TAMPEREEN YLIOPISTO Pro gradu -tutkielma. Hannu Pajula. Stirlingin luvuista

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "TAMPEREEN YLIOPISTO Pro gradu -tutkielma. Hannu Pajula. Stirlingin luvuista"

Transkriptio

1 TAMPEREEN YLIOPISTO Pro gradu -tutielma Hannu Pajula Stirlingin luvuista Informaatiotieteiden ysiö Matematiia Maalisuu 2014

2 Tampereen yliopisto Informaatiotieteiden ysiö PAJULA, HANNU: Stirlingin luvuista Pro gradu -tutielma, 33 s. Matematiia Maalisuu 2014 Tiivistelmä Tämän tutielman aiheena ovat Stirlingin luvut, jota on nimetty englantilaisen matemaation James Stirlingin ( muaan. Stirlingin luuja on ahta lajia. Stirlingin toiset luvut S(n, määritellään n-alioisen jouon -ositusten luumäärinä. Luvussa 3 todistetaan reursiivinen aava ja muita lasuaavoja Stirlingin luvuille S(n,. Luvussa 4 määritellään Stirlingin ensimmäiset luvut s(n, osoittamalla yhteys muuttujan x astetta n olevien reaaliertoimisten polynomien ja ertomapolynomien välillä. Myös Stirlingin ensimmäisille luvuille s(n, todistetaan reursiivinen aava ja muita lasuaavoja. Aliluvussa 4.4 osoitetaan Stirlingin ensimmäisten luujen yhteys n-alioisen jouon permutaatiosylien luumäärään. Tutielman viimeisessä luvussa määritellään luujonon generoiva ja esponentiaalinen generoiva funtio. Tämän jäleen johdetaan lausee luujen S(n, generoivalle funtiolle seä luujen S(n, ja B(n esponentiaaliselle generoivalle funtiolle. 2

3 Sisältö 1 Johdanto 4 2 Kombinatoriian perusteita Osajouot Osajonot Funtioiden luumääristä Osituset ja Stirlingin toiset luvut Osituset Stirlingin toiset luvut Bellin luvut Polynomit ja Stirlingin ensimmäiset luvut Kertomafuntiot Stirlingin ensimmäiset luvut Polynomien matriisiesitys Sylinen permutaatio Differenssioperaattori Generoivista funtioista 29 Viitteet 33 3

4 1 Johdanto Tämän tutielman pääaiheena ovat Stirlingin luvut, jota on nimetty englantilaisen matemaation James Stirlingin ( muaan. Stirlingin luuja on ahta lajia. Kosa molemmille lajeille on olemassa ombinatorinen tulinta, ertaamme luvussa 2 ombinatoriian perustulosia seä esittelemme tutielmassa äytettäviä merintöjä. Luvussa 3 määrittelemme n-alioisen jouon ositusen äsitteen jouoopista tutulla tavalla ja havainnollistamme ositusta esimerein. Tämän jäleen määrittelemme Stirlingin toiset luvut S(n, n-alioisen jouon -ositusten luumäärinä. Lauseessa 3.1 johdamme lauseeen, jolla luvut S(n, voidaan määrittää reursiivisesti. Tutimme lisäsi luujen S(n, arvoa tietyissä erioistapausissa seä johdamme vaihtoehtoisia lauseeita luujen S(n, määrittämisesi. Aliluvussa 3.3 määrittelemme Bellin luvut B(n Stirlingin toisten luujen summina. Lauseessa 3.8 esitämme myös Bellin luvuille reursiivisen aavan. Luvun 4 aloitamme tutimalla muuttujan x astetta n olevia polynomeja. Määrittelemme Stirlingin ensimmäiset luvut s(n, tiettyä muotoa olevien polynomien vaioertoimina. Lauseessa 4.1 johdamme reursiivisen lauseeen luvuille s(n, äyttäen apuna ertomafuntion määritelmää. Aliluvussa 4.3 perehdymme evyesti muuttujan x astetta n olevien polynomien esittämiseen matriisien avulla. Esimerissä 4.8 osoitamme Stirlingin luujen S(n, ja s(n, matriisien olevan polynomivetoriavaruuden annanmuutosmatriiseja ja lauseessa 4.7 toistensa äänteismatriiseja. Stirlingin ensimmäisten luujen ombinatoriseen tulintaan perehdymme aliluvussa 4.4, un osoitamme, että s(n, liittyy n-aloisen jouon sylisiin permutaatioihin. Aliluvussa 4.5 määrittelemme luujonon differenssin äsitteen ja osoitamme toisen yhteyden luujen S(n, ja polynomien välille tutimalla funtion x n differenssejä. Luvussa 5 määrittelemme generoivan funtion ja esponentiaalisen generoivan funtion äsitteen. Esimerien avulla johdamme lauseeet luujen S(n, generoivalle funtiolle seä luujen S(n, ja B(n esponentiaalisille generoiville funtiolle. Tutielman päälähteinä on äytetty Kenneth B. Bogartin teosta Introductory Combinatorics seä John G. Michaelsin ja Kenneth H. Rosenin irjaa Applications of Discrete Mathematics. Aliluu 4.5 ja luu 5 perustuvat uitenin pitälti David R. Mazurin teoseen Combinatorics - A Guided Tour. Tutielman luemisesi riittää ombinatoriian ja lineaarialgebran perusteet. Määritelmiä ja lauseita on pyritty havainnollistamaan runsain esimerein ja lauseiden todistusteniiat vaihtelevat ombinatorisesta päättelystä indutiotodistusiin sen muaan, miä sopii uhunin tilanteeseen parhaiten. 4

5 2 Kombinatoriian perusteita Tässä luvussa ertaamme ombinatoriian merintöjä ja yleisimpiä lasuaavoja. Meritsemme n-alioista jouoa symbolilla [n] {1, 2,..., n}, un n 1. Vastaavasti meritsemme [] {1, 2,..., }, [n 1] {1, 2,..., n 1}, [5] {1, 2, 3, 4, 5} ja niin edelleen. Todistamme lauseen 2.2 esimerinä ombinatorisesta todistusesta, mutta muuten sivuutamme todistuset, osa ne ovat tutielman aiheen annalta vain aputulosia. 2.1 Osajouot Jouon [n] -osajouolla taroitamme jouoa, joa on saatu valitsemalla (0 n mielivaltaista, mutta eri aliota jouosta [n]. Lause 2.1. Jouon [n] -alioisten osajouojen luumäärä on n n!!(n!. (2.1 Erityisesti ( ( n 0 n n 1, un n 0, ja n 0 aina, un n <. Lause 2.2. Oloot n ja oonaisluuja ja oloon 0 < < n. Tällöin n n n 1. (2.2 Todistus. Yhtälön vasen puoli ilmaisee jouon [n] -osajouojen luumäärän. Tällaiset osajouot voidaan jaaa ahteen ryhmään sen muaan, sisältävätö ne alion n vai ei. Alion n sisältäviä -osajouoja on n 1 1 appaletta, osa ne ovat muotoa A {n}, missä A on jouon [n 1] 1-osajouo. Jouon [n] -osajouoja, jota eivät sisällä aliota n, on n 1 appaletta, osa ne ovat myös jouon [n 1] -osajouoja. 2.2 Osajonot Jouon [n] -osajonolla taroitamme jonoa tai järjestettyä jouoa, joa on muodostettu valitsemalla (0 n mielivaltaista mutta eri aliota jouosta [n]. Jos n, utsumme järjestettyä jouoa jouon [n] permutaatiosi. Lause 2.3. Jouon [n] -alioisten osajonojen luumäärä on (n n(n 1(n 2 (n + 1. (2.3 Erityisesti (n 0 1, (n 1 n ja (n n n!, un n 0, ja (n 0 aina, un > n. 5

6 2.3 Funtioiden luumääristä Monet ombinatoriset valintatilanteet voidaan samaistaa funtioisi, jolloin valintamahdollisuusien luumäärä ertoo funtioiden luumäärän. Esimeri 2.1. Funtio f : [n] [] voidaan tulita jonona f f([n] f({1, 2,..., n} ( f(1, f(2,..., f(n, missä f(i [], un i 1, 2,..., n. Kosa jonon jäsenet saavat olla esenään samoja, on funtioiden f : [n] [] luumäärä } {{... } n. n pl Esimeri 2.2. Injetio g : [] [n] (0 < n voidaan tulita jouon [n] -osajonona g g([] g({1, 2,..., } ( g(1, g(2,..., g(, missä g(i [n], un i 1, 2,.... Kosa g on injetio, niin g(i g(j aina, un i j (i, j []. Jonon jäsenet eivät saa toistua, joten injetioiden g : [] [n] luumäärä on n(n 1 (n + 1 (n. Esimeri 2.3. Bijetio π : [n] [n] voidaan tulita jonon (1, 2,..., n permutaationa. Täten bijetioiden π : [n] [n] luumäärä on (n n n!. Esimeri 2.4. Surjetio f : [n] [] voidaan tulita jonona f f([n] f({1, 2,..., n} ( f(1, f(2,..., f(n, missä f(i [], un i 1, 2,..., n, ja joainen jouon [] jäsen esiintyy jonossa f([n] vähintään erran. Voidaan osoittaa, että tällaisten jonojen luumäärä on i0( 1 i( ( i n i (s. [1, s. 103]. 6

7 3 Osituset ja Stirlingin toiset luvut Tässä luvussa määrittelemme ensin n-alioisen jouon ositusen äsitteen. Ositusen määritelmään perustuen määrittelemme Stirlingin toiset luvut S(n, ja Bellin luvut B(n. Ellei toisin mainita, luvut n ja ovat einegatiivisia oonaisluuja ja muut merinnät samoja uin luvussa Osituset Määritelmä 3.1. Jouo P {A i i I} on jouon [n] ositus, miäli seuraavat ehdot ovat voimassa: 1. A i, un i I 2. [n] i I A i 3. A i A j, un i j (i, j I. Jouo I on mielivaltainen indesijouo ja jouoja A i (i I sanotaan ositusen P luoisi. Määritelmä 3.2. Jono (A 1, A 2,..., A on jouon [n] järjestetty -ositus, miäli seuraavat ehdot ovat voimassa: 1. [n] i1 A i 2. A i A j, un i j (i, j []. Esimeri 3.1. Tarastellaan funtiota f : [n] []. Oloon A i jouo siten, että A i {x [n] f(x i []}. Funtio f muodostaa jouon [n] (järjestetyn -ositusen, sillä A i A j aina, un i j (i, j []. Jos lisäsi A i aiilla i [], niin f on surjetio. Esimeri 3.2. Jouon [4] 2-osaiset osituset ovat ({1, 2, 3}, {4}, ({1, 2, 4}, {3}, ({1, 3, 4}, {2}, ({2, 3, 4}, {1} ({1, 2}, {3, 4}, ({1, 3}, {2, 4} ja ({1, 4}, {2, 3}. Jouon [4] 3-osaiset osituset ovat ({1, 2}, {3}, {4}, ({1, 3}, {2}, {4}, ({1, 4}, {2}, {3} ({2, 3}, {1}, {4}, ({2, 4}, {1}, {3} ja ({3, 4}, {1}, {2}. Jouon eriooisten ositusten luumäärä riippuu seä jouon oosta että osien luumäärästä. Annamme seuraavasi määritelmän aiheeseen liittyen. 7

8 3.2 Stirlingin toiset luvut Määritelmä 3.3. Stirlingin toinen luu S(n, on jouon [n] -ositusten luumäärä. Erityisesti S(n, 0 0, un n > 0 ja S(n, 0 aina, un n <. Sovitaan lisäsi, että S(0, 0 1 (vrt. [5, s ]. Esimeri 3.3. Esimerin 3.2 perusteella S(4, 2 7 ja S(4, 3 6. Esimeri 3.4. S(n, 1 1, un n 1, sillä jouon [n] ainoa ysiluoainen ositus on ({1, 2,..., n} ([n]. Vastaavasti S(n, n 1, un n 0, sillä jouon [n] ainoa n-luoainen ositus on ({1}, {2},..., {n}. Lause 3.1. Oloot n 1 ja 1. Tällöin S(n, S(n 1, 1 + S(n 1,. (3.1 Todistus. (Vrt. [1, s. 80]. Kaavan (3.1 vasen puoli ilmaisee jouon [n] - ositusten luumäärän. Tällaiset osituset voidaan jaaa ahteen ryhmään. Jos {n} on ysi ositusen luoista, niin loput 1 luoaa muodostavat ositusen jouolle [n 1]. Määritelmän 3.3 muaan tällaisia ositusia on S(n 1, 1 appaletta. Jos {n} ei ole ysi ositusen luoista, niin n on lisätty johonin jouon [n 1] -ositusen luoista. Kosa n voidaan lisätä eri luoaan, on tällaisia ositusia yhteensä S(n 1, appaletta. Esimeri 3.5. Tauluossa 1 on esitetty Stirlingin luujen S(n, arvot, un 1 n n Tauluo 1: Stirlingin luuja S(n,. Lause 3.2. S(n, n 1 n 2, un n 1. Todistus. Oloon P {A 1,..., A n 1 } jouon [n] n 1-ositus. Kosa jouot A 1,... A n 1 ovat epätyhjiä, yhdessä niistä on oltava asi aliota ja muissa ysi. Tällöin asialioinen jouo A i määrää ositusen P ysiäsitteisesti ja se voidaan valita jouosta [n] n 2 tavalla. 8

9 Lause 3.3. S(n, 2 2 n 1 1, un n 2. Todistus. Oloon A 1 miä tahansa jouon [n] aito epätyhjä osajouo ja oloon A 2 [n] \ A 1. Tällöin P {A 1, A 2 } on jouon [n] 2-ositus, sillä A 1 ja A 2 ovat epätyhjiä, [n] A 1 A 2 ja A 1 A 2. Kun ja [n] eivät elpaa valinnasi, osajouo A 1 voidaan valita 2 n 2 tavalla. Kosa joainen ositusen muodostava osajouopari voidaan valita valitsemalla ensin joo A 1 tai A 2, on jouon [n] aiien erilaisten 2-ositusten luumäärä S(n, 2 2n n 1 1. Lause 3.4. Oloot n 1 ja 1. Tällöin S(n, n 1 j0 n 1 S(j, 1. (3.2 j Todistus. (Vrt. [1, s. 81]. Kaavan (3.2 vasen puoli ilmaisee jouon [n] - ositusten luumäärän. Joainen jouon [n] -ositus vastaa j-alioisen jouon J [n 1] 1-ositusta, joa jää jäljelle, un poistetaan alion n [n] sisältävä luoa aluperäisestä ositusesta. Kaavan (3.2 oiea puoli lasee yhteen aii 1-osituset aiilla osajouoilla J [n 1], un 0 j n 1. Jouolla [n 1] on nimittäin n 1 j j-alioista osajouoa ja joaisella j-alioisella osajouolla on S(j, 1 ositusta, jossa on 1 luoaa. Esimeri 3.6. Oloot [n] {a, b, c, d} ja [] {1, 2, 3} ja oloon f : [n] [] funtio siten, että f(a f(b f(d 2 ja f(c 1. Tällöin f([n] {1, 2} [], joten f ei ole surjetio. Esimeri 3.7. (Vrt. [1, s. 81]. Oloon f : [n] [] surjetio. Määritellään alion i [] aluuva asettamalla f 1 (i {x f(x i}. Nyt f 1 (i [n] ja f 1 (i f 1 (j aina, un i j (i, j []. Lisäsi, osa f on surjetio, niin f 1 (i, un i []. Siis jouo P {f 1 (1, f 1 (2,..., f 1 (} on jouon [n] -ositus. Lisäsi voidaan määritellä funtio g : P [n] asettamalla g(f 1 (i i. Selvästi g on injetio. 9

10 Lause 3.5. Surjetioiden luumäärä jouolta [n] jouoon [] on S(n,!. Todistus. (Vrt. [1, s. 82]. Oloon Q {C 1, C 2,..., C } jouon [n] mielivaltainen -ositus ja g : Q [] injetio (bijetio. Määritellään funtio f : [n] [] asettamalla f(x i, jos x C i. Kosa Q on jouon [n] -ositus, niin f on surjetio. Kosa joaista jouon [n] -ositusta ohti on olemassa! bijetiota, niin surjetioiden luumäärä jouolta [n] jouoon [] on tuloperiaatteen nojalla S(n,!. Lause 3.6. Oloot n 1 ja 1. Tällöin S(n, 1! i0( 1 i( ( i n. (3.3 i Todistus. (Vrt. [5, s. 102]. Esimerin 2.4 perusteella surjetioiden luumäärä jouolta [n] jouoon [] on i0( 1 i( i ( i n. (3.4 Kun tämä yhdistetään edellisen lauseen tulosen anssa, saadaan S(n,! i0( 1 i( ( i n. i Jaamalla yhtälö puolittain termillä! saadaan S(n, 1! i0( 1 i( ( i n. i Esimeri 3.8. Oloot n 5 ja 3. Lauseen 3.5 muaan surjetioden luumäärä jouolta [n] jouoon [] on S(5, 3 3! Samaan tuloseen päästään aavalla (3.4, sillä 3 i0( 1 i( 3 i ( i Lause 3.7. Oloot n 1 ja 1. Tällöin S(n, S(n i, 1 i 1. (3.5 i1 10

11 Todistus. Yhtälön vasen puoli ilmaisee jouon [n] -ositusten luumäärän. Tällainen ositus voidaan muodostaa lisäämällä i aliota jouon [n i] 1- ositusen luoiin siten, että lisättävistä alioista vähintään ysi muodostaa uuden luoan. Kosa alioiden lisäysjärjestysellä ei ole meritystä, voidaan sopia että ensimmäinen lisättävä alio aloittaa uuden luoan. Tällöin loput i 1 alioita voidaan sijoittaa mielivaltaisesti luoaan. Tämä voidaan tehdä i 1 eri tavalla. Kun lasetaan yhteen aii vaihtoehdot aiilla muuttujan i arvoilla (1 i n, saadaan S(n, S(n i, 1 i 1. i1 Huomataan uitenin, että S(n i, 1 0, jos n i < 1 eli i > n + 1. Esimeri 3.9. Oloot n 5 ja 3. Tällöin aavan (3.5 muaan 5 S(5, 3 S(5 i, 3 13 i 1 i1 S(4, S(3, S(2, S(1, S(0, Bellin luvut Kuten edellä määrittelimme, Stirlingin toiset luvut S(n, ilmaisevat, uina monella tavalla n-alioinen jouo voidaan osittaa eli jaaa erillisesi epätyhjäsi osajouosi. Jos haluamme ilmaista, uina monella tavalla n- alioinen jouo voidaan ylipäätään osittaa, lasemme yhteen aiien eriooisten ositusten luumäärän. Määritelmä 3.4. (Vrt. [1, s. 85]. Bellin luu B(n on jouon [n] aiien ositusten luumäärä, ts. B(n S(n,. (3.6 Esimeri Kaavalla (3.6 lasettuna ensimmäiset Bellin luvut ovat B(0 S(0, 0 1 B(1 S(1, 0 + S(1, B(2 S(2, 0 + S(2, 1 + S(2,

12 B(3 S(3, 0 + S(3, 1 + S(3, 2 + S(3, B(4 S(4, 0 + S(4, 1 + S(4, 2 + S(4, 3 + S(4, 4 Lause 3.8. Jos n 1, niin B(n n 1 j0 Todistus. (Ks. [1, s. 86]. Määritelmän 3.4 muaan n 1 B(j. (3.7 j B(n S(n, S(n,, 1 sillä S(n, 0 0, un n 1. Kaavan (3.2 perusteella voidaan irjoittaa jolloin saadaan S(n, n 1 j0 n 1 S(j, 1, j B(n S(n, 1 n 1 n 1 S(j, 1 1 j0 j n 1 n 1 S(j, 1 j0 1 j n 1 n 1 n S(j, 1 j0 j 1 n 1 n 1 n 1 S(j, i. j0 j i0 Kuitenin n 1 j S(j, i S(j, i B(j, i0 i0 sillä S(j, i 0 aina, un i > j ja tässä erityisesti j n 1. 12

13 4 Polynomit ja Stirlingin ensimmäiset luvut Tässä luvussa tutimme muuttujan x R astetta n olevia reaaliertoimisia polynomeja. Määrittelemme ensin n-asteisen ertomafuntion muuttujalle x ja osoitamme esimerin avulla, että funtio tuottaa muuttujan x astetta n olevan polynomin. Aliluvussa 4.2 määrittelemme Stirlingin ensimmäiset luvut s(n, tällaisen polynomiesitysen vaioertoimina. Lauseessa 4.5 osoitamme yhteyden myös Stirlingin luujen S(n, ja polynomien välille. 4.1 Kertomafuntiot Määritelmä 4.1. Oloon n 0 oonaisluu. Funtiota (x n x(x 1 (x n + 1 (4.1 sanotaan muuttujan x R (lasevasi ertomafuntiosi ja funtiota (x (n x(x + 1 (x + n 1 (4.2 muuttujan x nousevasi ertomafuntiosi. Erityisesti sovitaan, että (x 0 (x (0 1. Lisäsi huomataan, että (n n n!. Esimeri 4.1. Oloon n 0 ja x R. Tällöin ( x n x( x 1 ( x n + 1 ( 1 n (x + 1 (x + n 1 ( 1 n (x (n. Esimeri 4.2. Esitetään (x 4 tavallisena polynomina lasemalla tulo x(x 1(x 2(x 3: (x 4 x(x 1(x 2(x 3 (x 2 x(x 2 3x 2x + 6 x 4 3x 3 2x 3 + 6x 2 x 3 + 3x 2 + 2x 2 6x x 4 6x x 2 6x. Annamme seuraavasi määritelmän luvuille 1, 6, 11 ja 6, jota esiintyvät ertoimina funtion (x 4 tavallisessa polynomiesitysessä. 13

14 4.2 Stirlingin ensimmäiset luvut Määritelmä 4.2. Stirlingin ensimmäiset luvut ovat ne luvut s(n,, jota toteuttavat yhtälön (x n s(n, x. (4.3 Erityisesti s(0, 0 1, s(n, 0 0, un n > 0, ja s(0, 0, un > 0 (vrt. [4, s. 168]. Esimeri 4.3. Kaavan (4.3 muaan (x 4 x 4 6x x 2 6x 4 s(4, x, joten s(4, 0 0, s(4, 1 6, s(4, 2 11, s(4, 3 6 ja s(4, 4 1. Lause 4.1. Oloon n 1 ja 1. Tällöin s(n, s(n 1, 1 (n 1s(n 1,. (4.4 Todistus. (Vrt. [5, s. 107]. Määritelmän 4.2 muaan Toisaalta voidaan irjoittaa (x n (x n + 1(x n 1 (x n s(n, x. n 1 (x n + 1 s(n 1, ix i n 1 x i0 n 1 i1 i0 s(n 1, ix i (n 1 n 1 s(n 1, i 1x i (n 1 i0 n 1 s(n 1, ix i i0 s(n 1, ix i. Kun verrataan muuttujan x esponenttia funtion (x n molemmilla esitystavoilla, on oltava s(n, s(n 1, 1 (n 1s(n 1,. Esimeri 4.4. Kaavan (4.4 ja esimerin 4.3 perusteella s(5, 3 s(4, 2 (5 1s(4, (

15 Esimeri 4.5. Tauluossa 2 on esitetty Stirlingin luujen s(n, arvot, un 1 n n Tauluo 2: Stirlingin luuja s(n,. Lause 4.2. s(n, n 1 n 2, un n 1. Todistus. Määritelmän 4.2 muaan s(n, n 1 on termin x n 1 erroin lasevassa ertomassa (x n x(x 1 (x n + 1. Siis s(n, n 1 ( 1 + ( (n 1 ( 1 2 n + 1 ( n 1 n(n 1 2 n. 2 Lause 4.3. s(n, 1 ( 1 n 1 (n 1!, un n 1. Todistus. Määritelmän 4.2 muaan s(n, 1 on termin x erroin lasevassa ertomassa (x n x(x 1 (x n + 1. Siis s(n, 1 ( 1 ( 2... (n 1 ( 1 n (n 1 ( 1 n 1 (n 1!. Lause 4.4. n 1 s(n, 0, un n 2. Todistus. (Vrt. [5, s. 106]. Tarastellaan luuja s(n,, un n on mielivaltainen, mutta iinteä. Jos n >, niin s(n, 0. Oletetaan siis, että 1 n, jolloin luvut s(n, saadaan aavalla (4.3. Kertomafuntio (x n saa arvon 0 15

16 aina, un x on positiivinen oonaisluu ja n > x. Täten, asettamalla x 1 aavaan (4.3 saadaan s(n, 0, un n 2. Lause 4.5. Oloon n 0 oonaisluu ja x R. Tällöin x n S(n, (x. (4.5 Todistus. (Vrt. [3, s. 31]. Todistetaan väite indutiolla luvun n suhteen. Jos n 0, 1, niin väite on tosi, sillä x 0 1 S(0, 0(x 0 ja x 1 x S(1, 0(x 0 + S(1, 1(x x. Oletetaan sitten, että väite on tosi, un n m 1 (n 1. Tällöin m 1 x m x x m 1 x S(m 1, (x ( (x + m 1 m 1 m 1 m 1 m S(m 1, (x +1 + S(m 1, 1(x + S(m, (x S(m, (x, S(m 1, (x m 1 m S(m 1, (x S(m 1, (x sillä S(m 1, 0, un > m 1 ja S(m, 0 0, un m 1. Esimeri 4.6. Esitetään polynomi x 4 ertomafuntioiden (x lineaariombinaationa: 4 x 4 S(4, (x S(4, 0(x 0 + S(4, 1(x 1 + S(4, 2(x 2 + S(4, 3(x 3 + S(4, 4(x 4 (x 1 + 7(x 2 + 6(x 3 + (x 4. 16

17 4.3 Polynomien matriisiesitys Tässä aliluvussa jatamme muuttujan x R astetta n olevien reaaliertoimisten polynomien tutimista. Käytämme tarastelussa apuna matriiseja ja niille määriteltyjä lasutoimitusia. Esimerissä 4.8 osoitamme, että Stirlingin luvuista S(n, ja s(n, muodostetut matriisit ovat polynomivetoriavaruuden annanmuutosmatriiseja ja lauseessa 4.7 osoitamme, että ne ovat toistensa äänteismatriiseja. Esimeri 4.7. Tarastellaan muuttujan x R astetta n olevaa reaaliertoimista polynomia, jona vaiotermi on 0. Tällainen polynomi on muotoa a n x n + a n 1 x n a 1 x. Tämä voidaan irjoittaa myös matriisien (vetorien tulona: a n x n + a n 1 x n a 1 x [ ] a 1 a 2 a n x 1 x 2.. x n Vasemmanpuoleista vetoria sanotaan polynomin erroinvetorisi ja oieanpuoleista polynomiavaruuden luonnollisesi annasi. Esimeri 4.8. Lauseen 4.5 muaan x n S(n, (x. Kosa uitenin S(n, 0 0 aina, un n > 0, niin voidaan irjoittaa x 1 S(1, 1(x 1 x 2 S(2, 1(x 1 + S(2, 2(x 2. x n S(n, 1(x 1 + S(n, 2(x S(n, n(x n ja edelleen matriisiertolasuna x 1 S(1, (x 1 x 2. S(2, 1 S(2, (x x n S(n, 1 S(n, 2 S(n, 3 S(n, n (x n tai lyhyemmin x 1 (x 1 x 2. [ S(i, j ] (x 2 n n.. x n (x n 17

18 Vastaavaan tapaan voidaan määritelmän 4.2 perusteella irjoittaa (x 1 x 1 (x 2. [ s(i, j ] x 2 n n.. (x n x n Stirlingin toisten luujen matriisi on siis polynomiavaruuden annanmuutosmatriisi luonnolliselta annalta [x i ] i 1 ertomaannalle [(x i ] i 1 ja Stirlingin ensimmäisten luujen matriisi on annanmuutosmatriisi päinvastaiseen suuntaan. Määritelmä 4.3. Funtiota δ(n, j, missä 0, un n j δ(n, j 1, un n j, sanotaan Krönecerin delta-funtiosi. Lause 4.6. Oloot n ja j positiivisia oonaisluuja ja oloon r min{n, j}. Tällöin r S(n, s(, j δ(n, j (4.6 ja r s(n, S(, j δ(n, j. (4.7 Todistus. Lauseen 4.5 perusteella voidaan irjoittaa x n S(n, (x S(n, s(, jx j j0 S(n, s(, j x j j0 j ( n S(n, s(, j x j. j0 Vertailemalla luvun x esponentteja yhtälön molemmilla puolilla saadaan S(n, s(, j δ(n, j. 18

19 Todistetaan jälimmäinen väittämä irjoittamalla (x n s(n, x s(n, S(, j(x j j0 s(n, S(, j (x j j0 j ( n s(n, S(, j (x j. j0 Vertailemalla nyt luvun x ertomafuntion arvoja yhtälön molemmilla puolilla saadaan s(n, S(, j δ(n, j. Lause 4.7. [S(i, j] n n [s(i, j] 1 n n ([3, s. 31]. Todistus. Matriisit [S(i, j] n n ja [s(i, j] n n ovat toistensa äänteismatriiseja, jos niiden tulo on identiteettimatriisi I n [δ(i, j] n n. Matriisien ertolasusäännön ja aavan (4.6 perusteella saadaan joten lause on todistettu. [ n ] [S(i, j] n n [s(i, j] n n S(i, s(, j 1 n n [δ(i, j] n n I n, Esimeri 4.9. Tarastellaan matriiseja S [S(i, j] n n ja s [s(i, j] n n, un n 4. Tällöin S s

20 4.4 Sylinen permutaatio Tässä luvussa tutimme jouon [n] permutaatioita, jota antavat ombinatorisen tulinnan Stirlingin ensimmäisten luujen s(n, itseisarvoille. Esimerissä 2.3 samaistimme jouon [n] permutaation bijetion π : [n] [n] anssa. Otetaan äyttöön merintä aiien bijetioiden [n] [n] jouolle. Määritelmä 4.4. Oloon S n {bijetiot [n] [n]}. Määritelmä 4.5. Jonon {a 1, a 2,..., a n } permutaatio π S n on sylinen, jos π(a i a i+1, un i 1, 2,..., n 1, ja π(a n a 1. Tällöin merintää (a 1 a 2 a n sanotaan sylisi. Merintä (a 2 a n a 1 taroittaa samaa syliä. Esimeri Oloon π : [7] [7] bijetio siten, että π(1 7, π(2 1, π(3 3, π(4 2, π(5 6, π(6 5 ja π(7 4. Tämä voidaan meritä 7-jonona π (7, 1, 3, 2, 6, 5, 4 tai tauluona ( Permutaatio π voidaan esittää myös erillisten sylien tulona. Nyt 1 π(1 7 π(7 4 π(4 2 π(2 1 taroittaa syliä (1742. Vastaavasti taroittaa syliä (3 ja syliä (56. Meritään nyt 3 π(3 3 5 π(5 6 π(6 5 π (1742(3(56. Kosa sylien aluohdalla ja sylien esinäisellä järjestysellä ei ole meritystä, niin esimerisi merinnät taroittavat samaa permutaatiota. π (3(56(4217 ja π (65(7421(3 20.

21 Määritelmä 4.6. Luu c(n, on jouon [n] niiden permutaatioiden luumäärä, joissa on tasan syliä. Erityisesti c(n, 0 0, un n > 0, ja c(n, 0 aina, un n <. Sovitaan lisäsi, että c(0, 0 1 (s. [4, s. 170]. Esimeri Jouon [4] 3-syliset permutaatiot ovat Täten c(4, 3 6. (12(3(4, (13(2(4, (14(2(3, (23(1(4, (24(1(3 ja (34(1(2. Esimeri Identtinen uvaus f id : [n] [n], f id (x x aiilla x [n], on jouon [n] ainoa permutaatio, jossa on n syliä. Siis c(n, n 1. Lause 4.8. (Ks. [4, s. 170]. Oloon n 1 ja 1. Tällöin c(n, c(n 1, 1 + (n 1c(n 1,. (4.8 Todistus. Jouon [n] permutaatiot, joissa on syliä, voidaan jaaa ahteen ryhmään. Jos (n on oma sylinsä, loput 1 syliä muodostavat jouon [n 1] {1, 2,..., n 1} permutaation. Määritelmän 4.6 muaan tällaisia permutaatiota on c(n 1, 1 appaletta. Jos (n ei ole oma sylinsä, se uuluu johonin jouon [n 1] permutaation syleistä. Tällaisia permutaatioita on (n 1c(n 1, appaletta, sillä n voi sijaita n 1 eri ohdassa. Esimeri Tauluossa 3 on esitetty luujen c(n, arvot, un 1 n n Tauluo 3: Luuja c(n,. Lause 4.9. c(n, n 1 n 2, un n 1. Todistus. Oloon π jouon [n] mielivaltainen permutaatio, jossa on n 1 syliä. Laatioperiaatteen nojalla permutaatiossa π on ysi syli, jossa on 2 aliota ja loput n 2 aliota uvautuvat itselleen. Tällöin ahden alion syli määrää permutaation π ysiäsitteisesti. Se voidaan valita n 2 tavalla, sillä alioiden esinäisellä järjestysellä ei ole väliä. 21

22 Lause n c(n, n!, un n 0. Todistus. Todistetaan väite indutiolla luvun n suhteen. Kun n 1, väite on tosi sillä c(n, n 1 ja c(n, 0 0. Oletetaan sitten, että väite on tosi, un n m 1 (n 1. Tällöin m m m c(m, c(m, c(m 1, 1 + (m 1 c(m 1, 1 1 m m c(m 1, 1 + (m 1 c(m 1, 1 1 m 1 m 1 c(m 1, + (m 1 (m 1! + (m 1(m 1! (1 + m 1(m 1! m(m 1! m!. c(m 1, Väitteen voi todistaa myös ombinatorisella päättelyllä (s. [2, s. 248]. Summalausee n c(n, nimittäin lasee yhteen jouon [n] aii permutaatiot, joissa on syliä, un 0, 1, 2,..., n. Kosa jouolla [n] ei ole muita permutaatioita, on summasi tultava n! eli jouon [n] aiien permutaatioiden luumäärä. Esimeri Oloon n 5. Tällöin lauseen 4.10 muaan 5 c(5, c(5, 0 + c(5, 1 + c(5, 2 + c(5, 3 + c(5, 4 + c(5, !. Lause ([4, s. 174: 7]. Jos n 0 ja x R, niin c(n, x x(x + 1 (x + n 1 x (n. (4.9 Todistus. Todistetaan väite indutiolla luvun n suhteen. Kun n 1, väite on tosi, sillä c(1, 0x 0 + c(1, 1x 1 x. Oletetaan sitten, että väite on tosi 22

23 mielivaltaisella oonaisluvulla n m 1 (n 1. Tällöin m m c(m, x c(m 1, 1 + (m 1c(m 1, x 1 m m x c(m 1, 1x 1 + (m 1 c(m 1, x 1 1 m 1 x m 1 c(m 1, x + (m 1 x (x (m 1 + (m 1(x (m 1 (x + m 1(x (m 1 (x (m. c(m 1, x Esimeri Kun verrataan lasevaa ertomafuntiota (x 4 x(x 1(x 2(x 3 nousevaan ertomafuntioon x 4 6x x 2 6x s(4, 4x 4 s(4, 3x 3 + s(4, 2x 2 s(4, 1x x (4 x(x + 1(x + 2(x + 3 x 4 + 6x x 2 + 6x c(4, 4x 4 + c(4, 3x 3 + c(4, 2x 2 + c(4, 1x, niin huomataan, että teijöiden x, x 2, x 3 ja x 4 vaioertoimet ovat itseisarvoltaan samat. Osoitetaan tämä seuraavassa lauseessa. Lause s(n, ( 1 n+ c(n,, un n 0 ja 0. Todistus. (Vrt. [4, s. 171]. Jos 0, niin väite on tosi aiilla n 0, sillä s(0, 0 1 ( 1 0 c(0, 0 ja s(n, 0 0 c(n, 0, un n > 0. Jos > 0, niin todistetaan väite indutiolla luvun n suhteen. Väite on tosi, un n 0, sillä s(0, 0 c(0, aiilla > 0. Oletetaan sitten, että väite on tosi mielivaltaisella oonaisluvulla n m 1 (n 1. Kaavan (4.4 ja indutiooletusen perusteella voidaan irjoittaa s(m, s(m 1, 1 (m 1 s(m 1, ( 1 m 1+ 1 c(m 1, 1 (m 1 m 1+ c(m 1, ( 1 m+ c(m 1, 1 + (m 1 ( 1 m+ c(m 1, ( 1 m+( c(m 1, 1 + (m 1 c(m 1, ( 1 m+ c(m,. 23

24 4.5 Differenssioperaattori Tässä aliluvussa tutustumme luujonoihin. Valitsemme luujonosi oonaisluvuilla n 0 määritellyn funtion. Määrittelemme ensin funtion differenssin ja todistamme asi differensseihin liittyvää lasuaavaa. Esimerissä 4.19 osoitamme differenssien avulla uuden yhteyden muotoa f(x x n olevien funtioiden ja Stirlingin luujen S(n, välille. Määritelmä 4.7. Oloon f(n oonaisluvuilla n 0 määritelty funtio. Tällöin funtion f(n ensimmäinen differenssi on f(n f(n + 1 f(n, toinen differenssi ja :s differenssi 2 f(n f(n + 1 f(n f(n ( 1 f(n. Sovitaan lisäsi, että 0 f(n f(n. Esimeri Oloon f(n oonaisluvuilla n 0 määritelty funtio. Tällöin 2 f(n ( f(n ( f(n + 1 f(n f(n + 2 f(n + 1 ( f(n + 1 f(n f(n + 2 2f(n f(n ja 3 f(n ( 2 f(n ( f(n + 2 2f(n f(n f(n + 3 2f(n f(n + 1 ( f(n + 2 2f(n f(n f(n + 3 3f(n f(n + 1 f(n. Lause (Ks. [4, s. 171]. Oloon f(n oonaisluvuilla n 0 määritelty funtio. Tällöin aiilla m 1. m m f(n ( 1 ( m f(n + m 24

25 Todistus. Todistetaan väite indutiolla luvun m suhteen. Väite on tosi, un m 1, sillä 1 ( 1 ( 1 f(n + 1 ( 1 0 ( 1 0 f(n + 1 f(n f(n. f(n ( 1 1 ( 1 1 f(n Oletetaan sitten, että väite on tosi mielivaltaisella oonaisluvulla j m 1. Tällöin m f(n ( m 1 f(n m 1 f(n + 1 m 1 f(n. Nyt indutio-oletusen muaan m 1 m 1 m 1 f(n + 1 ( 1 f(n (m 1 m 1 m 1 ( 1 f(n + m m 1 m 1 f(n + m + ( 1 f(n + m, osa ( 1 0 m Vastaavasti saadaan m 1 m 1 m 1 f(n ( 1 f(n + m 1 m m 1 ( 1 1 f(n + m 1 1 m ( 1 ( m 1 1 f(n + m + ( 1 m f(n. Kosa m 1 + m 1 1 m, niin summalauseeet voidaan yhdistää ja saadaan m 1 m f(n f(n + m + 1( 1 ( m f(n + m + + ( 1 m f(n m ( 1 ( m f(n + m, sillä f(n + m ( 1 0 m 0 f(n + m 0 ja f(n m m f(n + m m. 25

26 Esimeri (Ks. [4, s.172]. Oloon f(n oonaisluvuilla n 0 määritelty funtio ja m 1. Kun n 0, niin lauseen 4.13 perusteella m m f(0 ( 1 ( m f(m. Meritään sitten j m, jolloin lausee saadaan muotoon m m f(0 j0( 1 m j( m f(j. j Tällä lauseeella voidaan ilmaista funtion f(n m:s differenssi pisteessä 0 arvojen f(0, f(1,..., f(m avulla. Lause (Ks. [4, s. 172]. Oloon f(n oonaisluvuilla n 0 määritelty funtio. Tällöin n f(n f(0. (4.10 Todistus. Todistetaan väite indutiolla luvun n suhteen. Kun n 0, 1, väite on tosi, sillä 0 0 f(0 1 f(0 f(0 0 ja 1 0 f( f(0 1 f(0 + 1 f(0 1 f(0 + f(1 f(0 f(1. Oletetaan sitten, että väite on tosi, un n m 1 (n 1. Kirjoitetaan ensin n n n f(0 0 f(0 + f(0. ( Huomataan, että n 0 1 n 1 0. Kaavan (2.2 muaan n n 1 + n 1 1, 26

27 jolloin (4.11 saadaan muotoon n n 0 f(0 + f(0 0 1 ( n 1 n 1 0 f( n 1 n 1 0 n 1 n 1 f(0 + f( ( n 1 n 1 f(0 + ( n 1 f(0 f(n 1 + (f(n 1 f(n 1 + f(n f(n 1 f(n. n 1 f(0 1 n 1 f(0 1 Esimeri (Ks. [4, s.172]. Funtion f(n, n 0, erotustauluo on f(0 f(1 f(2 f(3... f(0 f(1 f( f(0 2 f(1 2 f( f(0 3 f( f(0 4 f( Esimeri (Ks. [4, s.172]. Oloon f(n n 3. Tällöin erotustauluo on Tauluosta nähdään, että f(0 0, f(0 1, 2 f(0 3 f(0 6 ja 27

28 m f(0 0, un m > 3. Lauseen 4.14 perusteella voidaan irjoittaa n n 3 f(0 n n n n n n n n n n Kosa saatu tulos on voimassa äärettömän monella muuttujan n arvolla, polynomiyhtälönä se on voimassa myös mielivaltaisella muuttujalla x R. Kirjoitetaan sitten x (x, jolloin saadaan! Yleisesti, un f(x x n, niin x n x x x x Kuitenin lauseen 4.5 muaan joten (x ! (x ! (x 3. x f(0 x n S(n, (x, S(n, (x f(0 (x.! f(0 (x.! Kun tämä jaetaan puolittain termillä (x, niin saadaan S(n, f(0, un 0 n.! Tämä voidaan vielä irjoittaa muotoon f(0 S(n,!. Lauseen 3.5 muaan S(n,! on surjetioiden luumäärä jouolta [n] jouoon []. Täten f(0 saa ombinatorisen tulinnan, un f(x x n. 28

29 5 Generoivista funtioista Tässä luvussa annamme määritelmän luujonon tavalliselle ja esponentiaaliselle generoivalle funtiolle. Esimerissä 5.2 johdamme lauseeen luujonon S(n, n 0 tavalliselle generoivalle funtiolle. Lauseessa 5.2 tutimme luujonon S(n, n 0 ja lauseessa 5.3 luujonon B(n n 0 esponentiaalista generoivaa funtiota. Määritelmä 5.1. Generoiva funtio jonolle (a n n0 on muodollinen potenssisarja f(x a n x n. n0 Esimeri 5.1. Oloon n 0 mielivaltainen, mutta iinteä oonaisluu ja a s(n,. Määritelmien 4.2 ja 5.1 perusteella ertomafuntio (x n on jonon s(n, 0 generoiva funtio. Esimeri 5.2. (Ks. [4, s ]. Oloon 0 mielivaltainen, mutta iinteä oonaisluu ja a n S(n,. Meritään Jos 0, niin f (x S(n, x n. n0 f 0 (x S(n, 0x n n0 S(0, 0 + S(1, 0x + S(2, 0x 2 + S(0, 0 1. Jos > 0, niin aloitetaan reursioaavasta (3.1: S(n, S(n 1, 1 + S(n 1,. Kun tämä errotaan puolittain termillä x n ja lasetaan yhteen muuttujan n 1 arvoilla, niin saadaan S(n, x n S(n 1, 1x n + S(n 1, x n. (5.1 n1 n1 n1 Nyt yhtälön (5.1 vasen puoli on S(n, x n S(1, x + S(2, x 2 + n1 S(0, + S(1, x + S(2, x 2 + f (x, 29

30 sillä S(0, 0, un > 0. Vastaavasti yhtälön (5.1 oiean puolen ensimmäinen summa on ja jälimmäinen summa Saadaan siis S(n 1, 1x n x S(n 1, 1x n 1 n1 n1 xf 1 (x S(n 1, x n x S(n 1, x n 1 n1 n1 xf (x. f (x xf 1 (x + xf (x. Kun tästä rataistaan f (x, saadaan reursiivinen aava f (x Edellä osoitettiin, että f 0 (x 1, joten x 1 x f 1(x. f 1 (x x 1 x f 0(x x 1 x f 2 (x x 1 2x f x 2 1(x (1 x(1 2x f 3 (x x 1 3x f x 3 2(x (1 x(1 2x(1 3x ja niin edelleen. Olemme todistaneet seuraavan lauseen. Lause 5.1. Oloon 0 mielivaltainen, mutta iinteä oonaisluu. Luujonon S(n, n 0 generoiva funtio on 1, jos 0, ja un > 0. x (1 x(1 2x (1 x j1 x 1 jx, Määritelmä 5.2. Esponentiaalinen generoiva funtio jonolle (a n n0 on g(x n0 a n x n n!. 30

31 Lause 5.2. (Vrt. [5, s. 111]. Oloon iinteä positiivinen oonaisluu ja a n S(n,. Tällöin g(x (ex 1.! Todistus. Binomilauseen perusteella 1! (ex 1 1! Käytetään sitten tietoa, että jolloin saadaan e ax j0( 1 j( j n0 a n xn n!, e ( jx. 1! (ex 1 1! j0( 1 j( ( j n xn j n0 n! ( 1 j ( j n xn! j n! n0 n0 j0 S(n, xn n!. Lause 5.3. Luujonon B(n n 0 esponentiaalinen generoiva funtio on g(x e ex 1. Todistus. (Vrt. [4, s.165]. Meritään ensin Tutitaan sitten aavaa (3.7: g(x B(n n 1 j0 n0 Kun tämä errotaan puolittain termillä n 1, saadaan B(n xn n!. n 1 B(j. j xn 1 (n 1! ja lasetaan yhteen aiilla x n 1 B(n n1 (n 1! n 1 n 1 B(j xn 1 n1 j0 j (n 1!. (5.2 31

32 Nyt yhtälön (5.2 vasen puoli on funtion g(x derivaatta, ts. x n 1 B(n n1 (n 1! g (x. Yhtälön (5.2 oiealla puolella voidaan meritä m n 1, jolloin se saadaan muotoon n 1 n 1 B(j xn 1 ( n1 j0 j (n 1! m x m B( m0 m! ( ( B(n xn x n n0 n! n0 n! g(x e x. Saadaan siis g (x e x g(x, jona yleinen rataisu on muotoa g(x e ex +C, missä C R on mielivaltainen. Tässä uitenin g(0 B(0 1, joten 1 e e0 +C e 1+C. Siis on oltava C 1. Tällöin luujonon B(n esponentiaalisen generoivan funtion lauseeesi saadaan g(x e ex 1. 32

33 Viitteet [1] Bogart, Kenneth P. Introductory Combinatorics, 2nd ed. Harcourt Brace Jovanovich, Inc., [2] Graham, Ronald L., Knuth, Donald E., Patashni, Oren. Concrete mathematics: a foundation for computer science. Addison-Wesley Publishing Company, [3] Hauanen, Pentti. Kombinatoriiaa. Opintomoniste. Tampereen yliopisto. HauanenKomb.pdf, viitattu [4] Mazur, David R. Combinatorics. A Guided Tour. Mathematical Association of America (MAA, [5] Michaels, John G., Rosen, Kenneth.R Applications of Discrete Mathematics. McGraw-Hill, Inc.,

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet MS-A0402 Disreetin matematiian perusteet Osa 3: Kombinatoriia Riia Kangaslampi 2017 Matematiian ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Kombinatoriia Summaperiaate Esimeri 1 Opetusohjelmaomiteaan valitaan

Lisätiedot

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet Esimerkkejä ym., osa I

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet Esimerkkejä ym., osa I MS-A00 Disreetin matematiian perusteet Esimerejä ym., osa I G. Gripenberg Jouo-oppi ja logiia Todistuset logiiassa Indutioperiaate Relaatiot ja funtiot Funtiot Aalto-yliopisto. maalisuuta 0 Kombinatoriia

Lisätiedot

JOHDATUS LUKUTEORIAAN (syksy 2017) HARJOITUS 1, MALLIRATKAISUT

JOHDATUS LUKUTEORIAAN (syksy 2017) HARJOITUS 1, MALLIRATKAISUT JOHDATUS LUKUTEORIAAN (sysy 2017) HARJOITUS 1, MALLIRATKAISUT Tehtävä 1. (i) Etsi luvun 111312 aii teijät. (ii) Oloot a ja b positiivisia oonaisluuja joilla a b ja b a. Osoita, että silloin a = b. Rataisu

Lisätiedot

Tehtävä 2 Todista luennoilla annettu kaava: jos lukujen n ja m alkulukuesitykset. ja m = k=1

Tehtävä 2 Todista luennoilla annettu kaava: jos lukujen n ja m alkulukuesitykset. ja m = k=1 Luuteoria Harjoitus 1 evät 2011 Alesis Kosi 1 Tehtävä 1 Näytä: jos a ja b ovat positiivisia oonaisluuja joille (a, b) = 1 ja a c, seä lisäsi b c, niin silloin ab c. Vastaus Kosa a c, niin jaollisuuden

Lisätiedot

Tehtävä 3. Määrää seuraavien jonojen raja-arvot 1.

Tehtävä 3. Määrää seuraavien jonojen raja-arvot 1. Jonotehtävät, 0/9/005, sivu / 5 Perustehtävät Tehtävä. Muotoile matemaattiset vastineet seuraavien väitteiden negaatioille (ts. vastaohdat).. Jono (a n ) suppenee ohti luua a.. Jono (a n ) on asvava. 3.

Lisätiedot

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 1. viikolle /

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 1. viikolle / MS-A8 Differentiaali- ja integraalilasenta, V/27 Differentiaali- ja integraalilasenta Rataisut. viiolle /. 3.4. Luujonot Tehtävä : Mitä ovat luujonon viisi ensimmäistä termiä, un luujono on a) (a n ) n=,

Lisätiedot

Johdatus lukuteoriaan Harjoitus 1 syksy 2008 Eemeli Blåsten. Ratkaisuehdotelma

Johdatus lukuteoriaan Harjoitus 1 syksy 2008 Eemeli Blåsten. Ratkaisuehdotelma Johdatus luuteoriaan Harjoitus 1 ss 008 Eemeli Blåsten Rataisuehdotelma Tehtävä 1 Oloot a ja b positiivisia oonaisluuja. Osoita, että on olemassa siäsitteinen luu h ('luujen a ja b pienin hteinen jaettava',

Lisätiedot

9 Lukumäärien laskemisesta

9 Lukumäärien laskemisesta 9 Luumäärie lasemisesta 9 Biomiertoimet ja osajouoje luumäärä Määritelmä 9 Oletetaa, että, N Biomierroi ilmaisee, uia mota -alioista osajouoa o sellaisella jouolla, jossa o aliota Meritä luetaa yli Lasimesta

Lisätiedot

VALIKOITUJA KOHTIA LUKUTEORIASTA

VALIKOITUJA KOHTIA LUKUTEORIASTA VALIKOITUJA KOHTIA LUKUTEORIASTA ARI LEHTONEN 1. Laajennettu Euleideen algoritmi 1.1. Jaoyhtälö. Oloot r 0, r 1 Z, r 0 r 1 > 0. Tällöin on olemassa ysiäsitteiset luvut q 1 ja r 2 Z siten, että r 0 = q

Lisätiedot

V. POTENSSISARJAT. V.1. Abelin lause ja potenssisarjan suppenemisväli. a k (x x 0 ) k M

V. POTENSSISARJAT. V.1. Abelin lause ja potenssisarjan suppenemisväli. a k (x x 0 ) k M V. POTENSSISARJAT Funtioterminen sarja V.. Abelin lause ja potenssisarjan suppenemisväli P a x x, missä a, a, a 2,... R ja x R ovat vaioita, on potenssisarja, jona ertoimet ovat luvut a, a,... ja ehitysesus

Lisätiedot

Luku kahden alkuluvun summana

Luku kahden alkuluvun summana Luu ahden aluluvun summana Juho Salmensuu Lahden Lyseon luio Matematiia 008 Tiivistelmä Tutielmassa tarastellaan ysymystä; uina monella eri tavalla annettu parillinen oonaisluu voidaan esittää ahden aluluvun

Lisätiedot

Todennäköisyyslaskenta IIa, syys lokakuu 2019 / Hytönen 1. laskuharjoitus, ratkaisuehdotukset

Todennäköisyyslaskenta IIa, syys lokakuu 2019 / Hytönen 1. laskuharjoitus, ratkaisuehdotukset Todennäöisyyslasenta IIa, syys loauu 019 / Hytönen 1. lasuharjoitus, rataisuehdotuset 1. ( Klassio ) Oloot A ja B tapahtumia. Todista lasuaavat (a) P(A B) P(A) + P(B \ A), (b) P(B) P(A B) + P(B \ A), (c)

Lisätiedot

Matematiikan tukikurssi

Matematiikan tukikurssi Matematiian tuiurssi Kurssierta 5 Sarjojen suppeneminen Kiinnostusen ohteena on edelleen sarja a n = a + a 2 + a 3 + a 4 + n= Tämä summa on mahdollisesti äärellisenä olemassa, jolloin sanotaan että sarja

Lisätiedot

Riemannin sarjateoreema

Riemannin sarjateoreema Riemannin sarjateoreema LuK-tutielma Sami Määttä 2368326 Matemaattisten tieteiden laitos Oulun yliopisto Sysy 206 Sisältö Johdanto 2 Luujonot 3 2 Sarjat 4 2. Vuorottelevat sarjat........................

Lisätiedot

funktiojono. Funktiosarja f k a k (x x 0 ) k

funktiojono. Funktiosarja f k a k (x x 0 ) k SARJAT JA DIFFERENTIAALIYHTÄLÖT 2003 3 4. Funtiosarjat Tässä luvussa esitettävissä funtiosarjojen tulosissa yhdistämme luujen 3 teoriaa. Esimeri 4.. Geometrinen sarja x suppenee aiilla x ], [ ja hajaantuu

Lisätiedot

2 Taylor-polynomit ja -sarjat

2 Taylor-polynomit ja -sarjat 2 Taylor-polynomit ja -sarjat 2. Taylor-polynomi Taylor-polynomi P n (x; x 0 ) funtion paras n-asteinen polynomiapprosimaatio (derivoinnin annalta) pisteen x 0 lähellä. Maclaurin-polynomi: tapaus x 0 0.

Lisätiedot

802328A LUKUTEORIAN PERUSTEET OSA II BASICS OF NUMBER THEORY PART II. Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO

802328A LUKUTEORIAN PERUSTEET OSA II BASICS OF NUMBER THEORY PART II. Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO 802328A LUKUTEORIAN PERUSTEET OSA II BASICS OF NUMBER THEORY PART II Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO SYKSY 2016 Sisältö 1 KERTOMAT, BINOMIKERTOIMET 2 1.0.1 Kertoma/Factorial......................

Lisätiedot

Joulukuun vaativammat valmennustehtävät ratkaisut

Joulukuun vaativammat valmennustehtävät ratkaisut Jouluuun vaativammat valmennustehtävät rataisut. Tapa. Pätee z = x + y, joten z = (x + y = x + y, josta sieventämällä seuraa xy 4x 4y + 4 = 0. Siispä (x (y =. Tästä yhtälöstä saadaan suoraan x =, y = 4

Lisätiedot

III. SARJATEORIAN ALKEITA. III.1. Sarjan suppeneminen. x k = x 1 + x 2 + x ,

III. SARJATEORIAN ALKEITA. III.1. Sarjan suppeneminen. x k = x 1 + x 2 + x , III. SARJATEORIAN ALKEITA Sarja on formaali summa III.. Sarjan suppeneminen = x + x 2 + x 3 +..., missä R aiilla N (merintä ei välttämättä taroita mitään reaaliluua). Luvut x, x 2,... ovat sarjan yhteenlasettavat

Lisätiedot

Perustehtäviä. Sarjateorian tehtävät 10. syyskuuta 2005 sivu 1 / 24

Perustehtäviä. Sarjateorian tehtävät 10. syyskuuta 2005 sivu 1 / 24 Sarjateorian tehtävät 0. syysuuta 2005 sivu / 24 Perustehtäviä. Muunna sarja telesooppimuotoon ja osoita, että se suppenee. Lase myös sarjan summa. ( + ) = 2 + 6 + 2 +... 2. Osoita suoraan määritelmään

Lisätiedot

Sattuman matematiikkaa III

Sattuman matematiikkaa III Sattuman matematiiaa III Kolmogorovin asioomat ja frevenssitulinta Tommi Sottinen Tutija Matematiian ja tilastotieteen laitos, Helsingin yliopisto Laboratoire de Probabilités et Modèles Aléatoires, Université

Lisätiedot

Eulerin φ-funktion ominaisuuksia

Eulerin φ-funktion ominaisuuksia TAMPEREEN YLIOPISTO Pro gradu -tutielma Jua Peltola Eulerin φ-funtion ominaisuusia Informaatiotieteiden ysiö Matematiia Marrasuu 2013 Tampereen yliopisto Informaatiotieteiden ysiö PELTOLA, JUKKA: Eulerin

Lisätiedot

M 2 M = sup E M 2 t. E X t = lim. niin martingaalikonvergenssilauseen oletukset ovat voimassa, eli löydämme satunnaismuuttujan M, joka toteuttaa ehdon

M 2 M = sup E M 2 t. E X t = lim. niin martingaalikonvergenssilauseen oletukset ovat voimassa, eli löydämme satunnaismuuttujan M, joka toteuttaa ehdon Matematiian ja tilastotieteen laitos Stoastiset differentiaaliyhtälöt Rataisuehdotelma Harjoituseen 7 1. Näytä, että uvaus M M M 2, un M 2 M = sup E M 2 t 2 t 0 on normi jouossa M 2 = { M : M on martingaali

Lisätiedot

C (4) 1 x + C (4) 2 x 2 + C (4)

C (4) 1 x + C (4) 2 x 2 + C (4) http://matematiialehtisolmu.fi/ Kombiaatio-oppia Kuia mota erilaista lottoriviä ja poeriättä o olemassa? Lotossa arvotaa 7 palloa 39 pallo jouosta. Poeriäsi o viide orti osajouo 52 orttia äsittävästä paasta.

Lisätiedot

OHJ-2300 Johdatus tietojenkäsittelyteoriaan Syksy 2008

OHJ-2300 Johdatus tietojenkäsittelyteoriaan Syksy 2008 OHJ-2300 Johdatus tietojenäsittelyteoriaan Sysy 2008 1 2 Organisaatio & aiataulu Luennot: prof. Tapio Elomaa P1: Ti 14-16 TC 103 ja to 14 16 TC 133 P2: Ti 14-16 TB 219 ja to 12 14 TB 224 26.8. 20.11. Jussi

Lisätiedot

Hanoin tornit. Merkitään a n :llä pienintä tarvittavaa määrää siirtoja n:lle kiekolle. Tietysti a 1 = 1. Helposti nähdään myös, että a 2 = 3:

Hanoin tornit. Merkitään a n :llä pienintä tarvittavaa määrää siirtoja n:lle kiekolle. Tietysti a 1 = 1. Helposti nähdään myös, että a 2 = 3: Hanoin tornit Oloot n ieoa asetettu olmeen tanoon uvan osoittamalla tavalla (uvassa n = 7). Siirtämällä yhtä ieoa errallaan, ieot on asetettava toiseen tanoon samaan järjestyseen. Isompaa ieoa ei missään

Lisätiedot

Modaalilogiikan harjoitusteht vi Aatu Koskensilta 1 Harjoitusteht v t Teht v 100 a) Osoitamme, ett Th(F 1 F 2 ) Th(F 1 ) [ Th(F 2 ) vastaesim

Modaalilogiikan harjoitusteht vi Aatu Koskensilta 1 Harjoitusteht v t Teht v 100 a) Osoitamme, ett Th(F 1 F 2 ) Th(F 1 ) [ Th(F 2 ) vastaesim Modaalilogiian harjoitusteht vi Aatu Kosensilta 1 Harjoitusteht v t 16.4 1.1 Teht v 100 a) Osoitamme, ett Th(F 1 F 2 ) Th(F 1 ) [ Th(F 2 ) vastaesimerin avulla. Otamme ehysisi F 1 = hz? ;?i ja F 1 = hz

Lisätiedot

4.3 Erillisten joukkojen yhdisteet

4.3 Erillisten joukkojen yhdisteet 4.3 Erillisten jouojen yhdisteet Ongelmana on pitää yllä ooelmaa S 1,..., S perusjouon X osajouoja, jota voivat muuttua ajan myötä. Rajoitusena on, että miään alio x ei saa uulua useampaan uin yhteen jouoon.

Lisätiedot

STOKASTISET DIFFERENTIAALIYHTÄLÖT 7

STOKASTISET DIFFERENTIAALIYHTÄLÖT 7 STOKASTISET DIFFERENTIAALIYHTÄLÖT 7 1. Todennäöisyyslasennasta ja merinnöistä Palautamme seuraavassa lyhyesti mieleen todennäöisyyslasennan äsitteitä ja esittelemme myös muutamia urssilla äytettäviä merintätapoja.

Lisätiedot

z z 0 (m 1)! g(m 1) (z0) k=0 Siksi kun funktioon f(z) sovelletaan Cauchyn integraalilausetta, on voimassa: sin(z 2 dz = (z i) n+1 k=0

z z 0 (m 1)! g(m 1) (z0) k=0 Siksi kun funktioon f(z) sovelletaan Cauchyn integraalilausetta, on voimassa: sin(z 2 dz = (z i) n+1 k=0 TKK, Matematiian laitos v.pfaler/pursiainen Mat-.33 Matematiian perusurssi KP3-i sysy 2007 Lasuharjoitus 4 viio 40 Tehtäväsarja A viittaa aluviion ja L loppuviion tehtäviin. Valmistauu esittämään nämä

Lisätiedot

J1 (II.6.9) J2 (X.5.5) MATRIISILASKENTA(TFM) MALLIT AV 6

J1 (II.6.9) J2 (X.5.5) MATRIISILASKENTA(TFM) MALLIT AV 6 MATRIISILASKENTA(TFM) MALLIT AV 6 J (II.6.9) Päättele, että avaruusvetorit a, b ja c ovat lineaarisesti riippuvat täsmälleen un vetoreiden virittämän suuntaissärmiön tilavuus =. Tuti tällä riteerillä ovato

Lisätiedot

2.8 Mallintaminen ensimmäisen asteen polynomifunktion avulla

2.8 Mallintaminen ensimmäisen asteen polynomifunktion avulla MAB Matemaattisia malleja I.8. Mallintaminen ensimmäisen asteen.8 Mallintaminen ensimmäisen asteen polynomifuntion avulla Tutustutaan mallintamiseen esimerien autta. Esimeri.8. Määritä suoran yhtälö, un

Lisätiedot

termit on luontevaa kirjoittaa summamuodossa. Tällöin päädymme lukusarjojen teoriaan: a k = s.

termit on luontevaa kirjoittaa summamuodossa. Tällöin päädymme lukusarjojen teoriaan: a k = s. SARJAT JA DIFFERENTIAALIYHTÄLÖT 2003 7 3. Luusarjat Josus luujonon (b ) termit on luontevairjoittaa summamuodossa. Tällöin päädymme luusarjojen teoriaan: Määritelmä 3.. Oloon ( ), R luujono. Symboli (3.)

Lisätiedot

2.1. Bijektio. Funktion kasvaminen ja väheneminen ********************************************************

2.1. Bijektio. Funktion kasvaminen ja väheneminen ******************************************************** .. Funtion asvainen ja väheneinen.. Bijetio. Funtion asvainen ja väheneinen Palautetaan ieleen funtion äsite. ******************************************************** MÄÄRITELMÄ Oloot ja B asi ei-tyhjää

Lisätiedot

Ennen kuin mennään varsinaisesti tämän harjoituksen asioihin, otetaan aluksi yksi merkintätekninen juttu. Tarkastellaan differenssiyhtälöä

Ennen kuin mennään varsinaisesti tämän harjoituksen asioihin, otetaan aluksi yksi merkintätekninen juttu. Tarkastellaan differenssiyhtälöä DEE-00 Lineaariset järjestelmät Harjoitus, rataisuehdotuset Ennen uin mennään varsinaisesti tämän harjoitusen asioihin, otetaan alusi ysi merintäteninen juttu Tarastellaan differenssiyhtälöä y y y 0 Vaihtoehtoinen

Lisätiedot

Täydellisesti multiplikatiivisten funktioiden karakterisoinnit

Täydellisesti multiplikatiivisten funktioiden karakterisoinnit TAMPEREEN YLIOPISTO Pro gradu -tutielma Sau Sairanen Täydellisesti multipliatiivisten funtioiden araterisoinnit Matematiian, tilastotieteen ja filosofian laitos Matematiia Loauu 2007 2 Tampereen yliopisto

Lisätiedot

DEE Lineaariset järjestelmät Harjoitus 5, harjoitustenpitäjille tarkoitetut ratkaisuehdotukset

DEE Lineaariset järjestelmät Harjoitus 5, harjoitustenpitäjille tarkoitetut ratkaisuehdotukset DEE- Lineaariset järjestelmät Harjoitus 5, harjoitustenpitäjille taroitetut rataisuehdotuset Tämän harjoitusen ideana on opetella -muunnosen äyttöä differenssiyhtälöiden rataisemisessa Lisäsi äytetään

Lisätiedot

Ylioppilastutkintolautakunta S tudentexamensnämnden

Ylioppilastutkintolautakunta S tudentexamensnämnden Ylioppilastutintolautaunta S tudenteamensnämnden MATEMATIIKAN KOE, PITKÄ OPPIMÄÄRÄ 0..0 HYVÄN VASTAUKSEN PIIRTEITÄ Alla oleva vastausten piirteiden ja sisältöjen luonnehdinta ei sido ylioppilastutintolautaunnan

Lisätiedot

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet Yhteenveto, osa I

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet Yhteenveto, osa I MS-0402 Disreeti matematiia perusteet Yhteeveto, osa I G. Gripeberg 1 Jouo-oppi ja logiia Idutioperiaate 2 Relaatiot ja futiot Futiot Iso-O alto-yliopisto 12. maalisuuta 2015 3 Kombiatoriia ym. Summa-,

Lisätiedot

MS-A0401 Diskreetin matematiikan perusteet Yhteenveto, osa I

MS-A0401 Diskreetin matematiikan perusteet Yhteenveto, osa I MS-0401 Disreeti matematiia perusteet Yhteeveto, osa I G. Gripeberg alto-yliopisto 30. syysuuta 2015 1 Jouo-oppi ja logiia Prediaattilogiia Idutioperiaate 2 Relaatiot ja futiot Futiot Iso-O 3 Kombiatoriia

Lisätiedot

Pyramidi 3 Analyyttinen geometria tehtävien ratkaisut sivu 139 Päivitetty a) 402 Suplementtikulmille on voimassa

Pyramidi 3 Analyyttinen geometria tehtävien ratkaisut sivu 139 Päivitetty a) 402 Suplementtikulmille on voimassa Pyramidi Analyyttinen geometria tehtävien rataisut sivu 9 Päivitetty 9..6 4 a) 4 Suplementtiulmille on voimassa b) a) α + β 8 α + β 8 β 6 c) b) c) α 6 6 + β 8 β 8 6 β 45 β 6 9 α 9 9 + β 8 β 8 + 9 β 7 Pyramidi

Lisätiedot

Talousmatematiikan verkkokurssi. Koronkorkolaskut

Talousmatematiikan verkkokurssi. Koronkorkolaskut Sivu 1/7 oronorolasuja sovelletaan tapausiin, joissa aia on pidempi uin ysi oonainen orojaso, eli aia, jolle oroanta ilmoittaa oron määrän. orolasu: enintään yhden orojason pituisille oroajoille; oronorolasu:

Lisätiedot

3. Markovin prosessit ja vahva Markovin ominaisuus

3. Markovin prosessit ja vahva Markovin ominaisuus 30 STOKASTISET DIFFERENTIAALIYHTÄLÖT 3. Marovin prosessit ja vahva Marovin ominaisuus Aloitamme nyt edellisen appaleen päättäneen esimerin yleistämisen Brownin liieelle. Käymme ysitellen läpi esimerin

Lisätiedot

[ ] [ 2 [ ] [ ] ( ) [ ] Tehtävä 1. ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 2( ) = 1. E v k 1( ) R E[ v k v k ] E e k e k e k e k. e k e k e k e k.

[ ] [ 2 [ ] [ ] ( ) [ ] Tehtävä 1. ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 2( ) = 1. E v k 1( ) R E[ v k v k ] E e k e k e k e k. e k e k e k e k. ehtävä. x( + ) x( y x( + e ( y x( + e ( E v E e ( ) e ( R E[ v v ] E e e e e e e e e 6 estimointivirhe: ~ x( x( x$( x( - b y ( - b y ( estimointivirheen odotusarvo: x( - b x( - b e ( - b x( - b e ( ( -

Lisätiedot

Matemaattinen Analyysi

Matemaattinen Analyysi Vaasan yliopisto, evät 05 / ORMS00 Matemaattinen Analyysi 6. harjoitus. Approsimoi toisen asteen polynomilla P(x) = b 0 +b x+b x oheisen tauluon muaisia havaintoja. (Teorian löydät opetusmonisteen sivuilta

Lisätiedot

Tenttiin valmentavia harjoituksia

Tenttiin valmentavia harjoituksia Tenttiin valmentavia harjoituksia Alla olevissa harjoituksissa suluissa oleva sivunumero viittaa Juha Partasen kurssimonisteen siihen sivuun, jolta löytyy apua tehtävän ratkaisuun. Funktiot Harjoitus.

Lisätiedot

Laskennallisen kombinatoriikan perusongelmia

Laskennallisen kombinatoriikan perusongelmia Laseallise obiatoriia perusogelia Varsi oissa tehtävissä, joissa etsitää tietylaiste järjestelyje, jouoje ts luuääriä, o taustalla joi uutaista peruslasetatavoista tai lasetaogelista Tässä esitelläälyhyesti

Lisätiedot

Diskreetin Matematiikan Paja Ratkaisuja viikolle 5. ( ) Jeremias Berg

Diskreetin Matematiikan Paja Ratkaisuja viikolle 5. ( ) Jeremias Berg Disreeti Matematiia Paja Rataisuja viiolle 5. (28.4-29.4 Jeremias Berg Yleisiä ommeteja: Näissä tehtävissä aia usei rataisua oli ysittäie lasu. Kuitei vastausee olisi hyvä lisätä ommeteja siitä misi jou

Lisätiedot

Eksponenttifunktio. Johdanto. Määritelmä. Pekka Alestalo Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto

Eksponenttifunktio. Johdanto. Määritelmä. Pekka Alestalo Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Solmu 3/08 3 Esponenttifuntio Pea Alestalo Matematiian ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Jodanto Esponenttifuntio e x on eräs täreimmistä matematiiassa ja varsinin sen sovellusissa esiintyvistä

Lisätiedot

Matematiikan tukikurssi, kurssikerta 5

Matematiikan tukikurssi, kurssikerta 5 Matematiikan tukikurssi, kurssikerta 5 1 Jonoista Matematiikassa jono (x n ) on yksinkertaisesti järjestetty, päättymätön sarja numeroita Esimerkiksi (1,, 3, 4, 5 ) on jono Jonon i:ttä jäsentä merkitään

Lisätiedot

Vakuutusmatematiikan sovellukset 20.11.2008 klo 9-15

Vakuutusmatematiikan sovellukset 20.11.2008 klo 9-15 SHV-tutinto Vauutusmatematiian sovelluset 20.11.2008 lo 9-15 1(7) Y1. Seuraava tauluo ertoo vauutusyhtiön masamat orvauset vahinovuoden ja orvausen masuvuoden muaan ryhmiteltynä (tuhansina euroina): Vahinovuosi

Lisätiedot

Eksponentti- ja logaritmiyhtälö

Eksponentti- ja logaritmiyhtälö Esponentti- ja logaritmiyhtälö Esponenttifuntio Oloon a 1 positiivinen reaaliluu. Reaalifuntiota f() = a nimitetään esponenttifuntiosi ja luua a sen antaluvusi. Jos a > 1, niin esponenttifuntio f : R R,

Lisätiedot

VÄRÄHTELYMEKANIIKKA SESSIO 19: Usean vapausasteen systeemin liikeyhtälöiden johto Newtonin lakia käyttäen

VÄRÄHTELYMEKANIIKKA SESSIO 19: Usean vapausasteen systeemin liikeyhtälöiden johto Newtonin lakia käyttäen 9/ VÄRÄHTELYMEKANIIKKA SESSIO 9: Usean vapausasteen systeemin liieyhtälöiden johto Newtonin laia äyttäen JOHDANTO Usean vapausasteen systeemillä taroitetaan meaanista systeemiä, jona liietilan uvaamiseen

Lisätiedot

MS-A0401 Diskreetin matematiikan perusteet Yhteenveto ja esimerkkejä ym., osa I

MS-A0401 Diskreetin matematiikan perusteet Yhteenveto ja esimerkkejä ym., osa I MS-A040 Disreeti matematiia perusteet Yhteeveto ja esimerejä ym., osa I G. Gripeberg Aalto-yliopisto 0. syysuuta 05 Jouo-oppi ja logiia Todistuset logiiassa Prediaattilogiia Idutioperiaate Relaatiot ja

Lisätiedot

DEE Lineaariset järjestelmät Harjoitus 2, ratkaisuehdotukset. Johdanto differenssiyhtälöiden ratkaisemiseen

DEE Lineaariset järjestelmät Harjoitus 2, ratkaisuehdotukset. Johdanto differenssiyhtälöiden ratkaisemiseen D-00 Lineaariset järjestelmät Harjoitus, rataisuehdotuset Johdanto differenssiyhtälöiden rataisemiseen Differenssiyhtälöillä uvataan disreettiaiaisten järjestelmien toimintaa. Disreettiaiainen taroittaa

Lisätiedot

K-KS vakuutussumma on kiinteä euromäärä

K-KS vakuutussumma on kiinteä euromäärä Kesinäinen Henivauutusyhtiö IIIELLA TEKNIIKALLA LAKUPERUTE H-TUTKINTOA ARTEN HENKIAKUUTU REKURIIIELLA TEKNIIKALLA OIMAAOLO 2 AIKALAKU JA AKUUTUIKÄ Tätä lasuperustetta sovelletaan..25 alaen myönnettäviin

Lisätiedot

1. YKSISUUNTAINEN VARIANSSIANALYYSI: AINEISTON ESITYSMUODOT

1. YKSISUUNTAINEN VARIANSSIANALYYSI: AINEISTON ESITYSMUODOT imat-2.104 Tilastollisen analyysin perusteet / Tehtävät Aiheet: Avainsanat: Ysisuuntainen varianssianalyysi Bartlettin testi, Bonferronin menetelmä, F-testi, Jäännösneliösumma, χ 2 -testi, Koonaisesiarvo,

Lisätiedot

3. Täydellisyys ja Banachin avaruus. ominaisuutta sanotaan täydellisyydeksi. Toisena esimerkkinä mainitaan avaruus

3. Täydellisyys ja Banachin avaruus. ominaisuutta sanotaan täydellisyydeksi. Toisena esimerkkinä mainitaan avaruus FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 25 3. Täydellisyys ja Banachin avaruus Reaaliluujen jouo R (varustettuna normilla x y ) eroaa rataisevasti rationaaliluujen jouosta Q seuraavan ominaisuutensa perusteella:

Lisätiedot

Kaikki kurssin laskuharjoitukset pidetään Exactumin salissa C123. Malliratkaisut tulevat nettiin kurssisivulle.

Kaikki kurssin laskuharjoitukset pidetään Exactumin salissa C123. Malliratkaisut tulevat nettiin kurssisivulle. Kombinatoriikka, kesä 2010 Harjoitus 1 Ratkaisuehdotuksia (RT (5 sivua Kaikki kurssin laskuharjoitukset pidetään Exactumin salissa C123. Malliratkaisut tulevat nettiin kurssisivulle. 1. Osoita, että vuoden

Lisätiedot

Todennäköisyysjakaumat 1/5 Sisältö ESITIEDOT: todennäköisyyslaskenta, määrätty integraali

Todennäköisyysjakaumat 1/5 Sisältö ESITIEDOT: todennäköisyyslaskenta, määrätty integraali Todennäöissjaaumat /5 Sisältö ESITIEDOT: lasenta, määrätt Haemisto KATSO MYÖS: tilastomatematiia P (X = )=p. Nämä ovat 0 ja niiden summa on p =. Pistetodennäöisdet voidaan graafisesti esittää pstsuorien

Lisätiedot

Kertausosa. Kertausosa. 4. Sijoitetaan x = 2 ja y = 3 suoran yhtälöön. 1. a) Tosi Piste (2,3) on suoralla. Epätosi Piste (2, 3) ei ole suoralla. 5.

Kertausosa. Kertausosa. 4. Sijoitetaan x = 2 ja y = 3 suoran yhtälöön. 1. a) Tosi Piste (2,3) on suoralla. Epätosi Piste (2, 3) ei ole suoralla. 5. Kertausosa. Sijoitetaan ja y suoran yhtälöön.. a) d, ( ) ( ),0... d, ( 0 ( ) ) ( ) 0,9.... Kodin oordinaatit ovat (-,0;,0). Kodin ja oulun etäisyys d, (,0 0) (,0 0),0,...,0 (m) a) Tosi Piste (,) on suoralla.

Lisätiedot

Reaalifunktioista 1 / 17. Reaalifunktioista

Reaalifunktioista 1 / 17. Reaalifunktioista säilyy 1 / 17 säilyy Jos A, B R, niin funktiota f : A B sanotaan (yhden muuttujan) reaalifunktioksi. Tällöin karteesinen tulo A B on (aiempia esimerkkejä luonnollisemmalla tavalla) xy-tason osajoukko,

Lisätiedot

Tehtävä 11 : 1. Tehtävä 11 : 2

Tehtävä 11 : 1. Tehtävä 11 : 2 Tehtävä : Käytetää irjaita M luvu ( ) meritsemisee. Satuaisverossa G, p() o yhteesä solmua, jote satuaismuuttuja X mahdollisia arvoja ovat täsmällee jouo0,..., M} aii aliot. Joaie satuaisvero mahdollisista

Lisätiedot

Matematiikan peruskurssi 2

Matematiikan peruskurssi 2 Matematiikan peruskurssi Tentti, 9..06 Tentin kesto: h. Sallitut apuvälineet: kaavakokoelma ja laskin, joka ei kykene graaseen/symboliseen laskentaan Vastaa seuraavista viidestä tehtävästä neljään. Saat

Lisätiedot

Reaalianalyyttistä lukuteoriaa

Reaalianalyyttistä lukuteoriaa Reaalianalyyttistä luuteoriaa Henri Ylinen Matematiian ro grau Jyväsylän ylioisto Matematiian ja tilastotieteen laitos Sysy 6 Tiivistelmä: Henri Ylinen, Reaalianalyyttistä luuteoriaa matematiian ro grau

Lisätiedot

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet Yhteenveto ja esimerkkejä ym., osa I

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet Yhteenveto ja esimerkkejä ym., osa I MS-A040 Disreeti matematiia perusteet Yhteeveto ja esimerejä ym., osa I G. Gripeberg Aalto-yliopisto. maalisuuta 05 Jouo-oppi ja logiia Todistuset logiiassa Idutioperiaate Relaatiot ja futiot Futiot Iso-O

Lisätiedot

Tehtävä 4 : 2. b a+1 (mod 3)

Tehtävä 4 : 2. b a+1 (mod 3) Tehtävä 4 : 1 Olkoon G sellainen verkko, jonka solmujoukkona on {1,..., 9} ja jonka särmät määräytyvät oheisen kuvan mukaisesti. Merkitään lisäksi kirjaimella A verkon G kaikkien automorfismien joukkoa,

Lisätiedot

x k x j < ε Seuraavat kolme lausetta kertovat Cauchy jonojen perusominaisuudet. kaikilla n m ε. x k y + y x j < ε 2 + ε 2 = ε.

x k x j < ε Seuraavat kolme lausetta kertovat Cauchy jonojen perusominaisuudet. kaikilla n m ε. x k y + y x j < ε 2 + ε 2 = ε. 28 FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 3. Täydellisyys ja Banachin avaruus Reaaliluujen jouo R (varustettuna normilla x y ) eroaa rataisevasti rationaaliluujen jouosta Q seuraavan ominaisuutensa perusteella:

Lisätiedot

Miten osoitetaan joukot samoiksi?

Miten osoitetaan joukot samoiksi? Miten osoitetaan joukot samoiksi? Määritelmä 1 Joukot A ja B ovat samat, jos A B ja B A. Tällöin merkitään A = B. Kun todistetaan, että A = B, on päättelyssä kaksi vaihetta: (i) osoitetaan, että A B, ts.

Lisätiedot

q =, r = a b a = bq + r, b/2 <r b/2.

q =, r = a b a = bq + r, b/2 <r b/2. Luuteoria I Harjoitusia 2009 1 Osoita, että (a x = x x R, (b x x< x +1 x R, (c x + = x + x R, Z, (d x + y x + y x, y R, (e x y xy x, y R 0 2 Oloot a, b, q, r Z ja a = qb + r, 0 r< b Näytä, että a a q =,

Lisätiedot

7. Olemassaolo ja yksikäsitteisyys Galois n kunta GF(q) = F q, jossa on q alkiota, määriteltiin jäännösluokkarenkaaksi

7. Olemassaolo ja yksikäsitteisyys Galois n kunta GF(q) = F q, jossa on q alkiota, määriteltiin jäännösluokkarenkaaksi 7. Olemassaolo ja yksikäsitteisyys Galois n kunta GF(q) = F q, jossa on q alkiota, määriteltiin jäännösluokkarenkaaksi Z p [x]/(m), missä m on polynomirenkaan Z p [x] jaoton polynomi (ks. määritelmä 3.19).

Lisätiedot

Matematiikan tukikurssi, kurssikerta 1

Matematiikan tukikurssi, kurssikerta 1 Matematiikan tukikurssi, kurssikerta 1 1 Joukko-oppia Matematiikassa joukko on mikä tahansa kokoelma objekteja. Esimerkiksi joukkoa A, jonka jäseniä ovat numerot 1, 2 ja 5 merkitään A = {1, 2, 5}. Joukon

Lisätiedot

4 Matemaattinen induktio

4 Matemaattinen induktio 4 Matemaattinen induktio Joidenkin väitteiden todistamiseksi pitää näyttää, että kaikilla luonnollisilla luvuilla on jokin ominaisuus P. Esimerkkejä tällaisista väitteistä ovat vaikkapa seuraavat: kaikilla

Lisätiedot

= 5! 2 2!3! = = 10. Edelleen tästä joukosta voidaan valita kolme särmää yhteensä = 10! 3 3!7! = = 120

= 5! 2 2!3! = = 10. Edelleen tästä joukosta voidaan valita kolme särmää yhteensä = 10! 3 3!7! = = 120 Tehtävä 1 : 1 Merkitään jatkossa kirjaimella H kaikkien solmujoukon V sellaisten verkkojen kokoelmaa, joissa on tasan kolme särmää. a) Jokainen verkko G H toteuttaa väitteen E(G) [V]. Toisaalta jokainen

Lisätiedot

Olkoot X ja Y riippumattomia satunnaismuuttujia, joiden odotusarvot, varianssit ja kovarianssi ovat

Olkoot X ja Y riippumattomia satunnaismuuttujia, joiden odotusarvot, varianssit ja kovarianssi ovat Mat-.3 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit. harjoituset Mat-.3 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit. harjoituset / Rataisut Aiheet: Avainsanat: Satunnaismuuttujat ja todennäöisyysjaaumat Kertymäfuntio

Lisätiedot

Sekalaiset tehtävät, 11. syyskuuta 2005, sivu 1 / 13. Tehtäviä

Sekalaiset tehtävät, 11. syyskuuta 2005, sivu 1 / 13. Tehtäviä Sekalaiset tehtävät, 11. syyskuuta 005, sivu 1 / 13 Tehtäviä Tehtävä 1. Johda toiseen asteen yhtälön ax + bx + c = 0, a 0 ratkaisukaava. Tehtävä. Määrittele joukon A R pienin yläraja sup A ja suurin alaraja

Lisätiedot

DIFFERENTIAALI- JA INTEGRAALILASKENTA I.1. Ritva Hurri-Syrjänen/Syksy 1999/Luennot 6. FUNKTION JATKUVUUS

DIFFERENTIAALI- JA INTEGRAALILASKENTA I.1. Ritva Hurri-Syrjänen/Syksy 1999/Luennot 6. FUNKTION JATKUVUUS DIFFERENTIAALI- JA INTEGRAALILASKENTA I.1 Ritva Hurri-Syrjänen/Syksy 1999/Luennot 6. FUNKTION JATKUVUUS Huomautus. Analyysin yksi keskeisimmistä käsitteistä on jatkuvuus! Olkoon A R mielivaltainen joukko

Lisätiedot

Luku 11. Jatkuvuus ja kompaktisuus

Luku 11. Jatkuvuus ja kompaktisuus 1 MAT-13440 LAAJA MATEMATIIKKA 4 Taperee teillie yliopisto Risto Silveoie Kevät 2008 Luu 11. Jatuvuus ja opatisuus 11.1 Jatuvat futiot ja uvauset Tässä luvussa tarastellaa yleisiillää vetoriuuttuja vetoriarvoisia

Lisätiedot

3 Lukujonon raja-arvo

3 Lukujonon raja-arvo ANALYYSI A, HARJOITUSTEHTÄVIÄ, KEVÄT 209 3 Lukujonon raja-arvo 3 Määritelmä Osoita, että 6n + 2n + 3 3 < 4 n ja määritä jokin sellainen n 0 Z +, että 6n + 2n + 3 3 < 0 87 aina, kun n > n 0 2 Olkoon x n

Lisätiedot

Johdatus matemaattiseen päättelyyn

Johdatus matemaattiseen päättelyyn Johdatus matemaattiseen päättelyyn Maarit Järvenpää Oulun yliopisto Matemaattisten tieteiden laitos Syyslukukausi 2015 1 Merkintöjä 2 Todistamisesta 3 Joukko-oppia 4 Funktioista Funktio eli kuvaus on matematiikan

Lisätiedot

(2n 1) = n 2

(2n 1) = n 2 3.5 Induktiotodistus Induktiota käyttäen voidaan todistaa luonnollisia lukuja koskevia väitteitä, jotka ovat muotoa väite P (n) on totta kaikille n =0, 1, 2,... Tässä väite P (n) riippuu n:n arvosta. Todistuksessa

Lisätiedot

(c) Määrää/Determine välillä/in the interval [1000, 10000] olevien 7. jaollisten kokonaislukujen lukumäärä/ number of integers divisible by 7.

(c) Määrää/Determine välillä/in the interval [1000, 10000] olevien 7. jaollisten kokonaislukujen lukumäärä/ number of integers divisible by 7. Luuteorian perusteet Exercises/Harjoitusia 2016 1. Show by induction/osoita indutiolla, that/että Osoita, että a n 1 = (a 1)(a n 1 + a n 2 + + a + 1). a n + 1 = (a + 1)(a n 1 a n 2 + a + 1) jos 2 n. (c)

Lisätiedot

HY / Avoin yliopisto Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II, kesä 2015 Harjoitus 1 Ratkaisut palautettava viimeistään maanantaina klo

HY / Avoin yliopisto Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II, kesä 2015 Harjoitus 1 Ratkaisut palautettava viimeistään maanantaina klo HY / Avoin yliopisto Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II, kesä 2015 Harjoitus 1 Ratkaisut palautettava viimeistään maanantaina 10.8.2015 klo 16.15. Tehtäväsarja I Tutustu lukuun 15, jossa vektoriavaruuden

Lisätiedot

8 Potenssisarjoista. 8.1 Määritelmä. Olkoot a 0, a 1, a 2,... reaalisia vakioita ja c R. Määritelmä 8.1. Muotoa

8 Potenssisarjoista. 8.1 Määritelmä. Olkoot a 0, a 1, a 2,... reaalisia vakioita ja c R. Määritelmä 8.1. Muotoa 8 Potenssisarjoista 8. Määritelmä Olkoot a 0, a, a 2,... reaalisia vakioita ja c R. Määritelmä 8.. Muotoa a 0 + a (x c) + a 2 (x c) 2 + olevaa sarjaa sanotaan c-keskiseksi potenssisarjaksi. Selvästi jokainen

Lisätiedot

Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus

Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus 1 / 51 Lineaarikombinaatio Johdattelua seuraavaan asiaan (ei tarkkoja määritelmiä): Millaisen kuvan muodostaa joukko {λv λ R, v R 3 }? Millaisen

Lisätiedot

Matematiikan ja tilastotieteen laitos Johdatus diskreettiin matematiikkaan (Syksy 2008) 4. harjoitus Ratkaisuja (Jussi Martin)

Matematiikan ja tilastotieteen laitos Johdatus diskreettiin matematiikkaan (Syksy 2008) 4. harjoitus Ratkaisuja (Jussi Martin) Matematan ja tlastoteteen latos Johdatus dsreettn matemataan (Sysy 28 4. harjotus Ratasuja (Juss Martn 1. Kertomus Hotell Kosmosesta jatuu: Hotellyhtymän johdolta tul määräys laata luettelo asta mahdollssta

Lisätiedot

3 Lukujonon raja-arvo

3 Lukujonon raja-arvo ANALYYSI A, HARJOITUSTEHTÄVIÄ, KEVÄT 208 3 Lukujonon raja-arvo 3 Määritelmä Osoita, että 6n + 2n + 3 3 < 4 n ja määritä jokin sellainen n 0 Z +, että 6n + 2n + 3 3 < 0 87 aina, kun n > n 0 2 Olkoon x n

Lisätiedot

Luku 2. Jatkuvuus ja kompaktisuus

Luku 2. Jatkuvuus ja kompaktisuus 1 MAT-13440 LAAJA MATEMATIIKKA 4 Taperee teillie yliopisto Risto Silveoie Kevät 2010 Luu 2. Jatuvuus ja opatisuus 1. Jatuvat futiot ja uvauset Tässä luvussa tarastellaa yleisiillää vetoriuuttuja vetoriarvoisia

Lisätiedot

2 b 1 + b 1 x. = b 1 (x 4) (x 2) b 1 (x 2)

2 b 1 + b 1 x. = b 1 (x 4) (x 2) b 1 (x 2) 3. Approsimointi 3.. Padén approsimaatio. Cauchyn approsimaatio: [7, I, 5.8]; Padén approsimaatio: [7, I, 5.9]; [, 9.5-8] Lagrangen interpolaatiopolynomi antaa ysinertaisen rataisun sileän funtion arvojen

Lisätiedot

g : R R, g(a) = g i a i. Alkio g(a) R on polynomin arvo pisteessä a. Jos g(a) = 0, niin a on polynomin g(x) nollakohta.

g : R R, g(a) = g i a i. Alkio g(a) R on polynomin arvo pisteessä a. Jos g(a) = 0, niin a on polynomin g(x) nollakohta. ALGEBRA II 27 on homomorfismi. Ensinnäkin G(a + b) a + b G(a)+G(b) (f), G(ab) ab G(a)G(b) G(a) G(b) (f), ja koska kongruenssien vasempien ja oikeiden puolten asteet ovat pienempiä kuin f:n aste, niin homomorfiaehdot

Lisätiedot

Lineaariset kongruenssiyhtälöryhmät

Lineaariset kongruenssiyhtälöryhmät Lineaariset kongruenssiyhtälöryhmät LuK-tutkielma Jesse Salo 2309369 Matemaattisten tieteiden laitos Oulun yliopisto Sisältö Johdanto 2 1 Kongruensseista 3 1.1 Kongruenssin ominaisuuksia...................

Lisätiedot

Funktiojonon tasainen suppeneminen

Funktiojonon tasainen suppeneminen TAMPEREEN YLIOPISTO Pro gradu -tutkielma Taina Saari Funktiojonon tasainen suppeneminen Matematiikan ja tilastotieteen laitos Matematiikka Elokuu 2009 Tampereen yliopisto Matematiikan ja tilastotieteen

Lisätiedot

4.7 Todennäköisyysjakaumia

4.7 Todennäköisyysjakaumia MAB5: Todeäöisyyde lähtöohdat.7 Todeäöisyysjaaumia Luvussa 3 Tuusluvut perehdyimme jo jaauma äsitteesee yleesä ja ormaalijaaumaa vähä taremmi. Lähdetää yt tutustumaa biomijaaumaa ja otetaa se jälee ormaalijaauma

Lisätiedot

Matematiikan tukikurssi, kurssikerta 3

Matematiikan tukikurssi, kurssikerta 3 Matematiikan tukikurssi, kurssikerta 3 1 Epäyhtälöitä Aivan aluksi lienee syytä esittää luvun itseisarvon määritelmä: { x kun x 0 x = x kun x < 0 Siispä esimerkiksi 10 = 10 ja 10 = 10. Seuraavaksi listaus

Lisätiedot

1. Osoita, että joukon X osajoukoille A ja B on voimassa toinen ns. de Morganin laki (A B) = A B.

1. Osoita, että joukon X osajoukoille A ja B on voimassa toinen ns. de Morganin laki (A B) = A B. HY / Avoin yliopisto Johdatus yliopistomatematiikkaan, kesä 2015 Harjoitus 3 Ratkaisuehdotuksia Tehtäväsarja I Seuraavissa tehtävissä harjoitellaan muun muassa kahden joukon osoittamista samaksi sekä joukon

Lisätiedot

IV. TASAINEN SUPPENEMINEN. f(x) = lim. jokaista ε > 0 ja x A kohti n ε,x N s.e. n n

IV. TASAINEN SUPPENEMINEN. f(x) = lim. jokaista ε > 0 ja x A kohti n ε,x N s.e. n n IV. TASAINEN SUPPENEMINEN IV.. Funktiojonon tasainen suppeneminen Olkoon A R joukko ja f n : A R funktio, n =, 2, 3,..., jolloin jokaisella x A muodostuu lukujono f x, f 2 x,.... Jos tämä jono suppenee

Lisätiedot

Induktiota käyttäen voidaan todistaa luonnollisia lukuja koskevia väitteitä, jotka ovat muotoa. väite P(n) on totta kaikille n = 0,1,2,...

Induktiota käyttäen voidaan todistaa luonnollisia lukuja koskevia väitteitä, jotka ovat muotoa. väite P(n) on totta kaikille n = 0,1,2,... Induktiotodistus Induktiota käyttäen voidaan todistaa luonnollisia lukuja koskevia väitteitä, jotka ovat muotoa väite P(n) on totta kaikille n = 0,1,2,.... Tässä väite P(n) riippuu n:n arvosta. Todistuksessa

Lisätiedot

Matematiikan johdantokurssi, syksy 2016 Harjoitus 11, ratkaisuista

Matematiikan johdantokurssi, syksy 2016 Harjoitus 11, ratkaisuista Matematiikan johdantokurssi, syksy 06 Harjoitus, ratkaisuista. Valitse seuraaville säännöille mahdollisimman laajat lähtöjoukot ja sopivat maalijoukot niin, että syntyy kahden muuttujan funktiot (ks. monisteen

Lisätiedot

Derivaattaluvut ja Dini derivaatat

Derivaattaluvut ja Dini derivaatat Derivaattaluvut Dini derivaatat LuK-tutkielma Helmi Glumo 2434483 Matemaattisten tieteiden laitos Oulun yliopisto Syksy 2016 Sisältö Johdanto 2 1 Taustaa 2 2 Määritelmät 4 3 Esimerkkejä lauseita 7 Lähdeluettelo

Lisätiedot

( ) k 1 = a b. b 1) Binomikertoimen määritelmän mukaan yhtälön vasen puoli kertoo kuinka monta erilaista b-osajoukkoa on a-joukolla.

( ) k 1 = a b. b 1) Binomikertoimen määritelmän mukaan yhtälön vasen puoli kertoo kuinka monta erilaista b-osajoukkoa on a-joukolla. Kombiatoriikka, kesä 2010 Harjoitus 2 Ratkaisuehdotuksia (RT) (5 sivua) Käytä tehtävissä 1-3 kombiatorista päättelyä. 1. Osoita, että kaikilla 0 b a pätee ( ) a a ( ) k 1 b b 1 kb Biomikertoime määritelmä

Lisätiedot