Podstawy algebry ogóolnej i teorii kategorii semestr zimowy 2005/06

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Podstawy algebry ogóolnej i teorii kategorii semestr zimowy 2005/06"

Transkrypt

1 Egzamin z wyk ladu monograficznego Poje ecia, terminologia i notacja: Podstawy algebry ogóolnej i teorii kategorii semestr zimowy 2005/06 Przyjmujemy zwyk la definicjee sygnatury algebraicznej Σ, Σ-algebry i Σ-homomorfizmu; poniżej wykorzystujemy standardowaa notacje z wyk ladu. Rozważmy dowolna sygnature Σ = S, Ω. G lośna Σ-algebra to dowolna Σ-algebra, gdzie do każdego elementu może byćc doczepiony albo dzwonek, albo gwizdek. Ponadto, od każdego dzwonka może prowadzićc sznurek do elementu nośnika algebry tego samego rodzaju, co element, do któorego doczepiony jest dzwonek. To znaczy, w g lośnej Σ-algebrze A, dla każdego elementu a A s nośnika algebry, zachodzi jedna z trzech możliwości: albo do a doczepiony jest dzwonek, co bedziemy zapisywaćc jako B A (a), i wóowczas możliwe sa dwa dalsze przypadki: albo prowadzi od niego sznurek do elementu a A s nośnika tego samego rodzaju, co zapisywaćc be edziemy jako P A (a) = a ; albo nie prowadzi od niego żaden sznurek; albo do a doczepiony jest gwizdek, co be edziemy zapisywaćc jako W A (a); albo nic nie jest do a doczepione. Σ-homomorfizm g lośnych Σ-algebr h : A B to taki Σ-homomorfizm algebr h : A B, któory przeprowadza elementy z doczepionymi dzwonkami na elementy z doczepionymi dzwonkami (tzn., B A (a) implikuje B B (h(a))), a elementy z doczepionymi gwizdkami na elementy z doczepionymi gwizdkami (tzn., W A (a) implikuje W B (h(a))), oraz zachowuje po laczenia sznurkami (tzn., P A (a) = a implikuje P B (h(a)) = h(a )). Rozważamy Σ-formu ly nastepuja acych postaci: Σ-B-formu ly: X.B(X ) B(t); Σ-P-formu ly: X.B(X ) B(P(t)), gdzie X jest S-rodzajowym zbiorem zmiennych, X jego S-rodzajowym podzbiorem, a t jest Σ-termem ze zmiennymi z X. Spe lnianie Σ-formu l przez g lośne Σ-algebry A definiujemy jak naste epuje: A = X.B(X ) B(t) gdy dla każdego wartościowania zmiennych v : X A takiego, że dla x X, B A (v(x)) (tzn., v(x) ma doczepiony dzwonek), zachodzi też B A (t A [v]) (tzn., wartośćc t A [v] termu t w algebrze A przy wartościowaniu v ma doczepiony dzwonek); A = X.B(X ) B(P(t)) gdy dla każdego wartościowania zmiennych v : X A takiego, że dla x X, B A (v(x)) (tzn., v(x) ma doczepiony dzwonek), zachodzi też B A (t A [v]) oraz dla pewnego a A, B A (a ) i P A (t A [v]) = a (tzn., wartośćc t A [v] termu t w algebrze A przy wartościowaniu v ma doczepiony dzwonek i prowadzi od niego sznurek do elementu, któory też ma doczepiony dzwonek). Dla dowolnej sygnatury Σ i zbioru Σ-formul Φ, definiujemy nastepuja ace kategorie: 1

2 BPWAlg(Σ, Φ) kategoria wszystkich g lośnych Σ-algebr spe lniajacych Φ, z homomorfizmami jak wyżej. BPAlg(Σ, Φ) pe lna podkategoria BPWAlg(Σ, Φ) wyznaczona przez wszystkie g lośne Σ- algebry bez gwizdkóow. BAlg(Σ, Φ) pe lna podkategoria BPAlg(Σ, Φ) wyznaczona przez wszystkie g lośne Σ-algebry bez sznurkóow. Alg(Σ, Φ) pe lna podkategoria BPWAlg(Σ, Φ) wyznaczona przez wszystkie g lośne Σ-algebry bez dzwonkóow, gwizdkóow i sznurkóow (czyli jest to pewna kategoria zwyk lych Σ-algebr). Pusty zbióor formu l w powyższych oznaczeniach pomijamy; zatem na przyk lad Alg(Σ) jest kategoriaa wszystkich Σ-algebr (bez dzwonkóow, gwizdkóow i sznurkóow). Rozważamy też nastepuja ace funktory: F Σ,Φ : BPWAlg(Σ, Φ) BPAlg(Σ) funktor, któory zapomina o doczepionych gwizdkach. G Σ,Φ : BAlg(Σ, Φ) Alg(Σ) funktor, któory zapomina o doczepionych dzwonkach i sznurkach. Zadanie: Któore z poniższych stwierdzeń sa prawdziwe dla dowolnej sygnatury Σ? Udowodnij lub uzasadnij odpowiedź negatywna. 1. Kategoria BPWAlg(Σ) jest 2. Dla dowolnego zbioru Σ-formu l Φ, kategoria BPAlg(Σ, Φ) jest 3. Dla dowolnego zbioru Σ-B-formu l Φ, kategoria BAlg(Σ, Φ) jest 4. Dla dowolnego zbioru Σ-B-formu l Φ, funktor G Σ,Φ : BAlg(Σ, Φ) Alg(Σ) ma (a) lewy sprze (b) prawy sprze 5. Dla dowolnego zbioru Σ-formu l Φ, funktor F Σ,Φ : BPWAlg(Σ, Φ) BPAlg(Σ) ma (a) lewy sprze (b) prawy sprze 6. Funktor F Σ, : BPWAlg(Σ) BPAlg(Σ) ma (a) lewy sprze (b) prawy sprze 7. Kategoria BPWAlg(Σ) ma epimorficzno-monomorficzny system podzia lu. 2

3 Szkic rozwiazań: (Mam nadzieje, że bez wiekszych b ledóow :-) 1. Niech sygnatura Σ zawiera sta laa c. Istnieja g lośne Σ-algebry A i B takie, że B A (c a ) oraz W B (c B ). Nie istnieje g lośna Σ-algebra C z Σ-homomorfizmami g lośnych Σ-algebr h A : A C i h B : B C. Zatem: (a) Kategoria BPWAlg(Σ) nie jest zupe lna, bo nie istnieje w niej obiekt końcowy. (Uwaga: granice niepustych diagramóow w niej istnieja i można je skonstruowaćc w standardowy sposóob.) (b) Kategoria BPWAlg(Σ) nie jest kozupe lna, bo nie istnieje w niej koprodukt A i B. 2. Niech Σ = S, Ω. Dla dowolnego zbioru Σ-formu l Φ, rozpatrzmy dwa Σ-homomorfizmy g, h : A B w BPAlg(Σ, Φ) i rodzine e algebr A i BPAlg(Σ, Φ), i I. (a) Kategoria BPAlg(Σ, Φ) jest zupe lna; wystarczy pokazaćc istnienie equalizatora e : E A homomorfizmóow g, h i produktu P BPAlg(Σ, Φ) rodziny A i i I : Definiujemy nośnik E = {a A g(a) = h(a)}. Operacje w E sa określone tak, jak w A (wyniki należaa do E, bo g i h to Σ-homomorfizmy). Dla a E, B E (a) wtedy i tylko wtedy, gdy B A (a). Dla a E i a A, P E (a) = a wtedy i tylko wtedy, gdy P A (a) = a (to jest dobrze określone, bo jeśli P A (a) = a to a E, bo g i h to Σ-homomorfizmy g lośnych algebr). Teraz latwo sprawdzićc, że: E BPAlg(Σ, Φ), gdy A BPAlg(Σ, Φ), inkluzja e : E A jest Σ-homomorfizmem g lośnych algebr e : E A, e : E A jest equalizatorem g i h w BPAlg(Σ, Φ). Nośnik P = {f : I i I A i f(i) A i dla i I } jest produktem nośnikóow algebr rodziny A i i I. Operacje z Σ zdefiniowane sa po wspóo lrzednych, jak zwykle. Dla f P, B P (f) wtedy i tylko wtedy, gdy B Ai (f(i)) dla wszystkich i I. Dla f, f P, P P (f) = f wtedy i tylko wtedy, gdy P Ai (f(i)) = f (i) dla wszystkich i I. Latwo teraz sprawdzićc, że: P BPAlg(Σ, Φ), gdy A i BPAlg(Σ, Φ) dla wszystkich i I, dla i I, π i : P A i zadane przez π(f) = f(i), dla f P, sa Σ-homomorfizmami g lośnych Σ-algebr, P z rzutowaniami π i jest produktem rodziny A i i I. (b) Kategoria BPAlg(Σ, Φ) jest kozupe lna; wystarczy pokazaćc istnienie koproduktu C BPAlg(Σ, Φ) rodziny A i i I i koequalizatora k : B K homomorfizmóow g, h. Pomocnicze pojecie: Dla dowolnej g lośnej Σ-algebry D BPWAlg(Σ), g lośna kongruencja na D to taka Σ-kongruencja = na D, któora dodatkowo spe lnia nastepuja acy warunek: dla d, d, e, e D, jeśli P D (d) = d, P D (e) = e oraz d = e to d = e. Algebra ilorazowa D/ = jest wóowczas zdefiniowana jak zwykle, przy czym: B D/ = ([d] = ) wtedy i tylko wtedy, gdy B D (d ) dla pewnego d = d, oraz PD/ = ([d] = ) = [e] = wtedy i tylko wtedy, gdy P D (d ) = e dla pewnych d = d i e = e (to jest dobrze określone na mocy definicji g lośnej kongruencji). Zauważmy, że dla dowolnej Σ-formu ly φ rozważanych postaci, jeśli D = φ to także D/ = = φ. Latwo też sprawdzićc, że dla każdej relacji na D istnieje najmniejsza g lośna kongruencja na D zawierajaca te relacje. Co wiecej, jadro każdego homomorfizmu g lośnych algebr jest g lośna kongruencja. Dalej, naturalna funkcja [ ] = : D D/ = jest homomorfizmem g lośnych algebr. W końcu, majac dany homomorfizm g lośnych algebr l : D D, jeśli jadro l zawiera =, to funkcja j([d] = ) = l(d) określa homomorfizm g lośnych algebr j : D/ = D. 3

4 Niech = bedzie najmniejszaa g lośna kongruencja na B taka, że g(a) = h(a) dla wszystkich a A. Niech K = B/ =, a k : B K bedzie naturalnym g lośnym homomorfizmem takim, że k(b) = [b] =. Latwo teraz sprawdzićc, że: K BPAlg(Σ, Φ), gdy B BPAlg(Σ, Φ), k : B K jest koequalizatorem g i h w BPAlg(Σ, Φ). Dla dowolnego S-rodzajowego zbioru X oraz jego podzbioróow X P X B X, zdefiniujmy nastepuja aca a g lośna algebree F X B,X P Σ,Φ (X) BPAlg(Σ, Φ). Rozpatrzmy zbióor T Σ +(X) wszystkich Σ + -termóow ze zmiennymi X, gdzie Σ + jest sygnaturaa Σ z dodatkowaa (nowa) operacjaa p : s s, dla każdego rodzaju s w Σ. Niech B, P i F beda najmniejszymi (S-rodzajowymi) podzbiorami T Σ +(X) takimi, że: X F ; X B B; X P P; dla każdego t P, p(t) F ; dla każdej Σ-operacji f : s 1... s n s i t 1 F s1,..., t n F sn, f(t 1,..., t n ) F s ; dla każdej formu ly Y.B(Y ) B(t) w Φ i każdego wartościowania v : Y F, jeśli v(y) B dla wszystkich y Y, to także t[v] B, gdzie t[v] jest termem t, w któorym za każdaa zmienna y Y wstawiono term v(y); dla każdej formu ly Y.B(Y ) B(P(t)) w Φ i każdego wartościowania v : Y F, jeśli v(y) B dla wszystkich y Y, to także t[v] B, t[v] P oraz p(t[v]) B, gdzie t[v] jest termem t, w któorym za każdaa zmienna y Y wstawiono term v(y). ( Latwo sprawdzićc, że istnieja najmniejsze zbiory spe lniajace te w lasności, oraz P B F.) F X B,X P Σ,Φ (X) jest g lośna algebraa o nośniku F, z dzwonkami doczepionymi do elementóow w B i ze sznurkami doczepionymi do elementóow t P, przy czym wóowczas (t) = p(t). P X F B,X P Σ,Φ (X) Latwo sprawdzićc, że F X B,X P Σ,Φ (X) BPAlg(Σ, Φ), oraz dla każdej g lośnej algebry A BPAlg(Σ, Φ) i funkcji v : X A takiej, że B A (v(x)) dla każdego x X B oraz dla każdego x X P, P A (v(x)) = a dla pewnego a A, istnieje dok ladnie jeden homomorfizm g lośnych algebr v # : F X B,X P Σ,Φ (X) A, któory rozszerza v. Teraz, dla rodziny g lośnych Σ-algebr A i i I, niech X = { a, i i I, a A i } bedzie suma roz laczna a nośnikóow algebr A i, i I; niech X B = { a, i i I, a A i, B Ai (a)} bedzie jego podzbiorem z lożonym z tych elementóow, do któorych sa doczepione dzwonki; podobnie, niech X P = { a, i i I, a A i, P Ai (a) = a dla pewnego a A i }. Niech = bedzie najmniejszaa g lośna kongruencja na F X B,X P Σ,Φ (X) taka, że: dla każdej Σ-operacji f : s 1... s n s, i I oraz a 1 A i s1,..., a n A i sn, zachodzi f( a 1, i,..., a n, i ) = f Ai (a 1,..., a n ), i ; dla i I oraz P Ai (a) = a, p( a, i ) = a, i. Zdefiniujmy C jako algebree ilorazowaa F X B,X P Σ,Φ (X)/ =. Latwo teraz sprawdzićc, że: C BPAlg(Σ, Φ); dla i I, i (a) = [a] = dla a A i definiuje homomorfizm g lośnych algebr i : A i C, C z rodzina w lożeń i : A i C, i I, jest koproduktem rodziny A i, i I. 3. Dla dowolnego zbioru Σ-B-formu l Φ, kategoria BAlg(Σ, Φ) jest zupe lna i kozupe lna wystarczy sprawdzićc, że BAlg(Σ, Φ) jest zamknieta na konstrukcje equalizatoróow, produktóow, koequalizatoróow i koproduktóow zdefiniowane w rozwiazaniu zadania 2 powyżej. 4

5 4. Dla dowolnego zbioru Σ-B-formu l Φ, funktor G Σ,Φ : BAlg(Σ, Φ) Alg(Σ) ma (a) lewy sprzeżony: wystarczy sprawdzićc, że konstrukcja obiektu wolnego nad algebraa A BPAlg(Σ) w rozwiazaniu zadania 5 poniżej daje algebree w BAlg(Σ, Φ), o ile A Alg(Σ) i Φ jest zbiorem Σ-B-formu l. W tym wypadku, konstrukcja upraszcza sie znacznie: dla dowolnej algebry A Alg(Σ), niech B A bedzie najmniejszym zbiorem takim, że dla każdej formu ly Y.B(Y ) B(t) i wartościowania v : Y A takiego, że v(y) B dla wszystkich y Y, także wartośćc termu t w A przy wartościowaniu v należy do B, t A [v] B. Wowczas algebra A z dzwonkami doczepionymi do wszystkich elementóow B (i tylko do tych elementóow) jest wolna nad A wzgledem G Σ,Φ z identycznościa jako jednościa. (b) prawy sprzeżony: dla dowolnej algebry A Alg(Σ), A z dzwonkami doczepionymi do wszystkich elementóow jest kowolna nad A wzgledem wzgledem G Σ,Φ z identycznościa jako kojednościa. 5. Dla dowolnego zbioru Σ-formu l Φ, funktor F Σ,Φ : BPWAlg(Σ, Φ) BPAlg(Σ) (a) ma lewy sprzeżony: wystarczy pokazaćc istenienie algebr wolnych. Niech A BP Alg(Σ). Wykorzystamy konstrukcje z rozwiazania zadania 2 Przyjmijmy X = A, X B = {a B A (a)} i X P = {a P Ai (a) = a dla pewnego a A }. Niech = bedzie najmniejszaa g lośna kongruencja na F X B,X P (X) taka, że: Σ,Φ dla każdej Σ-operacji f : s 1... s n s oraz a 1 A s1,..., a n A sn, zachodzi f(a 1,..., a n ) = f A (a 1,..., a n ); dla P Ai (a) = a, p(a) = a. Zdefiniujmy C = F X B,X P Σ,Φ (X)/ =. Latwo teraz sprawdzićc, że: C BPWAlg(Σ, Φ); η A (a) = [a] = dla a A definiuje homomorfizm g lośnych algebr η A : A F Σ,Φ (C), C z jednościa η A : A F Σ,Φ (C) jest algebraa wolna nad A wzgledem F Σ,Φ. (b) nie ma prawego sprzeżonego (patrz rozwiazanie zadania 6 poniżej). 6. Funktor F Σ, : BPWAlg(Σ) BPAlg(Σ) (a) ma lewy sprzeżony jako szczegóolny przypadek zadania 6, albo w tym przypadku możliwie najprościej: g lośna algebraa wolna nad A BPAlg(Σ) wzgledem funktora F Σ, jest ta sama algebra A (bez żadnych gwizdkóow) z identycznościa jako jednościa. (b) nie ma prawego sprzeżonego: BPAlg(Σ) ma obiekt końcowy (zadanie 2), prawe sprzeżone zachowujaa granice, a BPWAlg(Σ) nie ma obiektu końcowego (zadanie 1). 7. Kategoria BPWAlg(Σ) ma (wie ecej niż jeden) epimorficzno-monomorficzny system podzia lu. Na przyk lad: mocnym epimorfizmem g lośnych algebr nazwijmy każdy homomorfizm g lośnych algebr h : A B taki, że naturalna funkcja i : A B zadana przez i([a] =h ) = h(a), gdzie =h jest jadrem homomorfizmu h, jest izomorfizmem g lośnych algebr i : A/ = h B. Mocne epimorfizmy i róożnowartościowe homomorfizmy (monomorfizmy) g lośnych algebr tworza system podzia lu dla BPWAlg(Σ). 5

Podstawy algebry ogóolnej i teorii kategorii semestr zimowy 2008/09

Podstawy algebry ogóolnej i teorii kategorii semestr zimowy 2008/09 Egzamin z wyk ladu monograficznego Poje ecia, terminologia i notacja: Podstawy algebry ogóolnej i teorii kategorii semestr zimowy 2008/09 Przyjmujemy zwyk la definicjee sygnatury algebraicznej Σ, Σ-algebry

Bardziej szczegółowo

Teoria kategorii w podstawach informatyki semestr zimowy 2010/11

Teoria kategorii w podstawach informatyki semestr zimowy 2010/11 Egzamin z wyk ladu monograficznego Poje ecia, terminologia i notacja: Teoria kategorii w podstawach informatyki semestr zimowy 2010/11 Przyjmujemy zwyk la definicjee sygnatury algebraicznej Σ, Σ-algebry

Bardziej szczegółowo

Rozdzia l 3. Elementy algebry uniwersalnej

Rozdzia l 3. Elementy algebry uniwersalnej Rozdzia l 3. Elementy algebry uniwersalnej 1. Podalgebry, homomorfizmy Definicja. Niech = B A oraz o bȩdzie n-argumentow a operacj a na zbiorze A. Mówimy, że zbiór B jest zamkniȩty na operacjȩ o, gdy dla

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 9 Przekszta lcenia liniowe i ich zastosowania

Wyk lad 9 Przekszta lcenia liniowe i ich zastosowania Wyk lad 9 Przekszta lcenia liniowe i ich zastosowania 1 Przekszta lcenia liniowe i ich w lasności Definicja 9.1. Niech V i W bed przestrzeniami liniowymi. Przekszta lcenie f : V W spe lniajace warunki:

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 1 Podstawowe struktury algebraiczne

Wyk lad 1 Podstawowe struktury algebraiczne Wyk lad 1 Podstawowe struktury algebraiczne 1 Dzia lanie w zbiorze Majac dane dowolne dwa przedmioty a b możemy z nich utworzyć pare uporzadkowan a (a b) o poprzedniku a i nastepniku b. Warunek na równość

Bardziej szczegółowo

Teoria 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 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 szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Algebra i jej zastosowania konspekt wyk ladu, czȩść druga

Algebra i jej zastosowania konspekt wyk ladu, czȩść druga Algebra i jej zastosowania konspekt wyk ladu, czȩść druga Anna Romanowska January 29, 2016 4 Kraty i algebry Boole a 41 Kraty zupe lne Definicja 411 Zbiór uporza dkowany (P, ) nazywamy krata zupe lna,

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera

Wyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera Wyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera Określenie podpierścienia Definicja 9.. Podpierścieniem pierścienia (P, +,, 0, ) nazywamy taki podzbiór A P, który jest pierścieniem ze wzgledu

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej 1 Baza przestrzeni liniowej Niech V bedzie przestrzenia liniowa. Powiemy, że podzbiór X V jest maksymalnym zbiorem liniowo niezależnym, jeśli X jest zbiorem

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 5 Grupa ilorazowa, iloczyn prosty, homomorfizm

Wyk lad 5 Grupa ilorazowa, iloczyn prosty, homomorfizm Wyk lad 5 Grupa ilorazowa, iloczyn prosty, homomorfizm 1 Grupa ilorazowa Niech H b edzie dzielnikiem normalnym grupy G. Oznaczmy przez G/H zbiór wszystkich warstw lewostronnych grupy G wzgl edem podgrupy

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 14 Cia la i ich w lasności

Wyk lad 14 Cia la i ich w lasności Wyk lad 4 Cia la i ich w lasności Charakterystyka cia la Określenie cia la i w lasności dzia lań w ciele y ly omówione na algerze liniowej. Stosujac terminologie z teorii pierścieni możemy powiedzieć,

Bardziej szczegółowo

Rozdzia l 2. Najważniejsze typy algebr stosowane w logice

Rozdzia l 2. Najważniejsze typy algebr stosowane w logice Rozdzia l 2. Najważniejsze typy algebr stosowane w logice 1. Algebry Boole a Definicja. Kratȩ dystrybutywn a z zerem i jedynk a, w której dla każdego elementu istnieje jego uzupe lnienie nazywamy algebr

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA dla ZPM I dr inż Krzysztof Bryś wyk lad 1,2 KLASYCZNY RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA dla ZPM I dr inż Krzysztof Bryś wyk lad 1,2 KLASYCZNY RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA 1 STATYSTYKA MATEMATYCZNA dla ZPM I dr inż Krzysztof Bryś wyk lad 1,2 KLASYCZNY RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA 1. Pojȩcia wstȩpne. Doświadczeniem losowym nazywamy doświadczenie, którego wynik nie jest znany.

Bardziej szczegółowo

Uwaga 1.2. Niech (G, ) będzie grupą, H 1, H 2 < G. Następujące warunki są równoważne:

Uwaga 1.2. Niech (G, ) będzie grupą, H 1, H 2 < G. Następujące warunki są równoważne: 1. Wykład 1: Produkty grup. Produkty i koprodukty grup abelowych. Przypomnijmy konstrukcje słabych iloczynów (sum) prostych i iloczynów (sum) prostych grup znane z kursowego wykładu algebry. Ze względu

Bardziej szczegółowo

STYSTYSTYKA dla ZOM II dr inż Krzysztof Bryś Wykad 1

STYSTYSTYKA dla ZOM II dr inż Krzysztof Bryś Wykad 1 1 STYSTYSTYKA dla ZOM II dr inż Krzysztof Bryś Wykad 1 Klasyczny Rachunek Prawdopodobieństwa. 1. Pojȩcia wstȩpne. Doświadczeniem losowym nazywamy doświadczenie, którego wynik nie jest znany. Posiadamy

Bardziej szczegółowo

Topologia Algebraiczna - Pomocnik studenta. 1. Język teorii kategorii

Topologia Algebraiczna - Pomocnik studenta. 1. Język teorii kategorii Topologia Algebraiczna - Pomocnik studenta. 1. Język teorii kategorii Agnieszka Bojanowska Stefan Jackowski 24 listopada 2010 1 Podstawowe pojęcia Bedziemy uzywać następujących pojęć i przykładów dotyczących

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 3 Wielomiany i u lamki proste

Wyk lad 3 Wielomiany i u lamki proste Wyk lad 3 Wielomiany i u lamki proste 1 Konstrukcja pierścienia wielomianów Niech P bedzie dowolnym pierścieniem, w którym 0 1. Oznaczmy przez P [x] zbiór wszystkich nieskończonych ciagów o wszystkich

Bardziej szczegółowo

Metalogika (1) Jerzy Pogonowski. Uniwersytet Opolski. Zakład Logiki Stosowanej UAM

Metalogika (1) Jerzy Pogonowski. Uniwersytet Opolski. Zakład Logiki Stosowanej UAM Metalogika (1) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Uniwersytet Opolski Jerzy Pogonowski (MEG) Metalogika (1) Uniwersytet Opolski 1 / 21 Wstęp Cel: wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 4 Warstwy, dzielniki normalne

Wyk lad 4 Warstwy, dzielniki normalne Wyk lad 4 Warstwy, dzielniki normalne 1 Warstwy grupy wzgl edem podgrupy Niech H bedzie podgrupa grupy (G,, e). W zbiorze G wprowadzamy relacje l oraz r przyjmujac, że dla dowolnych a, b G: a l b a 1 b

Bardziej szczegółowo

Algebrą nazywamy strukturę A = (A, {F i : i I }), gdzie A jest zbiorem zwanym uniwersum algebry, zaś F i : A F i

Algebrą nazywamy strukturę A = (A, {F i : i I }), gdzie A jest zbiorem zwanym uniwersum algebry, zaś F i : A F i Algebrą nazywamy strukturę A = (A, {F i : i I }), gdzie A jest zbiorem zwanym uniwersum algebry, zaś F i : A F i A (symbol F i oznacza ilość argumentów funkcji F i ). W rozważanych przez nas algebrach

Bardziej szczegółowo

13. Cia la. Rozszerzenia cia l.

13. Cia la. Rozszerzenia cia l. 59 13. Cia la. Rozszerzenia cia l. Z rozważań poprzedniego paragrafu wynika, że jeżeli wielomian f o wspó lczynnikach w ciele K jest nierozk ladalny, to pierścień ilorazowy K[X]/(f) jest cia lem zawieraja

Bardziej szczegółowo

5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów.

5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów. 5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów. Algebra jest jednym z najstarszych działów matematyki dotyczącym początkowo tworzenia metod rozwiązywania równań

Bardziej szczegółowo

Ekonomia matematyczna i dynamiczna optymalizacja

Ekonomia matematyczna i dynamiczna optymalizacja Ekonomia matematyczna i dynamiczna optymalizacja Ramy wyk ladu i podstawowe narz edzia matematyczne SGH Semestr letni 2012-13 Uk lady dynamiczne Rozwiazanie modelu dynamicznego bardzo czesto można zapisać

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 7 Metoda eliminacji Gaussa. Wzory Cramera

Wyk lad 7 Metoda eliminacji Gaussa. Wzory Cramera Wyk lad 7 Metoda eliminacji Gaussa Wzory Cramera Metoda eliminacji Gaussa Metoda eliminacji Gaussa polega na znalezieniu dla danego uk ladu a x + a 2 x 2 + + a n x n = b a 2 x + a 22 x 2 + + a 2n x n =

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 2 Podgrupa grupy

Wyk lad 2 Podgrupa grupy Wyk lad 2 Podgrupa grupy Definicja 2.1. Pod grupy (G,, e) nazywamy taki podzbiór H G, że e H, h 1 H dla każdego h H oraz h 1 h 2 H dla dowolnych h 1, h 2 H. Jeśli H jest grupy G, to bedziemy pisali H G.

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 4 Macierz odwrotna i twierdzenie Cramera

Wyk lad 4 Macierz odwrotna i twierdzenie Cramera Wyk lad 4 Macierz odwrotna i twierdzenie Cramera 1 Odwracanie macierzy I n jest elementem neutralnym mnożenia macierzy w zbiorze M n (R) tzn A I n I n A A dla dowolnej macierzy A M n (R) Ponadto z twierdzenia

Bardziej szczegółowo

P. Urzyczyn: Materia ly do wyk ladu z semantyki. Uproszczony 1 j. ezyk PCF

P. Urzyczyn: Materia ly do wyk ladu z semantyki. Uproszczony 1 j. ezyk PCF 29 kwietnia 2013, godzina 23: 56 strona 1 P. Urzyczyn: Materia ly do wyk ladu z semantyki Uproszczony 1 j ezyk PCF Sk ladnia: Poniżej Γ oznacza otoczenie typowe, czyli zbiór deklaracji postaci (x : τ).

Bardziej szczegółowo

Rachunek zdań - semantyka. Wartościowanie. ezyków formalnych. Semantyka j. Logika obliczeniowa. Joanna Józefowska. Poznań, rok akademicki 2009/2010

Rachunek zdań - semantyka. Wartościowanie. ezyków formalnych. Semantyka j. Logika obliczeniowa. Joanna Józefowska. Poznań, rok akademicki 2009/2010 Logika obliczeniowa Instytut Informatyki Poznań, rok akademicki 2009/2010 1 formu l rachunku zdań Wartościowanie i sta le logiczne Logiczna równoważność 2 Model formu ly Formu la spe lniona Formu la spe

Bardziej szczegółowo

Systemy algebraiczne. Materiały pomocnicze do wykładu. przedmiot: Matematyka Dyskretna 1 wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

Systemy algebraiczne. Materiały pomocnicze do wykładu. przedmiot: Matematyka Dyskretna 1 wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Systemy algebraiczne Materiały pomocnicze do wykładu uczelnia: PJWSTK przedmiot: Matematyka Dyskretna 1 wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Struktury danych struktury algebraiczne Przykład Rozważmy następujący

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 14 Formy kwadratowe I

Wyk lad 14 Formy kwadratowe I Wyk lad 14 Formy kwadratowe I Wielomian n-zmiennych x 1,, x n postaci n a ij x i x j, (1) gdzie a ij R oraz a ij = a ji dla wszystkich i, j = 1,, n nazywamy forma kwadratowa n-zmiennych Forme (1) można

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 5 W lasności wyznaczników. Macierz odwrotna

Wyk lad 5 W lasności wyznaczników. Macierz odwrotna Wyk lad 5 W lasności wyznaczników Macierz odwrotna 1 Operacje elementarne na macierzach Bardzo ważne znaczenie w algebrze liniowej odgrywaja tzw operacje elementarne na wierszach lub kolumnach macierzy

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej 1 Operacje elementarne na uk ladach wektorów Niech α 1,..., α n bed dowolnymi wektorami przestrzeni liniowej V nad cia lem K. Wyróżniamy nastepuj ace operacje

Bardziej szczegółowo

Algebra konspekt wykladu 2009/10 1. du na dzialanie na zbioze G, jeśli dla dowolnych elementów x, y S, x y S. S jest zamkniety ze wzgle

Algebra konspekt wykladu 2009/10 1. du na dzialanie na zbioze G, jeśli dla dowolnych elementów x, y S, x y S. S jest zamkniety ze wzgle Algebra konspekt wykladu 2009/10 1 3 Podgrupy Niech S g mówimy, że podzbiór S jest zamknie ty ze wzgle du na dzialanie na zbioze G, jeśli dla dowolnych elementów x, y S, x y S. S jest zamkniety ze wzgle

Bardziej szczegółowo

Dzia lanie grupy na zbiorze. Twierdzenie Sylowa

Dzia lanie grupy na zbiorze. Twierdzenie Sylowa Dzia lanie grupy na zbiorze. Twierdzenie Sylowa Niech G be dzie dowolna grupa, zaś X zbiorem. 1. Definicja. Dzia laniem grupy G na zbiorze X nazywamy funkcje µ: G X X, µ(g, x) = g x, spe lniaja ca dwa

Bardziej szczegółowo

Uzgadnianie wyrażeń rachunku predykatów. Adam i orzeszki. Joanna Józefowska. Poznań, rok akademicki 2009/2010

Uzgadnianie wyrażeń rachunku predykatów. Adam i orzeszki. Joanna Józefowska. Poznań, rok akademicki 2009/2010 Instytut Informatyki Poznań, rok akademicki 2009/2010 Instytut Informatyki Poznań, rok akademicki 2009/2010 1 Podstawienia Motywacja Podstawienie 2 Sk ladanie podstawień Motywacja Z lożenie podstawień

Bardziej szczegółowo

Indeks odwzorowania zmiennej zespolonej wzgl. krzywej zamknietej

Indeks odwzorowania zmiennej zespolonej wzgl. krzywej zamknietej Indeks odwzorowania zmiennej zespolonej wzgl edem krzywej zamkni etej 1. Liczby zespolone - konstrukcja Hamiltona 2. Homotopia odwzorowań na okr egu 3. Indeks odwzorowania ciag lego wzgledem krzywej zamknietej

Bardziej szczegółowo

Algebra i jej zastosowania ćwiczenia

Algebra i jej zastosowania ćwiczenia Algebra i jej zastosowania ćwiczenia 14 stycznia 2013 1 Kraty 1. Pokazać, że każda klasa kongruencji kraty (K, +, ) jest podkrata kraty (K, +, ). 2. Znaleźć wszystkie kongruencje kraty 2 3, gdzie 2 jest

Bardziej szczegółowo

Algebra i jej zastosowania konspekt wyk ladu, cz

Algebra i jej zastosowania konspekt wyk ladu, cz Algebra i jej zastosowania konspekt wyk ladu, cz eść pierwsza Anna Romanowska 26 marca 2014 1 Pó lgrupy i monoidy 1.1 W lasności podstawowe Definicja 1.11. Pó lgrupa nazywamy pare (P, ), gdzie P jest zbiorem,

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 12. (ii) najstarszy wspó lczynnik wielomianu f jest elementem odwracalnym w P. Dowód. Niech st(f) = n i niech a bedzie

Wyk lad 12. (ii) najstarszy wspó lczynnik wielomianu f jest elementem odwracalnym w P. Dowód. Niech st(f) = n i niech a bedzie 1 Dzielenie wielomianów Wyk lad 12 Ważne pierścienie Definicja 12.1. Niech P bedzie pierścieniem, który może nie być dziedzina ca lkowitości. Powiemy, że w pierścieniu P [x] jest wykonalne dzielenie z

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego

Wyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego Wyk lad 8 Rzad macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego 1 Określenie rz edu macierzy Niech A bedzie m n - macierza Wówczas wiersze macierzy A możemy w naturalny sposób traktować jako wektory przestrzeni

Bardziej szczegółowo

25 lutego 2013, godzina 23: 57 strona 1. P. Urzyczyn: Materia ly do wyk ladu z semantyki. Logika Hoare a

25 lutego 2013, godzina 23: 57 strona 1. P. Urzyczyn: Materia ly do wyk ladu z semantyki. Logika Hoare a 25 lutego 2013, godzina 23: 57 strona 1 P. Urzyczyn: Materia ly do wyk ladu z semantyki Logika Hoare a Rozważamy najprostszy model imperatywnego jezyka programowania z jednym typem danych. Wartości tego

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych

Wyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych Wyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych 1 Określenie podprzestrzeni Definicja 6.1. Niepusty podzbiór V 1 V nazywamy podprzestrzeni przestrzeni liniowej V, jeśli ma on nastepuj ace w lasności: (I)

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 3 Wyznaczniki

Wyk lad 3 Wyznaczniki 1 Określenie wyznacznika Wyk lad 3 Wyznaczniki Niech A bedzie macierza kwadratowa stopnia n > 1 i niech i, j bed a liczbami naturalnymi n Symbolem A ij oznaczać bedziemy macierz kwadratowa stopnia n 1

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 4 Dzia lania na macierzach. Określenie wyznacznika

Wyk lad 4 Dzia lania na macierzach. Określenie wyznacznika Wyk lad 4 Dzia lania na macierzach Określenie wyznacznika 1 Określenie macierzy Niech K bedzie dowolnym cia lem oraz niech n i m bed a dowolnymi liczbami naturalnymi Prostokatn a tablice a 11 a 12 a 1n

Bardziej szczegółowo

2 Rodziny zbiorów. 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów. M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11

2 Rodziny zbiorów. 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów. M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11 M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11 2 Rodziny zbiorów 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów Niech X będzie niepustym zbiorem. Rodzinę indeksowaną zbiorów {A i } i I 2 X nazywamy rozbiciem zbioru X

Bardziej szczegółowo

WYK LAD 2: PODSTAWOWE STRUKTURY ALGEBRAICZNE, PIERWIASTKI WIELOMIANÓW, ROZK LAD FUNKCJI WYMIERNEJ NA U LAMKI PROSTE

WYK LAD 2: PODSTAWOWE STRUKTURY ALGEBRAICZNE, PIERWIASTKI WIELOMIANÓW, ROZK LAD FUNKCJI WYMIERNEJ NA U LAMKI PROSTE WYK LAD 2: PODSTAWOWE STRUKTURY ALGEBRAICZNE, PIERWIASTKI WIELOMIANÓW, ROZK LAD FUNKCJI WYMIERNEJ NA U LAMKI PROSTE Definicja 1 Algebra abstrakcyjna nazywamy teorie, której przedmiotem sa dzia lania na

Bardziej szczegółowo

vf(c) =, vf(ft 1... t n )=vf(t 1 )... vf(t n ).

vf(c) =, vf(ft 1... t n )=vf(t 1 )... vf(t n ). 6. Wykład 6: Rachunek predykatów. Język pierwszego rzędu składa się z: symboli relacyjnych P i, i I, gdzie (P i ) oznaczać będzie ilość argumentów symbolu P i, symboli funkcyjnych f j, j J, gdzie (f j

Bardziej szczegółowo

Zadania o liczbach zespolonych

Zadania o liczbach zespolonych Zadania o liczbach zespolonych Zadanie 1. Znaleźć takie liczby rzeczywiste a i b, aby zachodzi ly równości: a) a( + i) + b(4 i) 6 i, b) a( + i) + b( + i) 8i, c) a(4 i) + b(1 + i) 7 1i, ( ) a d) i + b +i

Bardziej szczegółowo

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu 31 marca 2014 Przestrzeń statystyczna - podstawowe zadania statystyki Zdarzeniom losowym określonym na pewnej przestrzeni zdarzeń elementarnych Ω można zazwyczaj na wiele różnych sposobów przypisać jakieś

Bardziej szczegółowo

Rezolucja w rachunku predykatów. Przedrostkowa koniunkcyjna postać normalna. Formu ly ustalone. Joanna Józefowska. Poznań, rok akademicki 2009/2010

Rezolucja w rachunku predykatów. Przedrostkowa koniunkcyjna postać normalna. Formu ly ustalone. Joanna Józefowska. Poznań, rok akademicki 2009/2010 Instytut Informatyki Poznań, rok akademicki 2009/2010 1 Postać klauzulowa formu l 2 Regu la rezolucji Regu la rezolucji dla klauzul ustalonych Regu la rezolucji dla klauzul ustalonych a spe lnialność Ogólna

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe

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

Bardziej szczegółowo

Funkcje wielu zmiennych

Funkcje wielu zmiennych Funkcje wielu zmiennych 13 Zbiory w przestrzeni Definicja Przestrzeni a trójwymiarow a (przestrzeni a) nazywamy zbiór wszystkich trójek uporz adkowanych (x y z) gdzie x y z R. Przestrzeń tȩ oznaczamy symbolem

Bardziej szczegółowo

Logika. Materia ly pomocnicze do wyk ladu dla pierwszego roku informatyki UW. Pawe l Urzyczyn 25 sierpnia 2005

Logika. Materia ly pomocnicze do wyk ladu dla pierwszego roku informatyki UW. Pawe l Urzyczyn 25 sierpnia 2005 Logika Materia ly pomocnicze do wyk ladu dla pierwszego roku informatyki UW Pawe l Urzyczyn urzy@mimuw.edu.pl 25 sierpnia 2005 Wnioskowanie o prawdziwości rozmaitych stwierdzeń jest powszednim zajeciem

Bardziej szczegółowo

4. Dzia lanie grupy na zbiorze

4. Dzia lanie grupy na zbiorze 17 4. Dzia lanie grupy na zbiorze Znaczna cze ść poznanych przez nas przyk ladów grup, to podgrupy grupy bijekcji jakiegoś zbioru. Cze sto taka podgrupa sk lada sie z bijekcji, które zachowuja dodatkowa

Bardziej szczegółowo

Zasada indukcji matematycznej

Zasada indukcji matematycznej Zasada indukcji matematycznej Twierdzenie 1 (Zasada indukcji matematycznej). Niech ϕ(n) będzie formą zdaniową zmiennej n N 0. Załóżmy, że istnieje n 0 N 0 takie, że 1. ϕ(n 0 ) jest zdaniem prawdziwym,.

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe 4.0. Rozkłady zmiennych losowych, dystrybuanta. Katarzyna Rybarczyk-Krzywdzińska semestr zimowy 2016/2017 Wprowadzenie Przykład 1 Bolek, Lolek i Tola

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne

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

Bardziej szczegółowo

Grupy i cia la, liczby zespolone

Grupy i cia la, liczby zespolone Rozdzia l 1 Grupy i cia la, liczby zespolone Dla ustalenia uwagi, b edziemy używać nast epuj acych oznaczeń: N = { 1, 2, 3,... } - liczby naturalne, Z = { 0, ±1, ±2,... } - liczby ca lkowite, W = { m n

Bardziej szczegółowo

Suma i przeciȩcie podprzestrzeń, suma prosta, przestrzeń ilorazowa Javier de Lucas

Suma i przeciȩcie podprzestrzeń, suma prosta, przestrzeń ilorazowa Javier de Lucas Suma i przeciȩcie podprzestrzeń suma prosta przestrzeń ilorazowa Javier de Lucas Ćwiczenie 1 W zależności od wartości parametru p podaj wymiar przestrzeni W = v 1 v v 3 gdzie p 0 v 1 = 1 + p 3 v = 5 3

Bardziej szczegółowo

1. R jest grupą abelową względem działania + (tzn. działanie jest łączne, przemienne, istnieje element neutralny oraz element odwrotny)

1. R jest grupą abelową względem działania + (tzn. działanie jest łączne, przemienne, istnieje element neutralny oraz element odwrotny) Rozdział 1 Pierścienie i ideały Definicja 1.1 Pierścieniem nazywamy trójkę (R, +, ), w której R jest zbiorem niepustym, działania + : R R R i : R R R są dwuargumentowe i spełniają następujące warunki dla

Bardziej szczegółowo

w teorii funkcji. Dwa s lynne problemy. Micha l Jasiczak

w teorii funkcji. Dwa s lynne problemy. Micha l Jasiczak Równania różniczkowe czastkowe w teorii funkcji. Dwa s lynne problemy. Micha l Jasiczak Horyzonty 2014 Podstawowy obiekt wyk ladu: funkcje holomorficzne wielu zmiennych Temat: dwa problemy, których znane

Bardziej szczegółowo

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu 29 marca 2011 Przestrzeń statystyczna - podstawowe zadania statystyki Zdarzeniom losowym określonym na pewnej przestrzeni zdarzeń elementarnych Ω można zazwyczaj na wiele różnych sposobów przypisać jakieś

Bardziej szczegółowo

Seria zadań z Algebry IIR nr kwietnia 2017 r. i V 2 = B 2, B 4 R, gdzie

Seria zadań z Algebry IIR nr kwietnia 2017 r. i V 2 = B 2, B 4 R, gdzie Seria zadań z Algebry IIR nr 29 kwietnia 207 r Notacja: We wszystkich poniższych zadaniach K jest ciałem, V wektorow a nad K zaś jest przestrzeni a Zadanie Niechaj V = K 4 [t] Określmy podprzestrzenie

Bardziej szczegółowo

czastkowych Państwo przyk ladowe zadania z rozwiazaniami: karpinw adres strony www, na której znajda

czastkowych Państwo przyk ladowe zadania z rozwiazaniami:   karpinw adres strony www, na której znajda Zadania z równań różniczkowych czastkowych Za l aczam adres strony www, na której znajda Państwo przyk ladowe zadania z rozwiazaniami: http://math.uni.lodz.pl/ karpinw Zadanie 1. Znaleźć wszystkie rozwiazania

Bardziej szczegółowo

LOGIKA ALGORYTMICZNA

LOGIKA ALGORYTMICZNA LOGIKA ALGORYTMICZNA 0.0. Relacje. Iloczyn kartezjański: A B := (a, b) : a A i b B} (zak ladamy, że (x, y) i (u, v) s a równe wtedy i tylko wtedy gdy x = u i y = v); A n := (x 1,..., x n ) : x i A}; R

Bardziej szczegółowo

P (x, y) + Q(x, y)y = 0. g lym w obszrze G R n+1. Funkcje. zania uk ladu (1) o wykresie przebiegaja

P (x, y) + Q(x, y)y = 0. g lym w obszrze G R n+1. Funkcje. zania uk ladu (1) o wykresie przebiegaja 19. O ca lkach pierwszych W paragrafie 6 przy badaniu rozwia zań równania P (x, y) + Q(x, y)y = 0 wprowadzono poje cie ca lki równania, podano pewne kryteria na wyznaczanie ca lek równania. Znajomość ca

Bardziej szczegółowo

Procesy Stochastyczne - Zestaw 1

Procesy Stochastyczne - Zestaw 1 Procesy Stochastyczne - Zestaw 1 Zadanie 1 Niech ξ i η bed a niezależnymi zmiennymi losowymi o rozk ladach N (0, 1). Niech X = ξ +η i Y = ξ η. Znaleźć rozk lad (X, Y ) i rozk lad warunkowy L X ( Y ). Zadanie

Bardziej szczegółowo

GAL, konspekt wyk ladów: Tensory

GAL, konspekt wyk ladów: Tensory GAL, konspekt wyk ladów: Tensory 8.6.2017 Notatki zawieraja odsy lacze do podre czników [Kos]=Kostrikin, [Tor]=Toruńczyk. [Kos roz. 6]. Materia l mniej standardowy jest opisany dok ladniej. 1 Iloczyn tensorowy

Bardziej szczegółowo

Elementy logiki i teorii mnogości Wyk lad 1: Rachunek zdań

Elementy logiki i teorii mnogości Wyk lad 1: Rachunek zdań Elementy logiki i teorii mnogości Wyk lad 1: Rachunek zdań Micha l Ziembowski m.ziembowski@mini.pw.edu.pl www.mini.pw.edu.pl/ ziembowskim/ October 2, 2016 M. Ziembowski (WUoT) Elementy logiki i teorii

Bardziej szczegółowo

1 Działania na zbiorach

1 Działania na zbiorach M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 1 1 1 Działania na zbiorach W rozdziale tym przypomnimy podstawowe działania na zbiorach koncentrując się na własnościach tych działań, które będą przydatne w dalszej

Bardziej szczegółowo

Rozdzia l 9. Zbiory liczb porz adkowych. Liczby porz adkowe izolowane i graniczne

Rozdzia l 9. Zbiory liczb porz adkowych. Liczby porz adkowe izolowane i graniczne Rozdzia l 9. Zbiory liczb porz adkowych. Liczby porz adkowe izolowane i graniczne 1. Kresy wzglȩdem dowolnego zbioru liczb porz adkowych Poświȩcimy teraz uwagȩ przede wszystkich kratowym w lasnościom klasy

Bardziej szczegółowo

Rozdzia l 11. Przestrzenie Euklidesowe Definicja, iloczyn skalarny i norma. iloczynem skalarnym.

Rozdzia l 11. Przestrzenie Euklidesowe Definicja, iloczyn skalarny i norma. iloczynem skalarnym. Rozdzia l 11 Przestrzenie Euklidesowe 11.1 Definicja, iloczyn skalarny i norma Definicja 11.1 Przestrzenia Euklidesowa nazywamy par e { X K,ϕ }, gdzie X K jest przestrzenia liniowa nad K, a ϕ forma dwuliniowa

Bardziej szczegółowo

Prostota grup A n. Pokażemy, że grupy A n sa. proste dla n 5. Dowód jest indukcyjny i poprzedzimy go lematem.

Prostota grup A n. Pokażemy, że grupy A n sa. proste dla n 5. Dowód jest indukcyjny i poprzedzimy go lematem. Prostota grup A n. Pokażemy, że grupy A n sa proste dla n 5. Dowód jest indukcyjny i poprzedzimy go lematem. 1 2 0. Twierdzenie Schura Zassenhausa W tym rozdziale zajmiemy sie bardzo użytecznym twierdzeniem,

Bardziej szczegółowo

Elementy analizy funkcjonalnej PRZESTRZENIE LINIOWE

Elementy analizy funkcjonalnej PRZESTRZENIE LINIOWE Elementy analizy funkcjonalnej PRZESTRZENIE LINIOWE Niech K = R lub K = C oraz X - dowolny zbiór. Określmy dwa dzia lania: dodawanie + : X X X i mnożenie przez liczbȩ : K X X, spe lniaj ace nastȩpuj ace

Bardziej szczegółowo

domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów

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

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna Oznaczenia

Matematyka dyskretna Oznaczenia Matematyka dyskretna Oznaczenia Andrzej Szepietowski W tym rozdziale przedstawimy podstawowe oznacznia. oznacza kwantyfikator ogólny dla każdego. oznacza kwantyfikator szczegó lowy istnieje. 1 Sumy i iloczyny

Bardziej szczegółowo

Rozdzia l 10. Najważniejsze normalne logiki modalne

Rozdzia l 10. Najważniejsze normalne logiki modalne Rozdzia l 10. Najważniejsze normalne logiki modalne 1. Logiki modalne normalne Definicja. Inwariantny zbiór formu l X jȩzyka modalnego L = (L,,,,, ) nazywamy logik a modaln a zbazowan a na logice klasycznej

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Algorytm Euklidesa. ZADANIE 1. Oblicz korzystając z algorytmu Euklidesa: (a) NWD(120, 195), (b) NWD(80, 208), (c) NWD(36, 60, 90),

Algorytm Euklidesa. ZADANIE 1. Oblicz korzystając z algorytmu Euklidesa: (a) NWD(120, 195), (b) NWD(80, 208), (c) NWD(36, 60, 90), Algorytm Euklidesa ZADANIE 1. Oblicz korzystając z algorytmu Euklidesa: (a) NWD(120, 195), (b) NWD(80, 208), (c) NWD(36, 60, 90), (d) NWD(120, 168, 280), (e) NWD(30, 42, 70, 105), (f) NWW[120, 195], (g)

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 6 Przyk lady homomorfizmów

Wyk lad 6 Przyk lady homomorfizmów Wyk lad 6 Przyk lady hooorfizów Przyk lad 6.1. Dla dowolnych grup (G 1, 1, e 1 ), (G 2, 2, e 2 ) przekszta lcenie f: G 1 G 2 dane wzore f(x) = e 2 dla x G 1 jest hooorfize grup, bo f(a) 2 f(b) = e 2 2

Bardziej szczegółowo

Struktury formalne, czyli elementy Teorii Modeli

Struktury formalne, czyli elementy Teorii Modeli Struktury formalne, czyli elementy Teorii Modeli Szymon Wróbel, notatki z wykładu dra Szymona Żeberskiego semestr zimowy 2016/17 1 Język 1.1 Sygnatura językowa Sygnatura językowa: L = ({f i } i I, {P j

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka

Prawdopodobieństwo 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 szczegółowo

Rozdzia l 3. Relacje binarne

Rozdzia l 3. Relacje binarne Rozdzia l 3. Relacje binarne 1. Para uporz adkowana. Produkt kartezjański dwóch zbiorów Dla pary zbiorów {x, y} zachodzi, jak latwo sprawdzić, równość {x, y} = {y, x}. To znaczy, kolejność wymienienia

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu 21 marca 2011 Zmienna losowa - wst ep Przeprowadzane w praktyce badania i eksperymenty maja bardzo różnorodny charakter, niemniej jednak wiaż a sie one z rejestracja jakiś sygna lów (danych). Moga to być

Bardziej szczegółowo

System BCD z κ. Adam Slaski na podstawie wykładów, notatek i uwag Pawła Urzyczyna. Semestr letni 2009/10

System BCD z κ. Adam Slaski na podstawie wykładów, notatek i uwag Pawła Urzyczyna. Semestr letni 2009/10 System BCD z κ Adam Slaski na podstawie wykładów, notatek i uwag Pawła Urzyczyna Semestr letni 2009/10 Rozważamy system BCD ze stałą typową κ i aksjomatami ω κ κ i κ ω κ. W pierwszej części tej notatki

Bardziej szczegółowo

Normy wektorów i macierzy

Normy wektorów i macierzy Rozdzia l 3 Normy wektorów i macierzy W tym rozdziale zak ladamy, że K C. 3.1 Ogólna definicja normy Niech ψ : K m,n [0, + ) b edzie przekszta lceniem spe lniaj acym warunki: (i) A K m,n ψ(a) = 0 A = 0,

Bardziej szczegółowo

WNIOSKOWANIE W MODELU REGRESJI LINIOWEJ

WNIOSKOWANIE W MODELU REGRESJI LINIOWEJ WNIOSKOWANIE W MODELU REGRESJI LINIOWEJ Dana jest populacja generalna, w której dwuwymiarowa cecha (zmienna losowa) (X, Y ) ma pewien dwuwymiarowy rozk lad. Miara korelacji liniowej dla zmiennych (X, Y

Bardziej szczegółowo

Wzory Viete a i ich zastosowanie do uk ladów równań wielomianów symetrycznych dwóch i trzech zmiennych

Wzory Viete a i ich zastosowanie do uk ladów równań wielomianów symetrycznych dwóch i trzech zmiennych Wzory Viete a i ich zastosowanie do uk ladów równań wielomianów symetrycznych dwóch i trzech zmiennych Pawe l Józiak 007-- Poje cia wste pne Wielomianem zmiennej rzeczywistej t nazywamy funkcje postaci:

Bardziej szczegółowo

Pierścienie grupowe wyk lad 3. lewych podmodu lów prostych. Ogólniej, aby roz lożyć dany pierścień na sume. prosta

Pierścienie grupowe wyk lad 3. lewych podmodu lów prostych. Ogólniej, aby roz lożyć dany pierścień na sume. prosta Pierścienie rupowe wyk lad 3 Już wiemy, że alebre rupowa CG skończonej rupy G można roz lożyć na sume lewych podmodu lów prostych Oólniej, aby roz lożyć dany pierścień na sume prosta jeo dwóch podmodu

Bardziej szczegółowo

1. Zadania z Algebry I

1. Zadania z Algebry I 1 Zadania z Algebry I Z 11 Znaleźć podgrupy grup Z 12, Z 8, D 6 i D 12 i narysować graf zawierań mie dzy nimi Z 12 Niech Q 8 := j, k GL(2, C), gdzie j, k sa macierzami: j = ( ) i 0 0 i k = ( 0 ) 1 1 0

Bardziej szczegółowo

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu 10 marca 2014 Zmienna losowa - wst ep Przeprowadzane w praktyce badania i eksperymenty maja bardzo różnorodny charakter, niemniej jednak wiaż a sie one z rejestracja jakiś sygna lów (danych). Moga to być

Bardziej szczegółowo

Działania 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. 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 szczegółowo

ep do matematyki aktuarialnej Micha l Jasiczak Wyk lad 3 Tablice trwania życia 2

ep do matematyki aktuarialnej Micha l Jasiczak Wyk lad 3 Tablice trwania życia 2 Wst ep do matematyki aktuarialnej Micha l Jasiczak Wyk lad 3 Tablice trwania życia 2 1 Przypomnienie Jesteśmy już w stanie wyznaczyć tp x = l x+t l x, gdzie l x, l x+t, to liczebności kohorty odpowiednio

Bardziej szczegółowo

FUNKCJE LICZBOWE. x 1

FUNKCJE LICZBOWE. x 1 FUNKCJE LICZBOWE Zbiory postaci {x R: x a}, {x R: x a}, {x R: x < a}, {x R: x > a} oznaczane sa symbolami (,a], [a, ), (,a) i (a, ). Nazywamy pó lprostymi domknie tymi lub otwartymi o końcu a. Symbol odczytujemy

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja Rozpoczniemy od przedstawienia kilku charakterystycznych przyk ladów zadań optymalizacji liniowej.

Optymalizacja Rozpoczniemy od przedstawienia kilku charakterystycznych przyk ladów zadań optymalizacji liniowej. Optymalizacja Rozpoczniemy od przedstawienia kilku charakterystycznych przyk ladów zadań optymalizacji liniowej. Zagadnienie diety. Jak wymieszać wymieszać pszenice, soje i maczk e rybna by uzyskać najtańsza

Bardziej szczegółowo

Grzegorz Mazur. Zak lad Metod Obliczeniowych Chemii UJ. 14 marca 2007

Grzegorz Mazur. Zak lad Metod Obliczeniowych Chemii UJ. 14 marca 2007 Zak lad Metod Obliczeniowych Chemii UJ 14 marca 2007 Rzad 1 Zamiast wst epu 2 Rzad Notacja dużego O Notacja Ω Notacja Θ 3 S lowniczek Rzad Algorytm W matematyce oraz informatyce to skończony, uporzadkowany

Bardziej szczegółowo