O zbiorach małych w polskich grupach abelowych
|
|
- Joanna Kozak
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 O zbiorach małych w polskich grupach abelowych Eliza Jabłońska Katedra Matematyki Politechniki Rzeszowskiej Warsztaty z Analizy Rzeczywistej, Konopnica 2016 E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
2 Wstęp [Ch] J.P.R. Christensen, On sets of Haar measure zero in abelian Polish groups, Israel J. Math. 13 (1972), E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
3 Wstęp [Ch] J.P.R. Christensen, On sets of Haar measure zero in abelian Polish groups, Israel J. Math. 13 (1972), Christensen zdefiniował zbiory zerowe Haara w polskich grupach abelowych (ośrodkowa, zupełna metryczna grupa abelowa) w taki sposób, że w grupach lokalnie zwartych pojęcie to jest równoważne definicji zbioru miary Haara zero. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
4 Wstęp [Ch] J.P.R. Christensen, On sets of Haar measure zero in abelian Polish groups, Israel J. Math. 13 (1972), Christensen zdefiniował zbiory zerowe Haara w polskich grupach abelowych (ośrodkowa, zupełna metryczna grupa abelowa) w taki sposób, że w grupach lokalnie zwartych pojęcie to jest równoważne definicji zbioru miary Haara zero. [D] U.B. Darji, On Haar meager sets, Topology Appl. 160 (2013), E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
5 Wstęp [Ch] J.P.R. Christensen, On sets of Haar measure zero in abelian Polish groups, Israel J. Math. 13 (1972), Christensen zdefiniował zbiory zerowe Haara w polskich grupach abelowych (ośrodkowa, zupełna metryczna grupa abelowa) w taki sposób, że w grupach lokalnie zwartych pojęcie to jest równoważne definicji zbioru miary Haara zero. [D] U.B. Darji, On Haar meager sets, Topology Appl. 160 (2013), Darji zdefiniował zbiory I kat. Haara w polskich grupach abelowych, które są tożsame ze zbiorami pierwszej kategorii Baire a w grupach lokalnie zwartych. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
6 Wstęp [Ch] J.P.R. Christensen, On sets of Haar measure zero in abelian Polish groups, Israel J. Math. 13 (1972), Christensen zdefiniował zbiory zerowe Haara w polskich grupach abelowych (ośrodkowa, zupełna metryczna grupa abelowa) w taki sposób, że w grupach lokalnie zwartych pojęcie to jest równoważne definicji zbioru miary Haara zero. [D] U.B. Darji, On Haar meager sets, Topology Appl. 160 (2013), Darji zdefiniował zbiory I kat. Haara w polskich grupach abelowych, które są tożsame ze zbiorami pierwszej kategorii Baire a w grupach lokalnie zwartych. X jest polską grupą abelową E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
7 Wstęp [Ch] J.P.R. Christensen, On sets of Haar measure zero in abelian Polish groups, Israel J. Math. 13 (1972), Christensen zdefiniował zbiory zerowe Haara w polskich grupach abelowych (ośrodkowa, zupełna metryczna grupa abelowa) w taki sposób, że w grupach lokalnie zwartych pojęcie to jest równoważne definicji zbioru miary Haara zero. [D] U.B. Darji, On Haar meager sets, Topology Appl. 160 (2013), Darji zdefiniował zbiory I kat. Haara w polskich grupach abelowych, które są tożsame ze zbiorami pierwszej kategorii Baire a w grupach lokalnie zwartych. X jest polską grupą abelową HN X := {A X : A jest zbiorem zerowym Haara} E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
8 Wstęp [Ch] J.P.R. Christensen, On sets of Haar measure zero in abelian Polish groups, Israel J. Math. 13 (1972), Christensen zdefiniował zbiory zerowe Haara w polskich grupach abelowych (ośrodkowa, zupełna metryczna grupa abelowa) w taki sposób, że w grupach lokalnie zwartych pojęcie to jest równoważne definicji zbioru miary Haara zero. [D] U.B. Darji, On Haar meager sets, Topology Appl. 160 (2013), Darji zdefiniował zbiory I kat. Haara w polskich grupach abelowych, które są tożsame ze zbiorami pierwszej kategorii Baire a w grupach lokalnie zwartych. X jest polską grupą abelową HN X := {A X : A jest zbiorem zerowym Haara} HM X := {A X : A jest zbiorem I kat. Haara} E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
9 Wstęp [Ch] J.P.R. Christensen, On sets of Haar measure zero in abelian Polish groups, Israel J. Math. 13 (1972), Christensen zdefiniował zbiory zerowe Haara w polskich grupach abelowych (ośrodkowa, zupełna metryczna grupa abelowa) w taki sposób, że w grupach lokalnie zwartych pojęcie to jest równoważne definicji zbioru miary Haara zero. [D] U.B. Darji, On Haar meager sets, Topology Appl. 160 (2013), Darji zdefiniował zbiory I kat. Haara w polskich grupach abelowych, które są tożsame ze zbiorami pierwszej kategorii Baire a w grupach lokalnie zwartych. X jest polską grupą abelową HN X := {A X : A jest zbiorem zerowym Haara} HM X := {A X : A jest zbiorem I kat. Haara} M X := {A X : A jest zbiorem I kat. Baire a} E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
10 Wstęp Definicja (Darji [D]) Zbiór A X nazywamy I kat. Haara jeśli istnieje zbiór borelowski B A, przestrzeń metryczna zwarta K oraz ciągła funkcja f : K X, że zbiór f 1 (B + x) jest I kat. w K dla wszystkich x X. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
11 Wstęp Definicja (Darji [D]) Zbiór A X nazywamy I kat. Haara jeśli istnieje zbiór borelowski B A, przestrzeń metryczna zwarta K oraz ciągła funkcja f : K X, że zbiór f 1 (B + x) jest I kat. w K dla wszystkich x X. Twierdzenie 1 (Christensen [Ch]) Rodzina HN X jest σ-ideałem w X. Jeśli ponadto X jest lokalnie zwarta, to HN X jest rodziną zbiorów miary Haara zero. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
12 Wstęp Definicja (Darji [D]) Zbiór A X nazywamy I kat. Haara jeśli istnieje zbiór borelowski B A, przestrzeń metryczna zwarta K oraz ciągła funkcja f : K X, że zbiór f 1 (B + x) jest I kat. w K dla wszystkich x X. Twierdzenie 1 (Christensen [Ch]) Rodzina HN X jest σ-ideałem w X. Jeśli ponadto X jest lokalnie zwarta, to HN X jest rodziną zbiorów miary Haara zero. Twierdzenie 1* (Darji [D]) Rodzina HM X jest σ-ideałem w X. Jeśli ponadto X jest lokalnie zwarta, to HM X = M X ; w przeciwnym razie HM X M X. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
13 Twierdzenia typu Piccard Twierdzenie 2 (Christensen [Ch]) Dla każdego uniwersalnie mierzalnego zbioru A HN X zbiór {x X : (A + x) A HN X } jest otoczeniem zera w X. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
14 Twierdzenia typu Piccard Twierdzenie 2 (Christensen [Ch]) Dla każdego uniwersalnie mierzalnego zbioru A HN X zbiór jest otoczeniem zera w X. {x X : (A + x) A HN X } [J1] E. Jabłońska, Some analogies between Haar meager sets and Haar null sets in abelian Polish groups, J. Math. Anal. Appl. 421 (2015), E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
15 Twierdzenia typu Piccard Twierdzenie 2 (Christensen [Ch]) Dla każdego uniwersalnie mierzalnego zbioru A HN X zbiór jest otoczeniem zera w X. {x X : (A + x) A HN X } [J1] E. Jabłońska, Some analogies between Haar meager sets and Haar null sets in abelian Polish groups, J. Math. Anal. Appl. 421 (2015), Twierdzenie 2* (J. [J1]) Dla każdego borelowskiego zbioru A HM X zbiór jest otoczeniem zera w X. {x X : (A + x) A HM X } E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
16 Twierdzenia typu Piccard [G] Z. Gajda, Christensen measurability of polynomial functions and convex functions of higher orders, Ann. Polon. Math. 47 (1986), E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
17 Twierdzenia typu Piccard [G] Z. Gajda, Christensen measurability of polynomial functions and convex functions of higher orders, Ann. Polon. Math. 47 (1986), Twierdzenie 3 (Gajda [G]) Dla każdego n N oraz zbioru uniwersalnie mierzalnego A HN X zbiór {x X : (A + kx) HN X } jest otoczeniem zera w X. k { n,,...,n} E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
18 Twierdzenia typu Piccard [G] Z. Gajda, Christensen measurability of polynomial functions and convex functions of higher orders, Ann. Polon. Math. 47 (1986), Twierdzenie 3 (Gajda [G]) Dla każdego n N oraz zbioru uniwersalnie mierzalnego A HN X zbiór {x X : (A + kx) HN X } jest otoczeniem zera w X. k { n,,...,n} Twierdzenie 3* (J. [to appear]) Dla każdego n N oraz zbioru borelowskiego A HM X zbiór {x X : jest otoczeniem zera w X. k { n,,...,n} (A + kx) HM X } E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
19 Twierdzenia typu Piccard [ChF] J.P.R. Christensen, P. Fischer, Small sets and a class of general functional equations, Aequationes Math. 33 (1987), E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
20 Twierdzenia typu Piccard [ChF] J.P.R. Christensen, P. Fischer, Small sets and a class of general functional equations, Aequationes Math. 33 (1987), Twierdzenie 4 (Christensen & Fischer [ChF]) Niech A HN X będzie zbiorem uniwersalnie mierzalnym. Wtedy N {(x 1,..., x N ) X N : A (A + x i ) HN X } i=1 jest otoczeniem zera w X N dla dowolnego N N. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
21 Twierdzenia typu Piccard [J2] E. Jabłońska, A theorem of Piccard s type in abelian Polish groups, Anal. Math. 42 (2016), (in print). E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
22 Twierdzenia typu Piccard [J2] E. Jabłońska, A theorem of Piccard s type in abelian Polish groups, Anal. Math. 42 (2016), (in print). Twierdzenie 4* (J. [J2]) Niech A HM X będzie zbiorem borelowskim. Wtedy N {(x 1,..., x N ) X N : A (A + x i ) HM X } i=1 jest otoczeniem zera w X N dla dowolnego N N. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
23 Inne podobieństwa Wniosek Jeśli X nie jest lokalnie zwarta, to każdy zbiór σ-zwarty jest zbiorem zerowym Haara oraz zbiorem I kat. Haara. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
24 Inne podobieństwa Wniosek Jeśli X nie jest lokalnie zwarta, to każdy zbiór σ-zwarty jest zbiorem zerowym Haara oraz zbiorem I kat. Haara. Fakt Każdy zbiór zawierający pewne przesunięcie każdego zbioru zwartego nie jest zbiorem zerowym Haara ani zbiorem I kat. Haara. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
25 Inne podobieństwa [MS] E. Matou sková and C. Stegall, A characterization of reflexive Banach spaces, Proc. Amer. Math. Soc. 124 (1996), E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
26 Inne podobieństwa [MS] E. Matou sková and C. Stegall, A characterization of reflexive Banach spaces, Proc. Amer. Math. Soc. 124 (1996), [M] E. Matou sková, Convexity and Haar null sets, Proc. Amer. Math. Soc. 125 (1997), E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
27 Inne podobieństwa [MS] E. Matou sková and C. Stegall, A characterization of reflexive Banach spaces, Proc. Amer. Math. Soc. 124 (1996), [M] E. Matou sková, Convexity and Haar null sets, Proc. Amer. Math. Soc. 125 (1997), Twierdzenie 5 (Matou sková & Stegall [MS], Matou sková [M]) Każda ośrodkowa nierefleksywna przestrzeń Banacha zawiera pewnien domknięty zbiór wypukły o pustym wnętrzu, który nie jest zbiorem zerowym Haara. W każdej ośrodkowej superrefleksywnej przestrzeni Banacha domknięte, nigdziegęste zbiory wypukłe są zbiorami zerowymi Haara. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
28 Inne podobieństwa Twierdzenie 5* (J. [to appear]) Każda ośrodkowa nierefleksywna przestrzeń Banacha zawiera pewnien domknięty zbiór wypukły o pustym wnętrzu, który nie jest I kat. Haara. W każdej ośrodkowej superrefleksywnej przestrzeni Banacha domknięte, nigdziegęste zbiory wypukłe są zbiorami I kat. Haara. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
29 Inne podobieństwa [MZ] E. Matou sková, M. Zelený, A note on intersections of non Haar null sets, Colloq. Math. 96 (2003), 1-4. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
30 Inne podobieństwa [MZ] E. Matou sková, M. Zelený, A note on intersections of non Haar null sets, Colloq. Math. 96 (2003), 1-4. Twierdzenie 6 (Matou sková & Zelený [MZ]) Jeśli X nie jest lokalnie zwarta, to istnieją takie domknięte zbiory A, B HN X, że zbiór (A + x) B jest zwarty dla każdego x X. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
31 Inne podobieństwa [MZ] E. Matou sková, M. Zelený, A note on intersections of non Haar null sets, Colloq. Math. 96 (2003), 1-4. Twierdzenie 6 (Matou sková & Zelený [MZ]) Jeśli X nie jest lokalnie zwarta, to istnieją takie domknięte zbiory A, B HN X, że zbiór (A + x) B jest zwarty dla każdego x X. Twierdzenie 6* (J. [J2]) Jeśli X nie jest lokalnie zwarta, to istnieją takie domknięte zbiory A, B HM X, że zbiór (A + x) B jest zwarty dla każdego x X. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
32 Inne podobieństwa [D1] P. Dodos, Dichotomies of the set of test measures of a Haar null set, Israel J. Math. 144 (2004), E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
33 Inne podobieństwa [D1] P. Dodos, Dichotomies of the set of test measures of a Haar null set, Israel J. Math. 144 (2004), Twierdzenie 7 (Dodos [D1]) Jeśli X nie jest lokalnie zwarta, a G jest σ-zwartą podgrupą grupy X, to istnieje taki G-niezmienniczy zbiór F σ w X (tzn. F + G F ), który nie jest zbiorem zerowym Haara, ani też dopełnieniem do żadnego zbioru zerowego Haara. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
34 Inne podobieństwa [D1] P. Dodos, Dichotomies of the set of test measures of a Haar null set, Israel J. Math. 144 (2004), Twierdzenie 7 (Dodos [D1]) Jeśli X nie jest lokalnie zwarta, a G jest σ-zwartą podgrupą grupy X, to istnieje taki G-niezmienniczy zbiór F σ w X (tzn. F + G F ), który nie jest zbiorem zerowym Haara, ani też dopełnieniem do żadnego zbioru zerowego Haara. Twierdzenie 7* (J. [J2]) Jeśli X nie jest lokalnie zwarta, a G jest σ-zwartą podgrupą grupy X, to istnieje taki G-niezmienniczy zbiór F σ w X, który nie jest zbiorem I kat. Haara, ani też dopełnieniem do żadnego zbioru I kat. Haara. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
35 Inne podobieństwa [B] T. Banakh, The closed Steinhaus properties of σ-ideals on topological groups, arxiv: v1 [math.gn] 30 Sep 2015 E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
36 Inne podobieństwa [B] T. Banakh, The closed Steinhaus properties of σ-ideals on topological groups, arxiv: v1 [math.gn] 30 Sep 2015 Niech I będzie ideałem zbiorów A X o następującej własności: istnieje taki zbiór zwarty K X, że zbiór K (x + A) jest I kat. w K dla każdego x X. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
37 Inne podobieństwa [B] T. Banakh, The closed Steinhaus properties of σ-ideals on topological groups, arxiv: v1 [math.gn] 30 Sep 2015 Niech I będzie ideałem zbiorów A X o następującej własności: istnieje taki zbiór zwarty K X, że zbiór K (x + A) jest I kat. w K dla każdego x X. Twierdzenie 8 (Banakh [B]) Każdy domknięty zbiór zerowy Haara należy do I. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
38 Inne podobieństwa [B] T. Banakh, The closed Steinhaus properties of σ-ideals on topological groups, arxiv: v1 [math.gn] 30 Sep 2015 Niech I będzie ideałem zbiorów A X o następującej własności: istnieje taki zbiór zwarty K X, że zbiór K (x + A) jest I kat. w K dla każdego x X. Twierdzenie 8 (Banakh [B]) Każdy domknięty zbiór zerowy Haara należy do I. Twierdzenie 8* (Banakh [B]) Każdy domknięty zbiór I kat. Haara należy do I. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
39 Uwagi końcowe Definicja Christensena [Ch] Zbiór A X jest zerowy Haara jeśli istnieje uniwersalnie mierzalny zbiór B A oraz borelowska miara probabilistyczna µ na X, że µ(x + B) = 0 dla każdego x X. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
40 Uwagi końcowe Definicja Christensena [Ch] Zbiór A X jest zerowy Haara jeśli istnieje uniwersalnie mierzalny zbiór B A oraz borelowska miara probabilistyczna µ na X, że µ(x + B) = 0 dla każdego x X. Definicja Darji ego [D] Zbiór A X jest I kat. Haara jeśli istnieje zbiór borelowski B A, przestrzeń metryczna zwarta K i funkcja ciągła f : K X, że f 1 (B + x) M K dla każdego x X. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
41 Uwagi końcowe Definicja Christensena [Ch] Zbiór A X jest zerowy Haara jeśli istnieje uniwersalnie mierzalny zbiór B A oraz borelowska miara probabilistyczna µ na X, że µ(x + B) = 0 dla każdego x X. Definicja Darji ego [D] Zbiór A X jest I kat. Haara jeśli istnieje zbiór borelowski B A, przestrzeń metryczna zwarta K i funkcja ciągła f : K X, że f 1 (B + x) M K dla każdego x X. To znaczy, że każdy zbiór zerowy Haara ma tylko jeden parametr poświadczający miarę testującą; każdy zbiór I kat. Haara ma dwa parametry poświadczające poświadczającą przestrzeń oraz poświadczającą funkcję. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
42 Uwagi końcowe Proposition 1 (J. [to appear]) Zbiór borelowski B X jest I kat. Haara wtedy i tylko wtedy, gdy istnieje taka ciągła funkcja f : 2 ω X, że f 1 (B + x) jest zbiorem I kat. w 2 ω dla każdego x X. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
43 Uwagi końcowe Proposition 1 (J. [to appear]) Zbiór borelowski B X jest I kat. Haara wtedy i tylko wtedy, gdy istnieje taka ciągła funkcja f : 2 ω X, że f 1 (B + x) jest zbiorem I kat. w 2 ω dla każdego x X. Zatem każdy zbiór I kat. Haara ma w rzeczywistości tylko jeden parametr poświadczający funkcję poświadczającą. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
44 Uwagi końcowe [D2] P. Dodos, On certain regularity properties of Haar-null sets, Fund. Math. 181 (2004), E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
45 Uwagi końcowe [D2] P. Dodos, On certain regularity properties of Haar-null sets, Fund. Math. 181 (2004), P(X ) przestrzeń wszystkich miar probabilistycznych na X ; przestrzeń polska z metryką Lévy ego ρ zdefiniowaną wzorem ρ(µ, ν) := inf{δ 0 : µ(a) ν(a δ ) + δ i ν(a) µ(a δ ) + δ}, gdzie A δ := {x X : d(x, A) δ}. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
46 Uwagi końcowe [D2] P. Dodos, On certain regularity properties of Haar-null sets, Fund. Math. 181 (2004), P(X ) przestrzeń wszystkich miar probabilistycznych na X ; przestrzeń polska z metryką Lévy ego ρ zdefiniowaną wzorem ρ(µ, ν) := inf{δ 0 : µ(a) ν(a δ ) + δ i ν(a) µ(a δ ) + δ}, gdzie A δ := {x X : d(x, A) δ}. Dla każdego zbioru uniwersalnie mierzalnego A X T (A) := {µ P(X ) : µ(x + A) = 0 dla każdego x X }. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
47 Uwagi końcowe [D2] P. Dodos, On certain regularity properties of Haar-null sets, Fund. Math. 181 (2004), P(X ) przestrzeń wszystkich miar probabilistycznych na X ; przestrzeń polska z metryką Lévy ego ρ zdefiniowaną wzorem ρ(µ, ν) := inf{δ 0 : µ(a) ν(a δ ) + δ i ν(a) µ(a δ ) + δ}, gdzie A δ := {x X : d(x, A) δ}. Dla każdego zbioru uniwersalnie mierzalnego A X T (A) := {µ P(X ) : µ(x + A) = 0 dla każdego x X }. Twierdzenie (Dodos [D2]) Jeśli A HN X jest uniwersalnie mierzalny, to: T (A) jest gęsty w P(X ); jeśli A jest σ-zwarty, P(X ) \ T (A) jest zbiorem I kat. w P(X ). E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
48 Uwagi końcowe [D3] P. Dodos, The Steinhaus property and Haar-null sets, Bull. Lond. Math. Soc. 41 (2009), E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
49 Uwagi końcowe [D3] P. Dodos, The Steinhaus property and Haar-null sets, Bull. Lond. Math. Soc. 41 (2009), Definicja (Dodos [D3]) Zbiór A X jest gen. zbiorem zerowym Haara, jeśli P(X ) \ T (A) jest I kat. w P(X ). E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
50 Uwagi końcowe [D3] P. Dodos, The Steinhaus property and Haar-null sets, Bull. Lond. Math. Soc. 41 (2009), Definicja (Dodos [D3]) Zbiór A X jest gen. zbiorem zerowym Haara, jeśli P(X ) \ T (A) jest I kat. w P(X ). Twierdzenie (Dodos [D3]) GHN HN Jeśli A X jest analityczny, ale nie jest gen. zbiorem zerowym Haara, to A A jest II kat. w X. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
51 Uwagi końcowe Definicja (Banakh [B]) Zbiór A X jest gen. I kat. Haara, jeśli L(A) := {K exp(x ) : x X K (x + A) M K } jest dopełnieniem do zbioru I kat. w exp(x ), gdzie exp(x ) jest przestrzenią wszystkich niepustych zbiorów zwartych w X z topologią Vietorisa. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
52 Uwagi końcowe Definicja (Banakh [B]) Zbiór A X jest gen. I kat. Haara, jeśli L(A) := {K exp(x ) : x X K (x + A) M K } jest dopełnieniem do zbioru I kat. w exp(x ), gdzie exp(x ) jest przestrzenią wszystkich niepustych zbiorów zwartych w X z topologią Vietorisa. Twierdzenie (Banakh [B]) Jeśli A X jest analityczny, ale nie jest gen. I kat. Haara, to A A jest II kat. w X. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
53 Uwagi końcowe Jeśli I jest ideałem takich zbiorów A X, że: to: istnieje zbiór zwarty K X, dla którego K (x + A) M K dla każdego x X, I HM X ; każdy domknięty zbiór I kat. Haara należy do I. Nie wiemy, czy ogólnie I HM X, a więc czy L(A) dla dowolnego zbioru I kat. Haara A X (dwa problemy Darji ego). E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
54 Uwagi końcowe C(2 ω, X ) przestrzeń funkcji ciągłych f : 2 ω X ; przestrzeń polska. Dla każdego zbioru borelowskiego A X W (A) := {f C(2 ω, X ) : f 1 (x + A) M 2 ω dla każdego x X }. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
55 Uwagi końcowe C(2 ω, X ) przestrzeń funkcji ciągłych f : 2 ω X ; przestrzeń polska. Dla każdego zbioru borelowskiego A X W (A) := {f C(2 ω, X ) : f 1 (x + A) M 2 ω dla każdego x X }. Definicja Zbiór A X jest gen. I kat. Haara, jeśli C(2 ω, X ) \ W (A) jest I kat. w C(2 ω, X ). E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
56 Uwagi końcowe C(2 ω, X ) przestrzeń funkcji ciągłych f : 2 ω X ; przestrzeń polska. Dla każdego zbioru borelowskiego A X W (A) := {f C(2 ω, X ) : f 1 (x + A) M 2 ω dla każdego x X }. Definicja Zbiór A X jest gen. I kat. Haara, jeśli C(2 ω, X ) \ W (A) jest I kat. w C(2 ω, X ). Problem 1* Niech A X będzie zbiorem borelowskim, który nie jest gen. I kat. Haara. Czy A A jest II kat. w X? E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
57 Uwagi końcowe C(2 ω, X ) przestrzeń funkcji ciągłych f : 2 ω X ; przestrzeń polska. Dla każdego zbioru borelowskiego A X W (A) := {f C(2 ω, X ) : f 1 (x + A) M 2 ω dla każdego x X }. Definicja Zbiór A X jest gen. I kat. Haara, jeśli C(2 ω, X ) \ W (A) jest I kat. w C(2 ω, X ). Problem 1* Niech A X będzie zbiorem borelowskim, który nie jest gen. I kat. Haara. Czy A A jest II kat. w X? Problem 2* Niech A HM X będzie zbiorem borelowskim. Czy to prawda, że: W (A) jest gęsty w C(2 ω, X ); jeśli A jest σ-zwarty, to jest gen. I kat. Haara? E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
58 Uwagi końcowe Proposition 2 (folklor) Niech A X będzie zbiorem uniwersalnie mierzalnym. Jeśli A HN X, to dla każdej lokalnie zwartej grupy L i każdej funkcji ciągłej g : L X zbiór g 1 (A + x 0 ) jest miary dodatniej Haara w L dla pewnego x 0 X. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
59 Uwagi końcowe Proposition 2 (folklor) Niech A X będzie zbiorem uniwersalnie mierzalnym. Jeśli A HN X, to dla każdej lokalnie zwartej grupy L i każdej funkcji ciągłej g : L X zbiór g 1 (A + x 0 ) jest miary dodatniej Haara w L dla pewnego x 0 X. Proposition 2* (J. [to appear]) Niech A X będzie zbiorem borelowskim. Zbiór A nie jest zbiorem I kat. Haara wtedy i tylko wtedy, gdy dla każdej lokalnie zwartej przestrzeni metrycznej L i funkcji ciągłej g : L X zbiór g 1 (A + x 0 ) nie jest I kat. w L dla pewnego x 0. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
60 Uwagi końcowe Proposition 2 (folklor) Niech A X będzie zbiorem uniwersalnie mierzalnym. Jeśli A HN X, to dla każdej lokalnie zwartej grupy L i każdej funkcji ciągłej g : L X zbiór g 1 (A + x 0 ) jest miary dodatniej Haara w L dla pewnego x 0 X. Proposition 2* (J. [to appear]) Niech A X będzie zbiorem borelowskim. Zbiór A nie jest zbiorem I kat. Haara wtedy i tylko wtedy, gdy dla każdej lokalnie zwartej przestrzeni metrycznej L i funkcji ciągłej g : L X zbiór g 1 (A + x 0 ) nie jest I kat. w L dla pewnego x 0. Problem Co z implikacją przeciwną w Proposition 2? E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
61 Uwagi końcowe Proposition 2 (folklor) Niech A X będzie zbiorem uniwersalnie mierzalnym. Jeśli A HN X, to dla każdej lokalnie zwartej grupy L i każdej funkcji ciągłej g : L X zbiór g 1 (A + x 0 ) jest miary dodatniej Haara w L dla pewnego x 0 X. Proposition 2* (J. [to appear]) Niech A X będzie zbiorem borelowskim. Zbiór A nie jest zbiorem I kat. Haara wtedy i tylko wtedy, gdy dla każdej lokalnie zwartej przestrzeni metrycznej L i funkcji ciągłej g : L X zbiór g 1 (A + x 0 ) nie jest I kat. w L dla pewnego x 0. Problem Co z implikacją przeciwną w Proposition 2? Jeśli implikacja ta nie jest prawdziwa... E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
62 Uwagi końcowe Definicja (J. [to appear]) Zbiór A X nazywamy Darji null jeśli istnieje uniwersalnie mierzalny zbiór B A, lokalnie zwarta grupa K oraz ciągła funkcja f : K X, że zbiór f 1 (B + x) jest miary Haara zero w K dla każdego x X. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
63 Uwagi końcowe Definicja (J. [to appear]) Zbiór A X nazywamy Darji null jeśli istnieje uniwersalnie mierzalny zbiór B A, lokalnie zwarta grupa K oraz ciągła funkcja f : K X, że zbiór f 1 (B + x) jest miary Haara zero w K dla każdego x X. Proposition (J. [to appear]) Rodzina DN X zbiorów zerowych Darji ego w X jest σ-ideałem oraz DN X HN X. Jeśli ponadto X jest lokalnie zwarta, to DN X = HN X. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
64 Uwagi końcowe Definicja (J. [to appear]) Zbiór A X nazywamy Darji null jeśli istnieje uniwersalnie mierzalny zbiór B A, lokalnie zwarta grupa K oraz ciągła funkcja f : K X, że zbiór f 1 (B + x) jest miary Haara zero w K dla każdego x X. Proposition (J. [to appear]) Rodzina DN X zbiorów zerowych Darji ego w X jest σ-ideałem oraz DN X HN X. Jeśli ponadto X jest lokalnie zwarta, to DN X = HN X. Twierdzenie (J. [to appear]) Dla każdego uniwersalnie mierzalnego zbioru A DN X zbiór jest otoczeniem zera w X. {x X : (A + x) A DN X } E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
65 Uwagi końcowe T. Banakh, The closed Steinhaus properties of σ-ideals on topological groups, arxiv: v1 [math.gn] 30 Sep J.P.R. Christensen, On sets of Haar measure zero in abelian Polish groups, Israel J. Math. 13 (1972), J.P.R. Christensen, P. Fischer, Small sets and a class of general functional equations, Aequationes Math. 33 (1987), U.B. Darji, On Haar meager sets, Topology Appl. 160 (2013), Z. Gajda, Christensen measurability of polynomial functions and convex functions of higher orders, Ann. Polon. Math. 47 (1986), P. Dodos, Dichotomies of the set of test measures of a Haar null set, Israel J. Math. 144 (2004), E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
66 Uwagi końcowe P. Dodos, On certain regularity properties of Haar-null sets, Fund. Math. 181 (2004), E. Jabłońska, Some analogies between Haar meager sets and Haar null sets in abelian Polish groups, J. Math. Anal. Appl. 421 (2015), E. Jabłońska, A theorem of Piccard s type in abelian Polish groups, Anal. Math. 42 (2016), (in print). E. Matou sková and C. Stegall, A characterization of reflexive Banach spaces, Proc. Amer. Math. Soc. 124, E. Matou sková, Convexity and Haar null sets, Proc. Amer. Math. Soc. 125 (1997), E. Matou sková, M. Zelený, A note on intersections of non Haar null sets, Colloq. Math. 96 (2003), 1-4. E. Jabłońska (KM PRz) O zbiorach małych Konopnica / 22
Autoreferat. załącznik nr 2a do wniosku habilitacyjnego. 1. Imiona i nazwisko: Eliza Łucja Jabłońska. 2. Posiadane tytuły i stopnie naukowe:
załącznik nr 2a do wniosku habilitacyjnego Autoreferat 1. Imiona i nazwisko: Eliza Łucja Jabłońska 2. Posiadane tytuły i stopnie naukowe: 18.04.2002 dyplom magistra matematyki uzyskany na Wydziale Matematyczno
Bardziej szczegółowoO pewnych klasach funkcji prawie okresowych (niekoniecznie ograniczonych)
(niekoniecznie ograniczonych) Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im. Adama Mickiewicza, Poznań Będlewo, 25-30 maja 2015 Funkcje prawie okresowe w sensie Bohra Definicja Zbiór E R nazywamy względnie
Bardziej szczegółowoG. Plebanek, MIARA I CAŁKA Zadania do rozdziału 1 28
G. Plebanek, MIARA I CAŁKA Zadania do rozdziału 1 28 1.9 Zadania 1.9.1 Niech R będzie pierścieniem zbiorów. Zauważyć, że jeśli A, B R to A B R i A B R. Sprawdzić, że (R,, ) jest także pierścieniem w sensie
Bardziej szczegółowoRodzinę spełniającą trzeci warunek tylko dla sumy skończonej nazywamy ciałem (algebrą) w zbiorze X.
1 σ-ciała Definicja 1.1 (σ - ciało) σ - ciałem (σ - algebrą) w danym zbiorze X (zwanym przestrzenią) nazywamy rodzinę M pewnych podzbiorów zbioru X, spełniającą trzy warunki: 1 o M; 2 o jeśli A M, to X
Bardziej szczegółowozbiorów domkniętych i tak otrzymane zbiory domknięte ustawiamy w ciąg. Oznaczamy
5. Funkcje 1 klasy Baire a. Pod koniec XIX i początkiem XX wieku kilku matematyków zajmowało się problemami dotyczącymi klasyfikacji funkcji borelowskich: między innymi R. Baire, E. Borel, H. Lebesgue
Bardziej szczegółowoKorzystając z własności metryki łatwo wykazać, że dla dowolnych x, y, z X zachodzi
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, Dodatek 158 10 Dodatek 10.1 Przestrzenie metryczne Niech X będzie niepustym zbiorem. Funkcję d : X X [0, ) spełniającą dla x, y, z X warunki (i) d(x, y) = 0 x = y, (ii)
Bardziej szczegółowoKonstrukcja przestrzeni metrycznej sztywnej i κ-superuniwersalnej
Konstrukcja przestrzeni metrycznej sztywnej i κ-superuniwersalnej Wojciech Bielas 24 września 2014 r. Przestrzeń Urysohna W 1927 roku opublikowana została praca w której P. Urysohn skonstruował zupełną
Bardziej szczegółowoZadania z Analizy Funkcjonalnej I Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi?
Zadania z Analizy Funkcjonalnej I - 1 1. Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi?. a) X = R, x = arctg x ; b) X = R n, d(x, y) = x 1 y 1 + x 2 y 2 + max i 3 x i y i ;
Bardziej szczegółowoTyp potęgowy Szlenka
Uniwersytet Śląski w Katowicach Letnia Szkoła Instytutu Matematyki Podlesice, 22 26 września 2014 r. Motywacja Pytanie (Banach Mazur, Księga Szkocka, Problem 49) Czy istnieje ośrodkowa i refleksywna przestrzeń
Bardziej szczegółowo7. Miara, zbiory mierzalne oraz funkcje mierzalne.
7. Miara, zbiory mierzalne oraz funkcje mierzalne. Funkcję rzeczywistą µ nieujemną określoną na ciele zbiorów S będziemy nazywali miarą, gdy dla dowolnego ciągu A 0, A 1,... zbiorów rozłącznych należących
Bardziej szczegółowoZadania z Analizy Funkcjonalnej I Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi?
Zadania z Analizy Funkcjonalnej I - 1 1. Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi? a) X = R, d(x, y) = arctg x y ; b) X = R n, d(x, y) = x 1 y 1 + x 2 y 2 + max i 3 x i
Bardziej szczegółowo1 Relacje i odwzorowania
Relacje i odwzorowania Relacje Jacek Kłopotowski Zadania z analizy matematycznej I Wykazać, że jeśli relacja ρ X X jest przeciwzwrotna i przechodnia, to jest przeciwsymetryczna Zbadać czy relacja ρ X X
Bardziej szczegółowoWstęp do topologii Ćwiczenia
Wstęp do topologii Ćwiczenia Spis treści Przestrzeń metryczna, metryka 2 Kule w przestrzeni metrycznej 2 3 Zbieżność w przestrzeniach metrycznych 4 4 Domknięcie, wnętrze i brzeg 6 5 Zbiory gęste, brzegowe
Bardziej szczegółowo1 Elementy analizy funkcjonalnej
M. Beśka, Dodatek 1 1 Elementy analizy funkcjonalnej 1.1 Twierdzenia o reprezentacji Zaczniemy od znanego twierdzenia Riesza Twierdzenie 1.1 (Riesz) Niech będzie zwartą przestrzenią metryczną i załóżmy,
Bardziej szczegółowoTwierdzenie Levy-Steiniza i zbiory osi galne szeregów warun
Twierdzenie Levy-Steiniza i zbiory osi galne szeregów warunkowo zbie»nych Jacek Marchwicki (praca wspólna z Szymonem Gª bem) 21.05.2017 Konopnica Wprowadzenie Wprowadzenie Zbiór osi galny A(x n ) = { n=1
Bardziej szczegółowoTeoria miary i całki
Teoria miary i całki Spis treści 1 Wstęp 3 2 lgebra zbiorów 5 3 Pierścienie, ciała, σ ciała zbiorów. 7 3.1 Definicja pierścienia ciała i σ ciała............... 7 3.2 Pierścień, ciało i σ ciało generowane
Bardziej szczegółowoTeoria miary. WPPT/Matematyka, rok II. Wykład 5
Teoria miary WPPT/Matematyka, rok II Wykład 5 Funkcje mierzalne Niech (X, F) będzie przestrzenią mierzalną i niech f : X R. Twierdzenie 1. NWSR 1. {x X : f(x) > a} F dla każdego a R 2. {x X : f(x) a} F
Bardziej szczegółowojest ciągiem elementów z przestrzeni B(R, R)
Wykład 2 1 Ciągi Definicja 1.1 (ciąg) Ciągiem w zbiorze X nazywamy odwzorowanie x: N X. Dla uproszczenia piszemy x n zamiast x(n). Przykład 1. x n = n jest ciągiem elementów z przestrzeni R 2. f n (x)
Bardziej szczegółowoZadania do Rozdziału X
Zadania do Rozdziału X 1. 2. Znajdź wszystkie σ-ciała podzbiorów X, gdy X = (i) {1, 2}, (ii){1, 2, 3}. (b) Znajdź wszystkie elementy σ-ciała generowanego przez {{1, 2}, {2, 3}} dla X = {1, 2, 3, 4}. Wykaż,
Bardziej szczegółowoZadania z Analizy Funkcjonalnej I* - 1
Zadania z Analizy Funkcjonalnej I* - 1 1. Która z następujących przestrzeni jest przestrzenią Banacha w normie supremum: C(R); C ogr (R) przestrzeń funkcji ciągłych ograniczonych; C zw (R) przestrzeń funkcji
Bardziej szczegółowoOperatorowe wersje twierdzenia Radona-Nikodyma
Operatorowe wersje twierdzenia Radona-Nikodyma Zakład Równań Funkcyjnych Letnia Szkoła Instytutu Matematyki UŚ, 22-26 września 2014r. skalarne twierdzenie Radona-Nikodyma Załóżmy, że X = (X, A) jest przestrzenia
Bardziej szczegółowoZBIORY BORELOWSKIE I ANALITYCZNE ORAZ ICH ZASTOSOWANIA.
ZBIORY BORELOWSKIE I ANALITYCZNE ORAZ ICH ZASTOSOWANIA. PIOTR ZAKRZEWSKI 1. Wykłady 1/2 Definicja 1.1. Przestrzeń polska to przestrzeń topologiczna ośrodkowa, metryzowalna w sposób zupełny. Przykład 1.2.
Bardziej szczegółowo(b) Suma skończonej ilości oraz przekrój przeliczalnej ilości zbiorów typu G α
FUNKCJE BORELOWSKIE Rodzinę F podzbiorów zbioru X (tzn. F X) będziemy nazywali ciałem gdy spełnione są warunki: (1) Jeśli zbiór Y F, to dopełnienie X \ Y też należy do rodziny F. (2) Jeśli S F jest skończoną
Bardziej szczegółowoCiągłość i topologia. Rozdział Ciągłość funkcji wg. Cauchy
Rozdział 1 Ciągłość i topologia Nadanie precyzyjnego sensu intiucyjnemu pojęciu ciągłości jest jednym z głównych tematów dziedziny matematyki, zwanej topologią. Definicja funkcji ciągłej znana z podstawowego
Bardziej szczegółowoRobert Kowalczyk. Zbiór zadań z teorii miary i całki
Robert Kowalczyk Zbiór zadań z teorii miary i całki 2 Zadanie 1 Pokazać, że poniższe dwie definicje σ-ciała M są równoważne: (i) Rodzinę M podzbiorów przestrzeni X nazywamy σ-ciałem jeżeli zachodzą następujące
Bardziej szczegółowoProponowane tematy prac magisterskich (wersja polskojęzyczna): Tytuł: Operacje Kuratowskiego w zakresie skończenie wielu topologii na jednym
Proponowane tematy prac magisterskich (wersja polskojęzyczna): Tytuł: Operacje Kuratowskiego w zakresie skończenie wielu topologii na jednym zbiorze. [1] T. Banakh, O. Chervak, T. Martynyuk, M. Pylypovych,
Bardziej szczegółowoRodzinę F złożoną z podzbiorów zbioru X będziemy nazywali ciałem zbiorów, gdy spełnione są dwa następujące warunki.
3. Funkcje borelowskie. Rodzinę F złożoną z podzbiorów zbioru X będziemy nazywali ciałem zbiorów, gdy spełnione są dwa następujące warunki. (1): Jeśli zbiór Y należy do rodziny F, to jego dopełnienie X
Bardziej szczegółowoA i. i=1. i=1. i=1. i=1. W dalszej części skryptu będziemy mieli najczęściej do czynienia z miarami określonymi na rodzinach, które są σ - algebrami.
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 3 25 3 Miara 3.1 Definicja miary i jej podstawowe własności Niech X będzie niepustym zbiorem, a A 2 X niepustą rodziną podzbiorów. Wtedy dowolne odwzorowanie : A
Bardziej szczegółowoWstęp 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 szczegółowoF t+ := s>t. F s = F t.
M. Beśka, Całka Stochastyczna, wykład 1 1 1 Wiadomości wstępne 1.1 Przestrzeń probabilistyczna z filtracją Niech (Ω, F, P ) będzie ustaloną przestrzenią probabilistyczną i niech F = {F t } t 0 będzie rodziną
Bardziej szczegółowoZdzisław Dzedzej. Politechnika Gdańska. Gdańsk, 2013
Zdzisław Dzedzej Politechnika Gdańska Gdańsk, 2013 1 PODSTAWY 2 3 Definicja. Przestrzeń metryczna (X, d) jest zwarta, jeśli z każdego ciągu {x n } w X można wybrać podciąg zbieżny {x nk } w X. Ogólniej
Bardziej szczegółowoPrawa wielkich liczb, centralne twierdzenia graniczne
, centralne twierdzenia graniczne Katedra matematyki i ekonomii matematycznej 17 maja 2012, centralne twierdzenia graniczne Rodzaje zbieżności ciągów zmiennych losowych, centralne twierdzenia graniczne
Bardziej szczegółowon=0 Dla zbioru Cantora prawdziwe są wersje lematu 3.6 oraz lematu 3.8 przy założeniu α = :
4. Zbiory borelowskie. Zbiór wszystkich podzbiorów liczb naturalnych będziemy oznaczali przez ω. Najmniejszą topologię na zbiorze ω, w której zbiory {A ω : x A ω \ y}, gdzie x oraz y są zbiorami skończonymi,
Bardziej szczegółowoZastosowania 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 szczegółowoJak wyznaczyć premię za ryzyko? kilka słów o modelu Arrowa - Pratta
Jak wyznaczyć premię za ryzyko? kilka słów o modelu Arrowa - Pratta Instytut Matematyki Politechniki Łódzkiej Poznań, 13.05.2017 r. Pojęcia wstępne u - funkcja użyteczności u : R R, u - ciągła, ściśle
Bardziej szczegółowo2 Rodziny zbiorów. 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów. M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11 2 Rodziny zbiorów 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów Niech X będzie niepustym zbiorem. Rodzinę indeksowaną zbiorów {A i } i I 2 X nazywamy rozbiciem zbioru X
Bardziej szczegółowoWŁASNOŚĆ RÓŻNICY W SENSIE DE BRUIJNA DLA RODZIN FUNKCJI MIERZALNYCH
Instytut Matematyczny Polskiej Akademii Nauk Rafał Filipów WŁASNOŚĆ RÓŻNICY W SENSIE DE BRUIJNA DLA RODZIN FUNKCJI MIERZALNYCH Praca doktorska napisana pod kierunkiem dr. hab. Ireneusza Recława, prof.
Bardziej szczegółowo1 Zbiory. 1.1 Kiedy {a} = {b, c}? (tzn. podać warunki na a, b i c) 1.2 Udowodnić, że A {A} A =.
1 Zbiory 1.1 Kiedy {a} = {b, c}? (tzn. podać warunki na a, b i c) 1.2 Udowodnić, że A {A} A =. 1.3 Pokazać, że jeśli A, B oraz (A B) (B A) = C C, to A = B = C. 1.4 Niech {X t } będzie rodziną niepustych
Bardziej szczegółowo1 Ciągłe operatory liniowe
1 Ciągłe operatory liniowe Załóżmy, że E, F są przestrzeniami unormowanymi. Definicja 1.1. Operator liniowy T : E F nazywamy ograniczonym, jeżeli zbiór T (B) F jest ograniczony dla dowolnego zbioru ograniczonego
Bardziej szczegółowoAnaliza Funkcjonalna - Zadania
Analiza Funkcjonalna - Zadania 1 Wprowadzamy następujące oznaczenia. K oznacza ciało liczb rzeczywistych lub zespolonych. Jeżeli T jest dowolnym zbiorem niepustym, to l (T ) = {x : E K : x funkcja ograniczona}.
Bardziej szczegółowoWeronika Siwek, Metryki i topologie 1. (ρ(x, y) = 0 x = y) (ρ(x, y) = ρ(y, x))
Weronika Siwek, Metryki i topologie 1 Definicja 1. Załóżmy, że X, ρ: X X [0, ). Funkcja ρ spełnia następujące warunki: 1. x,y X (ρ(x, y) = 0 x = y) 2. 3. (ρ(x, y) = ρ(y, x)) x,y X (ρ(x, y) ρ(x, z) + ρ(z,
Bardziej szczegółowoRachunek 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 szczegółowoO problemie sterowania aproksymacyjnego dla semiliniowych inkluzji różniczkowych w przestrzeniach Hilberta
O problemie sterowania aproksymacyjnego dla semiliniowych inkluzji różniczkowych w przestrzeniach Hilberta Krzysztof RYKACZEWSKI Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu SNA 2011 Toruń, 10 września 2011
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Topologia Topology Kierunek: Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy dla wszystkich specjalności Matematyka Poziom kwalifikacji: I stopnia Semestr: IV Rodzaj zajęć: wykład, ćwiczenia Liczba godzin/tydzień:
Bardziej szczegółowoWykład 10. Stwierdzenie 1. X spełnia warunek Borela wtedy i tylko wtedy, gdy każda scentrowana rodzina zbiorów domkniętych ma niepusty przekrój.
Wykład 10 Twierdzenie 1 (Borel-Lebesgue) Niech X będzie przestrzenią zwartą Z każdego pokrycia X zbiorami otwartymi można wybrać podpokrycie skończone Dowód Lemat 1 Dla każdego pokrycia U przestrzeni ośrodkowej
Bardziej szczegółowo7 Twierdzenie Fubiniego
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, wykład 7 19 7 Twierdzenie Fubiniego 7.1 Miary produktowe Niech i będą niepustymi zbiorami. Przez oznaczmy produkt kartezjański i tj. zbiór = { (x, y : x y }. Niech E oraz
Bardziej szczegółowoEkstremalnie maªe zbiory
Maªe jest pi kne Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego Nadarzyn, 27.08.2011 Zbiory silnie miary zero Przypomnienie Zbiór X [0, 1] jest miary Lebesgue'a zero, gdy dla ka»dego ε > 0 istnieje ci
Bardziej szczegółowoWykłady ostatnie. Rodzinę P podzbiorów przestrzeni X nazywamy σ - algebrą, jeżeli dla A, B P (2) A B P, (3) A \ B P,
Wykłady ostatnie CAŁKA LBSGU A Zasadnicza różnica koncepcyjna między całką Riemanna i całką Lebesgue a polega na zamianie ról przestrzeni wartości i przestrzeni argumentów przy konstrukcji sum górnych
Bardziej szczegółowoTEST A. A-1. Podaj aksjomaty przestrzeni topologicznej według W. Sierpińskiego: aksjomaty
TEST A A-1. Podaj aksjomaty przestrzeni topologicznej według W. Sierpińskiego: aksjomaty T 1 przestrzeni. Czym ta aksjomatyka różni się od aksjomatyki zbiorów otwartych? A-2. Ile różnych zbiorów otwartych
Bardziej szczegółowoPodstawy metod probabilistycznych. dr Adam Kiersztyn
Podstawy metod probabilistycznych dr Adam Kiersztyn Przestrzeń zdarzeń elementarnych i zdarzenia losowe. Zjawiskiem lub doświadczeniem losowym nazywamy taki proces, którego przebiegu i ostatecznego wyniku
Bardziej szczegółowoRachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe
Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe 4.0. Rozkłady zmiennych losowych, dystrybuanta. Katarzyna Rybarczyk-Krzywdzińska semestr zimowy 2016/2017 Wprowadzenie Przykład 1 Bolek, Lolek i Tola
Bardziej szczegółowo1. Struktury zbiorów 2. Miara 3. Miara zewnętrzna 4. Miara Lebesgue a 5. Funkcje mierzalne 6. Całka Lebesgue a. Analiza Rzeczywista.
Literatura P. Billingsley, Miara i prawdopodobieństwo, PWN, Warszawa 1997, P. R. Halmos, Measure theory, Springer-Verlag, 1994, W, Kołodziej, naliza matematyczna, PWN, Warszawa 1978, S. Łojasiewicz, Wstęp
Bardziej szczegółowoMetoda kategorii Baire a w przestrzeniach metrycznych zupełnych
Metoda kategorii Baire a w przestrzeniach metrycznych zupełnych Michał Czapek michal@czapek.pl www.czapek.pl 8 IX AD MMXIII Streszczenie Celem pracy jest zaprezentowanie jednej z metod dowodzenia istnienia
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka
Wykład V: Zmienne losowe i ich wartości oczekiwane 25 października 2017 Definicja zmiennej losowej Definicja Zmienne losowa to charakterystyka liczbowa wyniku eksperymentu losowego. Zmienne losowa na przestrzeni
Bardziej szczegółowoOSOBNO ANALITYCZNYCH
Uniwersytet Jagielloński Instytut Matematyki Zbigniew B locki ZBIORY OSOBLIWOŚCI FUNKCJI OSOBNO ANALITYCZNYCH Praca magisterska Promotor: Prof. dr hab. Józef Siciak Kraków 99 .Wstȩp. Jeśli Ω jest zbiorem
Bardziej szczegółowoA-1. Podaj aksjomaty przestrzeni topologicznej według W. Sierpińskiego: aksjomaty
A-1. Podaj aksjomaty przestrzeni topologicznej według W. Sierpińskiego: aksjomaty T 1 przestrzeni. Czym ta aksjomatyka różni się od aksjomatyki zbiorów otwartych? A-2. Wyprowadź z aksjomatów topologii
Bardziej szczegółowoZbiory liczbowe widziane oczami topologa
Zbiory liczbowe widziane oczami topologa Aleksander Błaszczyk Instytut Matematyki Uniwersytetu Ślaskiego Brenna, 25 wrzesień 2018 Aleksander Błaszczyk (UŚ) Zbiory liczbowe widziane oczami topologa Brenna,
Bardziej szczegółowoTemperatura 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 szczegółowoRachunek Prawdopodobieństwa Rozdział 5. Rozkłady łączne
Rachunek Prawdopodobieństwa Rozdział 5. Rozkłady łączne 5.0 Definicje Katarzyna Rybarczyk-Krzywdzińska Wprowadzenie Przykład 1 Bolek, Lolek i Tola wstąpili do kasyna. (A) Bolek postawił na czerwone, (B)
Bardziej szczegółowo21 maja, Mocna własność Markowa procesu Wienera. Procesy Stochastyczne, wykład 13, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126
Mocna własność Markowa procesu Wienera Procesy Stochastyczne, wykład 13, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126 21 maja, 2012 Mocna własność Markowa W = (W 1,..., W d ) oznaczać
Bardziej szczegółowoPrzestrzenie 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 szczegółowoConvolution semigroups with linear Jacobi parameters
Convolution semigroups with linear Jacobi parameters Michael Anshelevich; Wojciech Młotkowski Texas A&M University; University of Wrocław February 14, 2011 Jacobi parameters. µ = measure with finite moments,
Bardziej szczegółowo1 Przestrzenie metryczne
1 Przestrzenie metryczne Definicja 1.1 (metryka) Niech będzie niepustym zbiorem. Funkcję d: R + nazywamy metryką, jeśli spełnia warunki: 1 o d(x, y) = d(y, x) (symetria) 2 o d(x, y) + d(y, z) d(x, z) (nierówność
Bardziej szczegółowoInformacja o przestrzeniach Sobolewa
Wykład 11 Informacja o przestrzeniach Sobolewa 11.1 Definicja przestrzeni Sobolewa Niech R n będzie zbiorem mierzalnym. Rozważmy przestrzeń Hilberta X = L 2 () z iloczynem skalarnym zdefiniowanym równością
Bardziej szczegółowoWykłady... b i a i. i=1. m(d k ) inf
Wykłady... CŁKOWNIE FUNKCJI WIELU ZMIENNYCH Zaczniemy od konstrukcji całki na przedziale domkniętym. Konstrukcja ta jest, w gruncie rzeczy, powtórzeniem definicji całki na odcinku domkniętym w R 1. Przedziałem
Bardziej szczegółowoODWZOROWANIA JEDNO- I WIELOWARTOŚCIOWE. PODOBIEŃSTWA, RÓŻNICE I PROBLEMY Z TEGO WYNIKAJĄCE.
Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii Uniwersytet Zielonogórski ODWZOROWANIA JEDNO- I WIELOWARTOŚCIOWE. PODOBIEŃSTWA, RÓŻNICE I PROBLEMY Z TEGO WYNIKAJĄCE. Joachim Syga III Konferencja Zastosowań
Bardziej szczegółowoWykład 12: Warunkowa wartość oczekiwana. Rozkłady warunkowe. Mieszanina rozkładów.
Rachunek prawdopodobieństwa MAT1332 Wydział Matematyki, Matematyka Stosowana Wykładowca: dr hab. Agnieszka Jurlewicz Wykład 12: Warunkowa wartość oczekiwana. Rozkłady warunkowe. Mieszanina rozkładów. Warunkowa
Bardziej szczegółowoKrzywa 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 szczegółowoZ czterech wierzchołków w głąb geometrii
Paweł Walczak Uniwersytet Łódzki 7 października 2009 Ogólny problem Problem Dla danej wielkości (funkcji, pola wektorowego, pola tensorowego) i danego niezmiennika geometrycznego (krzywizny pewnego typu,
Bardziej szczegółowoZADANIA PRZYGOTOWAWCZE DO EGZAMINU Z UKŁADÓW DYNAMICZNYCH
ZADANIA PRZYGOTOWAWCZE DO EGZAMINU Z UKŁADÓW DYNAMICZNYCH Punkty okresowe, zbiory graniczne, sprzężenia Zadanie 1. Pokazać, że trajektoria (w przód) punktu x w przestrzeni metrycznej X pod działaniem ciągłego
Bardziej szczegółowoO pewnym twierdzeniu S. Łojasiewicza, J. Wloki, Z. Zieleżnego
O pewnym twierdzeniu S. Łojasiewicza, J. Wloki, Z. Zieleżnego Jan Ligęza Instytut Matematyki Wisła Letnia Szkoła Instytutu Matematyki wrzesień 2010 r. [1] S. Łojasiewicz, J. Wloka, Z. Zieleżny; Über eine
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo. Prawdopodobieństwo. Jacek Kłopotowski. Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH. 16 października 2018
Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH 16 października 2018 Definicja σ-algebry Definicja Niech Ω oznacza zbiór niepusty. Rodzinę M podzbiorów zbioru Ω nazywamy σ-algebrą (lub σ-ciałem) wtedy
Bardziej szczegółowoInstytut Matematyczny Uniwersytet Wrocławski. Zakres egzaminu magisterskiego. Wybrane rozdziały anazlizy i topologii 1 i 2
Instytut Matematyczny Uniwersytet Wrocławski Zakres egzaminu magisterskiego Wybrane rozdziały anazlizy i topologii 1 i 2 Pojęcia, fakty: Definicje i pojęcia: metryka, iloczyn skalarny, norma supremum,
Bardziej szczegółowoEntropia w układach dynamicznych Środowiskowe Studia Doktoranckie z Nauk Matematycznych Uniwersytet Jagielloński, Kraków, marzec-kwiecień 2013
Entropia w układach dynamicznych Środowiskowe Studia Doktoranckie z Nauk Matematycznych Uniwersytet Jagielloński, Kraków, marzec-kwiecień 2013 Tomasz Downarowicz Instytut Matematyki i Informatyki Politechniki
Bardziej szczegółowo2. Wykaż, że moment pierwszego skoku w procesie Poissona. S 1 := inf{t : N t > 0} jest zmienną losową o rozkładzie wykładniczym z parametrem λ.
Zadania z Procesów Stochastycznych 1 1. Udowodnij, że z prawdopodobieństwem 1 trajektorie procesu Poissona są niemalejące, przyjmują wartości z Z +, mają wszystkie skoki równe 1 oraz dążą do nieskończoności.
Bardziej szczegółowoDENJOY DAWNIEJ I DZIŚ P. Walczak, Będlewo 2007
DENJOY DAWNIEJ I DZIŚ P. Walczak, Będlewo 2007 1. Klasycznie: przykład i twierdzenie Denjoy on S 1. 2. Ogólnie: pewne działania grupy Z d na S 1. 3. Szkic dowodu: wędrówki losowe po grupach. 4. Wymiar
Bardziej szczegółowoDziałania Definicja: Działaniem wewnętrznym w niepustym zbiorze G nazywamy funkcję działającą ze zbioru GxG w zbiór G.
Działania Definicja: Działaniem wewnętrznym w niepustym zbiorze G nazywamy funkcję działającą ze zbioru GxG w zbiór G. Przykłady działań wewnętrznych 1. Dodawanie i mnożenie są działaniami wewnętrznymi
Bardziej szczegółowoOśrodkowość procesów, proces Wienera. Ośrodkowość procesów, proces Wienera Procesy Stochastyczne, wykład, T. Byczkowski,
Procesy Stochastyczne, wykład, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1136 27 luty, 2012 Ośrodkowość procesów Dalej zakładamy, że (Ω, Σ, P) jest zupełną przestrzenią miarową. Definicja.
Bardziej szczegółowoTopologia I*, jesień 2012 Zadania omawiane na ćwiczeniach lub zadanych jako prace domowe, grupa 1 (prowadzący H. Toruńczyk).
Topologia I*, jesień 2012 Zadania omawiane na ćwiczeniach lub zadanych jako prace domowe, grupa 1 (prowadzący H. Toruńczyk). Zadania w dużej mierze pochodzą z zestawu zadań w rozdziale 8 skryptu autorów
Bardziej szczegółowo02DRAP - Aksjomatyczna definicja prawdopodobieństwa, zasada w-w
02DRAP - Aksjomatyczna definicja prawdopodobieństwa, zasada w-w A Zadania na ćwiczenia Zadanie A.1. Niech Ω = R oraz F będzie σ-ciałem generowanym przez rodzinę wszystkich przedziałów otwartych typu (,
Bardziej szczegółowo8 Całka stochastyczna względem semimartyngałów
M. Beśka, Całka Stochastyczna, wykład 8 148 8 Całka stochastyczna względem semimartyngałów 8.1 Całka stochastyczna w M 2 Oznaczmy przez Ξ zbiór procesów postaci X t (ω) = ξ (ω)i {} (t) + n ξ i (ω)i (ti,
Bardziej szczegółowoRachunek prawdopodobieństwa Rozdział 2. Aksjomatyczne ujęcie prawdopodobieństwa
Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 2. Aksjomatyczne ujęcie prawdopodobieństwa 2.1. σ ciało (algebra) zdarzeń Katarzyna Rybarczyk-Krzywdzińska losowe Zdarzenie losowe to pewien podzbiór przestrzeni zdarzeń
Bardziej szczegółowoFale biegnące w równaniach reakcji-dyfuzji
Fale biegnące w równaniach reakcji-dyfuzji Piotr Bartłomiejczyk Politechnika Gdańska Między teorią a zastosowaniami: Matematyka w działaniu Będlewo, 25 30 maja 2015 P. Bartłomiejczyk Fale biegnące 1 /
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka
Wykład IV: 27 października 2014 Współczynnik korelacji Brak korelacji a niezależność Definicja współczynnika korelacji Współczynnikiem korelacji całkowalnych z kwadratem zmiennych losowych X i Y nazywamy
Bardziej szczegółowoTeoria miary WPPT IIr. semestr zimowy 2009 Wyk lady 6 i 7. Mierzalność w sensie Carathéodory ego Miara Lebesgue a na prostej
Teoria miary WPPT IIr. semestr zimowy 2009 Wyk lady 6 i 7. Mierzalność w sensie Carathéodory ego Miara Lebesgue a na prostej 27-28/10/09 ZBIORY MIERZALNE WZGLȨDEM MIARY ZEWNȨTRZNEJ Niech µ bȩdzie miar
Bardziej szczegółowo1,5 1,5. WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI 1. Analiza matematyczna M1 2. Wstęp do logiki i teorii mnogości
WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim TOPOLOGIA Nazwa w języku angielskim TOPOLOGY Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Matematyka Specjalność (jeśli dotyczy): Matematyka
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka
Wykład VII: Rozkład i jego charakterystyki 22 listopada 2016 Uprzednio wprowadzone pojęcia i ich własności Definicja zmiennej losowej Zmienna losowa na przestrzeni probabilistycznej (Ω, F, P) to funkcja
Bardziej szczegółowoRozdział 4. Ciągi nieskończone. 4.1 Ciągi nieskończone
Rozdział 4 Ciągi nieskończone W rozdziale tym wprowadzimy pojęcie granicy ciągu. Dalej rozszerzymy to pojęcie na przypadek dowolnych funkcji. Jak zauważyliśmy we wstępie jest to najważniejsze pojęcie analizy
Bardziej szczegółowoI kolokwium ze Wstępu do Teorii Miary
I kolokwium ze Wstępu do Teorii Miary 17.11.05 Grupa A 1. (a)udowodnić,żelim(a n B n ) lima n limb n. (b) Znaleźć granice górną i dolną ciągu zbiorów: ( A n = ( 1) n 1,1 ( 1)n 1 ) [3,4+( 1) n ). n n a)x
Bardziej szczegółowoPrognozowalne kryterium całkowalności według A. N. Shiryaeva i A. S. Cherny ego Joanna Karłowska-Pik. Historia
1 Prognozowalne kryterium całkowalności według A. N. Shiryaeva i A. S. Cherny ego Joanna Karłowska-Pik Całka stochastyczna ( t ) H s dx s = H X. t Historia K. Itô (1944) konstrukcja całki stochastycznej
Bardziej szczegółowoDyskretne procesy stacjonarne o nieskończonej entropii nadwyżkowej
Dyskretne procesy stacjonarne o nieskończonej entropii nadwyżkowej Łukasz Dębowski ldebowsk@ipipan.waw.pl i Instytut Podstaw Informatyki PAN Co to jest entropia nadwyżkowa? Niech (X i ) i Z będzie procesem
Bardziej szczegółowoTeoria miary. Matematyka, rok II. Wykład 1
Teoria miary Matematyka, rok II Wykład 1 NAJBLIŻSZY CEL: Nauczyć się mierzyć wielkość zbiorów. Pierwsze przymiarki: - liczność (moc) zbioru - słabo działa dla zbiorów nieskończonych: czy [0, 1] powinien
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka
Wykład XI: Testowanie hipotez statystycznych 12 stycznia 2015 Przykład Motywacja X 1, X 2,..., X N N (µ, σ 2 ), Y 1, Y 2,..., Y M N (ν, δ 2 ). Chcemy sprawdzić, czy µ = ν i σ 2 = δ 2, czyli że w obu populacjach
Bardziej szczegółowoSzkice do zajęć z Przedmiotu Wyrównawczego
Szkice do zajęć z Przedmiotu Wyrównawczego Matematyka Finansowa sem. letni 2011/2012 Spis treści Zajęcia 1 3 1.1 Przestrzeń probabilistyczna................................. 3 1.2 Prawdopodobieństwo warunkowe..............................
Bardziej szczegółowoZbiory wypukłe i stożki
Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej 28 kwietnia 2016 Hiperpłaszczyzna i półprzestrzeń Definicja Niech a R n, a 0, b R. Zbiór H(a, b) = {x R n : (a x) = b} nazywamy hiperpłaszczyzną, zbiory {x R
Bardziej szczegółowoMODEL RACHUNKU OPERATORÓW DLA RÓŻ NICY WSTECZNEJ PRZY PODSTAWACH
ZESZYTY NAUKOWE AKADEMII MARYNARKI WOJENNEJ ROK LIV NR 1 (192) 2013 Hubert Wysocki Akademia Marynarki Wojennej Wydział Mechaniczno-Elektryczny, Katedra Matematyki i Fizyki 81-103 Gdynia, ul. J. Śmidowicza
Bardziej szczegółowodr Stanisław Kowalczyk Załącznik 1 Instytut Matematyki Akademii Pomorskiej w Słupsku AUTOREFERAT 1. Imię i nazwisko: Stanisław Franciszek Kowalczyk
dr Stanisław Kowalczyk Załącznik 1 Instytut Matematyki Akademii Pomorskiej w Słupsku AUTOREFERAT 1. Imię i nazwisko: Stanisław Franciszek Kowalczyk 2. Posiadane dyplomy i stopnie naukowe: - dyplom magistra
Bardziej szczegółowoElementy Teorii Miary i Całki
Elementy Teorii Miary i Całki c Lech Drewnowski Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im. dama Mickiewicza w Poznaniu Poznań 2008 http://main2.amu.edu.pl/ drewlech/dydaktyka.html http://main2.amu.edu.pl/
Bardziej szczegółowoZAGADNIENIA DO EGZAMINU MAGISTERSKIEGO
ZAGADNIENIA DO EGZAMINU MAGISTERSKIEGO Na egzaminie magisterskim student powinien: 1) omówić wyniki zawarte w pracy magisterskiej posługując się swobodnie pojęciami i twierdzeniami zamieszczonymi w pracy
Bardziej szczegółowo