Analiza Algorytmów - Moduł 2- Ćwiczenia
|
|
- Alicja Czarnecka
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Analiza Algorytmów - Moduł 2- Ćwiczenia Aleksandra Orpel 1 Niezmienniki pętli Ćwiczenie 1. Wykaż, że podany warunek "k 4 > 2m 6 " jest niezmiennikiem pętli 1while 1 mdo 2 3 m := 2m; 4 k := 3k; 5 end: Rozwiazanie: Załóżmy, że zdanie k 4 > 2m 6 jest prawdziwe oraz 1 m: Pokażemy, że pozostaje ono prawdziwe po wykonaniu poleceń zwierszy3i4, tj. zachodzi nierówność (3k) 4 > 2(2m) 6 : Istotnie: 2(2m) 6 =2 7 m 6 < 2 6 k 4 =64k 4 < 3 4 k 4 : Zatem zdanie (p) jest niezmiennikiem rozważanej pętli. Ćwiczenie 2. Rozważmy pętlę 1 while j kdo 2 3 i := i +2; 4 j := j +1; 5 end: gdzie i; j sa liczbami całkowitymi. Sprawdzić, czy warunek ((p)) (a) (b) "i <j 2 " (1) jest niezmiennikiem powyższej pętli, jeśli k =1? "i j 2 " (2) jest niezmiennikiem powyższej pętli, jeśli k =0? Rozwiazanie: Niech i; j będa dowolnymi liczbami całkowitymi. (a) Załóżmy, że i < j 2 oraz j 1: Aby pokazać, że (1) jest niezmiennikiem pętli, należy dowieść nierówności i +2< (j +1) 2 : Korzystajaczzałożenia (i <j 2 i j 1) mamy co było dookazania. (j +1) 2 = j 2 +2j +1 i +2j +1 i +2; 1
2 (b) Przypuśćmy, że prawdziwe sa zdania(2) i" j 0": Sprawdzimy, czy po wykonaniu poleceń pętli (wiersze 3 i 4), (2) pozostaje prawdziwe. Postępujac jak w poprzednim przypadku mamy (j +1) 2 = j 2 +2j +1 i +2j +1: Zauważamy, że dla dowolnej liczby całkowitej j nie możemy oszacowaćzdołuwyrażenia 2j+1 przez 2, gdyż naprzykład dla j =0przyjmuje ono wartość 1. Kładac i = j =0; stwierdzamy, że warunek (2) jest spełniony przed wykonaniem poleceń pętli oraz j =0 0: Jednocześnie po wykonaniu wierszy 3i4i =2zaś j =1i wówczas zdanie (2) jest fałszywe. Oznacza to, że (2) nie jest niezmiennikiem pętli. Ćwiczenie 3. Rozważmy ciag instrukcji s:=2; i:=1; while 1 i do wypisz s; s:=s+2i+1; i:=i+1; end. Zbadać, czy warunek "s = i 2 +1" (p) jest niezmiennikiem powyższej pętli while: Podać 123 liczbę wypisana przez ten algorytm? Rozwiazanie: Aby orzec, czy zdanie p jest niezmiennikiem powyższej pętli, należy zbadać prawdziwość następujacej implikacji h s 8 i;s2n = i 2 +1 ^ i 1 i ) s +2i +1=(i +1) 2 +1 : Załóżmy więc, że poprzednik implikacji jest prawdziwy. Wówczas (i +1) 2 +1=i 2 +2i +1+1=s +2i +1; przy czym ostatnia równość wynikazzałożenia s = i 2 +1: Zatem p jest niezmiennikiem rozważanej pętli. Łatwo widać, że 123 liczba wypisana przez ten algorytm jest wartościazmiennejs po 122 iteracji pętli, a wówczas i = 123: Jeśli zatem będziemy mogli stwierdzić, że p jest prawdziwe niezależnie od numeru iteracji, to będzie można wykorzystać zwiazek między wartościami zmiennych s oraz i do uzyskania żadanej odpowiedzi. Należy zatem posłużyć się twierdzeniem o niezmiennikach pętli. Ponieważ wykazaliśmy już, że p jest niezmiennikiem pętli, wystarczy jeszcze zauważyć, że warunek p jest prawdziwy przed wejściem wpętlę, tj. dla poczatkowych wartości przypisanych zmiennym i oraz s (i =1i s =2): Zatem wszystkie założenia twierdzenia 3 sa spełnione. Na mocy pierwszej części jego tezy stwierdzamy, że zdanie p pozostaje prawdziwe po każdej iteracji pętli, w szczególności po 122: przebiegu. Stad 123: liczba wypisana przez ten algorytm jest równa : 2 Badanie poprawności algorytmów Następne ćwiczenia pokaża wykorzystanie twierdzenia o niezmiennikach pętli do dowodów poprawności algorytmów Ćwiczenie 4. Wykaż, że algorytm Bin(n) t := n; k := 0; while t 1 do k := k +1; b[k] :=t mod 2; t := tdiv2; end; 2
3 end. zwraca tablicę b zawierajaca reprezentację binarnaliczbyn poczynajac od najmniej znaczacych bitów. Zakładamy, że na poczatku tablica b została wyzerowana. Rozwiazanie: Pokażemy, że zdanie p: "Jeżeli tablica b jest reprezentacjabinarn aliczbynaturalnej m (rozpoczynajac od najmniej znaczacych bitów); to n = t 2 k + m:" jest niezmiennikiem pętli "while": Załóżmy więc, że p jest prawdziwe przed wykonaniem poleceń pętli w powyższym algorytmie oraz t>0. (Wtedy dla pewnego k 2 N mamy b[l] =0; dla każdego l>koraz m = b[1] 2 0 +b[2] 2 1 +:::+b[k] 2 k 1 ): Po wykonaniu poleceń pętli mamy b[l] =0; dla każdego l>k+1: Ponieważ k +1: element tablicy b jest 0 lub 1 wzależności od parzystości zmiennej t; rozważymy dwa przypadki. Przypuśćmy najpierw, że t jest liczbaparzyst a. Wówczas b[k +1]=0i liczba m nie ulega zmianie w czasie wykonywania poleceń pętli, zatem W drugim przypadku b[k +1]=1i mamy t 2 2k+1 + m = n: t 1 2 k+1 + m +2 k = t 2 k 2 k + m +2 k = t 2 k + m = n; 2 gdzie ostatnia równość wynikazzałożenia. Podsumawujac, w obu przypadkach zdanie p pozostaje prawdziwe po jednokrotnym wykonaniu poleceń pętli, a stad jest ono jej niezmiennikiem. Łatwo zauważyć, że p jest prawdziwe dla poczatkowych wartości zmiennych, apętla wykonuje skończona liczbę iteracji (co pozostawiamy do samodzielnego udowodnienia - patrz zadanie 3 -Moduł 1.). Korzytajac teraz z twierdzenia o niezmiennikach pętli orzekamy, iż zdanie p pozostaje prawdziwe również pozakończeniu pętli oraz t =0(warunek dozoru jest wtedy fałszywy). Zapisujac p dla wartości jakie zmienne maja powyściu z pętli uzyskujemy prawdziwość następujacego stwierdzenia: "Jeżeli tablica b jest reprezentacjabinarn aliczbynaturalnej m (rozpoczynajac od najmniej znaczacych bitów); to n =0 2 k + m:" co oznacza poprawność badanego algorytmu. Ćwiczenie 5. Zadaniem poniższego algorytmu jest wyznaczenie częsci całkowitej q i reszty r dzielenia liczby całkowitej m 0 przez liczbę naturalna n : Dzielenie(m; n) q := 0; r := m; while r ndo q := q +1; r := r n; end; end: Zbadać poprawność tego algorytmu. Rozwiazanie: Zauważmy najpierw, że kolejne wartości zmiennej r tworzaci ag malejacy liczb naturalnych, zatem po skończonej liczbie iteracji otrzymamy r<nipętla zakończy działanie. Ponieważ zadaniem algorytmu jest wyznaczenie liczb q = m n oraz r = m nq; więc m = n q + r i 0 r<n: Gdyby udało się pokazać, że powyższa koniunkcja zdań jest prawdziwa po zakończeniu działania pętli, to wówczas będziemy mogli stwierdzić, że algorytm jest poprawny. Nie możemy użyć każdego zdania z osobna, gdyż wówczas uzyskamy zbyt mało informacjiodanychwyjściowych. Chcemy zastosować znów twierdzenie o niezmiennikach pętli, zatem najpierw szukamy niezmiennika pętli "while". Oczywiście (p) 3
4 możemy zaczać odrozważenia całej koniunkcji p, ale zakładajac prawdziwość zdania p przed wykonaniem treści pętliiprawdziwość warunku dozoru otrzymamy sprzeczność. Daje to natychmiastowy wniosek, iż p jest niezmiennikiem trywialnym, który nie jest przydatny w praktyce. (Zauważmy też, że nie jesteśmy w stanie orzec, czy zdanie to jest prawdziwe przed wejściem w pętlę, gdyż nie wiemy, która z liczb n i m jest większa.) "Niewygodna" częścia zdania p jest "r <n": Nie możemy więc użyć tej nierówności jako części niezmiennika, ale po zakończeniu działania pętli otrzymamy jajakooczywist a konsekwencję zaprzeczenia warunku dozoru pętli. Wobec powyższego pomijamy nierówność "r <n" i sprawdzamy, czy zdanie m = n q + r i 0 r (p1) jest niezmiennikiem pętli występujacej w algorytmie. Załóżmy, że koniunkcja (p1) jest prawdziwa oraz, że r n: Należy teraz pokazać, iż m = n (q +1)+(r n) i r n 0: Proste rachunki i założenie r n pozwalajastwierdzićprawdziwośćpowyższego zdania, co oznacza, że (p1) jest niezmiennikiem rozważanej pętli. Zauważmy jednocześnie, że (p1) jest prawdziwe przed wykonaniem poleceń pętli. Na mocy twierdzenia 3 uzyskujemy prawdziwość zdania (p1) ifałszywość warunku dozoru. Stad algorytm jest poprawny, gdyż wyznaczone przez niego liczby q i r spełniaja warunek p: Ćwiczenie 6. Niech dana będzie procedura Partition (X, Left, Right); Dane wejściowe: tablicaxoróżnych elementach, X[Left..Right]; Dane wyjściowe: tablicaxorazindeksmidddletaki,że dla każdego i Middle : X[i] X[Middle] oraz X[j] >X[Middle] dlawszystkichj>middle; 1 2 pivot:=x[left]; 3 L:=Left; R:=Rihgt; 4 while L<R do 5 while (X[L] pivot and L Right) do L:=L+1; 6 while (X[R] >pivotand R Left) do R:=R-1; 7 if L<R then 8 zamień X[L]zX[R]; 9 Middle:=R; 10 zamień X[Left] z X[Middle] 11end. Dokonać podziału ci agu 6; 2; 8; 5; 10; 9; 12; 1; 15; 7; 3; 13; 4; 11; 16; 14 na dwie podtablice za pomoca powyższej procedury. Stwierdzić, czy może ona zostać wykorzystana jako procedura dzielaca w algorytmie Quicksort? Rozwiazanie: Poniższa tabelka podaje kolejne przekształcenia tablicy wejściowej Uzyskujemy następujace podtablice X[1::5] =< 1; 2; 4; 5; 3 >; X[7::16] =< 12; 9; 15; 7; 10; 13; 8; 11; 16; 14 >: 4
5 Naszym zadaniem jest wykazanie poprawności semantycznej powyższego algorytmu, tzn. musimy sprawdzić, czy zwraca on pewna permutaję tablicy wejściowej oraz indeks Middle, ożadanych własnościach. Wykorzystajmy wyniki przedstawione w tabelce. Zauważmy, że po każdym przejściu pętli zachodzi następujacy warunek: "dla dowolnego i < L zachodzi pivot X[i] oraz dla każdego j > R mamy pivot <X[j]": W chwili zakończenia działania stwierdzamy L 1 = R (dlaczego?). Ponadto Middle = R i X[Middle]=pivot: Jeśli więc uda nam się pokazać, że po wyjściu z pętli zdanie to pozostaje prawdzie, to zapisujac je dla wyjściowych wartości zmiennych uzyskamy dla dowolnego i Middle zachodzi X[Middle] X[i] (3) oraz dla każdego j > Middle mamy X[Middle] <X[j]: Pamiętamy, żejednymzpodstawowychnarzędzi, którym posługujemy się w tego typu zadaniach jest (obok indukcji matematycznej) twierdzenie o niezmiennikach. Rozpoczniemy od pokazania, że zdanie p :=(p 1 ^ p 2 ); gdzie p 1 : "dla dowolnego i<lzachodzi pivot X[i]"; (p) p 2 : "dla dowolnego j>rzachodzi pivot < X[j]" jest niezmiennikiem zewnętrznej pętli "while". Rozpoczniemy od pokzania, że p 1 i p 2 sa niezmiennikmi odpowiednio pierwszej i drugiej wewnętrznej pętli while w tym algorytmie. (a) Załóżmy więc, że p 1 jest prawdziwe przed wejściem w pierwsza wewnętrzna pętlę while (-wiersz 5) i, że (X[L] pivot and L Right). Niech L 1 oznacza wartość zmiennejl po wykonaniu podstawienia wtreści tej pętli. Wówczas L 1 := L +1.Zzałożenia, że prawdziwy jest warunek dozoru pętli oraz, że p 1 jest prawdziwe przed wykonaniem podstwienia zawartego w treści pętli, mamy X[L] pivot idladowolnegoi<lzachodzi pivot X[i]; tj. dla dowolnego i<l 1 zachodzi pivot X[i] co oznacza, że p 1 pozostaje prawdziwe również po wykonaniu treści pierwszej wewnętrznej pętli while; zatem jest jej niezmiennikiem. (b) Analogicznie postępujemy wykazujac, że p 2 jest niezmiennikiem drugiej wewnętrznej pętli whilewiersz 6. Możemy teraz przystapić do wykazania, że koniunkcja p := (p 1 ^ p 2 ) jest niezmiennikiem zewnętrznej pętli while: Załóżmy więc, że p jest prawdziwe przed wejściem w pętlę i,że L<R:Przyjmijmy, że L s ;R s oraz L n ;R n oznaczaja wartości L i R,odpowiednio, przed wejściem w wewnętrzne pętle while ipowyjsciuzwewnętrznych pętli. Rozważmy cztery przypadki 1. X[L s ] pivot i X[R s ]>pivot 2. X[L s ]>pivoti X[R s ] pivot 3. X[L s ] pivot i X[R s ] pivot 4. X[L s ]>pivoti X[R s ]>pivot: (Dla uproszczenie rozważań pomijamy rozważnia dotyczace przekrocznia zakresu, zakładajac, że w każdym zprzypadkówniezostał on przekroczony.) Ad. 1. Wpierwszymprzypadku, możemy na mocy założenia stwierdzić, że (p 1 prawdziwe dla L s i X [L s ] pivot) : Ponieważ dodakowo wiemy z punktu (a), że p 1 jest niezmiennikiem pierwszej wewnętrznej pętli while, na mocy twierdzenia o niezmiennikach orzekamy, że pozostaje ono również prawdziwe po wyjściu z pętli zaś warunek dozoru pętli fałszywy, tj. 8 i<ln pivot X[i] i X[L n ] >pivot: (4) 5
6 Analogicznie, korzystajac z punktu (b) stwierdzamy, że p 2 pozostaje prawdziwe po wyjściu z drugiej wewnętrznej pętli while zaś warunek dozoru pętli fałszywy, tj. 8 j>rn pivot < X[i] i X[R n ] pivot (5) Po przejściu obu pętli wewnętrznych sprawdzany jest warunek L n < R n : Jeśli jest on spełniony, to następuje zamiana elementów X[L n ] i X[R n ],cospowoduje,że X[L n ] pivot i X[R n ]>pivot:oczywiście niematowpływu na wartość logicznazdań p 1 i p 2 ; ponieważ nierówności występujace w obu zdaniach dotyczatylkowartości elementów tablicy A o indeksach mniejszych od L n zdanie p 1 lub większych od R n zdanie p 2 : Wobectegopowykonaniupoleceńzewnętrznej pętli while zdania p 1 i p 2 pozostaja prawdziwe. Należy teraz zwrócić uwagęnafakt, iż w przypadku powyższej zamiany elementów, w kolejnym przebiegu pętli, który na pewno zostanie wykonany z uwagi na nierówność L n <R n ; wykonane zostanaobiepętle wewnętrzne (jedno- lub wielokrotnie), co zapewnia, że "zbliżanie się" wartości zmiennych L i R; aw konsekwencji zakończenie działania pętli zewnętrznej. Ad. 2. Rozważmy teraz przypadek 2. Wówczas żadna z pętli wewnętrznych nie zostaje wykonana (wartości L i R nie zmieniajasię), a co za tym idzie wartości zmiennych występujacych w zdaniu p nie zmieniajasię, stad p także w tym przypadku pozostaje prawdziwe. Dyskusje pozostałych przypadków pozostawiamy jako ćwiczenia. Podsumowujac: we wszystkich przypadkach wykazaliśmy, zakładajac prawdziwość zdania p oraz nierówności "L < R" przed wykonaniem poleceń zewnętrznej pętli "while", prawdziwość zdania p po jednokrotnym wykonaniu poleceń pętli zewnetrznej. Stad p jest niezmiennikiem zewnętrznej pętli "while". Zauważmy jednocześnie, że dla poczatkowych wartości L i R warunki zawarte w zdaniu p sa spełnione w sposób trywialny, gdyż zmiennel i R przekraczaja dopuszczalne wartości i w konsekwencji zdanie zawierajace kwantyfikator ogólny z ograniczonym zakresem jest prawdziwe. Jednocześnie w obu rozważanych przypadkach zmienna L rośnie lub/i R maleje, co spowoduje zakończenie pętli zewnętrznej "while". Na mocy twierdzenia o niezmiennikach pętli wnosimy, że p jest prawdziwe po zakończeniu działania pętli. Zatem z uwagi na podstawienia w wersach 9 i 10 otrzymujemy (3). 6
Indukcja matematyczna
Indukcja matematyczna 1 Zasada indukcji Rozpatrzmy najpierw następujący przykład. Przykład 1 Oblicz sumę 1 + + 5 +... + (n 1). Dyskusja. Widzimy że dla n = 1 ostatnim składnikiem powyższej sumy jest n
Bardziej szczegółowoIndukcja. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak
Indukcja Materiały pomocnicze do wykładu wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Charakteryzacja zbioru liczb naturalnych Arytmetyka liczb naturalnych Jedną z najważniejszych teorii matematycznych jest arytmetyka
Bardziej szczegółowoPoprawność semantyczna
Poprawność składniowa Poprawność semantyczna Poprawność algorytmu Wypisywanie zdań z języka poprawnych składniowo Poprawne wartościowanie zdań języka, np. w języku programowania skutki wystąpienia wyróżnionych
Bardziej szczegółowoAnaliza Algorytmów Moduł 2. 1 Poprawność algorytmów 2
Analiza Algorytmów Moduł 2 Poprawność algorytmów Aleksandra Orpel Spis treści 1 Poprawność algorytmów 2 1.1 Niezmienniki pętli... 2 1.2 Algorytm NWD Euklidesa..................... 4 1.3 Wyszukiwanie w
Bardziej szczegółowoWykład 1. Na początku zajmować się będziemy zbiorem liczb całkowitych
Arytmetyka liczb całkowitych Wykład 1 Na początku zajmować się będziemy zbiorem liczb całkowitych Z = {0, ±1, ±2,...}. Zakładamy, że czytelnik zna relację
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2014 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 3/15 Indukcja matematyczna Poprawność indukcji matematycznej wynika z dobrego uporządkowania liczb naturalnych, czyli z następującej
Bardziej szczegółowoWykład 2. Poprawność algorytmów
Wykład 2 Poprawność algorytmów 1 Przegląd Ø Poprawność algorytmów Ø Podstawy matematyczne: Przyrost funkcji i notacje asymptotyczne Sumowanie szeregów Indukcja matematyczna 2 Poprawność algorytmów Ø Algorytm
Bardziej szczegółowoZnaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie:
Ciągi rekurencyjne Zadanie 1 Znaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie: w dwóch przypadkach: dla i, oraz dla i. Wskazówka Należy poszukiwać rozwiązania w postaci, gdzie
Bardziej szczegółowoWybierz cztery z poniższych pięciu zadań. Poprawne rozwiazanie dwóch zadań oznacza zdany egzamin.
Logika, II rok Etnolingwistyki UAM, 20 VI 2008. Imię i Nazwisko:.............................. GRUPA: I Wybierz cztery z poniższych pięciu zadań. Poprawne rozwiazanie dwóch zadań oznacza zdany egzamin.
Bardziej szczegółowoLOGIKA I TEORIA ZBIORÓW
LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW Logika Logika jest nauką zajmującą się zdaniami Z punktu widzenia logiki istotne jest, czy dane zdanie jest prawdziwe, czy nie Nie jest natomiast istotne o czym to zdanie mówi Definicja
Bardziej szczegółowoIndukcja matematyczna, zasada minimum i maksimum. 17 lutego 2017
Indukcja matematyczna, zasada minimum i maksimum 17 lutego 2017 Liczby naturalne - Aksjomatyka Peano (bez zera) Aksjomatyka liczb naturalnych N jest nazwą zbioru liczb naturalnych, 1 jest nazwą elementu
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2015 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 3/15 Indukcja matematyczna Poprawność indukcji matematycznej wynika z dobrego uporządkowania liczb naturalnych, czyli z następującej
Bardziej szczegółowoDwa równania kwadratowe z częścią całkowitą
Dwa równania kwadratowe z częścią całkowitą Andrzej Nowicki Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet M. Kopernika w Toruniu anow @ mat.uni.torun.pl 4 sierpnia 00 Jeśli r jest liczbą rzeczywistą, to
Bardziej szczegółowo5. OKREŚLANIE WARTOŚCI LOGICZNEJ ZDAŃ ZŁOŻONYCH
5. OKREŚLANIE WARTOŚCI LOGICZNEJ ZDAŃ ZŁOŻONYCH Temat, którym mamy się tu zająć, jest nudny i żmudny będziemy się uczyć techniki obliczania wartości logicznej zdań dowolnie złożonych. Po co? możecie zapytać.
Bardziej szczegółowoMatematyka Dyskretna 2/2008 rozwiązania. x 2 = 5x 6 (1) s 1 = Aα 1 + Bβ 1. A + B = c 2 A + 3 B = d
C. Bagiński Materiały dydaktyczne 1 Matematyka Dyskretna /008 rozwiązania 1. W każdym z następujących przypadków podać jawny wzór na s n i udowodnić indukcyjnie jego poprawność: (a) s 0 3, s 1 6, oraz
Bardziej szczegółowoFunkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne.
Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne. Funkcja homograficzna. Definicja. Funkcja homograficzna jest to funkcja określona wzorem f() = a + b c + d, () gdzie współczynniki
Bardziej szczegółowoWokół Problemu Steinhausa z teorii liczb
Wokół Problemu Steinhausa z teorii liczb Konferencja MathPAD 0 Piotr Jędrzejewicz Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Mikołaja Kopernika w Toruniu Celem referatu jest przedstawienie sposobu wykorzystania
Bardziej szczegółowoJeśli lubisz matematykę
Witold Bednarek Jeśli lubisz matematykę Część 3 Opole 011 1 Wielokąt wypukły i kąty proste Pewien wielokąt wypukły ma cztery kąty proste. Czy wielokąt ten musi być prostokątem? Niech n oznacza liczbę wierzchołków
Bardziej szczegółowoIndukcja matematyczna
Indukcja matematyczna Zadanie 1 Wykazać, że dla dowolnego prawdziwa jest równość: Do obu stron założenia indukcyjnego należy dodać brakujący wyraz. Sprawdzamy prawdziwość równości (1) dla. Prawa strona:.
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2019 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 4/14 Indukcja matematyczna Poprawność indukcji matematycznej wynika z dobrego uporządkowania liczb naturalnych, czyli z następującej
Bardziej szczegółowoPodstawą w systemie dwójkowym jest liczba 2 a w systemie dziesiętnym liczba 10.
ZAMIANA LICZB MIĘDZY SYSTEMAMI DWÓJKOWYM I DZIESIĘTNYM Aby zamienić liczbę z systemu dwójkowego (binarnego) na dziesiętny (decymalny) należy najpierw przypomnieć sobie jak są tworzone liczby w ww systemach
Bardziej szczegółowoObóz Naukowy Olimpiady Matematycznej Gimnazjalistów
Obóz Naukowy Olimpiady Matematycznej Gimnazjalistów Liga zadaniowa 2012/2013 Seria X (kwiecień 2013) rozwiązania zadań 46. Na szachownicy 75 75 umieszczono 120 kwadratów 3 3 tak, że każdy pokrywa 9 pól.
Bardziej szczegółowoPrzykładami ciągów, które Czytelnik dobrze zna (a jeśli nie, to niniejszym poznaje), jest ciąg arytmetyczny:
Podstawowe definicje Definicja ciągu Ciągiem nazywamy funkcję na zbiorze liczb naturalnych, tzn. przyporządkowanie każdej liczbie naturalnej jakiejś liczby rzeczywistej. (Mówimy wtedy o ciągu o wyrazach
Bardziej szczegółowoWykład 8. Informatyka Stosowana. 26 listopada 2018 Magdalena Alama-Bućko. Informatyka Stosowana Wykład , M.A-B 1 / 31
Wykład 8 Informatyka Stosowana 26 listopada 208 Magdalena Alama-Bućko Informatyka Stosowana Wykład 8 26..208, M.A-B / 3 Definicja Ciagiem liczbowym {a n }, n N nazywamy funkcję odwzorowujac a zbiór liczb
Bardziej szczegółowoSumy kwadratów kolejnych liczb naturalnych
Sumy kwadratów kolejnych liczb naturalnych Andrzej Nowicki 24 maja 2015, wersja kk-17 Niech m < n będą danymi liczbami naturalnymi. Interesować nas będzie równanie ( ) y 2 + (y + 1) 2 + + (y + m 1) 2 =
Bardziej szczegółowoLOGIKA MATEMATYCZNA. Poziom podstawowy. Zadanie 2 (4 pkt.) Jeśli liczbę 3 wstawisz w miejsce x, to które zdanie będzie prawdziwe:
LOGIKA MATEMATYCZNA Poziom podstawowy Zadanie ( pkt.) Która koniunkcja jest prawdziwa: a) Liczba 6 jest niewymierna i 6 jest liczbą dodatnią. b) Liczba 0 jest wymierna i 0 jest najmniejszą liczbą całkowitą.
Bardziej szczegółowoMatematyka Dyskretna. Andrzej Szepietowski. 25 czerwca 2002 roku
Matematyka Dyskretna Andrzej Szepietowski 25 czerwca 2002 roku Rozdział 1 Poprawność programów Jeżeli projektujemy algorytmy lub piszemy programy, to ważne jest pytanie, czy nasz algorytm lub program
Bardziej szczegółowoMaria Romanowska UDOWODNIJ, ŻE... PRZYKŁADOWE ZADANIA MATURALNE Z MATEMATYKI
Maria Romanowska UDOWODNIJ, ŻE... PRZYKŁADOWE ZADANIA MATURALNE Z MATEMATYKI Matematyka dla liceum ogólnokształcącego i technikum w zakresie podstawowym i rozszerzonym Z E S Z Y T M E T O D Y C Z N Y Miejski
Bardziej szczegółowoUwaga: Funkcja zamień(a[j],a[j+s]) zamienia miejscami wartości A[j] oraz A[j+s].
Zadanie 1. Wiązka zadań Od szczegółu do ogółu Rozważmy następujący algorytm: Dane: Algorytm 1: k liczba naturalna, A[1...2 k ] tablica liczb całkowitych. n 1 dla i=1,2,,k wykonuj n 2n s 1 dopóki s
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2018 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 3/10 indukcja matematyczna Poprawność indukcji matematycznej wynika z dobrego uporządkowania liczb naturalnych, czyli z następującej
Bardziej szczegółowoLuty 2001 Algorytmy (7) 2000/2001 s-rg@siwy.il.pw.edu.pl
System dziesiętny 7 * 10 4 + 3 * 10 3 + 0 * 10 2 + 5 *10 1 + 1 * 10 0 = 73051 Liczba 10 w tym zapisie nazywa się podstawą systemu liczenia. Jeśli liczba 73051 byłaby zapisana w systemie ósemkowym, co powinniśmy
Bardziej szczegółowoPoprawność algorytmów
Poprawność algorytmów Jeśli uważasz, że jakiś program komputerowy jest bezbłędny, to się mylisz - po prostu nie zauważyłeś jeszcze skutków błędu, który jest w nim zawarty. Jakie błędy można popełnić? Błędy
Bardziej szczegółowoProgramowanie liniowe
Programowanie liniowe Maciej Drwal maciej.drwal@pwr.wroc.pl 1 Problem programowania liniowego min x c T x (1) Ax b, (2) x 0. (3) gdzie A R m n, c R n, b R m. Oznaczmy przez x rozwiązanie optymalne, tzn.
Bardziej szczegółowoZestaw zadań dotyczących liczb całkowitych
V Zestaw zadań dotyczących liczb całkowitych Opracowanie Monika Fabijańczyk ROZDZIAŁ 1 Cechy podzielności Poniższe zadania zostały wybrane z różnych zbiorów zadań, opracowań, konkursów matematycznych.
Bardziej szczegółowoKongruencje pierwsze kroki
Kongruencje wykład 1 Definicja Niech n będzie dodatnią liczbą całkowitą, natomiast a i b dowolnymi liczbami całkowitymi. Liczby a i b nazywamy przystającymi (kongruentnymi) modulo n i piszemy a b (mod
Bardziej szczegółowoPochodna funkcji odwrotnej
Pochodna funkcji odwrotnej Niech będzie dana w przedziale funkcja różniczkowalna i różnowartościowa. Wiadomo, że istnieje wówczas funkcja odwrotna (którą oznaczymy tu : ), ciągła w przedziale (lub zależnie
Bardziej szczegółowo4. Postęp arytmetyczny i geometryczny. Wartość bezwzględna, potęgowanie i pierwiastkowanie liczb rzeczywistych.
Jarosław Wróblewski Matematyka dla Myślących, 008/09. Postęp arytmetyczny i geometryczny. Wartość bezwzględna, potęgowanie i pierwiastkowanie liczb rzeczywistych. 15 listopada 008 r. Uwaga: Przyjmujemy,
Bardziej szczegółowoAndrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 10. Twierdzenie o pełności systemu aksjomatycznego KRZ
Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 10. Twierdzenie o pełności systemu aksjomatycznego KRZ 1 Tezy KRZ Pewien system aksjomatyczny KRZ został przedstawiony
Bardziej szczegółowoF t+ := s>t. F s = F t.
M. Beśka, Całka Stochastyczna, wykład 1 1 1 Wiadomości wstępne 1.1 Przestrzeń probabilistyczna z filtracją Niech (Ω, F, P ) będzie ustaloną przestrzenią probabilistyczną i niech F = {F t } t 0 będzie rodziną
Bardziej szczegółowoWielomiany jednej zmiennej rzeczywistej algorytmy
Rozdział 15 Wielomiany jednej zmiennej rzeczywistej algorytmy 15.1 Algorytm dzielenia Definicja 15.1 Niech dany będzie niezerowy wielomian f K[x] (K jest ciałem) f = a 0 x m + a 1 x m 1 +... + a m, gdzie
Bardziej szczegółowoRozwiązania, seria 5.
Rozwiązania, seria 5. 26 listopada 2012 Zadanie 1. Zbadaj, dla jakich wartości parametru r R wektor (r, r, 1) lin{(2, r, r), (1, 2, 2)} R 3? Rozwiązanie. Załóżmy, że (r, r, 1) lin{(2, r, r), (1, 2, 2)}.
Bardziej szczegółowo6. Liczby wymierne i niewymierne. Niewymierność pierwiastków i logarytmów (c.d.).
6. Liczby wymierne i niewymierne. Niewymierność pierwiastków i logarytmów (c.d.). 0 grudnia 008 r. 88. Obliczyć podając wynik w postaci ułamka zwykłego a) 0,(4)+ 3 3,374(9) b) (0,(9)+1,(09)) 1,() c) (0,(037))
Bardziej szczegółowoWyszukiwanie. Wyszukiwanie binarne
Wyszukiwanie Wejście: posortowana, n-elementowa tablica liczbowa T oraz liczba p. Wyjście: liczba naturalna, określająca pozycję elementu p w tablicy T, bądź 1, jeŝeli element w tablicy nie występuje.
Bardziej szczegółowoEGZAMIN Z ANALIZY MATEMATYCZNEJ (CZEŚĆ 1)
WROCŁAW, 12 GRUDNIA 2014 EGZAMIN Z ANALIZY MATEMATYCZNEJ (CZEŚĆ 1) ZA KAŻDE ZADANIE MOŻNA DOSTAĆ OD 0 DO 5 PUNKTÓW. PIERWSZA CZEŚĆ SKŁADA SIE Z 5 ZADAŃ TESTOWYCH I TRWA 80 MINUT OD 10:00 DO 11:20, PO NIEJ
Bardziej szczegółowoPrzykładowe zadania z teorii liczb
Przykładowe zadania z teorii liczb I. Podzielność liczb całkowitych. Liczba a = 346 przy dzieleniu przez pewną liczbę dodatnią całkowitą b daje iloraz k = 85 i resztę r. Znaleźć dzielnik b oraz resztę
Bardziej szczegółowoJarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2012/13
35. O zdaniu 1 T (n) udowodniono, że prawdziwe jest T (1), oraz że dla dowolnego n 6 zachodzi implikacja T (n) T (n+2). Czy można stąd wnioskować, że a) prawdziwe jest T (10), b) prawdziwe jest T (11),
Bardziej szczegółowoLogika Matematyczna. Zadania Egzaminacyjne, 2007
Logika Matematyczna Zadania Egzaminacyjne, 2007 I Rok Językoznawstwa i Informacji Naukowej UAM Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl Podajemy rozwiązania zadań egzaminacyjnych.
Bardziej szczegółowoPodstawy Informatyki. Algorytmy i ich poprawność
Podstawy Informatyki Algorytmy i ich poprawność Błędy Błędy: językowe logiczne Błędy językowe Związane ze składnią języka Wykrywane automatycznie przez kompilator lub interpreter Prosty sposób usuwania
Bardziej szczegółowoLogika Stosowana. Wykład 7 - Zbiory i logiki rozmyte Część 3 Prawdziwościowa logika rozmyta. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW
Logika Stosowana Wykład 7 - Zbiory i logiki rozmyte Część 3 Prawdziwościowa logika rozmyta Marcin Szczuka Instytut Informatyki UW Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Marcin Szczuka (MIMUW) Logika
Bardziej szczegółowoA i. i=1. i=1. i=1. i=1. W dalszej części skryptu będziemy mieli najczęściej do czynienia z miarami określonymi na rodzinach, które są σ - algebrami.
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 3 25 3 Miara 3.1 Definicja miary i jej podstawowe własności Niech X będzie niepustym zbiorem, a A 2 X niepustą rodziną podzbiorów. Wtedy dowolne odwzorowanie : A
Bardziej szczegółowoLogika Stosowana. Wykład 1 - Logika zdaniowa. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017
Logika Stosowana Wykład 1 - Logika zdaniowa Marcin Szczuka Instytut Informatyki UW Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Marcin Szczuka (MIMUW) Logika Stosowana 2017 1 / 30 Plan wykładu 1 Język
Bardziej szczegółowoUwagi wprowadzajace do reguł wnioskowania w systemie tabel analitycznych logiki pierwszego rzędu
Witold Marciszewski: Wykład Logiki, 17 luty 2005, Collegium Civitas, Warszawa Uwagi wprowadzajace do reguł wnioskowania w systemie tabel analitycznych logiki pierwszego rzędu 1. Poniższe wyjaśnienie (akapit
Bardziej szczegółowodomykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów
1 of 8 2012-03-28 17:45 Logika i teoria mnogości/wykład 5: Para uporządkowana iloczyn kartezjański relacje domykanie relacji relacja równoważności rozkłady zbiorów From Studia Informatyczne < Logika i
Bardziej szczegółowoLXV Olimpiada Matematyczna
LXV Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia trzeciego 8 kwietnia 2014 r. (pierwszy dzień zawodów) Zadanie 1. Dane są względnie pierwsze liczby całkowite k,n 1. Na tablicy
Bardziej szczegółowoAlgebry skończonego typu i formy kwadratowe
Algebry skończonego typu i formy kwadratowe na podstawie referatu Justyny Kosakowskiej 26 kwietnia oraz 10 i 17 maja 2001 Referat został opracowany w oparciu o prace Klausa Bongartza Criterion for finite
Bardziej szczegółowoSumy kolejnych bikwadratów
Sumy kolejnych bikwadratów Znane są następujące dwie równości Andrzej Nowicki 18 maja 2015, wersja bi-12 3 2 + 4 2 = 5 2 3 3 + 4 3 + 5 3 = 6 3. Czy istnieją podobnego typu równości dla czwartych potęg?
Bardziej szczegółowoV Konkurs Matematyczny Politechniki Białostockiej
V Konkurs Matematyczny Politechniki iałostockiej Rozwiązania - klasy pierwsze 27 kwietnia 2013 r. 1. ane są cztery liczby dodatnie a b c d. Wykazać że przynajmniej jedna z liczb a + b + c d b + c + d a
Bardziej szczegółowoZadanie 1 Przygotuj algorytm programu - sortowanie przez wstawianie.
Sortowanie Dane wejściowe: ciąg n-liczb (kluczy) (a 1, a 2, a 3,..., a n 1, a n ) Dane wyjściowe: permutacja ciągu wejściowego (a 1, a 2, a 3,..., a n 1, a n) taka, że a 1 a 2 a 3... a n 1 a n. Będziemy
Bardziej szczegółowoCiągi komplementarne. Autor: Krzysztof Zamarski. Opiekun pracy: dr Jacek Dymel
Ciągi komplementarne Autor: Krzysztof Zamarski Opiekun pracy: dr Jacek Dymel Spis treści 1 Wprowadzenie 2 2 Pojęcia podstawowe 3 2.1 Oznaczenia........................... 3 2.2 "Ciąg odwrotny"........................
Bardziej szczegółowoUkłady równań i nierówności liniowych
Układy równań i nierówności liniowych Wiesław Krakowiak 1 grudnia 2010 1 Układy równań liniowych DEFINICJA 11 Układem równań m liniowych o n niewiadomych X 1,, X n, nazywamy układ postaci: a 11 X 1 + +
Bardziej szczegółowoLogika Stosowana. Wykład 2 - Logika modalna Część 2. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017
Logika Stosowana Wykład 2 - Logika modalna Część 2 Marcin Szczuka Instytut Informatyki UW Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Marcin Szczuka (MIMUW) Logika Stosowana 2017 1 / 27 Plan wykładu
Bardziej szczegółowoPrzykłady zdań w matematyce. Jeśli a 2 + b 2 = c 2, to trójkąt o bokach długości a, b, c jest prostokątny (a, b, c oznaczają dane liczby dodatnie),
Elementy logiki 1 Przykłady zdań w matematyce Zdania prawdziwe: 1 3 + 1 6 = 1 2, 3 6, 2 Q, Jeśli x = 1, to x 2 = 1 (x oznacza daną liczbę rzeczywistą), Jeśli a 2 + b 2 = c 2, to trójkąt o bokach długości
Bardziej szczegółowo1. Liczby naturalne, podzielność, silnie, reszty z dzielenia
1. Liczby naturalne, podzielność, silnie, reszty z dzielenia kwadratów i sześcianów przez małe liczby, cechy podzielności przez 2, 4, 8, 5, 25, 125, 3, 9. 26 września 2009 r. Uwaga: Przyjmujemy, że 0 nie
Bardziej szczegółowoJEZYKOZNAWSTWO. I NAUKI O INFORMACJI, ROK I Logika Matematyczna: egzamin pisemny 18 czerwca Imię i Nazwisko:... I
JEZYKOZNAWSTWO I NAUKI O INFORMACJI, ROK I Logika Matematyczna: egzamin pisemny 18 czerwca 2013 Imię i Nazwisko:.................................................................................. I Wybierz
Bardziej szczegółowoObóz Naukowy Olimpiady Matematycznej Gimnazjalistów
Obóz Naukowy Olimpiady Matematycznej Gimnazjalistów Liga zadaniowa 202/203 Seria VI (grudzień 202) rozwiązania zadań 26. Udowodnij, że istnieje 0 00 kolejnych liczb całkowitych dodatnich nie większych
Bardziej szczegółowoElementy logiki i teorii mnogości
Elementy logiki i teorii mnogości Zdanie logiczne Zdanie logiczne jest to zdanie oznajmujące, któremu można przypisać określoną wartość logiczną. W logice klasycznej zdania dzielimy na: prawdziwe (przypisujemy
Bardziej szczegółowoLI Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia trzeciego 3 kwietnia 2000 r. (pierwszy dzień zawodów)
LI Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia trzeciego 3 kwietnia 2000 r. (pierwszy dzień zawodów) Zadanie 1. Dana jest liczba całkowita n 2. Wyznaczyć liczbę rozwiązań (x 1,x
Bardziej szczegółowoKONGRUENCJE. 1. a a (mod m) a b (mod m) b a (mod m) a b (mod m) b c (mod m) a c (mod m) Zatem relacja kongruencji jest relacją równoważności.
KONGRUENCJE Dla a, b, m Z mówimy, że liczba a przystaje do liczby b modulo m a b (mod m) m (a b) (a b (mod m) można też zapisać jako: a = km + b, k Z). Liczbę m nazywamy modułem kongruencji. Własności:
Bardziej szczegółowoMatematyka ETId Elementy logiki
Matematyka ETId Izolda Gorgol pokój 131A e-mail: I.Gorgol@pollub.pl tel. 081 5384 563 http://antenor.pol.lublin.pl/users/gorgol Zdania w sensie logicznym DEFINICJA Zdanie w sensie logicznym - zdanie oznajmujace,
Bardziej szczegółowoIndukcja matematyczna. Zasada minimum. Zastosowania.
Indukcja matematyczna. Zasada minimum. Zastosowania. Arkadiusz Męcel Uwagi początkowe W trakcie zajęć przyjęte zostaną następujące oznaczenia: 1. Zbiory liczb: R - zbiór liczb rzeczywistych; Q - zbiór
Bardziej szczegółowoInternetowe Ko³o M a t e m a t yc z n e
Internetowe Ko³o M a t e m a t yc z n e Stowarzyszenie na rzecz Edukacji Matematycznej Zestaw 1 szkice rozwiązań zadań 1 W wierszu zapisano kolejno 2010 liczb Pierwsza zapisana liczba jest równa 7 oraz
Bardziej szczegółowoProgramowanie w VB Proste algorytmy sortowania
Programowanie w VB Proste algorytmy sortowania Sortowanie bąbelkowe Algorytm sortowania bąbelkowego polega na porównywaniu par elementów leżących obok siebie i, jeśli jest to potrzebne, zmienianiu ich
Bardziej szczegółowoKonstrukcja liczb rzeczywistych przy pomocy ciągów Cauchy ego liczb wymiernych
Konstrukcja liczb rzeczywistych przy pomocy ciągów Cauchy ego liczb wymiernych Marcin Michalski 14.11.014 1 Wprowadzenie Jedną z intuicji na temat liczb rzeczywistych jest myślenie o nich jako liczbach,
Bardziej szczegółowoSchemat rekursji. 1 Schemat rekursji dla funkcji jednej zmiennej
Schemat rekursji 1 Schemat rekursji dla funkcji jednej zmiennej Dla dowolnej liczby naturalnej a i dowolnej funkcji h: N 2 N istnieje dokładnie jedna funkcja f: N N spełniająca następujące warunki: f(0)
Bardziej szczegółowoALGORYTMY. 1. Podstawowe definicje Schemat blokowy
ALGORYTMY 1. Podstawowe definicje Algorytm (definicja nieformalna) to sposób postępowania (przepis) umożliwiający rozwiązanie określonego zadania (klasy zadań), podany w postaci skończonego zestawu czynności
Bardziej szczegółowoFunkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k.
Funkcje wymierne Jerzy Rutkowski Teoria Przypomnijmy, że przez R[x] oznaczamy zbiór wszystkich wielomianów zmiennej x i o współczynnikach rzeczywistych Definicja Funkcją wymierną jednej zmiennej nazywamy
Bardziej szczegółowoWyszukiwanie binarne
Wyszukiwanie binarne Wyszukiwanie binarne to technika pozwalająca na przeszukanie jakiegoś posortowanego zbioru danych w czasie logarytmicznie zależnym od jego wielkości (co to dokładnie znaczy dowiecie
Bardziej szczegółowoInstrukcje cykliczne (pętle) WHILE...END WHILE
Instrukcje cykliczne (pętle) Pętle pozwalają na powtarzanie fragmentu kodu programu. PĘTLE LOGICZNE WHILE...END WHILE While (warunek)...... End While Pętla będzie się wykonywała dopóki warunek jest spełniony.
Bardziej szczegółowoNp. Olsztyn leży nad Łyną - zdanie prawdziwe, wartość logiczna 1 4 jest większe od 5 - zdanie fałszywe, wartość logiczna 0
ĆWICZENIE 1 Klasyczny Rachunek Zdań (KRZ): zdania w sensie logicznym, wartości logiczne, spójniki logiczne, zmienne zdaniowe, tabele prawdziwościowe dla spójników logicznych, formuły, wartościowanie zbioru
Bardziej szczegółowodr inż. Ryszard Rębowski 1 WPROWADZENIE
dr inż. Ryszard Rębowski 1 WPROWADZENIE Zarządzanie i Inżynieria Produkcji studia stacjonarne Konspekt do wykładu z Matematyki 1 1 Postać trygonometryczna liczby zespolonej zastosowania i przykłady 1 Wprowadzenie
Bardziej szczegółowoWykład 2. Informatyka Stosowana. 8 października 2018, M. A-B. Informatyka Stosowana Wykład 2 8 października 2018, M. A-B 1 / 41
Wykład 2 Informatyka Stosowana 8 października 2018, M. A-B Informatyka Stosowana Wykład 2 8 października 2018, M. A-B 1 / 41 Elementy logiki matematycznej Informatyka Stosowana Wykład 2 8 października
Bardziej szczegółowoLXI Olimpiada Matematyczna
1 Zadanie 1. LXI Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia trzeciego 21 kwietnia 2010 r. (pierwszy dzień zawodów) Dana jest liczba całkowita n > 1 i zbiór S {0,1,2,...,n 1}
Bardziej szczegółowoSpacery losowe generowanie realizacji procesu losowego
Spacery losowe generowanie realizacji procesu losowego Michał Krzemiński Streszczenie Omówimy metodę generowania trajektorii spacerów losowych (błądzenia losowego), tj. szczególnych procesów Markowa z
Bardziej szczegółowoCałki niewłaściwe. Całki w granicach nieskończonych
Całki niewłaściwe Całki w granicach nieskończonych Wiemy, co to jest w przypadku skończonego przedziału i funkcji ograniczonej. Okazuje się potrzebne uogólnienie tego pojęcia w różnych kierunkach (przedział
Bardziej szczegółowoPierwiastki pierwotne, logarytmy dyskretne
Kongruencje wykład 7 Definicja Jeżeli rząd elementu a modulo n (dla n będącego liczba naturalną i całkowitego a, a n) wynosi φ(n) to a nazywamy pierwiastkiem pierwotnym modulo n. Przykład Czy 7 jest pierwiastkiem
Bardziej szczegółowoWykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni.
Wykład 4 Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni. Twierdzenie 1 Niech m, n Z. Jeśli n > 0 to istnieje dokładnie jedna para licz q, r, że: m = qn + r, 0 r < n. Liczbę r nazywamy resztą z dzielenia
Bardziej szczegółowoPODSTAWY WNIOSKOWANIA STATYSTYCZNEGO czȩść II
PODSTAWY WNIOSKOWANIA STATYSTYCZNEGO czȩść II Szkic wykładu 1 Wprowadzenie 2 3 4 5 Weryfikacja hipotez statystycznych Obok estymacji drugim działem wnioskowania statystycznego jest weryfikacja hipotez
Bardziej szczegółowoMatematyka Dyskretna Zestaw 2
Materiały dydaktyczne Matematyka Dyskretna (Zestaw ) Matematyka Dyskretna Zestaw 1. Wykazać, że nie istnieje liczba naturalna, która przy dzieleniu przez 18 daje resztę 13, a przy dzieleniu przez 1 daje
Bardziej szczegółowoKonsekwencja logiczna
Konsekwencja logiczna Niech Φ 1, Φ 2,..., Φ n będa formułami logicznymi. Formuła Ψ wynika logicznie z Φ 1, Φ 2,..., Φ n jeżeli (Φ 1 Φ 2 Φ n ) Ψ jest tautologia. Formuły Φ 1, Φ 2,..., Φ n nazywamy założeniami
Bardziej szczegółowoXII Olimpiada Matematyczna Juniorów Zawody stopnia pierwszego część korespondencyjna (1 września 2016 r. 17 października 2016 r.)
XII Olimpiada Matematyczna Juniorów Zawody stopnia pierwszego część korespondencyjna ( września 06 r. 7 października 06 r.) Szkice rozwiązań zadań konkursowych. Liczby wymierne a, b, c spełniają równanie
Bardziej szczegółowoRozwiazywanie układów równań liniowych. Ax = b
Rozwiazywanie układów równań liniowych Ax = b 1 PLAN REFERATU: Warunki istnienia rozwiazań układu Metoda najmniejszych kwadratów Metoda najmniejszych kwadratów - algorytm rekurencyjny Rozwiazanie układu
Bardziej szczegółowo1 Podstawowe oznaczenia
Poniżej mogą Państwo znaleźć skondensowane wiadomości z wykładu. Należy je traktować jako przegląd pojęć, które pojawiły się na wykładzie. Materiały te nie są w pełni tożsame z tym co pojawia się na wykładzie.
Bardziej szczegółowoPętle. Dodał Administrator niedziela, 14 marzec :27
Pętlami nazywamy konstrukcje języka, które pozwalają na wielokrotne wykonywanie powtarzających się instrukcji. Przykładowo, jeśli trzeba 10 razy wyświetlić na ekranie pewien napis, to można wykorzystać
Bardziej szczegółowo2 Rodziny zbiorów. 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów. M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11 2 Rodziny zbiorów 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów Niech X będzie niepustym zbiorem. Rodzinę indeksowaną zbiorów {A i } i I 2 X nazywamy rozbiciem zbioru X
Bardziej szczegółowoWykład z równań różnicowych
Wykład z równań różnicowych 1 Wiadomości wstępne Umówmy się, że na czas tego wykładu zrezygnujemy z oznaczania n-tego wyrazu ciągu symbolem typu x n, y n itp. Zamiast tego pisać będziemy x (n), y (n) itp.
Bardziej szczegółowoDrzewa Semantyczne w KRZ
Drzewa Semantyczne w KRZ Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl 7 XII 2006, 13:30 15:00 Jerzy Pogonowski (MEG) Drzewa Semantyczne w KRZ 7 XII 2006, 13:30 15:00
Bardziej szczegółowoMADE IN CHINA czyli SYSTEM RESZTOWY
MADE IN CHINA czyli SYSTEM RESZTOWY System ten oznaczmy skrótem RNS (residue number system czyli po prostu resztowy system liczbowy). Wartość liczby w tym systemie reprezentuje wektor (zbiór) reszt z dzielenia
Bardziej szczegółowoElementy logiki matematycznej
Elementy logiki matematycznej Przedmiotem logiki matematycznej jest badanie tzw. wyrażeń logicznych oraz metod rozumowania i sposobów dowodzenia używanych w matematyce, a także w innych dziedzinach, w
Bardziej szczegółowoJEZYKOZNAWSTWO. I NAUKI O INFORMACJI, ROK I Logika Matematyczna: egzamin pisemny 11 czerwca Imię i Nazwisko:... FIGLARNE POZNANIANKI
JEZYKOZNAWSTWO I NAUKI O INFORMACJI, ROK I Logika Matematyczna: egzamin pisemny 11 czerwca 2012 Imię i Nazwisko:........................................................... FIGLARNE POZNANIANKI Wybierz
Bardziej szczegółowo