Autoreferat. dr Grzegorz Guzik

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Autoreferat. dr Grzegorz Guzik"

Transkrypt

1 Auorefera dr Grzegorz Guzik 1. Sopnie naukowe (a) magiser maemayki, Wyższa Szkoła Pedagogiczna, Insyu Maemayki, Kraków Tyuł pracy magiserskiej: Twierdzenie Li Yorke a o chaosie funkcji ciagłej na odcinku. Promoor: Prof. dr hab. Marek C. Zdun. (b) dokor maemayki, Uniwersye Śląski, Insyu Maemayki, Kaowice 21. Tyuł pracy dokorskiej: O ieracyjnym zanurzaniu liniowego równania funkcyjnego. Promoor:Prof.drhab.WioldJarczyk. 2. Informacje o zarudnieniu w insyucjech naukowych (a) 1994, asysen, Insyu Maemayki, Wyższa Szkoła Pedagogiczna, Kraków. (b) 2 22, asysen, Wydział Maemayki Sosowanej, Akademia Górniczo Hunicza, Kraków. (c) 22 28, adiunk, Wydział Maemayki Sosowanej, Akademia Górniczo Hunicza, Kraków. (d) , sarszy wykładowca, Wydział Maemayki Sosowanej, Akademia Górniczo Hunicza, Kraków. (e) 216 eraz, adiunk, Wydział Maemayki Sosowanej, Akademia Górniczo Hunicza, Kraków. 3. Wskazanie osiągnięcia wynikającego z ar. 16 us. 2 usawy z dnia 14 marca 23 r. o sopniach naukowych i yule naukowym oraz o sopniach i yule w zakresie szuki (Dz. U. 216 r. poz. 882 ze zm. w Dz. U. z 216 r. poz ): (a) Tyuł osiągnięcia naukowego: Asympoyczne własności semipooków mulifunkcji półciągłych z dołu z zasosowaniem do przemodelowania dynamiki nieauonomicznych i losowych układów dynamicznych (b) Osiągnięcie naukowe opare jes na sześciu opublikowanych arykułach: (G1) G. Guzik, Asympoic sabiliy of discree cocycles, J. Difference Equ. Appl. 21, No.11(215),

2 2 DR GRZEGORZ GUZIK (G2) G. Guzik, Asympoic properies of mulifuncions, families of measures and Markov operaors associaed wih cocycles, Nonlinear Anal. 13 (216), (G3) G. Guzik, Semiaracors of se valued semiflows, J. Mah. Anal. Appl. 435 (216), (G4) G. Guzik, Minimal invarian closed ses of se valued semiflows, J. Mah. Anal. Appl. 449 (217), (G5) G. Guzik, A noe on he Conley aracors of lower semiconinuous mulifuncions, J. Difference Equ. Appl. (217), DOI: 1.18/ , w druku. (G6) G. Guzik, On a class of cocycles having aracors which consis of singleons, Topol. Mehods Nonlinear Anal. 5, No. 2(217), Przedsawienie celu naukowego osiągnięych wyników 1. Moywacja Przedsawiamy alernaywne podejście do dynamiki nieauonomicznych i losowych układów dynamicznych opare głównie na asympoycznym zachowaniu semipooków ak zwanych mulifunkcji sanów, kóre akie układy nauralnie indukują. Nasza eoria zosała zbudowana w oparciu o nasępujące obserwacje i przesłanki: (i) ponieważ każdy ierowany układ funkcyjne daje się opisać jako odwzorowanie ypu kocykl powinno udać się przenieść idee wypracowane przez A. Lasoę i J. Myjaka w pracach [45] [47] nadowolnysysemreprezenowanyprzezkocykl(lub alernaywnie, przez produk skośny); (ii) dowolny zbiór przyciągający jes obserwowalny w przesrzeni fazowej raczej jako pojedynczy zbiór, a nie jako suma swych włókien, ponado zbiory przyciągające będąc z reguły zbiorami domknięymi nie muszą być koniecznie zwrae, a bywa, że nawe nie są ograniczone; (iii) możemy zunifikować dynamikę opologiczną nieauonomicznych i losowych ukladów dynamicznych używając semipooków mulifunkcji sanów, w szczególności możemy dzięki emu pominąć sandardowe założenia o przesrzeni paramerów (zwykle zakłada się w eorii nieauonomicznych układów dynamicznych, że jes o przesrzeń meryczna, nawe zwara, a w eorii losowych układów dynamicznych, że jes o przesrzeń probabilisyczna) używając po prosu niepusych zbiorów; (iv) isniejące doychczas w lieraurze próby przemodelowania dynamiki nieauonomicznych bądź losowych układów dynamicznych przy pomocy dynamiki odpowiadających im pooków mulifunkcji (zobacz prace [13] [15], [43], [49] oraz[51] [52]) są ograniczone bądź do zwarych przesrzeni, bądź mulifunkcji o domknięych warościach, bądź ciągłych semipooków funkcji wielowarościowych, bądź wreszcie do zwarych zbiorów przyciągających nasze podejście jes dużo bardziej ogólne i nauralne, gdyż mulifunkcje generowane przez rozważane układy są zwykle ylko półciągłe z dołu;

3 AUTOREFERAT 3 (v) isnieje wzajemna relacja miedzy opologicznym (deerminisycznym), aprobabilisycznympodejściemdorozważanychsysemówprowadzącadoejsamej klasy zbiorów przyciągających. 2. Granice opologiczne W całych naszych rozważaniach zamias meryki Hausdorffa używamy jako głównego narzędzia granic opologicznych (w sensie Kuraowskiego). To podejście wygdaje się być bardziej ogólne i prossze, a w konsekwencji owocne. W szczególności dzięki emu możemy jako zbiory przyciągające brać pod uwagę nie ylko zbiory zware, lecz bardziej nauralne na przykład w przesrzeniach nieskończenie wymiarowych zbiory domknięe, nawe nieograniczone. Podsawowe faky doyczące granic opologicznych można znaleźć w monografiach [12] oraz[42]. My ograniczymy się uaj jedynie do podania definicji. Niech więc (X, %) bedzie przesrzenią meryczną i niech (, apple) będzie zbiorem skierowanym. Mówimy, że zbiór U X przecina prawie wszyskie zbiory A X, gdy isnieje aki elemen 2, żea \ U 6= ; dla każdych. Mówimy naomias, że U przecina nieskończenie wiele zbiorów A jeśli dla każdego 2 isnieje akie, żezachodziwaruneka \ U 6= ;. Definiujemygranicę dolną lim inf A oraz granicę górną lim sup A wnasepującysposób:x2lim inf A, gdy dla każdego ">kula owara B o (x, ") ośrodkux ipromieniu" przecina prawie wszyskie A, naomias x 2 lim sup A gdy dla każdego " > kula owara B o (x, ") przecina nieskończenie wiele zbiorów A. Jeśli obie granice są równe, o mówimy, że ciąg uogólniony (A ) 2 jes opologicznie zbieżny. Tę wspólną granicę oznaczamy lim A inazywamygranicą opologiczną ego ciągu uogólnionego zbiorów. 3. Mulifunkcje półciągłe z dołu Niech eraz X i Y będą przesrzeniami opologicznymi. Przez P(Y ) oznaczmy klasę wszyskich niepusych podzbiorów przesrzeni Y. MulifunkcjaF : X! P(Y ) nazywa się półciągłą z dołu, gdydlakażdegozbioruowaregov Y zbiór F (V )={x2x : F (x) \ V 6= ;} jes owary w X. Jeśli X i Y są przesrzeniami merycznymi, o prawdziwe są kluczowe równoważności pomiędzy poniższymi warunkami (zobacz na przykład [12, Secion2.5], aakże[47, Proposiion2.1]): (i) mulifunkcja F : X!P(Y) jes półciągła z dołu; (ii) F (cl B) cl F (B) dla każdego B X; (iii) dla każdego ciągu uogólnionego (x ) 2 elemenów z X oraz x 2 X warunek lim x = x implikuje F (x) lim inf F (x ). 4. Wielowarościowe semiukłady dynamiczne W naszych rozważaniach prezenujemy jednolie podejście do układów z ak zwanym czasem dyskrenym jak i z czasem ciągłym. Co isone, nie zakładamy żadnych warunków regularnościowych na współrzędne czasowe. Mając o na uwadze oznaczmy przez T nierywialną podgrupę addyywnej grupy (R, +) ciała wszyskich liczb rzeczywisych zawierającą zbiór N wszyskich liczb nauralnych jako swą podpółgrupę. Nasepnie oznaczmy T + := T \ (, 1) oraz T + := T \ [, 1). Zbiory T, T + i T + będziemy rozważać jako zbiory skierowane z nauralnym porządkiem

4 4 DR GRZEGORZ GUZIK indukowanym z prosej rzeczywisej. Załóżmy dalej, że (X, %) jes przesrzenią meryczną. Odwzorowanie F : T + X! P(X) nazywamy semipookiem mulifunkcji albo wielowarościowym semiukladem dynamicznym jeśli spełniona jes nasepująca inkluzja F (s +, x) F (, F (s, x)) dla s, 2 T +,x2x. Jeśli w miejsce powyższej inkluzji spełniona jes równość (równanie ranslacji) F (s +, x) =F (, F (s, x)) dla s, 2 T +,x2 X, o semipok nazywamy właściwym. Zwykle w definicji wielowarościowego semiukładu dynamicznego dodawany jes sandardowy warunek począkowy F (,x)={x} dla x 2 X, czyli F może być rozszerzone na T + X. Jednak ze wzgledu na o, że nie zakładamy żadnej regularności wzgledem, jes sensowne rozważać semipooki bez ego osaniego warunku. W dalszej części będziemy głównie rozważać semipooki F : T + X!P(X) spełniające nasępujące warunki: (H) F jes właściwy, a mulifunkcje F (, ) są półciągłe z dołu dla każdego 2 T +. Jes jasne, że jeśli F : X!P(X) jes mulifunkcją półciągłą z dołu o jej ieracje F n,n2n, worzą wielowarościowy semipook spełniający (H). 5. Ogólne kocykle i ierowane układy funkcyjne Zdefiniujemy eraz odwzorowania zadane przez warunek kocyklu wraz z ich pookami bazowymi i odwzorowaniami na włóknach. Ponado zdefiniujemy indukowany przez kocykl produk skośny. Niech zaem będzie niepusym zbiorem, a (X, %) będzie dowolną przesrzenią meryczną. nazywamy przesrzenią paramerów, a X nazywamy przesrzenią włókien albo przesrzenią fazową. Niech dalej = { :! : 2 T} będzie grupą bijekcji, o znaczy spełnione są warunki s+ = s dla s, 2 T i = id. Grupa jes nazywana pookiem bazowym. Rozważmy odwzorowanie ' : T +! X X spelniające nasępujace równanie (5.1) '(s +,!) ='(, s!) '(s,!) dla s, 2 T + i! 2. W dalszym ciągu będziemy sale zakładać, że każda funkcja '(,!) :X! X jes ciągła. Nie będziemy powarzać ego założenia. Parę (, ') nazywamy kocyklem (nad ). Każdy kocykl na T + może być rozszerzony formalnie na zbiór T + przez dołożenie warunku '(,!):=id X dla! 2. Dwie obszerne klasy układów dynamicznych są definiowane przy użyciu formalizmu kocykli. Mianowicie klasa nieauonomicznych układów dynamicznych (zobacz na przykład arykuł przeglądowy [5] imonografię[37]) oraz klasa losowych układów dynamicznych (zobacz książki [4] i[18]). Pierwsza z ych klas jes ściśle związana z nieauonomicznymi równaniami różnicowymi i różniczkowymi, a druga ze sochasycznymi równaniami różnicowymi i różniczkowymi.

5 AUTOREFERAT 5 Zaznaczmy jednak, że nie każdy kocykl jes generowany przez różnicowe bądź różniczkowe równania nieauonomiczne albo sochasyczne. Można akże orzymywać kocykle na gruncie eorii równań funkcyjnych, jak również eorii ak zwanych funkcji rójkąnych (zobacz Remark 4.1 w pracy (G2) oraz Example 3.4 w arykule (G1)) Zauważmy, że dany kocykl (, ') indukuje półgrupę ypu produk skośny odwzorowań iloczynu karezjańskiego X w siebie daną wzorem (!, x) =(!, '(,!)(x)) dla 2 T +,! 2 i x 2 X, asąddlakażdychs, 2 T +, s+ = s. Dla kocyklu (, ') definiujemy ciąg uogólniony (F ) 2T + mulifunkcji F : X!P(X) wzorem (5.2) F (x) :={'(,!)(x) :! 2 }, albo równoważnie [(G2), Remark 4.2] (5.3) F (x) :={'(,!)(x) :! 2 } dla każdego x 2 X. Będziemy go nazywać ciągiem uogólnionym mulifunkcji sowarzyszonych zkocyklem(, ') albo mulifunkcji sanów [(G1), Secion 3], [(G2), Secion 4]. Jedne z najważniejszych przykładów (dyskrenych) kocykli worzą ierowane ułady funkcyjne (będziemy sosować radycyjny już skró IFS; zobacz [(G1), Example 3.1], [(G6), Secion 6], a akże [37, Example 2.1]). Zaem, rozważmy dowolny niepusy zbiór i rodzinę ciągłych odwzorowań {S : X! X : 2 }. Rodzinę ę nazywamy ierowanym układem funkcyjnym. Niech eraz = Z będzie zbiorem nieskończonych ciągów dwusronnych na, a :! niech będzie operaorem lewosronnego przesunięcia, o znaczy dla! =(... 1,, 1,...), (!)(n) =!(n+1), gdzie!(k) oznacza k-ą współrzędn a ciągu!.jeślieraz! 2, '(1,!):=S 1, adlakażdegon 2, '(n,!) :=S n... S 1, para (, ') jes dyskrenym kocyklem (nad przesunięciem ). Zauważmy ponado, że '(n, n!)=s 1... S n dla n 2 N. Ta formuła opisuje ak zwany odwrony proces ieracyny badany przez licznych auorów (zobacz na przykład prace [24], [34] i pozycje bibliograficzne am wymienione). Rozważmy IFS {S (x) :X! X : 2 } ikocykl(, ') przezeń indukowany jak o opisano powyżej. Oznaczmy przez F mulifunkcję Barnsleya Huchinsona daną wzorem F (x) ={S (x) : 2 }. Dalej oznaczmy przez F n n ą ieraę mulifunkcji F.Jesjasnym,żeieracjeF n worzą wlaściwy semipook mulifunkcji sanów dla indukowanego kocyklu (, '), zaemuajf n = F n,n2n. Niech (, ') będzie dowolnym kocyklem. Jeśli położymy F (, x) :=F (x) dla 2 T + i x 2 X, gdzie(f ) 2T +jes ciągiem uogólnionym mulifunkcji sanów F zdefiniowanych wzorem (5.2). Wówczas F : T + X!P(X), jakpokazaliśmy

6 6 DR GRZEGORZ GUZIK w Example 5.2 w pracy (G3), jes, niekoniecznie właściwym, semipookiem. Zanoujmy, że w pracach [13] [16] wysępuje przeciwna, a więc fałszywa, inkluzja. Naomias obok ierowanych układów funkcyjnych isnieje jeszcze jedna szczególnie ważna klasa kocykli generujących semipooki mulifunkcji, kóre są właściwe. Mamy u na myśli klasę losowych układów dynamicznych z białym szumem. Dla akich układów mianowicie semipook F : T + X!P(X) dany wzorem F (, x) :=clf (x) jes właściwy. Jak się okazuje, jes o bezpośrednią konsekwencją faku, że operaory Markova związane z akim układem worzą półgrupę, a w konsekwencji nośniki prawdopodobieńsw przejścia (fakycznie cl F )generującychę półgrupę spełniają warunek Chapmana-Kołmogorova. Losowe układy dynamiczne z białym szumem omówimy bardziej szczegółowo w Sekcji 1 poniżej am znajdują się porzebne definicje i isone własności (zobacz eż [(G2), Secion 6]). 6. Minimalne domknięe zbiory niezmiennicze dla semipooków mulifunkcji półciągłych z dołu Zbiory! graniczne pelnią cenralną rolę w eorii asympoycznego zachowania układów dynamicznych. Niech F : T + X!P(X) będzie semipookiem mulifunkcji. Dla każdego niepusego zbioru A X zbiór! graniczny zbioru A poprzez F definiujemy nasępująco!(f, A) := \ 2T + cl [ s F (s, A) =limsup F (, A). Jeśli nie swarza o konrowersji, o będziemy pisać po prosu!(a) zamias!(f, A), aakżegdya = {x} jes singleonem będziemy pisać!(x) wmiejsce!({x}). Niepusy zbiór A X nazywamy ujemnie niezmienniczym względem semipooku mulifunkcji F,gdyA F (, A) dla każdego 2 T +. Z kolei nazywamy go dodanio niezmienniczym względem F,gdyF (, A) A dla każdego 2 T +.Jeśli F (, A) =A dla każdego 2 T +,onazywamygoniezmienniczym. Dalej, jeśli cl F (, A) =A dla każdego 2 T +,onazywamygocl niezmienniczym. W pracy (G4) udowodniliśmy nasępujące Theorem 6.1 (zobacz eż [(G5), Theorem 3.2]). Twierdzenie 6.1. Załóżmy, że F : T + X!P(X) jes semipookiem mulifunkcji spełniaj acym warunek (H). Jeżeli B jes niepusym podzbiorem X, o zbiór! graniczny!(b) zbioru B jes dodanio niezmienniczy względem F. Wprowadźmy eraz nasępującą definicję (zobacz prace [51], [52], (G4) oraz (G5)). Mówimy, że domknięy zbiór K X pochłania niepusy podzbiór B X (względem F ), gdy isnieje akie 2 T +,że F (, B) K dla każdego. Dla danego podzbioru B przesrzeni X klasę wszyskich domknięych, danio niezmienniczych podzbiorów, kóre pochłaniają B względem F oznaczamy symbolem K(B). Nasępujące wierdzenie przynosi nam charakeryzację zbiorów! granicznych dla semipooków mulifunkcji spełniających warunek (H) ([(G4), Proposiion 4.3] oraz [(G5), Proposiion 3.3]).

7 AUTOREFERAT 7 Twierdzenie 6.2. Niech F : T + X!P(X) będzie semipookiem mulifunkcji. Jeśli B jes niepusym podzbiorem X, o Ponado, jeśli F spełnia warunek (H), o!(b) \ K(B).!(B) = \ K(B). Niech F : T + X! P(X) będzie semipookiem mulifunkcji. Dodanio niezmienniczy (ujemnie niezmienniczy albo niezmienniczy) względem F podzbiór M X nazywamy minimalnym, gdy nie zawiera innych właściwych podzbiorów o ej własności. W Theorem 5.2 z pracy (G4) podaliśmy opis minimalnych domknięych zbiorów dodanio niezmienniczych. Zbiory akie okazują się być nośnikami miar niezmienniczych dla pewnych operaorów Markova (operaorów przejścia dla procesów sochasycznych), jak o zobaczymy poniżej w Sekcjach 9 i 1. Twierdzenie 6.3. Niech F : T + X!P(X) będzie semipookiem mulifunkcji spełniaj acym warunek (H). Jeżeli niepusy podzbiór M przesrzeni X jes minimalnym domknięym zbiorem dodanio nezmienniczym względem F,o (i)!(x) =M dla każdego x 2 M, (ii)!(m) =M, (iii) cl F (, M) =M dla każdego 2 T +, czyli jes on zbiorem cl niezmienniczym względem F. Najważniejszymi przykładami minimalnych dodanio niezmienniczych zbiorów są semiarakory. Pojęcie semiarakora zosało wprowadzone przez A. Lasoę i J. Myjaka w konekście ierowanych układów funkcyjnych oraz pojedynczej mulifunkcji [45] [47]. Zbiory e są czasem nazywane semifrakalami i pojawiają się jako nauralne uogólnienie pojęcia frakala. W pracach (G2) (G4) rozważamy semiarakory dowolnych semipooków mulifunkcji, a więc eż w szczególnym przypadku, semipooków mulifunkcji sanów dowolnego kocyklu. Niech zaem F : T + X!P(X) będzie semipookiem mulifunkcji. Rozważmy zbiór C := \ lim inf F (, x). x2x Jeśli C jes niepusy o nazywamy go semiarakorem dla F.Oczywiście semiarakor jes zbiorem domknięym. W Proposiion 5.5 oraz Proposiion 5.6 z pracy (G3) wykazaliśmy, co nasępuje. Twierdzenie 6.4. Dla niepusego zbioru A X zbiór C jes zawsze zawary w!(a). W szczególności, jeżeli F posiada semiarakor, o \!(A) 6= ;. A2P(X) Ponado, jeżeli A jes dodanio niezmienniczy, o C A. W Theorem 5.7 z pracy (G3) wykazaliśmy nasępujące własności semiarakorów semipooków mulifunkcji spełniających warunek (H). Twierdzenie 6.5. Załóżmy, że semipook mulifunkcji F : T + X!P(X) spełnia warunek (H). Jeśli F posiada semiarakor C, o spełnione są nasępujące własności:

8 8 DR GRZEGORZ GUZIK (i) cl F (, C) =C, czyli jes on zbiorem cl niezmienniczym względem F, (ii) lim F (, A) =C dla każdego niepusego zbioru A C. W szczególności z powyższych wierdzeń wynika, że jeśli semipook mulifunkcji F spełniający (H) posiada semiarakor C, o jes on jedynym minimalnym domknięym i dodanio niezmienniczym zbiorem dla F. Nasępujące Theorem 5.9 z pracy (G3) pokazuje w jaki sposób możemy wprakyceorzymywaćsemiarakory. Twierdzenie 6.6. Niech F : T + X!P(X) będzie semipookiem mulifunkcji. Załóżmy, że F : T + X!P(X) jes akim semipookiem, że F (, x) F (, x) dla każdego 2 T + i x 2 X. Jeśli F posiada semiarakor C, o akże F ma semiarakor C oraz C C. Ponado, jeśli F spełnia warunek (H), o C =lim F (, C )=cl [ 2T + F (, C ). Można zauważyć śledząc dowód powyższego wierdzenia w pracy (G3), że isonie F nie musi być właściwy, ani mulifunkcje F (, ) nie muszą być półciągłe z dołu. Twierdzenie 6.6 mówi ponado, że pod sosownymi założeniami semiarakor danego właściwego semipooku mulifunkcji nie zależy od wyboru podsemipooku posiadającego swój semiarakor. W przypadku gdy aka niezależność zachodzi semiarakor podsemipooku F semipooku F nazywamy nucleusem, asemiarakor C układu F nazywamy semifrakalem sowarzyszonym z F (zobacz prace [45] [47] orazarykuł(g1)). Poniższy wniosek [(G3), Corollary 5.11] przynosi ławe do zweryfikowania warunki dosaeczne na isnienie semiarakora. Używamy u jednowarościowych selekcji. Wniosek 6.7. Niech F : T + X!P(X) będzie semipookiem mulifunkcji spełniającym warunek (H). Załóżmy, że isnieje jednowarościowy podsemipook f : T + X! X, czylif spełnia równanie ranslacji f(s +, x) =f(, f(s, x)) dla s, 2 T +,x2 X i aki, że dla każdego 2 T + funkcja f(, ) jes selekcją F (, ), o znaczy f(, x) 2 F (, x), 2 T +, x 2 X, posiadający jedyny globalnie przyciągający punk sały, czyli aki punk x 2 X, żef(, x )=x dla każdego 2 T + oraz f(, x)! x gdy!1dla każdego x 2 X. Wówczas F posiada semiarakor. A. Lasoa i J. Myjak zaproponowali w pracy [47]nasępującądefinicjęarakora dowolnej mulifunkcji G : X!P(X). Mówimy, że zbiór A X jes arakorem G, gdydlakażdegoniepusegoiograniczonegozbiorub X isnieje granica opologiczna A =lim G n (B), n niezależna od wyboru B. Definicja a, ważna z punku widzenia ierowanych układów funkcyjnych, współgra z klasyczną definicją zbioru frakalnego dla IFS ów hiperbolicznych (zobacz [3] i[44]). Jednak dla dowolnej mulifunkcji arakor aki będąc zbiorem domknięym bywa niekoniecznie zwary. Idąc dalej ą drogą sformułowaliśmy w pracach (G1) (G3) definicję arakora dla dowolnego wielowarościowego układu dynamicznego. Ponieważ, jak zobaczymy poniżej, akie arakory mogą mieć bardzo silne własności, a ich definicja oraz srukura różni się

9 AUTOREFERAT 9 od sandardowo używanej dla pooków mulifunkcji (zobacz arykuł [53], akże [5]) proponujemy dla nich nazwę arakory w sensie Lasoy Myjaka. Zaem mówimy, że semipook mulifunkcji F : T + X!P(X) ma arakor w sensie Lasoy Myjaka jeśli dla każdego niepusego i ograniczonego zbioru B X isnieje wspólna granica opologiczna A =lim F (, B). Zauważmy, że arakor w sensie Lasoy Myjaka jes oczywiście semiarakorem danego semipooku. Nasępujące wierdzenie [(G3), Proposiion 8.2] ukazuje relację między arakorem w sensie Lasoy Myjaka a zbiorami! granicznymi danego semipooku mulifunkcji (porównaj z [53, Theorem 2]). Twierdzenie 6.8. Załóżmy, że semipook mulifunkcji F : T + X!P(X) posiada arakor w sensie Lasoy Myjaka A. Wówczas dla każdego niepusego i ograniczonego zbioru B X A =!(B). W szczególności, A =!(x) dla każdego x 2 X. 7. Półciągła z dołu zależność od paramerów Problem ciągłej zależności zbiorów przyciągających układów dynamicznych zarówno auonomicznych jak i nieauonomicznych był badany przez wielu auorów (zobacz na przykład prace [16], [28]). Szczególnie ineresujące ze względu na zasosowania w obrazowaniu kompuerowym jes ciągła zależność dla zbiorów frakalnych (arakorów IFS ów). Co ciekawe, pierwszy przedsawiony w ej emayce rezula [6, Theorem 2, Ch. III], bardzo popularny i częso cyowany, jes, jak się okazuje, fałszywy (zobacz [31, Example 2]). Rezula en zosał poprawiony wlemma2.3zpracy[31] napisanejprzezj.jachymskiego. W całej sekcji będziemy zakładać, że (,d ) jes przesrzenią meryczną. Najpierw przedsawimy zasadniczy rezula doyczący półciągłej z dołu zależności od paramerów semiarakorów rodziny indeksowanej semipooków mulifunkcji [(G3), Theorem 6.1]. Twierdzenie 7.1. Załóżmy, że {F : T + X! P(X) : 2 } jes rodziną semipooków mulifunkcji spełniających warunek (H). Załóżmy ponado, że dla każdego 2 isnieje jednowarościowy podsemipook f : T + X! X, dla kórego funkcja f (, ) jes selekcją F (, ) dla każdego 2 T +, mający globalnie przyciągający punk sały x 2 X. Jeżeli odwzorowanie 7! x jes ciągłe, a odwzorowanie (, x) 7! F (, x) jes półciągłe z dołu dla każdego 2 T +, o odwzorowanie 7! C jes półciągłe z dołu, gdzie C jes semiarakorem semiukładu F. Teraz przedsawimy wnioski doyczące półciągłej z dołu zależność od paramerów semiarakorów ierowanych układów funkcyjnych jak również losowych układów dynamicznych. Uogólniają one w szczególności akie sarsze rezulay jak [31, Lemma 2.3] oraz[16, Theorem 1] (porównaj akże z [28, Theorem 4.2], [37, Sec. 5]). Będziemy mówili, że kocykl (więc w szczególności eż IFS) posiada semiarakor, jeśli posiada go odpowiadający mu semipook mulifunkcji sanów. Wniosek 7.2. Niech będzie niepusym zbiorem indeksów. Załóżmy, że S = {S : X! X : 2 }, 2 jes rodziną ierowanych układów funkcyjnych

10 1 DR GRZEGORZ GUZIK złożonych z nierozszerzających ransformacji przesrzeni X w siebie (o znaczy odwzorowań lipschizowskich o sałych nie przekraczających 1). Załóżmy ponado, że dla każdego 2 isnieje akie 2 I, żefunkcjas ma jedyny globalnie przyciągający punk sały x. Jeżeli odwzorowanie 7! x jes ciągłe, o odwzorowanie 7! C jes półciągłe z dołu, gdzie C jes semiarakorem S. Wniosek 7.3. Niech (', ), 2 będzie rodziną losowych układów dynamicznych z białym szumem nad ym samym pookiem bazowym. Załóżmy, że funkcja ' (,!) :X! X jes nierozszerzająca dla każdych 2, 2 T + i! 2. Załóżmy dalej, że isnieje akie! 2, że! =! dla każdego 2 T +, dla każdego 2 isnieje aki punk x 2 X, że' (,! )(x )=x i x jes globalnie przyciągający dla semipooku ' (,! ). Jeżeli odwzorowanie 7! x jes ciągłe, o odwzorowanie 7! C jes półciągłe z dołu, gdzie C jes semiarakorem dla (', ). Teraz przedsawimy pewne rezulay doyczące zależności od paramerów dla ogólnych minimalnych domknięych zbiorów dodanio niezmienniczych. Jeśli 2, af : T + X!P(X) jes semipookiem mulifunkcji, o oznaczamy przez M rodzinę jego wszyskich minimalnych domknięych zbiorów dodanio niezmienniczych. Nasępujące dwa wierdzenia wykazane w [(G4), Theorems 6.1, 6.2] są paralelne z Theorem 5.1 z pracy [43], kóre opisuje ak zwany scenariusz opologicznej bifurkacji w klasie wielowarościowych semipooków generowanych przez sperurbowane układy dynamiczne z niezdegenerowanym szumem. Pierwsze z nich przedsawia syuację półciągłej z dołu zależności od paramerów dla domknięych minimalnych zbiorów dodanio niezmienniczych. Jes ono nieco w duchu poprzedniego wierdzenia dla semiarakorów (porównaj z punkem (i) w Theorem 5.1 z pracy [43]). Twierdzenie 7.4. Niech {F : T + X!P(X) : 2 } będzie rodziną semipooków mulifunkcji spełniających warunek (H) z rodzinami {M : 2 } minimalnych domknięych zbiorów dodanio niezmienniczych. Załóżmy nasępnie, że dla każdego 2 T + odwzorowanie (, x) 7! F (, x) jes półciągłe z dołu. Jeżeli M 2M, 2 oraz 1 2 są akie, że isnieje selekcja 3 7! x 2 M ciągła w punkcie 1, o dla każdego ciągu ( n ) n2n zbieżnego do 1, M 1 lim inf M n. n W szczególności, odwzorowanie 7! M jes półciągłe z dołu w punkcie 1. Rozważmy eraz naspępujący warunek: (B) dla każdego zbioru M 2 M, 2 isnieje aka liczba " >, że B o (x,") M dla pewnego x 2 M. Rezula, kóry eraz przedsawimy pokazuje, że dla minimalnych domknięych zbiorów dodanio niezmienniczych spełniających warunek (B) możemy spokać się z naychmiasowym pojawianiem się (porównaj z punkem (ii) Theorem 5.1 z arykułu [43]). Twierdzenie 7.5. Niech {F : T + X!P(X) : 2 } będzie rodziną semipooków mulifunkcji spełniających warunek (H) z rodzinami {M : 2 } minimalnych domknięych zbiorów dodanio niezmienniczych spełniających warunek (B). Załóżmy ponado, że dla każdego 2 T + odwzorowanie (, x) 7! F (, x) jes

11 AUTOREFERAT 11 półciągłe z dołu. Jeżeli ciąg ( n ) n2n zbieżny do 1 2 posiada aki podciąg ( nk ) k2n, że isnieją zbiory M nk 2M nk spełniające o M nk \ M 1 = ; dla k 2 N, ; =limsup k M nk \ M 1. W [(G4), Proposiion 6.3] pokazaliśmy, że akże w naszych realiach ciągły proces łączenia jes niemożliwy, o znaczy dwa różne minimalne domknięe zbiory dodanio niezmiennicze nie mogą zderzyć się przy zmianie parameru (porównaj z[43, Proposiion5.2]). Twierdzenie 7.6. Niech {F : T + X! P(X) : 2 } będzie rodziną semipooków mulifunkcji spełniających warunek (H). Załóżmy, że M 1 i M 2 są dwoma różnymi minimalnymi domknięymi zbiorami dodanio niezmienniczymi względem F dla każdego 2. Wówczas dla każdego 2, zachodzi lim inf inf %(x, y) >.! (x,y)2m 1 M 2 Uwaga 7.7. (i) Przykład zaprezenowany w punkcie (i) z Remark 6.4 z arykułu (G4) pokazuje, że w Twierdzeniu 7.5 warunek (B) jes isony i nie może być pominięy. (ii) Jeśli będziemy rozważać semipook mulifunkcji sanów generowany przez zaburzony przez szum (dyskreny) układ dynamiczny (zobacz Example 5.2 z pracy (G1) oraz wsęp do arykułu [43]), Twierdzenie 7.4 i Twierdzenie 7.5 pozosają wmocygdypozadomknięymizbioramidodanioniezmienniczymiszumjeszdegenerowany. Zaznaczmy, że w Theorem 5.1 z pracy [43] akiprzypadeknieza- chodzi. Tam wielowarościowe semipooki nie dopuszczają w ogóle singleonów jako warości. Wobec powyższego nasz rezula jes ogólniejszy. 8. Arakory kocykli i ierowanych ukłów funkcyjnych Dla danego kocyklu (, ') zdefiniujmy dla każdego włókna zbiór graniczny nasępująco: dla parameru! 2 ipodzbiorud przesrzeni X L(!, D) := \ [ '(s, s!)(d). 2T + cl Wówczas L(!, D) =limsup '(,!)(D). Nasępnie zdefiniujmy rodzinę A = {A! :! 2 } wzorem (8.1) A! := cl [ D s L(!, D) dla! 2, gdzie sumowanie po prawej sronie jes po wszyskich ograniczonych podzbiorach D przesrzeni X. Rozważmy semiopok mulifunkcji sanów F : X! P(X) kocyklu (, ') zdefiniowany równością (5.3). Jeśli semipook en posiada arakor w sensie Lasoy Myjaka A, o mówimy, że jes o arakor kocyklu (, '). W Proposiion 4.3 z pracy (G2) wykazaliśmy nasępującą relację pomiędzy rodziną A iarakoremwsensielasoy Myjaka.

12 12 DR GRZEGORZ GUZIK Twierdzenie 8.1. Załóżmy, że (, ') jes akim kocyklem, że dla każdego 2 T +,!2 ikażdego ograniczonego podzbioru D przesrzeni X obraz '(,!)(D) jes akże zbiorem ograniczonym. Jeśli (, ') posiada arakor w sensie Lasoy Myjaka A, o dla każdego! 2 zachodzi inkluzja A! A. Powyższe wierdzenie pokazuje, że arakor w sensie Lasoy Myjaka danego kocyklu pokrywa się (jes bowiem minimalny) z globalnym (wsecznym) arakorem wsensie[5], [1], [13], [37] w przypadku nieauonomicznych układów dynamicznych oraz w sensie [2], [41] w przypadku układów losowych. W pracach (G1) i (G2) wprowadziliśmy nasępującą definicję. Mówimy, że kocykl (, ') jes wsecznie jednosajnie zwężający jeśli dla każdego niepusego iograniczonegozbiorud X ikażdego"> isnieje akie = (", D) 2 T +,że (8.2) diam('(,!)(d)) <" dla każdego i! 2. W arykule (G6) wprowadziliśmy nieco słabszy warunek. Mianowicie, kocykl (, ') nazywamy wsecznie jednosajnie zwężającym na włóknach jeśli dla każdego! 2, każdegoniepusegoiograniczonegozbiorud X oraz każdego "> isnieje akie = (",!, D) 2 T +,żedlakażdych jes spełniony warunek (8.2). Oczywiście kocykl wsecznie jednosajnie zwężający jes wsecznie jednosajnie zwężający na włóknach. W [(G2), Theorem 4.4] (w [(G1), Theorem 4.3] w przypadku dyskrenym) wykazaliśmy nasępujący rezula. Twierdzenie 8.2. Załóżmy, że kocykl (, ') jes wsecznie jednosajnie zwężający. Niech F,2 T +, oznaczają jego mulifunkcje sanów. Wówczas dla każdych niepusych i ograniczonych podzbiorów A, B przesrzeni X oraz lim inf lim sup F (A) =liminf F (A) =limsup F (B) F (B). Naomias w [(G6), Proposiion 4.1] używając podobnej echniki udowodniliśmy nasępujący wynik. Twierdzenie 8.3. Załóżmy, że kocykl (, ') jes wsecznie jednosajnie zwężający na włóknach. Wówczas dla każdych niepusych i ograniczonych podzbiorów A, B przesrzeni X oraz lim inf lim sup dla każdego! 2. '(,!)(A) =liminf '(,!)(A) =limsup '(,!)(B) '(,!)(B) Powyższe wierdzenie pozwala naychmias sformułować nasępujący wnniosek [(G6), Corollary 4.2].

13 AUTOREFERAT 13 Wniosek 8.4. Jeżeli kocykl (, ') jes wsecznie jednosajnie zwężający na włóknach, o A! = L(!, D) dla! 2 dla każdego niepusego i ograniczonego zbioru D X, gdzie A! jes zdefiniowany wzorem (8.1). Niesey zbiory L(!, D) mogą być puse dla niekórych! 2. Kolejnyrezula [(G6), Theorem 4.3] pokazuje, że pod pewnymi słabymi i nauralnymi założeniami zbiory A! zdefiniowane równością (8.1) są niepuse, co więcej są singleonami. Twierdzenie 8.5. Niech (X, %) będzie przesrzenią meryczną zupełną, a (, ') będzie kocyklem wsecznie jednosajnie zwężającym na włóknach. Załóżmy, że isnieje aki niepusy i ograniczony podzbiór A przesrzeni X, że (8.3) '(,!)(A) A dla 2 T + i! 2. Wówczas dla każdego! 2 isnieje aki jedyny punk x! 2 X, żea! = {x! }. Uwaga 8.6. Jes jasnym, że jeśli X jes przesrzenią zwarą, o wysarczy położyć A = X i warunek (8.3) jes spełniony. Powyższe wierdzenie zainspirowne było przez wyniki L. Alsedy i M. Misiurewicza z prac [1] oraz[2], gdzie rozważane są pewne szczególne układy ciągłych ransformacji na domknięym przedziale prosej rzeczywisej. Ma ono eż związki z rezulaami doyczącymi ak zwanych dziwnych niechaoycznych arakorów (zobacz na przykład pracę [33]). Odwzorowanie 3! 7! x! 2 X nazywamy equilibrium kocyklu (, '), gdy '(,!)(x! )=x! dla 2 T + i! 2 (porównaj z Definiion w monografii [18]). Twierdzenie 8.5 pozwala naychmias uzyskać: Wniosek 8.7. Jeżeli A! = {x! } dla! 2 są jak w Twierdzeniu 8.5, o odwzorowanie! 7! x! jes equilibrium kocyklu (, '). Teraz przedsawimy warunki dosaeczne isnienia arakorów w sensie Lasoy Myjaka dla ogólnych kocykli ([(G2), Theorem 4.4] i [(G1), Theorem 4.4]). Twierdzenie 8.8. Niech kocykl (, ') będzie wsecznie jednosajnie zwężający. Załóżmy, że isnieje akie! 2 i aki punk x 2 X, że isnieje granica lim '(,!)(x ).!1 Wówczas kocykl (, ') posiada arakor w sensie Lasoy Myjaka. Nasępujący wniosek jes wersją powyższego wierdzenia dla przypadku ierowanych układów funkcyjnych. Oryginalnie zosał on orzymany jako Theorem 4.2 wpracy[47] A.LasoyiJ.Myjakajakouogólnieniedobrzeznanegorezulau o arakorach (frakalach) IFS ów składających się ze ścisłych konrakcji (hiperbolicznych) [3] (zobaczeż[44]). Wniosek 8.9. Załóżmy, że ierowany układ funkcyjny {S : X! X : 2 } ciągłych ransformacji przesrzeni merycznej X spełnia nasępujące warunki:

14 14 DR GRZEGORZ GUZIK (i) dla każdego "> isnieje aki wskaźnik n 2 N, że dla każdego n n i każdego ograniczonego zbioru D X zachodzi diam(s 1... S n (D)) <" dla 1,..., n 2 ; (ii) isnieje zbieżna rajekoria, a dokładniej isnieje granica lim S... S 1 n!1 n (x ) dla pewnego x 2 X i pewnego ciągu ( n ) n2n elemenów z. Wówczas IFS en posiada arakor w sensie Lasoy Myjaka A. Uwaga 8.1. Oczywiście A,będącsemiarakoremsemipookuieracjimulifunkcjiBarnsleya Huchinsona F, spełnia warunek (8.3). Rzeczywiście, dla każdych n 2 N i! 2 Z mamy '(n,!)(a ) {'(n,!)(a ):! 2 } = F n (A ) A. Na mocy Wniosku 8.9 i Twierdzenia 8.5 możemy dosać Theorem 6.3 z pracy (G6), kóre uogólnia Theorem 6.2 z arykułu [7]. Zaznaczmy, że w amym wierdzeniu brane są pod uwagę ylko skończone IFS y. Twierdzenie o jes rodzajem ak zwanego wierdzenia adresowego. Twierdzenie Załóżmy, że ierowany układ funkcyjny {S : X! X : 2 } ciągłych ransformacji zupełnej przesrzeni merycznej X spełnia założenia (i) i (ii) Twierdzenia 8.9. Niech A będzie jego arakorem w sensie Lasoy Myjaka. Jeżeli A jes ograniczony, o zbiory A! = \ n2n cl S 1... S n (A ) dla! =(... 1,, 1,...) 2 Z są singleonami. Ponado (8.4) A = [!2 Jeżeli arakor A IFS u ma posać (8.4) z A!,kóresąsingleonami,wówczas nazywamy go punkowo rozwłóknionym [7, Definiion6.1]. Nasępująca klasa funkcji zosała wprowadzona przez F.E. Browdera [11]. Mówimy, że funkcja S : X! X jes konrakcją jeśli isnieje aka półciągła z góry, niemalejąca funkcja :[, 1)! [, 1), spełniająca warunek () <dla >, że A!. %(S(x),S(y)) apple (%(x, y)) dla x, y 2 X. J. Makowski w [5, Theorem1.2] dowiódł, że każda konracja przesrzeni zupełnej ma globalnie przyciągający punk sały. Nasępujący wniosek [(G6), Corollary 6.4] odpowiada Theorem 1 z arykułu [26]. Zauważmy, że w pracy [26] są rozważane ylko przeliczalne IFS y. Wniosek Dla każdego IFS u {S : X! X : 2 } składającego się z konrakcji zupełnej przesrzeni merycznej X z funkcją niezależną od 2 spełnione są założenia (i) oraz (ii) Wniosku 8.9. Wobec ego posiada on arakor w sensie Lasoy Myjaka, kóry jes punkowo rozwłókniony, o ile ylko jes on zbiorem ograniczonym.

15 AUTOREFERAT 15 Nierudno zobaczyć, że każda konrakcja jes akże konrakcją z () = L, 2 [, 1), gdziel 2 (, 1) jes sałą Lipschiza. Rozważmy nasępujący ważny przykład [(G6), Example 6.5]. Przykład Niech (X, k k) będzie przesrzenią Banacha, a będzie niepusym zbiorem. Rozważmy dwa odwzorowania L :! R i M :! X oraz nasępujące równanie różnicowe na X (8.5) x n+1 = L( n )x n + M( n ) dla n 2 N. Zauważmy, że odwzorowania S : X! X dane wzorem (8.6) S (x) =L( )x + M( ) dla 2 i x 2 X worzą IFS. Załóżmy, że K := sup { L( ) : 2 } < 1 a M jes ograniczone, o znaczy isnieje aka liczba rzeczywisa R >, że M( ) 2 B o (,R) dla 2. Załóżmy jeszcze, że isnieje aki indeks 2, żem( )=. Przy ych założeniach ransformacje S( ) są ścisłymi konrakcjami. Dodakowo, ponieważ kl n ( )(x)k! przy n!1, więc isnieje zbieżna rajekoria (wzdłuż ciągu! =(...,,,...)). Zaem, na mocy Wniosku 8.9, rozważany IFS posiada arakor w sensie Lasoy Myjaka i w konsekwencji, na mocy Twierdzenia 8.5, zbiory A! zadane wzorem (8.1) są jedno punkowe. Policzmy włókna A! = {x! },! 2, explicie. Zauważmy, że używając indukcji dosajemy dla każdych n 2 N,! =(... 1,, 1,...) 2 Z i x 2 X, że Teraz Y n '(n, n!)(x) = n Y k=1 niezależnie od x 2 X. Ponado co oznacza, że szereg (8.7) k 1 Y j=1 k=1 L( k ) x + nx k=1 k 1 Y j=1 L( k ) x! gdy n!1 L( j ) M( k ) apple K k 1 R, 1X n=1 n 1 Y j=1 L( j ) M( n ) L( j ) M( k ). jes bezwzględnie zbieżny. Osaecznie, isnieje jedyny elemen x! 2 X, kóryjes sumą szeregu (8.7). Ponieważ A! = L(!, D) jes niezależny od wyboru ograniczonego zbioru D X możemy wziąć D = {x} dla dowolnego x 2 X i wywnioskować, że A! = {x! },gdziex! jes zdefiniowany jak wyżej. Jak widzieliśmy zbiór A := S!2 {x!} jes podzbiorem arakora w sensie Lasoy Myjaka A.Pokażemyeraz,żewisociezachodzirówność.Abyouczynić rozważmy mulifunkcję Barnsleya Huchinsona daną wzorem

16 16 DR GRZEGORZ GUZIK F (x) ={S (x) : 2 } izauważmy,żef (A) A. Rzeczywiście, jeśli! =(... 1,, 1,...) i x! 2 A, omamy X 1 F (x! ) = F = [ 2 n=1 n 1 Y {L( ) j=1 1X n=1 L( j ) M( n ) n 1 Y j=1 L( j ) M( n ). + M( )} Jednak nierudno zauważyć, że dla 2 są o singleony {x! } A, gdzie! =(...,, 1, 2,...). Wobec ego, zachodzi oczekiwana inkluzja. Dalej, ponieważ A jes podzbiorem każdego niepusego domknięego zbioru B X, dlakórego F (B) B, więc A A. Zaznaczmy, że równanie różnicowe (8.5) gra ważną rolę w eorii perpeui (zobacz arykuł [25], a akże referencje amże; akże [34, Remark1]). Ponado, IFS (8.6) jes kluczowy w rozwiązywaniu szerokiej klasy równań skalujących (zobacz prace [55], [34] oraz referencje amże). Z drugiej srony odwzorowanie M można rakować jako losowe inerwencje w liniowy IFS lub nawe, gdy L jes funkcją sałą, równanie (8.5) można rakować jako indukujące zaburzony dyskreny układ dynamiczny (porównaj na przykład [(G1), Example 5.2] lub [37, Example2.11]). Przy powyższych założeniach zaburzenia są ograniczone. W pracy (G5) rozważaliśmy lokalne zbiory przyciągające, dokładniej arakory w sensie Conleya (zobacz pozycją [19], gdzie można znaleźć oryginalną definicję i własności) dla pojedynczej mulifunkcji półciągłej z dołu i omawiamy pewne ich własności podobne do prezenowanych w pracach [51] i[52] dladomknięychrelacji na przesrzeniach zwarych. Nasępnie wprowadzamy lokalną wersję jednosajnego zwężania dla ierowanych układów funkcyjnych. Niech więc F : X! P(X) będzie mulifunkcją. Zbiór (domknięy) A X nazywamy arakorem (w sensie) Conleya dla F,gdyisniejeakie(oware) ooczenie U X zbioru A, że A =!(U). Nasępujący wynik jes konsekwencją definicji arakora Conleya i własności zbiorów granicznych [(G5), Corollay 4.1 oraz Corollary 4.2]. Twierdzenie Załóżmy, że F : X!P(X) jes mulifunkcją półciągłą z dołu. Jeśli A jes arakorem Conleya dla F, o jes on dodanio niezmienniczy. Ponado, jeśli F posiada domknięe warości, o!(a) A. W eorii arakorów Conleya ważną rolę odgrywają bloki arakorowe. Podzbiór Q przesrzeni X nazywa się blokiem arakorowym dla mulifunkcji F : X!P(X), gdy F (cl Q) in Q. Kolejny rezula [(G5), Proposiion 4.3] pokazuje własności bloków arakorowych. Twierdzenie Niech Q X będzie blokiem arakorowym dla mulifunkcji F : X!P(X). Wówczas (i) zbiory Q oraz cl Q są dodanio niezmiennicze względem F ; (ii) zbiory in Q oraz cl Q są akże blokami arakorowymi dla F ; a jeśli dodakowo F jes półciągła z dołu, o

17 AUTOREFERAT 17 (iii)!(in Q) =!(Q) =!(cl Q) cl Q. Nasępny wynik [(G5), Proposiion 4.4] powiada, że dla mulifunkcji półciągłych z dołu blok arakorowy deerminuje arakor. Twierdzenie Zalóżmy, że F : X!P(X) jes mulifunkcją półciągłą z dołu. Jeżeli Q jes blokiem arakorowym, o zbiór cl Q jes ooczeniem!(q), a zbiór A =!(Q) = \ n2n cl F n (Q) =lim n F n (Q) jes arakorem Conley dla F. Uwaga Zaznaczmy, że dla relacji domknięych na zwarych przesrzeniach Hausdorffa wierdzenie przeciwne eż jes prawdziwe, o znaczy każdy arakor Conleya jes wyznaczony przez (niekoniecznie jedyny) blok arakorowy, jednak dla ogólnych mulifunkcji półciągłych z dołu nie jes o wiadome. Dla danego arakora Conleya A mulifunkcji F : X! P(X) zdefiniujmy (punkowy) basen zwany inaczej dziedziną przyciągania arakora A jako zbiór B(A) :={x 2 X :!(x) A}. Zdefiniujmy dalej lokalną wersję arakora w sensie Lasoy Myjaka. Niech F : X!P(X) będzie mulifunkcją, a U X zbiorem owarym. Zbiór (domknięy) A X nazywa się lokalnym arakorem (w sensie) Lasoy Myjaka w U, gdy dla każdego ograniczonego podzbioru B U isnieje wspólna granica opologiczna A = lim n F n (B). Jeśli dodakowo U jes zbiorem ograniczonym, o oczywiście lokalny arakor w sensie Lasoy Myjaka jes akże arakorem w sensie Conleya. Jego basen definiujemy jak powyżej. W [(G5), Proposiion 5.2 i Theorem 5.3] proponujemy lokalne wersje Twierdzenia 8.2 i Wniosku 8.9, a nasępnie przedsawiamy wynik doyczący relacji pomiędzy arakorami Conleya i lokalnymi arakorami Lasoy Myjaka dla lokalnie jednosajnie zwężających IFS ów [(G5), Proposiion 5.5]. Twierdzenie o uogólnia Corollary 4.2 z pracy [8]. Twierdzenie Załóżmy, że IFS {S : 2 } posiada arakor Conleya A z owarym i ograniczonym basenem B(A). Jeśli IFS en jes jednosajnie zwężający na B(A) i posiada zbieżną rajekorię x n = S 1... S n (x ), n 2 N, dla kórej lim n!1 x n 2 B(A), oa jes arakorem w sensie Lasoy Myjaka w B(A). 9. Nośniki miar niezmienniczych dla półgrup Markova W ej części zakładamy, że X jes przesrzenią polską, o znaczy zupełną iośrodkowąprzesrzeniąmeryczną. BędziemyrakowaćX jako przesrzeń mierzalną wyposarzoną w sandardową -algebrę B(X) wszyskich borelowskich podzbiorów X. OznaczmyprzezM(X) przesrzeń wszyskich skończonych miar borelowskich na X, aprzezm 1 (X) przesrzeń wszyskich borelowskich miar probabilisycznych (dysrybucji) na X. Ponado,niechB b (X), C b (X) i L b (X) oznaczają odpowiednio przesrzeń wszyskich (rzeczywisych) ograniczonych funkcji borelowskich na X, podprzesrzeń wszyskich ograniczonych funkcji ciągłych oraz podprzesrzeń wszyskich ograniczonych funkcji lipschizowskich wyposażone w normę supremum k k 1.Dlafunkcjif 2 B b (X) imiaryµ 2M(X) połóżmy Z hf,µi = f(x) µ(dx). X

18 18 DR GRZEGORZ GUZIK gdzie W przesrzeni miar M(X) rozważamy normę Fore Mouriera zadaną wzorem kµk F =sup{ hf,µi : f 2 F }, F := {f 2 B b (X) : kfk 1 apple 1 i f(x) f(y) apple%(x, y) dla x, y 2 X}. Wiadomo, że M 1 (X) jes domknięym podzbiorem przsrzeni unormowanej (M(X), k k F ). Ponado zbieżność w normie Fore Mouriera jes równoważna słabej zbieżności. Dokładniej, dla ciągu (µ n ) n2n miar µ n 2M 1 (X) i µ 2M 1 (X) mamy lim n!1 kµ n µk F =wedy i ylko wedy, gdy lim n!1 hf,µ n i = hf,µi dla f 2 C b (X). Dla miary µ 2M(X) jej nośnik definiujemy wzorem supp µ := {x 2 X : µ(b(x, r)) > dla r>}. Jes oczywisym, że supp µ jes zbiorem domknięym oraz µ(a) =dla każdego borelowskiego zbioru A X \ supp µ. Odwzorowanie liniowe P : M(X)!M(X), dlakóregopµ(x) =µ(x) dla każdej miary µ 2M(X) nazywamy operaorem Markova (na miarach). Rodzinę (P ) 2T + operaorów Markova P : M(X)!M(X), 2 T + nazywamy półgrupą gdy P s+ = P P s dla s, 2 T +. W dalszej części będziemy mieli do czynienia z operaorami Markova generowanymi przez prawdopodobieńswa przejścia. Odwzorowanie : X B(X)! [, 1] nazywamy prawdopodobieńswem przejścia, gdy (x, ) jes miarą probabilisyczną dla każdego x 2 X, a (,A) jes funkcją mierzalną dla każdego zbioru borelowskiego A X. Dla danego prawdopodobieńswa przejścia : X B(X)! [, 1] definiujemy mulifunkcję G : X!P(X) wzorem G(x) :=supp (x, ), kórą nazywamy mulifunkcją Markova generowaną przez lub po prosu nośnikiem. Oczywiście G ma domknięe warości. Mówimy, że prawdopodobieńswo przejścia : X B(X)! [, 1] jes Fellera, albo fellerowskie gdy funkcja X 3 x 7! (x, ) 2M 1 (X) jes ciągła. Wiadomo, że jeśli jes fellerowskie, o jego nośnik G jes mulifunkcją półciągłą z dołu [47]. Dla danego prawdopodobieńswa przejścia : X B(X)! [, 1] definiujemy odpowiadający mu operaor Markova P : M(X)!M(X) formułą Z Pµ(A) = (x, A) µ(dx) X dla każdej miary µ 2M(X) izbiorua2b(x). TakioperaorMarkovanazywamy generowanym przez prawdopodobieńswo przejścia. Jeśli jes fellerowskim pradopodobieńswem przejścia, o odpowiadający mu operaor Markova P akże nazywamy fellerowskim. Odwzorowanie p : T + X B(X)! [, 1] jes markowowską funkcją przejścia (zobacz na przykład pracę [65]), gdy (i) p(, x, ) jes miarą probabilisyczną dla każdego 2 T + ikażdegox 2 X, a p(,x, ) = x dla każdego x 2 X, (ii) p(,,a) jes wspólnie B(T + ) B(X) mierzalna dla każdego A 2B(X),

19 AUTOREFERAT 19 (iii) p spełnia warunek Chapmana Kołmogorova Z p(s +, x, A) = p(s, y, A)p(, x, dy) X dla każdych s, 2 T +,x2xia2b(x). Taką markowowską funkcję przejścia będziemy nazywać Markova Fellera, gdy p(,, ) jes fellerowskim prawdopodobieńswem przejścia dla każdego 2 T +. Zaznaczmy, że na mocy warunku (iii), dowolna markowowska funkcja przejścia generuje półgrupę (P ) 2T + operaorów Markova P : M(X)! M(X) zadaną wzorem Z (9.1) P µ(a) = p(, x, A) µ(dx) X dla każdych 2 T +,µ2m(x) i każdego zbioru borelowskiego A X. Zpółgrupą(P ) 2T + generowaną przez p zwiążemy półgrupę dualną (U ) 2T + operaorów U : B b (X)! B b (X) zdefiniowaną wzorem Z U f(x) = f(y) p(, x, dy) X dla każdych 2 T +,f2b b(x) i x 2 X. Wiadomo,żejeślip jes Markova Fellera, o U (C b (X)) C b (X) dla każdego 2 T +. Warunek Chapmana Kolmogorova (iii) implikuje, że rodzina G : X!P(X), 2 T + mulifunkcji Markova związanych z operaorami P określonymi wzorem (9.1) worzą właściwy semipook, kóry na mocy warunku (ii) jes wspólnie B(T + ) B(X) mierzalny. W rzeczywisości mamy więcaj: z każdym właściwym semipookiem półciągłych z dołu mulifunkcji o domknięych warościach możemy związać półgrupę operaorów Markowa, dla kórej dany semipook jes semipookiem jej mulifunkcji Markova. Niech F : T + X!P(X) będzie semipookiem mulifunkcji spełniającym waruki (H1) F (,x)={x} dla x 2 X, F jes właściwy, a mulifunkcje F (, ) są półciągłe z dołu i mają domknięe warości dla każdego 2 T +, F jes wspólnie B(T + ) B(X) mierzalny. Nasępujący rezula wykazaliśmy w [(G4), Proposiion 7.3] jako konsekwencję Theorem 5.3 z pracy [47]. Twierdzenie 9.1. Załóżmy, że F : T + X! P(X) jes semipookiem mulifunkcji spełniającym warunki (H1). Wówczas isnieje aka funkcja przejścia Markova Fellera p : T + X B(X)! [, 1], żef (, x) =suppp(, x, ) dla każdych 2 T + i x 2 X. W dalszej części pokażemy związek pomiędzy nośnikami miar niezmienniczych dla półgrupy operaorów Markova Fellera a minimalnymi domknięymi zbiorami dodanio niezmienniczymi względem semipooku jej mulifunkcji Markova. Nasępujące wierdzenie [(G4), Proposiion 7.2] jes przeformułowaniem [(G2), Proposiion 5.6] dla przypadku półgrup Markova Fellera. Twierdzenie 9.2. Załóżmy, że (P ) 2T + jes półgrupą operaorów Markova generowaną przez funkcję przejścia Markova Fellera p : T + X B(X)! [, 1],

20 2 DR GRZEGORZ GUZIK a F : T + X!P(X) jes akim wielowarościowym semiukładem dynamicznym, że F (, x) =suppp(, x, ) dla każdych 2 T + i x 2 X. Wówczas dla każdej miary µ 2M(X) i 2 T +. supp P µ = F (, supp µ) Miara µ 2M(X) nazywa się niezmienniczą względem półgrupy (P ) 2T + operaorów Markova P : M(X)!M(X), gdyp µ = µ dla każdego 2 T +. Twierdzenie 9.2 implikuje, że nośnik dowolnej miary niezmienniczej jes domknięym zbiorem niezmienniczym dla semipooku F (zobacz [(G4), Corollary 7.3]). Wniosek 9.3. Załóżmy, że (P ) 2T + jes półgrupą operaorów Markova generowaną przez funkcję przejścia Markova Fellera p : T + X B(X)! [, 1], a F : T + X!P(X) jes akim wielowarościowym semiukładem dynamicznym, że F (, x) =suppp(, x, ) dla każdych 2 T + i x 2 X. Jeśli miara µ 2M(X) jes niezmiennicza względem (P ) 2T +, o zbiór M =suppµ jes niezmienniczy względem F. Niech (P ) 2T + będzie półgrupą operaorów Markova P : M(X)!M(X). Dla 2 T + i µ 2M(X) definiujemy P () µ = 1 Z P s µds. Operaory P () : M(X)!M(X), 2 T +, worzą półgrupę Markova Fellera, o ile (P ) 2T + jes akowa. Zdefiniujmy dalej cp := {x 2 X : P () x zbiega słabo przy! 1}, anasępniezdefiniujmy x := lim!1 P () x dla x 2 cpi := {x 2 X : x jes niezmiennicza}. cp. Zdefiniujmy jeszcze Ponieważ (P () ) 2T + jes półgrupą operaorów Markova Fellera, można pokazać, że każda miara x jes miarą probabilisyczną niezmienniczą względem (P ) 2T +, czyli cp = cpi (zobacz arykuły [63] i[65]). W pracy (G4) pokazaliśmy nasępujące Theorem 7.4. Twierdzenie 9.4. Załóżmy, że (P ) 2T + jes półgrupą operaorów Markova generowaną przez funkcję przejścia Markova Fellera p : T + X B(X)! [, 1], a F : T + X!P(X) jes akim wielowarościowym semiukładem dynamicznym, że F (, x) =suppp(, x, ) dla każdych 2 T + i x 2 X. Jeśli M jes minimalnym domknięym dodanio niezmienniczym zbiorem względem F ijeśliisniejeelemen x 2 M należący do cp,om =supp x. Za pracą [65] (zobacz Theorem 4.2 amże, jak eż bibliografię z ej pracy) mówimy, że niezmiennicza miara probabilisyczna µ jes ergodyczna dla (P ) 2T +, gdy µ(e) =1lub µ(e) =dla każdego akiego zbioru borelowskiego E X, że P x (E) =1dla każdego x 2 E. Terazzdefiniujmyzbiór cpie := {x 2 X : x jes ergodyczna}. Wzbiorze cpie wprowadźmy relację równoważnościową zadaną nasępująco: x y wedy i ylko wedy, gdy x = y. Jej klasę równoważności dla x 2 cpie oznaczamy przez [x].

21 AUTOREFERAT 21 Mówimy, że półgrupa (P ) 2T + posiada e własność, gdydlakażdejfunkcjif 2 L b (X) rodzina {U f} 2T + jes równociągła (zobacz prace [35], [63] orazodnośniki amże). Uwaga 9.5. E własność zosała wprowadzona po raz pierwszy w pracy [48] auorswa A. Lasoy i T. Szarka. Jes ona bardzo pożyeczna jako ławiejsza do zweryfikowania alernaywa dla ak zwanej asympoycznej silnej własności Fellera (zobacz [27]), w szczególności do badania zdegenerowanych sochasycznych równań różniczkowych. Pojęcia e własności i asympoycznej silnej własności Fellera nie są równoważne, jednak większość sysemów, kóre posiadają ę osanią własność posiada akże e własność. Zanoujmy, że sochasyczne sysemy różnego rodzaju i pochodzenia z e własnością są wciąż szeroko badane przez licznych auorów, jak choćby w pracach T. Szarka i współauorów [35], [38], [6] [64]. Teraz zaprezenujemy cenralny rezula ej sekcji [(G4), Theorem 7.8]. Twierdzenie 9.6. Załóżmy, że (P ) 2T + jes półgrupą operaorów Markova generowaną przez funkcję przejścia Markova Fellera p : T + X B(X)! [, 1], a F : T + X!P(X) jes akim wielowarościowym semiukładem dynamicznym, że F (, x) = supp p(, x, ) dla każdych 2 T + i x 2 X. Załóżmy ponado, że (P ) 2T + posiada e własność. Jeśli µ jes miarą ergodyczną, o zbiór M =suppµ jes minimalnym domknięym dodanio niezmienniczym zbiorem względem F. Ponado, M =[x] dla każdego x 2 supp µ. Uwaga 9.7. (i) Twierdzenia 9.4 i 9.6 uogólniają rezulay zaware w Secion 5 zpracy[29]. (ii) Wiele procesów, na przykład, opisywane przez losowe dyfeomorfizmy, znane są jako posiadające skończoną liczbę miar niezmienniczych (zobacz pracę [69], aakże[3]). Możliwe jes, że półgrupa operaorów Markova Fellera posiada nieskończenie wiele miar niezmienniczych, nawe nieprzeliczalnie wiele. Zaznaczmy, że w [63, Sec. 4] można znaleźć warunki dosaeczne na o, aby półgrupa operaorów Markova Fellera z e własnością miała co najwyżej przeliczalną ilość niezmienniczych dysrybucji. Isnienie jedynej przyciągającej probabilisycznej miary niezmienniczej dla półgrupy operaorów Markova prowadzi do isnienia semiarakora dla sowarzyszonego z nią semipooku mulifunkcji. Dokładniej, probabilisyczną miarę niezmienniczą µ nazywamy przyciągającą jeśli dla każdej skończonej miary µ 2M(X) ciąg uogólniony (P µ) 2T + zbiega słabo do µ. Jeśli półgrupa (P ) 2T + posiada (z konieczności jedyną) probabilisyczną przyciągającą miarę niezmienniczą, o ę półgrupę nazywamy asympoycznie sabilną. Aby podsumować ę sekcję zaprezenujemy wynik [(G2), Theorem 5.7], kóry mówi, że pod odpowiednimi założeniami semiarakor semipooku mulifunkcji Markova dla (P µ) 2T + jes nośnikiem jedynej niezmienniczej i przyciągającej dysrybucji. Jes o uogólnienie na przypadek półgrup operaorów Markova Fellera głównego wierdzenia A. Lasoy i J. Myjaka z pracy [47], gdzie rozważa się pojedynczy operaor Markova Fellera. Twierdzenie 9.8. Załóżmy, że (P ) 2T + jes półgrupą operaorów Markova generowaną przez funkcję przejścia Markova Fellera p : T + X B(X)! [, 1], a F : T + X!P(X) jes akim wielowarościowym semiukładem dynamicznym,

Rodzinę spełniającą trzeci warunek tylko dla sumy skończonej nazywamy ciałem (algebrą) w zbiorze X.

Rodzinę spełniającą trzeci warunek tylko dla sumy skończonej nazywamy ciałem (algebrą) w zbiorze X. 1 σ-ciała Definicja 1.1 (σ - ciało) σ - ciałem (σ - algebrą) w danym zbiorze X (zwanym przestrzenią) nazywamy rodzinę M pewnych podzbiorów zbioru X, spełniającą trzy warunki: 1 o M; 2 o jeśli A M, to X

Bardziej szczegółowo

jest ciągiem elementów z przestrzeni B(R, R)

jest 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 szczegółowo

ψ przedstawia zależność

ψ przedstawia zależność Ruch falowy 4-4 Ruch falowy Ruch falowy polega na rozchodzeniu się zaburzenia (odkszałcenia) w ośrodku sprężysym Wielkość zaburzenia jes, podobnie jak w przypadku drgań, funkcją czasu () Zaburzenie rozchodzi

Bardziej szczegółowo

Pobieranie próby. Rozkład χ 2

Pobieranie próby. Rozkład χ 2 Graficzne przedsawianie próby Hisogram Esymaory przykład Próby z rozkładów cząskowych Próby ze skończonej populacji Próby z rozkładu normalnego Rozkład χ Pobieranie próby. Rozkład χ Posać i własności Znaczenie

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

2.1 Zagadnienie Cauchy ego dla równania jednorodnego. = f(x, t) dla x R, t > 0, (2.1)

2.1 Zagadnienie Cauchy ego dla równania jednorodnego. = f(x, t) dla x R, t > 0, (2.1) Wykład 2 Sruna nieograniczona 2.1 Zagadnienie Cauchy ego dla równania jednorodnego Równanie gań sruny jednowymiarowej zapisać można w posaci 1 2 u c 2 2 u = f(x, ) dla x R, >, (2.1) 2 x2 gdzie u(x, ) oznacza

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

DYNAMIKA KONSTRUKCJI

DYNAMIKA KONSTRUKCJI 10. DYNAMIKA KONSTRUKCJI 1 10. 10. DYNAMIKA KONSTRUKCJI 10.1. Wprowadzenie Ogólne równanie dynamiki zapisujemy w posaci: M d C d Kd =P (10.1) Zapis powyższy oznacza, że równanie musi być spełnione w każdej

Bardziej szczegółowo

Robert Kowalczyk. Zbiór zadań z teorii miary i całki

Robert 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 szczegółowo

Wykłady ostatnie. Rodzinę P podzbiorów przestrzeni X nazywamy σ - algebrą, jeżeli dla A, B P (2) A B P, (3) A \ B P,

Wykłady ostatnie. Rodzinę P podzbiorów przestrzeni X nazywamy σ - algebrą, jeżeli dla A, B P (2) A B P, (3) A \ B P, Wykłady ostatnie CAŁKA LBSGU A Zasadnicza różnica koncepcyjna między całką Riemanna i całką Lebesgue a polega na zamianie ról przestrzeni wartości i przestrzeni argumentów przy konstrukcji sum górnych

Bardziej szczegółowo

Równania różniczkowe. Lista nr 2. Literatura: N.M. Matwiejew, Metody całkowania równań różniczkowych zwyczajnych.

Równania różniczkowe. Lista nr 2. Literatura: N.M. Matwiejew, Metody całkowania równań różniczkowych zwyczajnych. Równania różniczkowe. Lisa nr 2. Lieraura: N.M. Mawiejew, Meody całkowania równań różniczkowych zwyczajnych. W. Krysicki, L. Włodarski, Analiza Maemayczna w Zadaniach, część II 1. Znaleźć ogólną posać

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

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

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

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

Modelowanie ryzyka kredytowego MODELOWANIE ZA POMOCA HAZARDU

Modelowanie ryzyka kredytowego MODELOWANIE ZA POMOCA HAZARDU Modelowanie ryzyka kredyowego MODELOWANIE ZA POMOCA PROCESU HAZARDU Mariusz Niewęgłowski Wydział Maemayki i Nauk Informacyjnych, Poliechniki Warszawskiej Warszawa 2014 hazardu Warszawa 2014 1 / 18 Proces

Bardziej szczegółowo

WPROWADZENIE Podsawowe kierunki badań Zachowania klasyczne i dziwne Diagnosyka dziwnych zachowań Źródła zachowań chaoycznych Sysem pojęciowy Przykłady

WPROWADZENIE Podsawowe kierunki badań Zachowania klasyczne i dziwne Diagnosyka dziwnych zachowań Źródła zachowań chaoycznych Sysem pojęciowy Przykłady KLASYFIKACJA ZACHOWAŃ WYBRANYCH UKŁADÓW DYNAMICZNYCH Wojciech MITKOWSKI Kaedra Auomayki Wydział Elekroechniki, Auomayki, Inormayki i Elekroniki Akademia Górniczo-Hunicza w Krakowie Zielona Góra, lisopada

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 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

O pewnych klasach funkcji prawie okresowych (niekoniecznie ograniczonych)

O pewnych klasach funkcji prawie okresowych (niekoniecznie ograniczonych) (niekoniecznie ograniczonych) Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im. Adama Mickiewicza, Poznań Będlewo, 25-30 maja 2015 Funkcje prawie okresowe w sensie Bohra Definicja Zbiór E R nazywamy względnie

Bardziej szczegółowo

Zadania do Rozdziału X

Zadania 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 szczegółowo

Całka nieoznaczona Andrzej Musielak Str 1. Całka nieoznaczona

Całka nieoznaczona Andrzej Musielak Str 1. Całka nieoznaczona Całka nieoznaczona Andrzej Musielak Sr Całka nieoznaczona Całkowanie o operacja odwrona do liczenia pochodnych, zn.: f()d = F () F () = f() Z definicji oraz z abeli pochodnych funkcji elemenarnych od razu

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

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

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 13

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 13 RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 13 Geomeria różniczkowa Geomeria różniczkowa o dział maemayki, w kórym do badania obieków geomerycznych wykorzysuje się meody opare na rachunku różniczkowym. Obieky geomeryczne

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

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

1 Relacje i odwzorowania

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

Bardziej szczegółowo

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

Prawa wielkich liczb, centralne twierdzenia graniczne

Prawa wielkich liczb, centralne twierdzenia graniczne , centralne twierdzenia graniczne Katedra matematyki i ekonomii matematycznej 17 maja 2012, centralne twierdzenia graniczne Rodzaje zbieżności ciągów zmiennych losowych, centralne twierdzenia graniczne

Bardziej szczegółowo

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. ma złożony rozkład Poissona. W tabeli poniżej podano rozkład prawdopodobieństwa ( )

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. ma złożony rozkład Poissona. W tabeli poniżej podano rozkład prawdopodobieństwa ( ) Zadanie. Zmienna losowa: X = Y +... + Y N ma złożony rozkład Poissona. W abeli poniżej podano rozkład prawdopodobieńswa składnika sumy Y. W ejże abeli podano akże obliczone dla k = 0... 4 prawdopodobieńswa

Bardziej szczegółowo

1. Struktury zbiorów 2. Miara 3. Miara zewnętrzna 4. Miara Lebesgue a 5. Funkcje mierzalne 6. Całka Lebesgue a. Analiza Rzeczywista.

1. Struktury zbiorów 2. Miara 3. Miara zewnętrzna 4. Miara Lebesgue a 5. Funkcje mierzalne 6. Całka Lebesgue a. Analiza Rzeczywista. Literatura P. Billingsley, Miara i prawdopodobieństwo, PWN, Warszawa 1997, P. R. Halmos, Measure theory, Springer-Verlag, 1994, W, Kołodziej, naliza matematyczna, PWN, Warszawa 1978, S. Łojasiewicz, Wstęp

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

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE Wnioskowanie saysyczne w ekonomerycznej analizie procesu produkcyjnego / WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE W EKONOMETRYCZNEJ ANAIZIE PROCESU PRODUKCYJNEGO Maeriał pomocniczy: proszę przejrzeć srony www.cyf-kr.edu.pl/~eomazur/zadl4.hml

Bardziej szczegółowo

Dyskretny proces Markowa

Dyskretny proces Markowa Procesy sochasyczne WYKŁAD 4 Dyskreny roces Markowa Rozarujemy roces sochasyczny X, w kórym aramer jes ciągły zwykle. Będziemy zakładać, że zbiór sanów jes co najwyżej rzeliczalny. Proces X, jes rocesem

Bardziej szczegółowo

Silniki cieplne i rekurencje

Silniki cieplne i rekurencje 6 FOTO 33, Lao 6 Silniki cieplne i rekurencje Jakub Mielczarek Insyu Fizyki UJ Chciałbym Pańswu zaprezenować zagadnienie, kóre pozwala, rozważając emaykę sprawności układu silników cieplnych, zapoznać

Bardziej szczegółowo

IMIĘ NAZWISKO... grupa C... sala Egzamin ELiTM I

IMIĘ NAZWISKO... grupa C... sala Egzamin ELiTM I IMIĘ NAZWISKO............................ grupa C... sala 10... Egzamin ELiTM I 02.02.15 1. 2. 3. 4.. 1. (8 pkt.) Niech X a,b = {(x, y) R 2 : (x b) 2 + (y 1 b )2 a 2 } dla a, b R, a > 0, b 0. Wyznaczyć:

Bardziej szczegółowo

y 1 y 2 = f 2 (t, y 1, y 2,..., y n )... y n = f n (t, y 1, y 2,..., y n ) f 1 (t, y 1, y 2,..., y n ) y = f(t, y),, f(t, y) =

y 1 y 2 = f 2 (t, y 1, y 2,..., y n )... y n = f n (t, y 1, y 2,..., y n ) f 1 (t, y 1, y 2,..., y n ) y = f(t, y),, f(t, y) = Uk lady równań różniczkowych Pojȩcia wsȩpne Uk ladem równań różniczkowych nazywamy uk lad posaci y = f (, y, y 2,, y n ) y 2 = f 2 (, y, y 2,, y n ) y n = f n (, y, y 2,, y n ) () funkcje f j, j =, 2,,

Bardziej szczegółowo

MIARA I ODWZOROWANIE RYZYKA FORWARD NA RYNKU SKOŃCZONYM

MIARA I ODWZOROWANIE RYZYKA FORWARD NA RYNKU SKOŃCZONYM Sudia Ekonomiczne. Zeszyy Naukowe Uniwersyeu Ekonomicznego w Kaowicach ISSN 2083-8611 Nr 295 2016 Szkoła Główna Handlowa w Warszawie Kolegium Analiz Ekonomicznych Kaedra Maemayki i Ekonomii Maemaycznej

Bardziej szczegółowo

1 Równania różniczkowe zadane przez zaburzenia generatorów C 0 półgrup operatorów

1 Równania różniczkowe zadane przez zaburzenia generatorów C 0 półgrup operatorów 1 Równania różniczkowe zadane przez zaburzenia generaorów C półgrup operaorów 1.1 C półgrupy - informacje wsępne Definicja 1.1 Niec E będzie przesrzenią Banaca. Rodziną operaorów liniowyc ograniczonyc

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

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

Zadania z Analizy Funkcjonalnej I Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi?

Zadania 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 szczegółowo

Finanse i Rachunkowość studia niestacjonarne Wprowadzenie do teorii ciągów liczbowych (treść wykładu z 21 grudnia 2014)

Finanse i Rachunkowość studia niestacjonarne Wprowadzenie do teorii ciągów liczbowych (treść wykładu z 21 grudnia 2014) dr inż. Ryszard Rębowski DEFINICJA CIĄGU LICZBOWEGO Finanse i Rachunkowość studia niestacjonarne Wprowadzenie do teorii ciągów liczbowych (treść wykładu z grudnia 04) Definicja ciągu liczbowego Spośród

Bardziej 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

Analiza matematyczna. 1. Ciągi

Analiza matematyczna. 1. Ciągi Analiza matematyczna 1. Ciągi Definicja 1.1 Funkcję a: N R odwzorowującą zbiór liczb naturalnych w zbiór liczb rzeczywistych nazywamy ciągiem liczbowym. Wartość tego odwzorowania w punkcie n nazywamy n

Bardziej szczegółowo

Zadania z Analizy Funkcjonalnej I Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi?

Zadania 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 szczegółowo

Informacja o przestrzeniach Sobolewa

Informacja o przestrzeniach Sobolewa Wykład 11 Informacja o przestrzeniach Sobolewa 11.1 Definicja przestrzeni Sobolewa Niech R n będzie zbiorem mierzalnym. Rozważmy przestrzeń Hilberta X = L 2 () z iloczynem skalarnym zdefiniowanym równością

Bardziej szczegółowo

1 Ciągłe operatory liniowe

1 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 szczegółowo

WYBRANE DZIAŁY ANALIZY MATEMATYCZNEJ. Wykład VII Przekształcenie Fouriera.

WYBRANE DZIAŁY ANALIZY MATEMATYCZNEJ. Wykład VII Przekształcenie Fouriera. 7. Całka Fouriera w posaci rzeczywisej. Wykład VII Przekszałcenie Fouriera. Doychczas rozparywaliśmy szeregi Fouriera funkcji w ograniczonym przedziale [ l, l] lub [ ] Teraz pokażemy analogicznie przedsawienie

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

1 Elementy analizy funkcjonalnej

1 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 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

Teoria miary i całki

Teoria miary i całki Teoria miary i całki Spis treści 1 Wstęp 3 2 lgebra zbiorów 5 3 Pierścienie, ciała, σ ciała zbiorów. 7 3.1 Definicja pierścienia ciała i σ ciała............... 7 3.2 Pierścień, ciało i σ ciało generowane

Bardziej szczegółowo

Twierdzenie spektralne

Twierdzenie 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 szczegółowo

( ) ( ) ( τ) ( t) = 0

( ) ( ) ( τ) ( t) = 0 Obliczanie wraŝliwości w dziedzinie czasu... 1 OBLICZANIE WRAśLIWOŚCI W DZIEDZINIE CZASU Meoda układu dołączonego do obliczenia wraŝliwości układu dynamicznego w dziedzinie czasu. Wyznaczane będą zmiany

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

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

WYKŁAD Z ANALIZY MATEMATYCZNEJ I. dr. Elżbieta Kotlicka. Centrum Nauczania Matematyki i Fizyki

WYKŁAD Z ANALIZY MATEMATYCZNEJ I. dr. Elżbieta Kotlicka. Centrum Nauczania Matematyki i Fizyki WYKŁAD Z ANALIZY MATEMATYCZNEJ I dr. Elżbieta Kotlicka Centrum Nauczania Matematyki i Fizyki http://im0.p.lodz.pl/~ekot Łódź 2006 Spis treści 1. CIĄGI LICZBOWE 2 1.1. Własności ciągów liczbowych o wyrazach

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

Liczby zespolone. x + 2 = 0.

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

Bardziej szczegółowo

SYMULACYJNA ANALIZA PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ I CIEPŁA Z ODNAWIALNYCH NOŚNIKÓW W POLSCE

SYMULACYJNA ANALIZA PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ I CIEPŁA Z ODNAWIALNYCH NOŚNIKÓW W POLSCE SYMULACYJNA ANALIZA PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ I CIEPŁA Z ODNAWIALNYCH NOŚNIKÓW W POLSCE Janusz Sowiński, Rober Tomaszewski, Arur Wacharczyk Insyu Elekroenergeyki Poliechnika Częsochowska Aky prawne

Bardziej szczegółowo

Dyskretne procesy stacjonarne o nieskończonej entropii nadwyżkowej

Dyskretne procesy stacjonarne o nieskończonej entropii nadwyżkowej Dyskretne procesy stacjonarne o nieskończonej entropii nadwyżkowej Łukasz Dębowski ldebowsk@ipipan.waw.pl i Instytut Podstaw Informatyki PAN Co to jest entropia nadwyżkowa? Niech (X i ) i Z będzie procesem

Bardziej szczegółowo

Szeregi o wyrazach dodatnich. Kryteria zbieżności d'alemberta i Cauchy'ego

Szeregi o wyrazach dodatnich. Kryteria zbieżności d'alemberta i Cauchy'ego Szeregi o wyrazach dodatnich. Kryteria zbieżności d'alemberta i Cauchy'ego Przy założeniu, że wszystkie składniki szeregu jest rosnący. Wynika stąd natychmiast stwierdzenie: są dodatnie, ciąg jego sum

Bardziej szczegółowo

Układy równań i równania wyższych rzędów

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

Bardziej szczegółowo

granicą 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

granicą 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 szczegółowo

HETEROGENICZNE OCZEKIWANIA A KONKURENCJA DOSKONAŁA. MODEL MATEMATYCZNY

HETEROGENICZNE OCZEKIWANIA A KONKURENCJA DOSKONAŁA. MODEL MATEMATYCZNY STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 35, T. 2 Rober Kruszewski Szkoła Główna Handlowa w Warszawie HETEROGENICZNE OCZEKIWANIA A KONKURENCJA DOSKONAŁA. MODEL MATEMATYCZNY STRESZCZENIE

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

z graniczną technologią

z graniczną technologią STUDIA OECOOMICA POSAIESIA 23, vol., no. (25) Uniwersye Ekonomiczny w Poznaniu, Wydział Informayki i Gospodarki Elekronicznej, Kaedra Ekonomii Maemaycznej emil.panek@ue.poznan.pl iesacjonarny model von

Bardziej szczegółowo

Eksploracja danych. KLASYFIKACJA I REGRESJA cz. 1. Wojciech Waloszek. Teresa Zawadzka.

Eksploracja danych. KLASYFIKACJA I REGRESJA cz. 1. Wojciech Waloszek. Teresa Zawadzka. Eksploracja danych KLASYFIKACJA I REGRESJA cz. 1 Wojciech Waloszek wowal@ei.pg.gda.pl Teresa Zawadzka egra@ei.pg.gda.pl Kaedra Inżyrii Oprogramowania Wydział Elekroniki, Telekomunikacji i Informayki Poliechnika

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

STATYSTYCZNY OPIS PRZEPŁYWU BAROTROPOWEGO NA SFERZE

STATYSTYCZNY OPIS PRZEPŁYWU BAROTROPOWEGO NA SFERZE MODELOWANIE INŻYNIERSKIE ISNN 896-77X 3, s. 93-98, Gliwice 6 SAYSYCZNY OPIS PRZEPŁYWU AROROPOWEGO NA SFERZE ANDRZEJ ICHA Insyu Maemayki, Pomorska Akademia Pedagogiczna w Słupsku Sreszczenie. Praca doyczy

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

7 Twierdzenie Fubiniego

7 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 szczegółowo

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

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki Poliechnika Gdańska Wydział Elekroechniki i Auomayki Kaedra Inżynierii Sysemów Serowania Podsawy Auomayki Repeyorium z Podsaw auomayki Zadania do ćwiczeń ermin T15 Opracowanie: Kazimierz Duzinkiewicz,

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

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

Wykład FIZYKA I. 2. Kinematyka punktu materialnego. Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak

Wykład FIZYKA I. 2. Kinematyka punktu materialnego. Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak Wykład FIZYKA I. Kinemayka punku maerialnego Kaedra Opyki i Fooniki Wydział Podsawowych Problemów Techniki Poliechnika Wrocławska hp://www.if.pwr.wroc.pl/~wozniak/fizyka1.hml Miejsce konsulacji: pokój

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

7. Miara, zbiory mierzalne oraz funkcje mierzalne.

7. 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 szczegółowo

VII. ZAGADNIENIA DYNAMIKI

VII. ZAGADNIENIA DYNAMIKI Konderla P. Meoda Elemenów Skończonych, eoria i zasosowania 47 VII. ZAGADNIENIA DYNAMIKI. Równanie ruchu dla zagadnienia dynamicznego Q, (7.) gdzie M NxN macierz mas, C NxN macierz łumienia, K NxN macierz

Bardziej szczegółowo

ROZDZIAŁ 8 WIELOSTABILNOŚĆ W NIELINIOWYM MODELU CYKLU KONIUNKTURALNEGO Z OCZEKIWANIAMI

ROZDZIAŁ 8 WIELOSTABILNOŚĆ W NIELINIOWYM MODELU CYKLU KONIUNKTURALNEGO Z OCZEKIWANIAMI Rober Kruszewski ROZDZIAŁ 8 WIELOSTABILNOŚĆ W NIELINIOWM MODELU CKLU KONIUNKTURALNEGO Z OCZEKIWANIAMI Wprowadzenie Głównym celem opracowania jes zbadanie wpływu prosego mechanizmu oczekiwań na dynamikę

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

Ruch płaski. Bryła w ruchu płaskim. (płaszczyzna kierująca) Punkty bryły o jednakowych prędkościach i przyspieszeniach. Prof.

Ruch płaski. Bryła w ruchu płaskim. (płaszczyzna kierująca) Punkty bryły o jednakowych prędkościach i przyspieszeniach. Prof. Ruch płaski Ruchem płaskim nazywamy ruch, podczas kórego wszyskie punky ciała poruszają się w płaszczyznach równoległych do pewnej nieruchomej płaszczyzny, zwanej płaszczyzną kierującą. Punky bryły o jednakowych

Bardziej szczegółowo

dr Bartłomiej Rokicki Katedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Wydział Nauk Ekonomicznych UW

dr Bartłomiej Rokicki Katedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Wydział Nauk Ekonomicznych UW Kaedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Wydział Nauk Ekonomicznych UW Sposoby usalania płac w gospodarce Jednym z głównych powodów, dla kórych na rynku pracy obserwujemy poziom bezrobocia wyższy

Bardziej szczegółowo

Przykład 1 W przypadku jednokrotnego rzutu kostką przestrzeń zdarzeń elementarnych

Przykład 1 W przypadku jednokrotnego rzutu kostką przestrzeń zdarzeń elementarnych Rozdział 1 Zmienne losowe, ich rozkłady i charakterystyki 1.1 Definicja zmiennej losowej Niech Ω będzie przestrzenią zdarzeń elementarnych. Definicja 1 Rodzinę S zdarzeń losowych (zbiór S podzbiorów zbioru

Bardziej szczegółowo

0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0.

0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0. 5 Kody liniowe Jak już wiemy, w celu przesłania zakodowanego tekstu dzielimy go na bloki i do każdego z bloków dodajemy tak zwane bity sprawdzające. Bity te są w ścisłej zależności z bitami informacyjnymi,

Bardziej 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

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

8 Całka stochastyczna względem semimartyngałów

8 Całka stochastyczna względem semimartyngałów M. Beśka, Całka Stochastyczna, wykład 8 148 8 Całka stochastyczna względem semimartyngałów 8.1 Całka stochastyczna w M 2 Oznaczmy przez Ξ zbiór procesów postaci X t (ω) = ξ (ω)i {} (t) + n ξ i (ω)i (ti,

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

Teoria 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 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 szczegółowo

Przestrzenie liniowe

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

Bardziej szczegółowo

O ROZMAITOŚCIACH TORYCZNYCH

O ROZMAITOŚCIACH TORYCZNYCH O ROZMAITOŚCIACH TORYCZNYCH NA PODSTAWIE REFERATU NGUYEN QUANG LOCA Przez cały referat K oznaczać będzie ustalone ciało algebraicznie domknięte. 1. Przez cały referat N oznaczać będzie ustaloną kratę izomorficzną

Bardziej szczegółowo

Wykład z równań różnicowych

Wykład z równań różnicowych Wykład z równań różnicowych 1 Wiadomości wstępne Umówmy się, że na czas tego wykładu zrezygnujemy z oznaczania n-tego wyrazu ciągu symbolem typu x n, y n itp. Zamiast tego pisać będziemy x (n), y (n) itp.

Bardziej szczegółowo

Matematyka i Statystyka w Finansach. Rachunek Różniczkowy

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

Bardziej szczegółowo

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

Krzysztof Rykaczewski. Szeregi

Krzysztof Rykaczewski. Szeregi Krzysztof Rykaczewski Spis treści 1 Definicja szeregu 2 Zbieżność szeregu 3 Kryteria zbieżności szeregów 4 Iloczyn Cauchy ego szeregów 5 Bibliografia 1 / 13 Definicja szeregu Niech dany będzie ciąg (a

Bardziej szczegółowo