WST P DO KRYPTOGRAFII. Grzegorz Szkibiel. Jesie«2012/13
|
|
- Marta Paluch
- 4 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 WST P DO KRYPTOGRAFII Grzegorz Szkibiel Jesie«2012/13
2 Spis tre±ci 1 Protokoªy o zerowej wiedzy i przekazy nierozró»nialne Kolorowanie mapy Logarytm dyskretny Przekazy nierozró»nialne Dowód faktoryzacji
3 Rozdziaª 1 Protokoªy o zerowej wiedzy i przekazy nierozró»nialne Poj cie zerowej wiedzy pojawiªo si w kryptograi na pocz tku lat osiemdziesi tych. Zostaªo ono sprowokowane rozwojem rynku nansowego, a w szczególno±ci poª czeniem rynku usªug bankowych z rynkiem usªug telekomunikacyjnych. Dokªadnie, wyobra¹my sobie sytuacj, gdy klient znajduj cy si na Karaibach chce dokona operacji w banku, który jest w Szwajcarii. W tym celu u»ywa linii telefonicznej i zleca t drog wykonanie operacji. Problemem jest potwierdzenie to»samo±ci zleceniodawcy. Oczywi±cie mo»e on poda jakie± hasªo, które go zidentykuje. Tylko,»e hasªo to zna b dzie od tej pory urz dnik bankowy oraz kilka innych osób, które w danej chwili przysªuchuj si rozmowie. Zleceniodawca chciaªby wi c nie tyle poda hasªo co u d o w o d n i fakt,»e to hasªo zna. Po przeprowadzeniu takiego dowodu, urz dnik bankowy powinien by pewien to»samo±ci zleceniodawcy, ale jego wiedza na temat tajnego hasªa powinna by taka sama jak przed rozmow. Jak konkretnie przeprowadzi dowód o zerowej wiedzy wytªumaczymy w oparciu o dwa poni»sze przykªady. 1.1 Kolorowanie mapy Jest udowodnione,»e ka»d map na pªaszczy¹nie mo»na pokolorowa u»ywaj c czterech kolorów. Niektóre mapy mo»na pokolorowa u»ywaj c tylko trzech kolorów. Przypu± my,»e Urszuli udaªo si pokolorowa pewn dosy skomplikowan map trzema kolorami czerwonym, niebieskim i zielonym. 3
4 Chce ona przekona Stefana,»e istotnie potra ona pokolorowa dan map, ale jednocze±nie nie chce pokazywa mapy. Aby przeprowadzi dowód o zerowej wiedzy musimy przeªo»y map na j zyk matematyczny, a dokªadnie na j zyk teorii grafów. Grafem nazywamy par zbiorów (V, E), gdzie elementami zbioru E s zbiory dwuelementowe {u, v} przy czym u, v V. Elementy zbioru V nazywamy wierzchoªkami i interpretujemy je geometrycznie jako punkty, a elementy zbioru E nazywamy kraw dziami i interpretujemy jako odcinki. Mówimy,»e graf jest pokolorowany kolorami c, n, z, je±li istnieje funkcja f : V {c, n, z} taka,»e f(u) f(v) je»eli tylko {u, v} E. Map uto»samiamy z grafem w ten sposób,»e zbiór pa«stw staje si zbiorem V, a do zbioru E nale» te i tylko te pary pa«stw, które maj wspóln granic. Tak wi c zakªadamy,»e Urszula pokolorowaªa pewien graf i b dzie teraz udowadnia Stefanowi,»e dokonaªa tego w sposób prawidªowy. Wyobra¹my sobie wierzchoªki tego grafu jako maªe, biaªe kuleczki, a kraw dzie jako pr ty. W ±rodku kuleczek znajduj si trzy lampki: czerwona, niebieska i zielona. Urszula posiada dwa urz dzenia: A, które uaktywnia lampk o wybranym kolorze w ka»dym z wierzchoªku; B, które po naci±ni ciu przycisku wybiera losow permutacj trzech kolorów i zmienia kolor aktywnej lampki w ka»dym wierzchoªku zgodnie z t permutacj. Zaªó»my,»e lampki wewn trz wierzchoªków zapalaj si je±li kto± chwyci za pr t ª cz cy te dwa wierzchoªki. Urszula konstruuje 3kolorowanie grafu i za pomoc urz dzania A uaktywnia lampki w ka»dym z wierzchoªków. A oto procedura, któr wykonuje Stefan: 1. Stefan mo»e chwyci za jeden pr t i zapali lampki na jego ko«cach. Je±li graf jest pokolorowany prawidªowo, wierzchoªki rozbªyskuj róo»- nymi kolorami. 2. Urszula naciska przycisk urz dzenia B i permutuje kolory. 3. Kroki 1. i 2. s powtarzane tak dªugo, a» Stefan nie przekona si,»e graf jest pokolorowany prawidªowo. 4
5 Zauwa»my,»e je±li graf nie jest pokolorowany prawidªowo, to w pewnym momencie Stefan chwyci za pr t, którego wierzchoªki zapal si tym samym kolorem. Po drugie, z uwagi na ci gªe permutowanie kolorów, Stefan nie jest w stanie odtworzy pokolorowania grafu. Istotnie, gdyby Urszula znaªaby Stefana na tyle,»e byªaby w stanie przwidzie, który pr t on chwyci, nie musiaªaby w ogóle kolorowa grafu, tylko po prostu zadbaªaby o to, by na ko«cach pr ta, który zamierza chwyci Stefan aktywne byªy lampki ró»nych kolorów. 1.2 Logarytm dyskretny Przyjmiemy tu,»e mamy dane pewne ciaªo sko«czone F q oraz generator g jego grupy multyplikatywnej. Niech y F q. Przypu± my,»e Urszula znalazªa rozwi zanie równania g x = y, czyli logarytm dyskretny o podstawnie g z elementu y. Chce ona teraz przekona Stefana, i» faktycznie zna ona logarytm dyskretny, ale nie chce podawa warto±ci liczbowej x. Oboje, Urszula i Stefan znaj ciaªo sko«czone F q oraz rz d jego grupy multyplikatywnej. Oto ci g kroków, które wykonuj w celu przeprowadzenia dowodu o zerowej wiedzy: Krok 1. Urszula generuje losow liczb dodatni e < q 1 i wysyªa Stefanowi element b = g e. Krok 2. Stefan decyduje, któr z poni»szych czynno±ci ma wykona (mo»e wykona dokªadnie jedn z nich): Krok 2a. Stefan prosi Urszul o ujawnienie e. Jej prawdomówno± sprawdza obliczaj c g e i porównuj c to z otrzyman liczb b. Krok 2b. Stefan prosi Urszul o wskazanie reszty r z dzielenia x + e przez q 1. Je±li Urszula faktycznie zna x (a próbuje ona to udowodni ), to znalezienie tej reszty nie powinno jej przysporzy problemu. Stefan sprawdza prawdomówno± Urszuli obliczaj c g r i przyrównuj c to do yb. Zauwa»my,»e yb = g x g e = g x+e = g r. Krok 3. Kroki 1. oraz 2. s powtarzane tak dªugo, a» Stefan jest caªkowicie przekonany,»e Urszula zna x. Zauwa»my najpierw,»e Stefan nie mo»e domaga si od Urszuli obu informacji z podpunktów 2a. oraz 2b. Gdyby poznaª on jednocze±nie e oraz r, 5
6 to poznaªby te» x = r e. Nast pnie zauwa»my,»e znajomo± x nie jest Urszuli potrzebna je»eli Stefan decyduje si na 2a. Jednak»e mo»e on zdecydowa si na krok 2b., a tu ju» znajomo± x jest potrzebna. Po co wi c jest potrzebny krok 2a.? Gdyby go nie byªo, Urszula mogªaby wysªa ge w kroku y 1., a w kroku 2b. po prostu e. Krok 2a. zapobiega takiej mo»liwo±ci. W powy»szym dowodzie istotnie wyst puje zerowa wiedza. Je±li bowiem kto± nie zna liczby x, ale jest w stanie przewidzie post powanie Stefana, tzn. wie, co on wybierze w nast pnym kroku, to bez trudu mo»e go oszuka. Mianowicie, je±li wiadomo,»e Stefan zdecyduje si na 2a., to nale»y mu przesªa g e w kroku 1. oraz e w kroku 2a. Je»eli natomiast wiemy,»e Stefan zdecyduje si na 2b., to wysyªamy mu ge w kroku 1. oraz e w kroku 2b. y 1.1 Przykªad. Ponownie wykorzystamy F z generatorem g = a + 2, gdzie a = 0. Urszula udowodni Stefanowi,»e zna warto± x logarytmu dyskretnego z y = 96a W tym celu generuje e i wysyªa g e = 111a Je±li Stefan poprosi o e, Urszula wy±le mu 41 i Stefan sprawdzi,»e (a + 2) 41 = 111a Urszula ponownie generuje e i tym razem wysyªa 82a Przypu± my,»e Stefan poprosi tym razem o reszt z dzielenia x + e przez Wtedy Urszula wysyªa mu liczb 15276, a Stefan sprawdza, czy (a + 2) = (82a + 62)(96a + 106). Czynno±ci te powtarzaj a» Stefan uzna,»e Urszula istotnie zna warto± x 1.3 Przekazy nierozró»nialne Powy»ej przedstawione dowody byªy dowodami interaktywnymi, tzn. podczas uzasadniania Urszula oraz Stefan kontaktowali si ze sob. Kanaª przekazów nierozró»nialnych sªu»y do konstruowania nieinteraktywnych dowodów o zerowej wiedzy. Przebiega on zatem w jedn stron w kierunku sprawdzaj cego. Dopuszczamy tu jednak mo»liwo±,»e pewne informacje mog by przesªane w drug stron, ale ju» nie kanaªem tylko,,publicznie. Dokªadnie, kanaª przekazów nierozró»nialnych umo»liwia Urszuli przekazanie Stefanowi dwóch pakietów zaszyfrowanych informacji przy czym speªnione musz by nast puj ce warunki: 1. Stefan mo»e rozszyfrowa dokªadnie jeden z przesªanych dwóch pakietów. 2. Urszula nie wie, który z pakietów zostanie rozszyfrowany. 6
7 3. Stefan oraz Urszula s pewni,»e warunki 1) oraz 2) s speªnione. Opiszmy przykªad kanaªu przekazów nierozró»nialnych oparty na problemie logarytmu dyskretnego. Potrzebne nam b dzie (du»e) ciaªo sko«czone F q oraz ustalony element b F q taki,»e je±li znamy b x oraz b y, to trudno jest obliczy b xy (czyli speªnione jest zaªo»enie DiegoHellmana). Dalej, potrzebne nam b dzie przeksztaªcenie ψ : F q F n 2. Przy czym warto±ci zarówno przeksztaªcenia ψ jak i przeksztaªcenia odwrotnego mog by obliczone w ªatwy sposób. Zaªó»my,»e wszystkie ci gi n-bitowe maj ce na ko«cu 0 nale» do przeciwdziedziny ψ. Je±li q = p f oraz elementy F q uto»samimy z liczbami caªkowitymi zapisanymi w systemie o podstawie p, to ψ mo»e odwzorowywa te elementy przypisuj c im ci g bitów wyst puj cych w zapisie dwójkowym odpowiadaj cych liczb. Przypu± my,»e jednostkami tekstu s ci gi nbitów, tzn. elementy F n 2. Potrzebny nam jeszcze b dzie ustalony element C F q taki,»e nikt nie zna jego logarytmu dyskretnego. Kanaª przekazów nierozró»nialnych dziaªa w nast puj cy sposób. Stefan wybiera losowo liczby 0 < x < q 1 oraz 1 {1, 2}. Nast pnie tworzy swój klucz publiczny (β 1, β 2 ), gdzie β i = b x oraz β 3 i = C. Dopuszczamy tu b x mo»liwo± utworzenia serii tego rodzaju kluczy publicznych. B d one znane Urszuli (tak jak i wszystkim innym). Zauwa»my,»e Stefan nie zna logarytmu dyskretnego liczby β 3 i poniewa» nikt nie zna logarytmu dyskretnego liczby C. Urszula wybiera teraz teksty m 1 oraz m 2, które przypisuje dwóm pakietom. Wybiera ona te» liczby losowe y 1, y 2 {0, 1,..., q 1} i wysyªa Stefanowi dwa pakiety: b y 1, α 1 = m 1 + ψ(β y 1 1 ) oraz b y 2, α 2 = m 2 + ψ(β y 2 2 ). Poniewa» β y i i = (b x ) y i, a Stefan zna zarówno b y 1 oraz x, wi c mo»e on ªatwo wyznaczy ψ(β y i i ), a co za tym idzie, tak»e wyznaczy m i = α i + ψ(β y i i ). Odczytanie wiadomo±ci m 3 i jest jednak niemo»liwe, poniewa» znajomo± b y 3 i oraz C nie jest wystarczaj ca do znalezienia β y 3 i 3 i (zaªo»enie Diego Hellmana). Tak wi c Stefan mo»e odczyta dokªadnie jedn z przesªanych wiadomo±ci. Urszula mo»e bez trudu sprawdzi,»e β 1 β 2 = C, wi c Stefan nie mo»e zna logarytmów dyskretnych z obu elementów β 1 oraz β 2. Jednak»e w jego interesie le»y posiadanie jak najwi cej informacji. Urszula mo»e wi c by pewna,»e Stefan zna logarytm dyskretny dokªadnie jednej z liczb β 1, β 2. Nie 7
8 ma jednak sposobu na to, by zdecydowa jednoznacznie z którego elementu zna Stefan logarytm dyskretny. Tak wi c warunki 2) oraz 3) denicji kanaªu przekazów nierozró»nialnych s speªnione. 1.4 Dowód faktoryzacji Opiszemy procedur nieiteraktywnego dowodu o zerowej wiedzy, za pomoc którego Urszula przekona stefana,»e zna ona rozkªad na czynniki liczby caªkowitej n. Wykorzystamy tu fakt,»e znajomo± faktoryzacji liczby n jest równowa»na umiej tno±ci znajdywania pierwiastków kwadratowych modulo n z dowolnej liczby. Istotnie, je±li znamy rozkªad n na iloczyn liczb pierwszych p oraz q i mamy rozwi za kongruencj y x 2 (mod n), to rozwi zujemy dwie kongruencje y x 2 (mod p) oraz y x 2 (mod q) a nast pnie stosujemy chi«skie twierdzenie o resztach dostaj c cztery pierwiastki wyj±ciowej kongruencji. Je±li natomiast potramy rozwi za kongruencj y x 2 (mod n), czyli znale¹ ±x 1 oraz ±x 2, takie,»e x 2 1 x 2 2 (mod n), to znajdziemy te» nietrywialny dzielnik liczby n, który jest równy NWD(x 1 + x 2, n). Opiszemy teraz procedur dowodu o zerowej wiedzy. Zakªadamy tutaj,»e nad wszystkim czuwa niezale»ny arbiter okre±lany mianem Centrum, który dostarcza te» pewnych informacji zarówno dla Urszuli jak i dla Stefana. 1. Centrum generuje losow liczb x i wysyªa do Urszuli i do Stefana liczb y = x 2 mod n. 2. Urszula oblicza cztery pierwiastki kwadratowe ±x 1 oraz ±x 2 z liczby y. Jeden z nich nazywa x 0. Nast pnie wybiera losow liczb r i oznacza s = r 2 mod n. Potem kªadzie m 1 = r mod n oraz m 2 = x 0 r mod n. Ostatecznie Urszula wysyªa Stefanowi za pomoc kanaªu przekazów nierozró»nialnych wiadomo±ci m 1 oraz m 2, a drog publiczn przekazuje mu s. 3. Stefan jest w stanie odczyta tylko jedn wiadomo±. Sprawdza, czy jej kwadrat przystaje modulo n do s, czy do ys. 4. Czynno±ci 1.3. s powtarzane dopóty, dopóki nie sko«cz si wszystkie klucze publiczne (β 1, β 2 ) Stefana u»ywane do aktywacji kanaªu przekazów nierozró»nialnych. Je±li byªo T kluczy, to Stefan jest pewny z prawdopodobie«stwem 1 2 T,»e Urszula zna rozkªad liczby n na czynniki. 8
9 Przeprowad¹my teraz zwykª dyskusj na temat, czy powy»szy protokóª jest istotnie dowodem o zerowej wiedzy. Zastanówmy si najpierw, w jaki sposób Urszula mogªaby oszuka Stefana. Wiadomo± m 1 nie zawiera pierwiastka z y, ale wiadomo± m 2 zawiera pierwiastek z y i nie mo»na nic na to poradzi. Jedyn szans uszustwa byªoby wi c tutaj przesyªanie dwóch identycznych wiadomo±ci m 1. Szybko jednak Stefan nabraªby podejrze«, poniewa» za ka»dym razem przy sprawdzaniu otrzymywaªby s, a taki ukªad przydarza si tylko wówczas, gdy przy generowaniu klucza (β 1, β 2 ) liczb losow i jest zawsze 1. Czy Stefan odtworzyªby wszystkie pierwiastki kwadratowe z y? Tak mo»liwo± daje mu tylko wiadomo± m 2. Poniewa» jednak liczba r nie jest mu znana, wi c nie mo»e on obliczy x 0 znaj c tylko x 0 r mod n oraz r 2 mod n. Tak wi c Stefan nie jest w stanie znale¹ nawet jednego pierwiastka kongruencji y x 2 (mod n). 9
ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
Bardziej szczegółowoARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
Bardziej szczegółowoARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
Bardziej szczegółowoARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
Bardziej szczegółowoARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
Bardziej szczegółowoARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
Bardziej szczegółowoARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
Bardziej szczegółowoARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
Bardziej szczegółowoARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
Bardziej szczegółowoTeoria grafów i jej zastosowania. 1 / 126
Teoria grafów i jej zastosowania. 1 / 126 Mosty królewieckie W Królewcu, na rzece Pregole znajduj si dwie wyspy poª czone ze sob, a tak»e z brzegami za pomoc siedmiu mostów, tak jak pokazuje rysunek 2
Bardziej szczegółowoWST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14
WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA Grzegorz Szkibiel Wiosna 203/4 Spis tre±ci Kodowanie i dekodowanie 4. Kodowanie a szyfrowanie..................... 4.2 Podstawowe poj cia........................
Bardziej szczegółowoMetody dowodzenia twierdze«
Metody dowodzenia twierdze«1 Metoda indukcji matematycznej Je±li T (n) jest form zdaniow okre±lon w zbiorze liczb naturalnych, to prawdziwe jest zdanie (T (0) n N (T (n) T (n + 1))) n N T (n). 2 W przypadku
Bardziej szczegółowoZad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA. W obu podpunktach zakªadamy,»e kolejno± ta«ców jest wa»na.
Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA Zadanko 1 (12p.) Na imprezie w Noc Kupaªy s 44 dziewczyny. Nosz one 11 ró»nych imion, a dla ka»dego imienia s dokªadnie 4 dziewczyny o tym imieniu przy czym ka»da
Bardziej szczegółowoMetodydowodzenia twierdzeń
1 Metodydowodzenia twierdzeń Przez zdanie rozumiemy dowolne stwierdzenie, które jest albo prawdziwe, albo faªszywe (nie mo»e by ono jednocze±nie prawdziwe i faªszywe). Tradycyjnie b dziemy u»ywali maªych
Bardziej szczegółowoXVII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne
1 XVII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne Kategoria: klasa VIII szkoªy podstawowej i III gimnazjum Olsztyn, 16 maja 2019r. Zad. 1. Udowodnij,»e dla dowolnych liczb rzeczywistych x, y, z speªniaj cych
Bardziej szczegółowoCiaªa i wielomiany. 1 Denicja ciaªa. Ciaªa i wielomiany 1
Ciaªa i wielomiany 1 Ciaªa i wielomiany 1 Denicja ciaªa Niech F b dzie zbiorem, i niech + (dodawanie) oraz (mno»enie) b d dziaªaniami na zbiorze F. Denicja. Zbiór F wraz z dziaªaniami + i nazywamy ciaªem,
Bardziej szczegółowoSemestr letni 2014/15
Wst p do arytmetyki modularnej zadania 1. Jaki dzie«tygodnia byª 17 stycznia 2003 roku, a jaki b dzie 23 sierpnia 2178 roku? 2. Jaki dzie«tygodnia byª 21 kwietnia 1952 roku? 3. W jaki dzie«odbyªa si bitwa
Bardziej szczegółowoRelacj binarn okre±lon w zbiorze X nazywamy podzbiór ϱ X X.
Relacje 1 Relacj n-argumentow nazywamy podzbiór ϱ X 1 X 2... X n. Je±li ϱ X Y jest relacj dwuargumentow (binarn ), to zamiast (x, y) ϱ piszemy xϱy. Relacj binarn okre±lon w zbiorze X nazywamy podzbiór
Bardziej szczegółowoWST P DO KRYPTOGRAFII. Grzegorz Szkibiel. Jesie«2012/13
WST P DO KRYPTOGRAFII Grzegorz Szkibiel Jesie«2012/13 Spis tre±ci 1 Kryptograa a steganograa 5 1.1 Steganograa........................... 6 1.2 Szyfry przestawieniowe...................... 8 1.3 Systemy
Bardziej szczegółowoX WARMI SKO-MAZURSKIE ZAWODY MATEMATYCZNE 18 maja 2012 (szkoªy ponadgimnazjalne)
X WARMI SKO-MAZURSKIE ZAWODY MATEMATYCZNE 18 maja 2012 (szkoªy ponadgimnazjalne) Zadanie 1 Obecnie u»ywane tablice rejestracyjne wydawane s od 1 maja 2000r. Numery rejestracyjne aut s tworzone ze zbioru
Bardziej szczegółowoMosty królewieckie, chi«ski listonosz i... kojarzenie maª»e«stw
Mosty królewieckie, chi«ski listonosz i... kojarzenie maª»e«stw 3 kwietnia 2014 roku 1 / 106 Mosty królewieckie W Królewcu, na rzece Pregole znajduj si dwie wyspy poª czone ze sob, a tak»e z brzegami za
Bardziej szczegółowoUkªady równa«liniowych
dr Krzysztof yjewski Mechatronika; S-I 0 in» 7 listopada 206 Ukªady równa«liniowych Informacje pomocnicze Denicja Ogólna posta ukªadu m równa«liniowych z n niewiadomymi x, x, x n, gdzie m, n N jest nast
Bardziej szczegółowo1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f(x)=0
1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f()=0 1.1 Metoda bisekcji Zaªó»my,»e funkcja f jest ci gªa w [a 0, b 0 ]. Pierwiastek jest w przedziale [a 0, b 0 ] gdy f(a 0 )f(b 0 ) < 0. (1) Ustalmy f(a 0
Bardziej szczegółowoWST P DO KRYPTOGRAFII. Grzegorz Szkibiel. Jesie«2012/13
WST P DO KRYPTOGRAFII Grzegorz Szkibiel Jesie«2012/13 Spis tre±ci 1 Kryptograa a steganograa 5 1.1 Steganograa........................... 6 1.2 Szyfry przestawieniowe...................... 8 1.3 Systemy
Bardziej szczegółowoWybrane poj cia i twierdzenia z wykªadu z teorii liczb
Wybrane poj cia i twierdzenia z wykªadu z teorii liczb 1. Podzielno± Przedmiotem bada«teorii liczb s wªasno±ci liczb caªkowitych. Zbiór liczb caªkowitych oznacza b dziemy symbolem Z. Zbiór liczb naturalnych
Bardziej szczegółowoWykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych.
Wykªad jest prowadzony w oparciu o podr cznik Analiza matematyczna 2. Denicje, twierdzenia, wzory M. Gewerta i Z. Skoczylasa. Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych. Denicja Mówimy,»e funkcja
Bardziej szczegółowoZADANIA. Maciej Zakarczemny
ZADANIA Maciej Zakarczemny 2 Spis tre±ci 1 Algebra 5 2 Analiza 7 2.1 Granice iterowane, granica podwójna funkcji dwóch zmiennych....... 7 2.2 Caªki powierzchniowe zorientowane...................... 8 2.2.1
Bardziej szczegółowoO pewnym zadaniu olimpijskim
O pewnym zadaniu olimpijskim Michaª Seweryn, V LO w Krakowie opiekun pracy: dr Jacek Dymel Problem pocz tkowy Na drugim etapie LXII Olimpiady Matematycznej pojawiª si nast puj cy problem: Dla ka»dej liczby
Bardziej szczegółowoANALIZA NUMERYCZNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ANALIZA NUMERYCZNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Metoda Eulera 3 1.1 zagadnienia brzegowe....................... 3 1.2 Zastosowanie ró»niczki...................... 4 1.3 Output do pliku
Bardziej szczegółowoA = n. 2. Ka»dy podzbiór zbioru sko«czonego jest zbiorem sko«czonym. Dowody tych twierdze«(elementarne, lecz nieco nu» ce) pominiemy.
Logika i teoria mnogo±ci, konspekt wykªad 12 Teoria mocy, cz ± II Def. 12.1 Ka»demu zbiorowi X przyporz dkowujemy oznaczany symbolem X obiekt zwany liczb kardynaln (lub moc zbioru X) w taki sposób,»e ta
Bardziej szczegółowoc Marcin Sydow Wst p Grafy i Zastosowania Wierzchoªki 8: Kolorowanie Grafów Mapy Kraw dzie Zliczanie Podsumowanie
8: Kolorowanie Grafów Spis zagadnie«kolorowanie wierzchoªków Kolorowanie map Kolorowanie kraw dzi Wielomian chromatyczny Zastosowania Problem kolorowania grafów ma wiele odmian (np. kolorowanie wierzchoªków,
Bardziej szczegółowoWST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14
WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2013/14 Spis tre±ci 1 Kodowanie i dekodowanie 4 1.1 Kodowanie a szyfrowanie..................... 4 1.2 Podstawowe poj cia........................
Bardziej szczegółowoLiczby pierwsze na straży tajemnic
Liczby pierwsze na straży tajemnic Barbara Roszkowska-Lech MATEMATYKA DLA CIEKAWYCH ŚWIATA Liczby rzadzą światem Ile włosów na głowie? Dowód z wiedzą zerową Reszty kwadratowe Dzielenie sekretu Ile włosów
Bardziej szczegółowoELEMENTARNA TEORIA LICZB. 1. Podzielno±
ELEMENTARNA TEORIA LICZB IZABELA AGATA MALINOWSKA N = {1, 2,...} 1. Podzielno± Denicja 1.1. Niepusty podzbiór A zbioru liczb naturalnych jest ograniczony, je»eli istnieje taka liczba naturalna n 0,»e m
Bardziej szczegółowox y x y x y x + y x y
Algebra logiki 1 W zbiorze {0, 1} okre±lamy dziaªania dwuargumentowe,, +, oraz dziaªanie jednoargumentowe ( ). Dziaªanie x + y nazywamy dodawaniem modulo 2, a dziaªanie x y nazywamy kresk Sheera. x x 0
Bardziej szczegółowoZbiory i odwzorowania
Zbiory i odwzorowania 1 Sposoby okre±lania zbiorów 1) Zbiór wszystkich elementów postaci f(t), gdzie t przebiega zbiór T : {f(t); t T }. 2) Zbiór wszystkich elementów x zbioru X speªniaj cych warunek ϕ(x):
Bardziej szczegółowoWST P DO KRYPTOGRAFII. Grzegorz Szkibiel. Jesie«2012/13
WST P DO KRYPTOGRAFII Grzegorz Szkibiel Jesie«2012/13 Spis tre±ci 1 Kryptograa a steganograa 5 1.1 Steganograa........................... 6 1.2 Szyfry przestawieniowe...................... 8 1.3 Systemy
Bardziej szczegółowoFunkcje wielu zmiennych
dr Krzysztof yjewski Informatyka I rok I 0 in» 12 stycznia 2016 Funkcje wielu zmiennych Informacje pomocnicze Denicja 1 Niech funkcja f(x y) b dzie okre±lona przynajmniej na otoczeniu punktu (x 0 y 0 )
Bardziej szczegółowoRównania ró»niczkowe I rz du (RRIR) Twierdzenie Picarda. Anna D browska. WFTiMS. 23 marca 2010
WFTiMS 23 marca 2010 Spis tre±ci 1 Denicja 1 (równanie ró»niczkowe pierwszego rz du) Równanie y = f (t, y) (1) nazywamy równaniem ró»niczkowym zwyczajnym pierwszego rz du w postaci normalnej. Uwaga 1 Ogólna
Bardziej szczegółowoJAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1. JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1
J zyki formalne i operacje na j zykach J zyki formalne s abstrakcyjnie zbiorami sªów nad alfabetem sko«czonym Σ. J zyk formalny L to opis pewnego problemu decyzyjnego: sªowa to kody instancji (wej±cia)
Bardziej szczegółowoMateriaªy do Repetytorium z matematyki
Materiaªy do Repetytorium z matematyki 0/0 Dziaªania na liczbach wymiernych i niewymiernych wiczenie Obliczy + 4 + 4 5. ( + ) ( 4 + 4 5). ( : ) ( : 4) 4 5 6. 7. { [ 7 4 ( 0 7) ] ( } : 5) : 0 75 ( 8) (
Bardziej szczegółowoc Marcin Sydow Spójno± Grafy i Zastosowania Grafy Eulerowskie 2: Drogi i Cykle Grafy Hamiltonowskie Podsumowanie
2: Drogi i Cykle Spis Zagadnie«drogi i cykle spójno± w tym sªaba i silna k-spójno± (wierzchoªkowa i kraw dziowa) dekompozycja grafu na bloki odlegªo±ci w grae i poj cia pochodne grafy Eulera i Hamiltona
Bardziej szczegółowoPrzeksztaªcenia liniowe
Przeksztaªcenia liniowe Przykªady Pokaza,»e przeksztaªcenie T : R 2 R 2, postaci T (x, y) = (x + y, x 6y) jest przeksztaªceniem liniowym Sprawdzimy najpierw addytywno± przeksztaªcenia T Niech v = (x, y
Bardziej szczegółowoAlgebra Liniowa 2. Zadania do samodzielnych wicze«wydziaª Elektroniki, I rok Karina Olszak i Zbigniew Olszak
Algebra Liniowa 2 Zadania do samodzielnych wicze«wydziaª Elektroniki, I rok Karina Olszak i Zbigniew Olszak Podobie«stwo macierzy, diagonalizacja macierzy 1. Znale¹ macierze przeksztaªcenia liniowego T
Bardziej szczegółowoAlgorytmy zwiazane z gramatykami bezkontekstowymi
Algorytmy zwiazane z gramatykami bezkontekstowymi Rozpoznawanie j zyków bezkontekstowych Problem rozpoznawania j zyka L polega na sprawdzaniu przynale»no±ci sªowa wej±ciowego x do L. Zakªadamy,»e j zyk
Bardziej szczegółowoWojewódzki Konkurs Matematyczny
Wojewódzki Konkurs Matematyczny dla uczniów gimnazjów ETAP SZKOLNY 16 listopada 2012 Czas 90 minut Instrukcja dla Ucznia 1. Otrzymujesz do rozwi zania 10 zada«zamkni tych oraz 5 zada«otwartych. 2. Obok
Bardziej szczegółowoWst p teoretyczny do wiczenia nr 3 - Elementy kombinatoryki
Wst p teoretyczny do wiczenia nr 3 - Elementy kombinatoryki 1 Zadania na wiczenia nr 3 - Elementy kombinatoryki Zad. 1. Ile istnieje ró»nych liczb czterocyfrowych zakªadaj c,»e cyfry nie powtarzaj si a
Bardziej szczegółowoWektory w przestrzeni
Wektory w przestrzeni Informacje pomocnicze Denicja 1. Wektorem nazywamy uporz dkowan par punktów. Pierwszy z tych punktów nazywamy pocz tkiem wektora albo punktem zaczepienia wektora, a drugi - ko«cem
Bardziej szczegółowo1 Bª dy i arytmetyka zmiennopozycyjna
1 Bª dy i arytmetyka zmiennopozycyjna Liczby w pami ci komputera przedstawiamy w ukªadzie dwójkowym w postaci zmiennopozycyjnej Oznacza to,»e s one postaci ±m c, 01 m < 1, c min c c max, (1) gdzie m nazywamy
Bardziej szczegółowoListy Inne przykªady Rozwi zywanie problemów. Listy w Mathematice. Marcin Karcz. Wydziaª Matematyki, Fizyki i Informatyki.
Wydziaª Matematyki, Fizyki i Informatyki 10 marca 2008 Spis tre±ci Listy 1 Listy 2 3 Co to jest lista? Listy List w Mathematice jest wyra»enie oddzielone przecinkami i zamkni te w { klamrach }. Elementy
Bardziej szczegółowoPodstawy matematyki dla informatyków
Podstawy matematyki dla informatyków Wykªad 6 10 listopada 2011 W poprzednim odcinku... Zbiory A i B s równoliczne (tej samej mocy ), gdy istnieje bijekcja f : A 1 1 B. Piszemy A B lub A = B. na Moc zbioru
Bardziej szczegółowoFunkcja kwadratowa, wielomiany oraz funkcje wymierne
Funkcja kwadratowa, wielomiany oraz funkcje wymierne Šukasz Dawidowski Nocne powtórki maturalne 28 kwietnia 2014 r. Troch teorii Funkcj f : R R dan wzorem: f (x) = ax 2 + bx + c gdzie a 0 nazywamy funkcj
Bardziej szczegółowoZadania z z matematyki dla studentów gospodarki przestrzennej UŠ. Marek Majewski Aktualizacja: 31 pa¹dziernika 2006
Zadania z z matematyki dla studentów gospodarki przestrzennej UŠ Marek Majewski Aktualizacja: 1 pa¹dziernika 006 Spis tre±ci 1 Macierze dziaªania na macierzach. Wyznaczniki 1 Macierz odwrotna. Rz d macierzy
Bardziej szczegółowoCzy funkcja zadana wzorem f(x) = ex e x. 1 + e. = lim. e x + e x lim. lim. 2 dla x = 1 f(x) dla x (0, 1) e e 1 dla x = 1
II KOLOKWIUM Z AM M1 - GRUPA A - 170101r Ka»de zadanie jest po 5 punktów Ostatnie zadanie jest nieobowi zkowe, ale mo»e dostarczy dodatkowe 5 punktów pod warunkiem rozwi zania pozostaªych zada«zadanie
Bardziej szczegółowoPrzekroje Dedekinda 1
Przekroje Dedekinda 1 O liczbach wymiernych (tj. zbiorze Q) wiemy,»e: 1. zbiór Q jest uporz dkowany relacj mniejszo±ci < ; 2. zbiór liczb wymiernych jest g sty, tzn.: p, q Q : p < q w : p < w < q 3. 2
Bardziej szczegółowoTwierdzenie Wainera. Marek Czarnecki. Warszawa, 3 lipca Wydziaª Filozoi i Socjologii Uniwersytet Warszawski
Twierdzenie Wainera Marek Czarnecki Wydziaª Filozoi i Socjologii Uniwersytet Warszawski Wydziaª Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytet Warszawski Warszawa, 3 lipca 2009 Motywacje Dla dowolnej
Bardziej szczegółowoInformacje pomocnicze
Funkcje wymierne. Równania i nierówno±ci wymierne Denicja. (uªamki proste) Wyra»enia postaci Informacje pomocnicze A gdzie A d e R n N (dx e) n nazywamy uªamkami prostymi pierwszego rodzaju. Wyra»enia
Bardziej szczegółowoWykªad 3. Funkcje skrótu
Wykªad 3 Funkcje skrótu Damian Niwi«ski Instytut Informatyki, Uniwersytet Warszawski Funkcje jednokierunkowe Podstawowa intuicja funkcji jednokierunkowej jest: ªatwo obliczalna, ale trudno odwracalna,
Bardziej szczegółowoLiniowe równania ró»niczkowe n tego rz du o staªych wspóªczynnikach
Liniowe równania ró»niczkowe n tego rz du o staªych wspóªczynnikach Teoria obowi zuje z wykªadu, dlatego te» zostan tutaj przedstawione tylko podstawowe denicje, twierdzenia i wzory. Denicja 1. Równanie
Bardziej szczegółowoWST P DO KRYPTOGRAFII. Grzegorz Szkibiel. Jesie«2012/13
WST P DO KRYPTOGRAFII Grzegorz Szkibiel Jesie«2012/13 Spis tre±ci 1 Kryptograa a steganograa 5 1.1 Steganograa........................... 6 1.2 Szyfry przestawieniowe...................... 8 1.3 Systemy
Bardziej szczegółowoPrawdopodobie«stwo warunkowe, twierdzenie Bayesa, niezale»no± zdarze«.
Prawdopodobie«stwo warunkowe, twierdzenie Bayesa, niezale»no± zdarze«. Alicja Czy» WFTiMS April 14, 2010 Spis tre±ci 1 Wprowadzenie Denicja prawdopodobie«stwa warunkowego Twierdzenie Bayesa Niezale»no±
Bardziej szczegółowoInterpolacja funkcjami sklejanymi
Interpolacja funkcjami sklejanymi Funkcje sklejane: Zaªó»my,»e mamy n + 1 w zªów t 0, t 1,, t n takich,»e t 0 < t 1 < < t n Dla danej liczby caªkowitej, nieujemnej k funkcj sklejan stopnia k nazywamy tak
Bardziej szczegółowoc Marcin Sydow Planarno± Grafy i Zastosowania Tw. Eulera 7: Planarno± Inne powierzchnie Dualno± Podsumowanie
7: Spis zagadnie«twierdzenie Kuratowskiego Wªasno±ci planarno±ci Twierdzenie Eulera Grafy na innych powierzchniach Poj cie dualno±ci geometrycznej i abstrakcyjnej Graf Planarny Graf planarny to taki graf,
Bardziej szczegółowoLekcja 8 - ANIMACJA. 1 Polecenia. 2 Typy animacji. 3 Pierwsza animacja - Mrugaj ca twarz
Lekcja 8 - ANIMACJA 1 Polecenia Za pomoc Baltiego mo»emy tworzy animacj, tzn. sprawia by obraz na ekranie wygl daª jakby si poruszaª. Do animowania przedmiotów i tworzenia animacji posªu» nam polecenia
Bardziej szczegółowoHotel Hilberta. Zdumiewaj cy ±wiat niesko«czono±ci. Marcin Kysiak. Festiwal Nauki, 20.09.2011. Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego
Zdumiewaj cy ±wiat niesko«czono±ci Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego Festiwal Nauki, 20.09.2011 Nasze do±wiadczenia hotelowe Fakt oczywisty Hotel nie przyjmie nowych go±ci, je»eli wszystkie
Bardziej szczegółowoProgramowanie wspóªbie»ne
1 Programowanie wspóªbie»ne wiczenia 2 semafory cz. 1 Zadanie 1: Producent i konsument z buforem cyklicznym type porcja; void produkuj(porcja &p); void konsumuj(porcja p); porcja bufor[n]; / bufor cykliczny
Bardziej szczegółowoistnienie elementu neutralnego dodawania (zera): 0 K a K a + 0 = a, istnienie elementu neutralnego mno»enia (jedynki): 1 K a K a 1 = a,
Ciaªo Denicja. Zbiór K z dziaªaniami dodawania + oraz mno»enia (których argumentami s dwa elementy z tego zbioru, a warto±ciami elementy z tego zbioru) nazywamy ciaªem, je±li zawiera co najmniej dwa elementy
Bardziej szczegółowoMierzalne liczby kardynalne
czyli o miarach mierz cych wszystko Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego Grzegorzewice, 26 stycznia 2007 Ogólny problem miary Pytanie Czy na pewnym zbiorze X istnieje σ-addytywna miara probabilistyczna,
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna dla informatyków
UNIWERSYTET IM. ADAMA MICKIEWICZA W POZNANIU Jerzy Jaworski, Zbigniew Palka, Jerzy Szyma«ski Matematyka dyskretna dla informatyków uzupeænienia Pozna«007 A Notacja asymptotyczna Badaj c du»e obiekty kombinatoryczne
Bardziej szczegółowoMetoda tablic semantycznych. 1 Metoda tablic semantycznych
1 Zarówno metoda tablic semantycznych, jak i rezolucji, to dosy sprawny algorytm do badania speªnialni±ci formuª, a wi c i tautologii. Chodzi w niej o wskazanie, je±li istnieje, modelu dla formuªy. Opiera
Bardziej szczegółowoElementy geometrii analitycznej w przestrzeni
Wykªad 3 Elementy geometrii analitycznej w przestrzeni W wykªadzie tym wi kszy nacisk zostaª poªo»ony raczej na intuicyjne rozumienie deniowanych poj, ni» ±cisªe ich zdeniowanie. Dlatego niniejszy wykªad
Bardziej szczegółowoPRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow V, o wymiarze dim V = n < nad ciaªem F mo»na jednoznacznie odwzorowa na przestrze«f n n-ek uporz dkowanych:
Plan Spis tre±ci 1 Homomorzm 1 1.1 Macierz homomorzmu....................... 2 1.2 Dziaªania............................... 3 2 Ukªady równa«6 3 Zadania 8 1 Homomorzm PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow
Bardziej szczegółowoVincent Van GOGH: M»czyzna pij cy li»ank kawy. Radosªaw Klimek. J zyk programowania Java
J zyk programowania JAVA c 2011 Vincent Van GOGH: M»czyzna pij cy li»ank kawy Zadanie 6. Napisz program, który tworzy tablic 30 liczb wstawia do tej tablicy liczby od 0 do 29 sumuje te elementy tablicy,
Bardziej szczegółowoAlgorytmiczna teoria grafów
18 maja 2013 Twierdzenie Halla o maª»e«stwach Problem Wyobra¹my sobie,»e mamy m dziewczyn i pewn liczb chªopców. Ka»da dziewczyna chce wyj± za m», przy czym ka»da z nich godzi si po±lubi tylko pewnych
Bardziej szczegółowoEkstremalnie fajne równania
Ekstremalnie fajne równania ELEMENTY RACHUNKU WARIACYJNEGO Zaczniemy od ogólnych uwag nt. rachunku wariacyjnego, który jest bardzo przydatnym narz dziem mog cym posªu»y do rozwi zywania wielu problemów
Bardziej szczegółowoJanusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI Zastosowanie eliptycznych równa«ró»niczkowych
Janusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI 1 Rozdziaª 9 RÓWNANIA ELIPTYCZNE 9.1 Zastosowanie eliptycznych równa«ró»niczkowych cz stkowych 9.1.1 Problemy z warunkami brzegowymi W przestrzeni dwuwymiarowej
Bardziej szczegółowoZadania z kolokwiów ze Wst pu do Informatyki. Semestr II.
Zadania z kolokwiów ze Wst pu do Informatyki. Semestr II. Poni»sze zadania s wyborem zada«z kolokwiów ze Wst pu do Informatyki jakie przeprowadziªem w ci gu ostatnich lat. Marek Zawadowski Zadanie 1 Napisz
Bardziej szczegółowo1 a + b 1 = 1 a + 1 b 1. (a + b 1)(a + b ab) = ab, (a + b)(a + b ab 1) = 0, (a + b)[a(1 b) + (b 1)] = 0,
XIII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne. Olsztyn 2015 Rozwi zania zada«dla szkóª ponadgimnazjalnych ZADANIE 1 Zakªadamy,»e a, b 0, 1 i a + b 1. Wykaza,»e z równo±ci wynika,»e a = -b 1 a + b 1 = 1
Bardziej szczegółowoWielomiany o wspóªczynnikach rzeczywistych
Wielomiany o wspóªczynnikach rzeczywistych Wielomian: W (x) = a n x n + a n 1 x n 1 + a n 2 x n 2 +... + a 2 x 2 + a 1 x + a 0 wspóªczynniki wielomianu: a 0, a 1, a 2,..., a n 1, a n ; wyraz wolny: a 0
Bardziej szczegółowoW poprzednim odcinku... Podstawy matematyki dla informatyków. Relacje równowa»no±ci. Zbiór (typ) ilorazowy. Klasy abstrakcji
W poprzednim odcinku... Podstawy matematyki dla informatyków Rodzina indeksowana {A t } t T podzbiorów D to taka funkcja A : T P(D),»e A(t) = A t, dla dowolnego t T. Wykªad 3 20 pa¹dziernika 2011 Produkt
Bardziej szczegółowoLekcja 9 - LICZBY LOSOWE, ZMIENNE
Lekcja 9 - LICZBY LOSOWE, ZMIENNE I STAŠE 1 Liczby losowe Czasami spotkamy si z tak sytuacj,»e b dziemy potrzebowa by program za nas wylosowaª jak ± liczb. U»yjemy do tego polecenia: - liczba losowa Sprawd¹my
Bardziej szczegółowoMaªgorzata Murat. Modele matematyczne.
WYKŠAD I Modele matematyczne Maªgorzata Murat Wiadomo±ci organizacyjne LITERATURA Lars Gårding "Spotkanie z matematyk " PWN 1993 http://moodle.cs.pollub.pl/ m.murat@pollub.pl Model matematyczny poj cia
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna dla informatyków
Matematyka dyskretna dla informatyków Cz ± I: Elementy kombinatoryki Jerzy Jaworski Zbigniew Palka Jerzy Szyma«ski Uniwersytet im. Adama Mickiewicza Pozna«2007 4 Zależności rekurencyjne Wiele zale»no±ci
Bardziej szczegółowoZdzisªaw Dzedzej, Katedra Analizy Nieliniowej pok. 611 Kontakt:
Zdzisªaw Dzedzej, Katedra Analizy Nieliniowej pok. 611 Kontakt: zdzedzej@mif.pg.gda.pl www.mif.pg.gda.pl/homepages/zdzedzej () 5 pa¹dziernika 2016 1 / 1 Literatura podstawowa R. Rudnicki, Wykªady z analizy
Bardziej szczegółowoProtokoªy komunikacyjne
Protokoªy komunikacyjne http://www.mimuw.edu.pl/ sl/teaching/semprot/ 1/18 Podpisy cyfrowe Artur Cichocki Wydziaª Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytet Warszawski email: A.Cichocki@zodiac.mimuw.edu.pl
Bardziej szczegółowoLekcja 12 - POMOCNICY
Lekcja 12 - POMOCNICY 1 Pomocnicy Pomocnicy, jak sama nazwa wskazuje, pomagaj Baltiemu w programach wykonuj c cz ± czynno±ci. S oni szczególnie pomocni, gdy chcemy ci g polece«wykona kilka razy w programie.
Bardziej szczegółowoElementarna statystyka
Elementarna statystyka Alexander Bendikov 26 marca 2017 Klasyczny model: eksperyment o jednakowo prawdopodobnych wynikach Zaªo»enia: 1 Przestrze«próbek S ma sko«czenie wiele wyników ω 1, ω 2,..., ω n,
Bardziej szczegółowoStereometria (geometria przestrzenna)
Stereometria (geometria przestrzenna) Wzajemne poªo»enie prostych w przestrzeni Stereometria jest dziaªem geometrii, którego przedmiotem bada«s bryªy przestrzenne oraz ich wªa±ciwo±ci. Na pocz tek omówimy
Bardziej szczegółowoFunkcja. Poj cie funkcji i podstawowe wªasno±ci. Dziedzina
Poj cie unkcji i podstawowe wªasno±ci Alina Semrau-Giªka Uniwerstet Technoloiczno-Przrodnicz 30 stcznia 209 Funkcj ze zbioru X w zbiór Y nazwam odwzorowanie, które ka»demu elementowi ze zbioru X przporz
Bardziej szczegółowoWykªad 4. Funkcje wielu zmiennych.
Wykªad jest prowadzony w oparciu o podr cznik Analiza matematyczna 2. Denicje, twierdzenia, wzory M. Gewerta i Z. Skoczylasa. Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych. Zbiory na pªaszczy¹nie i w przestrzeni.
Bardziej szczegółowoProgramowanie wspóªbie»ne
1 Programowanie wspóªbie»ne wiczenia 5 monitory cz. 1 Zadanie 1: Stolik dwuosobowy raz jeszcze W systemie dziaªa N par procesów. Procesy z pary s nierozró»nialne. Ka»dy proces cyklicznie wykonuje wªasnesprawy,
Bardziej szczegółowo1 Przypomnienie wiadomo±ci ze szkoªy ±redniej. Rozwi zywanie prostych równa«i nierówno±ci
Zebraª do celów edukacyjnych od wykªadowców PK, z ró»nych podr czników Maciej Zakarczemny 1 Przypomnienie wiadomo±ci ze szkoªy ±redniej Rozwi zywanie prostych równa«i nierówno±ci dotycz cych funkcji elementarnych,
Bardziej szczegółowoMacierze. Dziaªania na macierzach. 1. Niech b d dane macierze , D = , C = , B = 4 12 A = , F = , G = , H = E = a) Obliczy A + B, 2A 3B,
Macierze Dziaªania na macierzach Niech b d dane macierze A = E = [ 2 3 0 3 2 3 2 0 [ 0 8, B = 4 2, F = [ 2 3, C = 3 2 2 3 0 0 0 4 0 6 3 0, G =, D = 0 2 0 2 0 3 0 3 0 2 0 0 2 2 0 0 5 0 2,, H = 0 0 4 0 0
Bardziej szczegółowo1 Kodowanie i dekodowanie
1 Kodowanie i dekodowanie Teoria informacji zajmuje si sposobami gromadzenia, przechowywania oraz przesyªania informacji. W tym celu, a tak»e dla ochrony danych informacje kodujemy. Rozmowa telefoniczna,
Bardziej szczegółowoRozwi zania klasycznych problemów w Rendezvous
Cz ± I Rozwi zania klasycznych problemów w Rendezvous 1 Producenci i konsumenci Na pocz tek rozwa»my wersj z jednym producentem i jednym konsumentem, dziaªaj cymi w niesko«czonych p tlach. Mechanizm komunikacji
Bardziej szczegółowoWST P DO KRYPTOGRAFII. Grzegorz Szkibiel. Jesie«2012/13
WST P DO KRYPTOGRAFII Grzegorz Szkibiel Jesie«2012/13 Spis tre±ci 1 Kryptograa a steganograa 5 1.1 Steganograa........................... 6 1.2 Szyfry przestawieniowe...................... 8 1.3 Systemy
Bardziej szczegółowoTwierdzenie Wedderburna Witold Tomaszewski
Twierdzenie Wedderburna Witold Tomaszewski Pier±cie«przemienny P nazywamy dziedzin caªkowito±ci (lub po prostu dziedzin ) je±li nie posiada nietrywialnych dzielników zera. Pier±cie«z jedynk nazywamy pier±cieniem
Bardziej szczegółowoLab. 02: Algorytm Schrage
Lab. 02: Algorytm Schrage Andrzej Gnatowski 5 kwietnia 2015 1 Opis zadania Celem zadania laboratoryjnego jest zapoznanie si z jednym z przybli»onych algorytmów sªu» cych do szukania rozwi za«znanego z
Bardziej szczegółowoProgramowanie wspóªbie»ne
1 Zadanie 1: Bar Programowanie wspóªbie»ne wiczenia 6 monitory cz. 2 Napisz monitor Bar synchronizuj cy prac barmana obsªuguj cego klientów przy kolistym barze z N stoªkami. Ka»dy klient realizuje nast
Bardziej szczegółowoStrategie zabezpieczaj ce
04062008 Plan prezentacji Model binarny Model Black Scholesa Bismut- Elworthy -Li formuła Model binarny i opcja call Niech cena akcji w chwili pocz tkowej wynosi S 0 = 21 Zaªó»my,»e ceny akcji po trzech
Bardziej szczegółowo