Pod slovem automat si většina lidí představí automat na kávu. Jiným toto slovo

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Pod slovem automat si většina lidí představí automat na kávu. Jiným toto slovo"

Transkript

1 J. Hora, P. Jedlička ÚVODNÍ PŘÍKLDY Úvodní příklady Pod slovem automat si většina lidí představí automat na kávu. Jiným toto slovo může navodit představu nonstop herny a automatů, na kterých se točí tři kotouče s obrázky banánů, pomerančů a sedmiček. ni jedno z těchto zařízení není konečný automat ve smyslu definice, která bude uvedena níže, přesto má jejich fungování s nimi mnoho společného. Proto se nejdříve budeme věnovat jednoduchému automatu na kávu a nakreslíme si jeho diagram. Tento příklad i příklad následující jsou klasickými ukázkami toho, jak zhruba fungují konečné automaty, a proto se vyskytují v mnoha materiálech týkajících se této problematiky. Představme si jednoduchý automat na kávu z devadesátých let minulého století. Je schopen připravit pouze jeden druh kávy (nevalné chuti), který stojí pět korun. utomat přijímá mince v hodnotách, 2 a 5 korun a nevrací zpět. Základní úvahu, kterou musíme udělat, je, v jakých stavech se automat může nacházet. Když automat poprvé zapneme, bude nepochybně ve stavu s kreditem Kč. Představme si nejdříve, že postupně vhazujeme korunové mince. Po vhození první z nich se automat přesune do stavu s kreditem Kč. Stavy automatů budeme označovat kolečky, ve kterých bude případně uveden jejich název. Přechody mezi nimi budou znázorněny šipkami, u kterých je vyznačeno, jaký vstup tento přechod vyvolal. Stav s nulovým kreditem nazýváme iniciální (počáteční) a je označen šipkou přicházející odnikud. Právě popsaná část automatu na kávu je na obrázku. Kč Kč 2 2 Kč Obrázek : utomat na kávu začátek konstrukce. Po vhození dalších tří mincí se automat postupně přesouvá do stavů s kreditem 2, 3 a 4. Po páté korunové minci automat vydá kávu, případně, pokud zapomněl technik doplnit kelímky, ji uvidíme protéct do odpadové mřížky. utomat se vrátí do stavu s kreditem Kč. Vidíme, že popisovaný automat si vystačí s pěti stavy podle aktuálního kreditu. Pokud tedy tento automat naprogramujeme, potřebujeme, abychom mohli do jeho paměti RM uložit jednu z pěti hodnot nula až čtyři, která vyjadřuje aktuální kredit. Stačí tedy tři bity. Navíc můžeme v budoucnu zvýšit cenu kávy až na osm korun, aniž bychom museli upgradovat pamět. V případě, že vhazujeme dvoukoruny, zvyšuje se samozřejmě kredit o dvě. Předpokládáme, že automat je poctivý, a tak v případě čtyřkorunového kreditu a vhození dvoukoruny dostaneme kávu a automat přejde do stavu s kreditem jedna, nebot automat nevrací. Pokud v libovolném stavu vhodíme pětikorunu, dostaneme kávu a kredit se nezmění, čili automat zůstane

2 J. Hora, P. Jedlička ÚVODNÍ PŘÍKLDY 5, Kč 5, 2 Kč 5, Kč 2, 2 2 2, 2, 4 Kč 3 Kč 5, 5, Obrázek 2: utomat na kávu. v původním stavu. Celé schéma je na obrázku 2. Na obrázku 3 je schéma obvodu se schodišt ovým vypínačem. Označme zleva Obrázek 3: Schodišt ový vypínač. vypínače, respektive B. Tento systém se může nacházet ve čtyřech různých stavech, podle pozice jednotlivých vypínačů. Pojmenujme tyto stavy U U, U D, DU a DD, podle anglických slov up and down a pozice vypínačů na obrázku 3. Vstupem pro tento systém je posloupnost složená ze symbolů a B odpovídající stiskům jednotlivých vypínačů. Pokud jsou vypínače ve stavu U U a stiskneme například vypínač, přejde systém do stavu DU. Celé schéma je na obrázku 4. Stavy UU a DD jsou označeny dvojitým kolečkem znázorňujícím, že se jedná o stavy, kdy žárovka svítí. UU DU B B B B UD DD Obrázek 4: Schéma vypínačů. 2

3 J. Hora, P. Jedlička 2 DEFINICE PŘÍKLDY V předchozích dvou příkladech se objevily všechny aspekty, které tvoří konečný automat. Přesto ani jeden z nich není konečný automat a je třeba chápat tyto příklady pouze jako ilustrační. 2 Definice a příklady Ještě než budeme moci definovat konečný automat, uvedeme několik pojmů, které jsou pro tuto definici potřebné. beceda je jakákoli konečná množina symbolů(znaků). becedu budeme obvykle značit symbolem Σ (velké řecké písmeno Sigma). Příklademabecedy může být binárníabeceda Σ = {,},kterou na nejnižší úrovni používají veškerá elektronická zařízení, abecedou pro automat na kávu byla množina Σ 2 = {,2,5}. Při použití automatu pro vyhledávání v textu může být abecedou například množina Σ 3 = SCII, tedy množina znaků, ze kterých se skládá prohledávaný text. Vstupem pro automat ale obvykle nebývá jen jeden znak, ale posloupnost více znaků: Slovo nad abecedou Σ je každá konečná posloupnost znaků této abecedy. Délkou slova w rozumíme počet jeho znaků a značíme ji w. Délka slova w = abbab nad abecedou {a,b} je rovna pěti, a tak w = 5. Značení. Prázdné slovo (čili slovo neobsahující žádný znak) značíme ε (čti epsilon), a platí ε =. Značení. Množinu všech slov nad abecedou Σ značíme Σ. Pokud je abeceda neprázdná, což je samozřejmě rozumný předpoklad, je Σ nekonečná množina. Jazyk je jakákoli podmnožina množiny Σ. Nyní již můžeme definovat konečný automat a další související pojmy. Tyto definice budou vysvětleny na příkladu, který po nich následuje. Konečný automat (dále jen automat) je uspořádaná pětice (Q,Σ,δ,q,F), kde Q je konečná množina stavů, Σ je konečná vstupní abeceda, δ : Q Σ Q je přechodová funkce, q Q je iniciální stav a F Q je množina přijímajících stavů. Poznámka. Předchozí definice je definicí tvz. konečného deterministického automatu, jelikož se ale v tomto materiálu nebudeme nedeterministickými automaty zabývat, není 3

4 J. Hora, P. Jedlička 2 DEFINICE PŘÍKLDY tato vlastnost v definici uvedena. Výpočet automatu nad slovem w = x...x n je posloupnost stavů r,...,r n tak, že r = q je iniciální stav a δ(r i,x i ) = r i, pro i =,...n. Prvním stavem každého výpočtu je vždy iniciální stav, což je možné chápat tak, že se po zpracování předchozího slova automat vždy uvede do původního nastavení. Tato situace neodpovídá automatu na kávu, nebot po vydání nápoje může být kredit i nenulový, a je tedy nutné chápat posloupnost všech vhozených mincí jako jeden dlouhý vstup. utomat dané slovo přijímá, pokud výpočet nad tímto slovem končí ve stavu náležejícím do F. Zjistěte, jaký jazyk přijímá automat na obrázku 5. q q Obrázek 5: Lichý počet jedniček. Množinastavů daného automatu je dvouprvkováq = {q,q }. Vstupní abeceda je také dvouprvková Σ = {,} a z každého stavu tedy vedou právě dvě šipky, jedna označená nulou, jedna jedničkou. Množina přijímajících stavů je jednoprvková F = {q }. Přechodová funkce δ je ve schematu znázorněna zmíněnými šipkami. Například ze stavu q vede šipka označená jedničkou do stavu q, což vyjadřujefakt, žev případě,kdy se automatnacházívestavu q a přečtesymbol, přesune se do stavu q. V matematickém zápisu vyjádřeno δ(q,) = q. Neobrázkový popis automatu, který obsahuje všechny informace, se obvykle uvádí ve formě tabulky, viz. Tabulka. Řádky jsou označeny stavy, sloupce q q q q q q Tabulka : Lichý počet jedniček. znaky vstupní abecedy. Na příslušném políčku pak je stav, do kterého automat přejde z daného stavu při přijetí daného znaku. Tabulka tedy obsahuje všechny hodnoty přechodovéfunkce δ. Šipkou dovnitř je označen iniciální stav a šipkami ven stavy přijímací. Uvažujme například slovo w =. Výpočet automatu nad tímto slovem začíná ve stavu q. Při přečtení prvního znaku se přesune do stavu q. Pak 4

5 J. Hora, P. Jedlička 2 DEFINICE PŘÍKLDY přečte nulu a zůstane ve stavu q atd. Celý výpočet nad slovem w je tedy q q q q q q q, a tedy automat slovo w přijímá, nebot poslední stav výpočtu je přijímající. Z diagramu automatu vidíme, že přijetí symbolu nemění stav. utomat přijímá například slova, či a zjišt ujeme, že automat přijímá právě ta slova, která obsahují lichý počet jedniček. Navrhněte konečný automat nad abecedou Σ = {, } přijímající právě ta slova, která obsahují alespoň dva znaky. Díky tomu, že přijetí slova nezávisí na tom, z jakých znaků se skládá, povedou z každéhostavu obě šipky do stejného stavu a můžeme je tedy kreslit jako jednu s dvojitým popiskem. Iniciální stav q je nepřijímající.po přečtení prvního znaku se automat přesune do stavu q, také nepřijímajícího. Další znak již přesune automat do přijímajícího stavu q 2 a další stavy již nejsou potřeba, nebot slovo bude už vždy přijato, at obsahuje jakékoli další znaky. utomat je na obrázku 6.,, q q q 2, Obrázek 6: Slova obsahující alespoň dva znaky. Navrhněte konečný automat nad abecedou Σ = {, } přijímající právě slova, která mají počet jedniček dělitelný třemi. Jelikož vlastnost, která nás u daného slova zajímá je dělitelnost počtu jedniček v něm obsažených, musíme navrhnout automat tak, aby si pamatoval, jaký je zbytek po dělení počtu jedniček číslem tři. Tento zbytek může nabývat hodnot, nebo 2. Čili budou stačit tři stavy. Iniciální stav q musí být přijímající, protože počet jedniček v prázdném slově je roven nule, což je číslo dělitelné třemi. Při čtení jedniček se bude automat cyklicky přesouvat po těchto třech stavech. Nuly ve slově obsažené nemění fakt, jestli je slovo přijímáno či nikoli, a proto automat při přečtení symbolu nemění svůj stav, dané šipky jsou smyčky. utomat je na obrázku 7. q q q 2 Obrázek 7: Počet jedniček je dělitelný třemi. 5

6 J. Hora, P. Jedlička 2 DEFINICE PŘÍKLDY Navrhněte konečný automat nad abecedou Σ = {, } přijímající právě slova, která mají první a poslední znak stejný, a to včetně slov jednoznakových. utomat musí být schopen si nějakým způsobem zapamatovat, jaký byl první znak a po přečtení každého dalšího znaku se přesunout do přijímajícího či nepřijímajícího stavu podle toho, zda se shoduje se znakem prvním. Je proto nutné, aby se automat v případě, kdy první znak je nula, přesunul do množiny stavů, do které se nemůže dostat, pokud byl první znak jednička, a naopak. Iniciální stav q považujeme za nepřijímající, i když je lehce nejasné, zda se první znak prázdného slova shoduje s posledním. Po přijetí prvního znaku, at už se jedná o nulu či jedničku, se automat přesune do přijímajícího stavu (bud q nebo q 3 ). V případě, že byl první znak nula, bude se další výpočet nad daným slovem odehrávat jen ve stavech q a q 2. Do stavu q se automat přesune vždy, když byl poslední přečtený znak nula, a do stavu q 2, když se jednalo o jedničku. Pokud byla prvním znakem jednička, je situace analogická. utomat je na obrázku 8. q q 2 q q 3 q 4 Obrázek 8: První a poslední znak stejný. Navrhněte konečný automat nad abecedou Σ = {, B} přijímající právě slova, která začínají na BB, Posloupnost znaků BB hraje v tomto automatu klíčovou roli, proto je dobré začít návrh automatu (a i dalších dvou) posloupností pěti stavů q až q 4 spolu se čtyřmi základními šipkami, viz. obrázek 9. Stav q 4 je přijímající. V případě, q B q q B 2 q 3 q 4 Obrázek 9: Začátek návrhu automatu. že jako první přijde znak, dané slovo nesplňuje podmínku zadání a nemůže už být nikdy přijato, proto je nutný ještě další stav q 5, ze kterého se automat už nikdy nedostane. Ze stejného důvodu povedou do stavu q 5 zbylé šipky ze stavů q 2, q 3, q 4. Pokud slovo začínalo na sekvenci BB, nezáleží na dalších znacích 6

7 J. Hora, P. Jedlička 2 DEFINICE PŘÍKLDY a slovo musí být automatem přijato, proto obě šipky ze stavu q 5 jsou smyčky. Celý automat je na obrázku. q B q q B 2 q 3 q 4,B B B q 5,B Obrázek : Slova začínající na BB. Navrhněte konečný automat nad abecedou Σ = {, B} přijímající právě slova, která obsahují BB, Začneme stejnou kostrou automatu jako v předchozím příkladu. Stav q 4 je stav, do kterého se výpočet automatu dostane ve chvíli, kdy přečte ze vstupního slova sekvenci BB. Takové slovo už musí být každopádně přijato, a proto automat už zůstává v tomto stavu a čeká na konec vstupu. Pokud se automat nachází ve stavu q a přijde znak B, zůstává automat v tomto stavu, nebot z hledané posloupnosti nalezl právě tento znak. V případě, že dva poslední znaky byly B (automat je ve stavu q 2 ) a přečten znak, musí se vrátit do iniciálního stavu, což znamená, že z hledané sekvence aktuálně nenašel žádnou část. Podobně bychom mohli chápat (a případně i označit) stav q 3 jako stav, ve kterém se automat nachází, pokud poslední tři znaky byly BB. Následující znak B musí automat přesunout do stavu q, viz. obrázek. B B,B q B q q 2 q 3 q 4 B Obrázek : Slova obsahující BB. Navrhněte konečný automat nad abecedou Σ = {, B} přijímající právě slova, která končí na BB. Návrh tohoto automatu je velice podobný předchozímu, nebot automat ve vstupním slově vyhledává sekvenci BB. Proto budou všechny šipky ze stavů q, q, q 2 a q 3 stejné jako v automatu předešlém. Předpokládejme, že automat přečetl část vstupního slova, která končila na sekvenci BB. Pak se nachází ve 7

8 J. Hora, P. Jedlička 2 DEFINICE PŘÍKLDY B B q B q q 2 q 3 B B q 4 Obrázek 2: Slova končící na BB. stavu q 4 a pokud vstupní slovo neobsahuje další znaky, je přijato. Tento automat ale v případě,kdy po sekvenci BB přijde dalšíznak, řekněme, nemůže zůstat v přijímacím stavu, nebot přečtená část vstupního slova již nekončí na BB. V tomto případě se automat přesune do stavu q, jelikož aktuální vstup nekončíani na B, ani na B, ani na BB. Jiná je situace, kdy po znacíchbb přijde B. Pak jsou poslední tři znaky BB a automat se přesouvá do stavu q 3 (pokud by následovalo další, musí se automat přesunout do přijímajícího stavu q 4 ). Podobně jako v předchozím příkladu je možné pro účely návrhu automatu označit jednotlivé stavy příslušnou čístí hledaného slova, viz. obrázek 2. Zjistěte, jaký jazyk přijímá automat E B B C E C D E D E E E E E Nejdříve je nutné automat nakreslit, viz. obrázek 3. Jako první si všimneme, B C D, E, Obrázek 3: utomat přijímající jediné slovo. že jakmile se automat dostane do stavu E, už v něm zůstane a nikdy dané slovo nepřijme. Do jediného přijímajícího stavu D se automat dostane pouze v případě, kdy první tři znaky budou. Jiné slovo ovšem automat nepřijímá, nebot přijetí jakéhokoli dalšího znaku přesune automat do stavu E. 8

9 J. Hora, P. Jedlička 3 REGULÁRNÍ JZYKY OPERCE S NIMI Zjistěte, jaký jazyk přijímá automat a b utomat je na obrázku 4. Stav 3 opět hraje roli a a 2 odpadkového koše, čili b b 3 a,b Obrázek 4: utomat přijímající lichý počet a. nepřijímajícího stavu, ze kterého se automat již nemůže dostat. Přijetí znaku b ve stavech i 2 přesune automat právě do stavu 3. Prázdné slovo automat nepříjímá, může tedy přijímat jen slova složená ze znaků a, ne však všechna. Snadno nahlédneme, že přijímá slova a, aaa nebo aaaaa a vidíme, že jazyk automatu jsou právě slova složená z lichého počtu áček. 3 Regulární jazyky a operace s nimi Jazyk automatu je množina slov, které automat přijímá. Značíme ji L(). Jazyk L se nazývá regulární, pokud existuje konečný automat, který ho přijímá, tedy L = L(). Poslední definice naznačuje, že ne každý jazyk je regulární. Příklad takovéhoto jazyka uvidíme později. V následujících příkladech a větách ukážeme, že průnik i sjednocení dvou regulárních jazyků je opět regulární jazyk, a také že doplňek regulárního jazyka je regulární. Navrhněte konečný automat, který přijímá právě slova neobsahující sekvenci. Zadání tohoto příkladu se od předchozích liší tím, že podmínka je zadána negativně. V takových případech je mnohdy těžké navrhnout daný automat přímo a navrhuje se nejdříve automat bez negace v zadání. utomat přijímající slova, která obsahují sekvenci, je na obrázku 5. Nyní se již stačí zamyslet nad tím, v jakém stavu tohoto automatu skončí výpočet v případě, že vstupní slovo 9

10 J. Hora, P. Jedlička 3 REGULÁRNÍ JZYKY OPERCE S NIMI, q q q 2 q 3 Obrázek 5: utomat přijímající slova obsahující. sekvenci neobsahuje. Je zřejmé, že to bude jeden ze stavů q, q nebo q 2. Pokud tedy zaměníme přijímající a nepřijímající stavy, dostaneme automat, který přijímá právě slova nepřijímaná původním automatem. Řešení je na obrázku 6., q q q 2 q 3 Obrázek 6: utomat přijímající slova neobsahující. Princip použitý v předchozím příkladu lze zobecnit. Jelikož negace vstupní podmínky popisuje doplněk původního jazyka, dostáváme následující větu: Věta. Doplněk L = Σ \L regulárního jazyka L je regulární jazyk. Navrhněte konečný automat přijímající právě slova, která končí na a zároveň obsahují sekvenci. Zadáníobsahujedvěpodmínkyspojenélogickouspojkou asoučasně.utomat je samozřejmě možné navrhnout přímo, což v tomto konkrétním případě není obtížné(stačí pět stavů), cílem tohoto příkladu je však ukázat řešení, ve kterém stačí navrhnout automaty pro jednotlivé podmínky a následně je vhodně spojit do automatu jediného. utomat přijímající slova končící na je na obrázku 7 vlevo a automat 2 přijímajícíslova, která obsahují sekvenci na obrázku 7 vpravo. Výsledný automat bude simulovat práci obou těchto automatů, B, I II III IV Obrázek 7: Dva automaty přijímající na konci a obsahující proto jeho stavy budou kombinace stavů, B a I,II,III,IV, čili jich bude celkově osm. Iniciálním stavem bude stav I jakožto kombinace původních iniciálních stavů. Přechodovou funkci odvodíme z přechodových funkcí malých automatů.

11 J. Hora, P. Jedlička 3 REGULÁRNÍ JZYKY OPERCE S NIMI Pokud se automat nachází ve stavu I a na vstupu přečte symbol, přesune se do stavu BII, nebot automat by se ze stavu přesunul do B a automat 2 ze stavu I do stavu II. V případě, že ve stavu I přijde, automat zůstane ve stavu I, protože ani jeden z z původních automatů nemění v této situaci svůj stav. Tímto způsobem lze definovat přechodovou funkci automatu pro všechny jeho stavy. Zbývá určit, které stavy budou přijímající. Jelikož mají být splněny obě vstupní podmínky zároveň, přijímající stav bude pouze jeden, a to BIV. Celý automat je na obrázku 8. Právě popsaný součin automatů je také možné provést pomocí tabulek, jak je vidět v tabulce 2. I II III IV BI BII BIII BIV Obrázek 8: utomat přijímající průnik jazyků B B B 2 I I II II I III III IV III IV IV IV 2 I I BII II I BIII III IV BIII IV IV BIV BI I BII BII I BIII BIII IV BIII BIV IV BIV Tabulka 2: Součin automatů Řádky výsledného automatu simulují automat 2 a sloupce automat. Nevýhodou této konstrukce je, že výsledný automat má mnohdy více stavů, než je pro daný jazyk nutné. Tento nedostatek je možné řešit jeho následnou minimalizací, která bude uvedena níže. Uvedený postup je obecný a výsledný automat přijímá slova, která náleží jak do jakyku L( ) tak do jazyku L( 2 ), čili L() = L( ) L( 2 ). Tuto konstrukci lze navíc použít vícekrát, a tak dostáváme: Věta. Průnik dvou (konečně mnoha) regulárních jazyků je regulární jazyk. Navrhněte konečný automat přijímající právě slova, která končí na nebo obsahují sekvenci.

12 J. Hora, P. Jedlička 3 REGULÁRNÍ JZYKY OPERCE S NIMI Zadání je stejné jako v předchozím příkladu, jen jsou podmínky spojeny spojkou nebo.takovéautomatyjeobvykleobtížnějšínavrhnoutpřímo.nadruhou stranu lze použít stejnou konstrukci jako v předchozím příkladu a sestrojit automat, který simuluje práciobou automatů a 2. Jediný rozdílbude v množině přijímajících stavů. Tentokrát stačí, aby bylo vstupní slovo přijato jedním z automatů. by bylo slovo přijato automatem, musí výpočet skončit ve stavu B, a tak budou přijímající všechny stavy BI, BII, BIII, BIV. Podobně pro automat 2 dostáváme přijímající stavy IV a BIV. Celkově má tedy automat pět přijímajících stavů, viz. obr. 9. I II III IV BI BII BIII BIV Obrázek 9: utomat přijímající sjednocení jazyků Logická spojka nebo reprezentuje v řeči množin sjednocení, máme L() = L( ) L( 2 ). Věta. Sjednocení dvou (konečně mnoha) regulárních jazyků je regulární jazyk. Jazyk obsahující právě jedno slovo je vždy regulární, příslušný automat je možné sestrojit podobně jako na obrázku 3. V kombinaci s předchozí větou dostáváme, že každý konečný jazyk je regulární. Následující příklad ukazuje, že existují i neregulární jazyky. Dokažte, že neexistuje konečný automat, který přijímá právě slova {ε,ab,aabb,aaabbb,...} = {a i b i,i N}. Předpokládejme sporem, že takový automat existuje a označme počet jeho stavů n. Uvažme slovo w = a n b n. t q q...q n q n+...q 2n je výpočet předpokládaného automatu nad slovem w. Jelikož má automat n stavů, musí již během zpracovávání první (a-čkové) části slova w dojít k situaci, kdy se výpočet dostane do stavu, ve kterém se již nacházel, čili existují stavy q i = q j pro i j, i,j n. Jinými slovy se výpočet zacyklil. Délka tohoto cyklu je j i. Z výpočtu nad slovem w ovšem vyplývá, že pokud automatu předložíme slovo w = a n (j i) b n, které vznikne ze slova w vyříznutím zmíněného cyklu, bude výpočet nad tímto slovem q q...q i q j+...q n q n+...q 2n, a tedy automat přijme i slovow, cožje spor, nebot toto slovoneobsahuje stejně a-čekab-ček. rgument pro neexistenci automatu pro daný jazyk použitý v předchozím 2

13 J. Hora, P. Jedlička 4 MINIMLIZCE UTOMTŮ příkladu se nazývá pumping lemma a lze ho použít i v pro jiné jazyky. Jeho princip je založen na faktu, že jediná možnost, jak si může automat něco pamatovat, je pomocí stavů, ve kterých se nachází. Pokud ovšem automatu předložíme dostatečně dlouhé slovo, jeho pamět (počet stavů) nestačí na to, aby si zapamatoval, kolik a-ček tvořilo první část vstupního slova, a nemůže tak tento počet porovnat s počtem následných b-ček. 4 Minimalizace automatů Při návrhu automatu někdy dochází k tomu, že má výsledný automat více stavů, než je nutné. Například při použití součinové konstrukce je to běžné, viz. obr. 8. V této kapitole si ukážeme, jak minimalizovat daný (zkonstruovaný) automat minimalizovat, čili nalézt automat s minimálním počtem stavů přijímající stejný jazyk. Vlastní proces minimalizace má dvě fáze. První z nich je odstranění zbytečných stavů. Zjistěte, jaký jazyk přijímá automat B D B D B C C B D B D E B D utomat je na obrázku 2. Z něj je vidět, že po přečtení prvního znaku bude B C D Obrázek 2: První a poslední znak stejný. automat vždy v jednom ze stavů B nebo D. Jelikož přijímající stavy jsou C a E, do kterých se výpočet nad žádným slovem nedostane, a stav, sestává jazyk z jediného slova, toho prázdného. Vidíme, že odstraněním stavů C a E dostaneme menší automat se stejnou funkčností. Pozor, není možné odstranit z automatu libovolnou množinu stavů. Stav q se nazývá dosažitelný, pokud existuje slovo w takové, že výpočet nad tímto slovem končí ve stavu q. E 3

14 J. Hora, P. Jedlička 4 MINIMLIZCE UTOMTŮ Konečný automat se nazývá dosažitelný, pokud jsou dosažitelné všechny jeho stavy. Nalezněte dosažitelnou část automatu a následně určete, jaký jazyk daný automat přijímá. a b Iniciální stav je vždy dosažitelný. Nalezené dosažitelné stavy budeme označovat v posledním sloupci tabulky. Ze iniciálního stavu může automat přejít pouze do stavu 5. Ten je tedy také dosažitelný. Ze stavu 5 může výpočet pokračovat do stavu nebo 3, o stavu už víme, že je dosažitelný, označíme tedy jen stav 3. Tento postup, čili označení jako dosažitelných všech stavů, kterými může výpočet pokračovat z již označených stavů, opakujeme, dokud se množina dosažitelných stavů zvětšuje. Celý postup pro tento automat je v tabulkách 3. a b D 5 5 D a b D 5 5 D D a b D 5 5 D D D a b D 5 5 D D 4 6 D 5 3 D D Tabulka 3: Hledání dosažitelných stavů Obecný zápis algoritmu je následující. Bud D = {q } množina obsahující iniciální stav. Množinu D i, i zkonstruujeme z množiny D i : D i = D i {δ(q,x),q D i,x Σ}. Množina dosažitelných stavů automatu je taková množina D k, pro kterou platí D k = D k+. Stačí nalézt nejmenší takové k. Druhá částminimalizace řešísituaci, kdy majíněkteréstavyautomatu stejnou funkci ve smyslu výpočtu. Příklad takových stavů je na obrázku 4. Toto 4

15 J. Hora, P. Jedlička 4 MINIMLIZCE UTOMTŮ čtyřstavové zařízení lze nahradit dvoustavovým (přestože jsou všechny jeho stavy dosažitelné), viz. obr. 2, nebot dvojice stavů UU, DD a UD, DU lze UD DU,B,B UU DD Obrázek 2: Schéma vypínačů zjednodušené. sloučit aniž by se změnila jeho funkce. Postup si ukážeme na příkladu šestistavového automatu. Nalezněte minimální automat, který přijímá stejný jazyk jako automat. a b utomat je dosažitelný, nebot D = {}, D = {,3}, D 2 = {,3,5,6}, D 3 = {,2,3,4,5,6}. V první fázi rozdělíme stavy automatu na dvě množiny, a to množinu přijímajících stavů P, a množinu nepřijímajících stavů N. Myšlenkou tohoto algoritmu je snaha sloučit stavy, které se vzhledem k přijetí či nepřijetí jakéhokoli slova chovají stejně. Dva stavy, které nepatří do stejné množiny (P a N) není možné sloučit do jednoho stavu, jelikož by výsledný stav musel být zároveň přijímající i nepřijímající. Pro přehlednost změníme v tabulce pořadí řádků tak, aby byly stavy těchto skupin u sebe, viz. tabulka 4. Nyní napíšeme a b Tabulka 4: Tabulka automatu se změněným pořadím stavů tabulku automatu, ale místo konkrétních stavů ji vyplníme skupinou (P nebo N), do které stav v příslušném políčku patří. Tato tabulka (č. 5 vlevo) ukazuje, zda je možné zadaný automat zmenšit na automat dvoustavový. Jelikož skupina N obsahuje dva různé typy řádků (NP a NN), je nutné stavy odpovídající těmto řádků rozdělit do dvou skupin. Řádky skupiny P jsou stejné a 5

16 J. Hora, P. Jedlička 4 MINIMLIZCE UTOMTŮ proto ji není nutné v této chvíli dělit. Vidíme, že výsledný minimální automat musí obsahovat alespoň tři stavy odpovídající skupinám původních stavů {, 2}, {4,5} a {3,6}. Pojmenujme tyto skupiny postupně α, β, γ a napišme opět tabulku automatu vyplněnou těmito skupinami, viz. tabulka 5 uprostřed. Ve skupině γ jsou dva různé řádky a musíme ji tedy dále rozdělit na dvě podskupiny. Skupiny α a β můžeme ponechat. bychom zabránili nejasnostem ve značení skupin v jednotlivých fázích minimalizace, označme nové skupiny a b N P 2 N P N 4 N N 5 N N 3 P P N 6 P N a b α α γ 2 α γ 4 α β β 5 α β 3 γ β γ 6 γ α a b I III I 2 I III 4 I II II 5 I II 3 III IV II 6 IV IV I Tabulka 5: Tabulka minimalizace automatu římskými číslicemi, viz. tabulka 5 vpravo. Ta je opět místo konkrétních stavů vyplněna příslušnými (římskými) skupinami. Díky tomu, že jsou řádky v jednotlivých skupinách již stejné, algoritmus končí. Poslední tabulka je tabulkou minimálního automatu, který přijímá stejný jazyk jako automat s tím, že obsahuje některé řádky víckrát. Výslednou tabulku dostaneme vynecháním zdvojených řádků. Tu i s obrázkem máme na obrázku 22. a b I I III II I II III IV II IV IV I a b a I a II b III a IV b b Obrázek 22: Minimalizovaný automat. Poznamenejme, že postup uvedený v předchozím příkladu se opakuje, dokud některá skupina obsahuje různé řádky, a skupiny se pouze dělí, nikdy se neslučují, i kdyby byly jejich řádky shodné. Počet kroků tohoto algoritmu nelze dobře předem odhadnout. Pokud byl původní automat již minimální možný pro daný jazyk, budou se skupin dělit, dokud nebude každá obsahovat pouze jeden stav a výsledný automat bude stejný jako automat zadaný, pouze budou přejmenované stavy. Výsledný automat se nazývá maximální faktorizace původního automatu. Uved me její přesnou definici: Bud = (Q,Σ,δ,q,F) konečnýautomat.stavyq aq 2 senazývajíekvivalentní 6

17 J. Hora, P. Jedlička 4 MINIMLIZCE UTOMTŮ (značíme q q 2 ), pokud automaty (Q,Σ,δ,q,F) a (Q,Σ,δ,q 2,F), přijímají stejný jazyk. utomat / = (Q/,Σ,δ/,[q ],F/ ) se nazývá maximální faktorizace automatu. Následující věta shrnuje uvedený postup minimalizace konečného automatu: Věta. Maximální faktorizace automatu přijímá stejný jazyk jako automat. Pokud byl automat dosažitelný, je tato maximální faktorizace minimálním automatem (vzhledem k počtu stavů) přijímajícím jazyk L(). bychom mohli vyslovit závěrečné (a nejdůležitější) věty teorie konečných automatů, uvedeme ještě dvě definice, které zjednoduší jejich znění. Dva automaty se nazývají ekvivalentní, pokud přijímají stejný jazyk. utomat se nazývá redukovaný, pokud je dosažitelný a jeho maximální faktorizace má stejný počet stavů jako automat původní. Věta. Bud te a 2 dva redukovanéautomaty přijímajícístejný jazyk. Pak jsou tyto automaty stejné až na přejmenování stavů. Věta. Dva automaty jsou ekvivalentní (přijímají stejný jazyk) právě tehdy, když maximální faktorizace dosažitelných částí těchto automatů jsou shodné až na přejmenování stavů. Uvedené věty říkají, že pro daný jazyk existuje právě jeden minimální automat, který jej příjímá (až na názvy stavů). Díky tomu můžeme zjistit, zda dva automaty přijímají stejný jazyk tak, že provedeme jejich minimalizaci a porovnáme výsledné maximální faktorizace. 7

doplněk, zřetězení, Kleeneho operaci a reverzi. Ukážeme ještě další operace s jazyky, na které je

doplněk, zřetězení, Kleeneho operaci a reverzi. Ukážeme ještě další operace s jazyky, na které je 28 [181105-1236 ] 2.7 Další uzávěrové vlastnosti třídy regulárních jazyků Z předchozích přednášek víme, že třída regulárních jazyků je uzavřena na sjednocení, průnik, doplněk, zřetězení, Kleeneho operaci

Více

Konstrukce relace. Postupně konstruujeme na množině všech stavů Q relace i,

Konstrukce relace. Postupně konstruujeme na množině všech stavů Q relace i, [161014-1204 ] 11 2.1.35 Konstrukce relace. Postupně konstruujeme na množině všech stavů Q relace i, kde i = 0, 1,..., takto: p 0 q právě tehdy, když bud p, q F nebo p, q F. Dokud i+1 i konstruujeme p

Více

Minimalizace KA - Úvod

Minimalizace KA - Úvod Minimalizace KA - Úvod Tyto dva KA A,A2 jsou jazykově ekvivalentní, tzn. že rozpoznávají tentýž jazyk. L(A) = L(A2) Názorně lze vidět, že automat A2 má menší počet stavů než A, tudíž našim cílem bude ukázat

Více

Naproti tomu gramatika je vlastně soupis pravidel, jak

Naproti tomu gramatika je vlastně soupis pravidel, jak 1 Kapitola 1 Úvod V přednášce se zaměříme hlavně na konečný popis obecně nekonečných množin řetězců symbolů dané množiny A. Prvkům množiny A budeme říkat písmena, řetězcům (konečným posloupnostem) písmen

Více

Množinu všech slov nad abecedou Σ značíme Σ * Množinu všech neprázdných slov Σ + Jazyk nad abecedou Σ je libovolná množina slov nad Σ

Množinu všech slov nad abecedou Σ značíme Σ * Množinu všech neprázdných slov Σ + Jazyk nad abecedou Σ je libovolná množina slov nad Σ Abecedou se rozumí libovolná konečná množina Σ. Prvky abecedy nazýváme znaky (symboly) Slovo (řetězec) v nad abecedou Σ je libovolná konečná posloupnost znaků této abecedy. Prázdné posloupnosti znaků odpovídá

Více

Zásobníkový automat. SlovoaaaabbbbpatřídojazykaL={a i b i i 1} a a a a b b b b

Zásobníkový automat. SlovoaaaabbbbpatřídojazykaL={a i b i i 1} a a a a b b b b ChtělibychomrozpoznávatjazykL={a i b i i 1} Snažíme se navrhnout zařízení(podobné konečným automatům), které přečte slovo, a sdělí nám, zda toto slovo patřídojazykalčine. Při čtení a-ček si musíme pamatovat

Více

Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík. Zpracováno dle učebního textu R. Bělohlávka: Úvod do informatiky, KMI UPOL, Olomouc 2008.

Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík. Zpracováno dle učebního textu R. Bělohlávka: Úvod do informatiky, KMI UPOL, Olomouc 2008. Úvod do informatiky přednáška čtvrtá Miroslav Kolařík Zpracováno dle učebního textu R. Bělohlávka: Úvod do informatiky, KMI UPOL, Olomouc 2008. Obsah 1 Pojem relace 2 Vztahy a operace s (binárními) relacemi

Více

Pumping lemma - podstata problému. Automaty a gramatiky(bi-aag) Pumping lemma - problem resolution. Pumping lemma - podstata problému

Pumping lemma - podstata problému. Automaty a gramatiky(bi-aag) Pumping lemma - problem resolution. Pumping lemma - podstata problému BI-AAG (2011/2012) J. Holub: 10. Vlastnosti regulárních jazyků p. 2/22 Pumping lemma - podstata problému BI-AAG (2011/2012) J. Holub: 10. Vlastnosti regulárních jazyků p. 4/22 Automaty a gramatiky(bi-aag)

Více

Z. Sawa (VŠB-TUO) Teoretická informatika 5. listopadu / 43

Z. Sawa (VŠB-TUO) Teoretická informatika 5. listopadu / 43 Zásobníkové automaty Z. Sawa (VŠB-TUO) Teoretická informatika 5. listopadu 2018 1/ 43 Zásobníkový automat Chtěli bychom rozpoznávat jazyk L = {a i b i i 1} Snažíme se navrhnout zařízení (podobné konečným

Více

NP-úplnost problému SAT

NP-úplnost problému SAT Problém SAT je definován následovně: SAT(splnitelnost booleovských formulí) Vstup: Booleovská formule ϕ. Otázka: Je ϕ splnitelná? Příklad: Formule ϕ 1 =x 1 ( x 2 x 3 )jesplnitelná: např.přiohodnocení ν,kde[x

Více

Základní pojmy matematické logiky

Základní pojmy matematické logiky KAPITOLA 1 Základní pojmy matematické logiky Matematická logika se zabývá studiem výroků, jejich vytváření a jejich pravdivostí. Základním kamenem výrokové logiky jsou výroky. 1. Výroková logika Co je

Více

Místo pojmu výroková formule budeme používat zkráceně jen formule. Při jejich zápisu

Místo pojmu výroková formule budeme používat zkráceně jen formule. Při jejich zápisu VÝROKOVÁ LOGIKA Matematická logika se zabývá studiem výroků, jejich vytváření a jejich pravdivostí. Základním kamenem výrokové logiky jsou výroky. Co je výrok nedefinujejme, pouze si řekneme, co si pod

Více

Univerzální Turingův stroj a Nedeterministický Turingův stroj

Univerzální Turingův stroj a Nedeterministický Turingův stroj 27 Kapitola 4 Univerzální Turingův stroj a Nedeterministický Turingův stroj 4.1 Nedeterministický TS Obdobně jako u konečných automatů zavedeme nedeterminismus. Definice 14. Nedeterministický Turingův

Více

Vztah jazyků Chomskeho hierarchie a jazyků TS

Vztah jazyků Chomskeho hierarchie a jazyků TS Vztah jazyků Chomskeho hierarchie a jazyků TS Jan Konečný; (přednáší Lukáš Havrlant) 15. října 2013 Jan Konečný; (přednáší Lukáš Havrlant) Chomskeho hierarchie a jazyky TS 15. října 2013 1 / 23 Rychlé

Více

Složitost Filip Hlásek

Složitost Filip Hlásek Složitost Filip Hlásek Abstrakt. Příspěvek popisuje dva základní koncepty teoretické informatiky, Turingovy stroje a složitost. Kromě definic důležitých pojmů uvádí také několik souvisejících tvrzení,

Více

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice) KMA/MAT1 Přednáška a cvičení, Lineární algebra 2 Řešení soustav lineárních rovnic se čtvercovou maticí soustavy (Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice) 16 a 21 října 2014 V dnešní přednášce

Více

Automaty a gramatiky(bi-aag) Motivace. 1. Základní pojmy. 2 domácí úkoly po 6 bodech 3 testy za bodů celkem 40 bodů

Automaty a gramatiky(bi-aag) Motivace. 1. Základní pojmy. 2 domácí úkoly po 6 bodech 3 testy za bodů celkem 40 bodů BI-AAG (2011/2012) J. Holub: 1. Základní pojmy p. 2/29 Hodnocení předmětu BI-AAG (2011/2012) J. Holub: 1. Základní pojmy p. 4/29 Automaty a gramatiky(bi-aag) 1. Základní pojmy Jan Holub Katedra teoretické

Více

P 1 = P 1 1 = P 1, P 1 2 =

P 1 = P 1 1 = P 1, P 1 2 = 1 Výpočet inverzní matice Věta 1 Necht P U elementární matice vzniklá el úpravou U Pak je P U regulární Důkaz: Protože elementární úprava U je invertovatelná, existuje el úprava U, která vrací změny U

Více

V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti

V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti Kapitola 5 Vektorové prostory V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti operací sčítání a násobení

Více

5 Orientované grafy, Toky v sítích

5 Orientované grafy, Toky v sítích Petr Hliněný, FI MU Brno, 205 / 9 FI: IB000: Toky v sítích 5 Orientované grafy, Toky v sítích Nyní se budeme zabývat typem sít ových úloh, ve kterých není podstatná délka hran a spojení, nýbž jejich propustnost

Více

[1] Determinant. det A = 0 pro singulární matici, det A 0 pro regulární matici

[1] Determinant. det A = 0 pro singulární matici, det A 0 pro regulární matici [1] Determinant je číslo jistým způsobem charakterizující čtvercovou matici det A = 0 pro singulární matici, det A 0 pro regulární matici používá se při řešení lineárních soustav... a v mnoha dalších aplikacích

Více

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

1 Linearní prostory nad komplexními čísly 1 Linearní prostory nad komplexními čísly V této přednášce budeme hledat kořeny polynomů, které se dále budou moci vyskytovat jako složky vektorů nebo matic Vzhledem k tomu, že kořeny polynomu (i reálného)

Více

Regulární výrazy. Definice Množina regulárních výrazů nad abecedou Σ, označovaná RE(Σ), je definována induktivně takto:

Regulární výrazy. Definice Množina regulárních výrazů nad abecedou Σ, označovaná RE(Σ), je definována induktivně takto: IB102 Automaty, gramatiky a složitost, 6. 10. 2014 1/29 Regulární výrazy Definice 2.58. Množina regulárních výrazů nad abecedou Σ, označovaná RE(Σ), je definována induktivně takto: 1 ε, a a pro každé a

Více

Turingovy stroje. Teoretická informatika Tomáš Foltýnek

Turingovy stroje. Teoretická informatika Tomáš Foltýnek Turingovy stroje Teoretická informatika Tomáš Foltýnek foltynek@pef.mendelu.cz Teoretická informatika strana 2 Opakování z minulé přednášky Jaké znáte algebraické struktury s jednou operací? Co je to okruh,

Více

Maticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru:

Maticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru: 3 Maticový počet 3.1 Zavedení pojmu matice Maticí typu (m, n, kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru: a 11 a 12... a 1k... a 1n a 21 a 22...

Více

Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace

Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace Vektory a matice Aplikovaná matematika I Dana Říhová Mendelu Brno Obsah 1 Vektory Základní pojmy a operace Lineární závislost a nezávislost vektorů 2 Matice Základní pojmy, druhy matic Operace s maticemi

Více

1 Vektorové prostory.

1 Vektorové prostory. 1 Vektorové prostory DefiniceMnožinu V, jejíž prvky budeme označovat a, b, c, z, budeme nazývat vektorovým prostorem právě tehdy, když budou splněny následující podmínky: 1 Je dáno zobrazení V V V, které

Více

9 Kolmost vektorových podprostorů

9 Kolmost vektorových podprostorů 9 Kolmost vektorových podprostorů Od kolmosti dvou vektorů nyní přejdeme ke kolmosti dvou vektorových podprostorů. Budeme se zabývat otázkou, kdy jsou dva vektorové podprostory na sebe kolmé a jak to poznáme.

Více

1 Determinanty a inverzní matice

1 Determinanty a inverzní matice Determinanty a inverzní matice Definice Necht A = (a ij ) je matice typu (n, n), n 2 Subdeterminantem A ij matice A příslušným pozici (i, j) nazýváme determinant matice, která vznikne z A vypuštěním i-tého

Více

Kolik existuje různých stromů na pevně dané n-prvkové množině vrcholů?

Kolik existuje různých stromů na pevně dané n-prvkové množině vrcholů? Kapitola 9 Matice a počet koster Graf (orientovaný i neorientovaný) lze popsat maticí, a to hned několika různými způsoby. Tématem této kapitoly jsou incidenční matice orientovaných grafů a souvislosti

Více

Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe.

Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe. 4 Afinita Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe. Poznámka. Vzájemně jednoznačným zobrazením rozumíme zobrazení,

Více

Vrcholová barevnost grafu

Vrcholová barevnost grafu Vrcholová barevnost grafu Definice: Necht G = (V, E) je obyčejný graf a k N. Zobrazení φ : V {1, 2,..., k} nazýváme k-vrcholovým obarvením grafu G. Pokud φ(u) φ(v) pro každou hranu {u, v} E, nazveme k-vrcholové

Více

Základní pojmy teorie grafů [Graph theory]

Základní pojmy teorie grafů [Graph theory] Část I Základní pojmy teorie grafů [Graph theory] V matematice grafem obvykle rozumíme grafické znázornění funkční závislosti. Pro tento předmět je však podstatnější pohled jiný. V teorii grafů rozumíme

Více

Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice

Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice (8. přednáška) František Štampach, Karel Klouda frantisek.stampach@fit.cvut.cz, karel.klouda@fit.cvut.cz Katedra aplikované matematiky Fakulta informačních

Více

Formální jazyky. Z. Sawa (VŠB-TUO) Úvod do teoretické informatiky 21. března / 50

Formální jazyky. Z. Sawa (VŠB-TUO) Úvod do teoretické informatiky 21. března / 50 Formální jazyky Z. Sawa (VŠB-TUO) Úvod do teoretické informatiky 21. března 2013 1/ 50 Abeceda a slovo Definice Abeceda je libovolná neprázdná konečná množina symbolů(znaků). Poznámka: Abeceda se často

Více

Každé formuli výrokového počtu přiřadíme hodnotu 0, půjde-li o formuli nepravdivou, a hodnotu 1, půjde-li. α neplatí. β je nutná podmínka pro α

Každé formuli výrokového počtu přiřadíme hodnotu 0, půjde-li o formuli nepravdivou, a hodnotu 1, půjde-li. α neplatí. β je nutná podmínka pro α 1. JAZYK ATEATIKY 1.1 nožiny nožina je souhrn objektů určitých vlastností, které chápeme jako celek. ZNAČENÍ. x A x A θ A = { { a, b a A = B A B 0, 1 2 a, a,..., a n x patří do množiny A x nepatří do množiny

Více

Číselné vektory, matice, determinanty

Číselné vektory, matice, determinanty Číselné vektory, matice, determinanty Základy vyšší matematiky LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipĺıny

Více

0.1 Úvod do lineární algebry

0.1 Úvod do lineární algebry Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Vektory Definice 011 Vektorem aritmetického prostorur n budeme rozumět uspořádanou n-tici reálných čísel x 1, x 2,, x n Definice 012 Definice sčítání

Více

5. Sekvenční logické obvody

5. Sekvenční logické obvody 5. Sekvenční logické obvody 3. Sekvenční logické obvody - úvod Sledujme chování jednoduchého logického obvodu se zpětnou vazbou 3. Sekvenční logické obvody - příklad asynchronního sekvenčního obvodu 3.

Více

Základy teoretické informatiky Formální jazyky a automaty

Základy teoretické informatiky Formální jazyky a automaty Základy teoretické informatiky Formální jazyky a automaty Petr Osička KATEDRA INFORMATIKY UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI Outline Literatura Obsah J.E. Hopcroft, R. Motwani, J.D. Ullman Introduction to

Více

Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík

Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík Úvod do informatiky přednáška desátá Miroslav Kolařík Zpracováno dle R. Bělohlávek, V. Vychodil: Diskrétní matematika 2, http://phoenix.inf.upol.cz/esf/ucebni/dm2.pdf P. Martinek: Základy teoretické informatiky,

Více

Determinant matice řádu 5 budeme počítat opakovaným použitím rozvoje determinantu podle vybraného řádku nebo sloupce. Aby byl náš výpočet

Determinant matice řádu 5 budeme počítat opakovaným použitím rozvoje determinantu podle vybraného řádku nebo sloupce. Aby byl náš výpočet Řešené příklady z lineární algebry - část 2 Příklad 2.: Určete determinant matice A: A = 4 4. Řešení: Determinant matice řádu budeme počítat opakovaným použitím rozvoje determinantu podle vybraného řádku

Více

Návrh synchronního čítače

Návrh synchronního čítače Návrh synchronního čítače Zadání: Navrhněte synchronní čítač mod 7, který čítá vstupní impulsy na vstupu x. Při návrhu použijte klopné obvody typu -K a maximálně třívstupová hradla typu NAND. Řešení: Čítač

Více

Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice

Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice (8. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 17. března 2014, 12:42 1 2 0.1 Násobení matic Definice 1. Buďte m, n, p N, A

Více

IB112 Základy matematiky

IB112 Základy matematiky IB112 Základy matematiky Řešení soustavy lineárních rovnic, matice, vektory Jan Strejček IB112 Základy matematiky: Řešení soustavy lineárních rovnic, matice, vektory 2/53 Obsah Soustava lineárních rovnic

Více

OSTRAVSKÁ UNIVERZITA V OSTRAVĚ PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA

OSTRAVSKÁ UNIVERZITA V OSTRAVĚ PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA OSTRAVSKÁ UNIVERZITA V OSTRAVĚ PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA BAKALÁŘSKÁ PRÁCE 2002 SEDLÁK MARIAN - 1 - OSTRAVSKÁ UNIVERZITA PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA KATEDRA INFORMATIKY A POČÍTAČŮ Vizualizace principů výpočtu konečného

Více

Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2017

Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2017 Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 207 Řešení příkladů pečlivě odůvodněte. Příklad (25 bodů) Studijní program: Studijní obory: Varianta A Matematika MMUI Navrhněte deterministický konečný

Více

4. Kombinatorika a matice

4. Kombinatorika a matice 4 Kombinatorika a matice 4 Princip inkluze a exkluze Předpokládejme, že chceme znát počet přirozených čísel menších než sto, která jsou dělitelná dvěma nebo třemi Označme N k množinu přirozených čísel

Více

Pojem binární relace patří mezi nejzákladnější matematické pojmy. Binární relace

Pojem binární relace patří mezi nejzákladnější matematické pojmy. Binární relace RELACE Pojem binární relace patří mezi nejzákladnější matematické pojmy. Binární relace slouží k vyjádření vztahů mezi prvky nějakých množin. Vztahy mohou být různé povahy. Patří sem vztah býti potomkem,

Více

Matice. Předpokládejme, že A = (a ij ) je matice typu m n: diagonálou jsou rovny nule.

Matice. Předpokládejme, že A = (a ij ) je matice typu m n: diagonálou jsou rovny nule. Matice Definice. Maticí typu m n nazýváme obdélníkové pole, tvořené z m n reálných čísel (tzv. prvků matice), zapsaných v m řádcích a n sloupcích. Značíme např. A = (a ij ), kde i = 1,..., m, j = 1,...,

Více

AUTOMATY A GRAMATIKY. Pavel Surynek. Kontextové uzávěrové vlastnosti Turingův stroj Rekurzivně spočetné jazyky Kódování, enumerace

AUTOMATY A GRAMATIKY. Pavel Surynek. Kontextové uzávěrové vlastnosti Turingův stroj Rekurzivně spočetné jazyky Kódování, enumerace AUTOMATY A 11 GRAMATIKY Pavel Surynek Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Kontextové uzávěrové vlastnosti Turingův stroj Rekurzivně

Více

Základy matematické analýzy

Základy matematické analýzy Základy matematické analýzy Spojitost funkce Ing. Tomáš Kalvoda, Ph.D. 1, Ing. Daniel Vašata 2 1 tomas.kalvoda@fit.cvut.cz 2 daniel.vasata@fit.cvut.cz Katedra aplikované matematiky Fakulta informačních

Více

Lineární algebra : Báze a dimenze

Lineární algebra : Báze a dimenze Lineární algebra : Báze a dimenze (5. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 9. dubna 2014, 13:33 1 2 5.1 Báze lineárního prostoru Definice 1. O množině vektorů M z LP V řekneme,

Více

Matematická logika. Miroslav Kolařík

Matematická logika. Miroslav Kolařík Matematická logika přednáška třetí Miroslav Kolařík Zpracováno dle textu R. Bělohlávka: Matematická logika poznámky k přednáškám, 2004. a dle učebního textu R. Bělohlávka a V. Vychodila: Diskrétní matematika

Více

Informatika navazující magisterské studium Přijímací zkouška z informatiky 2018 varianta A

Informatika navazující magisterské studium Přijímací zkouška z informatiky 2018 varianta A Informatika navazující magisterské studium Přijímací zkouška z informatiky 2018 varianta A Každá úloha je hodnocena maximálně 25 body. Všechny své odpovědi zdůvodněte! 1. Postavte na stůl do řady vedle

Více

Formální jazyky a automaty Petr Šimeček

Formální jazyky a automaty Petr Šimeček Formální jazyky a automaty Petr Šimeček Úvod Formální jazyky a automaty jsou základním kamenem teoretické informatiky. Na počátku se zmíníme o Chomského klasifikaci gramatik, nástroje, který lze aplikovat

Více

Výpočetní modely pro rozpoznávání bezkontextových jazyků zásobníkové automaty LL(k) a LR(k) analyzátory

Výpočetní modely pro rozpoznávání bezkontextových jazyků zásobníkové automaty LL(k) a LR(k) analyzátory Plán přednášky Výpočetní modely pro rozpoznávání bezkontextových jazyků zásobníkové automaty LL(k) a LR(k) analyzátory Obecný algoritmus pro parsování bezkontextových jazyků dynamické programování 1 Zásobníkový

Více

AUTOMATY A GRAMATIKY

AUTOMATY A GRAMATIKY AUTOMATY A 1 GRAMATIKY Pavel Surynek Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Stručný přehled přednášky Automaty Formální jazyky, operace

Více

Operace s maticemi. 19. února 2018

Operace s maticemi. 19. února 2018 Operace s maticemi Přednáška druhá 19. února 2018 Obsah 1 Operace s maticemi 2 Hodnost matice (opakování) 3 Regulární matice 4 Inverzní matice 5 Determinant matice Matice Definice (Matice). Reálná matice

Více

0.1 Úvod do lineární algebry

0.1 Úvod do lineární algebry Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Lineární rovnice o 2 neznámých Definice 011 Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je rovnice, která může být vyjádřena ve tvaru ax + by = c, kde

Více

3. Sekvenční logické obvody

3. Sekvenční logické obvody 3. Sekvenční logické obvody 3. Sekvenční logické obvody - úvod Sledujme chování jednoduchého logického obvodu se zpětnou vazbou 3. Sekvenční logické obvody příklad sekv.o. Příklad sledování polohy vozíku

Více

α β ) právě tehdy, když pro jednotlivé hodnoty platí β1 αn βn. Danou relaci nazýváme relace

α β ) právě tehdy, když pro jednotlivé hodnoty platí β1 αn βn. Danou relaci nazýváme relace Monotónní a Lineární Funkce 1. Relace předcházení a to Uvažujme dva vektory hodnot proměnných α = α,, 1 αn ( ) a β = ( β β ) 1,, n x,, 1 xn. Říkáme, že vekto r hodnot α předchází vektor hodnot β (značíme

Více

Kapitola Základní množinové pojmy Princip rovnosti. Dvě množiny S a T jsou si rovny (píšeme S = T ) prvek T je také prvkem S.

Kapitola Základní množinové pojmy Princip rovnosti. Dvě množiny S a T jsou si rovny (píšeme S = T ) prvek T je také prvkem S. 1 Kapitola 1 Množiny 11 Základní množinové pojmy Pojem množiny nedefinujeme, pouze připomínáme, že množina je souhrn, nebo soubor navzájem rozlišitelných objektů, kterým říkáme prvky 111 Princip rovnosti

Více

1 Kardinální čísla. množin. Tvrzení: Necht X Cn. Pak: 1. X Cn a je to nejmenší prvek třídy X v uspořádání (Cn, ),

1 Kardinální čísla. množin. Tvrzení: Necht X Cn. Pak: 1. X Cn a je to nejmenší prvek třídy X v uspořádání (Cn, ), Pracovní text k přednášce Logika a teorie množin 4.1.2007 1 1 Kardinální čísla 2 Ukázali jsme, že ordinální čísla reprezentují typy dobrých uspořádání Základy teorie množin Z minula: 1. Věta o ordinálních

Více

3.10 Rezoluční metoda ve výrokové logice

3.10 Rezoluční metoda ve výrokové logice 3.10. Rezoluční metoda ve výrokové logice [070405-1102 ] 27 3.10 Rezoluční metoda ve výrokové logice Rezoluční metoda rozhoduje, zda daná množina klausulí je splnitelná nebo je nesplnitelná. Tím je také

Více

PQ-stromy a rozpoznávání intervalových grafů v lineárním čase

PQ-stromy a rozpoznávání intervalových grafů v lineárním čase -stromy a rozpoznávání intervalových grafů v lineárním čase ermutace s předepsanými intervaly Označme [n] množinu {1, 2,..., n}. Mějme permutaci π = π 1, π 2,..., π n množiny [n]. Řekneme, že množina S

Více

Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík

Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík Úvod do informatiky přednáška pátá Miroslav Kolařík Zpracováno dle učebního textu R. Bělohlávka: Úvod do informatiky, KMI UPOL, Olomouc 2008 a dle učebního textu R. Bělohlávka a V. Vychodila: Diskrétní

Více

GRAFY A GRAFOVÉ ALGORITMY

GRAFY A GRAFOVÉ ALGORITMY KATEDRA INFORMATIKY PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITA PALACKÉHO GRAFY A GRAFOVÉ ALGORITMY ARNOŠT VEČERKA VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM A STÁTNÍM ROZPOČTEM ČESKÉ

Více

H {{u, v} : u,v U u v }

H {{u, v} : u,v U u v } Obyčejný graf Obyčejný graf je dvojice G= U, H, kde U je konečná množina uzlů (vrcholů) a H {{u, v} : u,v U u v } je (konečná) množina hran. O hraně h={u, v} říkáme, že je incidentní s uzly u a v nebo

Více

Lineární algebra : Lineární prostor

Lineární algebra : Lineární prostor Lineární algebra : Lineární prostor (3. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 17. dubna 2014, 14:43 1 2 3.1 Aximotické zavedení lineárního prostoru Číselné těleso Celou lineární

Více

10 Přednáška ze

10 Přednáška ze 10 Přednáška ze 17. 12. 2003 Věta: G = (V, E) lze nakreslit jedním uzavřeným tahem G je souvislý a má všechny stupně sudé. Důkaz G je souvislý. Necht v je libovolný vrchol v G. A mějme uzavřený eurelovský

Více

5.1. Klasická pravděpodobnst

5.1. Klasická pravděpodobnst 5. Pravděpodobnost Uvažujme množinu Ω všech možných výsledků náhodného pokusu, například hodu mincí, hodu kostkou, výběru karty z balíčku a podobně. Tato množina se nazývá základní prostor a její prvky

Více

příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů, které jsem nestihl (na které jsem zapomněl) a(b u) = (ab) u, u + ( u) = 0 = ( u) + u.

příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů, které jsem nestihl (na které jsem zapomněl) a(b u) = (ab) u, u + ( u) = 0 = ( u) + u. Několik řešených příkladů do Matematiky Vektory V tomto textu je spočteno několik ukázkových příkladů které vám snad pomohou při řešení příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů které jsem nestihl

Více

zejména Dijkstrův algoritmus pro hledání minimální cesty a hladový algoritmus pro hledání minimální kostry.

zejména Dijkstrův algoritmus pro hledání minimální cesty a hladový algoritmus pro hledání minimální kostry. Kapitola Ohodnocené grafy V praktických aplikacích teorie grafů zpravidla graf slouží jako nástroj k popisu nějaké struktury. Jednotlivé prvky této struktury mají často přiřazeny nějaké hodnoty (může jít

Více

Determinanty. Determinanty. Přednáška MATEMATIKA č. 3. Jiří Neubauer

Determinanty. Determinanty. Přednáška MATEMATIKA č. 3. Jiří Neubauer Přednáška MATEMATIKA č. 3 Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz 21. 10. 2010 Uvažujme neprázdnou množinu přirozených čísel M = {1, 2,..., n}. Z kombinatoriky

Více

5. Náhodná veličina. 2. Házíme hrací kostkou dokud nepadne šestka. Náhodná veličina nabývá hodnot z posloupnosti {1, 2, 3,...}.

5. Náhodná veličina. 2. Házíme hrací kostkou dokud nepadne šestka. Náhodná veličina nabývá hodnot z posloupnosti {1, 2, 3,...}. 5. Náhodná veličina Poznámka: Pro popis náhodného pokusu jsme zavedli pojem jevového pole S jako množiny všech možných výsledků a pravděpodobnost náhodných jevů P jako míru výskytů jednotlivých výsledků.

Více

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij] MATICE Matice typu m/n nad tělesem T je soubor m n prvků z tělesa T uspořádaných do m řádků a n sloupců: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij] a m1 a m2 a mn Prvek a i,j je prvek matice A na místě

Více

0. ÚVOD - matematické symboly, značení,

0. ÚVOD - matematické symboly, značení, 0. ÚVOD - matematické symboly, značení, číselné množiny Výroky Výrok je každé sdělení, u kterého lze jednoznačně rozhodnout, zda je či není pravdivé. Každému výroku lze proto přiřadit jedinou pravdivostní

Více

1 Soustavy lineárních rovnic

1 Soustavy lineárních rovnic 1 Soustavy lineárních rovnic 1.1 Základní pojmy Budeme uvažovat soustavu m lineárních rovnic o n neznámých s koeficienty z tělesa T (potom hovoříme o soustavě m lineárních rovnic o n neznámých nad tělesem

Více

Cílem této kapitoly je uvedení pojmu matice a jejich speciálních typů. Čtenář se seznámí se základními vlastnostmi matic a s operacemi s maticemi

Cílem této kapitoly je uvedení pojmu matice a jejich speciálních typů. Čtenář se seznámí se základními vlastnostmi matic a s operacemi s maticemi 2.2. Cíle Cílem této kapitoly je uvedení pojmu matice a jejich speciálních typů. Čtenář se seznámí se základními vlastnostmi matic a s operacemi s maticemi Předpokládané znalosti Předpokladem zvládnutí

Více

Vlastnosti regulárních jazyků

Vlastnosti regulárních jazyků Vlastnosti regulárních jazyků Podobně jako u dalších tříd jazyků budeme nyní zkoumat následující vlastnosti regulárních jazyků: vlastnosti strukturální, vlastnosti uzávěrové a rozhodnutelné problémy pro

Více

PŘEDNÁŠKA 5 Konjuktivně disjunktivní termy, konečné distributivní svazy

PŘEDNÁŠKA 5 Konjuktivně disjunktivní termy, konečné distributivní svazy PŘEDNÁŠKA 5 Konjuktivně disjunktivní termy, konečné distributivní svazy PAVEL RŮŽIČKA Abstrakt. Ukážeme, že každý prvek distributivního svazu odpovídá termu v konjuktivně-disjunktivním (resp. disjunktivně-konjunktivním)

Více

3. Podmíněná pravděpodobnost a Bayesův vzorec

3. Podmíněná pravděpodobnost a Bayesův vzorec 3. Podmíněná pravděpodobnost a Bayesův vzorec Poznámka: V některých úlohách řešíme situaci, kdy zkoumáme pravděpodobnost náhodného jevu za dalších omezujících podmínek. Nejčastěji má omezující podmínka

Více

Automaty a gramatiky(bi-aag)

Automaty a gramatiky(bi-aag) BI-AAG (2011/2012) J. Holu: 3. Operce s konečnými utomty p. 2/33 Převod NKA ndka BI-AAG (2011/2012) J. Holu: 3. Operce s konečnými utomty p. 4/33 Automty grmtiky(bi-aag) 3. Operce s konečnými utomty Jn

Více

Kongruence na množině celých čísel

Kongruence na množině celých čísel 121 Kapitola 4 Kongruence na množině celých čísel 4.1 Relace kongruence na množině celých čísel Vraťme se k úvahám o dělení se zbytkem. Na základní škole jsme se naučili, že když podělíme číslo 11 číslem

Více

Kapitola 11. Vzdálenost v grafech. 11.1 Matice sousednosti a počty sledů

Kapitola 11. Vzdálenost v grafech. 11.1 Matice sousednosti a počty sledů Kapitola 11 Vzdálenost v grafech V každém grafu lze přirozeným způsobem definovat vzdálenost libovolné dvojice vrcholů. Hlavním výsledkem této kapitoly je překvapivé tvrzení, podle kterého lze vzdálenosti

Více

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic Přednáška třetí (a pravděpodobně i čtvrtá) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je

Více

19. Druhý rozklad lineární transformace

19. Druhý rozklad lineární transformace Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan Úmluva. Všude P = C. Vpřednášce o vlastních vektorech jsme se seznámili s diagonalizovatelnými

Více

Těleso racionálních funkcí

Těleso racionálních funkcí Těleso racionálních funkcí Poznámka. V minulém semestru jsme libovolnému oboru integrity sestrojili podílové těleso. Pro libovolné těleso R je okruh polynomů R[x] oborem integrity, máme tedy podílové těleso

Více

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipliny společného

Více

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipliny společného

Více

Limita a spojitost funkce a zobrazení jedné reálné proměnné

Limita a spojitost funkce a zobrazení jedné reálné proměnné Přednáška 4 Limita a spojitost funkce a zobrazení jedné reálné proměnné V několika následujících přednáškách budeme studovat zobrazení jedné reálné proměnné f : X Y, kde X R a Y R k. Protože pro každé

Více

Kapitola 1. Úvod. 1.1 Značení. 1.2 Výroky - opakování. N... přirozená čísla (1, 2, 3,...). Q... racionální čísla ( p, kde p Z a q N) R...

Kapitola 1. Úvod. 1.1 Značení. 1.2 Výroky - opakování. N... přirozená čísla (1, 2, 3,...). Q... racionální čísla ( p, kde p Z a q N) R... Kapitola 1 Úvod 1.1 Značení N... přirozená čísla (1, 2, 3,...). Z... celá čísla ( 3, 2, 1, 0, 1, 2,...). Q... racionální čísla ( p, kde p Z a q N) q R... reálná čísla C... komplexní čísla 1.2 Výroky -

Více

Teorie informace a kódování (KMI/TIK) Reed-Mullerovy kódy

Teorie informace a kódování (KMI/TIK) Reed-Mullerovy kódy Teorie informace a kódování (KMI/TIK) Reed-Mullerovy kódy Lukáš Havrlant Univerzita Palackého 10. ledna 2014 Primární zdroj Jiří Adámek: Foundations of Coding. Strany 137 160. Na webu ke stažení, heslo:

Více

Dělitelnost přirozených čísel. Násobek a dělitel

Dělitelnost přirozených čísel. Násobek a dělitel Dělitelnost přirozených čísel Násobek a dělitel VY_42_INOVACE_ČER_10 1. Autor: Mgr. Soňa Černá 2. Datum vytvoření: 2.1.2012 3. Ročník: 6. 4. Vzdělávací oblast: Matematika 5. Vzdělávací obor: Matematika

Více

Stromové rozklady. Definice 1. Stromový rozklad grafu G je dvojice (T, β) taková, že T je strom,

Stromové rozklady. Definice 1. Stromový rozklad grafu G je dvojice (T, β) taková, že T je strom, Stromové rozklady Zdeněk Dvořák 25. října 2017 Definice 1. Stromový rozklad grafu G je dvojice (T, β) taková, že T je strom, β je funkce přiřazující každému vrcholu T podmnožinu vrcholů v G, pro každé

Více

Oproti definici ekvivalence jsme tedy pouze zaměnili symetričnost za antisymetričnost.

Oproti definici ekvivalence jsme tedy pouze zaměnili symetričnost za antisymetričnost. Kapitola 3 Uspořádání a svazy Pojem uspořádání, který je tématem této kapitoly, představuje (vedle zobrazení a ekvivalence) další zajímavý a důležitý speciální případ pojmu relace. 3.1 Uspořádání Definice

Více

NAIVNÍ TEORIE MNOŽIN, okruh č. 5

NAIVNÍ TEORIE MNOŽIN, okruh č. 5 NAIVNÍ TEORIE MNOŽIN, okruh č. 5 Definování množiny a jejích prvků Množina je souhrn nějakých věcí. Patří-li věc do množiny X, říkáme, že v ní leží, že je jejím prvkem nebo že množina X tuto věc obsahuje.

Více

Cílem kapitoly je opakování a rozšíření středoškolských znalostí v oblasti teorie množin.

Cílem kapitoly je opakování a rozšíření středoškolských znalostí v oblasti teorie množin. 1.2. Cíle Cílem kapitoly je opakování a rozšíření středoškolských znalostí v oblasti teorie množin. Průvodce studiem Množina je jedním ze základních pojmů moderní matematiky. Teorii množin je možno budovat

Více