4 Pojem grafu, ve zkratce
|
|
|
- Blažena Bílková
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 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, vydobyly si svou užitečností a názorností důležité místo na slunci. Neformálně řečeno, graf se skládá z vrcholů (představme si je jako nakreslené puntíky ) a z hran, které spojují dvojice vrcholů mezi sebou.
2 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 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, vydobyly si svou užitečností a názorností důležité místo na slunci. Neformálně řečeno, graf se skládá z vrcholů (představme si je jako nakreslené puntíky ) a z hran, které spojují dvojice vrcholů mezi sebou. Stručný přehled lekce * Zavedení a pochopení grafů, jejich základní pojmy. * Příklady běžných tříd grafů, podgrafy a isomorfismus, souvislost. * Stromy a jejich speciální vlastnosti.
3 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu 4.1 Definice grafu Definice 4.1. Graf (jednoduchý neorient.) je uspořádaná dvojice G = (V, E), kde V je množina vrcholů a E je množina hran množina vybraných dvouprvkových podmnožin množiny vrcholů
4 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu 4.1 Definice grafu Definice 4.1. Graf (jednoduchý neorient.) je uspořádaná dvojice G = (V, E), kde V je množina vrcholů a E je množina hran množina vybraných dvouprvkových podmnožin množiny vrcholů Značení: Hranu mezi vrcholy u a v píšeme jako {u, v}, nebo zkráceně uv. Vrcholy spojené hranou jsou sousední a hrana uv vychází z vrcholů u a v. Na množinu vrcholů grafu G odkazujeme jako na V (G), na množinu hran E(G).
5 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu 4.1 Definice grafu Definice 4.1. Graf (jednoduchý neorient.) je uspořádaná dvojice G = (V, E), kde V je množina vrcholů a E je množina hran množina vybraných dvouprvkových podmnožin množiny vrcholů Značení: Hranu mezi vrcholy u a v píšeme jako {u, v}, nebo zkráceně uv. Vrcholy spojené hranou jsou sousední a hrana uv vychází z vrcholů u a v. Na množinu vrcholů grafu G odkazujeme jako na V (G), na množinu hran E(G). Grafy se často zadávají přímo názorným obrázkem, jinak je lze formálně zadat výčtem vrcholů a výčtem hran. Například: { } V = {1, 2, 3, 4}, E = {1, 2}, {1, 3}, {1, 4}, {3, 4} Na graf se lze dívat také jako na symetrickou ireflexivní relaci, kde hrany tvoří právě dvojice prvků z této relace.
6 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Stupně vrcholů v grafu Definice 4.2. Stupněm vrcholu v v grafu G rozumíme počet hran vycházejících z v. Stupeň v v grafu G značíme d G (v).
7 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Stupně vrcholů v grafu Definice 4.2. Stupněm vrcholu v v grafu G rozumíme počet hran vycházejících z v. Stupeň v v grafu G značíme d G (v). Slovo vycházející zde nenaznačuje žádný směr; je totiž obecnou konvencí u neorientovaných grafů říkat, že hrana vychází z obou svých konců zároveň stupně
8 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Stupně vrcholů v grafu Definice 4.2. Stupněm vrcholu v v grafu G rozumíme počet hran vycházejících z v. Stupeň v v grafu G značíme d G (v). Slovo vycházející zde nenaznačuje žádný směr; je totiž obecnou konvencí u neorientovaných grafů říkat, že hrana vychází z obou svých konců zároveň stupně Definice: Graf je d-regulární, pokud všechny jeho vrcholy mají stejný stupeň d.
9 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Stupně vrcholů v grafu Definice 4.2. Stupněm vrcholu v v grafu G rozumíme počet hran vycházejících z v. Stupeň v v grafu G značíme d G (v). Slovo vycházející zde nenaznačuje žádný směr; je totiž obecnou konvencí u neorientovaných grafů říkat, že hrana vychází z obou svých konců zároveň stupně Definice: Graf je d-regulární, pokud všechny jeho vrcholy mají stejný stupeň d. Značení: Nejvyšší stupeň v grafu G značíme (G) a nejnižší δ(g).
10 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Stupně vrcholů v grafu Definice 4.2. Stupněm vrcholu v v grafu G rozumíme počet hran vycházejících z v. Stupeň v v grafu G značíme d G (v). Slovo vycházející zde nenaznačuje žádný směr; je totiž obecnou konvencí u neorientovaných grafů říkat, že hrana vychází z obou svých konců zároveň stupně Definice: Graf je d-regulární, pokud všechny jeho vrcholy mají stejný stupeň d. Značení: Nejvyšší stupeň v grafu G značíme (G) a nejnižší δ(g). Věta 4.3. Součet stupňů v grafu je vždy sudý, roven dvojnásobku počtu hran.
11 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Běžné typy grafů Kružnice délky n má n 3 různých vrcholů spojených do jednoho cyklu n hranami: C n n...
12 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Běžné typy grafů Kružnice délky n má n 3 různých vrcholů spojených do jednoho cyklu n hranami: C n n... Cesta délky n 0 má n+1 různých vrcholů spojených za sebou n hranami: P n n n+1
13 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Úplný graf na n 1 vrcholech má n různých vrcholů spojených po všech dvojicích (tj. celkem ( n 2) hran): K n n...
14 Úplný graf na n 1 vrcholech má n různých vrcholů spojených po všech dvojicích (tj. celkem ( n 2) hran): K n n... Úplný bipartitní graf na m 1 a n 1 vrcholech má m + n vrcholů ve dvou skupinách (partitách), přičemž hranami jsou spojeny všechny m n dvojice z různých skupin: K m,n m n Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu
15 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Hvězda s n 1 rameny je zvláštní název pro úplný bipartitní graf K 1,n : S n n...
16 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Zmínka o orientovaných grafech V Lekci 9 si zavedeme také takzvané orientované grafy, které každé hraně přiřazují jistý směr. Formálně orientované grafy budou mít množinu orientovaných hran A V (G) V (G) a zobrazíme je takto...
17 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu 4.2 Podgrafy a Isomorfismus Definice: Podgrafem grafu G rozumíme libovolný graf H na podmnožině vrcholů V (H) V (G), který má za hrany libovolnou podmnožinu hran grafu G majících oba vrcholy ve V (H). Píšeme H G, tj. stejně jako množinová inkluze (ale význam je trochu jiný).
18 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu 4.2 Podgrafy a Isomorfismus Definice: Podgrafem grafu G rozumíme libovolný graf H na podmnožině vrcholů V (H) V (G), který má za hrany libovolnou podmnožinu hran grafu G majících oba vrcholy ve V (H). Píšeme H G, tj. stejně jako množinová inkluze (ale význam je trochu jiný). Na následujícím obrázku vidíme zvýrazněné podmnožiny vrcholů hran. Proč se vlevo nejedná o podgraf? Obrázek vpravo už podgrafem je.
19 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu 4.2 Podgrafy a Isomorfismus Definice: Podgrafem grafu G rozumíme libovolný graf H na podmnožině vrcholů V (H) V (G), který má za hrany libovolnou podmnožinu hran grafu G majících oba vrcholy ve V (H). Píšeme H G, tj. stejně jako množinová inkluze (ale význam je trochu jiný). Na následujícím obrázku vidíme zvýrazněné podmnožiny vrcholů hran. Proč se vlevo nejedná o podgraf? Obrázek vpravo už podgrafem je. Definice: Indukovaným podgrafem je podgraf H G takový, který obsahuje všechny hrany grafu G mezi dvojicemi vrcholů z V (H).
20 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Stejnost grafů? =? =
21 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Stejnost grafů? =? = Definice 4.4. Isomorfismus grafů G a H je bijektivní zobrazení f : V (G) V (H), pro které každá dvojice u, v V (G) je spojená hranou v G právě, když je dvojice f(u), f(v) spojená hranou v H. Grafy G a H jsou isomorfní, G H, pokud mezi nimi existuje isomorfismus.
22 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Stejnost grafů? =? = Definice 4.4. Isomorfismus grafů G a H je bijektivní zobrazení f : V (G) V (H), pro které každá dvojice u, v V (G) je spojená hranou v G právě, když je dvojice f(u), f(v) spojená hranou v H. Grafy G a H jsou isomorfní, G H, pokud mezi nimi existuje isomorfismus. Fakt: Mějme isomorfismus f grafů G a H. Pak platí následující G a H mají stejný počet hran, f zobrazuje na sebe vrcholy stejných stupňů, tj. d G (v) = d H (f(v)).
23 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Stejnost grafů? =? = Definice 4.4. Isomorfismus grafů G a H je bijektivní zobrazení f : V (G) V (H), pro které každá dvojice u, v V (G) je spojená hranou v G právě, když je dvojice f(u), f(v) spojená hranou v H. Grafy G a H jsou isomorfní, G H, pokud mezi nimi existuje isomorfismus. Fakt: Mějme isomorfismus f grafů G a H. Pak platí následující G a H mají stejný počet hran, f zobrazuje na sebe vrcholy stejných stupňů, tj. d G (v) = d H (f(v)).
24 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Stejnost grafů? =? = Definice 4.4. Isomorfismus grafů G a H je bijektivní zobrazení f : V (G) V (H), pro které každá dvojice u, v V (G) je spojená hranou v G právě, když je dvojice f(u), f(v) spojená hranou v H. Grafy G a H jsou isomorfní, G H, pokud mezi nimi existuje isomorfismus. Fakt: Mějme isomorfismus f grafů G a H. Pak platí následující G a H mají stejný počet hran, f zobrazuje na sebe vrcholy stejných stupňů, tj. d G (v) = d H (f(v)). U nakreslených dvou grafů objevíme isomorfismus velmi snadno podíváme se, jak si odpovídají vrcholy stejných stupňů.
25 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Příklad 4.5. Jsou následující dva grafy isomorfní? Pokud mezi nakreslenými dvěma grafy hledáme isomorfismus, nejprve se podíváme, zda mají stejný počet vrcholů a hran.
26 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Příklad 4.5. Jsou následující dva grafy isomorfní? Pokud mezi nakreslenými dvěma grafy hledáme isomorfismus, nejprve se podíváme, zda mají stejný počet vrcholů a hran. Mají. Pak se podíváme na stupně vrcholů a zjistíme, že oba mají stejnou posloupnost stupňů 2, 2, 2, 2, 3, 3.
27 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Příklad 4.5. Jsou následující dva grafy isomorfní? Pokud mezi nakreslenými dvěma grafy hledáme isomorfismus, nejprve se podíváme, zda mají stejný počet vrcholů a hran. Mají. Pak se podíváme na stupně vrcholů a zjistíme, že oba mají stejnou posloupnost stupňů 2, 2, 2, 2, 3, 3. Takže ani takto jsme mezi nimi nerozlišili a mohou (nemusejí!) být isomorfní. Dále tedy nezbývá, než zkoušet všechny přípustné možnosti zobrazení isomorfismu z levého grafu do pravého.
28 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Příklad 4.5. Jsou následující dva grafy isomorfní? Pokud mezi nakreslenými dvěma grafy hledáme isomorfismus, nejprve se podíváme, zda mají stejný počet vrcholů a hran. Mají. Pak se podíváme na stupně vrcholů a zjistíme, že oba mají stejnou posloupnost stupňů 2, 2, 2, 2, 3, 3. Takže ani takto jsme mezi nimi nerozlišili a mohou (nemusejí!) být isomorfní. Dále tedy nezbývá, než zkoušet všechny přípustné možnosti zobrazení isomorfismu z levého grafu do pravého. Na levém grafu si pro ulehčení všimněme, že oba vrcholy stupně tři jsou si symetrické, proto si bez újmy na obecnosti můžeme vybrat, že vrchol označený 1 se zobrazí na 1. Druhý vrchol stupně tři, označený 4, se musí zobrazit na analogický vrchol druhého grafu 4. A zbytek již plyne snadno:
29 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Důsledek: Stejnost grafů jako isomorfismus! Graf G Celá třída isomorfismu grafu G
30 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Důsledek: Stejnost grafů jako isomorfismus! Graf G Celá třída isomorfismu grafu G Je uvedený přístup, tj. zaměňování konkrétního grafu za celou jeho třídu isomorfismu, v matematice neobvyklý?
31 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Důsledek: Stejnost grafů jako isomorfismus! Graf G Celá třída isomorfismu grafu G Je uvedený přístup, tj. zaměňování konkrétního grafu za celou jeho třídu isomorfismu, v matematice neobvyklý? Ne, například už v geometrii jste říkali čtverec o straně 2 či jednotkový kruh a podobně, aniž jste měli na mysli konkrétní obrázek, nýbrž celou třídu všech těchto shodných objektů.
32 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Další grafové pojmy Definice: Mějme libovolný graf G.
33 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Další grafové pojmy Definice: Mějme libovolný graf G. Podgrafu H G, který je isomorfní nějaké kružnici, říkáme kružnice v G. Speciálně říkáme trojúhelník kružnici délky 3.
34 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Další grafové pojmy Definice: Mějme libovolný graf G. Podgrafu H G, který je isomorfní nějaké kružnici, říkáme kružnice v G. Speciálně říkáme trojúhelník kružnici délky 3. Podgrafu H G, který je isomorfní nějaké cestě, říkáme cesta v G.
35 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Další grafové pojmy Definice: Mějme libovolný graf G Podgrafu H G, který je isomorfní nějaké kružnici, říkáme kružnice v G. Speciálně říkáme trojúhelník kružnici délky 3. Podgrafu H G, který je isomorfní nějaké cestě, říkáme cesta v G. Podgrafu H G, který je isomorfní nějakému úplnému grafu, říkáme klika v G. Podmnožině vrcholů X V (G), mezi kterými nevedou v G vůbec žádné hrany, říkáme nezávislá množina X v G.
36 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Další grafové pojmy Definice: Mějme libovolný graf G Podgrafu H G, který je isomorfní nějaké kružnici, říkáme kružnice v G. Speciálně říkáme trojúhelník kružnici délky 3. Podgrafu H G, který je isomorfní nějaké cestě, říkáme cesta v G. Podgrafu H G, který je isomorfní nějakému úplnému grafu, říkáme klika v G. Podmnožině vrcholů X V (G), mezi kterými nevedou v G vůbec žádné hrany, říkáme nezávislá množina X v G. Indukovanému podgrafu H G, který je isomorfní nějaké kružnici, říkáme indukovaná kružnice v G.
37 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu 4.3 Souvislost grafů, komponenty Důležitou globální vlastností grafů je souvislost, tedy možnost se v nich pohybovat odkudkoliv kamkoliv podél jeho hran, neboli po cestách v grafu.
38 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu 4.3 Souvislost grafů, komponenty Důležitou globální vlastností grafů je souvislost, tedy možnost se v nich pohybovat odkudkoliv kamkoliv podél jeho hran, neboli po cestách v grafu. Lema 4.6. Mějme relaci na množině vrcholů V (G) libovolného grafu G takovou, že pro dva vrcholy x y právě když existuje v G cesta začínající v x a končící v y. Pak je relací ekvivalence.
39 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu 4.3 Souvislost grafů, komponenty Důležitou globální vlastností grafů je souvislost, tedy možnost se v nich pohybovat odkudkoliv kamkoliv podél jeho hran, neboli po cestách v grafu. Lema 4.6. Mějme relaci na množině vrcholů V (G) libovolného grafu G takovou, že pro dva vrcholy x y právě když existuje v G cesta začínající v x a končící v y. Pak je relací ekvivalence. Důkaz. Relace je reflexivní, nebot každý vrchol je spojený sám se sebou cestou délky 0.
40 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu 4.3 Souvislost grafů, komponenty Důležitou globální vlastností grafů je souvislost, tedy možnost se v nich pohybovat odkudkoliv kamkoliv podél jeho hran, neboli po cestách v grafu. Lema 4.6. Mějme relaci na množině vrcholů V (G) libovolného grafu G takovou, že pro dva vrcholy x y právě když existuje v G cesta začínající v x a končící v y. Pak je relací ekvivalence. Důkaz. Relace je reflexivní, nebot každý vrchol je spojený sám se sebou cestou délky 0. Symetrická je také, protože cestu z x do y snadno v neorientovaném grafu obrátíme na cestu z y do x.
41 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu 4.3 Souvislost grafů, komponenty Důležitou globální vlastností grafů je souvislost, tedy možnost se v nich pohybovat odkudkoliv kamkoliv podél jeho hran, neboli po cestách v grafu. Lema 4.6. Mějme relaci na množině vrcholů V (G) libovolného grafu G takovou, že pro dva vrcholy x y právě když existuje v G cesta začínající v x a končící v y. Pak je relací ekvivalence. Důkaz. Relace je reflexivní, nebot každý vrchol je spojený sám se sebou cestou délky 0. Symetrická je také, protože cestu z x do y snadno v neorientovaném grafu obrátíme na cestu z y do x. Pro důkaz tranzitivity si označme P cestu z x do y a Q cestu z y do z. Pak P Q nemusí být cesta; mohou se navzájem protínat.
42 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu 4.3 Souvislost grafů, komponenty Důležitou globální vlastností grafů je souvislost, tedy možnost se v nich pohybovat odkudkoliv kamkoliv podél jeho hran, neboli po cestách v grafu. Lema 4.6. Mějme relaci na množině vrcholů V (G) libovolného grafu G takovou, že pro dva vrcholy x y právě když existuje v G cesta začínající v x a končící v y. Pak je relací ekvivalence. Důkaz. Relace je reflexivní, nebot každý vrchol je spojený sám se sebou cestou délky 0. Symetrická je také, protože cestu z x do y snadno v neorientovaném grafu obrátíme na cestu z y do x. Pro důkaz tranzitivity si označme P cestu z x do y a Q cestu z y do z. Pak P Q nemusí být cesta; mohou se navzájem protínat. Avšak pokud označíme P P část cesty z x do prvního vrcholu z v průniku s Q a Q Q zbytek druhé cesty od z, tak P Q už je cesta z x do z.
43 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Definice 4.7. Komponentami souvislosti grafu G nazveme třídy ekvivalence výše popsané (Lema 7.6) relace na V (G).
44 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Definice 4.7. Komponentami souvislosti grafu G nazveme třídy ekvivalence výše popsané (Lema 7.6) relace na V (G). Jinak se také komponentami souvislosti mysĺı podgrafy indukované na těchto třídách ekvivalence.
45 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Definice 4.7. Komponentami souvislosti grafu G nazveme třídy ekvivalence výše popsané (Lema 7.6) relace na V (G). Jinak se také komponentami souvislosti mysĺı podgrafy indukované na těchto třídách ekvivalence. Podívejte se, kolik komponent souvislosti má tento graf:
46 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Definice 4.7. Komponentami souvislosti grafu G nazveme třídy ekvivalence výše popsané (Lema 7.6) relace na V (G). Jinak se také komponentami souvislosti mysĺı podgrafy indukované na těchto třídách ekvivalence. Podívejte se, kolik komponent souvislosti má tento graf: Vidíte v obrázku všechny tři komponenty? Jedna z nich je izolovaným vrcholem, druhá hranou (tj. grafem isomorfním K 2 ) a třetí je to zbývající.
47 Definice 4.8. Graf G je souvislý pokud je G tvořený nejvýše jednou komponentou souvislosti, tj. pokud každé dva vrcholy G jsou spojené cestou. Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu
48 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Definice 4.8. Graf G je souvislý pokud je G tvořený nejvýše jednou komponentou souvislosti, tj. pokud každé dva vrcholy G jsou spojené cestou. Který z těchto dvou grafů je souvislý?
49 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu 4.4 Stromy grafy bez kružnic Charakteristickými znaky stromů je absence kružnic a souvislost...
50 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu 4.4 Stromy grafy bez kružnic Charakteristickými znaky stromů je absence kružnic a souvislost... Definice 4.9. Strom je jednoduchý souvislý graf T bez kružnic.
51 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu 4.4 Stromy grafy bez kružnic Charakteristickými znaky stromů je absence kružnic a souvislost... Definice 4.9. Strom je jednoduchý souvislý graf T bez kružnic. Les je jednoduchý graf bez kružnic (nemusí být souvislý). Komponenty souvislosti lesa jsou stromy. Jeden vrchol bez hran a prázdný graf jsou také stromy. Grafy bez kružnic také obecně nazýváme acyklické.
52 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Vlastnosti stromů Lema Strom s více než jedním vrcholem obsahuje vrchol stupně 1.
53 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Vlastnosti stromů Lema Strom s více než jedním vrcholem obsahuje vrchol stupně 1. Důkaz: Souvislý graf s více než jedním vrcholem nemůže mít vrchol stupně 0. Proto vezmeme strom T a v něm libovolný vrchol v.
54 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Vlastnosti stromů Lema Strom s více než jedním vrcholem obsahuje vrchol stupně 1. Důkaz: Souvislý graf s více než jedním vrcholem nemůže mít vrchol stupně 0. Proto vezmeme strom T a v něm libovolný vrchol v. Sestrojíme nyní co nejdelší cestu S v T začínající ve v: S začne libovolnou hranou vycházející z v;
55 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Vlastnosti stromů Lema Strom s více než jedním vrcholem obsahuje vrchol stupně 1. Důkaz: Souvislý graf s více než jedním vrcholem nemůže mít vrchol stupně 0. Proto vezmeme strom T a v něm libovolný vrchol v. Sestrojíme nyní co nejdelší cestu S v T začínající ve v: S začne libovolnou hranou vycházející z v; v každém dalším vrcholu u, do kterého se dostaneme a má stupeň větší než 1, lze pak pokračovat cestu S další novou hranou. v S...
56 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Vlastnosti stromů Lema Strom s více než jedním vrcholem obsahuje vrchol stupně 1. Důkaz: Souvislý graf s více než jedním vrcholem nemůže mít vrchol stupně 0. Proto vezmeme strom T a v něm libovolný vrchol v. Sestrojíme nyní co nejdelší cestu S v T začínající ve v: S začne libovolnou hranou vycházející z v; v každém dalším vrcholu u, do kterého se dostaneme a má stupeň větší než 1, lze pak pokračovat cestu S další novou hranou. v S... Pokud by se v S poprvé zopakoval některý vrchol, získali bychom kružnici. Proto cesta S musí jednou skončit v nějakém vrcholu stupně 1 v T.
57 Věta Strom na n vrcholech má přesně n 1 hran pro n 1. Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu
58 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Věta Strom na n vrcholech má přesně n 1 hran pro n 1. Důkaz: Toto tvrzení dokážeme indukcí podle n. Strom s jedním vrcholem má n 1 = 0 hran.
59 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Věta Strom na n vrcholech má přesně n 1 hran pro n 1. Důkaz: Toto tvrzení dokážeme indukcí podle n. Strom s jedním vrcholem má n 1 = 0 hran. Necht T je strom na n > 1 vrcholech. v Podle Lematu 7.10 má T vrchol v stupně 1. Označme T = T v graf vzniklý z T odebráním vrcholu v. T : T
60 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Věta Strom na n vrcholech má přesně n 1 hran pro n 1. Důkaz: Toto tvrzení dokážeme indukcí podle n. Strom s jedním vrcholem má n 1 = 0 hran. Necht T je strom na n > 1 vrcholech. v Podle Lematu 7.10 má T vrchol v stupně 1. Označme T = T v graf vzniklý z T odebráním vrcholu v. Pak T je také souvislý bez kružnic, tudíž strom na n 1 vrcholech. Dle indukčního předpokladu T má n 1 1 hran, a proto T má n = n 1 hran. T : T
61 Věta Mezi každými dvěma vrcholy stromu vede právě jediná cesta. Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu
62 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Věta Mezi každými dvěma vrcholy stromu vede právě jediná cesta. Důkaz: Jelikož strom T je souvislý dle definice, mezi libovolnými dvěma vrcholy u, v vede nějaká cesta.
63 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Věta Mezi každými dvěma vrcholy stromu vede právě jediná cesta. u P 1 H P 2 v Důkaz: Jelikož strom T je souvislý dle definice, mezi libovolnými dvěma vrcholy u, v vede nějaká cesta. Pokud by existovaly dvě různé cesty P 1, P 2 mezi u, v, tak bychom vzali jejich symetrický rozdíl, podgraf H = P 1 P 2 s neprázdnou množinou hran, kde H zřejmě má všechny stupně sudé.
64 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Věta Mezi každými dvěma vrcholy stromu vede právě jediná cesta. u P 1 H P 2 v Důkaz: Jelikož strom T je souvislý dle definice, mezi libovolnými dvěma vrcholy u, v vede nějaká cesta. Pokud by existovaly dvě různé cesty P 1, P 2 mezi u, v, tak bychom vzali jejich symetrický rozdíl, podgraf H = P 1 P 2 s neprázdnou množinou hran, kde H zřejmě má všechny stupně sudé. Na druhou stranu se však podgraf stromu musí opět skládat z komponent stromů, a tudíž obsahovat vrchol stupně 1 podle Lematu 7.10, spor.
65 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Věta Mezi každými dvěma vrcholy stromu vede právě jediná cesta. u P 1 H P 2 v Důkaz: Jelikož strom T je souvislý dle definice, mezi libovolnými dvěma vrcholy u, v vede nějaká cesta. Pokud by existovaly dvě různé cesty P 1, P 2 mezi u, v, tak bychom vzali jejich symetrický rozdíl, podgraf H = P 1 P 2 s neprázdnou množinou hran, kde H zřejmě má všechny stupně sudé. Na druhou stranu se však podgraf stromu musí opět skládat z komponent stromů, a tudíž obsahovat vrchol stupně 1 podle Lematu 7.10, spor. Důsledek Přidáním jedné hrany do stromu vznikne právě jedna kružnice.
66 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Alternativní charakterizace stromů Na dané množině vrcholů je (vzhledem k inkluzi množin hran) strom minimální souvislý graf (plyne z Věty 7.12) a zároveň maximální acyklický graf (plyne z Důsledku 7.13).
67 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Alternativní charakterizace stromů Na dané množině vrcholů je (vzhledem k inkluzi množin hran) strom minimální souvislý graf (plyne z Věty 7.12) a zároveň maximální acyklický graf (plyne z Důsledku 7.13).
68 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Alternativní charakterizace stromů Na dané množině vrcholů je (vzhledem k inkluzi množin hran) strom minimální souvislý graf (plyne z Věty 7.12) a zároveň maximální acyklický graf (plyne z Důsledku 7.13).
69 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Alternativní charakterizace stromů Na dané množině vrcholů je (vzhledem k inkluzi množin hran) strom minimální souvislý graf (plyne z Věty 7.12) a zároveň maximální acyklický graf (plyne z Důsledku 7.13).
70 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Alternativní charakterizace stromů Na dané množině vrcholů je (vzhledem k inkluzi množin hran) strom minimální souvislý graf (plyne z Věty 7.12) a zároveň maximální acyklický graf (plyne z Důsledku 7.13).
71 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Alternativní charakterizace stromů Na dané množině vrcholů je (vzhledem k inkluzi množin hran) strom minimální souvislý graf (plyne z Věty 7.12) a zároveň maximální acyklický graf (plyne z Důsledku 7.13).
72 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Alternativní charakterizace stromů Na dané množině vrcholů je (vzhledem k inkluzi množin hran) strom minimální souvislý graf (plyne z Věty 7.12) a zároveň maximální acyklický graf (plyne z Důsledku 7.13).
73 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Alternativní charakterizace stromů Na dané množině vrcholů je (vzhledem k inkluzi množin hran) strom minimální souvislý graf (plyne z Věty 7.12) a zároveň maximální acyklický graf (plyne z Důsledku 7.13).
74 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu 4.5 Jedním tahem Eulerovské grafy Pravd. nejstarší zaznamenaný výsledek teorie grafů pochází od L. Eulera jedná se o slavných 7 mostů v Královci / Königsbergu / dnešním Kaliningradě. O jaký problém se tehdy jednalo? Městští radní chtěli vědět, zda mohou suchou nohou přejít po každém ze sedmi vyznačených mostů právě jednou.
75 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Sled a tah v grafu Definice: Sledem délky n v grafu G rozumíme posloupnost vrcholů a hran (v 0, e 1, v 1, e 2, v 2,..., e n, v n )
76 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Sled a tah v grafu Definice: Sledem délky n v grafu G rozumíme posloupnost vrcholů a hran (v 0, e 1, v 1, e 2, v 2,..., e n, v n ), ve které vždy hrana e i má koncové vrcholy v i 1, v i. Sled je vlastně procházka po hranách grafu z u do v. Příkladem sledu může být průchod IP paketu internetem (včetně cyklení).
77 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Sled a tah v grafu Definice: Sledem délky n v grafu G rozumíme posloupnost vrcholů a hran (v 0, e 1, v 1, e 2, v 2,..., e n, v n ), ve které vždy hrana e i má koncové vrcholy v i 1, v i. Sled je vlastně procházka po hranách grafu z u do v. Příkladem sledu může být průchod IP paketu internetem (včetně cyklení). Definice: Tah je sled v grafu bez opakování hran.
78 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Sled a tah v grafu Definice: Sledem délky n v grafu G rozumíme posloupnost vrcholů a hran (v 0, e 1, v 1, e 2, v 2,..., e n, v n ), ve které vždy hrana e i má koncové vrcholy v i 1, v i. Sled je vlastně procházka po hranách grafu z u do v. Příkladem sledu může být průchod IP paketu internetem (včetně cyklení). Definice: Tah je sled v grafu bez opakování hran. Uzavřený tah je tahem, který končí ve vrcholu, ve kterém začal. Otevřený tah je tahem, který končí v jiném vrcholu, než ve kterém začal. Znáte dětské kreslení jedním tahem? Ano, to je v podstatě i náš tah (v nakresl. grafu).
79 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Sled a tah v grafu Definice: Sledem délky n v grafu G rozumíme posloupnost vrcholů a hran (v 0, e 1, v 1, e 2, v 2,..., e n, v n ), ve které vždy hrana e i má koncové vrcholy v i 1, v i. Sled je vlastně procházka po hranách grafu z u do v. Příkladem sledu může být průchod IP paketu internetem (včetně cyklení). Definice: Tah je sled v grafu bez opakování hran. Uzavřený tah je tahem, který končí ve vrcholu, ve kterém začal. Otevřený tah je tahem, který končí v jiném vrcholu, než ve kterém začal. Znáte dětské kreslení jedním tahem? Ano, to je v podstatě i náš tah (v nakresl. grafu). Fakt: Cesta je právě otevřený tah bez opakování vrcholů. Kružnice je právě uzavřený tah bez opakování vrcholů.
80 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Eulerova charakterizace Onen slavný výsledek teorie grafů od Leonharda Eulera poté zní následovně.
81 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Eulerova charakterizace Onen slavný výsledek teorie grafů od Leonharda Eulera poté zní následovně. Věta Graf G lze nakreslit jedním uzavřeným tahem právě když G je souvislý a všechny vrcholy v G jsou sudého stupně.
82 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Eulerova charakterizace Onen slavný výsledek teorie grafů od Leonharda Eulera poté zní následovně. Věta Graf G lze nakreslit jedním uzavřeným tahem právě když G je souvislý a všechny vrcholy v G jsou sudého stupně. Důsledek Graf G lze nakreslit jedním otevřeným tahem právě když G je souvislý a všechny vrcholy v G až na dva jsou sudého stupně.
83 Důkaz: Dokazujeme oba směry ekvivalence. Pokud lze G nakreslit jedním uzavřeným tahem, tak je zřejmě souvislý a navíc má každý stupeň sudý, nebot uzavřený tah každým průchodem vrcholem ubere dvě hrany. Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu
84 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Důkaz: Dokazujeme oba směry ekvivalence. Pokud lze G nakreslit jedním uzavřeným tahem, tak je zřejmě souvislý a navíc má každý stupeň sudý, nebot uzavřený tah každým průchodem vrcholem ubere dvě hrany. Naopak zvoĺıme mezi všemi uzavřenými tahy T v G ten (jeden z) nejdelší. Tvrdíme, že T obsahuje všechny hrany grafu G. Pro spor vezměme graf G = G E(T ), o kterém předpokládejme, že je neprázdný. Jelikož G má taktéž všechny stupně sudé, je (z indukčního předpokladu) libovolná jeho komponenta C G nakreslená jedním uzavřeným tahem T C.
85 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Důkaz: Dokazujeme oba směry ekvivalence. Pokud lze G nakreslit jedním uzavřeným tahem, tak je zřejmě souvislý a navíc má každý stupeň sudý, nebot uzavřený tah každým průchodem vrcholem ubere dvě hrany. Naopak zvoĺıme mezi všemi uzavřenými tahy T v G ten (jeden z) nejdelší. Tvrdíme, že T obsahuje všechny hrany grafu G. Pro spor vezměme graf G = G E(T ), o kterém předpokládejme, že je neprázdný. Jelikož G má taktéž všechny stupně sudé, je (z indukčního předpokladu) libovolná jeho komponenta C G nakreslená jedním uzavřeným tahem T C. Vzhledem k souvislosti grafu G každá komponenta C G protíná náš tah T v některém vrchole w, a tudíž lze oba tahy T C a T propojit přes w. To je spor s naším předpokladem nejdelšího možného T.
86 Petr Hliněný, FI MU Brno, / 24 FI: IB000: Pojem grafu Důkaz: Dokazujeme oba směry ekvivalence. Pokud lze G nakreslit jedním uzavřeným tahem, tak je zřejmě souvislý a navíc má každý stupeň sudý, nebot uzavřený tah každým průchodem vrcholem ubere dvě hrany. Naopak zvoĺıme mezi všemi uzavřenými tahy T v G ten (jeden z) nejdelší. Tvrdíme, že T obsahuje všechny hrany grafu G. Pro spor vezměme graf G = G E(T ), o kterém předpokládejme, že je neprázdný. Jelikož G má taktéž všechny stupně sudé, je (z indukčního předpokladu) libovolná jeho komponenta C G nakreslená jedním uzavřeným tahem T C. Vzhledem k souvislosti grafu G každá komponenta C G protíná náš tah T v některém vrchole w, a tudíž lze oba tahy T C a T propojit přes w. To je spor s naším předpokladem nejdelšího možného T. Důkaz důsledku: Necht u, v jsou dva vrcholy grafu G mající lichý stupeň, neboli dva (předpokládané) konce otevřeného tahu pro G. Do G nyní přidáme nový vrchol w spojený hranami s u a v. Tím jsme náš případ převedli na předchozí případ grafu se všemi sudými stupni.
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
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
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
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:
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
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)
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
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
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
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
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
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)
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
Teorie grafů BR Solutions - Orličky Píta (Orličky 2010) Teorie grafů / 66
Teorie grafů Petr Hanuš (Píta) BR Solutions - Orličky 2010 23.2. 27.2.2010 Píta (Orličky 2010) Teorie grafů 23.2. 27.2.2010 1 / 66 Pojem grafu Graf je abstraktní pojem matematiky a informatiky užitečný
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
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
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
Úvod do Teorie grafů Petr Kovář
Úvod do Teorie grafů Petr Kovář Text byl vytvořen v rámci realizace projektu Matematika pro inženýry 21. století (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/07.0332), na kterém se společně podílela Vysoká škola báňská Technická
Hlavolamy a teorie grafů
Hlavolamy a teorie grafů Petr Kovář 1 petr.kovar@vsb.cz 1 Vysolá škola báňská Technická univerzita Ostrava, Škola matematického modelování, 2009 Přehled přednášky Úloha hanojských věží Část 1. Co není
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
Základní pojmy teorie grafů [Graph theory]
![Základní pojmy teorie grafů [Graph theory]](/thumbs/25/4817299.jpg "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
Základy Teorie Grafů pro (nejen) informatiky
Fakulta Informatiky Masarykova Univerzita Základy Teorie Grafů pro (nejen) informatiky Doc. RNDr. Petr Hliněný, Ph.D. hlineny@fi.muni.cz 9. března 00 Obsáhlý úvod do většiny základních oblastí 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
Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Diskrétní matematika. študenti MFF 15. augusta 2008
Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Diskrétní matematika študenti MFF 15. augusta 2008 1 16 Diskrétní matematika Požadavky Uspořádané množiny Množinové systémy, párování, párování v bipartitních
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
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
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,
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
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 13. 11. 2006 Obsah přednášky 1 Literatura
Matematická analýza 1
Matematická analýza 1 ZS 2019-20 Miroslav Zelený 1. Logika, množiny a základní číselné obory 2. Limita posloupnosti 3. Limita a spojitost funkce 4. Elementární funkce 5. Derivace 6. Taylorův polynom Návod
Úvod do Teorie grafů Petr Kovář
Úvod do Teorie grafů Petr Kovář Text byl vytvořen v rámci realizace projektu Matematika pro inženýry 21. století (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/07.0332), na kterém se společně podílela Vysoká škola báňská Technická
5 Minimální kostry, Hladový algoritmus
5 Minimální kostry, Hladový algoritmus Kromě teoretických hrátek mají kostry grafů (Oddíl 4.4) následující důležité praktické použití: Dříve jsme uvažovali spojení v grafech cestami jdoucími z jednoho
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
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,
René Grežďo. Vrcholové barvení grafu
Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd BAKALÁŘSKÁ PRÁCE René Grežďo Vrcholové barvení grafu Katedra matematiky Vedoucí bakalářské práce: Studijní program: Studijní obor: RNDr. Jan Ekstein,
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
B i n á r n í r e l a c e. Patrik Kavecký, Radomír Hamřík
B i n á r n í r e l a c e Patrik Kavecký, Radomír Hamřík Obsah 1 Kartézský součin dvou množin... 3 2 Binární relace... 6 3 Inverzní relace... 8 4 Klasifikace binární relací... 9 5 Ekvivalence... 12 2 1
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
Diskrétní matematika. DiM /01, zimní semestr 2015/2016
Diskrétní matematika Petr Kovář petr.kovar@vsb.cz Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava DiM 470-2301/01, zimní semestr 2015/2016 O tomto souboru Tento soubor je zamýšlen především jako pomůcka
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
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,
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
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
DISKRÉTNÍ MATEMATIKA PRO INFORMATIKY II
KATEDRA INFORMATIKY PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITA PALACKÉHO DISKRÉTNÍ MATEMATIKA PRO INFORMATIKY II RADIM BĚLOHLÁVEK, VILÉM VYCHODIL VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM
Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Teorie grafů. študenti MFF 15. augusta 2008
Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Teorie grafů študenti MFF 15. augusta 2008 1 17 Teorie grafů Požiadavky Základní pojmy teorie grafů, reprezentace grafu. Stromy a jejich základní vlastnosti,
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
Základy informatiky. Teorie grafů. Zpracoval: Pavel Děrgel Úprava: Daniela Szturcová
Základy informatiky Teorie grafů Zpracoval: Pavel Děrgel Úprava: Daniela Szturcová Obsah přednášky Barvení mapy Teorie grafů Definice Uzly a hrany Typy grafů Cesty, cykly, souvislost grafů Barvení mapy
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
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
PŘEDNÁŠKA 7 Kongruence svazů
PŘEDNÁŠKA 7 Kongruence svazů PAVEL RŮŽIČKA Abstrakt. Definujeme svazové kongruence a ukážeme jak pro vhodné binární relace svazu ověřit, že se jedná o svazové kongruence. Popíšeme svaz Con(A) kongruencí
TGH05 - aplikace DFS, průchod do šířky
TGH05 - aplikace DFS, průchod do šířky Jan Březina Technical University of Liberec 31. března 2015 Grafová formulace CPM (critical path method) Orientovaný acyklický graf (DAG) je orientovaný graf neobsahující
Diskrétní matematika. DiM /01, zimní semestr 2016/2017
Diskrétní matematika Petr Kovář petr.kovar@vsb.cz Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava DiM 470-2301/01, zimní semestr 2016/2017 O tomto souboru Tento soubor je zamýšlen především jako pomůcka
Výroková a predikátová logika - II
Výroková a predikátová logika - II Petr Gregor KTIML MFF UK ZS 2015/2016 Petr Gregor (KTIML MFF UK) Výroková a predikátová logika - II ZS 2015/2016 1 / 18 Základní syntax Jazyk Výroková logika je logikou
Kostry. 9. týden. Grafy. Marie Demlová (úpravy Matěj Dostál) 16. dubna 2019
Grafy 16. dubna 2019 Tvrzení. Je dán graf G, pak následující je ekvivalentní. 1 G je strom. 2 Graf G nemá kružnice a přidáme-li ke grafu libovolnou hranu, uzavřeme přesně jednu kružnici. 3 Graf G je souvislý
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
Modely teorie grafů, min.kostra, max.tok, CPM, MPM, PERT
PEF ČZU Modely teorie grafů, min.kostra, max.tok, CPM, MPM, PERT Okruhy SZB č. 5 Zdroje: Demel, J., Operační výzkum Jablonský J., Operační výzkum Šubrt, T., Langrová, P., Projektové řízení I. a různá internetová
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
TGH05 - aplikace DFS, průchod do šířky
TGH05 - aplikace DFS, průchod do šířky Jan Březina Technical University of Liberec 28. března 2017 Grafová formulace CPM (critical path method) Orientovaný acyklický graf (DAG) je orientovaný graf neobsahující
Výroková a predikátová logika - II
Výroková a predikátová logika - II Petr Gregor KTIML MFF UK ZS 2013/2014 Petr Gregor (KTIML MFF UK) Výroková a predikátová logika - II ZS 2013/2014 1 / 20 Základní syntax Jazyk Výroková logika je logikou
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
Operační výzkum. Síťová analýza. Metoda CPM.
Operační výzkum Síťová analýza. Metoda CPM. Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty ekonomiky a managementu Registrační číslo
3 Množiny, Relace a Funkce
3 Množiny, Relace a Funkce V přehledu matematických formalismů informatiky se v této lekci zaměříme na základní datové typy matematiky, tj. na množiny, relace a funkce. O množinách jste sice zajisté slyšeli
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
Matematická analýza III.
1. - limita, spojitost Miroslav Hušek, Lucie Loukotová UJEP 2010 Úvod Co bychom měli znát limity posloupností v R základní vlastnosti funkcí jedné proměnné (definiční obor, monotónnost, omezenost,... )
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
Matice. a m1 a m2... a mn
Matice Nechť (R, +, ) je okruh a nechť m, n jsou přirozená čísla Matice typu m/n nad okruhem (R, +, ) vznikne, když libovolných m n prvků z R naskládáme do obdélníkového schematu o m řádcích a n sloupcích
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,
Hledáme efektivní řešení úloh na grafu
Hledáme efektivní řešení úloh na grafu Mějme dán graf následující úlohy: G = ( V, E), chceme algoritmicky vyřešit Je daný vrchol t dosažitelný z vrcholu s? Pokud ano, jaká nejkratší cesta tyto vrcholy
8 Rovinnost a kreslení grafů
8 Rovinnost a kreslení grafů V přímé návaznosti na předchozí lekci se zaměříme na druhý důležitý aspekt slavného problému čtyř barev, který byl původně formulován pro barevné rozlišení států na politické
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
Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od jara 2016
Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od jara 206 Zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia
Základy teorie množin
1 Základy teorie množin Z minula: 1. zavedení pojmů relace, zobrazení (funkce); prostá zobrazení, zobrazení na, bijekce 2. rozklady, relace ekvivalence, kongruence, faktorizace 3. uspořádání a některé
Výroková a predikátová logika - II
Výroková a predikátová logika - II Petr Gregor KTIML MFF UK ZS 2017/2018 Petr Gregor (KTIML MFF UK) Výroková a predikátová logika - II ZS 2017/2018 1 / 17 Předběžnosti Základní pojmy n-ární relace a funkce
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
Obsah prezentace. Základní pojmy v teorii o grafech Úlohy a prohledávání grafů Hledání nejkratších cest
Obsah prezentace Základní pojmy v teorii o grafech Úlohy a prohledávání grafů Hledání nejkratších cest 1 Základní pojmy Vrchol grafu: {množina V} Je to styčná vazba v grafu, nazývá se též uzlem, prvkem
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
Základní pojmy teorie množin Vektorové prostory
Základní pojmy teorie množin Přednáška MATEMATIKA č. 1 Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz 7. 10. 2010 Základní pojmy teorie množin Základní pojmy
STROMY. v 7 v 8. v 5. v 2. v 3. Základní pojmy. Řešené příklady 1. příklad. Stromy
STROMY Základní pojmy Strom T je souvislý graf, který neobsahuje jako podgraf kružnici. Strom dále budeme značit T = (V, X). Pro graf, který je stromem platí q = n -, kde q = X a n = V. Pro T mezi každou
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
Kongruence na množině celých čísel
121 Kapitola 4 Kongruence na množině celých čísel 4.1 Relace kongruence na množině celých čísel Vraťme se k úvahám o dělení se zbytkem. Na základní škole jsme se naučili, že když podělíme číslo 11 číslem
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) =
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
Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík
Úvod do informatiky přednáška pátá Miroslav Kolařík Zpracováno dle učebního textu R. Bělohlávka: Úvod do informatiky, KMI UPOL, Olomouc 2008 a dle učebního textu R. Bělohlávka a V. Vychodila: Diskrétní
Teorie grafů. Kostra grafu. Obsah. Radim Farana Podklady pro výuku pro akademický rok 2013/2014
Teorie grafů Radim Farana Podklady pro výuku pro akademický rok 013/014 Obsah Kostra grafu. Tahy,. Úloha čínského pošťáka. Zdroj: Vítečková, M., Přidal, P. & Koudela, T. Výukový modul k předmětu Systémová
Teorie grafů. zadání úloh. letní semestr 2008/2009. Poslední aktualizace: 19. května 2009. First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit
Teorie grafů zadání úloh letní semestr 2008/2009 Poslední aktualizace: 19. května 2009 Obsah Úloha číslo 1 5 Úloha číslo 2 6 Úloha číslo 3 7 Úloha číslo 4 8 Úloha číslo 5 9 Úloha číslo 6 10 Úloha číslo
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
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),
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
8 Přednáška z
8 Přednáška z 3 12 2003 Problém minimální kostry: Dostaneme souvislý graf G = (V, E), w : E R + Našim úkolem je nalézt strom (V, E ) tak, aby výraz e E w(e) nabýval minimální hodnoty Řešení - Hladový (greedy)
MATEMATIKA A 3 Metodický list č. 1
Metodický list č. 1 Název tématického celku: Úvod do problematiky diskrétní matematiky Cíl: Cílem tohoto tématického celku je vymezení oblasti diskrétní matematiky a příprava na další výklad kurzu. Jedná
fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu http://akademie.ldf.mendelu.cz/cz (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.
Základy lineárního programování Vyšší matematika, Inženýrská matematika LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem
INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.
INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.0141 Relace, zobrazení, algebraické struktury Michal Botur Přednáška
Minimalizace KA - Úvod
Minimalizace KA - Úvod Tyto dva KA A,A2 jsou jazykově ekvivalentní, tzn. že rozpoznávají tentýž jazyk. L(A) = L(A2) Názorně lze vidět, že automat A2 má menší počet stavů než A, tudíž našim cílem bude ukázat
Definice barevnosti grafu, základní vlastnosti. Varinaty problému barvení.
7 Barevnost a další těžké problémy Pro motivaci této lekce se podíváme hlouběji do historie počátků grafů v matematice. Kromě slavného problému sedmi mostů v Královci (dnešním Kaliningradě) je za další
Množiny, základní číselné množiny, množinové operace
2 Množiny, základní číselné množiny, množinové operace Pokud kliknete na některý odkaz uvnitř textu kromě prezentace, zobrazí se odpovídající příklad nebo tabulka. Levý Alt+šipka doleva nebo ikona Vás
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
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
MASARYKOVA UNIVERZITA TEORIE GRAFŮ EDUARD FUCHS
MASARYKOVA UNIVERZITA Přírodovědecká fakulta TEORIE GRAFŮ EDUARD FUCHS Brno 2003 1 2 PŘEDMLUVA Prvotní impulzy, které posléze lidstvo přivedly k vybudování matematiky, byly bezpochyby dvojího druhu: početní
α β ) právě tehdy, když pro jednotlivé hodnoty platí β1 αn βn. Danou relaci nazýváme relace
Monotónní a Lineární Funkce 1. Relace předcházení a to Uvažujme dva vektory hodnot proměnných α = α,, 1 αn ( ) a β = ( β β ) 1,, n x,, 1 xn. Říkáme, že vekto r hodnot α předchází vektor hodnot β (značíme
1 Nenulové toky. 1.1 Úvod. 1.2 Definice
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