Binomialsatsen och lite kombinatorik

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "Binomialsatsen och lite kombinatorik"

Transkript

1 Biomialsatse och lite ombiatori Sammafattig Aders Källé MatematiCetrum LTH Här disuteras e del grudläggade ombiatori, som utgår ifrå biomialoefficieteras ombiatorisa betydelse. Vi härleder e del sambad mella dem, ilusive biomialsatse. Dessutom geeraliseras disussioe till multiomialoefficieter och det ärliggade problemet med på hur måga sätt ma a dela upp ett byte. Därefter adresserar vi ågra ombiatorisa problem som bygger på att ma räar elemet med de s.. ilusios-exlusiosformel.

2 Biomialsatse och lite ombiatori (2 Itrodutio I det här apitlet sa vi först igåede disutera oefficietera a i utveclige ( + x a 0 + a x a x. Här är ett positivt heltal. Tale a allas biomialoefficieter och är vitiga iom ombiatorie. Just för att poägtera det bygger vi upp vår disussio ur ett ombiatorist perspetiv. De ombiatorisa resoemage hadlar om att räa delmägder av e give mägd. Vi följer upp de disussio med att ocså titta ärmare på de s.. ilusios-exlusiosformel och aväder de för att lösa ågra lite svårare ombiatorisa problem. I de disussioe behadlas det s.. recotre-problemet, lisom Stirligs tal av adra slaget. Iledade ombiatori Kombiatorie är e gre av matematie som studerar hur måga operatioer av viss typ som a utföras på e give mägd. De grudläggade pricipe allas multipliatiospricipe och iebär att om operatioe F a utföras på olia sätt och operatioe F 2 på 2 olia sätt, så a operatioe först F, seda F 2 utföras på 2 olia sätt. Exempel Det fis 2 delmägder till Ω {a,..., a }, iluderade tomma mägde och hela Ω. För att se detta sriver vi ut elemete efter varadra och uder dem ågo av siffrora 0 eller : a a 2 a 3... a E delmägd till Ω a ostrueras geom att vi låter 0 betyda att motsvarade elemet i Ω (i rade ovaför ite sa igå i delmägde, meda betyder att det sa igå i de. Delmägde svarade till svite iehåller alltså elemete a 2, a 3 me iget av elemete a eller a. Vi ser att till varje delmägd av Ω svarar e följd av styce 0:or och :or, och att till varje följd av 0:or och :or svarar e delmägd. Atalet delmägder är därför lia med atalet följder. För att bestämma atalet sviter oterar vi att vi gör styce val: vid varje positio a vi välja 0 eller. Detta ger oss sådaa sviter. På samma sätt ser vi att atalet delmägder med udda atal elemet är 2, ty e såda delmägd besrivs av e liada svit av 0:or och :or, me u a vi välja 0 eller fritt edast på de första platsera. Om vi ämlige så lågt har ett udda atal :or, måste vi välja e 0:a sista gåge för att totalt få ett udda atal ettor, meda vi måste välja e :a sista gåge om vi på de första platsera har ett jämt atal :or Låt Ω {a,..., a } vara e give ädlig mägd. Dea a ordas geom att vi räar upp elemete i e viss ordig, t.ex. (a, a 5,..., a 2. E uppräig av elemete i Ω

3 Biomialsatse och lite ombiatori 2 (2 allas e permutatio av Ω. Det första elemetet i e permutatio av Ω a väljas på sätt, det adra a seda vara vilet som helst av de övriga. Eligt multipliatiospricipe a därför de två första elemete bestämmas på ( olia sätt. Fortsätter vi på detta sätt får vi att atalet permutatioer av Ω är! (... 2 (utlästes -faultet. Betrata u följade tre operatioer på Ω: F : ta ut e delmägd om elemet ur Ω, F 2 : orda de uttaga elemete, F 3 : orda de varlämade elemete. Operatioe först F, seda F 2 och slutlige F 3 iebär då att vi ordar de ursprugliga mägde. Låter vi därför (utläses: över beteca atalet delmägder om elemet som fis av e mägd om elemet, d.v.s. atalet sätt som F a utföras på, så följer ur multipliatiospricipe att! (!!. Löser vi ut får vi (!!(!. Här defiieras 0! och av bevämlighetessäl defiierar vi 0 om är ett heltal >. Exempel 2 Ett fotbollslag består av spelare. E träare har 20 ativa spelare att välja mella då has lag sa tas ut. Detta ger hoom ( olia sätt att välja ut vila spelare som sa represeterar lubbe. Varje såda represetatio ger! olia täbara laguppställigar. Egesaper hos biomialoefficietera Vi sa u titta lite ärmare på biomialoefficietera. Två fudametala egesaper fis i de följade två exemple.

4 Biomialsatse och lite ombiatori 3 (2 Exempel 3 Vi har sett att det fis 2 delmägder av Ω {a,..., a + }. Me e delmägd måste iehålla elemet för ågot 0,,...,, och atalet delmägder med precis elemet är Vi har därför följade sambad ( Vi a ocså otera att summa över alla udda är lia med summa över alla jäma, och båda summora är lia med 2. Detta följer ur disussioe i exempel Exempel 4 Följade symmetri hos biomialoefficietera följer diret ifrå (: ( ( (3. Vi a ocså ise att så måste vara fallet ret ombiatorist, eftersom västerledet är atalet delmägder vi a ostruera med precis elemet. Me e såda delmägd svarar precis mot att vi lämat var elemet, och högerledet är atalet sätt vi a välja ut elemet som ite sa igå i vår delmägd (de övriga sa. Exempel 5 E delmägd om elemet av Ω {a,..., a + } a atige iehålla a + eller ite iehålla a +. Om de iehåller a + består de dessutom av elemet ur mägde {a,..., a } meda om de ite iehåller a + så består delmägde av elemet ur mägde {a,..., a }. Detta ger ett ombiatorist bevis för formel (4 + + Om vi sriver ut biomialoeffietera i form av e triagel (allas Pascals triagel där återfis på plats ( 0,,..., i de :te rade, så gäller 2 att varje, 0,,..., är det edre höret i e 3 3 a b triagel (i figure a 4, b 6, c c Formel (4 säger att c a + b. Det är bevämt att defiiera symbole äve då ite är ett heltal. Vi gör det geom att sriva ( på forme (... ( + (5.! Notera att är ite är ett heltal gäller ite att 0 då >. Exempel 6 Då > 0 gäller att (. + ( eftersom täljare i uttrycet som defiierar västerledet är ( (... ( + ( ( +... ( + vilet är täljare i det uttryc som defiierar högerledet.

5 Biomialsatse och lite ombiatori 4 (2 E geeraliserig av (2 är följade vitiga sats. Sats (Biomialsatse För alla positiva heltal gäller att (6 ( + x Bevis. Vi sriver ut ( + x som e produt 0 x. ( + x( + x... ( + x av fatorer. Koefficiete framför x i högerledet blir då det atal sätt vi a välja ut parateser att ta x ifrå och seda ta frå de övriga. Detta atal är. Amärig För allmäa reella gäller att ( + x 0 x, x <, vilet är de geerella formulerige av biomialsatse. När är ett positivt heltal blir summa ädlig, och därmed sa för alla x. Sats 2 (De hypergeometrisa idetitete Om a, b och är positiva heltal gäller att ( ( ( a b a + b. 0 Bevis. Låt Ω {u,..., u a, v,..., v b } med a + b elemet. E delmägd av Ω om elemet består då av styce u i och styce v i för ågot 0,...,. Eftersom atalet delmägder med styce u i och styce v i är ( ( a b, eligt multipliatiospricipe, följer lihete. Exempel 7 Med a b i de hypergeometrisa idetitete får vi sambadet Multiomialsatse 0 ( 2 ( 2. Hittills har vi delat upp e mägd Ω om elemet i två delmägder om respetive elemet. Vi sa u geeralisera såtillvida att vi sa dela upp Ω i r delmägder (r 2. Atag att dessa r delmägder sa iehålla, 2,..., r respetive r elemet, där r. Låt ( 2... r

6 Biomialsatse och lite ombiatori 5 (2 vara atalet sådaa uppdeligar. Geom att orda elemete i varje delmägd får vi e ordig av Ω, alltså e permutatio, och varje permutatio av Ω a erhållas på sådat sätt. Multipliatiospricipe ger då att (! 2!... r!! 2... r dvs (7 ( 2... r!! 2!... r!. Dessa tal allas multiomialoefficietera. Notera att om r 2 så är 2 och 2. Vi ommer att aväda båda dessa betecigar. Exempel 8 Atal sätt e ortle om 52 ort a delas upp på 4 häder om 3 ort vardera är ( 52 52! (3! Exempel 9 Hur måga ord (bostavsombiatioer om bostäver a bildas ur ordet MISSISSIPPI geom permutatio av bostävera. De bostävera är idelade i 4 grupper: ett M (, fyra I: ( 2 4, fyra S ( 3 4 och två P: ( 4 2. Att bilda ett ord iebär att vi delar i de positioera i 4 delmägder: de första består av e positio och där sätter vi M:et, de adra består av 4 positioer och där sätter vi de fyra I:a o.s.v. Atalet ord blir därför lia med ( 4 4 2!!4!4!2! Exempel 0 Om är ett positivt heltal och t, t 2,..., t r är reella tal, så har vi följade geeraliserig av biomialteoremet: ( + t t r ( t t t t r r, r där summatioe ser över mägde {(,..., r ; i 0, i,..., r och r }. Dea idetitet allas multiomialteoremet och bevisas elast ombiatorist. På samma sätt som vi tidigare bevisade biomialteoremet. Hur måga sätt a vi dela upp ågot på? Vi sa u titta på e aa typ av ombiatorist problem som illustreras i följade exempel.

7 Biomialsatse och lite ombiatori 6 (2 Exempel Per, Peter och Paul har allat 40 äpple. På hur måga sätt a de delas upp mella dem? För att bestämma detta atal a vi aväda följade tric: lägg två apelsier i orge. Ploca seda upp frutera e och e och ge de äpple som ommer ia de första apelsie till Per (ha blir uta äpple om e apelsi ommer först, de äpple som ommer mella de två apelsiera ges till Peter och reste ges till Paul. Atalet sätt att dela upp äpplea blir därför lia med atalet sätt att ta ut två apelsier ur e org om 42 fruter, alltså ( Detta exempel är ett specialfall av följade mer allmäa problem: hur måga heltal r i 0, i,..., fis det som uppfyller evatioe (8 r + r r, där är ett givet heltal? Sats 3 Evatioe (8 har + ice-egativa heltalslösigar. Bevis. Sriv ut styce :or efter varadra och sjut i mella dessa vertiala sträc, så att vi får e figur på forme.... Svite får börja och sluta med vertiala strec. Låt r atalet ettor till väster om det första vertiala strecet, r 2 atalet ettor mella det första och det adra vertiala sträcer o.s.v. till r atalet ettor till höger om det sista vertiala strecet. I vårt fall är r 3, r 2 2, r 3 0,..., r Vi ser då att atalet lösigar till (8 är precis lia med atalet sådaa figurer. Me detta atal är atalet sätt att blad + positioer välja ut styce att sätta vertiala strec på (och ettor på de övriga. Detta bevisar satse. Corollary Evatioe (8 har för givet precis ( heltalslösigar r,..., r med alla r i. Bevis. Vi sriver om (8 som (r + (r (r. I variablera r i har dea eligt satse precis ( + ( ( ice-egativa heltalslösigar. Exempel 2 Vi ude löst exempel geom att låta r atalet äpple Per får, r 2 atalet äpple Peter får och r 3 atalet äpple Paul får. Vi sa då lösa evatioe r + r 2 + r 3 40 och eligt sats 3 har dea ( 42 2 ice-egativa heltalslösigar. Om vi räver att alla pojar sa få mist ett äpple får vi eligt följdsatse ( 39 2 olia uppdeligar.

8 Biomialsatse och lite ombiatori 7 (2 Ilusios-exlusiosformel Vi börjar detta avsitt med ett ase för eelt exempel. Exempel 3 För ett litet exportföretag med 67 aställda gäller att 47 av dessa a spasa och 35 a tysa, meda 23 av de aställda a båda språe. Hur måga av de aställda a vare spasa eller tysa? För att bea ut detta problem iför vi två egesaper hos varje aställd, vila de a ha eller saa: c c 2 medarbetare a spasa, medarbetare a tysa. Låt N(c i beteca atalet som har egesape c i och låt c c 2 beteca att idivide har bägge egesapera. Då vet vi att N(c 47, N(c 2 35, N(c c Då gäller att atalet som a atige spasa eller tysa eller båda ges av uttrycet N(c + N(c 2 N(c c Vi måste här subrahera N(c c 2 eftersom de räas i i både N(c och N(c 2, och därför sulle räas två gåger om vi ite gör det. Slutsatse är att styce a vare spasa eller tysa. Vilet vi sriver N(c c 2 N N(c N(c 2 + N(c c 2, där N 67 och c i betecar att medarbetare ite hade egesape c i. Vi vill u geeralisera resoemaget och formel sist i exemplet till e allmä ombiatoris pricip. Sats 4 (Ilusios-exlusiosformel Atag att N föremål a ha egesapera c, c 2,..., c och låt N(c i c j... c vara atalet som har egesapera c i, c j,..., c (samt evetuellt fler. Då gäller att atalet som ite har ågo av egesapera c,..., c är (9 N(c c 2... c N N(c i + N(c i c j N(c i c j c ( N(c c 2... c. i i<j i<j< Bevis. Vi börjar med att sriva om formel så att de speciellt oterar egesape c : N N(c i + N(c i c j i<j< i<j<< N(c i c j c +... ( N(c c 2... c N(c + N(c i c N(c i c j c ( N(c... c. i i<j<

9 Biomialsatse och lite ombiatori 8 (2 Låter vi c beteca egesape att ha ågo av egesapera c,..., c och atar att formel är sa, så betecar uttrycet på första rade N(c, alltså atalet som ite har ågo av dessa egesaper. I de adra rade, uder samma atagade om att formel är sa, har vi först e term N(c och seda ett uttryc som är N N(d d 2... d, där d i iebär egesape att ha både egesape c i och egesape c. Vi a därför bevisa satse geom att göra ett idutiosbevis. De är trivialt sa för egesap(er och vi atar att de alltid är sa för egesaper och sa visa att de då ocså är sa för egesaper. Vi ser då att högerledet ova a srivas N(c N(c + (N N(d... d N N(c N(c + N(cc N(c c. Detta bevisar satse. Exempel 4 (Eratosthees såll Eratosthees såll är amet på de uppebara metode att fia alla primtal och som fugerar eligt följade besrivig. Atag att vi vill fia alla primtal mella och 20: Steg : ta bort (som ite är ett primtal och alla heltal som är delbara med 2 me större ä 2: Steg 2: ta bort alla heltal som är delbara med 3 me större ä 3: Steg 3: ta bort alla heltal som är delbara med 5 me större ä 5. Ädrar iget! Vi fortsätter seda och dividerar med 7,,... och fier att i iget av falle ädras svite. Lista ova iehåller därför alla primtal mella och 20. De är 8 styce. Hur måga primtal fis det då mella och 000? Att besvara fråga räver e del arbete me ser i pricip med hjälp av ilusios-exlusiosformel. Låt oss illustrera hur geom att bestämma hur måga tal mella och 000 som ite är delbara med 2, 3 eller 5. Iför c : talet är delbart med 2 c 2 : talet är delbart med 3 c 3 : talet är delbart med 5. Vi har då att N(c 500, N(c 2 333, N(c 3 200, N(c c 2 66, N(c c 3 00, N(c 2 c 3 66, N(c c 2 c För att t.ex. bestämma N(c c 2, alltså atalet tal delbara med 6, delar vi 000 med 6, vilet är /3, och tar heltalsdele av detta, alltså 66. Atalet tal mella och 000 som ite är delbara med 2, 3, 5 fås u med hjälp av ilusios-exlusiosformel N(c c 2c

10 Biomialsatse och lite ombiatori 9 (2 Ett vitigt specialfall av ilusios-exlusiosformel är fallet då det för varje r gäller att N(c i c i2... c ir a r, d.v.s., N(c i c i2... c ir beror ite av vila egesapera c i är, uta edast av att de är r styce. Eftersom atalet termer av dea typ för fixt r är r, så får vi i detta specialfall att ( ( (0 N(c c 2... c N a + a ( a ( a, 2 där vi satt a 0 N. Exempel 5 Atalet sätt att ploca ut m elemet ur mägde {a,..., a } är N m. Låt N(a i a i2... a ir beteca atalet delmägder som iehåller elemete a i,..., a ir. Då gäller att N(a i a i2... a ir r m r, eftersom e såda delmägd består av de giva r elemete samt ytterligare m r styce plocade frå e mägd om r elemet. Me e delmägd om m elemet måste iehålla ågot av a i :a, så N(a a 2... a 0. Ur (0 följer u idetitete ( 0 m ( ( m + ( ( 2 2 m 2 0 ( ( m... + ( m 0. m 0 Exempel 6 (Recotre-problemet I e ura ligger lappar, umrerade, 2,...,. Ma drar slumpmässigt e lapp i taget tills ura är tom. Om ma i dragig i fic lapp r i säger ma att ma har e recotre. Vi sa bestämma saolihete (atal gysamma fall delat med atalet möjliga fall för att ma ite får ågo recotre. Atal möjliga fall är N!. Låt c i beteca att ma får recotre i dragig i. Då gäller att N(c i... c ir ( r!, ty recotre i dessa dragigar svarar mot att vi gör r dragigar med r umrerade lappar, eftersom vi a bortse frå lappara i,..., i r. Med hjälp av (0 får vi u atalet gysamma fall till! (! + 2 ( 2!... + ( ett tal som vi betecar D. Om vi dividerar med! och förortar får vi att de söta saolihete är 2! 3! (!. Det följer att saolihete att få mist e recotre är 2! + 3!... (!, ett tal som väl approximeras med /e 0.63 reda för små ( 7. Exempel 7 På hur måga sätt a ma stoppa m olia bollar i olia hål, så att varje hål iehåller mist e boll? Vi har hål att välja på för varje boll, så N m. Låt u c i beteca att hål ummer i saar boll. Då gäller att,

11 Biomialsatse och lite ombiatori 0 (2 a N(c i ( m, eftersom vi har hål att placera de m bollara i, b N(c i c j ( 2 m, eftersom vi har 2 hål att placera de m bollara i osv. Allmät gäller alltså att Det följer ur (0 att det söta atalet är N(c... c m ( m + N(c i... c ir ( r m. 2 ( 2 m... + ( Det tal som dyer upp i högerledet här har fått ett eget am. ( m. Defiitio Tale S(m,! allas Stirligtale av adra slaget. ( ( m 0 Exempel 8 I ett livsmedelspaet ligger e relampreset som a vara av m olia typer. Varje typ föreommer med lia saolihet och presetera fördelas slumpmässigt på paete. E perso öper paet. Hur stor är saolihete att ha får e fullstädig olletio av preseter? Vi a se presetera som bollar och paete som hål. Låt oss umrera paete. Vi har då!s(m, gysamma och m möjliga utfall, så de söta saolihete är ( ( m. 0 Vi har följade observatio, som liar de som ligger till grud för Pascals triagel. Sats 5 Det gäller att S(m +, S(m, + S(m,. Bevis. Betrata mägde {a,..., a m, a m+ }. Då är S(m+, lia med atalet sätt som dessa elemet a fördelas mella idetisa behållare, så att ige behållare är tom. I ett sådat fall gäller edera av två alterativ: a a m+ ligger esam i e behållare. Vi har då fördelat a,..., a m blad behållare, vilet a göras på S(m, olia sätt. b a m+ ligger tillsamma med ågot aat a i i e behållare. Vi har då fördelat a,..., a m blad behållare, vilet a göras på S(m, olia sätt, och seda har vi valt ut e av dessa behållare att lägga a m+ i, ett val som a göras på sätt. Totalt alltså S(m, olia sätt. Därmed är satse bevisad.

12 Biomialsatse och lite ombiatori (2 Exlusios-ilusiosformel a formuleras på följade sätt. Låt som ova c,..., c vara e uppsättig villor på elemete i e mägd Ω och låt S N(c i c i2... c i. i <i 2 <...<i Då gäller eligt (9 att atalet elemet i Ω som ite uppfyller ågot av villore c,..., c är lia med S 0 S + S ( S. (Vi har att S 0 N. Låt oss u titta på atalet elemet som uppfyller precis ett av villore c,..., c. Betrata först fallet 3. Det söta atalet är ite så stort som S N(c + N(c 2 + N(c 3, ty summa i högerledet räar t.ex. de elemet som uppfyller både c och c 2 två gåger, meda de elemet som uppfyller alla tre c i :a räas tre gåger. Sådaa elemet sa ite räas alls. Vi drar därför frå S bort atalet 2S 2 2(N(c c 2 + N(c c 3 + N(c 2 c 3. Uttrycet S 2S 2 räar de elemet som uppfyller precis ett c i, me ite de elemet som uppfyller precis två villor c i. De elemet som uppfyller alla tre villore räas emellertid först 3 gåger i S och seda 6 gåger i 2S 2, totalt alltså 3 gåger. Vi måste därför lägga till talet 3N(c c 2 c 3 till vårt uttryc, och fier därför att atalet elemet som uppfyller precis ett av villore ges av S 2S 2 + 3S 3. Me detta resoemag geeraliseras mer eller midre diret u, och vi ser att atalet elemet som uppfyller precis ett av villore c,..., c är S 2S 2 + 3S 3 4S ( S. För att se detta a vi resoera så här. Låt x vara ett elemet som uppfyller precis r villor, där r. Då räas x ( r gåer i summa S för,..., r, me ite i S då > r. Atalet gåger x igår i summa ova blir därför, eftersom ( ( r r r, ( ( ( ( r r r r ( r 2 3 r (( ( ( ( r r r r r ( r. 0 2 r Om r är detta, me om r > är det eligt biomialsatse lia med r( r 0. Allmäare har vi följade sats. Sats 6 Med betecigara frå ova gäller att atalet elemet i Ω som uppfyller precis m av villore c,..., c är lia med ( ( ( m + m + 2 S m S m+ + S m ( m S. 2 m

13 Biomialsatse och lite ombiatori 2 (2 Bevis. Vi resoerar som ova. Låt x vara ett elemet i Ω. Om a x ite uppfyller m villor bidrar de ite till ågo term i summa. b x uppfyller precis m villor igår de e gåg i S m me ite i ågot S, > m, c x uppfyller r villor där m+ r, så räas x ( r gåger i S, m+,..., r. Eftersom ( ( ( ( m + r r r m, 0,..., r m, m + m får vi att summa blir ( r m ( r m 0. Därmed är satse bevisad. Exempel 9 Låt oss beräa saolihete för precis e recotre i försöet som besrevs i Exempel 6. Vi fa där att S (!, så eligt satse ova blir atalet gysamma fall ( 0 (! 2 (! S 2S 2 + 3S 3 4S ( S ( ( 2! ( 2! + ( 3!... + ( 3 ( ( 3! ( D. 2 Dividerar vi med atalet möjliga fall, som är! styce, får vi de söta saolihete till 2! 3! ( (!. Amärig Resultatet i föregåede exempel ude vi ha härlett på ett elare sätt eligt följade resoemag. För ett gysamt fall sa vi göra två operatioer: dels välja ut ett ummer mella och som sa vara vår recotre, dels att ite få ågo recotre vid dragige av de övriga lappara. Detta ger oss atalet gysamma fall till D. Allmäare blir atalet gysamma fall för precis styce recotre lia med D.

Induktion och Binomialsatsen. Vi fortsätter att visa hur matematiska påståenden bevisas med induktion.

Induktion och Binomialsatsen. Vi fortsätter att visa hur matematiska påståenden bevisas med induktion. Idutio och Biomialsatse Vi fortsätter att visa hur matematisa påståede bevisas med idutio. Defiitio. ( )! = ( över ).!( )! Betydelse av talet studeras seare. Med idutio a vi u visa SATS (Biomialsatse).

Läs mer

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Thomas Erlandsson

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Thomas Erlandsson Uppsala Uiversitet Matematisa Istitutioe Thomas Erladsso LÄSANVISNINGAR VECKA -5 BINOMIALSATSEN Ett uttryc av forme a + b allas ett biom eftersom det är summa av två moom. För uttrycet (a + b) gäller de

Läs mer

= (1 1) + (1 1) + (1 1) +... = = 0

= (1 1) + (1 1) + (1 1) +... = = 0 TALFÖLJDER OCH SERIER Läs avsitte - och 5 Lös övigara, abcd, 4, 5, 7-9, -5, 7-9, -abcd, 4, 5 Läsavisigar Avsitt Defiitioe av talföljd i boe är ågot ryptis, me egetlige är det ågot väldigt eelt: e talföljd

Läs mer

TATM79: Föreläsning 2 Absolutbelopp, olikheter och binomialkoefficienter

TATM79: Föreläsning 2 Absolutbelopp, olikheter och binomialkoefficienter TATM79: Föreläsig Absolutbelopp, oliheter och biomialoefficieter Joha Thim augusti 018 1 Absolutbelopp Absolutbelopp Defiitio. För varje reellt x defiieras absolutbeloppet x eligt { x, x 0 x x, x < 0.

Läs mer

F4 Matematikrep. Summatecken. Summatecken, forts. Summatecken, forts. Summatecknet. Potensräkning. Logaritmer. Kombinatorik

F4 Matematikrep. Summatecken. Summatecken, forts. Summatecken, forts. Summatecknet. Potensräkning. Logaritmer. Kombinatorik 03-0-4 F4 Matematirep Summatece Summatecet Potesräig Logaritmer Kombiatori Säg att vi har styce tal x,, x Summa av dessa tal (alltså x + + x ) srivs ortfattat med hjälp av summatece: x i i summa x i då

Läs mer

vara ett polynom där a 0, då kallas n för polynomets grad och ibland betecknas n = grad( P(

vara ett polynom där a 0, då kallas n för polynomets grad och ibland betecknas n = grad( P( Armi Halilovic: EXTRA ÖVNINGAR Polyom POLYNOM OCH ALGEBRAISKA EKVATIONER Defiitio Polyom är uttrycet av type a a a 0, eller ortare a 0, ( där är ett ice-egativt heltal) Defiitio Låt P( a a a0 vara ett

Läs mer

Multiplikationsprincipen

Multiplikationsprincipen Kombiatori Kombiatori hadlar oftast om att räa hur måga arragemag det fis av e viss typ. Multipliatiospricipe Atag att vi är på e restaurag för att provsmaa trerättersmåltider. Om det fis fyra förrätter

Läs mer

Kontrollskrivning 2 till Diskret Matematik SF1610, för CINTE1, vt 2019 Examinator: Armin Halilovic Datum: To Σ p P/F Extra Bonus

Kontrollskrivning 2 till Diskret Matematik SF1610, för CINTE1, vt 2019 Examinator: Armin Halilovic Datum: To Σ p P/F Extra Bonus Kotrollsrivig till Disret Matemati SF60, för CINTE, vt 09 Eamiator: Armi Halilovic Datum: To 09-04-5 Versio B Resultat: Σ p P/F Etra Bous Iga hjälpmedel tillåta Mist 8 poäg ger godät Godäd KS r medför

Läs mer

Stokastiska variabler

Stokastiska variabler TNG006 F2 11-04-2016 Stoastisa variabler Ett slumpmässigt försö ger ofta upphov till ett tal som bestäms av utfallet av försöet. Talet är ite ät före försöet uta bestäms av vilet utfall som ommer att uppstå,

Läs mer

Föreläsning 10: Kombinatorik

Föreläsning 10: Kombinatorik DD2458, Problemlösig och programmerig uder press Föreläsig 10: Kombiatorik Datum: 2009-11-18 Skribeter: Cecilia Roes, A-Soe Lidblom, Ollata Cuba Gylleste Föreläsare: Fredrik Niemelä 1 Delmägder E delmägd

Läs mer

Kombinatorik. Torbjörn Tambour 21 mars 2015

Kombinatorik. Torbjörn Tambour 21 mars 2015 Kombiatori Torbjör Tambour mars 05 Kombiatori är de del av matematie som sysslar med frågor av type På hur måga sätt a ma? Några gasa typisa exempel är följade: På hur måga olia sätt a åtta persoer bilda

Läs mer

TATM79: Föreläsning 3 Binomialsatsen och komplexa tal

TATM79: Föreläsning 3 Binomialsatsen och komplexa tal TATM79: Föreläsig 3 Biomialsatse och omplexa tal Joha Thim augusti 016 1 Biomialsatse Ett miestric för att omma ihåg biomialoefficieter (åtmistoe för rimligt små är Pascals triagel: 0 1 1 1 1 1 1 3 1 3

Läs mer

ENDIMENSIONELL ANALYS B1 FÖRELÄSNING VI. Föreläsning VI. Mikael P. Sundqvist

ENDIMENSIONELL ANALYS B1 FÖRELÄSNING VI. Föreläsning VI. Mikael P. Sundqvist Föreläsig VI Mikael P. Sudqvist Aritmetisk summa, exempel Exempel I ett sällskap på 100 persoer skakar alla persoer had med varadra (precis e gåg). Hur måga hadskakigar sker? Defiitio I e aritmetisk summa

Läs mer

KOMBINATORIK. Matematiska institutionen Stockholms universitet Första upplagan 2005 Eftertryck förbjudes eftertryckligen

KOMBINATORIK. Matematiska institutionen Stockholms universitet Första upplagan 2005 Eftertryck förbjudes eftertryckligen KOMBINATORIK Torbjör Tambour Matematisa istitutioe Stocholms uiversitet Första upplaga 005 Eftertryc förbjudes eftertryclige Postadress Matematisa istitutioe Stocholms uiversitet 06 9 Stocholm Besösadress

Läs mer

Ekvationen (ekv1) kan beskriva vågutbredning, transversella svängningar i en sträng och andra fysikaliska förlopp.

Ekvationen (ekv1) kan beskriva vågutbredning, transversella svängningar i en sträng och andra fysikaliska förlopp. VÅGEKVATIONEN Vi betratar följade PDE u( u( x t, där > är e ostat, x, t (ev) Evatioe (ev) a besriva vågutbredig, trasversella svägigar i e sträg och adra fysialisa förlopp Radvärdesproblemet består av

Läs mer

Tentamen i Envariabelanalys 1

Tentamen i Envariabelanalys 1 Liöpigs uiversitet Matematisa istitutioe Matemati och tillämpad matemati Kursod: TATA4 Provod: TEN Iga hjälpmedel är tillåta. Tetame i Evariabelaalys 4-4-3 l 4 9 Lösigara sall vara fullstädiga, välmotiverade,

Läs mer

vara ett polynom där a 0, då kallas n för polynomets grad och ibland betecknas n grad( P(

vara ett polynom där a 0, då kallas n för polynomets grad och ibland betecknas n grad( P( Armi Halilovic: EXTRA ÖVNINGAR Polyom POLYNOM OCH ALGEBRAISKA EKVATIONER Defiitio Polyom är uttrycket av type a a a 0 ( där är ett icke-egativt heltal) Defiitio Låt P( a a a0 vara ett polyom där a 0, då

Läs mer

MS-A0409 Grundkurs i diskret matematik Sammanfattning, del I

MS-A0409 Grundkurs i diskret matematik Sammanfattning, del I MS-A0409 Grudkurs i diskret matematik Sammafattig, del I G. Gripeberg Aalto-uiversitetet 2 oktober 2013 G. Gripeberg (Aalto-uiversitetet) MS-A0409 Grudkurs i diskret matematiksammafattig, del 2Ioktober

Läs mer

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Bo Styf. Att repetera.

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Bo Styf. Att repetera. Uppsala Uiversitet Matematisa Istitutioe Bo Styf rasformmetoder, 5 hp gyl, I, W, X 20-0-26 Att repetera. Vi samlar här e del material frå tidigare urser som a vara avädbart uder urses gåg. Serier. E serie

Läs mer

SANNOLIKHETER. Exempel. ( Tärningskast) Vi har sex möjliga utfall 1, 2, 3, 4, 5 och 6. Därför är utfallsrummet Ω = {1, 2, 3, 4, 5,6}.

SANNOLIKHETER. Exempel. ( Tärningskast) Vi har sex möjliga utfall 1, 2, 3, 4, 5 och 6. Därför är utfallsrummet Ω = {1, 2, 3, 4, 5,6}. rmi Halilovic: EXTR ÖVIGR SOLIKHETER GRUDLÄGGDE BEGRE OH BETEKIGR Utfall Resultat av ett slumpmässigt försök. Utfallsrummet ägde av alla utfall (beteckas oftast med Ω ). Hädelse E delmägd av utfallsrummet.

Läs mer

DEL I. Matematiska Institutionen KTH

DEL I. Matematiska Institutionen KTH 1 Matematiska Istitutioe KTH Lösig till tetamesskrivig på kurse Diskret Matematik, momet A, för D2 och F, SF1631 och SF1630, de 5 jui 2009 kl 08.00-13.00. DEL I 1. (3p) Bestäm e lösig till de diofatiska

Läs mer

NEWTON-RAPHSONS METOD (en metod för numerisk lösning av ekvationer)

NEWTON-RAPHSONS METOD (en metod för numerisk lösning av ekvationer) Armi Halilovic: EXTRA ÖVNINGAR Newto-Raphsos metod NEWTON-RAPHSONS METOD (e metod för umeris lösig av evatioer Måga evatioer är besvärligt och iblad äve omöjligt att lösa eat. Då aväder ma umerisa metoder

Läs mer

Vad är det okända som efterfrågas? Vilka data är givna? Vilka är villkoren?

Vad är det okända som efterfrågas? Vilka data är givna? Vilka är villkoren? Problemlösig. G. Polya ger i si utmärkta lilla bok How to solve it (Priceto Uiversity press, 946) ett schema att följa vid problemlösig. I de flod av böcker om problemlösig som har följt på Polyas bok

Läs mer

Cartesisk produkt. Multiplikationsprincipen Ï Ï Ï

Cartesisk produkt. Multiplikationsprincipen Ï Ï Ï Kombiatorik Kombiatorik hadlar oftast om att räka hur måga arragemag det fis av e viss typ. Sådaa kalkyler uderlättas om ma ka hitta relevata represetatioer av de ibladade arragemage ågot som illustreras

Läs mer

Sannolikheten. met. A 3 = {2, 4, 6 }, 1 av 11

Sannolikheten. met. A 3 = {2, 4, 6 }, 1 av 11 rmi Halilovic: EXTR ÖVIGR SOLIKHETER GRUDLÄGGDE EGRE OH ETEKIGR Utfall Resultat av ett slumpmässigt försök. Utfallsrummet ägde av alla utfall (beteckas oftast medd Ω ). Hädelse E delmägd av utfallsrumm

Läs mer

Induktion LCB Rekursion och induktion; enkla fall. Ersätter Grimaldi 4.1

Induktion LCB Rekursion och induktion; enkla fall. Ersätter Grimaldi 4.1 duktio LCB 2000 Ersätter Grimaldi 4. Rekursio och iduktio; ekla fall E talföljd a a 0 a a 2 ka aturligtvis defiieras geom att ma ager e explicit formel för uträkig av dess elemet, som till exempel () a

Läs mer

Analys av polynomfunktioner

Analys av polynomfunktioner Aals av polomfutioer Aals36 (Grudurs) Istuderigsuppgifter Dessa övigar är det tät du sa göra i aslutig till att du läser huvudtete. De flesta av övigara har, om ite lösigar, så i varje fall avisigar till

Läs mer

H1009, Introduktionskurs i matematik Armin Halilovic POLYNOM, POLYNOMDIVISION, ALGEBRAISKA EKVATIONER, PARTIALBRÅKSUPPDELNING. vara ett polynom där a

H1009, Introduktionskurs i matematik Armin Halilovic POLYNOM, POLYNOMDIVISION, ALGEBRAISKA EKVATIONER, PARTIALBRÅKSUPPDELNING. vara ett polynom där a POLYNOM, POLYNOMDIVISION, ALGEBRAISKA EKVATIONER, PARTIALBRÅKSUPPDELNING Defiitio Polyom är ett uttryck av följade typ P( ) a a a, där är ett icke-egativt heltal (Kortare 0 P k ( ) a a 0 k ) k Defiitio

Läs mer

Genomsnittligt sökdjup i binära sökträd

Genomsnittligt sökdjup i binära sökträd Iformatiostekologi Tom Smedsaas 10 augusti 016 Geomsittligt sökdjup i biära sökträd Detta papper visar att biära sökträd som byggs upp av slumpmässiga data är bra. Beteckigar och defiitioer Defiitio De

Läs mer

c n x n, där c 0, c 1, c 2,... är givna (reella eller n=0 c n x n n=0 absolutkonvergent om x < R divergent om x > R n n lim = 1 R.

c n x n, där c 0, c 1, c 2,... är givna (reella eller n=0 c n x n n=0 absolutkonvergent om x < R divergent om x > R n n lim = 1 R. P Potesserier Med e potesserie mear vi e serie av type c x, där c, c, c,... är giva (reella eller komplexa) kostater, s.k. koefficieter, och där x är e (reell eller komplex) variabel. För varje eskilt

Läs mer

UPPSKATTNING AV INTEGRALER MED HJÄLP AV TVÅ RIEMANNSUMMOR. Med andra ord: Vi kan approximera integralen från båda sidor

UPPSKATTNING AV INTEGRALER MED HJÄLP AV TVÅ RIEMANNSUMMOR. Med andra ord: Vi kan approximera integralen från båda sidor Armi Halilovic: EXTRA ÖVNINGAR Summor och itegraler UPPSKATTNING AV INTEGRALER MED HJÄLP AV TVÅ RIEMANNSUMMOR Om vi betratar e futio ff() som är otiuerlig i itervallet [aa, bb] då atar futioe sitt mista

Läs mer

EXAMENSARBETEN I MATEMATIK

EXAMENSARBETEN I MATEMATIK EXAMENSARBETEN I MATEMATIK MATEMATISKA INSTITUTIONEN, STOCKHOLMS UNIVERSITET Iterpolatio och approimatio av Elhoussaie Ifoudie 8 - No 5 MATEMATISKA INSTITUTIONEN, STOCKHOLMS UNIVERSITET, 69 STOCKHOLM Iterpolatio

Läs mer

Borel-Cantellis sats och stora talens lag

Borel-Cantellis sats och stora talens lag Borel-Catellis sats och stora tales lag Guar Eglud Matematisk statistik KTH Vt 2005 Iledig Borel-Catellis sats är e itressat och avädbar sats framför allt för att bevisa stora tales lag i stark form. Vi

Läs mer

EGENRUM, ALGEBRAISK- OCH GEOMETRISK MULTIPLICITET

EGENRUM, ALGEBRAISK- OCH GEOMETRISK MULTIPLICITET EGENRUM, ALGEBRAISK- OCH GEOMETRISK MULTIPLICITET INLEDNING Ett polyom ( i variabel λ ) av grad är ett uttryc på forme P( λ) a λ + aλ + aλ + a, där a Polyomets ollställe är lösigar ( rötter) till evatioe

Läs mer

NEWTON-RAPHSONS METOD (en metod för numerisk lösning av ekvationer)

NEWTON-RAPHSONS METOD (en metod för numerisk lösning av ekvationer) Armi Halilovic: EXTRA ÖVNINGAR Newto-Raphsos metod NEWTON-RAPHSONS METOD (e metod för umeris lösig av evatioer Måga evatioer är besvärligt och iblad äve omöjligt att lösa eat. Då aväder ma umerisa metoder

Läs mer

Följande begrepp används ofta vid beskrivning av ett statistiskt material:

Följande begrepp används ofta vid beskrivning av ett statistiskt material: Armi Halilovic: EXTRA ÖVNINGAR Besrivade statisti BESKRIVANDE STATISTIK. GRUNDBEGREPP Följade begrepp aväds ofta vid besrivig av ett statistist material: LÄGESMÅTT (medelvärde, media och typvärde): Låt

Läs mer

Uppgifter 3: Talföljder och induktionsbevis

Uppgifter 3: Talföljder och induktionsbevis Gruder i matematik och logik (017) Uppgifter 3: Talföljder och iduktiosbevis Ur Matematik Origo 5 Talföljder och summor 3.01 101. E talföljd defiieras geom formel a 8 + 6. a) Är det e rekursiv eller e

Läs mer

Inklusion och exklusion Dennie G 2003

Inklusion och exklusion Dennie G 2003 Ilusio - Exlusio Ilusio och exlusio Deie G 23 Proble: Tio ä lägger ifrå sig sia hattar vid ett besö på e restaurag. På hur åga sätt a alla äe läa restaurage ed fel hatt. Detta proble a lösas ed ägdläras

Läs mer

Matematisk statistik

Matematisk statistik Tetame TEN, HF, 8 aug Kursod: HF Srivtid: 8:-: Lärare och examiator: Armi Halilovic Matematis statisti Hjälpmedel: Bifogat formelhäfte ("Formler och tabeller i statisti ") och miiräare av vile typ som

Läs mer

APPROXIMATION AV SERIENS SUMMA MED EN DELSUMMA OCH EN INTEGRAL

APPROXIMATION AV SERIENS SUMMA MED EN DELSUMMA OCH EN INTEGRAL Armi Halilovic: EXTRA ÖVNINGAR Approimatio av erie umma med e delumma APPROXIMATION AV SERIENS SUMMA MED EN DELSUMMA OCH EN INTEGRAL Låt vara e poitiv och avtagade utio ör åda att erie overgerar. Vi a

Läs mer

Anmärkning: I några böcker använder man följande beteckning ]a,b[, [a,b[ och ]a,b] för (a,b), [a,b) och (a,b].

Anmärkning: I några böcker använder man följande beteckning ]a,b[, [a,b[ och ]a,b] för (a,b), [a,b) och (a,b]. MÄNGDER Stadardtalmägder: N={0,, 2, 3, } mägde av alla aturliga tal (I ågra böcker N={,2,3, }) Z={ 3, 2,,0,, 2, 3, 4, } mägde av alla hela tal m Q={, där m, är hela tal och 0 } mägde av alla ratioella

Läs mer

Sannolikhetslära. c 2015 Eric Järpe Högskolan i Halmstad

Sannolikhetslära. c 2015 Eric Järpe Högskolan i Halmstad Saolikhetslära c 201 Eric Järpe Högskola i Halmstad Saolikhetslära hadlar om att mäta hur saolikt (dvs hur ofta ) ma ka förväta sig att ågot iträffar. Därför sorterar saolikhetslära uder de matematiska

Läs mer

Inledande kombinatorik LCB 2001

Inledande kombinatorik LCB 2001 Iledade kombiatorik LCB 2001 Ersätter Grimaldi 1.1 1.4, 3.1 (delvis) 1 Additios- och multiplikatiospricipera Kombiatorik hadlar om koste att räka atalet av saker och tig. Hur måga gåger geomlöpes e viss

Läs mer

MS-A0409 Grundkurs i diskret matematik I

MS-A0409 Grundkurs i diskret matematik I MS-A0409 Grudkurs i diskret matematik I G. Gripeberg Mägder och logik Relatioer och fuktioer Aalto-uiversitetet oktober 04 Kombiatorik etc. G. Gripeberg (Aalto-uiversitetet MS-A0409 Grudkurs i diskret

Läs mer

NEWTON-RAPHSONS METOD (en metod för numerisk lösning av ekvationer)

NEWTON-RAPHSONS METOD (en metod för numerisk lösning av ekvationer) Armi Halilovic: EXTRA ÖVNINGAR Newto Raphsos metod NEWTON-RAPHSONS METOD (e metod ör umeris lösig av evatioer Måga evatioer är besvärligt och iblad äve omöjligt att lösa eat. Då aväder ma umerisa metoder

Läs mer

3-fastransformatorn 1

3-fastransformatorn 1 -fastrasformator TRANSFORMATORN (-fas) A B C N φa φb φc rimärsida N E -fastrasformator består i pricip av st -fastrasformatorer som är sammaopplade. Seudärsida N YNy trafo. a b c KOLNGSSÄTT rimärsida a

Läs mer

101. och sista termen 1

101. och sista termen 1 Lektio, Evariabelaalys de ovember 999 5.. Uttryck summa j uta summasymbole. j + Termera är idexerade frå j = till j = och varje term är blir j j+. Summa Skriver vi upp summa uta summasymbole blir de +

Läs mer

Bertrands postulat. Kjell Elfström

Bertrands postulat. Kjell Elfström F r å g a L u d o m m a t e m a t i k Matematikcetrum Matematik NF Bertrads ostulat Kjell Elfström Bertrads ostulat är satse, som säger, att om > är ett heltal, så fis det ett rimtal, sådat att < < 2 2.

Läs mer

Tolkning av sannolikhet. Statistikens grunder, 15p dagtid. Lite mängdlära. Lite mängdlära, forts. Frekventistisk n A /n P(A) då n

Tolkning av sannolikhet. Statistikens grunder, 15p dagtid. Lite mängdlära. Lite mängdlära, forts. Frekventistisk n A /n P(A) då n Tolkig av saolikhet Statistikes gruder, 15p dagtid HT 01 Föreläsigar F4-F6 Frekvetistisk A / A) då Klassisk atal(a) / atal(ω) = A) storlek(a) / storlek(ω) = A) Subjektiv (persolig) isats/total vist = A)

Läs mer

Föreläsning 3. 732G04: Surveymetodik

Föreläsning 3. 732G04: Surveymetodik Föreläsig 3 732G04: Surveymetodik Dages föreläsig Obudet slumpmässigt urval (OSU) Populatiosparametrar och stickprovsstatistikor Vätevärdesriktighet Ädliga och oädliga populatioer Medelvärde, adel Kofidesitervall

Läs mer

Föreläsning 3. Signalbehandling i multimedia - ETI265. Kapitel 3. Z-transformen. LTH 2015 Nedelko Grbic (mtrl. från Bengt Mandersson)

Föreläsning 3. Signalbehandling i multimedia - ETI265. Kapitel 3. Z-transformen. LTH 2015 Nedelko Grbic (mtrl. från Bengt Mandersson) Sigalbeadlig i multimedia - ETI65 Föreläsig 3 Sigalbeadlig i multimedia - ETI65 Kapitel 3 Z-trasforme LT 5 Nedelo Grbic mtrl. frå Begt Madersso Departmet of Electrical ad Iformatio Tecolog Lud Uiversit

Läs mer

Fourierserien. fortsättning. Ortogonalitetsrelationerna och Parsevals formel. f HtL g HtL t, där T W ã 2 p, PARSEVALS FORMEL

Fourierserien. fortsättning. Ortogonalitetsrelationerna och Parsevals formel. f HtL g HtL t, där T W ã 2 p, PARSEVALS FORMEL Fourierserie fortsättig Ortogoalitetsrelatioera och Parsevals formel Med hjälp av ortogoalitetsrelatioera Y Â m W t, Â W t ] =, m ¹, m = () där Xf, g\ = Ÿ T f HtL g HtL, där W ã p, ka ma bevisa följade

Läs mer

Bredbandsmarknaden i studentbostäderna i Lund ur ett mikroekonomiskt perspektiv

Bredbandsmarknaden i studentbostäderna i Lund ur ett mikroekonomiskt perspektiv 20060319 Kadidatuppsats i Natioaleoomi Bredbadsmarade i studetbostädera i Lud ur ett miroeoomist perspetiv Författare: Olof Karlsso Hadledare: Jerer Holm Dispositio... 3 INLEDNING... 4 Bagrud... 4 Syfte...

Läs mer

(a) om vi kan välja helt fritt? (b) om vi vill ha minst en fisk av varje art? (c) om vi vill ha precis 3 olika arter?

(a) om vi kan välja helt fritt? (b) om vi vill ha minst en fisk av varje art? (c) om vi vill ha precis 3 olika arter? Lösigar Grudläggade Diskret matematik 11054 Tid: 1.00-17.00 Telefo: 036-10160, Examiator: F Abrahamsso 1. I de lokala zoo-affäre fis 15 olika fiskarter med mist 0 fiskar utav varje art). På hur måga sätt

Läs mer

RESTARITMETIKER. Avsnitt 4. När man adderar eller multiplicerar två tal som t ex

RESTARITMETIKER. Avsnitt 4. När man adderar eller multiplicerar två tal som t ex Avsitt 4 RESTARITMETIKER När ma adderar eller multiplicerar två tal som t ex 128 + 39..7 128 43..4 så bestämmer ma först de sista siffra. De operatioer som leder till resultatet kallas additio och multiplikatio

Läs mer

b 1 och har för olika värden på den reella konstanten a.

b 1 och har för olika värden på den reella konstanten a. Första häftet 649. a) A och B spelar cigarr, vilket som bekat tillgår på följade sätt. Omväxlade placerar de ibördes lika, jämtjocka cigarrer på ett rektagulärt bord, varvid varje y cigarr måste placeras

Läs mer

. Om man har n stycken valsituationer med k valmöjligheter var, är det totala antalet valmöjligheter k.

. Om man har n stycken valsituationer med k valmöjligheter var, är det totala antalet valmöjligheter k. . Saolihetslära. Kombiatori Vad är saolihetslära? Ma a allmät säga att iom saolihetslära försöer ma beräa chaser eller riser. Det a seda vara fråga om chase att via på lotto eller rise att bli sju i e

Läs mer

Linjär Algebra (lp 1, 2016) Lösningar till skrivuppgiften Julia Brandes

Linjär Algebra (lp 1, 2016) Lösningar till skrivuppgiften Julia Brandes Lijär Algebra (lp 1, 2016) Lösigar till skrivuppgifte Julia Brades Uppgift 1. Betecka mägde av alla matriser med M(). Vi har e elemetvist defiierad additio av två matriser A, B M(). De är defiierad geom

Läs mer

2. Konfidensintervall för skillnaden mellan två proportioner.

2. Konfidensintervall för skillnaden mellan två proportioner. Föreläsig 12 LV1, Torsdag 12/10 Upplägg 1. Kofidesitervall för proportioer. 2. Kofidesitervall för skillade mella två proportioer. 3. Grafteori Kofidesitervall för proportioer Atag att vi vill skatta adele

Läs mer

Betygsgränser: För (betyg Fx).

Betygsgränser: För (betyg Fx). Tetame TEN, HF2, 4 jui 2 Matematis statisti Kursod HF2 Srivtid: 3:-7: : Lärare och examiator : Armi Halilovic Hjälmedel: Bifogat formelhäfte ("Formler och tabeller i statisti ") och miiräare av vile ty

Läs mer

Om användning av potensserier på kombinatorik och rekursionsekvationer

Om användning av potensserier på kombinatorik och rekursionsekvationer Om användning av potensserier på ombinatori och reursionsevationer Anders Källén MatematiCentrum LTH andersallen@gmailcom Sammanfattning Vid analys av både ombinatorisa problem och för att lösa reursionsevationer

Läs mer

Innehåll Grafräknaren och diskret matematik...1 Vad handlar diskret matematik om?...1 Permutationer och kombinationer...3 Något om heltalsräkning...

Innehåll Grafräknaren och diskret matematik...1 Vad handlar diskret matematik om?...1 Permutationer och kombinationer...3 Något om heltalsräkning... Iehåll Grafräkare och diskret matematik...1 Vad hadlar diskret matematik om?...1 Permutatioer och kombiatioer...3 Något om heltalsräkig...4 Modulusoperator...4 Faktoriserig i primfaktorer...5 Talföljder...7

Läs mer

x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 HL Z x x x

x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 HL Z x x x Uppgift 1 a) Vi iför slackvariabler x 4, x 5 och x 6 och löser problemet med hjälp av simplexalgoritme. Z -2-1 1 0 0 0 0 x 4 1 1-1 1 0 0 20 x 5 2 1 1 0 1 0 30 x 6 1-1 2 0 0 1 10 x 1 blir igåede basvariabel

Läs mer

REGULJÄRA SPRÅK (8p + 6p) 1. DFA och reguljära uttryck (6 p) Problem. För följande NFA över alfabetet {0,1}:

REGULJÄRA SPRÅK (8p + 6p) 1. DFA och reguljära uttryck (6 p) Problem. För följande NFA över alfabetet {0,1}: CD58 FOMEA SPÅK, AUTOMATE, OCH BEÄKNINGSTEOI, 5 p JUNI 25 ÖSNINGA EGUJÄA SPÅK (8p + 6p). DFA och reguljära uttryck (6 p) Problem. För följade NFA över alfabetet {,}:, a) kovertera ovaståede till e miimal

Läs mer

Introduktion till statistik för statsvetare

Introduktion till statistik för statsvetare "Det fis iget så praktiskt som e bra teori" November 2011 Bakgrud Stadardiserig E saolikhetsekvatio Kosekves av stora tales lag Stora tales lag ger att är slumpvariablera X i är oberoede, med e och samma

Läs mer

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Bo Styf. Genomgånget på föreläsningarna Föreläsning 26, 9/2 2011: y + ay + by = h(x)

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Bo Styf. Genomgånget på föreläsningarna Föreläsning 26, 9/2 2011: y + ay + by = h(x) Uppsala Uiversitet Matematiska Istitutioe Bo Styf Evariabelaalys, 0 hp STS, X 200-0-27 Föreläsig 26, 9/2 20: Geomgåget på föreläsigara 26-30. Att lösa de ihomogea ekvatioe. De ekvatio vi syftar på är förstås

Läs mer

Inledande matematisk analys (TATA79) Höstterminen 2016 Föreläsnings- och lekionsplan

Inledande matematisk analys (TATA79) Höstterminen 2016 Föreläsnings- och lekionsplan Iledade matematisk aalys TATA79) Hösttermie 016 Föreläsigs- och lekiospla Föreläsig 1 Logik, axiom och argumet iom matematik, talbeteckigssystem för hetal, ratioella tal, heltalspoteser. Lektio 1 och Hadledigstillfälle

Läs mer

1. Test av anpassning.

1. Test av anpassning. χ -metode. χ -metode ka avädas för prövig av hypoteser i flera olika slag av problem: om e stokastisk variabel följer e viss saolikhetsfördelig med käda eller okäda parametrar. om två stokastiska variabler

Läs mer

Digital signalbehandling Alternativa sätt att se på faltning

Digital signalbehandling Alternativa sätt att se på faltning Istitutioe för data- oc elektrotekik 2-2- Digital sigalbeadlig Alterativa sätt att se på faltig Faltig ka uppfattas som ett kostigt begrepp me adlar i grude ite om aat ä att utgåede frå e isigal x [],

Läs mer

TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK Datum: 13 mars 08

TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK Datum: 13 mars 08 TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK Datum: 3 mars 8 Te i kurse HF3, 6H3, 6L3 MATEMATIK OCH MATEMATISK STATISTIK, Te i kurse HF ( Tidigare k 6H3), KÖTEORI OCH MATEMATISK STATISTIK, Skrivtid: 8:5-:5 Hjälpmedel:

Läs mer

Databaser - Design och programmering. Databasdesign. Kravspecifikation. Begrepps-modellering. Design processen. ER-modellering

Databaser - Design och programmering. Databasdesign. Kravspecifikation. Begrepps-modellering. Design processen. ER-modellering Databaser desig och programmerig Desig processe Databasdesig Förstudie, behovsaalys ER-modellerig Kravspecifikatio För att formulera e kravspecifikatio: Idetifiera avädare Studera existerade system Vad

Läs mer

Kompletterande kurslitteratur om serier

Kompletterande kurslitteratur om serier KTH Matematik Has Thuberg 5B47 Evariabelaalys Kompletterade kurslitteratur om serier I Persso & Böiers.5.4 itroduceras serier, och serier diskuteras också i kapitel 7.9. Ia du läser vidare här skall du

Läs mer

Webprogrammering och databaser. Begrepps-modellering. Exempel: universitetsstudier Kravspec. ER-modellen. Exempel: kravspec forts:

Webprogrammering och databaser. Begrepps-modellering. Exempel: universitetsstudier Kravspec. ER-modellen. Exempel: kravspec forts: Webprogrammerig och databaser Koceptuell datamodellerig med Etitets-Relatiosmodelle Begrepps-modellerig Mål: skapa e högivå-specifikatio iformatiosiehållet i database Koceptuell modell är oberoede DBMS

Läs mer

Ekvationen (ekv1) kan beskriva en s.k. stationär tillstånd (steady-state) för en fysikalisk process.

Ekvationen (ekv1) kan beskriva en s.k. stationär tillstånd (steady-state) för en fysikalisk process. Armi Halilovic: EXTRA ÖVNINGAR aplace-ekvatioe APACES EKVATION Vi etraktar följade PDE u, u,, a, ekv1 som kallas aplaces ekvatio Ekvatioe ekv1 ka eskriva e sk statioär tillståd stead-state för e fsikalisk

Läs mer

H1009, Introduktionskurs i matematik Armin Halilovic. använder vi oftast induktionsbevis.

H1009, Introduktionskurs i matematik Armin Halilovic. använder vi oftast induktionsbevis. MATEMATISK INDUKTION För att bevisa att ett påståede P() är sat för alla heltal 0 aväder vi oftast iduktiosbevis Iduktiossatse Låt P() vara ett påståede vars saigsvärde beror av heltalet 0 där 0 är ett

Läs mer

Statistisk analys. Vilka slutsatser kan dras om populationen med resultatet i stickprovet som grund? Hur säkra uttalande kan göras om resultatet?

Statistisk analys. Vilka slutsatser kan dras om populationen med resultatet i stickprovet som grund? Hur säkra uttalande kan göras om resultatet? Statistisk aalys Vilka slutsatser ka dras om populatioe med resultatet i stickprovet som grud? Hur säkra uttalade ka göras om resultatet? Mats Guarsso Tillämpad matematik III/Statistik - Sida 83 Exempel

Läs mer

Lösningar till tentamensskrivning i kompletteringskurs Linjär Algebra, SF1605, den 10 januari 2011,kl m(m + 1) =

Lösningar till tentamensskrivning i kompletteringskurs Linjär Algebra, SF1605, den 10 januari 2011,kl m(m + 1) = Lösigar till tetamesskrivig i kompletterigskurs Lijär Algebra, SF605, de 0 jauari 20,kl 4.00-9.00. 3p Visa med hjälp av ett iduktiosbevis att m= mm + = +. Lösig: Formel är uppebarlige sa är = eftersom

Läs mer

4. Uppgifter från gamla tentor (inte ett officiellt urval) 6

4. Uppgifter från gamla tentor (inte ett officiellt urval) 6 SF69 - DIFFERENTIALEKVATIONER OCH TRANSFORMER II - ÖVNING 4 KARL JONSSON Iehåll. Egeskaper hos Fouriertrasforme. Kapitel 3: Z-Trasform.. Upp. 3.44a-b: Bestämig av Z-trasforme för olika talföljder.. Upp.

Läs mer

Lösningar och kommentarer till uppgifter i 1.1

Lösningar och kommentarer till uppgifter i 1.1 Lösigar och kommetarer till uppgifter i. 407 d) 408 d) 40 a) 3 /5 5) 5 3 0 ) 0) 3 5 5 4 0 6 5 x 5 x) 5 x + 5 x 5 x 5 x 5 x + 5 x 40 Om det u är eklare så här a x a 3x + a x) a 4x + 43 a) 43 45 5 3 5 )

Läs mer

F4 Matematikrep. Summatecken. Summatecken, forts. Summatecken, forts. Summatecknet. Potensräkning. Logaritmer. Kombinatorik

F4 Matematikrep. Summatecken. Summatecken, forts. Summatecken, forts. Summatecknet. Potensräkning. Logaritmer. Kombinatorik 0-0-5 F Matematrep Summateet Potesräg Logartmer Kombator Summatee Säg att v har ste tal,, Summa av dessa tal (alltså + + ) srvs ortfattat med hälp av summatee: summa då går fr.o.m. t.o.m. Summatee, forts.

Läs mer

Egna funktioner. Vad är sin? sin är namnet på en av många inbyggda funktioner i Ada (och den återfinns i paketet Ada.Numerics.Elementary_Functions)

Egna funktioner. Vad är sin? sin är namnet på en av många inbyggda funktioner i Ada (och den återfinns i paketet Ada.Numerics.Elementary_Functions) - 1 - Vad är si? si är amet på e av måga ibyggda fuktioer i Ada (och de återfis i paketet Ada.Numerics.Elemetary_Fuctios) si är deklarerad att ta emot e parameter (eller ett argumet) av typ Float (mätt

Läs mer

Visst kan man faktorisera x 4 + 1

Visst kan man faktorisera x 4 + 1 Visst ka ma faktorisera + 1 Per-Eskil Persso Faktoriserig av polyomuttryck har alltid utgjort e svår del av algebra. Reda i slutet av grudskola möter elever i regel dea omvädig till multiplikatio med hjälp

Läs mer

KOM IHÅG ATT NOTERA DITT TENTAMENSNUMMER NEDAN OCH TA MED DIG TALONGEN INNAN DU LÄMNAR IN TENTAN!!

KOM IHÅG ATT NOTERA DITT TENTAMENSNUMMER NEDAN OCH TA MED DIG TALONGEN INNAN DU LÄMNAR IN TENTAN!! Göteborgs uiversitet Psykologiska istitutioe Tetame Psykologi kurskod PC106, Kurs 6: Idivide i ett socialt sammahag (15 hp) och PC 145. Tid för tetame: 6/5-01. Hel och halvfart VT 1. Provmomet: Socialpsykologi

Läs mer

Universitetet: ER-diagram e-namn

Universitetet: ER-diagram e-namn Databaser Desig och programmerig Fortsättig på relatiosmodelle: Normaliserig fuktioella beroede ormalformer iformatiosbevarade relatiosschemauppdelig Varför ormalisera? Metod att skydda oss frå dum desig

Läs mer

Tentamenskrivning, , kl SF1625, Envariabelanalys för CINTE1(IT) och CMIEL1(ME ) (7,5hp)

Tentamenskrivning, , kl SF1625, Envariabelanalys för CINTE1(IT) och CMIEL1(ME ) (7,5hp) KTH-Matematik Tetameskrivig, 2008-0-0, kl. 4.00-9.00 SF625, Evariabelaalys för CITE(IT) och CMIEL(ME ) (7,5h) Prelimiära gräser. Registrerade å kurse SF625 får graderat betyg eligt skala A (högsta betyg),

Läs mer

Resultatet av kryssprodukten i exempel 2.9 ska vara följande: Det vill säga att lika med tecknet ska bytas mot ett plustecken.

Resultatet av kryssprodukten i exempel 2.9 ska vara följande: Det vill säga att lika med tecknet ska bytas mot ett plustecken. Kommetarer till Christer Nybergs bok: Mekaik Statik Kommetarer kapitel 2 Sida 27 Resultatet av kryssprodukte i exempel 2.9 ska vara följade: F1 ( d cos β + h si β ) e z Det vill säga att lika med tecket

Läs mer

F10 ESTIMATION (NCT )

F10 ESTIMATION (NCT ) Stat. teori gk, ht 2006, JW F10 ESTIMATION (NCT 8.1-8.3) Ordlista till NCT Iferece Parameter Estimator Estimate Ubiased Bias Efficiecy Cofidece iterval Cofidece level (Studet s) t distributio Slutledig,

Läs mer

Databaser - Design och programmering. Programutveckling. Programdesign, databasdesign. Kravspecifikation. ER-modellen. Begrepps-modellering

Databaser - Design och programmering. Programutveckling. Programdesign, databasdesign. Kravspecifikation. ER-modellen. Begrepps-modellering Databaser desig och programmerig Desig processe ER-modellerig Programutvecklig Förstudie, behovsaalys Programdesig, databasdesig Implemetatio Programdesig, databasdesig Databasdesig Koceptuell desig Koceptuell

Läs mer

a VEKTORRUMMET R, - dimesioella etorer.. STANDARDBASEN i R. LINJÄRA KOMBINATIONER AV VEKTORER LINJÄRT BEROENDE OCH OBEROENDE VEKTORER LINJÄRT HÖLJE (LINJÄRT SPAN) -----------------------------------------------------------------

Läs mer

Enkel slumpvandring. Sven Erick Alm. 9 april 2002 (modifierad 8 mars 2006) 2 Apan och stupet 3 2.1 Passagesannolikheter... 3 2.2 Passagetider...

Enkel slumpvandring. Sven Erick Alm. 9 april 2002 (modifierad 8 mars 2006) 2 Apan och stupet 3 2.1 Passagesannolikheter... 3 2.2 Passagetider... Ekel slumpvadrig Sve Erick Alm 9 april 2002 (modifierad 8 mars 2006) Iehåll 1 Iledig 2 2 Apa och stupet 3 2.1 Passagesaolikheter............................... 3 2.2 Passagetider....................................

Läs mer

Hambley avsnitt 12.7 (även 7.3 för den som vill läsa lite mer om grindar)

Hambley avsnitt 12.7 (även 7.3 för den som vill läsa lite mer om grindar) 1 Föreläsig 5/11 Hambley avsitt 12.7 (äve 7.3 för de som vill läsa lite mer om gridar) Biära tal Vi aväder ormalt det decimala talsystemet, vilket har base 10. Talet 2083 rereseterar då 2 10 3 0 10 2 8

Läs mer

DIAGONALISERING AV EN MATRIS

DIAGONALISERING AV EN MATRIS Armi Hlilovic: ETRA ÖVNINGAR Digoliserig v e mtris DIAGONALISERING AV EN MATRIS Defiitio ( Digoliserbr mtris ) Låt A vr e vdrtis mtris dvs e mtris v typ. Mtrise A är digoliserbr om det fis e iverterbr

Läs mer

Tenta i MVE025/MVE295, Komplex (matematisk) analys, F2 och TM2/Kf2

Tenta i MVE025/MVE295, Komplex (matematisk) analys, F2 och TM2/Kf2 Teta i MVE5/MVE95, Komplex (matematisk) aalys, F och TM/Kf 6, 8.3-.3 Hjälpmedel: Formelblad som delas ut av tetamesvaktera Telefovakt: Mattias Leartsso, 3-535 Betygsgräser: -9 (U), -9 (3), 3-39 (4), 4-5

Läs mer

TAMS79: Föreläsning 9 Approximationer och stokastiska processer

TAMS79: Föreläsning 9 Approximationer och stokastiska processer TAMS79: Föreläsig 9 Approximatioer och stokastiska processer Joha Thim 18 ovember 2018 9.1 Biomialfördelig Vi har reda stött på dea fördelig flera gåger. Situatioe är att ett slumpförsök har två möjliga

Läs mer

Inledande matematisk analys. 1. Utred med bevis vilket eller vilka av följande påståenden är sana:

Inledande matematisk analys. 1. Utred med bevis vilket eller vilka av följande påståenden är sana: TATA79/TEN3 Tetame, 08-04-06 Iledade matematisk aalys. Utred med bevis vilket eller vilka av följade påståede är saa: (a) Om x 7 är x(x 3) 5; (b) Om (x )(x 6) 0 är x 6; (c) (x + 6)(x ) > 0 om x > 6. Solutio:

Läs mer

SJÄLVSTÄNDIGA ARBETEN I MATEMATIK

SJÄLVSTÄNDIGA ARBETEN I MATEMATIK SJÄLVSTÄNDIGA ARBETEN I MATEMATIK MATEMATISKA INSTITUTIONEN, STOCKHOLMS UNIVERSITET Kvadratisk recirocitet och två bevis av Love Huldt 09 - No K9 MATEMATISKA INSTITUTIONEN, STOCKHOLMS UNIVERSITET, 06 9

Läs mer

Trigonometriska polynom

Trigonometriska polynom Trigoometriska polyom Itroduktio Iga strägistrumet eller blåsistrumet ka producera estaka siustoer, blott lieära kombiatioer av dem, där de med lägsta frekvese kallas för grudtoe, och de övriga för övertoer.

Läs mer

3 Samplade system. 3. Samplade system. Vad är ett samplat system? I ett tidskontinuerligt system är alla variabler x (t), y (t)

3 Samplade system. 3. Samplade system. Vad är ett samplat system? I ett tidskontinuerligt system är alla variabler x (t), y (t) 3. Samplade system 3 Samplade system Vad är ett samplat system? I ett tidsotiuerligt system är alla variabler x (t), y (t) och u (t) otiuerliga (futioer) i tide i de meige att de är defiierade för alla

Läs mer

Datorövning 2 Fördelningar inom säkerhetsanalys

Datorövning 2 Fördelningar inom säkerhetsanalys Luds tekiska högskola Matematikcetrum Matematisk statistik STATISTISKA METODER FÖR SÄKERHETSANALYS FMS065, HT-15 Datorövig 2 Fördeligar iom säkerhetsaalys I dea datorövig ska vi studera ågra grudläggade

Läs mer

Tentamen i Statistik STG A01 (12 hp) 5 mars 2010, kl. 08.15 13.15

Tentamen i Statistik STG A01 (12 hp) 5 mars 2010, kl. 08.15 13.15 Karlstads uiversitet Fakultete för ekoomi, kommuikatio och IT Statistik Tetame i Statistik STG A0 ( hp) 5 mars 00, kl. 08.5 3.5 Tillåta hjälpmedel: Bifogad formel- och tabellsamlig (skall retureras) samt

Läs mer