Równoważność automatów wielotaśmowych

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Równoważność automatów wielotaśmowych"

Transkrypt

1 Równoważność automatów wielotaśmowych Dariusz Leniowski

2 1 Automaty Automaty probabilistyczne Monoidy S-automaty Automaty wielotaśmowe (2-taśmowe) 2 Pierścienie i R-S-automaty Pierścienie Automaty z krotnościami (ważone) Pierścienie grupowe 3 Równoważność R-S-automatów Wprowadzenie Twierdzenie Eilenberga Podsumowanie Plan prezentacji

3 Przypomnienie Na automat skończony składają się: Σ alfabet wejściowy, Q skończony, niepusty zbiór stanów, I stan początkowy, F zbiór stanów końcowych, E Q Σ Q relacja przejścia (zbiór krawędzi).

4 Definicja Na automat probabilistyczny składają się: Σ alfabet wejściowy, Q skończony, niepusty zbiór stanów, I : Q [0,1] rozkład początkowy, F : Q {0,1} funkcja charakterystyczna zbióru stanów końcowych, E Q Σ Q relacja przejścia (zbiór krawędzi). µ : E [0, 1] funkcja określająca prawdopodobieństwo przejścia. Gdyµjest przedstawiona w postaciµ :Σ Q Q [0,1], wtedy µ (σ) jest macierzą przejścia dla literyσ.

5 Przykład a:1.0 1 a:0.2 2 a:0.8 b:0.5 b:1.0 b:0.5 µ (a)= a:1.0 b:1.0 a,b:1.0 µ (b)=

6 Definicja Problem równoważności Dwa automaty probabilistyczne są równoważne, jeżeli dla każde słowo jest akceptowane z tym samym prawdopodobieństwem. Inaczej Niechµ 1,µ 2 będą macierzami przejścia automatów A 1 i A 2, oraz µ(σ 1 σ 2...σ n )=µ(σ 1 )µ(σ 2 )...µ(σ n ). Wtedy I T iµ i (σ 1 σ 2...σ n )F i jest prawdopodobieństwem zaakceptowania słowaσ 1 σ 2...σ n przez automat A i. Wtedy A 1 i A 2 są równoważne wtedy i tylko wtedy, gdy σ 1 σ 2...σ n I T 1 µ 1 (σ 1 σ 2...σ n )F 1 = IT 2 µ 2 (σ 1 σ 2...σ n )F 2

7 Suma automatów i ich macierz przejścia Dla automatów A 1 i A 2 o wspólnym alfabecie rozważmy automat A=A 1 + A 2 taki, że: Q=Q 1 + Q 2 suma rozłączna, I Q1 = 0.5 I 1, I Q2 = 0.5 I 2, µ(σ) Q1 =µ 1 (σ), µ(σ) Q2 =µ 2 (σ) dla dowolnegoσ Σ. µ1 (σ) 0 µ(σ)= 0 µ 2 (σ)

8 Zamiast badać równości Problem równoważności przeformułowanie zbadajmy różnicę I T 1 µ 1 (σ 1 σ 2...σ n )F 1 = IT 2 µ 2 (σ 1 σ 2...σ n )F 2 I T 1 µ 1 (σ 1 σ 2...σ n )F 1 IT 2 µ 2 (σ 1 σ 2...σ n )F 2 = 0 Niech F Q1 = F 1 oraz F Q2 = F 2. Wystarczy wtedy sprawdzić, czy istnieje słowoσ 1 σ 2...σ n t.że I T µ(σ 1 σ 2...σ n )F 0

9 Obserwacja Zauważmy, że I T µ(σ 1 σ 2...σ n ) jest wektorem skończonego wymiaru, dodanie kolejnej literkiσ n+1 odpowiada przemnożeniu go przezµ(σ n+1 ),

10 ε Drzewo słów a b aa ab ba bb aaa aab aba abb baa bab bba bbb

11 Obserwacji ciąg dalszy Lemat Wektory odpowiadające potomkom wierzchołka, którego wektor jest liniowo zależny są liniowo zależne. Wynika z tego, że dla kolejnych słów(σ 1 ),(σ 1 σ 2 ),...,(σ 1 σ 2...σ n ) możemy mieć co najwyżej Q 1 + Q 2 1 niezależnych liniowo wektorów, wystarczy sprawdzić równośćα i F= 0, gdzieαto otrzymane niezależne liniowo wektory.

12 [0,0.2,0,0.8] Obcięte drzewo słów [0,0.2,0,0.8] aa a aba [0,0,0,1] ab ε [1,0,0,0] [0,0,0,1] ba [0,0,0,1] abb [0,0,0,1] b [0,0,0.5,0.5] bb [0,0,0.5,0.5]

13 Algorytm Niech span(v) przestrzeń liniowa rozpiętą przez wektory z V. Wejście: A 1 =(Σ,Q 1,I 1,F 1,µ 1 ), A 2 =(Σ,Q 2,I 2,F 2,µ 2 ) 1 V 2 queue {node(ε)} 3 while queue is not empty do 4 node(x) queue.pop 5 if Iµ(x) / span(v) then 6 for each σ Σ do 7 queue.add node(xσ) 8 V V {Iµ(x)} 9 for each v V do 10 if vf 0 then 11 return no 12 return yes

14 Monoidy : definicja Monoid S=(,,1) to struktura, w której 1 s= s=s 1 element neutralny (s 1 s 2 ) s 3 = s 1 (s 2 s 3 ) łączność Na przykład (,+,0) grupy, pierścienie, ciała (Σ,,ε) (,,id)

15 Produkt Niech S=(, S,ε S ) oraz T=(, T,ε T ), wtedy produktem S T=(, U,ε U ) nazywamy monoid, w którym = (s 1, t 1 ) U(s 2, t 2 )=(s 1 S s 2, t 1 T t 2 ) ε U =(ε S,ε T )

16 Produkt wolny Niech S=(, S,ε S ) oraz T=(, T,ε T ), wtedy produktem wolnym S T=(, U,ε U ) nazywamy monoid, w którym ={ } stanowią ciągi napisów z łożone liter z alfabetów oraz s 1 t 2 s 3 U s 4 t 5 = s 1 t 2 (s 3 S s 4 )t 5 które skracają się w obrębie S lub T, ale nie pomiędzy sobą. =ε U =ε S =ε T przy czym utożsamia się elementy neutralne z obu struktur.

17 Definicji ciąg dalszy Monoid ze skończonym rozkładem to taki monoid, w którym dla każdego elementu s istnieje skończenie wiele rozkładów s=s 1 s 2...s n. W szczególności wynika z tego, że s 1 s 2 =ε= s 1 = s 2 =ε. Monoid konserwatywny to taki monoid ze skończonym rozkładem, w którym istnieje zbiór generatorów B taki, że z warunku s 1 s 2...s n = r 1 r 2... r m dla s i,r i B wynika, że n=m.

18 S-automaty : definicja Niech S będzie dowolnym monoidem ze skończonym rozkładem. Wtedy na S-automat składają się S monoid jako alfabet, Q skończony, niepusty zbiór stanów, I zbiór stanów początkowych, F zbiór stanów końcowych, E Q S + Q relacja przejścia, nie ma krawędzi o etykietachε S.

19 Automaty wielotaśmowe (2-taśmowe) : definicja Na automat 2-taśmowy składają się: Σ alfabet wejściowy, Γ alfabet wyjściowy, Q skończony, niepusty zbiór stanów, I zbiór stanów początkowych, F zbiór stanów końcowych, E Q Σ {ε} Γ {ε} Q relacja przejścia.

20 Przykład ε:0 0:0 0:ε ε:1 1:ε Automat wielotaśmowy jako S-automat Automat wielotaśmowy jest przykładem(σ Γ )-automatu.

21 Przecięcie automatów Niech A 1 będzie automatem rozpoznającym język {(0 n 10 m,0 k 10 n ) : n,m,k }. Niech A 2 będzie automatem rozpoznającym język {(t,t) : t {0,1} }. Wtedy A 1 A 2 rozpoznawałby język{0 n 10 n : n }, co jest sprzeczne z lematem o pompowaniu. Wniosek Klasa automatów wielotaśmowych nie jest zamknięta na przecięcia.

22 Programy o stałej pamięci Twierdzenie Każdy program działający w stałej pamięci da się zasymulować na automacie wielotaśmowym. Twierdzenie Dla dowolnego automatu wielotaśmowego da się napisać program działający w pamięci stałej, który będzie go symulował.

23 Pierścienie : definicja i przykłady Pierścień (z jedynką) to stuktura algebraiczna o sygnaturze (P,+,,,0,1), w której (P, +,, 0) jest grupą przemienną, (P,,1) jest monoidem, zachodzi rozdzielność dodawania względem mnożenia: (a+b) c=a c+b c. a (b+c)=a b+a c. Półpierścień to pierścień bez odejmowania.

24 Definicja Automatem z krotnością (ważonym) nazwiemy dowolny automat A=(Σ,Q,E,I,F) wraz z funkcją µ : E R nazywaną krotnością(wagą) krawędzi, gdzie R jest dowolnym pierścieniem. Krotnością ścieżki p nazywamy iloczynµ(p)=µ(e 1 )µ(e 2 )...µ(e n ). Krotnością słowa s nazwiemy sumę mult A (s)= p µ(p) po wszystkich ścieżkach p, które akceptują s.

25 Definicja R-S-automat Niech S będzie monoidem ze skończonym rozkładem, R dowolnym pierścieniem, wtedy R-S-automatem nazwiemy krotkę A=(S,Q,E,µ,I,F) taką, że(s,q,e,i,f) jest S-automatem oraz µ : E R jest funkcją krotności(wagi) krawędzi. Analogia Tak jak zwykły S-automat ma się do zwykłego automatu, tak R-S-automat ma się do automatu z krotnością: automat z krotnością jest R-Σ -automatem. Przykład Automat probabilistyczny jest[0,1]-σ -automatem.

26 Pierścienie grupowe : definicja Rozważmy zbiór szeregów formalnych R[[G]] nad G ze współczynnikami w R. Niech n s s+ m s s= (n s + m s ) s s s s n s s m s s = s s s n u m v s u v=s wtedy R[[G]] nazywamy pierścieniem grupowym.

27 Przykład: [ 3 ] Niech r s= r,s wtedy ( 2,2 + 5,0 ) ( 1,2 + 1,1 )= =( 1,2 + 1,1 + 5,0 ) ( 2,2 + 5,0 )( 1,2 + 1,1 )= = 2,2 1,2 + 2,2 1,1 + 5,0 1,2 + 5,0 1,1 = = 2,1 + 2,0 + 5,2 + 5,1 = = 5,2 + 7,1 + 2,0

28 Przykład: [ ] Niech r s= rx s, wtedy (1x 5 + 5x 3 + 1x 1 ) (1x 5 + 1x 0 )=5x 3 1x 0 + 1x 1 (1x 5 + 5x 3 + 1x 1 )(1x 5 + 1x 0 )=1x x 5 + 5x 8 + 5x 3 + 1x 4 + 1x 1

29 Nośniki skończonej mocy Problem Niech x= + i= n i i. Ile wynosi x x? Rozwiązanie 1 Rozważajmy sumy tylko o skończonej liczbie składników.

30 Nośnik dobrze uporządkowane Problem Niech x= + i=0 n i i. Wtedy x x jest dobrze określone, x x= + i=0 in i i, ale nośnik x nie jest skończony. Definicja Zbiór W jest dobrze uporządkowany, gdy każdy podzbiór W posiada element najmniejszy. Rozwiązanie 2 Rozważajmy sumy o nośnikach dobrze uporządkowanych.

31 Grupa G jest liniowo uporządkowana, gdy istnieje porządek liniowy na G, który zachowuje prawe i lewe mnożenie, tzn g<h= gt<ht oraz tg< th. Pierścień z dzieleniem, inaczej ciało skośne, to struktura o sygnaturze ciała, której mnożenie nie musi być przemienne.

32 Twierdzenie Niech G będzie liniowo uporządkowaną grupą, wtedy P wo [[G]] jest pierścieniem z dzieleniem. Twierdzenie Niech S będzie podmonoidem liniowo uporządkowanej grupy G oraz niech R będzie podpółpierścieniem pierścienia z dzieleniem. Wtedy R[S] jest podpółpierścieniem pierścienia z dzieleniem.

33 Problem odpowiedniości Posta przypomnienie Problem NiechΣbędzie alfabetem, a P zbiorem par słów nadσ: P={(x 1,y 1 ),(x 2,y 2 ),...,(x k,y k ) : l i,r i Σ } Czy dla danego P istnieje ciąg indeksów w 1,w 2,...,w s {1,2,...,k} takie, że x w1 x w2...x ws = y w1 y w2...r ws? Odpowiedź Ten problem jest nierozstrzygalny.

34 Automaty niedeterministyczne Niech P będzie opisanym wcześniej zbiorem par słów nad pewnym alfabetemγ. NiechΣ={1,2,...,k} będzie alfabetem wejściowym automatów A 1 i A 2, aγalfabetem wyjściowym. Rozważmy automat A 1, który dla dowolnego wejścia generuje dowolne wyjście, oraz automat A 2, który dla wejścia i 1 i 2... i n generuje słowo w takie, że w x i1 x i2...x in lub w y i1 y i2... y in. Wtedy A 1 jest równoważny A 2 wtedy i tylko wtedy, kiedy problem odpowiedniości posta nie ma pozytywnej odpowiedzi dla P. Wniosek Równoważność niedeterministycznych automatów wielotaśmowych jest nierozstrzygalna.

35 Równoważność w sensie krotności Definicja Powiemy, że R-S-automaty A 1 i A 2 są równoważne w sensie krotności, jeżeli dla dowolnego słowa s krotności mult A1 (s)=mult A2 (s).

36 Automaty z ε-krawędziami Niech A 1, A 2 będą dowolnymi R-S-automatami. Niech A 1, A 2 powstaną z odpowiednio A 1 i A 2 przez dodanie dla każdego stanu q krawędzie(q,ε,q),µ((q,ε,q))=2. Wtedy A 1 i A są równoważne w 2 sensie krotności (krotności wszystkich elementów z S akceptowanych przez A i są nieskończone) wtedy i tylko wtedy, gdy A 1 i A 2 są równoważne. Wniosek Równoważność w sensie krotności automatów z ε-krawędziami jest nierozstrzygalna.

37 Twierdzenie Eilenberga Twierdzenie Niech Σ będzie alfabetem oraz niech R będzie podpółpierścieniem pierścienia z dzieleniem. Wtedy dla dwóch znormalizowanych R-Σ -automatów A 1 oraz A 2 mult A1 (s)=mult A2 (s) jest prawdziwe dla każdego s S wtedy i tylko wtedy, gdy mult A1 (s)=mult A2 (s) dla wszystkich s S takich, że s < A 1 + A 2.

38 Konstrukcja równoważnego R[S]-{a} -automatu Niech S będzie konserwatywnym monoidem oraz niech A=(S,Q,E,µ,I,F) będzie znormalizowanym R-S-automatem. Wtedy R[S]-{a} -automat A (a) =(Q,E (a),µ (a),i,f) zdefiniowany jest przez E (a) ={(q,a,p) :(q,s,p) E} µ (a) ((q,a,p))= s S (1) µ((q,s,p)) s

39 Twierdzenie o równoważności problemów Niech A 1 i A 2 będą znormalizowanymi R-S-automatami, gdzie S jest konserwatywnym monoidem. Wtedy mult A1 (s)=mult A2 (s) jest prawdą dla każdego s S wtedy i tylko wtedy, gdy mult A (a) 1 (u)=mult A (a) 2 (u) dla każdego u {a}.

40 Dowód S jest konserwatywny, więc każda ścieżka, która akceptuje s w A i jest długości s. Wobec tego mult A1 (s)=mult A2 (s) zachodzi dla dowolnych s S wtedy i tylko wtedy gdy zachodzi dla dowolnego k dla downolnego s S (k). Zapisując to jako A1 s =kmult (s) s= mult A2 (s) s s =k (s w sumie są różne, więc tak naprawdę sprowadza się to do porównania współrzędnych indeksowanych przez s) dostajemy mult A (a) 1 (a k )=mult (a) A (a k ) 2

41 Przypomnienie Twierdzenie Niech G będzie liniowo uporządkowaną grupą, wtedy P wo [[G]] jest pierścieniem z dzieleniem. Twierdzenie Niech S będzie podmonoidem liniowo uporządkowanej grupy G oraz niech R będzie podpółpierścieniem pierścienia z dzieleniem. Wtedy R[S] jest podpółpierścieniem pierścienia z dzieleniem.

42 Uogólnienia twierdzenia Eilenberga Twierdzenie Niech S będzie monoidem konserwatywnym oraz niech R będzie podpółpierścieniem pierścienia z dzieleniem. Wtedy dla dwóch znormalizowanych R-S-automatów A 1 oraz A 2 mult A1 (s)=mult A2 (s) jest prawdziwe dla każdego s S wtedy i tylko wtedy, gdy mult A1 (s)=mult A2 (s) dla wszystkich s S takich, że s < A 1 + A 2.

43 Twierdzenie Każdą grupę wolną da się liniowo uporządkować. Twierdzenie Produkt grup liniowo uporządkowanych jest liniowo uporządkowany. Twierdzenie Niech S będzie produktem wolnych monoidów oraz niech R będzie podpółpierścieniem pierścienia z dzieleniem. Wtedy dla dwóch znormalizowanych R-S-automatów A 1 oraz A 2 mult A1 (s)=mult A2 (s) jest prawdziwe dla każdego s S wtedy i tylko wtedy, gdy mult A1 (s)=mult A2 (s) dla wszystkich s S takich, że s < A 1 + A 2.

44 Twierdzenie Niech S będzie produktem wolnych monoidów oraz niech R będzie podpółpierścieniem pierścienia z dzieleniem. Wtedy dla dwóch znormalizowanych R-S-automatów A 1 oraz A 2 mult A1 (s)=mult A2 (s) jest prawdziwe dla każdego s S wtedy i tylko wtedy, gdy mult A1 (s)=mult A2 (s) dla wszystkich s S takich, że s < A 1 + A 2. Twierdzenie Równoważność w sensie krotności dla automatów wielotaśmowych jest rozstrzygalna. Twierdzenie Problem równoważności dla wielotaśmowych automatów deterministycznych jest rozstrzygalny.

45 S. Eilenberg. Automata, Languages and Machines. Academic Press, New York, T Harju and J Karhumaki. The equivalence problem of multitape finite automata. Theoretical Computer Science, (78): , Donald S. Passman. The Algebraic Structure of Group Rings. Wiley-Interscience, M. O. Rabin and D. Scott. Finite automata and their decision problems. IBM Journal of Research and Development, 3(2), Wen-Guey Tzeng. A polynomial-time algorithm for the equivalence of probabilistic automata. SIAM J. Comput., 21(2): , 1992.

1 Działania na zbiorach

1 Działania na zbiorach M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 1 1 1 Działania na zbiorach W rozdziale tym przypomnimy podstawowe działania na zbiorach koncentrując się na własnościach tych działań, które będą przydatne w dalszej

Bardziej szczegółowo

Jaki język zrozumie automat?

Jaki język zrozumie automat? Jaki język zrozumie automat? Wojciech Dzik Instytut Matematyki Uniwersytet Śląski Katowice wojciech.dzik@us.edu.pl 7. Forum Matematyków Polskich, 12-17 września 2016, Olsztyn Prosty Automat do kawy Przemawiamy

Bardziej szczegółowo

1 Automaty niedeterministyczne

1 Automaty niedeterministyczne Szymon Toruńczyk 1 Automaty niedeterministyczne Automat niedeterministyczny A jest wyznaczony przez następujące składniki: Alfabet skończony A Zbiór stanów Q Zbiór stanów początkowych Q I Zbiór stanów

Bardziej szczegółowo

1.1 Definicja. 1.2 Przykład. 1.3 Definicja. Niech G oznacza dowolny, niepusty zbiór.

1.1 Definicja. 1.2 Przykład. 1.3 Definicja. Niech G oznacza dowolny, niepusty zbiór. 20. Definicje i przykłady podstawowych struktur algebraicznych (grupy, pierścienie, ciała, przestrzenie liniowe). Pojęcia dotyczące przestrzeni liniowych (liniowa zależność i niezależność układu wektorów,

Bardziej szczegółowo

Języki, automaty i obliczenia

Języki, automaty i obliczenia Języki, automaty i obliczenia Wykład 11: Obliczalność i nieobliczalność Sławomir Lasota Uniwersytet Warszawski 6 maja 2015 Plan 1 Problemy częściowo rozstrzygalne 2 Problemy rozstrzygalne 3 Funkcje (częściowo)

Bardziej szczegółowo

Języki i operacje na językach. Teoria automatów i języków formalnych. Definicja języka

Języki i operacje na językach. Teoria automatów i języków formalnych. Definicja języka Języki i operacje na językach Teoria automatów i języków formalnych Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Definicja języka Definicja języka Niech Σ będzie alfabetem, Σ* - zbiorem wszystkich łańcuchów

Bardziej szczegółowo

Rozwiązania około dwustu łatwych zadań z języków formalnych i złożoności obliczeniowej i być może jednego chyba trudnego (w trakcie tworzenia)

Rozwiązania około dwustu łatwych zadań z języków formalnych i złożoności obliczeniowej i być może jednego chyba trudnego (w trakcie tworzenia) Rozwiązania około dwustu łatwych zadań z języków formalnych i złożoności obliczeniowej i być może jednego chyba trudnego (w trakcie tworzenia) Kamil Matuszewski 20 lutego 2017 22 lutego 2017 Zadania, które

Bardziej szczegółowo

Maszyna Turinga. Algorytm. czy program???? Problem Hilberta: Przykłady algorytmów. Cechy algorytmu: Pojęcie algorytmu

Maszyna Turinga. Algorytm. czy program???? Problem Hilberta: Przykłady algorytmów. Cechy algorytmu: Pojęcie algorytmu Problem Hilberta: 9 Czy istnieje ogólna mechaniczna procedura, która w zasadzie pozwoliłaby nam po kolei rozwiązać wszystkie matematyczne problemy (należące do odpowiednio zdefiniowanej klasy)? 2 Przykłady

Bardziej szczegółowo

Imię, nazwisko, nr indeksu

Imię, nazwisko, nr indeksu Imię, nazwisko, nr indeksu (kod) (9 punktów) Wybierz 9 z poniższych pytań i wybierz odpowiedź tak/nie (bez uzasadnienia). Za prawidłowe odpowiedzi dajemy +1 punkt, za złe -1 punkt. Punkty policzymy za

Bardziej szczegółowo

Część wspólna (przekrój) A B składa się z wszystkich elementów, które należą jednocześnie do zbioru A i do zbioru B:

Część wspólna (przekrój) A B składa się z wszystkich elementów, które należą jednocześnie do zbioru A i do zbioru B: Zbiory 1 Rozważmy dowolne dwa zbiory A i B. Suma A B składa się z wszystkich elementów, które należą do zbioru A lub do zbioru B: (x A B) (x A x B). Część wspólna (przekrój) A B składa się z wszystkich

Bardziej szczegółowo

Zadania z algebry liniowej - sem. I Struktury algebraiczne

Zadania z algebry liniowej - sem. I Struktury algebraiczne Zadania z algebry liniowej - sem. I Struktury algebraiczne Definicja 1. Działaniem dwuargumentowym w niepustym zbiorze A nazywamy każdą funkcję : A A A, tzn. taką funkcję, że zachodzi a,b A (a, b) ((a,

Bardziej szczegółowo

Działania Definicja: Działaniem wewnętrznym w niepustym zbiorze G nazywamy funkcję działającą ze zbioru GxG w zbiór G.

Działania Definicja: Działaniem wewnętrznym w niepustym zbiorze G nazywamy funkcję działającą ze zbioru GxG w zbiór G. Działania Definicja: Działaniem wewnętrznym w niepustym zbiorze G nazywamy funkcję działającą ze zbioru GxG w zbiór G. Przykłady działań wewnętrznych 1. Dodawanie i mnożenie są działaniami wewnętrznymi

Bardziej szczegółowo

Symbol, alfabet, łańcuch

Symbol, alfabet, łańcuch Łańcuchy i zbiory łańcuchów Teoria automatów i języków formalnych Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Symbol, alfabet, łańcuch Symbol Symbol jest to pojęcie niedefiniowane (synonimy: znak, litera)

Bardziej szczegółowo

5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów.

5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów. 5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów. Algebra jest jednym z najstarszych działów matematyki dotyczącym początkowo tworzenia metod rozwiązywania równań

Bardziej szczegółowo

. : a 1,..., a n F. . a n Wówczas (F n, F, +, ) jest przestrzenią liniową, gdzie + oraz są działaniami zdefiniowanymi wzorami:

. : a 1,..., a n F. . a n Wówczas (F n, F, +, ) jest przestrzenią liniową, gdzie + oraz są działaniami zdefiniowanymi wzorami: 9 Wykład 9: Przestrzenie liniowe i podprzestrzenie Definicja 9 Niech F będzie ciałem Algebrę (V, F, +, ), gdzie V, + jest działaniem w zbiorze V zwanym dodawaniem wektorów, a jest działaniem zewnętrznym

Bardziej szczegółowo

(j, k) jeśli k j w przeciwnym przypadku.

(j, k) jeśli k j w przeciwnym przypadku. Zadanie 1. (6 punktów) Rozważmy język słów nad alfabetem {1, 2, 3}, w których podciąg z pozycji parzystych i podciąg z pozycji nieparzystych są oba niemalejące. Na przykład 121333 należy do języka, a 2111

Bardziej szczegółowo

1. R jest grupą abelową względem działania + (tzn. działanie jest łączne, przemienne, istnieje element neutralny oraz element odwrotny)

1. R jest grupą abelową względem działania + (tzn. działanie jest łączne, przemienne, istnieje element neutralny oraz element odwrotny) Rozdział 1 Pierścienie i ideały Definicja 1.1 Pierścieniem nazywamy trójkę (R, +, ), w której R jest zbiorem niepustym, działania + : R R R i : R R R są dwuargumentowe i spełniają następujące warunki dla

Bardziej szczegółowo

Hierarchia Chomsky ego Maszyna Turinga

Hierarchia Chomsky ego Maszyna Turinga Hierarchia Chomsky ego Maszyna Turinga Języki formalne i automaty Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki Gramatyka Gramatyką G nazywamy czwórkę uporządkowaną gdzie: G = V skończony zbiór

Bardziej szczegółowo

R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} },

R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} }, nazywa- Definicja 1. Przestrzenią liniową R n my zbiór wektorów R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} }, z określonymi działaniami dodawania wektorów i mnożenia wektorów przez liczby rzeczywiste.

Bardziej szczegółowo

Maszyna Turinga języki

Maszyna Turinga języki Maszyna Turinga języki Teoria automatów i języków formalnych Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki Maszyna Turinga (1) b b b A B C B D A B C b b Q Zależnie od symbolu obserwowanego przez głowicę

Bardziej szczegółowo

1 Określenie pierścienia

1 Określenie pierścienia 1 Określenie pierścienia Definicja 1. Niech P będzie zbiorem, w którym określone są działania +, (dodawanie i mnożenie). Mówimy, że struktura (P, +, ) jest pierścieniem, jeżeli spełnione są następujące

Bardziej szczegółowo

14. Przestrzenie liniowe

14. Przestrzenie liniowe 14. 14.1 Sformułować definicję przestrzeni liniowej. Podać przykłady. Przestrzenią liniową nad ciałem F nazywamy czwórkę uporządkowaną (V, F,+, ), gdzie V jest zbiorem niepustym, F jest ciałem, + jest

Bardziej szczegółowo

Ciała i wielomiany 1. przez 1, i nazywamy jedynką, zaś element odwrotny do a 0 względem działania oznaczamy przez a 1, i nazywamy odwrotnością a);

Ciała i wielomiany 1. przez 1, i nazywamy jedynką, zaś element odwrotny do a 0 względem działania oznaczamy przez a 1, i nazywamy odwrotnością a); Ciała i wielomiany 1 Ciała i wielomiany 1 Definicja ciała Niech F będzie zbiorem, i niech + ( dodawanie ) oraz ( mnożenie ) będą działaniami na zbiorze F. Definicja. Zbiór F wraz z działaniami + i nazywamy

Bardziej szczegółowo

Podstawowe struktury algebraiczne

Podstawowe struktury algebraiczne Maciej Grzesiak Podstawowe struktury algebraiczne 1. Wprowadzenie Przedmiotem algebry było niegdyś przede wszystkim rozwiązywanie równań. Obecnie algebra staje się coraz bardziej nauką o systemach matematycznych.

Bardziej szczegółowo

Chcąc wyróżnić jedno z działań, piszemy np. (, ) i mówimy, że działanie wprowadza w STRUKTURĘ ALGEBRAICZNĄ lub, że (, ) jest SYSTEMEM ALGEBRAICZNYM.

Chcąc wyróżnić jedno z działań, piszemy np. (, ) i mówimy, że działanie wprowadza w STRUKTURĘ ALGEBRAICZNĄ lub, że (, ) jest SYSTEMEM ALGEBRAICZNYM. DEF. DZIAŁANIE DWUARGUMENTOWE Działaniem dwuargumentowym w niepsutym zbiorze nazywamy każde odwzorowanie iloczynu kartezjańskiego :. Inaczej mówiąc, w zbiorze jest określone działanie dwuargumentowe, jeśli:

Bardziej szczegółowo

Minimalizacja automatów niedeterministycznych na słowach skończonych i nieskończonych

Minimalizacja automatów niedeterministycznych na słowach skończonych i nieskończonych Szczepan Hummel Minimalizacja automatów niedeterministycznych na słowach skończonych i nieskończonych 24.11.2005 1. Minimalizacja automatów deterministycznych na słowach skończonych (DFA) [HU] relacja

Bardziej szczegółowo

Przykład: Σ = {0, 1} Σ - zbiór wszystkich skończonych ciagów binarnych. L 1 = {0, 00, 000,...,1, 11, 111,... } L 2 = {01, 1010, 001, 11}

Przykład: Σ = {0, 1} Σ - zbiór wszystkich skończonych ciagów binarnych. L 1 = {0, 00, 000,...,1, 11, 111,... } L 2 = {01, 1010, 001, 11} Języki Ustalmy pewien skończony zbiór symboli Σ zwany alfabetem. Zbiór Σ zawiera wszystkie skończone ciagi symboli z Σ. Podzbiór L Σ nazywamy językiem a x L nazywamy słowem. Specjalne słowo puste oznaczamy

Bardziej szczegółowo

10110 =

10110 = 1. (6 punktów) Niedeterministyczny automat skończony nazwiemy jednoznacznym, jeśli dla każdego akceptowanego słowa istnieje dokładnie jeden bieg akceptujący. Napisać algorytm sprawdzający, czy niedeterministyczny

Bardziej szczegółowo

Zadania do Rozdziału X

Zadania do Rozdziału X Zadania do Rozdziału X 1. 2. Znajdź wszystkie σ-ciała podzbiorów X, gdy X = (i) {1, 2}, (ii){1, 2, 3}. (b) Znajdź wszystkie elementy σ-ciała generowanego przez {{1, 2}, {2, 3}} dla X = {1, 2, 3, 4}. Wykaż,

Bardziej szczegółowo

Klasyczne i kwantowe podejście do teorii automatów i języków formalnych p.1/33

Klasyczne i kwantowe podejście do teorii automatów i języków formalnych p.1/33 Klasyczne i kwantowe podejście do teorii automatów i języków formalnych mgr inż. Olga Siedlecka olga.siedlecka@icis.pcz.pl Zakład Informatyki Stosowanej i Inżynierii Oprogramowania Instytut Informatyki

Bardziej szczegółowo

Przestrzenie liniowe

Przestrzenie liniowe Rozdział 4 Przestrzenie liniowe 4.1. Działania zewnętrzne Niech X oraz F będą dwoma zbiorami niepustymi. Dowolną funkcję D : F X X nazywamy działaniem zewnętrznym w zbiorze X nad zbiorem F. Przykład 4.1.

Bardziej szczegółowo

Rodzinę spełniającą trzeci warunek tylko dla sumy skończonej nazywamy ciałem (algebrą) w zbiorze X.

Rodzinę spełniającą trzeci warunek tylko dla sumy skończonej nazywamy ciałem (algebrą) w zbiorze X. 1 σ-ciała Definicja 1.1 (σ - ciało) σ - ciałem (σ - algebrą) w danym zbiorze X (zwanym przestrzenią) nazywamy rodzinę M pewnych podzbiorów zbioru X, spełniającą trzy warunki: 1 o M; 2 o jeśli A M, to X

Bardziej szczegółowo

Lista zadań - Relacje

Lista zadań - Relacje MATEMATYKA DYSKRETNA Lista zadań - Relacje Zadania obliczeniowe Zad. 1. Która z poniższych relacji jest funkcją? a) Relacja składająca się ze wszystkich par uporządkowanych, których poprzednikami są studenci,

Bardziej szczegółowo

Algebra liniowa z geometrią

Algebra liniowa z geometrią Algebra liniowa z geometrią Maciej Czarnecki 15 stycznia 2013 Spis treści 1 Geometria płaszczyzny 2 1.1 Wektory i skalary........................... 2 1.2 Macierze, wyznaczniki, układy równań liniowych.........

Bardziej szczegółowo

Dopełnienie to można wyrazić w następujący sposób:

Dopełnienie to można wyrazić w następujący sposób: 1. (6 punktów) Czy dla każdego regularnego L, język f(l) = {w : każdy prefiks w długości nieparzystej należy do L} też jest regularny? Odpowiedź. Tak, jęsli L jest regularny to też f(l). Niech A będzie

Bardziej szczegółowo

Procesy stochastyczne

Procesy stochastyczne Wykład I: Istnienie procesów stochastycznych 21 lutego 2017 Forma zaliczenia przedmiotu Forma zaliczenia Literatura 1 Zaliczenie ćwiczeń rachunkowych. 2 Egzamin ustny z teorii 3 Do wykładu przygotowane

Bardziej szczegółowo

Grupy, pierścienie i ciała

Grupy, pierścienie i ciała Grupy, pierścienie i ciała Definicja: Niech A będzie niepustym zbiorem. Działaniem wewnętrznym (lub, krótko, działaniem) w zbiorze A nazywamy funkcję : A A A. Niech ponadto B będzie niepustym zbiorem.

Bardziej szczegółowo

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 9

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 9 Języki formalne i automaty Ćwiczenia 9 Autor: Marcin Orchel Spis treści Spis treści... 1 Wstęp teoretyczny... 2 Maszyna Mealy'ego... 2 Maszyna Moore'a... 2 Automat ze stosem... 3 Konwersja gramatyki bezkontekstowej

Bardziej szczegółowo

Teoria miary i całki

Teoria miary i całki Teoria miary i całki Spis treści 1 Wstęp 3 2 lgebra zbiorów 5 3 Pierścienie, ciała, σ ciała zbiorów. 7 3.1 Definicja pierścienia ciała i σ ciała............... 7 3.2 Pierścień, ciało i σ ciało generowane

Bardziej szczegółowo

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa SIMR 06/07, Analiza, wykład, 07-0- Przestrzeń wektorowa Przestrzeń wektorowa (liniowa) - przestrzeń (zbiór) w której określone są działania (funkcje) dodawania elementów i mnożenia elementów przez liczbę

Bardziej szczegółowo

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 7

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 7 Języki formalne i automaty Ćwiczenia 7 Autor: Marcin Orchel Spis treści Spis treści... 1 Wstęp teoretyczny... 2 Automaty... 2 Cechy automatów... 4 Łączenie automatów... 4 Konwersja automatu do wyrażenia

Bardziej szczegółowo

Procesy stochastyczne

Procesy stochastyczne Wykład I: Istnienie procesów stochastycznych 2 marca 2015 Forma zaliczenia przedmiotu Forma zaliczenia Literatura 1 Zaliczenie ćwiczeń rachunkowych. 2 Egzamin ustny z teorii 3 Do wykładu przygotowane są

Bardziej szczegółowo

2 Rodziny zbiorów. 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów. M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11

2 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 szczegółowo

Wyk lad 2 Podgrupa grupy

Wyk lad 2 Podgrupa grupy Wyk lad 2 Podgrupa grupy Definicja 2.1. Pod grupy (G,, e) nazywamy taki podzbiór H G, że e H, h 1 H dla każdego h H oraz h 1 h 2 H dla dowolnych h 1, h 2 H. Jeśli H jest grupy G, to bedziemy pisali H G.

Bardziej szczegółowo

0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0.

0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0. 5 Kody liniowe Jak już wiemy, w celu przesłania zakodowanego tekstu dzielimy go na bloki i do każdego z bloków dodajemy tak zwane bity sprawdzające. Bity te są w ścisłej zależności z bitami informacyjnymi,

Bardziej szczegółowo

Podstawowe własności grafów. Wykład 3. Własności grafów

Podstawowe własności grafów. Wykład 3. Własności grafów Wykład 3. Własności grafów 1 / 87 Suma grafów Niech będą dane grafy proste G 1 = (V 1, E 1) oraz G 2 = (V 2, E 2). 2 / 87 Suma grafów Niech będą dane grafy proste G 1 = (V 1, E 1) oraz G 2 = (V 2, E 2).

Bardziej szczegółowo

Treść wykładu. Pierścienie wielomianów. Dzielenie wielomianów i algorytm Euklidesa Pierścienie ilorazowe wielomianów

Treść wykładu. Pierścienie wielomianów. Dzielenie wielomianów i algorytm Euklidesa Pierścienie ilorazowe wielomianów Treść wykładu Pierścienie wielomianów. Definicja Niech P będzie pierścieniem. Wielomianem jednej zmiennej o współczynnikach z P nazywamy każdy ciąg f = (f 0, f 1, f 2,...), gdzie wyrazy ciągu f są prawie

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. Czy prawdziwa jest następująca implikacja? Jeśli L A jest językiem regularnym, to regularnym językiem jest też. A = (A, Q, q I, F, δ)

Zadanie 1. Czy prawdziwa jest następująca implikacja? Jeśli L A jest językiem regularnym, to regularnym językiem jest też. A = (A, Q, q I, F, δ) Zadanie 1. Czy prawdziwa jest następująca implikacja? Jeśli L A jest językiem regularnym, to regularnym językiem jest też L = {vw : vuw L dla pewnego u A takiego, że u = v + w } Rozwiązanie. Niech A =

Bardziej szczegółowo

Języki, automaty i obliczenia

Języki, automaty i obliczenia Języki, automaty i obliczenia Wykład 9: Własności języków bezkontekstowych Sławomir Lasota Uniwersytet Warszawski 27 kwietnia 2016 Plan 1 Pompowanie języków bezkontekstowych 2 Własności domknięcia 3 Obrazy

Bardziej szczegółowo

3. Wykład Układy równań liniowych.

3. Wykład Układy równań liniowych. 31 Układy równań liniowych 3 Wykład 3 Definicja 31 Niech F będzie ciałem Układem m równań liniowych o niewiadomych x 1,, x n, m, n N, o współczynnikach z ciała F nazywamy układ równań postaci: x 1 + +

Bardziej szczegółowo

JAO - Języki, Automaty i Obliczenia - Wykład 2. JAO - Języki, Automaty i Obliczenia - Wykład 2

JAO - Języki, Automaty i Obliczenia - Wykład 2. JAO - Języki, Automaty i Obliczenia - Wykład 2 Dowodzenie nieregularności języka [lemat o pompowaniu] Jeśli L regularny to istnieje stała c spełniająca : jeżeli z L, z c to istnieje dekompozycja w = u v x tak, że uv i x L dla każdego i 0 [lemat o skończonej

Bardziej szczegółowo

Postać Jordana macierzy

Postać Jordana macierzy Rozdział 8 Postać Jordana macierzy Niech F = R lub F = C Macierz J r λ) F r r postaci λ 1 0 0 0 λ 1 J r λ) = 0 λ 1 0 0 λ gdzie λ F nazywamy klatką Jordana stopnia r Oczywiście J 1 λ) = [λ Definicja 81

Bardziej szczegółowo

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 1

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 1 Języki formalne i automaty Ćwiczenia Autor: Marcin Orchel Spis treści Spis treści... Wstęp teoretyczny... 2 Wprowadzenie do teorii języków formalnych... 2 Gramatyki... 5 Rodzaje gramatyk... 7 Zadania...

Bardziej szczegółowo

B jest liniowo niezależny V = lin (B) 1. Układ pusty jest bazą przestrzeni trywialnej {θ}. a i v i = i I. b i v i, (a i b i ) v i = θ.

B jest liniowo niezależny V = lin (B) 1. Układ pusty jest bazą przestrzeni trywialnej {θ}. a i v i = i I. b i v i, (a i b i ) v i = θ. 8 Baza i wymiar Definicja 8.1. Bazą przestrzeni liniowej nazywamy liniowo niezależny układ jej wektorów, który generuję tę przestrzeń. Innymi słowy, układ B = (v i ) i I wektorów z przestrzeni V jest bazą

Bardziej szczegółowo

3 Przestrzenie liniowe

3 Przestrzenie liniowe MIMUW 3 Przestrzenie liniowe 8 3 Przestrzenie liniowe 31 Przestrzenie liniowe Dla dowolnego ciała K, analogicznie jak to robiliśmy dla R, wprowadza się operację dodawania wektorów kolumn z K n i mnożenia

Bardziej szczegółowo

Topologia Algebraiczna - Pomocnik studenta. 1. Język teorii kategorii

Topologia Algebraiczna - Pomocnik studenta. 1. Język teorii kategorii Topologia Algebraiczna - Pomocnik studenta. 1. Język teorii kategorii Agnieszka Bojanowska Stefan Jackowski 24 listopada 2010 1 Podstawowe pojęcia Bedziemy uzywać następujących pojęć i przykładów dotyczących

Bardziej szczegółowo

Ciała skończone. 1. Ciała: podstawy

Ciała skończone. 1. Ciała: podstawy Ciała skończone 1. Ciała: podstawy Definicja 1. Każdy zbiór liczb, w którym są wykonalne wszystkie cztery działania z wyjątkiem dzielenia przez 0 i który zawiera więcej niż jedną liczbę, nazywamy ciałem

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna

Matematyka dyskretna Matematyka dyskretna Wykład 6: Ciała skończone i kongruencje Gniewomir Sarbicki 24 lutego 2015 Relacja przystawania Definicja: Mówimy, że liczby a, b Z przystają modulo m (co oznaczamy jako a = b (mod

Bardziej szczegółowo

Wykład 11: Martyngały: definicja, twierdzenia o zbieżności

Wykład 11: Martyngały: definicja, twierdzenia o zbieżności RAP 412 14.01.2009 Wykład 11: Martyngały: definicja, twierdzenia o zbieżności Wykładowca: Andrzej Ruciński Pisarz:Mirosława Jańczak 1 Wstęp Do tej pory zajmowaliśmy się ciągami zmiennych losowych (X n

Bardziej szczegółowo

Zadania egzaminacyjne

Zadania egzaminacyjne Rozdział 13 Zadania egzaminacyjne Egzamin z algebry liniowej AiR termin I 03022011 Zadanie 1 Wyznacz sumę rozwiązań równania: (8z + 1 i 2 2 7 iz 4 = 0 Zadanie 2 Niech u 0 = (1, 2, 1 Rozważmy odwzorowanie

Bardziej szczegółowo

Teoria miary. Matematyka, rok II. Wykład 1

Teoria miary. Matematyka, rok II. Wykład 1 Teoria miary Matematyka, rok II Wykład 1 NAJBLIŻSZY CEL: Nauczyć się mierzyć wielkość zbiorów. Pierwsze przymiarki: - liczność (moc) zbioru - słabo działa dla zbiorów nieskończonych: czy [0, 1] powinien

Bardziej szczegółowo

0.1 Pierścienie wielomianów

0.1 Pierścienie wielomianów 0.1 Pierścienie wielomianów Zadanie 1. Znaleźć w pierścieniu Z 5 [X] drugi wielomian określający tę samą funkcję, co wielomian X 2 X + 1. (Odp. np. X 5 + X 2 2X + 1). Zadanie 2. Znaleźć sumę i iloczyn

Bardziej szczegółowo

Maciej Grzesiak. Wielomiany

Maciej Grzesiak. Wielomiany Maciej Grzesiak Wielomiany 1 Pojęcia podstawowe Wielomian definiuje się w szkole średniej jako funkcję postaci f(x) = a 0 + a 1 x + a 2 x + + a n x n Dogodniejsza z punktu widzenia algebry jest następująca

Bardziej szczegółowo

Zasada indukcji matematycznej

Zasada indukcji matematycznej Zasada indukcji matematycznej Twierdzenie 1 (Zasada indukcji matematycznej). Niech ϕ(n) będzie formą zdaniową zmiennej n N 0. Załóżmy, że istnieje n 0 N 0 takie, że 1. ϕ(n 0 ) jest zdaniem prawdziwym,.

Bardziej szczegółowo

Układy równań i nierówności liniowych

Układy 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 szczegółowo

Matematyka Dyskretna 2/2008 rozwiązania. x 2 = 5x 6 (1) s 1 = Aα 1 + Bβ 1. A + B = c 2 A + 3 B = d

Matematyka 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 szczegółowo

Analiza funkcjonalna 1.

Analiza funkcjonalna 1. Analiza funkcjonalna 1. Wioletta Karpińska Semestr letni 2015/2016 0 Bibliografia [1] Banaszczyk W., Analiza matematyczna 3. Wykłady. (http://math.uni.lodz.pl/ wbanasz/am3/) [2] Birkholc A., Analiza matematyczna.

Bardziej szczegółowo

Teoria obliczeń czyli czego komputery zrobić nie mogą

Teoria obliczeń czyli czego komputery zrobić nie mogą Teoria obliczeń czyli czego komputery zrobić nie mogą Marek Zaionc Uniwersytet Jagielloński Materiały do wykładu: P. Odifreddi, Classical Recursion Theory, North Holland 1989. J.H. Hopcroft, J.D. Ullman

Bardziej szczegółowo

Hierarchia Chomsky ego

Hierarchia Chomsky ego Hierarchia Chomsky ego Gramatyki nieograniczone Def. Gramatyką nieograniczoną (albo typu 0) nazywamy uporządkowaną czwórkę G= gdzie: % Σ - skończony alfabet symboli końcowych (alfabet, nad którym

Bardziej szczegółowo

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ BAZY PRZESTRZENI WEKTOROWYCH

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ BAZY PRZESTRZENI WEKTOROWYCH ALGEBRA Z GEOMETRIĄ 1/10 BAZY PRZESTRZENI WEKTOROWYCH Piotr M. Hajac Uniwersytet Warszawski Wykład 11, 18.12.2013 Typeset by Jakub Szczepanik. Istnienie bazy Tak jak wśród wszystkich pierścieni wyróżniamy

Bardziej szczegółowo

A 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.

A 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 szczegółowo

Uniwersytet w Białymstoku. Wykład monograficzny

Uniwersytet w Białymstoku. Wykład monograficzny Uniwersytet w Białymstoku Wydział Matematyczno-Fizyczny Instytut Matematyki dr hab. Ryszard Andruszkiewicz Wykład monograficzny Wykład monograficzny prowadzony dla studentów V roku matematyki przez dr

Bardziej szczegółowo

Wstęp do sieci neuronowych, wykład 11 Łańcuchy Markova

Wstęp do sieci neuronowych, wykład 11 Łańcuchy Markova Wstęp do sieci neuronowych, wykład 11 Łańcuchy Markova M. Czoków, J. Piersa 2010-12-21 1 Definicja Własności Losowanie z rozkładu dyskretnego 2 3 Łańcuch Markova Definicja Własności Losowanie z rozkładu

Bardziej szczegółowo

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn a 1j a 2j R i = , C j =

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn a 1j a 2j R i = , C j = 11 Algebra macierzy Definicja 11.1 Dla danego ciała F i dla danych m, n N funkcję A : {1,..., m} {1,..., n} F nazywamy macierzą m n (macierzą o m wierszach i n kolumnach) o wyrazach z F. Wartość A(i, j)

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna

Matematyka dyskretna Matematyka dyskretna Wykład 6: Ciała skończone i kongruencje Gniewomir Sarbicki 2 marca 2017 Relacja przystawania Definicja: Mówimy, że liczby a, b Z przystają modulo m (co oznaczamy jako a = b (mod m)),

Bardziej szczegółowo

1. Określenie pierścienia

1. Określenie pierścienia 1. Określenie pierścienia Definicja 1. Niech P będzie zbiorem, w którym określone są działania +, (dodawanie i mnożenie). Mówimy, że struktura (P, +, ) jest pierścieniem, jeżeli spełnione są następujące

Bardziej szczegółowo

Podstawowe struktury algebraiczne

Podstawowe struktury algebraiczne Rozdział 1 Podstawowe struktury algebraiczne 1.1. Działania wewnętrzne Niech X będzie zbiorem niepustym. Dowolną funkcję h : X X X nazywamy działaniem wewnętrznym w zbiorze X. Działanie wewnętrzne, jak

Bardziej szczegółowo

O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ

O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ Problem Jak rozwiązać podany układ równań? 2x + 5y 8z = 8 4x + 3y z = 2x + 3y 5z = 7 x + 8y 7z = Definicja Równanie postaci a x + a 2 x 2 + + a n x n = b gdzie a, a 2, a

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. 1. Relacje

Matematyka dyskretna. 1. Relacje Matematyka dyskretna 1. Relacje Definicja 1.1 Relacją dwuargumentową nazywamy podzbiór produktu kartezjańskiego X Y, którego elementami są pary uporządkowane (x, y), takie, że x X i y Y. Uwaga 1.1 Jeśli

Bardziej szczegółowo

Systemy algebraiczne. Materiały pomocnicze do wykładu. przedmiot: Matematyka Dyskretna 1 wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

Systemy algebraiczne. Materiały pomocnicze do wykładu. przedmiot: Matematyka Dyskretna 1 wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Systemy algebraiczne Materiały pomocnicze do wykładu uczelnia: PJWSTK przedmiot: Matematyka Dyskretna 1 wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Struktury danych struktury algebraiczne Przykład Rozważmy następujący

Bardziej szczegółowo

G. Plebanek, MIARA I CAŁKA Zadania do rozdziału 1 28

G. Plebanek, MIARA I CAŁKA Zadania do rozdziału 1 28 G. Plebanek, MIARA I CAŁKA Zadania do rozdziału 1 28 1.9 Zadania 1.9.1 Niech R będzie pierścieniem zbiorów. Zauważyć, że jeśli A, B R to A B R i A B R. Sprawdzić, że (R,, ) jest także pierścieniem w sensie

Bardziej szczegółowo

JAO - Wprowadzenie do Gramatyk bezkontekstowych

JAO - Wprowadzenie do Gramatyk bezkontekstowych JAO - Wprowadzenie do Gramatyk bezkontekstowych Definicja gramatyki bezkontekstowej Podstawowymi narzędziami abstrakcyjnymi do opisu języków formalnych są gramatyki i automaty. Gramatyka bezkontekstowa

Bardziej szczegółowo

020 Liczby rzeczywiste

020 Liczby rzeczywiste 020 Liczby rzeczywiste N = {1,2,3,...} Z = { 0,1, 1,2, 2,...} m Q = { : m, n Z, n 0} n Operacje liczbowe Zbiór Dodawanie Odejmowanie Mnożenie Dzielenie N Z Q Pytanie Dlaczego zbiór liczb wymiernych nie

Bardziej szczegółowo

złożony ze słów zerojedynkowych o długości co najmniej 3, w których druga i trzecia litera od końca sa

złożony ze słów zerojedynkowych o długości co najmniej 3, w których druga i trzecia litera od końca sa Zadanie 1. Rozważmy jezyk złożony ze słów zerojedynkowych o długości co najmniej 3, w których druga i trzecia litera od końca sa równe. Narysować diagram minimalnego automatu deterministycznego akceptujacego

Bardziej szczegółowo

Uzupełnienia dotyczące zbiorów uporządkowanych (3 lutego 2011).

Uzupełnienia dotyczące zbiorów uporządkowanych (3 lutego 2011). Uzupełnienia dotyczące zbiorów uporządkowanych (3 lutego 2011). Poprzedniczka tej notatki zawierała błędy! Ta pewnie zresztą też ; ). Ćwiczenie 3 zostało zmienione, bo żądałem, byście dowodzili czegoś,

Bardziej szczegółowo

domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów

domykanie 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 szczegółowo

Algebra liniowa z geometrią. wykład I

Algebra liniowa z geometrią. wykład I Algebra liniowa z geometrią wykład I 1 Oznaczenia N zbiór liczb naturalnych, tutaj zaczynających się od 1 Z zbiór liczb całkowitych Q zbiór liczb wymiernych R zbiór liczb rzeczywistych C zbiór liczb zespolonych

Bardziej szczegółowo

Automat ze stosem. Języki formalne i automaty. Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki

Automat ze stosem. Języki formalne i automaty. Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki Automat ze stosem Języki formalne i automaty Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki Automat ze stosem (1) dno stosu Stos wierzchołek stosu Wejście # B B A B A B A B a b b a b a b $ q i Automat ze

Bardziej szczegółowo

ZŁOŻONOŚĆ OBLICZENIOWA ALGORYTMÓW

ZŁOŻONOŚĆ OBLICZENIOWA ALGORYTMÓW ZŁOŻONOŚĆ OBLICZENIOWA ALGORYTMÓW NIEDETERMINISTYCZNE MASZYNY TURINGA Bartosz Zieliński Katedra Fizyki Teoretycznej i Informatyki Zima 2011-2012 NIEDETERMINISTYCZNE MASZYNY TURINGA DEFINICJA: NIEDETERMINISTYCZNA

Bardziej szczegółowo

1 Grupy. 1.1 Grupy. 1.2 Podgrupy. 1.3 Dzielniki normalne. 1.4 Homomorfizmy

1 Grupy. 1.1 Grupy. 1.2 Podgrupy. 1.3 Dzielniki normalne. 1.4 Homomorfizmy 1 Grupy 1.1 Grupy 1.1.1. Niech G będzie taką grupa, że (ab) 2 = a 2 b 2 dla dowolnych a, b G. Udowodnić, że grupa G jest abelowa. 1.1.2. Niech G będzie taką grupa, że (ab) 1 = a 1 b 1 dla dowolnych a,

Bardziej szczegółowo

Teoria automatów i języków formalnych. Określenie relacji

Teoria automatów i języków formalnych. Określenie relacji Relacje Teoria automatów i języków formalnych Dr inŝ. Janusz ajewski Katedra Informatyki Określenie relacji: Określenie relacji Relacja R jest zbiorem par uporządkowanych, czyli podzbiorem iloczynu kartezjańskiego

Bardziej szczegółowo

macierze jednostkowe (identyczności) macierze diagonalne, które na przekątnej mają same

macierze jednostkowe (identyczności) macierze diagonalne, które na przekątnej mają same 1 Macierz definicja i zapis Macierzą wymiaru m na n nazywamy tabelę a 11 a 1n A = a m1 a mn złożoną z liczb (rzeczywistych lub zespolonych) o m wierszach i n kolumnach (zamiennie będziemy też czasem mówili,

Bardziej szczegółowo

F t+ := s>t. F s = F t.

F 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 szczegółowo

Pojęcie pierścienia.

Pojęcie pierścienia. Pojęcie pierścienia. Definicja: Niech R będzie zbiorem niepustym. 1. Algebrę pr, `, q nazywamy pierścieniem, gdy pr, `q jest grupą abelową, działanie jest łaczne oraz rozdzielne względem działania `, to

Bardziej szczegółowo

Relacje. opracował Maciej Grzesiak. 17 października 2011

Relacje. opracował Maciej Grzesiak. 17 października 2011 Relacje opracował Maciej Grzesiak 17 października 2011 1 Podstawowe definicje Niech dany będzie zbiór X. X n oznacza n-tą potęgę kartezjańską zbioru X, tzn zbiór X X X = {(x 1, x 2,..., x n ) : x k X dla

Bardziej szczegółowo

Teoria miary. WPPT/Matematyka, rok II. Wykład 5

Teoria miary. WPPT/Matematyka, rok II. Wykład 5 Teoria miary WPPT/Matematyka, rok II Wykład 5 Funkcje mierzalne Niech (X, F) będzie przestrzenią mierzalną i niech f : X R. Twierdzenie 1. NWSR 1. {x X : f(x) > a} F dla każdego a R 2. {x X : f(x) a} F

Bardziej szczegółowo

Podstawy nauk przyrodniczych Matematyka Zbiory

Podstawy nauk przyrodniczych Matematyka Zbiory Podstawy nauk przyrodniczych Matematyka Zbiory Katarzyna Kluzek i Adrian Silesian Zakład Genetyki Molekularnej Człowieka tel.618295833 adrian.silesian@amu.edu.pl katarzyna.kluzek@amu.edu.pl Pokój 1.117

Bardziej szczegółowo

Met Me ody numer yczne Wykład ykład Dr inż. Mic hał ha Łanc Łan zon Instyt Ins ut Elektr Elektr echn iki echn i Elektrot Elektr echn olo echn

Met Me ody numer yczne Wykład ykład Dr inż. Mic hał ha Łanc Łan zon Instyt Ins ut Elektr Elektr echn iki echn i Elektrot Elektr echn olo echn Metody numeryczne Wykład 3 Dr inż. Michał Łanczont Instytut Elektrotechniki i Elektrotechnologii E419, tel. 4293, m.lanczont@pollub.pl, http://m.lanczont.pollub.pl Zakres wykładu Pojęcia podstawowe Algebra

Bardziej szczegółowo

DEFINICJA. Definicja 1 Niech A i B będą zbiorami. Relacja R pomiędzy A i B jest podzbiorem iloczynu kartezjańskiego tych zbiorów, R A B.

DEFINICJA. Definicja 1 Niech A i B będą zbiorami. Relacja R pomiędzy A i B jest podzbiorem iloczynu kartezjańskiego tych zbiorów, R A B. RELACJE Relacje 1 DEFINICJA Definicja 1 Niech A i B będą zbiorami. Relacja R pomiędzy A i B jest podzbiorem iloczynu kartezjańskiego tych zbiorów, R A B. Relacje 2 Przykład 1 Wróćmy do przykładu rozważanego

Bardziej szczegółowo

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ CIAŁO FUNKCJI WYMIERNYCH

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ CIAŁO FUNKCJI WYMIERNYCH ALGEBRA Z GEOMETRIĄ 1/10 CIAŁO FUNKCJI WYMIERNYCH Piotr M. Hajac Uniwersytet Warszawski Wykład 7, 13.11.2013 Typeset by Jakub Szczepanik. Ułamki pierścienia całkowitego Cel: Wprowadzenie pojęcia funkcji

Bardziej szczegółowo