Lista 6. Kamil Matuszewski 26 listopada 2015

Podobne dokumenty
Indukcja matematyczna

Lista 6. Kamil Matuszewski X X X X X X X X X X X X

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas

PERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ

Zmiana bazy i macierz przejścia

Równania rekurencyjne

Twierdzenie Bezouta i liczby zespolone Javier de Lucas. Rozwi azanie 2. Z twierdzenia dzielenia wielomianów, mamy, że

Bajki kombinatoryczne

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów.

i i i = (ii) TAK sprawdzamy (i) (i) NIE

Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

Podprzestrzenie macierzowe

Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni.

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda

METODY KOMPUTEROWE 1

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

ZAJĘCIA NR 3. loga. i nosi nazwę entropii informacyjnej źródła informacji. p. oznacza, Ŝe to co po im występuje naleŝy sumować biorąc za i

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

f '. Funkcja h jest ciągła. Załóżmy, że ciąg (z n ) n 0, z n+1 = h(z n ) jest dobrze określony, tzn. n 0 f ' ( z n

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

Regresja REGRESJA

Laboratorium ochrony danych

3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Permutacje. } r ( ) ( ) ( ) 1 2 n. f = M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Wykład 2-2

Część 1 7. TWIERDZENIA O WZAJEMNOŚCI 1 7. TWIERDZENIA O WZAJEMNOŚCI Twierdzenie Bettiego (o wzajemności prac)

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

Diagonalizacja macierzy kwadratowej

Typ może być dowolny. //realizacja funkcji zamiana //przestawiajacej dwa elementy //dowolnego typu void zamiana(int &A, int &B) { int t=a; A=B; B=t; }

Odtworzenie wywodu metodą wstępującą (bottom up)

Matematyka finansowa r.

Projekt 2 2. Wielomiany interpolujące

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

p Z(G). (G : Z({x i })),

Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona:

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min

( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X

Nieporządki Ten materiał zostanie przerobiony na ćwiczeniach

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

EKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą.

Funkcja wiarogodności

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

Matematyka dyskretna. 10. Funkcja Möbiusa

I. Elementy analizy matematycznej

Reprezentacja krzywych...

Badania Operacyjne (dualnośc w programowaniu liniowym)

Zaawansowane metody numeryczne

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Sprawdzenie stateczności skarpy wykopu pod składowisko odpadów komunalnych

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego).

f f x f, f, f / / / METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH niech N = 2 (2 równania różniczkowe zwyczajne liniowe I-rz.) lub jedno II-rzędu

Statystyka Inżynierska

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej

Wykłady z Analizy rzeczywistej i zespolonej w Matematyce stosowanej. Literatura. W. Rudin: Podstawy analizy matematycznej, PWN, Warszawa, 1982.

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

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych

Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych

MATEMATYKA STOSOWANA W INŻYNIERII CHEMICZNEJ

Egzamin poprawkowy z Analizy II 11 września 2013

V. WPROWADZENIE DO PRZESTRZENI FUNKCYJNYCH

Parametry zmiennej losowej

i = 0, 1, 2 i = 0, 1 33,115 1,698 0,087 0,005!0,002 34,813 1,785 0,092 0,003 36,598 1,877 0,095 38,475 1,972 40,447 i = 0, 1, 2, 3

1 Całki funkcji wymiernych

SPOŁECZNA AKDAEMIA NAUK W ŁODZI

. Wtedy E V U jest równa

ALGEBRY HALLA DLA POSETÓW SKOŃCZONEGO TYPU PRINJEKTYWNEGO

Równania różniczkowe. Notatki z wykładu.

Analiza Matematyczna I.1

Rozwiązania zadań z kolokwium w dniu r. Zarządzanie Licencjackie, WDAM, grupy I i II

Komputerowe generatory liczb losowych

5. Maszyna Turinga. q 1 Q. Konfiguracja: (q,α β) q stan αβ niepusta część taśmy wskazanie położenia głowicy

SZTUCZNA INTELIGENCJA

Metody gradientowe poszukiwania ekstremum. , U Ŝądana wartość napięcia,

Podstawy matematyki finansowej i ubezpieczeniowej

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

65120/ / / /200

Ćwiczenia nr 3 Finanse II Robert Ślepaczuk. Teoria portfela papierów wartościowych

Mh n. 2 ε. h h/ n n. Ekstrapolacja Richardsona (szacowanie błędu) błąd. ekstrapolowana wartość całki I. kwadratury z adaptowanym krokiem

Kier. MTR Programowanie w MATLABie Laboratorium Ćw. 12

Programowanie Równoległe i Rozproszone

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości

Problem plecakowy (KNAPSACK PROBLEM).

k k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

Definicje ogólne

Wnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji.

Modele wartości pieniądza w czasie

1. Relacja preferencji

Transkrypt:

Lsta 6 Kaml Matuszews 6 lstopada 5 4 5 6 7 8 9 4 5 X X X X X X X X X X X D X X N Gdze X-spsae, D-Delarowae, N-edelarowae. Zadae Zadae jest westą odpowedego pomalowaa. Weźmy sobe szachowcę x, poumerujmy wersze od góry w dół a olumy od lewej do prawej. Do tego weźmy m poów. Teraz, wyberzmy m werszy pomalujmy je a jaś olor. Następe wyberzmy m olum je też pomalujmy a jaś olor. Teraz zauważmy, że powstało am w te sposób m przecęć olorów. Na tych przecęcach będzemy ustawać po w oreśloy żej sposób. Wyberzmy pomaloway wersz z ajwęszym desem pomalowaą olumę z ajmejszym desem (perwsze przecęce dąc od lewego dolego rogu. Na tym przecęcu postawmy perwszy poe. Zostae am m poów. Teraz, aalogcze wyberzmy pomaloway wersz z ajwęszym desem mejszym od wybraego poprzedo, pomalowaą olumę z ajmejszym desem węszym od wybraego poprzedo, a przecęcu postawmy olejego poa. Róbmy ta dalej aż zużyjemy wszyste po. Zauważmy, że wtedy awet ja byśmy chcel, to e wyberzemy olejego wersza a olejej olumy, bo wszyste zamalowae były wcześej wyorzystae. Ustawając w te sposób dla m poów mamy ( m opcj, a węc dla dowolego m mamy: ( Zauważmy też, że dla m > e możemy ta ustawć poów, że dla ażdych dwóch jede z ch jest a lewo żej od drugego (z zasady szufladowej dwa po musały by być w tym samym werszu/olume, co daje am sprzeczość. Dlatego węc wy te jest poprawy ostateczy. Przyładowa plasza. Numery a przecęcach to olejość stawaa poów.

Zadae Mamy poazać, że F (. Zrobmy to ducyje. Dla, F (, dla, F ( ( węc dzała. Teraz założę, że dzała, sprawdźmy dla. F F F, teraz, z założea ducyjego F ( ( ( ( ( ( ( ( [ Czyl wszysto sę zgadza. Teraz część druga: Twerdzę, że: ( Fm F m ( ( ( ( ( ] ( ( ( Dla, oczywste.dla też. Założę ducyje, że dzała <, sprawdzę dla : ( ( ( ( F m F m F m F m ( ( ( F m ( ( ( F m Fm F m F m F m (* Oczywśce z założea, dla dowolego m dla -, soro założylśmy dla dowolego m to też dla m. Zadae Z włączeń wyłączeń. Wszystch możlwych permutacj tego cągu jest (!, bo w (! berzemy pod uwagę też róże ustawea tych samych lczb, stąd musmy podzelć to przez. Teraz rozpatrzmy A jao ustawee, w tórym te lczby stoją oło sebe. Mamy węc: A ((! ( (!. Dlaczego? Bo ustawamy dowole - lczb, stąd ((!, a teraz, parę lczb możemy wstawć w mejscach - pomędzy olejym lczbam (, a początu a ońcu. Podobe, dla A A j mamy ((! ( ( (! (bo par e możemy rozdzelać. Aalogcze: j A ( j!. Podstawając pod wzór z włączeń wyłączeń: j (! ( ( (! Zadae 4 a a a, węc a a a. Ahlatorem tej reurecj jest (E E (E (E. Soro ta, to: a α β( a α β a α β α, β a (

Zadae 5 a a a a Ahlatorem a a a jest (E E (E, ahlatorem jest (E, a ahlatorem jest (E, węc całość ahluje (E (E. Stąd mamy: a α β γ δ a α δ a α β γ δ a α β 4γ 9δ a α β 9γ 7δ Stąd, jedyym rozwązaem jest: α 4 ; β ; γ ; δ 4 a stąd: a 4 4 b a 4a 4a Ahlatorem a 4a 4a jest (E 4E 4 (E, a ahlatorem jest (E, węc ahlator całośc to (E 4. Stąd: a (α β γ δ. c a a a, ahlatorem jest (E (E E (E (E ( (E (. To ozacza, że: a α β( γ( Zadae 6 Nech a ; a ; a ; a a. Ahlatorem a a jest: (E (E (E ( (E ( Soro ta, to rozwązując rówae otrzymujemy: a A B ( C ( Rozwązując tą zależość, podstawając za olejo,,, po lu(astu ljach oblczeń, ostatecze otrzymujemy, że: a ( 6 ( ( 6 ( Teraz, wedząc ja wygląda mod, wedząc, że (mod, możemy podstawć asze a jao ( ( 6 ( ( 6 ( Zadae 7 a - cąg lter spełający waru zadaa. a a (6 a 5 a 6 4a Bo wyberamy wszyste możlwe cąg, odejmujemy od ch cąg prawdłowe, otrzymując w te sposób wszyste eprawdłowe. Mają oe eparzystą lczbę lter a, węc dopsae a tym mejscu olejej, da am cąg prawdłowy, stąd (6 a. Dodatowo możemy do cągów prawdłowych a ońcu dopsać dowolą lterę e będącą a, czyl 5 a Ahlatorem tego cągu jest (E 4(E 6 Postacą ogólą a będze węc α4 β6 5 4α 6β 66 576α 676β α ; β a 4 6

Zadae 8 Rozwążmy zależość daą w zadau. Mamy s s. Ahlatorem tego jest (E (E s α β γ s α 4β 8γ 4 s α 8β 4γ Jedyym rozwązaem jest: α ; β ; γ Węc: s ( Zadae 9 Nech: c ozacza wszyste cąg prawdłowe, d ozacza cąg prawdłowy z a ońcu, e cąg prawdłowy z a ońcu, f - cąg prawdłowy z a ońcu. Wdać, że: c d e f d d e f bo możemy wząć cąg prawdłowy z, bądź a ońcu dopsae daje am cąg prawdłowy. e d f bo e możemy do cągu z a ońcu dopsać. f d e bo e możemy do cągu z a ońcu dopsać. Wdać też, że d e f, c, d, e f, c 7. Stąd: c d e f d e f d f d e d d e f d c d e f c c c Stąd: c c c Ahlatorem jest oczywśce (E E (E ( (E ( Stąd asze rozwązaa są w postac: c α ( β ( Mamy węc perwsze dwa wyrazy c, podstawmy pod rówae, wychodz am, że: α β Zatem: c ( ( Zadae Oczywśce p ( p p ( p p Weźmy teraz p. Na początu rozważmy sytuację, że w poprzedm rou dostalśmy. Soro ta, to teraz musmy otrzymać orygalą wadomość, węc mamy ( p p. Ale to e wszysto, możemy dostać złą wadomość. To zdarzee przecwe, mamy węc ( p. Ale teraz musmy otrzymać egację wadomośc, mamy węc ( p p. Soro ta, to: p ( p p ( p p Teraz, możemy zapsać, że: p p ( p p Teraz, ahlatorem tego jest: (E ( p(e Stąd: p A ( p B ( p A( p B ( p p A( p B Wyem oblczeń jest A B W tam raze: p ( p 4

Zadae Oczywste jest, że p ; p p p p ( p p Bo jeśl wygra z prawdopodobeństwem p to mus wygrać mając moet, jeśl przegra z prawdopodobeństwem ( p mus wygrać mając p moet. Teraz po przeształceach(-: p p ( p p p p p p p p p Ahlatorem jest węc (E p E p p p α ( β ( p p α β α β( p Po rachuach wychodz: α ; β ( p ( p Węc wzór ogóly to: p ( ( p ( p p p (E (E ( p p Zadae a b a B(x b c a, c C(x a x a x x a x x (a x xa(x x c s a a a... a S(x [ a ]x ( d x a t dt a x ( t x a t dt A(t a t x A(x x A(x x { a gdy d gdy D(x [(a x a x a x... (a x a x a x...] A(xA( x [A(x A( x] 5

Zadae 4 a b Zauważmy, że Z a: x x( x x( x x( x x ( x x x x( ( x x(x ( x x x( x x( x(x ( x x(x 4x ( x 4 c Twerdzę, że A (x ( x Dowód będze ducją po. Dla jest a ( A (x xx ( ( x x ( ( x x A (x (b x, węc wzór zachodz. x zal x x A (x (a ( ( (a - wycągamy perwszy wyraz (b - zmejszamy, wszędze wpsujemy, stąd mamy sumę od A (x A (x x A (x A (x x A (x A (x A (x( x A (x A (x A (x x zal ( x( x ( x ( x A (x x A (x A (x 6