Kombinatorika- 3. Základy diskrétní matematiky, BI-ZDM

Podobné dokumenty
1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte:

DIM PaS Připomenutí poznatků ze střední školy. Faktoriály a kombinační čísla základní vzorce: n = k. (binomická věta) Příklady: 1.

1 PSE Definice základních pojmů. (ω je elementární jev: A ω (A ω) nebo (A );

Náhodu bychom mohli definovat jako součet velkého počtu drobných nepoznaných vlivů.

Užití binomické věty

1. K o m b i n a t o r i k a

Odhad parametru p binomického rozdělení a test hypotézy o tomto parametru. Test hypotézy o parametru p binomického rozdělení

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.

2. Znát definici kombinačního čísla a základní vlastnosti kombinačních čísel. Ovládat jednoduché operace s kombinačními čísly.

Matematika I, část II

Matematika 1. Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D / 13. Posloupnosti

jako konstanta nula. Obsahem centrálních limitních vět je tvrzení, že distribuční funkce i=1 X i konvergují za určitých

Permutace s opakováním

7. KOMBINATORIKA, BINOMICKÁ VĚTA. Čas ke studiu: 2 hodiny. Cíl

MATEMATICKÁ INDUKCE. 1. Princip matematické indukce

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

12. N á h o d n ý v ý b ě r

1 Uzavřená Gaussova rovina a její topologie

Permutace s opakováním

Definice obecné mocniny

1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE

Diskrétní matematika

1 Trochu o kritériích dělitelnosti

procesy II Zuzana 1 Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Univerzita Karlova v Praze

DISKRÉTNÍ MATEMATIKA PRO INFORMATIKY

Zformulujme PMI nyní přesně (v duchu výrokové logiky jiný kurz tohoto webu):

P2: Statistické zpracování dat

Úloha II.S... odhadnutelná

je konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodná proměnná vybraná rozdělení

je konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n

Matematika 1. Ivana Pultarová Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D Posloupnosti

3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie

8.2.1 Aritmetická posloupnost

4. Model M1 syntetická geometrie

Petr Šedivý Šedivá matematika

1 Základní pojmy a vlastnosti

11. přednáška 16. prosince Úvod do komplexní analýzy.

Řešení rekurentních rovnic 3. Základy diskrétní matematiky, BI-ZDM ZS 2011/12, Lekce 12

Zimní semestr akademického roku 2015/ listopadu 2015

Obsah. 1 Mocninné řady Definice a vlastnosti mocninných řad Rozvoj funkce do mocninné řady Aplikace mocninných řad...

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

Přednáška 7, 14. listopadu 2014

ZS 2018/19 Po 10:40 T5

6. Posloupnosti a jejich limity, řady

ZÁKLADY DISKRÉTNÍ MATEMATIKY

2. Náhodná veličina. je konečná nebo spočetná množina;

Rovnice. RNDr. Yvetta Bartáková. Gymnázium, SOŠ a VOŠ Ledeč nad Sázavou

8.2.1 Aritmetická posloupnost I

Jindřich Michalik. Kombinatorické posloupnosti čísel a dělitelnost

Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky. χ 2 test nezávislosti

Matematická analýza I

Náhodné jevy, jevové pole, pravděpodobnost

Řešení rekurentních rovnic 2. Základy diskrétní matematiky, BI-ZDM ZS 2011/12, Lekce 11

Pro statistické šetření si zvolte si statistický soubor např. všichni žáci třídy (několika tříd, školy apod.).

Ekvivalence. Základy diskrétní matematiky, BI-ZDM ZS 2011/12, Lekce 5

O Jensenově nerovnosti

Tento materiál vznikl díky Operačnímu programu Praha Adaptabilita CZ.2.17/3.1.00/33254

Aritmetická posloupnost, posloupnost rostoucí a klesající Posloupnosti

10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER

Název školy: Gymnázium Jana Nerudy, škola hl. města Prahy. Předmět, mezipředmětové vztahy: matematika a její aplikace

4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

f x a x DSM2 Cv 9 Vytvořující funkce Vytvořující funkcí nekonečné posloupnosti a0, a1,, a n , reálných čísel míníme formální nekonečnou řadu ( )

Budeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a)

Iterační výpočty projekt č. 2

Cvičení 3 - teorie. Teorie pravděpodobnosti vychází ze studia náhodných pokusů.

Cvičení 1.1. Dokažte Bernoulliovu nerovnost (1 + x) n 1 + nx, n N, x 2. Platí tato nerovnost obecně pro všechna x R a n N?

2 Písemná práce - základní kombinatorická pravidla Stručné řešení, výsledky... 31

Matematika přehled vzorců pro maturanty (zpracoval T. Jánský) Úpravy výrazů. Binomická věta

P(n) = n * (n - 1) * (n - 2) *... 2 * 1 To odpovídá zápisu, ve kterém využíváme faktoriál:

Pravděpodobnostní modely

Správnost vztahu plyne z věty o rovnosti úhlů s rameny na sebe kolmými (obr. 13).

2.4. INVERZNÍ MATICE

Matematika NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY ÚNORA 2018

P. Girg. 23. listopadu 2012

Závislost slovních znaků

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin

Kvantová a statistická fyzika 2 (Termodynamika a statistická fyzika)

Při sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací

Přednáška VI. Intervalové odhady. Motivace Směrodatná odchylka a směrodatná chyba Centrální limitní věta Intervaly spolehlivosti

množina všech reálných čísel

Matematika NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY BŘEZNA 2018

8. Odhady parametrů rozdělení pravděpodobnosti

Matematika I. Název studijního programu. RNDr. Jaroslav Krieg České Budějovice

n=1 ( Re an ) 2 + ( Im a n ) 2 = 0 Im a n = Im a a n definujeme předpisem: n=1 N a n = a 1 + a a N. n=1

Znegujte následující výroky a rozhodněte, jestli platí výrok, nebo jeho negace:

IAJCE Přednáška č. 12

OKRUŽNÍ A ROZVOZNÍ ÚLOHY: OBCHODNÍ CESTUJÍCÍ. FORMULACE PŘI RESPEKTOVÁNÍ ČASOVÝCH OKEN

Abstrakt. Co jsou to komplexní čísla? K čemu se používají? Dá se s nimi dělat

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.

Komplexní čísla. Definice komplexních čísel

Kombinatorické pravděpodobnosti

MATEMATIKA PŘÍKLADY K PŘÍJÍMACÍM ZKOUŠKÁM BAKALÁŘSKÉ STUDIUM MGR. RADMILA STOKLASOVÁ, PH.D.

1 Nekonečné řady s nezápornými členy

1. Číselné obory, dělitelnost, výrazy

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou

POLYNOM. 1) Základní pojmy. Polynomem stupně n nazveme funkci tvaru. a se nazývají koeficienty polynomu. 0, n N. Čísla. kde

8. Zákony velkých čísel

Transkript:

Kombiatorika- 3 doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické iformatiky FIT České vysoké učeí techické v Praze c Josef Kolar, 2011 Základy diskrétí matematiky, BI-ZDM ZS 2011/12, Lekce 8 Evropský sociálí fod. Praha& EU: Ivestujeme do vaší budoucosti doc. Josef Kolář FIT ČVUT Kombiatorika- 3 ZDM, ZS 2011/12, Lekce 8 1/ 16

Krabičky doceta Habaly Růzé krabičky, stejé objekty Několik typických kombiatorických problémů lze vyjádřit jako rozdělováí objektů do krabiček. Příklad 1 Kolika způsoby je možé rozdělit stejých objektů do k růzých krabiček? Krabičkyočíslujeme1,2,...,kaumístěíobjektůdokrabičekvyjádříme umístěímoddělovacíchk 1 svislítek domožých +k 1pozic. Počet způsobů je tedy rove C+k 1,k 1 = +k 1 k 1 = +k 1. Máme-li apř. rozdat 10 stejých bobóů pěti dětem, pak to půjde udělat C10+5 1,10 = C10+5 1,4 = 1001 růzýmizpůsoby. doc. Josef Kolář FIT ČVUT Kombiatorika- 3 ZDM, ZS 2011/12, Lekce 8 2/ 16

Krabičky doceta Habaly Růzé krabičky, růzé objekty Příklad 2 Kolika způsoby je možé rozdělit růzých objektů do k růzých krabiček? Kroměkabiček1,2,...,kočíslujemetakéobjekty1,2,...,aecháme každýzobjektů,abysi vybral svojikrabičkuvždyzpléhopočtu k možostí. Početzpůsobůjetedyrove k. Kihovavyřazuje20růzýchkihamáaě10zájemců.Kolika způsoby může tyto kihy rozdat? Existujecelkem10 20 =100000000000000000000 možýchrozděleí etváříme se ale, že všecha jsou spravedlivá. doc. Josef Kolář FIT ČVUT Kombiatorika- 3 ZDM, ZS 2011/12, Lekce 8 3/ 16

Krabičky doceta Habaly Růzé a růzě veliké krabičky, růzé objekty Příklad 3 Máme krůzýchkrabičekachcememeziěrozdělit růzých objektůtak,abyvi-tékrabičcebylopřesě i objektů,kde k i=1 i=. Vyrobímesi 1 žetokůsčíslem1, 2 žetokůsčíslem2,..., k žetoků sčíslem kavytvářímepakvšechypermutacesopakováím prvkůz k. Počet možostí je! 1! 2! k! Pokud kapacita krabiček estačí a rozděleí všech objektůebo prostě echcemerozdělitvšechy,bude k i=1 i <. V takovém případě zevedeme fiktiví krabičku avíc, do které se vejde zbytek objektů. Počet rozděleí pak bude rove! 1! 2! k! i! doc. Josef Kolář FIT ČVUT Kombiatorika- 3 ZDM, ZS 2011/12, Lekce 8 4/ 16

Krabičky doceta Habaly Růzé eprázdé krabičky, růzé objekty Příklad 4 Máme krůzýchkrabičekachcememeziěrozdělit krůzých objektů tak, aby žádá krabička ezůstala prázdá. Každý objekt dostae přiděleou ějakou krabičku, ale a každou krabičku musí ějaký vyjít. Tím je defiováo zobrazeí možiy objektů a možiu krabičeksurjektiví zobrazeí!, a takových je k 1 i=0 1i k i k i Kolika způsoby lze rozdělit 20 vyřazovaých kih a 10 zájemců spravedlivějším způsobem, aby žádý eodešel s prázdou? Existuje celkem 10 1 i=0 1i 10 i 10 i 20 = 21473732319740064000 takových rozděleío ěco víc ež pětia původího počtu. doc. Josef Kolář FIT ČVUT Kombiatorika- 3 ZDM, ZS 2011/12, Lekce 8 5/ 16

Krabičky doceta Habaly Stejé eprázdé krabičky, růzé objekty Příklad 5 Máme kstejýchkrabičekachcememeziěrozdělit krůzých objektů tak, aby žádá krabička ezůstala prázdá. Postupujeme jako v předchozím případu s rozlišeím jedotlivých krabiček, poté ale zrušíme jejich očíslováí, což odpovídá spojeí všech k! permutací krabiček do jedoho výběru. Celkový počet tedy je rove S,k = 1 k 1 k! i=0 1i k i k i Čísla S, k se azývají Stirligova čísla druhého druhu. S, k tedy vlastě vyjadřuje počet růzých rozkladů -prvkové možiy do ktříd.takapř.početrozkladůčtyřprvkovémožiydotřítřídje S4,3 = 1 2 3! i=0 1i 3 i 3 i 4 = 1 6 34 3.2 4 +3.1 4 = 1 6 81 48+3 = 6 doc. Josef Kolář FIT ČVUT Kombiatorika- 3 ZDM, ZS 2011/12, Lekce 8 6/ 16

Krabičky doceta Habaly Počet rozkladů Zvolme X= {A,B,C,D}azkusmeejprvevytvořitvšecharozděleí využívající ejvýše 4 krabičky: [ ABCD] [ A BCD],[ B ACD],[ C ABD],[ D ABC] [ AB CD],[ AC BD],[ AD BC] [ A B CD],[ A C BD],[ A D BC],[ B C AD],[ B D AC], [ C D AB] [A B C D] Tato rozděleí představují postupě růzé rozklady čtyřprvkové možiy dojedé,dvou,tříačtyřtříd. doc. Josef Kolář FIT ČVUT Kombiatorika- 3 ZDM, ZS 2011/12, Lekce 8 7/ 16

Krabičky doceta Habaly Stejé krabičky, růzé objekty Jako předchozí případ, ale ěkteré krabičky mohou být prázdé. Příklad 6 Máme kstejýchkrabičekachcememeziěrozdělit růzých objektů. Rozdělujemepostupěpokudtolzedo1,2,...,k 2,k 1,kstejých eprázdýchkrabiček,tedyecháváme k 1,k 2,...,1,0krabiček prázdých. Neprázdých krabiček ovšem může být ejvýše. K j=1 S,j = K j=1 1 j! V předchozím příkladu jsme viděli, že j 1 i=0 1i j i j i,kde K=mi,k. S4,1=1, S4,2=7, S4,3=6, S4,4=1 takže máme celkem 15 možých rozděleí. doc. Josef Kolář FIT ČVUT Kombiatorika- 3 ZDM, ZS 2011/12, Lekce 8 8/ 16

Vlastosti kombiačích čísel Odhady kombiačích čísel a faktoriálu Připomíáme základí vlastosti: 0 =1, 1 =, 1 =, =1, k = k k = 1 k 1 + 1 k k =! k! k! = 1 k+1 k! = 1 k+1 k! Biomický vzorecbiomická věta: x+y = k=0 k x k y k = k=0 k x k y k Zobecěím biomického vzroce dostaeme tzv. multiomický vzorec: x 1 +x 2 + +x m = 1 + 2 + + m=! 1! 2! m! x 1 1 x 2 2 xm m Otázka pro zvídavé : Kolik čleů obsahuje součet a pravé straě multiomického vzorce? doc. Josef Kolář FIT ČVUT Kombiatorika- 3 ZDM, ZS 2011/12, Lekce 8 9/ 16

Vlastosti kombiačích čísel Sčítáí kombiačích čísel Z biomického vzorce dostáváme 2 = 1+1 = 0 + 1 +...+ 1 + Dále platí 0 + 2 +... = 1 + 3 +... eboť z biomického vzorce máme 0 = 1+1 = 0 1 + 2 3 +...+ 1 Kterézkombiačíchčísel k pro k=0,1,2,...,jeejvětší?zřejměto uprostřed /2 platíproějedoduchýodhad: 2 +1 /2 2 Oběerovostiplyouzbiomickévětypoužitéprovýraz1+1. 2 Přesějšíodhadmátvar 2m 2 m 2m m 2 2m 2m doc. Josef Kolář FIT ČVUT Kombiatorika- 3 ZDM, ZS 2011/12, Lekce 8 10/ 16

Vlastosti kombiačích čísel Sčítací vzorce 1 Šikové počítáí čleů v biomickém vzorci: k k k+1 = k+1, k x k y k k y k+1 x = k+1 x k+1 y k+1 x 20 x 2020 y 1 x =20x19 y 20x 1919 y 2 x =190x18 y 2 190x 1818 3 y x = 1140x17 y 3 1140x 1717 4 Věta7 Pro k, N,k platí k k + k+1 k + k+2 k +...+ k = +1 y x =4845x16 y 4 k+1. Důkaz:Výrazvpravoudávápočetbiáríchřetězůdélky +1 obsahujícíh přesě k + 1 jediček. Jak to spočteme jiak? Posledí jedička zleva může být a pozici i=k+1,k+2,...,+1.prokaždoupozicijetřebavybratmístopro předchozích kjedičekaavýběrjezj= i 1=k,k+1,...,pozic, tedyvždyz j k možostí. doc. Josef Kolář FIT ČVUT Kombiatorika- 3 ZDM, ZS 2011/12, Lekce 8 11/ 16

Vlastosti kombiačích čísel Sčítací vzorce 2 Věta8 Vadermodeho idetita Pro k,m, N,k,k m platí k m i=0 i k i = m+ k. Důkaz:Uvažujmedvědisjuktímožiy A,Btakové,že A =ma B =. Na pravé straě je počet k-prvkových podmoži možiy A B.Kdyžvybereme iprvkůzmožiy A,pakmusímezbývajících k i dobratzb-takdostávámevzorecalevéstraě. Důsledkempředchozíhovztahuje,žepro N platí 2 i=0 i = 2. Zdůvoděí? doc. Josef Kolář FIT ČVUT Kombiatorika- 3 ZDM, ZS 2011/12, Lekce 8 12/ 16

Vlastosti kombiačích čísel Odhad faktoriálu Jezřejmé,žeprofukci!platí! prokaždé 1proč?. Zkusíme teto odhad upřesit. Věta9 Prokaždé N + platí: /2! +1 2 Důkaz: Nejprve odvodíme platost horí meze. Platí! 2 = 1 2... 1... 2 1 = = 1 2 1... 1 2 1 = i=1 i+1 i Odtud dostaeme! = i=1. i+1 i i=1 +1 2 = +1 2 eboť ab a+b/2.podoběje! 2 = i=1 i+1 i i=1 = eboli! = /2. doc. Josef Kolář FIT ČVUT Kombiatorika- 3 ZDM, ZS 2011/12, Lekce 8 13/ 16

Vlastosti kombiačích čísel Příklad a odhad faktoriálunešetřil Příklad 10 Máme osob,každázichsizosudívytáhejedozčísel {1,2,...,}, zapamatujesijeavrátídoosudí.jakájepravděpodobost,žežádídva lidé emají totéž číslo? Jiak řečeo: jaká je pravděpodobost, že áhodě zvoleé zobrazeí možiy {1,2,...,}dosebebudepermutace? Všechzobrazeíje,permutacíjeje!,takžehledaá pravděpodobostje!/. Požitím horího odhadu pro faktoriál dostaeme! +1 2 e2 Vidíme, že pravděpodobost s rostoucím velmi rychle klesá. doc. Josef Kolář FIT ČVUT Kombiatorika- 3 ZDM, ZS 2011/12, Lekce 8 14/ 16

Vlastosti kombiačích čísel Přesější odhad faktoriálu Věta 11 Prokaždé N + platí: e e! e e. Důkaz:Dokážemejehorímezidukcí.Pro =1jsouobavýrazyrovy jedé, tedy mez platí. Nyí předpokládáme platost horí meze pro 1 1aodvodímeplatostpro : 1 1! = 1! e 1 Pravoustrauupravímeatvar [ e e druhému čiiteli: e 1 ] 1 e eapaksevěujeme = e 1 1 e e 1/ = e e 1 = 1. Využilijsmepřitomplatostivztahu1+x e x,kterýplatípro všecha reálá x. Stirligovaformule:! = 2π e 1+O 1. doc. Josef Kolář FIT ČVUT Kombiatorika- 3 ZDM, ZS 2011/12, Lekce 8 15/ 16