Dodatek A. PODSTAWOWE WIADOMOŚCI O TENSORACH.

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Dodatek A. PODSTAWOWE WIADOMOŚCI O TENSORACH."

Transkrypt

1 Dodae A. PODSTAWOWE WIADOMOŚCI O TENSORACH. W eszym paragrafe czyel wprowadzoy zosae w podsawowe, abardze elemeare zagadea rachuu esorowego, główe po o, aby przyblżyć sosowaą oacę przypomeć eóre defce. W leraurze raowe zadue sę wele śweych pozyc, gdze przyoczoe wadomośc moża zacze pogłębć. Rozdzał e służy wyłącze dla zaprezeowaa ych podsaw, óre są ezbęde do zrozumea wyładu z Mecha Ośroda Cągłego dla sudeów perwszego rou sudów magsersch. Ne będzemy omawać zagadeń zwązaych z rzywolowym uładam współrzędych, dlaego eż zarówo zaps a apara maemayczy es bardzo prosy Rachue esorowy es podsawowym aparaem maemayczym sosowaym w różych dzedzach mecha. Umożlwa o uproszczee zapsu somplowaych operac maemayczych będących odzwercedleem geomerycze złożoego charaeru zaws fzyczych socerowae sę a aalze fzycze sroy zagadea. Oprócz ego, własośc obeów zwaych esoram pozwalaą am wyrazć prawa fzycze w sposób obeywy, ezależy od mesca obserwac (uładu odesea). Z aalzy maemaycze zae es poęce fuc, óra przeszałca ede zbór lczb w y zbór lczb wg oreśloego przepsu. Np. eśl promeow oła chcemy przypsać odpowede pole powerzch ego oła o zapszemy: S = πr, gdze r es promeem oła es o a zwaa zmea ezależa; S es powerzchą ego oła es o a zwaa zmea zależa. Przepsem a oblczee powerzch es loczy lczby π z podesoym do wadrau promeem oła. Symbolcze zależość ą zapszemy ao: S=f(r). Obe welośc: S r są salaram. W mechace posługuemy sę weloścam rochę bardze złożoym. Są o oprócz salarów, órych przyładam mogą być gęsość, emperaura, eerga, praca d., welośc weorowe esorowe. Sudec rou drugego wedzą uż, czym es weor. Wedzą, że aby zdefować pewe welośc fzycze e wysarczy podać ch warośc. Wedzą, że ależy róweż zdefować ch erue zwro. W am przypadu mamy do czyea z weoram. Przyładam weorów są sła, mome, prędość, pęd p. Grafcze weor przedsawamy za pomocą srzał, a a Rys. A.: Rys. A Weor przedsawoy grafcze. W eśce psząc o weorze przedsawać go będzemy za pomocą małe lery, psae łusym druem. W eórych podręczach a ablcy ozaczać będzemy weor za pomocą małe lery ze srzałą a górze. W oleych rozdzałach weor będzemy eż ozaczać za pomocą małe lery z desem dolym, a a a rysuu 86

2 Soro weor es bardze złożoym obeem ż salar o zapewe operace a m są bardze złożoe ż a lczbach salarych. Wadomo, że możąc dwe welośc salare przez sebe możemy zrobć o ylo w ede sposób, orzymuąc salar. Możąc zaś dwa weory przez sebe możemy dooać ego a rzy sposoby, wyouąc a zway loczy salary, loczy weorowy loczy dadyczy. Przy pomocy ażdego z ych loczyów orzymamy ą welość fzyczą. Są o oleo: salar, weor esor. Możemy węc przypuszczać, że reguły przeszałcaa zborów weorów, p. w y zbór weorów p. będą eco e być może bardze złożoe ż przeps fucyy oreśloy a zborze lczb salarych. Za mome oaże sę, że za pomocą oreśloego przepsu możemy przeszałcć weor w salar lub w y weor lub w obe bardze złożoy, esor. Trasformaca (przeszałcee) weora Zaczmy od aprosszego przeszałcea (rasformac). Przeszałćmy dowoly weor w salar. Dooamy ego wg schemau a Rys.A. Rys.A.. Rzu weora a erue oreśloy weorem. Welość () es sładową salarą weora dla eruu Przeszałcee o, o c ego a loczy salary dwóch weorów. Rozumemy e w e sposób, że dowolemu weorow przyporządowuemy za pomocą loczyu salarego sładową weora, oreśloą dla eruu oreśloego przez weor. Zapszmy o za pomocą wzoru: ( ) cos( ) () es oczywśce salarem. Przypomee o weorach 87 (A.) Przypommy podsawowe wadomośc o weorze, a le zależośc (A.). Każdy weor moża arysować w rówymarowym uładze współrzędych, a a a rysuu (A.). Z ażdą osą uładu współrzędych możemy zwązać weor edosowy (o edosowe długośc) ozaczoy e, e, lub e azway wersorem. Możemy eraz wyoać operacę (A.) dla ażde os, czyl dla ażdego wersora orzymać rzy salare sładowe weora. Sładowe ozaczymy,,oraz.

3 Rys.A.. Weor ego rzy sładowe w arezańsm uładze współrzędych Przypommy: w rówymarowym uładze współrzędych ażdy weor posada rzy salare sładowe. Sładowe e możemy zapsać w posac macerzy olumowe: lub w posac małe lery z dolym desem, p.: gdze =,,. W zapse wsaźowym weor wyrażać częso będzemy poprzez ego współrzęde, psząc ogóle p zamas p Zaps oaca, umowa sumacya W aszym wyładze ozaczać będzemy ose uładu współrzędych x, x, oraz x zamas a częso sę o czy: x, y, z. Jeśl ażdy wersor pomożymy przez odpowedą sładową weora o orzymamy weory: = e, = e,, = e, Oczywśce suma ych weorów es rówa weorow. = + + = e + e,+ e = e = e (A.) W rówau (A.) oprócz ogóle zae zasady, że suma rzech weorów prowadz do czwarego weora, przedsawoo zw. umowę sumacyą, zwaą eż sumacyą umową Esea. Naperw sumę rzech wyrazów zasąpoo rószym wyrażeem, edoczłoowym, ale zaweraącym za sumy. Za e es ewygody w użycu. W osam człoe pozbyo sę węc go. Temu uproszczeu owarzyszy eda reguła, órą ależy zapamęać. Jeśl w amś symbolu, lub loczye poaw sę wsaź dwuroe o ależy wyoać operacę sumowaa. Kla przyładów poże: a b = a b + a b + a b B = B + B + B 88

4 Zapamęa: gdy zauważysz powarzaący sę wsaź o day czło lub loczy ależy rozumeć (wdzeć) ao sumę rzech człoów. Umowe sumacye owarzyszą asępuące zasady. W amolwe człoe aalzowaego wyrażea e sam wsaź e może poawć sę węce ż dwuroe. (a o es źle!). Wsaź powarzaące sę dwuroe moża zameć a dowole, ale powarzaące sę lery (a = a = a ) Dela Kroecera δ Umówmy sę, że symbol δ (dela Kroecera) może przymować edą z dwóch warośc: 0 esl esl (A.) Powyższa zasada wya z fau, że dela Kroecera powsae, ao rezula loczyu salarego dwóch wersorów e oraz e. Jeśl o mamy do czyea z loczyem salarym dwóch prosopadłych wersorów a loczy ze względu a (A.) es rówy zero. Gdy = o możymy wersor przez ego samego rezulaem możea es edya. Dela Kroecera ma szereg własośc, z órych eóre wyorzysue sę bardzo częso. Jeśl pomożymy aąś welość, óra posada wsaź przez delę Kroecera o dela sprawdza aperw, czy wsaź w możoe welośc e są czasem ae same a przy e. Jeśl są o zamea deyczy wsaź a e drug, óry sę e powórzył sama za. B δ m =B m, a b m c δ m =a b c (A.) Pamęa, że umowa sumacya powa być zawsze wcześe zasosowaa ż e operace. Na przyład symbol δ, co mogłoby być prawdzwe ze względu a (A.) a e es ze względu a (A.) gdyż δ = δ + δ + δ = + + =. Mówąc p. o loczye salarym dwóch weorów a b zapszemy e loczy w posac a b ( a b + a b + a b ), gdyż a b a e b e a b a b a b. Trasformaca weora, esor drugego rzędu Neco wcześe dooalśmy rasformac weora w salar (), óry es sładową salarą weora dla eruu. Faycze węc o weor dooał e rasformac będąc w loczye salarym z weorem. ( Zapszmy aalogczy do (A.) ( ) ) wzór: () = T (A.) Aaloga es ylo częścowa. Po lewe sroe rówaa (A.) mamy welość salarą (), óra es sładową salarą weora dla eruu. Po lewe sroe rówaa (A.) mamy welość weorową, órą azwemy weorową sładową obeu T dla eruu. Obe 89

5 a azywamy esorem drugego rzędu. Po raz perwszy poawa sę poęce esora. Podobe a weor, esor dooał rasformac weora. Tym razem a weor, e a salar, a a o zrobł weor. Weor posada rzy sładowe,. Obe T, azway esorem drugego rzędu posada dzewęć sładowych, óre zapsać moża w posac macerzy: T T T T T T T T T Tesor drugego rzędu ozaczać będzemy dużą lerą łusym druem, lub w zapse wsaźowym lerą (eoecze uż dużą) z dwoma wsaźam; p. T, lub gdze:, =,,. Jes dzewęć możlwych ombac wsaźów oraz. W zapse wsaźowym rówae (A.) zapszemy w posac: T T, gdze =,, (A.6) T T Tesor drugego rzędu T es podobe a weor operaorem rasformac weora w y obe. Nazwemy weor róweż esorem ale rzędu perwszego. Co węce azwemy salar esorem, ale rzędu zerowego. Są róweż esory rzędu rzecego T, rzędu czwarego, C l oraz rzędów wyższych. Wszyse oe wchodzą w relace z weorem według aalogcze zasady: T T p. l l (A.7) Ilość sładowych wszysch esorów oblczamy wg e same relac. Jes ch gdze es rzędem esora. Salar ma 0 = sładową, weor = sładowe, esor drugego rzędu = 9 sładowych. Tesory są zw. operaoram lowym, óre muszą spełać odpowede wymagaa: Operaor lowy es w pewym sese uogóleem fuc lowe. Jes o przyporządowae L elemeom A, B,... edego zboru elemeów ego zboru L(A), L(B),... przy zachowau addyywośc edorodośc L(A + B) = L(A) + L(B). O le esor rzędu perwszego, czyl weor ławo es arysować a arce paperu welośc e posadaą a ogół asy zrozumały ses fzyczy, o esorów wyższego rzędu e es ławo, a częso es o e możlwe, przedsawć grafcze. Ses fzyczy sładowych esora sarać sę będzemy w ym wyładze wyaśać, dla ażdego esora oddzele. Węszość z esorów posada oreśloy ses fzyczy są oe wyorzysywae do opsu oreśloych zaws fzyczych. Muszą być zaem weloścam, óre azywamy obeywym z fzyczego puu wdzea. Ozacza o, że zawso fzycze e może zależeć od wyboru uładu współrzędych, a obserwowae przez edą osobę w edym uładze współrzędych wo być ławo rasformowae do ego uładu współrzędych. Podamy w oleym paragrafe reguły rasformac sładowych esorów z edego uładu współrzędych do drugego. Trasformace sładowych esorów do ego uładu współrzędych 90

6 Rys. A.. Obró uładu współrzędych względem puu począowego. Po obroce uład współrzędych {x } ozaczymy ao { x ' }.Zazaczoo ąy, ae worzy os x uładu obrócoego z osam uładu współrzędych przed obroem. Dooamy dowolego obrou os x, x, x prosoąego uładu współrzędych ' ' ' arezańsch. Ozaczymy e ose po obroce, ao x, x, x. Kerue ażde z owych os może być oreśloy w sosuu do os sarego uładu za pomocą cosusów eruowych x ' ' x x x x cos (A.8) Wyrażee w awase wewąrz fuc cosus ozacza ą pomędzy odpowedm osam uładu współrzędych. W ogólym przypadu oleość desów () e es dowola, a róweż mesce, w órym sę e zapsue. Dla uładów arezańsch e ma o eda węszego zaczea (poza saraoścą w ozaczau welośc). We wzorze (A.8) róweż obowązue umowa sumacya czyl x x x x ' Zbór wszysch cosusów eruowych moża zapsać w sposób uporządoway w posac macerzy x. Waro przypomeć róweż zależość z rachuu weorowego:, (A.9) m m óra zaa es, ao warue orogoalośc. Wyrażee (A8) podae am przeps a zaleźć współrzędą w uładze prmowym eśl zaa es oa w uładze perwoym. Oczywśce see zależość odwroa, órą ławo es zaleźć. Pomóżmy obe sroy rówaa (A.8) przez m x m m x. 9

7 W oparcu o (A.9) orzymamy: x m x x. (A.0) m m Wzory (A.8) A.0) są podsawowym zależoścam rasformacyym sładowych weora. Uogóleem ych zależośc są wzory rasformacye dla sładowych esorów wyższych rzędów. m, (A.) m lm l pm p, (A.) przy czym wszyse wsaź zmeać sę mogą od do. Wzory rasformacye wyrażaą podsawową cechę welośc esorowych: ch obeywzm, charaeryzuący sę ezależoścą od wyboru uładu współrzędych. Neóre własośc esorów dzałaa a ch Dodawae esorów Dodawać moża ylo esory ego samego rzędu (oczywśce, eśl posadaą ae samo zaczee fzycze) p s A. Podczas dodawaa dodae sę odpowede (edaowo ozaczoe) sładowe podobe a przy dodawau macerzy. Dodawae posada asępuące cechy: es przemee p p, es łącze p s p s, dla ażdego see y esor - a, że: 0, gdze 0 es esorem zerowym o wszysch sładowych rówych zero. Możee esora przez salar Możee esora przez salar charaeryzue sę asępuącym własoścam: c c, a b ab, a b a b a, s a as. 9

8 Iloczy zewęrzy dwóch esorów a b c, m a b c. m Rząd powsałego esora es rówy sume rzędów może moża. Ta loczy azywamy dadyczym Iloczy wewęrzy dwóch esorów, oraca Gdy możąc dwa esory ch wsaź sę powarzaą orzymamy zw. loczy wewęrzy: p s (oraca), m m a rząd powsałego esora es meszy ż suma rzędów może moża o weloroośc dwóch powarzaących sę desów. W powyższym przypadu rząd powsałego esora es rówy + - =. W szczególym przypadu, gdy: u s (loczy salary dwóch esorów), orzymamy welość salarą. Gdy esor drugego rzędu pomożymy przez esor edosowy: zdefowaą wcześe delę Kroecera o orzymamy zw. ślad esora (ag.: race) r T. Iloczy salary dwóch esorów posada asępuące własośc:, s u s u, u a u au. s a s Iloczy wewęrzy dwóch esorów drugego rzędu a ogół e es przemey, czyl: s s. Jedym z wyąów es loczy wewęrzy z esorem edosowym, czyl. Poże podao wydru ze sro Mahcada gdze wyoao dla przypomea la operac dodawaa możea macerzy 9

9 Dodawae Macerzy A 8 C A T 8 Dodaemy macerze ego samego rzedu Poszczególe elemey zaduace se w ym samym mescu dodaemy do sebe A C 8 6 A C A C A C Mozee macerzy wadraowych, óre reprezeua esory drugego rzedu oraz macerzy olumowe wadraowe. Jes o loczy weora esora drugego rzedu Poze poazao zw loczy wewerzy macerzy: D =A B B B T ( ) E E T ( 6 ) 6 AB A T B 8 B A Przesawee B A e es mozlwe. Mozlwy es aomas loczy B T A. Jes a gdyz lczba olum mus byc rówa lczbe werszy. Gdy es loczy AB o mamy Trzy olumy A rzy wersze B. Iloczy BA e es mozlwy gdyz mamy eda olume macerzy B rzy wersze macerzy A. Iloczy B T A (poze) es mozlwy gdyz mamy rzy olumy macerzy B T rzy wersze macerzy A 9

10 B T A ( ) Gdy mozymy macerze o e same lczbe olum werszy o waza es oleosc apsaa moze moza. Zmaa oleosc powodue zmae wyu. Parz loczy macerzy A C. Zmaa oleosc, bez zmay wyu mozlwa es w przypadu macerzy symeryczych. Parz loczy macerzy D F lub A C =D AC CA CA T gdy macerze sa symerycze o zamaa oleosc moze moza e ma zaczea D F DF FD loczy zewerzy a przyladze loczyów macerzy o edym werszu z macerza o ede olume BE T EB T ( 6 ) Poze e loczyy macerzy B E oraz ch macerzy raspoowaych: BE EB B T E E T B loczyy wewerze ( 6 ) ( )

11 Asaor dewaor Każdy esor drugego rzędu możemy rozłożyć a sumę dwóch esorów: asaora dewaora wg asępuącego schemau esort asaor dewaor, , (A.) gd ze / / rt. Symera aysymera esora Tesor es symeryczy względem pary wsaźów, eśl: lub s s (A.) Tesor es aysymeryczy względem pary wsaźów, eśl: (A.6) Iloczy dwóch esorów, z órych ede es symeryczy, a drug es aysymeryczy es zawsze rówy zero. Symbol permuacyy Przyładem esora aysymeryczego es symbol permuacyy zway eż esorem Lev - Cva. Defuemy go w asępuący sposób: 0gdy,, eúl orzymues z seweca (A.7) drodze parzyseloúc przesawe (permuac) eúl orzymues z seweca drodze eparzyseloúc przesawe Przyład: gdyż wysąpła eda permuaca wsaźów, gdyż wysąpły dwe permuace wsaźów. 0. Ławo es zapamęać powyższą zasadę, eśl zapamęa sę poższy schema 96

12 Rys. A.. Schema dla szybego usalea zau przy edyce dla dowole oleośc wsaźów,, symbolu permuacyego. Iloczyy dwóch symbol permuacyych posadaą ceawe własośc: m m m m m p 6,, mp p m. (A.8) Zazwycza symbolu permuacyego używa sę przy zapse wsaźowym loczyu weorowego. -ą sładową weora powsałego w wyu loczyu weorowego dwóch ych weorów zapsuemy w asępuący sposób: f r f r. (A.9) Dla przyładu f r f defc symbolu Lev-Cva orzymamy, że r f r f r r po wyoau sumowaa po po oraz sorzysau z f. Własośc (A.9) oraz dely Kroecera mogą być wyorzysae do poprawea begłośc przy sosowau zapsu wsaźowego eśl zasosuemy e do wyazaa lu ożsamośc. Przyład Wyazać, że a bc a cb b ca. Rozwązae: Zapszemy lewą sroę ożsamośc w posac wsaźowe a b a b a b a bc a b c m a czyl a c b b c a a cb b c a. m m m a b c m m m a b c b c a b c m m m a b c a b c W pozosałych przyładach propouemy wyazać samodzele podae ożsamośc. 97

13 Przyład b c c a b bc a a. Przyład a bc d a cb d a db c. Keru główe warośc główe (włase) esora drugego rzędu Zgode z operacyą defcą esora rzędu drugego przyporządowue o dowolemu weorow eruowemu weor () (sładową weorową esora). W aogóleszym przypadu weory () oraz e są współlowe. Jeśl byłyby o musałaby zaseć asępuąca rówoważość (A.0) gdze es weloścą salarą. Wemy z defc (A.6) zapsae wsaźowo, że a węc dla przypadu oreśloego przez (A.0): 0. Przeszałcaąc orzymamy 0, =,, (A.) Jes o uład rzech rówań dla oreślea eruu (rzech sładowych ). Uład rówań es spełoy, eśl wyzacz macerzy ze współczyów soących przy es rówy zero czyl: 0. Rozwązuąc macerz orzymamy rówae: I II III 0, (A.) azywae rówaem charaerysyczym lub weowym. Welośc I, II, III są salarym ezmeam, gdyż e zależą od wyboru uładu współrzędych. Są oe rówe: 98

14 I II / III det / rt, / I, 6. pqr p q r (A.) Gdy esor es esorem symeryczym rzy perwas rówaa (A.) są zawsze lczbam rzeczywsym (,, ) azywae są waroścam własym lub główym esora T. Podsawaąc do uładu rówań (A.) olee warośc orzymamy sładowe weorów oreślaących eru główe. Keru e są względem sebe orogoale. Ze względu a wzór A.0, warośc główe esora są wyłącze sładowym ormalym (o ych samych wsaźach) e owarzyszą m sładowe sycze (o różych wsaźach). Gdy oreślmy uż rzy warośc:,, o podsawamy e oleo do rówań (A.) orzymuąc za ażdym razem rzy rówaa z rzema ewadomym,,. Są o rówaa algebracze, óre ależy rozwązać (dla ażdego rzy cosusy eruowe wyzaczaące płaszczyzę, a óre zalezoa warość sładowe główe (ormale) esora dzała). Przy rozwązywau ych rówań ależy pamęać, że zawsze wa być spełoa zależość pomędzy cosusam eruowym w posac:. Grade, dywergeca, roaca, laplasa We wcześeszych paragrafach eszego dodau psząc o esorze, weorze czy salarze melśmy a myśl welość fzyczą oreśloą w puce przesrze w dae chwl czasu. Wewąrz badaego cała welośc esorowe dowolego rzędu mogą zmeać sę w czase oraz od puu do puu. Mamy zaem do czyea z polem esorowym (weorowym). Badae zma fuc weorowe (esorowe) prowadz w sposób auraly do badaa pochodych względem współrzędych przesrzeych. Tym zagadeom pośwęcoy zosae eszy paragraf, przy czym ego celem es ylo przypomee aważeszych zależośc wraz z erpreacą fzyczą. Grade Załóżmy, że zaa es fuca salara (x ) w ażdym puce aalzowaego cała (p. emperaura). Oreślmy zmay e fuc wewąrz pola salarego przy pomocy różcz fuc(x ) d x x dx dx dx x x (A.) Różczę ę moża formale zapsać eco acze d x x x x e e e dx e dx e dx e (A.) gdze drug awas przedsawa fezymaly promeń wodzący dr o współrzędych dx, dx, dx zaczepoy w puce P(x ). Wyrażee (A.) przedsawmy obece w posac: 99

15 grad dr dr d (A.6) x gdze symbol (abla) lub słowo grad (od grade) ozacza: e e e x x x e x (A.7) es operaorem różczowym o formalym charaerze weora, óry sam bez fuc (x ) e posada sesu fzyczego. Ses fzyczy uzysue dopero wówczas, gdy dzała a fucę (x ). Ja es węc ses fzyczy gradeu (ozaczaego częso, ). Wróćmy do wyrażea (A.6) załóżmy, że pu P(x ) es ulooway a powerzch ewsalare, eśl węc dr es seroway wzdłuż e powerzch o d dr 0, zgode z własoścam loczyu salarego. Ta węc grad ozacza esywość zma pola salarego, óra es oczywśce awęsza dla eruu prosopadłego do powerzch ewsalare. Dywergeca Trauąc operaor abla w sposób formaly ao weor, ego dzałaa a polu weorowym mogą być welorae. Dzałaąc a weor może o worzyć z m loczy salary, weorowy dadyczy. Tworząc loczy salary z weorem (p. v (x )) w daym puce pola weorowego orzymamy operacę dywergec, órą formale zapszemy w posac: v x dvv v, v x v v x x v x (A.8) Wdzmy, że operaca dywergec obża rząd obeu, a óry dzała. Weor sae sę salarem. Tesor rzędu drugego sae sę weorem (p.:, ). Spoyamy sę węc z syuacą odwroą do e aa wysępowała przy operac gradeu. Operaca gradeu podwyższa esorowy rząd dae welośc. Grade a polu salarym oreśla pole weorowe. Dywergeca wydobywa z pola formacę, czy es oo źródłowe, czy eż e. Gdy es węsza od zera oreśla am lość worzoe welośc fzycze. Gdy dla przyładu polem weorowym es pole prędośc przepływaące ceczy dywergeca formue as le ceczy powsae w edosce czasu edosce obęośc. Roaca Dzałaąc a pole weorowe operaorem abla w e sposób, że worzy o loczy weorowy z weorem oreśloym w ym polu (p.: v (x)), orzymamy operacę roac, órą zapsuemy w posac x v ro v v (A.9) 00

16 Ses fzyczy operac roac wya z zależośc pomędzy prędoścą lową v ąową rov. Jeśl = 0 o orzymuemy a zwae pole bezwrowe. Laplasa Operaor laplasau wysępue w welu soych rówaach fzy. Jego warość w daym puce es marą różcy średe warośc fuc pola w fezymalym ooczeu ego puu warośc fuc w ym puce. Zapsuemy go w posac: laplasa x x x x dvgrad, (A.0) dla fuc salare lub, vx dv v v v Użyecze zwąz ożsamośc: laplasa grad dla fuc weorowe. v m,,,, v v v,, v w v w v w 0, v 0, v v v, v v v., 0

Zmiana bazy i macierz przejścia

Zmiana bazy i macierz przejścia Auomaya Roboya Algebra -Wyład - dr Adam Ćmel cmel@agh.edu.pl Zmaa bazy macerz prześca Nech V będze wymarową przesrzeą lową ad całem K. Nech Be e będze bazą przesrze V. Rozważmy ową bazę B e... e. Oczywśce

Bardziej szczegółowo

Reprezentacja krzywych...

Reprezentacja krzywych... Reprezeacja rzywych... Reprezeacja przy pomocy fcj dwóch zmeych rzywe płase płase - jedej: albo z z f x y x [ x x2] y [ y y2] f x y g x x [ x x2] Wady: rzywe óre dla pewych x y mogą przyjmować wele warośc

Bardziej szczegółowo

Indukcja matematyczna

Indukcja matematyczna Iducja matematycza Twerdzee. zasada ducj matematyczej Nech T ozacza pewą tezę o lczbe aturalej. Jeżel dla pewej lczby aturalej 0 teza T 0 jest prawdzwa dla ażdej lczby aturalej 0 z prawdzwośc tezy T wya

Bardziej szczegółowo

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi. 3 Metody estymacj N ( µ, σ ) Wyzacz estymatory parametrów µ 3 Populacja geerala ma rozład ormaly mometów wyorzystując perwszy momet zwyły drug momet cetraly z prób σ metodą 3 Zmea losowa ma rozład geometryczy

Bardziej szczegółowo

Podprzestrzenie macierzowe

Podprzestrzenie macierzowe Podprzestrzee macerzowe werdzee: Dla dwóch macerzy A B o tych samych wymarach zachodz: ( ) ( ) wersz a) R A R B A ~ B Dowód: wersz a) A ~ B stee P taka że PA B 3 0 A 4 3 0 0 E A B 0 0 0 E B 3 6 4 0 0 0

Bardziej szczegółowo

1. Relacja preferencji

1. Relacja preferencji dr Mchał Koopczyńsk EKONOMIA MATEMATYCZNA Wykłady, 2, 3 (a podstawe skryptu r 65) Relaca preferec koszyk towarów: przestrzeń towarów: R + = { x R x 0} x = ( x,, x ) X X R+ x 0 x 0 =, 2,, x~y xf y x y x

Bardziej szczegółowo

PERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X

PERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X PERMUTACJE Permutacą zboru -elemetowego X azywamy dowolą wzaeme edozaczą fucę f : X X f : X X Przyład permutac X = { a, b, c, d } f (a) = d, f (b) = a, f (c) = c, f (d) = b a b c d Zaps permutac w postac

Bardziej szczegółowo

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas Aalza Matematycza Ćwczea J. de Lucas Zadae. Oblczyć grace astępujących fucj a lm y 3,y 0,0 b lm y 3 y ++y,y 0,0 +y c lm,y 0,0 + 4 y 4 y d lm y,y 0,0 3 y 3 e lm,y 0,0 +y 4 +y 4 f lm,y 0,0 4 y 6 +y 3 g lm,y

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZT.. Zagadee trasportowe w postac tablcy Z m puktów (odpowedo A,...,A m ) wysyłamy edorody produkt w loścach a,...,a m do puktów odboru (odpowedo B,...,B ), gdze est odberay w

Bardziej szczegółowo

STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt

STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt STATYKA Cel statyk Celem statyk jest zastąpee dowolego układu sł ym, rówoważym układem sł, w tym układem złożoym z jedej tylko sły jedej pary sł (redukcja do sły mometu główego) lub zbadae waruków, jake

Bardziej szczegółowo

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej PŁAKA GEOMETRIA MA Środek cężkośc fgury płaskej Mometam statyczym M x M y fgury płaskej względem os x lub y (rys. 7.1) azywamy gracę algebraczej sumy loczyów elemetarych pól d przez ch odległośc od os,

Bardziej szczegółowo

Lista 6. Kamil Matuszewski 26 listopada 2015

Lista 6. Kamil Matuszewski 26 listopada 2015 Lsta 6 Kaml Matuszews 6 lstopada 5 4 5 6 7 8 9 4 5 X X X X X X X X X X X D X X N Gdze X-spsae, D-Delarowae, N-edelarowae. Zadae Zadae jest westą odpowedego pomalowaa. Weźmy sobe szachowcę x, poumerujmy

Bardziej szczegółowo

i = 0, 1, 2 i = 0, 1 33,115 1,698 0,087 0,005!0,002 34,813 1,785 0,092 0,003 36,598 1,877 0,095 38,475 1,972 40,447 i = 0, 1, 2, 3

i = 0, 1, 2 i = 0, 1 33,115 1,698 0,087 0,005!0,002 34,813 1,785 0,092 0,003 36,598 1,877 0,095 38,475 1,972 40,447 i = 0, 1, 2, 3 35 Iterpoaca Herte a 3 f ( x f ( x,,, 3, 4 f ( x,,, 3 f ( x,, 3 f ( x, 4 f ( x 33,5,698,87,5!, 34,83,785,9,3 36,598,877,95 38,475,97 4,447 Na podstawe wzoru (38 ay zate 87,, 5, L4 ( t 335, +, 698t+ t(

Bardziej szczegółowo

1. MACIERZE, WEKTORY. θ θ. Wybrane z wykładów

1. MACIERZE, WEKTORY. θ θ. Wybrane z wykładów MAEMAYKA SOSOWANA I MEODY NUMERYCZNE Wybrae z wykładów. MACIERZE, WEKORY Macerz symerycza A A A + A, A A macerze symerycze Macerz aysymerycza A -A A / (A+A ) + /(A-A ) symerycza aysymerycza częśc macerzy

Bardziej szczegółowo

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA Nech E będze zborem zdarzeń elemetarych daego dośwadczea. Fucję X(e) przyporządowującą ażdemu zdarzeu elemetaremu e E jedą tylo jedą lczbę X(e)=x azywamy ZMIENNĄ LOSOWĄ. Przyład:

Bardziej szczegółowo

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ Podstawowe pojęca rachuu prawdopodobeństwa: zdarzee losowe, zdarzee elemetare, prawdopodobeństwo, zbór zdarzeń elemetarych. Def. Nech E będze zborem

Bardziej szczegółowo

Sprzedaż finalna - sprzedaż dóbr i usług konsumentowi lub firmie, którzy ostatecznie je zużytkują, nie poddając dalszemu przetworzeniu.

Sprzedaż finalna - sprzedaż dóbr i usług konsumentowi lub firmie, którzy ostatecznie je zużytkują, nie poddając dalszemu przetworzeniu. W 1 Rachu maroeoomcze 1. Produ rajowy bruo Sprzedaż fala - sprzedaż dóbr usług osumeow lub frme, órzy osaecze je zużyują, e poddając dalszemu przeworzeu. Sprzedaż pośreda - sprzedaż dóbr usług zaupoych

Bardziej szczegółowo

Permutacje. } r ( ) ( ) ( ) 1 2 n. f = M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Wykład 2-2

Permutacje. } r ( ) ( ) ( ) 1 2 n. f = M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Wykład 2-2 Permutacje { 2,,..., } Defcja: Permutacją zboru lczb azywamy dowolą różowartoścową fukcję określoą a tym zborze o wartoścach w tym zborze. Uwaga: Lczba wszystkch permutacj wyos! Permutacje zapsujemy w

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I Pracowa IF UJ Luy 03 PODRĘCZNIKI Wsęp do aalzy błędu pomarowego Joh R. Taylor Wydawcwo Naukowe PWN Warszawa 999 I Pracowa

Bardziej szczegółowo

Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych

Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych Iormaa - Wład 9 - dr Bogda Ćmel cmelbog@ma.ag.edu.pl Racue różczow ucj welu zmec Z uwag a prosoę zapsu ławe erpreacje gracze ograczm sę jede do ucj lub zmec. Naurale uogólea wprowadzac pojęć a ucje zmec

Bardziej szczegółowo

Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych

Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych EAIB-Iormaa-Wład 9- dr Adam Ćmel cmel@.ag.edu.pl Racue różczow ucj welu zmec Z uwag a prosoę zapsu ławe erpreacje gracze ograczm sę jede do ucj lub zmec. Naurale uogólea wprowadzac pojęć a ucje zmec zosawam

Bardziej szczegółowo

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1 POPULACJA I PRÓBA POPULACJĄ w statystyce matematyczej azywamy zbór wszystkch elemetów (zdarzeń elemetarych charakteryzujących sę badaą cechą opsywaą zmeą losową. Zbadae całej populacj (przeprowadzee tzw.

Bardziej szczegółowo

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ,,, ~ B, β ( β β ( ( Γ( β Γ + f ( Γ ( + ( + β + ( + β Γ + β Γ + Γ + β Γ + + β E Γ Γ β Γ Γ + + β Γ + Γ β + β β β Γ + β Γ + Γ + β Γ + + β E ( Γ Γ β Γ Γ + + β Γ + Γ β β + β Metoda mometów polega a przyrówau

Bardziej szczegółowo

Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski Różczkowae fukcj rzeczywstych welu zmeych rzeczywstych Matematyka Studum doktoracke KAE SGH Semestr let 8/9 R. Łochowsk Pochoda fukcj jedej zmeej e spojrzee Nech f : ( α, β ) R, α, β R, α < β Fukcja f

Bardziej szczegółowo

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH FUNKCJE DWÓCH MIENNYCH De. JeŜel kaŝdemu puktow (, ) ze zoru E płaszczz XY przporządkujem pewą lczę rzeczwstą z, to mówm, Ŝe a zorze E określoa została ukcja z (, ). Gd zór E e jest wraźe poda, sprawdzam

Bardziej szczegółowo

Typ może być dowolny. //realizacja funkcji zamiana //przestawiajacej dwa elementy //dowolnego typu void zamiana(int &A, int &B) { int t=a; A=B; B=t; }

Typ może być dowolny. //realizacja funkcji zamiana //przestawiajacej dwa elementy //dowolnego typu void zamiana(int &A, int &B) { int t=a; A=B; B=t; } Idea: Wyzaczamy ameszy elemet w cągu tablcy zameamy go mescam z elemetem perwszym, astępe z pozostałego cągu wyberamy elemet ameszy ustawamy go a druge mesce tablcy zmeamy, td. Realzaca w C++ vod seleca

Bardziej szczegółowo

Wykłady z Analizy rzeczywistej i zespolonej w Matematyce stosowanej. Literatura. W. Rudin: Podstawy analizy matematycznej, PWN, Warszawa, 1982.

Wykłady z Analizy rzeczywistej i zespolonej w Matematyce stosowanej. Literatura. W. Rudin: Podstawy analizy matematycznej, PWN, Warszawa, 1982. Wyłady z Aalzy rzeczywstej zespoloej w Matematyce stosowaej Lteratura W Rud: Podstawy aalzy matematyczej, PWN, Warszawa, 1982 W Rud: Aalza rzeczywsta zespoloa, PZWS, Warszawa, 1986 W Szabat: Wstęp do aalzy

Bardziej szczegółowo

Dokonajmy zestawienia wszystkich równań teorii sprężystości. 1. Różniczkowe równania równowagi (warunki Naviera)

Dokonajmy zestawienia wszystkich równań teorii sprężystości. 1. Różniczkowe równania równowagi (warunki Naviera) Wyład 4 Blas rówań teor srężystośc Dooamy zestawea wszystch rówań teor srężystośc Gra rówań. Różczowe rówaa rówowag (war Navera Lczba rówań Lczba ewadomych X 6 (. Zwąz geometrycze (rówaa Cachy ego ( 6

Bardziej szczegółowo

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych Portfel westycyy ćwczea Na odst. Wtold Jurek: Kostrukca aalza, rozdzał 4 dr Mchał Kooczyńsk Portfel złożoy z welu aerów wartoścowych. Zwrot ryzyko Ozaczea: w kwota ulokowaa rzez westora w aery wartoścowe

Bardziej szczegółowo

Regresja REGRESJA

Regresja REGRESJA Regresja 39. REGRESJA.. Regresja perwszego rodzaju Nech (, będze dwuwyarową zeą losową, dla które steje kowaracja. Nech E( y ozacza warukową wartość oczekwaą zdefowaą dla przypadku zeych losowych typu

Bardziej szczegółowo

Niech Φ oznacza funkcję zmiennej x zależną od n + 1 parametrów a 0, a 1, K, a n, tj.

Niech Φ oznacza funkcję zmiennej x zależną od n + 1 parametrów a 0, a 1, K, a n, tj. III. INTERPOLACJA 3.. Ogóe zadae terpoac Nech Φ ozacza fucę zmee x zaeżą od + parametrów a 0, a, K, a, t. Defca 3.. Zadae terpoac poega a oreśeu parametrów a ta, żeby da + da- ych par ( x, f ( x ( 0,,...,

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. 10. Funkcja Möbiusa

Matematyka dyskretna. 10. Funkcja Möbiusa Matematyka dyskreta 10. Fukcja Möbusa Defcja 10.1 Nech (P, ) będze zborem uporządkowaym. Mówmy, że zbór uporządkoway P jest lokale skończoy, jeśl każdy podzał [a, b] P jest skończoy, a, b P Uwaga 10.1

Bardziej szczegółowo

Lista 6. Kamil Matuszewski X X X X X X X X X X X X

Lista 6. Kamil Matuszewski X X X X X X X X X X X X Lsta 6 Kaml Matuszewsk 9..205 2 3 4 5 6 7 9 0 2 3 4 5 6 7 X X X X X X X X X X X X Zadae Lewa stroa: W delegacj możemy meć od do osób. Wyberamy ( k) osób a k sposobów wyberamy przewodczącego. k =.. węc

Bardziej szczegółowo

A B - zawieranie słabe

A B - zawieranie słabe NAZEWNICTWO: : rówoważość defcj : rówość defcj dla każdego steje! ZBIORY steje dokłade jede {,,,...} - całkowte * - całkowte be era - wmere - ujeme plus ero - recwste - espoloe A B - awerae słabe A :

Bardziej szczegółowo

D:\materialy\Matematyka na GISIP I rok DOC\07 Pochodne\8A.DOC 2004-wrz-15, 17: Obliczanie granic funkcji w punkcie przy pomocy wzoru Taylora.

D:\materialy\Matematyka na GISIP I rok DOC\07 Pochodne\8A.DOC 2004-wrz-15, 17: Obliczanie granic funkcji w punkcie przy pomocy wzoru Taylora. D:\maerialy\Maemayka a GISIP I rok DOC\7 Pochode\8ADOC -wrz-5, 7: 89 Obliczaie graic fukcji w pukcie przy pomocy wzoru Taylora Wróćmy do wierdzeia Taylora (wzory (-( Tw Szczególie waża dla dalszych R rozważań

Bardziej szczegółowo

Problemy fizyki matematycznej. Jadwiga Jędrzejczyk-Kubik Jerzy Wyrwał

Problemy fizyki matematycznej. Jadwiga Jędrzejczyk-Kubik Jerzy Wyrwał Problemy fzy maemaycze Jadwga Jędrzeczy-Kb Jerzy Wyrwał OPOL 7 3 WSTĘP.5. FORMUŁOWANI PROLMÓW FIZYKI MATMATYCZNJ (Jadwga Jędrzeczy-Kb).7.. lase zagadeń fzy... 7.. Rówaa worzące... 3.3. War brzegowe począowe....4.

Bardziej szczegółowo

Matematyczny opis ryzyka

Matematyczny opis ryzyka Aalza ryzyka kosztowego robót remotowo-budowlaych w warukach epełe formac Mgr ż Mchał Bętkowsk dr ż Adrze Powuk Wydzał Budowctwa Poltechka Śląska w Glwcach MchalBetkowsk@polslpl AdrzePowuk@polslpl Streszczee

Bardziej szczegółowo

11/22/2014 STRATEGIE MIESZANE - MOTYWACJA. ROZWAśMY PRZYKŁAD:

11/22/2014 STRATEGIE MIESZANE - MOTYWACJA. ROZWAśMY PRZYKŁAD: //4 Gry o sue zero - gry rozgrywae w strategach eszaych STRATEGIE IESZANE - OTYWACJA. ROZWAśY PRZYKŁAD: 5 DEFINICJA..6 Strategą eszaą π gracza P azyway kaŝdy rozkład prawdopodobeństwa określoy a zborze

Bardziej szczegółowo

Szeregi czasowe, modele DL i ADL, przyczynowość, integracja

Szeregi czasowe, modele DL i ADL, przyczynowość, integracja Szereg czasowe, modele DL ADL, rzyczyowość, egracja Szereg czasowy, o cąg realzacj zmeej losowej, owedzmy y, w kolejych okresach czasu: { y } T, co rówoważe możemy zasać: = 1 y = { y1, y,..., y T }. Najogólej

Bardziej szczegółowo

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację.

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację. Wrażlwość oblgacj Jedym z czyków ryzyka westowaa w oblgacje jest zmeość rykowych stóp procetowych. Iżyera fasowa dyspouje metodam pozwalającym zabezpeczyć portfel przed egatywym skutkam zma stóp procetowych.

Bardziej szczegółowo

Teoria Sygnałów. III rok Informatyki Stosowanej. Wykład 7 [ ] ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Analiza częstotliwościowa dyskretnych sygnałów cyfrowych

Teoria Sygnałów. III rok Informatyki Stosowanej. Wykład 7 [ ] ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Analiza częstotliwościowa dyskretnych sygnałów cyfrowych ora Sygałów III ro Ioray Sosowaj Wyła Rozważy sończoy sygał () spróboway z częsolwoścą : Aalza częsolwoścowa ysrych sygałów cyrowych p óra js wa razy węsza o częsolwośc asyalj a. Oblczy jgo rasorację Fourra.

Bardziej szczegółowo

... MATHCAD - PRACA 1/A

... MATHCAD - PRACA 1/A Nazwsko Imę (drukowaym) KOD: Dzeń+godz. (p. Śr) MATHCAD - PRACA /A. Stablcuj fukcję: f() = s() + /6. w przedzale od a do b z podzałem a rówych odcków. Sporządź wykres f() sprawdź, le ma mejsc zerowych.

Bardziej szczegółowo

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ 9 Cel ćwczea Ćwczee 9 WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANE PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ Celem ćwczea jest wyzaczee wartośc eerg rozpraszaej podczas zderzea cał oraz współczyka restytucj charakteryzującego

Bardziej szczegółowo

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = = 4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ ). W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,

Bardziej szczegółowo

Niezawodność. systemów nienaprawialnych. 1. Analiza systemów w nienaprawialnych. 2. System nienaprawialny przykładowe

Niezawodność. systemów nienaprawialnych. 1. Analiza systemów w nienaprawialnych. 2. System nienaprawialny przykładowe Nezawoość sysemów eaprawalych. Aalza sysemów w eaprawalych. Sysemy eaprawale - przykłaowe srukury ezawooścowe 3. Sysemy eaprawale - przykłay aalzy. Aalza sysemów w eaprawalych Sysem eaprawaly jes o sysem

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8 Stasław Cchock Natala Nehreecka Zajęca 7-8 . Testowae łączej stotośc wyraych regresorów. Założea klasyczego modelu regresj lowej 3. Własośc estymatora MNK w KMRL Wartość oczekwaa eocążoość estymatora Waracja

Bardziej szczegółowo

MODELE OBIEKTÓW W 3-D3 część

MODELE OBIEKTÓW W 3-D3 część WYKŁAD 5 MODELE OBIEKTÓW W -D część la wykładu: Kocepcja krzywej sklejaej Jedorode krzywe B-sklejae ejedorode krzywe B-sklejae owerzche Bezera, B-sklejae URBS 1. Kocepcja krzywej sklejaej Istotą z praktyczego

Bardziej szczegółowo

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym? Oblczae średej, odchylea tadardowego meday oraz kwartyl w zeregu zczegółowym rozdzelczym? Średa medaa ależą do etymatorów tzw. tedecj cetralej, atomat odchylee tadardowe to etymatorów rozprozea (dyperj)

Bardziej szczegółowo

FINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a.

FINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a. ODELE RYNKU KAPITAŁOWEGO odel jedowskaźkowy Sharpe a. odel ryku kaptałowego - CAP (Captal Asset Prcg odel odel wycey aktywów kaptałowych). odel APT (Arbtrage Prcg Theory Teora artrażu ceowego). odel jedowskaźkowy

Bardziej szczegółowo

METODY KOMPUTEROWE 1

METODY KOMPUTEROWE 1 MTODY KOMPUTROW WIADOMOŚCI WSTĘPN MTODA ULRA Mcał PŁOTKOWIAK Adam ŁODYGOWSKI Kosultacje aukowe dr z. Wtold Kąkol Pozań 00/00 MTODY KOMPUTROW WIADOMOŚCI WSTĘPN Metod umercze MN pozwalają a ormułowae matematczc

Bardziej szczegółowo

TMM-2 Analiza kinematyki manipulatora metodą analityczną

TMM-2 Analiza kinematyki manipulatora metodą analityczną Opracował: dr ż. Przemysław Szumńsk Laboratorum Teor Mechazmów Automatyka Robotyka, Mechatroka TMM- Aalza kematyk mapulatora metodą aaltyczą Celem ćwczea jest zapozae sę ze sposobem aalzy kematyk mechazmu

Bardziej szczegółowo

( ) WŁASNOŚCI MACIERZY

( ) WŁASNOŚCI MACIERZY .Kowalski własości macierzy WŁSNOŚC MCERZY Własości iloczyu i traspozycji a) możeie macierzy jest łącze, tz. (C) ()C, dlatego zapis C jest jedozaczy, b) możeie macierzy jest rozdziele względem dodawaia,

Bardziej szczegółowo

i i i = (ii) TAK sprawdzamy (i) (i) NIE

i i i = (ii) TAK sprawdzamy (i) (i) NIE Egzam uaruszy z aźdzera 009 r. Maemaya Fasowa Zadae ( ) a a& a ( Da) a&& ( Ia) a a&& D I a a&& a a ( ) && ( ) 0 a a a 0 ( ) a 4 0 ( ) a () K srawdzamy () ( ) a& a ( ) a ( ) a&& a&& ( ) a&& ( ) a&& () NIE

Bardziej szczegółowo

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

Planowanie eksperymentu pomiarowego I POLITECHNIKA ŚLĄSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA ENERGETYKI INSTYTUT MASZYN URZĄDZEŃ ENERGETYCZNYCH Plaowae eksperymetu pomarowego I Laboratorum merctwa (M 0) Opracował: dr ż. Grzegorz Wcak

Bardziej szczegółowo

f f x f, f, f / / / METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH niech N = 2 (2 równania różniczkowe zwyczajne liniowe I-rz.) lub jedno II-rzędu

f f x f, f, f / / / METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH niech N = 2 (2 równania różniczkowe zwyczajne liniowe I-rz.) lub jedno II-rzędu METODA RÓŻIC SKOŃCZOYCH (omówee a przykładze rówań lowych) ech ( rówaa różczkowe zwyczaje lowe I-rz.) lub jedo II-rzędu f / / p( x) f / + q( x) f + r( x) a x b, f ( a) α, f ( b) β dea: a satce argumetu

Bardziej szczegółowo

Modele wartości pieniądza w czasie

Modele wartości pieniądza w czasie Joaa Ceślak, Paula Bawej Modele wartośc peądza w czase Podstawowe pojęca ozaczea Kaptał (ag. prcpal), kaptał początkowy, wartośd początkowa westycj - peądze jake zostały wpłacoe a początku westycj (a początku

Bardziej szczegółowo

ELEMENTY SYSTEMÓW KOLEJKOWYCH

ELEMENTY SYSTEMÓW KOLEJKOWYCH .Kowalsi Wybrae zagadieia z rocesów sochasyczych EEMENTY SYSTEMÓW KOEJKOWYCH WYBRANE ZAGADNIENIA uca Kowalsi Warszawa 8 .Kowalsi Sysemy Obsługi ieraura:.kowalsi, maeriały dydaycze z rocesów sochasyczych.

Bardziej szczegółowo

21. CAŁKA KRZYWOLINIOWA NIESKIEROWANA. x = x(t), y = y(t), a < t < b,

21. CAŁKA KRZYWOLINIOWA NIESKIEROWANA. x = x(t), y = y(t), a < t < b, CAŁA RZYWOLINIOWA NIESIEROWANA rzywą o rówaiach parameryczych: = (), y = y(), a < < b, azywamy łukiem regularym (gładkim), gdy spełioe są asępujące waruki: a) fukcje () i y() mają ciągłe pochode, kóre

Bardziej szczegółowo

Obwody elektryczne. Stan ustalony i stan przejściowy. Metody analizy obwodów w stanie przejściowym. przejściowym. Stan ustalony i stan przejściowy

Obwody elektryczne. Stan ustalony i stan przejściowy. Metody analizy obwodów w stanie przejściowym. przejściowym. Stan ustalony i stan przejściowy Obody elerycze Meody aalzy obodó sae rzejścoym Wyład W obodze rąd sałego Warośc rądó aęć e legają zmae W obodze rąd zmeego Warośc średe secze rądó aęć e legają zmae Prądy aęca są fcjam oresoym o aej samej

Bardziej szczegółowo

Równania rekurencyjne

Równania rekurencyjne Rówaa reurecyje Ja stosować do przelczaa obetów obatoryczych? zaleźć zwąze reurecyjy, oblczyć la początowych wartośc, odgadąć ogóly wzór, tóry astępe udowaday stosując ducję ateatyczą. W etórych przypadach,

Bardziej szczegółowo

Matematyka II. x 3 jest funkcja

Matematyka II. x 3 jest funkcja Maemayka II WYKLD. Całka eozaczoa. Rachuek całkowy. Twerdzea o całkach eozaczoych. Całkowae wybraych klas fukcj. Całkowae fukcj wymerych. Całkowae fukcj rygoomeryczych.. Defcja fukcj perwoej. Fukcję F

Bardziej szczegółowo

Równania różniczkowe zwyczajne

Równania różniczkowe zwyczajne cał Padaows Isu Tecolog Iormacjc w Iżer Lądowej Wdał Iżer Lądowej Poleca Kraowsa Rówaa różcowe wcaje W ajprossm prpadu posuujem ucj jedej meej recwsej x w posac: ( x órej pocoda ( x ma spełać rówae dae

Bardziej szczegółowo

k k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2

k k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2 Pojęce przedzału ufośc Przyład: Rozważmy pewe rzad proces (tz. ta tórego lczba zajść podlega rozładow Possoa). W cągu pewego czasu zaobserwowao =3 tae zdarzea. Oceć możlwy przedzał lczby zdarzeń tego typu

Bardziej szczegółowo

R n. i stopa procentowa okresu bazowego, P wartość początkowa renty, F wartość końcowa renty. R(1 )

R n. i stopa procentowa okresu bazowego, P wartość początkowa renty, F wartość końcowa renty. R(1 ) Maeayka fasowa ubezpeczeowa Ćwczea 4 IE, I rok SS Tea: achuek re oęce rey Warość począkowa końcowa rey ey o sałych raach ea o zeych raach ea uogóoa osawowe poęca rachuku re ea es o cąg płaośc okoywaych

Bardziej szczegółowo

I. Elementy analizy matematycznej

I. Elementy analizy matematycznej WSTAWKA MATEMATYCZNA I. Elementy analzy matematycznej Pochodna funkcj f(x) Pochodna funkcj podaje nam prędkość zman funkcj: df f (x + x) f (x) f '(x) = = lm x 0 (1) dx x Pochodna funkcj podaje nam zarazem

Bardziej szczegółowo

ZMIENNE LOSOWE WIELOWYMIAROWE

ZMIENNE LOSOWE WIELOWYMIAROWE L.Kowals Zmee losowe welowmarowe ( ΩS P ZMIENNE LOSOWE WIELOWMIAROWE - ustaloa przestrzeń probablstcza. (... - zmea losowa - wmarowa (wetor losow cąg losow. : Ω R (fuca borelowsa P : Β R [0 - rozład zmee

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r. Zadae. W ure zajduje sę 5 kul, z których 5 jest bałych czarych. Losujemy bez zwracaa kolejo po jedej kul. Kończymy losowae w momece, kedy wycągęte zostaą wszystke czare kule. Oblcz wartość oczekwaą lczby

Bardziej szczegółowo

Funkcja generująca rozkład (p-two)

Funkcja generująca rozkład (p-two) Fucja geerująca rozład (p-wo Defiicja: Fucją geerującą rozład (prawdopodobieńswo (FGP dla zmieej losowej przyjmującej warości całowie ieujeme, azywamy: [ ] g E P Twierdzeie: (o jedozaczości Jeśli i są

Bardziej szczegółowo

Projekt 2 2. Wielomiany interpolujące

Projekt 2 2. Wielomiany interpolujące Proekt Weloma terpoluące Rodzae welomaów terpoluącc uma edomaów Nec w przedzale a, b określoa będze fukca f: ec będze ustaloc m wartośc argumetu :,,, m, m L prz czm: < < L < < m m Pukt o tc odcztac azwa

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5 Stasław Cchock Natala Nehreecka Zajęca 5 . Testowae łączej stotośc wyraych regresorów. Założea klasyczego modelu regresj lowej 3. Własośc estymatora MNK w KMRL Wartośd oczekwaa eocążoośd estymatora Waracja

Bardziej szczegółowo

Znajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek

Znajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek Zajdowaie pozostałych pierwiastków liczby zespoloej, gdy zay jest jede pierwiastek 1 Wprowadzeie Okazuje się, że gdy zamy jede z pierwiastków stopia z liczby zespoloej z, to pozostałe pierwiastki możemy

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD ESTYMACJA PUNKTOWA Nech - ezay parametr rozkładu cechy X. Wartość parametru będzemy estymować (przyblżać) a podstawe elemetowej próby. - wyberamy statystykę U o rozkładze

Bardziej szczegółowo

Laboratorium Metod Statystycznych ĆWICZENIE 2 WERYFIKACJA HIPOTEZ I ANALIZA WARIANCJI

Laboratorium Metod Statystycznych ĆWICZENIE 2 WERYFIKACJA HIPOTEZ I ANALIZA WARIANCJI Laboatoum Metod tatystyczych ĆWICZENIE WERYFIKACJA HIPOTEZ I ANALIZA WARIANCJI Oacowała: Katazya tąo Weyfkaca hotez Hoteza statystycza to dowole zyuszczee dotyczące ozkładu oulac. Wyóżamy hotezy: aametycze

Bardziej szczegółowo

FUNKCJE ZMIENNYCH LOSOWYCH. Uwagi o rozkładzie funkcji zmiennej losowej jednowymiarowej.

FUNKCJE ZMIENNYCH LOSOWYCH. Uwagi o rozkładzie funkcji zmiennej losowej jednowymiarowej. L.Kowals Fucje zmeych losowych FUNKCJE ZMIENNYCH LOSOWYCH Uwag o rozładze fucj zmeej losowej jedowymarowej. Jeśl - soowa, o fucj prawdopodobeńswa P( x ) p, g - dowola o fucja prawdopodobeńswa zmeej losowej

Bardziej szczegółowo

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m Zadae Każda ze zmeych losowych,, 9 ma rozkład ormaly z ezaą wartoścą oczekwaą m waracją, a każda ze zmeych losowych Y, Y,, Y9 rozkład ormaly z ezaą wartoścą oczekwaą m waracją 4 Założoo, że wszystke zmee

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analza zagadneń różnczkowych 1. Układy równań lnowych P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letn 2006/07 Podstawowe fakty Równane Ax = b, x,

Bardziej szczegółowo

Wymiarowanie bezpieczeństwa ruchu lotniczego pojemność sektora, płynność

Wymiarowanie bezpieczeństwa ruchu lotniczego pojemność sektora, płynność -6- yarowae bezpeczeńswa ruchu loczego poeość seora płyość eoy geoerycze wspoagae orolera ruchu loczego saź zwązae z zw. poeoścą seora orol saź aośc ruchu loczego płyość ruchu asyala lczba operac loczych

Bardziej szczegółowo

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min Fukca warogodośc Nech będze daa próba losowa prosta o lczebośc z rozkładu f (x;. Fukcą warogodośc dla próby x azywamy welkość: ( x; f ( x ; L Twerdzee (Cramera-Rao: Mmala wartość warac m dowolego eobcążoego

Bardziej szczegółowo

SPOŁECZNA AKDAEMIA NAUK W ŁODZI

SPOŁECZNA AKDAEMIA NAUK W ŁODZI SPOŁECZNA AKDAEMIA NAUK W ŁODZI KIERUNEK STUDIÓW: ZARZĄDZANIE PRZEDMIOT: METODY ILOŚCIOWE W ZARZĄDZANIU (MATERIAŁ POMOCNICZY PRZEDMIOT PODSTAWOWY ) Łódź Sps treśc Moduł Wprowadzee do metod loścowych w

Bardziej szczegółowo

Portfel. Portfel pytania. Portfel pytania. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 2. Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem

Portfel. Portfel pytania. Portfel pytania. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 2. Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Katedra Ietycj Faoych Zarządzaa yzykem Aalza Zarządzae Portfelem cz. Dr Katarzya Kuzak Co to jet portfel? Portfel grupa aktyó (trumetó faoych, aktyó rzeczoych), które zotały yelekcjooae, którym ależy zarządzać

Bardziej szczegółowo

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10) Tablca Galtoa. Mechaczy model rozkładu ormalego (M) I. Zestaw przyrządów: Tablca Galtoa, komplet kulek sztuk. II. Wykoae pomarów.. Wykoać 8 pomarów, wrzucając kulk pojedyczo.. Uporządkować wyk pomarów,

Bardziej szczegółowo

Macierze hamiltonianu kp

Macierze hamiltonianu kp Macere halonanu p acer H a, dla wranego, war 44 lu 88 jeśl were jao u n r uncje s>; X>, Y>, Z>, cl uncje ransorujące sę według repreenacj grp weora alowego Γ j. worące aę aej repreenacj - o ora najardej

Bardziej szczegółowo

R j v tj, j=1. jest czynnikiem dyskontującym odpowiadającym efektywnej stopie oprocentowania i.

R j v tj, j=1. jest czynnikiem dyskontującym odpowiadającym efektywnej stopie oprocentowania i. c 27 Rafał Kucharsk Rety Wartość beżącą cągu kaptałów: {R t R 2 t 2 R t } gdze R jest kwotą omalą płacoą w chwl t = oblczamy jako sumę zdyskotowaych płatośc: przy czym = + R j tj j= jest czykem dyskotującym

Bardziej szczegółowo

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA Ćwczee 8 TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA 8.. Cel ćwczea Celem ćwczea jest wyzaczee statyczego współczyka tarca pomędzy walcową powerzchą cała a opasującą je lą. Poadto a drodze eksperymetalej

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów.

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów. Pradopodobeństo statystya 6..3r. Zadae. Rzucamy symetryczą moetą ta długo aż dóch olejych rzutach pojaą sę resz. Oblcz artość oczeaą lczby yoaych rzutó. (A) 7 (B) 8 (C) 9 (D) (E) 6 Wsazóa: jeśl rzuce umer

Bardziej szczegółowo

5. Obiegi wielostopniowe (kaskadowe). Metoda obliczania obiegów kaskadowych.

5. Obiegi wielostopniowe (kaskadowe). Metoda obliczania obiegów kaskadowych. . Chrw, Pdtawy Krge, wyład 8.. Obeg weltwe (aadwe). etda blczaa begów aadwych. W ażdym, dwle mlwaym begu rgeczym mża wyróżć te, w tórych wytwarzaa jet mc chłdcza rzez realzację jedyczeg rceu termdyamczeg.

Bardziej szczegółowo

Badania Operacyjne (dualnośc w programowaniu liniowym)

Badania Operacyjne (dualnośc w programowaniu liniowym) Badaa Operacye (dualośc w programowau lowym) Zadae programowaa lowego (PL) w postac stadardowe a maksmum () c x = max, podczas gdy spełoe są erówośc () ax = b ( m ), x 0 ( ) Zadae programowaa lowego (PL)

Bardziej szczegółowo

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. Maemayka ubezpeczeń mająkowych 7.05.00 r. Zadane. Pewne ryzyko generuje jedną szkodę z prawdopodobeńswem q, zaś zero szkód z prawdopodobeńswem ( q). Ubezpeczycel pokrywa nadwyżkę szkody ponad udzał własny

Bardziej szczegółowo

Niezawodność i diagnostyka Kierunek AiR, sem. V, rok. ak. 2010/11 STRUKTURY I MIARY PROBABILISTYCZNE SYSTEMÓW METODA DRZEWA (STANÓW) NIEZDATNOŚCI

Niezawodność i diagnostyka Kierunek AiR, sem. V, rok. ak. 2010/11 STRUKTURY I MIARY PROBABILISTYCZNE SYSTEMÓW METODA DRZEWA (STANÓW) NIEZDATNOŚCI Nezawodość dagosyka Keruek, sem. V, rok. ak. 00/ STUKTUY I MIY POILISTYCZNE SYSTEMÓW METOD DZEW STNÓW NIEZDTNOŚCI. Srukury obeków złożoych ch rerezeace Wsółczese obeky sysemy echcze, a szczególe wększe

Bardziej szczegółowo

Immunizacja portfela

Immunizacja portfela Immuzaja porfela Sraega mmuzaj porfelowej [Redgo 9] polega a sworzeu porfela srumeów sało upoowh spełająego dwa waru: - spade e srumeów fasowh wwoła wzrosem sóp spo jes w peł reompesowa przez wzros dohodów

Bardziej szczegółowo

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki) Podstawy aalzy epewośc pomarowych (I Pracowa Fzyk) Potr Cygak Zakład Fzyk Naostruktur Naotecholog Istytut Fzyk UJ Pok. 47 Tel. 0-663-5838 e-mal: potr.cygak@uj.edu.pl Potr Cygak 008 Co to jest błąd pomarowy?

Bardziej szczegółowo

ĆWICZENIE 3 ANALIZA WSPÓŁZALEŻNOŚCI ZJAWISK MASOWYCH

ĆWICZENIE 3 ANALIZA WSPÓŁZALEŻNOŚCI ZJAWISK MASOWYCH Laboaoum eod aczch ĆWICZENIE 3 ANALIZA WPÓŁZALEŻNOŚCI ZJAWIK AOWCH Jedo wozące zboowość chaaezowae ą zazwcza za pomocą welu cech óe wzaeme ę wauuą. Celem aalz wpółzależośc e wedzee cz mędz badam cecham

Bardziej szczegółowo

ZAAWANSOWANE TECHNIKI PRZETWARZANIA SYGNAŁÓW W TELEKOMUNIKACJI LABORATORIUM

ZAAWANSOWANE TECHNIKI PRZETWARZANIA SYGNAŁÓW W TELEKOMUNIKACJI LABORATORIUM POLITCHNIKA WARSZAWSKA WYDZIAŁ LKTRONIKI I TCHNIK INFORMACYJNYCH INSTYTUT TLKOMUNIKACJI ZAAWANSOWAN TCHNIKI PRZTWARZANIA SYGNAŁÓW W TLKOMUNIKACJI LABORATORIUM ĆWICZNI NR RPRZNTACJA ORTOGONALNA SYGNAŁÓW.

Bardziej szczegółowo

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

Wykład FIZYKA I. 2. Kinematyka punktu materialnego.  Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak Dr hab. iż. Władysław Arur Woźiak Wykład FIZYKA I. Kiemayka puku maerialego Dr hab. iż. Władysław Arur Woźiak Isyu Fizyki Poliechiki Wrocławskiej hp://www.if.pwr.wroc.pl/~woziak/fizyka1.hml Dr hab. iż.

Bardziej szczegółowo

T. Hofman, Wykłady z Termodynamiki technicznej i chemicznej, Wydział Chemiczny PW, kierunek: Technologia chemiczna, sem.

T. Hofman, Wykłady z Termodynamiki technicznej i chemicznej, Wydział Chemiczny PW, kierunek: Technologia chemiczna, sem. . Hofma Wyłady z ermodyam techczej chemczej Wydzał Chemczy PW erue: echologa chemcza sem.3 215/216 WYKŁAD 3-4. D. Blase reatorów chemczych E. II zasada termodyam F. Kosewecje zasad termodyam D. BILANE

Bardziej szczegółowo

ó ę ą ż ż ś ść Ó Ś ż Ó Ś ę ą żć ó ż Ó ż Ó ó ó ż Ó ż ó ą ą Ą ś ą ż ó ó ż ę Ć ż ż ż Ó ó ó ó ę ż ę Ó ż ę ż Ó Ę Ó ó Óś Ś ść ę ć Ś ę ąć śó ą ę ęż ó ó ż Ś ż

ó ę ą ż ż ś ść Ó Ś ż Ó Ś ę ą żć ó ż Ó ż Ó ó ó ż Ó ż ó ą ą Ą ś ą ż ó ó ż ę Ć ż ż ż Ó ó ó ó ę ż ę Ó ż ę ż Ó Ę Ó ó Óś Ś ść ę ć Ś ę ąć śó ą ę ęż ó ó ż Ś ż Ó śó ą ę Ę śćś ść ę ą ś ó ą ó Ł Ó ż Ś ą ś Ó ą ć ó ż ść śó ą Óść ó ż ż ą Ś Ś ż Ó ą Ó ą Ć Ś ż ó ż ę ąś ó ć Ś Ó ó ś ś ś ó Ó ś Ź ż ą ó ą żą śó Ś Ó Ś ó Ś Ś ąś Ó ó ę ą ż ż ś ść Ó Ś ż Ó Ś ę ą żć ó ż Ó ż Ó ó ó

Bardziej szczegółowo

Ę ę ę Łó-ź ----

Ę ę ę Łó-ź ---- -Ę- - - - - - -ę- ę- - Łó-ź -ś - - ó -ą-ę- - -ł - -ą-ę - Ń - - -Ł - - - - - -óż - - - - - - - - - - -ż - - - - - -ś - - - - ł - - - -ą-ę- - - - - - - - - - -ę - - - - - - - - - - - - - ł - - Ł -ń ł - -

Bardziej szczegółowo

EKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą.

EKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą. Joaa Ceślak, aula Bawej ESTREA FUNCJI ESTREA FUNCJI JEDNEJ ZIENNEJ Otoczeem puktu R jest każdy przedzał postac,+, gdze >. Sąsedztwem puktu jest każdy zbór postac,,+, gdze >. Nech R, : R oraz ech. De. ówmy,

Bardziej szczegółowo

6. *21!" 4 % rezerwy matematycznej. oraz (ii) $ :;!" "+!"!4 oraz "" % & "!4! " )$!"!4 1 1!4 )$$$ " ' ""

6. *21! 4 % rezerwy matematycznej. oraz (ii) $ :;! +!!4 oraz  % & !4!  )$!!4 1 1!4 )$$$  ' Memy fow 09..000 r. 6. *!" ( orz ( 4 % rezerwy memycze $ :;!" "+!"!4 orz "" % & "!4! " $!"!4!4 $$$ " ' "" V w dowole chwl d e wzorem V 0 0. &! "! "" 4 < ; ;!" 4 $%: ; $% ; = > %4( $;% 7 4'8 A..85 B..90

Bardziej szczegółowo