Matematyczne modele współpracy i konfliktu - teoria gier w praktyce

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Matematyczne modele współpracy i konfliktu - teoria gier w praktyce"

Transkrypt

1 Stanisław Kasjan i Piotr Malicki Matematyczne modele współpracy i konfliktu - teoria gier w praktyce (Kurs letni 2010) Materiały dydaktyczne dla studentów II-go roku matematyki Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet Mikołaja Kopernika Toruń 2010 Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

2 SPIS TREŚCI 2 Spis treści 1 Historia teorii gier 3 2 Gry w postaci ekstensywnej 4 3 Gry w postaci strategicznej 12 4 Gry kooperacyjne 24 5 Gry dwuosobowe o sumie zerowej 31 6 Zadania i problemy 43 Spis Literatury 54

3 1. Historia teorii gier 1. HISTORIA TEORII GIER 3 Pierwsze ogólniejsze opracowanie, w którym odnajdujemy idee teorii gier to Researches into the Mathematical Principles of the Theory of Wealth Antoina Augustina Cournota z roku W pracy tej Cournot rozważa model duopolu i pewną wersję punktu równowagi Nasha. Prawdziwy rozwój teorii gier nastąpił w wieku XX. Zajmował się nią między innymi Emil Borel a przede wszystkim John von Neumann, który opublikował na ten temat serię prac w roku W roku 1944 wraz z Oskarem Morgensternem wydał książkę The Theory of Games and Economic Behaviour. Zawierała ona m.in. metodę rozwiązywania gier macierzowych. W tym okresie teorią gier zajmował się polski matematyk Hugo Steinhaus, który napisał na ten temat pracę w roku Do początku lat 50-tych teoria gier więcej niż dwu - osobowych zajmowała się głównie grami kooperacyjnymi, problemami zawiązywania stabilnych koalicji. W roku 1951 John Nash wprowadził swoją definicję punktu równowagi niekooperacyjnej gry n-osobowej. W latach 50-tych teoria gier rozwijała się gwałtownie, wtedy powstały klasyczne dziś pojęcia takie jak: rdzeń, wartość Shapleya, gra w postaci ekstensywnej, gra powtarzana. Teorię gier zaczęto stosować w naukach politycznych. W roku 1965 Reinhard Selten wprowadził pojęcie punktu pełnej równowagi (subgame perfect equilibrium). Dwa lata później John Harsanyi rozwinął koncepcję gier z informacją kompletną i gier bayesowskich. Wprowadzenie i rozwinięcie pojęcia równowagi uhonorowano w roku 1994 nagrodą Nobla z ekonomii dla Harsanyi ego, Nasha i Seltena. W latach 70-tych teoria gier stosowana była w biologii, głównie dzięki pojęciu strategii ewolucyjnie stabilnych wprowadzonych przez Jaohna Maynarda Smitha. W roku 2005 nagrodę Nobla z ekonomii przyznano Robertowi Aumannowi i Thomasowi Schellingowi za analizę w ramach teorii gier, która może pomóc w rozwiązywaniu konfliktów w handlu i biznesie, a nawet uniknąć wojny. W roku 2007 nagrodę Nobla (też z ekonomii) za zastosowania teorii gier dostali Leonid Hurwicz, Eric S. Maskin, Roger B. Myerson. Podstawowym źródłem na podstawie którego przygotowano kurs jest książka [9]. Stamtąd zaczerpnięto też wiele przykładów i zadań. Opierano się również na [1], [3], [10], [2]. Niektóre przykłady i zadania zaczerpnięto z [4] i [8]. Korzystano też ze źródeł dostępnych w internecie.

4 2. GRY W POSTACI EKSTENSYWNEJ 4 2. Gry w postaci ekstensywnej Najprostsze fakty teorii gier dotyczą chyba tzw. gier w postaci ekstensywnej, czyli gier, w których gracze wykonują swoje ruchy po kolei. Przykładem takiej gry może być dwuosobowa gra w zbieranie kamieni, zwana w literaturze Nim, polegająca na tym, że ze zbioru n kamieni (najczęściej n = 5) dwaj gracze zabierają na zmianę po 1 lub 2 kamienie; przegrywa biorący ostatni kamień. Okazuje się, że gdy n = 5 gracz rozpoczynający może zagwarantować sobie wygraną. Jego strategia zwycięska nakazuje mu w pierwszym ruchu zabrać 1 kamień, a w następnym pozostawić 1 kamień przeciwnikowi - o ile jest to możliwe. Okaże się, że każda taka gra jest zdeterminowana, tzn. jeden z graczy może sobie zagwarantować wygraną (lub remis, jeśli reguły gry go dopuszczają). Taka gra oznacza tutaj grę, która jest skończona (reguły gry dopuszczają tylko skończoną liczbę możliwych przebiegów), gracze wykonują ruchy niejednocześnie i są w pełni informowani o dotychczasowym przebiegu gry, Z sytuacjami takimi rzadko spotykamy się w rzeczywistych zastosowaniach, pojęcie gry w postaci ekstensywnej modyfikuje się więc na różne sposoby (ruchy losowe, niekompletna informacja), my rozważać będziemy jednak model najprostszy. Bardziej życiowych przykładów dostarczają np. procesy negocjacji. Wyobraźmy sobie następującą sytuację. Dwaj właściciele domków położonych 200 m od siebie negocjują lokalizację doprowadzenia wodociągu w ich okolicę. Inwestycji tej każdy z nich przypisuje wartość 300, jednak korzyść ta zmniejszona będzie o 10 (odległość doprowadzenia od domu); trzeba bowiem na własny koszt doprowadzić stamtąd wodę do swojej posesji. Ponadto zakłada się, że ze względu na inflację szacowana korzyść maleje z czasem: jeśli decyzja zapadnie w k-tej rundzie negocjacji, to korzyść zdyskontować należy z czynnikiem δ k 1, gdzie δ = 0, 9. Jakie oferty należy składać, jakie akceptować? 2.1. Niech X będzie zbiorem niepustym. Jeśli h = (y 1,..., y k ) jest ciągiem skończonym o wyrazach w X oraz h = (x 1,..., x n,...) - przeliczalnym, to przez (h, h ) oznaczamy ciąg (y 1,..., y k, x 1,..., x n,...). Niech oznacza ciąg pusty o

5 2. GRY W POSTACI EKSTENSYWNEJ 5 długości 0. Dla danego ciągu przeliczalnego h przez l(h) oznaczamy jego długość. W zbiorze ciągów przeliczalnych wprowadzamy relację częściowego porządku określoną następująco: h h wtedy i tylko wtedy, gdy h = (h, h ) dla pewnego h. Mówimy, że h jest odcinkiem początkowym h. Dopuszczamy h =. Oczywiście h musi być ciągiem skończonym gdy h. Definicja. Zbiór ciągów przeliczalnych o wyrazach w X nazywamy zbiorem historii nad X, o ile (1) H, (2) z tego, że h h H wynika, że h H, (3) jeśli każdy skończony odcinek początkowy historii h o nieskończonej długości należy do H, to h H. Niech H będzie ustalonym zbiorem historii nad X. Interpretować go będziemy jako zbiór wszystkich możliwych przebiegów pewnej gry. Dla h H określamy h = {x X : (h, x) H}. O h = {x X : (h, x) H} myślimy jako o zbiorze ruchów dopuszczalnych po h, tzn. w sytuacji gdy dotychczasowy przebieg gry opisany jest przez h. Zbiorem historii zakończonych nazywamy zbiór Z(H) = {h H : h = }. Definicja. n-osobowa gra w postaci ekstensywnej jest to układ Γ = (H, P, u 1,..., u n ), gdzie H jest zbiorem historii nad pewnym zbiorem X, u i : Z(H) R dla i = 1,..., n oraz P : H \ Z(H) {1,..., n}. Graczy utożsamiamy z liczbami 1,..., n. P nazywamy funkcją gracza, określa ona który z graczy wykonuje ruch po danej historii. u 1,..., u n to funkcje wypłaty przypisujące każdej historii zakończonej układ wypłat dla poszczególnych graczy. Grę nazywamy skończoną, o ile skończony jest zbiór H. Przykład 1. Opisaną powyżej grę Nim n przedstawiamy następująco: Nim n = (H, P, u 1, u 2 ),

6 2. GRY W POSTACI EKSTENSYWNEJ 6 gdzie H składa się z ciągów o wyrazach 1 lub 2, których suma nie przekracza n, P(h) = 1 o ile l(h) jest liczbą parzystą, P(h) = 2 w przeciwnym wypadku, u 1 (h) = 1 gdy l(h) jest liczbą parzystą, u 1 (h) = 1 w przeciwnym wypadku. Strategia gracza jest to instrukcja zachowania w każdej sytuacji, która może zaistnieć w grze. Niech Γ = (H, P, u 1,..., u n ), będzie n-osobową grą w postaci ekstensywnej. Przykład 2. Negocjacje dotyczące lokalizacji doprowadzenia wody można modelować za pomocą następujacej gry w postaci ekstensywnej. zbiór ruchów X = [0, 200] {A, R}. Element x [0, 200] odpowiada propozycji zlokalizowania doprowadzenia wody w odległości x metrów od domku B i 200 x od C. A (odp. R) oznacza akceptację (odp. odrzucenie) propozycji. Zbiór historii składa się ze wszystkich ciągów jednej z następujących postaci: (x (1), R, x (2), R,..., R, x (k), A), (x (1), R, x (2), R,..., R, x (k), R,...), i wszystkich ich odcinków początkowych, gdzie x (j) [0, 200]. Kolejność wykonywania ruchów jest następująca: B składa propozycję, C akceptuje ją lub odrzuca, jeśli odrzuca - składa własną ofertę; B akceptuje lub odrzuca... Formalnie, P(h) = B gdy l(h) daje resztę 0 lub 1 przy dzieleniu przez 4, P(h) = C w przeciwnym wypadku. Funkcje wypłaty: jeśli h = (x (1), R, x (2), R,..., R, x (k), A), to u B (h) = δ k 1 (300 10x (k) ), u C (h) = δ k 1 (100+10x (k) ). Ponadto u B (h) = u C (h) = 0 dla nieskończonych historii h. Definicja. Niech H i = P 1 (i). Strategią gracza i w grze Γ nazywamy dowolną funkcję σ : H i X

7 2. GRY W POSTACI EKSTENSYWNEJ 7 taką, że σ(h) h dla dowolnej h H i. Zbiór wszystkich strategii gracza i w grze Γ oznaczamy S i (Γ). Historię h nazywamy zgodną ze strategią σ gracza i, o ile dla dowolnej h h takiej, że P(h ) = i zachodzi (h, σ(h )) h. Lemat. Dla dowolnego układu σ = (σ 1,..., σ n ) graczy 1,..., n w grze Γ istnieje dokładnie jedna historia zakończona zgodna z każdą ze strategii σ 1,..., σ n. Taką strategię nazywamy wynikiem stosowania układu σ i oznaczamy h σ. Używając tego przyporządkowania możemy zdefiniować funkcje wypłaty na zbiorze układów strategii, tj. określamy funkcje wzorem u i (σ) = u i (h σ ), i = 1,..., n. u i : S 1 (Γ)... S n (Γ) R 2.2. Rozważmy teraz klasę gier WPR składającą się ze skończonych gier dwuosobowych w postaci ekstensywnej Γ = (H, P, u 1, u 2 ) takich, że u 1 = u 2 oraz wartości u i należących do zbioru { 1, 0, 1}. Strategię σ i gracza i w takiej grze nazywamy zwycięską, o ile u i (h) 0 dla dowolnej historii zakończonej h zgodnej z σ i. Oznacza to, że stosując strategię σ i gracz i może zagwarantować sobie wygraną lub remis. Twierdzenie (Zermelo). W każdej grze z klasy WPR jeden z graczy posiada strategię zwycięską. Dowód zamieszczamy w Do dowodu tego twierdzenia przydatne będzie pojęcie podgry. Niech Γ = (H, P, u 1,..., u n ) oraz f H. Zbiór ciągów h takich, (f, h ) H oznaczmy przez H f oraz określmy funkcję ι f : H f H, h (f, h ). Podgrą Γ następującą po f nazywamy grę gdzie P f = P ι f, u f i = u i ι f. Γ f = (H f, P f, u f 1,..., u f n),

8 2. GRY W POSTACI EKSTENSYWNEJ 8 Jeśli σ i jest strategią gracza i w grze Γ, to σ f i = σ i ι f jest strategią gracza i w grze Γ f Dowód twierdzenia Zermela. Indukcja na H. Jeśli H = 1 (czyli H = { }, w grze nic się nie dzieje), to teza jest oczywista. Załóżmy teraz, że H > 1 i niech = {x 1,..., x t }. Możemy założyć, że P( ) = 1. Niech W i oznacza zbiór tych gier WPR, w których gracz i ma strategię zwycięską. Jeśli Γ xj W 1 dla pewnego j, to zwycięską dla 1 jest dowolna strategia σ 1 taka, że σ 1 ( ) = x j oraz σ x j 1 jest strategią zwycięską dla 1 w Γ xj. Wtedy Γ W 1. Jeśli zaś Γ xj W 2 dla dowolnego j = 1,..., t, to dowolna strategia σ 2 jest zwycięska dla 2 w Γ, o ile σ x j 2 jest zwycięska dla 2 w Γ xj dla dowolnego j. Wtedy Γ W 2. Uwaga. (1) Założenie skończoności gry jest potrzebne. Przykład niezdeterminowanej gry nieskończonej niełatwo wymyślić. (2) Oczywiście gry niedopuszczające remisu (u i (h) 0 dla dowolnego h) nie mogą jednocześnie należeć do W 1 i do W 2. Inne gry mogą, przykładem jest gra w kółko i krzyżyk. (3) Dowód twierdzenia jest konstruktywny, jednak w przypadku ciekawszych gier złożoność obliczeniowa problemu jest tak wielka, że jest on konstruktywny jedynie w teorii. Twierdzenie stosuje się bowiem również np. do gry w szachy, odpowiednio zmodyfikowanej tak, by była grą skończoną. Można na przykład przyjąć regułę, że jeśli na szachownicy po raz trzeci pojawia się ta sama konfiguracja, to gra kończy się remisem Równowaga w grach ekstensywnych. Niech Γ = (H, P, u 1,..., u n ) będzie grą w postaci ekstensywnej. Układ σ = (σ 1,..., σ n ) strategii w grze Γ jest punktem równowagi tej gry, jeśli żadnemu z graczy nie opłaca się odstąpić od swojej strategii przy założeniu, że nie uczynią tego pozostali. Formalnie: Definicja. Układ σ = (σ 1,..., σ n ) strategii graczy 1,..., n odpowiednio jest punktem równowagi gry Γ, gdy dla dowolnej strategii σ i gracza i zachodzi nierówność u i (σ i ) u i (σ i, σ i ). Zbiór punktów równowagi gry Γ oznaczamy Eq(Γ) Okazuje się, że lepiej

9 2. GRY W POSTACI EKSTENSYWNEJ 9 sprawdza się pewna modyfikacja tego pojęcia. Definicja. Układ σ = (σ 1,..., σ n ) strategii graczy 1,..., n odpowiednio jest punktem pełnej równowagi (subgame perfect equilibrium) gry Γ, o ile dla dowolnej historii h H indukowany układ σ h jest punktem równowagi Γ h. Zbiór punktów pełnej równowagi gry Γ oznaczamy SPE(Γ). Mówimy, że układ σ = (σ 1,..., σ n ) strategii w grze Γ ma własność pojedynczego odchylenia (one deviation property), o ile dla dowolnego i i dowolnej strategii σ i gracza i oraz historii h takiej, że σ i(h ) = σ(h ) dla każdej historii h takiej, że h h zachodzi warunek: u h i (σh ) u h i ((σh i, σ h i )). Jest oczywiste, że punkt pełnej równowagi ma własność pojedynczego odchylenia. Lemat. Niech Γ będzie grą skończoną. Układ strategii σ = (σ 1,..., σ n ) jest punktem pełnej równowagi gry Γ wtedy i tylko wtedy, gdy ma własność pojedynczego odchylenia. Dowód. Oczywiście wystarczy pokazać, że jest to warunek wystarczający. Załóżmy, że σ ma własność pojedynczego odchylenia. Ponieważ własność ta dziedziczona jest na indukowane układy strategii w podgrach, więc wystarczy pokazać, że σ jest punktem równowagi Γ. Załóżmy, że tak nie jest i niech σ i będzie strategią gracza i taką, że u i (σ) < u i (σ i, σ i ). Mówimy wtedy, że σ i jest korzystnym odchyleniem od σ i względem σ i. Wybierzmy σ i tak, by liczba historii h takich, że σ i (h) σ i(h) jest minimalna. Niech h będzie najdłuższą z tych historii. Określamy nową strategię σ i gracza i wzorem σ i (h) = { σ i (h), h h, σ i (h), h = h. Rozważmy dwa przypadki: 1. h h σ, tzn. h nie jest zgodna z σ, gdzie σ = (σ i, σ i ). Wtedy wyniki stosowania układów (σ i, σ i ) i (σ i, σ i) są równe, zatem σ i jest także korzystnym odchyleniem od σ i względem σ i, co przeczy wyborowi σ i. 2. h h σ. Z warunku pojedynczego odchylenia wynika, że u h i (σ h i, h σ i ) = u h i (σ h ) u h i (σ h i, σ h i ).

10 2. GRY W POSTACI EKSTENSYWNEJ 10 Z drugiej strony, ponieważ h jest zgodna zarówno z σ i jak i z σ i, to oraz Stąd u i (σ i, σ i ) = uh i (σ h i, h σ i ) u i (σ i, σ i) = u h i (σ h i, σ h i ), u i (σ i, σ i ) u i(σ i, σ i ) > u i(σ), zatem σ i jest korzystnym odchyleniem od σ, co przeczy wyborowi σ. Lemat powyższy można też udowodnić w nieco ogólniejszej wersji. Na przykład, zamiast skończoności gry wystarczy zakładać, że gra ma skończony horyzont, tzn. nie zawiera historii nieskończonej długości. Dowód w takim przypadku przebiega jak wyżej, po uprzednim udowodnieniu istnienia korzystnego odchylenia od σ i różniącego się od σ i tylko dla skończenie wielu historii. Założenia o skończoności horyzontu nie można już opuścić, można je jedynie osłabiać, np. założyć, że istnieją liczby a 1,..., a n takie, że u i (h) = a i dla dowolnej historii h nieskończonej długości oraz a i u i (h) dla dowolnej historii i dowolnego i = 1,..., n. Założenie to oznacza, że historie nieskończonej długości nie są konkurencyjne. Taka wersja lematu o pojedynczym odchyleniu znajduje zastosowanie np. w teorii gier targu z naprzemiennymi ofertami. Twierdzenie. Załóżmy, że Γ jest grą skończoną. Wtedy istnieje punkt pełnej równowagi w Γ. Dowód. Niech l(γ) będzie maksymalną długością historii w Γ. Przez indukcję na l(γ(h)) skonstruujemy dla dowolnej historii h H element R(h) Z(H) oraz - jeśli h / Z(H) - element x h h. Jeśli l(γ(h)) = 0, to przyjmujemy R h = h. Załóżmy, że dla historii h takich, że l(h) k elementy R(h) i x h są zdefiniowane i załóżmy, że l(γ(h)) = k + 1. Wtedy l(γ(h )) k dla dowolnej historii postaci h = (h, x), x h. Załóżmy, że P(h) = i. Niech x h będzie elementem h takim, że u i (R(h, x h )) = max x h u i(r(h, x)) oraz przyjmijmy R(h) = R(h, x h ). Definiujemy teraz strategię σ j gracza j wzorem: σ j (h) = x h dla h H j.

11 2. GRY W POSTACI EKSTENSYWNEJ 11 Wykażemy, że σ = (σ 1,..., σ n ) ma własność pojedynczego odchylenia, co na mocy powyższego lematu wystarczy do dowodu, że jest to pełny punkt równowagi. W tym celu najpierw zauważmy, że R(h) jest wynikiem stosowania układu σ h w grze Γ h, dla dowolnej historii h. Łatwo to wykazać przez indukcję na l(γ(h)). Niech teraz σ i będzie strategią gracza i oraz niech h będzie historią spełniającą warunek σ i(h ) = σ i (h ) dla każdej historii h takiej, że h h. Bez straty ogólności możemy założyć, że P(h) = i (w przeciwnym wypadku po prostu σi h = σ i h). Oznaczmy σ i (h) = x. Wtedy u h i (σh i, σ h i ) = u i(r(h, x)) u i (R(h, x h )) = u h i (σh ). Ostatnia nierówność wynika z wyboru x h = σ i (h). Dowód jest zakończony Gry targu z naprzemiennymi ofertami. Uogólniając przykład dotyczący lokalizacji doprowadzenia wody dochodzimy do wprowadzonych przez A. Rubinsteina gier targu z naprzemiennymi ofertami. Zakładamy, że gracze 1 i 2 negocjują wybór elementu ze zbioru X = X ψ = {(x 1, x 2 ) R 2 : x 1 0, x 2 0, x 2 ψ(x 1 )}, gdzie ψ : [0, b 1 ] R jest pewną ustaloną funkcją ciągłą i malejącą taką, że ψ(b 1 ) = 0. Ustalmy też czynnik dyskontujący δ (0, 1). Określamy grę Γ ψ,δ = (H, P, u 1, u 2 ), gdzie Zbiór historii składa się ze wszystkich ciągów jednej z następujących postaci: (p (1), R, p (2), R,..., R, p (k), A), (p (1), R, p (2), R,..., R, p (k), R,...), i wszystkich ich odcinków początkowych, gdzie p (j) X ψ. Kolejność wykonywania ruchów jest następująca: gracz 1 składa propozycję, gracz 2 akceptuje ją lub odrzuca, jeśli odrzuca - składa własną ofertę; gracz 1 akceptuje lub odrzuca... Formalnie, P(h) = B gdy l(h) daje resztę 0 lub 1 przy dzieleniu przez 4, P(h) = C w przeciwnym wypadku.

12 3. GRY W POSTACI STRATEGICZNEJ 12 Funkcje wypłaty: jeśli h = (p (1), R, p (2), R,...,R, p (k), A), to u 1 (h) = δ k 1 (x (k) ), u 2 (h) = δ k 1 (y (k) ), gdzie p (k) = (x (k), y (k) ). Ponadto u 1 (h) = u 2 (h) = 0 dla nieskończonych historii h. Twierdzenie (A. Rubinstein.) Załóżmy, że funkcja ψ jest dwukrotnie różniczkowalna w (0, b 1 ) i wklęsła, tzn. ψ (x) < 0 dla x (0, b 1 ). Wtedy (1) Istnieje dokładnie jedna (zależna od δ) para (x 1, x 2) [0, b 1 ] taka, że δψ(x 2 ) = ψ(x 1 ) oraz δx 1 = x 2. (2) Gra targu Γ ψ,δ ma punkty pełnej równowagi. Dokładniej, para strategii (σ 1, σ 2 ) jest punktem pełnej równowagi tej gry wtedy i tylko wtedy, gdy 1. σ 1 (p (1),..., R) = (x 1, ψ(x 1 )) σ 1 (p (1),..., p (k) ) = A gdy x (k) > x 2 σ 1 (p (1),..., p (k) ) = R gdy x (k) < x 2, 2. σ 2 (p (1),..., R) = (x 2, ψ(x 2)) σ 2 (p (1),..., p (k) ) = A gdy y (k) > ψ(x 1 ) σ 1 (p (1),..., p (k) ) = R gdy y (k) < ψ(x 1 ). Zauważmy, że punkt pełnej równowagi nie jest wyznaczony całkiem jednoznacznie - nie jest w pełni określone zachowanie graczy w sytuacjach x (k) = x 2, y (k) = ψ(x 1 ). 3. Gry w postaci strategicznej Definicja 3.1. n-osobową grą w postaci strategicznej nazywamy układ G = (S 1,..., S n, u 1,..., u n ), gdzie S 1,..., S n są niepustymi zbiorami, zwanymi zbiorami strategii graczy 1,..., n odpowiednio, zaś u i : S 1... S n R, i = 1,..., n są funkcjami zwanymi funkcjami wypłaty poszczególnych graczy. Grę G nazywamy skończoną, o ile wszystkie S 1,..., S n są skończone. Tak określona gra jest to model sytuacji, w której gracze 1,..., n wykonują jednocześnie ruch - wybierają element z odpowiedniego zbioru S i. Następnie

13 3. GRY W POSTACI STRATEGICZNEJ 13 każdy z nich otrzymuje wypłatę zależną od ruchów wykonanych przez wszystkich graczy. Wartości wypłat opisane są przez funkcje u i. Powiemy, że gry G = (S 1,..., S n, u 1,..., u n ) i G = (S 1,..., S n, u 1,..., u n) są izomorficzne, o ile istnieją bijekcje φ i : S i S i takie, że u i (φ 1(s 1 ),..., φ n (s n )) = u i (s 1,..., s n ), dla dowolnych s 1 S 1,...,s n S n, i = 1,..., n. Używać będziemy następujących oznaczeń. Niech S = S 1... S n. Dla elementu s S przez s i oznaczamy i-tą współrzędną s, czyli s = (s 1,..., s n ). Ponadto niech S i = S 1... S i 1 S i+1... S n oraz s i = (s 1,..., s i 1, s i+1,..., s n ) S 1. Dla danego elementu t S i przez (t, s i ) lub (s i, t) oznaczamy (s 1,..., s i 1, t, s i+1,..., s n ) S. Definicja 3.2. (1) Strategia s i S i jest najlepszą odpowiedzią na układ s i S i, o ile dla dowolnej t i S i zachodzi nierówność u i (s i, s i ) u i (t i, s i ). (2) Układ s S jest punktem równowagi G, o ile s i jest najlepszą odpowiedzią na s i dla dowolnego i = 1,...,n. Inaczej: gdy dla dowolnego i = 1,..., n i dowolnej strategii s i S i zachodzi nierówność u i (s ) u i (s i, s i). (3) Strategia s i S i dominuje strategię s i S i, o ile dla dowolnego układu t 1 S i zachodzi nierówność u i (s i, t i ) > u i (s i, t i ). (4) Strategia s i S i słabo dominuje strategię s i S i, o ile dla dowolnego układu t 1 S i zachodzi nierówność u i (s i, t i ) u i (s i, t i ) oraz istnieje układ t i taki, że nierówność jest ostra. Przypuśćmy, że G = (S 1, S 2, u 1, u 2 ) jest dwuosobową grą w postaci strategicznej. Załóżmy, że dla każdej strategii s 1 S 1 gracza 1 istnieje dokładnie jedna najlepsza odpowiedź gracza 2, oznaczmy ją r 2 (s 1 ). W ten sposób określić

14 3. GRY W POSTACI STRATEGICZNEJ 14 możemy tzw. funkcję reakcji gracza 2 r 2 : S 1 S 2. Załóżmy także, że istnieje podobna funkcja reakcji r 1 : S 2 S 1 gracza 1. W tej sytuacji para (s 1, s 2) jest punktem równowagi gry G wtedy i tylko wtedy, gdy r 2 (s 1) = s 2 i r 1 (s 2) = s 1. Znalezienie punktu równowagi sprowadza się zatem do rozwiązania równania r 2 (r 1 (s 2 )) = s 2 czyli do znalezienia punktu stałego funkcji r 2 r 1 : S 2 S 2. Problem w tym, że na ogół funkcje reakcji nie są dobrze zdefiniowane, niemniej idea powiązania punktów równowagi z punktami stałymi pewnych odwzorowań jest w teorii gier bardzo ważna. Z każdą grą w postaci ekstensywnej Γ stowarzyszyć możemy jej postać strategiczną, czyli grę w postaci strategicznej S(Γ) = (S 1 (Γ),..., S n (Γ), u 1,..., u n ), gdzie S(Γ) jest zbiorem wszystkich strategii gracza i w grze Γ oraz u i (σ) = u i (h σ ) dla i = 1,..., n i dowolnego σ S 1 (Γ)... S n (Γ), zob Przykład - zadanie. Znaleźć funkcje reakcji oraz punkty równowagi gry G = (S 1, S 2, u 1, u 2 ), gdzie S 1 = S 2 = [0, 1] oraz u 1 (x, y) = x 2 + 2xy + 6, u 2 (x, y) = y 2 + 4x 2 y. Dwuosobową grę skończoną wygodnie jest opisywać przy pomocy tabelki, w której ruchy gracza 1 odpowiadają wierszom, ruchy gracza 2 - kolumnom, zaś w polu na przecięciu danego wiersza i danej kolumny znajduje się para liczb - wartości funkcji wypłaty poszczególnych graczy. Przykłady. 1. Dylemat więźnia. L Z L 3,3 0,5 Z 5,0 1,1 Strategia Z dominuje L. Para (Z, Z) jest jedynym punktem równowagi tej gry. 2. BoS B S B 2,1 0,0 S 0,0 1,2

15 3. GRY W POSTACI STRATEGICZNEJ 15 Dominacja nie występuje; istnieją dwa punkty równowagi: (B, B), (S, S). 3. Gra bez punktu równowagi: a b a 2,1 0,3 b 1,4 1,2 Tego typu gry nazywa się także grami bimacierzowymi, zob. 3.3 poniżej. Ważnymi przykładami gier są gry opisujące zagadnienie oligopolu. Załóżmy, że na rynku funkcjonuje n producentów jednego towaru. W danym momencie każdy z nich ustala wielkość produkcji. Zakładamy, że całość wyprodukowanego towaru jest sprzedawana na rynku po cenie p(q) zależnej od podaży q. Wyprodukowanie q i jednostek towaru wiąże się dla producenta o numerze i z kosztem c i (q i ). Przyjmujemy, że zbiór możliwych poziomów produkcji i-tego producenta jest przedziałem S i = [a i, b i ]. Sytuację tę możemy modelować jako grę G = (S 1,..., S n, u 1,..., u n ), gdzie funkcja wypłaty - dochodu gracza i wyraża się wzorem u i (q 1,..., q n ) = q i p(q q n ) c i (q i ). Przykład - zadanie. Rozważmy duopol (tzn. oligopol dla n = 2) określony przez następujące dane: S 1 = S 2 = [0, 1], p(q) = 2 q, c 1 (q) = c 2 (q) = q. Co doradzić graczom? Czy istnieją funkcje reakcji, punkty równowagi? 3.3. Niech G = (S 1,..., S n, u 1,..., u n ) będzie n-osobową grą skończoną. Dla skończonego zbioru T oznaczmy T = {f : T [0, 1] : t T f(t) = 1}. Utożsamiać będziemy T z podzbiorem T w naturalny sposób. Mieszanym rozszerzeniem gry skończonej G nazywamy grę G = ( S 1,..., S n, ũ 1,..., ũ n ) gdzie ũ i : S 1... S n R dana jest wzorem ũ i (f 1,..., f n ) = f 1 (s 1 )...f n (s n ) (s 1,...,s n) S

16 3. GRY W POSTACI STRATEGICZNEJ 16 dla i = 1,..., n. Na ogół traktujemy S i jako podzbiór S i utożsamiając s S i z funkcją δ s : S i R taką, że δ s (t) = 0 gdy s t oraz δ s (s) = 1. Wygodna jest też następująca notacja: element f S i zapisujemy jako formalną kombinację wypukłą s S i f(s)s. Uwaga. ũ i jest funkcją liniową ze względu na każdą zmienną osobno. Wynika z tego, że dla dowolnych i, j = 1,..., n, f j S j zachodzi równość ponieważ S j jest powłoką wypukłą S j. max g S j ũ i (f j, g) = max s j S j ũ i (f j, s j ), Elementy S i nazywamy strategiami mieszanymi gracza i, zaś elementy S i S i - jego strategiami czystymi. Nośnikiem strategii f i S i nazywamy zbiór supp(f i ) = {s S i : f i (s) > 0}. Łatwo zauważyć, że dla danej macierzy A mieszane rozszerzenie gry g(a) izomorficzne jest z grą G(A). Wygodnie jest wprowadzić pojęcie gry bimacierzowej. Para macierzy A, B rozmiaru m n o współczynnikach rzeczywistych wyznacza grę dwuosobową g(a, B) = (S 1, S 2, u 1, u 2 ), gdzie S 1 = {1,..., m}, S 2 = {1,..., n}, u 1 (i, j) = A ij, u 2 (i, j) = B ij. Jej mieszane rozszerzenie oznaczamy G(A, B) i utożsamiamy z grą ( n, m, ξ A, ξ B ), gdzie k = {(x 1,..., x k ) R k + : k i=1 x i = 1} oraz ξ A (x, y) = xay T, ξ B (x, y) = xby T. Twierdzenie. (J. Nash). Mieszane rozszerzenie gry skończonej posiada punkt równowagi Twierdzenie to jest wnioskiem z ogólniejszego faktu. Twierdzenie. Przypuśćmy, że G = (S 1,..., S n, u 1,..., u n ) jest grą spełniającą następujące warunki. (a) S i jest zwartym i wypukłym podzbiorem przestrzeni euklidesowej R n i dla i = 1,..., n, (b) funkcje u i są ciągłe,

17 3. GRY W POSTACI STRATEGICZNEJ 17 (c) funkcja u i jest wklęsła ze względu na i-tą zmienną dla i = 1,..., n. Wtedy G ma punkt równowagi. Dowód. Niech S = S 1... S n. Określamy funkcję F : S S R wzorem F(s, t) = n i=1 u i(s, (s i, t i )). Jest to odwzorowanie ciągłe, wklęsłe ze względu na druga zmienną. Lemat. s jest punktem równowagi G wtedy i tylko wtedy, gdy F(s, s ) = max t S F(s, t). Dowód lematu. Przypuśćmy, że s jest punktem równowagi. niech t S. Wtedy dla każdego i zachodzi nierówność u i (s ) u i (s i, t i). Sumując te nierówności otrzymujemy F(s, s ) F(s, t). Implikację w druga stronę pokazujemy korzystając z nierówności F(s, s ) F(s, (s i, t i)). Załóżmy, że gra nie ma punktu równowagi, co na mocy lematu równoważne jest temu, że dla dowolnego s S istnieje t S takie, że F(s, s) < F(s, t). Niech U t oznacza zbiór {s S : F(s, s) < F(s, t)}. Z naszego założenia wynika, że S = t S U t. Zbiór S jest zwarty więc jest sumą skończenie wielu zbiorów U t, niech S = U t1... U tm dla pewnych t 1,..., t m S. Dla j = 1,..., m niech f j : S R będzie funkcją określoną wzorem f j (s) = max{0, F(t j, s) F(t j, t j )}. Są to funkcje ciągłe. Niech f = f f m. Funkcja f przyjmuje wartości dodatnie. Z wypukłości zbioru S wynika, że odwzorowanie φ : S S dane wzorem t m j=1 f j (t) f(t) t j

18 3. GRY W POSTACI STRATEGICZNEJ 18 jest dobrze określone. Ponieważ jest ciągłe, ma punkt stały na mocy twierdzenia Brouwera 1. Niech φ(s ) = s. Wtedy korzystając z wklęsłości F ze względu na drugą zmienną otrzymujemy F(s, s ) = F(s, φ(s )) = F(s, m j=1 f j (s ) f(s ) t j) m j=1 f j (s ) f(s ) F(s, t j ). Z definicji funkcji f j wynika, że współczynniki niezerowe występują w powyższej sumie tylko przy składnikach F(s, t j ) większych od F(s, s ). Ale to oznacza, że prawa strona tej nierówności jest większa od F(s, s ), co prowadzi do sprzeczności. Twierdzenie Nasha otrzymujemy jako natychmiastowy wniosek z powyższego twierdzenia W pewnych sytuacjach do poszukiwania punktów równowagi mieszanego rozszerzenia użyć można następującego lematu. Niech G = (S 1,..., S n, u 1,..., u n ) będzie grą skończoną a G jej mieszanym rozszerzeniem. Nośnikiem strategii f S i nazywamy zbiór supp(f) = {s S i : f(s) > 0}. Lemat. Niech f = (f 1,..., f n ) S 1... S n. Następujące warunki są równoważne: (a) f jest punktem równowagi G. (b) Dla dowolnego i dowolny element nośnika strategii f i jest najlepszą odpowiedzią na f i. Dowód. (a) (b) Przypuśćmy, że s supp(f i ) oraz ũ i (t, f i ) > ũ i (s, f i ) dla pewnego s S i. Określamy f i = f i f(s)s + f(s)t. Wtedy f i S i oraz ũ i (f i, f i) = ũ i (f) + f(s)(ũ i (t, f i ) ũ i (s, f i )) > ũ i (f), co przeczy założeniu, że f jest punktem równowagi G. (b) (a) Zakładając (b) stwierdzamy, że ũ i (f i, f i ) = max s S i ũ i (s, f i ) = max g S i ũ i (g, f i ) 1 Twierdzenie to mówi, że jeśli F : K K jest ciągłym przekształceniem zwartego i wypukłego podzbioru K przestrzeni euklidesowej, to f ma punkt stały.

19 3. GRY W POSTACI STRATEGICZNEJ 19 dla dowolnego i. Stąd f jest punktem równowagi. Wniosek. Jeśli f jest punktem równowagi oraz s, t supp(f i ), to ũ i (s, f i ) = ũ i (t, f i ). Przykład. Dylemat kierowcy: Dwa pojazdy jadące naprzeciwko znalazły się po dwóch stronach zwężenia jezdni. Ktoś musi ustąpić. Każdy ma do wyboru dwie strategie: G (jechać), i W (czekać). Niech e > 0 będzie czasem oczekiwania na decyzję w wypadku, gdy obaj zamierzają się nawzajem przepuścić, d > 0 - czas zużyty na wycofanie pojazdu ze środka zwężenia, t i - czas przejazdu przez zwężenie pojazdu i, i = 1, 2. Zakładamy, że: e < d, t 1, t 2 < 2d. Sytuację tę opisuje tabelka: G W G d t 2 2, d t 1 2 0, t 1 W t 2, 0 e t 2 2, e t 1 2 Jeśli np. obaj naraz ruszą (G,G), to jeden z nich będzie się musiał wycofać ze środka zwężenia. Przyjmujemy, że w drodze losowania rozstrzyga się który. Obaj stracą czas d; wartość d+ t 2 2 jest średnią arytmetyczną wartości d (strata w przypadku, gdy wycofuje się 2) i d + t 2 (gdy wycofuje się 1). Można więc interpretować to jako oczekiwaną wartość straty poniesionej przez gracza 1 w przypadku wybrania przez obu strategii G. Punktami równowagi mieszanego rozszerzenia tej gry są: gdzie (G, W), (W, G), θ 1 G + (1 θ 1 )W, θ 2 G + (1 θ 2 )W, θ i = e + t i 2 d + e. Przykład - zadanie Zbadać zbiór punktów równowagi mieszanego rozszerzenia gry zadanej przy pomocy tabelki (Hawk-Dove): H D H r c, r c 2r, 0 D 0, 2r w zależności od r, c > 0. 1 r, 1 r Równowaga i strategie dominowane. Niech G = (S 1,..., S n, u 1,..., u n ) będzie grą w postaci strategicznej. Powiemy, że gra H = (T 1,..., T n, v 1,..., v n )

20 3. GRY W POSTACI STRATEGICZNEJ 20 powstała z G przez eliminację strategii dominowanych, o ile T i S i, i = 1,..., n, v i jest ograniczeniem u i oraz każda strategia ze zbioru S i \ T i jest dominowana w grze G dla i = 1,..., n. Dodatkowo zakładać będziemy, że G H. Niech Eq(G) oznacza zbiór punktów równowagi gry G. Twierdzenie. Przypuśćmy, że H powstaje z G przez eliminację strategii dominowanych. (a) Eq(G) Eq(H) (b) Jeśli dla dowolnego i oraz układu s i S i istnieje najlepsza odpowiedź gracza i na s i, to Eq(G) = Eq(H). (c) Jeśli G jest grą skończoną, to Eq( G) = Eq( H). Zauważmy, że warunek w (b) spełniony jest automatycznie, jeśli zbiory S i są zwarte oraz funkcje wypłaty ciągłe, np. w przypadku gier skończonych lub ich mieszanych rozszerzeń. Dowód. Zauważmy, że strategia dominowana nie jest najlepszą odpowiedzią na żaden układ strategii. Stąd jeśli s = (s 1,..., s n ) Eq(G), to s i nie należą do zbiorów S i \T i, bo te składają się ze strategii dominowanych. Zatem s T 1... T n i oczywiście s Eq(H); udowodniliśmy (a). (b) Przypuśćmy, że s = (s 1,..., s n ) Eq(H). Każda najlepsza odpowiedź na s i w grze G należy do T i, bo nie jest dominowana. Stąd s i jest najlepszą odpowiedzią na s i w grze G, nie tylko w H. Wnioskujemy, że s = (s 1,..., s n ) Eq(G). (c) Wynika z lematu 3.3 i znów z faktu, że najlepsza odpowiedź na dowolny układ strategii należy do T i. Usunięcie strategii dominowanych nie zmienia więc zbioru punktów równowagi. Można w pewnych sytuacjach uprościć tą metodą grę. Proces ten można iterować. Ciągiem eliminacyjnym dla gry G = (S 1,..., S n, u 1,..., u n ) nazywamy ciąg gier G = G 0, G 1, G 2,... o własnościach: 1. G i+1 powstaje z G i przez eliminację strategii dominowanych lub G i+1 = G i dla i Jeśli G i+1 = G i, to G j+1 = G j dla wszystkich j i. Stosować będziemy oznaczenia: G i = (S i 1,..., S i n, u 1,..., u n ); użycie tych samych oznaczeń dla u i i jej ograniczeń nie prowadzi do nieporozumień.

21 3. GRY W POSTACI STRATEGICZNEJ 21 Jeśli zbiory Si = m=1 Sm i, i = 1,..., n, są niepuste, to określamy grę G, zwaną wynikiem ciągu eliminacyjnego (G m ) m, w której zbiorami strategii są Si, i = 1,..., n zaś funkcje wypłaty są ograniczeniami u i. Zauważmy, że w przypadku skończonej gry G gra G jest zawsze określona. Zwróćmy też uwagę, że G zależy od ciągu eliminacyjnego w ogólnej sytuacji. Poniżej (5.5) pokażemy, że przy pewnym założeniu maksymalności ciągu eliminacyjnego jego wynik zależy już tylko od wyjściowej gry G. Tymczasem zanotować możemy Wniosek. Jeśli G jest grą skończoną i G wynikiem ciągu eliminacyjnego gry G, to Eq( G) = Eq( G ). Szczególnie łatwe są gry, w których eliminując strategie dominowane doprowadzić można do jednoelementowych zbiorów strategii - gry takie mają jedyny punkt równowagi, który można znaleźć efektywnie i znaleźć argumentację skłaniającą graczy do używania tworzących go strategii (argumentacja: nie użyję strategii dominowanych, bo to nieopłacalne; przeciwnik wie, że jestem racjonalny, wie zatem, że nie użyję więc strategii dominowanych...). W tej sytuacji mówimy, że gra jest rozwiązalna przez iterowaną eliminację strategii dominowanych. 2. Przykład 1. a b c e 8,3 6,4 15,0 f 9,1 5,2 6,3 g 3,2 4,3 5,4 h 2,66 3,10 4,8 Kolejność eliminacji: 1. g (dominowana przez f) 2. h (dominowana przez f) 3. a (dominowana przez b) 4. f (dominowana przez e) 5. c (dominowana przez b) Jedynym punktem równowagi jest (e,b). Przykład 2. 2 Poszukiwanie punktów równowagi nazywa się niekiedy rozwiązywaniem gry.

22 3. GRY W POSTACI STRATEGICZNEJ 22 a b c e 8,3 6,4 15,0 f 9,1 7,2 6,3 g 3,2 4,3 5,4 h 2,66 3,10 4,8 W tym przykładzie nie możemy wyeliminować f (krok 4.) Wynikiem ciągu eliminacji jest gra opisaną przez tabelkę: b c e 6,4 15,0 f 7,2 6,3 Ta gra nie ma punktów równowagi, jej mieszane rozszerzenie (a co za tym idzie także mieszane rozszerzenie gry wyjściowej) ma jedyny punkt równowagi ( 1b + 4c, 9 f). Można znaleźć go metodą opisaną w Przykład 3. Rozważmy duopol, w którym dwie firmy wybierają poziom produkcji z przedziału [0, 1]. Funkcja ceny p wyraża się wzorem p(q) = 2 q, gdzie q oznacza podaż. Koszt produkcji dla obu firm opisany jest przez tę samą funkcję c(q i ) = q i. Rozważamy zatem grę G = (S 1, S 2, u 1, u 2 ), w której S 1 = S 2 = [0, 1] oraz u i (q 1, q 2 ) = (2 q 1 q 2 )q i q i = (1 q 1 q 2 )q i. Niech dane będą ciągi (a n ), (b n ) określone rekurencyjnie a 0 = 0, b 0 = 1, a n+1 = (1 b n )/2, b n+1 = (1 a n )/2. Można pokazać, że (a n ) jest niemalejący, (b n ) nierosnący oraz ich wspólna granica równa jest 1. 3 Niech G m = (S1 m, S2 m, u 1, u 2 ), gdzie Si m = [a m, b m ], i = 1, 2. Wtedy (G m ) m jest ciągiem eliminacyjnym dla G oraz Si = { 1 } dla i = 1, 2. 3 Stąd gra G ma jedyny punkt równowagi ( 1, 1 ). 3 3 b) Rozważmy duopol, w którym firmy wybierają strategie ze zbioru [a n, b n ], oraz p(q) = 2 q, c 1 (q) = c 2 (q) = q. Wykazać, że strategie ze zbioru [a n, b n ] \ [a n+1, b n+1 ] są dominowane. 3.7 Eliminowanie strategii słabo dominowanych. Z punktu widzenia teoretycznego eliminowanie strategii słabo dominowanych nie ma tak dobrych własności jak opisane powyżej. Na przykład można zgubić punkt równowagi: gra

23 3. GRY W POSTACI STRATEGICZNEJ 23 d e f a 1,3 1,3 2,1 b 0,1 0,2 2,2 ma jedyny punkt równowagi (b, f) ale strategia b jest c 7,0 7,1 0,3 słabo dominowana przez a. (Zadanie: opisać punkty równowagi mieszanego rozszerzenia tej gry). Ponadto wynik iterowanej eliminacji strategii słabo dominowanych może zależeć od kolejności eliminacji, nawet przy odpowiednim założeniu maksymalności ciągu eliminacyjnego. Na przykład w grze L R U 3,1 2,0 M 4,0 1,1 D 4,4 2,4 można najpierw wyeliminować U (słabo dominowaną przez D), następnie L (przez R) i wreszcie M (przez D). Zostaje jedna strategia dla każdego gracza: D i R odpowiednio. Można jednak najpierw usunąć M (słabo dominowaną przez D), następnie R i na końcu U. Zostają strategie D i L. Jednak eliminacja strategii słabo dominowanej jest dobrze uzasadnioną operacją gracza planującego ruch: z dwóch strategii, z których pierwsza przynosi w każdej sytuacji zysk nie mniejszy niż druga, a czasem nawet większy, należy wybrać pierwszą. Przykład. Paradoks przewodniczącego: trzyosobowe jury wybiera jedną z trzech możliwości a,b,c w drodze głosowania. Wybrana zostaje możliwość, która otrzyma większość głosów. W przypadku, gdy każdy członek jury zagłosuje na inną możliwość o wyborze decyduje przewodniczący - 3. Indywidualne rankingi poszczególnych członków jury ilustruje tabelka a b c b c a c a b Zatem gracz 1 najwyżej ceni a, najmniej c itd. Przyjmijmy, że zadowolenie poszczególnych członków jury z werdyktu mierzymy liczbą równą 2 w wypadku, gdy wybrana zostaje możliwość, którą dany członek jury ceni najwyżej, 1 - gdy wybrana zostanie ta średnia, 0 - gdy najmniej ceniona. Rozważmy zatem grę 3-osobową, w której każdy z graczy ma trzy strategie a,b,c, zaś wypłaty ilustrują tabelki:

24 4. GRY KOOPERACYJNE 24 3:c a b c a 2,0,1 0,1,2 0,1,2 b 0,1,2 1,2,0 0,1,2 c 0,1,2 0,1,2 0,1,2 3:a a b c a 2,0,1 2,0,1 2,0,1 b 2,0,1 1,2,0 0,1,2 c 2,0,1 0,1,2 0,1,2 3:b a b c a 2,0,1 1,2,0 0,1,2 b 1,2,0 1,2,0 1,2,0 c 2,0,1 1,2,0 0,1,2 Można przeprowadzić eliminację strategii słabo dominowanych. 1. Gracz 1 eliminuje c (dominowaną słabo przez a). 2. Gracz 2 eliminuje a i c (dominowane słabo przez b). 3. Gracz 3 eliminuje a i b (dominowane słabo przez c). 4. Gracz 1 eliminuje a (dominowaną słabo przez b). Każdemu graczowi zostanie jedyna strategia: b,,b i c graczom 1,2, i 3 odpowiednio. Wynikiem gry będzie wtedy wybór b. Zauważmy, że efekt ten możemy rozumieć tak, że gracze 1 i 2 zadziałali wspólnie przeciwko przewodniczącemu. Trójka (b,b,c) jest punktem równowagi powyższej gry 3-osobowej. 4. Gry kooperacyjne w postaci funkcji charakterystycznej 4.1. Niech n będzie liczba naturalną. Przez N = {1, 2,..., n} oznaczamy zbiór wszystkich graczy n-osobowej gry. Każdy niepusty podzbiór zbioru N (włącznie z samym zbiorem N) nazywamy koalicją. Definicja. Grą n-osobową w postaci funkcji charakterystycznej nazywamy dowolną funkcję v : 2 N R taką, że v( ) = 0 oraz spełniony jest warunek jeśli C 1... C k = N jest rozbiciem N na parami rozłączne zbiory, to v(n) v(c 1 ) v(c k ).

25 4. GRY KOOPERACYJNE 25 Genezę tego pojęcia wyjaśnimy w części 5. W literaturze spotyka się często nieco inną definicję gry kooperacyjnej w postaci funkcji charakterystycznej, mianowicie wymaga się by v była funkcją superaddytywną, tzn. spełniała warunek v(a B) v(a) + v(b) dla dowolnych rozłącznych koalicji A,B. Oczywiście superaddytywność wraz z warunkiem v( ) = 0 implikuje warunek powyższej definicji. Definicja. Imputacją (podziałem) w n-osobowej grze v nazywamy dowolny wektor x = (x 1,...,x n ) R N taki, że: 1. x i v({i}) dla wszystkich i N, 2. x i = v(n). i N Imputację interpretować można jako podział wspólnego dobra v(n) pomiędzy graczy, satysfakcjonujący każdego z nich z osobna. Zbiór imputacji gry v oznaczamy przez E(v). Dla uproszczenia zapisu będziemy pisali x(a) = i A x i, gdy x R N, A N. Definicja. Niech x i y będą imputacjami, a A - koalicją. Mówimy, że x dominuje y przez A (ozn. x A y), gdy: 1. x i > y i dla wszystkich i A, 2. x(a) v(a). Mówimy, że x dominuje y (x y), gdy x A y dla pewnej koalicji A. Niech x, y będą imputacjami. Gracze należący do koalicji A takiej, że x A y wybierając x zapewniają sobie zysk większy niż ten, który mogliby osiągnąć wybierając y. Definicja. Rdzeniem gry v nazywamy zbiór wszystkich imputacji niedominowanych. Rdzeń gry v oznaczamy przez C(v).

26 4. GRY KOOPERACYJNE 26 Rdzeń rozumiemy jako zbiór możliwych podziałów, które nie mogą być zakwestionowane przez żadną koalicję. Gry kooperacyjne, które to rozważamy określa się również jako gry kooperacyjne z przekazywalnymi wypłatami (transferable payoff). Chodzi o to, że wartości mogą być swobodnie przekazywane miedzy graczami, co może być ważne dla utrzymania trwałości koalicji. Twierdzenie. Załóżmy, że v jest grą kooperacyjną w postaci funkcji charakterystycznej, x R N. Wtedy x C(v) wtedy i tylko wtedy, gdy (a) x(a) v(a) dla dowolnej A N, (b) x(n) = v(n). Dowód. Załóżmy, że x spełnia warunki (a) i (b). Niech A = {i}. Z warunku (a) wiemy, że x i v({i}), czyli wszystkie wektory spełniające (a) oraz (b) są imputacjami. Przypuśćmy, że istnieje y E(v), y i > x i dla dowolnych i A. Wtedy y i > v(a). i A Zatem niemożliwe jest, by y A x. Stąd x nie jest dominowana. Przypuśćmy teraz, że y nie spełnia (a) lub (b). Jeśli nie spełnia (b) to nie jest imputacją. Przypuśćmy, że nie jest spełniony warunek (a). Wtedy istnieje pewien niepusty zbiór A N taki, że y i = v(a) ε, gdzie ε > 0. Przyjmijmy i A α = v(n) v(a) i N\A v({i}). Wtedy α 0. Niech a będzie liczbą elementów zbioru A. Zdefiniujmy wektor z R N wzorem: { yi + ε, jeśli i A, z i = a v({i}) + α, jeśli i / A. n a

27 4. GRY KOOPERACYJNE 27 Widać, że z jest imputacją, ponadto z A y. Wobec tego, y jest dominowana. Przykład. Niech N = {1, 2, 3} oraz c [0, 1]. Przypuśćmy, że v(a) = 0 dla koalicji jednoosobowych A, v(a) = c jeśli A ma dwa elementy oraz v(n) = 1. Wtedy C(v) jest niepusty wtedy i tylko wtedy, gdy c Przypomnijmy teraz inną, pochodzącą od von Neumanna i Morgensterna, koncepcję rozwiązywania gier kooperacyjnych - pojęcie zbioru stabilnego. Definicja. Niech X E(v). Zbiór X nazywamy stabilnym, o ile: 1. x,y X x y, (wewnętrzna stabilność) 2. z E(v)\X x X x z. (zewnętrzna stabilność) Związek tego pojęcia z rdzeniem podaje następujący fakt. Twierdzenie. Załóżmy, że v jest grą kooperacyjną w postaci funkcji charakterystycznej. (a) C(v) jest podzbiorem każdego zbioru stabilnego. (b) Jeśli C(v) jest zbiorem stabilnym, to jest jedynym zbiorem stabilnym. Dowód. (a) Niech X będzie zbiorem stabilnym oraz niech y C(v). Przypuśćmy, że y / X. Zatem istnieje z X takie, że z y. Otrzymujemy sprzeczność, ponieważ y jest niedominowaną imputacją. (b) Niech X będzie zbiorem stabilnym. Z (a) wiemy, że C(v) X. Załóżmy, że C(v) X. Weźmy x X \ C(v). Wówczas istnieje y C(v) takie, że y x, ponieważ C(v) jest zbiorem stabilnym. Mamy sprzeczność z wewnętrzną stabilnością zbioru X, zatem C(v) jest jedynym zbiorem stabilnym Zmierzamy do podania pewnego kryterium na istnienie elementów rdzenia. Niech C oznacza zbiór wszystkich koalicji w N. Dla A N przez 1 A R N oznaczamy wektor charakterystyczny zbioru A, tzn. { 1 i A, (1 A ) i = 0 i / A.

28 4. GRY KOOPERACYJNE 28 Definicja. Układ (λ A ) A C [0, 1] jest zbalansowanym układem wag, jeśli λ A 1 A = 1 N. A C Definicja. Gra v jest zbalansowana, jeśli λ A v(a) v(n) dla każdego A C zbalansowanego układu wag. Przypomnijmy, że zbiór D R N nazywamy stożkiem wypukłym, o ile x,y D a,b 0 ax + by D. Niech C 1, C 2 będą niepustymi podzbiorami w R n. Mówimy, że hiperpłaszczyzna H oddziela C 1, C 2, jeśli C 1 jest zawarty w jednej półprzestrzeni domkniętej wyznaczonej przez H, a C 2 leży w drugiej półprzestrzeni domkniętej wyznaczonej przez H. Twierdzenie. (Bondareva Shapley) Gra kooperacyjna v ma niepusty rdzeń wtedy i tylko wtedy, gdy jest zbalansowana. Dowód. Niech v będzie grą koalicyjną oraz niech x C(v). Załóżmy, że (λ A ) A C jest zbalansowanym zbiorem wag. Wtedy x i x i = v(n). A C λ A v(a) A C λ A x(a) = i N A i λ A = i N Zatem v jest zbalansowana. Załóżmy, że v jest zbalansowana. Wtedy nie ma zbalansowanego układu wag (λ A ) A C takiego, że: λ A v(a) > v(n). Niech A C P = { (1 N, z) R N R, z > v(n) }. Jest to zbiór wypukły. Niech M będzie zbiorem wszystkich kombinacji liniowych wektorów (1 A, v(a)) R N R, A N z nieujemnymi współczynnikami. Wówczas M jest wypukłym stożkiem.

29 4. GRY KOOPERACYJNE 29 Wykażemy, że zbiory P i M są rozłączne. Załóżmy, że (1 N, v(n) + ǫ)) M. Wtedy istnieją nieujemne λ A takie, że λ A (1 A, v(a)) = (1 N, v(n) + ǫ) A C co prowadzi do sprzeczności z założeniem, że v jest zbalansowana. Na podstawie odpowiedniego twierdzenia o oddzielaniu zbiorów wypukłych, rozdzielając zbiory P i M hiperpłaszczyzną, stwierdzamy, że istnieje niezerowy wektor (α N, α) R N R taki, że: ( ) (α N, α) y 0 > (α N, α) (1 N, v(n) + ǫ) dla każdego y M i ǫ > 0, gdzie : R N R N R jest standardowym iloczynem skalarnym w R N R. Przypuśćmy, że α = 0. Wtedy α N 1 N < 0. Ponadto, (1 N, v(n)) M, zatem Otrzymujemy sprzeczność z ( ). Zatem α 0. Wtedy α < 0, ponieważ α N 1 N + α v(n) 0 ǫ>0 α N 1 N + α (v(n) + ǫ) < 0 Wskażemy teraz element rdzenia gry v. Niech x = α N α. Dla dowolnego A N, korzystając z lewej strony nierówności ( ) mamy: (α N, α) (1 A, v(a)) 0. Następujące nierówności są równoważne: α N 1 A + α v(a) 0, α N α 1 A v(a) 0, α N α 1 A v(a), x(a) = x 1 A v(a). Ponadto, korzystając z prawej strony nierówności ( ), dla dowolnego ǫ > 0, otrzymujemy: (α N, α) (1 N, v(n) + ǫ) < 0, α N 1 N + α (v(n) + ǫ) < 0, α N α 1 N v(n) ǫ < 0, α N α 1 N < v(n) + ǫ, x(n) = x 1 N < v(n) + ǫ.

30 4. GRY KOOPERACYJNE 30 Stąd x(n) = v(n). Wśród gier w postaci funkcji charakterystycznej możemy wyróżnić gry wypukłe. Definicja. Gra v jest wypukła, jeśli dla wszystkich A, B N. v(a) + v(b) v(a B) + v(a B) Zauważmy, że gra wypukła spełnia warunek superaddytywności (4.1). Dowód poniższego zadania potraktujmy jako zadanie. Twierdzenie. Jeśli gra v jest wypukła, to ma niepusty rdzeń Pojęcia gry kooperacyjnej w postaci funkcji charakterystycznej można użyć m.in. do modelowania rynku z przekazywalnymi wypłatami. Rynek z przekazywalnymi wypłatami jest to układ gdzie: M = (N, l, (ω i ) i N, (f i ) i N ), N jest skończonym zbiorem zwanym zbiorem graczy. Często przyjmujemy N = {1,..., n}. l jest liczbą naturalną - liczbą dóbr. ω i R l + - wektor opisujący wyposażenie gracza i w poszczególne dobra. f i : R l + R - funkcja produkcji, wartość f i(z) interpretujemy jako dochód, który może osiągnąć gracz i przy założeniu, że wyposażenie gracza i opisane jest przez wektor z. Zakładamy, że f i są ciągłe, wklęsłe i niemalejące ze względu na naturalny częściowy porządek zdefiniowany w R l + po współrzędnych. Przypuśćmy, że zawiązuje się koalicja S N. W obrębie S gracze wymieniają się posiadanymi dobrami tak by osiągnąć w sumie maksymalny dochód. Formalizując tę ideę definiujemy v M (S) = max { f i (z i ) : z i R l +, z i = ω i }. (z i ) i S i S i S i S

31 5. GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZEROWEJ 31 W ten sposób zdefiniowaliśmy grę w postaci funkcji charakterystycznej stowarzyszoną z rynkiem M. Używając twierdzenia Bonderevey-Shapleya można wykazać, że ta gra ma niepusty rdzeń. 5. Gry dwuosobowe o sumie zerowej, gry macierzowe 5.1. Mówimy, że gra G = (S 1,..., S n, u 1,..., u n ) jest grą o sumie zero, gdy u u n jest funkcja stałą równą zeru. Jeśli G = (S 1, S 2, u 1, u 2 ) jest taką grą, to u 2 = u 1 i zapisujemy G jako G = (S 1, S 2, u 1 ). Szczególnie łatwą do badania klasę gier tworzą skończone gry dwuosobowe o sumie zero, zwane też grami macierzowymi. Dla danej macierzy A rozmiaru m n o współczynnikach rzeczywistych definiujemy grę dwuosobową o sumie zero g(a) = (S 1, S 2, u 1 ), gdzie S 1 = {1,..., m}, S 2 = {1,..., n} oraz u 1 (i, j) = A ij. Grę tę możemy interpretować następująco: gracz 1 wybiera wiersz, gracz 2 kolumnę macierzy A, następnie gracz 2 płaci pierwszemu kwotę zapisaną w miejscu (i, j) macierzy A. Łatwo zauważyć, że dowolna skończona, dwuosobowa o sumie zero jest izomorficzna z grą g(a) dla pewnej macierzy A, co usprawiedliwia nazwę gry macierzowe. Wartością dolną (odp. górną) gry G = (S 1, S 2, u) nazywamy wartość (odp. sup s 1 S 1 inf s 2 S 2 u(s 1, s 2 ) inf sup u(s 1, s 2 ).) s 2 S 2 s 1 S 1 Oznaczamy te wartości odpowiednio v(g) i v(g). Jeśli są one równe, to ich wspólną wartość nazywamy wartością gry i oznaczamy v(g). Uwaga. Łatwo wykazać, że zawsze zachodzi nierówność v(g) v(g). Strategią optymalną gracza 1 nazywamy s 1 S 1 taką, że inf s 2 S 2 u(s 1, s 2 ) = max s 1 S 1 inf u(s 1, s 2 ). s 2 S 2

32 5. GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZEROWEJ 32 Strategią optymalną gracza 2 nazywamy s 2 S 2 taką, że sup u(s 1, s 2 ) = min sup u(s 1, s 2 ). s 1 S 1 s 2 S 2 s 1 S 1 Strategie optymalne gracza 1 (odp. 2) nazywamy strategiami maksyminimalnymi (odp. minimaksymalnymi). Pojęcia te zilustrujemy na prostych przykładach. Przykład 1. Niech A = Strategiami optymalnymi graczy 1 i 2 w grze g(a) są odpowiednio 2 i 3. Wartość dolna równa jest wartości górnej i wynosi 1. Zauważmy, że strategie optymalne tworzą w tym przypadku punkt równowagi gry. W przypadku gier macierzowych zawsze istnieją strategie optymalne, ale nie zawsze istnieje wartość. Przykład 2. Niech A = [ Strategiami optymalnymi graczy 1 i 2 są 1 i 2 odpowiednio. Nie tworzą one jednak punktu równowagi. Związane jest to, jak zobaczymy poniżej, z faktem, że gra g(a) nie ma wartości: jej wartość dolna wynosi 1, zaś górna 2. By dostrzec różnicę między tymi przykładami zauważmy przede wszystkim, że strategie optymalne są strategiami najostrożniejszymi, minimalizującymi ryzyko. Każdy z graczy może więc domniemywać, że przeciwnik wybierze właśnie strategię optymalną. Ale o ile w przykładzie 1 przypuszczenie takie utwierdza jego samego w zamiarze użycia strategii optymalnej (równowaga), o tyle w przykładzie 2 tak nie jest: gracz 2 może próbować przechytrzyć przeciwnika, (spodziewając się, że ten wybierze strategię 1) i wybierze swoją strategię 1. Twierdzenie. Załóżmy, że G = (S 1, S 2, u) jest dwuosobową grą o sumie zero. (1) Przypuśćmy, że G ma wartość v oraz s 1 S 1, s 2 S 2 są strategiami optymalnymi graczy 1 i 2 odpowiednio. Wtedy (s 1, s 2 ) jest punktem równowagi gry G oraz u(s 1, s 2 ) = v. ]..

33 5. GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZEROWEJ 33 (2) Przypuśćmy, że strategie s 1 S 1, s 2 S 2 spełniają warunek inf u(s 1, s 2) sup u(s 1, s 2 ). s 2 S 2 s 1 S 1 Wtedy s 1, s 2 są strategiami optymalnymi graczy 1 i 2 odpowiednio. (3) Załóżmy, że gra G posiada punkt równowagi (s 1, s 2 ). Wtedy G posiada wartość oraz s 1, s 2 są strategiami optymalnymi graczy 1 i 2 odpowiednio. Dowód. (1) Z naszych założeń wynika, że inf u(s s 2 S 2 1, s 2 ) = max s 1 S 1 Stąd inf u(s 1, s 2 ) = min sup u(s 1, s 2 ) = sup u(s 1, s s 2 S 2 s 2 S 2 2) = v. s 1 S 1 s 1 S 1 u(s 1, s 2 ) sup s 1 S 1 u(s 1, s 2 ) = inf s 2 S 2 u(s 1, s 2) u(s 1, s 2) dla dowolnych s 1 S 1, s 2 S 2. Wynikają stąd nierówności u(s 1, s 2 ) u(s 1, s 2 ) u(s 1, s 2) oraz równość u(s 1, s 2 ) = v, co kończy dowód (1). (2) Zauważmy, że w tej sytuacji v(g) = sup s 1 S 1 inf u(s 1, s 2 ) inf sup u(s 1, s 2 ) = v(g) s 2 S 2 s 2 S 2 s 1 S 1 co wobec faktu, że v(g) v(g) oznacza, że powyższe nierówności są równościami. W szczególności wartość gry G istnieje. Ponadto inf u(s 1, s 2) = max s 2 S 2 s 1 S 1 inf u(s 1, s 2 ), s 2 S 2 zatem s 1 jest strategią maksyminimalną. Podobnie wykazać można, że s 2 jest strategią minimaksymalną. (3) Wiemy, że u(s 1, s 2 ) u(s 1, s 2 ) u(s 1, s 2) dla dowolnych s 1 S 1, s 2 S 2. Stąd Teza wynika z punktu (2). sup s 1 S 1 u(s 1, s 2) u(s 1, s 2) inf s 2 S 2 u(s 1, s 2 ).

Teoria gier matematyki). optymalności decyzji 2 lub więcej Decyzja wpływa na wynik innych graczy strategiami

Teoria gier matematyki). optymalności decyzji 2 lub więcej Decyzja wpływa na wynik innych graczy strategiami Teoria gier Teoria gier jest częścią teorii decyzji (czyli gałęzią matematyki). Teoria decyzji - decyzje mogą być podejmowane w warunkach niepewności, ale nie zależą od strategicznych działań innych Teoria

Bardziej szczegółowo

Układy równań i nierówności liniowych

Układy równań i nierówności liniowych Układy równań i nierówności liniowych Wiesław Krakowiak 1 grudnia 2010 1 Układy równań liniowych DEFINICJA 11 Układem równań m liniowych o n niewiadomych X 1,, X n, nazywamy układ postaci: a 11 X 1 + +

Bardziej szczegółowo

Programowanie liniowe

Programowanie liniowe Programowanie liniowe Maciej Drwal maciej.drwal@pwr.wroc.pl 1 Problem programowania liniowego min x c T x (1) Ax b, (2) x 0. (3) gdzie A R m n, c R n, b R m. Oznaczmy przez x rozwiązanie optymalne, tzn.

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

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 2: GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZEROWEJ. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 2: GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZEROWEJ. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 2: GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZEROWEJ dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ Definicja gry o sumie zerowej Powiemy, że jest grą o

Bardziej szczegółowo

Wykład 1. Na początku zajmować się będziemy zbiorem liczb całkowitych

Wykład 1. Na początku zajmować się będziemy zbiorem liczb całkowitych Arytmetyka liczb całkowitych Wykład 1 Na początku zajmować się będziemy zbiorem liczb całkowitych Z = {0, ±1, ±2,...}. Zakładamy, że czytelnik zna relację

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

Materiał dydaktyczny dla nauczycieli przedmiotów ekonomicznych. Mikroekonomia. w zadaniach. Gry strategiczne. mgr Piotr Urbaniak

Materiał dydaktyczny dla nauczycieli przedmiotów ekonomicznych. Mikroekonomia. w zadaniach. Gry strategiczne. mgr Piotr Urbaniak Materiał dydaktyczny dla nauczycieli przedmiotów ekonomicznych Mikroekonomia w zadaniach Gry strategiczne mgr Piotr Urbaniak Teoria gier Dział matematyki zajmujący się badaniem optymalnego zachowania w

Bardziej szczegółowo

Teoria gier. wstęp. 2011-12-07 Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1

Teoria gier. wstęp. 2011-12-07 Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1 Teoria gier wstęp 2011-12-07 Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1 Teoria gier zajmuje się logiczną analizą sytuacji, gdzie występują konflikty interesów, a także istnieje możliwość kooperacji. Zakładamy zwykle,

Bardziej szczegółowo

Przykładami ciągów, które Czytelnik dobrze zna (a jeśli nie, to niniejszym poznaje), jest ciąg arytmetyczny:

Przykładami ciągów, które Czytelnik dobrze zna (a jeśli nie, to niniejszym poznaje), jest ciąg arytmetyczny: Podstawowe definicje Definicja ciągu Ciągiem nazywamy funkcję na zbiorze liczb naturalnych, tzn. przyporządkowanie każdej liczbie naturalnej jakiejś liczby rzeczywistej. (Mówimy wtedy o ciągu o wyrazach

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 liniowa z geometrią

Algebra liniowa z geometrią Algebra liniowa z geometrią Maciej Czarnecki 15 stycznia 2013 Spis treści 1 Geometria płaszczyzny 2 1.1 Wektory i skalary........................... 2 1.2 Macierze, wyznaczniki, układy równań liniowych.........

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

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2018 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 10/10 Podziały i liczby Stirlinga Liczba Stirlinga dla cykli (często nazywana liczbą Stirlinga pierwszego rodzaju) to liczba permutacji

Bardziej szczegółowo

Gry o sumie niezerowej

Gry o sumie niezerowej Gry o sumie niezerowej Równowagi Nasha 2011-12-06 Zdzisław Dzedzej 1 Pytanie Czy profile równowagi Nasha są dobrym rozwiązaniem gry o dowolnej sumie? Zaleta: zawsze istnieją (w grach dwumacierzowych, a

Bardziej szczegółowo

Wykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni.

Wykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni. Wykład 4 Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni. Twierdzenie 1 Niech m, n Z. Jeśli n > 0 to istnieje dokładnie jedna para licz q, r, że: m = qn + r, 0 r < n. Liczbę r nazywamy resztą z dzielenia

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

TEORIA GIER W EKONOMII. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ

TEORIA GIER W EKONOMII. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ TEORIA GIER W EKONOMII dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ Informacje Ogólne Wykład: Sobota/Niedziela Ćwiczenia: Sobota/Niedziela Dyżur: Czwartek 14.00-16.00

Bardziej szczegółowo

Rozdział 6. Ciągłość. 6.1 Granica funkcji

Rozdział 6. Ciągłość. 6.1 Granica funkcji Rozdział 6 Ciągłość 6.1 Granica funkcji Podamy najpierw dwie definicje granicy funkcji w punkcie i pokażemy ich równoważność. Definicja Cauchy ego granicy funkcji w punkcie. Niech f : X R, gdzie X R oraz

Bardziej szczegółowo

B jest liniowo niezależny V = lin (B) 1. Układ pusty jest bazą przestrzeni trywialnej {θ}. a i v i = i I. b i v i, (a i b i ) v i = θ.

B jest liniowo niezależny V = lin (B) 1. Układ pusty jest bazą przestrzeni trywialnej {θ}. a i v i = i I. b i v i, (a i b i ) v i = θ. 8 Baza i wymiar Definicja 8.1. Bazą przestrzeni liniowej nazywamy liniowo niezależny układ jej wektorów, który generuję tę przestrzeń. Innymi słowy, układ B = (v i ) i I wektorów z przestrzeni V jest bazą

Bardziej szczegółowo

LX Olimpiada Matematyczna

LX Olimpiada Matematyczna LX Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia drugiego 13 lutego 2009 r. (pierwszy dzień zawodów) Zadanie 1. Liczby rzeczywiste a 1, a 2,..., a n (n 2) spełniają warunek a 1

Bardziej szczegółowo

Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony.

Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony. GRY (część 1) Zastosowanie: Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony. Najbardziej znane modele: - wybór strategii marketingowych przez konkurujące ze sobą firmy

Bardziej szczegółowo

Tworzenie gier na urządzenia mobilne

Tworzenie gier na urządzenia mobilne Katedra Inżynierii Wiedzy Teoria podejmowania decyzji w grze Gry w postaci ekstensywnej Inaczej gry w postaci drzewiastej, gry w postaci rozwiniętej; formalny opis wszystkich możliwych przebiegów gry z

Bardziej szczegółowo

Korzystając z własności metryki łatwo wykazać, że dla dowolnych x, y, z X zachodzi

Korzystając z własności metryki łatwo wykazać, że dla dowolnych x, y, z X zachodzi M. Beśka, Wstęp do teorii miary, Dodatek 158 10 Dodatek 10.1 Przestrzenie metryczne Niech X będzie niepustym zbiorem. Funkcję d : X X [0, ) spełniającą dla x, y, z X warunki (i) d(x, y) = 0 x = y, (ii)

Bardziej szczegółowo

TEORIA GIER W EKONOMII. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ

TEORIA GIER W EKONOMII. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ TEORIA GIER W EKONOMII dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ Informacje Ogólne (dr Robert Kowalczyk) Wykład: Poniedziałek 16.15-.15.48 (sala A428) Ćwiczenia:

Bardziej szczegółowo

Dlaczego nie wystarczają liczby wymierne

Dlaczego nie wystarczają liczby wymierne Dlaczego nie wystarczają liczby wymierne Analiza zajmuje się problemami, w których pojawia się przejście graniczne. Przykładami takich problemów w matematyce bądź fizyce mogą być: 1. Pojęcie prędkości

Bardziej szczegółowo

Ciała i wielomiany 1. przez 1, i nazywamy jedynką, zaś element odwrotny do a 0 względem działania oznaczamy przez a 1, i nazywamy odwrotnością a);

Ciała i wielomiany 1. przez 1, i nazywamy jedynką, zaś element odwrotny do a 0 względem działania oznaczamy przez a 1, i nazywamy odwrotnością a); Ciała i wielomiany 1 Ciała i wielomiany 1 Definicja ciała Niech F będzie zbiorem, i niech + ( dodawanie ) oraz ( mnożenie ) będą działaniami na zbiorze F. Definicja. Zbiór F wraz z działaniami + i nazywamy

Bardziej szczegółowo

Grzegorz Bobiński. Wykład monograficzny Programowanie Liniowe i Całkowitoliczbowe

Grzegorz Bobiński. Wykład monograficzny Programowanie Liniowe i Całkowitoliczbowe Grzegorz Bobiński Wykład monograficzny Programowanie Liniowe i Całkowitoliczbowe Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu 2012 Spis treści Notacja 1 1 Podstawowe pojęcia

Bardziej szczegółowo

Rozdział 4. Ciągi nieskończone. 4.1 Ciągi nieskończone

Rozdział 4. Ciągi nieskończone. 4.1 Ciągi nieskończone Rozdział 4 Ciągi nieskończone W rozdziale tym wprowadzimy pojęcie granicy ciągu. Dalej rozszerzymy to pojęcie na przypadek dowolnych funkcji. Jak zauważyliśmy we wstępie jest to najważniejsze pojęcie analizy

Bardziej szczegółowo

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ 1 GRY KONFLIKTOWE GRY 2-OSOBOWE O SUMIE WYPŁAT ZERO

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ 1 GRY KONFLIKTOWE GRY 2-OSOBOWE O SUMIE WYPŁAT ZERO D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ GRY KONFLIKTOWE GRY 2-OSOBOWE O SUMIE WYPŁAT ZERO Gra w sensie niżej przedstawionym to zasady którymi kierują się decydenci. Zakładamy, że rezultatem gry jest wypłata,

Bardziej szczegółowo

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych 5. Rozwiązywanie układów równań liniowych Wprowadzenie (5.1) Układ n równań z n niewiadomymi: a 11 +a 12 x 2 +...+a 1n x n =a 10, a 21 +a 22 x 2 +...+a 2n x n =a 20,..., a n1 +a n2 x 2 +...+a nn x n =a

Bardziej szczegółowo

VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa.

VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa. VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa. W rozdziale tym zajmiemy się dokładniej badaniem stabilności rozwiązań równania różniczkowego. Pojęcie stabilności w

Bardziej szczegółowo

Indukcja. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

Indukcja. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Indukcja Materiały pomocnicze do wykładu wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Charakteryzacja zbioru liczb naturalnych Arytmetyka liczb naturalnych Jedną z najważniejszych teorii matematycznych jest arytmetyka

Bardziej szczegółowo

1 Podstawowe oznaczenia

1 Podstawowe oznaczenia Poniżej mogą Państwo znaleźć skondensowane wiadomości z wykładu. Należy je traktować jako przegląd pojęć, które pojawiły się na wykładzie. Materiały te nie są w pełni tożsame z tym co pojawia się na wykładzie.

Bardziej szczegółowo

Dwa równania kwadratowe z częścią całkowitą

Dwa równania kwadratowe z częścią całkowitą Dwa równania kwadratowe z częścią całkowitą Andrzej Nowicki Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet M. Kopernika w Toruniu anow @ mat.uni.torun.pl 4 sierpnia 00 Jeśli r jest liczbą rzeczywistą, to

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN d.wojcik@nencki.gov.pl tel. 022 5892 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/ Podręcznik Iwo Białynicki-Birula Iwona

Bardziej szczegółowo

O pewnych związkach teorii modeli z teorią reprezentacji

O pewnych związkach teorii modeli z teorią reprezentacji O pewnych związkach teorii modeli z teorią reprezentacji na podstawie referatu Stanisława Kasjana 5 i 12 grudnia 2000 roku 1. Elementy teorii modeli Będziemy rozważać język L składający się z przeliczalnej

Bardziej szczegółowo

Temperatura w atmosferze (czy innym ośrodku) jako funkcja dł. i szer. geogr. oraz wysokości.

Temperatura w atmosferze (czy innym ośrodku) jako funkcja dł. i szer. geogr. oraz wysokości. Własności Odległości i normy w Będziemy się teraz zajmować funkcjami od zmiennych, tzn. określonymi na (iloczyn kartezja/nski egzemplarzy ). Punkt należący do będziemy oznaczać jako Przykł. Wysokość terenu

Bardziej szczegółowo

Metody teorii gier. ALP520 - Wykład z Algorytmów Probabilistycznych p.2

Metody teorii gier. ALP520 - Wykład z Algorytmów Probabilistycznych p.2 Metody teorii gier ALP520 - Wykład z Algorytmów Probabilistycznych p.2 Metody teorii gier Cel: Wyprowadzenie oszacowania dolnego na oczekiwany czas działania dowolnego algorytmu losowego dla danego problemu.

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Algebry skończonego typu i formy kwadratowe

Algebry skończonego typu i formy kwadratowe Algebry skończonego typu i formy kwadratowe na podstawie referatu Justyny Kosakowskiej 26 kwietnia oraz 10 i 17 maja 2001 Referat został opracowany w oparciu o prace Klausa Bongartza Criterion for finite

Bardziej szczegółowo

Teoria gier matematyki). optymalności decyzji 2 lub więcej Decyzja wpływa na wynik innych graczy strategiami

Teoria gier matematyki). optymalności decyzji 2 lub więcej Decyzja wpływa na wynik innych graczy strategiami Teoria gier Teoria gier jest częścią teorii decyzji (czyli gałęzią matematyki). Teoria decyzji - decyzje mogą być podejmowane w warunkach niepewności, ale nie zależą od strategicznych działań innych Teoria

Bardziej szczegółowo

Baza w jądrze i baza obrazu ( )

Baza w jądrze i baza obrazu ( ) Przykład Baza w jądrze i baza obrazu (839) Znajdź bazy jądra i obrazu odwzorowania α : R 4 R 3, gdzie α(x, y, z, t) = (x + 2z + t, 2x + y 3z 5t, x y + z + 4t) () zór ten oznacza, że α jest odwzorowaniem

Bardziej szczegółowo

Definicja i własności wartości bezwzględnej.

Definicja i własności wartości bezwzględnej. Równania i nierówności z wartością bezwzględną. Rozwiązywanie układów dwóch (trzech) równań z dwiema (trzema) niewiadomymi. Układy równań liniowych z parametrem, analiza rozwiązań. Definicja i własności

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN Szkoła Wyższa Psychologii Społecznej d.wojcik@nencki.gov.pl dwojcik@swps.edu.pl tel. 022 5892 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/

Bardziej szczegółowo

Wykład 10. Stwierdzenie 1. X spełnia warunek Borela wtedy i tylko wtedy, gdy każda scentrowana rodzina zbiorów domkniętych ma niepusty przekrój.

Wykład 10. Stwierdzenie 1. X spełnia warunek Borela wtedy i tylko wtedy, gdy każda scentrowana rodzina zbiorów domkniętych ma niepusty przekrój. Wykład 10 Twierdzenie 1 (Borel-Lebesgue) Niech X będzie przestrzenią zwartą Z każdego pokrycia X zbiorami otwartymi można wybrać podpokrycie skończone Dowód Lemat 1 Dla każdego pokrycia U przestrzeni ośrodkowej

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

Rozwiązania, seria 5.

Rozwiązania, seria 5. Rozwiązania, seria 5. 26 listopada 2012 Zadanie 1. Zbadaj, dla jakich wartości parametru r R wektor (r, r, 1) lin{(2, r, r), (1, 2, 2)} R 3? Rozwiązanie. Załóżmy, że (r, r, 1) lin{(2, r, r), (1, 2, 2)}.

Bardziej szczegółowo

Znaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie:

Znaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie: Ciągi rekurencyjne Zadanie 1 Znaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie: w dwóch przypadkach: dla i, oraz dla i. Wskazówka Należy poszukiwać rozwiązania w postaci, gdzie

Bardziej szczegółowo

Programowanie celowe #1

Programowanie celowe #1 Programowanie celowe #1 Problem programowania celowego (PC) jest przykładem problemu programowania matematycznego nieliniowego, który można skutecznie zlinearyzować, tzn. zapisać (i rozwiązać) jako problem

Bardziej szczegółowo

Zasada indukcji matematycznej

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

Bardziej szczegółowo

LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW

LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW Logika Logika jest nauką zajmującą się zdaniami Z punktu widzenia logiki istotne jest, czy dane zdanie jest prawdziwe, czy nie Nie jest natomiast istotne o czym to zdanie mówi Definicja

Bardziej szczegółowo

jest ciągiem elementów z przestrzeni B(R, R)

jest ciągiem elementów z przestrzeni B(R, R) Wykład 2 1 Ciągi Definicja 1.1 (ciąg) Ciągiem w zbiorze X nazywamy odwzorowanie x: N X. Dla uproszczenia piszemy x n zamiast x(n). Przykład 1. x n = n jest ciągiem elementów z przestrzeni R 2. f n (x)

Bardziej szczegółowo

Indukcja matematyczna

Indukcja matematyczna Indukcja matematyczna 1 Zasada indukcji Rozpatrzmy najpierw następujący przykład. Przykład 1 Oblicz sumę 1 + + 5 +... + (n 1). Dyskusja. Widzimy że dla n = 1 ostatnim składnikiem powyższej sumy jest n

Bardziej szczegółowo

Zbiory wypukłe i stożki

Zbiory wypukłe i stożki Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej 28 kwietnia 2016 Hiperpłaszczyzna i półprzestrzeń Definicja Niech a R n, a 0, b R. Zbiór H(a, b) = {x R n : (a x) = b} nazywamy hiperpłaszczyzną, zbiory {x R

Bardziej szczegółowo

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne.

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne. Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne. Funkcja homograficzna. Definicja. Funkcja homograficzna jest to funkcja określona wzorem f() = a + b c + d, () gdzie współczynniki

Bardziej szczegółowo

Obóz Naukowy Olimpiady Matematycznej Gimnazjalistów

Obóz Naukowy Olimpiady Matematycznej Gimnazjalistów Obóz Naukowy Olimpiady Matematycznej Gimnazjalistów Liga zadaniowa 202/203 Seria VI (grudzień 202) rozwiązania zadań 26. Udowodnij, że istnieje 0 00 kolejnych liczb całkowitych dodatnich nie większych

Bardziej szczegółowo

Sumy kwadratów kolejnych liczb naturalnych

Sumy kwadratów kolejnych liczb naturalnych Sumy kwadratów kolejnych liczb naturalnych Andrzej Nowicki 24 maja 2015, wersja kk-17 Niech m < n będą danymi liczbami naturalnymi. Interesować nas będzie równanie ( ) y 2 + (y + 1) 2 + + (y + m 1) 2 =

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

Twierdzenie spektralne

Twierdzenie spektralne Twierdzenie spektralne Algebrę ograniczonych funkcji borelowskich na K R będziemy oznaczać przez B (K). Spektralnym rozkładem jedności w przestrzeni Hilberta H nazywamy odwzorowanie, które każdemu zbiorowi

Bardziej szczegółowo

Finanse i Rachunkowość studia niestacjonarne Wprowadzenie do teorii ciągów liczbowych (treść wykładu z 21 grudnia 2014)

Finanse i Rachunkowość studia niestacjonarne Wprowadzenie do teorii ciągów liczbowych (treść wykładu z 21 grudnia 2014) dr inż. Ryszard Rębowski DEFINICJA CIĄGU LICZBOWEGO Finanse i Rachunkowość studia niestacjonarne Wprowadzenie do teorii ciągów liczbowych (treść wykładu z grudnia 04) Definicja ciągu liczbowego Spośród

Bardziej szczegółowo

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

Macierze. Rozdział Działania na macierzach Rozdział 5 Macierze Funkcję, która każdej parze liczb naturalnych (i, j) (i 1,..., n; j 1,..., m) przyporządkowuje dokładnie jedną liczbę a ij F, gdzie F R lub F C, nazywamy macierzą (rzeczywistą, gdy

Bardziej szczegółowo

cx cx 1,cx 2,cx 3,...,cx n. Przykład 4, 5

cx cx 1,cx 2,cx 3,...,cx n. Przykład 4, 5 Matematyka ZLic - 07 Wektory i macierze Wektorem rzeczywistym n-wymiarowym x x 1, x 2,,x n nazwiemy ciąg n liczb rzeczywistych (tzn odwzorowanie 1, 2,,n R) Zbiór wszystkich rzeczywistych n-wymiarowych

Bardziej szczegółowo

Rozdział 5. Macierze. a 11 a a 1m a 21 a a 2m... a n1 a n2... a nm

Rozdział 5. Macierze. a 11 a a 1m a 21 a a 2m... a n1 a n2... a nm Rozdział 5 Macierze Funkcję, która każdej parze liczb naturalnych (i,j) (i = 1,,n;j = 1,,m) przyporządkowuje dokładnie jedną liczbę a ij F, gdzie F = R lub F = C, nazywamy macierzą (rzeczywistą, gdy F

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do teorii gier

Wprowadzenie do teorii gier Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego Wykład 1 1 Klasyfikacja gier 2 Gry macierzowe, macierz wypłat, strategie czyste i mieszane 3 Punkty równowagi w grach o sumie zerowej 4 Gry dwuosobowe oraz n-osobowe

Bardziej szczegółowo

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa SIMR 06/07, Analiza, wykład, 07-0- Przestrzeń wektorowa Przestrzeń wektorowa (liniowa) - przestrzeń (zbiór) w której określone są działania (funkcje) dodawania elementów i mnożenia elementów przez liczbę

Bardziej szczegółowo

Wykład z modelowania matematycznego. Zagadnienie transportowe.

Wykład z modelowania matematycznego. Zagadnienie transportowe. Wykład z modelowania matematycznego. Zagadnienie transportowe. 1 Zagadnienie transportowe zostało sformułowane w 1941 przez F.L.Hitchcocka. Metoda rozwiązania tego zagadnienia zwana algorytmem transportowymópracowana

Bardziej szczegółowo

Wykład 4 Przebieg zmienności funkcji. Badanie dziedziny oraz wyznaczanie granic funkcji poznaliśmy na poprzednich wykładach.

Wykład 4 Przebieg zmienności funkcji. Badanie dziedziny oraz wyznaczanie granic funkcji poznaliśmy na poprzednich wykładach. Wykład Przebieg zmienności funkcji. Celem badania przebiegu zmienności funkcji y = f() jest poznanie ważnych własności tej funkcji na podstawie jej wzoru. Efekty badania pozwalają naszkicować wykres badanej

Bardziej szczegółowo

Układy równań liniowych

Układy równań liniowych Układy równań liniowych Niech K będzie ciałem. Niech n, m N. Równanie liniowe nad ciałem K z niewiadomymi (lub zmiennymi) x 1, x 2,..., x n K definiujemy jako formę zdaniową zmiennej (x 1,..., x n ) K

Bardziej szczegółowo

Szeregi o wyrazach dodatnich. Kryteria zbieżności d'alemberta i Cauchy'ego

Szeregi o wyrazach dodatnich. Kryteria zbieżności d'alemberta i Cauchy'ego Szeregi o wyrazach dodatnich. Kryteria zbieżności d'alemberta i Cauchy'ego Przy założeniu, że wszystkie składniki szeregu jest rosnący. Wynika stąd natychmiast stwierdzenie: są dodatnie, ciąg jego sum

Bardziej szczegółowo

0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0.

0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0. 5 Kody liniowe Jak już wiemy, w celu przesłania zakodowanego tekstu dzielimy go na bloki i do każdego z bloków dodajemy tak zwane bity sprawdzające. Bity te są w ścisłej zależności z bitami informacyjnymi,

Bardziej szczegółowo

1 Układy równań liniowych

1 Układy równań liniowych II Metoda Gaussa-Jordana Na wykładzie zajmujemy się układami równań liniowych, pojawi się też po raz pierwszy macierz Formalną (i porządną) teorią macierzy zajmiemy się na kolejnych wykładach Na razie

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna dla informatyków

Matematyka dyskretna dla informatyków Matematyka dyskretna dla informatyków Część I: Elementy kombinatoryki Jerzy Jaworski Zbigniew Palka Jerzy Szymański Uniwersytet im. Adama Mickiewicza Poznań 2007 4 Zależności rekurencyjne Wiele zależności

Bardziej szczegółowo

3. Macierze i Układy Równań Liniowych

3. Macierze i Układy Równań Liniowych 3. Macierze i Układy Równań Liniowych Rozważamy równanie macierzowe z końcówki ostatniego wykładu ( ) 3 1 X = 4 1 ( ) 2 5 Podstawiając X = ( ) x y i wymnażając, otrzymujemy układ 2 równań liniowych 3x

Bardziej szczegółowo

Notatki z Analizy Matematycznej 2. Jacek M. Jędrzejewski

Notatki z Analizy Matematycznej 2. Jacek M. Jędrzejewski Notatki z Analizy Matematycznej 2 Jacek M. Jędrzejewski Definicja 3.1. Niech (a n ) n=1 będzie ciągiem liczbowym. Dla każdej liczby naturalnej dodatniej n utwórzmy S n nazywamy n-tą sumą częściową. ROZDZIAŁ

Bardziej szczegółowo

Temat 1: Pojęcie gry, gry macierzowe: dominacje i punkty siodłowe

Temat 1: Pojęcie gry, gry macierzowe: dominacje i punkty siodłowe Temat 1: Pojęcie gry, gry macierzowe: dominacje i punkty siodłowe Teorię gier można określić jako teorię podejmowania decyzji w szczególnych warunkach. Zajmuje się ona logiczną analizą sytuacji konfliktu

Bardziej szczegółowo

13 Układy równań liniowych

13 Układy równań liniowych 13 Układy równań liniowych Definicja 13.1 Niech m, n N. Układem równań liniowych nad ciałem F m równaniach i n niewiadomych x 1, x 2,..., x n nazywamy koniunkcję równań postaci a 11 x 1 + a 12 x 2 +...

Bardziej szczegółowo

1 Metody rozwiązywania równań nieliniowych. Postawienie problemu

1 Metody rozwiązywania równań nieliniowych. Postawienie problemu 1 Metody rozwiązywania równań nieliniowych. Postawienie problemu Dla danej funkcji ciągłej f znaleźć wartości x, dla których f(x) = 0. (1) 2 Przedział izolacji pierwiastka Będziemy zakładać, że równanie

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

Ekonomia matematyczna - 1.2

Ekonomia matematyczna - 1.2 Ekonomia matematyczna - 1.2 6. Popyt Marshalla, a popyt Hicksa. Poruszać się będziemy w tzw. standardowym polu preferencji X,, gdzie X R n i jest relacją preferencji, która jest: a) rosnąca (tzn. x y x

Bardziej szczegółowo

3 Przestrzenie liniowe

3 Przestrzenie liniowe MIMUW 3 Przestrzenie liniowe 8 3 Przestrzenie liniowe 31 Przestrzenie liniowe Dla dowolnego ciała K, analogicznie jak to robiliśmy dla R, wprowadza się operację dodawania wektorów kolumn z K n i mnożenia

Bardziej szczegółowo

VI. Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów

VI. Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów VI. 1. Równanie różniczkowe liniowe n-tego rzędu o zmiennych współczynnikach Niech podobnie jak w poprzednim paragrafie K = C lub K = R. Podobnie jak w dziedzinie rzeczywistej wprowadzamy pochodne wyższych

Bardziej szczegółowo

Zdzisław Dzedzej. Politechnika Gdańska. Gdańsk, 2013

Zdzisław Dzedzej. Politechnika Gdańska. Gdańsk, 2013 Zdzisław Dzedzej Politechnika Gdańska Gdańsk, 2013 1 PODSTAWY 2 3 Definicja. Przestrzeń metryczna (X, d) jest zwarta, jeśli z każdego ciągu {x n } w X można wybrać podciąg zbieżny {x nk } w X. Ogólniej

Bardziej szczegółowo

1 Nierówność Minkowskiego i Hoeldera

1 Nierówność Minkowskiego i Hoeldera 1 Nierówność Minkowskiego i Hoeldera Na państwa użytek załączam precyzyjne sformułowania i dowody nierówności Hoeldera i Minkowskiego: Twierdzenie 1.1 Nierówność Hoeldera). Niech p, q będą takimi liczbami

Bardziej szczegółowo

Internetowe Ko³o M a t e m a t yc z n e

Internetowe Ko³o M a t e m a t yc z n e Internetowe Ko³o M a t e m a t yc z n e Stowarzyszenie na rzecz Edukacji Matematycznej Zestaw 2 szkice rozwiązań zadań 1. Dana jest taka liczba rzeczywista, której rozwinięcie dziesiętne jest nieskończone

Bardziej szczegółowo

Teoria gier. prof. UŚ dr hab. Mariusz Boryczka. Wykład 4 - Gry o sumie zero. Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego

Teoria gier. prof. UŚ dr hab. Mariusz Boryczka. Wykład 4 - Gry o sumie zero. Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego Wykład 4 - Gry o sumie zero Gry o sumie zero Dwuosobowe gry o sumie zero (ogólniej: o sumie stałej) były pierwszym typem gier dla których podjęto próby ich rozwiązania.

Bardziej szczegółowo

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe 1

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe 1 D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe Gra w sensie niżej przedstawionym to zasady którymi kierują się decydenci. Zakładamy, że rezultatem gry jest wypłata, którą zgodnie

Bardziej szczegółowo

Wykład z równań różnicowych

Wykład z równań różnicowych Wykład z równań różnicowych 1 Wiadomości wstępne Umówmy się, że na czas tego wykładu zrezygnujemy z oznaczania n-tego wyrazu ciągu symbolem typu x n, y n itp. Zamiast tego pisać będziemy x (n), y (n) itp.

Bardziej szczegółowo

Elementy teorii gier. Badania operacyjne

Elementy teorii gier. Badania operacyjne 2016-06-12 1 Elementy teorii gier Badania operacyjne Plan Przykład Definicja gry dwuosobowej o sumie zerowej Macierz gry Strategie zdominowane Mieszane rozszerzenie gry Strategie mieszane Rozwiązywanie

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

Analiza funkcjonalna 1.

Analiza funkcjonalna 1. Analiza funkcjonalna 1. Wioletta Karpińska Semestr letni 2015/2016 0 Bibliografia [1] Banaszczyk W., Analiza matematyczna 3. Wykłady. (http://math.uni.lodz.pl/ wbanasz/am3/) [2] Birkholc A., Analiza matematyczna.

Bardziej szczegółowo

LV Olimpiada Matematyczna

LV Olimpiada Matematyczna LV Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia trzeciego 15 kwietnia 004 r. (pierwszy dzień zawodów) Zadanie 1. Punkt D leży na boku AB trójkąta ABC. Okręgi styczne do prostych

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

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

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

Konstrukcja liczb rzeczywistych przy pomocy ciągów Cauchy ego liczb wymiernych

Konstrukcja liczb rzeczywistych przy pomocy ciągów Cauchy ego liczb wymiernych Konstrukcja liczb rzeczywistych przy pomocy ciągów Cauchy ego liczb wymiernych Marcin Michalski 14.11.014 1 Wprowadzenie Jedną z intuicji na temat liczb rzeczywistych jest myślenie o nich jako liczbach,

Bardziej szczegółowo

Konkurencja i współpraca w procesie podejmowania decyzji

Konkurencja i współpraca w procesie podejmowania decyzji Konkurencja i współpraca w procesie podejmowania woland@mat.umk.pl Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu Dzień liczby π, Toruń, 12 marca 2015 Plan działania Przykład

Bardziej szczegółowo

n=0 Dla zbioru Cantora prawdziwe są wersje lematu 3.6 oraz lematu 3.8 przy założeniu α = :

n=0 Dla zbioru Cantora prawdziwe są wersje lematu 3.6 oraz lematu 3.8 przy założeniu α = : 4. Zbiory borelowskie. Zbiór wszystkich podzbiorów liczb naturalnych będziemy oznaczali przez ω. Najmniejszą topologię na zbiorze ω, w której zbiory {A ω : x A ω \ y}, gdzie x oraz y są zbiorami skończonymi,

Bardziej szczegółowo

UBEZPIECZENIA NA ŻYCIE

UBEZPIECZENIA NA ŻYCIE UBEZPIECZENIA NA ŻYCIE M BIENIEK Ubezpieczenie na życie jest to kontrakt pomiędzy ubezpieczycielem a ubezpieczonym gwarantujący, że ubezpieczyciel w zamian za opłacanie składek, wypłaci z góry ustaloną

Bardziej szczegółowo