1 Nenulové toky. 1.1 Úvod. 1.2 Definice

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "1 Nenulové toky. 1.1 Úvod. 1.2 Definice"

Transkript

1 1 Nenulové toky 1.1 Úvod Naším výchozím bodem bude grafová dualita. Nechť G je graf s daným vnořením v rovině, které určuje jeho duální graf G. V rámci duality si navzájem odpovídají například následující objekty: vrchol grafu G stěna grafu G, hrana grafu G hrana grafu G, kružnice grafu G minimální hranový řez v grafu G. Budeme se zabývat následující přirozenou a důležitou otázkou: jakou duální podobu má pojem obarvení? Předpokládejme tedy, že je dáno vrcholové obarvení c grafu G pomocí barev {1,..., k}. Na toto obarvení lze nahlížet také jako na obarvení stěn grafu G. Naším cílem je interpretovat jej v grafu G, aniž bychom se odkazovali na dané vnoření. Mimo jiné se tedy musíme vyhnout odkazům na stěny grafu G. Zorientujeme-li libovolně každou hranu e grafu G, můžeme jí jednoznačně přiřadit stěnu F e ležící vpravo a stěnu F e ležící vlevo od e při pohledu ve směru orientace. Označme výsledný orientovaný graf symbolem G a definujme hodnotu f(e) předpisem f(e) = c(f e ) c(f e ). Zdá se, že takto definovaná funkce f : E( G) Z by mohla zachycovat veškerou informaci o obarvení c. Jak uvidíme ve větě 1.5, je tomu skutečně tak. Jaké vlastnosti má zobrazení f? Především, vzhledem k tomu, že sousední stěny mají různé barvy, je každá hodnota f(e) nenulová. Další vlastnost je jemnější povahy. Uvážíme-li libovolný vrchol v a sečteme-li hodnoty f(e) na všech hranách vcházejících do v resp. z v vycházejících, ukáže se (viz důkaz věty 1.5), že tyto dva součty jsou stejné. Nikoli náhodou tento klíčový fakt připomíná zákon zachování objemu nebo Kirchhoffův zákon pro elektrické obvody. Jak uvidíme, zmíněné dvě vlastnosti postačují k definici pojmu, který v rámci rovinné duality odpovídá vrcholovému obarvení. Jde o tzv. nenulový tok a formálně jej zavedeme v následujícím odstavci. 1.2 Definice Nechť G je orientovaný graf, Γ je abelovská grupa a f : E( G) Γ je libovolné zobrazení. Pro Y E( G) definujeme f(y ) = e Y f(e). 1

2 Pro X V = V ( G) položíme + X = {e E( G) : e začíná v X a končí ve V X}, X = {e E( G) : e začíná ve V X a končí v X}, f (X) = f( + X) f( X). Je-li v vrchol, pak např. místo f ({v}) píšeme f (v). Γ-tok v neorientovaném grafu G sestává z orientace G a zobrazení f : E( G) Γ s vlastností, že pro každý vrchol v V (G) platí f (v) = 0. (1) Formálně tedy Γ-tok definujeme jako dvojici ( G, f). Platí-li rovnice (1), lze ji rozšířit i na množiny vrcholů: Tvrzení 1.1. Nechť ( G, f) je Γ-tok v grafu G a X V (G). Pak f (X) = 0. Důkaz. Uvážíme-li součet v X f(v) a rozepíšeme-li jej do příspěvků jednotlivých hran, pak příspěvky od hran, které začínají i končí v X, budou nulové (hodnota f(e) se pro počáteční vrchol přičte, pro koncový odečte). Uvážíme-li příspěvky od ostatních hran, zjistíme, že f (v) = f (X) v X a součet na levé straně je nulový, protože f (v) = 0 z definice toku. Řekneme, že Γ-tok je nenulový, pokud na žádné hraně nenabývá hodnoty 0. Třebaže každý graf má Γ-tok, nenulový Γ-tok v něm nemusí existovat. Jednou z překážek je přítomnost mostů: Důsledek 1.2. Má-li graf nenulový Γ-tok, pak neobsahuje most. Důkaz. Nechť ( G, f) je nenulový Γ-tok v G a nechť m je most. Uvažme množinu vrcholů X té komponenty grafu G m, do které vchází hrana m. Podle tvrzení 1.1 je f (X) = 0 a tedy f(e) = 0, což je spor s předpokladem, že f je nenulový tok. Nechť graf G má nenulový Γ-tok. Otočíme-li v příslušné orientaci směr zvolené hrany e a přiřadíme-li této otočené hraně hodnotu f(e), dostaneme opět nenulový tok. Odtud následující pozorování: 2

3 Pozorování 1.3. Má-li graf G nenulový Γ-tok, pak pro libovolnou orientaci G existuje nenulový Γ-tok tvaru ( G, f). Zvláštní význam mají Γ-toky pro Γ = Z. Pro tento případ zavedeme ještě jednu definici. Nechť k je přirozené číslo. Nenulový k-tok v grafu G je Z-tok ( G, f) s vlastností, že pro každou hranu e E( G) platí 0 < f(e) < k. Nejmenší k, pro které má smysl nenulové k-toky zkoumat, je k = 2. Pozorování 1.4. Graf má nenulový 2-tok, právě když každý jeho vrchol má sudý stupeň. Cvičení Ukažte, že graf K 4 nemá nenulový 3-tok Ukažte, že graf G má nenulový Z-tok, právě když neobsahuje žádný most Ukažte, že má-li graf nenulový k-tok, pak má nenulový k-tok s vlastností pro každou hranu e E( G). f(e) > Toky a obarvení duálního grafu Naším cílem bude nyní upřesnit korespondenci mezi nenulovými toky ve vnořeném grafu G a obarveními duálního grafu G. Všimněme si, že pokud G obsahuje smyčky, nemá smysl hovořit o jeho vrcholových obarveních. Pro rovinné grafy se této situaci vyhneme, pokud se graf G neobsahuje mosty (viz cvičení 1.3.2). V obecném případě je nutné se omezit na tzv. cirkulární vnoření, tj. taková, pro něž je hranice každé stěny kružnice (cvičení 1.3.1). Věta 1.5 (Tutte). Nechť G je graf s daným vnořením v rovině. V G existuje nenulový k-tok, právě když duální graf G má obarvení k barvami. Důkaz. : Nenulový k-tok ( G, f) v G budeme interpretovat jako nenulový Z k - tok a použijeme ho k obarvení stěn grafu G prvky grupy Z k. Nejprve si uvědomme, že orientaci G grafu G přirozeně odpovídá orientace grafu G : hrana e odpovídající hraně e bude orientována z vrcholu Fe do vrcholu Fe (viz označení v odstavci 1.1). 3

4 Nechť dále P je tah v grafu G se zvolenou orientací o (která nemusí souviset s orientací hran v grafu G ). Definujme množiny hran P + a P předpisem a položme P + = {e : e je v G orientována souhlasně s o}, P = {e : e je v G orientována protichůdně k o}, f[p ] = f(p + ) f(p ). Nejprve tvrdíme, že pro libovolnou kružnici C v G je f[c ] = 0. (2) Množině hran kružnice C totiž, jak víme, v dualitě odpovídá minimální hranový řez C v grafu G. Pro jednu z komponent grafu G C (označme její množinu vrcholů X) dokonce platí Proto C + = + X, C = X. f[c ] = f(c +) f(c ) = f (X) = 0. Zvolme vrchol F V (G ) a definujme obarvení vrcholu F V (G ) předpisem c(f ) = f[p ], kde P je libovolná cesta z F do F v grafu G. Je třeba dokázat, že tato definice je korektní. K tomu stačí ukázat, že je-li P 1 nejkratší a P 2 libovolná cesta z F do F, pak f[p 1 ] = f[p 2 ]. Důkaz provedeme indukcí podle vzdálenosti F a F. Pro F = F tvrzení plyne z rovnosti (2). Nechť F F. Pokud se cesty P 1, P 2 neprotínají, pak tvrzení opět plyne z (2). V opačném případě nechť F je společný vrchol cest P 1 a P 2, který má od F nejmenší nenulovou vzdálenost na P 1. Označme úsek cesty P i mezi F a F symbolem P i a úsek mezi F a F symbolem P i. Cesty P 1 a P 2 tvoří kružnici a podle (2) je f[p 1] = f[p 2]. Z indukčního předpokladu máme f[p 1 ] = f[p 2 ] a tedy f[p 1 ] = f[p 2 ]. : Nechť c je obarvení stěn grafu G. Zorientujme libovolně hrany grafu G a označme výslednou orientaci G. Každé hraně e přiřaďme hodnotu f(e) = c(f e ) c(f e ) (viz odstavec 1.1). Zjevně f(e) 0. Dokážeme, že f je nenulový k-tok. Uvažme vrchol v V (G) a označme sousední hrany e 0,..., e d 1. Stěny obsahující vrchol v označme F 0,..., F d 1, a to tak, že stěna F i sousedí s hranami e i 4

5 Obrázek 1: Vnoření grafu 2K 3 v projektivní rovině. a e i+1 (počítáme modulo d). Rozepišme součet e + v f(e) do příspěvků jednotlivých stěn. Příspěvek stěny F i, jejíž sousední hrany e i a e i+1 obě vycházejí z v, je c(f i ) c(f i ) = 0. Ostatní stěny přispějí právě jednou. Tytéž příspěvky, jen s opačnými znaménky, tvoří součet e v f(e). Odtud a f je skutečně k-tok. f (v) = 0 Pro grafy vnořené na obecné ploše nemusí platit ani jedna implikace věty 1.5. Uvažme graf G = 2K 3 (trojúhelník se zdvojenými hranami), vnořený v projektivní rovině jako na obrázku 1. Jeho duální graf je isomorfní s grafem K 4. Následující pozorování ukazují, že pro G neplatí implikace resp. věty 1.5: G má nenulový 2-tok, ale χ(g ) = 4, G nemá nenulový 3-tok (cvičení 1.2.1), ale χ(g) = 3. Cvičení Ukažte, že pro vnoření grafu G v dané ploše jsou následující podmínky ekvivalentní: (i) G obsahuje smyčku, (ii) některá hrana grafu G sousedí z obou stran s toutéž stěnou, (iii) hranice některé stěny grafu G není kružnice Ukažte, že vnoření grafu G v rovině je cirkulární, právě když G neobsahuje most Kde se v důkazu jednotlivých implikací věty 1.5 používá rovinnost? 5

6 2 Základní vlastnosti toků 2.1 Nenulové Γ-toky Dokážeme překvapivý fakt, že je-li Γ konečná abelovská grupa, pak existence nenulového Γ-toku v grafu G nezávisí na její struktuře, ale pouze na její velikosti. Přesněji: Věta 2.1 (Tutte). Nechť Γ, Γ jsou konečné abelovské grupy stejné velikosti. Pak graf G má nenulový Γ-tok, právě když má nenulový Γ -tok. Důkaz. Pro orientovaný graf G definujme funkci φ Γ ( G) jako počet nenulových Γ-toků tvaru ( G, f). Nejprve dokážeme, že pro libovolnou hranu e, která není smyčkou, platí φ Γ ( G/e) = φ Γ ( G) + φ Γ ( G \ e), (3) kde G/e je orientovaný graf vzniklý kontrakcí hrany e (ve kterém připouštíme násobné hrany) a G \ e je orientovaný graf vzniklý jejím odstraněním. Mějme tedy hranu e = uv a označme U + = + (u) \ {e}, U = (u) a podobně V + = + (v), V = (v) \ {e}. Každé z těchto množin přirozeně odpovídají také množiny hran grafů G\e a G/e. Tyto množiny hran budeme označovat stejným symbolem. Označme symbolem w vrchol grafu G/e, který odpovídá zkontrahované hraně e. Množina hran, incidentních s vrcholem w, je tedy U + U V + V. Uvažme nenulový Γ-tok ( G, f) v grafu G. Protože platí f(u + ) f(u ) = f(e), f(v + ) f(v ) = f(e), v grafu G/e platí f (w) = 0 a dvojice ( G/e, f) je tedy rovněž nenulový tok. Podobně každému nenulovému Γ-toku ( G/e, g), pro který platí g(u + ) g(u ) 0, odpovídá nenulový Γ-tok ( G, g ), kde funkce g přiřazuje hraně e hodnotu f(u + ) f(u ) a na ostatních hranách je shodná s g. Pokud g(u + ) g(u ) = 0, pak toku ( G/e, g) neodpovídá nenulový Γ-tok v grafu G. V tomto případě je však nenulovým Γ-tokem dvojice ( G \ e, g) a vztah je opět vzájemně jednoznačný. Odtud plyne rovnost (3). 6

7 Dále odvodíme analogii vztahu (3) pro hranu e, která je smyčkou. Nenulovému Γ-toku ( G \ e, f) v takovém případě odpovídá Γ 1 různých nenulových Γ-toků ( G, f ), které se liší pouze hodnotou na hraně e. Odtud φ Γ ( G) = ( Γ 1) φ Γ ( G \ e). (4) Nyní můžeme přistoupit k vlastnímu důkazu věty. Nechť Γ a Γ jsou dvě abelovské grupy stejné velikosti a nechť G je orientace grafu G. Ukážeme indukcí přes E(G), že platí φ Γ ( G) = φ Γ ( G). (5) Rovnost je zřejmá, pokud G nemá žádné hrany. Jinak zvolme libovolnou hranu e E(G) a použijme vztah (4) resp. (3) podle toho, zda jde o smyčku nebo ne. 2.2 Grupové toky a k-toky Pro libovolný podgraf H orientovaného grafu G definujme jeho charakteristickou funkci χ H : E( G) Z předpisem { 1 pokud e H χ H (e) = 0 jinak. Ohodnocený orientovaný graf je dvojice ( G, f), kde G je orientovaný graf a f : E( G) Z je ohodnocení hran celými čísly. Zdroj (resp. stok) v takovém grafu je libovolný vrchol u, pro který platí f (u) > 0 (resp. f (u) < 0). Lemma 2.2. Nechť ( G, f) je ohodnocený orientovaný graf, v němž každá hrana má kladné ohodnocení. Potom funkci f lze vyjádřit jako f = k χ Hi, i=1 kde každý z podgrafů H i je orientovaná kružnice nebo orientovaná cesta ze zdroje do stoku ohodnoceného grafu ( G, f) (podgrafy se mohou opakovat). Důkaz. Indukcí podle součtu e E f(e). Pokud je tento součet nulový, věta platí. Pro podgraf H G definujme ohodnocený orientovaný graf ( G, f) H jako dvojici ( G, f ), kde G vznikne z G odstraněním všech hran grafu H s hodnotou 1, a funkce f je dána předpisem { f f(e) 1, pokud e E(H), (e) = f(e) jinak. 7

8 Obsahuje-li graf G orientovanou kružnici C, pak můžeme aplikovat indukční předpoklad na ohodnocený orientovaný graf ( G, f) C a k získanému součtu charakteristických funkcí přidat χ C. Pro důkaz věty tedy lze předpokládat, že G je acyklický. Každý acyklický orientovaný graf s alespoň jednou hranou obsahuje vrchol z s nulovým vstupním stupněm (d (z) = 0). Uvažme maximální orientovanou cestu P se začátkem ve vrcholu z. Z acykličnosti grafu G plyne, že koncový vrchol s cesty P má nulový výstupní stupeň. Protože všechna ohodnocení hran v grafu G jsou kladná, vrchol z je zdroj a vrchol s je stok. Aplikujeme indukční předpoklad na ohodnocený orientovaný graf ( G, f) P a k výslednému součtu přidáme charakteristickou funkci χ P cesty P, která v souladu s požadavkem vede ze zdroje do stoku. Tím je důkaz proveden. Další základní větu této kapitoly rovněž dokázal William Tutte: Věta 2.3 (Tutte). Graf má nenulový k-tok, právě když má nenulový Z k -tok. Důkaz. Implikace zleva doprava je triviální: stačí interpretovat hodnoty k-toku jako prvky grupy Z k. Dokážeme tedy opačnou implikaci. Nechť ( G, f) je nenulový Z k -tok. Definujme funkci f 0, která každé hraně přiřadí nejmenší kladnou hodnotu f 0 (e), která je kongruentní s f(e) modulo k (přesněji řečeno, která je prvkem třídy f(e)). Všimněme si, že dvojice ( G, f 0 ) vyhovuje následující definici. Označme ohodnocený orientovaný graf ( G, f ) jako vhodný, pokud (1) pro každou hranu e je 1 f(e) k 1, (2) pro každý vrchol v je f (v) dělitelné k. Jak víme, existuje alespoň jeden vhodný ohodnocený orientovaný graf. Vezměme tedy vhodný ohodnocený orientovaný graf ( G, f ) s nejmenším možným součtem S( G, f ) = f (v). v V (G) Můžeme předpokládat, že ( G, f ) není Z-tok, jinak je důkaz u konce. Pomocí lemmatu 2.2 vyjádřeme funkci f jako součet charakteristických funkcí kružnic a cest ze zdroje do stoku. Protože se nejedná o tok, musí výsledný součet obsahovat alespoň jeden člen χ P, kde P je cesta ze zdroje z do stoku s. Pro každou hranu e cesty P provedeme následující operace: otočíme její směr a nahradíme hodnotu f (e) hodnotou k f (e). Výsledkem je opět vhodný ohodnocený orientovaný graf ( G, f ) a platí S( G, f ) = S( G, f ) 2k, což je spor s volbou dvojice ( G, f ). Z toho plyne, že ohodnocený orientovaný graf ( G, f ) musel být Z-tok, a tedy i nenulový k-tok. 8

9 Důsledek 2.4. Graf G má nenulový 3-tok, právě když má nějakou orientaci G s vlastností, že pro každý vrchol v V ( G) platí Cvičení d + (v) d (v) (mod 3) Dokažte, že má-li graf G nenulový k-tok, pak nějaká jeho orientace má pokrytí orientovanými kružnicemi s vlastností, že každá hrana je pokryta nejvýše (k 1)-krát Dokažte důsledek Dokažte, že kubický graf má nenulový 3-tok, právě když je bipartitní. 2.3 Nenulové 4-toky Spoj v grafu G je množina hran F E(G) s vlastností, že pro každý vrchol v platí d F (v) d G (v) (mod 2). Věta 2.5. Graf G má nenulový (Z 2 Z 2 )-tok, právě když obsahuje dva disjunktní spoje. Důkaz. Nechť G má nenulový (Z 2 Z 2 )-tok ( G, f). Označme prvky grupy Z 2 Z 2 zkráceně 00, 01, 10 a 11. Pro α Z 2 Z 2 definujme množinu F α = {e : f(e) = α}. (6) Zjevně f 00 =. Protože pro libovolný vrchol v platí f (v) = 00, musí být + v (F 10 F 11 ) = v (F 10 F 11 ) a každý vrchol v tedy musí být incidentní se sudým počtem hran v F 10 F 11. To ale znamená, že F 01 je spoj. Z analogické úvahy pro sjednocení F 01 F 11 plyne, že F 10 je spoj. Našli jsme tedy dva disjunktní spoje. Nechť naopak G obsahuje dva disjunktní spoje F a F. Libovolně zorientujme hrany grafu G a každé hraně e přiřaďme hodnotu 01 pokud e F, f(e) = 10 pokud e F, 11 jinak. Není těžké ověřit, že výsledná dvojice ( G, f) je (Z 2 Z 2 )-tok. Důsledek 2.6. Následující podmínky jsou pro graf G ekvivalentní: 9

10 (i) G má nenulový 4-tok, (ii) G má dva disjunktní spoje, (iii) množina E(G) má rozklad na tři disjunktní spoje. Důkaz. Ekvivalence (i) (ii) plyne z vět 2.1, 2.3 a 2.5. Implikace (ii) = (iii) je důsledkem pozorování, že jsou-li F, F disjunktní spoje, pak E(G)\(F F ) je rovněž spoj. Opačná implikace je triviální. Pozorování 2.7. Kubický graf má nenulový 4-tok, právě když má hranové 3- obarvení. Důkaz. Cvičení Cvičení Dokažte, že množina F E(G) je spoj, právě když její doplněk je cyklus (tj. graf se všemi stupni sudými) Dokažte pozorování Tutteovy hypotézy William Tutte formuloval tři hypotézy, které zůstávají dodnes otevřené a řadí se k nejvýznamnějším kombinatorickým problémům. Každá z nich je nějakým způsobem inspirována výsledkem o barevnosti rovinných grafů. Jedním z takových výsledků je známá věta o čtyřech barvách: Věta 2.8. Každý rovinný graf bez smyček je obarvitelný 4 barvami. Jak plyne z věty 1.5, ekvivalentní formulací této věty je, že každý rovinný graf bez mostů má nenulový 4-tok. Přirozeně se můžeme ptát, zda by dokonce vůbec každý graf bez mostů mohl mít nenulový 4-tok. Odpověď zní ne ale protipříklady jsou spíše vzácné. Nejmenším z nich je Petersenův graf (viz cvičení 2.4.1). Petersenův graf ovšem má nenulový 5-tok (viz například obrázek 2). Tento fakt vedl Tutta k vyslovení následující hypotézy o 5-toku: Hypotéza 2.9. Každý graf bez mostů má nenulový 5-tok. Další Tutteova hypotéza, hypotéza o 4-toku, tvrdí, že přítomnost výše zmíněného Petersenova grafu je v jistém smyslu jedinou překážkou pro existenci nenulového 4-toku: Hypotéza Každý graf bez mostů, který neobsahuje podrozdělení Petersenova grafu, má nenulový 4-tok. 10

11 Obrázek 2: Nenulový 5-tok v Petersenově grafu. Vzhledem k tomu, že Petersenův graf není rovinný, je tato hypotéza zesílením věty o 4 barvách. Konečně poslední z Tutteových hypotéz souvisí s Grötzschovou větou o barevnosti rovinných grafů bez trojúhelníků: Věta 2.11 (Grötzsch). Každý rovinný graf bez smyček a bez trojúhelníků je obarvitelný 3 barvami. V řeči toků: každý rovinný graf bez hranových řezů velikosti 1 a 3 má nenulový 3-tok. Tutteova hypotéza o 3-toku toto tvrzení zobecňuje i na nerovinné grafy: Hypotéza Každý graf bez hranových řezů velikosti 1 a 3 má nenulový 3-tok. Doposud však není ani známo, zda každý graf s dostatečně velkou hranovou souvislostí má nenulový 3-tok. Cvičení Dokažte, že Petersenův graf nemá nenulový 4-tok. 3 Existence nenulových toků V tomto odstavci použijeme výsledky z teorie matroidů, zejména větu o sjednocení matroidů, k odvození nutné a postačující podmínky pro existenci k hranově disjunktních koster v daném grafu. Pomocí této podmínky odvodíme dva výsledky F. Jaegera: každý graf bez mostů má nenulový 8-tok, 11

12 každý hranově 4-souvislý graf má nenulový 4-tok. Nejprve stručně připomeneme základní matroidové pojmy. 3.1 Matroidy Matroid je dvojice M = (E, I), kde E je konečná množina a I je neprázdný systém jejích podmnožin s vlastnostmi: (1) pokud I J a J I, pak I I, (2) pokud I < J a I, J I, pak pro nějaké x J \ I platí I {x} I. Množinu E označujeme jako nosnou množinu matroidu M, prvky systému I jako jeho nezávislé množiny. Maximální nezávislé množiny matroidu M jsou jeho báze. Jak vyplývá z axiomu (2), všechny báze matroidu M mají stejnou velikost. Ta se označuje jako hodnost r(m) matroidu M. Pojem matroidu vznikl jako společná abstrakce konceptu nezávislosti v lineární algebře a v teorii grafů. Odtud dva základní příklady matroidů: Nechť A je matice nad tělesem F se sloupci indexovanými množinou E = {1,..., k}. Matroid M(A) má nosnou množinu E a nezávislé jsou v něm ty množiny indexů, pro něž příslušná množina sloupců matice A je lineárně nezávislá. Nechť G je graf. V matroidu M(G) s nosnou množinou E(G) je množina F nezávislá, právě když (V (G), F ) je les. Pro matroid M = (E, I) a množinu X E můžeme definovat restrikci M X matroidu M na X jako dvojici (X, I X ), kde I X = {I I : I X}. Není těžké ověřit (viz cvičení 3.1.1), že M X je matroid. Jeho hodnost také označujeme jako hodnost množiny X v M a značíme r M (X). Cvičení Ukažte, že restrikce M X matroidu M na množinu X je matroid. 12

13 3.2 Sjednocení matroidů Definujme důležitou operaci sjednocení matroidů, kterou zavedl Nash-Williams. Nechť M i = (E, I i ) (i = 1,..., k) jsou matroidy na společné nosné množině E. Sjednocení k 1 M i těchto matroidů je dvojice (E, I), kde I = {I 1 I k : I 1 I 1,..., I k I k }. Jak ukazuje následující věta (kterou uvádíme bez důkazu), sjednocení matroidů je opět matroid. Věta 3.1 (Nash-Williams; Věta o sjednocení matroidů). Dvojice k 1 M i je matroid. Hodnost množiny X E v tomto matroidu je rovna číslu k min ( r Mi (Y ) + X \ Y ). Y X i=1 Věta 3.2 (Edmonds). Matroid M = (E, I) obsahuje k disjunktních bází, právě když pro každou množinu X E platí k r M (X) + E \ X k r(m). (7) Důkaz. Matroid M má k disjunktních bází, právě když sjednocení k 1 M má hodnost k r(m). Podle věty 3.1 je tato podmínka splněna, právě když nerovnost (7) platí pro každou množinu X E. 3.3 Disjunktní kostry Věta 3.3 (Tutte, Nash-Williams). V grafu G existuje k disjunktních koster, právě když pro každý rozklad P množiny V (G) platí G/P k ( P 1). Důsledek 3.4. Každý hranově 2k-souvislý graf (k 1) obsahuje k hranově disjunktních koster. 3.4 Kostry a nenulové toky Nechť T V (G) je množina sudé velikosti. T -spoj je libovolný podgraf H G s vlastností, že vrchol v V (H) má lichý stupeň v H, právě když v T. Lemma 3.5. Každý strom obsahuje T -spoj pro libovolnou množinu T V (G) sudé velikosti. Věta 3.6 (Jaeger). Každý hranově 4-souvislý graf má nenulový 4-tok. Věta 3.7 (Jaeger). Každý graf bez mostů má nenulový 8-tok. 13

14 3.5 Doplnění: Nenulové 6-toky Věta 3.8 (Seymour, 1981). Každý graf bez mostů má nenulový 6-tok. 4 Dvojitá pokrytí kružnicemi 4.1 Hypotéza o dvojitém pokrytí kružnicemi Dvojité pokrytí grafu G kružnicemi je (multi)množina kružnic C s vlastností, že každá hrana e E(G) je obsažena právě ve dvou kružnicích z C Hypotéza 4.1 (Szekeres; Seymour). Pro každý graf G bez mostů existuje dvojité pokrytí kružnicemi. 4.2 Souvislosti s celočíselnými toky Věta 4.2 (Tutte). Následující vlastnosti grafu G jsou ekvivalentní: (i) G má nenulový 4-tok, (ii) G má dvojité pokrytí 3 kružnicemi, (iii) G má dvojité pokrytí 4 kružnicemi. 4.3 Orientovatelná dvojitá pokrytí Nechť C je dvojité pokrytí grafu G kružnicemi. Řekneme, že C je orientovatelné, pokud kružnice C C lze zorientovat tak, že každá hrana e E(G) je obsažena ve dvou kružnicích s protichůdnými orientacemi. Věta 4.3 (Tutte). Každý graf s orientovatelným dvojitým pokrytím k kružnicemi má nenulový k-tok. Pro k = 3, 4 platí i opačná implikace. 5 Perfektní párování v kubických grafech 5.1 Berge Fulkersonova hypotéza Hypotéza 5.1 (Berge; Fulkerson). V každém kubickém grafu bez mostů existuje 6 perfektních párování s vlastností, že každá hrana je obsažena právě ve dvou. Je-li kubický graf G hranově 3-obarvitelný, tvrzení hypotézy 5.1 je pro něj splněno triviálně (stačí vzít dvě kopie každého ze tří disjunktních perfektních párování). Obrázek 3 ukazuje, že hypotéza platí i pro Petersenův graf. 14

15 Obrázek 3: Šestice perfektních párování v Petersenově grafu obsahující každou hranu dvakrát. Hypotéza 5.2 (Fan, Raspaud 1994). Každý kubický graf bez mostů obsahuje perfektní párování M 1, M 2 a M 3 s vlastností M 1 M 2 M 3 =. Hypotéza 5.3 (De Vos). Existuje konstanta K s vlastností, že každý kubický graf bez mostů obsahuje K perfektních párování, jejichž průnik je prázdný. 5.2 Mnohostěn perfektních párování Nechť G je graf. Označme, jak je obvyklé, množinu všech funkcí z množiny E(G) do R symbolem R E(G). Takové funkce budeme v tomto odstavci nahlížet jako body v eukleidovském prostoru R E(G). Je-li f : E(G) R a X E(G), pak zkratka f(x) označuje součet hodnot f(e) přes e X. Charakteristická funkce množiny M E(G) je funkce χ M : E(G) R, definovaná předpisem { 1 pokud e M, χ M (e) = 0 jinak. Mnohostěn perfektních párování M(G) je konvexní obal množiny {χ M : M je perfektní párování v G.} Lichý řez v grafu G je takový hranový řez X E(G), že obě komponenty grafu G mají lichý počet vrcholů. Zlomkové perfektní párování v grafu G je funkce f : E(G) R s vlastnostmi: (i) 0 f(e) 1 pro každou hranu e E(G), (ii) f( v) = 1 pro každý vrchol v V (G), 15

16 (iii) f(x) 1 pro každý lichý řez X E(G). Věta 5.4 (Edmonds). Body mnohostěnu perfektních párování grafu G jsou právě zlomková perfektní párování v G. Místo věty 5.4 dokážeme její ekvivalentní formulaci, vyslovenou P. Seymourem. Nechť r 1. r-graf je r-regulární graf, který neobsahuje žádný lichý řez X velikosti X < r. Pro stručnost definujme rovnoměrné pokrytí grafu G jako systém perfektních párování v G s vlastností, že všechny hrany jsou obsaženy ve stejném počtu těchto párování. Věta 5.5 (Seymour). Pro každý r-graf existuje rovnoměrné pokrytí. 5.3 Aplikace: Sjednocení perfektních párování Věta 5.6 (Kaiser, Král a Norine, 2005). V každém kubickém grafu bez mostů G existují dvě perfektní párování, jejichž sjednocení obsahuje alespoň 3 E(G) /5 hran. 5.4 Petersenovská obarvení Hvězda v grafu G je množina všech hran, které jsou incidentní s nějakým vrcholem v (potřebujeme-li jej specifikovat, mluvíme o hvězdě u v). Nechť P je Petersenův graf. Petersenovské obarvení kubického grafu G je zobrazení f : E(G) E(P ) s vlastností, že obrazem každé hvězdy v grafu G je hvězda v Petersenově grafu (speciálně trojice různých hran). Hypotéza 5.7 (Jaeger). Každý kubický graf bez mostů má petersenovské obarvení. Tvrzení 5.8. Platí-li hypotéza 5.7, pak platí mj. i následující hypotézy: 1. hypotéza o 5-toku, 2. hypotéza o dvojitém pokrytí kružnicemi, 3. Berge Fulkersonova hypotéza. 5.5 Fanovská obarvení Fanovské obarvení kubického grafu G je přiřazení bodů Fanovy roviny F hranám grafu G s vlastností, že každá hvězda v G se zobrazí na trojici různých bodů ležících na jedné přímce roviny F. Pokud se v daném fanovském obarvení jako množiny barev přiřazených hvězdám v G objevuje pouze k přímek roviny F, označujeme jej jako fanovské obarvení pomocí k přímek. 16

17 Věta 5.9 (Škoviera a Máčajová). Kubický graf G má fanovské obarvení pomocí k přímek, právě když obsahuje množiny hran F 1, F 2, F 3, pro něž platí F 1 F 2 F 3 = a které mají pro různá k následující vlastnosti: k = 7 k = 6 k = 5 k = 4 všechna F i jsou spoje, F 1 je perfektní párování a F 2, F 3 jsou spoje, F 1 a F 2 jsou perfektní párování a F 3 je spoj, všechna F i jsou perfektní párování. Pozorování 5.10 (Holroyd a Škoviera). Každý kubický graf bez mostů má fanovské obarvení. Věta 5.11 (Škoviera a Máčajová). Každý kubický graf bez mostů má fanovské obarvení pomocí 6 přímek. Pozorování Každý kubický graf bez mostů má fanovské obarvení pomocí 4 přímek, právě když platí Fan Raspaudova hypotéza. 6 F F - a T T -zobrazení Tento odstavec je zatím neúplný i s ohledem na definice a znění vět. Nechť G a H jsou grafy a Γ je abelovská grupa. Zobrazení f : E(G) E(H) je F F Γ -zobrazení z G do H, pokud pro každý Γ-tok h : E(H) Γ je složené zobrazení f h : E(G) Γ rovněž Γ-tok. Podobně T T Γ -zobrazení je definováno vlastností, že pro každou Γ-tenzi t : E(H) Γ je zobrazení (f t) Γ-tenzí. Pro Γ = Z 2 hovoříme prostě o F F 2 -zobrazení a T T 2 -zobrazení. Definujme kvaziuspořádání 2 na třídě všech grafů předpisem H 2 G, pokud existuje F F 2 -zobrazení z G do H. Je-li G 2 H 2 G, píšeme G 2 H. Pozorování 6.1. (i) G obsahuje most, právě když G 2 K 2, (ii) G je cyklus, právě když G 2 L, kde L je graf tvořený smyčkou na jednom vrcholu. Třída grafů obsahujících most tedy tvoří minimální prvek kvaziuspořádání 2. Nechť D k je graf se dvěma vrcholy a k násobnými hranami mezi nimi. Pozorování 6.2. Nechť k je liché. Potom: 17

18 (i) D k 2 G, právě když G obsahuje k po dvou disjunktních spojů, (ii) G 2 D k, právě když G obsahuje hranový řez liché velikosti k. Následující hypotéza je ekvivalentní hypotéze o petersenovském barvení: Hypotéza 6.3. Petersenův graf je jediný atom kvaziuspořádání 2. Podstatné, ale stále otevřené oslabení: Hypotéza 6.4. Kvaziuspořádání 2 má konečně mnoho atomů. Dobré kvaziuspořádání (WQO) je kvaziuspořádání, ve kterém neexistuje nekonečná množina navzájem neporovnatelných prvků ani nekonečná klesající posloupnost. Hypotéza je dobré kvaziuspořádání. Věta 6.6. Pro libovolné k existuje k-prvková množina grafů, navzájem neporovnatelných relací 2. Prvek kvaziuspořádání je řez, je-li s ním každý jiný prvek porovnatelný. Hypotéza 6.7 (Rizzi). Pro každé liché k je D k řez v kvaziuspořádání 2. 18

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

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

Více

Vybíravost grafů, Nullstellensatz, jádra

Vybíravost grafů, Nullstellensatz, jádra Vybíravost grafů, Nullstellensatz, jádra Zdeněk Dvořák 10. prosince 2018 1 Vybíravost Přiřazení seznamů grafu G je funkce L, která každému vrcholu G přiřadí množinu barev. L-obarvení je dobré obarvení

Více

Úvod do vybíravosti grafů, Nullstellensatz, polynomiální metoda

Úvod do vybíravosti grafů, Nullstellensatz, polynomiální metoda Úvod do vybíravosti grafů, Nullstellensatz, polynomiální metoda Zdeněk Dvořák 12. prosince 2017 1 Vybíravost Přiřazení seznamů grafu G je funkce L, která každému vrcholu G přiřadí množinu barev. L-obarvení

Více

Grafy. RNDr. Petra Surynková, Ph.D. Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta.

Grafy. RNDr. Petra Surynková, Ph.D. Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta. 6 RNDr., Ph.D. Katedra didaktiky matematiky Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta petra.surynkova@mff.cuni.cz http://surynkova.info množina vrcholů a množina hran hrana vždy spojuje

Více

10 Přednáška ze

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

Více

4 Pojem grafu, ve zkratce

4 Pojem grafu, ve zkratce Petr Hliněný, FI MU Brno, 2014 1 / 24 FI: IB000: Pojem grafu 4 Pojem grafu, ve zkratce Třebaže grafy jsou jen jednou z mnoha struktur v matematice a vlastně pouze speciálním případem binárních relací,

Více

1 Lineární prostory a podprostory

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

Více

5 Orientované grafy, Toky v sítích

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

Více

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

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

Více

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

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

Více

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1

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

Více

Vrcholová barevnost grafu

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

Více

Definice 5.1 Graf G = (V, E) je tvořen množinou vrcholů V a množinou hran, kde

Definice 5.1 Graf G = (V, E) je tvořen množinou vrcholů V a množinou hran, kde Kapitola 5 Grafy 5.1 Definice Definice 5.1 Graf G = (V, E) je tvořen množinou vrcholů V a množinou hran E ( V 2), kde ( ) V = {{x, y} : x, y V a x y} 2 je množina všech neuspořádaných dvojic prvků množiny

Více

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

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

Více

Definice 1 eulerovský Definice 2 poloeulerovský

Definice 1 eulerovský Definice 2 poloeulerovský Dále budeme předpokládat, že každý graf je obyčejný a má aspoň tři uzly. Definice 1 Graf G se nazývá eulerovský, existuje-li v něm uzavřený tah, který obsahuje každou hranu v G. Definice 2 Graf G se nazývá

Více

Důkaz Heineho Borelovy věty. Bez újmy na obecnosti vezmeme celý prostor A = M (proč? úloha 1). Implikace. Nechť je (M, d) kompaktní a nechť.

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

Více

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

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

Více

Výroková a predikátová logika - IV

Výroková a predikátová logika - IV Výroková a predikátová logika - IV Petr Gregor KTIML MFF UK ZS 2018/2019 Petr Gregor (KTIML MFF UK) Výroková a predikátová logika - IV ZS 2018/2019 1 / 17 Tablo metoda Tablo Tablo - příklady F (((p q)

Více

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

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

Více

Lineární algebra : Lineární prostor

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

Více

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

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

Více

Cvičení z Lineární algebry 1

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

Více

Barevnost grafů MFF UK

Barevnost grafů MFF UK Barevnost grafů Z. Dvořák MFF UK Plán vztah mezi barevností a maximálním stupněm (Brooksova věta) hranová barevnost (Vizingova věta) příště: vztah mezi barevností a klikovostí, perfektní grafy Barevnost

Více

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2014

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2014 Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 204 Zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia

Více

Ukážeme si lineární algoritmus, který pro pevné k rozhodne, zda vstupní. stromový rozklad. Poznamenejme, že je-li k součástí vstupu, pak rozhodnout

Ukážeme si lineární algoritmus, který pro pevné k rozhodne, zda vstupní. stromový rozklad. Poznamenejme, že je-li k součástí vstupu, pak rozhodnout Ukážeme si lineární algoritmus, který pro pevné k rozhodne, zda vstupní graf má stromovou šířku nejvýše k, a je-li tomu tak, také vrátí příslušný stromový rozklad. Poznamenejme, že je-li k součástí vstupu,

Více

10. Vektorové podprostory

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

Více

1. Toky, řezy a Fordův-Fulkersonův algoritmus

1. Toky, řezy a Fordův-Fulkersonův algoritmus 1. Toky, řezy a Fordův-Fulkersonův algoritmus V této kapitole nadefinujeme toky v sítích, odvodíme základní věty o nich a také Fordův-Fulkersonův algoritmus pro hledání maximálního toku. Také ukážeme,

Více

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. 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

Více

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2015

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2015 Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 05 Zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia

Více

6 Lineární geometrie. 6.1 Lineární variety

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

Více

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

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

Více

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

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

Více

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

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

Více

Kreslení grafů na plochy Tomáš Novotný

Kreslení grafů na plochy Tomáš Novotný Kreslení grafů na plochy Tomáš Novotný Úvod Abstrakt. V první části příspěvku si vysvětlíme základní pojmy týkající se ploch. Dále si ukážeme a procvičíme možné způsoby jejich zobrazování do roviny, abychom

Více

TGH02 - teorie grafů, základní pojmy

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)

Více

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

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

Více

2. přednáška 8. října 2007

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) =

Více

TGH02 - teorie grafů, základní pojmy

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:

Více

Matice lineárních zobrazení

Matice lineárních zobrazení Matice lineárních zobrazení Nechť V, +, a W, +, jsou nenulové vektorové prostory konečných dimenzí n a m nad tělesem T, +,, nechť posloupnosti vektorů g 1, g 2,..., g n V a h 1, h 2,..., h m W tvoří báze

Více

Základy teorie množin

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

Více

Drsná matematika III 9. přednáška Rovinné grafy: Stromy, konvexní mnohoúhelníky v prostoru a Platónská tělesa

Drsná matematika III 9. přednáška Rovinné grafy: Stromy, konvexní mnohoúhelníky v prostoru a Platónská tělesa Drsná matematika III 9. přednáška Rovinné grafy: Stromy, konvexní mnohoúhelníky v prostoru a Platónská tělesa Jan Slovák Masarykova univerzita Fakulta informatiky 14. 11. 21 Obsah přednášky 1 Literatura

Více

Hypergrafové removal lemma a Szemérediho

Hypergrafové removal lemma a Szemérediho Hypergrafové removal lemma a Szemérediho věta Zdeněk Dvořák 7. prosince 207 Hypergrafové removal lemma a jeho důsledek Definice. Dvojice (V, E) je k-uniformní hypergraf, je-li E množina neuspořádaných

Více

Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice

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

Více

Báze a dimenze vektorových prostorů

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

Více

10 Podgrafy, isomorfismus grafů

10 Podgrafy, isomorfismus grafů Typické příklady pro zápočtové písemky DiM 470-2301 (Kovář, Kovářová, Kubesa) (verze: November 25, 2018) 1 10 Podgrafy, isomorfismus grafů 10.1. Určete v grafu G na obrázku Obrázek 10.1: Graf G. (a) největší

Více

Těleso racionálních funkcí

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

Více

TEORIE GRAFŮ TEORIE GRAFŮ 1

TEORIE GRAFŮ TEORIE GRAFŮ 1 TEORIE GRAFŮ 1 TEORIE GRAFŮ Přednášející: RNDr. Jiří Taufer, CSc. Fakulta dopravní ČVUT v Praze, letní semestr 1998/99 Zpracoval: Radim Perkner, tamtéž, v květnu 1999 ZÁKLADNÍ POJMY Říkáme, že je dán prostý

Více

Přijímací zkouška - matematika

Přijímací zkouška - matematika Přijímací zkouška - matematika Jméno a příjmení pište do okénka Číslo přihlášky Číslo zadání 1 Grafy 1 Pro který z následujících problémů není znám žádný algoritmus s polynomiální časovou složitostí? Problém,

Více

Vlastnosti regulárních jazyků

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

Více

6.1 Vektorový prostor

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

Více

1 Řešení soustav lineárních rovnic

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

Více

PQ-stromy a rozpoznávání intervalových grafů v lineárním čase

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

Více

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

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

Více

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

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

Více

Diskrétní matematika. DiM /01, zimní semestr 2018/2019

Diskrétní matematika. DiM /01, zimní semestr 2018/2019 Diskrétní matematika Petr Kovář petr.kovar@vsb.cz Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava DiM 470-2301/01, zimní semestr 2018/2019 O tomto souboru Tento soubor je zamýšlen především jako pomůcka

Více

Riemannův určitý integrál

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

Více

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

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

Více

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

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

Více

Pojem binární relace patří mezi nejzákladnější matematické pojmy. Binární relace

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

Více

Pavel Horák, Josef Janyška LINEÁRNÍ ALGEBRA UČEBNÍ TEXT

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

Více

Golayův kód 23,12,7 -kód G 23. rozšířený Golayův kód 24,12,8 -kód G 24. ternární Golayův kód 11,6,5 -kód G 11

Golayův kód 23,12,7 -kód G 23. rozšířený Golayův kód 24,12,8 -kód G 24. ternární Golayův kód 11,6,5 -kód G 11 Golayův kód 23,12,7 -kód G 23 rozšířený Golayův kód 24,12,8 -kód G 24 kód G 23 jako propíchnutí kódu G 24 ternární Golayův kód 11,6,5 -kód G 11 rozšířený ternární Golayův kód 12,6,6 -kód G 12 dekódování

Více

Modely Herbrandovské interpretace

Modely Herbrandovské interpretace Modely Herbrandovské interpretace Petr Štěpánek S využitím materialu Krysztofa R. Apta 2006 Logické programování 8 1 Uvedli jsme termové interpretace a termové modely pro logické programy a také nejmenší

Více

Lineární algebra Kapitola 1 - Základní matematické pojmy

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

Více

Teorie grafů Jirka Fink

Teorie grafů Jirka Fink Teorie grafů Jirka Fink Nejprve malý množinový úvod Definice. Množinu {Y; Y X} všech podmnožin množiny X nazýváme potenční množinoumnožiny Xaznačíme2 X. Definice. Množinu {Y; Y X, Y =n}všech n-prvkovýchpodmnožinmnožiny

Více

Základní pojmy teorie grafů [Graph theory]

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

Více

Pavel Horák LINEÁRNÍ ALGEBRA A GEOMETRIE 1 UČEBNÍ TEXT

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

Více

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

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

Více

Množiny, relace, zobrazení

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

Více

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

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

Více

Oproti definici ekvivalence jsme tedy pouze zaměnili symetričnost za antisymetričnost.

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

Více

Lineární algebra : Metrická geometrie

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

Více

6. Vektorový počet Studijní text. 6. Vektorový počet

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.

Více

Logické programy Deklarativní interpretace

Logické programy Deklarativní interpretace Logické programy Deklarativní interpretace Petr Štěpánek S využitím materialu Krysztofa R. Apta 2006 Logické programování 7 1 Algebry. (Interpretace termů) Algebra J pro jazyk termů L obsahuje Neprázdnou

Více

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

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

Více

PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI

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

Více

TGH02 - teorie grafů, základní pojmy

TGH02 - teorie grafů, základní pojmy TGH02 - teorie grafů, základní pojmy Jan Březina Technical University of Liberec 28. února 2017 Metainformace materiály: jan.brezina.matfyz.cz/vyuka/tgh (./materialy/crls8.pdf - Introduction to algorithms)

Více

4 Stromy a les. Definice a základní vlastnosti stromů. Kostry grafů a jejich počet.

4 Stromy a les. Definice a základní vlastnosti stromů. Kostry grafů a jejich počet. 4 Stromy a les Jedním ze základních, a patrně nejjednodušším, typem grafů jsou takzvané stromy. Jedná se o souvislé grafy bez kružnic. Přes svou (zdánlivou) jednoduchost mají stromy bohatou strukturu a

Více

Úvod do teorie grafů

Úvod do teorie grafů Úvod do teorie grafů Neorientovaný graf G = (V,E,I) V množina uzlů (vrcholů) - vertices E množina hran - edges I incidence incidence je zobrazení, buď: funkce: I: E V x V relace: I E V V incidence přiřadí

Více

VLASTNOSTI GRAFŮ. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze. BI-GRA, LS 2010/2011, Lekce 5

VLASTNOSTI GRAFŮ. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze. BI-GRA, LS 2010/2011, Lekce 5 VLASTNOSTI GRAFŮ Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze BI-GRA, LS 2010/2011, Lekce 5 Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší

Více

PŘEDNÁŠKA 5 Konjuktivně disjunktivní termy, konečné distributivní svazy

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

Více

1 Soustavy lineárních rovnic

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

Více

p 2 q , tj. 2q 2 = p 2. Tedy p 2 je sudé číslo, což ale znamená, že

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 =

Více

Lineární programování

Lineární programování Lineární programování Petr Tichý 19. prosince 2012 1 Outline 1 Lineární programování 2 Optimalita a dualita 3 Geometrie úlohy 4 Simplexová metoda 2 Lineární programování Lineární program (1) min f(x) za

Více

autorovu srdci... Petr Hliněný, FI MU Brno 1 FI: MA010: Průnikové grafy

autorovu srdci... Petr Hliněný, FI MU Brno 1 FI: MA010: Průnikové grafy 9 Krátké povídání o průnikových grafech Od této lekce teorie grafů se zaměříme lehce na několik vybraných partíı teorie grafů bĺızkých autorovu srdci... Naším prvním výběrem jsou průnikové grafy, což jsou

Více

Pro každé formule α, β, γ, δ platí: Pro každé formule α, β, γ platí: Poznámka: Platí právě tehdy, když je tautologie.

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

Více

Výroková a predikátová logika - III

Výroková a predikátová logika - III Výroková a predikátová logika - III Petr Gregor KTIML MFF UK ZS 2017/2018 Petr Gregor (KTIML MFF UK) Výroková a predikátová logika - III ZS 2017/2018 1 / 16 2-SAT 2-SAT Výrok je v k-cnf, je-li v CNF a

Více

TOPOLOGIE A TEORIE KATEGORIÍ (2017/2018) 3. PREDNÁŠKA - KOMPAKTNÍ PROSTORY.

TOPOLOGIE A TEORIE KATEGORIÍ (2017/2018) 3. PREDNÁŠKA - KOMPAKTNÍ PROSTORY. TOPOLOGIE A TEORIE KATEGORIÍ (2017/2018) 3. PREDNÁŠKA - KOMPAKTNÍ PROSTORY. PAVEL RŮŽIČKA 3.1. Kompaktní prostory. Buď (X, τ) topologický prostor a Y X. Řekneme, že A τ je otevřené pokrytí množiny Y, je-li

Více

Matematická logika. Miroslav Kolařík

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

Více

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

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

Více

Grafy. doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava. Prezentace ke dni 13.

Grafy. doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava. Prezentace ke dni 13. Grafy doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava Prezentace ke dni 13. března 2017 Jiří Dvorský (VŠB TUO) Grafy 104 / 309 Osnova přednášky Grafy

Více

4. Kombinatorika a matice

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

Více

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2016

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2016 Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2016 Zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia

Více

Lineární algebra : Báze a dimenze

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

Více

Jan Březina. 7. března 2017

Jan Březina. 7. března 2017 TGH03 - stromy, ukládání grafů Jan Březina Technical University of Liberec 7. března 2017 Kružnice - C n V = {1, 2,..., n} E = {{1, 2}, {2, 3},..., {i, i + 1},..., {n 1, n}, {n, 1}} Cesta - P n V = {1,

Více

10. DETERMINANTY " # $!

10. DETERMINANTY  # $! 10. DETERMINANTY $ V této kapitole zavedeme determinanty čtvercových matic libovolného rozměru nad pevným tělesem, řekneme si jejich základní vlastnosti a naučíme se je vypočítat včetně příkladů jejich

Více

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

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

Více

Teorie grafů. Teoretická informatika Tomáš Foltýnek

Teorie grafů. Teoretická informatika Tomáš Foltýnek Teorie grafů Teoretická informatika Tomáš Foltýnek foltynek@pef.mendelu.cz Opakování z minulé přednášky Co je to složitostní třída? Jaké složitostní třídy známe? Kde leží hranice mezi problémy řešitelnými

Více

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

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

Více

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

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

Více

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

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

Více