Analiza harmoniczna na grupach jednorodnych na przykładzie grupy Heisenberga

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Analiza harmoniczna na grupach jednorodnych na przykładzie grupy Heisenberga"

Transkrypt

1 Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytetu im. Adama Mickiewicza w Poznaniu Środowiskowe Studia Doktoranckie z Nauk Matematycznych Analiza harmoniczna na grupach jednorodnych na przykładzie grupy Heisenberga Paweł Głowacki Uniwersytet Wrocławski Pawel.Glowacki@math.uni.wroc.pl Publikacja współfinansowana ze środków Uni Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

2 Informacje wstępne Grupa jednorodna to nilpotentna grupa Liego, którą jako rozmaitość można utożsamić z przestrzenią R n, w taki sposób że działania grupowe wyrażają się przez funkcje wielomianowe. Dodatkowo zakłada się istnienie grupy automorfizmów zwanych dylatacjami o własnościach podobnych do jednokładności x tx w R n. Jeśli w R 3 wprowadzimy działanie (x, y) (x 1 + y 1, x 2 + y 2, x 3 + y (x 1y 2 x 2 y 1 ), otrzymamy najprostszą nieabelową strukturę grupy nilpotentnej, a po zdefiniowaniu dylatacji δ t (x 1, x 2, x 3 ) = (tx 1, tx 2, t 2 x 3 ), t > 0, grupę jednorodną zwaną grupą Heisenberga. Ten modelowy przykład grupy jednorodnej nie tylko pozwala zademonstrować szereg zjawisk charakterystycznych dla analizy harmonicznej na grupach jednorodnych, ale i sam w sobie jest ciekawym obiektem o wieloaspektowych związkach z szeroko rozumianą analizą w R n. Analiza harmoniczna na grupach jednorodnych zajmuje się zagadnieniami podobnymi do tych, które są przedmiotem badań analizy w R n. Występuje tu cała gama przestrzeni funkcyjnych, takich jak przestrzenie L p, przestrzenie Hardy ego, Höldera, Sobolewa, i mnogość charakterystycznych operatorów liniowych i nieliniowych. Często są to operatory splotu, a więc przemienne z translacjami grupowymi lub też operatory jednorodne względem automorficznych dylatacji. Wiedza o tych klasach operatorów przydaje się do badania bardziej złożonych operacji, które nie są już ani niezmiennicze, ani jednorodne. Często celem jest opis własności pewnego nieograniczonego operatora różniczkowego ważnego z punktu widzenia teorii równań różniczkowych cząstkowych lub teorii funkcji holomorficznych wymagający wzięcia pod uwagę całych rodzin liniowych operatorów ograniczonych. Dlatego pytanie o ograniczoność, np. na przestrzeniach L p, wielu pojawiających się operacji jest jednym z najważniejszych. Jako że cała ta analiza odbywa się na grupie Liego, poświęcimy też trochę czasu na naszkicowanie podstaw teorii grup Liego i teorii reprezentacji unitarnych, ilustrując je przykładem grupy Heisenberga. Wykład ma charakter mieszany. Obok fragmentów prowadzonych metodą szkolną z pełnym wyprowadzeniem i ścisłymi dowodami, będą też podawane informacje dotyczące szerszego kontekstu omawianych zagadnień. Plan wykładu 1. Analiza harmoniczna w R n : dystrybucje, transformata Fouriera, operatory splotu i mnożenia, funkcje maksymalne i zbieżność prawie wszędzie, całki osobliwe, teoria Calderóna-Zygmunda. 2. Grupa Heisenberga I: elementy teorii Liego, pola wektorowe, algebra Liego, reprezentacje unitarne, reprezentacje Schrödingera, wzór Plancherela, lemat Riemanna-Lebesgue a, splot skręcony. 1

3 3. Grupa Heisenberga II: podlaplasjan, hipoeliptyczność, asymptotyka jądra ciepła, przestrzenie funkcyjne, rachunek symboliczny, kwantyzacja. 4. Grupy nilpotentne: grupy jednorodne, reprezentacje, operatory Rocklanda, nieróżniczkowe operatory modelowe, rachunek symboliczny Melina. Wykład będzie się odbywał się co miesiąc w czterech 8-godzinnych częściach. Przed każdą kolejną częścią udostępnione zostaną notatki wykładowcy zawierające cały przeznaczony do wyłożenia w tej części materiał. Za każdym razem podana też zostanie odpowiednia literatura obejmująca ten materiał. Każda część wykładu kończy się zadaniem domowym ściśle związanym z wyłożonym materiałem i mającym charakter uzupełniający jego treść. Rozwiązanie jednego z tych zadań i przedstawienie rozwiązania w pliku PDF w terminie do 31 grudnia jest warunkiem zaliczenia wykładu. Od słuchaczy oczekuje się znajomości analizy funkcjonalnej, teorii równań różniczkowych cząstkowych, rozmaitości różniczkowalnych, teorii dystrybucji i analizy Fouriera w elementarnym zakresie przewidzianym w typowych kursach uniwersyteckich. Część I: Analiza harmoniczna w R n Polecana literatura: 1. L. Grafakos, Classical Fourier analysis, rozdziały 2 i 4, 2. L. Hörmander, Analysis of differential operators, tom I, rozdziały 1 4, 3. W. Rudin, Analiza funkcjonalna, rozdziały 6 i 7, 4. Stein, Singular integrals and differentiability properties of functions, rozdziały 1 i 2, 5. Stein, Harmonic analysis, rozdziały 1 i 2, 6. Stein-Weiss, Fourier analysis on Euclidean spaces, rozdział Dystrybucje temperowane na R n 1. Funkcja f : R n C nazywa się szybko malejąca, jeśli dla każdego N N istnieje stała C N > 0, taka że f(x) C n (1 + x ) N. Funkcja F : R n C nazywa się wolno rosnąca, jeśli istnieją stałe C > 0 i N > 0, takie że F (x) C(1 + x ) N. Miara borelowska µ na R n nazywa się wolno rosnąca, jeśli istnieje N > 0, takie że R n(1 + x ) N µ(dx) <. 2. Mówimy, że f jest funkcją Schwartza i piszemy f S(R n ), jeśli f C (R n ) i każda z pochodnych D α f jest funkcją szybko malejącą. 2

4 3. Przestrzeń S(R n ) jest przestrzenią liniową, a wyposażona w rodzinę półnorm f (N) = max α N sup x R n (1 + x ) N D α f(x) staje się lokalnie wypukłą przestrzenią Frechéta. 4. Dystrybucją temperowaną nazywamy ciągły funkcjonał liniowy na przestrzeni Schwartza S(R n ). 5. Przykłady. Przykładami dystrybucji temperowanych są a) wolno rosnące funkcje lokalnie całkowalne, b) miary wolno rosnące, c) w szczególności delty Diraca. 6. Przykład (dystrybucja Hilberta). Niech H, f = lim ε 0 x ε f(x) dx, f S(R). x Granica ta zawsze istnieje i definiuje dystrybucję temperowaną na R, która nie jest miarą wolno rosnącą. 7. Niech będzie dana dystrybucja T na R n i funkcja lokalnie całkowalna F na otwartym zbiorze Ω R n. Mówimy, że dystrybucja T zgadza się z F na Ω R n, jeśli T, f = Ω F (x)f(x) dx, f S(R n ), supp f Ω. Zauważmy, że dystrybucja H z Przykładu 6 zgadza się z funkcją F (x) = 1/x na zbiorze R \ {0}. 8. Nośnikiem dystrybucji T na R n nazywamy najmniejszy zbiór domknięty S, taki że T znika (zgadza się z funkcją zerową) na R n \ S. 9. Jedynymi dystrybucjami o nośniku punktowym S = {p} są dystrybucje postaci T α, f = D α f(p) i ich kombinacje liniowe. 10. Twierdzenie. Niech k : R n \ {0} będzie ciągłą funkcją jednorodną stopnia n. Załóżmy jeszcze, że Wtedy wzór 1 x 2 k(x) dx = 0. (*) K, f = lim f(x)k(x) dx ε 0 x ε definiuje dystrybucję jednorodną stopnia n, która na otwartym zbiorze R n \ {0} zgadza się z funkcją k. Przypuśćmy na odwrót, że dana jest dystrybucja K jednorodna stopnia n, która na R n pokrywa się z pewną funkcją ciągłą k. Wtedy funkcja k jest jednorodna stopnia 3

5 n i spełnia warunek (*). Co więcej, sama dystrybucja zadana jest wzorem dla pewnej stałej c. 11. Dowód: Jeśli f S(R n ), to Dlatego K, f f (1) K, f = cδ + lim f(x)k(x) dx ε 0 x ε f(x) f(0) f (1), x f(x) f (1). x 1 co pokazuje że K jest dystrybucją. x n+1 dx + f (1) x 1 x n 1 dx C f (1), Aby udowodnić drugą część twierdzenia, zdefiniujmy pomocniczą dystrybucję K 0, f = x 1 (f(x) f(0))k(x) dx + f(x)k(x) dx, x 1 która, jak nietrudno spostrzec, także zgadza się z funkcją k poza zerem. Zatem K = K 0 + T, gdzie T ma nośnik punktowy S = {0}. Stosując K do funkcji f t (x) = f(tx) dla 0 < t < 1 i korzystając z tożsamości otrzymujemy K, f t K, f = 0, f(0) k(x) dx = T, f t T, f. 1 x 2 Prawa strona dąży do zera, gdy t 0, a więc warunek (*) musi być spełniony. Co więcej, lewa strona nie zależy od t, więc T = cδ Splotem dystrybucji T z funkcją f klasy Schwartza nazywamy funkcję T f(x) = T, f x = T (y)f(x y) dy. Taki splot jest zawsze funkcją klasy C, a jeśli f ma nośnik zwarty, to nawet klasy Schwartza. 13. Splot dystrybucji Hilberta (Przykład 6) z funkcją f S(R) to funkcja H f(x) = lim ε 0 y ε f(x y) dy. y Przekształcenie f Hf = H f nazywamy transformatą Hilberta. Zauważmy, że H(f a ) = (Hf) a, a więc H jest przemienne z translacjami (translacyjnie niezmiennicze). 4

6 14. Niech T będzie dystrybucją temperowaną. Wtedy odwzorowanie S(R n ) f T f C (R n ) jest ciągłe i translacyjnie niezmiennicze. Zbieżność w C (R n ) to zbieżność niemal jednostajna wszystkich pochodnych. 2. Transformata Fouriera 1. Transformatą Fouriera funkcji f L 2 (R n ) nazywamy funkcję f(ξ) = f(x)e ixξ dx. 2. Lemat Riemanna-Lebesgue a. Jeśli f L 1 (R n ), to f C 0 (R n ). 3. Jeśli f S(R n ), to f S(R n ). 4. Jeśli f, g L 1 (R n ), to f(x)ĝ(x) dx = f(ξ)g(ξ) dξ. 5. Wzór na odwrócenie. Jeśli f S(R n ), to f(x) = f(ξ)e ixξ dξ. 6. Twierdzenie Plancherela. Jeśli f S(R n ), to f(x) 2 dx = f(ξ) 2 dξ. 7. Transformata Fouriera jest izomorfizmem przestrzeni Schwartza S(R n ). Jest także izometrią przestrzeni Hilberta L 2 (R n ). 8. Jeśli f, g L 1 (R n ), to f g = f ĝ. 9. Jeśli T jest dystrybucją temperowaną, to wzór S, f = T, f definiuje nową dystrybucję temperowaną, którą będziemy oznaczać przez S = T i nazywać transformatą Fouriera T. Mamy więc T, f = T, f. 5

7 10. Przykład. Niech będzie dystrybucją Hilberta. Wtedy H, f = x ε Ĥ, f = H, f = lim ε 0 1 = lim ε 0 x = 1 i lim f(ξ) = ε 0 ε x 1/ε f(ξ)h(ξ) dξ, f(x) dx x ε x 1/ε ε x 1/ε f(x) dx x e ixξ f(ξ) dξ dx sin xξ x dx dξ gdzie h(ξ) = π 2iσ(ξ). Zatem transformatę Fouriera dystrybucji H można utożsamić z funkcją ograniczoną h. 3. Funkcje maksymalne i zbieżność prawie wszędzie 1. Lemat Wienera. Niech X będzie przestrzenią metryczną z miarą σ-skończoną. Jeśli rodzina B kul B α = B(a α, r α ) stanowi pokrycie zbioru E X i R 0 = sup α r α <, to istnieje przeliczalna podrodzina parami rozłącznych kul B k = B k (a k, r k ), taka że E k B k, gdzie B k = B(a k, 4r k ). 2. Dowód: Kulę B 1 wybieramy tak, by r 1 2R 0 /3. Przypuśćmy, że kule B 1, B 2,..., B k już zostały wybrane. Niech B k = {B B : B B s = dla 1 s k}. Jeśli B =, to kończymy proces wyboru. Jeśli nie, to wybieramy kulę B k+1 = B(a k+1, r k+1 ) tak, aby r k+1 2R k /3, R k = sup{r : B(a, r) B k }. W ten sposób zdefiniowaliśmy (skończony lub nieskończony) ciąg kul (B k ) parami rozłącznych. Jeśli k B k =, to teza jest spełniona w sposób trywialny. Jeśli zaś B k <, k to B k 0, a więc i r k 0. Pokażemy, że wtedy E k B k. Jeśli x E, to x B dla pewnej kuli B B. Wystarczy pokazać, że B k B k. W tym celu wystarczy rozpatrzeć kule B = B(a, r), które nie wchodzą w skład ciągu (B k ). Istnieje wtedy najmniejsze k, takie że r k+1 < 2r/3 (bo ciąg r k dąży do zera). 6

8 Wtedy też B musi przecinać, B s dla pewnego s < k, bo inaczej B B k i r > 3r k+1 /2 R k, a to jest sprzeczność. Co więcej, r 3r s /2. W takim razie co było do okazania. B B(a s, r s + 2r) B(a s, 4r s ) = B s, 3. Niech M(R n ) oznacza przestrzeń wszystkich funkcji mierzalnych. Mówimy, że odwzorowanie T : L p (R n ) M(R n ) jest słabego typu (p, p), jeśli istnieje stała C > 0, taka że dla każdego α > 0 {x R n : T (f)(x) > α} 1/p C f p α. Warto w tym miejscu warto przypomnieć nierówność Kołmogorowa: Dla f 0 {x R n : f(x) > α} 1/p f p, 1 p <. α Nierówność Kołmogorowa mówi, że odwzorowanie tożsamościowe jest słabego typu (p, p) dla 1 p <. 4. Operator Mf(x) = sup f(y) dy x B B nazywamy operatorem maksymalnym Hardy ego Littlewooda. 5. Twierdzenie. Operator maksymalny Hardy ego Littlewooda jest słabego typu (1, 1). 6. Dowód: Niech α > 0 i niech E = {x R n : Mf(x) > α}. Z definicji, dla każdego x E istnieje kula B(x), taka że B(x) < α 1 B(x) f(y) dy, B(x) α 1 f 1. Kule te stanowią pokrycie zbioru E. Na mocy lematu Wienera można wybrać spośród nich ciąg parami rozłącznych kul B k, taki że E 4 n k B k, skąd E 4 n k α 1 f 4n f 1 B k α. 7

9 7. Twierdzenie Lebesgue a. Niech f będzie funkcją lokalnie całkowalną na R n. a) Jeśli B k jest ciągiem kul zawierających 0 o promieniach dążących do zera, to lim B k 1 f(x + y) dy = f(x) k 0 B k prawie wszędzie. b) Jeśli Q k jest ciągiem kostek zawierających 0 o promieniach dążących do zera, to prawie wszędzie. lim Q k 1 f(x + y) dy = f(x) k 0 Q k 8. Dowód: Przez wybór odpowiedniej normy możemy ograniczyć się do przypadku kul. Niech Ωf(x) = lim sup B 1 f(y) f(x) dy. k B k Chcemy udowodnić, że Ωf(x) = 0 p.w. dla f L 1 (R n ). Zauważmy, że tak jest, gdy f pochodzi z podprzestrzeni C c (R n ), która jest gęsta w L 1 (R n ). Zauważmy też, że Ωf(x) Mf(x) + f(x), a więc jest operatorem słabego typu (1, 1). Dla zadanego ε > 0 i N > 0 niech ϕ C c (R n ) i f ϕ 1 < ε/n. Wtedy {x R n : Ωf(x) > 1/N} = {x R n : Ω(f ϕ)(x) > 1/N} CN f ϕ 1 < Cε, co wobec dowolności ε i N pokazuje, że Ωf(x) = 0 prawie wszędzie. 9. Interpolacja Marcinkiewicza. Niech 1 p < q. Niech T : L p (R n )+L q (R n ) M(R n ) będzie odwzorowaniem podaddytywnym, tzn. spełniającym warunek T (f + g) T f + T g. Jeśli T jest jednocześnie słabego typu (p, p) i (q, q), to dla każdego p < r < q istnieje stała C r, taka że T f r C r f r. Innymi słowy, T jest mocnego typu (r, r). 10. Wniosek. Operator maksymalny Hardy ego Littlewooda jest mocnego typu (p, p) dla każdego 1 < p. 4. Całki osobliwe. Teoria L 2 1. Niech k : R n \ {0} C będzie funkcją o własnościach: 8 a) k(tx) = t n k(x), x 0, t > 0, b) 1 x 2 k(x) dx = 0,

10 c) k jest różniczkowalna w sposób ciągły. Niech K, f = lim k(y)f(y) dy ε 0 x ε będzie dystrybucją wyznaczoną przez funkcję k. Dla ε > 0 niech k ε (x) = k(x)χ y ε (x). Jak widać, k ε L 2 (R n ). Mamy też Kf = K f(x) = lim ε 0 k ε f(x) dla f S(R n ) i x R n. Operatory tej postaci stanowią podstawowy model wszystkiego, co obejmuje się nazwą osobliwych operatorów całkowych. Będziemy się zajmować następującymi pytaniami: 1) Czy istnieje stała C, taka że K f C f 2, f S(R n )? 2) Czy istnieje stała C, taka że K f C f p, f S(R n ) dla 1 < p <? 3) Czy zachodzą zbieżności k ε f Kf, ε 0, w normie L p, gdy f L p (R n )? 4) Czy zachodzą zbieżności k ε f Kf, ε 0, p.w., gdy f L p (R n )? 2. Z warunków a) i c) wynika warunek Hörmandera: Istnieje stała B > 0, taka że k ε (x + y) k ε (x) dx B, y R n, ε > 0. x 2 y Rzeczywiście, k ε (x) k ε (x y) C y x n+1, x 2 y. 3. Twierdzenie. Operator liniowy f K f zadany początkowo na gęstej podprzestrzeni S(R n ) przedłuża się jednoznacznie do ciągłego operatora na przestrzeni L 2 (R n ). 4. Dowód: Jako pierwszy krok dowodu pokażemy, że dla f S(R n ) 9 K f = lim ε 0 k ε f

11 w normie przestrzeni L 2 (R n ). Istotnie, niech 0 < ε < η. Niech g ε,η (x) = k ε f(x) k η f(x) = k(y)f(x y) dy. ε y η Oszacowanie dla g ε,η wyniknie z warunku skracania b). Rzeczywiście, g ε,η (x) = k(y)(f(x y) f(x)) dy = ε y η 1 0 ε y η k(y)f (x ty) y dydt, skąd g ε,η 2 C f 2 y η y k(y) dy 0, η 0. Widzimy zatem, ze ciąg k ε f jest fundamentalny, a zatem zbieżny w L 2 (R n ). Jako że ciąg ten jest zbieżny punktowo do K f, cel został osiągnięty. 5. W tym punkcie przeprowadzimy drugą część dowodu. Pokażemy mianowicie, że transformaty Fouriera wszystkich funkcji k ε są ograniczone w sposób niezależny od ε. Aby to udowodnić, ustalmy ξ 0. Wtedy k ε (ξ) = e ixξ k ε (x) dx + x 2π ξ 1 e ixξ k ε (x) dx = I 1 (ξ) + I 2 (ξ). x 2π ξ 1 Oszacujmy najpierw całkę I 1. Korzystając z własności b), mamy I 1 (ξ) (e ixξ 1)k ε (x) dx x 2π ξ 1 C ξ x n+1 dx C 1, x 2π ξ 1 gdzie stała C 1 nie zależy ani od ξ, ani od ε. Aby oszacować drugą całkę, skorzystamy z tożsamości e ixξ f(x) dx = 1 2 ( e ixξ f(x) dx ) e ixξ f(x z ξ ) dx, gdzie z ξ = π ξ 2 ξ. Zauważmy, że z ξ = π ξ 1. Mamy I 2 (ξ) 1 e ixξ (k 2 ε (x) k ε (x z ξ )) dx x 2π ξ 1 więc na mocy warunku Hörmandera I 2 (ξ) B/2 = C 2, co kończy dowód jednostajnej ograniczoności transformat Fouriera k ε. Widzimy więc, że operatory K ε f = k ε f 10

12 są wspólnie ograniczone w normie na przestrzeni L 2 (R n ) i jednocześnie zbieżne mocno do operatora Kf = K f na pewnej gęstej podprzestrzeni. Stąd wynika nasza teza. 5. Całki osobliwe. Teoria Calderóna Zygmunda 1. Lemat Calderóna Zygmunda. Niech f 0 będzie funkcją całkowalną i niech α > 0. Istnieje wówczas domknięty podzbiór F R n, taki że f(x) α, x F, oraz ciąg parami rozłącznych kostek Q k, taki że α < Q k Q 1 f(x) dx 2 n α, R n \ F = Q k. k 2. Dowód: Niech Q 0 = [0, 1) n będzie kostką jednostkową i niech Q oznacza rodzinę wszystkich kostek postaci a + 2 k Q 0, gdzie a Z n, k Z. Oznaczmy f Q = Q 1 Q f(x) dx. Niech Ω = {x R n Q Q : x Q & f Q > α}. Ω jest zbiorem otwartym. Ponadto, dla każdego x Ω istnieje maksymalna kostka Q = Q(x) o własności f Q > α, bo Q α 1 Q f α 1 f 1. Oczywiście Q(x) Ω i każde dwie takie kostki są albo identyczne, albo rozłączne. Zatem Ω = Q j, Q j = Q(x j ), gdzie suma jest rozłączna. Dla Q = a + 2 k Q 0 niech Q = a + 2 k+1 Q 0. Ponieważ dla danego x Q j kostka Q j jest maksymalna, α f Q j 2 n f Qj, skąd nierówność f Qj 2 n α. Pozostaje zauważyć, że dla x F = R n \ Ω Q 1 f(y) dy α 11

13 dla wszystkich Q Q zawierających x, więc na mocy twierdzenia Lebesgue a f(x) α dla p.w. x F. 3. Rozkład C Z funkcji całkowalnej. Niech f L 1 (R n ). Dla każdej liczby α > 0 istnieje ciąg parami rozłącznych kostek (Q k ), takich że Q k α 1 f 1, k oraz przedstawienie f = g + k b k, g, b k L 1 (R n ), gdzie g 1 f 1 i g 2 n α, a funkcje b k mają nośniki w rozłącznych kostkach Q k i następujące własności: b k 1 2 n+1 α Q k, b k = Dowód: Rzeczywiście, definiujemy f(x), x F, g(x) = f Qk, x Q k, oraz f(x) f Qk, x Q k, b k (x) = 0, x / Q k, zgodnie z rozkładem C-Z dla liczby α. 5. Nadal rozważamy dystrybucję K, f = lim k(y)f(y) dy ε 0 ε x 1/ε wyznaczoną przez funkcję k : R n \ {0} C o własnościach: a) k(tx) = t n k(x), b) 1 x 2 k(x) dx = 0, c) k jest różniczkowalna w sposób ciągły. 6. Twierdzenie. Dla każdego ε > 0 operator liniowy f K ε f = k ε f jest słabego typu (1, 1) ze stałą niezależną od ε. 7. Dowód: Niech α > 0 i niech f = g + b będzie rozkładem C-Z funkcji f L 1 (R n ). Jeśli 12 E α (f) = {x R n : K ε f(x) > α},

14 to E α (f) E α/2 (g) E α/2 (b), więc wystarczy oszacować miary składników. W pierwszym przypadku wynika to łatwo z jednakowej ograniczoności K ε na L 2. Rzeczywiście, E α/2 4α 2 K ε g 2 2 4Cα 1 g 1 4Cα 1 f 1, gdzie C jest wspólnym ograniczeniem norm K ε. W drugim przypadku wystarczy oszacować miarę zbioru E = E α/2 (b) \ Ω, Ω = Q k, k bo Ω = k Q k 4 n α 1 f 1. Zatem E = {x / Ω : K ε b(x) > α/2} 2α 1 R n \Ω K ε b(x) dx. Jeśli teraz y k jest środkiem kostki Q k, to dzięki b k = 0 i warunkowi Hörmandera spełnianemu jednostajnie przez k ε R n \Ω K ε b(x) dx k R n \Q k k ε (x y) k ε (x y k ) b k (y) dy dx. Jako że x y k 2 y y k dla x / Q k i y, y k Q k, R n \Ω K ε b(x) dx k x 2 y k ε (x y) k ε (x) b k (y + y k ) dx dy B k b k 1 2 n+1 B f 1, co daje E 2 n+2 Bα 1 f Wniosek. Operatory liniowy Kf = K f zadany początkowo na gęstej podprzestrzeni S(R n ) jest ograniczony w normie L p (R n ) dla każdego 1 < p <, a zatem przedłuża się jednoznacznie do ciągłego operatora liniowego na tej przestrzeni. 6. Operatory liniowe translacyjnie niezmiennicze 1. Niech L: S(R n ) C (R n ) będzie ciągłym odwzorowaniem translacyjnie niezmienniczym. Istnieje wtedy dystrybucja T, taka że Lf = T f. Rzeczywiście, prosty rachunek pokazuje, że jeśli 13 T, f = Lf(0),

15 to Lf(x) = T f(x), T, f = f( x)t (dx). 2. Jeśli µ jest miarą borelowską ograniczoną, to odwzorowanie L 1 (R n ) f µ f L 1 (R n ) jest ciągłe. Każde ciągłe odwzorowanie liniowe translacyjnie niezmiennicze przestrzeni L 1 (R n ) jest tej postaci. 3. Jeśli K jest dystrybucją, taką że K L (R n ), to odwzorowanie L 2 (R n ) f T f L 2 (R n ) jest ciągłe. Każde ciągłe odwzorowanie liniowe translacyjnie niezmiennicze L 2 (R n ) jest tej postaci. 4. W ogólnym przypadku 1 p < dysponujemy łatwym warunkiem koniecznym: Jeśli L jest translacyjnie niezmienniczym odwzorowaniem liniowym L p (R n ) dla pewnego 1 p <, to L jest splotem z dystrybucją o ograniczonej transformacie Fouriera. Wszelkie warunki dostateczne są już trudne. 5. Twierdzenie mnożnikowe Hörmandera. Jeśli T jest dystrybucją temperowaną, taką, że T (ξ) = m(ξ) jest funkcją różniczkowalną k-krotnie, gdzie k > n/2, i spełniającą oszacowania Dξ α m(ξ) C ξ α, α k, to operator liniowy f T f jest ograniczony na L p (R n ) dla każdego 1 < p <. 6. Twierdzenie mnożnikowe Marcinkiewicza. Jeśli T jest dystrybucją temperowaną, taką, że T (ξ) = m(ξ) jest funkcją klasy C 1 spełniającą oszacowania n Dξ α m(ξ) C ξ j α j, α {0, 1} n, j=1 to operator liniowy f T f jest ograniczony na L p (R n ) dla każdego 1 < p <. 7. Jeśli n = 1, to twierdzenie Marcinkiewicza i twierdzenie Hörmandera mówią to samo. Klasycznym przykładem mnożnika m spełniającego założenia obu twierdzeń jest transformata Fouriera dystrybucji Hilberta. W tym przypadku jednak prawdziwa jest mocniejsza wersja twierdzenia Marcinkiewicza: Twierdzenie. Jeśli m(ξ) B oraz 2 k ξ 2 k+1 dm(ξ) B niezależnie od k Z, to operator T f(x) = e ixξ m(ξ) f(ξ) dξ jest ograniczony na L p (R) dla 1 < p <. 8. Przykład. Funkcja charakterystyczna odcinka jednostkowego [ 1, 1] R jest mnożnikiem Marcinkiewicza. Tymczasem twierdzenie Feffermana mówi, że funkcja charakterystyczna koła jednostkowego ξ1 2 + ξ2 2 1 w R2 nie jest mnożnikiem dla żadnego L p (R 2 ), 1 p < (patrz Stein [5], X.2.5). 14

16 9. ZADANIE DOMOWE. Korzystając z wyłożonej teorii i podanej literatury, udowodnij że operator maksymalny K f(x) = sup k ε f(x) ε>0 jest słabego typu (1, 1). Wyciągnij stąd wniosek o istnieniu granicy lim ε 0 k ε f(x) dla prawie wszystkich x R n, jeśli f L p (R n ), 1 p <. Paweł Głowacki Paweł Głowacki jest profesorem na Uniwersytecie Wrocławskim, autorem około 20 publikacji m.in. w Inventiones Math., J. Functional Anal., Duke Math. J., Studia Math. Zajmuje się abstrakcyjną analizą harmoniczną, grupami Lie i cząstkowymi równaniami różniczkowymi. W 1980 roku doktoryzował się w Instytucie Matematycznym PAN na podstawie rozprawy Calculus of Symbols and Convolution Semigroups on the Heisenberg Group napisanej pod kierunkiem profesora A. Hulanickiego. Był profesorem wizytującym w Scuola Normale Superiore w Pizie (Włochy) oraz University of Washington (USA). Jest znany jako bardzo dobry wykładowca. 15

Dystrybucje, wiadomości wstępne (I)

Dystrybucje, wiadomości wstępne (I) Temat 8 Dystrybucje, wiadomości wstępne (I) Wielkości fizyczne opisujemy najczęściej przyporządkowując im funkcje (np. zależne od czasu). Inną drogą opisu tych wielkości jest przyporządkowanie im funkcjonałów

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

Informacja o przestrzeniach Sobolewa

Informacja o przestrzeniach Sobolewa Wykład 11 Informacja o przestrzeniach Sobolewa 11.1 Definicja przestrzeni Sobolewa Niech R n będzie zbiorem mierzalnym. Rozważmy przestrzeń Hilberta X = L 2 () z iloczynem skalarnym zdefiniowanym równością

Bardziej szczegółowo

O pewnych klasach funkcji prawie okresowych (niekoniecznie ograniczonych)

O pewnych klasach funkcji prawie okresowych (niekoniecznie ograniczonych) (niekoniecznie ograniczonych) Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im. Adama Mickiewicza, Poznań Będlewo, 25-30 maja 2015 Funkcje prawie okresowe w sensie Bohra Definicja Zbiór E R nazywamy względnie

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

1 Relacje i odwzorowania

1 Relacje i odwzorowania Relacje i odwzorowania Relacje Jacek Kłopotowski Zadania z analizy matematycznej I Wykazać, że jeśli relacja ρ X X jest przeciwzwrotna i przechodnia, to jest przeciwsymetryczna Zbadać czy relacja ρ X X

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

Dystrybucje. Marcin Orchel. 1 Wstęp Dystrybucje Pochodna dystrybucyjna Przestrzenie... 5

Dystrybucje. Marcin Orchel. 1 Wstęp Dystrybucje Pochodna dystrybucyjna Przestrzenie... 5 Dystrybucje Marcin Orchel Spis treści 1 Wstęp 1 1.1 Dystrybucje................................... 1 1.2 Pochodna dystrybucyjna............................ 3 1.3 Przestrzenie...................................

Bardziej szczegółowo

Informacja o przestrzeniach Hilberta

Informacja o przestrzeniach Hilberta Temat 10 Informacja o przestrzeniach Hilberta 10.1 Przestrzenie unitarne, iloczyn skalarny Niech dana będzie przestrzeń liniowa X. Załóżmy, że każdej parze elementów x, y X została przyporządkowana liczba

Bardziej szczegółowo

Wykłady ostatnie. Rodzinę P podzbiorów przestrzeni X nazywamy σ - algebrą, jeżeli dla A, B P (2) A B P, (3) A \ B P,

Wykłady ostatnie. Rodzinę P podzbiorów przestrzeni X nazywamy σ - algebrą, jeżeli dla A, B P (2) A B P, (3) A \ B P, Wykłady ostatnie CAŁKA LBSGU A Zasadnicza różnica koncepcyjna między całką Riemanna i całką Lebesgue a polega na zamianie ról przestrzeni wartości i przestrzeni argumentów przy konstrukcji sum górnych

Bardziej szczegółowo

2. Definicja pochodnej w R n

2. Definicja pochodnej w R n 2. Definicja pochodnej w R n Niech będzie dana funkcja f : U R określona na zbiorze otwartym U R n. Pochodną kierunkową w punkcie a U w kierunku wektora u R n nazywamy granicę u f(a) = lim t 0 f(a + tu)

Bardziej szczegółowo

Wykłady... b i a i. i=1. m(d k ) inf

Wykłady... b i a i. i=1. m(d k ) inf Wykłady... CŁKOWNIE FUNKCJI WIELU ZMIENNYCH Zaczniemy od konstrukcji całki na przedziale domkniętym. Konstrukcja ta jest, w gruncie rzeczy, powtórzeniem definicji całki na odcinku domkniętym w R 1. Przedziałem

Bardziej szczegółowo

Zadania do Rozdziału X

Zadania do Rozdziału X Zadania do Rozdziału X 1. 2. Znajdź wszystkie σ-ciała podzbiorów X, gdy X = (i) {1, 2}, (ii){1, 2, 3}. (b) Znajdź wszystkie elementy σ-ciała generowanego przez {{1, 2}, {2, 3}} dla X = {1, 2, 3, 4}. Wykaż,

Bardziej szczegółowo

Analiza Funkcjonalna - Zadania

Analiza Funkcjonalna - Zadania Analiza Funkcjonalna - Zadania 1 Wprowadzamy następujące oznaczenia. K oznacza ciało liczb rzeczywistych lub zespolonych. Jeżeli T jest dowolnym zbiorem niepustym, to l (T ) = {x : E K : x funkcja ograniczona}.

Bardziej szczegółowo

7 Twierdzenie Fubiniego

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

Bardziej szczegółowo

Rodzinę F złożoną z podzbiorów zbioru X będziemy nazywali ciałem zbiorów, gdy spełnione są dwa następujące warunki.

Rodzinę F złożoną z podzbiorów zbioru X będziemy nazywali ciałem zbiorów, gdy spełnione są dwa następujące warunki. 3. Funkcje borelowskie. Rodzinę F złożoną z podzbiorów zbioru X będziemy nazywali ciałem zbiorów, gdy spełnione są dwa następujące warunki. (1): Jeśli zbiór Y należy do rodziny F, to jego dopełnienie X

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

Zestaw zadań z Równań różniczkowych cząstkowych I 18/19

Zestaw zadań z Równań różniczkowych cząstkowych I 18/19 Zestaw zadań z Równań różniczkowych cząstkowych I 18/19 Zad 1. Znaleźć rozwiązania ogólne u = u(x, y) następujących równań u x = 1, u y = 2xy, u yy = 6y, u xy = 1, u x + y = 0, u xxyy = 0. Zad 2. Znaleźć

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

Wykład 2. Transformata Fouriera

Wykład 2. Transformata Fouriera Wykład 2. Transformata Fouriera Transformata Fouriera jest podstawowym narzędziem analizy harmonicznej i teorii analizy i przetwarzania sygnału. Z punktu widzenia teorii matematycznej transformata Fouriera

Bardziej szczegółowo

1 Elementy analizy funkcjonalnej

1 Elementy analizy funkcjonalnej M. Beśka, Dodatek 1 1 Elementy analizy funkcjonalnej 1.1 Twierdzenia o reprezentacji Zaczniemy od znanego twierdzenia Riesza Twierdzenie 1.1 (Riesz) Niech będzie zwartą przestrzenią metryczną i załóżmy,

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

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

Zadania z Analizy Funkcjonalnej I Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi?

Zadania z Analizy Funkcjonalnej I Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi? Zadania z Analizy Funkcjonalnej I - 1 1. Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi? a) X = R, d(x, y) = arctg x y ; b) X = R n, d(x, y) = x 1 y 1 + x 2 y 2 + max i 3 x i

Bardziej szczegółowo

1. Struktury zbiorów 2. Miara 3. Miara zewnętrzna 4. Miara Lebesgue a 5. Funkcje mierzalne 6. Całka Lebesgue a. Analiza Rzeczywista.

1. Struktury zbiorów 2. Miara 3. Miara zewnętrzna 4. Miara Lebesgue a 5. Funkcje mierzalne 6. Całka Lebesgue a. Analiza Rzeczywista. Literatura P. Billingsley, Miara i prawdopodobieństwo, PWN, Warszawa 1997, P. R. Halmos, Measure theory, Springer-Verlag, 1994, W, Kołodziej, naliza matematyczna, PWN, Warszawa 1978, S. Łojasiewicz, Wstęp

Bardziej szczegółowo

Ważną rolę odgrywają tzw. funkcje harmoniczne. Przyjmujemy następującą definicję. u = 0, (6.1) jest operatorem Laplace a. (x,y)

Ważną rolę odgrywają tzw. funkcje harmoniczne. Przyjmujemy następującą definicję. u = 0, (6.1) jest operatorem Laplace a. (x,y) Wykład 6 Funkcje harmoniczne Ważną rolę odgrywają tzw. funkcje harmoniczne. Przyjmujemy następującą definicję. e f i n i c j a Funkcję u (x 1, x 2,..., x n ) nazywamy harmoniczną w obszarze R n wtedy i

Bardziej szczegółowo

13 Równanie struny drgającej. Równanie przewodnictwa ciepła.

13 Równanie struny drgającej. Równanie przewodnictwa ciepła. Równanie struny drgającej. Równanie przewodnictwa ciepła 13 1 13 Równanie struny drgającej. Równanie przewodnictwa ciepła. 13.1 Równanie struny drgającej Równanie różniczkowe liniowe drugiego rzędu typu

Bardziej szczegółowo

8 Całka stochastyczna względem semimartyngałów

8 Całka stochastyczna względem semimartyngałów M. Beśka, Całka Stochastyczna, wykład 8 148 8 Całka stochastyczna względem semimartyngałów 8.1 Całka stochastyczna w M 2 Oznaczmy przez Ξ zbiór procesów postaci X t (ω) = ξ (ω)i {} (t) + n ξ i (ω)i (ti,

Bardziej szczegółowo

Teoria miary i całki

Teoria miary i całki Teoria miary i całki Spis treści 1 Wstęp 3 2 lgebra zbiorów 5 3 Pierścienie, ciała, σ ciała zbiorów. 7 3.1 Definicja pierścienia ciała i σ ciała............... 7 3.2 Pierścień, ciało i σ ciało generowane

Bardziej szczegółowo

Matematyka II. Bezpieczeństwo jądrowe i ochrona radiologiczna Semestr letni 2018/2019 wykład 13 (27 maja)

Matematyka II. Bezpieczeństwo jądrowe i ochrona radiologiczna Semestr letni 2018/2019 wykład 13 (27 maja) Matematyka II Bezpieczeństwo jądrowe i ochrona radiologiczna Semestr letni 208/209 wykład 3 (27 maja) Całki niewłaściwe przedział nieograniczony Rozpatrujemy funkcje ciągłe określone na zbiorach < a, ),

Bardziej szczegółowo

Rodzinę spełniającą trzeci warunek tylko dla sumy skończonej nazywamy ciałem (algebrą) w zbiorze X.

Rodzinę spełniającą trzeci warunek tylko dla sumy skończonej nazywamy ciałem (algebrą) w zbiorze X. 1 σ-ciała Definicja 1.1 (σ - ciało) σ - ciałem (σ - algebrą) w danym zbiorze X (zwanym przestrzenią) nazywamy rodzinę M pewnych podzbiorów zbioru X, spełniającą trzy warunki: 1 o M; 2 o jeśli A M, to X

Bardziej szczegółowo

Analiza matematyczna 1 - test egzaminacyjny wersja do ćwiczeń

Analiza matematyczna 1 - test egzaminacyjny wersja do ćwiczeń Analiza matematyczna 1 - test egzaminacyjny wersja do ćwiczeń Leszek Skrzypczak 1. Niech E = {x [0, 1] : x = k 2 n k = 1, 2,... 2 n, n = 1, 2, 3,...} Wówczas: (a) Dla dowolnych liczb wymiernych p, q [0,

Bardziej szczegółowo

Zadania z Analizy Funkcjonalnej I Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi?

Zadania z Analizy Funkcjonalnej I Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi? Zadania z Analizy Funkcjonalnej I - 1 1. Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi?. a) X = R, x = arctg x ; b) X = R n, d(x, y) = x 1 y 1 + x 2 y 2 + max i 3 x i y i ;

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

6. Punkty osobliwe, residua i obliczanie całek

6. Punkty osobliwe, residua i obliczanie całek 6. Punkty osobliwe, residua i obliczanie całek Mówimy, że funkcja holomorficzna f ma w punkcie a zero krotności k, jeśli f(a) = f (a) = = f (k ) (a) = 0, f (k) (a) 0. Rozwijając f w szereg Taylora w otoczeniu

Bardziej 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

1 + iϕ n. = cos ϕ + i sin ϕ. e n z n n n. c M n z n, c n z Mn.

1 + iϕ n. = cos ϕ + i sin ϕ. e n z n n n. c M n z n, c n z Mn. WRAiT 2 #1 1. Dla jakich a C ciągi o wyrazach na n, a n 1 + a n, an /n, są zbieżne? 2. Wykaż zbieżność i znajdź granice ciągów n a k, a n 1 + a 2n ( a < 1), a n 1 + a 2n ( a > 1), 1 n 3. Dla danego ϕ R

Bardziej szczegółowo

zbiorów domkniętych i tak otrzymane zbiory domknięte ustawiamy w ciąg. Oznaczamy

zbiorów domkniętych i tak otrzymane zbiory domknięte ustawiamy w ciąg. Oznaczamy 5. Funkcje 1 klasy Baire a. Pod koniec XIX i początkiem XX wieku kilku matematyków zajmowało się problemami dotyczącymi klasyfikacji funkcji borelowskich: między innymi R. Baire, E. Borel, H. Lebesgue

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Równania różniczkowe cząstkowe drugiego rzędu

Równania różniczkowe cząstkowe drugiego rzędu Równania różniczkowe cząstkowe drugiego rzędu Marcin Orchel Spis treści 1 Wstęp 1 1.1 Metoda faktoryzacji (rozdzielania zmiennych)................ 5 1.2 Metoda funkcji Greena.............................

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Rozdział I. Wstęp do matematyki Rozdział II. Ciągi i szeregi... 44

Spis treści. Rozdział I. Wstęp do matematyki Rozdział II. Ciągi i szeregi... 44 Księgarnia PWN: Ryszard Rudnicki, Wykłady z analizy matematycznej Spis treści Rozdział I. Wstęp do matematyki... 13 1.1. Elementy logiki i teorii zbiorów... 13 1.1.1. Rachunek zdań... 13 1.1.2. Reguły

Bardziej szczegółowo

Analiza I.2*, lato 2018

Analiza I.2*, lato 2018 Analiza I.2*, lato 218 Marcin Kotowski 14 czerwca 218 Zadanie 1. Niech x (, 1) ma rozwinięcie binarne.x 1 x 2.... Niech dla x, 1: oraz f() = f(1) =. Pokaż, że f: f(x) = lim sup n (a) przyjmuje wszystkie

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

28 maja, Problem Dirichleta, proces Wienera. Procesy Stochastyczne, wykład 14, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126

28 maja, Problem Dirichleta, proces Wienera. Procesy Stochastyczne, wykład 14, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126 Problem Dirichleta, proces Wienera Procesy Stochastyczne, wykład 14, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126 28 maja, 2012 Funkcje harmoniczne Niech będzie operatorem Laplace a w

Bardziej szczegółowo

ANALIZA MATEMATYCZNA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ

ANALIZA MATEMATYCZNA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ ANALIZA MATEMATYCZNA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH RZECZYWISTYCH Definicja 1. Niech A będzie dowolnym niepustym zbiorem. Metryką w zbiorze A nazywamy funkcję rzeczywistą

Bardziej szczegółowo

O pewnym twierdzeniu S. Łojasiewicza, J. Wloki, Z. Zieleżnego

O pewnym twierdzeniu S. Łojasiewicza, J. Wloki, Z. Zieleżnego O pewnym twierdzeniu S. Łojasiewicza, J. Wloki, Z. Zieleżnego Jan Ligęza Instytut Matematyki Wisła Letnia Szkoła Instytutu Matematyki wrzesień 2010 r. [1] S. Łojasiewicz, J. Wloka, Z. Zieleżny; Über eine

Bardziej szczegółowo

Prawa wielkich liczb, centralne twierdzenia graniczne

Prawa wielkich liczb, centralne twierdzenia graniczne , centralne twierdzenia graniczne Katedra matematyki i ekonomii matematycznej 17 maja 2012, centralne twierdzenia graniczne Rodzaje zbieżności ciągów zmiennych losowych, centralne twierdzenia graniczne

Bardziej szczegółowo

Teoria miary. WPPT/Matematyka, rok II. Wykład 5

Teoria miary. WPPT/Matematyka, rok II. Wykład 5 Teoria miary WPPT/Matematyka, rok II Wykład 5 Funkcje mierzalne Niech (X, F) będzie przestrzenią mierzalną i niech f : X R. Twierdzenie 1. NWSR 1. {x X : f(x) > a} F dla każdego a R 2. {x X : f(x) a} F

Bardziej szczegółowo

Równanie przewodnictwa cieplnego (I)

Równanie przewodnictwa cieplnego (I) Wykład 4 Równanie przewodnictwa cieplnego (I) 4.1 Zagadnienie Cauchy ego dla pręta nieograniczonego Rozkład temperatury w jednowymiarowym nieograniczonym pręcie opisuje funkcja u = u(x, t), spełniająca

Bardziej szczegółowo

1 Zbiory. 1.1 Kiedy {a} = {b, c}? (tzn. podać warunki na a, b i c) 1.2 Udowodnić, że A {A} A =.

1 Zbiory. 1.1 Kiedy {a} = {b, c}? (tzn. podać warunki na a, b i c) 1.2 Udowodnić, że A {A} A =. 1 Zbiory 1.1 Kiedy {a} = {b, c}? (tzn. podać warunki na a, b i c) 1.2 Udowodnić, że A {A} A =. 1.3 Pokazać, że jeśli A, B oraz (A B) (B A) = C C, to A = B = C. 1.4 Niech {X t } będzie rodziną niepustych

Bardziej szczegółowo

Robert Kowalczyk. Zbiór zadań z teorii miary i całki

Robert Kowalczyk. Zbiór zadań z teorii miary i całki Robert Kowalczyk Zbiór zadań z teorii miary i całki 2 Zadanie 1 Pokazać, że poniższe dwie definicje σ-ciała M są równoważne: (i) Rodzinę M podzbiorów przestrzeni X nazywamy σ-ciałem jeżeli zachodzą następujące

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych

Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych Temat 7 Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych Rozważmy płaski obszar R 2 ograniczony krzywą. la równania Laplace a (Poissona) stawia się trzy podstawowe zagadnienia brzegowe. Zagadnienie irichleta

Bardziej szczegółowo

Ośrodkowość procesów, proces Wienera. Ośrodkowość procesów, proces Wienera Procesy Stochastyczne, wykład, T. Byczkowski,

Ośrodkowość procesów, proces Wienera. Ośrodkowość procesów, proces Wienera Procesy Stochastyczne, wykład, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, wykład, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1136 27 luty, 2012 Ośrodkowość procesów Dalej zakładamy, że (Ω, Σ, P) jest zupełną przestrzenią miarową. Definicja.

Bardziej szczegółowo

1 Przestrzenie Hilberta

1 Przestrzenie Hilberta M. Beśka, Wykład monograficzny, Dodatek 1 1 Przestrzenie Hilberta 1.1 Podstawowe fakty o przestrzeniach Hilberta Niech H będzie przestrzenią liniową nad ciałem liczb rzeczywistych. Określmy odwzorowanie,

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

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

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

1. Funkcje monotoniczne, wahanie funkcji.

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

Bardziej szczegółowo

Wykład 4 Udowodnimy teraz, że jeśli U, W są podprzetrzeniami skończenie wymiarowej przestrzeni V to zachodzi wzór: dim(u + W ) = dim U + dim W dim(u

Wykład 4 Udowodnimy teraz, że jeśli U, W są podprzetrzeniami skończenie wymiarowej przestrzeni V to zachodzi wzór: dim(u + W ) = dim U + dim W dim(u Wykład 4 Udowodnimy teraz, że jeśli U, W są podprzetrzeniami skończenie wymiarowej przestrzeni V to zachodzi wzór: dim(u + W ) = dim U + dim W dim(u W ) Rzeczywiście U W jest podprzetrzenią przestrzeni

Bardziej szczegółowo

Układy równań i równania wyższych rzędów

Układy równań i równania wyższych rzędów Rozdział Układy równań i równania wyższych rzędów Układy równań różniczkowych zwyczajnych Wprowadzenie W poprzednich paragrafach zajmowaliśmy się równaniami różniczkowymi y = f(x, y), których rozwiązaniem

Bardziej szczegółowo

1. Liczby zespolone Stwierdzić kiedy kwadrat liczby zespolonej jest liczbą. (i) rzeczywistą, (ii) ujemną, (iii) tylko urojoną?

1. Liczby zespolone Stwierdzić kiedy kwadrat liczby zespolonej jest liczbą. (i) rzeczywistą, (ii) ujemną, (iii) tylko urojoną? 1. Liczby zespolone 1.1. Stwierdzić kiedy kwadrat liczby zespolonej jest liczbą (i) rzeczywistą, (ii) ujemną, (iii) tylko urojoną? 1.2. Doprowadzić do postaci a + ib liczby zespolone (i) (1 13i)/(1 3i),

Bardziej szczegółowo

Całki powierzchniowe w R n

Całki powierzchniowe w R n Całki powierzchniowe w R n Na początek małe uzupełnienie z algebry liniowej. Niech R n k oznacza przestrzeń liniową macierzy o n wierszach i k kolumnach. Dla dowolnej macierzy A R n k, gdzie k n, połóżmy

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

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

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

26 marzec, Łańcuchy Markowa z czasem ciągłym. Procesy Stochastyczne, wykład 7, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1136

26 marzec, Łańcuchy Markowa z czasem ciągłym. Procesy Stochastyczne, wykład 7, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1136 Procesy Stochastyczne, wykład 7, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1136 26 marzec, 212 Łańcuchy z czasem ciągłym S = {, 1,..., }, B S = 2 S, ale T = [, ) lub T = (, ). Gdy S skończone,

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

WYKŁAD Z ANALIZY MATEMATYCZNEJ I. dr. Elżbieta Kotlicka. Centrum Nauczania Matematyki i Fizyki

WYKŁAD Z ANALIZY MATEMATYCZNEJ I. dr. Elżbieta Kotlicka. Centrum Nauczania Matematyki i Fizyki WYKŁAD Z ANALIZY MATEMATYCZNEJ I dr. Elżbieta Kotlicka Centrum Nauczania Matematyki i Fizyki http://im0.p.lodz.pl/~ekot Łódź 2006 Spis treści 1. CIĄGI LICZBOWE 2 1.1. Własności ciągów liczbowych o wyrazach

Bardziej szczegółowo

1 Twierdzenie Bochnera-Minlosa

1 Twierdzenie Bochnera-Minlosa M. Beśka, Twierdzenie Bochnera-Minlosa 1 1 Twierdzenie Bochnera-Minlosa 1.1 Dystrybucje Niech Ω n będzie niepustym zbiorem otwartym. Przez C0 (Ω oznaczmy przestrzeń funkcji gładkich określonych na Ω o

Bardziej szczegółowo

1 Określenie pierścienia

1 Określenie pierścienia 1 Określenie pierścienia Definicja 1. Niech P będzie zbiorem, w którym określone są działania +, (dodawanie i mnożenie). Mówimy, że struktura (P, +, ) jest pierścieniem, jeżeli spełnione są następujące

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

II. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia.

II. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia. II. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia. Definicja 1.1. Niech Q R n, n 1, będzie danym zbiorem i niech f : Q R n będzie daną funkcją określoną na Q. Równanie różniczkowe postaci (1.1) x = f(x),

Bardziej szczegółowo

21 maja, Mocna własność Markowa procesu Wienera. Procesy Stochastyczne, wykład 13, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126

21 maja, Mocna własność Markowa procesu Wienera. Procesy Stochastyczne, wykład 13, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126 Mocna własność Markowa procesu Wienera Procesy Stochastyczne, wykład 13, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126 21 maja, 2012 Mocna własność Markowa W = (W 1,..., W d ) oznaczać

Bardziej szczegółowo

1 Przestrzenie metryczne

1 Przestrzenie metryczne 1 Przestrzenie metryczne Definicja 1.1 (metryka) Niech będzie niepustym zbiorem. Funkcję d: R + nazywamy metryką, jeśli spełnia warunki: 1 o d(x, y) = d(y, x) (symetria) 2 o d(x, y) + d(y, z) d(x, z) (nierówność

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

Prawdopodobieństwo i statystyka

Prawdopodobieństwo i statystyka Wykład IV: 27 października 2014 Współczynnik korelacji Brak korelacji a niezależność Definicja współczynnika korelacji Współczynnikiem korelacji całkowalnych z kwadratem zmiennych losowych X i Y nazywamy

Bardziej szczegółowo

Całka podwójna po prostokącie

Całka podwójna po prostokącie Całka podwójna po prostokącie Rozważmy prostokąt = {(x, y) R : a x b, c y d}, gdzie a, b, c, d R, oraz funkcję dwóch zmiennych f : R ograniczoną w tym prostokącie. rostokąt dzielimy na n prostokątów i

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIA DO EGZAMINU MAGISTERSKIEGO

ZAGADNIENIA DO EGZAMINU MAGISTERSKIEGO ZAGADNIENIA DO EGZAMINU MAGISTERSKIEGO Na egzaminie magisterskim student powinien: 1) omówić wyniki zawarte w pracy magisterskiej posługując się swobodnie pojęciami i twierdzeniami zamieszczonymi w pracy

Bardziej szczegółowo

Wstęp do przestrzeni metrycznych i topologicznych oraz ich zastosowań w ekonomii

Wstęp do przestrzeni metrycznych i topologicznych oraz ich zastosowań w ekonomii Wstęp do przestrzeni metrycznych i topologicznych oraz ich zastosowań w ekonomii Mirosław Sobolewski 25 maja 2010 Definicja. Przestrzenią metryczną nazywamy zbiór X z funkcją ρ : X X R przyporządkowującą

Bardziej szczegółowo

Funkcje analityczne. Wykład 12

Funkcje analityczne. Wykład 12 Funkcje analityczne. Wykład 2 Szeregi Laurenta. Osobliwości funkcji zespolonych. Twierdzenie o residuach Paweł Mleczko Funkcje analityczne (rok akademicki 206/207) Plan wykładu W czasie wykładu omawiać

Bardziej szczegółowo

4 Równania różniczkowe w postaci Leibniza, równania różniczkowe zupełne

4 Równania różniczkowe w postaci Leibniza, równania różniczkowe zupełne Równania w postaci Leibniza 4 1 4 Równania różniczkowe w postaci Leibniza, równania różniczkowe zupełne 4.1 Równania różniczkowe w postaci Leibniza Załóżmy, że P : D R i Q: D R są funkcjami ciągłymi określonymi

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia stacjonarne

Zagadnienia stacjonarne Zagadnienia stacjonarne Karol Hajduk 19 grudnia 2012 Nierówność wariacyjna (u (t), v u(t)) + a(u, v u) + Ψ(v) Ψ(u) (f, v u), v V. Zagadnienie stacjonarne ma postać (u (t) = 0): a(u, v u) + Ψ(v) Ψ(u) (f,

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

Rozdział 5. Szeregi liczbowe. 5.1 Szeregi liczbowe. Definicja sumy częściowej ciągu. Niech dany będzie ciąg liczbowy (a n ) n=1.

Rozdział 5. Szeregi liczbowe. 5.1 Szeregi liczbowe. Definicja sumy częściowej ciągu. Niech dany będzie ciąg liczbowy (a n ) n=1. Rozdział 5 Szeregi liczbowe 5. Szeregi liczbowe Definicja sumy częściowej ciągu. Niech dany będzie ciąg liczbowy ( ). Ciąg (s n ) określony wzorem s n = n a j, n N, nazywamy ciągiem sum częściowych ciągu

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Funkcje analityczne. Wykład 2. Płaszczyzna zespolona. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2017/2018)

Funkcje analityczne. Wykład 2. Płaszczyzna zespolona. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2017/2018) Funkcje analityczne Wykład 2. Płaszczyzna zespolona Paweł Mleczko Funkcje analityczne (rok akademicki 2017/2018) Plan wykładu W czasie wykładu omawiać będziemy różne reprezentacje płaszczyzny zespolonej

Bardziej szczegółowo

Rozkład figury symetrycznej na dwie przystające

Rozkład figury symetrycznej na dwie przystające Rozkład figury symetrycznej na dwie przystające Tomasz Tkocz 10 X 2010 Streszczenie Tekst zawiera notatki do referatu z seminarium monograficznego Wybrane zagadnienia geometrii. Całość jest oparta na artykule

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Pochodne cząstkowe i ich zastosowanie. Ekstrema lokalne funkcji

Pochodne cząstkowe i ich zastosowanie. Ekstrema lokalne funkcji Pochodne cząstkowe i ich zastosowanie. Ekstrema lokalne funkcji Adam Kiersztyn Lublin 2014 Adam Kiersztyn () Pochodne cząstkowe i ich zastosowanie. Ekstrema lokalne funkcji maj 2014 1 / 24 Zanim przejdziemy

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

EGZAMIN PISEMNY Z ANALIZY I R. R n

EGZAMIN PISEMNY Z ANALIZY I R. R n EGZAMIN PISEMNY Z ANALIZY I R Instrukcja obsługi. Za każde zadanie można dostać 4 punkty. Rozwiązanie każdego zadania należy napisać na osobnej kartce starannie i czytelnie. W nagłówku rozwiązania należy

Bardziej szczegółowo

(b) Suma skończonej ilości oraz przekrój przeliczalnej ilości zbiorów typu G α

(b) Suma skończonej ilości oraz przekrój przeliczalnej ilości zbiorów typu G α FUNKCJE BORELOWSKIE Rodzinę F podzbiorów zbioru X (tzn. F X) będziemy nazywali ciałem gdy spełnione są warunki: (1) Jeśli zbiór Y F, to dopełnienie X \ Y też należy do rodziny F. (2) Jeśli S F jest skończoną

Bardziej szczegółowo

f(t) f(x), D f(x) = lim sup t x oraz D f(x) = lim inf

f(t) f(x), D f(x) = lim sup t x oraz D f(x) = lim inf 9. Różniczkowanie. Jeśli f jest funkcją rzeczywistą, to granice D + f(x) = lim sup t x + f(t) f(x), D f(x) = lim sup t x t x f(t) f(x), t x f(t) f(x) f(t) f(x) D + f(x) = lim inf oraz D f(x) = lim inf

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

27. RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE CZĄSTKOWE

27. RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE CZĄSTKOWE 27. RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE CZĄSTKOWE 27.1. Wiadomości wstępne Równaniem różniczkowym cząstkowym nazywamy związek w którym występuje funkcja niewiadoma u dwóch lub większej liczby zmiennych niezależnych i

Bardziej szczegółowo

Wykład Matematyka A, I rok, egzamin ustny w sem. letnim r. ak. 2002/2003. Każdy zdający losuje jedno pytanie teoretyczne i jedno praktyczne.

Wykład Matematyka A, I rok, egzamin ustny w sem. letnim r. ak. 2002/2003. Każdy zdający losuje jedno pytanie teoretyczne i jedno praktyczne. Wykład Matematyka A, I rok, egzamin ustny w sem. letnim r. ak. 2002/2003. Każdy zdający losuje jedno pytanie teoretyczne i jedno praktyczne. pytania teoretyczne:. Co to znaczy, że wektory v, v 2 i v 3

Bardziej szczegółowo

Rachunek różniczkowy i całkowy w przestrzeniach R n

Rachunek różniczkowy i całkowy w przestrzeniach R n Rachunek różniczkowy i całkowy w przestrzeniach R n Na dzisiejszym wykładzie rozważać będziemy funkcje f : R m R n Każda taka funkcję f można przedstawić jako wektor funkcji (f 1, f 2,, f n ), gdzie każda

Bardziej szczegółowo

Zastosowania twierdzeń o punktach stałych

Zastosowania twierdzeń o punktach stałych 16 kwietnia 2016 Abstrakt Niech X będzie przestrzenią topologiczną. Ustalmy odwzorowanie ciągłe f : X X. Twierdzeniem o punkcie stałym nazywamy prawdę matematyczną postulującą pod pewnymi warunkami istnienie

Bardziej szczegółowo

Definicja odwzorowania ciągłego i niektóre przykłady

Definicja odwzorowania ciągłego i niektóre przykłady Odwzorowania Pojęcie odwzorowania pomiędzy dwoma zbiorami było już definiowane, ale dawno, więc nie od rzeczy będzie przypomnieć, że odwzorowaniem nazywamy sposób przyporządkowania (niekoniecznie każdemu)

Bardziej szczegółowo