Kvantemekanik 4 Side 1 af 11 Energi og tid. Hamiltonoperatoren
|
|
- Ingvar Mogensen
- 6 år siden
- Visninger:
Transkript
1 Kvateekaik 4 Side 1 af 11 ergi og tid Hailtooperatore Af KM3 fregik det, at ehver observabel er repræseteret ved e operator, f.eks. jf. udtryk (3.1) og (3.). Ispireret af det klassiske udtryk for kietisk eergi: p p p ki = =, å de kietiske eergioperator være ˆ 1 ki = = i i hvilket i øvrigt svarer til diskussioe i forbidelse ed udtryk (.1). Tilsvarede å ˆ ( ) ( V r t V r t ˆ pot =, =, ), (4.1), (4.) såda at de totale eergi er repræseteret af Hailtooperatore ˆ H = + V ( r, t). (4.3) Dered er forvetigsværdie af eergie ifølge udtryk (3.0) og (3.5) givet ved * ˆ 3 = r, t H r, t d r Hˆ =, (4.4) 3 ( ) ( ) og Schrödigerligige i udtryk (.13) ka skrives i = Hˆ. (4.5) t Det er således Ĥ, der er besteede for de tidsæssige udviklig af e kvatetilstad, svarede til at det er eergie, der er de afgørede paraeter for de tidsæssige udviklig af e hvilke so helst proces, idet alle processer har til forål at iiere eergie. Thoas B. Lyge, Istitut for Fysik og Naotekologi, AAU 7/03/007
2 Kvateekaik 4 Side af 11 ergi og tid getilstade for Hailtooperatore I opg. D kue de fuldstædige løsig til Schrödigerligige skrives so e overlejrig af haroiske løsiger, der var separable i e t-afhægig og e r - afhægig del:. (4.6) ( rt, ) = Tt ( ) φ ( r) Ved idsættelse af e såda separabel løsig i udtryk (4.5) fås dt i φ = Hˆ ( Tφ ), dt og hvis der, so f.eks. i opg. D, er tale o et tidsuafhægigt potetial, såda at ˆ H = + V ( r), (4.7) fås edvidere dt i φ = THˆ φ, dt og efter separatio af de variable i dt 1 = H ˆ φ. T dt φ Da vestreside ikke afhæger af r, og da højreside ikke afhæger af t, å oveståede være lig e kostat, so f.eks. kue beæves : i dt T dt 1 = H ˆ φ = (4.8) φ Udtryk (4.8) idebærer to differetialligiger, hvoraf de første har løsige () T t = Ae i t. (4.9) Thoas B. Lyge, Istitut for Fysik og Naotekologi, AAU 7/03/007
3 Kvateekaik 4 Side 3 af 11 ergi og tid De ade differetialligig ˆφ H = φ (4.10) er egeværdiligige for Hailtooperatore, idet er egeværdie hørede til egefuktioe φ. Udtryk (4.10) kaldes også de tidsuafhægige Schrödigerligig. Hvis egeværdiere er diskrete eller kotiuerte, siges diskret/kvatiseret hhv. kotiuert egeværdispektru 1. Ĥ at have et Ved idsættelse i udtryk (4.6) fås således. (4.11) i t (, ) = ( ) rt e φ r Da Ĥ er tidsuafhægig, er ( rt, ) løsig til sae egeværdiligig so ( r ) φ, og ( rt, ) kaldes derfor egetilstade for Hailtooperatore ed tilhørede egeværdi. vilkårlig separabel løsig til Schrödigerligige for et koservativt syste ed tidsuafhægigt potetial ka således skrives so i udtryk (4.11), og e vilkårlig løsig ka skrives so e overlejrig af sådae separable løsiger i for af egetilstade for Hailtooperatore. I Dirac-otatio atager egeværdiligige for Ĥ flg. for: Hˆ =. (4.1) 1 Visse eergispektre, f.eks. for et ato eller olekyle, ideholder både diskrete og kotiuerte eergier. Aφ er således også egefuktio for Ĥ ed tilhørede egeværdi. Thoas B. Lyge, Istitut for Fysik og Naotekologi, AAU 7/03/007
4 Kvateekaik 4 Side 4 af 11 ergi og tid For e kvatepartikel i e oreret egetilstad for Ĥ er forvetigsværdie for eergie og eergie kvadreret jf. udtryk (4.4) givet ved hhv. = Hˆ = = = Hˆ = Hˆ = =, og spredige på eergie er dered ifølge udtryk (.17) givet ved 0 Δ = =. Så kostate fra udtryk (4.8) er således de veldefierede eergi hørede til eergi-egetilstade. Når e kvatepartikel befider sig i e egetilstad for Hailtooperatore/eergie, vil a således altid åle de sae eergi, eller sagt ed adre ord vil eergie kue forudsiges eksakt. Statioære tilstade For e kvatepartikel i e eergi-egetilstad er forvetigsværdie kostat i tid for alle observable, der ikke i sig selv afhæger eksplicit af tide 3 : O = r t O r t d r= e r Oe r = * 3 * 3 φ 3 φ 3 φ i t i t (, ) ˆ (, ) ( ) ˆ ( ) ( r) Oˆ φ ( r) d r, * 3 hvorfor eergi-egetilstade også kaldes statioære tilstade. 3 d r (4.13) Degeeratio Hvis der eksisterer forskellige 4 eergie at være degeereret. eergi-egetilstade, der har sae eergi, siges 3 F.eks. vil Hailtooperatore for e elektro, der oplever et tidsvarierede -felt og dered et tidsvarierede potetial, afhæge eksplicit af tide, og for sådat et syste vil eergi-egeværdiere, og dered, ædre sig ed tide. 4 I betydige lieært uafhægige, hvilket vil sige at e af de pågældede egetilstade ikke ka skrives so e liearkobiatio af de øvrige. Thoas B. Lyge, Istitut for Fysik og Naotekologi, AAU 7/03/007
5 Kvateekaik 4 Side 5 af 11 ergi og tid Overlejriger af eergi-egetilstade thvert syste (f.eks. e kvatebrød, et ato eller e aostruktur) er kedeteget ved et potetial V og dered ved e Hailtooperator Ĥ og derigee ved e Schrödigerligig, hvis løsiger er de ulige bølgefuktioer/tilstade for e kvatepartikel i det pågældede syste. So ævt ovefor ka ehver såda tilstad skrives so e overlejrig af egetilstade for Ĥ : rt c rtd (, ) = ( ) (, ) = ce φ rd, Hˆ φ = φ. i t ( ) ( ) (4.14) Aht. otatioe atages eergispektret i det flg. at være diskret (eergie kvatiseret), svarede til såda at ( rt, ) = c ( rt, ) c ( ) = cδ ( ), (4.15) i t = ce ( ),, ˆ φ r c Hφ = φ, idet alle de præseterede resultater ka geeraliseres til det kotiuerte tilfælde. (4.16) At fra udtryk (4.14) eller (4.16) er e løsig til Schrödigerligige følger af dees liearitet, idet egetilstadee jo er (separable) løsiger hertil. At e vilkårlig løsig ka skrives so e overlejrig af egetilstade for Ĥ følger af de ateatiske spektralsætig, so i dee saehæg ka foruleres so følger: Thoas B. Lyge, Istitut for Fysik og Naotekologi, AAU 7/03/007
6 Kvateekaik 4 Side 6 af 11 ergi og tid getilstadee for et systes Hailtooperator udgør et fuldstædigt, ortoorerbart sæt af basisfuktioer for tilstadsruet : Tilstadsruet : Det abstrakte ru, so de ulige kvatetilstade/bølgefuktioer udgør. F.eks. er 3 Basisfuktioer : det ru, so alle trediesioelle vektorer udgør. Fuktioer, so ved liearkobiatioer ka frebrige alle adre fuktioer. F.eks. ka e basis beståede af { ˆ, ˆ, ˆ} vektor gee liearkobiatioe r = ˆ+ yyˆ+ zzˆ. Ortoorerbart 5 : yz frebrige ehver trediesioel t sæt kvatetilstade/bølgefuktioer er ortoorerede/ortoorale, hvis de hver for sig er orerede og er idbyrdes ortogoale: 1 for = δ = 0 for hvor δ er Kroeckers delta. F.eks. er { ˆ, ˆ, ˆ} Fuldstædigt sæt : =, yz ortoorale, efterso deres idre produkt opfylder ˆ ˆ= yˆ yˆ = zˆ zˆ= 1, ˆ yˆ = ˆ zˆ= yˆ zˆ= 0. (4.17) Heri ligger etop, at e vilkårlig tilstad ka skrives so overlejrigere i udtryk (4.14). 5 I udtrykket ortoorerbart ligger dels, at de fude egetilstade geerelt ikke er orerede, og dels at to degeererede egetilstade og ikke ødvedigvis er idbyrdes ortogoale, e at liearkobiatioer af og ka frebrige to ortoorale egetilstade hørede til de pågældede eergi. Det følger således af liearitete af Ĥ, at ehver såda liearkobiatio giver e egetilstad hørede til de pågældede eergi : H ˆ a + b = ah ˆ + bh ˆ = a + b = a + b. = ( ) ( ) Thoas B. Lyge, Istitut for Fysik og Naotekologi, AAU 7/03/007
7 Kvateekaik 4 Side 7 af 11 ergi og tid For i praksis at kue opskrive e give bølgefuktio er det selvsagt ødvedigt at kede de vægte/koordiater/udvikligskoefficieter, hvored eergiegetilstadee idgår i overlejrige i udtryk (4.16). De vægt/koordiat, hvored e basisvektor idgår i e liearkobiatio r = ˆ+ yyˆ+ zzˆ, fides so det idre produkt elle de pågældede basisvektor og vektore r : = r ˆ, y= yr ˆ, z= zr ˆ Tilsvarede haves uder avedelse af ortoorerigsbetigelse fra udtryk (4.17) = = c = c = cδ c: c c =. (4.18) Norerigsbetigelse for lægger flg. begræsig på udvikligskoefficietere 67 : * * * 1 = = c c = cc = cc δ = c :,, c = 1. (4.19) Forvetigsværdie af eergie i tilstade er givet ved = Hˆ = c c Hˆ = c c, * *,, * δ = cc = c : = c. (4.0) 6 Svarede til at vektore r = ˆ+ yyˆ + zzˆ opfylder 7 Husk, at svarer til * ( r, t) = c *. r = 1, hvis og ku hvis + y + z = 1. Thoas B. Lyge, Istitut for Fysik og Naotekologi, AAU 7/03/007
8 Kvateekaik 4 Side 8 af 11 ergi og tid Ved saeligig ed udtryk (.15) ses således, at c er sadsylighede for at få værdie, år a åler eergie af e kvatepartikel kedeteget ved bølgefuktioe givet ved udtryk (4.16). Hvis kvatepartikle er i e egetilstad for eergie, svarede til c δ =, svarede til at sadsylighede 0. =, er åles ed sadsylighede 1 og alle adre eergier ed c kaldes i øvrigt sadsylighedsaplitude hørede til eergie. Så kvatepartikle i de geerelle tilstad er altså i e overlejret/superpoeret tilstad af at være i de forskellige egetilstade, og sadsylighede for at a ved ålig af eergie fider partikle i egetilstade er givet ved c. fter e såda ålig vil kollapse til, så hvis a ku åler é gag, har a ige ulighed for at vurdere, o kvatepartikle oprideligt var i egetilstade, eller o de var i e eller ade overlejret tilstad. Hvis a har ulighed for at åle age gage uder de sae betigelser, vil a kue bestee c so det relative atal gage, a har ålt eergie, og derudfra vil a kue sige oget o tilstade. Hvis a f.eks. hver gag åler, vil a vide, at kvatepartikle er i egetilstade. Thoas B. Lyge, Istitut for Fysik og Naotekologi, AAU 7/03/007
9 Kvateekaik 4 Side 9 af 11 ergi og tid I det geerelle, kotiuerte tilfælde odsvares sadsylighede c af sadsylighedstæthede for eergie c ( ), såda at c ( ) d er sadsylighede for at åle e eergi i itervallet ; + d 8. 8 På sae åde so at ( r, t) er sadsylighedstæthede for positioe, og ( r, t) at åle e positio i itervallet r dv. dv er sadsylighede for Thoas B. Lyge, Istitut for Fysik og Naotekologi, AAU 7/03/007
10 Kvateekaik 4 Side 10 af 11 ergi og tid Usikkerhedsrelatioe for eergi og tid Betragt e fri kvatepartikel beskrevet ved e bølgepakke, der udbreder sig efter - akse. Usikkerhede på dee kvatepartikels eergi d dp p = = v : p = fides ved differetiatio: Δ = v Δ p. (4.1) Da bølgepakkes positio er uderlagt usikkerhede Δ, vil bølgepakke skulle bruge tide Δ Δ t = (4.) v på at passere et givet pukt, f.eks. e detektor, der åler kvatepartikles eergi. Sættes udtryk (4.1) og (4.) sae fås vha. usikkerhedsrelatioe i udtryk (1.17) Δ Δ = Δp Δt : ΔΔ t. (4.3) Udtryk (4.3) kaldes usikkerhedsrelatioe for eergi og tid, e tide er ige observabel ed ålbare realisatioer 9, og udtryk (.16). Δ t er dered ige spredig so i Udtryk (4.3) udtrykker deriod saehæge elle usikkerhede Δ på eergie og de tid Δt, der er til rådighed for at åle eergie. 9 Dered foretages ide for ikke-relativistisk kvateekaik e skele elle de tre rulige diesioer, der beskrives so observable, og de fjerde diesio tide, der beskrives so e paraeter. Dee skele er i odstrid ed relativitetsteorie, og ide for relativistisk kvateekaik (Paul Dirac, 197) beskrives både positio og tid da også so paraetre. Thoas B. Lyge, Istitut for Fysik og Naotekologi, AAU 7/03/007
11 Kvateekaik 4 Side 11 af 11 ergi og tid For e atoar elektro i si grudtilstad er der således uedelig eget tid til rådighed for at bestee eergie ( Δt ), so dered i pricippet ka ( ) bestees eksakt Δ = 0. Me for e elektro i e eciteret tilstad, der er kedeteget ved e hefaldstid 10, er Δt edelig, og eergie er dered kedeteget ved e pricipiel usikkerhed Δ > 0, der f.eks. fører til e pricipiel forbredig af spektralliiere De eciterede tilstade er statioære tilstade for de atoare Hailtooperator. At de alligevel hefalder skyldes vekselvirkige ed det ekstere elektroagetiske felt, der opstår so følge af vakuufluktuatioere i det okrigliggede ru. 11 Hertil koer e række adre forbredigsekaiser såso Dopplerforbredig, der skyldes atoeres eller olekyleres bevægelse, og disse vil i lagt de fleste tilfælde være doierede i forhold til de aturlige forbredig. Thoas B. Lyge, Istitut for Fysik og Naotekologi, AAU 7/03/007
Bølgefunktioner Alle partikler, som har en hvilemasse, er kendetegnet ved en kompleks bølgefunktion
Modere Fysik 4 Side af 7 Schrödigerligige Forrige to gage: Idførelse af kvatiserigsbegrebet (for lyseergi og for elektroers eergi) samt partikel-bølge-dualitete, hvilket førte til e helt y teori, kvatemekaikke
Læs merevejer (med fortegn). Det vil vi illustrere visuelt og geometrisk for (2 2)-matricer og (3 3)-matricer i enote 6.
enote 5 enote 5 Determiater I dee enote ser vi på kvadratiske matricer. Deres type er altså for 2, se enote 4. Det er e fordel, me ikke absolut ødvedigt, at kede determiatbegrebet for (2 2)-matricer på
Læs mereLøsningsforslag til skriftlig eksamen i Kombinatorik, sandsynlighed og randomiserede algoritmer (DM528)
Løsigsforslag til skriftlig eksame i Kombiatorik, sadsylighed og radomiserede algoritmer (DM58) Istitut for Matematik & Datalogi Syddask Uiversitet Madag de 3 Jauar 011, kl. 9 13 Alle sædvalige hjælpemidler
Læs mereAnalyse 1, Prøve maj 2009
Aalyse, Prøve 5. maj 009 Alle hevisiger til TL er hevisiger til Kalkulus (006, Tom Lidstrøm). Direkte opgavehevisiger til Kalkulus er agivet med TLO, ellers er alle hevisiger til steder i de overordede
Læs mereSupplerende noter II til MM04
Supplerede oter II til MM4 N.J. Nielse 1 Uiform koverges af følger af fuktioer Vi starter med følgede defiitio: Defiitio 1.1 Lad S være e vilkårlig mægde og (X, d et metrisk rum. E følge (f af fuktioer
Læs mereLys og gitterligningen
Fysik rapport: Lys og gitterligige Forfatter: Bastia Emil Jørgese.z Øvelse blev udført osdag de 25. jauar 202 samme med Lise Kjærgaard Paulse 2 - Bastia Emil Jørgese Fysik rapport (4 elevtimer), februar
Læs mereElementær Matematik. Polynomier
Elemetær Matematik Polyomier Ole Witt-Hase 2008 Køge Gymasium Idhold 1. Geerelle polyomier...1 2. Divisio med hele tal....1 3. Polyomiers divisio...2 4. Polyomiers rødder....4 5. Bestemmelse af røddere
Læs mereDefinition: Normalfordelingen. siges at være normalfordelt med middelværdi µ og varians σ 2, hvor µ og σ er reelle tal og σ > 0.
Repetitio: Normalfordelige Ladmåliges fejlteori Lektio Trasformatio af stokastiske variable - kkb@math.aau.dk http://people.math.aau.dk/ kkb/udervisig/lf13 Istitut for Matematiske Fag Aalborg Uiversitet
Læs mereMatematik A. Studentereksamen. Forberedelsesmateriale. Forsøg med digitale eksamensopgaver med adgang til internettet.
Matematik A Studetereksame Forsøg med digitale eksamesopgaver med adgag til iterettet Forberedelsesmateriale Vejledede opgave Forår 0 til stx-a-net MATEMATIK Der skal afsættes 6 timer af holdets sædvalige
Læs mereantal gange krone sker i første n kast = n
1 Uge 15 Teoretisk Statistik, 5. april 004 1. Store tals lov Eksempel: møtkast Koverges i sadsylighed Tchebychevs ulighed Sætig: Store tals lov. De cetrale græseværdisætig 3. Approksimatio af sadsyligheder
Læs mereTermodynamik. Indhold. Termodynamik. Første og anden hovedsætning 1/18
ermodyamik. Første og ade hovedsætig /8 ermodyamik Idhold. Isoterme og adiabatiske tilstadsædriger for gasser...3 3. ermodyamikkes. hovedsætig....5 4. Reversibilitet...6 5. Reversibel maskie og maksimalt
Læs mereSandsynlighedsteori 1.2 og 2 Uge 5.
Istitut for Matematiske Fag Aarhus Uiversitet De 27. jauar 25. Sadsylighedsteori.2 og 2 Uge 5. Forelæsiger: Geemgage af emere karakteristiske fuktioer og Mometproblemet afsluttes, og vi starter på afsittet
Læs mereMOGENS ODDERSHEDE LARSEN. Fourieranalyse
MOGENS ODDERSHEDE LARSEN Fourieraalyse. udgave 7 FORORD Dette otat giver e kort idførig i teorie for fourierrækker og fouriertrasformatio. Det forudsættes i dette otat, at ma har rådighed over matematiklommeregere
Læs merehvor i er observationsnummeret, som løber fra 1 til stikprøvestørrelsen n, X i
Normalfordeliger For at e stokastisk variabel X ka være ormalfordelt, skal X agive værdie af e eller ade målig, f.eks. tid, lægde, vægt, beløb osv. Notatioe er: Xi ~ N( μ, σ hvor i er observatiosummeret,
Læs mereDen flerdimensionale normalfordeling
De flerdimesioale ormalfordelig Stokastiske vektorer Ved e stokastisk vektor skal vi forstå e vektor, hvor de ekelte kompoeter er sædvalige stokastiske variable. For de stokastiske vektor Y = Y,..., Y
Læs mereBilag 5: DEA-modellen Bilaget indeholder en teknisk beskrivelse af DEA-modellen
Bilag 5: DEA-odelle Bilaget ideholder e teis besrivelse af DEA-odelle FRSYNINGSSERETARIATET FEBRUAR 2013 INDLEDNING... 3 INPUTSTYRET DEA-MDEL... 3 UTPUTSTYRET DEA-MDEL... 7 SALAAFAST... 12 2 Idledig Data
Læs mereØvelser til fremme af forståelsen af den kvantemekaniske bølgemekanik
Syddask Uiversitet, Tekisk Fakultet Øvelser til fremme af forståelse af de kvatemekaiske bølgemekaik FY521, projekt r.1 Simo Holst Traberg-Larse og Søre Emil Weger Peterse d. 15. februar 2013 Dette projektdokumet
Læs mereFUNKTIONER del 1 Funktionsbegrebet Lineære funktioner Eksponentialfunktioner Logaritmefunktioner Rentesregning Indekstal
FUNKTIONER del Fuktiosbegrebet Lieære fuktioer Ekspoetialfuktioer Logaritmefuktioer Retesregig Idekstal -klassere Gammel Hellerup Gymasium November 08 ; Michael Szymaski ; mz@ghg.dk Idholdsfortegelse FUNKTIONSBEGREBET...
Læs mereAsymptotisk optimalitet af MLE
Kapitel 4 Asymptotisk optimalitet af MLE Lad Y 1, Y 2,... være uafhægige, idetisk fordelte variable med værdier i et rum (Y,K). Vi har givet e model (ν θ ) θ Θ for fordelige af Y 1 (og dermed også for
Læs merePraktisk info. Statistisk analyse af en enkelt stikprøve: kendt eller ukendt varians Sandsynlighedsregning og Statistik (SaSt) I tirsdags.
Praktisk ifo Liste med rettelser og meigsforstyrrede trykfejl i DS på Absalo. Statistisk aalyse af e ekelt stikprøve: kedt eller ukedt varias Sadsylighedsregig og Statistik (SaSt) Helle Sørese Projekt
Læs mereMatematikkens mysterier - på et obligatorisk niveau. 7. Ligninger, polynomier og asymptoter
Matematikkes mysterier - på et obligatorisk iveau af Keeth Hase 7. Ligiger, polyomier og asymptoter Hvad er e asymotote? Og hvorda fides de? 7. Ligiger, polyomier og asymptoter Idhold 7.0 Idledig 7.1 Udsag
Læs mereMotivation. En tegning
Motivatio Scatter-plot at det mådelige salg mod det måedlige reklamebudget. R: plot(salg ~ budget, data = salg) Økoometri Lektio Simpel Lieær Regressio salg 400 450 500 550 20 25 30 35 40 45 50 budget
Læs mereVejledende opgavebesvarelser
Vejledede opgavebesvarelser 1. Atal hæder er lig med K(52,5), altså 2598960. Ved brug af multiplikatiospricippet ka atal hæder med 3 ruder og 2 spar udreges som K(13, 3) K(13, 2), hvilket giver 22308.
Læs mere1 Punkt- og intervalestimation Punktestimatorer: Centralitet(bias) og efficiens... 2
Idhold 1 Pukt- og itervalestimatio 2 1.1 Puktestimatorer: Cetralitet(bias) og efficies.................... 2 2 Kofidesiterval 3 2.1 Kofidesiterval for adel................................ 4 2.2 Kofidesiterval
Læs mereSandsynlighedsregning 9. forelæsning Bo Friis Nielsen
Dages eer afsit 5.3 og 5.4 Siultae kotiuerte fordeliger P(X dx,y dy f(x,ydxdy Sadsylighedsregig 9. forelæsig Bo Friis Nielse Mateatik og Coputer Sciece Daarks Tekiske Uiversitet 8 Kgs. Lygby Daark Eail:
Læs mere6 Populære fordelinger
6 Populære fordeliger I apitel 4 itroducerede vi stoastise variabler so e åde at repræsetere udfald af et esperiet på. De stoastise variabler ue være både disrete (fx terigslag) og otiuerte (fx vareægder).
Læs mereog Fermats lille Projekt 0.4 Modulo-regning, restklassegrupperne sætning ..., 44, 20,4,28,52,... Hvad er matematik? 3 ISBN
Projekt 0.4 Modulo-regig, restklassegruppere sætig ( p 0, ) og Fermats lille Vi aveder moduloregig og restklasser mage gage om dage, emlig år vi taler om tid, om hvad klokke er, om hvor lag tid der er
Læs merecos(t), v(t) = , w(t) = e t, z(t) = e t.
Aalyse Øvelser Rasmus Sylvester Bryder. og. oktober 3 Bevis for Cotiuity lemma Theorem. Geemgås af Michael Staal-Olse. Bevis for Lemma.8 Dee har vi faktisk allerede vist; se Opgave 9.5 fra Uge. Det er
Læs mereFormelskrivning i Word 2. Sådan kommer du i gang 4. Eksempel med skrivning af brøker 5. Brøker skrevet med småt 6. Hævet og sænket skrift 6
Dee udgave er til geemkig på ettet. Boge ka købes for kr. 5 hos EH-Mat. E y og udvidet udgave med title»symbol- og formelskrivig«er udkommet september 00. Se mere om de her. Idholdsfortegelse Formelskrivig
Læs mereUdtrykkelige mængder og Cantorrækker
Udtrykkelige mægder og Catorrækker Expressible sets ad Cator series Matematisk speciale Simo Bruo Aderse 20303870 Vejleder: Simo Kristese Istitut for Matematik Aarhus Uiversitet 208 Abstract This thesis
Læs mereKvantemekanik i SRP en
Kvatemekaik i SRP e Torste Traum Rømer, Frederiksberg Gymasium E gag imellem er der elever fra studieretiger med matematik, fysik og kemi, der i SRP øsker at skrive om kvatemekaik. Emet er svært for alle
Læs merex-klasserne Gammel Hellerup Gymnasium
SANDSYNLIGHEDSREGNING OG KOMBINATORIK x-klassere Gammel Hellerup Gymasium Idholdsfortegelse SANDSYNLIGHEDSREGNING... 3 SANDSYNLIGHEDSFELT... 3 DE STORE TALS LOV... 4 Sadsyligheder og frekveser:... 4 STOKASTISK
Læs mere13. februar Resumé: En statistisk analyse resulterer ofte i : Et estimat ˆ θ med en tilhørende se( ˆ θ )
3. februar 003 Epidemiologi og biostatistik. Uge, torag d. 3. februar 003 Morte Frydeberg, Istitut for Biostatistik. Type og type fejl Nogle specielle metoder: Test i RxC tabeller Test i x tabeller Fishers
Læs mereBaggrundsnote til sandsynlighedsregning
Baggrudsote til sadsylighedsregig Kombiatorik. Multiplikatiospricippet E mægde beståede af forskellige elemeter kaldes her e -mægde. Elemetere i e m-mægde og elemetere i e -mægde ka parres på i alt m forskellige
Læs mere29. januar Epidemiologi og biostatistik Forelæsning 2 Uge 1, torsdag 2. februar 2006 Michael Væth, Afdeling for Biostatistik.
Epidemiologi og biostatistik Forelæsig Uge 1, torsdag. februar 006 ichael Væth, Afdelig for Biostatistik. Sammeligig af to middelværdier sikkerhedsitervaller statistisk test Sammeligig af to proportioer
Læs mereDATV: Introduktion til optimering og operationsanalyse, 2007. Følsomhed af Knapsack Problemet
DATV: Itroduktio til optimerig og operatiosaalyse, 2007 Følsomhed af Kapsack Problemet David Pisiger, Projektopgave 1 Dette er de første obligatoriske projektopgave på kurset DATV: Itroduktio til optimerig
Læs mereHovedpointer fra SaSt
Hovedpoiter fra SaSt Marti Nørgaard Peterse 13. februar 2018 Følgede geemgår udvalgte begreber fra E Itroduktio til Sadsylighedsregig af M. Sørese (9. udgave), Itroductio to Likelihood-based Estimatio
Læs mereUndersøgelse af numeriske modeller
Udersøgelse af umeriske modeller Formål E del af målsætige med dette delprojekt er at give kedskab til de begræsiger, fejl og usikkerheder, som optræder ved modellerig. I de forbidelse er følgede udersøgelse
Læs mereProjekt 4.8 De reelle tal og 1. hovedsætning om kontinuerte funktioner
Projekter: Kapitel 4 Projekt 48 De reelle tal og hovedsætig om kotiuerte fuktioer Projekt 48 De reelle tal og hovedsætig om kotiuerte fuktioer Kotiuitet og kotiuerte fuktioer Ord som kotiuert og kotiuerlig
Læs mereGamle eksamensopgaver. Diskret Matematik med Anvendelser (DM72) & Diskrete Strukturer(DM504)
Gamle eksamesopgaver Diskret Matematik med Avedelser (DM72) & Diskrete Strukturer(DM504) Istitut for Matematik& Datalogi Syddask Uiversitet, Odese Alle sædvalige hjælpemidler(lærebøger, otater etc.), samt
Læs mereTeoretisk Statistik, 18. november Stikprøveteori: hvor er vi, og hvor skal vi hen? Proportional allokering Optimal allokering
Uge 47 I Teoretisk Statistik, 8. oveber 003 Stikprøveteori: hvor er vi, og hvor skal vi he? Proportioal allokerig Optial allokerig Heruder: Saeligig af variaser og ødvedige stikprøvestørrelser for de forskellige
Læs mereProjekt 1.3 Brydningsloven
Projekt 1.3 Brydigslove Når e bølge, fx e lysbølge, rammer e græseflade mellem to stoffer, vil bølge ormalt blive spaltet i to: Noget af bølge kastes tilbage (spejlig), hvor udfaldsvikle u er de samme
Læs mereSandsynlighedsregning 9. forelæsning Bo Friis Nielsen
Dages eer afsit 5.3 og 5.4 Siultae kotiuerte fordeliger P(X dx,y dy = f(x,ydxdy Sadsylighedsregig 9. forelæsig Bo Friis Nielse Mateatik og Coputer Sciece Daarks Tekiske Uiversitet 8 Kgs. Lygby Daark Eail:
Læs mereMeningsmålinger KLADDE. Thomas Heide-Jørgensen, Rosborg Gymnasium & HF, 2017
Meigsmåliger KLADDE Thomas Heide-Jørgese, Rosborg Gymasium & HF, 2017 Idhold 1 Meigsmåliger 2 1.1 Idledig................................. 2 1.2 Hvorda skal usikkerhede forstås?................... 3 1.3
Læs mereTeoretisk Statistik, 9. februar Beskrivende statistik
Uge 7 I Teoretisk Statistik, 9 februar 004 Beskrivede statistik Kategoriserede variable 3 Kvatitative variable 4 Fraktiler for ugrupperede observatioer 5 Fraktiler for grupperede observatioer 6 Beliggeheds-
Læs mereSpørgsmål 3 (5 %) Bestem sandsynligheden for at et tilfældigt valgt vindue har en fejl ved listerne, når man ved at der er fejl i glasset.
STATISTIK Skriftlig evaluerig, 3. semester, madag de 30. auar 006 kl. 9.00-3.00. Alle hælpemidler er tilladt. Opgaveløsige forsyes med av og CPR-r. OPGAVE Ved e produktio af viduer er der mulighed for,
Læs mereDATV: Introduktion til optimering og operationsanalyse, 2007. Bin Packing Problemet
DATV: Itroduktio til optimerig og operatiosaalyse, 2007 Bi Packig Problemet David Pisiger, Projektopgave 2 Dette er de ade obligatoriske projektopgave på kurset DATV: Itroduktio til optimerig og operatiosaalyse.
Læs mere9. Binomialfordelingen
9. Biomialfordelige 9.. Gekedelse Hvert forsøg ka ku resultere i to mulige udfald; succes og fiasko. I modsætig til poissofordelige er atallet af forsøg edeligt. 9.. Model X : Stokastisk variabel, der
Læs mereKvantemekanik 8 Side 2 af 10 Observable og operatorer. Grundlæggende egenskaber ved operatorrepræsentanter ( ) O= O. (8.4)
Kvantemekanik 8 Side 1 af 10 Opsummering Egenskaber ved operatorrepræsentanter Det blev i KM3-4 vist, at enhver målbar bevægelsesegenskab (observabel) er repræsenteret ved en operator, som for position,
Læs mereog Fermats lille sætning
Projekter: Kaitel 0. Projekt 0. Modulo-regig, restklassegruer og Fermats lille sætig Projekt 0. Modulo-regig, restklassegruere ( { 0 }, ) og Fermats lille sætig Vi aveder moduloregig og restklasser mage
Læs mereKvantitative metoder 2
Dages program Kvatitative metoder De multiple regressiosmodel 6. februar 007 Emet for dee forelæsig er de multiple regressiosmodel (Wooldridge kap 3.- 3.+appedix E.) Defiitio og motivatio Fortolkig af
Læs mereNoter om kombinatorik, Kirsten Rosenkilde, februar Kombinatorik
Noter om ombiatori, Kirste Roseilde, februar 008 Kombiatori Disse oter er e itrodutio til ombiatori og starter helt fra bude, så e del af det idledede er siert edt for dig allerede, me der ommer også hurtigt
Læs mereSandsynlighedsfordelinger for kontinuerte data på interval/ratioskala
Statistik for biologer 005-6, modul 5: Sadsylighedsfordeliger for kotiuerte data på iterval/ratioskala M6, slide Gægse matematiske sadsylighedsfordeliger: Diskrete data: De positive biomialfordelig Poisso-fordelige
Læs mereTankegangskompetence. Kapitel 9 Algebraiske strukturer i skolen 353
Takegagskompetece Hesigte med de følgede afsit er først og fremmest at skabe klarhed over de mere avacerede regeregler i skole og give resultatet i de almee form, der er karakteristisk for algebra. Vi
Læs mereSætning: Middelværdi og varians for linearkombinationer. Lad X 1,X 2,...,X n være stokastiske variable. Da gælder. Var ( a 0 + a 1 X a n X n
Ladmåliges fejlteori Lektio 3 Estimatio af σ Dobbeltmåliger Geometrisk ivellemet Lieariserig - rw@math.aau.dk Istitut for Matematiske Fag Aalborg Uiversitet Repetitio: Middelværdi og Varias Sætig: Middelværdi
Læs mereSimpel Lineær Regression. Opsplitning af variationen Determinations koefficient Variansanalyse F-test Model-kontrol
Simpel Lieær Regressio Opsplitig af variatioe Determiatios koefficiet Variasaalse F-test Model-kotrol Opbgig af statistisk model Specificer model Ligiger og atagelser Estimer parametre Modelkotrol Er modelle
Læs mere24. januar Epidemiologi og biostatistik. Forelæsning 1 Uge 1, tirsdag. Niels Trolle Andersen, Afdelingen for Biostatistik.
Epidemiologi og biostatistik. Forelæsig Uge, tirsdag. Niels Trolle Aderse, Afdelige for Biostatistik. Geerelt om kurset: - Formål - Forelæsiger - Øvelser - Forelæsigsoter - Bøger - EpiBasic: http://www.biostat.au.dk/teachig/software
Læs mereSandsynlighedsteori 1.2
Forelæsigsoter til Sadsylighedsteori.2 Sved Erik Graverse Jauar 2006 Istitut for Matematiske Fag Det Naturvideskabelige Fakultet Aarhus Uiversitet. Mometproblemet. I dette afsit beteger X e stokastisk
Læs mere30. august Epidemiologi og biostatistik. Forelæsning 3 Uge 2, torsdag d. 8. september 2005 Michael Væth, Afdeling for Biostatistik.
30. august 005 Epidemiologi og biostatistik. Forelæsig 3 Uge, torag d. 8. september 005 Michael Væth, Afdelig for Biostatistik. Mere om kategoriske data Test for uafhægighed I RxC tabeller Test for uafhægighed
Læs mereEstimation ved momentmetoden. Estimation af middelværdiparameter
Statistik og Sadsylighedsregig 1 STAT kapitel 4.2 4.3 Susae Ditlevse Istitut for Matematiske Fag Email: susae@math.ku.dk http://math.ku.dk/ susae Estimatio ved mometmetode Idimellem ka det være svært (eller
Læs mereBjørn Grøn. Analysens grundlag
Bjør Grø Aalyses grudlag Aalyses grudlag Side af 4 Idholdsfortegelse Kotiuerte og differetiable fuktioer 3 Differetial- og itegralregiges udviklig 5 3 Hovedsætiger om differetiable fuktioer 8 Opgaver til
Læs mereForelæsningsnoter til Stokastiske Processer E05. Svend-Erik Graversen Revideret af Jan Pedersen Kapitel 12 og Appendix B og G af Jan Pedersen
Forelæsigsoter til Stokastiske Processer E5 Sved-Erik Graverse Revideret af Ja Pederse Kapitel 12 og Appedix B og G af Ja Pederse 16. august 25 Forord Nærværede otesæt skal bruges i forbidelse med kurset
Læs mereDe reelle tal. Morten Grud Rasmussen 5. november Se Sætning 3.6 og 3.7 for forskellige formuleringer af egenskaben og dens negation.
De reelle tal Morte Grud Rasmusse 5. ovember 2015 Ordede mægder Defiitio 3.1 (Ordet mægde). pm, ăq kaldes e ordet mægde såfremt: For alle x, y P M gælder etop ét af følgede: x ă y, x y, y ă x @x, y, z
Læs mereRettevejledning til HJEMMEOPGAVE 1 Makro 1, 2. årsprøve, foråret 2007 Peter Birch Sørensen
Rettevejledig til HJEMMEOPGAVE Makro, 2. årsprøve, foråret 2007 Peter Birch Sørese Opgave... Udsaget er forkert. De omtalte skatteomlægig må atages at øge beskæftigelse p.gr.a. e positiv substitutioseffekt
Læs mereTest i to populationer. Hypotesetest for parrede observationer Test for ens varians Gensyn med flyskræk!
Test i to populatioer Hypotesetest for parrede observatioer Test for es varias Gesy med flyskræk! Afhægige og uafhægige stikprøver Ved e uafhægig stikprøve udtages e stikprøve fra hver gruppe.. Mæd og
Læs mereMatematik A. Højere handelseksamen. Tirsdag den 26. maj 2015 kl hhx151-mat/a
Matematik A Højere hadelseksame hhx151-mat/a-26052015 Tirsdag de 26. maj 2015 kl. 9.00-14.00 Matematik A Prøve består af to delprøver. Delprøve ude hjælpemidler består af opgave 1 til 5 med i alt 5 spørgsmål.
Læs mereØkonometri 1. Definition og motivation. Definition og motivation. Dagens program. Den multiple regressionsmodel 15. februar 2006
Dages program Økoometri De multiple regressiosmodel 5. februar 006 Emet for dee forelæsig er de multiple regressiosmodel (Wooldridge kap 3.-3.3+appedix E.-E.) Defiitio og motivatio Fortolkig af parametree
Læs mereNoter om Kombinatorik 2, Kirsten Rosenkilde, februar
Noter om Kombiatori, Kirste Roseilde, februar 008 1 Kombiatori Disse oter itroducerer ogle cetrale metoder som ofte beyttes i ombiatoriopgaver, og ræver et grudlæggede edsab til ombiatori (se fx Kombiatori
Læs mereEstimation og test i normalfordelingen
af Birger Stjerholm Made Samfudlitteratur 07 Etimatio og tet i ormalfordelige Dee tekt ideholder et overblik over ogle grudlæggede pricipper for etimatio og tet i ormalfordelige i hyppigt forekommede ituatioer:
Læs mereIntroduktion til uligheder
Itroduktio til uligheder, marts 0, Kirste Rosekilde Itroduktio til uligheder Dette er e itroduktio til ogle basale uligheder om det aritmetiske geemsit, det geometriske geemsit, det harmoiske geemsit og
Læs mereDagens forelæsning. Claus Munk. kap. 1-3. Obligationer Grundlæggende Intro. Obligationer Grundlæggende Intro. Obligationer Grundlæggende Intro
Dages forelæsig Grudlæggede itroduktio til obligatioer Claus Muk kap. - 3 Betaligsrækker og låeformer Det daske obligatiosmarked Effektive reter 2 Obligatioer Grudlæggede Itro Obligatioer Grudlæggede Itro
Læs mereClaus Munk. kap. 1-3
Claus Muk kap. 1-3 1 Dages forelæsig Grudlæggede itroduktio til obligatioer Betaligsrækker og låeformer Det daske obligatiosmarked Pris og kurs Effektive reter 2 1 Obligatioer Grudlæggede Itro Debitor
Læs mereIntroduktion til uligheder
Itroduktio til uligheder Dette er e itroduktio til ogle basale uligheder om det aritmetiske geemsit, det geometriske geemsit, det harmoiske geemsit og det kvadratiske geemsit. Først skal vi ved fælles
Læs mereTalfølger og -rækker
Da Beltoft og Klaus Thomse Aarhus Uiversitet 2009 Talfølger og -rækker Itroduktio til Matematisk Aalyse Zeos paradoks om Achilleus og skildpadde Achilleus løber om kap med e skildpadde. Achilleus løber
Læs mereØkonometri 1. Inferens i den lineære regressionsmodel 29. september Økonometri 1: F7 1
Økoometri 1 Iferes i de lieære regressiosmodel 9. september 006 Økoometri 1: F7 1 Dages program Opsamlig af hemmeopgave om Mote Carlo eksperimeter Mere om hypotesetest: Ekelt lieær restriktio på koefficieter
Læs mereDagens program. Estimation: Kapitel Eksempler på middelrette og/eller konsistente estimator (de sidste fra sidste forelæsning)
Dages program Estimatio: Kapitel 9.4-9.7 Eksempler på middelrette og/eller kosistete estimator (de sidste fra sidste forelæsig) Ko desiterval for store datasæt kap. 9.4 Ko desiterval for små datasæt kap.
Læs mereKompendie Komplekse tal
Kompedie Komplekse tal Prebe Holm 08-06-003 "!#!%$'&($)+*-,. cos(s + t) )0/ si(s + t) Trigoometri er måske ikke så relevat, år ma såda umiddelbart sakker om komplekse tal. Me faktisk avedes de trigoometriske
Læs mereLøsninger til kapitel 7
Løsiger til kapitel 7 Opgave 7.1 a) HpoStat giver resultatet: Pop. varias er ukedt, me 30, så Normalf. bruges approksimativt = 54,400 s 1.069,90 = 00,000 0,95 49,868 58,93 Dette betder, at med 95% sikkerhed
Læs mereVelkommen. Program. Statistik og Sandsynlighedsregning 2 Sandsynlighedstætheder og kontinuerte fordelinger på R. Praktiske ting og sager
Program Statistik og Sadsylighedsregig 2 Sadsylighedstætheder og kotiuerte fordeliger på R Helle Sørese Uge 6, madag Velkomme I dag: Praktiske bemærkiger Hvad skal vi lave på SaSt2? Sadsylighedstætheder
Læs mereEksempel 10.1 En autoregressiv proces af orden 1 (ofte blot kaldet en AR(1)- proces) pårhar et opdateringsskema (10.1) med funktionen. for y R.
Kapitel 0 Markovkæder Vi vil i det følgede studere processer Y 0, Y, Y 2,... med værdier irgivet på forme Y = f (Y +ǫ for =, 2,... (0. Her erǫ,ǫ 2,... e følge af iid støjvariable med middelværdi 0, alle
Læs mereM Å L T E O R I S A N D S Y N L I G H E D S T E O R I 1. 1 F O R E L Æ S N I N G S N O T E R S V E N D E R I K G R A V E R S E N O G
F O R E L Æ S N I N G S N O T E R T I L M Å L T E O R I O G S A N D S Y N L I G H E D S T E O R I 1. 1 S V E N D E R I K G R A V E R S E N A U G U S T 2 0 0 5 I N S T I T U T F O R M A T E M A T I S K
Læs mereDiskrete og kontinuerte stokastiske variable
Diskrete og kotiuerte stokastiske variable Beroulli Biomial fordelig Negativ biomial fordelig Hypergeometrisk fordelig Poisso fordelig Kotiuerte stokastiske variable Uiform fordelig Ekspoetial fordelig
Læs mereRESEARCH PAPER. Nr. 2, En model for lagerstørrelsen som determinant for købs- og brugsadfærden for et kortvarigt forbrugsgode.
RESEARCH PAPER Nr., 005 E model for lagerstørrelse som determiat for købs- og brugsadfærde for et kortvarigt forbrugsgode af Jørge Kai Olse INSTITUT FOR AFSÆTNINGSØKONOMI COPENHAGEN BUSINESS SCHOOL SOLBJERG
Læs mereNoter om kombinatorik, Kirsten Rosenkilde, februar 2008 1. Kombinatorik
Noter om ombiatori, Kirste Roseilde, februar 008 Kombiatori Disse oter er e itrodutio til ombiatori og starter helt fra bude, så e del af det idledede er siert edt for dig allerede, me der ommer også hurtigt
Læs mere- et værktøj til fejlrettende QR-koder. Projekt 0.3 Galois-legemerne. Indhold. Hvad er matematik? A, i-bog
Projekt 0.3 Galois-legemere GF é ëp û - et værktøj til fejlrettede QR-koder Idhold De karakteristiske egeskaber ved de tre mest almidelige talsystemer, og... De kommutative, associative og distributive
Læs mereGeorg Mohr Konkurrencen Noter om uligheder. Søren Galatius Smith
Georg Mohr Kokurrece Noter om uligheder Søre Galatius Smith. juli 2000 Resumé Kapitel geemgår visse metoder fra gymasiepesum, som ka bruges til at løse ulighedsopgaver, og ideholder ikke egetligt yt stof.
Læs mereOpgave 1. a) f : [a, b] R er en begrænset funktion for hvilken. A ε = {x [a + ε, b] f(x) 0}
Opgve ) f : [, b] R er e begræset fuktio for hvilke er edelig for ethvert < ε < b. Vi skl vise t f er itegrbel og t A ε = { [ + ε, b] } d =. Vi bemærker først t f er itegrbel på [, b] hvis og ku hvis de
Læs merePrisfastsættelse af digitale goder - Microsoft
Iteretøkoomi: risfastsættelse af digitale goder Afleveret d. 9 maj 003 Af Julie ech og Malee Aja org risfastsættelse af digitale goder - Microsoft Af Julie ech og Malee Aja org.0.0 DIGITALE GODER....0.0
Læs mereProjekt 9.10 St. Petersborg paradokset
Hvad er matematik? ISBN 978877066879 Projekt 9.0 St. Petersborg paradokset. De store tals lov & viderchacer I grudboges kapitel 9 omtales de store tals lov, som ka formuleres således: Hvis e spiller i
Læs mereA14 4 Optiske egenskaber
A4 4 Optiske egeskaber Brydigsideks Når lys træffer e græseflade mellem to materialer, kastes oget af lyset tilbage (refleksio), mes oget går igeem græseflade med foradret retig (brydig eller refraktio).
Læs mereStatistik Lektion 8. Parrede test Test for forskel i andele Test for ens varians Gensyn med flyskræk!
Statistik Lektio 8 Parrede test Test for forskel i adele Test for es varias Gesy med flyskræk! Afhægige og uafhægige stikprøver Ved e uafhægig stikprøve udtages e stikprøve fra hver gruppe.. Mæd og kviders
Læs mereAnvendt Statistik Lektion 3. Punkt- og intervalestimater Konfidensintervaller Valg af stikprøvestørrelse
Avedt Statistik Lektio 3 Pukt- og itervalestimater Kofidesitervaller Valg af stikprøvestørrelse Pukt- og itervalestimater: Motivatio Motiverede eksempel: I e udersøgelse er adele af rygere 0.27. Det aslås
Læs mere3y MA, Steen Toft Jørgensen side 1/5 Helsingør Gymnasium. Definitioner, formler, sætninger og ideen i beviserne så det er muligt at huske beviserne.
3y MA, Stee Toft Jørgese side /5 Helsigør Gymasium Vektorregig i 3D Formålet er at skabe overblik over emet. Boge Mat3A af Jes Carstese, kapitel 3 og 4, side 83-5. Defiitioer, formler, sætiger og idee
Læs mereProgram. Middelværdi af Y = t(x ) Transformationssætningen
Program Statistik og Sadsylighedsregig 2 Trasformatio af kotiuerte fordeliger på R, flerdimesioale kotiuerte fordeliger, mere om ormalfordelige Helle Sørese Uge 7, osdag I formiddag: Opfølgig på trasformatiossætige
Læs mereDen klassiske oscillatormodel
Kvantemekanik 6 Side af 8 n meget central model inden for KM er den såkaldte harmoniske oscillatormodel, som historisk set spillede en afgørende rolle i de banebrydende beskrivelser af bla. sortlegemestråling
Læs mereForslag til besvarelser af opgaver m.m. i ε-bogen, Matematik for lærerstuderende
Forslag til besvarelser af opgaver m.m. i ε-boge, Matematik for lærerstuderede Dette er førsteudgave af opgavebesvarelser udarbejdet i sommere 008. Dokumetet ideholder forslag til besvarelser af de fleste
Læs mereGenerelle lineære modeller
Geerelle lieære modeller Regressiosmodeller med é uafhægig itervalskala variabel: Y e eller flere uafhægige variable: X,..,X k De betigede fordelig af Y givet X,..,X k atages at være ormal med e middelværdi,
Læs mereStatistiske test. Efteråret 2010 Jens Friis, AAU. Hjemmeside :
Statistiske test Efteråret 00 Jes Friis, AAU Hjemmeside : http://akaaudk/jfj Kotiuerte fordeliger Defiitio: Tæthedsfuktio E sadsylighedstæthedsfuktio på R er e itegrabel fuktio f : R [0; [ hvor f d = Defiitio:
Læs mereDenne kaldes også potensmængden over Ω og betegnes ofte 2 Ω. Notationen beror på, at man via relationen
Idledig. De modere sadsylighedsteori, hvis aksiomatiske basis blev formuleret af russere A.N. Kolmogorov i 1933 i boge Grudbegriffe der Wahrscheilichkeitrechug, er bygget op omkrig et tripel ofte beteget
Læs mereMikroøkonomi, matematik og statistik Eksamenshjemmeopgave 14. 20. december 2007
Mikroøkoomi, matematik og statistik Eksameshjemmeopgave 14. 20. december 2007 Helle Buzel, Tom Egsted og Michael H.J. Stæhr 14. december 2007 R E T N I N G S L I N I E R F O R E K S A M E N S H J E M M
Læs mere