w matematyce i jej konsekwencjach
|
|
- Piotr Lipiński
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Onieskończoności w matematyce i jej konsekwencjach Ryszard Rȩbowski Wydzia l Nauk Technicznych i Ekonomicznych Państwowej Wyższej Szko ly Zawodowej im. Witelona w Legnicy rebowskir@pwsz-legnica.eu 25 marca Wprowadzenie Zapewne wszyscy z nas widzieliśmy oraz pos lugiwaliśmy siȩ symbolem ipotrafimygonazwać. Oczywiście chodzi o termin nieskończoność. Cóż on oznacza na co dzień? Jedna z odpowiedzi może brzmieć nastȩpuj aco: wszystko co nie ma charakteru skończonego nazywane jest nieskończoności a, bowiem termin nieskończoność jest tutaj dope lnieniem terminu skończoność. Dlatego wypowiedź wszystko jest skończone albo nieskończone, zgodnie ze znan a zasad a wy l aczonego środka użyta w powyższym kontekście powinna oznaczać zawszeprawdȩ. Oczywiście wyjaśnienie to w żadnym wypadku nie stanowi definicji pojȩcia nieskończoności, a przecież takiej definicji oczekujemy. Umówimy siȩ, że nie bȩdziemy próbowali szukać takiej definicji w obszarze filozofii czy metafizyki a nawet fizyki, aczkolwiek historia nauki dobrze pokazuje, że w każdej epoce cywilizacja ludzka t a tematyk a próbowa la zajmować siȩ. Wśród licznych źróde l odsy lam Państwadozasobów internetowych YouTube: wyk lad na Uniwersytecie III Wieku, sesja wyjazdowa w Jaworze 1
2 2 ASPEKT MNOGOŚCIOWY Zachȩcam również do studiowania literatury, której wykaz zamieści lem na końcu. Jak spróbujȩpaństwu pokazać, w matematyce sytuacja dotycz aca nieskończoności jest o wiele bardziej z lożona i wymaga wieloaspektowego spojrzenia na sprawȩ. 2 Aspekt mnogościowy W matematyce kluczowym pojȩciem jest zbiór, czyli mnogość. Rola zbioru jest na tyle ważna, że ma on rangȩ pojȩcia pierwotnego i jako takie nie jest definiowane. Mówi siȩ, że mamy dany zbiór A, odnosz ac siȩ wtensposób do jego nazwy. Przez to rozumiemy, że istnieje co najmniej jeden obiekt a, nazywany elementem zbioru A, co zapisujemy symbolicznie a A. W takiej sytuacji mówimy też, że zbiór A jest niepusty, cozapisujemya. W przeciwnym razie mamy do czynienia ze zbiorem pustym i piszemy A =. Jeśli znamy wszystkie elementy, z których sk lada siȩnaszzbiór, wtedy możemy odwo laćsiȩ do niego poprzez jego treść, co zapisujemy nastȩpuj aco {a, b, c}. Oznacza to, że zbiór ten sk lada siȩ dok ladnie z trzech elementów: a, b, i c. Ztego powodu bȩdziemy mówili, że jest zbiorem skończonym. Opiszemy to dok ladniej. Wyobraźmy sobie, że wziȩliśmy pod uwagȩ wszystkiemożliwe zbiory z lożone z trzech elementów. Wtedy o każdych takich dwóch zbiorach powiemy, że s a równoliczne, a liczbȩ 3 nazwiemy moc a każdego z nich lub liczb a kardynaln a, co zapiszemy {a, b, c} = 3. I ogólnie, dla każdego zbioru skończonego A istnieje liczba kardynalna n, która jest jedn a z liczb ca lkowitych nieujemnych taka, że n = A, gdzie 0 =. Tymczasem doskonale zdajemy sobie z faktu, że jeśli na liczby naturalne spojrzymy globalnie, to zbiór ten oznaczany przez N nie może być skończony, bowiem dla każdej n N, liczba n + 1 N. Cowiȩcej, zbiór ten nie może być równoliczny z żadnym zbiorem skończonym! Oznacza to, że żadna z liczb n N nie może spe lniać równości N = n. Używaj ac sformu lowań twierdz acych, moglibyśmy powiedzić, że zbiór liczb naturalnych jest przyk ladem zbioru nieskończonego, a moc jego nazwać nieskończoności a zapisuj ac N =. 2
3 2 ASPEKT MNOGOŚCIOWY Zauważmy jednak, że to nie za latwia sprawy. Z racji tej, że N nie jest zbiorem skończonym, nie można zapisać go w konwencji {...}, poprzez przedstawienie jego zawartości. Oznacza to, że podejście ilościowe do opisu zbioru w takim przypadku zawodzi! Problem ten matematyka rozwi aza la dopiero na prze lomie XIX i XX wieku, kiedy to niemiecki matematyk Georg Cantor ( ) zaproponowa l odmienne podejście do opisu zbioru jakościowe. Polega ono na tym, że nie treść determinuje zbiór, a kryterium przynależności jakie musi spe lniać jegoelement. Wyjaśnimytonaprzyk ladzie zbioru N. Liczby naturalne to szczególne liczby rzeczywiste. Oznacza to, że zbiór N powstaje w wyniku wyboru ich ze zbioru liczb rzeczywistych R, wed lug określonego kryterium. Formalnie zapisujemy to nastȩpuj aco N = {r R: ϕ(r)}, gdzie symbol ϕ reprezentuje kryterium wyboru i wygl ada nastȩpuj aco ϕ(r) = r = 1 i r R r N r + 1 N. Sprawdźmy, czy to dzia la. Treść kryterium wyboru mówi, że liczba 4 bȩdzie liczb a naturaln a, jeśli bȩdzie ni a liczba 3. Z kolei ta bȩdzie, jeśli bȩdzie ni a liczba 2. Ale ta jest, bowiem z za lożenia jest ni a liczba 1 oraz 2 = Zatem4 N. Aby pokazać kolejny problem zwi azany z efektem nieskończonej mocy zbioru, wybierzmy ze zbioru liczb naturalnych zbiór z lożonych ze wszystkich liczb podzielnych przez 2, czyli z liczb parzystych. Oznaczaj ac ten zbiór przez N o,wykorzystuj ac koncepcjȩ Cantora, możemy zapisać N o = {n N: n = 2k, k N}. Jasne jest, że zbiór N o nie jest skończony. Ponadto, każdej liczbie naturalnej n możemy przyporz adkować dok ladnie jedn a liczbȩ parzyst a postaci2n, i na odwrót, każda liczba parzysta powstaje dok ladnie w ten sposób. Oznaczać to może tylko jedno zbiory N i N o s a równoliczne, a wiȩc tej samej mocy. Z drugiej strony N o jest zbiorem mniejszym od N. Zgodzimy siȩ, że k lóci to siȩ z intuicyjnym rozumieniem pojȩcia wielkości, bowiem w przypadku zbiorów skończonych mamy A B i A B A < B. Ale to nie koniec! Najciekawsze przed nami. Weźmy teraz znany nam ze szko ly jednostkowy przedzia l liczbowy [0, 1], czyli w opisie metod a Cantora [0, 1] ={r R: 0 r 1}. Zauważmy, że zbiór ten nie jest skończony, bowiem r [0, 1], o ile r [0, 1]. 2 Ponadto Cantor zauważy l, że liczb z odcinka [0, 1] niemożna ponumerować liczbami naturalnymi. W takim razie przedzia l ten jest przyk ladem nieskończonego zbioru, który nie jest równoliczny ze zbiorem N. Z tego powodu nazywany jest zbiorem nieprzeliczalnym. Dlatego jego moc (liczba kardynalna) musi być inna aniżeli! 3
4 2 ASPEKT MNOGOŚCIOWY Prowadzi to do nastȩpuj acego stwierdzenia: w sensie ilościowym nie ma jednej nieskończoności. Co wiȩcej, w rozważanej powyżej sytuacji mamy N = ℵ o (alef zero), [0, 1] = c (kontinuum) oraz ℵ o < c. Jakie to ma konsekwencje? Już zdecydowaliśmy, obiekt ℵ o nazwaliśmy przecież liczb a. Skoro tak, to powinna ona nadawać siȩ do celu wykonywania arytmetyki. Zacznijmy od pocz atku i spróbujmy wykonać dzia lanie ℵ o + 1. Dzia lanie to oznacza, że mamy zbiór N ipowiȩkszamy go o jeden element nie należ acy do niego. Wyobraźmy sobie, że tym elementem jest liczba 0. Parujemy teraz elementy zbioru N i otrzymanego: 0 1, 1 2,...,n n + 1. Oznacza to, że s a onerównoliczne, a jako takie maj a tȩsam amoc,dlatego ℵ o + 1 = ℵ o. Zaskoczenie? Na pewno tak, bowiem w arytmetyce skończonej nigdy równość n + 1 = n nie zachodzi! Powtarzaj ac ostatnie rozumowanie widzimy, że dla każdej liczby naturalnej n ℵ o + n = ℵ o. A teraz najważniejszy przypadek mamy dwa równoliczne nieskończone i przeliczalne zbiory A i B z lożonezróżnych elementów. Bierzemy zbiór C z lożony ze wszystkich elementów, czyli C = ℵ o + ℵ o. Czego możemy oczekiwać od wyniku tego dzia lania? Na pierwszy rzut oka sytuacja nie jest oczywista różni siȩ wsposób zasadniczy od przedstawionej wyżej. Do opisania jej musimy zmienić rozumowanie, zaprezentowane po raz pierwszy przez Cantora. Przede wszystkim za lóżmy, że A = {a n, n N}, B = {b m, m N}. Przez A B oznaczmy zbiór, którego elementy s a parami (a n, a m ). Zauważmy, że zbiór C jest równoliczny ze zbiorem A B. Pokażemy teraz, że N jest równoliczny z A B. Wyjaśnia to dobrze poniższy rysunek, gdzie elementy zbioru A B utożsamiane s a zwȩz lami siatki. Zasada przyporz adkowania zaznaczona zosta la na rysunku strza lkami. Na przyk lad 1 (b 1, a 1 ), 2 (b 2, a 1 ), 3 (b 2, a 2 ), 4 (b 1, a 2 ), itd. 4
5 2 ASPEKT MNOGOŚCIOWY a1 a2 a3 b1 b2 b3 Rysunek 1: Ilustracja metody Cantora Zauważmy, że każdej liczbie naturalnej odpowiada dok ladnie jedna para i na odwrót, każdej parze dok ladnie jedna liczba naturalna, co oznacza równoliczność tych zbiorów. Dlatego ℵ o + ℵ o = ℵ o. Arytmetyka przedstawiona wyżej doczeka la siȩ swojej s lynnej już ilustracji, zwi azanej z Dawidem Hilbertem ( ), która do literatury przedmiotu przesz la pod nazw a Hotelu Hilberta. Zainteresowanych odsy lam do licznych źróde l internetowych isch&imgil=8ja6mdmjcsh6bm 5
6 3 ASPEKT ODLEG LOŚCIOWY 3 Aspekt odleg lościowy Zajmiemy siȩ teraz problemem, który w swoim sformu lowaniu wykorzystuje zwrot nieskończenie blisko. Przypuśćmy, że mamy zbiór przeliczalny A. Jakwiemy, wtedy jego elementy możemy ponumerować, czyli ustawić wkolejności. Mówimy wtedy, że mamy do czynienia z ci agiem liczbowym, cozapisujemy nastȩpuj aco (a n ) n N0, gdzie N 0 oznacza podzbiór N. Wtedy a n nazywamy n tym wyrazem tego ci agu. W takim razie ci agi mog a być skończone albo nieskończone. Zjawisko, na które pragniemy zwrócić uwagȩ wymaga abyśmy dalej za lożyli, że ci ag (a n )jestnieskończony, np. a n = 1 dla n n N. Interesuj a nas jego asymptotyczne w lasności, czyli zachowanie siȩniejego pocz atkowych wyrazów, a końcowych. Dok ladniej wyrazy te s a postaci a n, dla n n o dla pewnej liczby n o > 1 ibȩdziemy nazywali je ogonem ci agu. Na przyk lad 1 dla n jest n ogonem ci agu ( 1). n Aby zdefiniować tȩ asymptotykȩ potrzebujemy pojȩcia odleg lości, w matematyce nazywanej metryk a. Dla uproszczenia bȩdziemy mówili tylko o odleg lości pomiȩdzy liczbami rzeczywistymi. Z definicji przyjmiemy, że jest to d lugość odcinka, którego końce wyznaczone s a przez te liczby. Bȩdziemy wtedy pisali d(r 1, r 2 )= r 1 r 2, gdzie r 1, r 2 oznaczaj a końce tego odcinka. Jeśli dla ci agu (a n ) istnieje taka liczba g, że dla pewnego ogona tego ci agu wszystkie wyrazy s a tak bliskie liczby g jak chcemy, to bȩdziemy mówili, że ci ag zachowuje siȩ asymptotycznie stabilnie. Oznaczymy przez ε>0 miarȩ tejodleg lości. Jeśli dla wszystkich n n o, d(a n, g) <ε (czyli dla pewnego ogona), to ci ag (a n ) jest asymptotycznie stabilny. Wtedy zachowanie takie symbolicznie bȩdziemy oznaczali przez a n g ibȩdziemy mówili, że ci ag ten jest zbieżny. Liczbȩ g bȩdziemy nazywali jego granic a. Zauważmy, że dla ci agu ( 1 ) taka liczba istnieje i jest równa 0. Bior ac bowiem n 1 dowolne ε>0 (np. ε = ), rozwi azaniem nierówności ( 1 ) d n, 0 = 1 0 <ε n jest zbiór liczb naturalnych postaci n > 1, czyli np. n > , codok ladnie ε oznacza, że zawsze taki ogon istnieje. Dlatego możemy napisać 1 0. n Zjawisko asymptotycznej stabilności ci agu ilustruje efekt tzw. nieskończonego zbliżania siȩ wyrazów ci agu do jego granicy. Starożytni zjawiska tego nie dostrzegali i wcale nie dlatego, że do niczego nie by lo to im potrzebne jak wiemy 6
7 4 ASPEKT ARYTMETYCZNY rozważane przez nich zagadnienia mog lyby być rozwi azane lepiej gdyby tak nie by lo. Dopiero dociekania sir Isaaca Newtona nad problemem ruchu w kontekście prȩdkości i przyspieszenia chwilowego sprowadzi ly jego rozważania do problemu zjawiska nieskończenie bliskich sobie wielkości. Pozwoli lo to Newtonowi odkryć podstawy rachunku różniczkowego i ca lkowego, co umożliwi lo skierowanie matematyki na w laściw a ścieżkȩ rozwoju. Co wiȩcej, bez tych odkryć rozwój ten nigdy nie móg lby być możliwy! 4 Aspekt arytmetyczny Ze szko ly dobrze wiemy, że jeśli mamy skończony zbiór liczb, to za pomoc a dzia lania artymetycznego dodawania możemy te liczby zsumować. Dok ladniej, jeśli A = {a 1, a 2,...,a n } R, to a 1 + a a n = n a j. j=1 Co wiȩcej, dzia lanie to możliwe jest do wykonania tylko w sytuacji kiedy dany zbiór jest skończony! A co w sytuacji kiedy zbiór A jest nieskończony? Zaczniemy najpierw od przypadku kiedy A jest przeliczalny. Jak wiemy mamy wtedy nieskończony ci ag liczbowy (a n ), np. a n = 1. Na pewno umiemy obliczyć 2 n sumȩ jegopocz atkowych wyrazów S n,gdzie n S n = a j, dla n 2. j=1 Oczywiście nie jest to rozwi azaniem naszego problemu, aledaje nam narzȩdzie, które problem pozwala rozwi azać. Mianowicie to, że nie można zsumować nieskończonej ilości liczb używaj ac dodawania arytmetycznego nie wyklucza sytuacji, że istnieje liczba rzeczywista, któr a można dowolnie przybliżać arytmetycznymi sumami typu S n. Oczywiście termin przybliżać rozumiany jest tylko w jeden sposób w sensie odleg lości. W takim razie, oznaczaj ac tȩ liczbȩ przez S, oczekujemy, że S n S. Ponieważ S n = n j=1 a j, liczba S jest wynikiem dwóch operacji: 1. sumowania arytmetycznego 2. granicy ci agu. Dlatego oznaczaj ac te dwa dzia lania w postaci n 1 a n otrzymamy S = n 1 a n. 7
8 4 ASPEKT ARYTMETYCZNY Dalej liczbȩ S bȩdziemy nazywali sum a szeregu liczbowego, który jest ci agiem (S n ), a jego wyrazy nazywamy n tymi sumami czȩściowymi. Na przyk lad dla ci agu a n = 1 2 n mamy: S n = n = n = n, idlategos n 1. Dlatego ( Bior ac jednak ci ag 1 n n n = 1. ) można pokazać, że nie istnieje liczba, któr a można by z dowoln a dok ladności a przybliżać sumami pocz atkowych wyrazów tego ci agu. Proszȩ spróbować dociec co jest tego przyczyn a. Na koniec zauważmy jeszcze, że sum a szeregu powsta lego z ci agu o wyrazach równych zero jest zero. Przejdziemy teraz do przypadku zbioru nieskończonego, ale nieprzeliczalnego. Weźmy ponownie odcinek jednostkowy [0, 1]. Jego d lugość równa jest oczywiście jeden. Spójrzmy teraz na ten zbiór inaczej. Sk lada siȩ on z liczb, które przedstawiaj a tzw. odcinki zdegenerowane, czyli o jednakowych końcach. Zatem każdy znichmad lugość równo zero. W rozważanym przypadku widzimy, że suma zer równa jest jeden! Z punktu widzenia pojȩcia szeregu rozumiemy przyczynȩ takiego stanu rzeczy - próbujemy sumować elementy zbioru nieprzeliczalnego metod a, której zakres stosowania kończy siȩ na przypadku zbiorów przeliczalnych. Aby sumowanie to przeprowadzić poprawnie potrzebny jest adekwatny do sytuacji sposób. Odkry l go, jak wspomnieliśmy wcześniej sir Isaac Newton jest nim rachunek ca lkowy. W przypadku omawianym wyżej zasada sumowania przebiega wed lug s lynnego podstawowego twierdzenia rachunku ca lkowego, twierdzenia Riemanna Cauchy ego Newtona Leibniza dx = x] 1 0 = 1 0 = 1, [0,1] gdzie jest symbolem ca lki. Należy zauważyć, że symbol ten powsta l wwyniku rozci agniȩcia symbolu sumowania. Oczywiście teraz wynik sumowania jest już poprawny. 8
9 5 PODSUMOWANIE 5 Podsumowanie Traktuj ac termin nieskończoność jako pretekst do dyskusji spróbowa lem Państwu pokazać trzy kluczowe idee, które w sposób zasadniczy wp lynȩ ly na rozwój matematyki. Oczywiście musia lo to teżmieć prze lożenie na rozwój cywilizacji ludzkiej. Przypomnijmy te koncepcje: liczba kardynalna jako uogólnienie liczebności zbioru skończonego; pojȩcie granicy ci agu jako sprecyzowanie wielkości nieskończenie bliskich; zasada sumowania elementów zbioru przeliczalnego, jako uogólnienie sumy arytmetycznej. Każda z tych idei ma swoj a historiȩ i wymaga la d lugiego czasu jej wdrażania. By ly to przedsiȩwziȩcia wielopokoleniowe i nie sposób wymienić wszystkich, którzy przyczynili siȩ do ich powstania. Niech mi jednak wolno bȩdzie, w ujȩciu chronologicznym, przypomnieć tych najważniejszych, którzy dost apili zaszczytu zasiadania w Areopagu Matematyków: Rysunek 2: I. Newton ( ) G.W. Leibniz ( ) 9
10 5 PODSUMOWANIE Rysunek 3: L. Euler ( ) J.R. d Alembert ( ) Rysunek 4: J.L. Lagrange ( ) G.F. Gauss ( ) 10
11 5 PODSUMOWANIE Rysunek 5: A.L. Cauchy ( ) K. Weierstrass ( ) Rysunek 6: P.G.L. Dirichlet ( B. Riemann ( ) 11
12 5 PODSUMOWANIE Rysunek 7: J.W.R. Dedekind ( ) G. Cantor ( ) Rysunek 8: D. Hilbert ( ) E. Zermelo ( ) 12
13 5 PODSUMOWANIE Rysunek 9: Hotel Hilberta 13
14 LITERATURA LITERATURA Literatura [1] Amir D. Aczel, Wielkie Twierdzenie Fermata Prószyński i S ka, Warszawa [2] C.B. Boyer, Historia rachunku różniczkowego i ca lkowego i rozwój jego pojȩć, Warszawa [3] C.B. Boyer, U.C. Merzbuch, A history of mathematics, John Wiley & Sons, INC [4] D.M. Burton, The History of Mathematics: An Introduction, Sixth Edition, McCraw Hill Primis, [5] R. Courant, H. Robbins, Co to jest Matematyka?, PWN, Warszawa [6] T. Crilly, 50 mathematical ideas you really need to know, Quercus Publishing Plc [7] J.W. Dauben, Georg Cantor His Mathematics and Philosophy of the Infinite, Princeton Univeristy Press, [8] H. Eves, Great moments in mathematics (before 1650), Dolciani Mathematical Expositions Series [9] H. Eves, Great moments in mathematics (after 1650), Dolciani Mathematical Expositions Series [10] W.B. Ewald, From Kant to Hilbert, A source Book in the Foundations of Mathematics, vol. 1, CLavendor Press, Oxford [11] W.B. Ewald, From Kant to Hilbert, A source Book in the Foundations of Mathematics, vol. 2, CLavendor Press, Oxford [12] T.G. Faticoni, The mathematics of infinity, A Guide to Great Ideas, Wiley Interscience, [13] E. Gregersen, The Britannica Guide to The History of Mathematics, Britannica Educational Publishing [14] M. Kline, Mathematical Thought from Ancient to Modern Times vol3, Oxford University Press, [15] K. Kuratowski, Wstȩp do teorii mnogości i topologii, PWN, Warszawa [16] M. Livio, Is GOD a mathematicien? Simon & Schuster,
15 LITERATURA LITERATURA [17] J.R. Newman, The World of Mathematics vol. 1 4, Simon and Schuster New York [18] H. Rademacher, O. Toeplitz, The enjoyment of mathematics, Princeton, [19] C. Reid, Hilbert Courant, Springer Verlag [20] C. Reid, From zero to infinity, what makes numbers interesting, A.K.Peters, Ltd. Wellesley [21] C. Reid, A long way from Euclid, Thomas Y. Crowell Company, New York [22] R. Rȩbowski, Matematyka dyskretna dla informatyków, Seria Wydawnicza Państwowej Wyższej Szko ly Zawodowej im. Witelona w Legnicy, [23] E. Robson, J. Stedall, The Oxford Handbook of The History of Mathematics, Oxford University Press [24] B. Russell, Principles of Mathematics, Taylor & Francis e Library, [25] J.D. Stein, Cosmic Numbers The Numbers That Define Our Universe, Basic Books, New York [26] I. Stewart, Visions of infinity, Basic Books, New York [27] M.B.W. Tent, Gotfried Wilhelm Leibniz The Polymath Who Brought US Calculus, CRC Press, [28] M.B.W. Tent, The Prince of Mathematics Carl Fredrich Gauss, A K Peters, Ltd. Wellesley,
MATEMATYKA DYSKRETNA - wyk lad 1 dr inż Krzysztof Bryś. Wprowadzenie
1 MATEMATYKA DYSKRETNA - wyk lad 1 dr inż Krzysztof Bryś Wprowadzenie Istniej a dwa różne kryteria mówi ace, które narzȩdzia matematyczne należy zaliczyć do matematyki dyskretnej. Pierwsze definiuje matematykȩ
Bardziej szczegółowoWyk lad 5. Analiza dla informatyków 1 DANI LI1 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu. 1. Granice niew laściwe
Analiza dla informatyków 1 DANI LI1 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu Wyk lad 5 1. Granice niew laściwe Definicja 1 Ci ag (x n ) d aży do (jest rozbieżny do) + jeśli c R N n > N x n > c a do
Bardziej szczegółowoNiech X bȩdzie dowolnym zbiorem. Dobry porz adek to relacja P X X (bȩdziemy pisać x y zamiast x, y P ) o w lasnościach:
Teoria miary WPPT IIr semestr zimowy 2009 Wyk lad 4 Liczby kardynalne, indukcja pozaskończona DOBRY PORZA DEK 14/10/09 Niech X bȩdzie dowolnym zbiorem Dobry porz adek to relacja P X X (bȩdziemy pisać x
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna Oznaczenia
Matematyka dyskretna Oznaczenia Andrzej Szepietowski W tym rozdziale przedstawimy podstawowe oznacznia. oznacza kwantyfikator ogólny dla każdego. oznacza kwantyfikator szczegó lowy istnieje. 1 Sumy i iloczyny
Bardziej szczegółowoTeoria miary WPPT IIr. semestr zimowy 2009 Wyk lady 6 i 7. Mierzalność w sensie Carathéodory ego Miara Lebesgue a na prostej
Teoria miary WPPT IIr. semestr zimowy 2009 Wyk lady 6 i 7. Mierzalność w sensie Carathéodory ego Miara Lebesgue a na prostej 27-28/10/09 ZBIORY MIERZALNE WZGLȨDEM MIARY ZEWNȨTRZNEJ Niech µ bȩdzie miar
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA W SZKOLE HELIANTUS LICZBY NATURALNE I CA LKOWITE
1 SZKO LA PODSTAWOWA HELIANTUS 0-89 WARSZAWA ul. BAŻANCIA 16 3 1 0 1 3 Oś liczbowa. Liczby ca lkowite x MATEMATYKA W SZKOLE HELIANTUS LICZBY NATURALNE I CA LKOWITE Prof. dr. Tadeusz STYŠ WARSZAWA 018 1
Bardziej szczegółowoLiczba 2, to jest jedyna najmniejsza liczba parzysta i pierwsza. Oś liczbowa. Liczba 1, to nie jest liczba pierwsza
1 SZKO LA PODSTAWOWA HELIANTUS 02-892 WARSZAWA ul. BAŻANCIA 16 3 Liczba 2, to jest jedyna najmniejsza liczba parzysta i pierwsza 2 1 0 1 2 3 x Oś liczbowa. Liczba 1, to nie jest liczba pierwsza MATEMATYKA
Bardziej szczegółowoWyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera
Wyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera Określenie podpierścienia Definicja 9.. Podpierścieniem pierścienia (P, +,, 0, ) nazywamy taki podzbiór A P, który jest pierścieniem ze wzgledu
Bardziej szczegółowoLiczby naturalne i ca lkowite
Chapter 1 Liczby naturalne i ca lkowite Koncepcja liczb naturalnych i proste operacje arytmetyczne by ly znane już od oko lo 50000 tysiȩcy lat temu. To wiemy na podstawie archeologicznych i historycznych
Bardziej szczegółowoFinanse i Rachunkowość studia niestacjonarne Wprowadzenie do teorii ciągów liczbowych (treść wykładu z 21 grudnia 2014)
dr inż. Ryszard Rębowski DEFINICJA CIĄGU LICZBOWEGO Finanse i Rachunkowość studia niestacjonarne Wprowadzenie do teorii ciągów liczbowych (treść wykładu z grudnia 04) Definicja ciągu liczbowego Spośród
Bardziej szczegółowoRównoliczność zbiorów
Logika i Teoria Mnogości Wykład 11 12 Teoria mocy 1 Równoliczność zbiorów Def. 1. Zbiory X i Y nazywamy równolicznymi, jeśli istnieje bijekcja f : X Y. O funkcji f mówimy wtedy,że ustala równoliczność
Bardziej szczegółowo0.1 Sposȯb rozk ladu liczb na czynniki pierwsze
1 Temat 5: Liczby pierwsze Zacznijmy od definicji liczb pierwszych Definition 0.1 Liczbȩ naturaln a p > 1 nazywamy liczb a pierwsz a, jeżeli ma dok ladnie dwa dzielniki, to jest liczbȩ 1 i sam a siebie
Bardziej szczegółowoMetoda Simplex bez użycia tabel simplex 29 kwietnia 2010
R. Rȩbowski 1 WPROWADZENIE Metoda Simplex bez użycia tabel simplex 29 kwietnia 2010 1 Wprowadzenie Powszechnie uważa siȩ, że metoda simplex, jako uniwersalny algorytm pozwalaj acyznaleźć rozwi azanie optymalne
Bardziej szczegółowoElementy analizy funkcjonalnej PRZESTRZENIE LINIOWE
Elementy analizy funkcjonalnej PRZESTRZENIE LINIOWE Niech K = R lub K = C oraz X - dowolny zbiór. Określmy dwa dzia lania: dodawanie + : X X X i mnożenie przez liczbȩ : K X X, spe lniaj ace nastȩpuj ace
Bardziej szczegółowoAnaliza dla informatyków 1 DANI LI1 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu
Analiza dla informatyków 1 DANI LI1 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu Wyk lad 4 1. Zbiory otwarte i domkniȩte Pojȩcia które teraz wprowadzimy można rozpatrywać w każdej przestrzeni metrycznej
Bardziej szczegółowoKombinowanie o nieskończoności. 3. Jak policzyć nieskończone materiały do ćwiczeń
Kombinowanie o nieskończoności. 3. Jak policzyć nieskończone materiały do ćwiczeń Projekt Matematyka dla ciekawych świata spisał: Michał Korch 22 marzec 2018 Szybkie przypomnienie z wykładu Prezentacja
Bardziej szczegółowoUwaga 1. Zbiory skończone są równoliczne wtedy i tylko wtedy, gdy mają tyle samo elementów.
Logika i teoria mnogości Wykład 11 i 12 1 Moce zbiorów Równoliczność zbiorów Def. 1. Zbiory X i Y są równoliczne (X ~ Y), jeśli istnieje bijekcja f : X Y. O funkcji f mówimy wtedy, że ustala równoliczność
Bardziej szczegółowoRozdzia l 2. Najważniejsze typy algebr stosowane w logice
Rozdzia l 2. Najważniejsze typy algebr stosowane w logice 1. Algebry Boole a Definicja. Kratȩ dystrybutywn a z zerem i jedynk a, w której dla każdego elementu istnieje jego uzupe lnienie nazywamy algebr
Bardziej szczegółowoWyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej
Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej 1 Baza przestrzeni liniowej Niech V bedzie przestrzenia liniowa. Powiemy, że podzbiór X V jest maksymalnym zbiorem liniowo niezależnym, jeśli X jest zbiorem
Bardziej szczegółowoWyk lad 14 Cia la i ich w lasności
Wyk lad 4 Cia la i ich w lasności Charakterystyka cia la Określenie cia la i w lasności dzia lań w ciele y ly omówione na algerze liniowej. Stosujac terminologie z teorii pierścieni możemy powiedzieć,
Bardziej szczegółowoElementy logiki i teorii mnogości Wyk lad 1: Rachunek zdań
Elementy logiki i teorii mnogości Wyk lad 1: Rachunek zdań Micha l Ziembowski m.ziembowski@mini.pw.edu.pl www.mini.pw.edu.pl/ ziembowskim/ October 2, 2016 M. Ziembowski (WUoT) Elementy logiki i teorii
Bardziej szczegółowo1 Działania na zbiorach
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 1 1 1 Działania na zbiorach W rozdziale tym przypomnimy podstawowe działania na zbiorach koncentrując się na własnościach tych działań, które będą przydatne w dalszej
Bardziej szczegółowoPierwiastki arytmetyczne n a
Chapter 1 Pierwiastki arytmetyczne n a Operacja wyci aganie pierwiastka stopnia n z liczby a jest odwrotn a operacj a do potȩgowania, jeżeli operacja odwrotna jest wykonalna w liczbach rzeczywistych. Zacznijmy
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA dla ZPM I dr inż Krzysztof Bryś wyk lad 1,2 KLASYCZNY RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA
1 STATYSTYKA MATEMATYCZNA dla ZPM I dr inż Krzysztof Bryś wyk lad 1,2 KLASYCZNY RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA 1. Pojȩcia wstȩpne. Doświadczeniem losowym nazywamy doświadczenie, którego wynik nie jest znany.
Bardziej szczegółowoSTYSTYSTYKA dla ZOM II dr inż Krzysztof Bryś Wykad 1
1 STYSTYSTYKA dla ZOM II dr inż Krzysztof Bryś Wykad 1 Klasyczny Rachunek Prawdopodobieństwa. 1. Pojȩcia wstȩpne. Doświadczeniem losowym nazywamy doświadczenie, którego wynik nie jest znany. Posiadamy
Bardziej szczegółowoWyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych
Wyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych 1 Określenie podprzestrzeni Definicja 6.1. Niepusty podzbiór V 1 V nazywamy podprzestrzeni przestrzeni liniowej V, jeśli ma on nastepuj ace w lasności: (I)
Bardziej szczegółowoz n n=1 S n nazywamy sum a szeregu. Szereg, który nie jest zbieżny, nazywamy rozbieżnym. n=1
3 Szeregi zespolone 3. Szeregi liczbowe Mówimy, że szereg o wyrazach zespolonych jest zbieżny, jeżeli ci ag jego sum czȩściowych {S n }, gdzie S n = z + z +... + jest zbieżny do granicy w laściwej. Granicȩ
Bardziej szczegółowoZbiory, relacje i funkcje
Zbiory, relacje i funkcje Zbiory będziemy zazwyczaj oznaczać dużymi literami A, B, C, X, Y, Z, natomiast elementy zbiorów zazwyczaj małymi. Podstawą zależność między elementem zbioru a zbiorem, czyli relację
Bardziej szczegółowoT O P O L O G I A WPPT I, sem. letni WYK LAD 8. Wroc law, 21 kwietnia D E F I N I C J E Niech (X, d) oznacza przestrzeń metryczn a.
T O P O L O G I A WPPT I, sem. letni WYK LAD 8 Zwartość D E F I N I C J E Niech (X, d) oznacza przestrzeń metryczn a. Wroc law, 1 kwietnia 008 Definicja 1. (X, d) jest ca lkowicie ograniczona jeśli dla
Bardziej szczegółowoG. Plebanek, MIARA I CAŁKA Zadania do rozdziału 1 28
G. Plebanek, MIARA I CAŁKA Zadania do rozdziału 1 28 1.9 Zadania 1.9.1 Niech R będzie pierścieniem zbiorów. Zauważyć, że jeśli A, B R to A B R i A B R. Sprawdzić, że (R,, ) jest także pierścieniem w sensie
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA REPREZENTACJA LICZB W KOMPUTERZE
1 SZKO LA PODSTAWOWA HELIANTUS 02-892 WARSZAWA ul. BAŻANCIA 16 B l ad bezwzglȩdny zaokr aglenia liczby ɛ = fl() B l ad wzglȩdny zaokr aglenia liczby 0 δ = fl() B l ad procentowy zaokr aglenia liczby 0
Bardziej szczegółowoANALIZA II 15 marca 2014 Semestr letni. Ćwiczenie 1. Czy dan a funkcjȩ da siȩ dookreślić w punkcie (0, 0) tak, żeby otrzymana funkcja by la ci ag la?
Ci ag lość i norma Ćwiczenie. Czy dan a funkcjȩ da siȩ dookreślić w punkcie (0, 0) tak, żeby otrzymana funkcja by la ci ag la? f (x, y) = x2 y 2 x 2 + y 2, f 2(x, y) = x2 y x 2 + y 2 f 3 (x, y) = x2 y
Bardziej szczegółowoZajęcia nr. 3 notatki
Zajęcia nr. 3 notatki 22 kwietnia 2005 1 Funkcje liczbowe wprowadzenie Istnieje nieskończenie wiele funkcji w matematyce. W dodaktu nie wszystkie są liczbowe. Rozpatruje się funkcje które pobierają argumenty
Bardziej szczegółowoTomasz Downarowicz Instytut Matematyki i Informatyki Politechnika Wroc lawska Wroc law Wroc law, kwiecień 2011
Tomasz Downarowicz Instytut Matematyki i Informatyki Politechnika Wroc lawska 50-370 Wroc law Wroc law, kwiecień 2011 Analiza Funkcjonalna WPPT IIr. Wyk lady 4 i 5: Przestrzenie unitarne i Hilberta (rzeczywiste
Bardziej szczegółowoSystem liczbowy binarny.
1 System liczbowy binarny. 0.1 Wstȩp Ogȯlna forma systemów pozycyjnych liczbowych ma postać wielomianu α n 1 ρ n 1 + α n 2 ρ n 2 + + α 2 ρ 2 + α 1 ρ + α 0, (1) gdzie liczbȩ naturaln a ρ 2 nazywamy podstaw
Bardziej szczegółowoWyk lad 2 Podgrupa grupy
Wyk lad 2 Podgrupa grupy Definicja 2.1. Pod grupy (G,, e) nazywamy taki podzbiór H G, że e H, h 1 H dla każdego h H oraz h 1 h 2 H dla dowolnych h 1, h 2 H. Jeśli H jest grupy G, to bedziemy pisali H G.
Bardziej szczegółowo7. CIĄGI. WYKŁAD 5. Przykłady :
WYKŁAD 5 1 7. CIĄGI. CIĄGIEM NIESKOŃCZONYM nazywamy funkcję określoną na zbiorze liczb naturalnych, dodatnich, a wyrazami ciągu są wartości tej funkcji. CIĄGIEM SKOŃCZONYM nazywamy funkcję określoną na
Bardziej szczegółowoWyk lad 12. (ii) najstarszy wspó lczynnik wielomianu f jest elementem odwracalnym w P. Dowód. Niech st(f) = n i niech a bedzie
1 Dzielenie wielomianów Wyk lad 12 Ważne pierścienie Definicja 12.1. Niech P bedzie pierścieniem, który może nie być dziedzina ca lkowitości. Powiemy, że w pierścieniu P [x] jest wykonalne dzielenie z
Bardziej szczegółowoO liczbach niewymiernych
O liczbach niewymiernych Agnieszka Bier Spotkania z matematyką jakiej nie znacie ;) 8 stycznia 0 Liczby wymierne i niewymierne Definicja Liczbę a nazywamy wymierną, jeżeli istnieją takie liczby całkowite
Bardziej szczegółowoCIĄGI wiadomości podstawowe
1 CIĄGI wiadomości podstawowe Jak głosi definicja ciąg liczbowy to funkcja, której dziedziną są liczby naturalne dodatnie (w zadaniach oznacza się to najczęściej n 1) a wartościami tej funkcji są wszystkie
Bardziej szczegółowoWstęp do Matematyki (4)
Wstęp do Matematyki (4) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Liczby kardynalne Jerzy Pogonowski (MEG) Wstęp do Matematyki (4) Liczby kardynalne 1 / 33 Wprowadzenie
Bardziej szczegółowoCiągi liczbowe wykład 3
Ciągi liczbowe wykład 3 dr Mariusz Grządziel 3 kwietnia 203 Definicja (ciągu liczbowego). Ciagiem liczbowym nazywamy funkcję odwzorowuja- ca zbiór liczb naturalnych w zbiór liczb rzeczywistych. Wartość
Bardziej szczegółowoWykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni.
Wykład 4 Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni. Twierdzenie 1 Niech m, n Z. Jeśli n > 0 to istnieje dokładnie jedna para licz q, r, że: m = qn + r, 0 r < n. Liczbę r nazywamy resztą z dzielenia
Bardziej szczegółowoIndukcja matematyczna
Indukcja matematyczna 1 Zasada indukcji Rozpatrzmy najpierw następujący przykład. Przykład 1 Oblicz sumę 1 + + 5 +... + (n 1). Dyskusja. Widzimy że dla n = 1 ostatnim składnikiem powyższej sumy jest n
Bardziej szczegółowoRozdzia l 3. Elementy algebry uniwersalnej
Rozdzia l 3. Elementy algebry uniwersalnej 1. Podalgebry, homomorfizmy Definicja. Niech = B A oraz o bȩdzie n-argumentow a operacj a na zbiorze A. Mówimy, że zbiór B jest zamkniȩty na operacjȩ o, gdy dla
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA W SZKOLE HELIANTUS WARSZAWA UL. BAŻANCIA 16 SYSTEMY LICZBOWE POZYCYJNE DECYMALNY, BINARNY, OKTALNY. Warszawa pażdziernik 2017
i MATEMATYKA W SZKOLE HELIANTUS 02-892 WARSZAWA UL. BAŻANCIA 16 SYSTEMY LICZBOWE POZYCYJNE DECYMALNY, BINARNY, OKTALNY Warszawa pażdziernik 2017 ii Contents 0.1 Wstȩp............................... 1 0.2
Bardziej szczegółowoLOGIKA ALGORYTMICZNA
LOGIKA ALGORYTMICZNA 0.0. Relacje. Iloczyn kartezjański: A B := (a, b) : a A i b B} (zak ladamy, że (x, y) i (u, v) s a równe wtedy i tylko wtedy gdy x = u i y = v); A n := (x 1,..., x n ) : x i A}; R
Bardziej szczegółowoOSOBNO ANALITYCZNYCH
Uniwersytet Jagielloński Instytut Matematyki Zbigniew B locki ZBIORY OSOBLIWOŚCI FUNKCJI OSOBNO ANALITYCZNYCH Praca magisterska Promotor: Prof. dr hab. Józef Siciak Kraków 99 .Wstȩp. Jeśli Ω jest zbiorem
Bardziej szczegółowoKonstrukcja liczb rzeczywistych przy pomocy ciągów Cauchy ego liczb wymiernych
Konstrukcja liczb rzeczywistych przy pomocy ciągów Cauchy ego liczb wymiernych Marcin Michalski 14.11.014 1 Wprowadzenie Jedną z intuicji na temat liczb rzeczywistych jest myślenie o nich jako liczbach,
Bardziej szczegółowoFunkcje wielu zmiennych
Funkcje wielu zmiennych Zbiory na p laszczyźnie Przestrzeni a dwuwymiarow a (p laszczyzn a) nazywamy zbiór wszystkich par uporz adkowanych (x, y), gdzie x, y R. Przestrzeń tȩ oznaczamy symbolem R 2 : R
Bardziej szczegółowoRozdzia l 8. Pojȩcie liczby porz adkowej
Rozdzia l 8. Pojȩcie liczby porz adkowej 1. Liczby naturalne a liczby porz adkowe Oto cztery pierwsze liczby naturalne zapisane wed lug różnych czterech notacji w porz adku od najmniejszej do najwiȩkszej:,
Bardziej szczegółowoPODSTAWOWE W LASNOŚCI W ZBIORZE LICZB RZECZYWISTYCH
PODSTAWOWE W LASNOŚCI DZIA LAŃ I NIERÓWNOŚCI W ZBIORZE LICZB RZECZYWISTYCH W dalszym cia gu be dziemy zajmować sie g lównie w lasnościami liczb rzeczywistych, funkcjami określonymi na zbiorach z lożonych
Bardziej szczegółowoFUNKCJE LICZBOWE. x 1
FUNKCJE LICZBOWE Zbiory postaci {x R: x a}, {x R: x a}, {x R: x < a}, {x R: x > a} oznaczane sa symbolami (,a], [a, ), (,a) i (a, ). Nazywamy pó lprostymi domknie tymi lub otwartymi o końcu a. Symbol odczytujemy
Bardziej szczegółowoWyk lad 5 W lasności wyznaczników. Macierz odwrotna
Wyk lad 5 W lasności wyznaczników Macierz odwrotna 1 Operacje elementarne na macierzach Bardzo ważne znaczenie w algebrze liniowej odgrywaja tzw operacje elementarne na wierszach lub kolumnach macierzy
Bardziej szczegółowoKrzysztof Rykaczewski. Szeregi
Krzysztof Rykaczewski Spis treści 1 Definicja szeregu 2 Zbieżność szeregu 3 Kryteria zbieżności szeregów 4 Iloczyn Cauchy ego szeregów 5 Bibliografia 1 / 13 Definicja szeregu Niech dany będzie ciąg (a
Bardziej szczegółowoPOCHODNA KIERUNKOWA. DEFINICJA Jeśli istnieje granica lim. to granica ta nazywa siȩ pochodn a kierunkow a funkcji f(m) w kierunku osi l i oznaczamy
POCHODNA KIERUNKOWA Pochodne cz astkowe funkcji f(m) = f(x, y, z) wzglȩdem x, wzglȩdem y i wzglȩdem z wyrażaj a prȩdkość zmiany funkcji w kierunku osi wspó lrzȩdnych; np. f x jest prȩdkości a zmiany funkcji
Bardziej szczegółowoAnaliza dla informatyków 2 DANI LI2 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu
Analiza dla informatyków 2 DANI LI2 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu Wyk lad 5 1. Iloczyn ortogonalny funkcji Wróćmy na chwilȩ do dowodu wzorów Eulera-Fouriera. Kluczow a rolȩ odgrywa l wzór:
Bardziej szczegółowoSterowalność liniowych uk ladów sterowania
Sterowalność liniowych uk ladów sterowania W zadaniach sterowania docelowego należy przeprowadzić obiekt opisywany za pomoc a równania stanu z zadanego stanu pocz atkowego ẋ(t) = f(x(t), u(t), t), t [t,
Bardziej szczegółowoDlaczego 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 szczegółowoTemperatura w atmosferze (czy innym ośrodku) jako funkcja dł. i szer. geogr. oraz wysokości.
Własności Odległości i normy w Będziemy się teraz zajmować funkcjami od zmiennych, tzn. określonymi na (iloczyn kartezja/nski egzemplarzy ). Punkt należący do będziemy oznaczać jako Przykł. Wysokość terenu
Bardziej szczegółowoWyk lad 4 Dzia lania na macierzach. Określenie wyznacznika
Wyk lad 4 Dzia lania na macierzach Określenie wyznacznika 1 Określenie macierzy Niech K bedzie dowolnym cia lem oraz niech n i m bed a dowolnymi liczbami naturalnymi Prostokatn a tablice a 11 a 12 a 1n
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna Literatura Podstawowa: 1. K.A. Ross, C.R.B. Wright: Matematyka Dyskretna, PWN, 1996 (2006) 2. J. Jaworski, Z. Palka, J.
Matematyka dyskretna Literatura Podstawowa: 1. K.A. Ross, C.R.B. Wright: Matematyka Dyskretna, PWN, 1996 (2006) 2. J. Jaworski, Z. Palka, J. Szmański: Matematyka dyskretna dla informatyków, UAM, 2008 Uzupełniająca:
Bardziej szczegółowoRozdzia l 9. Zbiory liczb porz adkowych. Liczby porz adkowe izolowane i graniczne
Rozdzia l 9. Zbiory liczb porz adkowych. Liczby porz adkowe izolowane i graniczne 1. Kresy wzglȩdem dowolnego zbioru liczb porz adkowych Poświȩcimy teraz uwagȩ przede wszystkich kratowym w lasnościom klasy
Bardziej szczegółowoElementy rachunku różniczkowego i całkowego
Elementy rachunku różniczkowego i całkowego W paragrafie tym podane zostaną elementarne wiadomości na temat rachunku różniczkowego i całkowego oraz przykłady jego zastosowania w fizyce. Małymi literami
Bardziej szczegółowoSzeregi o wyrazach dodatnich. Kryteria zbieżności d'alemberta i Cauchy'ego
Szeregi o wyrazach dodatnich. Kryteria zbieżności d'alemberta i Cauchy'ego Przy założeniu, że wszystkie składniki szeregu jest rosnący. Wynika stąd natychmiast stwierdzenie: są dodatnie, ciąg jego sum
Bardziej szczegółowoNotatki z Analizy Matematycznej 1. Jacek M. Jędrzejewski
Notatki z Analizy Matematycznej 1 Jacek M. Jędrzejewski Wstęp W naszym konspekcie będziemy stosowali następujące oznaczenia: N zbiór liczb naturalnych dodatnich, N 0 zbiór liczb naturalnych (z zerem),
Bardziej szczegółowoci agi i szeregi funkcji Javier de Lucas Ćwiczenie 1. Zbadać zbieżność (punktow a i jednostajn a) ci agu funkcji nx 2 + x
ci agi i szeregi funkcji Javier de Lucas Ćwiczenie 1 Zbadać zbieżność (punktow a i jednostajn a) ci agu funkcji f n : [, [ x nx + x nx + 1, Rozwi azanie: Mówi siȩ, że ci ag funkcji f n zd aży punktowo
Bardziej szczegółowoWyk lad 5 Grupa ilorazowa, iloczyn prosty, homomorfizm
Wyk lad 5 Grupa ilorazowa, iloczyn prosty, homomorfizm 1 Grupa ilorazowa Niech H b edzie dzielnikiem normalnym grupy G. Oznaczmy przez G/H zbiór wszystkich warstw lewostronnych grupy G wzgl edem podgrupy
Bardziej szczegółowo3.1 Wprowadzenie teoretyczne i przyk lady
Rozdzia l 3 Model probabilistyczny Ko lmogorowa 3.1 Wprowadzenie teoretyczne i przyk lady Przez model probabilistyczny Ko lmogorowa, zwany też przestrzeni a probabilistyczn a, bȩdziemy rozumieli nastȩpuj
Bardziej szczegółowoSZEREGI LICZBOWE I FUNKCYJNE
Mając dowolny ciąg można z niego utworzyć nowy ciąg sum częściowych: Ten nowy rodzaj ciągu nazywamy szeregiem liczbowym, a jeśli to mamy do czynienia z nieskończonym szeregiem liczbowym, który oznaczany
Bardziej szczegółowoWyk lad 3 Wielomiany i u lamki proste
Wyk lad 3 Wielomiany i u lamki proste 1 Konstrukcja pierścienia wielomianów Niech P bedzie dowolnym pierścieniem, w którym 0 1. Oznaczmy przez P [x] zbiór wszystkich nieskończonych ciagów o wszystkich
Bardziej szczegółowoCiagi liczbowe wykład 4
Ciagi liczbowe wykład 4 dr Mariusz Grzadziel Katedra Matematyki, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu semestr zimowy, r. akad. 2016/2017 Definicja (ciagu liczbowego) Ciagiem liczbowym nazywamy funkcję
Bardziej szczegółowoDefinicja odwzorowania ciągłego i niektóre przykłady
Odwzorowania Pojęcie odwzorowania pomiędzy dwoma zbiorami było już definiowane, ale dawno, więc nie od rzeczy będzie przypomnieć, że odwzorowaniem nazywamy sposób przyporządkowania (niekoniecznie każdemu)
Bardziej szczegółowoWyk lad 3 Grupy cykliczne
Wyk la 3 Grupy cykliczne Definicja 3.1. Niech a bezie elementem grupy (G,, e). Jeżeli istnieje liczba naturalna k taka, że a k = e, to najmniejsza taka liczbe naturalna k nazywamy rzeem elementu a. W przeciwnym
Bardziej szczegółowoRozdzia l 1. Podstawowe elementy teorii krat
Rozdzia l 1. Podstawowe elementy teorii krat 1. Zbiory czȩściowo uporz adkowane Definicja. Relacjȩ binarn a określon a na zbiorze A nazywamy relacj a czȩściowo porz adkuj ac a, gdy jest zwrotna, antysymetryczna
Bardziej szczegółowoTeoria miary. Matematyka, rok II. Wykład 1
Teoria miary Matematyka, rok II Wykład 1 NAJBLIŻSZY CEL: Nauczyć się mierzyć wielkość zbiorów. Pierwsze przymiarki: - liczność (moc) zbioru - słabo działa dla zbiorów nieskończonych: czy [0, 1] powinien
Bardziej szczegółowoLogika I. Wykład 1. Wprowadzenie do rachunku zbiorów
Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 1. Wprowadzenie do rachunku zbiorów 1 Podstawowe pojęcia rachunku zbiorów Uwaga 1.1. W teorii mnogości mówimy o zbiorach
Bardziej szczegółowoZbiory mocy alef zero
Uniwersytet Rzeszowski Wydział Matematyczno-Przyrodniczy Monika Łokaj Zbiory mocy alef zero Praca licencjacka wykonana w Instytucie Matematyki pod kierunkiem dra Michała Lorensa Praca została przyjęta
Bardziej szczegółowoRozdzia l 11. Przestrzenie Euklidesowe Definicja, iloczyn skalarny i norma. iloczynem skalarnym.
Rozdzia l 11 Przestrzenie Euklidesowe 11.1 Definicja, iloczyn skalarny i norma Definicja 11.1 Przestrzenia Euklidesowa nazywamy par e { X K,ϕ }, gdzie X K jest przestrzenia liniowa nad K, a ϕ forma dwuliniowa
Bardziej szczegółowoRozdzia l 10. Najważniejsze normalne logiki modalne
Rozdzia l 10. Najważniejsze normalne logiki modalne 1. Logiki modalne normalne Definicja. Inwariantny zbiór formu l X jȩzyka modalnego L = (L,,,,, ) nazywamy logik a modaln a zbazowan a na logice klasycznej
Bardziej szczegółowoPrzestrzenie wektorowe, liniowa niezależność Javier de Lucas
Przestrzenie wektorowe, liniowa niezależność Javier de Lucas Ćwiczenie 1. W literaturze można znaleźć pojȩcia przestrzeni liniowej i przestrzeni wektorowej. Obie rzeczy maj a tak a sam a znaczenie. Nastȩpuj
Bardziej szczegółowoZdzisław Dzedzej. Politechnika Gdańska. Gdańsk, 2013
Zdzisław Dzedzej Politechnika Gdańska Gdańsk, 2013 1 PODSTAWY 2 3 Definicja. Przestrzeń metryczna (X, d) jest zwarta, jeśli z każdego ciągu {x n } w X można wybrać podciąg zbieżny {x nk } w X. Ogólniej
Bardziej szczegółowoWyk lad 3 Wyznaczniki
1 Określenie wyznacznika Wyk lad 3 Wyznaczniki Niech A bedzie macierza kwadratowa stopnia n > 1 i niech i, j bed a liczbami naturalnymi n Symbolem A ij oznaczać bedziemy macierz kwadratowa stopnia n 1
Bardziej szczegółowoWyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej
Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej 1 Operacje elementarne na uk ladach wektorów Niech α 1,..., α n bed dowolnymi wektorami przestrzeni liniowej V nad cia lem K. Wyróżniamy nastepuj ace operacje
Bardziej szczegółowoRozdział 4. Ciągi nieskończone. 4.1 Ciągi nieskończone
Rozdział 4 Ciągi nieskończone W rozdziale tym wprowadzimy pojęcie granicy ciągu. Dalej rozszerzymy to pojęcie na przypadek dowolnych funkcji. Jak zauważyliśmy we wstępie jest to najważniejsze pojęcie analizy
Bardziej szczegółowoLiczby pierwsze rozmieszczenie. Liczby pierwsze rozmieszczenie
Rozmieszczenie liczb pierwszych Wprowadzamy funkcję π(x) def = p x 1, liczbę liczb pierwszych nie przekraczających x. Łatwo sprawdzić: π(12) = 5 (2, 3, 5, 7, 11); π(17) = 7 (2, 3, 5, 7, 11, 13, 17). Jeszcze
Bardziej szczegółowoLogika matematyczna i teoria mnogości (I) J. de Lucas
Logika matematyczna i teoria mnogości (I) J. de Lucas Ćwiczenie 1. (Zad. L. Newelskiego) Niech p oznacza zdanie Ala je, zaś q zdanie As wyje. Zapisz jako formu ly rachunku zdań nastȩpuj ace zdania: 1.1.
Bardziej szczegółowo0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0.
5 Kody liniowe Jak już wiemy, w celu przesłania zakodowanego tekstu dzielimy go na bloki i do każdego z bloków dodajemy tak zwane bity sprawdzające. Bity te są w ścisłej zależności z bitami informacyjnymi,
Bardziej szczegółowoSzymon G l ab. Struktury losowe II Graf losowy. Instytut Matematyki, Politechnika Lódzka
Instytut Matematyki, Politechnika Lódzka Graf losowy jako granica Fraisse Przez K graf oznaczmy rodzinȩ wszystkich skończonych grafów (np. na N). Niech G bȩdzie granic a Fraisse rodziny K graf. Strukturȩ
Bardziej szczegółowoa 1, a 2, a 3,..., a n,...
III. Ciągi liczbowe. 1. Definicja ciągu liczbowego. Definicja 1.1. Ciągiem liczbowym nazywamy funkcję a : N R odwzorowującą zbiór liczb naturalnych N w zbiór liczb rzeczywistych R i oznaczamy przez {a
Bardziej szczegółowoW poszukiwaniu kszta ltów kulistych
W poszukiwaniu kszta ltów kulistych Piotr Mankiewicz April 4, 2005 Konwersatorium dla doktorantów Notacje 1 Cia lo wypuk le - wypuk ly, domkniȩty podzbiór ograniczony w R n. Odleg lość geometryczna dwóch
Bardziej szczegółowoSuma i przeciȩcie podprzestrzeń, suma prosta, przestrzeń ilorazowa Javier de Lucas
Suma i przeciȩcie podprzestrzeń suma prosta przestrzeń ilorazowa Javier de Lucas Ćwiczenie 1 W zależności od wartości parametru p podaj wymiar przestrzeni W = v 1 v v 3 gdzie p 0 v 1 = 1 + p 3 v = 5 3
Bardziej szczegółowoRozdział 5. Szeregi liczbowe. 5.1 Szeregi liczbowe. Definicja sumy częściowej ciągu. Niech dany będzie ciąg liczbowy (a n ) n=1.
Rozdział 5 Szeregi liczbowe 5. Szeregi liczbowe Definicja sumy częściowej ciągu. Niech dany będzie ciąg liczbowy ( ). Ciąg (s n ) określony wzorem s n = n a j, n N, nazywamy ciągiem sum częściowych ciągu
Bardziej szczegółowoRozdzia l 6. Wstȩp do statystyki matematycznej. 6.1 Cecha populacji generalnej
Rozdzia l 6 Wstȩp do statystyki matematycznej 6.1 Cecha populacji generalnej W rozdziale tym zaprezentujemy metodȩ probabilistycznego opisu zaobserwowanego zjawiska. W takim razie (patrz rozdzia l 2.4)zjawiskotobȩdziemy
Bardziej szczegółowoWyk lad 1 Podstawowe struktury algebraiczne
Wyk lad 1 Podstawowe struktury algebraiczne 1 Dzia lanie w zbiorze Majac dane dowolne dwa przedmioty a b możemy z nich utworzyć pare uporzadkowan a (a b) o poprzedniku a i nastepniku b. Warunek na równość
Bardziej szczegółowoPierwsze kolokwium z Matematyki I 4. listopada 2013 r. J. de Lucas
Pierwsze kolokwium z Matematyki I 4. listopada 03 r. J. de Lucas Uwagi organizacyjne: Każde zadanie rozwi azujemy na osobnej kartce, opatrzonej imieniem i nazwiskiem w lasnym oraz osoby prowadz acej ćwiczenia,
Bardziej szczegółowoWYK LAD 2: PODSTAWOWE STRUKTURY ALGEBRAICZNE, PIERWIASTKI WIELOMIANÓW, ROZK LAD FUNKCJI WYMIERNEJ NA U LAMKI PROSTE
WYK LAD 2: PODSTAWOWE STRUKTURY ALGEBRAICZNE, PIERWIASTKI WIELOMIANÓW, ROZK LAD FUNKCJI WYMIERNEJ NA U LAMKI PROSTE Definicja 1 Algebra abstrakcyjna nazywamy teorie, której przedmiotem sa dzia lania na
Bardziej szczegółowo2.2 Model odsetek prostych 9
2.2 Model odsetek prostych 9 Uwaga 2.2.2 Komentarza wymaga znaczenie stopy bazowej. Z definicji wynika, że i T = FV PV, co wcale nie oznacza, że wartość indeksu i PV T zależy od wartości pocz atkowej PV.Wskaźnik
Bardziej szczegółowoSterowanie optymalne dla uk ladów nieliniowych. Zasada maksimum Pontriagina.
Sterowanie optymalne dla uk ladów nieliniowych. Zasada maksimum Pontriagina. Podstawowy problem sterowania optymalnego dla uk ladów nieliniowych W podstawowym problemie sterowania optymalnego minimalizacji
Bardziej szczegółowoSzeregi liczbowe wste
3 grudnia 2007 orawi lem dowód twierdzenia o rzybliżeniach dziesie tnych Zajmiemy sie teraz cia gami nieskończonym, ale zaisywanymi w ostaci sum. Definicja 2. (szeregu) Niech (a n ) be dzie dowolnym cia
Bardziej szczegółowo