Wykład 21 Funkcje mierzalne. Kostrukcja i własności całki wzglȩdem miary przeliczalnie addytywnej
|
|
- Bogna Nowicka
- 4 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Wykład 2 Funkcje mierzalne. Kostrukcja i własności całki wzglȩdem miary przeliczalnie addytywnej czȩść II (opracował: Piotr Nayar) Definicja 2.. Niech (E, E) bȩdzie przestrzenia mierzalna i niech λ : E R + bȩdzie σ-addytywna miara. Niech ponadto S bȩdzie rodzina funkcji prostych w przestrzeni (E, E, λ). Powiemy, że funkcja f : E R jest całkowalna ( f L (E, E, λ) lub krócej f L ), jeśli istnieje cia g ( f n ) S taki, że: I. lim f n (e) = f (e) dla każdego e E II. lim n,m Wówczas określamy E f n f m dλ = 0 ( ɛ n0 n,m>n0 E f dλ = lim E E f n f m dλ < ɛ ) Dla a, b R wprowadzamy nastȩpuja ce oznaczenia: a b = min {a, b} a b = max {a, b} Od tej pory dla wygody pisza c całkȩ f dλ bȩdziemy mieć na myśli całkȩ po całej przestrzeni E f dλ. Dowód poprawności definicji. Zauważmy, że cia g jest faktycznie zbieżny, mamy bowiem f m dλ = ( f n f m ) dλ f n f m dλ z własności 3 całki z funkcji prostej. Zatem jest cia giem Cauchy ego. Pokażemy, że f dλ nie zależy od wyboru cia gu definiuja cego ( f n ). Niech zatem cia gi (g n ) i (h n ) spełniaja warunki I i II z definicji całki. Niech f n = g n h n. Oczywiście lim f n 0. Ponadto ( f n ) spełnia warunek Cauchy ego, gdyż ( f n f m ) dλ = (g n h n g m + h m ) dλ g n g m dλ + h n h m dλ a g n i h n spełniaja warunek Cauchy ego. Wystarczy pokazać, że lim fn dλ = 0, co bȩdzie oznaczało, że lim gn dλ = lim hn dλ. Zdefinujmy K m = sup e E f m (e)
2 Niech φ n A m = { e : f m > 0 } = f n f m K m I Am dla ustalonego m N. Oczywiście φ n K m I Am S. Ponadto lim φ n = f m. Zatem z własności 4 całki z funkcji prostej mamy f m dλ = lim φ n dλ lim sup f n f m dλ < ɛ dla dostatecznie dużych m. Powiemy, że własność W, moga ca przysługiwać zbiorom, zachodzi λ-prawie wszȩdzie, jeżeli zbiór punktów, w których własność W nie zachodzi, jest zbiorem λ-miary 0. Uwaga. Warunek I w definicji całki można osłabić do warunku I : lim f n (e) = f (e) λ-prawie wszȩdzie. w tym sensie, że poszerzenie klasy funkcji moga cych definiować całkȩ z funkcji f nie zmienia klasy L, ani wartości całek. Dowód. Niech B = { e : lim f n (e) = f (e) }. Oczywiście z założenia λ(b ) = 0, zatem B, B E. Pokażemy cia g funkcji prostych, który definiuje f dλ i który zbiega do f już dla wszystkich e E. Wówczas dowód bȩdzie zakończony. Określmy cia g funkcji pomocniczych φ n : R R n gdy x (, n) k φ n (x) = gdy x [ k n, k+) (k n [ n2, n 2 ] N) n gdy x [n, ) Zauważmy, że φ n (x) x < n dla x ( n, n) Zatem lim φ n (x) = x. To zaś pocia ga lim (φ n f )(e) = f (e) i każda z funkcji φ n f ma skończona ilość wartości. Określamy fn = f n I B + φ n ( f ) I B Pokażemy, że f n jest szukanym cia giem definiuja cym f dλ. Po pierwsze jest to cia g funkcji prostych. W tym celu wystarczy wiedzieć, że każda z funkcji φ n ( f ) I B jest prosta i skorzystać ze stwierdzenia 20.5 ). Niech α,..., α k bȩda wszystkimi wartościami funkcji φ n ( f ) i niech A i = {e : φ n ( f )(e) = α i }. Wówczas: φ n ( f ) I B = ( k ) α i I Ai IB = i= k α i I Ai B i= zaś zbiory A i B, jako podzbiory zbioru miary 0, maja miarȩ 0. 2
3 Po drugie łatwo widzieć, że f n f dla wszystkich e E. Mamy przecież f n B f n, a dla e B mamy f n f. Z drugiej strony f n B φ n ( f ) f. Dalej mamy fn dλ = f dλ ponieważ fn dλ = ( fn I B + φ n ( f ) I B ) dλ = ( fn ( I B ) + φ n ( f ) I B ) dλ = = + (φn ( f ) f n ) IB dλ zaś (φ n ( f ) f n ) I B dλ ( max e E φ n ( f ) f n ) λ(b ) = 0 Analogicznie pokazujemy, że f n f m dλ = f n f m dλ, co prowadzi do wniosku, że cia g f n jest cia giem Cauchy ego. Wniosek. Jeśli f, g L sa sobie równe prawie wszȩdzie, to f dλ = gdλ. Faktycznie cia g ( f n ) definiuja cy f dλ w myśl I definiuje również gdλ. Podamy teraz najważniejsze własności całki wzglȩdem λ-miary. Twierdzenie 20.2 (o własnościach całki). Niech L bȩdzie klasa funkcji całkowalnych w przestrzeni (E, E, λ). Wówczas zachodza nastȩpuja ce własności: 0. Jeśli f jest funkcja prosta, to f L i f dλ jest równa całce z funkcji prostej, zdefiniowanej w pierwszej czȩści wykładu.. Jeśli f, g L i a, b R, to α f + βg L i ( α f + β g ) dλ = α f dλ + β gdλ 2a. Jeśli f L i f 0, to f dλ 0. 2b. Jeśli f, g L i f g, to f dλ f dλ. 3. Jeśli f L to f L i f dλ f dλ. 4. Niech f L i niech g bȩdzie przeksztaceniem mierzalnym, przy czym g f. Wówczas h L. 5. (Twierdzenia Lebesgue a o monotonicznym całkowaniu). Niech ( f n L, n =, 2... bȩdzie cia giem funkcji całkowalnych ( f 0 f... f n... ) i niech lim f n = f. Wówczas f L wtedy i tylko wtedy, gdy cia g ( ) jest ograniczony. 3
4 6. (Lemat Fatou.) Niech ( f n ) L, n = 0,,... bȩdzie cia giem funkcji całkowalnych i niech f n f 0. Wówczas lim inf lim inf 7. (Twierdzenie Lebesgue a o ograniczonym całkowaniu.) Niech ( f n L, n =, 2...) bȩdzie cia giem funkcji całkowalnych i niech f, h L. Niech f n h i lim f n = f. Wówczas = f dλ. Dowód. lim Własność 0. Cia g stały f n f definiuje f dλ. Własność. Niech f n, g n bȩda cia gami definiuja cymi kolejno f dλ i gdλ. Wówczas cia g α f n + βg n definiuje (α f + βg) dλ. Rzeczywiście warunek I jest spełniony w sposób oczywisty, a kombinacja liniowa cia gów Cauchy ego jest cia giem Cauchy ego. Ponadto jest to cia g funkcji prostych (stwierdzenie 20.5 )). Własność 2a. Niech ( f n ) bȩdzie cia giem funkcji prostych definiuja cym f dλ. Pokażemy, że cia g ( f n 0) również definiuje f dλ. Zauważmy, że f n 0 = f n + f n 2 zatem jest to cia g funkcji prostych zbieżny do f (oczywiście f n f ). Aby pokazać, że jest to cia g spełniaja cy warunek Cauchy ego, wystarczy pokazać, że ciag f n spełnia ten warunek. Ale fn f m fn f m i sa to cia gi funkcji prostych, zatem ze stwierdzenia ) otrzymujemy fn f m dλ f n f m dλ a wiȩc cia g f n spełnia warunek II. Pozostaje zauważyć, że skoro ( f n 0) 0, to ponownie ze stwierdzenia ) jest ( f n 0)dλ 0 i nierówność zachowuje siȩ w granicy. Własność 2b. Wynika z własności 2a przez rozpatrzenie funkcji h n = f n g n. Własność 3. Z dowodu własności 2a wynika, że cia g f n jest definiuja cy dla f dλ. Ponadto ze stwierdzenia ) otrzymujemy f n dλ. Nierówność zachowuje siȩ przy przejściu do granicy. Własność 4. Definiujemy funkcjȩ h : E R { g gdy f 0 f h = 0 gdy f = 0 Funkcja h jest mierzalna. Przekonujemy siȩ o tym rozpatruja c funkcjȩ φ : R R { gdy x 0 φ = x 0 gdy x = 0 4
5 i zauważaja c, że h = g φ( f ). Funkcja φ jest borelowska, wiȩc możemy skorzystać ze stwierdzenia Niech f n bȩdzie cia giem definiuja cym f dλ. Niech ponadto h n = φ n (h), gdzie φ n jest cia giem funkcji zdefiniowanych w dowodzie poprawności warunku I definicji całki. Oczywiście h n h. Pokażemy, że h n f n jest definiuja cy dla h f dλ = gdλ. Mamy h n f n h f, zatem wystarczy pokazać, że spełniony jest warunek Cauchy ego. Cia g h n jest cia giem Cauchy ego. Aby siȩ o tym przekonać zauważamy, że h n h <, n gdyż φ n (h) h < dla h < n, a przecież h <. Zatem n h n h m h n h + h h m < n + m Cia g f n definiuje f dλ. Wprowadzamy oznaczenie C = f dλ. Pamiȩtaja c, że cia g f n spełnia warunek Cauchy ego i h n widzimy, że dla dowolnego ɛ da siȩ wybrać n 0 N tak duże, że dla n, m > n 0 spełnione sa nierówności: h n h m < ɛ, 2(C+) fn dλ < C +, f n f m < ɛ. Wówczas 2 f n h n f m h m dλ f n h n f n h m dλ + f n h m f m h m dλ f n h n h m dλ + f n f m dλ ɛ 2(C + ) f n dλ + ɛ 2 ɛ 2 + ɛ 2 = ɛ W zbiorze funkcji całkowalnych możemy wprowadzić quasi-metrykȩ zadana wzorem ρ( f, g) = f g dλ. Faktycznie natychmiast sprawdzamy, że ρ( f, g) ρ( f, h)+ρ(h, g) i ρ( f, g) = ρ(g, f ) dla f, g, h L. Mamy też ρ( f, f ) = 0, i chociaż z tego, że ρ( f, g) = 0 nie wynika, że f = g, jednak wynika jasno, że f = g λ-prawie wszȩdzie. Jeśli wprowadzimy na zbiorze wszystkich funkcji całkowalnych relacjȩ równoważności taka, że f g wtedy i tylko wtedy, gdy f = g λ-prawie wszȩdzie, to rozpatrywana quasi-metryka staje siȩ metryka na zbiorze klas abstrakcji tej relacji. Łatwo udowodnimy nastȩpuja cy Lemat 2.3. Funkcje proste sa gȩste w L z rozpatrywana quasi-metryka, to znaczy: dla każdego ɛ > 0 i dla każdej funkcji f L istnieje funkcja prosta φ : E R taka, że ρ( f, φ) = f φ dλ ɛ Dowód lematu 2.3. Niech ( f n ) bȩdzie cia giem definiuja cym f dλ. Niech n 0 N bȩdzie tak duże, że dla n n 0 zachodzi f n0 f n dλ < ɛ. Wzoruja c siȩ na dowodzie własności 3 Czytelnik bez trudu pokaże, że cia g f n0 f n definuje f n0 f dλ. Zatem f n0 f dλ = lim f n0 f n dλ ɛ 5
6 Lemat 2.4 (nierówność Markowa). Jeśli f L i f 0, to λ ( { e E : f (e) ɛ } ) f dλ ɛ Dowód lematu 2.4. Zauważmy, że ɛ I { e E: f (e) ɛ } f. Zatem ɛ I {e E: f (e) ɛ } dλ = ɛ λ ( {e E : f (e) ɛ} ) f dλ. Przystȩpujemy do dowodu twierdzenia Lebesgue a. Własność 5. ( ) Skoro rozpatrywany cia g funkcji ( f n ) jest rosna cy, to cia g całek jest także rosna cy (własność 2b), zatem lim = f dλ R co dowodzi jego ograniczoności. ( ) Z lematu 2.3 dla każdej funkcji f n istnieje funkcja prosta φ n taka, że f n φ n dλ < n 4 Pokażemy, że cia g φ n jest definiuja cy dla f dλ. Cia g jest zbieżny, gdyż jest to rosna cy cia g ograniczony. Zatem spełnia on liczbowy warunek Cauchy ego. Niech n 0 N bȩdzie tak duże, że dla n, m > n 0 jest ( f n f m ) dλ = f m dλ < ɛ. Pamiȩtaja c o tym, że ( f n ) jest rosna cym cia giem funkcji otrzymamy f n f m dλ = ( f n m f n m ) dλ < ɛ dla dostatecznie dużych n, m N, co pokazuje, że cia g ( f n ) spełnia również całkowy warunek Cauchy ego. Pokażemy, że cia g (φ n ) spełnia całkowy warunek Cauchy ego. Weźmy ɛ > 0. Niech n 0 bȩdzie tak duże, że dla n, m > n 0 zachodzi < ɛ oraz n fn f m dλ < ɛ. Z nierówności trójka ta 3 φ n φ m dλ φ n f n dλ + f n f m dλ + f m φ m dλ n + ɛ < ɛ m 4 dla n, m > n 0. Pozostaje wykazać, że φ n f λ-prawie wszȩdzie. Określmy zbiory A = {e E : f n φ n > n } 2 k= n k 6
7 A k = {e E : f n φ n > n } 2 Nietrudno zauważyć, że A A k dla wszystkich k N. Mamy λ(a) λ(a k ) = λ ( {e E : f n φ n > n } ) = 2 fn φ n dλ n 2 n 2 n 4 = λ ( {e E : f n φ n > n 2 } ) n 2 k 0. bo szereg odwrotności kwadratów jest zbieżny, wiȩc jego reszty zbiegaja do 0. Skorzystaliśmy tu z nierówności Markowa. Udowodniliśmy niniejszym, że λ(a) = 0. Pokażemy, że φ n f dla e A, co zakończy dowód. Niech zatem e A. Wówczas (z definicji zbioru A) mamy, że φ n (e) f n (e) > n 2 tylko dla skończenie wielu n N. Zatem istnieje n 0 N takie, że φ n (e) f n (e) n 2 dla wszystkich n > n 0. Istnieje n takie że dla n > n jest φ n (e) f n ɛ 2 i ponadto f (e) φ n(e) < ɛ 2, jako, że f n f. Zatem dla n > n mamy f (e) φ n (e) f (e) f n (e) + f n (e) φ n (e) ɛ 2 + ɛ 2 a wiȩc φ n (e) f n (e) dla e A, czyli poza zbiorem miary 0. Pokazaliśmy, że cia g φ n definiuje f dλ. Łatwo wówczas zauważyć, że f dλ = lim φ n dλ = lim (φ n f n ) dλ + lim bo (φ n f n )dλ φ n f n dλ < n 4 n 0. = lim, Uwaga. Udowodniliśmy twierdzenie Lebesgue a zakładaja c, że granica f (e) = lim f n (e) jest dla każdego e E skończona ( f : E R). Możemy jednak nie zakładać skończoności granicy f. Udowodnimy nastȩpuja cy fakt, pozwalaja cy osłabić założenia twierdzenia Lebesgue a Fakt 2.5. Niech ( f n ) bȩdzie rosna cym cia giem funkcji całkowalnych ( f 0 f... f n..., ( f n ) L ). Niech A = { e E : lim f n (e) = }. Jeśli cia g jest ograniczony, to λ(a) = 0, czyli lim f n < λ-prawie wszȩdzie. Dowód. Niech f = lim f n, f : E R. Mamy f f 0 0. Zauważmy, że f f 0 M I A dla dowolnego M R. Rozpatrzmy cia g ( f n f 0 ) M I A. Jest to oczywiście cia g rosna cy i lim ( f n f 0 ) M I A = ( f f 0 ) M I A = M I A Ponieważ funkcja MI A jest w każdym punkcie skończona, wiȩc korzystaja c z udowodnionej już wersji twierdzenia Lebesgue a otrzymujemy M λ(a) = M I A dλ = lim (( f n f 0 ) M I A ) dλ lim ( f n f 0 ) dλ M 0 7
8 dla pewnego M 0 R ograniczaja cego cia g całek. Z dowolności M wnosimy, że λ(a) = 0. Jeżeli jednak graniczna funkcja f ma wartości nieskończone, to f jest w myśl przyjȩtej przez nas definicji niecałkowalna, jako funkcja nierzeczywista. Możemy jednak poszerzyć klasȩ funkcji całkowalnych o funkcje przyjmuja ce wartości nieskończone na zbiorze miary 0. Wówczas powiemy, że f jest całkowalna, jeśli istnieje całkowalna funkcja rzeczywista g, taka, że f = g λ-prawie wszȩdzie. Jeśli wiȩc zmienimy wartości funkcji f n wystȩpuja cych w twierdzeniu Lebesgue a tak, że f n = 0 dla e A, to z podstawowej wersji lematu otrzymamy całkowalność wyjściowej funkcji f, jak również równość lim fn dλ = f dλ. Własność 6. Definiujemy cia g (g n ) kłada c g n (e) = inf k n f k(e) Łatwo widać, że g n g n+ i f 0 g n f n. Ponieważ g n f 0 f n, wiȩc z własności 4 dostajemy, że każda z funkcji g n jest całkowalna. Ponadto cia g (g n ) spełnia założenia twierdzenia Lebesgue a (własność 5 i uwaga do własności 5). Niech g = lim g n, g : E R. Zatem g jest funkcja całkowalna. Zauważmy, że g = lim g n = lim inf g n Ponadto g n dλ jako, że g n f n. Zatem również lim g n dλ = lim inf g n dλ lim Ostatecznie otrzymujemy lim inf = g dλ = lim g n dλ lim inf co kończy dowód lematu Fatou. Przysta pimy obecnie do dowodu twierdzenia Lebesgue a o ograniczonym całkowaniu. Własność 7. Ze stwierdzenia 20.0 wynika, że funkcja graniczna f jest mierzalna. Oczywiście mamy f h, jako że jest to granica funkcji o tej własności. Zatem z własności 4 otrzymujemy, że f jest również całkowalna. Pozostaje pokazać równość graniczna. Mamy f n h, zatem spełnione sa założenia lematu Fatou. Otrzymujemy sta d f dλ = lim inf lim inf Podobnie f n h, zatem ( f ) dλ = lim inf ( f n) dλ lim inf ( f n ) dλ = lim sup 8
9 Ostatecznie wiȩc lim sup f dλ lim inf zatem lim sup = lim inf = lim = f dλ co należało pokazać. 9
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 szczegółowoWykłady 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 szczegółowoDOWODY NIERÓWNOŚCI HÖLDERA I MINKOWSKIEGO (DO UŻYTKU WEWNȨTRZNEGO, I DO SPRAWDZENIA)
DOWODY NIERÓWNOŚCI HÖLDERA I MINKOWSKIEGO (DO UŻYTKU WEWNȨTRZNEGO I DO SPRAWDZENIA) R R Tematem niniejszych notatek jest zbadanie warunków istnienia normy na ewnej rzestrzeni funkcji rzeczywistych określonych
Bardziej szczegółowo8 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 szczegółowoF 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 szczegółowoA 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 szczegółowoTeoria miary WPPT IIr. semestr zimowy 2009 Wyk lady 6 i 7. Mierzalność w sensie Carathéodory ego Miara Lebesgue a na prostej
Teoria miary WPPT IIr. semestr zimowy 2009 Wyk lady 6 i 7. Mierzalność w sensie Carathéodory ego Miara Lebesgue a na prostej 27-28/10/09 ZBIORY MIERZALNE WZGLȨDEM MIARY ZEWNȨTRZNEJ Niech µ bȩdzie miar
Bardziej szczegółowoG. 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 szczegółowo1 Relacje i odwzorowania
Relacje i odwzorowania Relacje Jacek Kłopotowski Zadania z analizy matematycznej I Wykazać, że jeśli relacja ρ X X jest przeciwzwrotna i przechodnia, to jest przeciwsymetryczna Zbadać czy relacja ρ X X
Bardziej szczegółowo7 Twierdzenie Fubiniego
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, wykład 7 19 7 Twierdzenie Fubiniego 7.1 Miary produktowe Niech i będą niepustymi zbiorami. Przez oznaczmy produkt kartezjański i tj. zbiór = { (x, y : x y }. Niech E oraz
Bardziej szczegółowoWykłady... b i a i. i=1. m(d k ) inf
Wykłady... CŁKOWNIE FUNKCJI WIELU ZMIENNYCH Zaczniemy od konstrukcji całki na przedziale domkniętym. Konstrukcja ta jest, w gruncie rzeczy, powtórzeniem definicji całki na odcinku domkniętym w R 1. Przedziałem
Bardziej szczegółowo2 Rodziny zbiorów. 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów. M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11 2 Rodziny zbiorów 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów Niech X będzie niepustym zbiorem. Rodzinę indeksowaną zbiorów {A i } i I 2 X nazywamy rozbiciem zbioru X
Bardziej szczegółowoRozdział 4. Ciągi nieskończone. 4.1 Ciągi nieskończone
Rozdział 4 Ciągi nieskończone W rozdziale tym wprowadzimy pojęcie granicy ciągu. Dalej rozszerzymy to pojęcie na przypadek dowolnych funkcji. Jak zauważyliśmy we wstępie jest to najważniejsze pojęcie analizy
Bardziej szczegółowoTeoria 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 szczegółowojest ciągiem elementów z przestrzeni B(R, R)
Wykład 2 1 Ciągi Definicja 1.1 (ciąg) Ciągiem w zbiorze X nazywamy odwzorowanie x: N X. Dla uproszczenia piszemy x n zamiast x(n). Przykład 1. x n = n jest ciągiem elementów z przestrzeni R 2. f n (x)
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka
Wykład V: Zmienne losowe i ich wartości oczekiwane 25 października 2017 Definicja zmiennej losowej Definicja Zmienne losowa to charakterystyka liczbowa wyniku eksperymentu losowego. Zmienne losowa na przestrzeni
Bardziej szczegółowoFunkcje mierzalne, całka z funkcji nieujemnej, twierdzenia o przechodzeniu do granicy pod znakiem całki
Funkcje mierzalne, całka z funkcji nieujemnej, twierdzenia o przechodzeniu do granicy pod znakiem całki Ostatnio poprawiłem 25 stycznia 2015 r. Nadeszła pora na całkowanie. Pierwsza rzecza jest zdefiniowanie
Bardziej szczegółowoKrzysztof 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 szczegółowoInformacja 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 szczegółowoRodzinę F złożoną z podzbiorów zbioru X będziemy nazywali ciałem zbiorów, gdy spełnione są dwa następujące warunki.
3. Funkcje borelowskie. Rodzinę F złożoną z podzbiorów zbioru X będziemy nazywali ciałem zbiorów, gdy spełnione są dwa następujące warunki. (1): Jeśli zbiór Y należy do rodziny F, to jego dopełnienie X
Bardziej szczegółowoRozdział 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 szczegółowoZadania do Rozdziału X
Zadania do Rozdziału X 1. 2. Znajdź wszystkie σ-ciała podzbiorów X, gdy X = (i) {1, 2}, (ii){1, 2, 3}. (b) Znajdź wszystkie elementy σ-ciała generowanego przez {{1, 2}, {2, 3}} dla X = {1, 2, 3, 4}. Wykaż,
Bardziej szczegółowoRobert Kowalczyk. Zbiór zadań z teorii miary i całki
Robert Kowalczyk Zbiór zadań z teorii miary i całki 2 Zadanie 1 Pokazać, że poniższe dwie definicje σ-ciała M są równoważne: (i) Rodzinę M podzbiorów przestrzeni X nazywamy σ-ciałem jeżeli zachodzą następujące
Bardziej szczegółowoTeoria 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 szczegółowon=0 Dla zbioru Cantora prawdziwe są wersje lematu 3.6 oraz lematu 3.8 przy założeniu α = :
4. Zbiory borelowskie. Zbiór wszystkich podzbiorów liczb naturalnych będziemy oznaczali przez ω. Najmniejszą topologię na zbiorze ω, w której zbiory {A ω : x A ω \ y}, gdzie x oraz y są zbiorami skończonymi,
Bardziej szczegółowoRodzinę 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 szczegółowoRozdział 6. Ciągłość. 6.1 Granica funkcji
Rozdział 6 Ciągłość 6.1 Granica funkcji Podamy najpierw dwie definicje granicy funkcji w punkcie i pokażemy ich równoważność. Definicja Cauchy ego granicy funkcji w punkcie. Niech f : X R, gdzie X R oraz
Bardziej szczegółowoKonstrukcja 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 szczegółowoDystrybucje, 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 szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoCałki niewłaściwe. Całki w granicach nieskończonych
Całki niewłaściwe Całki w granicach nieskończonych Wiemy, co to jest w przypadku skończonego przedziału i funkcji ograniczonej. Okazuje się potrzebne uogólnienie tego pojęcia w różnych kierunkach (przedział
Bardziej szczegółowoZagadnienia stacjonarne
Zagadnienia stacjonarne Karol Hajduk 19 grudnia 2012 Nierówność wariacyjna (u (t), v u(t)) + a(u, v u) + Ψ(v) Ψ(u) (f, v u), v V. Zagadnienie stacjonarne ma postać (u (t) = 0): a(u, v u) + Ψ(v) Ψ(u) (f,
Bardziej szczegółowoTwierdzenie spektralne
Twierdzenie spektralne Algebrę ograniczonych funkcji borelowskich na K R będziemy oznaczać przez B (K). Spektralnym rozkładem jedności w przestrzeni Hilberta H nazywamy odwzorowanie, które każdemu zbiorowi
Bardziej szczegółowoInformacja o przestrzeniach Hilberta
Temat 10 Informacja o przestrzeniach Hilberta 10.1 Przestrzenie unitarne, iloczyn skalarny Niech dana będzie przestrzeń liniowa X. Załóżmy, że każdej parze elementów x, y X została przyporządkowana liczba
Bardziej szczegółowoDystrybucje. Marcin Orchel. 1 Wstęp Dystrybucje Pochodna dystrybucyjna Przestrzenie... 5
Dystrybucje Marcin Orchel Spis treści 1 Wstęp 1 1.1 Dystrybucje................................... 1 1.2 Pochodna dystrybucyjna............................ 3 1.3 Przestrzenie...................................
Bardziej szczegółowoNotatki 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 szczegółowoAnaliza funkcjonalna 1.
Analiza funkcjonalna 1. Wioletta Karpińska Semestr letni 2015/2016 0 Bibliografia [1] Banaszczyk W., Analiza matematyczna 3. Wykłady. (http://math.uni.lodz.pl/ wbanasz/am3/) [2] Birkholc A., Analiza matematyczna.
Bardziej szczegółowoZdzisław Dzedzej. Politechnika Gdańska. Gdańsk, 2013
Zdzisław Dzedzej Politechnika Gdańska Gdańsk, 2013 1 PODSTAWY 2 3 Definicja. Przestrzeń metryczna (X, d) jest zwarta, jeśli z każdego ciągu {x n } w X można wybrać podciąg zbieżny {x nk } w X. Ogólniej
Bardziej szczegółowo4 Kilka klas procesów
Marek Beśka, Całka Stochastyczna, wykład 4 48 4 Kilka klas procesów 4.1 Procesy rosnące i przestrzenie V,, loc Jak poprzednio niech (Ω, F, F, P ) będzie zupełną bazą stochastyczną. Definicja 4.1 Proces
Bardziej szczegółowo1 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 szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka
Wykład IV: 27 października 2014 Współczynnik korelacji Brak korelacji a niezależność Definicja współczynnika korelacji Współczynnikiem korelacji całkowalnych z kwadratem zmiennych losowych X i Y nazywamy
Bardziej szczegółowoFunkcje addytywne gorszego sortu
Rafał Filipów Wydział Matematyki, Fizyki i Informatyki Definicja funkcji addytywnych Definicja Funkcja f jest funkcją addytywną, gdy spełnia równanie funkcyjne Cauchy ego tzn. gdy dla wszystkich x, y R.
Bardziej szczegółowoKorzystając z własności metryki łatwo wykazać, że dla dowolnych x, y, z X zachodzi
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, Dodatek 158 10 Dodatek 10.1 Przestrzenie metryczne Niech X będzie niepustym zbiorem. Funkcję d : X X [0, ) spełniającą dla x, y, z X warunki (i) d(x, y) = 0 x = y, (ii)
Bardziej szczegółowoUzupełnienia 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 szczegółowoWyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej
Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej 1 Baza przestrzeni liniowej Niech V bedzie przestrzenia liniowa. Powiemy, że podzbiór X V jest maksymalnym zbiorem liniowo niezależnym, jeśli X jest zbiorem
Bardziej szczegółowo2.7 Przestrzenie unormowane skończenie wymiarowe
2.7 Przestrzenie unormowane skończenie wymiarowe Rozważamy teraz przestrzenie unormowane X skończenie wymiarowe. Załóżmy, że dimx = m. Niech dalej e,e 2,...,e m będzie bazą algebraiczną tej przestrzeni
Bardziej szczegółowoAnaliza Funkcjonalna - Zadania
Analiza Funkcjonalna - Zadania 1 Wprowadzamy następujące oznaczenia. K oznacza ciało liczb rzeczywistych lub zespolonych. Jeżeli T jest dowolnym zbiorem niepustym, to l (T ) = {x : E K : x funkcja ograniczona}.
Bardziej szczegółowoOśrodkowość procesów, proces Wienera. Ośrodkowość procesów, proces Wienera Procesy Stochastyczne, wykład, T. Byczkowski,
Procesy Stochastyczne, wykład, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1136 27 luty, 2012 Ośrodkowość procesów Dalej zakładamy, że (Ω, Σ, P) jest zupełną przestrzenią miarową. Definicja.
Bardziej szczegółowo2. Definicja pochodnej w R n
2. Definicja pochodnej w R n Niech będzie dana funkcja f : U R określona na zbiorze otwartym U R n. Pochodną kierunkową w punkcie a U w kierunku wektora u R n nazywamy granicę u f(a) = lim t 0 f(a + tu)
Bardziej szczegółowoRozwiązania, seria 5.
Rozwiązania, seria 5. 26 listopada 2012 Zadanie 1. Zbadaj, dla jakich wartości parametru r R wektor (r, r, 1) lin{(2, r, r), (1, 2, 2)} R 3? Rozwiązanie. Załóżmy, że (r, r, 1) lin{(2, r, r), (1, 2, 2)}.
Bardziej szczegółowof(t) f(x), D f(x) = lim sup t x oraz D f(x) = lim inf
9. Różniczkowanie. Jeśli f jest funkcją rzeczywistą, to granice D + f(x) = lim sup t x + f(t) f(x), D f(x) = lim sup t x t x f(t) f(x), t x f(t) f(x) f(t) f(x) D + f(x) = lim inf oraz D f(x) = lim inf
Bardziej szczegółowodomykanie 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 szczegółowoCiągi liczbowe wykład 3
Ciągi liczbowe wykład 3 dr Mariusz Grządziel 3 kwietnia 203 Definicja (ciągu liczbowego). Ciagiem liczbowym nazywamy funkcję odwzorowuja- ca zbiór liczb naturalnych w zbiór liczb rzeczywistych. Wartość
Bardziej szczegółowo6. Punkty osobliwe, residua i obliczanie całek
6. Punkty osobliwe, residua i obliczanie całek Mówimy, że funkcja holomorficzna f ma w punkcie a zero krotności k, jeśli f(a) = f (a) = = f (k ) (a) = 0, f (k) (a) 0. Rozwijając f w szereg Taylora w otoczeniu
Bardziej szczegółowoWykład 8. Informatyka Stosowana. 26 listopada 2018 Magdalena Alama-Bućko. Informatyka Stosowana Wykład , M.A-B 1 / 31
Wykład 8 Informatyka Stosowana 26 listopada 208 Magdalena Alama-Bućko Informatyka Stosowana Wykład 8 26..208, M.A-B / 3 Definicja Ciagiem liczbowym {a n }, n N nazywamy funkcję odwzorowujac a zbiór liczb
Bardziej szczegółowoMNRP r. 1 Aksjomatyczna definicja prawdopodobieństwa (wykład) Grzegorz Kowalczyk
MNRP 18.03.2019r. Grzegorz Kowalczyk 1 Aksjomatyczna definicja prawdopodobieństwa (wykład) Definicja (σ - ciało) Niech Ω - dowolny zbiór. Rodzinę F P (Ω), gdzie P (Ω) jest rodziną wszystkich podzbiorów
Bardziej szczegółowoWykład 10. Stwierdzenie 1. X spełnia warunek Borela wtedy i tylko wtedy, gdy każda scentrowana rodzina zbiorów domkniętych ma niepusty przekrój.
Wykład 10 Twierdzenie 1 (Borel-Lebesgue) Niech X będzie przestrzenią zwartą Z każdego pokrycia X zbiorami otwartymi można wybrać podpokrycie skończone Dowód Lemat 1 Dla każdego pokrycia U przestrzeni ośrodkowej
Bardziej szczegółowoWokół nierówności Dooba
Uniwersytet Warszawski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki Tomasz Tkocz Nr albumu: 24957 Wokół nierówności Dooba Praca licencjacka na kierunku MATEMATYKA w ramach Międzywydziałowych Indywidualnych
Bardziej szczegółowo19 marzec, Łańcuchy Markowa z czasem dyskretnym. Procesy Stochastyczne, wykład 6, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1136
Procesy Stochastyczne, wykład 6, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1136 19 marzec, 2012 Przykłady procesów Markowa (i). P = (p ij ) - macierz stochastyczna, tzn. p ij 0, j p ij =
Bardziej szczegółowo1 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 szczegółowoZnaleźć 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 szczegółowoPrawa 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 szczegółowoKongruencje pierwsze kroki
Kongruencje wykład 1 Definicja Niech n będzie dodatnią liczbą całkowitą, natomiast a i b dowolnymi liczbami całkowitymi. Liczby a i b nazywamy przystającymi (kongruentnymi) modulo n i piszemy a b (mod
Bardziej szczegółowoUwaga 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 szczegółowoZadania o numerze 4 z zestawów licencjat 2014.
Zadania o numerze 4 z zestawów licencjat 2014. W nawiasie przy zadaniu jego występowanie w numerze zestawu Spis treści (Z1, Z22, Z43) Definicja granicy ciągu. Obliczyć granicę:... 3 Definicja granicy ciągu...
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka
Wykład VII: Rozkład i jego charakterystyki 22 listopada 2016 Uprzednio wprowadzone pojęcia i ich własności Definicja zmiennej losowej Zmienna losowa na przestrzeni probabilistycznej (Ω, F, P) to funkcja
Bardziej szczegółowoZasada 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 szczegółowoPrzykładami 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 szczegółowoKonstrukcja liczb rzeczywistych przy pomocy ciągów Cauchy ego liczb wymiernych
Konstrukcja liczb rzeczywistych przy pomocy ciągów Cauchy ego liczb wymiernych Marcin Michalski, 015-1 Wprowadzenie Jedną z intuicji na temat liczb rzeczywistych jest myślenie o nich jako liczbach, które
Bardziej szczegółowo28 maja, Problem Dirichleta, proces Wienera. Procesy Stochastyczne, wykład 14, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126
Problem Dirichleta, proces Wienera Procesy Stochastyczne, wykład 14, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126 28 maja, 2012 Funkcje harmoniczne Niech będzie operatorem Laplace a w
Bardziej szczegółowoMatematyka 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 szczegółowoWykład 5. Ker(f) = {v V ; f(v) = 0}
Wykład 5 Niech f : V W będzie przekształceniem liniowym przestrzeni wektorowych Wtedy jądrem przekształcenia nazywamy zbiór tych elementów z V, których obrazem jest wektor zerowy w przestrzeni W Jądro
Bardziej szczegółowoIndukcja. 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 szczegółowoIndukcja 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. : 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 szczegółowozbiorów domkniętych i tak otrzymane zbiory domknięte ustawiamy w ciąg. Oznaczamy
5. Funkcje 1 klasy Baire a. Pod koniec XIX i początkiem XX wieku kilku matematyków zajmowało się problemami dotyczącymi klasyfikacji funkcji borelowskich: między innymi R. Baire, E. Borel, H. Lebesgue
Bardziej szczegółowoRównanie przewodnictwa cieplnego (I)
Wykład 4 Równanie przewodnictwa cieplnego (I) 4.1 Zagadnienie Cauchy ego dla pręta nieograniczonego Rozkład temperatury w jednowymiarowym nieograniczonym pręcie opisuje funkcja u = u(x, t), spełniająca
Bardziej szczegółowoRozkład figury symetrycznej na dwie przystające
Rozkład figury symetrycznej na dwie przystające Tomasz Tkocz 10 X 2010 Streszczenie Tekst zawiera notatki do referatu z seminarium monograficznego Wybrane zagadnienia geometrii. Całość jest oparta na artykule
Bardziej szczegółowo7. Miara, zbiory mierzalne oraz funkcje mierzalne.
7. Miara, zbiory mierzalne oraz funkcje mierzalne. Funkcję rzeczywistą µ nieujemną określoną na ciele zbiorów S będziemy nazywali miarą, gdy dla dowolnego ciągu A 0, A 1,... zbiorów rozłącznych należących
Bardziej szczegółowoRepetytorium z przedmiotu Miara i prawdopodobieństwo dla kierunku Informatyka 2003/2004. Adam Jakubowski
Repetytorium z przedmiotu Miara i prawdopodobieństwo dla kierunku Informatyka 2003/2004 Adam Jakubowski Uniwersytet Mikołaja Kopernika Wydział Matematyki i Informatyki Toruń, styczeń 2004 Spis treści
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka
Wykład II: Zmienne losowe i charakterystyki ich rozkładów 13 października 2014 Zmienne losowe Wartość oczekiwana Dystrybuanty Słowniczek teorii prawdopodobieństwa, cz. II Definicja zmiennej losowej i jej
Bardziej szczegółowoOSOBNO ANALITYCZNYCH
Uniwersytet Jagielloński Instytut Matematyki Zbigniew B locki ZBIORY OSOBLIWOŚCI FUNKCJI OSOBNO ANALITYCZNYCH Praca magisterska Promotor: Prof. dr hab. Józef Siciak Kraków 99 .Wstȩp. Jeśli Ω jest zbiorem
Bardziej szczegółowoSystem 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 szczegółowoKurs wyrównawczy - teoria funkcji holomorficznych
Kurs wyrównawczy - teoria funkcji holomorficznych wykład 1 Gniewomir Sarbicki 15 lutego 2011 Struktura ciała Zbiór par liczb rzeczywistych wyposażamy w działania: { + : (a, b) + (c, d) = (a + c, b + d)
Bardziej szczegółowo7. CIĄGI. WYKŁAD 5. Przykłady :
WYKŁAD 5 1 7. CIĄGI. CIĄGIEM NIESKOŃCZONYM nazywamy funkcję określoną na zbiorze liczb naturalnych, dodatnich, a wyrazami ciągu są wartości tej funkcji. CIĄGIEM SKOŃCZONYM nazywamy funkcję określoną na
Bardziej szczegółowoAlgorytm Metropolisa-Hastingsa
Seminarium szkoleniowe, 25 kwietnia 2006 Plan prezentacji 1 Problem Metoda MCMC 2 Niezależny algorytm Metropolisa-Hastingsa Bła dzenie losowe Zbieżność procedury Metropolisa-Hastingsa Problem Metoda MCMC
Bardziej szczegółowoZagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych
Temat 7 Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych Rozważmy płaski obszar R 2 ograniczony krzywą. la równania Laplace a (Poissona) stawia się trzy podstawowe zagadnienia brzegowe. Zagadnienie irichleta
Bardziej szczegółowoALGEBRA 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 szczegółowoNotatki 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 szczegółowoRachunek różniczkowy i całkowy w przestrzeniach R n
Rachunek różniczkowy i całkowy w przestrzeniach R n Na dzisiejszym wykładzie rozważać będziemy funkcje f : R m R n Każda taka funkcję f można przedstawić jako wektor funkcji (f 1, f 2,, f n ), gdzie każda
Bardziej szczegółowoCałka podwójna po prostokącie
Całka podwójna po prostokącie Rozważmy prostokąt = {(x, y) R : a x b, c y d}, gdzie a, b, c, d R, oraz funkcję dwóch zmiennych f : R ograniczoną w tym prostokącie. rostokąt dzielimy na n prostokątów i
Bardziej szczegółowoFinanse 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 szczegółowoWYKŁAD 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 szczegółowo1 Nierówność Minkowskiego i Hoeldera
1 Nierówność Minkowskiego i Hoeldera Na państwa użytek załączam precyzyjne sformułowania i dowody nierówności Hoeldera i Minkowskiego: Twierdzenie 1.1 Nierówność Hoeldera). Niech p, q będą takimi liczbami
Bardziej szczegółowoZadania z Analizy Funkcjonalnej I Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi?
Zadania z Analizy Funkcjonalnej I - 1 1. Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi?. a) X = R, x = arctg x ; b) X = R n, d(x, y) = x 1 y 1 + x 2 y 2 + max i 3 x i y i ;
Bardziej szczegółowo1 Elementy analizy funkcjonalnej
M. Beśka, Dodatek 1 1 Elementy analizy funkcjonalnej 1.1 Twierdzenia o reprezentacji Zaczniemy od znanego twierdzenia Riesza Twierdzenie 1.1 (Riesz) Niech będzie zwartą przestrzenią metryczną i załóżmy,
Bardziej szczegółowoGranica funkcji. 27 grudnia Granica funkcji
27 grudnia 2011 Punkty skupienia Definicja Niech D R będzie dowolnym zbiorem. Punkt x 0 R nazywamy punktem skupienia zbioru D jeżeli δ>0 x D\{x0 } : x x 0 < 0. Zbiór punktów skupienia zbioru D oznaczamy
Bardziej szczegółowo(b) Suma skończonej ilości oraz przekrój przeliczalnej ilości zbiorów typu G α
FUNKCJE BORELOWSKIE Rodzinę F podzbiorów zbioru X (tzn. F X) będziemy nazywali ciałem gdy spełnione są warunki: (1) Jeśli zbiór Y F, to dopełnienie X \ Y też należy do rodziny F. (2) Jeśli S F jest skończoną
Bardziej szczegółowo