nie zależy (z dok ladności a do jednostajnego homeomorfizmu) od wyboru ci agu uzbieżniaj acego c n. 1 min{n : x n y n }.
|
|
- Leszek Murawski
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 A N A L I Z A F U N K C J O N A L N A PPI 2r., sem. letni LISTY 5-9 LISTA 5 Wroc law, 14 marca - 25 kwietnia 2006 ZADANIE 1. Niech (X 1,d 1 ), (X 2,d 2 ), (X 3,d 3 ),... bȩdzie ci agiem przestrzeni metrycznych ograniczonych o średnicach nie przekraczaj acych 1. Sprawdź, że w produkcie X 1 X 2 X 3 metryka produktowa d((x n ),(y n )) = n c n d n (x n,y n ), (gdzie c n > 0, n c n ) nie zależy (z dok ladności a do jednostajnego homeomorfizmu) od wyboru ci agu uzbieżniaj acego c n. ZADANIE2. WprodukcieX 1 X 2 X 3 jakwzadaniupoprzednimwprowadźmy metrykȩ,,supremum : d((x n ),(y n )) = sup n {d n (x n,y n )}. Sprawdź, że ta metryka nie jest równoważna z metryk a produktow a. ZADANIE 3. W {0,1} mamy metrykȩ naturaln a d(0,1) = 1, d(0,0) = d(1,1) = 0 (czyli dystkretn a). Sprawdź, że w {0,1} N metryka produktowa jest jednostajnie równoważna z wprowadzon a wcześniej (zwart a) metryk a d((x n ),(y n )) = 1 min{n : x n y n }. ZADANIE 4. Skończony ci ag binarny B = (b 1,b 2,...,b n ) {0,1} n nazwiemy,,blokiem. Sprawdź, że w {0,1} N,,cylinder nad blokiem B, czyli zbiór {x {0,1} N : x 1 = b 1,x 2 = b 2,...,x n = b n } jest otwarty i domkniȩty w metryce produktowej. ZADANIE 5. W przestrzeni C 0 (R) funkcji ci ag lych na R i maj acych granice 0 w plus i minus nieskończoności rozważmy normȩ supremum. Wykaż, że otrzymamy ośrodkow a przestrzeń liniowo-metryczn a. ZADANIE 6. Sprawdź, że przestrzeń z poprzedniego zadania jest izometrycznie izomorficzna z podprzestrzeni a C([0, 1]) sk ladaj ac a siȩ z funkcji f takich, że f(0) = f(1) = 0. ZADANIE 7. Sprawdź, że przestrzeń liniowo-metryczna c ci agów zbieżnych z norm a supremum jest izometrycznie izomorficzna z przestrzeni a C(Ω) funkcji ci ag lych na Ω, gdzie Ω jest przestrzeni a zwart a sk ladaj ac a siȩ z zera i ci agu ( 1 n ).
2 ZADANIE 8. Jakie zachodz a inkluzje pomiȩdzy zbiorami ci agów tworz acymi przestrzenie c, c 0, l 1, l 2 i l (ci agi ograniczone)? ZADANIE9. Rozważmyprzestrzenie(c,d sup ), (c 0,d sup ), (l 1,d 1 ), (l 1,d sup ), (l 2,d 2 ), (l 1,d 2 ), (l 2,d sup ). i (l,d sup ). Które z nich s a zupe lne? Które z nich s a ośrodkowe? LISTY 6-9 ZADANIE 10. Udowodnij, że w przestrzeni liniowej C(R) nie można wprowadzić normy takiej, że zbieżność punktowa funkcji implikuje zbieżność w normie, ani takiej, że zbieżność w normie implikuje zbieżność jednostajn a. ZADANIE 11. Wykaż, że zbiór ci agów sumowalnych z modu lem i o sumie (bez modu lów) zero jest gȩsty w l 2, ale nie w l 1. ZADANIE 12. Wykaż, że klasa bȩd aca elementem przestrzeni L 1 (R) zawiera co najwyżej jedn a funkcjȩ ci ag l a. To samo dla L 2 (R). ZADANIE 13. Sprawdź zupe lność i ośrodkowość przestrzeni l p i L p (µ). Wskaż bazȩ w l p. ROZWIA ZANIEdot. zupe lnościl p (µ). Zgodnieztwierdzeniemzwyk ladu,wystarczy wykazać, że każdy szereg bezwzglȩdnie zbieżny jest zbieżny. A wiȩc za lóżmy, że dany ci ag (f n ) ma zbieżny szereg norm, to znaczy, że ci ag sum k f p jest zbieżny (po k) do jakiejś liczby M. Oczywiście zbieżność ta jest niemalej aca, wiȩc M jest wiȩksza równa od wszystkich takich sum. Mamy wykazać zbieżność w normie ci agu funkcji k g k = f n. Rozważmy funkcje pomocnicze h k = k f n. Z podaddytywności normy mamy, dla każdego k k h k p fn k p = f p M. Oczywiście funkcje h k tworz a niemaj acy ci ag funkcji nieujemnych, wiȩc maj a one w każdym punkcie granicȩ h (na razie jest to tylko granica punktowa i być może przyjmuj aca wartości nieskończone). Funkcje h p k zbiegaj a niemalej aco (w każdym punkcie) do h p. Można wiȩc stosować twierdzenie Lebesgue a o zbieżności monotonicznej, czyli h p dµ = lim h p k dµ. k
3 Naobiestronynak ladamypotȩgȩ 1 p ipoprawejstronie,zci ag lościfunkcjipotȩgowej, możemy z potȩg a można wejść pod granicȩ. Wyjdzie: h p = lim k h k p M. W ten sposób wykazaliśmy, że funkcja h należy do L p (µ), w szczególności funkcja ta jest skończona na zborze X miary pe lnej i ca lka z h p jest skończona. Funkcjȩ h p zastosujemy za chwilȩ jako majorantȩ w Twierdzeniu Lebesgue a o zbieżności zmajoryzowanej. Wracamy do ci agu funkcji f n i ich sum czȩściowych g k. Przed wchwil a wykazaliśmy, że w każdym punkcie x zbioru X szereg f n(x) jest bezwzglȩdnie zbieżny, a wiȩc zbieżny (w R). Zatem na X funkcja graniczna f = f n jest dobrze zdefiniowana. Trzeba wykazać, że sumy skończone g k zbiegaj a do f w normie, tzn, że normy f g k p zbiegaj a po k do zera. Ale f g k to ogon szeregu, czyli trzeba wykazać, że funkcje n=k+1 f n zbiegaj a (po k) do zera w normie. Opuszczaja ac zewnȩtrzn a potȩgȩ (do 1 p ), mamy wykazać, że n=k+1 f n p dµ k 0 Pod ca lk a mamy ci ag funkcji nieujemnych zbieżny prawie wszȩdzie (na X ) do zera (w każdym punkcie s a to ogony szeregu zbieżnego). Wystarczy wiȩc wspólnie oszacować z góry wszystkie funkcje podca lkowe przez jedn a funkcjȩ nieujemn a o ca lce skończonej, aby zbieżność ca lek do zera wynika la z Tw. Lebesgue a. Mamy p ( p ( p f n f n ) f n ) = h p. n=k+1 n=k+1 Już wiemy, że h p ma ca lkȩ skończon a, wiȩc koniec dowodu. ZADANIE 14. Jakie zachodz a inkluzje pomiȩdzy zbiorami klas tworz acymi przestrzeniel 1 (R), L p (R)iL (R). Tosamopytaniedladziedziny[0,1]wmiejsceR(uwaga, bȩd a różnice!). ZADANIE 15. Czy ze zbieżności w L 1 wynika zbieżność prawie wszȩdzie? A na odwrót? ZADANIE 16. Podaj przyk lad ci agu funkcji na R zbieżnego w L 2 ale nie w L 1 oraz przeciwny przyk lad na [0, 1]. Czy s a przyk lady,w których zamienimy role R i [0, 1]? ZADANIE 17. Udowodnij, że normy równoważne s a zawsze lipshitzowsko równoważne. Wykaż, że w R n (lub C n ) wszystkie normy s a równoważne. ZADANIE 18. Czy prawd a jest, że jeśli za lożymy, że ci ag funkcji z L 1 L 2 zbiega do granicy należ acej do L 1 L 2, to zbieżność w normie L 1 jest równoważna ze zbieżności a w L 2. Czy to jest prawd a na R i [0,1]?
4 ZADANIE 19. Udowodnij, że w przestrzeni c 0 nie ma przeliczalnej bazy Hamela. ZADANIE 20. Podaj przyk lad przestrzeni o przeliczalnej bazie Hamela. Udowodnij, że w żadnej przestrzeni Banacha nie ma przeliczalnej bazy Hamela. ROZWIA ZANIE dot. przestrzeni Banacha. Niech B = {e 1,e 2,...} bȩdzie baz a Hamela w przestrzeni Banacha V. Od razu możemy za lożyć, że e n = 1 dla każdego n. Rozważmy podprzestrzenie V 0 = {0} i V n = Lin{e 1,e 2,...,e n } dla n 1. Ponieważ to s a przestrzenie skończenie-wymiarowe, to s a one domnkiȩte. Przypomnijmy, że odleg lość punktu od zbioru domkniȩtego, do którego ten punkt nie należy, jest liczb a dodatni a. Zdefiniujemy teraz ci ag (x n ), który tworzy szereg bezwzglȩdniezbieżnyaleniezbieżny. Niechx 1 = e 1. Niechǫ 0 = d(x 1,V 0 )(odleg lość punktu od zbioru domkniȩtego; w pierwszym kroku to jest akurat tyle samo co x 1 a to jest 1). Niech x 2 = ǫ0 3 e 2 Z niezależności zbioru {e 1,e 2 } wynika, że element x 1 +x 2 = e 1 + ǫ0 3 e 2 nie należy do V 1. Niech ǫ 1 = d(x 1 +x 2,V 1 ). Oczywiście ǫ 1 d(x 1 +x 2,x 1 ) = x 2 = ǫ0 3. I dalej indukcyjnie. Przypuśćmy, że dla i = 1,2,...,n zdefiniowaliśmy elementy x i w taki sposób, że odleg lość spe lnia (za lożenie indukcyjne) ǫ n 1 = d(x 1 +x 2 + +x n,v n 1 ) ǫ n 1 ǫ n 2 3. Niech x n+1 = ǫn 1 3 e n+1. Z niezależności zbioru {e 1,...,e n,e n+1 } wynika, że elementx 1 + +x n +x n+1 nienależydov n. Określmyǫ n = d(x 1 + +x n +x n+1,v n ) i zauważmy, że ǫ n d(x 1 + +x n +x n+1,x 1 + +x n ) = x n+1 = ǫ n 1 3, czyli, że za lożenie indukcyjne jest spe lnione dla n+1. W ten sposób skonstruowaliśmy ci ag x n (i liczby ǫ n ) o w lasności ǫ n ǫn 1 3 dla wszystklich n. Teraz zauważmy, że ci ag ǫ n tworzy szereg zbieżny, gdyż rekurencyjnie mamy ǫ n 1 3. Ale co najistotniejsze, mamy n również n=n 0+1 ǫ n ǫ n0 i=1 1 3 i = ǫ 1 n 0 2. Zatem ci ag x n tworzy szereg bezwzglȩdnie zbieżny, gdyż x n = ǫn 2 3 (dla n 2). Za lóżmy, że szereg ten jest zbieżny do pewnego x = x n. Z za lożenia o bazie Hamela, x musi należeć, do którejś podprzestrzeni V n0. Ale zauważmy, że odleg lość x 1 + +x n0 +x n0+1 od V n0 wynosi ǫ n0, zatem d(x,x 1 + +x n0 +x n0+1) nie może być mniejsza. Ale ta odleg lość to norma ogona szeregu n=n x 0+2 n, która nie przekracza ogona szeregu norm ǫ n3 n=n 0, a to nie przekracza ǫn ǫ 1 n 0 6 = ǫn 0 2. Sprzeczność. ZADANIE 21. Wskaż bazy topologiczne w c 0, c i l 2.
5 ZADANIE 22. Podaj przyk lad na to, że zbiór niezależny liniowo gȩsty nie musi być baz a topologiczn a (np. gdy jakiś element przestrzeni daje siȩ przybliżać kombinacjami liniowymi z tego zbioru, ale nie sumami czȩściowymi szeregu). Podaj inny przyk lad, gdzie nie ma jednoznaczności reprezentacji (na przyk lad dla zera). ZADANIE 23. Wykonaj rachunek pokazuj acy, że do sprawdzenia jednoznaczności przedstawienia wektora v jako szeregu w bazie B wystarczy to zrobić dla v = 0. ZADANIE 24. Wskaż bazȩ w przestrzeni funkcji ci ag lych na [0, 1] zeruj acych siȩ w ustalonym punkcie p. ZADANIE 26. W przestrzeni z iloczynem skalarnym wyprowadź warunek równoleg loboku: x+y 2 + x y 2 = 2 x 2 +2 y 2. ZADANIE 27. Przy za lożeniu warunku równoleg loboku wyprowadź wzór na iloczyn skalarny wyrażony wy l acznie za pomoc a normy. Sprawdź poprawność definicji. **************************************************************************** W zadaniach {e 1,e 2,...} jest uk ladem ortonormalnym w przestrzeni unitarnej V i x V. ZADANIE28. Sprawdź,żerzutortogonalnyx W napodprzestrzeńw = Lin{e 1,e 2,...,e n } jest jednoznaczny. ZADANIE 29. Sprawdź, że n x e i 2 x 2. i=1 ZADANIE 30. Niech x = n i=1 c ie i. Sprawdź, że x 2 = n i=1 c2 i. ZADANIE 31. Niech (c i ) l 2. Wykaż, że wtedy elementy x n = n i=1 c ie i tworz a ci ag podstawowy. ZADANIE 32. Wylicz, że jeśli istnieje granica x ci agu x n z poprzedniego zadania, to x 2 = c 2 i. i=1 **************************************************************************** ZADANIE33. Czywktórejśzprzestrzenic,c 0,l 1,l,L 1 (R),L (R),L 1 ([0,1]),L ([0,1]) da siȩ wprowadzić iloczyn skalarny zgodny z norm a?
6 ZADANIE 34. W przestrzeni L 2 (T) funkcji zespolonych ca lkowalnych z kwadratem modu lu na kole jednostkowym T = {z : z = 1}. iloczyn skalarny (zespolony) zadajemy wzorem f g = 1 2π f(z)g(z)dz. Udowodnij, żeuk ladfunkcji{γ n (z) = z n : n Z}jestbaz aortonormaln azespolonej przestrzeni Hilberta L 2 (T). ZADANIE 35. Czy L 2 ([0,1]) jest ośrodkow a przestrzeni a Hilberta? ZADANIE 36. Wykaż, że w przestrzeni Hilberta uk lad ortonormalny jest baz a wtedy i tylko wtedy gdy jedynym wektorem ortogonalnym do wszystkich wektorów bazy jest zero. ZADANIE 38. Wykaż, że każda rzeczywista ośrodkowa przestrzeń Hilberta jest izometrycznie izomorficzna z l 2. ZADANIE 39. Uk lad wielomianów 1,x,x 2,... jest liniowo niezależny w L 2 ([0,1]). Co otrzymamy po dokonaniu ortogonalizacji Gramma-Schmidta? Czy otrzymamy bazȩ? CZȨŚĆ ROZWIA ZANIA: Czȩści a rozwi azania jest wykazanie, że funkcje ci ag le leż a gȩsto w L 2 ([0,1]). Dan a funkcjȩ f L 2 ([0,1]) przybliżamy najpierw funkcj a ograniczon a. Uzyskujemytoobcinaj acf napoziomach M im: f M = min{ M,max{f,M}}. Ca lki f f M 2 dx zbiegaj a (przy M ) do zera, gdyż funkcje podca lkowe s a nieujemne i zbiegaj a punktowo do zera poniżej ca lkowalnej fukcji f 2. Nastȩpnie dowoln a funkcjȩ mierzaln a ograniczon a (np. f M ) można przybliżać jednostajnie funkcjami prostymi g n (to wiemy z teorii miary). Zbieżność jednostajna implikuje zbieżność w L 2 ([0,1]). Dalej, każda funkcja prosta g jest postaci k i=1 c i1 Ai, gdzie {A i } jest rozbiciem na zbiory mierzalne. Z regularności miary Lebesgue a, każdy ze zbiorów A i można przybliżyć z dok ladności a do ǫ kc i (w sensie miary) zawartym w nimzbioremdomkniȩtymf i izawieraj acymgozbioremotwartymu i. Ztwierdzenia Urysohnaistniejefunkcjaci ag laf i zeruj acasiȩpozazbioremu i irówna1naf i. Wtedy f i 1 Ai dx < ǫ kc i, a zatem, k lad ac f = k i=1 f i otrzymujemy g f dx < ǫ. W ten sposób przybliżyliśmy dowoln a funkcjȩ prost a funkcj a ci ag l a w L 1 ([0,1]), a ponieważ funkcja przybliżana i wszystkie przybliżaj ace funkcje s a wspólnie ograniczone, przybliżanie jest w L 2 ([0,1]). Koniec. ZADANIE 40. Niech f n = 2 1 [0, 1 2 n] [ 2 2 n, 3 2 n] [2n 1 2n,1] 1. Sprawdź, że uk lad {f n : n = 1,2,...} jest ortonormalny w L 2 ([0,1]). Czy jest on baz a? (Uk lad ten nazywa siȩ uk ladem Rademachera.)
7 ZADANIE 41. Sprawdź, że uk lad {sin(nx),cos(nx) : n = 1,2,...} jest baz a w L 2 ([ π,π]). CZȨŚĆROZWIA ZANIA:Gdzieśpodrodzetrzebapokazać,żewośrodkowejprzestrzeni Hilberta uk lad wektorów B = {v 1,v 2,...} ortonormalny i liniowo gȩsty jest baz a. To jest latwe. Wiemy, że rzut każdego wektora na przestrzeń domkniȩt a rozpiȩt a przez przeliczalny uk lad ortonormalny zapisuje siȩ jako szereg Fouriera nad tym uk ladem i jest to zapis jednoznaczny. Ale skoro lin(b) jest z za lożenia ca l a przestrzeni a, to rzut każdego wektora jest tymże wektorem. Czyli każdy wektor zapsiuje siȩ jednoznacznie jako szereg Fouriera nad B. Koniec. ZADANIE 42. Niech {x 1,x 2,...} bȩdzie uk ladem ortonormalnym w przestrzeni Hilberta V rozpinaj acym podprzestrzeń w laściw a W i niech x V. Wykaż, że rzut ortogonalny x W = n x n x x n jest najbliższym x-owi punktem podprzestrzeni W i jest to jedyny tak bliski punkt. ZADANIE 43. Rozwiń funkcjȩ y = x na [ π,π] w szereg Fouriera w bazie {1,sinnx,cosnx,n = 1,2,...}. ZADANIE 44. Dlaczego można powiedzieć, że ucho ludzkie to miȩdzy innymi przyrz ad do rozwijania funkcji w szereg Fouriera? Tomasz Downarowicz
Tomasz Downarowicz Instytut Matematyki i Informatyki Politechnika Wroc lawska Wroc law Wroc law, kwiecień 2011
Tomasz Downarowicz Instytut Matematyki i Informatyki Politechnika Wroc lawska 50-370 Wroc law Wroc law, kwiecień 2011 Analiza Funkcjonalna WPPT IIr. Wyk lady 4 i 5: Przestrzenie unitarne i Hilberta (rzeczywiste
Bardziej szczegółowoElementy analizy funkcjonalnej PRZESTRZENIE LINIOWE
Elementy analizy funkcjonalnej PRZESTRZENIE LINIOWE Niech K = R lub K = C oraz X - dowolny zbiór. Określmy dwa dzia lania: dodawanie + : X X X i mnożenie przez liczbȩ : K X X, spe lniaj ace nastȩpuj ace
Bardziej szczegółowoT O P O L O G I A WPPT I, sem. letni WYK LAD 8. Wroc law, 21 kwietnia D E F I N I C J E Niech (X, d) oznacza przestrzeń metryczn a.
T O P O L O G I A WPPT I, sem. letni WYK LAD 8 Zwartość D E F I N I C J E Niech (X, d) oznacza przestrzeń metryczn a. Wroc law, 1 kwietnia 008 Definicja 1. (X, d) jest ca lkowicie ograniczona jeśli dla
Bardziej szczegółowoWPPT 2r., sem. letni KOLOKWIUM 1 Wroc law, 19 kwietnia 2011
A N A L I Z A F U N K C J O N A L N A WPPT r, sem letni KOLOKWIUM Wroc law, 9 kwietnia 0 ZADANIE ab W pewnej przestrzeni mamy wie metryki i przy czym czyni nasz a przestrzeń zwart a a jest s labsza o (tzn
Bardziej szczegółowoAnaliza dla informatyków 2 DANI LI2 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu
Analiza dla informatyków 2 DANI LI2 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu Wyk lad 5 1. Iloczyn ortogonalny funkcji Wróćmy na chwilȩ do dowodu wzorów Eulera-Fouriera. Kluczow a rolȩ odgrywa l wzór:
Bardziej szczegółowoInformacja o przestrzeniach Hilberta
Temat 10 Informacja o przestrzeniach Hilberta 10.1 Przestrzenie unitarne, iloczyn skalarny Niech dana będzie przestrzeń liniowa X. Załóżmy, że każdej parze elementów x, y X została przyporządkowana liczba
Bardziej szczegółowoZadania z Analizy Funkcjonalnej I Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi?
Zadania z Analizy Funkcjonalnej I - 1 1. Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi? a) X = R, d(x, y) = arctg x y ; b) X = R n, d(x, y) = x 1 y 1 + x 2 y 2 + max i 3 x i
Bardziej szczegółowoa to, jako ogon szeregu zbieżnego można uczynić dowolnie ma lym wybieraj ac dostatecznei
Analiza Funkcjonalna WPPT IIr. semestr letni 2011 WYK LADY 2 i 3: PRZESTRZENIE UNORMOWANE i BANACHA BAZA TOPOLOGICZNA 29/03/11 Definicja. Norm a w rzestrzeni liniowej V nazywamy funkcjȩ : V [0, ) se lniaj
Bardziej szczegółowoTeoria miary WPPT IIr. semestr zimowy 2009 Wyk lady 6 i 7. Mierzalność w sensie Carathéodory ego Miara Lebesgue a na prostej
Teoria miary WPPT IIr. semestr zimowy 2009 Wyk lady 6 i 7. Mierzalność w sensie Carathéodory ego Miara Lebesgue a na prostej 27-28/10/09 ZBIORY MIERZALNE WZGLȨDEM MIARY ZEWNȨTRZNEJ Niech µ bȩdzie miar
Bardziej szczegółowoNiech X bȩdzie dowolnym zbiorem. Dobry porz adek to relacja P X X (bȩdziemy pisać x y zamiast x, y P ) o w lasnościach:
Teoria miary WPPT IIr semestr zimowy 2009 Wyk lad 4 Liczby kardynalne, indukcja pozaskończona DOBRY PORZA DEK 14/10/09 Niech X bȩdzie dowolnym zbiorem Dobry porz adek to relacja P X X (bȩdziemy pisać x
Bardziej szczegółowo1 Przestrzenie metryczne
Topologia I Notatki do wyk ladu LITERATURA UZUPE LNIAJA CA R. Duda, Wprowadzenie do topologii, czȩść I. R. Engelking, Topologia ogólna. R. Engelking, K. Sieklucki, Wstȩp do topologii. W. Rudin, Podstawy
Bardziej szczegółowoT O P O L O G I A O G Ó L N A WPPT WYK LAD 14 Topologie w przestrzeniach funkcji ci ag lych, Twierdzenie Stone a Weierstrassa
T O P O L O G I A O G Ó L N A WPPT WYK LAD 14 Topologie w przestrzeniach funkcji ci ag lych, Twierdzenie Stone a Weierstrassa Niech X i Y oznaczaj a przestrzenie topologiczne, zaś C(X,Y) bȩdzie zbiorem
Bardziej szczegółowoZadania z Analizy Funkcjonalnej I Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi?
Zadania z Analizy Funkcjonalnej I - 1 1. Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi?. a) X = R, x = arctg x ; b) X = R n, d(x, y) = x 1 y 1 + x 2 y 2 + max i 3 x i y i ;
Bardziej szczegółowoZadania z Analizy Funkcjonalnej I* - 1
Zadania z Analizy Funkcjonalnej I* - 1 1. Która z następujących przestrzeni jest przestrzenią Banacha w normie supremum: C(R); C ogr (R) przestrzeń funkcji ciągłych ograniczonych; C zw (R) przestrzeń funkcji
Bardziej szczegółowo1 Przestrzenie unitarne i przestrzenie Hilberta.
Przestrzenie unitarne i przestrzenie Hilberta.. Wykazać, że iloczyn skalarny w przestrzeni wektorowej X nad cia lem K ma nastepuj ace w lasności: (i) x, y + z = x, y + x, z, (ii) x, λy = λ x, y, (iii)
Bardziej szczegółowoAnaliza dla informatyków 1 DANI LI1 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu
Analiza dla informatyków 1 DANI LI1 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu Wyk lad 4 1. Zbiory otwarte i domkniȩte Pojȩcia które teraz wprowadzimy można rozpatrywać w każdej przestrzeni metrycznej
Bardziej szczegółowo2.7 Przestrzenie unormowane skończenie wymiarowe
2.7 Przestrzenie unormowane skończenie wymiarowe Rozważamy teraz przestrzenie unormowane X skończenie wymiarowe. Załóżmy, że dimx = m. Niech dalej e,e 2,...,e m będzie bazą algebraiczną tej przestrzeni
Bardziej szczegółowojest ciągiem elementów z przestrzeni B(R, R)
Wykład 2 1 Ciągi Definicja 1.1 (ciąg) Ciągiem w zbiorze X nazywamy odwzorowanie x: N X. Dla uproszczenia piszemy x n zamiast x(n). Przykład 1. x n = n jest ciągiem elementów z przestrzeni R 2. f n (x)
Bardziej szczegółowoWyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej
Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej 1 Baza przestrzeni liniowej Niech V bedzie przestrzenia liniowa. Powiemy, że podzbiór X V jest maksymalnym zbiorem liniowo niezależnym, jeśli X jest zbiorem
Bardziej szczegółowoci agi i szeregi funkcji Javier de Lucas Ćwiczenie 1. Zbadać zbieżność (punktow a i jednostajn a) ci agu funkcji nx 2 + x
ci agi i szeregi funkcji Javier de Lucas Ćwiczenie 1 Zbadać zbieżność (punktow a i jednostajn a) ci agu funkcji f n : [, [ x nx + x nx + 1, Rozwi azanie: Mówi siȩ, że ci ag funkcji f n zd aży punktowo
Bardziej szczegółowoSuma i przeciȩcie podprzestrzeni, przestrzeń ilorazowa Javier de Lucas
Suma i przeciȩcie podprzestrzeni, przestrzeń ilorazowa Javier de Lucas Ćwiczenie 1. Dowieść, że jeśli U i V s a podprzestrzeniami n-wymiarowej przestrzeni wektorowej oraz dim U = r i dim V = s, to max(0,
Bardziej szczegółowoRozdzia l 11. Przestrzenie Euklidesowe Definicja, iloczyn skalarny i norma. iloczynem skalarnym.
Rozdzia l 11 Przestrzenie Euklidesowe 11.1 Definicja, iloczyn skalarny i norma Definicja 11.1 Przestrzenia Euklidesowa nazywamy par e { X K,ϕ }, gdzie X K jest przestrzenia liniowa nad K, a ϕ forma dwuliniowa
Bardziej szczegółowon=0 Dla zbioru Cantora prawdziwe są wersje lematu 3.6 oraz lematu 3.8 przy założeniu α = :
4. Zbiory borelowskie. Zbiór wszystkich podzbiorów liczb naturalnych będziemy oznaczali przez ω. Najmniejszą topologię na zbiorze ω, w której zbiory {A ω : x A ω \ y}, gdzie x oraz y są zbiorami skończonymi,
Bardziej szczegółowoRozdzia l 2. Najważniejsze typy algebr stosowane w logice
Rozdzia l 2. Najważniejsze typy algebr stosowane w logice 1. Algebry Boole a Definicja. Kratȩ dystrybutywn a z zerem i jedynk a, w której dla każdego elementu istnieje jego uzupe lnienie nazywamy algebr
Bardziej szczegółowoTwierdzenie Stolza i metryki Javier de Lucas. a n = (2n + 1) 1 4 n 5 4
Twierdzenie Stolza i metryki Javier de Lucas Zadanie Zbadać zbieżność ci agu i znaleźć granicȩ: a n 4 + 3 4 + + (2n + ) 4 n 5 4 Rozwi azanie: Żeby obliczyć tak a granicȩ korzystamy z twierdzenia Stolza,
Bardziej szczegółowoZdzisław Dzedzej. Politechnika Gdańska. Gdańsk, 2013
Zdzisław Dzedzej Politechnika Gdańska Gdańsk, 2013 1 PODSTAWY 2 3 Definicja. Przestrzeń metryczna (X, d) jest zwarta, jeśli z każdego ciągu {x n } w X można wybrać podciąg zbieżny {x nk } w X. Ogólniej
Bardziej szczegółowo1 Przestrzenie Hilberta
M. Beśka, Wykład monograficzny, Dodatek 1 1 Przestrzenie Hilberta 1.1 Podstawowe fakty o przestrzeniach Hilberta Niech H będzie przestrzenią liniową nad ciałem liczb rzeczywistych. Określmy odwzorowanie,
Bardziej szczegółowoWyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych
Wyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych 1 Określenie podprzestrzeni Definicja 6.1. Niepusty podzbiór V 1 V nazywamy podprzestrzeni przestrzeni liniowej V, jeśli ma on nastepuj ace w lasności: (I)
Bardziej szczegółowoT O P O L O G I A O G Ó L N A. WPPT WYK LAD 13 Ci agi uogólnione, topologie w przestrzeniach produktowych
T O P O L O G I A O G Ó L N A WPPT WYK LAD 13 Ci agi uogólnione, topologie w przestrzeniach produktowych Definicja. Przez rodzinȩ skierowan a rozumiemy dowolny zbiór z porz adkiem czȩściowym (K, ), taki
Bardziej szczegółowoRodzinę F złożoną z podzbiorów zbioru X będziemy nazywali ciałem zbiorów, gdy spełnione są dwa następujące warunki.
3. Funkcje borelowskie. Rodzinę F złożoną z podzbiorów zbioru X będziemy nazywali ciałem zbiorów, gdy spełnione są dwa następujące warunki. (1): Jeśli zbiór Y należy do rodziny F, to jego dopełnienie X
Bardziej szczegółowoSTYSTYSTYKA dla ZOM II dr inż Krzysztof Bryś Wykad 1
1 STYSTYSTYKA dla ZOM II dr inż Krzysztof Bryś Wykad 1 Klasyczny Rachunek Prawdopodobieństwa. 1. Pojȩcia wstȩpne. Doświadczeniem losowym nazywamy doświadczenie, którego wynik nie jest znany. Posiadamy
Bardziej szczegółowoWykład 1. Przestrzeń Hilberta
Wykład 1. Przestrzeń Hilberta Sygnały. Funkcje (w języku inżynierów - sygnały) które będziemy rozważali na tym wykładzie będą kilku typów Sygnały ciągłe (analogowe). ) L (R) to funkcje na prostej spełniające
Bardziej szczegółowoWyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej
Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej 1 Operacje elementarne na uk ladach wektorów Niech α 1,..., α n bed dowolnymi wektorami przestrzeni liniowej V nad cia lem K. Wyróżniamy nastepuj ace operacje
Bardziej szczegółowoWykład 1. Przestrzeń Hilberta
Wykład 1. Przestrzeń Hilberta Sygnały. Funkcje (w języku inżynierów - sygnały) które będziemy rozważali na tym wykładzie będą kilku typów Sygnały ciągłe (analogowe). ) L 2 (R) to funkcje na prostej spełniające
Bardziej szczegółowoz n n=1 S n nazywamy sum a szeregu. Szereg, który nie jest zbieżny, nazywamy rozbieżnym. n=1
3 Szeregi zespolone 3. Szeregi liczbowe Mówimy, że szereg o wyrazach zespolonych jest zbieżny, jeżeli ci ag jego sum czȩściowych {S n }, gdzie S n = z + z +... + jest zbieżny do granicy w laściwej. Granicȩ
Bardziej szczegółowo1 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 szczegółowoWyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne
Wyk lad 11 Wektory i wartości w lasne 1 Wektory i wartości w lasne Niech V bedzie przestrzenia liniowa nad cia lem K Każde przekszta lcenie liniowe f : V V nazywamy endomorfizmem liniowym przestrzeni V
Bardziej szczegółowoZadania do Rozdziału X
Zadania do Rozdziału X 1. 2. Znajdź wszystkie σ-ciała podzbiorów X, gdy X = (i) {1, 2}, (ii){1, 2, 3}. (b) Znajdź wszystkie elementy σ-ciała generowanego przez {{1, 2}, {2, 3}} dla X = {1, 2, 3, 4}. Wykaż,
Bardziej szczegółowoW poszukiwaniu kszta ltów kulistych
W poszukiwaniu kszta ltów kulistych Piotr Mankiewicz April 4, 2005 Konwersatorium dla doktorantów Notacje 1 Cia lo wypuk le - wypuk ly, domkniȩty podzbiór ograniczony w R n. Odleg lość geometryczna dwóch
Bardziej szczegółowoTOPOLOGIA PRZESTRZENI METRYCZNYCH, ZWARTOŚĆ,
TOPOLOGIA PRZESTRZENI METRYCZNYCH, ZWARTOŚĆ, SPÓJNOŚĆ I POJȨCIA BLISKIE (DO UŻYTKU WEWNȨTRZNEGO, I DO SPRAWDZENIA) R R Abstract. Poniższe notatki do ćwiczeń zbieraj a podstawowe pojȩcia i stwierdzenia
Bardziej szczegółowoAnaliza matematyczna / Witold Kołodziej. wyd Warszawa, Spis treści
Analiza matematyczna / Witold Kołodziej. wyd. 5. - Warszawa, 2010 Spis treści Wstęp 1. Podstawowe pojęcia mnogościowe 13 1. Zbiory 13 2. Działania na zbiorach 14 3. Produkty kartezjańskie 15 4. Relacje
Bardziej szczegółowoAnaliza funkcjonalna 1.
Analiza funkcjonalna 1. Wioletta Karpińska Semestr letni 2015/2016 0 Bibliografia [1] Banaszczyk W., Analiza matematyczna 3. Wykłady. (http://math.uni.lodz.pl/ wbanasz/am3/) [2] Birkholc A., Analiza matematyczna.
Bardziej szczegółowoANALIZA II 15 marca 2014 Semestr letni. Ćwiczenie 1. Czy dan a funkcjȩ da siȩ dookreślić w punkcie (0, 0) tak, żeby otrzymana funkcja by la ci ag la?
Ci ag lość i norma Ćwiczenie. Czy dan a funkcjȩ da siȩ dookreślić w punkcie (0, 0) tak, żeby otrzymana funkcja by la ci ag la? f (x, y) = x2 y 2 x 2 + y 2, f 2(x, y) = x2 y x 2 + y 2 f 3 (x, y) = x2 y
Bardziej szczegółowoTwierdzenie spektralne
Twierdzenie spektralne Algebrę ograniczonych funkcji borelowskich na K R będziemy oznaczać przez B (K). Spektralnym rozkładem jedności w przestrzeni Hilberta H nazywamy odwzorowanie, które każdemu zbiorowi
Bardziej szczegółowo7. Miara, zbiory mierzalne oraz funkcje mierzalne.
7. Miara, zbiory mierzalne oraz funkcje mierzalne. Funkcję rzeczywistą µ nieujemną określoną na ciele zbiorów S będziemy nazywali miarą, gdy dla dowolnego ciągu A 0, A 1,... zbiorów rozłącznych należących
Bardziej szczegółowoWyk lad 12. (ii) najstarszy wspó lczynnik wielomianu f jest elementem odwracalnym w P. Dowód. Niech st(f) = n i niech a bedzie
1 Dzielenie wielomianów Wyk lad 12 Ważne pierścienie Definicja 12.1. Niech P bedzie pierścieniem, który może nie być dziedzina ca lkowitości. Powiemy, że w pierścieniu P [x] jest wykonalne dzielenie z
Bardziej szczegółowoWyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera
Wyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera Określenie podpierścienia Definicja 9.. Podpierścieniem pierścienia (P, +,, 0, ) nazywamy taki podzbiór A P, który jest pierścieniem ze wzgledu
Bardziej szczegółowoWyk lad 9 Przekszta lcenia liniowe i ich zastosowania
Wyk lad 9 Przekszta lcenia liniowe i ich zastosowania 1 Przekszta lcenia liniowe i ich w lasności Definicja 9.1. Niech V i W bed przestrzeniami liniowymi. Przekszta lcenie f : V W spe lniajace warunki:
Bardziej szczegółowoOSOBNO ANALITYCZNYCH
Uniwersytet Jagielloński Instytut Matematyki Zbigniew B locki ZBIORY OSOBLIWOŚCI FUNKCJI OSOBNO ANALITYCZNYCH Praca magisterska Promotor: Prof. dr hab. Józef Siciak Kraków 99 .Wstȩp. Jeśli Ω jest zbiorem
Bardziej szczegółowoZadania z Rachunku Prawdopodobieństwa - 12
Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa - 12 1. Udowodnij, że dla dowolnych punktów x n, x w przestrzeni metrycznej E δ xn δ x wtedy i tylko wtedy gdy x n x. 2. Wykaż, że 1 n n k=1 δ k/n λ, gdzie λ jest
Bardziej szczegółowoWykład 21 Funkcje mierzalne. Kostrukcja i własności całki wzglȩdem miary przeliczalnie addytywnej
Wykład 2 Funkcje mierzalne. Kostrukcja i własności całki wzglȩdem miary przeliczalnie addytywnej czȩść II (opracował: Piotr Nayar) Definicja 2.. Niech (E, E) bȩdzie przestrzenia mierzalna i niech λ : E
Bardziej szczegółowoZagadnienie Dualne Zadania Programowania Liniowego. Seminarium Szkoleniowe Edyta Mrówka
Zagadnienie Dualne Zadania Programowania Liniowego Seminarium Szkoleniowe Edyta Mrówka Ogólne zagadnienie PL Znajdź taki wektor X = (x 1, x 2,..., x n ), który minimalizuje kombinacje liniow a przy ograniczeniach
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA dla ZPM I dr inż Krzysztof Bryś wyk lad 1,2 KLASYCZNY RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA
1 STATYSTYKA MATEMATYCZNA dla ZPM I dr inż Krzysztof Bryś wyk lad 1,2 KLASYCZNY RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA 1. Pojȩcia wstȩpne. Doświadczeniem losowym nazywamy doświadczenie, którego wynik nie jest znany.
Bardziej szczegółowoRozdzia l 9. Zbiory liczb porz adkowych. Liczby porz adkowe izolowane i graniczne
Rozdzia l 9. Zbiory liczb porz adkowych. Liczby porz adkowe izolowane i graniczne 1. Kresy wzglȩdem dowolnego zbioru liczb porz adkowych Poświȩcimy teraz uwagȩ przede wszystkich kratowym w lasnościom klasy
Bardziej szczegółowo7 Twierdzenie Fubiniego
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, wykład 7 19 7 Twierdzenie Fubiniego 7.1 Miary produktowe Niech i będą niepustymi zbiorami. Przez oznaczmy produkt kartezjański i tj. zbiór = { (x, y : x y }. Niech E oraz
Bardziej szczegółowoB jest liniowo niezależny V = lin (B) 1. Układ pusty jest bazą przestrzeni trywialnej {θ}. a i v i = i I. b i v i, (a i b i ) v i = θ.
8 Baza i wymiar Definicja 8.1. Bazą przestrzeni liniowej nazywamy liniowo niezależny układ jej wektorów, który generuję tę przestrzeń. Innymi słowy, układ B = (v i ) i I wektorów z przestrzeni V jest bazą
Bardziej szczegółowoWykład 10. Stwierdzenie 1. X spełnia warunek Borela wtedy i tylko wtedy, gdy każda scentrowana rodzina zbiorów domkniętych ma niepusty przekrój.
Wykład 10 Twierdzenie 1 (Borel-Lebesgue) Niech X będzie przestrzenią zwartą Z każdego pokrycia X zbiorami otwartymi można wybrać podpokrycie skończone Dowód Lemat 1 Dla każdego pokrycia U przestrzeni ośrodkowej
Bardziej szczegółowoWyk lad 14 Cia la i ich w lasności
Wyk lad 4 Cia la i ich w lasności Charakterystyka cia la Określenie cia la i w lasności dzia lań w ciele y ly omówione na algerze liniowej. Stosujac terminologie z teorii pierścieni możemy powiedzieć,
Bardziej szczegółowoLiczby zespolone, liniowa zależność i bazy Javier de Lucas. a d b c. ad bc
Liczby zespolone, liniowa zależność i bazy Javier de Lucas Ćwiczenie. Dowieść, że jeśli µ := c d d c, to homografia h(x) = (ax+b)/(cx+d), a, b, c, d C, ad bc, odwzorowuje oś rzeczywist a R C na okr ag
Bardziej szczegółowozbiorów domkniętych i tak otrzymane zbiory domknięte ustawiamy w ciąg. Oznaczamy
5. Funkcje 1 klasy Baire a. Pod koniec XIX i początkiem XX wieku kilku matematyków zajmowało się problemami dotyczącymi klasyfikacji funkcji borelowskich: między innymi R. Baire, E. Borel, H. Lebesgue
Bardziej szczegółowoFoliacje symetralnymi w zespolonej przestrzeni hiperbolicznej
Foliacje symetralnymi w zespolonej przestrzeni hiperbolicznej Maciej Czarnecki Uniwersytet Lódzki 8 Forum Matematyków Polskich Lublin, 21 września 2017 r. Forma hermitowska na C n+1 X Y = X 1 Y 1 +...
Bardziej szczegółowoROZDZIA l 13. Zbiór Cantora
ROZDZIA l 3 Zbiór Cantora Jednym z najciekawszych i najcze ściej spotykanych w matematyce zbiorów jest zbiór Cantora W tym rozdziale opiszemy jego podstawowe w lasności topologiczne Najprościej można go
Bardziej szczegółowo1 + iϕ n. = cos ϕ + i sin ϕ. e n z n n n. c M n z n, c n z Mn.
WRAiT 2 #1 1. Dla jakich a C ciągi o wyrazach na n, a n 1 + a n, an /n, są zbieżne? 2. Wykaż zbieżność i znajdź granice ciągów n a k, a n 1 + a 2n ( a < 1), a n 1 + a 2n ( a > 1), 1 n 3. Dla danego ϕ R
Bardziej szczegółowoAnaliza Funkcjonalna - Zadania
Analiza Funkcjonalna - Zadania 1 Wprowadzamy następujące oznaczenia. K oznacza ciało liczb rzeczywistych lub zespolonych. Jeżeli T jest dowolnym zbiorem niepustym, to l (T ) = {x : E K : x funkcja ograniczona}.
Bardziej szczegółowoGeometria odwzorowań inżynierskich rzut środkowy 06A
Scriptiones Geometrica Volumen I (2014), No. 6A, 1 10. Geometria odwzorowań inżynierskich rzut środkowy 06A Edwin Koźniewski Zak lad Informacji Przestrzennej 1. Rzut środkowy i jego niezmienniki Przyjmijmy
Bardziej szczegółowo1 Ciągłe operatory liniowe
1 Ciągłe operatory liniowe Załóżmy, że E, F są przestrzeniami unormowanymi. Definicja 1.1. Operator liniowy T : E F nazywamy ograniczonym, jeżeli zbiór T (B) F jest ograniczony dla dowolnego zbioru ograniczonego
Bardziej szczegółowoRozdział 4. Ciągi nieskończone. 4.1 Ciągi nieskończone
Rozdział 4 Ciągi nieskończone W rozdziale tym wprowadzimy pojęcie granicy ciągu. Dalej rozszerzymy to pojęcie na przypadek dowolnych funkcji. Jak zauważyliśmy we wstępie jest to najważniejsze pojęcie analizy
Bardziej szczegółowoSterowalność liniowych uk ladów sterowania
Sterowalność liniowych uk ladów sterowania W zadaniach sterowania docelowego należy przeprowadzić obiekt opisywany za pomoc a równania stanu z zadanego stanu pocz atkowego ẋ(t) = f(x(t), u(t), t), t [t,
Bardziej szczegółowoWyk lad 3 Wielomiany i u lamki proste
Wyk lad 3 Wielomiany i u lamki proste 1 Konstrukcja pierścienia wielomianów Niech P bedzie dowolnym pierścieniem, w którym 0 1. Oznaczmy przez P [x] zbiór wszystkich nieskończonych ciagów o wszystkich
Bardziej szczegółowoRobert Kowalczyk. Zbiór zadań z teorii miary i całki
Robert Kowalczyk Zbiór zadań z teorii miary i całki 2 Zadanie 1 Pokazać, że poniższe dwie definicje σ-ciała M są równoważne: (i) Rodzinę M podzbiorów przestrzeni X nazywamy σ-ciałem jeżeli zachodzą następujące
Bardziej szczegółowoCia la i wielomiany Javier de Lucas
Cia la i wielomiany Javier de Lucas Ćwiczenie 1. Za lóż, że (F, +,, 1, 0) jest cia lem i α, β F. w laściwości s a prawd a? Które z nastȩpuj acych 1. 0 α = 0. 2. ( 1) α = α. 3. Każdy element zbioru F ma
Bardziej szczegółowoWyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego
Wyk lad 8 Rzad macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego 1 Określenie rz edu macierzy Niech A bedzie m n - macierza Wówczas wiersze macierzy A możemy w naturalny sposób traktować jako wektory przestrzeni
Bardziej szczegółowoAnaliza matematyczna 2, cze ść dziesia ta
Analiza matematyczna 2, cze ść dziesia ta Informacja ogólna dla tych, którzy jeszcze ze mna chca rozmawiać o stopniach: zdecydowana wie kszość twierdzeń w matematyce, w analizie w szczególności, sk lada
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA DYSKRETNA - wyk lad 1 dr inż Krzysztof Bryś. Wprowadzenie
1 MATEMATYKA DYSKRETNA - wyk lad 1 dr inż Krzysztof Bryś Wprowadzenie Istniej a dwa różne kryteria mówi ace, które narzȩdzia matematyczne należy zaliczyć do matematyki dyskretnej. Pierwsze definiuje matematykȩ
Bardziej szczegółowo2 Rodziny zbiorów. 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów. M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11 2 Rodziny zbiorów 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów Niech X będzie niepustym zbiorem. Rodzinę indeksowaną zbiorów {A i } i I 2 X nazywamy rozbiciem zbioru X
Bardziej szczegółowo(b) Suma skończonej ilości oraz przekrój przeliczalnej ilości zbiorów typu G α
FUNKCJE BORELOWSKIE Rodzinę F podzbiorów zbioru X (tzn. F X) będziemy nazywali ciałem gdy spełnione są warunki: (1) Jeśli zbiór Y F, to dopełnienie X \ Y też należy do rodziny F. (2) Jeśli S F jest skończoną
Bardziej szczegółowoWersja testu D 14 września 2011 r. 1. Czy prawda jest, że a) x Z y Z y 2 = 2 ; b) x Z y Z x 2 = 1 ; c) x Z y Z x 2 = 2 ; d) x Z y Z y 2 = 1?
1. Czy prawda jest, że a) x Z y Z y 2 = 2 ; b) x Z y Z x 2 = 1 ; c) x Z y Z x 2 = 2 ; d) x Z y Z y 2 = 1? 2. Czy prawda jest, że a) 5 8 1 jest podzielne przez 4 ; b) 5 7 1 jest podzielne przez 4 ; c) 3
Bardziej szczegółowoPierwsze kolokwium z Matematyki I 4. listopada 2013 r. J. de Lucas
Pierwsze kolokwium z Matematyki I 4. listopada 03 r. J. de Lucas Uwagi organizacyjne: Każde zadanie rozwi azujemy na osobnej kartce, opatrzonej imieniem i nazwiskiem w lasnym oraz osoby prowadz acej ćwiczenia,
Bardziej szczegółowoKorzystając z własności metryki łatwo wykazać, że dla dowolnych x, y, z X zachodzi
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, Dodatek 158 10 Dodatek 10.1 Przestrzenie metryczne Niech X będzie niepustym zbiorem. Funkcję d : X X [0, ) spełniającą dla x, y, z X warunki (i) d(x, y) = 0 x = y, (ii)
Bardziej szczegółowoSterowanie optymalne dla uk ladów nieliniowych. Zasada maksimum Pontriagina.
Sterowanie optymalne dla uk ladów nieliniowych. Zasada maksimum Pontriagina. Podstawowy problem sterowania optymalnego dla uk ladów nieliniowych W podstawowym problemie sterowania optymalnego minimalizacji
Bardziej szczegółowoPrzestrzenie wektorowe, liniowa niezależność Javier de Lucas
Przestrzenie wektorowe, liniowa niezależność Javier de Lucas Ćwiczenie 1. W literaturze można znaleźć pojȩcia przestrzeni liniowej i przestrzeni wektorowej. Obie rzeczy maj a tak a sam a znaczenie. Nastȩpuj
Bardziej szczegółowoLOGIKA ALGORYTMICZNA
LOGIKA ALGORYTMICZNA 0.0. Relacje. Iloczyn kartezjański: A B := (a, b) : a A i b B} (zak ladamy, że (x, y) i (u, v) s a równe wtedy i tylko wtedy gdy x = u i y = v); A n := (x 1,..., x n ) : x i A}; R
Bardziej szczegółowoP (x, y) + Q(x, y)y = 0. g lym w obszrze G R n+1. Funkcje. zania uk ladu (1) o wykresie przebiegaja
19. O ca lkach pierwszych W paragrafie 6 przy badaniu rozwia zań równania P (x, y) + Q(x, y)y = 0 wprowadzono poje cie ca lki równania, podano pewne kryteria na wyznaczanie ca lek równania. Znajomość ca
Bardziej szczegółowoPrzestrzenie metryczne. Elementy Topologii. Zjazd 2. Elementy Topologii
Zjazd 2 Przestrzenia metryczna (X, d) nazywamy parę złożona ze zbioru X i funkcji d : X X R, taka, że 1 d(x, y) 0 oraz d(x, y) = 0 wtedy i tylko wtedy, gdy x = y, 2 d(x, y) = d(y, x), 3 d(x, z) d(x, y)
Bardziej szczegółowoWykłady... b i a i. i=1. m(d k ) inf
Wykłady... CŁKOWNIE FUNKCJI WIELU ZMIENNYCH Zaczniemy od konstrukcji całki na przedziale domkniętym. Konstrukcja ta jest, w gruncie rzeczy, powtórzeniem definicji całki na odcinku domkniętym w R 1. Przedziałem
Bardziej szczegółowoPojȩcie przestrzeni metrycznej
ROZDZIA l 1 Pojȩcie przestrzeni metrycznej Definicja 1.1. Dowolny niepusty zbiór X z funkcja ρ : X X [0, ), spe lniaja ca naste puja ce trzy warunki M1: ρ(x, y) = 0 x = y, M2: ρ(x, y) = ρ(y, x), M3: ρ(x,
Bardziej szczegółowow teorii funkcji. Dwa s lynne problemy. Micha l Jasiczak
Równania różniczkowe czastkowe w teorii funkcji. Dwa s lynne problemy. Micha l Jasiczak Horyzonty 2014 Podstawowy obiekt wyk ladu: funkcje holomorficzne wielu zmiennych Temat: dwa problemy, których znane
Bardziej szczegółowoAnaliza funkcjonalna I. Ryszard Szwarc
Analiza funkcjonalna I Ryszard Szwarc Wrocław 2010 2 Spis treści 1 Przestrzenie unormowane 3 1.1 Dodatek.............................. 13 2 Operatory liniowe 15 3 Przestrzenie Hilberta 26 3.1 Podstawowe
Bardziej szczegółowoAnaliza I.2*, lato 2018
Analiza I.2*, lato 218 Marcin Kotowski 14 czerwca 218 Zadanie 1. Niech x (, 1) ma rozwinięcie binarne.x 1 x 2.... Niech dla x, 1: oraz f() = f(1) =. Pokaż, że f: f(x) = lim sup n (a) przyjmuje wszystkie
Bardziej szczegółowoPOCHODNA KIERUNKOWA. DEFINICJA Jeśli istnieje granica lim. to granica ta nazywa siȩ pochodn a kierunkow a funkcji f(m) w kierunku osi l i oznaczamy
POCHODNA KIERUNKOWA Pochodne cz astkowe funkcji f(m) = f(x, y, z) wzglȩdem x, wzglȩdem y i wzglȩdem z wyrażaj a prȩdkość zmiany funkcji w kierunku osi wspó lrzȩdnych; np. f x jest prȩdkości a zmiany funkcji
Bardziej szczegółowoTopologia I*, jesień 2012 Zadania omawiane na ćwiczeniach lub zadanych jako prace domowe, grupa 1 (prowadzący H. Toruńczyk).
Topologia I*, jesień 2012 Zadania omawiane na ćwiczeniach lub zadanych jako prace domowe, grupa 1 (prowadzący H. Toruńczyk). Zadania w dużej mierze pochodzą z zestawu zadań w rozdziale 8 skryptu autorów
Bardziej szczegółowoLista. 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 szczegółowoWYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU
Zał. nr do ZW WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim ANALIZA FUNKCJONALNA Nazwa w języku angielskim Functional Analysis Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Matematyka
Bardziej szczegółowoRozdzia l 3. Elementy algebry uniwersalnej
Rozdzia l 3. Elementy algebry uniwersalnej 1. Podalgebry, homomorfizmy Definicja. Niech = B A oraz o bȩdzie n-argumentow a operacj a na zbiorze A. Mówimy, że zbiór B jest zamkniȩty na operacjȩ o, gdy dla
Bardziej szczegółowoRozdział 6. Ciągłość. 6.1 Granica funkcji
Rozdział 6 Ciągłość 6.1 Granica funkcji Podamy najpierw dwie definicje granicy funkcji w punkcie i pokażemy ich równoważność. Definicja Cauchy ego granicy funkcji w punkcie. Niech f : X R, gdzie X R oraz
Bardziej szczegółowogranicą ciągu funkcyjnego (f n ) n N W symbolicznym zapicie fakt, że f jest granicą ciągu funkcyjnego (f n ) n N możemy wyrazić następująco: ε>0 N N
14. Określenie ciągu i szeregu funkcyjnego, zbieżność punktowa i jednostajna. Własności zbieżności jednostajnej. Kryterium zbieżności jednostajnej szeregu funkcyjnego. 1 Definicja Ciąg funkcyjny Niech
Bardziej szczegółowoa 1, a 2, a 3,..., a n,...
III. Ciągi liczbowe. 1. Definicja ciągu liczbowego. Definicja 1.1. Ciągiem liczbowym nazywamy funkcję a : N R odwzorowującą zbiór liczb naturalnych N w zbiór liczb rzeczywistych R i oznaczamy przez {a
Bardziej szczegółowoPrzestrzeń unitarna. Jacek Kłopotowski. 23 października Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH
Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH 23 października 2018 Definicja iloczynu skalarnego Definicja Iloczynem skalarnym w przestrzeni liniowej R n nazywamy odwzorowanie ( ) : R n R n R spełniające
Bardziej szczegółowo1 Elementy analizy funkcjonalnej
M. Beśka, Dodatek 1 1 Elementy analizy funkcjonalnej 1.1 Twierdzenia o reprezentacji Zaczniemy od znanego twierdzenia Riesza Twierdzenie 1.1 (Riesz) Niech będzie zwartą przestrzenią metryczną i załóżmy,
Bardziej szczegółowosa dzie metryka z euklidesowa, to znaczy wyznaczaja ca cki, Wojciech Suwiński)
Zadanie 1 Pokazać, że dowolne dwie kule w R z metryka sa homeomorficzne Niech ρ be dzie metryka równoważna z, to znaczy wyznaczaja ca topologie na R Czy wynika z tego, że dowolne dwie kule w metryce ρ
Bardziej szczegółowo