Pojem relace patří mezi pojmy, které prostupují všemi částmi matematiky.
|
|
- Jana Müllerová
- před 6 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Relace. Pojem relace patří mezi pojmy, které prostupují všemi částmi matematiky. Definice. Mějme množiny A a B. Binární relace R z množiny A do množiny B je každá množina uspořádaných dvojic (a, b), kde a A, b B. Jinými slovy, binární relace je každá podmnožina kartézského součinu A B. V případě B = A mluvíme o binární relaci na množině A. Značíme (a, b) R nebo arb a čteme: a je v relaci R s b. Slovo binární budeme většinou vynechávat a mezi dvěma způsoby značení budeme volně přecházet. Příklad. Mějme A množinu všech studentů fakulty a B množinu všech vypsaných předmětů, které se na fakultě vyučují. Vztah mezi A a B nelze popsat funkční závislostí, neboť není pravděpodobné, že by každý student měl zapsaný nejvýše jeden předmět a stejně tak je nepravděpodobné, že by každý předmět navštěvoval nejvýše jeden student. Zde je třeba k popisu užít pojem relace: R = {(a, b) A B student a má zapsán předmět b}. Nejmenší relace je prázdná relace R =. Naopak největší relace je tzv. univerzální relace Rovnost na množině A je relace R = A A. I A = {(x, x) A A x A}. Někdy se nazývá diagonála. Mějme relaci R na množině R definovanou R = {(x, y) R R x je menší než y}. V tomto případě se držíme obvyklého značení a místo x R y píšeme x < y. Jsou-li množiny, na kterých relace uvažujeme, malé, můžeme si relace graficky znázornit buď vyznačením bodů v kartézském součinu nebo pomocí orientovaného grafu a nebo pomocí reprezentující matice M R. 1
2 2 Definice. Mějme možiny A = {a 1,..., a m }, B = {b 1,..., b n } a relaci R A B. Matice M R = (m ij ) typu m n definovaná m ij = se nazývá reprezentující matice relace R. { 1 když (ai, b j ) R; 0 když (a i, b j ) / R Mějme množiny A = {1, 2, 3} a B = {a, b} a relaci R = {(1, a), (1, b), (2, a), (3, b)}. Její reprezentující matice je 1 1 M R = Univerzální relace má matici, jejíž prvky jsou samé 1. Matice reprezentující diagonálu I A je diagonální matice s 1 na diagonále a s 0 všude mimo diagonálu. Definice. Mějme množiny A, B, C a relace R A B a S B C. Složená relace R S je relace z A do C definována následovně: Pro a A a c C je a(r S)c, jestliže existuje b B takové, že arb a bsc. Relace R 1 B A se nazývá inverzní k relaci R, jestliže br 1 a právě, když arb. V některých knihách a textech se složení relací R a S značí v obráceném pořadí S R oproti našemu označení R S. Oba způsoby mají své důvody. Pracujeme-li proto s několika texty, je třeba se přesvědčit, jaké označení se autor rozhodl užívat. Skládáme-li relaci R samu se sebou, používáme značení R R = R 2. Obecně, pro n-násobné složení relace R se sebou platí induktivní vztah R n = R R n 1, n 2. Příklad. Na množině A všech lidí uvažujme relace R a S: arb, je-li a rodičem b, asb, jsou-li a, b sourozenci. Co je R 1, S 1, R S, S R, R 2 a S 2? ar 1 b znamená, že člověk a je dítětem člověka b; S 1 = S; a(r S)b právě, když a je rodičem nějakého sourozence osoby b; a(s R)b, jestliže a je strýc nebo teta b; ar 2 b, jestliže člověk a je prarodičem člověka b; as 2 b, je-li buď a = b nebo a a b jsou sourozenci a v obou případech mají alespoň ještě jednoho dalšího sourozence. Pro inverzi ke složení dvou relací platí následující vztah, (R S) 1 = S 1 R 1. K důkazu stačí ověření podle definic složení a inverze. Mějme c(r S) 1 a. To znamená a(r S)c. Existuje tak b, že arb a bsc. To je to samé, jako br 1 a a cs 1 b. V tom případě ale c(s 1 R 1 )a.
3 3 Příklad. Uvažujme relaci R na N danou: (k, m) R, jestliže k = m 2. Co je R n? Začneme s R 2. Podle definice (k, m) R 2 jestliže existuje i N, že (k, i) R a (i, m) R, tj. k = i 2 a i = m 2. Spojením těchto podmínek dostaneme k = m 4. Poučeni tímto speciálním případem navrhujeme, že (k, m) R n, když k = m 2n. Důkaz provedeme indukcí podle n. Případ n = 1 je triviální a n = 2 jsme ověřili v prvním kroku. Předpokládejme, že tvrzení platí pro n a vyvodíme, že platí i pro n + 1: (k, m) R n+1, exisuje-li i, že (k, i) R n a (i, m) R, tj. k = i 2n a i = m 2. Spojením dostáváme k = (m 2 ) 2n = m 2 2n = m 2n+1. Skládání relací odpovídá v maticové reprezentaci součinu jejich reprezentujících matic s jednou důležitou změnou: Místo součtu užíváme Booleovskou operaci, což znamená, že = 1. Jinak se nic nemění. Uvažujme na množině A = P({0, 1}) relaci R danou inkluzí. Jak vypadá matice relace R 2? Množina A = {, {0}, {1}, {0, 1}} a matice příslušná R je Pak matice M R 2 M R 2 = M R M R = je dána součinem M R = = = M R. V maticové reprezentaci má inverzní relace matici transponovanou k matici původní relace, M R 1 = (M R ) T. Uvedeme si nejpoužívanější vlastnosti, podle kterých relace klasifikujeme. Definice. Mějme relaci R na množině A. Řekneme, že R je reflexivní, jestliže pro každé a A platí ara. symetrická, jestliže pro každé a, b A platí implikace arb = bra. antisymetrická, jestliže pro každé a, b A platí a = b, kdykoli arb a bra. tranzitivní, jestliže pro každé a, b, c A platí arc, kdykoli arb a brc. Vlastnosti symetrie a antisymetrie nejsou opačné ani navzájem se vylučující. Např. diagonála I A je symetrická i antisymetrická relace. Příklad. Rozhodněte, zda relace R na množině R je reflexivní, symetrická, antisymetrická nebo tranzitivní, jestliže (x, y) R právě, když (i) x + y = 0;
4 4 (ii) x = y ; (iii) x y je racionální číslo; (iv) xy 0; (v) x je iracionální násobek y; (vi) prázdná relace R =. (i) je pouze symetrická, (ii) je reflexivní, symetrická a tranzitivní, (iii) má všechny vlastnosti kromě antisymetrie, (iv) je reflexivní a symetrická, (v) je pouze symetrická, (vi) kromě reflexivity má všechny ostatní vlastnosti. Výše uvedené čtyři základní vlastnosti můžeme popsat i pomocí operací mezi relacemi. Reflexivní relace vyžaduje, aby (a, a) R pro všechna a z dané množiny A. Jinými slovy, R obsahuje diagonálu, I A R. Symetrická relace vyžaduje, aby z (a, b) R vždy vyplynulo (b, a) R, tj. (a, b) R 1. Vidíme, že symetrická relace splňuje R = R 1. Pro antisymetrickou relaci zjišťujeme, že nastane-li situace, kdy (a, b) R a současně (b, a) R (tj. (a, b) R 1 ), pak nutně a = b, tj. (a, b) I A. Stručně zapsáno: R R 1 I A. A konečně tranzitivní relace požaduje, aby (a, b) R a (b, c) R vynutilo (a, c) R. Opět stručně vyjádřeno: R R R. Shrneme tato pozorování do tabulky. reflexivita R : I A R symetrie R : R = R 1 antisymetrie R : R R 1 I A tranzitivita R : R R R Definice. Relace R na množině A se nazývá ekvivalence, jestliže je reflexivní, symetrická a tranzitivní. V takovém případě budeme používat místo arb zápis a b. Nejjednodušší příklad ekvivalence je relace rovnosti I A. Jiný příklad je počítání modulo m, kde m je přirozené číslo větší než 1. Připomeňme si, že a b mod m, jestliže b je zbytek čísla a po dělení číslem m, tj. a b je dělitelné číslem m. Na množině celých čísel definujeme relaci R počítání modulo m následovně. R = {(a, b) a b mod m}. R je zřejmě relflexivní a symetrická. K tranzitivitě předpokládáme, že arb a brc, tj. a b i b c je dělitelné číslem m. Pak i součet (a b) + (b c) = a c je dělitelný m, a tedy arc. Příklad. Na množině A = R 2 \ (0, 0) zavedeme relaci R tak, že body X a Y jsou v relaci, jestliže leží na stejné přímce procházející bodem (0, 0). Ověříme, že R je ekvivalence. Opět reflexivita a symetrie je zřejmá. Tranzitivita je také snadno ověřitelná: Leží-li body X a Y na téže přímce procházející počátkem a body Y a Z opět na stejné přímce procházející počátkem, musí na téže přímce ležet i dvojice X a Z. Je užitečné všimnout si, že pro tranzitivitu bylo důležité, že množina A neobsahuje počátek. Bez toho by tranzitivita neplatila.
5 5 Definice. Mějme na množině A ekvivalenci. Třída ekvivalence určená prvkem a A je množina [a] := {b A b a}. Specielně, vždy a [a]. Např. pro počítání modulo 4 je třída ekvivalence určená prvkem 0 rovna [0] = {4k k Z}, tj. všechny násobky 4. Podobně [1] = {4k + 1 k Z}. Vidíme, že takto dostaneme 4 různé třídy ekvivalence, jejichž sjednocení pokrývá všechna celá čísla, [0] [1] [2] [3] = Z. Rovněž si můžeme všimnout, že třídy ekvivalence jsou disjunktní množiny. Obě vlastnosti se nevyskytují jen u počítání modulo, ale platí obecně pro každou ekvivalenci. Věta 1. Mějme ekvivalenci na množině A. Je-li a [b], pak [a] = [b]. Specielně, dvě různé třídy ekvivalence jsou nutně disjunktní. Důkaz. Mějme a [b], tj. a b. Pak každý prvek ekvivalentní s a je také ekvivalentní s b a obráceně. Tím [a] = [b]. Uvažujme nyní dvě různé třídy ekvivalence, [a] [b]. Kdyby existoval společný prvek c [a] [b], pak by podle výše dokázané části platilo, že [c] = [a] a [c] = [b]. To by znamenalo [a] = [b], což je spor. Třídy ekvivalence tvoří tzv. rozklad množiny. Pod rozkladem množiny A rozumíme systém neprázdných disjunktních množin A i A, i I, splňujících A i = A. i I Nejenže třídy ekvivalence tvoří rozklad, ale i naopak každý rozklad množiny A zadává ekvivalenci na A, jejíž třídy ekvivalence jsou přesně množiny původního rozkladu. Taková ekvivalence je dána a b, jestliže a i b patří do stejné množiny rozkladu. Uvažujme rozklad množiny A = {1, 2, 3, 4, 5, 6} na A 1 = {1, 2, 3}, A 2 = {4, 5} a A 3 = {6}. Jak vypadá ekvivalence daná tímto rozkladem? Vypíšeme všechny ekvivalentní dvojice: (1, 1), (1, 2), (1, 3), (2, 1), (2, 2), (2, 3), (3, 1), (3, 2), (3, 3), (4, 4), (4, 5), (5, 4), (5, 5), (6, 6). Příklad. Mějme rozklad roviny R 2 na množiny A r, r 0, kde A r označuje kružnici se středem v počátku a poloměrem r. Popište ekvivalenci zadanou tímto rozkladem. Body (x 1, y 1 ) a (x 2, y 2 ) jsou ekvivalentní, leží-li na stejné kružnici A r, tj. jejich souřadnice splňují rovnici x 2 + y 2 = r 2. Můžeme tak psát (x 1, y 1 ) (x 2, y 2 ), když x y 2 1 = x y 2 2.
6 6 Někdy užíváme relaci k uspořádání prvků v množině. Mezi nejznámější patří uspořádání slov ve slovníku nebo uspořádání přirozených čísel. Relace, které slouží k porovnávání prvků mají společné vlastnosti. Definice. Relace R na množině A se nazývá uspořádání, je-li reflexivní, antisymetrická a tranzitivní. Příklad. Relace na množině N je příklad uspořádání. Stejně tak relace dělitelnosti S na N (msn, když m dělí n) je uspořádání. Relace inkluze na systému P(A) všech podmnožin množiny A je uspořádání. Naopak zavedeme-li na množině všech lidí relaci R definovanou xry, je-li člověk x nejvýše tak starý jako člověk y, pak tato relace není uspořádání, neboť nesplňuje vlastnost antisymetrie. Prvky a, b, pro které platí arb nebo bra nazýváme porovnatelné. V předchozím příkladu jsou při relaci všechny prvky navzájem porovnatelné. Při relaci dělitelnosti už tomu tak není, např. (3, 7) / S a stejně tak (7, 3) / S. Podobné je to i v případě inkluze, kde např. každé dvě neprázdné disjunktní množiny jsou neporovnatelné. Důležitý typ uspořádání je tzv. lexikografické uspořádání. Je to zobecnění obyčejného uspořádání slov ve slovníku. Teď místo slov budeme porovnávat konečné posloupnosti symbolů. Definice. Mějme množinu A s uspořádáním A. Označíme F (A) množinu všech konečných neprázdných posloupností vytvořených z prvků množiny A. Uvažujme dvě posloupnosti (a 1, a 2,..., a m ) a (b 1, b 2,..., b n ) z F (A). Řekneme, že (a 1, a 2,..., a m ) L (b 1, b 2,..., b n ), jestliže platí jedna z následujících dvou podmínek: (a 1, a 2,..., a m ) je počáteční úsek posloupnosti (b 1, b 2,..., b n ); existuje k < min{m, n}, že a 1 = b 1,..., a k = b k a Uspořádání L se nazývá lexikografické. a k+1 b k+1, a k+1 A b k+1. První podmínka v definici říká, že posloupnost (b 1, b 2,..., b n ) je buď rovna posloupnosti (a 1, a 2,..., a m ) nebo je jejím prodloužením. Druhý požadavek znamená, že první index k + 1, kde se členy obou posloupností začnou lišit, musí splňovat a k+1 A b k+1. Jako jednoduchou ilustraci uvažujme množinu A = {a, b} s obyčejným abecedním uspořádáním. Pak např. (a, a, b) L (a, a, b, a), (a, b, a, a, b) L (a, b, a, b). Zvolíme-li A = R, (e, π, 2, 2) L (e, π, 13) L (π, e). Máme-li na množině zadané uspořádání, můžeme mluvit o největším a nejmenším prvku této množiny nebo její podmnožiny.
7 7 Definice. Mějme množinu A s uspořádáním A. Prvek a A se nazývá největší (nejmenší) prvek množiny A, jestliže pro všechna b A platí, že b A a, (a A b). Největší a nejmenší prvek nemusí vždy existovat. Množina celých čísel s obvyklým uspořádáním nemá ani nejmenší ani největší prvek. Nicméně, existuje-li takový prvek, je vždy jediný. Kdyby např. v množině A existovaly dva největší prvky a 1, a 2, pak z definice největšího prvku plyne, že a 1 A a 2 a také a 2 A a 1. Protože uspořádání je antisymetrická relace, dostaneme a 1 = a 2. Požadavek na největší prvek můžeme oslabit a dostaneme pojem maximálního prvku. Maximálních prvků, na rozdíl od největšího, může být v množině více. Definice. Mějme množinu A s uspořádáním A. Prvek a A se nazývá maximální (minimální) prvek množiny A, jestliže neexistuje b A s vlastností a A b a b a, (b A a a b a). Příklad. Vezmeme si za A množinu všech neprázdných vlastních podmnožin množiny {1, 2,..., n} s uspořádáním. V množině A neexistuje nejmenší prvek, neboť jediný kandidát by byla, ale ta nepatří do A. Stejně tak neexistuje největší prvek v A, neboť to by mohla být jen celá množina {1, 2,..., n}, ale ta také nepatří do A. Minimálních prvků je v A dokonce několik, každá jednoprvková podmnožina je minimální prvek. Podobně i maximálních prvků je více, je to každá množina s n 1 prvky. Porovnáním definic vidíme, že největší prvek je vždy i maximální prvek a nejmenší prvek je i minimální prvek. Příklad uvedený výše ukazuje, že opačně to neplatí. Cvičení. (1) Mějme relaci R na množině všech lidí. Rozhodněte, zda R je reflexivní, symetrická, antisymetrická nebo tranzitvní, je-li a R b definováno (a) a je vyšší než b; (b) a a b se nenarodili ve stejný den; (c) a a b mají stejné křestní jméno; (d) a a b mají stejného prarodiče. (2) Uvažujme relaci R na N danou: k R m, jestliže k = m m. Co je R 2 a R 3? (3) Popište všechny relace, které jsou současně symetrické i antisymetrické. (4) Kterou z vlasností reflexivita, symetrie, antisymetrie a tranzitivita má prázdná relace R =. (5) Dokažte, že relace R je symetrická a tranzitivní právě, když R R 1 = R.
8 8 (6) Na množině všech polynomů definujeme ekvivalenci p q, když p = q. Ověřte, že je opravdu ekvivalence a určete třídu [x 4 ]. (7) Na R uvažujme ekvivalenci x y, pokud sin x = sin y. Ověřte, že je skutečně ekvivalence a určete třídu ekvivalence [x 0 ] pro daný bod x 0 R. (8) Mějme rozklad roviny R 2 na rovnoběžné přímky y = 2x + c, c R. Jakou ekvivalenci tento rozklad určuje? (9) Mějme rozklad množiny N = i=1 A i a k němu příslušnou ekvivalenci na N. Nalezněte funkci f : N N, aby platilo m n právě, když f(m) = f(n). (10) Mějme dvě ekvivalence R a S. Ukažte, že jejich složení je ekvivalence právě, když tyto relace komutují, tj. R S = S R. (11) Na množině A všech konečných posloupností vytvořených z 0 a 1 definujeme pro a, b A relaci a P b tak, že buď a = b nebo b je prodloužením posloupnosti a. Ověřte, že P je uspořádání. Jsou všechny dvojice prvků množiny A porovnatelné? (12) Ověřte, že inverzní relace k uspořádání je opět uspořádání. (13) Zjistěte, které z následujících matic reprezentují relaci uspořádání. M 1 =, M 2 =, M 3 = (14) Seřaďte následující posloupnosti podle lexikografického uspořádání: 0, 01, 11, 010, 011, 0001 a (15) Množina A = {2, 4, 6, 9, 12, 18, 27, 36, 48, 60, 72} je uspořádána relací dělitelnosti, tj. (a, b) R, když a dělí b. (a) Nalezněte největší a nejmenší prvek. (b) Nalezněte všechny maximální a minimální prvky. Řešení. (1a) antisymetrická a tranzitivní, (1b) pouze symetrická, (1c) reflexivní, symetrická a tranzitivní, (1d) reflexivní a symetrická. (2) k R 2 m znamená, že k = m mm+1 a k R 3 m dává k = m m(mm+1 +m+1). (3) Symetrická relace R splňuje R = R 1, antisymetrická R R 1 I A. Spojením máme R I A. (4) Všechny kromě reflexivity, pokud je R uvažovaná na neprázdné množině a všechny vlastnosti, pokud je R uvažovaná na prázdné množině. (5) : Relace (R R 1 ) je vždy symetrická, takže z rovnosti plyne, že R je symetrická. Tím R = R 1 a rovnost dává R 2 = R, tj. tranzitivitu.
9 9 : Protože R je tranzitivní, R 2 R. Navíc symetrie dává R = R 1, což je dohromady R R 1 R. K důkazu obrácené inkluze mějme (a, b) R. Ze symetrie máme (b, a) R a užitím tranzitivity (a, a) R. Protože také (a, b) R 1, spojením posledních dvou faktů dostaneme (a, b) R R 1. (6) [x 4 ] = {x 4 + ax 2 + bx + c a, b, c R}. (7) [x 0 ] = {x 0 + 2kπ k Z} {π x 0 + 2kπ k Z}. (8) Dva body (x 1, y 1 ) a (x 2, y 2 ) jsou ekvivalentní, splňují-li 2x 1 + y 1 = 2x 2 + y 2. (9) Funkci f definujeme hodnotou i pro všechny prvky z množiny A i. (10) Nejprve si všimneme, že pro reflexivní relaci R je tranzitivita ekvivalentní s R 2 = R, nikoli je s inkluzí R 2 R. : Je-li R S ekvivalence, pak je symetrická, tj. R S = (R S) 1 = S 1 R 1 = S R. : Složení reflexivních relací je vždy reflexivní relace. Ověříme symetrii: (R S) 1 = S 1 R 1 = S R = R S, kde v posledním kroku jsme užili komutativitu. Zbývá tranzitivita: (R S) 2 = R 2 S 2 díky komutativitě. Protože v našem případě R 2 = R a S 2 = S, máme (R S) 2 = R S a ověření tranzitivity je dokončené. (11) Relace P je uspořádání, ale ne všechny dvojice jsou porovnatelné, např. a = 0 a b = 10. (13) Matice M 1 a M 2. (14) 0 L 0001 L 01 L 010 L 0101 L 011 L 11. (15) Neexistuje největší ani nejmenší prvek. Maximální prvky: 27, 48, 60 a 72. Minimální prvky: 2 a 9.
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
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,
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
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
Kapitola 1. Relace. podle definice podmnožinou každé množiny. 1 Neříkáme už ale, co to je objekt. V tom právě spočívá intuitivnost našeho přístupu.
Kapitola 1 Relace Úvodní kapitola je věnována důležitému pojmu relace. Protože relace popisují vztahy mezi prvky množin a navíc jsou samy množinami, bude vhodné množiny nejprve krátce připomenout. 1.1
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,
prof. RNDr. Čestmír Burdík DrCs. prof. Ing. Edita Pelantová CSc. BI-ZMA ZS 2009/2010
Základní pojmy prof. RNDr. Čestmír Burdík DrCs. prof. Ing. Edita Pelantová CSc. Katedra matematiky České vysoké učení technické v Praze c Čestmír Burdík, Edita Pelantová 2009 Základy matematické analýzy
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
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
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,
Teorie množin. Čekají nás základní množinové operace kartézské součiny, relace zobrazení, operace. Teoretické základy informatiky.
Teorie množin V matematice je všechno množina I čísla jsou definována pomocí množin Informatika stojí na matematice Znalosti Teorie množin využijeme v databázových systémech v informačních systémech při
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
2. přednáška 8. října 2007
2. přednáška 8. října 2007 Konvergence v metrických prostorech. Posloupnost bodů (a n ) M v metrickém prostoru (M, d) konverguje (je konvergentní), když v M existuje takový bod a, že lim n d(a n, a) =
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 Relace, zobrazení, algebraické struktury Michal Botur Přednáška
B i n á r n í r e l a c e. Patrik Kavecký, Radomír Hamřík
B i n á r n í r e l a c e Patrik Kavecký, Radomír Hamřík Obsah 1 Kartézský součin dvou množin... 3 2 Binární relace... 6 3 Inverzní relace... 8 4 Klasifikace binární relací... 9 5 Ekvivalence... 12 2 1
Pro každé formule α, β, γ, δ platí: Pro každé formule α, β, γ platí: Poznámka: Platí právě tehdy, když je tautologie.
Zpracoval: hypspave@fel.cvut.cz 5. Výroková logika, formule výrokové logiky a jejich pravdivostní ohodnocení, splnitelné formule, tautologie, kontradikce, sémantický důsledek, tautologicky ekvivalentní
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
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 =
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
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
1.3. Číselné množiny. Cíle. Průvodce studiem. Výklad
1.3. Cíle Cílem kapitoly je seznámení čtenáře s axiomy číselných oborů a jejich podmnožin (intervalů) a zavedení nových pojmů, které nejsou náplní středoškolských osnov. Průvodce studiem Vývoj matematiky
Princip rozšíření a operace s fuzzy čísly
Center for Machine Perception presents Princip rozšíření a operace s fuzzy čísly Mirko Navara Center for Machine Perception Faculty of Electrical Engineering Czech Technical University Praha, Czech Republic
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
1. Množiny, zobrazení, relace
Matematická analýza I přednášky M. Málka cvičení A. Hakové a R. Otáhalové Zimní semestr 2004/05 1. Množiny, zobrazení, relace První kapitola je věnována základním pojmům teorie množin. Pojednává o množinách
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...
Teorie množin. pro fajnšmekry - TeMno. Lenka Macálková BR Solutions Orličky. Lenka (Brkos 2010) TeMno
Teorie množin pro fajnšmekry - TeMno Lenka Macálková BR Solutions 2010 - Orličky 23.2. 27.2.2010 Lenka (Brkos 2010) TeMno 23.2. 27.2.2010 1 / 42 Bylo nebylo... Starověké Řecko - nekonečnost nepochopená
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
Relace. R, S vyjmenovaním prvků. Sestrojte grafy relací R, S. Určete relace
Relace 1. Nechť A = {n N; n < 10}, B = {m N; m 12}, R = {[m, n] A B; m + 1 = n}, S = {[m, n] A B; m 2 = n}. Zapište relace R, S vyjmenovaním prvků. Sestrojte grafy relací R, S. Určete relace R R, S S,
Množiny, základní číselné množiny, množinové operace
2 Množiny, základní číselné množiny, množinové operace Pokud kliknete na některý odkaz uvnitř textu kromě prezentace, zobrazí se odpovídající příklad nebo tabulka. Levý Alt+šipka doleva nebo ikona Vás
Aritmetika s didaktikou I.
Katedra matematiky PF UJEP Aritmetika s didaktikou I. KM1 / 0001 Přednáška 02 Opakování základních pojmů - 2. část O čem budeme hovořit: Binární relace a jejich vlastnosti Speciální typy binárních relací
KATEDRA INFORMATIKY UNIVERZITA PALACKÉHO ALGEBRA DAGMAR SKALSKÁ VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN
KATEDRA INFORMATIKY PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITA PALACKÉHO ALGEBRA DAGMAR SKALSKÁ VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM A STÁTNÍM ROZPOČTEM ČESKÉ REPUBLIKY Olomouc
Důkaz Heineho Borelovy věty. Bez újmy na obecnosti vezmeme celý prostor A = M (proč? úloha 1). Implikace. Nechť je (M, d) kompaktní a nechť.
Přednáška 3, 19. října 2015 Důkaz Heineho Borelovy věty. Bez újmy na obecnosti vezmeme celý prostor A = M (proč? úloha 1). Implikace. Nechť je (M, d) kompaktní a nechť X i = M i I je jeho pokrytí otevřenými
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,
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
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
PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI
PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI 2.1 Zobrazení 2 Definice 1. Uvažujme libovolné neprázdné množiny A, B. Zobrazení množiny A do množiny B je definováno jako množina F uspořádaných dvojic (x, y A B, kde ke každému
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
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
Ekvivalence. Základy diskrétní matematiky, BI-ZDM ZS 2011/12, Lekce 5
doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky FIT České vysoké učení technické v Praze c Josef Kolar, 2011 Základy diskrétní matematiky, BI-ZDM ZS 2011/12, Lekce 5 Evropský sociální fond.
Bakalářská matematika I
1. Funkce Diferenciální počet Mgr. Jaroslav Drobek, Ph. D. Katedra matematiky a deskriptivní geometrie Bakalářská matematika I Některé užitečné pojmy Kartézský součin podrobnosti Definice 1.1 Nechť A,
M M. Je-li ρ M 2 relace, pak vztah (x, y) ρ zapisujeme x ρ y.
Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební textykpřednášce ALGEBRA I, zimní semestr 2000/2001 Michal Marvan 8. Uspořádání asvazy Uspořádání je další užitečná abstraktní struktura na množině. Modeluje
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
ÚVOD DO ARITMETIKY. Michal Botur
ÚVOD DO ARITMETIKY Michal Botur 2011 2 Obsah 1 Algebraické základy 3 1.1 Binární relace.................................. 3 1.2 Zobrazení a operace............................... 7 1.3 Algebry s jednou
Základy matematiky pro FEK
Základy matematiky pro FEK 1. přednáška 22.9.2016 Blanka Šedivá KMA zimní semestr 2016/2017 Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 1 / 19 Organizační pokyny přednášející:
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
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)
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
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.
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 -
Relace a kongruence modulo
Relace a kongruence modulo Jiří Velebil: X01DML 5. listopadu 2010: Relace a kongruence modulo 1/17 Definice Binární relace R na množině A je podmnožina R A A. Píšeme x R y (čteme: x je v relaci R s y)
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
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
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)
Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík
Úvod do informatiky přednáška sedmá Miroslav Kolařík Zpracováno dle učebního textu R. Bělohlávka: Úvod do informatiky, KMI UPOL, Olomouc 2008. Obsah 1 Čísla a číselné obory 2 Princip indukce 3 Vybrané
i=1 Přímka a úsečka. Body, které leží na přímce procházející body a a b můžeme zapsat pomocí parametrické rovnice
I. Funkce dvou a více reálných proměnných 1. Úvod Značení: V textu budeme používat označení: N pro množinu všech přirozených čísel; R pro množinu všech reálných čísel; R n pro množinu všech uspořádaných
p 2 q , tj. 2q 2 = p 2. Tedy p 2 je sudé číslo, což ale znamená, že
KAPITOLA 1: Reálná čísla [MA1-18:P1.1] 1.1. Číselné množiny Přirozená čísla... N = {1,, 3,...} nula... 0, N 0 = {0, 1,, 3,...} = N {0} Celá čísla... Z = {0, 1, 1,,, 3,...} Racionální čísla... { p } Q =
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
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
1 Základní pojmy. 1.1 Množiny
1 Základní pojmy V této kapitole si stručně připomeneme základní pojmy, bez jejichž znalostí bychom se v dalším studiu neobešli. Nejprve to budou poznatky z logiky a teorie množin. Dále se budeme věnovat
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,
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
Omezenost funkce. Definice. (shora, zdola) omezená na množině M D(f ) tuto vlastnost. nazývá se (shora, zdola) omezená tuto vlastnost má množina
Přednáška č. 5 Vlastnosti funkcí Jiří Fišer 22. října 2007 Jiří Fišer (KMA, PřF UP Olomouc) KMA MMAN1 Přednáška č. 4 22. října 2007 1 / 1 Omezenost funkce Definice Funkce f se nazývá (shora, zdola) omezená
Teoretická informatika Tomáš Foltýnek Teorie čísel Nekonečno
Tomáš Foltýnek foltynek@pef.mendelu.cz Teorie čísel Nekonečno strana 2 Opakování z minulé přednášky Jak je definována podmnožina, průnik, sjednocení, rozdíl? Jak je definována uspořádaná dvojice a kartézský
Množina je nejdůležitější matematický pojem, na kterém stojí veškeré další matematické pojmy.
1 Teorie množin Základní informace V této výukové jednotce se student seznámí se základními pojmy a algoritmy z teorie množin. Začneme základními operacemi s množinami, seznámíme se s pojmy jako kartézský
RELACE, OPERACE. Relace
RELACE, OPERACE Relace Užití: 1. K popisu (evidenci) nějaké množiny objektů či jevů, které lze charakterizovat pomocí jejich vlastnostmi. Entita je popsána pomocí atributů. Ty se vybírají z domén. Různé
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
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
Poznámka. Je-li f zobrazení, ve kterém potřebujeme zdůraznit proměnnou, píšeme f(x) (resp. f(y), resp. f(t)) je zobrazení místo f je zobrazení.
2. ZOBRAZENÍ A FUNKCE 2.1 Zobrazení 2. 1. 1 Definice: Nechť A a B jsou množiny. Řekneme že f je zobrazení množiny A do množiny B jestliže (i) f A B (ii) ke každému z množiny A eistuje právě jedno y z množiny
Kritéria dělitelnosti Divisibility Criterions
VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Katedra aplikované matematiky Kritéria dělitelnosti Divisibility Criterions 2014 Veronika Balcárková Ráda bych na tomto místě poděkovala
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
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
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
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
TGH02 - teorie grafů, základní pojmy
TGH02 - teorie grafů, základní pojmy Jan Březina Technical University of Liberec 5. března 2013 Počátek teorie grafů Leonard Euler (1707 1783) 1735 pobyt v Královci (Prusko), dnes Kaliningrad (Rusko) Úloha:
6. Vektorový počet Studijní text. 6. Vektorový počet
6. Vektorový počet Budeme se pohybovat v prostoru R n, což je kartézská mocnina množiny reálných čísel R; R n = R R. Obvykle nám bude stačit omezení na případy n = 1, 2, 3; nicméně teorie je platná obecně.
Matematická analýza pro informatiky I.
Matematická analýza pro informatiky I. 1. přednáška Jan Tomeček tomecek@inf.upol.cz http://aix-slx.upol.cz/ tomecek/index Univerzita Palackého v Olomouci 14. února 2011 Jan Tomeček, tomecek@inf.upol.cz
množinu definujeme axiomaticky: nesnažíme se ji zkonstruovat (dokonce se ani nezabýváme otázkou,
Matematická analýza I přednášky M. Málka cvičení A. Hakové a R. Otáhalové Zimní semestr 2004/05 2. Reálná čísla, funkce reálné proměnné V této kapitole zavádíme množinu, na níž stojí celá matematická analýza:
Základy teorie množin
1 Základy teorie množin Z minula: 1. zavedení pojmů relace, zobrazení (funkce); prostá zobrazení, zobrazení na, bijekce 2. rozklady, relace ekvivalence, kongruence, faktorizace 3. uspořádání a některé
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,
3 Lineární kombinace vektorů. Lineární závislost a nezávislost
3 Lineární kombinace vektorů. Lineární závislost a nezávislost vektorů. Obrázek 5: Vektor w je lineární kombinací vektorů u a v. Vektory u, v a w jsou lineárně závislé. Obrázek 6: Vektor q je lineární
Patří-li do množiny A právě prvky a, b, c, d, budeme zapisovat A = {a, b, c, d}.
2 Množiny a intervaly lgebraické výrazy 2.1 Množiny Chápání množiny lze shrnout takto: Množinou rozumíme každé shrnutí určitých a navzájem různých předmětů m našeho nazírání nebo myšlení (které nazýváme
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
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
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),
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
Základy teorie množin
Základy teorie množin Teorie Výběr základních pojmů: Množina Podmnožina Prázdná množina Označení běžně používaných množin Množinová algebra (sjednocení, průnik, rozdíl) Doplněk množiny Potenční množina
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............................
Základy teorie množin
1 Základy teorie množin Z minula: 1. Cantorovu větu (x P(x)) 2. základní vlastnosti disjunktního sjednocení, kartézského součinu a množinové mocniny (z hlediska relací, ) 3. vztah P(a) a 2 4. větu (2 a
(FAPPZ) Petr Gurka aktualizováno 12. října Přehled některých elementárních funkcí
1. Reálná funkce reálné proměnné, derivování (FAPPZ) Petr Gurka aktualizováno 12. října 2011 Obsah 1 Přehled některých elementárních funkcí 1 1.1 Polynomické funkce.......................... 1 1.2 Racionální
TGH02 - teorie grafů, základní pojmy
TGH02 - teorie grafů, základní pojmy Jan Březina Technical University of Liberec 31. března 2015 Počátek teorie grafů Leonard Euler (1707 1783) 1735 pobyt v Královci (Prusko), dnes Kaliningrad (Rusko)
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,
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
Přednáška 9, 28. listopadu 2014 Část 4: limita funkce v bodě a spojitost funkce
Přednáška 9, 28. listopadu 2014 Část 4: limita funkce v bodě a spojitost funkce Zápisem f : M R rozumíme, že je dána funkce definovaná na neprázdné množině M R reálných čísel, což je množina dvojic f =
Přednáška 1: Reálná funkce jedné reálné proměnné
Přednáška : Reálná unkce jedné reálné proměnné Pojem unkce Deinice Reálnou unkcí jedné reálné proměnné rozumíme předpis y ( ) na jehož základě je každému prvku množiny D (zvané deiniční obor) přiřazen
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
ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory
SLEZSKÁ UNIVERZITA V OPAVĚ Matematický ústav v Opavě Na Rybníčku 1, 746 01 Opava, tel. (553) 684 611 DENNÍ STUDIUM Téma 5: Vektorové prostory Základní pojmy Vektorový prostor nad polem P, reálný (komplexní)
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
Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita
Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita (15. přednáška) František Štampach, Karel Klouda frantisek.stampach@fit.cvut.cz, karel.klouda@fit.cvut.cz Katedra aplikované matematiky Fakulta informačních
6.1 Vektorový prostor
6 Vektorový prostor, vektory Lineární závislost vektorů 6.1 Vektorový prostor Nechť je dán soubor nějakých prvků, v němž je dána jistá struktura vztahů mezi jednotlivými prvky nebo v němž jsou předepsána
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