Jindřich Michalik. Kombinatorické posloupnosti čísel a dělitelnost

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Jindřich Michalik. Kombinatorické posloupnosti čísel a dělitelnost"

Transkript

1 DIPLOMOVÁ PRÁCE Jidřich Michalik Kombiatorické poslouposti čísel a dělitelost Katedra didaktiky matematiky Vedoucí diplomové práce: Studijí program: Studijí obor: doc. RNDr. Atoí Slavík, Ph.D. Matematika Učitelství matematiky deskriptiví geometrie pro středí školy (MDUSSS) Praha 2018

2 Prohlašuji, že jsem tuto diplomovou práci vypracoval(a) samostatě a výhradě s použitím citovaých prameů, literatury a dalších odborých zdrojů. Beru a vědomí, že se a moji práci vztahují práva a poviosti vyplývající ze zákoa č. 121/2000 Sb., autorského zákoa v platém zěí, zejméa skutečost, že Uiverzita Karlova má právo a uzavřeí licečí smlouvy o užití této práce jako školího díla podle 60 odst. 1 autorského zákoa. V... de... Podpis autora i

3 Název práce: Kombiatorické poslouposti čísel a dělitelost Autor: Jidřich Michalik Katedra: Katedra didaktiky matematiky Vedoucí diplomové práce: doc. RNDr. Atoí Slavík, Ph.D., Katedra didaktiky matematiky Abstrakt: Práce obsahuje přehled výsledků o číselě teoretických vlastostech ěkterých výzamých kombiatorických posloupostí, kokrétě faktoriálů, kombiačích čísel, Fiboacciho a Catalaových čísel. Je zkoumáa apř. parita, prvočíselost, dělitelost mociami prvočísel, esoudělost apod. Práce by měla být z velké části srozumitelá adaým středoškolským studetům, výsledky jsou ilustrováy a příkladech. Klíčová slova: kombiatorika, posloupost, dělitelost, faktoriál, kombiačí číslo, Fiboacciho čísla, Catalaova čísla, Lucasova věta, Legedreův vzorec, Kummerova věta Title: Combiatorial sequeces ad divisibility Author: Jidřich Michalik Departmet: Departmet of Mathematics Educatio Supervisor: doc. RNDr. Atoí Slavík, Ph.D., Departmet of Mathematics Educatio Abstract: This work cotais a overview of the results cocerig umbertheoretic properties of some sigificat combiatorial sequeces such as factorials, biomial coefficiets, Fiboacci ad Catala umbers. These properties iclude parity, primality, prime power divisibility, coprimality etc. A substatial part of the text should be accessible to gifted high school studets, the results are illustrated with examples. Keywords: combiatorics, sequece, divisibility, factorial, biomial coefficiet, Fiboacci umbers, Catala umbers, Lucas Theorem, Legedre s formula, Kummer s theorem ii

4 Děkuji doc. RNDr. Atoíu Slavíkovi, Ph.D. za odboré vedeí, poskytutí vhodé literatury, eobyčejou pečlivost a vytrvalost. iii

5 Obsah 1 Úvod 2 2 Faktoriál Defiice faktoriálu Dělitelé faktoriálu Dělitelé faktoriálu: odhady a důsledky Kombiačí číslo Zavedeí kombiačích čísel Kombiatorické idetity Parita čísel v Pascalově trojúhelíku Lucasova věta Pascalův trojúhelík modulo Kummerova věta Kdy je kombiačí číslo mociou? Fiboacciho čísla Rekuretí vzorec Dělitelost Fiboacciho čísel Dlážděí Největší společý dělitel Fiboacciho čísel Catalaova čísla Úvodí příklad Rekuretí vzorec Parita a prvočíselost Catalaových čísel Dělitelé Catalaových čísel Sezam obrázků 45 Sezam tabulek 46 Literatura 47 1

6 1. Úvod Tato diplomová práce si klade za cíl sestavit přehled výsledků o číselě teoretických vlastostech ěkterých výzamých kombiatorických posloupostí týkajících se dělitelosti. Takovými vlastostmi rozumíme apř. prvočíselost, lichost a sudost ebo obecěji dělitelost daým prvočíslem, v ávazosti i dělitelost daou mociou daého prvočísla, esoudělost a podobě. V každé kapitole je použití odvozeých vlastostí ilustrováo a příkladech. V kapitole 2 začíáme se základí posloupostí kombiatoriky, posloupostí faktoriálů. Pro 3 je faktorálem! = zřejmě složeé číslo, proto začíáme velmi rychle s vyšetřováím, jaká ejvětší mocia daého prvočísla p je dělitelem!. Výsledkem je tzv. Legedreův vzorec (2.2.7), a který se mohokrát odkazujeme v průběhu práce při dokazováí ových vět ebo při řešeí příkladů. Kapitola 3 pojedává o kombiačích číslech. Často pracujeme s Pascalovým trojúhelíkem pro lepší představu o výzamu ěkterých odvozeých výsledků. Nejdříve se zabýváme lichostí/sudostí kombiačích čísel. Na získaé výsledky avazuje Lucasova věta 3.4.7, díky které můžeme sado zjistit zbytek po děleí daého kombiačího čísla ( daým prvočíslem p. Zajímavé je uspořádáí sudých a lichých čísel v Pascalově trojúhelíku, o čemž pojedává sekce 3.5. Zjišťujeme, že při barevém odlišeí pozic podle parity čísel, která se v Pascalově trojúhelíku acházejí, získáme obrázek připomíající zámý fraktál. Dále v kapitole 3 zjišťujeme, jaká ejvětší mocia daého prvočísla p dělí daé kombiačí číslo. Elegatí odpověď a tuto otázku dává Kummerova věta 3.6.2, z íž prameí moho důsledků a využijeme ji i v příkladech v kapitole 5. V závěru kapitoly se dozvíme, že kombiačí číslo je zřídkakdy mociou prvočísla. Kapitola 4 pojedává o Fiboacciho číslech, pravděpodobě ejpopulárější kombiatorické poslouposti. Přestože se dají ajít souvislosti mezi Fiboacciho čísly a kombiačími čísly apř. v Pascalově trojúhelíku, lze tuto kapitolu číst samostatě a bez zalostí z přechozích dvou kapitol. Zabýváme se soudělostí Fiboacciho čísel a kombiatoricky odvozujeme, že pro, m 1 je m-té Fiboacciho číslo F m dělitelem F m. V ávazosti a teto výsledek odvozujeme větu, která výrazě usadňuje určeí ejvětšího společého dělitele Fiboacciho čísel. Posledí kapitola je věováa poslouposti Catalaových čísel. Přes růzá kombiatorická odvozeí se dostaeme jak k defiici -tého Catalaova čísla C pomocí kombiačího čísla, tak k rekuretímu vzorci. Dále se zabýváme paritou a prvočíselostí Catalaových čísel a zjišťujeme, že Catalaových prvočísel je koečý počet. V sekci 5.4 popisujeme dělitelost C růzými prvočísly. Výsledky přebíráme z čláku [2] bez důkazů kvůli jejich rozsahu; příos sekce 5.4 spočívá ve zpřehleděí těchto výsledků. Na závěr kapitoly zjišťujeme, jakou ejvětší mociou dvojky je dělitelé daé Catalaovo číslo a vylepšujeme výsledek z [2] pro dělitelost číslem 3. Od čteáře očekáváme zalosti středoškolské matematiky. Moho důkazů a řešeí příkladů využívá zápis čísel v růzých číselých soustavách (ebo obecě v soustavě o základu daého prvočísla p), ěkteré vyžadují práci se zbytky po děleí daým prvočíslem v podobě kogruecí. 2

7 2. Faktoriál 2.1 Defiice faktoriálu Na úvod kapitoly připomeeme defiici faktoriálu pro přirozeá čísla, tj.! = k. (2.1.1) k=1 Faktoriál hraje v kombiatorice důležitou roli, eboť! je počet permutací -prvkové možiy. Prvích deset faktoriálů přirozeých čísel udává tabulka 2.1. Pro ěkteré účely se hodí dodefiovat hodotu faktoriálu i pro = 0 vztahem 0! = 1. O užitečosti této defiice se přesvědčíme v avazujících kapitolách. V této kapitole budeme vycházet z kihy [7]. 2.2 Dělitelé faktoriálu Přistupme yí ke zkoumáí dělitelosti faktoriálů. Z defiice je ihed zřejmé, že každé přirozeé číslo k je dělitelem!. Zamysleme se yí, jak by vypadal prvočíselý rozklad čísla!. Obecě je to souči! = p k 1 1 p k 2 2 p k p kt t = t i=1 p k i i, (2.2.1) kde p i jsou růzá prvočísla a k i příslušé expoety pro každý idex i. Pro libovolé prvočíslo p chceme zjistit, jaká ejvětší mocia p je dělitelem!. Hledaý expoet budeme začit ɛ p (!). Uveďme jedoduchý příklad: Nechť je dáo = 10 a p = 2. Chceme ajít číslo ɛ p (!) = ɛ 2 (10!), tedy expoet u dvojky v prvočíselém rozkladu čísla 10!. Jelikož je 10! podle defiice součiem čísel 1,..., 10, můžeme ajít ɛ 2 (10!) tak, že posčítáme expoety ejvyšších moci dvojky, které dělí čísla 1,..., 10. Tedy u každého z těchto deseti čísel zjistíme, kolik dvojek se achází v jeho prvočíselém rozkladu. Tímto postupem získáme tabulku 2.2. Zjišťujeme, že celkový počet dvojek v prvočíselých rozkladech všech deseti čísel dohromady je = 8. Tudíž 2 8 dělí 10!, ale 2 9 už e. Ke stejému závěru bychom však mohli dojít trochu odlišým postupem. Místo sledováí, kolika dvojkami přispěje každý sloupec tabulky do výsledého součtu, se yí podívejme a to, kolika dvojkami přispěje každý řádek. Začeme tím, že zjistíme, kolik z daých deseti čísel je dělitelých dvěma, a zapíšeme počet a koec řádku. Poté zjistíme, kolik z daých čísel je dělitelých čtyřmi, a opět zapíšeme do tabulky. Takto postupujeme dále po mociách dvojky, dokud je ! Tabulka 2.1: Tabulka faktoriálů pro malá 3

8 dělitelé 2 X X X X X dělitelé 4 X X dělitelé 8 X dvojek celkem Tabulka 2.2: Výpočet ɛ 2 (10!) po sloupcích počet větší ež 0 (tedy v tomto případě do dělitelosti číslem 8). Tímto způsobem vzike posledí sloupec tabulky počet dvojek dělitelé 2 X X X X X 5 = 10/2 dělitelé 4 X X 2 = 10/4 dělitelé 8 X 1 = 10/8 součet 8 Tabulka 2.3: Výpočet ɛ 2 (10!) po řádcích Připomíáme, že x začí dolí celou část čísla x. Do prvího řádku posledího sloupce tabulky 2.3 zapisujeme počet čísel dělitelých dvěma. Takových čísel je přesě polovia, pokud je jejich počet dělitelý dvěma. Obecě je to však dolí celá část poloviy jejich počtu. Aalogicky, počet čísel dělitelých čtyřmi je dolí celá část čtvrtiy jejich počtu atd. Zjišťujeme, že ɛ 2 (10!) = = = 8. (2.2.2) 8 Zobecěím předchozí úvahy ihed dostáváme ásledující větu. Věta ([7, str. 113]) Pro libovolé přirozeé platí: ɛ 2 (!) = = k=1 2 k. (2.2.3) Součet (2.2.3) je vždy koečý a má ejvýše log 2 eulových čleů, eboť pro 2 k > je 2 rovo ule. k Vidíme, že každý čle je dolí celou částí poloviy předchozího čleu. Pro všecha totiž platí /2 k =. (2.2.4) 2 k+1 2 Sado to plye apř. ze zápisu čísel ve dvojkové soustavě, eboť dolí celá část z /2 k odpovídá posuu dvojkového zápisu o k pozic vpravo. Například pro = 100 dostáváme ɛ 2 (100!) = = 97. (2.2.5) 4

9 Sledujme, co se při výpočtu dalších čleů děje, zapíšeme-li je ve dvojkové soustavě: 100 = ( ) 2 = /2 = (110010) 2 = /4 = (11001) 2 = /8 = (1100) 2 = /16 = (110) 2 = 6 100/32 = (11) 2 = 3 100/64 = (1) 2 = 1 Výpočet dolí celé části z poloviy libovolého čísla je ve dvojkové soustavě jedoduchý stačí odebrat posledí cifru. Díky těmto vlastostem čísel zapsaých ve dvojkové soustavě můžeme zformulovat ásledující větu. Věta ([7, str. 114]) Pro libovolé přirozeé platí ɛ 2 (!) = ν 2 (), (2.2.6) kde ν 2 () je počet jediček v biárí reprezetaci čísla. Proč tomu tak je? Uvedeme ejdříve příklad. Číslo 100 = ( ) 2 je reprezetováo ve dvojkové soustavě třemi jedičkami o hodotách 64, 32, 4. Dolí celou část poloviy čísla 100 můžeme počítat jako součet dolích celých částí polovi těchto čísel, tedy 100 = Stejě postupujeme i při výpočtu dalších čleů ɛ 2 (100!), tedy 100 = atd. V řádcích tabulky 2.4 vidíme, jakou hodotou přispěje každé z čísel 64, 4 32, 4, potažmo každá jedička z biárího zápisu čísla 100 = ( ) 2, ke koečému součtu ɛ 2 (100!) součet Tabulka 2.4: Výzam biárího zápisu pro dolí součty Nyí můžeme přistoupit k důkazu věty Důkaz. Každá jedička v biárím zápisu čísla má hodotu 2 m, kde m je pozice této jedičky zprava s číslováím od uly. Současě tato jedička (potažmo číslo 2 m ) přispěje hodotou 2 m m ke koečému součtu ɛ 2 (!). Platí 2 m m = 2 m 1, tedy každá jedička v biárím zápisu čísla přispěje hodotou 2 m 1 k číslu ɛ 2 (!), a současě hodotou 2 m k číslu. Tím je rovost (2.2.6) dokázáa. Zobecíme-li vztah (2.2.3) pro libovolé prvočíslo p, dostáváme tzv. Legedreův vzorec. 5

10 Věta ([7, str. 114], [13, str. 9]) Pro přirozeé číslo a prvočíslo p platí: ɛ p (!) = =. (2.2.7) p 1 p 2 Platost Legedreova vzorce (2.2.7) můžeme odůvodit stejým způsobem (tabulka 2.2), je místo po mociách dvojky postupujeme po mociách prvočísla p. S pomocí Legedreova vzorce můžeme odvodit aalogii vzorce (2.2.6) pro obecé prvočíslo p. Věta ([12, str. 115], [22]) Pro libovolé přirozeé číslo a prvočíslo p platí p 3 i=1 ɛ p (!) = ν p(), (2.2.8) p 1 kde ν p () je ciferý součet při reprezetaci čísla v číselé soustavě o základu p. Důkaz. Rozviutý zápis čísla v číselé soustavě o základu p je = k p k + k 1 p k p+ 0, tedy platí p i = k p k i + k 1 p k 1 i + + i+1 p+ i. Vyjdeme-li ze vzorce (2.2.7), dostáváme postupě p i ɛ p (!) = = = = = = čímž je věta dokázáa. k i=1 p i k ( ) k p k i + k 1 p k 1 i + + i+1 p + i i=1 k i=1 k j=1 k j=1 k j=0 k j p j i j=i j j p j i i=1 = 1 p 1 j pj 1 p 1 j pj 1 p 1 k ( ) j p j j j=0 = 1 p 1 ( ν p()), (2.2.9) Uveďme yí příklad a použití vzorce (2.2.7). 6

11 Příklad Zjistěte, kolika ulami kočí číslo 100!. Přirozeé číslo kočí x ulami právě tehdy, když je dělitelé 10 x, ale e 10 x+1. Jelikož se číslo 10 rozkládá a souči 2 5, musí být dělitelé 2 x a současě 5 x. Nalezeme tedy ejvětší mociu dvojky, která dělí 100!, a ejvětší mociu pětky, která dělí 100!. Miimum z těchto dvou výsledků je hledaé x. ɛ 2 (100!) = 100 i=1 2 i = = = ɛ 5 (100!) = i=1 mi(97,24) = 24 5 i 100 = = = (2.2.10) Zjistili jsme, že číslo 100! kočí 24 ulami. Zadaý příklad vyřešíme ještě jiým způsobem, a to pomocí vět a Opět potřebujeme zjistit hodoty ɛ 2 (100!) a ɛ 5 (100!). Hodotu ɛ 2 (100!) zjistíme pomocí věty (resp. už jsme ji zjistili). Po dosazeí do (2.2.6) dostáváme ɛ 2 (100!) = = 97. (2.2.11) Hodotu ɛ 5 (100!) zjistíme pomocí věty Ciferý součet čísla 100 = (400) 5 při zápisu v pětkové soustavě je ν 5 (100) = 4. Po dosazeí do (2.2.8) tedy dostáváme ɛ 5 (100!) = = 24. (2.2.12) Hledaým číslem je opět miimum z obou dosažeých výsledků, tedy Dělitelé faktoriálu: odhady a důsledky Jak rychle roste fukce ɛ p (!)? Sado můžeme dostat dobrý odhad odstraěím dolích celých částí jedotlivých čleů ve vzorci (2.2.7) a sečteím ekoečé geometrické řady: ɛ p (!) < p + p + 2 p +... ( p + 1p ) = p = ( ) p p p 1 = p 1 (2.3.1) 7

12 Pro p = 2 a = 100 dostáváme horí odhad 100, což je celkem blízko skutečé hodotě ɛ p (!) = 97. Obecě roste ɛ 2 (!) srovatelě rychle jako. Plye to ze vzorce (2.2.6) a z toho, že ν 2 () log 2 je pro velká zaedbatelé oproti hodotě. Pro p = 2 a p = 3 získáváme odhady ɛ 2 (!) a ɛ 3 (!) /2, zdá se tedy logické, že by pro ěkterá mohlo být ɛ 3 (!) přesě polovičí oproti ɛ 2 (!). Skutečě takové případy jsou, a to apříklad pro = 6 a = 7. Platí 6! = ; z prvočíselého rozkladu vidíme, že počet trojek je opravdu polovičí oproti počtu dvojek. To samé platí pro 7! = Neí však dokázáo, zda je takových případů ekoečě moho. Nerovost (2.3.1) můžeme použít k odvozeí dalšího odhadu týkajícího se dělitelů faktoriálu. Sado získáváme odhad pro p ɛp(!), což je ejvětší mocia p, která dělí!: p ɛp(!) < p p 1 (2.3.2) Tuto erovost můžeme ještě zjedodušit (za ceu zhoršeí horího odhadu), uvědomíme-li si, že pro každé reálé x platí x 2 x 1 ; tudíž p ɛp(!) < p p 1 (2 p 1 ) p 1 = 2. (2.3.3) Odvodili jsme tedy, že ejvětší mocia libovolého prvočísla, která dělí!, je vždy meší ež 2. 8

13 3. Kombiačí číslo 3.1 Zavedeí kombiačích čísel Na úvod kapitoly připomeeme defiici kombiačího čísla. Pro ezáporé celé číslo a ezáporé celé číslo k defiujeme kombiačí číslo ( jako počet růzých euspořádaých k-tic, které lze sestavit z růzých prvků bez opakováí. Pro takto defiovaé číslo platí ( )! ( k + 1) = =, (3.1.1) k k! (! k! a to i pro případ = 0 ebo k = 0 díky defiici 0! = 1 z předchozí kapitoly. Pro k > defiujme ( = 0. Všecha kombiačí čísla (, kde N0 a 0 k, lze uspořádat do trojúhelíkového schématu tak, že a -tém řádku shora (s číslováím od uly) ajdeme po řadě zleva čísla ( ( 0), ( 1),..., ). Tuto strukturu azýváme Pascalův trojúhelík (viz tabulku 3.1) Tabulka 3.1: Prvích 7 řádků Pascalova trojúhelíku 3.2 Kombiatorické idetity V této sekci předvedeme kombiatorické důkazy dvou idetit, které budeme vzápětí potřebovat. Vycházíme převážě z kapitoly 5.2 kihy [3]. Obě idetity lze sado dokázat také přímo ze vztahu (3.1.1). Věta Pro 0 k platí ( ) ( ) 1 k =. (3.2.1) k k 1 Důkaz. ([3, str. 75]) Kolika způsoby lze ze třídy o studetech vybrat k-čleou komisi s určeím jedoho z čleů předsedou? K výsledku lze dospět dvěma způsoby, které odpovídají levé a pravé straě dokazovaého vztahu (3.2.1). 1. způsob: Existuje ( způsobů, jak vybrat komisi. Potom je k možostí, jak z této komise určit předsedu. Počet možostí je tedy k (. 9

14 2. způsob: Nejprve vybereme předsedu z studetů. Poté ze zbývajících 1 studetů vybereme k 1, kteří doplí komisi. Celkový počet možostí je tedy ( 1 k 1). Věta Pro 0 k platí ( ) ( ) 1 ( =. (3.2.2) k k Důkaz. Ze třídy o studetech potřebujeme vybrat k-čleou komisi a jedoho zapisovatele, který ebude čleem komise. Kolika způsoby to lze provést? Odpověď lze vyjádřit dvěma způsoby, které odpovídají levé a pravé straě dokazovaého vztahu (3.2.2). 1. způsob: Vybereme komisi, což lze provést ( způsoby. Ze zbylých k studetů vybereme zapisovatele. Celkový počet možostí je tedy ( (. 2. způsob: Vybereme ejdříve z studetů zapisovatele, poté ze zbylých 1 studetů vybereme k-čleou komisi. Počet možostí je tedy ( ) 1 k. 3.3 Parita čísel v Pascalově trojúhelíku V této sekci odvodíme zajímavý fakt týkající se kombiačích čísel a jejich uspořádáí v Pascalově trojúhelíku. Sezámíme se také se zajímavým způsobem, jak pro daé a daé k zjistit paritu kombiačího čísla (. Budeme vycházet z kapitoly 5.5 kihy [3]. Při pohledu a Pascalův trojúhelík se zdá, že počet lichých čísel v každém řádku je vždy mocia dvou. Silější tvrzeí poskytuje zajímavá věta, kterou yí dokážeme. Věta ([3, str. 75]) Pro ezáporé celé číslo je počet lichých čísel v - tém řádku Pascalova trojúhelíku rove 2 b, kde b je počet jediček ve dvojkovém zápisu čísla. Například v 76. řádku Pascalova trojúhelíku se podle této věty achází 2 3 = 8 lichých čísel, eboť 76 = = ( ) 2. Jiými slovy, existuje 8 růzých hodot k, pro které je číslo ( ) 76 k liché. Abychom dokázali větu 3.3.1, vymyslíme způsob, jak určit paritu čísla ( ) k pro 0 k, a zjistíme, pro kolik takových k dostáváme číslo liché. Budeme potřebovat jedoduché lemma, které lze odvodit zkoumáím rovosti a = br. Lemma ([3, str. 75]) Buďte r,a,b celá čísla taková, že r = a. Pokud je a b sudé a b liché, pak r je sudé. Pokud jsou a i b lichá, pak i r je liché. Následující lemma představuje rychlou metodu určeí parity čísla (. 10

15 Lemma ([3, str. 75]) Pokud je sudé a k liché, pak ( je sudé. Jiak platí ( ) ( ) /2 (mod 2). (3.3.1) k k/2 ) ( a /2 ) Tedy kromě případu, kdy je sudé a k je liché, je parita čísel ( k stejá. Například ( ) ( ) k/2 ( ) 14 (mod 2). (3.3.2) 9 Jelikož je číslo 14 sudé a číslo 9 liché, je podle lemmatu ( ) 14 9 sudé, tím pádem i ( 57 37) je sudé. Naproti tomu ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (mod 2), (3.3.3) tedy ( 57 25) je liché. Důkaz. Důkaz lemmatu rozdělíme a 4 případy. Případ 1: je sudé a k je liché. Podle idetity (3.2.1) platí ( ) = ( ) 1 k 1, (3.3.4) k k tedy zlomek a pravé straě rovosti má sudého čitatele a lichého jmeovatele. Tedy podle lemmatu je ( sudé. Případ 2: je sudé a k je sudé. Budeme vycházet ze základího vzorce (3.1.1) pro výpočet kombiačího čísla. ( ) = k ( 1)( 2) ( k + 1) k ( 1)( 3) ( k + 1) = (k 1) = = ( 1)( 3) ( k + 1) (k 1) ( 1)( 3) ( k + 1) (/ (k 1) ( 2)( 4) ( k + 2) k 2 k 2 ( 1)( 2) ( k + 1) k k 2 ) k/2 (3.3.5) Výsledý jmeovatel je jistě lichý, stejě tak i všechy čiitele v čitateli kromě posledího. Podle lemmatu mají tedy čísla ( ) ( k a /2 k/2) stejou paritu. Dostáváme tedy požadovaý výsledek ( ) ( ) ( ) /2 /2 = (mod 2). (3.3.6) k k/2 k/2 11

16 Případ 3: je liché a k je liché. S využitím idetity (3.2.1) a lemmatu dostáváme ( ) = ( ) 1 ( ) k 1 1 (mod 2). (3.3.7) k k k 1 Jelikož jsou čísla 1 a k 1 sudá, podle (3.3.6) platí ( ) ( ) ( ) 1 ( 1)/2 /2 = (mod 2). (3.3.8) k 1 (k 1)/2 k/2 Tedy pro lichá čísla a k opět dostáváme požadovaý výsledek (3.3.1). Případ 4: je liché a k je sudé. S použitím idetity (3.2.2) a podobou úvahou jako v případu 3 odvozujeme ( ) = ( ) 1 ( ) ( ) ( ) k 1 ( 1)/2 /2 k k = (mod 2). (3.3.9) k k/2 k/2 Tím je důkaz lemmatu hotov. Jak souvisí lemma s větou 3.3.1? Připomeňme, že pokud má číslo x biárí reprezetaci (b t b t 1... b 1 b 0 ) 2, kde b i {0,1}, pak je jeho parita určea hodotou b 0 a číslo x/2 = b t 2 t 1 + b t 1 2 t b 1 má biárí reprezetaci (b t b t 1... b 2 b 1 ) 2. Teto pozatek umožňuje sadé použití lemmatu k určeí parity (, pokud jsou čísla a k zapsáa ve dvojkové soustavě. Příklad ([3, str. 76]) Určete paritu čísla ( 76 52). Nejprve vyjádříme čísla 76 a 52 ve dvojkové soustavě: 76 = = ( ) 2 52 = = ( ) 2 (3.3.10) Na začátek zápisu čísla 52 ve dvojkové soustavě jsme přidali ulu, aby měly biárí zápisy obou čísel stejou délku. Vidíme, že biárí reprezetace obou čísel kočí číslicí 0, jedá se tedy o případ ( sudá). Opakovaým použitím lemmatu dostáváme ( ) ( ) ( ) ( ) (100110)2 (10011)2 (1001)2 (100)2 (mod 2). (3.3.11) (011010) 2 (01101) 2 (0110) 2 (011) 2 Posledí kombiačí číslo je typu ( ) ( sudá lichá, proto podle lemmatu je číslo 76 ) 52 sudé. Obecě bude číslo ( sudé právě tehdy, pokud při postupém odebíráí posledí cifry z biárího zápisu obou čísel a k arazíme a případ ( sudá lichá). To astae v případě, že se ěkterá číslice 1 z biárího zápisu k achází přesě pod číslicí 0 z biárího zápisu. Lze tedy apříklad hed určit, že číslo ( ) ( = ( )2 ) ( ) 2 12

17 je liché, eboť všechy číslice 1 z biárího zápisu čísla 12 se acházejí pod číslicí 1 z biárího zápisu čísla 76. Pro kolik hodot k tedy bude číslo ( ) 76 k liché? Jelikož 76 = ( )2, k musí mít tvar k = (x00yz00) 2, kde x,y,z jsou číslice 0 ebo 1. Zřejmě existuje 2( 3 = 8 možostí, jak volit číslice x,y,z, tedy pro právě 8 růzých hodot k je číslo 76 ) k liché. Obecěji, pokud b je počet jediček v biárí reprezetaci čísla, pak existuje 2 b hodot k, pro které je číslo ( liché. Věta je dokázáa. Můžeme ještě zjistit, pro které hodoty k je ( ) 76 k liché. Jsou to čísla 3.4 Lucasova věta = 76, = 72, = 68, 64 = 64, = 12, 8 = 8, 4 = 4, 0 = 0. (3.3.12) Již víme, jak efektivě určit počet lichých čísel v -tém řádku Pascalova trojúhelíku z biárího zápisu čísla. V této sekci větu zobecíme a pro daé a daé prvočíslo p určíme počet čísel v -tém řádku Pascalova trojúhelíku, která ejsou dělitelá p. Využijeme přitom zápisu čísla v číselé soustavě o základu p. Dostaeme tím tvrzeí zámé pod ázvem Lucasova věta. Na úvod představíme jedoduchou, ale užitečou větu o dělitelosti kombiačích čísel. Věta ([3, str. 114]) Nechť je dáo prvočíslo p. Potom je p dělitelem kombiačího čísla ( p pro všecha přirozeá čísla k < p. Důkaz. Podle (3.2.1) je ( ) ( ) p p 1 k = p k k 1 ásobek p. Jelikož je p prvočíslo, je esoudělé s k, tedy p dělí ( p. (3.4.1) Zobecěím dostáváme ásledující větu, kterou dokážeme stejým způsobem. Věta ([3, str. 120]) Nechť je dáo prvočíslo p. Potom pro všecha α N a pro všecha 1 k < p α platí: ( ) p α 0 (mod p). (3.4.2) k Důkaz. Opět podle (3.2.1) je ( ) p α k k ( ) p = p α α 1. (3.4.3) k 1 13

18 Je 1 k < p α, proto ejvětší mocia p, která dělí k, je ejvýše p α 1. Tedy p musí být dělitelem ( p α k ). Defiice ([3, str. 121]) Polyomy s celočíselými koeficiety f(x) = a x, g(x) = b x (3.4.4) 0 0 jsou kogruetí modulo p, pokud platí a b (mod p) pro všecha. Pozámka Kogrueci polyomů začíme pomocí, tj. píšeme f g (mod p). Pozámka Sčítáí a ásobeí polyomů zachovává kogrueci: pokud f 1 g 1 a f 2 g 2, pak f 1 + f 2 g 1 + g 2 a f 1 f 2 g 1 g 2 (důkazy těchto jedoduchých tvrzeí přeecháváme čteáři). Lemmatu, které yí představíme, se ěkdy přezdívá prvákova biomická věta ( freshma s biomial theorem, [3, str. 120]). Lemma ([3, str. 121]) Pro prvočíslo p a α N 0 platí (1 + x) pα 1 + x pα (mod p). (3.4.5) Důkaz. Kogrueci odvodíme pomocí biomické věty. Platí (1 + x) pα = p α k=0 ( p α k ) x k 1 + x pα (mod p), (3.4.6) eboť podle věty jsou všechy sčítace kogruetí s ulou modulo p, až a případy k = 0 a k = p α. Ilustrujme použití lemmatu a příkladu. Zjistíme, pro která čísla k je kombiačí číslo ( ) 82 k liché. Číslo 82 rozepíšeme jako součet moci dvojky, tj. 82 = , a použijeme lemma pro p = k=0 ( ) 82 x k = (1 + x) 82 k = (1 + x) 64 (1 + x) 16 (1 + x) 2 (1 + x 64 )(1 + x 16 )(1 + x 2 ) (mod 2) = 1 + x 2 + x 16 + x 18 + x 64 + x 66 + x 80 + x 82 (3.4.7) Číslo ( ) 82 k má stejou paritu jako koeficiet u x k v posledím výrazu. Například ( ) ( (mod 2) je liché, zatímco 82 20) 0 (mod 2) je sudé. Hodoty k, pro které je ( ) 82 k liché, jsou ty, které lze psát ve tvaru 64a+16b+2c, kde a,b,c {0,1}. 14

19 Existuje tedy 2 3 = 8 lichých hodot ( ) 82 k. Tedy obecě, pokud má biárí zápis t i=0 b i2 i, kde b i = 0 ebo 1, počet lichých hodot ( je t (1 + b i ) = 2 b, (3.4.8) i=0 kde b je počet jediček v biárím zápisu. Vlastě jsme jiým způsobem dokázali větu Nyí jsme připravei vyslovit a dokázat Lucasovu větu. Věta ([5, str. 589], [14, sekce XXI]) Nechť je dáo prvočíslo p a čísla,k N 0, přičemž = i 0 b ip i a k = i 0 c ip i pro 0 b i,c i < p jsou zápisy čísel, resp. k, v soustavě o základu p. Potom platí ( ) ( ) bi (mod p). (3.4.9) k c i 0 i Důkaz. Z biomické věty a lemmatu plye ( ) x k = (1 + x) k k=0 = (1 + x) b 0+b 1 p+b 2 p 2 + = (1 + x) b 0 (1 + x) b 1p (1 + x) b 2p 2 (1 + x) b 0 (1 + x p ) b 1 (1 + x p2 ) b2 b i ( ) bi x j ip i (mod p). j i 0 j i =0 i (3.4.10) Jelikož b i < p a pro b i < j je ( b i j ) = 0, dostáváme k=0 ( ) x k = k i 0 j 0 p 1 ( bi j i =0 j i ) x j ip i (mod p). (3.4.11) Koeficiet u čleu x k a levé straě (3.4.11) je (. Zjistíme, jak vypadá koeficiet u x k a pravé straě. Po rozásobeí součiu má každý čle tvar ( ) ( ) ( ) b0 x j b1 0 x j b2 1p x j 2p 2. (3.4.12) Aby byl ve vybraém čleu expoet u x rove k, musí platit j 1 j 2 k = j 0 + j 1 p + j 2 p 2 +. (3.4.13) Jelikož je 0 j i p 1, existuje pouze jede způsob, jak rovosti dosáhout: (3.4.13) musí být zápis k v soustavě o základu p, tedy j i = c i. Koeficiet u x k a pravé straě (3.4.11) je tedy ( b 0 )( b1 ) c 0 c Jelikož jsou koeficiety u x k a obou straách (3.4.11) kogruetí modulo p, dostáváme ( ) ( )( )( ) b0 b1 b2... (mod p), (3.4.14) k c 0 c 1 15 c 2

20 což jsme měli dokázat. Pomocí Lucasovy věty lze sado zjistit, jaký je zbytek ( při děleí libovolým prvočíslem p. Zamysleme se apříklad ad případem = 97, k = 35 a p = 5. Podle Lucasovy věty je ( ) = = (342) 5 35 = = (120) 5 (3.4.15) ( 3 1 )( )( ) 4 2 = 18 3 (mod 5). (3.4.16) 2 0 Naproti tomu pro k = 38 = = (123) 5 je ( ) ( )( )( ) = 0 0 (mod 5). (3.4.17) Všiměme si, že se číslice 3 achází pod číslicí 2 v zápisech čísel 38 = (123) 5, resp. 97 = (342) 5, v pětkové soustavě. V (3.4.17) tím pádem vziká čiitel ( 2 3) = 0, proto je ( 97 38) dělitelé pěti. Nadešel čas představit zajímavý důsledek Lucasovy věty, který je zobecěím věty Věta ([5, str. 590]) Nechť je dáo prvočíslo p a čísla,k N 0, přičemž = i=0 b ip i a k = i=0 c ip i pro 0 b i,c i < p jsou zápisy čísel, resp. k, v soustavě o základu p. Potom počet hodot k, pro které platí ( ) 0 (mod p), (3.4.18) k je (b i + 1). (3.4.19) i=0 Důkaz. Podle Lucasovy věty astává (3.4.18) právě tehdy, když je souči a pravé straě (3.4.9) eulový. To je ekvivaletí s tím, že pro každé i platí ( ) bi 0 (mod p). (3.4.20) c i Jelikož pro každé i platí b i < p, existuje b i + 1 možých hodot c i, pro které platí (3.4.20). Jelikož je 97 = (342) 5, díky větě víme, že v 97. řádku Pascalova trojúhelíku je (3 + 1) (4 + 1) (2 + 1) = 60 čísel, která ejsou dělitelá pěti. 16

21 Obrázek 3.1: Barevě odlišeá parita čísel v Pascalově trojúhelíku P P Tabulka 3.2: Rozmístěí lichých čísel v Pascalově trojúhelíku 3.5 Pascalův trojúhelík modulo 2 Zmííme ještě zajímavou vlastost Pascalova trojúhelíku, která se týká parity jeho čísel; ahradíme-li lichá a sudá čísla v Pascalově trojúhelíku dvěma barvami, získáme obrázek, který připomíá fraktál zámý jako Sierpiského trojúhelík [15]. Nahraďme pro představu každé číslo v Pascalově trojúhelíku jeho zbytkem po děleí dvěma. Získáváme tak trojúhelík, ve kterém se achází pouze čísla 1 a 0. Ozačíme-li P prvích 2 řádků tohoto trojúhelíku (započítáváme i ultý řáde, potom P +1 je trojúhelík, který se skládá ze tří kopií P a vitřího trojúhelíku obsahujícího pouze uly, viz tabulku 3.2; tuto skutečost vzápětí dokážeme. Kopie trojúhelíku P vlevo dole a vpravo dole budeme pro jedoduchost azývat ekvivaletí trojúhelíku P. Chceme dokázat, že pokud vybereme libovolé číslo v P, potom čísla a odpovídajících pozicích v trojúhelících ekvivaletích P vlevo a vpravo dole v trojúhelíku P +1 mají stejou hodotu (mod 2) jako vybraé číslo v P. Podívejme se a kombiačí číslo ( r c), tedy c-té číslo v r-tém řádku v trojúhelíku P. Jelikož P má 2 řádků, obě čísla r, c musí být meší ež 2. Ve dvojkové soustavě mohou být tedy zapsáa jako r = r 1... r 2 r 1 r 0 c = c 1... c 2 c 1 c 0. (3.5.1) Trojúhelík P má 2 řádků a v jeho posledím řádku se achází 2 čísel. Proto číslu ( ) r c v P odpovídá číslo ( ) 2 +r c v levém dolím ekvivaletím trojúhelíku a číslo ( 2 +r 2 +c) v pravém dolím ekvivaletím trojúhelíku. 17

22 Podle Lucasovy věty platí: ( ) ( ) ( )( 2 + r 1 r 1... r 0 1 r 1 c 0 c 1... c 0 0 c ( ) ( ) ( ) 1 r 1 r0 r... (mod 2) c 1 c 0 c ( ) ( ) ( )( 2 + r 1 r 1... r 0 1 r c 1 c 1... c 0 1 c ( ) ( ) ( ) 1 r 1 r0 r... (mod 2) c c 1 c 0 )... )... ( r0 c 0 ( r0 c 0 ) ) (3.5.2) Zbývá dokázat, že P a dva jemu ekvivaletí trojúhelíky obklopují trojúhelík skládající se ze sudých čísel. Zaměřme se a prví řádek Pascalova trojúhelíku pod trojúhelíkem P, tj. řádek s pořadovým číslem r = 2. V ěm se achází čísel, kokrétě jsou to čísla ( r c) pro 0 c 2. Na začátku i a koci řádku se achází číslo 1. Jsou to vrchí čísla v levém dolím, resp. pravém dolím, trojúhelíku ekvivaletím P. Všecha zbývající čísla v tomto řádku mají ve svém dvojkovém zápisu alespoň jedu jedičku a jsou meší ež 2. S využitím Lucasovy věty odvozujeme ( ) ( ) c 0 c 1... c 0 ( )( ) c 1 ( ) ( ) 0 0 (mod 2), (3.5.3) tedy všecha čísla kromě prvího a posledího jsou v tomto řádku sudá. Co se děje v ásledujícím řádku? Jelikož je ( ) ( r+1 c = r ( c) + r c 1), tj. c-té číslo v r + 1-tém řádku je součtem c 1-tého a c-tého čísla v řádku předchozím, musí všecha čísla z tohoto řádku patřící do zkoumaého vitřího trojúhelíka být též sudá. Jejich počet je o 1 meší. Stejým způsobem lze dokázat, že i všechy další řádky vitřího trojúhelíku obsahují pouze sudá čísla. V posledím řádku trojúhelíku P +1 už se achází je lichá čísla. 3.6 Kummerova věta V úvodu této sekce předvedeme větu, která dává odpověď a otázku, jakou ejvětší mociou prvočísla p je dělitelé kombiačí číslo ( m). K jejímu důkazu využijeme vzorec (2.2.8) z předchozí kapitoly. Než tak učiíme, připomeňme symbol ɛ p (!), který byl defiová v kapitole 2 a ozačuje ejvětší mociu prvočísla p, která dělí číslo!. Podobě pro libovolé přirozeé číslo budeme ɛ p () začit ejvětší mociu p, která dělí. Je zřejmé, že pro přirozeá a, b platí tyto vztahy: ɛ p (a b) = ɛ p (a) + ɛ p (b), ɛ p (a/b) = ɛ p (a) ɛ p (b) (pokud a/b N). c 0 (3.6.1) Dále připomeňme symbol ν p () ozačující ciferý součet čísla při reprezetaci v soustavě o základu p. Věta Nechť je dáo prvočíslo p. Potom platí (( )) ɛ p = ν p( m) + ν p (m) ν p (). (3.6.2) m p 1 18

23 Důkaz. S pomocí vztahů (2.2.8) a (3.6.1) odvozujeme (( )) ( )! ɛ p = ɛ p m ( m)! m! = ɛ p (!) ɛ p (( m)!) ɛ p (m!) = ν p() p 1 m ν p( m) p 1 = ν p( m) + ν p (m) ν p (). p 1 m ν p(m) p 1 (3.6.3) Rozmyslíme si, že číslo a pravé straě vztahu (3.6.2) se dá iterpretovat i jako počet přeosů při sčítáí čísel m a m v soustavě o základu p. Výsledá věta, kterou yí uvádíme, je záma jako věta Kummerova. Věta ([12, str. 115], [10]) Nechť je dáo prvočíslo p a přirozeá čísla, m, přičemž m. Potom platí, že číslo ɛ p (( m)) je rovo počtu přeosů při sčítáí čísel m a m zapsaých v číselé soustavě o základu p. Důkaz. Pro účely důkazu připusťme zápis čísel v soustavě o základu p začíající ulou. Položme r = m. Nechť tedy = d d , m = m d m d 1... m 0, r = r d r d 1... r 0 (3.6.4) jsou zápisy čísel, m, r v soustavě o základu p. Pokud a j-té pozici dochází při sčítáí m + r k přeosu, defiujme c j = 1, jiak c j = 0. Formálěji, zavedeme-li c 1 = 0, pro 0 j d defiujeme c j = 1, pokud m j + r j + c j 1 p, c j = 0 jiak. (3.6.5) Pozameejme, že musí být c d = 0. Potom pro j 0 dostáváme j = m j + r j + c j 1 pc j. (3.6.6) 19

24 S využitím věty odvozujeme (( )) ɛ p = ν p(m) + ν p (r) ν p () m p 1 d j=0 = (m j + r j j ) p 1 d j=0 = ( c j 1 + pc j ) p 1 d j=0 = ( c j 1 + c j + (p 1)c j ) p 1 = c d c 1 + d j=0 ((p 1)c j) p 1 d = c j, j=0 což je celkový počet přeosů při sčítáí r + m. (3.6.7) Pozámka Počet přeosů při sčítáí čísel m a m je rove počtu výpůjček při odečítáí čísla m od čísla [16]. Ozačme opět r = m a echť (3.6.4) jsou zápisy čísel, m, r v soustavě o základu p. Pokud a j-té pozici dochází při odečítáí m k výpůjčce, defiujme b j = 1, jiak b j = 0. Jelikož m, musí být b d = 0. Pro j 0 dostáváme r j = j m j b j 1 + pb j, po úpravě j = m j + r j + b j 1 pb j. Srováím se vztahem (3.6.6) dostáváme c j 1 pc j = b j 1 pb j. Jelikož pro j 0 jsou b j,c j {0,1} a p > 1, musí být b j = c j. Tedy při odčítáí m dochází k výpůjčce právě a těch pozicích, a kterých dochází k přeosu při sčítáí m + r. Zajímavé estadardí důkazy Kummerovy věty a vzorce (2.2.8) lze ajít v [20]. Kummerovu větu můžeme využít při řešeí růzých příkladů a dělitelost a při dokazováí dalších vět o dělitelosti kombiačích čísel. Začěme s řešeím příkladu, který se objevil v Matematické olympiádě v SSSR [16]. Příklad ([16, str. 4]) Ukažte, že číslo ( ) eí dělitelé sedmi. Jelikož = 500, chceme provést sčítáí čísel v sedmičkové soustavě. Číslo 500 má v sedmičkové soustavě zápis Při sčítáí (( edochází k žádému přeosu, tedy podle Kummerovy věty je ɛ 1000 )) = 0. Teto příklad lze zřejmě řešit také přímo pomocí vzorce (3.6.2). Číslo 1000 má v sedmičkové soustavě zápis 2626, tedy dostáváme (( )) 1000 ɛ = ν 7( ) + ν 7 (500) ν 7 (1000) 6 = = 0. (3.6.8) 20

25 Věta ([16, str. 8]) Nechť je dáo prvočíslo p. Potom počet kombiačích čísel z ( ( 0), ( 1),..., ), která jsou ásobky p, je +1 (0 +1)( 1 +1)... ( r +1), kde 0,..., r jsou číslice při zápisu v soustavě o základu p. Důkaz. Nechť jsou = p + + r p r ( r 0) a a = a 0 + a 1 p + + a r p r rozviuté zápisy a a v soustavě o základu p. Podle Kummerovy věty a pozámky p edělí ( a) právě tehdy, když i a i pro všecha i {0,..., r}. Počet kombiačích čísel z ( ( 0), ( 1),..., ), která ejsou ásobkem p, je tedy ( 0 + 1)( 1 + 1)... ( r + 1), eboť pro libovolé i lze a i vybrat i + 1 způsoby. Ostatí kombiačí čísla jsou ásobky p. Věta představuje zobecěí dříve dokázaé věty 3.3.1, kterou získáme volbou p = 2. Věta ([16, str. 10]) Je-li > 1, pak ejvětším společým dělitelem kombiačích čísel ( ( 1), ) ( 2,..., 1) je p, pokud je mociou prvočísla p, jiak 1. Důkaz. Ozačme d ejvětšího společého dělitele kombiačích čísel ( ( 1), 2),..., ( ( 1) pro > 1. Jelikož 1) =, d musí být dělitelem. Nechť je p libovolé prvočíslo, které dělí. Nejprve uvažme případ, že je mociou p, pišme = p r. Potom zápis čísla v soustavě o základu p je s počtem cifer r + 1. Nechť má číslo a {1,..., p r 1} v soustavě o základu p zápis a k... a 1 a , a 0 0, počet ul a koci tohoto čísla ozačme s (tedy a je ve tvaru p s q pro ějaké q esoudělé s p). Potom má číslo a v soustavě o základu p zápis (p 1)... (p 1)(p 1 a k )... (p 1 a 1 )(p a 0 ) Toto číslo má r cifer a kočí s ulami. Při přičteí čísla a k číslu a dochází přesě k r s přeosům, podle Kummerovy věty je tedy ɛ p (( a)) = r s. Pokud zvolíme a = p r 1, pak ɛ p (( a)) = r (r 1) = 1, proto d p. Pro toto i kterékoli jié a {1,..., p r 1} je s < r, tedy ɛ p (( a)) > 0, a proto d = p. Nyí zvážíme případ, že eí mociou p, tedy lze psát = p r m, přičemž m > 1 a čísla p, m jsou esoudělá. Potom zápis čísla v soustavě o základu p je m k... m 1 m , kde m 0 1 a počet ul a koci tohoto čísla je r. Uvažme číslo b = p r. Jeho zápis v soustavě o základu p je , počet ul je r. Číslo b má tedy zápis m k... m 1 (m 0 1) Při přičteí čísla b k číslu b edochází k žádému přeosu, podle Kummerovy věty tedy kombiačí číslo ( b) eí dělitelé p. Tj. žádý prvočíselý dělitel edělí d, proto d = 1. Pozámka V čláku [11] je podrobě popsáo, jak ajít ejvětšího společého dělitele kombiačích čísel ( r),..., ( s) pro r s. Příklad ([16, str. 5]) Ukažte, že kombiačí číslo ( 2 ) je ásobkem + 1. K řešeí využijeme Kummerovu větu. Je-li p libovolý prvočíselý dělitel čísla + 1 a ɛ p ( + 1) = l, pak číslo + 1 má v soustavě o základu p zápis 21

26 a k... a 1 a , kde a 0 0 a počet ul za a 0 je rove l. Číslo má v soustavě o základu p zápis a k... a 1 (a 0 1)(p 1)... (p 1) (a koci čísla je l číslic p 1). Při sčítáí + v soustavě o základu p dochází k alespoň l přeosům, tj. ( ) 2 ɛ p ( + 1) ɛ p ( ). (3.6.9) Ukázali jsme, že expoet libovolého prvočísla p v prvočíselém rozkladu čísla ( ) 2 je větší ebo rove expoetu tohoto prvočísla v rozkladu čísla + 1; odtud již plye dokazovaé tvrzeí. Pozámka Číslo C = 1 +1( 2 ) se azývá -té Catalaovo číslo. Ukázali jsme, že takto defiovaé číslo je vždy celé. Tuto skutečost lze dokázat i kombiatorickou úvahou; viz kapitolu 5, kde se Catalaovým číslům a jejich výzamu v kombiatorice věujeme podroběji. Příklad ([16, str. 6]) Ukažte, že pro > 1 je ( ) 2 ( sudé a 4 eí dělitelem 2 ) právě tehdy, když je mociou dvojky. Zjistíme, pro která > 1 je ɛ 2 ( ( ) 2 ) = 1. Platí ν2 (2) = ν 2 (), tedy podle (3.6.2) je (( )) 2 ɛ 2 = 2ν 2 () ν 2 (2) = ν 2 () 1, (3.6.10) tj. kombiačí číslo ( ) 2 je sudé. Navíc platí: (( )) 2 ɛ 2 = 1 ν 2 () = 1 je mociou dvojky. (3.6.11) Příklad ([4, str. 201]) Ukažte, že pro prostředí biomické koeficiety platí: ( ) 2 ( 1) ν 3() (mod 3), pokud se v trojkovém zápisu čísla vyskytují pouze číslice 0, 1, ( ) 2 0 (mod 3) jiak. (3.6.12) Pokud má číslo ve svém trojkovém zápisu číslici 2, pak při sčítáí tohoto čísla sama se sebou dochází k přeosu, tedy podle Kummerovy věty je dělitelé třemi. Tím je dokázáa druhá část tvrzeí. Pokud trojkový zápis obsahuje pouze číslice 0, 1, pak 2 má v trojkovém zápisu číslice 2 právě a těch pozicích, kde má číslice 1. Tedy podle Lucasovy věty ( ) 2 ( 2 1 ) ν3 () ( 1) ν 3() (mod 3). (3.6.13) Výsledek z předchozího příkladu se dá celkem sado zobecit pro zbytky při děleí libovolým prvočíslem p. K tomuto účelu zavedeme operátor ν p,j (), který začí počet číslic v zápisu () p majících hodotu j (předpokládáme 0 j < p). Nyí můžeme zformulovat větu, jejíž důkaz lze provést aalogicky s řešeím příkladu

27 Věta ([4, str. 201]) Nechť je dáo prvočíslo p a echť S je možia všech s N, pro která platí, že všechy číslice v zápisu (s) p mají hodotu ejvýše p/2. Potom ( ) 2 ( ) νp,j () 2j (mod p), pokud S, j j ( ) (3.6.14) 2 0 (mod p) jiak. 3.7 Kdy je kombiačí číslo mociou? Kummerova věta říká, jakou evětší mociou daého prvočísla p je dělitelé kombiačí číslo (. V této sekci zjistíme, ve kterých případech je kombiačí číslo ( rovo mociě ějakého prvočísla. V čláku [9] dokázal autor, že k této skutečosti dochází zřídkakdy, kokrétě pouze pro k = 1 ebo k = 1, pokud je mociou prvočísla. Později se podařilo Wolfgagu Stahlovi větu dokázat elegatě s využitím Legedreova vzorce. Věta ([19]) Nechť jsou dáa přirozeá čísla, k a prvočíslo p. Potom může být ( přirozeou mociou p pouze pro k = 1 ebo k = 1. Důkaz. Zřejmě emůže být ( přirozeou mociou p pro k ; zbývá dokázat, že ( eí přirozeou mociou p pro 1 < k < 1. Uvědomme si, že pro reálá x, y je x + y x y 1. (3.7.1) Určeme m N tak, aby pro daá čísla, p platilo p m < p m+1. Potom podle (2.2.7) a (3.7.1) je ( ( )! ɛ p ( )) = ɛ p = k k! (! m ( ) k k m. (3.7.2) i=1 Pro 1 < k < 1 platí p m ( ( 1) < (, tj. emůže být meší mociou p ež p m+1 ; současě emůže být ( větší mociou p ež p m podle (3.7.2). V čláku [18] dokázal autor větu s využitím Kummerovy věty. Proveďme totéž! Příklad Použijte Kummerovu větu k důkazu věty Zvolme m N tak, aby pro daá čísla, p platilo p m < p m+1. Číslo p m má v soustavě o základu p stejý počet cifer jako (tedy m + 1), tj. při sčítáí čísel k {1,..., 1} a k dochází k ejvýše m přeosům. Podle Kummerovy věty je tedy (( )) ɛ p m p ɛp(( ) p m. (3.7.3) k Pro 1 < k < 1 je < (, tedy p ɛ p(( ) < (, proto ( eí mociou p. 23 p i p i p i

28 Sekci uzavřeme tvrzeím od Pála Erdőse, který dokázal, že kombiačí číslo je zřídkakdy mociou přirozeého čísla (s expoetem > 1), kokrétě ( může být mociou pouze pro k 3 ebo k 3. Důkaz pro jeho rozsah euvádíme, můžeme jej alézt apříklad v kize [1]. Věta ([1, str. 14]) Rovice ( = m l emá žádé celočíselé řešeí pro l > 1 a 3 < k < 3. 24

29 4. Fiboacciho čísla 4.1 Rekuretí vzorec Kapitolu o Fiboacciho číslech uvedeme otoricky zámou úlohou s králíky, která řešitele a Fiboacciho posloupost přímo avede (vycházíme z kihy [8]). Mějme pár čerstvě arozeých králíků opačého pohlaví. Zajímá ás, jak početou rodiu (resp. kolik párů) získáme z tohoto jedoho počátečího páru za jede rok, platí-li tyto zásady: 1) Každý arozeý pár (jede samec a jeda samice) dospěje za 1 měsíc. 2) Dva měsíce po arozeí páru (tj. 1 měsíc po dosažeí dospělosti) a každý další měsíc porodí samice z tohoto páru jede ový pár králíků (opět samce a samici). 3) Během celého roku ezemře žádý králík. Pokud budeme řešit úlohu tak, že každý měsíc zapíšeme počet ově arozeých párů králíků, počet dospělých párů a celkový počet párů, dostaeme tabulku 4.1. Počet ově arozeých párů je vždy rove počtu dospělých párů z předchozího měsíce a počet dospělých párů je rove celkovému počtu párů z předchozího měsíce. To zameá, že celkový počet párů po měsících, kde 2, je součtem počtu párů po 1 a 2 měsících. Odtud sado zjistíme, že celkový počet párů po jedom roce je 233. Počet ově Počet dospělých Celkový počet arozeých párů párů párů Start Po 1 měsíci Po 2 měsících Po 3 měsících Po 4 měsících Po 5 měsících Po 6 měsících Po 7 měsících Po 8 měsících Po 9 měsících Po 10 měsících Po 11 měsících Po 1 roce Tabulka 4.1: Řešeí úlohy s králíky Posloupost čísel ve druhém (popřípadě třetím) sloupci tabulky 4.1 je záma jako Fiboacciho posloupost (druhý a třetí sloupec se liší je posuutím, defiice Fiboacciho poslouposti jsou v literatuře ejedoté ěkdy se začíá ulou, jidy jedičkou). Toto jméo jí však dal Édouard Lucas až v roce Přezdívka 25

30 F 0 = 0 F 5 = 5 F 10 = 55 F 15 = 610 F 20 = F 1 = 1 F 6 = 8 F 11 = 89 F 16 = 987 F 21 = F 2 = 1 F 7 = 13 F 12 = 144 F 17 = 1597 F 22 = F 3 = 2 F 8 = 21 F 13 = 233 F 18 = 2584 F 23 = F 4 = 3 F 9 = 34 F 14 = 377 F 19 = 4181 F 24 = Tabulka 4.2: Prvích 25 Fiboacciho čísel Fiboacci vzikla zkráceím sousloví Filius Boaccii (v překladu z latiy Boacciho sy te zpopularizoval posloupost ve své kize Liber Abaci). Fiboacciho posloupost {F } =0 je jedozačě určea dvěma počátečími čley a rekuretím vzorcem: (1) F 0 = 0, F 1 = 1 (2) F = F 1 + F 2, 2 (4.1.1) S užitím rekuretí defiice alezeme prvích 25 Fiboacciho čísel, viz tabulku Dělitelost Fiboacciho čísel V této sekci se podíváme a ěkteré jedoduché vlastosti Fiboacciho čísel týkající se dělitelosti. Začeme velmi důležitým tvrzeím o esoudělosti dvou po sobě jdoucích Fiboacciho čísel. Při pozorováí tabulky 4.2 přirozeě dojdeme k hypotéze, že každá dvě po sobě jdoucí Fiboacciho čísla jsou esoudělá, tj. ejvětší společý dělitel dvou po sobě jdoucích Fiboacciho čísel je 1. Největšího společého dělitele dvou přirozeých čísel m, budeme adále začit NSD(m,), platí tedy apř. NSD(F 5,F 6 ) = NSD(5, 8) = 1. Věta ([8, str. 8]) Pro N 0 platí NSD(F,F +1 ) = 1. Důkaz. Sado se přesvědčíme, že věta platí pro = 0, tedy NSD(F 0,F 1 ) = NSD(0,1) = 1. Předpokládejme yí, že tvrzeí eplatí, tj. existuje ejmeší r > 0, pro které NSD(F r,f r+1 ) > 1. Existuje tedy přirozeé d > 1, které je dělitelem čísel F r i F r+1. Pro Fiboacciho čísla platí F r+1 = F r + F r 1, z čehož vyplývá, že pokud d dělí F r i F r+1, potom musí být i dělitelem čísla F r 1. Tedy platí NSD(F r 1,F r ) > 1, což je v rozporu s předpokladem, že r je ejmeší číslo, pro které tvrzeí eplatí. Stejým způsobem můžeme sado odvodit velmi podobou vlastost Fiboacciho čísel, kterou též zformulujeme jako větu. Věta ([8, str. 8]) Pro N 0 platí NSD(F,F +2 ) = 1. Dokážeme ještě jedu vlastost Fiboacciho čísel týkající se dělitelosti: Věta ([8, str. 9]) Součet šesti po sobě jdoucích Fiboacciho čísel je vždy dělitelý 4. Navíc pro pevě zvoleé N 0 platí: 5 F +r = F + F +1 + F +2 + F +3 + F +4 + F +5 = 4F +4 (4.2.1) r=0 26

31 Důkaz. 5 F +r = F + F +1 + F +2 + F +3 + F +4 + F +5 r=0 = (F + F +1 ) + F +2 + F +3 + F +4 + (F +3 + F +4 ) (4.2.2) = 2F F F +4 = 2(F +2 + F +3 ) + 2F +4 = 4F +4 Podobým způsobem bychom mohli odvodit i ásledující tvrzeí: Věta ([8, str. 9]) Součet deseti po sobě jdoucích Fiboacciho čísel je vždy dělitelý 11. Navíc pro pevě zvoleé N 0 platí: 9 F +r = 11F +6 (4.2.3) r=0 Pozameejme ještě, že věty a platí eje pro Fiboacciho posloupost, ale také pro každou posloupost čísel {a } =0, která splňuje rekuretí vztah a = a 1 + a 2 pro 2, což je patré z důkazu věty Dlážděí V této sekci kombiatoricky odvodíme ěkteré užitečé vlastosti Fiboacciho čísel související s dělitelostí. Úlohy, které ás k těmto zajímavým výsledkům dovedou, se týkají určováí počtu způsobů, jak lze vydláždit obdélík o daých rozměrech dlaždicemi určitého typu. Příklad ([8, str. 33]) Začěme s obdélíkem o rozměrech 2 pro 1. Chceme takový obdélík pokrýt dlaždicemi o rozměrech 1 2 (horizotálími), které však můžeme rověž použít jako dlaždice o rozměrech 2 1 (vertikálí). Dlaždice se avzájem esmějí překrývat. Pro 1 ozačme q počet možostí, kterými lze pokrýt obdélík o rozměrech 2 dlaždicemi o rozměrech 1 2 ebo 2 1. Zřejmě q 1 = 1, a pokrytí obdélíka 2 1 potřebujeme dlaždici 2 1. Pokrytí obdélíka 2 2 lze provést dvěma způsoby, a to buď použitím dvou dlaždic 1 2 (horizotálích), ebo použitím dvou dlaždic 2 1 (vertikálích). Obě možosti jsou zázorěy a obrázku 4.1(a). Tedy q 2 = 2. Pro 3 se zamysleme ad možostmi pokrytí prvího sloupce obdélíka 2. Sado zjistíme, že existují dvě možosti: (i) Pokryjeme teto sloupec dlaždicí 2 1 (vertikálí). Potom zbývající část obdélíka o rozměrech 2 ( 1) může být pokryta q 1 způsoby, viz obrázek 4.1(b). (ii) Pokryjeme teto sloupec levými poloviami dvou dlaždic 1 2 (horizotálích) umístěých ad sebou. Tyto dlaždice současě pokryjí i druhý sloupec obdélíka zleva, zbývá tedy pokrýt ještě obdélík o rozměrech 2 ( 2), což lze provést q 2 způsoby, viz obrázek 4.1(c). 27

32 Jié možosti ež ty popsaé v (i) a (ii) eexistují a žádé pokrytí emůže být zároveň zahruto v případu (i) i v případu (ii), proto platí: q = q 1 + q 2 pro 3, q 1 = 1, q 2 = 2. (4.3.1) Protože q 1 = F 2, q 2 = F 3 a každý další čle poslouposti {q } je součtem předchozích dvou čleů, musí platit q = F +1, 1. (4.3.2) (a) (b) Obrázek 4.1: Zázorěí možostí dlážděí v příkladu Uveďme ještě jede jedoduchý, v podstatě aalogický, leč méě tradičí příklad. Příklad ([8, str. 34]) Nechť je dá obdélík o rozměrech 1, který chceme vydláždit použitím dlaždic dvou typů, a to čtvercovými o rozměrech 1 1 a obdélíkovými o rozměrech 1 2. Ozačme l počet možostí, jak vydláždit obdélík o rozměrech 1. Zřejmě l 1 = 1, l 2 = 2. Abychom odvodili rekuretí vzorec pro l, uvažme, jakými způsoby může být pokryto prví pole obdélíka pro 3: (i) Prví pole bude pokryto čtvercovou dlaždicí, viz obr. 4.2(a). Potom zbývá pokrýt obdélík 1 ( 1), což lze provést l 1 způsoby. (ii) Prví pole bude pokryto obdélíkovou dlaždicí, která současě pokryje i druhé pole, viz obr. 4.2(b). Potom zbývá pokrýt obdélík 1 ( 2), což lze provést l 2 způsoby. Jié možosti ež ty popsaé v (i) a (ii) eexistují a žádé pokrytí emůže být zároveň zahruto v případu (i) i v případu (ii), proto platí: (c) tedy l = l 1 + l 2 pro 3, l 1 = 1, l 2 = 2, (4.3.3) l = F +1, 1. (4.3.4) 28

33 (a) (b) Obrázek 4.2: Zázorěí možostí dlážděí v příkladu Pozameejme, že existuje jedoduchá souvislost mezi dlážděími v příkladech a Dlážděí z příkladu získáme rozděleím velkého obdélíku 2 (viz obr. 4.1(b,c)) a dvě stejé části podle vodorové osy. Nyí zformulujeme další tvrzeí o Fiboacciho číslech, které dokážeme kombiatoricky s využitím zalostí abytých při řešeí příkladu Věta ([8, str. 36]) Pro m 1 a 0 platí: F +m = F m F +1 + F m 1 F. (4.3.5) Důkaz. Pro = 0 je F = F 0 = 0 a F +1 = F 1 = 1, v takovém případě zřejmě platí (4.3.5) pro každé m 1. Pokud je m = 1, potom F m = F 1 = 1 a F m 1 = F 0 = 0, v takovém případě platí (4.3.5) pro každé 1. Nadále tedy předpokládejme, že m 2 a 1. Uvažme obdélík o rozměrech 1 ( + m 1), viz obrázek 4.3(a). Podle výsledku z příkladu lze takový obdélík pokrýt F (+m 1)+1 = F +m způsoby s použitím dvou typů dlaždic, a to o rozměrech 1 1 a 1 2. Nyí určíme počet možých pokrytí takového obdélíka jiým způsobem budeme sledovat, jaké jsou možosti pokrytí -tého pole obdélíka (počítáo zleva). (i) Přepokládejme, že -té pole obdélíka je pokryto obdélíkovou dlaždicí, která současě pokrývá i pole + 1, viz obrázek 4.3(b). Existuje F ( 1)+1 = F možostí, jak pokrýt část obdélíka alevo od sledovaého -tého pole (tj. pole 1 až 1). Dále existuje F ((+m 1) (+1))+1 = F m 1 možostí, jak pokrýt část obdélíka apravo od pole + 1 (tj. pole + 2 až + m 1, kterých je (+m 1) (+1) = m 2). Celkem je tedy F m 1 F možostí, jak pokrýt pole vlevo a vpravo. (ii) Při jakémkoli jiém pokrytí jsou pole a + 1 odděleá, přesěji řečeo každé je pokryto jiou dlaždicí, viz obrázek 4.3(c). Počet možých pokrytí levé části obdélíka, tedy včetě -tého pole, je F +1. Počet možostí, jak pokrýt pravou část, tedy od pole + 1 až do + m 1, je F ((+m 1) )+1 = F m. Celkem tedy existuje F m F +1 možostí, jak pokrýt celý obdélík za předpokladu, že jsou pole a + 1 pokryta růzými dlaždicemi. Zvážeím případů (i) a (ii) jsme zahruli všecha možá pokrytí, přičemž žádé pokrytí emůže být zároveň zahruto v případu (i) i v případu (ii). Proto počet všech možostí, jak pokrýt obdélík o rozměrech 1 ( + m 1), je F m F +1 + F m 1 F. Odtud dostáváme rovost (4.3.5). Jako důsledky věty dostáváme ásledující tvrzeí. 29

MATEMATICKÁ INDUKCE. 1. Princip matematické indukce

MATEMATICKÁ INDUKCE. 1. Princip matematické indukce MATEMATICKÁ INDUKCE ALEŠ NEKVINDA. Pricip matematické idukce Nechť V ) je ějaká vlastost přirozeých čísel, apř. + je dělitelé dvěma či < atd. Máme dokázat tvrzeí typu Pro každé N platí V ). Jeda možost

Více

1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte:

1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte: 1.3. POLYNOMY V této kapitole se dozvíte: co rozumíme pod pojmem polyom ebo-li mohočle -tého stupě jak provádět základí početí úkoy s polyomy, kokrétě součet a rozdíl polyomů, ásobeí, umocňováí a děleí

Více

Kapitola 5 - Matice (nad tělesem)

Kapitola 5 - Matice (nad tělesem) Kapitola 5 - Matice (ad tělesem) 5.. Defiice matice 5... DEFINICE Nechť T je těleso, m, N. Maticí typu m, ad tělesem T rozumíme zobrazeí možiy {, 2,, m} {, 2,, } do T. 5..2. OZNAČENÍ Možiu všech matic

Více

1 Trochu o kritériích dělitelnosti

1 Trochu o kritériích dělitelnosti Meu: Úloha č.1 Dělitelost a prvočísla Mirko Rokyta, KMA MFF UK Praha Jaov, 12.10.2013 Růzé dělitelosti, třeba 11 a 7 (aeb Jak zfalšovat rodé číslo). Prvočísla: které je ejlepší, které je ejvětší a jak

Více

6. Posloupnosti a jejich limity, řady

6. Posloupnosti a jejich limity, řady Moderí techologie ve studiu aplikovaé fyziky CZ..07/..00/07.008 6. Poslouposti a jejich limity, řady Posloupost je speciálí, důležitý příklad fukce. Při praktickém měřeí hodot určité fyzikálí veličiy dostáváme

Více

Komplexní čísla. Definice komplexních čísel

Komplexní čísla. Definice komplexních čísel Komplexí čísla Defiice komplexích čísel Komplexí číslo můžeme adefiovat jako uspořádaou dvojici reálých čísel [a, b], u kterých defiujeme operace sčítáí, ásobeí, apod. Stadardě se komplexí čísla zapisují

Více

Zformulujme PMI nyní přesně (v duchu výrokové logiky jiný kurz tohoto webu):

Zformulujme PMI nyní přesně (v duchu výrokové logiky jiný kurz tohoto webu): Pricip matematické idukce PMI) se systematicky probírá v jié části středoškolské matematiky. a tomto místě je zařaze z důvodu opakováí matka moudrosti) a proto, abychom ji mohli bez uzarděí použít při

Více

Kombinatorika- 3. Základy diskrétní matematiky, BI-ZDM

Kombinatorika- 3. Základy diskrétní matematiky, BI-ZDM Kombiatorika- 3 doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické iformatiky FIT České vysoké učeí techické v Praze c Josef Kolar, 2011 Základy diskrétí matematiky, BI-ZDM ZS 2011/12, Lekce 8 Evropský sociálí

Více

Přednáška 7, 14. listopadu 2014

Přednáška 7, 14. listopadu 2014 Předáška 7, 4. listopadu 204 Uvedeme bez důkazu klasické zobecěí Leibizova kritéria (v ěmž b = ( ) + ). Tvrzeí (Dirichletovo a Abelovo kritérium). Nechť (a ), (b ) R, přičemž a a 2 a 3 0. Pak platí, že.

Více

je konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n

je konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n 8.3. Limity ěkterých posloupostí Předpoklady: 83 Pedagogická pozámka: Tuto a tři ásledující hodiy je možé probrat za dvě vyučovací hodiy. V této hodiě je možé vyechat dokazováí limit v příkladu 3. Opakováí

Více

Petr Šedivý Šedivá matematika

Petr Šedivý  Šedivá matematika LIMITA POSLOUPNOSTI Úvod: Kapitola, kde poprvé arazíme a ekoečo. Argumety posloupostí rostou ade všechy meze a zkoumáme, jak vypadají hodoty poslouposti. V kapitole se sezámíte se základími typy it a početími

Více

1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE

1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE 1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE V této kapitole se dozvíte: jak je axiomaticky defiová vektor a vektorový prostor včetě defiice sčítáí vektorů a ásobeí vektorů skalárem;

Více

Užití binomické věty

Užití binomické věty 9..9 Užití biomické věty Předpoklady: 98 Často ám z biomického rozvoje stačí pouze jede kokrétí čle. Př. : x Urči šestý čle biomického rozvoje xy + 4y. Získaý výraz uprav. Biomický rozvoj začíá: ( a +

Více

1. K o m b i n a t o r i k a

1. K o m b i n a t o r i k a . K o m b i a t o r i k a V teorii pravděpodobosti a statistice budeme studovat míru výskytu -pravděpodobostvýsledků procesů, které mají áhodý charakter, t.j. při opakováí za stejých podmíek se objevují

Více

2.4. INVERZNÍ MATICE

2.4. INVERZNÍ MATICE 24 INVERZNÍ MICE V této kapitole se dozvíte: defiici iverzí matice; základí vlastosti iverzí matice; dvě základí metody výpočtu iverzí matice; defiici celočíselé mociy matice Klíčová slova této kapitoly:

Více

3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie

3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie 3 338 8: Josef Hekrdla lieárí difereciálí rovice úvod do teorie 3 Lieárí difereciálí rovice úvod do teorie Defiice 3 (lieárí difereciálí rovice) Lieárí difereciálí rovice -tého řádu je rovice, která se

Více

Definice obecné mocniny

Definice obecné mocniny Defiice obecé mociy Zavedeí obecé mociy omocí ity číselé oslouosti lze rovést ěkolika zůsoby Níže uvedeý zůsob využívá k defiici eoeciálí fukce itu V dalším budeme otřebovat ásledující dvě erovosti: Lemma

Více

11. přednáška 16. prosince Úvod do komplexní analýzy.

11. přednáška 16. prosince Úvod do komplexní analýzy. 11. předáška 16. prosice 009 Úvod do komplexí aalýzy. Tři závěrečé předášky předmětu Matematická aalýza III (NMAI056) jsou věováy úvodu do komplexí aalýzy. Což je adeseá formulace eboť časový rozsah ám

Více

Spojitost a limita funkcí jedné reálné proměnné

Spojitost a limita funkcí jedné reálné proměnné Spojitost a limita fukcí jedé reálé proměé Pozámka Vyšetřeí spojitosti fukce je možo podle defiice převést a výpočet limity V dalším se proto soustředíme je problém výpočtu limit Pozámka Limitu fukce v

Více

DERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROM

DERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROM Difereciálí počet fukcí jedé reálé proměé - - DERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ ÚVODNÍ POZNÁMKY I derivace podobě jako limity můžeme počítat ěkolikerým způsobem a to kokrétě pomocí: defiice vět o algebře

Více

f x a x DSM2 Cv 9 Vytvořující funkce Vytvořující funkcí nekonečné posloupnosti a0, a1,, a n , reálných čísel míníme formální nekonečnou řadu ( )

f x a x DSM2 Cv 9 Vytvořující funkce Vytvořující funkcí nekonečné posloupnosti a0, a1,, a n , reálných čísel míníme formální nekonečnou řadu ( ) DSM Cv 9 Vytvořující fukce Vytvořující fukcí ekoečé poslouposti a0, a,, a, reálých čísel mííme formálí ekoečou řadu =. f a i= 0 i i Příklady: f = + = + + + + + ) Platí: (biomická věta). To zameá, že fukce

Více

Obsah. 1 Mocninné řady Definice a vlastnosti mocninných řad Rozvoj funkce do mocninné řady Aplikace mocninných řad...

Obsah. 1 Mocninné řady Definice a vlastnosti mocninných řad Rozvoj funkce do mocninné řady Aplikace mocninných řad... Obsah 1 Mocié řady 1 1.1 Defiice a vlastosti mociých řad.................... 1 1. Rozvoj fukce do mocié řady...................... 5 1.3 Aplikace mociých řad........................... 10 1 Kapitola 1

Více

Matematika I, část II

Matematika I, část II 1. FUNKCE Průvodce studiem V deím životě, v přírodě, v techice a hlavě v matematice se eustále setkáváme s fukčími závislostmi jedé veličiy (apř. y) a druhé (apř. x). Tak apř. cea jízdeky druhé třídy osobího

Více

je konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n

je konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n 8.3. Limity ěkterých posloupostí Předpoklady: 83 Opakováí z miulé hodiy: 8 Hodoty poslouposti + se pro blížící se k ekoeču blíží k a to tak že mezi = posloupostí a číslem eexistuje žádá mezera říkáme že

Více

Budeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a)

Budeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a) Předáša 7 Derivace a difereciály vyšších řádů Budeme poračovat v ahrazováí fuce f(x v oolí bodu a polyomy, tj hledat vhodé ostaty c ta, aby bylo pro malá x a f(x c 0 + c 1 (x a + c 2 (x a 2 + c 3 (x a

Více

Matematika 1. Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D / 13. Posloupnosti

Matematika 1. Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D / 13. Posloupnosti Úvod Opakováí Poslouposti Příklady Matematika 1 Katedra matematiky, Fakulta stavebí ČVUT v Praze středa 10-11:40 posluchára D-1122 2012 / 13 Úvod Opakováí Poslouposti Příklady Úvod Opakováí Poslouposti

Více

Kapitola 4 Euklidovské prostory

Kapitola 4 Euklidovské prostory Kapitola 4 Euklidovské prostory 4.1. Defiice euklidovského prostoru 4.1.1. DEFINICE Nechť E je vektorový prostor ad tělesem reálých čísel R,, : E 2 R. E se azývá euklidovský prostor, platí-li: (I) Pro

Více

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna. 6 Itervalové odhady parametrů základího souboru V předchozích kapitolách jsme se zabývali ejprve základím zpracováím experimetálích dat: grafické zobrazeí dat, výpočty výběrových charakteristik kapitola

Více

POLYNOM. 1) Základní pojmy. Polynomem stupně n nazveme funkci tvaru. a se nazývají koeficienty polynomu. 0, n N. Čísla. kde

POLYNOM. 1) Základní pojmy. Polynomem stupně n nazveme funkci tvaru. a se nazývají koeficienty polynomu. 0, n N. Čísla. kde POLYNOM Zákldí pojmy Polyomem stupě zveme fukci tvru y ( L +, P + + + + kde,,, R,, N Čísl,,, se zývjí koeficiety polyomu Číslo c zveme kořeem polyomu P(, je-li P(c výrz (-c pk zýváme kořeový čiitel Vlstosti

Více

Funkce. RNDr. Yvetta Bartáková. Gymnázium, SOŠ a VOŠ Ledeč nad Sázavou

Funkce. RNDr. Yvetta Bartáková. Gymnázium, SOŠ a VOŠ Ledeč nad Sázavou Fukce RNDr. Yvetta Bartáková Gymázium, SOŠ a VOŠ Ledeč ad Sázavou Limita poslouposti a fukce VY INOVACE_0 9_M Gymázium, SOŠ a VOŠ Ledeč ad Sázavou A) Limita poslouposti Říkáme, že posloupost a je kovergetí,

Více

1.1. Definice Reálným vektorovým prostorem nazýváme množinu V, pro jejíž prvky jsou definovány operace sčítání + :V V V a násobení skalárem : R V V

1.1. Definice Reálným vektorovým prostorem nazýváme množinu V, pro jejíž prvky jsou definovány operace sčítání + :V V V a násobení skalárem : R V V Předáška 1: Vektorové prostory Vektorový prostor Pro abstraktí defiici vektorového prostoru jsou podstaté vlastosti dvou operací, sčítáí vektorů a ásobeí vektoru (reálým číslem) Tyto dvě operace musí být

Více

Matematika I. Název studijního programu. RNDr. Jaroslav Krieg. 2014 České Budějovice

Matematika I. Název studijního programu. RNDr. Jaroslav Krieg. 2014 České Budějovice Matematika I Název studijího programu RNDr. Jaroslav Krieg 2014 České Budějovice 1 Teto učebí materiál vzikl v rámci projektu "Itegrace a podpora studetů se specifickými vzdělávacími potřebami a Vysoké

Více

5. Posloupnosti a řady

5. Posloupnosti a řady Matematická aalýza I předášky M. Málka cvičeí A. Hakové a R. Otáhalové Zimí semestr 2004/05 5. Poslouposti a řady 5.1 Limita a hromadé hodoty. Mějme posloupost x ) prvků Hausdorffova topologického prostoru

Více

S polynomy jste se seznámili již v Matematice 1. Připomeňme definici polynomické

S polynomy jste se seznámili již v Matematice 1. Připomeňme definici polynomické 5 Itegrace racioálích fukcí 5 Itegrace racioálích fukcí Průvodce studiem V předcházejících kapitolách jsme se aučili počítat eurčité itegrály úpravou a základí itegrály, metodou per partes a substitučí

Více

9.1.12 Permutace s opakováním

9.1.12 Permutace s opakováním 9.. Permutace s opakováím Předpoklady: 905, 9 Pedagogická pozámka: Pokud echáte studety počítat samostatě příklad 9 vyjde tato hodia a skoro 80 miut. Uvažuji o tom, že hodiu doplím a rozdělím a dvě. Př.

Více

Masarykova univerzita Přírodovědecká fakulta

Masarykova univerzita Přírodovědecká fakulta Masarykova uiverzita Přírodovědecká fakulta Zuzaa Došlá, Vítězslav Novák NEKONEČNÉ ŘADY Bro 00 c Zuzaa Došlá, Vítězslav Novák, Masarykova uiverzita, Bro, 998, 00 ISBN 80-0-949- 3 Kapitola 3 Řady absolutě

Více

Přednáška 7: Soustavy lineárních rovnic

Přednáška 7: Soustavy lineárních rovnic Předáška 7: Soustavy lieárích rovic 7.1. Příklad (geometrie v roviě) Rozhoděte o vzájemé poloze přímky p : x y 1 a přímky a) a : x y 3, b) b : 2x 2y 3, c) c :3x 3y 3. Jak víme ze středí školy, lze o vzájemé

Více

jako konstanta nula. Obsahem centrálních limitních vět je tvrzení, že distribuční funkce i=1 X i konvergují za určitých

jako konstanta nula. Obsahem centrálních limitních vět je tvrzení, že distribuční funkce i=1 X i konvergují za určitých 9 Limití věty. V aplikacích teorie pravděpodobosti (matematická statistika, metody Mote Carlo se užívají tvrzeí vět o kovergeci posloupostí áhodých veliči. Podle povahy kovergece se limití věty teorie

Více

8.2.1 Aritmetická posloupnost

8.2.1 Aritmetická posloupnost 8.. Aritmetická posloupost Předpoklady: 80, 80, 803, 807 Pedagogická pozámka: V hodiě rozdělím třídu a dvě skupiy a každá z ich dělá jede z prvích dvou příkladů. Př. : V továrě dokočí každou hodiu motáž

Více

8.1.3 Rekurentní zadání posloupnosti I

8.1.3 Rekurentní zadání posloupnosti I 8.. Rekuretí zadáí poslouposti I Předpoklady: 80, 80 Pedagogická pozámka: Podle mých zkušeostí je pro studety pochopitelější zavádět rekuretí posloupost takto (sado kotrolovatelou ukázkou), ež dosazováím

Více

n=0 a n, n=0 a n = ±. n=0 n=0 a n diverguje k ±, a píšeme n=0 n=0 b n = t. Pak je konvergentní i řada n=0 (a n + b n ) = s + t. n=0 k a n a platí n=0

n=0 a n, n=0 a n = ±. n=0 n=0 a n diverguje k ±, a píšeme n=0 n=0 b n = t. Pak je konvergentní i řada n=0 (a n + b n ) = s + t. n=0 k a n a platí n=0 Nekoečé řady, geometrická řada, součet ekoečé řady Defiice Výraz a 0 a a a, kde {a i } i0 je libovolá posloupost reálých čísel, azveme ekoečou řadou Číslo se azývá -tý částečý součet Defiice Nekoečá řada

Více

1 Uzavřená Gaussova rovina a její topologie

1 Uzavřená Gaussova rovina a její topologie 1 Uzavřeá Gaussova rovia a její topologie Podobě jako reálá čísla rozšiřujeme o dva body a, rozšiřujeme také možiu komplexích čísel. Nepřidáváme však dva body ýbrž je jede. Te budeme začit a budeme ho

Více

2. Znát definici kombinačního čísla a základní vlastnosti kombinačních čísel. Ovládat jednoduché operace s kombinačními čísly.

2. Znát definici kombinačního čísla a základní vlastnosti kombinačních čísel. Ovládat jednoduché operace s kombinačními čísly. 0. KOMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST, STATISTIKA Dovedosti :. Chápat pojem faktoriál a ovládat operace s faktoriály.. Zát defiici kombiačího čísla a základí vlastosti kombiačích čísel. Ovládat jedoduché operace

Více

8.2.1 Aritmetická posloupnost I

8.2.1 Aritmetická posloupnost I 8.2. Aritmetická posloupost I Předpoklady: 80, 802, 803, 807 Pedagogická pozámka: V hodiě rozdělím třídu a dvě skupiy a každá z ich dělá jede z prvích dvou příkladů. Čley posloupostí pak při kotrole vypíšu

Více

Abstrakt. Co jsou to komplexní čísla? K čemu se používají? Dá se s nimi dělat

Abstrakt. Co jsou to komplexní čísla? K čemu se používají? Dá se s nimi dělat Komplexí čísla Hoza Krejčí Abstrakt. Co jsou to komplexí čísla? K čemu se používají? Dá se s imi dělat ěco cool? Na tyto a další otázky se a předášce/v příspěvku pokusíme odpovědět. Proč vzikla komplexí

Více

a logaritmickou funkci a goniometrické funkce. 6.1 Násobení řad. Podívejme se neprve na násobení mnohočlenů x = x x n a y = y y n.

a logaritmickou funkci a goniometrické funkce. 6.1 Násobení řad. Podívejme se neprve na násobení mnohočlenů x = x x n a y = y y n. Matematická aalýza II předášky M. Málka cvičeí A. Hakové a R. Otáhalové Semestr letí 2005 6. Nekoečé řady fukcí V šesté kapitole pokračujeme ve studiu ekoečých řad. Nejprve odvozujeme základí tvrzeí o

Více

Aritmetická posloupnost, posloupnost rostoucí a klesající Posloupnosti

Aritmetická posloupnost, posloupnost rostoucí a klesající Posloupnosti 8 Aritmetická posloupost, posloupost rostoucí a klesající Poslouposti Posloupost je fukci s defiičím oborem celých kladých čísel - apř.,,,,,... 3 4 5 Jako fukci můžeme také posloupost zobrazit do grafu:

Více

1.2. NORMA A SKALÁRNÍ SOUČIN

1.2. NORMA A SKALÁRNÍ SOUČIN 2 NORMA A SKALÁRNÍ SOUČIN V této kapitole se dozvíte: axiomatickou defiici ormy vektoru; co je to ormováí vektoru a jak vypadá Euklidovská orma; axiomatickou defiici skalárího (také vitřího) součiu vektorů;

Více

Matematika 1. Ivana Pultarová Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D Posloupnosti

Matematika 1. Ivana Pultarová Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D Posloupnosti Úvod Opakováí Poslouposti Příklady Matematika 1 Ivaa Pultarová Katedra matematiky, Fakulta stavebí ČVUT v Praze středa 10-11:40 posluchára D-1122 Úvod Opakováí Poslouposti Příklady Úvod Opakováí Poslouposti

Více

12. N á h o d n ý v ý b ě r

12. N á h o d n ý v ý b ě r 12. N á h o d ý v ý b ě r Při sledováí a studiu vlastostí áhodých výsledků pozáme charakter rozděleí z toho, že opakovaý áhodý pokus ám dává za stejých podmíek růzé výsledky. Ty odpovídají hodotám jedotlivých

Více

1. Číselné obory, dělitelnost, výrazy

1. Číselné obory, dělitelnost, výrazy 1. Číselé obory, dělitelost, výrazy 1. obor přirozeých čísel - vyjadřující počet prvků možiy - začíme (jsou to kladá edesetiá čísla) 2. obor celých čísel - možia celých čísel = edesetiá, ale kladá i záporá

Více

10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR

10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR Středí hodoty, geometrický průměr Aleš Drobík straa 1 10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR V matematice se geometrický průměr prostý staoví obdobě jako aritmetický průměr prostý, pouze operace jsou o řád vyšší: místo

Více

Cvičení 1.1. Dokažte Bernoulliovu nerovnost (1 + x) n 1 + nx, n N, x 2. Platí tato nerovnost obecně pro všechna x R a n N?

Cvičení 1.1. Dokažte Bernoulliovu nerovnost (1 + x) n 1 + nx, n N, x 2. Platí tato nerovnost obecně pro všechna x R a n N? 1 Prví prosemiář Cvičeí 1.1. Dokažte Beroulliovu erovost (1 + x) 1 + x, N, x. Platí tato erovost obecě pro všecha x R a N? Řešeí: (a) Pokud předpokládáme x 1, pak lze řešit klasickou idukcí. Pro = 1 tvrzeí

Více

n=1 ( Re an ) 2 + ( Im a n ) 2 = 0 Im a n = Im a a n definujeme předpisem: n=1 N a n = a 1 + a 2 +... + a N. n=1

n=1 ( Re an ) 2 + ( Im a n ) 2 = 0 Im a n = Im a a n definujeme předpisem: n=1 N a n = a 1 + a 2 +... + a N. n=1 [M2-P9] KAPITOLA 5: Číselé řady Ozačeí: R, + } = R ( = R) C } = C rozšířeá komplexí rovia ( evlastí hodota, číslo, bod) Vsuvka: defiujeme pro a C: a ± =, a = (je pro a 0), edefiujeme: 0,, ± a Poslouposti

Více

ŘADY Jiří Bouchala a Petr Vodstrčil

ŘADY Jiří Bouchala a Petr Vodstrčil ŘADY Jiří Bouchala a Petr Vodstrčil Text byl vytvoře v rámci realizace projektu Matematika pro ižeýry 2. století (reg. č. CZ..07/2.2.00/07.0332), a kterém se společě podílela Vysoká škola báňská Techická

Více

FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ PRVNÍ DIFERENCIÁL

FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ PRVNÍ DIFERENCIÁL Difereciálí počet fukcí jedé reálé proměé - 6. - PRVNÍ DIFERENCIÁL TAYLORŮV ROZVOJ FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ PRVNÍ DIFERENCIÁL PŘÍKLAD Pomocí věty o prvím difereciálu ukažte že platí přibližá rovost

Více

1 PSE Definice základních pojmů. (ω je elementární jev: A ω (A ω) nebo (A );

1 PSE Definice základních pojmů. (ω je elementární jev: A ω (A ω) nebo (A ); 1 PSE 1 Náhodý pokus, áhodý jev. Operace s jevy. Defiice pravděpodobosti jevu, vlastosti ppsti. Klasická defiice pravděpodobosti a její použití, základí kombiatorické vzorce. 1.1 Teoretická část 1.1.1

Více

9.1.13 Permutace s opakováním

9.1.13 Permutace s opakováním 93 Permutace s opakováím Předpoklady: 906, 9 Pedagogická pozámka: Obsah hodiy přesahuje 45 miut, pokud emáte k dispozici další půlhodiu, musíte žáky echat projít posledí dva příklady doma Př : Urči kolik

Více

P. Girg. 23. listopadu 2012

P. Girg. 23. listopadu 2012 Řešeé úlohy z MS - díl prví P. Girg 2. listopadu 202 Výpočet ity poslouposti reálých čísel Věta. O algebře it kovergetích posloupostí.) Necht {a } a {b } jsou kovergetí poslouposti reálých čísel a echt

Více

Vlastnosti posloupností

Vlastnosti posloupností Vlstosti posloupostí Nekoečá posloupost je fukce defiová v oboru přirozeých čísel Z toho plye, že kždá posloupost má prví čle (zčíme ), koečé poslouposti mjí i čle posledí Př Vypište prví čtyři čley poslouposti

Více

c) Pomocí Liouvillovy věty dokažte, že Liouvillovo číslo je transcendentí. xp 1 (p 1)! (x 1)p (x 2) p... (x d) p e x t f(t) d t = F (0)e x F (x),

c) Pomocí Liouvillovy věty dokažte, že Liouvillovo číslo je transcendentí. xp 1 (p 1)! (x 1)p (x 2) p... (x d) p e x t f(t) d t = F (0)e x F (x), a) Vyslovte a dokažte Liouvillovu větu o šaté aroximovatelosti algebraického čísla řádu d b) Defiujte Liouvillovo číslo c) Pomocí Liouvillovy věty dokažte, že Liouvillovo číslo je trascedetí 2 a) Defiujte

Více

O Jensenově nerovnosti

O Jensenově nerovnosti O Jeseově erovosti Petr Vodstrčil petr.vodstrcil@vsb.cz Katedra aplikovaé matematiky, Fakulta elektrotechiky a iformatiky, Vysoká škola báňská Techická uiverzita Ostrava Ostrava, 28.1. 2019 (ŠKOMAM 2019)

Více

Matematická analýza I

Matematická analýza I 1 Matematická aalýza ity posloupostí, součty ekoečých řad, ity fukce, derivace Matematická aalýza I látka z I. semestru iformatiky MFF UK Zpracovali: Odřej Keddie Profat, Ja Zaatar Štětia a další 2 Matematická

Více

ZÁKLADNÍ TYPY DŮKAZŮ, MATEMATICKÁ INDUKCE

ZÁKLADNÍ TYPY DŮKAZŮ, MATEMATICKÁ INDUKCE Projekt ŠABLONY NA GVM Gymázium Velké Meziříčí registračí číslo projektu: CZ07/500/098 IV- Iovace a zkvalitěí výuky směřující k rozvoji matematické gramotosti žáků středích škol ZÁKLADNÍ TYPY DŮKAZŮ, MATEMATICKÁ

Více

Náhodu bychom mohli definovat jako součet velkého počtu drobných nepoznaných vlivů.

Náhodu bychom mohli definovat jako součet velkého počtu drobných nepoznaných vlivů. Náhodu bychom mohli defiovat jako součet velkého počtu drobých epozaých vlivů. V rámci přírodích věd se setkáváme s pokusy typu za určitých podmíek vždy astae určitý důsledek. Např. jestliže za ormálího

Více

DISKRÉTNÍ MATEMATIKA PRO INFORMATIKY

DISKRÉTNÍ MATEMATIKA PRO INFORMATIKY DISKRÉTNÍ MATEMATIKA PRO INFORMATIKY URČENO PRO VZDĚLÁVÁNÍ V AKREDITOVANÝCH STUDIJNÍCH PROGRAMECH IVAN KŘIVÝ ČÍSLO OPERAČNÍHO PROGRAMU: CZ..07 NÁZEV OPERAČNÍHO PROGRAMU: VZDĚLÁVÁNÍ PRO KONKURENCESCHOPNOST

Více

1 Základní pojmy a vlastnosti

1 Základní pojmy a vlastnosti Základí pojmy a vlastosti DEFINICE (Trigoometrický polyom a řada). Fukce k = (a cos(x) + b si(x)) se azývá trigoometrický polyom. Řada = (a cos(x) + b si(x)) se azývá trigoometrická řada. TVRZENÍ (Ortogoalita).

Více

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr Náhodý výběr 1 Náhodý výběr Matematická statistika poskytuje metody pro popis veliči áhodého charakteru pomocí jejich pozorovaých hodot, přesěji řečeo jde o určeí důležitých vlastostí rozděleí pravděpodobosti

Více

Aplikovaná informatika. Podklady předmětu Aplikovaná informatika pro akademický rok 2006/2007 Radim Farana. Obsah. Algoritmus

Aplikovaná informatika. Podklady předmětu Aplikovaná informatika pro akademický rok 2006/2007 Radim Farana. Obsah. Algoritmus Podklady předmětu pro akademický rok 006007 Radim Faraa Obsah Tvorba algoritmů, vlastosti algoritmu. Popis algoritmů, vývojové diagramy, strukturogramy. Hodoceí složitosti algoritmů, vypočitatelost, časová

Více

MATEMATIKA PŘÍKLADY K PŘÍJÍMACÍM ZKOUŠKÁM BAKALÁŘSKÉ STUDIUM MGR. RADMILA STOKLASOVÁ, PH.D.

MATEMATIKA PŘÍKLADY K PŘÍJÍMACÍM ZKOUŠKÁM BAKALÁŘSKÉ STUDIUM MGR. RADMILA STOKLASOVÁ, PH.D. MATEMATIKA PŘÍKLADY K PŘÍJÍMACÍM ZKOUŠKÁM BAKALÁŘSKÉ STUDIUM MGR. RADMILA STOKLASOVÁ PH.D. Obsah MNOŽINY.... ČÍSELNÉ MNOŽINY.... OPERACE S MNOŽINAMI... ALGEBRAICKÉ VÝRAZY... 6. OPERACE S JEDNOČLENY A MNOHOČLENY...

Více

Správnost vztahu plyne z věty o rovnosti úhlů s rameny na sebe kolmými (obr. 13).

Správnost vztahu plyne z věty o rovnosti úhlů s rameny na sebe kolmými (obr. 13). 37 Metrické vlastosti lieárích útvarů v E 3 Výklad Mějme v E 3 přímky p se směrovým vektorem u a q se směrovým vektorem v Zvolme libovolý bod M a veďme jím přímky p se směrovým vektorem u a q se směrovým

Více

množina všech reálných čísel

množina všech reálných čísel /6 FUNKCE Základí pojmy: Fukce sudá a lichá, Iverzí fukce Nepřímá úměrost, Mociá fukce, Epoeciálí fukce a rovice Logaritmus, logaritmická fukce a rovice Opakováí: Defiice fukce, graf fukce Defiičí obor,

Více

Iterační výpočty projekt č. 2

Iterační výpočty projekt č. 2 Dokumetace k projektu pro předměty IZP a IUS Iteračí výpočty projekt č. 5..007 Autor: Václav Uhlíř, xuhlir04@stud.fit.vutbr.cz Fakulta Iformačích Techologii Vysoké Učeí Techické v Brě Obsah. Úvodí defiice.....

Více

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER MATICOVÉ HRY FORMULACE, KONCEPCE ŘEŠENÍ, SMÍŠENÉ ROZŠÍŘENÍ MATICOVÝCH HER, ZÁKLADNÍ VĚTA MATICOVÝCH HER CO JE TO TEORIE HER A ČÍM SE ZABÝVÁ? Teorie her je ekoomická vědí disciplía, která se zabývá studiem

Více

NMAF063 Matematika pro fyziky III Zkoušková písemná práce 17. ledna 2019

NMAF063 Matematika pro fyziky III Zkoušková písemná práce 17. ledna 2019 Jméo: Příklad 2 3 Celkem bodů Bodů 0 8 2 30 Získáo 0 Uvažujte posloupost distribucí {f } + = D (R defiovaou jako f (x = ( δ x m, kde δ ( x m začí Diracovu distribuci v bodě m Najděte limitu f = lim + f

Více

6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI

6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI 6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI Fukce Dovedosti:. Základí pozatky o fukcích -Chápat defiici fukce,obvyklý způsob jejího zadáváí a pojmy defiičí obor hodot fukce. U fukcí zadaých předpisem umět správě operovat

Více

2. Náhodná veličina. je konečná nebo spočetná množina;

2. Náhodná veličina. je konečná nebo spočetná množina; . Náhodá veličia Většia áhodých pokusů koaých v přírodích ebo společeských vědách má iterpretaci pomocí reálé hodoty. Při takovýchto dějích přiřazujeme tedy reálá čísla áhodým jevům. Proto je důležité

Více

Mocninné řady - sbírka příkladů

Mocninné řady - sbírka příkladů UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA KATEDRA MATEMATICKÉ ANALÝZY A APLIKACÍ MATEMATIKY BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Mocié řady - sbírka příkladů Vedoucí bakalářské práce: Mgr. Iveta Bebčáková, Ph.D.

Více

VLASTNOSTI ÚLOH CELOČÍSELNÉHO PROGRAMOVÁNÍ

VLASTNOSTI ÚLOH CELOČÍSELNÉHO PROGRAMOVÁNÍ Vlastosti úloh celočíselého programováí VLASTNOSTI ÚLOH CELOČÍSELNÉHO PROGRAMOVÁNÍ PRINCIP ZESILOVÁNÍ NEROVNOSTÍ A ZÁKLADNÍ METODY. METODA VĚTVENÍ A HRANIC. TYPY ÚLOH 1. Úloha lieárího programováí: max{c

Více

Mocniny. Mocniny, odmocniny, logaritmy, exponenciála. Obecná mocnina. Mocniny. Odmocniny

Mocniny. Mocniny, odmocniny, logaritmy, exponenciála. Obecná mocnina. Mocniny. Odmocniny Mociy Mociy, odmociy, logaritmy, expoeciála Zdeěk Halas KDM MFF UK 07 Počátky logaritmů Základí idea logaritmů Napierovy logaritmy Přirozeé logaritmy Kvadratura hyperboly Expoeciála Zavedeí expoeciály

Více

1 Nekonečné řady s nezápornými členy

1 Nekonečné řady s nezápornými členy Nekoečé řady s ezáporými čley Příklad.. Rozhoděte o kovergeci ásledující řady Řešeí. Pro každé N platí Řada tg. tg. diverguje, a proto podle srovávacího kritéria diverguje také řada tg. Příklad.. Určete

Více

je číselná posloupnost. Pro všechna n položme s n = ak. Posloupnost

je číselná posloupnost. Pro všechna n položme s n = ak. Posloupnost Číselé řady Defiice (Posloupost částečých součtů číselé řady). Nechť (a ) =1 je číselá posloupost. Pro všecha položme s = ak. Posloupost ( s ) azýváme posloupost částečých součtů řady. Defiice (Součet

Více

odhady parametrů. Jednostranné a oboustranné odhady. Intervalový odhad střední hodnoty, rozptylu, relativní četnosti.

odhady parametrů. Jednostranné a oboustranné odhady. Intervalový odhad střední hodnoty, rozptylu, relativní četnosti. 10 Cvičeí 10 Statistický soubor. Náhodý výběr a výběrové statistiky aritmetický průměr, geometrický průměr, výběrový rozptyl,...). Bodové odhady parametrů. Itervalové odhady parametrů. Jedostraé a oboustraé

Více

7. KOMBINATORIKA, BINOMICKÁ VĚTA. Čas ke studiu: 2 hodiny. Cíl

7. KOMBINATORIKA, BINOMICKÁ VĚTA. Čas ke studiu: 2 hodiny. Cíl 7. KOMBINATORIKA, BINOMICKÁ VĚTA Čas ke studiu: hodiy Cíl Po prostudováí této kapitoly budete schopi řešit řadu zajímavých úloh z praxe, týkajících se počtu skupi, které lze sestavit ( vybrat ) z daé možiy

Více

OKRUŽNÍ A ROZVOZNÍ ÚLOHY: OBCHODNÍ CESTUJÍCÍ. FORMULACE PŘI RESPEKTOVÁNÍ ČASOVÝCH OKEN

OKRUŽNÍ A ROZVOZNÍ ÚLOHY: OBCHODNÍ CESTUJÍCÍ. FORMULACE PŘI RESPEKTOVÁNÍ ČASOVÝCH OKEN Úloha obchodího cestujícího OKRUŽNÍ A ROZVOZNÍ ÚLOHY: OBCHODNÍ CESTUJÍCÍ. FORMULACE PŘI RESPEKTOVÁNÍ ČASOVÝCH OKEN Nejprve k pojmům používaým v okružích a rozvozích úlohách: HAMILTONŮV CYKLUS je typ cesty,

Více

Při sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací

Při sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací 3. Náhodý výběr Při sledováí a studiu vlastostí áhodých výsledků pozáme charakter rozděleí z toho, že opakovaý áhodý pokus ám dává za stejých podmíek růzé výsledky. Ty odpovídají hodotám jedotlivých realizací

Více

( + ) ( ) ( ) ( ) ( ) Derivace elementárních funkcí II. Předpoklady: Př. 1: Urči derivaci funkce y = x ; n N.

( + ) ( ) ( ) ( ) ( ) Derivace elementárních funkcí II. Předpoklady: Př. 1: Urči derivaci funkce y = x ; n N. .. Derivace elemetárích fukcí II Předpoklady: Př. : Urči derivaci fukce y ; N. Budeme postupovat stejě jako předtím dosazeím do vzorce: f ( + ) f ( ) f f ( + ) + + + +... + (biomická věta) + + +... + f

Více

7.2.4 Násobení vektoru číslem

7.2.4 Násobení vektoru číslem 7..4 Násobeí vektor číslem Předpoklady: 703 Tetokrát začeme hed defiicí. Násobek lového vektor číslem k je lový vektor. Násobek elového vektor = B Ačíslem k je vektor C A, přičemž C je bod, pro který platí:

Více

Diskrétní matematika

Diskrétní matematika Diskrétí matematika Biárí relace, zobrazeí, Teorie grafů, Teorie pravděpodobosti Diskrétí matematika látka z I semestru iformatiky MFF UK Zpracovali: Odřej Keddie Profat, Ja Zaatar Štětia Obsah Biárí relace2

Více

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení. 4. Itervalové odhady parametrů rozděleí. Jedou ze základích úloh mtematické statistiky je staoveí hodot parametrů rozděleí, ze kterého máme k dispozici áhodý výběr. Nejčastěji hledáme odhady dvou druhů:

Více

3. cvičení - LS 2017

3. cvičení - LS 2017 3. cvičeí - LS 07 Michal Outrata Defiičí obor, průsečíky os, kladost/záporost fukce a) fx) x 5x+4 4 x b) fx) x x +4x+ c) fx) 3x 9x+ x +6x 0 d) fx) x 7x+0 4 x. Řešeí a) Nulové body čitatele a jmeovatele

Více

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta Uverzta Karlova v Praze Pedagogcká fakulta SEMINÁRNÍ PRÁCE Z OBECNÉ ALGEBRY DĚLITELNOST CELÝCH ČÍSEL V SOUSTAVÁCH O RŮZNÝCH ZÁKLADECH / Cfrk C. Zadáí: Najděte pět krtérí pro děltelost v jých soustavách

Více

3. cvičení - LS 2017

3. cvičení - LS 2017 3. cvičeí - LS 07 Michal Outrata Defiičí obor, průsečíky os, kladost/záporost fukce a fx x 5x+4 4 x b fx x x +4x+ c fx 3x 9x+ x +6x 0. Řešeí a Nulové body čitatele a jmeovatele jsou { 4}. Aby vše bylo

Více

Zimní semestr akademického roku 2015/ listopadu 2015

Zimní semestr akademického roku 2015/ listopadu 2015 Cvičeí k předmětu BI-ZMA Tomáš Kalvoda Katedra aplikovaé matematiky FIT ČVUT Matěj Tušek Katedra matematiky FJFI ČVUT Obsah Cvičeí Zimí semestr akademického roku 2015/2016 20. listopadu 2015 Předmluva

Více

DIFERENCIÁLNÍ POČET FUNKCE JEDNÉ PROMĚNNÉ. 1) Pojem funkce, graf funkce

DIFERENCIÁLNÍ POČET FUNKCE JEDNÉ PROMĚNNÉ. 1) Pojem funkce, graf funkce DIFERENCIÁLNÍ POČET FUNKCE JEDNÉ PROMĚNNÉ ) Pojem ukce, gra ukce De: Fukcí reálé proměé azýváme pravidlo, které každému reálému číslu D přiřazuje právě jedo reálé číslo y H Toto pravidlo začíme ejčastěji

Více

Kombinatorika. RNDr. Antonín Slavík, Ph.D. online prostředí, Operační program Praha Adaptabilita, registrační číslo CZ.2.17/3.1.00/31165.

Kombinatorika. RNDr. Antonín Slavík, Ph.D. online prostředí, Operační program Praha Adaptabilita, registrační číslo CZ.2.17/3.1.00/31165. Kombiatorika RNDr Atoí Slavík, PhD Kurz vzikl v rámci projektu Rozvoj systému vzdělávacích příležitostí pro adaé žáky a studety v přírodích vědách a matematice s využitím olie prostředí, Operačí program

Více

1 Základní matematické pojmy Logika Množiny a jejich zobrazení... 7

1 Základní matematické pojmy Logika Množiny a jejich zobrazení... 7 Semiář z matematické aalýzy I Čížek Jiří-Kubr Mila 8 září 007 Obsah Základí matematické pojmy Logika Možiy a jejich zobrazeí 7 Reálá a komplexí čísla 6 Poslouposti 7 Základí vlastosti posloupostí 7 Limita

Více

2,3 ČTYŘI STANDARDNÍ METODY I, ČTYŘI STANDARDNÍ METODY II

2,3 ČTYŘI STANDARDNÍ METODY I, ČTYŘI STANDARDNÍ METODY II 2,3 ČTYŘI STADARDÍ METODY I, ČTYŘI STADARDÍ METODY II 1.1.1 Statické metody a) ARR - Average Rate of Retur průměrý ročí čistý zisk (po zdaěí) ARR *100 % ( 20 ) ivestic do projektu V čitateli výrazu ( 20

Více

Deskriptivní statistika 1

Deskriptivní statistika 1 Deskriptiví statistika 1 1 Tyto materiály byly vytvořey za pomoci gratu FRVŠ číslo 1145/2004. Základí charakteristiky souboru Pro lepší představu používáme k popisu vlastostí zkoumaého jevu určité charakteristiky

Více

11.1 Úvod. Definice : [MA1-18:P11.1] definujeme pro a C: nedefinujeme: Posloupnosti komplexních čísel

11.1 Úvod. Definice : [MA1-18:P11.1] definujeme pro a C: nedefinujeme: Posloupnosti komplexních čísel KAPITOLA : Číselé řdy MA-8:P.] Ozčeí: R {, +} R R C {} C rozšířeá komplexí rovi evlstí hodot, číslo, bod U ε {x C x < ε } pro C, ε > 0 U K {x C x > K } pro K 0 defiujeme pro C: ±, je pro 0, edefiujeme:

Více