Teoria popytu konsumpcyjnego

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Teoria popytu konsumpcyjnego"

Transkrypt

1 Wykład 1 Teoria popytu konsumpcyjnego 1.1 Podstawowe pojęcia teorii popytu konsumpcyjnego Ekonomia jest studium racjonalnego wyboru(economics is the study of rational choice.) Analiza ekonomiczna wychodzi z założenia, że podmioty ekonomiii(economic agents) poszukują najlepszego elementu w odpowiednim zbiorze dostępnych możliwości. Konsumenci wybierają najlepszy plan konsumpcji spośród tych, na które ich stać. Każdy producent wybiera najbardziej zyskowny plan produkcji w obrębie swojej przestrzeni produkcyjnej.... W konsekwencji analiza ekonomiczna wymaga, aby badacz był w stanie uszeregować alternatywy i wskazać najlepszy element w rozmaitych zbiorach wyboru.(m. Carter, Mathematical Economics.) Przestrzeń towarów i przestrzeń cen W analizie i modelowaniu zjawiska popytu konsumenta zasadniczą rolę odgrywają następujace obiekty: Dobra(towary) i przestrzeń towarów tą ostatnią nazwą określa się zbiór X, którego elementy reprezentują plany konsumpcji, lub inaczej wiązki(koszyki) dóbr(lub towarów). Zakładając, że mamy do czynienia ze skończoną liczbą wzajemnie rozróżnialnych i ponumerowanych kolejnymi liczbami naturalnymi 1,..., n dóbr, przyjmujemy, że wektory przestrzeni R n reprezentująwiązki(koszyki)dóbr(towarów)(ang.bundleofcommodities).przyjmujesięnajczęściej, że X= R n + ={(x 1,x 2,...,x n ) x i 0dlai=1,...,n}, czasem,żejesttojakiśwłaściwypodzbiórwypukłyzawartywr n +.Tutajnoznaczaliczbęrozważanychtowarów w realnych warunkach n może być bardzo duże, więc dla uproszczenia operuje się wielkościami zagregowanymi, reprezentującymiokreślonegrupytowarów.każdawspółrzędnax i,i=1,...,nwyznaczazatemilośćtowaruidentyfikowanegonumeremskładowej.dlaporównywaniawiązektowarówwyrażonychwpostaciwektorówx,y R n stosujemy następującą konwencję notacyjną: x y x j y j, j {1,2,...}; x>y x y i j 0 {1,2,...}, żex j0 >y j0 ; x y x j >y j, j {1,2,...}. Trzebazauważyć,żedlaprzypadkun>1,wodróżnieniuodprzypadkun=1dotyczącegoosiliczbowej,żadnaztych relacji nie jest relacją porządkującą, bo nie jest zupełna(nie każde dwa elementy są w relacji) Relacja preferencji konsumenta Przyjmujemy, że w odniesieniu do wiązek towarów konsument wykazuje pewne preferencje postrzegając te wiązki towarów jako możliwe plany konsumpcji preferuje jeden z nich od drugiego(przedkłada jeden nad drugi), a wobec innych jest indyferentny jednakowo ceni każdy z danych dwóch planów konsumpcji. Modelując tę sytuację w języku matematyki wygodnie wyjść od opisu sytuacji, w której preferencje są nieostre, to jest gdy konsument ocenia jeden z planów konsumpcji jako nie gorszy od drugiego. W tym przypadku mówi się o słabej relacji preferencji i wymaga się od niej spełnienia następujących naturalnych własności. 2

2 3 Definicja 1.1(Relacja Preferencji Konsumenta) Relację x y określoną w przestrzeni towarów X nazywamy relacją preferencji, jeśli jest zwrotna, zupełna i przechodnia. (a) Zwrotność x X x x, (b) Zupełność x,y X x y lub y x, (1.1) (c) Przechodniość x,y,z X x y i y z = x y. Jeślidladwóchelementówx,y Xspełnionesąobawarunkix yiy x,tomówimy,żeteelementysądla konsumenta indyferentne, tj. konsument jest indyferentny wobec wyboru między jednym a drugim i tę sytuację oznaczamy symbolicznie x y. A zatem x y oraz y x x y Natomiastjeślizachodzix yiniezachodziy x,tomówimyżexjest ściśle preferowanywzględemy,co symbolicznie zapisujemy x y. Zakładamy dalej, że relacja preferencji jest spójna(konsystentna), tzn. że spełnia zwykłe warunki relacji słabego porządku: x y oraz y z = x z x y oraz y z = x z. Następnezałożenieorelacjipreferencjiwymaga,abyprzestrzeńtowarówX R n +byławypukłympodzbioremzbioru R n + wektorówonieujemnychwspółrzędnych.przyjęciezałożenia,żekonsument preferujeśredniewporównaniuze skrajnościami prowadzi do żądania, aby relacja preferencji była wypukła w następującym sensie. Wypukłość preferencji: x X V(x)={y X y x} jestwypukły. (1.2) Jeśli towary w wiązce są przez konsumenta pożądane(są bardziej dobrami niż szkodami ) relacja preferencji wiąże się z wielkością zasobu towaru w wiązce: x y = x y. Zazwyczaj przyjmujemy silniejsze założenie( im więcej, tym lepiej ), znane jako Postulat niedosytu: x>y = x y, (1.3) przynajmniejwtedy,gdyy 0. Ciągłość relacji preferencji: Przyjmujemy, że przestrzeń towarów X jest wyposażona w topologię jeśli nie będzie wyraźnie podana inna topologia, będzietotopologiaindukowanaprzeznormęwr n.ciągłośćrelacjipreferencjioznacza,żedlakażdegox Xoba zbiory{y X x y}i{y X y x}sądomknięte.azatemzbiory{y X x y}i{y X y x}są otwarte. Zadanie 1.1.1(Pewne relacje preferencji) WzbiorzeX= R 2 +reprezentującymkoszykidwóchdóbrrozważamynastępującerelacje: (a) (x 1,x 2 ) (y 1,y 2 ) wtedyitylkowtedy,gdy min(x 1,x 2 ) min(y 1,y 2 ); (b) (x 1,x 2 ) (y 1,y 2 ) wtedyitylkowtedy,gdy max(x 1,x 2 ) max(y 1,y 2 ); (c) (x 1,x 2 ) (y 1,y 2 ) wtedyitylkowtedy,gdy x 1 >y 1 lub (x 1 =y 1 i x 2 y 2 ). Zbadać, które z własności wymienionych w tekście powyżej przysługują zdefiniowanym wyżej relacjom.

3 Funkcjaużyteczności Wygodny w użyciu, bo otwierający możliwość stosowania metod analitycznych sposób opisu preferencji opiera się o koncepcję miernika preferencji konsumenta. Przyjmuje się, że porównując ze sobą dowolne dwa różne koszyki towarów, konsument może określić przez odniesienie do pewnej liczbowej skali swój własny stopień użyteczności każdego z nich. A zatem konsument przyporządkowuje każdemu koszykowi x pewną liczbę rzeczywistą u(x) w taki sposób, że x y u(x) u(y). (1.4) A zatem konsument definiuje na swój własny użytek pewną funkcję określoną na przestrzeni towarów X odpowiadającą używanej przez niego relacji słabej preferencji. Tak określoną funkcję u: X R nazywa się funkcją użyteczności konsumenta odpowiadającą danej relacji preferencji(ang. utility function). Zbiory punktów(koszyków towarów), które mają jednakową użyteczność nazywa się zbiorami(powierzchniami) obojętności(indyferencji) konsumenta w języku matematyki są to poziomice funkcji użyteczności, tj. zbiory postaci O(α)={x X u(x)=α} dlaustalonegoα R.Natomiast przekrój wykresufunkcjiużytecznościudwu-wymiarowąpłaszczyzną(u,x i ),powstającąprzezustaleniewartościwszystkichpozai-tązmienną,jestwykresemfunkcjix i u i (x i )=u(x 0 1,...,x i,...x 0 n) nazywanej krzywą użyteczności i-tego towaru. Szczegółowe założenia o funkcji użyteczności. Dla umożliwienia stosowania metod analitycznych żąda się, aby funkcja użyteczności była odpowiednio gładka zazwyczaj wystarcza założenie ciągłości pierwszych i drugich pochodnych cząstkowych funkcji u. To założenie ma charakter techniczny i nie wynika z przesłanek ekonomicznych. Natomiast w oparciu o badania empiryczne żąda się od funkcji użyteczności szeregu innych własności, które odpowiadają obserwowanym prawidłowościom ekonomicznym. Najważniejszymi są: Postulatniedosytu.Dlakażdejzezmiennychx i,przywszystkichpozostałychzmiennychustalonych,funkcja x i u(x 0 1,...,x i,...x 0 n)jestrosnąca.stosującterminologięużywanąw(mikro-)ekonomiimożnatęwłasność (dziekizałożonejgładkościfunkcjiu)wypowiedziećwnastępującysposób( 1 ): Dladowolnegokoszykax 0 Xkrańcowastopaużytecznościi-tegotowaruwkoszykux 0 jestdodatnia.analitycznie u x i (x 0 )>0, dlakażdego i=1,...,n. Czasem osłabia się to założenie dopuszczając, żeby krańcowa stopa użyteczności towaru była nieujemna. Postulat lokalnego niedosytu. Postulat niedosytu stanowi zbyt daleko idące uproszczenie rzeczywistości w stosunku do każdego dobra istnieją granice jego użyteczności czy możliwości wykorzystania(por. mit o królu Midasie). Dlatego czasem używa się słabszego, lecz nieco bardziej złożonego matematycznie założenia o następującejformie:wkażdymotoczeniudowolnegopunktux Xistniejetakipunktx,żeu(x )>u(x).inaczej mówiąc, funkcja użyteczności nie ma lokalnych maksimów. PrawoGossena:( 2 )Krańcowaużytecznośćkażdegotowarumalejewmiaręjakwzrastajegospożycie.Analitycznym wyrażeniem tego prawa są nierówności 2 u x 2 (x)<0, dlakażdego i=1,...,n. (1.5) i Wypukłośćzbiorupreferowanychkoszyków.Ustalmykoszykx 0 irozważmyzbiórv(x 0 )wszystkichkoszyków o niemniejszej od niego użyteczności, por.(1.2). Oznaczając przez α użyteczność referencyjnego koszyka x 0,α=u(x 0 ),zbiórtenmożemyzapisaćjakozbiórnadpoziomicowyfunkcjiużyteczności V(x 0 )=G(α)={x X u(x) α}=u 1 ([α, [). (1.6) Azatemrelacjapreferencjijestwypukławtedyitylkowtedy,gdyzbiór(1.6)jestwypukłydlakażdegox 0 X, lub,comówitosamo,żedlakażdejliczbyα Rzbiórkoszykówoużytecznościniemniejszejniżαjestwypukły. Pokażemy poniżej, jak własność tę opisać bezpośrednio za pomocą funkcji użyteczności. 1 Wekonomiitermin krańcowy oznaczapoprostupochodną.(varian,loc.cit.str.98.) 2 HermannHeinrichGossen,niemieckiekonomistaXIXwieku.

4 Teoria popytu konsumpcyjnego 5 Zadanie 1.1.2(Funkcje użyteczności dla wybranych relacji preferencji c.d. Zadania 1.1.1) (d) Dla podanych funkcji (a) u(x 1,x 2 )=min(x 1,x 2 ) (b) u(x 1,x 2 )=max(x 1,x 2 ) naszkicowaćprzebiegkilkupoziomic(np.dlawartościu(x 1,x 2 )=1, 2,5).Wykazać,żezapomocąwzoru(1.4) odpowiadają one relacjom preferencji(a) i(b) z Zadania (e) Których z postulowanych własności funkcji użyteczności nie spełniają te funkcje? (f) Wykazać, że relacji(c) z Zadania nie odpowiada żadna ciągła funkcja użyteczności.

5 Wykład 2 Teoria popytu II 2.1 Wypukłość funkcji i jej uogólnienia Funkcje wypukłe, funkcje wklęsłe,..., i jakie jeszcze bywają funkcje? Przypomnijmy pojęcie wypukłości funkcji. Definicja2.1(Wypukłośćfunkcji)Funkcjęf:K RokreślonąnaniepustympodzbiorzewypukłymK R n nazywamy funkcją wypukłą, jeśli zbiór E(f)={(x,t) K R f(x) t} jestzbioremwypukłym.funkcjęf:k Rnazywamyfunkcjąwklęsłą,jeślifunkcja( f)jestwypukła. Stwierdzenie2.1NiechK R n będziejakwyżej.funkcjaf:k Rjestfunkcjąwypukłąwtedyitylkowtedy,gdy dlakażdejparyx 1,x 2 Kikażdejliczbyλ [0,1]zachodzinierówność f(λx 1 +(1 λ)x 2 ) λf(x 1 )+(1 λ)f(x 2 ) (2.1) a jest funkcją wklęsłą wtedy i tylko wtedy, gdy w analogicznych warunkach zachodzi nierówność odwrotna. Mówimyteż,żefjestściślewypukła,jeśliwpowyższymwarunkuspełnionajestnierównośćostradlaλ 0iλ 1. W analogiczny sposób określamy funkcje ściśle wklęsłe Położenie siecznej względem wykresu funkcji: wypukłość po prawej, wklęsłość po lewej Do badania wypukłości(wklęsłości) funkcji wielu zmiennych wykorzystuje się najczęściej następujący rezultat znany z wykładów analizy matematycznej. Stwierdzenie2.2NiechW R n będzieotwartyiwypukłyiniechf:w RbędziefunkcjąklasyC 2.Oznaczmy przez Hf(x)(symetryczną) macierz jej drugich pochodnych cząstkowych w p-cie x,(macierz Hessego funkcji f), ( 2 ) f(x) Hf(x)=. x i x j 6

6 Teoria popytu konsumpcyjnego 7 (a)nato,abyfbyławypukłanawpotrzebaiwystarcza,abyjejmacierzhessegohf(x)byładodatniopółokreślona wkażdympunkciex W.JeśliHf(x)jestwkażdympunkciedodatniookreślona,tofjestściślewypukła. (b)nato,abyfbyławklęsłanawpotrzebaiwystarcza,abyjejmacierzhessegohf(x)byłaujemniepółokreślona wkażdympunkciex W.JeśliHf(x)jestwkażdympunkcieujemnieokreślona,tofjestściślewklęsła. Stąd jako natychmiastowy wniosek otrzymujemy prawo Gossena. Wniosek2.1(PrawoGossena)JeślifunkcjaużytecznościujestściślewklęsławwypukłymzbiorzeX R n +,to nierówności(1.5) 2 u x 2 (x)<0, dlakażdego i=1,...,n. i są spełnione. Dowód. Rzeczywiście,jeślie i =(0,...,0,1,0,...,0) t oznaczajakzwyklei-tywektorbazystandardowejwr n, to 2 u ( x 2 (x)=e t 2 u ) i (x) e i = i x i x j 2 u 2 u 2 u 2 u 2 u x 2 (x)... (x) (x) (x)... (x) 1 x 1 x i 1 x 1 x i x 1 x i+1 x 1 x 0 n ( ) 2 u 2 u 2 u 2 u 2 u 0 = (x)... (x) x i x 1 x i x i 1 x 2 (x) (x)... (x) i x i x i+1 x i x n 1 < u 2 u 2 u 2 u 2. u (x)... (x) (x) (x)... x n x 1 x n x i 1 x n x i x n x i+1 x 2 (x) 0 n PRZYPOMNIENIE Formy kwadratowe określone lub półokreślone Definicja2.2(Określonośćformkwadratowych)FormękwadratowąQ A (x)nazywamyformądodatnio(odpowiednio,ujemnie)określoną,jeślidlakażdegowektora R n x 0mamyQ A (x)>0(odpowiednioq A (x)<0). JeśliformakwadratowaQ A (x)przyjmujenakażdymwektorzewartościnieujemne,tzn.dlakażdegowektorax R n mamyq A (x) 0,tonazywamyjąformądodatniopółokreśloną.Analogicznieokreślamyformyujemniepółokreślone. Formy, nie będące określonymi ani półokreślonymi nazywają się formami nieokreślonymi. MacierzsymetrycznąA M s n (R)będziemynazywaćmacierządodatnio(odpowiednio,ujemnie)określoną(półokreśloną),jeśliodpowiadającajejformakwadratowaQ A (x)matęwłasność. Zgodnie z powyższymi określeniemi forma określona dodatnio(odpow. ujemnie) jest także formą półokreśloną dodatnio(odpow. ujemnie). Jednakże forma półokreślona może przyjmować wartość równą 0 dla różnych od zera wektorówprzestrzeni R n,coniemożemiećmiejscawprzypadkuformyokreślonej. Można nietrudno wykazać, że forma nieokreślona przyjmuje na niezerowych wektorach wartości różnych znaków, tj.istniejątakieniezerowex,y R n,żeq A (x)>0iq A (y)<0,azciągłościwynika,żemusiprzyjmowaćteżwartość 0 dla jakiegoś niezerowego wektora. Jestjasne,żeformakwadratowaQ A (x)omacierzya Mn s(r)jestdodatnio(odpowiednio,ujemnie)określona wtedy i tylko wtedy, gdy wszystkie wartości własne macierzy A są dodatnie(odpowiednio, ujemne). Półokreślona formamożemieć0jakowartośćwłasną,alejejróżneodzerawartościwłasnemusząmiećtensamznak. W algebrze dowodzi się następującego ogólnego kryterium określoności form kwadratowych. Stwierdzenie2.3NiechQ A (x)= n a ij x i x j będzieformąkwadratowąomacierzya Mn s(r).dlaj=1,...,n i,j=1 oznaczmyprzezd j =det[a kl ] 1 k,l j minorgłównystopniajmacierzya. FormaQ A (x)jest: dodatniookreślona d j >0dlaj=1,...,n; ujemnieokreślona ( 1) j d j >0dlaj=1,...,n.

7 Teoria popytu konsumpcyjnego 8 Przypomnijmy, że minorem głównym stopnia j macierzy kwadratowej A(niekoniecznie symetrycznej) nazywamy wyznacznik macierzy kwadratowej stopnia j powstającej z macierzy A przez wykreślenie z niej ostatnich n j wierszy in jkolumn. Naprzykład,minoramigłównymistopni1,2i3macierzyA=[a ij ] M n (R)są: Formy kwadratowe półokreślone d 1 =a 11, (2.2) a 11 a 12 d 2 = a 21 a 22 =a 11a 22 a 12 a 21, (2.3) a 11 a 12 a 13 d 3 = a 21 a 22 a 23 =a 11 a 22 a a 13 a 22 a (2.4) a 31 a 32 a 33 Przedstawimy przykład pokazujący, że podanego w Stwierdzeniu 2.3 kryterium określoności macierzy(dodatniej lub ujemnej) nie można rozszerzyć na przypadek form półokreślonych przez prostą zamianę nierówności ostrej na nieostrą. Przykłady 2.1.1(Znaki form kwadratowych dla n = 3) Wszystkieponiższemacierzespełniajątensamwarunek( 1) j d j 0dlaj=1,2,3: macierz ujemnie półokreślona: A = 0 1 0, d1 0,d 2 0,d 3 0, (2.5) macierz nieokreślona: A = 0 0 0, d1 0,d 2 0,d 3 0, (2.6) macierz dodatnio półokreślona: A = , d1 0,d 2 0,d 3 0. (2.7) (2.8) Półokreśloność form kwadratowych dwóch zmiennych Dla przypadku n = 2 można sformułować prostą i pełną charakteryzację półokreśloności form kwadratowych w następującej postaci. NiechAbędzieniezerowąmacierząsymetrycznąstopnia2owspółczynnikachrzeczywistych,A=( a11a12 a 12a 22 ).Przypomnijmy,żewyznacznikiśladmacierzyAsądanewzoramidetA=a 11 a 22 (a 12 ) 2,trA=a 11 +a 22. Stwierdzenie 2.4 Na to by forma kwadratowa Q A (x)=a 11 x a 12x 1 x 2 +a 22 x 2 2 (2.9) omacierzya=( a11a12 a 12a 22 )byłapółokreślonapotrzebaiwystarcza,bydeta 0.WtakimprzypadkuformaQ A (x)jest dodatniopółokreślona,gdytra>0,aujemniepółokreślona,gdytra<0. Zbierając razem powyższe warunki dostajemy następującą pełną charakteryzację form kwadratowych dwóch zmiennych: Stwierdzenie2.5FormakwadratowaQ A (x)zadanawzorem(2.9)jest: Określonawtedyitylkowtedy,gdydetA>0, aprzytymokreślonadodatnio,gdytra>0 określonaujemnie,gdytra<0. Półokreślona,alenieokreślona,wtedyitylkowtedy,gdydetA=0, aprzytympółokreślonadodatnio,gdytra>0 półokreślonaujemnie,gdytra<0. W zastosowaniach ekonomicznych często wykorzystywane są poniższe funkcje.

8 Teoria popytu konsumpcyjnego 9 Wniosek2.2Następującefunkcjeokreślonena R n + sąwklęsłe: (a) u(x 1,x 2,...,x n )=ax α1 1 xα2 2...xαn n, 0<a,0<α j, (b) u(x 1,x 2,...,x n )=a (c) u(x 1,x 2,...,x n )= n α j lnx j, 0<a,0<α j, j=1 n j=1 n α j <1, FunkcjaCobba-Douglasa (2.10) j=1 n α j <1, (2.11) j=1 α j x βj j, 0<α j,0<β j <1. (2.12) Wykresy funkcji Cobba-Douglasa z różnych punktów widzenia Uzupełnienie uogólnienia wypukłości Definicja 2.3(Funkcje quasi-wypukłe lub quasi-wklęsłe) Funkcję f: X R określoną na zbiorze wypukłym X R n będziemynazywaćfunkcjąquasi-wypukłąnax,jeślidlakażdychx,y Xikażdegoλ [0,1]zachodzi f(λx+(1 λ)y) max{f(x),f(y)}, i odpowiednio funkcją quasi-wklęsłą na X, jeśli przy tych samych założeniach spełniona jest nierówność f(λx+(1 λ)y) min{f(x),f(y)}, Innymi słowy, funkcja jest quasi-wklęsła, jeśli na odcinku łączącym punkty x, y przyjmuje wartości nie mniejsze od mniejszej z wartości na krańcach tego odcinka(tj. minimum funkcji jest przyjmowane na jednym z krańców odcinka), a quasi-wypukła, jeśli na odcinku łączącym punkty x, y przyjmuje wartości nie większe od większej z wartości na krańcach tego odcinka.

9 Teoria popytu konsumpcyjnego 10 Pozostawiamy do samodzielnego sprawdzenia, że funkcje wypukłe(odpowiednio, wklęsłe) są quasi-wypukłe,(odpowiednio, quasi-wklęsłe). Stwierdzenie2.6Funkcjaf:X RokreślonanazbiorzewypukłymX R n jestquasi-wypukłanaxwtedyitylko wtedy,gdydlakażdejliczbyα Rzbiór{x X f(x) α}jestwypukły. Analogicznie,fjestfunkcjąquasi-wklęsłąnaXwtedyitylkowtedy,gdyzbiór{x X f(x) α}jestwypukły dlakażdejliczbyα R. D o w ó d. Wykażemy tylko podaną charakteryzację funkcji quasi-wklęsłosłych dowód w drugim przypadku jest wpełnianalogiczny.niechα Rbędziedowolne.Załóżymynajpierw,żefjestquasiwklęsłainiechx,y G(α)= {x X f(x) α}.dladowolnegoλ [0,1]mamyzatem f(λx+(1 λ)y) min{f(x),f(y)} α gdyżobiewartościf(x),f(y)funkcjifsąniemniejszeniżα.azatemλx+(1 λ)y G(α).Odwrotnie,jeślizbiórG(α) jestwypukłydlakażdegoza R,toobrawszydowolniepunktyx,y Xprzyjmiemyα=min{f(x),f(y)}iutworzymy zbiórg(α).jestonwypukłyioczywiściex,y G(α),więctakżeλx+(1 λ)y G(α),czylif(λx+(1 λ)y) min{f(x), f(y)}, co trzeba było wykazać. A więc, zgodnie z określemiem wypukłości relacji preferencji konsumenta(por.(1.6)), relacja preferencji jest wypukła wtedy i tylko wtedy, gdy funkcja użyteczności odpowiadająca tej relacji jest quasi wklęsła. Do uzupełnienia: Przykłady funkcje quasi-wklęsłe i nie wklęsłe, i tp. Podamy jeszcze jedną definicję. Definicja 2.4(Funkcje pseudo-wypukłe lub pseudo-wklęsłe) Funkcja różniczkowalna f: X R nazywa się funkcjąpseudo-wypukłą,gdydlakażdegox 0 Xidowolnegoh R n,takiegożex 0 +h Xspełnionajestimplikacja h f(x 0 )=h gradf(x 0 ) 0= f(x 0 +h) f(x 0 ). Jeśli spełniona jest implikacja z odwróconymi nierównościami po obu stronach, to mówimy, że funkcja jest pseudowklęsła. Podobnie jak poprzednia, powyższa definicja jest rozszerzeniem definicji wypukłości, gdyż różniczkowalne funkcje wypukłe są pseudo-wypukłe(ale nie na odwrót), a nadto funkcje pseudo-wypukłe są quasi-wypukłe. Hiperpłaszczyzna podpierająca wykres funkcji wypukłej Przypomnijmy, że hiperpłaszczyzną podpierającą zbiór wypukły F jest taka hiperpłaszczyzna, która ma przynajmniej jeden punkt wspólny z F oraz F jest zawarty w półprzestrzeni wyznaczonej przez tę hiperpłaszczyznę inaczej mówiąc F leży po jednej stronie tej hiperpłaszczyzny. Stwierdzenie2.7NiechD R n będzieotwartymzbioremwypukłymif:d Rróżniczkowalnąfunkcjąwypukłą.W każdympunkcie(x,f(x)) R n+1 wykresupłaszczyznastycznadowykresujesthiperpłaszczyznąpodpierającąnadwykres funkcjif. Ponieważrównaniehiperpłaszczyznystycznejdowykresufwpunkciex 0 Dmapostać więc dla każdego x D zachodzą nierówności y f(x 0 )=gradf(x 0 ) (x x 0 )=0 f(x) f(x 0 )+gradf(x 0 ) (x x 0 ), fwypukła (2.13) f(x) f(x 0 )+gradf(x 0 ) (x x 0 ), fwklęsła (2.14)

10 Teoria popytu konsumpcyjnego Zagadnienie wyboru optymalnego planu konsumpcji Ceny i zbiór budżetowy Definicja2.5(Zbiórbudżetowy)Przypisująci-temutowarowijednostkowącenęp i wyrażonąliczbądodatniąmożemyzbiór R n + traktowaćjakozbiórwektorówcen.wartościąkoszykax Xnazywamyliczbęp x= n p i x i.jeślii jest liczbą nieujemną, to zbiór koszyków o wartości nie przekraczającej I nazywamy zbiorem dopuszczalnych planów konsumpcji przy dochodzie I, lub krótko zbiorem budżetowym i oznaczamy B(p,I)={x X p x I}. Zauważmy,żeB(p,I)jestzwartympodzbioremwypukłymwR n. Przyjmujemy( 1 ),żekażdykonsumentdysponujeustalonymdochodemi,któregoniemożeprzekraczać(wliczamy więc w to rozsądnej wielkości kredyty) i jego postępowanie jest podporządkowane następującemu celowi: jak przy danym wektorze cen p wybrać plan konsumpcji o maksymalnej użyteczności w zbiorze budżetowym B(p, I). Mamy więc: Zagadnienie Maksymalizacji Użyteczności Konsumenta ZMUK: Taknazywasięzagadnieniewyznaczeniapunktux X,dlaktóregozachodzi u(x )=maxu(x), przywarunku p x I. (2.15) Prosty argument pokazuje, że dla funkcji użyteczności, która ma własność lokalnego niedosytu, nierówność w(2.15) musi być wysycona w punkcie optymalnym, tj. jeśli x jest rozwiązaniem ZMUK, to p x=i. (2.16) Dla wyznaczenie maksimum funkcji użyteczności możemy zatem użyć klasycznej metody poszukiwania ekstremum warunkowego z więzami w formie równości, czyli metody opartej na użyciu funkcji Lagrange a. Funkcję L(x, λ) = u(x) λ(i p x)nazywamyfunkcjąlagrange aproblemu2.15. Przykład(O.Z.) Piwo i kebab. Zakładamy, że konsument(student) jest racjonalny, a jego preferencje są gładkie i spełniają postulat lokalnego niedosytu (naprzykładsądaneprzezfunkcjęc D).Szukanajest maksymalnaużyteczność wiązki(x 1,x 2),gdziex 1,x 2sąilościami skonsumowanegodobra(x 1 piwa,x 2 kebabu) maxu(x 1,x 2) i=1 pod warunkiem p 1x 1+p 2x 2 I ap 1,p 2sącenamijednostkowymipiwaikebabu,zaśI wysokośćstypendium. Badania są w toku, czy są to dobra substytucyjne, czy komplementarne prawdopodobnie ten podział ma charakter lokalny (jak w postulacie niedosytu). Dla sformułowania warunku optymalności(pierwszego rzędu) używamy funkcji Lagrange a L=u(x 1,x 2) λ(i p 1x 1 p 2x 2) (2.17) Z wykładu analizy matematycznej wiadomo, że warunkiem koniecznym ekstremum jest spełnienie równań = u (x) λp 1=0 x 1 x 1 = u (x) λp 2=0, x 2 x 2 λ =I p1x1 p2x2=0. 1 Jaksięwydaje,koncepcjatapochodziodAlfredaMarshalla,(Principlesofeconomics,1898)

11 Teoria popytu konsumpcyjnego 12 Z pierwszych dwóch równań wyprowadzamy równości u (x u ): (x )=p 1:p 2 x 1 x 2 oraz 1 u (x )=λ, i=1,2. p i x i Mnożnik Lagrange a cena cień mówi o tym, co się stanie, jeśli ograniczenie zmieni się o jedną jednostkę pieniężną, czyli jaki jest wzrost użyteczności z dodatkowej złotówki w budżecie Interpretacjeekonomiczne Podamy ogólne rozwiązanie zagadnienia maksymalizacji użyteczności konsumenta. Stwierdzenie 2.8 Przy odpowiednich założeniach o funkcji użyteczności u rozwiązania zagadnienia optymalizacji planu konsumpcji(2.15) są rozwiązaniami układu równań w postaci warunku z mnożnikiem Lagrange a λ > 0, gradl=gradu(x) λp=0; λ =I p x=0. (2.18) Zastępując wektorową postać równania(2.18) przez układ równań skalarnych otrzymujemy równoważne sformułowanie = u (x) λp i =0, dla i=1,2,...n, (2.19) x i x i zwarunkiem p x=i. (2.20) Rozwiązanie takie jest jedyne, na przykład wtedy, gdy funkcja użyteczności u jest ściśle wklęsła lub nawet quasi-wklęsła. Jest ono nazywane optymalnym planem konsumpcji. Użyteczność optymalnego planu konsumpcji(zależna od układu cen p i wielkości budżetu I) jest wartością maksymalną funkcji użyteczności w zbiorze budżetowym B(p, I), inaczej v(p,i)=maxu(x), podwarunkiem p x I. (2.21) W ten sposób powstaje jedna z podstawowych funkcji teorii nazywana pośrednią funkcją użyteczności funkcja (p, I) v(p, I) R, której wartość jest równa użyteczności optymalnego planu konsumpcji Sformułowania i wnioski ekonomiczne Geometryczna interpretacja równań(2.18) określających optymalny plan konsumpcji pozwoli nam również na wyciągnięcie pewnych wniosków o charakterze ekonomicznym. Najpierw wprowadzimy definicję o charakterze czysto matematycznym Definicja 2.6(Płaszczyzna styczna do poziomicy funkcji) Jeśli x u(x) jest funkcją różniczkowalną w sposób ciągływotwartymobszarzeω R n iξ Ω,tozbiórpunktówspełniającychrównanie u x 1 (ξ)(x 1 ξ 1 )+ u x 2 (ξ)(x 2 ξ 2 )+...+ u x n (ξ)(x n ξ n )=0 (2.22) nazywa się płaszczyzną styczną w punkcie ξ do poziomicy u(x) = u(ξ). Przykład 2.2.1(Poziomice funkcji Cobba-Douglasa) Optymalny plan konsumpcji x leży na płaszczyźnie budżetowej w punkcie styczności tej płaszczyzny do powierzchni obojętności.azatemzzależnościi p x=0wynika,żeniemamożliwościoszczędzania(całydochódzostajezużyty dokonsumpcji).płaszczyznabudżetowajestpłaszczyznąpodpierającądlazbioru{x X u(x) u(x)}wpunkcie x, a w przypadku, gdy funkcja użyteczności jest gładka, styczną do powierzchni obojętności przechodzącej przez ten punkt. Czasami tę obserwację formułuje się następująco: Budżet należy tak rozkładać, aby płaszczyzna budżetu była styczna do powierzchni obojętności. Ponadto wektor grad u(x), który, jak wiemy, jest prostopadły do powierzchni obojętności w tym punkcie i wskazuje

12 Teoria popytu konsumpcyjnego 13 wkierunkunajszybszegowzrostuużyteczności,makierunekizwrotwektoracenp(gradu(x)=λp,dlaλ>0).ato oznacza, że spełnione są następujące warunki u u (x): (x)=p i :p j dlai j. (2.23) x i x j O lewej stronie tego równania, która jest znana jako krańcowa stopa substytucji i-tego towaru przez j-ty towar w optymalnym koszyku, więcej powiemy w dalszym ciągu. W tym miejscu zauważymy tylko, że warunki(2.23) stwierdzają, że przy realizacji optymalnego planu konsumpcji podział budżetu między poszczególne towary jest taki, że dla każdego dobra proporcja między jego użytecznością krańcową a ceną jest taka sama. Wartość tej proporcji jest mierzona wartością mnożnika Lagrange a λ: 1 u (x)=λ, dlai=1,...,n. (2.24) p i x i Na koniec zauważmy, że otrzymane rozwiązanie zagadnienia optymalizacji nie zmienia się przy zmianie cen i dochodu w jednakowych proporcjach, tzn. gdy wszystkie ceny oraz dochód pomnożyć przez stały czynnik dodatni. Ekonomiści nazywają to zachowanie brakiem iluzji pieniądza ze strony konsumenta. Przykład 2.2.2(Funkcja użyteczności Rubina Kleina) Przyjmijmy u(x 1,x 2 )=α 1 ln(x 1 q 1 )+α 2 ln(x 2 q 2 ), dla x 1 q 1,x 2 q 2 iα 1,α 2 sądodatnie.możnazałożyć,żeα 1 +α 2 =1 wskaźnikipodziałukonsumpcji.natomiastq 1,q 2 są minimalnymi poziomami konsumpcji danego dobra. Równania(2.19) mają postać Po rozwiązaniu otrzymujemy funkcję popytu = u (x) λp 1 = α 1 λp 1 =0 x 1 x 1 x 1 q 1 = u (x) λp 2 = α 2 λp 2 =0, x 2 x 2 x 2 q 2 λ =I p 1x 1 p 2 x 2 =0. x 1 =q 1 + α 1 p 1 (I p 1 q 1 p 2 q 2 ) (2.25) x 2 =q 2 + α 2 p 2 (I p 1 q 1 p 2 q 2 ) (2.26) z oczywistą interpretacją nadwyżka ponad minimalny poziom powstaje z podziału reszty dochodu ponad wydatek na minimum. Wydatki konsumenta na poszczególne dobra przy zakupie optymalnego koszyka wyrażają wzory p 1 x 1 =p 1 q 1 +α 1 (I p 1 q 1 p 2 q 2 ) p 2 x 2 =p 2 q 2 +α 2 (I p 1 q 1 p 2 q 2 ) 2.3 Minimalizacja wydatków na uzyskanie oczekiwanej użyteczności Wykorzystywanejestrównieżinnespojrzenienakształtowaniesiępopytu,wiązaneznazwiskiemJohnaHicksa( 2 ),a mianowicie jako wynik dążenia konsumenta do minimalizacji wydatków na zakup koszyka o pożądanej użyteczności (lepiej,użytecznościniemniejszejniżpożądanyjejpoziom).kosztkoszykax=(x 1,...,x n )przedstawialiczba n p j x j =p x,azatemfunkcję j=1 X x k(x)=p x R + możemy nazwać funkcją kosztu koszyka. To prowadzi do następującego sformułowania. Zagadnienie Minimalizacji Wydatków na Zakup Koszyka ZMWZK Szukane jest minimum funkcji kosztu koszyka k(x)=p x min, przywarunku u(x) u 0, (2.27) 2 JohnHicks,Sir, Nagrodaim.A.Noblawdziedzinieekonomiiw1972

13 Teoria popytu konsumpcyjnego 14 tojestminimalnywydateknazakupkoszykaoużytecznościniemniejszejodzadanejwartościu 0. Podobnie jak przy wyznaczaniu rozwiązania Zagadnienia Maksymalizacji Użyteczności Konsumenta(ZMUK) prosty argument wykorzystujący monotoniczność funkcji kosztu i własność lokalnego niedosytu funkcji użyteczności pozwala ograniczyć poszukiwanie rozwiązania zagadnienia(2.27) do punktów leżących na powierzchni obojętności u(x)=u 0.Możemyzatemposłużyćsięstandardowąmetodąwyznaczeniaekstremumwarunkowegozwarunkiemw postaci równości metodą mnożników Lagrange a. Przy odpowiednich założeniach na funkcję użyteczności, rozwiązanie tego zagadnienia przy danych cenach wyrażonychwektorempizadanympoziomieużytecznościu=u 0 jestjedyne.będziemyjeoznaczaćsymbolemh(p,u) i nazywać Hicksowską funkcją popytu konsumenta. Rozwiązanie to konstruowane jest w analogii do konstrukcji funkcji popytu Marshalla. Rozwiązaniem zagadnienia(2.27) jest punkt stacjonarny funkcji Lagrange a wyznaczony jako rozwiązanie równań(pierwszego rzędu) L H (x,λ)=p x λ(u 0 u(x)), H =p i λ u (x)=0, dla i=1,...,n, x i x i (2.28) H λ =u 0 u(x)=0, czyliwarunek u 0 u(x)=0. (2.29) Można zauważyć, że znaczenie tych równań jest analogiczne do równań wyprowadzonych dla Marshallowskiej funkcji popytu. W szczególności w punkcie x będącym rozwiązaniem tych równań mamy, podobnie jak poprzednio, Znaczenie mnożnika Lagrange a jest inne u u (x): (x)=p i :p j dlai j. x i x j 1 u (x)= 1, dlai=1,...,n. (2.30) p i x i λ Podanie jawnego rozwiązania dla funkcji popytu zależy od możliwości rozwiązania równania odpowiadającego warunkowi(2.29). Na szczęście, jak to pokażemy poniżej, przy dość ogólnych założeniach o funkcji użyteczności oba te podejścia prowadzą do tych samych rezultatów. Przykład 2.3.1(Hicksowska funkcja popytu dla funkcji użyteczności Rubina Kleina) Przypomnijmy, że ta funkcja określona jest wzorem u(x 1,x 2 )=α 1 ln(x 1 q 1 )+α 2 ln(x 2 q 2 ), dla x 1 q 1,x 2 q 2, przyczymwspółczynnikiα 1,α 2 spełniająα 1 +α 2 =1.Równania(2.28)mająpostać Z dwóch pierwszych równań otrzymujemy =p 1 λ u (x)=p 1 λα 1 =0 x 1 x 1 x 1 q 1 =p 2 λ u (x)=p 2 λα 2 =0, x 2 x 2 x 2 q 2 λ =u 0 α 1 ln(x 1 q 1 ) α 2 ln(x 2 q 2 )=0. α 1 p 2 α 2 p 1 = x 1 q 1 x 2 q 2, (2.31) aostatnie,pouwzględnieniuwłasnościlogarytmównaturalnychizależnościα 1 +α 2 =1,prowadzidowyrażenia ( x1 q ) α1 e u0 1 = (x2 q 2 ). x 2 q 2 Stąd x 2 q 2 = ( α2 p 1 α 1 p 2 ) α1 e u 0

14 Teoria popytu konsumpcyjnego 15 Z równania(2.31) dostajemy x 1 q 1 = α 1p 2 α 2 p 1 (x 2 q 2 )= α 1p 2 α 2 p 1 ( α2 p 1 α 1 p 2 ) α1 e u 0 Stąd ostatecznie otrzymujemy wzór dla Hicksowskiej funkcji popytu ( α1 p ) α2 2 x 1 =q 1 + e u 0 (2.32) α 2 p 1 ( α2 p ) α1 1 x 2 =q 2 + e u 0. (2.33) α 1 p 2 W ogólności zależność między funkcjami popytu otrzymanymi na wskazanych drogach daje następujące Twierdzenie. Stwierdzenie2.9(a)Jeślifunkcjaużytecznościuspełnia postulatlokalnegoniedosytu,toprzydowolnychp 0 0,I 0 0zp 0 0punktx 0 maksymalizującyuwzbiorzebudżetowymb(p 0,I 0 )jestjednocześniepunktemminimalizującymwydatkiwzbiorzeg(u(x 0 )). (b)jeślifunkcjaużytecznościujestciągła,p 0 0,p 0 0,punktx 0 minimalizujekosztkoszykawzbiorzeg(u(x 0 ))i jeślii 0 =p 0 x 0 0spełniawarunekI 0 >inf{p 0 x x X},tox 0 maksymalizujefunkcjęuwzbiorzebudżetowym B(p 0,I 0 ). Warunek sformułowany w punkcie(b) powyższego twierdzenia nazywamy założeniem o istnieniu tańszego koszyka. D o w ó d. Dowód obu punktów przeprowadzimy przez sprowadzenie do niedorzeczności. Dladowodupunktu(a)zauważmynajpierw,żezbiórkoszykówxomniejszymkoszcieniżkosztkoszykax 0,tj. zbiór{x X p 0 x<p0 x0 },jestotwarty.jeśliwięcwzbiorzeg(u(x 0 ))znalazłbysiępunktx omniejszymodx 0 koszcie,tokorzystajączwarunkulokalnegoniedosytumożemyrównieżwybraćtakipunktx,dlaktóregospełnione sąobienierównościp 0 x <p 0 x0 iu(x )>u(x ).Azatemx maściślewiększąużytecznośćniżx 0 inależydozbioru budżetowego,więcx 0 niebyłbyelementemmaksymalizującymużytecznośćwtymzbiorze.tasprzecznośćdowodzi, żezbiórg(u(x 0 ))niezawierakoszykówokoszciemniejszymniżkosztx 0. Dladowodu(b)załóżmy,żewzbiorzebudżetowymznajdziemypunktx B(p 0,I 0 )owiększejużytecznościod x 0,tj.u(x )>u(x 0 ).Wykorzystujączałożenieoistnieniutańszegokoszykaobierzmytakix,żep 0 x <I 0 =p 0 x0. Gdybyzachodziłanierównośću(x ) u(x 0 ),tox byłbypunktemomniejszymodx 0 koszcienależącymdozbioru G(u(x 0 )),wbrewzałożeniu.zkoleijeśliu(x )<u(x 0 ),todlaciągłejfunkcjiuznaleźliśmypunktyx 0,x,x,dla którychu(x )<u(x 0 )<u(x ),awtedynaodcinkułączącymx zx będzieleżałpunktotejsamejużytecznościco x 0 imniejszymodniegokoszcie,atorównieżprzeczyzałożeniu. Zadanie 2.3.1(Funkcje popytu dla modelu Rubina Kleina) Wykorzystując obliczenia z Przykładów i sprawdzić tezę powyższego Stwierdzenia dla funkcji użyteczności Rubina Kleina. 2.4 Funkcja popytu konsumpcyjnego i jej własności Powyżej wyznaczyliśmy optymalny plan konsumpcji dla danych cen reprezentowanych wektorem p i danego dochodu I, a teraz przechodzimy do badania zależności planu optymalnego od wielkości cen i dochodu. Definicja 2.7(Funkcja popytu konsumpcyjnego i pośrednia funkcja użyteczności) Niechdladanegoukładucenp R n +idochodui R + wektorx R n +reprezentujeoptymalnyplankonsumpcji w zbiorze budżetowym B(p, I) wyznaczony jako rozwiązanie zagadnienia optymalizacji planu konsumpcji danego równaniami(2.15). Funkcjęϕ:R n + R + R n +, R n + R + (p,i) ϕ(p,i)=x R n (2.34) przedstawiającą zależność planu optymalnego od poziomu cen i dochodu konsumenta nazywa się funkcją popytu konsumpcyjnego. Złożenie funkcji użyteczności z funkcją popytu konsumpcyjnego, tj. funkcję R n + R + (p,i) ν(p,i)=u(ϕ(p,i)) R (2.35)

15 Teoria popytu konsumpcyjnego 16 nazywa się pośrednią funkcją użyteczności. Inaczej mówiąc, ν(p,i)= max u(x). (2.36) x B(p,I) Zgodnie z tą definicją funkcja popytu konsumpcyjnego spełnia tożsamościowo(względem p, I) następujące równości (gradu)(ϕ(p,i)) λp=0; I p ϕ(p,i)=0. (2.37) Odnotujmy, że na mocy obserwacji odnotowanej powyżej funkcja popytu konsumpcyjnego jest dodatnio jednorodna stopnia 0, tj. spełnia tożsamość ϕ(αp,αi)=ϕ(p,i), dlawszystkich α>0,(p,i) R n + R +. (2.38) Jest to wyrażenie faktu, że popyt zależy od struktury cen i dochodów, a nie od ich bezwzględnego poziomu. Zauważmy dalej, że przez różniczkowanie drugiej z tożsamości(2.37) otrzymujemy 1= n j=1 p j ϕ j I (p,i) skąd dalej przez zastosowanie równań(2.24) dochodzimy do nowej interpretacji mnożnika Lagrange a λ, a mianowicie n ν I (p,i)= j=1 u (ϕ(p,i)) ϕ j (p,i)=λ (2.39) x j I λ jest równy krańcowej użyteczności dochodu. Jedną z ważniejszych własności pośredniej funkcji użyteczności jest możliwość wyrażenia funkcji popytu w terminach pośredniej funkcji użyteczności. Stwierdzenie 2.10(Tożsamość Roya) Funkcja popytu(p, I) ϕ(p, I) wyraża się wzorami; ν (p,i) p j ϕ j (p,i)=, j=1,...,n ν j I (p,i) Blisko związana z poprzednimi jest funkcja wydatków(expenditure function), która podaje minimalny koszt osiągnięcia zadanego poziomu użyteczności. Jest ona dana wzorem Definicja 2.8(Funkcja wydatków konsumenta) Funkcją wydatków(kosztów) konsumenta nazywa się funkcję(p, u) e(p, u) określoną wzorem krócej e(p,u)=min x p x, przywarunku u(x) u (2.40) Mamy e(p,u)= min p x. (2.40 ) {x u(x) u} Stwierdzenie 2.11(Lemat Shepharda) Jeśli e(p, u) jest funkcją wydatków konsumenta, to(hicksowska) funkcja popytu(p, u) h(p, u) określona jako wiązka minimalizująca wydatek na uzyskanie poziomu użyteczności u przy zadanym poziomie cen p jest dana wzorem h i (p,u)= e p i (p,u), i=1,...,n.

16 Teoria popytu konsumpcyjnego Elastyczność popytu cenowa i dochodowa Ważnymi wskaźnikami własności funkcji popytu są tak zwane elastyczności. Elastyczności cenowe funkcji popytu definiujemy wzorami: ǫ 11 = p 1 x 1 ϕ 1 p 1 (p,i); elastycznośćprosta(popytunadobro1względemjegoceny) (2.41) ǫ 21 = p 1 x 2 ϕ 2 p 1 (p,i); elastycznośćkrzyżowa(popytunadobro1względemcenydobra2) (2.42) Analogiczniedefiniujemyǫ 22 iǫ 12.Czasem,dlaodróżnieniaodelastycznościdochodowych,którezdefiniujemyponiżej, dodajesięindekscpiszącǫ c 11,ǫc 21 itd. Jesttoróżniczkowy(infinitezymalny)odpowiednikstosunkuwzględnegoprzyrostupopytuprzyzmianiecenyp 1 o 1 p,określonegojakostosunekprzyrostu (ϕ 1 )=ϕ 1 (p+ 1 p,i) ϕ 1 (p,i)dowartościϕ 1 (p,i)dowzględnego przyrostuceny 1 p/p 1,tj. ϕ 1 (p+ 1 p,i) ϕ 1 (p,i) ϕ 1 (p,i) : 1p p 1 = (ϕ 1)p 1 1 pϕ 1 (p,i). Jesttoważnywskaźnikprzyanaliziezmianywydatkównaskutekzmianycen.Wydatkinazakuptowaru1woptymalnymkoszykuwynosząp 1 ϕ 1 (p,i),apozmianiecenypnap+ 1 p(notacja 1 pwskazuje,zewwektorzecenp zmienia się tylko pierwsza współrzędna) możemy je szacować za pomocą elastyczności funkcji popytu (p 1 ϕ 1 (p,i)) 1 p (p 1ϕ 1 ) p 1 =ϕ 1 +p 1 ϕ 1 p 1 =ϕ 1 (1+ǫ 11 ). A zatem wydatki na pierwszy towar: wzrosnązewzrostemp 1,gdyǫ 11 > 1, pozostanąnatymsamympoziomie,gdyǫ 11 = 1 zmaleją,gdyǫ 11 < 1. Podobną interpretację ma krzyżowa elastyczność funkcji popytu. Rozważa się także elastyczność dochodową popytu, zdefiniowaną dla każdego z dóbr wzorem: ε d i (p,i)= φ i(p,i) I I, i=1,...,n. (2.43) φ i (p,i) Interpretacja tej wielkości jest analogiczna do interpretacji elastyczności cenowej popytu(na i-te dobro). Do uzupełnienia: Klasyfikacja towarów towary wyższego i niższego rzędu, dobra normalne i dobra Giffena Klasyfikacja towarów ze względu na elastyczność cenową i dochodową popytu Elastyczność Towary wyższego rzędu ε d j >0 Towary niższego rzędu ε d j <0 Towary normalne ε c jj <0 TowaryGiffena ε c jj >0

17 Teoria popytu konsumpcyjnego Substytucjatowarów Dobra substytucyjne i dobra komplementarne W ogólności terminem substytucja towarów określamy możliwość zastępowania w planie konsumpcji jednego z towarów przez inny bez zmiany użyteczności tego planu. Podstawowym zagadnieniem przy badaniu tego zjawiska jest określenie, kiedy i które towary podlegają substytucji i w jakim ilościowym stosunku taka substytucja może zachodzić. Podkreślmy, że podstawą substytucji nie musi być wcale ten sam zakres zastosowania danych towarów(jak na przykład w przypadku zastępowania margaryny przez masło), ale niezmienność użyteczności koszyka pojęciem substytucji posłużymy się opisując na przykład zachowanie studenta, który postanawia ograniczyć ilość jedzonych lodów, aby kupić nowy podręcznik do ekonomii matematycznej. Dla objaśnienia i korespondencji z wykładem mikroekonomii podamy parę przykładów stosując terminologię zaczerpniętą z podręcznika mikroekonomii H. Variana. Przykłady 2.5.1(Substytuty doskonałe i towary doskonale komplementarne.) (a) Wg. Variana dwa dobra są substytutami doskonałymi, jeśli konsument chce zastępować jedno dobro drugim wg. stałej stopy, niezależnej od ilości towarów w koszyku. Odpowiada to żądaniu, aby ich funkcja użyteczności była funkcją postaci u(x 1,x 2)=ϕ(ax 1+bx 2),gdziea,b 0iϕjestrosnącą(iróżniczkowalną)funkcjąna R +.Mamywówczas S u u 12= (x): (x)= a x 1 x 2 b (b) Dobra, które zawsze konsumowane są razem w stałej proporcji, Varian nazywa towarami doskonale komplementarnymi. W takiej sytuacji substytucja nie jest możliwa zwiększenie ilości tylko jednego z komplementarnych towarów zachowuje niezmienioną użyteczność wyjściowej wiązki towarów, nie prowadząc do zmiany drugiego z nich. Tutaj jako funkcją użyteczności można przyjąć { } x1 u(x 1,x 2)=min a,x2 b a,b>0 dla której krzywe obojętności mają postać łamanej o dwóch ramionach równoległych do osi współrzędnych i wierzchołku w punkcie(as,bs),gdzies>0.naponiższymrysunkupokazanesąkrzyweobojętnościdlaprzypadkua=1,b=2wrazzprostą łączącą wierzchołki krzywych Odpowiada to sytuacji, w której konsument wykorzystuje towary w proporcji dwóch jednostek drugiego towaru na jedną jednostkę pierwszego i wszelkie zachwianie tej proporcji w wiązce towarów nie zmienia jej użyteczności. Miarą ilościową możliwości substytucji towarów jest wspomniana powyżej krańcowa stopa substytucji jednego towaru przez drugi, która wskazuje, jak zmiany ilości jednego towaru w koszyku sterują zmianami drugiego towaru dzięki zachowaniu stałej użyteczności koszyka. Dla kompletności wykładu przytoczymy definicję tej wielkości in extenso. Definicja 2.9(Krańcowa stopa substytucji) Jeśli u jest zadana funkcją użyteczności i x X ustalonym planem konsumpcji, to krańcową stopą substytucji i-tego towaru przez j-ty towar w odniesieniu do planu x nazywa się wielkość S ij = u u (x): (x), i j. (2.44) x i x j

18 Teoria popytu konsumpcyjnego 19 Elastycznością substytucji i-tego towaru przez j-ty towar względem planu x nazywa się ( ) x i u u xi ǫ ij =S ij = (x): (x), i j. (2.45) x j x i x j x j Twierdzenie o substytucji dóbr w optymalnym koszyku RozważmyzwiązanązfunkcjąużytecznościpowierzchnięobojętnościpostaciO(α)={x X u(x)=α}.przy wskazanych powyżej założeniach dla każdego wektora cen istnieje jedyny punkt na powierzchni obojętności, dla którego kosztkoszykaosiągaminimum.obierzmyzatemdwawektorycenp 0 p,aodpowiadającetymwektoromcen koszykiominimalnejcenieoznaczymyprzezz 0 iz.własnośćminimalnościoznacza,żedlakażdegoz O(α)mamy p 0 z p 0 z 0 ianalogicznie,p z p z.podstawiającdopierwszejznichz=z,adodrugiejz=z 0 otrzymamy p 0 z p 0 z 0, p z 0 p z Po przeniesieniu na jedną stronę i dodaniu stronami otrzymujemy następujące Stwierdzenie 2.12(Twierdzenie o substytucji) Przy wprowadzonych powyżej oznaczeniach spełniona jest nierówność (p 0 p )(z 0 z ) 0. W szczególności, popyt na dany towar jest malejącą funkcją jego ceny ϕ p i (p,i)<0, i=1,...,n. Rzeczywiście,jeśliwektorycenróżniąsiętylkocenąjednegotowaruizachodzip 0 1 >p 1,p0 j =p j dlaj>1,tomusibyć spełnionanierównośćz 0 1 z 1.Oznaczato,żewzrost(ogólniej,zmiana)cenyjednegotowaruprzyustalonychcenach pozostałych wymaga dla zachowania niezmienionej użyteczności koszyka zmniejszenia ilości tego towaru w koszyku (ogólniej, zmiany ilości towaru w przeciwnym kierunku do zmiany ceny) Substytucja raz jeszcze Rozważamy problem rozkładu towarów w różnych koszykach, w szczególności zagadnienie, jak(ew. czym) można zrekompensować stratę(ogólniej zmianę) ilości jednego z towarów w koszyku, aby zachować niezmieniony poziom satysfakcji konsumenta. Odwołując się do pojęcia funkcji użyteczności możemy nasz problem wypowiedzieć jako badanie zależności ilości jednego wybranego towaru od ilości innych towarów dla punktów powierzchni obojętności określonej równaniem O(α)={x X u(x)=α}, gdzieα Rjestustalone. A zatem pytamy, jak związane są ilości dwóch wybranych towarów, powiedzmy i-tego i j-tego,(przy utrzymaniu niezmiennych ilości pozostałych towarów) jeśli użyteczność koszyków pozostaje niezmieniona. Z powyższych rozważań wynika następujący wniosek: u Jeśli krańcowa stopa użyteczności j-tego towaru względem planu konsumpcji x jest różna od zera, (x) 0,todla x j planów konsumpcji niewiele różniących się od planu x zmianę ilości tego towaru można kompensować zmianą ilości każdego z pozostałych towarów bez zmiany użyteczności, w stosunku 1 = u u (x): (x) S ij x j x i jednostek i-tego towaru na jednostkę j-tego. Innymi słowy, dla takiego towaru substytutem jest każdy z pozostałych towarów.

19 Zarys zagadnień teorii produkcji 20 Funkcje teorii popytu i ich liczbowe charakterystyki: Funkcjaużyteczności u:r n + x=(x 1,...,x n ) u(x) R Funkcjapopytu φ:r n + R + (p,i) φ(p,i)=(φ 1 (p,i),...,φ n (p,i)) R n + Funkcjapośredniejużyteczności ν=u φ;ν: R n + R + (p,i) ν(p,i) R Krańcowa użyteczność i-tego towaru w koszyku x Krańcowastopasubstytucjitowarui-tegoprzezj-ty u(x) x i s ij (x)= u(x) x i : u(x) x j Elastycznośćsubstytucjitowarui-tegoprzezj-ty Krańcowa użyteczność dochodu dla zadanych(p, I) Popytkrańcowynai-tytowarwzględemcenyj-tego ε ij (x)=s ij (x) x i x j ν(p, I) I P c ij(p,i)= φ i(p,i) p j Elastycznośćpopytunai-tytowarwzględemcenyj-tego ε c ij (p,i)= φ i(p,i) p j Popytkrańcowynai-tytowarwzględemdochodu p j φ i (p,i) P d i (p,i)= φ i(p,i) I Elastycznośćpopytunai-tytowarwzględemdochodu ε d i(p,i)= φ i(p,i) I I φ i (p,i)

Ekonomia matematyczna - 1.2

Ekonomia matematyczna - 1.2 Ekonomia matematyczna - 1.2 6. Popyt Marshalla, a popyt Hicksa. Poruszać się będziemy w tzw. standardowym polu preferencji X,, gdzie X R n i jest relacją preferencji, która jest: a) rosnąca (tzn. x y x

Bardziej szczegółowo

Teoria popytu. Popyt indywidualny konsumenta

Teoria popytu. Popyt indywidualny konsumenta Teoria popytu Popyt indywidualny konsumenta Koszyk towarów Definicja 1 Wektor x=(x 1,x 2,x 3,...,x n ) taki, że x i 0 dla każdego i,w którym i-ta współrzędna oznacza ilość towaru nr i, którą konsument

Bardziej szczegółowo

Metoda mnożników Lagrange a i jej zastosowania w ekonomii

Metoda mnożników Lagrange a i jej zastosowania w ekonomii Maciej Grzesiak Metoda mnożników Lagrange a i jej zastosowania w ekonomii 1 Metoda mnożników Lagrange a znajdowania ekstremum warunkowego Pochodna kierunkowa i gradient Dla prostoty ograniczymy się do

Bardziej szczegółowo

Metoda mnożników Lagrange a i jej zastosowania w ekonomii

Metoda mnożników Lagrange a i jej zastosowania w ekonomii Maciej Grzesiak Metoda mnożników Lagrange a i jej zastosowania w ekonomii 1. Metoda mnożników Lagrange a znajdowania ekstremum warunkowego Pochodna kierunkowa i gradient. Dla prostoty ograniczymy się do

Bardziej szczegółowo

Zadania z ekonomii matematycznej Teoria konsumenta

Zadania z ekonomii matematycznej Teoria konsumenta Paweł Kliber Zadania z ekonomii matematycznej Teoria konsumenta Zad Dla podanych niżej funcji użyteczności: (a u (x x = x + x (b u (x x = x x (c u (x x = x x (d u (x x = x x 4 (e u (x x = x + x = x + x

Bardziej szczegółowo

Ekonomia. matematyczna. Materia y do çwiczeƒ. Joanna Górka Witold Orzeszko Marcin Wata

Ekonomia. matematyczna. Materia y do çwiczeƒ. Joanna Górka Witold Orzeszko Marcin Wata Ekonomia matematyczna Materia y do çwiczeƒ Joanna Górka Witold Orzeszko Marcin Wata Ekonomia matematyczna Ekonomia matematyczna Materia y do çwiczeƒ Joanna Górka Witold Orzeszko Marcin Wata WYDAWNICTWO

Bardziej szczegółowo

1 Pochodne wyższych rzędów

1 Pochodne wyższych rzędów Pochodne wyższych rzędów Pochodną rzędu drugiego lub drugą pochodną funkcji y = f(x) nazywamy pochodną pierwszej pochodnej tej funkcji. Analogicznie definiujemy pochodne wyższych rzędów, jako pochodne

Bardziej szczegółowo

Wykład 4 Przebieg zmienności funkcji. Badanie dziedziny oraz wyznaczanie granic funkcji poznaliśmy na poprzednich wykładach.

Wykład 4 Przebieg zmienności funkcji. Badanie dziedziny oraz wyznaczanie granic funkcji poznaliśmy na poprzednich wykładach. Wykład Przebieg zmienności funkcji. Celem badania przebiegu zmienności funkcji y = f() jest poznanie ważnych własności tej funkcji na podstawie jej wzoru. Efekty badania pozwalają naszkicować wykres badanej

Bardziej szczegółowo

4b. Badanie przebiegu zmienności funkcji - monotoniczność i wypukłość

4b. Badanie przebiegu zmienności funkcji - monotoniczność i wypukłość 4b. Badanie przebiegu zmienności funkcji - monotoniczność i wypukłość Grzegorz Kosiorowski Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie zima 2017/2018 rzegorz Kosiorowski (Uniwersytet Ekonomiczny 4b. wbadanie Krakowie)

Bardziej szczegółowo

VIII. Zastosowanie rachunku różniczkowego do badania funkcji. 1. Twierdzenia o wartości średniej. Monotoniczność funkcji.

VIII. Zastosowanie rachunku różniczkowego do badania funkcji. 1. Twierdzenia o wartości średniej. Monotoniczność funkcji. VIII. Zastosowanie rachunku różniczkowego do badania funkcji. 1. Twierdzenia o wartości średniej. Monotoniczność funkcji. Twierdzenie 1.1. (Rolle a) Jeżeli funkcja f jest ciągła w przedziale domkniętym

Bardziej szczegółowo

IX. Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych. 1. Funkcja dwóch i trzech zmiennych - pojęcia podstawowe. - funkcja dwóch zmiennych,

IX. Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych. 1. Funkcja dwóch i trzech zmiennych - pojęcia podstawowe. - funkcja dwóch zmiennych, IX. Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych. 1. Funkcja dwóch i trzech zmiennych - pojęcia podstawowe. Definicja 1.1. Niech D będzie podzbiorem przestrzeni R n, n 2. Odwzorowanie f : D R nazywamy

Bardziej szczegółowo

1 Pochodne wyższych rzędów

1 Pochodne wyższych rzędów 1 Pochodne wyższych rzędów Definicja 1.1 (Pochodne cząstkowe drugiego rzędu) Niech f będzie odwzorowaniem o wartościach w R m, określonym na zbiorze G R k. Załóżmy, że zbiór tych x G, dla których istnieje

Bardziej szczegółowo

Decyzje konsumenta I WYBIERZ POPRAWNE ODPOWIEDZI

Decyzje konsumenta I WYBIERZ POPRAWNE ODPOWIEDZI Decyzje konsumenta I WYBIERZ POPRAWNE ODPOWIEDZI 1. Dobrami podrzędnymi nazywamy te dobra: a. które nie mają bliskich substytutów b. na które popyt maleje w miarę wzrostu dochodów konsumenta, przy pozostałych

Bardziej szczegółowo

Ekstrema globalne funkcji

Ekstrema globalne funkcji SIMR 2013/14, Analiza 1, wykład 9, 2013-12-13 Ekstrema globalne funkcji Definicja: Funkcja f : D R ma w punkcie x 0 D minimum globalne wtedy i tylko (x D) f(x) f(x 0 ). Wartość f(x 0 ) nazywamy wartością

Bardziej szczegółowo

Metoda Karusha-Kuhna-Tuckera

Metoda Karusha-Kuhna-Tuckera Badania operacyjne i teoria optymalizacji Poznań, 2015/2016 Plan 1 Sformułowanie problemu 2 3 Warunki ortogonalności 4 Warunki Karusha-Kuhna-Tuckera 5 Twierdzenia Karusha-Kuhna-Tuckera 6 Ograniczenia w

Bardziej szczegółowo

9 Funkcje Użyteczności

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

5. Badanie przebiegu zmienności funkcji - monotoniczność i wypukłość

5. Badanie przebiegu zmienności funkcji - monotoniczność i wypukłość 5. Badanie przebiegu zmienności funkcji - monotoniczność i wypukłość Grzegorz Kosiorowski Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie rzegorz Kosiorowski (Uniwersytet Ekonomiczny 5. Badanie w Krakowie) przebiegu

Bardziej szczegółowo

Formy kwadratowe. Rozdział 10

Formy kwadratowe. Rozdział 10 Rozdział 10 Formy kwadratowe Rozważmy rzeczywistą macierz symetryczną A R n n Definicja 101 Funkcję h : R n R postaci h (x) = x T Ax (101) nazywamy formą kwadratową Macierz symetryczną A występującą w

Bardziej szczegółowo

Funkcje dwóch zmiennych

Funkcje dwóch zmiennych Funkcje dwóch zmiennych Andrzej Musielak Str Funkcje dwóch zmiennych Wstęp Funkcja rzeczywista dwóch zmiennych to funkcja, której argumentem jest para liczb rzeczywistych, a wartością liczba rzeczywista.

Bardziej szczegółowo

Podstawy teorii zachowania konsumentów. mgr Katarzyna Godek

Podstawy teorii zachowania konsumentów. mgr Katarzyna Godek Podstawy teorii zachowania konsumentów mgr Katarzyna Godek zachowanie racjonalne wewnętrznie spójne, logiczne postępowanie zmierzające do maksymalizacji satysfakcji jednostki. Funkcje gospodarstwa domowego:

Bardziej szczegółowo

3. Funkcje wielu zmiennych

3. Funkcje wielu zmiennych 3 Funkcje wielu zmiennych 31 Ciagłość Zanim podamy definicję ciagłości dla funkcji wielu zmiennych wprowadzimy bardzo ogólne i abstrakcyjne pojęcie przestrzeni metrycznej Przestrzeń metryczna Metryka w

Bardziej szczegółowo

8. Funkcje wielu zmiennych - pochodne cząstkowe

8. Funkcje wielu zmiennych - pochodne cząstkowe 8. Funkcje wielu zmiennych - pochodne cząstkowe Grzegorz Kosiorowski Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie lato 2015/2016 rzegorz Kosiorowski (Uniwersytet Ekonomiczny 8. Funkcje w Krakowie) wielu zmiennych

Bardziej szczegółowo

Definicje i przykłady

Definicje i przykłady Rozdział 1 Definicje i przykłady 1.1 Definicja równania różniczkowego 1.1 DEFINICJA. Równaniem różniczkowym zwyczajnym rzędu n nazywamy równanie F (t, x, ẋ, ẍ,..., x (n) ) = 0. (1.1) W równaniu tym t jest

Bardziej szczegółowo

1 Funkcje dwóch zmiennych podstawowe pojęcia

1 Funkcje dwóch zmiennych podstawowe pojęcia 1 Funkcje dwóch zmiennych podstawowe pojęcia Definicja 1 Funkcją dwóch zmiennych określoną na zbiorze A R 2 o wartościach w zbiorze R nazywamy przyporządkowanie każdemu punktowi ze zbioru A dokładnie jednej

Bardziej szczegółowo

RÓŻNICZKOWANIE FUNKCJI WIELU ZMIENNYCH: rachunek pochodnych dla funkcji wektorowych. Pochodne cząstkowe funkcji rzeczywistej wielu zmiennych

RÓŻNICZKOWANIE FUNKCJI WIELU ZMIENNYCH: rachunek pochodnych dla funkcji wektorowych. Pochodne cząstkowe funkcji rzeczywistej wielu zmiennych RÓŻNICZKOWANIE FUNKCJI WIELU ZMIENNYCH: rachunek pochodnych dla funkcji wektorowych Pochodne cząstkowe funkcji rzeczywistej wielu zmiennych wyliczamy według wzoru (x, x 2,..., x n ) f(x, x 2,..., x n )

Bardziej szczegółowo

Matematyka II. Bezpieczeństwo jądrowe i ochrona radiologiczna Semestr letni 2018/2019 wykład 13 (27 maja)

Matematyka II. Bezpieczeństwo jądrowe i ochrona radiologiczna Semestr letni 2018/2019 wykład 13 (27 maja) Matematyka II Bezpieczeństwo jądrowe i ochrona radiologiczna Semestr letni 208/209 wykład 3 (27 maja) Całki niewłaściwe przedział nieograniczony Rozpatrujemy funkcje ciągłe określone na zbiorach < a, ),

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIA PROGRAMOWE I WYMAGANIA EDUKACYJNE DO TESTU PRZYROSTU KOMPETENCJI Z MATEMATYKI DLA UCZNIA KLASY II

ZAGADNIENIA PROGRAMOWE I WYMAGANIA EDUKACYJNE DO TESTU PRZYROSTU KOMPETENCJI Z MATEMATYKI DLA UCZNIA KLASY II ZAGADNIENIA PROGRAMOWE I WYMAGANIA EDUKACYJNE DO TESTU PRZYROSTU KOMPETENCJI Z MATEMATYKI DLA UCZNIA KLASY II POZIOM ROZSZERZONY Równania i nierówności z wartością bezwzględną. rozwiązuje równania i nierówności

Bardziej szczegółowo

VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa.

VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa. VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa. W rozdziale tym zajmiemy się dokładniej badaniem stabilności rozwiązań równania różniczkowego. Pojęcie stabilności w

Bardziej szczegółowo

2. ZASTOSOWANIA POCHODNYCH. (a) f(x) = ln 3 x ln x, (b) f(x) = e2x x 2 2.

2. ZASTOSOWANIA POCHODNYCH. (a) f(x) = ln 3 x ln x, (b) f(x) = e2x x 2 2. 2. ZASTOSOWANIA POCHODNYCH. Koniecznie trzeba znać: twierdzenia o ekstremach (z wykorzystaniem pierwszej i drugiej pochodnej), Twierdzenie Lagrange a, Twierdzenie Taylora (z resztą w postaci Peano, Lagrange

Bardziej szczegółowo

Programowanie liniowe

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

Bardziej szczegółowo

Wykład 16. P 2 (x 2, y 2 ) P 1 (x 1, y 1 ) OX. Odległość tych punktów wyraża się wzorem: P 1 P 2 = (x 1 x 2 ) 2 + (y 1 y 2 ) 2

Wykład 16. P 2 (x 2, y 2 ) P 1 (x 1, y 1 ) OX. Odległość tych punktów wyraża się wzorem: P 1 P 2 = (x 1 x 2 ) 2 + (y 1 y 2 ) 2 Wykład 16 Geometria analityczna Przegląd wiadomości z geometrii analitycznej na płaszczyźnie rtokartezjański układ współrzędnych powstaje przez ustalenie punktu początkowego zwanego początkiem układu współrzędnych

Bardziej szczegółowo

Geometria analityczna

Geometria analityczna Geometria analityczna Paweł Mleczko Teoria Informacja (o prostej). postać ogólna prostej: Ax + By + C = 0, A + B 0, postać kanoniczna (kierunkowa) prostej: y = ax + b. Współczynnik a nazywamy współczynnikiem

Bardziej szczegółowo

Pochodna funkcji odwrotnej

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

Bardziej szczegółowo

2010 W. W. Norton & Company, Inc. Popyt

2010 W. W. Norton & Company, Inc. Popyt 2010 W. W. Norton & Company, Inc. Popyt Własności Funkcji Popytu Statyka porównawcza funkcji popytu pokazuje jak zmienia się funkcja popytu x 1 *(p 1,p 2,y) i x 2 *(p 1,p 2,y) gdy zmianie ulegają ceny

Bardziej szczegółowo

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa SIMR 06/07, Analiza, wykład, 07-0- Przestrzeń wektorowa Przestrzeń wektorowa (liniowa) - przestrzeń (zbiór) w której określone są działania (funkcje) dodawania elementów i mnożenia elementów przez liczbę

Bardziej szczegółowo

Układy równań i nierówności liniowych

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

Bardziej szczegółowo

Zbiory wypukłe i stożki

Zbiory wypukłe i stożki Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej 28 kwietnia 2016 Hiperpłaszczyzna i półprzestrzeń Definicja Niech a R n, a 0, b R. Zbiór H(a, b) = {x R n : (a x) = b} nazywamy hiperpłaszczyzną, zbiory {x R

Bardziej szczegółowo

Elementy Modelowania Matematycznego

Elementy Modelowania Matematycznego Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 8 Programowanie nieliniowe Spis treści Programowanie nieliniowe Zadanie programowania nieliniowego Zadanie programowania nieliniowego jest identyczne jak dla

Bardziej szczegółowo

Pochodne funkcji wraz z zastosowaniami - teoria

Pochodne funkcji wraz z zastosowaniami - teoria Pochodne funkcji wraz z zastosowaniami - teoria Pochodne Definicja 2.38. Niech f : O(x 0 ) R. Jeżeli istnieje skończona granica f(x 0 + h) f(x 0 ) h 0 h to granicę tę nazywamy pochodną funkcji w punkcie

Bardziej szczegółowo

Zajęcia nr. 3 notatki

Zajęcia 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 szczegółowo

1 Metody rozwiązywania równań nieliniowych. Postawienie problemu

1 Metody rozwiązywania równań nieliniowych. Postawienie problemu 1 Metody rozwiązywania równań nieliniowych. Postawienie problemu Dla danej funkcji ciągłej f znaleźć wartości x, dla których f(x) = 0. (1) 2 Przedział izolacji pierwiastka Będziemy zakładać, że równanie

Bardziej szczegółowo

Użyteczność W. W. Norton & Company, Inc.

Użyteczność W. W. Norton & Company, Inc. 4 Użyteczność 2010 W. W. Norton & Company, Inc. Funkcja Użyteczności ufunkcja użyteczności jest sposobem przypisania liczb każdemu koszykowi, bardziej preferowane koszyki otrzymują wyższe liczby. 2010

Bardziej szczegółowo

Pochodna funkcji a styczna do wykresu funkcji. Autorzy: Tomasz Zabawa

Pochodna funkcji a styczna do wykresu funkcji. Autorzy: Tomasz Zabawa Pochodna funkcji a do wykresu funkcji Autorzy: Tomasz Zabawa 2018 Pochodna funkcji a do wykresu funkcji Autor: Tomasz Zabawa Pojęcie stycznej do wykresu funkcji f w danym punkcie wykresu P( x 0, f( x 0

Bardziej szczegółowo

Następnie przypominamy (dla części studentów wprowadzamy) podstawowe pojęcia opisujące funkcje na poziomie rysunków i objaśnień.

Następnie przypominamy (dla części studentów wprowadzamy) podstawowe pojęcia opisujące funkcje na poziomie rysunków i objaśnień. Zadanie Należy zacząć od sprawdzenia, co studenci pamiętają ze szkoły średniej na temat funkcji jednej zmiennej. Na początek można narysować kilka krzywych na tle układu współrzędnych (funkcja gładka,

Bardziej szczegółowo

Mikroekonomia. Wykład 4

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

Bardziej szczegółowo

Pochodne cząstkowe i ich zastosowanie. Ekstrema lokalne funkcji

Pochodne cząstkowe i ich zastosowanie. Ekstrema lokalne funkcji Pochodne cząstkowe i ich zastosowanie. Ekstrema lokalne funkcji Adam Kiersztyn Lublin 2014 Adam Kiersztyn () Pochodne cząstkowe i ich zastosowanie. Ekstrema lokalne funkcji maj 2014 1 / 24 Zanim przejdziemy

Bardziej szczegółowo

C~A C > B C~C Podaj relacje indyferencji, silnej i słabej preferencji. Zapisz zbiór koszyków indyferentnych

C~A C > B C~C Podaj relacje indyferencji, silnej i słabej preferencji. Zapisz zbiór koszyków indyferentnych ZADANIA EGZAMIN EKONOMIA MATEMATYCZNA TEORIA POPYTU a. Podaj iloczyn kartezjański zbiorów X={,3,4}, Y={,} b. Narysuj iloczyn kartezjański zbiorów X=[,], Y=[,3]. Dane są punkty A(3,4) i B(,). Oblicz odległość

Bardziej szczegółowo

II. FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH

II. FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH II. FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH 1. Zbiory w przestrzeni R n Ustalmy dowolne n N. Definicja 1.1. Zbiór wszystkich uporzadkowanych układów (x 1,..., x n ) n liczb rzeczywistych, nazywamy przestrzenią n-wymiarową

Bardziej szczegółowo

Analiza matematyczna - pochodna funkcji 5.8 POCHODNE WYŻSZYCH RZĘDÓW

Analiza matematyczna - pochodna funkcji 5.8 POCHODNE WYŻSZYCH RZĘDÓW 5.8 POCHODNE WYŻSZYCH RZĘDÓW Drugą pochodną nazywamy pochodną funkcji pochodnej f () i zapisujemy f () = [f ()] W ten sposób możemy też obliczać pochodne n-tego rzędu. Obliczmy wszystkie pochodne wielomianu

Bardziej szczegółowo

1 Wartości własne oraz wektory własne macierzy

1 Wartości własne oraz wektory własne macierzy Rozwiązania zadania umieszczonego na końcu poniższych notatek proszę przynieść na kartkach Proszę o staranne i formalne uzasadnienie odpowiedzi Za zadanie można uzyskać do 6 punktów (jeżeli przyniesione

Bardziej szczegółowo

W. Guzicki Zadanie IV z Informatora Maturalnego poziom rozszerzony 1

W. Guzicki Zadanie IV z Informatora Maturalnego poziom rozszerzony 1 W. Guzicki Zadanie IV z Informatora Maturalnego poziom rozszerzony 1 Zadanie IV. Dany jest prostokątny arkusz kartony o długości 80 cm i szerokości 50 cm. W czterech rogach tego arkusza wycięto kwadratowe

Bardziej szczegółowo

Programowanie nieliniowe. Badania operacyjne Wykład 3 Metoda Lagrange a

Programowanie nieliniowe. Badania operacyjne Wykład 3 Metoda Lagrange a Programowanie nieliniowe Badania operacyjne Wykład 3 Metoda Lagrange a Plan wykładu Przykład problemu z nieliniową funkcją celu Sformułowanie problemu programowania matematycznego Podstawowe definicje

Bardziej szczegółowo

FUNKCJA LINIOWA - WYKRES

FUNKCJA LINIOWA - WYKRES FUNKCJA LINIOWA - WYKRES Wzór funkcji liniowej (Postać kierunkowa) Funkcja liniowa jest podstawowym typem funkcji. Jest to funkcja o wzorze: y = ax + b a i b to współczynniki funkcji, które mają wartości

Bardziej szczegółowo

A,B M! v V ; A + v = B, (1.3) AB = v. (1.4)

A,B M! v V ; A + v = B, (1.3) AB = v. (1.4) Rozdział 1 Prosta i płaszczyzna 1.1 Przestrzeń afiniczna Przestrzeń afiniczna to matematyczny model przestrzeni jednorodnej, bez wyróżnionego punktu. Można w niej przesuwać punkty równolegle do zadanego

Bardziej szczegółowo

27. RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE CZĄSTKOWE

27. RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE CZĄSTKOWE 27. RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE CZĄSTKOWE 27.1. Wiadomości wstępne Równaniem różniczkowym cząstkowym nazywamy związek w którym występuje funkcja niewiadoma u dwóch lub większej liczby zmiennych niezależnych i

Bardziej szczegółowo

Znaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie:

Znaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie: Ciągi rekurencyjne Zadanie 1 Znaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie: w dwóch przypadkach: dla i, oraz dla i. Wskazówka Należy poszukiwać rozwiązania w postaci, gdzie

Bardziej szczegółowo

Model Davida Ricardo

Model Davida Ricardo Model Davida Ricardo mgr eszek incenciak 15 lutego 2005 r. 1 Założenia modelu Analiza w modelu Ricardo opiera się na następujących założeniach: istnieje doskonała konkurencja na rynku dóbr i rynku pracy;

Bardziej szczegółowo

Metody optymalizacji. notatki dla studentów matematyki semestr zimowy 2015/2016

Metody optymalizacji. notatki dla studentów matematyki semestr zimowy 2015/2016 Metody optymalizacji notatki dla studentów matematyki semestr zimowy 2015/2016 Aktualizacja: 11 stycznia 2016 Spis treści Spis treści 2 1 Wprowadzenie do optymalizacji 1 11 Podstawowe definicje i własności

Bardziej szczegółowo

EKONOMIA wykład 3 TEORIA WYBORU KONSUMENTA. Prowadzący zajęcia: dr inż. Magdalena Węglarz Politechnika Wrocławska Wydział Informatyki i Zarządzania

EKONOMIA wykład 3 TEORIA WYBORU KONSUMENTA. Prowadzący zajęcia: dr inż. Magdalena Węglarz Politechnika Wrocławska Wydział Informatyki i Zarządzania EKONOMIA wykład 3 TEORIA WYBORU KONSUMENTA Prowadzący zajęcia: dr inż. Magdalena Węglarz Politechnika Wrocławska Wydział Informatyki i Zarządzania PLAN WYKŁADU 1. Model wyboru konsumenta 1. Dochód konsumenta

Bardziej szczegółowo

Użyteczność całkowita

Użyteczność całkowita Teoria konsumenta 1.Użyteczność całkowita i krańcowa 2.Preferencje konsumenta, krzywa obojętności i mapa obojętności 3.Równowaga konsumenta, nadwyżka konsumenta 4.Zmiany dochodów i zmiany cen dóbr oraz

Bardziej szczegółowo

Matematyka i Statystyka w Finansach. Rachunek Różniczkowy

Matematyka i Statystyka w Finansach. Rachunek Różniczkowy Rachunek Różniczkowy Ciąg liczbowy Link Ciągiem liczbowym nieskończonym nazywamy każdą funkcję a która odwzorowuje zbiór liczb naturalnych N w zbiór liczb rzeczywistych R a : N R. Tradycyjnie wartość a(n)

Bardziej szczegółowo

FUNKCJA KWADRATOWA. 1. Definicje i przydatne wzory. lub trójmianem kwadratowym nazywamy funkcję postaci: f(x) = ax 2 + bx + c

FUNKCJA KWADRATOWA. 1. Definicje i przydatne wzory. lub trójmianem kwadratowym nazywamy funkcję postaci: f(x) = ax 2 + bx + c FUNKCJA KWADRATOWA 1. Definicje i przydatne wzory DEFINICJA 1. Funkcja kwadratowa lub trójmianem kwadratowym nazywamy funkcję postaci: f(x) = ax + bx + c taką, że a, b, c R oraz a 0. Powyższe wyrażenie

Bardziej szczegółowo

Notatki z Analizy Matematycznej 3. Jacek M. Jędrzejewski

Notatki z Analizy Matematycznej 3. Jacek M. Jędrzejewski Notatki z Analizy Matematycznej 3 Jacek M. Jędrzejewski ROZDZIAŁ 6 Różniczkowanie funkcji rzeczywistej 1. Pocodna funkcji W tym rozdziale rozważać będziemy funkcje rzeczywiste określone w pewnym przedziale

Bardziej szczegółowo

Z52: Algebra liniowa Zagadnienie: Zastosowania algebry liniowej Zadanie: Operatory różniczkowania, zagadnienie brzegowe.

Z52: Algebra liniowa Zagadnienie: Zastosowania algebry liniowej Zadanie: Operatory różniczkowania, zagadnienie brzegowe. Z5: Algebra liniowa Zagadnienie: Zastosowania algebry liniowej Zadanie: Operatory różniczkowania zagadnienie brzegowe Dyskretne operatory różniczkowania Numeryczne obliczanie pochodnych oraz rozwiązywanie

Bardziej szczegółowo

Definicja problemu programowania matematycznego

Definicja problemu programowania matematycznego Definicja problemu programowania matematycznego minimalizacja lub maksymalizacja funkcji min (max) f(x) gdzie: x 1 x R n x 2, czyli: x = [ ] x n przy ograniczeniach (w skrócie: p.o.) p.o. g i (x) = b i

Bardziej szczegółowo

Rachunek różniczkowy funkcji f : R R

Rachunek różniczkowy funkcji f : R R Racunek różniczkowy funkcji f : R R Załóżmy, że funkcja f jest określona na pewnym otoczeniu punktu x 0 (tj. istnieje takie δ > 0, że (x 0 δ, x 0 + δ) D f - dziedzina funkcji f). Definicja 1. Ilorazem

Bardziej szczegółowo

Rachunek wektorowy - wprowadzenie. dr inż. Romuald Kędzierski

Rachunek wektorowy - wprowadzenie. dr inż. Romuald Kędzierski Rachunek wektorowy - wprowadzenie dr inż. Romuald Kędzierski Graficzne przedstawianie wielkości wektorowych Długość wektora jest miarą jego wartości Linia prosta wyznaczająca kierunek działania wektora

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Wykład 11 i 12. Informatyka Stosowana. 9 stycznia Informatyka Stosowana Wykład 11 i 12 9 stycznia / 39

Wykład 11 i 12. Informatyka Stosowana. 9 stycznia Informatyka Stosowana Wykład 11 i 12 9 stycznia / 39 Wykład 11 i 12 Informatyka Stosowana 9 stycznia 2017 Informatyka Stosowana Wykład 11 i 12 9 stycznia 2017 1 / 39 Twierdzenie Lagrange a Jeżeli funkcja f spełnia warunki: 1 jest ciagła na [a, b] 2 f istnieje

Bardziej szczegółowo

2. Definicja pochodnej w R n

2. Definicja pochodnej w R n 2. Definicja pochodnej w R n Niech będzie dana funkcja f : U R określona na zbiorze otwartym U R n. Pochodną kierunkową w punkcie a U w kierunku wektora u R n nazywamy granicę u f(a) = lim t 0 f(a + tu)

Bardziej szczegółowo

Elementy rachunku różniczkowego i całkowego

Elementy 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 szczegółowo

Wektory i wartości własne

Wektory i wartości własne Treść wykładu Podprzestrzenie niezmiennicze... Twierdzenie Cayley Hamiltona Podprzestrzenie niezmiennicze Definicja Niech f : V V będzie przekształceniem liniowym. Podprzestrzeń W V nazywamy niezmienniczą

Bardziej szczegółowo

1 Podstawowe oznaczenia

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

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych

Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych Temat 7 Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych Rozważmy płaski obszar R 2 ograniczony krzywą. la równania Laplace a (Poissona) stawia się trzy podstawowe zagadnienia brzegowe. Zagadnienie irichleta

Bardziej szczegółowo

FUNKCJA LINIOWA, RÓWNANIA I UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH

FUNKCJA LINIOWA, RÓWNANIA I UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH FUNKCJA LINIOWA, RÓWNANIA I UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH PROPORCJONALNOŚĆ PROSTA Proporcjonalnością prostą nazywamy zależność między dwoma wielkościami zmiennymi x i y, określoną wzorem: y = a x Gdzie a jest

Bardziej szczegółowo

Definicja i własności wartości bezwzględnej.

Definicja i własności wartości bezwzględnej. Równania i nierówności z wartością bezwzględną. Rozwiązywanie układów dwóch (trzech) równań z dwiema (trzema) niewiadomymi. Układy równań liniowych z parametrem, analiza rozwiązań. Definicja i własności

Bardziej szczegółowo

RACHUNEK RÓŻNICZKOWY FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Wykorzystano: M A T E M A T Y K A Wykład dla studentów Część 1 Krzysztof KOŁOWROCKI

RACHUNEK RÓŻNICZKOWY FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Wykorzystano: M A T E M A T Y K A Wykład dla studentów Część 1 Krzysztof KOŁOWROCKI RACHUNEK RÓŻNICZKOWY FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ Wykorzystano: M A T E M A T Y K A Wykład dla studentów Część 1 Krzyszto KOŁOWROCKI Przyjmijmy, że y (, D, jest unkcją określoną w zbiorze D R oraz niec D Deinicja

Bardziej szczegółowo

Funkcje wielu zmiennych

Funkcje wielu zmiennych Funkcje wielu zmiennych Wykresy i warstwice funkcji wielu zmiennych. Granice i ciagłość funkcji wielu zmiennych. Pochodne czastkowe funkcji wielu zmiennych. Gradient. Pochodna kierunkowa. Różniczka zupełna.

Bardziej szczegółowo

13. Funkcje wielu zmiennych pochodne, gradient, Jacobian, ekstrema lokalne.

13. Funkcje wielu zmiennych pochodne, gradient, Jacobian, ekstrema lokalne. 13. Funkcje wielu zmiennych pochodne, gradient, Jacobian, ekstrema lokalne. 1. Wprowadzenie. Dotąd rozważaliśmy funkcje działające z podzbioru liczb rzeczywistych w zbiór liczb rzeczywistych, zatem funkcje

Bardziej szczegółowo

FUNKCJA LINIOWA - WYKRES. y = ax + b. a i b to współczynniki funkcji, które mają wartości liczbowe

FUNKCJA LINIOWA - WYKRES. y = ax + b. a i b to współczynniki funkcji, które mają wartości liczbowe FUNKCJA LINIOWA - WYKRES Wzór funkcji liniowej (postać kierunkowa) Funkcja liniowa to funkcja o wzorze: y = ax + b a i b to współczynniki funkcji, które mają wartości liczbowe Szczególnie ważny w postaci

Bardziej szczegółowo

Programowanie liniowe

Programowanie liniowe Programowanie liniowe Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2010 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2009 1 / 15 Homo oeconomicus=

Bardziej szczegółowo

Pochodne wyższych rzędów definicja i przykłady

Pochodne wyższych rzędów definicja i przykłady Pochodne wyższych rzędów definicja i przykłady Pochodne wyższych rzędów Drugą pochodną funkcji nazywamy pochodną pochodnej tej funkcji. Trzecia pochodna jest pochodną drugiej pochodnej; itd. Ogólnie, -ta

Bardziej szczegółowo

Rachunek Różniczkowy

Rachunek Różniczkowy Rachunek Różniczkowy Sąsiedztwo punktu Liczby rzeczywiste będziemy teraz nazywać również punktami. Dla ustalonego punktu x 0 i promienia r > 0 zbiór S(x 0, r) = (x 0 r, x 0 ) (x 0, x 0 + r) nazywamy sąsiedztwem

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZT jest specyficznym problemem z zakresu zastosowań programowania liniowego. ZT wykorzystuje się najczęściej do: optymalnego planowania transportu towarów, przy minimalizacji kosztów,

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIA PROGRAMOWANIA LINIOWEGO

ZAGADNIENIA PROGRAMOWANIA LINIOWEGO ZAGADNIENIA PROGRAMOWANIA LINIOWEGO Maciej Patan Uniwersytet Zielonogórski WSTĘP często spotykane w życiu codziennym wybór asortymentu produkcji jakie wyroby i w jakich ilościach powinno produkować przedsiębiorstwo

Bardziej szczegółowo

Agata Boratyńska ZADANIA Z MATEMATYKI, I ROK SGH GRANICA CIĄGU

Agata Boratyńska ZADANIA Z MATEMATYKI, I ROK SGH GRANICA CIĄGU Agata Boratyńska Zadania z matematyki Agata Boratyńska ZADANIA Z MATEMATYKI, I ROK SGH GRANICA CIĄGU. Korzystając z definicji granicy ciągu udowodnić: a) n + n+ = 0 b) n + n n+ = c) n + n a =, gdzie a

Bardziej szczegółowo

Mikroekonomia A.3. Mikołaj Czajkowski

Mikroekonomia A.3. Mikołaj Czajkowski Mikroekonomia A.3 Mikołaj Czajkowski Preferencje Konsumenci mają preferencje wybierają te koszyki, które dają im najwyższe zadowolenie Relacja preferencji umożliwia porównywanie 2 koszyków xy, X x ściśle

Bardziej szczegółowo

Pochodna funkcji. Pochodna funkcji w punkcie. Różniczka funkcji i obliczenia przybliżone. Zastosowania pochodnych. Badanie funkcji.

Pochodna funkcji. Pochodna funkcji w punkcie. Różniczka funkcji i obliczenia przybliżone. Zastosowania pochodnych. Badanie funkcji. Pochodna funkcji Pochodna funkcji w punkcie. Różniczka funkcji i obliczenia przybliżone. Zastosowania pochodnych. Badanie funkcji. Małgorzata Wyrwas Katedra Matematyki Wydział Informatyki Politechnika

Bardziej szczegółowo

Wektory i wartości własne

Wektory i wartości własne Treść wykładu Podprzestrzenie niezmiennicze Podprzestrzenie niezmiennicze... Twierdzenie Cayley Hamiltona Podprzestrzenie niezmiennicze Definicja Niech f : V V będzie przekształceniem liniowym. Podprzestrzeń

Bardziej szczegółowo

Notatki z Analizy Matematycznej 2. Jacek M. Jędrzejewski

Notatki z Analizy Matematycznej 2. Jacek M. Jędrzejewski Notatki z Analizy Matematycznej 2 Jacek M. Jędrzejewski Definicja 3.1. Niech (a n ) n=1 będzie ciągiem liczbowym. Dla każdej liczby naturalnej dodatniej n utwórzmy S n nazywamy n-tą sumą częściową. ROZDZIAŁ

Bardziej szczegółowo

Teoria produkcji pojęcie, prawa, izokwanty. Funkcja produkcji pojęcie, przykłady.

Teoria produkcji pojęcie, prawa, izokwanty. Funkcja produkcji pojęcie, przykłady. Przedmiot: EKONOMIA MATEMATYCZNA Katedra: Ekonomii Opracowanie: dr hab. Jerzy Telep Temat: Matematyczna teoria produkcji Zagadnienia: Teoria produkcji pojęcie, prawa, izokwanty. Funkcja produkcji pojęcie,

Bardziej szczegółowo

VI. Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów

VI. Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów VI. 1. Równanie różniczkowe liniowe n-tego rzędu o zmiennych współczynnikach Niech podobnie jak w poprzednim paragrafie K = C lub K = R. Podobnie jak w dziedzinie rzeczywistej wprowadzamy pochodne wyższych

Bardziej szczegółowo

Wzór Maclaurina. Jeśli we wzorze Taylora przyjmiemy x 0 = 0 oraz h = x, to otrzymujemy tzw. wzór Maclaurina: f (x) = x k + f (n) (θx) x n.

Wzór Maclaurina. Jeśli we wzorze Taylora przyjmiemy x 0 = 0 oraz h = x, to otrzymujemy tzw. wzór Maclaurina: f (x) = x k + f (n) (θx) x n. Wzór Maclaurina Jeśli we wzorze Taylora przyjmiemy x 0 = 0 oraz h = x, to otrzymujemy tzw. wzór Maclaurina: f (x) = n 1 k=0 f (k) (0) k! x k + f (n) (θx) x n. n! Wzór Maclaurina Przykład. Niech f (x) =

Bardziej szczegółowo

Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k.

Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k. Funkcje wymierne Jerzy Rutkowski Teoria Przypomnijmy, że przez R[x] oznaczamy zbiór wszystkich wielomianów zmiennej x i o współczynnikach rzeczywistych Definicja Funkcją wymierną jednej zmiennej nazywamy

Bardziej szczegółowo

MIKROEKONOMIA. Wykład 3 Mikroanaliza rynku 1 MIKROANALIZA RYNKU

MIKROEKONOMIA. Wykład 3 Mikroanaliza rynku 1 MIKROANALIZA RYNKU Wykład 3 Mikroanaliza rynku 1 MIKROANALIZA RYNKU 1. POPYT Popyt (zapotrzebowanie) - ilość towaru, jaką jest skłonny kupić nabywca po ustalonej cenie rynkowej, dysponując do tego celu odpowiednim dochodem

Bardziej szczegółowo

II. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia.

II. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia. II. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia. Definicja 1.1. Niech Q R n, n 1, będzie danym zbiorem i niech f : Q R n będzie daną funkcją określoną na Q. Równanie różniczkowe postaci (1.1) x = f(x),

Bardziej szczegółowo

W. Guzicki Próbna matura, grudzień 2014 r. poziom rozszerzony 1

W. Guzicki Próbna matura, grudzień 2014 r. poziom rozszerzony 1 W. Guzicki Próbna matura, grudzień 01 r. poziom rozszerzony 1 Próbna matura rozszerzona (jesień 01 r.) Zadanie 18 kilka innych rozwiązań Wojciech Guzicki Zadanie 18. Okno na poddaszu ma mieć kształt trapezu

Bardziej szczegółowo

Załóżmy, że obserwujemy nie jedną lecz dwie cechy, które oznaczymy symbolami X i Y. Wyniki obserwacji obu cech w i-tym obiekcie oznaczymy parą liczb

Załóżmy, że obserwujemy nie jedną lecz dwie cechy, które oznaczymy symbolami X i Y. Wyniki obserwacji obu cech w i-tym obiekcie oznaczymy parą liczb Współzależność Załóżmy, że obserwujemy nie jedną lecz dwie cechy, które oznaczymy symbolami X i Y. Wyniki obserwacji obu cech w i-tym obiekcie oznaczymy parą liczb (x i, y i ). Geometrycznie taką parę

Bardziej szczegółowo