Umieszczanie zbiorów częściowo uporządkowanych w książce o minimalnej liczbie stron
|
|
- Liliana Bednarek
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Autoreferat rozprawy doktorskiej Umieszczanie zbiorów częściowo uporządkowanych w książce o minimalnej liczbie stron Anna Beata Kwiatkowska Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Mikołaja Kopernika w Toruniu Głównym przedmiotem pracy jest problem liczby stron, rozważany w dziedzinie zbiorów częściowo uporządkowanych. Ten problem został wprowadzony w dziedzinie grafów i pierwsze istotne wyniki uzyskali Bernhart i Kainen w pracy [2]. W dziedzinie zbiorów częściowo uporządkowanych, problem pojawił się na konferencji Algorithms and Order w Ottawie w 1988 roku i pierwsze wyniki w tym zakresie zostały uzyskane przez Nowakowskiego i Parkera [10] oraz przez Sysłę [12]. Problem liczby stron polega w ogólności na umieszczeniu grafu w książce o możliwie najmniejszej liczbie stron. Jeśli G jest grafem, to jego umieszczenie w książce jest definiowane przez dwa przyporządkowania. Wierzchołki grafu G zostają w wybranej kolejności (permutacji) umieszczone na grzbiecie książki, a krawędzie są przyporządkowywane stronom książki, każda jednej stronie i w taki sposób, że na żadnej stronie krawędzie nie przecinają się. Jeśli (P, ) jest zbiorem częściowo uporządkowanym, to jego umieszczenie w książce polega na umieszczeniu w książce jego digrafu pokrycia (diagramu Hassego), przy czym elementy zbioru P na grzbiecie książki tworzą rozszerzenie liniowe zbioru (P, ), a zatem łuki tego digrafu są skierowane ku górze. Oznaczamy przez pn(g) liczbę stron grafu G, a przez pn(p ) liczbę stron częściowo uporządkowanego zbioru (P, ). Problem liczby stron w dziedzinie grafów, digrafów i zbiorów uporządkowanych jest rozważany również jako problem geometrii obliczeniowej (patrz np. [3]). Na tym gruncie uzyskano wiele istotnych i ważnych rezultatów odnoszących się do grafów i digrafów, jako obiektów geometrycznych, w tym również do digrafów pokrycia zbiorów częściowo uporządkowanych. Problem liczby stron w dziedzinie zbiorów częściowo uporządkowanych wydaje się być znacznie trudniejszy niż problem liczby stron rozważany dla grafów. W pracy [2] scharakteryzowano grafy G, dla których liczba stron pn(g) jest równa 1 i 2 i chociaż przypuszczano, że liczba stron grafów planarnych nie jest ograniczona, to jednak, jak udowodnił Yannakakis [13], wystarczą cztery strony do umieszczenia w książce jakiegokolwiek grafu planarnego,
2 ale dla niektórych grafów cztery strony są niezbędne, czyli to oszacowanie jest istotne. W dziedzinie zbiorów częściowo uporządkowanych, znana jest pełna charakteryzacja zbiorów, które można umieścić na jednej stronie są to porządki drzewiaste. Natomiast brak jest pełnej charakteryzacji zbiorów, które wymagają tylko dwóch stron i nie jest znane żadne oszacowanie liczby stron potrzebnych do umieszczenia w książce dowolnego zbioru planarnego. Podano natomiast przykład zbioru, który wymaga czterech stron [8] i nadal przypuszcza się, że liczba stron planarnych zbiorów częściowo uporządkowanych nie jest ograniczona. W pracy zajęto się tymi dwoma szczególnymi przypadkami problemu liczby stron dla zbiorów częściowo uporządkowanych: scharakteryzować zbiory, które mogą być umieszczone na dwóch stronach w książce, określić liczbę stron planarnych zbiorów uporządkowanych. Dotychczasowe badania, na przykład dotyczące złożoności obliczeniowej [3] wskazują, że te dwa problemy mogą być trudne do rozwiązania w pełnej ogólności, dlatego zajęto się szczególnymi klasami zbiorów częściowo uporządkowanych. Znaczna część pracy jest poświęcona zbiorom, które mają drzewiastą strukturę, dlatego w Rozdziale 4 krótko przedstawiono algorytm służący do umieszczania zbiorów drzewiastych na jednej stronie. Algorytm jest rekurencyjny i jego poprawność bazuje na (rekurencyjnej) własności elementów zbioru (Twierdzenie 17), dzięki której każda gałąź drzewa może być niezależnie umieszczona na jednej stronie. W dalszej części pracy (w Rozdziałach 5 i 6) ten algorytm tworzy ramy dla algorytmów umieszczania w książce zbiorów o bardziej rozbudowanej strukturze drzewiastej. W Rozdziale 5 jest rozważana klasa zbiorów uporządkowanych, które również mają strukturę drzewiastą, ale każda składowa zbioru jest diamentem, a ogólniej cyklem. Ta klasa zbiorów nie pojawiła się dotychczas w badaniach, ale mimo swej prostoty w budowie i drzewiastej strukturze bloków, będących cyklami, dwie strony nie wystarczają do umieszczenia tych zbiorów uporządkowanych w książce. Zbiór będący kombinacją cykli jest planarny. Udowodniono między innymi, że każda kombinacja diamentów (cykli) może być umieszczona w książce na trzech stronach (Twierdzenie 18), jednocześnie przedstawiono przykład takiej kombinacji, której nie można umieścić na dwóch stronach (Rysunek 5.7 i Lemat 7). Kombinacja diamentów jest więc przykładem rodziny planarnych zbiorów uporządkowanych o drzewiastej strukturze, dla umieszczenia których w książce nie wystarczają dwie strony. Najrozleglejszą część pracy stanowią rozważania w Rozdziałach 6 i 7 dotyczące N-wolnych zbiorów uporządkowanych, [11]. Dla rodziny zbiorów N-wolnych otrzymano wcześniej wiele istotnych i ciekawych wyników, między innymi w przypadku problemów, które polegają na znalezieniu rozszerzenia liniowego o pewnej własności. Jednym z takich problemów jest problem skoków (patrz Punkt 3.3, gdzie zamieszczono dolne oszacowanie liczby stron przez wyrażenie zależne od liczby skoków zbioru, Twierdzenie 11). Rozważania bazują na podejściu teorio-grafowym, w którym digrafy pokrycia N-wolnych zbiorów uporządkowanych są interpretowane jako digrafy łuko- 2
3 we. Zbiór częściowo uporządkowany (P, ) jest N-wolny, jeśli jego digraf pokrycia, czyli diagram Hassego, nie zawiera poddigrafu indukowanego, izomorficznego z digrafem N na Rysunku 6.1. Na początku Rozdziału 6 jest omówiona struktura N-wolnych digrafów łukowych i charakteryzacje takich digrafów (Twierdzenie 20), z których korzysta się w dalszej części pracy. Wśród wielu charakteryzacji digrafów łukowych najbardziej pożyteczny okazał się warunek, który ustanawia, że digraf D jest digrafem łukowym wtedy i tylko wtedy, gdy istnieją dwa równoliczne rozkłady zbioru jego wierzchołków takie, że zbiór łuków digrafu D może być rozłożony na sumę zbiorów łuków digrafów dwudzielnych pełnych. W Podrozdziale 6.2 podano wzór na liczbę stron dla N-wolnych zbiorów uporządkowanych o strukturze drzewiastej (Twierdzenie 22). Następnie podano oszacowanie liczby stron dla dowolnego zbioru N-wolnego (Twierdzenie 23), uwzględniające strukturę zbiorów N-wolnych oraz liczbę cykli niezależnych w (di)grafie pokrycia. Następnie, podano algorytm służący do umieszczania w książce dowolnych zbiorów uporządkowanych, który w pierwszym kroku sprowadza dowolny zbiór uporządkowany do zbioru N-wolnego, a następnie korzysta z algorytmu dla zbiorów N-wolnych. Rozważania w Rozdziału 7 skupiają się na planarnych zbiorach uporządkowanych. Podano warunki konieczne o charakterze lokalnym na to, aby N-wolny zbiór uporządkowany był planarny (Twierdzenie 24) istnienie warunków koniecznych i dostatecznych bowiem jest mało prawdopodobne, gdyż problem pełnej charakteryzacji takich zbiorów jest NP-zupełny. Z tych warunków wywnioskowano, że planarny N-wolny zbiór uporządkowany o strukturze drzewiastej może być umieszczony w książce na dwóch stronach. Najważniejszym wynikiem pracy jest dowód, że planarny N-wolny zbiór uporządkowany, reprezentowany przez swój do góry płaski digraf pokrycia może być umieszczony w książce na dwóch stronach. Dowód ma postać algorytmu, bazującego na strukturalnej analizie N-wolnych zbiorów uporządkowanych, z której wynika struktura połączeń między poddigrafami dwudzielnymi pełnymi, na które można zdekomponować digraf pokrycia takiego zbioru oraz z płaskiej realizacji tych poddigrafów. Dowód (algorytm) składa się z kilku etapów: sprawdzenie warunków koniecznych na to, aby dany zbiór uporządkowany był N-wolny i planarny; redukcja składowych wiszących i rozmiarów poddigrafów dwudzielnych pełnych; umieszczenie na dwóch stronach w książce digrafu zredukowanego; uzupełnienie otrzymanego włożenia digrafu zredukowanego do włożenia oryginalnego (przed redukcją) digrafu pokrycia. Algorytm znajduje kolejność wierzchołków digrafu pokrycia na grzbiecie książki, będącą rozszerzeniem liniowym zbioru uporządkowanego, dla którego digraf zredukowany jest digrafem pokrycia. Ta kolejność jest znajdowana podczas przejścia płaskiej reprezentacji zredukowanego digrafu pokrycia, w którym wykorzystuje się tę reprezentację digrafu (wierzchołki, łuki i ściany są odwiedzane w kolejności od prawej) oraz to, że digraf jest acykliczny i do góry płaski (wierzchołki są odwiedzane w kolejności topologicznego uporządkowania w digrafie pokrycia). Umieszczenie digrafu pokrycia na dwóch 3
4 stronach jest następnie uzupełniane, także na tych dwóch stronach, fragmentami oryginalnego digrafu pokrycia, wyredukowanymi na początku całego postępowania. W algorytmie, łuki digrafu zredukowanego i oryginalnego są przydzielane do jednej ze stron w książce, a następnie dowodzi się, że nie przecinają się na żadnej z nich. Przedstawione postępowanie ma złożoność wielomianową. W tej pracy, w rozważaniach dotyczących zbiorów uporządkowanych, istotnie korzysta się z własności (di)grafów powiązanych z tymi zbiorami oraz z technik dowodzenia i konstrukcji algorytmicznych pochodzących z teorii grafów. Niektóre wyniki zamieszczone w pracy były prezentowane na kilku konferencjach i ich opis znalazł się w materiałach konferencyjnych [4], [6], [7]. Podziękowania Szczególne podziękowania za pomoc przy tworzeniu tej pracy kieruję do mojego promotora, prof. dra hab. Macieja M. Sysły.
5 Bibliografia [1] Alzohairi M., N-free planar ordered sets that contain no covering four-cycle have page number two, Arab. J. Sci. Eng. 31(2006), 1-8. [2] Bernhart F., Kainen P.C., The book thickness of a graph, J. Combin. Theory B 27(1979), [3] Garg A., Tamassia R., Upward planarity testing, Order 12(1995), [4] Kwiatkowska A.B., Syslo M.M., On Posets of Page Number 2, Electronic Notes In Discrete Mathemtics 22(2005), ; Materiały konferencji 7th International Colloquium on Graph Theory, Giens, Francja, [5] Kwiatkowska A.B., Syslo M.M., On page number of some planar posets, Manuskrypt, [6] Kwiatkowska A.B., Sysło M.M, On Page Number of N-free Posets, Electronic Notes In Discrete Mathemtics 24(2006), ; Materiały konferencji 5th Cracow Conference on Graph Theory, Ustroń, [7] Kwiatkowska A.B., Sysło M.M, Book embedding of N-free posets, Materiały konferencji EuroCG 2012, Assisi, Włochy, [8] Le Tu Quoc Hung, A planar poset which requires four pages, Ars Combin. 35(1993), [9] Mchedlidze T., Symvonis A.. Crossing-optimal acyclic hamiltonian path completion and its application to upward topological book embeddings, in: Das S., Uehara R. (eds.), WALCOM 2009, LNCS 5431, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2009, [10] Nowakowski R., Parker A., Ordered sets, pagenumbers and planarity, Order 6(1989), [11] Rival I., Stories about order and the letter N, in: Combinatorics and Odered Sets, Contemp. Math. 57, AMS, 1986, [12] Syslo M.M., Bounds to the page number of partially ordered sets, in: M. Nagel (ed.), Graph-Theoretic Concepts in Computer Science, LNCS 411(1990), Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, [13] Yannakakis M., Four pages are necessary and sufficient for planar graphs, in: Proceedings of the 18th ACM Symposium on Theory of Computing, 1986, ; see also Embedding planar graphs in four pages, J. Computer and System Sciences 38(1989)
Umieszczanie zbiorów częściowo uporządkowanych w książce o minimalnej liczbie stron
Uniwersytet Warszawski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki Anna Beata Kwiatkowska Umieszczanie zbiorów częściowo uporządkowanych w książce o minimalnej liczbie stron rozprawa doktorska napisana
Umieszczanie zbiorów częściowo uporządkowanych w książce o minimalnej liczbie stron
Uniwersytet Warszawski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki Anna Beata Kwiatkowska Umieszczanie zbiorów częściowo uporządkowanych w książce o minimalnej liczbie stron rozprawa doktorska napisana
Drzewa. Jeżeli graf G jest lasem, który ma n wierzchołków i k składowych, to G ma n k krawędzi. Własności drzew
Drzewa Las - graf, który nie zawiera cykli Drzewo - las spójny Jeżeli graf G jest lasem, który ma n wierzchołków i k składowych, to G ma n k krawędzi. Własności drzew Niech T graf o n wierzchołkach będący
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
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
SKOJARZENIA i ZBIORY WEWN. STABILNE WIERZCH. Skojarzeniem w grafie G nazywamy dowolny podzbiór krawędzi parami niezależnych.
SKOJARZENIA i ZBIORY WEWN. STABILNE WIERZCH. Rozważamy graf G = (V, E) Dwie krawędzie e, e E nazywamy niezależnymi, jeśli nie są incydentne ze wspólnym wierzchołkiem. Skojarzeniem w grafie G nazywamy dowolny
Algorytmiczna teoria grafów Problem policjantów i złodziei - Cops and robbers problem
Algorytmiczna teoria grafów Problem policjantów i złodziei - problem hannafurmanczyk@infugedupl 26012016 hannafurmanczyk@infugedupl Nowakowski, Winkler 1983 Opis Gra w policjantów i złodzieja toczona jest
Sortowanie topologiczne skierowanych grafów acyklicznych
Sortowanie topologiczne skierowanych grafów acyklicznych Metody boolowskie w informatyce Robert Sulkowski http://robert.brainusers.net 23 stycznia 2010 1 Definicja 1 (Cykl skierowany). Niech C = (V, A)
Kolorowanie wierzchołków grafu
Kolorowanie wierzchołków grafu Niech G będzie grafem prostym. Przez k-kolorowanie właściwe wierzchołków grafu G rozumiemy takie przyporządkowanie wierzchołkom grafu liczb naturalnych ze zbioru {1,...,
Problem liczby skoków w zbiorach częściowo uporządkowanych. Przemysław Krysztowiak
Rozprawa doktorska pt. Problem liczby skoków w zbiorach częściowo uporządkowanych Kombinatoryczne algorytmy aproksymacyjne, przeszukiwanie wyczerpujące i złożoność obliczeniowa autoreferat Przemysław Krysztowiak
operacje porównania, a jeśli jest to konieczne ze względu na złe uporządkowanie porównywanych liczb zmieniamy ich kolejność, czyli przestawiamy je.
Problem porządkowania zwanego również sortowaniem jest jednym z najważniejszych i najpopularniejszych zagadnień informatycznych. Dane: Liczba naturalna n i ciąg n liczb x 1, x 2,, x n. Wynik: Uporządkowanie
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
Matematyczne podstawy informatyki Mathematical Foundations of Computational Sciences. Matematyka Poziom kwalifikacji: II stopnia
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy dla wszystkich specjalności Rodzaj zajęć: wykład, ćwiczenia Matematyczne podstawy informatyki Mathematical Foundations of Computational Sciences
Reprezentacje grafów nieskierowanych Reprezentacje grafów skierowanych. Wykład 2. Reprezentacja komputerowa grafów
Wykład 2. Reprezentacja komputerowa grafów 1 / 69 Macierz incydencji Niech graf G będzie grafem nieskierowanym bez pętli o n wierzchołkach (x 1, x 2,..., x n) i m krawędziach (e 1, e 2,..., e m). 2 / 69
Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 5. Prof. dr hab. inż. Jan Magott
Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład. Prof. dr hab. inż. Jan Magott Algorytmy grafowe: podstawowe pojęcia, reprezentacja grafów, metody przeszukiwania, minimalne drzewa rozpinające, problemy
Wprowadzenie Podstawy Fundamentalne twierdzenie Kolorowanie. Grafy planarne. Przemysław Gordinowicz. Instytut Matematyki, Politechnika Łódzka
Grafy planarne Przemysław Gordinowicz Instytut Matematyki, Politechnika Łódzka Grafy i ich zastosowania Wykład 12 Plan prezentacji 1 Wprowadzenie 2 Podstawy 3 Fundamentalne twierdzenie 4 Kolorowanie grafów
Grafy (3): drzewa. Wykłady z matematyki dyskretnej dla informatyków i teleinformatyków. UTP Bydgoszcz
Grafy (3): drzewa Wykłady z matematyki dyskretnej dla informatyków i teleinformatyków UTP Bydgoszcz 13 (Wykłady z matematyki dyskretnej) Grafy (3): drzewa 13 1 / 107 Drzewo Definicja. Drzewo to graf acykliczny
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)),
Ilustracja S1 S2. S3 ściana zewnętrzna
Grafy płaskie G=(V,E) nazywamy grafem płaskim, gdy V jest skończonym podzbiorem punktów płaszczyzny euklidesowej, a E to zbiór krzywych Jordana (łamanych) o końcach w V i takich, że: 1) rożne krzywe mają
Zał. nr 4 do ZW. Wykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium 30 30
WYDZIAŁ ****** KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim MATEMATYKA DYSKRETNA Nazwa w języku angielskim DISCRETE MATHEMATICS Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność (jeśli dotyczy): Stopień studiów
Grafy i sieci w informatyce - opis przedmiotu
Grafy i sieci w informatyce - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Grafy i sieci w informatyce Kod przedmiotu 11.9-WI-INFD-GiSwI Wydział Kierunek Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki
JAKIEGO RODZAJU NAUKĄ JEST
JAKIEGO RODZAJU NAUKĄ JEST INFORMATYKA? Computer Science czy Informatyka? Computer Science czy Informatyka? RACZEJ COMPUTER SCIENCE bo: dziedzina ta zaistniała na dobre wraz z wynalezieniem komputerów
Problem skoczka szachowego i inne cykle Hamiltona na szachownicy n x n
i inne cykle Hamiltona na szachownicy n x n Uniwersytet Warszawski 15 marca 2007 Agenda 1 2 naiwne Prosty algorytm liniowy 3 Problem znany był już od bardzo dawna, jako łamigłówka logiczna. Był też stosowany
2. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności oraz kompetencji społecznych (jeśli obowiązują):
OPISU MODUŁU KSZTAŁCENIA (SYLABUS) I. Informacje ogólne 1) Nazwa modułu : MATEMATYCZNE PODSTAWY KOGNITYWISTYKI 2) Kod modułu : 08-KODL-MPK 3) Rodzaj modułu : OBOWIĄZKOWY 4) Kierunek studiów: KOGNITYWISTYKA
Dowód pierwszego twierdzenia Gödela o. Kołmogorowa
Dowód pierwszego twierdzenia Gödela o niezupełności arytmetyki oparty o złożoność Kołmogorowa Grzegorz Gutowski SMP II rok opiekun: dr inż. Jerzy Martyna II UJ 1 1 Wstęp Pierwsze twierdzenie o niezupełności
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
Wokół Problemu Steinhausa z teorii liczb
Wokół Problemu Steinhausa z teorii liczb Konferencja MathPAD 0 Piotr Jędrzejewicz Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Mikołaja Kopernika w Toruniu Celem referatu jest przedstawienie sposobu wykorzystania
Drzewa spinające MST dla grafów ważonych Maksymalne drzewo spinające Drzewo Steinera. Wykład 6. Drzewa cz. II
Wykład 6. Drzewa cz. II 1 / 65 drzewa spinające Drzewa spinające Zliczanie drzew spinających Drzewo T nazywamy drzewem rozpinającym (spinającym) (lub dendrytem) spójnego grafu G, jeżeli jest podgrafem
Segmentacja obrazów cyfrowych z zastosowaniem teorii grafów - wstęp. autor: Łukasz Chlebda
Segmentacja obrazów cyfrowych Segmentacja obrazów cyfrowych z zastosowaniem teorii grafów - wstęp autor: Łukasz Chlebda 1 Segmentacja obrazów cyfrowych - temat pracy Temat pracy: Aplikacja do segmentacji
Matematyka dyskretna - 7.Drzewa
Matematyka dyskretna - 7.Drzewa W tym rozdziale zajmiemy się drzewami: specjalnym przypadkiem grafów. Są one szczególnie przydatne do przechowywania informacji, umożliwiającego szybki dostęp do nich. Definicja
MATEMATYKA DYSKRETNA - MATERIAŁY DO WYKŁADU GRAFY
ERIAŁY DO WYKŁADU GRAFY Graf nieskierowany Grafem nieskierowanym nazywamy parę G = (V, E), gdzie V jest pewnym zbiorem skończonym (zwanym zbiorem wierzchołków grafu G), natomiast E jest zbiorem nieuporządkowanych
Badania operacyjne: Wykład Zastosowanie kolorowania grafów w planowaniu produkcji typu no-idle
Badania operacyjne: Wykład Zastosowanie kolorowania grafów w planowaniu produkcji typu no-idle Paweł Szołtysek 12 czerwca 2008 Streszczenie Planowanie produkcji jest jednym z problemów optymalizacji dyskretnej,
Algorytm Grovera. Kwantowe przeszukiwanie zbiorów. Robert Nowotniak
Wydział Fizyki Technicznej, Informatyki i Matematyki Stosowanej Politechnika Łódzka 13 listopada 2007 Plan wystapienia 1 Informatyka Kwantowa podstawy 2 Opis problemu (przeszukiwanie zbioru) 3 Intuicyjna
Algorytmy grafowe. Wykład 1 Podstawy teorii grafów Reprezentacje grafów. Tomasz Tyksiński CDV
Algorytmy grafowe Wykład 1 Podstawy teorii grafów Reprezentacje grafów Tomasz Tyksiński CDV Rozkład materiału 1. Podstawowe pojęcia teorii grafów, reprezentacje komputerowe grafów 2. Przeszukiwanie grafów
MATEMATYKA DYSKRETNA - KOLOKWIUM 2
1 MATEMATYKA DYSKRETNA - KOLOKWIUM 2 GRUPA A RACHUNKI+KRÓTKIE WYJAŚNIENIA! NA TEJ KARTCE! KAŻDA DODATKOWA KARTKA TO MINUS 1 PUNKT! Imię i nazwisko...... Nr indeksu... 1. (3p.) Znajdź drzewo o kodzie Prufera
Teoria grafów - Teoria rewersali - Teoria śladów
17 maja 2012 1 Planarność Wzór Eulera Kryterium Kuratowskiego Algorytmy testujące planarność 2 Genom i jego przekształcenia Grafy złamań Sortowanie przez odwrócenia Inne rodzaje sortowania Algorytmy sortujące
Matematyczne Podstawy Informatyki
Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 03/0 Przeszukiwanie w głąb i wszerz I Przeszukiwanie metodą
Harmonogramowanie przedsięwzięć
Harmonogramowanie przedsięwzięć Mariusz Kaleta Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej Politechnika Warszawska luty 2014, Warszawa Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 1 / 25 Wstęp
Kody blokowe Wykład 5a;
Kody blokowe Wykład 5a; 31.03.2011 1 1 Kolorowanie hiperkostki Definicja. W teorii grafów symbol Q n oznacza kostkę n-wymiarową, czyli graf o zbiorze wierzchołków V (Q n ) = {0, 1} n i zbiorze krawędzi
UWAGI O WŁAŚCIWOŚCIACH LICZBY ZNIEWOLENIA DLA GRAFÓW
PRACE WYDZIAŁU NAWIGACYJNEGO nr 19 AKADEMII MORSKIEJ W GDYNI 2006 SAMBOR GUZE Akademia Morska w Gdyni Katedra Matematyki UWAGI O WŁAŚCIWOŚCIACH LICZBY ZNIEWOLENIA DLA GRAFÓW W pracy zdefiniowano liczbę
Szeregowanie zadań. Wykład nr 3. dr Hanna Furmańczyk
Wykład nr 3 27.10.2014 Procesory identyczne, zadania niezależne, podzielne: P pmtn C max Algorytm McNaughtona 1 Wylicz optymalną długość C max = max{ j=1,...,n p j/m, max j=1,...,n p j }, 2 Szereguj kolejno
Algorytmy i str ruktury danych. Metody algorytmiczne. Bartman Jacek
Algorytmy i str ruktury danych Metody algorytmiczne Bartman Jacek jbartman@univ.rzeszow.pl Metody algorytmiczne - wprowadzenia Znamy strukturę algorytmów Trudność tkwi natomiast w podaniu metod służących
Teoria obliczeń i złożoność obliczeniowa
Teoria obliczeń i złożoność obliczeniowa Kontakt: dr hab. inż. Adam Kasperski, prof. PWr. pokój 509 B4 adam.kasperski@pwr.wroc.pl materiały + informacje na stronie www. Zaliczenie: Egzamin Literatura Problemy
Algorytmy kombinatoryczne w bioinformatyce
Algorytmy kombinatoryczne w bioinformatyce wykład 2: sekwencjonowanie cz. 1 prof. dr hab. inż. Marta Kasprzak Instytut Informatyki, Politechnika Poznańska Poznawanie sekwencji genomowej Poznawanie sekwencji
Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 14/15 Grafy podstawowe definicje Graf to para G=(V, E), gdzie V to niepusty i skończony zbiór, którego elementy nazywamy wierzchołkami
Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 5. Prof. dr hab. inż. Jan Magott
Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 5 Prof. dr hab. inż. Jan Magott DMT rozwiązuje problem decyzyjny π przy kodowaniu e w co najwyżej wielomianowym czasie, jeśli dla wszystkich łańcuchów wejściowych
POISSONOWSKA APROKSYMACJA W SYSTEMACH NIEZAWODNOŚCIOWYCH
POISSONOWSKA APROKSYMACJA W SYSTEMACH NIEZAWODNOŚCIOWYCH Barbara Popowska bpopowsk@math.put.poznan.pl Politechnika Poznańska http://www.put.poznan.pl/ PROGRAM REFERATU 1. WPROWADZENIE 2. GRAF JAKO MODEL
KARTA KURSU. Algorytmy, struktury danych i techniki programowania. Algorithms, Data Structures and Programming Techniques
KARTA KURSU Nazwa Nazwa w j. ang. Algorytmy, struktury danych i techniki programowania Algorithms, Data Structures and Programming Techniques Kod Punktacja ECTS* 3 Koordynator dr Paweł Pasteczka Zespół
Znajdowanie skojarzeń na maszynie równoległej
11 grudnia 2008 Spis treści 1 Skojarzenia w różnych klasach grafów Drzewa Grafy gęste Grafy regularne dwudzielne Claw-free graphs 2 Drzewa Skojarzenia w drzewach Fakt Wybierajac krawędź do skojarzenia
Podstawowe pojęcia dotyczące drzew Podstawowe pojęcia dotyczące grafów Przykłady drzew i grafów
Podstawowe pojęcia dotyczące drzew Podstawowe pojęcia dotyczące grafów Przykłady drzew i grafów Drzewa: Drzewo (ang. tree) jest strukturą danych zbudowaną z elementów, które nazywamy węzłami (ang. node).
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE C1. Podniesienie poziomu wiedzy studentów z zagadnień dotyczących analizy i syntezy algorytmów z uwzględnieniem efektywności
Wykład z Technologii Informacyjnych. Piotr Mika
Wykład z Technologii Informacyjnych Piotr Mika Uniwersalna forma graficznego zapisu algorytmów Schemat blokowy zbiór bloków, powiązanych ze sobą liniami zorientowanymi. Jest to rodzaj grafu, którego węzły
7. Teoria drzew - spinanie i przeszukiwanie
7. Teoria drzew - spinanie i przeszukiwanie Grzegorz Kosiorowski Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie zima 2016/2017 rzegorz Kosiorowski (Uniwersytet Ekonomiczny 7. wteoria Krakowie) drzew - spinanie i przeszukiwanie
komputery? Andrzej Skowron, Hung Son Nguyen Instytut Matematyki, Wydział MIM, UW
Czego moga się nauczyć komputery? Andrzej Skowron, Hung Son Nguyen son@mimuw.edu.pl; skowron@mimuw.edu.pl Instytut Matematyki, Wydział MIM, UW colt.tex Czego mogą się nauczyć komputery? Andrzej Skowron,
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
Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl. Przykłady zadań egzaminacyjnych (do liczenia lub dowodzenia)
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl Przykłady zadań egzaminacyjnych (do liczenia lub dowodzenia) 1. Ile układów kart w pokerze to Dwie pary? Dwie pary to układ 5 kart
Algorytmiczna teoria grafów
Przedmiot fakultatywny 20h wykładu + 20h ćwiczeń 21 lutego 2014 Zasady zaliczenia 1 ćwiczenia (ocena): kolokwium, zadania programistyczne (implementacje algorytmów), praca na ćwiczeniach. 2 Wykład (egzamin)
TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI
1 TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI WFAiS UJ, Informatyka Stosowana I rok studiów, I stopień Wykład 14c 2 Definicje indukcyjne Twierdzenia dowodzone przez indukcje Definicje indukcyjne Definicja drzewa
Wymagania na poszczególne oceny szkolne z. matematyki. dla uczniów klasy IIIa i IIIb. Gimnazjum im. Jana Pawła II w Mętowie. w roku szkolnym 2015/2016
Wymagania na poszczególne oceny szkolne z matematyki dla uczniów klasy IIIa i IIIb Gimnazjum im. Jana Pawła II w Mętowie w roku szkolnym 2015/2016 DZIAŁ 1. FUNKCJE (11h) Uczeń: poda definicję funkcji (2)
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).
Lista 6 Problemy NP-zupełne
1 Wprowadzenie Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Teoretyczne Podstawy Informatyki Lista 6 Problemy NP-zupełne Problem abstrakcyjny Q jest to relacja dwuargumentowa
Kombinowanie o nieskończoności. 2. Wyspy, mosty, mapy i kredki materiały do ćwiczeń
Kombinowanie o nieskończoności. 2. Wyspy, mosty, mapy i kredki materiały do ćwiczeń Projekt Matematyka dla ciekawych świata spisał: Michał Korch 15 marzec 2018 Szybkie przypomnienie z wykładu Prezentacja
Algorytmy i Struktury Danych.
Algorytmy i Struktury Danych. Grafy dr hab. Bożena Woźna-Szcześniak bwozna@gmail.com Jan Długosz University, Poland Wykład 9 Bożena Woźna-Szcześniak (AJD) Algorytmy i Struktury Danych. Wykład 9 1 / 20
Matematyka Dyskretna 2/2008 rozwiązania. x 2 = 5x 6 (1) s 1 = Aα 1 + Bβ 1. A + B = c 2 A + 3 B = d
C. Bagiński Materiały dydaktyczne 1 Matematyka Dyskretna /008 rozwiązania 1. W każdym z następujących przypadków podać jawny wzór na s n i udowodnić indukcyjnie jego poprawność: (a) s 0 3, s 1 6, oraz
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
Algorytm. Krótka historia algorytmów
Algorytm znaczenie cybernetyczne Jest to dokładny przepis wykonania w określonym porządku skończonej liczby operacji, pozwalający na rozwiązanie zbliżonych do siebie klas problemów. znaczenie matematyczne
FRAKTALE I SAMOPODOBIEŃSTWO
FRAKTALE I SAMOPODOBIEŃSTWO Mariusz Gromada marzec 2003 mariusz.gromada@wp.pl http://multifraktal.net 1 Wstęp Fraktalem nazywamy każdy zbiór, dla którego wymiar Hausdorffa-Besicovitcha (tzw. wymiar fraktalny)
Przykłady grafów. Graf prosty, to graf bez pętli i bez krawędzi wielokrotnych.
Grafy Graf Graf (ang. graph) to zbiór wierzchołków (ang. vertices), które mogą być połączone krawędziami (ang. edges) w taki sposób, że każda krawędź kończy się i zaczyna w którymś z wierzchołków. Graf
WSTĘP DO INFORMATYKI. Drzewa i struktury drzewiaste
Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej WSTĘP DO INFORMATYKI Adrian Horzyk Drzewa i struktury drzewiaste www.agh.edu.pl DEFINICJA DRZEWA Drzewo
Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2017 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 14/14 TWIERDZENIE HALLA Twierdzenie o kojarzeniu małżeństw rozważa dwie grupy - dziewcząt i chłopców, oraz podgrupy dziewczyn i podgrupy
Wykłady z Matematyki Dyskretnej
Wykłady z Matematyki Dyskretnej dla kierunku Informatyka dr Instytut Informatyki Politechnika Krakowska Wykłady na bazie materiałów: dra hab. Andrzeja Karafiata dr hab. Joanny Kołodziej, prof. PK Kolorowanie
Wstęp do sieci neuronowych, wykład 12 Wykorzystanie sieci rekurencyjnych w optymalizacji grafowej
Wstęp do sieci neuronowych, wykład 12 Wykorzystanie sieci rekurencyjnych w optymalizacji grafowej Maja Czoków, Jarosław Piersa Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika 2013-01-09
O symetrycznej rozszerzalności stanów kwantowych i jej zastosowaniach
Politechnika Gdańska Wydział Fizyki Technicznej i Matematyki Stosowanej Katedra Fizyki Teoretycznej i Informatyki Kwantowej Streszczenie rozprawy doktorskiej O symetrycznej rozszerzalności stanów kwantowych
Wybrane podstawowe rodzaje algorytmów
Wybrane podstawowe rodzaje algorytmów Tomasz Głowacki tglowacki@cs.put.poznan.pl Zajęcia finansowane z projektu "Rozwój i doskonalenie kształcenia na Politechnice Poznańskiej w zakresie technologii informatycznych
Kierunek: Matematyka Poziom studiów: Studia II stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne
Wydział: Matematyki Stosowanej Kierunek: Matematyka Poziom studiów: Studia II stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne Specjalność: Matematyka ubezpieczeniowa Rocznik: 2016/2017 Język wykładowy: Polski
EFEKTY UCZENIA SIĘ DLA KIERUNKU INŻYNIERIA DANYCH W ODNIESIENIU DO EFEKTÓW UCZENIA SIĘ PRK POZIOM 6
EFEKTY UCZENIA SIĘ DLA KIERUNKU INŻYNIERIA DANYCH W ODNIESIENIU DO EFEKTÓW UCZENIA SIĘ PRK POZIOM 6 studia pierwszego stopnia o profilu ogólnoakademickim Symbol K_W01 Po ukończeniu studiów pierwszego stopnia
Struktury danych i złozoność obliczeniowa. Prof. dr hab. inż. Jan Magott
Struktury danych i złozoność obliczeniowa Prof. dr hab. inż. Jan Magott Formy zajęć: Wykład 1 godz., Ćwiczenia 1 godz., Projekt 2 godz.. Adres strony z materiałami do wykładu: http://www.zio.iiar.pwr.wroc.pl/sdizo.html
Teraz bajty. Informatyka dla szkół ponadpodstawowych. Zakres rozszerzony. Część 1.
Teraz bajty. Informatyka dla szkół ponadpodstawowych. Zakres rozszerzony. Część 1. Grażyna Koba MIGRA 2019 Spis treści (propozycja na 2*32 = 64 godziny lekcyjne) Moduł A. Wokół komputera i sieci komputerowych
6. Wstępne pojęcia teorii grafów
6. Wstępne pojęcia teorii grafów Grzegorz Kosiorowski Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie zima 2016/2017 rzegorz Kosiorowski (Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie) 6. Wstępne pojęcia teorii grafów zima 2016/2017
SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA Realizacja w roku akademickim 2016/17
Załącznik nr 4 do Uchwały Senatu nr 430/01/2015 SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA 2016 2020 Realizacja w roku akademickim 2016/17 1.1. Podstawowe informacje o przedmiocie/module Nazwa przedmiotu/ modułu
Matematyczne Podstawy Informatyki
Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 2013/2014 Informacje podstawowe 1. Konsultacje: pokój
PODSTAWY INFORMATYKI wykład 10.
PODSTAWY INFORMATYKI wykład 10. Adrian Horzyk Web: http://home.agh.edu.pl/~horzyk/ E-mail: horzyk@agh.edu.pl Google: Adrian Horzyk Gabinet: paw. D13 p. 325 Akademia Górniczo-Hutniacza w Krakowie WEAIiE,
V. WYMAGANIA EGZAMINACYJNE
V. WYMAGANIA EGZAMINACYJNE Standardy wymagań egzaminacyjnych Zdający posiada umiejętności w zakresie: POZIOM PODSTAWOWY POZIOM ROZSZERZONY 1. wykorzystania i tworzenia informacji: interpretuje tekst matematyczny
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
Kryteria oceniania z matematyki dla klasy III LO poziom podstawowy, na podstawie programu nauczania DKOS- 5002-05/08
Kryteria oceniania z matematyki dla klasy III LO poziom podstawowy, na podstawie programu nauczania DKOS- 5002-05/08 1. Oprocentowanie lokat i kredytów - zna pojęcie procentu prostego i składanego; - oblicza
Algorytmiczna teoria grafów
Podstawowe pojęcia i klasy grafów Wykład 1 Grafy nieskierowane Definicja Graf nieskierowany (graf) G = (V,E) jest to uporządkowana para składająca się z niepustego skończonego zbioru wierzchołków V oraz
O ISTOTNYCH OGRANICZENIACH METODY
O ISTOTNYCH OGRANICZENIACH METODY ALGORYTMICZNEJ Dwa pojęcia algorytmu (w informatyce) W sensie wąskim Algorytmem nazywa się każdy ogólny schemat procedury możliwej do wykonania przez uniwersalną maszynę
TEORIA GRAFÓW I SIECI
TEORIA GRAFÓW I SIECI Temat nr 1: Definicja grafu. Rodzaje i części grafów dr hab. inż. Zbigniew TARAPATA, prof. WAT e-mail: zbigniew.tarapata@wat.edu.pl http://tarapata.edu.pl tel.: 261-83-95-04, p.225/100
1.Funkcja logarytmiczna
Kryteria oceniania z matematyki dla klasy IV TI poziom podstawowy, na podstawie programu nauczania DKOS- 5002-05/08 1.Funkcja logarytmiczna -potrafi obliczyć logarytm liczby dodatniej; -zna i potrafi stosować
Hybrydowa analiza transformat w rozpoznawaniu wysokości dźwięków w polifonicznych nagraniach instrumentów muzycznych
Wydział Fizyki Technicznej, Informatyki i Matematyki Stosowanej Politechnika Łódzka Streszczenie rozprawy doktorskiej Hybrydowa analiza transformat w rozpoznawaniu wysokości dźwięków w polifonicznych nagraniach
Grafem nazywamy strukturę G = (V, E): V zbiór węzłów lub wierzchołków, Grafy dzielimy na grafy skierowane i nieskierowane:
Wykład 4 grafy Grafem nazywamy strukturę G = (V, E): V zbiór węzłów lub wierzchołków, E zbiór krawędzi, Grafy dzielimy na grafy skierowane i nieskierowane: Formalnie, w grafach skierowanych E jest podzbiorem
Digraf. 13 maja 2017
Digraf 13 maja 2017 Graf skierowany, digraf, digraf prosty Definicja 1 Digraf prosty G to (V, E), gdzie V jest zbiorem wierzchołków, E jest rodziną zorientowanych krawędzi, między różnymi wierzchołkami,
Informatyka Programowanie - I, VII SPS stacjonarne/ niestacjonarne. studia niestacjonarne
Nazwa modułu/ przedmiotu Matematyka stosowana Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot Instytut Matematyki OPIS MODUŁU KSZTAŁCENIA (przedmiot lub grupa przedmiotów) Przedmiot/y I kierunek specjalność specjalizacja
Złożoność obliczeniowa klasycznych problemów grafowych
Złożoność obliczeniowa klasycznych problemów grafowych Oznaczenia: G graf, V liczba wierzchołków, E liczba krawędzi 1. Spójność grafu Graf jest spójny jeżeli istnieje ścieżka łącząca każdą parę jego wierzchołków.
Algebry skończonego typu i formy kwadratowe
Algebry skończonego typu i formy kwadratowe na podstawie referatu Justyny Kosakowskiej 26 kwietnia oraz 10 i 17 maja 2001 Referat został opracowany w oparciu o prace Klausa Bongartza Criterion for finite
WYKORZYSTANIE LOGIKI SEKWENTÓW GENTZENA DO SYMBOLICZNEJ ANALIZY SIECI PETRIEGO
II Konferencja Naukowa KNWS'05 "Informatyka- sztuka czy rzemios o" 15-18 czerwca 2005, Z otniki Luba skie WYKORZYSTANIE LOGIKI SEKWENTÓW GENTZENA DO SYMBOLICZNEJ ANALIZY SIECI PETRIEGO Jacek Tkacz Instytut
Katalog wymagań programowych na poszczególne stopnie szkolne. Matematyka. Poznać, zrozumieć
Katalog wymagań programowych na poszczególne stopnie szkolne Matematyka. Poznać, zrozumieć Kształcenie w zakresie podstawowym. Klasa 3 Poniżej podajemy umiejętności, jakie powinien zdobyć uczeń z każdego
Informacje ogólne. Wykształcenie. Kariera zawodowa. Prace doktorskie i magisterskie
Informacje ogólne Imię i nazwisko Data i miejsce urodzenia E-mail Strona WWW Zainteresowanie naukowe Michał Pilipczuk 25 czerwca 1988, Warszawa michal.pilipczuk@mimuw.edu.pl http://www.mimuw.edu.pl/~mp248287
CURRICULUM VITAE. Maciej Marek SYSŁO
MMS, March 20, 2011 CURRICULUM VITAE Maciej Marek SYSŁO Born November 3, 1945 Tarnów, Poland Nationality Sex Polish Male Permanent Address Institute of Computer Science University of Wrocław, Joliot-Curie
Znajdowanie najkrótszych dróg oraz najniższych i najkrótszych drzew
Znajdowanie najkrótszych dróg oraz najniższych i najkrótszych drzew Maciej M. Sysło Uniwersytet Wrocławski, UMK w Toruniu syslo@ii.uni.wroc.pl, syslo@mat.uni.torun.pl http://mmsyslo.pl/ < 250 > Informatyka