4. Kombinatorika a matice

Podobné dokumenty
Lineární algebra : Lineární prostor

Příklad. Řešte v : takže rovnice v zadání má v tomto případě jedno řešení. Pro má rovnice tvar

Matice. Předpokládejme, že A = (a ij ) je matice typu m n: diagonálou jsou rovny nule.

Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík. Zpracováno dle učebního textu R. Bělohlávka: Úvod do informatiky, KMI UPOL, Olomouc 2008.

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

Matice. a m1 a m2... a mn

Kapitola 11. Vzdálenost v grafech Matice sousednosti a počty sledů

Lineární algebra : Polynomy

[1] Definice 1: Polynom je komplexní funkce p : C C, pro kterou. pro všechna x C. Čísla a 0, a 1,..., a n nazýváme koeficienty polynomu.

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

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

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic

Pravděpodobnost a její vlastnosti

Kapitola 11: Vektory a matice:

Matematika I 2a Konečná pravděpodobnost

Úlohy k procvičování textu o univerzální algebře

maticeteorie 1. Matice A je typu 2 4, matice B je typu 4 3. Jakých rozměrů musí být matice X, aby se dala provést

Věta o dělení polynomů se zbytkem

V tomto článku popíšeme zajímavou úlohu (inspirovanou reálnou situací),

0.1 Úvod do lineární algebry

PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI

Úvod do lineární algebry

67. ročník matematické olympiády III. kolo kategorie A. Přerov, března 2018

a počtem sloupců druhé matice. Spočítejme součin A.B. Označme matici A.B = M, pro její prvky platí:

Posloupnosti a jejich limity

5.1. Klasická pravděpodobnst

Základy matematické analýzy

2. Elementární kombinatorika

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

Množinu všech matic typu m n nad tělesem T budeme označovat M m n (T ), množinu všech čtvercových matic stupně n nad T pak M n (T ).

Operace s maticemi. 19. února 2018

South Bohemia Mathematical Letters Volume 23, (2015), No. 1, DĚLENÍ KRUHU NA OBLASTI ÚVOD

1. Matice a maticové operace. 1. Matice a maticové operace p. 1/35

Báze a dimenze vektorových prostorů

Polynomy. Mgr. Veronika Švandová a Mgr. Zdeněk Kříž, Ph. D. 1.1 Teorie Zavedení polynomů Operace s polynomy...

Operace s maticemi

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

Matematika I 12a Euklidovská geometrie

6 Lineární geometrie. 6.1 Lineární variety

0.1 Úvod do lineární algebry

V: Pro nulový prvek o lineárního prostoru L platí vlastnosti:

Slovo ALGEBRA pochází z arabského al-jabr, což znamená nahrazení. Toto slovo se objevilo v názvu knihy

PŘEDNÁŠKA 5 Konjuktivně disjunktivní termy, konečné distributivní svazy

IB112 Základy matematiky

Lineární algebra Operace s vektory a maticemi

Požadavky k opravným zkouškám z matematiky školní rok

Základy matematiky pro FEK

ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory

VEKTORY. Obrázek 1: Jediný vektor. Souřadnice vektoru jsou jeho průměty do souřadných os x a y u dvojrozměrného vektoru, AB = B A

Základy teorie množin

Lineární algebra : Změna báze

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

Cvičení z Lineární algebry 1

3 Množiny, Relace a Funkce

Kapitola 11: Vektory a matice 1/19

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

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

Příklady paralelních algoritmů

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

Zavedení a vlastnosti reálných čísel

a + b + c = 2 b + c = 1 a b = a 1 2a 1 + a a 3 + a 5 + 2a 2 + a 2 + a

6 Skalární součin. u v = (u 1 v 1 ) 2 +(u 2 v 2 ) 2 +(u 3 v 3 ) 2

PŘEDNÁŠKA 7 Kongruence svazů

Těleso racionálních funkcí

8 Matice a determinanty

Základy elementární teorie čísel

Úlohy k přednášce NMAG 101 a 120: Lineární algebra a geometrie 1 a 2,

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)

Cílem kapitoly je opakování a rozšíření středoškolských znalostí v oblasti teorie množin.

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

6. Vektorový počet Studijní text. 6. Vektorový počet

Polynomy v moderní algebře

1 Polynomiální interpolace

6 Ordinální informace o kritériích

Hisab al-džebr val-muqabala ( Věda o redukci a vzájemném rušení ) Muhammada ibn Músá al-chvárizmího (790? - 850?, Chiva, Bagdád),

Číselné posloupnosti

f n je n-té Fibonacciho číslo, definováno takto: f 0 = 0, f 1 = 1, f n+2 = f n+1 +f n. f k+1

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

Limita a spojitost funkce. 3.1 Úvod. Definice: [MA1-18:P3.1]

Vzorové řešení 6. série

1 Lineární prostory a podprostory

2. kapitola: Euklidovské prostory

Determinanty. Determinanty. Přednáška MATEMATIKA č. 3. Jiří Neubauer

P 1 = P 1 1 = P 1, P 1 2 =

Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura

Posloupnosti a řady. a n+1 = a n + 4, a 1 = 5 a n+1 = a n + 5, a 1 = 5. a n+1 = a n+1 = n + 1 n a n, a 1 = 1 2

POSLOUPNOSTI. 1. Najděte prvních pět členů posloupnosti (a n ) n=1, je-li a) a n = 1 2 (1 + ( 1)n ), b) a n = n + ( 1) n, c) a n = ( 1) n cos πn2

A0M15EZS Elektrické zdroje a soustavy ZS 2011/2012 cvičení 1. Jednotková matice na hlavní diagonále jsou jedničky, všude jinde nuly

Komplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

Základy elementární teorie čísel

Úlohy klauzurní části školního kola kategorie A

Příklady z Kombinatoriky a grafů I - LS 2015/2016

Otázky z kapitoly Posloupnosti

Drsná matematika I 5. přednáška Vektory a matice

Pavel Horák LINEÁRNÍ ALGEBRA A GEOMETRIE 1 UČEBNÍ TEXT

Lineární algebra : Metrická geometrie

Lineární algebra - I. část (vektory, matice a jejich využití)

Matice. Modifikace matic eliminační metodou. α A = α a 2,1, α a 2,2,..., α a 2,n α a m,1, α a m,2,..., α a m,n

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

Co Fibonacci ani Ludolf netušili. aneb

Transkript:

4 Kombinatorika a matice 4 Princip inkluze a exkluze Předpokládejme, že chceme znát počet přirozených čísel menších než sto, která jsou dělitelná dvěma nebo třemi Označme N k množinu přirozených čísel menších než sto, která jsou dělitelná číslem k, tj N k = {n N; n < 00, k n} Našim cílem je spočítat N N Počet prvků sjednocení N N je dán vztahem N N = N + N N N Prvky z průniku N N leží jak v N, tak v N a jsou tedy ve výrazu N + N započteny dvakrát Proto je musíme jednou odečíst Průnik N N je množina těch čísel, která jsou dělitelná dvěma a současně třemi, což jsou právě čísla dělitelná šesti, tedy N N = N 6 Snadno spočítáme, že N = 49, N =, N N = N 6 = 6 Pak N N = 49 + 6 = 66, tedy existuje 66 přirozených čísel menších než, která jsou dělitelná dvěma nebo třemi Předchozí úvahu lze aplikovat i na zcela abstraktní situaci Uvažme dvě konečné množiny A, A Pak počet prvků jejich sjednocení je dán vztahem A A = A + A A A Nyní vzorec zobecníme na libovolný konečný počet množin Uvažme systém konečných množin, i I = {,,, n}, kde n je libovolné přirozené číslo Pak velikost sjednocení i I je dána vztahem Speciálně pro n = máme i= = ( ) X + (4) A A A = A + A + A A A A A A A + A A A Vzorec (4) lze dokázat indukcí vzhledem k n Pro n = jsme tento vzorec již odvodili Bud tedy n > libovolné přirozené číslo a předpokládejme, že pro menší počet množin vzorec (4) platí Označme B = n i= Pak platí B A n = n i=, a tedy podle indukčního předpokladu máme i= = B An = B + A n A n B

Průnik A n B je sjednocením n množin, nebot platí n A n B = A n = Můžeme tedy použít indukční předpoklad i= = ( ( = = ( ) X + ( ) X + ( ) X + i= n ( A n ) i= ) ( + A n ) ( + n X ( ) X + ) ( A n ) = ( ) X + ) = 4 Problém šatnářky Příklad 4 (Problém šatnářky) V šatně si 4 návštěvníci odložili své kabáty a klobouky Nešt astnou náhodou všechny klobouky spadly na zem Šatnářka chce klobouky opět pověsit, ale protože si nepamatuje, který patří komu, pověsí je k jednotlivým kabátům zcela náhodně Kolika způsoby může klobouky pověsit, tak aby alespoň jeden návštěvník dostal svůj klobouk, alespoň dva návštěvníci dostali svůj klobouk Řešení Označme P (n, k) počet všech možností, jak pověsit n klobouků tak, aby alespoň k návštěvníků dostalo svůj klobouk Dále označme množinu všech možností, kdy i-tý návštěvník získá svůj klobouk Snadno se vidí, že =! A j =! pro i j A j A k = pro i j, i k, j k A A A A 4 = Chceme spočítat P (4, ), což je tedy počet prvků množiny A A A A 4 Velikost této množiny lze elegantně spočítat pomocí principu inkluze a exkluze: A A A A 4 = A + + A 4 A A A A 4 + + A A A + + A A A 4 A A A A 4 = ( ) ( ) ( ) ( ) 4 4 4 4 =!! + = 4 + 4 = 5 4 Existuje tedy 5 různých způsobů, jak pověsit klobouky tak, aby alespoň jeden návštěvník dostal svůj klobouk

V tomto případě chceme spočítat P (4, ) Označme N počet možností, kdy právě jeden návštěvník dostane svůj klobouk Je jasné, že počet možností, jak pověsit klobouky tak, aby alespoň dva návštěvníci dostali svůj klobouk, je podle předchozího 5 N Zabývejme se tedy otázkou, jak spočítat N Označme T i počet všech možností, jak pověsit klobouky tak, aby právě i-tý návštěvník dostal svůj klobouk (tj jen on a nikdo další) Pak N = T + T + T + T 4, přičemž T i =! P (, ) - pokud má pouze i-tý dostat svůj klobouk, znamená to, že nikdo ze zbylých návštěvníků nedostane svůj klobouk; opakem je, že alespoň jeden z nich dostane svůj klobouk Hodnotu P (, ) spočítáme stejným způsobem jako v předchozím případě Odtud dostáváme P (, ) = ( )! ( ) + ( ) = 6 + = 4 N = T + T + T + T 4 = 4(! P (, )) = 4(6 4) = 4 = 8 To znamená, že existuje 5 8 = 7 různých způsobů, jak pověsit klobouky tak, aby alespoň dva návštěvníci dostali svůj klobouk Jiné řešení: Pro i < j, i, j {,,, 4} označme j = A j, tj j jsou tz možnosti, kdy i-tý a j-tý návštěvník získají svůj klobouk Platí P (4, ) = A A A 4 A A 4 A 4, tedy můžeme použít princip inkluze a exkluze Všimněme, že průnik alespoň dvou různých množin j odpovídá průniku alespoň různých množin, a taková množina je jednoprvková Všechny množiny j mají dva prvky, proto platí P (4, ) = + + 4 5 = 5 + 0 5 + 6 = 7 6 4 Rekurentní metoda Příklad 4 Kolik je posloupností délky 6 sestávají z 0 a, které neobsahují tři nuly za sebou? Řešení Označme a n počet posloupností délky n, které neobsahují tři nuly za sebou Posloupnosti tvoříme postupným přidáváním 0 a Uvážíme několik případů v závislosti na tom, jak mohla posloupnost délky n vzniknout posloupnost vznikla přidáním k posloupnosti délky n V tomto případě máme a n možností posloupnost vznikla přidáním 0 k posloupnosti délky n V tomto případě máme a n možností posloupnost vznikla přidáním 00 k posloupnosti délky n V tomto případě máme a n možností

Předchozí úvahy nám dávají následující rekurentní vztah a n = a n + a n + a n pro n > (4) Snadno se vidí, že a =, a = 4, a = 7 Z rekurentního vztahu (4) odvodíme a 4 = a + a + a = 7 + 4 + =, a 5 = a 4 + a + a = + 7 + 4 = 4, a 6 = a 5 + a 4 + a = 4 + + 7 = 44 Posloupností délky 6 sestávají z 0 a, které neobsahují tři nuly za sebou, je celkem 44 44 Matice Maticí m n budeme rozumět obdélníkové schéma (tabulku), které má m řádků a n sloupců (m a n jsou přirozená čísla) V každém řádku a v každém sloupci jsou prvky (čísla), které zpravidla náleží některému z číselných oborů Jsou-li všechna tato čísla celá, hovoříme o celočíselných maticích, jsou-li reálná, pak hovoříme o reálných maticích apod Příklad matice : ( ) A = π 0 Pro označení prvků matice se obvykle používá dvojitého indexu, tedy např prvek ležící v i-tém řádku a j-tém sloupci matice A budeme značit jako a ij Díky tomuto značení můžeme velice snadno a poměrně elegantně definovat základní operace, které můžeme s maticemi provádět Sčítání a násobení matic: Sčítat můžeme pouze matice stejných rozměrů Necht A = (a ij ) a B = (b ij ) jsou matice typu m n Pak jejich součet A + B je matice C = (c ij ) typu m n taková, že c ij = a ij + b ij Součin dvou matic A B je definován pouze tehdy, pokud počet sloupců matice A je stejný jako počet řádků matice B, tedy matice A = (α ij ) je typu m n a matice B = (β ij ) je typu n k pro vhodná m, n, k N V takovém případě jejich součinem je matice C = (γ ij ) typu m k taková, že n γ ij = α il β lj Příklad 4 Jsou dány matice A = ( ) 0, B = 0 l= 0 0, C = 0 4 Určete, které součiny jsou definované, a tyto pak spočtěte ( ) 0 0 4

Řešení Definovaný je pouze součin A B A B = ( ) 0 0 0 0 = 0 4 ( ) 0 5 8 6 6 4 6 Příklad 44 Necht je dána matice A = 0 0 0 0 Spočtěte A n pro libovolné n N Řešení Spočítáme několik prvních mocnin a pokusíme se na základě těchto příkladů získat obecný vztah 0 A = 0 0 0 0 = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 A = 0 0 0 0 = 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 A 4 = 0 0 0 0 = 0 0 0 0 0 0 0 0 V předchozích speciálních případech lze spatřit jistý vzor, který nás vede k následující domněnce n 0 0 = n ( )n 0 0 (4) 0 0 0 0 ( ) n Platnost (4) dokážeme indukcí Pro n = to zřejmě platí Předpokládejme, že rovnost (4) již byla dokázána pro n a dokažme ji pro n 0 0 0 0 = (n ) n ( )n 0 0 0 0 ( ) n n = 0 0 0 0 = 0 0 0 0 0 0 = n ( )n 0 0 0 0 0 0 ( ) n, tím je rovnost (4) dokázána 5