Kombinatorika a grafy
|
|
- Libuše Pavlíková
- před 5 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Kombiatorika a grafy Doc. RNDr. Pavel Valtr, Dr. Prof. RNDr. Ja Kratochvíl, CSc. Obsah 1 Základí pojmy 2 2 Aplikace lieárí algebry 3 3 Multigrafy Chromatický polyom Grafy jako vektory Vytvořující fukce Mohočley Nekoečé řady Operace s posloupostmi Fiboacciho čísla Biárí stromy Ramseyovy věty 10 6 Latiské čtverce a koečé projektiví roviy 13 7 Grafy Hamiltoovské kružice Problém obchodího cestujícího Toky v sítích Hallova věta Důsledky Hallovy věty Míra souvislosti grafu Rovié grafy 23 sepsal a vypracoval Petr Hošek 1
2 1 Základí pojmy Defiice 1.1. Graf je uspořádaá dvojice moži G = (V, E), kde V je libovolá koečá eprázdá možia a možia E je libovolá podmožia ( V 2). Možiu V azýváme možiou vrcholů a možiu E možiou hra. Defiice 1.2. Graf G = (V, E ) je podgrafem grafu G = (V, E), pokud G, G jsou grafy a V V a E E. Defiice 1.3. Graf G = (V, E ) je idukovaým podgrafem grafu G = (V, E), pokud G, G jsou grafy a V V a E = E ( ) V. 2 Defiice 1.4. Stupeň vrcholu v G je defiová jako deg G v = {e E : v e}. Defiice 1.5. Cesta je podgraf grafu G ve kterém platí E = V 1 a V 1. Defiice 1.6. Úplý graf K = (V, ( V 2) ). Defiice 1.7. Kružice je graf který má 3 vrcholy a ve kterém platí, že E = V. Defiice 1.8. Souvislý graf je graf v ěmž cesta mezi libovolými 2 vrcholy. Defiice 1.9. Kompoeta je maximálí souvislý podgraf, ebo-li podgraf idukovaý kteroukoliv třídou ekvivalece G. Defiice Relace G : x G y právě když existuje cesta z x do y (pro x, y V ). G je ekvivalece, je tedy reflexiví, symetrická a trazitiví. Defiice Graf G je 2-souvislý pokud V 3 a G \ v je souvislý v V. Defiice Strom je souvislý graf bez kružice ve kterém platí že E = V 1. Defiice Kostra grafu G = (V, E) je strom K = (V, E ) takový, že E E. Defiice Roviý graf je graf mající rovié akresleí. Defiice Barevost grafu G je fukce χ(g)=miimálí počet barev potřebý k obarveí k (řádému) obarveí grafu G. Věta χ(g) 6 pro každý roviý graf. Idukcí podle V. 1. V 6 2. G = (V, E) roviý, V = + 1, G má vrchol v takový že deg G v 5, G \ v je roviý, lze jej obarvit 6 barvami (dle idukčího předpokladu), v dobarvíme volou barvou Věta χ(g) 5 pro každý roviý graf. Falešý důkaz idukcí. Idukcí podle V. Stačí dokazovat tvrzeí pro rovié triagulace (každá stěa je trojúhelík). 1. V 5 2. G = (V, E) roviý, V = + 1 dobarvíme v volou barvou Přidáváím hra do již existující triagulace ám edá všechy možé triagulace. 2
3 2 Aplikace lieárí algebry Defiice 2.1 (Maticový popis grafu G = (V, E), V = ). matice sousedosti A G {0, 1} V V (A G ) uv = matice icidece I G {0, 1} V E (I G ) ue = Laplacova matice L G Z V V { 1 uv E 0 uv / E { 1 u e 0 u / e deg G (u) u = v (L G ) uv = 1 u v, uv E 0 u v, uv / E Pozorováí 2.2. Platí I G I T G = L G + 2A G. (I G IG) T uv = (I G ) ue (IG) T ev = (I G ) ue (I G ) ve = e E e E deg G (u) u = v = {e u e, v e, e E} = 1 u v, uv E 0 u v, uv / E Defiice 2.3. Sled je posloupost u 1 e 1 u 2 e 2... u k e k u k+1, i e i = u i u i+1. Věta 2.4. G k platí (A k G) uv = #sledů délky k od u k v. Idukcí podle k. 1. k = 0 2. k = 1 A 0 G = E A 1 G = A G 3. k 1 k (A k G) uv = (A k 1 G = = w V, wv E w V, wv E A G) uv = w V (A k 1 G ) uw = (A k 1 G ) uw (A G ) wv = (#sledů délky k 1 od u do w) = = #sledů délky k od u do v 3
4 Věta 2.5 (Cauchy-Biset). Matice A T m, B T m. Matice A {i1,...,i } je podmatice A obsahující pouze sloupce {i 1,..., i }, matice B {i1,...,i} je podmatice B obsahující pouze řádky {i 1,..., i }. Platí det(a B) = det(a ω ) det(b ω ) Lemma 2.6. G u ω E, ω = 1 detd (u) ω = Rozborem případů. ω 1,2,...,m, ω = { 1 (V, ω) je strom (=kostra G) 0 (V, ω) eí strom (=eí kostra G) 1. pokud (V, ω) eí kostra, potom (V, ω) eí souvislý, tedy V = V 1 V2 tak, že ω ( V 1 ) ( 2 V2 ) 2 ; bez újmy a obecost u V 1, u / V 2, součet řádků v matici D ω (u) idexovaých vrcholy z V 2 je (0, 0,..., 0), tedy det(d ω (u) = 0 2. pokud (V, ω) je kostra, utrhu všechy listy v i a příslušé hray e i, v matici D (u) uspořádám řádky v 1, v 2,... a dostávám dolí trojúhelíkovu matici, tedy det( D ω ) = ±1 a det(d ω (u) ) = 1, využijeme faktu že každý strom který má alespoň 2 vrcholy má aspoň 2 listy Věta 2.7. G platí #koster G = det(l (u) G ). Vytvoříme orietovaou matici icidece D G tak že v matici každé hraě e = (u, v) přiřadíme orietaci tak že u jedoho vrcholu změíme zaméko a záporé. Platí D G D T G = L G, protože Potom platí D (u) G (D G DG) T uv = (D G ) ue (DG) T ev = e E e E deg G (u) u = v = 1 u v, uv E 0 u v, uv / E D(u)T G 3 Multigrafy = L (u) G. Tedy det(l (u) G ) = det(d(u) G D(u)T G ) = = ω E, ω = 1 det 2 (D (u) ω ) ω E, ω = Defiice 3.1. Multigraf je trojice (V, E, ϕ), ϕ : E ( V 2) ( V 1). (u) (D G ) ue (D G ) ve = det(d ω (u) ) det((d ω (u) ) T ) = Defiice 3.2. Kotrakci hray v grafu ozačujeme jako G.e a defiujeme V (G.e) = (V (G) \ e) {x e } E(G.e) = {f f E(G) f e = 0} {wx e w V (G) (wu E(G) wv E(G)) w u, v} ω 4
5 Kotrakci hray v multigrafu ozačujeme jako G : e a defiujeme ϕ (f) = V (G : e) = (V (G) \ ϕ(e)) {x e } E(G : e) = E(G) \ {e} ϕ(f) ϕ(f) ϕ(e) = 0 {x e } ϕ(f) = ϕ(e) {w, x e } ϕ(f) = {w, u} ebo {w, v} a w u, v Věta 3.3. G e E(G) multigraf 0 G esouvislý 1 G = K t(g) = 1 t(g \ e) e smyčka t(g \ e) + t(g : e) e eí smyčka Hraa e která eí smyčka. Pro libovolý graf G platí F E(G) je kostra G, e F, potom F \ {e} je kostra G : e. T (G) = {kostry G} T 1 (G) = {kostry e} T 1 (G) = T (G : e) = t(g : e) T 2 (G) = {e / kostry} = T (G \ e) T 2 (G) = t(g \ e) T (G) = T 1 (G) T 2 (G) t(g) = T (G) = T 1 (G) + T 2 (G) = t(g : e) + t(g \ e) 3.1 Chromatický polyom Defiice 3.4. P G (x) = #obarveí G pomocí ( ) x barev. Věta 3.5. P G (x)je polyom stupě v x a platí { x G emá žádé hray P G (x) = P G\e (x) P G.e (x) pro e E(G) Jestliže E(G) = 0, pak zobrazeí ϕ : V (G) {1,..., x} je dobré obarveí. Nechť e E(G), B(G) = {obarveí G}, potom B(G \ e) = {ϕ ϕ(u) = ϕ(v)} {ϕ ϕ(u) ϕ(v)}. Tedy }{{}}{{} B(G.e) B(G) P G\e (x) = P G (x) + P G.e (x). Pozorováí 3.6. P G (x) je polyom. Idukcí dle počtu hra G. 1. pokud E(G) =, potom P G (x) = x 2. G G \ e, G.e P G (x) = P G\e (x) P G.e (x) = P stupě P stupě 1 = polyom stupě 5
6 3.2 Grafy jako vektory Pro potřeby ásledujících tvrzeí budeme brát G = (V, E) jako pevý graf. Defiice 3.7. v G = ({H H = (V, F ), F E}, +) vektorový prostor ad GF (2) = {0, 1} 1 H = H 0 H = o = (V, ) H 1 + H 2 = (V, F 1 F 2 ) Defiice 3.8. E G = {H v G x V : deg H (x) 0 mod 2}. Věta 3.9. E G je vektorový prostor kružic a dim(e G ) = E V + 1. Zvolme pěvě kostru T. Elemetárí kružice e E(G) \ E(T ): K e je kružice určeá hraou e a (jediou) cestou v T mezi kocovými vrcholy e. E G uzavřeé a + a ásobeí skaláry. H E G 1 H E G triviálí H E G 0 H E G platí protože o = (V, ) E G H 1, H 2 E G H 1 + H 2 E G x V : deg H1+H 2 (x) = deg H1 (x) + deg H2 (x) 2 {xu xu F 1 F 2 } = 2k + 2l 2m 0 mod 2 Tvrzeí {K e e E(G) E(T )} je báze E G. 4 Vytvořující fukce Motto Jak explicitě vyjádřit -tý čle poslouposti 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13,...? 4.1 Mohočley Příklad 4.1. I, J možiy, I, J N, číslo r N. Kolik existuje dvojic (i, j), i I, j J takových že i + j = r? Tolik, jaký je koeficiet u x r v ( ) ( ) x i x j. i I Příklad 4.2. Kolika způsoby může vydat bakomat částku ,- pokud vydává pouze bakovky v hodotách 200,- a 500,-? Tolika, kolik je koeficiet u x 100 v i J (1 + x 2 + x x 100 ) (1 + x 5 + x x 100 ). Příklad 4.3. Kolika způsoby může vydat bakomat částku ,- pokud vydává pouze bakovky v hodotách 200,-, 500,- a 1000,-? Tolika, kolik je koeficiet u x 100 v (1 + x 2 + x x 100 ) (1 + x 5 + x x 100 ) (1 + x x 100 ). Příklad 4.4. Kolika způsoby může vydat bakomat částku ,- pokud vydává pouze bakovky v hodotách 200,-, 500,- a 1000,- a má k dispozici 12 bakovek každé hodoty? Tolika, kolik je koeficiet u x 100 v (1 + x 2 + x x 24 ) (1 + x 5 + x x 60 ) (1 + x x 100 ). 6
7 Věta 4.5 (Biomická). 1. x R N (1 + x) = ( ( 0) + ( 1) x + ) 2 x ( ) x 2. a, b R N (a + b) = ( ) 0 a b 0 + ( ) 1 a 1 b ( ) a 0 b Vezměme r {0, 1,..., }, rozásobíme-li (1 + x) (ebo-li (x 0 + x 1 ) ), koeficiet u x r bude rove počtu -tic (i 1, i 2,..., i ), kde i 1, i 2,..., i {0, 1} a i 1 + i i = r, tedy je rove ( r). Pozorováí a 2. jsou ekvivaletí a = 1, b = x (a + b) = a (1 + b a ) = a ( ( ( 0) + ) b 1 a + ( 2 ) ( b a ) ( ) ( b a ) ) pro a Nekoečé řady Defiice 4.7. Mociá řada je defiováa jako a 0 + a 1 x + a 2 x , kde a 0, a 1,... R. Příklad 1 + x + x 2 + x = 1 1 x pro x ( 1, 1). Věta 4.8. Nechť (a 0, a 1,...) je posloupost reálých čísel. Nechť K R + a K (pro N, 1). Potom pro každé x ( 1 K, 1 K ) řada a(x) = a i x i koverguje. Tedy a(x) můžeme považovat za fukci a itervalu ( 1 K, 1 K ). Hodoty a(x) a libovolě malém okolí 0 jedozačě určují posloupost (a 0, a 1,...) protože N 0 a = a() (0)!. Defiice 4.9. (a 0, a 1, a 2,...) je posloupost reálých čísel. Potom mociá řada a(x) = a 0 + a 1 x + a 2 x je její (obyčejá) vytvořující fukce Operace s posloupostmi 1. a(x) je vytvořující fukcí poslouposti (a 0, a 1,...) 2. b(x) je vytvořující fukcí poslouposti (b 0, b 1,...) 3. a(x) + b(x) je vytvořující fukcí poslouposti (a 0 + b 0, a 1 + b 1,...) 4. a(x) b(x) je vytvořující fukcí poslouposti (a 0 b 0, a 1 b 1,...) 5. a(x) b(x) je vytvořující fukcí poslouposti (a 0 b 0, a 0 b 1 + a 1 b 0, a 0 b 2 + a 1 b 1 + a 2 b 0,...) 6. a(λx) je vytvořující fukcí poslouposti (a 0, λa 1, λ 2 a 2,...) 7. a(x k ) je vytvořující fukcí poslouposti (a 0, 0, 0,..., 0, a }{{} 1, 0, 0,..., 0, a }{{} 2,...) k 1 k 1 i=0 8. a (x) je vytvořující fukcí poslouposti (a 1, 2a 2, 3a 3,...) 9. a(x)dx je vytvořující fukcí poslouposti (0, a 0, a1 2, a2 3,...) x je vytvořující fukcí poslouposti (1, 1,...) λx je vytvořující fukcí poslouposti (1, λ, λ2,...) 12. a 1 λx je vytvořující fukcí poslouposti (a, aλ, aλ2,...) 7
8 4.3 Fiboacciho čísla Defiice a(x) = =0 a x je vytvořující fukcí poslouposti (a 0, a 1,...). Defiice F 0 = 0, F 1 = 1, F +2 = F +1 + F pro 0. F (x) je vytvořující fukcí poslouposti (F 0, F 2,...). Lemma F (x) }{{} (F 0,F 1,...) xf (x) }{{} (0,F 0,F 1,...) x 2 F (x) }{{} (0,0,F 0,F 1,...) je vytvořující fukce poslouposti (F 0, F 1 F 0, F 2 F 1 F 0, F 3 F 2 F 1,...) ebo-li (0, 1, 0, 0,...), její vytvořující fukce je x. Tedy x = F (x) xf (x) x 2 x F (x) z čehož vyplývá F (x) = 1 x x 2 = A + B kde x 1, x 2 jsou x x 1 x x 2 kořey 1 x x 2 a. Po úprávě dostáváme F (x) = 1 λ 1 x + b 1 λ 2 x, odtud F = aλ 1 + bλ 2 a po vyčísleí (( F = Je vhodé provést kotrolu uvedeého vztahu. ) ( Příklad F 0 = 1, F 1 = 4, F 2 = 3, F +3 = F +2 3F F, použitím postupu 4.12 můžeme vyjádřit vztah pro -tý čle. Věta 4.13 (Biomická). r N 0 (1 + x) r = ( ) r 0 x 0 + ( ) r 1 x ( r r) x r tj. (1 + x) r je vytvořující fukcí poslouposti ( ( ( r 0), r ( 1),..., r r), 0, 0,...). Defiice ( ) r k = r(r 1)(r 2)...(r k+1) k! pro r R, k N 0. Věta 4.15 (Zobecěá biomická). r R (1+x) r je vytvořující fukcí poslouposti ( ( r 0), ( r 1), ( r 2),...). Pomocí Taylorova rozvoje fukce (1 + x) r v Biárí stromy Defiice koře + levý podstrom + pravý podstrom Defiice b = počet biárích stromů s vrcholy. Lemma b 0 = 1, b 1 = 1, b 2 = 2, b 3 = 5,..., b = b 0 b 1 + b 1 b 2 + b 2 b b 1 b 0 pro 1. Obecě tedy 1+ x b(x) b(x) }{{} (0,b 0b 0,b 0b 1+b 1b 0,b 0b 2+b 1b 1+b 2b 0,...) = b(x), řešíme tedy kvadratickou rovici b(x) = x(b(x)) Její koře je rove b(x) = 1± 1 4x 2x, vyhovující je b(x) = 1 1 4x 2x. Podle 4.15 je 1 4x = k=0 4k( ) 1/2 k x k a (1 + x) 1/2 = ( 1/2 ) k=0 k x k. Koeficiet u x 0 je 1, 1 1 4x můžeme vydělit 2x a dostáváme tvar b = 1 2 ( 4)+1( 1/2 +1). 5 Ramseyovy věty Pozorováí 5.1. Mějme 6 osob. Relace zát se je symetrická. Potom 3 se avzájem zají ebo 3 se vůbec ezají. M := možia 6 osob, A M libovolá. Podle Dirichletova pricipu A zá 3 osoby ebo A ezá leq 3 osoby. ) ) 8
9 1. A zá B, C, D (a) osoby B, C, D se vůbec ezají (b) dvě z osob B, C, D (apř. B, C) se zají, potom A, B, C se zají 2. A ezá žádou z osob B, C, D (a) B, C, D se avzájem zají (b) dvě z osob B, C, D (apř. B, C) se ezají Pozámka 5 osob estačí. Věta 5.2 (Ramseyova). k = (k): G graf a vrcholech, potom G obsahuje K k ebo ezávislou možiu k vrcholů. Věta 5.3 (Ramseyova - esymetrická verze). k l = (k, l): G graf a vrcholech, potom G obsahuje K k ebo ezávislou možiu l vrcholů. Idukcí podle k + l. 1. k = 1 ebo l = 1, potom = 1 2. k, l 2, předpokládáme že věta platí pro k, l takové, že k + l < k + l; tedy (k, l 1), (k 1, l), ukážeme, že věta platí pro := (k, l 1) + (k 1, l); buď G graf a vrcholech, zvolíme libovolý vrchol v V (G), ozačme A := {u V (G) : uv E(G)}, B := {u V (G) \ {v} : uv / E(G)}, A + B = 1, podle Dirichletova pricipu je buď A (k 1, l) ebo B (k, l 1) (a) A (k 1, l), a A existuje K k 1 ebo l ezávislých vrcholů i. pro l ezávislých vrcholů je vše v pořádku ii. v s K k 1 tvoří K k (b) B (k, l 1), a B existuje K k ebo l 1 ezávislých vrcholů i. pokud existuje K k, je vše v pořádku ii. v s ezávislou možiou l 1 vrcholů tvoří ezávislou možiu l vrcholů Tvrzeí a 5.3 jsou ekvivaletí. speciálí případ k := max {k, l} }{{} esymetrická verze Defiice 5.5. r(k, l) := mi{ : 5.3 s parametry k, l platí pro } Tvrzeí 5.6. Platí r(k, l) ( ) k+l 2 k 1. Idukcí podle k + l. 1. pro k = 1 ebo l = 1 platí 2. pro k, l 2 je r(k, l) r(k, l 1) + r(k 1, l) ( k+l 3 k 1 ) + ( k+l 3 k 2 ) ( = k+l 2 ) k 1 Defiice 5.7. r(k) := r(k, k) 9
10 Pozámka r(3) = 6, r(4) = 18, r(5) [43, 49], r(8) [282, 1870], r(17) [8917, ] Věta 5.8 (Ramseyova - dvoubarevá verze). k l = (k, l): hray K obarvey každá červeě ebo modře, tj. c : E(K ) {červeá, modrá}, potom K obsahje červeý K k ebo modrý K l. Tvrzeí a 5.8 jsou ekvivaletí. Hray G červeé hray v K, ehray G modré hray v K. Věta 5.10 (Ramseyova - vícebarevá verze). r k 1 k 2... k r = (k 1,..., k r ): hray K obarvey barvami 1, 2,..., r, potom i {1,..., r} U V (K ) : U = k i a c(uv) = i pro u, v U. Idukcí podle k k r. 1. i k i = 1, potom = 1 2. k i > 1 pro i, předpokládáme, že platí pro k k r < k k r ; ukáže se, že tvrzeí platí pro = (k 1 1, k 2,..., k r ) + (k 1, k 2 1, k 3,..., k r ) (k 1,..., k r 1, k r 1); libovolý v V (G), jeho sousedy v barvě 1 ozačíme A 1, sousedy v barvě 2 ozačíme A 2,..., sousedy v barvě r ozačíme A r, podle Dirichletova pricipu i : A i (k 1, k 2,..., k i 1,..., k r 1, k r ), atd. Věta Platí (3,..., 3) 1 + [e r!] r (3) 1 + [e r!]. r (3) 2 + r Idukcí podle r. i=1 r (3) = r (3) 1 ((2, 3,..., 3) 1) = 2 + r( r 1 (3) 1), tedy }{{} r 1(3) r (3) 1 + r r 1 (3) 1 + r (1 + (r 1)(1 + (r 2)( r 3 (3))) 1 (3) = 1 (3) 1 r (3) r 1 r! i! = r!( 1 0! + 1 1! (r 1)! + 1 r! ) i=0 1. r = 1: r (3) = 2 1!( 1 0! + 1 1! ) = 1(1 + 1) = 2 2. r r 1: r (3) 1 + r r 1 (3) 1 + (r 1)! r 1 i=0 1 i! r = r! 1 r! + r! r 1 r!( 1 r! + r 1 i=0 1 i! ) = r! r i=0 1 i! Důsledek r r (3) 1 + [e r!] i=0 1 i! = (3) r! r i=0 1 i! r! i=0 1 i! = e r! r (3) = 1+ r (3) 1 + e r! Pozorováí Platí r (2, 3,..., 3) = r 1 (3,..., 3). Obarvím graf pomocí r 1 barev a dívam se a toto obarveí jako obarveí r barvami kde prví barva eí ikde použita. V ěkteré ze zbývajících barev je jedobarevý trojúhelík. Obarvím graf pomocí r 1 barev. Nechám obarvit graf pomocí r barev, prví barva buď je použita a vše je v pořádku ebo eí použita a potom obsahuje jedobarevý trojúhelík a vše je taktéž v pořádku. 10
11 Domácí cvičeí (k 1,..., k r ) 2 + i=1 (k 1,..., k i 1,..., k r ) 1 Lemma 5.14 (Schurovo). r N ( [e r!]) {1, 2,..., N} = A 1... A r : i x, y, z A i : x+y = z N A 1... a a... b N N + 1 ϕ : ( ) [1...N+1] 2 {1, 2,..., r}, ϕ(ab) = i : a b Ai ϕ : obarveí hra r (3) 1 + [e r!]. Podle 5.2 pro ϕ jedobarevý trojúhelík. i a < b < c N + 1 : ϕ(ab) = ϕ(bc) = ϕ(ac) = i x = b a A i y = c b A i z = c a A i x, y, z A i x + y = z Motivace Velká Fermatova věta 3 : x + y = z emá řešeí x, y, z N. Věta p 0 p > p 0, p prvočíslo etriviálí řešeí x + y z mod p. Věta 5.16 (Ramseyova věta - obecá). p r k N ( ) [1...N] p = A1... A r A ( ) [1...N] k i x ) : x Ai. ( A p Věta 5.17 (Erdös-Szakerés). k N : X E 2, X = N, X je v obecé poloze A X, A = k a body A jsou vrcholy kovexího k-úhelíka. Potom mi N = ES(k). ES(k) p=4 r=2 (k, 5) 4 2(k); položme N = 4 2(k, 5), vezmeme N bodů v obecé poloze, ozačíme je jako X a X = N. Obarvíme ( ) X 4 = A1 A 2, kde A 1 je barva kovexí čtyřúhelíků, A 2 barva ekovexích čtyřúhelíků. Podle 5.2 A X, A = k, ( A 4) kovexí ebo A X, A = 5, ( A 4) ekovexí, druhá možost ale eí možá; body A jsou tedy vrcholy kovexího k-úhelíka. Příklad ES(1) = 1, ES(2) = 2, ES(3) = 3, ES(4) = 5 6 Latiské čtverce a koečé projektiví roviy Defiice 6.1. Latiský čtverec řádu je A {1,..., }, i, j j : A ij A ij a A ji A j i. Defiice 6.2. Koečá projektiví rovia je možiový systém (B, P ), P 2 B splňující 1. p p P : p p = 1 2. x y B p P : x, y p 3. 4 body a, b, c, d z ichž žádé 3 eleží a přímce 3. B elze pokrýt dvěma přímkami ( p, q P : p q = B) Defiice 6.3. Latiské čtverce A, B {1,..., }, A B jestliže a, b 1,..., i, j: A ij = a a B ij = b. Příklad Věta 6.5. Jestliže A 1,..., A t jsou avzájem ortogoálí latiské čtverce řádu, pak t 1. 11
12 Mějme t čtverců L 1, L 2,... které mají všechy stejý prví řádek, potom L k 2l [2... ] avzájem růzá, t růzých čísel z [2... ], tedy t 1. Lemma 6.6. A, B {1, 2,..., } π sym() π : [1... ] potom A B právě tehdy když π(a) B. 1 1 [1... ] π(a) ij = π(a ij ), a, b [1... ] platí i, j π(a) ij = a a B ij = b, a = π 1 (a) ij A ij = a a B ij = b, potom π(a) ij = π(a ij ) = π(π 1 (a)) = a π(a), B, δ = π 1, jestliže π(a) B potom δ(π(a)) B, tedy π 1 (π(a)) = A B Věta 6.7. Platí B = P = A k : p kl, l = 1,...,, {x ij } = p oi p j, každá šikmá přímka si bere jede bod z každé vodorové přímky a jede bod z přímky evlastí, tedy B = Věta avzájem ortogoálích čtverců řádu právě tehdy když koečá projektiví rovia řádu. [avzájem ortogoálí latiský čtevrec() = max{t L 1,..., L t avzájem ortogoálí čtverce řádu }]. L k ij = l právě tehdy když x ij p kl 1. L k je latiský čtverec, l i : p kl p oi = 1 a z toho i l j L k ij = l 2. L k L R, jestliže k k l, l p kl p k l = 1 potom!ij : x ij p kl p k l, tedy l, l i, j : L k ij = l Lk ij = l B = {A 0, A 1,..., A } {x ij i, j = 1,..., }, P = {{A 0,..., A }, p oi = {A o } {x ij j = 1,..., } i=1,...,, p j = {A } {x ij i = 1,..., } j=1,...,, p kl = {A k } {x ij L k ij = l} k=1,..., 1;l=1,...,}; stačí ověřit že (B, P ) je koečá projektiví rovia řádu ověřeím axiomů 1. x y p P : x, y p evlastí evlastí: A k, A k evlastí přímka {A 0,..., A } vlastí evlastí: A k x ij p kl x ij že L k ij = l vlastí vlastí: x ij, x i j, platí (+1)( 2) = {({xij, x ij }, p) x ij x i j, x ij, x i j p P } ( ) protože už víme, že dvojice bodů patří evjvýše jedé přímce, platí tedy rovost, víme tedy že dvojice bodů patří právě jedé přímce 2. p p P : p p = 1 evlastí vlastí: {A 0,..., A } p kl = {A k } vlastí vlastí (ze stejého svazku): p kl p kl = {A k } z defiice přímky vlastí z ruzých svazků: vodorová svislá: jasé p oi p j = {x ij } vodorová šikmá: p oi p kl = {x ij } takové že L k ij = l svislá šikmá: aalogicky šikmá šikmá: p kl p k l x ij p kl p k l = 1, jestliže Lk L k, potom l, l!i, jl k ij = l Lk ij = l 3. platí Věta 6.9. Jestliže = p 2 kde p je prvočíslo, potom koečá projektiví rovia řádu. GF () je koečé těleso o prvcích, pokud = p pak GF () = Z p ; vezmeme j = ki + l a P = {{A 0,..., A }, p oi = {A o } {x ij j = 1,..., } i=1,..., p j = {A } {x ij i = 1,..., } j=1,..., p kl = {A k } {x i,ki+l i = 1,..., } k=1,..., 1;l=1,..., }. 12
13 7 Grafy 7.1 Hamiltoovské kružice Defiice 7.1. Hamiltoovská kružice v grafu G je uspořádáí V (G) = {v 1, v 2,..., v } takové že i : v i v i+1 E(G) (v +1 = v 1 ). Příklad 7.2. K má Hamiltoovskou kružici pokud 3. K m, má Hamiltoovskou kružici pokud m = 2. Tvrzeí 7.3. Úloha jejíž vstupem je graf G a otázkou zda Hamiltoovská kružice G je NP-úplá. Věta 7.4 (Dirac). Jestliže x V (G) : deg G (x) 2, potom v G Hamiltoská kružice. Věta 7.5 (Ore). Jestliže x y V (G) : kružice. deg G (x) + deg G (y), potom v G Hamiltoská Věta 7.6 (Chvátal). Jestliže x y V (G), xy / E(G) : deg G (x) + deg G (y), potom v G Hamiltoská kružice. Defiice 7.7 (Chvátalův uzávěr). [G] defiová algoritmicky jako while x y, xy / E(G), deg G (x) + deg G (y) do E(G) := E(G) {xy} Lemma je defiová jedozačě. G [G 1 ] = G + e 1, e 2,..., e i, e k, [G 2 ] = G + f 1, f 2,..., f e, jestliže [G] 1 [G] 2 potom i : e i / [G] 2, vezměme ejmeší takové i; G i = G + e 1,..., e i 1, e i = xy a deg G i(x) + deg G i(y), E(G i ) E([G] 2 ), deg [G]2 (x) deg [G] i(x) a deg [G]2 (y) deg [G] i(y) a z toho deg [G]2 (x) + deg [G]2 (y), tedy e i se musí přídat do [G] 2. Tvrzeí 7.9. Jestliže G: [G] = K, potom G má Hamiltoovskou kružici. Věta G: G má Hamiltoovskou kružici právě tehdy když [G] má Hamiltoovskou kružici. Hamiltoskou kružici emohu porušit přidáím hra vyplývá z 7.11 Lemma Jestliže e = xy / E(G), deg G (x) + deg G (y) a G + e má Hamiltoovskou kružici, potom i G má Hamiltoovskou kružici. Jestliže v G + e existuje Hamiltoovská kružice C, pak 1. xy / C, C je Hamiltoovská kružice G 2. xy C x = v 1, v 2,..., v = y X = {i xv i E(G)} {2,..., 1}, X = deg G (x) Y = {i v i 1 y E(G)} {3,..., } Y = deg G (y) X Y {2,..., }, X Y 1 X Y = X + Y X Y = deg G (x) + deg G (y) X Y ( 1) = 1 z toho vyplývá že i X Y a v 1 v 2... v i 1 y = v v 1... v i x = v 1 je Hamiltoovská kružice v G. 13
14 7.2 Problém obchodího cestujícího Defiice Vstupem je K, w : E(K ) R 0 +, k. Otázkou je zda Hamiltoovská kružice C E(K ) taková, že w(e) k? e E(C) Věta Problém obchodího cestujícího je NP-uplý problém. Problém alezeí Hamiltoovské kružice je stejě težký jako{ problém obchodího cestujícího. Nechť K, = V (G), V (K ) = V (G), a defiuji w(uv) = 1 uv E(G) 2 uv / E(G). Potom C : w(c) = právě tehdy když G má Hamiltoovskou kružici. Tvrzeí Pokud w splňuje trojúhelíkovou erovost, tedy že w(xz) w(xy)+w(yz), potom existuje 2-aproximace problému obchodího cestujícího. Algoritmus 7.15 (aproximačí). Polyomiálí algoritmus který pro K, w ajde C která je řešeím a platí optimálí řešeí w(c) 2 optimálí řešeí. 1. ajdi miimálí kostru T vůči w 2. uvaž symetrickou orietaci T kostry T 3. akresli T jedím tahem U = v 1 v dokud x kterým U projde geq dvakrát, zkrať U u vrcholu x 5. vydej U, který je Hamiltoovskou kružicí Nechť C je optimálí Hamiltoovská kružice. Platí w(t ) w( C) = optimálí řešeí, w(u) = 2w(T ) 2w( C) = 2 optimálí řešeí. Tedy w(u ) w(u) a w(c) w(u) 2 optimálí řešeí. 8 Toky v sítích Defiice 8.1. Síť (G, z, s, c), kde G = (V, E) je orietovaý graf bez smyček kde z, s V, z s, c : E R + 0. Defiice 8.2. Tok v sítí (G, z, s, c) je fukce f : E R e E : f(e) c(e) 2. u V \ {z, s} : f(ux) f(xu) = 0. ux E xu E Defiice 8.3. Velikost toku f je defiováa jako w(f) = taková, že zx E f(zx) xz E f(xz). Tvrzeí 8.4. Pro každou síť existuje maximálí tok (tj. tok maximálí možé velikosti). Defiice 8.5. Řez (mezi z a s) je libovolá R E taková že (V, E \ R) eobsahuje orietovaou cestu ze z do s. Defiice 8.6. Kapacita možiy E E je defiováa jako c(e ) = e E c(e). Defiice 8.7. A, B V, A B = S(A, B) = {xy E : x A, y B}. Tvrzeí 8.8. V = A B, z A, s B, potom S(A, B) je řez (takové řezy azýváme elemetárí). 14
15 Každá orietovaá cesta ze z do s obsahuje hrau z S(A, B), tedy S(A, B) je řez. Tvrzeí 8.9. Každý řez R obsahuje elemetárí řez. A=možia všech vrcholů z V, do kterých vede orietovaá cesta ze z v grafu (V, E \ R), z A, s / A. Ukážeme, že S(A, V A) R. Nechť uv S(A, V A), kdyby uv / R, potom by platilo v A což je spor, tedy uv R. Tvrzeí Každý v ikluzi miimálí řez (řez R takový, že R {e} eí řez pro e R) je elemetárí. Vyplývá z 8.9. Defiice f(x, Y ) = f(xy). xy E,x X,y Y Lemma A V, z A, s / A: tok f platí w(f) = f(a, V A) f(v A, A). u A {z} : f(ux) f(xu) = 0 ux E xu E + f(zx) f(xz) = w(f) zx E xz E ( f(ux) ) f(xu) u A ux E xu E = w(f) f(a, V A) f(v A, A) = w(f) Důsledek Pro každý tok f a pro každý řez R platí w(f) c(r). Existuje A V, z A, s / A: S(A, V A) R (8.9), w(f) = f(a, V A) f(v A, A) f(a, V A) c(s(a, V A)) c(r). Defiice Cesta (v 0, e 1, v 1, e 2,..., v m ), kde e i = v i 1 v i ebo e i = v i v i 1 pro i. Defiice Cesta (v 0, e 1,..., v m ) je asyceá, pokud existuje hraa e i f(e i ) = c(e i ) ebo existuje hraa e i = v i v i 1 splňující f(e i ) = 0. = v i 1 v i splňující Tvrzeí Tok je maximálí (tj. má maximálí možou velikost) právě když každá cesta ze z do s je asyceá. z {}}{{}}{ Nechť existuje easyceá cesta ( v 0, e 1, v 1,..., v m ) ze z do s. Pro každou e i = v i 1 v i, defiujme ε(e i ) = c(e i ) f(e i ) > 0 a pro každou e i = v i v i 1, defiujme ε(e i ) = f(e i ) > 0. Položme ε = mi i=1,...,m ε(e i ) > 0. Defiujme tok f jako f (e) = f(e) pro e e i pro i a f (e i ) = f(e i ) + ε, pokud e i = v i 1 v i a f (e i ) = f(e i ) ε, pokud e i = v i v i 1. Platí tedy w(f ) = w(f) + ε > w(f). Nechť každá cesta ze z do s je asyceá, A=možia vrcholů do ichž existuje easyceá cesta ze z A, s / A. Platí e S(A, V A) : f(e) = c(e) (jiak spor s defiicí A), e S(V A, A) : f(e) = 0 (jiak spor s defiicí A) a potom w(f) = f(a, V A) f(v A, A) = f(a, V A) = c(a, V ) = c(s(a, V A)) tedy f je maximálí, protože w(f) c(s(a, V A)) pro každý tok f. s 15
16 Věta 8.17 (O tocích). Pro každou síť (G, z, s, c) je max w(f) = mi c(r). f tok R řez maximálí tok f a jeho velikost je rova kapacitě ějakého řezu R = S(A, V A) podle Řez R má miimálí kapacitu protože c(r ) w(f) = w(f) pro každý řez R. Algoritmus 8.18 (Ford,Fulkerso). 1. f(e) = 0 pro e E 2. dokud existuje easyceá cesta ze z do s opakuj ajdi easyceou cestu P ze z do s ajdeme příslušé ε > 0 vylepšíme o ε tok podle cesty P (dostaeme tok f velikosti w(f ) = w(f) + ε) 3. tok f je maximálí tok Věta 8.19 (O celočíselém toku). Jsou-li všechy kapacity celočíselé (resp. racioálí), potom algoritmus 8.18 skočí po koečě moha krocích a ajde maximálí tok f takový že f(e) je celočíselý (resp. racioálí) pro každou hrau e E. Pro celočíselé kapacity algoritmus zachovává celočíselost a každým krokem zvětší velikost toku alespoň o 1. Pro racioálí kapacity vyásobíme všechy kapacity vhodým celým číslem, abychom dostali celočíselé kapacity, ajdeme celočíselý maximálí tok, tok a každé hraě zovu vydělíme číslem kterým jsme ásobili. 8.1 Hallova věta Defiice M = (M i : i I) možiový systém. M má systém ruzých reprezetatů, pokud existuje f : I i I M i taková, že 1. f(i) M i pro i I 2. f je prostá. Příklad Pro I = {1, 4} apříklad M 1 = {1, 5, 8}, M 4 = {2, 5}. Věta 8.22 (Hallova). M má systém ruzých reprezetatů právě tehdy když J I : i J M i J. Je zřejmé. G(V, E) kde V = I X {z, s}, E = {zi : i I} {ix : i I, x M i } {xs : x X} kde X = i I M i. Síť (G = (V, E), z, s, 1), c(e) = 1 pro e E. Existuje maximálí celočíselý tok f, f(e) je 0 ebo 1 pro e E. Platí w(f) I, pokud w(f) = I, příslušé hray s tokem 1 dávají systém ruzých reprezetatů, jiak w(f) < I, potom existuje řez R velikosti < I. J = {i I : i eleží e žádé hraě R}, Y = {y X : ys je hraou R} a platí I J + Y # hra R < I, tedy J + I J + Y < I + J a z toho I + Y < J což je spor s pravou straou v
17 8.2 Důsledky Hallovy věty Defiice Párováí F E(G) takové, že x V (G) : {e x e F } 1. F je perfektí (párováí) pokud x V (G) : {e x e F } = 1. Lemma G = (A B, E) bipartití graf (E ), jestliže x A y B : deg G x deg G y, potom párováí F E, F = A. Důsledek Jestliže je bipartití graf (E ) regulárí, pak má perfektí párováí. G je k-regulárí, tedy deg G x = k x A B a deg G x = k k = deg G y. párováí F, F = A, potom E = A k = B k, tedy A = B. Defiice Latiský obdelík řádu k, k, L {1,..., } k a v každém řádku a každém sloupci se každý prvek vyskytuje ejvýše jedou. Věta Každý latiský obdelík lze přidáváím řádků doplit a latiský čtverec. Dokážeme, že Latiský obdelík(k ) lze doplit a latiský obdelík((k + 1) ). M i = {j j j lze doplit a místo L k+1,i } = {1,..., } {L h,i h = 1,..., k} M i = k, M i, i = 1, 2,..., a M i {1, 2,..., }. j {1,..., } : {i i M i } = k, z toho plye, že {M i } i=1 má systém ruzých reprezetatů, tedy f : {1,..., } {1,..., }, f(i) f(i ) pro i i a f(i) M i i. Defiujme L k+1,i = f(i) tedy L {1,..., } (k+1) je latiský obdelík. Důsledek Latiských čtverců řádu je (!)2. e V latiský obdelíku(2 ) je druhý řádek permutací 1... bez pevých bodů, těch je. Každý teto obdelík lze doplit a latiský čtverec.! e 8.3 Míra souvislosti grafu Defiice Vrcholový řez v G je A V (G) taková že G A = G[V (G) A] je esouvislý. Hraový řez v G je F E(G) taková že G F = (V (G), E(G) F ) je esouvislý. Pozámka G, V (G) 2, má ějaký hraový řez, pokud G, který eí úplý, má ějaký vrcholový řez. Defiice Lemma Platí Lemma G platí K e (G) = mi{ F F je hraový řez v G} { mi{ A A je vrcholový řez v G} když G eí úplý K v (G) = 1 když G = K K v (G) 1 K v (G e) K v (G). K v (G) K e (G). K e (G) = k, F E(G), G F esouvislý, F = {e 1,..., e k }. H = G F K v (H) = 0 = K e (H) = 0 K v (H + e 1 ) K v (H) + 1 = 1 K v (H + e 1, e 2 ) K v (H + e 1 ) K v (G) = K v (H + F ) K v (H + e 1,..., e k 1 ) + 1 k = K e (G). 17
18 Věta 8.34 (Ford-Fulkerso). K e (G) k právě tehdy když u v V (G) k hraově disjuktích cest z u do v. Předpokládejme že K e (G) < k, hraový řez F E(G), F < k, u v, z u do v evede cesta v G F. Mezi u a v vede (v G) geqk hraově disjuktích cest P 1, P 2,..., P k. i F P i 1, tedy F emůže přerušit k cest, v G F vede cesta z u do v což je spor. Předpokládejme že K e (G) k, u v, defiujme síť S:V (S) = V (G), E(S) = {(x, y), (y, x) {x, y} E(G)}, c(xy) = 1, z = u, s = v. Použijeme algoritmus 8.18 pro hledáí maximálího toku, w(f max ) = h, tedy podle věty 8.17 řez F v S, takový že c( F ) = h. Bez újmy a obecosti předpokládejme že f max (xy) {0, 1} a pokud x y : f max (xy) = 1, pak f max (yx) = 0. Defiujme F = {{x, y} xy F }, F je řez v G, tedy h = F F k. Z toku f max velikosti k vyrobíme k hraově disjuktích cest z u do v tak, že poechám hray xy, f max (xy) = 1, ty tvoří k hraově disjuktích orietovaých cest z u do v, ty tvoří k hraově eorietovaých cest z u do v. Věta 8.35 (Meger). K v (G) k právě tehdy když u v V (G) k vrcholově disjuktích cest z u do v. { G = K K v (G) = 1 G K { uv E(G) uv / E(G) 1. G = G uv, K v (G ) k 1, k 1 vrcholově disjuktích cest z u do v +1 což je hraa uv. 2. Defiujme síť S jako V (S) = {x 1 x V (G), x v} {x 2 x V (G), x u}, E(S) = {x 1 y 2 xy E(G)} {x 2 x 1 x V (G) {u, v}}, c(e) = 1, z = u 1, s = v 2. Maximálí tok je řez F, tedy F. 9 Rovié grafy Lemma 9.1. A V (G) je miimálí (co do ikluze) řez v G, C 1, C 2,..., C k jsou kompoety souvislosti G A, pak pro x A i {1,..., k} : y C i : xy E(G). Kdyby z x A evedla žádá hraa do C i, pak A = A {x} by byl řez eboť C i by byla kompoeta souvislosti G A, A A což je spor s miimalitou A. Věta 9.2. Jestliže K v (G) 3, V (G) 5, potom e E(G), K v (G e) 3. G, K v (G) 3, V (G) 5 že e E(G), K v (G e) < 3, tedy A V (G), A 2 že G A je esouvislý. 1. A = {u}, u x e (G u) e = (G e) u, tedy {u} eí řez v G e 2. A = {x e } G {u, v} = G e {x e } 3. x e / A = {x, y} (G {x, y}) e = G e {x, y} souvislý 4. A = {x e, y e } G {u, v, y e } = G e {x e, y e } 18
19 e E(G) y e V (G) že G {u, v, y e } je esouvislý. Ozačme ejvětší kompoetu souvislosti která vzike po odebráí hray řezu z grafu K. Vybereme e E(G) a y e V (G) tak aby K bylo ejvětší možé. z K (= (V (G) K) {u, v, y e }), y e z E(G), potom w V (G) že y e, z, w je řez v G. (K {u, v}) {w} idukuje souvislý podgraf G {z, y e, w}. αβ K {u, v} {w} cesta od α k β v G {y e, w}, vezměme ejkratší takovou cestu, ta je K {u, v} {w}, pokud by ebyla, mohli bychom ji zkrátit přes hrau e. Tedy G {z, y e, w} má kompoetu K K {u, v} {w}, K K = K + 1 což je sport z maximalitou K. Důsledek 9.3. G, K v (G) 3 lze vytvořit z K 4 dobrými roztažeími vrcholů. Lemma 9.4. Jestliže K v (G) 2, G roviý, potom v každém akresleí hraice každé stěy je (grafová) kružice. Pomocí ušatého lemma. Mám akresleí G, v ěm vyberu kružici, ta musí existovat protože K v (G) 2. Přidávám ucha a idukcí v každém kroku kotroluji ivariat, tedy že hraice každé stěy je grafová kružice. k = 1 2 stěy, uši mají stejou hraici, tedy kružici k 1 k rozdělím ějakou stěu ohraičeou kružicí C cestou U a C 1, C 2, dostávám ové stěy UC 1, UC 2 Lemma 9.5. roviý G e E(G) lze G akreslit (bez křížeí) tak, že e je hraici vější stěy. Pomocí kruhové iverze. Lemma 9.6. Pokud G e má děleí K 3,3, potom G má děleí K 3,3. Rozborem případů. Lemma 9.7. Pokud G e má děleí K 5, potom G má děleí K 5 ebo K 3,3. Rozborem případů. Věta 9.8 (Kuratowski). G je roviý právě tehdy pokud G eobsahuje děleí K 5 ai K 3,3 jako podgraf. zřejmé matematickou idukcí V (G) 4 G musí být roviý V (G) 5 (a) G esouvislý, potom G = G 1 G 2... G k, podle idukčího předpokladu G i roviý (b) K v (G) = 1, potom u artikulace a části C 1, C 2,..., C k, ozačme G 1 = (C 1 {u}, E(G[C 1 {u}])), G 2 = (C 2... C k {u}, E(G[C 1... C k {u}])) G i G, V (G i ) < V (G) a G i emá děleí K 5, K 3,3, lze použít idukčí přepoklad, tedy G i jsou rovié, potom akreslím G 1, G 2 tak, aby u byl a vější stěě (c) K v (G) = 2, potom u, v které tvoří vrcholový řez, ozačme G 1 = (C 1 {u, v}, E(G[C 1 {u, v}]) {uv})), G 2 = (C 2... C k {u, v}, E(G[C 1... C k {u, v}]) {uv}) V (G i ) < V (G) a G i emá děleí K 5, K 3,3 lze použít idukčí předpoklad, tedy G i jsou rovié, vezmu rovié akresleí, uv je a hraici vější stěy 19
20 (d) K v (G) 3 e E(G) takové, že K v (G e) 3, tedy V (G e) < V (G), lze použít idukčí předpoklad, G e emá děleí K 5, K 3,3, tedy graf G e je roviý. G e obsahuje stěu ohraičeou grafovou kružicí C a obsahuje vrchol x e který je kotrahovaou hraou {u, v} původího grafu, sousedi u dělí C a úseky, pokud všichi sousedi v jsou ve stejých úsecích, pak je vše v pořádku, opačý případ emůže astat protože bychom získali děleí K 3,3 ebo K 5, tedy graf G je roviý. 20
Kombinatorika a Grafy I NDMI011
Kombiatorika a Grafy I NDMI0 Odhad faktoriálu Prví odhady: Horí odhad: Dolí odhad: 2! i i= i= (! 2 = ( 2 3 Věta. (Stirligova. Faktoriál lze odhadout pomocí fukce! = ( 2π e Nebo-li lim ( 2π e =! Věta.2
Více11. přednáška 16. prosince Úvod do komplexní analýzy.
11. předáška 16. prosice 009 Úvod do komplexí aalýzy. Tři závěrečé předášky předmětu Matematická aalýza III (NMAI056) jsou věováy úvodu do komplexí aalýzy. Což je adeseá formulace eboť časový rozsah ám
VíceDiskrétní matematika
Diskrétí matematika Biárí relace, zobrazeí, Teorie grafů, Teorie pravděpodobosti Diskrétí matematika látka z I semestru iformatiky MFF UK Zpracovali: Odřej Keddie Profat, Ja Zaatar Štětia Obsah Biárí relace2
Více1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE
1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE V této kapitole se dozvíte: jak je axiomaticky defiová vektor a vektorový prostor včetě defiice sčítáí vektorů a ásobeí vektorů skalárem;
VíceKapitola 4 Euklidovské prostory
Kapitola 4 Euklidovské prostory 4.1. Defiice euklidovského prostoru 4.1.1. DEFINICE Nechť E je vektorový prostor ad tělesem reálých čísel R,, : E 2 R. E se azývá euklidovský prostor, platí-li: (I) Pro
Více3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie
3 338 8: Josef Hekrdla lieárí difereciálí rovice úvod do teorie 3 Lieárí difereciálí rovice úvod do teorie Defiice 3 (lieárí difereciálí rovice) Lieárí difereciálí rovice -tého řádu je rovice, která se
VíceKomplexní čísla. Definice komplexních čísel
Komplexí čísla Defiice komplexích čísel Komplexí číslo můžeme adefiovat jako uspořádaou dvojici reálých čísel [a, b], u kterých defiujeme operace sčítáí, ásobeí, apod. Stadardě se komplexí čísla zapisují
Více1. Nakreslete všechny kostry následujících grafů: nemá žádnou kostru, roven. roven n,
DSM2 Cv 7 Kostry grafů Defiice kostry grafu: Nechť G = V, E je souvislý graf. Kostrou grafu G azýváme každý jeho podgraf, který má stejou možiu vrcholů a je zároveň stromem. 1. Nakreslete všechy kostry
VíceSprávnost vztahu plyne z věty o rovnosti úhlů s rameny na sebe kolmými (obr. 13).
37 Metrické vlastosti lieárích útvarů v E 3 Výklad Mějme v E 3 přímky p se směrovým vektorem u a q se směrovým vektorem v Zvolme libovolý bod M a veďme jím přímky p se směrovým vektorem u a q se směrovým
VíceMATEMATICKÁ INDUKCE. 1. Princip matematické indukce
MATEMATICKÁ INDUKCE ALEŠ NEKVINDA. Pricip matematické idukce Nechť V ) je ějaká vlastost přirozeých čísel, apř. + je dělitelé dvěma či < atd. Máme dokázat tvrzeí typu Pro každé N platí V ). Jeda možost
Více1.1. Definice Reálným vektorovým prostorem nazýváme množinu V, pro jejíž prvky jsou definovány operace sčítání + :V V V a násobení skalárem : R V V
Předáška 1: Vektorové prostory Vektorový prostor Pro abstraktí defiici vektorového prostoru jsou podstaté vlastosti dvou operací, sčítáí vektorů a ásobeí vektoru (reálým číslem) Tyto dvě operace musí být
VíceObsah. 1 Mocninné řady Definice a vlastnosti mocninných řad Rozvoj funkce do mocninné řady Aplikace mocninných řad...
Obsah 1 Mocié řady 1 1.1 Defiice a vlastosti mociých řad.................... 1 1. Rozvoj fukce do mocié řady...................... 5 1.3 Aplikace mociých řad........................... 10 1 Kapitola 1
VíceO Jensenově nerovnosti
O Jeseově erovosti Petr Vodstrčil petr.vodstrcil@vsb.cz Katedra aplikovaé matematiky, Fakulta elektrotechiky a iformatiky, Vysoká škola báňská Techická uiverzita Ostrava Ostrava, 28.1. 2019 (ŠKOMAM 2019)
VíceKapitola 5 - Matice (nad tělesem)
Kapitola 5 - Matice (ad tělesem) 5.. Defiice matice 5... DEFINICE Nechť T je těleso, m, N. Maticí typu m, ad tělesem T rozumíme zobrazeí možiy {, 2,, m} {, 2,, } do T. 5..2. OZNAČENÍ Možiu všech matic
VíceMatematika I, část II
1. FUNKCE Průvodce studiem V deím životě, v přírodě, v techice a hlavě v matematice se eustále setkáváme s fukčími závislostmi jedé veličiy (apř. y) a druhé (apř. x). Tak apř. cea jízdeky druhé třídy osobího
Vícen=1 ( Re an ) 2 + ( Im a n ) 2 = 0 Im a n = Im a a n definujeme předpisem: n=1 N a n = a 1 + a 2 +... + a N. n=1
[M2-P9] KAPITOLA 5: Číselé řady Ozačeí: R, + } = R ( = R) C } = C rozšířeá komplexí rovia ( evlastí hodota, číslo, bod) Vsuvka: defiujeme pro a C: a ± =, a = (je pro a 0), edefiujeme: 0,, ± a Poslouposti
Více5. Posloupnosti a řady
Matematická aalýza I předášky M. Málka cvičeí A. Hakové a R. Otáhalové Zimí semestr 2004/05 5. Poslouposti a řady 5.1 Limita a hromadé hodoty. Mějme posloupost x ) prvků Hausdorffova topologického prostoru
Více1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte:
1.3. POLYNOMY V této kapitole se dozvíte: co rozumíme pod pojmem polyom ebo-li mohočle -tého stupě jak provádět základí početí úkoy s polyomy, kokrétě součet a rozdíl polyomů, ásobeí, umocňováí a děleí
VíceMatematika 1. Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D / 13. Posloupnosti
Úvod Opakováí Poslouposti Příklady Matematika 1 Katedra matematiky, Fakulta stavebí ČVUT v Praze středa 10-11:40 posluchára D-1122 2012 / 13 Úvod Opakováí Poslouposti Příklady Úvod Opakováí Poslouposti
VícePřednáška 7, 14. listopadu 2014
Předáška 7, 4. listopadu 204 Uvedeme bez důkazu klasické zobecěí Leibizova kritéria (v ěmž b = ( ) + ). Tvrzeí (Dirichletovo a Abelovo kritérium). Nechť (a ), (b ) R, přičemž a a 2 a 3 0. Pak platí, že.
VíceMaticový popis grafu. 1) Matice sousednosti G =(V, E), V = n A G {0, 1} V V. = { 1 uv E. (A G ) uv
Maticový popis grafu Matice sousednosti G =V, E, V = n A G {0, } V V A G uv = { uv E 0 uv E Matice sousednosti je symetrická Na hlavní diagonále jsou 0 Matice incidence I G {0, } V E I G ue = { u e 0 u
VíceI. TAYLORŮV POLYNOM ( 1
I. TAYLORŮV POLYNOM Připomeňme si defiice elemetárích fukcí: a si( = 2+ = ( (2+! b cos( = 2 = ( (2! c e = =!. Dokažte, že Taylorův polyom k-tého řádu v bodě pro fukce f je rove polyomu P : (tyto výsledky
Vícen=0 a n, n=0 a n = ±. n=0 n=0 a n diverguje k ±, a píšeme n=0 n=0 b n = t. Pak je konvergentní i řada n=0 (a n + b n ) = s + t. n=0 k a n a platí n=0
Nekoečé řady, geometrická řada, součet ekoečé řady Defiice Výraz a 0 a a a, kde {a i } i0 je libovolá posloupost reálých čísel, azveme ekoečou řadou Číslo se azývá -tý částečý součet Defiice Nekoečá řada
Více1 Uzavřená Gaussova rovina a její topologie
1 Uzavřeá Gaussova rovia a její topologie Podobě jako reálá čísla rozšiřujeme o dva body a, rozšiřujeme také možiu komplexích čísel. Nepřidáváme však dva body ýbrž je jede. Te budeme začit a budeme ho
Vícec) Pomocí Liouvillovy věty dokažte, že Liouvillovo číslo je transcendentí. xp 1 (p 1)! (x 1)p (x 2) p... (x d) p e x t f(t) d t = F (0)e x F (x),
a) Vyslovte a dokažte Liouvillovu větu o šaté aroximovatelosti algebraického čísla řádu d b) Defiujte Liouvillovo číslo c) Pomocí Liouvillovy věty dokažte, že Liouvillovo číslo je trascedetí 2 a) Defiujte
Vícejako konstanta nula. Obsahem centrálních limitních vět je tvrzení, že distribuční funkce i=1 X i konvergují za určitých
9 Limití věty. V aplikacích teorie pravděpodobosti (matematická statistika, metody Mote Carlo se užívají tvrzeí vět o kovergeci posloupostí áhodých veliči. Podle povahy kovergece se limití věty teorie
Více1 Základní pojmy a vlastnosti
Základí pojmy a vlastosti DEFINICE (Trigoometrický polyom a řada). Fukce k = (a cos(x) + b si(x)) se azývá trigoometrický polyom. Řada = (a cos(x) + b si(x)) se azývá trigoometrická řada. TVRZENÍ (Ortogoalita).
VíceKombinatorika a grafy I
Kombiatoria a grafy I Asymptoticá otace, ČUM, PIE, Vytvořující fuce, Bi stromy, SRR, KPR, Bloová schémata, Toy v sítích, Ramsey Kombiatoria a grafy I láta z II semestru iformatiy MFF UK podle předáše Odřeje
VíceMatematika 1. Ivana Pultarová Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D Posloupnosti
Úvod Opakováí Poslouposti Příklady Matematika 1 Ivaa Pultarová Katedra matematiky, Fakulta stavebí ČVUT v Praze středa 10-11:40 posluchára D-1122 Úvod Opakováí Poslouposti Příklady Úvod Opakováí Poslouposti
VíceGEOMETRIE I. Pavel Burda
GEOMETRIE I Pavel Burda Obsah Úvod... 4 1. Vektorové prostory... 5. Vektorové prostory se skalárím ásobeím... 9. Afií prostory... 19 4. Afií přímka ( A 1 )... 5 5. Afií rovia (A )... 6 6. Afií prostor
VíceDefinice obecné mocniny
Defiice obecé mociy Zavedeí obecé mociy omocí ity číselé oslouosti lze rovést ěkolika zůsoby Níže uvedeý zůsob využívá k defiici eoeciálí fukce itu V dalším budeme otřebovat ásledující dvě erovosti: Lemma
VíceMatematika I. Název studijního programu. RNDr. Jaroslav Krieg. 2014 České Budějovice
Matematika I Název studijího programu RNDr. Jaroslav Krieg 2014 České Budějovice 1 Teto učebí materiál vzikl v rámci projektu "Itegrace a podpora studetů se specifickými vzdělávacími potřebami a Vysoké
Více1 Základní matematické pojmy Logika Množiny a jejich zobrazení... 7
Semiář z matematické aalýzy I Čížek Jiří-Kubr Mila 8 září 007 Obsah Základí matematické pojmy Logika Možiy a jejich zobrazeí 7 Reálá a komplexí čísla 6 Poslouposti 7 Základí vlastosti posloupostí 7 Limita
VíceCvičení 1.1. Dokažte Bernoulliovu nerovnost (1 + x) n 1 + nx, n N, x 2. Platí tato nerovnost obecně pro všechna x R a n N?
1 Prví prosemiář Cvičeí 1.1. Dokažte Beroulliovu erovost (1 + x) 1 + x, N, x. Platí tato erovost obecě pro všecha x R a N? Řešeí: (a) Pokud předpokládáme x 1, pak lze řešit klasickou idukcí. Pro = 1 tvrzeí
VíceI. TAYLORŮV POLYNOM. Taylorovy řady některých funkcí: Pro x R platí: sin(x) =
Taylorovy řady ěkterých fukcí: I. TAYLORŮV POLYNOM Pro R platí: si) = 2+ = ), cos) = 2 2+)! = ), 2)! e = =.! Pro, : log + ) = = ) Pro, ) a a R: + ) a = a ) =, kde ) a = a a ) a 2) a +).!. Nalezěte Taylorův
Víceje konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n
8.3. Limity ěkterých posloupostí Předpoklady: 83 Pedagogická pozámka: Tuto a tři ásledující hodiy je možé probrat za dvě vyučovací hodiy. V této hodiě je možé vyechat dokazováí limit v příkladu 3. Opakováí
VíceMatematická analýza I
1 Matematická aalýza ity posloupostí, součty ekoečých řad, ity fukce, derivace Matematická aalýza I látka z I. semestru iformatiky MFF UK Zpracovali: Odřej Keddie Profat, Ja Zaatar Štětia a další 2 Matematická
Více1. Číselné obory, dělitelnost, výrazy
1. Číselé obory, dělitelost, výrazy 1. obor přirozeých čísel - vyjadřující počet prvků možiy - začíme (jsou to kladá edesetiá čísla) 2. obor celých čísel - možia celých čísel = edesetiá, ale kladá i záporá
VíceZnegujte následující výroky a rozhodněte, jestli platí výrok, nebo jeho negace:
. cvičeí Příklady a matematickou idukci Dokažte:.! . Návody:. + +. + i i i i + + 4. + + + + + + + + Operace s možiami.
Vícen-rozměrné normální rozdělení pravděpodobnosti
-rozměré ormálí rozděleí pravděpodobosti. Ortogoálí a pozitivě defiití symetrické matice. Reálá čtvercová matice =Ha i j L řádu se azývá ortogoálí, je-li regulárí a iverzí matice - je rova traspoovaé matici
VíceDISKRÉTNÍ MATEMATIKA PRO INFORMATIKY
DISKRÉTNÍ MATEMATIKA PRO INFORMATIKY URČENO PRO VZDĚLÁVÁNÍ V AKREDITOVANÝCH STUDIJNÍCH PROGRAMECH IVAN KŘIVÝ ČÍSLO OPERAČNÍHO PROGRAMU: CZ..07 NÁZEV OPERAČNÍHO PROGRAMU: VZDĚLÁVÁNÍ PRO KONKURENCESCHOPNOST
VíceDERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROM
Difereciálí počet fukcí jedé reálé proměé - - DERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ ÚVODNÍ POZNÁMKY I derivace podobě jako limity můžeme počítat ěkolikerým způsobem a to kokrétě pomocí: defiice vět o algebře
VíceZS 2018/19 Po 10:40 T5
Cvičeí - Matematická aalýza ZS 08/9 Po 0:40 T5 Cvičeí 008 Řešte erovice v R: 8, log 3 ( 3+3 0 Částečý součet geometrické řady: pro každé q C, q, a N platí 3 Důsledek: +q +q + +q = q+ q si+si+ +si = si
Více6. Posloupnosti a jejich limity, řady
Moderí techologie ve studiu aplikovaé fyziky CZ..07/..00/07.008 6. Poslouposti a jejich limity, řady Posloupost je speciálí, důležitý příklad fukce. Při praktickém měřeí hodot určité fyzikálí veličiy dostáváme
VíceMATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER
MATICOVÉ HRY FORMULACE, KONCEPCE ŘEŠENÍ, SMÍŠENÉ ROZŠÍŘENÍ MATICOVÝCH HER, ZÁKLADNÍ VĚTA MATICOVÝCH HER CO JE TO TEORIE HER A ČÍM SE ZABÝVÁ? Teorie her je ekoomická vědí disciplía, která se zabývá studiem
VíceMasarykova univerzita Přírodovědecká fakulta
Masarykova uiverzita Přírodovědecká fakulta Zuzaa Došlá, Vítězslav Novák NEKONEČNÉ ŘADY Bro 00 c Zuzaa Došlá, Vítězslav Novák, Masarykova uiverzita, Bro, 998, 00 ISBN 80-0-949- 3 Kapitola 3 Řady absolutě
Víceje konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n
8.3. Limity ěkterých posloupostí Předpoklady: 83 Opakováí z miulé hodiy: 8 Hodoty poslouposti + se pro blížící se k ekoeču blíží k a to tak že mezi = posloupostí a číslem eexistuje žádá mezera říkáme že
Vícef x a x DSM2 Cv 9 Vytvořující funkce Vytvořující funkcí nekonečné posloupnosti a0, a1,, a n , reálných čísel míníme formální nekonečnou řadu ( )
DSM Cv 9 Vytvořující fukce Vytvořující fukcí ekoečé poslouposti a0, a,, a, reálých čísel mííme formálí ekoečou řadu =. f a i= 0 i i Příklady: f = + = + + + + + ) Platí: (biomická věta). To zameá, že fukce
Více2.4. INVERZNÍ MATICE
24 INVERZNÍ MICE V této kapitole se dozvíte: defiici iverzí matice; základí vlastosti iverzí matice; dvě základí metody výpočtu iverzí matice; defiici celočíselé mociy matice Klíčová slova této kapitoly:
VíceMatematika NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY BŘEZNA 2018
NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY Mtemtik T BŘEZNA 08 :. břez 08 D : 0 P P P : 0 M. M. M. :,8 % S : 0 : 7,5 : -7,5 M. P : -,0 : 0,6 Zopkujte si zákldí iformce ke zkoušce: Test obshuje 0 úloh jeho řešeí máte 90
Více8.1.3 Rekurentní zadání posloupnosti I
8.. Rekuretí zadáí poslouposti I Předpoklady: 80, 80 Pedagogická pozámka: Podle mých zkušeostí je pro studety pochopitelější zavádět rekuretí posloupost takto (sado kotrolovatelou ukázkou), ež dosazováím
Vícezákladním prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polynomiální n
Petra Suryková Modelováí křivek základím prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polyomiálí Q( t) a a t... a t polyomiálí křivky můžeme sado vyčíslit sado diferecovatelé lze z ich skládat křivky
VíceIterační metody řešení soustav lineárních rovnic
Iteračí metody řešeí soustav lieárích rovic Matice je: diagoálě domiatí právě tehdy, když pozitivě defiití (symetrická matice) právě tehdy, když pro x platí x, Ax a ij Tyto vlastosti budou důležité pro
VíceOKRUŽNÍ A ROZVOZNÍ ÚLOHY: OBCHODNÍ CESTUJÍCÍ. FORMULACE PŘI RESPEKTOVÁNÍ ČASOVÝCH OKEN
Úloha obchodího cestujícího OKRUŽNÍ A ROZVOZNÍ ÚLOHY: OBCHODNÍ CESTUJÍCÍ. FORMULACE PŘI RESPEKTOVÁNÍ ČASOVÝCH OKEN Nejprve k pojmům používaým v okružích a rozvozích úlohách: HAMILTONŮV CYKLUS je typ cesty,
Víceprocesy II Zuzana 1 Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Univerzita Karlova v Praze
limití Náhodé limití Katedra pravděpodobosti a matematické statistiky Uiverzita Karlova v Praze email: praskova@karli.mff.cui.cz 9.4.-22.4. 200 limití Outlie limití limití efiice: Řekeme, že stacioárí
Více1. K o m b i n a t o r i k a
. K o m b i a t o r i k a V teorii pravděpodobosti a statistice budeme studovat míru výskytu -pravděpodobostvýsledků procesů, které mají áhodý charakter, t.j. při opakováí za stejých podmíek se objevují
VíceAbstrakt. Co jsou to komplexní čísla? K čemu se používají? Dá se s nimi dělat
Komplexí čísla Hoza Krejčí Abstrakt. Co jsou to komplexí čísla? K čemu se používají? Dá se s imi dělat ěco cool? Na tyto a další otázky se a předášce/v příspěvku pokusíme odpovědět. Proč vzikla komplexí
VíceNáhodný výběr 1. Náhodný výběr
Náhodý výběr 1 Náhodý výběr Matematická statistika poskytuje metody pro popis veliči áhodého charakteru pomocí jejich pozorovaých hodot, přesěji řečeo jde o určeí důležitých vlastostí rozděleí pravděpodobosti
Více20. Eukleidovský prostor
20 Eukleidovský prostor V této kapitole budeme pokračovat ve studiu dalších vlastostí afiích prostorů avšak s tím rozdílem že místo obecého vektorového prostoru budeme uvažovat prostor uitárí Proto bude
Vícea logaritmickou funkci a goniometrické funkce. 6.1 Násobení řad. Podívejme se neprve na násobení mnohočlenů x = x x n a y = y y n.
Matematická aalýza II předášky M. Málka cvičeí A. Hakové a R. Otáhalové Semestr letí 2005 6. Nekoečé řady fukcí V šesté kapitole pokračujeme ve studiu ekoečých řad. Nejprve odvozujeme základí tvrzeí o
Více3. ELEMENTÁRNÍ FUNKCE A POSLOUPNOSTI. 3.1 Základní elementární funkce. Nejprve uvedeme základní elementární funkce: KONSTANTNÍ FUNKCE
ELEMENTÁRNÍ FUNKCE A POSLOUPNOSTI Základí elemetárí fukce Nejprve uvedeme základí elemetárí fukce: KONSTANTNÍ FUNKCE Nechť a je reálé číslo Potom kostatí fukcí rozumíme fukce f defiovaou předpisem ( f
VíceSpojitost a limita funkcí jedné reálné proměnné
Spojitost a limita fukcí jedé reálé proměé Pozámka Vyšetřeí spojitosti fukce je možo podle defiice převést a výpočet limity V dalším se proto soustředíme je problém výpočtu limit Pozámka Limitu fukce v
Více5. Lineární diferenciální rovnice n-tého řádu
5 3.3.8 8:44 Josef Herdla lieárí difereciálí rovice -tého řádu 5. Lieárí difereciálí rovice -tého řádu (rovice s ostatími oeficiety) ( ), a,, a (5.) ( ) ( ) y a y a y ay q L[ y] y a y a y a y, q je spojitá
VíceŘADY Jiří Bouchala a Petr Vodstrčil
ŘADY Jiří Bouchala a Petr Vodstrčil Text byl vytvoře v rámci realizace projektu Matematika pro ižeýry 2. století (reg. č. CZ..07/2.2.00/07.0332), a kterém se společě podílela Vysoká škola báňská Techická
VíceDIFERENCIÁLNÍ POČET FUNKCE JEDNÉ PROMĚNNÉ. 1) Pojem funkce, graf funkce
DIFERENCIÁLNÍ POČET FUNKCE JEDNÉ PROMĚNNÉ ) Pojem ukce, gra ukce De: Fukcí reálé proměé azýváme pravidlo, které každému reálému číslu D přiřazuje právě jedo reálé číslo y H Toto pravidlo začíme ejčastěji
VícePetr Šedivý Šedivá matematika
LIMITA POSLOUPNOSTI Úvod: Kapitola, kde poprvé arazíme a ekoečo. Argumety posloupostí rostou ade všechy meze a zkoumáme, jak vypadají hodoty poslouposti. V kapitole se sezámíte se základími typy it a početími
VíceMATEMATIKA PŘÍKLADY K PŘÍJÍMACÍM ZKOUŠKÁM BAKALÁŘSKÉ STUDIUM MGR. RADMILA STOKLASOVÁ, PH.D.
MATEMATIKA PŘÍKLADY K PŘÍJÍMACÍM ZKOUŠKÁM BAKALÁŘSKÉ STUDIUM MGR. RADMILA STOKLASOVÁ PH.D. Obsah MNOŽINY.... ČÍSELNÉ MNOŽINY.... OPERACE S MNOŽINAMI... ALGEBRAICKÉ VÝRAZY... 6. OPERACE S JEDNOČLENY A MNOHOČLENY...
Více7. Analytická geometrie
7. Aaltická geoetrie Studijí tet 7. Aaltická geoetrie A. Příka v roviě ϕ s A s ϕ s 2 s 1 B p s ϕ = (s1, s 2 ) sěrový vektor přík p orálový vektor přík p sěrový úhel přík p k = tgϕ = s 2 s 1 sěrice příkp
Více8. Analýza rozptylu.
8. Aalýza rozptylu. Lieárí model je popis závislosti, který je využívá v řadě disciplí matematické statistiky. Uvedeme jeho popis a tvrzeí, která budeme využívat. Setkáme se s ím jedak v aalýze rozptylu,
Vícedefinované pro jednotlivé řády takto: ) řádu n nazýváme číslo A = det( A) a a a11 a12
Předáška 3: Determiaty Pojem determiatu se prosadil původě v souvislosti s potřebou řešit soustavy lieárích rovic v 8 století (C Maclauri, G Cramer) Teprve později se pojem osamostatil, zjedodušilo se
VíceBudeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a)
Předáša 7 Derivace a difereciály vyšších řádů Budeme poračovat v ahrazováí fuce f(x v oolí bodu a polyomy, tj hledat vhodé ostaty c ta, aby bylo pro malá x a f(x c 0 + c 1 (x a + c 2 (x a 2 + c 3 (x a
Více1 PSE Definice základních pojmů. (ω je elementární jev: A ω (A ω) nebo (A );
1 PSE 1 Náhodý pokus, áhodý jev. Operace s jevy. Defiice pravděpodobosti jevu, vlastosti ppsti. Klasická defiice pravděpodobosti a její použití, základí kombiatorické vzorce. 1.1 Teoretická část 1.1.1
VíceVLASTNOSTI ÚLOH CELOČÍSELNÉHO PROGRAMOVÁNÍ
Vlastosti úloh celočíselého programováí VLASTNOSTI ÚLOH CELOČÍSELNÉHO PROGRAMOVÁNÍ PRINCIP ZESILOVÁNÍ NEROVNOSTÍ A ZÁKLADNÍ METODY. METODA VĚTVENÍ A HRANIC. TYPY ÚLOH 1. Úloha lieárího programováí: max{c
VícePOLYNOM. 1) Základní pojmy. Polynomem stupně n nazveme funkci tvaru. a se nazývají koeficienty polynomu. 0, n N. Čísla. kde
POLYNOM Zákldí pojmy Polyomem stupě zveme fukci tvru y ( L +, P + + + + kde,,, R,, N Čísl,,, se zývjí koeficiety polyomu Číslo c zveme kořeem polyomu P(, je-li P(c výrz (-c pk zýváme kořeový čiitel Vlstosti
Více1 Nekonečné řady s nezápornými členy
Nekoečé řady s ezáporými čley Příklad.. Rozhoděte o kovergeci ásledující řady Řešeí. Pro každé N platí Řada tg. tg. diverguje, a proto podle srovávacího kritéria diverguje také řada tg. Příklad.. Určete
Více12. N á h o d n ý v ý b ě r
12. N á h o d ý v ý b ě r Při sledováí a studiu vlastostí áhodých výsledků pozáme charakter rozděleí z toho, že opakovaý áhodý pokus ám dává za stejých podmíek růzé výsledky. Ty odpovídají hodotám jedotlivých
Víceje číselná posloupnost. Pro všechna n položme s n = ak. Posloupnost
Číselé řady Defiice (Posloupost částečých součtů číselé řady). Nechť (a ) =1 je číselá posloupost. Pro všecha položme s = ak. Posloupost ( s ) azýváme posloupost částečých součtů řady. Defiice (Součet
VícePřijímací řízení akademický rok 2013/2014 Bc. studium Kompletní znění testových otázek matematika
Přijímací řízeí akademický rok 0/0 c. studium Kompletí zěí testových otázek matematika Koš Zěí otázky Odpověď a) Odpověď b) Odpověď c) Odpověď d) Správá. Které číslo doplíte místo 8? 6 6 8 C. Které číslo
VíceAritmetická posloupnost, posloupnost rostoucí a klesající Posloupnosti
8 Aritmetická posloupost, posloupost rostoucí a klesající Poslouposti Posloupost je fukci s defiičím oborem celých kladých čísel - apř.,,,,,... 3 4 5 Jako fukci můžeme také posloupost zobrazit do grafu:
VícePřijímací řízení akademický rok 2012/2013 Kompletní znění testových otázek matematické myšlení
Přijímací řízeí akademický rok 0/0 Kompletí zěí testových otázek matematické myšleí Koš Zěí otázky Odpověď a) Odpověď b) Odpověď c) Odpověď d) Správá odpověď. Které číslo doplíte místo otazíku? 6 8 8 6?.
Více10 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
VíceS polynomy jste se seznámili již v Matematice 1. Připomeňme definici polynomické
5 Itegrace racioálích fukcí 5 Itegrace racioálích fukcí Průvodce studiem V předcházejících kapitolách jsme se aučili počítat eurčité itegrály úpravou a základí itegrály, metodou per partes a substitučí
VíceAnalytická geometrie
Alytická geometrie Vektory Prmetrické vyjádřeí přímky roviy Obecá rovice droviy Vektorový prostor Nechť jsou dáy ásledující mtemtické objekty: ) ) ) 4) Číselé těleso T. Neprázdá moži V. Zobrzeí Zobrzeí
VíceP. Girg. 23. listopadu 2012
Řešeé úlohy z MS - díl prví P. Girg 2. listopadu 202 Výpočet ity poslouposti reálých čísel Věta. O algebře it kovergetích posloupostí.) Necht {a } a {b } jsou kovergetí poslouposti reálých čísel a echt
Více1 Trochu o kritériích dělitelnosti
Meu: Úloha č.1 Dělitelost a prvočísla Mirko Rokyta, KMA MFF UK Praha Jaov, 12.10.2013 Růzé dělitelosti, třeba 11 a 7 (aeb Jak zfalšovat rodé číslo). Prvočísla: které je ejlepší, které je ejvětší a jak
Více1. seriálová série. Řešení 1. seriálové série. Téma: Kombinatorika. Datumodeslání:
seriálová série Téma: Kombiatorika Datumodesláí: ½ º Ð Ò ¾¼¼ ½º ÐÓ Ó µ Určete počet cest vedoucích ze spodku zadečku prasátka(bod A) do čumáku prasátka(bod B) takových, že vedou je doprava, ahoru ebo šikmo
VíceSTEJNOMĚRNÁ KONVERGENCE POSLOUPNOSTI A ŘADY FUNKCÍ
STEJNOMĚRNÁ KONVERGENCE Ztím ebylo v těchto textech věováo příliš pozorosti kovergeci fukcí, t jko limit poslouposti ebo součet řdy. Jik byl kovergece poslouposti fukcí ebo řdy brá jko bodová kovergece.
VíceUžitečné zdroje příkladů jsou: Materiály ke cvičením z Kalkulu 3 od Kristýny Kuncové:
Užitečé zdroje příkladů jsou: Materiály ke cvičeím z Kalkulu 3 od Kristýy Kucové: http://www.karli.mff.cui.cz/~kucova/historie8. php K posloupostem řad a fukcí Ilja Čerý: Iteligetí kalkulus. Olie zde:
VícePravděpodobnost a aplikovaná statistika
Pravděpodobost a aplikovaá statistika MGR. JANA SEKNIČKOVÁ, PH.D. 4. KAPITOLA STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY 16.10.2017 23.10.2017 Přehled témat 1. Pravděpodobost (defiice, využití, výpočet pravděpodobostí
VíceMatematika NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY BŘEZNA 2018
NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY Mtemtik T BŘEZNA 08 : 9. břez 08 D : 897 P P P : 0 M. M. M. :, % S : 0 : 0 : -7,5 M. P : -, : 0, Zopkujte si zákldí iformce ke zkoušce: Test obshuje 0 úloh jeho řešeí máte 90
VíceKapitola 1. Nekonečné číselné řady. Definice 1.1 Nechť {a n } n=1 je posloupnost reálných čísel. Symbol. a n nebo a 1 + a 2 + a
Kpitol Nekoečé číselé řdy Defiice. Nechť { } je posloupost reálých čísel. Symbol ebo + 2 + 3 +... zýváme ekoečou číselou řdou. s = i= i = + 2 +... + zveme -tý částečý součet řdy {s } posloupost částečých
VíceMocninné řady - sbírka příkladů
UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA KATEDRA MATEMATICKÉ ANALÝZY A APLIKACÍ MATEMATIKY BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Mocié řady - sbírka příkladů Vedoucí bakalářské práce: Mgr. Iveta Bebčáková, Ph.D.
Více11.1 Úvod. Definice : [MA1-18:P11.1] definujeme pro a C: nedefinujeme: Posloupnosti komplexních čísel
KAPITOLA : Číselé řdy MA-8:P.] Ozčeí: R {, +} R R C {} C rozšířeá komplexí rovi evlstí hodot, číslo, bod U ε {x C x < ε } pro C, ε > 0 U K {x C x > K } pro K 0 defiujeme pro C: ±, je pro 0, edefiujeme:
VícePlochy počítačové grafiky
II Iterpolačí plochy Bezierovy pláty ad obdélíkovou a trojúhelíkovou sítí Recioálí Bezierovy pláty B-splie NURBS Kostrukce a zadáí plochy hraičí křivky sítí bodů Kiematicky vytvořeé křivky rotačí plochy
VíceFUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ PRVNÍ DIFERENCIÁL
Difereciálí počet fukcí jedé reálé proměé - 6. - PRVNÍ DIFERENCIÁL TAYLORŮV ROZVOJ FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ PRVNÍ DIFERENCIÁL PŘÍKLAD Pomocí věty o prvím difereciálu ukažte že platí přibližá rovost
VíceDIM PaS Připomenutí poznatků ze střední školy. Faktoriály a kombinační čísla základní vzorce: n = k. (binomická věta) Příklady: 1.
DIM PaS. Připomeutí pozatků ze středí školy Faktoriály a kombiačí čísla základí vzorce: ( )( 2 )...2.! =. 0! = =! ( k)! k! ( )...( k ). + = k! = k + + = k + k + 2 2 ( a + b) = a + a b+ a b +... + a b +...
VíceNMAF061, ZS Zápočtová písemná práce VZOR 5. ledna e bx2 x 2 e x2. F (b) =
NAF61, ZS 17 18 Zápočtová písemá práce VZOR 5. leda 18 Jedotlivé kroky při výpočtech stručě, ale co ejpřesěji odůvoděte. Pokud používáte ějaké tvrzeí, ezapomeňte ověřit splěí předpokladů. Jméo a příjmeí:
Více4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů
4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů Na základě hodot áhodého výběru z rozděleí určitého typu odhadujeme parametry tohoto rozděleí, tak aby co ejlépe odpovídaly hodotám výběru. Formulujme tudíž
VíceMatematika NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY ÚNORA 2019
NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY ÚNORA 09 T á D P č P č ů ú P ů ě S á :. úor 09 : 004 : 0 M. M. M. á : 9, % ě č M.. P ů ě ž ó : 0 ž ž ó : 0 ó : -7,5 ž ó : -,8 ó : 4,4 Zopkujte si zákldí iformce ke zkoušce: Test
Více1.2. NORMA A SKALÁRNÍ SOUČIN
2 NORMA A SKALÁRNÍ SOUČIN V této kapitole se dozvíte: axiomatickou defiici ormy vektoru; co je to ormováí vektoru a jak vypadá Euklidovská orma; axiomatickou defiici skalárího (také vitřího) součiu vektorů;
Více