Řešení soustav diferenčních rovnic pro

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Řešení soustav diferenčních rovnic pro"

Transkript

1 Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCE Jana Kučerová Řešení soustav diferenčních rovnic pro sčítání a booleovské operace Katedra algebry Vedoucí diplomové práce: Doc. RNDr. Jiří Tůma, DrSc. Studijní program: Matematika Studijní obor: Matematické metody informační bezpečnosti 2008

2 Na tomto místě bych ráda poděkovala vedoucímu mojí diplomové práce panu Doc. RNDr. Jiřímu Tůmovi, DrSc. za jeho cenné rady a připomínky a obětavou pomoc při psaní této práce. Prohlašuji, že jsem svou diplomovou práci napsala samostatně a výhradně s použitím citovaných pramenů. Souhlasím se zapůjčováním práce a jejím zveřejňováním. V Praze dne Jana Kučerová 2

3 Obsah 1 Úvod 5 2 Grupové páry Podgrupy a rozkladové třídy Přirozený systém reprezentantů Izomorfismus grupových párů Soustavy diferenčních rovnic Řešení modulo D Indukční krok Algoritmus Abelovské grupové páry Vyjádření operace + pomocí operace Řešení soustav diferenčních rovnic v hustém abelovském grupovém páru Algoritmus Literatura 57 3

4 Název práce: Řešení soustav diferenčních rovnic pro sčítání a booleovské operace Autor: Jana Kučerová Katedra (ústav): Katedra algebry Vedoucí diplomové práce: Doc. RNDr. Jiří Tůma,DrSc. vedoucího: tuma@karlin.mff.cuni.cz Abstrakt: Předložená práce se věnuje řešení soustav diferenčních rovnic typu (x α) + (y β) = (x + y) γ, kde neznámé x, y i parametry α, β, γ jsou prvky stejné množiny X a +, jsou grupové operace na množině X. V kapitole 2 zavedeme pojem grupový pár, popíšeme některé vlastnosti a vzájemné vztahy různých grupových párů. Kapitola 3 se zabývá řešením soustav diferenčních rovnic, kterým je věnována práce [1]. V kapitole 4 zadefinujeme grupový pár se speciální vzájemnou polohou příslušných grup, zavedeme pojem přechodová funkce, která popisuje vzájemný vztah operací + a, a poté se zaměříme na řešení soustav diferenčních rovnic v tomto grupovém páru. Klíčová slova: diferenční rovnice, grupový pár, přechodová funkce Title: Solving systems of differential equations for addition and Boolean operations Author: Jana Kučerová Department: Department of Algebra Supervisor: Doc. RNDr. Jiří Tůma,DrSc. Supervisor s address: tuma@karlin.mff.cuni.cz Abstract: The main topic of the present work is solving systems of differential equations of the type (x α) + (y β) = (x + y) γ, where both unknowns x, y and parameters α, β, γ are members of a set X, and + and are group operations on the set X. In chapter 2, we establish the term group pair, describe some properties and relationships between different group pairs. In chapter 3, we deal with solving systems of differential equations of addition, which is discussed in paper [1]. In chapter 4, we define a group pair, the groups of which are of special alignment, introduce the term transition function which describes alignment of the operations + and, and then focus on solving systems of differential equations in such group pair. Keywords: differential equation, group pair, transition function 4

5 Kapitola 1 Úvod Paul a Preneel studovali řešení soustav rovnic typu (x α) + (y β) = (x + y) γ, kde parametry α, β, γ i neznámé x, y jsou prvky množiny 2 n a kde + je operace sčítání modulo 2 n a je operace xor. Nalezli algoritmus, který v případě řešitelnosti této soustavy najde jedno její řešení s polynomiální časovou složitostí. Cílem této práce je zobecnit výsledky publikované v článku Paula a Preneela na obecnější grupy. Ukazuje se, že i u obecnějších abelovských grup se speciální vzájemnou polohou je použitelný mírně upravený algoritmus Paula a Preneela. V této práci nejprve zadefinujeme pojem grupový pár a některé speciální typy grupových párů. Dále popíšeme různé vlastnosti grupových párů a některé vzájemné vztahy mezi grupovými páry. Poté se zaměříme na řešení soustav diferenčních rovnic v tzv. standardním abelovském grupovém páru, kterým se ve své práci zabývali Paul a Preneel. V poslední kapitole zobecníme algoritmus uvedený v článku [1] na algoritmus řešící soustavy diferenčních rovnic v tzv. hustých abelovských grupových párech. Tento zobecněný algoritmus však není obecně polynomiální. Proto na závěr zformulujeme podmínky na některé vlastnosti grupového páru, při jejichž splnění už zobecněný algoritmus bude polynomiální. 5

6 Kapitola 2 Grupové páry Označení 2.1. Pro n N označme 2 n = {(a n 1,..., a 0 ) a j {0, 1}, j = 0,..., n 1}. Na množině 2 n budeme uvažovat dvě grupy C n 2 = (2 n, ), kde značí operaci bitový xor, C 2 n = (2 n, +), kde + značí operaci sčítání modulo 2 n. Definice 2.2. Dvojici grup (G, H) na stejné množině X nazýváme grupovým párem na množině X. Jsou-li grupy G a H abelovské, nazýváme pár (G, H) abelovským grupovým párem. Binární grupový pár je dvojice grup (G, H) na množině X mohutnosti 2 n taková, že G je izomorfní s C n 2 a H je izomorfní s C 2 n. Dvojici grup (C n 2, C 2 n) nazýváme standardním grupovým párem na množině 2 n. 2.1 Podgrupy a rozkladové třídy Poznámka 2.3. Grupa C 2 n je cyklická. Jedním z jejích možných generátorů je prvek (0,..., 0, 1). Jejími podgrupami jsou právě všechny grupy D 2 i = {(a n 1,..., a 0 )} 2 n takové, že a j = 0 pro j = 0,..., i 1, kde i = 0,..., n. Zřejmě {0} = D 2 n D 2 n 1... D 2 1 D 2 0 = 2 n. 6

7 Pro všechna i = 0,..., n jsou podgrupy D 2 i grupy C 2 n kanonicky 1 izomorfní s grupami C 2 n i. Všimněme si také, že každá podgrupa D 2 i grupy C 2 n je uzavřená rovněž na operaci, proto podmnožina D 2 i s operací je také podgrupou C2 n. Tvrzení 2.4. Dva prvky x = (x n 1,..., x 0 ), y = (y n 1,..., y 0 ) 2 n jsou ekvivalentní modulo D 2 i v grupě C 2 n, právě když jsou ekvivalentní modulo D 2 i v grupě C n 2. Jinými slovy, x y D 2 i, právě když x y D 2 i. Důkaz. Nejprve ukážeme platnost následující ekvivalence x y D 2 i (x k = y k pro k = 0,..., i 1). (2.1) Je-li x y D 2 i, pak x y = ((x y) n 1,..., (x y) i, 0,..., 0). Protože (x y) + y = x, je x k = y k pro k = 0,..., i 1. Je-li naopak x k = y k pro k = 0,..., i 1, je x y = ((x y) n 1,..., (x y) i, 0,..., 0) D 2 i. Nyní dokážeme tvrzení. Jsou-li prvky x, y 2 n ekvivalentní modulo D 2 i v C 2 n, znamená to, že x y D 2 i. Tedy x k = y k pro k = 0,..., i 1, a tedy x y D 2 i. Předpokládejme naopak, že x a y jsou ekvivalentní modulo D 2 i v C n 2, neboli že se shodují jejich hodnoty na indexech 0,..., i 1. Pak ale podle (2.1) je x y D 2 i. Tvrzení 2.4 má řadu důsledků: Každá rozkladová třída C 2 n/d 2 i je rozkladovou třídou C2 n /D 2 i a naopak. Jejich faktorové grupy jsou na stejné množině rozkladových tříd. Proto můžeme mluvit o rovnosti rozkladových tříd i faktorových grup. V následujících kapitolách budeme hovořit o řešení modulo podgrupa. Nyní tento termín objasníme. Mějme algebru A = (X, +, ) a kongruenci π algebry A. Bud te t(x 1,..., x k, α 1,..., α l ) a u(y 1,..., y p, β 1,..., β q ) termy v algebře A s proměnnými x 1,..., x k, y 1,..., y p a konstantami α 1,..., α l, β 1,..., β q. Symbolem [α] π označujeme rozkladovou třídu A/π, jejímž prvkem je prvek α X. Termy t(x 1,..., x k, [α 1 ] π,..., [α l ] π ) a u(y 1,..., y p, [β 1 ] π,..., [β q ] π ) jsou termy v A/π. Řekneme, že prvky a 1,..., a k, b 1,..., b p jsou řešením rovnice t(x 1,..., x k, α 1,..., α l ) = u(y 1,..., y p, β 1,..., β q ) (mod π), právě když t([a 1 ] π,..., [a k ] π, [α 1 ] π,..., [α l ] π ) = u([b 1 ] π,..., [b p ] π, [β 1 ] π,..., [β q ] π ) v A/π. Rozklad na podgrupy je kongruence. Proto, budeme-li mluvit o řešení modulo podgrupa, budeme tím myslet řešení modulo příslušná kongruence. 1 Kanonickým izomorfismem zde myslíme bijekci g : D 2 i C 2 n i, která prvku x = (x n 1,..., x i, 0..., 0) D 2 i přiřadí prvek (x n 1,..., x i ) C 2 n i 7

8 2.2 Přirozený systém reprezentantů Někdy je výhodnější pracovat místo rozkladových tříd se systémy jejich reprezentantů. Z tvrzení 2.4 plyne, že systémy reprezentantů rozkladových tříd C 2 n/d 2 i se shodují se systémy reprezentantů rozkladových tříd C n 2 /D 2 i. Budeme pracovat s konkrétním systémem reprezentatů, který nazveme přirozeným. Přirozeným reprezentantem prvku x = (x n 1,..., x 0 ) 2 n v rozkladové třídě C 2 n/d 2 i, kde i = 1,..., n, je prvek r i (x) = (0,..., 0, x i 1,..., x 0 ) 2 n. Protože každá rozkladová třída C 2 n/d 2 i je také rozkladovou třídou C2 n /D 2 i, hovoříme o společném systému přirozených reprezentantů rozkladových tříd standardního grupového páru (C2 n, C 2 n). Tento systém reprezentantů značíme R(C 2 n/d 2 i). Pro každé i = 1,..., n lze každý prvek x 2 n jednoznačně zapsat jako x = r i (x) + s i (x), kde r i (x) R(C 2 n/d 2 i) a s i (x) D 2 i. Řekneme, že dva prvky x, y 2 n jsou si rovny modulo podgrupa D 2 i, právě když leží ve stejné rozkladové třídě C 2 n/d 2 i, tedy právě když se rovnají jejich přirozené reprezentanty r i (x) = r i (y). 2.3 Izomorfismus grupových párů Definice 2.5. Říkáme, že grupový pár (G 1, H 1 ) na konečné množině X 1 je izomorfní s grupovým párem (G 2, H 2 ) na množině X 2, pokud existuje bijekce h : X 1 X 2 taková, že h je izomorfismus G 1 G 2 a zároveň izomorfismus H 1 H 2. Poznámka 2.6. Každou grupu G izomorfní s C n 2 lze považovat za aditivní grupu aritmetického vektorového prostoru dimenze n nad dvouprvkovým tělesem {0, 1} s (jediným možným způsobem definovanou) operací násobení prvky z tělesa: 0x = (0,..., 0) 2 n, 1x = x pro každé x G. Kdykoliv budeme mluvit o bázi G, budeme tím myslet bázi příslušného vektorového prostoru. 8

9 Věta 2.7. Binární grupový pár (G, H) na množině X mohutnosti 2 n je izomorfní se standardním grupovým párem (C n 2, C 2 n) na 2 n, právě když každá podgrupa grupy H je uzavřená také na operaci grupy G. Důkaz. Operaci grupy G označíme a operaci grupy H označíme +. Předpokládejme, že každá podgrupa grupy H je uzavřená na operaci. Zvolme libovolný izomorfismus h : H C 2 n. Chceme ukázat, že h je také izomorfismem grup G a C n 2. K tomu stačí ukázat, že existuje báze grupy G, která se pomocí h zobrazí na bázi grupy C n 2. V grupě H zavedeme následující označení: Uvažme bázi t x = x } + {{ + x }, x H, t N. t krát e 0 = (0, 0,..., 0, 0, 1), e 1 = (0, 0,..., 0, 1, 0), e 2 = (0, 0,..., 1, 0, 0),. e n 1 = (1, 0,..., 0, 0, 0) grupy C2 n. V grupě H existuje prvek x 0 takový, že h : x 0 e 0. Protože h je izomorfizmus, je také h : 2 x 0 e 1, 4 x 0 e 2,. 2 n 1 x 0 e n 1. Ukážeme, že množina x 0, 2 x 0,..., 2 n 1 x 0 je báze grupy G. Protože tato množina má n prvků, stačí ukázat její lineární nezávislost, tedy že pro každé k = 0,..., n 2 platí, že prvek 2 k x 0 neleží v lineárním obalu prvků 2 k+1 x 0,..., 2 n 1 x 0. To je ekvivalentní tomu, že prvek 2 k x 0 neleží v podgrupě grupy G generované prvky 2 k+1 x 0,..., 2 n 1 x 0. Pro k = n 1 tvrzení platí, nebot obrazem prvku 2 n 1 x 0 při izomorfismu h je nenulový prvek e n 1, a tedy prvek 2 n 1 x 0 je rovněž nenulový. Necht tedy 0 k < n 1. Protože h je izomorfismus a prvek h(2 k x 0 ) = e k / D 2 k+1 neleží v podgrupě grupy C 2 n generované prvky e k+1,..., e n 1 D 2 k+1, tak také prvek 2 k x 0 neleží v podgrupě K grupy H generované prvky 2 k+1 x 0,..., 2 n 1 x 0. Protože K je podgrupa grupy H, je vzhledem k předpokladu věty uzavřená na operaci, čili podgrupa grupy G generovaná prvky 2 k+1 x 0,..., 2 n 1 x 0 je částí K, a tedy neobsahuje prvek 2 k x 0. Opačná implikace plyne z konce poznámky

10 Poznámka 2.8. V předchozím důkazu bylo třeba ukázat, že pokud je každá podgrupa grupy H uzavřená i na operaci grupy G, pak existuje izomorfismus h : G C n 2, který je také izomorfismem H C 2 n. Ukázali jsme však silnější tvrzení, totiž že takovýmto izomorfismem je libovolný izomorfismus h : H C 2 n. 10

11 Kapitola 3 Soustavy diferenčních rovnic Necht (C n 2, C 2 n) je standardní grupový pár. Naším cílem je řešit soustavu rovnic (x α[k]) + (y β[k]) = (x + y) γ[k], (3.1) s neznámými x, y 2 n a parametry α[k], β[k], γ[k] 2 n, k = 1,..., m. K tomu stačí umět najít všechna řešení rovnice typu (x α) + (y β) = (x + y) γ. (3.2) Množinu řešení soustavy (3.1) pak získáme jako průnik množin řešení jednotlivých rovnic soustavy. Rovnici (3.2) budeme řešit tak, že indukcí podle i najdeme všechna řešení této rovnice modulo D 2 i pro i = 1,..., n. Tak nakonec dostaneme všechna řešení modulo D 2 n, tedy řešení původní rovnice (3.2). 3.1 Řešení modulo D 2 1 Tvrzení 3.1. Nutnou a postačující podmínkou pro řešitelnost rovnice (3.2) modulo D 2 1 je α 0 β 0 γ 0 = 0. Řešením modulo D 21 je pak libovolná dvojice x, y 2 n. Důkaz. Hledáme-li řešení (x α) + (y β) = (x + y) γ (mod D 2 1), (3.3) hledáme taková x, y 2 n, pro která se shodují přirozené reprezentanty r 1 ((x α) + (y β)) a r 1 ((x + y) γ). Všimněme si, že pro libovolná u, v 2 n je u + v = u v (mod D 2 1). (3.4) 11

12 Z toho plyne, že r 1 ((x α) + (y β)) = (0,..., 0, x 0 α 0 y 0 β 0 ) a r 1 ((x + y) γ) = (0,..., 0, x 0 y 0 γ 0 ). Rovnice (3.3) je tedy řešitelná, právě když což je ekvivalentní x 0 α 0 y 0 β 0 = x 0 y 0 γ 0, α 0 β 0 = γ 0. Tato rovnost nezávisí na x, y, proto je v případě její platnosti řešením rovnice (3.3) libovolná dvojice x, y 2 n. 3.2 Indukční krok Než ukážeme obecný indukční krok, tedy jak lze ze znalosti řešení rovnice (3.2) modulo D 2 i získat její řešení modulo D 2 i+1, uvedeme, jak lze nalézt řešení modulo D 2 2 za předpokladu, že rovnice (3.2) je řešitelná modulo D 2 1. Později uvidíme, že tento krok je speciální případ obecného indukčního kroku. V dalším textu budeme symbolem u i značit prvek u i = (u i n 1,..., u i i, 0,..., 0) D 2 i. Pro každou dvojici prvků a, b 2 n platí pro součet jejich přirozených reprezentantů rovnost r i (a) + r i (b) = r i (r i (a) + r i (b)) + s i (r i (a) + r i (b)). Je r i (r i (a) + r i (b)) = r i (a + b), nebot prvek a leží ve stejné rozkladové třídě C 2 n/d 2 i jako jeho reprezentant r i (a) a prvek b leží ve stejné rozkladové třídě C 2 n/d 2 i jako jeho reprezentant r i (b), a proto jsou reprezentanty rozkladových tříd C 2 n/d 2 i, ve kterých leží součty a + b a r i (a) + r i (b), stejné. Protože každá rozkladová třída C 2 n/d 2 i je také rozkladovou třídou C2 n /D 2 i, je také r i (r i (a) r i (b)) = r i (a b). Prvek s i (r i (a)+r i (b)) D 2 i nazýváme přenosem z i-té souřadnice při modulárním sčítání. Lemma 3.2. Pro každou dvojici a, b 2 n a každé i = 0,..., n 1 platí r i+1 (a + b) = (0,..., 0, a i b i e i i, a i 1 b i 1 e i 1 i 1,..., a 1 b 1 e 1 1, a 0 b 0 ), kde e k = (e k n 1,..., e k k, 0,..., 0) D 2 k, k = 1,..., i, je přenos1 při (modulárním) sčítání z (k 1)-ní pozice. 1 V případě standardního grupového páru může být nenulový přenos pouze z i-té na (i + 1)-ní pozici. Tedy hodnoty e k l pro l k jsou nulové. V následující kapitole ukážeme, že toto obecně neplatí. 12

13 Důkaz. Lemma dokážeme indukcí podle i. Z rovnosti (3.4) plyne, že r 1 (a + b) = (0,..., 0, a 0 b 0 ). Pro i = 0 tedy tvrzení platí. Všimněme si, že pro každé i = 1,..., n 1 a každou dvojici a, b 2 n je r i (a) + r i (b) = r i (a + b) + e i, e i D 2 i, což pro i = 1 znamená (0,..., 0, a 0 ) + (0,..., 0, b 0 ) = (0,..., 0, a 0 b 0 ) + (e 1 n 1,..., e 1 1, 0). Proto r 2 (a) + r 2 (b) = (0,..., 0, a 1, a 0 ) + (0,..., 0, b 1, b 0 ) = = (0,..., 0, a 1, 0) + (0,..., 0, b 1, 0) + + (0,..., 0, a 0 b 0 ) + (e 1 n 1,..., e 1 1, 0) = = (0,..., 0, a 1 b 1 e 1 1, 0) + (0,..., 0, a 0 b 0 ) + + (e 2 n 1,..., e 2 2, 0, 0) = = (0,..., 0, a 1 b 1 e 1 1, a 0 b 0 ) + (e 2 n 1,..., e 2 2, 0, 0), z čehož plyne r 2 (a + b) = (0,..., 0, a 1 b 1 e 1 1, a 0 b 0 ). Předpokládejme, že r i (a+b) = (0,..., 0, a i 1 b i 1 e i 1 i 1,..., a 0 b 0 ) a ukažme, že r i+1 (a+b) = (0,..., 0, a i b i e i i, a i 1 b i 1 e i 1 i 1,..., a 0 b 0 ), kde i = 2,..., n 1. Je r i+1 (a) + r i+1 (b) = = (0,..., 0, a i, a i 1,..., a 0 ) + (0,..., 0, b i, b i 1,..., b 0 ) = = (0,..., 0, a i, 0,..., 0) + (0,..., 0, b i, 0,..., 0) + + (0,..., 0, a i 1 b i 1 e i 1 i 1,..., a 0 b 0 ) + + (e i n 1,..., e i i, 0,..., 0) = (0,..., 0, a i b i e i i, 0,..., 0) + + (0,..., 0, a i 1 b i 1 e i 1 i 1,..., a 0 b 0 ) + + (e i+1 n 1,..., e i+1 i+1, 0,..., 0) = = (0,..., 0, a i b i e i i, a i 1 b i 1 e i 1 i 1,..., a 0 b 0 ) + + (e i+1 n 1,..., e i+1, 0,..., 0). i+1 A protože je r i+1 (a) + r i+1 (b) = r i+1 (a + b) + e i+1, platí r i+1 (a + b) = (0,..., 0, a i b i e i i, a i 1 b i 1 e i 1 i 1,..., a 0 b 0 ). Tvrzení 3.3. Je-li rovnice (3.2) řešitelná modulo D 2 1, pak je řešitelná modulo D 2 2, právě když α 1, β 1, γ 1, α 0, β 0 splňují jednu z podmínek uvedených v tabulce 3.1. Je-li splněná některá z těchto podmínek, pak jsou řešením takové dvojice x, y 2 n, jejichž hodnoty x 0, y 0 jsou v tabulce 3.1 na stejných řádcích jako hodnoty α 1 β 1 γ 1, α 0, β 0 2. V případě, že 2 Význam sloupce d 1 1 v tabulce 3.1 ozřejmíme později. 13

14 α 1 β 1 γ 1, α 0, β 0 nabývají hodnot, které nejsou uvedeny v tabulce 3.1, nemá rovnice (3.2) řešení modulo D 2 2, a tedy nemá řešení. Tabulka 3.1: Hodnoty x 0, y 0 vyhovující rovnici (3.5) při znalosti α 0, β 0, α 1, β 1, γ 1 ; hodnoty d 1 1 jsou pouze pomocné a jsou jednoznačně určitelné z hodnot x 0, y 0 α 1 β 1 γ 1 α 0 β 0 x 0 y 0 d Důkaz. Předpokládejme, že rovnice (3.3) je řešitelná a hledejme x, y 2 n taková, že platí (x α) + (y β) = (x + y) γ (mod D 2 2). (3.5) Podle lemmatu 3.2 je přirozený reprezentant r 2 ((x α) + (y β)) výrazu (x α) + (y β) roven (0,..., 0, x 1 α 1 y 1 β 1 c 1 1, x 0 α 0 y 0 β 0 ), kde r 1 (x α) + r 1 (y β) = r 1 ((x α) + (y β)) + c 1. Podobně spočítáme r 2 ((x + y) γ) = (0,..., 0, x 1 y 1 γ 1 d 1 1, x 0 y 0 γ 0 ), kde r 1 (x) + r 1 (y) = r 1 (x + y) + d 1, a tedy (r 1 (x) + r 1 (y)) r 1 (γ) = (r 1 (x + y) + d 1 ) r 1 (γ) = r 1 (x + y) r 1 (γ) + d 1 = r 1 ((x + y) γ) + d 1, nebot d 1 D

15 Existuje-li řešení rovnice (3.3), pak řešením rovnice (3.5) jsou právě všechny dvojice x, y 2 n takové, že x 1 α 1 y 1 β 1 c 1 1 = x 1 y 1 γ 1 d 1 1, neboli Snadno ověříme, že c 1 1 d 1 1 = α 1 β 1 γ 1. (3.6) c 1 1 = 0 (α 0 = x 0 β 0 = y 0 ), c 1 1 = 1 (α 0 x 0 β 0 y 0 ), d 1 1 = 0 (x 0 = 0 y 0 = 0), d 1 1 = 1 (x 0 = 1 y 0 = 1). Řešme nyní rovnici (3.6). Mohou nastat dva případy: 1. Je-li α 1 β 1 γ 1 = 0, pak c 1 1 d 1 1 = 0. Zde opět rozlišíme dva případy: (a) c 1 1 = 0 d 1 1 = 0 Díky pozorování za rovnicí (3.6) vidíme, že rovnici (3.5) v takovém případě vyhovují hodnoty x 0, y 0, α 0, β 0 uvedené v tabulce 3.2. (b) c 1 1 = 1 d 1 1 = 1 Hodnoty x 0, y 0, α 0, β 0 vyhovující rovnici (3.5) v tomto případě jsou uvedeny v tabulce Je-li α 1 β 1 γ 1 = 1, neboli c 1 1 d 1 1 = 1, pak bud (a) c 1 1 = 0 d 1 1 = 1 nebo (b) c 1 1 = 1 d 1 1 = 0. Hodnoty x 0, y 0, α 0, β 0 vyhovující rovnici (3.5) v případech 2a, resp. 2b, jsou uvedeny v tabulkách 3.5, resp Tabulka 3.1 je shrnutím tabulek 3.2, 3.3, 3.4 a

16 Tabulka 3.2: Hodnoty x 0, y 0, α 0, β 0 vyhovující rovnici (3.5) v případě, že c 1 1 = 0 d1 1 = 0 x0 y0 α0 β Tabulka 3.3: Hodnoty x 0, y 0, α 0, β 0 vyhovující rovnici (3.5) v případě, že c 1 1 = 1 d1 1 = 1 x0 y0 α0 β Tabulka 3.4: Hodnoty x 0, y 0, α 0, β 0 vyhovující rovnici (3.5) v případě, že c 1 1 = 0 d1 1 = 1 x0 y0 α0 β Tabulka 3.5: Hodnoty x 0, y 0, α 0, β 0 vyhovující rovnici (3.5) v případě, že c 1 1 = 1 d1 1 = 0 x0 y0 α0 β

17 Nyní ukážeme obecný indukční krok. Předpokládejme, že známe množinu řešení rovnice (3.2) modulo D 2 i, kde i = 2,..., n 1. Potřebujeme zjistit, která z těchto řešení vyhovují také rovnici (x α) + (y β) = (x + y) γ (mod D 2 i+1). (3.7) Budeme postupovat podobně jako při hledání řešení modulo D 2 2 za předpokladu řešitelnosti modulo D 2 1, avšak s tím rozdílem, že c i, d i, kde i = 2,..., n 1, nezávisí pouze na α i 1, β i 1, x i 1, y i 1, jako to bylo u i = 1, ale také na c i 1, d i 1. Tvrzení 3.4. Je-li rovnice (3.2) řešitelná modulo D 2 i, kde i = 1,..., n 1, pak je řešitelná modulo D 2 i+1, právě když α i, β i, γ i, α i 1, β i 1, γ i 1, splňují jednu z podmínek uvedených v tabulce 3.6. Pokud je některá z těchto podmínek splněná, pak jsou řešením takové dvojice x, y 2 n, pro které jsou hodnoty d i 1 i 1, x i 1, y i 1 v tabulce 3.6 na řádcích s hodnotami α i β i γ i, α i 1, β i 1, γ i 1. V případě, že α i β i γ i, α i 1, β i 1, γ i 1 nabývají hodnot, které nejsou uvedeny v tabulce 3.6, nemá rovnice (3.2) řešení modulo D 2 i+1, a tedy nemá řešení. Tabulka 3.6: Hodnoty d i 1 i 1, x i 1, y i 1 vyhovující rovnici (3.7) při znalosti α i 1, β i 1, γ i 1, α i, β i, γ i ; hodnoty d i i jsou pouze pomocné a jsou jednoznačně určitelné z hodnot d i 1 i 1, x i 1, y i 1 α i β i γ i α i 1 β i 1 γ i 1 d i 1 i 1 x i 1 y i 1 d i i Pokračování na následující straně 17

18 Tabulka 3.6 pokračování α i β i γ i α i 1 β i 1 γ i 1 d i 1 i 1 x i 1 y i 1 d i i Pokračování na následující straně 18

19 Tabulka 3.6 pokračování α i β i γ i α i 1 β i 1 γ i 1 d i 1 i 1 x i 1 y i 1 d i i Důkaz. Předpokládejme, že rovnice (3.2) je řešitelná modulo D 2 i. Z lemmatu 3.2 plyne, že reprezentanty r i+1 ((x α) + (y β)), r i+1 ((x + y) γ) jsou tvaru: r i+1 ((x α) + (y β)) = (0,..., 0, x i α i y i β i c i i,..., (3.8) x 1 α 1 y 1 β 1 c 1 1, x 0 α 0 y 0 β 0 ), r i+1 ((x + y) γ) = (0,..., 0, x i y i γ i d i i,..., x 1 y 1 γ 1 d 1 1, x 0 y 0 γ 0 ). (3.9) Dvojice x, y 2 n je řešením rovnice (3.7), právě když se shodují reprezenanty (3.8), (3.9) příslušné této dvojici, což je právě tehdy, když je splněna rovnost x i α i y i β i c i i = x i y i γ i d i i, 19

20 čili Platí c i i d i i = α i β i γ i. c i 1 c i i = 0 (x i 1 α i 1 = 0 y i 1 β i 1 = 0 i 1 = 0) (x i 1 α i 1 = 0 y i 1 β i 1 = 0 c i 1 i 1 = 1) (x i 1 α i 1 = 0 y i 1 β i 1 = 1 c i 1 i 1 = 0) (x i 1 α i 1 = 1 y i 1 β i 1 = 0 c i 1 i 1 = 0), c i i = 1 (x i 1 α i 1 = 0 y i 1 β i 1 = 1 c i 1 i 1 = 1) (x i 1 α i 1 = 1 y i 1 β i 1 = 0 c i 1 i 1 = 1) (x i 1 α i 1 = 1 y i 1 β i 1 = 1 c i 1 i 1 = 0) (x i 1 α i 1 = 1 y i 1 β i 1 = 1 c i 1 i 1 = 1), d i i = 0 (x i 1 = 0 y i 1 = 0 d i 1 i 1 = 0) (x i 1 = 0 y i 1 = 0 d i 1 i 1 = 1) (x i 1 = 0 y i 1 = 1 d i 1 i 1 = 0) (x i 1 = 1 y i 1 = 0 d i 1 i 1 = 0), d i i = 1 (x i 1 = 0 y i 1 = 1 d i 1 i 1 = 1) (x i 1 = 1 y i 1 = 0 d i 1 i 1 = 1) (x i 1 = 1 y i 1 = 1 d i 1 i 1 = 0) (x i 1 = 1 y i 1 = 1 d i 1 i 1 neco = 1). Z těchto údajů 3 získáme tabulku 3.6. Srovnáme-li tabulky 3.1 a 3.6, vidíme, že hledání řešení rovnice (3.2) modulo D 2 2 za předpokladu její řešitelnosti modulo D 2 1 je speciální případ obecného indukčního kroku. Pokud bychom z tabulky 3.6 vybrali právě ty řádky, na kterých je α i 1 β i 1 γ i 1 = 0 a d i 1 i 1 = 0 a položili i = 1, získali bychom tabulku 3.1. Vynecháme-li z tabulky 3.6 sloupce α i β i γ i a d i i, dosadíme-li i = n a řádky vzniklé tabulky vhodně přeuspořádáme, zjistíme, že (v případě, že rovnice (3.2) je řešitelná) dvojice x n 1, y n 1 může nabývat libovolných hodnot bez ohledu na hodnoty α n 1, β n 1, γ n 1, d n 1 n 1. Z tabulky 3.6 je zřejmé, že pro pevně daná α i, β i, γ i, α i 1, β i 1, γ i 1 3 Chceme, aby tabulka 3.6 ukazovala závislost x i 1, y i 1, d i 1 i 1 na α i 1, β i 1, γ i 1, α i, β i, γ i. K tomu využijeme rovnosti c i i di i = α i β i γ i. Také víme, že c i 1 i 1 di 1 = α i 1 β i 1 γ i 1, a ze znalosti α i 1, β i 1 spočteme γ i 1. 20

21 platí pro velikosti množin řešení následující rovnost #{α i β i γ i, α i 1, β i 1, γ i 1, d i 1 i 1, x i 1, y i 1, d i i d i 1 i 1 = 0; x i 1, y i 1, d i i {0, 1}} = (3.10) = #{α i β i γ i, α i 1, β i 1, γ i 1, d i 1 i 1, x i 1, y i 1, d i i d i 1 i 1 = 1; x i 1, y i 1, d i i {0, 1}} pro každé i = 1,..., n 1. Tuto velikost nazveme pro účely následujícího odstavce počtem řešení dané rovnice na i-tém bitu. Protože hodnota d i i nezávisí na α j, β j, γ j, j = 0,..., n 1, ale pouze na x i 1, y i 1, d i 1 i 1, platí rovnost pro velikost množin trojic (d i 1 i 1 = 0, x i 1, y i 1 ) a (d i 1 i 1 = 1, x i 1, y i 1 ), které vyhovují soustavě (3.1) modulo D 2 i. Počet dvojic (x i 1, y i 1 ), které vyhovují soustavě (3.1) modulo D 2 i, tedy nezávisí na hodnotě d i 1 i 1, ale pouze na hodnotách α i, β i, γ i, α i 1, β i 1, γ i 1, proto je počet řešení soustavy (3.1) roven součinu počtů řešení na jednotlivých bitech. 3.3 Algoritmus Nyní popíšeme algoritmus na hledání všech řešení soustavy (3.1). Algoritmus 3.5. neco Vstup: Keoficienty α i [k], β i [k], γ i [k], i = 0,..., n 1, k = 1,..., m. Výstup: Množina všech dvojic x = (x n 1,..., x 0 ), y = (y n 1,..., y 0 ), které jsou řešením soustavy (3.1) s koeficienty ze vstupu. Postup: 1. Pro k = 1,..., m : 2. Ověř, jestli α 0 [k] β 0 [k] γ 0 [k] = Pokud tato rovnost neplatí, pak soustava (3.1) nemá řešení. Konec. 4. Pro k = 1,..., m : 5. Polož d 0 0[k] = Pro i = 2,..., n : 7. Pro k = 1,..., m : 21

22 8. V tabulce 3.6 najdi množinu všech řešení k-té rovnice soustavy (3.1) modulo D 2 i, tj. množinu čtveřic (d i 1 i 1, x i 1, y i 1, d i i) 4, které vyhovují dané rovnici modulo D 2 i. 9. Pokud takové řešení neexistuje, pak soustava (3.1) nemá řešení. Konec. 10. Urči průnik množin řešení jednotlivých rovnic modulo D 2 i. 11. Zkombinuj výsledky 5, x n 1, y n 1 libovolné. Věta 3.6. Nalezení jednoho řešení soustavy (3.1) pomocí algoritmu 3.5 má časovou složitost polynomiální vzhledem k mn, kde m je počet rovnic soustavy (3.1). Nemá-li soustava (3.1) řešení, pak tuto skutečnost zjistíme také v čase O(mn). Důkaz. Rozeberme časovou složitost jednotlivých kroků algoritmu. Kroky 2. a 3. mají konstantní časovou složitost, takže kroky mají složitost O(m). Kroky mají také časovou složitost O(m). Krok 8. má konstantní časovou složitost, nebot hledání řešení v tabulce 3.6 má složitost logaritmickou vzhledem k počtu řádků tabulky, který je konstantní. Krok 9. má také konstantní složitost. Průnik m množin, z nichž každá má velikost maximálně l, lze nalézt v O(ml 2 ). V našem případě je l = 4. Složitost kroku 10. je tedy opět v O(m). Kroky mají tedy složitost O(mn). Pokud ukončíme krok 11. po nalezení prvního řešení, získáme tak jedno řešení soustavy (3.1) v čase O(n). Celková časová složitost takto upraveného algoritmu je tedy v O(mn). Nemá-li soustava (3.1) řešení, zjistíme to v průběhu kroků algoritmu 3.5, tedy v čase O(mn). Poznámka 3.7. Počet všech řešení soustavy (3.1) může být exponenciální vzhledem k n (je v O(4 n )). Proto nalezení všech řešení soustavy (3.1) obecně není polynomiální vzhledem k mn. 4 Hodnota d i i není součástí řešení. Je to pomocná hodnota, kterou využijeme v kroku Principem prohledávání do hloubky, a to tak, aby hodnota d i 1 i 1 získaná při hledání řešení soustavy modulo D 2 i byla shodná s hodnotou d i 1 i 1, která je součástí řešení modulo D 2 i+1. 22

23 Tabulka 3.6 (bez sloupce d i i) odpovídá tabulce 1 z článku [1]. Tabulka 3.6 je však jednorozměrná, zatímco tabulka 1 z článku je dvourozměrná. Hodnoty α i, β i, γ i, x i, y i, c i z tabulky z článku odpovídají pořadě hodnotám α i 1, β i 1, α i 1 β i 1 γ i 1, x i 1, y i 1, d i 1 i 1 z tabulky 3.6. Hodnoty γ i+1 uvedené uvnitř tabulky 1 z článku odpovídají hodnotám α i β i γ i v tabulce

24 Kapitola 4 Abelovské grupové páry V této kapitole budeme zkoumat, za jakých podmínek je soustava (3.1) řešitelná v abelovském grupovém páru (G, H) (viz definici 2.2) na množině X mohutnosti 2 n. V předchozí kapitole, která se týkala článku [1], jsme používali indexaci podgrup a souřadnic, která korespondovala s indexací použitou v tomto článku. V této kapitole budeme používat obrácenou indexaci, jak uvidíme v následujícícm odstavci. Na množině X budeme uvažovat algebru (X, 0, +, ). Grupy G, H definujeme následovně: G = (X, 0, ) a H = (X, 0, +). V celé kapitole budeme předpokládat, že ι X = π 0 π 1 π n = X X je posloupnost kongruencí algebry (X, 0, +, ). Pro i = 0,..., n označme symbolem X i třídu kongruence π i, která obsahuje prvek 0. Grupy G a H mají společný neutrální prvek 0, proto (X i, 0, ) je podgrupa G a (X i, 0, +) je podgrupa H a π i je rozklad G/X i a H/X i pro každé i = 0,..., n. Odtud plyne, že {0} = X 0 X 1 X n = X. Z Lagrangeovy věty a ze skutečností, že mohutnost množiny X je 2 n a inkluze mezi X i 1 a X i jsou ostré pro všechna i = 1,..., n, plyne, že X i 1 má index 2 v X i pro i = 1,..., n. Definice 4.1. Abelovský grupový pár (G = (X, 0, ), H = (X, 0, +)) na množině X mohutnosti 2 n takový, že existuje maximální řetízek kongruencí ι X = π 0 π 1 π n = X X algebry (X, 0, +, ), nazýváme hustým abelovským grupovým párem na množině X. Pro každé i = 1,..., n zvolme e i X i \ X i 1. Takové prvky existují, protože X i 1 má index 2 v X i pro i = 1,..., n. Pro každé i = 1,..., n 1 platí, že prvek e i+1 neleží v podalgebře X i algebry X, která obsahuje prvky e 1,..., e i. Tuto posloupnost nazveme bází grupového páru (G, H) a označíme E X = (e 1, e 2,..., e n ). 24

25 Lemma 4.2. Každý prvek x X lze jednoznačně zapsat jako x = n j=1 x je j = n j=1 y je j, kde x j, y j {0, 1} pro j = 1,..., n. Důkaz. Lemma dokážeme pouze pro operaci +. Pro operaci by byl důkaz obdobný. Nejprve dokážeme existenci vyjádření x = n j=1 x je j, x j {0, 1}, j = 1,..., n. Indukcí podle i ukážeme, že každé x X i lze zapsat jako x = i j=1 x je j, kde x j {0, 1}, j = 1,..., i. Necht i = 1. Množina X 1 obsahuje pouze dva prvky 0 = 0 e 1 a e 1 = 1 e 1. Necht tedy i = 1,..., n 1. Předpokládejme, že každé x X i lze zapsat jako x = i j=1 x je j, kde x j {0, 1}, j = 1,..., i. Necht x X i+1. Pak bud x X i nebo x X i+1 \ X i. V prvním případě je x = x = x + 0 e i+1 pro nějaké x X i. Ve druhém případě x = x + 1 e i+1. Je tedy x = i+1 j=1 x je j, x j {0, 1}, j = 1,..., i + 1, pro každé x X i+1. Zbývá dokázat jednoznačnost vyjádření x = n j=1 x je j. Necht jsou n j=1 x je j a n j=1 x je j dvě různá vyjádření prvku x X. Označme k = max{j; x j x j}. Je 0 = n j=1 x je j n j=1 x je j = k j=1 x j e j, kde x j { 1, 0, 1}, j = 1,..., k. Je tedy 0 = k j=1 x j e j X k \ X k 1, což je spor se skutečností, že 0 X 0 X k 1. Poznámka 4.3. Kdykoliv budeme v dalším textu hovořit o vyjádření prvku x X pomocí operace + nebo o jeho vyjádření pomocí operace, budeme tím myslet jeho vyjádření z lemmatu 4.2, tedy x = n j=1 x je j, kde x j {0, 1} pro j = 1,..., n, nebo x = n j=1 y je j, kde y j {0, 1} pro j = 1,..., n. Definice 4.4. Necht x X má následující vyjádření pomocí operací + a : x = n j=1 x je j = n j=1 y je j. Uspořádanou n-tici (x 1, x 2,..., x n ) nazýváme souřadnice prvku x vzhledem k bázi E X příslušné operaci +, uspořádanou n-tici (y 1, y 2,..., y n ) nazýváme souřadnice prvku x vzhledem k bázi E X příslušné operaci. Nyní definujeme pojem důležitý pro hledání řešení soustav diferenčních rovnic v hustém abelovském grupovém páru (G, H). Definice 4.5. Váha w je funkce w : X {0,..., n}, která každému prvku x X přiřadí následující hodnotu: w(x) = nejmenší j takové, že x X j. Hodnotu w(x) nazýváme váhou prvku x. Předchozí definice je korektní, protože každý prvek x X je prvkem X n = X a pro podgrupy platí X 0 X 1 X n. 25

26 Lemma 4.6. Pro každý prvek e i E X platí w(e i +e i ) < i a w(e i e i ) < i. Důkaz. Toto lemma opět stačí dokázat pro jednu z operací, nebot pro druhou operaci by byl důkaz obdobný. Dokážeme je pro operaci +. Z volby prvků báze E X plyne, že w(e i + e i ) i. Předpokládejme, že w(e i + e i ) = i, neboli e i + e i X i \ X i 1. Prvek e i +e i pak můžeme vyjádřit jako e i +e i = e i +h i 1, kde h i 1 X i 1. Proto e i = h i 1, a tedy e i X i 1, což je spor s volbou prvků báze E X. Důsledek 4.7. Pro každé dva prvky x, y X platí (i) w(x) = w(y) (w(x + y) < w(x) w(x y) < w(x)), (ii) w(x) > w(y) (w(x + y) = w(x) w(x y) = w(x)). Tedy x, y X : w(x + y) max{w(x), w(y)}, w(x y) max{w(x), w(y)}. Důkaz. Podobně jako předchozí lemma dokážeme toto tvrzení pouze pro operaci +. Bud te (x 1,..., x n ) a (y 1,..., y n ) souřadnice prvků x a y vzhledem k bázi E X příslušné operaci +. (i) Označme i = w(x) = w(y). Je x, y X i \ X i 1, tedy x = e i + h x, h x X i 1, y = e i + h y, h y X i 1. Proto x+y = (e i +e i )+h x +h y, kde (e i +e i ) X i 1 podle lemmatu 4.6. Tedy x + y X i 1, a proto w(x + y) < i. (ii) Označme opět i = w(x) a j = w(y). Je x X i \X i 1 a y X j \X j 1. Protože i > j, je X j X i 1. Tedy y X i 1. A protože x = e i + h x, kde h x X i 1, dostáváme x + y = e i + h x + y, kde (h x + y) X i 1, tedy x + y X i \ X i 1. Z důsledku 4.7 snadno plyne, že pro každé x X platí w( x) = w( x) = w(x). (4.1) Podobně jako v 2. kapitole zavedeme pro každé i = 0,..., n 1 přirozený systém reprezentantů rozkladových tříd X/X i příslušný operaci, který značíme R (X/X i ). 26

27 Přirozeným reprezentantem prvku x = n j=1 x je j X příslušným operaci v rozkladové třídě X/X i je prvek r i+1 (x) = n j=i+1 x j e j X \ X i. (4.2) Nejprve je třeba ukázat, že jde opravdu o systém reprezentantů X/X i. Množina R (X/X i ) má 2 n i prvků, proto stačí ukázat, že dva různé prvky této množiny leží v různých třídách X/X i. Předpokládejme, že dva různé reprezentanty r i+1 (x) = n j=i+1 x je j, r i+1 (y) = n j=i+1 y je j leží ve stejné rozkladové třídě X/X i. Prvky r i+1 (x) a r i+1 (y) jsou tedy kongruentní modulo X i, a tedy jejich rozdíl leží v X i, 0 r i+1 (x) r i+1 (y) X i. Označme z = r i+1 (x) r i+1 (y) = i j=1 z je j. Je r i+1 (x) = z r i+1 (y) = n j=1 t je j, kde t j = z j pro j = 1,..., i a t j = y j pro j = i + 1,..., n. Prvek n j=1 t je j ale není prvkem X \ X i, což je spor s vyjádřením (4.2). Pro každé i = 0,..., n 1 lze každý prvek x X jednoznačně zapsat jako součet x = r i+1 (x) s i+1 (x), kde r i+1 (x) R (X/X i ), s i+1 (x) X i. Dále pro každé i, j = 0,..., n 1, i > j zavedeme přirozený systém reprezentantů rozkladových tříd X i /X j následovně: R (X i /X j ) := R (X/X j ) X i. Řekneme, že dva prvky x, y X jsou si rovny modulo podalgebra X i = (X i, 0, +, ), právě když leží ve stejné rozkladové třídě X podle X i. Podobně jako v případě standardního grupového páru (viz str. 12) platí pro i = 1,..., n a pro libovolné dva prvky a, b X následující rovnost r i (a) r i (b) = r i (a b) s i (r i (a) r i (b)), (4.3) kde s i (r i (a) r i (b)) X i 1. Prvek s i (r i (a) r i (b)) nazveme přenosem z i-té souřadnice při operaci. Dále zavedeme pro každé i = 0,..., n 1 přirozený systém reprezentantů rozkladových tříd X/X i příslušný operaci +, který značíme R + (X/X i ). 27

28 Přirozeným reprezentantem prvku x = n j=1 y je j X příslušným operaci + v rozkladové třídě X/X i je prvek r + i+1 (x) = n j=i+1 y j e j X \ X i. (4.4) Přirozený systém reprezentantů R + (X/X i ) má obdobné vlastnosti jako přirozený systém reprezentantů R (X/X i ). Pro každé i = 0,..., n 1 lze každý prvek x X jednoznačně zapsat jako součet x = r + i+1 (x) + s+ i+1 (x), kde r + i+1 (x) R+ (X/X i ), s + i+1 (x) X i. Pro operaci + platí také následující obdoda rovnosti (4.3): r + i (a) + r+ i (b) = r+ i (a + b) + s+ i (r+ i (a) + r+ i (b)), (4.5) kde s + i (r+ i (a)+r+ i (b)) X i 1. Prvek s + i (r+ i (a)+r+ i (b)) nazveme přenosem z i-té souřadnice při operaci +. Protože pro každé i {1,..., n} množina R (X i /X i 1 ) obsahuje pouze dva prvky 0 a e i, platí následující lemma. Lemma 4.8. Necht i {1,..., n}. Pro každé dva prvky u, v R (X i / X i 1 ) platí r i (u + v) = r i (u v), neboli u + v = u v (mod X i 1). 4.1 Vyjádření operace + pomocí operace K hledání řešení soustav diferenčních rovnic v hustém abelovském grupovém páru ((X, 0, +), (X, 0, )) je třeba umět vyjádřit jednu operaci pomocí druhé. Operace + a jsou z tohoto hlediska rovnocenné. Protože však v případě standardního grupového páru převádíme operaci + na operaci, použijeme tento přístup i v případě obecnějšího hustého abelovského grupového páru. Vyjádření operace + pomocí operace na množinách X i, i = 1,..., n, získáme indukcí podle i. Pro i = 1, 2 je situace jednoduchá. Podmnožina X 1 množiny X obsahuje pouze dva prvky: 0 a e 1. Je w(e 1 + e 1 ) = w(e 1 e 1 ) = 0, a tedy e 1 + e 1 = e 1 e 1 = 0. Množina X 2 je čtyřprvková, X 2 = {0, e 1, e 2, e 1 + e 2 } = {0, e 1, e 2, e 1 e 2 }. Podle lemmatu 4.2 o jednoznačnosti vyjádření je e 1 + e 2 = e 1 e 2. Pro úplný popis operací + a v množině X 2 zbývá ukázat, jak mohou vypadat prvky e 2 + e 2 a e 2 e 2. Vzhledem k tomu, že je (podle lemmatu 4.6) w(e 2 +e 2 ) < 2 a w(e 2 e 2 ) < 2, musí být e 2 +e 2, e 2 e 2 X 1, a tedy 28

29 bud e 2 +e 2 = 0 nebo e 2 +e 2 = e 1, podobně e 2 e 2 = 0 nebo e 2 e 2 = e 1. Ve všech případech v X 2 tedy umíme vyjádřit operaci + pomocí operace. Indukční krok je následující: Předpokládejme, že pro všechny dvojice x, y X i známe vyjádření x + y = i j=1 z je j = i j=1 z je j. V následujícím lemmatu ukážeme, že stačí umět vyjádřit pomocí operace součet e i+1 +x X i+1 pro všechna x X i a dále součet e i+1 +e i+1 X i, a odtud pak odvodíme vyjádření pomocí operace pro součet x + y libovolné dvojice prvků x, y X i+1. Lemma 4.9. Necht je známé vyjádření prvků x +y, x +e i+1 a e i+1 +e i+1 pomocí operace pro každé x, y X i. Potom umíme vyjádřit pomocí operace i součet x + y pro libovolnou dvojici x, y X i+1. Důkaz. Je x = x + x i+1 e i+1, y = y + y i+1 e i+1, kde x, y X i. Součet x + y určíme následovně: x + y = (x + x i+1 e i+1 ) + (y + y i+1 e i+1 ) = = x + y + (x i+1 e i+1 + y i+1 e i+1 ), kde x +y X i, tedy tento součet umíme vyjádřit pomocí operace. Pro x i+1 e i+1 + y i+1 e i+1 mohou nastat dva případy: Pokud je x i+1 = y i+1, pak x i+1 e i+1 +y i+1 e i+1 X i, tedy součet x+y je prvkem X i, a proto jej umíme vyjádřit pomocí operace. Je-li x i+1 y i+1, pak x i+1 e i+1 + y i+1 e i+1 = e i+1, tedy prvek x + y je součtem prvku množiny X i a prvku e i+1, který podle předpokladu umíme také vyjádřit pomocí operace. Zbývá určit vyjádření součtu x + e i+1, x X i. Ukážeme, že stačí znát vyjádření tohoto součtu pouze pro některé prvky x X i, z nichž již odvodíme toto vyjádření pro zbylé prvky množiny X i, a tedy i vyjádření součtu x + y libovolných dvou prvků x, y X i. K tomuto účelu zavedeme pojem přechodová funkce. Definice Necht i {0,..., n 1}. Přechodovou funkcí od množiny X i k množině X i+1 nazveme funkci pro kterou platí pro každé x X i. f i : X i X i, x + e i+1 = f i (x) e i+1 Tvrzení Pro každé i = 0,..., n 1 je funkce f i permutace na množině X i, a tedy bijekce. 29

30 Důkaz. Zřejmě stačí ukázat, že jde o prostou funkci. Zvolme libovolné i {0,..., n 1}. Necht f i (x) = f i (y) pro x, y X i. Pak x + e i+1 = f i (x) e i+1, y + e i+1 = f i (x) e i+1. Odtud plyne, že x + e i+1 = y + e i+1, a tedy x = y. Ukážeme, že ne každá bijekce X i X i je přechodovou funkcí a poté najdeme minimální množinu m(x i ) prvků množiny X i, která jednoznačně určuje přechodovou funkci f i v tom smyslu, že známe-li vyjádření hodnot f i (y) pomocí operace pro všechna y m(x i ), pak známe vyjádření hodnot f i (x) pomocí operace pro všechna x X i. Předně si uvědomme, že pro každé x X a každé i = 0,..., n platí důležitá rovnost x + X i = x X i, (4.6) která plyne z toho, že X i je třída kongruence π i. Přímým důsledkem rovnosti (4.6) je rovnost x + e 1 = x e 1, (4.7) která platí pro všechna x X. Je totiž x + {0, e 1 } = x + X 1 = x X 1 = x {0, e 1 }, a tedy {x, x + e 1 } = {x, x e 1 }. Z lemmatu 4.2 o jednoznačnosti vyjádření pak plyne rovnost (4.7). Rovnost (4.7) platí pro všechna x X, a tedy speciálně pro prvky e i, i = 2,..., n. Proto platí f i (e 1 ) = e 1, i = 2,..., n. (4.8) Z rovnosti (4.7) plyne také další důležitá rovnost: f i (e 1 x) = e 1 f i (x), x X, i = 2,..., n. (4.9) (4.7) Je totiž f i (e 1 x) e i+1 = (e 1 x) + e i+1 = (e 1 + x) + e i+1 = e 1 + (x + e i+1 ) (4.7) = e 1 (x + e i+1 ) = e 1 f i (x) e i+1. Z definice přechodové funkce a z rovnosti (4.6) plyne, že pro každé j = 0,..., i platí následující rovnost neboli X j + e i+1 = X j e i+1, (4.10) f i (X j ) = X j. (4.11) Přechodové funkce mají několik důležitých vlastností, které dokážeme v následujícím lemmatu. 30

31 Lemma Pro každé i = 0,..., n 1 platí Pro každé i, j = 0,..., n 1, j < i platí f i (0) = 0. (4.12) x πj y f i (x) πj f i (y), x, y X i. (4.13) Důkaz. Pro každé i = 0,..., n 1 platí 0 + e i+1 = e i+1 = 0 e i+1, a tedy f i (0) = 0. Necht i {1,..., n 1} a 0 j < i. Bud te dále x, y X i takové, že x πj y. Pak e i+1 f i (x) = e i+1 + x πj e i+1 + y = e i+1 f i (y), nebot π i je kongruence algebry (X, 0,, +). Odtud plyne, že e i+1 f i (x) πj e i+1 f i (y), a tedy f i (x) πj f i (y). Opačnou implikaci dokážeme podobně. Necht pro i {1,..., n 1}, 0 j < i a x, y X i je f i (x) πj f i (y). Potom a tedy x πj y. e i+1 + x = e i+1 f i (x) πj e i+1 f i (y) = e i+1 + y, Lemma Pro každé j = 1,..., i platí f i (X j 1 e j ) = X j 1 e j. Důkaz. K důkazu tohoto lemmatu použijeme předchozí lemma Mějme prvek x X j 1 e j. Pak x πj 1 e j, což je podle podmínky (4.13) ekvivalentní f i (x) πj 1 f i (e j ). Dokážeme-li, že f i (e j ) πj 1 e j, pak bude f i (x) πj 1 e j, a tedy f i (x) X j 1 e j. Pro prvek e j platí e j πj 0, a proto f i (e j ) πj f i (0) = 0. Je tedy f i (e j ) X j. Podle rovnosti (4.11) je f i (X j 1 ) = X j 1. A protože f i je prostá funkce, musí být f i (e j ) / X j 1, a proto f i (e j ) πj 1 e j. Je tedy f i (x) X j 1 e j, a proto f i (X j 1 e j ) X j 1 e j. Protože však funkce f i je prostá, platí dokazovaná rovnost. Lemma Pro každé j = 1,..., i je bud f i (X j 1 e j+1 ) = X j 1 e j+1, f i (X j 1 e j e j+1 ) = X j 1 e j e j+1 nebo f i (X j 1 e j+1 ) = X j 1 e j e j+1, f i (X j 1 e j e j+1 ) = X j 1 e j+1. 31

32 Důkaz. Zvolme libovolný prvek x X j 1 e j+1. Podobně jako v důkazu předchozího lemmatu 4.13 bychom ukázali, že f i (x) X j+1 a f i (x) / X j. Je tedy f i (x) X j+1 \ X j. Podobně lze ukázat, že pro libovolné x X j 1 e j e j+1 je f i (x ) X j+1 \ X j. Množina X j+1 je disjunktním sjednocením čtyř tříd kongruence π j 1,. X j+1 = X j 1 (X j 1 e j ). (X j 1 e j+1 ). (X j 1 e j e j+1 ), kde. X j = X j 1 (X j 1 e j ). Proto je X j+1 \ X j = (X j 1 e j+1 ). (X j 1 e j e j+1 ). (4.14) Protože x X j 1 e j+1, platí pro libovolný prvek y X j 1 e j+1 ekvivalence x πj 1 y. Podle lemmatu 4.12 je tedy f(x) πj 1 f(y). Předpokládejme, že f i (x) X j 1 e j+1. Pak f i (y) πj 1 f i (x) πj 1 e j+1, a tedy f i (y) X j 1 e j+1. Z prostoty přechodové funkce f i potom plyne, že f i (X j 1 e j+1 ) = X j 1 e j+1 a podle rovnosti (4.14) je tedy také f i (X j 1 e j e j+1 ) = X j 1 e j e j+1. Podobně lze ukázat druhou možnost. Ukážeme, že obdoba lemmatu 4.14 platí pro všechny množiny, které nejsou tvaru X j, j = 0,..., n. Lemma Necht i, j {1,..., n 1}, j < i, a necht je f i (X j i k=j+1 x k e k ) = X j i k=j+1 x ke k, kde x k, x k {0, 1}, k = j + 1,..., i, a l, l {j + 1,..., i} : x l = x l = 1. Pak bud f i (X j 1 i k=j+1 x ke k ) = X j 1 i k=j+1 x k e k, f i (X j 1 e j i k=j+1 x ke k ) = X j 1 e j i nebo f i (X j 1 i k=j+1 x ke k ) = X j 1 e j i f i (X j 1 e j i k=j+1 x ke k ) = X j 1 i k=j+1 x k e k, k=j+1 x k e k, k=j+1 x k e k. Důkaz. Tento důkaz bude podobný předchozímu důkazu. Pro množinu X j i k=j+1 x ke k platí X j i k=j+1 x k e k = (X j 1 i k=j+1 x k e k ). (X j 1 e j 32 i k=j+1 x k e k ). (4.15)

33 Zvolme libovolný prvek x X j 1 i k=j+1 x ke k. Pro libovolný prvek y X j 1 i k=j+1 x ke k platí x πj 1 y, a tedy podle lemmatu 4.12 je f(x) πj 1 f(y). Předpokládejme, že f i (x) X j 1 i k=j+1 x ke k. Pak f i (y) πj 1 f i (x) i πj 1 k=j+1 x ke k, a tedy f i (y) X j 1 i k=j+1 x ke k. Opět z prostoty přechodové funkce f i potom plyne, že f i (X j 1 i k=j+1 x ke k ) = X j 1 i k=j+1 x k e k. A podle rovnosti (4.15) je tedy f i (X j 1 e j i k=j+1 x ke k ) = X j 1 e j i k=j+1 x k e k, kde jsme opět využili fakt, že f i je prostá funkce. Druhou možnost lze dokázat obdobně. K ilustraci chování funkce f i slouží obrázek 4.2. Nyní již můžeme určit minimální množinu m(x i ) množiny X i. Obraz množiny X 1 je určen jednoznačně. V každé další rozkladové třídě podle X 1 je třeba zvolit obraz jednoho z jejích prvků, obraz druhého prvku pak bude určen jednoznačně. Minimální množina m(x i ) má tedy 2 i 1 1 prvků. Množinu m(x i ) lze zkonstruovat například takto: Definujme m i (X j ) minimální množinu množiny X j, na které je třeba znát hodnoty f i (x ), x m i (X j ), abychom znali hodnotu f i (x) pro všechna x X j. Jistě je m i (X 2 ) = {e 2 } a dále pro j = 3,..., i m i (X j ) = m i (X j 1 ) ( ({0} m i (X j 1 )) e j ). Pak m(x i ) = m i (X i ) je minimální množina X i. Je tedy m i (X 3 ) = {e 2, e 3, e 2 e 3 }, m i (X 4 ) = {e 2, e 3, e 2 e 3, e 4, e 2 e 4, e 3 e 4, e 2 e 3 e 4 } atd. Tedy m i (X j ) je množina všech nenulových pozitivních lieárních kombinací prvků {e 2,..., e j } v (X j, 0, ), neboli m i (X j ) = { j k=2 x ke k ; x k {0, 1} pro k = 2,..., j} \ {0}. Právě popsaný způsob konstrukce minimální množiny je jedním z několika možných. Ve zbytku této kapitoly budeme pod pojmem minimální množina množiny X i rozumět množinu m(x i ) = { j k=2 x ke k ; x k {0, 1}, k = 2,..., j} \ {0}. Z minimální množiny m(x i ) můžeme zkonstruovat přechodovou funkci f i následujícím algoritmem 4.16, jehož správnost plyne z lemmat 4.12 a 4.13 a rovnosti (4.9). Algoritmus neco Vstup: Minimální množina m(x i ) množiny X i. Výstup: Hodnoty přechodové funkce f i na všech prvcích množiny X i. Postup: 1. Pro j = 1,..., i : 33

34 2. Polož Z = m(x j ) \ m(x j 1 ). 3. Dokud Z : 4. Zvol x Z. 5. Zvol f i (x) tak, aby f i (x) πj 1 e j, f i (x) π1 f i (y), y m(x j ) \ m(x j 1 ) \ Z, x πk y f i (x) πk f i (y), k = 0,... i 1, y m(x j ) \ m(x j 1 ) \ Z. 6. Polož f i (e 1 x) = f i (x) e Polož Z = Z \ {x}. Každá přechodová funkce f i od X i k X i+1 spolu s vyjádřením prvků e i+1 + e i+1 a e i+1 e i+1 pomocí operace určuje jeden typ přechodu od X i k X i+1. V následující podkapitole popíšeme, jak lze v závislosti na typu přechodu od X i k X i+1 zkonstruovat tabulku pro rozšíření řešení soustavy diferenčních rovnic modulo X i+1 na její řešení modulo X i. Známe-li soubor přechodových funkcí f i a prvky e i + e i, e i e i, i = 2,..., n 1, dokážeme převést souřadnice libovolného prvku x X vzhledem k bázi E X příslušné operaci na souřadnice tohoto prvku vzhledem k bázi E X příslušné operaci + (viz definici 4.4), a to následujícím algoritmem: Algoritmus neco Vstup: Vyjádření prvku x X pomocí operace. Výstup: Vyjádření prvku x pomocí operace +. Postup: 1. Pro i = 1,..., n: 2. Polož x i = Polož z = x. 4. Dokud w(z) > 0: 5. Polož x w(z) = Polož z = z e w(z). 34

35 7. Vrat x = n i=1 x ie i. Známe-li přechodovou funkci f i a prvky e i + e i, e i e i pro i {2,..., n 1}, dokážeme v polynomiálním čase najít prvek e i. Proto má algoritmus 4.17 polynomiální časovou složitost. Tvrzení Necht (X, 0, ) je abelovská grupa na množině X mohutnosti 2 n a π i, i = 0,..., n jsou takové kongruence grupy (X, 0, ), že ι X = π 0 π 1 π n = X X. Pro každé i = 0,..., n označme symbolem X i třídu kongruence π i, která obsahuje prvek 0 a pro každé j = 1,..., n zvolme prvek e j X j \ X j 1. Necht dále f i : X i X i, i = 0,..., n 1, je soubor funkcí, pro které platí f i (0) = 0 i = 0,..., n 1, x πj y f i (x) πj f i (y) x, y X i ; i, j = 0,..., n 1, j < i. Předpokládejme dále, že g(i) je prvek X i 1 pro každé i = 1,..., n. Potom existuje právě jeden hustý abelovský grupový pár (X, 0, ), (X, 0, +) takový, že f i 1 jsou přechodové funkce tohoto grupového páru a e i + e i = g(i) pro každé i = 1,..., n. Důkaz. Operaci + definujeme na každé množině X i, i = 1,..., n, indukcí podle i. Pro i = 1 je X i = {0, e 1 }. A protože e 1 + e 1 = g(1) X 0, je e 1 + e 1 = 0, a tedy také e 1 = e 1. Tím máme definovanou abelovskou grupu (X 1, 0, +). Předpokládejme, že máme definovanou abelovskou grupu (X i, 0, +). Chceme ji rozšířit na abelovskou grupu (X i+1, 0, +). Zvolme tedy x, y X i+1. Součet x + y definujeme následovně: Je-li x, y X i, máme součet x + y definovaný podle indukčního předpokladu. Je-li x X i a y X i+1 \ X i, je y = y e i+1, kde y X i. V tomto případě definujeme y + x = x + y = f i (x + f 1 i (y )) e i+1. A nakonec, jsou-li x, y X i+1 \X i, je x = x e i+1 a y = y e i+1 pro nějaká x, y X i. Pak definujeme x+y = f 1 i (x )+f 1 i (y )+g(i+1). Všechny sčítance na pravé straně předchozí rovnosti leží v X i, kde je operace + již definovaná, proto je tato definice korektní. Navíc X i je komutativní grupa, takže x + y = y + x. 35

36 Máme tedy na X i+1 komutativní binární operaci s neutralním prvkem 0. K dokončení důkazu, že (X i+1, 0, +) je abelovská grupa, zbývá dokázat, že operace + je asociativní v množině X i+1 a že ke každému prvku x X i+1 existuje inverzní prvek x X i+1 vzhledem k operaci +. Dokažme tedy asociativitu operace + v množině X i+1, tedy, že pro libovolná x, y, z X i+1 platí (x + y) + z = x + (y + z). (4.16) Díky komutativitě operace + na množině X i+1 stačí dokázat rovnost (4.16) rozborem následujících čtyř případů: Je-li x, y, z X i, pak rovnost (4.16) platí podle indukčního předpokladu. Je-li x, y X i a z X i+1 \X i, pak z = z e i+1 pro nějaké z X i. Z definice operace + na množině X i+1 a její asociativity na množině X i plyne (x + y) + z = (x + y) + (z e i+1 ) = nebot x, y, f 1 i (z ) X i. ( = f i (x + y) + f 1 i (z ) ) e i+1 = ( = f i x + (y + f 1 i (z )) ) e i+1 = = x + (y + f 1 i (z ) + e i+1 ) = x + (y + z), Pro x X i a y, z X i+1 \ X i je y = y e i+1, z = z e i+1, kde y, z X i. Opět podle definice operace + platí (x + y) + z = (f i (x + f 1 i (y )) e i+1 ) + (z e i+1 ) = ( = f 1 i fi (x + f 1 i (y )) ) + f 1 i (z ) + g(i + 1) = = x + f 1 i (y ) + f 1 i (z ) + g(i + 1) = = x + (f 1 i (y ) + f 1 i (z ) + g(i + 1)) = x + (y + z), kde jsme využili komutativitu operace + v X i+1 a její asociativitu v X i a skutečnost, že x, f 1 i (y ), f 1 i (z ), g(i + 1) X i. Konečně, jsou-li x, y, z X i+1 \ X i, pak opět z definice operace + na množině X i+1, její asociativity na množině X i a komutativity na množině X i+1 plyne (x + y) + z = (f 1 i (x ) + f 1 ( = f i (f 1 i (x ) + f 1 = f i ( f 1 i = f i ( f 1 i i (y ) + g(i + 1)) + z = i (y ) + g(i + 1)) + f 1 i (z ) ) e i+1 = (x ) + (f 1 i (y + f 1 i (z ) + g(i + 1)) ) e i+1 = (x ) + (y + z) ) e i+1 = x + (y + z), 36

37 nebot f 1 i (x ), f 1 i (y ), f 1 i (z ), g(i + 1) X i. Nyní dokážeme, že pro každý prvek x X i+1 existuje v množině X i+1 prvek k němu inverzní vzhledem k operaci +. Je-li x X i, pak k němu existuje inverzní prvek vzhledem k operaci + v X i X i+1 podle indukčního předpokladu. Je-li x X i+1 \ X i, pak je x = x e i+1 pro nějaké x X i. K prvku x je inverzní prvek z = z e i+1, kde z = f i ( f 1 i (x ) g(i + 1)). Oba prvky v závorce jsou z X i, takže známe prvky k nim opačné. Přímým výpočtem ověříme, že x + z = 0. Je totiž x + z = (x e i+1 ) + (z e i+1 ) = = (x e i+1 ) + ( f i ( f 1 i (x ) g(i + 1) ) e i+1 ) = = f 1 i (x ) + (f 1 i (x ) g(i + 1)) + g(i + 1) = 0. Tím je definována grupa (X i+1, 0, +), a tedy ukončen indukční krok v její definici. Zbývá tedy dokázat, že π i, i = 0,..., n, jsou společné kongruence grupového páru (X, 0, ), (X, 0, +). To uděláme opět indukcí podle i. A to tak, že dokážeme, že pro každé i = 1,..., n platí, že pro každé 0 j i je π j (X i X i ) společná kongruence grupového páru (X, 0, ), (X, 0, +). Necht i = 1. Potřebujeme dokázat, že pro každou dvojici (x, y) X 1 X 1 platí (x, y) π 1 x y X 1 a (x, y) π 0 x y X 0. To je však snadné, nebot x i y jsou prvky X 1, a tedy jejich součet je také prvkem X 1. Je-li (x, y) π 0, znamená to, že x y X 0. Pak nutně x = y = 0 nebo x = y = e 1. Pro oba případy je x y = 0 X 0. Předpokládejme, že pro i {1,..., n 1} platí, že pro každé 0 j i je π j (X i X i ) společná kongruence grupového páru (X, 0, ), (X, 0, +). Dokažme, že také pro i + 1 platí, že pro každé 0 j i + 1 je π j (X i+1 X i+1 ) společná kongruence grupového páru (X, 0, ), (X, 0, +). Pro j = i + 1 je třeba dokázat, že pro každé (x, y) X i+1 X i+1 platí (x, y) π i+1 x y X i+1. Protože však x, y X i+1, je také x y X i+1. Je-li j i a x, y X i+1, (x, y) π j, pak je třeba dokázat, že x y X j. Z předpokladu (x, y) π j plyne, že x y X j X i. To znamená, 37

38 že bud x, y X i, a pak x y X j podle indukčního předpokladu, nebo x = x e i+1 a y = y e i+1, kde x, y X i. Z předpokladu x y X j plyne, že x y X j, a tedy (x, y ) π j podle indukčního předpokladu a (f 1 i (x ), f 1 i (y )) π j podle druhého předpokladu o funkci f j, a tedy také f 1 i (x ) f 1 i (y ) X j. Ukážeme-li, že x y = f 1 i (x ) f 1 i (y ), bude x y X j, a tedy budeme mít dokázáno, že π j je společná kongruence grupového páru (X i+1, 0, ), (X i+1, 0, +). Podle definice sčítání a opačného prvku v X i+1 je x y = (x e i+1 ) (y e i+1 ) = ( = (x e i+1 ) + f i f 1 i (y ) g(i + 1) ) e i+1 = ( = f 1 i (x ) + f 1 i fi ( f 1 i (y ) g(i + 1)) ) + g(i + 1) = = f 1 i (x ) f 1 i (y ). Dokázali jsme tedy, že (X, 0, ), (X, 0, +) je hustý abelovský grupový pár. Z definice sčítání prvků x X i a y X i+1 \X i a prvního předpokladu o funkci f i plyne, že x + e i+1 = x + (0 e i+1 ) = f i (x + f 1 i (0)) e i+1 = = f i (x + 0) e i+1 = f i (x) e i+1. Odtud plyne, že f i, i = 0,..., n 1 jsou přechodové funkce hustého abelovského grupového páru (X, 0, ), (X, 0, +). Jednoznačnost tohoto grupového páru plyne z jeho konstrukce. 38

39 Obrázek 4.1: Rozkladové třídy X 4 podle X 1, X 2 a X 3 39

40 Obrázek 4.2: Přechodová funkce. Plné šipky znázorňují jednoznačnost zobrazení funkcí f i, přerušované šipky znázorňují alternativní možnosti zobrazení 40

grupa těleso podgrupa konečné těleso polynomy komutativní generovaná prvkem, cyklická, řád prvku charakteristika tělesa

grupa těleso podgrupa konečné těleso polynomy komutativní generovaná prvkem, cyklická, řád prvku charakteristika tělesa grupa komutativní podgrupa těleso generovaná prvkem, cyklická, řád prvku Malá Fermatova věta konečné těleso charakteristika tělesa polynomy ireducibilní prvky, primitivní prvky definice: G, je grupa kde

Více

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 2 Aritmetické vektorové prostory 7 3 Eukleidovské vektorové prostory 9 Levá vnější operace Definice 5.1 Necht A B. Levou vnější

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

PŘEDNÁŠKA 7 Kongruence svazů

PŘEDNÁŠKA 7 Kongruence svazů PŘEDNÁŠKA 7 Kongruence svazů PAVEL RŮŽIČKA Abstrakt. Definujeme svazové kongruence a ukážeme jak pro vhodné binární relace svazu ověřit, že se jedná o svazové kongruence. Popíšeme svaz Con(A) kongruencí

Více

INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.

INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28. INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.0141 Báze vektorových prostorů, transformace souřadnic Michal Botur Přednáška

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

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice Vektorové podprostory K množina reálných nebo komplexních čísel, U vektorový prostor nad K. Lineární kombinace vektorů u 1, u 2,...,u

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

[1] x (y z) = (x y) z... (asociativní zákon), x y = y x... (komutativní zákon).

[1] x (y z) = (x y) z... (asociativní zákon), x y = y x... (komutativní zákon). Grupy, tělesa grupa: množina s jednou rozumnou operací příklady grup, vlastnosti těleso: množina se dvěma rozumnými operacemi příklady těles, vlastnosti, charakteristika tělesa lineární prostor nad tělesem

Více

Báze a dimenze vektorových prostorů

Báze a dimenze vektorových prostorů Báze a dimenze vektorových prostorů Buď (V, +, ) vektorový prostor nad tělesem (T, +, ). Nechť u 1, u 2,..., u n je konečná posloupnost vektorů z V. Existují-li prvky s 1, s 2,..., s n T, z nichž alespoň

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

Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru

Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru 2. Systémy lineárních rovnic V této kapitole se budeme zabývat soustavami lineárních rovnic s koeficienty z pole reálných případně komplexních čísel. Uvádíme podmínku pro existenci řešení systému lineárních

Více

ALGEBRA. Téma 4: Grupy, okruhy a pole

ALGEBRA. Téma 4: Grupy, okruhy a pole SLEZSKÁ UNIVERZITA V OPAVĚ Matematický ústav v Opavě Na Rybníčku 1, 746 01 Opava, tel. (553) 684 611 DENNÍ STUDIUM Téma 4: Grupy, okruhy a pole Základní pojmy unární operace, binární operace, asociativita,

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

1 Řešení soustav lineárních rovnic

1 Řešení soustav lineárních rovnic 1 Řešení soustav lineárních rovnic 1.1 Lineární rovnice Lineární rovnicí o n neznámých x 1,x 2,..., x n s reálnými koeficienty rozumíme rovnici ve tvaru a 1 x 1 + a 2 x 2 +... + a n x n = b, (1) kde koeficienty

Více

Lineární algebra Kapitola 1 - Základní matematické pojmy

Lineární algebra Kapitola 1 - Základní matematické pojmy Lineární algebra Kapitola 1 - Základní matematické pojmy 1.1 Relace a funkce V celém textu budeme používat následující označení pro číselné množiny: N množina všech přirozených čísel bez nuly, N={1, 2,

Více

Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA I, zimní semestr 2000/2001 Michal Marvan. 2.

Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA I, zimní semestr 2000/2001 Michal Marvan. 2. Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA I, zimní semestr 2000/2001 Michal Marvan 2. Homomorfismy V souvislosti se strukturami se v moderní matematice studují i zobrazení,

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

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

1 Lineární prostory a podprostory

1 Lineární prostory a podprostory Lineární prostory a podprostory Přečtěte si: Učebnice AKLA, kapitola první, podkapitoly. až.4 včetně. Cvičení. Které z následujících množin jsou lineárními prostory s přirozenými definicemi operací?. C

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

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

Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice

Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice Jan Tomeček Tento stručný text si klade za cíl co nejrychlejší uvedení do teorie Greenových funkcí pro obyčejné diferenciální

Více

8.3). S ohledem na jednoduchost a názornost je výhodné seznámit se s touto Základní pojmy a vztahy. Definice

8.3). S ohledem na jednoduchost a názornost je výhodné seznámit se s touto Základní pojmy a vztahy. Definice 9. Lineární diferenciální rovnice 2. řádu Cíle Diferenciální rovnice, v nichž hledaná funkce vystupuje ve druhé či vyšší derivaci, nazýváme diferenciálními rovnicemi druhého a vyššího řádu. Analogicky

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

Lineární algebra : Úvod a opakování

Lineární algebra : Úvod a opakování Lineární algebra : Úvod a opakování (1. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 013/014 vytvořeno: 19. února 014, 13:15 1 0.1 Lineární prostory R a R 3 V této přednášce si na jednoduchém příkladu

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

Charakteristika tělesa

Charakteristika tělesa 16 6 Konečná tělesa V této kapitole budeme pod pojmem těleso mít na mysli vždy konečné komutativní těleso, tedy množinu s dvěma binárními operacemi (T, +, ), kde (T, +) je komutativní grupa s neutrálním

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

Teoretická informatika Tomáš Foltýnek foltynek@pef.mendelu.cz. Algebra Struktury s jednou operací

Teoretická informatika Tomáš Foltýnek foltynek@pef.mendelu.cz. Algebra Struktury s jednou operací Teoretická informatika Tomáš Foltýnek foltynek@pef.mendelu.cz Algebra Struktury s jednou operací Teoretická informatika 2 Proč zavádíme algebru hledáme nástroj pro popis objektů reálného světa (zejména

Více

Definice. Vektorový prostor V nad tělesem T je množina s operacemi + : V V V, tj. u, v V : u + v V : T V V, tj. ( u V )( a T ) : a u V které splňují

Definice. Vektorový prostor V nad tělesem T je množina s operacemi + : V V V, tj. u, v V : u + v V : T V V, tj. ( u V )( a T ) : a u V které splňují Definice. Vektorový prostor V nad tělesem T je množina s operacemi + : V V V, tj. u, v V : u + v V : T V V, tj. ( u V )( a T ) : a u V které splňují 1. u + v = v + u, u, v V 2. (u + v) + w = u + (v + w),

Více

6 Lineární geometrie. 6.1 Lineární variety

6 Lineární geometrie. 6.1 Lineární variety 6 Lineární geometrie Motivace. Pojem lineární varieta, který budeme v této kapitole studovat z nejrůznějších úhlů pohledu, není žádnou umělou konstrukcí. Příkladem lineární variety je totiž množina řešení

Více

VI. Maticový počet. VI.1. Základní operace s maticemi. Definice. Tabulku

VI. Maticový počet. VI.1. Základní operace s maticemi. Definice. Tabulku VI Maticový počet VI1 Základní operace s maticemi Definice Tabulku a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n, a m1 a m2 a mn kde a ij R, i = 1,, m, j = 1,, n, nazýváme maticí typu m n Zkráceně zapisujeme (a ij i=1m

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

10. Vektorové podprostory

10. Vektorové podprostory Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan Definice. Bud V vektorový prostor nad polem P. Podmnožina U V se nazývá podprostor,

Více

TOPOLOGIE A TEORIE KATEGORIÍ (2017/2018) 4. PREDNÁŠKA - SOUČIN PROSTORŮ A TICHONOVOVA VĚTA.

TOPOLOGIE A TEORIE KATEGORIÍ (2017/2018) 4. PREDNÁŠKA - SOUČIN PROSTORŮ A TICHONOVOVA VĚTA. TOPOLOGIE A TEORIE KATEGORIÍ (2017/2018) 4. PREDNÁŠKA - SOUČIN PROSTORŮ A TICHONOVOVA VĚTA. PAVEL RŮŽIČKA 4.1. (Kvazi)kompaktnost a sub-báze. Buď (Q, ) uspořádaná množina. Řetězcem v Q budeme rozumět lineárně

Více

Polynomy nad Z p Konstrukce faktorových okruhů modulo polynom. Alena Gollová, TIK Počítání modulo polynom 1/30

Polynomy nad Z p Konstrukce faktorových okruhů modulo polynom. Alena Gollová, TIK Počítání modulo polynom 1/30 Počítání modulo polynom 3. přednáška z algebraického kódování Alena Gollová, TIK Počítání modulo polynom 1/30 Obsah 1 Polynomy nad Zp Okruh Zp[x] a věta o dělení se zbytkem 2 Kongruence modulo polynom,

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

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

Pavel Horák, Josef Janyška LINEÁRNÍ ALGEBRA UČEBNÍ TEXT

Pavel Horák, Josef Janyška LINEÁRNÍ ALGEBRA UČEBNÍ TEXT Pavel Horák, Josef Janyška LINEÁRNÍ ALGEBRA UČEBNÍ TEXT 2 0 1 8 Obsah 1 Vektorové prostory 1 1 Vektorový prostor, podprostory........................ 1 2 Generování podprostor u............................

Více

Lineární algebra : Polynomy

Lineární algebra : Polynomy Lineární algebra : Polynomy (2. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 15. dubna 2014, 11:21 1 2 2.1 Značení a těleso komplexních čísel Značení N := {1, 2, 3... }... množina

Více

Úvod do lineární algebry

Úvod do lineární algebry Úvod do lineární algebry 1 Aritmetické vektory Definice 11 Mějme n N a utvořme kartézský součin R n R R R Každou uspořádanou n tici x 1 x 2 x, x n budeme nazývat n rozměrným aritmetickým vektorem Prvky

Více

Co je to univerzální algebra?

Co je to univerzální algebra? Co je to univerzální algebra? Při studiu řadu algebraických struktur (grupoidy, pologrupy, grupy, komutativní grupy, okruhy, obory integrity, tělesa, polosvazy, svazy, Booleovy algebry) se často některé

Více

Algebraické struktury s jednou binární operací

Algebraické struktury s jednou binární operací 16 Kapitola 1 Algebraické struktury s jednou binární operací 1.1 1. Grupoid, pologrupa, monoid a grupa Chtěli by jste vědět, co jsou to algebraické struktury s jednou binární operací? No tak to si musíte

Více

Matematická analýza 1

Matematická analýza 1 Matematická analýza 1 ZS 2019-20 Miroslav Zelený 1. Logika, množiny a základní číselné obory 2. Limita posloupnosti 3. Limita a spojitost funkce 4. Elementární funkce 5. Derivace 6. Taylorův polynom Návod

Více

Lineární algebra : Lineární zobrazení

Lineární algebra : Lineární zobrazení Lineární algebra : Lineární zobrazení (6. přednáška František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 20. května 2014, 22:40 1 2 6.1 Lineární zobrazení Definice 1. Buďte P a Q dva lineární prostory

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

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

Lineární algebra : Metrická geometrie

Lineární algebra : Metrická geometrie Lineární algebra : Metrická geometrie (16. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 6. května 2014, 10:42 1 2 Úvod Zatím jsme se lineární geometrii věnovali v kapitole o lineárních

Více

Množiny, relace, zobrazení

Množiny, relace, zobrazení Množiny, relace, zobrazení Množiny Množinou rozumíme každý soubor určitých objektů shrnutých v jeden celek. Zmíněné objekty pak nazýváme prvky dané množiny. Pojem množina je tedy synonymem pojmů typu soubor,

Více

označme j = (0, 1) a nazvěme tuto dvojici imaginární jednotkou. Potom libovolnou (x, y) = (x, 0) + (0, y) = (x, 0) + (0, 1)(y, 0) = x + jy,

označme j = (0, 1) a nazvěme tuto dvojici imaginární jednotkou. Potom libovolnou (x, y) = (x, 0) + (0, y) = (x, 0) + (0, 1)(y, 0) = x + jy, Komplexní čísla Množinu všech uspořádaných dvojic (x, y) reálných čísel x, y nazýváme množinou komplexních čísel C, jestliže pro každé dvě takové dvojice (x, y ), (x 2, y 2 ) je definována rovnost, sčítání

Více

15. Moduly. a platí (p + q)(x) = p(x) + q(x), 1(X) = id. Vzniká tak struktura P [x]-modulu na V.

15. Moduly. a platí (p + q)(x) = p(x) + q(x), 1(X) = id. Vzniká tak struktura P [x]-modulu na V. Učební texty k přednášce ALGEBRAICKÉ STRUKTURY Michal Marvan, Matematický ústav Slezská univerzita v Opavě 15. Moduly Definice. Bud R okruh, bud M množina na níž jsou zadány binární operace + : M M M,

Více

Pavel Horák LINEÁRNÍ ALGEBRA A GEOMETRIE 1 UČEBNÍ TEXT

Pavel Horák LINEÁRNÍ ALGEBRA A GEOMETRIE 1 UČEBNÍ TEXT Pavel Horák LINEÁRNÍ ALGEBRA A GEOMETRIE 1 UČEBNÍ TEXT 2 0 1 7 Obsah 1 Vektorové prostory 2 1 Vektorový prostor, podprostory........................ 2 2 Generování podprostor u............................

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

Věta o dělení polynomů se zbytkem

Věta o dělení polynomů se zbytkem Věta o dělení polynomů se zbytkem Věta. Nechť R je okruh, f, g R[x], přičemž vedoucí koeficient polynomu g 0 je jednotka okruhu R. Pak existuje jediná dvojice polynomů q, r R[x] taková, že st(r) < st(g)

Více

Operace s maticemi

Operace s maticemi Operace s maticemi Seminář druhý 17.10. 2018 Obsah 1 Operace s maticemi 2 Hodnost matice 3 Regulární matice 4 Inverzní matice Matice Definice (Matice). Reálná matice typu m n je obdélníkové schema A =

Více

a počtem sloupců druhé matice. Spočítejme součin A.B. Označme matici A.B = M, pro její prvky platí:

a počtem sloupců druhé matice. Spočítejme součin A.B. Označme matici A.B = M, pro její prvky platí: Řešené příklady z lineární algebry - část 1 Typové příklady s řešením Příklady jsou určeny především k zopakování látky před zkouškou, jsou proto řešeny se znalostmi učiva celého semestru. Tento fakt se

Více

Matematika 2 pro PEF PaE

Matematika 2 pro PEF PaE Vektorové prostory 1 / 17 Matematika 2 pro PEF PaE 8. Vektorové prostory Přemysl Jedlička Katedra matematiky, TF ČZU Vektorové prostory Vektorové prostory a podprostory 2 / 17 vektorového prostoru Množina

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

Cyklické kódy. Definujeme-li na F [x] n sčítání a násobení jako. a + b = π n (a + b) a b = π n (a b)

Cyklické kódy. Definujeme-li na F [x] n sčítání a násobení jako. a + b = π n (a + b) a b = π n (a b) C Ať C je [n, k] q kód takový, že pro každé u 1,..., u n ) C je také u 2,..., u n, u 1 ) C. Jinými slovy, kódová slova jsou uzavřena na cyklické posuny. Je přirozené takový kód nazvat cyklický. Strukturu

Více

V: Pro nulový prvek o lineárního prostoru L platí vlastnosti:

V: Pro nulový prvek o lineárního prostoru L platí vlastnosti: Zpracoval: hypspave@fel.cvut.cz. Základní vlastnosti abstraktních lineárních prostorů. Lineární závislost, nezávislost, báze, souřadnice vzhledem k bázi, matice lineárního zobrazení vzhledem k bázím.skalární

Více

Nechť M je množina. Zobrazení z M M do M se nazývá (binární) operace

Nechť M je množina. Zobrazení z M M do M se nazývá (binární) operace Kapitola 2 Algebraické struktury Řada algebraických objektů má podobu množiny s nějakou dodatečnou strukturou. Například vektorový prostor je množina vektorů, ty však nejsou jeden jako druhý : jeden z

Více

FREDHOLMOVA ALTERNATIVA

FREDHOLMOVA ALTERNATIVA FREDHOLMOVA ALTERNATIVA Pavel Jirásek 1 Abstrakt. V tomto článku se snažíme shrnout dosavadní výsledky týkající se Fredholmovy alternativy (FA). Postupně zmíníme FA na prostorech konečné dimenze, FA pro

Více

Riemannův určitý integrál

Riemannův určitý integrál Riemannův určitý integrál 1. Motivační příklad Příklad (Motivační příklad pro zavedení Riemannova integrálu). Nechť,. Vypočtěme obsah vybarvené oblasti ohraničené grafem funkce, osou a svislými přímkami

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

Substituce. Petr Štěpánek. S využitím materialu Krysztofa R. Apta. Logické programování 2 1

Substituce. Petr Štěpánek. S využitím materialu Krysztofa R. Apta. Logické programování 2 1 Substituce Petr Štěpánek S využitím materialu Krysztofa R. Apta 2006 Logické programování 2 1 Algebra termů Předpokládáme, že je dán jazyk termů. L, definovali jsme množinu jeho Zavedeme některé užitečné

Více

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita (15. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 30. dubna 2014, 09:00 1 2 15.1 Prehilhertovy prostory Definice 1. Buď V LP nad

Více

7 Konvexní množiny. min c T x. při splnění tzv. podmínek přípustnosti, tj. x = vyhovuje podmínkám: A x = b a x i 0 pro každé i n.

7 Konvexní množiny. min c T x. při splnění tzv. podmínek přípustnosti, tj. x = vyhovuje podmínkám: A x = b a x i 0 pro každé i n. 7 Konvexní množiny Motivace. Lineární programování (LP) řeší problém nalezení minima (resp. maxima) lineárního funkcionálu na jisté konvexní množině. Z bohaté škály úloh z této oblasti jmenujme alespoň

Více

Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech

Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech 1. července 2008 1 Funkce v R n Definice 1 Necht n N a D R n. Reálnou funkcí v R n (reálnou funkcí n proměnných) rozumíme zobrazení

Více

Dosud jsme se zabývali pouze soustavami lineárních rovnic s reálnými koeficienty.

Dosud jsme se zabývali pouze soustavami lineárních rovnic s reálnými koeficienty. Kapitola 4 Tělesa Dosud jsme se zabývali pouze soustavami lineárních rovnic s reálnými koeficienty. Všechna čísla byla reálná, vektory měly reálné souřadnice, matice měly reálné prvky. Také řešení soustav

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

4 Počítání modulo polynom

4 Počítání modulo polynom 8 4 Počítání modulo polynom Co se vyplatilo jendou, vyplatí se i podruhé. V této kapitole zavedeme polynomy nad Z p a ukážeme, že množina všech polynomů nad Z p tvoří komutativní okruh s jednotkou. Je-li

Více

Matematika B101MA1, B101MA2

Matematika B101MA1, B101MA2 Matematika B101MA1, B101MA2 Zařazení předmětu: povinný předmět 1.ročníku bc studia 2 semestry Rozsah předmětu: prezenční studium 2 + 2 kombinované studium 16 + 0 / semestr Zakončení předmětu: ZS zápočet

Více

5. Lokální, vázané a globální extrémy

5. Lokální, vázané a globální extrémy 5 Lokální, vázané a globální extrémy Studijní text Lokální extrémy 5 Lokální, vázané a globální extrémy Definice 51 Řekneme, že f : R n R má v bodě a Df: 1 lokální maximum, když Ka, δ Df tak, že x Ka,

Více

METRICKÉ A NORMOVANÉ PROSTORY

METRICKÉ A NORMOVANÉ PROSTORY PŘEDNÁŠKA 1 METRICKÉ A NORMOVANÉ PROSTORY 1.1 Prostor R n a jeho podmnožiny Připomeňme, že prostorem R n rozumíme množinu uspořádaných n tic reálných čísel, tj. R n = R } R {{ R }. n krát Prvky R n budeme

Více

Základní pojmy teorie množin Vektorové prostory

Základní pojmy teorie množin Vektorové prostory Základní pojmy teorie množin Přednáška MATEMATIKA č. 1 Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz 7. 10. 2010 Základní pojmy teorie množin Základní pojmy

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

Matice. a m1 a m2... a mn

Matice. a m1 a m2... a mn Matice Nechť (R, +, ) je okruh a nechť m, n jsou přirozená čísla Matice typu m/n nad okruhem (R, +, ) vznikne, když libovolných m n prvků z R naskládáme do obdélníkového schematu o m řádcích a n sloupcích

Více

Lineární zobrazení. V prvním z následujících tvrzení navíc uvidíme, že odtud plynou a jsou tedy pak rovněž splněny podmínky:

Lineární zobrazení. V prvním z následujících tvrzení navíc uvidíme, že odtud plynou a jsou tedy pak rovněž splněny podmínky: Lineární zobrazení Nechť (V, +, ) a (W, +, ) jsou dva vektorové prostory nad týmž tělesem (T, +, ). Nechť f : V W je zobrazení splňující následující podmínky: ( u, v V)(f(u + v) = f(u) + f(v)), ( s T )(

Více

Dnešní látka Variačně formulované okrajové úlohy zúplnění prostoru funkcí. Lineární zobrazení.

Dnešní látka Variačně formulované okrajové úlohy zúplnění prostoru funkcí. Lineární zobrazení. Předmět: MA4 Dnešní látka Variačně formulované okrajové úlohy zúplnění prostoru funkcí. Lineární zobrazení. Literatura: Kapitola 2 a)-c) a kapitola 4 a)-c) ze skript Karel Rektorys: Matematika 43, ČVUT,

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

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

1 Co jsou lineární kódy

1 Co jsou lineární kódy 1 Žádný záznam informace a žádný přenos dat není absolutně odolný vůči chybám. Někdy je riziko poškození zanedbatelné, v mnoha případech je však zaznamenaná a přenášená informace jištěna přidáním dat,

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

INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.

INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28. INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ107/2200/280141 Soustavy lineárních rovnic Michal Botur Přednáška 4 KAG/DLA1M: Lineární

Více

DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY Skripta Matematické metody pro statistiku a operační výzkum (Nešetřilová, H., Šařecová, P., 2009). 1. definice Vektorovým prostorem rozumíme neprázdnou množinu prvků V, na které

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

Generující kořeny cyklických kódů. Generující kořeny. Alena Gollová, TIK Generující kořeny 1/30

Generující kořeny cyklických kódů. Generující kořeny. Alena Gollová, TIK Generující kořeny 1/30 Generující kořeny cyklických kódů 6. přednáška z algebraického kódování Alena Gollová, TIK Generující kořeny 1/30 Obsah 1 Alena Gollová, TIK Generující kořeny 2/30 Hammingovy kódy Hammingovy kódy jsou

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

Interpolace Uvažujme třídu funkcí jedné proměnné ψ(x; a 0,..., a n ), kde a 0,..., a n jsou parametry, které popisují jednotlivé funkce této třídy. Mějme dány body x 0, x 1,..., x n, x i x k, i, k = 0,

Více

Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru. Kvadratická forma v n proměnných je tak polynom n proměnných s

Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru. Kvadratická forma v n proměnných je tak polynom n proměnných s Kapitola 13 Kvadratické formy Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru f(x 1,..., x n ) = a ij x i x j, kde koeficienty a ij T. j=i Kvadratická forma v n proměnných

Více

Datum sestavení dokumentu: 9. srpna Lineární algebra 1

Datum sestavení dokumentu: 9. srpna Lineární algebra 1 Datum sestavení dokumentu: 9 srpna 22 Lineární algebra L ubomíra Balková e-mail: lubomirabalkova@fjficvutcz Slovo na úvod: Abstraktnost, logická výstavba a univerzálnost lineární algebry jsou výhodami

Více

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava luk76/la1

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava    luk76/la1 Lineární algebra 5. přednáška: Báze a řešitelnost soustav Dalibor Lukáš Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava email: dalibor.lukas@vsb.cz http://homel.vsb.cz/ luk76/la1 Text

Více

Cvičení z Lineární algebry 1

Cvičení z Lineární algebry 1 Cvičení z Lineární algebry Michael Krbek podzim 2003 2392003 Hodina Jsou dána komplexní čísla z = +2 i a w = 2 i Vyjádřete c algebraickém tvaru (z + w) 3,, (zw), z w 2 Řešte v komplexním oboru rovnice

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

9.2. Zkrácená lineární rovnice s konstantními koeficienty

9.2. Zkrácená lineární rovnice s konstantními koeficienty 9.2. Zkrácená lineární rovnice s konstantními koeficienty Cíle Řešíme-li konkrétní aplikace, které jsou popsány diferenciálními rovnicemi, velmi často zjistíme, že fyzikální nebo další parametry (hmotnost,

Více

Hisab al-džebr val-muqabala ( Věda o redukci a vzájemném rušení ) Muhammada ibn Músá al-chvárizmího (790? - 850?, Chiva, Bagdád),

Hisab al-džebr val-muqabala ( Věda o redukci a vzájemném rušení ) Muhammada ibn Músá al-chvárizmího (790? - 850?, Chiva, Bagdád), 1 LINEÁRNÍ ALGEBRA 1 Lineární algebra Slovo ALGEBRA pochází z arabského al-jabr, což znamená nahrazení. Toto slovo se objevilo v názvu knihy islámského matematika Hisab al-džebr val-muqabala ( Věda o redukci

Více

64. ročník matematické olympiády Řešení úloh krajského kola kategorie A

64. ročník matematické olympiády Řešení úloh krajského kola kategorie A 64. ročník matematické olympiády Řešení úloh krajského kola kategorie A 1. Středy stran AC, BC označme postupně, N. Střed kružnice vepsané trojúhelníku KLC označme I. Úvodem poznamenejme, že body K, L

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

Pomocný text. Polynomy

Pomocný text. Polynomy Pomocný text Polynomy Tato série bude o polynomech a to zejména o polynomech jedné proměnné (pokud nebude uvedeno explicitně, že jde o polynom více proměnných). Formálně je někdy polynom jedné proměnné

Více