Zaawansowana mikroekonomia: szkice rozwi za«wybranych zada«michaª Krawczyk

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Zaawansowana mikroekonomia: szkice rozwi za«wybranych zada«michaª Krawczyk"

Transkrypt

1 Zaawansowana mikroekonomia: szkice rozwi za«wybranych zada«michaª Krawczyk GRY W POSTACI NORMALNEJ 4. W ka»dej z poni»szych dwuosobowych gier wska» strategie sªabo/±ci±le dominuj ce, strategie najbezpieczniejsze, wszystkie równowagi Nasha L M R U 0;2 2;0 3;6* I 4*;1 0;2* 2;0 D 1;2* 3*;0 5*;1 ROZW: strategia D ±ci±le dominuje U (wy»sze wypªaty dla gracza wierszowego w ka»dej kolumnie). Dla wierszowego najbezpieczniejsza jest D (bo w najgorszym razie dostanie 1, w innych 0). Podobnie dla kolumnowego najbezpieczniejsza jest L. Nie ma równowag w strategiach czystych (p. gwiazdki). Poniewa» U jest ±ci±le zdominowana, nie b dzie grana z dodatnim pr. w»adnej rów. w str. miesz. podobnie R nie b dzie grana, bo po wykre±leniu U jest ±ci±le zdominowana przez L. W pozostaªej grze 2x2 trzeba przyrówna oczekiwane wypªaty jak zwykle by znale¹ pr. grania poszczególnych strategii. L M R U 4*;4* 3;2 2*;0 I 2;3 5*;5* -3;1 D -1;4 0;3 1;6* Tu strategia U ±ci±le dominuje D. Najbezpieczniejsze strategie to U i L. Dwie równowagi w strategiach czystych (p. gwiazdki). Po wykre±leniu D mo»emy wykre±li te» R. W pozostaªej grze 2x2 mo»emy przyrównuj c oczekiwane wypªaty znale¹ trzeci, mieszan równowag. 6. (Malawski) Partnerzy w dwuosobowej spóªce niezale»nie od siebie decyduj o poziomach wysiªku wkªadanego w dziaªalno± spóªki. Przy poziomach wysiªku e 1 i e 2 spóªka przynosi dochód P (e 1, e 2 ) = 4(e 1 + e 2 + e1e2 4 ), który wspólnicy dziel po poªowie. Koszt wysiªku e i dla gracza i wynosi e 2 i. Przyjmujemy,»e e 1 i e 2 mog by dowolnymi liczbami z przedziaªu [0, 4]. 1

2 (a) Wyznacz równowag Nasha tej gry i dochód spóªki w tej równowadze. ROZW: Zysk netto gracza to 1 to 2(e 1 + e 2 + e1e2 4 ) e2 1. Bierzemy pierwsz pochodn i przyrównujemy do 0 by znale¹ f. reakcji (najlepszej odpowiedzi): e 1 = 1 + e 2 4 ªatwo wida,»e to istotnie maks. lokalne. Analogicznie dla drugiego gracza: e 2 = 1 + e 1 4. Oba równania s ª czne speªnione gdy e 1 = e 2 = 4/3 i to jest NE. (b) Jaki jest maksymalny mo»liwy dochód spóªki (netto) i przy jakich strategiach jest osi gany? ROZW: Maks. ª cznego zysku netto wymaga by obie pochodne 4(e 1 + e 2 + e1e2 4 ) e2 1 e 2 2 si zerowaªy. Zeruj c dowoln z nich i korzystaj c z symetrii mamy 2 + e 1 2 = e 1 czyli e 1 = e 2 = 4. (c) Poka»,»e strategie e 1 = 0, 5 oraz e 2 = 3 s zdominowane. ROZW: Šatwo policzy,»e 2(e1+e2+ e 1 e 2 4 ) e2 1 e 1 obliczona w punkcie e 1 =.5 jest dodatnia dla dowolnej warto±ci e 2. Czyli dla ka»dego e 2 mamy,»e.5 + ɛ jest lepsze od e 1 (±cisªa dominacja). Analogicznie (tylko w drug stron ) b dzie dla e 2 = 3. Oczywi±cie dla e 1 = 3 tak»e. 13. Drzewo gry przedstawiono na obrazku. Czarnym kolorem oznaczono nazwy graczy i akcji, a czerwonym pr. wyboru poszczególnych akcji w równowadze. Oczywi±cie je±li G1 otrzyma Kart W, to nie deklaruje nigdy N, bo to w tej podgrze opcja zdominowana. Nie wiemy natomiast co robi je±li dostanie kart N, bo deklaruj c W dostanie -4 albo 1 (zale»nie od strategii G2), wi c ani koniecznie wi cej ani mniej ni» gdy zadeklaruje N. Oznaczmy pr.,»e G1 deklaruje W pod warunkiem dostania N przez p. Wtedy Gracz 2 widz c deklaracj W musi zgodnie z twierdzeniem Bayesa przypisywa temu,»e Gracz 1 faktycznie ma W prawdopodobie«stwo 0.5/( p) = 1/(1 + p). 2

3 Rysunek 1: Czy G2 mo»e gra Z z pr 1? wówczas oczywi±cie G1 deklaruj c W pod warunkiem otrzymania N spodziewaªby si wypªaty -4, wi c nie powinien tego robi. czyli mieliby±my w równowadze p = 0, G2 byªby pewien,»e deklaracja W jest prawdziwa, wi c oczywi±cie Z nie byªoby optymalne. Czy G2 mo»e gra P z pr. 1? Wówczas opªacaªoby si deklarowa W tak»e pod warunkiem zobaczenia N, p = 1, czyli oczekiwana wypªata G2 to 0 je±li wybierze Z, lepsze ni» -1, które otrzyma gdy wybierze P. Znów sprzeczno±. Zatem G2 musi faktycznie miesza, tj. gra Z z pewnym prawdopodobie«- stwem q, gdzie 0 < q < 1. Oczywi±cie G2 jest skªonny miesza tylko je±li obie opcje daj ±rednio tyle samo. Czyli mamy: 1 ( 4) 1 + p + 4 p 1 + p = 1 1 p = 1 + p 4 4 4p = 1 + p p = 3/5 Oczywi±cie tak»e G1 jest skªonny faktycznie miesza obserwuj c N je±li oczekiwane wypªaty s takie same. Czyli: 4q + (1 q) = 1 3

4 q = 2/5 AUKCJE 21. Kupuj cy i, i = 1, 2 wycenia przedmiot aukcji na v i, losowane niezale»nie z rozkªadu jednostajnego na [0, 1]. (a) Sprzedaj cy organizuje aukcj pierwszej ceny. Zakªadaj c,»e kupuj cy korzystaj z liniowych strategii, tj. b i (v i ) = a i v i, i = 1, 2, gdzie a i jest dodatni staª, znajd¹ równowag (tj. warto±ci a 1, a 2 ). ROZW: Je±li kupuj cy wygra aukcj, to zarobi v 1 b 1, w p.p. zero (pomijamy remisy, bo wida,»e zdarz si z pr. 0). Zatem oczekiwana wypªata wynosi: E(Π 1 v 1, b 1 ) = (v 1 b 1 )Prob(zwyc b 1 ) = (v 1 b 1 )Prob(b 1 > b 2 ) = (v 1 b 1 )Prob(v 2 < b 1 a 2 ) Oczywi±cie kupuj cemu 1 nigdy nie opªaca si licytowa ponad a 2. Zatem dla tego rozkªadu v 2 mamy E(Π 1 v 1, b 1 ) = (v 1 b 1 ) b 1 a 2 Dla dowolnego a 2 warto± ta jest maksymalizowana przez b 1 = v 1 /2 i to jest optymalna strategia. Analogicznie dla Kupuj cego 2. (b) Zaªó» teraz,»e sprzedaj cy korzysta z aukcji malej cej: ceny id w dóª a» który± z kupuj cych powie stop kupuj c po tej cenie. Znajd¹ równowag. ROZW: ten format jest strategicznie ekwiwalentny aukcji pierwszej ceny, zatem jak wy»ej (c) Zaªó» teraz,»e Kupuj cy 2 ma prawo kupi po cenie zaproponowanej przez Kupuj cego 1: K1 skªada swoj ofert b 1, po czym K2 kupuje po tej cenie lub rezygnuje (a wówczas po tej»e cenie kupuje K1). Znajd¹ SPNE. ROZW: Oczywi±cie K2 kupi wtedy i tylko wtedy gdy v 2 > b 1 (znów pomijamy remisy). K1 kupi w przeciwnym przypadku, zatem ten przypadek jest analogiczny do aukcji pierwszej ceny z a 2 = 1. Ale a 1 = 1/2 byªo optymalne niezale»nie od a 2, zatem i tu jest optymalne. 4

5 (d) Czy istniej równowagi Nasha w punkcie C, które nie s stabilne wzgl dem podgier? (hint: niewiarygodne gro¹by). ROZW: K2 mo»e zagrozi,»e kupi niezale»nie od swojej wyceny je±li K1 zaproponuje za wysok cen, np. wy»sz ni».4, natomiast post - pi racjonalnie w przeciwnym przypadku. Zatem oczywi±cie K1 nie opªaca si tyle oferowa nawet gdy normalnie powinien (bo v 1 >.8) bo wówczas miaªby 0 szans na kupienie, a b 1 =.4 daje 40% szans. Zatem gro¹ba nigdy nie musi by speªniona NE, które nie jest SP. Oczywi±cie to tylko przykªad warto±.4 jest arbitralna. (e) Porównaj przychody osi gane przez sprzedaj cego w przypadkach (a) i (c). Czy RET si stosuje? Je±li nie: czemu nie? ROZW: cena sprzeda»y nie b dzie nigdy wy»sza w (c), a czasem b dzie ni»sza (mianowicie gdy K2 miaª wy»sz wycen ni» K1). Zatem oczekiwane przychody sprzedaj cego s ró»ne. Nie stanowi to oczywi- ±cie pogwaªcenia RET, bo mechanizm z punktu (c) jest nieefektywny, np. gdy v 1 =.5, v 2 =.4, to zostanie zªo»ona b 1 =.25 i dobro kupi K2 (cho powinien K1). 22. Ka»dy z trzech kupuj cych obserwuje prywatny sygnaª s i wylosowany niezale»nie z rozkªadu jednostajnego na [0, 1]. Warto± dobra wynosi V = s 1 + s 2 + s 3. (a) Rozwa» aukcj rosn c (japo«sk ). Jaka jest maksymalna kwota, któr kupuj cy mo»e bezpiecznie zalicytowa zakªadaj c,»e nikt inny jeszcze nie zrezygnowaª? ROZW: Skoro w symetrycznej równowadze inni jeszcze nie zrezygnowali, maj przynajmniej takie same sygnaªy. Zatem mo»na bezpiecznie licytowa 3s i. (b) Korzystaj c z argumentów analogicznych do tych przedstawionych na wykªadzie wyka»,»e w równowadze kupuj cy z najni»szym sygnaªem, s (3), powinien przy tej wªa±nie kwocie zrezygnowa. ROZW: drobne przelicytowanie nic nie da, je±li inny gracz ma wy»szy sygnaª. Wi c trzeba zakªada,»e obaj maj taki sam i odpu±ci przy 3s i. 5

6 (c) W jaki sposób zmieni si przekonania pozostaªych na temat warto±ci dobra? ROZW: gdy jeden ju» odpu±ciª, mo»na wnioskowa,»e jego sygnaª to p (3) /3. O tym co jeszcze nie odpu±ciª, s dzimy,»e jego sygnaª jest wy»szy (a maks. 1). Zatem oczekiwana warto± dobra dla gracza, który zna swoje s i to s 1 + p (3) /3 + (p (3) /3 + 1)/2 (d) Jak wielko± mog teraz bezpiecznie licytowa pozostali? ROZW: p (3) /3 + 2s i, bo znów w symetrycznej równowadze pozostaªy gracz winien mie min. taki sygnaª jak my. (e) Wyka»,»e przy tej wªa±nie kwocie zrezygnuje kupuj cy o ±rodkowym sygnale. ROZW: znów, trzeba zakªada,»e jest remis, bo inaczej wszystko jedno. (f) Kto zrezygnuje przy jakiej cenie i ile wyniesie przychód sprzedaj cego je±li sygnaªy wynosz s 1 = 0, 6, s 2 = 0, 8, s 3 = 0, 4? ROZW: pierwszy odpadnie trzeci kupuj cy, przy cenie 1, 2. Pozostali b d ju» wiedzie,»e ma s 3 = 0, 4. zatem K1 odpadnie przy cenie 1, 6 i po tej wªa±nie kupi gracz 2. (g) A jakie oferty zªo»yliby kupuj cy zaobserwowawszy takie sygnaªy w aukcji drugiej ceny i ile wyniósªby wówczas przychód sprzedaj cego? ROZW: w aukcji drugiej ceny trzeba zakªada,»e remisujemy z jednym przeciwnikiem, a drugi ma jaki± mniejszy sygnaª (tylko wtedy korekta naszej strategii co± wnosi). Czyli K1 zaªo»y,»e jeden przeciwnik te» ma sygnaª 0, 6, a drugi ±rednio 0, 3, zalicytuje zatem 1, 5 i tyle wªa±nie wyniesie przychód (K2 zaproponuje 2, 5 0, 8 = 2) NEGOCJACJE 23. Dwóch graczy. Ciastko warte jest 1 w pierwszym okresie, przej±cie do kolejnego zawsze wi»e si z kosztem c dla ka»dego z graczy. W okresach nieparzystych propozycj podziaªu skªada gracz 1, w parzystych gracz 2. Gra ko«czy si gdy propozycja zostanie przyj ta, a wpp proceduje do nast pnego okresu. Znajd¹ stacjonarn, stabiln wzgl dem podgier równowag w przypadku 6

7 (a) Dwóch okresów (po odrzuceniu drugiej oferty obaj dostaj zero) ROZW: w drugim okresie caªo± dostanie gracz 2. Zatem w pierwszym okresie gracz 1 mo»e dla siebie wzi c, bo drugiemu jest wszystko jedno: dosta od razu 1 c vs. poczeka jeden okres by dosta 1. (b) Niesko«czonej liczby okresów ROZW: Zaªó»my,»e w równowadze G1 proponuje podziaª (x, 1 x). je±li drugi odmówi, to sam b dzie w tej samej sytuacji co obecnie G1, wi c mo»e spodziewa si podziaªu (1 x, x). Ale po drodze straci c, wi c by drugi byª co najmniej indyferentny powinni±my mie 1 x x c x (1 + c)/2 O ile tylko jest to mo»liwe (tj. gdy c 1), pierwszy gracz za» da dla siebie wªa±nie (1 + c)/2, bo przecie» chce mo»liwie du»o. (c) Do czego d» równowagowe wypªaty gdy c d»y do zera? Zinterpretuj ten wynik. ROZW: do 1/2, czyli gdy gracze s b. cierpliwi (maªo trac na przedªu»aj cych si negocjacjach) nie ma znaczenia kto akurat ma inijatyw. Jest to naturalne i analogiczny wyniki widzieli±my dla przypadku staªej stopy dyskonta. 7

Zaawansowana mikroekonomia: zbiorek zada«michaª Krawczyk

Zaawansowana mikroekonomia: zbiorek zada«michaª Krawczyk Zaawansowana mikroekonomia: zbiorek zada«michaª Krawczyk DECYZJE INDYWIDUALNE 1. Zyski przedsi biorcy zale» od poziomu popytu, którego nie da si przewidziec z pewno±ci. Przedsi biorca szacuje natomiast,»e

Bardziej szczegółowo

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych

Bardziej szczegółowo

Metody dowodzenia twierdze«

Metody dowodzenia twierdze« Metody dowodzenia twierdze«1 Metoda indukcji matematycznej Je±li T (n) jest form zdaniow okre±lon w zbiorze liczb naturalnych, to prawdziwe jest zdanie (T (0) n N (T (n) T (n + 1))) n N T (n). 2 W przypadku

Bardziej szczegółowo

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych

Bardziej szczegółowo

Ciaªa i wielomiany. 1 Denicja ciaªa. Ciaªa i wielomiany 1

Ciaªa i wielomiany. 1 Denicja ciaªa. Ciaªa i wielomiany 1 Ciaªa i wielomiany 1 Ciaªa i wielomiany 1 Denicja ciaªa Niech F b dzie zbiorem, i niech + (dodawanie) oraz (mno»enie) b d dziaªaniami na zbiorze F. Denicja. Zbiór F wraz z dziaªaniami + i nazywamy ciaªem,

Bardziej szczegółowo

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych

Bardziej szczegółowo

1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f(x)=0

1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f(x)=0 1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f()=0 1.1 Metoda bisekcji Zaªó»my,»e funkcja f jest ci gªa w [a 0, b 0 ]. Pierwiastek jest w przedziale [a 0, b 0 ] gdy f(a 0 )f(b 0 ) < 0. (1) Ustalmy f(a 0

Bardziej szczegółowo

Wst p teoretyczny do wiczenia nr 3 - Elementy kombinatoryki

Wst p teoretyczny do wiczenia nr 3 - Elementy kombinatoryki Wst p teoretyczny do wiczenia nr 3 - Elementy kombinatoryki 1 Zadania na wiczenia nr 3 - Elementy kombinatoryki Zad. 1. Ile istnieje ró»nych liczb czterocyfrowych zakªadaj c,»e cyfry nie powtarzaj si a

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. Zadanie 2. Niech µ A i µ B oznaczaj stopy zwrotu odpowiednio z aktywa A i B, ªatwo obliczy,»e ,

Zadanie 1. Zadanie 2. Niech µ A i µ B oznaczaj stopy zwrotu odpowiednio z aktywa A i B, ªatwo obliczy,»e , Zadanie 1 Niech µ A i µ B oznaczaj stopy zwrotu odpowiednio z aktywa A i B, ªatwo obliczy,»e Eµ A 0, 02, Eµ 2 A 0, 0175, V arµ A 171 10 4, Eµ B 0, 135, Eµ 2 B 0, 02275, V arµ B 181 4 10 4, Eµ A µ B 0,

Bardziej szczegółowo

XVII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne

XVII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne 1 XVII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne Kategoria: klasa VIII szkoªy podstawowej i III gimnazjum Olsztyn, 16 maja 2019r. Zad. 1. Udowodnij,»e dla dowolnych liczb rzeczywistych x, y, z speªniaj cych

Bardziej szczegółowo

Strategia czy intuicja?

Strategia czy intuicja? Strategia czy intuicja czyli o grach niesko«czonych Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego Grzegorzewice, 29 sierpnia 2009 Denicja gry Najprostszy przypadek: A - zbiór (na ogóª co najwy»ej przeliczalny),

Bardziej szczegółowo

ZADANIA. Maciej Zakarczemny

ZADANIA. Maciej Zakarczemny ZADANIA Maciej Zakarczemny 2 Spis tre±ci 1 Algebra 5 2 Analiza 7 2.1 Granice iterowane, granica podwójna funkcji dwóch zmiennych....... 7 2.2 Caªki powierzchniowe zorientowane...................... 8 2.2.1

Bardziej szczegółowo

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych

Bardziej szczegółowo

11. Gry Macierzowe - Strategie Czyste i Mieszane

11. Gry Macierzowe - Strategie Czyste i Mieszane 11. Gry Macierzowe - Strategie Czyste i Mieszane W grze z doskonałą informacją, gracz nie powinien wybrać akcję w sposób losowy (o ile wypłaty z różnych decyzji nie są sobie równe). Z drugiej strony, gdy

Bardziej szczegółowo

10. Wstęp do Teorii Gier

10. Wstęp do Teorii Gier 10. Wstęp do Teorii Gier Definicja Gry Matematycznej Gra matematyczna spełnia następujące warunki: a) Jest co najmniej dwóch racjonalnych graczy. b) Zbiór możliwych dezycji każdego gracza zawiera co najmniej

Bardziej szczegółowo

3. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka

3. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka EGZAMIN MAGISTERSKI, 26.06.2017 Biomatematyka 1. (8 punktów) Rozwój wielko±ci pewnej populacji jest opisany równaniem: dn dt = rn(t) (1 + an(t), b gdzie N(t) jest wielko±ci populacji w chwili t, natomiast

Bardziej szczegółowo

S k = R 1 q k + R 2 q k R k 1 q 2 + R k q.

S k = R 1 q k + R 2 q k R k 1 q 2 + R k q. Matematyka nansowa - 5. Strumienie pªatno±ci: renty I. Motywacja, oznaczenia, zaªo»enia Rent cz sto nazywa si dowolny strumie«pªatno±ci. Jednak dla nas rent b dzie strumie«pªatno±ci polegaj cy na wypªacaniu

Bardziej szczegółowo

x y x y x y x + y x y

x y x y x y x + y x y Algebra logiki 1 W zbiorze {0, 1} okre±lamy dziaªania dwuargumentowe,, +, oraz dziaªanie jednoargumentowe ( ). Dziaªanie x + y nazywamy dodawaniem modulo 2, a dziaªanie x y nazywamy kresk Sheera. x x 0

Bardziej szczegółowo

Algorytmiczna teoria grafów

Algorytmiczna teoria grafów 18 maja 2013 Twierdzenie Halla o maª»e«stwach Problem Wyobra¹my sobie,»e mamy m dziewczyn i pewn liczb chªopców. Ka»da dziewczyna chce wyj± za m», przy czym ka»da z nich godzi si po±lubi tylko pewnych

Bardziej szczegółowo

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych

Bardziej szczegółowo

Relacj binarn okre±lon w zbiorze X nazywamy podzbiór ϱ X X.

Relacj binarn okre±lon w zbiorze X nazywamy podzbiór ϱ X X. Relacje 1 Relacj n-argumentow nazywamy podzbiór ϱ X 1 X 2... X n. Je±li ϱ X Y jest relacj dwuargumentow (binarn ), to zamiast (x, y) ϱ piszemy xϱy. Relacj binarn okre±lon w zbiorze X nazywamy podzbiór

Bardziej szczegółowo

Maszyny Turinga i problemy nierozstrzygalne. Maszyny Turinga i problemy nierozstrzygalne

Maszyny Turinga i problemy nierozstrzygalne. Maszyny Turinga i problemy nierozstrzygalne Maszyny Turinga Maszyna Turinga jest automatem ta±mowym, skª da si z ta±my (tablicy symboli) potencjalnie niesko«czonej w prawo, zakªadamy,»e w prawie wszystkich (tzn. wszystkich poza sko«czon liczb )

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. (8 punktów) Dana jest nast puj ca macierz: M =

Zadanie 1. (8 punktów) Dana jest nast puj ca macierz: M = Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach 1. (8 punktów) Dana jest nast puj ca macierz: M = 2 14 2 10 8 0 10 8. a) Znajd¹ rozwi zanie dwuosobowej gry o sumie zero maj cej powy»sz macierz wypªat. b) Przyjmuj

Bardziej szczegółowo

Uniwersytet Warszawski Organizacja rynku dr Olga Kiuila LEKCJA 12

Uniwersytet Warszawski Organizacja rynku dr Olga Kiuila LEKCJA 12 LEKCJA 12 KOSZTY WEJŚCIA NA RYNEK Inwestując w kapitał trwały zwiększamy pojemność produkcyjną (czyli maksymalną wielkość produkcji) i tym samym możemy próbować wpływać na decyzje konkurencyjnych firm.

Bardziej szczegółowo

Ekonometria. wiczenia 1 Regresja liniowa i MNK. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Ekonometria. wiczenia 1 Regresja liniowa i MNK. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej Ekonometria wiczenia 1 Regresja liniowa i MNK (1) Ekonometria 1 / 25 Plan wicze«1 Ekonometria czyli...? 2 Obja±niamy ceny wina 3 Zadania z podr cznika (1) Ekonometria 2 / 25 Plan prezentacji 1 Ekonometria

Bardziej szczegółowo

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych

Bardziej szczegółowo

Zaawansowana mikroekonomia Michaª Krawczyk

Zaawansowana mikroekonomia Michaª Krawczyk Zaawansowana mikroekonomia Michaª Krawczyk Podzi kowania za materiaªy: Eric Rasmusen, Marcin Malawski, Ariel Rubinstein Na tym kursie b dziemy zajmowali si strategicznymi interakcjami pomi dzy uczestnikami

Bardziej szczegółowo

Strategie zabezpieczaj ce

Strategie zabezpieczaj ce 04062008 Plan prezentacji Model binarny Model Black Scholesa Bismut- Elworthy -Li formuła Model binarny i opcja call Niech cena akcji w chwili pocz tkowej wynosi S 0 = 21 Zaªó»my,»e ceny akcji po trzech

Bardziej szczegółowo

Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA. W obu podpunktach zakªadamy,»e kolejno± ta«ców jest wa»na.

Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA. W obu podpunktach zakªadamy,»e kolejno± ta«ców jest wa»na. Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA Zadanko 1 (12p.) Na imprezie w Noc Kupaªy s 44 dziewczyny. Nosz one 11 ró»nych imion, a dla ka»dego imienia s dokªadnie 4 dziewczyny o tym imieniu przy czym ka»da

Bardziej szczegółowo

5. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach

5. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach ( Niezale»ne szkody maja rozkªady P (X i = k) = exp( 1)/k!, P (Y i = k) = 4+k ) k (1/3) 5 (/3) k, k = 0, 1,.... Niech S = X 1 +... + X 500 + Y 1 +... + Y 500. Skªadka

Bardziej szczegółowo

Semestr letni 2014/15

Semestr letni 2014/15 Wst p do arytmetyki modularnej zadania 1. Jaki dzie«tygodnia byª 17 stycznia 2003 roku, a jaki b dzie 23 sierpnia 2178 roku? 2. Jaki dzie«tygodnia byª 21 kwietnia 1952 roku? 3. W jaki dzie«odbyªa si bitwa

Bardziej szczegółowo

TEORIA GIER W NAUKACH SPOŁECZNYCH. Równowagi Nasha. Rozwiązania niekooperacyjne.

TEORIA GIER W NAUKACH SPOŁECZNYCH. Równowagi Nasha. Rozwiązania niekooperacyjne. TEORIA GIER W NAUKACH SPOŁECZNYCH Równowagi Nasha. Rozwiązania niekooperacyjne. Przypomnienie Gra o sumie zerowej Kryterium dominacji Kryterium wartości oczekiwanej Diagram przesunięć Równowaga Can a Round

Bardziej szczegółowo

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14 WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2013/14 Spis tre±ci 1 Kodowanie i dekodowanie 4 1.1 Kodowanie a szyfrowanie..................... 4 1.2 Podstawowe poj cia........................

Bardziej szczegółowo

Metodydowodzenia twierdzeń

Metodydowodzenia twierdzeń 1 Metodydowodzenia twierdzeń Przez zdanie rozumiemy dowolne stwierdzenie, które jest albo prawdziwe, albo faªszywe (nie mo»e by ono jednocze±nie prawdziwe i faªszywe). Tradycyjnie b dziemy u»ywali maªych

Bardziej szczegółowo

Listy i operacje pytania

Listy i operacje pytania Listy i operacje pytania Iwona Polak iwona.polak@us.edu.pl Uniwersytet l ski Instytut Informatyki pa¹dziernika 07 Który atrybut NIE wyst puje jako atrybut elementów listy? klucz elementu (key) wska¹nik

Bardziej szczegółowo

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14 WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA Grzegorz Szkibiel Wiosna 203/4 Spis tre±ci Kodowanie i dekodowanie 4. Kodowanie a szyfrowanie..................... 4.2 Podstawowe poj cia........................

Bardziej szczegółowo

A = n. 2. Ka»dy podzbiór zbioru sko«czonego jest zbiorem sko«czonym. Dowody tych twierdze«(elementarne, lecz nieco nu» ce) pominiemy.

A = n. 2. Ka»dy podzbiór zbioru sko«czonego jest zbiorem sko«czonym. Dowody tych twierdze«(elementarne, lecz nieco nu» ce) pominiemy. Logika i teoria mnogo±ci, konspekt wykªad 12 Teoria mocy, cz ± II Def. 12.1 Ka»demu zbiorowi X przyporz dkowujemy oznaczany symbolem X obiekt zwany liczb kardynaln (lub moc zbioru X) w taki sposób,»e ta

Bardziej szczegółowo

O pewnym zadaniu olimpijskim

O pewnym zadaniu olimpijskim O pewnym zadaniu olimpijskim Michaª Seweryn, V LO w Krakowie opiekun pracy: dr Jacek Dymel Problem pocz tkowy Na drugim etapie LXII Olimpiady Matematycznej pojawiª si nast puj cy problem: Dla ka»dej liczby

Bardziej szczegółowo

1 Granice funkcji wielu zmiennych.

1 Granice funkcji wielu zmiennych. AM WNE 008/009. Odpowiedzi do zada«przygotowawczych do czwartego kolokwium. Granice funkcji wielu zmiennych. Zadanie. Zadanie. Pochodne. (a) 0, Granica nie istnieje, (c) Granica nie istnieje, (d) Granica

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. Zadanie 2. Zadanie 3. Zadanie 4

Zadanie 1. Zadanie 2. Zadanie 3. Zadanie 4 Zadanie ODP = exp(, 4 )E W () = exp(, )E l (;+ ) (S()) ODP = exp(, )P (S() > ), gdzie oznacza miar martyngaªow. Przy MBS proces cen akcji ma posta S(t) = S() exp[t(µ, 5σ ) + σw t ], gdzie {W t, t } jest

Bardziej szczegółowo

Rozdział 6. Pakowanie plecaka. 6.1 Postawienie problemu

Rozdział 6. Pakowanie plecaka. 6.1 Postawienie problemu Rozdział 6 Pakowanie plecaka 6.1 Postawienie problemu Jak zauważyliśmy, szyfry oparte na rachunku macierzowym nie są przerażająco trudne do złamania. Zdecydowanie trudniejszy jest kryptosystem oparty na

Bardziej szczegółowo

Zbiory i odwzorowania

Zbiory i odwzorowania Zbiory i odwzorowania 1 Sposoby okre±lania zbiorów 1) Zbiór wszystkich elementów postaci f(t), gdzie t przebiega zbiór T : {f(t); t T }. 2) Zbiór wszystkich elementów x zbioru X speªniaj cych warunek ϕ(x):

Bardziej szczegółowo

Liniowe zadania najmniejszych kwadratów

Liniowe zadania najmniejszych kwadratów Rozdziaª 9 Liniowe zadania najmniejszych kwadratów Liniowe zadania najmniejszych kwadratów polega na znalezieniu x R n, który minimalizuje Ax b 2 dla danej macierzy A R m,n i wektora b R m. Zauwa»my,»e

Bardziej szczegółowo

Wielomiany o wspóªczynnikach rzeczywistych

Wielomiany o wspóªczynnikach rzeczywistych Wielomiany o wspóªczynnikach rzeczywistych Wielomian: W (x) = a n x n + a n 1 x n 1 + a n 2 x n 2 +... + a 2 x 2 + a 1 x + a 0 wspóªczynniki wielomianu: a 0, a 1, a 2,..., a n 1, a n ; wyraz wolny: a 0

Bardziej szczegółowo

Lekcja 9 - LICZBY LOSOWE, ZMIENNE

Lekcja 9 - LICZBY LOSOWE, ZMIENNE Lekcja 9 - LICZBY LOSOWE, ZMIENNE I STAŠE 1 Liczby losowe Czasami spotkamy si z tak sytuacj,»e b dziemy potrzebowa by program za nas wylosowaª jak ± liczb. U»yjemy do tego polecenia: - liczba losowa Sprawd¹my

Bardziej szczegółowo

13. Teoriogrowe Modele Konkurencji Gospodarczej

13. Teoriogrowe Modele Konkurencji Gospodarczej 13. Teoriogrowe Modele Konkurencji Gospodarczej Najpierw, rozważamy model monopolu. Zakładamy że monopol wybiera ile ma produkować w danym okresie. Jednostkowy koszt produkcji wynosi k. Cena wynikająca

Bardziej szczegółowo

2 Liczby rzeczywiste - cz. 2

2 Liczby rzeczywiste - cz. 2 2 Liczby rzeczywiste - cz. 2 W tej lekcji omówimy pozostaªe tematy zwi zane z liczbami rzeczywistymi. 2. Przedziaªy liczbowe Wyró»niamy nast puj ce rodzaje przedziaªów liczbowych: (a) przedziaªy ograniczone:

Bardziej szczegółowo

Podstawy In»ynierii Finansowej. Lista 5

Podstawy In»ynierii Finansowej. Lista 5 Podstawy In»ynierii Finansowej Lista 5 1. Przedstaw meechanizm marking to market dla opcji kupna i sprzeda»y na przykªadzie opcji kupna i sprzeda»y dla WIG20. Wystawca opcji deponuje depozyt pocz tkowy

Bardziej szczegółowo

JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1. JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1

JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1. JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1 J zyki formalne i operacje na j zykach J zyki formalne s abstrakcyjnie zbiorami sªów nad alfabetem sko«czonym Σ. J zyk formalny L to opis pewnego problemu decyzyjnego: sªowa to kody instancji (wej±cia)

Bardziej szczegółowo

Funkcje wielu zmiennych

Funkcje wielu zmiennych dr Krzysztof yjewski Informatyka I rok I 0 in» 12 stycznia 2016 Funkcje wielu zmiennych Informacje pomocnicze Denicja 1 Niech funkcja f(x y) b dzie okre±lona przynajmniej na otoczeniu punktu (x 0 y 0 )

Bardziej szczegółowo

1 S t r o n a. Teoria Gier Praca domowa 1 - rozwiązania

1 S t r o n a. Teoria Gier Praca domowa 1 - rozwiązania 1 S t r o n a Teoria Gier Praca domowa 1 - rozwiązania Zadanie 1 Gdy korzystamy z toalet publicznych dominującą strategią jest: nie sprzątać po sobie. Skorzystanie z toalety przynosi dodatnią wypłatę,

Bardziej szczegółowo

Informatyka. z przedmiotu RACHUNEK PRAWDOPODOBIE STWA

Informatyka. z przedmiotu RACHUNEK PRAWDOPODOBIE STWA Informatyka Zbiór przykªadowych prac kontrolnych oraz przykªadowych zada«egzaminacyjnych z przedmiotu RACHUNEK PRAWDOPODOBIE STWA Sprawdzian 1, M09-02 Zadanie 1 (1p) W rzucie dwiema kostkami obliczy prawdopodobie«stwo

Bardziej szczegółowo

Teoria gier Michaª Krawczyk

Teoria gier Michaª Krawczyk Teoria gier Michaª Krawczyk Podzi kowania za materiaªy: Eric Rasmusen, Marcin Malawski, Ariel Rubinstein Na tym kursie b dziemy chcieli u»y matematycznych narz dzi teorii gier do modelowania interakcji

Bardziej szczegółowo

1 Lista 6 1. LISTA Obliczy JSN renty z doªu dla (30)-latka na 3 lata w wysoko±ci Obliczenia zrobi dla TT -PL97m oraz i = 4%.

1 Lista 6 1. LISTA Obliczy JSN renty z doªu dla (30)-latka na 3 lata w wysoko±ci Obliczenia zrobi dla TT -PL97m oraz i = 4%. 1. LISTA 6 1 1 Lista 6 1.1 Obliczy JSN renty z doªu dla (30)-latka na 3 lata w wysoko±ci 3000. Obliczenia zrobi dla TT -PL97m oraz i = 4%. 1.2 Obliczy JSN dla nast puj cej renty dla (30)-latka: je±li»yje

Bardziej szczegółowo

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych

Bardziej szczegółowo

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 5: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE NIESTAŁEJ

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 5: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE NIESTAŁEJ TEORI GIER W EKONOMII WYKŁD 5: GRY DWUOSOOWE KOOPERCYJNE O SUMIE NIESTŁEJ dr Robert Kowalczyk Katedra nalizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ Gry dwumacierzowe Skończoną grę dwuosobową o

Bardziej szczegółowo

Zadania z kolokwiów ze Wst pu do Informatyki. Semestr II.

Zadania z kolokwiów ze Wst pu do Informatyki. Semestr II. Zadania z kolokwiów ze Wst pu do Informatyki. Semestr II. Poni»sze zadania s wyborem zada«z kolokwiów ze Wst pu do Informatyki jakie przeprowadziªem w ci gu ostatnich lat. Marek Zawadowski Zadanie 1 Napisz

Bardziej szczegółowo

Uniwersytet Warszawski Teoria gier dr Olga Kiuila LEKCJA 3

Uniwersytet Warszawski Teoria gier dr Olga Kiuila LEKCJA 3 LEKCJA 3 Wybór strategii mieszanej nie jest wyborem określonych decyzji, lecz pozornie sztuczną procedurą która wymaga losowych lub innych wyborów. Gracze mieszają nie dlatego że jest im obojętna strategia,

Bardziej szczegółowo

Czy funkcja zadana wzorem f(x) = ex e x. 1 + e. = lim. e x + e x lim. lim. 2 dla x = 1 f(x) dla x (0, 1) e e 1 dla x = 1

Czy funkcja zadana wzorem f(x) = ex e x. 1 + e. = lim. e x + e x lim. lim. 2 dla x = 1 f(x) dla x (0, 1) e e 1 dla x = 1 II KOLOKWIUM Z AM M1 - GRUPA A - 170101r Ka»de zadanie jest po 5 punktów Ostatnie zadanie jest nieobowi zkowe, ale mo»e dostarczy dodatkowe 5 punktów pod warunkiem rozwi zania pozostaªych zada«zadanie

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN MAGISTERSKI, r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach

EGZAMIN MAGISTERSKI, r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach EGZAMIN MAGISTERSKI, 12.09.2018r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach Zadanie 1. (8 punktów) O rozkªadzie pewnego ryzyka S wiemy,»e: E[(S 20) + ] = 8 E[S 10 < S 20] = 13 P (S 20) = 3 4 P (S 10) = 1

Bardziej szczegółowo

2010 W. W. Norton & Company, Inc. Oligopol

2010 W. W. Norton & Company, Inc. Oligopol 2010 W. W. Norton & Company, Inc. Oligopol Oligopol Monopol jedna firma na rynku. Duopol dwie firmy na rynku. Oligopol kilka firm na rynku. W szczególności decyzje każdej firmy co do ceny lub ilości produktu

Bardziej szczegółowo

W poprzednim odcinku... Podstawy matematyki dla informatyków. Relacje równowa»no±ci. Zbiór (typ) ilorazowy. Klasy abstrakcji

W poprzednim odcinku... Podstawy matematyki dla informatyków. Relacje równowa»no±ci. Zbiór (typ) ilorazowy. Klasy abstrakcji W poprzednim odcinku... Podstawy matematyki dla informatyków Rodzina indeksowana {A t } t T podzbiorów D to taka funkcja A : T P(D),»e A(t) = A t, dla dowolnego t T. Wykªad 3 20 pa¹dziernika 2011 Produkt

Bardziej szczegółowo

Bash i algorytmy. Elwira Wachowicz. 20 lutego

Bash i algorytmy. Elwira Wachowicz. 20 lutego Bash i algorytmy Elwira Wachowicz elwira@ifd.uni.wroc.pl 20 lutego 2012 Elwira Wachowicz (elwira@ifd.uni.wroc.pl) Bash i algorytmy 20 lutego 2012 1 / 16 Inne przydatne polecenia Polecenie Dziaªanie Przykªad

Bardziej szczegółowo

1. Rozwiązać układ równań { x 2 = 2y 1

1. 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

Politechnika Warszawska Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa

Politechnika Warszawska Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa Zamawiający: Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej 00-662 Warszawa, ul. Koszykowa 75 Przedmiot zamówienia: Produkcja Interaktywnej gry matematycznej Nr postępowania: WMiNI-39/44/AM/13

Bardziej szczegółowo

Ekonometria. wiczenia 7 Modele nieliniowe. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Ekonometria. wiczenia 7 Modele nieliniowe. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej Ekonometria wiczenia 7 Modele nieliniowe (7) Ekonometria 1 / 19 Plan wicze«1 Nieliniowo± : co to zmienia? 2 Funkcja produkcji Cobba-Douglasa 3 Nieliniowa MNK (7) Ekonometria 2 / 19 Plan prezentacji 1 Nieliniowo±

Bardziej szczegółowo

Elementy Modelowania Matematycznego Wykªad 11 Modelowanie metodami teorii gier II

Elementy Modelowania Matematycznego Wykªad 11 Modelowanie metodami teorii gier II Elementy Modelowania Matematycznego Wykªad 11 Modelowanie metodami teorii gier II Romuald Kotowski Katedra Informatyki Stosowanej PJWSTK 2009 Spis tre±ci 1 Wst p 2 3 4 5 6 Spis tre±ci 1 Wst p 2 3 4 5 6

Bardziej szczegółowo

Modele wielorównaniowe. Problem identykacji

Modele wielorównaniowe. Problem identykacji Modele wielorównaniowe. Problem identykacji Ekonometria Szeregów Czasowych SGH Identykacja 1 / 43 Plan wykªadu 1 Wprowadzenie 2 Trzy przykªady 3 Przykªady: interpretacja 4 Warunki identykowalno±ci 5 Restrykcje

Bardziej szczegółowo

Ekonometria Bayesowska

Ekonometria Bayesowska Ekonometria Bayesowska Wykªad 6: Bayesowskie ª czenie wiedzy (6) Ekonometria Bayesowska 1 / 21 Plan wykªadu 1 Wprowadzenie 2 Oczekiwana wielko± modelu 3 Losowanie próby modeli 4 wiczenia w R (6) Ekonometria

Bardziej szczegółowo

Egzamin z Wstępu do Teorii Gier. 19 styczeń 2016, sala A9, g Wykładowca: dr Michał Lewandowski. Instrukcje

Egzamin z Wstępu do Teorii Gier. 19 styczeń 2016, sala A9, g Wykładowca: dr Michał Lewandowski. Instrukcje Egzamin z Wstępu do Teorii Gier 19 styczeń 2016, sala A9, g. 11.40-13.10 Wykładowca: dr Michał Lewandowski Instrukcje 1) Egzamin trwa 90 minut. 2) Proszę wyraźnie zapisać swoje imię, nazwisko oraz numer

Bardziej szczegółowo

Rekurencja. Algorytmy i Struktury Danych. (c) Marcin Sydow. Wst p. Fibonacci. Liniowe 2. rz du. Wie»e Hanoi. Wa»ne 3 przypadki

Rekurencja. Algorytmy i Struktury Danych. (c) Marcin Sydow. Wst p. Fibonacci. Liniowe 2. rz du. Wie»e Hanoi. Wa»ne 3 przypadki Rekurencja Zawarto± wykªadu: Wprowadzenie: czym jest rekurencja ci g ego Przykªad: liniowe równania rekurencyjne 2. Przykªad: zagadka wie»e Hanoi 3 cz sto spotykane rekurencyjne schematy równa« Rekurencja

Bardziej szczegółowo

Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych.

Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych. Wykªad jest prowadzony w oparciu o podr cznik Analiza matematyczna 2. Denicje, twierdzenia, wzory M. Gewerta i Z. Skoczylasa. Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych. Denicja Mówimy,»e funkcja

Bardziej szczegółowo

Interpolacja funkcjami sklejanymi

Interpolacja funkcjami sklejanymi Interpolacja funkcjami sklejanymi Funkcje sklejane: Zaªó»my,»e mamy n + 1 w zªów t 0, t 1,, t n takich,»e t 0 < t 1 < < t n Dla danej liczby caªkowitej, nieujemnej k funkcj sklejan stopnia k nazywamy tak

Bardziej szczegółowo

Algorytmy zwiazane z gramatykami bezkontekstowymi

Algorytmy zwiazane z gramatykami bezkontekstowymi Algorytmy zwiazane z gramatykami bezkontekstowymi Rozpoznawanie j zyków bezkontekstowych Problem rozpoznawania j zyka L polega na sprawdzaniu przynale»no±ci sªowa wej±ciowego x do L. Zakªadamy,»e j zyk

Bardziej szczegółowo

Modele biznesowe wyszukiwarek internetowych w teorii i praktyce Paweł Bedyński, Łukasz Kidziński

Modele biznesowe wyszukiwarek internetowych w teorii i praktyce Paweł Bedyński, Łukasz Kidziński Modele biznesowe wyszukiwarek internetowych w teorii i praktyce Paweł Bedyński, Łukasz Kidziński. Co w programie? Dzisiaj: Krótki wstęp o dood.pl (i firmie LEMONET) Trochę więcej ogólnie o reklamach w

Bardziej szczegółowo

Twierdzenie Wedderburna Witold Tomaszewski

Twierdzenie Wedderburna Witold Tomaszewski Twierdzenie Wedderburna Witold Tomaszewski Pier±cie«przemienny P nazywamy dziedzin caªkowito±ci (lub po prostu dziedzin ) je±li nie posiada nietrywialnych dzielników zera. Pier±cie«z jedynk nazywamy pier±cieniem

Bardziej szczegółowo

Rzut oka na zagadnienia zwi zane z projektowaniem list rozkazów

Rzut oka na zagadnienia zwi zane z projektowaniem list rozkazów Rzut oka na zagadnienia zwi zane z projektowaniem list rozkazów 1 Wst p Przypomnijmy,»e komputer skªada si z procesora, pami ci, systemu wej±cia-wyj±cia oraz po- ª cze«mi dzy nimi. W procesorze mo»emy

Bardziej szczegółowo

PROE wykład 7 kontenery tablicowe, listy. dr inż. Jacek Naruniec

PROE wykład 7 kontenery tablicowe, listy. dr inż. Jacek Naruniec PROE wykład 7 kontenery tablicowe, listy dr inż. Jacek Naruniec Prosty kontener oparty na tablicach Funkcja dodawanie pojedynczego słonia do kontenera: 1 2 3 4 5 6 7 11 12 13 14 15 16 17 21 22 23 24 25

Bardziej szczegółowo

Uniwersytet Warszawski Teoria gier dr Olga Kiuila LEKCJA 5

Uniwersytet Warszawski Teoria gier dr Olga Kiuila LEKCJA 5 Ad przykład: Stonoga LEKCJA 5 SPNE: każdy gracz zaakceptuje propozycje przyjęcia dowolnej sumy w każdym okresie (czyli każdy gracz wierze, że rywal skończy grę w następnym kroku) Interpretacja gry Stonoga:

Bardziej szczegółowo

Oto niezbędne i zarazem podstawowe informacje dla osoby, która chce rozliczyć się z podatku z zagranicy!

Oto niezbędne i zarazem podstawowe informacje dla osoby, która chce rozliczyć się z podatku z zagranicy! Oto niezbędne i zarazem podstawowe informacje dla osoby, która chce rozliczyć się z podatku z zagranicy! 1. Czym jest zwrot podatku? Zwrot podatku jest w praktyce rocznym rozliczeniem podatkowym, dokonywanym

Bardziej szczegółowo

Macierze i Wyznaczniki

Macierze i Wyznaczniki Macierze i Wyznaczniki Kilka wzorów i informacji pomocniczych: Denicja 1. Tablic nast puj cej postaci a 11 a 12... a 1n a 21 a 22... a 2n A =... a m1 a m2... a mn nazywamy macierz o m wierszach i n kolumnach,

Bardziej szczegółowo

INFORMATOR TECHNICZNY WONDERWARE

INFORMATOR TECHNICZNY WONDERWARE Informator techniczny nr 95 04-06-2007 INFORMATOR TECHNICZNY WONDERWARE Synchronizacja czasu systemowego na zdalnych komputerach względem czasu systemowego na komputerze z serwerem Wonderware Historian

Bardziej szczegółowo

Przekroje Dedekinda 1

Przekroje Dedekinda 1 Przekroje Dedekinda 1 O liczbach wymiernych (tj. zbiorze Q) wiemy,»e: 1. zbiór Q jest uporz dkowany relacj mniejszo±ci < ; 2. zbiór liczb wymiernych jest g sty, tzn.: p, q Q : p < q w : p < w < q 3. 2

Bardziej szczegółowo

Mikroekonomia Wykład 9

Mikroekonomia Wykład 9 Mikroekonomia Wykład 9 Efekty zewnętrzne Przez długie lata ekonomiści mieli problemy z jednoznacznym zdefiniowaniem efektów zewnętrznych, które oddziaływały na inne podmioty gospodarcze przez powodowanie

Bardziej szczegółowo

Ekstremalnie maªe zbiory

Ekstremalnie maªe zbiory Maªe jest pi kne Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego Nadarzyn, 27.08.2011 Zbiory silnie miary zero Przypomnienie Zbiór X [0, 1] jest miary Lebesgue'a zero, gdy dla ka»dego ε > 0 istnieje ci

Bardziej szczegółowo

a) Znajdź równowagi Nasha tej gry oraz wypłaty w równowadze obu tenisistek...

a) Znajdź równowagi Nasha tej gry oraz wypłaty w równowadze obu tenisistek... Egzamin z przedmiotu: Wstęp do Teorii Gier Zadanie 1 Prowadzący: dr Michał Lewandowski gnieszka Radwańska gra w tenisa z Karoliną Woźniacki. gnieszka może zaserwować na backhand lub na forehand Woźniacki.

Bardziej szczegółowo

ANALIZA NUMERYCZNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ANALIZA NUMERYCZNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ANALIZA NUMERYCZNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Metoda Eulera 3 1.1 zagadnienia brzegowe....................... 3 1.2 Zastosowanie ró»niczki...................... 4 1.3 Output do pliku

Bardziej szczegółowo

Metody probablistyczne i statystyka stosowana

Metody probablistyczne i statystyka stosowana Politechnika Wrocªawska - Wydziaª Podstawowych Problemów Techniki - 011 Metody probablistyczne i statystyka stosowana prowadz cy: dr hab. in». Krzysztof Szajowski opracowanie: Tomasz Kusienicki* κ 17801

Bardziej szczegółowo

Twierdzenie Wainera. Marek Czarnecki. Warszawa, 3 lipca Wydziaª Filozoi i Socjologii Uniwersytet Warszawski

Twierdzenie Wainera. Marek Czarnecki. Warszawa, 3 lipca Wydziaª Filozoi i Socjologii Uniwersytet Warszawski Twierdzenie Wainera Marek Czarnecki Wydziaª Filozoi i Socjologii Uniwersytet Warszawski Wydziaª Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytet Warszawski Warszawa, 3 lipca 2009 Motywacje Dla dowolnej

Bardziej szczegółowo

1 Poj cia wst pne. 1.1 Sprawiedliwy podziaª. 1.2 Strategie

1 Poj cia wst pne. 1.1 Sprawiedliwy podziaª. 1.2 Strategie 1 Poj cia wst pne 1.1 Sprawiedliwy podziaª Chc c podzieli np. tort na dwie sprawiedliwe cz ±ci mo»emy przyj stary sposób: jeden wspólnik kroi a drugi wybiera kawaªek. Jak rozdzieli tort mi dzy trzech lub

Bardziej szczegółowo

Materiaªy do Repetytorium z matematyki

Materiaªy do Repetytorium z matematyki Materiaªy do Repetytorium z matematyki 0/0 Dziaªania na liczbach wymiernych i niewymiernych wiczenie Obliczy + 4 + 4 5. ( + ) ( 4 + 4 5). ( : ) ( : 4) 4 5 6. 7. { [ 7 4 ( 0 7) ] ( } : 5) : 0 75 ( 8) (

Bardziej szczegółowo

Ekstremalnie fajne równania

Ekstremalnie fajne równania Ekstremalnie fajne równania ELEMENTY RACHUNKU WARIACYJNEGO Zaczniemy od ogólnych uwag nt. rachunku wariacyjnego, który jest bardzo przydatnym narz dziem mog cym posªu»y do rozwi zywania wielu problemów

Bardziej szczegółowo

Ekonometria - wykªad 8

Ekonometria - wykªad 8 Ekonometria - wykªad 8 3.1 Specykacja i werykacja modelu liniowego dobór zmiennych obja±niaj cych - cz ± 1 Barbara Jasiulis-Goªdyn 11.04.2014, 25.04.2014 2013/2014 Wprowadzenie Ideologia Y zmienna obja±niana

Bardziej szczegółowo

*** Teoria popytu konsumenta *** I. Pole preferencji konsumenta 1. Przestrze«towarów 2. Relacja preferencji konsumenta 3. Optymalny koszyk towarów

*** Teoria popytu konsumenta *** I. Pole preferencji konsumenta 1. Przestrze«towarów 2. Relacja preferencji konsumenta 3. Optymalny koszyk towarów *** Teoria popytu konsumenta *** I. Pole preferencji konsumenta 1. Przestrze«towarów 2. Relacja preferencji konsumenta 3. Optymalny koszyk towarów I.1 Przestrze«towarów Podstawowe poj cia Rynek towarów

Bardziej szczegółowo

1 a + b 1 = 1 a + 1 b 1. (a + b 1)(a + b ab) = ab, (a + b)(a + b ab 1) = 0, (a + b)[a(1 b) + (b 1)] = 0,

1 a + b 1 = 1 a + 1 b 1. (a + b 1)(a + b ab) = ab, (a + b)(a + b ab 1) = 0, (a + b)[a(1 b) + (b 1)] = 0, XIII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne. Olsztyn 2015 Rozwi zania zada«dla szkóª ponadgimnazjalnych ZADANIE 1 Zakªadamy,»e a, b 0, 1 i a + b 1. Wykaza,»e z równo±ci wynika,»e a = -b 1 a + b 1 = 1

Bardziej szczegółowo

Kolokwium Zadanie 1. Dla jakich warto±ci parametrów a i b funkcja sklejona

Kolokwium Zadanie 1. Dla jakich warto±ci parametrów a i b funkcja sklejona Kolokwium 3 0.0. Zadanie. Dla jakich warto±ci parametrów a i b funkcja sklejona a : π, f() = cos() : π < π, a + b : π < jest ci gªa? Rozwi zanie: Funkcja jest ci gªa we wszystkich punktach poza, by mo»e,

Bardziej szczegółowo

X WARMI SKO-MAZURSKIE ZAWODY MATEMATYCZNE 18 maja 2012 (szkoªy ponadgimnazjalne)

X WARMI SKO-MAZURSKIE ZAWODY MATEMATYCZNE 18 maja 2012 (szkoªy ponadgimnazjalne) X WARMI SKO-MAZURSKIE ZAWODY MATEMATYCZNE 18 maja 2012 (szkoªy ponadgimnazjalne) Zadanie 1 Obecnie u»ywane tablice rejestracyjne wydawane s od 1 maja 2000r. Numery rejestracyjne aut s tworzone ze zbioru

Bardziej szczegółowo

Funkcje, wielomiany. Informacje pomocnicze

Funkcje, wielomiany. Informacje pomocnicze Funkcje, wielomiany Informacje pomocnicze Przydatne wzory: (a + b) 2 = a 2 + 2ab + b 2 (a b) 2 = a 2 2ab + b 2 (a + b) 3 = a 3 + 3a 2 b + 3ab 2 + b 3 (a b) 3 = a 3 3a 2 b + 3ab 2 b 3 a 2 b 2 = (a + b)(a

Bardziej szczegółowo

Elementy Modelowania Matematycznego

Elementy Modelowania Matematycznego Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 12 Teoria gier II Spis treści Wstęp Oligopol, cła oraz zbrodnia i kara Strategie mieszane Analiza zachowań w warunkach dynamicznych Indukcja wsteczna Gry powtarzane

Bardziej szczegółowo

Podziaª pracy. Cz ± II. 1 Tablica sortuj ca. Rozwi zanie

Podziaª pracy. Cz ± II. 1 Tablica sortuj ca. Rozwi zanie Cz ± II Podziaª pracy 1 Tablica sortuj ca Kolejka priorytetowa to struktura danych udost pniaj ca operacje wstawienia warto±ci i pobrania warto±ci minimalnej. Z kolejki liczb caªkowitych, za po±rednictwem

Bardziej szczegółowo