Gry niekooperacyjne w postaci strategicznej

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Gry niekooperacyjne w postaci strategicznej"

Transkrypt

1 Rozdział 1 Gry niekooperacyjne w postaci strategicznej Zacznijmy od odpowiedzenia sobie na pytanie czym będziemy się zajmować na tym kursie. Otóż teoria gier zajmuje się wszystkimi sytuacjami, w których istnieje kilka podmiotów, podejmujących decyzje, które wpływają na interesy nie tylko ich samych, ale także pozostałych. W związku z tym nie mogą podejmować tych decyzji tak, jakby sytuacja wokół była już znana (dopasowując się tylko do niej) muszą zastanowić się, co zrobią w tej sytuacji inni (i czy nasza decyzja nie zmieni decyzji tych innych ) w związku z tym analiza musi być bardziej złożona. Żeby dojść do tego, w jaki sposób takie sytuacje opisywać w sposób ścisły, spróbujmy zobaczyć na prostym przykładzie, co do takiego opisu będzie potrzebne. Przykład: Rozważmy sobie taką sytuację: mamy plażę oraz dwóch sprzedawców lodów (piwa, innych napojów chłodzących), którzy zastanawiają się, gdzie wzdłuż plaży ulokować swoje sklepiki. Każdy z nich sprzedaje produkty podobnej jakości, więc mogą zakładać, że plażowicze będą zawsze kupować w tej z budek, do której będą mieli bliżej. Dodatkowo wiedzą, że zainteresowanie ich asortymentem jest odwrotnie proporcjonalne do odległości od najbliższej budki. No i oczywiście każdy z nich stara się zarobić jak najwięcej. W naszym przykładzie założymy sobie, że plaża podzielona jest na cztery odcinki równej długości i sklepikarze podejmują jedynie decyzję, na którym z tych odcinku postawić swój interes. W związku z tym każdy z nich wybiera jedną z 4 lokalizacji sklepiku. Poza tym, żeby uściślić naszą sytuację, załóżmy, że popyt na lody zależy od odległości d (przy założeniu, że długość każdego z odcinków plaży jest równa 1) od najbliższego sklepiku w ten sposób (1 jest maksymalnym popytem): 1 d. Dodatkowo niech maksymalny 4 zysk z jednego odcinka plaży niech będzie równy 1. Możemy przy takich założeniach zapisać sobie, jakich zysków mogą się spodziewać ze sprzedaży nasi gracze ( 1 5, ) ( ( , ), ) ( 17 7, 7 ( ) 2 9, ( 4 1) 3, ( ), ( ), ) ( 17, ) ( 11 7, ) ( 7 3, ( 3 9 ( ), 4 1) 4 7, ) ( 7 11, ) ( 17 9, ( ) 5, ) W powyższej tabelce liczby z lewej strony oznaczają odcinek plaży, na którym zdecydował się postawić swój sklep 1. z graczy, zaś te na górze odcinek, na którym postawił 1

2 swój sklep 2. z graczy. Liczby w nawiasach to zysk odpowiednio pierwszego i drugiego gracza. Ten przykład w zasadzie już nam pokazuje, w jaki sposób możemy opisać taką sytuację konfliktową potrzebne nam są trzy obiekty: zbiór możliwych wyborów pierwszego gracza (tu {1, 2, 3, 4}), zbiór wyborów drugiego gracza (w naszej grze taki sam) oraz tabelka (macierz) wypłat graczy. W ten sposób dostajemy obiekt, który w literaturze teoriogrowej nazywa się grą dwumacierzową (dwu-, bo tak naprawdę mamy dwie macierze wypłat pierwszego i drugiego gracza). Gry dwumacierzowe Grą dwumacierzową nazywamy czwórkę: X = {1, 2,..., m} zbiór strategii gracza 1., Y = {1, 2,..., n} zbiór strategii gracza 2, A = [a ij ] m n macierz wypłat gracza 1., B = [b ij ] m n macierz wypłat gracza 2. (Oczywiście, wypłaty graczy mogą być czysto subiektywne, i mówią o tym, co dany gracz myśli o danej sytuacji, a nie muszą oznaczać jakichś konkretnych wypłat, które jeden z graczy wypłaca drugiemu, lub ktoś trzeci (Pan Bóg) wypłaca graczom). Teraz powróćmy do naszego przykładu i zastanówmy się, co moglibyśmy uznać za rozwiązanie dla takiej gry (oczywiście rozwiązaniem musi być para strategii 1. i 2. gracza). Czy może nim być na przykład układ strategii (1, 1)? Nie - bo jeśli obaj gracze ulokują swoje sklepy ne pierwszym odcinku, to któryś z nich (np. pierwszy) stwierdzi, że bardziej opłaca mu się przenieść swój sklep na 3. odcinek (i w ten sposób powiększyć swoją wypłatę z 5 do 17 ). Czy w takim razie ten nowy układ strategii ((3, 1)) będzie 4 8 rozwiązaniem? Znowu nie, bo teraz 2. z graczy przeniesie swój interes na 2. odcinek, zyskując 3. Tym razem jednak dochodzimy do takiej pary strategii, że żaden z graczy nie 8 będzie próbował przenosić swojej budki, bo każdy z nich na tym straci. A więc rozwiązaniem jest (3, 2), i w dodatku potrafimy powiedzieć, dlaczego właśnie to jest rozwiązanie (bo żaden z graczy nie będzie próbował go zmienić). Formalnie to, co teraz opisaliśmy, można zapisać następująco: Definicja: Rozwiązaniem dla gry dwumacierzowej zdefiniowanej przez macierze A i B wymiaru m n jest tzw. równowaga w sensie Nasha, tzn. taka para strategii (i, j ), że a i j a ij dla każdego i m oraz b i j b i j dla każdego j n. (Nietrudno zauważyć, że w naszej grze są dwie równowagi: (3, 2) i (2, 3)). Niestety, jak się okazuje, tak zdefiniowane rozwiązanie ma pewne wady, które obrazują trzy najbardziej znane przykłady gier dwumacierzowych. Przykład 1 (Papier, nożyce, kamień): Tę grę wszyscy znają do wyboru są trzy startegie: papier, nożyce i kamień kamień bije nożyce, nożyce biją papier, a papier bije kamień. Jeśli za wypłaty wygrywającego przyjmiemy sobie 1, a za wypłaty przegrywającego 1 (jeśli mamy remis, wypłaty obu będą równe 0), to macierzami wypłat w tej grze będą: A = B =

3 Jak nietrudno zauważyć, ta gra równowagi nie ma, czyli istnieją gry (i jest ich nawet bardzo dużo), które nie mają rozwiązania. Przykład 2: Mamy parę, która chce spędzić razem wieczór, tylko zastanawiają się jak. Kanoniczna wersja tej historyjki jest taka, że Pani chce iść na balet, Pan na boks. Niestety nie umówili się, gdzie mają iść, a właśnie padła sieć i nie są w stanie się w żaden sposób skontaktować. Jeśli nie skoordynują miejsc, w które się wybiorą nici ze wspólnego wieczoru i obie strony będą na tym stratne. Jeśli spotkają się na balecie, Pani będzie wniebowzięta, Pan jakby mniej, ale na pewno skorzysta z profitów, jakie niesie za sobą wspólnie spędzony wieczór. W drugą stronę podobnie. Macierze wypłat graczy w tej grze będą wyglądały tak: A (Pani) = [ ] B (Pan) = Ta gra ma dwie równowagi: (boks,boks) i (balet, balet) Co z tego przykładu wynika? [ Może istnieć wiele różnych równowag Nasha ze znacząco różnymi wypłatami. Może się zdarzyć, że jedna równowaga jest bardziej opłacalna dla jednego z graczy, a inna dla drugiego. 2. Strategii w różnych równowagach nie można między sobą wymieniać. Bez uzgodnienia, która równowaga będzie grana, nie da się racjonalnie wybrać strategii do gry. 3. Wiedząc, jaki jest zbiór równowag Nasha w danej grze, nie potrafimy powiedzieć, jak będą zachowywać się gracze (nawet przy założeniu, że grają racjonalnie.) Przykład 3 (dylemat więźnia najbardziej znany przykład w teorii gier): Historyjka jest taka: dwóch więźniów podejrzanych o jakieś przestępstwo, jest przesłuchiwanych w oddzielnych pokojach. Są winni, ale każdy z nich zastanawia się, czy się przyznać, czy nie. Jeśli się przyzna (zrzucając przy okazji większość winy na drugiego), a drugi więzień będzie szedł w zaparte, pierwszy może liczyć na to, że dostanie wyrok w zawiasach, ale kosztem wspólnika. Jeśli żaden się nie przyzna, to głównej winy nikt im nie udowodni, ale przymkną ich na rok za to, co są w stanie im udowodnić bez współpracy żadnego z nich. Jeśli przyznają się obaj, sąd nie uwerzy w ich skruchę, ale odpowiedzialnością obarczy w tym samym stopniu, i dostaną wyrok nieco niższy niż ten, który się nie przyzna, a cała wina zostanie jemu przypisana. Macierze wypłat w tej grze wyglądają tak: [ ] 5 0 A = 10 1 B = [ Ta gra posiada dokładnie jedną równowagę obaj się przyznają. Problem w tym, że gdyby obaj odstąpili od równowagi, zyskaliby na tym. A wniosek z tego przykładu taki, że równowaga nie musi dawać optymalnych wypłat w grze. Jeśli osiągnięcie takich wypłat wiąże się z kooperacją, nie będzie to równowaga. Czy te wymienione wady oznaczają, że równowaga Nasha jest złym rozwiązaniem? Nie w przypadku wad widocznych w dwóch ostatnich przykładach, to nie są wady rozwiązania ludzie naprawdę w tego typu sytuacjach postępują w taki (zdawałoby się, ]. ]. 3

4 nieoptymalny) sposób jak w ostatnim przykładzie, też mają problemy z wyborem sposobu postępowania, jeśli nie ma między nimi komunikacji itp. Pozostaje ostatni problem możliwość nieistnienia rozwiązania Nasha. Ten problem da się jednak usunąć. Pomysł tego, jak to zrobić pochodzi od twórcy teorii gier Johna von Neumanna. Wymyślił on mianowicie, że gracze, zamiast wskazywać konkretną kolumnę albo konkretny wiersz macierzy wypłat, mogą wybierać rozkład prawdopodobieństwa, zgodnie z którym ma być wylosowana ich strategia. W ten sposób zbiór strategii graczy zostanie znacząco powiększony, i dzięki temu będzie łatwiej o równowagę w takiej grze. Formalnie takie uogólnienie zapisujemy następująco: Rozszerzenie mieszane gry dwumacierzowej Niech, jak poprzednio, X = {1,..., m}, Y = {1,..., n} będą odpowiednio zbiorami wierszy i kolumn macierzy wypłat graczy A i B. Za zbiory strategii graczy przyjmujemy P (X) i P (Y ) (gdzie P (A) oznacza zbiór rozkładów prawdopodobieństwa na zbiorze A). Elementy µ P (X) oraz σ P (Y ) będziemy nazywać strategiami mieszanymi graczy (w odróżnieniu od elementów X i Y, które nazywamy strategiami czystymi), a wypłaty graczy definiujemy następująco: u 1 (µ, σ) = i a ij µ i σ j, j u 2 µ, σ) = i b ij µ i σ j, j gdzie µ i to prawdopodobieństwo wylosowania i z rozkładu µ, a σ j prawdopodobieństwo wylosowania j z σ (czyli wypłaty są wartościami oczekiwanymi wypłat w oryginalnej grze dwumacierzowej, jeśli gracze losują swoje strategie zgodnie z rozkładami µ i σ). Przypomnijmy sobie teraz przykład gry, która nie miała równowagi w strategiach czystych. Tym przykładem były Papier, nożyce i kamień, z macierzami wypłat A = B = Nietrudno zauważyć, że tutaj równowagą w strategiach mieszanych będzie µ = ( 1, 1, ) i σ = ( 1, 1, ) (Jest tak, ponieważ u1 (µ, σ ) = 0 i jednocześnie dla dowolnej innej strategii 1. gracza, µ = (µ 1, µ 2, µ 3 ), również u 1 (µ, σ ) = 0, więc gracz 1. nie będzie miał powodu do zmiany swojej strategii; podobnie (a nawet dokładnie tak samo) jest w przypadku 2. gracza). Oczywiście zastosowanie strategii mieszanych ma swoje wady przede wszystkim zakłada nie wprost, że gra będzie rozgrywana wielokrotnie (bo inaczej trudno byłoby w praktyce używać rozkładów prawdopodobieństwa jako strategii przy jednej rozgrywce ta strategia byłaby zawsze jakąś konkretną strategią czystą). Jednak zysk, jaki pojawia się w zamian, jest potężny nie tylko Papier, nożyce i kamień, ale każda gra dwumacierzowa będzie miała w strategiach mieszanych równowagę. Mniej więcej to udowodnił Nash. Twierdzenie 1.1 Każda gra dwumacierzowa posiada równowagę w sensie Nasha. Nie będziemy dowodzić tego twierdzenia. Udowodnimy twierdzenie trochę ogólniejsze, które za chwilkę podam (czyli to, co naprawdę udowodnił Nash; potem pokażemy, dlaczego twierdzenie dla gier dwumacierzowych z tej ogólniejszej wersji wynika). Żeby je podać, zdefiniuję ogólnie, co nazywamy grą niekooperacyjną. 4.

5 Definicja 1.1 n-osobową grą niekooperacyjną nazwiemy Γ = (X 1,..., X n, u 1,..., u n ), gdzie X i (niepuste) zbiory strategii poszczególnych graczy, u i : X 1 X n R ograniczone funkcje wypłaty poszczególnych graczy. Gracze wybierają niezależnie od siebie odpowiednio x 1 X 1, x 2 X 2,..., x n X n, w wyniku czego gracz k-ty otrzymuje u k (x 1,..., x n ). W powyższej definicji nie precyzujemy, czy X i są zbiorami strategii czystych, czy mieszanych. Pokażemy, że przy pewnych założeniach na te zbiory, oraz na funkcje wypłaty graczy, gra będzie posiadała równowagę w strategiach należących właśnie do tych zbiorów. Definicja 1.2 Równowagą w sensie Nasha w grze Γ zdefiniowanej powyżej nazwiemy układ strategii x = (x 1,..., x n) takich, że dla każdego gracza i oraz y i X i mamy u i (x ) u i ((x 1,..., x i 1, y i, x i+1,..., x n)). Oznacza to, jak poprzednio, że pojedynczemu graczowi nie opłaca się odstąpić od równowagi, gdy inni pozostają przy swoich strategiach x i. Prawdziwe będzie następujące twierdzenie: Twierdzenie 1.2 (Nash, 1950) Załóżmy, że każdy ze zbiorów X i jest zwartym wypukłym podzbiorem R k. Załóżmy ponadto, że dla każdego i funkcja u i jest ciągła na X 1 X n oraz jest wklęsła względem i-tej zmiennej, przy ustalonych pozostałych zmiennych. Wtedy gra Γ, określona przez zbiory X i i funkcje u i, posiada równowagę Nasha. Uwaga 1.1 Dla tych, którzy nie wiedzą podzbiór przestrzeni metrycznej nazywamy zwartym, jeśli każdy ciąg elementów tego zbioru posiada podciąg zbieżny. W R k zbiór jest zwarty iff jest domknięty i ograniczony. Zanim przejdziemy do dowodu tej uogólnionej wersji twierdzenia Nasha, sformułujemy twierdzenie, które będzie punktem wyjściowym dla tego dowodu. Twierdzenie 1.3 (Twierdzenie Kakutaniego o punkcie stałym) Niech S będzie zwartym wypukłym podzbiorem R k i niech ψ będzie operatorem przyporządkowującym każdemu s S zwarty, wypukły podzbiór S, o wykresie domkniętym, (tzn. jeśli x n S, x n x 0, y n ψ(x n ), y n y 0, to y 0 ψ(x 0 )). Istnieje wtedy takie x, że x ψ(x ) (punkt stały multifunkcji ψ). Tak naprawde chętnie przeprowadziłbym dowód też tego twierdzenia, żeby wychodzić od faktów przez Państwa znanych, ale to wymagałoby wprowadzenia ileś dodatkowej teorii (sympleks, współrzędne barycentryczne, podział symplicjalny, twierdzenie Brouwera o punkcie stałym), w związku z tym twierdzenie Kakutaniego będę traktował jako punkt wyjściowy, natomiast osobom zainteresowanym dowodem tego twierdzenia polecam przeczytanie XX rozdziału Wstępu do teorii mnogości i topologii Kuratowskiego (Sympleks i jego własności). Wtedy poniższy dowód powinien być zrozumiały. Dowód tw Kakutaniego: 1 Bez straty ogólności możemy założyć, że S jest sympleksem. Niech {π µ } będzie ciągiem rozbić symplicjalnych sympleksu S, takich że średnica każdego sympleksu z π µ nie przekracza δ µ i δ µ 0. 1 Tego nie było na wykładzie 5

6 Zdefiniujmy ψ µ : S S w następujący sposób: jeśli x jest wierzchołkiem sympleksu z π µ, to za ψ µ (x) przyjmujemy dowolne s ψ(x), a następnie przedłużamy ψ µ liniowo na każdy z sympleksów rozbicia, tzn. jeśli x = k+1 j=1 λ jx j, λ i 0, λ j = 1, gdzie {x 1,..., x k+1 } wierzchołki ustalonego sympleksu z π µ, to ψ µ (x) = k+1 j=1 λ jψ µ (x j ). Tak zdefiniowane ψ µ jest ciągłe, a zatem na mocy twierdzenia Brouwera ma punkt stały, który możemy oznaczyć przez x µ. Ponadto k+1 x µ = λ µ k+1 j xµ j, λ µ j = 1, λµ j 0. j=1 j=1 Ze zwartości S można założyć bez straty ogólności, że x µ i, λµ i, ψµ (x µ i ) są zbieżne przy µ ; x µ i oraz x µ mają tę samą granicę x S. Niech lim µ λ µ j = λ j, a lim µ ψ µ (x µ j ) = η j. Mamy x µ = ψ µ (x µ ) = λ µ j ψµ (x µ j ). Wtedy x = λ j η j, a z własności, które spełnia ψ wynika, że ηj ψ(x ) dla każdego j. Stąd x ψ(x ), bo ψ(x ) jest wypukły, a więc x jest szukanym punktem zbioru S. Dowód tw. Nasha: Idea tego dowodu polega na tym, żeby skonstruować odwzorowanie, które będzie miało punkt stały wtedy i tylko wtedy, gdy gra posiada równowagę Nasha. Wtedy sprawdzimy, że to odwzorowanie spełnia założenia twierdzenia Kakutaniego, zatem ma punkt stały, a gra ma równowagę. Dowód twierdzenia przeprowadzimy dla przypadku, gdy jest dwóch graczy. Ta zmiana upraszcza jedynie notację, natomiast dowód w ogólnym przypadku nie jest ani trochę bardziej skomplikowany. Niech: B 1 (y) = {a X 1 : u 1 (a, y) = max x X 1 u 1 (x, y)}, B 2 (x) = {b X 2 : u 2 (x, b) = max y X 2 u 2 (x, y)}. Zbiór B 1 (y) interpretujemy jako zbiór najlepszych odpowiedzi 1. gracza na strategię y drugiego. Podobną interpretację ma zbiór B 2 (x). Jeśli teraz zdefiniujemy sobie multifunkcję F (x, y) = B 1 (y) B 2 (x), to to będzie to odwzorowanie, którego szukamy, bo ewentualny punkt stały takiego odwzorowania (x, y ) F (x, y ) będzie miał taką własność, że x będzie najlepszą odpowiedzią na strategię y i na odwrót, czyli to będzie równowaga Nasha. Sprawdźmy zatem, czy spełnione są założenia twierdzenia Kakutaniego. 1. Multifunkcja F jest zdefiniowana na zbiorze U = X 1 X 2, który jest zwarty. To można uzasadnić na wiele sposobów (wyciągając podciąg zbieżny z jednej współrzędnej, a potem z niego podciąg zbieżny po drugiej, lub mówiąc, że produkt zbiorów domkniętych i ograniczonych też ma tę własność). Jest też wypukły jako produkt zbiorów wypukłych. 2. Zbiory B 1 (y) (B 2 (x)) są zawsze niepuste, bo każda funkcja ciągła na zbiorze zwartym osiąga swoje supremum na tym zbiorze. 3. Funkcja u 1 (, y) jest wklęsła dla każdego y X 2, stąd jeśli dla ustalonego y osiąga ona maksimum dla x 1 oraz x 2, to musi osiągać je także dla kombinacji wypukłych tych punktów, a to oznacza, że dla każdego y, zbiór B 1 (y) jest wypukły. Podobnie można uzasadnić wypukłość B 2 (x). Ponieważ iloczyn kartezjański dwóch zbiorów wypukłych też jest wypukły, to F (x, Y ) jest zbiorem wypukłym dla dowolnych x i y. 6

7 4. Weźmy teraz dowolny ciąg {x i } elementów zbioru B 1 (y) dla dowolnego ustalonego y, zbieżny do pewnego x. Ponieważ funkcja u 1 jest ciągła, to x też należy do B 1 (y). Zatem zbiór ten jest domknięty. Jako podzbiór X 1 jest także ograniczony, a zatem zwarty. Podobnie pokazujemy, że B 2 (x) są zbiorami zwartymi. Oczywiście F (x, y), jako iloczyn kartezjański zbiorów zwartych, jest dla dowolnych x i y także zbiorem zwartym (patrz punkt 1.). 5. Domkniętość wykresu. Znowu (bez utraty ogólności) ograniczymy się do jednej współrzędnej. Załóżmy nie wprost, że wykres B 1 nie jest domknięty, czyli istnieje ciąg {(x n, y n )} zbieżny do (x, y) taki, że x n B 1 (y n ), ale x B 1 (y). Pierwsza z tych równości oznacza, że u 1 (a, y n ) u 1 (x n, y n ) a X 1, ale ponieważ u 1 jest ciągła, więc prawdziwe musi być także u 1 (a, y) u 1 (x, y) a X 1, co jest równoważne x B 1 (y) sprzeczność. Czyli wykres naszego odwzorowania jest domknięty. A zatem wszystkie założenia twierdzenia Kakutaniego są spełnione, więc gra Γ posiada równowagę Nasha. Uwaga 1.2 Ktoś mógłby się zapytać, jaki sens ma udowadnianie twierdzenia, korzystając z innego twierdzenia, którego słuchacze nie znają. Otóż głównym celem przedstawienia tutaj tego dowodu jest pokazanie jego ogólnego schematu, bo właściwie wszystkie twierdzenia o istnieniu równowagi Nasha udowadnia się według tego schematu. Innymi słowy, żeby była szansa na to, że dla jakiegoś typu gier, przy jakichś założeniach, gra będzie musiała posiadać równowagę, to przy podobnych założeniach, dla takich samych przestrzeni, powinno być prawdziwe twierdzenie o punkcie stałym. Wniosek 1.1 Twierdzenie Nasha dla gier dwumacierzowych wynika z powyższego twierdzenia w następujący sposób: Niech X 1 = P (W ), gdzie W = {1,..., m} zbiór wierszy macierzy, a X 2 = P (K), gdzie K = {1,..., n} zbiór kolumn. Dowolny rozkład prawdopodobieństwa µ = (µ 1,..., µ m ) P (W ) jest układem m liczb spełniających warunki i µ i = 1, µ i 0 i. Zbiór takich µ jest wypukłym i zwartym podzbiorem R m. Podobnie w przypadku zbioru strategii mieszanych 2. gracza. Z kolei wypłata gracza 1. (podobnie z wypłatą 2.), gdy używane są strategie µ i σ, u 1 (µ, σ) = i j A ij µ i σ j jest funkcją liniową (właściwie afiniczną) względem µ i σ z osobna; taka funkcja jest też w szczególności ciągła i wklęsła względem µ i σ z osobna. 2 A zatem spełnione są założenia udowodnionego przez nas uogólnionego twierdzenia Nasha, i gra posiada równowagę w strategiach z X 1 i X 2, czyli strategiach mieszanych w wyjściowej grze dwumacierzowej. 2 Na wykładzie usiłowałem pokazać, że jest wklęsła względem obu zmiennych naraz, co oczywiście nie jest prawdą, dlatego nic z tego nie wyszło. Natomiast w twierdzeniu Nasha nie ma założenia o wklęsłości funkcji wypłaty względem strategii obu graczy, tylko o wklęsłości wypłaty każdego gracza względem jego własnej strategii, a względem dowolnej pojedynczej zmiennej ta wypłata jest wklęsła, bo jest liniowa. 7

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 2: GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZEROWEJ. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 2: GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZEROWEJ. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 2: GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZEROWEJ dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ Definicja gry o sumie zerowej Powiemy, że jest grą o

Bardziej szczegółowo

Schemat sprawdzianu. 25 maja 2010

Schemat sprawdzianu. 25 maja 2010 Schemat sprawdzianu 25 maja 2010 5 definicji i twierdzeń z listy 12(po 10 punktów) np. 1. Proszę sformułować twierdzenie Brouwera o punkcie stałym. 2. Niech X będzie przestrzenią topologiczną. Proszę określić,

Bardziej szczegółowo

Wykład 3. Miara zewnętrzna. Definicja 3.1 (miary zewnętrznej) Funkcję µ przyporządkowującą każdemu podzbiorowi

Wykład 3. Miara zewnętrzna. Definicja 3.1 (miary zewnętrznej) Funkcję µ przyporządkowującą każdemu podzbiorowi Wykład 3 Miara zewnętrzna Definicja 3.1 (miary zewnętrznej Funkcję przyporządkowującą każdemu podzbiorowi A danej przestrzeni X liczbę (A [0, + ] (a więc określoną na rodzinie wszystkich podzbiorów przestrzeni

Bardziej szczegółowo

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 5: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE NIESTAŁEJ

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 5: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE NIESTAŁEJ TEORI GIER W EKONOMII WYKŁD 5: GRY DWUOSOOWE KOOPERCYJNE O SUMIE NIESTŁEJ dr Robert Kowalczyk Katedra nalizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ Gry dwumacierzowe Skończoną grę dwuosobową o

Bardziej szczegółowo

Gry o sumie niezerowej

Gry o sumie niezerowej Gry o sumie niezerowej Równowagi Nasha 2011-12-06 Zdzisław Dzedzej 1 Pytanie Czy profile równowagi Nasha są dobrym rozwiązaniem gry o dowolnej sumie? Zaleta: zawsze istnieją (w grach dwumacierzowych, a

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

Gry niekooperacyjne w postaci strategicznej

Gry niekooperacyjne w postaci strategicznej Rozdział Gry niekooperacyjne w postaci strategicznej Gry dwuosobowe o sumie zerowej Większość teorii matematycznych powstała do opisu pewnych konkretnych elementów rzeczywistości i nie inaczej jest z teorią

Bardziej szczegółowo

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 6: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE DOWOLNEJ

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 6: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE DOWOLNEJ TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 6: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE DOWOLNEJ dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ Gry dwuosobowe z kooperacją Przedstawimy

Bardziej szczegółowo

Teoria gier. dr Przemysław Juszczuk. Wykład 2 - Gry o sumie zero. Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego

Teoria gier. dr Przemysław Juszczuk. Wykład 2 - Gry o sumie zero. Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego Wykład 2 - Gry o sumie zero Gry o sumie zero Dwuosobowe gry o sumie zero (ogólniej: o sumie stałej) były pierwszym typem gier dla których podjęto próby ich rozwiązania.

Bardziej szczegółowo

Teoria gier. wstęp. 2011-12-07 Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1

Teoria gier. wstęp. 2011-12-07 Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1 Teoria gier wstęp 2011-12-07 Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1 Teoria gier zajmuje się logiczną analizą sytuacji, gdzie występują konflikty interesów, a także istnieje możliwość kooperacji. Zakładamy zwykle,

Bardziej szczegółowo

Mikroekonomia. O czym dzisiaj?

Mikroekonomia. O czym dzisiaj? Mikroekonomia Joanna Tyrowicz jtyrowicz@wne.uw.edu.pl http://www.wne.uw.edu.pl/~jtyrowicz 1.12.2007r. Mikroekonomia WNE UW 1 O czym dzisiaj? Macierze wypłat, czyli ile trzeba mieć w razie się straci...

Bardziej szczegółowo

Teoria gier matematyki). optymalności decyzji 2 lub więcej Decyzja wpływa na wynik innych graczy strategiami

Teoria gier matematyki). optymalności decyzji 2 lub więcej Decyzja wpływa na wynik innych graczy strategiami Teoria gier Teoria gier jest częścią teorii decyzji (czyli gałęzią matematyki). Teoria decyzji - decyzje mogą być podejmowane w warunkach niepewności, ale nie zależą od strategicznych działań innych Teoria

Bardziej szczegółowo

Teoria Gier - wojna, rybołówstwo i sprawiedliwość w polityce.

Teoria Gier - wojna, rybołówstwo i sprawiedliwość w polityce. Liceum Ogólnokształcące nr XIV we Wrocławiu 5 maja 2009 1 2 Podobieństwa i różnice do gier o sumie zerowej Równowaga Nasha I co teraz zrobimy? 3 Idee 1 Grać będą dwie osoby. U nas nazywają się: pan Wiersz

Bardziej szczegółowo

Zastosowania twierdzeń o punktach stałych

Zastosowania twierdzeń o punktach stałych 16 kwietnia 2016 Abstrakt Niech X będzie przestrzenią topologiczną. Ustalmy odwzorowanie ciągłe f : X X. Twierdzeniem o punkcie stałym nazywamy prawdę matematyczną postulującą pod pewnymi warunkami istnienie

Bardziej szczegółowo

10. Wstęp do Teorii Gier

10. Wstęp do Teorii Gier 10. Wstęp do Teorii Gier Definicja Gry Matematycznej Gra matematyczna spełnia następujące warunki: a) Jest co najmniej dwóch racjonalnych graczy. b) Zbiór możliwych dezycji każdego gracza zawiera co najmniej

Bardziej szczegółowo

Gry w postaci normalnej

Gry w postaci normalnej Gry w postaci normalnej Rozgrzewka Przykład 1. (Dylemat więźnia) Dwóch przestępców, którzy zorganizowali napad na bank, zostało tymczasowo aresztowanych i czeka ich rozprawa. Jeżeli obaj będa zeznawać

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

Układy równań i nierówności liniowych

Układy równań i nierówności liniowych Układy równań i nierówności liniowych Wiesław Krakowiak 1 grudnia 2010 1 Układy równań liniowych DEFINICJA 11 Układem równań m liniowych o n niewiadomych X 1,, X n, nazywamy układ postaci: a 11 X 1 + +

Bardziej szczegółowo

1. Opierał się wyłącznie na strategiach czystych, a, jak wiadomo, gra może mieć jedyne równowagi w strategiach mieszanych.

1. Opierał się wyłącznie na strategiach czystych, a, jak wiadomo, gra może mieć jedyne równowagi w strategiach mieszanych. Rozdział 4 Uczenie się w grach Na dzisiejszym wykładzie robimy krok w tył w stosunku do tego, o czym mówiliśmy przez ostatnie tygodnie. Dotychczas mówiliśmy o dowolnych grach wieloetapowych, dziś opowiem

Bardziej szczegółowo

4. Granica i ciągłość funkcji

4. Granica i ciągłość funkcji 4. Granica i ciągłość funkcji W niniejszym rozdziale wprowadzamy pojęcie granicy funkcji, definiujemy funkcje ciągłe i omawiamy ich podstawowe własności. Niech f będzie funkcją określoną na przedziale

Bardziej szczegółowo

Metody teorii gier. ALP520 - Wykład z Algorytmów Probabilistycznych p.2

Metody teorii gier. ALP520 - Wykład z Algorytmów Probabilistycznych p.2 Metody teorii gier ALP520 - Wykład z Algorytmów Probabilistycznych p.2 Metody teorii gier Cel: Wyprowadzenie oszacowania dolnego na oczekiwany czas działania dowolnego algorytmu losowego dla danego problemu.

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN Szkoła Wyższa Psychologii Społecznej d.wojcik@nencki.gov.pl dwojcik@swps.edu.pl tel. 022 5892 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/

Bardziej szczegółowo

domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów

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

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN d.wojcik@nencki.gov.pl tel. 022 5892 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/ Podręcznik Iwo Białynicki-Birula Iwona

Bardziej szczegółowo

Zdzisław Dzedzej. Politechnika Gdańska. Gdańsk, 2013

Zdzisław Dzedzej. Politechnika Gdańska. Gdańsk, 2013 Zdzisław Dzedzej Politechnika Gdańska Gdańsk, 2013 1 PODSTAWY 2 3 Definicja. Przestrzeń metryczna (X, d) jest zwarta, jeśli z każdego ciągu {x n } w X można wybrać podciąg zbieżny {x nk } w X. Ogólniej

Bardziej szczegółowo

4. O funkcji uwikłanej 4.1. Twierdzenie. Niech będzie dana funkcja f klasy C 1 na otwartym podzbiorze. ϕ : K(x 0, δ) (y 0 η, y 0 + η), taka że

4. O funkcji uwikłanej 4.1. Twierdzenie. Niech będzie dana funkcja f klasy C 1 na otwartym podzbiorze. ϕ : K(x 0, δ) (y 0 η, y 0 + η), taka że 4. O funkcji uwikłanej 4.1. Twierdzenie. Niech będzie dana funkcja f klasy C 1 na otwartym podzbiorze taka że K(x 0, δ) (y 0 η, y 0 + η) R n R, f(x 0, y 0 ) = 0, y f(x 0, y 0 ) 0. Wówczas dla odpowiednio

Bardziej szczegółowo

Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony.

Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony. GRY (część 1) Zastosowanie: Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony. Najbardziej znane modele: - wybór strategii marketingowych przez konkurujące ze sobą firmy

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

11. Gry Macierzowe - Strategie Czyste i Mieszane

11. Gry Macierzowe - Strategie Czyste i Mieszane 11. Gry Macierzowe - Strategie Czyste i Mieszane W grze z doskonałą informacją, gracz nie powinien wybrać akcję w sposób losowy (o ile wypłaty z różnych decyzji nie są sobie równe). Z drugiej strony, gdy

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

2010 W. W. Norton & Company, Inc. Oligopol

2010 W. W. Norton & Company, Inc. Oligopol 2010 W. W. Norton & Company, Inc. Oligopol Oligopol Monopol jedna firma na rynku. Duopol dwie firmy na rynku. Oligopol kilka firm na rynku. W szczególności decyzje każdej firmy co do ceny lub ilości produktu

Bardziej szczegółowo

13. Teoriogrowe Modele Konkurencji Gospodarczej

13. Teoriogrowe Modele Konkurencji Gospodarczej 13. Teoriogrowe Modele Konkurencji Gospodarczej Najpierw, rozważamy model monopolu. Zakładamy że monopol wybiera ile ma produkować w danym okresie. Jednostkowy koszt produkcji wynosi k. Cena wynikająca

Bardziej szczegółowo

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ 1 GRY KONFLIKTOWE GRY 2-OSOBOWE O SUMIE WYPŁAT ZERO

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ 1 GRY KONFLIKTOWE GRY 2-OSOBOWE O SUMIE WYPŁAT ZERO D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ GRY KONFLIKTOWE GRY 2-OSOBOWE O SUMIE WYPŁAT ZERO Gra w sensie niżej przedstawionym to zasady którymi kierują się decydenci. Zakładamy, że rezultatem gry jest wypłata,

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Definicja odwzorowania ciągłego i niektóre przykłady

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

Bardziej szczegółowo

Twierdzenie Kakutaniego Jarosław GÓRNICKI, Rzeszów

Twierdzenie Kakutaniego Jarosław GÓRNICKI, Rzeszów Rys. 1 Twierdzenie Kakutaniego Jarosław GÓRNICKI, Rzeszów W wielu sytuacjach społecznych, ekonomicznych dokonujemy wyborów uwzględniając wybrane oddziaływania zewnętrzne. Modele matematyczne tego typu

Bardziej szczegółowo

Propedeutyka teorii gier

Propedeutyka teorii gier Propedeutyka teorii gier AUTORZY: KAROLINA STOLARCZYK, WIKTOR SZOPIŃSKI, KONRAD TOMASZEK, MATEUSZ ZAKRZEWSKI WYDZIAŁ MINI POLITECHNIKA WARSZAWSKA ROK AKADEMICKI 2016/2017, SEMESTR LETNI KRÓTKI KURS HISTORII

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

Programowanie liniowe

Programowanie liniowe Programowanie liniowe Maciej Drwal maciej.drwal@pwr.wroc.pl 1 Problem programowania liniowego min x c T x (1) Ax b, (2) x 0. (3) gdzie A R m n, c R n, b R m. Oznaczmy przez x rozwiązanie optymalne, tzn.

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Wykład z modelowania matematycznego. Zagadnienie transportowe.

Wykład z modelowania matematycznego. Zagadnienie transportowe. Wykład z modelowania matematycznego. Zagadnienie transportowe. 1 Zagadnienie transportowe zostało sformułowane w 1941 przez F.L.Hitchcocka. Metoda rozwiązania tego zagadnienia zwana algorytmem transportowymópracowana

Bardziej szczegółowo

Elementy Modelowania Matematycznego

Elementy Modelowania Matematycznego Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 12 Teoria gier II Spis treści Wstęp Oligopol, cła oraz zbrodnia i kara Strategie mieszane Analiza zachowań w warunkach dynamicznych Indukcja wsteczna Gry powtarzane

Bardziej szczegółowo

Egzamin z Wstępu do Teorii Gier. 19 styczeń 2016, sala A9, g Wykładowca: dr Michał Lewandowski. Instrukcje

Egzamin z Wstępu do Teorii Gier. 19 styczeń 2016, sala A9, g Wykładowca: dr Michał Lewandowski. Instrukcje Egzamin z Wstępu do Teorii Gier 19 styczeń 2016, sala A9, g. 11.40-13.10 Wykładowca: dr Michał Lewandowski Instrukcje 1) Egzamin trwa 90 minut. 2) Proszę wyraźnie zapisać swoje imię, nazwisko oraz numer

Bardziej szczegółowo

Notatki z Analizy Matematycznej 2. Jacek M. Jędrzejewski

Notatki z Analizy Matematycznej 2. Jacek M. Jędrzejewski Notatki z Analizy Matematycznej 2 Jacek M. Jędrzejewski Definicja 3.1. Niech (a n ) n=1 będzie ciągiem liczbowym. Dla każdej liczby naturalnej dodatniej n utwórzmy S n nazywamy n-tą sumą częściową. ROZDZIAŁ

Bardziej szczegółowo

II. FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH

II. FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH II. FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH 1. Zbiory w przestrzeni R n Ustalmy dowolne n N. Definicja 1.1. Zbiór wszystkich uporzadkowanych układów (x 1,..., x n ) n liczb rzeczywistych, nazywamy przestrzenią n-wymiarową

Bardziej szczegółowo

Ciała i wielomiany 1. przez 1, i nazywamy jedynką, zaś element odwrotny do a 0 względem działania oznaczamy przez a 1, i nazywamy odwrotnością a);

Ciała i wielomiany 1. przez 1, i nazywamy jedynką, zaś element odwrotny do a 0 względem działania oznaczamy przez a 1, i nazywamy odwrotnością a); Ciała i wielomiany 1 Ciała i wielomiany 1 Definicja ciała Niech F będzie zbiorem, i niech + ( dodawanie ) oraz ( mnożenie ) będą działaniami na zbiorze F. Definicja. Zbiór F wraz z działaniami + i nazywamy

Bardziej szczegółowo

Zacznijmy od przypomnienia czym są i jak wyglądają gry jednoczesne oraz sekwencyjne w zapisie ekstensywnym.

Zacznijmy od przypomnienia czym są i jak wyglądają gry jednoczesne oraz sekwencyjne w zapisie ekstensywnym. Oligopol Oligopol jest zagadnieniem, którego zrozumienie wymaga dobrej znajomości teorii gier. Modele Oligopolu badane przez ekonomistów koncentrują się bowiem na znalezieniu rozwiązania (równowagi) w

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

1 S t r o n a. Teoria Gier Praca domowa 1 - rozwiązania

1 S t r o n a. Teoria Gier Praca domowa 1 - rozwiązania 1 S t r o n a Teoria Gier Praca domowa 1 - rozwiązania Zadanie 1 Gdy korzystamy z toalet publicznych dominującą strategią jest: nie sprzątać po sobie. Skorzystanie z toalety przynosi dodatnią wypłatę,

Bardziej szczegółowo

TEORIA GIER W EKONOMII. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ

TEORIA GIER W EKONOMII. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ TEORIA GIER W EKONOMII dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ Informacje Ogólne Wykład: Sobota/Niedziela Ćwiczenia: Sobota/Niedziela Dyżur: Czwartek 14.00-16.00

Bardziej szczegółowo

Pochodne cząstkowe i ich zastosowanie. Ekstrema lokalne funkcji

Pochodne cząstkowe i ich zastosowanie. Ekstrema lokalne funkcji Pochodne cząstkowe i ich zastosowanie. Ekstrema lokalne funkcji Adam Kiersztyn Lublin 2014 Adam Kiersztyn () Pochodne cząstkowe i ich zastosowanie. Ekstrema lokalne funkcji maj 2014 1 / 24 Zanim przejdziemy

Bardziej szczegółowo

3 Abstrakcyjne kompleksy symplicjalne.

3 Abstrakcyjne kompleksy symplicjalne. 3 Abstrakcyjne kompleksy symplicjalne. Uwaga 3.1. Niech J będzie dowolnym zbiorem indeksów, niech R J = {(x α ) α J J α x α R} będzie produktem kartezjańskim J kopii R, niech E J = {(x α ) α J R J x α

Bardziej szczegółowo

Analiza funkcjonalna 1.

Analiza funkcjonalna 1. Analiza funkcjonalna 1. Wioletta Karpińska Semestr letni 2015/2016 0 Bibliografia [1] Banaszczyk W., Analiza matematyczna 3. Wykłady. (http://math.uni.lodz.pl/ wbanasz/am3/) [2] Birkholc A., Analiza matematyczna.

Bardziej szczegółowo

Wstęp do przestrzeni metrycznych i topologicznych oraz ich zastosowań w ekonomii

Wstęp do przestrzeni metrycznych i topologicznych oraz ich zastosowań w ekonomii Wstęp do przestrzeni metrycznych i topologicznych oraz ich zastosowań w ekonomii Mirosław Sobolewski 25 maja 2010 Definicja. Przestrzenią metryczną nazywamy zbiór X z funkcją ρ : X X R przyporządkowującą

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

LX Olimpiada Matematyczna

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Funkcja wykładnicza kilka dopowiedzeń

Funkcja wykładnicza kilka dopowiedzeń Funkcje i ich granice Było: Zbiór argumentów; zbiór wartości; monotoniczność; funkcja odwrotna; funkcja liniowa; kwadratowa; wielomiany; funkcje wymierne; funkcje trygonometryczne i ich odwrotności; funkcja

Bardziej szczegółowo

Wykłady... b i a i. i=1. m(d k ) inf

Wykłady... b i a i. i=1. m(d k ) inf Wykłady... CŁKOWNIE FUNKCJI WIELU ZMIENNYCH Zaczniemy od konstrukcji całki na przedziale domkniętym. Konstrukcja ta jest, w gruncie rzeczy, powtórzeniem definicji całki na odcinku domkniętym w R 1. Przedziałem

Bardziej szczegółowo

LEKCJA 4. Gry dynamiczne z pełną (kompletną) i doskonałą informacją. Grą dynamiczną jest każda gra w której gracze wykonują ruchy w pewnej kolejności.

LEKCJA 4. Gry dynamiczne z pełną (kompletną) i doskonałą informacją. Grą dynamiczną jest każda gra w której gracze wykonują ruchy w pewnej kolejności. LEKCJA 4 Gry dynamiczne z pełną (kompletną) i doskonałą informacją Grą dynamiczną jest każda gra w której gracze wykonują ruchy w pewnej kolejności. Czy w dowolnej grze dynamicznej lepiej być graczem,

Bardziej szczegółowo

IX. Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych. 1. Funkcja dwóch i trzech zmiennych - pojęcia podstawowe. - funkcja dwóch zmiennych,

IX. Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych. 1. Funkcja dwóch i trzech zmiennych - pojęcia podstawowe. - funkcja dwóch zmiennych, IX. Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych. 1. Funkcja dwóch i trzech zmiennych - pojęcia podstawowe. Definicja 1.1. Niech D będzie podzbiorem przestrzeni R n, n 2. Odwzorowanie f : D R nazywamy

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe 4.0. Rozkłady zmiennych losowych, dystrybuanta. Katarzyna Rybarczyk-Krzywdzińska Wprowadzenie Rozważmy eksperymenty 1 gra Bolka w ruletkę w kasynie;

Bardziej szczegółowo

Wykład 4 Przebieg zmienności funkcji. Badanie dziedziny oraz wyznaczanie granic funkcji poznaliśmy na poprzednich wykładach.

Wykład 4 Przebieg zmienności funkcji. Badanie dziedziny oraz wyznaczanie granic funkcji poznaliśmy na poprzednich wykładach. Wykład Przebieg zmienności funkcji. Celem badania przebiegu zmienności funkcji y = f() jest poznanie ważnych własności tej funkcji na podstawie jej wzoru. Efekty badania pozwalają naszkicować wykres badanej

Bardziej szczegółowo

Rozdział 6. Ciągłość. 6.1 Granica funkcji

Rozdział 6. Ciągłość. 6.1 Granica funkcji Rozdział 6 Ciągłość 6.1 Granica funkcji Podamy najpierw dwie definicje granicy funkcji w punkcie i pokażemy ich równoważność. Definicja Cauchy ego granicy funkcji w punkcie. Niech f : X R, gdzie X R oraz

Bardziej szczegółowo

Wykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni.

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

Bardziej szczegółowo

a) Znajdź równowagi Nasha tej gry oraz wypłaty w równowadze obu tenisistek...

a) Znajdź równowagi Nasha tej gry oraz wypłaty w równowadze obu tenisistek... Egzamin z przedmiotu: Wstęp do Teorii Gier Zadanie 1 Prowadzący: dr Michał Lewandowski gnieszka Radwańska gra w tenisa z Karoliną Woźniacki. gnieszka może zaserwować na backhand lub na forehand Woźniacki.

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja decyzji

Optymalizacja decyzji Optymalizacja decyzji Dr hab. inż Adam Kasperski, prof. PWr. Pokój 509, budynek B4 adam.kasperski@pwr.edu.pl Materiały do zajęć będa dostępne na stronie www.ioz.pwr.wroc.pl/pracownicy/kasperski Forma zaliczenia

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

Temat 1: Pojęcie gry, gry macierzowe: dominacje i punkty siodłowe

Temat 1: Pojęcie gry, gry macierzowe: dominacje i punkty siodłowe Temat 1: Pojęcie gry, gry macierzowe: dominacje i punkty siodłowe Teorię gier można określić jako teorię podejmowania decyzji w szczególnych warunkach. Zajmuje się ona logiczną analizą sytuacji konfliktu

Bardziej szczegółowo

TEORIA GIER W NAUKACH SPOŁECZNYCH. Gry macierzowe, rybołówstwo na Jamajce, gry z Naturą

TEORIA GIER W NAUKACH SPOŁECZNYCH. Gry macierzowe, rybołówstwo na Jamajce, gry z Naturą TEORIA GIER W NAUKACH SPOŁECZNYCH Gry macierzowe, rybołówstwo na Jamajce, gry z Naturą Przypomnienie Gry w postaci macierzowej i ekstensywnej Gry o sumie zerowej i gry o sumie niezerowej Kryterium dominacji

Bardziej szczegółowo

TEORIA GIER W EKONOMII. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ

TEORIA GIER W EKONOMII. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ TEORIA GIER W EKONOMII dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ Informacje Ogólne (dr Robert Kowalczyk) Wykład: Poniedziałek 16.15-.15.48 (sala A428) Ćwiczenia:

Bardziej szczegółowo

Zbiory, relacje i funkcje

Zbiory, relacje i funkcje Zbiory, relacje i funkcje Zbiory będziemy zazwyczaj oznaczać dużymi literami A, B, C, X, Y, Z, natomiast elementy zbiorów zazwyczaj małymi. Podstawą zależność między elementem zbioru a zbiorem, czyli relację

Bardziej szczegółowo

Lista 6. Kamil Matuszewski 13 kwietnia D n =

Lista 6. Kamil Matuszewski 13 kwietnia D n = Lista 6 Kamil Matuszewski 3 kwietnia 6 3 4 5 6 7 8 9 Zadanie Mamy Pokaż, że det(d n ) = n.... D n =.... Dowód. Okej. Dla n =, n = trywialne. Załóżmy, że dla n jest ok, sprawdzę dla n. Aby to zrobić skorzystam

Bardziej szczegółowo

Przestrzenie metryczne. Elementy Topologii. Zjazd 2. Elementy Topologii

Przestrzenie metryczne. Elementy Topologii. Zjazd 2. Elementy Topologii Zjazd 2 Przestrzenia metryczna (X, d) nazywamy parę złożona ze zbioru X i funkcji d : X X R, taka, że 1 d(x, y) 0 oraz d(x, y) = 0 wtedy i tylko wtedy, gdy x = y, 2 d(x, y) = d(y, x), 3 d(x, z) d(x, y)

Bardziej szczegółowo

Analiza matematyczna. 1. Ciągi

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

zdarzenie losowe - zdarzenie którego przebiegu czy wyniku nie da się przewidzieć na pewno.

zdarzenie losowe - zdarzenie którego przebiegu czy wyniku nie da się przewidzieć na pewno. Rachunek prawdopodobieństwa Podstawowym celem rachunku prawdopodobieństwa jest określanie szans zajścia pewnych zdarzeń. Pojęcie podstawowe rachunku prawdopodobieństwa to: zdarzenie losowe - zdarzenie

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Funkcje addytywne gorszego sortu

Funkcje addytywne gorszego sortu Rafał Filipów Wydział Matematyki, Fizyki i Informatyki Definicja funkcji addytywnych Definicja Funkcja f jest funkcją addytywną, gdy spełnia równanie funkcyjne Cauchy ego tzn. gdy dla wszystkich x, y R.

Bardziej szczegółowo

VIII. Zastosowanie rachunku różniczkowego do badania funkcji. 1. Twierdzenia o wartości średniej. Monotoniczność funkcji.

VIII. Zastosowanie rachunku różniczkowego do badania funkcji. 1. Twierdzenia o wartości średniej. Monotoniczność funkcji. VIII. Zastosowanie rachunku różniczkowego do badania funkcji. 1. Twierdzenia o wartości średniej. Monotoniczność funkcji. Twierdzenie 1.1. (Rolle a) Jeżeli funkcja f jest ciągła w przedziale domkniętym

Bardziej szczegółowo

Teoria gier matematyki). optymalności decyzji 2 lub więcej Decyzja wpływa na wynik innych graczy strategiami

Teoria gier matematyki). optymalności decyzji 2 lub więcej Decyzja wpływa na wynik innych graczy strategiami Teoria gier Teoria gier jest częścią teorii decyzji (czyli gałęzią matematyki). Teoria decyzji - decyzje mogą być podejmowane w warunkach niepewności, ale nie zależą od strategicznych działań innych Teoria

Bardziej szczegółowo

Twierdzenia o czworokącie wpisanym w okrąg i o czworokącie opisanym na okręgu.

Twierdzenia o czworokącie wpisanym w okrąg i o czworokącie opisanym na okręgu. Twierdzenia o czworokącie wpisanym w okrąg i o czworokącie opisanym na okręgu. drian Łydka ernadeta Tomasz Teoria efinicja 1. Klasyfikacja czworokątów (wypukłych): Trapez jest czworokątem, w którym co

Bardziej szczegółowo

Ciągłość funkcji i podstawowe własności funkcji ciągłych.

Ciągłość funkcji i podstawowe własności funkcji ciągłych. Ciągłość funkcji i podstawowe własności funkcji ciągłych. Definicja (otoczenie punktu) Otoczeniem punktu x 0 R, o promieniu nazywamy zbiór x R taki, że: inaczej x x 0 x x 0, x 0 Definicja (ciągłość w punkcie)

Bardziej szczegółowo

TEORIA GIER. Wspólna wiedza dotyczy nie tylko zachowań (reguł postępowania), ale i samej gry : każdy zna jej reguły i wypłaty (swoje i uczestników).

TEORIA GIER. Wspólna wiedza dotyczy nie tylko zachowań (reguł postępowania), ale i samej gry : każdy zna jej reguły i wypłaty (swoje i uczestników). TEOR GER 1. Wstęp Teoria gier jest dziedziną zajmującą się opisem sytuacji, w których podmioty (gracze) podejmujący świadome decyzje (nazywane strategie), w wyniku których zapadają rozstrzygnięcia mogące

Bardziej szczegółowo

Aukcje groszowe. Podejście teoriogrowe

Aukcje groszowe. Podejście teoriogrowe Aukcje groszowe Podejście teoriogrowe Plan działania Aukcje groszowe Budowa teorii Sprawdzenie teorii Bibliografia: B. Platt, J. Price, H. Tappen, Pay-to-Bid Auctions [online]. 9 lipca 2009 [dostęp 3.02.2011].

Bardziej szczegółowo

Uniwersytet Warszawski Teoria gier dr Olga Kiuila LEKCJA 3

Uniwersytet Warszawski Teoria gier dr Olga Kiuila LEKCJA 3 LEKCJA 3 Wybór strategii mieszanej nie jest wyborem określonych decyzji, lecz pozornie sztuczną procedurą która wymaga losowych lub innych wyborów. Gracze mieszają nie dlatego że jest im obojętna strategia,

Bardziej szczegółowo

Algorytmiczne Aspekty Teorii Gier Rozwiązania zadań

Algorytmiczne Aspekty Teorii Gier Rozwiązania zadań Algorytmiczne Aspekty Teorii Gier Rozwiązania zadań Bartosz Gęza 19/06/2009 Zadanie 2. (gra symetryczna o sumie zerowej) Profil prawdopodobieństwa jednorodnego nie musi być punktem równowagi Nasha. Przykładem

Bardziej szczegółowo

Krzywa uniwersalna Sierpińskiego

Krzywa uniwersalna Sierpińskiego Krzywa uniwersalna Sierpińskiego Małgorzata Blaszke Karol Grzyb Streszczenie W niniejszej pracy omówimy krzywą uniwersalną Sierpińskiego, zwaną również dywanem Sierpińskiego. Pokażemy klasyczną metodę

Bardziej szczegółowo

Technologie i systemy oparte na logice rozmytej

Technologie i systemy oparte na logice rozmytej Zagadnienia I Technologie i systemy oparte na logice rozmytej Mają zastosowania w sytuacjach kiedy nie posiadamy wystarczającej wiedzy o modelu matematycznym rządzącym danym zjawiskiem oraz tam gdzie zbudowanie

Bardziej szczegółowo

LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW

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

Bardziej szczegółowo

Schemat rekursji. 1 Schemat rekursji dla funkcji jednej zmiennej

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

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 7/15 Rachunek różnicowy Dobrym narzędziem do obliczania skończonych sum jest rachunek różnicowy. W rachunku tym odpowiednikiem operatora

Bardziej szczegółowo

Topologia - Zadanie do opracowania. Wioletta Osuch, Magdalena Żelazna, Piotr Kopyrski

Topologia - Zadanie do opracowania. Wioletta Osuch, Magdalena Żelazna, Piotr Kopyrski Topologia - Zadanie do opracowania Wioletta Osuch, Magdalena Żelazna, Piotr Kopyrski 5 grudnia 2013 Zadanie 1. (Topologie na płaszczyźnie) Na płaszczyźnie R 2 rozważmy następujące topologie: a) Euklidesową

Bardziej szczegółowo

W naukach technicznych większość rozpatrywanych wielkości możemy zapisać w jednej z trzech postaci: skalara, wektora oraz tensora.

W naukach technicznych większość rozpatrywanych wielkości możemy zapisać w jednej z trzech postaci: skalara, wektora oraz tensora. 1. Podstawy matematyki 1.1. Geometria analityczna W naukach technicznych większość rozpatrywanych wielkości możemy zapisać w jednej z trzech postaci: skalara, wektora oraz tensora. Skalarem w fizyce nazywamy

Bardziej szczegółowo

Rozdział 4. Ciągi nieskończone. 4.1 Ciągi nieskończone

Rozdział 4. Ciągi nieskończone. 4.1 Ciągi nieskończone Rozdział 4 Ciągi nieskończone W rozdziale tym wprowadzimy pojęcie granicy ciągu. Dalej rozszerzymy to pojęcie na przypadek dowolnych funkcji. Jak zauważyliśmy we wstępie jest to najważniejsze pojęcie analizy

Bardziej szczegółowo

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

Całki niewłaściwe. Całki w granicach nieskończonych

Całki niewłaściwe. Całki w granicach nieskończonych Całki niewłaściwe Całki w granicach nieskończonych Wiemy, co to jest w przypadku skończonego przedziału i funkcji ograniczonej. Okazuje się potrzebne uogólnienie tego pojęcia w różnych kierunkach (przedział

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo