Aksiom 3.1 (Likhet av mengder). La A og B være mengder. Da er A og B like hvis og bare hvis de har akkurat de samme elementene.
|
|
- Ingar Dalen
- 6 år siden
- Visninger:
Transkript
1 Notat 3 for MAT Mengder 3.1 Mengder definert ved en egenskap Det matematiske begrepet mengde har sin opprinnelse i vår intuisjon om samlinger. Objekter kan samles sammen til et nytt objekt kalt mengde. Man kan forestille seg at mengder består av objekter med en felles egenskap. Mengdeteorien er bygget opp ved hjelp av en relasjon kalt tilhørighet. At objekt x tilhører mengden A skrives x A som uttales «x tilhører A». Et objekt x som tilhører A sies også å være et element i A. For ordens skyld gjentar vi her aksiomet for likhet av mengder. Aksiom 3.1 (Likhet av mengder). La A og B være mengder. Da er A og B like hvis og bare hvis de har akkurat de samme elementene. Det vil si: (A = B) ( x x A x B). (1) Bemerkning 3.1 (Russels paradoks). For Cantor, som innførte mengde teorien (i korrespondanse med Dedekind), var det implisitt at for enhver egenskap P kan man danne mengden A av objekter x som tilfredsstiller P, slik at : x x A P (x). (2) Det ble senere oppdaget at dette medfører selvmotsigelser. La P være egenskapen som gitt x påstår at x er en mengde og x x. Hvis vi antar at objektene med egenskap P utgjør en mengde A får vi: Spesielt får vi da: x x A x x. (3) A A A A. (4) Dermed kan utsagnet A A hverken være sant eller usant. Dette kalles for Russells paradoks. Vi må derfor være forsiktige når vi danner mengder fra egenskaper. Definisjon 3.1. Vi sier at en egenskap P er mengdedannende dersom det finnes en mengde A slik at: x x A P (x). (5) Det følger i såfall av likhetsaksiomet at A er entydig bestemt av P. Vi bruker følgende notasjon: A = {x : P (x)}. (6) Høyre ledd uttales «Mengden av x slik at P (x)». 1
2 Definisjon 3.2. En mengde A er tom dersom den ikke har noen elementer. Det vil si: x x A. (7) Det følger av likhetsaksiomet at alle tomme mengder er like. Aksiom 3.2. Egenskapen x : x x er mengdedannende, slik at det finnes en tom mengde. Den tomme mengden skrives. Aksiom 3.3. Gitt et objekt x vil egenskapen y : y = x være mengdedannende. Vi skriver {x} = {y : y = x}. (8) Mengder av denne typen kalles ettpunktsmengder. Aksiom 3.4 (Spesialisering). Dersom A er en mengde og P en egenskap, er egenskapen x : x A P (x) mengdedannende. Vi forkorter: {x A : P (x)} = {x : x A P (x)} (9) Venstre ledd uttales «Mengden av x i A slik at P (x)» Definisjon 3.3. At A er inkludert i B skrives A B og er definert ved: (A B) ( x x A = x B). (10) I denne situasjonen sier vi også at A er en delmengde av B. Vi sier at A er en streng delmengde av B, eventuelt at A er strengt inkludert i B, og skriver A B dersom A B og A B. Proposisjon 3.1. For alle mengder A, B og C gjelder det at: A, (11) A A, (12) (A B B A) A = B, (13) (A B B C) = A C. (14) Bevis: (i) Anta at A er en mengde. Anta x er et objekt. Utsagnet x er usant, dermed er (x = x A) sant. Vi har vist ( x x = x A). Dermed A. (ii) Anta at A er en mengde. Anta at x er et objekt. Vi har x A = x A. Dermed ( x x A = x A). Dette viser at A A. (iii) Anta at A og B er mengder slik at A B og B A. Anta at x er et objekt. Vi har (x A = x B) og (x B = x A). Dermed (x A x B). Dermed ( x x A x B). Dermed A = B. 2
3 Den motsatte implikasjonen er triviell. (iv) Anta A, B og C er mengder slik at (A B B C). Anta at x er et objekt slik at x A. Vi får x B. Dermed også x C. Dette viser at ( x x A = x C). Dermed A C. 3.2 Booleske og Kartesiske operasjoner Definisjon 3.4. Gitt mengder A og B kan vi definere: snittet av A og B: som uttales «A snitt B». differansen av A og B: som uttales «A fratatt B». unionen av A og B: som uttales «A union B». A B = {x A : x B}, (15) A \ B = {x A : (x B)}, (16) A B = {x : x A x B}, (17) Av disse tre definisjonene krever den siste et nytt aksiom. Aksiom 3.5. Gitt mengder A og B er egenskapen x : x A x B mengdedannende. For eksempel skriver vi: {x, y} = {x} {y}, (18) {x, y, z} = {x, y} {z}, (19) {x 0, x 1, x 2, x 3 } = {x 0, x 1, x 2 } {x 3 }, (20) {x 0, x 1, x 2, x 3, x 4 } = {x 0, x 1, x 2, x 3 } {x 4 }, (21)... (22) 3
4 Proposisjon 3.2. For alle mengder A, B og C har vi: A A = A, (23) A =, (24) A B = B A, (25) (A B) C = A (B C), (26) A \ = A, (27) A \ A =, (28) A \ (A \ B) = A B. (29) A A = A, (30) A = A, (31) A B = B A, (32) (A B) C = A (B C), (33) (A B) C = (A C) (A C), (34) (A B) C = (A C) (A C), (35) A \ (B C) = (A \ B) (A \ C), (36) A \ (B C) = (A \ B) (A \ C). (37) Definisjon 3.5. Når B A er det vanlig å kalle A \ B for komplementet til B i A og man kan bruke notasjonen C A (B) = A \ B. Er det klart fra konteksten hva A kan man til og med skrive C(B) = B c = A \ B. Proposisjon 3.3. For alle objekter x, y gjelder: For alle objekter x, y, a, b gjelder: {x} = {y} x = y. (38) {x, y} = {a, b} ((x = a y = b) (x = b y = a)). (39) Aksiom 3.6. Dersom A er en mengde utgjør delmengdene til A en mengde, kalt potensmengden til A, som skrives P(A). I symboler: Eksempel 3.1. P(A) = {B : B A}. (40) P( ) = { }, (41) P({x}) = {, {x}}, (42) P({x, y}) = {, {x}, {y}, {x, y}}. (43) Proposisjon 3.4. For alle objekter x, y, a, b gjelder: {{x}, {x, y}} = {{a}, {a, b}} (x = a y = b). (44) 4
5 Bevis: Anta {{x},{x, y}} = {{a},{a, b}} Hvis x a så {x} {a} dermed {x} = {a, b} dermed a = x hvilket motstrider antagelsen. Vi har derfor x = a. Dermed {{x}, {x, y}} = {{x}, {x, b, }}. Hvis {x, y} = {x, b} har vi {x, y} = {x} og {x, b} = {x} dermed {x, y} = {x, b} hvilket motstrider antagelsen. Vi har derfor {x, y} = {x, b}. Hvis y b har vi y = x og b = x dermed y = b hvilket motstrider antagelsen. Vi har derfor y = b. Dette resultat kan ses på som en kuriositet, men den har den viktige konsekvensen at man kan definere par i mengdeteorien ved (x, y) = {{x}, {x, y}}, slik at pardannelse i seg selv ikke krever noe nytt aksiom. Dette kalles for Kuratowskis definisjon av par. Aksiom 3.7. Gitt mengder A og B er produktet av A og B veldefinert ved: A B = {z : x A y B z = (x, y)}. (45) Det er vanlig å omskrive høyre ledd som: A B = {(x, y) : x A y B}. (46) Proposisjon 3.5. Bruker man Kuratowskis definisjon av par, kreves det ikke noe nytt aksiom for å definere det kartesiske propdukt av mengder. Bevis: La A og B være to mengder. Vi lar P være egenskapen z : x A y B z = (x, y) og ønsker å vise at den er mengdedannende. Anta at z er et objekt med egenskap P. Velg x A og y B slik at z = {{x}, {x, y}}. Vi har {x} P(X Y ) og {x, y} P(X Y ). Dermed har vi {{x}, {x, y}} P(P(X Y )). Dermed har vi ( z P (z) = z P(P(X Y )). Egenskapen P er derfor mengdedannende fra spesialiseringsaksiomet. Proposisjon 3.6. Vi har: 3.3 Avbildninger A =, (47) A (B C) = (A B) (A C), (48) A (B \ C) = (A B) \ (A C), (49) A (B C) = (A B) (A C). (50) Når man skriver at f : A B, som uttales «f fra A til B», er en funksjon er det vanlig å tenke på dette som en regel som til hvert element x i A assosierer et entydig bestemt element y i B, som vi tillater oss å skrive som f(x). 5
6 Når f er definert ved hjelp av et uttrykk, kan det være elementer x i A hvor uttrykket ikke gir mening. Vi skiller da mellom domenet til f, som er A, og definisjonsmengden til f som er delmengden av A bestående av de elementen x hvor uttrykket for f(x) gir mening. Vi skiller også mellom kodomenet til f, som er B og verdimengden til f, som er definert som: {y B : x A f(x) = y}. (51) Men hva menes egentlig med en regel? Når er to regler like? Hvor generelle regler tillater vi? Kan vi stole på språkets evne til å definere regler? Bør vi skille mellom funksjonsuttrykk og funksjoner? Man kan også tenke på en funksjon som en deterministisk prosess, som gitt input x gir output f(x). Kanskje tenker vi algoritmisk og at vi har en algoritme som gitt x beregner f(x). Men hva er egentlig en algoritme? Hvis vi tillater grenseprosesser slik som i kalkulus, er de også algoritmer? Hva nå vi måtte mene om disse spørsmålene kan vi enes om hva grafen til en funksjon er. Definisjon 3.6. En graf 1 er en mengde bestående av par. Gitt mengder A og B er en graf fra A til B en delmengde av A B. Definisjon 3.7. Dersom f : A B er en funksjon er grafen til f: G = {(x, f(x)) : x A og f er definert i x}, (52) = {(x, y) A B : f er definert i x og y = f(x)}. (53) I situasjonen over er grafen G til f altså en delmengde av A B. Men den er spesiell, for den har egenskapen: (x, y) G (x, y ) G x = x = y = y. (54) Den mengdeteoretiske tilnærmingen til funksjonsbegrepet er å snu dette perspektivet på hodet. Definisjon 3.8. Hvis G er en graf sier vi at G er funksjonell, dersom den tilfredsstiller (54), som også kan skrives: x y, y ((x, y) G (x, y ) G) = y = y. (55) Definisjon 3.9. La f være en funksjonell graf. 1 Dette er ikke helt standard terminologi. I grafteori opererer man med mange varianter av dette konseptet, og det er ikke enighet om akkurat hvilken variant som skal kalles graf. 6
7 Dersom (x, y) f er y entydig bestemt av x, kalles verdien til f i x og betegnes som f(x). Definisjonsmengden til f er: Verdimengden til f er: D f = {x : y (x, y) f}. (56) V f = {y : x (x, y) f}. (57) Definisjon En funksjon er en trippel f = (A, B, G) slik at G A B og G er funksjonell. Definisjon La f = (A, B, G) være en funksjon. Vi definerer: Domenet til f er A og kodomenet til f er B. Definisjonsmengden D f og verdimengden V f til f er de tilsvarende allerede definert for G. Dersom x D f er verdien til f i x det elementet y i B slik at (x, y) G. Bemerkning 3.2. Nå er det klart når to funksjoner er like: To funksjoner f og g er like dersom de har samme domene, samme kodomene og samme graf. At f og g har samme graf kan omformuleres som at de har samme definisjonsmengde D og samme verdi i hver x D, i.e: x D f(x) = g(x). (58) At f = g utelukker ikke at f og g kan være definert på svært forskjellige måter! Bemerkning 3.3. Den mengdeteoretiske tilnærmingen til funksjonbegrepet kan sies å forskyve problemet om hva som er gyldige funksjonsuttrykk, til hva som er gyldige regler for å definere mengder, spesielt grafer. Fordelen med sistnevnte er at reglene er klargjort av aksiomatisk mengdeteori, slik at man kan gå tilbake til den om det skulle oppstå tvil om gyldigheten til en funksjonsdefinisjon. I analyse vil definisjoner ved hjelp av delt forskrift, algebraiske operasjoner og grenser ofte forekomme, men gi et ufullstendig inntrykk av hvor generelle funksjoner kan være. Definisjon En avbildning er en funksjon som er definert på hele sitt domene. Vi uttrykker at f er en avbildning med domene A og kodomene B ved å skrive f : A B. Definisjon Gitt avbildninger f : A B og g : B C kan vi danne en avbildning g f, kalt komposisjonen av g og f, eventuelt «g ring f», definert ved: { A C, g f (59) x g(f(x)). 7
8 Lemma 3.1. Dersom f : A B, g : B C og h : C D har vi h (g f) = (h g) f. Definisjon Gitt f : A B og C A kan vi danne restriksjonen av f til C: { C B, f C (60) x f(x). Gitt g : C B og C A sier vi at f : A B er en utvidelse av g dersom f C = g. Noen bemerkelsesverdige avbildninger. Identitetsavbildning. id A { A A, x x. (61) Dersom f : A B er en avbildning har vi: f id A = id B f = f. (62) Konstant avbildning. Gitt A, B og b B kan vi danne: { A B, x b. (63) I noen sammenhenger er det er vanlig å betegne denne avbildningen som b. Karakteristisk avbildning. La A være en mengde og B en delmengde til A. Den karakteristiske avbildingen til B (gitt A) er: χ B { A {0, 1}, x 1 hvis x B og 0 hvis x B. (64) Gitt en mengde A utgjør snitt, differanse og union avbildninger fra P(A) P(A) til P(A). Gitt en mengde A utgjør komplement i A en avbilding: C A { P(A) P(A), B C A (B). (65) Den tilfredsstiller C A C A = id P(A). 8
Dette krever ikke noe nytt aksiom. Hvorfor? Og hvorfor må vi anta at A ikke er tom? Merk at vi har:
Notat 4 for MAT1140 4 Mer om mengder 4.1 Familier av mengder Union og snitt. Aksiom 4.1. Dersom A er en mengde bestående av mengder, kan de sistnevnte føyes sammen til en stor mengde, kalt unionen til
DetaljerNotat om Peanos aksiomer for MAT1140
Notat om Peanos aksiomer for MAT1140 1 Tall Hva er egentlig tall? Tanken her, er ikke å si hva tall er, hva deres interne struktur muligens kan være, men å si hva vi kan gjøre med dem, sett utenifra. Vi
DetaljerNotat med oppgaver for MAT1140
Notat med oppgaver for MAT1140 1 Injeksjon, surjeksjon Oppgave 1.1. La f : A B være en avbildning. Vis at da er f injektiv hvis og bare hvis følgende holder: for hver mengde C og for hver g, h : C A hvis
DetaljerNotat 05 for MAT Relasjoner, operasjoner, ringer. 5.1 Relasjoner
Notat 05 for MAT1140 5 Relasjoner, operasjoner, ringer 5.1 Relasjoner Når R er en relasjon som er veldefinert på A B, slik at R(x, y) er en påstand når x A og B B, tenker vi på relasjonen som noe som lever
DetaljerPreludium til et kurs i Reell Analyse våren 2017
Preludium til et kurs i Reell Analyse våren 2017 Snorre H. Christiansen 8. februar 2017 1 0 Innledningsvis 0.1 Om kurset Dette kurset er både tilbake- og fremover-skuende. Tilbakeskuende i den forstand
DetaljerNotat om kardinalitet for MAT1140 (litt uferdig)
Notat om kardinalitet for MAT1140 (litt uferdig) Poenget med tall kan man kanskje si er det å telle. In mengdeteorien ønsker man å telle antall elementer i en mengde, og det tallet man oppnår kalles da
DetaljerLO118D Forelesning 3 (DM)
LO118D Forelesning 3 (DM) Mengder og funksjoner 27.08.2007 1 Mengder 2 Funksjoner Symboler x y Logisk AND, både x og y må være sanne x y Logisk OR, x eller y må være sann x Negasjon, ikke x x For alle
Detaljer7 Ordnede ringer, hele tall, induksjon
Notat 07 for MAT1140 7 Ordnede ringer, hele tall, induksjon Definition 7.1. La R være utstyrt med addisjon og multiplikasjon slik at vi har å gjøre med en kommutativ ring. Anta videre at R er utstyrt med
Detaljerx A e x = x e = x. (2)
Notat om Algebra for MAT1140 1 Algebra 1.1 Operasjoner Definisjon 1.1. En operasjon på en mengde A er en avbildning fra A A til A. Bemerkning 1.1. Mer generelt kan man snakke om n-ære operasjoner på A,
DetaljerInjektive og surjektive funksjoner
Injektive og surjektive funksjoner Christian F. Heide 5. september 07 Dette notatet forklarer begrepene injektive og surjektive funksjoner, og er tenkt brukt som et supplement til avsnitt.5 i boken «Mathem»
DetaljerINVERST FUNKSJONSTEOREM MAT1100 KALKULUS
INVERST FUNKSJONSTEOREM MAT1100 KALKULUS Simon Foldvik 29. Oktober 2017 1. Introduksjon Vi skal i dette dokumentet bevise en global og en lokal versjon av inverst unksjonsteorem i én variabel. Kort oppsummert
DetaljerØvingsforelesning 2. Mengdelære, funksjoner, rekurrenser, osv. TMA4140 Diskret Matematikk. 10. og 12. september 2018
Mengdelære, funksjoner, rekurrenser, osv. Øvingsforelesning 2 TMA4140 Diskret Matematikk 10. og 12. september 2018 Dagens øvingsforelesning Spørsmål til emnene i forrige uke Oppgaver fra midtsemesterprøver
DetaljerMAT1030 Diskret Matematikk
MAT1030 Diskret Matematikk Forelesning 10: Mengdelære Roger Antonsen Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo 24. februar 2009 (Sist oppdatert: 2009-02-25 08:27) Kapittel 5: Mengdelære MAT1030 Diskret
DetaljerMAT1030 Forelesning 10
MAT1030 Forelesning 10 Mengdelære Roger Antonsen - 24. februar 2009 (Sist oppdatert: 2009-02-25 08:27) Kapittel 5: Mengdelære Oversikt Vi har nå innført de Boolske operasjonene, union snitt komplement
DetaljerKapittel 5: Mengdelære
MAT1030 Diskret Matematikk Forelesning 10: Mengdelære Roger Antonsen Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo Kapittel 5: Mengdelære 24. februar 2009 (Sist oppdatert: 2009-02-25 08:27) MAT1030 Diskret
DetaljerRepetisjonsforelesning - INF1080
Repetisjonsforelesning - INF1080 Mengder, relasjoner og funksjoner 18. november 2015 1 Grunnleggende mengdelære 1.1 Elementært om mengder 1.1.1 Hva er en mengde? Definisjon 1.1 (Mengde). En mengde er en
Detaljer9 Lineærtransformasjoner TMA4110 høsten 2018
9 Lineærtransformasjoner MA4 høsten 8 I forrige kapittel begynte vi å formulere lineær algebra på en generell måte, ved å gi en abstrakt definisjon av vektorrom For å beskrive sammenhenger mellom forskjellige
DetaljerTMA 4140 Diskret Matematikk, 4. forelesning
TMA 4140 Diskret Matematikk, 4. forelesning Haaken Annfelt Moe Department of Mathematical Sciences Norwegian University of Science and Technology (NTNU) September 9, 2011 Haaken Annfelt Moe (NTNU) TMA
DetaljerKarakteriseringen av like mengder. Mengder definert ved en egenskap.
Notat 2 for MAT1140 2 Bevis La oss si at vi er overbevist om at utsagn P er sant, og at vi ønsker å kommunisere denne innsikten. Eller la oss si vi er ganske sikre på at P er sant, men ønsker, overfor
DetaljerLineærtransformasjoner
Kapittel 8 Lineærtransformasjoner I forrige kapittel begynte vi å formulere lineær algebra på en generell måte, ved å gi en abstrakt definisjon av vektorrom For å beskrive sammenhenger mellom forskjellige
DetaljerMAT1030 Diskret Matematikk
MAT1030 Diskret Matematikk Forelesning 10: Mengdelære Dag Normann Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo 17. februar 2010 (Sist oppdatert: 2010-02-17 12:40) Kapittel 5: Mengdelære MAT1030 Diskret Matematikk
DetaljerKapittel 5: Mengdelære
MAT1030 Diskret Matematikk Forelesning 10: Mengdelære Dag Normann Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo Kapittel 5: Mengdelære 17. februar 2010 (Sist oppdatert: 2010-02-17 12:41) MAT1030 Diskret Matematikk
DetaljerTMA 4140 Diskret Matematikk, 3. forelesning
TMA 4140 Diskret Matematikk, 3. forelesning Haaken Annfelt Moe Department of Mathematical Sciences Norwegian University of Science and Technology (NTNU) September 5, 2011 Haaken Annfelt Moe (NTNU) TMA
DetaljerInnføring i bevisteknikk
Innføring i bevisteknikk (Kun det som undervises på forelesningen er pensum. NB! Avsnitt 1.6 og 1.7 inngår ikke i pensum) Et bevis går ut på å demonstrere at implikasjonen p q er sann. p kalles for premissen
DetaljerMer om mengder: Tillegg til Kapittel 1. 1 Regneregler for Booleske operasjoner
MAT1140, H-16 Mer om mengder: Tillegg til Kapittel 1 Vi trenger å vite litt mer om mengder enn det som omtales i første kapittel av læreboken. I dette tillegget skal vi først se på regneregler for Booleske
DetaljerAnalysedrypp I: Bevis, mengder og funksjoner
Analysedrypp I: Bevis, mengder og funksjoner Hensikten med Analysedrypp er å bygge en bro mellom MAT1100 og MAT1110 på den ene siden og MAT2400 på den andre. Egentlig burde det være unødvendig med en slik
DetaljerAnalysedrypp I: Bevis, mengder og funksjoner
Analysedrypp I: Bevis, mengder og funksjoner Hensikten med Analysedrypp er å bygge en bro mellom MAT1100 og MAT1110 på den ene siden og MAT2400 på den andre. Egentlig burde det være unødvendig med en slik
DetaljerDagens plan. INF3170 Logikk. Mengder. Definisjon. Notasjon. Forelesning 0: Mengdelære, Induksjon. Martin Giese. 23. januar 2008.
INF3170 Logikk Dagens plan Forelesning 0:, Induksjon Martin Giese 1 Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo 2 23. januar 2008 Institutt for informatikk (UiO) INF3170 Logikk 23.01.2008 2 / 47 1
DetaljerZorns lemma og utvalgsaksiomet
MAT1140, H-16 Zorns lemma og utvalgsaksiomet I dette notatet skal vi se på Zorns lemma, som er et kraftig redskap for å bevise eksistensen av matematiske objekter. Beviset for Zorns lemma bygger på det
DetaljerTo mengder S og T er like, S = T, hvis de inneholder de samme elementene. Notasjon. Mengden med elementene a, b, c og d skrives ofte {a, b, c, d}.
Forelesning 0: Mengdelære, Induksjon Martin Giese - 23. januar 2008 1 Mengdelære 1.1 Mengder Mengder Definisjon 1.1. En mengde er en endelig eller uendelig samling objekter der innbyrdes rekkefølge og
DetaljerINF1080 Logiske metoder for informatikk. 1 Små oppgaver [70 poeng] 1.1 Grunnleggende mengdelære [3 poeng] 1.2 Utsagnslogikk [3 poeng]
INF1080 Logiske metoder for informatikk Digital eksamen (med løsningsforslag) Dette er et utkast til løsningsforslag til eksamen i INF1080, og feil kan forekomme. Hvis du finner noen feil, si ifra til
DetaljerMAT1140 Strukturer og argumenter
12. november 2018 MAT1140 Strukturer og argumenter Innleveringsfrist Obligatorisk oppgave 2 av 2 Torsdag 8. november 2018, klokken 14:30 i Devilry (devilry.ifi.uio.no). Instruksjoner Du velger selv om
DetaljerPartielle ordninger, Zorns lemma og utvalgsaksiomet
MAT1140, H-15 Partielle ordninger, Zorns lemma og utvalgsaksiomet I dette notatet skal vi se på Zorns lemma, som er et kraftig redskap for å bevise eksistensen av matematiske objekter. Beviset for Zorns
DetaljerTillegg til kapittel 11: Mer om relasjoner
MAT1140, H-16 Tillegg til kapittel 11: Mer om relasjoner I læreboken blir ekvivalensrelasjoner trukket frem som en viktig relasjonstype. I dette tillegget skal vi se på en annen type relasjoner som dukker
DetaljerTOPOLOGI. Dan Laksov
Forum för matematiklärare TOPOLOGI Dan Laksov Institutionen för Matematik, 2009 Finansierat av Marianne och Marcus Wallenbergs Stiftelse Topologi Dan Laksov Notater for Forum för Matematiklärare. Høst
DetaljerMAT1030 Forelesning 13
MAT1030 Forelesning 13 Funksjoner Dag Normann - 2. mars 2010 (Sist oppdatert: 2010-03-02 14:15) Kapittel 6: Funksjoner Forrige uke Forrige forelesning snakket vi om relasjoner. Vi snakket om ekvivalensrelasjoner
DetaljerKapittel 6: Funksjoner
MAT1030 Diskret Matematikk Forelesning 13: Funksjoner Dag Normann Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo Kapittel 6: Funksjoner 2. mars 2010 (Sist oppdatert: 2010-03-02 14:14) MAT1030 Diskret Matematikk
DetaljerTMA4100 Matematikk 1, høst 2013
TMA4100 Matematikk 1, høst 2013 Teknostart Forelesning 3 www.ntnu.no TMA4100 Matematikk 1, høst 2013, Teknostart Forelesning 3 Tema Logikk Definisjoner og Teoremer Mengder og Egenskaper ved de Reelle Tall
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i INF1080 Logiske metoder for informatikk Eksamensdag: 27. november 2012 Tid for eksamen: 13:00 16:00 Oppgave 1 Mengdelære (15 poeng)
DetaljerForelesning 7 mandag den 8. september
Forelesning 7 mandag den 8. september 1.1 Absoluttverdien Definisjon 1.1.1. La n være et heltall. Da er absoluttverdien til n: (1) n dersom n 0; (2) n dersom n < 0. Merknad 1.1.2. Med andre ord får vi
DetaljerMAT1140: Partielle ordninger, Zorns lemma og utvalgsaksiomet
MAT1140: Partielle ordninger, Zorns lemma og utvalgsaksiomet I dette notatet skal vi se på Zorns lemma, som er et kraftig redskap for å bevise eksistensen av matematiske objekter. Beviset for Zorns lemma
DetaljerINF1800 LOGIKK OG BEREGNBARHET
INF1800 LOGIKK OG BEREGNBARHET FORELESNING 3: MENGDELÆRE, RELASJONER, FUNKSJONER Roger Antonsen Institutt for informatikk Universitetet i Oslo 26. august 2008 (Sist oppdatert: 2008-09-05 12:55) Repetisjon
DetaljerRepetisjon INF1800 LOGIKK OG BEREGNBARHET FORELESNING 3: MENGDELÆRE, RELASJONER, FUNKSJONER. Mengder. Multimengder og tupler.
INF1800 LOGIKK OG BEREGNBARHET FORELESNING 3: MENGDELÆRE, RELASJONER, FUNKSJONER Roger Antonsen Repetisjon Institutt for informatikk Universitetet i Oslo 26. august 2008 (Sist oppdatert: 2008-09-05 12:55)
DetaljerForelesning 6 torsdag den 4. september
Forelesning 6 torsdag den 4. september 1.13 Varianter av induksjon Merknad 1.13.1. Det finnes mange varianter av induksjon. Noen av disse kalles noen ganger sterk induksjon, men vi skal ikke benytte denne
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO. Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i INF1080 Logiske metoder for informatikk Eksamensdag: 10. desember 2012 Tid for eksamen: 09.00 13.00 Innledning La U være mengden
DetaljerKapittel 5: Relasjoner
MAT1030 Diskret Matematikk Forelesning 11: Relasjoner Dag Normann Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo Kapittel 5: Relasjoner 23. februar 2010 (Sist oppdatert: 2010-02-23 14:33) MAT1030 Diskret Matematikk
DetaljerINF1080 Logiske metoder for informatikk. 1 Små oppgaver [70 poeng] 1.1 Grunnleggende mengdelære [3 poeng] 1.2 Utsagnslogikk [3 poeng]
INF1080 Logiske metoder for informatikk Digital eksamen Tid: Onsdag 7. desember 2016 kl. 14.30 18.30 (4 timer) Tillatte hjelpemidler: Ingen Eksamen består av to deler som er verdt omtrent like mye. Den
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO. Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i INF1080 Logiske metoder for informatikk Eksamensdag: 10. desember 2013 Tid for eksamen: 09.00 13.00 Oppgave 1 Mengdelære (10 poeng)
DetaljerUtvalgsaksiomet, velordningsprinsippet og Zorns lemma
Utvalgsaksiomet, velordningsprinsippet og Zorns lemma Dag Normann Universitetet i Oslo Matematisk Institutt Boks 1053 - Blindern 0316 Oslo 13. mars 2007 I dette notatet skal vi gi et bevis for ekvivalensen
DetaljerObligatorisk oppgave 1 i MAT1140, Høst Løsninger med kommentarer
Obligatorisk oppgave 1 i MAT1140, Høst 2014. Oppgave 1 er med kommentarer En funksjon f : R R er en polynomfunksjon hvis f kan defineres som f(x) = a 0 + a 1 x + + a n x n hvor n 0 og a 0,..., a n er reelle
DetaljerEmne 12 Mengdelære. ( bokstaven g er ikke et element i mengden B ) Betyr: B er mengden av alle positive oddetall.
Emne 12 Mengdelære En mengde er en samling elementer. Mengden er veldefinert hvis vi entydig kan avgjøre om et vilkårlig element tilhører mengden eller ikke. Mengder på listeform. Endelige mengder:, Uendelige
DetaljerHint til oppgavene. Uke 34. Uke 35. Fullstendige løsningsforslag finnes på emnesidene for 2017.
Hint til oppgavene Fullstendige løsningsforslag finnes på emnesidene for 2017. Uke 34 Oppgave 1, 2, 3 og 4 kan alle løses ved å tegne sannhetstabeller, men i flere tilfeller kan man like gjerne manipulere
DetaljerPrøveeksamen 2016 (med løsningsforslag)
Prøveeksamen 2016 (med løsningsforslag 1 Grunnleggende mengdelære La A = {0, {0}} og B = {0, {0}, {0, {0}}}. Er følgende påstander sanne eller usanne? 1 {{0}} A 2 0 B 3 A B 4 A B 1 Usann 2 Usann 3 Sann
DetaljerMAT1030 Diskret matematikk
MAT1030 Diskret matematikk Forelesning 32: Repetisjon Dag Normann Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo 21. mai 2008 Streik? Det er muligheter for streik i offentlig sektor fra midnatt, natt til fredag.
DetaljerGrafteori. MAT1030 Diskret Matematikk. Repetisjon og mer motivasjon. Repetisjon og mer motivasjon. Forelesning 23: Grafteori.
MAT030 Diskret Matematikk Forelesning 23: Grafteori Dag Normann Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo Grafteori 20. april 200 (Sist oppdatert: 200-04-20 4:8) MAT030 Diskret Matematikk 20. april 200
DetaljerMAT1030 Forelesning 19
MAT1030 Forelesning 19 Generell rekursjon og induksjon Roger Antonsen - 25. mars 2009 (Sist oppdatert: 2009-03-25 11:06) Forelesning 19 Forrige gang så vi på induktivt definerte mengder og noen eksempler
DetaljerRepetisjon og mer motivasjon. MAT1030 Diskret matematikk. Repetisjon og mer motivasjon
Repetisjon og mer motivasjon MAT030 Diskret matematikk Forelesning 22: Grafteori Roger Antonsen Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo 4. april 2008 Først litt repetisjon En graf består av noder og
DetaljerMAT1030 Diskret Matematikk
MAT1030 Diskret Matematikk Forelesning 23: Grafteori Dag Normann Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo 20. april 2010 (Sist oppdatert: 2010-04-20 14:17) Grafteori MAT1030 Diskret Matematikk 20. april
DetaljerForelesning 10. Mengdelære. Dag Normann februar Venn-diagrammer. Venn-diagrammer. Venn-diagrammer. Venn-diagrammer
Forelesning 10 Mengdelære Dag Normann - 13. februar 2008 Venn-diagrammer Mandag innførte vi de Booleske operasjonene Union Snitt Komplement A Mengdedifferens A B samt de faste mengdene og E. Venn-diagrammer
DetaljerVenn-diagrammer. MAT1030 Diskret matematikk. Venn-diagrammer. Venn-diagrammer. Eksempel. Forelesning 10: Mengdelære
Venn-diagrammer MAT1030 Diskret matematikk Forelesning 10: Mengdelære Dag Normann Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo 13. februar 2008 Mandag innførte vi de Booleske operasjonene Union Snitt Komplement
DetaljerMAT1030 Forelesning 23
MAT030 Forelesning 23 Grafteori Roger Antonsen - 22. april 2009 (Sist oppdatert: 2009-04-22 2:36) Forelesning 23 Repetisjon og mer motivasjon Først litt repetisjon En graf består av noder og kanter Kanter
DetaljerForelesning 2 torsdag den 21. august
Forelesning 2 torsdag den 21 august 15 Flere eksempler på bevis ved induksjon Proposisjon 151 La n være et naturlig tall Da er 1 + 2 + 4 + + 2 n 1 = 2 n 1 Bevis Først sjekker vi om proposisjonen er sann
DetaljerVi definerer en mengde ved å fortelle hva den inneholder. Vi kan definere den på listeform eller ved hjelp av en utsagnsfunksjon.
Mengder En mengde (eng:set) er en uordnet samling av objekter. Vi bruker vanligvis store bokstaver, A, B, C, osv., til å betegne mengder. Objektene som inngår i mengden kalles for elementer i mengden (eller
DetaljerForelesning 23. MAT1030 Diskret Matematikk. Repetisjon og mer motivasjon. Repetisjon og mer motivasjon. Forelesning 23: Grafteori.
MAT030 Diskret Matematikk Forelesning 23: Grafteori Roger Antonsen Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo Forelesning 23 22. april 2009 (Sist oppdatert: 2009-04-22 2:37) MAT030 Diskret Matematikk
DetaljerMAT1140: Kort sammendrag av grafteorien
MAT1140: Kort sammendrag av grafteorien Dette notatet gir en kort oversikt over den delen av grafteorien som er gjennomgått i MAT1140 høsten 2013. Vekten er på den logiske oppbygningen, og jeg har utelatt
DetaljerForelesning 1 mandag den 18. august
Forelesning 1 mandag den 18 august 11 Naturlige tall og heltall Definisjon 111 Et naturlig tall er et av tallene: 1,, Merknad 11 Legg spesielt merke til at i dette kurset teller vi ikke 0 iblant de naturlige
DetaljerINF3170 Forelesning 11
INF3170 Forelesning 11 Intuisjonistisk logikk Roger Antonsen - 27. april 2010 (Sist oppdatert: 2010-04-27 11:58) Innhold Intuisjonistisk logikk 1 Innledning........................................... 1
DetaljerEn relasjon på en mengde A er en delmengde R A A = A 2. Vi har satt navn på visse egenskaper relasjoner som oppstår i anvendelser ofte kan ha.
Forelesning 12 Relasjoner, Dag Normann - 20. februar 2008 Oppsummering En relasjon på en mengde A er en delmengde R A A = A 2. Vi har satt navn på visse egenskaper relasjoner som oppstår i anvendelser
DetaljerTuringmaskiner en kortfattet introduksjon. Christian F Heide
13. november 2014 Turingmaskiner en kortfattet introduksjon Christian F Heide En turingmaskin er ikke en fysisk datamaskin, men et konsept eller en tankekonstruksjon laget for å kunne resonnere omkring
DetaljerLøsningsforlag til eksamen i Diskret matematikk. 29. november 2017
Løsningsforlag til eksamen i Diskret matematikk 29. november 2017 Oppgave 1, 2, 3, 4, 5 og 6 teller likt. For å få full score må man vise hvordan man har kommet frem til svarene (ved f. eks. figurer eller
DetaljerNOTAT OM UNIFORM KONTINUITET VEDLEGG TIL BRUK I KURSET MAT112 VED UNIVERSITETET I BERGEN
NOTAT OM UNIFORM KONTINUITET VEDLEGG TIL BRUK I KURSET MAT2 VED UNIVERSITETET I BERGEN ANDREAS LEOPOLD KNUTSEN OG ARNE STRAY. Innledning og definisjoner Vi vil i dette notatet betrakte reelle funksjoner
DetaljerLøsningsforslag øving 7
Løsningsforslag øving 7 8 Husk at en funksjon er injektiv dersom x y gir f(x) f(y), men her ser vi at f(3) 9 f( 3), eller generelt at f(z) z f( z) for alle z C, som betyr at f ikke er injektiv Vi ser også
DetaljerMAT1140: Kort sammendrag av grafteorien
MAT1140, H-15 MAT1140: Kort sammendrag av grafteorien Dette notatet gir en kort oppsummering av grafteorien i MAT1140. Vekten er på den logiske oppbygningen, og jeg har utelatt all motivasjon og (nesten)
DetaljerINF3170 Forelesning 1
INF3170 Forelesning 1 Introduksjon og mengdelære Roger Antonsen - 26. januar 2010 (Sist oppdatert: 2010-01-26 14:58) Dagens plan Innhold Velkommen til INF3710 Logikk 1 Litt praktisk informasjon...................................
DetaljerDedekind introduserer nå en spesiell klasse snitt som han kaller rasjonale snitt:
DE IRRASJONALE TALLENE EUDOXUS TESTAMENTE. Dedekind s snitt. Vi så tidligere at de greske matmatikerene kom til klarhet over at ikke alle forhold kunne beskrives som de vi kaller rasjonale tall dvs at
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i INF1080 Logiske metoder for informatikk Eksamensdag: 27. desember 2015 Tid for eksamen: 08.15 12:15 Oppgave 1 Grunnleggende mengdelære
DetaljerMAT1030 Forelesning 13
MAT1030 Forelesning 13 Funksjoner Roger Antonsen - 4. mars 2009 (Sist oppdatert: 2009-03-06 18:57) Kapittel 6: Funksjoner Opphenting Forrige forelesning snakket vi veldig grundig om relasjoner Vi snakket
DetaljerForelesning 4 torsdag den 28. august
Forelesning 4 torsdag den 28. august 1.10 Rekursjon Merknad 1.10.1. Hvert tall i sekvensen 1, 2, 4, 8, 16,... er to ganger det foregående. Hvordan kan vi beskrive sekvensen formelt? Vi kan ikke skrive
DetaljerLitt mer mengdelære. INF3170 Logikk. Multimengder. Definisjon (Multimengde) Eksempel
INF3170 Logikk Forelesning 2: Mengdelære, induktive definisjoner og utsagnslogikk Roger Antonsen Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo Litt mer mengdelære 2. februar 2010 (Sist oppdatert: 2010-02-02
DetaljerVi definerer en mengde ved å fortelle hva den inneholder. Vi kan definere den på listeform eller ved hjelp av en utsagnsfunksjon.
Mengder En mengde (eng:set) er en uordnet samling av objekter. Vi bruker vanligvis store bokstaver, A, B, C, osv., til å betegne mengder. Objektene som inngår i mengden kalles for elementer i mengden (eller
DetaljerINF3170 Forelesning 2
INF3170 Forelesning 2 Mengdelære, induktive definisjoner og utsagnslogikk Roger Antonsen - 2. februar 2010 (Sist oppdatert: 2010-02-02 14:26) Dagens plan Innhold Litt mer mengdelære 1 Multimengder.........................................
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i INF1080 Logiske metoder for informatikk Eksamensdag: 26. november 2010 Tid for eksamen: 13:00 17:00 Oppgave 1 La A = { }. Mengdelære
DetaljerTrianguleringer i planet.
Trianguleringer i planet. Preliminaries Notasjon og teminologi Graf-egenskaper med trianguleringer i planet Enkle trianguleringsalgoritmer 1 Punkter og domener. Vi starter med et sett punkter i planet
DetaljerMAT1030 Forelesning 14
MAT1030 Forelesning 14 Mer om funksjoner Roger Antonsen - 10. mars 2009 (Sist oppdatert: 2009-03-10 11:34) Kapittel 6: Funksjoner Surjektive funksjoner Den neste gruppen av funksjoner vi skal se på er
DetaljerEksempel. La A = {a, b, c, d} og B = {1, 2, 3} La f være gitt ved: f(a) = 1, f(b) = 3, f(c) = 2, f(d) = 1. Dette kan illustreres slik:
Funksjoner La A og B være to mengder. En funksjon f fra A til B betegnes med f: A -> B og er en tilordning (regel) som til ethvert element a A tilordner ett og bare ett element b B. Elementet b kalles
DetaljerOppfriskningskurs i Matematikk
Oppfriskningskurs i Matematikk Dag 2 Stine M. Berge 06.07.19 Stine M. Berge (NTNU) Oppfriskningskurs i Matematikk 06.07.19 1 / 16 Funksjoner Definisjon En funksjon f er en prosses som ett element i en
DetaljerMAT1030 Forelesning 22
MAT1030 Forelesning 22 Grafteori Roger Antonsen - 21. april 2009 (Sist oppdatert: 2009-04-21 15:13) Introduksjon Introduksjon Vi skal nå over til kapittel 10 & grafteori. Grafer fins overalt rundt oss!
DetaljerFOL: syntaks og representasjon. 15. og 16. forelesning
FOL: syntaks og representasjon 15. og 16. forelesning Førsteordens logikk Førsteordens logikk: et formelt system som man bruker til å representere og studere argumenter. Som utsagnslogikk, men mer uttrykkskraftig,
DetaljerMAT1030 Diskret Matematikk
MAT1030 Diskret Matematikk Forelesning 13: Funksjoner Roger Antonsen Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo 4. mars 2009 (Sist oppdatert: 2009-03-06 18:57) Kapittel 6: Funksjoner MAT1030 Diskret
DetaljerDatatyper 2 generatorbasis for T er en endelig mengde T -produsenter som En utspenner hele verdimengden V tilsammen T. utgangspunktet kunne en type ha
datatype T representerer en mengde verdier, V En T (av type T )., er praktisk også å assosiere med T en mengde funksjoner, Det uten T i domenet kalles en (relativ) T -konstant. T - produsent med kodomene
DetaljerIntuisjonistisk logikk
INF3170 Logikk Forelesning 11: Intuisjonistisk logikk Roger Antonsen Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo Intuisjonistisk logikk 27. april 2010 (Sist oppdatert: 2010-04-27 11:58) INF3170 Logikk
DetaljerINF3170 Logikk. Forelesning 11: Intuisjonistisk logikk. Roger Antonsen. 27. april Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo
INF3170 Logikk Forelesning 11: Intuisjonistisk logikk Roger Antonsen Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo 27. april 2010 (Sist oppdatert: 2010-04-27 11:58) Intuisjonistisk logikk INF3170 Logikk
DetaljerOm notasjonen som benyttes i mine arbeider
Side 1 Om notasjonen som benyttes i mine arbeider Morten Harboe Rognes (2008) Side 2 1 Bemerkninger om notasjonen som benyttes i mine skrifter. I dette tillegget gir vi hovedsakelig en oversikt over den
DetaljerTuringmaskiner en kortfattet introduksjon. Christian F Heide
7. november 016 Turingmaskiner en kortfattet introduksjon Christian F Heide En turingmaskin er ikke en fysisk datamaskin, men et konsept eller en tankekonstruksjon laget for å kunne resonnere omkring blant
DetaljerIntroduksjon. MAT1030 Diskret matematikk. Søkealgoritmer for grafer. En graf
Introduksjon MAT13 Diskret matematikk Forelesning 21: Grafteori Roger Antonsen Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo 9. april 28 Vi skal nå over til kapittel 1 & grafteori. Grafer fins overalt rundt
DetaljerMAT1030 Diskret matematikk
MAT1030 Diskret matematikk Forelesning 21: Grafteori Roger Antonsen Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo 9. april 2008 Introduksjon Vi skal nå over til kapittel 10 & grafteori. Grafer fins overalt
DetaljerIntroduksjon. MAT1030 Diskret Matematikk. Introduksjon. En graf. Forelesning 22: Grafteori. Roger Antonsen
MAT1030 Diskret Matematikk Forelesning 22: Grafteori Roger Antonsen Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo Introduksjon 21. april 2009 (Sist oppdatert: 2009-04-21 15:13) MAT1030 Diskret Matematikk
DetaljerKapittel 6: Funksjoner
MAT1030 Diskret Matematikk Forelesning 14: Mer om funksjoner Roger Antonsen Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo Kapittel 6: Funksjoner 10. mars 2009 (Sist oppdatert: 2009-03-10 11:34) MAT1030
Detaljer