Teoria mnogo±ci. Twierdzenia podziaªowe. Piotr Zakrzewski. Toru«, 31 sierpnia Instytut Matematyki Uniwersytet Warszawski

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Teoria mnogo±ci. Twierdzenia podziaªowe. Piotr Zakrzewski. Toru«, 31 sierpnia 2009. Instytut Matematyki Uniwersytet Warszawski"

Transkrypt

1 Teoria mnogo±ci Twierdzenia podziaªowe Piotr Zakrzewski Instytut Matematyki Uniwersytet Warszawski Toru«, 31 sierpnia 2009

2 Istota twierdze«podziaªowych Jesli,du»y' zbiór podzielimy na,niewielk ' liczb cz sci, to jedna z tych cz ±ci b dzie 'spora' (W. Lipski, W. Marek). Podstawowe przykªady z kombinatoryki sko«czonej: Zasada szuadkowa Dirichleta. Twierdzenie Ramseya.

3 Istota twierdze«podziaªowych Jesli,du»y' zbiór podzielimy na,niewielk ' liczb cz sci, to jedna z tych cz ±ci b dzie 'spora' (W. Lipski, W. Marek). Podstawowe przykªady z kombinatoryki sko«czonej: Zasada szuadkowa Dirichleta. Twierdzenie Ramseya.

4 Istota twierdze«podziaªowych Jesli,du»y' zbiór podzielimy na,niewielk ' liczb cz sci, to jedna z tych cz ±ci b dzie 'spora' (W. Lipski, W. Marek). Podstawowe przykªady z kombinatoryki sko«czonej: Zasada szuadkowa Dirichleta. Twierdzenie Ramseya.

5 Istota twierdze«podziaªowych Jesli,du»y' zbiór podzielimy na,niewielk ' liczb cz sci, to jedna z tych cz ±ci b dzie 'spora' (W. Lipski, W. Marek). Podstawowe przykªady z kombinatoryki sko«czonej: Zasada szuadkowa Dirichleta. Twierdzenie Ramseya.

6 Istota twierdze«podziaªowych Jesli,du»y' zbiór podzielimy na,niewielk ' liczb cz sci, to jedna z tych cz ±ci b dzie 'spora' (W. Lipski, W. Marek). Podstawowe przykªady z kombinatoryki sko«czonej: Zasada szuadkowa Dirichleta. Twierdzenie Ramseya.

7 Podstawowe wersje niesko«czone Je±li zbiór niesko«czony podzielimy na sko«czenie wiele kawaªków, to jeden z nich b dzie niesko«czony. Ramsey: Je±li X jest zbiorem niesko«czonym, to dla dowolnego podziaªu [X ] 2 = P 1 P 2 istnieje niesko«czony Y X taki,»e [Y ] 2 P 1 lub [Y ] 2 P 2. Tzn., je±li pary elementów niesko«czonego X zbioru pokolorujemy na 2 kolory, to znajdzie si niesko«czony podzbiór Y, jednorodny ze wzgl du na to kolorowanie, tzn. taki,»e wszystkie pary elementów zbioru Y s tego samego koloru.

8 Podstawowe wersje niesko«czone Je±li zbiór niesko«czony podzielimy na sko«czenie wiele kawaªków, to jeden z nich b dzie niesko«czony. Ramsey: Je±li X jest zbiorem niesko«czonym, to dla dowolnego podziaªu [X ] 2 = P 1 P 2 istnieje niesko«czony Y X taki,»e [Y ] 2 P 1 lub [Y ] 2 P 2. Tzn., je±li pary elementów niesko«czonego X zbioru pokolorujemy na 2 kolory, to znajdzie si niesko«czony podzbiór Y, jednorodny ze wzgl du na to kolorowanie, tzn. taki,»e wszystkie pary elementów zbioru Y s tego samego koloru.

9 Podstawowe wersje niesko«czone Je±li zbiór niesko«czony podzielimy na sko«czenie wiele kawaªków, to jeden z nich b dzie niesko«czony. Ramsey: Je±li X jest zbiorem niesko«czonym, to dla dowolnego podziaªu [X ] 2 = P 1 P 2 istnieje niesko«czony Y X taki,»e [Y ] 2 P 1 lub [Y ] 2 P 2. Tzn., je±li pary elementów niesko«czonego X zbioru pokolorujemy na 2 kolory, to znajdzie si niesko«czony podzbiór Y, jednorodny ze wzgl du na to kolorowanie, tzn. taki,»e wszystkie pary elementów zbioru Y s tego samego koloru.

10 Ultraltr Ultraltr podzbiorów zbioru X to rodzina U P(X ) zamkni ta na sko«czone przeci cia i nadzbiory taka,»e dla dowolnego A X albo A U, albo X \ A U. Ultraltr U jest niegªówny, je±li zawiera wszystkie podzbiory kosko«czone w X. Dla dowolnego zbioru niesko«czonego istnieje ultraltr niegªówny jego podzbiorów.

11 Ultraltr Ultraltr podzbiorów zbioru X to rodzina U P(X ) zamkni ta na sko«czone przeci cia i nadzbiory taka,»e dla dowolnego A X albo A U, albo X \ A U. Ultraltr U jest niegªówny, je±li zawiera wszystkie podzbiory kosko«czone w X. Dla dowolnego zbioru niesko«czonego istnieje ultraltr niegªówny jego podzbiorów.

12 Dowód twierdzenia Ramseya N = {0, 1, 2,...} Niech U b dzie ultraltrem niegªównym w P(N). Niech [N] 2 = P 1 P 2. Ka»da liczba m jednoznacznie wyznacza indeks i {0, 1} taki,»e {l : {m, l} P i } U; niech A m = {l : {m, l} P i }. Deniujemy ci g (m n ) indukcyjnie m 0 = 0, m n+1 = min k n A m k. Ci g (m n ) ma nast puj c wªasno± : k, n(n > k m n A mk ); stosuj c zasad szuadkow wybieramy z niego zbiór jednorodny.

13 Dowód twierdzenia Ramseya N = {0, 1, 2,...} Niech U b dzie ultraltrem niegªównym w P(N). Niech [N] 2 = P 1 P 2. Ka»da liczba m jednoznacznie wyznacza indeks i {0, 1} taki,»e {l : {m, l} P i } U; niech A m = {l : {m, l} P i }. Deniujemy ci g (m n ) indukcyjnie m 0 = 0, m n+1 = min k n A m k. Ci g (m n ) ma nast puj c wªasno± : k, n(n > k m n A mk ); stosuj c zasad szuadkow wybieramy z niego zbiór jednorodny.

14 Dowód twierdzenia Ramseya N = {0, 1, 2,...} Niech U b dzie ultraltrem niegªównym w P(N). Niech [N] 2 = P 1 P 2. Ka»da liczba m jednoznacznie wyznacza indeks i {0, 1} taki,»e {l : {m, l} P i } U; niech A m = {l : {m, l} P i }. Deniujemy ci g (m n ) indukcyjnie m 0 = 0, m n+1 = min k n A m k. Ci g (m n ) ma nast puj c wªasno± : k, n(n > k m n A mk ); stosuj c zasad szuadkow wybieramy z niego zbiór jednorodny.

15 Dowód twierdzenia Ramseya N = {0, 1, 2,...} Niech U b dzie ultraltrem niegªównym w P(N). Niech [N] 2 = P 1 P 2. Ka»da liczba m jednoznacznie wyznacza indeks i {0, 1} taki,»e {l : {m, l} P i } U; niech A m = {l : {m, l} P i }. Deniujemy ci g (m n ) indukcyjnie m 0 = 0, m n+1 = min k n A m k. Ci g (m n ) ma nast puj c wªasno± : k, n(n > k m n A mk ); stosuj c zasad szuadkow wybieramy z niego zbiór jednorodny.

16 Twierdzenie van der Waerdena van der Waerden (1927): Je±li N podzielimy na sko«czenie wiele podzbiorów, to jeden z nich zawiera ci gi arytmetyczne dowolnej (sko«czonej) dªugo±ci.

17 Twierdzenie Hindmana Hindman (1974): Je±li N podzielimy na sko«czenie wiele podzbiorów, to jeden z nich zawiera wszystkie sumy sko«czone (bez powtórze«) elementów pewnego swojego niesko«czonego podzbioru.

18 Twierdzenie Hindmana Hindman (1974): Je±li N podzielimy na sko«czenie wiele podzbiorów, to jeden z nich zawiera wszystkie sumy sko«czone (bez powtórze«) elementów pewnego swojego niesko«czonego podzbioru.

19 Ultraltr prawie niezmienniczy Ultraltr niegªówny U w P(N) jest prawie niezmienniczy (ze wzgl du na przesuni cia w lewo), je±li A U {n N : A n U} U, gdzie A n = {m N : n + m A}. Glazer (1975): Istnieje ultraltr prawie niezmienniczy.

20 Ultraltr prawie niezmienniczy Ultraltr niegªówny U w P(N) jest prawie niezmienniczy (ze wzgl du na przesuni cia w lewo), je±li A U {n N : A n U} U, gdzie A n = {m N : n + m A}. Glazer (1975): Istnieje ultraltr prawie niezmienniczy.

21 Dowód twierdzenia Hindmana Galvin (1971): Niech U b dzie ultraltrem prawie niezmienniczym w P(N). Niech [N] 2 = P 1... P k. Wtedy P i U dla jednoznacznie wyznaczonego indeksu i; P i jest szukanym zbiorem. Niech B 1 = P i i we¹my x 1 B 1 taki,»e B 1 x 1 U, niech B 2 = B 1 (B 1 x 1 ). Dalej, indukcyjnie, maj c B n, wybieramy x n B n taki,»e B n x n U i deniujemy B n+1 = B n (B n x n ). Sprawd¹my np.,»e x 2 + x 7 + x 8 A i. Mamy x 8 B 8 ( x 7 + B 7 ), wi c x 7 + x 8 B 7 B 6... B 3 ( x 2 + B 2 ), sk d x 2 + x 7 + x 8 B 2 B 1 = P i.

22 Dowód twierdzenia Hindmana Galvin (1971): Niech U b dzie ultraltrem prawie niezmienniczym w P(N). Niech [N] 2 = P 1... P k. Wtedy P i U dla jednoznacznie wyznaczonego indeksu i; P i jest szukanym zbiorem. Niech B 1 = P i i we¹my x 1 B 1 taki,»e B 1 x 1 U, niech B 2 = B 1 (B 1 x 1 ). Dalej, indukcyjnie, maj c B n, wybieramy x n B n taki,»e B n x n U i deniujemy B n+1 = B n (B n x n ). Sprawd¹my np.,»e x 2 + x 7 + x 8 A i. Mamy x 8 B 8 ( x 7 + B 7 ), wi c x 7 + x 8 B 7 B 6... B 3 ( x 2 + B 2 ), sk d x 2 + x 7 + x 8 B 2 B 1 = P i.

23 Liczby kardynalne ℵ α = α-ta niesko«czona liczba kardynalna. W szczególno±ci: ℵ 0 = N, ℵ 1 = najmniejsza moc zbioru nieprzeliczalnego, je±li κ = ℵ α, to κ + = ℵ α+1.

24 Liczby kardynalne ℵ α = α-ta niesko«czona liczba kardynalna. W szczególno±ci: ℵ 0 = N, ℵ 1 = najmniejsza moc zbioru nieprzeliczalnego, je±li κ = ℵ α, to κ + = ℵ α+1.

25 Liczby kardynalne ℵ α = α-ta niesko«czona liczba kardynalna. W szczególno±ci: ℵ 0 = N, ℵ 1 = najmniejsza moc zbioru nieprzeliczalnego, je±li κ = ℵ α, to κ + = ℵ α+1.

26 Liczby kardynalne ℵ α = α-ta niesko«czona liczba kardynalna. W szczególno±ci: ℵ 0 = N, ℵ 1 = najmniejsza moc zbioru nieprzeliczalnego, je±li κ = ℵ α, to κ + = ℵ α+1.

27 Co to jest ℵ 1? Zbiór mocy ℵ 1 to zbiór nieprzeliczalny, dobrze uporz dkowany w taki sposób,»e wszystkie jego (wªa±ciwe) odcinki pocz tkowe s co najwy»ej przeliczalne. Uto»samienia: ℵ 0 = ω = N, ℵ 1 = ω 1 = namniejsza nieprzeliczalna liczba porz dkowa.

28 Co to jest ℵ 1? Zbiór mocy ℵ 1 to zbiór nieprzeliczalny, dobrze uporz dkowany w taki sposób,»e wszystkie jego (wªa±ciwe) odcinki pocz tkowe s co najwy»ej przeliczalne. Uto»samienia: ℵ 0 = ω = N, ℵ 1 = ω 1 = namniejsza nieprzeliczalna liczba porz dkowa.

29 Co to jest ℵ 1? Zbiór mocy ℵ 1 to zbiór nieprzeliczalny, dobrze uporz dkowany w taki sposób,»e wszystkie jego (wªa±ciwe) odcinki pocz tkowe s co najwy»ej przeliczalne. Uto»samienia: ℵ 0 = ω = N, ℵ 1 = ω 1 = namniejsza nieprzeliczalna liczba porz dkowa.

30 Co to jest ℵ 1? Zbiór mocy ℵ 1 to zbiór nieprzeliczalny, dobrze uporz dkowany w taki sposób,»e wszystkie jego (wªa±ciwe) odcinki pocz tkowe s co najwy»ej przeliczalne. Uto»samienia: ℵ 0 = ω = N, ℵ 1 = ω 1 = namniejsza nieprzeliczalna liczba porz dkowa.

31 Wspóªczynnik wspóªko«cowo±ci (konalno±ci) Pytanie: czy je±li zbiór niesko«czonej mocy κ podzielimy na mniej ni» κ kawaªków, to jeden z nich musi mie moc κ? Przykªad κ = ℵ 0 TAK, κ = ℵ 1 TAK, κ = ℵ α+1 TAK, κ = ℵ ω NIE. ℵ ω = n N({n} X n ), gdzie X n = ℵ n. Odpowied¹: TAK wtedy i tylko wtedy, gdy κ jest liczb regularn. W p.p. κ jest liczb nieregularn.

32 Wspóªczynnik wspóªko«cowo±ci (konalno±ci) Pytanie: czy je±li zbiór niesko«czonej mocy κ podzielimy na mniej ni» κ kawaªków, to jeden z nich musi mie moc κ? Przykªad κ = ℵ 0 TAK, κ = ℵ 1 TAK, κ = ℵ α+1 TAK, κ = ℵ ω NIE. ℵ ω = n N({n} X n ), gdzie X n = ℵ n. Odpowied¹: TAK wtedy i tylko wtedy, gdy κ jest liczb regularn. W p.p. κ jest liczb nieregularn.

33 Wspóªczynnik wspóªko«cowo±ci (konalno±ci) Pytanie: czy je±li zbiór niesko«czonej mocy κ podzielimy na mniej ni» κ kawaªków, to jeden z nich musi mie moc κ? Przykªad κ = ℵ 0 TAK, κ = ℵ 1 TAK, κ = ℵ α+1 TAK, κ = ℵ ω NIE. ℵ ω = n N({n} X n ), gdzie X n = ℵ n. Odpowied¹: TAK wtedy i tylko wtedy, gdy κ jest liczb regularn. W p.p. κ jest liczb nieregularn.

34 Wspóªczynnik wspóªko«cowo±ci (konalno±ci) Pytanie: czy je±li zbiór niesko«czonej mocy κ podzielimy na mniej ni» κ kawaªków, to jeden z nich musi mie moc κ? Przykªad κ = ℵ 0 TAK, κ = ℵ 1 TAK, κ = ℵ α+1 TAK, κ = ℵ ω NIE. ℵ ω = n N({n} X n ), gdzie X n = ℵ n. Odpowied¹: TAK wtedy i tylko wtedy, gdy κ jest liczb regularn. W p.p. κ jest liczb nieregularn.

35 Wspóªczynnik wspóªko«cowo±ci (konalno±ci) Pytanie: czy je±li zbiór niesko«czonej mocy κ podzielimy na mniej ni» κ kawaªków, to jeden z nich musi mie moc κ? Przykªad κ = ℵ 0 TAK, κ = ℵ 1 TAK, κ = ℵ α+1 TAK, κ = ℵ ω NIE. ℵ ω = n N({n} X n ), gdzie X n = ℵ n. Odpowied¹: TAK wtedy i tylko wtedy, gdy κ jest liczb regularn. W p.p. κ jest liczb nieregularn.

36 Wspóªczynnik wspóªko«cowo±ci (konalno±ci) Pytanie: czy je±li zbiór niesko«czonej mocy κ podzielimy na mniej ni» κ kawaªków, to jeden z nich musi mie moc κ? Przykªad κ = ℵ 0 TAK, κ = ℵ 1 TAK, κ = ℵ α+1 TAK, κ = ℵ ω NIE. ℵ ω = n N({n} X n ), gdzie X n = ℵ n. Odpowied¹: TAK wtedy i tylko wtedy, gdy κ jest liczb regularn. W p.p. κ jest liczb nieregularn.

37 Wspóªczynnik wspóªko«cowo±ci (konalno±ci) Pytanie: czy je±li zbiór niesko«czonej mocy κ podzielimy na mniej ni» κ kawaªków, to jeden z nich musi mie moc κ? Przykªad κ = ℵ 0 TAK, κ = ℵ 1 TAK, κ = ℵ α+1 TAK, κ = ℵ ω NIE. ℵ ω = n N({n} X n ), gdzie X n = ℵ n. Odpowied¹: TAK wtedy i tylko wtedy, gdy κ jest liczb regularn. W p.p. κ jest liczb nieregularn.

38 Wspóªczynnik wspóªko«cowo±ci (konalno±ci) Pytanie: czy je±li zbiór niesko«czonej mocy κ podzielimy na mniej ni» κ kawaªków, to jeden z nich musi mie moc κ? Przykªad κ = ℵ 0 TAK, κ = ℵ 1 TAK, κ = ℵ α+1 TAK, κ = ℵ ω NIE. ℵ ω = n N({n} X n ), gdzie X n = ℵ n. Odpowied¹: TAK wtedy i tylko wtedy, gdy κ jest liczb regularn. W p.p. κ jest liczb nieregularn.

39 Wspóªczynnik wspóªko«cowo±ci (konalno±ci) Pytanie: czy je±li zbiór niesko«czonej mocy κ podzielimy na mniej ni» κ kawaªków, to jeden z nich musi mie moc κ? Przykªad κ = ℵ 0 TAK, κ = ℵ 1 TAK, κ = ℵ α+1 TAK, κ = ℵ ω NIE. ℵ ω = n N({n} X n ), gdzie X n = ℵ n. Odpowied¹: TAK wtedy i tylko wtedy, gdy κ jest liczb regularn. W p.p. κ jest liczb nieregularn.

40 Ogólnie, najmniejsza liczba kardynalna λ taka,»e zbiór mocy κ jest sum λ swoich podzbiorów, z których ka»dy jest mocy mniejszej ni» κ, nazywa si wspóªczynnikiem wspóªko«cowo±ci liczby kardynalnej κ i jest oznaczana cf(κ). Je±li cf(κ) = λ, to mówimy te»,»e liczba kardynalna κ ma wspóªko«cowo± λ. Liczba κ jest regularna, je±li cf(κ) = κ, a nieregularna, je±li cf(κ) < κ. Przykªad cf(ℵ ω ) = ℵ 0, cf(2 ℵ 0 ) > ℵ 0, cf(2 κ ) > κ.

41 Ogólnie, najmniejsza liczba kardynalna λ taka,»e zbiór mocy κ jest sum λ swoich podzbiorów, z których ka»dy jest mocy mniejszej ni» κ, nazywa si wspóªczynnikiem wspóªko«cowo±ci liczby kardynalnej κ i jest oznaczana cf(κ). Je±li cf(κ) = λ, to mówimy te»,»e liczba kardynalna κ ma wspóªko«cowo± λ. Liczba κ jest regularna, je±li cf(κ) = κ, a nieregularna, je±li cf(κ) < κ. Przykªad cf(ℵ ω ) = ℵ 0, cf(2 ℵ 0 ) > ℵ 0, cf(2 κ ) > κ.

42 Ogólnie, najmniejsza liczba kardynalna λ taka,»e zbiór mocy κ jest sum λ swoich podzbiorów, z których ka»dy jest mocy mniejszej ni» κ, nazywa si wspóªczynnikiem wspóªko«cowo±ci liczby kardynalnej κ i jest oznaczana cf(κ). Je±li cf(κ) = λ, to mówimy te»,»e liczba kardynalna κ ma wspóªko«cowo± λ. Liczba κ jest regularna, je±li cf(κ) = κ, a nieregularna, je±li cf(κ) < κ. Przykªad cf(ℵ ω ) = ℵ 0, cf(2 ℵ 0 ) > ℵ 0, cf(2 κ ) > κ.

43 Ogólnie, najmniejsza liczba kardynalna λ taka,»e zbiór mocy κ jest sum λ swoich podzbiorów, z których ka»dy jest mocy mniejszej ni» κ, nazywa si wspóªczynnikiem wspóªko«cowo±ci liczby kardynalnej κ i jest oznaczana cf(κ). Je±li cf(κ) = λ, to mówimy te»,»e liczba kardynalna κ ma wspóªko«cowo± λ. Liczba κ jest regularna, je±li cf(κ) = κ, a nieregularna, je±li cf(κ) < κ. Przykªad cf(ℵ ω ) = ℵ 0, cf(2 ℵ 0 ) > ℵ 0, cf(2 κ ) > κ.

44 Ogólnie, najmniejsza liczba kardynalna λ taka,»e zbiór mocy κ jest sum λ swoich podzbiorów, z których ka»dy jest mocy mniejszej ni» κ, nazywa si wspóªczynnikiem wspóªko«cowo±ci liczby kardynalnej κ i jest oznaczana cf(κ). Je±li cf(κ) = λ, to mówimy te»,»e liczba kardynalna κ ma wspóªko«cowo± λ. Liczba κ jest regularna, je±li cf(κ) = κ, a nieregularna, je±li cf(κ) < κ. Przykªad cf(ℵ ω ) = ℵ 0, cf(2 ℵ 0 ) > ℵ 0, cf(2 κ ) > κ.

45 Ogólnie, najmniejsza liczba kardynalna λ taka,»e zbiór mocy κ jest sum λ swoich podzbiorów, z których ka»dy jest mocy mniejszej ni» κ, nazywa si wspóªczynnikiem wspóªko«cowo±ci liczby kardynalnej κ i jest oznaczana cf(κ). Je±li cf(κ) = λ, to mówimy te»,»e liczba kardynalna κ ma wspóªko«cowo± λ. Liczba κ jest regularna, je±li cf(κ) = κ, a nieregularna, je±li cf(κ) < κ. Przykªad cf(ℵ ω ) = ℵ 0, cf(2 ℵ 0 ) > ℵ 0, cf(2 κ ) > κ.

46 Pot gowanie liczb regularnych Easton: teoria mnogo±ci (ZFC) narzuca na warto±ci 2 κ dla liczb regularnych jedynie dwa ograniczenia: κ < λ 2 κ 2 λ, cf(2 κ ) > κ. Przykªad Ka»de z nast puj cych zda«jest niesprzeczne: 2 κ = κ + dla wszystkich liczb kardynalnych κ (GCH), 2 ℵn = ℵ n+1 dla n < 158 i 2 ℵ 158 = ℵ ω1 (ale nie ℵ ω ).

47 Pot gowanie liczb regularnych Easton: teoria mnogo±ci (ZFC) narzuca na warto±ci 2 κ dla liczb regularnych jedynie dwa ograniczenia: κ < λ 2 κ 2 λ, cf(2 κ ) > κ. Przykªad Ka»de z nast puj cych zda«jest niesprzeczne: 2 κ = κ + dla wszystkich liczb kardynalnych κ (GCH), 2 ℵn = ℵ n+1 dla n < 158 i 2 ℵ 158 = ℵ ω1 (ale nie ℵ ω ).

48 Pot gowanie liczb regularnych Easton: teoria mnogo±ci (ZFC) narzuca na warto±ci 2 κ dla liczb regularnych jedynie dwa ograniczenia: κ < λ 2 κ 2 λ, cf(2 κ ) > κ. Przykªad Ka»de z nast puj cych zda«jest niesprzeczne: 2 κ = κ + dla wszystkich liczb kardynalnych κ (GCH), 2 ℵn = ℵ n+1 dla n < 158 i 2 ℵ 158 = ℵ ω1 (ale nie ℵ ω ).

49 Pot gowanie liczb regularnych Easton: teoria mnogo±ci (ZFC) narzuca na warto±ci 2 κ dla liczb regularnych jedynie dwa ograniczenia: κ < λ 2 κ 2 λ, cf(2 κ ) > κ. Przykªad Ka»de z nast puj cych zda«jest niesprzeczne: 2 κ = κ + dla wszystkich liczb kardynalnych κ (GCH), 2 ℵn = ℵ n+1 dla n < 158 i 2 ℵ 158 = ℵ ω1 (ale nie ℵ ω ).

50 Pot gowanie liczb regularnych Easton: teoria mnogo±ci (ZFC) narzuca na warto±ci 2 κ dla liczb regularnych jedynie dwa ograniczenia: κ < λ 2 κ 2 λ, cf(2 κ ) > κ. Przykªad Ka»de z nast puj cych zda«jest niesprzeczne: 2 κ = κ + dla wszystkich liczb kardynalnych κ (GCH), 2 ℵn = ℵ n+1 dla n < 158 i 2 ℵ 158 = ℵ ω1 (ale nie ℵ ω ).

51 Pot gowanie liczb regularnych Easton: teoria mnogo±ci (ZFC) narzuca na warto±ci 2 κ dla liczb regularnych jedynie dwa ograniczenia: κ < λ 2 κ 2 λ, cf(2 κ ) > κ. Przykªad Ka»de z nast puj cych zda«jest niesprzeczne: 2 κ = κ + dla wszystkich liczb kardynalnych κ (GCH), 2 ℵn = ℵ n+1 dla n < 158 i 2 ℵ 158 = ℵ ω1 (ale nie ℵ ω ).

52 Pot gowanie liczb nieregularnych Magidor (1973): Niesprzecznie: 2 ℵn = ℵ n+1 dla n N, ale 2 ℵω > ℵ ω+1. Silver (1974): Je±li 2 ℵα = ℵ α+1 dla α < ω 1, to 2 ℵω 1 = ℵ ω1 +1. Shelah (198?): Je±li 2 ℵn < ℵ ω dla n N, to 2 ℵω < ℵ ω4.

53 Pot gowanie liczb nieregularnych Magidor (1973): Niesprzecznie: 2 ℵn = ℵ n+1 dla n N, ale 2 ℵω > ℵ ω+1. Silver (1974): Je±li 2 ℵα = ℵ α+1 dla α < ω 1, to 2 ℵω 1 = ℵ ω1 +1. Shelah (198?): Je±li 2 ℵn < ℵ ω dla n N, to 2 ℵω < ℵ ω4.

54 Pot gowanie liczb nieregularnych Magidor (1973): Niesprzecznie: 2 ℵn = ℵ n+1 dla n N, ale 2 ℵω > ℵ ω+1. Silver (1974): Je±li 2 ℵα = ℵ α+1 dla α < ω 1, to 2 ℵω 1 = ℵ ω1 +1. Shelah (198?): Je±li 2 ℵn < ℵ ω dla n N, to 2 ℵω < ℵ ω4.

55 Twierdzenie Ramseya, a porz dki liniowe Pytanie: Czy je±li pary elementów zbioru X niesko«czonej mocy κ pokolorujemy na 2 kolory, to znajdzie si podzbiór Y mocy κ, jednorodny ze wzgl du na to kolorowanie, tzn. taki.»e wszystkie pary elementów zbior Y s tego samego koloru? κ = ℵ 0 TAK, κ = ℵ 1 NIE, κ = ℵ α+1 NIE, κ nieregularna NIE.

56 Twierdzenie Ramseya, a porz dki liniowe Pytanie: Czy je±li pary elementów zbioru X niesko«czonej mocy κ pokolorujemy na 2 kolory, to znajdzie si podzbiór Y mocy κ, jednorodny ze wzgl du na to kolorowanie, tzn. taki.»e wszystkie pary elementów zbior Y s tego samego koloru? κ = ℵ 0 TAK, κ = ℵ 1 NIE, κ = ℵ α+1 NIE, κ nieregularna NIE.

57 Twierdzenie Ramseya, a porz dki liniowe Pytanie: Czy je±li pary elementów zbioru X niesko«czonej mocy κ pokolorujemy na 2 kolory, to znajdzie si podzbiór Y mocy κ, jednorodny ze wzgl du na to kolorowanie, tzn. taki.»e wszystkie pary elementów zbior Y s tego samego koloru? κ = ℵ 0 TAK, κ = ℵ 1 NIE, κ = ℵ α+1 NIE, κ nieregularna NIE.

58 Twierdzenie Ramseya, a porz dki liniowe Pytanie: Czy je±li pary elementów zbioru X niesko«czonej mocy κ pokolorujemy na 2 kolory, to znajdzie si podzbiór Y mocy κ, jednorodny ze wzgl du na to kolorowanie, tzn. taki.»e wszystkie pary elementów zbior Y s tego samego koloru? κ = ℵ 0 TAK, κ = ℵ 1 NIE, κ = ℵ α+1 NIE, κ nieregularna NIE.

59 Twierdzenie Ramseya, a porz dki liniowe Pytanie: Czy je±li pary elementów zbioru X niesko«czonej mocy κ pokolorujemy na 2 kolory, to znajdzie si podzbiór Y mocy κ, jednorodny ze wzgl du na to kolorowanie, tzn. taki.»e wszystkie pary elementów zbior Y s tego samego koloru? κ = ℵ 0 TAK, κ = ℵ 1 NIE, κ = ℵ α+1 NIE, κ nieregularna NIE.

60 Twierdzenie Ramseya, a porz dki liniowe Pytanie: Czy je±li pary elementów zbioru X niesko«czonej mocy κ pokolorujemy na 2 kolory, to znajdzie si podzbiór Y mocy κ, jednorodny ze wzgl du na to kolorowanie, tzn. taki.»e wszystkie pary elementów zbior Y s tego samego koloru? κ = ℵ 0 TAK, κ = ℵ 1 NIE, κ = ℵ α+1 NIE, κ nieregularna NIE.

61 Spostrze»enia Ka»dy niesko«czony zbiór liniowo uporz dkowany zawiera podzbiór typu ω lub podzbiór typu ω. Zbiór liczb rzeczywistych nie zawiera»adnego podzbioru typu ω 1 ani podzbioru typu ω 1.

62 Spostrze»enia Ka»dy niesko«czony zbiór liniowo uporz dkowany zawiera podzbiór typu ω lub podzbiór typu ω. Zbiór liczb rzeczywistych nie zawiera»adnego podzbioru typu ω 1 ani podzbioru typu ω 1.

63 Spostrze»enia Ka»dy niesko«czony zbiór liniowo uporz dkowany zawiera podzbiór typu ω lub podzbiór typu ω. Zbiór liczb rzeczywistych nie zawiera»adnego podzbioru typu ω 1 ani podzbioru typu ω 1.

64 Spostrze»enia Ka»dy niesko«czony zbiór liniowo uporz dkowany zawiera podzbiór typu ω lub podzbiór typu ω. Zbiór liczb rzeczywistych nie zawiera»adnego podzbioru typu ω 1 ani podzbioru typu ω 1.

65 Sierpi«ski (1933): Istnieje kolorowanie par elementów zbioru mocy 2 ℵ 0 na 2 kolory bez nieprzeliczalnego podzbioru jednorodnego. Ogólniej: Zbiór {0, 1} ωα wszystkich ci gów binarnych o dziedzinie ω α, uporz dkowany leksykogracznie, nie zawiera»adnego podzbioru typu ω α+1 ani podzbioru typu ω α+1. Sierpi«ski (1933): Istnieje kolorowanie par elementów zbioru mocy 2 ℵα na 2 kolory bez podzbioru jednorodnego mocy ℵ α+1.

66 Sierpi«ski (1933): Istnieje kolorowanie par elementów zbioru mocy 2 ℵ 0 na 2 kolory bez nieprzeliczalnego podzbioru jednorodnego. Ogólniej: Zbiór {0, 1} ωα wszystkich ci gów binarnych o dziedzinie ω α, uporz dkowany leksykogracznie, nie zawiera»adnego podzbioru typu ω α+1 ani podzbioru typu ω α+1. Sierpi«ski (1933): Istnieje kolorowanie par elementów zbioru mocy 2 ℵα na 2 kolory bez podzbioru jednorodnego mocy ℵ α+1.

67 Sierpi«ski (1933): Istnieje kolorowanie par elementów zbioru mocy 2 ℵ 0 na 2 kolory bez nieprzeliczalnego podzbioru jednorodnego. Ogólniej: Zbiór {0, 1} ωα wszystkich ci gów binarnych o dziedzinie ω α, uporz dkowany leksykogracznie, nie zawiera»adnego podzbioru typu ω α+1 ani podzbioru typu ω α+1. Sierpi«ski (1933): Istnieje kolorowanie par elementów zbioru mocy 2 ℵα na 2 kolory bez podzbioru jednorodnego mocy ℵ α+1.

68 Sierpi«ski (1933): Istnieje kolorowanie par elementów zbioru mocy 2 ℵ 0 na 2 kolory bez nieprzeliczalnego podzbioru jednorodnego. Ogólniej: Zbiór {0, 1} ωα wszystkich ci gów binarnych o dziedzinie ω α, uporz dkowany leksykogracznie, nie zawiera»adnego podzbioru typu ω α+1 ani podzbioru typu ω α+1. Sierpi«ski (1933): Istnieje kolorowanie par elementów zbioru mocy 2 ℵα na 2 kolory bez podzbioru jednorodnego mocy ℵ α+1.

69 Pytanie: Czy ka»dy nieprzeliczalny zbiór liniowo uporz dkowany zawiera podzbiór jednego z nast puj cych typów: ω 1, ω 1, nieprzeliczalny podzbiór typu rzeczywistego (tzn. jakiego± nieprzeliczalnego podzbioru R)? Specker: Istnieje typ Speckera czyli prosta Aronszajna, tzn. taki nieprzeliczalny zbiór liniowo uporz dkowany, który nie zawiera nieprzeliczalnego podzbioru»adnego z powy»szych typów. Uwaga Ka»da prosta Aronszajna ma moc ℵ 1. Wniosek Ka»dy zbiór liniowo uporz dkowany mocy wi kszej ni» ℵ 1 zawiera podzbiór jednego z nast puj cych typów: ω 1, ω 1, nieprzeliczalny podzbiór typu rzeczywistego (tzn. jakiego± nieprzeliczalnego podzbioru R).

70 Pytanie: Czy ka»dy nieprzeliczalny zbiór liniowo uporz dkowany zawiera podzbiór jednego z nast puj cych typów: ω 1, ω 1, nieprzeliczalny podzbiór typu rzeczywistego (tzn. jakiego± nieprzeliczalnego podzbioru R)? Specker: Istnieje typ Speckera czyli prosta Aronszajna, tzn. taki nieprzeliczalny zbiór liniowo uporz dkowany, który nie zawiera nieprzeliczalnego podzbioru»adnego z powy»szych typów. Uwaga Ka»da prosta Aronszajna ma moc ℵ 1. Wniosek Ka»dy zbiór liniowo uporz dkowany mocy wi kszej ni» ℵ 1 zawiera podzbiór jednego z nast puj cych typów: ω 1, ω 1, nieprzeliczalny podzbiór typu rzeczywistego (tzn. jakiego± nieprzeliczalnego podzbioru R).

71 Pytanie: Czy ka»dy nieprzeliczalny zbiór liniowo uporz dkowany zawiera podzbiór jednego z nast puj cych typów: ω 1, ω 1, nieprzeliczalny podzbiór typu rzeczywistego (tzn. jakiego± nieprzeliczalnego podzbioru R)? Specker: Istnieje typ Speckera czyli prosta Aronszajna, tzn. taki nieprzeliczalny zbiór liniowo uporz dkowany, który nie zawiera nieprzeliczalnego podzbioru»adnego z powy»szych typów. Uwaga Ka»da prosta Aronszajna ma moc ℵ 1. Wniosek Ka»dy zbiór liniowo uporz dkowany mocy wi kszej ni» ℵ 1 zawiera podzbiór jednego z nast puj cych typów: ω 1, ω 1, nieprzeliczalny podzbiór typu rzeczywistego (tzn. jakiego± nieprzeliczalnego podzbioru R).

72 Pytanie: Czy ka»dy nieprzeliczalny zbiór liniowo uporz dkowany zawiera podzbiór jednego z nast puj cych typów: ω 1, ω 1, nieprzeliczalny podzbiór typu rzeczywistego (tzn. jakiego± nieprzeliczalnego podzbioru R)? Specker: Istnieje typ Speckera czyli prosta Aronszajna, tzn. taki nieprzeliczalny zbiór liniowo uporz dkowany, który nie zawiera nieprzeliczalnego podzbioru»adnego z powy»szych typów. Uwaga Ka»da prosta Aronszajna ma moc ℵ 1. Wniosek Ka»dy zbiór liniowo uporz dkowany mocy wi kszej ni» ℵ 1 zawiera podzbiór jednego z nast puj cych typów: ω 1, ω 1, nieprzeliczalny podzbiór typu rzeczywistego (tzn. jakiego± nieprzeliczalnego podzbioru R).

73 Drzewo to zbiór cz ±ciowo uporz dkowany (T, ) taki,»e wszystkie odcinki pocz tkowe {y T : y < x}, wyznaczone przez wierzchoªki x T, s dobrze uporz dkowane. T α = {x T : typ({y T : y < x}) = α} = α-ty poziom drzewa. T jest ω 1 -drzewem, je±li poziomy T α dla α < ω 1 s niepuste i co najwy»ej przeliczalne oraz T ω1 =. Drzewo Aronszajna to ω 1 -drzewo bez nieprzeliczalnych ªa«cuchów.

74 Drzewo to zbiór cz ±ciowo uporz dkowany (T, ) taki,»e wszystkie odcinki pocz tkowe {y T : y < x}, wyznaczone przez wierzchoªki x T, s dobrze uporz dkowane. T α = {x T : typ({y T : y < x}) = α} = α-ty poziom drzewa. T jest ω 1 -drzewem, je±li poziomy T α dla α < ω 1 s niepuste i co najwy»ej przeliczalne oraz T ω1 =. Drzewo Aronszajna to ω 1 -drzewo bez nieprzeliczalnych ªa«cuchów.

75 Drzewo to zbiór cz ±ciowo uporz dkowany (T, ) taki,»e wszystkie odcinki pocz tkowe {y T : y < x}, wyznaczone przez wierzchoªki x T, s dobrze uporz dkowane. T α = {x T : typ({y T : y < x}) = α} = α-ty poziom drzewa. T jest ω 1 -drzewem, je±li poziomy T α dla α < ω 1 s niepuste i co najwy»ej przeliczalne oraz T ω1 =. Drzewo Aronszajna to ω 1 -drzewo bez nieprzeliczalnych ªa«cuchów.

76 Drzewo to zbiór cz ±ciowo uporz dkowany (T, ) taki,»e wszystkie odcinki pocz tkowe {y T : y < x}, wyznaczone przez wierzchoªki x T, s dobrze uporz dkowane. T α = {x T : typ({y T : y < x}) = α} = α-ty poziom drzewa. T jest ω 1 -drzewem, je±li poziomy T α dla α < ω 1 s niepuste i co najwy»ej przeliczalne oraz T ω1 =. Drzewo Aronszajna to ω 1 -drzewo bez nieprzeliczalnych ªa«cuchów.

77 Pytanie: Jak maªa mo»e by moc bazy nieprzeliczalnych porz dków liniowych? Sierpi«ski (1950): Przy CH nieprzeliczalna (nawet dla nieprzeliczalnych typów rzeczywistych). Baumgartner (1973): Niesprzecznie dla nieprzeliczalnych typów rzeczywistych jednoelementowa (dowolny zbiór ℵ 1 -g sty).

78 Pytanie: Jak maªa mo»e by moc bazy nieprzeliczalnych porz dków liniowych? Sierpi«ski (1950): Przy CH nieprzeliczalna (nawet dla nieprzeliczalnych typów rzeczywistych). Baumgartner (1973): Niesprzecznie dla nieprzeliczalnych typów rzeczywistych jednoelementowa (dowolny zbiór ℵ 1 -g sty).

79 Pytanie: Jak maªa mo»e by moc bazy nieprzeliczalnych porz dków liniowych? Sierpi«ski (1950): Przy CH nieprzeliczalna (nawet dla nieprzeliczalnych typów rzeczywistych). Baumgartner (1973): Niesprzecznie dla nieprzeliczalnych typów rzeczywistych jednoelementowa (dowolny zbiór ℵ 1 -g sty).

80 Shelah (1976): Istnieje porz dek Countrymana. tzn. taki nieprzeliczalny zbiór liniowo uporz dkowany, którego kwadrat kartezja«ski (z porz dkiem produktowym) jest przeliczaln sum ªa«cuchów. Uwaga Ka»dy porz dek Countrymana jest prost Aronszajna. Je±li C jest porz dkiem Countrymana, to C te» jest porz dkiem Countrymana, ortogonalnym do C. J. Moore (2006): Niesprzecznie istnieje 5-elementowa baza dla nieprzeliczalnych porz dków liniowych: ω 1, ω 1, X, C oraz C, gdzie X jest typem rzeczywistym mocy ℵ 1, a C dowolnym porz dkiem Countrymana.

81 Shelah (1976): Istnieje porz dek Countrymana. tzn. taki nieprzeliczalny zbiór liniowo uporz dkowany, którego kwadrat kartezja«ski (z porz dkiem produktowym) jest przeliczaln sum ªa«cuchów. Uwaga Ka»dy porz dek Countrymana jest prost Aronszajna. Je±li C jest porz dkiem Countrymana, to C te» jest porz dkiem Countrymana, ortogonalnym do C. J. Moore (2006): Niesprzecznie istnieje 5-elementowa baza dla nieprzeliczalnych porz dków liniowych: ω 1, ω 1, X, C oraz C, gdzie X jest typem rzeczywistym mocy ℵ 1, a C dowolnym porz dkiem Countrymana.

82 Shelah (1976): Istnieje porz dek Countrymana. tzn. taki nieprzeliczalny zbiór liniowo uporz dkowany, którego kwadrat kartezja«ski (z porz dkiem produktowym) jest przeliczaln sum ªa«cuchów. Uwaga Ka»dy porz dek Countrymana jest prost Aronszajna. Je±li C jest porz dkiem Countrymana, to C te» jest porz dkiem Countrymana, ortogonalnym do C. J. Moore (2006): Niesprzecznie istnieje 5-elementowa baza dla nieprzeliczalnych porz dków liniowych: ω 1, ω 1, X, C oraz C, gdzie X jest typem rzeczywistym mocy ℵ 1, a C dowolnym porz dkiem Countrymana.

83 Shelah (1976): Istnieje porz dek Countrymana. tzn. taki nieprzeliczalny zbiór liniowo uporz dkowany, którego kwadrat kartezja«ski (z porz dkiem produktowym) jest przeliczaln sum ªa«cuchów. Uwaga Ka»dy porz dek Countrymana jest prost Aronszajna. Je±li C jest porz dkiem Countrymana, to C te» jest porz dkiem Countrymana, ortogonalnym do C. J. Moore (2006): Niesprzecznie istnieje 5-elementowa baza dla nieprzeliczalnych porz dków liniowych: ω 1, ω 1, X, C oraz C, gdzie X jest typem rzeczywistym mocy ℵ 1, a C dowolnym porz dkiem Countrymana.

84 Shelah (1976): Istnieje porz dek Countrymana. tzn. taki nieprzeliczalny zbiór liniowo uporz dkowany, którego kwadrat kartezja«ski (z porz dkiem produktowym) jest przeliczaln sum ªa«cuchów. Uwaga Ka»dy porz dek Countrymana jest prost Aronszajna. Je±li C jest porz dkiem Countrymana, to C te» jest porz dkiem Countrymana, ortogonalnym do C. J. Moore (2006): Niesprzecznie istnieje 5-elementowa baza dla nieprzeliczalnych porz dków liniowych: ω 1, ω 1, X, C oraz C, gdzie X jest typem rzeczywistym mocy ℵ 1, a C dowolnym porz dkiem Countrymana.

85 Silne kontrprzykªady dla ℵ 1 Sierpi«ski (1933): Istnieje funkcja f : [ω 1 ] 2 {0, 1} taka,»e je±li A ω 1 jest zbiorem mocy ℵ 1, to f [A] 2 = {0, 1}. Todor evi (1987): Istnieje funkcja f : [ω 1 ] 2 ω 1 taka,»e je±li A ω 1 jest zbiorem mocy ℵ 1, to f [A] 2 = ω 1. Moore (2006): Istnieje funkcja f : [ω 1 ] 2 ω 1 taka,»e je±li A, B ω 1 s mocy ℵ 1 oraz ξ < ω 1, to istniej α A i β B takie,»e f (α, β) = ξ.

86 Silne kontrprzykªady dla ℵ 1 Sierpi«ski (1933): Istnieje funkcja f : [ω 1 ] 2 {0, 1} taka,»e je±li A ω 1 jest zbiorem mocy ℵ 1, to f [A] 2 = {0, 1}. Todor evi (1987): Istnieje funkcja f : [ω 1 ] 2 ω 1 taka,»e je±li A ω 1 jest zbiorem mocy ℵ 1, to f [A] 2 = ω 1. Moore (2006): Istnieje funkcja f : [ω 1 ] 2 ω 1 taka,»e je±li A, B ω 1 s mocy ℵ 1 oraz ξ < ω 1, to istniej α A i β B takie,»e f (α, β) = ξ.

87 Silne kontrprzykªady dla ℵ 1 Sierpi«ski (1933): Istnieje funkcja f : [ω 1 ] 2 {0, 1} taka,»e je±li A ω 1 jest zbiorem mocy ℵ 1, to f [A] 2 = {0, 1}. Todor evi (1987): Istnieje funkcja f : [ω 1 ] 2 ω 1 taka,»e je±li A ω 1 jest zbiorem mocy ℵ 1, to f [A] 2 = ω 1. Moore (2006): Istnieje funkcja f : [ω 1 ] 2 ω 1 taka,»e je±li A, B ω 1 s mocy ℵ 1 oraz ξ < ω 1, to istniej α A i β B takie,»e f (α, β) = ξ.

88 Silne kontrprzykªady dla ℵ 1 Sierpi«ski (1933): Istnieje funkcja f : [ω 1 ] 2 {0, 1} taka,»e je±li A ω 1 jest zbiorem mocy ℵ 1, to f [A] 2 = {0, 1}. Todor evi (1987): Istnieje funkcja f : [ω 1 ] 2 ω 1 taka,»e je±li A ω 1 jest zbiorem mocy ℵ 1, to f [A] 2 = ω 1. Moore (2006): Istnieje funkcja f : [ω 1 ] 2 ω 1 taka,»e je±li A, B ω 1 s mocy ℵ 1 oraz ξ < ω 1, to istniej α A i β B takie,»e f (α, β) = ξ.

89 Odpowiedzi pozytywne Erdös, Rado (1956): Je±li pary elementów zbioru mocy (2 ℵα ) + pokolorujemy na 2 kolory, to istnieje podzbiór jednorodny mocy ℵ α+1. Erdös, Dushnik, Miller (1941): Je±li pary elementów zbioru nieprzeliczalnej mocy κ pokolorujemy na 2 kolory, to istnieje podzbiór 0-jednorodny niesko«czony lub podzbiór 1-jednorodny mocy κ.

90 Odpowiedzi pozytywne Erdös, Rado (1956): Je±li pary elementów zbioru mocy (2 ℵα ) + pokolorujemy na 2 kolory, to istnieje podzbiór jednorodny mocy ℵ α+1. Erdös, Dushnik, Miller (1941): Je±li pary elementów zbioru nieprzeliczalnej mocy κ pokolorujemy na 2 kolory, to istnieje podzbiór 0-jednorodny niesko«czony lub podzbiór 1-jednorodny mocy κ.

91 Odpowiedzi pozytywne Erdös, Rado (1956): Je±li pary elementów zbioru mocy (2 ℵα ) + pokolorujemy na 2 kolory, to istnieje podzbiór jednorodny mocy ℵ α+1. Erdös, Dushnik, Miller (1941): Je±li pary elementów zbioru nieprzeliczalnej mocy κ pokolorujemy na 2 kolory, to istnieje podzbiór 0-jednorodny niesko«czony lub podzbiór 1-jednorodny mocy κ.

92 Je±li dla dowolnego kolorowania na 2 kolory par elementów zbioru nieprzeliczalnej mocy κ istnieje podzbiór jednorodny mocy κ, to liczba kardynalna κ nazywa si sªabo zwarta. Spostrze»enie: Je±li na zbiorze nieprzeliczalnej mocy κ istnieje ultraltr niegªówny, κ-zupeªny (tak liczb nazywa si mierzaln ), to κ jest sªabo zwarta. Dla nieprzeliczalnej liczby kardynalnej κ nast puj ce warunki s równowa»ne: κ jest sªabo zwarta, κ jest regularna, silnie graniczna (je±li λ < κ, to 2 λ < κ) oraz ka»de κ-drzewo ma gaª ¹ mocy κ (inaczej: nie istnieje κ-drzewo Aronszajna).

93 Je±li dla dowolnego kolorowania na 2 kolory par elementów zbioru nieprzeliczalnej mocy κ istnieje podzbiór jednorodny mocy κ, to liczba kardynalna κ nazywa si sªabo zwarta. Spostrze»enie: Je±li na zbiorze nieprzeliczalnej mocy κ istnieje ultraltr niegªówny, κ-zupeªny (tak liczb nazywa si mierzaln ), to κ jest sªabo zwarta. Dla nieprzeliczalnej liczby kardynalnej κ nast puj ce warunki s równowa»ne: κ jest sªabo zwarta, κ jest regularna, silnie graniczna (je±li λ < κ, to 2 λ < κ) oraz ka»de κ-drzewo ma gaª ¹ mocy κ (inaczej: nie istnieje κ-drzewo Aronszajna).

94 Je±li dla dowolnego kolorowania na 2 kolory par elementów zbioru nieprzeliczalnej mocy κ istnieje podzbiór jednorodny mocy κ, to liczba kardynalna κ nazywa si sªabo zwarta. Spostrze»enie: Je±li na zbiorze nieprzeliczalnej mocy κ istnieje ultraltr niegªówny, κ-zupeªny (tak liczb nazywa si mierzaln ), to κ jest sªabo zwarta. Dla nieprzeliczalnej liczby kardynalnej κ nast puj ce warunki s równowa»ne: κ jest sªabo zwarta, κ jest regularna, silnie graniczna (je±li λ < κ, to 2 λ < κ) oraz ka»de κ-drzewo ma gaª ¹ mocy κ (inaczej: nie istnieje κ-drzewo Aronszajna).

95 Je±li dla dowolnego kolorowania na 2 kolory par elementów zbioru nieprzeliczalnej mocy κ istnieje podzbiór jednorodny mocy κ, to liczba kardynalna κ nazywa si sªabo zwarta. Spostrze»enie: Je±li na zbiorze nieprzeliczalnej mocy κ istnieje ultraltr niegªówny, κ-zupeªny (tak liczb nazywa si mierzaln ), to κ jest sªabo zwarta. Dla nieprzeliczalnej liczby kardynalnej κ nast puj ce warunki s równowa»ne: κ jest sªabo zwarta, κ jest regularna, silnie graniczna (je±li λ < κ, to 2 λ < κ) oraz ka»de κ-drzewo ma gaª ¹ mocy κ (inaczej: nie istnieje κ-drzewo Aronszajna).

96 Je±li dla dowolnego kolorowania na 2 kolory par elementów zbioru nieprzeliczalnej mocy κ istnieje podzbiór jednorodny mocy κ, to liczba kardynalna κ nazywa si sªabo zwarta. Spostrze»enie: Je±li na zbiorze nieprzeliczalnej mocy κ istnieje ultraltr niegªówny, κ-zupeªny (tak liczb nazywa si mierzaln ), to κ jest sªabo zwarta. Dla nieprzeliczalnej liczby kardynalnej κ nast puj ce warunki s równowa»ne: κ jest sªabo zwarta, κ jest regularna, silnie graniczna (je±li λ < κ, to 2 λ < κ) oraz ka»de κ-drzewo ma gaª ¹ mocy κ (inaczej: nie istnieje κ-drzewo Aronszajna).

97 Je±li dla dowolnego kolorowania na 2 kolory par elementów zbioru nieprzeliczalnej mocy κ istnieje podzbiór jednorodny mocy κ, to liczba kardynalna κ nazywa si sªabo zwarta. Spostrze»enie: Je±li na zbiorze nieprzeliczalnej mocy κ istnieje ultraltr niegªówny, κ-zupeªny (tak liczb nazywa si mierzaln ), to κ jest sªabo zwarta. Dla nieprzeliczalnej liczby kardynalnej κ nast puj ce warunki s równowa»ne: κ jest sªabo zwarta, κ jest regularna, silnie graniczna (je±li λ < κ, to 2 λ < κ) oraz ka»de κ-drzewo ma gaª ¹ mocy κ (inaczej: nie istnieje κ-drzewo Aronszajna).

98 Wªasno± zbioru doskonaªego Przestrze«topologiczna X jest przestrzeni polsk, je±li jest o±rodkowa i metryzowalna w sposób zupeªny. Przykªady: R, zbiór Cantora ({0, 1} N ), przestrze«baire'a (zbiór liczb niewymiernych), o±rodkowe przestrzenie Banacha. Podzbiory borelowskie przestrzeni X to elementy najmniejszego σ-ciaªa podzbiorów X, zawieraj cego wszystkie zbiory otwarte. Ka»dy nieprzeliczalny podzbiór borelowski przestrzeni polskiej zawiera zbiór doskonaªy (tzn. domkni ty, niepusty, bez punktów izolowanych), a wi c ma moc 2 ℵ 0 (zawiera homeomorczn kopi zbioru Cantora).

99 Wªasno± zbioru doskonaªego Przestrze«topologiczna X jest przestrzeni polsk, je±li jest o±rodkowa i metryzowalna w sposób zupeªny. Przykªady: R, zbiór Cantora ({0, 1} N ), przestrze«baire'a (zbiór liczb niewymiernych), o±rodkowe przestrzenie Banacha. Podzbiory borelowskie przestrzeni X to elementy najmniejszego σ-ciaªa podzbiorów X, zawieraj cego wszystkie zbiory otwarte. Ka»dy nieprzeliczalny podzbiór borelowski przestrzeni polskiej zawiera zbiór doskonaªy (tzn. domkni ty, niepusty, bez punktów izolowanych), a wi c ma moc 2 ℵ 0 (zawiera homeomorczn kopi zbioru Cantora).

100 Wªasno± zbioru doskonaªego Przestrze«topologiczna X jest przestrzeni polsk, je±li jest o±rodkowa i metryzowalna w sposób zupeªny. Przykªady: R, zbiór Cantora ({0, 1} N ), przestrze«baire'a (zbiór liczb niewymiernych), o±rodkowe przestrzenie Banacha. Podzbiory borelowskie przestrzeni X to elementy najmniejszego σ-ciaªa podzbiorów X, zawieraj cego wszystkie zbiory otwarte. Ka»dy nieprzeliczalny podzbiór borelowski przestrzeni polskiej zawiera zbiór doskonaªy (tzn. domkni ty, niepusty, bez punktów izolowanych), a wi c ma moc 2 ℵ 0 (zawiera homeomorczn kopi zbioru Cantora).

101 Zasada szuadkowa dla podziaªów na kawaªki borelowskie Wniosek Je±li nieprzeliczaln przestrze«polsk X podzielimy na przeliczalnie wiele podzbiorów borelowskich, to jeden z nich zawiera podzbiór doskonaªy.

102 Twierdzenie Ramseya dla podziaªów na kawaªki borelowskie Galvin: Niech X b dzie nieprzeliczaln przestrzeni polsk bez punktów izolowanych. Niech [X ] 2 = P 1... P k b dzie podziaªem zbioru wszystkich par punktów przestrzeni X na kawaªki borelowskie (w tym sensie,»e ka»dy ze zbiorów P i = {(x, y) X 2 : {x, y} P i } jest borelowski w X 2 ). Wtedy istnieje doskonaªy podzbiór jednorodny.

103 Kolorowanie podzbiorów o wi cej ni» 2 elementach Ramsey: Je±li podzbiory m-elementowe (m > 0-ustalona liczba naturalna) zbioru niesko«czonego pokolorujemy na k kolorów, to istnieje niesko«czony zbiór jednorodny. Erdös, Rado: Dla dowolnego niesko«czonego zbioru X istnieje kolorowanie przeliczalnych podzbiorów tego zbioru na 2 kolory bez niesko«czonego podzbioru jednorodnego. Innymi sªowy, istnieje podziaª [X ] ℵ 0 = P 1 P 2 taki,»e dla»adnego niesko«czonego zbioru A X nie zachodzi ani [A] ℵ 0 P 1, ani [A] ℵ 0 P 2.

104 Kolorowanie podzbiorów o wi cej ni» 2 elementach Ramsey: Je±li podzbiory m-elementowe (m > 0-ustalona liczba naturalna) zbioru niesko«czonego pokolorujemy na k kolorów, to istnieje niesko«czony zbiór jednorodny. Erdös, Rado: Dla dowolnego niesko«czonego zbioru X istnieje kolorowanie przeliczalnych podzbiorów tego zbioru na 2 kolory bez niesko«czonego podzbioru jednorodnego. Innymi sªowy, istnieje podziaª [X ] ℵ 0 = P 1 P 2 taki,»e dla»adnego niesko«czonego zbioru A X nie zachodzi ani [A] ℵ 0 P 1, ani [A] ℵ 0 P 2.

105 dowód twierdzenia E-R Niech b dzie relacj równowa»no±ci w [X ] ℵ 0, zdeniowan nast puj co: A B A B < ℵ 0. Niech f b dzie funkcj wyboru dla zbioru ilorazowego. Niech P 1 = {A [X ] ℵ 0 : A f (A) jest liczb nieparzyst }, P 2 = [X ] ℵ 0 \ P 1.

106 dowód twierdzenia E-R Niech b dzie relacj równowa»no±ci w [X ] ℵ 0, zdeniowan nast puj co: A B A B < ℵ 0. Niech f b dzie funkcj wyboru dla zbioru ilorazowego. Niech P 1 = {A [X ] ℵ 0 : A f (A) jest liczb nieparzyst }, P 2 = [X ] ℵ 0 \ P 1.

107 dowód twierdzenia E-R Niech b dzie relacj równowa»no±ci w [X ] ℵ 0, zdeniowan nast puj co: A B A B < ℵ 0. Niech f b dzie funkcj wyboru dla zbioru ilorazowego. Niech P 1 = {A [X ] ℵ 0 : A f (A) jest liczb nieparzyst }, P 2 = [X ] ℵ 0 \ P 1.

108 Galvin, Prikry: Niech [N] ℵ 0 = P 1... P k b dzie podziaªem na kawaªki borelowskie (zbiór [N] ℵ 0, uto»samiony via funkcje charakterystyczne z podzbiorem zbioru Cantora {0, 1} N, jest przestrzeni polsk, homeomorczn z przestrzeni Baire'a). Wtedy istnieje niesko«czony podzbiór jednorodny (tzn. taki niesko«czony A N,»e [A] ℵ 0 P i dla pewnego i).

109 Galvin, Prikry: Niech [N] ℵ 0 = P 1... P k b dzie podziaªem na kawaªki borelowskie (zbiór [N] ℵ 0, uto»samiony via funkcje charakterystyczne z podzbiorem zbioru Cantora {0, 1} N, jest przestrzeni polsk, homeomorczn z przestrzeni Baire'a). Wtedy istnieje niesko«czony podzbiór jednorodny (tzn. taki niesko«czony A N,»e [A] ℵ 0 P i dla pewnego i).

110 Ideaªy Ideaª podzbiorów zbioru X to rodzina I P(X ) zamkni ta na sko«czone sumy i podzbiory. Ideaª I jest κ-zupeªny, je±li jest zamkni ty na sumy mniej ni» κ wielu swoich elementów (ℵ 1 -zupeªny = σ-zupeªny). Ulam: Niech I b dzie σ-zupeªnym ideaªem na ω 1, zawieraj cym wszystkie singletony. Wówczas ω 1 mo»na podzieli na ℵ 1 podzbiorów spoza I.

111 Ideaªy Ideaª podzbiorów zbioru X to rodzina I P(X ) zamkni ta na sko«czone sumy i podzbiory. Ideaª I jest κ-zupeªny, je±li jest zamkni ty na sumy mniej ni» κ wielu swoich elementów (ℵ 1 -zupeªny = σ-zupeªny). Ulam: Niech I b dzie σ-zupeªnym ideaªem na ω 1, zawieraj cym wszystkie singletony. Wówczas ω 1 mo»na podzieli na ℵ 1 podzbiorów spoza I.

112 P-ideaªy Niech S b dzie zbiorem niesko«czonym. Rodzina I [S] ℵ 0 jest ideaªem w [S] ℵ 0, je±li jest zamkni ta na sko«czone sumy i podzbiory przeliczalne. Ideaª I w [S] ℵ 0 jest P-ideaªem, je±li dla ka»dego ci gu X n elementów I istnieje pewien X I taki,»e wszystkie zbiory X n \ X s sko«czone. Przykªad Niech S b dzie σ-ciaªem podzbiorów miary dodatniej odcinka [0, 1] i niech I b dzie zbiorem zªo»onym ze wszystkich rodzin przeliczalnych {A n : n N} S takich,»e m( n k n A k) = 0. Wówczas I jest P-ideaªem.

113 P-ideaªy Niech S b dzie zbiorem niesko«czonym. Rodzina I [S] ℵ 0 jest ideaªem w [S] ℵ 0, je±li jest zamkni ta na sko«czone sumy i podzbiory przeliczalne. Ideaª I w [S] ℵ 0 jest P-ideaªem, je±li dla ka»dego ci gu X n elementów I istnieje pewien X I taki,»e wszystkie zbiory X n \ X s sko«czone. Przykªad Niech S b dzie σ-ciaªem podzbiorów miary dodatniej odcinka [0, 1] i niech I b dzie zbiorem zªo»onym ze wszystkich rodzin przeliczalnych {A n : n N} S takich,»e m( n k n A k) = 0. Wówczas I jest P-ideaªem.

114 P-ideaªy Niech S b dzie zbiorem niesko«czonym. Rodzina I [S] ℵ 0 jest ideaªem w [S] ℵ 0, je±li jest zamkni ta na sko«czone sumy i podzbiory przeliczalne. Ideaª I w [S] ℵ 0 jest P-ideaªem, je±li dla ka»dego ci gu X n elementów I istnieje pewien X I taki,»e wszystkie zbiory X n \ X s sko«czone. Przykªad Niech S b dzie σ-ciaªem podzbiorów miary dodatniej odcinka [0, 1] i niech I b dzie zbiorem zªo»onym ze wszystkich rodzin przeliczalnych {A n : n N} S takich,»e m( n k n A k) = 0. Wówczas I jest P-ideaªem.

115 PID Dychotomia dla P-ideaªów (PID): Niech S b dzie zbiorem niesko«czonym. Wówczas dla dowolnego P-ideaªu I [S] ℵ 0 zachodzi dokªadnie jedna z mo»liwo±ci: istnieje nieprzeliczalny zbiór Y S taki,»e [Y ] ℵ 0 I, S = n N S n, gdzie dla dowolnego X I ka»dy ze zbiorów S n X jest sko«czony (równowa»nie: [S n ] ℵ 0 I = ). Todor evi (2000): Dychotomia PID jest niesprzeczna.

116 PID Dychotomia dla P-ideaªów (PID): Niech S b dzie zbiorem niesko«czonym. Wówczas dla dowolnego P-ideaªu I [S] ℵ 0 zachodzi dokªadnie jedna z mo»liwo±ci: istnieje nieprzeliczalny zbiór Y S taki,»e [Y ] ℵ 0 I, S = n N S n, gdzie dla dowolnego X I ka»dy ze zbiorów S n X jest sko«czony (równowa»nie: [S n ] ℵ 0 I = ). Todor evi (2000): Dychotomia PID jest niesprzeczna.

117 PID Dychotomia dla P-ideaªów (PID): Niech S b dzie zbiorem niesko«czonym. Wówczas dla dowolnego P-ideaªu I [S] ℵ 0 zachodzi dokªadnie jedna z mo»liwo±ci: istnieje nieprzeliczalny zbiór Y S taki,»e [Y ] ℵ 0 I, S = n N S n, gdzie dla dowolnego X I ka»dy ze zbiorów S n X jest sko«czony (równowa»nie: [S n ] ℵ 0 I = ). Todor evi (2000): Dychotomia PID jest niesprzeczna.

118 PID Dychotomia dla P-ideaªów (PID): Niech S b dzie zbiorem niesko«czonym. Wówczas dla dowolnego P-ideaªu I [S] ℵ 0 zachodzi dokªadnie jedna z mo»liwo±ci: istnieje nieprzeliczalny zbiór Y S taki,»e [Y ] ℵ 0 I, S = n N S n, gdzie dla dowolnego X I ka»dy ze zbiorów S n X jest sko«czony (równowa»nie: [S n ] ℵ 0 I = ). Todor evi (2000): Dychotomia PID jest niesprzeczna.

119 Problem von Neumanna von Neumann (Ksi ga Szkocka nr 163; 1937r.): Czy ka»da ccc, sªabo dystrybutywna, zupeªna algebra Boole'a jest algebr miarow? von Neumann, Maharam: Czy ka»da ccc, sªabo dystrybutywna, zupeªna algebra Boole'a jest algebr Maharam, tzn. ma podmiar ±ci±le dodatni, ci gª )? Maharam: Niesprzecznie NIE (algebra Suslina). Balcar, Jech, Pazak (2003): Niesprzecznie TAK (wynika z PID).

120 Problem von Neumanna von Neumann (Ksi ga Szkocka nr 163; 1937r.): Czy ka»da ccc, sªabo dystrybutywna, zupeªna algebra Boole'a jest algebr miarow? von Neumann, Maharam: Czy ka»da ccc, sªabo dystrybutywna, zupeªna algebra Boole'a jest algebr Maharam, tzn. ma podmiar ±ci±le dodatni, ci gª )? Maharam: Niesprzecznie NIE (algebra Suslina). Balcar, Jech, Pazak (2003): Niesprzecznie TAK (wynika z PID).

121 Problem von Neumanna von Neumann (Ksi ga Szkocka nr 163; 1937r.): Czy ka»da ccc, sªabo dystrybutywna, zupeªna algebra Boole'a jest algebr miarow? von Neumann, Maharam: Czy ka»da ccc, sªabo dystrybutywna, zupeªna algebra Boole'a jest algebr Maharam, tzn. ma podmiar ±ci±le dodatni, ci gª )? Maharam: Niesprzecznie NIE (algebra Suslina). Balcar, Jech, Pazak (2003): Niesprzecznie TAK (wynika z PID).

122 Problem von Neumanna von Neumann (Ksi ga Szkocka nr 163; 1937r.): Czy ka»da ccc, sªabo dystrybutywna, zupeªna algebra Boole'a jest algebr miarow? von Neumann, Maharam: Czy ka»da ccc, sªabo dystrybutywna, zupeªna algebra Boole'a jest algebr Maharam, tzn. ma podmiar ±ci±le dodatni, ci gª )? Maharam: Niesprzecznie NIE (algebra Suslina). Balcar, Jech, Pazak (2003): Niesprzecznie TAK (wynika z PID).

123 Algebra Boole'a B jest: ccc, je±li nie ma nieprzeliczalnych antyªa«cuchów w B +, zupeªna, je±li dla ka»dego X B istnieje kres górny X oraz dolny X, sªabo dystrybutywna, je±li z tego,»e a n,0 a n,1... dla n N, wynika,»e a n,k = n k f :N N a n,f (n). n

124 Niech B b dzie zupeªn, ccc algebr Boole'a. Ideaª zbie»no±ci I skªada si ze wszystkich rodzin przeliczalnych {a n : n N} B + takich,»e m( n k n a k) = 0. Quickert: Algebra B jest sªabo dystrybutywna wtedy i tylko wtedy, gdy I jest P-ideaªem.

125 Niech B b dzie zupeªn, ccc algebr Boole'a. Ideaª zbie»no±ci I skªada si ze wszystkich rodzin przeliczalnych {a n : n N} B + takich,»e m( n k n a k) = 0. Quickert: Algebra B jest sªabo dystrybutywna wtedy i tylko wtedy, gdy I jest P-ideaªem.

126 Niech B b dzie zupeªn, ccc algebr Boole'a. Ideaª zbie»no±ci I skªada si ze wszystkich rodzin przeliczalnych {a n : n N} B + takich,»e m( n k n a k) = 0. Quickert: Algebra B jest sªabo dystrybutywna wtedy i tylko wtedy, gdy I jest P-ideaªem.

127 1 Zbiory stacjonarne. 2 Twierdzenia Erdösa, Erdösa-Dushnika-Millera oraz Todor evi a. 3 Twierdzenia Galvina oraz Galvina-Prikrego. 4 Uzupeªnienia.

128 I B. Balcar, T. Jech, Weak distributivity, a problem of von Neumann and the mystery of measurability. The Bulletin of Symbolic Logic (2) 12 (2006), B. Balcar, P. Stepanek, Teorie mnoºin. Academia, Praha (1986). A. Hajnal, P. Hamburger Set theory. Cambridge University Press (1999).

129 II A. S. Kechris, Classical descriptive set theory. Springer (1995). J. T. Moore, A ve element basis for the uncountable linear orders. Annals of Mathematics (2) 163 (2006), S. Shelah, Cardinal arithmetic for skeptics, Bulletin of the AMS (2) 26 (1992),

Ekstremalnie maªe zbiory

Ekstremalnie 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 szczegółowo

Zbiory liczbowe widziane oczami topologa

Zbiory liczbowe widziane oczami topologa Zbiory liczbowe widziane oczami topologa Aleksander Błaszczyk Instytut Matematyki Uniwersytetu Ślaskiego Brenna, 25 wrzesień 2018 Aleksander Błaszczyk (UŚ) Zbiory liczbowe widziane oczami topologa Brenna,

Bardziej szczegółowo

Podstawy matematyki dla informatyków

Podstawy 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 szczegółowo

Mierzalne liczby kardynalne

Mierzalne 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 szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Równoliczność zbiorów

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

Bardziej szczegółowo

Hotel Hilberta. Zdumiewaj cy ±wiat niesko«czono±ci. Marcin Kysiak. Festiwal Nauki, 20.09.2011. Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego

Hotel Hilberta. Zdumiewaj cy ±wiat niesko«czono±ci. Marcin Kysiak. Festiwal Nauki, 20.09.2011. Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego Zdumiewaj cy ±wiat niesko«czono±ci Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego Festiwal Nauki, 20.09.2011 Nasze do±wiadczenia hotelowe Fakt oczywisty Hotel nie przyjmie nowych go±ci, je»eli wszystkie

Bardziej szczegółowo

Strategia czy intuicja?

Strategia 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 szczegółowo

Wstęp do Matematyki (4)

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

Bardziej szczegółowo

A = n. 2. Ka»dy podzbiór zbioru sko«czonego jest zbiorem sko«czonym. Dowody tych twierdze«(elementarne, lecz nieco nu» ce) pominiemy.

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 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

Przekroje Dedekinda 1

Przekroje 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 szczegółowo

Relacj binarn okre±lon w zbiorze X nazywamy podzbiór ϱ X X.

Relacj 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 szczegółowo

Metodydowodzenia twierdzeń

Metodydowodzenia 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 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

MATEMATYKA 4 INSTYTUT MEDICUS FUNKCJA KWADRATOWA. Kurs przygotowawczy na studia medyczne. Rok szkolny 2010/2011. tel. 0501 38 39 55 www.medicus.edu.

MATEMATYKA 4 INSTYTUT MEDICUS FUNKCJA KWADRATOWA. Kurs przygotowawczy na studia medyczne. Rok szkolny 2010/2011. tel. 0501 38 39 55 www.medicus.edu. INSTYTUT MEDICUS Kurs przygotowawczy na studia medyczne Rok szkolny 00/0 tel. 050 38 39 55 www.medicus.edu.pl MATEMATYKA 4 FUNKCJA KWADRATOWA Funkcją kwadratową lub trójmianem kwadratowym nazywamy funkcję

Bardziej szczegółowo

Ksztaªt orbity planety: I prawo Keplera

Ksztaªt orbity planety: I prawo Keplera V 0 V 0 Ksztaªt orbity planety: I prawo Keplera oka»emy,»e orbit planety poruszaj cej si pod dziaªaniem siªy ci»ko±ci ze strony Sªo«ca jest krzywa sto»kowa, w szczególno±ci elipsa. Wektor pr dko±ci planety

Bardziej szczegółowo

Maksymalna liczba punktów do zdobycia: 80. Zadanie 1: a) 6 punktów, b) 3 punkty, Zadanie 2: a) 6 punktów, b) 4 punkty,

Maksymalna liczba punktów do zdobycia: 80. Zadanie 1: a) 6 punktów, b) 3 punkty, Zadanie 2: a) 6 punktów, b) 4 punkty, VII Wojewódzki Konkurs Matematyczny "W ±wiecie Matematyki" im. Prof. Wªodzimierza Krysickiego Etap drugi - 17 lutego 2015 r. Maksymalna liczba punktów do zdobycia: 80. 1. Drugi etap Konkursu skªada si

Bardziej szczegółowo

ZBIORY BORELOWSKIE I ANALITYCZNE ORAZ ICH ZASTOSOWANIA.

ZBIORY BORELOWSKIE I ANALITYCZNE ORAZ ICH ZASTOSOWANIA. ZBIORY BORELOWSKIE I ANALITYCZNE ORAZ ICH ZASTOSOWANIA. PIOTR ZAKRZEWSKI 1. Wykłady 1/2 Definicja 1.1. Przestrzeń polska to przestrzeń topologiczna ośrodkowa, metryzowalna w sposób zupełny. Przykład 1.2.

Bardziej szczegółowo

Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych.

Wykªad 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 szczegółowo

Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych.

Wykªad 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 szczegółowo

Twierdzenie Wainera. Marek Czarnecki. Warszawa, 3 lipca Wydziaª Filozoi i Socjologii Uniwersytet Warszawski

Twierdzenie 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 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

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

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

Bardziej szczegółowo

Topologia I, Egzamin. II termin, 2013-03-05. Nr albumu: Nazwisko prowadzącego ćwiczenia: Nr grupy:

Topologia I, Egzamin. II termin, 2013-03-05. Nr albumu: Nazwisko prowadzącego ćwiczenia: Nr grupy: Stwierdź czy następujące zdania są prawdziwe, zakreślając właściwą odpowiedź i skreślając pozostałe. 1 Zad. 1. Jeżeli przekształcenie f : (X, T ) (R, T s ) jest ciągłe, to to samo odwzorowanie jest ciągłe

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

Zdzisªaw Dzedzej, Katedra Analizy Nieliniowej pok. 611 Kontakt:

Zdzisªaw 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 szczegółowo

Teoria miary. Matematyka, rok II. Wykład 1

Teoria miary. Matematyka, rok II. Wykład 1 Teoria miary Matematyka, rok II Wykład 1 NAJBLIŻSZY CEL: Nauczyć się mierzyć wielkość zbiorów. Pierwsze przymiarki: - liczność (moc) zbioru - słabo działa dla zbiorów nieskończonych: czy [0, 1] powinien

Bardziej szczegółowo

. 0 0... 1 0. 0 0 0 0 1 gdzie wektory α i tworz baz ortonormaln przestrzeni E n

. 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 szczegółowo

Wykład 1: Przestrzeń probabilistyczna. Prawdopodobieństwo klasyczne. Prawdopodobieństwo geometryczne.

Wykład 1: Przestrzeń probabilistyczna. Prawdopodobieństwo klasyczne. Prawdopodobieństwo geometryczne. Rachunek prawdopodobieństwa MAP1151 Wydział Elektroniki, rok akad. 2011/12, sem. letni Wykładowca: dr hab. A. Jurlewicz Wykład 1: Przestrzeń probabilistyczna. Prawdopodobieństwo klasyczne. Prawdopodobieństwo

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

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

EGZAMIN MAGISTERSKI, r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach

EGZAMIN MAGISTERSKI, r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach EGZAMIN MAGISTERSKI, 12.09.2018r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach Zadanie 1. (8 punktów) O rozkªadzie pewnego ryzyka S wiemy,»e: E[(S 20) + ] = 8 E[S 10 < S 20] = 13 P (S 20) = 3 4 P (S 10) = 1

Bardziej szczegółowo

x = (x 1, x 2,..., x n ), p = (p 1, p 2,..., p n )

x = (x 1, x 2,..., x n ), p = (p 1, p 2,..., p n ) *** Elementy teorii popytu *** II. Funkcja popytu konsumenta x = (x 1, x 2,..., x n ), p = (p 1, p 2,..., p n ) p, x = p 1 x 1 + p 2 x 2 + + p n x n cena koszyka x Zbiór wszystkich koszyków, na jakie sta

Bardziej szczegółowo

Relacje. opracował Maciej Grzesiak. 17 października 2011

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

Bardziej szczegółowo

Podstawy metod probabilistycznych. dr Adam Kiersztyn

Podstawy metod probabilistycznych. dr Adam Kiersztyn Podstawy metod probabilistycznych dr Adam Kiersztyn Przestrzeń zdarzeń elementarnych i zdarzenia losowe. Zjawiskiem lub doświadczeniem losowym nazywamy taki proces, którego przebiegu i ostatecznego wyniku

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2

STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2 STATYSTYKA Rafał Kucharski Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2 Wybrane litery alfabetu greckiego α alfa β beta Γ γ gamma δ delta ɛ, ε epsilon η eta Θ θ theta

Bardziej szczegółowo

Badanie silnika asynchronicznego jednofazowego

Badanie silnika asynchronicznego jednofazowego Badanie silnika asynchronicznego jednofazowego Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest poznanie budowy i zasady funkcjonowania silnika jednofazowego. W ramach ćwiczenia badane są zmiany wartości prądu rozruchowego

Bardziej szczegółowo

Kurs wyrównawczy dla kandydatów i studentów UTP

Kurs wyrównawczy dla kandydatów i studentów UTP Kurs wyrównawczy dla kandydatów i studentów UTP Część III Funkcja wymierna, potęgowa, logarytmiczna i wykładnicza Magdalena Alama-Bućko Ewa Fabińska Alfred Witkowski Grażyna Zachwieja Uniwersytet Technologiczno

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

Matematyka dyskretna Literatura Podstawowa: 1. K.A. Ross, C.R.B. Wright: Matematyka Dyskretna, PWN, 1996 (2006) 2. J. Jaworski, Z. Palka, J.

Matematyka dyskretna Literatura Podstawowa: 1. K.A. Ross, C.R.B. Wright: Matematyka Dyskretna, PWN, 1996 (2006) 2. J. Jaworski, Z. Palka, J. Matematyka dyskretna Literatura Podstawowa: 1. K.A. Ross, C.R.B. Wright: Matematyka Dyskretna, PWN, 1996 (2006) 2. J. Jaworski, Z. Palka, J. Szmański: Matematyka dyskretna dla informatyków, UAM, 2008 Uzupełniająca:

Bardziej szczegółowo

RACHUNEK ZBIORÓW 2 A B = B A

RACHUNEK ZBIORÓW 2 A B = B A RCHUNEK ZIORÓW 2 DZIŁNI N ZIORCH Sum (uni ) zbiorów i nazywamy zbiór, którego elementami s wszystkie elementy nale ce do zbioru lub do zbioru. = {x : x x } ZDNIE = = = Wyznacz sumy:,, C, D, E, D E dla

Bardziej szczegółowo

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 1. L. Kowalski, Statystyka, 2005

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 1. L. Kowalski, Statystyka, 2005 RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 1. Literatura: Marek Cieciura, Janusz Zacharski, Metody probabilistyczne w ujęciu praktycznym, L. Kowalski, Statystyka, 2005 R.Leitner, J.Zacharski, "Zarys matematyki

Bardziej szczegółowo

Charakterystyka rozbicia zbioru co najwyżej przeliczalnego. Rafał Żelazko

Charakterystyka rozbicia zbioru co najwyżej przeliczalnego. Rafał Żelazko Charakterystyka rozbicia zbioru co najwyżej przeliczalnego Rafał Żelazko Spis treści 1 Wprowadzenie 2 2 Kolorowanie skończone i zasada szufladkowa 2 3 Kolorowanie w teorii grafów 3 4 Twierdzenie Schura

Bardziej szczegółowo

Ultrafiltry. Dominik KWIETNIAK, Kraków. 1. Ultrafiltry

Ultrafiltry. 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 szczegółowo

Indukcja matematyczna. Zasada minimum. Zastosowania.

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

Bardziej szczegółowo

Metody dowodzenia twierdze«

Metody 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 szczegółowo

Ÿ1 Oznaczenia, poj cia wst pne

Ÿ1 Oznaczenia, poj cia wst pne Ÿ1 Oznaczenia, poj cia wst pne Symbol sumy, j, k Z, j k: k x i = x j + x j+1 + + x k. i=j Przykªad 1.1. Oblicz 5 i=1 2i. Odpowied¹ 1.1. 5 i=1 2i = 2 1 + 2 2 + 2 3 + 2 4 + 2 5 = 2 + 4 + 8 + 16 + 32 = 62.

Bardziej szczegółowo

Wyk ad 12. Dobre porz dki. Ten wyk ad po wi cimy dobrym porz dkom. Przypomnijmy, e liniowy porz dek

Wyk ad 12. Dobre porz dki. Ten wyk ad po wi cimy dobrym porz dkom. Przypomnijmy, e liniowy porz dek Wyk ad 12. Dobre porz dki. Charakteryzacje dobrych porz dk w. Ten wyk ad po wi cimy dobrym porz dkom. Przypomnijmy, e liniowy porz dek zbioru X nazywamy dobrym porz dkiem tego zbioru, je li w ka dym niepustym

Bardziej szczegółowo

Teoria grafów i sieci 1 / 58

Teoria grafów i sieci 1 / 58 Teoria grafów i sieci 1 / 58 Literatura 1 B.Korte, J.Vygen, Combinatorial optimization 2 D.Jungnickel, Graphs, Networks and Algorithms 3 M.Sysªo, N.Deo Metody optymalizacji dyskretnej z przykªadami w Turbo

Bardziej szczegółowo

Zestaw 1 ZESTAWY A. a 1 a 2 + a 3 ± a n, gdzie skªadnik a n jest odejmowany, gdy n jest liczb parzyst oraz dodawany w przeciwnym.

Zestaw 1 ZESTAWY A. a 1 a 2 + a 3 ± a n, gdzie skªadnik a n jest odejmowany, gdy n jest liczb parzyst oraz dodawany w przeciwnym. ZESTAWY A Zestaw 1 Organizacja plików: Wszystkie pliki oddawane do sprawdzenia nale»y zapisa we wspólnym folderze o nazwie b d cej numerem indeksu, umieszczonym na pulpicie. Oddajemy tylko ¹ródªa programów

Bardziej szczegółowo

Kurs z matematyki - zadania

Kurs z matematyki - zadania Kurs z matematyki - zadania Miara łukowa kąta Zadanie Miary kątów wyrażone w stopniach zapisać w radianach: a) 0, b) 80, c) 90, d), e) 0, f) 0, g) 0, h), i) 0, j) 70, k), l) 80, m) 080, n), o) 0 Zadanie

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

Zadanie 1. Liczba szkód w każdym z trzech kolejnych lat dla pewnego ubezpieczonego ma rozkład równomierny:

Zadanie 1. Liczba szkód w każdym z trzech kolejnych lat dla pewnego ubezpieczonego ma rozkład równomierny: Matematyka ubezpieczeń majątkowych 5.2.2008 r. Zadanie. Liczba szkód w każdym z trzech kolejnych lat dla pewnego ubezpieczonego ma rozkład równomierny: Pr ( N = k) = 0 dla k = 0,, K, 9. Liczby szkód w

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

(b) Suma skończonej ilości oraz przekrój przeliczalnej ilości zbiorów typu G α

(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

Kody blokowe Wykład 5a;

Kody blokowe Wykład 5a; Kody blokowe Wykład 5a; 31.03.2011 1 1 Kolorowanie hiperkostki Definicja. W teorii grafów symbol Q n oznacza kostkę n-wymiarową, czyli graf o zbiorze wierzchołków V (Q n ) = {0, 1} n i zbiorze krawędzi

Bardziej szczegółowo

Zbiory ograniczone i kresy zbiorów

Zbiory 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 szczegółowo

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

Wykład 10. Stwierdzenie 1. X spełnia warunek Borela wtedy i tylko wtedy, gdy każda scentrowana rodzina zbiorów domkniętych ma niepusty przekrój. Wykład 10 Twierdzenie 1 (Borel-Lebesgue) Niech X będzie przestrzenią zwartą Z każdego pokrycia X zbiorami otwartymi można wybrać podpokrycie skończone Dowód Lemat 1 Dla każdego pokrycia U przestrzeni ośrodkowej

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów Kierunek: Automatyka i Robotyka, II rok Interpolacja PWSZ Gªogów, 2009 Interpolacja Okre±lenie zale»no±ci pomi dzy interesuj cymi nas wielko±ciami, Umo»liwia uproszczenie skomplikowanych funkcji (np. wykorzystywana

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

Zadania zamknięte. A) 3 pierwiastki B) 1 pierwiastek C) 4 pierwiastki D) 2 pierwiastki. C) a 4 = 2 3

Zadania zamknięte. A) 3 pierwiastki B) 1 pierwiastek C) 4 pierwiastki D) 2 pierwiastki. C) a 4 = 2 3 Zadania zamknięte ZADANIE 1 (1 PKT) Równanie x2 3x+2 = 0 ma: x 2 4 A) 3 pierwiastki B) 1 pierwiastek C) 4 pierwiastki D) 2 pierwiastki ZADANIE 2 (1 PKT) Liczba b jest 3 razy większa od liczby a. Wtedy

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

Jan Olek. Uniwersytet Stefana Kardynała Wyszyńskiego. Procesy z Opóźnieniem. J. Olek. Równanie logistyczne. Założenia

Jan Olek. Uniwersytet Stefana Kardynała Wyszyńskiego. Procesy z Opóźnieniem. J. Olek. Równanie logistyczne. Założenia Procesy z Procesy z Jan Olek Uniwersytet Stefana ardynała Wyszyńskiego 2013 Wzór równania logistycznego: Ṅ(t)=rN(t)(1- N ), gdzie Ṅ(t) - przyrost populacji w czasie t r - rozrodczość netto, (r > 0) N -

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, 2012 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 8/14

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, 2012 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 8/14 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2012 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 8/14 Zbiory przeliczalne Przyjmujemy, że = {0, 1, 2, 3, n-1} dla n>0 oraz = przy n=0. Zbiór skończony to zbiór bijektywny z pewnym

Bardziej szczegółowo

Dodatek E. Liczby kardynalne. Do okre lania liczby element w zbior w sko czonych s u liczby naturalne.

Dodatek E. Liczby kardynalne. Do okre lania liczby element w zbior w sko czonych s u liczby naturalne. Dodatek E. Liczby kardynalne Do okre lania liczby element w zbior w sko czonych s u liczby naturalne. W wyk adzie 7 przyj li my, e sko czony zbi r A ma n element w (gdzie n 2 N), je li jest r wnoliczny

Bardziej szczegółowo

Zadania z algebry liniowej - sem. I Struktury algebraiczne

Zadania z algebry liniowej - sem. I Struktury algebraiczne Zadania z algebry liniowej - sem. I Struktury algebraiczne Definicja 1. Działaniem dwuargumentowym w niepustym zbiorze A nazywamy każdą funkcję : A A A, tzn. taką funkcję, że zachodzi a,b A (a, b) ((a,

Bardziej szczegółowo

Dekompozycje prostej rzeczywistej

Dekompozycje prostej rzeczywistej Dekompozycje prostej rzeczywistej Michał Czapek michal@czapek.pl www.czapek.pl 26 X AD MMXV Streszczenie Celem pracy jest zwrócenie uwagi na ciekawą różnicę pomiędzy klasami zbiorów pierwszej kategorii

Bardziej szczegółowo

Podstawy matematyki a mechanika kwantowa

Podstawy matematyki a mechanika kwantowa Podstawy matematyki a mechanika kwantowa Paweł Klimasara Uniwersytet Śląski 9 maja 2015 Paweł Klimasara (Uniwersytet Śląski) Podstawy matematyki a mechanika kwantowa 9 maja 2015 1 / 12 PLAN PREZENTACJI

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

Teoria ciała stałego Cz. I

Teoria ciała stałego Cz. I Teoria ciała stałego Cz. I 1. Elementy teorii grup Grupy symetrii def. Grupy Zbiór (skończony lub nieskończony) elementów {g} tworzy grupę gdy: - zdefiniowana operacja mnożenia (złożenia) g 1 g 2 = g 3

Bardziej szczegółowo

Programowanie funkcyjne. Wykªad 13

Programowanie funkcyjne. Wykªad 13 Programowanie funkcyjne. Wykªad 13 Siªa wyrazu rachunku lambda Zdzisªaw Spªawski Zdzisªaw Spªawski: Programowanie funkcyjne. Wykªad 13, Siªa wyrazu rachunku lambda 1 Wst p Warto±ci logiczne Liczby naturalne

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

Eliza Wajch, Geometria z Topologią, wykład 1, 2012/2013

Eliza Wajch, Geometria z Topologią, wykład 1, 2012/2013 Eliza Wajch Wykłady i ćwiczenia z geometrii analitycznej z elementami topologii w UPH w Siedlcach w semestrze zimowym roku akad. 2012/2013. Literatura podstawowa: 1. K. Kuratowski, A. Mostowski: Teoria

Bardziej szczegółowo

Arytmetyka pierwszego rz du

Arytmetyka pierwszego rz du Arytmetyka pierwszego rz du B dziemy bada arytmetyk liczb naturalnych z z perspektywy logiki pierwszego rz du. Sªowo arytmetyka u»ywane jest w odniesieniu do ró»nych teorii dotycz cych liczb naturalnych.

Bardziej szczegółowo

KOMBINATORYKA OBIEKTY KOMBINATORYCZNE MATEMATYKA DYSKRETNA (2014/2015)

KOMBINATORYKA OBIEKTY KOMBINATORYCZNE MATEMATYKA DYSKRETNA (2014/2015) MATEMATYKA DYSKRETNA (2014/2015) dr hab. inż. Małgorzata Sterna malgorzata.sterna@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/msterna/ KOMBINATORYKA OBIEKTY KOMBINATORYCZNE TEORIA ZLICZANIA Teoria zliczania

Bardziej szczegółowo

A-1. Podaj aksjomaty przestrzeni topologicznej według W. Sierpińskiego: aksjomaty

A-1. Podaj aksjomaty przestrzeni topologicznej według W. Sierpińskiego: aksjomaty A-1. Podaj aksjomaty przestrzeni topologicznej według W. Sierpińskiego: aksjomaty T 1 przestrzeni. Czym ta aksjomatyka różni się od aksjomatyki zbiorów otwartych? A-2. Wyprowadź z aksjomatów topologii

Bardziej szczegółowo

Topologia I Wykład 4.

Topologia I Wykład 4. Topologia I Wykład 4. Stefan Jackowski 24 października 2012 Przeciąganie topologii przez rodzinę przekształceń X zbiór. f = {f i : X Y i } i I rodziną przekształceń o wartościach w przestrzeniach topologicznych

Bardziej szczegółowo

KARTA KURSU. Kod Punktacja ECTS* 7

KARTA KURSU. Kod Punktacja ECTS* 7 KARTA KURSU Nazwa Nazwa w j. ang. Wstęp do logiki i teorii mnogości Introduction to Logic and Set Theory Kod Punktacja ECTS* 7 Koordynator Dr hab. prof. UP Piotr Błaszczyk Zespół dydaktyczny: Dr hab. prof.

Bardziej szczegółowo

TEST A. A-1. Podaj aksjomaty przestrzeni topologicznej według W. Sierpińskiego: aksjomaty

TEST A. A-1. Podaj aksjomaty przestrzeni topologicznej według W. Sierpińskiego: aksjomaty TEST A A-1. Podaj aksjomaty przestrzeni topologicznej według W. Sierpińskiego: aksjomaty T 1 przestrzeni. Czym ta aksjomatyka różni się od aksjomatyki zbiorów otwartych? A-2. Ile różnych zbiorów otwartych

Bardziej szczegółowo

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA - POJĘCIA WSTĘPNE MATERIAŁY POMOCNICZE - TEORIA

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA - POJĘCIA WSTĘPNE MATERIAŁY POMOCNICZE - TEORIA Wydział: WiLiŚ, Transport, sem.2 dr Jolanta Dymkowska RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA - POJĘCIA WSTĘPNE MATERIAŁY POMOCNICZE - TEORIA Przestrzeń probabilistyczna Modelem matematycznym (tj. teoretycznym, wyidealizowanym,

Bardziej szczegółowo

Zadania z PM II A. Strojnowski str. 1. Zadania przygotowawcze z Podstaw Matematyki seria 2

Zadania z PM II A. Strojnowski str. 1. Zadania przygotowawcze z Podstaw Matematyki seria 2 Zadania z PM II 010-011 A. Strojnowski str. 1 Zadania przygotowawcze z Podstaw Matematyki seria Zadanie 1 Niech A = {1,, 3, 4} za± T A A b dzie relacj okre±lon wzorem: (a, b) T, gdy n N a n = b. a) Ile

Bardziej szczegółowo

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

Niech X bȩdzie dowolnym zbiorem. Dobry porz adek to relacja P X X (bȩdziemy pisać x y zamiast x, y P ) o w lasnościach: Teoria miary WPPT IIr semestr zimowy 2009 Wyk lad 4 Liczby kardynalne, indukcja pozaskończona DOBRY PORZA DEK 14/10/09 Niech X bȩdzie dowolnym zbiorem Dobry porz adek to relacja P X X (bȩdziemy pisać x

Bardziej szczegółowo

Rachunek caªkowy funkcji wielu zmiennych

Rachunek caªkowy funkcji wielu zmiennych Rachunek caªkowy funkcji wielu zmiennych I. Malinowska, Z. Šagodowski Politechnika Lubelska 8 czerwca 2015 Caªka iterowana podwójna Denicja Je»eli funkcja f jest ci gªa na prostok cie P = {(x, y) : a x

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

Obóz Naukowy Olimpiady Matematycznej Gimnazjalistów

Obóz Naukowy Olimpiady Matematycznej Gimnazjalistów Obóz Naukowy Olimpiady Matematycznej Gimnazjalistów Liga zadaniowa 0/03 Seria IV październik 0 rozwiązania zadań 6. Dla danej liczby naturalnej n rozważamy wszystkie sumy postaci a b a b 3 a 3 b 3 a b...n

Bardziej szczegółowo

Dlaczego nie wystarczają liczby wymierne

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

Bardziej szczegółowo

Matematyczne kolorowanki. Tomasz Szemberg. Wykład dla studentów IM UP Kraków, 18 maja 2016

Matematyczne kolorowanki. Tomasz Szemberg. Wykład dla studentów IM UP Kraków, 18 maja 2016 Wykład dla studentów IM UP Kraków, 18 maja 2016 Gra wstępna Dany jest prostokąt podzielony na 8 pól. Gracze zamalowują pola na zmianę. Jeden na kolor czerwony, a drugi na kolor niebieski. Gra wstępna Dany

Bardziej szczegółowo

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ LINIOWA NIEZALEŻNOŚĆ, ROZPINANIE I BAZY

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ LINIOWA NIEZALEŻNOŚĆ, ROZPINANIE I BAZY ALGEBRA Z GEOMETRIĄ 1/10 LINIOWA NIEZALEŻNOŚĆ, ROZPINANIE I BAZY Piotr M. Hajac Uniwersytet Warszawski Wykład 10, 11.12.2013 Typeset by Jakub Szczepanik. Geometryczne intuicje Dla pierścienia R = R mamy

Bardziej szczegółowo

Czas pracy 170 minut

Czas pracy 170 minut ORGANIZATOR WSPÓŁORGANIZATOR PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI MARZEC ROK 013 POZIOM PODSTAWOWY Czas pracy 170 minut Instrukcja dla piszącego 1. Sprawdź, czy arkusz zawiera 16 stron.. W zadaniach od

Bardziej szczegółowo

- Dla danego zbioru S zbiór wszystkich jego podzbiorów oznaczany symbolem 2 S.

- Dla danego zbioru S zbiór wszystkich jego podzbiorów oznaczany symbolem 2 S. 1 Zbiór potęgowy - Dla danego zbioru S zbiór wszystkich jego podzbiorów oznaczany symbolem 2 S. - Dowolny podzbiór R zbioru 2 S nazywa się rodziną zbiorów względem S. - Jeśli S jest n-elementowym zbiorem,

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne

Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne Wyk lad 11 Wektory i wartości w lasne 1 Wektory i wartości w lasne Niech V bedzie przestrzenia liniowa nad cia lem K Każde przekszta lcenie liniowe f : V V nazywamy endomorfizmem liniowym przestrzeni V

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna dla informatyków

Matematyka 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 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

Maªgorzata Murat. Modele matematyczne.

Maªgorzata 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 szczegółowo

Regulamin ustalania wysoko±ci, przyznawania i wypªacania stypendium za wyniki w nauce dla doktorantów MIMUW v4.3

Regulamin ustalania wysoko±ci, przyznawania i wypªacania stypendium za wyniki w nauce dla doktorantów MIMUW v4.3 Regulamin ustalania wysoko±ci, przyznawania i wypªacania stypendium za wyniki w nauce dla doktorantów MIMUW v4.3 1 grudnia 2007 Komentarze s pisane kursyw. 1. Doktoranci s dzieleni na kategorie pod wzgl

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

Algorytmiczna teoria grafów

Algorytmiczna 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 szczegółowo