1. Dany odcinek podzielić dwoma punktami na trzy części. Jakie jest prawdopodobieństwo, że z tych części da się zbudować trójkąt?

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "1. Dany odcinek podzielić dwoma punktami na trzy części. Jakie jest prawdopodobieństwo, że z tych części da się zbudować trójkąt?"

Transkrypt

1 1.5. Prawdopodoieństwo warukowe 15 Zadaia 1. Day odciek podzielić dwoma puktami a trzy części. Jakie jest prawdopodoieństwo, że z tych części da się zudować trójkąt? 2. Moetę o promieiu r rzucoo a parkiet utworzoy z przystających kwadratów o oku 2a. Oliczyć prawdopodoieństwo, że moeta przykryje częściowo przyajmiej dwa kwadrat, jeśli r < a. 3. W kwadrat wpisao trójkąt tak, że podstawa trójkąta jest podstawą kwadratu, a trzeci wierzchołek dzieli przeciwległy ok kwadratu a połowy. W trójkąt te wpisao koło. We wętrzu kwadratu pojawia się losowo pukt M. Zakładając, że prawdopodoieństwo pojawieia się puktu M w dowolym oszarze ależącym do kwadratu zależy jedyie od miary tego oszaru, oliczyć prawdopodoieństwo, że a) pukt pojawi się w kole, ) pukt pojawi się w kole przy założeiu, że pojawił się w trójkącie. 4. Na stół podzieloy a rówe prostokąte trójkąty róworamiee o ramioach a pada moeta o promieiu r. Oliczyć prawdopodoieństwo, że moeta ie przetie żadego oku trójkąta. Podać waruek a promień r Prawdopodoieństwo warukowe Czasami zdarza się, że iformacja o zajściu zdarzeia B ma wpływ a wartość oliczaego prawdopodoieństwa zdarzeia A. Przykład 1.9. Rzucamy dwiema kostkami. Oliczyć prawdopodoieństwo: a) zdarzeia A polegającego a otrzymaiu sumy oczek ie większej od czterech, ) zdarzeia B polegającego a otrzymaiu dwóch oczek co ajmiej a jedej kostce, c) zdarzeia polegającego a tym, że co ajmiej a jedej z kostek otrzymamy dwa oczka i że suma oczek ędzie ie większa od czterech, d) zdarzeia polegającego a tym, że suma oczek otrzymaych a ou kostkach ędzie ie większa od czterech, jeśli a jedej kostce otrzymao dwa oczka. Ad. a) Ziór podstawowy I zdarzeń elemetarych przy rzucie dwiema kostkami jest astępujący (36 zdarzeń): (1, 1), (2, 1), (3, 1), (4, 1), (5, 1), (6, 1), (1, 2), (2, 2), (3, 2), (4, 2), (5, 2), (6, 2), (1, 3), (2, 3), (3, 3), (4, 3), (5, 3), (6, 3), (1, 4), (2, 4), (3, 4), (4, 4), (5, 4), (6, 4), (1, 5), (2, 5), (3, 5), (4, 5), (5, 5), (6, 5), (1, 6), (2, 6), (3, 6), (4, 6), (5, 6), (6, 6). Zdarzeń sprzyjających zdarzeiu A jest 6: (1, 1), (2, 1), (3, 1), (1, 2), (2, 2),

2 16 I. Pojęcie i pewe własości prawdopodoieństwa (1, 3). 6 1 Z klasyczej defiicji prawdopodoieństwa mamy P( A) = =. Ad. ) 36 6 Zdarzeń sprzyjających zdarzeiu B jest 11: (1, 2), (2, 1), (3, 2), (4, 2), (5, 2), (6, 2), (2, 2), (2, 3), (2, 4), (2, 5), (2, 6). Zatem PB ( ) = Ad. c) Zdarzeie, którego prawdopodoieństwo chcemy oliczyć polega a łączym zajściu zdarzeń A i B. Są 3 zdarzeia sprzyjające temu zdarzeiu: (1, 2), (2, 1), (2, 2). 3 1 Zatem P( A B) = = Ad. d) W tym przypadku ziorem podstawowym jest ziór tych par licz zdarzeń elemetarych zioru I, które zawierają co ajmiej jedą dwójkę. Mamy 11 takich par: (1, 2), (2, 1), (3, 2), (4, 2), (5, 2), (6, 2), (2, 2), (2, 3), (2, 4), (2, 5), (2, 6). Sprzyjające są te pary licz, których suma jest ie większa od czterech. Są trzy takie pary: (1, 2), (2, 1), (2, 2). Szukae prawdopodoieństwo jest zatem rówe Zdarzeie polegające a zajściu zdarzeia A, przy założeiu, że zaszło zdarzeie B ozaczamy symolem A B, a prawdopodoieństwo tego zdarzeia P(A B) azywamy prawdopodoieństwem warukowym. Dla zad. d) z przykładu 1.9 możemy apisać P( A B) = Niech ozacza liczość podstawowego zioru zdarzeń elemetarych, wśród których jest k zdarzeń sprzyjających zajściu zdarzeia B oraz l zdarzeń sprzyjających zajściu zdarzeia A@B. Mamy l k l P( A B) =, PB ( ) =, P( A B) =, k

3 1.5. Prawdopodoieństwo warukowe 17 gdyż podstawowy ziór zdarzeń dla zdarzeia A B ma k zdarzeń elemetarych (liczeość zioru B). Stąd Powyższy wzór jest podstawą defiicji prawdopodoieństwa w przypadku dowolego zioru zdarzeń elemetarych I. Defiicja 1.5. Prawdopodoieństwem warukowym P(A B) zdarzeia A przy założeiu, że zaszło zdarzeie B azywamy iloraz prawdopodoieństwa łączego zajścia zdarzeń A i B oraz prawdopodoieństwa zdarzeia B: Wzór te moża te apisać w postaci l l P A B PAB ( ) ( ) = = =. k k PB ( ) P( A B) P( A B) =, PB ( ) > 0. PB ( ) P( A B) = P( B) P( A B), (*) co czytamy: prawdopodoieństwo łączego zajścia zdarzeń A i B jest rówe iloczyowi prawdopodoieństwa zdarzeia B przez prawdopodoieństwo warukowe zdarzeia A przy założeiu, że zaszło zdarzeie B. Uogólieie wzoru (*) a większą liczę zdarzeń jest astępujące: P( A1 A2 A3 K A) = P( A1) P( A2 A1) P( A3 A1 A2) K P( A A1 A2 K A 1). Wyika to z kolejego posługiwaia się wzorem (*): P( A1 A2 K A ) = P( A1) P( A3 K A A1) = P( A1) P( A2 A1) P( A3 A4 K A A2A1) = K= P( A1) P( A2 A1) P( A3 A1 A2) K P( A A1 A2 K A 1). Przykład Na każdej z pięciu kartek papieru apisao jedą z cyfr: 1, 2, 3, 4, 5. Poieramy losowo i ez zwrotu trzy kartki. Jakie jest prawdopodoieństwo zdarzeia A polegającego a tym, że suma otrzymaych cyfr ędzie liczą parzystą. Najpierw rozważmy to zadaia ez posługiwaia się prawdopodoieństwem warukowym. Zauważmy, że a parzystość sumy trzech cyfr ie ma wpływu kolejość składików. Poieważ losowaie odywa się ez zwracaia, więc cyfry w daej sumie ie ędą powtarzały się. Licza wszystkich możliwych 5 ziorów (trójek składików) jest rówa 10 Licza przypadków sprzyja- 3 =. jących jest rówa liczie sposoów wylosowaia dwóch cyfr spośród cyfr ieparzystych i jedej spośród parzystych, czyli 6 Stąd =. 6 3 P( A) = =. 10 5

4 18 I. Pojęcie i pewe własości prawdopodoieństwa Rozważmy teraz to zadaie w oparciu o prawdopodoieństwo warukowe. Jeda kartka z cyfrą parzystą może wystąpić alo w pierwszym, alo w drugim, alo w trzecim losowaiu. Ozaczmy przez A k zdarzeie polegające a otrzymaiu cyfry parzystej w k-tym losowaiu (k = 1, 2, 3), a przez A k cyfry ieparzystej. Mamy P( A) = P( A1 i A2 i A3 alo A1 i A2 i A3 alo A1 i A2 i A3) = P( A1 i A2 i A3 ) + P( A1 i A2 i A3) + P( A1 i A2 i A3) = P( A1) P( A2 A1) P( A3 A1 A2) + P( A1) P( A2 A1) P( A3 A1 A2 ) P( A1 ) P( A2 A1 ) P( A3 A1 A2) = 3 = Defiicja 1.6. Mówimy, że zdarzeie A jest iezależe od zdarzeia B, gdy zachodzi jede z dwu przypadków: a) P( A B) = P( A) i P( B) > 0, ) PB ( ) = 0. Jeżeli P( A B) > P( A), to mówimy, że zajście zdarzeia A wpływa pozytywie a zajście zdarzeia A, atomiast gdy P( A B) < P( A), to mówimy, że zajście zdarzeia B ma wpływ egatywy a zajście zdarzeia A. Przykład W urie zajdują się 3 kule iałe i 4 kule czare.jakie jest prawdopodoieństwo zajścia zdarzeia B polegającego a otrzymaiu dwóch kul iałych, przy założeiu, że losujemy z ury dwa razy i po pierwszym losowaiu kula ie zostaje zwrócoa do ury? Ozaczmy: B 1 zdarzeie polegające a wylosowaiu kuli iałej za pierwszym razem, B 2 kuli iałej za drugim razem. Zdarzeie B 2 jest zależe od zaistieia zdarzeia B 1. Zajście zdarzeia B 1 zmiejsza szasę zajścia zdarzeia B 2, gdyż po wylosowaiu pierwszej kuli iałej zmiejsza się licza kul iałych w urie. Zajście zdarzeia B polega a łączym zajściu zdarzeń B 1 i B 2. Zatem PB ( ) = PB ( 1 B2) = PB ( 1) PB ( 2 B1) = = Twierdzeie Jeżeli zdarzeie A jest iezależe od zdarzeia B, to zdarzeie B jest iezależe od zdarzeia A. Dowód. Ze wzoru (*) mamy: a) P( A B) = P( B) P( A B), jeśli PB ( ) > 0, ) PB ( A) = PA ( ) PBA ( ), jeśli P( A) > 0. Na podstawie pierwszego przypadku w defiicji 1.6 i a) mamy c) P( A B) = P( B) P( A). Z ) i c) wyika, że P( A) P( B A) = P( B) P( A), o A B = B A.

5 1.5. Prawdopodoieństwo warukowe 19 Dzieląc tę rówość przez P( A) > 0 otrzymujemy co, zgodie z defiicją 1.6, świadczy o iezależości zdarzeia B od A. Jeśli atomiast mamy przypadek, że PA ( ) = 0, to iezależość zdarzeia B od zdarzeia A wyika atychmiast a podstawie drugiego przypadku w defiicji 1.6. # Z twierdzeia 1.16 wyika, że własość iezależości zdarzeń jest symetrycza. Moża zatem sformułować Defiicja 1.7. O zdarzeiach A i B mówimy, że są wzajemie iezależe, gdy zachodzi jede z dwu przypadków: a) P( A) > 0 i P( B) > 0 oraz P( A B) = P( A), ) P( A) = 0 lu P( B) = 0. Waże (z uwagi a zastosowaia) jest astępujące twierdzeie: Twierdzeie Na to, ay zdarzeia A i B yły iezależe potrzea i wystarcza, y Dowód. (waruek koieczy, tj. jeśli zdarzeia A i B są iezależe, to zachodzi podaa rówość) Na podstawie wzoru (*) mamy Jeśli zdarzeia A i B są iezależe oraz P( A) > 0 i PB ( ) > 0, to a mocy defiicji 1.7 mamy a zatem P( A B) = P( A) P( B). Gdy zdarzeia są iezależe wskutek faktu, że P( A) = 0 lu PB ( ) = 0, to poieważ A B A, z twierdzeia 1.11 otrzymujemy P( A B) P( A) = 0, czyli P( A B) = 0. Gdy P( A) = 0, to korzystamy z faktu, że A B B i otrzymujemy te sam wiosek. (waruek wystarczający, tj. jeśli P( A B) = P( A) P( B), to zdarzeia A i B są iezależe) Gdy P( A) > 0 i P( B) > 0, to z porówaia wzoru z wzorem (*) mamy PBA ( ) = PB ( ), P( A B) = P( A) P( B). P( A B) = P( A) P( B A) = P( B) P( A B). PBA ( ) = PB ( ) i PAB ( ) = PA ( ), P( A B) = P( A) P( B) PBA ( ) = PB ( ) i PAB ( ) = PA ( ), co ozacza, że zdarzeia A i B są iezależe. Gdy rówość P( A B) = P( A) P( B) jest spełioa, o oie jej stroy są rówe zeru, to P( A) = 0 lu PB ( ) = 0, a to ozacza (zo. defiicja 1.7 p. )), że zdarzeia A i B są iezależe. # Z pojęcia prawdopodoieństwa warukowego korzysta się w twierdzeiu o tzw. prawdopodoieństwie zupełym (całkowitym). Twierdzeie Jeżeli zdarzeia A 1, A 2,..., A tworzą układ zupeły zdarzeń, to prawdopo-

6 20 I. Pojęcie i pewe własości prawdopodoieństwa doieństwo dowolego zdarzeia B dae jest wzorem PB ( ) = PA ( ) PBA ( ). i = 1 Dowód. Niech B ozacza dowole zdarzeie ależące do algery S utworzoej w przestrzei I. Niech zdarzeia A 1, A 2,..., A tworzą układ zupeły zdarzeń, tz. A1 + A2 + K + A = I, przy czym Ai Aj = 0 dla i j (i, j = 1, 2,..., ). Pomóżmy oie stroy ww. rówości przez B: B ( A1 + A2 + K + A ) = B I. Na podstawie aksjomatu X algery mamy I = B, a a podstawie aksjomatu IX mamy B ( A1 + A2 + K+ A) = B A1 + B A2 + K+ B A. Zatem A1 B+ A2 B+ K + A B = B. Wzór te ozacza, że zajście zdarzeia B jest rówoważe zajściu tego zdarzeia z jedym ze zdarzeń A 1, A 2,..., A. Zdarzeia A B, A B,..., B wykluczają się parami, o ( A B) ( A B) = A A B = ( A A ) B = 0 B = 0 i j i j i j i i dla i j. Stąd Ze wzoru (*) dla każdego k = 1, 2,..., mamy jedak skąd wyika teza twierdzeia. P( B) = P( A B) + P( A B) + + P( A B). 1 2 K P( A B) = P( A ) P( B A ), k k k # Pojęcie układu zupełego zdarzeń moża rozszerzyć a przypadek algery prawdopodoieństwa [I, S, P.], gdzie ziór I może yć ziorem o dowolej liczie elemetów. Defiicja 1.8. Mówimy, że ciąg zdarzeń A i (i = 1, 2,...) ależących do algery S tworzy układ zupeły w szerszym sesie, jeżeli zdarzeia te wykluczają się parami, tj. oraz Uwaga: Różica między tą defiicją i defiicją ze skończoą liczą zdarzeń jest taka, że ie wymaga się, ay tz. może yć tak, że A A = 0 dla i j ( i, j = 1, 2, K) i j P A = 1 = 1. A = I, = 1

7 1.5. Prawdopodoieństwo warukowe 21 = 1 A = I I, * yle tylko P I * = 0. Zaczeie zagadieia zależości zdarzeń jest waże dla tzw. łańcuchów Markowa (A. A. Markow, , matematyk rosyjski). Przypuśćmy, że przeprowadzamy serię kolejych doświadczeń i że są określoe prawdopodoieństwa, że w pierwszym doświadczeiu, zwaym rówież krokiem, pojawią się zdarzeia A 1, A 2,..., A s staowiące układ zupeły zdarzeń (zdarzeia A 1, A 2,..., A s azywa się też staami). Niech prawdopodoieństwa pojawieia się zdarzeń w drugim kroku zależą od tego jakie zdarzeie zaistiało w pierwszym kroku itd.. Tego rodzaju łańcuch kolejo realizowaych zależych doświadczeń azywa się skokowym łańcuchem Markowa. Łańcuch Markowa azywa się prostym, jeśli prawdopodoieństwa przyjęcia przez układ różych staów w każdym kolejym kroku zależy tylko od stau, który te układ przyjął w poprzedim doświadczeiu i ie zależy od wszystkich staów, które zaszły wcześiej. Przykład Załóżmy, że przeprowadzamy serię kolejych doświadczeń tak, że w wyiku każdego z ich może zajść zdarzeie A lu zdarzeie przeciwe A. Ozaczmy te zdarzeia w -tym doświadczeiu przez A i A, a prawdopodoieństwa ich zajścia przez p i q, tz. p = P( A ), q = P( A ) = 1 p. Niech w przypadku zajścia zdarzeia A w -tym doświadczeiu prawdopodoieństwo zajścia zdarzeia A w ( + 1)-szym doświadczeiu rówa się a. W przypadku, gdy zdarzeie A ie zajdzie w -tym doświadczeiu, to iech prawdopodoieństwo jego zajścia w ( + 1)-szym doświadczeiu wyosi, tj. P( A A ) = a i P( A A ) = Należy wyzaczyć prawdopodoieństwo p zajścia zdarzeia A w -tym doświadczeiu zając p 1, a i. Zdarzeie A +1 realizuje się łączie z jedym z dwóch zdarzeń wykluczających się A i A, tj. A = A A + A A Na mocy twierdzeia 1.18 mamy P( A ) = P( A ) P( A A ) + P( A ) P( A A ) Korzystając z przyjętych ozaczeń możemy apisać p+ 1 = p a+ q = p a+ ( 1 p) = p ( a ) +. Napiszmy te wzór dla = 1, 2, 3,.... Mamy

8 22 I. Pojęcie i pewe własości prawdopodoieństwa p2 = p1 ( a ) + 1 a+ = p1 ( a ) + 1 a+ a = p1 a + ( ) ( ) 1 a + 1 a+ = p1 ( a ) +, 1 a + 1 a + p3 = p2 ( a ) + = p1 ( a ) + a 1 a + 1 a + ( ) + 2 = p1 ( a ) +. 1 a + 1 a + Załóżmy, że Pokażemy, że Mamy p p 1 = p1 ( a ) +. 1 a + 1 a + + = p 1 1 ( a ) +. 1 a+ 1 a + p+ 1 = p ( a ) a + a + = p a + 1 ( ), 1 a + 1 a + co po redukcji kończy dowód. Uzyskay tu ciąg prawdopodoieństw jest ajprostszym przypadkiem łańcucha Markowa (o w każdym kroku zachodzą tylko dwa zdarzeia). Po przejściu do graicy, gdy 6 4, mamy p = lim p =. 1 a + Zauważmy, że wartość p ie zależy od prawdopodoieństwa p 1. Przykład (praktyczy) Niech prawdopodoieństwo, że po wyjeździe z domu apotkamy a pierwszym skrzyżowaiu zieloy sygał świetly ędzie rówe 0,5. Sygalizacja jest tak ustawioa, że w przypadku zatrzymaia się a dowolym skrzyżowaiu przy świetle czerwoym prawdopodoieństwo tego, że a astępym skrzyżowaiu zastaiemy światło zieloe jest rówe 0,95, a prawdopodoieństwo tego, że jeśli a dowolym skrzyżowaiu ędziemy mieli światło zieloe, to a astępym też ędzie zieloe wyosi 0,3. a) Oliczyć prawdopodoieństwo, że po wyjeździe z garażu a trzecim skrzyżowaiu ędzie światło zieloe.

9 1.5. Prawdopodoieństwo warukowe 23 ) Oliczyć prawdopodoieństwo graicze. Ad. a) Na podstawie wzoru z poprzediego przykładu mamy p 2 = p ( a ) + 1 a + 1 a + 095, 2 095, = 05, ( 03, 095, ) + 0, , + 095, 1 03, + 095, 3 1 Ad. ) p = a + = 095, 1 0, , + 095, Zadaia 1. (porówaj zadaie 3 po pukcie 1.2) Mamy dwie ury z kulami: urę I zawierającą 6 kul iałych i 3 kule czare oraz urę II, w której zajduj się 4 kule iałe i 6 kul czarych. Zakładając, że po każdym losowaiu ie zwracamy kuli, oliczyć prawdopodoieństwo wylosowaia a) dwóch kul iałych, jeśli losujemy z ury I, ) dwóch kul czarych, jeśli losujemy z ury I, c) trzech kul iałych, jeśli losujemy z ury II, d) trzech kul czarych, jeśli losujemy z ury II, e) dwóch iałych i jedej czarej, jeśli losujemy trzy kule z ury I, f) dwóch kul jedej iałej i jedej czarej, jeżeli losujemy po jedej kuli z każdej ury, g) dwóch kul jedej iałej i jedej czarej, jeżeli losujemy tylko z jedej ury, lecz ie wiadomo z której, h) trzech kul jedej iałej i dwóch czarych, jeżeli losujemy z ury I, i) trzech kul jedej iałej i dwóch czarych, jeżeli losujemy z jedej ury, ale ie wiadomo z której. 2. W każdej z pięciu ur pierwszej serii zajdują się 4 kule iałe i 6 czarych, a w każdej z ośmiu ur drugiej serii zajduje się 9 kul iałych i 7 czarych. Sięgamy losowo do jedej z ur serii i wyciągamy jedą kulę. Jakie jest prawdopodoieństwo, że wyciągięta kula ędzie iała? 3. W każdej z dwu ur typu A 1 zajdują się 2 kule iałe i 8 czarych, w każdej z siedmiu ur typu A 2 zajduje się 6 kul iałych i 4 czare, a w jedej urie typu A 3 zajduje się 9 kul iałych i 1 kula czara. A. Sięgamy losowo do jedej z ur jedego z typów i wyciągamy jedą kulę. Jakie jest prawdopodoieństwo tego, że wyciągiemy iałą kulę. B. Porao losowo 3 kule ze zwracaiem. Oliczyć prawdopodoieństwo tego, że co ajmiej jeda kula ędzie czara. C. Ile razy ależy losować kulę ze zwracaiem, ay z prawdopodoieństwem 0,95 moża yło twierdzić, że ie otrzymamy wszystkich kul iałych? 4. Z talii 52 kart wylosowao kartę i ie oglądając jej wsuięto do drugiej takiej samej talii kart,

10 24 I. Pojęcie i pewe własości prawdopodoieństwa po czym karty potasowao. Z powiększoej o jedą kartę talii wylosowao zów jedą kartę i, ie oglądając jej, włożoo do trzeciej talii 52 kart, tasując ją potem. Jakie jest prawdopodoieństwo wylosowaia damy z trzeciego zioru kart? 5. Z talii 52 kart losujemy dwie karty ez zwrotu. Jakie jest prawdopodoieństwo wylosowaia asa pozostałych 50 kart, jeżeli ie wiadomo, jakie karty zostały uprzedio wyciągięte? 6. Mamy trzy maszyy typu A, pięć maszy typu B i dwie maszyy typu C. Każda z ich produkuje tę samą ilość towaru i dla typu A mamy: 50% wyroów I gatuku, 45% wyroów II gatuku, resztę staowią raki; dla typu B: 80% wyroów I gatuku, 17% wyroów II gatuku, resztę staowią raki; dla typu C: 30% wyroów I gatuku, 69% wyroów II gatuku i 1% raków. A. Poieramy losowo po jedej sztuce z każdego typu maszy. Oliczyć prawdopodoieństwo tego, że dwie sztuki ędą pierwszego, a jeda drugiego gatuku. B. Poieramy losowo 3 sztuki ze zwrotem. Oliczyć prawdopodoieństwo, że dwie sztuki ędą drugiego gatuku. 7. Rzucoo trzy kości do gry. Jeżeli a żadej z ich ie wypadie ta sama licza oczek, to jakie jest prawdopodoieństwo, że przyajmiej a jedej z ich wypadie jedo oczko? 8. Z ury, w której jest kul iałych i c kul czarych wyjęto jedą kulę i ie oglądając jej wrzucoo do drugiej ury, w której jest 1 iałych i c 1 czarych kul. Jakie jest prawdopodoieństwo wylosowaia kuli iałej z drugiej ury? 9. W skrzyi mamy 8 szpul ici iałych, 5 czarych 4 zieloych. Oliczyć prawdopodoieństwo, że przy trzykrotym losowaiu otrzymamy dokładie dwie szpule ici tego samego koloru, jeśli losowaie odywa się ze zwracaiem. 10. Dwaj zawodicy A i B grają w warcay. Umówioo się, że pierwszy ruch w każdej rozgrywce ależy do zwycięzcy. W każdej grze szasa wygraia wyosi k/(k + 1) a korzyść tego, który ma pierwszy ruch. Oliczyć prawdopodoieństwo, że gracz A wygra w -tej rozgrywce.

O liczbach naturalnych, których suma równa się iloczynowi

O liczbach naturalnych, których suma równa się iloczynowi O liczbach aturalych, których suma rówa się iloczyowi Lew Kurladczyk i Adrzej Nowicki Toruń UMK, 10 listopada 1998 r. Liczby aturale 1, 2, 3 posiadają szczególą własość. Ich suma rówa się iloczyowi: Podobą

Bardziej szczegółowo

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEOSTWA

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEOSTWA RACHUNEK PRAWDOPODOBIEOSTWA Elemetarym pojęciem w rachuku prawdopodobieostwa jest zdarzeie elemetare tz. możliwy wyik pewego doświadczeia p. rzut moetą: wyrzuceie orła lub reszki arodziy człowieka: urodzeie

Bardziej szczegółowo

Internetowe Kółko Matematyczne 2004/2005

Internetowe Kółko Matematyczne 2004/2005 Iteretowe Kółko Matematycze 2004/2005 http://www.mat.ui.toru.pl/~kolka/ Zadaia dla szkoły średiej Zestaw I (20 IX) Zadaie 1. Daa jest liczba całkowita dodatia. Co jest większe:! czy 2 2? Zadaie 2. Udowodij,

Bardziej szczegółowo

P = 27, 8 27, 9 27 ). Przechodząc do granicy otrzymamy lim P(Y n > Y n+1 ) = P(Z 1 0 > Z 2 X 2 X 1 = 0)π 0 + P(Z 1 1 > Z 2 X 2 X 1 = 1)π 1 +

P = 27, 8 27, 9 27 ). Przechodząc do granicy otrzymamy lim P(Y n > Y n+1 ) = P(Z 1 0 > Z 2 X 2 X 1 = 0)π 0 + P(Z 1 1 > Z 2 X 2 X 1 = 1)π 1 + Zadaia róże W tym rozdziale zajdują się zadaia ietypowe, często dotyczące łańcuchów Markowa oraz własości zmieych losowych. Pojawią się także zadaia z estymacji Bayesowskiej.. (Eg 8/) Rozważamy łańcuch

Bardziej szczegółowo

MACIERZE STOCHASTYCZNE

MACIERZE STOCHASTYCZNE MACIERZE STOCHASTYCZNE p ij - prawdopodobieństwo przejścia od stau i do stau j w jedym (dowolym) kroku, [p ij ]- macierz prawdopodobieństw przejść (w jedym kroku), Własości macierzy prawdopodobieństw przejść:

Bardziej szczegółowo

I. Podzielność liczb całkowitych

I. Podzielność liczb całkowitych I Podzielość liczb całkowitych Liczba a = 57 przy dzieleiu przez pewą liczbę dodatią całkowitą b daje iloraz k = 3 i resztę r Zaleźć dzieik b oraz resztę r a = 57 = 3 b + r, 0 r b Stąd 5 r b 8, 3 więc

Bardziej szczegółowo

Zdarzenia losowe, definicja prawdopodobieństwa, zmienne losowe

Zdarzenia losowe, definicja prawdopodobieństwa, zmienne losowe Metody probabilistycze i statystyka Wykład 1 Zdarzeia losowe, defiicja prawdopodobieństwa, zmiee losowe Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki

Bardziej szczegółowo

Wykład 11. a, b G a b = b a,

Wykład 11. a, b G a b = b a, Wykład 11 Grupy Grupą azywamy strukturę algebraiczą złożoą z iepustego zbioru G i działaia biarego które spełia własości: (i) Działaie jest łącze czyli a b c G a (b c) = (a b) c. (ii) Działaie posiada

Bardziej szczegółowo

Pierwiastki z liczby zespolonej. Autorzy: Agnieszka Kowalik

Pierwiastki z liczby zespolonej. Autorzy: Agnieszka Kowalik Pierwiastki z liczby zespoloej Autorzy: Agieszka Kowalik 09 Pierwiastki z liczby zespoloej Autor: Agieszka Kowalik DEFINICJA Defiicja : Pierwiastek z liczby zespoloej Niech będzie liczbą aturalą. Pierwiastkiem

Bardziej szczegółowo

II. PEWNE SCHEMATY RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA

II. PEWNE SCHEMATY RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA II EWNE SCHEMATY RACHUNKU RAWDOODOBIEŃSTWA 2 Zagadieie Beroulliego rzeprowadzamy doświadczeń w tai sposób, że prawdopodobieństwo sucesu w ażdym doświadczeiu jest stałe, iezależe od wyiów poprzedich i rówe

Bardziej szczegółowo

METODY PROBABILISTYCZNE I STATYSTYKA

METODY PROBABILISTYCZNE I STATYSTYKA Andrzej Marciniak METODY PROBABILISTYCZNE I STATYSTYKA Wykłady dla studentów kierunku informatyka Państwowej Wyższej Szkoły Zawodowej w Kaliszu Wykłady są przeznaczone wyłącznie do indywidualnego użytku

Bardziej szczegółowo

I. Ciągi liczbowe. , gdzie a n oznacza n-ty wyraz ciągu (a n ) n N. spełniający warunek. a n+1 a n = r, spełniający warunek a n+1 a n

I. Ciągi liczbowe. , gdzie a n oznacza n-ty wyraz ciągu (a n ) n N. spełniający warunek. a n+1 a n = r, spełniający warunek a n+1 a n I. Ciągi liczbowe Defiicja 1. Fukcję określoą a zbiorze liczb aturalych o wartościach rzeczywistych azywamy ciągiem liczbowym. Ciągi będziemy ozaczać symbolem a ), gdzie a ozacza -ty wyraz ciągu a ). Defiicja.

Bardziej szczegółowo

Egzaminy. na wyższe uczelnie 2003. zadania

Egzaminy. na wyższe uczelnie 2003. zadania zadaia Egzamiy wstępe a wyższe uczelie 003 I. Akademia Ekoomicza we Wrocławiu. Rozwiąż układ rówań Æ_ -9 y - 5 _ y = 5 _ -9 _. Dla jakiej wartości parametru a suma kwadratów rozwiązań rzeczywistych rówaia

Bardziej szczegółowo

Moneta 1 Moneta 2 Kostka O, R O,R 1,2,3,4,5, Moneta 1 Moneta 2 Kostka O O ( )

Moneta 1 Moneta 2 Kostka O, R O,R 1,2,3,4,5, Moneta 1 Moneta 2 Kostka O O ( ) Nowa matura kombinatoryka i rachunek prawdopodobieństwa Zadania zamknięte (0 1 pkt) 1. Doświadczenie losowe polega na rzucie dwiema symetrycznymi monetami i sześcienną kostką do gry. Prawdopodobieństwo

Bardziej szczegółowo

201. a 1 a 2 a 3...a n a 2 1 +a 2 2 +a a 2 n n a 4 1 +a 4 2 +a a 4 n n. a1 + a 2 + a a n 204.

201. a 1 a 2 a 3...a n a 2 1 +a 2 2 +a a 2 n n a 4 1 +a 4 2 +a a 4 n n. a1 + a 2 + a a n 204. Liczby rzeczywiste dodatie a 1, a 2, a 3,...a spełiają waruek a 1 +a 2 +a 3 +...+a =. Wpisać w kratkę zak lub i udowodić podaą ierówość bez korzystaia z gotowych twierdzeń (moża korzystać z wcześiejszych

Bardziej szczegółowo

2 n < 2n + 2 n. 2 n = 2. 2 n 2 +3n+2 > 2 0 = 1 = 2. n+2 n 1 n+1 = 2. n+1

2 n < 2n + 2 n. 2 n = 2. 2 n 2 +3n+2 > 2 0 = 1 = 2. n+2 n 1 n+1 = 2. n+1 Tekst a iebiesko jest kometarzem lub treścią zadaia. Zadaie 1. Zbadaj mootoiczość i ograiczoość ciągów. a = + 3 + 1 Ciąg jest mootoiczie rosący i ieograiczoy poieważ różica kolejych wyrazów jest dodatia.

Bardziej szczegółowo

3. Funkcje elementarne

3. Funkcje elementarne 3. Fukcje elemetare Fukcjami elemetarymi będziemy azywać fukcję tożsamościową x x, fukcję wykładiczą, fukcje trygoometrycze oraz wszystkie fukcje, jakie moża otrzymać z wyżej wymieioych drogą astępujących

Bardziej szczegółowo

Analiza matematyczna. Robert Rałowski

Analiza matematyczna. Robert Rałowski Aaliza matematycza Robert Rałowski 6 paździerika 205 2 Spis treści 0. Liczby aturale.................................... 3 0.2 Liczby rzeczywiste.................................... 5 0.2. Nierówości...................................

Bardziej szczegółowo

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/17

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/17 Egzami, 18.02.2017, godz. 9:00-11:30 Zadaie 1. (22 pukty) W każdym z zadań 1.1-1.10 podaj w postaci uproszczoej kresy zbioru oraz apisz, czy kresy ależą do zbioru (apisz TAK albo NIE, ewetualie T albo

Bardziej szczegółowo

Arkusz ćwiczeniowy z matematyki Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE. W zadaniach od 1. do 21. wybierz i zaznacz poprawną odpowiedź. 1 C. 3 D.

Arkusz ćwiczeniowy z matematyki Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE. W zadaniach od 1. do 21. wybierz i zaznacz poprawną odpowiedź. 1 C. 3 D. Arkusz ćwiczeiowy z matematyki Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE W zadaiach od. do. wybierz i zazacz poprawą odpowiedź. Zadaie. ( pkt) Liczbę moża przedstawić w postaci A. 8. C. 4 8 D. 4 Zadaie. ( pkt)

Bardziej szczegółowo

a 1, a 2, a 3,..., a n,...

a 1, a 2, a 3,..., a n,... III. Ciągi liczbowe. 1. Defiicja ciągu liczbowego. Defiicja 1.1. Ciągiem liczbowym azywamy fukcję a : N R odwzorowującą zbiór liczb aturalych N w zbiór liczb rzeczywistych R i ozaczamy przez { }. Używamy

Bardziej szczegółowo

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2012/13. Ciągi.

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2012/13. Ciągi. Jarosław Wróblewski Aaliza Matematycza 1A, zima 2012/13 Ciągi. Ćwiczeia 5.11.2012: zad. 140-173 Kolokwium r 5, 6.11.2012: materiał z zad. 1-173 Ćwiczeia 12.11.2012: zad. 174-190 13.11.2012: zajęcia czwartkowe

Bardziej szczegółowo

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 11

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 11 RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD Szeregi potęgowe Defiicja Fukcja y = f () jest klasy C jeżeli jest -krotie różiczkowala i jej -ta pochoda jest fukcją ciągłą. Defiicja Fukcja y = f () jest klasy C, jeżeli jest

Bardziej szczegółowo

Znajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek

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

Bardziej szczegółowo

Teoria. a k. Wskaźnik sumowania można oznaczać dowolną literą. Mamy np. a j = a i =

Teoria. a k. Wskaźnik sumowania można oznaczać dowolną literą. Mamy np. a j = a i = Zastosowaie symboli Σ i Π do zapisu sum i iloczyów Teoria Niech a, a 2,..., a będą dowolymi liczbami. Sumę a + a 2 +... + a zapisuje się zazwyczaj w postaci (czytaj: suma od k do a k ). Zak Σ to duża grecka

Bardziej szczegółowo

Zadania z analizy matematycznej - sem. I Szeregi liczbowe

Zadania z analizy matematycznej - sem. I Szeregi liczbowe Zadaia z aalizy matematyczej - sem. I Szeregi liczbowe Defiicja szereg ciąg sum częściowyc. Szeregiem azywamy parę uporządkowaą a ) S ) ) ciągów gdzie: ciąg a ) ciąg S ) jest day jest ciągiem sum częściowych

Bardziej szczegółowo

x 1 2 3 t 1 (x) 2 3 1 o 1 : x 1 2 3 s 3 (x) 2 1 3. Tym samym S(3) = {id 3,o 1,o 2,s 1,s 2,s 3 }. W zbiorze S(n) definiujemy działanie wzorem

x 1 2 3 t 1 (x) 2 3 1 o 1 : x 1 2 3 s 3 (x) 2 1 3. Tym samym S(3) = {id 3,o 1,o 2,s 1,s 2,s 3 }. W zbiorze S(n) definiujemy działanie wzorem 9.1. Izomorfizmy algebr.. Wykład Przykłady: 13) Działaia w grupach często wygodie jest zapisywać w tabelkach Cayleya. Na przykład tabelka działań w grupie Z 5, 5) wygląda astępująco: 5 1 3 1 1 3 1 3 3

Bardziej szczegółowo

Materiał ćwiczeniowy z matematyki Marzec 2012

Materiał ćwiczeniowy z matematyki Marzec 2012 Materiał ćwiczeiowy z matematyki Marzec 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych oraz schemat oceiaia do zadań otwartych POZIOM PODSTAWOWY Marzec 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych Nr zad 3 5 6 7 8 9 0

Bardziej szczegółowo

Statystyka i rachunek prawdopodobieństwa

Statystyka i rachunek prawdopodobieństwa Statystyka i rachuek prawdopodobieństwa Filip A. Wudarski 22 maja 2013 1 Wstęp Defiicja 1. Statystyka matematycza opisuje i aalizuje zjawiska masowe przy użyciu metod rachuku prawdopodobieństwa. Defiicja

Bardziej szczegółowo

O trzech elementarnych nierównościach i ich zastosowaniach przy dowodzeniu innych nierówności

O trzech elementarnych nierównościach i ich zastosowaniach przy dowodzeniu innych nierówności Edward Stachowski O trzech elemetarych ierówościach i ich zastosowaiach przy dowodzeiu iych ierówości Przy dowodzeiu ierówości stosujemy elemetare przejścia rówoważe, przeprowadzamy rozumowaie typu: jeżeli

Bardziej szczegółowo

UKŁADY RÓWNAŃ LINOWYCH

UKŁADY RÓWNAŃ LINOWYCH Ekoeergetyka Matematyka. Wykład 4. UKŁADY RÓWNAŃ LINOWYCH Defiicja (Układ rówań liiowych, rozwiązaie układu rówań) Układem m rówań liiowych z iewiadomymi,,,, gdzie m, azywamy układ rówań postaci: a a a

Bardziej szczegółowo

Parametryzacja rozwiązań układu równań

Parametryzacja rozwiązań układu równań Parametryzacja rozwiązań układu rówań Przykład: ozwiąż układy rówań: / 2 2 6 2 5 2 6 2 5 //( / / 2 2 9 2 2 4 4 2 ) / 4 2 2 5 2 4 2 2 Korzystając z postaci schodkowej (środkowa macierz) i stosując podstawiaie

Bardziej szczegółowo

Szeregi liczbowe. Szeregi potęgowe i trygonometryczne.

Szeregi liczbowe. Szeregi potęgowe i trygonometryczne. Szeregi iczbowe. Szeregi potęgowe i trygoometrycze. wykład z MATEMATYKI Automatyka i Robotyka sem. I, rok ak. 2008/2009 Katedra Matematyki Wydział Iformatyki Poitechika Białostocka Szeregi iczbowe Defiicja..

Bardziej szczegółowo

ZADANIA - ZESTAW 2. Zadanie 2.1. Wyznaczyć m (n)

ZADANIA - ZESTAW 2. Zadanie 2.1. Wyznaczyć m (n) ZADANIA - ZESTAW Zadaie.. Wyzaczyć m (), D ( ) dla procesu symetryczego (p = q =,) błądzeia przypadkowego. Zadaie.. Narysuj graf łańcucha Markowa symetrycze (p = q =,) błądzeie przypadkowe z odbiciem.

Bardziej szczegółowo

Ciągi liczbowe wykład 3

Ciągi liczbowe wykład 3 Ciągi liczbowe wykład 3 dr Mariusz Grządziel semestr zimowy, r akad 204/205 Defiicja ciągu liczbowego) Ciagiem liczbowym azywamy fukcję odwzorowuja- ca zbiór liczb aturalych w zbiór liczb rzeczywistych

Bardziej szczegółowo

P r a w d o p o d o b i eństwo Lekcja 1 Temat: Lekcja organizacyjna. Program. Kontrakt.

P r a w d o p o d o b i eństwo Lekcja 1 Temat: Lekcja organizacyjna. Program. Kontrakt. P r a w d o p o d o b i eństwo Lekcja 1 Temat: Lekcja organizacyjna. Program. Kontrakt. Lekcja 2 Temat: Podstawowe pojęcia związane z prawdopodobieństwem. Str. 10-21 1. Doświadczenie losowe jest to doświadczenie,

Bardziej szczegółowo

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w Zad Dae są astępujące macierze: A =, B, C, D, E 0. 0 = = = = 0 Wykoaj astępujące działaia: a) AB, BA, C+E, DE b) tr(a), tr(ed), tr(b) c) det(a), det(c), det(e) d) A -, C Jeśli działaia są iewykoale, to

Bardziej szczegółowo

MATURA 2014 z WSiP. Zasady oceniania zadań

MATURA 2014 z WSiP. Zasady oceniania zadań MATURA 0 z WSiP Matematyka Poziom rozszerzoy Zasady oceiaia zadań Copyright by Wydawictwa Szkole i Pedagogicze sp z oo, Warszawa 0 Matematyka Poziom rozszerzoy Kartoteka testu Numer zadaia Sprawdzaa umiejętość

Bardziej szczegółowo

1 Twierdzenia o granicznym przejściu pod znakiem całki

1 Twierdzenia o granicznym przejściu pod znakiem całki 1 Twierdzeia o graiczym przejściu pod zakiem całki Ozaczeia: R + = [0, ) R + = [0, ] (X, M, µ), gdzie M jest σ-ciałem podzbiorów X oraz µ: M R + - zbiór mierzaly, to zaczy M Twierdzeie 1.1. Jeżeli dae

Bardziej szczegółowo

Kolorowanie Dywanu Sierpińskiego. Andrzej Szablewski, Radosław Peszkowski

Kolorowanie Dywanu Sierpińskiego. Andrzej Szablewski, Radosław Peszkowski olorowaie Dywau ierpińskiego Adrzej zablewski, Radosław Peszkowski pis treści stęp... Problem kolorowaia... Róże rodzaje kwadratów... osekwecja atury fraktalej...6 zory rekurecyje... Przekształcaie rekurecji...

Bardziej szczegółowo

Relacje rekurencyjne. będzie następująco zdefiniowanym ciągiem:

Relacje rekurencyjne. będzie następująco zdefiniowanym ciągiem: Relacje rekurecyje Defiicja: Niech =,,,... będzie astępująco zdefiiowaym ciągiem: () = r, = r,..., k = rk, gdzie r, r,..., r k są skalarami, () dla k, = a + a +... + ak k, gdzie a, a,..., ak są skalarami.

Bardziej szczegółowo

Stwierdzenie 1. Jeżeli ciąg ma granicę, to jest ona określona jednoznacznie (żaden ciąg nie może mieć dwóch różnych granic).

Stwierdzenie 1. Jeżeli ciąg ma granicę, to jest ona określona jednoznacznie (żaden ciąg nie może mieć dwóch różnych granic). Materiały dydaktycze Aaliza Matematycza Wykład Ciągi liczbowe i ich graice. Graice ieskończoe. Waruek Cauchyego. Działaia arytmetycze a ciągach. Podstawowe techiki obliczaia graic ciągów. Istieie graic

Bardziej szczegółowo

Rekursja 2. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

Rekursja 2. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Rekursja Materiały pomocicze do wykładu wykładowca: dr Magdalea Kacprzak Rozwiązywaie rówań rekurecyjych Jedorode liiowe rówaia rekurecyje Twierdzeie Niech k będzie ustaloą liczbą aturalą dodatią i iech

Bardziej szczegółowo

Damian Doroba. Ciągi. 1. Pierwsza z granic powinna wydawać się oczywista. Jako przykład może służyć: lim n = lim n 1 2 = lim.

Damian Doroba. Ciągi. 1. Pierwsza z granic powinna wydawać się oczywista. Jako przykład może służyć: lim n = lim n 1 2 = lim. Damia Doroba Ciągi. Graice, z których korzystamy. k. q.. 5. dla k > 0 dla k 0 0 dla k < 0 dla q > 0 dla q, ) dla q Nie istieje dla q ) e a, a > 0. Opis. Pierwsza z graic powia wydawać się oczywista. Jako

Bardziej szczegółowo

Metody badania zbieżności/rozbieżności ciągów liczbowych

Metody badania zbieżności/rozbieżności ciągów liczbowych Metody badaia zbieżości/rozbieżości ciągów liczbowych Ryszard Rębowski 14 grudia 2017 1 Wstęp Kluczowe pytaie odoszące się do zagadieia badaia zachowaia się ciągu liczbowego sprowadza się do sposobu opisu

Bardziej szczegółowo

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 1 ZADANIA - ZESTAW 1. (odp. a) B A C, b) A, c) A B, d) Ω)

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 1 ZADANIA - ZESTAW 1. (odp. a) B A C, b) A, c) A B, d) Ω) ZADANIA - ZESTAW 1 Zadanie 1.1 Rzucamy trzy razy monetą. A i - zdarzenie polegające na tym, że otrzymamy orła w i - tym rzucie. Określić zbiór zdarzeń elementarnych. Wypisać zdarzenia elementarne sprzyjające

Bardziej szczegółowo

Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa I - 1

Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa I - 1 Zadaia z Rachuku Prawdopodobieństwa I - 1 1. Grupę dzieci ustawioo w sposób losowy w szereg. Oblicz prawdopodobieństwo tego, że a) Jacek i Agatka stoją koło siebie, b) Jacek, Placek i Agatka stoją koło

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna

Statystyka matematyczna Statystyka matematyczna Wykład 2 Magdalena Alama-Bućko 5 marca 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka matematyczna 5 marca 2018 1 / 14 Prawdopodobieństwo klasyczne Ω - zbiór wszystkich zdarzeń elementarnych

Bardziej szczegółowo

Twierdzenia graniczne:

Twierdzenia graniczne: Twierdzeia graicze: Tw. ierówośd Markowa Jeżeli P(X > 0) = 1 oraz EX 0: P X k 1 k EX. Tw. ierówośd Czebyszewa Jeżeli EX = m i 0 < σ = D X 0: P( X m tσ) 1 t. 1. Z partii towaru o wadliwości

Bardziej szczegółowo

Matematyka podstawowa X. Rachunek prawdopodobieństwa

Matematyka podstawowa X. Rachunek prawdopodobieństwa Matematyka podstawowa X Rachunek prawdopodobieństwa Zadania wprowadzające: 1. Rzucasz trzy razy monetą a) Napisz zbiór wszystkich wyników tego doświadczenia losowego. Ile ich jest? Wyrzuciłeś większą liczbę

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r. Zadaie 1 Rzucamy 4 kości do gry (uczciwe). Prawdopodobieństwo zdarzeia iż ajmiejsza uzyskaa a pojedyczej kości liczba oczek wyiesie trzy (trzy oczka mogą wystąpić a więcej iż jedej kości) rówe jest: (A)

Bardziej szczegółowo

Zdarzenie losowe (zdarzenie)

Zdarzenie losowe (zdarzenie) Zdarzenie losowe (zdarzenie) Ćw. 1. Ze zbioru cyfr (l, 2,3,..., 9} losowo wybieramy jedną. a) Wypisz zdarzenia elementarne, sprzyjające: zdarzeniu A, że wybrano liczbę parzystą zdarzeniu B, że wybrano

Bardziej szczegółowo

Tematy zadań 2 razy 33 przykładowe zadania maturalne. Matura podstawowa

Tematy zadań 2 razy 33 przykładowe zadania maturalne. Matura podstawowa Tematy zadań razy przykładowe zadaia maturale Matura podstawowa Porówaj liczby: 54 + 5 oraz 4 W klasie jest 9 ucziów o średiej wieku 6 lat Średia wieku wzrośie o rok, jeżeli doliczy się wiek wychowawcy

Bardziej szczegółowo

5. Zasada indukcji matematycznej. Dowody indukcyjne.

5. Zasada indukcji matematycznej. Dowody indukcyjne. Notatki do lekcji, klasa matematycza Mariusz Kawecki, II LO w Chełmie 5. Zasada idukcji matematyczej. Dowody idukcyje. W rozdziale sformułowaliśmy dla liczb aturalych zasadę miimum. Bezpośredią kosekwecją

Bardziej szczegółowo

KOMBINATORYKA ZADANIA

KOMBINATORYKA ZADANIA KOMBINATORYKA ZADANIA Magdalea Rudź 25 marca 2017 1 Zadaie 1. a Ile istieje liczb aturalych sześciocyfrowych? b Ile istieje liczb aturalych sześciocyfrowych takich, w których cyfra setek to sześć? 1.1

Bardziej szczegółowo

WERSJA TESTU A. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LX Egzamin dla Aktuariuszy z 28 maja 2012 r. Część I. Matematyka finansowa

WERSJA TESTU A. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LX Egzamin dla Aktuariuszy z 28 maja 2012 r. Część I. Matematyka finansowa Matematyka fiasowa 8.05.0 r. Komisja Egzamiacyja dla Aktuariuszy LX Egzami dla Aktuariuszy z 8 maja 0 r. Część I Matematyka fiasowa WERJA EU A Imię i azwisko osoby egzamiowaej:... Czas egzamiu: 00 miut

Bardziej szczegółowo

a n 7 a jest ciągiem arytmetycznym.

a n 7 a jest ciągiem arytmetycznym. ZADANIA MATURALNE - CIĄGI LICZBOWE - POZIOM PODSTAWOWY Opracowała mgr Dauta Brzezińska Zad.1. ( pkt) Ciąg a określoy jest wzorem 5.Wyzacz liczbę ujemych wyrazów tego ciągu. Zad.. ( 6 pkt) a Day jest ciąg

Bardziej szczegółowo

Zadania z algebry liniowej - sem. I Liczby zespolone

Zadania z algebry liniowej - sem. I Liczby zespolone Zadaia z algebry liiowej - sem. I Liczby zespoloe Defiicja 1. Parę uporządkowaą liczb rzeczywistych x, y azywamy liczbą zespoloą i ozaczamy z = x, y. Zbiór wszystkich liczb zespoloych ozaczamy przez C

Bardziej szczegółowo

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH. 1. Renty

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH. 1. Renty MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH WYKŁAD 2: RENTY. PRZEPŁYWY PIENIĘŻNE. TRWANIE ŻYCIA 1. Rety Retą azywamy pewie ciąg płatości. Na razie będziemy je rozpatrywać bez żadego związku z czasem życiem człowieka.

Bardziej szczegółowo

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2014/15. n = Rozwiązanie: Stosując wzór na wartość współczynnika dwumianowego otrzymujemy

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2014/15. n = Rozwiązanie: Stosując wzór na wartość współczynnika dwumianowego otrzymujemy 12. Dowieść, że istieje ieskończeie wiele par liczb aturalych k < spełiających rówaie ( ) ( ) k. k k +1 Stosując wzór a wartość współczyika dwumiaowego otrzymujemy ( ) ( )!! oraz k k! ( k)! k +1 (k +1)!

Bardziej szczegółowo

Lista 5. Odp. 1. xf(x)dx = xdx = 1 2 E [X] = 1. Pr(X > 3/4) E [X] 3/4 = 2 3. Zadanie 3. Zmienne losowe X i (i = 1, 2, 3, 4) są niezależne o tym samym

Lista 5. Odp. 1. xf(x)dx = xdx = 1 2 E [X] = 1. Pr(X > 3/4) E [X] 3/4 = 2 3. Zadanie 3. Zmienne losowe X i (i = 1, 2, 3, 4) są niezależne o tym samym Lista 5 Zadaia a zastosowaie ierówosci Markowa i Czebyszewa. Zadaie 1. Niech zmiea losowa X ma rozkład jedostajy a odciku [0, 1]. Korzystając z ierówości Markowa oszacować od góry prawdopodobieństwo, że

Bardziej szczegółowo

Scenariusz lekcji: Kombinatoryka utrwalenie wiadomości

Scenariusz lekcji: Kombinatoryka utrwalenie wiadomości Sceariusz lekcji: Kombiatoryka utrwaleie wiadomości 1 1. Cele lekcji a) Wiadomości Uczeń: za pojęcia: permutacja, wariacja i kombiacja, zdarzeie losowe, prawdopodobieństwo, za iezbęde wzory. b) Umiejętości

Bardziej szczegółowo

VII MIĘDZYNARODOWA OLIMPIADA FIZYCZNA (1974). Zad. teoretyczne T3.

VII MIĘDZYNARODOWA OLIMPIADA FIZYCZNA (1974). Zad. teoretyczne T3. KOOF Szczeci: www.of.szc.pl VII MIĘDZYNAODOWA OLIMPIADA FIZYCZNA (1974). Zad. teoretycze T3. Źródło: Komitet Główy Olimpiady Fizyczej; Olimpiada Fizycza XXIII XXIV, WSiP Warszawa 1977 Autor: Waldemar Gorzkowski

Bardziej szczegółowo

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2B, lato 2015/16

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2B, lato 2015/16 Egzami,.9.6, godz. :-5: Zadaie. ( puktów) Wyzaczyć wszystkie rozwiązaia rówaia z 4 = 4 w liczbach zespoloych. Zapisać wszystkie rozwiązaia w postaci kartezjańskiej (bez używaia fukcji trygoometryczych)

Bardziej szczegółowo

Podstawowe cechy podzielności liczb.

Podstawowe cechy podzielności liczb. Mariusz Kawecki, Notatki do lekcji Cechy podzielości liczb Podstawowe cechy podzielości liczb. Pamiętamy z gimazjum, że istieją reguły, przy pomocy których łatwo sprawdzić, czy kokreta liczba dzieli się

Bardziej szczegółowo

Analiza I.1, zima wzorcowe rozwiązania

Analiza I.1, zima wzorcowe rozwiązania Aaliza I., zima 07 - wzorcowe rozwiązaia Marci Kotowsi 5 listopada 07 Zadaie. Udowodij, że dla ażdego aturalego liczba 7 + dzieli się przez 6. Dowód. Tezę udowodimy za pomocą iducji matematyczej. Najpierw

Bardziej szczegółowo

1. Granica funkcji w punkcie

1. Granica funkcji w punkcie Graica ukcji w pukcie Deiicja Sąsiedztwem o promieiu r > 0 puktu a R azywamy zbiór S ( a ( a r ( a a Deiicja Sąsiedztwem lewostroym o promieiu r > 0 puktu a R azywamy zbiór S ( a ( a r Deiicja Sąsiedztwem

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo

Prawdopodobieństwo Prawdopodobieństwo http://www.matemaks.pl/ Wstęp do rachunku prawdopodobieństwa http://www.matemaks.pl/wstep-do-rachunku-prawdopodobienstwa.html Rachunek prawdopodobieństwa pomaga obliczyć szansę zaistnienia

Bardziej szczegółowo

1 Układy równań liniowych

1 Układy równań liniowych Katarzya Borkowska, Wykłady dla EIT, UTP Układy rówań liiowych Defiicja.. Układem U m rówań liiowych o iewiadomych azywamy układ postaci: U: a x + a 2 x 2 +... + a x =b, a 2 x + a 22 x 2 +... + a 2 x =b

Bardziej szczegółowo

Wykład 7. Przestrzenie metryczne zwarte. x jest ciągiem Cauchy ego i posiada podciąg zbieżny. Na mocy

Wykład 7. Przestrzenie metryczne zwarte. x jest ciągiem Cauchy ego i posiada podciąg zbieżny. Na mocy Wyład 7 Przestrzeie metrycze zwarte Defiicja 8 (przestrzei zwartej i zbioru zwartego Przestrzeń metryczą ( ρ X azywamy zwartą jeśli ażdy ciąg elemetów tej przestrzei posiada podciąg zbieży (do putu tej

Bardziej szczegółowo

p k (1 p) n k. k c. dokładnie 10 razy została wylosowana kula amarantowa, ale nie za pierwszym ani drugim razem;

p k (1 p) n k. k c. dokładnie 10 razy została wylosowana kula amarantowa, ale nie za pierwszym ani drugim razem; 05DRAP - Niezależność zdarzeń, schemat Bernoulliego Definicja.. Zdarzenia A i B nazywamy niezależnymi, jeżeli zachodzi równość P(A B) = P(A) P(B). Definicja. 2. Zdarzenia A,..., A n nazywamy niezależnymi

Bardziej szczegółowo

2. Nieskończone ciągi liczbowe

2. Nieskończone ciągi liczbowe Ciągiem liczbowym azywamy fukcję 2. Nieskończoe ciągi liczbowe a: N R. Wartości tej fukcji ozaczamy przez a) = a i azywamy wyrazami ciągu. Często ciąg ozaczamy przez {a } = lub po prostu przez {a }. Prostymi

Bardziej szczegółowo

Kongruencje Wykład 4. Kongruencje kwadratowe symbole Legendre a i Jac

Kongruencje Wykład 4. Kongruencje kwadratowe symbole Legendre a i Jac Kogruecje kwadratowe symbole Legedre a i Jacobiego Kogruecje Wykład 4 Defiicja 1 Kogruecję w ostaci x a (mod m), gdzie a m, azywamy kogruecją kwadratową; jej bardziej ogóla ostać ax + bx + c może zostać

Bardziej szczegółowo

ma rozkład złożony Poissona z oczekiwaną liczbą szkód równą λ i rozkładem wartości pojedynczej szkody takim, że Pr( Y

ma rozkład złożony Poissona z oczekiwaną liczbą szkód równą λ i rozkładem wartości pojedynczej szkody takim, że Pr( Y Zadaie. Łącza wartość szkód z pewego ubezpieczeia W = Y + Y +... + YN ma rozkład złożoy Poissoa z oczekiwaą liczbą szkód rówą λ i rozkładem wartości pojedyczej szkody takim, że ( Y { 0,,,3,... }) =. Niech:

Bardziej szczegółowo

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie Metrologia: miary dokładości dr iż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczeciie Miary dokładości: Najczęściej rozkład pomiarów w serii wokół wartości średiej X jest rozkładem Gaussa: Prawdopodobieństwem,

Bardziej szczegółowo

KOMBINATORYKA. Oznaczenia. } oznacza zbiór o elementach a, a2,..., an. Kolejność wypisania elementów zbioru nie odgrywa roli.

KOMBINATORYKA. Oznaczenia. } oznacza zbiór o elementach a, a2,..., an. Kolejność wypisania elementów zbioru nie odgrywa roli. KOMBINATORYKA Kombiatoryą azywamy dział matematyi zajmujący się zbiorami sończoymi oraz relacjami między imi. Kombiatorya w szczególości zajmuje się wyzaczaiem liczby elemetów zbiorów sończoych utworzoych

Bardziej szczegółowo

Informatyka Stosowana-egzamin z Analizy Matematycznej Każde zadanie należy rozwiązać na oddzielnej, podpisanej kartce!

Informatyka Stosowana-egzamin z Analizy Matematycznej Każde zadanie należy rozwiązać na oddzielnej, podpisanej kartce! Iformatyka Stosowaa-egzami z Aalizy Matematyczej Każde zadaie ależy rozwiązać a oddzielej, podpisaej kartce! y, Daa jest fukcja f (, + y, a) zbadać ciągłość tej fukcji f b) obliczyć (,) (, (, (,) c) zbadać,

Bardziej szczegółowo

Rozdział 1. Prawdopodobieństwo

Rozdział 1. Prawdopodobieństwo Wstęp Rachue prawdopodobieństwa (łac. probabilitis prawdopodoby) jest dziedzią matematyi, tóra współcześie zajduje szeroie zastosowaie zarówo w auce, ja i w pratyce. Jest dobrym arzędziem ostruowaia i

Bardziej szczegółowo

Fundamentalna tabelka atomu. eureka! to odkryli. p R = nh -

Fundamentalna tabelka atomu. eureka! to odkryli. p R = nh - TEKST TRUDNY Postulat kwatowaia Bohra, czyli założoy ad hoc związek pomiędzy falą de Broglie a a geometryczymi własościami rozważaego problemu, pozwolił bez większych trudości teoretyczie przewidzieć rozmiary

Bardziej szczegółowo

I kolokwium z Analizy Matematycznej

I kolokwium z Analizy Matematycznej I kolokwium z Aalizy Matematyczej 4 XI 0 Grupa A. Korzystając z zasady idukcji matematyczej udowodić ierówość dla wszystkich N. Rozwiązaie:... 4 < + Nierówość zachodzi dla, bo 4

Bardziej szczegółowo

Kombinowanie o nieskończoności. 1. Jak zliczyć materiały do ćwiczeń

Kombinowanie o nieskończoności. 1. Jak zliczyć materiały do ćwiczeń Kombiowaie o ieskończoości.. Jak zliczyć materiały do ćwiczeń Projekt Matematyka dla ciekawych świata spisał: Michał Korch marzec 208 Szybkie przypomieie z wykładu Prezetacja multimediala do wykładu. Permutacje,

Bardziej szczegółowo

40:5. 40:5 = 500000υ5 5p 40, 40:5 = 500000 5p 40.

40:5. 40:5 = 500000υ5 5p 40, 40:5 = 500000 5p 40. Portfele polis Poieważ składka jest ustalaa jako wartość oczekiwaa rzeczywistego, losowego kosztu ubezpieczeia, więc jest tym bliższa średiej wydatków im większa jest liczba ubezpieczoych Polisy grupuje

Bardziej szczegółowo

PRAWDOPODOBIEŃSTWO I KOMBINATORYKA

PRAWDOPODOBIEŃSTWO I KOMBINATORYKA PRAWDOPODOBIEŃSTWO I KOMBINATORYKA ZADANIE ( PKT) Z urny zawierajacej kule w dwóch kolorach wybieramy losowo dwie. Prawdopodobieństwo wylosowania co najmniej jednej kuli białej jest równe 8, a prawdopodobieństwo

Bardziej szczegółowo

Elementy statystyki opisowej, teoria prawdopodobieństwa i kombinatoryka

Elementy statystyki opisowej, teoria prawdopodobieństwa i kombinatoryka Wymagania egzaminacyjne: a) oblicza średnią arytmetyczną, średnią ważoną, medianę i odchylenie standardowe danych; interpretuje te parametry dla danych empirycznych, b) zlicza obiekty w prostych sytuacjach

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. Oblicz prawdopodobieństwo, że rzucając dwiema kostkami do gry otrzymamy:

Zadanie 1. Oblicz prawdopodobieństwo, że rzucając dwiema kostkami do gry otrzymamy: Zadanie 1. Oblicz prawdopodobieństwo, że rzucając dwiema kostkami do gry otrzymamy: a) sumę oczek równą 6, b) iloczyn oczek równy 6, c) sumę oczek mniejszą niż 11, d) iloczyn oczek będący liczbą parzystą,

Bardziej szczegółowo

Podprzestrzenie macierzowe

Podprzestrzenie macierzowe Podprzestrzeie macierzowe Defiicja: Zakresem macierzy AŒ mâ azywamy podprzestrzeń R(A) przestrzei m geerowaą przez zakres fukcji ( ) : m f x = Ax ( A) { Ax x } = Defiicja: Zakresem macierzy A Œ âm azywamy

Bardziej szczegółowo

Podprzestrzenie macierzowe

Podprzestrzenie macierzowe Podprzestrzeie macierzowe Defiicja: Zakresem macierzy AŒ mâ azywamy podprzestrzeń R(A) przestrzei m geerowaą przez zakres fukcji : m f x = Ax RAAx x Defiicja: Zakresem macierzy A Œ âm azywamy podprzestrzeń

Bardziej szczegółowo

Twierdzenie Cayleya-Hamiltona

Twierdzenie Cayleya-Hamiltona Twierdzeie Cayleya-Hamiltoa Twierdzeie (Cayleya-Hamiltoa): Każda macierz kwadratowa spełia swoje włase rówaie charakterystycze. D: Chcemy pokazać, że jeśli wielomiaem charakterystyczym macierzy A jest

Bardziej szczegółowo

KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO

KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO Lekcja 3 Definicja prawdopodobieństwa Kołmogorowa. Prawdopodobieństwa warunkowe i niezależne. ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowiedź (tylko

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo. Prawdopodobieństwo. Jacek Kłopotowski. Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH. 16 października 2018

Prawdopodobieństwo. 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 szczegółowo

NAJWIEKSZY INTERNETOWY ZBIÓR ZADAŃ Z MATEMATYKI ZADANIE 1 oczka. ZADANIE 2 iloczynu oczek równego 12.

NAJWIEKSZY INTERNETOWY ZBIÓR ZADAŃ Z MATEMATYKI ZADANIE 1 oczka. ZADANIE 2 iloczynu oczek równego 12. IMIE I NAZWISKO ZADANIE 1 Rzucamy sześcienna kostka do gry. Jakie jest prawdopodobieństwo, że wypadna co najmniej dwa oczka. ZADANIE 2 Rzucamy trzy razy symetryczna sześcienna kostka do gry. Oblicz prawdopodobieństwo

Bardziej szczegółowo

ZBIEŻNOŚĆ CIĄGU ZMIENNYCH LOSOWYCH. TWIERDZENIA GRANICZNE

ZBIEŻNOŚĆ CIĄGU ZMIENNYCH LOSOWYCH. TWIERDZENIA GRANICZNE RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 8. ZBIEŻNOŚĆ CIĄGU ZMIENNYCH LOSOWYCH. TWIERDZENIA GRANICZNE 1 Zbieżość ciągu zmieych losowych z prawdopodobieństwem 1 (prawie apewo) Ciąg zmieych losowych (X ) jest

Bardziej szczegółowo

Egzamin maturalny z matematyki CZERWIEC 2011

Egzamin maturalny z matematyki CZERWIEC 2011 Egzami maturaly z matematyki CZERWIEC 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych oraz schemat oceiaia do zadań otwartych POZIOM PODSTAWOWY Poziom podstawowy czerwiec 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych Nr

Bardziej szczegółowo

z przedziału 0,1. Rozważmy trzy zmienne losowe:..., gdzie X

z przedziału 0,1. Rozważmy trzy zmienne losowe:..., gdzie X Matematyka ubezpieczeń majątkowych.0.0 r. Zadaie. Mamy day ciąg liczb q, q,..., q z przedziału 0,. Rozważmy trzy zmiee losowe: o X X X... X, gdzie X i ma rozkład dwumiaowy o parametrach,q i, i wszystkie

Bardziej szczegółowo

Niezależność zmiennych, funkcje i charakterystyki wektora losowego, centralne twierdzenia graniczne

Niezależność zmiennych, funkcje i charakterystyki wektora losowego, centralne twierdzenia graniczne Wykład 4 Niezależość zmieych, fukcje i charakterystyki wektora losowego, cetrale twierdzeia graicze Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki

Bardziej szczegółowo

P π n π. Równanie ogólne płaszczyzny w E 3. Dane: n=[a,b,c] Wówczas: P 0 P=[x-x 0,y-y 0,z-z 0 ] Równanie (1) nazywamy równaniem ogólnym płaszczyzny

P π n π. Równanie ogólne płaszczyzny w E 3. Dane: n=[a,b,c] Wówczas: P 0 P=[x-x 0,y-y 0,z-z 0 ] Równanie (1) nazywamy równaniem ogólnym płaszczyzny Rówaie ogóle płaszczyzy w E 3. ae: P π i π o =[A,B,C] P (,y,z ) Wówczas: P P=[-,y-y,z-z ] P π PP PP= o o Rówaie () azywamy rówaiem ogólym płaszczyzy A(- )+B(y-y )+C(z-z )= ( ) A+By+Cz+= Przykład

Bardziej szczegółowo

są niezależnymi zmiennymi losowymi o jednakowym rozkładzie Poissona z wartością oczekiwaną λ równą 10. Obliczyć v = var( X

są niezależnymi zmiennymi losowymi o jednakowym rozkładzie Poissona z wartością oczekiwaną λ równą 10. Obliczyć v = var( X Prawdoodobieństwo i statystyka 5..008 r. Zadaie. Załóżmy że 3 są iezależymi zmieymi losowymi o jedakowym rozkładzie Poissoa z wartością oczekiwaą λ rówą 0. Obliczyć v = var( 3 + + + 3 = 9). (A) v = 0 (B)

Bardziej szczegółowo

Podstawy nauk przyrodniczych Matematyka

Podstawy nauk przyrodniczych Matematyka Podstawy nauk przyrodniczych Matematyka Elementy rachunku prawdopodobieństwa dr inż. Małgorzata Szeląg Zakład Genetyki Molekularnej Człowieka tel. 61 829 59 04 malgorzata.szelag@amu.edu.pl Pokój 1.118

Bardziej szczegółowo

(x 1 y 1 ) (x n y n ) 2. 1<j<m x i y i. x2 y 2 gdy x 1 = y 1 x 2 y 2 + x 1 + y 1 gdy x 1 = y 1. gdy x, y, 0 nie są współliniowe

(x 1 y 1 ) (x n y n ) 2. 1<j<m x i y i. x2 y 2 gdy x 1 = y 1 x 2 y 2 + x 1 + y 1 gdy x 1 = y 1. gdy x, y, 0 nie są współliniowe . Metrka Zadaie.. Pokazać, że metrka jest fukcją ieujemą. Zadaie.2. Odowodić, że poiższe wzor defiiuja metrki. a) (metrka euklidesowa) X = R. d e (, ) := ( ) 2 +... + ( ) 2 b) (metrka taksówkowa) X = R

Bardziej szczegółowo

c 2 + d2 c 2 + d i, 2

c 2 + d2 c 2 + d i, 2 3. Wykład 3: Ciało liczb zespoloych. Twierdzeie 3.1. Niech C R. W zbiorze C określamy dodawaie: oraz możeie: a, b) + c, d) a + c, b + d) a, b) c, d) ac bd, ad + bc). Wówczas C, +, ) jest ciałem, w którym

Bardziej szczegółowo