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

Size: px
Start display at page:

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

Transcription

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

2

3 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo Diplomsko delo ODPRTE PRESLIKAVE UVERIŽLJIVIH KONTINUUMOV Mentor: doc. dr. Iztok Banič Kandidatka: Sabina Skornšek Maribor, 2012

4 ZAHVALA Ničesar ne pričakujem, zato sem vedno neskončno hvaležen za preproste stvari. (Ralph W. Emerson) Zahvaljujem se mentorju, doc. dr. Iztoku Baniču za pomoč, strokovno vodenje in spodbudo pri izdelavi moje diplomske naloge. Iskrena hvala tudi staršem in bratu, ki so mi v tem lepem in pomembnem obdobju življenja stali ob strani, me vzpodbujali in mi kakorkoli pomagali. Hvala vsem.

5 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO IZJAVA Podpisana Sabina Skornšek, rojena 02. decembra 1987, študentka Fakultete za naravoslovje in matematiko Univerze v Mariboru, študijskega programa matematika, izjavljam, da je diplomsko delo z naslovom ODPRTE PRESLIKAVE UVERIŽLJIVIH KONTINUUMOV pri mentorju doc. dr. Iztoku Baniču avtorsko delo. V diplomskem delu so uporabljeni viri in literatura korektno navedeni; teksti niso uporabljeni brez navedbe avtorjev. Maribor, 25. september 2012 Sabina Skornšek

6 Odprte preslikave uverižljivih kontinuumov program diplomskega dela Uverižljivi kontinuumi predstavljajo pomemben razred kontinuumov, saj predstavljajo natanko kontinuume, ki jih lahko predstavimo kot inverzne limite inverznih zaporedij zaprtih enotskih intervalov in zveznih veznih preslikav. V diplomskem delu naj bodo predstavljene osnovne lastnosti uverižljivih kontinuumov. Natančneje naj bodo opisane odprte preslikave na njih [1]. Opisani rezultati naj bodo ilustrirani tudi s primeri. Osnovni viri: [1] I. Rosenholtz, Open maps of chainable continua, Proceedings of the American Mathematical Society 42 (1974), doc. dr. Iztok Banič

7 SKORNŠEK, S.: Odprte preslikave uverižljivih kontinuumov. Diplomsko delo, Univerza v Mariboru, Fakulteta za naravoslovje in matematiko, Oddelek za matematiko in računalnšitvo, IZVLEČEK V diplomskem delu bomo v uvodnem poglavju skupaj s primeri predstavili osnovne pojme v topologiji, povezane in kompaktne prostore. V drugem poglavju bomo definirali kontinuume in si pogledali nekaj osnovnih primerov. Del poglavja je namenjen uverižljivim kontinuumom, kjer bomo definirali nekaj lastnosti le-teh. V tretjem poglavju se bomo seznanili z odprtimi preslikavami v povezavi z uverižljivimi kontinuumi. Dokazali bomo pomemben izrek, ki pravi, da je slika vsakega uverižljivega kontinuuma z odprto preslikavo spet uverižljiv kontinuum. Zanimiva teorija se razvije v četrtem poglavju v povezavi z lokalnimi homeomorfizmi. Dokazali bomo, da če je preslikava iz uverižljivega kontinuuma na nek prostor lokalni homeomorfizem, potem je homeomorfizem. Omenjena dokaza iz tretjega in četrtega poglavja pa sta tudi najpomembnejša rezultata diplomskega dela. Ključne besede: Kontinuum, Uverižljiv kontinuum, Odprta preslikava, Lokalni homeomorfizem Math. Subj. Class. (2010): 54C10; 54D05; 54E45; 54F15

8 SKORNŠEK, S.: Open maps of chainable continua. Graduation Thesis, University of Maribor, Faculty of Natural Scicences and Mathematics, Department of Mathematics and Computer Science, ABSTRACT In introductory chapter of graduation thesis we introduce basic concepts of topology, connected spaces and compact spaces with basic examples. In second part of graduation thesis we define the concept of continuum with examples. The second part of the section is dedicated to chainable continua, where some characteristics of them are presented. In the third section we introduce open maps and their relations to chainable continua. We prove important theorem which says that image of a chainable continuum with open map is a chainable continuum. An interesting theory is developed in fourth section describing results of local homeomorphism. We prove that a local homeomorphism of chainable continua onto another space is actually a homeomorphism. Mentioned results from the third and the fourth section are the most important results of graduation thesis. Key words: Continuum, Chainable continuum, Open map, Local homeomorphism Math. Subj. Class. (2010): 54C10; 54D05; 54E45; 54F15

9 Kazalo Uvod 1 1 Osnovni pojmi Povezanost Kompaktni prostori Kontinuumi Kontinuumi Uverižljivi kontinuumi Psevdolok Odprte preslikave 28 4 Homeomorfizmi in lokalni homeomorfizmi Homeomorfizmi Lokalni homeomorfizmi Literatura 37 ix

10

11 Uvod V diplomskem delu bomo govorili o uverižljivih kontinuumih in odprtih preslikavah na njih. Glavni rezultat diplomskega dela je, da če je X uverižljiv kontinuum in f odprta preslikava iz X na Y, potem je Y tudi uverižljiv kontinuum. Kontinuum je povezan metrični prostor. Da pa je uverižljiv pa pomeni, da je mogoče X pokriti z verigo s poljubno majhnimi členi. Kontinuume uporabljamo tudi v povezavi z lokalnimi homeomorfizmi. Zato je eden izmed pomembnih rezultatov tudi ta, da če je X uverižljiv kontinuum in preslikava f iz X na Y lokalni homeomorfizem, potem je f homeomorfizem. V uvodnem poglavju bomo definirali osnovne pojme, ki jih bomo v nadaljevanju potrebovali. Ogledali si bomo tudi nekaj osnovnih primerov. V nadaljevanju bomo definirali pojem kontinuuma in uverižljivega kontinuuma, ter ta dva pojma povezali z odprtimi preslikavami in homeomorfizmi. 1

12 Poglavje 1 Osnovni pojmi V tem poglavju bomo definirali nekaj osnovnih pojmov, ki se bodo v nadaljevanju pojavljali. Prav tako bomo navedli nekatere pomembne izreke, ter nekaj primerov za lažje razumevanje posameznih pojmov. Definicija 1.1 Metrični prostor (X, d) je množica X s funkcijo d : X X R, za katero za vsak x, y in z velja: 1. d(x, y) 0; 2. d(x, y) = 0 natanko tedaj, ko je x = y; 3. d(x, y) = d(y, x); 4. d(x, z) d(x, y) + d(y, z). Primer 1.2 Naj bo prostor X = R 2 in funkcija d : R R R. Potem je s predpisom d(x, y) = x y definirana metrika na X. Primer 1.3 Preverimo, če je s predpisom d 1 (T 1, T 2 ) = x 1 x 2 + y 1 y 2 definirana metrika na R 2. Dokazati moramo štiri točke definicije: 1. d 1 (T 1, T 2 ) 0 To velja, ker je vsaka izmed absolutnih vrednosti vedno večja ali enaka nič. 2

13 3 2. d 1 (T 1, T 2 ) = 0 T 1 = T 2 Najprej predpostavimo, da je d 1 (T 1, T 2 ) = 0. Iz tega sledi, da je x 1 x 2 = 0 x 1 = x 2 in y 1 y 2 = 0 y 1 = y 2. Torej je res T 1 = T 2. Sedaj pa predpostavimo obratno. Da je d 1 (T 1, T 2 ) = 0, je očitno. 3. d 1 (T 1, T 2 ) = d 1 (T 2, T 1 ) x 1 x 2 + y 1 y 2 = (x 1 x 2 ) + (y 1 y 2 ) = 1 ( x 1 x 2 + y 1 y 2 ) = d 1 (T 2, T 1 ). V predpisu smo izpostavili minuse in dobili željeno. 4. d 1 (T 1, T 3 ) d 1 (T 1, T 2 ) + d 1 (T 2, T 3 ) Kar želimo dokazati je trikotniška neenakost. x 1 x 3 + y 1 + y 3 = x 1 x 2 + x 2 x 3 + y 1 y 2 + y 2 y 3 x 1 x 2 + x 2 x 3 + y 1 y 2 + y 2 y 3 = x 1 x 2 + y 1 y 2 + x 2 x 3 + y 2 y 3 = d 1 (T 1, T 2 ) + d 1 (T 2, T 3 ). Definicija 1.4 Podmnožica U X je odprta v metričnem prostoru (X, d), če za vsak x U obstaja takšen r > 0, da je K(x, r) U. Pri tem K(x, r) označuje odprto kroglo s središčem v x in radijem r. Prazna množica in celotna množica X sta hkrati odprti in zaprti v X. Definicija 1.5 Topologija na množici X je družina T podmnožic množice X, za katero velja: 1., X T ; 2. za vsak λ Λ velja, da je U λ T. Potem je λ Λ U λ T ; 3. če U, V T, potem U V T. Topološki prostor je par (X, T ), v katerem je X množica in T topologija na njej. Primer 1.6 X. Če je množica X = {a} množica z eno točko, je T = {, {a}} topologija na Primer 1.7 Naj bo X = N in za vsak n N velja: U n = {1, 2, 3,..., n}. Zanima nas, če je s predpisom T = {, X} {U n ; n N} definirana topologija na X. Preverimo lastnosti definicije 1.5 :

14 4 1. Očitno je, X T. 2. Brez izgube za splošnost predpostavimo, da so množice oblike U n1, U n2,..., U nk,... T. Dokazati moramo da velja k=1 U n k T. Če je n 1 = 1, n 2 = 2,... dobimo {1}, {1, 2},... Torej če maksimum množice {n k ; k N} ne obstaja, potem je k=1 U n k = N, kar je vredu. Če pa maksimum množice {n k ; k N} obstaja, potem je k=1 U n k = U max{nk ;k N}, kar je tudi vredu. 3. Da je U n U m = U min{n,m} T je očitno. Torej je T res topologija na X. Vsak metrični prostor (X, d) lahko opremimo s topologijo T d vseh odprtih podmnožic od X. Zato lahko na vsak metrični prostor (X, d) gledamo kot na topološki prostor (X, T d ). Definicija 1.8 Naj bo (X, T ) topološki prostor. Pravimo, da je (X, T ) metrizabilen, če lahko na X definiramo takšno metriko d : X X R, da je T = T d. Primer 1.9 Naj bo X = {a, b} in topologija T = {, X, {a}} na X. Zanima nas, če obstaja metrika d na X, tako da bo T = T d. Denimo, da je d metrika na X, d(a, b) = r 0, d(a, a) = 0 in d(b, b) = 0. Topologija T d je definirana s predpisom T d = {U X; x U r > 0 : K(x, r) U}. Vzemimo U = {a}. Seveda U T. Ali obstaja takšen r > 0, da bo U T d? Naj bo r r 0 poljubno izbran. Potem je K(a, r) = {a}. Po drugi strani pa je {b} = K(b, r) T dr. Ampak K(b, r) ne pripada T. Torej na X ni možno definirati take metrike d, da bi veljalo T = T d. Ta prostor torej ni metrizabilen. Definicija 1.10 Naj bo (X, T ) topološki prostor in B P(X). Pravimo, da je B baza topologije T, če velja: 1. B T (v bazi so same odprte množice) 2. vsak U T lahko zapišemo kot unijo množic iz družine B.

15 5 Primer 1.11 Naj bo B = {(a, ); a R}. katero je B baza. Zanima nas, če obstaja topologija na R, za Preverimo lastnosti: 1. a R (a, ) = R velja. 2. Dokazati moramo, da za vsak B 1, B 2 B, ter za vsak x B 1 B 2 obstaja B B, tako da: x B B 1 B 2. Vemo, da je B 1 = (a, ) in B 2 = (b, ). Presek množic B 1 in B 2 pa je: B 1 B 2 = (max {a, b}, ). Za B torej vzamemo B = B 1 B 2. V nadaljevanju bomo definirali nekaj primerov topologij. Definirali bomo produktno topologijo, kvocientno topologijo in koinducirano topologijo. Definicija 1.12 bazo množico Če sta (X, T ) in (Y, S) topološka prostora, tedaj topologijo U, ki ima za B = {V W ; V T, W S}, imenujemo produktna topologija na X Y dobljena iz (X, T ) in (Y, S). Izrek 1.13 Obstaja topologija na X Y, za katero je B baza. Dokaz. Dokažimo, da za vsaki množici B 1, B 2 B in za vsako točko (x, y) B 1 B 2 obstaja množica B B, tako da je (x, y) B B 1 B 2. Naj bosta B 1 in B 2 poljubni množici iz B. B 1 = V 1 W 1 in B 2 = V 2 W 2, kjer sta množici V 1 in V 2 iz T in množici W 1 in W 2 iz S. B 1 B 2 = (V 1 W 1 ) (V 2 W 2 ) = (V 1 V 2 ) (W 1 W 2 ). (V 1 V 2 ) T in (W 1 W 2 ) S, zato je B 1 B 2 B. Torej za B izberemo B 1 B 2 in zato taka topologija T res obstaja. Definicija 1.14 Naj bo f : X Y poljubna surjektivna funkcija in T topologija na X. Tedaj topologiji S = { V Y ; f 1 (V ) T }

16 6 pravimo kvocientna topologija na X, dobljena iz X, T in f. Definicija 1.15 Če sta (X, T ) in (Y, S) topološka prostora, tedaj je surjektivna f : (X, T ) (Y, S) kvocientna preslikava, če za vsako podmnožico V prostora Y velja, da je V S natanko tedaj, ko je f 1 (V ) T. Definicija 1.16 Naj bodo (X λ, T λ ) topološki prostori, Y množica in f λ : (X λ, T λ ) Y funkcije. Največjo topologijo S na Y, kjer so vse funkcije f λ : (X λ, T λ ) (Y, S) zvezne, imenujemo koinducirana topologija. Definicija 1.17 Lastnost L je topološka lastnost, če velja: če ima (X, T ) lastnost L in če obstaja homeomorfizem f : (X, T ) (Y, S), tedaj ima tudi (Y, S) lastnost L. V nadaljevanju sledijo topološke lastnosti, ki jih imenujemo separacijske lastnosti topoloških prostorov. Definicija 1.18 Naj bo (X, T ) topološki prostor in x X. Množica N X je okolica točke x, če velja da: 1. je x N; 2. obstaja takšna množica U T, da je x U in U N. Okolica N je odprta okolica točke x, če je N odprta v X in hkrati okolica točke x. Definicija 1.19 Naj bo (X, T ) topološki prostor in A zaprta podmnožica X. Pravimo, da je N X okolica množice A, če velja: 1. A N 2. obstaja takšna množica U T, da je A U N. Definicija 1.20 Naj bo (X, T ) topološki prostor. (X, T ) ima lastnost T 1, če za poljubni različni točki x, y X obstaja množica U T, da je x U in y / U. Definicija 1.21 Naj bo (X, T ) topološki prostor. (X, T ) ima lastnost T 2, oziroma je Hausdorffov prostor, če za poljubni različni točki x, y X obstajata odprti okolici U in V teh točk, da velja

17 7 x U, y V, U V =. Definicija 1.22 Naj bo (X, T ) topološki prostor. (X, T ) ima lastnost T 3, če za poljubno neprazno zaprto množico A v X in poljubno točko x X \A obstaja takšna odprta okolica U množice A in takšna odprta okolica V točke x, da je A podmnožica U, x V in U V =. Definicija 1.23 Naj bo (X, T ) topološki prostor. (X, T ) ima lastnost T 4, če za poljubni disjunktni zaprti množici A in B v X obstajata takšni odprti množici U T in V T, da velja: A U, B V U V =. Velja: 1. Topološkemu prostoru, ki ima lastnost T 1, pravimo T 1 -prostor. 2. Topološkemu prostoru, ki ima lastnost T 2, pravimo T 2 -prostor. 3. Topološkemu prostoru, ki ima lastnost T 3, pravimo T 3 -prostor. 4. Topološkemu prostoru, ki ima lastnost T 4, pravimo T 4 -prostor. Definicija 1.24 Topološki prostor je regularen, če je T 1 -prostor in T 3 -prostor. Definicija 1.25 Topološki prostor je normalen, če je T 1 -prostor in T 4 -prostor. Naslednji trditvi se navezujeta na separacijske lastnosti. Trditev 1.26 Naj bo (X, T ) topološki prostor. Tedaj sta naslednji trditvi ekvivalentni: 1. X je T 1 -prostor 2. za vsak x X velja, da je {x} zaprta množica v X. Dokaz. Najprej dokažemo implikacijo (1) (2). Naj bo x X poljuben. Dokazati je potrebno, da je {x} zaprta v X. Naj bo y X\ {x}. Iščemo tako množico U T, da je y U X\ {x}. Seveda je x y, saj je y U X\ {x}. Ker je prostor X T 1 -prostor, za poljubni različni točki x, y X obstaja množica U T, tako da je y U in x / U. Iz tega sledi, da je y U X\ {x}. Dokazati je potrebno še implikacijo (2) (1). Vemo, da za vsak x X velja, da je {x} zaprta v X. Dokazati moramo, da iz tega sledi,

18 1.1 Povezanost 8 da je X T 1 -prostor. Izberimo poljubni točki x, y X in x y, če ima X vsaj dve točki, iščemo takšno množico U T, da bo x U in y / U. Takšna množica je množica U = X \ {y}, ki je odprta, saj je {y} zaprta. Trditev 1.27 Topološki prostor X je T 3 -prostor natanko tedaj, ko za vsako točko x X in za vsako okolico U točke x obstaja takšna zaprta okolica Z točke x v X, da je Z U. To pomeni, da ima vsaka točka poljubno majhne zaprte okolice. Dokaz. Naj bo X T 3 -prostor, x X in U okolica točke x v X. Predpostavimo lahko, da je U odprta. Ker je X \ U zaprta in x / X \ U, obstaja takšna odprta okolica V točke x in takšna odprta okolica W množice X \ U, da je V W =. Tedaj je X \ W zaprta okolica točke x in X \ W U. Sedaj pa predpostavimo, da je x X, B zaprta podmnožica X in x / B. Ker je X \B odprta okolica točke x, po predpostavki obstaja takšna zaprta okolica Z točke x, da je Z X \ B. Zdaj je V = X \ Z odprta okolica množice B. Ker je Z okolica točke x, obstaja takšna odprta okolica U točke x, da je U Z. Zdaj je U V Z V =. 1.1 Povezanost Definicija 1.28 Naj bo (X, T ) topološki prostor. Paru množic U, V T pravimo separacija prostora X, če velja: 1. U in V 2. X = U V 3. U V = Definicija 1.29 Naj bo (X, T ) topološki prostor. separacijo. Sicer je povezan. Tedaj je (X, T ) nepovezan, če ima Izrek 1.30 Prostor X je povezan natanko tedaj, ko sta edini podmnožici, ki sta hkrati odprti in zaprti v X, X in. Dokaz. Najprej bomo dokazali, da če je prostor X povezan, potem sta edini podmnožici ki sta hkrati odprti in zaprti v X, X in. Vemo, da je X povezan. To pomeni, da ne obstaja separacija za X. Naj bo A prava neprazna podmnožica X, ki je hkrati odprta in zaprta. Definirajmo množici U in V na naslednji način :

19 1.1 Povezanost 9 U = A in V = X \ A. Ker je U = A X, je V = X \ A neprazna. Velja še: U V = A (X \ A) = X. Iz tega sledi, da sta U in V separacija za X. To pa je protislovje s predpostavko, da je X povezan prostor. Dokazati je potrebno še, da če sta X in edini neprazni podmnožici, ki sta hkrati odprti in zaprti v X, potem je X povezan prostor. Recimo, da X ni povezan. Potem obstajata množici U in V, ki sta neprazni, odprti, disjunktni in U V = X. Naj bo A = U odprta in U = X \ V. Ker je U odprta, prava in neprazna podmnožica X sledi, da je A zaprta in odprta. Torej sta edini možnosti naslednji: A = X ali A =. To pa je protislovje s predpostavko ki pravi, da X ni povezan prostor. Lema 1.31 Če množici C in D tvorita separacijo prostora X in če je Y povezan podprostor prostora X, potem Y v celoti leži v eni izmed množic C in D. Dokaz. Ker sta obe množici C in D odprti v X, sta množici C Y in D Y odprti v Y. Ti dve množici sta disjunktni in njuna unija je cel prostor Y. Če bi bili neprazni, potem bi tvorili separacijo prostora Y, zato je ena izmed teh dveh množic prazna in mora Y v celoti ležati v C ali D. Izrek 1.32 Naj bo A povezan podprostor prostora X. Če je A B A, potem je B prav tako povezan. Dokaz. Naj bo A povezan in naj bo A B A. Predpostavimo, da je B = C D separacija B. Iz leme 1.31 sledi, da mora A v celoti ležati v C ali v D. Predpostavimo, da je A C. Potem je A C, ker sta C in D disjunktni množici, B ne seka D. To pa je v protislovju z dejstvom, da je D neprazna podmnožica od B. Opomba 1.33 Iz izreka 1.32 sledi, da je A povezan prostor, če je A povezan prostor. Izrek 1.34 Zvezna slika povezanega prostora je povezan prostor. Dokaz. Naj bo f : X Y zvezna preslikava in naj bo X povezan prostor. Pokazati želimo, da je množica Z = f(x) povezana. Ker je preslikava, ki jo dobimo iz f z zožitvijo na prostor Z, tudi zvezna, je dovolj, da gledamo primer zvezne surjektivne preslikave

20 1.1 Povezanost 10 g : X Y. Predpostavimo, da je Z = A B separacija za Z. Potem sta g 1 (A) in g 1 (B) disjunktni množici, katerih unija je cel prostor X. Množici g 1 (A) in g 1 (B) sta odprti v X, saj je g zvezna funkcija, in neprazni, saj je g surjektivna funkcija. Našli smo separacijo prostora X, kar pa je v protislovju s predpostavko, da je X povezan prostor. Torej ne obstaja separacija prostora Z in zato je zvezna slika povezanega prostora povezan prostor. Izrek 1.35 Naj bo f : X Y zvezna, surjektivna funkcija in X povezan prostor. Potem je tudi Y povezan prostor. Dokaz. Izrek je posledica izreka Definicija 1.36 Naj bosta x in y točki iz prostora X. Pot v X od točke x do točke y je zvezna funkcija f : [a, b] X, [a, b] R, tako da f(a) = x in f(b) = y. Prostor X je povezan s potmi, če za vsak par točk iz prostora X obstaja pot od prve do druge točke v X. Izrek 1.37 Vsak s potmi povezan prostor X je povezan. Dokaz. Pa recimo, da s potmi povezan prostor X ni povezan. Potem obstaja separacija X = A B prostora X. Pa naj bo f : [a, b] X, [a, b] R poljubna pot v prostoru X. Vemo, da je zvezna slika f([a, b]) povezane množice povezana množica. Zato v celoti leži v A ali v B. Torej ni poti v X, ki bi povezovala neko točko iz A z neko točko iz B. To pa je protislovje s tem, da je prostor X s potmi povezan prostor. Opomba 1.38 Obrat izreka ne drži. Povezan prostor ni nujno s potmi povezan. Na primer množica S = { (x, sin 1 x ); 0 < x 1} je povezana množica v R 2, vendar pa ni povezana s potmi. Izrek 1.39 Zvezna slika s potmi povezanega prostora je povezana s potmi.

21 1.1 Povezanost 11 Dokaz. Naj bo X povezan s potmi in g : X Y zvezna, surjektivna funkcija. Dokazati želimo, da je prostor Y povezan s potmi. Ker je g surjektivna, zato je Y = g(x). Naj bosta a, b Y poljubni točki. Iščemo pot v Y od a do b. Vemo, da je funkcija g surjektivna, zato obstajata takšna x, y X, tako da velja g(x) = a in g(y) = b. Ker je X s potmi povezan prostor, potem obstaja funkcija f : [0, 1] X tako da je f(0) = x in f(1) = y. Iz tega pa sledi, da je f g pot v Y od točke a do točke b. Definicija 1.40 Prostor X je lokalno povezan v točki x, če za vsako odprto okolico U od x obstaja odprta povezana okolica V od x, tako da x V U. Če je X lokalno povezan v vsaki točki pravimo, da je lokalno povezan. Definicija 1.41 Prostor X je lokalno povezan s potmi v x, če za vsako odprto okolico U od x, obstaja odprta s potmi povezana okolica V od x, tako da x V U. Če je X lokalno s potmi povezan v vsaki točki, potem pravimo, da je lokalno s potmi povezan. Primer 1.42 Naj bo dan prostor X = {(x, y); y = 0} { (x, y); x > 0, y = 1 x} R 2. Zanima nas, ali je prostor X povezan. Označimo množici A = {(x, y); y = 0} in B = { (x, y); x > 0, y = x} 1. Vemo da je X = A B. Podmnožici A in B množice X sta neprazni, odprti v X in disjunktni. Torej sta separacija za prostor X. Iz tega pa sledi, da prostor X ni povezan. Primer 1.43 Ali je unija družine povezanih podmnožic topološkega prostora, ki imajo skupno točko, povezana? Naj bo {A λ } družina povezanih podmnožic in naj bo p λ Λ A λ. Ali je torej λ Λ A λ = Y povezana? Pa recimo, da ni povezana. Potem obstaja separacija prostora Y = C D. Zato velja, da je C D = in C, D. Vemo, da je p A λ za vsak λ Λ. Zato je tudi p λ Λ A λ = Y. Iz tega pa sledi, da je p C ali p D. Brez izgube za splošnost lahko predpostavimo, da je p C. Ker je A λ Y povezana podmnožica sledi, da je A λ C ali A λ D. Za vsak λ Λ velja, da je p A λ. Iz tega sledi, da je A λ C za vsak λ Λ. Zato velja, da je λ Λ A λ C. Iz tega pa sledi, da je D =. To pa je protislovje s predpostavko, da D. Torej je λ Λ A λ = Y povezana množica.

22 1.1 Povezanost 12 Slika 1.1: Kartezični produkt povezanih prostorov. Primer 1.44 Kartezični produkt povezanih prostorov je povezan. Naj bosta X in Y povezana prostora. Zanima nas, če je X Y tudi povezan prostor. Vzemimo točko (a, b) X Y. X {b} je povezan prostor, ki je homeomorfen prostoru X (slika 1.1). Naj bo funkcija f : X {b} X in f(x, b) = x. Točka x X in {x} Y povezan in homeomorfen z Y. Zato je prostor T x = (X {b}) ({x} Y ) povezan, saj je (x, b) skupna točka. Tvorimo unijo x X T x. Vemo, da je x X T x X Y. Vzemimo točko (a, c) X Y. Iz tega sledi, da je (a, c) T a = (X {b}) ({a} Y. To pa je podmnožica x X T x. Zato je unija x X T x = X Y. Torej je kartezični produkt povezanih prostorov res povezan prostor. Podobno lahko dokažemo, da je produkt poljubno mnogo povezanih prostorov spet povezan prostor. Primer 1.45 Naj bo dan prostor S = { (x, sin 1 x ); 0 < x 1} (slika 1.2). Zanima nas, ali je prostor S povezan.

23 1.2 Kompaktni prostori 13 Slika 1.2: sin 1 x kontinuum. Množica S je slika povezane množice (0, 1], glede na zvezno funkcijo. Zato je S povezana. S je unija krivulje S in daljice {0} [ 1, 1]. S je povezana v R 2. Sinusna krivulja S je povezana, vendar pa ni povezana s potmi. 1.2 Kompaktni prostori Definicija 1.46 Pokritje prostora X je takšna družina A podmnožic prostora X, da je unija teh podmnožic cel prostor X. Definicija 1.47 Odprto pokritje je pokritje topološkega prostora z odprtimi množicami. Definicija 1.48 Podpokritje je poddružina družine, ki je sama pokritje. Definicija 1.49 Prostor X je kompakten, če za vsako odprto pokritje za X obstaja končno podpokritje. Opomba 1.50 Včasih bomo tudi rekli, da je množica X kompaktna, kar bo pomenilo, da je kompakten prostor X. Izrek 1.51 Vsaka zaprta podmnožica kompaktnega prostora je kompaktna.

24 1.2 Kompaktni prostori 14 Dokaz. Naj bo A zaprta podmnožica kompaktnega prostora X in naj bo U poljubno odprto pokritje množice A v X. Ker je tedaj U {X \ Y } odprto pokritje prostora X, lahko izberemo takšne množice U 1, U 2..., U n U, da je U 1 U 2... U n {X \ Y } = X. Od tod pa sledi, da je A U 1 U 2... U n. Izrek 1.52 Slika kompaktnega prostora z zvezno preslikavo je kompaktna. Dokaz. Naj bo funkcija f : X Y zvezna in naj bo X kompakten prostor. Naj bo Q odprto pokritje za f(x) z odprtimi množicami iz Y. P = { f 1 (A) A Q } je pokritje množice X. Te množice so odprte, ker je f zvezna funkcija. Od tod sledi, da lahko izberemo končno mnogo množic iz P, ki bodo pokritje prostora X, ker je X kompakten. Recimo, da je f 1 (A 1 ), f 1 (A 2 ),..., f 1 (A n ) pokritje za X. Potem so množice A 1, A 2,..., A n pokritje za f(x). Torej je slika kompaktnega prostora z zvezno preslikavo res kompaktna. Izrek 1.53 Produkt končno mnogo kompaktnih prostorov je kompakten. Dokaz. Dokažimo, da je produkt dveh kompaktnih prostorov kompakten prostor. Izrek za poljuben končni produkt sledi z indukcijo. KORAK 1: Predpostavimo, da imamo podana prostora X in Y, kjer je Y kompakten prostor. Predpostavimo tudi, da je x 0 točka iz X, in da je N odprta množica v X Y, ki vsebuje del {x 0 } Y iz X Y. Dokazali bomo, da obstaja takšna okolica W točke x 0 iz X, da N vsebuje celotno množico W Y. Množico W Y pogosto imenujemo cev prostora {x 0 } Y. Najprej pokrijmo {x 0 } Y z baznimi elementi U V (za topologijo na X Y ), ki ležijo v okolici N. Prostor {x 0 } Y je kompakten, saj je homeomorfen prostoru Y, zato lahko {x 0 } Y pokrijemo s končno mnogo baznimi elementi U 1 V 1, U 2 V 2,..., U n V n. Pri tem predpostavimo, da vsak izmed baznih elementov U i V i seka {x 0 } Y, saj bi bil sicer ta bazni element odveč. Pridobili bi ga lahko iz končne družine množic in bi vseeno imeli pokritje {x 0 } Y. Definirajmo W z naslednjim predpisom W = U 1 U 2... U n.

25 1.2 Kompaktni prostori 15 Slika 1.3: Cev W Y. Množica W je odprta in vsebuje x 0, saj vsaka množica U i V i seka prostor {x 0 } Y. Upoštevamo tudi, da množice U i V i, ki smo jih izbrali za pokritje dela {x 0 } Y, pokriva tudi cev W Y (slika 1.3). Naj bo (x, y) točka iz W Y. Točka (x 0, y) iz dela {x 0 } Y ima s to točko enako y- koordinato. Točka (x 0, y) pripada U i V i za nek i, tako da je y V i. Vendar je x U j za vsak j, saj je x W. Tako smo dobili, da je (x, y) U i V i, kot smo želeli. Ker vse množice U i V i ležijo v N in pokrivajo W Y, tudi cev W Y leži v N. KORAK 2: Sedaj dokažimo izrek. Naj bosta X in Y kompaktna prostora. Naj bo Q odprto pokritje X Y. S podano točko x 0 X je del {x 0 } Y kompakten in ga zato lahko pokrijemo s končno mnogo elementi A 1, A 2,... A m iz Q. Njihova unija N = A 1 A 2... A m je odprta množica, ki vsebuje {x 0 } Y. Iz prvega koraka sledi, da odprta množica N vsebuje cev W Y, ki pripada {x 0 } Y, kjer je W odprta v X. Potem je W Y pokrit s končno mnogo elementi iz Q. Množica vseh okolic W x je odprto pokritje prostora X, zato iz kompaktnosti prostora X sledi, da obstaja končna podmnožica {W 1, W 2,..., W k }, ki je pokritje prostora X. Unija cevi W 1 Y, W 2 Y,..., W k Y

26 1.2 Kompaktni prostori 16 je celoten prostor X Y. Ker lahko vsako cev pokrijemo s končno mnogo elementi iz Q, lahko pokrijemo tudi celoten prostor X Y. Definicija 1.54 Prostor X je lokalno kompakten v točki x, če obstaja kompaktna okolica točke x. Prostor je lokalno kompakten, če je lokalno kompakten v vsaki točki. Opomba 1.55 Vsak kompakten prostor je tudi lokalno kompakten. Primer 1.56 Ali je prostor R kompakten oziroma lokalno kompakten? Naj bo A = {(n, n + 2), n Z} odprto pokritje za R. Prostor R pa nima končnega pokritja, zato ni kompakten. Vendar pa je lokalno kompakten, saj za vsako točko x R obstaja E > 0, tako da velja: x [x E, x + E]. Primer 1.57 Ali je prostor X = {0} { 1 n ; n Z} R kompakten? Lokalno kompakten? A naj bo odprto pokritje za X. Naj bo A A, tako da 0 A. A pokrije vse točke iz X, razen morda končno mnogo: x 1, x 2,... x n. A 1 A : x 1 A 1 A 2 A : x 2 A 2. A n A : x n A n Podpokritje A A 1 A 2... A n pa je končno in odprto, zato je X kompakten. Prostor X je tudi lokalno kompakten, saj je vsak kompakten prostor tudi lokalno kompakten. Primer 1.58 Prostor X ima končno mnogo točk. Ali je prostor X kompakten? Naj bo X = {x 1, x 2,... x n }. Izberemo si: A 1 : x 1 A 1 A 2 : x 2 A 2. A n : x n A n

27 1.2 Kompaktni prostori 17 Slika 1.4: Množica A. Zato je A 1 A 2... A n = X, množice A 1, A 2,... A n pa tvorijo končno podpokritje. Torej je prostor X kompakten. Izrek 1.59 Podmnožica A na R n je kompaktna natanko tedaj, ko je zaprta in omejena. Dokaz. Najprej dokažimo implikacijo iz leve v desno. Predpostavimo, da je A kompaktna, in dokažimo, da je A zaprta in omejena. Vemo, da je R n Hausdorffov prostor. Ker je vsaka kompaktna podmnožica Hausdorffovega prostora zaprta v njem sledi, da je A zaprta. Ker je A kompaktna, jo lahko pokrijemo s končno mnogo odprtimi kroglami, kjer središča krogel gredo po A. A = {K(x, 1); x A} je odprto pokritje. Ker je A kompaktna, jo lahko pokrijemo s končno mnogo kroglami iz A: A K(x 1, 1) K(x 2, 1)... K(x n, 1). Vsaka takšna krogla je omejena, saj je diameter končen. Torej je unija teh odprtoh krogel omejena. Iz tega sledi, da je A omejena. Dokazati moramo še implikacijo iz desne proti levi. Sedaj predpostavimo, da je A zaprta in omejena. Dokazujemo pa, da je A kompaktna. Ker je A omejena, obstaja r > 0, tako da je K(0, r) A. Oglejmo si naprimer krogle v metriki d. To bo lažje, saj so intervali kompaktni. Od prej vemo, da je vsak zaprti interval kompakten. Torej bo njihov produkt tudi kompakten. Vemo, da je A zaprta podmnožica kompaktnega prostora in da je vsaka zaprta podmnožica kompaktnega prostora tudi kompaktna. Iz tega torej sledi, da je A kompaktna. Primer 1.60 Ali je množica A = { (x, 1 x ); 0 x 1} (slika 1.4) kompaktna? Množica A je zaprta v R 2, vendar pa ni omejena. Zato po izreku 1.59 A ni kompaktna.

28 1.2 Kompaktni prostori 18 Primer 1.61 Ali je množica S = { (x, sin 1 x ); 0 < x 1} kompaktna? Glej sliko 1.2. Množica S je omejena nad R 2, ker obstaja neka krogla, ki zajame vse. Ker pa 1 y 1 ni zraven, množica S ni zaprta. Zato po izreku 1.59 tudi ni kompaktna.

29 Poglavje 2 Kontinuumi 2.1 Kontinuumi Kontinuume lahko definiramo na poljubnih topoloških prostorih, vendar se bomo v nadaljevanju omejili le na metrične prostore. Definicija 2.1 Kontinuum je neprazen, kompakten in povezan metrični prostor. Definicija 2.2 Podprostor kakega kontinuuma, ki je tudi sam kontinuum, imenujemo podkontinuum. Definicija 2.3 Nedegeneriran prostor vsebuje več kot eno točko. Izrek 2.4 Metrični prostor, ki je homeomorfen kakšnemu kontinuumu, je tudi sam kontinuum. Dokaz. Ker je kontinuum kompakten in povezan vidimo, da je tak po izreku 1.34 in izreku 1.52 tudi metrični prostor, ki je homeomorfen kontinuumu. Sledi nekaj osnovnih primerov kontinuumov. Primer 2.5 Lok je vsak prostor, ki je homeomorfen zaprtemu intervalu [0, 1]. Ker je [0, 1] kontinuum, je po izreku 2.4 tudi lok kontinuum. 19

30 2.1 Kontinuumi 20 Primer 2.6 n-celica je prostor, ki je homeomorfen n-dimenzionalni zaprti krogli B n v R n, kjer je B n = {x R n ; x 1} za vsak n = 1, 2,... Ker je B n kontinuum, je po izreku 2.4 tudi n-celica kontinuum. Primer 2.7 n-sfera je prostor, ki je homeomorfen n-dimenzionalni sferi S n v R n+1, kjer je S n = { x R n+1 ; x 1 } za vsak n = 1, 2,... Ker je S n kontinuum, je po izreku 2.4 tudi n-sfera kontinuum. Primer 2.8 Hilbertova kocka je prostor, ki je homeomorfen števnemu kartezičnemu produktu i=1 I i, kjer je vsak I i = [0, 1] opremljen s produktno topologijo. Ker vemo, da je kartezični produkt povezanih prostorov povezan prostor, in da je produkt kompaktnih prostorov kompakten prostor, je i=1 I i kontinuum, saj je števni produkt metrizabilnih prostorov spet metrizabilen. Zato je po izreku 2.4 tudi Hilbertova kocka kontinuum. Primer 2.9 sin 1 x-kontinuum (slika 1.2) je zaprtje množice W, ki je definirana s predpisom W = { (x, sin 1 x ) R2 ; 0 < x 1 }. Zvezna slika povezanega prostora (0, 1], je W povezan in zato je tudi njegovo zaprtje povezan prostor. Prostor W je po izreku 1.51 kompakten. Torej, ker je kompakten in povezan, je sin 1 x-kontinuum, res kontinuum. Definicija 2.10 Kontinuum je dedno nerazcepen, če se noben podkontinuum ne da zapisati kot unija dveh pravih podkontinuumov.

31 2.2 Uverižljivi kontinuumi Uverižljivi kontinuumi Definicija 2.11 Neprazna urejena družina D = {D 1, D 2,..., D n } odprtih množic je veriga, če velja, da D i D j natanko tedaj, ko i j 1. Element D i imenujemo i-ti člen verige D. Elementa D 1 in D n imenujemo robna člena verige. Členi, ki niso robni, so notranji členi verige D. Dva različna člena verige D sta sosedna člena natanko tedaj, ko je njun presek neprazen. Če p D 1, q D n in p, q / D 2 D 3...D n 1, pravimo verigi D veriga od p do q. Naj bo χ neka družina podmnožic prostora X. Z X bomo označevali unijo H χ H. Definicija 2.12 Veriga E je finejša od verige D, če je vsak člen verige E podmnožica kakšnega člena verige D. Definicija 2.13 Veriga E je strogo finejša od verige D, če je zaprtje vsakega člena verige E vsebovano v kakšnem členu verige D. V nadaljevanju označimo del E(i, j) = {E i, E i+1,..., E j } verige E. Definicija 2.14 Veriga E = {E 1, E 2,..., E n } je zvita v verigi D = {D 1, D 2,..., D m } (slika 2.1), če: 1. je veriga E finejša od verige D in 2. za vsako podverigo E(i, j), i < j verige E, ter za vse h, k {1, 2, 3,..., m} velja, da če E i D h, E j D k in je h k > 2, potem obstajata r, s {i + 1, i + 2,..., j 2, j 1}, tako da je E(i, j) = E(i, r) E(r, s) E(s, j), (s r)(j i) > 0 in sta E r D k+1 in E s D h 1, če k < h. Definicija 2.15 Kontinuum X je uverižljiv kontinuum, če je za vsako pozitivno realno število E, obstaja veriga C v X, ki pokrije X, tako da za vsak C C velja, da diameter od C manjši od E. Mi bomo v večini primerov uporabljali verige, katerih členi so odprte krogle. Pri tem velja še to, da C i seka C j natanko tedaj, ko je j = i 1, j = i ali j = i + 1. V grobem to pomeni, da je kontinuum X uverižljiv, če vsebuje odprto pokritje sestavljeno iz majhnih krogel, ki skupaj tvorijo verigo. Takšno odprto pokritje bomo imenovali E-veriga, odprte krogle C j pa so členi te verige.

32 2.2 Uverižljivi kontinuumi 22 Slika 2.1: Zvita veriga. Slika 2.2: Varšavski lok. Primer 2.16 Psevdolok, ki ga bomo v nadaljevanju spoznali, je po definiciji nedegeneriran, dedno razcepen kontinuum, ki se ga da uverižiti. Torej je psevdolok uverižljiv kontinuum. Primer 2.17 Varšavski lok X (slika 2.2) je kompakten metrični prostor. Torej ima vsako njegovo odprto pokritje neko končno podpokritje. Ker za vsak E > 0 obstaja E-veriga v X, ki pokrije X, je X uverižljiv kontinuum. Primer 2.18 Enostavna sklenjena krivulja (slika 2.3) pa ni uverižljiv kontinuum. Če bi bila enostavna sklenjena krivulja primer uverižljivega kontinuuma, potem bi vsebovala odprto pokritje, sestavljeno iz odprtih krogel C 1, C 2,..., C n, ki skupaj tvorijo verigo. Pri tem mora veljati še to, da C i seka C j natanko tedaj, ko je j = i 1, j = i ali j = i + 1. To pa v tem primeru ne velja, saj C n zmeraj seka C 1, to pa ni lastnost uverižljivih kontinuumov.

33 2.2 Uverižljivi kontinuumi 23 Slika 2.3: Enostavna sklenjena krivulja. Slika 2.4: Enotski interval. Primer 2.19 Enotski interval (slika 2.4) [0, 1] je očitno uverižljiv. Primer 2.20 Naj bo X sin 1 x -kontinuum in naj bo X zrcalna slika od X glede na premico x = 2 π. Naj bo Z = X X. Potem je Z uverižljiv kontinuum od (0, 1) do ( 4 π, 1) (slika 2.5). Cantorjeva množica C je primer neštevne množice, ki je definirana na intervalu [0, 1] na realni osi. Množico C konstruiramo na naslednji način: Začnemo z intervalom C 0 = [0, 1], in odstranimo srednje tretjinski odprti interval. Kar dobimo je C 1. Nato v vsaki povezani komponenti od C 1 spet odstranimo srednje tretjinski odprti interval. Kar dobimo označimo s C 2. Recimo, da smo že skonstruirali C i za nek i N. Tedaj dobimo C i+1 iz C i tako, da v

34 2.2 Uverižljivi kontinuumi 24 Slika 2.5: Kontinuum Z = X X. vsaki povezani komponenti od C i odstranimo srednje tretjinski odprti interval. Cantorjeva množica je definirana kot C = n N C n. Primer 2.21 Knasterjev kontinuum K (slika 2.6) definiramo na naslednji način: Kontinuum sestavljajo 1. polkrožnice na R 2 s pozitivno ordinato s središčem v točki ( 1 2, 0), ki potekajo skozi vsako točko Cantorjeve množice C, glej sliko (slika 2.6); 2. polkrožnice na R 2 z negativno ordinato s središčem v točki ( 5 2 3, 0) za vsak n N, ki n potekajo skozi vsako točko Cantorjeve množice C, ki leži na intervalu [ 2 1 3, ], glej n 3 n 1 sliko (slika 2.6). Izkaže se, da je Knasterjev kontinuum K uverižljiv.

35 2.2 Uverižljivi kontinuumi 25 Slika 2.6: Cantorjev kontinuum K. Slika 2.7: Lok. Definicija 2.22 Točko p uverižljivega kontinuuma X imenujemo krajišče kontinuuma X, če za vsak E > 0 obstaja E-veriga na X takšna, da samo prvi člen te verige vsebuje točko p. Primer 2.23 Lok (slika 2.7) je kontinuum, homeomorfen zaprtemu intervalu [0, 1]. Torej sta točki 1 in 0 njegovi edini krajišči, saj točko 1 vsebuje samo zadnji člen verige, točko 0 pa samo prvi člen verige, ki predstavlja odprto pokritje za lok. Primer 2.24 Psevdolok je uverižljiv kontinuum, za katerega velja, da je vsaka njegova točka krajišče. Torej vsako točko psevdoloka vsebuje samo en člen verige, ki je odprto pokritje psevdoloka. Zato je psevdolok tudi homeomorfizem. Dokaz najdemo v [1]. Definicija 2.25 Kontinuum X je ireducibilen med točkama p in q, če ne obstaja pravi podkontinuum Y od X, tako da p, q Y. Če je kontinuum ireducibilen med nekim parom svojih točk, potem je ireducibilen.

36 2.2 Uverižljivi kontinuumi 26 Primer 2.26 Lok je ireducibilen med svojima krajiščema, saj ne obstaja pravi podkontinuum loka, ki bi vseboval njegovi krajišči. Primer 2.27 Enostavna sklenjena krivulja ni ireducibilna, saj na njej obstaja pravi podkontinuum, ki vsebuje poljubni njeni točki. Primer 2.28 Zaprti interval [0, 1] ni ireducibilen med 1 3 in 2 3, saj je [ 1 3, 2 3 ] pravi podkontinuum, ki pa vsebuje 1 3 in 2 3. Opomba 2.29 Dokazati se da, da je verižljiv kontinuum vedno ireducibilen. Trditev 2.30 Naj bo X uverižljiv kontinuum in K njegov podkontinuum. Potem je K tudi uverižljiv. Dokaz. Naj bo E > 0. Če je X uverižljiv kontinuum, potem obstaja E-veriga D = {D 1, D 2,..., D n }, ki pokriva X. Naj bo i = min {k {1, 2,..., n} ; K D k } in naj bo j = max {k {1, 2,..., n} ; K D k }. Pokažimo, da je D = {D i K,..., D j K} E-veriga, ki pokriva K. Očitno je D finejša od E. Predpostavimo, da D ni veriga. Potem obstaja l {i,..., j 1} tako da (D l K) (D l+1 K) =. Zato K ( l m=i (D m K)) ( j m=l+1 (D m K)) in ( l m=i (D m K)) ( j m=l+1 (D m K)) =. To pa je protislovje s predpostavko, da je K povezan ker K D i in K D j. Torej D je veriga. Iz tega pa sledi, da je K uverižljiv.

37 2.3 Psevdolok Psevdolok Definicija 2.31 Psevdolok je nedegeneriran dedno nerazcepen kontinuum, ki se ga da uverižiti. V nadaljevanju bo opisana konstrukcija psevdoloka v metričnih prostorih. Izrek 2.32 Naj bo X kompakten metrični prostor in p, q različni točki v X. Naj bo {D n } n=1 zaporedje verig v X, tako da za vsak n N velja 1. veriga D n poteka od točke p do točke q, 2. veriga D n+1 je strogo finejša od verige D n, 3. veriga D n je 1 n - veriga, 4. veriga D n+1 je zvita v verigi D n. Potem je M = n=1 D n psevdolok. Dokaz. [1] V [2] najdemo dokaz, da je psevdolok edini uverižljiv kontinuum, katerega neka točka je krajišče.

38 Poglavje 3 Odprte preslikave Zvezna preslikava je zvezna funkcija. Funkcija f : X Y je odprta, če je slika vsake odprte podmnožice iz X, tudi sama odprta podmnožica v Y. Definicija 3.1 Naj bosta (X, T ) in (Y, S) topološka prostora in f : (X, T ) (Y, S) funkcija. Funkcija f je zvezna, če za vsak U S velja, da je f 1 (U) T. Opomba 3.2 V nadaljevanju bodo vsi prostori metrični. Primer 3.3 Naj bo funkcija f : [0, 1] [0, 1] definirana s predpisom f(x) = x. Tedaj je f odprta, saj za vsako odprto množico U v [0, 1] velja, da je f(u) = U. Primer 3.4 Naj bo funkcija f : [0, 1] [0, 1] definirana s predpisom f(x) = x 2. Tedaj je f očitno odprta, saj je strogo monotona. Primer 3.5 Naj bo funkcija f : [0, 1] [0, 1] definirana s predpisom 2x za x 1 4, f(x) = 2x + 1 za x [ 1 4, 1 2 ], 2x 1 za x 1 2. Tedaj f ni odprta, saj za odprto množico U = (0.25, 0.5) velja, da f(u) = [0, 0.5] ni odprta v [0, 1] (slika 3.1). 28

39 29 Slika 3.1: Odprta funkcija f(x). Primer 3.6 Naj bo funkcija f : [0, 1] [0, 1] definirana s predpisom f(x) = 2x za x 1 5, 3x 1 za x [ 2 5, 3 5 ], x za x [ 3 5, 4 5 ], x za x [ 1 5, 2 5 ], 2x 1 za x 4 5. Tedaj f ni odprta, saj za odprto množico U = (0.2, 0.6) velja, da f(u) = [0.4, 0.8] ni odprta v [0, 1] (slika 3.2). Vidimo lahko, da če v funkciji obstajajo maksimumi in minimumi, ki so manjši od 1, potem funkcija ni odprta. Primer 3.7 Naj bo funkcija f : [0, 1] [0, 1] definirana s predpisom h(x) = 1 2. Tedaj f ni odprta, saj za odprto množico U = ( 1 3, 2 3 ) velja, da h(u) = 1 2 ni odprta v [0, 1] (slika 3.3). Izrek 3.8 Predpostavimo, da je X uverižljiv kontinuum in f : X Y odprta, zvezna in surjektivna preslikava. Potem je tudi Y uverižljiv kontinuum.

40 30 Slika 3.2: Odprta funkcija f(x). Slika 3.3: Odprta funkcija f(x).

41 31 Dokaz. Ker je f zvezna, surjektivna preslikava, je Y kompakten in povezan prostor. Iz tega sledi, da je Y kontinuum. Naj bo E > 0. Dokažimo, da obstaja E-veriga, ki pokrije Y. Ker je f zvezna, zato obstaja δ > 0, tako da velja, če je d(x, y) < δ, tedaj je d (f(x), f(y)) < E. Naj bo C 1, C 2,..., C n δ-veriga v X. Definirajmo: D 1 = f(c 1 ), D 2 = f(c 2 ), D 3 = f(c 3 ) f(c 1 ), D 4 = f(c 4 ) f(c 1 C 2 ), D 5 = f(c 5 ) f(c 1 C 2 C 3 ),. D j+2 = f(c j+2 ) f( j k=1 C k),. D n = f(c n ) f( n 2 k=1 C k). Brez izgube za splošnost lahko predpostavimo, da so vse D i neprazne. Pokazali bomo, da je D E-veriga, ki pokrije Y. Vemo, da je vsak D k odprt, ker je f odprta preslikava. Po definiciji δ ima vsak D k premer manjši od E. Ker je C 1, C 2,..., C n δ-veriga na X opazimo, da je C k vsebovan v C k 1 C k C k+1 za vsak k. Zato je k j=1 C j vsebovano v k+1 j=1 C j. Potem D i vsebuje f(c i ) i 1 j=1 f(c j) za vsak i. Zato velja enakost f(c 1 ) f(c 2 )... f(c m ) = f(c 1 ) (f(c 2 ) f(c 1 ))... f((c m ) m 1 j=1 f(c j)) in je f(c 1 ) f(c 2 )... f(c m ) vsebovana v D 1 D 2... D m. Iz tega sledi, da je D pokritje za Y. Očitno je, da D j ne seka D k, če se j in k razlikujeta za več kot 1. Ker vemo, da je Y povezan in D pokritje za Y, iz tega sledi, da D k seka D k+1 za vsak k. Posledica 3.9 Nedegenerirna slika z odprto zvezno preslikavo loka je lok.

42 32 Dokaz. Po izreku 3.8 je nedegenerirana slika z odprto zvezno preslikavo loka uverižljiva. Edini uverižljivi s pozti povezan kontinuum pa je lok, [6]. Posledica 3.10 Naj bo X uverižljiv kontinuum in f : X Y zvezna, odprta in surjektivna preslikava. Potem je slika vsakega krajišča v X, krajišče v Y. Dokaz. Sledi iz dokaza izreka 3.8. Izrek 3.11 Nedegenerirana slika z odprto zvezno preslikavo psevdoloka je spet psevdolok. Dokaz. Naj bo f : P 1 P 2 zvezna, odprta in surjektivna, kjer je P 1 psevdolok. Po izreku 3.8 je P 2 uverižljiv kontinuum, saj je P 1 uverižljiv. Po posledici 3.10 je vsaka točka od P 2 krajišče od P 2. Iz dejstva, da je psevdolok edini uverižljiv kontinuum, katerega vse točke so krajišča sledi, da je tudi P 2 psevdolok.

43 Poglavje 4 Homeomorfizmi in lokalni homeomorfizmi 4.1 Homeomorfizmi Definicija 4.1 Naj bosta (X, T ) in (Y, S) topološka prostora in f : (X, T ) (Y, S) funkcija. Funkcija f je homeomorfizem, če velja: 1. f zvezna, 2. f bijektivna, 3. f 1 zvezna. Definicija 4.2 Topološka prostora sta homeomorfna, če obstaja homeomorfizem med njima. Izrek 4.3 Naj bo f : X Y zvezna, bijektivna funkcija. Če je X kompakten prostor in Y Haussdorfov prostor, potem je f homeomorfizem. Dokaz. Dokazati je potrebno, da so slike zaprtih množic v X, zaprte v Y. S tem dokažemo, da je f 1 zvezna. Če je neka množica A zaprta v X, sledi da je A kompaktna. Ker je Y Haussdorfov, je f(a) zaprta v Y, ker je f(a) kompaktna. Torej je f res homeomorfizem. Primer 4.4 Naj bo (X, T ) topološki prostor. Tedaj je id : (X, T ) (X, T ) homeomorfizem, saj je identiteta zvezna in bijektivna, njen inverz pa je zvezen. 33

44 4.1 Homeomorfizmi 34 Slika 4.1: Homeomorfizem f : [a, b] [c, d]. Slika 4.2: Homeomorfizem f : X Y. Primer 4.5 Naj bo f : ( π 2, π 2 ) R podana s predpisom f(x) = tan x. Potem je f(x) homeomorfizem. Primer 4.6 Naj bodo a < b in c < d, kjer so a, b, c, d R. Konstruirajmo homeomorfizem f : [a, b] [c, d] (slika 4.1). y c = d c d c b a (x a) y = b a (x a) + c Torej če definiramo funkcijo f takole: f(x) = d c b a (x a) + c, tedaj je f homeomorfizem. Primer 4.7 Poiščimo homeomorfizem f : X Y (slika 4.2), kjer je X = { (x, y) R 2 ; x 2 + y 2 < 1, y 0 } in Y = { (x, y) R 2 ; x 2 + y 2 < 1, x 0, y 0 }. Uporabimo polarne koordinate:

45 4.2 Lokalni homeomorfizmi 35 Slika 4.3: Homeomorfizem g : X Y. f(r, ϕ) = (r, ϕ 2 ) Funkcija f je zvezna, saj sta obe koordinati funkcije zvezni. Njen inverz pa je tudi zvezen. Primer 4.8 Naj bo X = { x R 2 ; x = 1 } [0, 1] R 3. Poiščimo takšen Y R 2, da bo X = Y. X je v R 3 plašč valja, v R 2 pa je kolobar. 4.3). Torej prostor Y je predstavlja kolobar (slika Naj bo g(r, ϕ, z) = (r + z, ϕ). Preverimo, če je to homeomorfizem. Funkcija g je zvezna in bijektivna, prav tako pa je zvezen tudi njen inverz. 4.2 Lokalni homeomorfizmi Definicija 4.9 Zvezna preslikava f : X Y je lokalni homeomorfizem, če za vsako točko x X obstaja odprta množica U, ki vsebuje x, tako da 1. f(u) je odprta v Y 2. f U : U f(u) je homeomorfizem. V splošnem je lokalni homeomorfizem zmeraj odprta preslikava.

46 4.2 Lokalni homeomorfizmi 36 Izrek 4.10 Naj bo X uverižljiv kontinuum in preslikava f : X Y lokalni homeomorfizem. Potem je f homeomorfizem. Dokaz. Vemo, da če je X uverižljiv kontinuum, je kompakten. Ker je f lokalni homeomorfizem in X kompakten, zaradi zveznosti f obstaja takšen δ > 0, da če je C krogla, katere premer je manjši od δ, potem je f, ki je zožena na C, homeomorfizem. Naj bo C 1, C 2,..., C n definirana kot: D 1 = f(c 1 ), D 2 = f(c 2 ), D 3 = f(c 3 ) f(c 1 ), D 4 = f(c 4 ) f(c 1 C 2 ), D 5 = f(c 5 ) f(c 1 C 2 C 3 ),. D j+2 = f(c j+2 ) f( j k=1 C k),. D n = f(c n ) f( n 2 k=1 C k). δ 3 veriga v X. Naj bo D 1, D 2,..., D n ustrezna veriga v Y, ki je Brez izgube za splošnost lahko predpostavimo, da so vse D i neprazne. Za vsak j še velja, da je D j vsebovana v f(c j ).Zožitev f Cj je homeomorfizem, zato je funkcija (f Cj ) 1 : D j C j dobro definirana. Če je y D j D j+1, potem je y f(c j ) f(c j+1 ). Ker je f (Cj C j+1 ) homeomorfizem, je (f Cj ) 1 (y) = (f Cj+1 ) 1 (y). Torej je funkcija g : Y X, ki je definirana z g Dj = (f Cj ) 1, dobro definirana in zvezna. Ker je funkcija f(g(y)) = y za vsak y Y, je g injektivna. Zaradi zveznosti f pa je g odprta preslikava, ki je homeomorfizem na X. Funkcija f pa je njen inverz, zato je f homeomorfizem.

47 Literatura [1] I. Banič, Psevdolok: magistrsko delo, Pedagoška fakulteta, Maribor (2004) [2] R. H. Bing, Snake-like Continua, Duke Math. J., 18 (1951), [3] S. Macias, Topics of Continua, Taylor Francis Group, Boca Raton, [4] J. R. Munkres, Topology: a first course, Prentice-Hall, England Cliffs, New Jersey, [5] S. B. Nadler, Continuum Theory: an introduction, Marcel Dekker, New York, [6] I. Rosenholtz, Open maps of chainable continua, Proceedings of the American Mathematical Society 42 (1974) str [7] B. Veit, Dekompozicije kontinuumov: diplomsko delo, Fakulteta za naravoslovje in matematiko, Maribor (2011) 37

48 Slike 1.1 Kartezični produkt povezanih prostorov sin 1 x kontinuum Cev W Y Množica A Zvita veriga Varšavski lok Enostavna sklenjena krivulja Enotski interval Kontinuum Z = X X Cantorjev kontinuum K Lok Odprta funkcija f(x) Odprta funkcija f(x) Odprta funkcija f(x) Homeomorfizem f : [a, b] [c, d] Homeomorfizem f : X Y Homeomorfizem g : X Y

SLIKE CANTORJEVE PAHLJAµCE

SLIKE CANTORJEVE PAHLJAµCE UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in raµcunalništvo Diplomsko delo SLIKE CANTORJEVE PAHLJAµCE Mentor: dr. Iztok Baniµc docent Kandidatka: Anja Belošević

More information

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO. Oddelek za matematiko in računalništvo MAGISTRSKA NALOGA. Tina Lešnik

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO. Oddelek za matematiko in računalništvo MAGISTRSKA NALOGA. Tina Lešnik UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo MAGISTRSKA NALOGA Tina Lešnik Maribor, 2014 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO

More information

Problem umetnostne galerije

Problem umetnostne galerije Problem umetnostne galerije Marko Kandič 17. september 2006 Za začetek si oglejmo naslednji primer. Recimo, da imamo v galeriji polno vrednih slik in nočemo, da bi jih kdo ukradel. Seveda si želimo, da

More information

AKSIOMATSKA KONSTRUKCIJA NARAVNIH

AKSIOMATSKA KONSTRUKCIJA NARAVNIH UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Poučevanje: Predmetno poučevanje ŠPELA ZOBAVNIK AKSIOMATSKA KONSTRUKCIJA NARAVNIH ŠTEVIL MAGISTRSKO DELO LJUBLJANA, 2016 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA

More information

NIKJER-NIČELNI PRETOKI

NIKJER-NIČELNI PRETOKI UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA ALJA ŠUBIC NIKJER-NIČELNI PRETOKI DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 2016 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Dvopredmetni učitelj: matematika - računalništvo ALJA

More information

POLDIREKTNI PRODUKT GRUP

POLDIREKTNI PRODUKT GRUP UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA LUCIJA ŽNIDARIČ POLDIREKTNI PRODUKT GRUP DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA 2014 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Univerzitetni študijski program 1. stopnje: Dvopredmetni

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. Kvadratne forme nad končnimi obsegi

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. Kvadratne forme nad končnimi obsegi UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga Kvadratne forme nad končnimi obsegi (Quadratic Forms over Finite Fields) Ime in priimek: Borut

More information

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta Matematika 1 Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta 15. december 2010 Poglavje 3 Funkcije 3.1 Osnovni pojmi Preslikavam v množico R ali C običajno pravimo funkcije v prvem primeru realne, v drugem

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. Verjetnostni algoritmi za testiranje praštevilskosti

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. Verjetnostni algoritmi za testiranje praštevilskosti UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga Verjetnostni algoritmi za testiranje praštevilskosti (Algorithms for testing primality) Ime in

More information

Neli Blagus. Iterativni funkcijski sistemi in konstrukcija fraktalov

Neli Blagus. Iterativni funkcijski sistemi in konstrukcija fraktalov UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Neli Blagus Iterativni funkcijski sistemi in konstrukcija fraktalov DIPLOMSKO DELO NA INTERDISCIPLINARNEM UNIVERZITETNEM ŠTUDIJU Mentorica:

More information

FRAKTALNA DIMENZIJA. Fakulteta za matematiko in fiziko Univerza v Ljubljani

FRAKTALNA DIMENZIJA. Fakulteta za matematiko in fiziko Univerza v Ljubljani FRAKTALNA DIMENZIJA VESNA IRŠIČ Fakulteta za matematiko in fiziko Univerza v Ljubljani PACS: 07.50.Hp, 01.65.+g V članku je predstavljen zgodovinski razvoj teorije fraktalov in natančen opis primerov,

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. Simetrije cirkulantnih grafov

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. Simetrije cirkulantnih grafov UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Magistrsko delo Simetrije cirkulantnih grafov (Symmetry of circulant graphs) Ime in priimek: Maruša Saksida Študijski

More information

DELOVANJA GRUP IN BLOKI NEPRIMITIVNOSTI

DELOVANJA GRUP IN BLOKI NEPRIMITIVNOSTI UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA DEJAN KREJIĆ DELOVANJA GRUP IN BLOKI NEPRIMITIVNOSTI DIPLOMSKO DELO Ljubljana, 2015 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Dvopredmetni učitelj: matematika -

More information

Hipohamiltonovi grafi

Hipohamiltonovi grafi Hipohamiltonovi grafi Marko Čmrlec, Bor Grošelj Simić Mentor(ica): Vesna Iršič Matematično raziskovalno srečanje 1. avgust 016 1 Uvod V marsovskem klubu je želel predsednik prirediti večerjo za svoje člane.

More information

Matej Mislej HOMOMORFIZMI RAVNINSKIH GRAFOV Z VELIKIM NOTRANJIM OBSEGOM

Matej Mislej HOMOMORFIZMI RAVNINSKIH GRAFOV Z VELIKIM NOTRANJIM OBSEGOM UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Matematika - uporabna smer (UNI) Matej Mislej HOMOMORFIZMI RAVNINSKIH GRAFOV Z VELIKIM NOTRANJIM OBSEGOM Diplomsko delo Ljubljana, 2006 Zahvala Zahvaljujem

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. Kromatično število in kromatični indeks grafa

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. Kromatično število in kromatični indeks grafa UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Magistrsko delo Kromatično število in kromatični indeks grafa (The chromatic number and the chromatic index of

More information

Eulerjevi in Hamiltonovi grafi

Eulerjevi in Hamiltonovi grafi Eulerjevi in Hamiltonovi grafi Bojan Možina 30. december 006 1 Eulerjevi grafi Štirje deli mesta Königsberg v Prusiji so bili povezani s sedmimi mostovi (glej levi del slike 1). Zdaj se Königsberg imenuje

More information

SIMETRIČNI BICIRKULANTI

SIMETRIČNI BICIRKULANTI UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA GORAZD VASILJEVIĆ SIMETRIČNI BICIRKULANTI DIPLOMSKO DELO Ljubljana, 2014 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Dvopredmetni učitelj: matematika - računalništvo

More information

OPTIMIZACIJSKE METODE skripta v pripravi

OPTIMIZACIJSKE METODE skripta v pripravi OPTIMIZACIJSKE METODE skripta v pripravi Vladimir Batagelj Ljubljana 17. december 2003 2 Kazalo Predgovor 5 1 Optimizacijske naloge 7 1.1 Osnovni pojmi........................... 7 1.2 Primeri optimizacijskih

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA POLONA ŠENKINC REŠEVANJE LINEARNIH DIFERENCIALNIH ENAČB DRUGEGA REDA S POMOČJO POTENČNIH VRST DIPLOMSKO DELO

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA POLONA ŠENKINC REŠEVANJE LINEARNIH DIFERENCIALNIH ENAČB DRUGEGA REDA S POMOČJO POTENČNIH VRST DIPLOMSKO DELO UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA POLONA ŠENKINC REŠEVANJE LINEARNIH DIFERENCIALNIH ENAČB DRUGEGA REDA S POMOČJO POTENČNIH VRST DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 2016 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA

More information

Jernej Azarija. Štetje vpetih dreves v grafih

Jernej Azarija. Štetje vpetih dreves v grafih UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Jernej Azarija Štetje vpetih dreves v grafih DIPLOMSKO DELO NA INTERDISCIPLINARNEM UNIVERZITETNEM ŠTUDIJU

More information

Ana Mlinar Fulereni. Delo diplomskega seminarja. Mentor: izred. prof. dr. Riste Škrekovski

Ana Mlinar Fulereni. Delo diplomskega seminarja. Mentor: izred. prof. dr. Riste Škrekovski UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Matematika 1. stopnja Ana Mlinar Fulereni Delo diplomskega seminarja Mentor: izred. prof. dr. Riste Škrekovski Ljubljana, 2011 Kazalo 1. Uvod 4 2.

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO DIPLOMSKO DELO MIHAELA REMIC

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO DIPLOMSKO DELO MIHAELA REMIC UNIVERZ V LJULJNI PEDGOŠK FKULTET FKULTET Z MTEMTIKO IN FIZIKO DIPLOMSKO DELO MIHEL REMI UNIVERZ V LJULJNI PEDGOŠK FKULTET FKULTET Z MTEMTIKO IN FIZIKO Študijski program: Matematika in fizika ROUTHOV

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA SARA BREZEC HAUSDORFFOV PARADOKS DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 2016 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA DVOPREDMETNI UČITELJ MATEMATIKA-FIZIKA SARA BREZEC mentor:

More information

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

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO. Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO. Gregor Ambrož UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Gregor Ambrož Maribor, 2010 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA SAŠO ZUPANEC MAX-PLUS ALGEBRA DIPLOMSKO DELO

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA SAŠO ZUPANEC MAX-PLUS ALGEBRA DIPLOMSKO DELO UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA SAŠO ZUPANEC MAX-PLUS ALGEBRA DIPLOMSKO DELO Ljubljana, 2013 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA ODDELEK ZA MATEMATIKO IN RAČUNALNIŠTVO SAŠO ZUPANEC Mentor:

More information

Interpolacija s parametričnimi polinomskimikrivuljami 1

Interpolacija s parametričnimi polinomskimikrivuljami 1 Interpolacija s parametričnimi polinomskimikrivuljami Emil Žagar 22. november 200 Skriptajevnastajanju,zatojegotovopolnanapak. Hvaleˇzenbomzavse pripombe. Iskanje napak je obenem del učnega procesa pri

More information

Călugăreanu-White-Fullerjev teorem in topologija DNA

Călugăreanu-White-Fullerjev teorem in topologija DNA Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko Oddelek za fiziko Călugăreanu-White-Fullerjev teorem in topologija DNA Seminar Jure Aplinc, dipl. fiz. (UN) Mentor: prof. dr. Rudolf Podgornik 26.

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. O neeksaknotsti eksaktnega binomskega intervala zaupanja

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. O neeksaknotsti eksaktnega binomskega intervala zaupanja UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga (Final project paper) O neeksaknotsti eksaktnega binomskega intervala zaupanja (On the inexactness

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO ODDELEK ZA MATEMATIKO

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO ODDELEK ZA MATEMATIKO UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO ODDELEK ZA MATEMATIKO Rok Erman BARVANJA RAVNINSKIH IN SORODNIH DRUŽIN GRAFOV Doktorska disertacija MENTOR: prof. dr. Riste Škrekovski Ljubljana,

More information

Kode za popravljanje napak

Kode za popravljanje napak UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE KOPER MATEMATIČNE ZNANOSTI MAGISTRSKI ŠTUDIJSKI PROGRAM 2. STOPNJE Aljaž Slivnik Kode za popravljanje napak Magistrska

More information

NEODLOČLJIVI PROBLEMI V TEORIJI IZRAČUNLJIVOSTI

NEODLOČLJIVI PROBLEMI V TEORIJI IZRAČUNLJIVOSTI UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA LUKA VIKTOR ROGAČ NEODLOČLJIVI PROBLEMI V TEORIJI IZRAČUNLJIVOSTI MAGISTRSKO DELO LJUBLJANA, 2017 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA POUČEVANJE, PREDMETNO

More information

TOPLJENEC ASOCIIRA LE V VODNI FAZI

TOPLJENEC ASOCIIRA LE V VODNI FAZI TOPLJENEC ASOCIIRA LE V VODNI FAZI V primeru asociacij molekul topljenca v vodni ali organski fazi eksperimentalno določeni navidezni porazdelitveni koeficient (P n ) v odvisnosti od koncentracije ni konstanten.

More information

DOMINACIJSKO TEVILO GRAFA

DOMINACIJSKO TEVILO GRAFA UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGO KA FAKULTETA tudijski program: MATEMATIKA in RAƒUNALNI TVO DOMINACIJSKO TEVILO GRAFA DIPLOMSKO DELO Mentor: doc. dr. Primoº parl Kandidatka: Neja Zub i Ljubljana, maj, 2011

More information

Iskanje najcenejše poti v grafih preko polkolobarjev

Iskanje najcenejše poti v grafih preko polkolobarjev Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Veronika Horvat Iskanje najcenejše poti v grafih preko polkolobarjev DIPLOMSKO DELO VISOKOŠOLSKI STROKOVNI ŠTUDIJSKI PROGRAM PRVE STOPNJE

More information

Reševanje problemov in algoritmi

Reševanje problemov in algoritmi Reševanje problemov in algoritmi Vhod Algoritem Izhod Kaj bomo spoznali Zgodovina algoritmov. Primeri algoritmov. Algoritmi in programi. Kaj je algoritem? Algoritem je postopek, kako korak za korakom rešimo

More information

Mary Agnes SERVATIUS Izomorfni Cayleyevi grafi nad neizomorfnimi grupami (Isomorphic Cayley Graphs on Non-Isomorphic Groups)

Mary Agnes SERVATIUS Izomorfni Cayleyevi grafi nad neizomorfnimi grupami (Isomorphic Cayley Graphs on Non-Isomorphic Groups) UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Matematične znanosti Študijski program 2. stopnje Mary Agnes SERVATIUS Izomorfni Cayleyevi grafi nad neizomorfnimi

More information

Hadamardove matrike in misija Mariner 9

Hadamardove matrike in misija Mariner 9 Hadamardove matrike in misija Mariner 9 Aleksandar Jurišić, 25. avgust, 2009 J. Hadamard (1865-1963) je bil eden izmed pomembnejših matematikov na prehodu iz 19. v 20. stoletje. Njegova najpomembnejša

More information

JERNEJ TONEJC. Fakulteta za matematiko in fiziko

JERNEJ TONEJC. Fakulteta za matematiko in fiziko . ARITMETIKA DVOJIŠKIH KONČNIH OBSEGOV JERNEJ TONEJC Fakulteta za matematiko in fiziko Math. Subj. Class. (2010): 11T{06, 22, 55, 71}, 12E{05, 20, 30}, 68R05 V članku predstavimo končne obsege in aritmetiko

More information

DIOFANTSKE ČETVERICE

DIOFANTSKE ČETVERICE Fakulteta za aravoslovje i matematiko Oddelek za matematiko i račualištvo Diplomsko delo DIOFANTSKE ČETVERICE Metor: Doc. dr. Daiel Eremita Kadidatka: Jožica Špec Maribor 009 II ZAHVALA Zahvaljujem se

More information

Grafi, igre in še kaj

Grafi, igre in še kaj Grafi, igre in še kaj Martin Milanič martin.milanic@upr.si Inštitut Andrej Marušič Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije Univerza na Primorskem, Koper Matematika je kul 2016,

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Analiza 1 Course title: Analysis 1. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ.

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Analiza 1 Course title: Analysis 1. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Analiza 1 Course title: Analysis 1 Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Finančna matematika First cycle

More information

Linearna algebra. Bojan Orel. Univerza v Ljubljani

Linearna algebra. Bojan Orel. Univerza v Ljubljani Linearna algebra Bojan Orel 07 Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko CIP - Kataložni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana 5.64(075.8) OREL, Bojan Linearna

More information

A L A BA M A L A W R E V IE W

A L A BA M A L A W R E V IE W A L A BA M A L A W R E V IE W Volume 52 Fall 2000 Number 1 B E F O R E D I S A B I L I T Y C I V I L R I G HT S : C I V I L W A R P E N S I O N S A N D TH E P O L I T I C S O F D I S A B I L I T Y I N

More information

Linearna regresija. Poglavje 4

Linearna regresija. Poglavje 4 Poglavje 4 Linearna regresija Vinkove rezultate iz kemije so založili. Enostavno, komisija je izgubila izpitne pole. Rešitev: Vinko bo kemijo pisal še enkrat. Ampak, ne more, je ravno odšel na trening

More information

Hiperbolične funkcije DIPLOMSKO DELO

Hiperbolične funkcije DIPLOMSKO DELO UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Študijski program: Matematika in fizika Hiperbolične funkcije DIPLOMSKO DELO Mentor: dr. Marko Razpet Kandidatka: Teja Bergant

More information

SVM = Support Vector Machine = Metoda podpornih vektorjev

SVM = Support Vector Machine = Metoda podpornih vektorjev Uvod 2/60 SVM = Support Vector Machine = Metoda podpornih vektorjev Vapnik in Lerner 1963 (generalized portrait) jedra: Aronszajn 1950; Aizerman 1964; Wahba 1990, Poggio in Girosi 1990 Boser, Guyon in

More information

Topološka obdelava slik

Topološka obdelava slik Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Fakulteta za matematiko in fiziko Matjaž Cerar Topološka obdelava slik DIPLOMSKO DELO UNIVERZITETNI INTERDISCIPLINARNI ŠTUDIJ RAČUNALNIŠTVA

More information

Izbrana poglavja iz velikih omreºij 1. Zbornik seminarskih nalog iz velikih omreºij

Izbrana poglavja iz velikih omreºij 1. Zbornik seminarskih nalog iz velikih omreºij Izbrana poglavja iz velikih omreºij 1 Zbornik seminarskih nalog iz velikih omreºij Ljubljana, 2015 CIP Kataloºni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjiºnica, Ljubljana 123.45(678)(9.012.3) Izbrana

More information

ZVEZDASTI MNOGOKOTNIKI

ZVEZDASTI MNOGOKOTNIKI UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA BLAŽKA RIOSA ZVEZDASTI MNOGOKOTNIKI DIPLOMSKO DELO Ljubljana, 2014 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA DVOPREDMETNI UČITELJ BLAŽKA RIOSA Mentor: dr. Matija

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga Uporaba logistične regresije za napovedovanje razreda, ko je število enot v preučevanih razredih

More information

APLIKACIJA ZA DELO Z GRAFI

APLIKACIJA ZA DELO Z GRAFI UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Študijski program: MATEMATIKA IN RAČUNALNIŠTVO APLIKACIJA ZA DELO Z GRAFI DIPLOMSKO DELO Mentor: doc. dr. Primož Šparl Kandidat: Luka Jurković Somentor: asist.

More information

Multipla korelacija in regresija. Multipla regresija, multipla korelacija, statistično zaključevanje o multiplem R

Multipla korelacija in regresija. Multipla regresija, multipla korelacija, statistično zaključevanje o multiplem R Multipla koelacia in egesia Multipla egesia, multipla koelacia, statistično zaklučevane o multiplem Multipla egesia osnovni model in ačunane paametov Z multiplo egesio napoveduemo vednost kiteia (odvisne

More information

Gradnja Vietoris-Ripsovega simplicialnega kompleksa

Gradnja Vietoris-Ripsovega simplicialnega kompleksa Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Fakulteta za matematiko in fiziko Leonard Štefančič Gradnja Vietoris-Ripsovega simplicialnega kompleksa DIPLOMSKO DELO NA INTERDISCIPLINARNEM

More information

Izbrana poglavja iz algebrai ne teorije grafov. Zbornik seminarskih nalog iz algebrai ne teorije grafov

Izbrana poglavja iz algebrai ne teorije grafov. Zbornik seminarskih nalog iz algebrai ne teorije grafov Izbrana poglavja iz algebrai ne teorije grafov Zbornik seminarskih nalog iz algebrai ne teorije grafov Ljubljana, 2015 CIP Kataloºni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjiºnica, Ljubljana 519.24(082)(0.034.2)

More information

Topološki model za brezžična senzorska omrežja

Topološki model za brezžična senzorska omrežja UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Jan Terzer Topološki model za brezžična senzorska omrežja DIPLOMSKO DELO UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM PRVE STOPNJE RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKA

More information

OPTIMIZACIJA Z ROJEM DELCEV

OPTIMIZACIJA Z ROJEM DELCEV UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA ORGANIZACIJSKE VEDE Smer: organizacijska informatika OPTIMIZACIJA Z ROJEM DELCEV Mentor: doc. dr. Igor Bernik Kandidat: Matjaž Lipovšek Kranj, december 2005 Izjava: "Študent

More information

Solutions. Name and surname: Instructions

Solutions. Name and surname: Instructions Uiversity of Ljubljaa, Faculty of Ecoomics Quatitative fiace ad actuarial sciece Probability ad statistics Writte examiatio September 4 th, 217 Name ad surame: Istructios Read the problems carefull before

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA DIPLOMSKO DELO DIJANA MILINKOVIĆ

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA DIPLOMSKO DELO DIJANA MILINKOVIĆ UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA DIPLOMSKO DELO DIJANA MILINKOVIĆ UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA študijski program: matematika - fizika Elipsa skozi zgodovino DIPLOMSKO DELO Mentor:

More information

Attempt to prepare seasonal weather outlook for Slovenia

Attempt to prepare seasonal weather outlook for Slovenia Attempt to prepare seasonal weather outlook for Slovenia Main available sources (ECMWF, EUROSIP, IRI, CPC.NCEP.NOAA,..) Two parameters (T and RR anomally) Textual information ( Met Office like ) Issued

More information

TEORIJA GRAFOV IN LOGISTIKA

TEORIJA GRAFOV IN LOGISTIKA TEORIJA GRAFOV IN LOGISTIKA Maja Fošner in Tomaž Kramberger Univerza v Mariboru Fakulteta za logistiko Mariborska cesta 2 3000 Celje Slovenija maja.fosner@uni-mb.si tomaz.kramberger@uni-mb.si Povzetek

More information

Analiza omrežij Zgradba omrežij:

Analiza omrežij Zgradba omrežij: Univerza v Ljubljani podiplomski študij statistike Analiza omrežij Zgradba omrežij: podomrežja in povezanosti Vladimir Batagelj Anuška Ferligoj Univerza v Ljubljani Ljubljana, 0. in 7. november 2003 izpisano:

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Statistika Statistics Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Matematika First cycle academic

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA VERONIKA MIHELAK PRAVILNI IKOZAEDER DIPLOMSKO DELO

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA VERONIKA MIHELAK PRAVILNI IKOZAEDER DIPLOMSKO DELO UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA VERONIKA MIHELAK PRAVILNI IKOZAEDER DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 2016 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA DVOPREDMETNI UČITELJ VERONIKA MIHELAK MENTOR: izr. prof.

More information

Univerza na Primorskem FAMNIT, MFI STATISTIKA 2 Seminarska naloga

Univerza na Primorskem FAMNIT, MFI STATISTIKA 2 Seminarska naloga Univerza na Primorskem FAMNIT, MFI STATISTIKA 2 Seminarska naloga Naloge so edini način preverjanja znanja pri predmetu Statistika. Vsaka naloga je vredna 10 točk, natančna pravila ocenjevanja pa so navedena

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA JOŠT MLINARIČ KJE JE BILA KAMERA DIPLOMSKO DELO

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA JOŠT MLINARIČ KJE JE BILA KAMERA DIPLOMSKO DELO UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA JOŠT MLINARIČ KJE JE BILA KAMERA DIPLOMSKO DELO Ljubljana, 2017 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA ŠTUDIJSKI PROGRAM: DVOPREDMETNI UČITELJ SMER: FIZIKA -

More information

Intervalske Bézierove krivulje in ploskve

Intervalske Bézierove krivulje in ploskve Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Fakulteta za matematiko in fiziko Tadej Borovšak Intervalske Bézierove krivulje in ploskve DIPLOMSKO DELO UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM

More information

ENERGY AND MASS SPECTROSCOPY OF IONS AND NEUTRALS IN COLD PLASMA

ENERGY AND MASS SPECTROSCOPY OF IONS AND NEUTRALS IN COLD PLASMA UDK621.3:(53+54+621 +66), ISSN0352-9045 Informaclje MIDEM 3~(~UU8)4, Ljubljana ENERGY AND MASS SPECTROSCOPY OF IONS AND NEUTRALS IN COLD PLASMA Marijan Macek 1,2* Miha Cekada 2 1 University of Ljubljana,

More information

ENAČBA STANJA VODE IN VODNE PARE

ENAČBA STANJA VODE IN VODNE PARE ENAČBA STANJA VODE IN VODNE PARE SEMINARSKA NALOGA PRI PREDMETU JEDRSKA TEHNIKA IN ENERGETIKA TAMARA STOJANOV MENTOR: IZRED. PROF. DR. IZTOK TISELJ NOVEMBER 2011 Enačba stanja idealni plin: pv = RT p tlak,

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA DIPLOMSKO DELO MAJA OSTERMAN

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA DIPLOMSKO DELO MAJA OSTERMAN UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA DIPLOMSKO DELO MAJA OSTERMAN UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Študijski program: Matematika in računalništvo Fibonaccijevo zaporedje in krožna konstanta

More information

Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work. Vaje / Tutorial: Slovensko/Slovene

Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work. Vaje / Tutorial: Slovensko/Slovene UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Matematika 2 Course title: Mathematics 2 Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program 1.stopnje Fizika First cycle

More information

Katastrofalno zaporedje okvar v medsebojno odvisnih omrežjih

Katastrofalno zaporedje okvar v medsebojno odvisnih omrežjih Katastrofalno zaporedje okvar v medsebojno odvisnih omrežjih Daniel Grošelj Mentor: Prof. Dr. Rudi Podgornik 2. marec 2011 Kazalo 1 Uvod 2 2 Nekaj osnovnih pojmov pri teoriji omrežij 3 2.1 Matrika sosednosti.......................................

More information

Dejan Petelin. Sprotno učenje modelov na podlagi Gaussovih procesov

Dejan Petelin. Sprotno učenje modelov na podlagi Gaussovih procesov UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Dejan Petelin Sprotno učenje modelov na podlagi Gaussovih procesov DIPLOMSKO DELO NA UNIVERZITETNEM ŠTUDIJU Mentor: doc. dr. Janez Demšar

More information

Izvedbe hitrega urejanja za CPE in GPE

Izvedbe hitrega urejanja za CPE in GPE Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Jernej Erker Izvedbe hitrega urejanja za CPE in GPE DIPLOMSKO DELO UNIVERZITETNI ŠTUDIJ RAČUNALNIŠTVA IN INFORMATIKE Mentor: doc. dr. Tomaž

More information

13. Razvoj matematike v 19. stoletju

13. Razvoj matematike v 19. stoletju 13. Razvoj matematike v 19. stoletju Kot rečeno, bomo v 19. stoletju zaradi obilice materiala in eksponentne rasti pomembnih matematičnih rezultatov lahko omenili le nekatere posameznike, ki so prispevali

More information

Particija grafa, odkrivanje skupnosti in maksimalen prerez

Particija grafa, odkrivanje skupnosti in maksimalen prerez Univerza na Primorskem Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije Matemati ne znanosti - 2. stopnja Peter Mur²i Particija grafa, odkrivanje skupnosti in maksimalen prerez Magistrsko

More information

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za fiziko MAGISTRSKO DELO. Simon Hamler

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za fiziko MAGISTRSKO DELO. Simon Hamler UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za fiziko MAGISTRSKO DELO Simon Hamler Maribor, 2015 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za fiziko Magistrsko

More information

Assessment of surface deformation with simultaneous adjustment with several epochs of leveling networks by using nd relative pedaloid

Assessment of surface deformation with simultaneous adjustment with several epochs of leveling networks by using nd relative pedaloid RMZ - Materials and Geoenvironment, Vol. 53, No. 3, pp. 315-321, 2006 315 Assessment of surface deformation with simultaneous adjustment with several epochs of leveling networks by using nd relative pedaloid

More information

Topology Proceedings. COPYRIGHT c by Topology Proceedings. All rights reserved.

Topology Proceedings. COPYRIGHT c by Topology Proceedings. All rights reserved. Topology Proceedings Web: http://topology.auburn.edu/tp/ Mail: Topology Proceedings Department of Mathematics & Statistics Auburn University, Alabama 36849, USA E-mail: topolog@auburn.edu ISSN: 046-424

More information

Iterativne metode podprostorov 2010/2011 Domače naloge

Iterativne metode podprostorov 2010/2011 Domače naloge Iterativne metode podprostorov 2010/2011 Domače naloge Naloge so razdeljene v 6 skupin. Za pozitivno oceno morate rešiti toliko nalog, da bo končna vsota za pozitivno oceno vsaj 8 točk oz. vsaj 10 točk

More information

Section 4.2 The Mean Value Theorem

Section 4.2 The Mean Value Theorem Section 4.2 The Mean Value Theorem Ruipeng Shen October 2nd Ruipeng Shen MATH 1ZA3 October 2nd 1 / 11 Rolle s Theorem Theorem (Rolle s Theorem) Let f (x) be a function that satisfies: 1. f is continuous

More information

P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9

P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9 P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9 J A R T a l s o c o n c l u d e d t h a t a l t h o u g h t h e i n t e n t o f N e l s o n s r e h a b i l i t a t i o n p l a n i s t o e n h a n c e c o n n e

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. Ekstremne porazdelitve za odvisne spremenljivke

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. Ekstremne porazdelitve za odvisne spremenljivke UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga Ekstremne porazdelitve za odvisne spremenljivke (Extremal Distributions for Dependent Variables)

More information

Introduction of Branching Degrees of Octane Isomers

Introduction of Branching Degrees of Octane Isomers DOI: 10.17344/acsi.2016.2361 Acta Chim. Slov. 2016, 63, 411 415 411 Short communication Introduction of Branching Degrees of Octane Isomers Anton Perdih Faculty of Chemistry and Chemical Technology, University

More information

MATH 104: INTRODUCTORY ANALYSIS SPRING 2008/09 PROBLEM SET 8 SOLUTIONS

MATH 104: INTRODUCTORY ANALYSIS SPRING 2008/09 PROBLEM SET 8 SOLUTIONS MATH 04: INTRODUCTORY ANALYSIS SPRING 008/09 PROBLEM SET 8 SOLUTIONS. Let f : R R be continuous periodic with period, i.e. f(x + ) = f(x) for all x R. Prove the following: (a) f is bounded above below

More information

Verifikacija napovedi padavin

Verifikacija napovedi padavin Oddelek za Meteorologijo Seminar: 4. letnik - univerzitetni program Verifikacija napovedi padavin Avtor: Matic Šavli Mentor: doc. dr. Nedjeljka Žagar 26. februar 2012 Povzetek Pojem verifikacije je v meteorologiji

More information

INTELLIGENTNI SISTEMI Mehka Logika

INTELLIGENTNI SISTEMI Mehka Logika INTELLIGENTNI SISTEMI Mehka Logika MEHKA LOGIKA (FUZZY LOGIC) 2011/12 Jurij F. Tasič Emil Plesnik 2011/12 1 Splošna definicija Mehka logika - Fuzzy Logic; 1965 Lotfi Zadeh, Berkely Nadgradnja konvencionalne

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA LUKA VIKTOR ROGAČ KONČNI AVTOMATI DIPLOMSKO DELO

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA LUKA VIKTOR ROGAČ KONČNI AVTOMATI DIPLOMSKO DELO UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA LUKA VIKTOR ROGAČ KONČNI AVTOMATI DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 2015 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Univerzitetni študijski program 1. stopnje: Dvopredmetni

More information

USING SIMULATED SPECTRA TO TEST THE EFFICIENCY OF SPECTRAL PROCESSING SOFTWARE IN REDUCING THE NOISE IN AUGER ELECTRON SPECTRA

USING SIMULATED SPECTRA TO TEST THE EFFICIENCY OF SPECTRAL PROCESSING SOFTWARE IN REDUCING THE NOISE IN AUGER ELECTRON SPECTRA UDK 543.428.2:544.171.7 ISSN 1580-2949 Original scientific article/izvirni znanstveni ~lanek MTAEC9, 49(3)435(2015) B. PONIKU et al.: USING SIMULATED SPECTRA TO TEST THE EFFICIENCY... USING SIMULATED SPECTRA

More information

Diskretna matematika 1 / Teorija grafov

Diskretna matematika 1 / Teorija grafov Diskretna matematika 1 / Teorija grafov 1. Osnovni pojmi Vladimir Batagelj Univerza v Ljubljani FMF, matematika Finančna matematika Ljubljana, december 2013 / februar 2008 1 / 31 Kazalo 1 2 3 4 5 6 Pajek

More information

Miha Drole. Sintaksna analiza rahlo kontekstno odvisnih jezikov

Miha Drole. Sintaksna analiza rahlo kontekstno odvisnih jezikov UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Miha Drole Sintaksna analiza rahlo kontekstno odvisnih jezikov DIPLOMSKO DELO NA UNIVERZITETNEM ŠTUDIJU Mentor: prof. dr. Igor Kononenko Ljubljana,

More information

arxiv: v1 [cs.dm] 21 Dec 2016

arxiv: v1 [cs.dm] 21 Dec 2016 UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE arxiv:1612.07113v1 [cs.dm] 21 Dec 2016 Zaključna naloga (Final project paper) Odčitljivost digrafov in dvodelnih

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA. Program: matematika računalništvo FILOTAKSA DIPLOMSKO DELO

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA. Program: matematika računalništvo FILOTAKSA DIPLOMSKO DELO UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA AKULTETA Program: matematika računalništvo ILOTAKSA DIPLOMSKO DELO Mentor: izr. prof. dr. MARKO RAZPET Kandidatka: MOJCA LESKOVEC Ljubljana, junij 2005 POVZETEK: V tem diplomskem

More information

Uvod v odkrivanje znanj iz podatkov (zapiski predavatelja, samo za interno uporabo)

Uvod v odkrivanje znanj iz podatkov (zapiski predavatelja, samo za interno uporabo) Uvod v odkrivanje znanj iz podatkov (zapiski predavatelja, samo za interno uporabo) Blaž Zupan 29. julij 2017 Kazalo 1 Odkrivanje skupin 7 1.1 Primer podatkov.................................. 7 1.2 Nekaj

More information

Naloge iz LA T EXa : 3. del

Naloge iz LA T EXa : 3. del Naloge iz LA T EXa : 3. del 1. V besedilo vklju ite naslednjo tabelo skupaj z napisom Kontrolna naloga Dijak 1 2 Povpre je Janko 67 72 70.5 Metka 72 67 70.5 Povpre je 70.5 70.5 Tabela 1: Rezultati kontrolnih

More information

Univerza na Primorskem. Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije. Zaznavanje gibov. Zaključna naloga

Univerza na Primorskem. Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije. Zaznavanje gibov. Zaključna naloga Univerza na Primorskem Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije Boštjan Markežič Zaznavanje gibov Zaključna naloga Koper, september 2011 Mentor: doc. dr. Peter Rogelj Kazalo Slovarček

More information

OFF-LINE NALOGA NAJKRAJŠI SKUPNI NADNIZ

OFF-LINE NALOGA NAJKRAJŠI SKUPNI NADNIZ 1 OFF-LINE NALOGA NAJKRAJŠI SKUPNI NADNIZ Opis problema. Danih je k vhodnih nizov, ki jih označimo s t 1,..., t k. Množico vseh znakov, ki se pojavijo v vsaj enem vhodnem nizu, imenujmo abeceda in jo označimo

More information

Lokalizacija mobilnega robota s pomočjo večsmerne kamere

Lokalizacija mobilnega robota s pomočjo večsmerne kamere Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Iztok Oder Lokalizacija mobilnega robota s pomočjo večsmerne kamere DIPLOMSKO DELO UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM PRVE STOPNJE RAČUNALNIŠTVO

More information

Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko. Oddelek za fiziko. Seminar - 3. letnik, I. stopnja. Kvantni računalniki. Avtor: Tomaž Čegovnik

Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko. Oddelek za fiziko. Seminar - 3. letnik, I. stopnja. Kvantni računalniki. Avtor: Tomaž Čegovnik Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko Oddelek za fiziko Seminar - 3. letnik, I. stopnja Kvantni računalniki Avtor: Tomaž Čegovnik Mentor: prof. dr. Anton Ramšak Ljubljana, marec 01 Povzetek

More information

Acta Chim. Slov. 2003, 50,

Acta Chim. Slov. 2003, 50, 771 IMPACT OF STRUCTURED PACKING ON BUBBE COUMN MASS TRANSFER CHARACTERISTICS EVAUATION. Part 3. Sensitivity of ADM Volumetric Mass Transfer Coefficient evaluation Ana akota Faculty of Chemistry and Chemical

More information