p q, czyli p2 = 2q 2 gdzie p, q s wzgl dnie pierwsze. Mamy w takiej sytuacji trzy mo»liwo±ci: 2 = i) obie liczby p, q s nieparzyste;

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "p q, czyli p2 = 2q 2 gdzie p, q s wzgl dnie pierwsze. Mamy w takiej sytuacji trzy mo»liwo±ci: 2 = i) obie liczby p, q s nieparzyste;"

Transkrypt

1 Liczby rzeczywiste. Dlaczego nie wystarczaj liczby wymierne Analiza zajmuje si problemami, w których pojawia si przej±cie graniczne. Przykªadami takich problemów w matematyce b d¹ zyce mog by :. Poj cie pr dko±ci chwilowej w mechanice. Je»eli mamy do czynienia z ruchem jednostajnym, to okre±lenie pr dko±ci nie sprawia kªopotu: Pr dko± jest to iloraz przebytej drogi i czasu: v = s t Je±li jednak w przeci gu czasu t pr dko± si zmienia, to powy»sza denicja daje pr dko± ±redni na odcinku czasu t. Dopóki mamy do czynienia ze sko«czonymi odcinkami czasu t, dopóty u»ywaj c powy»szej denicji mo»emy mówi jedynie o pr dko±ciach ±rednich. Z drugiej strony, intuicyjnie czujemy,»e istnieje co± takiego jak pr dko± chwilowa pr dko± w danej konkretnej chwili czasu np. gdy jad c samochodem rzucamy okiem na pr dko±ciomierz), a nie jedynie pr dko± ±rednia na jakim± odcinku czasu. Pojawia si wi c potrzeba nale»ytej denicji pr dko±ci chwilowej.. Dªugo± krzywej. Nie nastr cza problemów zmierzenie dªugo±ci odcinka linii prostej. Ale jak zmierzy dªugo± krzywej, nie b d cej prost? Recept na rozwi zanie przybli»one jest zast pienie krzywej przez ªaman zªo»on z odcinków i zsumowanie ich dªugo±ci. Post puj c w ten sposób, mierzymy dªugo± krzywej z pewnym bª dem, który mo»na uczyni dowolnie maªym, ale który jest sko«czony, je±li dªugo±ci odcinków ªamanej s niezerowe. Znów czujemy,»e takie poj cie, jak dªugo± krzywej, jest dobrze okre±lone np. dªugo± w»a ogrodowego albo nitki ma okre±lon warto± ). Chcieliby±my nada dokªadniejsze znaczenie powiedzeniu: "d»ymy z dªugo±ci odcinka ªamanej do zera, a jednocze±nie z ilo±ci tych odcinków do niesko«czonos i, i to co otrzymamy W GRANICY, to dªugo± krzywej." Ale jak to porz dnie zdeniowa? Zanim zaczniemy powy»sze problemy analizowa, zastanówmy si, jakich liczb b dziemy u»ywa. Liczby: naturalne N i caªkowite Z s w oczywisty sposób zbyt ubogie, aby przy ich u»yciu analizowa poj cie granicy np. nie jest w wielu przypadkach wykonalne dzielenie). Nast pnym nasuwaj cym

2 si kandydatem s liczby wymierne Q. Takie wielko±ci, jak dªugo±, poªo»enie itd. mo»na z dowoln dokªadno±ci okre±li u»ywaj c liczb wymiernych. Okazuje si jednak»e,»e w zbiorze liczb wymiernych s luki. Pozostaj c przy mierzeniu odlegªo±ci: istniej dobrze okre±lone obiekty, np. dªugo± przek tnej kwadratu o boku, które nie s liczbami wymiernymi. Powoduje to,»e granica ci gu liczb wymiernych mo»e nie by liczb wymiern i do uprawiania analizy trzeba mie wi kszy zbiór liczbowy zbiór liczb rzeczywistych R. Zacznijmy od pokazania,»e dªugo± przek tnej kwadratu o boku dªugo±ci, tzn., nie jest liczb wymiern. Przyjmijmy,»e jest przeciwnie; wtedy mo»emy zapisa j w postaci uªamka nieskracalnego: = p q, czyli p = q gdzie p, q s wzgl dnie pierwsze. Mamy w takiej sytuacji trzy mo»liwo±ci: i) obie liczby p, q s nieparzyste; ii) p jest parzysta, q jest nieparzysta; iii) p jest nieparzysta, q jest parzysta. Patrz c na sytuacj i) mamy: p = q, czyli p jest parzysta, a wi c p te» jest parzysta wbrew zaªo»eniu. W sytuacji ii): Skoro p jest parzysta, to zapiszmy: p = p i równo± p = q jest równowa»na 4p = q, czyli p = q, co znaczy,»e q jest parzysta wbrew zaªo»eniu. Wreszcie w iii) mamy: p = q znaczy,»e p jest parzysta znów w sprzeczno±ci z zaªo»eniem. Stwierdzili±my wi c,»e nie istnieje uªamek p p q taki,»e q =, co znaczy,»e nie jest liczb wymiern tzn. jest liczb niewymiern. Uzupeªniaj c liczby wymierne o liczby niewymierne, otrzymamy zbiór liczb rzeczywistych R. Dziaªania na nich s takie same, jak na liczbach wymiernych, a ró»nica pomi dzy zbiorami Q a R le»y w tym,»e dla R speªniona jest zasada ci gªo±ci Dedekinda.. Zasada ci gªo±ci Dedekinda) Zasada ci gªo±ci zbioru R zasada Dedekinda) mówi,»e: Mo»na j uwa»a za jeden z aksjomatów liczb rzeczywistych. Wszystkie aksjomaty razem s dla podsumowania zebrane w Subsec..5

3 Je±li podzielimy R na dwa podzbiory A oraz B: A B = R w taki sposób,»e a A b B : a < b, ) st d od razu wynika,»e A B = ), to albo w zbiorze A istnieje najwi ksza liczba, albo w zbiorze B istnieje najmniejsza liczba. Zakªadamy tu,»e»aden ze zbiorów A, B nie jest pusty. Ka»dy taki sposób podziaªu R na dwa podzbiory nazywamy przekrojem Dedekinda. Wªasno± ci gªo±ci mówi,»e nie mo»e wyst pi "luka" w "przekroju", który wªa±nie zdeniowali±my. Na tym polega ró»nica mi dzy zbiorami Q a R: w zbiorze R nie mog istnie luki, a w Q mog. Przykªad takiej luki: Podzielmy zbiór Q na dwie cz ±ci A i B: Do A zaliczymy liczby mniejsze od, a do B liczby wi ksze od. Speªniony jest tu warunek ), ale w cz ±ci A nie istnieje liczba najwi ksza, a w cz ±ci B nie istnieje liczba najmniejsza. Wynika to z mo»- liwo±ci przybli»ania z góry i z doªu z dowoln dokªadno±ci przez liczby wymierne; przykªad ci gu takich przybli»e«z góry i z doªu: l n rozwini cie dziesi tne do ntego miejsca; u n = l n + 0 n..3 Warto± bezwzgl dna Przypomnimy tu wªasno±ci warto±ci bezwzgl dnej liczby rzeczywistej a R, które b d wykorzystywane w ró»nych miejscach. Def. Warto±ci bezwzgl dn moduª) liczby a R nazywamy liczb nieujemn a R {0} okre±lan przez warunki: Je±li a 0, to a = a; Je±li a < 0, to a = a. Od razu z denicji wynika,»e Maj miejsce nast puj ce wzory: a R : a 0, oraz a = a. ). Dla dowolnej liczby a R zachodzi a = a ; 3) Dow. Dla a 0 mamy a = a) = a = a. Dla a < 0 mamy: a = a, a = a. 3

4 . Dla dowolnej liczby a R zachodzi nierówno± a a a ; 4) Dow. Dla a 0: Po lewej stronie pierwszej nierówno±ci mamy liczb 0, po prawej za± liczb 0. W drugiej nierównos i mamy równo±. Dla a < 0: Zgodnie z denicj warto±ci bezwzgl dnej zachodzi a = a, wi c w pierwszej nierówno±ci mamy równo±. W drugiej nierówno±ci: Po lewej stronie mamy liczb mniejsz od zera, po prawej liczb wi ksz od zera. 3. Dla dowolnych liczb a, b R zachodzi nierówno± a + b a + b ; 5) Dow. Je±li która± z liczb a, b jest równa zeru, to mamy równo±. Je±li obie liczby s wi ksze od zera, to mamy równo±. Je±li obie liczby s mniejsze od zera, to mamy równo±. Je±li a > 0, b < 0 i a + b > 0, to a + b = a + b < a < a + b = a + b. Je±li a > 0, b < 0 i a + b < 0, to a + b = a b < b = b < a + b. 4. Dla dowolnych liczb a, b R zachodz nierówno±ci a b a b a + b ; 6) Dow. Drug z powy»szych nierówno±ci otrzymuje si przez wzi cie b zamiast b w 5). Pierwsza za± jest równowa»na a a b + b i znów otrzymuje si j z 5), je±li zamieni a + b a tzn. a a b. 5. Dla dowolnych liczb a, b R zachodzi równo± ab = a b 7) Dow. Dla a, b 0, mamy a = a, b = b i ab = ab = a b. Dla a > 0, b < 0 jest: a = a, b = b i ab = a b ) = a b < 0, sk d ab = ) ) a b = a b. Dla a < 0, b < 0: a = a, b = b i ab = ab = a ) b ) = a b. 4

5 6. Dla dowolnych liczb a, b R: z nierówno±ci a c i b d wynika, że a + b c + d 8) Ten wzór mo»na nazwa wzorem na "dodawanie pod znakiem warto±ci bezwzgl dnej". Dow. Wynika on z 5), poniewa»: a + b a + b c + d. 7. Mamy te» równowa»no± trzech nierówno±ci: a < b b < a < b a < b i a < b. 9).4 Zbiory ograniczone. Kres górny i dolny zbioru Niech Z R. Przypomnijmy denicj zbioru ograniczonego z góry: Def. Mówimy,»e Z R jest ograniczony z góry, je±li M R : z Z : M z. 0) Ka»de M, speªniaj ce 0), nazywamy ograniczeniem górnym. Je±li M ograniczenie górne, to M + m, gdzie m > 0, równie» jest ograniczeniem górnym. Mamy wi c caªy zbiór ogranicze«górnych; oznaczmy go M. Zachodzi Tw. Niech Z R zbiór ograniczony z góry. Wtedy w zbiorze M ogranicze«górnych zbioru Z istnieje liczba najmniejsza. Nazywamy j kresem górnym zbioru Z i oznaczamy sup Z a czytamy: supremum Z). Dow. W dowodzie posªu»ymy si zasad ci gªo±ci Dedekinda. Podzielmy wszystkie liczby rzeczywiste na dwie klasy podzbiory R): Do drugiej klasy II zaliczamy liczby M, speªniaj ce: z Z : M z. Tak wi c II to zbiór ogranicze«górnych zbioru Z. Poniewa» zbiór Z jest ograniczony z góry, to II jest niepusty i ró»ny od R. Do pierwszej klasy zaliczmy wszystkie pozostaªe liczby, tzn. I = R \ II. Zbiór I równie» jest niepusty.) Zapiszmy równowa»n denicj I: Do I nale» elementy M takie,»e z Z : M z), tzn. z Z : M < z. Z zasady ci gªo±ci wynika,»e: Analogicznie deniujemy zbiór ograniczony z doªu 5

6 i) albo w klasie I istnieje element najwi kszy, ii) albo w klasie II istnieje element najmniejszy. Poka»emy,»e mo»liwo± i) nie zachodzi. Przyjmijmy,»e jest przeciwnie, tzn.»e w klasie I istnieje element najwi kszy; nazwijmy go a. Ale wtedy, z denicji klasy I: x Z : x > a. Oznaczmy teraz przez a jak kolwiek liczb le» c pomi dzy a oraz x; we¹my np. a = x + a). Wtedy a < x. Czy a II? Gdyby tak byªo, to z denicji II musiaªby zachodzi warunek: z Z : z a, a tymczasem dla z = x Z mamy x > a. Znaczy to,»e a II, wi c a I. Ale mamy te»: a > a, co znaczy,»e a NIE JEST elementem najwi kszym w klasie I wbrew zaªo»eniu. Otrzymali±my sprzeczno±, co dowodzi,»e zachodzi mo»liwo± ii), tzn. w klasie II istnieje element najmniejszy. Mamy bli¹niacze twierdzenie: Tw. Je±li zbiór Z R jest ograniczony z doªu, to w±ród ogranicze«dolnych zbioru Z istnieje liczba najwi ksza, zwana kresem dolnym zbioru Z i oznaczamy inf Z a czytamy: inmum Z). Dow. jest równie» bli¹niaczy. Uwaga. Kresy zbioru nie musz do niego nale»e. Np. kresami przedziaªu otwartego ]a, b[: a < x < b s liczby a kres dolny) i b kres górny), nie nale» ce do ]a, b[..5 Aksjomatyka liczb rzeczywistych Podsumujmy znane wªasno±ci liczb rzeczywistych. Mo»na je te» uzna za aksjomaty, które deniuj liczby rzeczywiste; wszystkie znane nam wªasno±ci liczb rzeczywistych mo»na z nich wyprowadzi.. W R mamy dziaªanie dodawania +. Jest ono przemienne: x+y = y+x oraz ª czne: x + y) + z = x + y + z) x, y, z R.. Istnieje element neutralny 0 dla dodawania, tzn. x R: x + 0 = x. 3. Dla ka»dego elementu x istnieje element przeciwny x: x + x) = W R mamy dziaªanie mno»enia. Jest ono przemienne: x y = y x oraz ª czne: x y) z = x y z) x, y, z R. 5. Istnieje element neutralny dla mno»enia, tzn. x R: x = x. 6

7 6. Dla ka»dego elementu x 0 istnieje element przeciwny x : x x =. Uwaga. Zbiór z tak okre±lonymi dziaªaniami nazywa si ciaªem. Zatem R jest ciaªem. 7. Istnieje w R relacja mniejszo±ci <, tzn. ka»de dwie ró»ne liczby x, y R speªniaj : albo x < y, albo y < x. Relacja ta jest przechodnia, tzn. je»eli x < y i y < z, to x < z. Zachodzi te»: jeśli x < y, to x + z < y + z i, je±li te» z > 0, to xz < yz. Uwaga. Wszystkie powy»sze aksjomaty s te» speªnione przez liczby wymierne. Zakªadamy wi c, prócz wszystkich powy»szych, jeszcze 8. aksjomat ci gªo±ci Dedekinda. Ci gi. Podstawowe denicje Def. Ci giem nazywamy funkcj na zbiorze liczb naturalnych, tzn. przyporz dkowanie ka»dej liczbie naturalnej jakiej± liczby rzeczywistej. Mówimy wtedy o ci gu o wyrazach rzeczywistych; analogicznie mo»emy mówi o ci gu o wyrazach naturalnych, caªkowitych, wymiernych,...) Zazwyczaj ci g zapisujemy w postaci: a, a,..., a n,... lub {a n }. Przykªadami ci gów, które Czytelnik dobrze zna a jeªi nie, to niniejszym poznaje), jest ci g arytmetyczny: a n = A + Bn, ) tu A, B s pewnymi liczbami rzeczywistymi) oraz ci g geometryczny: a n = aq n ) tu q 0, a liczby rzeczywiste). Najcz ±ciej deniujemy ci g przez jawnie, wzorem a n = fn) dla pewnej funkcji f w ten sposób jest zdeniowane s ci gi powy»ej, np. ci g ): tu fn) = A + Bn). Drugim cz sto spotykanym sposobem jest denicja rekurencyjna, w której zadaje si pierwszy wyraz ci gu oraz formuª : a n = F a n ), gdzie F jest pewn funkcj. Np. ci g ) mo»na równowa»nie zada 7

8 jako: a = a, a n = qa n. Tutaj ªatwo jest przej± od postaci rekurencyjnej do postaci jawnej; na ogóª jest to jednak znacznie trudniejsze p. zadanie o ci gu Fibonacciego). Dla wielu ci gów nie potramy poda jawnego wzoru na n ty wyraz; np. jest tak z ci giem liczb pierwszych wiemy,»e jest ich niesko«czenie wiele; stanowi podzbiór N, wi c mo»na je ustawi w ci g. Ale jawnej postaci takiego ci gu nie potramy poda ). Def. Ci g {a n } nazywamy rosn cym odpowiednio: niemalej cym), je±li n N : a n < a n+ odpowiednio, je±li n N : a n a n+ ). Analogicznie Def. Ci g {a n } nazywamy malej cym odpowiednio: nierosn cym), je±li n N : a n > a n+ odpowiednio, je±li n N : a n a n+ ). Ci gi rosn ce i malej ce obejmujemy wspóln nazw ci gów monotonicznych. Przykª. Ci g liczb nieparzystych jest rosn cy; ci g {,,,, 3, 3,...} nie jest rosn cy, ale jest niemalej cy; ci g {,,,,... } nie jest ani niemalej cy ani nierosn cy.. Granica ci gu Def. Liczb g nazywamy granic ci gu niesko«czonego {a n }, je±li ɛ>0 M N : n>m : a n g < ɛ. 3) Uwaga. Ostatni warunek mo»na te» tak wypowiedzie,»e pocz wszy od liczby M, wszystkie nast pnie wyrazy ci gu mieszcz si mi dzy g ɛ a g + ɛ. Je»eli g jest granic ci gu {a n }, to oznaczamy to: g = lim n a n. Przykª. Poka»emy,»e granic ci gu a n = n jest g = 0. Niech b dzie dana jaka± liczba ɛ > 0. Musimy tak dobra M, aby dla n > M zachodziªa nierówno± a n g = n < ɛ Za M we¹my dowoln liczb naturaln wi ksz ni» ɛ. Gdyby kto± chciaª konkretniej, we¹my: [ ] M = +, ɛ 8

9 gdzie u»yli±my oznaczenia: Niech x R; wtedy: [x] cz ± caªkowita x, tzn. najwi ksza liczba caªkowita nie wi ksza od x. Mamy wi c: M > = ɛ M < ɛ, a to znaczy,»e dla dowolnego n > M zachodzi nierówno± n < M < ɛ, czyli n < ɛ, co nale»aªo pokaza. Przykª. Granic ci gu staªego: n N a n = a jest liczba a: lim n a n = a, 4) bo dla ka»dego n mamy a n a = 0 i nierówno± 3) zachodzi dla ka»dego wska¹nika n oraz dla ka»dego ɛ > 0. Przykª. a n = n + n + ; poka»emy,»e lim n a n =. Przykª. poka»emy,»e Przykª. poka»emy,»e Przykª. Niech 0 < q < i niech a n = n ; lim a n n = 0. a n = n 3 + ; lim a n n = 0. a n = q n ; poka»emy,»e Przykª. lim a n n = 0. a n = log n ; 9

10 poka»emy,»e lim a n n = 0. Ci g posiadaj cy granic nazywany jest zbie»nym. Ci g rozbie»ny to taki, który granicy nie posiada. Przykª. Ci g a n = n nie posiada granicy, tzn. jest rozbie»ny. Zaªó»my bowiem,»e posiada granic g. We»my ɛ =. W denicji zbie»no±ci ci gu jest warunek,»e a n g < ɛ dla ka»dego ɛ; je±li poka»emy,»e warunek ten nie jest speªniony dla jakiegokolwiek ɛ, to tym samym poka»emy,»e ci g jest rozbie»ny). Przypu± my,»e ci g a n = n jest zbie»ny do granicy n. Dla dostatecznie du»ych n musi wi c by speªniony warunek: a n g = n g <, co jest niemo»liwe, bo warunek ten mo»e by speªniony co najwy»ej dla trzech warto±ci n dla liczby naturalnej n g, najbli»szej g, oraz n g ±. Doszli±my do sprzeczno±ci tzn. pokazali±my,»e ci g a n = n nie posiada granicy, jest wi c rozbie»ny. Przykª. ci g oscyluj cy: a n = ) n jest rozbie»ny. Wystarczy wzi ɛ = 4 i warunek 3) nie b dzie speªniony dla»adnego g. Bo albo nierówno± a n g < ɛ nie b dzie speªniona nigdy, albo b dzie speªniona dla co drugiej liczby naturalnej ale nie b dzie speªniona dla ka»dej liczby naturalnej). Mo»na zada pytanie, czy je±li ci g jest zbie»ny, to czy posiada tylko jedn granic, czy mo»e posiada ich wiele? Okazuje si,»e zachodzi ta pierwsza mo»liwo± : Tw. Ci g zbie»ny posiada tylko jedn granic. Dow. Przypu± my,»e jest przeciwnie i»e ci g a n posiada dwie granice g i g, przy czym g g, czyli g g > 0. We¹my ɛ = 4 g g. Z denicji granicy istniej takie dwie liczby M, M,»e dla n > M zachodzi nierówno± a dla n > M zachodzi nierówno± a n g < ɛ, 5) a n g < ɛ. 6) Oznaczmy przez M wi ksz z liczb M, M zapisujemy to jako: M = maxm, M )). Wtedy dla ka»dego n > M b d speªnione jednocze±nie obie nierówno±ci 5) i 6). Dodajmy je stronami, wykorzystuj c "dodawanie pod znakiem warto±ci bezwzgl dnej" 8), zmieniaj c uprzednio znak w nierówno±ci 5). Otrzymujemy: g g < ɛ; ale uprzednio wzi li±my g g = 4ɛ, czyli 4ɛ < ɛ doszli±my wi c do sprzeczno±ci. 0

11 Uwaga. W denicji granicy mo»na zast pi > przez, a < przez ; ani istnienie granicy, ani jej warto± je±li istnieje) si nie zmieni przy takiej zamianie..3 Ci gi ograniczone Def.. Ci g a, a,... nazywamy ograniczonym z góry, je±li istnieje taka liczba M,»e n N : a n < M.. Ci g a, a,... nazywamy ograniczonym z doªu, je±li istnieje taka liczba M,»e n N : a n > M. 3. Ci g a, a,... nazywamy ograniczonym, je±li jest jednocze±nie ograniczony z góry i z doªu. Równowa»nie mo»na powiedzie,»e dla ci gu ograniczonego zachodzi: M>0 : n N : a n < M. Sytuacje te mo»na zilustrowa gracznie: W pierwszym przypadku, wszystkie wyrazy ci gu le» poni»ej prostej y = M; w drugim powy»ej prostej y = M ; i w trzecim wszystkie wyrazy ci gu le» pomi dzy prostymi y = M a y = M. Przykªady. Ci g a n = ) n jest ograniczony. Ci g liczb naturalnych jest ograniczony z doªu. Ci g a n = ) n n nie jest ograniczony z góry ani z doªu. Tw. Ka»dy ci g zbie»ny jest ograniczony. Dow. Ci g {a n } z zaªo»enia jest zbie»ny jego granic nazwijmy g), wi c warunek 3) deniuj cy zbie»no± ci gu zachodzi dla ka»dego ɛ, w szczególno±ci dla ɛ =. Istnieje wi c taka liczba M,»e dla n > M mamy: a n g <. Korzystaj c z pierwszej z nierówno±ci 6) mamy: a n g a n g <, z czego wynika a n < +g. Oznaczmy przez C najwi ksz spo±ród M + liczb: a, a,..., a M, g+. Pami taj c,»e g+ jest wi ksze od a M+, a M+,..., mamy: n N : C > a n. Ci g {a n } jest wi c ograniczony.

12 .4 Dziaªania algebraiczne na ci gach i ich granicach Tw. Zakªadamy,»e ci gi {a n },{b n } s zbie»ne. Zachodz wtedy nast puj ce wzory: lim a n n + b n ) = n lim a n + n lim b n ; 7) lim n n b n ) = n lim a n n lim b n ; 8) lim n nb n ) = n lim a n n lim b n ; 9) ) an lim = lim a n n n b n lim b 0) n n ta ostatnia równo± ma miejsce przy zaªo»eniu,»e n lim b n 0). Dow. 7). Oznaczmy: g = n lim a n oraz h = n lim b n. We¹my jakie± ɛ > 0. Istnieje wi c taka liczba M,»e n>m a n g < ɛ oraz b n h < ɛ Dodaj c do siebie te dwie nierówno±ci pod znakiem warto±ci bezwzgl dnej, otrzymamy n>m a n + b n ) g + h) < ɛ. A to znaczy,»e ci g a n + b n jest zbie»ny do granicy g + h. CBDO Wniosek. W szczególno±ci, je±li b n jest ci giem staªym: b n = c dla ka»dego n, to mamy, z wzorów 4) i 7) lim a n n + c) = c + n lim a n. ) Dow. 9). Oszacujmy najsampierw ró»nic a n b n gh. Mamy: a n b n gh = a n b n a n h + a n h gh = a n b n h) + ha n g). Poniewa» ci g {a n } jest ograniczony jako ci g zbie»ny, to istnieje taka liczba A,»e a n < A dla ka»dego n. Stosuj c wzory na warto± bezwzgl dn sumy i iloczynu, mamy a n b n gh a n b n h) + ha n g) A b n h + h a n g Teraz: we¹my drug liczb peªni c analogiczn rol jak ɛ) η > 0. Dla niej dobieramy takie M,»e dla n > M mamy: a n g < η oraz b n h < η. Mamy wi c a n b n gh < Aη + h η = A + h )η.

13 Na razie nic nie zakªadali±my o liczbie η. Uczynimy to teraz, bior c: η = W ten sposób mamy: n>m : a n b n gh < ɛ Tak wi c!!! Udowodnili±my wzór 9). W szczególno±ci, bior c b n = c, otrzymujemy ɛ A+ h. oraz, bior c c =, St d wynika wzór 8): lim ca n n) = c n lim a n, ) lim a n n) = n lim a n. 3) lim a n n b n ) = n lim a n + b n )) = n lim a n + n lim b n ) = n lim a n n lim b n. Dow. 0). Najsampierw udowodnimy nast puj cy szczególny przypadek wzoru 0): lim = je±li lim n b n lim n b n 0) 4) n b n Dow. 4). Najpierw zauwa»my,»e dla dostatecznie du»ych n zachodzi nierówno± b n 0, a nawet mocniejsza: Dla dostatecznie du»ych n mamy: b n > h h. We»my bowiem za ɛ w denicji granicy ci gu. Wtedy istnieje takie M,»e n>m mamy b n h < h. St d h b n h b n < h, co daje b n > h. Aby udowodni 4), oszacujmy teraz ró»nic b n h = h b n hb = h b n n h b n. Zauwa»my,»e dla dostatecznie du»ych n mamy St d h b n < η oraz b n > h, tzn. b n < h. b n h < η h. Bior c teraz η = ɛh, otrzymamy,»e dla dostatecznie du»ych n b n h < ɛ, 3

14 sk d wynika ju» wzór 0). Wzór 0) wynika z 9)4): Uwagi. lim n a n b n = lim n a n ) = lim b n a nn lim n n a n = lim b n lim n b n. W zaªo»eniach przy wyprowadzaniu powy»szych wzorów zakªadali±my,»e ci gi {a n } i {b n } s zbie»ne. Zaªo»enie to jest istotne; mo»e si zdarzy,»e ci g {a n } + {b n } jest zbie»ny, mimo»e ci gi oddzielnie {a n } i {b n } s rozbie»ne we¹my np. ci gi: a n = n, b n = n).. W denicji ci gu zakªadali±my,»e numeracja elementów zaczyna si od. Denicj t mo»na bezkarnie zmieni, zakªadaj c,»e ci g zaczyna si od dowolnej liczby naturalnej n St d wynika prosta do zobaczenia wªa±ciwo± ci gów: Odrzucenie sko«- czonej ilo±ci pocz tkowych wyrazów ci gu nie ma wpªywu na zbie»no± ci gu ani na warto± jego granicy. Analogicznie, mo»na do ci gu doª - czy dowoln sko«czon ilo± wyrazów. Przykª.. Ci g a n = 3n+ 8n 5. Ci g b n = n +n+ 9n 5n 3 3. Ci g c n = n n 4 n.5 Kolejne wªasno±ci rachunkowe granicy Stw. Niech ci g {a n } b dzie zbie»ny. Wówczas zbie»ny jest ci g { a n } i zachodzi lim a n n = n lim a n. 5) Dow. Niech n lim a n = g. Mamy wtedy a n g < ɛ dla dostatecznie du»ych n. Zatem a n g a n g < ɛ oraz g a n a n g < ɛ, gdzie korzystali±my z 6). St d wynika, z u»yciem wzoru 9): a n g < ɛ. Czyli zachodzi 5). 4

15 CBDO Stw. Zaªó»my,»e ci gi {a n } i {b n } s zbie»ne oraz n a n b n. 3 Zachodzi wtedy: lim a n n n lim b n. 6) W szczególno±ci, je±li ci g {c n } jest zbie»ny, to warunek c n 0 poci ga za sob lim n c n 0. 7) Dow. Poka»emy najsampierw ostatni wzór. Niech lim n c n = h. Przypu± my,»e h < 0, tzn. h > 0. Z zaªo»enia c n jest zbie»ny do h, i w denicji zbie»no±ci c n we¹my ɛ = h. Wtedy, dla dostatecznie du»ych n mamy: c n h < h, a st d c n h < h, a st d c n < 0 wbrew zaªo»eniu. Teraz poka»emy,»e z 7) wynika 6). We¹my mianowicie b n a n = c n. Poniewa» a n b n, to c n 0, a wi c, po przej±ciu do granicy: lim n c n 0. A na mocy 8): zatem lim c n n = n lim b n n lim a n, lim b n n n lim a n czyli n lim a n n lim b n. CBDO Uwaga. W nierówno±ci 6) nie mo»na zast pi nierówno±ci przez >, i analogicznie w 7) nie mo»na zast pi przez <. Np. ci g {c n } = n speªnia nierówno± : c n > 0, a mamy n lim c n = 0. Mo»na t sytuacj obrazowo wyrazi mówi c,»e nierówno±ci i "zachowuj si przy przej±ciu do granicy", natomiast nierówno±ci > i < nie maj tej wªasno±ci. Tw. o trzech ci gach) 4. Je±li a n c n b n i n lim a n = n lim b n, to ci g {c n } jest zbie»ny i zachodzi: n lim c n = n lim a n = n lim b n. Dow. Niech n lim a n = g = n lim b n i niech ɛ > 0. Dla dostatecznie du»ych n mamy wi c a n g < ɛ oraz b n g < ɛ. czyli Na mocy zaªo»enia a n g < ɛ; g a n < ɛ; b n g < ɛ; g b n < ɛ a n g c n g b n g, a»e wybieramy co potrzebne) ɛ < a n g i b n g < ɛ, 3 Zgodnie z uwag poczynion niedawno, teza jest prawdziwa, je±li warunek "dla ka»dego n" zast pi przez "dla ka»dego n > n 0 ", n 0 >. 4 Nazwa wªoska: 'O policjantach prowadz cych aresztowanego', nazwa hiszpa«ska: 'O kanapce'. Skojarzenie wykªadowcy: 'Mi dzy mªotem a kowadªem' 5

16 wi c sk d lim n c n = g. ɛ < c n g < ɛ czyli c n g < ɛ, Przykªady, w tym dwie wa»ne granice. CBDO lim n n a = dla a > 8) n i st d te» dla 0 < a analogicznie: n lim a =. n Bo: We¹my najsampierw przypadek a >. Dla dowolnego n mamy: a >. Oznaczmy: A n = n a 9) tak wi c A n > 0). Przepiszmy to jako: n a = + A n i, po podniesieniu do n tej pot gi: a = + A n ) n. Korzystamy teraz z nierówno±ci Bernoulliego i mamy: sk d a = + A n ) n + na n, 0 A n a n Gdy n, to oba skrajne ci gi d» do zera, i z tw. o 3 ci gach wynika,»e te» lim n A n = 0, i na mocy denicji 9) A n znaczy to,»e lim n n a =.. Przykªad na wykorzystanie tw. o 3 ci gach: lim n n 5 7 n n + 0. Oszacujmy wyra»enie pod pierwiastkiem: sk d 7 n 5 7 n n n n n = 6 7 n, n 7n = 7 n 5 7 n n + 0 n 6 7 n = n 6 7; granica ci gu po lewej stronie nierówno±ci to 7, granica ci gu po prawej n stronie to 7 n lim 6 = 7 p. granica z przykª.), zatem n 5 7n n + 0 = 7. lim n 6

17 3. lim n n n =. 30) Post pmy na pocz tek podobnie jak w przykª. above, i zdeniujmy: B n = n n 3) Mamy oczywi±cie B n 0. Po przeniesieniu jedynki na lew stron i podniesieniu do n tej pot gi mamy: n = + B n ) n. Oszacowanie takie, jak w przykª., jest zbyt sªabe. Ale u»yjmy nast puj cej nierówno±ci: n : x 0 : + x) n + nn ) x której dowód wynika ªatwo ze wzoru dwumiennego Newtona: + x) n = + n x + n x + + n x k + + n k n x n... z zaªo»enia, wszystkie wyrazy po prawej stronie s dodatnie. Odrzucamy po prawej wszystkie wyrazy oprócz pierwszych trzech... + x) n + n x + n x + nn ) x. odrzucili±my tu jeszcze wyraz proporcjonalny do x). Bior c teraz B n zamiast x, mamy sk d n = + B n ) n + nn ) Bn = Bn n, 0 B n n Gdy n, to ci gi po lewej i prawej stronie d» do 0, zatem ±rodkowy te», i ze wzgl du na denicj 3) ci gu {B n } mamy» dany wynik 30). Wniosek z tw. o 3 ci gach). Je±li lim i lim n a n = 0. Dow. Mamy: n a n = 0, to ci g {a n } jest zbie»ny a n a n a n i lim n a n ) = 0 = lim a n. CBDO 7

18 .6 Podci gi Def. Niech b dzie dany ci g a, a,..., a n,... oraz ci g rosn cy liczb naturalnych m, m,..., m k,.... Ci g a m, a m,..., a mk,... nazywamy podci giem ci gu {a n }. Przykª. Ci g a, a 4,..., a n,... jest podci giem ci gu a, a,..., a n,.... Natomiast ci g a, a, a 4, a 3,... nie jest podci giem {a n }, poniewa» wska¹niki nie tworz tu ci gu rosn cego. W my±l powy»szej denicji, ka»dy ci g jest swoim wªasnym podci giem. Ponadto podci g {a mkl } podci gu {a mk } jest podci giem ci gu {a n }. Obrazowo mo»na powiedzie,»e podci g a m, a m,..., a mk,... ci gu {a n } otrzymuje si przez skre±lenie w ci gu {a n } pewnej ilo±ci wyrazów, sko«czonej lub niesko«czonej), których wska¹niki s ró»ne od m, m,..., m k,.... Stw. Zachodzi ogólny wzór dotycz cy wska¹ników dowolnego podci gu m k k. 3) Dow. Jest tak dla n =, tzn. m bo m jest liczb naturaln ). Stosuj c indukcj zaªó»my,»e dla jakiego± n zachodzi wzór 3). Mamy wtedy: m n+ > m n > n, a zatem m n+ n, wi c teza zachodzi te» dla n +. W ten sposób mamy prawdziwo± tezy dla dowolnego n. CBDO Tw. Podci g ci gu zbie»nego {a n } jest zbie»ny do tej samej granicy co {a n }. Tzn. jeśli n lim a n = g, to równie» n lim a mn = g. Dow. We¹my ɛ > 0. Istnieje wtedy takie M,»e dla n > M speªniona jest nierówno± a n g < ɛ. Poniewa», na mocy 3) jest m n n > M, to równie» a mn g < ɛ, a to znaczy,»e n lim a mn = g. CBDO Tw. Bolzano Weierstrassa). Z ka»dego ci gu ograniczonego {x n } mo»- na wybra podci g zbie»ny. Dow. Niech ci g {a n } b dzie ograniczony. Istnieje wi c taka liczba M,» n N : M < a n < M. Oznaczmy teraz przez Z zbiór liczb x takich,»e nierówno± : x < a n jest speªniona dla niesko«czenie wielu n. Zbiór Z jest niepusty, poniewa» liczba 8

19 M Z jako»e nierówno± M < a n jest speªniona dla ka»dego n). Zbiór Z jest te» ogranicznony z góry: Nie nale»y bowiem do Z»adna liczba wi ksza od M nierówno± M < a n nie jest speªniona dla»adnego n i tym bardziej dla dowolnego x > M). Zbiór Z jest niepusty i ograniczony z góry, wi c istnieje kres górny tego zbioru. Oznaczmy go przez g. Z denicji kresu górnego wynika,»e dla ka»dego ɛ > 0 istnieje niesko«czenie wiele n takich,»e g ɛ a n g + ɛ, poniewa»: liczba g ɛ Z, g + ɛ Z. Wyka»emy obecnie,»e g jest granic pewnego podci gu ci gu {a n }. Musimy wi c znale¹ ci g liczb naturalnych {m n } : m < m < m 3... w taki sposób, aby n lim a mn = g. W tym celu, we¹my najpierw ɛ =. Istnieje wtedy niesko«czenie wiele n N takich,»e g < a n < g +. Oznaczmy przez m któr kolwiek z tych liczb niech to b dzie np. pierwsza z tych liczb). Mamy w ten sposób g < a m < g +. We¹my teraz ɛ =. Tu znów istnieje niesko«czenie wiele liczb n takich,»e g < a n < g +. Skoro jest ich niesko«czenie wiele, to s w±ród nich liczby wi ksze od m. We¹my któr kolwiek spo±ród nich i oznaczmy przez m. Mamy wi c g < a m < g +, m < m. Trzeci krok jest analogiczny: Znajdujemy m 3 takie,»e g 3 < a m 3 < g + 3, m < m 3 i dalej post pujemy rekurencyjnie: Maj c m k, znajdujemy w opisany wy»ej sposób m k+ takie,»e g k + < a m k < g + k +, m k < m k+ 33) 9

20 Z twierdzenia o trzech ci gach wynika teraz,»e lim g ) = g = lim n n n g + ). n Ci g m, m, m 3,... z konstrukcji jest rosn cy, wi c ci g a m, a m, a m3,... jest podci giem ci gu {a n }. Ze wzoru 33) wida,»e lim n a mn = g. CBDO Poni»sze twierdzenie jest wnioskiem z tw. BW. Tw. Ka»dy ci g ograniczony: nierosn cy lub niemalej cy, jest zbie»ny. Przy tym: Dla ci gu niemalej cego: a a... mamy: k N : a k n lim a n ; Dla ci gu nierosn cego: a a... mamy: k N : a k n lim a n. Dow. Dla ustalenia uwagi rozpatrzmy {a n } ci g niemalej cy. Oznaczmy przez Z zbiór wartos i tego ci gu, a przez g kres górny tego zbioru: g = sup Z. Mamy wi c n N : g a n ; jednocze±nie ɛ>0 k N : g ɛ < a k poniewa» nierówno±, b d ca zaprzeczeniem: k N : g ɛ a k, nie mo»e by speªniona na podstawie denicji kresu górnego). Poniewa» ci g {a n } jest niemalej cy, to nierówno± : n > M poci ga za sob : a M a n, a st d g ɛ < a n. A wi c ɛ>0 M : n>m zachodzi g ɛ < a n g, skąd a n g < ɛ; ta ostatnia nierówno± oznacza,»e g = lim n a n. To byª dowód dla ci gów niemalej cych. Dla nierosn cych jest analogiczny. Przykª. zastosowa«powy»szego twierdzenia) CBDO. We¹my c > 0 i okre±lmy ci g {x n } nast puj cym wzorem rekurencyjnym: tzn. x = c, x = x = c, x n+ = c + x n, c + c, x 3 = c + c + c,... Nie jest ªatwo poda wzór ogólny na n-ty wyraz ci gu, ale proste jest policzenie jego granicy. Aby to zrobi,»auwa»my najsampierw,»e ci g {x n } jest rosn cy. Jest on równie» ograniczony z góry. Poka»emy indukcyjnie,»e takim ograniczeniem górnym jest liczba c +. Istotnie, i) dla n =, 0

21 mamy x = c < c +. ii) Zaªó»my,»e nierówno± x n < c + jest speªniona dla jakiego± n i sprawd¹my, czy jest speªniona dla n +. Mamy: x n+ = c + x n < c + + c < c + + c = + c zatem iii) nierówno± x n < c + jest speªniona dla dowolnego n. Pokazali±my,»e ci g {x n } jest monotoniczny rosn cy) i ograniczony, zatem zgodnie z Tw. powy»ej jest zbie»ny do sko«czonej) granicy g. Aby j okre±li, napiszmy równo± : x n+ = c + x n w postaci x n+ = c + x n i przejd¹my w niej do granicy lim n. Mamy: g = c + g = g = ± + 4c g nie mo»e by ujemne jako granica ci gu o wyrazach dodatnich), wi c g = + +4c.. Niech Czytelnik Czytelniczka) spróbuje pokaza,»e w ogólniejszej sytacji: y = a > 0, y n+ = c + y n, ci g {y n } jest równie» zbie»ny i jego granica jest równa jak poprzednio: lim y n n = + +4c niezale»nie od tego, jak wybierzemy "punkt startowy" a. 3. Przykªad ci gu, który ªatwo zdeniowa, ale nieªatwo policzy granic. We¹my dwie liczby dodatnie a, b, przy czym a > b. Utwórzmy ±redni arytmetyczn a i geometryczn b tych liczb: a = a + b, b = a b. Zachodzi nierówno± : a > b 5 czyli mamy nierówno±ci: 5 Mamy bowiem, dla a > b: a > a > b > b a + b) ab = a ) ab + b = a ) b 0

22 Dla liczb a, b znowu tworzymy obie ±rednie: Mamy a = a + b, b = a b. a > a > a > b > b > b itd. Tak wi c tworzymy dwa ci gi {a n }, {b n } okre±lone rekurencyjnie: Analogicznie jak poprzednio, mamy a n+ = a n + b n, b n+ = a n b n. a n > a n+ > b n+ > b n czyli ci g {a n } jest malej cy, za± ci g {b n } rosn cy. Jednocze±nie oba s ograniczone: Ci g {a n } jest ograniczony z doªu przez b, a ci g {b n } z góry przez a. Oba ci gi s wi c zbie»ne i oba maj granice sko«czone) Przejd¹my teraz w równo±ci α = lim n a n, β = lim n b n. do granicy lim n ; otrzymamy α = α + β a n+ = a n + b n = α = β. Ile wynosi ta wspólna) granica? granic t nazywa si te» ±redni arytmetycznogeometryczn liczb a i b). Okazuje si,»e granica ta wyra»a si przez tzw. caªk eliptyczn..7 Warunek i twierdzenie Cauchy'ego Tw. Ci g {a n } jest zbie»ny wtedy i tylko wtedy, gdy ɛ>0 M N : n>m : a n a M < ɛ. 34) Uwaga. Warunek 34) nazywa si warunkiem Cauchy'ego; niedªugo poznamy równowa»n jego posta. Dow. o = Ci g {a n } jest zbie»ny; oznaczmy: lim n a n = g. Niech dane b dzie ɛ > 0. Istnieje wi c takie M,»e dla n M zachodzi a n g < ɛ.

23 Nierówno± ta zachodzi w szczególno±ci dla n = M, tzn. a M g = g a n < ɛ. Dodaj c obie te nierówno±ci pod znakiem warto±ci bezwzgl dnej, otrzymujemy 34). o = Zaªó»my teraz,»e warunek Cauchy'ego 34) jest speªniony. Nale»y st d dowie±,»e ci g jest zbie»ny. Najsampierw udowodnimy,»e jest ograniczony. B dziemy to robi analogicznie jak kilka stron temu przy dowodzie,»e ci g zbie»ny jest ograniczony). We¹my mianowicie ɛ =. Istnieje wi c takie M,»e dla n > M mamy a n a M <. St d a n a M a n a M <, a wi c a n < a M +. Oznaczmy przez s liczb wi ksz od ka»dej spo±ród M nast puj cych liczb: a, a,..., a M, a M +, tzn. s = max{ a, a,..., a M, }. Mamy wi c n N : s > a n. To dowodzi,»e ci g {a n } jest ograniczony. Skoro tak, to na mocy tw. Bolzano-Weierstrassa wynika,»e ci g ten zawiera podci g zbie»ny. Oznaczmy ten podci g {a mn } i niech jego granica wynosi: n lim a mn = γ. Udowodnimy,»e γ = n lim a n. Niech b dzie dane ɛ > 0. Poniewa» jest speªniony warunek Cauchy'ego, to istnieje takie M,»e dla n > M speªniona jest nierówno± a n a M < ɛ. 35) 3 Poniewa» lim n a mn = γ, to istnieje takie M,»e dla n > M mamy a mn γ < ɛ. 36) 3 Mo»na tu dobra M tak, by M > M. W ten sposób, dla n > M obie nierówno±ci 35) i 36) b d speªnione jednocze±nie. Ponadto, poniewa» m n > n > M, to mo»na w 35) zast pi n przez m n. W ten sposób mamy a mn a M < ɛ. 37) 3 Dodaj c do siebie nierówno± i 35),36) i 37), i zmieniwszy uprzednio znak pod moduªem w lewej cz ±ci 37), otrzymujemy nierówno± a n γ < ɛ, która jest speªniona dla ka»dego n > M. A to oznacza,»e n lim a n = γ. Uwagi. CBDO. W tw. Cauchy'ego mo»na zast pi znak ">" w nierówno±ci n > M, oraz "<" w warunku Cauchy'ego 34), przez i odpowiednio. 3

24 . Warunek Cauchy'ego 34) mo»na sformuªowa równowa»nie: ɛ>0 M N : n,m>m : a n a m < ɛ. 38) Dow. Z warunku Cauchy'ego 34) wynika bowiem,»e istnieje takie M,»e dla n > M i dla m > M zachodz nierówno±ci a n a M < ɛ i a m a M < ɛ. Dodaj c je pod znakiem warto±ci bezwzgl dnej otrzymamy 38)..8 Ci gi rozbie»ne do Def. Mówimy,»e ci g {a n } jest rozbie»ny do, je±li r>0 M N n>m : a n > r. CBDO Zapisujemy to symbolicznie jako równo± : n lim a n =. Mówimy te»,»e ci g a n posiada granic niewªa±ciw równ niesko«czono±ci). Mo»na obrazowo powiedzie,»e ci g rozbie»ny do to taki, którego dostatecznie dalekie wyrazy s dowolnie du»e. Analogicznie okre±lamy rozbie»no± do : Mówimy,»e ci g b n jest rozbie»ny do, je±li ci g b n jest rozbie»ny do. Przykª. n lim n = ; n lim n =. Tw. Ci g niemalej cy {a n } nieograniczony z góry jest rozbie»ny do. Dow. Poniewa» ci g {a n } jest nieograniczony z góry, wi c r R M : a M > r. Poniewa» ci g {a n } jest niemalej cy, to dla n > M mamy a n a M, zatem a n > r. Tak wi c lim n a n =. CBDO Analogicznie dla ci gów nierosn cych: je±li ci g {b n } jest nieograniczony z doªu, to ma granic niewªa±ciw. Przyjmuj c powy»sz terminologi, mo»emy przeformuªowa twierdzenie o tym,»e ka»dy ci g monotoniczny i ograniczony jest zbie»ny: Rozszerzamy to do postaci: Ka»dy ci g monotoniczny posiada granic wªa±ciw lub niewªa±ciw w zale»no±ci od tego, czy jest ograniczony, czy nieograniczony). Tw. X Je±li n lim a n = ±, to n lim a n = 0. Dow. Niech lim n a n = i niech ɛ > 0. Bior c r = ɛ, widzimy,»e istnieje takie M,»e dla n > M zachodzi a n > r = ɛ, tzn. a n < ɛ, a to oznacza,»e ) = 0. lim n a n 4

25 Uwaga. Twierdzenie odwrotnie nie jest prawdziwe: Je±li ci g {a n } d»y do 0, to ci g { a n } nie musi by rozbie»ny do + lub. Jest tak np. z ci giem a n = )n n, zbie»nym do zera: Ci g a n =,, 3, 4,... ) nie jest rozbie»ny do ani do. Naturalne jest oczekiwa,»e suma i iloczyn ci gów rozbie»nych do te» s rozbie»ne do. Tak te» jest w istocie. Poka»emy tu nieco wzmocnione wersje tych stwierdze«. Tw. XX Je±li n lim a n =, a ci g {b n } jest ograniczony z doªu, to lim a n n + b n ) =. Dow. Niech M b dzie staª ograniczaj c ci g {b n } od doªu: n N M < b n. Poniewa» n lim a n =, to dla danego dowolnego) r istnieje taka liczba k,»e dla n > k zachodzi a n > r M. St d a n + b n > r, a to znaczy,»e lim a n n + b n ) =. Tw. XXX Je±li n lim a n = oraz ci g {b n } jest ograniczony z doªu przez dodatni staª c: n N b n c > 0, to n lim a n b n ) =. Dow. We¹my jak ± dowoln ) liczb r. Z zaªo»enia o rozbie»no±ci {a n } do ) istnieje takie k N,»e dla n > k mamy a n > r c. Mno» c obie strony tej nierówno±ci przez strony nierówno±ci b n c, otrzymujemy a n b n > r, co znaczy,»e n lim a n b n ) =. Mamy te» analogon nierówno±ci 6): Tw. XXXX Je±li lim n a n = oraz n N : a n b n, to n lim b n =. Dow. Je±li a n > r, to tym bardziej b n > r..9 Przykªady, w tym granice wa»nych ci gów Przykª.. Je±li c > 0, to n lim cn =. Wynika to natychmiast z tw. XXX. Przykª. Je±li a >, to n lim a n =. We¹my c = a ; mamy: c > 0. Na mocy nierówno±ci Bernoulliego mamy: a n = + c) n + cn, i z Przykª. oraz tw. XXXX mamy n lim a n =. Przykª. 3 Je±li q <, to n lim q n = 0. Rozpatrzmy najsampierw przypadek 0 < q <. Wówczas q >, a wi c ) n lim n q =. St d na mocy Tw. X mamy n lim q n = 0. Gdy za± mamy q <, to wtedy n lim q n = 0, ale wtedy z Tw.... wynika,»e równie» n lim q n = 0. 5

26 Przykª. 4 Je±li q <, to lim + q + n q + + q n ) = q Wynika to z równo±ci: + q + q + + q n = qn+ q co sprawdzamy, mno» c obie strony równo±ci przez q; zakªadamy przy tym,»e q ) oraz dopiero co pokazanego faktu,»e n lim q n = 0..0 Liczba e Wprowadzimy teraz wa»n w analizie i nie tylko) liczb, zwan e, wykorzystuj c przy tym poznane uprzednio twierdzenia dotycz ce granic ci gów. Rozwa»my ci g e n = + n) n 39) Stw. Ci g {e n } jest rosn cy. Dow. Rozwi«my wyra»enie na e n korzystaj c ze wzoru dwumiennego Newtona: e n = + ) n = + n n n + nn ) nn )n ) + n 3 n nn )... n k + ) nn )... n n + ) k nk n ) = ! n 3! n n + )... k ) + + )... n ). 40) k! n n n! n n Je±li teraz przejdziemy od e n do e n+, to w wyra»eniu powy»ej przyb dzie jeszcze jeden dodatni wyraz, a ka»dy z ju» istniej cych si zwi kszy, bo dowolny czynnik w nawiasach postaci: s ) ) n zmieni si na s n+. St d wynika,»e e n+ > e n, czyli ci g {e n } jest ci giem rosn cym. Poka»emy dalej,»e zachodzi te» Stw. Ci g {e n } jest ograniczony z góry. ) ) n n CBDO 6

27 Dow. Ka»dy z czynników w nawiasach w 40) jest mniejszy od, zatem zamieniaj c wszystkie czynniki w nawiasach na zwi kszamy to wyra»enie. Mamy wi c: e n < +! + 3! + + n! E n 4) a ci g {E n } jest ograniczony z góry, bo jego dowolny wyraz jest mniejszy od 3, jak to wynika z nast puj cego oszacowania: E n = = + n n < + = 3. Ci g {e n } jest zatem monotoniczny rosn cy) i ograniczony, a wi c zbie»ny. Granic ci gu {e n } oznaczamy jako e: e = n lim e n = n lim + n) n ).0. Inna posta liczby e Powró my do równo±ci 40). We¹my jak ± liczb naturaln k < n i pomi«my w równo±ci 40) wszystkie wyrazy poza k pierwszymi. Pomini te wyrazy s dodatnie. Otrzymujemy wi c nierówno± e n > +! ) + ) ) + + ). n 3! n n k! n czyli mamy oszacowanie ci gu {e n } od doªu. Przejd¹my teraz do granicy n 6 Ka»dy z nawiasów wtedy d»y do ; mamy wi c e +! + 3! + + k! = E k. Nierówno± ta jest prawdziwa przy dowolnym k N. W poª czeniu z nierówno±ci ) mamy wi c e n < E n e, sk d wynika na podstawie twierdzenia o trzech ci gach»e równie¹ n e = n lim E n = + n lim k= k! Jest to inna, równowa»na 4) a ªatwiejsza do wylicze«, posta liczby e. 6 Pami tajmy,»e k jest dowolne, ale ustalone, gdy przechodzimy do granicy n. 43) 7

28 Poka»emy jeszcze,»e lim n = n n) e. 44) Mamy bowiem: a wi c lim n = n n) bo lim n n = n n + n ) n = = ) n = n lim n + n lim + ) =. n n +, n ) n lim n + n ) = e, To tyle na razie o ci gach i ich granicach. Do tematu b dziemy w miar potrzeby powraca ; kilka ciekawych granic pojawi si, gdy b dzie troch wi cej o funkcjach log i exp 8

Zbiory ograniczone i kresy zbiorów

Zbiory ograniczone i kresy zbiorów Zbiory ograniczone i kresy zbiorów Def.. Liczb m nazywamy ograniczeniem dolnym a liczb M ograniczeniem górnym zbioru X R gdy (i) x m; (ii) x M. Mówimy,»e zbiór X jest ograniczony z doªu (odp. z góry) gdy

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

Dlaczego nie wystarczają liczby wymierne

Dlaczego nie wystarczają liczby wymierne Dlaczego nie wystarczają liczby wymierne Analiza zajmuje się problemami, w których pojawia się przejście graniczne. Przykładami takich problemów w matematyce bądź fizyce mogą być: 1. Pojęcie prędkości

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

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

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

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

1 Liczby rzeczywiste. 1.1 Dlaczego nie wystarczają liczby wymierne

1 Liczby rzeczywiste. 1.1 Dlaczego nie wystarczają liczby wymierne Liczby rzeczywiste. Dlaczego nie wystarczają liczby wymierne Analiza zajmuje się problemami, w których pojawia się przejście graniczne. Przykładami takich problemów w matematyce bądź fizyce mogą być:.

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

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

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

Zapisujemy to symbolicznie jako równość:. Mówimy też, że ciąg posiada granicę niewłaściwą (równą nieskończoności).

Zapisujemy to symbolicznie jako równość:. Mówimy też, że ciąg posiada granicę niewłaściwą (równą nieskończoności). Ciągi rozbieżne do Def. Mówimy, że ciąg jest rozbieżny do, jeśli Zapisujemy to symbolicznie jako równość:. Mówimy też, że ciąg posiada granicę niewłaściwą (równą nieskończoności). Można obrazowo powiedzieć,

Bardziej szczegółowo

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

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

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

Matematyka. Justyna Winnicka. rok akademicki 2016/2017. Szkoªa Gªówna Handlowa

Matematyka. Justyna Winnicka. rok akademicki 2016/2017. Szkoªa Gªówna Handlowa Matematyka Justyna Winnicka Szkoªa Gªówna Handlowa rok akademicki 2016/2017 kontakt, konsultacje, koordynator mail: justa_kowalska@yahoo.com, jkowal4@sgh.waw.pl, justyna.winnicka@sgh.waw.pl konsultacje:

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

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

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

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

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

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

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

1 Funkcje i ich granice

1 Funkcje i ich granice Funkcje i ich granice Byªo: Zbiór argumentów; zbiór warto±ci; monotoniczno± ; funkcja odwrotna; funkcja liniowa; kwadratowa; wielomiany; funkcje wymierne; funkcje trygonometryczne i ich odwrotno±ci; funkcja

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

Funkcje, wielomiany. Informacje pomocnicze

Funkcje, wielomiany. Informacje pomocnicze Funkcje, wielomiany Informacje pomocnicze Przydatne wzory: (a + b) 2 = a 2 + 2ab + b 2 (a b) 2 = a 2 2ab + b 2 (a + b) 3 = a 3 + 3a 2 b + 3ab 2 + b 3 (a b) 3 = a 3 3a 2 b + 3ab 2 b 3 a 2 b 2 = (a + b)(a

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

2 Podstawowe obiekty kombinatoryczne

2 Podstawowe obiekty kombinatoryczne 2 Podstawowe obiety ombinatoryczne Oznaczenia: N {0, 1, 2,... } zbiór liczb naturalnych. Dla n N przyjmujemy [n] {1, 2,..., n}. W szczególno±ci [0] jest zbiorem pustym. Je±li A jest zbiorem so«czonym,

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 203/4 Spis tre±ci Kodowanie i dekodowanie 4. Kodowanie a szyfrowanie..................... 4.2 Podstawowe poj cia........................

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

1 Bª dy i arytmetyka zmiennopozycyjna

1 Bª dy i arytmetyka zmiennopozycyjna 1 Bª dy i arytmetyka zmiennopozycyjna Liczby w pami ci komputera przedstawiamy w ukªadzie dwójkowym w postaci zmiennopozycyjnej Oznacza to,»e s one postaci ±m c, 01 m < 1, c min c c max, (1) gdzie m nazywamy

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

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

Analiza matematyczna dla informatyków Notatki z wykªadu. Maciej Paluszy«ski

Analiza matematyczna dla informatyków Notatki z wykªadu. Maciej Paluszy«ski Analiza matematyczna dla informatyków Notatki z wykªadu Maciej Paluszy«ski 7 grudnia 2007 Liczby rzeczywiste i zespolone Liczby rzeczywiste Nie b dziemy szczegóªowo zajmowa si konstrukcj zbioru liczb rzeczywistych.

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

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

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

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

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

Funkcja kwadratowa, wielomiany oraz funkcje wymierne

Funkcja kwadratowa, wielomiany oraz funkcje wymierne Funkcja kwadratowa, wielomiany oraz funkcje wymierne Šukasz Dawidowski Nocne powtórki maturalne 28 kwietnia 2014 r. Troch teorii Funkcj f : R R dan wzorem: f (x) = ax 2 + bx + c gdzie a 0 nazywamy funkcj

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

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

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

ANALIZA NUMERYCZNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ANALIZA NUMERYCZNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ANALIZA NUMERYCZNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Metoda Eulera 3 1.1 zagadnienia brzegowe....................... 3 1.2 Zastosowanie ró»niczki...................... 4 1.3 Output do pliku

Bardziej szczegółowo

ANALIZA MATEMATYCZNA 1

ANALIZA MATEMATYCZNA 1 ANALIZA MATEMATYCZNA 1 semestr zimowy 2015 dr Damian Wi±niewski, KAiRR Moje dane e-mail : dawi@matman.uwm.edu.pl www: http://wmii.uwm.edu.pl/ kairr/dawi godziny konsultacji : poniedziaªki 9:45-10:30, 12:45-14:00

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

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

X WARMI SKO-MAZURSKIE ZAWODY MATEMATYCZNE 18 maja 2012 (szkoªy ponadgimnazjalne)

X WARMI SKO-MAZURSKIE ZAWODY MATEMATYCZNE 18 maja 2012 (szkoªy ponadgimnazjalne) X WARMI SKO-MAZURSKIE ZAWODY MATEMATYCZNE 18 maja 2012 (szkoªy ponadgimnazjalne) Zadanie 1 Obecnie u»ywane tablice rejestracyjne wydawane s od 1 maja 2000r. Numery rejestracyjne aut s tworzone ze zbioru

Bardziej szczegółowo

Funkcje jednej zmiennej. Granica, ci gªo±. (szkic wykªadu)

Funkcje jednej zmiennej. Granica, ci gªo±. (szkic wykªadu) Funkcje jednej zmiennej Granica, ci gªo± (szkic wykªadu) opracowaªa Gra»yna Ciecierska 1 Granica funkcji Denicja Niech 0 R, r > 0 Otoczeniem punktu 0 o promieniu r nazywamy przedziaª ( 0 r, 0 +r) Otoczeniem

Bardziej szczegółowo

Macierze i Wyznaczniki

Macierze i Wyznaczniki Macierze i Wyznaczniki Kilka wzorów i informacji pomocniczych: Denicja 1. Tablic nast puj cej postaci a 11 a 12... a 1n a 21 a 22... a 2n A =... a m1 a m2... a mn nazywamy macierz o m wierszach i n kolumnach,

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

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

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

punkcie. Jej granica lewostronna i prawostronna w punkcie x = 2 wynosz odpowiednio:

punkcie. Jej granica lewostronna i prawostronna w punkcie x = 2 wynosz odpowiednio: 5.9. lim x x +4 f(x) = x +4 Funkcja f(x) jest funkcj wymiern, która jest ci gªa dla wszystkich x, dla których mianownik jest ró»ny od zera, czyli dla: x + 0 x Zatem w punkcie x = funkcja ta jest okre±lona

Bardziej szczegółowo

1 a + b 1 = 1 a + 1 b 1. (a + b 1)(a + b ab) = ab, (a + b)(a + b ab 1) = 0, (a + b)[a(1 b) + (b 1)] = 0,

1 a + b 1 = 1 a + 1 b 1. (a + b 1)(a + b ab) = ab, (a + b)(a + b ab 1) = 0, (a + b)[a(1 b) + (b 1)] = 0, XIII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne. Olsztyn 2015 Rozwi zania zada«dla szkóª ponadgimnazjalnych ZADANIE 1 Zakªadamy,»e a, b 0, 1 i a + b 1. Wykaza,»e z równo±ci wynika,»e a = -b 1 a + b 1 = 1

Bardziej szczegółowo

1 Przypomnienie wiadomo±ci ze szkoªy ±redniej. Rozwi zywanie prostych równa«i nierówno±ci

1 Przypomnienie wiadomo±ci ze szkoªy ±redniej. Rozwi zywanie prostych równa«i nierówno±ci Zebraª do celów edukacyjnych od wykªadowców PK, z ró»nych podr czników Maciej Zakarczemny 1 Przypomnienie wiadomo±ci ze szkoªy ±redniej Rozwi zywanie prostych równa«i nierówno±ci dotycz cych funkcji elementarnych,

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

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

Wykªady z analizy matematycznej dla studentów informatyki Politechniki Lubelskiej. A. Bobrowski

Wykªady z analizy matematycznej dla studentów informatyki Politechniki Lubelskiej. A. Bobrowski Wykªady z analizy matematycznej dla studentów informatyki Politechniki Lubelskiej A. Bobrowski Spis tre±ci Teoria zbie»no±ci ci gów liczbowych strona 6. Gªówne zagadnienia 6.2 Granice sko«czone i niesko«czone

Bardziej szczegółowo

Macierze i Wyznaczniki

Macierze i Wyznaczniki dr Krzysztof yjewski Mechatronika; S-I.in». 5 pa¹dziernika 6 Macierze i Wyznaczniki Kilka wzorów i informacji pomocniczych: Denicja. Tablic nast puj cej postaci a a... a n a a... a n A =... a m a m...

Bardziej szczegółowo

Macierze. 1 Podstawowe denicje. 2 Rodzaje macierzy. Denicja

Macierze. 1 Podstawowe denicje. 2 Rodzaje macierzy. Denicja Macierze 1 Podstawowe denicje Macierz wymiaru m n, gdzie m, n N nazywamy tablic liczb rzeczywistych (lub zespolonych) postaci a 11 a 1j a 1n A = A m n = [a ij ] m n = a i1 a ij a in a m1 a mj a mn W macierzy

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

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

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

Informacje pomocnicze

Informacje pomocnicze Funkcje wymierne. Równania i nierówno±ci wymierne Denicja. (uªamki proste) Wyra»enia postaci Informacje pomocnicze A gdzie A d e R n N (dx e) n nazywamy uªamkami prostymi pierwszego rodzaju. Wyra»enia

Bardziej szczegółowo

Rozwi zanie równania ró»niczkowego metod operatorow (zastosowanie transformaty Laplace'a).

Rozwi zanie równania ró»niczkowego metod operatorow (zastosowanie transformaty Laplace'a). Rozwi zania zada«z egzaminu podstawowego z Analizy matematycznej 2.3A (24/5). Rozwi zanie równania ró»niczkowego metod operatorow (zastosowanie transformaty Laplace'a). Zadanie P/4. Metod operatorow rozwi

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

Zagadnienia na wej±ciówki z matematyki Technologia Chemiczna

Zagadnienia na wej±ciówki z matematyki Technologia Chemiczna Zagadnienia na wej±ciówki z matematyki Technologia Chemiczna 1. Podaj denicj liczby zespolonej. 2. Jak obliczy sum /iloczyn dwóch liczb zespolonych w postaci algebraicznej? 3. Co to jest liczba urojona?

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

f(x) f(x 0 ) i f +(x 0 ) := lim = f(x 0 + x) f(x 0 ) wynika ci gªo± funkcji w punkcie x 0. W ka»dym przypadku zachodzi:

f(x) f(x 0 ) i f +(x 0 ) := lim = f(x 0 + x) f(x 0 ) wynika ci gªo± funkcji w punkcie x 0. W ka»dym przypadku zachodzi: Pochodna funkcji Def 1 Pochodn wªa±ciw funkcji f w punkcie x 0 nazywamy granic f (x 0 ) := lim o ile granica ta istnieje i jest wªa±ciwa Funkcj f nazywamy wtedy ró»niczkowaln Przy zaªo»eniu,»e f jest ci

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

Arkusz maturalny. Šukasz Dawidowski. 25 kwietnia 2016r. Powtórki maturalne

Arkusz maturalny. Šukasz Dawidowski. 25 kwietnia 2016r. Powtórki maturalne Arkusz maturalny Šukasz Dawidowski Powtórki maturalne 25 kwietnia 2016r. Odwrotno±ci liczby rzeczywistej 1. 9 8 2. 0, (1) 3. 8 9 4. 0, (8) 3 4 4 4 1 jest liczba Odwrotno±ci liczby rzeczywistej 3 4 4 4

Bardziej szczegółowo

x y x y x y x + y x y

x y x y x y x + y x y Algebra logiki 1 W zbiorze {0, 1} okre±lamy dziaªania dwuargumentowe,, +, oraz dziaªanie jednoargumentowe ( ). Dziaªanie x + y nazywamy dodawaniem modulo 2, a dziaªanie x y nazywamy kresk Sheera. x x 0

Bardziej szczegółowo

3. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka

3. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka EGZAMIN MAGISTERSKI, 26.06.2017 Biomatematyka 1. (8 punktów) Rozwój wielko±ci pewnej populacji jest opisany równaniem: dn dt = rn(t) (1 + an(t), b gdzie N(t) jest wielko±ci populacji w chwili t, natomiast

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

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

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

Funkcje wielu zmiennych

Funkcje wielu zmiennych dr Krzysztof yjewski Informatyka I rok I 0 in» 12 stycznia 2016 Funkcje wielu zmiennych Informacje pomocnicze Denicja 1 Niech funkcja f(x y) b dzie okre±lona przynajmniej na otoczeniu punktu (x 0 y 0 )

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

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

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

Funkcja. Poj cie funkcji i podstawowe wªasno±ci. Dziedzina

Funkcja. Poj cie funkcji i podstawowe wªasno±ci. Dziedzina Poj cie unkcji i podstawowe wªasno±ci Alina Semrau-Giªka Uniwerstet Technoloiczno-Przrodnicz 30 stcznia 209 Funkcj ze zbioru X w zbiór Y nazwam odwzorowanie, które ka»demu elementowi ze zbioru X przporz

Bardziej szczegółowo

Wykªad 05 (granice c.d., przykªady) Rozpoczniemy od podania kilku przykªadów obliczania granic ci gów. n an = + dla a > 1. (5.1) lim.

Wykªad 05 (granice c.d., przykªady) Rozpoczniemy od podania kilku przykªadów obliczania granic ci gów. n an = + dla a > 1. (5.1) lim. Wykªad 05 graice cd, przykªady Rozpocziemy od podaia kilku przykªadów obliczaia graic ci gów Niech a > Ozaczmy a = c > 0 Mamy Poiewa» c = +, wi c tak»e a = + c + c c a = + dla a > 5 Poadto, zauwa»amy,»e

Bardziej szczegółowo

Vincent Van GOGH: M»czyzna pij cy li»ank kawy. Radosªaw Klimek. J zyk programowania Java

Vincent Van GOGH: M»czyzna pij cy li»ank kawy. Radosªaw Klimek. J zyk programowania Java J zyk programowania JAVA c 2011 Vincent Van GOGH: M»czyzna pij cy li»ank kawy Zadanie 6. Napisz program, który tworzy tablic 30 liczb wstawia do tej tablicy liczby od 0 do 29 sumuje te elementy tablicy,

Bardziej szczegółowo

ANALIZA MATEMATYCZNA Z ALGEBR

ANALIZA MATEMATYCZNA Z ALGEBR ANALIZA MATEMATYCZNA Z ALGEBR WYKŠAD II Maªgorzata Murat MACIERZ A rzeczywist (zespolon ) o m wierszach i n kolumnach nazywamy przyporz dkowanie ka»dej uporz dkowanej parze liczb naturalnych (i, j), gdzie

Bardziej szczegółowo

Liczenie podziaªów liczby: algorytm Eulera

Liczenie podziaªów liczby: algorytm Eulera Liczenie podziaªów liczby: algorytm Eulera Wojciech Rytter Podziaªy liczb s bardzo skomplikowanymi obiektami kombinatorycznymi, przedstawimy dwa algorytmy liczenia takich oblektów. Pierwszy prosty algorytm

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

Funkcje wielu zmiennych

Funkcje wielu zmiennych Funkcje wielu zmiennych Informacje pomocnicze Denicja 1 Niech funkcja f(x, y) b dzie okre±lona przynajmniej na otoczeniu punktu (x 0, y 0 ) Pochodn cz stkow pierwszego rz du funkcji dwóch zmiennych wzgl

Bardziej szczegółowo

Lekcja 8 - ANIMACJA. 1 Polecenia. 2 Typy animacji. 3 Pierwsza animacja - Mrugaj ca twarz

Lekcja 8 - ANIMACJA. 1 Polecenia. 2 Typy animacji. 3 Pierwsza animacja - Mrugaj ca twarz Lekcja 8 - ANIMACJA 1 Polecenia Za pomoc Baltiego mo»emy tworzy animacj, tzn. sprawia by obraz na ekranie wygl daª jakby si poruszaª. Do animowania przedmiotów i tworzenia animacji posªu» nam polecenia

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

Wykªad 12. Transformata Laplace'a i metoda operatorowa

Wykªad 12. Transformata Laplace'a i metoda operatorowa Wykªad 2. Tranformata Laplace'a i metoda operatorowa Tranformata Laplace'a Dla odpowiednio okre±lonej klay funkcji zdeniujemy operator L, nazywany tranformat Laplace'a, okre±lony wzorem L[ f ]() = f(t)e

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

PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow V, o wymiarze dim V = n < nad ciaªem F mo»na jednoznacznie odwzorowa na przestrze«f n n-ek uporz dkowanych:

PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow V, o wymiarze dim V = n < nad ciaªem F mo»na jednoznacznie odwzorowa na przestrze«f n n-ek uporz dkowanych: Plan Spis tre±ci 1 Homomorzm 1 1.1 Macierz homomorzmu....................... 2 1.2 Dziaªania............................... 3 2 Ukªady równa«6 3 Zadania 8 1 Homomorzm PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow

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

Funkcje wielu zmiennych

Funkcje wielu zmiennych dr Krzysztof yjewski Analiza matematyczna 2; MatematykaS-I 0 lic 21 maja 2018 Funkcje wielu zmiennych Informacje pomocnicze Denicja 1 Niech funkcja f(, y b dzie okre±lona przynajmniej na otoczeniu punktu

Bardziej szczegółowo

ANALIZA MATEMATYCZNA. semestr zimowy dr Damian Wi±niewski, KAiRR

ANALIZA MATEMATYCZNA. semestr zimowy dr Damian Wi±niewski, KAiRR ANALIZA MATEMATYCZNA semestr zimowy 2015 dr Damian Wi±niewski, KAiRR Moje dane e-mail : dawi@matman.uwm.edu.pl www: http://wmii.uwm.edu.pl/ kairr/dawi godziny konsultacji : poniedziaªki 9:45-10:30, 12:45-14:00

Bardziej szczegółowo