Piotr Zakrzewski. Teoria mnogości. (skrypt wykładu) (wersja z )

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Piotr Zakrzewski. Teoria mnogości. (skrypt wykładu) (wersja z )"

Transkrypt

1 Piotr Zakrzewski Teoria mnogości (skrypt wykładu) (wersja z )

2 WSTĘP Skrypt obejmuje aktualny program (dostępny na stronie edu.pl/kontroler.php?_action=actionx:katalog2/przedmioty/pokazprzedmiot(kod: TMN)) wykładu fakultatywnego Teoria mnogości, wielokrotnie prowadzonego przeze mnie na Wydziale MIM Uniwersytetu Warszawskiego. Pisząc go, korzystałem z licznych książek, których spis zamieszczam w bibliografii. Zalążkiem skryptu stały się notatki do wykładu z roku akad. 2013/14, spisane w LaTeX-u przez słuchacza tego wykładu, pana mgr. Grzegorza Bokotę, któremu chciałbym za to serdecznie podziękować. Dziękuję też panu dr. Mateuszowi Łełykowi oraz licznym moim studentom za wskazanie wielu literówek i innych usterek tekstu. Praca nad skryptem nie jest zakończona i może on nadal zawierać błędy. Będę wdzięczny Czytelnikom za wszelkie uwagi krytyczne. Aktualna wersja skryptu znajduje się na stronie: Piotr Zakrzewski

3 Spis treści 1. Aksjomaty teorii mnogości Dobre porządki i liczby porządkowe Zbiory dobrze uporządkowane Definicja liczb porządkowych Arytmetyka liczb porządkowych Definiowanie przez indukcję, twierdzenie Zermelo i lemat Kuratowskiego-Zorna Liczby kardynalne Definicja liczb kardynalnych Działania na liczbach kardynalnych Współczynnik współkońcowości Potęgowanie liczb kardynalnych Zbiory domknięte i nieograniczone oraz zbiory stacjonarne Zbiory domknięte i nieograniczone Zbiory stacjonarne lemat Fodora Filtry, ideały i ultrafiltry Definicja filtru, ideału i ultrafiltru Istnienie ultrafiltrów niegłównych. Rodziny niezależne Filtry i ideały κ-zupełne. Liczby mierzalne i macierz Ulama Zasada zwartości Twierdzenia podziałowe Drzewa Rodziny prawie rozłączne i -systemy Zbiory prawie rozłączne systemy Bibliografia

4 1. Aksjomaty teorii mnogości Przedmiotem badań teorii mnogości są zbiory. Powszechnie przyjęty system aksomatów E. Zermelo i A. A. Fraenkla wraz z aksjomatem wyboru (w skrócie: ZFC C jest pierwszą literą angielskiego słowa choice, czyli wybór) opisują uniwersum, którego wszystkimi obiektami są zbiory (wobec czego znika różnica pomiędzy zbiorem, a rodziną zbiorów). Aksjomaty teorii ZFC gwarantują, że to uniwersum jest niepuste: istnieje zbiór pusty(aksjomat zbioru pustego). Zapewniają, że każdy zbiór jest wyznaczony jednoznacznie przez swoje elementy: zbiory, które mają dokładnie te same elementy są identyczne (aksjomat ekstensjonalności). Pozwalają tworzyć zbiory z danych elementów: dla dowolnych zbiorów A i B istnieje zbiór C, którego elementami są dokładnie zbiory A oraz B (aksjomat pary). Umożliwiają definiowanie zbiorów za pomocą definiowalnych własności. Dokładniej, jeśli W jest własnością, zdefiniowaną za pomocą formuły logiki pierwszego rzędu w języku, którego jedynym symbolem pozalogicznym jest predykat należenia, to dla każdego zbioru A istnieje zbiór B = {a A : W (a)}, złożony z dokładnie tych a B, które mają własność W (aksjomaty wyróżniania). Inny dopuszczalny sposób definiowania zbiorów polega na tym, że jeśli W (x, y) jest definiowalną własnością i A jest zbiorem, spełniającym warunek, że dla każdego a A istnieje dokładnie jeden b taki, że W (a, b), to istnieje zbiór B = {b : a A W (a, b)}, będący obrazem zbioru A względem funkcji o dziedzinie A, zdefiniowanej za pomocą własności W (x, y) (aksjomaty zastępowania). Kolejne aksjomaty leżą u podstaw używania następujących operacji na zbiorach: sumy: dla każdego zbioru A istnieje zbiór A = {x : A (x A A A)} (aksjomat sumy), zbioru potęgowego: dla każdego zbioru A istnieje zbiór P(A) = {Z : Z A} (aksjomat zbioru potęgowego), produktu: dla dowolnej indeksowanej rodziny niepustych zbiorów (A i : i I) zbiór A i = {f : f : I A i i If(i) A i } i I i I 3

5 jest niepusty (aksjomat wyboru). Zauważmy, że aksjomat wyboru postuluje istnienie funkcji f : I i I A i takiej, że f(i) A i dla każdego i I (tzw. funkcji wyboru dla rodziny (A i : i I)) mimo, że nie została ona w żaden sposób zdefiniowana. Aksjomat wyboru gwarantuje też, że dla dowolnej rodziny A, złożonej z niepustych zbiorów, istnieje funkcja f : A A taka, że f(a) A dla każdego A A, którą nazywamy funkcją wyboru dla rodziny A. Aksjomat wyboru zapewnia również, że jeśli rodzina A składa się z niepustych zbiorów parami rozłącznych, to istnieje selektor tej rodziny, tzn. taki zbiór S A, który z każdym ze zbiorów rodziny A ma dokładnie jeden element wspólny. Ostatnim aksjomatem, z którego w tych wykładach będziemy korzystać, jest aksjomat nieskończoności, który zapewnia istnienie zbiorów nieskończonych i w szczególności zbioru liczb naturalnych N = {0, 1, 2,...}. Do teorii ZFC należy jeszcze aksjomat regularności, który narzuca na zbiory następujący warunek: każdy niepusty zbiór A ma element rozłączny z A. Wynika stąd w szczególności, że nie istnieje zbiór A taki, że A A. W tych wykładach ani z aksjomatu regularności, ani z tej jego konsekwencji, nie będziemy jednak korzystać. Uwaga 1.1. Jeśli A jest dowolnym zbiorem, to choć aksjomaty ZFC bez aksjomatu regularności nie pociągają za sobą (o ile, w co wierzymy, są niesprzeczne), że A A, to zawsze istnieje zbiór p A. Mianowicie, wystarczy wziąć p = {x A : x x} (tzw. paradoks Russella). Wynika stąd w szczególności, że nie istnieje zbiór, do którego należą wszystkie zbiory.

6 2. Dobre porządki i liczby porządkowe 2.1. Zbiory dobrze uporządkowane Definicja 2.1. Dobry porządek zbioru X to taki liniowy porządek zbioru X, że w każdym niepustym zbiorze A X istnieje element najmniejszy. Zbiór dobrze uporządkowany to para (X, ), gdzie jest dobrym porządkiem zbioru X. Przykład 2.2. Przykłady dobrych porządków: (1) Dowolny porządek liniowy zbioru skończonego. (2) Zwykły porządek w N. (3) Zwykły porządek w zbiorach: {1 1 : n N \ {0}}, n {1 1 : n N \ {0}} {1,..., m}, n {1 1 : n N \ {0}}... {m 1 : n N \ {0}}, n n {m 1 : m, n N \ {0}}. n Uwaga 2.3. Relacja pusta dobrze porządkuje zbiór pusty. Stwierdzenie 2.4. Następujące operacje zachowują dobre porządki: (1) izomorfizm porządkowy: jeśli (X, X ) oraz (Y, T ) są izomorficznymi zbiorami częściowo uporządkowanymi i jeden z nich jest zbiorem dobrze uporządkowanym, to drugi też, (2) obcięcie dobrego porządku do podzbioru: jeśli (X, X ) jest zbiorem dobrze uporządkowanym i Y X, to relacja Y = (Y Y ) dobrze porządkuje zbiór Y, (3) suma rozłączna: jeśli (X, X ) i (Y, T ) są zbiorami dobrze uporządkowanymi oraz X Y =, to zbiór Z = X Y wraz z relacją, zdefiniowaną w następujący sposób: z 1 z 2 (z 1, z 2 X i z 1 X z 2 ) lub (z 1, z 2 Y i z 1 Y z 2 ) lub (z 1 X i z 2 Y ) jest zbiorem dobrze uporządkowanym, 5

7 (4) porządek leksykograficzny: jeśli (X, X ) i (Y, Y ) są zbiorami dobrze uporządkowanymi, to zbiór X Y wraz z relacją porządku leksykograficznego leks, zdefiniowaną następująco: (x 1, y 1 ) leks (x 2, y 2 ) (x 1 < X x 2 ) lub ( x 1 = x 2 i y 1 Y y 2 ), jest zbiorem dobrze uporządkowanym. Twierdzenie 2.5. Niech relacja liniowo porządkuje X. Wtedy następujące warunki są równoważne: (1) Relacja dobrze porządkuje X. (2) Nie ma nieskończonych ciągów ściśle malejących (w sensie porządku ) o wyrazach w X. Dowód. (1) (2) Przypuśćmy, że (x n ) n N jest nieskończonym ciągiem malejącym o wyrazach w X. Wtedy w zbiorze {x n : n N} nie ma elementu najmniejszego, gdyż dla każdego n N mamy x n+1 < x n. (2) (1) Załóżmy, że istnieje niepusty zbiór A X, w którym nie ma elementu najmniejszego. Wówczas definiujemy nieskończony ciąg malejący o elementach w A indukcyjnie: zaczynamy od dowolnego elementu x 0 A, a mając x n A korzystamy z tego, że x n nie jest elementem najmniejszym w A i wybieramy dowolny element x n+1 A taki, że x n+1 < x n (dokładniej, jeśli f jest ustaloną funkcją wyboru dla rodziny wszystkich niepustych podzbiorów zbioru A, to określamy x n+1 = f({x A : x < x n })). Definicja 2.6. Odcinek początkowy w zbiorze liniowo uporządkowanym (X, ) to podzbiór O X taki, że: x, y X (x O y < x) y O. Przykładem właściwego (tzn. różnego od X) odcinka początkowego w niepustym zbiorze X jest zbiór O(x) = {y : y X, y < x} odcinek początkowy wyznaczony przez element x X. Twierdzenie 2.7. Niech (X, ) będzie zbiorem liniowo uporządkowanym. Wtedy następujące warunki są równoważne: (1) Relacja dobrze porządkuje X. (2) Każdy właściwy odcinek początkowy w (X, ) jest postaci O(x) dla pewnego elementu x X. 6

8 Dowód. (1) (2) Niech O X będzie właściwym odcinkiem początkowym. Niech A = X \ O i a = min A. Wtedy O = O(a). (2) (1) Załóżmy, że porządek nie jest dobry i niech A X, A, nie ma elementu najmniejszego. Wtedy zbiór O = {x X : a A x < a} jest właściwym odcinkiem początkowym w X oraz nie istnieje taki x X, że O = O(x). Definicja 2.8. Dla zbioru liniowo uporządkowanego (X, ) prawdziwa jest zasada indukcji, jeżeli istnieje w nim element najmniejszy x 0 oraz jeżeli dla każdego A X zachodzi implikacja: x 0 A ( ) x > x 0 O(x) A x A A = X. Twierdzenie 2.9. Niech (X, ) będzie niepustym zbiorem liniowo uporządkowanym. Wtedy następujące warunki są równoważne: (1) Relacja dobrze porządkuje X. (2) Dla zbioru (X, ) prawdziwa jest zasada indukcji. Dowód. (1) (2) Oczywiście w zbiorze X istnieje element najmniejszy x 0. Weźmy dowolny zbiór A X spełniający założenia implikacji z definicji 2.8. Chcemy pokazać, że A = X. Przypuśćmy więc, że jest przeciwnie, tzn. zbiór Y = X \ A jest niepusty. Niech x będzie najmniejszym elementem zbioru Y. Wówczas x > x 0, gdyż x 0 A. Ponadto O(x) A, ponieważ x jest najmniejszym elementem zbioru X, który do A nie należy. To jednak implikuje (por. definicja 2.8), że x A i otrzymana sprzeczność kończy dowód. (2) (1) Na mocy twierdzenia 2.7 wystarczy udowodnić, że każdy właściwy odcinek początkowy w zbiorze X jest wyznaczony przez pewien element tego zbioru. Niech O X będzie właściwym odcinkiem początkowym zbioru X. Jeśli O =, to O = O(x 0 ), gdzie x 0 jest elementem najmniejszymw X. Załóżmy więc, że O i przypuśćmy, że odcinek O nie jest wyznaczony przez żaden element zbioru X. Dążąc do sprzeczności, zastosujemy do zbioru O zasadę indukcji. Mamy więc: 1. x 0 O, gdyż do O należy jakiś element x oraz x 0 x. 2. Niech x X, x 0 < x i załóżmy, że O(x) O. Jednocześnie O(x) O, gdyż założyliśmy, że odcinek początkowy O nie jest wyznaczony przez żaden element. Weźmy zatem dowolny element a O \ O(x). Wtedy x a, więc x O, bo O jest odcinkiem początkowym w X. Z zasady indukcji wynika, że O = X sprzeczność. 7

9 Definicja Niech (A, A ), (B, B ) będą zbiorami dobrze uporządkowanymi. zbiory (A, A ) i (B, B ) mają ten sam typ porządkowy (są równej długości), ozn. tp(a, A ) = tp(b, B ), jeśli są izomorficzne, tzn., jeśli istnieje funkcja h: A 1 1 B na taka, że ( ) a 1, a 2 A a 1 A a 2 h(a 1 ) B h(a 2 ). zbiór (A, A ) jest typu porządkowego nie większego niż zbiór (B, B ) (jest nie dłuższy niż (B, B )), ozn. tp(a, A ) tp(b, B ), jeśli istnieje włożenie izomorficzne (A, A ) w (B, B ), tzn. funkcja h: A 1 1 B taka, że ( ) a 1, a 2 A a 1 A a 2 h(a 1 ) B h(a 2 ). Uwaga W powyższej definicji równoważności można zastąpić implikacjami (w prawo). Lemat Niech (A, ) będzie dowolnym zbiorem dobrze uporządkowanym. Jeśli funkcja f : A 1 1 A jest izomorficznym włożeniem A w siebie, to a f(a) dla każdego a A. W szczególności: (1) Zbiór A nie jest izomorficzny z żadnym swoim podzbiorem zawartym we właściwym odcinkiem początkowym. (2) Żadne dwa różne odcinki początkowe zbioru A nie są izomorficzne. Dowód. Przypuśćmy przeciwnie i ustalmy element a A taki, że f(a) < a. Przez indukcję łatwo wtedy pokazać, że ciąg (f (n) (a)) n N jest malejący, co daje sprzeczność z twierdzeniem 2.5. Dla dowodu punktu (1) przypuśćmy, że funkcja f : A 1 1 O(a) jest izomorfizmem zbioru A i jego podzbioru zawartego we właściwym odcinku początkowym O(a), gdzie a A. Wtedy w szczególności f(a) O(a), czyli f(a) < a, co przeczy temu, co wcześniej udowodniliśmy. Dla dowodu punktu (2) zauważmy, że spośród dwóch różnych odcinków początkowych tego samego zbioru dobrze uporządkowanego jeden jest właściwym odcinkiem początkowym drugiego. Na mocy punktu (1) nie mogą więc być one izomorficzne. Lemat Izomorfizm zbiorów dobrze uporządkowanych przeprowadza odcinki początkowe na odcinki początkowe. Dokładniej, jeśli h: X 1 1 Y jest izomorfizmem zbiorów na dobrze uporządkowanych (X, X ) i (Y, Y ), to x X h[o X (x)] = O Y (h(x)). 8

10 Dowód. Powyższa równość jest przeformułowaniem definicji izomorfizmu. Twierdzenie Jeśli (A, A ) i (B, B ) są zbiorami dobrze uporządkowanymi, to zachodzi dokładnie jeden z przypadków: (1) tp(a, A ) = tp(b, B ). (2) (A, A ) jest izomorficzny z właściwym odcinkiem początkowym (B, B ). (3) (B, B ) jest izomorficzny z właściwym odcinkiem początkowym (A, A ). Ponadto, zbiór (A, A ) jest izomorficzny z odcinkiem początkowym zbioru (B, B ) wtedy i tylko wtedy, gdy tp(a, A ) tp(b, B ). Dowód. Przypadki (1) (3) parami się wykluczają, ponieważ zbiór dobrze uporządkowany nie jest izomorficzny z żadnym swoim właściwym odcinkiem początkowym. Wystarczy więc udowodnić, że zachodzi co najmniej jeden z nich. Zdefiniujmy funkcję f : D f B o dziedzinie przyjmując, że D f = {a A : b B odcinki O A (a) i O B (b) są izomorficzne} f(a) = b odcinki O A (a) i O B (b) są izomorficzne. Funkcja f jest dobrze określona, bo jeśli odcinek O A (a) jest izomorficzny z odcinkami O B (b 1 ) i O B (b 2 ), to z lematu 2.12(2) wynika, że b 1 = b 2. Pokażemy kolejno, że: (i) D f jest odcinkiem początkowym w A. Co wiecej, jeśli a D f i h jest izomorfizmem O A (a) i O B (f(a)), to h = f O A (a). (ii) f jest izomorfizmem zbiorów D f i R f (gdzie R f jest zbiorem wartości funkcji f). (iii) R f jest odcinkiem początkowym w B. (iv) D f = A lub R f = B. Dla dowodu punktu (i) weźmy dowolne elementy a, x A takie że a D f i x < A a. Jeśli teraz h jest izomorfizmem odcinków O A (a) i O B (f(a)), to z lematu 2.13 wynika, że funkcja h przeprowadza odcinek O A (x) na odcinek O B (h(x)). Zatem x D f, co dowodzi, że zbiór D f jest odcinkiem początkowym w A. Ponadto wprost z definicji funkcji f wynika, że f(x) = h(x), co dowodzi że h = f O A (a). Dowód punktu (ii) sprowadza się do sprawdzenia, że zachodzi następująca implikacja x, y D f ( x <A y f(x) < B f(y) ). 9

11 Niech więc x, y D f, x < A y i niech h będzie izomorfizmem odcinków O A (y) i O B (f(y)). Na mocy lematu 2.13 mamy h[o A (x)] = O B (h(x)) oraz O B (h(x)) jest właściwym odcinkiem początkowym w O B (f(y)), zatem w szczególności h(x) < B f(y). Z punktu (1) wynika, że h(x) = f(x), więc f(x) < B f(y). Aby pokazać punkt (iii) rozumujemy tak samo, jak w dowodzie punktu (2) (zauważmy, że R f = D f 1). Aby dowieść punktu (iv), dążąc do sprzeczności przypuśćmy, że D f A oraz R f B. Na mocy twierdzenia 2.7 istnieją elementy a A \ D f oraz b B \ R f takie, że D f = O A (a) oraz R f = O B (b). Ale wtedy, na mocy punktu (ii), funkcja f { a, b } świadczy o tym, że a D f i otrzymujemy sprzeczność. Kończąc tę część dowodu zauważmy, że jeśli D f = A, to funkcja f jest izomorfizmem zbioru (A, A ) z odcinkiem początkowym zbioru (B, B ), jeśli natomiast R f = B, to funkcja f 1 jest izomorfizmem zbioru (B, B ) z odcinkiem początkowym zbioru (A, A ). Załóżmy teraz dodatkowo, że tp(a, A ) tp(b, B ). Na mocy poprzedniego akapitu wystarczy pokazać, że D f = A. Niech więc g : A 1 1 B będzie włożeniem izomorficznym A w B. Gdybyśmy mieli R f = B, to funkcja f 1 g : A A byłaby izomorfizmem zbioru A i podzbioru zbioru A, zawartego w jego właściwym odcinku początkowym D f, co przeczyłoby lematowi Zatem mamy D f = A, co kończy dowód. Definicja Zbiór dobrze uporządkowany (A, A ) jest typu porządkowego mniejszego niż (B, B ) (jest krótszy niż (B, B )), ozn. tp(a, A ) < tp(b, B ), jeśli tp(a, A ) tp(b, B ) i tp(a, A ) tp(b, B ). Wniosek tp(a, A ) < tp(b, B ) wtedy i tylko wtedy gdy (A, A ) jest izomorficzny z właściwym odcinkiem początkowym w (B, B ) Definicja liczb porządkowych Liczby porządkowe reprezentują typy zbiorów dobrze uporządkowanych. Dokładniej, każdemu zbiorowi dobrze uporządkowanemu przypisujemy liczbę porządkową jego typ w taki sposób, że typy przyporządkowane dwóm zbiorom dobrze uporządkowanym są równe wtedy i tylko wtedy, gdy zbiory te są izomorficzne (co uzasadnia stosowaną przez nas dotychczas terminologię zob. definicja 2.10). Motywacje, stojące za pochodzącą od von Neumanna definicją liczb porządkowych, którą przedstawimy, sprowadzają się do dwóch głównych pomysłów: 10

12 (1) Zdefiniować liczby porządkowe jako wzorcowe zbiory dobrze uporządkowane, po jednym z każdej klasy porządków izomorficznych. (2) Utożsamić liczbę porządkową ze zbiorem liczb porządkowych od niej mniejszych, z porządkiem porównywania ich pod względem długości. Definicja Zbiór Z nazywamy zbiorem przechodnim, jeśli x, t((x Z t x) t Z). Uwaga Zbiór Z jest przechodni wtedy i tylko wtedy gdy Z P(Z). Definicja Relację r w zbiorze X nazywamy ostrym dobrym porządkiem zbioru X, jeśli zachodzą następujące dwa warunki: (1) relacja r, zdefiniowana w następujący sposób: jest dobrym porządkiem zbioru X, (2) x, y X (xry (x r y x y)) x r y (xry x = y), Uwaga Relacja r jest ostrym dobrym porządkiem zbioru X wtedy i tylko wtedy, gdy jest przeciwzwrotna w X (tzn. x X xrx), a relacja r jest dobrym porządkiem zbioru X. Jeśli r = X = {(x, y) X X : x y}, to relację r będziemy oznaczać X. Zatem dla x, y X mamy x X y wtedy i tylko wtedy, gdy (x y x = y). Definicja Zbiór α nazywamy liczbą porządkową, jeśli jest przechodni i relacja α jest ostrym dobrym porządkiem zbioru α. Uwaga Zbiór α jest liczbą porządkową wtedy i tylko wtedy, gdy jest przechodni, relacja α jest dobrym porządkiem zbioru α oraz x α x x. Warunek x α x x można by pominąć, gdybyśmy przyjęli aksjomat regularności, który w szczególności wyklucza w ogóle istnienie zbiorów, ktore są swoimi własnymi elementami, zob. rozdział 1. Przykład

13 (1) Zbiór X = {, { }, {{ }}} jest przechodni, ale nie jest liczbą porządkową, bo relacja X nie jest spójna: {{ }} i {{ }}. (2) Zbiór X = {{ }, {{ }}} nie jest przechodni: { } {{ }} ale {{ }}. (3) Zbiory:, { }, {, { } }, {, { }, {, { }} }, {, { }, {, { }}, {, { }, {, { }} }} i tak dalej są liczbami porządkowymi. W następującym twierdzeniu zebrane są podstawowe konsekwencje przyjętej definicji liczb porządkowych. Twierdzenie (1) Jeśli α jest liczbą porządkową, to α α. (2) Jeśli α jest liczbą porządkową i z α, to z jest liczbą porządkową. (3) Jeśli α i β są liczbami porządkowymi, to: (a) β α β jest właściwym odcinkiem początkowym w zbiorze dobrze uporządkowanym (α, α ). Co więcej, jeśli β α, to β = O α (β) = α β, (b) β α (β = α β α); warunki β = α i β α wykluczają się wzajemnie. (c) β α (β α α β); warunki β α i α β wykluczają się wzajemnie. (4) W dowolnym zbiorze Z, którego elementami są wyłącznie liczby porządkowe, relacja Z jest relacją inkluzji w zbiorze Z. W szczególności, jeśli γ jest liczbą porządkową oraz α, β γ, to β γ α β α. (5) Dowolny zbiór przechodni, którego elementami są wyłącznie liczby porządkowe, jest liczbą porządkową. Dowód. (1) Przypuśćmy, że α α. Wówczas jednak dla x = α mielibyśmy x α oraz x x, co przeczy definicji liczby porządkowej (zob. uwaga 2.22). (2) Najpierw udowodnimy, że zbiór z jest przechodni. Niech więc x z oraz t x. Pokażemy, że t z. Skoro x z i z α, to z przechodniości zbioru α mamy x α. Analogicznie, t x i x α daje t α. Mamy zatem x, t, z α oraz t x i x z, czyli t α x i x α z. Stąd, na mocy przechodniości relacji α, dostajemy t α z, tzn. t z. Żeby pokazać, że relacja z dobrze porządkuje zbiór z, wystarczy zauważyć, że z α implikuje z α, co z kolei daje z = α z. Zbiór z jest więc dobrze uporządkowany jako podzbiór zbioru dobrze uporządkowanego α. 12

14 Na koniec zauważmy, że jeśli x z, to z przechodniości zbioru α wynika, że x α, a więc x x. Na mocy uwagi 2.22 zbiór z jest więc liczbą porządkową. (3a) Załóżmy najpierw, że β α. Wtedy β α, gdyż zbiór α jest przechodni. Zatem β = α β, czyli β = {ξ α : ξ β} = O α (β) jest właściwym odcinkiem początkowym w α wyznaczonym przez β. Teraz załóżmy, że β = O α (γ) = α γ jest właściwym odcinkiem początkowym w α wyznaczonym przez pewien element γ α; chcemy udowodnić, że β = γ. Ale skoro γ α, to γ α, więc γ = α γ = β. (3b) Jeśli β α, to z przechodniości zbioru β wynika natychmiast, że β jest odcinkiem początkowym zbioru α: jeśli γ β i ξ α γ, to ξ γ, a stąd ξ β. Zatem albo β = α, albo β α na mocy udowodnionego już punktu (3a). Implikacja odwrotna wynika z przechodniości zbioru α. (3c) Załóżmy, że β α i niech γ = α β. Wówczas zbiór γ jest liczbą porządkową. Istotnie, jest on przechodni, gdyż jeśli x γ, to x α oraz x β, skąd x α i x β, czyli x γ. Ponadto, jest on dobrze uporządkowany przez relację γ jako podzbiór zbioru dobrze uporządkowanego α. Wreszcie, jeśli x γ, to x α, więc x x. Z punktu (1) wynika teraz, że γ γ, czyli γ α lub γ β. Załóżmy najpierw, że γ α. Mamy jednocześnie γ α, więc z punktu (3b) wynika, że γ = α, czyli α β. Skoro jednak β α, to ponownie korzystając z punktu (3b) dostajemy α β. Analogiczne rozumowanie pokazuje, że jeśli γ β, to β α. Na odwrót, jeśli α β lub β α, to β α na mocy punktu (1). (4) Niech Z będzie zbiorem, którego elementami są wyłącznie liczby porządkowe. Wówczas dla dowolnych α, β Z mamy β Z α wtedy i tylko wtedy, gdy β = α lub β α, co z kolei na mocy punktu (3b) jest równoważne temu, że β α. (5) Niech Z będzie zbiorem przechodnim, którego elementami są wyłącznie liczby porządkowe. Na początku zauważmy, że jeśli x Z, to warunek x x wynika z punktu (1). Wystarczy więc pokazać, że relacja Z dobrze porządkuje zbiór Z. Z punktu (3c) wynika natychmiast, że relacja Z jest liniowym porządkiem zbioru Z. Żeby dowieść, że jest to porządek dobry, weźmy dowolny niepusty podzbiór Y Z i niech α Y. Jeśli α jest najmniejszym elementem zbioru Y, to dowód jest zakończony. W przeciwnym razie istnieje element ξ Y taki, że ξ Z α, tzn., ξ α. W szczególności, zbiór Y α jest niepusty; niech γ będzie najmniejszym elementem tego zbioru w sensie dobrego porządku α. Wówczas γ jest szukanym elementem najmniejszym zbioru Y. Istotnie, jeśli β Y, to na mocy punktów (3b) i (3c) zachodzi α β lub β α. W pierwszym przypadku 13

15 γ β, w drugim (na mocy definicji liczby γ) γ α β, co z kolei znaczy, że γ β. W obu przypadkach otrzymujemy γ Z β. Zbiór Z jest więc liczbą porządkową na mocy uwagi Wniosek Niech α i β będą liczbami porządkowymi. (1) tp(β, β ) = tp(α, α ) β = α, (2) tp(β, β ) tp(α, α ) β α, (3) tp(β, β ) < tp(α, α ) β α. Definicja Niech α i β będą liczbami porządkowymi. Powiemy, że: β jest mniejsza bądź równa α, ozn. β α, jeśli tp(β, β ) tp(α, α ), β jest mniejsza od α, ozn. β < α, jeśli tp(β, β ) < tp(α, α ). Wniosek 2.25 można teraz przeformułować w sposób następujący. Wniosek Jeśli α i β są liczbami porządkowymi., to: (1) β α β α, (2) β < α β α. W konsekwencji każda liczba porządkowa jest zbiorem liczb porządkowych od niej mniejszych, dobrze uporządkowanym przez relację porównywania pod względem długości. Wniosek (1) Każdy właściwy odcinek początkowy liczby porządkowej α jest liczbą porządkową mniejszą od α. (2) Jeśli α jest liczbą porządkową, to zbiór α {α} jest najmniejszą liczbą porządkową większą od α. (3) Jeśli A jest dowolnym zbiorem liczb porządkowych, to zbiór α = A jest najmniejszą liczbą porządkową taką, że β α dla każdej liczby β A. W szczególności, A α {α} oraz α {α} A. Dowód. (1) Zauważmy, że na mocy punktu (4) twierdzenia 2.24 zbiór β α jest odcinkiem początkowym α wtedy i tylko wtedy, gdy jest przechodni. Z punktów (5) i (3) twierdzenia 2.24 wynika więc, że β jest liczbą porządkową oraz β α, czyli β < α. Dowody dwóch pozostałych punktów oprzemy na punkcie (5) twierdzenia 2.24, pokazując każdorazowo, że rozpatrywany zbiór składa się z liczb porządkowych i jest przechodni. 14

16 (2) Zbiór α {α} składa się z samej liczby α oraz elementów zbioru α, które na mocy twierdzenia 2.24 (punkt (2)), są liczbami porządkowymi. Ponadto zbiór ten jest przechodni, gdyż jeśli β α {α}, to β α lub β = α i w obu przypadkach β α {α}. Zatem α {α} jest liczbą porządkową i oczywiście α < α {α}. Ponadto, jeśli γ jest liczbą porządkową taką, że α < γ, to z wniosku 2.27 wynika kolejno, że α γ i α γ a więc α {α} γ, czyli α {α} γ. (3) Niech A będzie dowolnym zbiorem liczb porządkowych i niech α = A. Jeśli x α, to x β dla pewnej liczby porządkowej β A. Wtedy z twierdzenia 2.24 (punkt (2)) wynika, że x jest liczbą porządkową. Ponadto x β oraz β α, więc x α. Zatem zbiór α jest przechodni i składa się z liczb porządkowych, więc jest liczbą porządkową. Oczywiście β α, czyli β α dla każdej liczby β A. Ponadto jeśli γ jest taką liczbą porządkową, że β γ czyli β γ dla każdej liczby β A, to α = A γ, czyli α γ. Wniosek (1) Niech α, β, γ będą liczbami porządkowymi. Wtedy: α α, (α β β γ) α γ, (α β β α) α = β, α β β α. (2) W każdym niepustym zbiorze, którego elementami są liczby porządkowe, istnieje liczba najmniejsza. (3) Ustalmy definowalną własność W (x) (por. rozdział 1). Jeśli istnieje liczba porządkowa α taka, że W (α), to istnieje też najmniejsza taka liczba α. Dowód. Dowodu wymagają jedynie punkty (2) i (3). (2) Niech zbiór A składa sie z liczb porządkowych. Niech α = A i η = α {α}. Na mocy wniosku 2.28(3) mamy A η. Najmniejszy element zbioru A w sensie dobrego porządku η jest szukaną najmniejszą liczbą w zbiorze A. (3) Niech α będzie dowolną liczbą porządkową z własnością W. Wtedy albo α jest najmniejszą taką liczbą, albo jest nią najmniejsza liczba w zbiorze {β < α : W (β)}. Powyższy wniosek można streścić w nieformalnym stwierdzeniu, że relacja porównywania liczb porządkowych jest dobrym porządkiem. Stwierdzenie to, rozumiane dosłownie, jest jednak nieprawdziwe wobec następującej, natychmiastowej konsekwencji wniosku 2.28 (punkt (3)), znanej jako paradoks Burali-Forti. 15

17 Wniosek Nie istnieje zbiór, którego elementami są wszystkie liczby porządkowe i tylko one. Następujące twierdzenie pokazuje, że liczby porządkowe rzeczywiście reprezentują wszystkie typy zbiorów dobrze uporządkowanych są wzorcowymi zbiorami dobrze uporządkowanymi, po jednym z każdej klasy porządków izomorficznych. Twierdzenie Dla każdego zbioru dobrze uporządkowanego (A A ) istnieje dokładnie jedna liczba porządkowa α taka, że tp(a, A ) = tp(α, α ). Dowód. Niech (A, A ) będzie dowolnym zbiorem dobrze uporządkowanym. Zauważmy, że jedyność liczby α takiej, że tp(a, A ) = tp(α, α ), wynika z wniosku 2.25 (punkt (1)). Zatem dla każdego elementu a A istnieje co najwyżej jedna liczba porządkowa β a taka, że odcinek początkowy O(a) i liczba β a są izomorficzne. Niech więc zbiór à składa się z tych elementów zbioru A, które wyznaczają odcinki początkowe izomorficzne z liczbami porządkowymi. Na zbiorze à określmy funkcję f następującym wzorem: f(a) = β a dla a Ã. Zbiór R f = {β a : a Ã} składa się z liczb porządkowych (to, że f jest funkcją, a R f zbiorem, wynika z aksjomatu zastępowania, zob. rozdział 1), więc z wniosku 2.28 (punkt (3)) wynika, że γ = R f jest liczbą porządkową oraz η = γ {γ} jest taką liczbą porządkową, że η R f. Na mocy definicji funkcji f znaczy to, że zbiór dobrze uporządkowany (η, η ) nie jest izomorficzny z żadnym właściwym odcinkiem początkowym zbioru (A, A ). Z twierdzenia 2.14 wnioskujemy więc, że zbiór (A, A ) jest izomorficzny z pewnym odcinkiem początkowym liczby η. Ale na mocy wniosku 2.28 (punkt (1)) ten odcinek jest liczbą porządkową jest to właśnie szukana liczba α taka, że tp(a, A ) = tp(α, α ). Definicja Typem porządkowym zbioru dobrze uporządkowanego (A, ), oznaczanym symbolem tp(a, ) (lub tp(a), jeśli porządek jest znany z kontekstu), nazywamy jedyną liczbę porządkową α, dla której zbiory dobrze uporządkowane (A, ) i (α, α ) są izomorficzne. Zauważmy, że sens dotychczasowych oznaczeń (por. definicja 2.10): tp(a, A ) = tp(b, B ), tp(a, A ) tp(b, B ), tp(a, A ) < tp(b, B ), 16

18 pozostaje niezmieniony, jeśli interpretujemy je jako związki pomiędzy zdefiniowanymi powyżej typami porządkowymi odpowiednich zbiorów dobrze uporządkowanych. Oczywiście dla każdej liczby porządkowej mamy tp(α, α ) = α. Typy skończonych zbiorów dobrze uporządkowanych, czyli skończone liczby porządkowe, utożsamiamy z liczbami naturalnymi. Najmniejszą liczbą porządkowa i zarazem najmniejszą liczbą naturalną jest 0 =. Definicja Następnikiem liczby porządkowej α, ozn. α + 1, nazywamy liczbę α {α}. Liczbę porządkową α nazywamy następnikową, jeśli α = β + 1 dla pewnej liczby β. Liczbę porządkową α nazywamy graniczną, jeśli α 0 i α nie jest liczbą następnikową. Kresem górnym zbioru A, złożonego z liczb porządkowych, ozn. sup A, nazywamy liczbę porządkową A. Najmniejszą liczbą graniczną jest ω = tp(n, ). Konsekwencją utożsamienia skończonych liczb porządkowych z liczbami naturalnymi jest równość ω = N. Uwaga Jeśli α jest liczbą porządkową i α 0, to następujące warunki są równoważne: (1) α jest liczbą graniczną, (2) dla każdej liczby porządkowej β, jeśli β < α, to β + 1 < α, (3) w zbiorze α nie ma liczby największej, (4) sup α = α. W dalszej części wykładu będziemy stosować następujące oznaczenia: α ON znaczy: α jest liczbą porządkową, α LIM znaczy: α jest graniczną liczbą porządkową. Dla każdej liczby porządkowej prawdziwa jest oczywiście zasada indukcji (zob. 2.8). Jej odpowiednikiem w kontekście wszystkich liczb porządkowych jest następujące twierdzenie, pozwalające dowodzić przez indukcję, że każda liczba porządkowa ma ustaloną definiowalną własność W (x) (por. rozdział 1). Twierdzenie 2.35 (Zasada indukcji dla liczb porządkowych). ( W (0) α > 0 ( ( β < α W (β)) W (α) )) α ON W (α). 17

19 Dowód. Załóżmy, że poprzednik dowodzonej implikacji jest prawdziwy, a następnik nie. Uzyskujemy sprzeczność, znajdując na mocy wniosku 2.29(3) najmniejszą liczbę porządkową α, która nie ma własności W. Wówczas bowiem (por. dowód twierdzenia 2.9) mamy α > 0 i każda liczba β < α ma własność W Arytmetyka liczb porządkowych Działania na liczbach porządkowych ułatwiają analizę struktury dobrych porządków. Definicja 2.36 (Dodawanie i mnożenie liczb porządkowych). Niech α, β ON. Suma: α + β = tp(({0} α) ({1} β), ), gdzie Iloczyn: α β = tp(β α, leks ). (i, ξ) (j, η) ( i < j lub (i = j oraz ξ η) ). Zauważmy, że wprowadzone wcześniej oznaczenie następnika liczby α jako α + 1 jest zgodne z powyższą definicją dodawania. Wprost z definicji dodawania i mnożenia łatwo wynikają następujące własności tych działań. Twierdzenie Dla dowolnych α, β, γ ON: (1) jeśli α < β, to γ + α < γ + β, (2) jeśli α β, to α + γ β + γ, (3) jeśli α < β i γ > 0, to γ α < γ β, (4) jeśli α β, to α γ β γ, (5) α + (β + γ) = (α + β) + γ, (6) α (β γ) = (α β) γ, (7) α (β + γ) = (α β) + (α γ). Dowód. (1) Jeśli α < β, to zbiór ({0} γ) ({1} α) jest właściwym odcinkiem początkowym w zbiorze ({0} γ) ({1} β) (z relacją leks ). (2) Jeśli α β, to zbiór ({0} α) ({1} γ) jest podzbiorem zbioru ({0} β) ({1} γ). (3) Analogicznie do (1). (4) Analogicznie do (2). (5) Obie liczby wyrażają typ zbioru ({0} α) ({1} β) ({2} γ), uporządkowanego leksykograficznie. (6) Obie liczby wyrażają typ zbioru γ β α, uporządkowanego leksykograficznie. (7) Mamy: 18

20 ( (({0} ) ) α (β + γ) = tp β) ({1} γ) α, (α β) + (α γ) = tp( ({0} (β α) ) ( {1} (γ α) ) ), gdzie zbiory po prawych stronach powyższych równości rozpatrujemy wraz z odpowiednimi porządkami leksykograficznymi. Naturalna bijekcja pomiędzy tymi zbiorami jest izomorfizmem porządkowym. Nie wszystkie własności dodawania i mnożenia liczb naturalnych przenoszą się na dowolne liczby porządkowe. Przykład (1) 1 + ω = ω < ω + 1, (2) 2 ω = ω < ω 2, (3) 1 < 2, ale ω = 1 + ω = 2 + ω = ω, (4) 1 < 2, ale ω = 1 ω = 2 ω, (5) (1 + 1) ω = ω 1 ω + 1 ω. Twierdzenie Niech α, β ON oraz α, β 1. Każda liczba porządkowa γ < α β ma jednoznaczne przedstawienie w postaci γ = α β + α, ( ) gdzie β < β i α < α. Dokladniej, jeśli γ jest typem porządkowym odcinka początkowego w zbiorze dobrze uporządkowanym (β α, leks ), wyznaczonego przez parę (β, α ), to zachodzi równość ( ). Dowód. Niech γ < α β i niech γ = tp(o( β, α )) dla pewnej pary β, α β α. Zauważmy, że O( β, α ) = (β α) ({β } α ), przy czym dowolny element pierwszego składnika powyższej sumy poprzedza w porządku leks każdy element jej drugiego składnika. Ponadto, tp(β α) = α β oraz tp({β } α ) = α, co kończy dowód ( ). Jednoznaczność przedstawienia ( ) wynika z tego, że różnym parom α, β β α odpowiadaja różne, a więc nieizomorficzne, odcinki początkowe w zbiorze dobrze uporządkowanym (β α, leks ). 19

21 Wniosek Niech α ON i α 1. Każda liczba porządkowa γ ma jednoznaczne przedstawienie w postaci γ = α β + α, ( ) gdzie α < α oraz β γ. Dowód. Wystarczy zauważyć, że γ < α (γ+1), przyjąć β = γ+1 i skorzystać z twierdzenia Definicja Niech (A, A ) i (B, B ) będą zbiorami dobrze uporządkowanymi i jeśli A, to niech 0 będzie elementem najmniejszym zbioru A. Nośnikiem funkcji f : B A nazywamy zbiór supp(f) = {b B : f(b) 0}. W dalszej części tego wykładu niech F (A, B) oznacza zbiór wszystkich funkcji z B w A o skończonym nośniku. Dla każdej niezerowej funkcji f F (α, β) niech rk(f) = max supp(f) będzie największym elementem nośnika funkcji f. Uwaga F (A, B) = { { }, jeśli B =,, jeśli A = i B. Definicja 2.43 (Potęgowanie liczb porządkowych). Niech α, β ON. Potęga: α β = tp(f (α, β), ), gdzie f g ( f = g lub f(ξ) < g(ξ) ) dla ξ = max{η < β : f(η) g(η)}. Poprawność definicji potęgowania wymaga sprawdzenia. Lemat Dla dowolnych α, β ON relacja dobrze porządkuje zbiór F (α, β). Dowód. Na początek zauważmy, że relacja liniowo porządkuje zbiór F (α, β). Ponadto, jeśli α = 0 lub β = 0, to zbiór F (α, β) ma co najwyżej jeden element i jest dobrze uporządkowany przez (dokładniej: α 0 = 1 oraz 0 β = 0, jeśli β > 0). Ustalmy α > 0. Dowód tego, że jeśli β > 0, to dobrze porządkuje zbiór F (α, β), przeprowadzimy przez indukcję po β (por. twierdzenie 2.35). Jeśli β = 1, to zbiór F (α, β) jest porządkowo izomorficzny z α. Niech więc β > 1 i załóżmy, że dowodzona własność jest prawdziwa dla liczb porządkowych mniejszych od β. Weźmy niepusty zbiór A F (α, β); pokażemy, że istnieje w nim element najmniejszy. Jeśli funkcja zerowa należy do A, to ona jest jego elementem najmniejszym. 20

22 Przypuśćmy więc, że funkcja zerowa nie należy do A i niech: β 1 = min{rk(f) : f A}, α 1 = min{f(β 1 ) : rk(f) = β 1 }, A 1 = {f A : rk(f) = β 1 f(β 1 ) = α 1 }. Zauważmy, że A 1 jest odcinkiem początkowym w A, więc wystarczy znaleźć element najmniejszy w A 1. Ale odwzorowanie f f β 1 jest izomorfizmem porządkowym pomiędzy A 1 i podzbiorem zbioru F (α, β 1 ), który na mocy założenia indukcyjnego, zastosowanego do β 1 < β, jest dobrze uporządkowany. To kończy dowód indukcyjny. Wprost z definicji potęgowania łatwo wynikają jego naturalne własności. Twierdzenie Dla dowolnych α, β, γ ON: (1) jeśli α β, to α γ β γ, (2) jeśli 1 < α i β < γ, to α β < α γ, (3) α β+γ = α β α γ, (4) (α β ) γ = α β γ. Dowód. (1) Jeśli 0 < α β, to F (α, γ) F (β, γ). (2) Jeśli 1 < α i β < γ, to F (α, γ) jest właściwym odcinkiem początkowym w F (β, γ). (3) Niech C = {ξ < β + γ : β ξ}. Oczywiście tp(c) = γ oraz α γ = tp(f (α, C), ), gdzie dobry porządek jest zdefiniowany tak, jak w definicji Wystarczy zauważyć, że funkcja f f C, f β jest izomorfizmem porządkowym zbiorów dobrze uporządkowanych F (α, β + γ) (typu α β+γ ) oraz F (α, C) F (α, β) (z porządkiem leksykograficznym, a więc typu α β α γ ). (4) Wystarczy zauważyć, że funkcja dana wzorem ϕ(f) = g, gdzie ϕ : F (F (α, β), γ) F (α, γ β) g(ξ, η) = f(ξ)(η), jest izomorfizmem porządkowym zbiorów dobrze uporządkowanych F (F (α, β), γ) (typu (α β ) γ ) oraz F (α, γ β) typu α β γ (w zbiorze γ β jest porządek leksykograficzny). Przykład < 3, ale 2 ω = 3 ω = ω. Ogólniej, jeśli 0 < n < ω, to n ω = ω. Istotnie, łatwo zauważyć, że liczba n ω jest graniczna i odcinek początkowy w zbiorze F (n, ω) wyznaczony przez dowolną funkcję f F (n, ω) jest skończony. 21

23 Twierdzenie Niech α, β ON oraz α 2 i β 1. Każda liczba porządkowa γ taka, że 0 < γ < α β ma jednoznaczne przedstawienie w postaci γ = α β1 α α βk α k, ( ) gdzie β > β 1 >... > β k oraz 0 < α 1,..., α k < α. Dokładniej, jeśli γ > 0 jest typem porządkowym odcinka początkowego w zbiorze dobrze uporządkowanym (F (α, β), ), wyznaczonego przez niezerową funkcję f γ F (α, β), to zachodzi równość ( ), gdzie supp(f γ ) = {β 1,..., β k }, β > β 1 >... > β k oraz f γ (β i ) = α i dla i {1,..., k}. W szczególności, dla γ 1, γ 2 < α β mamy: γ 1 < γ 2 f γ1 f γ2. Dowód. Ustalmy α 2. Dowód tego, że każda liczba γ < α β ma przedstawienie ( ), odpowiadające funkcji f γ, przeprowadzimy przez indukcję po β 1 (por. twierdzenie 2.35). Jeśli β = 1 i 0 < γ < α 1, to γ = α 0 γ oraz β 1 = 0 i α 1 = f γ (0) = γ. Niech teraz β > 1 i załóżmy, że dowodzona własność jest prawdziwa dla liczb porządkowych mniejszych od β. Niech 0 < γ < α β, supp(f γ ) = {β 1,..., β k }, gdzie β > β 1 >... > β k oraz niech f γ (β i ) = α i dla i {1,..., k}. Zauważmy, że O(f γ ) = {g F (α, β) : rk(g) β 1 g(β 1 ) < α 1 } {g F (α, β) : rk(g) = β 1 g(β 1 ) = α 1 g β 1 f γ β 1 }, przy czym dowolny element pierwszego składnika powyższej sumy poprzedza w porządku każdy element jej drugiego składnika. Ponadto, tp({g F (α, β) : rk(g) β 1 g(β 1 ) < α 1 }) = tp(f (α, β 1 )) α 1 = α β1 α 1. Natomiast drugi składnik, o ile jest niepusty, jest porządkowo izomorficzny z odcinkiem początkowym, wyznaczonym w zbiorze dobrze uporządkowanym (F (α, β 1 ), ) przez funkcję f γ β 1. Na mocy założenia indukcyjnego, zastosowanego do β 1 < β, zbiór ten jest więc typu α β2 α α β k αk. Ostatecznie, co kończy dowód indukcyjny. γ = tp(o(f γ )) = α β1 α 1 + (α β2 α α βk α k ), 22

24 Jednoznaczność przedstawienia ( ) wynika z tego, że występujące w nim parametry β 1,..., β k oraz α 1,..., α k jednoznacznie wyznaczają funkcję f γ, przy czym różnym zestawom parametrów odpowiadają różne funkcje. Z kolei różnym elementom zbioru F (α, β) odpowiadają różne, a więc nieizomorficzne, odcinki początkowe w tym zbiorze. Wniosek Niech α ON i α 2. Każda liczba porządkowa γ ma jednoznaczne przedstawienie w postaci γ = α β1 α α βk α k, gdzie γ β 1 >... > β k oraz 0 < α 1,..., α k < α. Dowód. Wystarczy zauważyć, że γ < α γ+1, przyjąć β = γ + 1 i skorzystać z twierdzenia Na koniec odnotujmy, że wprowadzone działania na liczbach porządkowych spełniają pewne naturalne zależności indukcyjne. Twierdzenie Dla dowolnych α, β ON: (1) (a) α + 0 = α, (b) α + (β + 1) = (α + β) + 1, (c) α + β = sup{α + γ : γ < β}, jeśli β LIM. (2) (a) α 0 = 0, (b) α (β + 1) = α β + α, (c) α β = sup{α γ : γ < β}, jeśli β LIM. (3) (a) α 0 = 1, (b) α β+1 = α β α, (c) α β = sup{α γ : γ < β}, jeśli β LIM. Ponadto każdy z zestawów warunków (1), (2), (3) jednoznacznie definiuje odpowiadające mu działanie. Na przykład, jeśli α, η ON, η > 0 i funkcja f o dziedzinie η i wartościach w ON spełnia warunki: (a) f(0) = 1, (b) f(β + 1) = f(β) α, jeśli β + 1 < η, (c) f(β) = sup{f(γ) : γ < β}, jeśli β < η i β LIM, to f(β) = α β dla każdego β < η. ( ) 23

25 Dowód. W każdym z punktów podpunkty (a) i (b) są oczywiste. Skoncentrujemy się na podpunktach (c). W każdym z nich jest jasne, że wskazana liczba porządkowa jest ograniczeniem górnym odpowiedniego zbioru, więc wystarczy pokazać, że nie ma ograniczenia mniejszego. Załóżmy więc, że β LIM. (1) Żadna liczba porządkowa mniejsza od α + β nie ogranicza z góry zbioru {α + γ : γ < β}. Jeśli bowiem δ < α + β, to albo δ < α, albo δ = α + ξ dla pewnego ξ < β i wówczas δ < α + γ, gdzie γ = ξ + 1 < β. (2) Żadna liczba porządkowa mniejsza od α β nie ogranicza z góry zbioru {α γ : γ < β}. Jeśli bowiem δ < α β, to na mocy twierdzenia 2.39, δ = α β + α, gdzie β < β i α < α. Wtedy δ < α γ, gdzie γ = β + 1 < β. (3) Żadna liczba porządkowa mniejsza od α β nie ogranicza z góry zbioru {α γ : γ < β}. Jeśli bowiem δ < α β, to na mocy twierdzenia 2.47, δ = α β1 α α βk α k, gdzie β > β 1 >... > β k i 0 < α 1,..., α k < α. Wówczas δ < α γ, gdzie γ = β < β. Istotnie, nierówność α β1 α α βk α k < α β 1+1, łatwo wynika z twierdzenia Można jej też dowieść przez indukcję po k. Mianowicie, dla k = 1 mamy α β1 α 1 < α β1 α = α β 1+1. Natomiast w kroku indukcyjnym, biorąc k > 1 i korzystając z założenia indukcyjnego dla k 1 oraz ciągów β 2 >... > β k i α 2,..., α k < α dostajemy: α β1 α 1 + (α β2 α α βk α k ) < α β1 α 1 + α β 2+1 α β1 α 1 + α β 1 = α β1 (α 1 + 1) α β1 α = α β 1+1. Jednoznaczności funkcji, które spełniają zestawy warunków (1), (2) i (3), dowodzi się łatwo przez indukcję Definiowanie przez indukcję, twierdzenie Zermelo i lemat Kuratowskiego-Zorna Drugim, obok dowodów przez indukcję (zob. twierdzenia 2.9 i 2.35), aspektem indukcji są definicje indukcyjne, stanowiące jedno z najważniejszych narzędzi teorii mnogości. 24

26 Definicja Niech α ON. Ciągiem pozaskończonym długości (lub typu) α nazywamy dowolną funkcję o dziedzinie α. Ciągi pozaskończone oznacza się podobnie jak zwykłe ciągi: (x β : β < α), (x α ) β<α itp. (pamiętając o tym, że α = {β ON : β < α}). Przypomnijmy, że Y X oznacza zbiór wszystkich funkcji f : X Y. W szczególności A α oznacza zbiór wszystkich ciągów pozaskończonych długości α ON o wartościach w zbiorze A. Twierdzenie 2.51 (o definiowaniu przez indukcję). Niech γ ON. Dla każdego niepustego zbioru A i dowolnej funkcji ϕ : α<γ A α A istnieje dokładnie jeden ciąg pozaskończony f : γ A długości γ taki, że f(α) = ϕ(f α) ( ) dla każdego α < γ. Dowód. Dla każdej liczby porządkowej ξ γ, ciągiem indukcyjnym typu ξ nazwiemy ciąg pozaskończony f : ξ A długości ξ spełniający warunek: czyli warunek ( ) dla argumentów α < ξ. f(α) = ϕ(f α), dla każdego α < ξ, Udowodnimy, że dla każdej liczby ξ γ, istnieje dokładnie jeden ciąg indukcyjny f ξ typu ξ; oczywiście ciąg f γ będzie ciągiem, którego szukamy. Zaczniemy od pokazania, że dla każdej liczby ξ istnieje co najwyżej jeden ciąg indukcyjny typu ξ. Dla ξ = 0 jest to oczywiste: funkcja pusta jest jedynym ciągiem indukcyjnym typu 0. Weźmy następnie liczbę ξ > 0 i załóżmy, że f, g : ξ A są dwoma ciągami indukcyjnymi typu ξ. Niech Y = {β < ξ : f(β) = g(β)}. Udowodnimy, że Y = ξ, stosując (do zbioru dobrze uporządkowanego ξ) zasadę indukcji. Oczywiście, skoro ξ > 0 oraz f(0) = ϕ( ) = g(0), to 0 Y. Weźmy więc dowolną liczbę α < ξ i załóżmy, że α Y. Znaczy to, że f α = g α, a stąd f(α) = ϕ(f α) = ϕ(g α) = g(α), czyli α Y. Na mocy zasady indukcji Y = ξ. Niech teraz Z = {ξ γ : istnieje ciąg indukcyjny typu ξ}. Stosując ponownie zasadę indukcji pokażemy, że Z = {ξ : ξ γ}, co zakończy dowód twierdzenia. 25

27 Oczywiście, 0 Z. Weźmy więc dowolną liczbę ξ, taką że 0 < ξ γ i załóżmy, że ξ Z. Znaczy to, że dla każdej liczby β < ξ istnieje ciąg indukcyjny typu β. Ponadto, na mocy pierwszej części dowodu, ciąg taki jest dokładnie jeden; oznaczmy go f β. Rozważmy dwa przypadki: Przypadek 1. ξ jest liczbą następnikową: ξ = β + 1. Wtedy wystarczy zdefiniować ciąg f ξ : ξ A jako przedłużenie ciągu f β dane wzorem f ξ β = f β, f ξ (β) = ϕ(f β ). Wtedy f ξ (β) = ϕ(f ξ β), a dla α < β mamy f ξ (α) = f β (α) = ϕ(f β α) = ϕ(f ξ α), czyli f ξ jest ciągiem indukcyjnym typu ξ, co pokazuje, że ξ Z. Przypadek 2. ξ LIM. Zauważmy, że z udowodnionej wcześniej jedyności ciągu indukcyjnego danego typu wynika, że jeśli β < η < ξ, to f η β = f β. Zdefiniujmy ciąg f ξ : ξ A wzorem: f ξ (α) = f α+1 (α). Prawa strona powyższego wzoru ma sens, gdyż jeśli α < ξ, to α + 1 < ξ i zgodnie z założeniem istnieje ciąg indukcyjny f α+1 długości α + 1. Dla dowolnego α < ξ mamy teraz f ξ α = f α+1 α, gdyż jeśli β < α, to f ξ (β) = f β+1 (β) = f α+1 (β). Stąd f ξ (α) = f α+1 (α) = ϕ(f α+1 α) = ϕ(f ξ α), czyli f ξ jest ciągiem indukcyjnym typu ξ, a więc i w tym przypadku ξ Z. Ostatecznie, na mocy zasady indukcji, Z = {ξ : ξ γ}. Definiując jakiś ciąg (x α ) α<γ długości γ przez indukcję pozaskończoną, mówimy zwykle, że konstruujemy ten ciąg przez indukcję (pozaskończoną) po α < γ. Kluczowym elementem takiej konstrukcji jest określenie funkcji ϕ (por. twierdzenie 2.51). Na ogół w praktyce nie jest ono zbyt formalne i definicja ϕ w ogóle się explicite nie pojawia. Opis konstrukcji indukcyjnej jest zgodny z intuicją procesu indukcyjego, którego istotą jest to, że jest on rozbity na kolejno po sobie nastepujące kroki, przy czym wynik danego kroku zależy od wyników kroków wcześniejszych. W kroku α < γ zakładamy więc po prostu, że ciąg 26

28 (x β ) β<α został już skonstruowany i opisujemy, jak za pomocą jego wyrazów zdefiniować wyraz x α. Technikę konstrukcji indukcyjnych zastosujemy w dowodach dwóch fundamentalnych twierdzeń teorii mnogości: twierdzenia Zermelo oraz lematu Kuratowskiego-Zorna. Twierdzenie 2.52 (Zermelo). Dla każdego zbioru X istnieje relacja, która jest jego dobrym porządkiem. Dowód. Relacja pusta dobrze porządkuje zbiór pusty, załóżmy więc, że X. Zauważmy, że wówczas istnienie dobrego porządku zbioru X danego typu η jest równoważne istnieniu różnowartościowego ciągu pozaskończonego długości η, którego wyrazy wyczerpują wszystkie elementy zbioru X. Istotnie, jeśli funkcja f : η X jest bijekcją z η na X, to z jej pomocą można zadać na X dobry porządek f typu η, przyjmując, że x f y f 1 (x) f 1 (y) dla x, y X. Na odwrót, jeśli relacja dobrze porządkuje zbiór X w typ η, to izomorfizm porządkowy z η na X jest bijekcją. Idea dowodu jest więc następująca: dla odpowiednio dużej liczby porządkowej γ, przez indukcję po α < γ wybieramy kolejno coraz to nowe elementy zbioru X aż do wyczerpania wszystkich za pomocą wyrazów skonstruowanego w ten sposób różnowartościowego ciągu pozaskończonego pewnej długości η < γ. Ustalmy najpierw funkcję wyboru h rodziny P(X) \ { } oraz p / X. Zdefiniujmy funkcję F : P(X {p}) X {p} w sposób następujący Niech { h(z), jeśli Z P(X) \ { } F (Z) = p w przeciwnym razie. R = {(Y, ) : Y X i jest dobrym porządkiem zbioru Y } i niech R będzie zbiorem wartości funkcji (Y, ) tp(y, ) dla (Y, ) R (to, że jest to funkcja, a R jest zbiorem, wynika z aksjomatu zastępowania, zob. rozdział 1). Innymi słowy R jest zbiorem tych wszystkich ξ ON, dla których istnieje różnowartościowy ciąg pozaskończony długości ξ o wyrazach w X. 27

29 Ustalmy liczbę porządkową γ większą od wszystkich elementów zbioru R (zob. wniosek 2.28). Zastosujmy twierdzenie 2.51 (o definiowaniu przez indukcję) do liczby γ, zbioru A = X {p} oraz funkcji ϕ(g) = F (X \ {g(β) : β < α}) dla g A α, α < γ. Istnieje więc ciąg pozaskończony f : γ X {p} taki, że f(α) = ϕ(f α) = F (X \ {f(β) : β < α}) dla każdego α < γ. Zauważmy, że dla każdego β γ, jeśli f[β] X, to funkcja f β jest różnowartościowa. Istotnie, jeśli ξ < β oraz f(ξ) X, to f(ξ) p, a stąd na mocy definicji funkcji F f(ξ) = h(x \ {f(ζ) : ζ < ξ}) f(ζ) dla każdego ζ < ξ. Stąd wynika, że f[γ] X, bo skoro γ R, to w szczególności funkcja f γ nie jest różnowartościowa, o ile przyjmuje wartości w zbiorze X, gdyż (na mocy definicji liczby γ) nie istnieje żaden różnowartościowy ciąg pozaskończony długości γ o wyrazach w X. Zatem zbiór S = {α < γ : f(α) = p} jest niepusty i niech η = min(s). Wtedy f[η] X, więc na mocy wcześniejszego spostrzeżenia funkcja f η jest różnowartościowa. Ponadto mamy p = f(η) = F (X \ {f(β) : β < η}), co na mocy definicji funkcji F implikuje, że X = {f(β) : β < η}. Zatem funkcja f η jest bijekcją z η na X i z jej pomocą można przenieść na X dobry porządek typu η (zob. uwagi na początku dowodu). Następujący wniosek jest w zasadzie przeformułowaniem twierdzenia Zermelo (por. początek powyższego dowodu), które w zastosowaniach jest używane najczęściej w tej właśnie formie. Wniosek Każdy zbiór jest równoliczny z pewną liczbą porządkową jest zbiorem wyrazów pewnego różnowartościowego ciągu pozaskończonego. Z powyższego wniosku w szczególności wynika istnienie nieprzeliczalnych liczb porządkowych. Najmniejszą nieprzeliczalną liczbę porządkową oznaczamy ω 1. Liczba ω 1 jest taką nieprzeliczalną liczbą porządkową, której każdy właściwy odcinek początkowy jest co najwyżej przeliczalny. 28

30 Twierdzenie 2.54 (Lemat Kuratowskiego-Zorna). Niech X będzie niepustym zbiorem częściowo uporządkowanym przez relację. Jeśli każdy łańcuch w X ma ograniczenie górne w X, to w X istnieje element maksymalny. Dowód. Przedstawimy dwa dowody tego twierdzenia. Dowód 1. Idea tego dowodu jest następująca: dla odpowiednio dużej liczby porządkowej γ, przez indukcję po α < γ wybieramy kolejno coraz to większe (w sensie porządku ) elementy zbioru X aż do momentu osiągnięcia elementu maksymalnego. Zacznijmy od ustalenia funkcji wyboru h rodziny P(X) \ { } i pewnego p / X, a następnie zdefiniujmy funkcję F : P(X {p}) X {p} jak w dowodzie twierdzenia 2.52: { h(z), jeśli Z P(X) \ { } F (Z) = p w przeciwnym razie. Korzystając z wniosku 2.53, ustalmy liczbę porządkową γ mocy większej niż X (np. równoliczną z P(X)). Zastosujmy twierdzenie 2.51 (o definiowaniu przez indukcję) do liczby γ, zbioru A = X {p} oraz funkcji ϕ(g) = F ( B g \ {g(β) : β < α} ) dla g A α, α < γ, gdzie B g jest (być może pustym) zbiorem wszystkich ograniczeń górnych zbioru {g(β) : β < α} w X (w szczególności B g =, jeśli g(β) = p dla pewnego β < α). Istnieje więc ciąg pozaskończony f : γ X {p} taki, że f(α) = ϕ(f α) = F ( B f α \ {f(β) : β < α} ) dla każdego α < γ. Zauważmy, że dla każdego α γ, jeśli f[α] X, to funkcja f α jest ściśle rosnąca (w sensie porządku ). Istotnie, jeśli ξ < α oraz f(ξ) X, to f(ξ) p, a stąd na mocy definicji funkcji F f(ξ) = h ( B f ξ \ {f(ζ) : ζ < ξ} ) f(ζ) dla każdego ζ < ξ. Stąd wynika, że f[γ] X, bo skoro γ R, to w szczególności funkcja f γ nie jest ściśle rosnąca, o ile przyjmuje wartości w zbiorze X, gdyż (na mocy wyboru liczby γ) nie istnieje żaden ściśle rosnący ciąg pozaskończony długości γ o wyrazach w X. Zatem zbiór S = {α < γ : f(α) = p} jest niepusty i niech α 0 = min(s). Wtedy f[α 0 ] X, więc na mocy wcześniejszego spostrzeżenia funkcja f α 0 jest ściśle rosnąca. Zbiór {f(β) : β < α 0 } jest więc łańcuchem w X, a zatem ma ograniczenie górne m w X. 29

Uzupełnienia dotyczące zbiorów uporządkowanych (3 lutego 2011).

Uzupełnienia dotyczące zbiorów uporządkowanych (3 lutego 2011). Uzupełnienia dotyczące zbiorów uporządkowanych (3 lutego 2011). Poprzedniczka tej notatki zawierała błędy! Ta pewnie zresztą też ; ). Ćwiczenie 3 zostało zmienione, bo żądałem, byście dowodzili czegoś,

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Matematyki (4)

Wstęp do Matematyki (4) Wstęp do Matematyki (4) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Liczby kardynalne Jerzy Pogonowski (MEG) Wstęp do Matematyki (4) Liczby kardynalne 1 / 33 Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

Rozdział 6. Ciągłość. 6.1 Granica funkcji

Rozdział 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 szczegółowo

1. Funkcje monotoniczne, wahanie funkcji.

1. Funkcje monotoniczne, wahanie funkcji. 1. Funkcje monotoniczne, wahanie funkcji. Zbiór X będziemy nazywali uporządkowanym, jeśli określona jest relacja zawarta w produkcie kartezjańskim X X, która jest spójna, antysymetryczna i przechodnia.

Bardziej szczegółowo

B 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.

B 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 szczegółowo

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ BAZY PRZESTRZENI WEKTOROWYCH

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ BAZY PRZESTRZENI WEKTOROWYCH ALGEBRA Z GEOMETRIĄ 1/10 BAZY PRZESTRZENI WEKTOROWYCH Piotr M. Hajac Uniwersytet Warszawski Wykład 11, 18.12.2013 Typeset by Jakub Szczepanik. Istnienie bazy Tak jak wśród wszystkich pierścieni wyróżniamy

Bardziej szczegółowo

Indukcja. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

Indukcja. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Indukcja Materiały pomocnicze do wykładu wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Charakteryzacja zbioru liczb naturalnych Arytmetyka liczb naturalnych Jedną z najważniejszych teorii matematycznych jest arytmetyka

Bardziej szczegółowo

Teoria Mnogości wykład

Teoria Mnogości wykład Uniwersytet Warszawski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki Teoria Mnogości wykład Wykładowca: Piotr Zakrzewski Notatki spisał: Grzegorz Bokota Poprawki: Filip Rupniewski i Piotr Zakrzewski 16 czerwca

Bardziej szczegółowo

ZALICZENIE WYKŁADU: 30.I.2019

ZALICZENIE WYKŁADU: 30.I.2019 MATEMATYCZNE PODSTAWY KOGNITYWISTYKI ZALICZENIE WYKŁADU: 30.I.2019 KOGNITYWISTYKA UAM, 2018 2019 Imię i nazwisko:.......... POGROMCY PTAKÓW STYMFALIJSKICH 1. [2 punkty] Podaj definicję warunku łączności

Bardziej szczegółowo

domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów

domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów 1 of 8 2012-03-28 17:45 Logika i teoria mnogości/wykład 5: Para uporządkowana iloczyn kartezjański relacje domykanie relacji relacja równoważności rozkłady zbiorów From Studia Informatyczne < Logika i

Bardziej szczegółowo

Zadania z forcingu. Marcin Kysiak. Semestr zimowy r. ak. 2002/2003

Zadania z forcingu. Marcin Kysiak. Semestr zimowy r. ak. 2002/2003 Zadania z forcingu Marcin Kysiak Semestr zimowy r. ak. 2002/2003 Dokument ten zawiera zadania omówione przeze mnie na ćwiczeniach do wykładu monograficznego dr. A. Krawczyka "Zdania nierozstrzygalne w

Bardziej szczegółowo

Egzamin z logiki i teorii mnogości, rozwiązania zadań

Egzamin z logiki i teorii mnogości, rozwiązania zadań Egzamin z logiki i teorii mnogości, 08.02.2016 - rozwiązania zadań 1. Niech φ oraz ψ będą formami zdaniowymi. Czy formuła [( x : φ(x)) ( x : ψ(x))] [ x : (φ(x) ψ(x))] jest prawem rachunku kwantyfikatorów?

Bardziej szczegółowo

1 Działania na zbiorach

1 Działania na zbiorach M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 1 1 1 Działania na zbiorach W rozdziale tym przypomnimy podstawowe działania na zbiorach koncentrując się na własnościach tych działań, które będą przydatne w dalszej

Bardziej szczegółowo

Równoliczność zbiorów

Równoliczność zbiorów Logika i Teoria Mnogości Wykład 11 12 Teoria mocy 1 Równoliczność zbiorów Def. 1. Zbiory X i Y nazywamy równolicznymi, jeśli istnieje bijekcja f : X Y. O funkcji f mówimy wtedy,że ustala równoliczność

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. 1. Relacje

Matematyka dyskretna. 1. Relacje Matematyka dyskretna 1. Relacje Definicja 1.1 Relacją dwuargumentową nazywamy podzbiór produktu kartezjańskiego X Y, którego elementami są pary uporządkowane (x, y), takie, że x X i y Y. Uwaga 1.1 Jeśli

Bardziej szczegółowo

Wykład ze Wstępu do Logiki i Teorii Mnogości

Wykład ze Wstępu do Logiki i Teorii Mnogości Wykład ze Wstępu do Logiki i Teorii Mnogości rok ak. 2016/2017, semestr zimowy Wykład 1 1 Wstęp do Logiki 1.1 Rachunek zdań, podstawowe funktory logiczne 1.1.1 Formuła atomowa; zdanie logiczne definicje

Bardziej szczegółowo

Rozdział 4. Ciągi nieskończone. 4.1 Ciągi nieskończone

Rozdział 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 szczegółowo

Konstrukcja liczb rzeczywistych przy pomocy ciągów Cauchy ego liczb wymiernych

Konstrukcja liczb rzeczywistych przy pomocy ciągów Cauchy ego liczb wymiernych Konstrukcja liczb rzeczywistych przy pomocy ciągów Cauchy ego liczb wymiernych Marcin Michalski 14.11.014 1 Wprowadzenie Jedną z intuicji na temat liczb rzeczywistych jest myślenie o nich jako liczbach,

Bardziej szczegółowo

Algebrą nazywamy strukturę A = (A, {F i : i I }), gdzie A jest zbiorem zwanym uniwersum algebry, zaś F i : A F i

Algebrą nazywamy strukturę A = (A, {F i : i I }), gdzie A jest zbiorem zwanym uniwersum algebry, zaś F i : A F i Algebrą nazywamy strukturę A = (A, {F i : i I }), gdzie A jest zbiorem zwanym uniwersum algebry, zaś F i : A F i A (symbol F i oznacza ilość argumentów funkcji F i ). W rozważanych przez nas algebrach

Bardziej szczegółowo

A i. i=1. i=1. i=1. i=1. W dalszej części skryptu będziemy mieli najczęściej do czynienia z miarami określonymi na rodzinach, które są σ - algebrami.

A i. i=1. i=1. i=1. i=1. W dalszej części skryptu będziemy mieli najczęściej do czynienia z miarami określonymi na rodzinach, które są σ - algebrami. M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 3 25 3 Miara 3.1 Definicja miary i jej podstawowe własności Niech X będzie niepustym zbiorem, a A 2 X niepustą rodziną podzbiorów. Wtedy dowolne odwzorowanie : A

Bardziej szczegółowo

Elementy teorii mnogości. Część II. Wojciech Buszkowski Zakład Teorii Obliczeń Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im.

Elementy teorii mnogości. Część II. Wojciech Buszkowski Zakład Teorii Obliczeń Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im. Elementy teorii mnogości. II 1 Elementy teorii mnogości Część II Wojciech Buszkowski Zakład Teorii Obliczeń Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im. Adama Mickiewicza Elementy teorii mnogości.

Bardziej szczegółowo

Uwaga 1. Zbiory skończone są równoliczne wtedy i tylko wtedy, gdy mają tyle samo elementów.

Uwaga 1. Zbiory skończone są równoliczne wtedy i tylko wtedy, gdy mają tyle samo elementów. Logika i teoria mnogości Wykład 11 i 12 1 Moce zbiorów Równoliczność zbiorów Def. 1. Zbiory X i Y są równoliczne (X ~ Y), jeśli istnieje bijekcja f : X Y. O funkcji f mówimy wtedy, że ustala równoliczność

Bardziej szczegółowo

2 Rodziny zbiorów. 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów. M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11

2 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

n=0 Dla zbioru Cantora prawdziwe są wersje lematu 3.6 oraz lematu 3.8 przy założeniu α = :

n=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 szczegółowo

Podstawy logiki i teorii mnogości Informatyka, I rok. Semestr letni 2013/14. Tomasz Połacik

Podstawy logiki i teorii mnogości Informatyka, I rok. Semestr letni 2013/14. Tomasz Połacik Podstawy logiki i teorii mnogości Informatyka, I rok. Semestr letni 2013/14. Tomasz Połacik 9 Relacje 9.1 Podstawowe pojęcia 9.1 Definicja (Relacja). Relacją (binarną) nazywamy dowolny podzbiór produktu

Bardziej szczegółowo

Zasada indukcji matematycznej

Zasada indukcji matematycznej Zasada indukcji matematycznej Twierdzenie 1 (Zasada indukcji matematycznej). Niech ϕ(n) będzie formą zdaniową zmiennej n N 0. Załóżmy, że istnieje n 0 N 0 takie, że 1. ϕ(n 0 ) jest zdaniem prawdziwym,.

Bardziej szczegółowo

Rodzinę F złożoną z podzbiorów zbioru X będziemy nazywali ciałem zbiorów, gdy spełnione są dwa następujące warunki.

Rodzinę 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 szczegółowo

Temperatura w atmosferze (czy innym ośrodku) jako funkcja dł. i szer. geogr. oraz wysokości.

Temperatura w atmosferze (czy innym ośrodku) jako funkcja dł. i szer. geogr. oraz wysokości. Własności Odległości i normy w Będziemy się teraz zajmować funkcjami od zmiennych, tzn. określonymi na (iloczyn kartezja/nski egzemplarzy ). Punkt należący do będziemy oznaczać jako Przykł. Wysokość terenu

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

Wyk 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 szczegółowo

Niech X bȩdzie dowolnym zbiorem. Dobry porz adek to relacja P X X (bȩdziemy pisać x y zamiast x, y P ) o w lasnościach:

Niech 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 szczegółowo

System BCD z κ. Adam Slaski na podstawie wykładów, notatek i uwag Pawła Urzyczyna. Semestr letni 2009/10

System BCD z κ. Adam Slaski na podstawie wykładów, notatek i uwag Pawła Urzyczyna. Semestr letni 2009/10 System BCD z κ Adam Slaski na podstawie wykładów, notatek i uwag Pawła Urzyczyna Semestr letni 2009/10 Rozważamy system BCD ze stałą typową κ i aksjomatami ω κ κ i κ ω κ. W pierwszej części tej notatki

Bardziej szczegółowo

12. Wykład 12: Algebraiczne domkniecie ciała. Wielokrotne pierwiastki wielomianów. Rózniczkowanie wielomianów. Elementy rozdzielcze.

12. Wykład 12: Algebraiczne domkniecie ciała. Wielokrotne pierwiastki wielomianów. Rózniczkowanie wielomianów. Elementy rozdzielcze. 12. Wykład 12: Algebraiczne domkniecie ciała. Wielokrotne pierwiastki wielomianów. Rózniczkowanie wielomianów. Elementy rozdzielcze. Rozszerzenia rozdzielcze i pojedyncze. Rozszerzenia normalne. 12.1.

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

Łatwy dowód poniższej własności pozostawiamy czytelnikowi.

Łatwy dowód poniższej własności pozostawiamy czytelnikowi. Rozdział 3 Logarytm i potęga 3.1 Potęga o wykładniku naturalnym Definicja potęgi o wykładniku naturalnym. Niech x R oraz n N. Potęgą o podstawie x i wykładniku n nazywamy liczbę x n określoną następująco:

Bardziej szczegółowo

F t+ := s>t. F s = F t.

F t+ := s>t. F s = F t. M. Beśka, Całka Stochastyczna, wykład 1 1 1 Wiadomości wstępne 1.1 Przestrzeń probabilistyczna z filtracją Niech (Ω, F, P ) będzie ustaloną przestrzenią probabilistyczną i niech F = {F t } t 0 będzie rodziną

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

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

Struktury formalne, czyli elementy Teorii Modeli

Struktury formalne, czyli elementy Teorii Modeli Struktury formalne, czyli elementy Teorii Modeli Szymon Wróbel, notatki z wykładu dra Szymona Żeberskiego semestr zimowy 2016/17 1 Język 1.1 Sygnatura językowa Sygnatura językowa: L = ({f i } i I, {P j

Bardziej szczegółowo

020 Liczby rzeczywiste

020 Liczby rzeczywiste 020 Liczby rzeczywiste N = {1,2,3,...} Z = { 0,1, 1,2, 2,...} m Q = { : m, n Z, n 0} n Operacje liczbowe Zbiór Dodawanie Odejmowanie Mnożenie Dzielenie N Z Q Pytanie Dlaczego zbiór liczb wymiernych nie

Bardziej szczegółowo

Zadanie 2. Obliczyć rangę dowolnego elementu zbioru uporządkowanego N 0 N 0, gdy porządek jest zdefiniowany następująco: (a, b) (c, d) (a c b d)

Zadanie 2. Obliczyć rangę dowolnego elementu zbioru uporządkowanego N 0 N 0, gdy porządek jest zdefiniowany następująco: (a, b) (c, d) (a c b d) Matemaryka dyskretna - zadania Zadanie 1. Opisać zbiór wszystkich elementów rangi k zbioru uporządkowanego X dla każdej liczby naturalnej k, gdy X jest rodziną podzbiorów zbioru skończonego Y. Elementem

Bardziej szczegółowo

LX Olimpiada Matematyczna

LX Olimpiada Matematyczna LX Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia drugiego 13 lutego 2009 r. (pierwszy dzień zawodów) Zadanie 1. Liczby rzeczywiste a 1, a 2,..., a n (n 2) spełniają warunek a 1

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

Indukcja matematyczna, zasada minimum i maksimum. 17 lutego 2017

Indukcja matematyczna, zasada minimum i maksimum. 17 lutego 2017 Indukcja matematyczna, zasada minimum i maksimum 17 lutego 2017 Liczby naturalne - Aksjomatyka Peano (bez zera) Aksjomatyka liczb naturalnych N jest nazwą zbioru liczb naturalnych, 1 jest nazwą elementu

Bardziej szczegółowo

Korzystając z własności metryki łatwo wykazać, że dla dowolnych x, y, z X zachodzi

Korzystając 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 szczegółowo

Wykład 10. Stwierdzenie 1. X spełnia warunek Borela wtedy i tylko wtedy, gdy każda scentrowana rodzina zbiorów domkniętych ma niepusty przekrój.

Wykład 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 szczegółowo

Teoria miary. WPPT/Matematyka, rok II. Wykład 5

Teoria miary. WPPT/Matematyka, rok II. Wykład 5 Teoria miary WPPT/Matematyka, rok II Wykład 5 Funkcje mierzalne Niech (X, F) będzie przestrzenią mierzalną i niech f : X R. Twierdzenie 1. NWSR 1. {x X : f(x) > a} F dla każdego a R 2. {x X : f(x) a} F

Bardziej szczegółowo

Wykład 1. Na początku zajmować się będziemy zbiorem liczb całkowitych

Wykład 1. Na początku zajmować się będziemy zbiorem liczb całkowitych Arytmetyka liczb całkowitych Wykład 1 Na początku zajmować się będziemy zbiorem liczb całkowitych Z = {0, ±1, ±2,...}. Zakładamy, że czytelnik zna relację

Bardziej szczegółowo

Notatki z Analizy Matematycznej 1. Jacek M. Jędrzejewski

Notatki z Analizy Matematycznej 1. Jacek M. Jędrzejewski Notatki z Analizy Matematycznej 1 Jacek M. Jędrzejewski Wstęp W naszym konspekcie będziemy stosowali następujące oznaczenia: N zbiór liczb naturalnych dodatnich, N 0 zbiór liczb naturalnych (z zerem),

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Rozdział 5. Szeregi liczbowe. 5.1 Szeregi liczbowe. Definicja sumy częściowej ciągu. Niech dany będzie ciąg liczbowy (a n ) n=1.

Rozdział 5. Szeregi liczbowe. 5.1 Szeregi liczbowe. Definicja sumy częściowej ciągu. Niech dany będzie ciąg liczbowy (a n ) n=1. Rozdział 5 Szeregi liczbowe 5. Szeregi liczbowe Definicja sumy częściowej ciągu. Niech dany będzie ciąg liczbowy ( ). Ciąg (s n ) określony wzorem s n = n a j, n N, nazywamy ciągiem sum częściowych ciągu

Bardziej szczegółowo

Metalogika (1) Jerzy Pogonowski. Uniwersytet Opolski. Zakład Logiki Stosowanej UAM

Metalogika (1) Jerzy Pogonowski. Uniwersytet Opolski. Zakład Logiki Stosowanej UAM Metalogika (1) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Uniwersytet Opolski Jerzy Pogonowski (MEG) Metalogika (1) Uniwersytet Opolski 1 / 21 Wstęp Cel: wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

Wykłady... b i a i. i=1. m(d k ) inf

Wykłady... 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 szczegółowo

Topologia zbioru Cantora a obwody logiczne

Topologia zbioru Cantora a obwody logiczne Adam Radziwończyk-Syta Michał Skrzypczak Uniwersytet Warszawski 1 lipca 2009 http://students.mimuw.edu.pl/~mskrzypczak/dokumenty/ obwody.pdf Zbiór Cantora Topologia Definicja Przez zbiór Cantora K oznaczamy

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

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

Co to są liczby naturalne i czemu ich nie ma?! Adam Kolany

Co to są liczby naturalne i czemu ich nie ma?! Adam Kolany Co to są liczby naturalne i czemu ich nie ma?! Adam Kolany Co to są liczby naturalne i czemu ich nie ma?! Adam Kolany Załóżmy, że wiemy co to są liczby naturalne... Język (I-go rzędu): V, { F n : n IN

Bardziej szczegółowo

Algebry skończonego typu i formy kwadratowe

Algebry skończonego typu i formy kwadratowe Algebry skończonego typu i formy kwadratowe na podstawie referatu Justyny Kosakowskiej 26 kwietnia oraz 10 i 17 maja 2001 Referat został opracowany w oparciu o prace Klausa Bongartza Criterion for finite

Bardziej szczegółowo

Dlaczego nie wystarczają liczby wymierne

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

Bardziej szczegółowo

Logika Stosowana. Wykład 1 - Logika zdaniowa. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017

Logika Stosowana. Wykład 1 - Logika zdaniowa. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Logika Stosowana Wykład 1 - Logika zdaniowa Marcin Szczuka Instytut Informatyki UW Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Marcin Szczuka (MIMUW) Logika Stosowana 2017 1 / 30 Plan wykładu 1 Język

Bardziej szczegółowo

Uwaga 1.2. Niech (G, ) będzie grupą, H 1, H 2 < G. Następujące warunki są równoważne:

Uwaga 1.2. Niech (G, ) będzie grupą, H 1, H 2 < G. Następujące warunki są równoważne: 1. Wykład 1: Produkty grup. Produkty i koprodukty grup abelowych. Przypomnijmy konstrukcje słabych iloczynów (sum) prostych i iloczynów (sum) prostych grup znane z kursowego wykładu algebry. Ze względu

Bardziej szczegółowo

Definicja odwzorowania ciągłego i niektóre przykłady

Definicja odwzorowania ciągłego i niektóre przykłady Odwzorowania Pojęcie odwzorowania pomiędzy dwoma zbiorami było już definiowane, ale dawno, więc nie od rzeczy będzie przypomnieć, że odwzorowaniem nazywamy sposób przyporządkowania (niekoniecznie każdemu)

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2018 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 10/10 Podziały i liczby Stirlinga Liczba Stirlinga dla cykli (często nazywana liczbą Stirlinga pierwszego rodzaju) to liczba permutacji

Bardziej szczegółowo

LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW

LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW Logika Logika jest nauką zajmującą się zdaniami Z punktu widzenia logiki istotne jest, czy dane zdanie jest prawdziwe, czy nie Nie jest natomiast istotne o czym to zdanie mówi Definicja

Bardziej szczegółowo

Twierdzenie Li-Yorke a Twierdzenie Szarkowskiego

Twierdzenie Li-Yorke a Twierdzenie Szarkowskiego Politechnika Gdańska Wydział Fizyki Technicznej i Matematyki Stosowanej Twierdzenie Li-Yorke a Twierdzenie Szarkowskiego Autor: Kamil Jaworski 11 marca 2012 Spis treści 1 Wstęp 2 1.1 Podstawowe pojęcia........................

Bardziej szczegółowo

Analiza funkcjonalna 1.

Analiza 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 szczegółowo

Analiza matematyczna 1 - test egzaminacyjny wersja do ćwiczeń

Analiza matematyczna 1 - test egzaminacyjny wersja do ćwiczeń Analiza matematyczna 1 - test egzaminacyjny wersja do ćwiczeń Leszek Skrzypczak 1. Niech E = {x [0, 1] : x = k 2 n k = 1, 2,... 2 n, n = 1, 2, 3,...} Wówczas: (a) Dla dowolnych liczb wymiernych p, q [0,

Bardziej szczegółowo

Wykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni.

Wykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni. Wykład 4 Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni. Twierdzenie 1 Niech m, n Z. Jeśli n > 0 to istnieje dokładnie jedna para licz q, r, że: m = qn + r, 0 r < n. Liczbę r nazywamy resztą z dzielenia

Bardziej szczegółowo

Dystrybucje, wiadomości wstępne (I)

Dystrybucje, wiadomości wstępne (I) Temat 8 Dystrybucje, wiadomości wstępne (I) Wielkości fizyczne opisujemy najczęściej przyporządkowując im funkcje (np. zależne od czasu). Inną drogą opisu tych wielkości jest przyporządkowanie im funkcjonałów

Bardziej szczegółowo

G. Plebanek, MIARA I CAŁKA Zadania do rozdziału 1 28

G. Plebanek, MIARA I CAŁKA Zadania do rozdziału 1 28 G. Plebanek, MIARA I CAŁKA Zadania do rozdziału 1 28 1.9 Zadania 1.9.1 Niech R będzie pierścieniem zbiorów. Zauważyć, że jeśli A, B R to A B R i A B R. Sprawdzić, że (R,, ) jest także pierścieniem w sensie

Bardziej szczegółowo

Andrzej Wiśniewski Logika II. Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki

Andrzej Wiśniewski Logika II. Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Andrzej Wiśniewski Logika II Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 5. Wprowadzenie do semantyki teoriomodelowej cz.5. Wynikanie logiczne 1 Na poprzednim wykładzie udowodniliśmy m.in.:

Bardziej szczegółowo

Andrzej Wiśniewski Logika II. Wykłady 10b i 11. Semantyka relacyjna dla normalnych modalnych rachunków zdań

Andrzej Wiśniewski Logika II. Wykłady 10b i 11. Semantyka relacyjna dla normalnych modalnych rachunków zdań Andrzej Wiśniewski Logika II Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykłady 10b i 11. Semantyka relacyjna dla normalnych modalnych rachunków zdań 1 Struktury modelowe Przedstawimy teraz pewien

Bardziej szczegółowo

1 Określenie pierścienia

1 Określenie pierścienia 1 Określenie pierścienia Definicja 1. Niech P będzie zbiorem, w którym określone są działania +, (dodawanie i mnożenie). Mówimy, że struktura (P, +, ) jest pierścieniem, jeżeli spełnione są następujące

Bardziej szczegółowo

Monoidy wolne. alfabetem. słowem długością słowa monoidem wolnym z alfabetem Twierdzenie 1.

Monoidy wolne. alfabetem. słowem długością słowa monoidem wolnym z alfabetem Twierdzenie 1. 3. Wykłady 3 i 4: Języki i systemy dedukcyjne. Klasyczny rachunek zdań. 3.1. Monoidy wolne. Niech X będzie zbiorem niepustym. Zbiór ten będziemy nazywać alfabetem. Skończony ciąg elementów alfabetu X będziemy

Bardziej szczegółowo

Zdzisław Dzedzej. Politechnika Gdańska. Gdańsk, 2013

Zdzisław 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 szczegółowo

zbiorów domkniętych i tak otrzymane zbiory domknięte ustawiamy w ciąg. Oznaczamy

zbiorów 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 szczegółowo

Relacje. opracował Maciej Grzesiak. 17 października 2011

Relacje. opracował Maciej Grzesiak. 17 października 2011 Relacje opracował Maciej Grzesiak 17 października 2011 1 Podstawowe definicje Niech dany będzie zbiór X. X n oznacza n-tą potęgę kartezjańską zbioru X, tzn zbiór X X X = {(x 1, x 2,..., x n ) : x k X dla

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Matematyki (3)

Wstęp do Matematyki (3) Wstęp do Matematyki (3) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Ważne typy relacji Jerzy Pogonowski (MEG) Wstęp do Matematyki (3) Ważne typy relacji 1 / 54 Wprowadzenie

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

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

Informacja o przestrzeniach Hilberta

Informacja 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 szczegółowo

Wykład z Analizy Matematycznej 1 i 2

Wykład z Analizy Matematycznej 1 i 2 Wykład z Analizy Matematycznej 1 i 2 Stanisław Spodzieja Łódź 2004/2005 http://www.math.uni.lodz.pl/ kfairr/analiza/ Wstęp Książka ta jest nieznacznie zmodyfikowaną wersją wykładu z analizy matematycznej

Bardziej szczegółowo

Matematyka Dyskretna 2/2008 rozwiązania. x 2 = 5x 6 (1) s 1 = Aα 1 + Bβ 1. A + B = c 2 A + 3 B = d

Matematyka Dyskretna 2/2008 rozwiązania. x 2 = 5x 6 (1) s 1 = Aα 1 + Bβ 1. A + B = c 2 A + 3 B = d C. Bagiński Materiały dydaktyczne 1 Matematyka Dyskretna /008 rozwiązania 1. W każdym z następujących przypadków podać jawny wzór na s n i udowodnić indukcyjnie jego poprawność: (a) s 0 3, s 1 6, oraz

Bardziej szczegółowo

BOGDAN ZARĘBSKI ZASTOSOWANIE ZASADY ABSTRAKCJI DO KONSTRUKCJI LICZB CAŁKOWITYCH

BOGDAN ZARĘBSKI ZASTOSOWANIE ZASADY ABSTRAKCJI DO KONSTRUKCJI LICZB CAŁKOWITYCH BOGDAN ZARĘBSKI ZASTOSOWANIE ZASADY ABSTRAKCJI DO KONSTRUKCJI LICZB CAŁKOWITYCH WSTĘP Zbiór liczb całkowitych można definiować na różne sposoby. Jednym ze sposobów określania zbioru liczb całkowitych jest

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

Indukcja matematyczna

Indukcja matematyczna Indukcja matematyczna 1 Zasada indukcji Rozpatrzmy najpierw następujący przykład. Przykład 1 Oblicz sumę 1 + + 5 +... + (n 1). Dyskusja. Widzimy że dla n = 1 ostatnim składnikiem powyższej sumy jest n

Bardziej szczegółowo

1 Zbiory. 1.1 Kiedy {a} = {b, c}? (tzn. podać warunki na a, b i c) 1.2 Udowodnić, że A {A} A =.

1 Zbiory. 1.1 Kiedy {a} = {b, c}? (tzn. podać warunki na a, b i c) 1.2 Udowodnić, że A {A} A =. 1 Zbiory 1.1 Kiedy {a} = {b, c}? (tzn. podać warunki na a, b i c) 1.2 Udowodnić, że A {A} A =. 1.3 Pokazać, że jeśli A, B oraz (A B) (B A) = C C, to A = B = C. 1.4 Niech {X t } będzie rodziną niepustych

Bardziej szczegółowo

Indukcja matematyczna. Zasada minimum. Zastosowania.

Indukcja matematyczna. Zasada minimum. Zastosowania. Indukcja matematyczna. Zasada minimum. Zastosowania. Arkadiusz Męcel Uwagi początkowe W trakcie zajęć przyjęte zostaną następujące oznaczenia: 1. Zbiory liczb: R - zbiór liczb rzeczywistych; Q - zbiór

Bardziej szczegółowo

Kierunek i poziom studiów: Matematyka, studia I stopnia, rok 1 Sylabus modułu: Wstęp do matematyki (Kod modułu: 03-MO1N-12-WMat)

Kierunek i poziom studiów: Matematyka, studia I stopnia, rok 1 Sylabus modułu: Wstęp do matematyki (Kod modułu: 03-MO1N-12-WMat) Uniwersytet Śląski w Katowicach str. 1 Kierunek i poziom studiów: Matematyka, studia I stopnia, rok 1 Sylabus modułu: Wstęp do matematyki (Kod modułu: 03-MO1N-12-WMat) 1. Informacje ogólne koordynator

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

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

LI Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia trzeciego 3 kwietnia 2000 r. (pierwszy dzień zawodów)

LI Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia trzeciego 3 kwietnia 2000 r. (pierwszy dzień zawodów) LI Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia trzeciego 3 kwietnia 2000 r. (pierwszy dzień zawodów) Zadanie 1. Dana jest liczba całkowita n 2. Wyznaczyć liczbę rozwiązań (x 1,x

Bardziej szczegółowo

Trzy razy o indukcji

Trzy razy o indukcji Trzy razy o indukcji Antoni Kościelski 18 października 01 1 Co to są liczby naturalne? Indukcja matematyczna wiąże się bardzo z pojęciem liczby naturalnej. W szkole zwykle najpierw uczymy się posługiwać

Bardziej szczegółowo

Schemat rekursji. 1 Schemat rekursji dla funkcji jednej zmiennej

Schemat rekursji. 1 Schemat rekursji dla funkcji jednej zmiennej Schemat rekursji 1 Schemat rekursji dla funkcji jednej zmiennej Dla dowolnej liczby naturalnej a i dowolnej funkcji h: N 2 N istnieje dokładnie jedna funkcja f: N N spełniająca następujące warunki: f(0)

Bardziej szczegółowo

III. Funkcje rzeczywiste

III. Funkcje rzeczywiste . Pojęcia podstawowe Załóżmy, że dane są dwa niepuste zbiory X i Y. Definicja. Jeżeli każdemu elementowi x X przyporządkujemy dokładnie jeden element y Y, to mówimy, że na zbiorze X została określona funkcja

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Matematyki (1)

Wstęp do Matematyki (1) Wstęp do Matematyki (1) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Wprowadzenie Jerzy Pogonowski (MEG) Wstęp do Matematyki (1) Wprowadzenie 1 / 41 Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

R k v = 0}. k N. V 0 = ker R k 0

R k v = 0}. k N. V 0 = ker R k 0 Definicja 1 Niech R End(V ). Podprzestrzeń W przestrzeni V nazywamy podprzestrzenią niezmienniczą odwzorowania R jeśli Rw W, dla każdego w W ; równoważnie: R(W ) W. Jeśli W jest różna od przestrzeni {0}

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2014 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 3/15 Indukcja matematyczna Poprawność indukcji matematycznej wynika z dobrego uporządkowania liczb naturalnych, czyli z następującej

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

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2015 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 3/15 Indukcja matematyczna Poprawność indukcji matematycznej wynika z dobrego uporządkowania liczb naturalnych, czyli z następującej

Bardziej szczegółowo