Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar. Additív számelméleti függvények eloszlása
|
|
- Irén Lukácsné
- 5 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar Additív számelméleti függvények eloszlása Doktori értekezés tézisei Germán László Témavezető Prof. Dr. Kátai Imre akadémikus Informatika Doktori Iskola vezető: Prof. Dr. Demetrovics János akadémikus Doktori Program: Numerikus és szimbolikus számítások rogramvezető: Prof. Dr. Járai Antal a matematika tudományok doktora 2008.
2 . Bevezető - a dolgozat célja Egy f : N C számelméleti függvényt additívnak nevezünk, ha f(n m) = f(n) + f(m) minden (m, n) = -re teljesül. Az ilyen függvényeket egyértelműen meghatározzák a rímhatvány helyeken felvett értékeik. Ha f(n m) = f(n) + f(m) teljesül minden további nélkül, akkor f teljesen additív, és ha f( α ) = f() állandó α esetén minden rímre, akkor f -et erősen additívnak nevezzük. Legyen f egy valós értékű additív függvény, és 0 < x. f gyakoriságát minden valós z esetén az F x (z) := x n x f(n) z utasítással értelmezük. Ekkor F x (z) egy eloszlásfüggvény, és azt mondjuk hogy f nek van határeloszlása, ha alkalmas F eloszlásfüggvény esetén F x (z) F (z) (x ), az F minden z folytonossági ontjában. Ezt a konvergenciát gyenge konvergenciának hívjuk, jelölésben: F x F (x ). Kiderült, hogy f ezen tulajdonsága egyenértékű az ún. Erdős-Wintner feltétellel, azaz a három sor f() >, f() f(), f() f 2 () konvergenciájával. Ezt a roblémát sokkal általánosabban is megfogalmazhatjuk. Legyen A x az N egy olyan részhalmaza, hogy A x [..x] nem üres < x esetén. f gyakorisága A x -en most az ν x (n A x ; f(n) z) := A x [..x] n x n Ax f(n) z utasítással értelmezett. Felmerülhet a kérdés, hogy f-nek van-e határeloszlása ezen a halmazon, azaz () ν x (n A x ; f(n) z) F (z) (x )
3 teljesül-e alkalmas F (z) re. Erdős és Wintner azt a kérdést vizsgálták amikor A x -et N-nek vesszük (ld. éldául [2]). Kátai és Hildebrand ([4], [3]) az A x = P + esettel foglalkoztak, ahol P a rímek halmazát jelöli. Ezen dolgozat célja hasonló eloszlásroblémák vizsgálata A x = {n x : ω(n ) = k x }, esetben ahol ω(n) az n különböző rímfaktorainak számát jelöli, és k x ε(x) log log x ahol ε(x) 0 (x ). Észrevehetjük, hogy Kátai és Hildebrand roblémája a k x = esetnek felel meg (a magasabb rímhatványoktól eltekintve, amelyeknek nulla a relatív sűrűsége a rímhatványok között). A 3. Fejezet eredményeit felhasználva a 6. Fejezetben olyan Erdős-Kac tíusú tételek kerülnek kidolgozásra, amelyekről úgy tűnik, eddig csak rögzített k és A x -re való megszorítás mellett szereelnek az irodalomban (ld. []). Az összefoglaló további jelölései: azon ozitív egészek halmazát, amelyeknek k különböző rímfaktora van, P k -val jelöljük. P k azon elemeinek halmazát melyek x-nél nem nagyobbak P k (x)-szel jelöljük. P k (x) elemeinek számát π k (x) jelöli. k = esetben elhagyhatjuk az indexet. 2. Alkalmazott módszerek Több módon vizsgálhatunk számelméleti eloszláskérdéseket. Egyik legfontosabb ezek közül az ún. Kubilius modell, amelyet a 3. Fejezetben tárgyalunk. Lévy folytonossági tétele lehetővé teszi, hogy eloszlásfüggvények gyenge konvergenciáját egy abszolútértékű multilikatív függvények közéértékein keresztül vizsgáljuk. Azaz, () akkor és csak akkor érvényes F minden z folytonossági ontjában ha lim x A x [..x] n x n Ax e itf(n) minden valós t-re létezik, és a határérték által meghatározott ψ(t) függvény folytonons t = 0 -ban. Ekkor ersze F karakterisztikus függvénye megegyezik ψ -vel. Ezt az eljárást használjuk a 4. Fejezetben. Bár itt elkészülnek a szükséges közéérték számítások, az 5. Fejezetben általános érvényű eredmények is találhatók. Az itt használt módszer amely a 4. és 6. Fejezetekben is jelen van, lehetővé teszi, hogy a roblémát a P k halmaz helyett az eltolt rímek halmazán vizsgáljuk. 2
4 A 6. Fejezetben az. és a 4. Fejezetben használt módszerek kombinációját használjuk. Az Erdős-Wintner feltétel szükségességét a 4.Fejezetben Hildebrand (ld. [3]) módszerével bizonyítjuk. 3. Eredmények 3.. A 2. Fejezet eredményei Ebben a részben a P k halmaz feléítésébe nyerünk betekintést. Használni fogjuk a következő lényeges feltételt: legyen ε(x) olyan, hogy ε(x) 0 ahogy x. Azt mondjuk hogy a k egész A(ε, x) tulajdonságú ha 2 k ε(x) log log x. Legyen n n = r r 2 2 r k k, < 2 <... < k alakú. Legyen továbbá δ j (n) = r r j j (j =,..., k), és γ j (n) = log j+ log δ j (n) (j =,..., k ). Az első eredmény szerint P k majdnem minden elemére igaz, hogy a j +-edik rímfaktora nagy az elso j rímosztó szorzatához kéest. Azaz ha akkor igaz a következő (n) = min γ j(n) j=,...k. Lemma Tegyük fel, hogy a k egész A(ε, x) tulajdonságú és legyen M = M x olyan, hogy log log M = log log x. Ekkor van egy olyan, legfeljebb ε(x)-től függő A x sorozat, hogy A x ahogy x úgy, hogy és (π k ) A x, r = r 2 = = r k =, > M érvényes P k (x)minden elemére legfeljebb o()π k (x) kivétellel ahogy x. 3
5 3.2. A 3. Fejezet eredményei Ezen rész legfontosabb eredménye az additív függvények valószínűségi tulajdonságait tárja fel. 2. Lemma Legyen f(n) egy erősen additív valós számelméleti függvény, x > 2, 0 < σ és legyen valamely r x σ esetén. Legyen f r (n) = n r Ekkor tetszőleges A > 0 választással f(), K D (x) = {D + x : P}. (ν x =)ν(n K D (x) : f r (n) z) = P( r D X z) + O(ex( log x log r ) + log A x) egyenletesen minden D x σ -re teljesül, ahol a valamely alkalmas (Ω, A, P) valószínűségi tér feletti X független valószínűségi változókat minden rímre a következőkéen definiálhatjuk eloszlásukkal: { f() ϕ() X = valószínűséggel 0 valószínűséggel. ϕ() 3.3. A 4. Fejezet eredményei A megfelelő Erdős-Wintner tétel a következő:. Tétel Legyen f egy valós additív függvény. Legyen F k,x (z) := ν x (n P k + ; f(n) z). Tegyük fel, hogy van egy k = k x sorozat, amelynek minden tagja A(ε, x) tulajdonságú, és egy olyan F eloszlásfüggvény, hogy F k,x F. Ekkor az Erdős-Wintner feltétel teljesül. Fordítva tegyük fel, hogy az Erdős-Wintner feltétel érvényes f-re. Ekkor egy alkalmas G eloszlásfüggvénnyre max 2 k ε(x) F k,x (z) G(z) 0 (x ) log log x 4
6 teljesül G minden z folytonossági ontjában. Következéskéen F = G. F karakterisztikus függvénye ϕ(t) = ( + h()), ahol h () = + m= e itf(m ) m. Ezen tétel bizonyításához Kátai eredményének a DP + halmazra való általánosítására lesz szükségünk, ami a következő 2. Tétel Az előző tételben szerelő jelölésekkel élve, legyen f egy valós additív függvény, és tegyük fel, hogy, f 2 () f() > f() konvergál. Legyen σ > 0, és ϱ = min{σ/4, /4}. Legyen továbbá A (x) := f (), a (m) := f() x f() m f (). Legyen még K D (x) = {D + x P}. F D,x (y) := ( (( ) ϱ ) x ν x (n K D (x), f (n) A D ) ) a (D) z, ϕ D,x (t) karakterisztikus függvénnyel, és legyen ϕ D (t) := f() it ( + h ()) ( + h ()) e. Ekkor f() > D f() D max ϕ D,x (t) ϕ D (t) 0 D x σ (x ), egyenletesen t minden korlátos értéke mellett, azaz ha t < T, T tetszőleges konstans. 5
7 3.4. Az 5. Fejezet eredményei A következő, általános érvényű közéértéktételt lehet megadni: 3. Tétel Legyen f(n) egy abszolútértékű multilikatív függvény. Legyen továbbá d egy ozitív egész. Tegyük fel, hogy van egy olyan valós τ, hogy χ()f() iτ 2 konvergál valamely alkalmas χ (mod d) rimitív karakterre. Ekkor ( π ( )) x D D+ x g(d + ) = xiτ µ(d) + iτ ϕ(d) ( x dd + α + o() (x ) egyenletesen minden D x ε, (d, D) = esetén, ahol 0 ε <. ) f( α ) iατ χ( α ) α Néhány esetben a 3. Tétel alkalmazható multilikatív függvények P k + halmazon való közéértékeinek kiszámolására. 4. Tétel Legyen g(n) olyan egy abszolútértékű multilikatív függvény, hogy létezik egy χ (mod d) rimitív karakter valamely rögzített d-re és egy valós τ úgy, hogy konvergál. Ekkor π k (x) n x ω(n)=k g(n + ) = + iτ Reχ()g() iτ xiτ µ(d) ϕ(d) ( x d + o() (x ) egyenletesen minden A(ε, x) tulajdonságú k-ra. + α ) f( α ) iατ χ( α ) α 6
8 3.5. A 6. Fejezet eredményei Ebben a részben a lényeges Erdős-Kac tíusú eredményeket foglaljuk össze. A G(z) jelölés a Gauss eloszlásra vonatkozik. 5. Tétel Legyen f(m) egy olyan valós additív függvény, hogy B 2 (x) x f() >εb(x) minden rögzített ε > 0 esetén, ahol B(x) = ( x f 2 () 0 f 2 () )/2. (x ), Ekkor használva az A(x) = x f() jelölést azt kajuk, hogy ν x (n P k (x) : f(n + ) A(x) B(x) egyenletesen minden A(ε, x) tulajdonságú k-ra. z) G(z) (x ) Az előző tétel jelöléseivel élve azt mondjuk, hogy f(n) a H osztály beli, ha létezik egy r = r(x) függvény úgy, hogy log r log x 0, B(r) B(x), B(x) ahogy x. Ezt a függvényosztályt Kubilius vezette be. Az előző fejezetekben történtek szerint járunk el. Belátjuk, hogy igaz a következő 6. Tétel Legyen f(m) egy H osztály beli additív függvény. Legyen B D (x) = ( x D f 2 () )/2, és legyen δ(x) egy tetszőlegesen lassan nullához tartó függvény. Legyen továbbá 0 < σ és legyen (T δ (x) =) T (x) = {D x σ : B D (x) = B(x)( + O(δ(x)))}. 7
9 Ekkor az A D (x) = x D f() jelöléssel élve azt kajuk, hogy ν x (n K D (x) : f(n) A D(x) B D (x) z) G(z) (x ) egyenletesen minden D T (x)-re, akkor és csak akkor ha minden rögzített ε > 0 esetén B 2 D (x) x D f() >εb D (x) egyenletesen minden D T (x)-re. A 5. Tételből közvetlenül adódik a Következmény f 2 () 0 (x ) ν x (n x, ω(n) = k : ω(n + ) log log x log log x z) 2π z e w2 /2 dw (x ) egyenletesen minden A(ε, x) tulajdonságú k esetén. Irodalomjegyzék [] M. B. Barban, The Large Sieve method and its alications in the theory of numbers, Russ. Math. Surv. 2 (966), [2] P. D. T. A. Elliott, Probabilistic Number Theory I., Sringer-Verlag, New York, 979. [3] A. Hildebrand, Additive and multilicative functions on shifted rimes, Proc. London Math. Soc. 53 (989), [4] I. Kátai, On the distribution of arithmetical functions on the set of rimes lus one, Comosito Math. 9 (968),
10 Publikációs jegyzék [] Germán, L. and Kovács, A., On number system constructions, Acta Math. Hungar. 5 (2007), no. -2, 55 67; [2] Germán, L. and Kátai, I., Distribution of q-additive functions on the set of integers having k rime factors, Annales Univ. Sci. Budaest. Sect. Com., 27 (2007), [3] Germán, L., The distribution of an additive arithmetical function on the set of shifted integers having k distinct rime factors, Annales Univ. Sci. Budaest. Sect. Com., 27 (2007), Konferenciaelőadások [] Germán, L., The distribution of an additive arithmetical function on the set of shifted integers having k distinct rime factors, The IVth international conference on analytic and robabilistic methods in number theory, 9/2006, Palanga [2] Germán, L., On multilicative functions on consecutive integers, Conference talk Numbers, Functions, Equations 08, 06/2008, Noszvaj 9
f(n) n x g(n), n x π 2 6 n, σ(n) n x
Számelméleti függvéyek extremális agyságredje Dr. Tóth László 2006 Bevezetés Ha számelméleti függvéyek, l. multilikatív vagy additív függvéyek agyságredjét vizsgáljuk, akkor először általába az adott függvéy
RészletesebbenValószínűségszámítás összefoglaló
Statisztikai módszerek BMEGEVGAT Készítette: Halász Gábor Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel:
Részletesebbenegyenletesen, és c olyan színű golyót teszünk az urnába, amilyen színűt húztunk. Bizonyítsuk
Valószínűségszámítás 8. feladatsor 2015. november 26. 1. Bizonyítsuk be, hogy az alábbi folyamatok mindegyike martingál. a S n, Sn 2 n, Y n = t n 1+ 1 t 2 Sn, t Fn = σ S 1,..., S n, 0 < t < 1 rögzített,
RészletesebbenA sorozat fogalma. függvényeket sorozatoknak nevezzük. Amennyiben az értékkészlet. az értékkészlet a komplex számok halmaza, akkor komplex
A sorozat fogalma Definíció. A természetes számok N halmazán értelmezett függvényeket sorozatoknak nevezzük. Amennyiben az értékkészlet a valós számok halmaza, valós számsorozatról beszélünk, mígha az
RészletesebbenBoros Zoltán február
Többváltozós függvények differenciál- és integrálszámítása (2 3. előadás) Boros Zoltán 209. február 9 26.. Vektorváltozós függvények differenciálhatósága és iránymenti deriváltjai A továbbiakban D R n
RészletesebbenSorozatok, sorok, függvények határértéke és folytonossága Leindler Schipp - Analízis I. könyve + jegyzetek, kidolgozások alapján
Sorozatok, sorok, függvények határértéke és folytonossága Leindler Schipp - Analízis I. könyve + jegyzetek, kidolgozások alapján Számsorozatok, vektorsorozatok konvergenciája Def.: Számsorozatok értelmezése:
Részletesebben1. Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel.
. Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel.. Az x exp x + t )) függvény az x, t tartományon folytonos, és nem negatív, ezért alkalmazható rá a Fubini-tétel. I x exp x + t )) dxdt + t dt π 4. [ exp x +
RészletesebbenFraktálok. Kontrakciók Affin leképezések. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék. TARTALOMJEGYZÉK Kontrakciók Affin transzformációk
Fraktálok Kontrakciók Affin leképezések Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék TARTALOMJEGYZÉK 1 of 71 A Lipschitz tulajdonság ÁTMÉRŐ, PONT ÉS HALMAZ TÁVOLSÁGA Definíció Az (S, ρ) metrikus tér
RészletesebbenExplicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához
Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához Izsák Ferenc 2007. szeptember 17. Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 1 Vázlat Bevezetés: a vizsgált egyenlet,
RészletesebbenMetrikus terek, többváltozós függvények
Metrikus terek, többváltozós függvények 2003.10.15 Készítette: Dr. Toledo Rodolfo és Dr. Blahota István 1. Metrikus terek, metrika tulajdonságai 1.1. A valós, komplex, racionális, természetes és egész
Részletesebbenminden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének mondjuk, f(x 0 )-at pedig az (abszolút) maximumértékének.
Függvények határértéke és folytonossága Egy f: D R R függvényt korlátosnak nevezünk, ha a függvényértékek halmaza korlátos. Ha f(x) f(x 0 ) teljesül minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének
RészletesebbenMarkov-láncok stacionárius eloszlása
Markov-láncok stacionárius eloszlása Adatbányászat és Keresés Csoport, MTA SZTAKI dms.sztaki.hu Kiss Tamás 2013. április 11. Tartalom Markov láncok definíciója, jellemzése Visszatérési idők Stacionárius
RészletesebbenDiszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 4. Előadás
Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára 4. Előadás Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Szarvák Gábor 2012. február 28. Emlékeztető. A primál feladat optimális értékét p -gal, a feladat optimális értékét
Részletesebben1/1. Házi feladat. 1. Legyen p és q igaz vagy hamis matematikai kifejezés. Mutassuk meg, hogy
/. Házi feladat. Legyen p és q igaz vagy hamis matematikai kifejezés. Mutassuk meg, hogy mindig igaz. (p (( p) q)) (( p) ( q)). Igazoljuk, hogy minden A, B és C halmazra A \ (B C) = (A \ B) (A \ C) teljesül.
RészletesebbenFraktálok. Hausdorff távolság. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék március 14.
Fraktálok Hausdorff távolság Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék 2015. március 14. TARTALOMJEGYZÉK 1 of 36 Halmazok távolsága ELSŐ MEGKÖZELÍTÉS Legyen (S, ρ) egy metrikus tér, A, B S, valamint
RészletesebbenSHk rövidítéssel fogunk hivatkozni.
Nevezetes függvény-határértékek Az alábbiakban a k sorszámú függvény-határértékek)re az FHk rövidítéssel, a kompozíció határértékéről szóló első, illetve második tételre a KL1, illetve a KL rövidítéssel,
RészletesebbenFüggvények folytonosságával kapcsolatos tételek és ellenpéldák
Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi Kar Függvények folytonosságával kapcsolatos tételek és ellenpéldák BSc Szakdolgozat Készítette: Nagy-Lutz Zsaklin Matematika BSc, Matematikai elemz szakirány
RészletesebbenANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK
ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK Szerkesztette: Balogh Tamás 2014. május 15. Ha hibát találsz, kérlek jelezd a info@baloghtamas.hu e-mail címen! Ez a Mű a Creative Commons Nevezd meg! - Ne add el! - Így
Részletesebben4. Az A és B események egymást kizáró eseményeknek vagy idegen (diszjunkt)eseményeknek nevezzük, ha AB=O
1. Mit nevezünk elemi eseménynek és eseménytérnek? A kísérlet lehetséges kimeneteleit elemi eseményeknek nevezzük. Az adott kísélethez tartozó elemi események halmazát eseménytérnek nevezzük, jele: X 2.
RészletesebbenGauss-Seidel iteráció
Közelítő és szimbolikus számítások 5. gyakorlat Iterációs módszerek: Jacobi és Gauss-Seidel iteráció Készítette: Gelle Kitti Csendes Tibor Somogyi Viktor London András Deák Gábor jegyzetei alapján 1 ITERÁCIÓS
RészletesebbenValószínűségi változók. Várható érték és szórás
Matematikai statisztika gyakorlat Valószínűségi változók. Várható érték és szórás Valószínűségi változók 2016. március 7-11. 1 / 13 Valószínűségi változók Legyen a (Ω, A, P) valószínűségi mező. Egy X :
RészletesebbenCentrális határeloszlás-tétel
13. fejezet Centrális határeloszlás-tétel A valószínűségszámítás legfontosabb állításai azok, amelyek független valószínűségi változók normalizált összegeire vonatkoznak. A legfontosabb ilyen tételek a
RészletesebbenÉS STATISZTIKUS KONVERGENCIÁRA,
TAUBER-TÍPUSÚ TÉTELEK KÖZÖNSÉGES ÉS STATISZTIKUS KONVERGENCIÁRA, STATISZTIKUS HATÁRÉRTÉKRE Tézis Fekete Árpád 2006 A Tauber-típusú tételek jelentősége Littlewood tételéből eredt (90), amely a matematikai
RészletesebbenFEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 3 III. VÉLETLEN VEKTOROK 1. A KÉTDIMENZIÓs VÉLETLEN VEKTOR Definíció: Az leképezést (kétdimenziós) véletlen vektornak nevezzük, ha Definíció:
RészletesebbenÁltalánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg
LMeasurement.tex, March, 00 Mérés Általánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg a mérendő mennyiségben egy másik, a mérendővel egynemű, önkényesen egységnek választott
Részletesebben1. Az integrál tégla-additivitása
Többváltozós üggvények dierenciál- integrálszámítása 9. előadás I. rze) Boros Zoltán 019. április 16. Az alábbiakban k N rögzített. 1. Az integrál tégla-additivitása 1.1. TÉTEL. Legyen I, T I k úgy, hogy
Részletesebben1. Házi feladat. Határidő: I. Legyen f : R R, f(x) = x 2, valamint. d : R + 0 R+ 0
I. Legyen f : R R, f(x) = 1 1 + x 2, valamint 1. Házi feladat d : R + 0 R+ 0 R (x, y) f(x) f(y). 1. Igazoljuk, hogy (R + 0, d) metrikus tér. 2. Adjuk meg az x {0, 3} pontok és r {1, 2} esetén a B r (x)
RészletesebbenFunkcionálanalízis. n=1. n=1. x n y n. n=1
Funkcionálanalízis 2011/12 tavaszi félév - 2. előadás 1.4. Lényeges alap-terek, példák Sorozat terek (Folytatás.) C: konvergens sorozatok tere. A tér pontjai sorozatok: x = (x n ). Ezen belül C 0 a nullsorozatok
RészletesebbenSzámsorok. 1. Definíció. Legyen adott valós számoknak egy (a n ) n=1 = (a 1, a 2,..., a n,...) végtelen sorozata. Az. a n
Számsorok 1. Definíció. Legyen adott valós számoknak egy (a n ) = (a 1, a 2,..., a n,...) végtelen sorozata. Az végtelen összeget végtelen számsornak (sornak) nevezzük. Az a n számot a sor n-edik tagjának
Részletesebben3. Lineáris differenciálegyenletek
3. Lineáris differenciálegyenletek A közönséges differenciálegyenletek két nagy csoportba oszthatók lineáris és nemlineáris egyenletek csoportjába. Ez a felbontás kicsit önkényesnek tűnhet, a megoldásra
RészletesebbenJelölés. Az egyszerűség kedvéért (a, b) ρ helyett gyakran azt írjuk, hogy aρb.
BEVEZETÉS A SZÁMELMÉLETBE vázlat az előadáshoz (2013 őszi félév Waldhauser Tamás 1. Oszthatóság, legnagyobb közös osztó, rímfaktorizáció az egész számok körében Az oszthatósági reláció alavető tulajdonságai
RészletesebbenAbszolút folytonos valószín ségi változó (4. el adás)
Abszolút folytonos valószín ségi változó (4. el adás) Deníció (Abszolút folytonosság és s r ségfüggvény) Az X valószín ségi változó abszolút folytonos, ha van olyan f : R R függvény, melyre P(X t) = t
RészletesebbenANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK
ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK Szerkesztette: Balogh Tamás 2014. március 17. Ha hibát találsz, kérlek jelezd a info@baloghtamas.hu e-mail címen! Ez a Mű a Creative Commons Nevezd meg! - Ne add el! - Így
RészletesebbenA következő feladat célja az, hogy egyszerű módon konstruáljunk Poisson folyamatokat.
Poisson folyamatok, exponenciális eloszlások Azt mondjuk, hogy a ξ valószínűségi változó Poisson eloszlású λ, 0 < λ
RészletesebbenStatisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1
Statisztika - bevezetés 00.04.05. Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc Bevezetés Véletlen jelenség fogalma jelenséget okok bizonyos rendszere hozza létre ha mindegyik figyelembe vehető egyértelmű leírás általában
RészletesebbenDiszkrét Matematika. zöld könyv ): XIII. fejezet: 1583, 1587, 1588, 1590, Matematikai feladatgyűjtemény II. (
FELADATOK A LEKÉPEZÉSEK, PERMUTÁCIÓK TÉMAKÖRHÖZ Diszkrét Matematika 4. LEKÉPEZÉSEK Értelmezési tartomány és értékkészlet meghatározása : Összefoglaló feladatgyűjtemény matematikából ( zöld könyv ): XIII.
RészletesebbenMérhetőség, σ-algebrák, Lebesgue Stieltjes-integrál, véletlen változók és eloszlásfüggvényeik
Mérhetőség, σ-algebrák, Lebesgue Stieltjes-integrál, véletlen változók és eloszlásfüggvényeik Az A halmazrendszer σ-algebra az Ω alaphalmazon, ha Ω A; A A A c A; A i A, i N, i N A i A. Az A halmazrendszer
RészletesebbenHadamard-mátrixok Előadó: Hajnal Péter február 23.
Szimmetrikus kombinatorikus struktúrák MSc hallgatók számára Hadamard-mátrixok Előadó: Hajnal Péter 2012. február 23. 1. Hadamard-mátrixok Ezen az előadáson látásra a blokkrendszerektől független kombinatorikus
RészletesebbenFolytonos görbék Hausdorff-metrika Mégegyszer a sztringtérről FRAKTÁLGEOMETRIA. Metrikus terek, Hausdorff-mérték. Czirbusz Sándor
Metrikus terek, Hausdorff-mérték Czirbusz Sándor czirbusz@gmail.com Komputeralgebra Tanszék ELTE Informatika Kar 2010. március 22. Vázlat 1 Folytonos görbék Affin függvények Definíciók A Koch-görbe A Cantor-halmaz
RészletesebbenFeladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz
Debreceni Egyetem Közgazdaságtudományi Kar Feladatok a Gazdasági matematika II tárgy gyakorlataihoz a megoldásra ajánlott feladatokat jelöli e feladatokat a félév végére megoldottnak tekintjük a nehezebb
RészletesebbenMinden x > 0 és y 0 valós számpárhoz létezik olyan n természetes szám, hogy y nx.
1. Archimedesz tétele. Minden x > 0 és y 0 valós számpárhoz létezik olyan n természetes szám, hogy y nx. Legyen y > 0, nx > y akkor és csak akkor ha n > b/a. Ekkor elég megmutatni, hogy létezik minden
Részletesebbenx, x R, x rögzített esetén esemény. : ( ) x Valószínűségi Változó: Feltételes valószínűség: Teljes valószínűség Tétele: Bayes Tétel:
Feltételes valószínűség: Teljes valószínűség Tétele: Bayes Tétel: Valószínűségi változó általános fogalma: A : R leképezést valószínűségi változónak nevezzük, ha : ( ) x, x R, x rögzített esetén esemény.
RészletesebbenAlapfogalmak, valós számok Sorozatok, határérték Függvények határértéke, folytonosság A differenciálszámítás Függvénydiszkusszió Otthoni munka
Pintér Miklós miklos.pinter@uni-corvinus.hu Ősz Alapfogalmak Halmazok Definíció Legyen A egy tetszőleges halmaz, ekkor x A (x / A) jelentése: x (nem) eleme A-nak. A B (A B) jelentése: A (valódi) részhalmaza
RészletesebbenNormális függvénycsaládok. Alkalmazások harmonikus függvényekre.
XI. Erdélyi Tudományos Diákköri Konferencia Kolozsvár, 2008. május 23 24. Normális függvénycsaládok. Alkalmazások harmonikus függvényekre. Szerző: Darvas Tamás Matematika-Informatika szak, IV. év Babeş-Bolyai
RészletesebbenMolnár Bence. 1.Tétel: Intervallumon értelmezett folytonos függvény értékkészlete intervallum. 0,ami ellentmondás uis. f (x n ) f (y n ) ε > 0
Anlízis. Írásbeli tételek-bizonyítások Molnár Bence 1.Tétel: Intervllumon értelmezett folytonos függvény értékkészlete intervllum Legyen I R tetszőleges intervllum és f I R folytonos függvény R f intervllum
RészletesebbenVéletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.
Valószín ségelméleti és matematikai statisztikai alapfogalmak összefoglalása (Kemény Sándor - Deák András: Mérések tervezése és eredményeik értékelése, kivonat) Véletlen jelenség: okok rendszere hozza
Részletesebbenf(x) vagy f(x) a (x x 0 )-t használjuk. lim melyekre Mivel itt ɛ > 0 tetszőlegesen kicsi, így a a = 0, a = a, ami ellentmondás, bizonyítva
6. FÜGGVÉNYEK HATÁRÉRTÉKE ÉS FOLYTONOSSÁGA 6.1 Függvény határértéke Egy D R halmaz torlódási pontjainak halmazát D -vel fogjuk jelölni. Definíció. Legyen f : D R R és legyen x 0 D (a D halmaz torlódási
RészletesebbenValószínűségelmélet. Pap Gyula. Szegedi Tudományegyetem. Szeged, 2016/2017 tanév, I. félév
Valószínűségelmélet Pap Gyula Szegedi Tudományegyetem Szeged, 2016/2017 tanév, I. félév Pap Gyula (SZTE) Valószínűségelmélet 2016/2017 tanév, I. félév 1 / 125 Ajánlott irodalom: CSÖRGŐ SÁNDOR Fejezetek
RészletesebbenFüggvények növekedési korlátainak jellemzése
17 Függvények növekedési korlátainak jellemzése A jellemzés jól bevált eszközei az Ω, O, Θ, o és ω jelölések. Mivel az igények általában nemnegatívak, ezért az alábbi meghatározásokban mindenütt feltesszük,
RészletesebbenMegoldások. ξ jelölje az első meghibásodásig eltelt időt. Akkor ξ N(6, 4; 2, 3) normális eloszlású P (ξ
Megoldások Harmadik fejezet gyakorlatai 3.. gyakorlat megoldása ξ jelölje az első meghibásodásig eltelt időt. Akkor ξ N(6, 4;, 3 normális eloszlású P (ξ 8 ξ 5 feltételes valószínűségét (.3. alapján számoljuk.
RészletesebbenHatványsorok, Fourier sorok
a Matematika mérnököknek II. című tárgyhoz Hatványsorok, Fourier sorok Hatványsorok, Taylor sorok Közismert, hogy ha 1 < x < 1 akkor 1 + x + x 2 + x 3 + = n=0 x n = 1 1 x. Az egyenlet baloldalán álló kifejezés
Részletesebbene (t µ) 2 f (t) = 1 F (t) = 1 Normális eloszlás negyedik centrális momentuma:
Normális eloszlás ξ valószínűségi változó normális eloszlású. ξ N ( µ, σ 2) Paraméterei: µ: várható érték, σ 2 : szórásnégyzet (µ tetszőleges, σ 2 tetszőleges pozitív valós szám) Normális eloszlás sűrűségfüggvénye:
RészletesebbenKözepek Gauss-kompozíciója Gondolatok egy versenyfeladat kapcsán
Gondolatok egy versenyfeladat kapcsán Debreceni Egyetem, Matematikai Intézet, Analízis Tanszék Regionális Matematika Szakkör Megnyitója Debrecen, 015. szeptember 7. AGH-egyenl tlenség Tétel Értelmezzük
Részletesebben1. Alapfogalmak Algoritmus Számítási probléma Specifikáció Algoritmusok futási ideje
1. Alapfogalmak 1.1. Algoritmus Az algoritmus olyan elemi műveletekből kompozíciós szabályok szerint felépített összetett művelet, amelyet megadott feltételt teljesítő bemeneti adatra végrehajtva, a megkívánt
Részletesebben4. SOROK. a n. a k (n N) a n = s, azaz. a n := lim
Példák.. Geometriai sor. A aq n = a + aq + aq 2 +... 4. SOROK 4. Definíció, konvergencia, divergencia, összeg Definíció. Egy ( ) (szám)sorozat elemeit az összeadás jelével összekapcsolva kapott a + a 2
Részletesebben4. Előadás: Erős dualitás
Optimalizálási eljárások/operációkutatás MSc hallgatók számára 4. Előadás: Erős dualitás Előadó: Hajnal Péter 2018. Emlékeztető. A primál feladat optimális értékét p -gal, a feladat optimális értékét d
RészletesebbenMegoldott feladatok november 30. n+3 szigorúan monoton csökken, 5. n+3. lim a n = lim. n+3 = 2n+3 n+4 2n+1
Megoldott feladatok 00. november 0.. Feladat: Vizsgáljuk az a n = n+ n+ sorozat monotonitását, korlátosságát és konvergenciáját. Konvergencia esetén számítsuk ki a határértéket! : a n = n+ n+ = n+ n+ =
RészletesebbenBevezetés az algebrába 2 Differencia- és differenciálegyenlet-rendszerek
Bevezetés az algebrába 2 Differencia- és differenciálegyenlet-rendszerek Algebra Tanszék B U D A P E S T I M Ű S Z A K I M A T E M A T I K A É S G A Z D A S Á G T U D O M Á N Y I I N T É Z E T E G Y E
RészletesebbenA fontosabb definíciók
A legfontosabb definíciókat jelöli. A fontosabb definíciók [Descartes szorzat] Az A és B halmazok Descartes szorzatán az A és B elemeiből képezett összes (a, b) a A, b B rendezett párok halmazát értjük,
RészletesebbenSorozatok. 5. előadás. Farkas István. DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék. Sorozatok p. 1/2
Sorozatok 5. előadás Farkas István DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék Sorozatok p. 1/2 A sorozat definíciója Definíció. A természetes számok halmazán értelmezett valós értékű a: N R függvényt
RészletesebbenMatematika (mesterképzés)
Matematika (mesterképzés) Környezet- és Településmérnököknek Debreceni Egyetem Műszaki Kar, Műszaki Alaptárgyi Tanszék Vinczéné Varga A. Környezet- és Településmérnököknek 2016/2017/I 1 / 29 Lineáris tér,
RészletesebbenProgramtervező informatikus I. évfolyam Analízis 1
Programtervező informatikus I. évfolyam Analízis 1 2012-2013. tanév, 2. félév Tételek, definíciók (az alábbi anyag csupán az előadásokon készített jegyzetek mellékletéül szolgál) 1. Mit jelent az asszociativitás
RészletesebbenNagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy
Diszkrét matematika 1. középszint 2017. ősz 1. Diszkrét matematika 1. középszint 5. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján Komputeralgebra
RészletesebbenWigner tétele kvantummechanikai szimmetriákról
Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet és MTA-DE "Lendület" Funkcionálanalízis Kutatócsoport, Debreceni Egyetem 2014. Október 30. Elméleti Fizika Szeminárium A tétel története Wigner tétele Tétel Legyen
RészletesebbenVéletlenszám generátorok és tesztelésük. Tossenberger Tamás
Véletlenszám generátorok és tesztelésük Tossenberger Tamás Érdekességek Pénzérme feldobó gép: $0,25-os érme 1/6000 valószínűséggel esik az élére 51% eséllyel érkezik a felfelé mutató oldalára Pörgetésnél
RészletesebbenMODELLEK ÉS ALGORITMUSOK ELŐADÁS
MODELLEK ÉS ALGORITMUSOK ELŐADÁS Szerkesztette: Balogh Tamás 214. december 7. Ha hibát találsz, kérlek jelezd a info@baloghtamas.hu e-mail címen! Ez a Mű a Creative Commons Nevezd meg! - Ne add el! - Így
Részletesebbenf(x) a (x x 0 )-t használjuk.
5. FÜGGVÉNYEK HATÁRÉRTÉKE ÉS FOLYTONOSSÁGA 5.1 Függvény határértéke Egy D R halmaz torlódási pontjainak halmazát D -vel fogjuk jelölni. Definíció. Legyen f : D R R és legyen x 0 D (a D halmaz torlódási
RészletesebbenFelügyelt önálló tanulás - Analízis III.
Felügyelt önálló tanulás - Analízis III Kormos Máté Differenciálható sokaságok Sokaságok Röviden, sokaságoknak nevezzük azokat az objektumokat, amelyek egy n dimenziós térben lokálisan k dimenziósak Definíció:
RészletesebbenKétváltozós periodikus függvények, általánosított Lipschitz és Zygmund osztályok
Kétváltozós periodikus függvények, általánosított Lipschitz és Zygmund osztályok Doktori (PhD) értekezés tézisei Sáfár Zoltán TÉMAVEZETŐ: Dr. Móricz Ferenc PROFESSZOR EMERITUS SZEGEDI TUDOMÁNYEGYETEM TERMÉSZETTUDOMÁNYI
RészletesebbenLaplace-transzformáció. Vajda István február 26.
Anlízis elődások Vjd István 9. február 6. Az improprius integrálok fjtái Tegyük fel, hogy egy vlós-vlós függvényt szeretnénk z I intervllumon integrálni, de függvény nincs értelmezve I minden pontjábn,
RészletesebbenVEKTORTEREK I. VEKTORTÉR, ALTÉR, GENERÁTORRENDSZER október 15. Irodalom. További ajánlott feladatok
VEKTORTEREK I. VEKTORTÉR, ALTÉR, GENERÁTORRENDSZER 2004. október 15. Irodalom A fogalmakat, definíciókat illetően két forrásra támaszkodhatnak: ezek egyrészt elhangzanak az előadáson, másrészt megtalálják
RészletesebbenGauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei
A Gauss-Jordan elimináció, mátrixinvertálás Gauss-Jordan módszer Ugyanazzal a technikával, mint ahogy a k-adik oszlopban az a kk alatti elemeket kinulláztuk, a fölötte lévő elemeket is zérussá lehet tenni.
RészletesebbenFourier transzformáció
a Matematika mérnököknek II. című tárgyhoz Fourier transzformáció Fourier transzformáció, heurisztika Tekintsük egy 2L szerint periodikus függvény Fourier sorát: f (x) = a 0 2 + ( ( nπ ) ( nπ )) a n cos
RészletesebbenTOVÁBBI FELADATOK A következő feladatok véletlen bolyongásokkal kapcsolatos kérdésekről szólnak.
TOVÁBBI FELADATOK A következő feladatok véletlen bolyongásokkal kapcsolatos kérdésekről szólnak. Tekintsük egy szabályos pénzdarab végtelen sok egymás utáni független dobását, és tekintsünk egy részecskét,
Részletesebben14 A Black-Scholes-Merton modell. Options, Futures, and Other Derivatives, 8th Edition, Copyright John C. Hull
14 A Black-choles-Merton modell Copyright John C. Hull 01 1 Részvényárak viselkedése (feltevés!) Részvényár: μ: elvárt hozam : volatilitás Egy rövid Δt idő alatt a hozam normális eloszlású véletlen változó:
RészletesebbenOptimalizálás alapfeladata Legmeredekebb lejtő Lagrange függvény Log-barrier módszer Büntetőfüggvény módszer 2017/
Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 9. Előadás Az optimalizálás alapfeladata Keressük f függvény maximumát ahol f : R n R és
RészletesebbenItô-formula. A sztochasztikus folyamatok egyik legfontosabb formulája. Medvegyev Péter Matematika tanszék
Itô-formula A sztochasztikus folyamatok egyik legfontosabb formulája Medvegyev Péter Matematika tanszék 2008 Medvegyev (Corvinus Egyetem) Itô-formula 2008 1 / 39 Az Itô-formula Theorem Ha F kétszer folytonosan
RészletesebbenDiszkrét matematika I.
Diszkrét matematika I. középszint 2014. ősz 1. Diszkrét matematika I. középszint 10. előadás Mérai László diái alapján Komputeralgebra Tanszék 2014. ősz Felhívás Diszkrét matematika I. középszint 2014.
RészletesebbenDifferenciálegyenlet rendszerek
Differenciálegyenlet rendszerek (A kezdeti érték probléma. Lineáris differenciálegyenlet rendszerek, magasabb rendű lineáris egyenletek.) Szili László: Modellek és algoritmusok ea+gyak jegyzet alapján
RészletesebbenKészítette: Fegyverneki Sándor
VALÓSZÍNŰSÉGSZÁMÍTÁS Összefoglaló segédlet Készítette: Fegyverneki Sándor Miskolci Egyetem, 2001. i JELÖLÉSEK: N a természetes számok halmaza (pozitív egészek) R a valós számok halmaza R 2 {(x, y) x, y
RészletesebbenJelek és rendszerek 1. 10/9/2011 Dr. Buchman Attila Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék
Jelek és rendszerek 1 10/9/2011 Dr. Buchman Attila Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék 1 Ajánlott irodalom: FODOR GYÖRGY : JELEK ÉS RENDSZEREK EGYETEMI TANKÖNYV Műegyetemi Kiadó, Budapest, 2006
RészletesebbenFirst Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit
Valós függvények (2) (Határérték) 1. A a R szám δ > 0 sugarú környezete az (a δ, a + δ) nyílt intervallum. Ezután a valós számokat, a számegyenesen való ábrázolhatóságuk miatt, pontoknak is fogjuk hívni.
RészletesebbenDeníciók és tételek a beugró vizsgára
Deníciók és tételek a beugró vizsgára (a szóbeli viszgázás jogáért) Utolsó módosítás: 2008. december 2. 2 Bevezetés Számítási problémának nevezünk egy olyan, a matematika nyelvén megfogalmazott kérdést,
RészletesebbenKözlemény. Biostatisztika és informatika alapjai. Alapsokaság és minta
Közlemény Biostatisztika és informatika alajai. előadás: Az orvostudományban előforduló nevezetes eloszlások 6. szetember 9. Veres Dániel Statisztika és Informatika tankönyv (Herényi Levente) már kaható
RészletesebbenNagyságrendek. Kiegészítő anyag az Algoritmuselmélet tárgyhoz. Friedl Katalin BME SZIT február 1.
Nagyságrendek Kiegészítő anyag az Algoritmuselmélet tárgyhoz (a Rónyai Ivanyos Szabó: Algoritmusok könyv mellé) Friedl Katalin BME SZIT friedl@cs.bme.hu 018. február 1. Az O, Ω, Θ jelölések Az algoritmusok
RészletesebbenA Baire-tételről egy KöMaL feladat kapcsán
A Baire-tételről egy KöMaL feladat kapcsán Besenyei Ádám A következőkben a matematikának több ágában is fontos szerepet betöltő eszközével, a Baire kategória-tétellel és annak néhány alkalmazásával ismertetjük
RészletesebbenKETTŐS TRIGONOMETRIKUS FOURIER-SOROK ÉS WALSH-FOURIER-SOROK ABSZOLÚT KONVERGENCIÁJA VERES ANTAL
KETTŐS TRIGONOMETRIKUS FOURIER-SOROK ÉS WALSH-FOURIER-SOROK ABSZOLÚT KONVERGENCIÁJA DOKTORI (Ph.D.) ÉRTEKEZÉS TÉZISEI VERES ANTAL TÉMAVEZETŐ: DR. MÓRICZ FERENC PROFESSOR EMERITUS SZEGEDI TUDOMÁNYEGYETEM
RészletesebbenA Föld középpontja felé szabadon eső test sebessége növekszik, azaz, a
a Matematika mérnököknek I. című tárgyhoz Függvények. Függvények A Föld középpontja felé szabadon eső test sebessége növekszik, azaz, a szabadon eső test sebessége az idő függvénye. Konstans hőmérsékleten
Részletesebben2010. október 12. Dr. Vincze Szilvia
2010. október 12. Dr. Vincze Szilvia Tartalomjegyzék 1.) Sorozat definíciója 2.) Sorozat megadása 3.) Sorozatok szemléltetése 4.) Műveletek sorozatokkal 5.) A sorozatok tulajdonságai 6.) A sorozatok határértékének
RészletesebbenSaj at ert ek-probl em ak febru ar 26.
Sajátérték-problémák 2018. február 26. Az alapfeladat Adott a következő egyenlet: Av = λv, (1) ahol A egy ismert mátrix v ismeretlen, nem zérus vektor λ ismeretlen szám Azok a v, λ kombinációk, amikre
RészletesebbenElméleti összefoglaló a Valószín ségszámítás kurzushoz
Elméleti összefoglaló a Valószín ségszámítás kurzushoz Véletlen kísérletek, események valószín sége Deníció. Egy véletlen kísérlet lehetséges eredményeit kimeneteleknek nevezzük. A kísérlet kimeneteleinek
Részletesebben17. előadás: Vektorok a térben
17. előadás: Vektorok a térben Szabó Szilárd A vektor fogalma A mai előadásban n 1 tetszőleges egész szám lehet, de az egyszerűség kedvéért a képletek az n = 2 esetben szerepelnek. Vektorok: rendezett
RészletesebbenSzámelméleti alapfogalmak
1 Számelméleti alapfogalmak 1 Definíció Az a IN szám osztója a b IN számnak ha létezik c IN melyre a c = b Jelölése: a b 2 Példa a 0 bármely a számra teljesül, mivel c = 0 univerzálisan megfelel: a 0 =
RészletesebbenKalkulus 2., Matematika BSc 1. Házi feladat
. Házi feladat Beadási határidő: 07.0.. Jelölések x = (x,..., x n, y = (y,..., y n, z = (z,..., z n R n esetén. x, y = n i= x iy i, skalárszorzat R n -ben. d(x, y = x y = n i= (x i y i, metrika R n -ben
RészletesebbenGPK M1 (BME) Interpoláció / 16
Interpoláció Matematika M1 gépészmérnököknek 2017. március 13. GPK M1 (BME) Interpoláció 2017 1 / 16 Az interpoláció alapfeladata - Példa Tegyük fel, hogy egy ipari termék - pl. autó - előzetes konstrukciójának
RészletesebbenObudai Egyetem RKK Kar. Feladatok a Matematika I tantárgyhoz
Obudai Egyetem RKK Kar Feladatok a Matematika I tantárgyhoz Gyakorló Feladatok a Matematika I Tantárgyhoz Els rész: Feladatok. Halmazelmélet, Számhalmazok, Függvények... Feladat. Legyen A = { : + 3 = 3},
RészletesebbenKomplex számok. A komplex számok algebrai alakja
Komple számok A komple számok algebrai alakja 1. Ábrázolja a következő komple számokat a Gauss-féle számsíkon! Adja meg a számok valós részét, képzetes részét és számítsa ki az abszolút értéküket! a) 3+5j
RészletesebbenKalkulus II. Beugró kérdések és válaszok 2012/2013 as tanév II. félév
Klkulus II. Beugró kérdések és válszok 2012/2013 s tnév II. félév 1. Legyen ], b[ R nemüres, nyílt intervllum, f :], b[ R függvény. Hogyn vn értelmezve z f függvény primitív függvénye? Válsz. Legyen ],
Részletesebben1. Absztrakt terek 1. (x, y) x + y X és (λ, x) λx X. műveletek értelmezve vannak, és amelyekre teljesülnek a következő axiómák:
1. Absztrakt terek 1 1. Absztrakt terek 1.1. Lineáris terek 1.1. Definíció. Az X halmazt lineáris térnek vagy vektortérnek nevezzük a valós számtest (komplex számtest) felett, ha bármely x, y X elemekre
Részletesebben