Logika in množice c

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Logika in množice c"

Transcript

1 Logika in množice c Andrej Bauer Davorin Lešnik

2 2

3 Predgovor

4 4

5 Kazalo 1 Matematično izražanje Pisave in simboli Izrazi Slike in diagrami Vaje Preproste množice Načelo ekstenzionalnosti Končne množice Preslikave Funkcijski predpisi Ostali načini podajanja preslikav Aplikacija in substitucija Načelo ekstenzionalnosti preslikav Zmnožek Vsota Eksponent Izomorfizem množic Algebra množic Vaje Logika Logični simboli Definicije Izjavni vezniki Predikati in kvantifikatorji Vaje Dokazovanje Vaje Konstrukcije množic Vaje Preslikave Slike in praslike Injektivnost in surjektivnost

6 6 Kazalo 6.3 Bijektivnost in obratne preslikave Vaje Relacije Splošno o relacijah Operacije z relacijami Lastnosti relacij Izpeljava preslikav iz relacij Relacije urejenosti Ekvivalenčne relacije in kvocientne množice Vaje Strukture Algebrske strukture Magme Polgrupe, monoidi, grupe Polkolobarji Kolobarji Obsegi Strukture urejenosti Mreže Boolove mreže Kategorije Številske množice Naravna števila Peanovi aksiomi Rekurzija Računske operacije Urejenost Karakterizacija Cela števila Konstrukcija Karakterizacija Racionalna števila Konstrukcija Karakterizacija Realna števila Kompleksna števila Vaje Indukcija Indukcija na N Indukcija na Z n Indukcija na Z Gnezdena indukcija Indukcija s parametrom

7 Kazalo Krepka indukcija Strukturna indukcija Dobro osnovane urejenosti Vaje Kumulativna hierarhija Aksiomi teorije množic Kardinalna števila Končnost in neskončnost Števnost Kardinalnost množice Ordinalna števila Rešitve vaj 113 A Pomembnejši makroji (razlaga uporabe) 115

8 8 Kazalo

9 Poglavje 1 Matematično izražanje Tako kot vsaka stroka ima tudi matematika svoj strokovni jezik, ki obsega matematične simbole in izraze ter svojevrsten način izražanja. Matematiki stremimo k popolni natančnosti in nedvoumnosti matematične misli. To je seveda le ideal, ki se mu bolj ali manj približamo, dejanska matematična besedila pa pišemo ljudje za ljudi, zato ni nič nenavadnega, da so prežeta s tradicijo in nepisanimi družbenimi dogovori, ki matematiko oddaljijo od formalnega ideala, a jo tudi naredijo humano. Pred študentom matematike je torej težka naloga, saj se mora hkrati z novo matematiko učiti še nekoliko nenavadnega jezika. V pomoč se zato najprej posvetimo samo formi matematičnega izražanja. In ne zamerite nam, če vam dobrohotno ponudimo še kak nasvet o študiju matematike. Matematično komuniciranje je raznoliko, saj je namenjeno različnim publikam in zato posredovano na različne načine. Tako v raziskovalnem matematičnem članku ne bomo našli pojasnil in izračunov, ki jih profesor matematike zahteva od svojih študentov. In verjetno ni dveh matematikov, ki bi uporabljala povsem usklajen matematični zapis in izrazoslovje. Kljub temu je matematični jezik skupen vsem matematikom in v večji meri poenoten. Nesporazume, ki nastopijo zaradi različnih navad, pa lahko rešimo s pogovorom. Vsi izkušeni matematiki vedo, da vedo zelo malo in zato vprašajo, ko česa ne vedo. To naj bo torej prvi nasvet: vprašajte in če ne dobite odgovora, vprašajte še enkrat. Ker je namen tega učbenika postaviti dobre osnove matematičnega izražanja in mišljenja, bomo bolj natančni kot večina matematikov v praksi. Začetnik namreč potrebuje oporo v natančnosti, kasneje, ko razume stvari bolje, pa lahko ubere bližnjice, ki jih bolj izkušeni kolegi uporabljajo, ne da bi to sploh opazili. Sproti bomo opozarjali nanje, kakor tudi na manjše nedoslednosti v matematični praksi, ki izhajajo iz zgodovinskega razvoja matematike. 1.1 Pisave in simboli Matematična abeceda vsebuje precej več simbolov, kot zgolj običajne črke in števke. Nekatere že poznamo, na primer =, <, +,,,, in tako naprej, precej jih še bomo spoznali. Poleg tega matematiki uporabljamo različne pisave, kot je prikazano v tabeli 1.1. Na tabli in v zvezku sicer težko ločimo med pokončno, odebeljeno in ležečo pisavo, ali med kaligrafsko in rokopisno, zato nabor pisav omejimo. V tiskanem besedilu se vedno držimo nekaterih pravil glede izbire pisav. Tako posamezne črke a, b, c,..., x, y, z pišemo v ležeči pisavi, imena elementarnih funkcij pa pokončno: sin, cos, log,... Šumnikov običajno ne uporabljamo. Včasih z uporabo znakov nakažemo povezavo med dvema objektoma: f je funkcija in F njen integral,

10 10 POGLAVJE 1. MATEMATIČNO IZRAŽANJE A je linearna preslikava in A njej pripadajoča matrika itd. Pisava pokončna odebeljena ležeča kaligrafska rokopisna frakturna dvopoudarjena Črke ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ ABCDEFGH I JKLMNOPQRSTUVWXYZ ABCDEFGHIJ KLMN OPQRST UVWX YZ A BC DE F G H I J K L M N OPQRS T U V W X Y Z ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ Tabela 1.1: Pisave Črke lahko dodatno opremimo s črticami, vijugami, vektorskimi znaki, strešicami in podobno: a a ȧ ā a ã â ǎ. Uporabimo lahko tudi podpis ali nadpis, ki je lahko črka, številka, ali kak drug simbol, na primer a i a i a 1 a a. Podpisu in nadpisu pogovorno pravimo tudi indeks in eksponent, a to ni najbolj posrečena raba, ker se indeks lahko pojavi tudi v nadpisu ali kje drugje, eksponent pa lahko pomeni tudi število, s katerim potenciramo. Kljub temu obilju črk in oznak posežemo še po drugih abecedah, še posebej grški, zato se jo čimprej naučite! Grške črke skupaj z njihovo izgovorjavo najdete v tabeli 1.2. Prostoročni zapis grških črk se boste naučili v razredu. Pa tudi to matematikom še ni dovolj! V teoriji množic.ג uporabljamo še hebrejske črke alef ℵ, bet ℶ in gimel In zakaj pravzaprav potrebujemo tako veliko število črk? Verjetno zato, ker je v matematiki krajši zapis bolj učinkovit, saj zasede manj prostora na papirju, pa še hitreje ga zapišemo in preberemo. Računalničarji imajo drugačne navade, saj pri njih velja, da naj se uporablja opisna imena, ki razkrijejo pomen: kjer bi matematik in fizik uporabila m in a, bi računalničar zapisal masa_delca in pospesek. 1.2 Izrazi Matematično besedilo je mešanica naravnega jezika in simbolnega zapisa. Delom besedila, ki so napisani s simboli, pravimo simbolni izrazi ali krajše kar izrazi. Vsi ste jih že videli, denimo (3 + 4) x 1 + x 2 dx ax2 + bx + c = 0 x > 0 x 0 Ste se kdaj vprašali, zakaj pravzaprav pišemo ulomke z vodoravno črto, integral z znakom, zakaj ima množenje prednost pred seštevanjem in zakaj seštevamo od leve proti desni, čeprav bi lahko tudi v drugi smeri? Odgovor je vedno isti: to so splošno sprejete navade, ki so se izoblikovale v razvoju matematike. To niso matematične resnice, ampak dogovori med ljudmi, ki se jih držimo zato, ker so se izkazali za smiselne. Na primer, integralski znak je Leibniz 1 izpeljal iz črke S, ker je na integral gledal kot na določene vrste vsoto (latinsko summa ). 1 Gottfried Wilhelm von Leibniz ( ) je bil nemški filozof, matematik, fizik, pravnik, zgodovinar, jezikoslovec, knjižničar in diplomat lužiško sorbskega porekla.

11 1.2 IZRAZI 11 Grška črka Izgovorjava velika mala v slovenščini v grščini A α alfa alfa B β beta vita Γ γ gama γama δ delta delta E ɛ, ε epsilon epsilon Z ζ zeta zita H η eta ita Θ θ, ϑ Θeta Θita I ι jota jota K κ kapa kapa Λ λ lambda lamda M µ mi mi N ν ni ni Ξ ξ ksi ksi O o omikron omikron Π π, ϖ pi pi P ρ, ϱ ro ro Σ σ, ς sigma siγma T τ tau taf { Υ υ ipsilon ipsilon Φ φ, ϕ fi fi X χ hi χi Ψ ψ psi psi Ω ω omega omeγa Izgovorjava: u je ustnični u (kot v besedi pav ); γ je cerkljanski g (nekaj med g in h vprašajte sošolce s tega { območja); Θ je angleški nezveneči th (kot v besedi thing ); χ je nemški ch (kot v besedi ich ). Tabela 1.2: Grška abeceda. Poglejmo na primer množenje ima prednost pred seštevanjem. Če tega dogovora ne bi imeli, bi bil zapis dvoumen: ali naj najprej seštejemo 3 in 4 ter vsoto pomnožimo s 6, ali pa naj najprej zmnožimo 4 in 6 ter zmnožku prištejemo 3? Da se izognemo nesporazumom, moramo zapisati bodisi (3 + 4) 6 bodisi 3 + (4 6), a ker so se pred mnogimi leti matematiki dogovorili, da ima množenje prednost pred seštevanjem, smemo v enem od obeh primerov oklepaje izpustiti in prihraniti nekaj črnila. Prav lahko si predstavljamo svet, v katerem bi obveljal drugačen dogovor in bi pomenilo (3 + 4) 6. Kar smo ravnokar povedali, je bolj pomembno, kot se zdi na prvi pogled. V šoli so vam namreč v glavo hkrati vlivali matematična dejstva in dogovore o matematičnem zapisu, kot da med enimi in drugimi ni nobene razlike. Morda res ni bilo časa za poglobljene pogovore o pisanju oklepajev. Tako marsikdo dobi vtis, da je matematika skupek predpisov, ki jih učencem vsiljujejo učitelji, učbeniki in šolski sistem. Na naučimo ločiti seme od plev. A da ne bomo preveč filozofirali, si poglejmo nekaj dogovorov in navad v zvezi s pisanjem matematičnih izrazov. Aritmetične operacije +,, in / pišemo kot medpone, tako da operacija stoji med obema

12 12 POGLAVJE 1. MATEMATIČNO IZRAŽANJE operandoma, na primer x + y. Kadar zapišemo operator za operand, pravimo, da je pripona, na primer faktoriela x!. Zapis operatorja je predpona če stoji pred operandom, na primer nasprotna vrednost x. Poleg teh poznamo tudi druge zapise: potenciranje pišemo z eksponentom x y, deljenje z ulomkom x y, kvadratni koren s posebnim simbolom x itn. Skrajni primer je zapis množenja brez simbola, ko namesto x y zapišemo kar xy. Nekatere operacije imajo prednost pred drugimi in nekatere združujejo levo ali desno. Prednost pove, katera operacija pride prej na vrsto, kadar ni oklepajev: potenciranje ima prednost pred množenjem in množenje pred seštevanjem. Operacija lahko tudi združuje levo ali desno. Na primer, seštevanje + združuje levo, zato je enako (5 + 2) + 1. Pri seštevanju to sicer ni pomembno, pri odštevanju pa moramo upoštevati združevanje na levo: je enako (5 2) 1 in ne 5 (2 1). Potenciranje združuje na desno, saj 2 34 pomeni 2 (34). Nekatere operacije ne združujejo in v takih primerih moramo uporabiti oklepaje. Z vidika vsebine raznolikost matematičnega zapisa ni potrebna, saj bi lahko vse izraze pisali na isti način. Namesto simbolov, kot so +, in, bi lahko uporabljali besede plus, minus, sqrt in jih zapisovali kot preslikave. Tak zapis je preprost in enoten, saj se nam ni treba ukvarjati s predponami, medponami in priponami ter z levim in desnim združevanjem. Uporablja se v računalništvu, a kdo bi želel na tablo namesto zapisati plus(3, sqrt(minus(5, 4)))? 1.3 Slike in diagrami Matematiki uporabljamo tudi diagrame in slike, slednje predvsem v geometriji in analizi. Z njimi lahko razjasnimo pojme in si pomagamo pri predstavi zapletenih pojmov in konstrukcij, zato so nepogrešljivo orodje. To še posebej velja za poučevanje matematike. Vendar pa moramo biti pri uporabi slik pazljivi, ker nas lahko zavedejo. Načeloma je možno vsako konstrukcijo in dokaz, tudi v geometriji, izpeljati brez uporabe slik, a takega početja ne priporočamo. 1.4 Vaje

13 Poglavje 2 Preproste množice Temeljni gradniki sodobne matematike so množice, ki so skupki ali zbirke matematičnih objektov, lahko spet množice. Vsaka množica sestoji iz elementov in je z njimi natančno določena. Kadar je a element množice M, to zapišemo a M. Ideja množice kot poljubne zbirke elementov je zavajajoče preprosta, kar so na lastni koži izkusili matematiki na prelomu iz 19. v 20. stoletje. Takrat so že vedeli, da so množice zelo uporabne in da lahko iz njih tvorimo razne vrste matematičnih objektov. A znameniti matematik in filozof Bertrand Russell je odkril paradoks, ki se imenuje po njem, in gre takole. Naj bo R množica vseh množic, ki niso element same sebe. Ali R je element R? Če je R element R, potem iz definicije R sledi, da R ni element R. In če R ni element R, spet iz definicije R sledi, da R je element R. Torej R hkrati je in ni svoj element, kar je protislovje! Russellov paradoks ste morda že spoznali v priljubljeni različici, ki govori o vaškem brivcu, ki brije vse vaščane, ki ne brijejo samih sebe. Russellov paradoks je povzročil pravo krizo v temeljih matematike. Ker so bile množice nepogrešljivo orodje, jih niso hoteli kar zavreči, po drugi strani pa je bilo treba preprečiti Russellov in druge paradokse, ki so jih še odkrili. Bertrand Russell je predlagal rešitev, ki jo je poimenoval teorija tipov. Russellova teorija tipov je pomembno vplivala na nadaljni razvoj temeljev matematike, sodobna teorija tipov pa je pomembno orodje v računalništvu. Tako kot množice so bili tipi skupki elementov, a so tvorili neskončno hierarhijo, v kateri so bili elementi tipa vedno iz nižjega nivoja hierarhije kot tip, ki so mu pripadali. Za potrebe večine matematike zadostuje že preprostejša dvoslojna hierarhija množic in razredov. Množice smejo biti elementi množic in razredov, razredi pa ne. Russellov paradoks izgine, ker je R razred vseh tistih množic, ki niso same svoj element. Vprašanje, ali je R element samega sebe, tako postane nesmiselno, saj R ni množica. A zaenkrat odložimo podrobnejšo obravnavo razredov in se raje posvetimo osnovnima pojmoma, množica in preslikava. V splošni razpravi o množicah, ki bi presegala meje matematične vede, bi se opirali na zgodovinski in družbeni kontekst, jezikovni izvor in rabo besed množica, skupek in zbirka, kognitivno analizo, eksperimente, filozofijo itn. Vsi ti vidiki so za matematike izjemo koristni, saj iz takih pred-matematičnih obravnav črpamo sveže zamisli in matematiko naredimo zares uporabno. Ko pa delujemo znotraj matematike, zunanje vplive odmislimo in se zanašamo le še na pravila logičnega sklepanja in matematične zakone, da ne prihaja do nejasnosti in dvomljivih sklepov. Kot matematiki lahko ustvarimo takšen ali drugačen pojem množice in pri tem imamo popolno svobodo. Se množica lahko spreminja ali vedno vsebuje iste elemente? Je pomemben vrsti red elementov v množici? Sme množica biti element same sebe? Ali morajo biti elementi

14 14 POGLAVJE 2. PREPROSTE MNOŽICE množice izračunljivi? To so vprašanja, ki nimajo enoznačnega odgovora. In res je znanih več med seboj nezdružljivih zvrsti teorije množic, ki matematično opredeljujejo različne vidike običajnega razumevanja besede množica. Mi bomo spoznali standardno teorijo množic, ki jo uporablja velika večina matematikov. 2.1 Načelo ekstenzionalnosti Zamisel, da je množica natančno določena s svojimi elementi, izrazimo z matematičnim zakonom, ki mu pravimo načelo ekstenzionalnosti: Pravilo 2.1 (Ekstenzionalnost množic). Množici sta enaki, če vsebujeta iste elemente. Kaj pravzaprav pomeni, da je to pravilo, matematični zakon ali načelo? So ga razglasili v parlementu, je to zakon narave, ali morda dogma, ki jo je razglasil profesor na predavanjih? Bodo tisti, ki načela ekstenzionalnosti ne spoštujejo, deležni Lešnikove masti? Ne. Matematični zakoni so dogovori, nekakšna pravila matematične igre. V zgodovinskem razvoju matematike so se uveljavili tisti dogovori, ki so bili uporabni v naravoslovju in tehniki, ali pa so v njih matematiki videli notranjo lepoto in lastno uporabno vrednost. Pravkar smo se dogovorili, da bomo obravnavali matematične objekte množice, ki vsebujejo elemente in da zanje velja načelo ekstenzionalnosti. Namesto besed množica in element bi lahko izbrali tudi kaki drugi besedi, denimo zbor in član, ali celo morje in riba, s čimer se matematična vsebina pojmov ne bi čisto nič spremenila, čeprav ne gre preveč izzivati svojih stanovskih kolegic in kolegov. Strukturo, lastnosti in povezave med matematičnimi objekti namreč določajo dogovorjeni matematični zakoni in ne besede, s katerimi jih poimenujemo. Še enkrat poudarimo, da ima vsakdo, še posebej pa mladi um, popolno svobodo matematičnega ustvarjanja. Želite razmišljati o drugačnih množicah, ki ne zadoščajo načelou ekstenzionalnsti? Ali pa o številih, ki zadoščajo zakonu x + x = 0? O geometriji, v kateri skozi točko lahko potegnemo dve vzporednici k dani premici? Kar dajte! Pri tem vas le prosimo, celo zahtevamo, da razmišljate temeljito, vztrajno in globoko, da ste iskreni do sebe in ostalih ter da svoje zamisli in spoznanja predstavite na matematikom razumljiv način. Vrnimo se k našim množicam. Načelo ekstenzionalnosti nam pove, da lahko množico podamo tako, da natančno opredelimo njene elemente. A to ne pomeni, da množica obstaja, brž ko jo lahko natančno opredelimo! To je pot, ki vodi naravnost do Russelovega paradoksa, saj so elementi paradoksalne množice R natančno opredeljeni. Potrebujemo dodatna pravila, ki določajo dopustne konstrukcije množic. Izbrati jih moramo previdno, da se izognemo težavam. 2.2 Končne množice Posebej preprosta konstrukcija množic združi končen nabor matematičnih objektov v množico. Na primer, če so a, b in c matematični objekti, potem lahko tvorimo množico {a, b, c} katere objekti so natanko a, b in c. To pomeni, da za vsak matematični objekt x velja x {a, b, c}, če in samo če x = a ali x = b ali x = c. Fraza če in samo če tu pomeni, da velja dvoje:

15 2.2 KONČNE MNOŽICE Če x = a ali x = b ali x = c, potem x {a, b, c}. 2. Če x {a, b, c}, potem x = a ali x = b ali x = c. Tako nam na primer prva trditev zagotavlja {1, 2, 3}, ker velja vsaj ena od možnosti: = 1 ali = 2 ali = 3. Iz druge trditve sledi, da 5 {1, 2, 3} ne velja, ker ne velja nobena od možnosti: 5 = 1 ali 5 = 2 ali 5 = 3. Splošna konstrukcija končnih množic poteka takole. Pravilo 2.2. Za vse objekte a, b,..., z je {a, b,..., z} množica, katere elementi so natanko objekti a, b,..., z. Za trenutek ustavimo tok misli in opozorimo, da zapis s tropičjem... ni dovolj natančen, saj dopušča dvoumnosti. Denimo, so elementi množice {3, 5, 7,..., 31}, liha števila med 3 in 31, ali samo praštevila? Zapis res ni dovolj natančen. Kljub temu tak zapis v praksi uporabljamo, ker v praksi bralec večinoma pravilno ugane, kaj je bilo mišljeno, saj imamo ljudje zelo podobne sposobnosti prepoznavanja vzorcev. Z matematičnega vidika pa to ni dopustno, saj lahko tropičje vedno razumemo na več načinov. (Ne verjamete? Naslednji člen v zaporedju 1, 2, 3,... je seveda 5, ker je naslednji člen vsota prejšnjih dveh, kot v Fibonaccijevem zaporedju.) Kot smo že omenili, želimo pojem množice, pri kateri vrstni red elementov ni pomemben. Torej bi morali biti množici {1, 2} in {2, 1} enaki. Pa je to res? Velja ena od treh možnosti: 1. Iz načela ekstenzionalnosti in konstrukcije množic {1, 2} in {2, 1} sledi, da sta enaki. 2. Iz načela ekstenzionalnosti in konstrukcije množic {1, 2} in {2, 1} sledi, da nista enaki. 3. Načelo ekstenzionalnosti in konstrukcije množic {1, 2} in {2, 1} ne določajo, ali sta enaki. V prvem primeru bi želeli dokazati enakost. V drugem primeru smo v zagati, saj smo se dogovorili za matematična pravila, ki imajo neželene posledice. V tretjem primeru moramo dodati še kakšne nove zakone o množicah. Na srečo obvelja prva možnost. Trditev 2.3. Množici {1, 2} in {2, 1} sta enaki. Dokaz. Dokaz, ki ga bomo zapisali je izjemno podroben in ga v praksi matematik ne bi zapisal, saj je z njegovim branjem več dela, kot če bi naredili sami. Ker pa želimo pokazati, da tudi najbolj trivialna dejstva lahko dokažemo, ga zapišimo. Izhajati smemo izključno iz naslednji dejstev: načelo ekstenzionalnosti, x {1, 2}, če in samo če x = 1 ali x = 2, x {2, 1}, če in samo če x = 2 ali x = 1. Najprej uporabimo načelo ekstenzionalnosti, ki zagotavlja, da sta {1, 2} in {2, 1} enaki, če imata iste elemente. Dokažimo torej, da imata iste elemente. To naredimo v dveh korakih: 1. Dokažimo, da za vsak element {1, 2} dokažemo, da je element {2, 1}. Naj bo x {1, 2}. Iz definicije množice {1, 2} sledi, da je x = 1 ali x = 2. Obravnavamo dva podprimera:

16 16 POGLAVJE 2. PREPROSTE MNOŽICE (a) Primer x = 1: iz x = 1 sledi, da je x = 2 ali x = 1, zato je x {2, 1}. (b) Primer x = 2: iz x = 2 sledi, da je x = 2 ali x = 1, zato je x {2, 1}. 2. Dokažimo, da za vsak element {2, 1} dokažemo, da je element {1, 2}. Ta korak je povsem podoben prvemu, le da je treba povsod zamenjati 1 in 2. Matematik bi zato na tem mestu zapisal, da je drugi korak podoben prevemu in dokaz zaključil. A tega tokrat ne bomo storili in bomo zapisali popoln dokaz. Naj bo x {2, 1}. Iz definicije množice {2, 1} sledi, da je x = 2 ali x = 1. Obravnavamo dva primera: (a) Primer x = 2: iz x = 2 sledi, da je x = 1 ali x = 2, zato je x {1, 2}. (b) Primer x = 1: iz x = 1 sledi, da je x = 1 ali x = 2, zato je x {1, 2}. Mimogrede, črn kvadratek označuje konec dokaza. Imenuje se tudi Halmos po matematiku Paulu Halmosu, ki ga je prvi uporabljal. S podobnim razmislekom, ki ga prepuščamo za vajo, lahko dokažemo, da ni pomembno, ali se element pojavi enkrat ali večkrat. Naloga 2.4. Podrobno dokažite, da sta množici {1, 1, 2} in {1, 2} enaki. V prejšnji nalogi smo zapisali {1, 1, 2}. Pa je to sploh dovoljeno? Pravilo 2.2 pravi, da lahko iz objektov a, b, c,..., z tvorimo končno množico {a, b,..., z}. Nikjer ne piše, da smeta biti a in b enaka, zato je upravičeno vprašanje, ali je dovoljeno za a in b vzeti 1. V matematiki vse razumemo dobesedno. V pravilu 2.2 piše Za vse objekte, torej imamo povsem proste roke. Povedano z drugimi besedami, množico {1, 1, 2} smemo tvoriti, ker nikjer ne piše, da morajo biti elementi različni. V zvezi s pravilom 2.2 se pojavljajo še drugi dvomi. Ali smemo tvoriti množico, ki ima več elementov, kot je črk abecede? Ali bi bilo pravilo še vedno isto, če bi namesto a, b,..., z zapisali a, b,..., j? Ali smemo tvoriti množico z nič elementi? Če namreč vstavimo nič elementov, se pravilo glasi Za vse objekte je { } množica, katere elementi so natanko objekti, kar je vsaj nenavadno. Iz nesrečnega tropičja se res ne vidi, kaj je in kaj ni dovoljeno. Če poškilite v razdelek 11.1, kjer so našteti uradni aksiomih teorije množic, tam pravila o končnih množicah ne boste našli, saj sledi iz treh bolj osnovnih pravil. Pravilo 2.5. Prazna množica je množica, ki nima elementov. Pravilo 2.6. Za vsak x in y je (neurejeni) par ali dvojec {x, y} množica, katere elementa sta natanko x in y. Pravilo 2.7. Za vsaki množici A in B je unija A B množica, ki ima za elemente natanko vse objekte, ki so element A ali element B. V pravilu 2.6 smo besedo neurejeni zapisali v oklepaju, kar pomeni, da beseda pravzaprav ni pombembna in bi jo lahko tudi izpustili. Se pravi, da neurejeni dvojec in dvojec pomenita isto. V primeru nejasnosti raje uporabimo daljšo obliko. Tri nova pravila skupaj nadomestijo pravilo 2.2 in odstranijo marsikateri dvom o uporabi. Prvo pravilo pojasni, da lahko tvorimo množico brez elementov. Poleg oznake je za prazno množico smiselno uporabiti tudi zapis { }. Drugo pravilo pove, kako lahko tvorimo množico z dvema elementoma, pa tudi z enim. Spomnimo se, pravila je treba brati dobesedno: za x in y bi lahko vzeli dvakrat isti objekt z in

17 2.3 PRESLIKAVE 17 tvorili množico {z, z}, ki ima natanko elementa z in z. To je pravzaprav množica z enim samim elementom z, zato ji pravimo tudi enojec in jo zapišemo {z}. Tretje pravilo nam omogoča, da tvorimo večje množice. Denimo, množico z elementi a, b, c lahko tvorimo kot unijo {a, b} {c}. To ni edini način, enako množico lahko dobimo na več načinov: ({a} {b}) {c} ali {b} {c, a} ali {a, c, a} {b, c} itn. Seveda bi morali dokazati, da so vse te množice enake, a tega ne bomo storili. Pogosto nam bo prišlo prav, da bomo imeli pri roki množico z enim elementom, pri čemer nam bo vseeno, kaj ta element je. V ta namen postavimo pravilo, ki zagotavlja obstoj množice z enim elementom. Pravilo 2.8. Standardni enojec je množica 1, katere edini element je (). Morda se zdi nenavadno, da množico označimo s številom, a ta občutek bo hitro izginil, ko bomo računali z množicami. Pravaprav bi lahko prazno množico označili z nič 0, in nekateri matematiki to dejansko počnejo. Edini element množice 1 smo označili z nenavadnim zapisom (). Na tem mestu ne bomo pojasnili, zakaj pišemo tako, radovedneži pa lahko pogledajo v razdelek 2.8. Mimogrede, seveda velja 1 = {()}. Pravilo 2.8 ni nujno potrebno, saj lahko tvorimo veliko različnih enojcev kar sami { }, {42}, {{ }} itn. Ali je kateri od njih prvi med enakimi in bi ga lahko uporabljali kot standardni enojec? Ker je odgovor v veliki meri stvar osebnega mnenja, je bolje, da razglasimo pravilo, ki ustoliči standardni enojec. S prazno množico nimamo podobnih težav, saj je ena sama. 2.3 Preslikave Temelj matematike ne tvorijo le množice, ampak tudi drugi matematični pojmi. Prvi izmed njih je preslikava, oziroma s tujko funkcija. 1 V srednji šoli ste že spoznali nekatere preslikave, kot so na primer linearne preslikave, trigonometrijske funkcije, logaritem itd. Nas pa ne bodo zanimale posamezne preslikave, ali posebne lastnosti preslikav, ampak preslikave na splošno. Vsaka preslikava ima tri sestavne dele: domeno ali začetno množico, kodomeno ali ciljno množico in predpis. Domeni se pogosto reče tudi definicijsko območje. Če govorimo o preslikavi, ki ima domeno X in kodomeno Y, to ponazorimo s puščico med X in Y, takole X Y Če želimo preslikavo poimenovati, na primer f, zapišemo f : X Y ali X f Y 1 Nekateri uporabljajo izraz funkcija samo za tiste preslikave, ki slikajo v realna ali kompleksna števila, vendar to navado izpodriva računalništvo, saj funkcije v programskih jezikih nimajo omejitev. Dandanes večina matematikov besedo funkcija obravnava kot sopomenko besede preslikava in tako jo bomo uporabljali tudi mi.

18 18 POGLAVJE 2. PREPROSTE MNOŽICE Pravimo, da je f preslikava iz X v Y. Zapis nad puščico je prikladen, kadar imamo opravka z večimi preslikavami, ki jih predstavimo z diagramom. Na primer, X Y f g Z W nam pove, da imamo opravka z (neimenovano) preslikavo iz X v Y, s preslikavo f iz Y v Z in s preslikavo g is W v Z. Diagrami so lahko še precej bolj zapleteni. Tretji del preslikave je predpis, ki določa, kako elemente domene preslikamo v elemente kodomene. Kaj pravzaprav to pomeni? Možnih je več odgovorov. V srednji šoli predpis enačimo z matematično formulo, ki spremenljivko preslika v vrednost, na primer x slika v 2 sin(x + π/4). S simboli to zapišemo x 2 sin(x + π/4). in preberemo x se slika v dvakrat sinus od x plus pi četrtin. Matematiki smo natančni, zato ne mešamo uporabe puščic in. Navadna puščica se uporablja pri oznaki domene in kodomene, repata pa v predpisu. V računalništvu besedo predpis razumemo kot programska koda in o preslikavah razmišljajo kar kot o algoritmih tudi to je eden od možnih pogledov na preslikave. V teoriji množic razumemo besedo predpis kot kakršnokoli prirejanje med elementi množic domene X in kodomene Y, mora pa veljati: celovitost: vsakemu elementu iz X je prirejen vsaj en element iz Y, enoličnost: če sta elementu x prirejena y Y in z Y, potem y = z. Za vsako množico A je identiteta na A preslikava id A : A A ki poljubnemu elementu x A priredi x. To je celovito prirejanje, saj vsak x A ima prirejeni element, namreč kar x, je pa tudi enolično: če sta y 1 in y 2 prirejena x A, potem sta oba enaka x in zato enaka drug drugemu. Za vsaki množici A in B ter b B konstantna preslikava k b : A B priredu vsakemu elementu iz A element b. Sami premislite, da je tako prirejanje celovito in enolično Funkcijski predpisi Predpise lahko podamo na različne načine, najbolj pogost pa je funkcijski predpis, ki se mu še posebej posvetimo in se ob njem naučimo nekaj natančnosti. Funkcijski predpis ima obliko x, ki smo jo že videli maloprej. Na desni, lahko namesto zapišemo izraz, v katerem se sme pojaviti simbol x, denimo x 1 + x 2.

19 2.3 PRESLIKAVE 19 S funkcijskip predpisom zapišemo identiteto in konstantno preslikavo takole: id A : A A k b : A B id A : x x k b : x b. Ni nujno, da se x pojavi, denimo x 42 vsakemu elementu iz domene priredi število 42. V funkcijskem predpisu se smejo pojaviti tudi drugi simboli, ki jim pravimo parametri. Tako je x a x + b funkcijski predpis s parametroma a in b, ki elementu x priredi element a x + b. Spremenljivka x nima v naprej določene vrednosti, pač pa kaže, kam lahko vstavimo elemente domene. Pravimo, da je x vezana spremenljivka, kar pomeni, da je veljavna le v funkcijskem predpisu, nanj je vezana, in da ni pomembno, s katerim simbolom jo označimo. Tako sta funkcijska predpisa x 1 + x 2 in a 1 + a 2 enaka in lahko bi celo pisali ali V funkcijskem predpisu mora na levi stati en sam simbol, ki na desni kaže, kam je treba vstaviti element iz domene. Tako sin(x) cos(2x), in sin(x) 2 sin(x) niso veljavni funkcijski predpisi. Seveda dopuščamo možnost, da se vezana spremenljivka pojavi enkrat, večkrat ali sploh ne. Funkcijska predpisa x 42 in x x sin(x) sta torej veljavna. Če želimo preslikavo z danim funkcijskim predpisom poimenovati, na primer f, zapišemo f : x 1 + x 2. To preberemo f slika x v ena plus x na kvadrat. Običajna sta tudi zapisa f (x) = 1 + x 2 in f (x) := 1 + x 2. Funkcijske predpise je podrobno prvi preučeval Alonzo Church, 2 ki je uporabljal zapis λx. 1 + x 2 in teorijo funkcijskih predpisov poimenoval λ-račun. V logiki se je njegov zapis obdržal in se uveljavil tudi v programski jezikih: v Pythonu pišemo lambda x : 1+x**2, v Haskellu pišemo \x -> 1+x**2 in v OCamlu pišemo fun x => 1+x*x. 2 Alonzo Church ( ) je bil ameriški matematik in logik, ki je pomembno prispeval k razvoju logike in teoretičnega računalništva. Njegov študent, Dana Stewarta Scott, je imel študenta Marka Petkovška in Andreja Bauerja, slednji pa je imel študenta Davorina Lešnika.

20 20 POGLAVJE 2. PREPROSTE MNOŽICE Predvsem v programiranju funkcijskim predpisom pravijo tudi anonimne ali brezimne preslikave. Nekateri starejši zapisi funkcijskih predpisov so slabi, a jih ljudje vztrajno uporabljajo. Opozorimo le na en slab zapis, ki povzroča precej preglavic, ne da bi se matematiki tega zares zavedali. Funkcijski predpis mora določati vezano spremenljivko, sicer ne vemo, kako vstaviti vrednosti, a na žalost jo matematiki pogosto izpustijo skupaj z, da ostane samo izraz na desni. Težava je v tem, da se lahko v funkcijskem predpisu pojavi več kot en simbol. Če vam na primer povem, da imam v mislih funkcijski predpis a x + b boste vsi mislili, da je mišljeno x a x + b. A pravzprav bi lahko bilo tudi a a x + b ali b a x + b ali celo t a x + b! Namreč, nič ni narobe s funkcijskim predpisom, v katerem se pojavijo dodatni simboli. Morda pa lahko vezano spremenljivko in brez škode izpustimo, če v izrazu nastopa samo en simbol, denimo 1 + x 2? A spet bi zabredli v težave. Je 42 število ali funkcijski predpis x 42? Je 1 + x 2 funkcijski predpis x 1 + x 2 ali a 1 + x 2? Velikokrat površno rečemo, da funkcijski predpis podaja preslikavo. To ni res, saj smo že prej povedali, da ima vsaka preslikava tri sestavne dele: domeno, kodomeno in prirejanje. Res, če ne poznamo domene, ne moremo preveriti, ali je funkcijski predpis celovit. Denimo, funkcijski predpis x x x 2 2 ni celovit, če je domena množica realnih števil, in je celovit, če je domena množica racionalnih števil. Tudi kodomeno moramo poznati, sicer ne moremo določiti nekaterih lastnosti preslikave, kot je na primer surjektivnost, glej razdelek Ostali načini podajanja preslikav Funkcijski predpisi niso edini način za podajanje prirejanja, zato omenimo še nekatere druge. Preslikavo s končno domeno lahko podamo s tabelo, na primer: f : {1, 2, 3, 5} {10, 20, 30} To seveda pomeni, da f elementu 1 priredi 10, 2 priredi 10, 3 priredi 20 in 5 priredi 10. Tabelo lahko predstavimo na različne načine, lahko kar naštejemo vsa prirejanja: f (1) = 10 f (2) = 10 f (3) = 20 f (5) = 10.

21 2.3 PRESLIKAVE 21 Tudi je še vedno le tabela, ki prikazuje prirejanje. Ne sme nas motiti dejstvo, da smo uporabili za naštevanje prirejanj, namesto za funkcijski prdpis. Preslikava je lahko določena tudi z opisom računskega postopka, pravimo mu algoritem, s pomočjo katerega izračunamo vrednost preslikave pri danem argumentu. Paziti moramo, da je opis postopka res natančen in nedvoumen, lahko ga kar zapišemo kot program. Teoretični računalničar bi pripomnil, da je treba pri tem izbrati programski jezik, ki ima ustrezno matematično definicijo. Preslikave lahko podamo tudi tako, da opišemo pogoje, pri katerih je element kodomene prirejen elementu domene. Na primer, preslikavo f : N Z bi lahko definirali z zahtevo, da naravnemu številu n N priredimo celo število k Z, kadar velja k 2 n < (k + 1) 2. To prirejanje je veljavno, če je celovito in enolično, česar ne bomo preverjali, lahko pa poskusite sami. Nekaj prirejanj f prikazuje naslednja razpredelnica: Ali znate z besedami opisati preslikavo f? V splošnem je lahko preslikava podana s precej zapleteno konstrukcijo, ki zahteva veliko preverjanja in dokazovanja. Osnovne načine podajanja preslikav bomo spoznali skupaj s konstrukcijami množic Aplikacija in substitucija Do sedaj smo se ukvarjali s tem, kako preslikavo podamo, zdaj pa se vprašajmo, kako lahko preslikavo uporabimo. Če je f : X Y preslikava iz X v Y in je x X, potem lahko f uporabimo na x in dobimo vrednost preslikave f pri argumentu x, to je tisti edini element Y, ki ga f priredi x. Vrednost f pri x zapišemo f (x) ali f x in preberemo f od x ali f pri x. Izraz f (x), oziroma f x, se imenuje aplikacija. Večinoma se uporablja zapis z oklepaji, a ne vedno: navajeni smo pisati ln 2 in sin α namesto ln(2) in sin(α). Oklepaje izpuščamo tudi v nekaterih programskih jezikih in občasno v algebri. V analizi je uveljavljen še en zapis za aplikacijo, ki se uporablja za zaporedja. Namreč, zaporedje ni nič drugega kot preslikava a : N R iz naravnih v realna števila. Aplikacijo a(n), ki označuje n-ti člen zaporedja, ponavadi pišemo a n, torej argument podpišemo.

22 22 POGLAVJE 2. PREPROSTE MNOŽICE Preslikavo lahko uporabimo na argumentu tudi, če je nismo poimenovali. Na primer, preslikavo R R, podano s funkcijskim predpisom uporabimo na argumentu 3: x 1 + x 2 (x 1 + x 2 )(3). Se vam zdi tak zapis nenavaden? Verjetno, a pomislite, zakaj je tako: ker običajno preslikave poimenujemo in se nanje vedno sklicujemo z njihovim imenom. Prav nobenega razloga ni, da ne bi s funkcijskimi predpisi delali tako, kot s števili, vektorji in ostalimi matematičnimi objekti, na katere smo že navajeni. Računalničarji radi rečejo, da je treba tudi preslikave obravnavati kot enakopravne državljane. Prav imajo, zato bomo vadili uporabo funkcijskih predpisov ter z njimi delali, kot da niso nič posebnega, saj niso! Kako pravzaprav določimo vrednost funkcije pri danem argumentu? To je odvisno od tega, kako je podano prirejanje. Če imamo tabelarični prikaz, poiščemo argument v levem stolpcu in pogledamo v desni stolpec. Če je preslikava podana s funkcijskim predpisom, argument vstavimo v predpis. Na primer, če je f : R R podana s funkcijskim predpisom f (x) = 1 + x 2, potem je vrednost f (3) enaka , kar je seveda enako 10, a to zahteva dodaten račun, ki nas v tem trenutku ne zanima. Pravimo, da smo simbol x zamenjali ali substituirali s 3, oziroma da smo 3 vstavili v f namesto x. Seveda lahko vstavimo argument neposredno v funkcijski predpis, zato je aplikacija (x 1 + x 2 )(3) seveda spet enaka Preslikavo smemo uporabiti na poljubnem elementu domene, ki je lahko zapisan na bolj ali manj zapleten način, pri čemer gre še vedno samo za zamenjavo. Na primer, v zgornjo preslikavo f lahko vstavimo in dobimo 1 + (3 + 4) 2 ali pa za neki u R vstavimo u + 2 in dobimo 1 + (u + 2) 2. V razdelku 2.6 bomo spoznali še dodatna pravila za vstavljanje izrazov, ki se vrtijo okoli vezanih spremenljivk Načelo ekstenzionalnosti preslikav Kot smo že omenili, je možih več pogledov na preslikave. Ali je pomembno, kako učinkovito računamo vrednosti preslikave? Vsekakor, ampak ali naj to pomeni, da sta preslikavi različni, če imata enake vrednosti, a je ena podana z učinkovitim pravilom in druga z neučinkovitim? V matematiki je odgovor nikalen. Pravilo 2.9 (Ekstenzionalnost preslikav). Preslikavi sta enaki, če imata enaki domeni in kodomeni ter imata za vse argumente enaki vrednosti. Natančneje, če sta f : A B in g : C D preslikavi in velja A = C, B = D ter za vsak x A velja f (x) = g(x), tedaj velja f = g. Takoj opozorimo na razliko med f (x) = g(x) in f = g saj bi marsikdo trdil, da med njima ni razlike. Levi izraz pravi, da sta f (x) in g(x) enaka elementa množice C, desni pa da sta f in g enaki preslikavi iz A v B. Na sploh je treba razlikovati

23 2.4 ZMNOŽEK 23 med f in f (x), saj to nikakor nista enaka objekta: prvi je preslikava, drugi pa vrednost te preslikave pri x. Verjetno nihče ne bi trdil, da je preslikava cos isto kot cos π 4, ali ne? Isti razmislek veleva, da cos x ni isto kot cos, če tudi si mislimo, da je x poljuben. Zmeda izhaja iz neprimernega zapisa preslikav. Če bi že od malih nog pravilno uporabljali funkcijske predpise, bi seveda vedeli, da načelo ekstenzionalnosti za preslikave zagotavlja enakost cos in x cos x, oba pa sta različna od cos x, ki sploh ni preslikava, ampak neko realno število. Čeprav je število cos x odvisno od parametra x, je še vedno le število. V bran tradicionalnemu zapisu pa moramo vseeno povedati, da se lahko dogovorimo za nekoliko napačen zapis, če to ne povzroča zmede. S tem se izognemu preveč birokratskemu pisanju nebistvenih podrobnosti in lahko bistveno izboljšamo komunikacijo in razumevanje med izkušenimi matematiki. A začetnikom priporočamo, da v dobrobit boljšega razumevanja snovi vsaj na začetku študija raje vztrajajo pri doslednem zapisu. Vrnimo se še k načelu ekstenzionalnosti preslikav. Ali ni pravzaprav očitno, da sta preslikavi enaki, če imata enaki domeni, kodomeni in vrednosti? Morda res, a to ni razlog, da tega ne bi eksplicitno zapisali. Vsak matematik vam ve povedati kako zgodbo o tem, kako se je v dokazu skrivala napako ravno tam, kjer je bilo nekaj očitno. Poleg tega pa si lahko predstavljamo razmere, v katerih je smiselno razlikovati med dvema preslikavama, ki imata vedno enake vrednosti, denimo v programiranju, kjer je učinkovitost zelo pomembna. 2.4 Zmnožek Množice lahko tvorimo ali konstruiramo iz drugih množic na različne načine. V tem poglavju bomo spoznali tri osnovne konstrukcije, ostale pa kasneje, ko bomo že nekaj vedeli o logiki. Najprej obravnavajmo zmnožek ali kartezični produkt. Takoj se zastavi vprašanje, kako sploh opisati novo konstrukcijo množic. Načelo ekstenzionalnosti pove, da je množica opredeljena s svojimi elementi. Torej moramo pojasniti, kaj so elementi nove množice, se pravi, kako jih vpeljemo, kaj lahko z njimi počnemo in kakšne so njihove zakonitosti. Natančneje, novo konstrukcijo množic določajo naslednja pravila: 1. pravilo tvorbe, ki vpelje novo množico, 2. pravila vpeljave elementov, ki podajo operacije, s katerimi gradimo elemente, 3. pravila uporabe, ki podajo opreacije, s katerimi razgradimo ali uporabimo elemente, 4. enačbe, ki opredeljujejo zakonitosti, ki veljajo za operacije vpeljave in uporabe. Najbolje je, da si postopek ogledamo na primeru. Pravilo 2.10 (Tvorba zmnožka). Za vsaki množici A in B je A B množica, ki se imenuje zmnožek ali kartezični produkt A in B. Pravilo tvorbe pove, da lahko tvorimo novo množico A B, ne pove pa, kakšne elemente ima. To je vsebina naslednjih dveh pravil, ki povesta, kako sestavimo in razstavimo elemente zmnožka. Pravilo 2.11 (Vpeljava urejenih parov). Za vse a A in b B je (a, b) A B. Element (a, b) imenujemo urejeni par. Pravilo 2.12 (Uporaba urejenih parov). Za vsak p A B je π 1 (p) A prva projekcija in π 2 (p) B druga projekcija elementa p.

24 24 POGLAVJE 2. PREPROSTE MNOŽICE Nazadnje podamo še enačbe. Pravilo 2.13 (Računsko pravilo za urejene pare). Za vse a A, b B velja π 1 (a, b) = a in π 2 (a, b) = b. Pravilo 2.14 (Ekstenzionalnost urejenih parov). Za vse p, q A B velja: če π 1 (p) = π 1 (q) in π 2 (p) = π 2 (q), potem p = q. Računsko pravilo se tako imenuje, ker lahko z njim poenostavljamo izraze, drugo pa je načelo ekstenzionalnosti, ker pravi, da je urejeni par določen s prvo in drugo projekcijo. Kadar imamo opravka z večimi zmnožki, na primer A B in C D, bi lahko prišlo do zmede glede projekcij. Takrat jih opremimo še z dodatnimi oznakami množic, da razločimo projekciji π A,B 1 : A B A in π C,D 1 : C D C, in podobno za π 2. Malo bolj naivna konstrukcija zmnožka bi se glasila takole: kartezični produkt A B je množica vseh urejenih parov (a, b), kjer je a A in b B. A taka konstrukcija ni popolna, saj ne pove, kaj lahko z urejenim parom počnemo. Kako naj vemo, da iz (a, b) lahko izluščimo a in b, in kako preverimo, ali sta dva urejena para enaka? Če takih zadev ne določimo, bi lahko kdo mislil, da je urejeni par kaka druga operacija, denimo seštevanje, unija, ali kdovekaj. Dejstvo, da je vsak element zmnožka množic urejen par, in to celo na en sam način, lahko dokažemo. Trditev Naj bosta A in B množici. Za vsak element p A B obstaja natanko en a A in natanko en b B, da velja p = (a, b). Dokaz. Naj bosta A in B množici in p A B. Najprej pokažimo, da p res je enak nekemu urejenemu paru, namreč p = (π 1 (p), π 2 (p)). Uporabimo načelo ekstenzionalnosti za pare, ki nam zagotavlja to enačbo, če dokažemo π 1 (p) = π 1 (π 1 (p), π 2 (p)) in π 2 (p) = π 2 (π 1 (p), π 2 (p)). Ti dve enačbi pa veljata, ker sta primerka računskih pravil za pare. Preveriti moramo še, da je (π 1 (p), π 2 (p)) edini urejeni par, ki je enak p. Povedano z drugimi besedami, dokazati moramo: če je p = (a, b) za neki a A in b B, potem velja a = π 1 (p) in b = π 2 (p). Pa denimo, da bi za neki a A in B B veljalo p = (a, b). Tedaj bi lahko uporabili računska pravila za pare in dobili kar smo želeli dokazati. π 1 (p) = π 1 (a, b) = a in π 2 (p) = π 2 (a, b) = b, Trditev je prikladna, ko želimo podati funkcijsko pravilo za preslikavo, katere domena je zmnožek množic. Primer take preslikave je R R R p π 1 (p) + π 2 (p) 2 π 1 (p). Ta zapis je precej nepregleden, a sledili smo navodilu, da mora stati na levi strani funkcijskega predpisa simbol. Prejšnja trditev nam zagotavlja, da lahko vsak element R R na en sam

25 2.5 VSOTA 25 način izrazimo kot urejeni par (x, y), in zato ne bo nič narobe, če zapišemo ta isti funkcijski predpis bolj pregledno tako, da upoštevamo, da je p enak (x, y) za enolično določena x in y: R R R (x, y) x + y 2 x. Če bi funkcijo poimenovali, denimo f, bi dobili običajni zapis: f : R R R f (x, y) = x + y 2 x. Za tako preslikavo pravimo, da je funkcija dveh spremenljivk, ker si mislimo, da smo podali argumenta x in y ločeno drug od drugega. Tu pravzaprav vidimo, da bi lahko rekli tudi, da je funkcija dveh spremenljivk pravzaprav običajna funkcija, katere arugmenti so urejeni pari. Poleg zmnožka dveh množic bi lahko tvorili tudi zmnožek treh ali več množic. Pravila bodo podobna kot za zmnožek dveh množic, le da bi namesto urejenih parov tvorili urejene večterice in da bi imeli več projekcij. Za vsako projekcijo bi zapisali eno računsko pravilo, princip ekstenzionalnosti pa bi bil tudi podoben tistemu za urejene pare. Podorobnosti prepustimo za vajo. 2.5 Vsota Spoznali smo že unijo A B množic A in B, ki vsebuje tiste elemente, ki so v A ali v B. Če imata A in B skupne elemente, bodo ti v uniji seveda nastopili samo enkrat. V skranjem primeru dobimo A A = A. Včasih pa želimo združiti množici tako, da ne pride do prekrivanja. Taka konstrukcija je vsota A + B množic A in B. Prekrivanje preprečimo tako, da elemente, ki jih je prispevala A označimo z eno oznako, tiste, ki jih je prispevala B, pa z drugo. Pravilo 2.16 (Vsota). Za vsaki množici A in B je A + B množica, ki se imenuje vsota ali koprodukt množic A in B. Pravilo 2.17 (Vpeljava elementov vsote). Za vsaki množici A in B velja: 1. za vsak a A je ι 1 (a) A + B, 2. za vsak b B je ι 2 (b) A + B. S pravilom vpeljave smo pojasnili, da uporabljamo oznaki ι 1 in ι 2, prvo za elemente iz A in drugo za elemente iz B. Oznakama pravimo tudi injekciji 3 in sta preslikavi ι 1 : A A + B and ι 2 : B A + B. Kadar imamo opravka z večimi vsotami, na primer A + B in C + D, bi lahko prišlo do zmede glede oznak. Takrat injekcije opremimo še z dodatnimi oznakami množic, da razločimo injekciji ι A,B 1 : A A + B in ι C,D 1 : C C + D, in podobno za ι 2. Potrebujemo še pravili za uporabo in enakost elementov vsote, ki ju združimo v eno samo pravilo. 3 Pravzaprav niti ni pomembno, kako poimenujemo oznaki, da sta le različni. V funkcijskem programiranju, kjer poznamo vsote podatkovnih tipov, programer sam določi, kakšne oznake bo uporabljal za injekcije.

26 26 POGLAVJE 2. PREPROSTE MNOŽICE Pravilo Za vsaki množici A in B in za vsak u A + B, bodisi obstaja natanko en a A, da je u = ι 1 (a), bodisi obstaja natanko en b B, da je u = ι 2 (b). Fraza bodisi... bodisi pomeni, da je vsak element u A + B enak ι 1 (a) za natanko en a A ali ι 2 (b) za natanko en b B, ne more pa se zgoditi oboje hkrati ali nič od tega. Torej ι 1 (a) = ι 2 (b) ne drži in celo v primeru, ko je A = B in a = b, je ι 1 (a) = ι 2 (b). S tem smo v A + B res ločili elemente A od elementov B. Fraza natanko en pove, da iz u = ι 1 (a 1 ) in u = ι 1 (a 2 ) sledi a 1 = a 2. Povedano drugače, če velja ι 1 (a 1 ) = ι 1 (a 2 ), potem je a 1 = a 2. Podobno iz ι 2 (b 1 ) = ι 2 (b 2 ) sledi b 1 = b 2. Podajmo prepost primer, ki verjetno marsikaj pojasni: {a, b, c} + {a, d, e} = {ι 1 (a), ι 1 (b), ι 1 (c), ι 2 (a), ι 2 (d), ι 2 (e)}. Kako definiramo preslikavo A + B C? Ker je vsak element domene A + B bodisi ι 1 (a) za neki a A bodisi ι 2 (b) za neki b B, obravnavamo oba primera. Tako funkcijski zapis za preslikavo A + B C zapišemo kot u { a če u = ι1 (a), b če u = ι 2 (b), kjer smemo v a zapisati izraz, ki vsebuje simbol a, in v b izraz, ki vsebuje simbol b. Ker je tak zapis nekoliko neroden, se dogovorimo, da ga lahko zapišemo tudi s večdelnim funkcijskim predpisom: Če želimo preslikavo poimenovati, zapišemo ι 1 (a) a, ι 2 (b) b. f : A + B C, f (ι 1 (a)) = a f (ι 2 (b)) = b. Vsi ti zapisi res določajo celovito in enolično prirejanje, saj nam pravila za vsoto zagotavljajo, da vedno obvelja natanko en primer. Na sploh lahko podamo funkcijski zapis z večimi primeri, če le pazimo, da obravnavamo vse možnosti, in da se le-te ne prekrivajo. Na primer, predpis je celovit in enoličen, medtem ko predpis (A + B) C B + A (ι A,B 1 (a), c) ι B,A 2 (a) (ι A,B 2 (b), c) ι B,A 1 (b) (A A) + B A ι 1 (a 1, a 2 ) a 2 ni veljaven, ker ni celovit, saj manjka primer ι 2 (b). Poleg vsote dveh množic bi lahko tvorili zmnožek treh ali več množic. Pravila bi bila podobna, le da bi imeli več injekcij in več primerov.

27 2.6 EKSPONENT Eksponent Denimo, da sta A in B množici. Tedaj lahko obravnavamo preslikave A B z domeno A in kodomeno B. Ali vse take preslikave tvorijo množico? Russellov paradoks nas je izučil, da moramo pazljivo postaviti pravila za konstrukcije množic, nato pa jih strogo držati. Pravila, ki smo jih podali do sedaj, ne zagotavljajo knostrukcije množic vseh preslikav iz A v B. Potrebujemo novo pravilo. Pravilo 2.19 (Eksponent). Za vsaki množici A in B ima eksponent ali eksponentna množica B A za elemente natanko vse preslikave iz A v B. Potemtakem je zapis f : A B enakovreden zapisu f B A. Pravila, ki opredeljujejo elemente množice B A smo že spoznali. Pravilo vpeljave pravi, da je preslikava podana z domeno, kodomeno ter celovitim in enoličnim prirejanjem med njima. Pravilo uporabe je kar aplikacija: če je f B A in a A, lahko tvorimo f (a) B. Tudi računsko pravilo za preslikave smo že spoznali, saj je to kar pravilo zamenjave: funkcijski predpis uporabimo na argumentu tako, da vezano spremenljivko v predpisu zamenjamo z argumentom. In ekstenzionalnost preslikav pove, kdaj sta dve preslikavi enaki. Preslikavi, ki sprejme kot argument preslikavo, pravimo funkcional ali preslikava višjega reda. Primer take preslikave je kompozicija: : C B B A C A : (g, f ) (x g( f (x))). Pišemo jo kot operacijo, torej g f namesto (g, f ). V zgornjem zapisu smo uporabili eksponente, a v tem primeru je bolj pregleden diagram: A f B g C g f Zakaj smo definirali tako, da kompozicijo f in g pišemo g f namesto f g? Ker si je mnogo lažje zapomniti računsko pravilo (g f )(x) = g( f (x)), ki velja z našo definicijo, kot pa ( f g)(x) = g( f (x)), kar bi veljalo, če bi zamenjali vlogi f in g. Trditev Identiteta je nevtralna za kompozicijo: id B f = f = f id A. 2. Kompozicija je asociativna: (h g) f = h (g f ). Dokaz. Trditev je zapisana pomanjkljivo, saj ne piše, kaj so A, B, f in g. Avtorja trditve bi lahko vprašali, kaj je hotel povedati, a je bolje, da poskusimo to razvozlati sami, ker je to odlična vaja iz razumevanja matematičnih besedil. Takoj vidimo, da je A množica, sicer zapis id A ne bi bil smiselen, in podobno je tudi B množica. Simboli f, g in h zagotovo označujejo preslikave, saj nastopajo v kompoziciji. Kaj pa

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2 Matematika 2 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 2. april 2014 Funkcijske vrste Spomnimo se, kaj je to številska vrsta. Dano imamo neko zaporedje realnih števil a 1, a 2, a

Διαβάστε περισσότερα

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci Linearna diferencialna enačba reda Diferencialna enačba v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci d f + p= se imenuje linearna diferencialna enačba V primeru ko je f 0 se zgornja

Διαβάστε περισσότερα

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 22. oktober 2013 Kdaj je zaporedje {a n } konvergentno, smo definirali s pomočjo limite zaporedja. Večkrat pa je dobro vedeti,

Διαβάστε περισσότερα

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 5. december 2013 Primer Odvajajmo funkcijo f(x) = x x. Diferencial funkcije Spomnimo se, da je funkcija f odvedljiva v točki

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 14. november 2013 Kvadratni koren polinoma Funkcijo oblike f(x) = p(x), kjer je p polinom, imenujemo kvadratni koren polinoma

Διαβάστε περισσότερα

Tretja vaja iz matematike 1

Tretja vaja iz matematike 1 Tretja vaja iz matematike Andrej Perne Ljubljana, 00/07 kompleksna števila Polarni zapis kompleksnega števila z = x + iy): z = rcos ϕ + i sin ϕ) = re iϕ Opomba: Velja Eulerjeva formula: e iϕ = cos ϕ +

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU I FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Jadranska cesta 19 1000 Ljubljan Ljubljana, 25. marec 2011 MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU KOMUNICIRANJE V MATEMATIKI Darja Celcer II KAZALO: 1 VSTAVLJANJE MATEMATIČNIH

Διαβάστε περισσότερα

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke Izjave in Booleove spremenljivke vsako izjavo obravnavamo kot spremenljivko če je izjava resnična (pravilna), ima ta spremenljivka vrednost 1, če je neresnična (nepravilna), pa vrednost 0 pravimo, da gre

Διαβάστε περισσότερα

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 15. oktober 2013 Oglejmo si, kako množimo dve kompleksni števili, dani v polarni obliki. Naj bo z 1 = r 1 (cosϕ 1 +isinϕ 1 )

Διαβάστε περισσότερα

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 10. december 2013 Izrek (Rolleov izrek) Naj bo f : [a,b] R odvedljiva funkcija in naj bo f(a) = f(b). Potem obstaja vsaj ena

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 21. november 2013 Hiperbolične funkcije Hiperbolični sinus sinhx = ex e x 2 20 10 3 2 1 1 2 3 10 20 hiperbolični kosinus coshx

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 12. november 2013 Graf funkcije f : D R, D R, je množica Γ(f) = {(x,f(x)) : x D} R R, torej podmnožica ravnine R 2. Grafi funkcij,

Διαβάστε περισσότερα

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK 1 / 24 KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK Štefko Miklavič Univerza na Primorskem MARS, Avgust 2008 Phoenix 2 / 24 Phoenix 3 / 24 Phoenix 4 / 24 Črtna koda 5 / 24 Črtna koda - kontrolni bit 6 / 24

Διαβάστε περισσότερα

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor,

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor, Maribor, 05. 02. 200. (a) Naj bo f : [0, 2] R odvedljiva funkcija z lastnostjo f() = f(2). Dokaži, da obstaja tak c (0, ), da je f (c) = 2f (2c). (b) Naj bo f(x) = 3x 3 4x 2 + 2x +. Poišči tak c (0, ),

Διαβάστε περισσότερα

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij):

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij): 4 vaja iz Matematike 2 (VSŠ) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 matrike Matrika dimenzije m n je pravokotna tabela m n števil, ki ima m vrstic in n stolpcev: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n

Διαβάστε περισσότερα

Algebraične strukture

Algebraične strukture Poglavje V Algebraične strukture V tem poglavju bomo spoznali osnovne algebraične strukture na dani množici. Te so podane z eno ali dvema binarnima operacijama. Binarna operacija paru elementov iz množice

Διαβάστε περισσότερα

Kotne in krožne funkcije

Kotne in krožne funkcije Kotne in krožne funkcije Kotne funkcije v pravokotnem trikotniku Avtor: Rok Kralj, 4.a Gimnazija Vič, 009/10 β a c γ b α sin = a c cos= b c tan = a b cot = b a Sinus kota je razmerje kotu nasprotne katete

Διαβάστε περισσότερα

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja ZNAČILNOSTI FUNKCIJ ZNAČILNOSTI FUNKCIJE, KI SO RAZVIDNE IZ GRAFA. Deinicijsko območje, zaloga vrednosti. Naraščanje in padanje, ekstremi 3. Ukrivljenost 4. Trend na robu deinicijskega območja 5. Periodičnost

Διαβάστε περισσότερα

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ. Preslikave med množicami Funkcija ali preslikava med dvema množicama A in B je predpis f, ki vsakemu elementu x množice A priredi natanko določen element y množice B. Važno

Διαβάστε περισσότερα

Splošno o interpolaciji

Splošno o interpolaciji Splošno o interpolaciji J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 1 / 18 O funkciji f poznamo ali hočemo uporabiti le posamezne podatke, na primer vrednosti r i = f (x i ) v danih točkah x i Izberemo

Διαβάστε περισσότερα

Osnove matematične analize 2016/17

Osnove matematične analize 2016/17 Osnove matematične analize 216/17 Neža Mramor Kosta Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerza v Ljubljani Kaj je funkcija? Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja

Διαβάστε περισσότερα

1 Fibonaccijeva stevila

1 Fibonaccijeva stevila 1 Fibonaccijeva stevila Fibonaccijevo število F n, kjer je n N, lahko definiramo kot število načinov zapisa števila n kot vsoto sumandov, enakih 1 ali Na primer, število 4 lahko zapišemo v obliki naslednjih

Διαβάστε περισσότερα

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant.

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant. Poglavje IV Determinanta matrike V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant 1 Definicija Preden definiramo determinanto,

Διαβάστε περισσότερα

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba.

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba. 1. Osnovni pojmi Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba. Primer 1.1: Diferencialne enačbe so izrazi: y

Διαβάστε περισσότερα

Reševanje sistema linearnih

Reševanje sistema linearnih Poglavje III Reševanje sistema linearnih enačb V tem kratkem poglavju bomo obravnavali zelo uporabno in zato pomembno temo linearne algebre eševanje sistemov linearnih enačb. Spoznali bomo Gaussovo (natančneje

Διαβάστε περισσότερα

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1 Funkcije več realnih spremenljivk Osnovne definicije Limita in zveznost funkcije več spremenljivk Parcialni odvodi funkcije več spremenljivk Gradient in odvod funkcije več spremenljivk v dani smeri Parcialni

Διαβάστε περισσότερα

Linearne preslikave. Poglavje VII. 1 Definicija linearne preslikave in osnovne lastnosti

Linearne preslikave. Poglavje VII. 1 Definicija linearne preslikave in osnovne lastnosti Poglavje VII Linearne preslikave V tem poglavju bomo vektorske prostore označevali z U,V,W,... Vsi vektorski prostori bodo končnorazsežni. Zaradi enostavnosti bomo privzeli, da je pripadajoči obseg realnih

Διαβάστε περισσότερα

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik Podobnost matrik Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Matjaž Željko FKKT Kemijsko inženirstvo 14 teden (Zadnja sprememba: 23 maj 213) Matrika A R n n je podobna matriki B R n n, če obstaja obrnljiva

Διαβάστε περισσότερα

Kotni funkciji sinus in kosinus

Kotni funkciji sinus in kosinus Kotni funkciji sinus in kosinus Oznake: sinus kota x označujemo z oznako sin x, kosinus kota x označujemo z oznako cos x, DEFINICIJA V PRAVOKOTNEM TRIKOTNIKU: Kotna funkcija sinus je definirana kot razmerje

Διαβάστε περισσότερα

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA 29.03.2004 Definicija DFT Outline DFT je linearna transformacija nekega vektorskega prostora dimenzije n nad obsegom K, ki ga označujemo z V K, pri čemer ima slednji lastnost, da vsebuje nek poseben element,

Διαβάστε περισσότερα

Spoznajmo sedaj definicijo in nekaj osnovnih primerov zaporedij števil.

Spoznajmo sedaj definicijo in nekaj osnovnih primerov zaporedij števil. Zaporedja števil V matematiki in fiziki pogosto operiramo s približnimi vrednostmi neke količine. Pri numeričnemu računanju lahko npr. število π aproksimiramo s števili, ki imajo samo končno mnogo neničelnih

Διαβάστε περισσότερα

Matrike. Poglavje II. Matrika je pravokotna tabela realnih števil. Na primer: , , , 0 1

Matrike. Poglavje II. Matrika je pravokotna tabela realnih števil. Na primer: , , , 0 1 Poglavje II Matrike Matrika je pravokotna tabela realnih števil Na primer: [ ] 1 1 1, 2 3 1 1 0 1 3 2 1, 0 1 4 [ ] 2 7, Matrika je sestavljena iz vrstic in stolpcev Vrstici matrike [ ] 1 1 1 2 3 1 [ ]

Διαβάστε περισσότερα

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa 13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa Bor Plestenjak NLA 25. maj 2010 Bor Plestenjak (NLA) 13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa 25. maj 2010 1 / 12 Enostranska Jacobijeva

Διαβάστε περισσότερα

Matematika. Funkcije in enačbe

Matematika. Funkcije in enačbe Matematika Funkcije in enačbe (1) Nariši grafe naslednjih funkcij: (a) f() = 1, (b) f() = 3, (c) f() = 3. Rešitev: (a) Linearna funkcija f() = 1 ima začetno vrednost f(0) = 1 in ničlo = 1/. Definirana

Διαβάστε περισσότερα

VEKTORJI. Operacije z vektorji

VEKTORJI. Operacije z vektorji VEKTORJI Vektorji so matematični objekti, s katerimi opisujemo določene fizikalne količine. V tisku jih označujemo s krepko natisnjenimi črkami (npr. a), pri pisanju pa s puščico ( a). Fizikalne količine,

Διαβάστε περισσότερα

Transformator. Delovanje transformatorja I. Delovanje transformatorja II

Transformator. Delovanje transformatorja I. Delovanje transformatorja II Transformator Transformator je naprava, ki v osnovi pretvarja napetost iz enega nivoja v drugega. Poznamo vrsto različnih izvedb transformatorjev, glede na njihovo specifičnost uporabe:. Energetski transformator.

Διαβάστε περισσότερα

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega Izeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega 1. Najosnovnejše o konveksnih funkcijah Definicija. Naj bo X vektorski rostor in D X konveksna množica. Funkcija ϕ: D R je konveksna,

Διαβάστε περισσότερα

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST 1. * 2. *Galvanski člen z napetostjo 1,5 V požene naboj 40 As. Koliko električnega dela opravi? 3. ** Na uporniku je padec napetosti 25 V. Upornik prejme 750 J dela v 5 minutah.

Διαβάστε περισσότερα

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center Državni izpitni center *M40* Osnovna in višja raven MATEMATIKA SPOMLADANSKI IZPITNI ROK NAVODILA ZA OCENJEVANJE Sobota, 4. junij 0 SPLOŠNA MATURA RIC 0 M-40-- IZPITNA POLA OSNOVNA IN VIŠJA RAVEN 0. Skupaj:

Διαβάστε περισσότερα

Osnove elektrotehnike uvod

Osnove elektrotehnike uvod Osnove elektrotehnike uvod Uvod V nadaljevanju navedena vprašanja so prevod testnih vprašanj, ki sem jih našel na omenjeni spletni strani. Vprašanja zajemajo temeljna znanja opredeljenega strokovnega področja.

Διαβάστε περισσότερα

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12 Predizpit, Proseminar A, 15.10.2015 1. Točki A(1, 2) in B(2, b) ležita na paraboli y = ax 2. Točka H leži na y osi in BH je pravokotna na y os. Točka C H leži na nosilki BH tako, da je HB = BC. Parabola

Διαβάστε περισσότερα

Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov. Analiza signalov prof. France Mihelič

Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov. Analiza signalov prof. France Mihelič Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov Analiza signalov prof. France Mihelič Vpliv postopka daljšanja periode na spekter periodičnega signala Opazujmo družino sodih periodičnih pravokotnih impulzov

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta Matematika Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta 6. november 200 Poglavje 2 Zaporedja in številske vrste 2. Zaporedja 2.. Uvod Definicija 2... Zaporedje (a n ) = a, a 2,..., a n,... je predpis,

Διαβάστε περισσότερα

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2010/2011

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2010/2011 Matematika BF Lesarstvo Matjaž Željko Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 00/0 Izpis: 9 avgust 0 Kazalo Števila 5 Naravna števila 5 Cela števila 6 3 Racionalna števila 6 4 Realna števila 7 5 Urejenost

Διαβάστε περισσότερα

1. Trikotniki hitrosti

1. Trikotniki hitrosti . Trikotniki hitrosti. Z radialno črpalko želimo črpati vodo pri pogojih okolice z nazivnim pretokom 0 m 3 /h. Notranji premer rotorja je 4 cm, zunanji premer 8 cm, širina rotorja pa je,5 cm. Frekvenca

Διαβάστε περισσότερα

NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE

NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE NEPARAMETRIČNI TESTI pregledovanje tabel hi-kvadrat test as. dr. Nino RODE Parametrični in neparametrični testi S pomočjo z-testa in t-testa preizkušamo domneve o parametrih na vzorcih izračunamo statistike,

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije več spremenljivk

Funkcije več spremenljivk DODATEK C Funkcije več spremenljivk C.1. Osnovni pojmi Funkcija n spremenljivk je predpis: f : D f R, (x 1, x 2,..., x n ) u = f (x 1, x 2,..., x n ) kjer D f R n imenujemo definicijsko območje funkcije

Διαβάστε περισσότερα

vezani ekstremi funkcij

vezani ekstremi funkcij 11. vaja iz Matematike 2 (UNI) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 ekstremi funkcij več spremenljivk nadaljevanje vezani ekstremi funkcij Dana je funkcija f(x, y). Zanimajo nas ekstremi nad

Διαβάστε περισσότερα

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22 junij 212 Ime in priimek: Vpisna št: Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Veljale bodo samo rešitve na papirju, kjer

Διαβάστε περισσότερα

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti Poglavje XI Kvadratne forme V zadnjem poglavju si bomo ogledali še eno vrsto preslikav, ki jih tudi lahko podamo z matrikami. To so tako imenovane kvadratne forme, ki niso več linearne preslikave. Kvadratne

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Jaka Cimprič

Matematika 1. Jaka Cimprič Matematika 1 Jaka Cimprič Predgovor Pričujoči učbenik je namenjen študentom tistih univerzitetnih programov, ki vključujejo samo eno leto matematike. Nastala je na podlagi izkušenj, ki jih imam s poučevanjem

Διαβάστε περισσότερα

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d)

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d) Integralni račun Nedoločeni integral in integracijske metrode. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: d 3 +3+ 2 d, (f) (g) (h) (i) (j) (k) (l) + 3 4d, 3 +e +3d, 2 +4+4 d, 3 2 2 + 4 d, d, 6 2 +4 d, 2

Διαβάστε περισσότερα

8. Diskretni LTI sistemi

8. Diskretni LTI sistemi 8. Diskreti LI sistemi. Naloga Določite odziv diskretega LI sistema s podaim odzivom a eoti impulz, a podai vhodi sigal. h[] x[] - - 5 6 7 - - 5 6 7 LI sistem se a vsak eoti impulz δ[] a vhodu odzove z

Διαβάστε περισσότερα

1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου...

1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου... ΑΠΟΖΗΜΙΩΣΗ ΘΥΜΑΤΩΝ ΕΓΚΛΗΜΑΤΙΚΩΝ ΠΡΑΞΕΩΝ ΣΛΟΒΕΝΙΑ 1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου... 3 1 1. Έντυπα αιτήσεων

Διαβάστε περισσότερα

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK SKUPNE PORAZDELITVE SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK Kovaec vržemo trikrat. Z ozačimo število grbov ri rvem metu ( ali ), z Y a skuo število grbov (,, ali 3). Kako sta sremelivki i Y odvisi

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 2. Diferencialne enačbe drugega reda

Matematika 2. Diferencialne enačbe drugega reda Matematika 2 Diferencialne enačbe drugega reda (1) Reši homogene diferencialne enačbe drugega reda s konstantnimi koeficienti: (a) y 6y + 8y = 0, (b) y 2y + y = 0, (c) y + y = 0, (d) y + 2y + 2y = 0. Rešitev:

Διαβάστε περισσότερα

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II Numerčno reševanje dferencaln enačb I Dferencalne enačbe al ssteme dferencaln enačb rešujemo numerčno z več razlogov:. Ne znamo j rešt analtčno.. Posamezn del dferencalne enačbe podan tabelarčno. 3. Podatke

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIKA ZA BIOLOGE

MATEMATIKA ZA BIOLOGE MATEMATIKA ZA BIOLOGE Zapiski predavanj Milan Hladnik Fakulteta za matematiko in fiziko Ljubljana 2006 KAZALO I. DISKRETNA MATEMATIKA 3 1. Množice, relacije, funkcije 3 2. Kombinatorika in verjetnost 9

Διαβάστε περισσότερα

Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA. Polona Oblak

Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA. Polona Oblak Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA Polona Oblak Ljubljana, 04 CIP - Kataložni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana 5(075.8)(0.034.) OBLAK,

Διαβάστε περισσότερα

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev KOM L: - Komnikacijska elektronika Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev. Določite izraz za kolektorski tok in napetost napajalnega vezja z enim virom in napetostnim delilnikom na vhod.

Διαβάστε περισσότερα

Matematika I (VS) Univerza v Ljubljani, FE. Melita Hajdinjak 2013/14. Pregled elementarnih funkcij. Potenčna funkcija. Korenska funkcija.

Matematika I (VS) Univerza v Ljubljani, FE. Melita Hajdinjak 2013/14. Pregled elementarnih funkcij. Potenčna funkcija. Korenska funkcija. 1 / 46 Univerza v Ljubljani, FE Potenčna Korenska Melita Hajdinjak Matematika I (VS) Kotne 013/14 / 46 Potenčna Potenčna Funkcijo oblike f() = n, kjer je n Z, imenujemo potenčna. Število n imenujemo eksponent.

Διαβάστε περισσότερα

Kombinatorika. rekurzivnih enačb in rodovne funkcije. FMF Matematika Finančna matematika. Vladimir Batagelj. Ljubljana, april

Kombinatorika. rekurzivnih enačb in rodovne funkcije. FMF Matematika Finančna matematika. Vladimir Batagelj. Ljubljana, april FMF Matematika Finančna matematika Kombinatorika Reševanje rekurzivnih enačb in rodovne funkcije Vladimir Batagelj Math fun: Pascal triangle Ljubljana, april 2008 4. Dec 2012 različica: December 4, 2012

Διαβάστε περισσότερα

REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23.

REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23. Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost. kolokvij 3. januar 08 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja. Nalog je 6,

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO. Petra MATEMATIKA I

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO. Petra MATEMATIKA I UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO Petra Žigert Pleteršek, Matevž Črepnjak Visokošolski učbenik z rešenimi nalogami MATEMATIKA I Maribor 03 Naslov publikacije: Visokošolski

Διαβάστε περισσότερα

Univerza v Mariboru. Fakulteta za logistiko MATEMATIKA. Univerzitetni učbenik

Univerza v Mariboru. Fakulteta za logistiko MATEMATIKA. Univerzitetni učbenik Univerza v Mariboru Fakulteta za logistiko MATEMATIKA Univerzitetni učbenik AJDA FOŠNER IN MAJA FOŠNER Junij, 2008 Kazalo 1 Množice 5 11 Matematična logika 5 12 Množice 10 2 Preslikave 18 21 Realne funkcije

Διαβάστε περισσότερα

1. izpit iz Diskretnih struktur UNI Ljubljana, 17. januar 2006

1. izpit iz Diskretnih struktur UNI Ljubljana, 17. januar 2006 1. izpit iz Diskretnih struktur UNI Ljubljana, 17. januar 2006 1. Dana je množica predpostavk p q r s, r t, s q, s p r, s t in zaključek t r. Odloči, ali je sklep pravilen ali napačen. pravilen, zapiši

Διαβάστε περισσότερα

Matematika vaja. Matematika FE, Ljubljana, Slovenija Fakulteta za Elektrotehniko 1000 Ljubljana, Tržaška 25, Slovenija

Matematika vaja. Matematika FE, Ljubljana, Slovenija Fakulteta za Elektrotehniko 1000 Ljubljana, Tržaška 25, Slovenija Matematika 1 3. vaja B. Jurčič Zlobec 1 1 Univerza v Ljubljani, Fakulteta za Elektrotehniko 1000 Ljubljana, Tržaška 25, Slovenija Matematika FE, Ljubljana, Slovenija 2011 Določi stekališča zaporedja a

Διαβάστε περισσότερα

Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009

Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009 Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009 Pri linearnem programiranju imamo opravka s končnim sistemom neenakosti in končno spremenljivkami, torej je množica dopustnih rešitev presek končno mnogo polprostorov.

Διαβάστε περισσότερα

Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja D R priredi neko število f (x) R.

Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja D R priredi neko število f (x) R. II. FUNKCIJE 1. Osnovni pojmi 2. Sestavljanje funkcij 3. Pregled elementarnih funkcij 4. Zveznost Kaj je funkcija? Definicija Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja D R priredi

Διαβάστε περισσότερα

Iterativno reševanje sistemov linearnih enačb. Numerične metode, sistemi linearnih enačb. Numerične metode FE, 2. december 2013

Iterativno reševanje sistemov linearnih enačb. Numerične metode, sistemi linearnih enačb. Numerične metode FE, 2. december 2013 Numerične metode, sistemi linearnih enačb B. Jurčič Zlobec Numerične metode FE, 2. december 2013 1 Vsebina 1 z n neznankami. a i1 x 1 + a i2 x 2 + + a in = b i i = 1,..., n V matrični obliki zapišemo:

Διαβάστε περισσότερα

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2009/2010

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2009/2010 Matematika BF Lesarstvo Matjaž Željko Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 009/00 Izpis: 9 januar 00 KAZALO Kazalo Števila 5 Naravna števila 5 Cela števila 6 3 Racionalna števila 6 4 Realna števila 7

Διαβάστε περισσότερα

Sklepanje je torej tudi interpretacija stavka predstavljena kot sekvenca instanc pravil.

Sklepanje je torej tudi interpretacija stavka predstavljena kot sekvenca instanc pravil. Poglavje 2 SKLEPANJE Teorija je definirana z množico pravil. Pravila lahko definirajo preverjanje tipov stavka danega jezika, definirajo interpretacijo jezika,... Sklepanje predstavimo s sekvenco aplikacij

Διαβάστε περισσότερα

Lastne vrednosti in lastni vektorji

Lastne vrednosti in lastni vektorji Poglavje VIII Lastne vrednosti in lastni vektorji V tem poglavju bomo privzeli, da so skalarji v vektorskih prostorih, koeficienti v matrikah itd., kompleksna števila. Algebraične operacije seštevanja,

Διαβάστε περισσότερα

Uporabna matematika za naravoslovce

Uporabna matematika za naravoslovce Uporabna matematika za naravoslovce Zapiski predavanj Študijski programi: Aplikativna kineziologija, Biodiverziteta Študijsko leto 203/4 doc.dr. Barbara Boldin Fakulteta za matematiko, naravoslovje in

Διαβάστε περισσότερα

diferencialne enačbe - nadaljevanje

diferencialne enačbe - nadaljevanje 12. vaja iz Matematike 2 (VSŠ) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 diferencialne enačbe - nadaljevanje Ortogonalne trajektorije Dana je 1-parametrična družina krivulj F(x, y, C) = 0. Ortogonalne

Διαβάστε περισσότερα

Analiza I. (študijsko gradivo) Matija Cencelj

Analiza I. (študijsko gradivo) Matija Cencelj Analiza I (študijsko gradivo) Matija Cencelj 2. maj 2007 2 Kazalo 1 Uvod 5 1.1 Izjave............................... 5 1.2 Množice.............................. 7 1.3 Relacije..............................

Διαβάστε περισσότερα

Navadne diferencialne enačbe

Navadne diferencialne enačbe Navadne diferencialne enačbe Navadne diferencialne enačbe prvega reda V celotnem poglavju bo y = dy dx. Diferencialne enačbe z ločljivima spremeljivkama Diferencialna enačba z ločljivima spremeljivkama

Διαβάστε περισσότερα

Tema 1 Osnove navadnih diferencialnih enačb (NDE)

Tema 1 Osnove navadnih diferencialnih enačb (NDE) Matematične metode v fiziki II 2013/14 Tema 1 Osnove navadnih diferencialnih enačb (NDE Diferencialne enačbe v fiziki Večina osnovnih enačb v fiziki je zapisana v obliki diferencialne enačbe. Za primer

Διαβάστε περισσότερα

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu.

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu. Kontrolne karte KONTROLNE KARTE Kontrolne karte uporablamo za sprotno spremlane kakovosti izdelka, ki ga izdeluemo v proizvodnem procesu. Izvaamo stalno vzorčene izdelkov, npr. vsako uro, vsake 4 ure.

Διαβάστε περισσότερα

SEMINARSKA NALOGA Funkciji sin(x) in cos(x)

SEMINARSKA NALOGA Funkciji sin(x) in cos(x) FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Praktična Matematika-VSŠ(BO) Komuniciranje v matematiki SEMINARSKA NALOGA Funkciji sin(x) in cos(x) Avtorica: Špela Marinčič Ljubljana, maj 2011 KAZALO: 1.Uvod...1 2.

Διαβάστε περισσότερα

Analiza 2 Rešitve 14. sklopa nalog

Analiza 2 Rešitve 14. sklopa nalog Analiza Rešitve 1 sklopa nalog Navadne diferencialne enačbe višjih redov in sistemi diferencialnih enačb (1) Reši homogene diferencialne enačbe drugega reda s konstantnimi koeficienti: (a) 6 + 8 0, (b)

Διαβάστε περισσότερα

Vaje iz MATEMATIKE 8. Odvod funkcije., pravimo, da je funkcija f odvedljiva v točki x 0 z odvodom. f (x f(x 0 + h) f(x 0 ) 0 ) := lim

Vaje iz MATEMATIKE 8. Odvod funkcije., pravimo, da je funkcija f odvedljiva v točki x 0 z odvodom. f (x f(x 0 + h) f(x 0 ) 0 ) := lim Študij AHITEKTURE IN URBANIZMA, šol l 06/7 Vaje iz MATEMATIKE 8 Odvod funkcije f( Definicija: Naj bo f definirana na neki okolici točke 0 Če obstaja lim 0 +h f( 0 h 0 h, pravimo, da je funkcija f odvedljiva

Διαβάστε περισσότερα

Inverzni problem lastnih vrednosti evklidsko razdaljnih matrik

Inverzni problem lastnih vrednosti evklidsko razdaljnih matrik Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Fakulteta za matematiko in fiziko Peter Škvorc Inverzni problem lastnih vrednosti evklidsko razdaljnih matrik DIPLOMSKO DELO UNIVERZITETNI

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta Matematika 1 Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta 21. april 2008 102 Poglavje 4 Odvod 4.1 Definicija odvoda Naj bo funkcija f definirana na intervalu (a, b) in x 0 točka s tega intervala. Vzemimo

Διαβάστε περισσότερα

ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE I

ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE I Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Andrej Perne ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE I Skripta za vaje iz Matematike I (UNI + VSP) Ljubljana, množice Osnovne definicije: Množica A je podmnožica

Διαβάστε περισσότερα

1 Seštevanje vektorjev in množenje s skalarjem

1 Seštevanje vektorjev in množenje s skalarjem Poglavje I Vektorji Seštevanje vektorjev in množenje s skalarjem Za lažjo geometrično predstavo si najprej oglejmo, kaj so vektorji v ravnini. Vektor je usmerjena daljica, ki je natanko določena s svojo

Διαβάστε περισσότερα

Fazni diagram binarne tekočine

Fazni diagram binarne tekočine Fazni diagram binarne tekočine Žiga Kos 5. junij 203 Binarno tekočino predstavljajo delci A in B. Ti se med seboj lahko mešajo v različnih razmerjih. V nalogi želimo izračunati fazni diagram take tekočine,

Διαβάστε περισσότερα

Osnove linearne algebre

Osnove linearne algebre Osnove linearne algebre Matrike Matrika razsežnosti n m je A = a 1 1 a 1 2 a 1 m a 2 1 a 2 2 a 2 m a n 1 a n 2 a n m Če je n = m, tedaj matriko imenujemo kvadratna matrika Elementi matrike so lahko realna

Διαβάστε περισσότερα

Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA

Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA. Naj bo vektorsko polje R : R 3 R 3 dano s predpisom R(x, y, z) = (2x 2 + z 2, xy + 2yz, z). Izračunaj pretok polja R skozi površino torusa

Διαβάστε περισσότερα

(Ne)rešljiva Rubikova kocka in grupe

(Ne)rešljiva Rubikova kocka in grupe (Ne)rešljiva Rubikova kocka in grupe Maša Lah, Sabina Boršić, Klara Drofenik Mentor: Rok Gregorič Matematično raziskovalno srečanje 24. avgust 2016 Povzetek Cilj našega projekta je bil ugotoviti kriterij

Διαβάστε περισσότερα

Vektorski prostori s skalarnim produktom

Vektorski prostori s skalarnim produktom Poglavje IX Vektorski prostori s skalarnim produktom Skalarni produkt dveh vektorjev v R n smo spoznali v prvem poglavju. Sedaj bomo pojem skalarnega produkta razširili na poljuben vektorski prostor V

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA SANDRA BOLTA LASTNE VREDNOSTI GRAFA DIPLOMSKO DELO

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA SANDRA BOLTA LASTNE VREDNOSTI GRAFA DIPLOMSKO DELO UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA SANDRA BOLTA LASTNE VREDNOSTI GRAFA DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 2014 2 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Študijska smer: Fizika in matematika SANDRA BOLTA

Διαβάστε περισσότερα

VERIŽNI ULOMKI IN NESKONČNE VRSTE

VERIŽNI ULOMKI IN NESKONČNE VRSTE UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA KATJA SKUBIC VERIŽNI ULOMKI IN NESKONČNE VRSTE DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 204 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA MATEMATIKA IN RAČUNALNIŠTVO KATJA SKUBIC Mentor:

Διαβάστε περισσότερα

Realne funkcije. Elementarne funkcije. Polinomi in racionalne funkcije. Eksponentna funkcija a x : R R + FKKT Matematika 1

Realne funkcije. Elementarne funkcije. Polinomi in racionalne funkcije. Eksponentna funkcija a x : R R + FKKT Matematika 1 Realne funkcije Funkcija f denirana simetri nem intervalu D = ( a, a) ali D = [ a, a] (i) je soda, e velja f(x) = f( x), x D; (ii) je liha, e velja f(x) = f( x), x D. Naj bo f denirana D f in x 1, x 2

Διαβάστε περισσότερα

Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I

Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I Kemijska tehnologija Visokošolski strokovni program Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I 29. 8. 2013 Čas reševanja je 75 minut. Navodila: Pripravi osebni dokument. Ugasni in odstrani mobilni telefon.

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1 Mtemtik 1 Gregor Dolinr Fkultet z elektrotehniko Univerz v Ljubljni 2. jnur 2014 Gregor Dolinr Mtemtik 1 Izrek (Izrek o povprečni vrednosti) Nj bo m ntnčn spodnj mej in M ntnčn zgornj mej integrbilne funkcije

Διαβάστε περισσότερα

Definicija 1. Naj bo f : D odp R funkcija. Funkcija F : D odp R je primitivna funkcija funkcije f, če je odvedljiva in če velja F = f.

Definicija 1. Naj bo f : D odp R funkcija. Funkcija F : D odp R je primitivna funkcija funkcije f, če je odvedljiva in če velja F = f. Nedoločeni integral V tem razdelku si bomo pogledali operacijo, ki je na nek način inverzna odvajanju. Za dano funkcijo bomo poskušali poiskati neko drugo funkcijo, katere odvod bo ravno dana funkcija.

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo IZVODI ZADACI ( IV deo) LOGARITAMSKI IZVOD Logariamskim izvodom funkcije f(), gde je >0 i, nazivamo izvod logarima e funkcije, o jes: (ln ) f ( ) f ( ) Primer. Nadji izvod funkcije Najpre ćemo logarimovai

Διαβάστε περισσότερα

cot x ni def. 3 1 KOTNE FUNKCIJE POLJUBNO VELIKEGA KOTA (A) Merske enote stopinja [ ] radian [rad] 1. Izrazi kot v radianih.

cot x ni def. 3 1 KOTNE FUNKCIJE POLJUBNO VELIKEGA KOTA (A) Merske enote stopinja [ ] radian [rad] 1. Izrazi kot v radianih. TRIGONOMETRIJA (A) Merske enote KOTNE FUNKCIJE POLJUBNO VELIKEGA KOTA stopinja [ ] radian [rad] 80 80 0. Izrazi kot v radianih. 0 90 5 0 0 70. Izrazi kot v stopinjah. 5 8 5 (B) Definicija kotnih funkcij

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIKA 1 UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM BIOKEMIJA 1. LETNIK

MATEMATIKA 1 UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM BIOKEMIJA 1. LETNIK abc MATEMATIKA 1 UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM BIOKEMIJA 1. LETNIK ŠTEVILA PRIBLIŽNO RAČUNANJE PRIBLIŽNO RAČUNANJE Ta fosil dinozavra je star 7 milijonov in šest let, pravi paznik v muzeju.??? Ko sem

Διαβάστε περισσότερα