Rozstrzygalność problemu rozpoznawania węzła trywialnego

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Rozstrzygalność problemu rozpoznawania węzła trywialnego"

Transkrypt

1 Uniwersytet Warszawski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki Szczepan Hummel Nr albumu: Rozstrzygalność problemu rozpoznawania węzła trywialnego Praca licencjacka na kierunku MATEMATYKA w zakresie MATEMATYKI OGÓLNEJ Praca wykonana pod kierunkiem dr Agnieszki Bojanowskiej Instytut Matematyki Wrzesień 2005

2 Oświadczenie kierującego pracą Oświadczam, że niniejsza praca została przygotowana pod moim kierunkiem i stwierdzam, że spełnia ona warunki do przedstawienia jej w postępowaniu o nadanie tytułu zawodowego. Data Podpis kierującego pracą Oświadczenie autora (autorów) pracy Świadom odpowiedzialności prawnej oświadczam, że niniejsza praca dyplomowa została napisana przeze mnie samodzielnie i nie zawiera treści uzyskanych w sposób niezgodny z obowiązującymi przepisami. Oświadczam również, że przedstawiona praca nie była wcześniej przedmiotem procedur związanych z uzyskaniem tytułu zawodowego w wyższej uczelni. Oświadczam ponadto, że niniejsza wersja pracy jest identyczna z załączoną wersją elektroniczną. Data Podpis autora (autorów) pracy

3 Streszczenie Celem pracy jest odpowiedzenie na pytanie, czy istnieje algorytm, który dla danego węzła rozstrzyga czy jest on węzłem trywialnym. Praca wykazuje, że odpowiedź na to pytanie jest pozytywna. Pokazany jest algorytm W. Hakena rozpoznający węzły trywialne. Udowodniona jest poprawność tego algorytmu. Słowa kluczowe teoria węzłów, topologia, topologia algebraiczna, teoria obliczeń, złożoność obliczeniowa, węzeł trywialny, rozmaitości trójwymiarowe, PL 11.1 Matematyka Dziedzina pracy (kody wg programu Socrates-Erasmus) 57M25 Knots and links in S 3 Klasyfikacja tematyczna

4

5 Spis treści Wprowadzenie Używane pojęcia Kategoria PL Podstawowe pojęcia teorii węzłów Wybrane pojęcia teorii obliczeń Powierzchnie zanurzone w 3-rozmaitościach Kryteria trywialności węzła Ścieśnienia i powierzchnie nieścieśnialne Twierdzenie o pętli Powierzchnie normalne Definicje Normalizacja Algebraizacja Algorytm Reprezentcja węzła Teoretyczne podstawy algorytmu Hakena Wykorzystanie powierzchni normalnych Ostateczny kształt algorytmu Bibliografia

6

7 Wprowadzenie Praca ta dotyczy zagadnień na pograniczu dwóch dziedzin: leżącej bardziej w kręgu zainteresowań informatyki Teorii Obliczeń i matematycznej Teorii Węzłów. Postarajmy się teraz odpowiedzieć na pytanie jaki te dziedziny mają ze sobą związek. W wielu działach matematyki zachodzi potrzeba zautomatyzowania pewnych obliczeń lub podejmowania pewnych decyzji przy pomocy komputera. Niestety nie wszystko da się obliczyć przy pomocy komputera. Kilkadziesiąt lat temu w świecie informatycznym popularne było przypuszczenie, że uda się zautomatyzować dowodzenie twierdzeń matematycznych. Temu celowi miały służyć między innymi języki programowania w logice takie jak Prolog. W dzisiejszych czasach są wprawdzie systemy wspomagające dowodzenie twierdzeń (np. Coq) ale pełnią one raczej marginalną rolę. Dzisiaj, kiedy dzięki Teorii Obliczeń jesteśmy świadomi, że nie wszystkie procesy da się zautomatyzować, zanim zastanowimy się jak najefektywniej rozwiązać dany problem zadajemy sobie pytanie czy w ogóle da się go rozwiązać w sposób algorytmiczny. Problemy, których nie da się rozwiązać za pomocą algorytmu w informatyce nazywają się nierozstrzygalne. Przykładem problemu nierozstrzygalnego jest tak zwany problem stopu 1 : nie można napisać programu, który mając dany inny program i dane wejściowe rozstrzygnie czy tamten kiedykolwiek zakończy działanie dla tych danych wejściowych. Jednym z podstawowych pytań stawianych w teorii węzłów jest pytanie czy dany węzeł jest równoważny (izotopijny) z węzłem trywialnym. Zadanie sprawdzania trywialności węzła jest często skomplikowane, trudno jest w szczególności udowodnić nietrywialność węzła. Dlatego naturalna wydaje się potrzeba zaprzęgnięcia do tego celu komputera. Więc zgodnie z tym o czym pisaliśmy powyżej należy odpowiedzieć przede wszystkim na pytanie czy istnieje algorytm sprawdzający czy węzeł jest trywialny. Pokazanie algorytmu, który jest odpowiedzią na to pytanie jest zasadniczą częścią pracy. Przedstawiony zostanie algorytm W. Hakena [Ha] opublikowany po raz pierwszy w 1961 roku, ale ujęcie tego algorytmu i podstawowy kształt dowodu poprawności będą powtórzone za J. Hassem [H1]. Jeżeli wiemy już, że problem jest rozstrzygalny pojawia się pytanie o jego złożoność obliczeniową. Czyli pytanie o to na ile efektywny może być algorytm go rozwiązujący. Z praktycznego punktu widzenia jako efektywnie rozstrzygalne problemy uważa się te, które mają algorytmy działające w czasie wielomianowym (należą do klasy złożoności obliczeniowej P 2 ). Złożoność obliczeniowa problemu rozpoznawania węzła trywialnego i kilku innych problemów z teorii węzłów jest omówiona w [H2]. 1 Zob. [ZO], s Definicje podstawowych klas złożoności można znaleźć w [ZO], s

8

9 Rozdział 1 Używane pojęcia 1.1. Kategoria PL Wyróżniane są trzy rodzaje teorii węzłów 1 : 1. PL teoria węzłów (inaczej swojska lub kombinatoryczna teoria węzłów) jeżeli pracujemy w kategorii kawałkami liniowej (PL), 2. gładka teoria węzłów jeżeli pracujemy w kategorii gładkiej, 3. dzika teoria węzłów jeżeli nie narzucamy żadnych ograniczeń. W niniejszej pracy będziemy zajmować się PL teorią węzłów 2. Z pracy E. Moise a [Mo] wynika, że nie jest to istotne ograniczenie 3. W szczególności E. Moise udowodnił, że każda 3-rozmaitość jest trangulowalna. My, za J. Hassem 4, będziemy używać nieco ogólniejszego pojęcia triangulacji niż kombinatoryczna. Mianowicie będziemy dopuszczać aby sympleksy przecinały się wzdłuż więcej niż jednej ściany Podstawowe pojęcia teorii węzłów Na początek musimy podać definicje podstawowych używanych pojęć. Pojęcia dotyczące teorii węzłów zdefiniujemy na podstawie książki Włodzimierza Jakobschego i Józefa H. Przytyckiego [JP]. Definicja Zbiór K S 3 nazywamy węzłem, jeżeli istnieje zanurzenie h : S 1 S 3, którego obrazem jest K. Definicja Splot to suma skończonej, niepustej rodziny parami rozłącznych węzłów. W szczególności węzeł jest splotem. W praktyce trudno jest ocenić na pierwszy rzut oka czy mamy do czynienia z węzłem czy innym splotem. Dlatego wydaje się, że potrzebujemy umieć wyróżniać węzły trywialne spośród wszystkich splotów, nie tylko spośród węzłów. Jednak znalezienie liczby spójnych składowych nie jest zadaniem trudnym obliczeniowo (algorytm zależy od przyjętej reprezentacji splotu, a o reprezentacjach będziemy mówić w kolejnym podrozdziale) więc w dalszej części pracy będziemy zakładali, że mamy do czynienia z węzłami. 1 Zob. [JP], ss. 126n. 2 Podstawowe pojęcia topologii kawałkami liniowej można znaleźć na przykład w [RS], ss. 2nn. 3 Zob. [JP], s Zob. [H1], s

10 Definicja Mówimy, że dwa węzły (lub sploty) są równoważne jeżeli istnieje homeomorfizm h : S 3 S 3 przeprowadzający jeden na drugi. Można udowodnić, że ta równoważność odpowiada relacji izotopii splotów 5. Bardzo często mówimy węzeł mając na myśli pewną klasę abstrakcji tej relacji równoważności. Tak właśnie jest w interesującym nas przypadku węzła trywialnego. Definicja Węzłem trywialnym nazywamy węzeł równoważny okręgowi położonemu na płaszczyźnie. Warto w tym miejscu przytoczyć uwagę poczynioną przez Joela Hassa 6. Intuicyjnie wydaje się oczywiste, że istnieją nietrywialne węzły. Jednak mimo, że teorią węzłów matematycy interesują się już od kilkuset lat pierwszy przekonujący dowód tego faktu (autorstwa Maxa Dehna) pochodzi dopiero z 1910 roku [Deh]. Wprowadzimy teraz pojęcie, wokół którego koncentruje się prezentowany algorytm rozpoznawania węzła trywialnego. Definicja Dopełnieniem węzła (lub rozmaitością węzła) nazywamy rozmaitość z brzegiem M K = S 3 \ int(r K ), gdzie R K jest otoczeniem tubularnym węzła K. I jeszcze jedno pojęcie opisujące wzajemne położenie dwóch węzłów. Definicja Niech J i K będą rozłącznymi węzłami w S 3. Określmy dodatkowo orientację na J i K. Indeksem zaczepienia J i K nazywamy liczbę całkowitą l taką, że [J] = [m] l, gdzie m jest południkiem na M K (o orientacji zgodnej z orientacją K), a [J] i [m] są elementami π 1 (M K ). Widać, że pojęcie indeksu zaczepienia jest zależne od orientacji określonej na węzłach, nas jednak będzie interesowało tylko pytanie czy indeks zaczepienia jest równy zero więc orientację będziemy mogli pominąć. Zauważmy, że indeks zaczepienia nie zmienia się przy jednoczesnym izotopijnym przekształceniu obu węzłów Wybrane pojęcia teorii obliczeń W teorii obliczeń często wygodnie jest mówić o językach zamiast o problemach. Język jest to podzbiór zbioru skończonych słów nad pewnym alfabetem (najczęściej nad alfabetem {0,1}). Jeżeli ustalimy sposób kodowania węzła w postaci ciągu symboli z pewnego alfabetu 7 to problem rozpoznawania czy węzeł jest trywialny będzie można przeformułować na pytanie czy słowo kodujące dany węzeł należy do języka słów kodujących węzły trywialne. Ponieważ, tak jak pokazaliśmy na naszym przykładzie, każdy problem decyzyjny (pytanie na które oczekujemy odpowiedzi tak lub nie ) możemy przedstawić w postaci języka pojęcie rozstrzygalności problemu jest często zastępowane pojęciem rekurencyjności (obliczalności) języka. Żeby zdefiniować to pojęcie musimy najpierw wprowadzić odpowiedni w tym kontekście model obliczeń. We wprowadzeniu pisaliśmy o rozstrzygalności jako o istnieniu algorytmu dającego odpowiedź na dane pytanie. Jednak pojęcie algorytmu wymaga sformalizowania. Zdefiniujemy 5 Zob. [JP], rozdział VI, lemat 1.3 oraz tamże, rozdział IV, twierdzenie Zob. [H2], s O sposobach kodowania węzłów czytaj w rozdziale

11 klasyczny model obliczeń zwany maszyną Turinga i powiemy, że problem jest rozstrzygalny (istnieje algorytm go rozwiązujący) jeżeli istnieje maszyna Turinga, która rozstrzyga język mu odpowiadający. Definicja Maszyna Turinga to automat, który może przyjmować skończoną liczbę stanów. Ma do dyspozycji taśmę, z jednej strony nieskończoną, która składa się z komórek. W każdej komórce może być zapisany dowolny symbol należący do używanego alfabetu. Głowica maszyny w każdym momancie znajduje się nad konkretną komórką taśmy. Na podstawie symbolu znajdującego się pod głowicą i stanu, w którym się znajduje maszyna decyduje o kolejnym swoim kroku. Krok może polegać na jednoczesnym wykonaniu trzech czynności: maszyna może zmienić symbol znajdujący się pod głowicą, może przesunąć głowicę w lewo lub w prawo o jedną komórkę i może zmienić stan. Na początku pracy maszyny na taśmie znajduje się słowo wejściowe (dalsza część taśmy jest pusta) i głowica znajduje się nad pierwszą komórką taśmy. Bieg maszyny może albo skończyć się po skończonej liczbie kroków w jednym z wyróżnionych stanów akceptujących wtedy mówimy, że maszyna akceptuje słowo wejściowe; albo może skończyć się w jakimś innym stanie; albo może być nieskończony. Dwa ostatnie przypadki oznaczają nieakceptację słowa wejściowego. Definicja Niech L będzie językiem nad alfabetem Σ (czyli L Σ, gdzie Σ to zbiór skończonych słów nad Σ). Mówimy, że maszyna M rozpoznaje język L jeżeli akceptuje dokładnie słowa należące do języka L. Maszyna rozstrzyga L jeżeli rozpoznaje L i dodatkowo zatrzymuje się (ma skończony bieg) dla każdego słowa z Σ. Definicja Mówimy, że język L jest rekurencyjnie przeliczalny (lub częściowo obliczalny) jeżeli istnieje maszyna Turinga, która rozpoznaje L. Język L jest rekurencyjny (lub obliczalny) jeżeli istnieje maszyna Turinga, która rozstrzyga L. O problemach odpowiadających takim językom mówimy, że są rozstrzygalne. Powyższe definicje mają charakter uproszczony ale wystarczający na nasze potrzeby 8. Opierając się na tzw. tezie Churcha 9 zakładamy, że każdy algorytm da się zakodować za pomocą maszyny Turinga 10. Dlatego mówimy zamiennie o problemach nierozstrzygalnych i o problemach, dla których nie ma algorytmu. Ze względu na tą wzajemną odpowiedniość algorytmów i maszyn Turinga będziemy w tej pracy używać tych pojęć zamiennie, w zależności od tego, które z nich będzie w danym kontekście dawało lepszą zrozumiałość wywodu. Warto w tym miejscu podkreślić różnicę między językami rekurencyjnymi, a rekurencyjnie przeliczalnymi. Z przytoczonych definicji bezpośrednio wynika, że klasa języków rekurencyjnych jest podklasą klasy języków rekurencyjnie przeliczalnych. Wiadomo też, że jest właściwą podklasą na przykład przytoczony we wprowadzeniu problem stopu jest rekurencyjnie przeliczalny, ale nie jest rekurencyjny. Podobnie w naszym przypadku można łatwo wskazać algorytm (maszynę Turinga), który rozpoznaje język słów kodujących węzły trywialne ale trudniej pokazać algorytm, który dodatkowo zawsze się zatrzymuje. Algorytm dający częściową obliczalność mógłby wyglądać następująco. Wiemy, że dwa węzły przedstawione za pomocą diagramów 11 są równoważne wtedy i tylko wtedy gdy jeden można na drugi przeprowadzić za pomocą skończonej sekwencji ruchów Reidemeistera 12. To 8 Dokładne definicje i wiele informacji na temat maszyn Turinga i rozstrzygalności można znaleźć w [ZO], ss. 37nn i w [HU], ss. 171nn. 9 Zob. [ZO], s. 54 i [HU], s Sensowność tego założenia jest uzasadniona w wymienionych pozycjach. 11 O reprezentacjach węzłów czytaj w rozdziale Zob. [Prz], twierdzenie I

12 oznacza, że węzeł jest trywialny wtedy gdy za pomocą ruchów Reidemeistera można usunąć z jego diagramu wszystkie skrzyżowania. Algorytm więc najpierw będzie sprawdzał czy są jakieś skrzyżowania, potem czy za pomocą jednego ruchu można pozbyć się wszystkich skrzyżowań, potem będzie próbował wszystkich możliwych sekwencji dwóch ruchów, itd. Zakończy swoje działanie kiedy uda mu się dojść w ten sposób do diagramu bez skrzyżowań. Widać, że dla węzłów trywialnych ten algorytm się zawsze zatrzyma, natomiast dla pozostałych będzie działał w nieskończoność. W niniejszej pracy przedstawiony będzie algorytm, który zatrzymuje się zawsze i daje odpowiedź czy dany węzeł jest trywialny czy nie Powierzchnie zanurzone w 3-rozmaitościach Definicja O zwartej powierzchni S z brzegiem S zanurzonej w zwartej 3-rozmaitości M z brzegiem M mówimy, że jest właściwie zanurzona jeżeli S M = S. Konwencja: Krzywą zamkniętą bez samoprzecięć będziemy nazywać pętlą prostą. Definicja Pętlę prostą zawartą w brzegu 3-rozmaitości M nazywamy istotną 13 jeżeli nie ogranicza ona dysku w M Kryteria trywialności węzła Ponieważ podana w rozdziale 1.2 definicja węzła trywialnego jest niewygodna z algorytmicznego punktu widzenia sformułujemy teraz równoważne jej warunki. Stwierdzenie Węzeł jest trywialny wtedy i tylko wtedy gdy jest brzegiem dysku zanurzonego w S 3. Dow. Jeżeli węzeł K jest trywialny to istnieje homeomorfizm h : S 3 S 3 taki, że h(k) = S, gdzie S jest okręgiem. Weźmy dysk D taki, że D = S. Wtedy h 1 (D) jest zanurzonym dyskiem, którego brzegiem jest K. Załóżmy teraz, że K jest brzegiem dysku D zanurzonego w S 3. Ponieważ D jako zwarta 2-rozmaitość jest skończoną sumą trójkątów 14 to możemy przekształcić izotopijnie węzeł K tak aby w całości mieścił się w pojedynczym trójkącie zawartym w D. Wtedy będzie on nieprzecinającą się krzywą zamkniętą zawartą w płaszczyźnie, a taka jest oczywiście izotopijna z okręgiem położonym na płaszczyźnie. W naszym algorytmie będziemy używali tego stwierdzenia w trochę zmodyfikowanej formie: Stwierdzenie Węzeł jest trywialny wtedy i tylko wtedy gdy w jego dopełnieniu można znaleźć właściwie zanurzony dysk o istotnym brzegu (nazwiemy go istotnym dyskiem). 13 Ang. essential. 14 Zob. [RS], twierdzenie 2.2, s

13 Dow. Jeżeli K jest trywialny to, ze stwierdzenia 1.5.1, ogranicza dysk D w S 3. Po ewentualnym niewielkim homotopijnym zaburzeniu tego dysku, C = M K D jest krzywą zamkniętą bez samoprzecięć taką, że część dysku D przez nią ograniczana jest istotnym dyskiem w M K. Załóżmy teraz, że istnieje istotny dysk D zanurzony w M K. Pokażemy, że węzeł K jest trywialny. Po pierwsze zauważmy, że D jest węzłem trywialnym (ze stwierdzenia 1.5.1). Ponieważ D jest istotną pętlą na M K to odpowiada nietrywialnemu elementowi π 1 ( M K ). Pokażemy teraz, że indeks zaczepienia D i K jest równy zero. Jeżeli potraktujemy D i K jako jeden splot to izotopijne przekształcenie tego splotu nie zmieni indeksu zaczepienia. Zastosujmy więc taką izotopię, która nie rusza K, a D sprowadza do małej pętli P we wnętrzu dysku D takiej, która mieści się w całości w pewnej kuli zawartej w M K. Łatwo widać, że wtedy indeks zaczepienia P i K jest równy zero. Jeżeli indeks zaczepienia D i K jest równy zero to D na pewno nie okrąża torusa M K wzdłuż południka. Z tego z kolei wynika, że D okrąża torus wzdłuż równoleżnika co najwyżej raz (bo inaczej musiałaby mieć samoprzecięcie). Jeżeli zbierzemy wszystkie powyższe wyniki to dochodzimy do wniosku, że D jest homotopijny z równoleżnikiem torusa M K, czyli jest izotopijny w pełnym torusie R K z jego rdzeniem czyli z K. Czyli ostatecznie z trywialności D wynika trywialność K Ścieśnienia i powierzchnie nieścieśnialne W poniższych definicjach zakładamy, że M jest 3-rozmaitością z brzegiem, a F powierzchnią właściwie zanurzoną w M. Definicja Dyskiem ścieśniającym 15 powierzchnię F nazywamy dysk D zanurzony w M taki, że F D = D. Dysk ścieśniający jest nietrywialny jeżeli D nie ogranicza dysku na F. Definicja Niech D będzie dyskiem zanurzonym w M. Jeżeli F D i M D są spójne i niepuste oraz (F M) D = D wtedy D nazywamy brzegowym dyskiem ścieśniającym 16 powierzchnię F. Brzegowy dysk ścieśniający jest nietrywialny jeżeli D nie ogranicza dysku na F M. Definicja O powierzchni F mówimy, że jest nieścieśnialna 17 jeżeli nie ma ani nietrywialnych dysków, ani nietrywialnych brzegowych dysków ją ścieśniających. Definicja Niech D będzie nietrywialnym dyskiem ścieśniającym powierzchnię F. Ścieśnieniem 18 powierzchni F wzdłuż D nazywamy operację polegającą na rozcięciu F wzdłuż D i zaklejeniu powstałych dwóch dziur dyskami (rys. 1.1). Powyższą operację wykonaną wzdłuż trywialnego dysku ścieśniającego będziemy czasem nazywali trywialnym ścieśnieniem. Alalogicznie definiujemy operację ścieśnienia brzegowego 19 (rys. 1.2). Jak widać na rysunku 1.1 ścieśnienia można wykorzystać do zmniejszenia liczby rączek doklejonych do powierzchni. 15 Ang. compressing disk. 16 Ang. boundary compressing disk. 17 Ang. incompressible. 18 Ang. compression. 19 Ang. boundary compression. 11

14 Rysunek 1.1: Powierzchnia przed i po ścieśnieniu. Rysunek 1.2: Powierzchnia z brzegiem przed i po ścieśnieniu brzegowym Twierdzenie o pętli W tym rozdziale przytoczymy bez dowodu ważne twierdzenie, zwane twierdzeniem o pętli, związane z pojęciem ścieśnialności, na które będziemy się powoływać w dalszej części pracy. Twierdzenie o pętli pochodzi od C. Papakyriakopoulosa 20 ale my podajemy jego uogólnioną wersję udowodnioną przez J. Stallingsa w [St] 21. Oznaczenia: Niech π 1 (M) oznacza grupę postawową rozmaitości M. Jeżeli N jest rozmaitością zanurzoną w rozmaitości M to π 1 (N) π 1 (M) oznacza homomorfizm grup podstawowych indukowany przez to zanurzenie. Twierdzenie (o pętli) Niech M będzie trójwymiarową rozmaitością z brzegiem, a B spójną składową jej brzegu. Niech N będzie normalną podgrupą π 1 (B) i załóżmy, że ker(π 1 (B) π 1 (M)) \ N. Wtedy istnieje zanurzenie dysku f : (D, D) (M, B) takie, że [f D ] / N. W niniejszej pracy bezpośrednio korzystać będziemy z wniosku z tego twierdzenia 22 : Wniosek Niech F będzie powierzchnią orientowalną, zamkniętą bądź właściwie zanurzoną w trójwymiarowej rozmaitości z brzegiem M. Jeżeli F jest nieścieśnialna w M to ker(π 1 (F ) π 1 (M)) = {1}. 20 Zob. twierdzenie 1, [P1], s Tę wersję wraz z innym dowodem można również znaleźć w [JP], ss. 41nn. 22 Dowód tego wniosku można znaleźć np. w [He], ss. 58n. 12

15 Rozdział 2 Powierzchnie normalne W tym rozdziale M będzie striangulowaną 3-rozmaitością. Zajmiemy się powierzchniami zamkniętymi i powierzchniami z brzegiem właściwie zanurzonymi w M. Wprowadzone zostaną pojęcia: powierzchnia normalna i normalizacja, uzasadnimy ich przydatność Definicje Definicja Dysk właściwie zanurzony w 3-sympleksie, którego brzeg przecina dokładnie trzy ściany sympleksu i dokładnie trzy jego krawędzie (każdą w dokładnie jednym punkcie) nazywamy trójkątem normalnym. Normalny czworokąt to dysk właściwie zanurzony w 3-sympleksie, którego brzeg przecina dokładnie cztery ściany sympleksu i dokładnie cztery krawędzie (każdą w dokładnie jednym punkcie). Elementarny dysk to normalny trójkąt lub normalny czworokąt (rys. 2.1). Rysunek 2.1: Trójkąty normalne i czworokąt normalny. Definicja Powierzchnię F zanurzoną w M nazywamy powierzchnią normalną jeżeli jej przecięcie z każdym 3-sympleksem triangulacji M jest rozłączną sumą elementarnych dysków. Zauważmy, że o ile w jednym 3-sympleksie mogą znajdować się jednocześnie trójkąty normalne wszystkich czterech rodzajów należące do F, to jeżeli znajduje się w nim czworokąt normalny 13

16 pewnego rodzaju to już nie może być czworokątów innych rodzajów bo F miałaby samoprzecięcia. Zdefiniujemy jeszcze jedną wartość opisującą zanurzone powierzchnie (niekoniecznie normalne), która okaże się przydatna w dalszej części pracy. Definicja Wagą w(s) powierzchni S zanurzonej w striangulowanej rozmaitości M nazywamy liczbę punktów przecięcia S z 1-szkieletem M. Pojęcie wagi nie zawsze ma sens, ale jest dobrze określone w interesującym nas przypadku powierzchni transwersalnie przecinających triangulację Normalizacja Sformułujemy i udowodnimy teraz lemat, który uzasadni dlaczego w wielu przypadkach wystarczy zajmować się tylko powierzchniami normalnymi. Lemat Niech F będzie zamkniętą powierzchnią zanurzoną w 3-rozmaitości M. Wtedy po ciągu ścieśnień, izotopii i usunięć trywialnych 2-sfer 1 F może stać się sumą (być może pustą) rozłącznych powierzchni normalnych, których łączna waga jest nie większa niż waga F. Jeżeli M jest rozmaitością z brzegiem M, zaś F powierzchnią właściwie zanurzoną, oprócz ścieśnień dopuszczamy ścieśnienia brzegowe i oprócz trywialnych 2-sfer dopuszczamy też usuwanie właściwie zanurzonych dysków, których brzeg ogranicza dysk w M (nieistotnych dysków). Teza jak wyżej. Dow. Rozważmy przecięcie F z triangulacją M. Po ewentualnym lekkim zaburzeniu, możemy założyć, że F przecina M 2 (2-szkielet triangulacji M) transwersalnie. Dowód lematu przeprowadzimy w następujących czterech krokach: Krok I: Przekształcimy F za pomocą ciągu ścieśnień i usunięć trywialnych sfer w powierzchnię F 1 taką, że F 1 M 2 = F M 2 oraz każda spójna składowa F 1 M 2 jest prostą pętlą, która jest na F 1 brzegiem dysku właściwie zanurzonego w pewnym czworościanie T należącym do triangulacji M. Krok II: Przekształcimy F 1 za pomocą ciągu izotopii i usunięć nie-istotnych dysków w powierzchnię F 2, która dodatkowo nie będzie zawierała żadnej pętli całkowicie zawartej w jednym z trójkątów triangulacji M. Krok III: Za pomocą ciągu ścieśnień, ścieśnień brzegowych, izotopii i usunięć nie-istotnych dysków przekształcimy F 2 w F 3 taką, że w F 3 M 2 nie będzie żadnej krzywej, która dwukrotnie przecina jedną krawędź triangulacji M. Krok IV: Z F 3 otrzymamy powierzchnię spełniającą warunki z tezy lematu pozbywając się, przy pomocy ścieśnień i usunięć trywialnych sfer, spójnych składowych F 3 nie przecinających M 2. Krok I: Niech T będzie czworościanem należącym do triangulacji M. Wtedy F T jest zbiorem rozłącznych podpowierzchni, a jego brzeg to zbiór rozłącznych prostych pętli. T jest 2-sferą więc ma trywialną grupę podstawową, a każda pętla z F T rozcina T na dwa dyski (z twierdzenia Jordana). 1 Ograniczających kule w M. 14

17 T ma trywialną grupę podstawową więc jeżeli powierzchnia F T ma nietrywialną grupę podstawową to, z twierdzenia o pętli (wniosek 1.7.2), można ją ścieśnić. Będziemy chcieli za pomocą ciągu takich ścieśnień doprowadzić tę powierzchnię do postaci nieścieśnialnej. Musimy więc w jakiś sposób upewnić się, że opisane ścieśnienia nie będą trwały w nieskończoność. W tym celu możemy skorzystać z faktu, że grupa podstawowa zwartej rozmaitości jest skończenie generowana. Jeżeli więc na przykład będziemy dokonywać ścieśnień wzdłuż generatorów grupy podstawowej wtedy na pewno proces ten będzie skończony. Zastanówmy się teraz jak wygląda powierzchnia nieścieśnialna właściwie zanurzona w kuli. Jak już pisaliśmy, z twierdzenia o pętli wynika, że taka powierzchnia ma trywialną grupę podstawową. Z klasyfikacji powierzchni zamkniętych wiemy, że jedyną spójną powierzchnią zamkniętą o trywialnej grupie podstawowej jest sfera. W naszym przypadku mamy do czynienia również z właściwie zanurzonymi powierzchniami z brzegiem, których brzegiem są sumy rozłączne okręgów. Czyli są to zamknięte rozmaitości, z których wycięto dyski (bo, jak wspomnieliśmy, te okręgi ograniczają dyski na T ). Ponieważ wycięcie dysku nie zmniejsza grupy podstawowej to tutaj też jedyne spójne powierzchnie o trywialnej grupie podstawowej powstają ze sfery, czyli są dyskami (bo sfera z dwoma dziurami ma już grupę podstawową równą Z). Więc ostatecznie po ciągu ścieśnień możemy otrzymać z F T powierzchnię, której każda spójna składowa jest sferą lub dyskiem. Ponieważ T jest kulą, więc powstałe sfery są trywialne i mogą zostać usunięte. Zauważmy, że ścieśnień dokonywaliśmy jedynie we wnętrzu T, więc brzeg powstałej powierzchni jest równy T F. Oznacza to, że procedurę tę możemy przeprowadzać dla każdego czworościanu T niezależnie. Jeżeli powtórzymy powyższą procedurę dla wszystkich czworościanów z triangulacji to otrzymamy w efekcie powierzchnię F 1 o wadze równej wadze F taką, że każda krzywa w F 1 T ogranicza dysk w T (gdzie T to pewien czworościan należący do triangulacji). Krok II: Jeżeli krzywa C w F 1 T leży w całości wewnątrz ściany czworościanu T i ściana ta nie jest zawarta w M to możemy wypchnąć ograniczany przez nią dysk izotopijnie poza T (do wnętrza sąsiedniego czworościanu). W ten sposób pozbywamy się po prostu tej składowej przecięcia F 1 z 2-szkieletem triangulacji. Jeżeli w obszarze ograniczonym przez tą krzywą na rozpatrywanej ścianie były jakieś inne krzywe to zostają one wypychnięte razem z nią (one również leżą w całości wewnątrz ściany czworościanu). Jeżeli rozpatrywana ściana jest częścią brzegu rozmaitości to możemy po prostu usunąć dysk ograniczany przez C jako nie-istotny dysk. Powyższą operację powtarzamy dla każdego czworościanu i otrzymujemy powierzchnię F 2, w której nie ma krzywych zamkniętych zawartych w jednym trójkącie triangulacji. Przy czym w(f 2 ) = w(f 1 ) = w(f ). Krok III: Przypuśćmy, że jest w F 2 T krzywa C, która przecina krawędź E czworościanu T w dwóch punktach (oznaczmy je A i B). Rozważmy zbiór wszystkich punktów zawartych w F 2 E. Są wśród tych punktów dwa sąsiednie punkty X i Y, które leżą na jednej krzywej K F 2 T. Jeżeli bowiem na przykład między punktami A i B na krawędzi E są punkty innej krzywej C 1 to znaczy, że cała krzywa C 1 jest wewnątrz krzywej C, bo te krzywe się nie przecinają. Czyli C 1 przecina E w co najmniej dwóch punktach. Weźmy te punkty jako nowe A i B i powtarzajmy rozumowanie aż dojdziemy do krzywej, której punkty przecięcia z E nie są rozdzielone punktami przecięcia innych składowych F 2 T z E. Krzywa K ogranicza dysk w T więc punkty X i Y mogą być połączone łukiem Ł leżącym na F 2 T takim, że Ł = {X, Y } i int(ł) int(t ). Możemy wtedy przekształcić izotopijnie 15

18 powierzchnię F 2 tak, żeby łuk Ł przeciągnąć na drugą stronę odcinka XY do wnętrza sąsiedniego czworościanu, usuwając tym samym te dwa punkty przecięcia z E i zmniejszając wagę powierzchni o dwa. W wyniku tej operacji może znowu powstać składowa F 2 T całkowicie zawarta w jednym trójkącie (patrz rysunek 2.2) ale wtedy pozbywamy się jej tak samo jak w kroku II. Jeżeli krawędź E leży na brzegu rozmaitości to nie możemy wtedy przesunąć Ł na jej drugą stronę ale wtedy możemy dokonać ścieśnienia brzegowego wzdłuż łuku Ł z dokładnie tym samym skutkiem. Rysunek 2.2: Izotopijne wyciągnięcie łuku poza czworościan powodujące powstanie pętli wewnątrz ściany. W powyższy sposób możemy usunąć wszystkie wielokrotne przecięcia krawędzi i otrzymamy powierzchnię F 3, której krzywe przecięcia z brzegami czworościanów przecinają każdą krawędź najwyżej raz. Zauważmy, że w(f 3 ) w(f 2 ) = w(f ). Krok IV: Dysk w czworościanie, który przecina każdą krawędź co najwyżej raz może być tylko normalnym trójkątem lub normalnym prostokątem. Tak więc powstała powierzchnia jest rozłączną sumą powierzchni normalnych i powierzchni całkowicie zawartych we wnętrzu pojedynczego czworościanu. Te ostatnie możemy ścieśniać, aż otrzymamy powierzchnie nieścieśnialne (skończoność tego procesu zapewnia nam ten sam warunek co poprzednio). Czworościan jest przestrzenią o trywialnej grupie podstawowej, więc z twierdzenia o pętli wynika, że powierzchnie nieścieśnialne zawarte w czworościanach są sferami, które z kolei będziemy mogli po prostu usunąć. Tym samym zostanie tylko rozłączna suma powierzchni normalnych. W tym kroku waga nie ulega zmianie, więc powstała powierzchnia ma wagę nie większą od wagi F Algebraizacja Fakt, że będziemy zajmować się tylko normalnymi powierzchniami znacznie ułatwi nam opis powierzchni zanurzonych w 3-rozmaitościach. W każdym 3-sympleksie triangulacji M jest siedem rodzajów elementarnych dysków cztery rodzaje trójkątów i trzy rodzaje czworokątów. Załóżmy, że triangulacja M składa się z t 3-sympleksów. Przypiszmy każdemu z rodzajów elementarnych dysków w M numer z przedziału od 1 do 7n. Wtedy każda powierzchnia normalna zanurzona w M jednoznacznie wyznacza wektor X N 7t i-ta współrzędna określa liczbę dysków i-tego rodzaju. 16

19 Zastanówmy się teraz jakie wektory opisują powierzchnie normalne. Muszą być spełnione następujące warunki: 1. Warunek czworokątów w każdym 3-sympleksie triangulacji może występować tylko jeden z rodzajów czworokątów normalnych. Ten warunek oznacza po prostu, że jeżeli na współrzędnej określającej liczbę czworokątów jednego rodzaju jest niezerowy współczynnik to na współrzędnych odpowiadających trzem pozostałym czworokątom w tym samym 3-sympleksie muszą być zera. 2. Dyski zawarte w sąsiednich czworościanach przecinające ich wspólną ścianę muszą do siebie pasować (rys. 2.3). Każdy odcinek należący do przecięcia powierzchni ze ścianą 3-sympleksu triangulacji może należeć do trójkąta normalnego tylko jednego rodzaju lub do czworokąta normalnego też określonego rodzaju w tym 3-sympleskie. Dlatego ten warunek sprowadza się do tego, że suma liczności czworokątów danego rodzaju i trójkątów danego rodzaju w jednym sympleksie musi być równa odpowiedniej sumie dla sympleksu sąsiadującego z nim przez rozważaną ścianę. Jeżeli zbierzemy te równania dla wszystkich par sąsiadujących czworościanów triangulacji to dostaniemy układ równań powierzchni normalnej. W tym układzie nie będzie równań odpowiadających ścianom zawartym w brzegu rozmaitości. Rysunek 2.3: Sklejenie odpowiadających sobie dysków elementarnych w sąsiadujących czworościanach triangulacji. Jeżeli wektor X jest rozwiązaniem układu równań powierzchni normalnej i spełnia warunek czworokątów to określa on jednoznacznie (z dokładnością do izotopii) powierzchnię normalną F zanurzoną w M. Powierzchnię tę otrzymujemy przez sklejenie dysków z sąsiednich czworościanów w jedyny sposób nie powodujący samoprzecięć (rys. 2.3). W takim przypadku będziemy przez X oznaczać zarówno wektor z przestrzeni N 7t, jak i wyznaczaną przez niego powierzchnię normalną. Zdefiniujemy teraz operację algebraicznego dodawania powierzchni normalnych. Definicja Powiemy, że powierzchnia normalna C jest algebraiczną sumą przestrzeni normalnych A i B jeżeli A, B i C jako wektory spełniają równość C = A + B. Jeżeli powierzchnie A i B się nie przecinają to suma algebraiczna odpowiada po prostu sumie teoriomnogościowej. Jeżeli się jednak przecinają wtedy C może być otrzymane z A B za pomocą operacji nazywanych regularnymi wymianami. Regularna wymiana polega na 17

20 rozcięciu przecinających się dysków elementarnych wzdłuż krzywej przecięcia i sklejeniu na jedyny możliwy sposób taki, że powstałe dyski są normalne i nie przecinają się (rys. 2.4). Operacja algebraicznego dodawania nie jest dobrze określona jeżeli powierzchnie A i B zawierają czworokąty normalne innych rodzajów w tym samym czworościanie. Rysunek 2.4: Regularna wymiana zachowuje rodzaje dysków elementarnych. 18

21 Rozdział 3 Algorytm 3.1. Reprezentcja węzła Żeby mówić o algorytmie rozwiązującym dany problem musimy ustalić w jakiej postaci będziemy dostarczać dane wejściowe do tego algorytmu i w jakiej formie chcemy otrzymywać wynik. W naszym przypadku kwestia prezentacji wyniku nie jest ciekawa ponieważ jest on wartością binarną (węzeł jest trywialny lub nie). Warto jednak zastanowić się jak będziemy dostarczać algorytmowi węzły. Musimy jednym słowem zdecydować jakiej skończonej reprezentacji węzłów chcemy używać. Warto w tym kontekście rozważyć dwie możliwe reprezentacje: 1. Ponieważ ustaliliśmy, że rozważamy węzły kawałkami liniowe, czyli wielokąty w S 3, możemy je opisywać podając kolejno ich wierzchołki. Możemy założyć, że współrzędne wierzchołków 1 są liczbami wymiernymi. A jeżeli tak to można nawet ograniczyć się do współrzędnych całkowitych, bo jednokładność nie zmienia klasy izotopii węzła. 2. Popularną reprezentacją jest diagram węzła, czyli rzutowanie na płaszczyznę takie, żeby w żadnym punkcie nie krzyżowały się trzy odcinki. Dodatkowo zakładamy, że odcinki przecinają się transwersalnie. Taki diagram jest więc regularnym grafem planarnym stopnia 4 (wierzchołkami są skrzyżowania odcinków), w którym z każdym wierzchołkiem jest związana informacja, który odcinek idzie górą a który dołem (który był dalej płaszczyzny rzutowania w orginalnym wielokącie, a który bliżej). Do rozważań na temat złożoności algorytmów potrzebne jest określenie rozmiaru reprezentacji, ponieważ złożoność (zarówno czasowa jak i pamięciowa) jest mierzona względem rozmiaru danych wejściowych. W pierwszej reprezentacji rozmiar jest proporcjonalny do liczby wierzchołków wielokąta, a w drugiej do sumy liczby skrzyżowań w diagramie i liczby spójnych składowych diagramu. W naszym algorytmie będziemy zakładać, że mamy węzeł podany w drugiej postaci ale warto tutaj zwrócić uwagę, że reprezentacje te można przekształcić jedną na drugą w czasie wielomianowym względem ich rozmiaru 2. 1 Jeżeli S 3 traktujemy jako jednopunktową kompaktyfikację R 3 to współrzędne możemy podawać takie jak w R 3. 2 Zob. [H2], s

22 3.2. Teoretyczne podstawy algorytmu Hakena W przedstawianym algorytmie będziemy badać specyficzne własności dopełnienia podanego węzła. W [H2] (ss ) możemy przeczytać jak mając dany diagram węzła można skonstruować (w czasie wielomianowym) triangulację jego dopełnienia. Triangulacja ta składa się z liniowej względem rozmiaru danych wejściowych liczby sympleksów. Tak więc wystarczy, że w dalszej części tego rozdziału będziemy zajmować się już tylko striangulowanymi rozmaitościami z brzegiem. Wykorzystamy sformułowany w stwierdzeniu warunek trywialności węzła. Tak więc nasz algorytm będzie polegał na szukaniu istotnego dysku w dopełnieniu węzła. Znacznego ograniczenia obszaru tych poszukiwań dostarcza nam lemat Wniosek (z lematu 2.2.1) Węzeł jest trywialny wtedy i tylko wtedy gdy w jego dopełnieniu jest normalny istotny dysk. Dow. Skorzystamy oczywiście ze stwierdzenia i udowodnimy równoważność istnienia normalnego istotnego dysku z istnieniem istotnego dysku. Jeżeli dopełnienie M K węzła K zawiera istotny dysk D to z lematu po serii ścieśnień, izotopii i usunięć trywialnych sfer i nie-istotnych dysków dostaniemy sumę rozłączną normalnych powierzchni. Przyjrzyjmy się tym operacjom. Z globalnego punktu widzenia każde ścieśnienie dokonane na dysku jest trywialne. W jego wyniku powstają więc trywialna sfera i dysk izotopijny z pierwotnym. Tak samo w wyniku ścieśnienia brzegowego powstaje nieistotny dysk i dysk izotopijny z pierwotnym. Te produkty uboczne zostają później usunięte, tak więc ciąg operacji z lematu jest tak naprawdę złożeniem ciągu izotopii czyli izotopią. Czyli w jego wyniku powstaje powierzchnia normalna o jednej składowej i jest to istotny dysk. Dowód równoważności w drugą stronę jest trywialny bo normalny dysk jest w szczególności dyskiem. Tak więc w naszym algorytmie będziemy badali istnienie tylko normalnych istotnych dysków w dopełnieniu danego węzła. Następny rozdział dostarcza trochę teorii, która pozwoli usystematyzować nasze poszukiwania i zapewni, że nie będziemy musieli ich kontynuować w nieskończoność Wykorzystanie powierzchni normalnych Ten rozdział zaczniemy od udowodnienia dwóch lematów, których przydatność wyjaśni się dopiero później. Posłużą one do udowodnienia twierdzenia, które znowu pozwoli ograniczyć w znaczący sposób poszukiwania dysku rozpinającego. Lemat Jeżeli A, B i C są rozwiązaniami układu równań powierzchni normalnej w N n takimi, że A + B = C i C reprezentuje powierzchnię normalną to A i B również reprezentują powierzchnie normalne. Dodatkowo w(a) + w(b) = w(c) oraz χ(a) + χ(b) = χ(c) (gdzie χ oznacza charakterystykę Eulera). Dow. Wektor reprezentuje powierzchnię normalną jeżeli spełnia układ równań powierzchni normalnej i warunek czworokątów. Warunek czworokątów polega na tym, że jeżeli na pewnych współrzędnych nie ma zer to na odpowiednich innych muszą być zera. Ale ponieważ A, B i C są wektorami o współczynnikach dodatnich to zero na pewnej współrzędnej w C implikuje zera na tej współrzędnej w A i B. Tak więc jeżeli C spełnia warunek czworokątu to A i B też go spełniają i tym samym reprezentują powierzchnie normalne. 20

23 Zauważymy, że regularne wymiany nie powodują zmiany wagi. Addytywność wag wynika więc z faktu, że powierzchnia C powstaje z A B przez regularne wymiany. Charakterystykę Eulera można policzyć z dowolnej triangulacji powierzchni poprzez dodanie liczby sympleksów zero- i dwuwymiarowych, i odjęcie liczby sympleksów jednowymiarowych. W powierzchni normalnej łatwo zauważyć naturalną triangulację: każdy trójkąt normalny to 2-sympleks, a czworokąt normalny to dwa 2-sympleksy o wspólnej krawędzi. Czyli licząc liczności odpowiednich sympleksów w A i w B liczymy jakby jednocześnie to samo dla C. W kontekście powyższego lematu istotna staje się jeszcze jedna definicja: Definicja Rozwiązanie układu równań powierzchni normalnej jest podstawowe jeżeli nie może być przedstawione w postaci sumy dwóch innych, niezerowych rozwiązań. Powierzchnię odpowiadającą temu równaniu również nazywamy podstawową. Lemat Jeżeli C jest spójną powierzchnią normalną w nieredukowalnej 3-rozmaitości i jeżeli C nie jest podstawowa to można znaleźć spójne powierzchnie normalne A i B takie, że A + B = C. Dodatkowo jeżeli A i B są tak dobrane, żeby zminimalizować liczbę krzywych w A B to w A B nie ma krzywej, która byłaby rozdzielająca i w A, i w B. Dow. Ponieważ C nie jest podstawowa to, z definicji, wiemy, że jest algebraiczną sumą innych powierzchni normalnych ale w tezie niniejszego lematu chcemy aby była sumą dokładnie dwóch spójnych powierzchni. Załóżmy więc, że C = A 1 +A A k, gdzie każde A i to spójna powierzchnia normalna. Z rozdziału 2.3 wiemy, że C powstaje z A i poprzez ciąg regularnych wymian. Uzasadnimy teraz, że podczas pojedynczej regularnej wymiany liczba spójnych składowych zmienia się o najwyżej jeden. Regularna wymiana polega na rozcięciu dwóch kawałków płaszczyzny wzdłuż wspólnej krzywej i sklejeniu w innej konfiguracji. Jeżeli oba kawałki początkowo należały do tej samej spójnej składowej to po rozcięciu ta składowa podzieliła się na najwyżej dwa kawałki czyli po ponownym sklejeniu również składa się z nie więcej niż dwóch kawałków (patrz. rys.3.1a). Jeżeli początkowo kawałki należały do dwóch różnych spójnych składowych to po rozcięciu powstały z tego cztery składowe (patrz. rys.3.1b), lub dwie (patrz. rys.3.1c). Jeżeli powstały cztery to po sklejeniu będą znowu dwie. Jeżeli natomiast powstały dwie to po sklejeniu będzie jedna lub dwie. Widać, że w każdym z powyższych przypadków liczba składowych zmienia się co najwyżej o jeden. Teraz pokażemy jak skonstruować powierzchnie A i B z tezy lematu wychodząc od powierzchni A i. Jeżeli A 1 i A 2 się przecinają to możemy przeprowadzić regularne wymiany wzdłuż każdej krzywej ich przecięcia. Jeżeli powtórzymy tę operację dla każdej pary składowych to w końcu otrzymamy spójną powierzchnię C. Jednak podczas tego procesu mogą powstać powierzchnie samoprzecinające się (rys. 3.1c). Dlatego musimy robić to uważnie. Za każdym razem kiedy na skutek regularnej wymiany zmniejszy się liczba składowych, zanim będziemy kontynuować powyższy proces najpierw usuniemy, również za pomocą regularnych wymian, wszystkie powstałe samoprzecięcia. Ta redukcja samoprzecięć może z powrotem zwiększyć liczbę składowych ale nie może jej zmniejszyć. Dzięki temu będziemy pewni, że każde połączenie powierzchni odbywa się w sytuacji kiedy żadna ze składowych nie ma samoprzecięć. Tak więc gdzieś w między czasie mieliśmy dokładnie dwie spójne składowe bez samoprzecięć, które po dokonaniu wymiany połączyły się. Tuż po tym połączeniu jednak powstała powierzchnia mogła mieć samoprzecięcia. Ale po ich usunięciu otrzymamy na pewno powierzchnię C. 21

24 Rysunek 3.1: Różne możliwe efekty dokonania regularnej wymiany. Weźmy teraz spośród wszystkich możliwych par takie A i B, które minimalizują liczbę krzywych wzajemnego przecięcia. Przypuśćmy, że α jest krzywą rozcinającą zarówno w A, jak i w B. Wtedy podczas regularnej wymiany wzdłuż α mamy do czynienia z rozcięciem na cztery kawałki, czyli po sklejeniu będą dokładnie dwa. Czyli po tej wymianie dostaliśmy dwie spójne powierzchnie A i B, które po usunięciu samoprzecięć i ewentualnych dalszych wymianach przeprowadzanych według powyższej procedury, przerodzą się w dwie spójne, zanurzone powierzchnie normalne A i B dające po zsumowaniu C. W A B jest mniej krzywych niż w A B (co najmniej o krzywą α). Czyli otrzymaliśmy sprzeczność. Twierdzenie Niech C będzie normalnym dyskiem właściwie zanurzonym w dopełnieniu węzła M K o minimalnej wadze spośród wszystkich zanurzonych normalnych dysków o istotnym brzegu. Wtedy C jest podstawowy. Dow. Jeżeli C nie jest podstawowy to (z lematu 3.3.3) istnieją dwie spójne powierzchnie normalne A i B takie, że A + B = C. Wybierzmy takie A i B, żeby zminimalizować liczbę krzywych w A B. Ponieważ C jest dyskiem to, z lematu wynika, że 1 = χ(c) = χ(a) + χ(b). Zastanówmy się teraz jak mogą wyglądać powierzchnie A i B. Wiemy, że każda zamknięta powierzchnia jest 2-sferą z ewentualnie doklejonymi rączkami i wstęgami Möbiusa. W naszym przypadku oprócz zamkniętych powierzchni mamy do czynienia z powierzchniami, których brzegami są rozłączne sumy prostych pętli. Takie powierzchnie powstają z zamkniętych powierzchni przez wycięcie otwartych 2-dysków (odpowiednie zamknięte powierzchnie nie muszą zanurzać się w S 3, ale po wycięciu już muszą). Tak więc będą nas interesowały zamknięte powierzchnie z ewentualnymi dziurami. Będziemy teraz szukali par powierzchni, które mają łącznie charakterystykę Eulera równą 1. W tym celu warto poczynić następującą uwagę: Uwaga Ponieważ χ(a B) = χ(a) + χ(b) χ(a B) to zachodzi: 1. wycięcie dziury (dysku otwartego) zmniejsza charakterystykę Eulera o 1, ponieważ z naprzemiennej sumy liczności sympleksów odjęty zostaje jeden 2-sympleks; 22

25 2. doklejenie rączki zmniejsza charakterystykę Eulera o 2, bo wycinamy dwa dyski, wklejamy walec o charakterystyce 0, a charakterystyka okręgu (część wspólna to suma dwóch okręgów) wynosi 0; 3. doklejenie wstęgi Möbiusa zmniejsza charakterystykę Eulera o 1, bo wycinamy jeden dysk, charakterystyka wstęgi wynosi 0, a część wspólna to jeden okrąg (χ = 0). Największą charakterystykę Eulera ze wszystkich interesujących nas powierzchni, równą 2, ma 2-sfera. Ponieważ chi(a) + χ(b) = 1 to wystarczy, że przyjrzymy się powierzchniom o χ 1. Wypiszmy więc wszystkie te powierzchnie: 1. Powierzchnie o χ = 2: 2-sfera. 2. Powierzchnie o χ = 1: 2-sfera z jedną dziurą czyli dysk, 2-sfera z wklejoną jedną wstęgą Möbiusa czyli płaszczyzna rzutowa nie będzie nas interesowała gdyż nie jest zanurzalna w S Powierzchnie o χ = 0: 2-sfera z dwoma dziurami czyli walec, 2-sfera z jedną dziurą i jedną wklejoną wstęgą Möbiusa czyli płaszczyzna rzutowa z dziurą czyli wstęga Möbiusa (rys. 3.2), 2-sfera z dwoma wklejonymi wstęgami Möbiusa czyli dwie dziurawe płaszczyzny rzutowe sklejone dziurami czyli dwie sklejone wstęgi Möbiusa czyli butelka Kleina (rys. 3.3) niezanurzalna w S 3, 2-sfera z doklejoną rączką czyli torus. 4. Powierzchnie o χ = 1: 2-sfera z jedną rączką i jedną dziurą czyli dziurawy torus, 2-sfera z jedną rączką i jedną wstęgą Möbiusa niezanurzalne w S 3, 2-sfera z trzema wstęgami niezanurzalne w S 3, 2-sfera z dwoma wklejonymi wstęgami Möbiusa i jedną dziurą czyli dziurawa butelka Kleina (zanurzalna zob. rys. 3.4), 2-sfera z dwoma dziurami i jedną wstęgą Möbiusa, 2-sfera z trzema dziurami. Rysunek 3.2: Płaszczyzna rzutowa z dziurą to wstęga Möbiusa (groty strzałek oznaczają utożsamienia krawędzi). Z powyższych rozważań wynika, że są dwie istotnie różne możliwości odnośnie pary powierzchni A i B: 23

26 Rysunek 3.3: Sklejenie dwóch wstęg Möbiusa daje butelkę Kleina. Rysunek 3.4: Dziurawa butelka Kleina jest zanurzalna w S χ(a) = 2 a χ(b) = 1, czyli A jest 2-sferą, a B dziurawym torusem, lub dziurawą wstęgą Möbiusa. Inne możliwości na B eliminujemy, bo jeżeli A nie ma brzegu to B musi mieć spójny, niepusty brzeg. Wynika to z tego, że C powstaje z A B poprzez serię regularnych wymian. Jeżeli więc cały brzeg w C pochodzi z B to od początku nie ma on samoprzecięć więc regularne wyminy nie będą go dotyczyły czyli B = C. 2. χ(a) = 1 a χ(b) = 0, czyli A jest 2-dyskiem, a B torusem, walcem lub wstęgą Möbiusa. Tutaj powołamy się na dowód nieco ogólniejszego twierdzenia autorstwa W. Jaco i U. Oertela 3. Jest tam w obu powyższych przypadkach pokazane rozumowanie prowadzące do sprzeczności z założeniem o minimalności wagi dysku C. Teraz przytoczymy lemat, który zagwarantuje skończone działanie naszego algorytmu. Lemat Zbiór podstawowych rozwiązań układu równań powierzchni normalnej w N n jest skończony. Dow. Rzeczywiste rozwiązania układu równań powierzchni normalnej (oznaczmy go przez A) tworzą podprzestrzeń liniową L przestrzeni R n. Jeżeli przetniemy tę podprzestrzeń z sympleksem określonym przez: x i = 1, x i 0 to otrzymamy wypukły wielościan W. Wierzchołki tego wielościanu to przecięcia L ze ścianami sympleksu. Każdy wierzchołek jest więc jedynym rozwiązaniem pewnego układu n równań o współczynnikach wymiernych. Czyli wierzchołki te mają współczynniki wymierne. Każde naturalne rozwiązanie układu A jest całkowitą wielokrotnością pewnego punktu należącego do W (ta wielokrotność to suma współrzędnych tego rozwiązania jako wektora). Każdy punkt W o współrzędnych wymiernych jest środkiem ciężkości wierzchołków W o wymiernych nieujemnych współczynnikach. Tak więc każde rozwiązanie układu A może być przedstawione w postaci a i x i, gdzie a i Q +, a x i to wierzchołki W. Niech teraz {X i } N będą pewnymi naturalnymi wielokrotnościami x i. Wtedy również każde naturalne rozwiązanie układu A jest wymierną nieujemną kombinacją rozwiązań {X i }. Rozważmy stożek S nad wielościanem wypukłym wyznaczonym przez {X i }, 3 Zob. [JO], Lemat 4.1, ss

27 S = {[a 1 X 1, a 2 X 2,..., a n X n ] 0 a i 1}. S jest zwarty więc zawiera skończenie wiele punktów o współrzędnych całkowitych. Pokażemy, że wszystkie podstawowe rozwiązania układu A należą do S. Jeżeli V jest rozwiązaniem A spoza S to V = a i X i i pewne a k > 1. Wtedy możemy zapisać V jako sumę dwóch innych niezerowych rozwiązań naturalnych: V = X k + ( a i X i X k ) Ostateczny kształt algorytmu Twierdzenie Problem rozpoznawania węzła trywialnego jest rozstrzygalny. Dow. Dowód będzie konstruktywny podamy algorytm rozpoznawania węzła trywialnego. Algorytm: Dany jest diagram węzła K. Konstruujemy triangulację jego dopełnienia M K. Wyznaczamy wszystkie podstawowe rozwiązania układu równań powierzchni normalnej dla M K. Wybieramy spośród nich te, które spełniają warunek czworokątów. Sprawdzamy, które z wybranych powierzchni mają charakterystykę Eulera równą jeden, czyli są dyskami 4. Sprawdzamy czy, któryś z tych dysków ma istotny brzeg przez sprawdzenie czy ten brzeg nie rozspójnia torusa M K. Jeżeli jest wśród nich taki dysk to K jest trywialny, a jeżeli nie ma to K jest nietrywialny. Uzasadnienie poprawności algorytmu: Z wniosku i twierdzenia wiemy, że węzeł K jest trywialny wtedy i tylko wtedy gdy w M K jest normalny istotny podstawowy dysk. Dzięki lematowi mamy zapewnioną skończoną liczbę podstawowych rozwiązań, tak więc musimy dokonać tylko skończonej liczby sprawdzeń czy dana powierzchnia jest istotnym dyskiem. Pozostaje nam więc tylko uzasadnić, że dysk jest istotny dokładnie wtedy gdy jego brzeg nie rozspójnia torusa M K. Czyli musimy udowodnić następujący lemat: Lemat Pętla prosta rozspójnia torus wtedy i tylko wtedy gdy ogranicza dysk na tym torusie. Dow. Jeżeli krzywa ogranicza dysk na torusie to oczywiście go rozspójnia dzieli na dwie powierzchnie: dysk i dziurawy torus. Jeżeli pętla P rozspójnia torus to dzieli go na dwie powierzchnie o spójnym, niepustym brzegu i łącznej charakterystyce Eulera 0. Korzystając z klasyfikacji poczynionej w dowodzie twierdzenia widzimy, że mamy trzy możliwości par takich powierzchni: dwie wstęgi Möbiusa; dysk i dziurawa butelka Kleina; dysk i dziurawy torus. Jedynie trzecia z tych par po sklejeniu daje torus, bo dwie pierwsze dają butelkę Kleina. Czyli P na pewno dzieli torus na dysk i dziurawy torus, czyli ogranicza dysk na torusie. Tym samym udowodniliśmy twierdzenie 3.4.1, co było celem tej pracy. 4 Patrz. klasyfikacja powierzchni według charakterystyki Eulera w dowodzie twierdzenia

Cała prawda o powierzchniach

Cała prawda o powierzchniach Topologia Właściwości geometryczne, niezmiennicze przy ciagłych deformacjach Można: rozciagać giać Nie można: rozcinać złamać Jednak można rozciać wzdłuż linii, a potem skleić wzdłuż tejże linii: rozwiazać

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

Krzywa uniwersalna Sierpińskiego

Krzywa uniwersalna Sierpińskiego Krzywa uniwersalna Sierpińskiego Małgorzata Blaszke Karol Grzyb Streszczenie W niniejszej pracy omówimy krzywą uniwersalną Sierpińskiego, zwaną również dywanem Sierpińskiego. Pokażemy klasyczną metodę

Bardziej szczegółowo

LX Olimpiada Matematyczna

LX Olimpiada Matematyczna LX Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia drugiego 13 lutego 2009 r. (pierwszy dzień zawodów) Zadanie 1. Liczby rzeczywiste a 1, a 2,..., a n (n 2) spełniają warunek a 1

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

ELEMENTY TEORII WĘZŁÓW

ELEMENTY TEORII WĘZŁÓW Łukasz Janus 10B2 ELEMENTY TEORII WĘZŁÓW Elementarne deformacje węzła Równoważność węzłów Węzły trywialne Ruchy Reidemeistera Twierdzenie o równoważności węzłów Grafy Powtórzmy Diagram węzła Węzły reprezentuje

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

TEORIA wiązań Magdalena Pawłowska Gr. 10B2

TEORIA wiązań Magdalena Pawłowska Gr. 10B2 TEORIA wiązań Magdalena Pawłowska Gr. 10B2 Techniki kombinatoryczne rozróżniania węzłów i splotów ØLiczba skrzyżowań, ØLiczba mostów, ØKolorowanie, ØIndeks zaczepienia, ØSzkic elementów arytmetyki węzłów.

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

Topologia - Zadanie do opracowania. Wioletta Osuch, Magdalena Żelazna, Piotr Kopyrski

Topologia - Zadanie do opracowania. Wioletta Osuch, Magdalena Żelazna, Piotr Kopyrski Topologia - Zadanie do opracowania Wioletta Osuch, Magdalena Żelazna, Piotr Kopyrski 5 grudnia 2013 Zadanie 1. (Topologie na płaszczyźnie) Na płaszczyźnie R 2 rozważmy następujące topologie: a) Euklidesową

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

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

XI Olimpiada Matematyczna Gimnazjalistów

XI Olimpiada Matematyczna Gimnazjalistów XI Olimpiada Matematyczna Gimnazjalistów Zawody stopnia pierwszego część testowa www.omg.edu.pl (24 września 2015 r.) Rozwiązania zadań testowych 1. Dane są takie dodatnie liczby a i b, że 30% liczby a

Bardziej szczegółowo

Programowanie liniowe

Programowanie liniowe Programowanie liniowe Maciej Drwal maciej.drwal@pwr.wroc.pl 1 Problem programowania liniowego min x c T x (1) Ax b, (2) x 0. (3) gdzie A R m n, c R n, b R m. Oznaczmy przez x rozwiązanie optymalne, tzn.

Bardziej 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

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

Kodowanie węzłów Warkocze Twierdzenie Aleksandra. Dominika Stelmach gr. 10B2

Kodowanie węzłów Warkocze Twierdzenie Aleksandra. Dominika Stelmach gr. 10B2 Kodowanie węzłów Warkocze Twierdzenie Aleksandra Dominika Stelmach gr. 10B2 Teoria węzłów jest rzadkim przykładem dziedziny matematycznej, która współcześnie jest bardzo modna i intensywnie rozwijana.

Bardziej szczegółowo

Dwa równania kwadratowe z częścią całkowitą

Dwa równania kwadratowe z częścią całkowitą Dwa równania kwadratowe z częścią całkowitą Andrzej Nowicki Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet M. Kopernika w Toruniu anow @ mat.uni.torun.pl 4 sierpnia 00 Jeśli r jest liczbą rzeczywistą, to

Bardziej szczegółowo

Teoria węzłów MAGDA BILUT 10B2

Teoria węzłów MAGDA BILUT 10B2 1 Teoria węzłów MAGDA BILUT 10B2 WSTĘP 2 Teoria węzłów to dziedzina matematyki, która wchodzi w skład topologii. Topologia to część matematyki, która zajmuje się badaniem kształtów. Obiektami zainteresowania

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

Zbiory wypukłe i stożki

Zbiory wypukłe i stożki Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej 28 kwietnia 2016 Hiperpłaszczyzna i półprzestrzeń Definicja Niech a R n, a 0, b R. Zbiór H(a, b) = {x R n : (a x) = b} nazywamy hiperpłaszczyzną, zbiory {x R

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

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

Obliczenia inspirowane Naturą

Obliczenia inspirowane Naturą Obliczenia inspirowane Naturą Wykład 01 Modele obliczeń Jarosław Miszczak IITiS PAN Gliwice 05/10/2016 1 / 33 1 2 3 4 5 6 2 / 33 Co to znaczy obliczać? Co to znaczy obliczać? Deterministyczna maszyna Turinga

Bardziej szczegółowo

3 Abstrakcyjne kompleksy symplicjalne.

3 Abstrakcyjne kompleksy symplicjalne. 3 Abstrakcyjne kompleksy symplicjalne. Uwaga 3.1. Niech J będzie dowolnym zbiorem indeksów, niech R J = {(x α ) α J J α x α R} będzie produktem kartezjańskim J kopii R, niech E J = {(x α ) α J R J x α

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

Definicja i własności wartości bezwzględnej.

Definicja i własności wartości bezwzględnej. Równania i nierówności z wartością bezwzględną. Rozwiązywanie układów dwóch (trzech) równań z dwiema (trzema) niewiadomymi. Układy równań liniowych z parametrem, analiza rozwiązań. Definicja i własności

Bardziej szczegółowo

Podstawowe pojęcia. Co w matematyce możemy nazwać. węzłem, a co. splotem?

Podstawowe pojęcia. Co w matematyce możemy nazwać. węzłem, a co. splotem? Magdalena Czarna Podstawowe pojęcia Co w matematyce możemy nazwać węzłem, a co splotem? Podstawowe pojęcia Węzeł to krzywa zamknięta (splątany okrąg) w przestrzeni 3-wymiarowej. W związku z tym węzłem

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

Rozkład figury symetrycznej na dwie przystające

Rozkład figury symetrycznej na dwie przystające Rozkład figury symetrycznej na dwie przystające Tomasz Tkocz 10 X 2010 Streszczenie Tekst zawiera notatki do referatu z seminarium monograficznego Wybrane zagadnienia geometrii. Całość jest oparta na artykule

Bardziej szczegółowo

Temperatura w atmosferze (czy innym ośrodku) jako funkcja dł. i szer. geogr. oraz wysokości.

Temperatura w atmosferze (czy innym ośrodku) jako funkcja dł. i szer. geogr. oraz wysokości. Własności Odległości i normy w Będziemy się teraz zajmować funkcjami od zmiennych, tzn. określonymi na (iloczyn kartezja/nski egzemplarzy ). Punkt należący do będziemy oznaczać jako Przykł. Wysokość terenu

Bardziej szczegółowo

TEORIA WĘZŁÓW. Natalia Grzechnik 10B2

TEORIA WĘZŁÓW. Natalia Grzechnik 10B2 TEORIA WĘZŁÓW Natalia Grzechnik 10B2 Słowem wstępu zastosowanie teorii węzłów Biologiczna rola węzłów w białkach Wyznaczanie topologii białek Kryptografia Biofizyka Opis struktur DNA, RNA, białek DNA a

Bardziej szczegółowo

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne.

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne. Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne. Funkcja homograficzna. Definicja. Funkcja homograficzna jest to funkcja określona wzorem f() = a + b c + d, () gdzie współczynniki

Bardziej 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

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

V Konkurs Matematyczny Politechniki Białostockiej

V Konkurs Matematyczny Politechniki Białostockiej V Konkurs Matematyczny Politechniki Białostockiej Rozwiązania - klasy drugie 1. Znaleźć wszystkie pary liczb całkowitych (x, y) spełniające nierówności x + 1 + y 4 x + y 4 5 x 4 + y 1 > 4. Ważne jest zauważenie,

Bardziej szczegółowo

Katarzyna Kukuła gr. 10 B2

Katarzyna Kukuła gr. 10 B2 Katarzyna Kukuła gr. 10 B2 Rys. 1 Węzeł. Węzeł to dowolna konformacja liny, której końce zostały złączone. Możemy go otrzymać splatając ze sobą dwa końce dowolnego sznurka. Rys. 2 Tworzenie węzła matematycznego.

Bardziej szczegółowo

3. Macierze i Układy Równań Liniowych

3. Macierze i Układy Równań Liniowych 3. Macierze i Układy Równań Liniowych Rozważamy równanie macierzowe z końcówki ostatniego wykładu ( ) 3 1 X = 4 1 ( ) 2 5 Podstawiając X = ( ) x y i wymnażając, otrzymujemy układ 2 równań liniowych 3x

Bardziej szczegółowo

STEREOMETRIA CZYLI GEOMETRIA W 3 WYMIARACH

STEREOMETRIA CZYLI GEOMETRIA W 3 WYMIARACH STEREOMETRIA CZYLI GEOMETRIA W 3 WYMIARACH Stereometria jest działem geometrii, którego przedmiotem badań są bryły przestrzenne oraz ich właściwości. WZAJEMNE POŁOŻENIE PROSTYCH W PRZESTRZENI 2 proste

Bardziej szczegółowo

Wykład z równań różnicowych

Wykład z równań różnicowych Wykład z równań różnicowych 1 Wiadomości wstępne Umówmy się, że na czas tego wykładu zrezygnujemy z oznaczania n-tego wyrazu ciągu symbolem typu x n, y n itp. Zamiast tego pisać będziemy x (n), y (n) itp.

Bardziej szczegółowo

Dlaczego nie wystarczają liczby wymierne

Dlaczego nie wystarczają liczby wymierne Dlaczego nie wystarczają liczby wymierne Analiza zajmuje się problemami, w których pojawia się przejście graniczne. Przykładami takich problemów w matematyce bądź fizyce mogą być: 1. Pojęcie prędkości

Bardziej szczegółowo

V Konkurs Matematyczny Politechniki Białostockiej

V Konkurs Matematyczny Politechniki Białostockiej V Konkurs Matematyczny Politechniki iałostockiej Rozwiązania - klasy pierwsze 27 kwietnia 2013 r. 1. ane są cztery liczby dodatnie a b c d. Wykazać że przynajmniej jedna z liczb a + b + c d b + c + d a

Bardziej szczegółowo

1. ODPOWIEDZI DO ZADAŃ TESTOWYCH

1. ODPOWIEDZI DO ZADAŃ TESTOWYCH R O Z W I A Z A N I A 1. ODPOWIEDZI DO ZADAŃ TESTOWYCH 1. Dla dowolnych zbiorów A, B, C zachodzi równość (A B) (B C) (C A) = (A B C) (A B C), A (B C) = (A B) (A C), A (B C) = (A B) (A C). 2. Wyrażenie

Bardziej szczegółowo

GEOMETRIA PRZESTRZENNA (STEREOMETRIA)

GEOMETRIA PRZESTRZENNA (STEREOMETRIA) GEOMETRIA PRZESTRZENNA (STEREOMETRIA) WZAJEMNE POŁOŻENIE PROSTYCH W PRZESTRZENI Stereometria jest działem geometrii, którego przedmiotem badań są bryły przestrzenne oraz ich właściwości. Na początek omówimy

Bardziej szczegółowo

Języki, automaty i obliczenia

Języki, automaty i obliczenia Języki, automaty i obliczenia Wykład 10: Maszyny Turinga Sławomir Lasota Uniwersytet Warszawski 29 kwietnia 2015 Plan Maszyny Turinga (Niedeterministyczna) maszyna Turinga M = (A, Q, q 0, F, T, B, δ) A

Bardziej szczegółowo

Topologia zbioru Cantora a obwody logiczne

Topologia zbioru Cantora a obwody logiczne Adam Radziwończyk-Syta Michał Skrzypczak Uniwersytet Warszawski 1 lipca 2009 http://students.mimuw.edu.pl/~mskrzypczak/dokumenty/ obwody.pdf Zbiór Cantora Topologia Definicja Przez zbiór Cantora K oznaczamy

Bardziej szczegółowo

LI Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia trzeciego 3 kwietnia 2000 r. (pierwszy dzień zawodów)

LI Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia trzeciego 3 kwietnia 2000 r. (pierwszy dzień zawodów) LI Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia trzeciego 3 kwietnia 2000 r. (pierwszy dzień zawodów) Zadanie 1. Dana jest liczba całkowita n 2. Wyznaczyć liczbę rozwiązań (x 1,x

Bardziej 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

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

1. Wykład NWD, NWW i algorytm Euklidesa.

1. Wykład NWD, NWW i algorytm Euklidesa. 1.1. NWD, NWW i algorytm Euklidesa. 1. Wykład 1 Twierdzenie 1.1 (o dzieleniu z resztą). Niech a, b Z, b 0. Wówczas istnieje dokładnie jedna para liczb całkowitych q, r Z taka, że a = qb + r oraz 0 r< b.

Bardziej szczegółowo

Zad.3. Jakub Trojgo i Jakub Wieczorek. 14 grudnia 2013

Zad.3. Jakub Trojgo i Jakub Wieczorek. 14 grudnia 2013 Zad.3 Jakub Trojgo i Jakub Wieczorek 14 grudnia 2013 W pierwszej części naszej pracy będziemy chcieli zbadać ciągłość funkcji f(x, y) w przypadku gdy płaszczyzna wyposażona jest w jedną z topologii: a)

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

XII Olimpiada Matematyczna Juniorów Zawody stopnia pierwszego część korespondencyjna (1 września 2016 r. 17 października 2016 r.)

XII Olimpiada Matematyczna Juniorów Zawody stopnia pierwszego część korespondencyjna (1 września 2016 r. 17 października 2016 r.) XII Olimpiada Matematyczna Juniorów Zawody stopnia pierwszego część korespondencyjna ( września 06 r. 7 października 06 r.) Szkice rozwiązań zadań konkursowych. Liczby wymierne a, b, c spełniają równanie

Bardziej szczegółowo

Efektywność Procedur Obliczeniowych. wykład 5

Efektywność Procedur Obliczeniowych. wykład 5 Efektywność Procedur Obliczeniowych wykład 5 Modele procesu obliczeń (8) Jedno-, wielotaśmowa MT oraz maszyna RAM są równoważne w przypadku, jeśli dany problem jest rozwiązywany przez jeden model w czasie

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Informatyki zadania ze złożoności obliczeniowej z rozwiązaniami

Wstęp do Informatyki zadania ze złożoności obliczeniowej z rozwiązaniami Wstęp do Informatyki zadania ze złożoności obliczeniowej z rozwiązaniami Przykład 1. Napisz program, który dla podanej liczby n wypisze jej rozkład na czynniki pierwsze. Oblicz asymptotyczną złożoność

Bardziej szczegółowo

Znaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie:

Znaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie: Ciągi rekurencyjne Zadanie 1 Znaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie: w dwóch przypadkach: dla i, oraz dla i. Wskazówka Należy poszukiwać rozwiązania w postaci, gdzie

Bardziej 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

Internetowe Ko³o M a t e m a t yc z n e

Internetowe Ko³o M a t e m a t yc z n e Internetowe Ko³o M a t e m a t yc z n e Stowarzyszenie na rzecz Edukacji Matematycznej Zestaw 2 szkice rozwiązań zadań 1. Dana jest taka liczba rzeczywista, której rozwinięcie dziesiętne jest nieskończone

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

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

MATEMATYKA DLA CIEKAWSKICH. Twierdzenie Pitagorasa inaczej cz. 2

MATEMATYKA DLA CIEKAWSKICH. Twierdzenie Pitagorasa inaczej cz. 2 Renata Nowak MATEMATYKA DLA CIEKAWSKICH Twierdzenie Pitagorasa inaczej cz. 2 Wróćmy do twierdzenia Pitagorasa, które dobrze znamy. Mówi ono o związkach między bokami w trójkącie prostokątnym. Może w jego

Bardziej szczegółowo

Schemat sprawdzianu. 25 maja 2010

Schemat sprawdzianu. 25 maja 2010 Schemat sprawdzianu 25 maja 2010 5 definicji i twierdzeń z listy 12(po 10 punktów) np. 1. Proszę sformułować twierdzenie Brouwera o punkcie stałym. 2. Niech X będzie przestrzenią topologiczną. Proszę określić,

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA DLA CIEKAWSKICH

MATEMATYKA DLA CIEKAWSKICH MATEMATYKA DLA CIEKAWSKICH Dowodzenie twierdzeń przy pomocy kartki. Część II Na rysunku przedstawiony jest obszar pewnego miasta wraz z zaznaczonymi szkołami podstawowymi. Wyobraźmy sobie, że mamy przydzielić

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

X Olimpiada Matematyczna Gimnazjalistów

X Olimpiada Matematyczna Gimnazjalistów www.omg.edu.pl X Olimpiada Matematyczna Gimnazjalistów Zawody stopnia pierwszego część korespondencyjna (10 listopada 01 r. 15 grudnia 01 r.) Szkice rozwiązań zadań konkursowych 1. nia rozmieniła banknot

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

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

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 1B/14 Drogi w grafach Marszruta (trasa) w grafie G z wierzchołka w do wierzchołka u to skończony ciąg krawędzi w postaci. W skrócie

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

CIĄGI wiadomości podstawowe

CIĄGI wiadomości podstawowe 1 CIĄGI wiadomości podstawowe Jak głosi definicja ciąg liczbowy to funkcja, której dziedziną są liczby naturalne dodatnie (w zadaniach oznacza się to najczęściej n 1) a wartościami tej funkcji są wszystkie

Bardziej szczegółowo

Programowanie celowe #1

Programowanie celowe #1 Programowanie celowe #1 Problem programowania celowego (PC) jest przykładem problemu programowania matematycznego nieliniowego, który można skutecznie zlinearyzować, tzn. zapisać (i rozwiązać) jako problem

Bardziej szczegółowo

Regionalne Koło Matematyczne

Regionalne Koło Matematyczne Regionalne Koło Matematyczne Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu Wydział Matematyki i Informatyki http://www.mat.umk.pl/rkm/ Lista rozwiązań zadań nr 15 (20.02.2010) Zbiory wypukłe Definicja. Zbiór

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

Grupa klas odwzorowań powierzchni

Grupa klas odwzorowań powierzchni Grupa klas odwzorowań powierzchni Błażej Szepietowski Uniwersytet Gdański Horyzonty matematyki 2014 Błażej Szepietowski (UG) Grupa klas odwzorowań Horyzonty matematyki 2014 1 / 36 Grupa klas odwzorowań

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

w jednym kwadrat ziemia powietrze równoboczny pięciobok

w jednym kwadrat ziemia powietrze równoboczny pięciobok Wielościany Definicja 1: Wielościanem nazywamy zbiór skończonej ilości wielokątów płaskich spełniających następujące warunki: 1. każde dwa wielokąty mają bok lub wierzchołek wspólny albo nie mają żadnego

Bardziej szczegółowo

Geometria. Rozwiązania niektórych zadań z listy 2

Geometria. Rozwiązania niektórych zadań z listy 2 Geometria. Rozwiązania niektórych zadań z listy 2 Inne rozwiązanie zadania 2. (Wyznaczyć równanie stycznej do elipsy x 2 a 2 + y2 b 2 = 1 w dowolnym jej punkcie (x 0, y 0 ). ) Przypuśćmy, że krzywa na

Bardziej szczegółowo

Przykładowe zadania z teorii liczb

Przykładowe zadania z teorii liczb Przykładowe zadania z teorii liczb I. Podzielność liczb całkowitych. Liczba a = 346 przy dzieleniu przez pewną liczbę dodatnią całkowitą b daje iloraz k = 85 i resztę r. Znaleźć dzielnik b oraz resztę

Bardziej szczegółowo

Rozwiązania, seria 5.

Rozwiązania, seria 5. Rozwiązania, seria 5. 26 listopada 2012 Zadanie 1. Zbadaj, dla jakich wartości parametru r R wektor (r, r, 1) lin{(2, r, r), (1, 2, 2)} R 3? Rozwiązanie. Załóżmy, że (r, r, 1) lin{(2, r, r), (1, 2, 2)}.

Bardziej 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

Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych

Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych Temat 7 Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych Rozważmy płaski obszar R 2 ograniczony krzywą. la równania Laplace a (Poissona) stawia się trzy podstawowe zagadnienia brzegowe. Zagadnienie irichleta

Bardziej szczegółowo

Matematyczne Podstawy Informatyki

Matematyczne Podstawy Informatyki Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 2013/2014 Automat ze stosem Automat ze stosem to szóstka

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

Przestrzenie wektorowe

Przestrzenie wektorowe Rozdział 4 Przestrzenie wektorowe Rozważania dotyczące przestrzeni wektorowych rozpoczniemy od kilku prostych przykładów. Przykład 4.1. W przestrzeni R 3 = {(x, y, z) : x, y, z R} wprowadzamy dwa działania:

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

Próbny egzamin maturalny z matematyki Poziom rozszerzony

Próbny egzamin maturalny z matematyki Poziom rozszerzony Kujawsko-Pomorskie Centrum Edukacji Nauczycieli w Bydgoszczy PLACÓWKA AKREDYTOWANA Zadanie 1 (4 pkt) Rozwiąż równanie: w przedziale 1 pkt Przekształcenie równania do postaci: 2 pkt Przekształcenie równania

Bardziej szczegółowo

PLANIMETRIA CZYLI GEOMETRIA PŁASZCZYZNY CZ. 1

PLANIMETRIA CZYLI GEOMETRIA PŁASZCZYZNY CZ. 1 PLANIMETRIA CZYLI GEOMETRIA PŁASZCZYZNY CZ. 1 Planimetria to dział geometrii, w którym przedmiotem badań są własności figur geometrycznych leżących na płaszczyźnie (patrz określenie płaszczyzny). Pojęcia

Bardziej szczegółowo

1 Nierówność Minkowskiego i Hoeldera

1 Nierówność Minkowskiego i Hoeldera 1 Nierówność Minkowskiego i Hoeldera Na państwa użytek załączam precyzyjne sformułowania i dowody nierówności Hoeldera i Minkowskiego: Twierdzenie 1.1 Nierówność Hoeldera). Niech p, q będą takimi liczbami

Bardziej szczegółowo

Co należy zauważyć Rzuty punktu leżą na jednej prostej do osi rzutów x 12, którą nazywamy prostą odnoszącą Wysokość punktu jest odległością rzutu

Co należy zauważyć Rzuty punktu leżą na jednej prostej do osi rzutów x 12, którą nazywamy prostą odnoszącą Wysokość punktu jest odległością rzutu Oznaczenia A, B, 1, 2, I, II, punkty a, b, proste α, β, płaszczyzny π 1, π 2, rzutnie k kierunek rzutowania d(a,m) odległość punktu od prostej m(a,b) prosta przechodząca przez punkty A i B α(1,2,3) płaszczyzna

Bardziej szczegółowo

LVIII Olimpiada Matematyczna

LVIII Olimpiada Matematyczna LVIII Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia trzeciego 18 kwietnia 2007 r. (pierwszy dzień zawodów) Zadanie 1. W trójkącie ostrokątnym A punkt O jest środkiem okręgu opisanego,

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

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

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

Przykładowe rozwiązania zadań. Próbnej Matury 2014 z matematyki na poziomie rozszerzonym

Przykładowe rozwiązania zadań. Próbnej Matury 2014 z matematyki na poziomie rozszerzonym Zadania rozwiązali: Przykładowe rozwiązania zadań Próbnej Matury 014 z matematyki na poziomie rozszerzonym Małgorzata Zygora-nauczyciel matematyki w II Liceum Ogólnokształcącym w Inowrocławiu Mariusz Walkowiak-nauczyciel

Bardziej szczegółowo

Metody probabilistyczne

Metody probabilistyczne Metody probabilistyczne 2. Aksjomatyczna definicja prawdopodobieństwa Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki PP http://www.cs.put.poznan.pl/wkotlowski/ 10.10.2017 1 / 33 Klasyczna definicja prawdopodobieństwa

Bardziej szczegółowo

Systemy liczbowe. 1. Przedstawić w postaci sumy wag poszczególnych cyfr liczbę rzeczywistą R = (10).

Systemy liczbowe. 1. Przedstawić w postaci sumy wag poszczególnych cyfr liczbę rzeczywistą R = (10). Wprowadzenie do inżynierii przetwarzania informacji. Ćwiczenie 1. Systemy liczbowe Cel dydaktyczny: Poznanie zasad reprezentacji liczb w systemach pozycyjnych o różnych podstawach. Kodowanie liczb dziesiętnych

Bardziej szczegółowo

Modele Obliczeń. Wykład 1 - Wprowadzenie. Marcin Szczuka. Instytut Matematyki, Uniwersytet Warszawski

Modele Obliczeń. Wykład 1 - Wprowadzenie. Marcin Szczuka. Instytut Matematyki, Uniwersytet Warszawski Modele Obliczeń Wykład 1 - Wprowadzenie Marcin Szczuka Instytut Matematyki, Uniwersytet Warszawski Wykład fakultatywny w semestrze zimowym 2014/2015 Marcin Szczuka (MIMUW) Modele Obliczeń 2014/2015 1 /

Bardziej szczegółowo

Matematyczne Podstawy Informatyki

Matematyczne Podstawy Informatyki Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 2013/2014 Twierdzenie 2.1 Niech G będzie grafem prostym

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

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