img037
37
37
wskaźnik k> n. Wówczas |
sk-rk * 1 • |
1 >/k |
(zobacz definicje |
lk 1 »k or.z |
|
• rr»u •k_ł-k |
* (*k-rk> * < |
dla |
1 k, co oznacza, |
że lim r, »
1 —— OD * |
»“k“ik ^ crez r1e<ik,8k> dli nierówność (3.2)). A zatem
rk-1ki<l♦ ? ■£
g, a to koóezy dowód twierdzenia
Przestrzeń euklidesowo En
Przestrzeń euklideaowa E* (zobacz przykład 3, str. 10 ) Jest prze-atrzenlę metrycznę (ćwiczenie 1.2). Możne więc w niej rozważać kule. sfery, zbiory otwarte i domknięte, można też mówić o zbieżności cięgu elementów tej przestrzeni oraz p wszystkich pojęciach wprowadzonych wcześniej dla dowolnych przestrzeni metrycznych. Wiemy też, że przestrzel En Jeet zupełna. Zatem w En słuszne sę nie tylko wszystkie dotychczas poznane twierdzenia o przestrzeniach metrycznych, ale również twierdżenie Banacha i Cantore.
W dalszym cięgu, podobnie jak w geometrii analitycznej, elementy zbioru Rn będziemy często nazywać wektorami. Deśli x ■ (x.,..*,xn) i y « (y1#...y0) sę wektorami oraz cC jest liczbę rzeczywistę, to
x ♦ y - (x14.y1,.,,,xn>yn) C Rnr
ot x » (oC * xn) c Rn
Z wykładów geometrii analitycznej wiadomo również, że w przestrzeni £n istnieje dokładnie n wektorów liniowo niezależnych, Oakikolwiek zbiór n liniowo niezależnych wektorów przestrzeni En nazywamy bazę tej przestrzeni. Wybierając Jako bazę wektory £,...,2, możemy ksżdy wektor xe Rn przedstawić Jednoznacznie w postaci n
* ■ C xi* “ <V*xn;
i-1
Liczby x«,...,xłt nazywamy współrzędnymi wektora x względem baży
* n
,••»,«. 3eet oczywistym, że ten sam wektor może mieć różne współrzędne względem różnych baz. W dalszym cięgu będziemy przyjmować za bazę przestrzeni En najczęściej wektory postaci £ « (0,0,1,0,...,0), i * l,...,n (jedynka znajduje alę na i.miejscu).
Wyszukiwarka
Podobne podstrony:
img037 37 37 wskaźnik k> n. Wówczas sk-rk * 1 • 1 >/k (zobacz definicje lk 1 »k or.z •img037 37 37 wskaźnik k> n. Wówczas sk-rk * 1 • 1 >/k (zobacz definicje lk 1 »k or.z •img037 37 Rozdział 3. Liniowe sieci neuronowe pokazano jedynie oczy i usta). Takie zadanie nazywa siimg037 37 bę aatrów, np. 5i 1 otrzymujemy punkty D i 2 (rys. JOa), Jeżeli z punktu D i z punktu B zaimg037 (37) 126 Tadeusz Sokołowski dotyczące całokształtu sytuacji w danym państwie126. Funkcjonująimg037 37 Rozdział 3. Liniowe sieci neuronowe pokazano jedynie oczy i usta). Takie zadanie nazywa siimg037 37 bę aatrów, np. 5i 1 otrzymujemy punkty D i 2 (rys. JOa), Jeżeli z punktu D i z punktu B zaimg037 37 b Rys. 1.5. Dwustęgowa modulacja amplitudy 2 sygnałem nośnym AM: a) przebieg sygnału zmoduimg037 37 bę aatrów, np. 5i 1 otrzymujemy punkty D i 2 (rys. JOa), Jeżeli z punktu D i z punktu B zaimg037 37 3.3. Klasyfikacja metod podejmowania decyzji gramatyk łańcuchowych (ciągowych), drzewowychimg037 37 b Rys. 1.5. Dwustęgowa modulacja amplitudy 2 sygnałem nośnym AM: a) przebieg sygnału zmoduimg037 37 3.3. Klasyfikacja metod podejmowania decyzji gramatyk łańcuchowych (ciągowych), drzewowychimg037 (37) 126 Tadeusz Sokołowski dotyczące całokształtu sytuacji w danym państwie126. Funkcjonująimg037 (37) 126 Tadeusz Sokołowski dotyczące całokształtu sytuacji w danym państwie126. FunkcjonująSKUMULOWANY WSKAŹNIK STRUKTURY (W; sk)Skumulowany wskaźnik struktury (inaczej: częstość skumulowana)Obraz (37) a) ANALIZA 9>OJZKŁAbU Jl) JLMlEMMA LG3CXA !b)?>0£K-£A2>y źTATSśTyK 2 93Ó2&gimg056 56 ^owyżsżę definicję możemy sformułować inaczej (zobacz definicję operatora cięałegc w punkcimg056 56 ^owyżsżę definicję możemy sformułować inaczej (zobacz definicję operatora cięałegc w punkcimg056 56 ^owyżsżę definicję możemy sformułować inaczej (zobacz definicję operatora cięałegc w punkcwięcej podobnych podstron