Matematyka 15h dla studiów doktoranckich na kierunku Informatyka

Podobne dokumenty
Matematyka dyskretna

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

Metody dowodzenia twierdze«

Materiaªy do Repetytorium z matematyki

Algebra Liniowa 2. Zadania do samodzielnych wicze«wydziaª Elektroniki, I rok Karina Olszak i Zbigniew Olszak

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Wybrane poj cia i twierdzenia z wykªadu z teorii liczb

Zdzisªaw Dzedzej, Katedra Analizy Nieliniowej pok. 611 Kontakt:

ELEMENTARNA TEORIA LICZB. 1. Podzielno±

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Metodydowodzenia twierdzeń

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

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

Podstawy matematyki dla informatyków

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

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Indeksowane rodziny zbiorów

Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych.

Zadania z PM II A. Strojnowski str. 1. Zadania przygotowawcze z Podstaw Matematyki seria 2

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

XVII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Zadania. 4 grudnia k=1

Semestr letni 2014/15

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Przekroje Dedekinda 1

Zagadnienia na wej±ciówki z matematyki Technologia Chemiczna

istnienie elementu neutralnego dodawania (zera): 0 K a K a + 0 = a, istnienie elementu neutralnego mno»enia (jedynki): 1 K a K a 1 = a,

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Ekstremalnie maªe zbiory

Podstawy logiki i teorii zbiorów wiczenia

1 Bª dy i arytmetyka zmiennopozycyjna

Równania ró»niczkowe I rz du (RRIR) Twierdzenie Picarda. Anna D browska. WFTiMS. 23 marca 2010

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Rachunek ró»niczkowy funkcji wielu zmiennych

Wielomiany o wspóªczynnikach rzeczywistych

Funkcje, wielomiany. Informacje pomocnicze

1 Przypomnienie wiadomo±ci ze szkoªy ±redniej. Rozwi zywanie prostych równa«i nierówno±ci

Dokªadna arytmetyka liczb rzeczywistych w j zyku Python

Macierze. Dziaªania na macierzach. 1. Niech b d dane macierze , D = , C = , B = 4 12 A = , F = , G = , H = E = a) Obliczy A + B, 2A 3B,

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

Maªgorzata Murat. Modele matematyczne.

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

1. Przedstaw w postaci algebraicznej liczby zespolone: 2. Narysuj zbiory punktów na pªaszczy¹nie:

2 Liczby rzeczywiste - cz. 2

Zbiory i odwzorowania

Funkcja kwadratowa, wielomiany oraz funkcje wymierne

Hotel Hilberta. Zdumiewaj cy ±wiat niesko«czono±ci. Marcin Kysiak. Festiwal Nauki, Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego

Ÿ1 Oznaczenia, poj cia wst pne

Matematyka 1. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Ekstrema funkcji wielu zmiennych, twierdzenia o funkcji odwrotnej i funkcji uwikªanej

Wst p do sieci neuronowych, wykªad 14 Zespolone sieci neuronowe

det A := a 11, ( 1) 1+j a 1j det A 1j, a 11 a 12 a 21 a 22 Wn. 1 (Wyznacznik macierzy stopnia 2:). = a 11a 22 a 33 +a 12 a 23 a 31 +a 13 a 21 a 32

Funkcje jednej zmiennej. Granica, ci gªo±. (szkic wykªadu)

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Informacje pomocnicze

Arytmetyka zmiennopozycyjna

Mierzalne liczby kardynalne

Caªkowanie numeryczne - porównanie skuteczno±ci metody prostokatów, metody trapezów oraz metody Simpsona

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

Macierze. 1 Podstawowe denicje. 2 Rodzaje macierzy. Denicja

Matematyczne podstawy kognitywistyki

Wielomiany. El»bieta Sadowska-Owczorz. 19 listopada 2018

Wykªad 12. Transformata Laplace'a i metoda operatorowa

Informacje pomocnicze:

Matematyka dyskretna dla informatyków

Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych.

Twierdzenie Wedderburna Witold Tomaszewski

PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow V, o wymiarze dim V = n < nad ciaªem F mo»na jednoznacznie odwzorowa na przestrze«f n n-ek uporz dkowanych:

Matematyka dyskretna dla informatyków

Zadania z z matematyki dla studentów gospodarki przestrzennej UŠ. Marek Majewski Aktualizacja: 31 pa¹dziernika 2006

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

Macierze i Wyznaczniki

Matematyka dyskretna

3. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka

Janusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI Zastosowanie eliptycznych równa«ró»niczkowych

Funkcje wielu zmiennych

2 Podstawowe obiekty kombinatoryczne

Wektory w przestrzeni

Liniowe równania ró»niczkowe n tego rz du o staªych wspóªczynnikach

AM II /2019 (gr. 2 i 3) zadania przygotowawcze do I kolokwium

ANALIZA MATEMATYCZNA Z ALGEBR

1 Poj cia pomocnicze. Przykªad 1. A A d

Liczby zespolone. dr Krzysztof yjewski Mechatronika; S-I 0.in». 6 pa¹dziernika Oznaczenia. B dziemy u»ywali nast puj cych oznacze«:

Matematyka dyskretna

Pochodna funkcji jednej zmiennej

Równoliczność zbiorów

Teoria mnogo±ci. Twierdzenia podziaªowe. Piotr Zakrzewski. Toru«, 31 sierpnia Instytut Matematyki Uniwersytet Warszawski

Arkusz maturalny. Šukasz Dawidowski. 25 kwietnia 2016r. Powtórki maturalne

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

Analiza Matematyczna MAT1317

Logika dla matematyków i informatyków Wykªad 1

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

Geometria Algebraiczna

Vincent Van GOGH: M»czyzna pij cy li»ank kawy. Radosªaw Klimek. J zyk programowania Java

Interpolacja funkcjami sklejanymi

Ekstremalnie fajne równania

Matematyka dyskretna dla informatyków

Rozdziaª 13. Przykªadowe projekty zaliczeniowe

Kurs z matematyki - zadania

Transkrypt:

Matematyka 15h dla studiów doktoranckich na kierunku Informatyka Marcin Korze«Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny, Wydziaª Informatyki, Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej mkorzen@wi.ps.pl 1 Wst p do matematyki wspóªczesnej Zbiory, relacje - wªasno±ci, relacje równowa»no±ci, relacje porz dkuj ce, liczby naturalne, zasada indukcji matematycznej, zasada minimum. Równoliczno±, liczby kardynalne, twierdzenie Cantora, ℵ, c, twierdzenie Cantora-Bernsteina. [5], [3], [7]. Zadania 1. Udowodni,»e dla dowolnych zbiorów A, B, C zachodz 0 pkt. : (a) A (A B) = A (A B) = A (b) (A B) \ C = (A \ C) (B \ C) (c) (A \ (B C) = (A \ B) \ C) 2. Znale¹ sum i=1 A i i iloczyn i=1 A i, dla nast puj cych rodzin zbiorów 0 pkt. : (a) A i = {x R: 1 i < x < 1 i } (b) A i = {x R: 1 + 1 i < x < 1 1 i } (c) A i = {x R: 0 < x < 1 i } 3. Udowodni nast puj ce prawa de Morgan'a 2 pkt. : (a) X i=1 A i = i=1 (X A i) (b) X i=1 A i = i=1 (X A i) 4. Udowodni wykorzystuj c zasad indukcji matematycznej: (a) n < 2 n 0 pkt., (b) (1 + a) n 1 + na, dla a > 1 3 pkt. (c) liczba wszystkich podzbiorów zbioru n-elementowego wynosi 2 n 1 pkt., (d) ( ( n k 1) + n ) ( k = n+1 ) 3 pkt. k 5. Napisa w ulubionym j zyku programowania funkcje wypisuj ce wszystkie 6 pkt. : 1

(a) permutacje zbioru nelementowego, (b) kelementowe podzbiory, zbioru nelementowego, (c) ró»nowarto±ciowe funkcje ze zbioru {1,... m} do zbioru {1,..., n}, (d) funkcje ze zbioru {1,..., m} do zbioru {1,..., n}. 6. Udowodni,»e: (a) zbiór wielomianów o wspóªczynnikach naturalnych jest przeliczalny 1 pkt., (b) zbiór liczb niewymiernych ma moc c, 4 pkt. (c) zbiór liczb algebraicznych (to takie, które s pierwiastkami wielomianów o wspóªczynnikach wymiernych) jest przeliczalny, 3 pkt. (d) zbiór liczb caªkowitych ma moc ℵ. 1 pkt. 7. Udowodni,»e zbiory A = [0, 1) oraz B = [0, 1] s równoliczne, 1 pkt. 8. Bezpo±rednio wskaza bijekcj pomi dzy zbiorami A i B 7 pkt.. 9. Wskaza moc odpowiednich zbiorów: (a) zbiór liczb parzystych 0 pkt., (b) zbiór liczb pierwszych 2 pkt., (c) zbiór wszystkich funkcji rzeczywistych (f : R R) 2 pkt., (d) zbiór wszystkich ci gów binarnych (f : N {0, 1}) 2 pkt., (e) zbiór wszystkich funkcji rzeczywistych ci gªych 8 pkt., (f) zbiór Cantora 4 pkt. (jaka jest miara tego zbioru? 1 pkt. ). 10. Udowodni,»e relacja przeciwzwrotna i przechodnia jest przeciwsymetryczna 4 pkt. 11. Sprawdzi,»e nast puj ce relacje s relacjami równowa»no±ci, wskaza (nazwa ) klasy abstrakcji: (a) a b mod 2 (lub a 2 b) 2 b a, a, b Z, 2 pkt. (b) w danym grae nieskierowanym G = (E, V ) relacja okre±lona nast puj co: aϱb V V istnieje ±cie»ka z b do a, 2 pkt. (c) relacja okre±lona na parach liczb naturalnych: (m 1, n 1 ) (m 2, n 2 ) m 1 + n 2 = m 2 + n 1. Zinterpretowa klasy abstrakcji tej relacji jako liczby caªkowite, jak wygl daj liczby -1,0,1 2 pkt.. Okre±li dziaªania + i na takich parach zgodne z arytmetyk liczb caªkowitych. 2 pkt. 12. Sprawdzi,»e nast puj ce relacje s relacjami porz dku, wskaza elementy maksymalne i minimalne o ile istniej, który z porz dków jest liniowy, w ka»dym ze zbiorów poda przykªad ªa«cucha: (a) relacja podzielno±ci N 2 okre±lona nast puj co: a b k N : b = k a, 2 pkt. (b) relacja zawierania zbiorów (a b), okre±lona na podzbiorach ustalonego zbioru, a, b X 2 pkt.. Znale¹ nast puj ce zbiory: A = {x N: x 0} oraz B = {x N: 0 x}. 1 pkt. 2

2 Uªamki ªa«cuchowe, aproksymacja oraz zastosowania do arytmetyki komputerowej Elementy elementarnej teorii liczb: kongruencje, maªe twierdzenie Fermat'a, chi«skie twierdzenie o resztach. Twierdzenia o przybli»aniu liczb niewymiernych: tw. Dirichlet'a, tw. Liouville'a. Uªamki ªa«cuchowe, istnienie i jednoznaczno± rozwini cia w przypadku liczb rzeczywistych, znaczenie w aproksymacji, zastosowanie w arytmetyce komputerowej oraz faktoryzacji. Ci gi Farey'a, drzewo Sterna-Brocota. [4], [2], [6], [7]. Zadania INT32 oznacza podzbiór zbioru liczb caªkowitych z przedziaªu [0, 2 32 1] z dziaªaniami + i branymi modulo 2 32, zbiór ten jest pier±cieniem standardowo oznaczanym (Z 4294967296, +, ). Analogicznie deniuje si zbiór INT64 DOUBLE oznacza podzbiór zbioru liczb wymiernych, które mog reprezentowane w systemie zmiennopozycyjnym przy u»yciu 64 lub 80 bitów, szczegóªy mo»na znale¹ w normie IEEE 754. Zbiory te mo»na i nale»y uto»samia z odpowiednimi typami int, long i double, w szczególno±ci wyniki dziaªa«dla konkretnych argumentów mo»na uzyska wykonuj c odpowiednie obliczenia na komputerze. 1. Znale¹ w zbiorze liczb x INT32 tak,»e 1535 x 1, powtórzy to samo rozwi zanie dla zbioru INT64. 1 pkt. 2. Napisa w dowolnym j zyku programowania posiadaj cym typ BigInteger (liczby caªkowite dowolnej dªugo±ci) 1 nast puj ce funkcj : (a) funkcj znajduj c najwi kszy wspólny dzielnik dwóch liczb typu BigInteger, 3 pkt. (b) funkcj rozstrzygaj c istnienie rozwi za«równania ax + by = d, dla dowolnych liczb a, b, d typu BigInteger, w przypadku gdy rozwi zania istniej nale»y poda jedno przykªadowe, 4 pkt. (c) funkcj znajduj c odwrotno± dla liczb typu long. 5 pkt. (d) funkcj rozwijaj c liczb wymiern a b w uªamek ªa«cuchowy do wyboru dla a, b nale» cych do typu BigInteger lub long. 5 pkt. 3. Znale¹ znale¹ minimalna liczb ϕ o tej wªasno±ci»e dla dowolnego odwracalnego x INT32 (INT32) dostaniemy x ϕ = 1. 3 pkt. 4. Znale¹ znale¹ rz d grupy elementów odwracalnych pier±cienia INT32 (INT32). 1 pkt. 1 Przykªadowo w j zyku Java mamy klas java.math.biginteger, dla tej klasy zdeniowane s odpowiednie metody, mo»na zajrze do ¹ródeª dost pnych pod adresem www.java.sun.com, jednak rozwi zanie ma by wªasne bazuj ce na algorytmie Euklidesa. 3

5. Zaproponowa w wzgl dnie szybki algorytm znajdowania odwrotno±ci w zbiorze INT32 lub INT64 opieraj c si na powy»szej wªasno±ci. 5 pkt. Porówna szybko± dziaªania z algorytmem bazuj cym na uogólnionym algorytmie Euklidesa. 2 pkt. 6. Wskaza, które z aksjomatów ciaªa nie s speªnione dla liczb typu INT32. 1 pkt. 7. Wskaza, które z aksjomatów ciaªa nie s speªnione dla liczb typu DOUBLE. 3 pkt. 8. Obliczy warto± wyra»enia: (517647495.0/10843312.0, 2) 2 2279.0, czy wszystko jest w porz dku? 2 pkt. 9. Udowodni,»e zbiory»e zbiory liczb wymiernych i niewymiernych: (1) s g ste oraz (2) s g ste w sobie. 5 pkt. (Wskazówka: wskazówka byªa podana na wykªadzie) 10. Rozwin w uªamek ªa«cuchowy liczb 31 13. 0 pkt. 11. Rozwin w uªamek ªa«cuchowy liczb 29. 2 pkt. 12. Co to za liczba [3; 1, 1, 1, 1, 6, 1, 1, 1, 1, 6,...] (wskazówka tw. Lagrange'a, prosz tylko o rozwi zania konstruktywne, a nie zgadywanie). 2 pkt. 13. W twierdzeniu Dirichlet'a jest zaªo»enie,»e x jest liczb niewymiern. Prze±ledzi kroki dowodu i znale¹ miejsce gdzie istotnie korzysta si tego zaªo»enia 2 pkt.. Rozstrzygn czy teza twierdzenia zachodzi dla liczb wymiernych. 5 pkt. 14. Znale¹ 10, 100, 1000 cyfr rozwini cia dziesi tnego liczby e wykorzystuj ce zale»no± e = [2; 1, 2, 1, 1, 4, 1, 1, 6, 1, 1, 8, 1, 1, 10,...]. 4 pkt. 15. Obliczy warto± wyra»enia x = 1 + 1 x wykonuj c rekurencj 10 razy porówna wynik z dziesi tym reduktem liczby ϕ. 4 pkt. 16. Który redukt uªamka ªa«cuchowego (tzn. jakie n?) dla liczby ϕ nale»y wzi pod uwag, aby mie pewno±,»e dostaniemy dokªadno± rozwini cia dziesi tnego do 1000000 cyfr. 7 pkt. (uwaga: oczywi±cie milionowy redukt pewnie b dzie dobry, ale chodzi o znalezienie znacznie lepszego (mniejszego) oszacowania liczby n, wskazówka: rozwa»y rekurencj a k = a k 1 + a k 2 ) 17. Niech x 0, x 1, x 2,... bedzie ci giem liczb rzeczywistych takich,»e x i > ɛ, ɛ > 0. Udowodni»e lim n [x 0 ; x 1, x 2,..., x n ] istnieje. 7 pkt. (wskazówka 1: przeanalizowa odpowiedni dowód z wykªadów, wskazówka 2: D. Knuth, Sztuka programowania, tom 2 Ÿ4.5.2 zad. 5.) 18. Zadanie dla osób nie boj cych si wykonywa oblicze«z u»yciem komputera 10 pkt. : (a) Napisa program, który dla danej liczby postaci a znajdzie okres rozwini cia na uªamek ªa«cuchowy (tw. Lagrange'a gwarantuje istnienie takiego okresu). (b) Wykorzysta ten algorytm do znalezienia rozwini cia liczby a = 4729494 na uªamek ªa«cuchowy. 4

(c) Wykorzysta powy»sze rozwini cie do znalezienia caªkowito-liczbowego rozwi zania równania X 2 ay 2 = 1. (Rozwi zanie to podobno znane byªo Archimedesowi III w. p.n.e). (d) Wypisa 5 przykªadowych rozwi za«powy»szego równania. 19. Napisa algorytm do faktoryzacji liczb caªkowitych wykorzystuj cy uªamki ªa«cuchowe program powinien pracowa na liczbach typu BigInteger, poeksperymentowa z ró»n dªugo±ci liczby wej±ciowej, (por. D. Knuth, Sztuka programowania, tom 2. Ÿ4.5.4 str. 435). 10 pkt.. Oszacowa eksperymentalnie czas dziaªania (wyznacza α lub β) przyjmuj c,»e jest on typu N α, lub log(n) β. 5 pkt. 20. Udowodni,»e dla ka»dego n oraz 0 k n, ( n k) jest liczba caªkowit. 0 pkt. 21. Udowodni,»e je»eli p jest liczba pierwsz p ( ( p k), to znaczy p k) /p jest liczb caªkowit, wnioskowa na tej podstawie,»e zachodzi maªe twierdzenie Fermata: a p 1 1 mod p. 5 pkt. 22. Napisa program, który dla zadanego n wypisze n-ty ci g Farey'a. 4 pkt. 23. Napisa program, który wykorzystuj c drzewo SternaBrocota znajdzie rozwini cie danej liczby wymiernej w uªamek ªa«cuchowy (uwaga: drzewo powinno by zbudowane do poziomu N je»eli dana liczba nie znajduje si w drzewie program powinien zwraca aproksymacj tej liczby). 4 pkt. 24. Opieraj c si na wªasno±ciach ci gów Farey'a troch wzmocni tez twierdzenia Dirichelt'a a mianowicie,»e nierówno± : x p q < 1 2q, zachodzi dla 2 niesko«czenie wielu par p, q Z. 6 pkt. 3 Podstawy aproksymacji funkcji ci gªych i ukªady ortogonalne Ukªady ortogonalne, aproksymacja w L 2. Aproksymacja L, Twierdzenie Weierstrass'a, Pakiet chebfun. ([1], [8]) 1. Niech f : R [0, 1] b dzie dowoln rzeczywist funkcj o nast puj cych wªasno±ciach: 0 f(t) 1, f(t + 2) = f(t). Okre±lmy odwzorowanie Φ: R [0, 1] 2 takie,»e Φ(t) = (x(t), y(t)), gdzie: x(t) = y(t) = Wykona nast puj ce zadania: 2 n f(3 2n 1 t) (1) n=1 2 n f(3 2n t) (2) n=1 (a) Udowodni,»e Φ jest funkcj ci gª. 4 pkt. (b) Udowodni,»e Φ odwzorowuje odcinek jednostkowy [0, 1] na kwadrat jednostkowy [0, 1] 2. 6 pkt. 5

(c) Narysowa N-te przybli»enie krzywej przyjmuj c dowoln funkcj f. 6 pkt. (wskazówka: W. Rudin, Podstawy analizy matematycznej, PWN Warszawa 1998 (rozdziaª 7. oraz zadania) 2. Narysowa N-te przybli»enie dowolnej innej krzywej typu Peano (krzywej ci gªej wypeªniaj cej kwadrat, np. orginaln krzyw Peano lub krzyw Hilberta) 6 pkt. 3. "Narysowa " krzyw ci gª niegdzie nieró»niczkowaln (nie posiadaj c pochodnej w»adnym punkcie) tak na prawd to chodzi o N-te przybli»enie takiej krzywej. 6 pkt. Czy mo»na zapewni, aby to N-te przybli»enie byªo funkcj gªadk. 4 pkt. 4. Uzasadni, przynajmniej gracznie,»e trójk t Sierpi«skiego jest ci gªym obrazem odcinka. 7 pkt. 5. Jak wida z poprzednich punktów odcinek mo»na w sposób ci gªy odwzorowa na kwadrat, jednak odwzorowania takiego nie mo»na odwróci. Dzieje si tak mi dzy innymi dlatego,»e odwzorowanie to nie jest ró»nowarto±ciowe. Rozstrzygn czy istnieje jednak takie odwzorowanie, które odwzorowuje przedziaª jednostkowy [0, 1] w pewien podzbiór w R 2, który posiada pole (dodatni miar w R 2 ), (oznaczaªoby to,»e odcinek jest homeomorczny z pewnym zbiorem posiadaj cym pole). 10 pkt. References [1] N. I. Achiezer. Teoria aproksymacji. PWN Warszawa, 1957. [2] D. E. Knuth. Sztuka programowania, tom 2. WNT, Warszawa, 2002. [3] K. Kuratowski. Wst p do teorii mnogo±ci i topologii. PWN, Warszawa, 1980. [4] W. Narkiewicz. Teoria liczb. WNT, Warszawa, 1977. [5] H. Rasiowa. Wst p do matematyki wspóªczesnej. PWN, Warszawa, 1973. [6] P. Ribenboim. Maªa ksi ga wielkich liczb pierwszych. WNT, Warszawa, 1997. [7] K. A. Ross and Ch. R. B. Wright. Matematyka dyskretna. PWN, Warszawa, 1999. [8] W. Rudin. Podstawy analizy matematycznej. PWN Warszawa, 1998. 6