Zera funkcji ζ(s) Riemanna. 1 1 p s ) 1. Dla rozszerzenia funkcji ζ(s) na pó lp laszczyznȩ Re s > 0 postȩpujemy nastȩpuj aco. x s+1. dx = s.
|
|
- Rafał Przybysz
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Jerzy Browkin Zera funkcji ζ(s) Riemanna. Podstawowe informacje... Funkcja ζ(s). ζ(s) = n s = p n= ( p s ) dla Re s >. [Wynika st ad, że ζ(s) oraz ζ(s) = ζ(s) dla Re s > ]. Dla rozszerzenia funkcji ζ(s) na pó lp laszczyznȩ Re s > postȩpujemy nastȩpuj aco. Ponieważ dla x R mamy x x <, wiȩc funkcja jest określona dla Re s >. Z(s) := Obliczymy Z(s) dla Re s >. Mamy Z(s) = dx x s = s n= x dx = xs+ n+ n x x x s+ dx n dx = xs+ s + n s n= x=n+ x s = x=n = s + ( ( s 2 s ) ( s s ) ( 2 s + 3 s ) ) 3 s + = = s + ( s s 2 s 3 ) s + = s s ζ(s). Wobec tego ζ(s) = s s Z(s) dla Re s > s i sk ladnik sz(s) jest określony dla Re s >. Pozwala to określić ζ(s) również dla Re s >, s. Wynika st ad, że ζ(s) ma w punkcie s = biegun jednokrotny o residuum. Dziȩkujȩ Profesorom J. Kaczorowskiemu i W. Narkiewiczowi za krytyczne uwagi i pomoc przy zredagowaniu tego tekstu. Typeset by AMS-TEX
2 2 Jerzy Browkin.2. Funkcja Γ(s). Γ(s) = [Wynika st ad, że Γ(s) = Γ(s), Γ() = ]. Ca lkujemy przez czȩści Γ(s) = e x x s = e x x s dx dla Re s > (Euler 73). x ( e x x s + e x (s )x s 2) dx = e x x s dx (s ) e x x s dx = Γ(s + ) (s ) Γ(s). Mamy wiȩc Γ(s + ) = sγ(s) i lewa strona jest określona dla Re s >, s. [Wynika st ad, że Γ(n) = (n )! dla n N]. Daje to możność rozszerzenia Γ(s) na cal a p laszczyznȩ poza s =,, 2,.... W tych punktach Γ(s) ma biegun jednokrotny. Zachodzi wzór [Wynika st ad, że Γ(s) dla s C]. Γ( s) Γ(s) = π, dla s C \ Z. sin πs.3. Teta funkcja Ω(x). Twierdzenie. Funkcja Ω(x) := n= e n2 πx dla x > spe lnia równanie funkcyjne Ω ( ) = x Ω(x). x Mamy oczywiście Ω(x) = + 2ψ(x), gdzie ψ(x) := n= e n2 πx i równanie funkcyjne dla Ω(x) daje ψ(x) = x 2 x + x ψ ( ). x
3 Zera funkcji ζ(s) 3 Dowód (Ch. de la Vallée-Poussin). Dla ustalonego x > rozpatrzmy funkcjȩ wtedy G() = Ω(x). G(α) := n= e (n+α)2 πx, Jest to funkcja parzysta, okresowa o okresie. Mamy wiȩc jej rozwiniȩcie na szereg Fouriera gdzie Obliczamy dla k G(α) = a 2 + a k cos(2kπα), () k= a k = 2 G(α) cos(2kπα)dα dla k. a k = 2 = 2 ponieważ znana jest ca lka n= Wobec tego wzór () przyjmuje postać n= e (n+α)2 πx cos(2kπα)dα e α2 πx cos(2kπα)dα = 2e k2 π/x x, e pt2 cos(qt)dt = e q2 /p π/p dla p >. e (n+α)2πx = + 2 x x = x Przyjmuj ac tu α = otrzymujemy k= Ω(x) = x Ω k= e k2 π/x cos(2kπα) = e k2 π/x cos(2kπα). ( ). x.. Równanie funkcyjne dla ζ(s). Dla Re s > Γ(s/2) = e x x s/2 dx =
4 Jerzy Browkin [Podstawiamy x n 2 πx] = e n2πx (n 2 πx) s/2 n 2 πdx = n s π s/2 e n2πx x s/2 dx. [Dzielimy przez n s π s/2 i obliczamy n= ] ζ(s) Γ(s/2) π s/2 = [Obie strony s a określone dla Re s > ]. ψ(x) x s/2 dx. Oznaczmy F (s) := ζ(s)γ(s/2)π s/2 dla Re s >. Przekszta lcamy F (s) = ψ(x) x s/2 dx + ψ(x) x s/2 dx = [W pierwszej ca lce stosujemy równanie funkcyjne dla ψ(x)] = x 2 x xs/2 dx + ψ(/x)x (s 3)/2 dx + ψ(x) x s/2 dx = [Pierwsz a ca lkȩ obliczamy, w drugiej podstawiamy x /w] = ( s ) + ψ(w)w (3 s)/2 ( w 2 )dw + ψ(x) x s/2 dx = s [ L aczymy dwie ca lki w jedn a] ( = s + ) ( + ψ(x) x s/2 + x ( s)/2 ) dx. s Otrzymane wyrażenie nie ulega zmianie przy podstawieniu s s. Udowodniliśmy wiȩc, że Inaczej mówi ac F (s) = F ( s). π s/2 Γ(s/2) ζ(s) = π ( s)/2 Γ(( s)/2) ζ( s). Pozwala to rozszerzyć funkcjȩ F (s), a wiȩc i funkcjȩ ζ(s) na ca l a p laszczyznȩ C \ {}.
5 Zera funkcji ζ(s) 5 Wynika st ad, że ζ( 2n) = dla n i to s a jedyne zera funkcji ζ(s) spe lniaj ace Re s <. S a to tak zwane zera banalne. Zatem, jeżeli ζ(s) = i s / R, to Re s oraz ζ( s) = i ζ(s) =. Ponadto ζ(x) dla x. 2. Zera niebanalne funkcji ζ(s). 2.. Zasadnicze twierdzenia o zerach funkcji ζ(s). Twierdzenie (J. Hadamard, Ch. de la Vallée-Poussin, 896). Funkcja ζ(s) nie ma zer na prostej Re s =. Oznaczmy N(T ) := #{s C : ζ(s) =, Re s, Im s T }, N (T ) := #{s C : ζ(s) =, Re s =, Im s T }. 2 Twierdzenie (H. v. Mangoldt, 895, 95). Mamy N(T ) = T ( ) T 2π log T + O(log T ). 2π 2π Dok ladniej: O(log T ).5 log T + 2 log log T +. W 92 r. J.E. Littlewood poprawi l to oszacowanie do O(log T/ log log T ). Twierdzenie (G.H. Hardy, 9). Funkcja ζ(s) ma nieskończenie wiele zer na prostej krytycznej Re s = 2. Twierdzenie (J.B. Conrey, 989). N (T ).88 N(T ). Hipoteza Riemanna. N (T ) = N(T ).
6 6 Jerzy Browkin 2.2. Twierdzenie Hadamarda-de la Vallée-Poussina. Twierdzenie. ζ( + it) dla t R. Dowód (Ch. de la Vallée-Poussin). Najpierw wyprowadzimy wzór na ζ(s), gdzie s = σ + it, σ >. Ze wzoru log( s) = m= ζ(s) = exp log p s m m Mamy oczywiście e s = e Re s, ponadto ( ) Re mp sm = m Re ( e sm log p) = dla s < wynika, że ( p s ) = exp p m= mp sm. = m Re ( e σm log p (cos( tm log p) + i sin( tm log p)) ) = Zatem = ζ(s) = exp p cos(tm log p) mp σm. m= cos(tm log p) mp σm, gdzie s = σ + it. Przypuśćmy, że ζ( + it ) = dla pewnego t R. Rozpatrzmy funkcjȩ Z(s) := ζ(s) 3 ζ(s + it ) ζ(s + 2it ). Jest ona określona dla s C i ma zero w punkcie s =, ponieważ w tym punkcie ζ(s) 3 ma biegun trzykrotny, ζ(s+it ) ma zero co najmniej czterokrotne i ζ(s+2it ) nie ma bieguna. Z drugiej strony dla s = σ > mamy Z(s) = ζ(s) 3 ζ(s + it ) ζ(s + 2it ) = na mocy tożsamości = exp p m= 3 + cos(t m log p) + cos(2t m log p) mp σm 3 + cos α + cos(2α) = 2( + cos α) 2. Mamy jednak lim Z(σ) = Z() =. Uzyskana sprzeczność dowodzi, że na prostej σ + Re s = funkcja ζ(s) nie ma zera.
7 Zera funkcji ζ(s) Funkcje ξ(s) i Ξ(x). Funkcja F (s) = π s/2 Γ(s/2)ζ(s) ma bieguny (jednokrotne) tylko w punktach s = i s =. Aby siȩ ich pozbyć, rozpatrujemy funkcjȩ ξ(s) = 2 s(s )F (s) = 2 s(s )Γ(s/2)ζ(s)π s/2. Zatem zbiór zer funkcji ξ(s) jest to zbiór zer niebanalnych funkcji ζ(s). Mamy ξ(s) = ξ( s) oraz ξ(s) = ξ(s). Wobec tego ξ ( 2 + it) = ξ ( 2 it) = ξ ( ( 2 + it)) = ξ ( 2 + it). Zatem ξ ( 2 + it) R dla t R. Określamy wiȩc funkcjȩ rzeczywist a Ξ(t) := ξ ( 2 + it). Spe lnia ona Ξ( t) = Ξ(t), to znaczy jest parzysta. Zbiór zer funkcji ζ(s) na prostej krytycznej jest równy zbiorowi zer funkcji ξ(s) na tej prostej, odpowiada wiȩc zbiorowi zer rzeczywistych funkcji Ξ(x). 2.. Twierdzenie Hardy ego. Twierdzenie (G. H. Hardy, 9). Funkcja ζ(s) ma nieskończenie wiele zer na prostej krytycznej. Dowód. Wystarczy udowodnić, że funkcja rzeczywista Ξ(x) ma nieskończenie wiele zer rzeczywistych. W tym celu zbadamy pewn a ca lkȩ zależn a od Ξ(x). Najpierw udowodnimy prosty Lemat. Jeżeli h(x) jest funkcj a rzeczywist a parzyst a, to h(t) cos(tx) dt = 2 h(t)e itx dt. Dowód. Przedstawimy ca lkȩ po prawej stronie jako sumȩ dwóch ca lek i skorzystamy ( ze wzoru cos α = 2 e iα + e iα). h(t)e itx dt = h(t)e itx dt + h(t)e itx dt = [W pierwszej ca lce podstawiamy x x]. = 2 h(t)e itx dt + 2 h(t)e itx dt = h(t) cos(tx)dt.
8 8 Jerzy Browkin Dowód twierdzenia podzielimy na kilka kroków. Krok Ze wzoru otrzymujemy ξ(s) = 2s(s ) Γ(s/2) ζ(s) π s/2 Ξ(t) = ξ( 2 + it) = 2 (t2 + ) Γ(( 2 + it)/2) ζ( 2 + it) π ( 2 +it)/2. Przyjmijmy w lemacie h(t) = Ξ(t) t 2 +. Jest to funkcja parzysta. Z lematu otrzymujemy wiȩc Ξ(t) cos(tx) Ξ(t) t 2 + dt = 2 t 2 + e itx dt = = 2 [Dokonujemy podstawienia 2 + it s]. ( ) 2 Γ(( + it)/2) ζ( + it) 2 2 π ( 2 +it)/2 e itx dt = = 2 +i Γ(s/2)ζ(s)π s/2 e sx e x/2 ( i) ds = 2 i Krok 2 = i e x/2 2 +i Γ(s/2)ζ(s)π s/2 e sx ds. 2 i Transformata Mellina. Jeżeli H(s) = h(x)x s dx, to h(x) = σ+i H(s)x s ds 2πi σ i dla σ > σ, gdzie H(s) nie ma bieguna na prawo od σ, i na odwrót. Przyk lady. h(x) H(s) e x Γ(s), σ > e x Γ(s)ζ(s), σ > ψ(x) Γ(s)ζ(2s)π s, σ > 2
9 Zera funkcji ζ(s) 9 Ostatni przyk lad daje ψ(y) = σ+i Γ(s)ζ(2s)π s y s ds dla σ > /2. 2πi σ i [Dokonujemy zamiany zmiennych s s/2] ψ(y) = 2πi τ+i Γ(s/2)ζ(s)π s/2 y s/2 ds dla τ = 2σ >. 2 τ i Otrzymany wzór pozwoli obliczyć ostatni a ca lkȩ w Kroku. Jednak tam jest ca lka po prostej Re s = /2, a tu po prostej Re s = τ. Wzór Cauchy ego daje zależność miȩdzy takimi ca lkami. Jeżeli funkcja G(s) ma w pasie miȩdzy tymi prostymi tylko jeden biegun w punkcie s =, to ( τ+i /2+i ) G(s)ds G(s)ds = Res s= G(s). 2πi τ i /2 i U nas G(s) = Γ(s/2)ζ(s)π s/2 y s/2, gdzie y = e 2x. Zatem G(s) ma w pasie /2 Re s τ jedyny biegun s = odpowiadaj acy biegunowi funkcji ζ(s). Ponadto Res s= G(s) = Γ(/2) π /2 y /2 = e x, ponieważ Γ(/2) = π. Z powyższego wynika, że wyrażenie otrzymane w Kroku jest równe ( e 2πie x + πiψ(e 2x ) ) ( = π x/2 2 e x/2 e x/2 (Ω(e 2x ) ) = ( = π 2 2cosh (x/2) e x/2 e x Ω(e 2x ) ) ( = π 2 2cosh (x/2) e x/2 Ω(e 2x ) ). Wykazaliśmy zatem, że Podstawiaj ac x ix otrzymamy Ξ(t) cos(tx) t 2 + dt = π ( ) 2cosh (x/2) e x/2 Ω(e 2x ). 2 Ξ(t)cosh (tx) t 2 + dt = π ( ) 2 cos(x/2) e ix/2 Ω(e 2ix ). (2) 2
10 Jerzy Browkin Krok 3 Korzystaj ac z równania funkcyjnego dla Ω(x) dowodzi siȩ, że d n lim x π/ dx n Ω(e2ix ) = dla n. [Dowód pomijamy]. Wtedy również Krok lim x π/ d n ( ) dx n e ix/2 Ω(e 2πi ) = dla n. (3) Różniczkujemy 2n razy, gdzie n =, 2,..., wzglȩdem x obie strony wzoru (2). Otrzymamy Ξ(t)t 2n cosh (tx) t 2 + dt = π ( ( ) n ( dn cos(x/2) 2 22n dx n e ix/2 Ω(e )) ) 2ix. Obliczaj ac granicȩ, gdy x d aży do π/, otrzymamy na mocy (3) Ξ(t)t 2n cosh (πt/) t 2 + dt = π ( )n cos(π/8). () 22n Przypuśćmy, że liczba zer rzeczywistych funkcji Ξ(x) jest skończona. Wtedy funkcja ta przyjmuje wartości sta lego znaku dla dostatecznie dużych x. Niech na przyk lad Ξ(x) > dla x > T >. Weźmy n nieparzyste. Wtedy prawa strona P wzoru () jest ujemna. Oszacujemy z do lu stronȩ lew a L. Mamy T Ξ(t)t 2n cosh (πt/) t 2 + dt T 2n T Ξ(t) cosh (πt/) t 2 + dt =: C T 2n, T Ξ(t)t 2n cosh (πt/) 2T + t 2 + dt 2T Ξ(t)t 2n cosh (πt/) t 2 + dt (2T ) 2n Ξ(t)cosh (πt/) min 2T t 2T + t 2 + Sta le dodatnie C i C 2 nie zależ a od n. Mamy wiȩc > P = L C 2 (2T ) 2n C T 2n = T 2n (2 2n C 2 C ) > dla dostatecznie dużych n. =: C 2 (2T ) 2n. Uzyskana sprzeczność dowodzi, że funkcja Ξ(x) ma nieskończenie wiele zer rzeczywistych.
11 Zera funkcji ζ(s) 2.5. Twierdzenie von Mangoldta. Twierdzenie (H. von Mangoldt). Liczba zer funkcji ζ(s) w pasie krytycznym o czȩści urojonej t, t T jest równa N(T ) = T ( ) T 2π log T + O(log T ). 2π 2π Dowód. Liczba zer (z uwzglȩdnieniem krotności) funkcji f(s) w obszarze S o brzegu S na mocy twierdzenia Cauchy ego jest równa przy za lożeniu, że f(s) nie znika na S. f (s) 2πi S f(s) ds, Jako S weźmy prostok at na p laszczyźnie zespolonej o wierzcho lkach A = + i, B = 2 + i, C = 2 + it, D = + it, gdzie T >. Zak ladaj ac, że ζ(s) nie znika na odcinku BC mamy wiȩc N(T ) = Q 2πi (I ζ (s) AB + I BC + I CD + I DA ), gdzie I P Q = P ζ(s) ds. Ponieważ liczba N(T ) jest rzeczywista, wiȩc N(T ) = 2π (Im I AB + Im I BC + Im I CD + Im I DA ). Oszacujemy te sk ladniki przy T. Liczba I AB nie zależy od T. 2 Udowodnimy, że Im I BC jest ograniczone. Dla Re s > mamy ( ζ ) ( (s) = (log ζ(s)) = ζ(s) p log ( p ) ) ( s = p m= ) mp ms = = p m= m log p mp ms = p m= log p p ms = n= Λ(n) n s, gdzie { log p, jeżeli n = p m, m, Λ(n) =, poza tym. Jest to tak zwana funkcja Mangoldta.
12 2 Jerzy Browkin Zauważmy ogólnie, że podstawiaj ac w ca lce s = σ + it otrzymamy Wobec tego Im σ+bi σ+ai Im I BC = Im = f(s)ds = Im 2+iT 2+i T n= b a if(σ + it)dt = ζ (s) 2+iT ds = Im ζ(s) 2+i Λ(n) n 2 Mamy Re (n it ) = Re ( e it log n) = cos(t log n). Wobec tego T Re (n it )dt = T n= b a Re f(σ + it)dt. Λ(n) n s ds = n= Re Λ(n) T (n it )dt = n 2 Re (n it )dt. cos(t log n)dt = log n sin(t log n) t=t t=. Zatem co daje T Im I BC Re (n it )dt 2 log n, n= Λ(n) log n n 2 n= n 2 = π Zajmiemy siȩ teraz liczb a Im I DA. Obliczaj ac pochodn a logarytmiczn a obu stron równania funkcyjnego funkcji ζ(s) otrzymamy Zatem π s/2 Γ(s/2) ζ(s) = π ( s)/2 Γ(( s)/2) ζ( s) 2 log π + 2 Γ (s/2) Γ(s/2) + ζ (s) ζ(s) = 2 log π 2 Γ (( s)/2) Γ(( s)/2) ζ ( s) ζ( s). ζ (s) ζ(s) = log π 2 Γ (s/2) Γ(s/2) 2 Γ (( s)/2) Γ(( s)/2) ζ ( s) ζ( s). (5) Wobec tego obliczenie ca lki Im I DA = Im +i +it ζ (s) ζ(s) ds na mocy wzoru (5) sprowadza siȩ do obliczenia odpowiednich czterech ca lek.
13 Zera funkcji ζ(s) 3 Zajmiemy siȩ tym po kolei. Mamy Nastȩpnie Im +i +T i Im +i log πds = Im log π ds = log π( T ). +T i +i +it gdzie podstawiliśmy s w. ζ ( s) 2 i ds = Im ζ( s) 2 it ζ (w) ζ(w) dw, W punkcie 2 dowiedliśmy, że ta ca lka jest ograniczona przez π2 6. Pozosta ly do oszacowania dwie ca lki zawieraj ace funkcjȩ Γ. Wykorzystamy wzór Stirlinga dla funkcji Γ(s). Uogólnia on znany wzór n! = 2πn(n/e) n e θ/2n, gdzie < θ <, czyli log(n!) = n log n n + O(log n). Dla ustalonego σ R mamy Im σ+it σ+i Γ (s) T Γ(s) ds = Re Γ (σ + it) dt = T log T T + O(log T ). Γ(σ + it) W naszym przypadku podstawiaj ac s = 2w otrzymujemy Im +i +it Γ (s/2) ( +i)/2 ds = 2 Im Γ(s/2) ( +it )/2 Γ (w) dw = (T log(t/2) T + O(log T )). Γ(w) Ten sam wynik otrzymamy obliczaj ac ostatni a ca lkȩ. Zbieraj ac wyniki otrzymujemy Im I DA = ( T ) log π +(T log T 2 T +O(log T ))+O() = T log T T +O(log T ). 2π Można dowieść, że Im I CD = O(log T ). Dowód pomijamy. Mamy wiȩc ostatecznie N(T ) = (T log T2π ) 2π T + O(log T ) = T 2π log T 2π T 2π + O(log T ).
14 Jerzy Browkin LISTA PEWNYCH AUTORÓW Z 2. PO LOWY XIX WIEKU. B. Riemann ( ) Ch. de la Vallée-Poussin ( ) J. Hadamard ( ) G.H. Hardy (877 97) Th. Stieltjes (856 89) H. von Mangoldt (85 925) R.H. Mellin (85 933) G. de Maupassant (85 893) BIBLIOGRAFIA [] W. Narkiewicz, The Development of Prime Number Theory, Springer 2. [2] E.C. Titchmarsh, The Theory of the Riemann Zeta-Function, Oxford, Clarendon Press 95. [3] N. Levinson, More than One Third of Zeros of Riemann s Zeta-Function are on σ = /2, Adv. in Math. 3 (97), [] J.B. Conrey, More than two fifths of the zeros of the Riemann zeta function are on the critical line, J. reine angew. Math. 389 (989), 26.
Twierdzenie o liczbach pierwszych i hipoteza Riemanna
o liczbach pierwszych i hipoteza Riemanna Artur Ulikowski Politechnika Gdańska 10 marca 2009 o liczbach pierwszych Legendre, badając rozkład liczb pierwszych, postawił następującą hipotezę: Niech π(x)
Bardziej szczegółowoLiczby pierwsze rozmieszczenie. Liczby pierwsze rozmieszczenie
Rozmieszczenie liczb pierwszych Wprowadzamy funkcję π(x) def = p x 1, liczbę liczb pierwszych nie przekraczających x. Łatwo sprawdzić: π(12) = 5 (2, 3, 5, 7, 11); π(17) = 7 (2, 3, 5, 7, 11, 13, 17). Jeszcze
Bardziej szczegółowoci agi i szeregi funkcji Javier de Lucas Ćwiczenie 1. Zbadać zbieżność (punktow a i jednostajn a) ci agu funkcji nx 2 + x
ci agi i szeregi funkcji Javier de Lucas Ćwiczenie 1 Zbadać zbieżność (punktow a i jednostajn a) ci agu funkcji f n : [, [ x nx + x nx + 1, Rozwi azanie: Mówi siȩ, że ci ag funkcji f n zd aży punktowo
Bardziej szczegółowoLiczby zespolone, liniowa zależność i bazy Javier de Lucas. a d b c. ad bc
Liczby zespolone, liniowa zależność i bazy Javier de Lucas Ćwiczenie. Dowieść, że jeśli µ := c d d c, to homografia h(x) = (ax+b)/(cx+d), a, b, c, d C, ad bc, odwzorowuje oś rzeczywist a R C na okr ag
Bardziej szczegółowoPOCHODNA KIERUNKOWA. DEFINICJA Jeśli istnieje granica lim. to granica ta nazywa siȩ pochodn a kierunkow a funkcji f(m) w kierunku osi l i oznaczamy
POCHODNA KIERUNKOWA Pochodne cz astkowe funkcji f(m) = f(x, y, z) wzglȩdem x, wzglȩdem y i wzglȩdem z wyrażaj a prȩdkość zmiany funkcji w kierunku osi wspó lrzȩdnych; np. f x jest prȩdkości a zmiany funkcji
Bardziej szczegółowoGranica i ciągłość funkcji. 1 Granica funkcji rzeczywistej jednej zmiennej rzeczywsitej
Wydział Matematyki Stosowanej Zestaw zadań nr 3 Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie WEiP, energetyka, I rok Elżbieta Adamus listopada 07r. Granica i ciągłość funkcji Granica funkcji rzeczywistej jednej
Bardziej szczegółowoSzeregi funkcyjne. Szeregi potęgowe i trygonometryczne. Katedra Matematyki Wydział Informatyki Politechnika Białostocka
Szeregi funkcyjne Szeregi potęgowe i trygonometryczne Małgorzata Wyrwas Katedra Matematyki Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Szeregi funkcyjne str. 1/36 Szereg potęgowy Szeregiem potęgowym o
Bardziej szczegółowoP (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 szczegółowo6. Punkty osobliwe, residua i obliczanie całek
6. Punkty osobliwe, residua i obliczanie całek Mówimy, że funkcja holomorficzna f ma w punkcie a zero krotności k, jeśli f(a) = f (a) = = f (k ) (a) = 0, f (k) (a) 0. Rozwijając f w szereg Taylora w otoczeniu
Bardziej szczegółowoFUNKCJE ZESPOLONE Lista zadań 2005/2006
FUNKJE ZESPOLONE Lista zadań 25/26 Opracowanie: dr Jolanta Długosz Liczby zespolone. Obliczyć wartości podanych wyrażeń: (2 + ) ( ) 2 4 i (5 + i); b) (3 i)( 4 + 2i); c) 4 + i ; d) ( + i) 4 ; e) ( 2 + 3i)
Bardziej szczegółowoCia la i wielomiany Javier de Lucas
Cia la i wielomiany Javier de Lucas Ćwiczenie 1. Za lóż, że (F, +,, 1, 0) jest cia lem i α, β F. w laściwości s a prawd a? Które z nastȩpuj acych 1. 0 α = 0. 2. ( 1) α = α. 3. Każdy element zbioru F ma
Bardziej szczegółowoIndeks 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 szczegółowoFunkcje wielu zmiennych
Funkcje wielu zmiennych 8 Pochodna kierunkowa funkcji Definicja Niech funkcja f określona bȩdzie w otoczeniu punktu P 0 = (x 0, y 0 ) oraz niech v = [v x, v y ] bȩdzie wektorem. Pochodn a kierunkow a funkcji
Bardziej szczegółowo1 Przestrzenie unitarne i przestrzenie Hilberta.
Przestrzenie unitarne i przestrzenie Hilberta.. Wykazać, że iloczyn skalarny w przestrzeni wektorowej X nad cia lem K ma nastepuj ace w lasności: (i) x, y + z = x, y + x, z, (ii) x, λy = λ x, y, (iii)
Bardziej szczegółowoPierwsze kolokwium z Matematyki I 4. listopada 2013 r. J. de Lucas
Pierwsze kolokwium z Matematyki I 4. listopada 03 r. J. de Lucas Uwagi organizacyjne: Każde zadanie rozwi azujemy na osobnej kartce, opatrzonej imieniem i nazwiskiem w lasnym oraz osoby prowadz acej ćwiczenia,
Bardziej szczegółowoZagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych
Temat 7 Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych Rozważmy płaski obszar R 2 ograniczony krzywą. la równania Laplace a (Poissona) stawia się trzy podstawowe zagadnienia brzegowe. Zagadnienie irichleta
Bardziej szczegółowoWażną rolę odgrywają tzw. funkcje harmoniczne. Przyjmujemy następującą definicję. u = 0, (6.1) jest operatorem Laplace a. (x,y)
Wykład 6 Funkcje harmoniczne Ważną rolę odgrywają tzw. funkcje harmoniczne. Przyjmujemy następującą definicję. e f i n i c j a Funkcję u (x 1, x 2,..., x n ) nazywamy harmoniczną w obszarze R n wtedy i
Bardziej szczegółowoWyk 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 szczegółowoGranica i ciągłość funkcji. 1 Granica funkcji rzeczywistej jednej zmiennej rzeczywistej
Wydział Matematyki Stosowanej Zestaw zadań nr 3 Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie WEiP, energetyka, I rok Elżbieta Adamus 3 listopada 06r. Granica i ciągłość funkcji Granica funkcji rzeczywistej jednej
Bardziej szczegółowoWyk 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 szczegółowo1. Liczby zespolone Stwierdzić kiedy kwadrat liczby zespolonej jest liczbą. (i) rzeczywistą, (ii) ujemną, (iii) tylko urojoną?
1. Liczby zespolone 1.1. Stwierdzić kiedy kwadrat liczby zespolonej jest liczbą (i) rzeczywistą, (ii) ujemną, (iii) tylko urojoną? 1.2. Doprowadzić do postaci a + ib liczby zespolone (i) (1 13i)/(1 3i),
Bardziej szczegółowo1. Liczby zespolone Stwierdzić kiedy kwadrat liczby zespolonej jest liczbą. (i) rzeczywistą, (ii) ujemną, (iii) tylko urojoną?
1. Liczby zespolone 1.1. Stwierdzić kiedy kwadrat liczby zespolonej jest liczbą (i) rzeczywistą, (ii) ujemną, (iii) tylko urojoną? 1.2. Doprowadzić do postaci a + ib liczby zespolone (i) (1 13i)/(1 3i),
Bardziej szczegółowoMatematyka A kolokwium: godz. 18:05 20:00, 24 maja 2017 r. rozwiązania. ) zachodzi równość: x (t) ( 1 + x(t) 2)
Matematyka A kolokwium: godz. 18:05 0:00, 4 maja 017 r. rozwiązania 1. 7 p. Znaleźć wszystkie takie funkcje t xt, że dla każdego t π, π zachodzi równość: x t 1 + xt 1+4t 0. p. Wśród znalezionych w poprzedniej
Bardziej szczegółowoTrigonometria. Funkcje trygonometryczne
1 Trigonometria. Funkcje trygonometryczne Trigonometria to wiedza o zwi azkach miarowych pomiedzy bokami i k atami trójk atów. Takie znaczenie s lowa Trigonometria by lo używane w czasach starożytnych
Bardziej szczegółowow 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 szczegółowoz n n=1 S n nazywamy sum a szeregu. Szereg, który nie jest zbieżny, nazywamy rozbieżnym. n=1
3 Szeregi zespolone 3. Szeregi liczbowe Mówimy, że szereg o wyrazach zespolonych jest zbieżny, jeżeli ci ag jego sum czȩściowych {S n }, gdzie S n = z + z +... + jest zbieżny do granicy w laściwej. Granicȩ
Bardziej szczegółowoAnaliza dla informatyków 2 DANI LI2 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu
Analiza dla informatyków 2 DANI LI2 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu Wyk lad 5 1. Iloczyn ortogonalny funkcji Wróćmy na chwilȩ do dowodu wzorów Eulera-Fouriera. Kluczow a rolȩ odgrywa l wzór:
Bardziej szczegółowon=0 (n + r)a n x n+r 1 (n + r)(n + r 1)a n x n+r 2. Wykorzystując te obliczenia otrzymujemy, że lewa strona równania (1) jest równa
Równanie Bessela Będziemy rozważać następujące równanie Bessela x y xy x ν )y 0 ) gdzie ν 0 jest pewnym parametrem Rozwiązania równania ) nazywamy funkcjami Bessela rzędu ν Sprawdzamy, że x 0 jest regularnym
Bardziej szczegółowoAnaliza dla informatyków 1 DANI LI1 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu
Analiza dla informatyków 1 DANI LI1 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu Wyk lad 4 1. Zbiory otwarte i domkniȩte Pojȩcia które teraz wprowadzimy można rozpatrywać w każdej przestrzeni metrycznej
Bardziej szczegółowoTeoria miary WPPT IIr. semestr zimowy 2009 Wyk lady 6 i 7. Mierzalność w sensie Carathéodory ego Miara Lebesgue a na prostej
Teoria miary WPPT IIr. semestr zimowy 2009 Wyk lady 6 i 7. Mierzalność w sensie Carathéodory ego Miara Lebesgue a na prostej 27-28/10/09 ZBIORY MIERZALNE WZGLȨDEM MIARY ZEWNȨTRZNEJ Niech µ bȩdzie miar
Bardziej szczegółowoZadania 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 szczegółowona p laszczyźnie kartezjaṅskiej prowadzimy prost a o rȯwnaniu s 1. (1.1) s 0 + t 1 t 0
Chapter 1 Interpolacja 1.1 Interpolacja liniowa Zacznijmy opis pojȩcia inter-polacji od prostego przyk ladu. Przyk lad 1.1 Oblicz ile kilometrȯw przejecha l samochȯd po 3 godzinach jazdy, jeżeli po jednej
Bardziej szczegółowoep do matematyki aktuarialnej Micha l Jasiczak Wyk lad 2 Tablice trwania życia
Wst ep do matematyki aktuarialnej Micha l Jasiczak Wyk lad 2 Tablice trwania życia 1 Cele (na dzisiaj): Zrozumieć w jaki sposób można wyznaczyć przysz ly czas życia osoby w wieku x. Zrozumieć parametry
Bardziej szczegółowoZagadnienie Dualne Zadania Programowania Liniowego. Seminarium Szkoleniowe Edyta Mrówka
Zagadnienie Dualne Zadania Programowania Liniowego Seminarium Szkoleniowe Edyta Mrówka Ogólne zagadnienie PL Znajdź taki wektor X = (x 1, x 2,..., x n ), który minimalizuje kombinacje liniow a przy ograniczeniach
Bardziej szczegółowoEkonomia 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 szczegółowoNiech 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 szczegółowoFoliacje symetralnymi w zespolonej przestrzeni hiperbolicznej
Foliacje symetralnymi w zespolonej przestrzeni hiperbolicznej Maciej Czarnecki Uniwersytet Lódzki 8 Forum Matematyków Polskich Lublin, 21 września 2017 r. Forma hermitowska na C n+1 X Y = X 1 Y 1 +...
Bardziej szczegółowo1. Liczby zespolone Zadanie 1.1. Przedstawić w postaci a + ib, a, b R, następujące liczby zespolone (1) 1 i (2) (5)
. Liczby zespolone Zadanie.. Przedstawić w postaci a + ib, a, b R, następujące liczby zespolone () i +i, () 3i, (3) ( + i 3) 6, (4) (5) ( +i ( i) 5, +i 3 i ) 4. Zadanie.. Znaleźć moduł i argument główny
Bardziej szczegółowoP. 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 szczegółowoRachunek różniczkowy i całkowy 2016/17
Rachunek różniczkowy i całkowy 26/7 Zadania domowe w pakietach tygodniowych Tydzień 3-7..26 Zadanie O. Czy dla wszelkich zbiorów A, B i C zachodzą następujące równości: (A B)\C = (A\C) (B\C), A\(B\C) =
Bardziej szczegółowoPrzestrzenie wektorowe, liniowa niezależność Javier de Lucas
Przestrzenie wektorowe, liniowa niezależność Javier de Lucas Ćwiczenie 1. W literaturze można znaleźć pojȩcia przestrzeni liniowej i przestrzeni wektorowej. Obie rzeczy maj a tak a sam a znaczenie. Nastȩpuj
Bardziej szczegółowoSterowalność liniowych uk ladów sterowania
Sterowalność liniowych uk ladów sterowania W zadaniach sterowania docelowego należy przeprowadzić obiekt opisywany za pomoc a równania stanu z zadanego stanu pocz atkowego ẋ(t) = f(x(t), u(t), t), t [t,
Bardziej szczegółowoWyk 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 szczegółowoWyk 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 szczegółowoSTYSTYSTYKA 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 szczegółowoZestaw nr 6 Pochodna funkcji jednej zmiennej. Styczna do krzywej. Elastyczność funkcji. Regu la de l Hospitala
Zestaw nr 6 Pochodna funkcji jednej zmiennej. Styczna do krzywej. Elastyczność funkcji. Regu la de l Hospitala November 12, 2009 Przyk ladowe zadania z rozwi azaniami Zadanie 1. Oblicz pochodne nastȩpuj
Bardziej szczegółowoPrzeksztacenie Laplace a. Krzysztof Patan
Przeksztacenie Laplace a Krzysztof Patan Wprowadzenie Transformata Fouriera popularna metoda opisu systemów w dziedzinie częstotliwości Transformata Fouriera umożliwia wykonanie wielu użytecznych czynności:
Bardziej szczegółowodkowanych par liczb rzeczywistych postaci z = (a, b). W zbiorze tym wprowadzamy dzia lania +, w naste dziemy z liczba
1. Liczby zespolone Cia lo liczb rzeczywistych be dziemy oznaczać symbolem R, pierścień liczb ca lkowitych symbolem Z, a zbiór liczb naturalnych symbolem N. Przyjmujemy, że 0 / N. Rozważmy zbiór C = R
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA 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 szczegółowoNormy 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 szczegółowoCałka podwójna po prostokącie
Całka podwójna po prostokącie Rozważmy prostokąt = {(x, y) R : a x b, c y d}, gdzie a, b, c, d R, oraz funkcję dwóch zmiennych f : R ograniczoną w tym prostokącie. rostokąt dzielimy na n prostokątów i
Bardziej szczegółowoW. Guzicki Próbna matura, grudzień 2014 r. poziom rozszerzony 1
W. Guzicki Próbna matura, grudzień 01 r. poziom rozszerzony 1 Próbna matura rozszerzona (jesień 01 r.) Zadanie 18 kilka innych rozwiązań Wojciech Guzicki Zadanie 18. Okno na poddaszu ma mieć kształt trapezu
Bardziej szczegółowoInformacja o przestrzeniach Hilberta
Temat 10 Informacja o przestrzeniach Hilberta 10.1 Przestrzenie unitarne, iloczyn skalarny Niech dana będzie przestrzeń liniowa X. Załóżmy, że każdej parze elementów x, y X została przyporządkowana liczba
Bardziej szczegółowostosunek przyrostu funkcji y do odpowiadajacego dy dx = lim y wielkości fizycznej x, y = f(x), to pochodna dy v = ds edkości wzgl edem czasu, a = dv
Matematyka Pochodna Pochodna funkcji y = f(x) w punkcie x nazywamy granice, do której daży stosunek przyrostu funkcji y do odpowiadajacego mu przyrostu zmiennej niezaleźnej x, g przyrost zmiennej daży
Bardziej szczegółowo1. Liczby zespolone Stwierdzić kiedy kwadrat liczby zespolonej jest liczbą. (i) rzeczywistą, (ii) ujemną, (iii) tylko urojoną?
1. Liczby zespolone 1.1. Stwierdzić kiedy kwadrat liczby zespolonej jest liczbą (i) rzeczywistą, (ii) ujemną, (iii) tylko urojoną? 1.2. Doprowadzić do postaci a + ib liczby zespolone (i) (1 13i)/(1 3i),
Bardziej szczegółowo( ) Arkusz I Zadanie 1. Wartość bezwzględna Rozwiąż równanie. Naszkicujmy wykresy funkcji f ( x) = x + 3 oraz g ( x) 2x
Arkusz I Zadanie. Wartość bezwzględna Rozwiąż równanie x + 3 x 4 x 7. Naszkicujmy wykresy funkcji f ( x) x + 3 oraz g ( x) x 4 uwzględniając tylko ich miejsca zerowe i monotoniczność w ten sposób znajdziemy
Bardziej szczegółowoWyk 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 szczegółowoWyk 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 szczegółowoRozdzia 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 szczegółowoDwa równania kwadratowe z częścią całkowitą
Dwa równania kwadratowe z częścią całkowitą Andrzej Nowicki Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet M. Kopernika w Toruniu anow @ mat.uni.torun.pl 4 sierpnia 00 Jeśli r jest liczbą rzeczywistą, to
Bardziej szczegółowoWyk 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 szczegółowoSzkice rozwiązań zadań z arkuszy maturalnych zamieszczonych w 47. numerze Świata Matematyki, który można nabyć w sklepie na
Szkice rozwiązań zadań z arkuszy maturalnych zamieszczonych w 47. numerze Świata Matematyki, który można nabyć w sklepie na www.swiatmatematyki.pl 1. Wypiszmy początkowe potęgi liczby Zestaw podstawowy
Bardziej szczegółowoElementy 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 szczegółowoWyk 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 szczegółowo6. Liczby wymierne i niewymierne. Niewymierność pierwiastków i logarytmów (c.d.).
6. Liczby wymierne i niewymierne. Niewymierność pierwiastków i logarytmów (c.d.). 0 grudnia 008 r. 88. Obliczyć podając wynik w postaci ułamka zwykłego a) 0,(4)+ 3 3,374(9) b) (0,(9)+1,(09)) 1,() c) (0,(037))
Bardziej szczegółowoRozdział 5. Szeregi liczbowe. 5.1 Szeregi liczbowe. Definicja sumy częściowej ciągu. Niech dany będzie ciąg liczbowy (a n ) n=1.
Rozdział 5 Szeregi liczbowe 5. Szeregi liczbowe Definicja sumy częściowej ciągu. Niech dany będzie ciąg liczbowy ( ). Ciąg (s n ) określony wzorem s n = n a j, n N, nazywamy ciągiem sum częściowych ciągu
Bardziej szczegółowoGeometria odwzorowań inżynierskich rzut środkowy 06A
Scriptiones Geometrica Volumen I (2014), No. 6A, 1 10. Geometria odwzorowań inżynierskich rzut środkowy 06A Edwin Koźniewski Zak lad Informacji Przestrzennej 1. Rzut środkowy i jego niezmienniki Przyjmijmy
Bardziej szczegółowoMnożniki funkcyjne Lagrange a i funkcje kary w sterowaniu optymalnym
Mnożniki funkcyjne Lagrange a i funkcje kary w sterowaniu optymalnym Sprowadzanie zadań sterowania optymalnego do zadań wariacyjnych metod a funkcji kary i mnożników Lagrange a - zadania sterowania optymalnego
Bardziej szczegółowoMnożniki funkcyjne Lagrange a i funkcje kary w sterowaniu optymalnym
Mnożniki funkcyjne Lagrange a i funkcje kary w sterowaniu optymalnym Sprowadzanie zadań sterowania optymalnego do zadań wariacyjnych metod a funkcji kary i mnożników Lagrange a - zadania sterowania optymalnego
Bardziej szczegółowoFunkcja ζ Riemanna. Anna Gwiżdż. Praca magisterska napisana pod kierunkiem dr hab. Zbigniewa Błockiego
Uniwersytet Jagielloński Wydział Matematyki i Informatyki Anna Gwiżdż Funkcja ζ Riemanna Praca magisterska napisana pod kierunkiem dr hab. Zbigniewa Błockiego Kraków 7 Składam serdeczne podziękowania opiekunowi
Bardziej szczegółowoMatematyka A kolokwium, 27 maja 2015, godz. 18:15 20:10
Matematyka A kolokwium, 7 maja, godz 8: : Poprawiłem: godz :, 4 września r 3 p Rozwiazać x t x t xt = x t x t xt = 6 + t cos3t + 36te 3t 7e 3t Pierwiastkami równania charakterystycznego = λ λ = λ + 3λ
Bardziej szczegółowoFunkcje analityczne. Wykład 2. Płaszczyzna zespolona. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2017/2018)
Funkcje analityczne Wykład 2. Płaszczyzna zespolona Paweł Mleczko Funkcje analityczne (rok akademicki 2017/2018) Plan wykładu W czasie wykładu omawiać będziemy różne reprezentacje płaszczyzny zespolonej
Bardziej szczegółowoWyk 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 szczegółowoAM1.2 zadania 14. Zadania z numerami opatrzonymi gwiazdka
AM.2 zadania 4 Tekst poprawiony 24 kwietnia 206 r. Zadania 26, 28, 29, 3, 33, 34, 35, 36, 40, 42, 62 i inne z wykrzyknikiem obok numeru sa obowiazkowe! Zadania z numerami opatrzonymi gwiazdka można napisać
Bardziej szczegółowoSekantooptyki owali i ich własności
Sekantooptyki owali i ich własności Magdalena Skrzypiec Wydział Matematyki, Fizyki i Informatyki Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej 19 października 2009r. Informacje wstępne Definicja Owalem nazywamy
Bardziej szczegółowo8 Całka stochastyczna względem semimartyngałów
M. Beśka, Całka Stochastyczna, wykład 8 148 8 Całka stochastyczna względem semimartyngałów 8.1 Całka stochastyczna w M 2 Oznaczmy przez Ξ zbiór procesów postaci X t (ω) = ξ (ω)i {} (t) + n ξ i (ω)i (ti,
Bardziej szczegółowoFunkcje analityczne. Wykład 1. Co to są i do czego służą funkcje analityczne? Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017)
Funkcje analityczne Wykład 1. Co to są i do czego służą funkcje analityczne? Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017) Paweł Mleczko Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu 1. Sprawy organizacyjne
Bardziej szczegółowoLEÇONS SUR LES FONCTIONS ENTIÉRES PAR ÉMILE BOREL *
LEÇONS SUR LES FONCTIONS ENTIÉRES PAR ÉMILE BOREL * Drugi tom swych nowych wykładów o teorii funkcji poświęcił autor funkcjom całkowitym przestępnym. Monografia ta obejmuje prawie wszystkie badania, począwszy
Bardziej szczegółowoNiesimpleksowe metody rozwia zywania zadań PL. Seminarium Szkoleniowe Edyta Mrówka
Niesimpleksowe metody rozwia zywania zadań PL Seminarium Szkoleniowe Metoda Simplex: wady i zalety Algorytm SIMPLEX jest szeroko znany i stosowany do rozwi azywania zadań programowania liniowego w praktyce.
Bardziej szczegółowoWyk 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 szczegółowoOSOBNO ANALITYCZNYCH
Uniwersytet Jagielloński Instytut Matematyki Zbigniew B locki ZBIORY OSOBLIWOŚCI FUNKCJI OSOBNO ANALITYCZNYCH Praca magisterska Promotor: Prof. dr hab. Józef Siciak Kraków 99 .Wstȩp. Jeśli Ω jest zbiorem
Bardziej szczegółowoWyk 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 szczegółowoArytmetyka. Działania na liczbach, potęga, pierwiastek, logarytm
Arytmetyka Działania na liczbach, potęga, pierwiastek, logarytm Zbiory liczbowe Zbiór liczb naturalnych N = {1,2,3,4, }. Zbiór liczb całkowitych Z = {, 3, 2, 1,0,1,2,3, }. Zbiory liczbowe Zbiór liczb wymiernych
Bardziej szczegółowoep 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 szczegółowoWzór Maclaurina. Jeśli we wzorze Taylora przyjmiemy x 0 = 0 oraz h = x, to otrzymujemy tzw. wzór Maclaurina: f (x) = x k + f (n) (θx) x n.
Wzór Maclaurina Jeśli we wzorze Taylora przyjmiemy x 0 = 0 oraz h = x, to otrzymujemy tzw. wzór Maclaurina: f (x) = n 1 k=0 f (k) (0) k! x k + f (n) (θx) x n. n! Wzór Maclaurina Przykład. Niech f (x) =
Bardziej szczegółowoFunkcje dwóch zmiennych
Funkcje dwóch zmiennych Je zeli ka zdemu punktowi P o wspó rzednych x; y) z pewnego obszaru D na p aszczyźnie R 2 przyporzadkujemy w sposób jednoznaczny liczb e rzeczywista z, to przyporzadkowanie to nazywamy
Bardziej szczegółowo13 Równanie struny drgającej. Równanie przewodnictwa ciepła.
Równanie struny drgającej. Równanie przewodnictwa ciepła 13 1 13 Równanie struny drgającej. Równanie przewodnictwa ciepła. 13.1 Równanie struny drgającej Równanie różniczkowe liniowe drugiego rzędu typu
Bardziej szczegółowoFunkcje analityczne. Wykład 12
Funkcje analityczne. Wykład 2 Szeregi Laurenta. Osobliwości funkcji zespolonych. Twierdzenie o residuach Paweł Mleczko Funkcje analityczne (rok akademicki 206/207) Plan wykładu W czasie wykładu omawiać
Bardziej szczegółowoWyk 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 szczegółowoRównania różniczkowe. Notatki z wykładu.
Równania różniczkowe Notatki z wykładu http://robert.brainusers.net 17.06.2009 Notatki własne z wykładu. Są niekompletne, bez bibliografii oraz mogą zawierać błędy i usterki. Z tego powodu niniejszy dokument
Bardziej szczegółowoWyk 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 szczegółowoMetoda Simplex bez użycia tabel simplex 29 kwietnia 2010
R. Rȩbowski 1 WPROWADZENIE Metoda Simplex bez użycia tabel simplex 29 kwietnia 2010 1 Wprowadzenie Powszechnie uważa siȩ, że metoda simplex, jako uniwersalny algorytm pozwalaj acyznaleźć rozwi azanie optymalne
Bardziej szczegółowoKryptografia - zastosowanie krzywych eliptycznych
Kryptografia - zastosowanie krzywych eliptycznych 24 marca 2011 Niech F będzie ciałem doskonałym (tzn. każde rozszerzenie algebraiczne ciała F jest rozdzielcze lub równoważnie, monomorfizm Frobeniusa jest
Bardziej szczegółowoRównania różniczkowe cz astkowe rzȩdu pierwszego
Równania różniczkowe cz astkowe rzȩd pierwszego 1 Równania liniowe jednorodne Rozważmy równanie a 1 ( 1,..., n ) 1 +... + a n ( 1,..., n ) n = 0, (1) gdzie a i, i = 1,..., n s a dane, a fnkcja = ( 1,...,
Bardziej szczegółowoGAL 80 zadań z liczb zespolonych
GAL 80 zadań z liczb zespolonych Postać algebraiczna liczby zespolonej 1 Sprowadź wyrażenia do postaci algebraicznej: (a) ( + i)(3 i) + ( + 31)(3 + 41), (b) (4 + 3i)(5 i) ( 6i), (5 + i)(7 6i) (c), 3 +
Bardziej szczegółowog liczb rzeczywistych (a n ) spe lnia warunek
. Czy jest prawda, że a) R y R z R y + yz + = 0 ; b) R y R z R y + yz + 0 ; c) R y R z R y + yz + = 0 ; d) R y R z R y + yz + 0? 2. Czy jest prawdziwa nierówność a) ctg > ; b) tg < cos ; c) cos < sin ;
Bardziej szczegółowoLiczby zespolone. x + 2 = 0.
Liczby zespolone 1 Wiadomości wstępne Rozważmy równanie wielomianowe postaci x + 2 = 0. Współczynniki wielomianu stojącego po lewej stronie są liczbami całkowitymi i jedyny pierwiastek x = 2 jest liczbą
Bardziej szczegółowoLI Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia trzeciego 3 kwietnia 2000 r. (pierwszy dzień zawodów)
LI Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia trzeciego 3 kwietnia 2000 r. (pierwszy dzień zawodów) Zadanie 1. Dana jest liczba całkowita n 2. Wyznaczyć liczbę rozwiązań (x 1,x
Bardziej szczegółowo1. Rozwiązać układ równań { x 2 = 2y 1
Dzień Dziecka z Matematyką Tomasz Szymczyk Piotrków Trybunalski, 4 czerwca 013 r. Układy równań szkice rozwiązań 1. Rozwiązać układ równań { x = y 1 y = x 1. Wyznaczając z pierwszego równania zmienną y,
Bardziej szczegółowo