AUTOMATY VE VYHLEDÁVÁNI cvičeni

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "AUTOMATY VE VYHLEDÁVÁNI cvičeni"

Transkript

1 Czech Technicl University in Prgue Fculty of Informtion Technology Deprtment of Theoreticl Computer Science AUTOMATY VE VYHLEDÁVÁNI cvičeni Bořivoj Melichr Evropský sociální fond. Prh & EU: Investujeme do vší udoucnosti

2 Osh Konečné utomty 3. Zákldnípojmy Převod nedeterministického konečného utomtu n deterministickýkonečnýutomt Vyloučení ε přechodů Konstrukce konečného utomtu pro zdný regulární výrz. 6 2 Konstrukce vyhledávcích utomtů pro sousměrné vyhledávání Přesnépřiližnévyhledáváníjednohovzorku Vyhledávánímnožinyvzorků Fktorové, prefixové sufixové utomty Zákldnípojmy Fktorovéutomty Sufixovéutomty Hrnice, periody repetice Zákldnípojmy Hrniceperiody Přesnérepetice Přiližnérepetice Simulce nedeterministických konečných utomtů fil funkce KMPvyhledávcíutomty ACvyhledávcíutomty Přiližnévyhledávcíutomtyfilfunkce Simulce nedeterministických konečných utomtů dynmické progrmování itový prlelismus Dynmicképrogrmování Bitovýprlelismus Protisměrné vyhledávání v textu vyhledávání předpon vzorku 8 7. Sufixovýutomtproreverzovnývzorek Přesné protisměrné vyhledávání předpon vzorku v textu Sufixový utomt pro přiližné protisměrné vyhledávání v textu Přiližné protisměrné vyhledávání předpon vzorku v textu Protisměrné vyhledávání v textu vyhledávání opkujících se přípon vzorku Přesnéprotisměrnévyhledáváníjednohovzorku

3 8.2 Protisměrné vyhledávání konečné množiny vzorků Indexové metody Fktorovéutomty Suffixovýutomt Suffixovýstrom Kompktnísuffixovýstrom Polepřípon SuffixArry Slovníindexy Uspořádnépoleslov Indexovýstrom Booleovskéinformčnísystémy RozšířenídotzůvooleovskémDIS Vektorovéinformčnísystémy Signtury Přiřzenísignturykjednomutermu IndexceWe...3 Sttistické metody komprese dt 9. Zákldnípojmy Shnnon Fnůvkód Huffmnůvkód Aritmetickékódování Slovníkové komprese dt 34. LZ LZ LZW Kontextové metody komprese dt Zákldnípojmy DynmickéMrkovovokódování MetodPPM Kontrol textu 52 Litertur 53 2

4 Konečné utomty. Zákldní pojmy Aecedu udeme oznčovt A ude to vždy konečná množin symolů. Definice. DeterministickýkonečnýutomtMjepětice M=(Q, A, δ, q, F),kde Q je konečná množin vnitřních stvů, A je konečná vstupní eced, δjezorzenízq Ado Q, q Qjepočátečnístv, F Q je množin koncových stvů. Tuto definici můžeme modifikovt získáme tk dlší třídy konečných utomtů, které udou v dlších kpitolách užitečné. Jedná se o tyto třídy modifikce zákldní definice:. Nedeterministický konečný utomt. Modifikce se týká zorzení δ: δjezorzenízq Adomnožinypodmnožin Q. 2. Konečný utomt s ε přechody. Modifikce se týká opět zorzení δ: δjezorzenízq (A {ε})domnožiny Q. 3. Konečný utomt s více počátečními stvy. Modifikce se týká definice počátečního stvu. V tomto přípdě je definován neprázdná množin počátečních stvů I Q. Uvedené modifikce, i když rozšiřují definici deterministického konečného utomtu, nerozšiřují množinu jzyků přijímných těmito utomty. Automty s uvedenými rozšířeními je možné převést n ekvivlentní deterministické konečné utomty. Potřené lgoritmy jsou uvedeny v[jpr]. Všechn uvedená rozšíření je možné sloučit do jedné definice tkto: Definice.2 Konečný utomt(nedeterministický, s ε přechody, s více počátečními stvy) jepětice M=(Q, A, δ, I, F),kde Q je konečná množin vnitřních stvů, A je konečná vstupní eced, δjezorzenízq (A {ε})domnožinypodmnožin Q, I Q je množin počátečních stvů, F Q je množin koncových stvů. Dále připomeneme definice zákldních vlstností konečných utomtů. 3

5 Definice.3 Úplný konečný utomt. Deterministickýkonečnýutomt M=(Q, A, δ, q, F)nzvemeúplný,když zorzení δ(q, )jedefinovánoprovšechnystvy q Qvšechnyvstupní symoly A. Definice.4 Dosžitelné stvy utomtu. Necht jedánkonečnýutomt M =(Q, A, δ, q, F).Stv q Qnzveme dosžitelný,pokudexistujeřetězec w A tkový,žeexistujeposloupnost přechodů,kterávedezpočátečníhostvu q dostvu q: (q, w) (q, ε). Stv, který není dosžitelný, nzveme nedosžitelný stv. Definice.5 Užitečné zytečné stvy. Necht jedánkonečnýutomt M =(Q, A, δ, q, F).Stv q Qnzveme užitečný,pokudexistujeřetězec w A tkový,žeexistujeposloupnostpřechodů, která vede ze stvu q do nějkého koncového stvu: (q, w) (p, ε), p F. Stv, který není užitečný, nzveme zytečný stv. Algoritmy n. doplnění konečného utomtu n úplný, 2. odstrnění nedosžitelných stvů, 3. odstrnění zytečných stvů jsou uvedeny v[jpr]. Definice.6 Množin Fct(x), x A +,jemnožinvšechpodřetězcůřetězce x: Fct(x)={y: x=uyv, u, v A, x, y A + }. Definice.7 Množin Su(x), x A +,jemnožinvšechpodposloupnostířetězce x: Su(x)={ 2... m : x=y y 2... m y m, x A +, y i A, i=,,2,...,m, j A, j=,2,...,m, m >} Definice.8 Množin Suf(x), x A +,jemnožinvšechpříponřetězce x: Suf(x)={y: x=uy, u A, x, y A + }. 4

6 Definice.9 Množin Pref(x), x A +,jemnožinvšechpředponřetězce x: Pref(x)={y: x=yu, u A, x, y A + }..2 Převod nedeterministického konečného utomtu n deterministický konečný utomt Příkld. Sestrojme konečný utomt, který přijímá řetězce nd ecedou {, } tkové, které končí řetězcem. Tento utomt má přechodový digrm n or...získnýutomtjezkonstruovántk,žejevněmnzčátku smyčk pro liovolný řetězec do koncového stvu vede cest pro řetězec. V tomto přípdě je utomt nedeterministický. Tulk přechodů tohoto utomtu má tvr:, Orázek.: Přechodový digrm nedeterministického konečného utomtu z příkldu. Příkld. Sestrojme deterministický konečný utomt, který je ekvivlentní nedeterministickému konečnému utomtu z příkldu.. Tulk přechodů deterministického konečného utomtu má tvr:

7 Jehopřechodovýdigrmjenor..2.Ztohotopříkldujevidět,žedeterministický konečný utomt má stejný počet stvů jko ekvivlentní nedeterministický. 2 3 Orázek.2: Přechodový digrm deterministického konečného utomtu z příkldu. Příkld.2 Příkld nedeterministického konečného utomtu, jehož deterministický ekvivlent má exponenciální počet stvů. Mějme nedeterministický konečný utomt M = ({,2,3}, {, }, δ,, {3}),kde δ jedefinovánotulkoupřechodů: δ 2 2 3,2 3,3 Jeho přechodový digrm je n or..3. Tento utomt je nedeterministický má3stvy.ekvivelentnídeterministickýkonečnýutomt M má2 3 =8 stvů. M =(Q, {, }, δ, {}, F ),kde δ jedefinovánotulkoupřechodů: δ {} {2} {2} {3} {,2} {3} {} {,3} {,2} {2,3} {,2} {,3} {,2} {,3} {2,3} {,3} {,2,3} {,2,3} {,2,3} {,2,3} kde F oshujestvy {,3}, {2,3}, {,2,3}{3}.Jehopřechodovýdigrm jenor..4 Z tohoto příkldu je vidět, že determinizce konečného utomtu může mít exponenciální složitost jk čsovou tk pmět ovou, 6

8 Je známo, že počet stvů deterministického konečného utomtu, který jeekvivlentnízdnémunedeterministickémukonečnémuutomtuje2 n, kde njepočetstvůzdnéhoutomtu.tojedánotím,žepřioecnékonstrukci se nejprve pro množinu stvů Q zdného utomtu vytvoří potenční množin P(Q), jejíž prvky, podmnožiny množiny Q, jsou stvy konstruovného deterministického konečného utomtu. Mohutnost této množiny je právě2 n.vprktickýchplikcíchsepkčstozjistí,žemnohostvůtkto vzniklých je nedosžitelných množin stvů deterministického konečného utomtu má menší mohutnost. Proto yl sestrojen lgoritmus, který vytváří jen dosžitelné stvy. 2 3 Orázek.3: Nedeterministický konečný utomt z příkldu.2 Příkld.3 Mějmenedeterministickýkonečnýutomt M=({,2,3,4}, {, }, δ,, {4}), kde δ je definováno tulkou přechodů: δ, Tento utomt je nedeterministický má 4 stvy. Ekvivlentní deterministickýkonečnýutomtmá4dosžitelnéstvy. M =(Q, {, }, δ, {}, F ), kde δ jedefinovánotulkoupřechodů: δ {} {,2} {} {,2} {,2} {,3} {,3} {,2} {,4} {,4} {,2} {} 7

9 {} {2} {3} {,2} {,3} {,2,3} Orázek.4: Deterministický konečný utomt z příkldu.2 Z uvedených příkldů je vidět, že determinizce konečného utomtu může mít n jedné strně lineární složitost n druhé strně exponenciální složitost. Mezi těmito krjními vrintmi je veliký rozdíl. Proto je účelné definovt třídy utomtů, pro které složitost determinizce je v intervlu <n,2 n >,kde njepočetstvůnedeterministickéhokonečnéhoutomtu. Tyto třídy utomtů se nzývjí:. homogenní utomty(hka), 2. zoecněné homogenní utomty(zhka), 3. semihomogenní utomty(ska). Uvedené množiny konečných utomtů jsou nekonečné tvoří hierrchii podle or..5. HKA ZHKA SKA KA Orázek.5: Hierrchie konečných utomtů vzhledem ke složitosti determinizce 8

10 Příkld.4 Je dán homogenní nedeterministický konečný utomt M=({p, q, r, s, t, u}, {, }, δ, p, {r, u}), kde zorzení δ je zdáno tulkou přechodů: p q s q r u r q, r s, t s q u t r s u t Přechodový digrm je n or..6. V tomto přípdě pltí: q r p u s t Orázek.6: Nedeterministický konečný utomt z příkldu.4 Q()={q, r}, Q()={s, t, u}. Tyto množiny mjí prázdný průnik, proto deterministický konečný utomt M=(Q, T, δ, q, F )udemítpočetstvůmenšíneorovennež 2 Q() +2 Q() T += =4+8 2+=. Ekvivlentní deterministický konečný utomt je M =({p, q, qr, s, t, st, stu, u, su, t, tu}, {, }, δ, p, {r, qr, u, su, tu, stu}), kde δ je definováno následující tulkou přechodů: 9

11 p q s q r u s q u qr qr stu st qr su u t stu qr stu su q tu t r s tu r st r qr st Z výsledku je vidět, že výsledný deterministický konečný utomt má právě stvů. Pojem homogenních utomtů je možno zoecnit. Jedno z možných zoecnění vede n situci, kdy do určité množiny stvů vedou přechody jen pro určité symoly. Jestliže množiny Q(), T, nejsou po dvou disjunktní, můžeme se pokusit njít množiny symolů, pro které vedou přechody jen do určité podmnožiny stvů. Jinými slovy se jedná o přípd nlezení jiného rozkldu množiny stvů, který není tk jemný jko pro homogenní utomty, le kždá množin v tomto rozkldu odpovídá určité množině vstupních symolů, tyto množiny jsou po dvou disjunktní. Příkld.5 Je dán zoecněný homogenní nedeterministický konečný utomt M=({p, q, r, s}, {,, c, d}, δ, p, {q, s}), kde zorzení δ je zdáno tulkou přechodů: c d p p, q r, s q p s r q r s Přechodový digrm tohoto utomtu je n or..7. V tomto přípdě pltí: Q({, })={p, q}, Q({c, d})={r, s}. Tyto množiny mjí prázdné průniky proto deterministický konečný utomtudemítpočetstvůmenšíneoroven 2 Q({,}) +2 Q({c,d}) 2+= =4+4 2+=7.

12 q p d r c d d s Orázek.7: Nedeterministický konečný utomt z příkldu.5 Skutečnýutomtudemítjen6stvů,protožepočátečnístv p δ(q, ). Ekvivlentní deterministický konečný utomt je M =({p, q, pq, r, s, rs}, {,, c, d}, δ, p, {q, pq, s, rs}), kde zorzení δ je definováno následující tulkou přechodů: c d p pq rs q p s pq p pq rs r q r s rs q r Přechodový digrm tohoto utomtu je n or..8. pq q p d rs d s d r c c Orázek.8: Deterministický konečný utomt z příkldu.5

13 Příkld.6 Necht je dán nedeterministický konečný utomt M=({p, q, r, s}, {,, c, d}, δ, p, {s}), kde zorzení δ je dáno tulkou přechodů: c d p q p, q q r r r r p r, s s s r Jehopřechodovýdigrmjenor..9.Vtomtopřípdějepočátečnípokrytí: Q()={p, q, r}, Q()={p, q, r}, Q(c)={r, s}, Q(d)={s}. Toto pokrytí není optimální po vynechání Q()(je podmnožinou Q()) Q(d)(je podmnožinou Q(c)) dostneme optimální pokrytí: C(Q)=({p, q, r}, {r, s}). Počet stvů deterministického konečného utomtu ude: Q 2 Q() +2 Q(c) 2 2 Q() Q(c) ++ = = = Skutečný deterministický utomt ude mít nejvýše 9 stvů, protože stv p Q(). Deterministický konečný utomt je M =({p, q, pq, pr, qr, pqr, r, s, rs}, {,, c, d}, δ, p, {s, rs}), kde zorzení δ je dáno tulkou přechodů: c d p q pq q r r r pq qr pqr r pr pq pq rs s qr pr r rs s pqr pqr pqr rs s r p rs s s r rs p rs s 2

14 c c d p q r c c s Orázek.9: Nedeterministický konečný utomt z příkldu.6.3 Vyloučení ε přechodů Příkld.7 Je dán konečný utomt M=({,2,3,4,5,6,7}, {, }, δ,, {4,7}),kdezorzení δjezdánotulkou přechodů: ε Přechodový digrm tohoto utomtu je n or... Orázek.: Přechodový digrm konečného utomtu s ε přechody z příkldu.7 Provedeme odstrnění ε přechodů. ε CLOSURE()={,5}, ε CLOSURE(2)={2,6}, ε CLOSURE(3)={3,7}, ε CLOSURE(4)={4}, ε CLOSURE(5)={5}, 3

15 ε CLOSURE(6)={6}, ε CLOSURE(7)={7}, Výsledný konečný utomt ez ε přechodů M =({,2,3,4,5,6,7}, {, }, δ,, {3,4,7})mázorzení δ definováno tulkou přechodů: , Jeho přechodový digrm je n or Orázek.: Přechodový digrm konečného utomtu z příkldu.7 po odstrnění ε přechodů Příkld.8 Sestrojme konečný utomt, který přijímá řetězec x = všechny jeho neprázdnépřípony. M Suf =({A, B, C, D, E}, {, }, δ, A, {E}),kdezorzení δ je zdáno přechodovým digrmem n or..2. A B C D E Orázek.2: Přechodový digrm konečného utomtu z příkldu.8 ε přechody odstrníme: 4

16 ε CLOSURE(A)={A, B, C, D}, ε CLOSURE(X)={X},pro X {B, C, D, E}. Nedeterministický konečný utomt po odstrnění ε přechodů má přechodový digrm n or..3. Jeho deterministický ekvivlent je n or..4. A B C D E Orázek.3: Přechodový digrm nedeterministického konečného utomtu z příkldu.8 po odstrnění ε přechodů A B,E C D E C,D Orázek.4: Deterministický konečný utomt z příkldu.8 Příkld.9 Sestrojme konečný utomt, který přijímá množinu posloupností Su(). M Su =({A, B, C, D, E}, {, }, δ, A, {B, C, D, E}),kdezorzení δje zdáno přechodovým digrmem n or..5. A B C D E Orázek.5: Přechodový digrm konečného utomtu z příkldu.9 Tento utomt oshuje ε přechody v prvním kroku je odstrníme: ε CLOSURE(A)={A, B, C, D, E}, ε CLOSURE(B)={B, C, D, E}, ε CLOSURE(C)={C, D, E}, ε CLOSURE(D)={D, E}, ε CLOSURE(E)={E}. Výsledný nedeterministický konečný utomt má přechodový digrm n or..6. Jeho deterministický ekvivlent je n or..7. 5

17 A B C D E Orázek.6: Přechodový digrm nedeterministického konečného utomtu z příkldu.9 A B C,D D E Orázek.7: Přechodový digrm deterministického konečného utomtu z příkldu.9 Počáteční stv není koncový, protože prázdná posloupnost je triviální přípd. Viz definice.7..4 Konstrukce konečného utomtu pro zdný regulární výrz Konečný utomt můžeme pro zdný regulární výrz zkonstruovt několik způsoy. Příkld.2 V tomto příkldu uvedeme metodu zloženou n pojmu sousedů. Sestrojme konečnýutomtproregulárnívýrz V =(+) (+). Metod sousedů: V =( + 2 ) 3 4 ( ), Z= {, 2, 3 }, P= {, 2, 3, 2, 2 2, 2 3, 3 4, 4 5, 4 6, 5 5, 5 6, 6 5, 6 6 }, F= { 4, 5, 6 }. Počátečnístvutomtuude q,množinkoncovýchstvů Fprozorzení δ pltí: δ(q, x)oshuje x i provšechn x i Ztková,že x i vznikloočíslováním x, δ(x i, y)oshuje y j provšechnydvojice x i y j Ptkové,že y j vznikloočíslováním y. 6

18 Pro dný regulární výrz tedy sestrojíme konečný utomt M =({q,, 2, 3, 4, 5, 6 }, {, }, δ, q, { 4, 5, 6 }),kdezorzení δje definováno následující tulkou: δ q {, 3 } { 2 } {, 3 } { 2 } 2 {, 3 } { 2 } 3 { 4 } 4 { 5 } { 6 } 5 { 5 } { 6 } 6 { 5 } { 6 } Příkld.2 Dlší metod konstrukce konečného utomtu pro zdný regulární výrz je zložen n pojmu derivce regulárního výrzu. Regulární výrz V = (+) (+) všechnyjehoderivcederivujemepodlevšechsymolů ecedy. Q={V }, Q = {V } dv d =(+) (+) + (+) = V dv d =(+) (+) = V Q={V, V }, Q = {V } dv d =(+) (+) + (+) = V dv d =(+) (+) +(+) = V 2 Q={V, V, V 2 }, Q 2 = {V 2 } dv 2 d =(+) (+) + (+) +(+) = V 3 dv 2 d =(+) (+) +(+) = V 2 Q={V, V, V 2, V 3 }, Q 3 = {V 3 } dv 3 d =(+) (+) + (+) +(+) = V 3 dv 3 d =(+) (+) +(+) = V 2 Q={V, V, V 2, V 3 }, Q 4 = Množinu stvů konečného utomtu tvoří všechny výrzy vzniklé derivcí, množin koncových stvů je tvořen výrzy, jejichž hodnot oshuje ε,propřechodovoufunkci δpltí: δ( du dx, )= du d(x). Pro dný regulární výrz sestrojíme konečný utomt M 2 =({V, V, V 2, V 3 }, {, }, δ, {V 2, V 3 }),kdezorzení δjedefinovánotulkou přechodů: 7

19 δ V V V V V V 2 V 2 V 3 V 2 V 3 V 3 V 2 Ztétotulkypřechodůjezřejmé,žestvy V 2 V 3 jsouekvivlentníproto můžeme provést minimlizci. Přechodový digrm výsledného konečného utomtu je n or..8. Porovnejte tento utomt s utomtem z příkldu.2! V V V 2 V 3 Orázek.8: Deterministický konečný utomt pro regulární výrz V = (+) (+) zpříkldu.2 Příkld.22 Sestrojme regulární výrz, který popisuje řetězec x = všechny jeho neprázdné předpony: +++=(ε+(ε+(ε+))). Sestrojme konečný utomt metodou sousedů. V = (ε+ 2 (ε+ 3 (ε+ 4 ))) Z={ } P={ 2, 2 3, 3 4 } F={, 2, 3, 4 } Výsledný konečný utomt M =({q,, 2, 3, 4 }, {, }, δ, q, {, 2, 3, 4 }),kdezorzení δ je definováno přechodovým digrmem n or.9. q Orázek.9: Konečný utomt z příkldu.22 8

20 Výsledný konečný utomt je deterministický minimální. Pokud ychom použili jko vstup první tvr regulárního výrzu, dostneme nedeterministický konečný utomt. Zkuste jej sestrojit! Příkld.23 Sestrojme regulární výrz, který popisuje řetězec x = všechny jeho neprázdné přípony: +++=(((+ε)+ε)+ε). Sestrojme konečný utomt metodou sousedů: V =((( + ε) 2 + ε) 3 + ε) 4 Z={, 2, 3, 4 } P={ 2, 2 3, 3 4 } F={ 4 } Výsledný konečný utomt M=({q,, 2, 3, 4 }, {, }, δ, q, { 4 }),kdezorzení δjezdánopřechodovým digrmem n or..2. Výsledný utomt je nedeterministický. q Orázek.2: Konečný utomt z příkldu.23 Sestrojte ekvivlentní deterministický konečný utomt. Příkld.24 Sestrojme regulární výrz, který popisuje množinu F c(). První způso vychází z toho, že popisujeme předpony všech přípon: RV = (ε+(ε+(ε+))) + (ε+(ε+)) + (ε+) + Druhý způso je zložen n tom, že popisujeme přípony všech předpon: RV 2 = (((+ε)+ε)+ε) +((+ε)+ε) +(+ε) + 9

21 Dokžte ekvivlenci těchto dvou regulárních výrzů. Sestrojímekonečnýutomtproregulárnívýrz RV.Použijemetentopostup:. Vytvoříme konečné utomty pro jednotlivé lterntivy(viz příkld.22). 2. S výslednými utomty provedeme sjednocení. Po prvním kroku dostneme čtyři utomty s přechodovými digrmy n or..2. Ve druhém kroku provedeme operci sjednocení těchto utomtů q q q q 4 Orázek.2: Konečný utomt z příkldu.24 q q q q q 4 Orázek.22: Konečný utomt z příkldu.24 po provedení operce sjednocení tk,ževytvořímenovýpočátečnístv q zněhopovedou ε přechody 2

22 do počátečních stvů všech čtyř utomtů. Výsledný konečný utomt má přechodový digrm n or..22. Po provedené minimlizci počtu stvů má konečný utomt, který přijímá všechny fktory dného řetězce přechodový digrm n or..23. q Orázek.23: Konečný utomt z příkldu.23 po minimlizci počtu stvů Příkld.25 Sestrojme regulární výrz, který popisuje množinu Su(). RV =(+ε)(+ε)(+ε)(+ε) Sestrojímeutomty M M 2 přijímjícíjzyky L = h(+ε)l 2 = h( + ε). Jejich přechodové digrmy jsou n or ) M ) M 2 Orázek.24:Automty M M 2 zpříkldu.25 Dálesestrojímeutomtprozřetězeníjzyků L. L 2. L 2. L.Výsledný utomt M=({,2,3,4,5}, {, }, δ,, {5}),kdezorzení δjeznázorněno n or Orázek.25: Konečný utomt z příkldu.25 2

23 2 Konstrukce vyhledávcích utomtů pro sousměrné vyhledávání 2. Přesné přiližné vyhledávání jednoho vzorku Příkld 2. Sestrojme konečný utomt pro přesné vyhledávání vzorku. Aeced je {, }. Přechodový digrm nedeterministického konečného utomtu je nor.2.., Orázek 2.: Nedeterministický konečný utomt pro vyhledávání vzorku Tulk přechodů tohoto utomtu má tvr:, Tulk přechodů ekvivlentního deterministického konečného utomtu má tvr: Jeho přechodový digrm je n or Tento příkld ukzuje, že počet stvů deterministického konečného utomtu je stejný jko počet stvů ekvivlentního nedeterministického konečného utomtu. Toto pltí pro všechny utomty pro přesné vyhledávání jednoho vzorku. Totéž pltí pro utomty pro přesné vyhledávání konečného počtu vzorků. 22

24 Orázek 2.2: Deterministický konečný utomt pro vyhledávání vzorku Příkld 2.2 Sestrojme konečný utomt pro přiližné vyhledávání vzorku s Hmmingovouvzdáleností k=.aeced A={, }. Příkld 2.3 Sestrojme konečný utomt pro přiližné vyhledávání vzorku c s Hmmingovouvzdáleností k=2.aecedje A={,, c, d}.přechodovýdigrm nedeterministického utomtu je n or. 2.3.,,c,d c 2 3,c,d,c,d,,d 4 5 c 6,c,d,,d 7 c 8 Orázek 2.3: Nedeterministický konečný utomt pro vyhledávání vzorku c s Hmmingovou vzdáleností k = 2 Tulk přechodů tohoto utomtu má tvr: 23

25 c d,,4,4, Tulk přechodů deterministického konečného utomtu má tvr: c d Příkld 2.4 Sestrojme vyhledávcí utomt pro vyhledávání vzorku s Levenshteinovouvzdáleností k=.aeced A={, }.Přechodovýdigrmnedeterministického utomtu je n or Po vyloučení ε přechodů dostneme konečný utomt n or Tulk přechodů tohoto utomtu má tvr: 24

26 , 2 3,, Orázek 2.4: Nedeterministický konečný utomt pro vyhledávání vzorku Levenshteinovou vzdáleností, 2 3,, Orázek 2.5: Nedeterministický konečný utomt z příkldu 2.4 po vynechání ε přechodů,,4,5 4,5,6 4,2 2 5,3 5, Tulk přechodů deterministického konečného utomtu má tvr:

27 Přechodový digrm tohoto utomtu je n or Orázek 2.6: Přechodový digrm deterministického konečného utomtu z příkldu 2.4 Příkld 2.5 Sestrojme vyhledávcí utomt pro vyhledávání vzorku s rozšířenou Levenshteinovou vzdáleností k =. Aeced je A = {, }. Přechodový digrm nedeterministického utomtu je n or Po odstrnění ε, 2 3,, Orázek 2.7: Nedeterministický konečný utomt z příkldu 2.5 přechodů ude mít tento utomt přechodový digrm podle or

28 , 2 3,, Orázek 2.8: Nedeterministický konečný utomt po odstrnění ε přechodů Tulk přechodů tohoto utomtu má tvr:,,4,5,7 4,5,6,8 2,4 2 3,5 5, Tulk přechodů deterministického konečného utomtu má tvr: Přechodový digrm tohoto utomtu je n or

29 Orázek 2.9: Deterministický konečný utomt z příkldu Vyhledávání množiny vzorků Příkld 2.6 Sestrojme vyhledávcí utomt, který vyhledává všechny neprázdné podřetězcevzorku.přechodovýdigrmnedeterministickéhoutomtu M je n or. 2.. Po vyloučení ε přechodů ude mít přechodový digrm, Orázek2.:Nedeterministickýkonečnýutomt M zpříkldu2.6 utomtu M 2 tvrpodleor

30 , X Orázek2.:Nedeterministickýkonečnýutomt M 2 zpříkldu2.6po vyloučení ε přechodů Tulkpřechodůutomtu M 2 mátvr:,,8,5, X X Tulk přechodů ekvivlentního deterministického konečného utomtu M 3 mátvr: 29

31 8 5X X 259X 368 5X X 24579X 368 5X 5X 68 5X X 2579X 368 5X Přechodovýdigrmdeterministickéhokonečnéhoutomtu M 3 jeuveden n or Všechny stvy kromě počátečního jsou koncové stvy. Tento 8 259X X X 5X Orázek2.2:Deterministickýkonečnýutomt M 3 zpříkldu2.6 utomt vyhledává tuto množinu řetězců: L(M 3 )={,,,,,, }. Automt je homogenní utomt, protože množinu stvů Q můžeme rozložit n množiny: Q() = {8, 368, 68}, Q() = {259X, 24579X, 2579X, 5X}. Příkld 2.7 Sestrojme konečný utomt pro vyhledávání množiny vzorků P= {kjk, jk, kj, j, j}. Přechodový digrm nedeterministického konečného utomtu M je n or.2.3. Tulkpřechodůutomtu M mátvr: 3

32 ,j,k,x k j k j 6 7 k 8 k 9 A j B C j D E j F G Orázek 2.3: Přechodový digrm nedeterministického konečného utomtu M zpříkldu2.7 j k x, C,6, F,, A A B B C D D E E F G G Tulkpřechodůdeterministickéhoutomtu M 2 mátvr: 3

33 j k x C 6F 9 9 2AC 6F 9 2AC C 36BDF 9 36BDF 47CEG 6F 9 47CEG C 6DF AC 6F 9 6F 7CG 6F 9 6DF 7CEG 6F 9 7CG C 6DF 89 7ECG C 6DF 89 C C 6DF AC 6F 9 Přechodovýdigrmkonečnéhoutomtu M 2 jenor.2.4. k x k 9 2AC 36BDF 47CEG 589 k i k j j j j k k k 6F 7CG 89 j j j j j k C k j k 6DF k j k 7CEG Orázek2.4:Konečnýutomt M 2 zpříkldu2.7 Příkld 2.8 Sestrojme vyhledávcí utomt pro tuto kominovnou úlohu: Jedánmnožinvzorků P = {, }vyhledávánímáýtprovedeno přiližně s Hmmingovou vzdáleností k =. Tento utomt můžeme sestrojit tímto způsoem: Sestrojíme vyhledávcí utomt pro kždý vzorek pk provedeme sjednocenítěchtoutomtů.vyhledávcíutomt M posjednoceníudemít 32

34 2 6 A D B E C F, Orázek2.5:Vyhledávcíutomt M zpříkldu2.8 přechodový digrm n or Po vyloučení ε přechodů ude mít utomt M 2 přechodovýdigrmpodleor.2.6. Tulkpřechodůutomtu 2 6 A D B E C F, Orázek2.6:Vyhledávcíutomt M 2 zpříkldu2.8 M 2 mátvr: 33

35 ,2,6, A, D 2 B C 4 A B B C C 6 7 E 7 F 8 8 D E E F F Tulkpřechodůdeterministickéhoutomtu M 3 udemíttvr: 26 AD B 3ADE 267B 267BCF 38ADE 3ADE 246E ABCDF 267BCF 267BCF 38ADE 246E 267B 3ADEF 38ADE 246E ABCDF AD 26E ABD ABD 26CE ABD 26E 267B 3ADEF 3ADEF 246E ABCDF ABCDF 26CE ABD 26CE 267B 3ADEF Přechodovýdigrmutomtu M 3 jenor

36 26 267B 3ADE 267BCF 38ADE 246E ABCDF 267B AD 26E 3ADEF 26CE ABD Orázek2.7:Deterministickývyhledávcíutomt M 3 zpříkldu2.8 35

37 3 Fktorové, prefixové sufixové utomty 3. Zákldní pojmy Je litext T = xyz,pk x, y, z jsoufktorytextu T.Řetězec xjeprefixřetězec zjesufixtextu T.Je li xfktor(prefix,sufix)textu T,pk kždýřetězec ytkový,že D(x, y) k,je k přiližnýfktor(prefix,sufix) textu T. Vzdálenost D může ýt definován jko Hmmingov, Levenshteinov, zoecněná Levenshteinov, Iliopoulosov zoecněná Iliopoulosov. Fktorový(prefixový, sufixový) utomt je konečný utomt, který přijímá všechny fktory dného textu. Přiližný fktorový(prefixový, sufixový) utomt je konečný utomt, který přijímá přiližné fktory(prefixy, sufixy) dného textu. 3.2 Fktorové utomty Příkld 3. Sestrojme fktorový utomt pro text T = cd. Konstrukci utomtu F c(t) provedeme ve čtyřech krocích použijeme metodu zloženou n ε přechodech..vytvořímeutomt M,kterýpřijímávšechnypředponytextu T.Jeho přechodový digrm je n or. 3.. c d Orázek3.:Konečnýutomt M,kterýpřijímávšechnypředponytextu T= cd 2.Doutomtu M přidáme ε přechodyzpočátečníhostvudovšech stvůkroměposledního.výsledkemjeutomt M 2,jehožpřechodový digrmjenor.3.2. c d Orázek3.2:Konečnýutomt M 2 s ε přechody,kterýpřijímávšechny fktory textu T = cd 36

38 3.Zutomtu M 2 odstrníme ε přechodydostnemeutomt M 3,jehož přechodový digrm je n or Všimněme si, že tento utomt je nedeterministický. c d c d Orázek 3.3: Nedeterministický konečný utomt, který přijímá všechny fktorytextu T= cd 4.Nedeterministickýutomt M 3 převedemendeterministickýutomt M 4.Tulkypřechodůutomtů M 3 M 4 mjítvr: c d 2,3,5, Přechodovýdigrmutomtu M 4 jenor.3.4. c d d c 3 c d 7 c d c d 36 Orázek 3.4: Deterministický fktorový utomt, pro text T = cd 37

39 Příkld 3.2 Sestrojme fktorový utomt pro stejný text T = cd jko v příkldu 3.. V tomto přípdě použijeme postup zložený n konečném utomtu s více počátečními stvy. Vyjdemezutomtu M,jehožpřechodovýdigrmjenor.3..Tento utomt uprvíme tk, že počáteční stvy udou všechny stvy kromě posledního.přechodovýdigrmutomtu M 5 jenor.3.5. c d Orázek3.5:Konečnýutomt M 5 sesedmipočátečnímistvy,kterýpřijímá všechny fktory textu T = cd Automt M 5 převedemendeterministickýkonečnýutomt M 6 sjednímpočátečnímstvem.tulkpřechodůutomtu M 6 mátvr: c d Přisrovnánítulkypřechodůutomtu M 6 tulkypřechodůutomtu M 4 jezřejmé,žežnoznčenípočátečníhostvujsoustejné.přechodový digrmutomtu M 6 jenor.3.4. Příkld 3.3 Sestrojme fktorový utomt pro stejný text T = cd jko v příkldu 3.. V tomto přípdě použijeme postup zložený n pojmu množiny fktorů pomocí regulárního výrzu. Regulární výrz, který popisuje množinu F c(t) má tvr: 38

40 RV = (ε+(ε+(ε+c(ε+(ε+(ε+d)))))) + (ε+(ε+c(ε+(ε+(ε+d))))) + (ε+c(ε+(ε+(ε+d)))) + c(ε+(ε+(ε+d))) + (ε+(ε+d)) + (ε+d) + d Nejdříve vytvoříme utomty pro jednotlivé lterntivy. Tyto utomty mjí přechodové digrmy n or Dále provedeme sjednocení všech 2 3 c d c d c d c d d d d 7 6 Orázek 3.6: Konečné utomty pro jednotlivé lterntivy regulárního výrzu z příkldu 3.3 těchto utomtů. K tomu je tře všechny utomty doplnit n úplné utomty. Toto doplnění provedeme tk, že vytvoříme nulový stv. Do všech utomtů přidáme přechody ze všech stvů do nulového stvu pro všechny symoly, pro které přechody dosud neexistují. Nulový stv je uveden n or Výsledný utomt M po provedeném sjednocení všech utomtů je uveden n or Pro přehlednost neuvádíme v oznčení stvů nulový stv. Pokud v oznčení stvu chyí stv některého z utomtů, je tímto stvem nulový stv. Konečný utomt M můžeme minimlizovt. Ekvivlentní množiny stvůjsou {4,4,4 2,4 3 }, {5,5,5 2,5 3 }, {6,6,6 2,6 3 }, {7,7,7 2,7 3,7 4,7 5,7 6 }. 39

41 c c d d Orázek 3.7: Nulový stv z příkldu 3.3 c d 7 3 X 2 3 c d d c d 7 d 7 4 c d 7 2 d 7 5 Orázek 3.8: Konečný utomt M po sjednocení utomtů z or. 3.6, počátečnístv X= Po provedení této minimlizce dostneme utomt n or Příkld 3.4 Sestrojme přiližný fktorový utomt pro text T = c pro Hmmingovu vzdálenost k=.vtomtopřípděpoužijemepostup,kterýjepoužitvpříkldu 3.. Vprvnímkrokusestrojímeutomt M,kterýpřijímávšechnypřesné přiližnépředponytextu T.Jehopřechodovýdigrmjenor.3.9. Ve druhém kroku přidáme ε přechody z počátečního stvu do stvů,2,3. Výsledkemjekonečnýutomt M 2,jehožpřechodovýdigrmjenor.3.. Tento utomt přijímá všechny přesné přiližné fktory textu T = c. Vetřetímkrokuodstrnímezutomtu M 2 ε přechodydostnemenedeterministickýutomt M 3,jehožpřechodovýdigrmjenor.3..Ve čtvrtémposlednímkrokupřevedemenedeterministickýutomt M 3 n ekvivlentnídeterministickýutomt M 4.Tulkypřechodůutomtů M 3 M 4 mjítvr: 4

42 c 2 3 4,c,c,c, 2 3 c 4 Orázek3.9:Konečnýutomt M,kterýpřijímávšechnypřesnépřiližné předponytextu T= c,hmmingovvzdálenost k= c 2 3 4,c,c,c, 2 3 c 4 Orázek3.:Konečnýutomt M 2 s ε přechody,kterýpřijímávšechny přesnépřiližnéfktorytextu T= c,hmmingovvzdálenost k=,c c c 2 3 4,c,c, 2 3 4,c,c, c Orázek3.:Nedeterministickýkonečnýutomt M 3,kterýpřijímápřesné přiližnéfktorytextu T= c,hmmingovvzdálenost k= 4

43 c c Přechodový digrm deterministického konečného utomtu M 4 je n or c 43 c c 3 4 c c c c c 2 3 c c c 4, 4 Orázek3.2:Deterministickýpřiližnýfktorovýutomt M 4,protext T= c,hmmingovvzdálenost k= 42

44 3.3 Sufixové utomty Příkld 3.5 Sestrojme sufixový utomt pro text T =. Konstrukci utomtu provedeme n čtyřech krocích..vytvořímeutomt M,kterýpřijímátext T.Jehopřechodovýdigrmjenor Orázek3.3:Konečnýutomt M,kterýpřijímátext T= 2.Doutomtu M přidáme ε přechodyzpočátečníhostvudovšech stvůkroměposledního.výsledkemjeutomt M 2,jehožpřechodový digrm je n or Tento utomt přijímá všechny přípony textu T= Orázek3.4:Konečnýutomt M 2,kterýpřijímávšechnypříponytextu T= 3.Zutomtu M 2 odstrníme ε přechody.výsledkemjenedeterministickýutomt M 3,jehožpřechodovýdigrmjenor Orázek3.5:Konečnýutomt M 3 ez ε přechodů,kterýpřijímávšechny příponytextu T= 4. Posledním krokem je vytvoření deterministického konečného sufixovéhoutomtu M 4,kterýjeekvivlentníutomtu M 3.Přechodovétulkyutomtů M 3 M 4 mjítvruvedenýnor.3.6.přechodový digrmutomtu M 4 jenor

45 ) ) Orázek3.6:Přechodovétulkyutomtů) M 3 ) M 4 zpříkldu Orázek3.7:Sufixovýutomt M 4,kterýpřijímávšechnypříponytextu T=, Suf()={,,,, } 44

46 4 Hrnice, periody repetice 4. Zákldní pojmy Hrnice řetězce x A + je kždá neprázdná předpon řetězce x, která je součsně jeho příponou. Množin všech hrnic řetězce x je ord(x) = Pref(x) Suf(x).Mezihrnicemiřetězce xmázvláštnímístonejdelšíhrnice Border(x). Liovolnýřetězec x A + můžemezpstvetvru: x=u r v,kde v Pref(u). Délkuřetězce u, p= u,udemenzývtperiodouřetězce x, rjeexponent řetězce xujegenerátor x.meziperiodmiřetězce xmázvláštnímístonejkrtší period Per(x). Kždý řetězec x můžeme zpst v normálním tvru: x=u r v, kde p= u jenejkrtšíperiod(per(x)), rjetudížnejvětšíexponentv Pref(u). Řetězec x,jehožnejkrtšíperiodmádélkuceléhořetězce p= x,se nzývá primitivní řetězec. Pole hrnic β[..n] je vektor nejdelších hrnic všechneprázdnýchpředpon x[..i]řetězce xpro i=,2,...,n. 4.2 Hrnice periody Příkld 4. Njděme všechny hrnice řetězce x =. K tomu, ychom nšli všechny hrnice řetězce x, sestrojíme sufixový utomt pro řetězec x. Nedeterministický sufixový utomt je n or Orázek 4.: Nedeterministický sufixový utomt pro řetězec x = z příkldu 4. Tulky přechodů nedeterministického deterministického sufixového utomtu mjí tvr: 45

47 ,3,4,6,7 2,5, Přechodový digrm deterministického konečného sufixového utomtu je nor.4.2. Orázek 4.2: Deterministický sufixový utomt pro řetězec x = z příkldu 4. Anlýzou tohoto utomtu zejmén jeho koncových stvů zjistíme, že ord(x) = {, }. Nejdelší hrnice je Border(u) =. Všimněme si, že tto hrnice se v řetězci x překrývá. Příkld 4.2 Njděmevšechnyhrniceřetězce x= n. ord(x)={, 2,..., n }. Všimněmesi,žepro i (n+)/2sehrnice i, i+,..., n překrývjí Border(x) =. Příkld 4.3 Njděme periody řetězce x =. Řetězec x můžeme zpst tkto: x=() 2.Ztohoplyne,žeperiodyjsou p =3, p 2 =6,exponentyjsou r =2, r 2 =generátoryjsou u = u 2 =. Příkld 4.4 Njděmeperiodyřetězce x= n.řetězec xmůžemezpsttěmitozpůsoy: x= n x=( 2 ) n/2,když njesudé, x=( 2 ) n /2,když njeliché,. x= n Periodyřetězce xtedyjsou: p=,2,...,n.nejkrtšíperiod p=. 46

48 Příkld 4.5 Njděme periody řetězce x =. Zjistíme, že period tohoto řetězce p=9= u,cožznmená,žeřetězec xjeprimitivní. Příkld 4.6 Jezdánřetězec f 6 = (Fionncihořetězec f 6 ).Vytvořme polepředpon β[...3]protentořetězec. Nejdřívesestrojímeprořetězec f 6 nedeterministickýfktorovýutomt. Pk sestrojíme tu část deterministického fktorového utomtu, ve které se vyskytují stvy složené z více než jednoho stvu nedeterministického utomtu.výsledekjenor BC 257AD 368B 49C 5AD 6B 7 Orázek4.3:Částdeterministickéhofktorovéhoutomtuprořetězec f 6 z příkldu 4.6, symoly A,B,C,D předstvují čísl,,2,3 Anlýzou množin stvů, které tvoří stvy deterministického utomtu, směrem zprv dolev nlezneme hodnotu jednotlivých prvků pole přípon β. Celý postup je uveden v následující tulce(písmen A,B,C,D v oznčení stvůznmenjípozice,,2,3vřetězci f 6 ): Anlyzovný stv Hodnoty prvků pole hrnic 6B β[]=6 5AD β[]=5, β[3]=5 49C β[9]=4, β[2]=4 368B β[6]=3, β[8]=3 β[] je už definováno 257AD β[5]=2, β[7]=2 β[]β[3]jeuždefinováno 34689BC β[3]=, β[4]= osttní hodnoty jsou již definovány Výsledné pole přípon β je uvedeno v následující tulce: Pořdí Symol β Npozicích2jsounuly,protožeřetězce mjíhrnicedélky. 47

49 4.3 Přesné repetice Příkld 4.7 Njděme repetice v řetězci x = cc. Nedeterministický fktorový utomt pro x má přechodový digrm uvedený n or c c c c Orázek 4.4: Nedeterministický fktorový utomt pro x = cc Přechodové tulky nedeterministického deterministického fktorového utomtu mjí tvr: c,4,5 2,6 3, c Přechodový digrm deterministického fktorového utomtu je uveden n or Redukovná tulk repetic má tvr: c c c Orázek 4.5: Deterministický fktorový utomt pro x = cc D-suset Fktor První výstyt Repetice 45 (4, G),(5, G) 26 2 (6, G) 37 c 3 (7, G) 48

50 Ztétotulkyjevidět,ževšechnyrepeticejsousmezeroužezákldní opkující se fktor je r = c. Všechny osttní opkující se fktory jsou fktory r. Příkld 4.8 Njděme repetice v řetězci x = cc. Nedeterministický fktorový utomt pro x má přechodový digrm uvedenýnor.4.6. c c c c Orázek 4.6: Nedeterministický fktorový utomt pro x = cc Přechodové tulky nedeterministického deterministického fktorového utomtu mjí tvr: c,4 2,5 3, c Přechodový digrm deterministického fktorového utomtu je n or Redukovná tulk repetic má tvr: c c c Orázek 4.7: Přechodový digrm deterministického fktorového utomtu pro x=cc D-suset Fktor První výskyt Repetice 4 (4, G) 25 2 (5, G) 36 c 3 (6, S) 49

51 Z této tulky je vidět, že všechny repetice jsou s mezerou, kromě repetice zákldníhofktoru r=c.fktor cseopkujejkočtverecx=(c) 2. Příkld 4.9 Njděme repetice v řetězci x =. Nedeterministický fktorový utomt pro x má přechodový digrm n or Orázek 4.8: Nedeterministický fktorový utomt pro řetězec x = Přechodové tulky nedeterministického deterministického fktorového utomtu mjí tvr:,3,5 2, Přechodový digrm deterministického fktorového utomtu je n or Orázek 4.9: Přechodový digrm deterministického fktorového utomtu pro x= Redukovná tulk repetic má tvr: D-suset Fktor První výskyt Repetice 35 (3, G),(5, G) 24 2 (4, S) 35 3 (5, O) Ztétotulkyjevidět,ževřetězci x=jsouvšechnydruhyrepetic: se opkuje s mezerou, 5

52 () 2 ječtverec, se opkuje s překrytím. Zákldníopkujícísefktorje r=. V dlších příkldech ukážeme typy řetězců, ve kterých je velký počet repetic. Příkld 4. Njděmerepeticevřetězci x== 6.Nedeterministickýfktorový utomt pro x má přechodový digrm n or Orázek4.:Nedeterministickýfktorovýutomtprořetězec x= 6 Přechodové tulky deterministického nedeterministického fktorového utomtu mjí tvr:,2,3,4,5, Přechodový digrm deterministického fktorového utomtu je n or Orázek4.:Přechodovýdigrmfktorovéhoutomtupro x= 6 Redukovná tulk repetic má tvr: D-suset Fktor První výskyt Repetice (2, S),(3, G),(4, G),(5, G),(6, G) (3, O),(4, S),(5, G),(6, G) (4, O),(5, O),(6, S) (5, O),(6, O) 56 5 (6, O) 5

53 Ztulkyjevidět,ževřetězci x= 6 jsouvšechnydruhyrepetic.dokonce sezdevyskytuje krychle () 3.Zákldníopkujícísefktorje r= 5. Příkld 4. Njděmerepeticevřetězci x==() 3.Nedeterministickýfktorový utomt pro x má přechodový digrm n or Orázek4.2:Nedeterministickýfktorovýutomtprořetězec x=() 3 Přechodové tulky deterministického nedeterministického fktorového utomtu mjí tvr:,3,5 2,4, Přechodový digrm deterministického fktorového utomtu je n or Orázek4.3:Přechodovýdigrmfktorovéhoutomtupro x=() 3 Redukovná tulk repetic má tvr: D-suset Fktor První výskyt Repetice 35 (3, G),(5, G) (4, S),(6, G) 35 3 (5, O) 46 4 (6, O) 52

54 Ztulkyjevidět,ževřetězci x=() 3 jsouvšechnydruhyrepetic.sám řetězec x je krychle. Zákldní opkující se fktor je r =. Příkld 4.2 Njděme repetice v řetězci x =. Tento řetězec je Fioncciho řetězec f 5.Nedeterministickýfktorovýutomtpro xmápřechodovýdigrm n or Orázek4.4:Nedeterministickýfktorovýutomtprořetězec x=f 5 Přechodové tulky deterministického nedeterministického fktorového utomtu mjí tvr:,3,4,6,8 2,5, Přechodový digrm deterministického fktorového utomtu je n or Orázek4.5:Přechodovýdigrmfktorovéhoutomtupro x=f 5 Redukovná tulk repetic má tvr: 53

55 D-suset Fktor První výskyt Repetice 3468 (3, G),(4, G),(6, G),(8, G) (5, G),(7, G) (6, S),(8, G) Ztulkyjevidět,žesevřetězci f 5 vyskytujírepeticesmezeroučtverec. Zákldníopkujícísefktorje r=. Příkld 4.3 Njděme repetice v množině řetězců X= {, }={f 5,() 3 } (viz příkldy ). Dále njděte nejdelší společný fktor oou řetězců. Nedeterministický fktorový utomt pro X má přechodový digrm n or Přechodová tulk nedeterministického fktorového utomtu Orázek 4.6: Přechodový digrm nedeterministického fktorového utomtuprořetězcezmnožiny X= {f 5,() 3 } má tvr: 54

56 ,3,4,6,8,,3,5 2,5,7,2,4, Část přechodové tulky deterministického fktorového utomtu(oshuje jen řádky pro netriviální podmnožiny) má tvr: Odpovídjící část přechodového digrmu je n or Orázek 4.7: Část přechodového digrmu deterministického fktorového utomtupromnožinu X= {f 5,() 3 } Zutomtunor.4.7jezřejmé,ženejdelšíspolečnýfktoroouřetězcůje LCF(f 5,() 3 )=.Ttoskutečnostjeindikovánmnožinou 85.Všechnyfktoryřetězce LCF(f 5,() 3 )jsoutkéspolečnéfktoryoou řetězců. 55

57 D suset Fktor První výskyty Repetice , (3, G),(4, S),(6, G),(8, G),(3, G),(5, G) ,2 (5, G),(7, G),(4, G),(6, G) ,2 (5, G),(7, S),(4, S),(6, S) ,3 (6, G),(8, S),(5, S) ,3 (6, S),(8, O),(5, O) ,4 (6, O ) ,4 (6, O ) 85 8,5 85 8,5 4.4 Přiližné repetice Příkld 4.4 Njděme přesné přiližné repetice v řetězci x = cd, s Hmmingovou vzdáleností k =. Přechodový digrm nedeterministického přiližného fktorového utomtu je n or Přechodová tulk tohoto utomtu,c,d c d c d ,c,d,,d,c,d,c,d,,c 2 c d 6,c,d,,d,c,d,c,d,,c Orázek 4.8: Přechodový digrm nedeterministického přiližného fktorovéhoutomtupro X= cd,hmmingovvzdálenost k= má tvr: 56

58 c d,4,2,3,5,6 2,5,,3,4,6 3,,2,4,5,6 6,,2,3,4, Při determinizci tohoto utomtu je zjímvá pro nlezení všech přesných přiližných repetic jen t část utomtu, která oshuje stvy tvořené množinmi: - oshujícími více stvů z hldiny (přesné repetice), -oshujícímijkstvyzhldiny,tkstvyzhldiny(přiližné repetice). Zjímvá část tulky přechodů deterministického utomtu má tvr: c d,4,2,3,5,6 2,5,,3,4,6 3,,2,4,5,6 6,,2,3,4,5,4,2,3,5,6 2,4,5 2,5 2,3,5 2,5,6 2,5,,3,4,6 3,4,6 2,3,5,6 3,6 6,3 3,,2,4,5,6 4 2,4,5 3,4 4,6 6,,2,3,4,5 4 2, ,5 3,6 3,6 3,6 6,3 3, ,3 4 N or. 4.9 je uveden část přechodového digrmu tohoto deterministického utomtu. Redukovná tulk repetic má tvr: D-suset Fktor První výskyt Repetice 2,5 2 (5, G, ) 3,6 c 3 (6, S, ) 6,3 d 6 (3, S,) 57

59 2,5,,3,4,6,4,2,3,5,6 2,5 c c 3,6 d 6,3 d Orázek 4.9: Zjímvá část deterministického přiližného fktorového utomtuprořetězec X= cd,hmmingovvzdálenost k= 58

60 5 Simulce nedeterministických konečných utomtů filfunkce V této kpitole uvedeme několik příkldů KM P AC vyhledávcích utomtů, které předstvují simulátory nedeterministických konečných utomtů pro přesné vyhledávání jednoho vzorku neo konečné množiny vzorků. Dále uvedeme použití této metody pro přiližné vyhledávání vzorku. 5. KM P vyhledávcí utomty Příkld 5. Sestrojme KM P vyhledávcí utomt pro vzorek P =. Přechodový digrm tohoto utomtu s fil funkcí f je n or. 5.. Přechodový digrm téhož utomtu s optimlizovnou fil funkcí h je n or Porovnejte tento utomt s utomtem z příkldu 2.. A-{} fil f Orázek5.: KMPvyhledávcíutomt, P=,filfunkce f A-{} fil h Orázek5.2: KMPvyhledávcíutomt, P=,filfunkce h Příkld 5.2 Sestrojme KMP vyhledávcíutomtprovzorek P = ppppp(pět p).digrm KMPvyhledávcíhoutomtujenor.5.3.Ntomtoorázkuje rozlišenfilfunkce ffilfunkce h. 59

61 A-{p} p p p p p p pp ppp pppp ppppp fil f fil h Orázek5.3: KMPvyhledávcíutomt, P= ppppp Příkld 5.3 Sestrojme KM P vyhledávcí utomt pro vzorek P = lll. Digrm tohoto utomtu je n or A - {} l l l fil f fil h Orázek 5.4: KM P vyhledávcí utomt, P = lll 5.2 AC vyhledávcí utomty Příkld 5.4 Sestrojme AC vyhledávcí utomt pro vyhledávání množiny vzorků P = {, }.Digrmtohotoutomtujenor.5.5. Filfunkce hje uvedenjenvpřípdě,žeselišíodfilfunkce f. Příkld 5.5 Sestrojme AC vyhledávcí utomt pro vyhledávání množiny vzorků P = {k, ok, rok, rok, orok}. Digrm tohoto utomtu je n or Fil funkce hjeuvedenjenvpřípdě,žeselišíodfilfunkce f. 6

62 A - {,} fil f fil h Orázek 5.5: AC vyhledávcí utomt pro množinu vzorků P = {, } o ro k rok r r A-{,o,k,r} r r o ro k rok o r o k o o or oro orok k k k ok fil f fil h Orázek 5.6: AC vyhledávcí utomt pro množinu vzorků P= {k, ok, rok, rok, orok} 6

63 Pro text T = o rok oroky projde tento utomt touto posloupností stvů: o ε o o ε r o k ε r ro rok ok k ε o r o ε o o or oro k orok rok rok ok k ε y ε Nlezené prvky množiny vzorků P jsou podtrženy. Příkld 5.6 Sestrojme AC vyhledávcí utomt pro vyhledávání množiny vzorků P = {hers, he, his, she}.digrmtohotoutomtujenor.5.7. Filfunkce h r e he r her s hers A-{h,s} h h i hi s his s s h sh e she Orázek 5.7: AC vyhledávcí utomt pro množinu vzorků P= {hers, he, his, she} jevtomtopřípděstejnájkofilfunkce f.protext T= resherscheprojde tento utomt touto posloupností stvů: ε r ε e ε s s h sh e she he r s her hers s ε c ε h h e he Nlezené prvky množiny vzorků jsou podtrženy. 5.3 Přiližné vyhledávcí utomty fil funkce Příkld 5.7 Je dán řetězec nd ecedou {, }. Sestrojme nedeterministický vyhledávcí utomt pro jeho přiližné vyhledávání s Hmmingovou vzdáleností. Jeho tulk přechodů má tvr: 62

64 , Přechodový digrm je n orázku 5.8. Dále sestrojíme tulku fil funkce:, Orázek 5.8: Nedeterministický utomt z příkldu 5.7 ε Všimněme si, že fil funkci je tře definovt jen pro stvy 4,,2,3,4. To je dáno tím, že v osttních stvech jsou možné přechody pro všechny symoly ecedy. V záhlví této tulky jsou uvedeny řetězce, pro které se utomt dopříslušnéhostvumůžedosttzpočátečníhostvu.symolem je oddělen přípon, která odpovídá stvu, do kterého fil funkce vede. N or. 5. je uveden původní vyhledávcí utomt ez počáteční smyčky s doplněnou fil funkcí. Dále je u stvů,2,3,4 doplněn seznm řetězců, pro které se utomt může dostt do příslušného stvu. Aychommohlipochopitdlšísouvislosti,sestrojíme přiližný fktorový utomt pro řetězec Hmingovu vzdálenost. Přechodový digrm tohoto utomtu s ε přechody je n or Přiližný fktorový utomt po eliminci ε přechodů je n or. 5.. Tulk přechodů tohoto utomtu 63

65 Orázek5.9: Přiližný fktorovýutomtsε přechodyzpříkldu5.7 má tvr: Deterministický přiližný fktorový utomt má přechodový digrm n or Jeho tulk přechodů má tvr:

66 Orázek5.: Přiližný fktorovýutomtzpříkldu5.7poodstrnění ε přechodů Orázek 5.: Hmmingův utomt s doplněnou fil funkcí z příkldu

67 Orázek 5.2: Deterministický přiližný fktorový utomt pro řetězec s Hmingovou vzdáleností rovnou z příkldu

68 6 Simulce nedeterministických konečných utomtů dynmické progrmování itový prlelismus 6. Dynmické progrmování Při simulci nedeterministického konečného utomtu pomocí dynmického progrmovánívytvářímemtici Dorozměrech(m+) (n+),kde m jedélkvzorkunjedélkvstupníhořetězce.vkždémkrokusimulce počítáme jeden sloupec mtice, v němž kždá jeho hodnot odpovídá hldině nejvyššího ktivního stvu v odpovídjící hlouce utomtu. Příkld 6. Mějme vzorek P = text T =. Nedeterministický utomt pro přesné vyhledávání vzorku P je zkonstruován v příkldu 2.. Tento utomt udeme simulovt pro text T pomocí dynmického progrmování. Prvky d ji mtice Dorozměrech( P +) ( T +)udemepočíttpodle vzorce. d j, =, < j m, d,i =, < i n, d j,i =if t i = p j then d j,i else < i n, < j m. () N zčátku simulce je ktivní pouze počáteční stv. Po kždém kroku simulce, t.j. po výpočtu jednoho sloupce mtice, jsou ktivní stvy ty, jimž odpovídjí prvky s nulovými hodnotmi ve vypočteném sloupci. Npříkld pro sloupec s hodnotmi,,,, pltí, že ktivní stvy jsou,,3, což znmená, že právě yly nlezeny předpony vzorku. Jestliže je ktivním stvem stv 4, pk to signlizuje nlezení vzorku. Výsledná mtice D je uveden vtulce6..vzorekylnlezennpozicích5(d 4,5 =)(d 4, =). D Tulk 6.: Simulce N KA pro přesné vyhledávání vzorku P = v textu 67

69 Příkld 6.2 Mějme vzorek P = dc text T = dccdc. Zkonstruujme nedeterministický konečný utomt pro přiližné vyhledávání vzorku P pro Hmmingovu vzdálenost s mximálně k = 3 záměnmi. Jeho přechodový digrm je n orázku 6.. Dále udeme simulovt tento utomt nd textem T pomocí dynmického progrmování. Orázek 6.: Konečný utomt z příkldu 6.2 Prosimulciudemepoužívtmtici Dorozměrech( P +) ( T +). Kždýprvek d j,i mticesepočítápodlevzorce2. d j, k+, < j m d,i, i n d j,i if t i = p j then d j,i else d j,i +, < i n, < j m (2) N zčátku simulce je ktivní pouze počáteční stv, proto všechny vektory pro hlouky j, < j m nstvíme hldinu nejvyššího ktivního stvu n k+.člen d j,i vevzorci2reprezentujepřechodmtch,kdyvstupní symol t i odpovídásoučsnémusymoluvzorku p j.vtomtopřípděse v následující hlouce utomtu stne nejvyšším ktivním stvem stv n hldině d j,i.vpřípdě,že t i p j,sepoužijepřechodreplcereprezentovnýčlenem d j,i +.Zdesezvýšípočetchytudížsenejvyšším ktivnímstvemvnásledujícíhloucestnestvnhldině d j,i +. Výslednámtice Djepkukázánvtulce6.2. Vtulcesevyskytujíihodnotyvětšínež k=3.tkovéhodnotylze nhrdit jednou hodnotou k +. Můžeme tím dosáhnout menších pmě- 68

70 D - d c c d c - 4 d c Tulk 6.2: Simulce NKA pro přiližné vyhledávání s k = 3 záměnmi, vzorek P = dc text T = dccdc ťových nároků n reprezentci čísel mtice D, neoť pk potřeujeme jen log 2 (k+) itůnjedenprvekmtice. Změňtevzorec2tk,ynejvyššíhodnotyl k+! Příkld 6.3 Mějme vzorek P = dc text T = dccdc. Zkonstruujme nedeterministický konečný utomt pro přiližné vyhledávání vzorku P pro Levenshteinovu vzdálenost s mximálně k = 3 chymi. Jeho přechodový digrm je n orázku 6.2. Dále udeme simulovt tento utomt nd textem T pomocí dynmického progrmování. Orázek 6.2: Konečný utomt z příkldu 6.3 Prosimulciudemepoužívtmtici Dorozměrech( P +) ( T +), 69

71 kterou udeme konstruovt pomocí vzorce 3. d j, j, j m, d,i, i n, d j,i min(if t i = p j then d j,i else d j,i +, if j < mthen d j,i +, d j,i +), < i n, < j m. (3) N zčátku simulce je ktivní pouze počáteční stv všechny stvy, do kterých se lze dostt pomocí ε-přechodů(tzn. stvy z ε-uzávěru vytvořeného ndpočátečnímstvem).protovšechnyvektoryprohlouky j, j m, nstvíme hldinu nejvyššího ktivního stvu n j. Člen d j,i vevzorci3reprezentujepřechodmtch,člen d j,i + reprezentujepřechodreplce.člen d j,i +reprezentujepřechodinsert, kdy ktivní stv přechází v rámci jedné hlouky do hldiny s vyšším počtem chy.člen d j,i +pkreprezentujepřechoddelete,kdyktivnístvpřechází při přechodu z jedné hlouky do následující z jedné hldiny do hldiny svyššímpočtemchy,tovšeezčtenívstupníhosymolu(tzn.index i jko ukztel v textu se nemění). Výsledná mtice je pk ukázán v tulce 6.3. D - d c c d c - d c Tulk 6.3: Simulce NKA pro přiližné vyhledávání s k = 3 chymi, vzorek P = dc text T = dccdc Příkld 6.4 Mějme vzorek P = dc text T = dccdc. Zkonstruujme nedeterministický konečný utomt pro přiližné vyhledávání vzorku P pro zoecněnou Levenshteinovu vzdálenost s mximálně k = 3 chymi. Jeho přechodový digrm je n orázku 6.3. Dále udeme simulovt tento utomt nd textem T pomocí dynmického progrmování. Prosimulciudemepoužívtmtici Dorozměrech( P +) ( T +), kterou udeme konstruovt pomocí vzorce 4. 7

Teorie jazyků a automatů I

Teorie jazyků a automatů I Šárk Vvrečková Teorie jzyků utomtů I Sírk úloh pro cvičení Ústv informtiky Filozoficko-přírodovědecká fkult v Opvě Slezská univerzit v Opvě Opv, poslední ktulizce 5. květn 205 Anotce: Tto skript jsou určen

Více

Definice. Necht M = (Q, T, δ, q 0, F ) je konečný automat. Dvojici (q, w) Q T nazveme konfigurací konečného automatu M.

Definice. Necht M = (Q, T, δ, q 0, F ) je konečný automat. Dvojici (q, w) Q T nazveme konfigurací konečného automatu M. BI-AAG (20/202) J. Holu: 2. Deterministické nedeterministické konečné utomty p. 2/3 Konfigurce konečného utomtu BI-AAG (20/202) J. Holu: 2. Deterministické nedeterministické konečné utomty p. 4/3 Automty

Více

Automaty a gramatiky(bi-aag)

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

Více

Úvod do Teoretické Informatiky (456-511 UTI)

Úvod do Teoretické Informatiky (456-511 UTI) Úvod do Teoretické Informtiky (456-511 UTI) Doc. RNDr. Petr Hliněný, Ph.D. petr.hlineny@vs.cz 25. ledn 2006 Verze 1.02. Copyright c 2004 2006 Petr Hliněný. (S využitím části mteriálů c Petr Jnčr.) Osh

Více

Automaty a gramatiky. Roman Barták, KTIML. Důkaz věty o isomorfismu reduktů. Věta o isomorfismu reduktů. Pro připomenutí

Automaty a gramatiky. Roman Barták, KTIML. Důkaz věty o isomorfismu reduktů. Věta o isomorfismu reduktů. Pro připomenutí 3 Automty grmtiky Romn Brták, KTIML rtk@ktimlmffcunicz http://ktimlmffcunicz/~rtk Pro připomenutí 2 Njít ekvivlentní stvy w X* δ*(p,w) F δ*(q,w) F Vyřdit nedosžitelné stvy 3 Sestrojit podílový utomt Automty

Více

6. Zobrazení δ: (a) δ(q 0, x) obsahuje x i, x i Z. (b) δ(x i, y) obsahuje y j, x i y j P 7. Množina F je množinou koncových stavů.

6. Zobrazení δ: (a) δ(q 0, x) obsahuje x i, x i Z. (b) δ(x i, y) obsahuje y j, x i y j P 7. Množina F je množinou koncových stavů. Vzth mezi reg. výrzy kon. utomty Automty grmtiky(bi-aag) 7. Převody mezi reg. grm., reg. výrzy kon. utomty Jn Holu Algoritmus (okrčování): 6. Zorzení δ: () δ(, x) oshuje x i, x i Z. () δ(x i, y) oshuje

Více

Je regulární? Pokud ne, na regulární ji upravte. V původní a nové gramatice odvod te řetěz 1111.

Je regulární? Pokud ne, na regulární ji upravte. V původní a nové gramatice odvod te řetěz 1111. Grmtiky. Vytvořte grmtiku generující množinu řetězů { n m } pro n, m N {} tková, že n m. Pomocí této grmtiky derivujte řetezy,. 2. Grmtik je dán prvidly S ɛ S A A S B B A B. Je regulární? Pokud ne, n regulární

Více

písemná a ústní část porozumění látce + schopnost formalizace

písemná a ústní část porozumění látce + schopnost formalizace Automty grmtiky Romn Brták, KTIML rtk@ktiml.mff.cuni.cz http://ktiml.mff.cuni.cz/~rtk Orgnizční záležitosti Přednášk: n weu (http://ktiml.mff.cuni.cz/~rtk/utomty) Proč chodit n přednášku? Cvičení: dozvíte

Více

13. Soustava lineárních rovnic a matice

13. Soustava lineárních rovnic a matice @9. Soustv lineárních rovnic mtice Definice: Mtice je tbulk reálných čísel. U mtice rozlišujeme řádky (i=,..n), sloupce (j=,..m) říkáme, že mtice je typu (n x m). Oznčíme-li mtici písmenem A, její prvky

Více

3. ROVNICE A NEROVNICE 85. 3.1. Lineární rovnice 85. 3.2. Kvadratické rovnice 86. 3.3. Rovnice s absolutní hodnotou 88. 3.4. Iracionální rovnice 90

3. ROVNICE A NEROVNICE 85. 3.1. Lineární rovnice 85. 3.2. Kvadratické rovnice 86. 3.3. Rovnice s absolutní hodnotou 88. 3.4. Iracionální rovnice 90 ROVNICE A NEROVNICE 8 Lineární rovnice 8 Kvdrtické rovnice 8 Rovnice s bsolutní hodnotou 88 Ircionální rovnice 90 Eponenciální rovnice 9 Logritmické rovnice 9 7 Goniometrické rovnice 98 8 Nerovnice 0 Úlohy

Více

Převody Regulárních Výrazů. Minimalizace Konečných. Regulární jazyky 2 p.1/35

Převody Regulárních Výrazů. Minimalizace Konečných. Regulární jazyky 2 p.1/35 Převody Regulárních Výrzů Minimlizce Konečných Automtů Regulární jzyky 2 p.1/35 Kleeneho lger Definice 2.1 Kleeneho lger sestává z neprázdné množiny se dvěm význčnými konstntmi 0 1, dvěm inárními opercemi

Více

UC485 UC 485 15 kv ESD IEC-1000-4-2 Protected 2 42 485/ S

UC485 UC 485 15 kv ESD IEC-1000-4-2 Protected 2 42 485/ S PPouch elektronik UC 85 PŘEVODNÍK LINKY n neo RS22 S GALVANICKÝM ODDĚLENÍM 15 kv ESD Protected IEC-1000--2 Převodník CANNON 9 CANNON 9 zásuvk vidlice K1 PPouch elektronik - 8-12V + /22 Z přepínče RS22

Více

2.3. DETERMINANTY MATIC

2.3. DETERMINANTY MATIC 2.3. DETERMINANTY MATIC V této kpitole se dozvíte: definici determinntu čtvercové mtice; co je to subdeterminnt nebo-li minor; zákldní vlstnosti determinntů, používné v mnoh prktických úlohách; výpočetní

Více

2.9.16 Přirozená exponenciální funkce, přirozený logaritmus

2.9.16 Přirozená exponenciální funkce, přirozený logaritmus .9.6 Přirozná ponnciální funkc, přirozný ritmus Přdpokldy: 95 Pdgogická poznámk: V klsické gymnziální sdě j přirozná ponnciální funkc 0; j funkc y = +. Asi dvkrát vyrán jko funkc, jjíž tčnou v odě [ ]

Více

Automaty a gramatiky

Automaty a gramatiky 5 Automty grmtiky Romn Brták, KTIML rtk@ktiml.mff.cuni.cz http://ktiml.mff.cuni.cz/~rtk Co ylo minule Množinové operce s jzyky sjednocení, pr nik, rozdíl, dopln k uzv enost opercí (lgoritmus p evodu) et

Více

Půjdu do kina Bude pršet Zajímavý film. Jedině poslední řádek tabulky vyhovuje splnění podmínky úvodního tvrzení.

Půjdu do kina Bude pršet Zajímavý film. Jedině poslední řádek tabulky vyhovuje splnění podmínky úvodního tvrzení. 4. Booleov lger Booleov lger yl nvržen v polovině 9. století mtemtikem Georgem Boolem, tehdy nikoliv k návrhu digitálníh ovodů, nýrž jko mtemtikou disiplínu k formuli logikého myšlení. Jko příkld použijeme

Více

H - Řízení technologického procesu logickými obvody

H - Řízení technologického procesu logickými obvody H - Řízní tchnologického procsu logickými ovody (Logické řízní) Tortický úvod Součástí řízní tchnologických procsů j i zjištění správné posloupnosti úkonů tchnologických oprcí rozhodování o dlším postupu

Více

4. Model M1 syntetická geometrie

4. Model M1 syntetická geometrie 4. Model M1 sytetiká geometrie V této kapitole se udeme zaývat vektory, jejih vlastostmi a využitím v geometrii. Neudeme přitom rozlišovat, jestli se jedá je o roviu (dvě dimeze) eo prostor (tři dimeze).

Více

Minimalizace automatů. M. Kot, Z. Sawa (VŠB-TU Ostrava) Úvod do teoretické informatiky 28. března / 31

Minimalizace automatů. M. Kot, Z. Sawa (VŠB-TU Ostrava) Úvod do teoretické informatiky 28. března / 31 Minimlizce utomtů M. Kot, Z. Sw (VŠB-TU Ostrv) Úvod do teoretické informtiky 28. řezn 2007 1/ 31 Ekvivlence utomtů 1 2 3 1 2 3 1 2 Všechny 3 utomty přijímjí jzyk všech slov se sudým počtem -ček Nejvýhodnějšíjepronásposledníznich-mánejméněstvů

Více

13 Analytická geometrie v prostoru

13 Analytická geometrie v prostoru Anlytická geometrie v rostoru Nyní se změříme n tříimenzionální rostor využijeme vlstností, které ze ltí ozor v rovině neltí.. Poznámk: Okování u = (u,u,u ), v = (v,v,v ) - vektory sklární součin vektorů

Více

56. ročník Matematické olympiády. b 1,2 = 27 ± c 2 25

56. ročník Matematické olympiády. b 1,2 = 27 ± c 2 25 56. ročník Mtemtické olympiády Úlohy domácí části I. kol ktegorie 1. Njděte všechny dvojice (, ) celých čísel, jež vyhovují rovnici + 7 + 6 + 5 + 4 + = 0. Řešení. Rovnici řešíme jko kvdrtickou s neznámou

Více

( 5 ) 6 ( ) 6 ( ) Přijímací řízení ak. r. 2010/11 Kompletní znění testových otázek - matematický přehled

( 5 ) 6 ( ) 6 ( ) Přijímací řízení ak. r. 2010/11 Kompletní znění testových otázek - matematický přehled řijímcí řízení k. r. / Kompletní znění testových otázek - mtemtický přehled Koš Znění otázky Odpověď ) Odpověď b) Odpověď c) Odpověď d) Správná odpověď. Které číslo doplníte místo otzníku? 8?. Které číslo

Více

3 Algebraické výrazy. 3.1 Mnohočleny Mnohočleny jsou zvláštním případem výrazů. Mnohočlen (polynom) proměnné je výraz tvaru

3 Algebraické výrazy. 3.1 Mnohočleny Mnohočleny jsou zvláštním případem výrazů. Mnohočlen (polynom) proměnné je výraz tvaru Algerické výrz V knize přírod může číst jen ten, kdo zná jzk, ve kterém je npsán. Jejím jzkem je mtemtik jejím písmem jsou mtemtické vzorce. (Glileo Glilei) Algerickým výrzem rozumíme zápis, ve kterém

Více

Automaty a gramatiky. Úvod do formáln. lních gramatik. Roman Barták, KTIML. Příklady gramatik

Automaty a gramatiky. Úvod do formáln. lních gramatik. Roman Barták, KTIML. Příklady gramatik Úvod do formáln lních grmtik Automty grmtiky Romn Brták, KTIML rtk@ktiml.mff.cuni.cz http://ktiml.mff.cuni.cz/~rtk Grmtiky, všichni je známe, le co to je? Popis jzyk pomocí prvidel, podle kterých se vytvářejí

Více

Deterministický konečný automat

Deterministický konečný automat Deterministický konečný utomt Formálně je deterministický konečný utomt definován jko pětice (Q,Σ,δ,q 0,F) kde: Q je konečná množin stvů Σ je konečná eced δ:q Σ Qjepřechodováfunkce q 0 Qjepočátečnístv

Více

STEREOMETRIE ZÁKLADNÍ POJMY, METRICKÉ VLASTNOSTI, ODCHYLKY, VZDÁLENOSTI. STEREOMETRIE geometrie v prostoru

STEREOMETRIE ZÁKLADNÍ POJMY, METRICKÉ VLASTNOSTI, ODCHYLKY, VZDÁLENOSTI. STEREOMETRIE geometrie v prostoru Předmět: Ročník: Vytvořil: Datum: MATEMATIKA DRUHÝ Mgr. Tomáš MAŇÁK 4. května 2014 Název zpracovaného celku: STEREOMETRIE ZÁKLADNÍ POJMY, METRICKÉ VLASTNOSTI, ODCHYLKY, VZDÁLENOSTI STEREOMETRIE geometrie

Více

Složitost a NP-úplnost

Složitost a NP-úplnost Složitost a NP-úplnost RNDr. Ondřej Čepek, Ph.D. Do formátu TEX převedl Ladislav Strojil Připomínky, dotazy, opravy na emailu: Ladislav@Strojil.cz Verze 1.1.1 Nejnovější verze k nalezení vždy na http://ladislav.strojil.cz/np.php

Více

Automaty a gramatiky

Automaty a gramatiky Automty grmtiky Romn Brták, KTIML rtk@ktiml.mff.cuni.cz http://ktiml.mff.cuni.cz/~rtk Úvod do formálních grmtik Grmtiky, všichni je známe, le co to je? Popis jzyk pomocí prvidel, podle kterých se vytvářejí

Více

Goniometrické funkce obecného úhlu

Goniometrické funkce obecného úhlu 0 Goniometrické funkce oecného úhlu V prvoúhlém trojúhelníku ABC jsou definovány funkce,, tg, cotg liovolného úhlu tkto: α α tg α cotg α Význmné hodnoty gon. funkcí 0 0 60 90 α 0 α 0 tg α 0 nedef. cotg

Více

7.5.8 Středová rovnice elipsy

7.5.8 Středová rovnice elipsy 758 Středová rovnice elips Předpokld: 750, 7507 Př : Vrchol elips leží v odech A[ ;], B [ 3;], [ ;5], [ ; 3] elips souřdnice jejích ohnisek Urči prmetr Zdné souřdnice už n první pohled vpdjí podezřele,

Více

Evropská unie Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti

Evropská unie Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti Evropská unie Evropský soiální fon Prh & EU: Investujeme o vší uounosti ávrh čítče jko utomtu Osh ÁVRH ČÍAČE JAKO AUOMAU.... SYCHROÍ A ASYCHROÍ AUOMA..... Výstupy utomtu mohou ýt přímo ity pměti stvu.....

Více

Prostorové nároky... 35. Zatížení... 37 Velikost zatížení... 37 Směr zatížení... 37. Nesouosost... 40. Přesnost... 40. Otáčky... 42. Tichý chod...

Prostorové nároky... 35. Zatížení... 37 Velikost zatížení... 37 Směr zatížení... 37. Nesouosost... 40. Přesnost... 40. Otáčky... 42. Tichý chod... Vol typu ložisk Prostorové nároky... 35 Ztížení... 37 Velikost ztížení... 37 Směr ztížení... 37 Nesouosost... 40 Přesnost... 40 Otáčky... 42 Tichý chod... 42 Tuhost... 42 Axiální posuvnost... 43 Montáž

Více

Konzultace z předmětu MATEMATIKA pro první ročník dálkového studia

Konzultace z předmětu MATEMATIKA pro první ročník dálkového studia - - Konzultce z předmětu MATEMATIKA pro první ročník dálkového studi ) Číselné obor ) Zákldní početní operce procentový počet ) Absolutní hodnot reálného čísl ) Intervl množinové operce ) Mocnin ) Odmocnin

Více

UC485. PŘEVODNÍK LINKY RS232 na RS485 nebo RS422 S GALVANICKÝM ODDĚLENÍM. Rozlož ení důležitých prvků modulu UC485.

UC485. PŘEVODNÍK LINKY RS232 na RS485 nebo RS422 S GALVANICKÝM ODDĚLENÍM. Rozlož ení důležitých prvků modulu UC485. PPouch elektronik PŘEVODNÍK LINKY RS232 n neo RS422 S GALVANICKÝM ODDĚLENÍM 15 kv ESD Protected IEC-1000-4-2 Rozlož ení důležitých prvků modulu pojistk 220V S1-6 S7,8 GND TXD RXD DSR LED průmyslové provedení

Více

10. Suffixové stromy 1 2014-01-23

10. Suffixové stromy 1 2014-01-23 10. Suffixové stromy V této kpitole popíšeme jednu pozoruhodnou dtovou strukturu, pomocí níž dokážeme prolémy týkjící se řetězců převádět n grfové prolémy řešit je tk v lineárním čse. Řetězce, trie suffixové

Více

Formální jazyky. Z. Sawa (VŠB-TUO) Úvod do teoretické informatiky 7. března / 46

Formální jazyky. Z. Sawa (VŠB-TUO) Úvod do teoretické informatiky 7. března / 46 Formální jzyky Z. Sw (VŠB-TUO) Úvod do teoretické informtiky 7. řezn 2012 1/ 46 Teorie formálních jzyků motivce Příkldy typů prolémů, při jejichž řešení se využívá pozntků z teorie formálních jzyků: Tvor

Více

Petriho sítě PES 2007/2008. ceska@fit.vutbr.cz. Doc. Ing. Tomáš Vojnar, Ph.D. vojnar@fit.vutbr.cz

Petriho sítě PES 2007/2008. ceska@fit.vutbr.cz. Doc. Ing. Tomáš Vojnar, Ph.D. vojnar@fit.vutbr.cz PES Petriho sítě p. 1/34 Petriho sítě PES 2007/2008 Prof. RNDr. Miln Češk, CS. esk@fit.vutr.z Do. Ing. Tomáš Vojnr, Ph.D. vojnr@fit.vutr.z Sz: Ing. Petr Novosd, Do. Ing. Tomáš Vojnr, Ph.D. (verze 06.04.2010)

Více

2.7.7 Obsah rovnoběžníku

2.7.7 Obsah rovnoběžníku 77 Osh rovnoěžníku Předpokldy: 00707 Osh (znčk S): kolik míst útvr zujímá, počet čtverečků 1 x 1, které se do něj vejdou, kolik koerce udeme muset koupit, ychom pokryli podlhu, Př 1: Urči osh čtverce o

Více

Jak již bylo uvedeno v předcházející kapitole, můžeme při výpočtu určitých integrálů ze složitějších funkcí postupovat v zásadě dvěma způsoby:

Jak již bylo uvedeno v předcházející kapitole, můžeme při výpočtu určitých integrálů ze složitějších funkcí postupovat v zásadě dvěma způsoby: .. Substituční metod pro určité integrály.. Substituční metod pro určité integrály Cíle Seznámíte se s použitím substituční metody při výpočtu určitých integrálů. Zákldní typy integrálů, které lze touto

Více

Pájený výměník tepla, XB

Pájený výměník tepla, XB Popis / plikce Deskové výměníky tepl pájené mědí řdy XB jsou určené pro použití v soustvách centrálního zásoování teplem (tzn. v klimtizčních soustvách, v soustvách určených pro vytápění neo ohřev teplé

Více

Varianty snímačů. průmyslová elektronika. K limitnímu snímání hladiny elektricky vodivých i nevodivých kapalin

Varianty snímačů. průmyslová elektronika. K limitnímu snímání hladiny elektricky vodivých i nevodivých kapalin průmyslová elektronik Kpitní hldinové snímče CLS 23 K limitnímu snímání hldiny elektriky vodivýh i nevodivýh kplin Miniturní provedení pro přímou montáž do nádrží, jímek, truek Jednoduhé nstvení pomoí

Více

Elektromagnetick indukce

Elektromagnetick indukce 31 lektromgnetick indukce Kdyû v polovinï pdes t ch let zël rock, vymïnili z hy kytristè svè kustickè n stroje z elektrickè. Jimi Hendrix jko prvnì z nich pojl elektrickou kytru jko elektronick n stroj.

Více

u, v, w nazýváme číslo u.( v w). Chyba! Chybné propojení.,

u, v, w nazýváme číslo u.( v w). Chyba! Chybné propojení., Def: Vetorovým součiem vetorů u =(u, u, u 3 ) v = (v, v, v 3 ) zýváme vetor u v = (u v 3 u 3 v, u 3 v u v 3, u v u v ) Vět: Pro vetory i, j, ortoormálí báze pltí i i = j = i, i = j Vět: Nechť u v, w, jsou

Více

Logické obvody. Logický obvod. Rozdělení logických obvodů - Kombinační logické obvody. - Sekvenční logické obvody

Logické obvody. Logický obvod. Rozdělení logických obvodů - Kombinační logické obvody. - Sekvenční logické obvody Logické ovody Cílem této kpitoly je sezn{mit se s logickými ovody, se z{kldním rozdělením logických ovodů, s jejich některými typy. Tké se nučíme nvrhovt logické ovody. Klíčové pojmy: Logický ovod,kominční

Více

Kvantový paralelismus a kvantové počítače

Kvantový paralelismus a kvantové počítače Kvntový prlelismus kvntové počítče Limity v konstrukci počítčů Mooreův zákon říká, že přiližně kždých 8 měsíců se zdvojnásouje počet trnzistorů, které tvoří jeden čip dnes se jich n ěžném čipu tísní ž

Více

Automaty a gramatiky. Organizační záležitosti. Přednáška: na webu (http://ktiml.mff.cuni.cz/~bartak/automaty) Proč chodit na přednášku?

Automaty a gramatiky. Organizační záležitosti. Přednáška: na webu (http://ktiml.mff.cuni.cz/~bartak/automaty) Proč chodit na přednášku? Orgnizční záležitosti Atomty grmtiky Romn Brták, KTIML rtk@ktiml.mff.cni.cz http://ktiml.mff.cni.cz/~rtk Přednášk: n we (http://ktiml.mff.cni.cz/~rtk/tomty) Proč chodit n přednášk? dozvíte se více než

Více

13. Třídící algoritmy a násobení matic

13. Třídící algoritmy a násobení matic 13. Třídící algoritmy a násobení matic Minulou přednášku jsme probírali QuickSort, jeden z historicky prvních třídících algoritmů, které překonaly kvadratickou složitost aspoň v průměrném případě. Proč

Více

Seriál XXVII.III Aplikační

Seriál XXVII.III Aplikační Seriál XXVII.III Aplikční Seriál: Aplikční Tento díl seriálu bude tk trochu plikční. Minule jsme si pověděli úvod k vričním metodám ve fyzice, nyní bychom rádi nbyté znlosti plikovli n tři speciální přípdy.

Více

PRAVIDELNÉ MNOHOSTĚNY

PRAVIDELNÉ MNOHOSTĚNY PRVIDELNÉ MNOHOĚNY Vlst Chmelíková, Luboš Morvec MFF UK 007 1 Úvod ento text byl vytvořen s cílem inspirovt učitele středních škol k zčlenění témtu prvidelné mnohostěny do hodin mtemtiky, neboť při výuce

Více

Zobrazení v rovině je předpis, který každému bodu X roviny připisuje právě jeden bod X roviny. Bod X se nazývá vzor, bod X se nazývá obraz.

Zobrazení v rovině je předpis, který každému bodu X roviny připisuje právě jeden bod X roviny. Bod X se nazývá vzor, bod X se nazývá obraz. 7. Shodná zobrazení 6. ročník 7. Shodná zobrazení 7.1. Shodnost geometrických obrazců Zobrazení v rovině je předpis, který každému bodu X roviny připisuje právě jeden bod X roviny. Bod X se nazývá vzor,

Více

ANALYTICKÁ GEOMETRIE V PROSTORU

ANALYTICKÁ GEOMETRIE V PROSTORU ANALYTICKÁ GEOMETRIE V PROSTORU 3. přednášk Vektorová lger Prvoúhlé souřdnice odu v prostoru Poloh odu v prostoru je vzhledem ke třem osám k soě kolmým určen třemi souřdnicemi, které tvoří uspořádnou trojici

Více

11. cvičení z Matematické analýzy 2

11. cvičení z Matematické analýzy 2 11. cvičení z Mtemtické nlýzy 1. - 1. prosince 18 11.1 (cylindrické souřdnice) Zpište integrály pomocí cylindrických souřdnic pk je spočítejte: () x x x +y (x + y ) dz dy dx. (b) 1 1 x 1 1 x x y (x + y

Více

Determinant. Definice determinantu. Permutace. Permutace, vlastnosti. Definice: Necht A = (a i,j ) R n,n je čtvercová matice.

Determinant. Definice determinantu. Permutace. Permutace, vlastnosti. Definice: Necht A = (a i,j ) R n,n je čtvercová matice. [] Definice determinantu BI-LIN, determinant, 9, P Olšák [2] Determinant je číslo jistým způsobem charakterizující čtvercovou matici det A 0 pro singulární matici, det A 0 pro regulární matici používá

Více

2.5.4 Věta. Každý jazyk reprezentovaný regulárním výrazem je regulárním jazykem.

2.5.4 Věta. Každý jazyk reprezentovaný regulárním výrazem je regulárním jazykem. 2.5. Regulární výrzy [181012-1111 ] 21 2.5 Regulární výrzy 2.5.1 Regulární jzyky jsme definovli jko ty jzyky, které jsou přijímány konečnými utomty; ukázli, že je jedno, zd jsou deterministické neo nedeterministické.

Více

Seznámíte se s další aplikací určitého integrálu výpočtem objemu rotačního tělesa.

Seznámíte se s další aplikací určitého integrálu výpočtem objemu rotačního tělesa. .. Ojem rotčního těles Cíle Seznámíte se s dlší plikcí určitého integrálu výpočtem ojemu rotčního těles. Předpokládné znlosti Předpokládáme, že jste si prostudovli zvedení pojmu určitý integrál (kpitol.).

Více

2002 Katedra obecné elektrotechniky FEI VŠB-TU Ostrava Ing.Stanislav Kocman

2002 Katedra obecné elektrotechniky FEI VŠB-TU Ostrava Ing.Stanislav Kocman STEJNOSĚRNÉ STROJE 1. Princip činnosti stejnosměrného stroje 2. Rekce kotvy komutce stejnosměrných strojů 3. Rozdělení stejnosměrných strojů 4. Stejnosměrné generátory 5. Stejnosměrné motory 2002 Ktedr

Více

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta Uverzt Krlov v Prze Pegogcká kult SEMINÁRNÍ PRÁCE Z POLYNOMICKÉ ALGEBRY POLYNOM 00/00 CIFRIK Záí: Vyšetřete všem probrým prostřeky polyom 0 0 Vyprcováí: Pole věty: Rcoálí kořey. Nechť p Q je koře polyomu

Více

Integrály definované za těchto předpokladů nazýváme vlastní integrály.

Integrály definované za těchto předpokladů nazýváme vlastní integrály. Mtemtik II.5. Nevlstní integrály.5. Nevlstní integrály Cíle V této kpitole poněkud rozšíříme definii Riemnnov určitého integrálu i n přípdy, kdy je integrční oor neohrničený (tj. (, >,

Více

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

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

Více

Úvod do numerické matematiky. Přednáška pro posluchače informatiky. Zimní resp. Letní semestr 2/2

Úvod do numerické matematiky. Přednáška pro posluchače informatiky. Zimní resp. Letní semestr 2/2 Úvod do numerické mtemtiky Přednášk pro posluchče informtiky Zimní resp Letní semestr 2/2 Ivo Mrek, Petr Myer Bohuslv Sekerk 1 Úvodní poznámky Vymezení problemtiky vystihuje následující chrkteristik Numerická

Více

5. Konstrukce trojúhelníků Konstrukce trojúhelníků podle vět sss, sus, usu, Ssu (ssu):

5. Konstrukce trojúhelníků Konstrukce trojúhelníků podle vět sss, sus, usu, Ssu (ssu): 5. Konstruke trojúhelníků Konstruke trojúhelníků podle vět sss, sus, usu, Ssu (ssu): 1. Nrýsuj trojúhelník ABC, je-li dáno: AB = 7,6 m, BC = 4,2 m, AC = 5,6 m Řešení: Pro strny trojúhelníku musí pltit

Více

1. ÚPRAVY ALGEBRAICKÝCH VÝRAZŮ V REÁLNÉM OBORU 1.1. ZLOMKY A ABSOLUTNÍ HODNOTA

1. ÚPRAVY ALGEBRAICKÝCH VÝRAZŮ V REÁLNÉM OBORU 1.1. ZLOMKY A ABSOLUTNÍ HODNOTA 1. ÚPRAVY ALGEBRAICKÝCH VÝRAZŮ V REÁLNÉM OBORU 1.1. ZLOMKY A ABSOLUTNÍ HODNOTA V této kpitole se ozvíte: co rozumíme lgebrickým výrzem; jk jsou efinovány zlomky jké záklní operce s nimi prováíme; jk je

Více

( ) 2 2 2 ( ) 3 3 2 2 3. Výrazy Výraz je druh matematického zápisu, který obsahuje konstanty, proměnné, symboly matematických operací, závorky.

( ) 2 2 2 ( ) 3 3 2 2 3. Výrazy Výraz je druh matematického zápisu, který obsahuje konstanty, proměnné, symboly matematických operací, závorky. Výrzy Výrz je druh mtemtického zápisu, který obshuje konstnty, proměnné, symboly mtemtických opercí, závorky. Příkldy výrzů: + výrz obshuje pouze konstnty číselný výrz x výrz obshuje konstntu ( proměnnou

Více

Nejistoty v mìøení II: nejistoty pøímých mìøení

Nejistoty v mìøení II: nejistoty pøímých mìøení V úvodí èásti [] volého cylu èláù yl uvede struèý pøehled proletiy ejistot v ìøeí, pøilíže historicý vývoj v této olsti zèey dùvody výhody používáí souèsé odifice v širších souvislostech eziárodí etrologie

Více

8) Jaké jsou důvody pro použití víceprůchodového překladače Dříve hlavně kvůli úspoře paměti, dnes spíše z důvodu optimalizace

8) Jaké jsou důvody pro použití víceprůchodového překladače Dříve hlavně kvůli úspoře paměti, dnes spíše z důvodu optimalizace 1) Charakterizujte křížový překladač Překlad programu probíhá na jiném procesoru, než exekuce. Hlavním důvodem je náročnost překladače na cílovém stroji by ho nemuselo být možné rozběhnout. 2. Objasněte

Více

1 Logické řízení (prof. Ing. Jiří Tůma, CSc.)

1 Logické řízení (prof. Ing. Jiří Tůma, CSc.) Logiké řízení Logiké řízení (prof. Ing. Jiří Tům, CS.) Tento způso řízení je zložen n vou stveh ovláného prvku voustvové informi o řízené soustvě. Prktiké oznčení těhto stvů je násleujíí: zpnuto / vpnuto,

Více

ZÁKLADY MATEMATIKY 2. 1. SÉRIE: URƒITÝ INTEGRÁL, APLIKACE

ZÁKLADY MATEMATIKY 2. 1. SÉRIE: URƒITÝ INTEGRÁL, APLIKACE ZÁKLADY MATEMATIKY 2. SÉRIE: URƒITÝ INTEGRÁL, APLIKACE I. P íprvní úlohy. V této sérii pot ebujete znlost výpo t následujících úloh - otestujte si ji:. Vypo ítejte neur ité integrály: ) (x 2 x + ) 2 dx

Více

LOGOMANUÁL. informace a doporučení k užití logotypu Singing Rock. Verze 1.5 Česky. Lukáš Matěja +420 775 282 064 lukas.mateja@singingrock.

LOGOMANUÁL. informace a doporučení k užití logotypu Singing Rock. Verze 1.5 Česky. Lukáš Matěja +420 775 282 064 lukas.mateja@singingrock. LOGOMANUÁL informce doporučení k užití logotypu Singing Rock V přípdě dotzů kontktujte nšeho grfického designer. Lukáš Mtěj +420 775 282 064 luks.mtej@singingrock.cz Verze 1.5 Česky ZAKLADNÍ LOGOTYP Zákldní

Více

Riemannův určitý integrál.

Riemannův určitý integrál. Riemnnův určitý integrál. Definice 1. Budiž

Více

JICH APLIKACE FAKULTA INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FACULTY OF INFORMATION TECHNOLOGY DEPARTMENT OF INFORMATION SYSTEMS

JICH APLIKACE FAKULTA INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FACULTY OF INFORMATION TECHNOLOGY DEPARTMENT OF INFORMATION SYSTEMS VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ FACULTY OF INFORMATION TECHNOLOGY DEPARTMENT OF INFORMATION SYSTEMS DVOUDIMENSIONÁLNÍ

Více

Mgr. Karel Pazourek. online prostředí, Operační program Praha Adaptabilita, registrační číslo CZ.2.17/3.1.00/31165.

Mgr. Karel Pazourek. online prostředí, Operační program Praha Adaptabilita, registrační číslo CZ.2.17/3.1.00/31165. Mnohočleny z různých stran Mgr. Karel Pazourek Kurz vznikl v rámci projektu Rozvoj systému vzdělávacích příležitostí pro nadané žáky a studenty v přírodních vědách a matematice s využitím online prostředí,

Více

( ) ( ) Sinová věta II. β je úhel z intervalu ( 0;π ). Jak je vidět z jednotkové kružnice, úhly, pro které platí. Předpoklady:

( ) ( ) Sinová věta II. β je úhel z intervalu ( 0;π ). Jak je vidět z jednotkové kružnice, úhly, pro které platí. Předpoklady: 4.4. Sinová vět II Předpokldy 44 Kde se stl hy? Námi nlezené řešení je správné, le nenšli jsme druhé hy ve hvíli, kdy jsme z hodnoty sin β určovli úhel β. β je úhel z intervlu ( ;π ). Jk je vidět z jednotkové

Více

MULTIDIMENSIONÁLNÍ JAZYKY A JEJICH AUTOMATY MULTI-DIMENSIONAL LANGUAGES AND THEIR AUTOMATA

MULTIDIMENSIONÁLNÍ JAZYKY A JEJICH AUTOMATY MULTI-DIMENSIONAL LANGUAGES AND THEIR AUTOMATA VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ FACULTY OF INFORMATION TECHNOLOGY DEPARTMENT OF INFORMATION SYSTEMS MULTIDIMENSIONÁLNÍ

Více

R n výběr reprezentantů. Řekneme, že funkce f je Riemannovsky integrovatelná na

R n výběr reprezentantů. Řekneme, že funkce f je Riemannovsky integrovatelná na Mtemtik II. Určitý integrál.1. Pojem Riemnnov určitého integrálu Definice.1.1. Říkáme, že funkce f( x ) je n intervlu integrovtelná (schopná integrce), je-li n něm ohrničená spoň po částech spojitá.

Více

Autoindex nad DNA sekvencemi

Autoindex nad DNA sekvencemi Autoindex nd DNA sekvenemi do. Ing. Jn Holub, Ph.D. ktedr teoretiké informtiky Fkult informčníh tehnologií České vysoké učení tehniké v Prze ENBIK 2014 10. 6. 2014 ENBIK 2014, 10. 5. 2014 J. Holub: Autoindex

Více

matematika vás má it naupravidl

matematika vás má it naupravidl VÝZNAM Algebrický výrz se zvádí intuitivn bez p esn ího vmezení v kolizi s názv dvoj len, troj len, mnoho len. Stále se udr uje fle ná p edstv, e ísl ozn ují mno ství, e jsou zobecn ním vnímné skute nosti.

Více

7 Analytická geometrie

7 Analytická geometrie 7 Anlytiká geometrie 7. Poznámk: Když geometriké prolémy převedeme pomoí modelu M systému souřdni n lgeriké ritmetiké prolémy pk mluvíme o nlytiké geometrii neo též o metodě souřdni užité v geometrii.

Více

Křivkový integrál prvního druhu verze 1.0

Křivkový integrál prvního druhu verze 1.0 Křivkový integrál prvního druhu verze. Úvod Následující text popisuje výpočet křivkového integrálu prvního druhu. Měl by sloužit především studentům předmětu MATEMAT k příprvě n zkoušku. Mohou se v něm

Více

GRAFY A GRAFOVÉ ALGORITMY

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

Více

Úloha2.Naleznětevšechnydvojicereálnýchčísel(a,b)takové,žečísla10, a, b, abtvořívtomtopořadí aritmetickou posloupnost.

Úloha2.Naleznětevšechnydvojicereálnýchčísel(a,b)takové,žečísla10, a, b, abtvořívtomtopořadí aritmetickou posloupnost. Úloha. V Americe se pro měření teploty používají místo Celsiových stupňů stupně Fahrenheitovy. PřepočetzCelsiovýchstupňůnaFahrenheitovylzeprovéstpodlevzorce f = 9 5 c+32(cjsoustupně Celsiovy, f Farenheitovy).

Více

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

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

Více

Matice. a B =...,...,...,...,..., prvků z tělesa T (tímto. Definice: Soubor A = ( a. ...,..., ra

Matice. a B =...,...,...,...,..., prvků z tělesa T (tímto. Definice: Soubor A = ( a. ...,..., ra Definice: Soubor A ( i j ) Mtice 11 12 1n 21 22 2n m 1 m2 prvků z těles T (tímto tělesem T bude v nší prxi nejčstěji těleso reálných čísel R resp těleso rcionálních čísel Q či těleso komplexních čísel

Více

je jedna z orientací určena jeho parametrizací. Je to ta, pro kterou je počátečním bodem bod ϕ(a). Im k.b.(c ) ( C ) (C ) Obr Obr. 3.5.

je jedna z orientací určena jeho parametrizací. Je to ta, pro kterou je počátečním bodem bod ϕ(a). Im k.b.(c ) ( C ) (C ) Obr Obr. 3.5. 10. Komplexní funkce reálné proměnné. Křivky. Je-li f : (, b) C, pk lze funkci f povžovt z dvojici (u, v), kde u = Re f v = Im f. Rozdíl proti vektorovému poli je v tom, že jsou pro komplexní čísl definovány

Více

Návody k domácí části I. kola kategorie A

Návody k domácí části I. kola kategorie A Návody k domácí části I. kola kategorie A 1. Najděte všechny dvojice prvočísel p, q, pro které existuje přirozené číslo a takové, že pq p + q = a + 1 a + 1. 1. Nechť p a q jsou prvočísla. Zjistěte, jaký

Více

Konstrukce na základě výpočtu I

Konstrukce na základě výpočtu I ..11 Konstrukce n zákldě výpočtu I Předpokldy: Pedgogická poznámk: Původně yl látk rozepsnou do dvou hodin, v první ylo kromě dělení úseček zřzen i čtvrtá geometrická úměrná. Právě její prorání se nestíhlo,

Více

3. APLIKACE URČITÉHO INTEGRÁLU

3. APLIKACE URČITÉHO INTEGRÁLU APLIKACE URČITÉHO INTEGRÁLU APLIKACE URČITÉHO INTEGRÁLU V mtemtice, le zejmén v přírodních technických vědách, eistuje nepřeerné množství prolémů, při jejichž řešení je nutno tím či oním způsoem použít

Více

4.2.7 Zavedení funkcí sinus a cosinus pro orientovaný úhel I

4.2.7 Zavedení funkcí sinus a cosinus pro orientovaný úhel I 4..7 Zvedení funkcí sinus cosinus pro orientovný úhel I Předpokldy: 40, 40, 404, 406 Prolém s definicí funkcí sin ( ) cos( ) : Definice pomocí prvoúhlého trojúhelníku je π možné použít pouze pro ( 0 ;90

Více

odvodit vzorec pro integraci per partes integrovat sou in dvou funkcí pouºitím metody per partes Obsah 2. Odvození vzorce pro integraci per partes

odvodit vzorec pro integraci per partes integrovat sou in dvou funkcí pouºitím metody per partes Obsah 2. Odvození vzorce pro integraci per partes Integrce per prtes Speciální metod, integrce per prtes (integrce po ástech), je pouºitelná p i integrování sou inu ou funkcí. Tento leták oozuje zmín nou meto ilustruje ji n d p íkld. Abychom zvládli tuto

Více

3. Polynomy Verze 338.

3. Polynomy Verze 338. 3. Polynomy Verze 338. V této kapitole se věnujeme vlastnostem polynomů. Definujeme základní pojmy, které se k nim váží, definujeme algebraické operace s polynomy. Diskutujeme dělitelnost polynomů, existenci

Více

1 i= VLIV ZMĚN FYZIKÁLNÍCH PARAMETRŮ FLUIDNÍCH VRSTEV NA CHARAKTERISTIKY TLAKOVÝCH FLUKTUACÍ. OTAKAR TRNKA a MILOSLAV HARTMAN. i M

1 i= VLIV ZMĚN FYZIKÁLNÍCH PARAMETRŮ FLUIDNÍCH VRSTEV NA CHARAKTERISTIKY TLAKOVÝCH FLUKTUACÍ. OTAKAR TRNKA a MILOSLAV HARTMAN. i M Chem. Listy, 55 53 (7) VLIV ZMĚN FYZIKÁLNÍCH PARAMETRŮ FLUIDNÍCH VRSTEV NA CHARAKTERISTIKY TLAKOVÝCH FLUKTUACÍ OTAKAR TRNKA MILOSLAV HARTMAN Ústv chemických procesů, AV ČR, Rozvojová 35, 65 Prh 6 trnk@icpf.cs.cz

Více

ZÁKLADY. y 1 + y 2 dx a. kde y je hledanou funkcí proměnné x.

ZÁKLADY. y 1 + y 2 dx a. kde y je hledanou funkcí proměnné x. VARIAČNÍ POČET ZÁKLADY V prxi se čsto hledjí křivky nebo plochy, které minimlizují nebo mximlizují jisté hodnoty. Npř. se hledá nejkrtší spojnice dvou bodů n dné ploše, nebo tvr zvěšeného ln (má minimální

Více

OSTRAVSKÁ UNIVERZITA V OSTRAVĚ

OSTRAVSKÁ UNIVERZITA V OSTRAVĚ OSTRAVSKÁ UNIVERZITA V OSTRAVĚ TEORETICKÉ ZÁKLADY INFORMATIKY II HASHIM HABIBALLA OSTRAVA 2003 Tento projekt byl spolufinancován Evropskou unií a českým státním rozpočtem Recenzenti: Doc. Ing. Miroslav

Více

KVADRATICKÁ FUNKCE (vlastnosti, grafy)

KVADRATICKÁ FUNKCE (vlastnosti, grafy) KVADRATICKÁ FUNKCE (vlstnosti, gr) Teorie Kvdrtikou unkí se nzývá kždá unke dná předpisem ; R,, R; D( ) je proměnná z příslušného deiničního ooru unke (nejčstěji množin R),, jsou koeiient kvdrtiké unke,

Více

4 Mřížka tvořená body, mřížková funkce a její Fourierova transformace, reciproká mřížka

4 Mřížka tvořená body, mřížková funkce a její Fourierova transformace, reciproká mřížka 4 Mříž tvořená body, mřížová funce její Fourierov trnsformce, reciproá mříž Reciproé vetory bázi reciproých vetorů používl již olem r 880 J W Gibbs ve svých přednášách o vetorové nlýze [], str 0, 83 Do

Více

Matematika II: Testy

Matematika II: Testy Mtemtik II: Testy Petr Schreiberová Ktedr mtemtiky deskriptivní geometrie VŠB - Technická univerzit Ostrv Mtemtik II - testy 69. Řy 9 - Test Ktedr mtemtiky deskriptivní geometrie, VŠB - Technická univerzit

Více

9.5. Kolmost přímek a rovin

9.5. Kolmost přímek a rovin 9.5. Kolmost přímek a rovin Pro kolmost přímek a rovin platí následující věty, které budeme demonstrovat na krychli ABCDEFGH se středy podstav S, Q. Přímka kolmá k rovině je kolmá ke všem přímkám této

Více

3. Matice a determinanty

3. Matice a determinanty . Matice a determinanty Teorie matic a determinantů představuje úvod do lineární algebry. Nejrozsáhlejší aplikace mají matice a determinanty při řešení systémů lineárních rovnic. Pojem determinantu zavedl

Více

ELEKTŘINA A MAGNETIZMUS Řešené úlohy a postupy: Kapacita a uložená energie

ELEKTŘINA A MAGNETIZMUS Řešené úlohy a postupy: Kapacita a uložená energie ELEKTŘINA A MAGNETIZMUS Řešené úlohy postupy: Kpcit uložená energie Peter Dourmshkin MIT 6, překld: Jn Pcák (7) Osh 4. KAPACITA A ULOŽENÁ ENERGIE 4.1 ÚKOLY 4. ALGORITMUS PRO ŘEŠENÍ PROBLÉMŮ ÚLOHA 1: VÁLCOVÝ

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

!" #!" $%!"#$%&' () &789:,10; *+ #"B CD ' E FGHI2J KLM.?NO E PQ?./RST.UVW 0GXY E,ZPQ ST.U[ \]^_2`a.UVWb c 2#( & ) & T Z.U : 7 PQ? :2 PQ?

! #! $%!#$%&' () &789:,10; *+ #B CD ' E FGHI2J KLM.?NO E PQ?./RST.UVW 0GXY E,ZPQ ST.U[ \]^_2`a.UVWb c 2#( & ) & T Z.U : 7 PQ? :2 PQ? !" #!" $%!"#$%&' () &789:,10; *+ .?@A #"B CD ' E FGHI2J KLM.?NO E PQ?./RST.UVW 0GXY T2 @4 E,ZPQ ST.U[ \]^_2`a.UVWb c 2#( & ) & T Z.U : 7 PQ? :2 PQ? B?#R B 3 2B %,?# E PQ? \ ] 2, 3, 2 R :? 3?4 < ^F ()

Více