UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO. Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO

Velikost: px
Začni prikazovanje s strani:

Download "UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO. Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO"

Transkripcija

1 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Tomaž Bahč Maribor, 2012

2

3 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo Diplomsko delo Poti v topoloških prostorih Mentor: izr. prof. dr. Iztok Banič Kandidat: Tomaž Bahč Maribor, 2012

4 ZAHVALA Če hočeš postati moder, se nauči pametno spraševati, pazljivo poslušati, mirno odgovarjati in umolkniti, ko nimaš več kaj reči. Johann Lafater Zahvaljujem se vsem, ki ste mi pomagali na moji poti skozi študij. Še posebej hvala staršem in Mateji. Hvala tudi mentorju dr. Iztoku Baniču za pomoč pri nastajanju te diplomske naloge. Vsem iskreno hvala.

5 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO IZJAVA Podpisani Tomaž Bahč, rojen 24. junija 1985, študent Fakultete za naravoslovje in matematiko Univerze v Mariboru, študijskega programa matematika in računalništvo, izjavljam, da je diplomsko delo z naslovom Poti v topoloških prostorih pri mentorju izr. prof. dr. Iztok Banič avtorsko delo. V diplomskem delu so uporabljeni viri in literatura korektno navedeni; teksti niso uporabljeni brez navedbe avtorjev. Maribor, 19. november 2012 Tomaž Bahč

6 Poti v topoloških prostorih program diplomskega dela Zvezni funkciji f iz zaprtega enotskega intervala [0, 1] v topološki prostor X pravimo pot od f(0) do f(1) v X. Topološki prostor X je povezan s potmi, če za poljubni točki x in y v X obstaja pot od x do y v X. Povezanost s potmi velja za pomembno topološko lastnost, saj je vsak s potmi povezan topološki prostor tudi povezan. Prav tako so s potmi povezani topološki prostori glavni predmet preučevanja v algebrski topologiji. V diplomskem delu naj bosta podrobno predstavljena pojma povezanosti in povezanosti s potmi. Prav tako natančno opišite rezultate o homotopijah poti, ki so opisani v [1]. Osnovni viri: 1. J. R. Munkres, T opology A First Course, Prentice Hall College Div, Englewood Cliffs, izr. prof. dr. Iztok Banič

7 BAHČ, T.: Poti v topoloških prostorih. Diplomsko delo, Univerza v Mariboru, Fakulteta za naravoslovje in matematiko, Oddelek za matematiko in računalništvo, IZVLEČEK V diplomskem delu obravnavamo poti v topoloških prostorih in njihovo uporabo pri povezanosti in homotopiji. V prvem delu so navedeni osnovni pojmi iz topologije, ki so potrebni za razumevanje naslednjih poglavji o povezanosti. Pri povezanosti se posebej osredotočimo na povezanost s potmi. V zadnjem delu je predstavljena homotopija in homotopija poti, kar vodi do izreka o fundamentalni grupi, ki se obravnava kot uvod v algebrsko topologijo. Ključne besede: topologija, povezanost, pot, povezanost s potmi, lokalna povezanost,homotopija Math. Subj. Class. (2010): 54D05, 54F50, 14F35, 14H30, 57M05.

8 BAHČ, T.: Paths in topology spaces. Graduation Thesis, University of Maribor, Faculty of Natural Scicences and Mathematics, Department of Mathematics and Computer Science, ABSTRACT In this work we present paths in topological spaces and their applications in connectedness and homotopy. The first section provides basic definitions of topology, which are very important for understanding the chapters that follow about connectedness. When studying connected topological spaces, we give special emphasis to path-conected spaces. The last part presents the homotopy and path homotopy, which leads to the concept of fundamental group, which is considered as an introduction to algebraic topology. Keywords: topology, connectedness, path connectedness, local connectedness, homotopy Math. Subj. Class. (2010): 54D05, 54F50, 14F35, 14H30, 57M05.

9 Kazalo Uvod 1 1 Osnovni pojmi 2 2 Povezanost in povezanost s potmi Povezanost Povezani prostori na realni osi Povezanost s potmi Komponente in komponente povezanosti s potmi Lokalna povezanost Homotopija poti 25 Literatura 34 ix

10

11 Uvod Tema diplomske naloge je pojem, s katerim se srečujemo v veji matematike imenovani topologija, ki danes sodi med glavna področja sodobne matematike. Topologija se med drugim deli na splošno, algebrsko in geometrijsko. Tema diplomskega dela sodi v splošno topologijo, zadnje poglavje pa v algebrsko topologijo. Delo je organizirano v tri dele. V prvem delu opišemo osnovne pojme iz topologije, ki so potrebni za razumevanje nadaljnjih poglavij. V drugem delu se osredotočimo na povezanost kot topološki pojem in na povezanost s potmi. V tretjem poglavju je predstavljena še homotopija in homotopija poti. V celotnem delu so prikazane poti kot pomemben topološki pojem pri povezanosti topoloških prostorov. Pri homotopiji je pot predstavljena še kot transformacija, kar sama homotopija tudi je. 1

12 Poglavje 1 Osnovni pojmi Metrični prostor Zaradi lažjega razumevanja bomo pred definicijo topološkega prostora podali definicijo metričnih prostorov. Ti so namreč pomembni primeri topoloških prostorov, ki jih v praksi tudi največkrat srečujemo. Definicija 1.1 Naj bo X množica in d : X X R funkcija, za katero velja: i d(x, y) 0; za vsak x, y X, ii d(x, y) = 0 natanko tedaj, ko je x = y, za vsak x, y X, iii d(x, y) = d(y, x); za vsak x, y X, iv d(x, z) d(x, y) + d(y, z); za vsak x, y, z X. neenakost. To lastnost imenujemo trikotniška Funkciji d pravimo metrika na X in množico X skupaj z metriko d imenujemo metrični prostor (X, d). Zgled. Naj bo X = R. Funkcija d : R R, definirana s predpisom d(x, y) = x y, je metrika na X. Preverimo vse štiri lastnosti iz definicije 1.1: i d(x, y) 0; za poljubna x, y R, saj po predpisu funkcije d, sledi, da je x y 0. ii d(x, y) = x y = 0 natanko tedaj, ko je x y = 0, kar je ekvivalentno temu, da je y = x. 2

13 3 iii d(x, y) = d(y, x); za vsak x, y R, saj je x y = 1(x y) = x + y = y x. iv d(x, z) d(x, y) + d(y, z); za poljubne x, y, z X, saj je x z = x y + y z x y + y z = d(x, y) + d(y, z). Zgled. Naj bo X = R 2. Preslikava d : R 2 R 2, definirana s predpisom d 2 ((x 1, y 1 ), (x 2, y 2 )) = (x2 x 1 ) 2 + (y 2 y 1 ) 2, je metrika na X. Naj bodo T 1 = (x 1, y 1 ), T 2 = (x 2, y 2 ) in T 3 = (x 3, y 3 ). iz definicije 1.1: Preverimo, da je d 2 metrika na X, tako da preverimo vse štiri lastnosti i d 2 (T 1, T 2 ) 0, za vsak T 1, T 2 R 2, saj po predpisu za d 2 sledi, da je (x 2 x 1 ) 2 + (y 2 y 1 ) 2 0. ii d 2 (T 1, T 2 ) = 0 natanko tedaj, ko je (x 1 x 1 ) 2 + (y 1 y 1 ) 2 = 0, kar pa je ekvivalentno temu, da je x 1 = x 2 in y 1 = y 2. iii d 2 (T 1, T 2 ) = d 2 (T 2, T 1 ); za vsak T 1, T 2 R 2 d 2 (T 1, T 2 ) = (x 2 x 1 ) 2 + (y 2 y 1 ) 2 = ( 1(x 2 x 1 )) 2 + ( 1(y 2 y 1 )) 2 = ( x2 + x 1 ) 2 + ( y 2 + y 1 ) 2 = (x 1 x 2 ) 2 + (y 1 y 2 ) 2 = d 2 (T 2, T 1 ). iv d 2 (T 1, T 3 ) d 2 (T 1, T 2 ) + d 2 (T 2, T 3 ); za vsak T 1, T 2, T 3 R 2 d 2 (T 1, T 3 ) = (x 3 x 1 ) 2 + (y 3 y 1 ) 2 = (x 3 + x 2 x 2 x1) 2 + (y 3 + y 2 y 2 y 1 ) 2 (x 2 x 1 ) 2 + (y 2 y 1 ) 2 + (x 3 x 2 ) 2 + (y 3 y 2 ) 2 = d 2 (T 1, T 2 ) + d 2 (T 2, T 3 ). Podobno velja tudi za preslikavi d 1 ((x 1, y 1 ), (x 2, y 2 )) = y 2 x 2 + y 1 x 1 in d ((x 1, y 1 ), (x 2, y 2 )) = max{ y 2 x 2, y 1 x 1 }. Naj bo (X, d) metrični prostor ter x 0 X in r neko pozitivno realno število. Odprto kroglo s središčem v x 0 in radijem r definiramo na naslednji način: K(x 0, r) = {x X; d(x, x 0 ) < r}. Zgled. Naj bo X = R 2 in d((x 1, y 1 ), (x 2, y 2 )) = x 1 x 2 + y 1 y 2 metrika na X. Tedaj je krogla K((0, 0), 1) = {(x, y) X; d((x, y), (0, 0)) < 1} predstavljena na sliki 1.1.

14 4 Slika 1.1: K((0, 0), 1) = {x X; d((x, y), (0, 0)) < 1} Definicija 1.2 Naj bo (X, d) metrični prostor in U X. Tedaj je U odprta v X, če jo lahko zapišemo kot unijo odprtih krogel. Definicija 1.3 Naj bo (X, d) metrični prostor in F X. Tedaj pravimo, da je F zaprta v X, če je X\F odprta v X. Zgled. Naj bo (X, d) metrični prostor, x 0 X in r > 0. Tedaj je K(x 0, r) odprta v X, saj je K(x 0, r) = K(x 0, r) K(x 0, r). Topološki prostor je posplošitev metričnega prostora, a ker v topološkem prostoru nimamo pojma razdalje (metrike), niti pojma krogle, za dano množico povemo, katere podmnožice so v njej odprte. Bolj natančno to pove naslednja definicija. Definicija 1.4 Naj bo X poljubna množica. Družina T P(X) je topologija na X, če velja: 1., X T, 2. za vsak λ Λ iz U λ T sledi λ Λ U λ T, 3. za poljubni U, V T velja U V T. Množici X skupaj s topologijo T,(X, T ), rečemo topološki prostor, ki ga bomo v nadaljevanju označevali kar z X. Elemente topologije T na X imenujemo odprte množice v topološkem prostoru X. Elemente topološkega prostora X imenujemo točke.

15 5 Zgled. Naj bo A poljubna množica. Topologiji, ki jo sestavljata in A, rečemo trivialna ali indiskretna topologija. To je topologija z najmanjšim možnim številom odprtih množic v A. Zgled. Naj bo A poljubna množica. Topologiji T = P(A) rečemo diskretna topologija. To je topologija z največjim možnim številom odprtih množic v A. Zgled. Ravnina R 2 z evklidsko metriko d 2 ((x 1, x 2 ), (y 1, y 2 )) = (x 2 x 1 ) 2 + (y 2 y 1 ) 2, (x 1, y 1 ), (x 2, y 2 ) R 2, je tudi topološki prostor z evklidsko topologijo. Le to sestavljajo vse odprte množice v (R 2, d 2 ). Zgled. Topologija končnih komplementov na množici X je topologija, ki je definirana takole: {U P(X); X U končna} { }. Če je X končna množica, je topologija končnih komplementov na X enaka diskretni topologiji na X. Definicija 1.5 Naj bo (X, T ) topološki prostor in F X. Tedaj pravimo, da je F zaprta v X, če je X\F odprta v X. Definicija 1.6 Naj bo X topološki prostor in A X. Tedaj je zaprtje množice A v X definirano takole: Cl X (A) = B. B zap X;A B To je najmanjša zaprta množica v X, ki vsebuje množico A. Zgled. Za poljubno točko T R n in vsak ɛ (0, ) velja, da je Cl R n(k(t, ɛ)) enako zaprti krogli K(T, ɛ). Definicija 1.7 Naj bo X topološki prostor in A X. Tedaj je notranjost množice A v X definirana takole: Int X (A) = V. V odp X;V A To je največja odprta množica v X, ki je vsebovana v A.

16 6 Zgled. Naj bo X = R opremljena z evklidsko topologijo, ter naj bo množica A enaka odprtem intervalu (0, 1). Tedaj je Int X (A) = A. Zgled. Naj bo X = R opremljena z diskretno topologijo, ter naj bo množica A enaka odprtem intervalu (0, 1). Tedaj je Int X (A) = A. Zgled. Naj bo X = R opremljena z indiskretno topologijo, ter naj bo množica A enaka odprtem intervalu (0, 1). Tedaj je Int X (A) =. Definicija 1.8 Naj bo X topološki prostor in A X. Tedaj definiramo rob množice A kot: Bd X (A) = Cl X (A)\Int X (A). Zgled. Naj bo X topološki prostor, tedaj je Bd X ( ) = in Bd X (X) = : Bd X ( ) = Cl X ( )\Int X ( ) = \ =, Bd X (X) = Cl X (X)\Int X (X) = X\X =. Zgled. Vzemimo množico racionalnih števil Q v evklidskem prostoru R. Tedaj je Zaprtje: Cl R (Q) = R, Notranjost: Int R (Q) =, Rob: Bd R (Q) = R. Definicija 1.9 Naj bosta (X, T ) in (Y, ρ) topološka prostora. Za funkcijo f : (X, T ) (Y, ρ) rečemo, da je zvezna funkcija ali preslikava, če je za vsak U ρ praslika f 1 (U) v T. Definicija 1.10 Funkciji f : (X, T ) (Y, ρ) rečemo homeomorfizem, če je funkcija f zvezna, bijektivna in je njen inverz f 1 zvezna funkcija. Zgled. Identiteta id : X X homemorfizem, če sta domena in kodomena opremljeni z isto topologijo. Zgled. Funkcija f : ( π 2, π 2 ) R, f(x) = tan(x), je homemorfizem.

17 7 1. funkcija tan je zvezna na intervalu ( π 2, π 2 ), 2. funkcija tan je bijektivna, 3. zato obstaja inverzna funkcija arctan, ki slika iz R v ( π 2, π 2 ) in je tudi zvezna na celem R. Zgled. f : ( 1, 1) R, f(x) = x 1 x 2 funkcija in ima zvezen inverz g : R ( 1, 1), le to je g(x) =, je homemorfizem, saj je to zvezna, bijektivna x 1+x 2. Definicija 1.11 Naj bo A množica v topološkem prostoru (X, T ). Topologijo T A na množici A, ki jo sestavljajo množice U A, U T, imenujemo relativna topologija ali tudi topologija podprostora, za topološki prostor (A, T A ) pa rečemo, da je podprostor topološkega prostora (X, T ). Izrek 1.12 Naj bo (X, T ) topološki prostor in (Y, T Y ) njegov podprostor. Naj bo še A Y. Tedaj velja: Cl Y (A) = Cl X (A) Y. Dokaz. Iz A Cl X (A) sledi, da je A Y Cl X (A) Y. Sledi tudi, da je A Cl X (A) Y, ki je zaprta v Y. Ker je Cl Y (A) najmanjša taka zaprta množica v Y, ki vsebuje A, sledi, da je Cl Y (A) Cl X (A) Y. Cl Y (A) zaprta v Y. Torej obstaja taka zaprta množica F v X, da je Cl Y (A) = F Y, in sledi, da je A F. Ker je F ena izmed zaprtih množic v X, ki vsebujejo A, hkrati pa vemo, da je Cl X (A) najmanjša takšna, ki vsebuje A, sledi, da je Cl X (A) F. Če sedaj pri Cl X (A) F z obeh stani naredimo presek z Y, dobimo Cl X (A) Y F Y, kar je enako Cl Y (A).

18 Poglavje 2 Povezanost in povezanost s potmi 2.1 Povezanost Definicija povezanosti topološkega prostora pravi, da prostor ni povezan, če je zgrajen iz večih disjunktnih odprtih kosov. V nasprotnem primeru je prostor povezan. Definicija 2.1 Naj bo X topološki prostor, separacija prostora X sta množici A, B, ki sta disjunkni neprazni odprti podmnožici X, katerih unija je X. Pravimo, da je prostor X povezan, če ne obstaja separacija prostora X, sicer je nepovezan. Povezanost pa lahko definiramo še na naslednji način: Izrek 2.2 Prostor X je povezan, če sta in X edini podmnožici v X, ki sta hkrati odprti in zaprti v X. Dokaz. Naj bo U neprazna prava podmnožica X, ki je odprta in zaprta v X. Potem A = U in B = X U predstavljata separacijo prostora X, ker sta odprti disjunktni neprazni in je njuna unija enaka prostoru X. Velja tudi obrat tega izreka: Če A in B tvorita separacijo prostora X, potem je A neprazna, različna od X ter je odprta in hkrati zaprta v prostoru X. Lema 2.3 Če je Y podprostor prostora X, je separacija Y par disjunktnih nepraznih množic U in V, katerih unija je Y, tako da nobena od njiju ne vsebuje stekališč druge. 8

19 2.1 Povezanost 9 Dokaz. Predpostavimo, da U in V tvorita separacijo prostora Y in je U odprta in hkrati zaprta v Y. Zaprtje U v Y je U = Cl X (U) Y in Cl X (U) V =. Ker je Cl X U unija U in njenih stekališč, V ne vsebuje stekališč množice U, enako velja tudi, da V ne vsebuje stekališč točk U. Če sta U in V disjunktni neprazni množici katerih unija je Y, in nobena ne vsebuje stekališč druge, sledi Cl X (U) V = in U Cl X (V ) =, iz tod sklepamo, da je Cl X (U) Y = U in Cl X (V ) Y = V. Tako sta U in V zaprti v Y, ker je U = Y V in V = Y U sta tudi odprti v Y. Zgled. Naj bo X dvotočkovni prostor, opremljen z indiskretno topologijo. Očitno je, da ne obstaja separacija za X, zato je X povezan. Zgled. Naj bo Y = [ 1, 0) (0, 1] podprostor v R opremljen z evklidsko topologijo. Prostor Y ni povezan, saj obstaja separacija zanj: A = [ 1, 0) in B = (0, 1]. Zgled. Racionalna števila Q niso povezana. Še več, edini povezani podprostori za Q so množice, ki vsebujejo eno samo točko. Naj bo Y podprostor prostora Q, ki vsebuje dve različni točki p in q. Zato lahko izberemo iracionalno število a, ki leži med p in q. Prostor Y lahko zapišemo kot unijo odprtih množic: Y = (Y (, a)) (Y (a, + )). To pomeni, da Q ni povezan prostor. Zgled. Poglejmo si naslednjo podmnožico v R 2 : X = {(x, y); y = 0} {(x, y); x > 0, y = 1 x }. Prostor X ni povezan, ker separacijo tvorita podmnožici iz definicije prostora X. Glej sliko 2.1. Podali smo tri primere nepovezanega topološkega prostora. Sedaj se nam postavi vprašanje. Kako konstruirati povezan topološki prostor? Dokazali bomo nekaj izrekov, ki povedo, kako konstruirati nov povezan topološki prostor iz že danih topoloških prostorov. Lema 2.4 Naj množici A in B tvorita separacijo za prostor X in naj bo Y povezan podprostor v X. Sledi, da Y v celoti leži ali v A ali v B. Glej sliko 2.2.

20 2.1 Povezanost 10 Slika 2.1: X = {(x, y); y = 0} {(x, y); x > 0, y = 1 x } Slika 2.2: Dokaz. Ker sta množici A in B odprti v prostoru X in sta množici A Y in B Y odprti v Y, sta ti dve množici disjunktni in njuna unija je prostor Y. Če sta obe neprazni, potem tvorita separacijo prostora Y. Ker je Y povezan, je ena od njiju prazna. Sledi, da mora Y v celoti ležati v A ali v B. Izrek 2.5 Unija družine povezanih množic topološkega prostora X, ki imajo skupno točko, je povezana. Dokaz. Naj bo {A α } družina povezanih podmnožic v topološkem prostoru X in naj bo točka p A α. Dokazujemo, da je podprostor Y = A α povezan. Recimo, da ni povezan. Torej obstaja separacija Y = C D. Točka p je element ene izmed množic C ali D. Brez izgube za splošnost, naj bo p C. Ker je A α povezan, mora v celoti ležati v C ali v D in, ker je p C, mora v celoti ležati v C. Sledi, da je celotna unija A α C, kar pa je v nasprotju s tem, da je množica D neprazna. Izrek 2.6 Naj bo A povezana podmnožica v topološkem prostoru X. Cl X (A), je množica B povezana. Če je A B Dokaz. Naj bo A povezana in naj bo A B Cl X (A). Predpostavimo, da obstaja separacija množice B = C D. Po lemi 2.4 mora A v celoti ležati v C ali v D. Brez izgube

21 2.1 Povezanost 11 za splošnost naj bo A C, sledi Cl X (A) Cl X (C). Ker pa sta Cl X (C) in D disjunktni in ker je B Cl X (A) in Cl X (A) Cl X (C), sledi, da B ne more sekati množice D. To pa je v nasprotju s predpostavko, da je množica D neprazna. Izrek 2.7 Slika povezanega prostora z zvezno funkcijo je povezan prostor. Dokaz. Naj bo preslikava f : X Y zvezna in naj bo X povezan topološki prostor. Recimo, da prostor f(x) ni povezan. To pomeni, da obstaja separacija za f(x) = A B. Ker je preslikava f zvezna, sta tudi množici f 1 (A), f 1 (B) odprti v X. f 1 (A) in f 1 (B) sta neprazni, njun presek je prazen in njuna unija je X, kar pomeni, da tvorita separacijo za X. To pa je v nasprotju s predpostavko, da je X povezan. Izrek 2.8 Kartezični produkt povezanih prostorov je tudi povezan. Dokaz. Najprej dokažimo izrek za kartezični produkt dveh topoloških prostorov X in Y. Izberimo bazno točko (a, b) iz produkta X Y. Opazimo da je vodoravna rezina X {b} povezana, saj je homemorfna X. Enako velja za navpično rezino {x} Y. Kot rezultat dobimo prostor T x = (X {b}) ({x} Y ), ki je povezan, po izreku 2.5. Sedaj tvorimo unijo x X T x. Tudi ta unija je povezana po izreku 2.5 in je pravzaprav enaka X Y. Slika 2.3: Kartezični produkt dveh prostorov X in Y Ker je X 1... X n homeomorfno (X 1... X n 1 ) X n, lahko s pomočjo indukcije dokažemo, da je produkt končno mnogo povezanih topoloških prostorov X 1... X n povezan.

22 2.1 Povezanost 12 Sedaj dokažimo trditev še za kartezični produkt poljubno mnogo povezanih topoloških prostorov. Naj bo {X α } α J indeksirana družina povezanih prostorov in naj bo X = α j X α. Izberimo bazno točko b = (b α ) α J iz X. Za dano končno množico {α 1,..., α n } indeksov v J definirajmo podprostor X(α 1,..., α n ). Ta je sestavljen iz vseh takih točk (x α ) α J, kjer je x α = b α, če α α 1,..., α n. Ker je X(α 1,..., α n ) homeomorfen prostoru X α1... X αn, je zato tudi povezan. Zaradi bijekcije med prostoroma X in Y = X(α 1,..., α n ), obstaja preslikava (x α1,..., x αn ) (y α ) α J, kjer je y α = x α tak, da za vsak α = α 1,..., α n velja, da je y α = b α za vse druge vrednosti α. Iz tega sledi, da je vsak podprostor Y prostora X, ki je unija teh prostorov Y = X(α 1,..., α n ), povezan po izreku 2.5, ker je skupna točka b = (b α ). Vendar s tem izrek še ni dokazan. Vzemimo poljubno točko (x α ) iz prostora X in poljubni bazni element U = U α glede na prostor X. Sedaj dokažimo, da U seka Y. Vsaka množica U α je odprta v X α in U α = X α za vse, razen za končno mnogo indeksov α = α 1,..., α n. Konstruirajmo sedaj točko (y α ) iz X: y α = { xα ; α = α 1,..., α n b α ; za vse ostale vrednosti α Sledi, da je (y α ) element prostora Y, ker je element prostora X(α 1,..., α n ). Točka (y α ) je tudi element množice U, ker je y α = x α U α za α = α 1,..., α n ter y α = b α X α za vse ostale vrednosti α. Zato U seka Y. Zgled. R 2 je povezan prostor, saj je R 2 = R R produkt dveh povezanih prostorov. Prav tako je tudi R n povezan prostor, za poljubno naravno število n.

23 2.1 Povezanost Povezani prostori na realni osi Izreki iz prejšnjega podpoglavja nam pokažejo, kako iz že podanih povezanih prostorov konstruiramo nove povezane prostore. Nove povezane prostore najlažje konstruiramo na realni osi. Dokazali bomo, da je vsak interval in vsak poltrak na realni osi povezan. Definicija 2.9 Enostavno urejena množica L, ki vsebuje več kot en element, se imenuje linearni kontinuum, če velja naslednje: (1) Vsaka neprazna navzgor omejena podmnožica v L ima supremum. (2) Če je x < y, potem obstaja z, da je x < z < y. Izrek 2.10 Če je L linearni kontinuum opremljen s topologijo, ki jo poraja linearna urejenost, je povezan in prav tako so povezani vsi omejeni intervali in poltraki na njem. Dokaz. Naj bo Y podmnožica množice L, ki je bodisi enaka L, bodisi je omejen interval ali poltrak na L. Tedaj je množica Y konveksna. Naj bosta A in B disjunktni neprazni odprti podmnožici Y. Dokažimo, da Y A B. Izberimo a A in b B. Brez izgube za splošnost lahko predpostavimo še, da je a < b. Ker je Y konveksna množica, vemo, da je [a, b] Y. Dokažimo, da obstaja x [a, b], tako da x / A B. Vpeljimo množici A 0 = A [a, b] in B 0 = B [a, b], ki sta odprti v intervalu [a, b]. Naj bo c supremum A 0 (da obstaja supremum vemo iz definicije 2.9). Dokazujemo, da c / A 0 in c / B 0. Ločimo naslednja primera: 1. Recimo, da je c B 0. Torej c a in iz tega sledi, da je c = b ali a < c < b. Ker vemo, da je B 0 odprta v [a, b], sledi, da obstaja odprt interval (d, c) B 0. Če je c = b, sledi, da je d manjša zgornja meja za A 0, kar pa nas privede do protislovja, saj je po predpostavki c najmanjša zgornja meja. Če je a < c < b, sledi, da je (c, b] A 0 =. Zato sledi, da je (d, b] = (d, c] (c, b]. Iz tod sledi, da je (d, b] A 0 =. Zato je d manjši supremum za A 0, kar pa je v protislovju s predpostavko. Glej sliko 2.4.

24 2.1 Povezanost 14 Slika 2.4: 2. Recimo, da je c A 0. Torej c b in iz tega sledi, da je c = a ali a < c < b. Ker vemo, da je A 0 odprta v [a, b], sledi, da obstaja odprt interval (e, c) A 0. Če je c = a, po (2) iz definicije 2.9 sledi, da obstaja z L da je c < z < e. Sledi, da je z A 0, kar pa nas privede do protislovja, saj je po predpostavki c najmanjša zgornja meja. Za a < c < b pokažemo podobno kot pri drugi alineji 1. točke. Slika 2.5: Izrek 2.11 R je povezana in prav tako so povezani vsi omejeni intervali in poltraki na njej. Dokaz je posledica dejstva, da je R linearni kontinuum. Sedaj še dokažimo posplošeni izrek o srednji vrednosti. Izrek 2.12 Naj bo f : X R zvezna preslikava, kjer je X povezan prostor. Naj bosta a, b X in r R, tako da f(a) < r < f(b). Potem obstaja c X tako, da je f(c) = r. Dokaz. Naj bosta a, b X in r R, tako da f(a) < r < f(b). Imejmo množici A = f(x) (, r)

25 2.2 Povezanost s potmi 15 in B = f(x) (r, ). To sta neprazni, disjunktni in odprti množici v f(x). A vsebuje f(a) in B vsebuje f(b). Recimo, da ne obstaja c X, za katerega velja, da je f(c) = r. Če je to res, potem množici A in B tvorita separacijo za f(x), kar pa je v nasprotju z izrekom Povezanost s potmi Poglejmo si še en pojem, to je povezanost s potmi. Najprej pa definirajmo kaj so poti v topoloških prostorih. Definicija 2.13 Pot v prostoru X je zvezna preslikava f : [0, 1] X. Točki f(0) rečemo začetna točka poti f, točki f(1) pa končna točka poti f. Glej sliko 2.6. Slika 2.6: Sedaj definirajmo še, kdaj je topološki prostor s potmi povezan prostor. Definicija 2.14 Prostor X je s potmi povezan, če za poljubni točki x 0, x 1 X obstaja taka pot f v prostoru X, da je f(0) = x 0 in f(1) = x 1. Izrek 2.15 Vsak s potmi povezan prostor je tudi povezan. Dokaz. Naj bo X s potmi povezan prostor in denimo, da ni povezan prostor. Tedaj obstaja neka separacija A B = X. Za poljubni točki a A in b B obstaja taka pot f : I X, kjer je I enotski interval [0, 1], da je f(0) = a in f(1) = b. Tedaj tvorita množici A f(i)

26 2.2 Povezanost s potmi 16 in B f(i) separacijo za povezano množico f(i). To je protislovje z dejstvom, da je f(i) povezan. Obrat izreka ne velja, ker obstajajo prostori, ki so povezani in niso povezani s potmi. Zgled. Vsak interval I v R je s potmi povezan, saj za poljubni točki a, b I obstaja pot f od a do b, ki je podana s predpisom f(t) = (1 t)a + tb. Po zgornjem izreku je vsak interval v R povezan. Zgled. Definirajmo enotsko kroglo K n = {x R n ; x 1}, kjer je x = x x2 n. Enotska krogla je povezana s potmi. Za poljubni dve točki x, y K n namreč obstaja pot, f : [0, 1] R n, definirana z f(t) = (1 t)x + ty in leži v K n, saj je K n konveksna: ker sta x, y K n in t [0, 1] je f(t) (1 t) x + y 1. Od tod sledi, da je vsaka odprta krogla v K d (x, ɛ) in zaprta krogla K d (x, ɛ) v R n s potmi povezana. Zgled. Definirajmo punktiran evklidski prostor R n {0}, kjer je 0 izhodišče R n. Če je n > 1, je ta prostor s potmi povezan. Poljubni točki x, y 0, lahko povežemo z daljico, če le-ta ne poteka skozi 0. V nasprotnem primeru (če poteka skozi 0) pa lahko izberemo poljubno točko z, za katero velja z 0 in z ne leži na poti med x in y ter povežemo daljici med točkama x, z in z, y. Zgled. Definirajmo enotsko sfero S n 1 R n takole S n 1 = {x; x = 1}. Če je n > 1 je sfera povezana s potmi. Funkcija g : R n {0} S n 1, definirana z g(x) = x x, je zvezna in surjektivna. Z lahkoto dokažemo, da je zvezna funkcija s potmi povezanega prostora s potmi povezan prostor (2.16).

27 2.2 Povezanost s potmi 17 Izrek 2.16 Zvezna slika s potmi povezanega prostora je povezan prostor. Dokaz. Dokažimo, da je Y povezan s potmi, če je Y = g(x), kjer je X povezan s potmi. Naj bosta a in b poljubni točki v Y. Iščemo pot v Y od a do b. Ker je g surjektivna, obstajata točki x, y X in je g(x) = a in g(y) = b. Ker je X povezan s potmi, obstaja f : [0, 1] X in je f(0) = x ter f(1) = y. Zato je kompozitum f g pot v Y od a do b. Glej sliko 2.7. Slika 2.7: Zgled. Naj bo I = [0, 1] in naj bo prostor I I opremljen s topologijo, ki jo poraja leksikografska ureditev. Ta prostor je povezan, vendar ni povezan s potmi. Naj bosta p = (0, 0) in q = (1, 1). Predpostavimo, da obstaja pot f : [0, 1] I I med p in q. Množica f([0, 1]) mora vsebovati vsako točko (x, y) iz I I, to sledi iz izreka Zato je za vsak x I množica U x = f 1 ({x} (0, 1)) neprazna množica iz [0, 1]. Zaradi zveznosti je U x odprta v intervalu [0, 1]. Glej sliko 2.8. Za vsak x I obstaja racionalno število q x, ki pripada U x. Ker so vse množice U x paroma disjunktne, je preslikava x q x injektivna preslikava I v Q. To je v nasprotju s tem, da je interval I nešteven. Zgled. Podajmo še en primer, ko za prostor velja, da je povezan, a ni povezan s potmi. Naj bo K = { 1 n ; n N} množica in definirajmo prostor C = ([0, 1] {0}) (K [0, 1]) ({0} [0, 1]).

28 2.2 Povezanost s potmi 18 Slika 2.8: Tako definiran prostor se imenuje glavnik. Glej sliko 2.9. Slika 2.9: Glavnik Prostor D je dobljen tako, da odstranimo navpični interval {0} [0, 1), in se imenuje zlomljeni glavnik. Glej sliko Slika 2.10: Zlomljeni glavnik Prostor C je povezan s potmi. Prostor D je povezan, ker je unija množic A = ([0, 1] 0) (K [0, 1])),

29 2.3 Komponente in komponente povezanosti s potmi 19 ki je povezana s potmi, in točke p Cl(A). Množica D je povezana, ker je A D Cl(A) = C. Dokažimo, da prostor D ni povezan s potmi (2.15). Predpostavimo, da obstaja pot f : [0, 1] D v D z začetkom v točki p. Pokažimo, da je f 1 ({p}) odprta in zaprta v [0, 1]. f 1 ({p}) je zaprta, ker je {p} zaprta. Dokažimo še odprtost. Naj bo x 0 f 1 ({p}). Slika 2.11: Iščemo odprto množico U v I, da je x 0 U f 1 ({p}). Naj bo V odprta krogla s središčem v p in r < 1. Ker je f zvezna v x 0, obstaja interval U, ki je odprta množica v [0, 1], tako da je f(u) V. Ker je U interval in zato povezan, je tudi f(u) povezan. Sledi, da je p f(u) in f(u) = {p}, zato D ni povezan s potmi. Zgled. Naj S označuje naslednjo podmnožico v ravnini: S = {(x, sin 1 ); 0 < x 1}. x Ker je S slika povezane množice (0, 1], glede na zvezno preslikavo, je S povezan. Zato je zaprtje Cl R 2(S) tudi povezano. To zaprtje imenujemo Varšavski lok (glej sliko 2.12), ki je povezan, ni pa povezan s potmi. 2.3 Komponente in komponente povezanosti s potmi Za poljuben prostor X obstaja naraven način, da ga razdelimo na manjše kose, ki so povezani (povezani s potmi). Definicija 2.17 Naj bo X poljuben topološki prostor. Na njem definirajmo ekvivalenčno relacijo : x y, če obstaja povezana podmnožica X, ki vsebuje x in y. Ekvivalenčne razrede relacije imenujemo komponente oziroma komponente povezanosti prostora X.

30 2.3 Komponente in komponente povezanosti s potmi 20 Slika 2.12: Varšavski lok Izrek 2.18 je ekvivalenčna relacija. Dokaz. refleksivnost: Za vsak x X: x x. Naj bo A = {x}, potem je očitno, da je to res, saj je A podmnožica, ki vsebuje x in x. simetričnost: Za vsak x, y X: x y sledi, da je y x. Naj bo A povezana podmnožica X, tako da x, y A. Tedaj je tudi y, x A in je y x. tranzitivnost: če je A povezana množica, ki vsebuje x in y (x y) in je B povezana množica, ki vsebuje y in z (y z), sledi, da je A B, ki vsebuje x in z (x z), povezana množica, saj imata A in B skupno točko y. Trditev 2.19 Komponente prostora X so povezane, paroma disjunktne podmnožice prostora X, katerih unija je X. Vsaka povezana podmnožica X seka samo eno izmed njih. Dokaz. Komponente X so paroma disjunktne, ker so tudi ekvivalenčni razredi paroma disjunktni. Vsaka povezana množica A X seka samo eno izmed njih. Če A seka komponenti C 1, C 2 X, v točkah x 1 in x 2, potem je x 1 x 2. Po definiciji se to ne more zgoditi, razen v primeru, ko je C 1 = C 2. Za vsak x 0, x C vemo, da je x 0 x in obstaja povezana množica A x, ki ju vsebuje. Sledi, da je A x C za vsak x in je C = A x. x C

31 2.3 Komponente in komponente povezanosti s potmi 21 Ker so A x povezani in imajo skupno točko x 0, je njihova unija C povezana. Definicija 2.20 Definirajmo ekvivalenčno relacijo na poljubnem topološkem prostoru X tako, da je x y, če obstaja pot v X od x do y. Ekvivalenčne razrede relacije imenujemo komponente povezanosti s potmi prostora X. Izrek 2.21 je ekvivalenčna relacija. Dokaz. refleksivnost: za vsak x X: x x. To velja zaradi poti f : [0, 1] X, ki je definirana s predpisom f(t) = x, za vsak t. simetričnost: za vsak x, y X: x y sledi, da je y x. Če obstaja pot f : [0, 1] X od x do y, potem obstaja obratna pot g : [0, 1] X od y do x. Funkcija g je definirana s predpisom g(t) = f(1 t). tranzitivnost: naj bo f : [0, 1] X pot od x do y in naj bo g : [1, 2] X pot od y do z, potem lahko zlepimo f in g in dobimo novo pot h : [0, 2] X, ki je nova pot od x do z in je zvezna. Definirana je z { f(t); t [0, 1] h(t) = g(t); t [1, 2] Trditev 2.22 Komponente povezanosti s potmi so take s potmi povezane paroma disjunktne podmnožice prostora X (katerih unija je X), da vsaka s potmi povezana podmnožica prostora X seka le eno od njih. Dokaz. Komponente povezanosti s potmi prostora X so paroma disjunktne, ker so tudi ekvivalenčni razredi paroma disjunktni. Vsaka s potmi povezana podmnožica A prostora X seka samo eno izmed njih. Če bi A sekala komponenti B 1 in B 2 v točkah x 1 in x 2, potem bi obstajala pot od x 1 do x 2 in bi tako x 1, x 2 B 1. Zato je B 1 = B 2. Naj bo x 0 X in B komponenta povezanosti s potmi, ki vsebuje x 0. Za vsak par točk x 1 in x 2 iz B vemo, da obstajata poti f 1 : [0, 1] X od x 1 do x 0 in f 2 : [0, 1] X od x 0 do x 2. Zato obstaja tudi pot od x 1 do x 2 v X. Zato je B povezana s potmi.

32 2.3 Komponente in komponente povezanosti s potmi 22 Zgled. Naj bo F = [ 1, 0) (0, 1] R. komponente povezanosti: [ 1, 0) in (0, 1], komponente povezanosti s potmi: [ 1, 0) in (0, 1]. Zgled. Naj bo D zlomljeni glavnik. komponente povezanosti: D, komponente povezanosti s potmi: D {p} in {p} Lokalna povezanost Povezanost je uporabna lastnost topoloških prostorov, ampak za nekatere namene je pomembneje, da ti prostori zadoščajo pogoju lokalne povezanosti. Lokalna povezanost pomeni, da ima vsaka točka poljubno majhno odprto okolico, ki je povezana, kar pa natančneje opiše naslednja definicija. Definicija 2.23 Prostor X je lokalno povezan v točki x, če za vsako odprto okolico U od X, obstaja odprta povezana okolica V od X, tako, da x V U. Če je X lokalno povezan v vsaki točki, potem rečemo, da je lokalno povezan. Definicija 2.24 Prostor X je lokalno povezan s potmi v točki x, če za vsako odprto okolico U od X, obstaja odprta s potmi povezana okolica V od X tako, da x V U. Če je X lokalno povezan s potmi v vsaki točki, potem rečemo, da je lokalno povezan s potmi. Zgled. 1. Vsak interval in vsak poltrak je povezan in lokalno povezan. 2. Podprostor X = [ 1, 0) (0, 1] prostora R ni povezan ker manjka točka 0, je pa lokalno povezan, ker za vsako točko x X obstaja še tako majhna odprta povezana okolica U okoli njega (2.23). 3. Zlomljeni glavnik je povezan in ni lokalno povezan. 4. Racionalna števila Q niso povezana in niso lokalno povezana (to smo dokazali v prejšnjem podpoglavju). 5. R n je lokalno povezan s potmi, saj je vsak bazni element (a 1, b 1 )... (a n, b n ) s potmi povezan.

33 2.3 Komponente in komponente povezanosti s potmi 23 Izrek 2.25 Prostor X je lokalno povezan natanko takrat, kadar za vsako odprto množico U v X velja, da je vsaka komponenta od U odprta v X. Dokaz. ( ) Predpostavimo, da je X lokalno povezan in naj bo U odprta množica v X. C naj bo komponenta od U. Če je x točka v C, potem lahko izberemo povezano okolico V od X, za katero velja: V U. Ker je V povezan, mora v celoti ležati v komponenti od U. Zato je C odprta v X. ( ) Predpostavimo, da so komponente odprte množice v X odprte. Dana je točka x v X in odprta okolica U od X. Naj bo C komponenta od U, ki vsebuje x. Zdaj je C povezana in po predpostavki odprta v X. Podobno lahko dokažemo naslednji izrek. Izrek 2.26 Prostor X je lokalno povezan s potmi natanko takrat, kadar za vsako odprto množico U v X velja, da je vsaka komponenta povezanosti s potmi od U odprta v X. Dokaz. Predpostavimo, da je X lokalno povezan s potmi in U odprta podmnožica od X. Naj bo še B komponenta povezanosti s potmi od U in naj bo x B. Po definiciji lokalne povezanosti s potmi obstaja odprta množica V, ki je povezana s potmi, tako da x V. Ker je V povezana s potmi, je V B. Zato je B odprta v X. Naj bo U odprta množica v X in x U poljubna točka. Naj bo V komponenta povezanosti s potmi od U, ki vsebuje x. Ker je V komponenta povezanosti s potmi je odprta v X. Zato je X lokalno povezan s potmi. Povezavo med komponentami povezanosti s potmi in komponentami podaja naslednji izrek. Izrek 2.27 Če je X topološki prostor, potem vsaka komponenta povezanosti s potmi od X leži v kaki komponenti povezanosti v X: če je X lokalno povezan s potmi, potem komponente in komponente povezanosti s potmi sovpadajo. Dokaz. Naj bo C komponenta od X in naj bo x točka v C. Naj bo P komponenta povezanosti s potmi od X, ki vsebuje x. Ker je P povezan, je P C. Predpostavimo, da P ni enak C. Naj bo Q unija vseh komponent povezanosti s potmi od X, ki so različne od P in sekajo C. Tedaj je Q = P, kjer je P P in je P C. Vsak P nujno leži v C tako, da je C = P Q.

34 2.3 Komponente in komponente povezanosti s potmi 24 Ker je X lokalno povezan s potmi, je vsaka komponenta povezanosti s potmi od X odprta v X (2.26). Zato sta P in Q odprti v X. P in Q tvorita separacijo od C, ta pa je v protislovju z dejstvom, da je C povezan. Zgled. Imejmo Varšavski lok V. Tedaj so: Komponente povezanosti: V, saj je prostor V povezan Komponente povezanosti s potmi: S in S V

35 Poglavje 3 Homotopija poti V tem poglavju si podrobneje poglejmo ekvivalenčno relacijo med potmi na prostoru X, imenovano homotopija poti. Definicija 3.1 Če sta f in g zvezni funkciji, ki slikata iz prostora X v prostor Y, pravimo, da je f homotopna g, če obstaja zvezna funkcija F : X I Y in velja: F (x, 0) = f(x) in F (x, 1) = g(x), za vsak x X, kjer je I = [0, 1]. Funkcijo F imenujemo homotopija iz f v g. OZNAKA: f g. Na homotopijo lahko gledamo tudi kot na enoparametrično družino preslikav iz prostora X v prostor Y. Če si predstavljamo, da parameter t predstavlja čas, potem homotopija F predstavlja zvezno deformacijo, ki se spremeni iz f v g, ko t preteče interval [0, 1]. Poglejmo si poseben primer, kjer je f pot v X. Spomnimo se, da če je f : [0, 1] X zvezna, tako da f(0) = x 0 in f(1) = x 1, rečemo, da je f pot od x 0 do x 1 ter, da je x 0 začetna točka in x 1 je končna točka. Če sta f in g dve poti v X, potem velja med njima močnejša relacija kot je sama homotopija. Definicija 3.2 Dve poti f in g sta p-homotopni (OZNAKA: f p g), če imata isto začetno točko x 0 in isto končno točko x 1 ter obstaja homotopija F : I I X iz f v g, tako da 1. F (0, t) = f(0), za vsak t [0, 1] 2. F (1, t) = f(1), za vsak t [0, 1]. 25

36 26 Slika 3.1: Slika dveh p-homotopnih poti f in g Lema 3.3 Relaciji in p sta ekvivalenčni relaciji. Dokaz. 1. Refleksivnost: Dokazujemo, da je f f. Naj bo F : X [0, 1] Y definirana z F (s, t) = f(s). F je iskana homotopija. Če je f pot, tedaj je F homotopija poti. 2. Simetričnost: Dokazujemo, da iz f g sledi g f. Naj bo F homotopija iz f v g. Potem je G(x, t) = F (x, 1 t) homotopija iz g v f. Če je F homotopija poti, sledi, da je tudi G homotopija poti. 3. Tranzitivnost: Dokazujemo, da iz f g, g h sledi f h. Iščemo homotopijo H : X [0, 1] Y, tako da bo H(s, 0) = f(s), H(s, 1) = h(s), za vsak s [0, 1]. Zato definiramo H na naslednji način: H(s, t) = { F (s, 2t); t 1 2 F (s, 2t 1); t 1 2. Ker je H zvezna na zaprtih množicah X [0, 1 2 ] in X [ 1 2, 1] prostora X [0, 1], je zato zvezna na celem tem prostoru, saj se predpisa na njunem preseku ujemata. Zato je H homotopija poti iz f v h. Če sta F in F homotopiji poti, tedaj je tudi H homotopija poti. Glej sliko 3.2. Zgled. Naj bosta f in g zvezni preslikavi iz prostora X v R 2. Vidimo, da sta homotopni, ker je preslikava F (x, t) = (1 t)f(x) + tg(x) homotopija med njima. Ta homotopija se imenuje premočrtna homotopija. Če sta f in g poti od x 0 do x 1, sledi, da je F homotopija poti, kot je prikazano na sliki 3.3.

37 27 Slika 3.2: Ponazoritev za tranzitivnost Slika 3.3: Homotopija poti med f in g Zgled. Naj bo A konveksen podprostor v R n. Zato za poljubni dve poti f in g v A, ki gresta od x 0 do x 1 v A, velja, da sta homotopni zaradi premočrtne homotopije F med njima. Zgled. Naj bo X punktirana ravnina R 2 {0}. Naslednji poti v X f(s) = (cos(πs), sin(πs)) in g(s) = (cos(πs), 2 sin(πs)) sta homotopni po premočrtni homotopiji med njima (glej sliko 3.4). Vendar pa ne obstaja premočrtna homotopija med f in h(s) = (cos(πs), sin(πs)), ker njena slika ne leži v prostoru X (glej sliko 3.4). To, da ne obstaja homotopija poti med h in f ni presenetljivo, saj ne moremo zvezno

38 28 Slika 3.4: Homotopija poti med f in g in pot h preslikati f v h, ker nimamo točke (0, 0). Ta primer pove, da moramo poznati območje prostora, preden lahko povemo kateri poti sta med seboj homotopni. Geometrijski pomen lahko predstavimo tudi na algebraični način in sicer tako, da definiramo operacijo na poteh. Glej definicijo 3.4. Definicija 3.4 Če je f pot v prostoru X od x 0 do x 1 in je g pot v prostoru X od x 1 do x 2, definiramo operacijo, f g, ki je nova pot h, h(s) = { f(2s); s [0, 1 2 ] g(2s 1); s [ 1 2, 1]. Funkcija h je dobro definirana, kar sledi iz leme o lepljenju in je hkrati pot v prostoru X od x 0 do x 2. Predstavljamo si, da je pot h v prvi polovici enaka poti f in v drugi polovici enaka poti g. Pokazali bomo, da je operacija združevanja poti dobro definirana operacija na ekvivalenčnih razredih homotopije poti: [f] [g] = [f g]. Še več, operacija na ekvivalenčnih razredih homotopije poti zadosti lastnostim, ki spominjajo na aksiome grup. Imenujejo se grupoidne lastnosti za operacijo. Edina razlika je, da [f] [g] ni definirana za vsak par ekvivalenčnih razredov, ampak samo za pare [f], [g] za katere je f(1) = g(0).

39 29 Ker bomo v naslednjem izreku uporabljali konstantno pot in inverzno pot ju najprej definirajmo. Definicija 3.5 Za vsak x X je pot e x t [0, 1]. Tej poti pravimo konstantna pot. : [0, 1] X definirana z e x (t) = x, za vsak Definicija 3.6 Naj bo f : [0, 1] X pot od x 0 do x 1. Pot f : [0, 1] X imenujemo inverzna pot od f, ki poteka od x 1 do x 0, če za vsak t [0, 1] velja f(t) = f(1 t). Izrek 3.7 Operacija je dobro definirana operacija in ima naslednje lastnosti: 1. (asociativnost) [f] ([g] [h]) = ([f] [g]) [h], 2. (leva in desna identiteta) [e x0 ] [f] = [f] in [f] [e x1 ] = [f], 3. (inverz) [f] [f] = [e x0 ] in [f] [f] = [e x1 ]. Dokaz. Da bi dokazali, da je operacija dobro definirana, privzamemo, da je F homotopija med f in f in G homotopija med g in g. Definirajmo H na naslednji način: H(s, t) = { F (2s, t); s [0, 1 2 ] G(2s 1, t); s [ 1 2, 1]. Ker je F (1, t) = x 1 = G(0, t) za vsak t, je H dobro definirana. H je potrebna homotopija med f g in f g : H(s, 0) = F (2s, 0), če s 1 2 in H(s, 0) = G(2s 1, 0), če s 1 2. To pomeni, da je H(s, 0) = (f g)(s). Podobno je H(s, 1) = (f g )(s). Glej sliko 3.5. Slika 3.5: 1. Da bi dokazali asociativnost, moramo dokazati, da je f (g h) p (f g) h. Najprej poglejmo, kako izgledajo poti f (g h) in (f g) h

40 30 f (g h): slika točke sledi poti f, ko gre s od 0 do 1 2, slika točke sledi poti g ko gre s od 1 2 do 3 4 in slika točke sledi poti h ko gre s od 3 4 do 1. (f g) h: slika točke sledi poti f ko gre s od 0 do 1 4, slika točke sledi poti g ko gre s od 1 4 do 1 2 in slika točke sledi poti h ko gre s od 1 2 do 1. Definirajmo homotopijo F. Najprej preslikajmo kvadrat I 2 surjektivno na I, s pomočjo zvezne funkcije p, ki skrči tri štirikotnike A, B in C v bazo, kot je prikazano na sliki 3.6. Slika 3.6: Ko sledimo p po funkciji (f g) h, bo rezultat homotopija F : F (s, t) = f( 4s t+1 t+1 ); s [0, 4 ], g(4s t 1); s [ t+1 4, t+2 4 ], h( 4s t 2 2 t ); s [ t+2 4, 1]. Preverimo lahko, da 4s 4s t 2 t+1, 4s t 1 in 2 t ležijo v domeni [0, 1] funkcije f, g in h. Zato je F dobro definirana po lemi o lepljenju. Očitno je, da je F iskana homotopija. Na primer: (f (g h))(s) = { f(2s); s [0, 1 2 ], (g h)(2s 1); s [ 1 2, 1] ali 2s 1 [0, 1], sledi f(2s); s [0, 1 2 ], (f (g h))(s) = g(2(2s 1)); s [ 1 2, 3 4 ] ali 2s 1 [0, 1 2 ], h(2(2s 1) 1); s [ 3 4, 1] ali 2s 1 [ 1 2, 1] in to je F (s, 1), podobno preverimo za ((f g) h)(s) = F (s, 0).

41 31 2. Dokazali bomo, da je f p f e x1. Željeno homotopijo poti konstruiramo tako, da najprej s funkcijo p preslikamo I 2 na I. Funkcija p skrči štirikotnik A v bazo in trikotnik B v njegovo spodnje oglišče, kot je prikazano na sliki 3.7. Slika 3.7: Ko sledimo p po funkciji f, je rezultat želejna homotopija G 1 : G 1 (s, t) = { f( 2s 2 t 2 t ); s [0, 2 ], x 1 ; s [ 2 t 2, 1]. G 1 je dobro definirana in zvezna ter je željena homotopija poti. Trditev e x0 f p f dokažemo podobno. Homotopijo poti konstruiramo tako, da najprej s funkcijo p pretvorimo I 2 v I. Funkcija p skrči trikotnik A v njegovo spodnje oglišče in štirikotnik B v bazo, kot je prikazano na sliki 3.8. Slika 3.8:

42 32 Ko sledimo p po funkciji f, je rezultat želejna homotopija G 2 : G 2 (s, t) = G 2 je dobro definirana in zvezna. { x0 ; s [0, 2 t 2 ]. f( 2 2s t t ); s [ 2 t 2, 1]. 3. Pokazati moramo še, da je f f p e x0. Intuitivna ideja je zelo enostavna, pot f f gre iz x 0 v x 1 in po isti poti nazaj v x 0. Predpostavimo, da za parameter t privzamemo, da je α t pot, ki gre iz x 0 del poti vzdolž poti f do točke f(t). Potem je homotopija, ki jo želimo α t α t. To je sprejemljiva homotopija poti, ker pusti oba konca fiksna v x 0. Glej sliko 3.9. Sedaj definirajmo H: Slika 3.9: H(s, t) = { f(2ts); s [0, 1 2 ]. f(2t(1 s)); s [ 1 2, 1]. Zelo enostavno lahko preverimo, da je 2ts in 2t(1 s) v domeni poti f. Zato je homotopija H dobro definirana po lemi o lepljenju. Podobno bi lahko dokazali za f f p e x1. Naredimo sledeče: pokazali smo že, da za vsako pot g obstaja g, tako, da je g g p e x, kjer je x začetna točka poti g. Zato sledi f f p e x, kjer je f obratna funkcija od f. Obratna funkcija od f je f, zato je f f p e x1. Ekvivalenčni razredi operacije na prostoru X še ne tvorijo grupe ampak samo grupoid. Če pa vzamemo x 0 X za bazno točko in omejimo vse poti, da se začnejo in končajo v tej točki, tedaj takšni ekvivalenčni razredi skupaj z operacijo tvorijo grupo, ki jo bomo imenovali fundamnetalna grupa prostora X. Definicija 3.8 Naj bo X topološki prostor in x 0 X. Pot v X, ki se začne in konča v x 0 se imenuje zanka z bazno točko x 0. Množica ekvivalenčnih razredov z zanko v x 0 in

43 33 operacijo se imenuje fundamentalna grupa na prostoru X z bazno točko v x 0. Označimo jo z π(x, x 0 ). Izrek 3.9 Fundamnetalna grupa je grupa z operacijo. Dokaz. zaprtost za operacijo je očitna, nevtralni element e x0 obstaja, kar smo dokazali v prejšnjem dokazu, prav tako smo v prejšnjem dokazu dokazali, da obstaja inverzni element za operacijo. Zgled. Naj bo R n evklidski n-razsežen prostor. π 1 (R n, x 0 ) je trivialna grupa, ker je f zanka v R n z bazno točko v x 0. Premočrtna homotopija F (s, t) = tx 0 + (1 t)f(s), je homotopija poti med f in konstantno zanko e x0. Zgled. Naj bo X konveksen podprostor v R n, potem je π 1 (X, x 0 ) trivialna grupa. Konveksnost prostora X pomeni, da za poljubni dve točki x in y iz X obstaja premočrtni segment {tx + (1 t)y; 0 t 1}, ki leži med njima in leži v X. Pravzaprav ima enotska krogla K n v R n definirana z: K n = {x; x x 2 n 1} trivialno fundamentalno grupo.

44 Literatura [1] M. Cencelj, D. Repovš, Topologija, Pitagora, Ljubljana, [2] A. Hatcher Algebraic Topology, Cambridge University Press, Cambridge, [3] Homotopy (online). (citirano ). Dostopno na naslovu: [4] J. Mrčun, Topologija, DFMA, Ljubljana, [5] J. R. Munkres, Topology A First Course, Prentice Hall College Div, Englewood Cliffs, [6] I. Vidav, Višja matematika I, DMFA - založništvo, Ljubljana, [7] J. Vrabec, Metrični prostori, Društvo matematikov, fizikov in astronomov Slovenije, Ljubljana,

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Peter Škofič Maribor, 2014

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Peter Škofič Maribor, 2014 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Peter Škofič Maribor, 2014 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO

Prikaži več

5 SIMPLICIALNI KOMPLEKSI Definicija 5.1 Vektorji r 0,..., r k v R n so afino neodvisni, če so vektorji r 1 r 0, r 2 r 0,..., r k r 0 linearno neodvisn

5 SIMPLICIALNI KOMPLEKSI Definicija 5.1 Vektorji r 0,..., r k v R n so afino neodvisni, če so vektorji r 1 r 0, r 2 r 0,..., r k r 0 linearno neodvisn 5 SIMPLICIALNI KOMPLEKSI Definicija 5.1 Vektorji r 0,..., r k v R n so afino neodvisni, če so vektorji r 1 r 0, r 2 r 0,..., r k r 0 linearno neodvisni. Če so krajevni vektorji do točk a 0,..., a k v R

Prikaži več

Kazalo 1 DVOMESTNE RELACIJE Operacije z dvomestnimi relacijami Predstavitev relacij

Kazalo 1 DVOMESTNE RELACIJE Operacije z dvomestnimi relacijami Predstavitev relacij Kazalo 1 DVOMESTNE RELACIJE 1 1.1 Operacije z dvomestnimi relacijami...................... 2 1.2 Predstavitev relacij............................... 3 1.3 Lastnosti relacij na dani množici (R X X)................

Prikaži več

Vaje: Matrike 1. Ugani rezultat, nato pa dokaži z indukcijo: (a) (b) [ ] n 1 1 ; n N 0 1 n ; n N Pokaži, da je množica x 0 y 0 x

Vaje: Matrike 1. Ugani rezultat, nato pa dokaži z indukcijo: (a) (b) [ ] n 1 1 ; n N 0 1 n ; n N Pokaži, da je množica x 0 y 0 x Vaje: Matrike 1 Ugani rezultat, nato pa dokaži z indukcijo: (a) (b) [ ] n 1 1 ; n N n 1 1 0 1 ; n N 0 2 Pokaži, da je množica x 0 y 0 x y x + z ; x, y, z R y x z x vektorski podprostor v prostoru matrik

Prikaži več

Vrste

Vrste Matematika 1 17. - 24. november 2009 Funkcija, ki ni algebraična, se imenuje transcendentna funkcija. Podrobneje si bomo ogledali naslednje transcendentne funkcije: eksponentno, logaritemsko, kotne, ciklometrične,

Prikaži več

Osnove matematicne analize 2018/19

Osnove matematicne analize  2018/19 Osnove matematične analize 2018/19 Neža Mramor Kosta Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerza v Ljubljani Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja D f R priredi natanko

Prikaži več

EKVITABILNE PARTICIJE IN TOEPLITZOVE MATRIKE Aleksandar Jurišić Politehnika Nova Gorica in IMFM Vipavska 13, p.p. 301, Nova Gorica Slovenija Štefko Mi

EKVITABILNE PARTICIJE IN TOEPLITZOVE MATRIKE Aleksandar Jurišić Politehnika Nova Gorica in IMFM Vipavska 13, p.p. 301, Nova Gorica Slovenija Štefko Mi EKVITABILNE PARTICIJE IN TOEPLITZOVE MATRIKE Aleksandar Jurišić Politehnika Nova Gorica in IMFM Vipavska 13, p.p. 301, Nova Gorica Slovenija Štefko Miklavič 30. okt. 2003 Math. Subj. Class. (2000): 05E{20,

Prikaži več

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo MAGISTRSKO DELO Daša Štesl Maribor, 2017

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo MAGISTRSKO DELO Daša Štesl Maribor, 2017 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo MAGISTRSKO DELO Daša Štesl Maribor, 2017 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO

Prikaži več

Ravninski grafi Tina Malec 6. februar 2007 Predstavili bomo nekaj osnovnih dejstev o ravninskih grafih, pojem dualnega grafa (k danemu grafu) ter kako

Ravninski grafi Tina Malec 6. februar 2007 Predstavili bomo nekaj osnovnih dejstev o ravninskih grafih, pojem dualnega grafa (k danemu grafu) ter kako Ravninski grafi Tina Malec 6. februar 2007 Predstavili bomo nekaj osnovnih dejstev o ravninskih grafih, pojem dualnega grafa (k danemu grafu) ter kako ugotoviti, ali je nek graf ravninski. 1 Osnovni pojmi

Prikaži več

1. izbirni test za MMO 2018 Ljubljana, 16. december Naj bo n naravno število. Na mizi imamo n 2 okraskov n različnih barv in ni nujno, da imam

1. izbirni test za MMO 2018 Ljubljana, 16. december Naj bo n naravno število. Na mizi imamo n 2 okraskov n različnih barv in ni nujno, da imam 1. izbirni test za MMO 018 Ljubljana, 16. december 017 1. Naj bo n naravno število. Na mizi imamo n okraskov n različnih barv in ni nujno, da imamo enako število okraskov vsake barve. Dokaži, da se okraske

Prikaži več

ZveznostFunkcij11.dvi

ZveznostFunkcij11.dvi 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

Prikaži več

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost Pisni izpit 5. februar 2018 Navodila Pazljivo preberite

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost Pisni izpit 5. februar 2018 Navodila Pazljivo preberite Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost Pisni izpit 5 februar 018 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Nalog je

Prikaži več

6.1 Uvod 6 Igra Chomp Marko Repše, Chomp je nepristranska igra dveh igralcev s popolno informacijo na dvo (ali vec) dimenzionalnem prostoru

6.1 Uvod 6 Igra Chomp Marko Repše, Chomp je nepristranska igra dveh igralcev s popolno informacijo na dvo (ali vec) dimenzionalnem prostoru 6.1 Uvod 6 Igra Chomp Marko Repše, 30.03.2009 Chomp je nepristranska igra dveh igralcev s popolno informacijo na dvo (ali vec) dimenzionalnem prostoru in na končni ali neskončni čokoladi. Igralca si izmenjujeta

Prikaži več

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/testi in izpiti/ /IZPITI/FKKT-februar-14.dvi

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/testi in izpiti/ /IZPITI/FKKT-februar-14.dvi Kemijska tehnologija, Kemija Bolonjski univerzitetni program Smer: KT K WolframA: DA NE Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I 6. 2. 2014 Čas reševanja je 75 minut. Navodila: Pripravi osebni dokument.

Prikaži več

RAČUNALNIŠKA ORODJA V MATEMATIKI

RAČUNALNIŠKA ORODJA V MATEMATIKI DEFINICIJA V PARAVOKOTNEM TRIKOTNIKU DEFINICIJA NA ENOTSKI KROŢNICI GRAFI IN LASTNOSTI SINUSA IN KOSINUSA POMEMBNEJŠE FORMULE Oznake: sinus kota x označujemo z oznako sin x, kosinus kota x označujemo z

Prikaži več

Slide 1

Slide 1 Vsak vektor na premici skozi izhodišče lahko zapišemo kot kjer je v smerni vektor premice in a poljubno število. r a v Vsak vektor na ravnini skozi izhodišče lahko zapišemo kot kjer sta v, v vektorja na

Prikaži več

Urejevalna razdalja Avtorji: Nino Cajnkar, Gregor Kikelj Mentorica: Anja Petković 1 Motivacija Tajnica v posadki MARS - a je pridna delavka, ampak se

Urejevalna razdalja Avtorji: Nino Cajnkar, Gregor Kikelj Mentorica: Anja Petković 1 Motivacija Tajnica v posadki MARS - a je pridna delavka, ampak se Urejevalna razdalja Avtorji: Nino Cajnkar, Gregor Kikelj Mentorica: Anja Petković 1 Motivacija Tajnica v posadki MARS - a je pridna delavka, ampak se velikokrat zmoti. Na srečo piše v programu Microsoft

Prikaži več

Učinkovita izvedba algoritma Goldberg-Tarjan Teja Peklaj 26. februar Definicije Definicija 1 Naj bo (G, u, s, t) omrežje, f : E(G) R, za katero v

Učinkovita izvedba algoritma Goldberg-Tarjan Teja Peklaj 26. februar Definicije Definicija 1 Naj bo (G, u, s, t) omrežje, f : E(G) R, za katero v Učinkovita izvedba algoritma Goldberg-Tarjan Teja Peklaj 26. februar 2009 1 Definicije Definicija 1 Naj bo (G, u, s, t) omrežje, f : E(G) R, za katero velja 0 f(e) u(e) za e E(G). Za v V (G) definiramo presežek

Prikaži več

Domače vaje iz LINEARNE ALGEBRE Marjeta Kramar Fijavž Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo Univerze v Ljubljani 2007/08 Kazalo 1 Vektorji 2 2 Analit

Domače vaje iz LINEARNE ALGEBRE Marjeta Kramar Fijavž Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo Univerze v Ljubljani 2007/08 Kazalo 1 Vektorji 2 2 Analit Domače vaje iz LINEARNE ALGEBRE Marjeta Kramar Fijavž Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo Univerze v Ljubljani 007/08 Kazalo Vektorji Analitična geometrija 7 Linearni prostori 0 4 Evklidski prostori

Prikaži več

2. izbirni test za MMO 2017 Ljubljana, 17. februar Naj bosta k 1 in k 2 dve krožnici s središčema O 1 in O 2, ki se sekata v dveh točkah, ter

2. izbirni test za MMO 2017 Ljubljana, 17. februar Naj bosta k 1 in k 2 dve krožnici s središčema O 1 in O 2, ki se sekata v dveh točkah, ter 2. izbirni test za MMO 2017 Ljubljana, 17. februar 2017 1. Naj bosta k 1 in k 2 dve krožnici s središčema O 1 in O 2, ki se sekata v dveh točkah, ter naj bo A eno od njunih presečišč. Ena od njunih skupnih

Prikaži več

FGG13

FGG13 10.8 Metoda zveznega nadaljevanja To je metoda za reševanje nelinearne enačbe f(x) = 0. Če je težko poiskati začetni približek (še posebno pri nelinearnih sistemih), si lahko pomagamo z uvedbo dodatnega

Prikaži več

glava.dvi

glava.dvi Lastnosti verjetnosti 1. Za dogodka A in B velja: P(A B) = P(A) + P(B) P(A B) 2. Za dogodke A, B in C velja: P(A B C) = P(A) + P(B) + P(C) P(A B) P(A C) P(B C) + P(A B C) Kako lahko to pravilo posplošimo

Prikaži več

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-avgust-17.dvi

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-avgust-17.dvi Vpisna številka Priimek, ime Smer: K KT WA Izpit pri predmetu MATEMATIKA I Računski del Ugasni in odstrani mobilni telefon. Uporaba knjig in zapiskov ni dovoljena. Dovoljeni pripomočki so: kemični svinčnik,

Prikaži več

Naloge iz kolokvijev Analize 1 (z rešitvami) E-UNI, GING, TK-UNI FERI dr. Iztok Peterin Maribor 2009 V tej datoteki so zbrane naloge iz kolokvijev za

Naloge iz kolokvijev Analize 1 (z rešitvami) E-UNI, GING, TK-UNI FERI dr. Iztok Peterin Maribor 2009 V tej datoteki so zbrane naloge iz kolokvijev za Naloge iz kolokvijev Analize (z rešitvami) E-UNI, GING, TK-UNI FERI dr. Iztok Peterin Maribor 2009 V tej datoteki so zbrane naloge iz kolokvijev za predmet Analiza na smereh E-UNI, GING in TK-UNI na Fakulteti

Prikaži več

ANALITIČNA GEOMETRIJA V RAVNINI

ANALITIČNA GEOMETRIJA V RAVNINI 3. Analitična geometrija v ravnini Osnovna ideja analitične geometrije je v tem, da vaskemu geometrijskemu objektu (točki, premici,...) pridružimo števila oz koordinate, ki ta objekt popolnoma popisujejo.

Prikaži več

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v fina

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v fina UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v financah Ljubljana, 2010 1. Klasični pristop k analizi

Prikaži več

Namesto (x,y)R uporabljamo xRy

Namesto (x,y)R uporabljamo xRy RELACIJE Namesto (x,y) R uporabljamo xry Def.: Naj bo R AxA D R = { x; y A: xry } je domena ali definicijsko obmocje relacije R Z R = { y; x A: xry } je zaloga vrednosti relacije R Za zgled od zadnjič:

Prikaži več

CpE & ME 519

CpE & ME 519 2D Transformacije Zakaj potrebujemo transformacije? Animacija Več instanc istega predmeta, variacije istega objekta na sceni Tvorba kompliciranih predmetov iz bolj preprostih Transformacije gledanja Kaj

Prikaži več

Brownova kovariancna razdalja

Brownova kovariancna razdalja Brownova kovariančna razdalja Nace Čebulj Fakulteta za matematiko in fiziko 8. januar 2015 Nova mera odvisnosti Motivacija in definicija S primerno izbiro funkcije uteži w(t, s) lahko definiramo mero odvisnosti

Prikaži več

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-junij-17.dvi

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-junij-17.dvi Vpisna številka Priimek, ime Smer: K KT WA Izpit pri predmetu MATEMATIKA I Računski del Ugasni in odstrani mobilni telefon. Uporaba knjig in zapiskov ni dovoljena. Dovoljeni pripomočki so: kemični svinčnik,

Prikaži več

resitve.dvi

resitve.dvi FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 3. februar Ime in priimek: Vpisna št: Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja. Veljale bodo samo rešitve na papirju, kjer

Prikaži več

Teme za zaključne naloge Jaka Smrekar 23. julij 2016 Kazalo 1 Topologija Dugundjijev razširitveni izrek Izrek

Teme za zaključne naloge Jaka Smrekar 23. julij 2016 Kazalo 1 Topologija Dugundjijev razširitveni izrek Izrek Teme za zaključne naloge Jaka Smrekar 23. julij 2016 Kazalo 1 Topologija 2 1.1 Dugundjijev razširitveni izrek............................. 2 1.2 Izrek o invarianci odprtih množic...........................

Prikaži več

Matematika Diferencialne enačbe prvega reda (1) Reši diferencialne enačbe z ločljivimi spremenljivkami: (a) y = 2xy, (b) y tg x = y, (c) y = 2x(1 + y

Matematika Diferencialne enačbe prvega reda (1) Reši diferencialne enačbe z ločljivimi spremenljivkami: (a) y = 2xy, (b) y tg x = y, (c) y = 2x(1 + y Matematika Diferencialne enačbe prvega reda (1) Reši diferencialne enačbe z ločljivimi spremenljivkami: (a) y = 2xy, (b) y tg x = y, (c) y = 2x(1 + y 2 ). Rešitev: Diferencialna enačba ima ločljive spremenljivke,

Prikaži več

Rešene naloge iz Linearne Algebre

Rešene naloge iz Linearne Algebre UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO LABORATORIJ ZA MATEMATIČNE METODE V RAČUNALNIŠTVU IN INFORMATIKI Aleksandra Franc REŠENE NALOGE IZ LINEARNE ALGEBRE Študijsko gradivo Ljubljana

Prikaži več

MAGIČNI KVADRATI DIMENZIJE 4n+2

MAGIČNI KVADRATI DIMENZIJE 4n+2 List za mlade matematike, fizike, astronome in računalnikarje ISSN 0351-6652 Letnik 18 (1990/1991) Številka 6 Strani 322 327 Borut Zalar: MAGIČNI KVADRATI DIMENZIJE 4n + 2 Ključne besede: matematika, aritmetika,

Prikaži več

NEKAJ VPRAŠANJ IZ MATEMATIKE 2 1. Katero točko evklidskega prostora R n imenujemo notranjo (zunanjo, robno) točko množice M R n? 2. Za poljubno množic

NEKAJ VPRAŠANJ IZ MATEMATIKE 2 1. Katero točko evklidskega prostora R n imenujemo notranjo (zunanjo, robno) točko množice M R n? 2. Za poljubno množic NEKAJ VPRAŠANJ IZ MATEMATIKE 2 1. Katero točko evklidskega prostora R n imenujemo notranjo (zunanjo, robno) točko množice M R n? 2. Za poljubno množico M R n evklidskega prostora R n definirajte množice

Prikaži več

Optimizacija z roji delcev - Seminarska naloga pri predmetu Izbrana poglavja iz optimizacije

Optimizacija z roji delcev - Seminarska naloga pri predmetu Izbrana poglavja iz optimizacije Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko Seminarska naloga pri predmetu Izbrana poglavja iz optimizacije 2. junij 2011 Koncept PSO Motivacija: vedenje organizmov v naravi Ideja: koordinirano

Prikaži več

M

M Š i f r a k a n d i d a t a : Državni izpitni center *M16140111* Osnovna raven MATEMATIKA Izpitna pola 1 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK Sobota, 4. junij 016 / 10 minut Dovoljeno gradivo in pripomočki: Kandidat

Prikaži več

resitve.dvi

resitve.dvi FAKULTETA ZA STROJNISTVO Matematika Pisni izpit. junij 22 Ime in priimek Vpisna st Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite resevanja. Veljale bodo samo resitve na papirju, kjer so

Prikaži več

Matematika 2

Matematika 2 Matematika 2 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 23. april 2014 Soda in liha Fourierjeva vrsta Opomba Pri razvoju sode periodične funkcije f v Fourierjevo vrsto v razvoju nastopajo

Prikaži več

Vektorji - naloge za test Naloga 1 Ali so točke A(1, 2, 3), B(0, 3, 7), C(3, 5, 11) b) A(0, 3, 5), B(1, 2, 2), C(3, 0, 4) kolinearne? Naloga 2 Ali toč

Vektorji - naloge za test Naloga 1 Ali so točke A(1, 2, 3), B(0, 3, 7), C(3, 5, 11) b) A(0, 3, 5), B(1, 2, 2), C(3, 0, 4) kolinearne? Naloga 2 Ali toč Vektorji - naloge za test Naloga 1 li so točke (1, 2, 3), (0, 3, 7), C(3, 5, 11) b) (0, 3, 5), (1, 2, 2), C(3, 0, 4) kolinearne? Naloga 2 li točke a) (6, 0, 2), (2, 0, 4), C(6, 6, 1) in D(2, 6, 3), b)

Prikaži več

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6. julij 2018 Navodila Pazljivo preberite be

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6. julij 2018 Navodila Pazljivo preberite be Ime in priimek: Vpisna št: FAKULEA ZA MAEMAIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6 julij 2018 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Za pozitiven rezultat

Prikaži več

Matematika II (UN) 1. kolokvij (13. april 2012) RE ITVE Naloga 1 (25 to k) Dana je linearna preslikava s predpisom τ( x) = A x A 1 x, kjer je A

Matematika II (UN) 1. kolokvij (13. april 2012) RE ITVE Naloga 1 (25 to k) Dana je linearna preslikava s predpisom τ( x) = A x A 1 x, kjer je A Matematika II (UN) 1 kolokvij (13 april 01) RE ITVE Naloga 1 (5 to k) Dana je linearna preslikava s predpisom τ( x) = A x A 1 x, kjer je 0 1 1 A = 1, 1 A 1 pa je inverzna matrika matrike A a) Poi² ite

Prikaži več

C:/Users/Matevz/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-januar-februar-15.dvi

C:/Users/Matevz/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-januar-februar-15.dvi Kemijska tehnologija, Kemija Bolonjski univerzitetni program Smer: KT K WolframA: DA NE Čas reševanja je 75 minut. Navodila: Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I Ugasni in odstrani mobilni telefon.

Prikaži več

Lehmerjev algoritem za racunanje najvecjega skupnega delitelja

Lehmerjev algoritem za racunanje najvecjega skupnega delitelja Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko ter Fakulteta za Matematiko in Fiziko Mirjam Kolar Lehmerjev algoritem za računanje največjega skupnega delitelja DIPLOMSKO DELO NA INTERDISCIPLINARNEM

Prikaži več

Izpit iz GEOMETRIJE 17. junij 2004 Vpisna ²tevilka: Vrsta: Ime in priimek: Sedeº: 1. Poi² i vse stoºnice v P(R 3 ), ki se dotikajo premice x = 0, prem

Izpit iz GEOMETRIJE 17. junij 2004 Vpisna ²tevilka: Vrsta: Ime in priimek: Sedeº: 1. Poi² i vse stoºnice v P(R 3 ), ki se dotikajo premice x = 0, prem 17. junij 2004 1. Poi² i vse stoºnice v P(R 3 ), ki se dotikajo premice x = 0, premice z = 0 v to ki (1, 1, 0) in premice y = 0 v to ki (1, 0, 1). 2. V projektivni ravnini so dane premice p 1 : 4x 3y z

Prikaži več

predstavitev fakultete za matematiko 2017 A

predstavitev fakultete za matematiko 2017 A ZAKAJ ŠTUDIJ MATEMATIKE? Ker vam je všeč in vam gre dobro od rok! lepa, eksaktna veda, ki ne zastara matematičnoanalitično sklepanje je uporabno povsod matematiki so zaposljivi ZAKAJ V LJUBLJANI? najdaljša

Prikaži več

resitve.dvi

resitve.dvi FAKULTETA ZA STROJNISTVO Matematika 2. kolokvij. december 2 Ime in priimek: Vpisna st: Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite resevanja. Veljale bodo samo resitve na papirju, kjer

Prikaži več

Del 1 Limite

Del 1 Limite Del 1 Limite POGLAVJE 1 Zaporedja realnih števil 1. Osnovne lastnosti realnih števil Naravna števila označujemo z N, cela z Z, racionalna z Q in realna z R. Naravna števila so nastala iz potrebe po preštevanju.

Prikaži več

Matematika II (UN) 2. kolokvij (7. junij 2013) RE ITVE Naloga 1 (25 to k) ƒasovna funkcija f je denirana za t [0, 2] in podana s spodnjim grafom. f t

Matematika II (UN) 2. kolokvij (7. junij 2013) RE ITVE Naloga 1 (25 to k) ƒasovna funkcija f je denirana za t [0, 2] in podana s spodnjim grafom. f t Matematika II (UN) 2. kolokvij (7. junij 2013) RE ITVE Naloga 1 (25 to k) ƒasovna funkcija f je denirana za t [0, 2] in podana s spodnjim grafom. f t 0.5 1.5 2.0 t a.) Nari²ite tri grafe: graf (klasi ne)

Prikaži več

Kotne in krožne funkcije Kotne funkcije v pravokotnem trikotniku β a c γ b α sin = a c cos = b c tan = a b cot = b a Sinus kota je razmerje kotu naspr

Kotne in krožne funkcije Kotne funkcije v pravokotnem trikotniku β a c γ b α sin = a c cos = b c tan = a b cot = b a Sinus kota je razmerje kotu naspr Kotne in krožne funkcije Kotne funkcije v pravokotnem trikotniku 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 in hipotenuze. Kosinus kota je razmerje

Prikaži več

Linearna algebra - povzetek vsebine Peter Šemrl Jadranska 21, kabinet 4.10 Izpitni režim: Kolokviji in pisni izpiti so vsi s

Linearna algebra - povzetek vsebine Peter Šemrl Jadranska 21, kabinet 4.10 Izpitni režim: Kolokviji in pisni izpiti so vsi s Linearna algebra - povzetek vsebine Peter Šemrl Jadranska 21, kabinet 410 petersemrl@fmfuni-ljsi Izpitni režim: Kolokviji in pisni izpiti so vsi sestavljeni iz dveh delov: v prvem delu se rešujejo naloge,

Prikaži več

Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA I Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta L

Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA I Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta L Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA I Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta Ljubljana, 2004 Poglavje 3 Funkcije 3.1 Osnovni pojmi

Prikaži več

RAM stroj Nataša Naglič 4. junij RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni

RAM stroj Nataša Naglič 4. junij RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni RAM stroj Nataša Naglič 4. junij 2009 1 RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni trak, pomnilnik ter program. Bralni trak- zaporedje

Prikaži več

4.Racionalna števila Ulomek je zapis oblike. Sestavljen je iz števila a (a ), ki ga imenujemo števec, in iz števila b (b, b 0), ki ga imenujemo imenov

4.Racionalna števila Ulomek je zapis oblike. Sestavljen je iz števila a (a ), ki ga imenujemo števec, in iz števila b (b, b 0), ki ga imenujemo imenov 4.Racionalna števila Ulomek je zapis oblike. Sestavljen je iz števila a (a ), ki ga imenujemo števec, in iz števila b (b, b 0), ki ga imenujemo imenovalec, ter iz ulomkove črte. Racionalna števila so števila,

Prikaži več

'Kombinatoricna optimizacija / Lokalna optimizacija'

'Kombinatoricna optimizacija / Lokalna optimizacija' Kombinatorična optimizacija 3. Lokalna optimizacija Vladimir Batagelj FMF, matematika na vrhu različica: 15. november 2006 / 23 : 17 V. Batagelj: Kombinatorična optimizacija / 3. Lokalna optimizacija 1

Prikaži več

Strokovni izobraževalni center Ljubljana, Srednja poklicna in strokovna šola Bežigrad PRIPRAVE NA PISNI DEL IZPITA IZ MATEMATIKE 2. letnik nižjega pok

Strokovni izobraževalni center Ljubljana, Srednja poklicna in strokovna šola Bežigrad PRIPRAVE NA PISNI DEL IZPITA IZ MATEMATIKE 2. letnik nižjega pok Strokovni izobraževalni center Ljubljana, Srednja poklicna in strokovna šola Bežigrad PRIPRAVE NA PISNI DEL IZPITA IZ MATEMATIKE 2. letnik nižjega poklicnega izobraževanja NAVODILA: Izpit iz matematike

Prikaži več

Poglavje 3 Reševanje nelinearnih enačb Na iskanje rešitve enačbe oblike f(x) = 0 (3.1) zelo pogosto naletimo pri reševanju tehničnih problemov. Pri te

Poglavje 3 Reševanje nelinearnih enačb Na iskanje rešitve enačbe oblike f(x) = 0 (3.1) zelo pogosto naletimo pri reševanju tehničnih problemov. Pri te Poglavje 3 Reševanje nelinearnih enačb Na iskanje rešitve enačbe oblike f(x) = 0 (3.1) zelo pogosto naletimo pri reševanju tehničnih problemov. Pri tem je lahko nelinearna funkcija f podana eksplicitno,

Prikaži več

Poslovilno predavanje

Poslovilno predavanje Poslovilno predavanje Matematične teme z didaktiko Marko Razpet, Pedagoška fakulteta Ljubljana, 20. november 2014 1 / 32 Naše skupne ure Matematične tehnologije 2011/12 Funkcije več spremenljivk 2011/12

Prikaži več

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Vika Koban Maribor, 2012

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Vika Koban Maribor, 2012 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Vika Koban Maribor, 2012 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek

Prikaži več

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO Petra Žigert Pleteršek MATEMATIKA III Maribor, september 2017

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO Petra Žigert Pleteršek MATEMATIKA III Maribor, september 2017 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO Petra Žigert Pleteršek MATEMATIKA III Maribor, september 217 ii Kazalo Diferencialni račun vektorskih funkcij 1 1.1 Skalarne funkcije...........................

Prikaži več

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 2 Pisni izpit 9. junij 2005 Ime in priimek: Vpisna št: Zaporedna številka izpita: Navodila Pazljivo preberite bese

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 2 Pisni izpit 9. junij 2005 Ime in priimek: Vpisna št: Zaporedna številka izpita: Navodila Pazljivo preberite bese FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika Pisni izpit 9. junij 005 Ime in priimek: Vpisna št: Zaporedna številka izpita: Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja. Veljale bodo

Prikaži več

Mladi za napredek Maribora srečanje DOLŽINA»SPIRALE«Matematika Raziskovalna naloga Februar 2015

Mladi za napredek Maribora srečanje DOLŽINA»SPIRALE«Matematika Raziskovalna naloga Februar 2015 Mladi za napredek Maribora 015 3. srečanje DOLŽINA»SPIRALE«Matematika Raziskovalna naloga Februar 015 Kazalo 1. Povzetek...3. Uvod...4 3. Spirala 1...5 4. Spirala...6 5. Spirala 3...8 6. Pitagorejsko drevo...10

Prikaži več

Microsoft Word - UP_Lekcija04_2014.docx

Microsoft Word - UP_Lekcija04_2014.docx 4. Zanka while Zanke pri programiranju uporabljamo, kadar moramo stavek ali skupino stavkov izvršiti večkrat zaporedoma. Namesto, da iste (ali podobne) stavke pišemo n-krat, jih napišemo samo enkrat in

Prikaži več

Prevodnik_v_polju_14_

Prevodnik_v_polju_14_ 14. Prevodnik v električnem polju Vsebina poglavja: prevodnik v zunanjem električnem polju, površina prevodnika je ekvipotencialna ploskev, elektrostatična indukcija (influenca), polje znotraj votline

Prikaži več

PREDMETNI KURIKULUM ZA RAZVOJ METEMATIČNIH KOMPETENC

PREDMETNI KURIKULUM ZA RAZVOJ METEMATIČNIH KOMPETENC MATEMATIKA 1.razred OSNOVE PREDMETA POKAZATELJI ZNANJA SPRETNOSTI KOMPETENCE Naravna števila -pozna štiri osnovne računske operacije in njihove lastnosti, -izračuna številske izraze z uporabo štirih računskih

Prikaži več

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Denis Kolarič Maribor, 2010

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Denis Kolarič Maribor, 2010 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Denis Kolarič Maribor, 2010 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO

Prikaži več

PowerPointova predstavitev

PowerPointova predstavitev Obravnava kotov za učence s posebnimi potrebami Reading of angles for pupils with special needs Petra Premrl OŠ Danila Lokarja Ajdovščina OSNOVNA ŠOLA ENAKOVREDNI IZOBRAZBENI STANDARD NIŽJI IZOBRAZBENI

Prikaži več

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Analiza 1 Course title: Analysis 1 Študijski program in stopnja Study programme and level Enoviti magis

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Analiza 1 Course title: Analysis 1 Študijski program in stopnja Study programme and level Enoviti magis UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Analiza 1 Course title: Analysis 1 Študijski program in stopnja Study programme and level Enoviti magistrski študijski program Pedagoška matematika Integrated

Prikaži več

OSNOVE LOGIKE 1. Kaj je izjava? Kaj je negacija izjave? Kaj je konjunkcija in kaj disjunkcija izjav? Povejte, kako je s pravilnostjo negacije, konjunk

OSNOVE LOGIKE 1. Kaj je izjava? Kaj je negacija izjave? Kaj je konjunkcija in kaj disjunkcija izjav? Povejte, kako je s pravilnostjo negacije, konjunk OSNOVE LOGIKE 1. Kaj je izjava? Kaj je negacija izjave? Kaj je konjunkcija in kaj disjunkcija izjav? Povejte, kako je s pravilnostjo negacije, konjunkcije in disjunkcije. Izjava je vsaka poved, za katero

Prikaži več

Bojan Kuzma ZBIRKA IZPITNIH VPRAŠANJ PRI PREDMETIH ANALIZA I IN ANALIZA II (Zbirka Izbrana poglavja iz matematike, št. 1) Urednica zbirke: Petruša Mih

Bojan Kuzma ZBIRKA IZPITNIH VPRAŠANJ PRI PREDMETIH ANALIZA I IN ANALIZA II (Zbirka Izbrana poglavja iz matematike, št. 1) Urednica zbirke: Petruša Mih Bojan Kuzma ZBIRKA IZPITNIH VPRAŠANJ PRI PREDMETIH ANALIZA I IN ANALIZA II (Zbirka Izbrana poglavja iz matematike, št. 1) Urednica zbirke: Petruša Miholič Izdala in založila: Knjižnica za tehniko, medicino

Prikaži več

FGG14

FGG14 Iterativne metode podprostorov Iterativne metode podprostorov uporabljamo za numerično reševanje linearnih sistemov ali računanje lastnih vrednosti problemov z velikimi razpršenimi matrikami, ki so prevelike,

Prikaži več

GeomInterp.dvi

GeomInterp.dvi Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko Seminar za Numerično analizo Geometrijska interpolacija z ravninskimi parametričnimi polinomskimi krivuljami Gašper Jaklič, Jernej Kozak, Marjeta

Prikaži več

MONADE V FUNKCIJSKEM PROGRAMIRANJU MITJA ROZMAN Fakulteta za matematiko in fiziko Univerza v Ljubljani Članek predstavi monado, eno pomembnejših struk

MONADE V FUNKCIJSKEM PROGRAMIRANJU MITJA ROZMAN Fakulteta za matematiko in fiziko Univerza v Ljubljani Članek predstavi monado, eno pomembnejših struk MONADE V FUNKCIJSKEM PROGRAMIRANJU MITJA ROZMAN Fakulteta za matematiko in fiziko Univerza v Ljubljani Članek predstavi monado, eno pomembnejših struktur v programskem jeziku Haskell Monada je za programski

Prikaži več

Turingov stroj in programiranje Barbara Strniša Opis in definicija Definirajmo nekaj oznak: Σ abeceda... končna neprazna množica simbolo

Turingov stroj in programiranje Barbara Strniša Opis in definicija Definirajmo nekaj oznak: Σ abeceda... končna neprazna množica simbolo Turingov stroj in programiranje Barbara Strniša 12. 4. 2010 1 Opis in definicija Definirajmo nekaj oznak: Σ abeceda... končna neprazna množica simbolov (običajno Σ 2) Σ n = {s 1 s 2... s n ; s i Σ, i =

Prikaži več

Ime in priimek

Ime in priimek Polje v osi tokovne zanke Seminar pri predmetu Osnove Elektrotehnike II, VSŠ (Uporaba programskih orodij v elektrotehniki) Ime Priimek, vpisna številka, skupina Ljubljana,.. Kratka navodila: Seminar mora

Prikaži več

POPOLNI KVADER

POPOLNI KVADER List za mlade matematike, fizike, astronome in računalnikarje ISSN 031-662 Letnik 18 (1990/1991) Številka 3 Strani 134 139 Edvard Kramar: POPOLNI KVADER Ključne besede: matematika, geometrija, kvader,

Prikaži več

resitve.dvi

resitve.dvi FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 2. kolokvij 4. januar 212 Ime in priimek: Vpisna št: Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja. Veljale bodo samo rešitve na papirju, kjer

Prikaži več

3. Metode, ki temeljijo na minimalnem ostanku Denimo, da smo z Arnoldijevim algoritmom zgenerirali ON bazo podprostora Krilova K k (A, r 0 ) in velja

3. Metode, ki temeljijo na minimalnem ostanku Denimo, da smo z Arnoldijevim algoritmom zgenerirali ON bazo podprostora Krilova K k (A, r 0 ) in velja 3. Metode, ki temeljijo na minimalnem ostanku Denimo, da smo z Arnoldijevim algoritmom zgenerirali ON bazo podprostora Krilova K k (A, r 0 ) in velja AV k = V k H k + h k+1,k v k+1 e T k = V kh k+1,k.

Prikaži več

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31. avgust 2018 Navodila Pazljivo preberite

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31. avgust 2018 Navodila Pazljivo preberite Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31 avgust 018 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Za pozitiven

Prikaži več

2.1 Osnovni pojmi 2 Nim Ga²per Ko²mrlj, Denicija 2.1 P-poloºaj je poloºaj, ki je izgubljen za igralca na potezi. N- poloºaj je poloºaj, ki

2.1 Osnovni pojmi 2 Nim Ga²per Ko²mrlj, Denicija 2.1 P-poloºaj je poloºaj, ki je izgubljen za igralca na potezi. N- poloºaj je poloºaj, ki 2.1 Osnovni pojmi 2 Nim Ga²per Ko²mrlj, 2. 3. 2009 Denicija 2.1 P-poloºaj je poloºaj, ki je izgubljen za igralca na potezi. N- poloºaj je poloºaj, ki je dobljen za igralca na potezi. Poloºaj je kon en,

Prikaži več

Študij AHITEKTURE IN URBANIZMA, šol. l. 2016/17 Vaje iz MATEMATIKE 9. Integral Določeni integral: Določeni integral: Naj bo f : [a, b] R funkcija. Int

Študij AHITEKTURE IN URBANIZMA, šol. l. 2016/17 Vaje iz MATEMATIKE 9. Integral Določeni integral: Določeni integral: Naj bo f : [a, b] R funkcija. Int Študij AHITEKTURE IN URBANIZMA, šol. l. 6/7 Vje iz MATEMATIKE 9. Integrl Določeni integrl: Določeni integrl: Nj bo f : [, b] R funkcij. Intervl [, b] rzdelimo n n podintervlov z delilnimi točkmi: = x

Prikaži več

Predtest iz za 1. kontrolno nalogo- 2K Teme za kontrolno nalogo: Podobni trikotniki. Izreki v pravokotnem trikotniku. Kotne funkcije poljubnega kota.

Predtest iz za 1. kontrolno nalogo- 2K Teme za kontrolno nalogo: Podobni trikotniki. Izreki v pravokotnem trikotniku. Kotne funkcije poljubnega kota. Predtest iz za 1. kontrolno nalogo- K Teme za kontrolno nalogo: Podobni trikotniki. Izreki v pravokotnem trikotniku. Kotne funkcije poljubnega kota. Osnovne zveze med funkcijamo istega kota. Uporaba kotnih

Prikaži več

OdvodFunkcijEne11.dvi

OdvodFunkcijEne11.dvi III. ODVODI FUNKCIJ ENE REALNE SPREMENLJIVKE 1. Odvajanje funkcij ene spremenljivke Odvajanje je ena najpomembnejši operacij na funkcija. Z uporabo odvoda, kadar le-ta obstaja, lako veliko bolje spoznamo

Prikaži več

Univerza v Mariboru Fakulteta za naravoslovje in matematiko Oddelek za matematiko in računalništvo Enopredmetna matematika IZPIT IZ VERJETNOSTI IN STA

Univerza v Mariboru Fakulteta za naravoslovje in matematiko Oddelek za matematiko in računalništvo Enopredmetna matematika IZPIT IZ VERJETNOSTI IN STA Enopredmetna matematika IN STATISTIKE Maribor, 31. 01. 2012 1. Na voljo imamo kovanca tipa K 1 in K 2, katerih verjetnost, da pade grb, je p 1 in p 2. (a) Istočasno vržemo oba kovanca. Verjetnost, da je

Prikaži več

resitve.dvi

resitve.dvi FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pini izpit 2. januar 22 Ime in priimek: Vpina št: Navodila Pazljivo preberite beedilo naloge, preden e lotite reševanja. Veljale bodo amo rešitve na papirju, kjer

Prikaži več

11. Navadne diferencialne enačbe Začetni problem prvega reda Iščemo funkcijo y(x), ki zadošča diferencialni enačbi y = f(x, y) in začetnemu pogo

11. Navadne diferencialne enačbe Začetni problem prvega reda Iščemo funkcijo y(x), ki zadošča diferencialni enačbi y = f(x, y) in začetnemu pogo 11. Navadne diferencialne enačbe 11.1. Začetni problem prvega reda Iščemo funkcijo y(x), ki zadošča diferencialni enačbi y = f(x, y) in začetnemu pogoju y(x 0 ) = y 0, kjer je f dana dovolj gladka funkcija

Prikaži več

DOMACA NALOGA - LABORATORIJSKE VAJE NALOGA 1 Dani sta kompleksni stevili z in z Kompleksno stevilo je definirano kot : z = a + b, a p

DOMACA NALOGA - LABORATORIJSKE VAJE NALOGA 1 Dani sta kompleksni stevili z in z Kompleksno stevilo je definirano kot : z = a + b, a p DOMACA NALOGA - LABORATORIJSKE VAJE NALOGA 1 Dani sta kompleksni stevili z 1 5 2 3 in z 2 3 8 5. Kompleksno stevilo je definirano kot : z = a + b, a predstavlja realno, b pa imaginarno komponento. z 1

Prikaži več

REED-SOLOMONOVE KODE Aleksandar Jurišić Arjana Žitnik 6. junij 2004 Math. Subj. Class. (2000): 51E22, 94B05?, 11T71 Reed-Solomonove kode so izjemno us

REED-SOLOMONOVE KODE Aleksandar Jurišić Arjana Žitnik 6. junij 2004 Math. Subj. Class. (2000): 51E22, 94B05?, 11T71 Reed-Solomonove kode so izjemno us REED-SOLOMONOVE KODE Aleksandar Jurišić Arjana Žitnik 6 junij 2004 Math Subj Class (2000): 51E22, 94B05?, 11T71 Reed-Solomonove kode so izjemno uspešne na področju hranjenja podatkov (CD, DVD) ter prenašanja

Prikaži več

Matematika II (UNI) Izpit (23. avgust 2011) RE ITVE Naloga 1 (20 to k) Vektorja a = (0, 1, 1) in b = (1, 0, 1) oklepata trikotnik v prostoru. Izra una

Matematika II (UNI) Izpit (23. avgust 2011) RE ITVE Naloga 1 (20 to k) Vektorja a = (0, 1, 1) in b = (1, 0, 1) oklepata trikotnik v prostoru. Izra una Matematika II (UNI) Izpit (. avgust 11) RE ITVE Naloga 1 ( to k) Vektorja a = (, 1, 1) in b = (1,, 1) oklepata trikotnik v prostoru. Izra unajte: kot med vektorjema a in b, pravokotno projekcijo vektorja

Prikaži več

DS2.dvi

DS2.dvi Diskretne strukture II zapiski predavanj - prezentacija doc. dr. R. Škrekovski 1 Osnovno o grafih Če odnose med določenimi objekti opišemo z dvomestno relacijo, lahko to relacijo tudi narišemo (oz. grafično

Prikaži več

C:/AndrejT/vestnik/76_1/Rotovnik/main.dvi

C:/AndrejT/vestnik/76_1/Rotovnik/main.dvi Elektrotehniški vestnik 76(1-2): 19 24, 2009 Electrotechnical Review, Ljubljana, Slovenija Optimalno permutacijsko usmerjanje v heksagonalnih omrežjih Maja Rotovnik 1, Jurij Šilc 2, Janez Žerovnik 3,1

Prikaži več

Osnove teorije kopul in maksmin kopule

Osnove teorije kopul in maksmin kopule Fakulteta za matematiko in fiziko Univerze v Ljubljani Seminar Inštituta za biostatistiko in medicinsko informatiko 26. maj 25 Osnove teorije kopul Definicija kopule Definicija Funkcija C : A A 2 [, ],

Prikaži več

MergedFile

MergedFile UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA POUČEVANJE, PREDMETNO POUČEVANJE DEJAN KREJIĆ HAMILTONSKOST VOZLIŠČNO TRANZITIVNIH GRAFOV MAGISTRSKO DELO Ljubljana, 2018 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA

Prikaži več

MATEMATIKA 2. LETNIK GIMNAZIJE G2A,G2B Sestavil: Matej Mlakar, prof. Ravnatelj: Ernest Simončič, prof. Šolsko leto 2011/2012 Število ur: 140

MATEMATIKA 2. LETNIK GIMNAZIJE G2A,G2B Sestavil: Matej Mlakar, prof. Ravnatelj: Ernest Simončič, prof. Šolsko leto 2011/2012 Število ur: 140 MATEMATIKA 2. LETNIK GIMNAZIJE G2A,G2B Sestavil: Matej Mlakar, prof. Ravnatelj: Ernest Simončič, prof. Šolsko leto 2011/2012 Število ur: 140 Pravila ocenjevanja pri predmetu matematika na Gimnaziji Krško

Prikaži več

7. VAJA A. ENAČBA ZBIRALNE LEČE

7. VAJA A. ENAČBA ZBIRALNE LEČE 7. VAJA A. ENAČBA ZBIRALNE LEČE 1. UVOD Enačbo leče dobimo navadno s pomočjo geometrijskih konstrukcij. V našem primeru bomo do te enačbe prišli eksperimentalno, z merjenjem razdalj a in b. 2. NALOGA Izračunaj

Prikaži več

Microsoft PowerPoint _12_15-11_predavanje(1_00)-IR-pdf

Microsoft PowerPoint _12_15-11_predavanje(1_00)-IR-pdf uporaba for zanke i iz korak > 0 oblika zanke: for i iz : korak : ik NE i ik DA stavek1 stavek2 stavekn stavek1 stavek2 stavekn end i i + korak I&: P-XI/1/17 uporaba for zanke i iz korak < 0 oblika zanke:

Prikaži več

Uvod v diferencialne enačbe, kompleksno in Fourierovo analizo Bojan Magajna Fakulteta za matematiko in fiziko, Univerza v Ljubljani

Uvod v diferencialne enačbe, kompleksno in Fourierovo analizo Bojan Magajna Fakulteta za matematiko in fiziko, Univerza v Ljubljani Uvod v diferencialne enačbe, kompleksno in Fourierovo analizo Bojan Magajna Fakulteta za matematiko in fiziko, Univerza v Ljubljani UVOD V DIFERENCIALNE ENAČBE, KOMPLEKSNO IN FOURIEROVO ANALIZO Povzetek

Prikaži več

Albert Einstein in teorija relativnosti

Albert Einstein in teorija relativnosti Albert Einstein in teorija relativnosti Rojen 14. marca 1879 v judovski družini v Ulmu, odraščal pa je v Münchnu Obiskoval je katoliško osnovno šolo, na materino željo se je učil igrati violino Pri 15

Prikaži več