Równoważność automatów wielotaśmowych
|
|
- Marcin Zych
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Równoważność automatów wielotaśmowych Dariusz Leniowski
2 1 Automaty Automaty probabilistyczne Monoidy S-automaty Automaty wielotaśmowe (2-taśmowe) 2 Pierścienie i R-S-automaty Pierścienie Automaty z krotnościami (ważone) Pierścienie grupowe 3 Równoważność R-S-automatów Wprowadzenie Twierdzenie Eilenberga Podsumowanie Plan prezentacji
3 Przypomnienie Na automat skończony składają się: Σ alfabet wejściowy, Q skończony, niepusty zbiór stanów, I stan początkowy, F zbiór stanów końcowych, E Q Σ Q relacja przejścia (zbiór krawędzi).
4 Definicja Na automat probabilistyczny składają się: Σ alfabet wejściowy, Q skończony, niepusty zbiór stanów, I : Q [0,1] rozkład początkowy, F : Q {0,1} funkcja charakterystyczna zbióru stanów końcowych, E Q Σ Q relacja przejścia (zbiór krawędzi). µ : E [0, 1] funkcja określająca prawdopodobieństwo przejścia. Gdyµjest przedstawiona w postaciµ :Σ Q Q [0,1], wtedy µ (σ) jest macierzą przejścia dla literyσ.
5 Przykład a:1.0 1 a:0.2 2 a:0.8 b:0.5 b:1.0 b:0.5 µ (a)= a:1.0 b:1.0 a,b:1.0 µ (b)=
6 Definicja Problem równoważności Dwa automaty probabilistyczne są równoważne, jeżeli dla każde słowo jest akceptowane z tym samym prawdopodobieństwem. Inaczej Niechµ 1,µ 2 będą macierzami przejścia automatów A 1 i A 2, oraz µ(σ 1 σ 2...σ n )=µ(σ 1 )µ(σ 2 )...µ(σ n ). Wtedy I T iµ i (σ 1 σ 2...σ n )F i jest prawdopodobieństwem zaakceptowania słowaσ 1 σ 2...σ n przez automat A i. Wtedy A 1 i A 2 są równoważne wtedy i tylko wtedy, gdy σ 1 σ 2...σ n I T 1 µ 1 (σ 1 σ 2...σ n )F 1 = IT 2 µ 2 (σ 1 σ 2...σ n )F 2
7 Suma automatów i ich macierz przejścia Dla automatów A 1 i A 2 o wspólnym alfabecie rozważmy automat A=A 1 + A 2 taki, że: Q=Q 1 + Q 2 suma rozłączna, I Q1 = 0.5 I 1, I Q2 = 0.5 I 2, µ(σ) Q1 =µ 1 (σ), µ(σ) Q2 =µ 2 (σ) dla dowolnegoσ Σ. µ1 (σ) 0 µ(σ)= 0 µ 2 (σ)
8 Zamiast badać równości Problem równoważności przeformułowanie zbadajmy różnicę I T 1 µ 1 (σ 1 σ 2...σ n )F 1 = IT 2 µ 2 (σ 1 σ 2...σ n )F 2 I T 1 µ 1 (σ 1 σ 2...σ n )F 1 IT 2 µ 2 (σ 1 σ 2...σ n )F 2 = 0 Niech F Q1 = F 1 oraz F Q2 = F 2. Wystarczy wtedy sprawdzić, czy istnieje słowoσ 1 σ 2...σ n t.że I T µ(σ 1 σ 2...σ n )F 0
9 Obserwacja Zauważmy, że I T µ(σ 1 σ 2...σ n ) jest wektorem skończonego wymiaru, dodanie kolejnej literkiσ n+1 odpowiada przemnożeniu go przezµ(σ n+1 ),
10 ε Drzewo słów a b aa ab ba bb aaa aab aba abb baa bab bba bbb
11 Obserwacji ciąg dalszy Lemat Wektory odpowiadające potomkom wierzchołka, którego wektor jest liniowo zależny są liniowo zależne. Wynika z tego, że dla kolejnych słów(σ 1 ),(σ 1 σ 2 ),...,(σ 1 σ 2...σ n ) możemy mieć co najwyżej Q 1 + Q 2 1 niezależnych liniowo wektorów, wystarczy sprawdzić równośćα i F= 0, gdzieαto otrzymane niezależne liniowo wektory.
12 [0,0.2,0,0.8] Obcięte drzewo słów [0,0.2,0,0.8] aa a aba [0,0,0,1] ab ε [1,0,0,0] [0,0,0,1] ba [0,0,0,1] abb [0,0,0,1] b [0,0,0.5,0.5] bb [0,0,0.5,0.5]
13 Algorytm Niech span(v) przestrzeń liniowa rozpiętą przez wektory z V. Wejście: A 1 =(Σ,Q 1,I 1,F 1,µ 1 ), A 2 =(Σ,Q 2,I 2,F 2,µ 2 ) 1 V 2 queue {node(ε)} 3 while queue is not empty do 4 node(x) queue.pop 5 if Iµ(x) / span(v) then 6 for each σ Σ do 7 queue.add node(xσ) 8 V V {Iµ(x)} 9 for each v V do 10 if vf 0 then 11 return no 12 return yes
14 Monoidy : definicja Monoid S=(,,1) to struktura, w której 1 s= s=s 1 element neutralny (s 1 s 2 ) s 3 = s 1 (s 2 s 3 ) łączność Na przykład (,+,0) grupy, pierścienie, ciała (Σ,,ε) (,,id)
15 Produkt Niech S=(, S,ε S ) oraz T=(, T,ε T ), wtedy produktem S T=(, U,ε U ) nazywamy monoid, w którym = (s 1, t 1 ) U(s 2, t 2 )=(s 1 S s 2, t 1 T t 2 ) ε U =(ε S,ε T )
16 Produkt wolny Niech S=(, S,ε S ) oraz T=(, T,ε T ), wtedy produktem wolnym S T=(, U,ε U ) nazywamy monoid, w którym ={ } stanowią ciągi napisów z łożone liter z alfabetów oraz s 1 t 2 s 3 U s 4 t 5 = s 1 t 2 (s 3 S s 4 )t 5 które skracają się w obrębie S lub T, ale nie pomiędzy sobą. =ε U =ε S =ε T przy czym utożsamia się elementy neutralne z obu struktur.
17 Definicji ciąg dalszy Monoid ze skończonym rozkładem to taki monoid, w którym dla każdego elementu s istnieje skończenie wiele rozkładów s=s 1 s 2...s n. W szczególności wynika z tego, że s 1 s 2 =ε= s 1 = s 2 =ε. Monoid konserwatywny to taki monoid ze skończonym rozkładem, w którym istnieje zbiór generatorów B taki, że z warunku s 1 s 2...s n = r 1 r 2... r m dla s i,r i B wynika, że n=m.
18 S-automaty : definicja Niech S będzie dowolnym monoidem ze skończonym rozkładem. Wtedy na S-automat składają się S monoid jako alfabet, Q skończony, niepusty zbiór stanów, I zbiór stanów początkowych, F zbiór stanów końcowych, E Q S + Q relacja przejścia, nie ma krawędzi o etykietachε S.
19 Automaty wielotaśmowe (2-taśmowe) : definicja Na automat 2-taśmowy składają się: Σ alfabet wejściowy, Γ alfabet wyjściowy, Q skończony, niepusty zbiór stanów, I zbiór stanów początkowych, F zbiór stanów końcowych, E Q Σ {ε} Γ {ε} Q relacja przejścia.
20 Przykład ε:0 0:0 0:ε ε:1 1:ε Automat wielotaśmowy jako S-automat Automat wielotaśmowy jest przykładem(σ Γ )-automatu.
21 Przecięcie automatów Niech A 1 będzie automatem rozpoznającym język {(0 n 10 m,0 k 10 n ) : n,m,k }. Niech A 2 będzie automatem rozpoznającym język {(t,t) : t {0,1} }. Wtedy A 1 A 2 rozpoznawałby język{0 n 10 n : n }, co jest sprzeczne z lematem o pompowaniu. Wniosek Klasa automatów wielotaśmowych nie jest zamknięta na przecięcia.
22 Programy o stałej pamięci Twierdzenie Każdy program działający w stałej pamięci da się zasymulować na automacie wielotaśmowym. Twierdzenie Dla dowolnego automatu wielotaśmowego da się napisać program działający w pamięci stałej, który będzie go symulował.
23 Pierścienie : definicja i przykłady Pierścień (z jedynką) to stuktura algebraiczna o sygnaturze (P,+,,,0,1), w której (P, +,, 0) jest grupą przemienną, (P,,1) jest monoidem, zachodzi rozdzielność dodawania względem mnożenia: (a+b) c=a c+b c. a (b+c)=a b+a c. Półpierścień to pierścień bez odejmowania.
24 Definicja Automatem z krotnością (ważonym) nazwiemy dowolny automat A=(Σ,Q,E,I,F) wraz z funkcją µ : E R nazywaną krotnością(wagą) krawędzi, gdzie R jest dowolnym pierścieniem. Krotnością ścieżki p nazywamy iloczynµ(p)=µ(e 1 )µ(e 2 )...µ(e n ). Krotnością słowa s nazwiemy sumę mult A (s)= p µ(p) po wszystkich ścieżkach p, które akceptują s.
25 Definicja R-S-automat Niech S będzie monoidem ze skończonym rozkładem, R dowolnym pierścieniem, wtedy R-S-automatem nazwiemy krotkę A=(S,Q,E,µ,I,F) taką, że(s,q,e,i,f) jest S-automatem oraz µ : E R jest funkcją krotności(wagi) krawędzi. Analogia Tak jak zwykły S-automat ma się do zwykłego automatu, tak R-S-automat ma się do automatu z krotnością: automat z krotnością jest R-Σ -automatem. Przykład Automat probabilistyczny jest[0,1]-σ -automatem.
26 Pierścienie grupowe : definicja Rozważmy zbiór szeregów formalnych R[[G]] nad G ze współczynnikami w R. Niech n s s+ m s s= (n s + m s ) s s s s n s s m s s = s s s n u m v s u v=s wtedy R[[G]] nazywamy pierścieniem grupowym.
27 Przykład: [ 3 ] Niech r s= r,s wtedy ( 2,2 + 5,0 ) ( 1,2 + 1,1 )= =( 1,2 + 1,1 + 5,0 ) ( 2,2 + 5,0 )( 1,2 + 1,1 )= = 2,2 1,2 + 2,2 1,1 + 5,0 1,2 + 5,0 1,1 = = 2,1 + 2,0 + 5,2 + 5,1 = = 5,2 + 7,1 + 2,0
28 Przykład: [ ] Niech r s= rx s, wtedy (1x 5 + 5x 3 + 1x 1 ) (1x 5 + 1x 0 )=5x 3 1x 0 + 1x 1 (1x 5 + 5x 3 + 1x 1 )(1x 5 + 1x 0 )=1x x 5 + 5x 8 + 5x 3 + 1x 4 + 1x 1
29 Nośniki skończonej mocy Problem Niech x= + i= n i i. Ile wynosi x x? Rozwiązanie 1 Rozważajmy sumy tylko o skończonej liczbie składników.
30 Nośnik dobrze uporządkowane Problem Niech x= + i=0 n i i. Wtedy x x jest dobrze określone, x x= + i=0 in i i, ale nośnik x nie jest skończony. Definicja Zbiór W jest dobrze uporządkowany, gdy każdy podzbiór W posiada element najmniejszy. Rozwiązanie 2 Rozważajmy sumy o nośnikach dobrze uporządkowanych.
31 Grupa G jest liniowo uporządkowana, gdy istnieje porządek liniowy na G, który zachowuje prawe i lewe mnożenie, tzn g<h= gt<ht oraz tg< th. Pierścień z dzieleniem, inaczej ciało skośne, to struktura o sygnaturze ciała, której mnożenie nie musi być przemienne.
32 Twierdzenie Niech G będzie liniowo uporządkowaną grupą, wtedy P wo [[G]] jest pierścieniem z dzieleniem. Twierdzenie Niech S będzie podmonoidem liniowo uporządkowanej grupy G oraz niech R będzie podpółpierścieniem pierścienia z dzieleniem. Wtedy R[S] jest podpółpierścieniem pierścienia z dzieleniem.
33 Problem odpowiedniości Posta przypomnienie Problem NiechΣbędzie alfabetem, a P zbiorem par słów nadσ: P={(x 1,y 1 ),(x 2,y 2 ),...,(x k,y k ) : l i,r i Σ } Czy dla danego P istnieje ciąg indeksów w 1,w 2,...,w s {1,2,...,k} takie, że x w1 x w2...x ws = y w1 y w2...r ws? Odpowiedź Ten problem jest nierozstrzygalny.
34 Automaty niedeterministyczne Niech P będzie opisanym wcześniej zbiorem par słów nad pewnym alfabetemγ. NiechΣ={1,2,...,k} będzie alfabetem wejściowym automatów A 1 i A 2, aγalfabetem wyjściowym. Rozważmy automat A 1, który dla dowolnego wejścia generuje dowolne wyjście, oraz automat A 2, który dla wejścia i 1 i 2... i n generuje słowo w takie, że w x i1 x i2...x in lub w y i1 y i2... y in. Wtedy A 1 jest równoważny A 2 wtedy i tylko wtedy, kiedy problem odpowiedniości posta nie ma pozytywnej odpowiedzi dla P. Wniosek Równoważność niedeterministycznych automatów wielotaśmowych jest nierozstrzygalna.
35 Równoważność w sensie krotności Definicja Powiemy, że R-S-automaty A 1 i A 2 są równoważne w sensie krotności, jeżeli dla dowolnego słowa s krotności mult A1 (s)=mult A2 (s).
36 Automaty z ε-krawędziami Niech A 1, A 2 będą dowolnymi R-S-automatami. Niech A 1, A 2 powstaną z odpowiednio A 1 i A 2 przez dodanie dla każdego stanu q krawędzie(q,ε,q),µ((q,ε,q))=2. Wtedy A 1 i A są równoważne w 2 sensie krotności (krotności wszystkich elementów z S akceptowanych przez A i są nieskończone) wtedy i tylko wtedy, gdy A 1 i A 2 są równoważne. Wniosek Równoważność w sensie krotności automatów z ε-krawędziami jest nierozstrzygalna.
37 Twierdzenie Eilenberga Twierdzenie Niech Σ będzie alfabetem oraz niech R będzie podpółpierścieniem pierścienia z dzieleniem. Wtedy dla dwóch znormalizowanych R-Σ -automatów A 1 oraz A 2 mult A1 (s)=mult A2 (s) jest prawdziwe dla każdego s S wtedy i tylko wtedy, gdy mult A1 (s)=mult A2 (s) dla wszystkich s S takich, że s < A 1 + A 2.
38 Konstrukcja równoważnego R[S]-{a} -automatu Niech S będzie konserwatywnym monoidem oraz niech A=(S,Q,E,µ,I,F) będzie znormalizowanym R-S-automatem. Wtedy R[S]-{a} -automat A (a) =(Q,E (a),µ (a),i,f) zdefiniowany jest przez E (a) ={(q,a,p) :(q,s,p) E} µ (a) ((q,a,p))= s S (1) µ((q,s,p)) s
39 Twierdzenie o równoważności problemów Niech A 1 i A 2 będą znormalizowanymi R-S-automatami, gdzie S jest konserwatywnym monoidem. Wtedy mult A1 (s)=mult A2 (s) jest prawdą dla każdego s S wtedy i tylko wtedy, gdy mult A (a) 1 (u)=mult A (a) 2 (u) dla każdego u {a}.
40 Dowód S jest konserwatywny, więc każda ścieżka, która akceptuje s w A i jest długości s. Wobec tego mult A1 (s)=mult A2 (s) zachodzi dla dowolnych s S wtedy i tylko wtedy gdy zachodzi dla dowolnego k dla downolnego s S (k). Zapisując to jako A1 s =kmult (s) s= mult A2 (s) s s =k (s w sumie są różne, więc tak naprawdę sprowadza się to do porównania współrzędnych indeksowanych przez s) dostajemy mult A (a) 1 (a k )=mult (a) A (a k ) 2
41 Przypomnienie Twierdzenie Niech G będzie liniowo uporządkowaną grupą, wtedy P wo [[G]] jest pierścieniem z dzieleniem. Twierdzenie Niech S będzie podmonoidem liniowo uporządkowanej grupy G oraz niech R będzie podpółpierścieniem pierścienia z dzieleniem. Wtedy R[S] jest podpółpierścieniem pierścienia z dzieleniem.
42 Uogólnienia twierdzenia Eilenberga Twierdzenie Niech S będzie monoidem konserwatywnym oraz niech R będzie podpółpierścieniem pierścienia z dzieleniem. Wtedy dla dwóch znormalizowanych R-S-automatów A 1 oraz A 2 mult A1 (s)=mult A2 (s) jest prawdziwe dla każdego s S wtedy i tylko wtedy, gdy mult A1 (s)=mult A2 (s) dla wszystkich s S takich, że s < A 1 + A 2.
43 Twierdzenie Każdą grupę wolną da się liniowo uporządkować. Twierdzenie Produkt grup liniowo uporządkowanych jest liniowo uporządkowany. Twierdzenie Niech S będzie produktem wolnych monoidów oraz niech R będzie podpółpierścieniem pierścienia z dzieleniem. Wtedy dla dwóch znormalizowanych R-S-automatów A 1 oraz A 2 mult A1 (s)=mult A2 (s) jest prawdziwe dla każdego s S wtedy i tylko wtedy, gdy mult A1 (s)=mult A2 (s) dla wszystkich s S takich, że s < A 1 + A 2.
44 Twierdzenie Niech S będzie produktem wolnych monoidów oraz niech R będzie podpółpierścieniem pierścienia z dzieleniem. Wtedy dla dwóch znormalizowanych R-S-automatów A 1 oraz A 2 mult A1 (s)=mult A2 (s) jest prawdziwe dla każdego s S wtedy i tylko wtedy, gdy mult A1 (s)=mult A2 (s) dla wszystkich s S takich, że s < A 1 + A 2. Twierdzenie Równoważność w sensie krotności dla automatów wielotaśmowych jest rozstrzygalna. Twierdzenie Problem równoważności dla wielotaśmowych automatów deterministycznych jest rozstrzygalny.
45 S. Eilenberg. Automata, Languages and Machines. Academic Press, New York, T Harju and J Karhumaki. The equivalence problem of multitape finite automata. Theoretical Computer Science, (78): , Donald S. Passman. The Algebraic Structure of Group Rings. Wiley-Interscience, M. O. Rabin and D. Scott. Finite automata and their decision problems. IBM Journal of Research and Development, 3(2), Wen-Guey Tzeng. A polynomial-time algorithm for the equivalence of probabilistic automata. SIAM J. Comput., 21(2): , 1992.
1 Działania na zbiorach
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 1 1 1 Działania na zbiorach W rozdziale tym przypomnimy podstawowe działania na zbiorach koncentrując się na własnościach tych działań, które będą przydatne w dalszej
Bardziej szczegółowoJaki język zrozumie automat?
Jaki język zrozumie automat? Wojciech Dzik Instytut Matematyki Uniwersytet Śląski Katowice wojciech.dzik@us.edu.pl 7. Forum Matematyków Polskich, 12-17 września 2016, Olsztyn Prosty Automat do kawy Przemawiamy
Bardziej szczegółowo1 Automaty niedeterministyczne
Szymon Toruńczyk 1 Automaty niedeterministyczne Automat niedeterministyczny A jest wyznaczony przez następujące składniki: Alfabet skończony A Zbiór stanów Q Zbiór stanów początkowych Q I Zbiór stanów
Bardziej szczegółowo1.1 Definicja. 1.2 Przykład. 1.3 Definicja. Niech G oznacza dowolny, niepusty zbiór.
20. Definicje i przykłady podstawowych struktur algebraicznych (grupy, pierścienie, ciała, przestrzenie liniowe). Pojęcia dotyczące przestrzeni liniowych (liniowa zależność i niezależność układu wektorów,
Bardziej szczegółowoJęzyki, 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 szczegółowoJęzyki i operacje na językach. Teoria automatów i języków formalnych. Definicja języka
Języki i operacje na językach Teoria automatów i języków formalnych Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Definicja języka Definicja języka Niech Σ będzie alfabetem, Σ* - zbiorem wszystkich łańcuchów
Bardziej szczegółowoRozwiązania 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 szczegółowoMaszyna Turinga. Algorytm. czy program???? Problem Hilberta: Przykłady algorytmów. Cechy algorytmu: Pojęcie algorytmu
Problem Hilberta: 9 Czy istnieje ogólna mechaniczna procedura, która w zasadzie pozwoliłaby nam po kolei rozwiązać wszystkie matematyczne problemy (należące do odpowiednio zdefiniowanej klasy)? 2 Przykłady
Bardziej szczegółowoImię, 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 szczegółowoCzęść wspólna (przekrój) A B składa się z wszystkich elementów, które należą jednocześnie do zbioru A i do zbioru B:
Zbiory 1 Rozważmy dowolne dwa zbiory A i B. Suma A B składa się z wszystkich elementów, które należą do zbioru A lub do zbioru B: (x A B) (x A x B). Część wspólna (przekrój) A B składa się z wszystkich
Bardziej szczegółowoZadania z algebry liniowej - sem. I Struktury algebraiczne
Zadania z algebry liniowej - sem. I Struktury algebraiczne Definicja 1. Działaniem dwuargumentowym w niepustym zbiorze A nazywamy każdą funkcję : A A A, tzn. taką funkcję, że zachodzi a,b A (a, b) ((a,
Bardziej szczegółowoDziałania Definicja: Działaniem wewnętrznym w niepustym zbiorze G nazywamy funkcję działającą ze zbioru GxG w zbiór G.
Działania Definicja: Działaniem wewnętrznym w niepustym zbiorze G nazywamy funkcję działającą ze zbioru GxG w zbiór G. Przykłady działań wewnętrznych 1. Dodawanie i mnożenie są działaniami wewnętrznymi
Bardziej szczegółowoSymbol, alfabet, łańcuch
Łańcuchy i zbiory łańcuchów Teoria automatów i języków formalnych Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Symbol, alfabet, łańcuch Symbol Symbol jest to pojęcie niedefiniowane (synonimy: znak, litera)
Bardziej szczegółowo5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów.
5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów. Algebra jest jednym z najstarszych działów matematyki dotyczącym początkowo tworzenia metod rozwiązywania równań
Bardziej szczegółowo. : a 1,..., a n F. . a n Wówczas (F n, F, +, ) jest przestrzenią liniową, gdzie + oraz są działaniami zdefiniowanymi wzorami:
9 Wykład 9: Przestrzenie liniowe i podprzestrzenie Definicja 9 Niech F będzie ciałem Algebrę (V, F, +, ), gdzie V, + jest działaniem w zbiorze V zwanym dodawaniem wektorów, a jest działaniem zewnętrznym
Bardziej szczegółowo(j, k) jeśli k j w przeciwnym przypadku.
Zadanie 1. (6 punktów) Rozważmy język słów nad alfabetem {1, 2, 3}, w których podciąg z pozycji parzystych i podciąg z pozycji nieparzystych są oba niemalejące. Na przykład 121333 należy do języka, a 2111
Bardziej szczegółowo1. R jest grupą abelową względem działania + (tzn. działanie jest łączne, przemienne, istnieje element neutralny oraz element odwrotny)
Rozdział 1 Pierścienie i ideały Definicja 1.1 Pierścieniem nazywamy trójkę (R, +, ), w której R jest zbiorem niepustym, działania + : R R R i : R R R są dwuargumentowe i spełniają następujące warunki dla
Bardziej szczegółowoHierarchia 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 szczegółowoR n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} },
nazywa- Definicja 1. Przestrzenią liniową R n my zbiór wektorów R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} }, z określonymi działaniami dodawania wektorów i mnożenia wektorów przez liczby rzeczywiste.
Bardziej szczegółowoMaszyna 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 szczegółowo1 Określenie pierścienia
1 Określenie pierścienia Definicja 1. Niech P będzie zbiorem, w którym określone są działania +, (dodawanie i mnożenie). Mówimy, że struktura (P, +, ) jest pierścieniem, jeżeli spełnione są następujące
Bardziej szczegółowo14. Przestrzenie liniowe
14. 14.1 Sformułować definicję przestrzeni liniowej. Podać przykłady. Przestrzenią liniową nad ciałem F nazywamy czwórkę uporządkowaną (V, F,+, ), gdzie V jest zbiorem niepustym, F jest ciałem, + jest
Bardziej szczegółowoCiała i wielomiany 1. przez 1, i nazywamy jedynką, zaś element odwrotny do a 0 względem działania oznaczamy przez a 1, i nazywamy odwrotnością a);
Ciała i wielomiany 1 Ciała i wielomiany 1 Definicja ciała Niech F będzie zbiorem, i niech + ( dodawanie ) oraz ( mnożenie ) będą działaniami na zbiorze F. Definicja. Zbiór F wraz z działaniami + i nazywamy
Bardziej szczegółowoPodstawowe struktury algebraiczne
Maciej Grzesiak Podstawowe struktury algebraiczne 1. Wprowadzenie Przedmiotem algebry było niegdyś przede wszystkim rozwiązywanie równań. Obecnie algebra staje się coraz bardziej nauką o systemach matematycznych.
Bardziej szczegółowoChcąc wyróżnić jedno z działań, piszemy np. (, ) i mówimy, że działanie wprowadza w STRUKTURĘ ALGEBRAICZNĄ lub, że (, ) jest SYSTEMEM ALGEBRAICZNYM.
DEF. DZIAŁANIE DWUARGUMENTOWE Działaniem dwuargumentowym w niepsutym zbiorze nazywamy każde odwzorowanie iloczynu kartezjańskiego :. Inaczej mówiąc, w zbiorze jest określone działanie dwuargumentowe, jeśli:
Bardziej szczegółowoMinimalizacja automatów niedeterministycznych na słowach skończonych i nieskończonych
Szczepan Hummel Minimalizacja automatów niedeterministycznych na słowach skończonych i nieskończonych 24.11.2005 1. Minimalizacja automatów deterministycznych na słowach skończonych (DFA) [HU] relacja
Bardziej szczegółowoPrzykład: 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 szczegółowo10110 =
1. (6 punktów) Niedeterministyczny automat skończony nazwiemy jednoznacznym, jeśli dla każdego akceptowanego słowa istnieje dokładnie jeden bieg akceptujący. Napisać algorytm sprawdzający, czy niedeterministyczny
Bardziej szczegółowoZadania 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 szczegółowoKlasyczne i kwantowe podejście do teorii automatów i języków formalnych p.1/33
Klasyczne i kwantowe podejście do teorii automatów i języków formalnych mgr inż. Olga Siedlecka olga.siedlecka@icis.pcz.pl Zakład Informatyki Stosowanej i Inżynierii Oprogramowania Instytut Informatyki
Bardziej szczegółowoPrzestrzenie liniowe
Rozdział 4 Przestrzenie liniowe 4.1. Działania zewnętrzne Niech X oraz F będą dwoma zbiorami niepustymi. Dowolną funkcję D : F X X nazywamy działaniem zewnętrznym w zbiorze X nad zbiorem F. Przykład 4.1.
Bardziej szczegółowoRodzinę spełniającą trzeci warunek tylko dla sumy skończonej nazywamy ciałem (algebrą) w zbiorze X.
1 σ-ciała Definicja 1.1 (σ - ciało) σ - ciałem (σ - algebrą) w danym zbiorze X (zwanym przestrzenią) nazywamy rodzinę M pewnych podzbiorów zbioru X, spełniającą trzy warunki: 1 o M; 2 o jeśli A M, to X
Bardziej szczegółowoLista zadań - Relacje
MATEMATYKA DYSKRETNA Lista zadań - Relacje Zadania obliczeniowe Zad. 1. Która z poniższych relacji jest funkcją? a) Relacja składająca się ze wszystkich par uporządkowanych, których poprzednikami są studenci,
Bardziej szczegółowoAlgebra 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 szczegółowoDopełnienie to można wyrazić w następujący sposób:
1. (6 punktów) Czy dla każdego regularnego L, język f(l) = {w : każdy prefiks w długości nieparzystej należy do L} też jest regularny? Odpowiedź. Tak, jęsli L jest regularny to też f(l). Niech A będzie
Bardziej szczegółowoProcesy stochastyczne
Wykład I: Istnienie procesów stochastycznych 21 lutego 2017 Forma zaliczenia przedmiotu Forma zaliczenia Literatura 1 Zaliczenie ćwiczeń rachunkowych. 2 Egzamin ustny z teorii 3 Do wykładu przygotowane
Bardziej szczegółowoGrupy, pierścienie i ciała
Grupy, pierścienie i ciała Definicja: Niech A będzie niepustym zbiorem. Działaniem wewnętrznym (lub, krótko, działaniem) w zbiorze A nazywamy funkcję : A A A. Niech ponadto B będzie niepustym zbiorem.
Bardziej szczegółowoJęzyki formalne i automaty Ćwiczenia 9
Języki formalne i automaty Ćwiczenia 9 Autor: Marcin Orchel Spis treści Spis treści... 1 Wstęp teoretyczny... 2 Maszyna Mealy'ego... 2 Maszyna Moore'a... 2 Automat ze stosem... 3 Konwersja gramatyki bezkontekstowej
Bardziej szczegółowoTeoria miary i całki
Teoria miary i całki Spis treści 1 Wstęp 3 2 lgebra zbiorów 5 3 Pierścienie, ciała, σ ciała zbiorów. 7 3.1 Definicja pierścienia ciała i σ ciała............... 7 3.2 Pierścień, ciało i σ ciało generowane
Bardziej szczegółowoSIMR 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 szczegółowoJęzyki formalne i automaty Ćwiczenia 7
Języki formalne i automaty Ćwiczenia 7 Autor: Marcin Orchel Spis treści Spis treści... 1 Wstęp teoretyczny... 2 Automaty... 2 Cechy automatów... 4 Łączenie automatów... 4 Konwersja automatu do wyrażenia
Bardziej szczegółowoProcesy stochastyczne
Wykład I: Istnienie procesów stochastycznych 2 marca 2015 Forma zaliczenia przedmiotu Forma zaliczenia Literatura 1 Zaliczenie ćwiczeń rachunkowych. 2 Egzamin ustny z teorii 3 Do wykładu przygotowane są
Bardziej szczegółowo2 Rodziny zbiorów. 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów. M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11 2 Rodziny zbiorów 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów Niech X będzie niepustym zbiorem. Rodzinę indeksowaną zbiorów {A i } i I 2 X nazywamy rozbiciem zbioru X
Bardziej szczegółowoWyk lad 2 Podgrupa grupy
Wyk lad 2 Podgrupa grupy Definicja 2.1. Pod grupy (G,, e) nazywamy taki podzbiór H G, że e H, h 1 H dla każdego h H oraz h 1 h 2 H dla dowolnych h 1, h 2 H. Jeśli H jest grupy G, to bedziemy pisali H G.
Bardziej szczegółowo0 + 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 szczegółowoPodstawowe 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 szczegółowoTreść wykładu. Pierścienie wielomianów. Dzielenie wielomianów i algorytm Euklidesa Pierścienie ilorazowe wielomianów
Treść wykładu Pierścienie wielomianów. Definicja Niech P będzie pierścieniem. Wielomianem jednej zmiennej o współczynnikach z P nazywamy każdy ciąg f = (f 0, f 1, f 2,...), gdzie wyrazy ciągu f są prawie
Bardziej szczegółowoZadanie 1. Czy prawdziwa jest następująca implikacja? Jeśli L A jest językiem regularnym, to regularnym językiem jest też. A = (A, Q, q I, F, δ)
Zadanie 1. Czy prawdziwa jest następująca implikacja? Jeśli L A jest językiem regularnym, to regularnym językiem jest też L = {vw : vuw L dla pewnego u A takiego, że u = v + w } Rozwiązanie. Niech A =
Bardziej szczegółowoJęzyki, automaty i obliczenia
Języki, automaty i obliczenia Wykład 9: Własności języków bezkontekstowych Sławomir Lasota Uniwersytet Warszawski 27 kwietnia 2016 Plan 1 Pompowanie języków bezkontekstowych 2 Własności domknięcia 3 Obrazy
Bardziej szczegółowo3. Wykład Układy równań liniowych.
31 Układy równań liniowych 3 Wykład 3 Definicja 31 Niech F będzie ciałem Układem m równań liniowych o niewiadomych x 1,, x n, m, n N, o współczynnikach z ciała F nazywamy układ równań postaci: x 1 + +
Bardziej szczegółowoJAO - Języki, Automaty i Obliczenia - Wykład 2. JAO - Języki, Automaty i Obliczenia - Wykład 2
Dowodzenie nieregularności języka [lemat o pompowaniu] Jeśli L regularny to istnieje stała c spełniająca : jeżeli z L, z c to istnieje dekompozycja w = u v x tak, że uv i x L dla każdego i 0 [lemat o skończonej
Bardziej szczegółowoPostać Jordana macierzy
Rozdział 8 Postać Jordana macierzy Niech F = R lub F = C Macierz J r λ) F r r postaci λ 1 0 0 0 λ 1 J r λ) = 0 λ 1 0 0 λ gdzie λ F nazywamy klatką Jordana stopnia r Oczywiście J 1 λ) = [λ Definicja 81
Bardziej szczegółowoJęzyki formalne i automaty Ćwiczenia 1
Języki formalne i automaty Ćwiczenia Autor: Marcin Orchel Spis treści Spis treści... Wstęp teoretyczny... 2 Wprowadzenie do teorii języków formalnych... 2 Gramatyki... 5 Rodzaje gramatyk... 7 Zadania...
Bardziej szczegółowoB 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 szczegółowo3 Przestrzenie liniowe
MIMUW 3 Przestrzenie liniowe 8 3 Przestrzenie liniowe 31 Przestrzenie liniowe Dla dowolnego ciała K, analogicznie jak to robiliśmy dla R, wprowadza się operację dodawania wektorów kolumn z K n i mnożenia
Bardziej szczegółowoTopologia Algebraiczna - Pomocnik studenta. 1. Język teorii kategorii
Topologia Algebraiczna - Pomocnik studenta. 1. Język teorii kategorii Agnieszka Bojanowska Stefan Jackowski 24 listopada 2010 1 Podstawowe pojęcia Bedziemy uzywać następujących pojęć i przykładów dotyczących
Bardziej szczegółowoCiała skończone. 1. Ciała: podstawy
Ciała skończone 1. Ciała: podstawy Definicja 1. Każdy zbiór liczb, w którym są wykonalne wszystkie cztery działania z wyjątkiem dzielenia przez 0 i który zawiera więcej niż jedną liczbę, nazywamy ciałem
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna
Matematyka dyskretna Wykład 6: Ciała skończone i kongruencje Gniewomir Sarbicki 24 lutego 2015 Relacja przystawania Definicja: Mówimy, że liczby a, b Z przystają modulo m (co oznaczamy jako a = b (mod
Bardziej szczegółowoWykład 11: Martyngały: definicja, twierdzenia o zbieżności
RAP 412 14.01.2009 Wykład 11: Martyngały: definicja, twierdzenia o zbieżności Wykładowca: Andrzej Ruciński Pisarz:Mirosława Jańczak 1 Wstęp Do tej pory zajmowaliśmy się ciągami zmiennych losowych (X n
Bardziej szczegółowoZadania egzaminacyjne
Rozdział 13 Zadania egzaminacyjne Egzamin z algebry liniowej AiR termin I 03022011 Zadanie 1 Wyznacz sumę rozwiązań równania: (8z + 1 i 2 2 7 iz 4 = 0 Zadanie 2 Niech u 0 = (1, 2, 1 Rozważmy odwzorowanie
Bardziej szczegółowoTeoria miary. Matematyka, rok II. Wykład 1
Teoria miary Matematyka, rok II Wykład 1 NAJBLIŻSZY CEL: Nauczyć się mierzyć wielkość zbiorów. Pierwsze przymiarki: - liczność (moc) zbioru - słabo działa dla zbiorów nieskończonych: czy [0, 1] powinien
Bardziej szczegółowo0.1 Pierścienie wielomianów
0.1 Pierścienie wielomianów Zadanie 1. Znaleźć w pierścieniu Z 5 [X] drugi wielomian określający tę samą funkcję, co wielomian X 2 X + 1. (Odp. np. X 5 + X 2 2X + 1). Zadanie 2. Znaleźć sumę i iloczyn
Bardziej szczegółowoMaciej Grzesiak. Wielomiany
Maciej Grzesiak Wielomiany 1 Pojęcia podstawowe Wielomian definiuje się w szkole średniej jako funkcję postaci f(x) = a 0 + a 1 x + a 2 x + + a n x n Dogodniejsza z punktu widzenia algebry jest następująca
Bardziej szczegółowoZasada 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 szczegółowoUkłady równań i nierówności liniowych
Układy równań i nierówności liniowych Wiesław Krakowiak 1 grudnia 2010 1 Układy równań liniowych DEFINICJA 11 Układem równań m liniowych o n niewiadomych X 1,, X n, nazywamy układ postaci: a 11 X 1 + +
Bardziej szczegółowoMatematyka Dyskretna 2/2008 rozwiązania. x 2 = 5x 6 (1) s 1 = Aα 1 + Bβ 1. A + B = c 2 A + 3 B = d
C. Bagiński Materiały dydaktyczne 1 Matematyka Dyskretna /008 rozwiązania 1. W każdym z następujących przypadków podać jawny wzór na s n i udowodnić indukcyjnie jego poprawność: (a) s 0 3, s 1 6, oraz
Bardziej szczegółowoAnaliza funkcjonalna 1.
Analiza funkcjonalna 1. Wioletta Karpińska Semestr letni 2015/2016 0 Bibliografia [1] Banaszczyk W., Analiza matematyczna 3. Wykłady. (http://math.uni.lodz.pl/ wbanasz/am3/) [2] Birkholc A., Analiza matematyczna.
Bardziej szczegółowoTeoria 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 szczegółowoHierarchia Chomsky ego
Hierarchia Chomsky ego Gramatyki nieograniczone Def. Gramatyką nieograniczoną (albo typu 0) nazywamy uporządkowaną czwórkę G= gdzie: % Σ - skończony alfabet symboli końcowych (alfabet, nad którym
Bardziej szczegółowoALGEBRA 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 szczegółowoA i. i=1. i=1. i=1. i=1. W dalszej części skryptu będziemy mieli najczęściej do czynienia z miarami określonymi na rodzinach, które są σ - algebrami.
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 3 25 3 Miara 3.1 Definicja miary i jej podstawowe własności Niech X będzie niepustym zbiorem, a A 2 X niepustą rodziną podzbiorów. Wtedy dowolne odwzorowanie : A
Bardziej szczegółowoUniwersytet w Białymstoku. Wykład monograficzny
Uniwersytet w Białymstoku Wydział Matematyczno-Fizyczny Instytut Matematyki dr hab. Ryszard Andruszkiewicz Wykład monograficzny Wykład monograficzny prowadzony dla studentów V roku matematyki przez dr
Bardziej szczegółowoWstęp do sieci neuronowych, wykład 11 Łańcuchy Markova
Wstęp do sieci neuronowych, wykład 11 Łańcuchy Markova M. Czoków, J. Piersa 2010-12-21 1 Definicja Własności Losowanie z rozkładu dyskretnego 2 3 Łańcuch Markova Definicja Własności Losowanie z rozkładu
Bardziej szczegółowoa 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn a 1j a 2j R i = , C j =
11 Algebra macierzy Definicja 11.1 Dla danego ciała F i dla danych m, n N funkcję A : {1,..., m} {1,..., n} F nazywamy macierzą m n (macierzą o m wierszach i n kolumnach) o wyrazach z F. Wartość A(i, j)
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna
Matematyka dyskretna Wykład 6: Ciała skończone i kongruencje Gniewomir Sarbicki 2 marca 2017 Relacja przystawania Definicja: Mówimy, że liczby a, b Z przystają modulo m (co oznaczamy jako a = b (mod m)),
Bardziej szczegółowo1. Określenie pierścienia
1. Określenie pierścienia Definicja 1. Niech P będzie zbiorem, w którym określone są działania +, (dodawanie i mnożenie). Mówimy, że struktura (P, +, ) jest pierścieniem, jeżeli spełnione są następujące
Bardziej szczegółowoPodstawowe struktury algebraiczne
Rozdział 1 Podstawowe struktury algebraiczne 1.1. Działania wewnętrzne Niech X będzie zbiorem niepustym. Dowolną funkcję h : X X X nazywamy działaniem wewnętrznym w zbiorze X. Działanie wewnętrzne, jak
Bardziej szczegółowoO MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ
O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ Problem Jak rozwiązać podany układ równań? 2x + 5y 8z = 8 4x + 3y z = 2x + 3y 5z = 7 x + 8y 7z = Definicja Równanie postaci a x + a 2 x 2 + + a n x n = b gdzie a, a 2, a
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna. 1. Relacje
Matematyka dyskretna 1. Relacje Definicja 1.1 Relacją dwuargumentową nazywamy podzbiór produktu kartezjańskiego X Y, którego elementami są pary uporządkowane (x, y), takie, że x X i y Y. Uwaga 1.1 Jeśli
Bardziej szczegółowoSystemy algebraiczne. Materiały pomocnicze do wykładu. przedmiot: Matematyka Dyskretna 1 wykładowca: dr Magdalena Kacprzak
Systemy algebraiczne Materiały pomocnicze do wykładu uczelnia: PJWSTK przedmiot: Matematyka Dyskretna 1 wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Struktury danych struktury algebraiczne Przykład Rozważmy następujący
Bardziej szczegółowoG. Plebanek, MIARA I CAŁKA Zadania do rozdziału 1 28
G. Plebanek, MIARA I CAŁKA Zadania do rozdziału 1 28 1.9 Zadania 1.9.1 Niech R będzie pierścieniem zbiorów. Zauważyć, że jeśli A, B R to A B R i A B R. Sprawdzić, że (R,, ) jest także pierścieniem w sensie
Bardziej szczegółowoJAO - Wprowadzenie do Gramatyk bezkontekstowych
JAO - Wprowadzenie do Gramatyk bezkontekstowych Definicja gramatyki bezkontekstowej Podstawowymi narzędziami abstrakcyjnymi do opisu języków formalnych są gramatyki i automaty. Gramatyka bezkontekstowa
Bardziej szczegółowo020 Liczby rzeczywiste
020 Liczby rzeczywiste N = {1,2,3,...} Z = { 0,1, 1,2, 2,...} m Q = { : m, n Z, n 0} n Operacje liczbowe Zbiór Dodawanie Odejmowanie Mnożenie Dzielenie N Z Q Pytanie Dlaczego zbiór liczb wymiernych nie
Bardziej szczegółowozłożony 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 szczegółowoUzupełnienia dotyczące zbiorów uporządkowanych (3 lutego 2011).
Uzupełnienia dotyczące zbiorów uporządkowanych (3 lutego 2011). Poprzedniczka tej notatki zawierała błędy! Ta pewnie zresztą też ; ). Ćwiczenie 3 zostało zmienione, bo żądałem, byście dowodzili czegoś,
Bardziej szczegółowodomykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów
1 of 8 2012-03-28 17:45 Logika i teoria mnogości/wykład 5: Para uporządkowana iloczyn kartezjański relacje domykanie relacji relacja równoważności rozkłady zbiorów From Studia Informatyczne < Logika i
Bardziej szczegółowoAlgebra liniowa z geometrią. wykład I
Algebra liniowa z geometrią wykład I 1 Oznaczenia N zbiór liczb naturalnych, tutaj zaczynających się od 1 Z zbiór liczb całkowitych Q zbiór liczb wymiernych R zbiór liczb rzeczywistych C zbiór liczb zespolonych
Bardziej szczegółowoAutomat ze stosem. Języki formalne i automaty. Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki
Automat ze stosem Języki formalne i automaty Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki Automat ze stosem (1) dno stosu Stos wierzchołek stosu Wejście # B B A B A B A B a b b a b a b $ q i Automat ze
Bardziej szczegółowoZŁOŻONOŚĆ OBLICZENIOWA ALGORYTMÓW
ZŁOŻONOŚĆ OBLICZENIOWA ALGORYTMÓW NIEDETERMINISTYCZNE MASZYNY TURINGA Bartosz Zieliński Katedra Fizyki Teoretycznej i Informatyki Zima 2011-2012 NIEDETERMINISTYCZNE MASZYNY TURINGA DEFINICJA: NIEDETERMINISTYCZNA
Bardziej szczegółowo1 Grupy. 1.1 Grupy. 1.2 Podgrupy. 1.3 Dzielniki normalne. 1.4 Homomorfizmy
1 Grupy 1.1 Grupy 1.1.1. Niech G będzie taką grupa, że (ab) 2 = a 2 b 2 dla dowolnych a, b G. Udowodnić, że grupa G jest abelowa. 1.1.2. Niech G będzie taką grupa, że (ab) 1 = a 1 b 1 dla dowolnych a,
Bardziej szczegółowoTeoria automatów i języków formalnych. Określenie relacji
Relacje Teoria automatów i języków formalnych Dr inŝ. Janusz ajewski Katedra Informatyki Określenie relacji: Określenie relacji Relacja R jest zbiorem par uporządkowanych, czyli podzbiorem iloczynu kartezjańskiego
Bardziej szczegółowomacierze jednostkowe (identyczności) macierze diagonalne, które na przekątnej mają same
1 Macierz definicja i zapis Macierzą wymiaru m na n nazywamy tabelę a 11 a 1n A = a m1 a mn złożoną z liczb (rzeczywistych lub zespolonych) o m wierszach i n kolumnach (zamiennie będziemy też czasem mówili,
Bardziej szczegółowoF t+ := s>t. F s = F t.
M. Beśka, Całka Stochastyczna, wykład 1 1 1 Wiadomości wstępne 1.1 Przestrzeń probabilistyczna z filtracją Niech (Ω, F, P ) będzie ustaloną przestrzenią probabilistyczną i niech F = {F t } t 0 będzie rodziną
Bardziej szczegółowoPojęcie pierścienia.
Pojęcie pierścienia. Definicja: Niech R będzie zbiorem niepustym. 1. Algebrę pr, `, q nazywamy pierścieniem, gdy pr, `q jest grupą abelową, działanie jest łaczne oraz rozdzielne względem działania `, to
Bardziej szczegółowoRelacje. opracował Maciej Grzesiak. 17 października 2011
Relacje opracował Maciej Grzesiak 17 października 2011 1 Podstawowe definicje Niech dany będzie zbiór X. X n oznacza n-tą potęgę kartezjańską zbioru X, tzn zbiór X X X = {(x 1, x 2,..., x n ) : x k X dla
Bardziej szczegółowoTeoria 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 szczegółowoPodstawy nauk przyrodniczych Matematyka Zbiory
Podstawy nauk przyrodniczych Matematyka Zbiory Katarzyna Kluzek i Adrian Silesian Zakład Genetyki Molekularnej Człowieka tel.618295833 adrian.silesian@amu.edu.pl katarzyna.kluzek@amu.edu.pl Pokój 1.117
Bardziej szczegółowoMet Me ody numer yczne Wykład ykład Dr inż. Mic hał ha Łanc Łan zon Instyt Ins ut Elektr Elektr echn iki echn i Elektrot Elektr echn olo echn
Metody numeryczne Wykład 3 Dr inż. Michał Łanczont Instytut Elektrotechniki i Elektrotechnologii E419, tel. 4293, m.lanczont@pollub.pl, http://m.lanczont.pollub.pl Zakres wykładu Pojęcia podstawowe Algebra
Bardziej szczegółowoDEFINICJA. Definicja 1 Niech A i B będą zbiorami. Relacja R pomiędzy A i B jest podzbiorem iloczynu kartezjańskiego tych zbiorów, R A B.
RELACJE Relacje 1 DEFINICJA Definicja 1 Niech A i B będą zbiorami. Relacja R pomiędzy A i B jest podzbiorem iloczynu kartezjańskiego tych zbiorów, R A B. Relacje 2 Przykład 1 Wróćmy do przykładu rozważanego
Bardziej szczegółowoALGEBRA Z GEOMETRIĄ CIAŁO FUNKCJI WYMIERNYCH
ALGEBRA Z GEOMETRIĄ 1/10 CIAŁO FUNKCJI WYMIERNYCH Piotr M. Hajac Uniwersytet Warszawski Wykład 7, 13.11.2013 Typeset by Jakub Szczepanik. Ułamki pierścienia całkowitego Cel: Wprowadzenie pojęcia funkcji
Bardziej szczegółowo