MATEMATYKA DYSKRETNA.

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "MATEMATYKA DYSKRETNA."

Transkrypt

1 MATEMATYKA DYSKRETNA. - Naprawdę jest tak was wielu? - Naprawdę!! - wrzasnęli z niesłychaną dumą. - jesteśmy nieprzeliczalni. Stanisław Lem Cyberiada Wykład 1 -Wiedział? Myślisz, że jest to taka rzecz, o której wie Królik? - Oho, Kłapouszku, on jest mądry, ten Królik. - Mądry! zawołał Kłapouchy z pogardą, ciężko kładąc kopyto na swoich trzech patykach. Wykształcenie! powiedział z goryczą, skacząc na swoich sześciu patykach. Czym jest Wiedza? zapytał podrzucając swoje dwanaście patyków w powietrze. Rzeczą, którą posiadł Królik. Ha! - Myślę... zaczął Prosiaczek nerwowo. - Nie myśl rzekł Kłapouchy. A.A. Milne Chatka Puchatka, tłum Irena Tuwim Propaganda Matematyka ciągła, oparta na pojęciu granicy (funkcji czy ciągu) i czegoś co tak naprawdę nie istnieje, ale występuje w żargonie, tzn. wielkości nieskończenie małej była, jest i będzie narzędziem i językiem, wywodzących się z czasów rewolucji przemysłowej, nauk ścisłych i technicznych. W tym kursie zajmujemy się matematyką dyskretną, gdzie słowo dyskretna znalazło się zupełnie (dla Polaka) bez sensu. Jest to kalka z angielskiego, gdzie istnieją dwa podobnie brzmiące słowa, discreet i discrete. Pierwsze oznacza to co u nas, a drugie oznacza przeciwieństwo filologicznie rozumianej ciągłości. Woda jest ciągła (dlatego mówimy water, a nie a water ) a krzesła są dyskretne (dlatego mówimy a chair a nie chair). Matematyka dyskretna jest więc działem matematyki, który zajmuje się porządnie oddzielonymi od siebie nawzajem obiektami. Wyrosła z matematyki rekreacyjnej, służącej rozrywce umysłowej (kiedyś nie było DVD, Facebooka i gier komputerowych) po czym niespodziewanie okazało się, że jest cennym, a nawet niezbędnym narzędziem teoretycznym dla informatyków. W tym kursie zajmiemy się najpierw kombinatoryką, czyli nauką o liczeniu elementów skończonych zbiorów, oraz teorią grafów czyli bardzo prostych systemów relacyjnych. Zliczanie permutacji i wariacji Dociekliwy słuchacz/czytelnik ryknie gromkim śmiechem : Jaki problem policzyć elementy zbioru skończonego? Bierzemy zbiór i liczymy elementy jeden po drugim.. No i bardzo słusznie, tylko że nasz zbiór to nie fizycznie istniejący obiekt jak stajnia, gdzie możemy wejść i policzyć konie pokazując je palcem. Czasem będzie to zbiór liczb, czasem zbiór zbiorów liczb, czasem zbiór funkcji. Prawie zawsze pytanie, które sobie stawiamy brzmi z grubsza Na ile sposobów można...? Niemniej tamto naiwne podejście nie jest bez sensu. Jedną z metod przeliczenia elementów zbioru jest wypisanie ( wygenerowanie ) wszystkich i potem ewentualne policzenie palcem. Zresztą czasem problem polega właśnie na wygenerowaniu wszystkich obiektów pewnego zbioru. Na przykład aby sprawdzić za pomocą tabelki czy formuła o n zmiennych zdaniowych jest tautologią musimy wygenerować wszystkie 2 n możliwych kombinacji zer i jedynek, i niczego nie przegapić. Jeśli robi się to bez planu to łatwo (przy n dostatecznie dużym) coś zrobić dwa razy a coś innego przegapić, o czym niejeden student boleśnie się przekonał. Czyli mamy dwa rodzaje problemów : Wypisz ( wygeneruj ) wszystkie elementy pewnego zbioru (funkcji, liczb, relacji), przy czym oczywiście definicja konkretnego zbioru może być dowolnie skomplikowana. Rozwiązaniem tu ma być przepis (algorytm), który dla danej rodziny problemów zawsze zwraca poszukiwany zbiór. owo: podaj metodę wypisywania wszystkich n-elementowych ciągów zer i jedynek.

2 Metoda musi gwarantować, że nie przegapimy żadnego z ciągów i żadnego nie wypiszemy więcej niż raz. Znajdź liczbę elementów pewnego zbioru (funkcji, liczb, relacji), i t.d. Tu oczekujemy rozwiązania w postaci liczby, a właściwie funkcji, która argumentowi n reprezentującemu rozmiar danych naszego problemu przypisuje liczbę. Dla przykładu : ile jest wszystkich n-elementowych ciągów złożonych z zer i jedynek? Zacznijmy od spraw najprostszych. Kiedy wykładowca Matematyki Dyskretnej przygotowuje egzamin chce wiedzieć ilu ma studentów, żeby nie wydrukować za dużo ani za mało egzemplarzy zadań. Pytam więc Państwa ile jest na roku dziewczyn? Powiedzmy 27. Ilu jest chłopaków? Niech będzie 32. Z tego przebiegle wnioskuję, że mam przygotować 59 egzemplarzy zadań egzaminacyjnych. Jest to przykład zastosowania twierdzenia znanego jako Twierdzenie (Reguła dodawania) Jeśli A i B są zbiorami skończonymi, C=A B oraz A B= to C = A + B Dowód. Indukcja względem n= B. Jeśli n=0 lub n=1 to równość jest oczywista. Przypuśćmy, że B =n+1, n 1. Wówczas dla dowolnego b B mamy B=(B\{b}) {b}. Mamy więc A B = A ((B\{b}) {b}) = (A (B\{b})) {b} = A (B\{b}) + {b} = = A + B\{b} +1 (na mocy założenia indukcyjnego) = A + B (bo element b był wzięty z B). Łatwo stąd wywnioskować Twierdzenie (Uogólniona reguła dodawania) Jeśli A 1,A 2,... A n są zbiorami skończonymi, parami rozłącznymi (czyli i j A i A j = ) to A 1 A... A n = A 1 + A A n. Dowód. Pomijamy prosta indukcja względem n. Wbrew pozorom nie jest to zupełnie bez sensu i wielokrotnie będziemy się na tę sztuczkę powoływać. Na razie wykorzystajmy ją do udowodnienia kolejnego, na pozór banalnego faktu. Twierdzenie (Reguła mnożenia) Dla dowolnych, skończonych zbiorów A i B, A B = A B. Dowód Niech A={a 1,a 2,...,a n }. Wówczas A B = ({a 1 } B) ({a 2 } B)... ({a n } B). Zbiory po prawej stronie są parami rozłączne więc, na mocy uogólnionej reguły dodawania, mamy A B = {a 1 } B + {a 2 } B {a n } B = B + B B = n B = A B. Regułę mnożenia można wyrazić też następująco: Jeśli jakąś czynność można podzielić na dwa etapy, pierwszy może przebiegać na k, a drugi na n sposobów to cały proces może przebiegać na kn sposobów Prosta indukcja daje nam uogólnioną regułę mnożenia Twierdzenie. Dla dowolnych, skończonych zbiorów A 1, A 2,...,A n, A 1 A 2... A n = A 1 A 2... A n.

3 Kapral o szczególnym poczuciu humoru nakazał swoim pięciu żołnierzom aby przez miesiąc, na każdej zbiórce stawali w szeregu w innej kolejności. Codziennie odbywają się cztery zbiórki. Czy rozkaz kaprala jest wykonalny? Stosujemy regułę mnożenia w następujący sposób: pierwszego (prawoskrzydłowego) żołnierza można wyznaczyć na 5 sposobów, możemy go wybrać w dowolny sposób. Na drugim miejscu może stać dowolny z pozostałych czterech i tak dalej. Liczba możliwych różnych ustawień 5 żołnierzy w szeregu jest więc równa 5*4*3*2*1 = 5! = 120. Odpowiedź brzmi więc To zależy jaki mamy miesiąc. Jeśli ma 30 lub mniej dni to tak, jeśli 31 to nie. Na ile sposobów 5 żołnierzy może stanąć w dwuszeregu? Odpowiedź brzmi A jaka to różnica w szeregu, czy w dwuszeregu? 120 Kapral wynalazł w ten sposób pojęcie permutacji. Definicja. Permutacją zbioru n-elementowego nazywamy każde ustawienie elementów tego zbioru w ciąg. Można też myśleć o permutacjach jako o różnowartościowych funkcjach zbioru na siebie. Często, dla uproszczenia, zamiast mówić o dowolnym zbiorze n elementowym mówimy o zbiorze [n] = {1,2,...,n}. Wówczas łatwo widać, że permutacje jako uporządkowania i permutacje jako funkcje to jedno i to samo, bo wypisanie tych liczb w pewnej (być może różnej od naturalnej) kolejności a 1,a 2,... a n to to samo co określenie funkcji f(i)=a i. I na odwrót. Na ile sposobów można sformować szereg długości 6 mając 8 żołnierzy? Stosujemy regułę mnożenia jak poprzednio. Na pierwszym miejscu jeden z 8 żołnierzy, czyli 8 możliwości, na drugim 7, i tak dalej, na szóstym musimy wybrać jednego z pozostałych 3 żołnierzy. Mamy więc 8*7*6*5*4*3 = możliwości. Na ile sposobów można 6 ławek pomalować 4 kolorami (każdą innym kolorem)? Tu postępujemy podobnie, pierwszą ławkę na pierwszy kolor, drugą na drugi, trzecią na trzeci, czwartą na czwarty, a co z piątą? Ano zabrakło kolorów. Odpowiedź 0. Wynaleźliśmy teraz pojęcie wariacji, czyli różnowartościowego ciągu elementów z zadanego zbioru. Definicja. k-elementową wariacją (k-wariacją) zbioru n-elementowego nazywamy każdy różnowartościowy ciąg długości k utworzony z elementów tego zbioru. O wariacjach możemy myśleć jako o różnowartościowych funkcjach z [k] w [n]. Permutacja jest więc szczególnym przypadkiem k-wariacji, mianowicie dla k=n. Z reguły mnożenia wynika natychmiast Twierdzenie. (Wzór na liczbę k-wariacji w zbiorze n-elementowym) Liczba k-wariacji w zbiorze [n] jest równa n(n-1)(n-2)... (n-k+1). W szczególności, liczba permutacji zbioru n-elementowego jest równa n!.

4 n! Liczbę k-wariacji zbioru [n] można też zapisać jako. ( n k)!. Grafem nazywamy parę G = (V,E), gdzie V jest niepustym zbiorem skończonym a E P 2 (V). V nazywamy wówczas zbiorem wierzchołków grafu G a E zbiorem krawędzi. Dla dowolnych dwóch wierzchołków x i y grafu G = (V,E) x-y drogą prostą długości k nazywamy każdy różnowartościowy ciąg wierzchołków (v 0,v 1,...,v k ) taki, że x=v 0, y=v k i v i v i+1 E dla i=0,1,...,k-1. Ile jest dróg prostych długości k z x 1 do x n w grafie pełnym o zbiorze wierzchołków {x 1,x 2,...,x n } (G=(V,E) nazywamy grafem pełnym gdy E=P 2 (V))? Ponieważ nasz graf jest pełny więc x 1 -x n dróg prostych długości k jest oczywiście tyle ile (k-1) ( n 2)! wariacji zbioru n-2 elementowego {x 2,x 3,...,x n-1 }, czyli (n-2)(n-3)...(n-k) = ( n k 1)! Na ile sposobów można 10 ławek pomalować 3 kolorami (każdą jednym kolorem)? Pierwszą ławkę malujemy dowolnym z trzech kolorów. Drugą też. I trzecią. I tak dalej. Nasz proces rozłożyliśmy więc na 10 etapów, w każdym etapie mamy 3 możliwości. Reguła mnożenia mówi, że mamy 3 10 różnych sposobów pomalowania naszych ławek. A gdybyśmy malowali 3 ławki 10 kolorami? No to oczywiście 10 3 =1000 możliwości. Na ile sposobów można rozłożyć k skarpetek do n szufladek. Podobnie; pierwszą skarpetkę wkładamy do dowolnej z n szufladek, drugą też, i t.d. Odpowiedzią jest oczywiście n k. No dobrze, to o czym właściwie była mowa w ostatnich przykładach? Każdej ławce przyporządkuj, byle jak, ale tylko jeden kolor. Każdej skarpetce dokładnie jedną szufladkę. No to jesteśmy w domu chodzi o liczbę funkcji (wszystkich, nie tylko różnowartościowych jak przy wariacjach) ze zbioru 10-elementowego w zbiór 3 elementowy, a ogólnie o liczbę wszystkich funkcji ze zbioru n w k- elementowy. Jest to najprostszy przypadek problemu rozmieszczenia n obiektów w k pojemnikach. Niektórzy uważają, że warto takim obiektom nadać specjalną kombinatoryczną nazwę i nazywają je wariacjami z powtórzeniami. Twierdzenie (Liczba funkcji ze zbioru n-elementowego w k-elementowy) Liczba k-elementowych wariacji z powtórzeniami ze zbioru n-elementowego, czyli liczba funkcji z [k] w [n], czyli [n] [k] = n k. Na ile sposobów można przejść z punktu (0,0,0) do punktu (3,6,5) wykonując wyłącznie kroki długości jeden w dodatnim kierunku każdej z osi współrzędnych. Niech x oznaczają wykonanie pojedynczego kroku w dodatnim kierunku odpowiedniej osi X, podobnie y i z. XYZ(3,6,5) niech oznacza poszukiwaną liczbę. Oczywiście aby dojść do punktu (3,6,5) musimy wykonać 14 kroków, z tego 3 iksy, 6 igreków i 5 zetów. owa taka ścieżka wygląda tak (z,x,z,y,z,y,y,z,y,x,z,x,y,y). XYZ(3,6,5) jest więc liczbą różnych ścieżek czyli ciągów długości 14 złożonych z symboli trzech typów, a dokładniej 3 symboli pierwszego typu, 6 drugiego i 5 trzeciego. Wybierzmy jedną z tych ścieżek. Można to zrobić na XYZ(3,6,5) sposobów. Występujące w niej 3 iksy zastąpmy przez x 1, x 2, x 3 - można to zrobić na 3! sposobów. Podobnie igreki możemy rozróżnić na 6!, a zety na 5! sposobów. W ten sposób wybranej ścieżce przypisaliśmy pewien podzbiór zbioru wszystkich permutacji zbioru S = { x 1, x 2, x 3, y 1, y 2,..., y 6, z 1, z 2,...,z 5 }, złożony z dokładnie 3!6!5! permutacji. Zauważmy, że zbiory permutacji przypisane różnym ścieżkom są rozłączne, oraz że każda

5 permutacja zbioru S jest przypisana jakiejś ścieżce. Zdefiniowaliśmy więc podział zbioru wszystkich permutacji zbioru S na parami rozłączne podzbiory, każdy o liczności 3!6!5! Z uogólnionej reguły dodawania otrzymujemy, że wszystkich permutacji zbioru 14-elementowego 14! jest XYZ(3,6,5)(3!)(6!)(5!). Z drugiej strony wiemy, że jest ich 14!, czyli XYZ(3,6,5) =. Mamy k i egzemplarzy cyfry i, i=1,2,3,4. Ile można z nich ułożyć różnych liczb. 3!6!5! Taką konstrukcję, czyli ciąg n-elementowy złożony z n i kopii symbolu a i, i=1,2,...,k, gdzie n i = n nazywamy permutacją z powtórzeniami. Rozwiązanie ostatniego przykładu można bez żadnej trudności uogólnić: Twierdzenie (Liczba permutacji zbioru n-elementowego z powtórzeniami) Ciągów n-elementowych złożonych z n i kopii symbolu a i, i=1,2,...,k, n i = n, jest n!. n! n!... n! 1 2 k owe zadania Ile trzeba rozegrać spotkań, żeby każdy z n zawodników zagrał z każdym? Na ile sposobów można n klientów ustawić w kolejki do k kas? Na ile sposobów można 30 naboi kal. 7,62 załadować do trzech magazynków do Kałasznikowa? Przypominam, że pojemność jednego magazynka wynosi 30 szt., naboje są identyczne magazynki różne. A co jeśli naboje są rozróżnialne a magazynki nie? Co jeśli i naboje, i magazynki są rozróżnialne? Co jeśli i naboje, i magazynki są nierozróżnialne? Uwaga o rozróżnialności O co chodzi z tą rozróżnialnością (lub nierozróżnialnością)? Przedmioty materialne zawsze są rozróżnialne! Otóż chodzi o to, że niektóre pary wyników naszego działania umawiamy się utożsamiać, czyli traktować jako równoważne. W przykładzie z identycznymi magazynkami i nabojami rozkłady naboi (10,15,5), (10,5,15), (5,10,15), (5,15,10), (15,5,10) oraz (15,10,5) traktujemy jako równoważne i liczymy jako jeden rozkład bo nie interesuje nas który nabój pójdzie do którego magazynka. Oczywiście w tle tego rozważania czai się pojęcie relacji równoważności i jej klas abstrakcji. Naszym zadaniem jest policzenie klas abstrakcji pewnej relacji równoważności. Problemem jest oczywiście uzmysłowienie sobie na jakim zbiorze jest to relacja, jaka to relacja, czy klasy abstrakcji są równoliczne, jeśli tak to jak liczne itd. Zliczanie podzbiorów i kombinacji Przyjrzyjmy się teraz rodzinie podzbiorów zbioru [n]. Twierdzenie. (Liczba podzbiorów zbioru n-elementowego) Wszystkich podzbiorów zbioru n-elementowego jest 2 n. Inaczej 2 [n] = 2 n, lub P([n]) = 2 n. Dowód. Indukcja względem n. Wzór jest oczywiście prawdziwy dla n=0 i dla n=1. Załóżmy, że wzór jest prawdziwy dla pewnego n 1 i rozważmy zbiór [n+1]. Tych podzbiorów zbioru [n+1], które nie zawierają liczby 1 jest oczywiście 2 n (bo jest on n-elementowy). Podzbiorów zawierających 1 jest tyle samo - bo możemy je wszystkie otrzymać dołączając jedynkę do każdego zbioru z pierwszej rodziny. Ponieważ rodzina podzbiorów nie zawierających jedynki jest oczywiście

6 rozłączna z rodziną podzbiorów zawierających jedynkę, możemy stosować zasadę dodawania, czyli poszukiwaną liczbą jest 2 n +2 n = 2*2 n = 2 n+1. Definicja. Dla każdego podzbioru A zbioru X funkcją charakterystyczną A nazywamy funkcję A ( x X ) A( x) wartość_logiczna( x A) Udowodnimy, że wszystkich podzbiorów dowolnego zbioru X jest tyle samo co wszystkich funkcji z X w {0,1}. Twierdzenie. Zbiór P(X) jest równoliczny ze zbiorem {0,1} X. Dowód. Skonstruujemy bijekcję :{0,1} X P(X), mianowicie (f) = {x X : f(x)=1}. jest różnowartościowa bo (f) = (g) oznacza, że {x X : f(x)=1} = {x X : g(x)=1}, czyli f(x)=1 wtedy i tylko wtedy, gdy g(x)=1 a ponieważ jedynymi wartościami f i g są 0 i 1, to oznacza, że f=g. jest na bo dla każdego A X, A= ( ). A Twierdzenie. (Liczba podzbiorów zbioru n-elementowego revisited) Wszystkich podzbiorów zbioru n-elementowego jest 2 n. Inaczej 2 [n] = 2 n, lub P([n]) = 2 n. Dowód. Wynika to natychmiast z poprzedniego twierdzenia i twierdzenia o liczbie funkcji.

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, A/14

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, A/14 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2016 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 9A/14 Permutacje Permutacja zbioru skończonego X to bijekcja z X w X. Zbiór permutacji zbioru oznaczamy przez, a permutacje małymi

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2018 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 10/10 Podziały i liczby Stirlinga Liczba Stirlinga dla cykli (często nazywana liczbą Stirlinga pierwszego rodzaju) to liczba permutacji

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, A/15

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, A/15 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2015 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 10A/15 Permutacje Permutacja zbioru skończonego X to bijekcja z X w X. Zbiór permutacji zbioru oznaczamy przez, a permutacje małymi

Bardziej szczegółowo

Ciągi Podzbiory Symbol Newtona Zasada szufladkowa Dirichleta Zasada włączania i wyłączania. Ilość najkrótszych dróg. Kombinatoryka. Magdalena Lemańska

Ciągi Podzbiory Symbol Newtona Zasada szufladkowa Dirichleta Zasada włączania i wyłączania. Ilość najkrótszych dróg. Kombinatoryka. Magdalena Lemańska Kombinatoryka Magdalena Lemańska Literatura Matematyka Dyskretna Andrzej Szepietowski http://wazniak.mimuw.edu.pl/ Discrete Mathematics Seymour Lipschutz, Marc Lipson Aspekty kombinatoryki Victor Bryant

Bardziej szczegółowo

KOMBINATORYKA. Problem przydziału prac

KOMBINATORYKA. Problem przydziału prac KOMBINATORYKA Dział matematyki zajmujący się badaniem różnych możliwych zestawień i ugrupowań, jakie można tworzyć z dowolnego zbioru skończonego. Zbiory skończone, najczęściej wraz z pewną relacją obiekty

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Matematyka 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 szczegółowo

Wykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni.

Wykład 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 szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa (Elektronika, studia niestacjonarne) Wykład 1

Rachunek prawdopodobieństwa (Elektronika, studia niestacjonarne) Wykład 1 Rachunek prawdopodobieństwa (Elektronika, studia niestacjonarne) Wykład 1 Przygotowując wykład korzystam głównie z książki Jakubowski, Sztencel Wstęp do teorii prawdopodobieństwa. Jakubowski, Sztencel:

Bardziej szczegółowo

Elementy logiki matematycznej

Elementy 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 szczegółowo

Zbiory, relacje i funkcje

Zbiory, relacje i funkcje Zbiory, relacje i funkcje Zbiory będziemy zazwyczaj oznaczać dużymi literami A, B, C, X, Y, Z, natomiast elementy zbiorów zazwyczaj małymi. Podstawą zależność między elementem zbioru a zbiorem, czyli relację

Bardziej szczegółowo

Indukcja. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

Indukcja. 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 szczegółowo

Indukcja matematyczna

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 szczegółowo

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, A/10

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, A/10 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2018 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 8A/10 Zbiory przeliczalne Przyjmujemy, że Zn = {0, 1, 2, 3, n-1} dla n>0 oraz Zn = przy n=0. Zbiór skończony to zbiór bijektywny z

Bardziej szczegółowo

LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW

LOGIKA 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 szczegółowo

W. Guzicki Zadanie 41 z Informatora Maturalnego poziom podstawowy 1

W. Guzicki Zadanie 41 z Informatora Maturalnego poziom podstawowy 1 W. Guzicki Zadanie 41 z Informatora Maturalnego poziom podstawowy 1 W tym tekście zobaczymy rozwiązanie zadania 41 z Informatora o egzaminie maturalnym z matematyki od roku szkolnego 014/015 oraz rozwiązania

Bardziej szczegółowo

ELEMENTY KOMBINATORYKI

ELEMENTY KOMBINATORYKI ELEMENTY KOMBINATORYKI Kombinatoryka to dział matematyki, który zajmuje się zliczaniem, na ile sposobów może zajść jakieś zjawisko. Powstała dzięki grom hazardowym a dopiero później rozwinęła się w gałąź

Bardziej szczegółowo

KOMBINATORYKA OBIEKTY KOMBINATORYCZNE MATEMATYKA DYSKRETNA (2014/2015)

KOMBINATORYKA OBIEKTY KOMBINATORYCZNE MATEMATYKA DYSKRETNA (2014/2015) MATEMATYKA DYSKRETNA (2014/2015) dr hab. inż. Małgorzata Sterna malgorzata.sterna@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/msterna/ KOMBINATORYKA OBIEKTY KOMBINATORYCZNE TEORIA ZLICZANIA Teoria zliczania

Bardziej szczegółowo

Spotkanie olimpijskie nr lutego 2013 Kombinatoryka i rachunek prawdopodobieństwa

Spotkanie olimpijskie nr lutego 2013 Kombinatoryka i rachunek prawdopodobieństwa Spotkanie olimpijskie nr 5 16 lutego 2013 Kombinatoryka i rachunek prawdopodobieństwa Kombinatoryka Jadwiga Słowik Reguła mnożenia Jeśli wybór polega na podjęciu k decyzji, przy czym pierwszą decyzję możemy

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Matematyka 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 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

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, B/14

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, B/14 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2019 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 12B/14 Permutacje bez punktów stałych Nieporządek na zbiorze X to permutacja taka, że dla dowolnego, czyli permutacja "bez punktów

Bardziej szczegółowo

Kombinowanie o nieskończoności. 3. Jak policzyć nieskończone materiały do ćwiczeń

Kombinowanie o nieskończoności. 3. Jak policzyć nieskończone materiały do ćwiczeń Kombinowanie o nieskończoności. 3. Jak policzyć nieskończone materiały do ćwiczeń Projekt Matematyka dla ciekawych świata spisał: Michał Korch 22 marzec 2018 Szybkie przypomnienie z wykładu Prezentacja

Bardziej szczegółowo

Wykład 1. Na początku zajmować się będziemy zbiorem liczb całkowitych

Wykład 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 szczegółowo

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

Matematyka dyskretna dla informatyków

Matematyka dyskretna dla informatyków Matematyka dyskretna dla informatyków Część I: Elementy kombinatoryki Jerzy Jaworski Zbigniew Palka Jerzy Szymański Uniwersytet im. Adama Mickiewicza Poznań 2007 4 Zależności rekurencyjne Wiele zależności

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14

Matematyka 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 szczegółowo

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2012 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 11/14 Współczynniki multimianowe (wielomianowe) Współczynniki dwumianowe pojawiały się przy rozwinięciu dwumianu. Odpowiadały one

Bardziej szczegółowo

Kombinatoryka. Jerzy Rutkowski. Teoria. P n = n!. (1) Zadania obowiązkowe

Kombinatoryka. Jerzy Rutkowski. Teoria. P n = n!. (1) Zadania obowiązkowe Kombinatoryka Jerzy Rutkowski 2. Elementy kombinatoryki 2.1. Permutacje Definicja 1. Niech n N. Permutacją n-elementowego zbioru A nazywamy dowolną funkcję różnowartościową f : {1,..., n} A. Innymi słowy:

Bardziej szczegółowo

Wykład 10. Stwierdzenie 1. X spełnia warunek Borela wtedy i tylko wtedy, gdy każda scentrowana rodzina zbiorów domkniętych ma niepusty przekrój.

Wykład 10. Stwierdzenie 1. X spełnia warunek Borela wtedy i tylko wtedy, gdy każda scentrowana rodzina zbiorów domkniętych ma niepusty przekrój. Wykład 10 Twierdzenie 1 (Borel-Lebesgue) Niech X będzie przestrzenią zwartą Z każdego pokrycia X zbiorami otwartymi można wybrać podpokrycie skończone Dowód Lemat 1 Dla każdego pokrycia U przestrzeni ośrodkowej

Bardziej szczegółowo

Korzystając z własności metryki łatwo wykazać, że dla dowolnych x, y, z X zachodzi

Korzystając z własności metryki łatwo wykazać, że dla dowolnych x, y, z X zachodzi M. Beśka, Wstęp do teorii miary, Dodatek 158 10 Dodatek 10.1 Przestrzenie metryczne Niech X będzie niepustym zbiorem. Funkcję d : X X [0, ) spełniającą dla x, y, z X warunki (i) d(x, y) = 0 x = y, (ii)

Bardziej szczegółowo

Matematyka Dyskretna Rozgrzewka I test semestr letni 2012/2013

Matematyka Dyskretna Rozgrzewka I test semestr letni 2012/2013 Matematyka Dyskretna Rozgrzewka I test semestr letni 2012/2013 Zadanie 1. Dla n naturalnego mamy zdanie: Jeżeli n jest liczbą pierwszą, to n jest równa 2 lub jest liczbą nieparzystą. Możemy je zapisać

Bardziej szczegółowo

Wykłady z Matematyki Dyskretnej

Wykłady z Matematyki Dyskretnej Wykłady z Matematyki Dyskretnej dla kierunku Informatyka dr Instytut Informatyki Politechnika Krakowska Wykłady na bazie materiałów: dra hab. Andrzeja Karafiata dr hab. Joanny Kołodziej, prof. PK Informacje

Bardziej szczegółowo

Wykład 1: Przestrzeń probabilistyczna. Prawdopodobieństwo klasyczne. Prawdopodobieństwo geometryczne.

Wykład 1: Przestrzeń probabilistyczna. Prawdopodobieństwo klasyczne. Prawdopodobieństwo geometryczne. Rachunek prawdopodobieństwa MAP1151 Wydział Elektroniki, rok akad. 2011/12, sem. letni Wykładowca: dr hab. A. Jurlewicz Wykład 1: Przestrzeń probabilistyczna. Prawdopodobieństwo klasyczne. Prawdopodobieństwo

Bardziej szczegółowo

Grupy. Permutacje 1. (G2) istnieje element jednostkowy (lub neutralny), tzn. taki element e G, że dla dowolnego a G zachodzi.

Grupy. Permutacje 1. (G2) istnieje element jednostkowy (lub neutralny), tzn. taki element e G, że dla dowolnego a G zachodzi. Grupy. Permutacje 1 1 Definicja grupy Niech G będzie zbiorem. Działaniem na zbiorze G nazywamy odwzorowanie (oznaczane, jak mnożenie, przez ) przyporządkowujące każdej parze uporządkowanej (a, b) G G element

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2018 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 7/10 Generowanie podzbiorów Weźmy n-elementowy zbiór X={x 1, x 2 x n }. Każdemu podzbiorowi YX przyporządkujemy ciąg binarny b 0 b

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

FUNKCJE. (odwzorowania) Funkcje 1

FUNKCJE. (odwzorowania) Funkcje 1 FUNKCJE (odwzorowania) Funkcje 1 W matematyce funkcja ze zbioru X w zbiór Y nazywa się odwzorowanie (przyporządkowanie), które każdemu elementowi zbioru X przypisuje jeden, i tylko jeden element zbioru

Bardziej szczegółowo

Indukcja matematyczna. Zasada minimum. Zastosowania.

Indukcja 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 szczegółowo

Matematyka dyskretna

Matematyka dyskretna Matematyka dyskretna Wykład 13: Teoria Grafów Gniewomir Sarbicki Literatura R.J. Wilson Wprowadzenie do teorii grafów Definicja: Grafem (skończonym, nieskierowanym) G nazywamy parę zbiorów (V (G), E(G)),

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

Egzamin z logiki i teorii mnogości, rozwiązania zadań

Egzamin z logiki i teorii mnogości, rozwiązania zadań Egzamin z logiki i teorii mnogości, 08.02.2016 - rozwiązania zadań 1. Niech φ oraz ψ będą formami zdaniowymi. Czy formuła [( x : φ(x)) ( x : ψ(x))] [ x : (φ(x) ψ(x))] jest prawem rachunku kwantyfikatorów?

Bardziej szczegółowo

Przykładami ciągów, które Czytelnik dobrze zna (a jeśli nie, to niniejszym poznaje), jest ciąg arytmetyczny:

Przykładami 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 szczegółowo

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10

Matematyka 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 szczegółowo

Kolorowanie wierzchołków Kolorowanie krawędzi Kolorowanie regionów i map. Wykład 8. Kolorowanie

Kolorowanie wierzchołków Kolorowanie krawędzi Kolorowanie regionów i map. Wykład 8. Kolorowanie Wykład 8. Kolorowanie 1 / 62 Kolorowanie wierzchołków - definicja Zbiory niezależne Niech G będzie grafem bez pętli. Definicja Mówimy, że G jest grafem k kolorowalnym, jeśli każdemu wierzchołkowi możemy

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

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

Indukcja matematyczna. Matematyka dyskretna

Indukcja matematyczna. Matematyka dyskretna Indukcja matematyczna Matematyka dyskretna Indukcja matematyczna Indukcja matematyczna będzie przez nas używana jako metoda dowodzenia twierdzeń. Zazwyczaj są to twierdzenia dotyczące liczb naturalnych,

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2016 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 6/14 Sumy Oto dwie konwencje zapisu skończonych sum wyrazów: (notacja Sigma, Fourier, 1820) Czasami stosowana jest ogólniejsza notacja,

Bardziej szczegółowo

FUNKCJE LICZBOWE. Na zbiorze X określona jest funkcja f : X Y gdy dowolnemu punktowi x X przyporządkowany jest punkt f(x) Y.

FUNKCJE LICZBOWE. Na zbiorze X określona jest funkcja f : X Y gdy dowolnemu punktowi x X przyporządkowany jest punkt f(x) Y. FUNKCJE LICZBOWE Na zbiorze X określona jest funkcja f : X Y gdy dowolnemu punktowi x X przyporządkowany jest punkt f(x) Y. Innymi słowy f X Y = {(x, y) : x X oraz y Y }, o ile (x, y) f oraz (x, z) f pociąga

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

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 7/15 Rachunek różnicowy Dobrym narzędziem do obliczania skończonych sum jest rachunek różnicowy. W rachunku tym odpowiednikiem operatora

Bardziej szczegółowo

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7. Prof. dr hab. inż. Jan Magott Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7 Prof. dr hab. inż. Jan Magott Problemy NP-zupełne Transformacją wielomianową problemu π 2 do problemu π 1 (π 2 π 1 ) jest funkcja f: D π2 D π1 spełniająca

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

Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA

Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA Zad. 1 (12p.)Niech n 3k > 0. Zbadać jaka jest najmniejsza możliwa liczba krawędzi w grafie, który ma dokładnie n wierzchołków oraz dokładnie k składowych, z których

Bardziej szczegółowo

Elementy kombinatoryki

Elementy kombinatoryki Elementy kombinatoryki Wykłady z matematyki dyskretnej dla informatyków i teleinformatyków UTP Bydgoszcz 04 (Wykłady z matematyki dyskretnej) Elementy kombinatoryki 04 1 / 59 Permutacje Definicja. Permutacja

Bardziej szczegółowo

ZALICZENIE WYKŁADU: 30.I.2019

ZALICZENIE WYKŁADU: 30.I.2019 MATEMATYCZNE PODSTAWY KOGNITYWISTYKI ZALICZENIE WYKŁADU: 30.I.2019 KOGNITYWISTYKA UAM, 2018 2019 Imię i nazwisko:.......... POGROMCY PTAKÓW STYMFALIJSKICH 1. [2 punkty] Podaj definicję warunku łączności

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa

Rachunek prawdopodobieństwa Rachunek prawdopodobieństwa Sebastian Rymarczyk srymarczyk@afm.edu.pl Tematyka zajęć 1. Elementy kombinatoryki. 2. Definicje prawdopodobieństwa. 3. Własności prawdopodobieństwa. 4. Zmienne losowe, parametry

Bardziej szczegółowo

ZLICZANIE REKURENCYJNE

ZLICZANIE REKURENCYJNE ZLICZANIE REKURENCYJNE Andrzej Sendlewski Wydział Matematyki i Informatyki UMK w Toruniu MA-TA II, Ciechanów 22 maja 2010 Liczby figuralne jako jeden z najprostszych sposobów wprowadzenia w myślenie rekurencyjne

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

Rozdział 6. Ciągłość. 6.1 Granica funkcji

Rozdział 6. Ciągłość. 6.1 Granica funkcji Rozdział 6 Ciągłość 6.1 Granica funkcji Podamy najpierw dwie definicje granicy funkcji w punkcie i pokażemy ich równoważność. Definicja Cauchy ego granicy funkcji w punkcie. Niech f : X R, gdzie X R oraz

Bardziej szczegółowo

ĆWICZENIA nr 1 - KOMBINATORYKA - czyli sztuka liczenia autor: mgr inż. Agnieszka Herczak

ĆWICZENIA nr 1 - KOMBINATORYKA - czyli sztuka liczenia autor: mgr inż. Agnieszka Herczak ĆWCZENA nr 1 - KOMBNATORYKA - czyli sztuka liczenia autor: mgr inż. Agnieszka Herczak. Reguła mnożenia Jeżeli pewien wybór zależy od skończenie wielu decyzji, przy czym podejmując pierwszą mamy k 1 możliwości

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

Funkcja. x X! y Y : x, y f. f : X Y f x = y f : x y. Funkcja o dziedzinie X i przeciwdziedzinie Y to dowolna relacja f XxY taka, że: Notacje:

Funkcja. x X! y Y : x, y f. f : X Y f x = y f : x y. Funkcja o dziedzinie X i przeciwdziedzinie Y to dowolna relacja f XxY taka, że: Notacje: Funkcja Funkcja o dziedzinie X i przeciwdziedzinie Y to dowolna relacja f XxY taka, że: Notacje: x X! y Y : x, y f f : X Y f x = y f : x y Przykłady f: N N, f(n) = 2n f: N R, f(n) = n/2 f: N {13}, f(n)

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do kombinatoryki

Wprowadzenie do kombinatoryki Wprowadzenie do kombinatoryki http://www.matemaks.pl/kombinatoryka.html Kombinatoryka jest działem matematyki, który pomaga odpowiedzieć na pytania typu: "ile jest możliwych wyników w rzucie monetą?",

Bardziej szczegółowo

Logika 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 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 szczegółowo

IMIĘ NAZWISKO... grupa C... sala Egzamin ELiTM I

IMIĘ NAZWISKO... grupa C... sala Egzamin ELiTM I IMIĘ NAZWISKO............................ grupa C... sala 10... Egzamin ELiTM I 02.02.15 1. 2. 3. 4.. 1. (8 pkt.) Niech X a,b = {(x, y) R 2 : (x b) 2 + (y 1 b )2 a 2 } dla a, b R, a > 0, b 0. Wyznaczyć:

Bardziej szczegółowo

2. FUNKCJE. jeden i tylko jeden element y ze zbioru, to takie przyporządkowanie nazwiemy FUNKCJĄ, lub

2. FUNKCJE. jeden i tylko jeden element y ze zbioru, to takie przyporządkowanie nazwiemy FUNKCJĄ, lub WYKŁAD 2 1 2. FUNKCJE. 2.1.PODSTAWOWE DEFINICJE. Niech będą dane zbiory i. Jeżeli każdemu elementowi x ze zbioru,, przyporządkujemy jeden i tylko jeden element y ze zbioru, to takie przyporządkowanie nazwiemy

Bardziej szczegółowo

Kombinatoryka. Reguła dodawania. Reguła dodawania

Kombinatoryka. Reguła dodawania. Reguła dodawania Kombinatoryka Dział matematyki, który zajmuje się obliczaniem liczebności zbiorów bądź długości ciągów, które łączą w określony sposób elementy należące do skończonego zbioru (teoria zliczania). W jakich

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 10/15 WARIACJE Liczba wariacji, czyli różnych ciągów k-elementowych o wyrazach ze zbioru n-elementowego, wynosi n k. Ciąg k-elementowy,

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

Elementy rachunku prawdopodobieństwa (M. Skośkiewicz, A. Siejka, K. Walczak, A. Szpakowska)

Elementy rachunku prawdopodobieństwa (M. Skośkiewicz, A. Siejka, K. Walczak, A. Szpakowska) Elementy rachunku prawdopodobieństwa (M. Skośkiewicz, A. Siejka, K. Walczak, A. Szpakowska) Twierdzenie (o mnożeniu) Podstawowe pojęcia i wzory kombinatoryczne. Niech,, będą zbiorami mającymi odpowiednio,,

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, a/15

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, a/15 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2017 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 3a/15 Indukcja matematyczna Zasada Minimum Dowolny niepusty podzbiór S zbioru liczb naturalnych ma w sobie liczbę najmniejszą. Zasada

Bardziej szczegółowo

Matematyka Dyskretna Zestaw 2

Matematyka 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 szczegółowo

- Dla danego zbioru S zbiór wszystkich jego podzbiorów oznaczany symbolem 2 S.

- Dla danego zbioru S zbiór wszystkich jego podzbiorów oznaczany symbolem 2 S. 1 Zbiór potęgowy - Dla danego zbioru S zbiór wszystkich jego podzbiorów oznaczany symbolem 2 S. - Dowolny podzbiór R zbioru 2 S nazywa się rodziną zbiorów względem S. - Jeśli S jest n-elementowym zbiorem,

Bardziej szczegółowo

Matematyka II - Organizacja zajęć. Egzamin w sesji letniej

Matematyka II - Organizacja zajęć. Egzamin w sesji letniej Matematyka II - Organizacja zajęć Wykład (45 godz.): 30 godzin - prof. zw. dr hab. inż. Jan Węglarz poniedziałek godz.11.45 15 godzin - środa godz. 13.30 (tygodnie nieparzyste) s. A Egzamin w sesji letniej

Bardziej szczegółowo

Spacery losowe generowanie realizacji procesu losowego

Spacery 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 szczegółowo

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2018 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 6/10 Zasada Dirichleta 1 ZASADA SZUFLADKOWA DIRICHLETA (1ZSD) Jeśli n obiektów jest rozmieszczonych w m szufladach i n > m > 0, to

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

Zajęcia nr. 3 notatki

Zajęcia nr. 3 notatki Zajęcia nr. 3 notatki 22 kwietnia 2005 1 Funkcje liczbowe wprowadzenie Istnieje nieskończenie wiele funkcji w matematyce. W dodaktu nie wszystkie są liczbowe. Rozpatruje się funkcje które pobierają argumenty

Bardziej szczegółowo

Schemat rekursji. 1 Schemat rekursji dla funkcji jednej zmiennej

Schemat 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 szczegółowo

n=0 Dla zbioru Cantora prawdziwe są wersje lematu 3.6 oraz lematu 3.8 przy założeniu α = :

n=0 Dla zbioru Cantora prawdziwe są wersje lematu 3.6 oraz lematu 3.8 przy założeniu α = : 4. Zbiory borelowskie. Zbiór wszystkich podzbiorów liczb naturalnych będziemy oznaczali przez ω. Najmniejszą topologię na zbiorze ω, w której zbiory {A ω : x A ω \ y}, gdzie x oraz y są zbiorami skończonymi,

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa- wykład 2

Rachunek prawdopodobieństwa- wykład 2 Rachunek prawdopodobieństwa- wykład 2 Pojęcie dyskretnej przestrzeni probabilistycznej i określenie prawdopodobieństwa w tej przestrzeni dr Marcin Ziółkowski Instytut Matematyki i Informatyki Uniwersytet

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. Wykład 2: Kombinatoryka. Gniewomir Sarbicki

Matematyka dyskretna. Wykład 2: Kombinatoryka. Gniewomir Sarbicki Matematya dysretna Wyład 2: Kombinatorya Gniewomir Sarbici Kombinatorya Definicja Kombinatorya zajmuje się oreślaniem mocy zbiorów sończonych, w szczególności mocy zbiorów odwzorowań jednego zbioru w drugi

Bardziej szczegółowo

Wokół Problemu Steinhausa z teorii liczb

Wokół 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 szczegółowo

Działanie grupy na zbiorze

Działanie grupy na zbiorze Działanie grupy na zbiorze Definicja 0.1 Niech (G, ) będzie dowolną grupą oraz X niepustym zbiorem, to odwzorowanie : G X X nazywamy działaniem grupy G na zbiorze X jeślinastępujące warunki są spełnione:

Bardziej szczegółowo

Kolorowanie płaszczyzny, prostych i okręgów

Kolorowanie płaszczyzny, prostych i okręgów Kolorowanie płaszczyzny, prostych i okręgów Jadwiga Czyżewska Pisane pod kierunkiem W.Guzickiego W 2013 roku na II etapie VIII edycji Olimpiady Matematycznej Gimnazjalistów pojawiło się zadanie o następującej

Bardziej szczegółowo

Notatki z Analizy Matematycznej 1. Jacek M. Jędrzejewski

Notatki z Analizy Matematycznej 1. Jacek M. Jędrzejewski Notatki z Analizy Matematycznej 1 Jacek M. Jędrzejewski Wstęp W naszym konspekcie będziemy stosowali następujące oznaczenia: N zbiór liczb naturalnych dodatnich, N 0 zbiór liczb naturalnych (z zerem),

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

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, a/14

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, a/14 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2016 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 8a/14 Zbiory przeliczalne Przyjmujemy, że = {0, 1, 2, 3, n-1} dla n>0 oraz = przy n=0. Zbiór skończony to zbiór bijektywny z pewnym

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia z metodyki nauczania rachunku prawdopodobieństwa

Ćwiczenia z metodyki nauczania rachunku prawdopodobieństwa Ćwiczenia z metodyki nauczania rachunku prawdopodobieństwa 25 marca 209 Zadanie. W urnie jest b kul białych i c kul czarnych. Losujemy n kul bez zwracania. Jakie jest prawdopodobieństwo, że pierwsza kula

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2017 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 14/14 TWIERDZENIE HALLA Twierdzenie o kojarzeniu małżeństw rozważa dwie grupy - dziewcząt i chłopców, oraz podgrupy dziewczyn i podgrupy

Bardziej szczegółowo

Działanie grupy na zbiorze

Działanie grupy na zbiorze Działanie grupy na zbiorze Definicja 0.1 Niech (G, ) będzie dowolną grupą oraz X niepustym zbiorem, to odwzorowanie : G X X nazywamy działaniem grupy G na zbiorze X jeślinastępujące warunki są spełnione:

Bardziej szczegółowo

Szeregi o wyrazach dodatnich. Kryteria zbieżności d'alemberta i Cauchy'ego

Szeregi o wyrazach dodatnich. Kryteria zbieżności d'alemberta i Cauchy'ego Szeregi o wyrazach dodatnich. Kryteria zbieżności d'alemberta i Cauchy'ego Przy założeniu, że wszystkie składniki szeregu jest rosnący. Wynika stąd natychmiast stwierdzenie: są dodatnie, ciąg jego sum

Bardziej szczegółowo

Lista 4. Kamil Matuszewski 22 marca 2016

Lista 4. Kamil Matuszewski 22 marca 2016 Lista 4 Kamil Matuszewski 22 marca 2016 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Zadanie 2 Ułóż algorytm który dla danego n-wierzchołkowego drzewa i liczby k pokoloruje jak najwięcej wierzchołków tak, by na każdej ścieżce

Bardziej szczegółowo

Podstawowe Pojęcia. Semantyczne KRZ

Podstawowe Pojęcia. Semantyczne KRZ Logika Matematyczna: Podstawowe Pojęcia Semantyczne KRZ I rok Językoznawstwa i Informacji Naukowej UAM 2006-2007 Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM http://www.logic.amu.edu.pl Dodatek: ściąga

Bardziej szczegółowo

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA ZBIORY Z POWTÓRZENIAMI W zbiorze z powtórzeniami ten sam element może występować kilkakrotnie. Liczbę wystąpień nazywamy krotnością tego elementu w zbiorze X = { x,..., x n } - zbiór k,..., k n - krotności

Bardziej szczegółowo

Typy zadań kombinatorycznych:

Typy zadań kombinatorycznych: Typy zadań kombinatorycznych: I. Ustawianie wszystkich elementów zbioru w pewnej kolejności Przestawieniem nazywamy ustawienie elementów danego zbioru w pewnej kolejności. Liczba przestawień określa na

Bardziej szczegółowo

1 Zbiory. 1.1 Kiedy {a} = {b, c}? (tzn. podać warunki na a, b i c) 1.2 Udowodnić, że A {A} A =.

1 Zbiory. 1.1 Kiedy {a} = {b, c}? (tzn. podać warunki na a, b i c) 1.2 Udowodnić, że A {A} A =. 1 Zbiory 1.1 Kiedy {a} = {b, c}? (tzn. podać warunki na a, b i c) 1.2 Udowodnić, że A {A} A =. 1.3 Pokazać, że jeśli A, B oraz (A B) (B A) = C C, to A = B = C. 1.4 Niech {X t } będzie rodziną niepustych

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna - 8. Egzaminy próbne. Uwaga! Niektórych z tych zadań nie obejmuje program dla studiów zaocznych - proszę się tym nie niepokoić -

Matematyka dyskretna - 8. Egzaminy próbne. Uwaga! Niektórych z tych zadań nie obejmuje program dla studiów zaocznych - proszę się tym nie niepokoić - Matematyka dyskretna - 8. Egzaminy próbne. Uwaga! Niektórych z tych zadań nie obejmuje program dla studiów zaocznych - proszę się tym nie niepokoić - takie zadania pojawią się tylko na egzaminach dla studentów

Bardziej szczegółowo

zdarzenie losowe - zdarzenie którego przebiegu czy wyniku nie da się przewidzieć na pewno.

zdarzenie losowe - zdarzenie którego przebiegu czy wyniku nie da się przewidzieć na pewno. Rachunek prawdopodobieństwa Podstawowym celem rachunku prawdopodobieństwa jest określanie szans zajścia pewnych zdarzeń. Pojęcie podstawowe rachunku prawdopodobieństwa to: zdarzenie losowe - zdarzenie

Bardziej szczegółowo