Teoria kategorii w podstawach informatyki semestr zimowy 2010/11

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Teoria kategorii w podstawach informatyki semestr zimowy 2010/11"

Transkrypt

1 Egzamin z wyk ladu monograficznego Poje ecia, terminologia i notacja: Teoria kategorii w podstawach informatyki semestr zimowy 2010/11 Przyjmujemy zwyk la definicjee sygnatury algebraicznej Σ, Σ-algebry i Σ-homomorfizmu; wykorzystujemy standardowaa notacje z wyk ladu. Rozważmy dowolna sygnature Σ = S, Ω. Uporzadkowana Σ-algebra to dowolna Σ-algebra A, w króorej dodatkowo: dla każdego rodzaju s S, nośnik rodzaju s jest cześciowo uporzadkowany przez relacjee s A tzn. w algebrze A dla każdego s S mamy zwrotna, przechodnia i antysymetrycznaa relacjee s A A s A s (jak zwykle, s możemy pomijaćc, gdy nie zachodzi obawa nieporozumienia), oraz dla każdej nazwy operacji f: s 1... s n s, funkcja f A : A s1... A sn A s jest monotoniczna (zachowuje odpowiedni porzadek): dla a 1, a 1 A s 1,..., a n, a n A sn, jeśli a 1 s 1 A a 1,..., a n sn A a n to f A (a 1,..., a n ) s A f A(a 1,..., a n). Kraciasta Σ-algebra to taka uporzadkowana Σ-algebra, dla każdego rodzaju s S, nośnik rodzaju s jest góorna póo lkrataa skończenie zupe lna A s, s A : relacja s A A s A s jest cześciowym porzadkiem takim, że każdy skończony (także pusty) zbióor Z A s ma kres góorny A Z A s wzgledem s A, oraz dla każdej nazwy operacji f: s 1... s n s, funkcja f A : A s1... A sn A s jest skończenie ciag la (zachowuje skończone kresy góorne): dla skończonych Z 1 A s1,..., Z n A sn, f A ( A Z 1,..., A Z n) = A {f A(a 1,..., a n ) a 1 Z 1,..., a n Z n }. Dla dowolnych uporzadkowanych Σ-algebr A, B, uporzadkowany Σ-homomorfizm h: A B to taki homomorfizm Σ-algebr h: A B, że dla każdego s S, funkcja h s : A s B s zachowuje porzadek: dla a, a A s, jeśli a s A a to h s (a) s B h s(a ). Dla dowolnych kraciastych Σ-algebr A, B, kraciasty Σ-homomorfizm h: A B to taki uporzadkowany Σ-homomorfizm h: A B, że dla każdego s S, funkcja h s : A s B s jest skończenie ciag la (zachowuje skończone kresy góorne): dla każdego skończonego Z A s, h s ( A Z) = B {h s(a) a Z}. Rozważamy Σ-nieróowności postaci X t t, gdzie X jest S-rodzajowym zbiorem zmiennych, a t, t T Σ (X) s sa dowolnymi Σ-termami o wspóolnym rodzaju. Uporzadkowana Σ-algebra A spe lnia Σ-nieróownośćc X t t, A = X t t, gdy dla każdego wartościowania v: X A zachodzi (t) A [v] A (t ) A [v], gdzie jak zwykle t A [v] oznacza wartośćc termu t w algebrze A przy wartościowaniu zmiennych v, i podobnie dla t A [v]. Dla dowolnej sygnatury Σ = S, Ω i zbioru Σ-nieróowności Φ, w oczywisty sposóob sa zdefiniowane nastepuja ace kategorie i funktory: Set S kategoria S-rodzajowych zbioróow i funkcji mie edzy nimi; POSet S kategoria S-rodzajowych zbioróow uporzadkowanych, z funkcjami monotonicznymi miedzy nimi; UPAlg(Σ, Φ) kategoria tych uporzadkowanych Σ-algebr, któore spe lniajaa wszystkie nieróowności w zbiorze Φ, i uporzadkowanych Σ-homomorfizmóow miedzy tymi algebrami; KUPAlg(Σ, Φ) kategoria tych kraciastych Σ-algebr, któore spe lniajaa wszystkie nieróowności w zbiorze Φ, i uporzadkowanych Σ-homomorfizmóow miedzy nimi; KKAlg(Σ, Φ) kategoria tych kraciastych Σ-algebr, któore spe lniaja a wszystkie nieróowności w zbiorze Φ, i kraciastych Σ-homomorfizmóow mie edzy nimi;

2 G UP : UPAlg(Σ, Φ) POSetS funktor zapominajacy o strukturze algebry, G UP (A) = A s, s A s S, i w podobnie oczywisty sposóob dla homomorfizmóow; G KUP : KUPAlg(Σ, Φ) POSetS funktor zapominajacy o strukturze algebry, G KUP (A) = A s, s A s S, i w podobnie oczywisty sposóob dla homomorfizmóow; G KK : KKAlg(Σ, Φ) POSetS funktor zapominajacy o strukturze algebry, G KK (A) = A s, s A s S, i w podobnie oczywisty sposóob dla homomorfizmóow; P UP : UPAlg(Σ, Φ) SetS funktor zapominaja (A) = A, i w podobnie oczywisty sposóob dla homomorfizmóow; P UP acy o strukturze algebry i uporzadkowaniu nośnikóow, P KUP : KUPAlg(Σ, Φ) SetS funktor zapominajacy o strukturze algebry i uporzadkowaniu nośnikóow, P KUP (A) = A, i w podobnie oczywisty sposóob dla homomorfizmóow; P KK : KKAlg(Σ, Φ) SetS funktor zapominaja (A) = A, i w podobnie oczywisty sposóob dla homomorfizmóow; P KK W rozwiazaniach można też sie odwo lywaćc do innych oczywistych funktoróow, np: J : POSet S Set S funktor zapominajacy o porzadku, acy o strukturze algebry i uporzadkowaniu nośnikóow, J 0 : KUPAlg(Σ, Φ) UPAlg(Σ, Φ) funktor inkluzji podkategorii KUPAlg(Σ, Φ) w UPAlg(Σ, Φ), itp. We wprowadzonych wyżej oznaczeniach można pominaćc Φ gdy Φ =. Zadanie: Któore z poniższych stwierdzeń sa prawdziwe dla każdej sygnatury Σ i, gdzie stosowne, zbioru Σ-nieróowności Φ? Udowodnij lub uzasadnij odpowiedź negatywna. UWAGA: Egzamin można zdawaćc w wersji latwiejszej, z lożonej z zadań UP i KUP, lub w wersji trudnej, z lożonej z zadań KUP i KK. Ta druga, a nawet jej cześci do la aczone do pierwszej, beda wyżej punktowane. Odpowiedzi na poszczegóolne cześci zadań nie sa niezależne (np. dowóod dla UP.2 implikowa lby pozytywna odpowiedź na UP.1, a kontrprzyk lad dla UP.1 by lby też kontrprzyk ladem dla UP.2; sa też mniej oczywiste zależności). Można to wykorzystaćc dla skróocenia rozwiazań. Zadnia sa wiec nieco króotsze niż to sie na pozóor wydaje. Można też bez dowodóow odwo lywaćc sie do dowolnych faktóow podawanych na wyk ladzie Poniżej pytania z odpowiedziami i szkicem dowodóow. Gdy to wygodne, pomijam indeksowanie nazwami rodzajóow (sk ladowych) nośnikóow, funkcji, relacji, itp. Pomijam wersjee KK nikt sie za to w zasadzie nie zabra l. Troche szkoda, ale z drugiej strony zadanie zostanie dla przysz luch pokoleń studenckich :-) Zadanie UP: 1. Kategoria UPAlg(Σ) jest TAK, z UP.2.a. TAK, z UP.2.b. 2. Kategoria UPAlg(Σ, Φ) jest

3 TAK. Wystarczy pokazaćc istnienie produktóow i equalizatoróow: Dla danej rodziny uporzadkowanych Σ-algebr A i, i I, spe lniajacych Φ, ich produkt w UPAlg(Σ, Φ) to produktowa Σ-algebra Π i I A i z porzadkiem zdefiniowanym po wspóo lrzednych. Dla uporzadkowanych Σ-homomorphizmóow g, h: A B w UPAlg(Σ, Φ), ich equalizator to inkluzja podalgebry A 0 algebry A o nośniku {a h(a) = g(a)}, z porzadkiem odziedziczonym z A. TAK. Wystarczy pokazaćc istnienie ko-produktóow i ko-equalizatoróow: Weźmy uporzadkowane Σ-homomorfizmy g, h: A B w UPAlg(Σ, Φ). Niech B B bedzie najmniejszaa relacja takaa i. B, ii. dla b B, g(b) h(b) oraz h(b) g(b), iii. dla f: s 1... s n s, dla b 1, b 1 B s 1,..., b n, b n B sn, jeśli b 1 b 1,..., b n b n to f B (b 1,..., b n ) f B (b 1,..., b n), iv. dla b, b, b B, jeśli b b i b b to b b. Latwo sprawdzićc, że taka najmniejsza relacja istnieje, jest quasi-porzadkiem zgodnym z operacjami w B i rozszerzajacym porzadek B. Niech B B bedzie kongruencja na B wyznaczonaa przez, tzn. = 1. Niech w końcu B/ bedzie algebraa ilorazowaa z porzadkiem indukowanym przez, tzn. dla b, b B, [b] B/ [b ] wtedy i tylko wtedy, gdy b b. Oczywiście uporzadkowana Σ-algebra B/ spe lnia Φ. Naturalny uporzadkowany Σ-homomorfizm [ ] : B B/ jest ko-equalizatorem h i g w UPAlg(Σ, Φ). Weźmy z kolei rodzine A i, i I, uporzadkowanych Σ algebr w UPAlg(Σ, Φ). Niech Σ i I A i = { a, i i I, a A i } bedzie (roz laczna a) suma nośnikóow algebr A i, i I. Rozważmy Σ- algebree termóow T = T Σ (Σ i I A i ) i najmniejszaa relacjee T T takaa i. dla i I, a, a A i, jeśli a Ai a to a, i a, i, ii. dla f: s 1... s n : s, i I, a 1 A i s1,..., a n A i sn, f( a 1, i,..., a n, i ) f Ai (a 1,..., a n ), i oraz f Ai (a 1,..., a n ), i f( a 1, i,..., a n, i ), iii. dla każdej nieróowności X t t w Φ i wartościowania v: X T, t T [v] t T [v], iv. dla f: s 1... s n s, dla x 1, y 1 T s1,..., x n, y n T sn, jeśli x 1 y 1,..., x n y n to f T (x 1,..., x n ) f T (y 1,..., y n ), v. dla x T, x x, oraz dla x, x T, jeśli x x i x x to x x. Latwo sprawdzićc, że taka najmniejsza relacja istnieje, jest quasi-porzadkiem zgodnym z operacjami w T i rozszerzajacym, w oczywistym sensie, porzadki w A i, i I. Niech T T bedzie kongruencja na T wyznaczonaa przez, tzn. = 1. Niech w końcu T/ bedzie algebraa ilorazowaa z porzadkiem indukowanym przez, tzn. dla x, x T, [x] T/ [x ] wtedy i tylko wtedy, gdy x x. Oczywiście uporzadkowana Σ-algebra T/ spe lnia Φ (z warunku (iii) w definicji ). Uporzadkowana Σ-algebra T/ z w lożeniami [, i ] : A i T/, i I, jest ko-produktem rodziny A i, i I, w UPAlg(Σ, Φ). 3. Funktor P UP Σ : UPAlg(Σ) SetS ma lewy sprzeżony. TAK, z UP Funktor P UP : UPAlg(Σ, Φ) SetS ma lewy sprzeżony. TAK, z UP.6, bo P UP = GUP ;J, gdzie funtor J : POSetS Set S ma oczywisty lewy sprzeżony. 5. Funktor G UP Σ : UPAlg(Σ) POSetS ma lewy sprzeżony. TAK, z UP Funktor G UP : UPAlg(Σ, Φ) POSetS ma lewy sprzeżony. TAK. Niech X, X POSet S bedzie dowolnym S-rodzajowym zbiorem uporzadkowanym. Rozważmy algebree termóow T = T Σ (X) i najmniejszaa relacjee T T takaa (a) dla x, y X, jeśli x X y to x y,

4 (b) dla każdej nieróowności X t t w Φ i wartościowania v: X T, t T [v] t T [v], (c) dla f: s 1... s n s, dla x 1, y 1 T s1,..., x n, y n T sn, jeśli x 1 y 1,..., x n y n to f T (x 1,..., x n ) f T (y 1,..., y n ), (d) dla x T, x x, oraz dla x, x T, jeśli x x i x x to x x. Latwo sprawdzićc, że taka najmniejsza relacja istnieje, jest quasi-porzadkiem zgodnym z operacjami w T i rozszerzajacym porzadek w X. Niech T T bedzie kongruencja na T wyznaczona przez, tzn. = 1. Niech w końcu T/ bedzie algebraa ilorazowaa z porzadkiem indukowanym przez, tzn. dla x, x T, [x] T/ [x ] wtedy i tylko wtedy, gdy x x. Oczywiście uporzadkowana Σ-algebra T/ spe lnia Φ (z warunku (b) w definicji ). Uporzadkowana Σ-algebra T/ z jednościa [ ] : X T/ w POSet S, jest obiektem wolnym nad X, X wzgledem funktora G UP : UPAlg(Σ, Φ) POSetS. 7. Jeśli funktor P UP Σ : UPAlg(Σ) SetS ma lewy sprzeżony L UP Σ : SetS UPAlg(Σ), to niech M UP Σ bedzie monadaa wyznaczonaa przez to sprzeżenie, a Alg(M UP Σ ) be edzie kategoriaa algebr Eilenberga-Moore a dla tej monady. Czy funktor poróownania R UP Σ : UPAlg(Σ) Alg(MUP Σ ) zgodny z odpowiednimi funktorami obu sprzeżeń NIE. Nieco nieformalnie: dla X Set S, L UP Σ (X) jest Σ-algebra a termóow z trywialnym (identycznościowym) porzadkiem. Zatem monada M UP Σ jest tożsama ze zwyk la monadaa Σ-termóow i Alg(M UP Σ ) to po prostu Alg(Σ). Nieco formalniej: na wyk ladzie poda lem, że dla A UPAlg(Σ), R UP Σ (A) = PUP Σ (A), PUP Σ (ε A), gdzie ε A : L UP Σ (PUP Σ (A)) A jest ko-jednościa sprzeżenia. Latwo teraz pokazaćc, że jes li uporzadkowane Σ-algebry A i A róożnia sie tylko porzadkiem (majaa wspóolne nośniki i tak samo zdefiniowane operacje), to R UP Σ (A) = RUP Σ (A ) wiec R UP Σ nie jest róożnowartościowy. 8. Jeśli funktor G UP Σ : UPAlg(Σ) POSetS ma lewy sprzeżony F UP Σ : POSetS UPAlg(Σ), to niech T UP Σ bedzie monadaa wyznaczonaa przez to sprzeżenie, a Alg(T UP Σ ) be edzie kategoriaa algebr Eilenberga-Moore a dla tej monady. Czy funktor poróownania K UP Σ : UPAlg(Σ) Alg(TUP Σ ) zgodny z odpowiednimi funktorami obu sprzeżeń TAK. Nieformalnie, T UP Σ -algebry odzwierciedlaja a strukture porzadku na nośniku algebry (bo ich nośniki sa w POSet S ) i operacje (przez ewaluacjee termóow, jak zwykle). Nieco formalniej: dla A UPAlg(Σ), K UP Σ (A) = GUP Σ (A), GUP Σ (ε A), gdzie ε A : F UP Σ (GUP Σ (A)) A jest kojednościa sprzeżenia. Jes li uporzadkowane Σ-algebry A i A majaa róożne nośniki lub majaa takie same nośniki, ale róożne porzadki, to G UP Σ (A) GUP Σ (A ). Jeśli zaś G UP Σ (A) = GUP Σ (A ) (a A i A sa róożne) to dla pewnej operacji dla f: s 1... s n s i a 1 A s1,..., a n A sn, f A (a 1,..., a n ) f A (a 1,..., a n ), wiec ε A ([f A (a 1,..., a n )] ) ε A ([f A (a 1,..., a n )] ) (notacja z konstrukcji w UP.6). Zatem K UP Σ jest róożnowartościowy (na obiektach róożnowartościowośćc na morfizmach jest oczywista, bo G UP Σ nie zlepia róożnych morfizmóow). Niech teraz X, X, h: G UP Σ (FUP Σ ( X, X )) X, X bedzie dowolna T UP Σ -algebra a. Niech A UPAlg(Σ) bedzie uporzadkowana a Σ-algebraa taka, że G UP Σ (A) = X, X, a dla f: s 1... s n s i a 1 A s1,..., a n A sn, f A (a 1,..., a n ) = h([f A (a 1,..., a n )] ). Latwo sprawdzićc, że ε A jest funkcja na F UP Σ (X) tożsama a z h, co pokazuje, że K UP Σ (A) = X, X, h, wiec K UP Σ jest bijekcja na obiektach. Argument latwo rozszerzyćc na morfizmy T UP Σ -algebr, co pokazuje, że jest izomorfizmem. K UP Σ Zadanie KUP: 1. Kategoria KUPAlg(Σ) jest NIE. Produkty w KUPAlg(Σ) istnieja, dane sa jako algebry produktowe z porzadkiem po wspóo lrzednych. W szczegóolności mamy produkt pustej rodziny, algebree z jednoelementowymi nośnikami. Ale na ogóo l nie musza istniećc equalizatory. Na przyklad, dla jednorodzajowej sygnatury bez operacji, niech f, g beda dwoma róożnymi funkcjami z algebry (zbioru) jednoelementowej w algebree dwuelementowa z porzadkiem liniowym. Ponieważ algebry w tej

5 kategorii sa niepuste (musza miećc kres zbioru pustego), wiec nie istnieje morfizm, któorego z lożenia z f i g, odpowiednio, sa tożsame. NIE. Na przyk lad, nie ma tu na ogóo l obiektu poczatkowego. Znowu, dla sygnatury jednorodzajowej bez operacji, każda póo lhrata góorna skończenie zupe lna wklada sie na przynajmniej dwa róożne sposoby w nia samaa z dodanym nowym elementem najmniejszym (jeden to zwykle zanurzenie, drugi róożni sie od pierwszego tylko tym, że element najmniejszy jest odwzorowany na nowy element najmniejszy). 2. Kategoria KUPAlg(Σ, Φ) jest NIE, z KUP.1.a. NIE, z KUP.1.b. 3. Funktor P KUP Σ : KUPAlg(Σ) Set S ma lewy sprzeżony. NIE, z KUP.1.b: gdyby istnia l lewy sprzeżony, to obiekt wolny nad zbiorem pustym (wartośćc flewego sp[rzeżonego na obiekcie poczatkowym w Set S ) by lby obiektem poczatkowy w KUPAlg(Σ). 4. Funktor P KUP : KUPAlg(Σ, Φ) SetS ma lewy sprzeżony. NIE, z KUP Funktor G KUP Σ : KUPAlg(Σ) POSet S ma lewy sprzeżony. NIE, z KUP.1.b, podobnie jak w KUP Funktor G KUP : KUPAlg(Σ, Φ) POSetS ma lewy sprzeżony. NIE, z KUP Jeśli funktor P KUP Σ : KUPAlg(Σ) Set S ma lewy sprzeżony L KUP Σ : Set S KUPAlg(Σ), to niech M KUP Σ bedzie monadaa wyznaczonaa przez to sprzeżenie, a Alg(M KUP Σ ) bedzie kategoriaa algebr Eilenberga-Moore a dla tej monady. Czy funktor poróownania R KUP Σ : KUPAlg(Σ) Alg(M KUP Σ ) zgodny z odpowiednimi funktorami obu sprzeżeń NIE DOTYCZY, z KUP Jeśli funktor G KUP Σ : KUPAlg(Σ) POSet S ma lewy sprzeżony F KUP Σ : POSet S KUPAlg(Σ), to niech T KUP Σ bedzie monadaa wyznaczonaa przez to sprzeżenie, a Alg(T KUP Σ ) bedzie kategoriaa algebr Eilenberga-Moore a dla tej monady. Czy funktor poróownania K KUP Σ : KUPAlg(Σ) Alg(T KUP Σ ) zgodny z odpowiednimi funktorami obu sprzeżeń NIE DOTYCZY, z KUP.5.

Podstawy algebry ogóolnej i teorii kategorii semestr zimowy 2005/06

Podstawy algebry ogóolnej i teorii kategorii semestr zimowy 2005/06 Egzamin z wyk ladu monograficznego Poje ecia, terminologia i notacja: Podstawy algebry ogóolnej i teorii kategorii semestr zimowy 2005/06 Przyjmujemy zwyk la definicjee sygnatury algebraicznej Σ, Σ-algebry

Bardziej szczegółowo

Podstawy algebry ogóolnej i teorii kategorii semestr zimowy 2008/09

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Rozdzia l 3. Elementy algebry uniwersalnej

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 9 Przekszta lcenia liniowe i ich zastosowania

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 2 Podgrupa grupy

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

Bardziej szczegółowo

Topologia Algebraiczna - Pomocnik studenta. 1. Język teorii kategorii

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

Bardziej szczegółowo

Algebra i jej zastosowania konspekt wyk ladu, czȩść druga

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 4 Warstwy, dzielniki normalne

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne

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

Bardziej szczegółowo

Rozdzia l 2. Najważniejsze typy algebr stosowane w logice

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 14 Formy kwadratowe I

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 5 Grupa ilorazowa, iloczyn prosty, homomorfizm

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

Bardziej szczegółowo

Teoria miary WPPT IIr. semestr zimowy 2009 Wyk lady 6 i 7. Mierzalność w sensie Carathéodory ego Miara Lebesgue a na prostej

Teoria miary WPPT IIr. semestr zimowy 2009 Wyk lady 6 i 7. Mierzalność w sensie Carathéodory ego Miara Lebesgue a na prostej Teoria miary WPPT IIr. semestr zimowy 2009 Wyk lady 6 i 7. Mierzalność w sensie Carathéodory ego Miara Lebesgue a na prostej 27-28/10/09 ZBIORY MIERZALNE WZGLȨDEM MIARY ZEWNȨTRZNEJ Niech µ bȩdzie miar

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 1 Podstawowe struktury algebraiczne

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 3 Wielomiany i u lamki proste

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 14 Cia la i ich w lasności

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Normy wektorów i macierzy

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

Bardziej szczegółowo

Indeks odwzorowania zmiennej zespolonej wzgl. krzywej zamknietej

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 11 Przekszta lcenia liniowe a macierze

Wyk lad 11 Przekszta lcenia liniowe a macierze Wyk lad 11 Przekszta lcenia liniowe a macierze 1 Izomorfizm przestrzeni L(V ; W ) i M m n (R) Twierdzenie 111 Niech V i W bed a przestrzeniami liniowymi o bazach uporzadkowanych (α 1,, α n ) i (β 1,, β

Bardziej szczegółowo

domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów

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

Bardziej szczegółowo

Algebra i jej zastosowania ćwiczenia

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

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. 1. Relacje

Matematyka dyskretna. 1. Relacje Matematyka dyskretna 1. Relacje Definicja 1.1 Relacją dwuargumentową nazywamy podzbiór produktu kartezjańskiego X Y, którego elementami są pary uporządkowane (x, y), takie, że x X i y Y. Uwaga 1.1 Jeśli

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Ekonomia matematyczna i dynamiczna optymalizacja

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 10 Przestrzeń przekszta lceń liniowych

Wyk lad 10 Przestrzeń przekszta lceń liniowych Wyk lad 10 Przestrzeń przekszta lceń liniowych 1 Określenie przestrzeni przekszta lceń liniowych Niech V i W bed a przestrzeniami liniowymi Oznaczmy przez L(V ; W ) zbór wszystkich przekszta lceń liniowych

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 7 Metoda eliminacji Gaussa. Wzory Cramera

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

Bardziej szczegółowo

1.1 Definicja. 1.2 Przykład. 1.3 Definicja. Niech G oznacza dowolny, niepusty zbiór.

1.1 Definicja. 1.2 Przykład. 1.3 Definicja. Niech G oznacza dowolny, niepusty zbiór. 20. Definicje i przykłady podstawowych struktur algebraicznych (grupy, pierścienie, ciała, przestrzenie liniowe). Pojęcia dotyczące przestrzeni liniowych (liniowa zależność i niezależność układu wektorów,

Bardziej szczegółowo

. : a 1,..., a n F. . a n Wówczas (F n, F, +, ) jest przestrzenią liniową, gdzie + oraz są działaniami zdefiniowanymi wzorami:

. : a 1,..., a n F. . a n Wówczas (F n, F, +, ) jest przestrzenią liniową, gdzie + oraz są działaniami zdefiniowanymi wzorami: 9 Wykład 9: Przestrzenie liniowe i podprzestrzenie Definicja 9 Niech F będzie ciałem Algebrę (V, F, +, ), gdzie V, + jest działaniem w zbiorze V zwanym dodawaniem wektorów, a jest działaniem zewnętrznym

Bardziej szczegółowo

13. Cia la. Rozszerzenia cia l.

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

Bardziej szczegółowo

Rozdzia l 1. Podstawowe elementy teorii krat

Rozdzia l 1. Podstawowe elementy teorii krat Rozdzia l 1. Podstawowe elementy teorii krat 1. Zbiory czȩściowo uporz adkowane Definicja. Relacjȩ binarn a określon a na zbiorze A nazywamy relacj a czȩściowo porz adkuj ac a, gdy jest zwrotna, antysymetryczna

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 5 W lasności wyznaczników. Macierz odwrotna

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

Bardziej szczegółowo

4. Dzia lanie grupy na zbiorze

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

Bardziej szczegółowo

(4) x (y z) = (x y) (x z), x (y z) = (x y) (x z), (3) x (x y) = x, x (x y) = x, (2) x 0 = x, x 1 = x

(4) x (y z) = (x y) (x z), x (y z) = (x y) (x z), (3) x (x y) = x, x (x y) = x, (2) x 0 = x, x 1 = x 2. Wykład 2: algebry Boole a, kraty i drzewa. 2.1. Algebra Boole a. 1 Ważnym dla nas przykładem algebr są algebry Boole a, czyli algebry B = (B,,,, 0, 1) typu (2, 2, 1, 0, 0) spełniające własności: (1)

Bardziej szczegółowo

Algebra i jej zastosowania konspekt wyk ladu, cz

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

Bardziej szczegółowo

Ciągłość funkcji f : R R

Ciągłość funkcji f : R R Ciągłość funkcji f : R R Definicja 1. Otoczeniem o promieniu δ > 0 punktu x 0 R nazywamy zbiór O(x 0, δ) := (x 0 δ, x 0 + δ). Otoczeniem prawostronnym o promieniu δ > 0 punktu x 0 R nazywamy zbiór O +

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

1 Działania na zbiorach

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

Bardziej szczegółowo

Algebrę L = (L, Neg, Alt, Kon, Imp) nazywamy algebrą języka logiki zdań. Jest to algebra o typie

Algebrę L = (L, Neg, Alt, Kon, Imp) nazywamy algebrą języka logiki zdań. Jest to algebra o typie 3. Wykłady 5 i 6: Semantyka klasycznego rachunku zdań. Dotychczas rozwinęliśmy klasyczny rachunek na gruncie czysto syntaktycznym, a więc badaliśmy metodę sprawdzania, czy dana formuła B jest dowodliwa

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Zbiory, relacje i funkcje

Zbiory, relacje i funkcje Zbiory, relacje i funkcje Zbiory będziemy zazwyczaj oznaczać dużymi literami A, B, C, X, Y, Z, natomiast elementy zbiorów zazwyczaj małymi. Podstawą zależność między elementem zbioru a zbiorem, czyli relację

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 13 Funkcjona ly dwuliniowe

Wyk lad 13 Funkcjona ly dwuliniowe 1 Izomorfizmy kanoniczne Wyk lad 13 Funkcjona ly dwuliniowe Definicja 13.1. Niech V i W bed przestrzeniami liniowymi. Funkcje ξ : V W R nazywamy funkcjona lem dwuliniowym, jeżeli i a,b R α,β V γ W ξa α

Bardziej szczegółowo

Rozdzia l 10. Najważniejsze normalne logiki modalne

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

Bardziej szczegółowo

Struktury formalne, czyli elementy Teorii Modeli

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

Bardziej szczegółowo

Topologia Algebraiczna 2 Zadania egzaminacyjne

Topologia Algebraiczna 2 Zadania egzaminacyjne Topologia Algebraiczna 2 Zadania egzaminacyjne Agnieszka Bojanowska, Stefan Jackowski 9 czerwca 2013 1 Kompleksy łańcuchowe Zad. 1. Niech I będzie odcinkiem w kategorii kompleksów łańcuchowych, czyli kompleksem

Bardziej szczegółowo

Szymon G l ab. Struktury losowe II Graf losowy. Instytut Matematyki, Politechnika Lódzka

Szymon G l ab. Struktury losowe II Graf losowy. Instytut Matematyki, Politechnika Lódzka Instytut Matematyki, Politechnika Lódzka Graf losowy jako granica Fraisse Przez K graf oznaczmy rodzinȩ wszystkich skończonych grafów (np. na N). Niech G bȩdzie granic a Fraisse rodziny K graf. Strukturȩ

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Relacje. 1 Iloczyn kartezjański. 2 Własności relacji

Relacje. 1 Iloczyn kartezjański. 2 Własności relacji Relacje 1 Iloczyn kartezjański W poniższych zadaniach litery a, b, c, d oznaczają elementy zbiorów, a litery A, B, C, D oznaczają zbiory. Przypomnijmy definicję pary uporządkowanej (w sensie Kuratowskiego):

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 4 Macierz odwrotna i twierdzenie Cramera

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

Bardziej szczegółowo

Wykład 21 Funkcje mierzalne. Kostrukcja i własności całki wzglȩdem miary przeliczalnie addytywnej

Wykład 21 Funkcje mierzalne. Kostrukcja i własności całki wzglȩdem miary przeliczalnie addytywnej Wykład 2 Funkcje mierzalne. Kostrukcja i własności całki wzglȩdem miary przeliczalnie addytywnej czȩść II (opracował: Piotr Nayar) Definicja 2.. Niech (E, E) bȩdzie przestrzenia mierzalna i niech λ : E

Bardziej szczegółowo

Cia la i wielomiany Javier de Lucas

Cia 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 szczegółowo

FUNKCJE. (odwzorowania) Funkcje 1

FUNKCJE. (odwzorowania) Funkcje 1 FUNKCJE (odwzorowania) Funkcje 1 W matematyce funkcja ze zbioru X w zbiór Y nazywa się odwzorowanie (przyporządkowanie), które każdemu elementowi zbioru X przypisuje jeden, i tylko jeden element zbioru

Bardziej szczegółowo

W pewnym mieście jeden z jej mieszkańców goli wszystkich tych i tylko tych jej mieszkańców, którzy nie golą się

W pewnym mieście jeden z jej mieszkańców goli wszystkich tych i tylko tych jej mieszkańców, którzy nie golą się 1 Logika Zdanie w sensie logicznym, to zdanie oznajmujące, o którym da się jednoznacznie powiedzieć, czy jest fałszywe, czy prawdziwe. Zmienna zdaniowa- to symbol, którym zastępujemy dowolne zdanie. Zdania

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

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

Bardziej szczegółowo

(α + β) a = α a + β a α (a + b) = α a + α b (α β) a = α (β a). Definicja 4.1 Zbiór X z dzia laniami o wyżej wymienionych w lasnościach

(α + β) a = α a + β a α (a + b) = α a + α b (α β) a = α (β a). Definicja 4.1 Zbiór X z dzia laniami o wyżej wymienionych w lasnościach Rozdzia l 4 Przestrzenie liniowe 4.1 Przestrzenie i podprzestrzenie 4.1.1 Definicja i podstawowe w lasności Niech X z dzia laniem dodawania + b edzie grupa przemienna (abelowa). Oznaczmy przez 0 element

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

T O P O L O G I A WPPT I, sem. letni WYK LAD 8. Wroc law, 21 kwietnia D E F I N I C J E Niech (X, d) oznacza przestrzeń metryczn a.

T O P O L O G I A WPPT I, sem. letni WYK LAD 8. Wroc law, 21 kwietnia D E F I N I C J E Niech (X, d) oznacza przestrzeń metryczn a. T O P O L O G I A WPPT I, sem. letni WYK LAD 8 Zwartość D E F I N I C J E Niech (X, d) oznacza przestrzeń metryczn a. Wroc law, 1 kwietnia 008 Definicja 1. (X, d) jest ca lkowicie ograniczona jeśli dla

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej Wyk lad 9 Baza i wymiar liniowej Baza liniowej Niech V bedzie nad cia lem K Powiemy, że zbiór wektorów {α,, α n } jest baza V, jeżeli wektory α,, α n sa liniowo niezależne oraz generuja V tzn V = L(α,,

Bardziej szczegółowo

Zliczanie Podziałów Liczb

Zliczanie Podziałów Liczb Zliczanie Podziałów Liczb Przygotował: M. Dziemiańczuk 7 lutego 20 Streszczenie Wprowadzenie Przez podział λ nieujemnej liczby całkowitej n rozumiemy nierosnący ciąg (λ, λ 2,..., λ r ) dodatnich liczb

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Teoria ciała stałego Cz. I

Teoria ciała stałego Cz. I Teoria ciała stałego Cz. I 1. Elementy teorii grup Grupy symetrii def. Grupy Zbiór (skończony lub nieskończony) elementów {g} tworzy grupę gdy: - zdefiniowana operacja mnożenia (złożenia) g 1 g 2 = g 3

Bardziej szczegółowo

Egzamin z logiki i teorii mnogości, rozwiązania zadań

Egzamin z logiki i teorii mnogości, rozwiązania zadań Egzamin z logiki i teorii mnogości, 08.02.2016 - rozwiązania zadań 1. Niech φ oraz ψ będą formami zdaniowymi. Czy formuła [( x : φ(x)) ( x : ψ(x))] [ x : (φ(x) ψ(x))] jest prawem rachunku kwantyfikatorów?

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie i pojęcia wstępne.

Wprowadzenie i pojęcia wstępne. Wprowadzenie i pojęcia wstępne. X\A a b c x 1 a 1 b 1 c 1 x 2 a 1 b 1 c 2 x 3 a 1 b 2 c 3 x 4 a 2 b 1 c 4 x 5 a 1 b 2 c 1 x 6 a 1 b 2 c 2 x 7 a 1 b 1 c 1 S = X = {x 1,,x 8 } A = {a, b, c}

Bardziej szczegółowo

1. Funkcje monotoniczne, wahanie funkcji.

1. Funkcje monotoniczne, wahanie funkcji. 1. Funkcje monotoniczne, wahanie funkcji. Zbiór X będziemy nazywali uporządkowanym, jeśli określona jest relacja zawarta w produkcie kartezjańskim X X, która jest spójna, antysymetryczna i przechodnia.

Bardziej szczegółowo

- Dla danego zbioru S zbiór wszystkich jego podzbiorów oznaczany symbolem 2 S.

- Dla danego zbioru S zbiór wszystkich jego podzbiorów oznaczany symbolem 2 S. 1 Zbiór potęgowy - Dla danego zbioru S zbiór wszystkich jego podzbiorów oznaczany symbolem 2 S. - Dowolny podzbiór R zbioru 2 S nazywa się rodziną zbiorów względem S. - Jeśli S jest n-elementowym zbiorem,

Bardziej szczegółowo

Analiza matematyczna 2, cze ść dziesia ta

Analiza matematyczna 2, cze ść dziesia ta Analiza matematyczna 2, cze ść dziesia ta Informacja ogólna dla tych, którzy jeszcze ze mna chca rozmawiać o stopniach: zdecydowana wie kszość twierdzeń w matematyce, w analizie w szczególności, sk lada

Bardziej szczegółowo

Uzupełnienia dotyczące zbiorów uporządkowanych (3 lutego 2011).

Uzupełnienia dotyczące zbiorów uporządkowanych (3 lutego 2011). Uzupełnienia dotyczące zbiorów uporządkowanych (3 lutego 2011). Poprzedniczka tej notatki zawierała błędy! Ta pewnie zresztą też ; ). Ćwiczenie 3 zostało zmienione, bo żądałem, byście dowodzili czegoś,

Bardziej szczegółowo

Topologia Algebraiczna - Pomocnik studenta 50 zadań na Egzamin z Topologii Algebraicznej I Semestr zimowy roku akademickiego 2010/2011

Topologia Algebraiczna - Pomocnik studenta 50 zadań na Egzamin z Topologii Algebraicznej I Semestr zimowy roku akademickiego 2010/2011 Topologia Algebraiczna - Pomocnik studenta 50 zadań na Egzamin z Topologii Algebraicznej I Semestr zimowy roku akademickiego 2010/2011 Agnieszka Bojanowska Stefan Jackowski 10 lutego 2011 1 Kategorie i

Bardziej szczegółowo

Logika matematyczna w informatyce

Logika matematyczna w informatyce Paweł Gładki Logika matematyczna w informatyce http://www.math.us.edu.pl/ pgladki/ Konsultacje: Piątek, 8:00-9:30 Jeżeli chcesz spotkać się z prowadzącym podczas konsultacji, postaraj się powiadomić go

Bardziej szczegółowo

Dzia lanie grupy na zbiorze. Twierdzenie Sylowa

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

Bardziej szczegółowo

R n jako przestrzeń afiniczna

R n jako przestrzeń afiniczna R n jako przestrzeń afiniczna Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 11. wykład z algebry liniowej Warszawa, grudzień 2014 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, grudzień 2014 1

Bardziej szczegółowo

7 Twierdzenie Fubiniego

7 Twierdzenie Fubiniego M. Beśka, Wstęp do teorii miary, wykład 7 19 7 Twierdzenie Fubiniego 7.1 Miary produktowe Niech i będą niepustymi zbiorami. Przez oznaczmy produkt kartezjański i tj. zbiór = { (x, y : x y }. Niech E oraz

Bardziej szczegółowo

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

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

Bardziej szczegółowo

Relacje. opracował Maciej Grzesiak. 17 października 2011

Relacje. opracował Maciej Grzesiak. 17 października 2011 Relacje opracował Maciej Grzesiak 17 października 2011 1 Podstawowe definicje Niech dany będzie zbiór X. X n oznacza n-tą potęgę kartezjańską zbioru X, tzn zbiór X X X = {(x 1, x 2,..., x n ) : x k X dla

Bardziej szczegółowo

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

ep 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 szczegółowo

Grupy i cia la, liczby zespolone

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Podstawowe struktury algebraiczne

Podstawowe struktury algebraiczne Rozdział 1 Podstawowe struktury algebraiczne 1.1. Działania wewnętrzne Niech X będzie zbiorem niepustym. Dowolną funkcję h : X X X nazywamy działaniem wewnętrznym w zbiorze X. Działanie wewnętrzne, jak

Bardziej szczegółowo

Przestrzenie liniowe

Przestrzenie liniowe Rozdział 4 Przestrzenie liniowe 4.1. Działania zewnętrzne Niech X oraz F będą dwoma zbiorami niepustymi. Dowolną funkcję D : F X X nazywamy działaniem zewnętrznym w zbiorze X nad zbiorem F. Przykład 4.1.

Bardziej szczegółowo

12. Wykład 12: Algebraiczne domkniecie ciała. Wielokrotne pierwiastki wielomianów. Rózniczkowanie wielomianów. Elementy rozdzielcze.

12. Wykład 12: Algebraiczne domkniecie ciała. Wielokrotne pierwiastki wielomianów. Rózniczkowanie wielomianów. Elementy rozdzielcze. 12. Wykład 12: Algebraiczne domkniecie ciała. Wielokrotne pierwiastki wielomianów. Rózniczkowanie wielomianów. Elementy rozdzielcze. Rozszerzenia rozdzielcze i pojedyncze. Rozszerzenia normalne. 12.1.

Bardziej szczegółowo

WYK LAD 5: GEOMETRIA ANALITYCZNA W R 3, PROSTA I P LASZCZYZNA W PRZESTRZENI R 3

WYK LAD 5: GEOMETRIA ANALITYCZNA W R 3, PROSTA I P LASZCZYZNA W PRZESTRZENI R 3 WYK LAD 5: GEOMETRIA ANALITYCZNA W R 3, PROSTA I P LASZCZYZNA W PRZESTRZENI R 3 Definicja 1 Przestrzenia R 3 nazywamy zbiór uporzadkowanych trójek (x, y, z), czyli R 3 = {(x, y, z) : x, y, z R} Przestrzeń

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Sterowalność liniowych uk ladów sterowania

Sterowalność 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 szczegółowo