UNIVERZITET U NOVOM SADU FAKULTET TEHNIČKIH NAUKA NOVI SAD Odsek/smer/usmerenje: Matematika u tehnici DIPLOMSKI - MASTER RAD Kandidat: Ljubo Nedović B

Величина: px
Почињати приказ од странице:

Download "UNIVERZITET U NOVOM SADU FAKULTET TEHNIČKIH NAUKA NOVI SAD Odsek/smer/usmerenje: Matematika u tehnici DIPLOMSKI - MASTER RAD Kandidat: Ljubo Nedović B"

Транскрипт

1 UNIVERZITET U NOVOM SADU FAKULTET TEHNIČKIH NAUKA NOVI SAD Odsek/smer/usmerenje: Matematika u tehnici DIPLOMSKI - MASTER RAD Kandidat: Ljubo Nedović Broj indeksa: 8 Tema rada: Pseudo-operacije i primena u teoriji verovatnoće Mentor rada: prof. dr Nebojša Ralević Novi Sad, 2009.

2

3 i Predgovor U teoriji matematičke analize, oblast istraživanja raznih operacija na skupu realnih brojeva i intervala realnih brojeva, i na njima zasnovanih mera i integrala je relativno savremena oblast. Danas se intenzivno primenjuje u raznim drugim fundamentalnim, kao i inženjerskim disciplinama. Teorija neaditivnih mera i na njima zasnovanih integrala je razvijana i primenjivana i u odnosu na operacije realnih projeva koje, za razliku od sabiranja i množenja realnih brojeva imaju neka drugačija svojstva (npr. idempotentnost), te se umesto klasične mere (zasnovane na operaciji sabiranja pozitivnih brojeva), razmatraju skupovne funkcije koje su zasnovane na operacijama kao što je npr. maksimum. Ovaj master-rad se bavi upravo takvim pristupom teoriji mera i integrala, kao i verovatnoćom koja se zasniva na ovakvim merama i integralima. U atraktivnu teoriju nestandardnih mera uputili su me moj mentor prof. dr Nebojša Ralević i prof. dr Endre Pap, od kojih sam dobio i ideje i veliku pomoć pri istraživanju. Ovom prilikom im se zbog toga posebno zahvaljujem. Novi Sad, Ljubo Nedović

4 ii

5 Sadržaj Oznake iv 1 Pseudo-analiza Triangularne norme i konorme Triangularne norme Triangularne konorme Neprekidnost triangularnih normi i konormi Elementarna algebarska svojstva t-normi i t-konormi Primeri t-normi Poluprsten Pseudo-mera i pseudo-integral Mere sa vrednostima u poluprstenu Integrali sa vrednostima u poluprstenu Pseudo-verovatnoća Pojam i osobine pseudo-verovatnoće Pseudo-slučajne promenljive Konvergencije pseudo-slučajnih promenljivih Srednje vrednosti pseudo-slučajnih promenljivih i zakon velikih brojeva u prostoru pseudo-verovatnoće Indeks 30 Bibliografija 32 iii

6 iv

7 Oznake D ( f ) - domen funkcije f. R = R {, } - prošireni skup realnih brojeva. R + = [0, ). R + = [0, ]. Γ C - komplement skupa Γ. χ A - karakteristična funkcija skupa A. κ A - pseudo-karakteristična funkcija skupa A. { 1, A I A - indikator iskaza ili doga daja A (I A = 0, A ). P - verovatnoća. P X - verovatnoća generisana slučajnom promenljivom X. F X - funkcija raspodele slučajne promenljive X. ϕ X - gustina raspodele slučajne promenljive X. E - matematičko očekivanje. D - disperzija. P X n X - konvergencija u verovatnoći niza slučajnih promenljivih X n, n N ka slučajnoj promenljivoj X. d X n X - konvergencija u raspodeli niza slučajnih promenljivih X n, n N ka slučajnoj promenljivoj X. µ a.e. - konvergencija skoro svuda u odnosu na meru µ. µ - konvergencija u meri µ. S n - suma slučajnih promenljivih X 1,..., X n, S n = n X i. Ŝ n - srednja vrednost slučajnih promenljivih X 1,..., X n, Ŝ n = 1 n B E - Borel-ovo σ-polje na topološkom prostoru E. - maksimum, odnosno supremum (a b = max {a, b}). - minimum, odnosno infimum (a b = min {a, b}). v n X i.

8 vi

9 Glava 1 Pseudo-analiza U ovoj glavi su prezentovani pojmovi nekih tipova tzv. pseudo-operacija i poluprstena, kao i njihove osobine. Na ovim strukturama se zasnivaju, izme du ostalog, pojmovi pseudo-mera i pseudo-integrala, koji dalje imaju razne primene, kao npr. u teoriji verovatnoće, rešavanju diferencijalnih jednačina, fazi-logici, itd. Postoje razne vrste pseudo-operacija, a u ovom master-radu su prezentovana dva tipa. Prvi tip, prezentovan u sekciji 1.1, su triangularne norme i konorme, koje su definisali Schweizer i Sklar u svojim radovima [ScSk58],[ScSk60],[ScSk83]. Drugi tip, prezentovan u sekciji 1.2, su pseudo-sabiranje i pseudo-množenje na intervalu [a, b] koje je definisao E. Pap u svojim radovima [Pa95],[Pa93]. 1.1 Triangularne norme i konorme U ovom odeljku su date definicije triangularne norme i konorme, koje su uveli Schweizer i Sklar u svojim radovima [ScSk58],[ScSk60],[ScSk83]. Tako de se razmatraju i neke njihove dodatne osobine kao što su neka njihova algebarska svojstva, neprekidnost, Arhimedovsko svojstvo, poredak me du triangularnim normama i konormama, kao i uzajamna veza izme du njih. Dato je i nekoliko važnih primera triangularnih normi i konormi Triangularne norme U ovom odeljku su navedeni definicija i osnovne osobine osobine t-normi. Tako de su dati i neki važni primeri. Definicija 1.1 Binarna operacija T : [0, 1] 2 [0, 1] je triangularna norma, skraćeno t-norma, ukoliko za sve x, z, y [0, 1] važi: (T1) T (x, y) = T (y, x) (T2) T (x, T (y, z)) = T (T (x, y), z) 1 (operacija T je komutativna), (operacija T je asocijativna),

10 2 (T3) y z T (x, y) T (x, z) (T4) T (x, 1) = x (operacija T je monotona), (granični uslov). Sledeća teorema daje osnovne osobine t-normi. Teorema 1.1 Za svaku t-normu T važi: (a) Za svako x [0, 1] važi T (0, x) = T (x, 0) = 0 i T (1, x) = T (x, 1) = x (sve t-norme se poklapaju na rubovima intervala [0, 1]). (b) Svaka t-norma je monotona po obe komponente: (x 1 x 2 y 1 y 2 ) T (x 1, y 1 ) T (x 2, y 2 ). (c) Za sve x, y [0, 1] važi T (x, y) x i T (x, y) y. Postoji beskonačno (neprebrojivo) mnogo t-normi, pri čemu su neke specijalne t- norme od posebnog interesa: (T M ) minimum t-norma: T M (x, y) = min {x, y}, (T P ) proizvod t-norma: T P (x, y) = xy, (T L ) Lukasiewich-eva t-norma: T L (x, y) = max {x + y 1, 0}, (T D ) drastic product t-norma: { T D (x, y) = 0, (x, y) [0, 1) 2 min {x, y}, (x, y) [0, 1) 2. R Minimum t-norma T M je jedina idempotentna t-norma (tj. jedina koja zadovoljava uslov x [0, 1], T M (x, x) = x). R t-orma T D je jedina koja zadovoljava uslov x [0, 1), T (x, x) = 0. Na skupu t-normi je od interesa uvesti poredak na uobičajeni način. Definicija 1.2 Ako za t-norme T 1 i T 2 važi (x, y) [0, 1] 2, T 1 (x, y) T 2 (x, y), tada kažemo da je T 1 slabija od T 2, odnosno da je T 2 jača od T 1, i pišemo T 1 T 2. Ako je T 1 T 2 T 1 T 2, tada kažemo da je T 1 strogo slabija od T 2, odnosno da je T 2 strogo jača od T 1, i pišemo T 1 < T 2. Za navedene t-norme T M, T P, T L, T D i proizvoljnu t-normu T važi sledeći poredak: T D T L T P T M T D < T < T M. Dakle, T D je najslabija, a T M je najjača t-norma. Polazeći od proizvoljne komutativne, asocijativne i monotone binarne operacije skupa A [0, 1), možemo na intervalu [0, 1) konstruisati t-normu na sledeći način.

11 3 Teorema 1.2 Neka je A [0, 1), i neka je binarna operacija skupa A koja zadovoljava uslove (T1)-(T3) i za koju važi x, y A, x y min {x, y}. Tada je funkcija T : [0, 1] 2 [0, 1] definisana sa { x y, (x, y) A T (x, y) = min {x, y}, (x, y) A t-norma. Zahvaljujući asocijativnosti i tome što je svaka t-norma T slabija od minimum norme T M, možemo uvesti sledeće oznake, gde je x i [0, 1], n N, a I je proizvoljna familija indeksa: ( 0 def n def T x i = 1, T x i = T (x 1, x 2,..., x n ) def n 1 = T T x i, x n ), x (n) T def = T(x, x,..., x), } {{ } n puta def n T x i = lim T x i { def kt } { } T x i = inf x i xi1 j,..., x ik je konačan podskup od {xi } i I i I j=1 Specijalno, za gore navedene t-norme T M, T P, T L, T D važi T M (x 1, x 2,..., x n ) = min {x 1, x 2,..., x n }, T P (x 1, x 2,..., x n ) = x 1 x 2... x n, { } n T L (x 1, x 2,..., x n ) = max x i (n 1), 0, { xi, x T D (x 1, x 2,..., x n ) = j = 1 za sve j i. 0, inače Triangularne konorme Analogno pojmu t-norme se definiše pojam t-konorme. Tako de su, kao i kod t- normi, od interesa osobine t-konormi, kao i specijalni primeri t-konormi. U ovom odeljku je tako de opisana uzajamna veza izme du t-normni i t-konormi. Definicija 1.3 Binarna operacija S : [0, 1] 2 [0, 1] je triangularna konorma, skraćeno t-konorma, ukoliko ya sve x, z, y [0, 1] važi: (S1) S (x, y) = S (y, x) (S2) S (x, S (y, z)) = S (S (x, y), z) (S3) y z S (x, y) S (x, z) (S4) S (x, 0) = x (operacija S je komutativna), (operacija S je asocijativna), (operacija S je monotona), (granični uslov). Kao što vidimo, osobine (S1)-(S3) su iste kao osobine (T1)-(T3) t-normi, a razlika je u graničnom uslovu (S4). Naravno, za t-konorme važe odgovarajuće osobine koje važe za t-norme.

12 4 Teorema 1.3 Za svaku t-konormu S važi: (a) Za svako x [0, 1] važi S (1, x) = S (x, 1) = 1 i S (0, x) = S (x, 0) = x (sve t-konorme se poklapaju na rubovima intervala [0, 1]). (b) Svaka t-konorma je monotona po obe komponente: (x 1 x 2 y 1 y 2 ) S (x 1, y 1 ) S (x 2, y 2 ). (c) Za sve x, y [0, 1] važi x S (x, y) i y S (x, y). Neke specijalne t-konorme: (S M ) maksimum t-konorma: S M (x, y) = max {x, y}, (S P ) probabilistička suma : S P (x, y) = x + y + xy, (S L ) ograničena suma : S L (x, y) = min {x + y, 1}, (S D ) drastic sum t-konorma: { 1, (x, y) (0, 1] 2 S D (x, y) = max {x, y}, (x, y) (0, 1] 2. Sledeća teorema uspostavlja 1-1 korespodenciju izme du t-normi i t-konormi. Teorema 1.4 Funkcija S : [0, 1] 2 [0, 1] je t-konorma ako i samo ako postoji t- norma T takva da za sve (x, y) [0, 1] važi S (x, y) = 1 T (1 x, 1 y). Za normu i konormu koje odgovaraju jedna drugoj u smislu prethodne teoreme kažemo da su uzajamno dualne. Tako su, na primer, (T M, S M ), (T P, S P ), (T L, S L ), (T D, S D ) uzajamno dualni parovi. Poredak me du konormama definišemo na isti način kao i me du normama. Definicija 1.4 Ako za t-konorme S 1 i S 2 važi (x, y) [0, 1] 2, S 1 (x, y) S 2 (x, y), tada kažemo da je S 1 slabija od S 2, odnosno da je S 2 jača od S 1, i pišemo S 1 S 2. Ako je S 1 S 2 S 1 S 2, tada kažemo da je S 1 strogo slabija od S 2, odnosno da je S 2 strogo jača od S 1, i pišemo S 1 < S 2. Pri tome važi da ako su (T 1, S 1 ) i (T 2, S 2 ) dva para uzajamno dualnih normi, tada je S 1 S 2 T 1 T 2. Za navedene t-konorme S M, S P, S L, S D i proizvoljnu t-konormu S važi poredak: S D S L S P S M S D < S < S M. Dakle, slično kao kod t-normi, S D je najslabija, a S M najjača t-konorma. Analogno kao kod t-normi, za t-konormu S možemo uvesti sledeće oznake, gde je x i [0, 1], n N, a I je proizvoljna familija indeksa:

13 0 def S x i = 0, x (n) S def = S (x, x,..., x), } {{ } n puta def S x i = lim n S n def S x i = S (x 1, x 2,..., x n ) def = S x i ( n 1 S x i, x n ), { def ks } { } S x i = inf x i xi1 j,..., x ik je konačan podskup od {xi } i I i I j=1 Specijalno, za gore navedene t-konorme T M, T P, T L, T D važi S M (x 1, x 2,..., x n ) = max {x 1, x 2,..., x n }, S P (x 1, x 2,..., x n ) = 1 n (1 x i ), { } n S L (x 1, x 2,..., x n ) = min x i, 1, { xi, x S D (x 1, x 2,..., x n ) = j = 0 za sve j i. 1, inače Pri tome, za uzajamno dualan par norma-konorma (T, S ) za {x i } i I [0, 1] (gde je I proizvoljan skup indeksa) važi S x i = 1 T (1 x i ), i I i I T x i = 1 S (1 x i ). i I i I Neprekidnost triangularnih normi i konormi t-norme i t-konorme ne moraju biti neprekidne funkcije. Ne moraju biti čak ni Borel-merljive. Tako na primer t-norme i t-konorme T M, S M, T P, S P, T L, S L jesu neprekidne, dok T D i S D to nisu. Sledeća teorema daje jedan jednostavan kriterijum za neprekidnost t-normi. Teorema 1.5 t-norma T je neprekidna ako i samo ako je neprekidna po svojoj prvoj (drugoj) komponenti, tj. ako je za svako y 0 [0, 1] funkcija T (, y 0 ) : [0, 1] [0, 1], x T (x, y 0 ) je neprekidna. Neke od navedenih t-normi i t-konormi su poluneprekidne funkcije. Definicija 1.5 Funkcija F : [0, 1] [0, 1] je poluneprekidna odozdo, odnosno poluneprekidna odozgo, ako za svaku tačku (x 0, y 0 ) [0, 1] 2 važi da za svako ε > 0 postoji δ > 0 takvo da je zadovoljeno (x, y) (x 0 δ, x 0 ] (y 0 δ, y 0 ], F (x, y) > F (x0, y 0 ) ε, odnosno (x, y) [x 0, x 0 + δ) [ y 0, y 0 + δ), F (x, y) < F (x 0, y 0 ) ε. 5

14 6 Za t- normu T važi da je odozdo (odozgo) poluneprekidna ako i samo ako je njoj odgovarajuća dualna t-konorma S poluneprekidna odozgo (odozdo). Na primer, drastic product t-norma T D je poluneprekidna odozgo, a nije poluneprekidna odozdo. Sledeća teorema daje jedan kriterijum za poluneprekidnost t-normi. Teorema 1.6 t-norma T je poluneprekidna odozdo (odnosno poluneprekidna odozgo) ako i samo ako je neprekidna s leva (odnosno neprekidna s desna) po prvoj komponenti (ili drugoj komponenti), tj. ako za svako y 0 [0, 1] i za svaki niz {x n } n N [0, 1] važi ( ) ( ) sup {T (x n, y 0 )} = T sup {x n }, y 0 (odnosno min {T (x n, y 0 )} = T inf {x n}, y 0 ). n N n N n N n N Uvodimo još jednu vrstu neprekidnosti t-normi i t-konormi. Definicija 1.6 Za t-normu T, odnosno t-konormu S kažemo da je rubno neprekidna ako je neprekidna na rubu oblasti [0, 1] 2, tj. na skupu [0, 1] 2 \ (0, 1) 2. Da bi t-norma T bila rubno neprekidna, dovoljno je da bude neprekidna na gornjem rubu (x = 1 i y = 1), a da bi t-konorma S bila rubno neprekidna, dovoljno je da bude neprekidna na donjem rubu (x = 0 i y = 0) Elementarna algebarska svojstva t-normi i t-konormi. U ovom odeljku definišemo neke specijalne elemente za t-normu T, i navodimo neka njihova svostva vezana za t-norme. Definicija 1.7 Neka je T neka t-norma. (a) Element a [0, 1] je idempotentan ako je T (a, a) = a. (b) Element a [0, 1] je nilpotentan ako je postoji n N takvo da je a (n) T = 0. (c) Element a [0, 1] je delilac nule ako je postoji b (0, 1) takvo da je T (a, b) = 0. Teorema 1.7 Za proizvoljnu t-normu T važe sledeće osobine. (a) Element a [0, 1] je idempotentan ako i samo ako za svako x [a, 1] važi T (a, x) = min {a, x}. (b) Ako je T neprekidna t-norma, tada je a [0, 1] idepotentan element za T ako i samo ako za sve x [0, 1] važi T (a, x) = min {a, x}. (c) Svaki nilpotentan element je delilac nule, a obratno ne važi. (d) Ni jedan element iz (0, 1) ne može istovremeno biti idempotentan i nilpotentan. (e) Ako je a (0, 1) nilpotentan element (odnosno ako je delilac nule), tada je i svako b (0, a) nilpotentan element (odnosno delilac nule). To znači da su skupovi nilpotentih elemenata i delilaca nule ili prazan skup ili intervali oblika (0, c] ili (0, c).

15 7 U sledećim teoremama su navedene još neke interesantne osobine t-normi. Teorema 1.8 t-norma ima delioca nule ako i samo ako ima nilpotentni element. Teorema 1.9 Neka je t-norma T neprekidna s desna na dijagonali {(x, x) x [0, 1]} skupa [0, 1] 2. Tada je a [0, 1] idempotentan element za T ako i samo ako postoji x [0, 1] takvo da je a = lim x (n) T. Teorema 1.10 Neka je I skup za koji važi {0, 1} I [0, 1]. Tada postoji t-norma T čiji je skup idempotentnih elemenata skup I ako i samo ako postoji najviše prebrojiv skup indeksa A i familija po parovima disjunktnih otvorenih podintervala {(a α, b α )} α A od [0, 1] tako da važi (a α, b α ) [0, 1] \ I (a α, b α ]. α A α A Posledica 1.1 Neka je t-norma T takva da za svako a [0, 1) važi lim T (x, x) = a. Tada je skup idempotentnih elemenata t-norme T zatvoren podskup intervala [0, 1]. Obrnuto ne važi. Za t-normu T definišemo još neka svojstva koja ona može imati. Definicija 1.8 (SM) T je striktno monotona ako važi (x > 0 y < z) T (x, y) < T (x, z). (CL) T zadovoljava kancelativni zakon ako važi T (x, y) = T (x, z) (x = 0 y = z). (CCL) T zadovoljava uslovni kancelativni zakon ako važi (AP) T je Arhimedovska t-norma ako važi T (x, y) = T (x, z) > 0 y = z. x, y (0, 1), n N, x (n) T < y. (LP) T ima granično svojstvo ako važi x (0, 1), lim x (n) T = 0. R t-norma T M nema ni jedno od navedenih svojstava, T P ima svako od navedenih svojstava, t-norme T L i T D imaju svojstva (AP), (CCL) i (LP). R Ako t-norma T ima (CL) svojstvo, tada ima i (CCL) svojstvo. Za t-norme koje imaju neka od navedenih spucijalnih osobina, važe sledeća tvr denja. Teorema 1.11 Za svaku t-normu T važi: x a + (a) T je striktno monotona ako i samo ako zadovoljava kancelativni zakon (CL); (b) ako je T striktno monotona, tada T ima samo trivijalne idempotentne elemente;

16 8 (c) ako je T striktno monotona, tada T nema delitelja nule. Teorema 1.12 Za svaku t-normu T su sledeći iskazi ekvivalentni: (a) T je Arhimedovska; (b) T ima granično svojstvo (LP); (c) T ima samo trivijalne idempotentne elemente, i važi x 0 (0, 1), y 0 (x 0, 1), T (y 0, y 0 ) = x 0. Izdvajamo još neke specijalne tipove t-normi i još neke važne osobine t-normi. Definicija 1.9 (a) Za t-normu kažemo da je striktna ako je neprekidna i striktno monotona. (b) Za t-normu kažemo da je nilpotentna ako je neprekidna i svako a (0, 1) je njen nilpotentni element. R t-norma T P je striktna, a T L je nilpotentna t-norma. Teorema 1.13 t-norma je striktna ako i samo ako je neprekidna i zadovoljava kancelativni zakon (CL). Svaka nillpotentna t-norma zadovoljava uslovni kancelativni zakon (CCL). Teorema 1.14 Za proizvoljnu t-normu T važe sledeća tvr denja. (a) Ako je T neprekidna s desna i ima samo trivijalne idempotentne elemente, tada je T Arhimedovska. (b) Ako je T neprekidna s desna i zadovoljava uslovni kancelativni zakon (CCL), tada je T Arhimedovska. (c) Ako za svako x 0 (0, 1) važi lim x x + 0 T (x, x) < x 0, tada je T Arhimedovska. (d) Ako je T striktna, tada je i Arhimedovska. (e) Ako je svako x (0, 1) nilpotentan element za T, tada je T Arhimedovska. Na sledećoj slici je prikazan odnos raznih svojstava t-norme. Obične odnosno duple strelice označavaju da svojstvo A implicira odnosno da je ekvivalentno sa svojstvom B, a isprekidana strelica označava da odgovarajuća implikacija važi za neprekidnu t- normu. T nema delitelja nule T zadovoljava kancelativni zakon T je striktno monotona T je striktna T je Arhimedovska T zadovoljava granični uslov T nema idempotentnih elemenata T je nilpotentna

17 Primeri t-normi Sledi još nekoliko interesantnih primera t-normi. Primer 1.1 Nilpotentna minimum t-norma T nm je definisana sa { T nm 0, x + y 1 (x, y) = min {x, y}, x + y > 1. Poluneprekidna je odozdo, ali nije poluneprekidna odozgo i nije neprekidna. Primer 1.2 Sledeća t-norma je rubno neprekidna, ali nije poluneprekidna s leva. 0, (x, y) ( ) 0, T (x, y) = min {x, y}, (x, y) ( ) 0, Primer 1.3 Sledeća t-norma je neprekidna u tački (0, 1), a nije rubno neprekidna. 0, (x, y) (0, 1) 2 \ [ 1 2 T (x, y) =, 1) 2 min {x, y}, (x, y) (0, 1) 2 \ [ 1 2, 1) 2. Primer 1.4 T (x, y) = 0, (x, y) [ 0, ( ) x 2)( 1 y , (x, y) ( 1 2, 1] 2 min {x, y}, inače ] 2. Primer 1.5 Kod sledeće t-norme je skup nilpotentnih elemenata kao i skup delitelja nule interval (0, c), gde je c R. { max {0, x + y c}, (x, y) [0, c] 2 T (x, y) = min {x, y}, (x, y) [0, c] Poluprsten U ovom odeljku su navedeni neki pojmovi i rezultati vezani za pseudo-sabiranje i pseudo-množenje koje je definisano E. Pap (vidi npr. [Pa95], [Pa93]). Na ovim operacijama je zasnovan pojam tzv. poluprstena, i navedeni su neki važni primeri i osobine ovih operacija i strukture poluprstena. Na strukturi poluprstena se dalje u glavi glavi 2 definišu pojmovi neaditivne mere i pseudo integrala (vidi npr. [Ko96], [MePa99], [Pa90], [Pa95], [Pa02]) koji imaju brojne primene u rešavanju diferencijalnih jednačina, verovatnoći, fazi-kontrolerima itd. Neka je [a, b] [, ] (u nekim situacijama se posmatraju poluzatvoreni intervali), neka su i binarne operacije na intervalu [a, b], i neka je relacija linearni poredak na [a, b]. Nadalje će se u tekstu koristiti konvencija 0 = 0.

18 10 Definicija 1.10 Ure dena trojka ([a, b],, ) je poluprsten ukoliko važi: (a) operacija je asocijativna, komutativna, neopadajuća u odnosu na relaciju ( x, y, z [a, b], x y x z y z), i u odnosu na nju postoji neutralni element (tzv. nula) 0 (obično je 0 = a ili 0 = b), (b) operacija je asocijativna, komutativna, pozitivno neopadajuća u odnosu na relaciju ( x, y, z [a, b], (x y 0 z) x z y z), i u odnosu na nju postoji neutralni element (tzv. jedinica) 1, (c) (c.1) x [a, b], 0 x = 0, (c.2) operacija je distributivna u odnosu na operaciju. Operacije i nazivamo redom pseudo-sabiranje i pseudo-množenje. Postoje tri važna tipa poluprstena. (I) Operacija je idempotentna ( = sup ili = inf), a operacija to nije. (Ia) Ako je = sup, a je proizvoljna operacija na intervalu [a, b] (ili [a, b)) koja nije idempotentna, tada je 0 = a, a relacija je obična. Pri tome je 1 a. Posebno je važan slučaj kada se pseudo-množenje može predstaviti pomoću tzv. generatora g, tj. neprekidne, striktno rastuće, sirjektivne funkcije g : [a, b] [0, ] takve da je g (0) = g (a) = 0, x y = g 1 (g (x) g (y)). (Ib) Ako je = inf, a je proizvoljna operacija na intervalu [a, b] (ili (a, b]) koja nije idempotentna, tada je 0 = b, a relacija je obična. Pri tome je 1 b. Posebno je važan slučaj kada se pseudo-množenje može predstaviti pomoću tzv. generatora g, tj. neprekidne, striktno opadajuće, sirjektivne funkcije g : [a, b] [0, ] takve da je g (0) = g (b) = 0, x y = g 1 (g (x) g (y)). (II) Obe operacije i su generisane neprekidnom i striktno monotonom funkcijom (generatorom) g, tj. postoji funkcija g : [a, b] [0, ] takva da je x y = g 1 (g (x) + g (y)), x y = g 1 (g (x) g (y)). U ovom slučaju je g (0) = 0 i g (1) = 1. Poluprsten ovog tipa se naziva g-poluprsten. (III) Obe operacije i su idempotentne (tj. ([a, b],, ) = ( [a, b], sup, inf ) ili ([a, b],, ) = ( [a, b], inf, sup ) ). Što se tiče slučaja (II), na osnovu Aczél-ove teoreme reprezentacije za svaku striktno rastuću binarnu operaciju postoji striktno monotona, sirjektivna funkcija (generator) g : [a, b] [0, ] operacije takva da je x y = g 1 (g (x) + g (y)) i g (0) = 0. Ako je 0 = a, tada je g rastuća funkcija i važi g (a) = 0, g (b) =, i funkcija g je izomorfizam izme du ([a, b], ) i ([0, ], +). U slučaju 0 = b, situacija je obrnuta. Pseudo-množenje definisano sa x y = g 1 (g (x) g (y)) je takva operacija da je ure dena trojka ([a, b],, ) poluprsten.

19 11 Primer 1.6 Slede primeri za svaki od gore pomenutih tipova poluprstena. (I) (I.1) Ure dena trojka ( [, ), sup, + ) je poluprsten, pri čemu su u njemu neutralni elementi 0 =, 1 = 0, i pseudo-množenje je generisano funkcijom g (x) = e x. Uz konvenciju ( ) + (+ ) = dobijamo poluprsten ( [, ], sup, + ). Analogno, ure dena trojka ((, ], inf, +) je tako de poluprsten. (I.2) Ure dena trojka ( [0, ], sup, ), uz konvenciju 0 = 0 je poluprsten, pri čemu je 0 = 0, 1 = 1. (II)(II.1) Za monotono rastući generator g : [, ) [0, ], g (x) = e x, uz konvenciju e = 0, dobijaju se na intervalu [, ) operacije x y = ln (e x + e y ) x y = x + y. Ure dena trojka ([, ),, ) je poluprsten, pri čemu je 0 = i 1 = 0. (II.2) Za monotono rastući generator g : [0, ] [0, ], g (x) = x 2, dobijaju se na intervalu [0, ] operacije x y = x 2 + y 2 x y = x y. Ure dena trojka ([0, ],, ) je poluprsten, pri čemu je 0 = 0 i 1 = 1. (III)(III.1) Za [a, b] [, ], ure dena trojka ( [a, b), sup, inf ) je poluprsten, pri čemu je 0 = a, 1 = b, a relacija je uobičajeni linearni poreak. (III.2) Za [a, b] [, ], ure dena trojka ( [a, b), inf, sup ) je poluprsten, pri čemu je 0 = b, 1 = a, a relacija je uobičajeni obrnuti linearni poredak. Zahvaljujući asocijativnosti i komutativnosti operacija i, možemo uvesti sledeće oznake, gde je x, x i [a, b], n N: 0 n n 1 def def def x i = 0, x i = x 1 x 2... x n = x i x n, 0 nx def x i def = 1, n def def x i = x 1 x 2... x n = = } x x {{... } x, x n def = } x x {{... } x, n puta n puta n 1 x i x n, Neka je ([a, b],, ) poluprsten tipa (II) sa generatorom g : [a, b] [0, ]. Kao što je pokazano u radu [MePa99], za λ (0, ) je funkcija g λ generator za poluprsten ([a, b], λ, λ ), gde je x λ y = ( g λ) 1 ( g λ (x) + g λ (y) ), x λ y = ( g λ) 1 ( g λ (x) g λ (y) ) = x y. Stoga je ([a, b], λ, λ ) = ([a, b], λ, ).

20 12 Naredna teorema, dokazana u [MePa99], pokazuje da se poluprsten tipa (I) može dobiti kao granična vrednost familije g λ -generisanih poluprstenova ([a, b], λ, λ ) (pri čemu je λ = ). Teorema 1.15 Neka je g : [a, b] [0, ] striktno opadajuća funkcija - generator poluprstena ([a, b],, ) koji je tipa (II), i neka je g λ funkcija g na stepen λ (0, ). Tada je g λ generator poluprstena ([a, b], λ, ), i za svako ε > 0 i svako (x, y) [a, b] 2 postoji λ 0 takvo da je x λ y inf (x, y) < ε for all λ λ 0. Ako je g rastuća funkcija, isti rezultat važi za sup umesto inf. Na poluprstenu ([a, b],, ) je od interesa posmatrati i metriku d : [a, b] 2 [0, ] koja je kompatibilna sa supremumom i infimumom, tj. za svaki niz x n, n N elemenata intervala [a, b] važi ( ) sup x n = x inf x n = x n N n N za koju važi još bar jedan od sledeća dva uslova: lim d (x n, x) = 0, (a) x, x, y, y [a, b], d (x y, x y ) d (x, x ) + d (y, y ), (b) x, x, y, y [a, b], d (x y, x y ) max {d (x, x ), d (y, y )}, i koja je monotona, tj. važi x z y max {d (x, z), d (y, z)} d (x, y). Napomena 1.1 Iz oba uslova (a) i (b) sledi da važi implikacija lim n, y n ) = 0 lim d (x n z, y n z) = 0 za sve x i, y j, z [a, b]. Napomena 1.2 Iz uslova (b) sledi da za svaka dva niza x i, i N i y j, j N elemenata skupa [a, b] važi nejednakost n n d x i, y j min max d ( ) x i, y j j {1,2,...,n} i {1,2,...,n} j=1 Metrika d indukuje odgovarajuću topologiju na intervalu [a, b], te koristeći pojam granične vrednosti u smislu ove topologije, možemo definisati tj. koristiti sledeći zapis n def x i = lim x i za svaki niz x i, i N elemenata skupa [a, b]. Primer 1.7 Na poluprstenu ([, 0), max, +), funkcija d (x, y) = e max(x,y) e min(x,y) je metrika koja zadovoljava gore navedene uslove.

21 13 Primer 1.8 Na poluprstenu ([, ], max, min), funkcija d (x, y) = arctg (max (x, y)) arctg (min (x, y)) je metrika koja zadovoljava gore navedene uslove. Primer 1.9 Na poluprstenu ((, ], min, +), funkcija d (x, y) = e max(x,y) e min(x,y) je metrika koja zadovoljava gore navedene uslove. Primer 1.10 Na poluprstenu ((, ], min, +), funkcija d (x, y) = e x e y je metrika koja zadovoljava gore navedene uslove. Primer 1.11 Na poluprstenu tipa (II), tj. poluprstenu sa operacijama generisanim funkcijom g, funkcija d (x, y) = g (x) g (y) je metrika koja zadovoljava gore navedene uslove.

22 14

23 Glava 2 Pseudo-mera i pseudo-integral U ovoj glavi su prezentovani pojmovi pseudo-mera i pseudo-integrala, kao i njihove osobine. 2.1 Mere sa vrednostima u poluprstenu U ovom odeljku su navedene definicije i osobine mera i integrala sa vrednostima u poluprstenu. Ovakve mere i itegrale nazivamo još i dekompozabilnim merama odnosno pseudo-integralima. Kao glavni izvor za ovaj odeljak je korišćeno [Pa95]. Tako de su navedena i dva rezultata iz [MePa99] vezana za konvergenciju dekompozabilnih mera i pseudo-integrala. Neka je ([a, b],, ) poluprsten 1 sa standardnom relacijom poretka, sa neutralnim elementima 0 i 1 redom operacija i, neka je [a, b] + = { x [a, b] 0 x}, i neka je σ-algebra podskupova skupa X. Definicija 2.1 Skupovna funkcija m : [a, b] + je -dekompozabilna mera ukoliko važi (1) m ( ) = 0, (2) ako je neidempotentna operacija, tada A, B, A B = m (A B) = m (A) m (B), (2 ) ako je idempotentna operacija (min ili max), tada A, B, m (A B) = m (A) m (B). Specijalno, za = max, funkciju m nazivamo još i konačno maksitivnom merom. Ako je neidempotentna operacija, tada se -dekompozabilna mera m : [a, b] + naziva σ- -dekompozabilna mera ako 1 Umesto zatvorenog se po potrebi posmatra poluotvoreni interval. 15

24 16 (3) za svaki niz A i, i N po parovima disjunktnih elemenata A i σ-algebre važi m A i = m (A i ), i N gde je a i def = lim n a i. Specijalno, za = max, funkciju m nazivamo još i prebrojivo maksitivnom merom. Tako de, u slučaju kada je = max, za maksitivnu meru m : [a, b] + kažemo da je kompletno maksitivna ako (3 ) za svaku familiju A i, i I skupova A i sa osobinom i I A i važi m A i = sup i I i I m (A i ). Kompletno maksitivna mera m je jednoznačno odre dena svojom tzv. gustinom, tj. funkcijom ϕ : R [a, b] + koja ima osobinu za svaki merljiv skup A. m (A) def = sup ϕ (x), Napomena 2.1 Ako je m σ- -dekompozabilna mera pri čemu je operacija generisana generatorom g, tada je µ = g m Lebesgue-ova σ-aditivna mera, i pri tome važi m = g 1 µ. x A 2.2 Integrali sa vrednostima u poluprstenu Konstrukcija integrala zasnovanog na σ- -dekompozabilnoj meri sa vrednostima u poluprstenu ([a, b],, ), analogna je konstrukciji Lebesgue-ovog integrala (vidi [Pa95]). Neka je m je σ- -dekompozabilna mera definisana na. Na skupu funkcija na uobičajen način uvodimo operacije sabiranja funkcija, množenja funkcija, i množenja funkcije skalarom. Definicija 2.2 Za c [a, b] i funkcije f : X [a, b] i g : X [a, b] definiše se (c g) (x) = c g (x), x X, ( f g) (x) = f (x) g (x), x X, ( f g) (x) = f (x) g (x), x X. Funkcija f : X [a, b] je merljiva od dole ukoliko su merljivi (tj. pripadaju ) svi skupovi { x X f (x) c} i { x X f (x) < c} za svako c [a, b]. Funkcija f je merljiva ako je merljiva od dole i merljivi su svi skupovi { x X f (x) c} i { x X f (x) > c} za svako c [a, b].

25 17 Definicija 2.3 Pseudo-karakteristična funkcija skupa A X je funkcija κ A : X [a, b] definisana sa { 0, x A κ A (x) = 1, x A. Definicija 2.4 Neka su A i, i N merljivi skupovi koji su disjunktni ukoliko operacija nije idempotentna, i neka su a i, i N elementi intervala [a, b]. Funkcija oblika n e = a i κ Ai odnosno oblika se naziva elementarna funkcija. e = a i κ Ai Naravno, elementarna funkcija je merljiva, i karakteristična funkcija skupa A je merljiva ako i samo ako je A merljiv skup (tj. A ). Pretpostavićemo dalje da su polugrupe ([a, b], ) i ([a, b], ) kompletne mreže sa poretkom, tj. za svaki od gore ograničen skup A [a, b] postoji sup A, i svaki od dole ograničen skup A [a, b] postoji inf A. Tako de, neka je na [a, b] definisana metrika d : [a, b] 2 [0, ] koja je kompatibilna sa supremumom i infimumom, tj. za svaki niz x n, n N elemenata intervala [a, b] važi ( ) sup x n = x inf x n = x n N n N za koju važi još bar jedan od sledeća dva uslova: lim d (x n, x) = 0, (a) x, x, y, y [a, b], d (x y, x y ) d (x, x ) + d (y, y ), (b) x, x, y, y [a, b], d (x y, x y ) max {d (x, x ), d (y, y )}, i koja je monotona, tj. važi x z y max {d (x, z), d (y, z)} d (x, y). Definicija 2.5 Neka je ε > 0 i B [a, b]. Niz { l (ε) i ukoliko za svako x B postoji neko l (ε) i postoji l (ε) takvo da je d ( l (ε), x ) ε i l (ε) { l (ε) i i i N takvo da je d ( l (ε) i x, tada je { l (ε) } i i je monotona ε-mreža ukoliko je i, l (ε) i i N} je ε-mreža za skup B i l (ε) i+1., x ) ε. Ako za svako x B i N} opadajuća ε-mreža. Teorema 2.1 Neka je f : X [a, b] funkcija koja je od dole merljiva ukoliko je idempotentna operacija, ili je merljiva i za svako ε > 0 postoji monotona ε-mreža skupa f (X). Tada postoji niz elementarnih funkcija e n, n N takvih da je uniformno po x X. lim d (e n (x), f (x)) = 0

26 18 Kao i kod Lebesgue-ovog integrala, definiciju pseudo-integrala uvodomo u koracima. Definicija 2.6 (a) Pseudo-integral elementarne funkcije oblika e = e = n a i κ Ai, odnosno oblika a i κ Ai, gde su skupovi A i disjunktni ukoliko nije idempotentna operacija, je definisan sa odnosno X X e dm def = e dm def = n a i m (A i ) a i m (A i ). (b) Pseudo-integral ograničene, merljive, odnosno merljive od dole ako je idempotentna operacija, funkcije f : X [a, b], za koju, ukoliko nije idempotentna operacija važi da za svako ε > 0 postoji monotona ε-mreža skupa f (X), je definisan sa f dm def = lim e n dm, (2.1) X X gde je e n, n N niz elementarnih funkcija iz teoreme 2.1. (c) Pseudo-integral ograničene, merljive, odnosno merljive od dole ako je idempotentna operacija, funkcije f : X [a, b] nad skupom A, za koju, ukoliko nije idempotentna operacija važi da za svako ε > 0 postoji monotona ε-mreža skupa f (A), je definisan sa A f dm def = X ( f κ A ) dm. Napomena 2.2 Integral definisan sa (2.1) ne zavisi od od izbora elementarnih funkcija e n. Primer 2.1 Posmatrajmo poluprsten ( [, ), sup, + ), i neku proizvoljnu funkciju ϕ : R [, ). Neka je B Borel-ova σ-algebra na R. Funkcija m : B [, ) definisana sa m (A) def = sup ϕ (x), x A A B je sup-mera na skupu R, i za pseudo operacije = sup i = + odgovarajući pseudointegral od gore ograničene funkcije f : R [, ) se izračunava na sledeći način:

27 19 R f dm = sup ( f (x) + g (x)). x R Napomena 2.3 Posmatrajmo g-poluprsten ([a, b],, ). Neka je σ-algebra skupa, i posmatrajmo i neku -dekompozabilnu meru na. Funkcija λ def = g m : [, ] je aditivna mera, i za merljivu funkciju f : [a, b] se pseudo-integral funkcije f može izračunati na sledeći način: f dm = g 1 (g f )dλ gde je integral sa desne strane Lebesque-ov integral. Sledeće teoreme daju neke osobine pseudo-integrala, i specijalno sup-integrala (vidi [Pa95] - glave 2 i 8, i [Pu01]). Neka je m neka σ- -dekompozabilna mera na. Teorema 2.2 Neka su i neprekidne, i neka je beskonačno komutativna operacija. Tada pseudo integral 2.1 ima sledeće osobine: za svako c [a, b] i funkcije f : [a, b] i g : [a, b] za koje je pseudo-integral definisan, važi (a) m (A) = κ A (x) dm, (2.2) (b) (c f ) dm = c f dm, (2.3) (c) ( f g) dm = f dm g dm, (2.4) (d) f g f dm g dm. (2.5) Dokaz: Ilustracije radi, naveden je dokaz osobine (d). * Neka su f i g elementarne funkcije, odnosno oblika f = a i κ Ai, g = b i κ Bi, gde su A i, i N kao i B i, i N neprazni disjunktni skupovi ukoliko operacija nije idempotentna. Neka je C i, j = A i B j, i, j N. Za funkcije f i g važi

28 20 reprezentacija f = a i κ Ci, j i g = j=1 b j κ Ci, j. Iz relacije f g sledi i, j N, x, a i κ Ci, j (x) b j κ Ci, j (x), odnosno sledi da za sve i, j N važi C i, j a i b j (slučaj C i, j = je očigledan), te pošto je pozitivno neopadajuća operacija, sledi da je i, j N, a i m ( C i, j ) b j m ( C i, j ), odakle (operacija je tako de neopadajuća) sledi tvr denje f dm = a i m ( ) C i, j j=1 j=1 b j m ( ) C i, j = j=1 g dm. * Neka su sada f i g merljive, odnosno od dole merljive funkcije ako je operacija idempotentna, i neka su ϕ n, n N i ψ n, n N nizovi elementarnih funkcija iz teoreme 2.1 koji odgovaraju funkcijama f i g, tj. takve da uniformno po x važi lim d (ϕ n (x), f (x)) = 0, n N lim d (ψ n (x), g (x)) = 0. (2.6) n N Neka su funkcije ψ n, n N definisane sa ψ n (x) def = max {ϕ n (x), ψ n (x)}, x. Očigledno je n N, x, ϕ n (x) ψ n (x). Pošto su navedene konvergencije uniformne po x, s obzirom na napomenu 2.2, iz (2.6) i relacije f g sledi odakle se dobija lim d ( ψ n (x), g (x) ) = 0 n N f dm = lim n N i ϕ n (x) dm lim g dm = lim n N n N ψ n (x) dm = ψ n (x) dm g dm. Neka je m sada σ- -dekompozabilna mera na sa vrednostima u poluprstenu ([0, ],, ), takva da je m () <. Koristimo konvenciju 0 = 0, i umesto m ({ω}) ćemo pisati m (ω). Za proizvoljnu familiju funkcija f j : [0, ], j J su funkcije sup j J f j : [0, ] i inf j J f j : [0, ] definisane sa ( ) sup f j (ω) def = sup f j (ω), j J j J ( ) inf f j (ω) def = inf f j (ω). j J j J Teorema 2.3 Neka je neprekidna operacija. Za kompletno maksitivnu meru m i proizvoljnu familiju funkcija f j : [0, ), j J važi sup( ) sup sup f j dm = sup f j dm. j J j J Dokaz:

29 sup ( ) sup f j dm = sup j J ω ) = sup ω = sup j J {( sup f j (ω) j J sup ω {( ) } sup f j (ω) m (ω) = j J } m (ω) [1] = sup ω sup { f j (ω) m (ω) } = sup j J { sup f j (ω) m (ω) } = j J f j dm. [1] ako je ϕ : [0, ) [0, ) [0, ) neprekidna ( funkcija, ) tada za b [0, ) i proizvoljnu familiju a j [0, ), j J važi ϕ sup a j, b = sup ϕ ( a j, b ) ; operacija j J j J je neprekidna funkcija. Neka je F familija svih zatvorenih potskupova intervala [0, ]. Analogno kao u teoremi u [Pu01], za sup-integral zasnovanom na poluprstenu ( [0, ], sup, ) sa operacijom generisanom neprekidnom funkcijom g, važi sledeća teorema. Teorema 2.4 Neka je m kompletno maksitivna mera na intervalu [0, ] sa vrednostima u intervalu [0, ], i neka je m pri tome F -glatka, tj. (1) m ( ) = 0, (2) m A j = sup m ( ) A j za svaku familiju A j, j J merljivih skupova A j, j J j J (3) m n N F n = inf n N m (F n) za svaki opadajući niz F n, n N elemenata familije F. Tada, za svaku familiju f j : [0, ] [0, ), j J ograničenih, od gore poluneprekidnih funkcija, koja je zatvorena u odnosu na minimume i infimume, važi sup ( ) sup inf f j dm = inf f j dm j J j J [0, ] [0, ] gde je operacija generisana neprekidnom funkcijom g. Naredne dve teoreme, dokazane u [MePa99], pokazuju da 1. dekompozabilna mera zasnovana na idempotentnom pseudo-sabiranju sa neprekidnom gustinom se može dobiti kao limes familije dekompozabilnih mera m λ zasnovanih na pseudo-sabiranju sa generatorom, 2. pseudo-integral zasnovan na poluprstenu ( [a, b], sup, ) sa operacijom koja je generisana funkcijom g, i na sup-dekompozabilnoj meri sa neprekidnom gustinom, može se dobiti kao limes familije g-integrala. 21

30 22 Neka B [0, ] označava σ-algebru Borel-ovih podskupova intervala [0, ], a µ neka označava Lebesgue-ovu meru na R. Esencijalni supremum nenegativne, merljive funkcije f : [0, ] u odnosu na meru µ je definisan sa esssup { f (x) x } def = sup {α [0, ) µ ({ x f (x) > α})} µ pri čemu uzimamo da je sup def =. Teorema 2.5 Neka je m sup-dekompozabilna mera na ( [0, ], B [0, ] ), pri čemu je m (A) = esssup {ϕ (x) x A}, µ gde je ϕ : [0, ] [0, ] neprekidna funkcija - gustina mere m. Tada za proizvoljni generator g postoji familija {m λ } λ (0, ) λ -dekompozabilnih mera na ( ) [0, ], B [0, ], gde je operacija λ generisana funkcijom g λ, λ (0, ), takva da je lim m λ = m. 2 λ Teorema 2.6 Neka je ( [0, ], sup, ) poluprsten kod koga je operacija generisana funkcijom g. Neka je m sup-dekompozabilna mera kao u teoremi 2.5. Tada postoji familija {m λ } λ (0, ) λ -dekompozabilnih mera, gde je operacija λ generisana funkcijom g λ, λ (0, ), takva da za svaku neprekidnu funkciju f : [0, ] [0, ] važi sup f dm = lim λ λ f dm λ = lim λ ( g λ ) 1 ( ) (g λ f ) dx. 2 U smislu da je lim λ m λ (A) = m (A) za svako A B [0, ].

31 Glava 3 Pseudo-verovatnoća U ovoj glavi je prezentovan pojam pseudoverovatnoće, tj. verovatnosne mere sa vrednostima u poluprstenu, kao i njegove i osnovne osobine. Zatim su uvedeni pojmovi pseudo-slučajnih promenljivih (slučajnih promenljivih definisanih na osnovu pojma pseudoverovatnoće), razni tipovi konvergencija pseudo slučajnih promenljivih, uzajamni odnosi ovih konvergencija. Tako de je uveden pojam kvaziaritmetičke sredine, i ispitan zakon velikih brojeva u smislu pseudo-verovatnoće. Ovi pojmovi su uvedeni i ispitani u radovima [Ra0], [RaNe99], [RaGrNe00], [NeGr02], [NeMiRa07], [RGMNR02]. Neka je (I,, ) poluprsten iz sekcije 1.2 sa neutralnim elementima 0 i 1 redom operacija i, neka je d metrika definisana na poluprstenu (I,, ), i neka je relacija poretka na poluprstenu (I,, ). Neka je neprazan skup, i neka je σ-algebra na skupu. Podsećamo (vidi napomenu 2.3) da se u slučaju poluprstena tipa (II), tj. g-poluprstena kod koga su obe operacije i generisane neprekidnom i striktno monotonom funkcijom (generatorom) g : [a, b] [0, ] u smislu x y = g 1 (g (x) + g (y)), x y = g 1 (g (x) g (y)), (pri čemu je tada g (0) = 0 i g (1) = 1), pseudo-integral merljive funkcije f : I može izračunati na sledeći način: f dm = g 1 g ( f (x))dx. gde je integral sa desne strane Lebesque-ov integral. 3.1 Pojam i osobine pseudo-verovatnoće U ovoj sekciji se uvodi pojam pseudo-verovatnoće, tj. verovatnoće sa vrednostima u poluprstenu (I,, ). 23

32 24 Definicija 3.1 Pseudo-verovatnoća na σ-algebri je funkcija P : I sa osobinama (a) P ( ) = 0 i P () = 1. (b) Za disjunktne skupove A, B (dakle A B = ) važi P (A B) = P (A) P (B) (pseudo-verovatnoća je konačno- aditivna u smislu pseudo-sabiranja ). (c) Ako za skupove A i, i N važi A i A i+1, i N, tada je ( ) lim P (A i) = P A i (pseudo-verovatnoća P je odozdo neprekidna funkcija). Ure dena trojka (,, P) se naziva prostor pseudo-verovatnoće. Napomena 3.1 Uočimo da je pseudo-verovatnoća u stvari -dekompozabilna mera sa vrednostima u ograničenom intervalu [0, 1] I. Sledeća teorema, slično kao kod klasične verovatnoće, daje ekvivalentnu definiciju pseudo-verovatnoće. Teorema 3.1 Funkcija P : I je pseudo-verovatnoća ako i samo ako važi (a) P ( ) = 0 i P () = 1. (b) Za svaku prebrojivu familiju {A i } i N po parovima disjunktnih elemenata σ-algebre važi P A i = P (A i ) (pseudo-verovatnoća P je σ-aditivna funkcija). Napomena 3.2 U slučaju poluprstena tipa (II) (g-poluprstena), za A imamo da je P (A) = g 1 (p (A)), gde je p klasična funkcija verovatnoće. U ovom slučaju se pseudoverovatnoća P naziva izvrnuta verovatnoća (distorted probability), vidi npr. [Ch96] i [RaNe99]. Primer 3.1 Posmatrajmo poluprsten ( R, sup, ). Neka je = N, i neka je funkcija Π : P (N) R + definisana sa Π ( ) = 0, Π (A) = 1 1, A N. sup A Funkcija Π je pseudo-verovatnoća (tzv. idempotentna verovatnoća) na skupu N. Na primer, osobina (b) je zadovoljena jer za sve A, B P (N) važi 1 Π (A B) = 1 = 1 min sup {A B} = 1 1 max { sup A, sup B } = } { = max 1 1 sup A, 1 1 } = sup (Π (A), Π (B)). sup B { 1 sup A, 1 sup B

33 Pseudo-slučajne promenljive U ovoj sekciji uvodimo pojam pseudo-slučajne promenljive, i njoj odgovarajuće funkcije raspodele, gustine, matematičkog očekivanja, kao i pojam nezavisnosti pseudo-slučajnih promenljivih. Za funkciju X : I možemo uvesti uobičajene oznake {X x} def = {ω X (ω) x}, x I {X x} def = {ω X (ω) x}, x I. Definicija 3.2 Funkcija X : I se naziva pseudo-slučajna promenljiva ili pseudovarijabla ukoliko za sve x I važi {X x} Σ. Kao i u klasičnoj teoriji verovatnoće, za svaku pseudo-slučajnu promenljivu možemo definisati njoj odgovarajuću funkciju raspodele. Definicija 3.3 Funkcija raspodele F X pseudo-slučajne promenljive (pseudo-varijable) X je funkcija F X : I I definisana sa F X (x) = P (X x). Neka je nadalje σ(i) minimalna σ algebra koja sadrži sve otvorene lopte u separabilnom metričkom prostoru (I, d), i neka je m dekompozabilna mera definisana na merljivom prostoru (I, σ(i)). U nekim slučajevima se funkcija raspodele pseudo-slučajne promenljive može izraziti kao pseudo-integral tzv. gustine koja odgovara slučajnoj promenljivoj. Definicija 3.4 Ukoliko za pseudo-slučajnu promenljivu X postoji funkcija φ X za koju važi F X (x) = I φ X dm, tada za funkciju φ X kažemo da je funkcija gustine koja odgovara slučajnoj promenljivoj X. Sada za pseudo-slučajnu promenljivu za koju postoji odgovarajuć funkcija gustine definišemo preko pseudo-integrala i njeno matematičko očekivanje. Definicija 3.5 Pseudo-očekivanje pseudo-slučajne promenljive X sa funkcijom gustine φ X, u oznaci E (X), definišemo sa E (X) = I x φ X (x) dm. Napomena 3.3 U slučaju poluprstena tipa (II), tj. g-poluprstena kod koga su obe operacije i generisane neprekidnom i striktno monotonom funkcijom (generatorom) g : [a, b] [0, ], pseudo-očekivanje pseudo-varijable X se može izraziti tj. izračunati i na sledeći način E (X) = g 1 g (x) g (φ X (x))dx, gde je dx = d (g m) Lebesgue-ova mera. I

34 26 Za pseudo-varijable koje imaju funkciju gustine, na uobičajeni način definišemo njihovu nezavisnost. Definicija 3.6 Pseudo-slučajne promenljive X i Y koje imaju odgovarajuće funkcije gustine redom φ X i φ Y kažemo da su nezavisne ukoliko važi φ X,Y (x, y) = φ X (x) φ Y (y). 3.3 Konvergencije pseudo-slučajnih promenljivih U ovoj sekciji uvodimo pojmove raznih vrsta konvergencija pseudo-slučajnih promenljivih. Tako de su ispitane neke uzajamne veze izme du ovih vrsta konvergencija, vidi npr. [RaNe99]. Definicija 3.7 Niz {X n } n N pseudo-slučajnih promenljivih konvergira u pseudo-verovatnoći P ka pseudo-slučajnoj promenljivoj X, u oznaci X n X, ukoliko za svako P ε > 0 važi lim P ({ω d (X n (ω), X (ω)) ε}) = 0. Definicija 3.8 Niz {X n } n N pseudo-slučajnih promenljivih konvergira skoro sigurno ka a.s pseudo-slučajnoj promenljivoj X, u oznaci X n X, ukoliko važi P ({ω X n (ω) X (ω)}) = 1. odnosno P ({ω X n (ω) X (ω)}) = 0. Sledeće dve teoreme daju uzajamne odnose navedenih vrsta konvergencija, tj. uslove pod kojima neki niz pseudo-slučajnih promenljivih konvergira u odre denom smislu. Sledeća teorema, za slučaj poluprstena sa idempotentnim operacijama, je dokazana u [Ra0]. Teorema 3.2 U slučaju kada je poluprsten tipa (I) ili (III), tj. u idempotentnom slučaju, P a.s iz konvergencije X n X sledi konvergencija X n X. Dokaz: Koristićemo da je { } ω lim X n (ω) X (ω) = k>0 k>0 lim m n m { ω d (X n (ω), X (ω)) 1 }. k Koristeći osobine idempotentne mere imamo da je ({ }) P ω lim X n (ω) X (ω) { = P lim ω d (X n (ω), X (ω)) 1 m k } [K1] n m

35 { lim P m ω d (X n (ω), X (ω)) 1 k } [K2] k>0 n m = lim P m k>0 n m Stoga, ukoliko je lim lim P m n m = lim sup P te dobijamo P P 27 ({ ω d (X n (ω), X (ω)) 1 }). [K3] k ({ ω d (X n (ω), X (ω)) 1 }) = 0, tada je k }) ({ ω d (X n (ω), X (ω)) 1 k ({ ω d (X n (ω), X (ω)) 1 }) = 0, k ({ ω lim X n (ω) X (ω) }) = 0. Napomena 3.4 U dokazu prethodne teoreme, razlika u odnosu na klasičnu teoriju verovatnoće je u sledećem: * U [K1] i [K3] važe jednakosti umesto nejednakosti jer je idempotentna operacija te za svaki niz skupova A 1, A 2, A 3,... važi P (A 1 A 2 ) = P ((A 1 \ A 2 ) (A 1 A 2 ) (A 2 \ A 1 )) = P (A 1 \ A 2 ) P (A 1 A 2 ) P (A 2 \ A 1 ) = P (A 1 \ A 2 ) (P (A 1 A 2 ) P (A 1 A 2 )) P (A 2 \ A 1 ) = (P (A 1 \ A 2 ) P (A 1 A 2 )) (P (A 1 A 2 ) P (A 2 \ A 1 )) = P (A 1 ) P (A 2 ), odakle induktivno dobijamo P (A 1 A 2... A n ) = P (A 1 ) P (A 2 )... P (A n ), { te stoga za skupove A n = ω d (X n (ω), X (ω)) 1 } i B k = k A n, gde je k n=m B k B k+1, k N tako da možemo koristiti osobinu (c) pseudo-verovatnoće iz definicije 3.1, važi k P A n = P B k = lim P (B k) = lim P k k A n n=m = lim k k=m k P (A n ) = n=m P (A n ). n=m * Za nerastući niz skupova, idempotentna mera nije neprekidna funkcija, te stoga u [K3] imamo u opštem slučaju nejednakost umesto jednakosti, za razliku od klasične verovatnoće, Sledeća teorema, za slučaj neidempotentnog poluprstena, je dokazana u [RaNe99]. U dokazu teoreme je sa p označena klasična verovatnoća. n=m

36 28 Teorema 3.3 U slučaju kada je poluprstena tipa (II), tj. u neidempotentnom slučaju kada su operacije i poluprstena generisane generatorom g, tada iz konvergencije a.s P X n X sledi konvergencija X n X. Dokaz: ( ) Iz jednakosti P {ω } lim X n (ω) = X (ω) = 0, tj. iz ({ })) g (p 1 ω lim X n (ω) = X (ω) = 1, zbog g (1) = 1 sledi ( ) p {ω } lim X n (ω) = X (ω) = 1. U metričkom prostoru (I, d), konvergencija lim X n (ω) = X (ω) je ekvivalentna sa ( δ > 0)( n 0 N)( n N) n n 0 δ > d (X n (ω), X (ω)) = g (X n (ω)) g (X (ω)), tj. niz {g (X n )} n N pseudo-slučajnih promenljivih konvergira skoro sigurno ka g (X). U klasičnoj teoriji verovatnoće, skoro sigarna konvergencija implicira konvergenciju u verovatnoći, tako da za sve ε > 0 važi Konačno, iz lim p ({ω g (X n (ω)) g (X (ω)) ε}) = 0. lim P ({ω d (X n (ω), X (ω)) ε}) = 0 0 = lim d (P ({ω d (X n (ω), X (ω)) ε}), 0) = lim g (P ({ω d (X n (ω), X (ω)) ε})) g (0) = lim p ({ω d (X n (ω), X (ω)) ε}) = lim p ({ω g (X n (ω)) g (X (ω)) ε}), dobijamo da niz {g (X n )} n N pseudo-slučajnih promenljivih konvergira u pseudoverovatnoći P ka pseudo-slučajnoj promenljivoj X. 3.4 Srednje vrednosti pseudo-slučajnih promenljivih i zakon velikih brojeva u prostoru pseudo-verovatnoće Sledeća definicija je uvedena, i sledeća teorema je dokazana u [RaGrNe00]. U dokazu teoreme je sa p označena klasična verovatnoća. Definicija 3.9 Neka je g neprekidna i striktno monotona funkcija. Tada za brojeve x 1, x 2,..., x n kažemo da je S n (x 1, x 2,..., x n ) = g 1 1 n g (x i ) n, n N

37 29 njihova kvazi-aritmetička sredina. Ako su X 1, X 2,..., X n pseudo-slučajne promenljive, tada je S n (X 1, X 2,..., X n ) = g 1 1 n g (X i ) n, n N kvazi-aritmetička sredina pseudo-slučajnih promenljivih X 1, X 2,..., X n. Skraćeno ćemo sa S n označavati S n (x 1, x 2,..., x n ) odnosno S n (X 1, X 2,..., X n ). Za neke specijalne, značajne funkcije g imamo sledeću tabelu njihovih kvazi-aritmetička sredina sa njima odgovarajućim nazivima. g (x) S n (x 1, x 2,..., x n ) sredina x 1 n x i n aritmetička x 2 x α x 1 log x 1 n 1 n 1 n n n x 2 i x α i n 1 x i n x i e αx 1 α ln 1 n n 1/n 1/2 1/α 1 e αx i kvadratna koreno-stepena harmonijska geometrijska eksponencijalna Sledeća teorema daje analogon zakona velikih brojeva koji važi u klasičnoj teoriji verovatnoće. Teorema 3.4 U slučaju poluprstena tipa (II) sa metrikom d (x, y) = g (x) g (y), za niz X n, n N uzajamno nezavisnih pseudo-varijabli sa istim raspodelama i matematičkim očekivanjima E (X n ) = a, n N važi S n P a. Dokaz: Dokazaćemo da važi lim P ({d (S n, a) ε}) = 0 za svako ε > 0: d (P ({d (S n, a) ε}), 0) = g (P ({d (S n, a) ε})) g (0)

38 30 = p ({d (S n, a) ε}) 0 = p ({d (S n, a) ε}) = p ({ g (S n ) g (a) ε}) = p 1 n g (X i ) g (a) n ε. Kako slučajne promenljive Y i = g (X i ), i = 1,..., n zadovoljavaju obični zakon velikih brojeva, sledi tvr denje tj. važi lim p 1 n g (X i ) g (a) n ε = 0.

39 Indeks -dekompozabilna mera, 15 σ- -dekompozabilna mera, 15 ε-mreža, 17 monotona, 17 opadajuća, 17 g-poluprsten, 10 delilac nule, 6 elementarna funkcija, 17 gustina maksitivne mere, 16 idempotentan element, 6 izvrnuta verovatnoća, 24 kvazi-aritmetička sredina, 29 maksitivna mera kompletno maksitivna, 16 konačno maksitivna, 15 prebrojivo maksitivna, 16 nilpotentan element, 6 poluprsten, 10 prostor pseudo-verovatnoće, 24 pseudo integral, 18 pseudo-karakteristična funkcija, 17 pseudo-množenje, 10 pseudo-sabiranje, 10 pseudo-slučajna promenljiva, 25 funkcija gustine, 25 funkcija raspodele, 25 konvergencija skoro sigurno, 26 konvergencija u pseudo-verovatnoći, 26 nezavisnost, 26 pseudo-očekivanje, 25 pseudo-varijabla, 25 pseudo-verovatnoća, 24 triangularna konorma (t-konorma), 3 drastic sum, 4 maksimum, 4 ograničena suma, 4 probabilistička suma, 4 jača, 4 rubno neprekidna, 6 slabija, 4 strogo jača, 4 strogo slabija, 4 triangularna norma (t-norma), 1 Lukasiewich-eva, 2 drastic product, 2 minimum, 2 proizvod, 2 Arhimedovska, 7 jača, 2 kancelativna, 7 nilpotentna, 8 poluneprekidna odozdo, 5 poluneprekidna odozgo, 5 rubno neprekidna, 6 sa graničnim svojstvom, 7 slabija, 2 striktna, 8 striktno monotona, 7 strogo jača, 2 strogo slabija, 2 uslovno kancelativna, 7 31

40 32

41 Bibliografija [Acz66] [Ak295] [Ch96] [DuPr80] J. Aczél, Lectures on Functional Equations and their Applications, Academic Press, New York, M. Akian, Theory of cost measures: convergence of decision variables, INRIA research report 2611, A. Chateauneuf, Decomposable capacities, distorted probabilities and concave capacities, Math. Social Sci. 31 (1996), no. 1, MR 97m:90006 D. Dubois, H. Prade, Fuzzy Sets and Systems: Theory and applications, Academic Press, New York, [DuPr88] D. Dubois, H. Prade, Possibility Theory, Plenum Press, New York, [HaOl90] [KMP00] [Ko96] [KoMa89] [MaSa92] [MePa99] O. Hadžić, Odabrane medote teorije verovatnoće, Institut za matematiku, Novi Sad, E. P. Klement, R. Mesiar, E. Pap, Triangular norms, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, A. Kolesarova, Integration of real functions with respect to a -measure, Math. Slovaca 46 (1996), V. N. Kolokoltsov, V. P. Maslov, Idempotent calculus as the apparatus of optimization theory. I, Functional. Anal. i Prilozhen 23, no. 1, (1989), V. P. Maslov, S. N. Samborskij (Eds.), Idempotent Analysis, Advances in Soviet Mathematics 13, Amer. Math. Soc., Providence, RI, R. Mesiar, E. Pap, Idempotent integral as limit of g-integrals, Fuzzi sets and systems 102 (1999) [NeGrRa03] Lj. M. Nedović, T. Grbić, N. M. Ralević, Large Deviation Principle, 1st Serbian-Hungarian Joint Symposium on Intelligent System, September 19-20, 2003, Subotica, Serbia and Montenegro (2003),

JMBAG IME I PREZIME BROJ BODOVA 1. (ukupno 6 bodova) MJERA I INTEGRAL 1. kolokvij 4. svibnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori n

JMBAG IME I PREZIME BROJ BODOVA 1. (ukupno 6 bodova) MJERA I INTEGRAL 1. kolokvij 4. svibnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori n 1. (ukupno 6 bodova) MJERA I INTEGRAL 1. kolokvij 4. svibnja 2018. (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!) (a) (2 boda) Definirajte (općenitu) vanjsku mjeru. (b) (2 boda) Definirajte

Више

Skripte2013

Skripte2013 Chapter 2 Algebarske strukture Preslikivanje f : A n! A se naziva n-arna operacija na skupu A Ako je n =2, kažemo da je f : A A! A binarna operacija na A Kažemo da je operacija f arnosti n, u oznaci ar

Више

JMBAG IME I PREZIME BROJ BODOVA MJERA I INTEGRAL završni ispit 6. srpnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!) 1.

JMBAG IME I PREZIME BROJ BODOVA MJERA I INTEGRAL završni ispit 6. srpnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!) 1. MJERA I INTEGRAL završni ispit 6. srpnja 208. (Knjige bilježnice dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!). (8 bodova) Kao na predavanjima za d N sa P d : a b ] a d b d ] : a i b i R a i b i za i

Више

JMBAG IME I PREZIME BROJ BODOVA MJERA I INTEGRAL 2. kolokvij 29. lipnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!) 1. (

JMBAG IME I PREZIME BROJ BODOVA MJERA I INTEGRAL 2. kolokvij 29. lipnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!) 1. ( MJERA I INTEGRAL. kolokvij 9. lipnja 018. (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni! 1. (ukupno 6 bodova Neka je (, F, µ prostor s mjerom, neka je (f n n1 niz F-izmjerivih funkcija

Више

UAAG Osnovne algebarske strukture 5. Vektorski prostori Borka Jadrijević

UAAG Osnovne algebarske strukture 5. Vektorski prostori Borka Jadrijević Osnovne algebarske strukture 5. Vektorski prostori Borka Jadrijević Osnovne algebarske strukture5. Vektorski prostori 2 5.1 Unutarnja i vanjska množenja Imamo dvije vrste algebarskih operacija, tzv. unutarnja

Више

Microsoft Word - 15ms261

Microsoft Word - 15ms261 Zadatak 6 (Mirko, elektrotehnička škola) Rješenje 6 Odredite sup S, inf S, ma S i min S u skupu R ako je S = { R } a b = a a b + b a b, c < 0 a c b c. ( ), : 5. Skratiti razlomak znači brojnik i nazivnik

Више

Matrice. Algebarske operacije s matricama. - Predavanje I

Matrice. Algebarske operacije s matricama. - Predavanje I Matrice.. Predavanje I Ines Radošević inesr@math.uniri.hr Odjel za matematiku Sveučilišta u Rijeci Matrice... Matrice... Podsjeti se... skup, element skupa,..., matematička logika skupovi brojeva N,...,

Више

My_ST_FTNIspiti_Free

My_ST_FTNIspiti_Free ИСПИТНИ ЗАДАЦИ СУ ГРУПИСАНИ ПО ТЕМАМА: ЛИМЕСИ ИЗВОДИ ФУНКЦИЈЕ ЈЕДНЕ ПРОМЕНЉИВЕ ИСПИТИВАЊЕ ТОКА ФУНКЦИЈЕ ЕКСТРЕМИ ФУНКЦИЈЕ СА ВИШЕ ПРОМЕНЉИВИХ 5 ИНТЕГРАЛИ ДОДАТАК ФТН Испити С т р а н а Лимеси Одредити

Више

knjiga.dvi

knjiga.dvi 1. Vjerojatnost 1. lgebra dogadaja......................... 1 2. Vjerojatnost............................. 9 3. Klasični vjerojatnosni prostor................. 14 4. eskonačni vjerojatnosni prostor...............

Више

MATEMATIČKA ANALIZA I primjeri i zadaci Ante Mimica 8. siječnja 2010.

MATEMATIČKA ANALIZA I primjeri i zadaci Ante Mimica 8. siječnja 2010. MATEMATIČKA ANALIZA I primjeri i zadaci Ante Mimica 8 siječnja 00 Sadržaj Funkcije 5 Nizovi 7 3 Infimum i supremum 9 4 Neprekidnost i es 39 3 4 SADRZ AJ Funkcije 5 6 FUNKCIJE Nizovi Definicija Niz je

Више

Osnovni pojmovi teorije verovatnoce

Osnovni pojmovi teorije verovatnoce Osnovni pojmovi teorije verovatnoće Profesor Milan Merkle emerkle@etf.rs milanmerkle.etf.rs Verovatnoća i Statistika-proleće 2019 Milan Merkle Osnovni pojmovi ETF Beograd 1 / 13 Verovatnoća i statistika:

Више

Title

Title 1. Realni brojevi Prirodno bi bilo konstruisati skup realnih brojeva korak po korak, od prirodnih brojeva preko cijelih, racionalnih i na kraju iracionalnih. Medutim, mi ćemo tom problemu ovdje pristupiti

Више

Microsoft Word - 1.Operacije i zakoni operacija

Microsoft Word - 1.Operacije i zakoni operacija 1. Operacije i zakoni operacija Neka je S neprazan skup. Operacija dužine n skupa S jeste svako preslikavanje : n n f S S ( S = S S S... S) Ako je n = 1, onda operaciju nazivamo unarna. ( f : S S ) Ako

Више

Verovatnoća - kolokvijum 17. decembar Profesor daje dva tipa ispita,,,težak ispit i,,lak ispit. Verovatnoća da student dobije težak ispit je

Verovatnoća - kolokvijum 17. decembar Profesor daje dva tipa ispita,,,težak ispit i,,lak ispit. Verovatnoća da student dobije težak ispit je Verovatnoća - kolokvijum 17. decembar 2016. 1. Profesor daje dva tipa ispita,,,težak ispit i,,lak ispit. Verovatnoća da student dobije težak ispit je 0.8. Ako je ispit težak, verovatnoća da se prvo pitanje

Више

Teorija skupova - blog.sake.ba

Teorija skupova - blog.sake.ba Uvod Matematika je jedan od najomraženijih predmeta kod većine učenika S pravom, dakako! Zapitajmo se šta je uzrok tome? Da li je matematika zaista toliko teška, komplikovana? Odgovor je jednostavan, naravno

Више

УНИВЕРЗИТЕТ У НИШУ ПРИРОДНО-МАТЕМАТИЧКИ ФАКУЛТЕТ ДЕПАРТМАН ЗА МАТЕМАТИКУ МАСТЕР РАД Доношење одлука у условима неодређености Студент: Јелена Матић бр.

УНИВЕРЗИТЕТ У НИШУ ПРИРОДНО-МАТЕМАТИЧКИ ФАКУЛТЕТ ДЕПАРТМАН ЗА МАТЕМАТИКУ МАСТЕР РАД Доношење одлука у условима неодређености Студент: Јелена Матић бр. УНИВЕРЗИТЕТ У НИШУ ПРИРОДНО-МАТЕМАТИЧКИ ФАКУЛТЕТ ДЕПАРТМАН ЗА МАТЕМАТИКУ МАСТЕР РАД Доношење одлука у условима неодређености Студент: Јелена Матић бр. индекса 179 Ментор: Проф. др Драган Ђорђевић Ниш,

Више

ФАКУЛТЕТ ОРГАНИЗАЦИОНИХ НАУКА

ФАКУЛТЕТ  ОРГАНИЗАЦИОНИХ  НАУКА Питања за усмени део испита из Математике 3 I. ДИФЕРЕНЦИЈАЛНЕ ЈЕДНАЧИНЕ 1. Појам диференцијалне једначине. Пикарова теорема. - Написати општи и нормални облик диференцијалне једначине првог реда. - Дефинисати:

Више

Matematka 1 Zadaci za vežbe Oktobar Uvod 1.1. Izračunati vrednost izraza (bez upotrebe pomoćnih sredstava): ( ) [ a) : b) 3 3

Matematka 1 Zadaci za vežbe Oktobar Uvod 1.1. Izračunati vrednost izraza (bez upotrebe pomoćnih sredstava): ( ) [ a) : b) 3 3 Matematka Zadaci za vežbe Oktobar 5 Uvod.. Izračunati vrednost izraza bez upotrebe pomoćnih sredstava): ) [ a) 98.8.6 : b) : 7 5.5 : 8 : ) : :.. Uprostiti izraze: a) b) ) a b a+b + 6b a 9b + y+z c) a +b

Више

Konstrukcija i analiza algoritama Nina Radojičić februar Analiza algoritama, rekurentne relacije 1 Definicija: Neka su f i g dve pozitivne fun

Konstrukcija i analiza algoritama Nina Radojičić februar Analiza algoritama, rekurentne relacije 1 Definicija: Neka su f i g dve pozitivne fun Konstrukcija i analiza algoritama Nina Radojičić februar 2018. 1 Analiza algoritama, rekurentne relacije 1 Definicija: Neka su f i g dve pozitivne funkcije od argumenta n iz skupa N prirodnih brojeva.

Више

SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK Ivana Šore REKURZIVNOST REALNIH FUNKCIJA Diplomski rad Voditelj rada: doc.

SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK Ivana Šore REKURZIVNOST REALNIH FUNKCIJA Diplomski rad Voditelj rada: doc. SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK Ivana Šore REKURZIVNOST REALNIH FUNKCIJA Diplomski rad Voditelj rada: doc.dr.sc. Zvonko Iljazović Zagreb, rujan, 2015. Ovaj diplomski

Више

Neprekidnost Jelena Sedlar Fakultet građevinarstva, arhitekture i geodezije Jelena Sedlar (FGAG) Neprekidnost 1 / 14

Neprekidnost Jelena Sedlar Fakultet građevinarstva, arhitekture i geodezije Jelena Sedlar (FGAG) Neprekidnost 1 / 14 Neprekidnost Jelena Sedlar Fakultet građevinarstva, arhitekture i geodezije Jelena Sedlar (FGAG) Neprekidnost 1 / 14 Jelena Sedlar (FGAG) Neprekidnost 2 / 14 Definicija. Jelena Sedlar (FGAG) Neprekidnost

Више

1 Polinomi jedne promenljive Neka je K polje. Izraz P (x) = a 0 + a 1 x + + a n x n = n a k x k, x K, naziva se algebarski polinom po x nad poljem K.

1 Polinomi jedne promenljive Neka je K polje. Izraz P (x) = a 0 + a 1 x + + a n x n = n a k x k, x K, naziva se algebarski polinom po x nad poljem K. 1 Polinomi jedne promenljive Neka je K polje. Izraz P (x) = a 0 + a 1 x + + a n x n = n a k x k, x K, naziva se algebarski polinom po x nad poljem K. Elementi a k K su koeficijenti polinoma P (x). Ako

Више

СТЕПЕН појам и особине

СТЕПЕН појам и особине СТЕПЕН појам и особине Степен чији је изложилац природан број N R \ 0 изложилац (експонент) основа степен Особине: m m m m : m m : : Примери. 8 4 7 4 5 4 4 5 6 :5 Важно! 5 5 5 5 5 55 5 Основа је број -5

Више

Mere slicnosti

Mere slicnosti Nenad Mitić Matematički fakultet nenad@matf.bg.ac.rs Kako odrediti sličnost/različitost, obrazaca, atributa, dogadjaja... Podaci različitog tipa i strukture Zavisnost od tipa, raspodele, dimenzionalnosti

Више

Microsoft Word - Ispitivanje toka i grafik funkcije V deo

Microsoft Word - Ispitivanje toka i grafik funkcije V deo . Ispitati tok i skicirati grafik funkcije y= arcsin + Oblast definisanosti (domen) Podsetimo se grafika elementarnih funkcija i kako izgleda arcsin funkcija: y - y=arcsin Funkcija je definisana za [,]

Више

SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK Igor Sušić LOKALNA IZRAČUNLJIVOST Diplomski rad Voditelj rada: doc.dr.sc.

SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK Igor Sušić LOKALNA IZRAČUNLJIVOST Diplomski rad Voditelj rada: doc.dr.sc. SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK Igor Sušić LOKALNA IZRAČUNLJIVOST Diplomski rad Voditelj rada: doc.dr.sc. Zvonko Iljazović Zagreb, lipanj 015. Ovaj diplomski

Више

Celobrojno programiranje Rešavamo sledeći poblem celobrojnog programiranja: min c T x Ax = b x 0 x Z n Gde pretpostavljamo da je A celobrojna matrica

Celobrojno programiranje Rešavamo sledeći poblem celobrojnog programiranja: min c T x Ax = b x 0 x Z n Gde pretpostavljamo da je A celobrojna matrica Celobrojno programiranje Rešavamo sledeći poblem celobrojnog programiranja: min c T x Ax = b x 0 x Z n Gde pretpostavljamo da je A celobrojna matrica dimenzije m n, b Z m, c Z n. Takođe, očekuje se da

Више

1

1 Podsetnik: Statističke relacije Matematičko očekivanje (srednja vrednost): E X x p x p x p - Diskretna sl promenljiva 1 1 k k xf ( x) dx E X - Kontinualna sl promenljiva Varijansa: Var X X E X E X 1 N

Више

PITANJA I ZADACI ZA II KOLOKVIJUM IZ MATEMATIKE I Pitanja o nizovima Nizovi Realni niz i njegov podniz. Tačka nagomilavanja niza i granična vrednost(l

PITANJA I ZADACI ZA II KOLOKVIJUM IZ MATEMATIKE I Pitanja o nizovima Nizovi Realni niz i njegov podniz. Tačka nagomilavanja niza i granična vrednost(l PITANJA I ZADACI ZA II KOLOKVIJUM IZ MATEMATIKE I Pitanja o nizovima Nizovi Realni niz i njegov podniz. Tačka nagomilavanja niza i granična vrednost(limes) niza. Svojstva konvergentnih nizova, posebno

Више

Sadržaj 1 Diskretan slučajan vektor Definicija slučajnog vektora Diskretan slučajan vektor

Sadržaj 1 Diskretan slučajan vektor Definicija slučajnog vektora Diskretan slučajan vektor Sadržaj Diskretan slučajan vektor Definicija slučajnog vektora 2 Diskretan slučajan vektor Funkcija distribucije slučajnog vektora 2 4 Nezavisnost slučajnih vektora 2 5 Očekivanje slučajnog vektora 6 Kovarijanca

Више

Elementarna matematika 1 - Oblici matematickog mišljenja

Elementarna matematika 1 - Oblici matematickog mišljenja Oblici matematičkog mišljenja 2007/2008 Mišljenje (psihološka definicija) = izdvajanje u čovjekovoj spoznaji odre denih strana i svojstava promatranog objekta i njihovo dovo denje u odgovarajuće veze s

Више

Newtonova metoda za rješavanje nelinearne jednadžbe f(x)=0

Newtonova metoda za rješavanje nelinearne jednadžbe f(x)=0 za rješavanje nelinearne jednadžbe f (x) = 0 Ime Prezime 1, Ime Prezime 2 Odjel za matematiku Sveučilište u Osijeku Seminarski rad iz Matematičkog praktikuma Ime Prezime 1, Ime Prezime 2 za rješavanje

Више

UNIVERZITET U NIŠU PRIRODNO-MATEMATIČKI FAKULTET DEPARTMAN ZA MATEMATIKU MASTER RAD Lokalno solidne topologije na Risovim prostorima i primene Mentor:

UNIVERZITET U NIŠU PRIRODNO-MATEMATIČKI FAKULTET DEPARTMAN ZA MATEMATIKU MASTER RAD Lokalno solidne topologije na Risovim prostorima i primene Mentor: UNIVERZITET U NIŠU PRIRODNO-MATEMATIČKI FAKULTET DEPARTMAN ZA MATEMATIKU MASTER RAD Lokalno solidne topologije na Risovim prostorima i primene Mentor: Prof.dr Dragan Đorđević Student: Katarina Stojković

Више

6-8. ČAS Celobrojno programiranje Rešavamo sledeći poblem celobrojnog programiranja: Gde pretpostavljamo da je A celobrojna matrica dimenzije,. Takođe

6-8. ČAS Celobrojno programiranje Rešavamo sledeći poblem celobrojnog programiranja: Gde pretpostavljamo da je A celobrojna matrica dimenzije,. Takođe 6-8. ČAS Celobrojno programiranje Rešavamo sledeći poblem celobrojnog programiranja: Gde pretpostavljamo da je A celobrojna matrica dimenzije,. Takođe, očekuje se da su koordinate celobrojne. U slučaju

Више

Diferenciranje i integriranje pod znakom integrala math.e Vol math.e Hrvatski matematički elektronički časopis Diferenciranje i integriranje pod

Diferenciranje i integriranje pod znakom integrala math.e Vol math.e Hrvatski matematički elektronički časopis Diferenciranje i integriranje pod 1 math.e Hrvatski matematički elektronički časopis Diferenciranje i integriranje pod znakom integrala analiza Irfan Glogić, Harun Šiljak When guys at MIT or Princeton had trouble doing a certain integral,

Више

P1.1 Analiza efikasnosti algoritama 1

P1.1 Analiza efikasnosti algoritama 1 Analiza efikasnosti algoritama I Asimptotske notacije Master metoda (teorema) 1 Asimptotske notacije (1/2) Služe za opis vremena izvršenja algoritma T(n) gde je n N veličina ulaznih podataka npr. br. elemenata

Више

9. : , ( )

9.  :  ,    ( ) 9. Динамика тачке: Енергиjа, рад и снага (први део) др Ратко Маретић др Дамир Мађаревић Департман за Техничку механику, Факултет техничких наука Нови Сад Садржаj - Шта ћемо научити (1) 1. Преглед литературе

Више

Analiticka geometrija

Analiticka geometrija Analitička geometrija Predavanje 8 Vektori u prostoru. Skalarni proizvod vektora Novi Sad, 2018. Milica Žigić (PMF, UNS 2018) Analitička geometrija predavanje 8 1 / 11 Vektori u prostoru i pravougli koordinatni

Више

ZADACI ZA VJEŽBU 1. Dokažite da vrijedi: (a) (A \ B) (B \ A) = (A B) (A C B C ), (b) A \ (B \ C) = (A C) (A \ B), (c) (A B) \ C = (A \ C) (B \ C). 2.

ZADACI ZA VJEŽBU 1. Dokažite da vrijedi: (a) (A \ B) (B \ A) = (A B) (A C B C ), (b) A \ (B \ C) = (A C) (A \ B), (c) (A B) \ C = (A \ C) (B \ C). 2. ZADACI ZA VJEŽBU. Dokažite da vrijedi: (a) (A \ B) (B \ A) = (A B) (A C B C ), (b) A \ (B \ C) = (A C) (A \ B), (c) (A B) \ C = (A \ C) (B \ C).. Pomoću matematičke indukcije dokažite da za svaki n N vrijedi:

Више

Univerzitet u Nišu Prirodno - matematički fakultet Departman za matematiku Prostori nizova c 0 i l p Master rad Mentor: Prof. dr. Dragan -Dorđević Stu

Univerzitet u Nišu Prirodno - matematički fakultet Departman za matematiku Prostori nizova c 0 i l p Master rad Mentor: Prof. dr. Dragan -Dorđević Stu Univerzitet u Nišu Prirodno - matematički fakultet Departman za matematiku Prostori nizova c 0 i l p Master rad Mentor: Prof. dr. Dragan -Dorđević Student: Jelena Mosić Niš, 2016. SADRŽAJ 2 Sadržaj 1 Uvod

Више

1 Konusni preseci (drugim rečima: kružnica, elipsa, hiperbola i parabola) Definicija 0.1 Algebarska kriva drugog reda u ravni jeste skup tačaka opisan

1 Konusni preseci (drugim rečima: kružnica, elipsa, hiperbola i parabola) Definicija 0.1 Algebarska kriva drugog reda u ravni jeste skup tačaka opisan 1 Konusni preseci (drugim rečima: kružnica, elipsa, hiperbola i parabola) Definicija 0.1 Algebarska kriva drugog reda u ravni jeste skup tačaka opisan jednačinom oblika: a 11 x 2 + 2a 12 xy + a 22 y 2

Више

Microsoft Word - IZVOD FUNKCIJE.doc

Microsoft Word - IZVOD FUNKCIJE.doc IZVOD FUNKCIJE Predpotavimo da je funkcija f( definiana u nekom intervalu (a,b i da je tačka iz intervala (a,b fikirana. Uočimo neku proizvoljnu tačku iz tog intervala (a,b. Ova tačka može da e pomera

Више

Microsoft Word - ASIMPTOTE FUNKCIJE.doc

Microsoft Word - ASIMPTOTE FUNKCIJE.doc ASIMPTOTE FUNKCIJE (PONAŠANJE FUNKCIJE NA KRAJEVIMA OBLASTI DEFINISANOSTI) Ovo je jedna od najznačajnijih tačaka u ispitivanju toka funkcije. Neki profesori zahtevaju da se asimptote rade kao. tačka u

Више

STABILNOST SISTEMA

STABILNOST SISTEMA STABILNOST SISTEMA Najvaznija osobina sistema automatskog upravljanja je stabilnost. Generalni zahtev koji se postavlja pred projektanta jeste da projektovani i realizovani sistem automatskog upravljanja

Више

МАТЕМАТИЧКА ГИМНАЗИЈА У БЕОГРАДУ МАТУРСКИ РАД из математике ТЕОРИЈА СКУПОВА ментор: Славко Моцоња ученик: Матија Срећковић, IVБ Београд, јун 2015.

МАТЕМАТИЧКА ГИМНАЗИЈА У БЕОГРАДУ МАТУРСКИ РАД из математике ТЕОРИЈА СКУПОВА ментор: Славко Моцоња ученик: Матија Срећковић, IVБ Београд, јун 2015. МАТЕМАТИЧКА ГИМНАЗИЈА У БЕОГРАДУ МАТУРСКИ РАД из математике ТЕОРИЈА СКУПОВА ментор: Славко Моцоња ученик: Матија Срећковић, IVБ Београд, јун 2015. САДРЖАЈ УВОД... 2 УВОД У СКУПОВЕ... 4 ЕЛЕМЕНТАРНЕ АКСИОМЕ...

Више

Univerzitet u Nišu Prirodno-matematički fakultet Departman za matematiku Različite karakterizacije proizvoda projektora Master rad Mentor: Prof. dr. D

Univerzitet u Nišu Prirodno-matematički fakultet Departman za matematiku Različite karakterizacije proizvoda projektora Master rad Mentor: Prof. dr. D Univerzitet u Nišu Prirodno-matematički fakultet Departman za matematiku Različite karakterizacije proizvoda projektora Master rad Mentor: Prof. dr. Dragana Cvetković-Ilić Student: Miljan Ilić Niš, 2019.

Више

MAT KOL (Banja Luka) ISSN (p), ISSN (o) Vol. XX (2)(2014), PELLOVA JEDNAČINA I PITAGORIN

MAT KOL (Banja Luka) ISSN (p), ISSN (o) Vol. XX (2)(2014), PELLOVA JEDNAČINA I PITAGORIN MAT KOL (Banja Luka) ISSN 0354 6969 (p), ISSN 986 5228 (o) Vol. XX (2)(204), 59 68 http://www.imvibl.org/dmbl/dmbl.htm PELLOVA JEDNAČINA I PITAGORINE TROJKE Amra Duraković Bernadin Ibrahimpašić 2, Sažetak

Више

07jeli.DVI

07jeli.DVI Osječki matematički list 1(1), 85 94 85 Primjena karakterističnih funkcija u statistici Slobodan Jelić Sažetak. U ovom radu odred ene su funkcije distribucije aritmetičke sredine slučajnog uzorka duljine

Више

PRIRODNO-MATEMATIČKI FAKULTET U NIŠU DEPARTMAN ZA MATEMATIKU I INFORMATIKU ZADACI SA REŠENJIMA SA PRIJEMNOG ISPITA IZ MATEMATIKE, JUN Odrediti

PRIRODNO-MATEMATIČKI FAKULTET U NIŠU DEPARTMAN ZA MATEMATIKU I INFORMATIKU ZADACI SA REŠENJIMA SA PRIJEMNOG ISPITA IZ MATEMATIKE, JUN Odrediti PRIRODNO-MATEMATIČKI FAKULTET U NIŠU DEPARTMAN ZA MATEMATIKU I INFORMATIKU ZADACI SA REŠENJIMA SA PRIJEMNOG ISPITA IZ MATEMATIKE, JUN 0. Odrediti moduo kompleksnog broja Rešenje: Uočimo da važi z = + i00

Више

Linearna algebra Mirko Primc

Linearna algebra Mirko Primc Linearna algebra Mirko Primc Sadržaj Poglavlje 1. Polje realnih brojeva 5 1. Prirodni i cijeli brojevi 5 2. Polje racionalnih brojeva 6 3. Polje realnih brojeva R 9 4. Polje kompleksnih brojeva C 13 5.

Више

Grafovi 1. Posmatrajmo graf prikazan na slici sa desne strane. a) Odrediti skup čvorova V i skup grana E posmatranog grafa. Za svaku granu posebno odr

Grafovi 1. Posmatrajmo graf prikazan na slici sa desne strane. a) Odrediti skup čvorova V i skup grana E posmatranog grafa. Za svaku granu posebno odr Grafovi 1. Posmatrajmo graf prikazan na slici sa desne strane. a) Odrediti skup čvorova V i skup grana E posmatranog grafa. Za svaku granu posebno odrediti njene krajeve. b) Odrediti sledeće skupove: -

Више

Орт колоквијум

Орт колоквијум I колоквијум из Основа рачунарске технике I - надокнада СИ - 008/009 (10.05.009.) Р е ш е њ е Задатак 1 a) Пошто постоје вектори на којима се функција f не јавља и вектори на којима има вредност један,

Више

My_P_Red_Bin_Zbir_Free

My_P_Red_Bin_Zbir_Free БИНОМНА ФОРМУЛА Шт треба знати пре почетка решавања задатака? I Треба знати биному формулу која даје одговор на питање чему је једнак развој једног бинома када га степенујемо са бројем 0 ( ) или ( ) 0!,

Више

Microsoft Word - CAD sistemi

Microsoft Word - CAD sistemi U opštem slučaju, se mogu podeliti na 2D i 3D. 2D Prvo pojavljivanje 2D CAD sistema se dogodilo pre više od 30 godina. Do tada su inženjeri koristili table za crtanje (kulman), a zajednički jezik komuniciranja

Више

Hej hej bojiš se matematike? Ma nema potrebe! Dobra priprema je pola obavljenog posla, a da bi bio izvrsno pripremljen tu uskačemo mi iz Štreberaja. D

Hej hej bojiš se matematike? Ma nema potrebe! Dobra priprema je pola obavljenog posla, a da bi bio izvrsno pripremljen tu uskačemo mi iz Štreberaja. D Hej hej bojiš se matematike? Ma nema potrebe! Dobra priprema je pola obavljenog posla, a da bi bio izvrsno pripremljen tu uskačemo mi iz Štreberaja. Donosimo ti primjere ispita iz matematike, s rješenjima.

Више

Matematički fakultet Univerzitet u Beogradu Elementarne funkcije i preslikavanja u analizi Master rad Mentor: dr Miodrag Mateljević Student: Marija Vu

Matematički fakultet Univerzitet u Beogradu Elementarne funkcije i preslikavanja u analizi Master rad Mentor: dr Miodrag Mateljević Student: Marija Vu Matematički fakultet Univerzitet u Beogradu Elementarne funkcije i preslikavanja u analizi Master rad Mentor: dr Miodrag Mateljević Student: Marija Vujičić 1045/2015 Beograd, 2018. Sadržaj 1 Uvod 2 2 Stepena

Више

Slide 1

Slide 1 Merni sistemi u računarstvu, http://automatika.etf.rs/sr/13e053msr Merna nesigurnost tipa A doc. dr Nadica Miljković, kabinet 68, nadica.miljkovic@etf.rs Prezentacija za ovo predavanje je skoro u potpunosti

Више

Optimizacija

Optimizacija Optimizacija 1 / 43 2 / 43 Uvod u optimizaciju Zadana funkcija Uvod u optimizaciju f : R n R Cilj: Naći x, točku minimuma funkcije f : - Problem je jednostavno opisati x = arg min x R n f (x). - Rješavanje

Више

My_P_Trigo_Zbir_Free

My_P_Trigo_Zbir_Free Штa треба знати пре почетка решавања задатака? ТРИГОНОМЕТРИЈА Ниво - Основне формуле које произилазе из дефиниција тригонометријских функција Тригонометријске функције се дефинишу у правоуглом троуглу

Више

Sveučilište J.J.Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Preddiplomski studij matematike Margareta Tvrdy Banachovi prostori Završni rad Osijek, 2013

Sveučilište J.J.Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Preddiplomski studij matematike Margareta Tvrdy Banachovi prostori Završni rad Osijek, 2013 Sveučilište J.J.Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Preddiplomski studij matematike Margareta Tvrdy Banachovi prostori Završni rad Osijek, 2013. Sveučilište J.J.Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku

Више

Microsoft PowerPoint - 03-Slozenost [Compatibility Mode]

Microsoft PowerPoint - 03-Slozenost [Compatibility Mode] Сложеност алгоритама (Програмирање 2, глава 3, глава 4-4.3) Проблем: класа задатака истог типа Велики број различитих (коректних) алгоритама Величина (димензија) проблема нпр. количина података које треба

Више

2. Globalna svojstva realnih funkcija Denicija 2.1 Za funkciju f : A kaemo da je:! R; A R ome dena odozgor ako postoji M 2 R takav da je (8x 2 A) (f (

2. Globalna svojstva realnih funkcija Denicija 2.1 Za funkciju f : A kaemo da je:! R; A R ome dena odozgor ako postoji M 2 R takav da je (8x 2 A) (f ( 2. Globalna svojstva realnih funkcija Denicija 2.1 Za funkciju f : A kaemo da je:! R; A R ome dena odozgor ako postoji M 2 R takav da je (8 2 A) (f () M) ; ome dena odozdol ako postoji m 2 R takav da je

Више

Numerička matematika 11. predavanje dodatak Saša Singer web.math.pmf.unizg.hr/~singer PMF Matematički odsjek, Zagreb NumMat 2019, 11. p

Numerička matematika 11. predavanje dodatak Saša Singer web.math.pmf.unizg.hr/~singer PMF Matematički odsjek, Zagreb NumMat 2019, 11. p Numerička matematika 11. predavanje dodatak Saša Singer singer@math.hr web.math.pmf.unizg.hr/~singer PMF Matematički odsjek, Zagreb NumMat 2019, 11. predavanje dodatak p. 1/46 Sadržaj predavanja dodatka

Више

Техничко решење: Метода мерења ефективне вредности сложенопериодичног сигнала Руководилац пројекта: Владимир Вујичић Одговорно лице: Владимир Вујичић

Техничко решење: Метода мерења ефективне вредности сложенопериодичног сигнала Руководилац пројекта: Владимир Вујичић Одговорно лице: Владимир Вујичић Техничко решење: Метода мерења ефективне вредности сложенопериодичног сигнала Руководилац пројекта: Владимир Вујичић Одговорно лице: Владимир Вујичић Аутори: Драган Пејић, Бојан Вујичић, Небојша Пјевалица,

Више

PROMENLJIVE, TIPOVI PROMENLJIVIH

PROMENLJIVE, TIPOVI PROMENLJIVIH PROMENLJIVE, TIPOVI PROMENLJIVIH Šta je promenljiva? To je objekat jezika koji ima ime i kome se mogu dodeljivati vrednosti. Svakoj promenljivoj se dodeljuje registar (memorijska lokacija) operativne memorije

Више

s2.dvi

s2.dvi 1. Skup kompleksnih brojeva 1. Skupovibrojeva.... Skup kompleksnih brojeva................................. 6. Zbrajanje i množenje kompleksnih brojeva..................... 9 4. Kompleksno konjugirani

Више

MAT-KOL (Banja Luka) XXIII (4)(2017), DOI: /МК Ž ISSN (o) ISSN (o) ЈЕДНА

MAT-KOL (Banja Luka) XXIII (4)(2017), DOI: /МК Ž ISSN (o) ISSN (o) ЈЕДНА MAT-KOL (Banja Luka) XXIII (4)(07) 9-35 http://www.mvbl.org/dmbl/dmbl.htm DOI: 0.75/МК7049Ž ISSN 0354-6969 (o) ISSN 986-588 (o) ЈЕДНА КЛАСА ХЕРОНОВИХ ТРОУГЛОВА БЕЗ ЦЕЛОБРОЈНИХ ВИСИНА Милан Живановић Висока

Више

Microsoft Word - ASIMPTOTE FUNKCIJA.doc

Microsoft Word - ASIMPTOTE FUNKCIJA.doc ASIMPTOTE FUNKCIJA Naš savet je da najpre dobro proučite granične vrednosti funkcija Neki profesori vole da asimptote funkcija ispituju kao ponašanje funkcije na krajevima oblasti definisanosti, pa kako

Више

Орт колоквијум

Орт колоквијум Задатак 1 I колоквијум из Основа рачунарске технике I - надокнада - 008/009 (16.05.009.) Р е ш е њ е a) Пошто постоје вектори на којима се функција f не јавља и вектори на којима има вредност један, лако

Више

DoktoratMarijaPaunovic dvi

DoktoratMarijaPaunovic dvi UNIVERZITET U NOVOM SADU FAKULTET TEHNIČKIH NAUKA Marija Paunović MERE NEODREDENOSTI I PRIMENA U AKTUARSTVU DOKTORSKA DISERTACIJA Novi Sad, 2019. УНИВЕРЗИТЕТ У НОВОМ САДУ ФАКУЛТЕТ ТЕХНИЧКИХ НАУКА 21000

Више

М А Т Е М А Т И К А Први разред (180) Предмети у простору и односи међу њима (10; 4 + 6) Линија и област (14; 5 + 9) Класификација предмета према свој

М А Т Е М А Т И К А Први разред (180) Предмети у простору и односи међу њима (10; 4 + 6) Линија и област (14; 5 + 9) Класификација предмета према свој М А Т Е М А Т И К А Први разред (180) Предмети у простору и односи међу њима (10; 4 + 6) Линија и област (14; 5 + 9) Класификација предмета према својствима (6; 2 + 4) Природни бројеви до 100 (144; 57

Више

Uvod u statistiku

Uvod u statistiku Uvod u statistiku Osnovni pojmovi Statistika nauka o podacima Uključuje prikupljanje, klasifikaciju, prikaz, obradu i interpretaciju podataka Staistička jedinica objekat kome se mjeri neko svojstvo. Svi

Више

P11.3 Analiza zivotnog veka, Graf smetnji

P11.3 Analiza zivotnog veka, Graf smetnji Поједностављени поглед на задњи део компајлера Међурепрезентација (Међујезик IR) Избор инструкција Додела ресурса Распоређивање инструкција Инструкције циљне архитектуре 1 Поједностављени поглед на задњи

Више

УНИВЕРЗИТЕТ У НОВОМ САДУ ОБРАЗАЦ 6

УНИВЕРЗИТЕТ У НОВОМ САДУ ОБРАЗАЦ 6 УНИВЕРЗИТЕТ У НОВОМ САДУ ОБРАЗАЦ 6. ФАКУЛТЕТ ТЕХНИЧКИХ НАУКА ИЗВЕШТАЈ О ОЦЕНИ ДОКТОРСКЕ ДИСЕРТАЦИЈЕ -oбавезна садржина- свака рубрика мора бити попуњена (сви подаци уписују се у одговарајућу рубрику, а

Више

2. Globalna svojstva realnih funkcija Denicija 2.1 Za funkciju f : A kaemo da je:! R; A R ome dena odozgor ako postoji M 2 R takav da je (8x 2 A) (f (

2. Globalna svojstva realnih funkcija Denicija 2.1 Za funkciju f : A kaemo da je:! R; A R ome dena odozgor ako postoji M 2 R takav da je (8x 2 A) (f ( 2. Globalna svojstva realnih funkcija Denicija 2.1 Za funkciju f : A kaemo da je:! R; A R ome dena odozgor ako postoji M 2 R takav da je (8x 2 A) (f (x) M) ; ome dena odozdol ako postoji m 2 R takav da

Више

MAT-KOL (Banja Luka) XXV (2)(2019), DOI: /МК A ISSN (p) ISSN (o) PET RAZNI

MAT-KOL (Banja Luka) XXV (2)(2019), DOI: /МК A ISSN (p) ISSN (o) PET RAZNI MAT-KOL (Banja Luka) XXV ()(019), 95-100 http://wwwimviblorg/dmbl/dmblhtm DOI: 10751/МК190095A ISSN 054-6969 (p) ISSN 1986-588 (o) PET RAZNIH DOKAZA JEDNE ALGEBARSKE NEJEDNAKOSTI (Five diverses proofs

Више

Analiticka geometrija

Analiticka geometrija Analitička geometrija Predavanje 3 Konusni preseci (krive drugog reda, kvadratne krive) Novi Sad, 2018. Milica Žigić (PMF, UNS 2018) Analitička geometrija predavanje 3 1 / 22 Ime s obzirom na karakteristike

Више

Рационални Бројеви Скуп рационалних бројева 1. Из скупа { 3 4, 2, 4, 11, 0, , 1 5, 12 3 } издвој подскуп: а) природних бројева; б) целих броје

Рационални Бројеви Скуп рационалних бројева 1. Из скупа { 3 4, 2, 4, 11, 0, , 1 5, 12 3 } издвој подскуп: а) природних бројева; б) целих броје Рационални Бројеви Скуп рационалних бројева. Из скупа {,,,, 0,,, } издвој подскуп: а) природних бројева; б) целих бројева; в) ненегативних рационалних бројева; г) негативних рационалних бројева.. Запиши

Више

Microsoft Word - predavanje8

Microsoft Word - predavanje8 DERIVACIJA KOMPOZICIJE FUNKCIJA Ponekad je potrebno derivirati funkcije koje nisu jednostavne (složene su). Na primjer, funkcija sin2 je kompozicija funkcija sin (vanjska funkcija) i 2 (unutarnja funkcija).

Више

CIJELI BROJEVI 1.) Kako još nazivamo pozitivne cijele brojeve? 1.) Za što je oznaka? 2.) Ispiši skup prirodnih brojeva! 3.) Kako označavamo skup priro

CIJELI BROJEVI 1.) Kako još nazivamo pozitivne cijele brojeve? 1.) Za što je oznaka? 2.) Ispiši skup prirodnih brojeva! 3.) Kako označavamo skup priro CIJELI BROJEVI 1.) Kako još nazivamo pozitivne cijele brojeve? 1.) Za što je oznaka? 2.) Ispiši skup prirodnih brojeva! 3.) Kako označavamo skup prirodnih brojeva? 4.) Pripada li 0 skupu prirodnih brojeva?

Више

TEORIJA SIGNALA I INFORMACIJA

TEORIJA SIGNALA I INFORMACIJA Multiple Input/Multiple Output sistemi MIMO sistemi Ulazi (pobude) Izlazi (odzivi) u 1 u 2 y 1 y 2 u k y r Obrada=Matematički model Načini realizacije: fizički sistemi (hardware) i algoritmi (software)

Више

JMBAG IME I PREZIME BROJ BODOVA 1. (ukupno 6 bodova) MJERA I INTEGRAL 1. kolokvij 5. svibnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori n

JMBAG IME I PREZIME BROJ BODOVA 1. (ukupno 6 bodova) MJERA I INTEGRAL 1. kolokvij 5. svibnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori n 1. (ukupo 6 bodova) MJERA I INTEGRAL 1. kolokvij 5. svibja 2017. (Kjige, bilježice, dodati papiri i kalkulatori isu dozvoljei!) (a) (2 boda) Defiirajte općeitu vajsku mjeru i izmjerivi skup obzirom a dau

Више

JMBAG IME I PREZIME BROJ BODOVA 1. (ukupno 20 bodova) MJERA I INTEGRAL Popravni ispit 7. rujna (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori

JMBAG IME I PREZIME BROJ BODOVA 1. (ukupno 20 bodova) MJERA I INTEGRAL Popravni ispit 7. rujna (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori 1. (ukuno 20 bodova) MJERA I INTEGRAL Poravni isit 7. rujna 2018. (Knjige, bilježnice, dodatni airi i kalkulatori nisu dozvoljeni!) (a) (4 boda) Neka je nerazan sku. Precizno definirajte ojam σ-rstena

Више

Microsoft Word - AIDA2kolokvijumRsmerResenja.doc

Microsoft Word - AIDA2kolokvijumRsmerResenja.doc Konstrukcija i analiza algoritama 2 (prvi kolokvijum, smer R) 1. a) Konstruisati AVL stablo od brojeva 100, 132, 134, 170, 180, 112, 188, 184, 181, 165 (2 poena) b) Konkatenacija je operacija nad dva skupa

Више

PEDAGOŠKI ZAVOD TUZLA u saradnji s UDRUŽENJEM MATEMATIČARA TUZLANSKOG KANTONA Takmičenje učenika srednjih škola Tuzlanskog kantona iz MATEMATIKE Tuzla

PEDAGOŠKI ZAVOD TUZLA u saradnji s UDRUŽENJEM MATEMATIČARA TUZLANSKOG KANTONA Takmičenje učenika srednjih škola Tuzlanskog kantona iz MATEMATIKE Tuzla PEDAGOŠKI ZAVOD TUZLA u saradnji s UDRUŽENJEM MATEMATIČARA TUZLANSKOG KANTONA Takmičenje učenika srednjih škola Tuzlanskog kantona iz MATEMATIKE Tuzla, 3. mart/ožujak 019. godine Prirodno-matematički fakultet

Више

Tutoring System for Distance Learning of Java Programming Language

Tutoring System for Distance Learning of Java Programming Language Niz (array) Nizovi Niz je lista elemenata istog tipa sa zajedničkim imenom. Redosled elemenata u nizovnoj strukturi je bitan. Konkretnom elementu niza pristupa se preko zajedničkog imena niza i konkretne

Више

Slide 1

Slide 1 0(a) 0(b) 0(c) 0(d) 0(e) :: :: Neke fizikalne veličine poput indeksa loma u anizotropnim sredstvima ovise o iznosu i smjeru, a nisu vektori. Stoga se namede potreba poopdavanja. Međutim, fizikalne veličine,

Више

Универзитет у Нишу Природно-математички факултет Департман за математику Процеси обнављања и нека њихова уопштења Мастер рад Ментор: Проф. др Марија М

Универзитет у Нишу Природно-математички факултет Департман за математику Процеси обнављања и нека њихова уопштења Мастер рад Ментор: Проф. др Марија М Универзитет у Нишу Природно-математички факултет Департман за математику Процеси обнављања и нека њихова уопштења Мастер рад Ментор: Проф. др Марија Милошевић Студент: Јелена Милошевић Ниш, 218. Садржај

Више

Grupiranje podataka: pristupi, metode i primjene, ljetni semestar 2013./ Standardizacija podataka Predavanja i vježbe 8 Ako su podaci zadani

Grupiranje podataka: pristupi, metode i primjene, ljetni semestar 2013./ Standardizacija podataka Predavanja i vježbe 8 Ako su podaci zadani Grupiranje podataka: pristupi, metode i primjene, ljetni semestar 2013/2014 1 5 Standardizacija podataka Predavanja i vježbe 8 Ako su podaci zadani s više obilježja (atributa), ta se obilježja mogu međusobno

Више

ТЕОРИЈА УЗОРАКА 2

ТЕОРИЈА УЗОРАКА 2 ТЕОРИЈА УЗОРАКА 2 12. 04. 13. ВЕЖБАЊА Написати функције за бирање елемената популације обима N у узорак обима n, код простог случајног узорка, користећи алгоритме: Draw by draw procedure for SRS/SRSWOR

Више

Microsoft Word - 6ms001

Microsoft Word - 6ms001 Zadatak 001 (Anela, ekonomska škola) Riješi sustav jednadžbi: 5 z = 0 + + z = 14 4 + + z = 16 Rješenje 001 Sustav rješavamo Gaussovom metodom eliminacije (isključivanja). Gaussova metoda provodi se pomoću

Више

Slide 1

Slide 1 1 MATEMATIČKI MODELI EFIKASNOSTI 3/21/2019 Gordana Savić, Milan Martić, Milena Popović 2 Informacije o predmetu Nastavnici Pravila polaganja Sadržaj predmeta Literatura Podsećanje Linearno programiranje

Више

ALGEBRA I (2010/11)

ALGEBRA I (2010/11) ALGEBRA I (2010/11) ALGEBRA I(20010/11), KOLOKVIJUM I-NOVEMBAR, 24. novembar 2010. GRUPA I 1. Da li je tautologija: p ( q r) (p q) (p r). 2. Pronaći KKF i KDF za r ( p q). 3. Pronaći jean primer interpretacije

Више

Generalizirani trag i normalne forme za logiku interpretabilnosti Vedran Čačić PMF Matematički odsjek Sveučilište u Zagrebu Dubrovnik radiona Sustavi

Generalizirani trag i normalne forme za logiku interpretabilnosti Vedran Čačić PMF Matematički odsjek Sveučilište u Zagrebu Dubrovnik radiona Sustavi Generalizirani trag i normalne forme za logiku interpretabilnosti Vedran Čačić PMF Matematički odsjek Sveučilište u Zagrebu Dubrovnik radiona Sustavi dokazivanja 28. lipnja 2012. Zašto logika interpretabilnosti?

Више

vjezbe-difrfv.dvi

vjezbe-difrfv.dvi Zadatak 5.1. Neka je L: R n R m linearni operator. Dokažite da je DL(X) = L, X R n. Preslikavanje L je linearno i za ostatak r(h) = L(X + H) L(X) L(H) = 0 vrijedi r(h) lim = 0. (5.1) H 0 Kako je R n je

Више

Konacne grupe, dizajni i kodovi

Konacne grupe, dizajni i kodovi Konačne grupe, dizajni i kodovi Andrea Švob (asvob@math.uniri.hr) 1. veljače 2011. Andrea Švob (asvob@math.uniri.hr) () Konačne grupe, dizajni i kodovi 1. veljače 2011. 1 / 36 J. Moori, Finite Groups,

Више

3. КРИВОЛИНИЈСКИ ИНТЕГРАЛ

3. КРИВОЛИНИЈСКИ ИНТЕГРАЛ УНИВЕРЗИТЕТ У БАЊОЈ ЛУЦИ МАШИНСКИ ФАКУЛТЕТ МАТЕМАТИКА 3- ПРЕДАВАЊА Aкадемска 207/208 6. ИНТЕГРАЦИЈА ФУНКЦИЈА КОМПЛЕКСНЕ ПРОМЈЕНЉИВЕ 6.. Интеграл функције комплексне промјенљиве 6.2. Кошијева интегрална

Више

Trougao Bilo koje tri nekolinearne tačke određuju tacno jednu zatvorenu izlomljenu liniju. Trougaona linija je zatvorena izlomljena linija određena sa

Trougao Bilo koje tri nekolinearne tačke određuju tacno jednu zatvorenu izlomljenu liniju. Trougaona linija je zatvorena izlomljena linija određena sa Trougao Bilo koje tri nekolinearne tačke određuju tacno jednu zatvorenu izlomljenu liniju. Trougaona linija je zatvorena izlomljena linija određena sa tri nekolinearne tačke. Trougao je geometrijski objekat

Више

ТРОУГАО БРЗИНА и математичка неисправност Лоренцове трансформације у специјалној теорији релативности Александар Вукеља www.

ТРОУГАО БРЗИНА и математичка неисправност Лоренцове трансформације у специјалној теорији релативности Александар Вукеља www. ТРОУГАО БРЗИНА и математичка неисправност Лоренцове трансформације у специјалној теорији релативности Александар Вукеља aleksandar@masstheory.org www.masstheory.org Август 2007 О ауторским правима: Дело

Више