Twierdzenie 1 (Hindmana). Ustalmy dowolne kolorowanie zbioru liczb naturalnych na sko«czenie wiele kolorów. Wtedy istnieje zbiór niesko«- czony A
|
|
- Adrian Kaczmarek
- 4 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Twierdzenie 1 (Hindmana). Ustalmy dowolne kolorowanie zbioru liczb naturalnych na sko«czenie wiele kolorów. Wtedy istnieje zbiór niesko«- czony A taki»e wszystkie sko«czone sumy jego (ró»nych) elementów maj ten sam kolor. wiczenie 1. Znajd¹ takie kolorowanie zbioru liczb naturalnych na dwa kolory,»e prócz {0} nie istnieje zbiór monochromatyczny zamkni ty na sko«czone sumy. Denicja 2. Filtr na zbiorze liczb naturalnych to rodzina F zbiorów liczb naturalnych speªniaj ca nast puj ce warunki: (1) je»eli A, B F, to A B F (zamkni cie na przekroje), (2) je»eli A F i B A, to B F (monotoniczno± ), (3) / F (nietrywialno± ), (4) N F (niepusto± ). Ultraltr to ltr maksymalny (ze wzgl du na zawieranie). Równowa»- nie, ltr F jest ultraltrem je»eli dla ka»dego A N mamy A F lub A c F. Uwaga. Intuicyjnie, ltr mówi nam które zbiory uwa»amy za du»e w jakim± sensie. O ultraltrze mo»na my±le jako o mierze sko«czenie addytywnej zerojedynkowej okre±lonej na wszystkich podzbiorach zbioru liczb naturalnych (okre±lonej jako µ(a) = 1 gdy A F i µ(a) = 0 gdy A / F). Stwierdzenie 3. Poka»,»e je»eli U jest ultraltrem i A U, a B A, to B U albo (A \ B) U. Dowód. Je»eli B / U, to B c U, ale wtedy A\B = A B c U. Inaczej: je»eli od zbioru miary 1 odejmiemy zbiór miary 0, to otrzymamy zbiór miary 1. Przykªad 4. Dla ka»dej liczby naturalnej n mamy ultraltr (n) skªadaj cy si z dokªadnie tych zbiorów, do których nale»y n. Ultraltr tego rodzaju nazywamy ultraltrem gªównym. Fakt 5. Korzystaj c z lematu Kuratowskiego-Zorna, ka»dy ltr mo»na rozszerzy do ultraltru. wiczenie 2. Rodzina wszystkich kosko«czonych podzbiorów zbioru liczb naturalnych jest ltrem (nazywanym czasami ltrem Frécheta; sprawd¹ to!). Korzystaj c z poprzedniego faktu uzasadnij,»e istniej ultraltry niegªówne. 1
2 2 Denicja 6. Przestrze«wszystkich ultraltrów na zbiorze liczb naturalnych nazywamy βn, sªownie uzwarceniem ƒecha-stone'a zbioru liczb naturalnych. Sk d wzi topologi na βn? Denicja 7. Topologia na βn zadana jest przez podbaz zbiorów otwartych. Dokªadniej, dla ka»dego A N mamy deniujemy otwarty [A] βn jako [A] = {U βn A U}. Innymi sªowy, U [A] wtedy i tylko wtedy gdy A U. Stwierdzenie 8. [A] [B] = [A B], [A] [B] = [A B] wiczenie 3. Poka»»e ka»dy [A] jest otwarto-domkni ty i»e βn jest przestrzeni Hausdora. wiczenie 4. Funkcja i: N βn okre±lona wzorem i(n) = (n) jest topologicznym wªo»eniem, którego obraz jest otwarty i g sty w βn. (Od teraz uto»samiamy n N z (n) βn, tak»e N βn.) wiczenie 5. Sprawd¹»e przy uto»samieniu N z ultraltrami gªównymi w βn (z poprzedniego wiczenia) nast puj ce warunki s równowa»ne dla n N i A N: n A, A (n), n [A], A n. Pogód¹ si z tym. wiczenie 6. Je»eli F 0 jest niepust rodzin podzbiorów N zamkni t na sko«czone przekroje i nie zawieraj c, to F := {A N B F 0 B A} (rodzina wszystkich nadzbiorów elementów F 0 ) jest ltrem. W szczególno±ci ka»da taka rodzina rozszerza si do ultraltru. Lemat 9. βn jest zwart przestrzeni o±rodkow. Dowód. Wystarczy sprawdzi,»e je»eli βn = A A [A] dla pewnego A P(N), to dla pewnego sko«czonego A 0 A mamy ju» βn = A A 0 [A]. Zaªó»my nie wprost,»e tak nie jest, to znaczy dla ka»dych A 1,..., A n A istnieje taki ultraltr U,»e A 1,..., A n / U. Warunek ten jest równowa»ny temu»e A 1... A n / U (bo suma n zbiorów miary zero
3 jest miary zero!). Oznacza to w szczególno±ci,»e A 1... A n N, a równowa»nie»e A c 1... A c n. Ale wtedy rodzina B sko«czonych przekrojów zbiorów A c, gdzie A A jest zamkni ta na sko«czone przekroje i nie zawiera. wiczenie: pokaza,»e wówczas ka»dy ultraltr rozszerzaj cy B nie nale»y do A A [A] (co przeczy zaªo»eniu,»e ta suma to caªe βn). wiczenie 7. Uzupeªnij brakuj ce elementy powy»szego dowodu. wiczenie 8. Spróbuj udowodni powy»szy lemat w alternatywny sposób: poka»»e βn 2 2N jest domkni te (z topologi produktow ) i»e topologia pokrywa si z t zadan powy»ej. Uwaga. βn\n jest przestrzeni zwart, której ci»ar (moc minimalnej bazy) to c. Denicja 10 (Granica po ultraltrze). Zaªó»my»e (x n ) n jest ci - giem punktów w przestrzeni topologicznej, a U βn. Mówimy»e x = lim n U x n gdy dla ka»dego otoczenia U x zbiór tych n»e x n U nale»y do U. Uwaga. Powy»sz denicj mo»na zrozumie w nast puj cy sposób: je»eli lim n F x n = x i U x jest otwarty, to dla F-prawie wszystkich n zachodzi x n U, to znaczy zbiór tych n»e x n U nale»y do F. wiczenie 9. Je»eli x n jest ci giem punktów w przestrzeni zwartej, a U βn, to istnieje taki x»e x = lim n U x n (wskazówka: na±laduj dowód tego,»e w zwartej przestrzeni metrycznej ka»dy ci g ma podci g zbie»ny). wiczenie 10. Je»eli U = (n) jest ultraltrem gªównym, to czym jest granica po U? wiczenie 11. Je»eli f : X Y jest funkcj ci gª i lim n F x n = x, to lim n F f(x n ) = f(x). wiczenie 12. Je»eli F βn, to wzór µ(a) = lim n F A [ n,n] 2n+1 zadaje sko«czenie addytywn, niezmiennicz na translacje probabilistyczn miar sko«czenie addytywn na grupie Z liczb caªkowitych (t miar nazywamy ±redni Banacha). Istnienie takiej miary oznacza»e grupa liczb caªkowitych jest ±redniowalna. Ogólnie, mówimy»e grupa (dyskretna) jest ±redniowalna gdy istnieje sko«czenie addytywna, niezmiennicza miara probabilistyczna okre±lona na wszystkich jej podzbiorach. Nie wszystkie grupy s ±redniowalne, np. grupa wolna rangi 2 nie jest (vide paradoks Banacha-Tarskiego). 3
4 4 Stwierdzenie 11. βn speªnia nast puj c wªasno± uniwersaln : je-»eli X jest przestrzeni zwart Hausdora i f : N X jest dowoln funkcj (tzn. ci giem), to istnieje jedyna funkcja ci gªa βf : βn X przedªu»aj ca f. Dowód. Funkcj t konstruujemy korzystaj c z poprzedniego wiczenia, to znaczy βf(u) = lim n U f(n). Tak okre±lona funkcja jest ci gªa: je»eli V X jest otwarty, to βf 1 [V ] = V [f 1 [V ]], gdzie V przebiega zbiory otwarte takie»e V V. Z g sto±ci N w βn wynika jedyno±. wiczenie 13. Uzupeªnij powy»szy dowód. (Wskazówka: X jest zwarta Hausdora, wi c jest te» regularna, w szczególno±ci je»eli x V, to znajdziemy zbiór V x taki»e V (X \ V ) =. Z drugiej strony je»eli Y X jest dowolnym podzbiorem i y n jest ci giem elementów Y, to lim n U y n Y.) wiczenie 14. Sprawd¹,»e je»eli n N i F βn, to n + F := {B N ( A F) (n + A) B} jest ultraltrem. Wniosek 12. Na βn mamy dziaªanie + zadane wzorem F + U = lim n F n + U i dziaªanie to jest ci gªe w lewym argumencie. Uwaga. Dziaªanie + nie jest przemienne! wiczenie 15. Sprawd¹»e dziaªanie + obci te do N βn ma ª czno± mieszan z lewej, tzn. dla n, m N i F βn mamy n+(m+f) = (n + m) + F. wiczenie 16. Sprawd¹»e dziaªanie + obci te do N βn jest ci gªe w drugim argumencie, to znaczy dla ka»dej liczby naturalnej n odwzorowanie βn βn, gdzie F n + F jest ci gªe. Wywnioskuj st d,»e N s centralne w βn, tzn.»e dla n N i F βn mamy n + F = F + n. Stwierdzenie 13. Dziaªanie + na βn jest ª czne. Dowód. Ustalmy dowolne U 1, U 2, U 3 βn. Wtedy mamy U 1 + (U 2 + U 3 ) = lim (n + lim (m + U 3 )) = lim ( lim (n + m + U 3 ))) (pierwsza równo± z denicji, druga z wiczenia), z drugiej strony z ci gªo±ci + na βn w pierwszym argumencie mamy lim ( lim (n+m+u 3 )) = lim ( lim (n+m)+u 3 ) = lim ( lim (n+m))+u 3.
5 Stosuj c jeszcze raz ci gªo± w drugim argumencie (przy pierwszym argumencie z N), dostajemy lim m U2 (n + m) = (n + U 2 ), wi c z denicjilim n U1 (lim m U2 (n + m)) = U 1 + U 2, co ko«czy dowód. wiczenie 17. Uzupeªnij brakuj ce elementy powy»szego dowodu. Wniosek 14. βn jest zwart lew póªgrup topologiczn. wiczenie 18. Wzór n (F n + F) zadaje wªo»enie Φ: N βn βn (przestrze«wszystkich funkcji βn βn z topologi zbie»no- ±ci punktowej). To indukuje (z wªasno±ci uniwersalnej) odwzorowanie βφ: βn βn βn. Sprawd¹»e ta funkcja jest 1 1 i»e U + F = βφ(u) βφ(f) ( to zªo»enie funkcji). Wywnioskuj st d»e βφ jest wªo»eniem lewych póªgrup topologicznych. wiczenie 19. Sprawd¹»e + na βn zadaje si wzorem U + F = {A N {n A n + F} U} wiczenie 20. Je»eli µ, ν s miarami sko«czenie addytywnymi na póªgrupie S (czy te» raczej odpowiednim ciele podzbiorów S, speªniaj - cymi pewne naturalne zaªo»enia, takie jak mierzalno± mno»enia), to mo»na zada splot miar µ ν wzorem µ ν(a) = χ A (xy) dν(y)dµ(x). Sprawd¹»e je»eli U, F βn, to (je»eli potraktujemy je jako miary zerojedynkowe na póªgrupie (N, +)) zachodzi wzór U F = U + F. W tym celu sprawd¹ najpierw,»e dla A N i U βn zachodzi: { 1 gdy A x + F χ A (x + y) df(y) = 0 w przeciwnym wypadku (spróbuj najpierw z x = 0, x = 1). wiczenie 21. W notacji poprzedniego wiczenia sprawd¹,»e je»eli S jest przemienn póªgrup i µ, ν s przeliczalnie addytywne, to µ ν = ν µ. (Wskazówka: skorzystaj z tw. Fubiniego.) A co je±li tylko jedna z µ, ν jest przeliczalnie addytywna? Co mo»esz powiedzie o ci gªo±ci? (Zauwa»»e przeliczalnie addytywne ultraltry na N to dokªadnie ultraltry gªówne, przypomnij sobie wiczenie 16.) Denicja 15. Je»eli S jest póªgrup, a I S jest niepusty, to mówimy»e I jest (lewym) ideaªem w S gdy SI I (to znaczy dla ka»dego s S oraz i I mamy si I); piszemy wtedy I S. wiczenie 22. Je»eli S jest grup, to jakie s jej ideaªy? 5
6 6 Uwaga. Ideaª minimalny (w sensie inkluzji) zawsze jest ideaªem gªównym, a nawet I = Si dla ka»dego i I. Dowód. Zauwa»my»e je»eli i I, to z denicji Si I. Ale poniewa» I jest minimalny i Si S, to poci ga Si = I. Stwierdzenie 16. W zwartej lewej póªgrupie topologicznej ideaªy gªówne s domkni te. W szczególno±ci ka»dy ideaª zawiera ideaª domkni ty. Dowód. Je»eli I = Sa, ale to jest obraz S przez funkcj ci gª, a wi c zbiór zwarty. Je»eli I jest dowolnym ideaªem i a I, to Sa I jest ideaªem domkni tym. Lemat 17. Ka»da zwarta lewa póªgrupa topologiczna S ma domkni ty ideaª minimalny M. Dowód. Rozwa»my rodzin wszystkich domkni tych ideaªów w S uporz dkowan przez inkluzj. Šatwo sprawdzi,»e speªnia ona zaªo»enia lematu Kuratowskiego-Zorna (ze zwarto±ci), wi c istnieje minimalny ideaª domkni ty. Z poprzedniego stwierdzenia wynika,»e taki ideaª jest jednocze±nie ideaªem minimalnym. Lemat 18 (Ellis-Nakamura). W zaªo»eniach poprzedniego lematu, ka»dy ideaª minimalny M jest generowany przez idempotent (tzn. istnieje taki u S,»e M = Su i u u = u). Dowód. Z wiczenia wynika,»e wystarczy pokaza,»e w M jest idempotent (bo M jest generowany przez ka»dy swój element). Z lematu Kuratowskiego-Zorna i zwarto±ci wynika,»e M ma minimaln domkni t podpóªgrup K. Niech u K b dzie dowolny. Wtedy Ku K i Ku jest domkni t podgrup M: istotnie, je»eli k, k K, to (k u)(k u) = (k uk )u Ku. St d Ku = K, czyli istnieje taki b K,»e bu = u. W szczególno±ci zbiór {b K bu = u} jest niepusty. Z drugiej strony ªatwo sprawdzi,»e jest on domkni t podpóªgrup i zawiera si w K, st d dla ka»dego b K mamy bu = u, a w szczególno±ci uu = u, co nale»aªo dowie±. Uwaga. A posteriori mo»emy stwierdzi,»e K, któr wzi li±my w dowodzie lematu powy»ej, musiaªa by grup trywialn {u}. wiczenie 23. Uzupeªnij luki w powy»szym dowodzie. wiczenie 24. Sprawd¹,»e je»eli M jest ideaªem minimalnym i u M jest idempotentem, to um jest grup. wiczenie 25. Sprawd¹»e je»eli M jest ideaªem minimalnym, a u, v M s idempotentami, to uv = u i vu = v, a ponadto M = u um, gdzie u przebiega idempotenty w M.
7 wiczenie 26. Sprawd¹»e je±li n N, a U βn, to je»eli U + n = n, to U = 0 (ideaª gªówny generowany przez 0; wskazówka: rozwa» zbiór tych m N,»e m + n {n}). Wywnioskuj st d,»e je»eli M jest ideaªem minimalnym w βn, to M N = (tzn. M skªada si z ideaªów niegªównych). Twierdzenie 19 (Hindmana). Ustalmy dowolne kolorowanie zbioru liczb naturalnych na sko«czenie wiele kolorów. Wtedy istnieje zbiór niesko«czony A taki»e wszystkie sko«czone sumy jego (ró»nych) elementów maj ten sam kolor. Dowód. Ustalmy kolorowanie zbioru liczb naturalnych na sko«czenie wiele kolorów, to znaczy (równowa»nie) partycj N = A 1... A n. Ustalmy dowolny idempotent u βn. Poniewa» u jest ultraltrem, dla pewnego (jedynego) j mamy A j u, czyli u [A j ]. u jest idempotentem, czyli lim n u n+u = u+u = u [A j ] (czyli dla u-prawie wszystkich n mamy n+u [A j ]), oraz oczywi±cie lim n u n = u [A j ] (dla u-prawie wszystkich n zachodzi n [A j ]) W szczególno±ci istnieje takie n 1,»e n 1 + u [A j ] i n 1 [A j ] (to wynika z zamkni cia u na przekroje; sprawd¹ to!). Z drugiej strony, n 1 + u = n 1 + u + u = lim n u n 1 + n + u [A j ], oraz lim n u n 1 + n = n 1 + u [A j ], czyli dla u-prawie wszystkich n mamy n 1 + n + u [A j ] i n 1 + n [A j ] i n + u [A j ] i n [A j ]; w szczególno±ci istnieje takie n = n 2. Analogicznie konstruujemy rekurencyjnie ci g n k, w taki sposób»e dowolna suma n k jest elementem [A j ], te» gdy dodamy u z prawej. Poniewa» dla n N nale»enie n [A j ] jest równowa»ne z tym»e n A j, bior c A = {a k k N} otrzymujemy tez. wiczenie 27. W powy»szym dowodzie jest powa»na luka. Je±li jej nie widzisz, to sprawd¹, co si stanie, je»eli we¹miemy u = 0 (ultraltr gªówny). wiczenie 28. Znajd¹ niesko«czony zbiór A N, taki»e dla ka»dego niesko«czonego B N pewna sko«czona suma elementów B nie jest elementem A (wskazówka: wystarczy sprawdza B A). wiczenie 29. Zaªó»my»e (S, +) jest niesko«czon póªgrup przemienn z wªasno±ci skracania, tzn. dla ka»dych s 1, s 2, s 3 równo± s 1 + s 3 = s 2 + s 3 poci ga s 1 = s 2 (równowa»nie: S jest podpóªgrup pewnej grupy abelowej). Rozumuj c tak jak w dowodzie tw. Hindmana (rozwa»aj c zbiór ultraltrów na S z odpowiedni topologi i struktur póªgrupow ) poka»,»e dla ka»dego kolorowania S na sko«czenie wiele 7
8 8 kolorów istnieje zbiór niesko«czony, taki»e wszystkie sumy jego elementów maj ten sam kolor. A co gdy S nie jest przemienna? wiczenie 30. Znajd¹ niesko«czon póªgrup przemienn S i ideaª minimalny M βs, taki»e M S. Denicja 20. Rozwa»my przestrze«zwart Hausdora X i dowoln grup G dziaªaj c na X przez homeomorzmy. To daje nam odwzorowanie G X X, gdzie X X to przestrze«wszystkich funkcji z X w X z topologi produktow (zbie»no±ci punktowej) i dziaªaniem: skªadaniem funkcji. Póªgrup Ellisa (lub póªgrup obwiedni ) tego dziaªania nazywamy domkni cie w X X obrazu G przez to odwzorowanie. wiczenie 31. Dla G, X jak w denicji powy»ej, sprawd¹»e póªgrupa Ellisa jest zwart lew póªgrup topologiczn. Wniosek 21. W póªgrupie Ellisa mamy (zwarte) ideaªy minimalne, w ka»dym z których znajdziemy idempotent. Co wi cej, ka»dy ideaª minimalny M jest sum rozª czn grup postaci um, gdzie u M jest idempotentem. wiczenie 32. Niech X = S 1, a G b dzie peªn grup homeomorzmów S 1. Sprawd¹»e póªgrupa Ellisa nie jest grup (wskazówka: znajd¹ element, który nie jest na)
A = n. 2. Ka»dy podzbiór zbioru sko«czonego jest zbiorem sko«czonym. Dowody tych twierdze«(elementarne, lecz nieco nu» ce) pominiemy.
Logika i teoria mnogo±ci, konspekt wykªad 12 Teoria mocy, cz ± II Def. 12.1 Ka»demu zbiorowi X przyporz dkowujemy oznaczany symbolem X obiekt zwany liczb kardynaln (lub moc zbioru X) w taki sposób,»e ta
Bardziej szczegółowoCiaªa i wielomiany. 1 Denicja ciaªa. Ciaªa i wielomiany 1
Ciaªa i wielomiany 1 Ciaªa i wielomiany 1 Denicja ciaªa Niech F b dzie zbiorem, i niech + (dodawanie) oraz (mno»enie) b d dziaªaniami na zbiorze F. Denicja. Zbiór F wraz z dziaªaniami + i nazywamy ciaªem,
Bardziej szczegółowoMetody dowodzenia twierdze«
Metody dowodzenia twierdze«1 Metoda indukcji matematycznej Je±li T (n) jest form zdaniow okre±lon w zbiorze liczb naturalnych, to prawdziwe jest zdanie (T (0) n N (T (n) T (n + 1))) n N T (n). 2 W przypadku
Bardziej szczegółowoZadania. 4 grudnia k=1
Zadania 4 grudnia 205 Zadanie. Poka»,»e dla dowolnych liczb zespolonych z,..., z n istnieje zbiór B {,..., n}, taki,»e n z k π z k. k B Zadanie 2. Jakie warunki musz speªnia ci gi a n i b n, aby istniaªy
Bardziej szczegółowoEkstremalnie maªe zbiory
Maªe jest pi kne Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego Nadarzyn, 27.08.2011 Zbiory silnie miary zero Przypomnienie Zbiór X [0, 1] jest miary Lebesgue'a zero, gdy dla ka»dego ε > 0 istnieje ci
Bardziej szczegółowoPrzekroje Dedekinda 1
Przekroje Dedekinda 1 O liczbach wymiernych (tj. zbiorze Q) wiemy,»e: 1. zbiór Q jest uporz dkowany relacj mniejszo±ci < ; 2. zbiór liczb wymiernych jest g sty, tzn.: p, q Q : p < q w : p < w < q 3. 2
Bardziej szczegółowoGeometria Algebraiczna
Geometria Algebraiczna Zadania domowe: seria 1 Zadania 1-11 to powtórzenie podstawowych poj z teorii kategorii. Zapewne rozwi zywali Pa«stwo te zadania wcze±niej, dlatego nie b d one omawiane na wiczeniach.
Bardziej szczegółowoPodstawy matematyki dla informatyków
Podstawy matematyki dla informatyków Wykªad 6 10 listopada 2011 W poprzednim odcinku... Zbiory A i B s równoliczne (tej samej mocy ), gdy istnieje bijekcja f : A 1 1 B. Piszemy A B lub A = B. na Moc zbioru
Bardziej szczegółowo1 Otwarto± i domkni to±
Topologia 1 1 Otwarto± i domkni to± (X, O) przestrze«topologiczna rodzina zbiorów otwartych O 2 X speªnia (i), X O, (ii) U 1, U 2 O U 1 U 2 O, (iii) ( j J U j O ) j J U j O. X D zbiór domkni ty X \ D O;
Bardziej szczegółowoZbiory i odwzorowania
Zbiory i odwzorowania 1 Sposoby okre±lania zbiorów 1) Zbiór wszystkich elementów postaci f(t), gdzie t przebiega zbiór T : {f(t); t T }. 2) Zbiór wszystkich elementów x zbioru X speªniaj cych warunek ϕ(x):
Bardziej szczegółowoTwierdzenie Choqueta o mierzalno±ci rzutów
Twierdzenie Choqueta o mierzalno±ci rzutów (Na podstawie wykªadu prof. Michaªa Morayne) Mateusz Kwa±nicki 12. grudnia 2004. 1 Wst p Ten tekst jest skróconym zapisem wykªadów dr M. Morayne, po±wi conych
Bardziej szczegółowoWykªad 4. Funkcje wielu zmiennych.
Wykªad jest prowadzony w oparciu o podr cznik Analiza matematyczna 2. Denicje, twierdzenia, wzory M. Gewerta i Z. Skoczylasa. Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych. Zbiory na pªaszczy¹nie i w przestrzeni.
Bardziej szczegółowoistnienie elementu neutralnego dodawania (zera): 0 K a K a + 0 = a, istnienie elementu neutralnego mno»enia (jedynki): 1 K a K a 1 = a,
Ciaªo Denicja. Zbiór K z dziaªaniami dodawania + oraz mno»enia (których argumentami s dwa elementy z tego zbioru, a warto±ciami elementy z tego zbioru) nazywamy ciaªem, je±li zawiera co najmniej dwa elementy
Bardziej szczegółowoAM II /2019 (gr. 2 i 3) zadania przygotowawcze do I kolokwium
AM II.1 2018/2019 (gr. 2 i 3) zadania przygotowawcze do I kolokwium Normy w R n, iloczyn skalarny sprawd¹ czy dana funkcja jest norm sprawd¹, czy dany zbiór jest kul w jakiej± normie i oblicz norm wybranego
Bardziej szczegółowoARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
Bardziej szczegółowoARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
Bardziej szczegółowoMierzalne liczby kardynalne
czyli o miarach mierz cych wszystko Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego Grzegorzewice, 26 stycznia 2007 Ogólny problem miary Pytanie Czy na pewnym zbiorze X istnieje σ-addytywna miara probabilistyczna,
Bardziej szczegółowoRelacj binarn okre±lon w zbiorze X nazywamy podzbiór ϱ X X.
Relacje 1 Relacj n-argumentow nazywamy podzbiór ϱ X 1 X 2... X n. Je±li ϱ X Y jest relacj dwuargumentow (binarn ), to zamiast (x, y) ϱ piszemy xϱy. Relacj binarn okre±lon w zbiorze X nazywamy podzbiór
Bardziej szczegółowo1 Poj cia pomocnicze. Przykªad 1. A A d
Poj cia pomocnicze Otoczeniem punktu x nazywamy dowolny zbiór otwarty zawieraj cy punkt x. Najcz ±ciej rozwa»amy otoczenia kuliste, tj. kule o danym promieniu ε i ±rodku x. S siedztwem punktu x nazywamy
Bardziej szczegółowoZdzisªaw Dzedzej, Katedra Analizy Nieliniowej pok. 611 Kontakt:
Zdzisªaw Dzedzej, Katedra Analizy Nieliniowej pok. 611 Kontakt: zdzedzej@mif.pg.gda.pl www.mif.pg.gda.pl/homepages/zdzedzej () 5 pa¹dziernika 2016 1 / 1 Literatura podstawowa R. Rudnicki, Wykªady z analizy
Bardziej szczegółowoJAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1. JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1
J zyki formalne i operacje na j zykach J zyki formalne s abstrakcyjnie zbiorami sªów nad alfabetem sko«czonym Σ. J zyk formalny L to opis pewnego problemu decyzyjnego: sªowa to kody instancji (wej±cia)
Bardziej szczegółowo1 Granice funkcji wielu zmiennych.
AM WNE 008/009. Odpowiedzi do zada«przygotowawczych do czwartego kolokwium. Granice funkcji wielu zmiennych. Zadanie. Zadanie. Pochodne. (a) 0, Granica nie istnieje, (c) Granica nie istnieje, (d) Granica
Bardziej szczegółowoARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
Bardziej szczegółowoWykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych.
Wykªad jest prowadzony w oparciu o podr cznik Analiza matematyczna 2. Denicje, twierdzenia, wzory M. Gewerta i Z. Skoczylasa. Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych. Denicja Mówimy,»e funkcja
Bardziej szczegółowoTwierdzenie Wainera. Marek Czarnecki. Warszawa, 3 lipca Wydziaª Filozoi i Socjologii Uniwersytet Warszawski
Twierdzenie Wainera Marek Czarnecki Wydziaª Filozoi i Socjologii Uniwersytet Warszawski Wydziaª Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytet Warszawski Warszawa, 3 lipca 2009 Motywacje Dla dowolnej
Bardziej szczegółowoXVII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne
1 XVII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne Kategoria: klasa VIII szkoªy podstawowej i III gimnazjum Olsztyn, 16 maja 2019r. Zad. 1. Udowodnij,»e dla dowolnych liczb rzeczywistych x, y, z speªniaj cych
Bardziej szczegółowoIndeksowane rodziny zbiorów
Logika i teoria mnogo±ci, konspekt wykªad 7 Indeksowane rodziny zbiorów Niech X b dzie przestrzeni zbiorem, którego podzbiorami b d wszystkie rozpatrywane zbiory, R rodzin wszystkich podzbiorów X za± T
Bardziej szczegółowoOba zbiory s uporz dkowane liniowo. Badamy funkcj w pobli»u kresów dziedziny. Pewne punkty szczególne (np. zmiana denicji funkcji).
Plan Spis tre±ci 1 Granica 1 1.1 Po co?................................. 1 1.2 Denicje i twierdzenia........................ 4 1.3 Asymptotyka, granice niewªa±ciwe................. 7 2 Asymptoty 8 2.1
Bardziej szczegółowoFunkcje jednej zmiennej. Granica, ci gªo±. (szkic wykªadu)
Funkcje jednej zmiennej Granica, ci gªo± (szkic wykªadu) opracowaªa Gra»yna Ciecierska 1 Granica funkcji Denicja Niech 0 R, r > 0 Otoczeniem punktu 0 o promieniu r nazywamy przedziaª ( 0 r, 0 +r) Otoczeniem
Bardziej szczegółowoELEMENTARNA TEORIA LICZB. 1. Podzielno±
ELEMENTARNA TEORIA LICZB IZABELA AGATA MALINOWSKA N = {1, 2,...} 1. Podzielno± Denicja 1.1. Niepusty podzbiór A zbioru liczb naturalnych jest ograniczony, je»eli istnieje taka liczba naturalna n 0,»e m
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna dla informatyków
UNIWERSYTET IM. ADAMA MICKIEWICZA W POZNANIU Jerzy Jaworski, Zbigniew Palka, Jerzy Szyma«ski Matematyka dyskretna dla informatyków uzupeænienia Pozna«007 A Notacja asymptotyczna Badaj c du»e obiekty kombinatoryczne
Bardziej szczegółowoPodzbiory Symbol Newtona Zasada szuadkowa Dirichleta Zasada wª czania i wyª czania. Ilo± najkrótszych dróg. Kombinatoryka. Magdalena Lema«ska
Kombinatoryka Magdalena Lema«ska Zasady zaliczenia przedmiotu Zasady zaliczenia przedmiotu Maksymalna ilo± punktów to 100 punktów = 100 procent. Zasady zaliczenia przedmiotu Maksymalna ilo± punktów to
Bardziej szczegółowoGRUPA PODSTAWOWA I X. GRZEGORZ ZBOROWSKI
GRUPA PODSTAWOWA GRZEGORZ ZBOROWSKI 1. Definicja i podstawowe poj cia Pierwszym krokiem do zdeniowania grupy podstawowej b dzie poj cie drogi w przestrzeni topologicznej, czyli mówi c nie±ci±le, krzywej
Bardziej szczegółowoARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
Bardziej szczegółowoARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
Bardziej szczegółowoZad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA. W obu podpunktach zakªadamy,»e kolejno± ta«ców jest wa»na.
Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA Zadanko 1 (12p.) Na imprezie w Noc Kupaªy s 44 dziewczyny. Nosz one 11 ró»nych imion, a dla ka»dego imienia s dokªadnie 4 dziewczyny o tym imieniu przy czym ka»da
Bardziej szczegółowoMetodydowodzenia twierdzeń
1 Metodydowodzenia twierdzeń Przez zdanie rozumiemy dowolne stwierdzenie, które jest albo prawdziwe, albo faªszywe (nie mo»e by ono jednocze±nie prawdziwe i faªszywe). Tradycyjnie b dziemy u»ywali maªych
Bardziej szczegółowoStrategia czy intuicja?
Strategia czy intuicja czyli o grach niesko«czonych Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego Grzegorzewice, 29 sierpnia 2009 Denicja gry Najprostszy przypadek: A - zbiór (na ogóª co najwy»ej przeliczalny),
Bardziej szczegółowoARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
Bardziej szczegółowo2 Podstawowe obiekty kombinatoryczne
2 Podstawowe obiety ombinatoryczne Oznaczenia: N {0, 1, 2,... } zbiór liczb naturalnych. Dla n N przyjmujemy [n] {1, 2,..., n}. W szczególno±ci [0] jest zbiorem pustym. Je±li A jest zbiorem so«czonym,
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna - ZSTA LMO
Statystyka matematyczna - ZSTA LMO Šukasz Smaga Wydziaª Matematyki i Informatyki Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu Wykªad 4 Šukasz Smaga (WMI UAM) ZSTA LMO Wykªad 4 1 / 18 Wykªad 4 - zagadnienia
Bardziej szczegółowoPodstawy matematyki dla informatyków. Funkcje. Funkcje caªkowite i cz ±ciowe. Deniowanie funkcji. Wykªad pa¹dziernika 2012
Podstawy matematyki dla informatyków Wykªad 3 Funkcje 18 pa¹dziernika 2012 Deniowanie funkcji Funkcje caªkowite i cz ±ciowe Denicja wprost: f (x) = x + y f = λx. x + y Denicja warunkowa: { n/2, je±li n
Bardziej szczegółowoZadania z analizy matematycznej - sem. II Rachunek ró»niczkowy funkcji wielu zmiennych
Zadania z analizy matematycznej - sem II Rachunek ró»niczkowy funkcji wielu zmiennych Denicja (Pochodne cz stkowe dla funkcji trzech zmiennych) Niech D R 3 b dzie obszarem oraz f : D R f = f y z) P 0 =
Bardziej szczegółowoARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
Bardziej szczegółowoMaªgorzata Murat. Modele matematyczne.
WYKŠAD I Modele matematyczne Maªgorzata Murat Wiadomo±ci organizacyjne LITERATURA Lars Gårding "Spotkanie z matematyk " PWN 1993 http://moodle.cs.pollub.pl/ m.murat@pollub.pl Model matematyczny poj cia
Bardziej szczegółowoARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
Bardziej szczegółowoW poprzednim odcinku... Podstawy matematyki dla informatyków. Relacje równowa»no±ci. Zbiór (typ) ilorazowy. Klasy abstrakcji
W poprzednim odcinku... Podstawy matematyki dla informatyków Rodzina indeksowana {A t } t T podzbiorów D to taka funkcja A : T P(D),»e A(t) = A t, dla dowolnego t T. Wykªad 3 20 pa¹dziernika 2011 Produkt
Bardziej szczegółowoFunkcje wielu zmiennych
dr Krzysztof yjewski Analiza matematyczna 2; MatematykaS-I 0 lic 21 maja 2018 Funkcje wielu zmiennych Informacje pomocnicze Denicja 1 Niech funkcja f(, y b dzie okre±lona przynajmniej na otoczeniu punktu
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna
Matematyka dyskretna Jan Rodziewicz-Bielewicz, Wydziaª Informatyki ZUT May 8, 2019 8 Struktury algebraiczne ZASTOSOWANIE: Kryptograa. 1. Sprawdzi, czy jest dziaªaniem wewn trznym: (a) y y w zbiorze Q,
Bardziej szczegółowoWybrane poj cia i twierdzenia z wykªadu z teorii liczb
Wybrane poj cia i twierdzenia z wykªadu z teorii liczb 1. Podzielno± Przedmiotem bada«teorii liczb s wªasno±ci liczb caªkowitych. Zbiór liczb caªkowitych oznacza b dziemy symbolem Z. Zbiór liczb naturalnych
Bardziej szczegółowoFunkcje wielu zmiennych
dr Krzysztof yjewski Informatyka I rok I 0 in» 12 stycznia 2016 Funkcje wielu zmiennych Informacje pomocnicze Denicja 1 Niech funkcja f(x y) b dzie okre±lona przynajmniej na otoczeniu punktu (x 0 y 0 )
Bardziej szczegółowoMatematyka 1. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski
Matematyka 1 Šukasz Dawidowski Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski Pochodna funkcji Niech a, b R, a < b. Niech f : (a, b) R b dzie funkcj oraz x, x 0 (a, b) b d ró»nymi punktami przedziaªu (a, b). Wyra»enie
Bardziej szczegółowoCzy funkcja zadana wzorem f(x) = ex e x. 1 + e. = lim. e x + e x lim. lim. 2 dla x = 1 f(x) dla x (0, 1) e e 1 dla x = 1
II KOLOKWIUM Z AM M1 - GRUPA A - 170101r Ka»de zadanie jest po 5 punktów Ostatnie zadanie jest nieobowi zkowe, ale mo»e dostarczy dodatkowe 5 punktów pod warunkiem rozwi zania pozostaªych zada«zadanie
Bardziej szczegółowoWST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14
WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2013/14 Spis tre±ci 1 Kodowanie i dekodowanie 4 1.1 Kodowanie a szyfrowanie..................... 4 1.2 Podstawowe poj cia........................
Bardziej szczegółowoTwierdzenie Wedderburna Witold Tomaszewski
Twierdzenie Wedderburna Witold Tomaszewski Pier±cie«przemienny P nazywamy dziedzin caªkowito±ci (lub po prostu dziedzin ) je±li nie posiada nietrywialnych dzielników zera. Pier±cie«z jedynk nazywamy pier±cieniem
Bardziej szczegółowoWykªad 12. Transformata Laplace'a i metoda operatorowa
Wykªad 2. Tranformata Laplace'a i metoda operatorowa Tranformata Laplace'a Dla odpowiednio okre±lonej klay funkcji zdeniujemy operator L, nazywany tranformat Laplace'a, okre±lony wzorem L[ f ]() = f(t)e
Bardziej szczegółowoUltrafiltry. Dominik KWIETNIAK, Kraków. 1. Ultrafiltry
W niniejszym artykule zero nie jest liczbą naturalną! Ultrafiltry Dominik KWIETNIAK, Kraków Artykuł ten stanowi zapis referatu jaki został wygłoszony na XLVII Szkole Matematyki Poglądowej Ekstrema. Przedstawiono
Bardziej szczegółowoFreyd, Abelian Categories
Algebra 2, zadania na wiczenia, seria II Króti wst p do ategorii i funtorów. W tej serii jest du»o zada«ale s (z reguªy) ªatwe lub bardzo ªatwe. Najpierw denicje, tóre zapewne Pa«stwo znaj lub pozna ªatwo
Bardziej szczegółowoLogika dla matematyków i informatyków Wykªad 1
Logika dla matematyków i informatyków Wykªad 1 Stanisªaw Goldstein Wydziaª Matematyki i Informatyki UŠ 16 lutego 2016 Wszech±wiat matematyczny skªada si wyª cznie ze zbiorów. Liczby naturalne s zdeniowane
Bardziej szczegółowoc Marcin Sydow Spójno± Grafy i Zastosowania Grafy Eulerowskie 2: Drogi i Cykle Grafy Hamiltonowskie Podsumowanie
2: Drogi i Cykle Spis Zagadnie«drogi i cykle spójno± w tym sªaba i silna k-spójno± (wierzchoªkowa i kraw dziowa) dekompozycja grafu na bloki odlegªo±ci w grae i poj cia pochodne grafy Eulera i Hamiltona
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna dla informatyków
Matematyka dyskretna dla informatyków Cz ± I: Elementy kombinatoryki Jerzy Jaworski Zbigniew Palka Jerzy Szyma«ski Uniwersytet im. Adama Mickiewicza Pozna«2007 2 Podstawowe zasady i prawa przeliczania
Bardziej szczegółowopunkcie. Jej granica lewostronna i prawostronna w punkcie x = 2 wynosz odpowiednio:
5.9. lim x x +4 f(x) = x +4 Funkcja f(x) jest funkcj wymiern, która jest ci gªa dla wszystkich x, dla których mianownik jest ró»ny od zera, czyli dla: x + 0 x Zatem w punkcie x = funkcja ta jest okre±lona
Bardziej szczegółowo1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f(x)=0
1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f()=0 1.1 Metoda bisekcji Zaªó»my,»e funkcja f jest ci gªa w [a 0, b 0 ]. Pierwiastek jest w przedziale [a 0, b 0 ] gdy f(a 0 )f(b 0 ) < 0. (1) Ustalmy f(a 0
Bardziej szczegółowoMacierze i Wyznaczniki
Macierze i Wyznaczniki Kilka wzorów i informacji pomocniczych: Denicja 1. Tablic nast puj cej postaci a 11 a 12... a 1n a 21 a 22... a 2n A =... a m1 a m2... a mn nazywamy macierz o m wierszach i n kolumnach,
Bardziej szczegółowoMetoda tablic semantycznych. 1 Metoda tablic semantycznych
1 Zarówno metoda tablic semantycznych, jak i rezolucji, to dosy sprawny algorytm do badania speªnialni±ci formuª, a wi c i tautologii. Chodzi w niej o wskazanie, je±li istnieje, modelu dla formuªy. Opiera
Bardziej szczegółowo. 0 0... 1 0. 0 0 0 0 1 gdzie wektory α i tworz baz ortonormaln przestrzeni E n
GAL II 2013-2014 A. Strojnowski str.45 Wykªad 20 Denicja 20.1 Przeksztaªcenie aniczne f : H H anicznej przestrzeni euklidesowej nazywamy izometri gdy przeksztaªcenie pochodne f : T (H) T (H) jest izometri
Bardziej szczegółowoPRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow V, o wymiarze dim V = n < nad ciaªem F mo»na jednoznacznie odwzorowa na przestrze«f n n-ek uporz dkowanych:
Plan Spis tre±ci 1 Homomorzm 1 1.1 Macierz homomorzmu....................... 2 1.2 Dziaªania............................... 3 2 Ukªady równa«6 3 Zadania 8 1 Homomorzm PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow
Bardziej szczegółowoMacierze. 1 Podstawowe denicje. 2 Rodzaje macierzy. Denicja
Macierze 1 Podstawowe denicje Macierz wymiaru m n, gdzie m, n N nazywamy tablic liczb rzeczywistych (lub zespolonych) postaci a 11 a 1j a 1n A = A m n = [a ij ] m n = a i1 a ij a in a m1 a mj a mn W macierzy
Bardziej szczegółowo1 Funkcje i ich granice
Funkcje i ich granice Byªo: Zbiór argumentów; zbiór warto±ci; monotoniczno± ; funkcja odwrotna; funkcja liniowa; kwadratowa; wielomiany; funkcje wymierne; funkcje trygonometryczne i ich odwrotno±ci; funkcja
Bardziej szczegółowoElementy geometrii analitycznej w przestrzeni
Wykªad 3 Elementy geometrii analitycznej w przestrzeni W wykªadzie tym wi kszy nacisk zostaª poªo»ony raczej na intuicyjne rozumienie deniowanych poj, ni» ±cisªe ich zdeniowanie. Dlatego niniejszy wykªad
Bardziej szczegółowoAutomorzmy modeli i twierdzenie EhrenfeuchtaMostowskiego
Automorzmy modeli i twierdzenie EhrenfeuchtaMostowskiego Krzysztof Kapulkin IX Warsztaty Logiczne 5 12 lipca 2008 1 Wst p W referacie tym przedstawiamy wyniki uzyskane przez Andrzeja Ehrenfeuchta i Andrzeja
Bardziej szczegółowox y x y x y x + y x y
Algebra logiki 1 W zbiorze {0, 1} okre±lamy dziaªania dwuargumentowe,, +, oraz dziaªanie jednoargumentowe ( ). Dziaªanie x + y nazywamy dodawaniem modulo 2, a dziaªanie x y nazywamy kresk Sheera. x x 0
Bardziej szczegółowoEstymacja parametru gªadko±ci przy u»yciu falek splajnowych
Estymacja parametru gªadko±ci przy u»yciu falek splajnowych Politechnika Gda«ska Wydziaª Fizyki Technicznej i Matematyki Stosowanej Wisªa, 3-7.12.2012 Przestrze«Biesowa Przestrze«Biesowa B s p,q, 1 p,
Bardziej szczegółowoWST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14
WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA Grzegorz Szkibiel Wiosna 203/4 Spis tre±ci Kodowanie i dekodowanie 4. Kodowanie a szyfrowanie..................... 4.2 Podstawowe poj cia........................
Bardziej szczegółowoWyra»enia logicznie równowa»ne
Wyra»enia logicznie równowa»ne Denicja. Wyra»enia rachunku zda«nazywamy logicznie równowa»nymi, gdy maj równe warto±ci logiczne dla dowolnych warto±ci logicznych zmiennych zdaniowych. 1 Przykªady: Wyra»enia
Bardziej szczegółowoZbiory ograniczone i kresy zbiorów
Zbiory ograniczone i kresy zbiorów Def.. Liczb m nazywamy ograniczeniem dolnym a liczb M ograniczeniem górnym zbioru X R gdy (i) x m; (ii) x M. Mówimy,»e zbiór X jest ograniczony z doªu (odp. z góry) gdy
Bardziej szczegółowoZadania z analizy matematycznej - sem. II Ekstrema funkcji wielu zmiennych, twierdzenia o funkcji odwrotnej i funkcji uwikªanej
Zadania z analizy matematycznej - sem. II Ekstrema funkcji wielu zmiennych, twierdzenia o funkcji odwrotnej i funkcji uwikªanej Denicja 1. Niech X = R n b dzie przestrzeni unormowan oraz d(x, y) = x y.
Bardziej szczegółowo*** Teoria popytu konsumenta *** I. Pole preferencji konsumenta 1. Przestrze«towarów 2. Relacja preferencji konsumenta 3. Optymalny koszyk towarów
*** Teoria popytu konsumenta *** I. Pole preferencji konsumenta 1. Przestrze«towarów 2. Relacja preferencji konsumenta 3. Optymalny koszyk towarów I.1 Przestrze«towarów Podstawowe poj cia Rynek towarów
Bardziej szczegółowoCz ± I. Analiza Matematyczna I
Cz ± I Analiza Matematyczna I ROZDZIAŠ Wst p.. Logika B dziemy rozwa»a zdania, o których mo»emy zawsze stwierdzi, czy s prawdziwe, czy faªszywe. Z punktu widzenia logiki istotne jest wyª cznie to, czy
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 szczegółowoMacierze i Wyznaczniki
dr Krzysztof yjewski Mechatronika; S-I.in». 5 pa¹dziernika 6 Macierze i Wyznaczniki Kilka wzorów i informacji pomocniczych: Denicja. Tablic nast puj cej postaci a a... a n a a... a n A =... a m a m...
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 szczegółowoMatematyczne podstawy kognitywistyki
Matematyczne podstawy kognitywistyki Jerzy Pogonowski Zakªad Logiki i Kognitywistyki UAM pogon@amu.edu.pl Rachunek zbiorów Jerzy Pogonowski (MEG) Matematyczne podstawy kognitywistyki Rachunek zbiorów 1
Bardziej szczegółowoWielomiany o wspóªczynnikach rzeczywistych
Wielomiany o wspóªczynnikach rzeczywistych Wielomian: W (x) = a n x n + a n 1 x n 1 + a n 2 x n 2 +... + a 2 x 2 + a 1 x + a 0 wspóªczynniki wielomianu: a 0, a 1, a 2,..., a n 1, a n ; wyraz wolny: a 0
Bardziej szczegółowoCi gªy fragment rachunku µ
Ci gªy fragment rachunku µ Marek Czarnecki Wydziaª Filozoi i Socjologii Uniwersytet Warszawski Wydziaª Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytet Warszawski Warszawa, 28 maja 2009 Motywacje 1. Rozwa»amy
Bardziej szczegółowof(x) f(x 0 ) i f +(x 0 ) := lim = f(x 0 + x) f(x 0 ) wynika ci gªo± funkcji w punkcie x 0. W ka»dym przypadku zachodzi:
Pochodna funkcji Def 1 Pochodn wªa±ciw funkcji f w punkcie x 0 nazywamy granic f (x 0 ) := lim o ile granica ta istnieje i jest wªa±ciwa Funkcj f nazywamy wtedy ró»niczkowaln Przy zaªo»eniu,»e f jest ci
Bardziej szczegółowoPrawdopodobie«stwo warunkowe, twierdzenie Bayesa, niezale»no± zdarze«.
Prawdopodobie«stwo warunkowe, twierdzenie Bayesa, niezale»no± zdarze«. Alicja Czy» WFTiMS April 14, 2010 Spis tre±ci 1 Wprowadzenie Denicja prawdopodobie«stwa warunkowego Twierdzenie Bayesa Niezale»no±
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna dla informatyków
Matematyka dyskretna dla informatyków Cz ± I: Elementy kombinatoryki Jerzy Jaworski Zbigniew Palka Jerzy Szyma«ski Uniwersytet im. Adama Mickiewicza Pozna«2007 4 Zależności rekurencyjne Wiele zale»no±ci
Bardziej szczegółowoMatematyka. Justyna Winnicka. rok akademicki 2016/2017. Szkoªa Gªówna Handlowa
Matematyka Justyna Winnicka Szkoªa Gªówna Handlowa rok akademicki 2016/2017 kontakt, konsultacje, koordynator mail: justa_kowalska@yahoo.com, jkowal4@sgh.waw.pl, justyna.winnicka@sgh.waw.pl konsultacje:
Bardziej szczegółowoc Marcin Sydow Przepªywy Grafy i Zastosowania Podsumowanie 12: Przepªywy w sieciach
12: w sieciach Spis zagadnie«sieci przepªywowe przepªywy w sieciach ±cie»ka powi kszaj ca tw. Forda-Fulkersona Znajdowanie maksymalnego przepªywu Zastosowania przepªywów Sieci przepªywowe Sie przepªywowa
Bardziej szczegółowoWaldemar Sieg. Topologia dziedziny a rozkªady pewnych funkcji pierwszej klasy Baire'a na sumy i ró»nice funkcji o domkni tym wykresie
Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu Wydziaª Matematyki i Informatyki Waldemar Sieg Topologia dziedziny a rozkªady pewnych funkcji pierwszej klasy Baire'a na sumy i ró»nice funkcji o domkni tym
Bardziej szczegółowoMateriaªy do Repetytorium z matematyki
Materiaªy do Repetytorium z matematyki 0/0 Dziaªania na liczbach wymiernych i niewymiernych wiczenie Obliczy + 4 + 4 5. ( + ) ( 4 + 4 5). ( : ) ( : 4) 4 5 6. 7. { [ 7 4 ( 0 7) ] ( } : 5) : 0 75 ( 8) (
Bardziej szczegółowo3. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka
EGZAMIN MAGISTERSKI, 26.06.2017 Biomatematyka 1. (8 punktów) Rozwój wielko±ci pewnej populacji jest opisany równaniem: dn dt = rn(t) (1 + an(t), b gdzie N(t) jest wielko±ci populacji w chwili t, natomiast
Bardziej szczegółowoAlgorytmiczna teoria grafów
18 maja 2013 Twierdzenie Halla o maª»e«stwach Problem Wyobra¹my sobie,»e mamy m dziewczyn i pewn liczb chªopców. Ka»da dziewczyna chce wyj± za m», przy czym ka»da z nich godzi si po±lubi tylko pewnych
Bardziej szczegółowoMacierze. Dziaªania na macierzach. 1. Niech b d dane macierze , D = , C = , B = 4 12 A = , F = , G = , H = E = a) Obliczy A + B, 2A 3B,
Macierze Dziaªania na macierzach Niech b d dane macierze A = E = [ 2 3 0 3 2 3 2 0 [ 0 8, B = 4 2, F = [ 2 3, C = 3 2 2 3 0 0 0 4 0 6 3 0, G =, D = 0 2 0 2 0 3 0 3 0 2 0 0 2 2 0 0 5 0 2,, H = 0 0 4 0 0
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 szczegółowoInformacje pomocnicze
Funkcje wymierne. Równania i nierówno±ci wymierne Denicja. (uªamki proste) Wyra»enia postaci Informacje pomocnicze A gdzie A d e R n N (dx e) n nazywamy uªamkami prostymi pierwszego rodzaju. Wyra»enia
Bardziej szczegółowo2 Liczby rzeczywiste - cz. 2
2 Liczby rzeczywiste - cz. 2 W tej lekcji omówimy pozostaªe tematy zwi zane z liczbami rzeczywistymi. 2. Przedziaªy liczbowe Wyró»niamy nast puj ce rodzaje przedziaªów liczbowych: (a) przedziaªy ograniczone:
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 grup I. Wykªad 8. 1 Elementarna teoria reprezentacji, cz. III. 2. Reprezentacje o tych samych charakterach s równowa»ne.
Teoria grup I Wykªad 8 1 Elementarna teoria reprezentacji, cz. III Literatura dodatkowa: [Ser88] Zaªo»enia: Jak i w poprzednim, w tym rozdziale rozpatrujemy tylko sko«czone grupy G i ich sko«czeniewymiarowe
Bardziej szczegółowo