WIELOMIANY THOMA. Piotr Pragacz(IM PAN, Warszawa)

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "WIELOMIANY THOMA. Piotr Pragacz(IM PAN, Warszawa)"

Transkrypt

1 WIELOMIANY THOMA Piotr Pragacz(IM PAN, Warszawa) Osobliwościodwzorowań: x 0 jestpunktemkrytycznym (osobliwym)funkcji f(x)jeżeli f (x 0 ) = 0. Rozważać będziemy rozmaitości zespolone: przestrzenie, które lokalniewyglądają jak C n : x Mjestpunktem krytycznym(osobliwym) odwzorowania rozmaitości f : M Njeżeliranga df x : T x M T f(x) Nniejest maksymalna. Twórcy teorii osobliwości odwzorowań: Hassler Whitney: twierdzenia o aproksymacji dowolnych odwzorowań przy pomocy odwzorowań bez punktów osobliwych. René Thom: Lemat o transwersalności, wielomiany Thoma ważny i intrygujący rozdział globalnej teorii osobliwości. Cel: Nowe metody algebraiczne w wyliczaniu i badaniu struktury wielomianów Thoma. Wielomiany Thoma pochodzą z geometrii; aby więc je wprowadzić i podkreślić ich uniwersalny charakter, potrzebne są podstawowe informacje z teorii przecięć w geometrii rozmaitości.

2 1 Baaardzo skrótowo: Niech Mbędzierozmaitością. Np. M = P n,lub M=Grassmannian G k (n) = {Λ C n : Λ = k}. Chcemy mnożyć podrozmaitości X, Y M. Można skonstruować pierścień przecięć H(M) ze strukturą mnożenia indukowaną z X Y modulo przesuwanie podrozmaitości, i uwzględniającą krotności przecięcia. Np. H(P n ) = Z[x]/(x n+1 ) x =hiperpłaszczyzna H(G k (n)) =Sym(x 1,...,x k )/(...) Rozmaitość Schuberta w Grassmannianie: {Λ G k (n) : Λ V r 1 1,..., Λ V r k k} Tu V r 1 V r k C n jest ogólnym ciągiem podprzestrzeniliniowychoraz r 1 < < r k. A. Lascoux 1978: Rozmaitość Schuberta jest FUNKCJĄ SCHURA?! Funkcje Schura będą głównym narzędziem w tym wykładzie. Klasafundamentalnapodrozmaitości X = i X i,gdzie X i sąskładowyminieprzywiedlnymijestrówna i m ix i, gdzie m i jestkrotnościąskładowej X i. Np. klasa fundamentalna podrozmaitości rzutowej stopnia d iwymiaru rwp n jestrówna d x n r ;wszczególności klasa hiperpowierzchni stopnia d jest równa d x.

3 2 Wiązka wektorowa: E M to rozwłóknienie przestrzeni liniowych ustalonego wymiaru nad M: x M E x. (Kombinacja geometrii rozmaitości z algebrą liniową). Np. -wiązkastycznadorozmaitości TM = x M T xm; -wiązka tautologiczna na G k (n):włóknemnadpunktem odpowiadającym Λ jest właśnie przestrzeń liniowa Λ. (Jeżeli ograniczyć się do odwzorowań ciągłych, to każdą wiązkę można otrzymać z tautologicznej za pomocą następującej operacji przeciagnięcia ). Dlaodwzor. f : M Niwiązki E Nkonstruujesię wiązkę f E M,którejwłóknemnad x Mjest E f(x). Każdą wiązkę można rozszczepić na sumę wiązek 1-wymiarowych:dlawiązki E n M m istnieje f : M M takie,że f E = L 1 + +L n (oraz H(M) H(M )). Niechwiązce L j odpowiadadywizor D j (miejscezer ogólnegoprzekroju M L j ). KlasaCherna: c i (E) = 1 j 1 < <j i n D j 1 D ji H(M) elementarnafunkcjasymetrycznastopnia iod D 1,...,D n. Ta algebraiczna definicja posiada szereg interpretacji geometrycznych.np. c m (TM)toklasyczna charakterystyka Eulera χ(m) rozmaitości M. Nazwa pochodziodznanegowzorueulera: W K +S = 2, wiążącego liczbę W wierzchołków, K krawędzi i S ścian wielościanu (χ = 2).

4 3 Po tym wstępie, zmierzamy do defincji wielomanu Thoma. Osobliwość: klasa równoważności kiełków (C m,0) (C n,0) zewzględunaanalityczne reparametryzacje dziedziny i przeciwdziedziny. Ustalmyosobliwość η.niech f : M m N n będzie odwzorowaniem między rozmaitościami zespolonymi. Niech V η (f)będziedomknięciemzbioru {x M :osobliwość fw xjestrówna η}. Przezkowymiarosobliwości ηrozumiemykowymiar V η (f) dla ogólnego odwzorowania f. Zakładamy w tym wykładzie, że liczba osobliwości kowymiaru mniejszego niż kowymiar η jest skończona. Wroku1955Thomdowiódł,żeistniejewielomian T η (nazywany obecnie wielomianem Thoma osobliwości η), który zależy od formalnych zmiennych c 1,c 2,...,c m ; c 1,c 2,...,c n,iposiadanastępującąwłasność: Popodstawieniu c i = c i (TM), c j = c j(f TN)dlaogólnego odwzorowania f : M Nrozmaitościzespolonych, T η obliczaklasęfundamentalną V η (f). Wielomian Thoma koduje więc numeryczną informację o ustalonej osobliwości przy pomocy niezmienników dziedziny i przeciwdziedziny ogólnego odwzorowania.

5 4 Okazuje się, że pierwszy wielomian Thoma odkrył już... Riemannwroku1857(!). Niech f : M N będzie surjektywnym odwzorowaniem holomorficznym zwartych powierzchni Riemanna stopnia d. e x :=indeksrozgałęzienia fw x M(tzn.liczbagałęzi f spotykających się w x). Algebraicznie oznacza to, że używającwspólrzednej zwotoczeniu x,lokalnie f(z) = z e x. Wzór Riemanna-Hurwitza orzeka (e x 1) = d χ(n) χ(m). x M (Jeśli powierzchnię M przedstawimy sobie jako precelek z gdziuramito χ(m) = 2 2g.) Jeżeli e x = 2,tomówimy,że xjestosobliwościątypu A 1. Oczywiście V A 1 (f) jakozbiór zawierawszystkiepunkty krytyczne f(tzn.punkty,dlaktórych e x 2).Jegoklasa fundamentalna(dywizor rozgałęzienia f) jest równa (e x 1)[x]. xkrytyczny Zatem wzór Riemanna-Hurwitza można zinterpretować jako: V A 1 (f)] = c 1 (f TN) c 1 (TM), co implikuje, że T A 1 = c 1 c 1.

6 5 Symetrie osobliwości i układ równań na wielomian Thoma Bedziemy zajmować się osobliwościami stabilnymi (C,0) (C +k,0).wielomianythomatakichosobliwości wyrażająsięprzez c i (f TN TM) = [c(f TN)/c(TM)] i. Oznaczmyprzez κ : (C n,0) (C n+k,0) prototyp osobliwości η. Analizując symetrie związane z maksymalną zwartą podgrupą grupy Autκ = {(φ,ψ) Diff(C n,0) Diff(C n+k,0) : ψ κ φ 1 = κ} stowarzyszasięzη klasęcherna c(η)i klasęeulera e(η). A i : C[[z]]/(z i+1 ); c(a i ) = 1+(i+1)x 1+x k (1+y j ), j=1 k e(a i ) = i! x i (y j x)(y j 2x) (y j ix). j=1 I 2,2 : C[[x,y]]/(xy,x 2 +y 2 ); c(i 2,2 ) = (1+2x 1)(1+2x 2 ) (1+x 1 )(1+x 2 ) k (1+y j ), j=1 k e(i 2,2 ) = x 1 x 2 (x 1 2x 2 )(x 2 2x 1 ) (y j x 1 )(y j x 2 )(y j x 1 x 2 ). j=1

7 6 III 2,2 : C[[x,y]]/(xy,x 2,y 2 ),(tu k 1); c(iii 2,2 ) = (1 +2x 1 )(1+2x 2 )(1+x 1 +x 2 ) (1+x 1 )(1+x 2 ) k 1 (1+y j ). j=1 Twierdzenie 1 Ustalmy osobliwość η. Załóżmy, że klasy Eulera wszystkich osobliwości kowymiaru mniejszego niż kowymiar η są nie-dzielnikami zera. Wówczas zachodzą następujace równania: (i) jeżeli ξ η oraz kowymiar ξjestniewiększyniż kowymiar η,to T η (c(ξ)) = 0; (ii) T η (c(η)) = e(η). Ten system równań(gdzie ξ przebiega zbiór wszystkich takichosobliwości)wyznaczawielomianthoma T η jednoznacznie. Twierdzenie to zwane dalej metodą węgierską zostało udowodnione i po raz pierwszy wykorzystane do obliczania wielomianów Thoma przez R. Rimanyi ego i grupę matematyków węgierskich na początku lat Metoda ta odwołuje się do klasyfikacji osobliwości patrz monografia Du Plesis-Wall a. Trzeba rachunki zorganizować konceptualnie, używając odpowiedniej bazy wielomianów. Standardową bazą używaną do wyliczeń wielomianów Thoma(np. w pracach liderów tej dziedziny: Rimanyi ego i Kazariana) była baza jednomianów od klas Cherna.

8 7 W roku 2004(dzięki dyskusjom z A. Lascoux) zainteresowałem się wielomianami Thoma i zacząłem stosować inną bazę: funkcji Schura. Alfabet A:(skończony) multi-zbiór elementów w pierścieniu przemiennym(najczęściej jest to zbiór zmiennych). Będziemyidentyfikowaćalfabet A = {a 1,...,a m }zsumą a 1 + +a m iwykonywaćzwykłeoperacjealgebraicznena takich elementach. Rozważmy inny alfabet B. Funkcjepełneodróżnicyalfabetów S i (A B): Si (A B)z i = b B(1 bz)/ (1 az). a A Tefunkcjeinterpolująmiędzy S i (A) pełnymifunkcjami symetrycznymiod AiS i ( B) ±elementarnymifunkcjami symetrycznymi od B. Rugownik AiB: R(A,B) := a A,b B (a b). Faktoryzacja:jeżeli card(b) = n,to S n (a B) = R(a,B). Dlapodziału I = (0 i 1 i h ),definujemyfunkcję Schura S I (A B)jako S I (A B) :=. 1 p,q h S iq +q p(a B) Funkcje Schura odgrywają podstawową rolę w wielu działach matematyki: teorii reprezentacji, teorii przecięć w geometrii i topologii, kombinatoryce i innych.

9 8 Np.oznaczając S i = S i (A B),mamy S 3 S 4 S 5 S 7 S 8 S 2 S 3 S 4 S 6 S 7 S (A B) = S 1 S 2 S 3 S 5 S 6 1 S 1 S 2 S 4 S S 1 S 3 S 4, Użycie A B jest wygodne: pozwala traktować wielomiany(symetryczne) funktorialnie. I tak, dla kombinacji liniowej W funkcji Schura mamy W(A+C B C) = W(A B). Poszukiwane wielomiany Thoma bedę miały postać α I S I (T M f T N) =: α I S I. I I Thompoliczył(geometrycznie) T A 1 dladowolnego k 0. Kowymiar A 1 jestrównyk+1.mamy2równaniana T A 1 : W( B k ) = 0, W(x B k 2x ) = R(x,B k + 2x ) Skoro mamy S k+1 ( B k ) = 0, S k+1 (x B k 2x ) = R(x,B k + 2x ), więcdlaparametru k,mamy T A 1 = S k+1.

10 9 Wygodniejsza notacja: η(r) : (C,0) (C +r 1,0) T η r = wiel. Thoma η(r). OsobliwościMorina A i (r). Thom: T A 1 r = S r. Twierdzenie2(Ronga1972) T A 2 r = j r 2j S r j,r+j. Dla i = 1,2, T A i r były policzone geometrycznie; dla większych i, potrzeba subtelniejszych metod algebry. Definujemy: F (i) r ( ) := J S J ( i )S r ji 1,...,r j 1,r+ J ( ), gdziesumajestpopodziałach J (r i 1 ). Przykłady: T A 1 r = F (1) r ; S j (2) = 2 j,więc T A 2 r = F (2) r. Czy T A 3 r = F (3) r? Równania(od W)charakteryzujące T A 3 r pochodzą od osobliwości A 0, A 1, A 2,idla r 2od III 2,2 : W( B r 1 ) = W(x B r 1 2x ) = W(x B r 1 3x ) = 0, (1) W(x B r 1 4x ) = R(x+ 2x + 3x,B r 1 + 4x ) (2) gdzie W(x 1 +x 2 D B r 2 ) = 0. (3) D = 2x 1 + 2x 2 + x 1 +x 2.

11 10 F (3) r spełnia(1) i(2). Zatem F (3) 1 = S S 12 +6S 3 = T A 3 1. Aledla r 2, F r (3) niespełnia(3).należy poprawić F r (3) dodając kombinację liniową funkcji Schura tak by otrzymany wielomian spełniał(3)(oraz(1) i(2)). Dla r = 2,tapoprawkato 5S 33, czyli T A 3 2 = F (3) 2 +5S 33. Twierdzenie3(A.Lascoux,PP) T A 3 r = F (3) r +H r,gdzie H 3 = 5S S 45, H 4 = 5S S S S 57,... H 7 = 5S S S S 3,8, S 2,9, S 2,8, S 1,10, S 1,9, S 1,8, S 10, S 9, S 8,13,... (Berczi-Feher-Rimanyi zaanonsowali w 2003 r. inny wzór). Twierdzenie4(PP) Jeżelidlakażdego x M,jądro df x : T x M T f(x) Njestwymiaru 1,todla i 1oraz r 1mamy T A i r = F (i) r. Wyliczenie T A i r wcałejogólnościdla i 4jestproblemem otwartym(to najbardziej prestiżowy problem w obliczeniach wielomianów Thoma; Feher-Rimanyi, Berczi-Szenes, Kazarian, Ozturk,...) Lata80.: T A 4 1 =? Sprzeczne wyniki przy pomocy metod geometrycznych.gaffney: c c 2 1c 2 +2c c 1 c 3 +6c 4. Naszemetodydająwprostysposób: T A 4 1 = F (4) 1 +10S 22.

12 11 Osobliwość I 2,2 (r);jejkowymiarwynosi 3r +1. T I 2,2 1 = S 22 (Porteous1971).Załóżmy,że r 2. Metodawęgierskacharakteryzuje T I 2,2 r następujacego układu równań(od W): Osobliwości A 0, A 1, A 2 dają: za pomocą W( B r 1 ) = W(x 2x B r 1 ) = W(x 3x B r 1 ) = 0, Osobliwość I 2,2 daje: W(x 1 +x 2 2x 1 2x 2 B r 1 ) = = x 1 x 2 (x 1 2x 2 )(x 2 2x 1 )R(x 1 +x 2 + x 1 +x 2,B r 1 ). Osobliwość III 2,2 daje: W(x 1 +x 2 D B r 2 ) = 0. Lemat 5(PP) Diagram Younga funkcji Schura występującejwrozwinięciu T I 2,2 r zawiera (r +1,r +1)ima conajwyżej 3 części. Z mojej rozprawy habilitacyjnej, której zasadnicza część dotyczyła enumeratywnej geometrii rozmaitości wyznacznikowych(ann. ENS 1988), wynika, że diagramy Younga funkcji Schura występujących w rozwinięciach wielomianów Thoma osobliwości muszą zawierać dostatecznie duże prostokąty. W tym wypadku: prostokąt (r +1,r +1).

13 12 Rekurencyjny(!)opis T r := T I 2,2 r bazie funkcji Schura). (widać to jedynie w Endomorfizmliniowy Φ: S i1,i 2,i 3 S i1 +1,i 2 +1,i T r :=sumaskładników α ij S ij wrozwinięciu T r. Algebra funkcji Schura pozwala dowieść: Lemat6(PP) T r = T r +Φ(T r 1 ). Stwierdzenie7(PP) T r (x 1,x 2 ) = (x 1 x 2 ) r+1 S r 1 (D). Okazujesię,żeproblemrozwinięcia S r 1 (D)wfunkcje Schura wystąpił już wcześniej: zupełne kwadryki: Schubert, Giambelli(wiek XIX), Laksov i inni(lata 80.); liczby Cherna: PP(Ann. ENS 1988). Szukanerozwinięcie S r 1 (D)to: [ ( ) ( ) ( ) r r r ] S pq(x 1 +x 2 ). p+1 p+2 q+1 p q, p+q=r 1 T 2 = 3S 34, T 3 = 7S 46 +3S 55,etc. T 2 = Φ(T 1 )+T 2 = Φ(S 22 )+3S 34 = S S 34 T 3 = Φ(T 2 )+T 3 = Φ(S S 34 )+T 3 = S S S 46 +3S 55, etc. Otrzymujemyjawne(zależneod r )wyrażenie α I S I na rozw. problemu Rimanyi ego w Inv. Math.(2001). T I 2,2 r (Kazarian anonsuje inne, geometryczne podejście).

14 13 I p,q : C[[x,y]]/(xy,x p +y q ) r = 1 I 2,2 : c 2 2 c 1 c 3 I 2,3 : 2c 1 c 2 2 c 2 1c 3 +2c 2 c 3 2c 1 c 4 I 2,4 : 2c 2 1c 2 2 +c 3 2 2c 3 1c 3 +2c 1 c 2 c 3 3c 3 3 5c 2 1c 4 +9c 2 c 4 6c 1 c 5 I 3,3 : c 2 1c 2 2 c 3 2 c 3 1c 3 +3c 1 c 2 c 3 +3c 2 3 2c 2 1c 4 3c 2 c 4 I 2,2 : S 22 I 2,3 : 4S 23 +2S 122 I 2,4 : 16S 24 +4S S S S 1122 I 3,3 : 2S 24 +6S 33 +3S 123 +S 1122 CZYM RÓŻNIĄ SIĘ TE DWA RODZAJE ROZWINIĘĆ? *** Hipoteza 8(Feher-Komuves, PP 2004) Ustalmy osobliwość η. Jeżeli T η r = α I S I (T M f T N), to α I 0dlakażdegopodziału I. Tego typu rezultaty o dodatniości są obecnie przedmiotem sporego zainteresowania w geometrii algebraicznej patrz monografia Lazarsfelda Positivity in algebraic geometry.

15 14 Twierdzenie 9(A. Weber, PP 2006, 07) Ustalmy osobliwość η(niekoniecznie stabilną). Jeżeli T η = α IJ S I (T M) S J (f TN), to α IJ 0dlakażdejparypodziałów I,J. To jest mocniejsza wersja hipotezy o dodatniości (uogólniona na wielomiany Thoma stożków niezmienniczych względemproduktów GL n ów). Użyte metody opierają się na teorii Fultona-Lazarsfelda numerycznej dodatniości stożków w wiązkach generowanych przez przekroje globalne i wiązkach szerokich. Wielomiany Thoma osobliwości Lagrange a Te wielomiany Thoma (Kazarian 2003) uogólniają indeks Masłowa: niech L będzie podrozmaitością Lagrange a w przestrzenisymplektycznej V = W W ;klasamasłowa jestreprezentowanaprzez {x L : dim(t x L W ) > 0}. Dla tej sytuacji istnieje naturalna baza. W roku 1986 zauważyłem, że rozmaitość Schuberta w Grassmannianie Lagrange ajest Q-funkcją. WielomianyThoma: A 2 : Q 1, A 7 : 135 Q Q Q Q 6, D 6 : 12( Q Q 41 ), E 7 : 9 Q Q Q 51. Twierdzenie10(M.Mikosz,A.WeberiPP2007) Wielomian Thoma osobliwości Lagrange a jest nieujemną kombinacją Q-funkcji Q I (T L).

16 15 Prace naszego zespołu o wielomianach Thoma: PP, Thom polynomials and Schur functions I, math.ag/ PP, Thom polynomials and Schur functions: the singularities I 2,2 ( ),Ann.Inst.Fourier(2007). PP, Thom polynomials and Schur functions: towards the singularities A i ( ),wdrukuw: Realandcomplex singularities- Sao Carlos 2006, Contemp. Math. AMS. PP, A. Weber, Positivity of Schur function expansions of Thom polynomials, Fund. Math.(2007). PP, A. Weber, Thom polynomials of invariant cones, Schur functions, and positivity, w: Algebraic cycles, sheaves, shtukas, and moduli, Birkhauser M. Mikosz, PP, A. Weber, Positivity of Thom polynomials II: the Lagrange singularities, preprint A. Lascoux, PP, Thom polynomials and Schur functions: thesingularities A 3 ( ),wprzygotowaniu. *** O.Ozturk,OnThompolynomialsfor A 4 ( )viaschur functions, Serdica Math. J.(2007). O. Ozturk, Thom polynomials and Schur functions: the singularities III 2,3 ( ),preprintimpan2008.

Krzywe Freya i Wielkie Twierdzenie Fermata

Krzywe Freya i Wielkie Twierdzenie Fermata Krzywe Freya i Wielkie Twierdzenie Fermata Michał Krzemiński 29 listopad 2006 Naukowe Koło Matematyki Politechnika Gdańska 1 1 Krzywe algebraiczne Definicja 1.1 Krzywą algebraiczną C nad ciałem K nazywamy

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

Algebra liniowa z geometrią

Algebra liniowa z geometrią Algebra liniowa z geometrią Maciej Czarnecki 15 stycznia 2013 Spis treści 1 Geometria płaszczyzny 2 1.1 Wektory i skalary........................... 2 1.2 Macierze, wyznaczniki, układy równań liniowych.........

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

Charakterystyka Eulera Sławomir Cynk

Charakterystyka Eulera Sławomir Cynk Charakterystyka Eulera Sławomir Cynk 22 listopada 2001 roku Leonard Euler ur. 15 kwietnia 1707 w Bazylei (Szwajcaria) zm. 18 września 1783 w St. Petersburgu (Rosja). Wzór Eulera Twierdzenie 1. Dla dowolnego

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

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ MACIERZE ODWZOROWAŃ LINIOWYCH

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ MACIERZE ODWZOROWAŃ LINIOWYCH ALGEBRA Z GEOMETRIĄ 1/10 MACIERZE ODWZOROWAŃ LINIOWYCH Piotr M. Hajac Uniwersytet Warszawski Wykład 12, 08.01.2014 Typeset by Jakub Szczepanik. Motywacje 2/10 W celu wykonania obliczeń numerycznych w zagadnieniach

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Treść wykładu. Pierścienie wielomianów. Dzielenie wielomianów i algorytm Euklidesa Pierścienie ilorazowe wielomianów

Treść wykładu. Pierścienie wielomianów. Dzielenie wielomianów i algorytm Euklidesa Pierścienie ilorazowe wielomianów Treść wykładu Pierścienie wielomianów. Definicja Niech P będzie pierścieniem. Wielomianem jednej zmiennej o współczynnikach z P nazywamy każdy ciąg f = (f 0, f 1, f 2,...), gdzie wyrazy ciągu f są prawie

Bardziej szczegółowo

Algebra liniowa. 1. Macierze.

Algebra liniowa. 1. Macierze. Algebra liniowa 1 Macierze Niech m oraz n będą liczbami naturalnymi Przestrzeń M(m n F) = F n F n będącą iloczynem kartezjańskim m egzemplarzy przestrzeni F n z naturalnie określonymi działaniami nazywamy

Bardziej szczegółowo

Zadania egzaminacyjne

Zadania egzaminacyjne Rozdział 13 Zadania egzaminacyjne Egzamin z algebry liniowej AiR termin I 03022011 Zadanie 1 Wyznacz sumę rozwiązań równania: (8z + 1 i 2 2 7 iz 4 = 0 Zadanie 2 Niech u 0 = (1, 2, 1 Rozważmy odwzorowanie

Bardziej szczegółowo

Afiniczne krzywe algebraiczne

Afiniczne krzywe algebraiczne Afiniczne krzywe algebraiczne Obrona pracy doktorskiej Maciej Borodzik Instytut Matematyki, Uniwersytet Warszawski Zagadnienie Badanie krzywych algebraicznych na płaszczyźnie zespolonej C 2. Zagadnienie

Bardziej szczegółowo

Przestrzenie liniowe

Przestrzenie liniowe Rozdział 4 Przestrzenie liniowe 4.1. Działania zewnętrzne Niech X oraz F będą dwoma zbiorami niepustymi. Dowolną funkcję D : F X X nazywamy działaniem zewnętrznym w zbiorze X nad zbiorem F. Przykład 4.1.

Bardziej szczegółowo

O pewnych związkach teorii modeli z teorią reprezentacji

O pewnych związkach teorii modeli z teorią reprezentacji O pewnych związkach teorii modeli z teorią reprezentacji na podstawie referatu Stanisława Kasjana 5 i 12 grudnia 2000 roku 1. Elementy teorii modeli Będziemy rozważać język L składający się z przeliczalnej

Bardziej szczegółowo

3 Abstrakcyjne kompleksy symplicjalne.

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

Bardziej szczegółowo

Funkcje analityczne. Wykład 12

Funkcje analityczne. Wykład 12 Funkcje analityczne. Wykład 2 Szeregi Laurenta. Osobliwości funkcji zespolonych. Twierdzenie o residuach Paweł Mleczko Funkcje analityczne (rok akademicki 206/207) Plan wykładu W czasie wykładu omawiać

Bardziej szczegółowo

Wielomiany dodatnie na zwartych zbiorach semialgebraicznych

Wielomiany dodatnie na zwartych zbiorach semialgebraicznych Uniwersytet Śląski w Katowicach Wydział Matematyki, Fizyki i Chemii Kierunek matematyka Praca dyplomowa magisterska Wielomiany dodatnie na zwartych zbiorach semialgebraicznych Promotor: dr Paweł Gładki

Bardziej szczegółowo

Pierścień wielomianów jednej zmiennej

Pierścień wielomianów jednej zmiennej Rozdział 1 Pierścień wielomianów jednej zmiennej 1.1 Definicja pierścienia wielomianów jednej zmiennej Definicja 1.1 Niech P będzie dowolnym pierścieniem. Ciąg nieskończony (a 0, a 1,..., a n,...) elementów

Bardziej szczegółowo

1. Liczby zespolone Zadanie 1.1. Przedstawić w postaci a + ib, a, b R, następujące liczby zespolone (1) 1 i (2) (5)

1. Liczby zespolone Zadanie 1.1. Przedstawić w postaci a + ib, a, b R, następujące liczby zespolone (1) 1 i (2) (5) . Liczby zespolone Zadanie.. Przedstawić w postaci a + ib, a, b R, następujące liczby zespolone () i +i, () 3i, (3) ( + i 3) 6, (4) (5) ( +i ( i) 5, +i 3 i ) 4. Zadanie.. Znaleźć moduł i argument główny

Bardziej szczegółowo

2. Kombinacja liniowa rozwiązań zeruje się w pewnym punkcie wtedy i tylko wtedy, gdy zeruje się w każdym punkcie.

2. Kombinacja liniowa rozwiązań zeruje się w pewnym punkcie wtedy i tylko wtedy, gdy zeruje się w każdym punkcie. Wniosek 1 Rozpatrzmy układ równań postaci: y 1 = a 11 (x)y 1 + + a 1n (x)y n y 2 = a 21 (x)y 1 + + a 2n (x)y n y n = a n1 (x)y 1 + + a nn (x)y n (1) o współczynnikach ciągłych w przedziale J 1 Rozwiązanie

Bardziej szczegółowo

Fale biegnące w równaniach reakcji-dyfuzji

Fale biegnące w równaniach reakcji-dyfuzji Fale biegnące w równaniach reakcji-dyfuzji Piotr Bartłomiejczyk Politechnika Gdańska Między teorią a zastosowaniami: Matematyka w działaniu Będlewo, 25 30 maja 2015 P. Bartłomiejczyk Fale biegnące 1 /

Bardziej szczegółowo

Liczby zespolone. x + 2 = 0.

Liczby zespolone. x + 2 = 0. Liczby zespolone 1 Wiadomości wstępne Rozważmy równanie wielomianowe postaci x + 2 = 0. Współczynniki wielomianu stojącego po lewej stronie są liczbami całkowitymi i jedyny pierwiastek x = 2 jest liczbą

Bardziej szczegółowo

Topologia Algebraiczna 2 Zadania egzaminacyjne

Topologia Algebraiczna 2 Zadania egzaminacyjne Topologia Algebraiczna 2 Zadania egzaminacyjne Agnieszka Bojanowska, Stefan Jackowski 9 czerwca 2013 1 Kompleksy łańcuchowe Zad. 1. Niech I będzie odcinkiem w kategorii kompleksów łańcuchowych, czyli kompleksem

Bardziej szczegółowo

1 Formy hermitowskie. GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie. Paweł Bechler

1 Formy hermitowskie. GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie. Paweł Bechler GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie Wersja z dnia 23 stycznia 2014 Paweł Bechler 1 Formy hermitowskie Niech X oznacza przestrzeń liniową nad ciałem K. Definicja 1. Funkcję φ : X X K nazywamy

Bardziej szczegółowo

Funkcje analityczne. Wykład 2. Płaszczyzna zespolona. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2017/2018)

Funkcje analityczne. Wykład 2. Płaszczyzna zespolona. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2017/2018) Funkcje analityczne Wykład 2. Płaszczyzna zespolona Paweł Mleczko Funkcje analityczne (rok akademicki 2017/2018) Plan wykładu W czasie wykładu omawiać będziemy różne reprezentacje płaszczyzny zespolonej

Bardziej szczegółowo

Zestaw zadań 14: Wektory i wartości własne. ) =

Zestaw zadań 14: Wektory i wartości własne. ) = Zestaw zadań 4: Wektory i wartości własne () Niech V = V V 2 będzie przestrzenią liniową nad ciałem K, w którym + 0 Znaleźć wszystkie podprzestrzenie niezmiennicze rzutu V na V wzdłuż V 2 oraz symetrii

Bardziej szczegółowo

O geometrii semialgebraicznej

O geometrii semialgebraicznej Inauguracja roku akademickiego 2018/2019 na Wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Łódzkiego O geometrii semialgebraicznej Stanisław Spodzieja Łódź, 28 września 2018 Wstęp Rozwiązywanie równań

Bardziej szczegółowo

Ciała skończone. 1. Ciała: podstawy

Ciała skończone. 1. Ciała: podstawy Ciała skończone 1. Ciała: podstawy Definicja 1. Każdy zbiór liczb, w którym są wykonalne wszystkie cztery działania z wyjątkiem dzielenia przez 0 i który zawiera więcej niż jedną liczbę, nazywamy ciałem

Bardziej szczegółowo

Funkcje analityczne. Wykład 3. Funkcje holomorficzne. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017) z = x + iy A

Funkcje analityczne. Wykład 3. Funkcje holomorficzne. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017) z = x + iy A Funkcje analityczne Wykład 3. Funkcje holomorficzne Paweł Mleczko Funkcje analityczne (rok akademicki 206/207) Funkcje zespolone zmiennej zespolonej Funkcje zespolone zmiennej zespolonej Niech A C. Funkcja

Bardziej szczegółowo

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 9. wykład z algebry liniowej Warszawa, grudzień 2011 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, grudzień

Bardziej szczegółowo

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ PIERŚCIEŃ WIELOMIANÓW

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ PIERŚCIEŃ WIELOMIANÓW ALGEBRA Z GEOMETRIĄ 1/10 PIERŚCIEŃ WIELOMIANÓW Piotr M. Hajac Uniwersytet Warszawski Wykład 6, 6.11.2013 Typeset by Jakub Szczepanik. Plan 2/10 1 Co to są wielomiany i jak się je mnoży? 2 Co to jest stopień

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna

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

Bardziej szczegółowo

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

R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} },

R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} }, nazywa- Definicja 1. Przestrzenią liniową R n my zbiór wektorów R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} }, z określonymi działaniami dodawania wektorów i mnożenia wektorów przez liczby rzeczywiste.

Bardziej szczegółowo

CO TO SĄ BAZY GRÖBNERA?

CO TO SĄ BAZY GRÖBNERA? CO TO SĄ BAZY GRÖBNERA? Wykład habilitacyjny, Toruń UMK, 5 czerwca 1995 roku Andrzej Nowicki W. Gröbner, 1899-1980, Austria. B. Buchberger, Austria. H. Hironaka, Japonia (medal Fieldsa). Bazy, o których

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia stacjonarne

Zagadnienia stacjonarne Zagadnienia stacjonarne Karol Hajduk 19 grudnia 2012 Nierówność wariacyjna (u (t), v u(t)) + a(u, v u) + Ψ(v) Ψ(u) (f, v u), v V. Zagadnienie stacjonarne ma postać (u (t) = 0): a(u, v u) + Ψ(v) Ψ(u) (f,

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

Wprowadzenie do struktur o-minimalnych

Wprowadzenie do struktur o-minimalnych Wprowadzenie do struktur o-minimalnych Piotr Pokora 22.02.2009 1 Wprowadzenie do struktur o-minimalnych i pojęcia wstępne Na początku lat 80-tych Pillay i Steinhorn wprowadzili pojęcie o-minimalności bazując

Bardziej szczegółowo

jest rozwiązaniem równania jednorodnego oraz dla pewnego to jest toŝsamościowo równe zeru.

jest rozwiązaniem równania jednorodnego oraz dla pewnego to jest toŝsamościowo równe zeru. Układy liniowe Układ liniowy pierwszego rzędu, niejednorodny. gdzie Jeśli to układ nazywamy jednorodnym Pamiętamy, Ŝe kaŝde równanie liniowe rzędu m moŝe zostać sprowadzone do układu n równań liniowych

Bardziej szczegółowo

Lista. Algebra z Geometrią Analityczną. Zadanie 1 Przypomnij definicję grupy, które z podanych struktur są grupami:

Lista. Algebra z Geometrią Analityczną. Zadanie 1 Przypomnij definicję grupy, które z podanych struktur są grupami: Lista Algebra z Geometrią Analityczną Zadanie 1 Przypomnij definicję grupy, które z podanych struktur są grupami: (N, ), (Z, +) (Z, ), (R, ), (Q \ {}, ) czym jest element neutralny i przeciwny w grupie?,

Bardziej szczegółowo

GAL 80 zadań z liczb zespolonych

GAL 80 zadań z liczb zespolonych GAL 80 zadań z liczb zespolonych Postać algebraiczna liczby zespolonej 1 Sprowadź wyrażenia do postaci algebraicznej: (a) ( + i)(3 i) + ( + 31)(3 + 41), (b) (4 + 3i)(5 i) ( 6i), (5 + i)(7 6i) (c), 3 +

Bardziej szczegółowo

Przestrzenie wektorowe

Przestrzenie wektorowe Rozdział 4 Przestrzenie wektorowe Rozważania dotyczące przestrzeni wektorowych rozpoczniemy od kilku prostych przykładów. Przykład 4.1. W przestrzeni R 3 = {(x, y, z) : x, y, z R} wprowadzamy dwa działania:

Bardziej szczegółowo

Równania różniczkowe. Notatki z wykładu.

Równania różniczkowe. Notatki z wykładu. Równania różniczkowe Notatki z wykładu http://robert.brainusers.net 17.06.2009 Notatki własne z wykładu. Są niekompletne, bez bibliografii oraz mogą zawierać błędy i usterki. Z tego powodu niniejszy dokument

Bardziej szczegółowo

Teoretyczne podstawy programowania liniowego

Teoretyczne podstawy programowania liniowego Teoretyczne podstawy programowania liniowego Elementy algebry liniowej Plan Kombinacja liniowa Definicja Kombinacja liniowa wektorów (punktów) x 1, x 2,, x k R n to wektor x R n k taki, że x = i=1 λ i

Bardziej szczegółowo

Przykładowe zadania z teorii liczb

Przykładowe zadania z teorii liczb Przykładowe zadania z teorii liczb I. Podzielność liczb całkowitych. Liczba a = 346 przy dzieleniu przez pewną liczbę dodatnią całkowitą b daje iloraz k = 85 i resztę r. Znaleźć dzielnik b oraz resztę

Bardziej szczegółowo

Baza w jądrze i baza obrazu ( )

Baza w jądrze i baza obrazu ( ) Przykład Baza w jądrze i baza obrazu (839) Znajdź bazy jądra i obrazu odwzorowania α : R 4 R 3, gdzie α(x, y, z, t) = (x + 2z + t, 2x + y 3z 5t, x y + z + 4t) () zór ten oznacza, że α jest odwzorowaniem

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

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 9. wykład z algebry liniowej Warszawa, listopad 2012 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa,listopad

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

XVII-wieczne metody w optymalizacji XXI wieku

XVII-wieczne metody w optymalizacji XXI wieku XVII-wieczne metody w optymalizacji XXI wieku cykl wykładów Okno na podwórze Maria Michalska 19 stycznia 2012 Zarys 1 Wstęp 2 SOS optymalizacja 3 Wielomiany ograniczone 4 XXI wiek - SDP 5 XVII wiek - Newton

Bardziej szczegółowo

Zbiory, relacje i funkcje

Zbiory, 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 szczegółowo

Kryptografia - zastosowanie krzywych eliptycznych

Kryptografia - zastosowanie krzywych eliptycznych Kryptografia - zastosowanie krzywych eliptycznych 24 marca 2011 Niech F będzie ciałem doskonałym (tzn. każde rozszerzenie algebraiczne ciała F jest rozdzielcze lub równoważnie, monomorfizm Frobeniusa jest

Bardziej szczegółowo

= b i M i [x], gdy charf = p, to a i jest pierwiastkiem wielomianu x n i

= b i M i [x], gdy charf = p, to a i jest pierwiastkiem wielomianu x n i 15. Wykład 15: Rozszerzenia pierwiastnikowe. Elementy wyrażające się przez pierwiastniki. Rozwiązalność równań przez pierwiastniki. Równania o dowolnych współczynnikach. 15.1. Rozszerzenia pierwiastnikowe.

Bardziej szczegółowo

1 Relacje i odwzorowania

1 Relacje i odwzorowania Relacje i odwzorowania Relacje Jacek Kłopotowski Zadania z analizy matematycznej I Wykazać, że jeśli relacja ρ X X jest przeciwzwrotna i przechodnia, to jest przeciwsymetryczna Zbadać czy relacja ρ X X

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna

Matematyka dyskretna Matematyka dyskretna Wykład 12: Krzywe eliptyczne Gniewomir Sarbicki Rozważać będziemy przestrzeń K n Definicja: x y λ K x = λy. Relację nazywamy różnieniem się o skalar Przykład: [4, 10, 6, 14] [6, 15,

Bardziej szczegółowo

φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i +

φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i + Teoria na egzamin z algebry liniowej Wszystkie podane pojęcia należy umieć określić i podać pprzykłady, ewentualnie kontrprzykłady. Ponadto należy znać dowody tam gdzie to jest zaznaczone. Liczby zespolone.

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

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory;

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory; Wykłady 8 i 9 Pojęcia przestrzeni wektorowej i macierzy Układy równań liniowych Elementy algebry macierzy dodawanie, odejmowanie, mnożenie macierzy; macierz odwrotna dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia

Bardziej szczegółowo

Matematyka 2. Równania różniczkowe zwyczajne rzędu drugiego

Matematyka 2. Równania różniczkowe zwyczajne rzędu drugiego Matematyka 2 Równania różniczkowe zwyczajne rzędu drugiego Równania różniczkowe liniowe rzędu II Równanie różniczkowe w postaci y + a 1 (x)y + a 0 (x)y = f(x) gdzie a 0 (x), a 1 (x) i f(x) są funkcjami

Bardziej szczegółowo

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ LINIOWA NIEZALEŻNOŚĆ, ROZPINANIE I BAZY

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ LINIOWA NIEZALEŻNOŚĆ, ROZPINANIE I BAZY ALGEBRA Z GEOMETRIĄ 1/10 LINIOWA NIEZALEŻNOŚĆ, ROZPINANIE I BAZY Piotr M. Hajac Uniwersytet Warszawski Wykład 10, 11.12.2013 Typeset by Jakub Szczepanik. Geometryczne intuicje Dla pierścienia R = R mamy

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne. Sformułowanie zagadnienia interpolacji

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

Bardziej szczegółowo

1.1 Przegląd wybranych równań i modeli fizycznych. , u x1 x 2

1.1 Przegląd wybranych równań i modeli fizycznych. , u x1 x 2 Temat 1 Pojęcia podstawowe 1.1 Przegląd wybranych równań i modeli fizycznych Równaniem różniczkowym cząstkowym rzędu drugiego o n zmiennych niezależnych nazywamy równanie postaci gdzie u = u (x 1, x,...,

Bardziej szczegółowo

4 Równania różniczkowe w postaci Leibniza, równania różniczkowe zupełne

4 Równania różniczkowe w postaci Leibniza, równania różniczkowe zupełne Równania w postaci Leibniza 4 1 4 Równania różniczkowe w postaci Leibniza, równania różniczkowe zupełne 4.1 Równania różniczkowe w postaci Leibniza Załóżmy, że P : D R i Q: D R są funkcjami ciągłymi określonymi

Bardziej szczegółowo

Wykład 4 Udowodnimy teraz, że jeśli U, W są podprzetrzeniami skończenie wymiarowej przestrzeni V to zachodzi wzór: dim(u + W ) = dim U + dim W dim(u

Wykład 4 Udowodnimy teraz, że jeśli U, W są podprzetrzeniami skończenie wymiarowej przestrzeni V to zachodzi wzór: dim(u + W ) = dim U + dim W dim(u Wykład 4 Udowodnimy teraz, że jeśli U, W są podprzetrzeniami skończenie wymiarowej przestrzeni V to zachodzi wzór: dim(u + W ) = dim U + dim W dim(u W ) Rzeczywiście U W jest podprzetrzenią przestrzeni

Bardziej szczegółowo

Zestaw 2. Definicje i oznaczenia. inne grupy V 4 grupa czwórkowa Kleina D n grupa dihedralna S n grupa symetryczna A n grupa alternująca.

Zestaw 2. Definicje i oznaczenia. inne grupy V 4 grupa czwórkowa Kleina D n grupa dihedralna S n grupa symetryczna A n grupa alternująca. Zestaw 2 Definicja grupy Definicje i oznaczenia grupa zbiór z działaniem łącznym, posiadającym element neutralny, w którym każdy element posiada element odwrotny grupa abelowa (przemienna) grupa, w której

Bardziej szczegółowo

1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych

1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych W tej części skupimy się na macierzach kwadratowych. Zakładać będziemy, że A M(n, n) dla pewnego n N. Definicja 1. Niech A M(n, n). Wtedy macierzą odwrotną macierzy A (ozn. A 1 ) nazywamy taką macierz

Bardziej szczegółowo

Układy równań i równania wyższych rzędów

Układy równań i równania wyższych rzędów Rozdział Układy równań i równania wyższych rzędów Układy równań różniczkowych zwyczajnych Wprowadzenie W poprzednich paragrafach zajmowaliśmy się równaniami różniczkowymi y = f(x, y), których rozwiązaniem

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

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

Bardziej szczegółowo

Metody Numeryczne Wykład 4 Wykład 5. Interpolacja wielomianowa

Metody Numeryczne Wykład 4 Wykład 5. Interpolacja wielomianowa Sformułowanie zadania interpolacji Metody Numeryczne Wykład 4 Wykład 5 Interpolacja wielomianowa Niech D R i niech F bȩdzie pewnym zbiorem funkcji f : D R. Niech x 0, x 1,..., x n bȩdzie ustalonym zbiorem

Bardziej szczegółowo

Równania różniczkowe liniowe II rzędu

Równania różniczkowe liniowe II rzędu Równania różniczkowe liniowe II rzędu Definicja równania różniczkowego liniowego II rzędu Warunki początkowe dla równania różniczkowego II rzędu Równania różniczkowe liniowe II rzędu jednorodne (krótko

Bardziej szczegółowo

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami Maciej Burnecki Spis treści 0 Wyrażenia algebraiczne, indukcja matematyczna 2 2 2 1 Geometria analityczna w R 2 3 3 3 2 Liczby zespolone 4 4 4 3

Bardziej szczegółowo

13 Układy równań liniowych

13 Układy równań liniowych 13 Układy równań liniowych Definicja 13.1 Niech m, n N. Układem równań liniowych nad ciałem F m równaniach i n niewiadomych x 1, x 2,..., x n nazywamy koniunkcję równań postaci a 11 x 1 + a 12 x 2 +...

Bardziej szczegółowo

5. Równania różniczkowe zwyczajne pierwszego rzędu

5. Równania różniczkowe zwyczajne pierwszego rzędu 5. Równania różniczkowe zwyczajne pierwszego rzędu 5.1. Wstęp. Definicja 5.1. Niech V R 3 będzie obszarem oraz F : V R. Równaniem różniczkowym zwyczajnym rzędu pierwszego nazywamy równanie postaci Równanie

Bardziej szczegółowo

Wykład 15. Matematyka 3, semestr zimowy 2011/ listopada 2011

Wykład 15. Matematyka 3, semestr zimowy 2011/ listopada 2011 Wykład 5 Matematyka 3, semestr zimowy / 9 listopada W trakcie tego i następnych kilku wykładów zajmować się będziemy analizą zespoloną, czyli różniczkowaniem i całkowaniem funkcji argumentu zespolonego

Bardziej szczegółowo

9 Przekształcenia liniowe

9 Przekształcenia liniowe 9 Przekształcenia liniowe Definicja 9.1. Niech V oraz W będą przestrzeniami liniowymi nad tym samym ciałem F. Przekształceniem liniowym nazywamy funkcję ϕ : V W spełniającą warunek (LM) v1,v 2 V a1,a 2

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Modelu Standardowego

Wstęp do Modelu Standardowego Wstęp do Modelu Standardowego Plan (Uzupełnienie matematyczne II) Abstrakcyjna przestrzeń stanów Podstawowe własności Iloczyn skalarny amplitudy prawdopodobieństwa Operatory i ich hermitowskość Wektory

Bardziej szczegółowo

Funkcje analityczne. Wykład 1. Co to są i do czego służą funkcje analityczne? Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017)

Funkcje analityczne. Wykład 1. Co to są i do czego służą funkcje analityczne? Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017) Funkcje analityczne Wykład 1. Co to są i do czego służą funkcje analityczne? Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017) Paweł Mleczko Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu 1. Sprawy organizacyjne

Bardziej szczegółowo

Wykład 12 i 13 Macierz w postaci kanonicznej Jordana , 0 A 2

Wykład 12 i 13 Macierz w postaci kanonicznej Jordana , 0 A 2 Wykład 12 i 13 Macierz w postaci kanonicznej Jordana Niech A - macierz kwadratowa stopnia n Jak obliczyć np A 100? a 11 0 0 0 a 22 0 Jeśli A jest macierzą diagonalną tzn A =, to Ak = 0 0 a nn Niech B =

Bardziej szczegółowo

Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem

Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem Zestaw zadań 9: Przestrzenie wektorowe. Podprzestrzenie () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawaniem jako dodawaniem wektorów i operacją mnożenia przez skalar : C C C, (z, v) z v := z v jest przestrzenią

Bardziej szczegółowo

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ WSHE, O/K-CE 10. Homomorfizmy Definicja 1. Niech V, W będą dwiema przestrzeniami liniowymi nad ustalonym ciałem, odwzorowanie ϕ : V W nazywamy homomorfizmem

Bardziej szczegółowo

Wielomiany podstawowe wiadomości

Wielomiany podstawowe wiadomości Rozdział Wielomiany podstawowe wiadomości Funkcję postaci f s = a n s n + a n s n + + a s + a 0, gdzie n N, a i R i = 0,, n, a n 0 nazywamy wielomianem rzeczywistym stopnia n; jeżeli współczynniki a i

Bardziej szczegółowo

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ CIAŁO FUNKCJI WYMIERNYCH

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ CIAŁO FUNKCJI WYMIERNYCH ALGEBRA Z GEOMETRIĄ 1/10 CIAŁO FUNKCJI WYMIERNYCH Piotr M. Hajac Uniwersytet Warszawski Wykład 7, 13.11.2013 Typeset by Jakub Szczepanik. Ułamki pierścienia całkowitego Cel: Wprowadzenie pojęcia funkcji

Bardziej szczegółowo

. : a 1,..., a n F. . a n Wówczas (F n, F, +, ) jest przestrzenią liniową, gdzie + oraz są działaniami zdefiniowanymi wzorami:

. : a 1,..., a n F. . a n Wówczas (F n, F, +, ) jest przestrzenią liniową, gdzie + oraz są działaniami zdefiniowanymi wzorami: 9 Wykład 9: Przestrzenie liniowe i podprzestrzenie Definicja 9 Niech F będzie ciałem Algebrę (V, F, +, ), gdzie V, + jest działaniem w zbiorze V zwanym dodawaniem wektorów, a jest działaniem zewnętrznym

Bardziej szczegółowo

Lista. Przestrzenie liniowe. Zadanie 1 Sprawdź, czy (V, +, ) jest przestrzenią liniową nadr :

Lista. Przestrzenie liniowe. Zadanie 1 Sprawdź, czy (V, +, ) jest przestrzenią liniową nadr : Lista Przestrzenie liniowe Zadanie 1 Sprawdź, czy (V, +, ) jest przestrzenią liniową nadr : V = R[X], zbiór wielomianów jednej zmiennej o współczynnikach rzeczywistych, wraz ze standardowym dodawaniem

Bardziej szczegółowo

ϕ(t k ; p) dla pewnego cigu t k }.

ϕ(t k ; p) dla pewnego cigu t k }. VI. Trajektorie okresowe i zbiory graniczne. 1. Zbiory graniczne. Rozważamy równanie (1.1) x = f(x) z funkcją f : R n R n określoną na całej przestrzeni R n. Będziemy zakładać, że funkcja f spełnia założenia,

Bardziej szczegółowo

Metody dekompozycji macierzy stosowane w automatyce

Metody dekompozycji macierzy stosowane w automatyce Metody dekompozycji macierzy stosowane w automatyce Grzegorz Mzyk Politechnika Wrocławska, WydziałElektroniki 23 lutego 2015 Plan wykładu 1 Wprowadzenie 2 Rozkład LU 3 Rozkład spektralny 4 Rozkład Cholesky

Bardziej szczegółowo

Kurs wyrównawczy - teoria funkcji holomorficznych

Kurs wyrównawczy - teoria funkcji holomorficznych Kurs wyrównawczy - teoria funkcji holomorficznych wykład 1 Gniewomir Sarbicki 15 lutego 2011 Struktura ciała Zbiór par liczb rzeczywistych wyposażamy w działania: { + : (a, b) + (c, d) = (a + c, b + d)

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

Funkcje analityczne. Wykład 4. Odwzorowania wiernokątne. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017) dla każdego s = (s.

Funkcje analityczne. Wykład 4. Odwzorowania wiernokątne. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017) dla każdego s = (s. Funkcje analityczne Wykład 4. Odwzorowania wiernokątne Paweł Mleczko Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017) 1 Przekształcenia płaszczyzny Płaszczyzna jako przestrzeń liniowa, odwzorowania liniowe

Bardziej szczegółowo

Wielomiany. dr Tadeusz Werbiński. Teoria

Wielomiany. dr Tadeusz Werbiński. Teoria Wielomiany dr Tadeusz Werbiński Teoria Na początku przypomnimy kilka szkolnych definicji i twierdzeń dotyczących wielomianów. Autorzy podręczników szkolnych podają różne definicje wielomianu - dla jednych

Bardziej szczegółowo

Ciała i wielomiany 1. przez 1, i nazywamy jedynką, zaś element odwrotny do a 0 względem działania oznaczamy przez a 1, i nazywamy odwrotnością a);

Ciała i wielomiany 1. przez 1, i nazywamy jedynką, zaś element odwrotny do a 0 względem działania oznaczamy przez a 1, i nazywamy odwrotnością a); Ciała i wielomiany 1 Ciała i wielomiany 1 Definicja ciała Niech F będzie zbiorem, i niech + ( dodawanie ) oraz ( mnożenie ) będą działaniami na zbiorze F. Definicja. Zbiór F wraz z działaniami + i nazywamy

Bardziej szczegółowo

Wykład 4. II Zasada Termodynamiki

Wykład 4. II Zasada Termodynamiki Wykład 4 II Zasada Termodynamiki Ogólne sformułowanie: istnienie strzałki czasu Pojęcie entropii i temperatury absolutnej Ćwiczenia: Formy różniczkowe Pfaffa 1 I sza Zasada Termodynamiki: I-sza zasada

Bardziej szczegółowo

10. Metody obliczeniowe najmniejszych kwadratów

10. Metody obliczeniowe najmniejszych kwadratów 10. Metody obliczeniowe najmniejszych kwadratów 1. Dowód twierdzenia o faktoryzacji macierzy Twierdzenie 1 Każdadodatniookreślon aisymetryczn amacierzm można przedstawíc wpostaci M = PP T gdzie P jest

Bardziej szczegółowo

Rozmaitości Calabi Yau i podwójne nakrycia P 3

Rozmaitości Calabi Yau i podwójne nakrycia P 3 Rozmaitości Calabi Yau i podwójne nakrycia P 3 Sławomir Cynk 22 listopada 2001 roku Rozprawę stanowi zestaw następujących pięciu prac: [1] (T. Szemberg, S.C.) Double covers and Calabi Yau varieties, Banach

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna

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

Bardziej szczegółowo

III. Układy liniowe równań różniczkowych. 1. Pojęcie stabilności rozwiązań.

III. Układy liniowe równań różniczkowych. 1. Pojęcie stabilności rozwiązań. III. Układy liniowe równań różniczkowych. 1. Pojęcie stabilności rozwiązań. Analiza stabilności rozwiązań stanowi ważną część jakościowej teorii równań różniczkowych. Jej istotą jest poszukiwanie odpowiedzi

Bardziej szczegółowo

5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów.

5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów. 5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów. Algebra jest jednym z najstarszych działów matematyki dotyczącym początkowo tworzenia metod rozwiązywania równań

Bardziej szczegółowo

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami Maciej Burnecki Spis treści strona główna 1 Wyrażenia algebraiczne, indukcja matematyczna 2 2 Geometria analityczna w R 2 Liczby zespolone 4 4 Wielomiany

Bardziej szczegółowo

2.1. Postać algebraiczna liczb zespolonych Postać trygonometryczna liczb zespolonych... 26

2.1. Postać algebraiczna liczb zespolonych Postać trygonometryczna liczb zespolonych... 26 Spis treści Zamiast wstępu... 11 1. Elementy teorii mnogości... 13 1.1. Algebra zbiorów... 13 1.2. Iloczyny kartezjańskie... 15 1.2.1. Potęgi kartezjańskie... 16 1.2.2. Relacje.... 17 1.2.3. Dwa szczególne

Bardziej szczegółowo

FUNKCJE. (odwzorowania) Funkcje 1

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

Bardziej szczegółowo