Wykład z Analizy Matematycznej 1 i 2

Podobne dokumenty
Rozdział 6. Ciągłość. 6.1 Granica funkcji

Łatwy dowód poniższej własności pozostawiamy czytelnikowi.

1 Działania na zbiorach

Notatki z Analizy Matematycznej 1. Jacek M. Jędrzejewski

Zasada indukcji matematycznej

Zbiory, relacje i funkcje

Rozdział 4. Ciągi nieskończone. 4.1 Ciągi nieskończone

020 Liczby rzeczywiste

Zbiory, funkcje i ich własności. XX LO (wrzesień 2016) Matematyka elementarna Temat #1 1 / 16

I. Podstawowe pojęcia i oznaczenia logiczne i mnogościowe. Elementy teorii liczb rzeczywistych.

Egzamin z logiki i teorii mnogości, rozwiązania zadań

Dlaczego nie wystarczają liczby wymierne

domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów

LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW

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

Konstrukcja liczb rzeczywistych przy pomocy ciągów Cauchy ego liczb wymiernych

Elementy logiki matematycznej

Roger Bacon Def. Def. Def Funktory zdaniotwórcze

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

Uwaga 1. Zbiory skończone są równoliczne wtedy i tylko wtedy, gdy mają tyle samo elementów.

Funkcje. Oznaczenia i pojęcia wstępne. Elementy Logiki i Teorii Mnogości 2015/2016

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

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

Równoliczność zbiorów

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

Indukcja matematyczna, zasada minimum i maksimum. 17 lutego 2017

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

Wstęp do matematyki listy zadań

Podstawy logiki i teorii mnogości Informatyka, I rok. Semestr letni 2013/14. Tomasz Połacik

1. Funkcje monotoniczne, wahanie funkcji.

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.

Podstawowe struktury algebraiczne

Indukcja matematyczna. Zasada minimum. Zastosowania.

Logika I. Wykład 1. Wprowadzenie do rachunku zbiorów

ZALICZENIE WYKŁADU: 30.I.2019

Algebra liniowa z geometrią. wykład I

1 Logika Zbiory Pewnik wyboru Funkcje Moce zbiorów Relacje... 14

1. Wykład NWD, NWW i algorytm Euklidesa.

IMIĘ NAZWISKO... grupa C... sala Egzamin ELiTM I

Matematyka dyskretna. 1. Relacje

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

Wykład ze Wstępu do Logiki i Teorii Mnogości

Analiza funkcjonalna 1.

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

Logika i teoria mnogości Ćwiczenia

Elementy teorii mnogości. Część II. Wojciech Buszkowski Zakład Teorii Obliczeń Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im.

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.

Struktury formalne, czyli elementy Teorii Modeli

BOGDAN ZARĘBSKI ZASTOSOWANIE ZASADY ABSTRAKCJI DO KONSTRUKCJI LICZB CAŁKOWITYCH

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

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10

Logika i teoria mnogości Ćwiczenia

III. Funkcje rzeczywiste

1. Wstęp do logiki. Matematyka jest nauką dedukcyjną. Nowe pojęcia definiujemy za pomocą pojęć pierwotnych lub pojęć uprzednio wprowadzonych.

Przykłady zdań w matematyce. Jeśli a 2 + b 2 = c 2, to trójkąt o bokach długości a, b, c jest prostokątny (a, b, c oznaczają dane liczby dodatnie),

0.1. Logika podstawowe pojęcia: zdania i funktory, reguły wnioskowania, zmienne zdaniowe, rachunek zdań.

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

LX Olimpiada Matematyczna

FUNKCJE. 1. Podstawowe definicje

Elementy logiki i teorii mnogości

Notatki z Analizy Matematycznej 2. Jacek M. Jędrzejewski

O pewnych związkach teorii modeli z teorią reprezentacji

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

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

ANALIZA MATEMATYCZNA 2005/06, semestr 1. Tadeusz Rzeżuchowski

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

1 Logika (3h) 1.1 Funkcje logiczne. 1.2 Kwantyfikatory. 1. Udowodnij prawa logiczne: 5. (p q) (p q) 6. ((p q) r) (p (q r)) 3.

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

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

Podstawy logiki i teorii mnogości Informatyka, I rok. Semestr letni 2013/14. Tomasz Połacik

Uzupełnienia dotyczące zbiorów uporządkowanych (3 lutego 2011).

Trzy razy o indukcji

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

1 Określenie pierścienia

Jest to zasadniczo powtórka ze szkoły średniej, być może z niektórymi rzeczami nowymi.

Roger Bacon Def. Def. Def. Funktory zdaniotwórcze

Roger Bacon Def. Def. Def Funktory zdaniotwórcze

RELACJE I ODWZOROWANIA

Podstawy logiki i teorii zbiorów Ćwiczenia

Analiza matematyczna 1 - test egzaminacyjny wersja do ćwiczeń

Elementy teorii mnogości. Część I. Wojciech Buszkowski Zakład Teorii Obliczeń Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im.

Logika Stosowana. Wykład 1 - Logika zdaniowa. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017

Przykładowe zadania z teorii liczb

Definicja odwzorowania ciągłego i niektóre przykłady

Grupy, pierścienie i ciała

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);

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

Matematyka i Statystyka w Finansach. Rachunek Różniczkowy

Pytania i polecenia podstawowe

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

6. FUNKCJE. f: X Y, y = f(x).

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10

Podstawy logiki i teorii zbiorów Ćwiczenia

Kierunek i poziom studiów: Matematyka, studia I stopnia, rok 1 Sylabus modułu: Wstęp do matematyki (Kod modułu: 03-MO1N-12-WMat)

Relacje. opracował Maciej Grzesiak. 17 października 2011

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

O funkcjach : mówimy również, że są określone na zbiorze o wartościach w zbiorze.

Funkcja jest różnowartościowa w zbiorze A wtedy i tylko wtedy, gdy różnym argumentom funkcja ta przyporządkowuje różne wartości.

2. FUNKCJE. jeden i tylko jeden element y ze zbioru, to takie przyporządkowanie nazwiemy FUNKCJĄ, lub

Transkrypt:

Wykład z Analizy Matematycznej 1 i 2 Stanisław Spodzieja Łódź 2004/2005 http://www.math.uni.lodz.pl/ kfairr/analiza/

Wstęp Książka ta jest nieznacznie zmodyfikowaną wersją wykładu z analizy matematycznej 1 i 2 jaki prowadziłem w latach 2002-2005 na Wydziale Matematyki Uniwersytetu Łódzkiego. Pomyślana jest ona jako podręcznik analizy matematycznej dla studentów pierwszego roku matematyki oraz zaawansowanych studentów innych specjalności. Głównymi pojęciami rozważanymi w analizie matematycznej są liczby rzeczywiste i funkcje określone na zbiorach liczb rzeczywistych. Wykład obejmuje podstawowe wiadomości z zakresu analizy matematycznej jednej zmiennej, począwszy od liczb rzeczywistych, funkcji elementarnych, ciągów i szeregów liczbowych i funkcyjnych, ciągłości i różniczkowalności aż po całkę Riemanna. Zakładamy znajomość podstaw logiki i teorii mnogości między innymi pojęcie funkcji oraz podstawowe jej własności (obrazu, przeciwobrazu itp.). W tekście wykładu podane są zadania uzupełniające tekst główny. Na niektóre z nich będziemy powoływać się w dalszej części tekstu. W opracowaniu wykładu korzystałem z podręczników i monografii następujących autorów: J. Chądzyńskiego, G. M. Fichtenholza, F. M. Filipczaka, T. Krasińskiego, K. Kuratowskiego i A. Mostowskiego, F. Lei, S. Łojasiewicza, A. Mostowskiego i M. Starka, W. Rudina, W. Sierpińskiego, wymienionych spisie literatury. Czytelnika pragnącego pogłębić wiadomości z analizy matematycznej jednej zmiennej odsyłam do monografii W. Rudina oraz G. M. Fichtenholza. Pragnę przy tej okazji serdecznie podziękować Panu Profesorowi Jackowi Chądzyńskiemu, Pani Profesor Ewie Hensz-Chądzyńskiej, Pani Doktor Ludwice Kaczmarek oraz Pani Annie Bąkowskiej za wiele cennych uwag, które wpłynęły na ulepszenie tekstu. Łódź, czerwiec 2005 roku Stanisław Spodzieja

4

Rozdział 1 Wiadomości wstępne W dalszym ciągu wykładu zakładamy znajomość podstaw logiki matematycznej i teorii mnogości. Dla ustalenia terminologii zbierzemy tutaj pewne wiadomości z tych dziedzin. Przyjmujemy jako pojęcia pierwotne ( 1 ) pojęcie zbioru i relację przynależności elementu do zbioru, tj. relację x A. Piszemy x A, gdy x nie jest elementem zbioru A. Piszemy x = y, gdy x i y oznaczają ten sam element. Jeśli x i y oznaczają różne elementy, to piszemy x y Będziemy stosować następujące oznaczenia logiczne: dla negacji, dla alternatywy, dla koniunkcji, dla implikacji, dla równoważności, dla kwantyfikatora ogólnego, dla kwantyfikatora szczegółowego. Teoria mnogości, czyli teoria zbiorów, opiera się na aksjomatach( 2 ). Wychodząc od aksjomatów można pokazać, że poniżej podane pojęcia są poprawnie określone. Niech X będzie ustalonym zbiorem. Zbiór wszystkich elementów a X które spełniają formułę( 3 ) ϕ(x) oznaczamy {x : ϕ(x)}. 1 to znaczy układ pojęć, których nie definiujemy. 2 Aksjomatem nazywamy zdanie, przyjmowane w określonym systemie dedukcyjnym bez przeprowadzania dowodu prawdziwości, w którym sformułowane są niektóre własności pojęć pierwotnych. Układ aksjomatów wraz z twierdzeniami stanowiącymi ich logiczną konsekwencję (tj. dającymi się z nich wywieść na podstawie przyjętych reguł wnioskowania) tworzy system aksjomatyczny. Dla ilustracji przypomnijmy niektóre aksjomaty teorii mnogości. I. Aksjomat jednoznaczności. Jeśli zbiory A i B mają te same elementy, to A i B są identyczne. II. Aksjomat zbioru pustego. Istnieje zbiór oznaczany symbolem taki, że dla żadnego x nie jest x. III. Aksjomat sumy. Dla każdej rodziny zbiorów R istnieje zbiór złożony z tych i tylko tych elementów, które należą do jakiegoś zbioru X należącego do R. IV. Aksjomat zbioru potęgowego. Dla każdego zbioru A istnieje zbiór, którego elementami są wszystkie podzbiory zbioru A. V. Aksjomat wyboru. Dla każdej rodziny R zbiorów niepustych i rozłącznych istnieje zbiór, który z każdym ze zbiorów rodziny R ma jeden i tylko jeden wspólny element. VI. Aksjomat nieskończoności. Istnieje rodzina zbiorów R o następujących własnościach: R; jeśli X R, to w R istnieje taki element Y, że elementami Y są wszystkie elementy zbioru X oraz sam zbiór X. 3 Wyrażenie ϕ(x), które staje się zdaniem, gdy na miejsce zmiennej x podstawimy dowolną wartość 5

6 ROZDZIAŁ 1. WIADOMOŚCI WSTĘPNE Definicja inkluzji. Niech A, B będą zbiorami. Zbiór A nazywamy podzbiorem zbioru B, jeśli każdy element zbioru A jest elementem zbioru B. Piszemy wówczas A B lub B A i mówimy, że zbiór A jest zawarty w zbiorze B. Stosunek nazywamy stosunkiem inkluzji. Definicja różnicy zbiorów. Niech A, B X. Różnicą zbiorów ( 4 ) A i B nazywamy zbiór A \ B = {x A : x B}. Zbiór X \ A nazywamy dopełnieniem zbioru A. Definicja pary uporządkowanej. Niech a, b X. Zbiór złożony z elementu a (i tylko elementu a) oznaczamy {a}. Zbiór złożony z elementów a, b oznaczamy {a, b}. Parą uporządkowaną o poprzedniku a i następniku b nazywamy zbiór {a, {a, b}} i oznaczamy (a, b). Niech a, b, c, d X. Wówczas (a, b) = (c, d) wtedy i tylko wtedy, gdy a = c i b = d. Definicja iloczynu kartezjańskiego. Niech A, B X. Zbiór {(a, b) : a A i b B} nazywamy iloczynem kartezjańskim zbiorów A i B i oznaczamy A B. Własność par uporządkowanych, nazywamy relacjami, dokładniej Definicja relacji dwuczłonowej. Niech X, Y będą zbiorami. Relacją dwuczłonową nazywamy każdy podzbiór iloczynu kartezjańskiego X Y. Jeśli R X Y jest relacją, to dla każdego (x, y) R piszemy xry i mówimy, że x jest w relacji R z y. Definicja relacji równoważności. Niech X będzie zbiorem. Relację R X X nazywamy relacją równoważności, gdy R spełnia warunki: Zwrotność. Dla każdego x X, xrx, Symetria. Dla każdych x, y X, (xry yrx). Przechodniość. Dla każdych x, y, z X, (xry yrz xrz). Definicja funkcji. Niech A, B X będą zbiorami niepustymi. Funkcją przekształcającą zbiór A w zbiór B nazywamy dowolny podzbiór F A B taki, że dla każdego a A istnieje dokładnie jedno b B dla którego (a, b) F ( 5 ). Wtedy piszemy F : A B. Funkcję nazywamy również lub przekształceniem lub przyporządkowaniem. Zbiór F nazywamy również wykresem funkcji F. Elementy a A nazywamy argumentami funkcji F, zbiór A zaś dziedziną funkcji F. Zbiór B nazywamy przeciwdziedziną funkcji F. ze zbioru X nazywamy formułą zdaniową. Mówimy, że element a X spełnia formułę ϕ(x), jeśli po podstawieniu elementu a w miejsce zmiennej x, wyrażenie ϕ(x) staje siȩ zdaniem prawdziwym. Twierdzenie A. Dla każdej formuły zdaniowej ϕ(x) i dla każdego zbioru A istnieje zbiór złożony z tych i tylko tych elementów zbioru A, które spełniają tę formułę zdaniową. 4 Twierdzenie B. Dla dowolnych zbiorów A i B istnieje zbiór, którego elementami są te i tylko te elementy zbioru A, które nie są elementami zbioru B. 5 inaczej, dla każdego a A oraz każdych b, c B, jeśli (a, b) F i (a, c) F, to b = c.

7 Jeśli a A, to jedyny element b B taki, że (a, b) F nazywamy wartością funkcji F w punkcie a i piszemy b = F (a). Funkcje będziemy oznaczać literami F, f, ϕ. Definicja obrazu. Niech F : A B. Jeśli C A, to zbiór {b B : a C b = F (a)} nazywamy obrazem zbioru C i oznaczamy F (C). Definicja zbioru wartości funkcji. Niech F : A B. Zbiór F (A) nazywamy zbiorem wartości funkcji F. Definicja surjekcji.niech F : A B. Jeśli zbiór wartości funkcji F jest równy przeciwdziedzinie B, to mówimy, że funkcja F jest surjekcją lub jest funkcją na. Definicja przeciwobrazu. Niech F : A B. Przeciwobrazem zbioru D B nazywamy zbiór {a A : F (a) D} i oznaczamy F 1 (D). Definicja rodziny zbiorów. Niech dane będą zbiory niepuste X, S i niech każdemu elementowi s S będzie przyporządkowany zbiór A s X. Zbiór {A s : s S} (zawarty w zbiorze wszystkich podzbiorów zbioru X) nazywamy rodziną zbiorów lub rodziną podzbiorów złożoną ze wszystkich zbiorów A s, gdzie s S. Zbiór S nazywamy zbiorem wskaźników. Definicja sumy i iloczynu rodziny zbiorów. Niech R będzie rodziną podzbiorów ustalonego zbioru X. Zbiór {x X : A R x A} nazywamy sumą rodziny( 6 ) R i oznaczamy A R A. Zbiór {x X : A R x A} nazywamy iloczynem ( 7 ) lub częścią wspólną rodziny R i oznaczamy A R A. Jeśli R = {A s : s S}, to sumę tej rodziny zapisujemy s S A s oraz iloczyn zapisujemy s S A s. Niech A, B X będą zbiorami. Sumę zbiorów A, B (tzn. sumę rodziny {A, B}) oznaczamy A B. Iloczyn zbiorów A, B oznaczamy A B. Jeśli A B =, to zbiory A, B nazywamy rozłącznymi. W teorii mnogości dowodzi się następujących własności obrazu i przeciwobrazu. 6 Istnienie sumy wynika z Aksjomatu III. 7 Istnienie iloczynu wynika z twierdzenia B i Aksjomatu III.

8 ROZDZIAŁ 1. WIADOMOŚCI WSTĘPNE Twierdzenie 1. Niech f : X Y. Dla dowolnych podzbiorów A, B, A s, gdzie s S, zbioru X mamy: (a) (b) (A B) (f(a) f(b)), A f 1 (f(a)), (c) f( s S A s ) = s S f(a s ), (d) f( s S A s ) s S f(a s ). Twierdzenie 2. Niech f : X Y. Dla dowolnych podzbiorów C, D, C s, gdzie s S, zbioru Y mamy: (a) (b) (c) (C D) (f 1 (C) f 1 (D)), f 1 (C \ D) = f 1 (C) \ f 1 (D), f(f 1 (C)) C oraz f(f 1 (C)) = C, gdy C f(x), (d) f 1 ( s S C s ) = s S f 1 (C s ), (e) f 1 ( s S C s ) = s S f 1 (C s ), Definicja funkcji identyczność. Funkcję id A : A A określoną wzorem id A (x) = x dla x A nazywamy identycznością na zbiorze A. Definicja obcięcia funkcji. Jeśli f : X Y jest funkcją i A X zbiorem niepustym, to funkcję g : A Y określoną wzorem g(x) = f(x) dla x A nazywamy obcięciem lub zawężeniem funkcji f do zbioru A i oznaczamy f A. Definicja złożenia funkcji. Jeśli f : X Y oraz g : Z W są funkcjami oraz f(x) Z, to funkcję h : X W określoną wzorem h(x) = g(f(x)) dla x X nazywamy złożeniem funkcji f i g i oznaczamy g f. Wtedy funkcję f nazywamy wewnętrzną, funkcję g zaś zewnętrzną złożenia g f. Definicja funkcji różnowartościowej. Mówimy, że funkcja f : X Y jest różnowartościowa lub jest injekcją, gdy dla każdych a, b X, a b zachodzi f(a) f(b). Definicja bijekcji. Funkcję f nazywamy bijekcją, gdy jest injekcją i surjekcją (tzn. jest różnowartościowa i na ). Definicja funkcji odwrotnej. Mówimy, że funkcja f : X Y jest odwracalna, gdy istnieje funkcja g : Y X taka, że dla każdego (x, y) X Y zachodzi y = f(x) x = g(y). Wtedy funkcję g nazywamy odwrotną do f i oznaczamy f 1. Wprost z definicji funkcji odwracalnej mamy: Twierdzenie 3. Funkcja jest odwracalna wtedy i tylko wtedy, gdy jest bijekcją. Twierdzenie 4. Funkcja f : X Y jest odwracalna wtedy i tylko wtedy, gdy istnieje funkcja g : Y X taka, że g f = id X oraz f g = id Y.

Rozdział 2 Liczby rzeczywiste Podstawowymi pojęciami rozważanymi w analizie matematycznej są liczby rzeczywiste i funkcje określone na zbiorach liczb rzeczywistych. W rozdziale tym określimy liczby rzeczywiste drogą aksjomatyczną ( 1 ) następnie wyodrębnimy liczby całkowite, wymierne i niewymierne (por. na przykład [8]). Założymy, że istnieje pewien zbiów R, w którym określamy dwa działania i relację mniejszości które spełniają pewne własności (aksjomaty). Całą dalszą wiedzę o liczbach rzeczywistych będziemy opierać na tych wyróżnionych własnościach. W punkcie 2.3 podamy definicję zbioru liczb naturalnych. Nie wykażemy jednak istnienia tego zbioru. Zagadnienie to jest dość trudne, wymaga bowiem stosowania zaawansowanych technik logicznych. Na koniec tego rozdziału podamy definicję rozszerzonego zbioru liczb rzeczywistych. 2.1 Aksjomaty liczb rzeczywistych Zakładamy, że istnieje zbiór, który będziemy oznaczać literą R i nazywać zbiorem liczb rzeczywistych, elementy tego zbioru zaś będziemy nazywać liczbami rzeczywistymi. Zakładamy, że w zbiorze R określone są działania dodawania + i mnożenia, czyli funkcje + : R R R, : R R R oraz relacja mniejszości <, które spełniają następujące własności zwane aksjomatami: I. Aksjomaty ciała( 2 ). 1 (Łączność dodawania i mnożenia). Dla każdych x, y, z R, x + (y + z) = (x + y) + z, x (y z) = (x y) z. 2. (Przemienność dodawania i mnożenia). Dla każdych x, y R, x + y = y + x, x y = y x. 3. (Rozdzielność mnożenia względem dodawania). Dla każdych x, y, z R, x (y + z) = (x y) + (x z). 1 Liczby rzeczywiste można również określić, przyjmując za znane pojęcie liczb wymiernych i przy ich pomocy definiować liczby rzeczywiste (patrz na przykład [10], [17]). 2 Struktury algebraiczne spełniające ten układ aksjomatów nazywamy ciałami. 9

10 ROZDZIAŁ 2. LICZBY RZECZYWISTE 4. (Istnienie elementów neutralnych działań). Istnieją różne elementy 0, 1 R takie, że dla każdego x R, 0 + x = x, 1 x = x. 5. (Istnienie różnicy i ilorazu). Dla każdych x, y R, istnieje z R taka, że y = x + z. Dla każdych x, y R, x 0, istnieje z R taka, że II. Aksjomaty porządku. y = x z. 1. (Spójność relacji mniejszości). Dla każdych x, y R takich, że x y zachodzi x < y lub y < x. 2. (Przechodzniość relacji mniejszości). Dla każdych x, y, z R, jeśli x < y i y < z, to x < z. 3. (Antysymetria relacji mniejszości). Dla każdych x, y R, jeśli x < y to nie zachodzi y < x. III. Aksjomaty związku między działaniami i relacją mniejszości. 1. Dla każdych x, y, z R, jeśli x < y, to x + z < y + z. 2. Dla każdych x, y, z R, 0 < z, jeśli x < y, to x z < y z. IV. Aksjomat ciągłości (zasada ciągłości Dedekinda). 1. Zbioru R nie można przedstawić w postaci sumy zbiorów A B takich, że 1) A, B, 2) dla każdych a A, b B zachodzi a < b, 3) dla każdego a A istnieje ã A, że a < ã, 4) dla każdego b B istnieje b B, że b < b. Uwaga 2.1.1. Z Aksjomatu I.4 wynika, że R jest zbiorem niepustym. Można udowodnić, że powyższe aksjomaty jednoznacznie charakteryzują zbiór liczb rzeczywistych oraz, że nie są nawzajem sprzeczne (również po dołączeniu aksjomatów teorii mnogości). Definicja zera i jedynki. Liczbę 0 nazywamy zerem. Liczbę 1 nazywamy jedynką. Własność 2.1.2. W R istnieje dokładnie jedno zero i dokładnie jedna jedynka. Dowód. Istotnie, jeśli pewne 0 i 1 spełniają Aksjomat I.4, to To kończy dowód. 0 = 0 + 0 = 0 + 0 = 0 oraz 1 = 1 1 = 1 1 = 1. Definicja elementu przeciwnego. Niech x R. Element z R taki, że 0 = x + z nazywamy elementem przeciwnym do x i oznaczamy x. Definicja elementu odwrotnego. Niech x R, x 0. Element z R taki, że 1 = x z nazywamy elementem odwrotnym do x i oznaczamy 1/x lub 1 x.

2.1. AKSJOMATY LICZB RZECZYWISTYCH 11 Własność 2.1.3. (a) Każdy x R ma dokładnie jeden element przeciwny. (b) Każdy x R, x 0 ma dokładnie jeden element odwrotny. Dowód. Udowodnimy (a). Część (b) dowodzi się analogicznie. Weźmy x R. Z Aksjomatu I.5 wynika istnienie z R takiego, że 0 = x + z. Jeśli z R również spełnia ten warunek, to z aksjomatów mamy co należało udowodnić. z = z + 0 = z + (x + z) = (z + x) + z = 0 + z = z, Definicja sumy, różnicy, iloczynu i ilorazu. Niech x, y R. Wynik działania dodawania x + y nazywamy sumą x i y a liczby x, y nazywamy składnikami tej sumy. Wynik działania mnożenia x y nazywany iloczynem x i y a liczby x, y nazywamy czynnikami tego iloczynu. Liczbę z R taką, że y = x + z nazywamy różnicą y i x. Jeśli x 0, to liczbę z R taką, że y = x z nazywamy ilorazem y przez x. Definicja odejmowania. Odejmowaniem nazywamy działanie : R R R określone wzorem x y = x + ( y) dla x, y R. Definicja dzielenia. Dzieleniem nazywamy działanie :: R (R \ {0}) R określone wzorem x : y = x (1/y) dla x, y R, y 0. Własność 2.1.4. (a) Dla dowolnych x, y R istnieje dokładnie jedna różnica x i y równa x y. (b) Dla dowolnych x, y R, y 0 istnieje dokładnie jeden iloraz x przez y równy x : y. Dowód. Ad. (a) Niech x, y R oraz z, z R będą różnicami x i y, czyli x = y + z, x = y+ z. Z własności 2.1.3(a) liczba y jest określona jednoznacznie, zatem z aksjomatów mamy z = (( y) + y) + z = ( y) + (y + z) = ( y) + x = ( y) + (y + z) = z, czyli różnica x i y jest dokładnie jedna. Różnica x i y jest równa x y, gdyż Część (b) dowodzimy analogicznie. y + (x y) = y + (x + ( y)) = (y + ( y)) + x = x. Własność 2.1.5. Dla każdego x R mamy 0 x = x 0 = 0.

12 ROZDZIAŁ 2. LICZBY RZECZYWISTE Dowód. Ponieważ 0 x = (0 + 0) x = 0 x + 0 x, więc 0 x jest różnicą 0 x i 0 x, czyli 0 x = 0 (własność 2.1.4(a)). Własność 2.1.6. W R nie ma dzielników zera, to znaczy jeśli dla x, y R zachodzi x y = 0, to x = 0 lub y = 0. Dowód. Przypuśćmy przeciwnie, że istnieją x 0, y 0 takie, że x y = 0. Wówczas z Aksjomatu I.5 istnieją z, w R takie, że 1 = xz, 1 = yw. Zatem z Aksjomatów I.1 i I.2 i własności 2.1.5 mamy 1 = 1 1 = (x z) (y w) = (x y) (z w) = 0 (z w) = 0, co jest sprzeczne z Aksjomatem I.4. W dalszym ciągu tradycyjnie znak mnożenia będziemy opuszczać i pisać xy zamiast x y, oraz zamiast x : y będziemy pisać x/y lub x y. Przyjmujemy, że działania mnożenia i dzielenia mają pierwszeństwo przed działaniami dodawania i odejmowania. Często piszemy y > x zamiast x < y. Definicja relacji nierówności. Relację x < y nazywamy nierównością i mówimy x jest mniejsze od y lub y jest większe od x. Własność 2.1.7. Dla dowolnych x, y R zachodzi dokładnie jeden z poniższych warunków: x = y, x < y, y < x. Dowód. Na mocy Aksjomatu II.1 co najmniej jeden z tych warunków musi zachodzić. Przypuśćmy, że zachodzą co najmniej dwa warunki. Pokażemy, że wówczas x < x. Jeśli zachodzi x < y i y < x, to z Aksjomatu II.2 mamy x < x. Jeśli zachodzi x = y i x < y (ewentualnie y < x), to mamy x < x. Pokazaliśmy w każdej sytuacji, że z przypuszczenia, wynika że zachodzi x < x. Stąd i z Aksjomatu II.3 mamy, że nie zachodzi x < x. Otrzymana sprzeczność daje tezę. Własność 2.1.8. 0 < 1. Dowód. Przypuśćmy przeciwnie, że 1 < 0. Wówczas z Aksjomatu III.1, 1 + ( 1) < 0 + ( 1) i w konsekwencji z Aksjomatu I.4 mamy 0 < ( 1). Stosując teraz Aksjomat III.2 i własność 2.1.5 dostajemy 1 = ( 1) 1 < 0 ( 1) = 0, czyli 1 < 0. To wraz z poprzednim daje, że 0 < ( 1) oraz 1 < 0, co w myśl własności 2.1.7 jest niemożliwe.

2.1. AKSJOMATY LICZB RZECZYWISTYCH 13 Wniosek 2.1.9. Niech x R. Wówczas zachodzą następujące: (a) x < 0 wtedy i tylko wtedy, gdy 0 < x. (b) Jeśli x 0, to x > 0 wtedy i tylko wtedy, gdy 1/x > 0. (c) Jeśli x > 0, to x < 1 wtedy i tylko wtedy, gdy 1/x > 1. Dowód. Ad. (a). Załóżmy, że x < 0. Wówczas z Aksjomatu II.1 mamy 0 = x + ( x) < 0 + ( x) = x, więc 0 < x.. Analogicznie jak powyżej, zakładając że 0 < x, mamy x = 0 + x < ( x) + x = 0, więc x < 0. Ad. (b). Załóżmy, że x > 0. Pokażemy, że 1/x > 0. Przypuśćmy przeciwnie, że nierówność 1/x > 0 nie zachodzi. Wówczas, wobec własności 2.1.7, 1/x = 0 lub 1/x < 0. Jeśli 1/x = 0, to z własności 2.1.5 mamy 1 = (1/x) x = 0 x = 0, co jest sprzeczne z Aksjomatem I.4. Jeśli 1/x < 0, to z Aksjomatu III.2 i własności 2.1.5 dostajemy 1 = (1/x) x < 0 x = 0, co jest sprzeczne z własnością 2.1.8 i 2.1.7. Doszliśmy do sprzeczności, a więc przypuszczenie było fałszywe. Zatem 1/x > 0.. Załóżmy, że 1/x > 0. Pokażemy, że x > 0. Przypuszczając przeciwnie, że x < 0 (gdyż z założenia, x 0) mamy 1 = (1/x) x < (1/x) 0 = 0, co jest niemożliwe. Zatem musi zachodzić x > 0. Ad. (c). Załóżmy, że 0 < x < 1. Pokażemy, że 1/x > 1. Przypuśćmy przeciwnie, że 1/x = 1 lub 1/x < 1. Jeśli 1/x = 1, to x = (1/x) x = 1, co jest sprzeczne z założeniem, że x < 1. Jeśli 1/x < 1, to z Aksjomatu III.2 dostajemy 1 = (1/x) x < 1 x = x < 1, co jest niemożliwe. Doszliśmy do sprzeczności, a więc musi zachodzić 1/x > 1.. Załóżmy, że 1/x > 1. Pokażemy, że x < 1. Przypuśćmy przeciwnie, że x = 1 lub x > 1. Jeśli x = 1, to co jest niemożliwe. Jeśli x > 1, to 1 = (1/x) x = 1/x > 1, 1 = x (1/x) > 1 (1/x) > 1,

14 ROZDZIAŁ 2. LICZBY RZECZYWISTE co jest niemożliwe. Doszliśmy do sprzeczności, a więc musi zachodzić x < 1. Definicja. Przyjmujemy następujące oznaczenia 2 = 1 + 1, 3 = 2 + 1, 4 = 3 + 1, 5 = 4 + 1, 6 = 5 + 1, 7 = 6 + 1, 8 = 7 + 1, 9 = 8 + 1, 10 = 9 + 1. Własność 2.1.10. Dla każdych x, y R takich, że x < y istnieje z R, że x < z < y. Dowód. Z własności 2.1.8 i Aksjomatów I.4., II.2. oraz III.1. mamy 0 < 1 = 0 + 1 < 1 + 1 = 2, czyli 0 < 2. Zatem, z własności 2.1.9(b) mamy 1/2 > 0. Wykażemy, że liczba z = (x + y)/2 spełnia tezę własności. Istotnie, z Aksjomatu III.1, x + x < x + y, czyli 2x < x + y. Ponieważ 1/2 > 0, więc z Aksjomatu III.2 mamy (2.1) x < (x + y)/2 = z. Podobnie mamy x + y < 2y i dalej z = (x + y)/2 < y. Stąd i z (2.1) dostajemy tezę. Definicja relacji. W R określamy relację w następujący sposób: dla dowolnych x, y R, x y wtedy i tylko wtedy, gdy x < y lub x = y. Piszemy również y x zamiast x y i mówimy x jest niewiększe od y lub y jest niemniejsze od x. Definicja modułu liczby. Wartością bezwzględną lub modułem liczby x R nazywamy liczbę x R określoną następująco: x, gdy x 0, x = x, gdy x < 0. Definicja. Liczbę x R nazywamy dodatnią, gdy x > 0. Zbiór R + = {x R : x > 0} nazywamy zbiorem liczb dodatnich. Liczbę x R nazywamy ujemną, gdy x < 0. Zbiór R = {x R : x < 0} nazywamy zbiorem liczb ujemnych. Liczbę x R nazywamy nieujemną, gdy x 0. Zbiór R 0 + = {x R : x 0} nazywamy zbiorem liczb nieujemnych. Liczbę x R nazywamy niedodatnią, gdy x 0. Zbiór R 0 = {x R : x 0} nazywamy zbiorem liczb niedodatnich. Definicja przedziału. Jeśli a, b R oraz a < b, to zbiory (a, b) = {x R : a < x < b}, [a, b] = {x R : a x b},

2.1. AKSJOMATY LICZB RZECZYWISTYCH 15 [a, b) = {x R : a x < b}, (a, b] = {x R : a < x b} nazywamy przedziałami o końcach a, b. Przedziały typu (a, b) nazywamy otwartymi, typu zaś [a, b] domkniętymi. Liczbę b a > 0 nazywamy długością przedziału o końcach a i b. Długość przedziału P oznaczamy P. Uwaga 2.1.11. Przedział otwarty oznaczamy tak samo jak parę uporządkowaną. Nie powinno to prowadzić do nieporozumień. Używając oznaczenia (a, b), z kontekstu, będzie jasne, co przez to rozumiemy. Definicja znaku liczby. Znakiem lub signum liczby x R nazywamy liczbę sgn (x) R określoną następująco: 1, gdy x > 0, sgn (x) = 1, gdy x < 0, 0, gdy x = 0. ZADANIA Zadanie 2.1.1. Dla dowolnych x, y, z, w R mamy: 1. ( x) = x, 1 1 x 2. x = ( 1)x. = x, gdy x 0. 3. x y = w z xz = yw, gdy y, z 0. 4. xz = x, gdy y, z 0. yz y 5. x y + w z = xz+yw yz ; x y w z = xz yw yz, gdy y, z 0. 6. x y w = xw, gdy y, z 0; x : w = xz, gdy y, z, w 0. z yz y z yw Zadanie 2.1.2. Niech x, y, z, w R. 1. Jeśli x y i y x, to x = y. 2. Jeśli x 0 i y 0, to xy 0. 3. Jeśli x < y i z w, to x + z < y + w. 4. Jeśli x y i z w, to x + z y + w. 5. Jeśli x > 0 i y < z, to y/x < z/x. 6. Jeśli x < 0, to 1/x < 0. 7. Jeśli x < 0 i y < z, to yx > zx oraz y/x > z/x. 8. Jeśli x 0, to xx > 0. 9. Jeśli 0 < x < y, to 0 < 1/y < 1/x.

16 ROZDZIAŁ 2. LICZBY RZECZYWISTE Zadanie 2.1.3. Niech x R. Dla dowolnego ε > 0, 1. x < ε wtedy i tylko wtedy, gdy ε < x < ε, 2. x > ε wtedy i tylko wtedy, gdy ε > x lub x > ε. Zadanie 2.1.4. Dla dowolnych x, y R mamy: 1. x 0. 2. xy = x y ; x = x, gdy y 0. y y 3. x + y x + y, x y x y. Zadanie 2.1.5. Dla dowolnego x 0 zachodzi sgn (x) = x x. 2.2 Kresy W punkcie tym przedstawimy ważne konsekwencje aksjomatu ciągłości. Definicja zbioru ograniczonego. Niech E R. Mówimy, że zbiór E jest ograniczony z góry, gdy istnieje liczba M R taka, że dla każdego x E zachodzi x M. Każdą taką liczbę M nazywamy ograniczeniem górnym zbioru E. W przeciwnym przypadku zbiór E nazywamy nieograniczonym z góry. Mówimy, że zbiór E jest ograniczony z dołu, gdy istnieje liczba m R taka, że dla każdego x E zachodzi x m. Każdą taką liczbę m nazywamy ograniczeniem dolnym zbioru E. W przeciwnym przypadku zbiór E nazywamy nieograniczonym z dołu. Zbiór E nazywamy ograniczonym, gdy E jest ograniczony z góry i z dołu. W przeciwnym przypadku zbiór E nazywamy nieograniczonym. Definicja kresu górnego i dolnego zbioru. Niech E R. Liczbę M R spełniającą warunki: 1) M jest ograniczeniem górnym zbioru E, 2) dla każdego M < M istnieje x E, takie że x > M, nazywamy kresem górnym zbioru E i oznaczamy sup E. Liczbę m R spełniającą warunki: 1) m jest ograniczeniem dolnym zbioru E, 2) dla każdego m > m istnieje x E, takie że x < m, nazywamy kresem dolnym zbioru E i oznaczamy inf E. Uwaga 2.2.1. W myśl przyjętych definicji, zbiór pusty oraz zbiór nieograniczony z góry nie mają kresów górnych. Analogicznie zbiór pusty oraz zbiór nieograniczony z dołu nie mają kresów dolnych. Na końcu tego rozdziału rozszerzymy zbiór liczb rzeczywistych w ten sposób, że wszystkie zbiory będą miały kresy górny i dolny.

2.2. KRESY 17 Definicja maksimum i minimum zbioru. Niech E R. Element x 0 E taki, że dla każdego x E zachodzi x x 0 nazywamy elementem maksymalnym zbioru E lub maksimum zbioru E lub elementem największym zbioru E i oznaczamy max E. Element x 0 E taki, że dla każdego x E zachodzi x x 0 nazywamy elementem minimalnym zbioru E lub minimum zbioru E lub elementem najmniejszym zbioru E i oznaczamy min E. Uwaga 2.2.2. Z własności 2.1.7 dostajemy natychmiast, że jeśli zbiór E R ma maksimum, to jest ono wyznaczone jednoznacznie. Analogiczna uwaga zachodzi dla minimum, kresu górnego i dolnego. Dowód poniższej własności pozostawiamy czytelnikowi. Własność 2.2.3. Jeśli x, y R, to max{x, y} = x + y 2 + x y 2 oraz min{x, y} = x + y 2 x y. 2 W tym punkcie udowodnimy, że każdy niepusty i ograniczony z góry zbiór liczb rzeczywistych ma kres górny. Zanim przejdziemy do tego faktu wprowadźmy pojęcie przekroju Dedekinda i udowodnimy jeden lemat. Definicja przekroju Dedekinda. Niech A, B R. Parę zbiorów (A, B) nazywamy przekrojem Dedekinda, gdy spełnione są warunki: 1) A, B, 2) A B = R, 3) dla każdego x A oraz każdego y B zachodzi x < y. Lemat 2.2.4. Jeśli (A, B) jest przekrojem Dedekinda, to albo istnieje max A albo istnieje min B. Dowód. Pokażemy najpierw, że istnieje max A lub istnieje min B. Przypuśćmy przeciwnie, że nie istnieje max A i nie istnieje min B. Wówczas, z definicji maksimum i minimum, dla każdego a A istnieje ã A, że a < ã oraz dla każdego b B istnieje b B, że b < b. To, wraz z określeniem przekroju Dedekinda daje sprzeczność z Aksjomatem IV.1 (zasada ciągłości Dedekinda). Do zakończenia dowodu wystarczy teraz pokazać, że max A i min B nie mogą istnieć jednocześnie. Przypuśćmy przeciwnie, że istnieje max A i istnieje min B. Wówczas z definicji maksimum i minimum oraz z warunku 3) definicji przekroju Dedekinda dostajemy, że max A < min B. Stąd, na mocy własności 2.1.10 dostajemy, że istnieje z R takie, że max A < z < min B. W szczególności z A oraz z B. To przeczy warunkowi 2) definicji przekroju Dedekinda. Twierdzenie 2.2.5. (o istnieniu kresu górnego). Jeśli E R jest zbiorem niepustym i ograniczonym z góry, to istnieje kres górny zbioru E.

18 ROZDZIAŁ 2. LICZBY RZECZYWISTE Dowód. Niech A = {a R : istnieje x E, że a < x} oraz B = R \ A. Z określenia zbiorów A i B wynika, że każdy b B jest ograniczeniem górnym zbioru E. Pokażemy najpierw, że (A, B) jest przekrojem Dedekinda, tzn. spełnia warunki 1), 2), 3) definicji przekroju Dedekinda. Ad 1) Ponieważ E, więc istnieje x E. Ponieważ x 1 < x, więc x 1 A i A. Ponieważ E jest ograniczony z góry, więc istnieje b R takie, że x b dla każdego x E. Zatem b A i w konsekwencji b B, czyli B. Ad 2) Z określenia zbiorów A i B mamy A B = R. Ad 3) Niech a A, b B. Z określenia zbioru A dostajemy, że istnieje x E, że a < x. Ponieważ b jest ograniczeniem górnym zbioru E, więc x b, zatem a < b. Reasumując, (A, B) jest przekrojem Dedekinda. W konsekwencji, z lematu 2.2.4 albo istnieje max A albo istnieje min B. Pokażemy teraz, że nie istnieje max A. Przypuśćmy przeciwnie, że istnieje max A. Wówczas max A A i z określenia zbioru A mamy, że istnieje x E, że max A < x. Na mocy własności 2.1.10 istnieje c R takie, że max A < c < x. Zatem c A. To jest niemożliwe, gdyż max A < c. Pokazaliśmy więc, że nie istnieje max A oraz istnieje min B. Pokażemy na koniec, że min B jest kresem górnym zbioru E. Ponieważ min B B, więc min B jest ograniczeniem górnym zbioru E. Weźmy dowolne M < min B. Wówczas M B, więc M A. Zatem z określenia zbioru A istnieje x E takie, że M < x. Pokazaliśmy więc, że min B spełnia warunki 1) i 2) definicji kresu górnego, czyli sup E = min B. Analogicznie jak twierdzenie 2.2.5 dowodzimy Twierdzenie 2.2.6. (o istnieniu kresu dolnego). Jeśli E R jest zbiorem niepustym i ograniczonym z dołu, to istnieje kres dolny zbioru E. Z definicji maksimum i minimum zbioru dostajemy natychmiast Własność 2.2.7. Niech E R. (i) Jeśli zbiór E posiada maksimum, to również posiada kres górny i sup E = max E. (ii) Jeśli zbiór E posiada minimum, to również posiada kres dolny i inf E = min E. Definicja. Niech E, F R, E, F. Przyjmujemy następujące oznaczania: E = {x R : x E}. E + F = {x R : x = y + z, y E, z F }. E F = {x R : x = yz, y E, z F }. Dowody następujących dwóch własności pozostawiamy czytelnikowi. Własność 2.2.8. Niech E, F R będą zbiorami niepustymi i ograniczonymi z góry. (a) Wówczas inf( E) = sup E. (b) Jeśli E F, to sup E sup F. (c) Jeśli dla dowolnego x E istnieje y F, że x y, to sup E sup F.

2.3. LICZBY NATURALNE 19 Własność 2.2.9. Jeśli E R jest niepusty i ograniczony, to: (a) inf E sup E. (b) równość inf E = sup E zachodzi wtedy i tylko wtedy, gdy E jest zbiorem jednoelementowym. Własność 2.2.10. Niech E, F R będą zbiorami niepustymi i ograniczonymi z góry. (a) Wówczas sup(e + F ) = sup E + sup F. (b) Jeśli E, F R +, to sup(e F ) = sup E sup F. (c) Jeśli a R +, to sup({a} F ) = a sup F. Dowód. Z twierdzenia 2.2.5 mamy, że istnieją sup E i sup F. Ad. (a) Niech M = sup E + sup F. Weźmy dowolny x E + F. Wówczas x = y + z, gdzie y E, z F. Ponieważ y sup E i z sup F, więc y + z M. Zatem M jest ograniczeniem górnym zbioru E + F. Weźmy dowolny M < M. Wówczas M sup E < sup F, więc istnieje z F, że M sup E < z, czyli M z < sup E. Zatem istnieje y E, że M z < y. W konsekwencji M < y + z i x = y + z E + F. Reasumując sup(e + F ) = M. Ad. (b) Ponieważ E, F R +, więc sup E > 0 i sup F > 0. Niech M = sup E sup F. Wtedy M > 0. Dla dowolnych y E, z F mamy 0 < y sup E, 0 < z sup F, więc yz y sup F M. Zatem M jest ograniczeniem górnym zbioru E F. Niech M < M. Ponieważ M / sup E < sup F, więc istnieje z F, że M / sup E < z. Wtedy z > 0 oraz M /z < sup E, więc istnieje y E, że M /z < y, czyli M < yz i yz E F. Reasumując M = sup E F. Ad. (c) Dla y F mamy y sup F, a ponieważ a > 0, więc ay a sup F. Stąd dostajemy, że a sup F jest ograniczeniem górnym zbioru {a} F. Niech M < a sup F. Wtedy M /a < sup F, więc istnieje y F, że M /a < y. Zatem ay {a} F oraz M < ay. Reasumując a sup F = sup({a} F ). 2.3 Liczby naturalne Definicja zbioru liczb naturalnych. Niech N będzie rodziną wszystkich podzbiorów N R posiadających następujące dwie własaności: (i) 1 N, (ii) jeśli x N, to x + 1 N. Niech N będzie częścią wspólną tej rodziny, tzn. N = N N Zbiór N nazywamy zbiorem liczb naturalnych. Elementy zbioru N nazywamy liczbami naturalnymi. N.

20 ROZDZIAŁ 2. LICZBY RZECZYWISTE Uwaga 2.3.1. Można wykazać istnienie rodziny N. Jest ona niepusta, gdyż oczywiście R N. Zbiór N posiada własności (i), (ii), więc 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 N. Twierdzenie 2.3.2. (zasada Archimedesa). Dla każdego x R istnieje n N, takie że n > x. Dowód. Niech x R. Przypuśćmy przeciwnie, że nie istnieje n N takie, że n > x. Wówczas dla każdego n N mamy n x, czyli x jest ograniczeniem górnym zbioru N. Stąd, na mocy twierdzenia 2.2.5, istnieje kres górny zbioru N. Oznaczmy ten kres przez M. Ponieważ M 1 < M, więc z definicji kresu górnego, istnieje liczba n 0 N taka, że M 1 < n 0. Zatem M < n 0 + 1. Ponieważ n 0 + 1 N, więc z definicji kresu górnego mamy n 0 + 1 M. Otrzymana sprzeczność kończy dowód. Z twierdzenia 2.3.2 dostajemy natychmiast następujący wniosek. Wniosek 2.3.3. Zbiór liczb naturalnych nie jest ograniczony z góry. Dowód poniższego wniosku pozostawiamy czytelnikowi. Wniosek 2.3.4. Dla dowolnych x, y R, jeśli y > 0, to istnieje n 0 N takie, że ny > x dla każdego n n 0. Twierdzenie 2.3.5. (zasada indukcji). Jeśli N N oraz N spełnia warunki: (i) 1 N, (ii) jeśli x N, to x + 1 N, to N = N. Dowód. Z założenia o zbiorze N mamy, że N N oraz N N. Zatem z definicji N dostajemy, N N. W konsekwencji N = N. Własność 2.3.6. Dla każdego n N zachodzi n 1. Dowód. Niech N = {n N : n 1}. Pokażemy, że N spełnia warunki (i), (ii) w twierdzeniu 2.3.5. (i) Ponieważ 1 1, więc z definicji zbioru N mamy 1 N. (ii) Niech n N. Wówczas n + 1 1 + 1 > 1, więc n + 1 1, zatem n + 1 N. Pokazaliśmy, że N spełnia (i) oraz (ii). Zatem na mocy twierdzenia 2.3.5, N = N. Własność 2.3.7. (a) Dla dowolnych m, n N mamy m + n N i mn N. (b) Dla każdego n N mamy n = 1 albo n 1 N. (c) Dla każdego n N nie istnieje m N, że n < m < n + 1. (d) Dla dowolnych m, n N, jeśli m < n, to m + 1 n. (e) Dla dowolnych m, n N, jeśli m < n, to n m N.

2.3. LICZBY NATURALNE 21 Dowód. Ad. (a) Dla dowolnego m N oznaczając N = {n N : m + n N} łatwo stosując twierdzenie 2.3.5 dostajemy N = N. Podobnie dla m N biorąc N = {n : mn N} dostajemy N = N. To daje (a). Ad. (b) Niech A = {n N : n 1 N} oraz N = {1} A. Oczywiście N N. Pokażemy, że N spełnia warunki (i), (ii) twierdzenia 2.3.5. (i) 1 N oczywiste. (ii) Niech n N. Pokażemy, że n + 1 N. Istotnie, n N, więc n + 1 N oraz (n + 1) 1 = n N. Zatem n + 1 A i w konsekwencji n + 1 N. Reasumując N = N. Ponadto warunki n = 1, n 1 N wykluczają się, więc mamy (b). Ad (c) Niech N = {n N : nie istnieje m N, że n < m < n + 1}. Zauważmy, że 1 N. Istotnie, gdyby dla pewnego m N zachodziło 1 < m < 1 + 1, to wobec części (b) mielibyśmy m 1 N oraz m 1 < 1, co przeczy tezie własności 2.3.6. W konsekwencji 1 N. Niech n N. Pokażemy, że n + 1 N. Przypuśćmy przeciwnie, że istnieje m N takie, że n + 1 < m < (n + 1) + 1. Wówczas m > 1 + 1 > 1, więc m 1 i z części (b) mamy m 1 N. Stąd mamy n < m 1 < n + 1, co przeczy temu, że n N. Zatem n + 1 N. Stosując teraz zasadę indukcji dostajemy N = N. Ad. (d) Część (d) wynika natychmiast z części (c). Ad (e) Niech N IV = {m N : dla każdego n N takiego, że n > m mamy n m N}. Z części (b) dostajemy 1 N IV. Załóżmy, że m N IV. Weźmy dowolny n N takie, że n > m + 1. Wówczas n 1, zatem n 1 N oraz n 1 > m, więc n (m + 1) = (n 1) m N. Stąd i z dowolności n > m + 1 mamy m + 1 N IV. Stosując teraz zasadę indukcji dostajemy N IV = N. Udowodnimy, że każdy niepusty zbiór liczb naturalnych ma element najmniejszy. Zacznijmy od definicji i dwóch lematów. Definicja. Dla dowolnego n N określamy F n = {k N : k n}. Piszemy również F n = {1,..., n} oraz k = 1,..., n zamiast k F n. Lemat 2.3.8. Dla dowolnego n N, F n = {k N : k < n + 1}. Dowód. Oznaczmy F n = {k N : k < n + 1}. Oczywiście F n F n. Pokażemy, że F n F n. Weźmy dowolny k F n. Wówczas k < n + 1, więc z z własności 2.3.7(c) mamy k n. To daje, że k F n i w konsekwencji, że F n F n. Reasumując F n = F n. Lemat 2.3.9. Dla dowolnego n N, F n+1 = F n {n + 1}. Dowód. W myśl lematu 2.3.8, dla n N mamy F n+1 = {k N : k n + 1} = {k N : k < n + 1} {n + 1} = F n {n + 1}.

22 ROZDZIAŁ 2. LICZBY RZECZYWISTE Twierdzenie 2.3.10. (zasada minimum). Każdy niepusty zbiór liczb naturalnych ma element najmniejszy. Dowód. Przypuśćmy przeciwnie, że istnieje niepusty zbiór A N który nie ma elementu najmniejszego. Połóżmy N = {n N : F n A = }. Pokażemy, że N = N. Istotnie: (i) 1 N, gdyż w przeciwnym razie {1} = F 1 A i wobec własności 2.3.6 liczba 1 byłaby elementem najmniejszym zbioru A, co jest sprzeczne z przypuszczeniem. (ii) Niech n N. Pokażemy, że n+1 N. Przypuśćmy, że n+1 N, czyli F n+1 A. Ponieważ n N, więc F n A =, zatem, wobec lematu 2.3.9 mamy n + 1 A. Ponadto z własności 2.3.7(d) dla każdego k A mamy k n + 1. W konsekwencji n + 1 jest elementem najmniejszym zbioru A, wbrew przypuszczeniu. Reasumując n + 1 N. Z (i), (ii) oraz zasady indukcji (twierdzenie 2.3.5) dostajemy N = N. Oczywiście dla każdego n N mamy n F n, więc z określenia zbioru N dostajemy A =. Otrzymana sprzeczność kończy dowód. Twierdzenie 2.3.11. (zasada indukcji o innym początku). Niech n 0 N oraz Jeśli zbiór N N n0 (i) n 0 N, spełnia warunki: (ii) jeśli n N, to n + 1 N, to N = N n0. N n0 = {n N : n n 0 }. Dowód. Niech N będzie zbiorem spełniającym (i) i (ii) oraz A = N n0 \ N. Pokażemy, że A =. Istotnie, przypuśćmy przeciwnie, że A. Wówczas z zasady minimum (twierdzenie 2.3.10) w zbiorze A istnieje element najmniejszy. Oznaczmy go przez m 0. Wówczas, z określenia zbioru N n0 mamy m 0 n 0 oraz m 0 A. Ponieważ z (i), n 0 N, więc n 0 A, zatem m 0 > n 0 i m 0 1. Stąd mamy m 0 1 N (patrz własności 2.3.7 (b) i (d)). To jest jednak niemożliwe, gdyż wtedy z (ii) mamy m 0 = (m 0 1) + 1 N. Analogicznie jak twierdzenie 2.3.11 dowodzimy następujące Twierdzenie 2.3.12. (zasada indukcji skończonej). Niech n 0, m 0 N, n 0 m 0 oraz N n0,m 0 = {n N : n 0 n m 0 }. Jeśli zbiór N N n0,m 0 spełnia warunki: (i) n 0 N, (ii) dla każdego n < m 0, jeśli n N, to n + 1 N, to N = N n0,m 0. Z twierdzenia 2.3.10 dostajemy natychmiast Twierdzenie 2.3.13. (zasada indukcji). Niech N N. Jeśli N spełnia warunki: (i) 1 N, (ii) jeśli F n N, to n + 1 N, to N = N.

2.4. LICZBY CAŁKOWITE I LICZBY WYMIERNE 23 Definicja liczb parzystych i nieparzystych. Mówimy, że liczba naturalna n jest parzysta, gdy istnieje k N, że n = 2k; w przeciwnym przypadku mówimy, że n jest liczbą nieparzystą. Zbiór liczb parzystych oznaczamy 2N. Zbiór liczb nieparzystych oznaczamy 2N 1. ZADANIA Zadanie 2.3.1. Wykazać, że 2N = {2n : n N} oraz 2N 1 = {2n 1 : n N}. Zadanie 2.3.2. Jeśli n, m N oraz nm 2N, to n 2N lub m 2N. 2.4 Liczby całkowite i liczby wymierne Definicja liczby całkowitej. Każdą liczbę rzeczywistą, która jest różnicą dwóch liczb naturalnych nazywamy liczbą całkowitą. Zbiór liczb całkowitych oznaczamy Z. Dowody poniższych dwóch prostych własności pozostawiamy czytelnikowi. Własność 2.4.1. N Z. Własność 2.4.2. (a) Jeśli a Z, to a N albo a N albo a = 0. (b) Z R + = N, Z R = N. (c) Dla dowolnych a, b Z mamy a + b Z, ab Z, a b Z. (d) Dla dowolnego a Z mamy a Z. (e) 1/2 Z. Z własnoći 2.3.7 dostajemy Własność 2.4.3. (a) Dla każdego a Z nie istnieje b Z, że a < b < a + 1. (b) Dla dowolnych a, b Z, jeśli a < b, to a + 1 b. (c) Dla dowolnych a, b Z, jeśli a < b, to b a N. Twierdzenie 2.4.4. (zasada minimum dla liczb całkowitych). Każdy niepusty i ograniczony z dołu zbiór liczb całkowitych ma element najmniejszy. Dowód. Niech A Z, A będzie zbiorem ograniczonym z dołu i niech M R będzie jego dowolnym ograniczeniem dolnym. Na mocy zasady Archimedesa (twierdzenie 2.3.2) istnieje liczba n 0 N taka, że n 0 > M. Wówczas {n 0 } + A N. Istotnie, dla a A mamy n 0 + a Z oraz n 0 + a > M + a 0, więc z własności 2.4.2(a) mamy n 0 + a N. W konsekwencji {n 0 } + A N. Zatem z twierdzenia 2.3.10 zbiór {n 0 } + A ma element najmniejszy. Oznaczmy go x 0. Pokażemy, że x 0 n 0 jest elementem najmniejszym zbioru A. Istotnie, n 0 +(x 0 n 0 ) = x 0 {n 0 } + A, więc x 0 n 0 A. Ponadto dla każdego a A mamy n 0 + a x 0, więc a x 0 n 0. Analogicznie jak twierdzenie 2.3.11 (stosując twierdzenie 2.4.4 zamiast 2.3.10), dostajemy następujące dwie wersje zasady indukcji.

24 ROZDZIAŁ 2. LICZBY RZECZYWISTE Twierdzenie 2.4.5. (zasada indukcji). Niech a 0 Z oraz Z a0 = {a Z : a a 0 }. Jeśli zbiór Z Z a0 spełnia warunki: (i) a 0 Z, (ii) jeśli a Z, to a + 1 Z, to Z = Z a0. Wniosek 2.4.6. Niech a 0 Z oraz Z a0 = {a Z : a a 0 }. Jeśli zbiór Z Z a0 spełnia warunki: (i) a 0 Z, (ii) jeśli a Z a0 i {k Z : a 0 k a} Z, to a + 1 Z, to Z = Z a0. Z twierdzenia 2.4.4 dostajemy następujący Wniosek 2.4.7. Każdy niepusty i ograniczony z góry zbiór liczb całkowitych ma element największy. Dowód. Niech A Z będzie zbiorem ograniczonym z góry. Wówczas zbiór A jest ograniczony z dołu, więc z twierdzenia 2.4.4, istnieje min( A). Oznaczając a = min( A) i stosując definicją minimum i maksimum zbioru dostajemy, że a = max A. Definicja liczby wymiernej. Mówimy, że liczba x R jest wymierna, gdy istnieją a, b Z, b 0, takie że x = a/b. Liczbę a nazywamy licznikiem, zaś liczbę b mianownikiem liczby wymiernej x. Zbiór liczb wymiernych oznaczamy Q. Definicja liczby niewymiernej. Zbiór R \ Q nazywamy zbiorem liczb niewymiernych. Liczbę x R \ Q nazywamy niewymierną. Zachodzą następujące własności: Własność 2.4.8. (a) Z Q. (b) Dla dowolnego r Q zachodzi r Q oraz 1/r Q, gdy r 0. (c) Jeśli r, w Q, to r + w Q, r w Q, rw Q oraz r/w Q, gdy w 0. (d) Dla każdej liczby r Q istnieją a Z oraz b N, że r = a/b. Definicja całości liczby. Niech x R. Całością lub entier z liczby x nazywamy max{a Z : a x} i oznaczamy [x]. Uwaga 2.4.9. Całość [x] jest poprawnie określona. Istotnie, zbiór A = {a Z : a x} jest ograniczony z góry i niepusty, bowiem dla liczby x, z zasady Archimedesa istnieje n 0 N, że n 0 > x. Zatem n 0 < x, więc n 0 A. Stosując teraz wniosek2.4.7 dostajemy istnienie i jedyność liczby [x]. Dowód poniższej własności pozostawiamy czytelnikowi.

2.5. INFORMACJE O DEFINIOWANIU PRZEZ INDUKCJĘ 25 Własność 2.4.10. Dla każdego x R mamy W szczególności 0 x [x] < 1. [x] Z, [x] x < [x] + 1. Udowodnimy teraz twierdzenie o gęstości zbioru Q w R. Twierdzenie 2.4.11. Dla każych x, y R takich, że x < y istnieje r Q, że x < r < y. Dowód. Na mocy zasady Archimedesa istnieje n N, że n > 1/(y x). W szczególności 1/n < y x. Oznaczmy a = [nx] Z. Pokażemy, że liczba r = (a+1)/n spełnia tezę twierdzenia. Z własności 2.4.10 mamy nx < a+1, więc x < (a+1)/n, czyli x < r. Z drugiej strony (a+1)/n = (a+1 nx)/n+x = (1 (nx [nx]))/n+x 1/n+x < (y x)+x = y, czyli r < y. Reasumując x < r < y. ZADANIA Zadanie 2.4.1. Niech x R. Udowodnić, że jeśli dla każdego n N istnieją q, r N oraz p Z, że q, r n oraz 0 < x p < 1, to x jest liczbą niewymierną. q qr Zadanie 2.4.2.* Udowodnić, że jeśli x R jest liczbą niewymierną, to dla każdego n N istnieją p Z, q N takie, że q n oraz x p q < 1 q q. 2.5 Informacje o definiowaniu przez indukcję Niech n N oraz, zgodnie z poprzednim punktem, niech F n = {k N : k n}. Definicja określania funkcji przez indukcję skończoną. Niech X będzie niepustym zbiorem, n N, n > 1, x X oraz f : X F n 1 X. Funkcję ϕ : F n X spełniającą warunki (i) ϕ(1) = x, (ii) ϕ(k + 1) = f(ϕ(k), k) dla każdego k F n 1, nazywamy określoną przez x i f przy pomocy indukcji skończonej. Twierdzenie 2.5.1. Jeśli X jest niepustym zbiorem, x X oraz f : X F n 1 X, gdzie n N, n > 1, to istnieje dokładnie jedna funkcja ϕ : F n X określona przez x i f przy pomocy indukcji skończonej. ( 3 ) 3 Dowód twierdzenia 2.5.1. Jednoznaczność dostajemy z zasady minimum. Istotnie, jeśli istnieją dwie różne funkcje ϕ i ψ spełniające (i), (ii), to zbiór A = {k F n : ϕ(k) ψ(k)} jest niepusty. Zatem istnieje s = min A. Wówczas s > 1, bo z (i) mamy ϕ(1) = ψ(1). Stąd dostajemy s 1 F n 1 oraz ϕ(s 1) = ψ(s 1). Zatem z (ii) otrzymujemy ϕ(s) = f(ϕ(s 1), s 1) = f(ψ(s 1), s 1) = ψ(s), co, wraz z faktem s A, prowadzi do sprzeczności. Pokażemy istnienie funkcji ϕ. Niech N będzie zbiorem tych m F n, że istnieje funkcja ϕ m : F m X

26 ROZDZIAŁ 2. LICZBY RZECZYWISTE Definicja określania funkcji przez indukcję. Niech X będzie niepustym zbiorem, x X oraz f : X N X. Funkcję ϕ : N X spełniającą warunki (j) ϕ(1) = x, (jj) ϕ(n + 1) = f(ϕ(n), n) dla każdego n N, nazywamy określoną indukcyjnie przez x i f. Twierdzenie 2.5.2. Jeśli X jest niepustym zbiorem, x X oraz f : X N X, to istnieje dokładnie jedna funkcja ϕ określona indukcyjnie przez x i f. ( 4 ) Jako przykład definiowania przez indukcję podamy następującą definicję. Definicja silni. Niech X = N, x = 1 oraz f : N N N będzie określona wzorem f(a, n) = a (n + 1) dla n N Wtedy funkcję ϕ : N N określoną indukcyjnie przez x i f nazywamy funkcją silnia i dla n N piszemy ϕ(n) = n!. Liczbę n! nazywamy n-silnia. Dodatkowo przyjmujemy 0! = 1. Uwaga 2.5.3. W literaturze dla n N, liczbę n-silnia określa się również następująco: n! = 1, gdy n = 1 oraz (n + 1)! = n!(n + 1). W świetle twierdzenia 2.5.2, jest to definicja równoważna powyższej. Ponadto dla każdego n N istnieje dokładnie jedna liczba n! oraz n! N. Definicja symbolu Newtona. Symbolami Newtona nazywamy liczby ( ) m m! = gdzie n, m Z, 0 n m. n n!(m n)! ZADANIA spełniająca warunki (i ) ϕ m (1) = x, (ii ) ϕ m (k + 1) = f(ϕ m (k), k) dla każdego k F m 1 (przyjmujemy tutaj F 0 = ). Z (i ) oraz (ii ) mamy 1 N. Niech teraz m N, m < n. Wówczas istnieje funkcja ϕ m : F m X spełniająca (i ), (ii ). Biorąc ϕ m+1 : F m+1 X określon a wzorami ϕ m+1 (n) = ϕ m (n) dla n F m oraz ϕ m+1 (m+1) = f(ϕ m (m), m) dostajemy, że ϕ m+1 spełnia (i ), (ii ) dla m+1. W konsekwencji m+1 N. Reasumując, z zasady indukcji skończonej mamy N = F n. Przyjmując teraz ϕ = ϕ n dostajemy tezę. 4 Dowód twierdzenia 2.5.2. Jednoznaczność dostajemy z zasady minimum. Istotnie, jeśli istnieją dwie różne funkcje ϕ i ψ spełniające (j), (jj), to zbiór A = {n N : ϕ(n) ψ(n)} jest niepusty. Zatem istnieje k = min A. Ponadto k > 1, bo z (j) mamy ϕ(1) = ψ(1). Stąd dostajemy k 1 N oraz ϕ(k 1) = ψ(k 1). Zatem z (jj) mamy ϕ(k) = ψ(k), co jest niemożliwe, bo k A. Pokażemy istnienie funkcji ϕ. Na mocy twierdzenia 2.5.1 dla każdego n N, zbiór funkcji określonych indukcyjnie przez x i f X Fn jest niepusty. Zatem, stosując aksjomat wyboru, istnieje zbiór funkcji ϕ n : F n X, n N, spełniających warunki (i), (ii) definicji określania funkcji przez indukcję skończoną. Ponadto dla każdego n N mamy ϕ n+1 Fn = ϕ n. Określmy funkcję ϕ : N X wzorem ϕ(n) = ϕ n (n), n N. Funkcja ϕ spełnia warunki (j), (jj). Istotnie, mamy ϕ(1) = ϕ 1 (1) = x, czyli zachodzi (j). Weźmy n N. Wtedy ϕ(n) = ϕ n+1 (n), ϕ(n + 1) = ϕ n+1 (n + 1), zatem z (ii) mamy ϕ(n + 1) = ϕ n+1 (n + 1) = f(ϕ n+1 (n), n) = f(ϕ(n), n). To daje, że ϕ spełnia (jj) i kończy dowód.

2.6. ZBIORY SKOŃCZONE, PRZELICZALNE I NIEPRZELICZALNE 27 Zadanie 2.5.1. Dla dowolnych n, m N, n m zachodzi ( ) m n N. 2.6 Zbiory skończone, przeliczalne i nieprzeliczalne Definicja równoliczności. Dwa zbiory X, Y nazywamy równolicznymi, gdy istnieje bijekcja zbioru X na zbiór Y. Dodatkowo przyjmujemy, że zbiór pusty jest równoliczny tylko ze zbiorem pustym. Uwaga 2.6.1. Relacja równoliczności jest zwrotna, symetryczna i przechodnia ( 5 ). Definicja zbioru skończonego, nieskończonego. Zbiór X nazywamy skończonym, gdy jest pusty lub równoliczny z pewnym zbiorem F n = {k N : k n}, gdzie n N. Jeśli X jest równoliczny z F n, gdzie n N, to mówimy, że zbiór X jest n-elementowy.@ n-elementowy Zbiór X nazywamy nieskończonym, gdy nie jest on skończony. Definicja zbioru n-elementowego jest poprawna. Mamy bowiem następującą własność. Własność 2.6.2. Jeśli zbiory F n i F m są równoliczne, to n = m. Dowód. Zauważmy najpierw, że dla m N, m > 1 oraz k F m zbiory F m \ {k} i F m 1 są równoliczne. Istotnie, funkcja ϕ : F m \ {k} F m 1 określona wzorem ϕ(j) = j dla j < k, ϕ(j) = j 1 dla j > k jest bijekcją ( 6 ). Do zakończenia dowodu wystarczy pokazać, że zbiór N = {n N : F n nie jest równoliczny z F m dla m N, m n} jest równy N. Zastosujemy twierdzenie 2.3.5. (i) 1 N. Istotnie, F 1 = {1} oraz dla m N, m 1 mamy m > 1, więc 1, 2 F m, a więc zbiory F 1 i F m nie mogą być równoliczne. (ii) Niech n N. Pokażemy, że n + 1 N. Przypuśćmy przeciwnie, że n + 1 N, czyli, że istnieje m n + 1 dla którego F n+1 jest równoliczny z F m. Ponieważ n + 1 > 1, więc z części (i) dowodu mamy, że m > 1. Niech ψ : F n+1 F m będzie bijekcją. Wtedy, F n jest równoliczny z F m \ {ψ(n + 1)} (patrz lemat 2.3.9). Z obserwacji poczynionej na początku dowodu mamy, że F m \ {ψ(n + 1)} jest równoliczny z F m 1. W konsekwencji F n jest równoliczny z F m 1 oraz m 1 n. To przeczy temu, że n N. Zatem n + 1 N. Reasumując na mocy zasady indukcji matematycznej mamy, że N = N. Własność 2.6.3. Jeśli zbiory A, B są skończone i rozłączne, to ilość elementów zbioru A B jest sumą ilości elementów zbioru A i zbioru B. 5 to znaczy: każdy zbiór X jest równoliczny ze zbiorem X (zwrotność), jeśli zbiór X jest równoliczny ze zbiorem Y, to zbiór Y jest równoliczny ze zbiorem X (symetria), jeśli zbiór X jest równoliczny ze zbiorem Y i zbiór Y jest równoliczny ze zbiorem Z, to zbiór X jest równoliczny ze zbiorem Z (przechodniość). 6 Funkcja ϕ jest różnowartościowa, gdyż jest różnowartościowa na A = {j F m : j < k} oraz na B = {j F m : j > k} oraz, wobec własności 2.3.7(d), ϕ(a) ϕ(b) =. Ponadto ϕ(f m \{k}) F m 1, bo dla 1 j < k mamy 1 ϕ(j) < k m oraz dla k < j m mamy k ϕ(j) < m (własność 2.3.7). Mamy również F m 1 ϕ(f m \ {k}), gdyż dla 1 j < k mamy j = ϕ(j) ϕ(f m \ {k}) oraz dla k j m 1 mamy k < j + 1 m i wtedy j = ϕ(j + 1) ϕ(f m \ {k}). W konsekwencji ϕ(f m \ {k}) = F m 1, co wobec różnowartościowości ϕ daje, że ϕ jest bijekcją.

28 ROZDZIAŁ 2. LICZBY RZECZYWISTE Dowód. Niech n będzie ilością elementów zbioru A oraz m ilością elementów zbioru B. Niech ϕ : F n A, ψ : F m B będą bijekcjami. Kładąc f : F n+m A B, wzorami: f(j) = ϕ(j) dla 1 j n oraz f(j) = ψ(j n) dla n+1 j n+m, łatwo sprawdzamy, że f jest bijekcją. To daje tezę. Twierdzenie 2.6.4. Każdy skończony i niepusty zbiór A R ma minimum i maksimum. Dowód. Wystarczy pokazać, że N pokrywa się ze zbiorem N = {n N : każdy podzbiór n-elementowy zbioru R ma minimum i maksimum}. Mamy kolejno: (i) 1 N. Istotnie, niech A R będzie równoliczny z F 1. Wówczas istnieje bijekcja ϕ : F 1 A. Zatem A = {ϕ(1)} i max A = min A = ϕ(1). To daje, że 1 N. (ii) Niech n N. Weźmy dowolny zbiór n+1-elementowy A R i niech ϕ : F n+1 A będzie bijekcją. Wówczas zbiór A \ {ϕ(n + 1)} jest n-elementowy. Ponieważ n N, więc A \ {ϕ(n + 1)} ma maksimum i minimum. Niech x = min(a \ {ϕ(n + 1)}) oraz y = max(a \ {ϕ(n + 1)}). W myśl własności 2.1.7 istnieje z = min{x, ϕ(n + 1)} oraz t = max{y, ϕ(n + 1)}. W konsekwencji min A = z oraz max A = t. To daje, że n + 1 N. Reasumując, na mocy zasady indukcji, N = N. Definicja zbioru przeliczalnego, nieprzeliczalnego. Mówimy, że zbiór X jest przeliczalny, gdy jest on równoliczny ze zbiorem N. Zbiór X nazywamy co najwyżej przeliczalnym, gdy jest on skończony lub przeliczalny. Zbiór, który nie jest skończony ani przeliczalny nazywamy nieprzeliczalnym. Z twierdzenia 2.6.4 i własności 2.3.3 dostajemy natychmiast Wniosek 2.6.5. Zbiór N jest nieskończony. W szczególności każdy zbiór przeliczalny jest nieskończony. Twierdzenie 2.6.6. Niech A N. Wówczas zbiór A jest ograniczony wtedy i tylko wtedy, gdy zbiór A jest skończony. Dowód. ( ) Pokażemy najpierw, że każdy ograniczony podzbiór zbioru N jest skończony. Weźmy dowolny zbiór ograniczony A N. Wówczas istnieje x R, że k x dla wszystkich k A. Biorąc, w myśl zasady Archimedesa (twierdzenie 2.3.2), n N takie, że n > x dostajemy, że A F n. Do zakończenia dowodu wystarczy więc pokazać, że N pokrywa się ze zbiorem N = {n N : każdy podzbiór zbioru F n jest skończony}. Mamy kolejno: (i) 1 N, bo F 1 = {1} i jedynymi podzbiorami F 1 są i {1}. (ii) Niech n N. Weźmy dowolny podzbiór A F n+1. Jeśli n + 1 A, to A F n, a więc A jest skończony, bo n N. Jeśli n + 1 A, to A \ {n + 1} F n, więc A \ {n + 1} jest skończony, powiedzmy równoliczny z F m lub A \ {n + 1} = i wtedy A = {n + 1}. Jeśli A = {n + 1}, to A jest zbiorem skończonym. Załóżmy więc, że A \ {n + 1}. Zatem istnieje bijekcja ϕ : F m A \ {n + 1}. Kładąc ψ(j) = ϕ(j) dla j F m oraz ψ(m + 1) = n + 1 dostajemy, że ψ jest bijekcją F m+1 na A, czyli że A jest zbiorem skończonym. Z dowolności wyboru zbioru A dostajemy, że n + 1 N. Reasumując, na mocy zasady indukcji, N = N. Pokazaliśmy więc, że każdy ograniczony podzbiór zbioru N jest skończony.