Konspekt. Piotr Chołda 12 października Podstawowe informacje nt. przedmiotu. Prowadzący przedmiot (wykład i egzamin):

Podobne dokumenty
Konspekt. Piotr Chołda 2 marca Podstawowe informacje nt. przedmiotu. Prowadzący przedmiot (wykład, egzamin, projekt, laboratorium):

Opracowanie prof. J. Domsta 1

Suma dwóch grafów. Zespolenie dwóch grafów

Przykłady grafów. Graf prosty, to graf bez pętli i bez krawędzi wielokrotnych.

Matematyka dyskretna

MATEMATYKA DYSKRETNA - MATERIAŁY DO WYKŁADU GRAFY

Matematyczne Podstawy Informatyki

Konspekt. 15 października Wykład III (16 października 2014 r.): optymalizacja kombinatoryczna na grafach (metody sieciowe)

Matematyczne Podstawy Informatyki

Teoria grafów podstawy. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

TEORIA GRAFÓW I SIECI

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Grafy i sieci w informatyce - opis przedmiotu

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA

G. Wybrane elementy teorii grafów

Algorytmy grafowe. Wykład 1 Podstawy teorii grafów Reprezentacje grafów. Tomasz Tyksiński CDV

Grafy. Graf ( graf ogólny) to para G( V, E), gdzie:

E ' E G nazywamy krawędziowym zbiorem

Drzewa spinające MST dla grafów ważonych Maksymalne drzewo spinające Drzewo Steinera. Wykład 6. Drzewa cz. II

Droga i cykl Eulera Przykłady zastosowania drogi i cyku Eulera Droga i cykl Hamiltona. Wykład 4. Droga i cykl Eulera i Hamiltona

Drzewa. Jeżeli graf G jest lasem, który ma n wierzchołków i k składowych, to G ma n k krawędzi. Własności drzew

Karta (sylabus) przedmiotu

Z-LOG-1004 Matematyka dyskretna Discrete mathematics. Przedmiot podstawowy Wybieralny polski Semestr III

6. Wstępne pojęcia teorii grafów

Graf. Definicja marca / 1

Egzamin / zaliczenie na ocenę*

SPÓJNOŚĆ. ,...v k. }, E={v 1. v k. i v k. ,...,v k-1. }. Wierzchołki v 1. v 2. to końce ścieżki.

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, A/14

Wykład 4. Droga i cykl Eulera i Hamiltona

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Algorytmiczna teoria grafów

Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część V - Model PRAM II

Teoria grafów dla małolatów. Andrzej Przemysław Urbański Instytut Informatyki Politechnika Poznańska

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Złożoność obliczeniowa klasycznych problemów grafowych

Z-ZIP-1004 Matematyka dyskretna Discrete mathematics. Stacjonarne Wszystkie Katedra Matematyki Dr hab. Artur Maciąg, prof. PŚk

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

Teoria obliczeń i złożoność obliczeniowa

Metody optymalizacji Optimization methods Forma studiów: stacjonarne Poziom studiów II stopnia. Liczba godzin/tydzień: 1W, 1Ć

a) 7 b) 19 c) 21 d) 34

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

MODELE SIECIOWE 1. Drzewo rozpinające 2. Najkrótsza droga 3. Zagadnienie maksymalnego przepływu źródłem ujściem

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Matematyczne Podstawy Informatyki

Opis przedmiotu. Karta przedmiotu - Badania operacyjne Katalog ECTS Politechniki Warszawskiej

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Wykład 8. Drzewo rozpinające (minimum spanning tree)

MATEMATYKA DYSKRETNA - KOLOKWIUM 2

Grafy dla każdego. dr Krzysztof Bryś. Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechnika Warszawska.

Opis przedmiotu: Badania operacyjne

Podstawowe pojęcia dotyczące drzew Podstawowe pojęcia dotyczące grafów Przykłady drzew i grafów

Ogólne wiadomości o grafach

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Zał. nr 4 do ZW. Wykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium 30 30

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Podstawowe własności grafów. Wykład 3. Własności grafów

Opis przedmiotu. Karta przedmiotu - Badania operacyjne Katalog ECTS Politechniki Warszawskiej

KARTA KURSU. Algorytmy, struktury danych i techniki programowania. Algorithms, Data Structures and Programming Techniques

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, B/14

Egzamin / zaliczenie na ocenę*

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Nazwa przedmiotu: MODELOWANIE I ANALIZA SYSTEMÓW INFORMATYCZNYCH. Modeling and analysis of computer systems Forma studiów: Stacjonarne

Wykłady z Matematyki Dyskretnej

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA

Marek Miszczyński KBO UŁ. Wybrane elementy teorii grafów 1

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Digraf. 13 maja 2017

Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki. Karta przedmiotu. obowiązuje w roku akademickim 2012/2013. Algorytmy i struktury danych

Czy istnieje zamknięta droga spaceru przechodząca przez wszystkie mosty w Królewcu dokładnie jeden raz?

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Architektura komputerów

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Algorytmiczna teoria grafów

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Grafy i Zastosowania. 5: Drzewa Rozpinające. c Marcin Sydow. Drzewa rozpinające. Cykle i rozcięcia fundamentalne. Zastosowania

Metody Programowania

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 5. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

KURS MATEMATYKA DYSKRETNA

Rozwiązywanie równań liniowych. Transmitancja. Charakterystyki częstotliwościowe

Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2013/2014

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

edycja 1 opracowany zgodnie z Zarządzeniami Wewnętrznymi PWr. nr 14/2012 i 15/2012 i 34/2012

Zał nr 4 do ZW. Dla grupy kursów zaznaczyć kurs końcowy. Liczba punktów ECTS charakterze praktycznym (P)

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Programowanie sieciowe. Tadeusz Trzaskalik

Algorytmika Problemów Trudnych

Reprezentacje grafów nieskierowanych Reprezentacje grafów skierowanych. Wykład 2. Reprezentacja komputerowa grafów

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Transkrypt:

Konspekt Piotr Chołda 12 października 2017 1 Podstawowe informacje nt. przedmiotu 1.1 Dane nt. prowadzących Prowadzący przedmiot (wykład i egzamin): dr hab. inż. Piotr Chołda; pok. 113 (wejście przez sekretariat), pawilon D-5, piętro; konsultacje: czwartki, 14.15-16.15 + można się umówić mailem; tel.: (617 )26 16; e-mail: piotr.cholda@agh.edu.pl; materiały, informacje i kalendarz zajęć oraz dostępności prowadzącego: strona WWW przedmiotu. Prowadzący projekt i laboratorium): mgr inż. Andrzej Kamisiński; e-mail: kamisinski@kt.agh.edu.pl. 1.2 Konspekty Konspekty będą udostępniane na stronie WWW przedmiotu przed wykładem, w miarę możliwości najpóźniej dzień wcześniej. Konspekty czasem będą poprawiane po wykładzie (np. korekta błędów, literówek, ewentualne uzupełnienia), dlatego proszę zwracać uwagę na nowe wersje oznaczane przez słowo modyfikacja na stronie WWW przedmiotu. Proszę sobie drukować konspekty i przynosić na wykłady. Niekiedy po wykładzie są również udostępniane zwięzłe podsumowania materiału z wykładu. Strona 1

1.3 Cele kształcenia Szczegółowe cele kształcenia są dostępne w syllabusie przedmiotu. W praktyce w ramach przedmiotu będą uczone i wymagane przede wszystkim następujące umiejętności: przekształcania zadanego werbalnie problemu inżynierskiego w zadanie optymalizacji oparte na programowaniu matematycznym (umiejętność formułowania), interpretacji znaczenia zadania programowania matematycznego (umiejętność rozumienia), implementacji zadania optymalizacji do postaci zrozumiałej dla odpowiedniego oprogramowania (umiejętność rozwiązywania głównie laboratorium), korzystania z tekstów naukowych oraz wyciągania z nich wniosków (umiejętność kreatywnego zdobywania wiedzy głównie projekt). Część przedmiotu obejmuje również zagadnienia związane z problematyką niezawodności. 1.4 Zasady związane z zaliczaniem przedmiotu 1. Harmonogram zajęć podano na stronie WWW przedmiotu. 2. Przedmiot obejmuje: wykład (uczęszczanie nie jest obowiązkowe ale prowadzący oczekuje, że na każdym wykładzie zjawią się co najmniej dwie osoby!), ćwiczenia laboratoryjne (obowiązkowe), projekt (obowiązkowy), egzamin ustny (obowiązkowy). 3. Zaliczenie całego przedmiotu: uzyskanie co najmniej oceny dst z laboratorium, projektu i egzaminu. 4. Warunkiem dopuszczenia do egzaminu jest uzyskanie zaliczenia z laboratorium oraz projektu (zdobycie z obu typów zajęć co najmniej dst ocenę trzeba mieć wystawioną najpóźniej na dzień przed egzaminem). 5. Ocena końcowa z przedmiotu, uzyskiwana po skutecznym zdaniu egzaminu (tj. po zdobyciu co najmniej dst) średnia arytmetyczna ocen z wagami 35%: laboratorium, 35%: projekt, 30%: egzamin (z uwzględnieniem wszystkich ocen ndst). 6. Laboratorium: (a) Dokładne zasady podano na stronie WWW przedmiotu w dokumencie pt. Informacje ogólne nt. laboratorium. Należy się z nim zapoznać, ponieważ stanowi integralną część zasad związanych z zaliczeniem całego przedmiotu. Strona 2

(b) Składniki ćwiczeń laboratoryjnych: siedem spotkań (po dwie godziny każde); punktowana aktywność; testy pisane na początku niektórych zajęć; sprawdzian praktyczny z użyciem komputera i dowolnych materiałów (ostatnie zajęcia). (c) Na stronie WWW przedmiotu będą umieszczone odpowiednie wytyczne ws. przygotowania się przed zajęciami. 7. Projekt: (a) Dokładne zasady podano na stronie WWW przedmiotu w dokumencie pt. Wytyczne ws. projektu oraz proponowane tematy. Należy się z nim zapoznać, ponieważ stanowi integralną część zasad związanych z zaliczeniem całego przedmiotu. (b) Możliwa praca grupowa. (c) Ze względu na wcześniejsze złe doświadczenia z wykonywaniem projektu, wprowadzono obowiązek spotykania się z prowadzącym w celu sprawnego wykonywania projektu. (d) Sprawozdanie z projektu: do PIĘCIU stron standardowego maszynopisu 12 pt (opracowania dłuższe nie będą przyjmowane), oddawane w wersji drukowanej, z załącznikiem elektronicznym. (e) Zaliczenie projektu obejmuje publiczną prezentację wyników. 8. Egzamin: ustny. 9. Tematy i terminy ewentualnych prezentacji studenckich podano na stronie Google Docs, 1.5 Bibliografia do przedmiotu Treść wykładów jest w dużym stopniu oparta na następujących książkach: 1. Michał Pióro and Deepankar Medhi. Routing, Flow and Capacity Design in Communication and Computer Networks. Morgan Kaufmann Publishers Elsevier, San Francisco, CA, 2004: książka, na której jest oparta optymalizacyjna część niniejszego kursu. 2. Poompat Saengudomlert. Optimization for Communications and Networks. CRC Press/Science Publishers, Boca Raton, FL, 2012: metody rozwiązywania różnych problemów optymalizacyjnych w kontekście projektowania sieci. 3. Kishor S. Trivedi. Probability and Statistics with Reliability, Queuing, and Computer Science Applications. John Wiley & Sons, Inc., New York, NY, 2016: podręcznik nt. podstawowych metod stochastycznego modelowania sieci (niezawodność oraz badanie jakości). Do każdego wykładu dołączana jest literatura uzupełniająca, zazwyczaj zawierająca wykładany materiał lub jego rozszerzenie. Można zgłosić się po wymieniane pozycje do prowadzącego, gdyby były problemy z ich zdobyciem. Strona 3

2 Podstawy teorii grafów powtórka 2.1 Podstawowe informacje nt. teorii grafów: powtórka 1. Graf jako abstrakcja sieci telekomunikacyjnej lub komputerowej. 2. Matematyczny opis grafu prostego: G = (V, E) (graf jest zbiorem, ale typowo używamy reprezentacji graficznej uwaga na związane z nią pułapki!; możliwe też inne podejście algebraiczne), V : wierzchołki (vertex, pl. vertices), w praktyce sieciowej nazywane węzłami (nodes); rząd grafu (order), E: krawędzie (edge), e = {v, w} E, v, w V, v w, w praktyce sieciowej nazywane łączami (links); rozmiar grafu (size), wierzchołki mogą być połączone/sąsiednie (adjacent, neighboring, connected), natomiast wierzchołki i krawędzie incydentne (incident). 3. Stopień węzła (degree) deg(v): E = 1 2 v V deg(v)1, średni stopień węzła: E[deg] = 1 V v V deg(v i) = 2 E V, lemat o uściskach dłoni (o podawaniu rąk, handshaking theorem). 4. Macierze podstawowe dla tzw. algebraicznej teorii grafów: macierz sąsiedztwa (adjacency matrix) A = [a ij ], deg(v i ) = V j=1 a ij; macierz incydencji (incidence matrix). 5. Trasa/marszruta/łańcuch w grafie (walk); liczba tras (o określonej długości) między węzłami w grafie może być wyliczona z macierzy A. 6. Ścieżka/droga w grafie (path): < v, w > jest n-tką wierzchołków < v = v 1, v 2,..., v n 1, v n = w >, takich że {v i, v i+1 } jest krawędzią w grafie i krawędzie nie powtarzają się, długość ścieżki jako liczba krawędzi związanych z taką n-tką (n 1). 7. Cykl (cycle) w grafie. 8. Odległość wierzchołków w grafie (distance), dist(i, j) (długość najkrótszej ścieżki między wierzchołkami, shortest path). 9. Średnica grafu (diameter), d(g) (największa odległość). 10. Podgraf (subgraph). 11. Spójność grafu (connectivity): graf spójny (connected graph), 1 Czasami tę zależność utożsamia się z lematem o uściskach dłoni. Strona 4

składowa spójności/komponent/klaster ((connected) component, cluster), zbiór rozspajający (edge partition set), rozcięcie/przekrój rozdzielający (edge cut), most (bridge), spójność (liczba spójności) krawędziowa λ(g) (edge connectivity), zbiór separujący (vertex partition set), separator (vertex cut), przegub tj. wierzchołek rozspajający (articulation point, cut vertex), spójność (liczba spójności) wierzchołkowa κ(g) (vertex connectivity), zależność ogólna: κ(g) λ(g) deg min 2 E V, twierdzenia Mengera. 12. Wyróżnione typy grafów: pełny (full mesh, complete graph) K n, cykliczny (cyclic) C n, liniowy (linear) P n, dwudzielny (bipartite) G(V 1 V 2, E), graf pełny dwudzielny K n,m, gwiazda (star) K 1,n 1, hiperkostka/hipersześcian (hypercube) Q n. 13. Drzewo (tree) T n : pojęcie liścia (leaf, pl. leaves; pendant), las (forest), n 1: liczba krawędzi drzewa o n wierzchołkach, drzewo binarne (binary tree), ograniczenie na średnicę drzewa binarnego. 14. Drzewo rozpinające (spinające, spanning tree). 15. Graf ważony (weighted graph), G = (V, E, f), f : E R. Siła (strength) węzła. 16. Cykl Eulera i grafy eulerowskie, twierdzenie Eulera, mosty królewieckie. 17. Cykl Hamiltona i grafy hamiltonowskie. 18. Problem komiwojażera (travelling salesman problem). Problem chińskiego listonosza (Chinese postman/route inspection problem). 19. Graf skierowany (digraf), pojęcie łuku (arc), G = (V, A), A {(x, y) : x, y V, x y}. 20. Sieć jako digraf ważony, przepływność/przepustowość 2 (capacity), przepływ (flow), źródło przepływu (source), ujście/odpływ przepływu (sink), pojęcie łącza nasyconego (saturated edge/link). 2 W języku polskim specjaliści od teorii grafów i optymalizacji często używają tych określeń zamiennie, ale należy pamiętać, że w języku angielskim capacity jest właściwością interfejsu (np. przepływność bitowa), natomiast throughput (przepustowość) to miara chwilowej jakości działania sieci. Strona 5

2.2 Zadania 1. Które z grafów pokazanych na rysunku 1 są podgrafami grafu Petersena pokazanego na rysunku 2? Odpowiedź proszę uzasadnić na przykład umieszczając odpowiednie etykiety. (a) (b) (c) Rysunek 1: Grafy związane z zadaniem 1. 2. Jaka jest spójność krawędziowa grafu pełnego o 45 krawędziach? 3. Proszę narysować taki graf G, w którym minimalny stopień wierchołka wynosi k i spójności spełniają następujące relacje: κ(g) < λ(g) < k. 4. Proszę narysować graf, w którym istnieje dokładnie sześć cykli. Proszę podać jego średnicę. 5. Czy hiperkostka Q 3 jest grafem dwudzielnym? 6. Czy hiperkostka Q 4 jest grafem eulerowskim? 7. Czy hiperkostka Q 3 jest grafem hamiltonowskim? Jeśli tak, to proszę podać sposób konstruowania cyklu hamiltonowskiego w takim grafie. 8. Jaka jest różnica wartości między spójnością wierzchołkową i spójnością krawędziową hiperkostki o 32 wierzchołkach? 9. Niech n będzie liczbą uzyskaną przez dodanie 10 do liczby reprezentowanej przez ostatnią cyfrą numeru własnego indeksu (np. dla numeru indeksu xxxxx5: n = 15). Proszę narysować graf prosty, który ma n wierzchołków, jest grafem spójnym i nie zawiera cykli. Proszę znaleźć gęstość tego grafu. Proszę nadać etykiety 1,..., n poszczególnym wierzchołkom. Następnie proszę zmodyfikować ten graf, dodając do niego nowe krawędzie w taki sposób, żeby macierz sąsiedztwa A grafu po modyfikacji charakteryzowała Rysunek 2: Graf Petersena. Strona 6

( się następującą właściwością: j=1,...,n A 2 ) = X (wartość X proszę jj sobie wybrać według własnego uznania) i żeby graf zmodyfikowany też był grafem prostym. 2.3 Lektury 2.3.1 Materiał wykładu Zagadnienia omówione w ramach tego wykładu są w dużym stopniu opisane w następującej pozycji (i to chyba wyczerpuje lektury po polsku do tego przedmiotu ): Robin J. Wilson. Wprowadzenie do teorii grafów. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2000 ( 1-3, 5-7, 9). 2.3.2 Bibliografia uzupełniająca LiYing Cui, Soundar Kumara, and Réka Albert. Complex Networks: An Engineering View. IEEE Circuits and Systems Magazine, 10(3):10 25, third quarter 2010: wprowadzenie podstawowych pojęć teorii grafów wraz z ich zastosowaniem w optymalizacji sieci. Robin J. Wilson. Wprowadzenie do teorii grafów. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2000: zwięzłe wprowadzenie do teorii grafów. Piet Van Mieghem. Graph Spectra for Complex Networks. Cambridge University Press, Cambridge, UK, 2011: rozdziały początkowe zawierają wiele ciekawych zależności opartych na tzw. algebraicznej teorii grafów. Strona 7