykle Grafy Hamiltonowskie Podsumowanie

c Marcin Sydow Spójno± Grafy i Zastosowania Grafy Eulerowskie 2: Drogi i Cykle Grafy Hamiltonowskie Podsumowanie 2: Drogi i Cykle Spis Zagadnie«drogi i cykle spójno± w tym sªaba i silna k-spójno± (wierzchoªkowa i kraw dziowa) dekompozycja grafu na bloki odlegªo±ci w grae i poj cia pochodne grafy Eulera i Hamiltona

Bardziej szczegółowo

Strategia czy intuicja?

Strategia czy intuicja? Strategia czy intuicja czyli o grach niesko«czonych Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego Grzegorzewice, 29 sierpnia 2009 Denicja gry Najprostszy przypadek: A - zbiór (na ogóª co najwy»ej przeliczalny),

Bardziej szczegółowo

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych

Bardziej szczegółowo

GRUPA PODSTAWOWA I X. GRZEGORZ ZBOROWSKI

GRUPA PODSTAWOWA I X. GRZEGORZ ZBOROWSKI GRUPA PODSTAWOWA GRZEGORZ ZBOROWSKI 1. Definicja i podstawowe poj cia Pierwszym krokiem do zdeniowania grupy podstawowej b dzie poj cie drogi w przestrzeni topologicznej, czyli mówi c nie±ci±le, krzywej

Bardziej szczegółowo

Twierdzenie 1 (Hindmana). Ustalmy dowolne kolorowanie zbioru liczb naturalnych na sko«czenie wiele kolorów. Wtedy istnieje zbiór niesko«- czony A

Twierdzenie 1 (Hindmana). Ustalmy dowolne kolorowanie zbioru liczb naturalnych na sko«czenie wiele kolorów. Wtedy istnieje zbiór niesko«- czony A Twierdzenie 1 (Hindmana). Ustalmy dowolne kolorowanie zbioru liczb naturalnych na sko«czenie wiele kolorów. Wtedy istnieje zbiór niesko«- czony A taki»e wszystkie sko«czone sumy jego (ró»nych) elementów

Bardziej szczegółowo

Ciaªa i wielomiany. 1 Denicja ciaªa. Ciaªa i wielomiany 1

Ciaªa i wielomiany. 1 Denicja ciaªa. Ciaªa i wielomiany 1 Ciaªa i wielomiany 1 Ciaªa i wielomiany 1 Denicja ciaªa Niech F b dzie zbiorem, i niech + (dodawanie) oraz (mno»enie) b d dziaªaniami na zbiorze F. Denicja. Zbiór F wraz z dziaªaniami + i nazywamy ciaªem,

Bardziej szczegółowo

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych

Bardziej szczegółowo

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych

Bardziej szczegółowo

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych

Bardziej szczegółowo

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14 WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2013/14 Spis tre±ci 1 Kodowanie i dekodowanie 4 1.1 Kodowanie a szyfrowanie..................... 4 1.2 Podstawowe poj cia........................

Bardziej szczegółowo

Zadania. 4 grudnia k=1

Zadania. 4 grudnia k=1 Zadania 4 grudnia 205 Zadanie. Poka»,»e dla dowolnych liczb zespolonych z,..., z n istnieje zbiór B {,..., n}, taki,»e n z k π z k. k B Zadanie 2. Jakie warunki musz speªnia ci gi a n i b n, aby istniaªy

Bardziej szczegółowo

Automorzmy modeli i twierdzenie EhrenfeuchtaMostowskiego

Automorzmy modeli i twierdzenie EhrenfeuchtaMostowskiego Automorzmy modeli i twierdzenie EhrenfeuchtaMostowskiego Krzysztof Kapulkin IX Warsztaty Logiczne 5 12 lipca 2008 1 Wst p W referacie tym przedstawiamy wyniki uzyskane przez Andrzeja Ehrenfeuchta i Andrzeja

Bardziej szczegółowo

Matematyczne podstawy kognitywistyki

Matematyczne podstawy kognitywistyki Matematyczne podstawy kognitywistyki Jerzy Pogonowski Zakªad Logiki i Kognitywistyki UAM pogon@amu.edu.pl Rachunek zbiorów Jerzy Pogonowski (MEG) Matematyczne podstawy kognitywistyki Rachunek zbiorów 1

Bardziej szczegółowo

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych

Bardziej szczegółowo

c Marcin Sydow Planarno± Grafy i Zastosowania Tw. Eulera 7: Planarno± Inne powierzchnie Dualno± Podsumowanie

c Marcin Sydow Planarno± Grafy i Zastosowania Tw. Eulera 7: Planarno± Inne powierzchnie Dualno± Podsumowanie 7: Spis zagadnie«twierdzenie Kuratowskiego Wªasno±ci planarno±ci Twierdzenie Eulera Grafy na innych powierzchniach Poj cie dualno±ci geometrycznej i abstrakcyjnej Graf Planarny Graf planarny to taki graf,

Bardziej szczegółowo

Metodydowodzenia twierdzeń

Metodydowodzenia twierdzeń 1 Metodydowodzenia twierdzeń Przez zdanie rozumiemy dowolne stwierdzenie, które jest albo prawdziwe, albo faªszywe (nie mo»e by ono jednocze±nie prawdziwe i faªszywe). Tradycyjnie b dziemy u»ywali maªych

Bardziej szczegółowo

Hotel Hilberta. Zdumiewaj cy ±wiat niesko«czono±ci. Marcin Kysiak. Festiwal Nauki, 20.09.2011. Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego

Hotel Hilberta. Zdumiewaj cy ±wiat niesko«czono±ci. Marcin Kysiak. Festiwal Nauki, 20.09.2011. Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego Zdumiewaj cy ±wiat niesko«czono±ci Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego Festiwal Nauki, 20.09.2011 Nasze do±wiadczenia hotelowe Fakt oczywisty Hotel nie przyjmie nowych go±ci, je»eli wszystkie

Bardziej szczegółowo

Zadania z PM II A. Strojnowski str. 1. Zadania przygotowawcze z Podstaw Matematyki seria 2

Zadania z PM II A. Strojnowski str. 1. Zadania przygotowawcze z Podstaw Matematyki seria 2 Zadania z PM II 010-011 A. Strojnowski str. 1 Zadania przygotowawcze z Podstaw Matematyki seria Zadanie 1 Niech A = {1,, 3, 4} za± T A A b dzie relacj okre±lon wzorem: (a, b) T, gdy n N a n = b. a) Ile

Bardziej szczegółowo

O pewnym zadaniu olimpijskim

O pewnym zadaniu olimpijskim O pewnym zadaniu olimpijskim Michaª Seweryn, V LO w Krakowie opiekun pracy: dr Jacek Dymel Problem pocz tkowy Na drugim etapie LXII Olimpiady Matematycznej pojawiª si nast puj cy problem: Dla ka»dej liczby

Bardziej szczegółowo

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14 WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA Grzegorz Szkibiel Wiosna 203/4 Spis tre±ci Kodowanie i dekodowanie 4. Kodowanie a szyfrowanie..................... 4.2 Podstawowe poj cia........................

Bardziej szczegółowo

istnienie elementu neutralnego dodawania (zera): 0 K a K a + 0 = a, istnienie elementu neutralnego mno»enia (jedynki): 1 K a K a 1 = a,

istnienie elementu neutralnego dodawania (zera): 0 K a K a + 0 = a, istnienie elementu neutralnego mno»enia (jedynki): 1 K a K a 1 = a, Ciaªo Denicja. Zbiór K z dziaªaniami dodawania + oraz mno»enia (których argumentami s dwa elementy z tego zbioru, a warto±ciami elementy z tego zbioru) nazywamy ciaªem, je±li zawiera co najmniej dwa elementy

Bardziej szczegółowo

Oba zbiory s uporz dkowane liniowo. Badamy funkcj w pobli»u kresów dziedziny. Pewne punkty szczególne (np. zmiana denicji funkcji).

Oba zbiory s uporz dkowane liniowo. Badamy funkcj w pobli»u kresów dziedziny. Pewne punkty szczególne (np. zmiana denicji funkcji). Plan Spis tre±ci 1 Granica 1 1.1 Po co?................................. 1 1.2 Denicje i twierdzenia........................ 4 1.3 Asymptotyka, granice niewªa±ciwe................. 7 2 Asymptoty 8 2.1

Bardziej szczegółowo

1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f(x)=0

1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f(x)=0 1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f()=0 1.1 Metoda bisekcji Zaªó»my,»e funkcja f jest ci gªa w [a 0, b 0 ]. Pierwiastek jest w przedziale [a 0, b 0 ] gdy f(a 0 )f(b 0 ) < 0. (1) Ustalmy f(a 0

Bardziej szczegółowo

Twierdzenie Choqueta o mierzalno±ci rzutów

Twierdzenie Choqueta o mierzalno±ci rzutów Twierdzenie Choqueta o mierzalno±ci rzutów (Na podstawie wykªadu prof. Michaªa Morayne) Mateusz Kwa±nicki 12. grudnia 2004. 1 Wst p Ten tekst jest skróconym zapisem wykªadów dr M. Morayne, po±wi conych

Bardziej szczegółowo

Czy funkcja zadana wzorem f(x) = ex e x. 1 + e. = lim. e x + e x lim. lim. 2 dla x = 1 f(x) dla x (0, 1) e e 1 dla x = 1

Czy funkcja zadana wzorem f(x) = ex e x. 1 + e. = lim. e x + e x lim. lim. 2 dla x = 1 f(x) dla x (0, 1) e e 1 dla x = 1 II KOLOKWIUM Z AM M1 - GRUPA A - 170101r Ka»de zadanie jest po 5 punktów Ostatnie zadanie jest nieobowi zkowe, ale mo»e dostarczy dodatkowe 5 punktów pod warunkiem rozwi zania pozostaªych zada«zadanie

Bardziej szczegółowo

Twierdzenie Wedderburna Witold Tomaszewski

Twierdzenie Wedderburna Witold Tomaszewski Twierdzenie Wedderburna Witold Tomaszewski Pier±cie«przemienny P nazywamy dziedzin caªkowito±ci (lub po prostu dziedzin ) je±li nie posiada nietrywialnych dzielników zera. Pier±cie«z jedynk nazywamy pier±cieniem

Bardziej szczegółowo

Indeksowane rodziny zbiorów

Indeksowane rodziny zbiorów Logika i teoria mnogo±ci, konspekt wykªad 7 Indeksowane rodziny zbiorów Niech X b dzie przestrzeni zbiorem, którego podzbiorami b d wszystkie rozpatrywane zbiory, R rodzin wszystkich podzbiorów X za± T

Bardziej szczegółowo

1 Poj cia pomocnicze. Przykªad 1. A A d

1 Poj cia pomocnicze. Przykªad 1. A A d Poj cia pomocnicze Otoczeniem punktu x nazywamy dowolny zbiór otwarty zawieraj cy punkt x. Najcz ±ciej rozwa»amy otoczenia kuliste, tj. kule o danym promieniu ε i ±rodku x. S siedztwem punktu x nazywamy

Bardziej szczegółowo

XVII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne

XVII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne 1 XVII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne Kategoria: klasa VIII szkoªy podstawowej i III gimnazjum Olsztyn, 16 maja 2019r. Zad. 1. Udowodnij,»e dla dowolnych liczb rzeczywistych x, y, z speªniaj cych

Bardziej szczegółowo

W poprzednim odcinku... Podstawy matematyki dla informatyków. Relacje równowa»no±ci. Zbiór (typ) ilorazowy. Klasy abstrakcji

W poprzednim odcinku... Podstawy matematyki dla informatyków. Relacje równowa»no±ci. Zbiór (typ) ilorazowy. Klasy abstrakcji W poprzednim odcinku... Podstawy matematyki dla informatyków Rodzina indeksowana {A t } t T podzbiorów D to taka funkcja A : T P(D),»e A(t) = A t, dla dowolnego t T. Wykªad 3 20 pa¹dziernika 2011 Produkt

Bardziej szczegółowo

Freyd, Abelian Categories

Freyd, Abelian Categories Algebra 2, zadania na wiczenia, seria II Króti wst p do ategorii i funtorów. W tej serii jest du»o zada«ale s (z reguªy) ªatwe lub bardzo ªatwe. Najpierw denicje, tóre zapewne Pa«stwo znaj lub pozna ªatwo

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna - ZSTA LMO

Statystyka matematyczna - ZSTA LMO Statystyka matematyczna - ZSTA LMO Šukasz Smaga Wydziaª Matematyki i Informatyki Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu Wykªad 4 Šukasz Smaga (WMI UAM) ZSTA LMO Wykªad 4 1 / 18 Wykªad 4 - zagadnienia

Bardziej szczegółowo

Wybrane poj cia i twierdzenia z wykªadu z teorii liczb

Wybrane poj cia i twierdzenia z wykªadu z teorii liczb Wybrane poj cia i twierdzenia z wykªadu z teorii liczb 1. Podzielno± Przedmiotem bada«teorii liczb s wªasno±ci liczb caªkowitych. Zbiór liczb caªkowitych oznacza b dziemy symbolem Z. Zbiór liczb naturalnych

Bardziej szczegółowo

Preliminaria logiczne

Preliminaria logiczne Preliminaria logiczne Jerzy Pogonowski Zakªad Logiki i Kognitywistyki UAM www.kognitywistyka.amu.edu.pl http://logic.amu.edu.pl/index.php/dydaktyka pogon@amu.edu.pl MDTiAR Jerzy Pogonowski (MEG) Preliminaria

Bardziej szczegółowo

Elementy geometrii w przestrzeni R 3

Elementy geometrii w przestrzeni R 3 Elementy geometrii w przestrzeni R 3 Z.Šagodowski Politechnika Lubelska 29 maja 2016 Podstawowe denicje Wektorem nazywamy uporz dkowan par punktów (A,B) z których pierwszy nazywa si pocz tkiem a drugi

Bardziej szczegółowo

c Marcin Sydow Przepªywy Grafy i Zastosowania Podsumowanie 12: Przepªywy w sieciach

c Marcin Sydow Przepªywy Grafy i Zastosowania Podsumowanie 12: Przepªywy w sieciach 12: w sieciach Spis zagadnie«sieci przepªywowe przepªywy w sieciach ±cie»ka powi kszaj ca tw. Forda-Fulkersona Znajdowanie maksymalnego przepªywu Zastosowania przepªywów Sieci przepªywowe Sie przepªywowa

Bardziej szczegółowo

Teoria grafów i jej zastosowania. 1 / 126

Teoria grafów i jej zastosowania. 1 / 126 Teoria grafów i jej zastosowania. 1 / 126 Mosty królewieckie W Królewcu, na rzece Pregole znajduj si dwie wyspy poª czone ze sob, a tak»e z brzegami za pomoc siedmiu mostów, tak jak pokazuje rysunek 2

Bardziej szczegółowo

Maszyny Turinga i problemy nierozstrzygalne. Maszyny Turinga i problemy nierozstrzygalne

Maszyny Turinga i problemy nierozstrzygalne. Maszyny Turinga i problemy nierozstrzygalne Maszyny Turinga Maszyna Turinga jest automatem ta±mowym, skª da si z ta±my (tablicy symboli) potencjalnie niesko«czonej w prawo, zakªadamy,»e w prawie wszystkich (tzn. wszystkich poza sko«czon liczb )

Bardziej szczegółowo

Algebroidy i grupoidy Liego i wspóªczesna teoria Liego

Algebroidy i grupoidy Liego i wspóªczesna teoria Liego Algebroidy i grupoidy Liego i wspóªczesna teoria Liego Wykªad habilitacyjny Andriy Panasyuk Katedra Metod Matematycznych Fizyki, Uniwersytet Warszawski oraz Instytut Matematyczny PAN Wst p: Grupy symetrii

Bardziej szczegółowo

Metoda tablic semantycznych. 1 Metoda tablic semantycznych

Metoda tablic semantycznych. 1 Metoda tablic semantycznych 1 Zarówno metoda tablic semantycznych, jak i rezolucji, to dosy sprawny algorytm do badania speªnialni±ci formuª, a wi c i tautologii. Chodzi w niej o wskazanie, je±li istnieje, modelu dla formuªy. Opiera

Bardziej szczegółowo

2 Liczby rzeczywiste - cz. 2

2 Liczby rzeczywiste - cz. 2 2 Liczby rzeczywiste - cz. 2 W tej lekcji omówimy pozostaªe tematy zwi zane z liczbami rzeczywistymi. 2. Przedziaªy liczbowe Wyró»niamy nast puj ce rodzaje przedziaªów liczbowych: (a) przedziaªy ograniczone:

Bardziej szczegółowo

Interpolacja funkcjami sklejanymi

Interpolacja funkcjami sklejanymi Interpolacja funkcjami sklejanymi Funkcje sklejane: Zaªó»my,»e mamy n + 1 w zªów t 0, t 1,, t n takich,»e t 0 < t 1 < < t n Dla danej liczby caªkowitej, nieujemnej k funkcj sklejan stopnia k nazywamy tak

Bardziej szczegółowo

Egzamin z wykªadu monogracznego. Teoria kategorii w podstawach informatyki semestr zimowy 2011/12. Poj cia, terminologia i notacja:

Egzamin z wykªadu monogracznego. Teoria kategorii w podstawach informatyki semestr zimowy 2011/12. Poj cia, terminologia i notacja: Egzamin z wykªadu monogracznego Poj cia, terminologia i notacja: Teoria kategorii w podstawach informatyki semestr zimowy 2011/12 Przyjmujemy zwykª denicj sygnatury algebraicznej Σ, Σ-algebry i Σ-homomorzmu;

Bardziej szczegółowo

Logika dla matematyków i informatyków Wykªad 1

Logika dla matematyków i informatyków Wykªad 1 Logika dla matematyków i informatyków Wykªad 1 Stanisªaw Goldstein Wydziaª Matematyki i Informatyki UŠ 16 lutego 2016 Wszech±wiat matematyczny skªada si wyª cznie ze zbiorów. Liczby naturalne s zdeniowane

Bardziej szczegółowo

Równania ró»niczkowe I rz du (RRIR) Twierdzenie Picarda. Anna D browska. WFTiMS. 23 marca 2010

Równania ró»niczkowe I rz du (RRIR) Twierdzenie Picarda. Anna D browska. WFTiMS. 23 marca 2010 WFTiMS 23 marca 2010 Spis tre±ci 1 Denicja 1 (równanie ró»niczkowe pierwszego rz du) Równanie y = f (t, y) (1) nazywamy równaniem ró»niczkowym zwyczajnym pierwszego rz du w postaci normalnej. Uwaga 1 Ogólna

Bardziej szczegółowo

KLASYCZNE ZDANIA KATEGORYCZNE. ogólne - orzekaj co± o wszystkich desygnatach podmiotu szczegóªowe - orzekaj co± o niektórych desygnatach podmiotu

KLASYCZNE ZDANIA KATEGORYCZNE. ogólne - orzekaj co± o wszystkich desygnatach podmiotu szczegóªowe - orzekaj co± o niektórych desygnatach podmiotu ➏ Filozoa z elementami logiki Na podstawie wykªadów dra Mariusza Urba«skiego Sylogistyka Przypomnij sobie: stosunki mi dzy zakresami nazw KLASYCZNE ZDANIA KATEGORYCZNE Trzy znaczenia sªowa jest trzy rodzaje

Bardziej szczegółowo

. 0 0... 1 0. 0 0 0 0 1 gdzie wektory α i tworz baz ortonormaln przestrzeni E n

. 0 0... 1 0. 0 0 0 0 1 gdzie wektory α i tworz baz ortonormaln przestrzeni E n GAL II 2013-2014 A. Strojnowski str.45 Wykªad 20 Denicja 20.1 Przeksztaªcenie aniczne f : H H anicznej przestrzeni euklidesowej nazywamy izometri gdy przeksztaªcenie pochodne f : T (H) T (H) jest izometri

Bardziej szczegółowo

Grafy i Zastosowania. 9: Digrafy (grafy skierowane) c Marcin Sydow. Digrafy. Porz dki cz ±ciowe * Euler i Hamilton. Turnieje

Grafy i Zastosowania. 9: Digrafy (grafy skierowane) c Marcin Sydow. Digrafy. Porz dki cz ±ciowe * Euler i Hamilton. Turnieje 9: (grafy skierowane) Spis zagadnie«cz ±ciowe Przykªady: gªosowanie wi kszo±ciowe, Digraf (graf skierowany) Digraf to równowa»ny termin z terminem graf skierowany (od ang. directed graph). W grafach skierowanych

Bardziej szczegółowo

Mierzalne liczby kardynalne

Mierzalne liczby kardynalne czyli o miarach mierz cych wszystko Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego Grzegorzewice, 26 stycznia 2007 Ogólny problem miary Pytanie Czy na pewnym zbiorze X istnieje σ-addytywna miara probabilistyczna,

Bardziej szczegółowo

AUTOREFERAT. Mirosław Ślosarski TEORIA MULTIDOMINACJI I DOMINACJI RELATYWNEJ

AUTOREFERAT. Mirosław Ślosarski TEORIA MULTIDOMINACJI I DOMINACJI RELATYWNEJ AUTOREFERAT Mirosław Ślosarski TEORIA MULTIDOMINACJI I DOMINACJI RELATYWNEJ SPIS TRE CI 1. Informacja o autorze...1 2. Cykl publikacji habilitacyjnych powi zanych tematycznie...2 3. Preliminaria...3 4.

Bardziej szczegółowo

Wielomiany o wspóªczynnikach rzeczywistych

Wielomiany o wspóªczynnikach rzeczywistych Wielomiany o wspóªczynnikach rzeczywistych Wielomian: W (x) = a n x n + a n 1 x n 1 + a n 2 x n 2 +... + a 2 x 2 + a 1 x + a 0 wspóªczynniki wielomianu: a 0, a 1, a 2,..., a n 1, a n ; wyraz wolny: a 0

Bardziej szczegółowo

Cz ± I. Analiza Matematyczna I

Cz ± I. Analiza Matematyczna I Cz ± I Analiza Matematyczna I ROZDZIAŠ Wst p.. Logika B dziemy rozwa»a zdania, o których mo»emy zawsze stwierdzi, czy s prawdziwe, czy faªszywe. Z punktu widzenia logiki istotne jest wyª cznie to, czy

Bardziej szczegółowo

Przeksztaªcenia liniowe

Przeksztaªcenia liniowe Przeksztaªcenia liniowe Przykªady Pokaza,»e przeksztaªcenie T : R 2 R 2, postaci T (x, y) = (x + y, x 6y) jest przeksztaªceniem liniowym Sprawdzimy najpierw addytywno± przeksztaªcenia T Niech v = (x, y

Bardziej szczegółowo

Zadania z kolokwiów ze Wst pu do Informatyki. Semestr II.

Zadania z kolokwiów ze Wst pu do Informatyki. Semestr II. Zadania z kolokwiów ze Wst pu do Informatyki. Semestr II. Poni»sze zadania s wyborem zada«z kolokwiów ze Wst pu do Informatyki jakie przeprowadziªem w ci gu ostatnich lat. Marek Zawadowski Zadanie 1 Napisz

Bardziej szczegółowo

1 Granice funkcji wielu zmiennych.

1 Granice funkcji wielu zmiennych. AM WNE 008/009. Odpowiedzi do zada«przygotowawczych do czwartego kolokwium. Granice funkcji wielu zmiennych. Zadanie. Zadanie. Pochodne. (a) 0, Granica nie istnieje, (c) Granica nie istnieje, (d) Granica

Bardziej szczegółowo

Wektory w przestrzeni

Wektory w przestrzeni Wektory w przestrzeni Informacje pomocnicze Denicja 1. Wektorem nazywamy uporz dkowan par punktów. Pierwszy z tych punktów nazywamy pocz tkiem wektora albo punktem zaczepienia wektora, a drugi - ko«cem

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna dla informatyków

Matematyka dyskretna dla informatyków Matematyka dyskretna dla informatyków Cz ± I: Elementy kombinatoryki Jerzy Jaworski Zbigniew Palka Jerzy Szyma«ski Uniwersytet im. Adama Mickiewicza Pozna«2007 4 Zależności rekurencyjne Wiele zale»no±ci

Bardziej szczegółowo

Ekstremalnie fajne równania

Ekstremalnie fajne równania Ekstremalnie fajne równania ELEMENTY RACHUNKU WARIACYJNEGO Zaczniemy od ogólnych uwag nt. rachunku wariacyjnego, który jest bardzo przydatnym narz dziem mog cym posªu»y do rozwi zywania wielu problemów

Bardziej szczegółowo

Waldemar Sieg. Topologia dziedziny a rozkªady pewnych funkcji pierwszej klasy Baire'a na sumy i ró»nice funkcji o domkni tym wykresie

Waldemar Sieg. Topologia dziedziny a rozkªady pewnych funkcji pierwszej klasy Baire'a na sumy i ró»nice funkcji o domkni tym wykresie Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu Wydziaª Matematyki i Informatyki Waldemar Sieg Topologia dziedziny a rozkªady pewnych funkcji pierwszej klasy Baire'a na sumy i ró»nice funkcji o domkni tym

Bardziej szczegółowo

Caªkowanie numeryczne - porównanie skuteczno±ci metody prostokatów, metody trapezów oraz metody Simpsona

Caªkowanie numeryczne - porównanie skuteczno±ci metody prostokatów, metody trapezów oraz metody Simpsona Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisªawa Staszica w Krakowie Wydziaª Fizyki i Informatyki Stosowanej Krzysztof Grz dziel kierunek studiów: informatyka stosowana Caªkowanie numeryczne - porównanie skuteczno±ci

Bardziej szczegółowo

Materiaªy do Repetytorium z matematyki

Materiaªy do Repetytorium z matematyki Materiaªy do Repetytorium z matematyki 0/0 Dziaªania na liczbach wymiernych i niewymiernych wiczenie Obliczy + 4 + 4 5. ( + ) ( 4 + 4 5). ( : ) ( : 4) 4 5 6. 7. { [ 7 4 ( 0 7) ] ( } : 5) : 0 75 ( 8) (

Bardziej szczegółowo

i, lub, nie Cegieªki buduj ce wspóªczesne procesory. Piotr Fulma«ski 5 kwietnia 2017

i, lub, nie Cegieªki buduj ce wspóªczesne procesory. Piotr Fulma«ski 5 kwietnia 2017 i, lub, nie Cegieªki buduj ce wspóªczesne procesory. Piotr Fulma«ski Uniwersytet Šódzki, Wydziaª Matematyki i Informatyki UŠ piotr@fulmanski.pl http://fulmanski.pl/zajecia/prezentacje/festiwalnauki2017/festiwal_wmii_2017_

Bardziej szczegółowo

Maªgorzata Murat. Modele matematyczne.

Maªgorzata Murat. Modele matematyczne. WYKŠAD I Modele matematyczne Maªgorzata Murat Wiadomo±ci organizacyjne LITERATURA Lars Gårding "Spotkanie z matematyk " PWN 1993 http://moodle.cs.pollub.pl/ m.murat@pollub.pl Model matematyczny poj cia

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna dla informatyków

Matematyka dyskretna dla informatyków UNIWERSYTET IM. ADAMA MICKIEWICZA W POZNANIU Jerzy Jaworski, Zbigniew Palka, Jerzy Szyma«ski Matematyka dyskretna dla informatyków uzupeænienia Pozna«007 A Notacja asymptotyczna Badaj c du»e obiekty kombinatoryczne

Bardziej szczegółowo

Podzbiory Symbol Newtona Zasada szuadkowa Dirichleta Zasada wª czania i wyª czania. Ilo± najkrótszych dróg. Kombinatoryka. Magdalena Lema«ska

Podzbiory Symbol Newtona Zasada szuadkowa Dirichleta Zasada wª czania i wyª czania. Ilo± najkrótszych dróg. Kombinatoryka. Magdalena Lema«ska Kombinatoryka Magdalena Lema«ska Zasady zaliczenia przedmiotu Zasady zaliczenia przedmiotu Maksymalna ilo± punktów to 100 punktów = 100 procent. Zasady zaliczenia przedmiotu Maksymalna ilo± punktów to

Bardziej szczegółowo

Rachunek caªkowy funkcji wielu zmiennych

Rachunek caªkowy funkcji wielu zmiennych Rachunek caªkowy funkcji wielu zmiennych I. Malinowska, Z. Šagodowski Politechnika Lubelska 8 czerwca 2015 Caªka iterowana podwójna Denicja Je»eli funkcja f jest ci gªa na prostok cie P = {(x, y) : a x

Bardziej szczegółowo

ZADANIA. Maciej Zakarczemny

ZADANIA. Maciej Zakarczemny ZADANIA Maciej Zakarczemny 2 Spis tre±ci 1 Algebra 5 2 Analiza 7 2.1 Granice iterowane, granica podwójna funkcji dwóch zmiennych....... 7 2.2 Caªki powierzchniowe zorientowane...................... 8 2.2.1

Bardziej szczegółowo

Teoria grafów i sieci 1 / 58

Teoria grafów i sieci 1 / 58 Teoria grafów i sieci 1 / 58 Literatura 1 B.Korte, J.Vygen, Combinatorial optimization 2 D.Jungnickel, Graphs, Networks and Algorithms 3 M.Sysªo, N.Deo Metody optymalizacji dyskretnej z przykªadami w Turbo

Bardziej szczegółowo

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Rachunek ró»niczkowy funkcji wielu zmiennych

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Rachunek ró»niczkowy funkcji wielu zmiennych Zadania z analizy matematycznej - sem II Rachunek ró»niczkowy funkcji wielu zmiennych Denicja (Pochodne cz stkowe dla funkcji trzech zmiennych) Niech D R 3 b dzie obszarem oraz f : D R f = f y z) P 0 =

Bardziej szczegółowo

Matematyka 1. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

Matematyka 1. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski Matematyka 1 Šukasz Dawidowski Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski Pochodna funkcji Niech a, b R, a < b. Niech f : (a, b) R b dzie funkcj oraz x, x 0 (a, b) b d ró»nymi punktami przedziaªu (a, b). Wyra»enie

Bardziej szczegółowo

Listy Inne przykªady Rozwi zywanie problemów. Listy w Mathematice. Marcin Karcz. Wydziaª Matematyki, Fizyki i Informatyki.

Listy Inne przykªady Rozwi zywanie problemów. Listy w Mathematice. Marcin Karcz. Wydziaª Matematyki, Fizyki i Informatyki. Wydziaª Matematyki, Fizyki i Informatyki 10 marca 2008 Spis tre±ci Listy 1 Listy 2 3 Co to jest lista? Listy List w Mathematice jest wyra»enie oddzielone przecinkami i zamkni te w { klamrach }. Elementy

Bardziej szczegółowo

Algorytmiczna teoria grafów

Algorytmiczna teoria grafów 18 maja 2013 Twierdzenie Halla o maª»e«stwach Problem Wyobra¹my sobie,»e mamy m dziewczyn i pewn liczb chªopców. Ka»da dziewczyna chce wyj± za m», przy czym ka»da z nich godzi si po±lubi tylko pewnych

Bardziej szczegółowo

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Ekstrema funkcji wielu zmiennych, twierdzenia o funkcji odwrotnej i funkcji uwikªanej

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Ekstrema funkcji wielu zmiennych, twierdzenia o funkcji odwrotnej i funkcji uwikªanej Zadania z analizy matematycznej - sem. II Ekstrema funkcji wielu zmiennych, twierdzenia o funkcji odwrotnej i funkcji uwikªanej Denicja 1. Niech X = R n b dzie przestrzeni unormowan oraz d(x, y) = x y.

Bardziej szczegółowo

Logika intuicjonistyczna

Logika intuicjonistyczna 9 listopada 2011 Plan 1 2 3 4 Plan 1 2 3 4 Intuicjonizm Pogl d w lozoi matematyki wprowadzony w 1912 L. E. J. Brouwera. Twierdzenia matematyczne powstaj dzi ki intuicjom naszego umysªu. Skupienie si na

Bardziej szczegółowo

Rachunek zda«. Relacje. 2018/2019

Rachunek zda«. Relacje. 2018/2019 Rachunek zda«. Relacje. 2018/2019 Zdanie logiczne. Zdaniem logicznym nazywamy ka»de wyra»enie, któremu mo»na przyporz dkowa jedn z dwóch warto±ci logicznych: 0 czyli faªsz b d¹ 1 czyli prawda. Zdanie logiczne.

Bardziej szczegółowo

r = x x2 2 + x2 3.

r = x x2 2 + x2 3. Przestrze«aniczna Def. 1. Przestrzeni aniczn zwi zan z przestrzeni liniow V nazywamy dowolny niepusty zbiór P z dziaªaniem ω : P P V (które dowolnej parze elementów zbioru P przyporz dkowuje wektor z przestrzeni

Bardziej szczegółowo

Ukªady równa«liniowych

Ukªady równa«liniowych dr Krzysztof yjewski Mechatronika; S-I 0 in» 7 listopada 206 Ukªady równa«liniowych Informacje pomocnicze Denicja Ogólna posta ukªadu m równa«liniowych z n niewiadomymi x, x, x n, gdzie m, n N jest nast

Bardziej szczegółowo

Elementy geometrii analitycznej w przestrzeni

Elementy geometrii analitycznej w przestrzeni Wykªad 3 Elementy geometrii analitycznej w przestrzeni W wykªadzie tym wi kszy nacisk zostaª poªo»ony raczej na intuicyjne rozumienie deniowanych poj, ni» ±cisªe ich zdeniowanie. Dlatego niniejszy wykªad

Bardziej szczegółowo

det A := a 11, ( 1) 1+j a 1j det A 1j, a 11 a 12 a 21 a 22 Wn. 1 (Wyznacznik macierzy stopnia 2:). = a 11a 22 a 33 +a 12 a 23 a 31 +a 13 a 21 a 32

det A := a 11, ( 1) 1+j a 1j det A 1j, a 11 a 12 a 21 a 22 Wn. 1 (Wyznacznik macierzy stopnia 2:). = a 11a 22 a 33 +a 12 a 23 a 31 +a 13 a 21 a 32 Wyznacznik Def Wyznacznikiem macierzy kwadratowej nazywamy funkcj, która ka»dej macierzy A = (a ij ) przyporz dkowuje liczb det A zgodnie z nast puj cym schematem indukcyjnym: Dla macierzy A = (a ) stopnia

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna dla informatyków

Matematyka dyskretna dla informatyków Matematyka dyskretna dla informatyków Cz ± I: Elementy kombinatoryki Jerzy Jaworski Zbigniew Palka Jerzy Szyma«ski Uniwersytet im. Adama Mickiewicza Pozna«2007 2 Podstawowe zasady i prawa przeliczania

Bardziej szczegółowo