3. Grafy a matice. Definice 3.2. Čtvercová matice A se nazývá rozložitelná, lze-li ji napsat ve tvaru A =

Podobné dokumenty
Teorie grafů, diskrétní optimalizace a

DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

Kapitola 11: Vektory a matice 1/19

Kapitola 11: Vektory a matice:

Soustavy. Terminologie. Dva pohledy na soustavu lin. rovnic. Definice: Necht A = (a i,j ) R m,n je matice, b R m,1 je jednosloupcová.

10. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo

Soustava m lineárních rovnic o n neznámých je systém

Matematika B101MA1, B101MA2

Soustavy linea rnı ch rovnic

Lineární algebra Operace s vektory a maticemi

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

Předpokládané znalosti: v rozsahu KMA/DMA Diskrétní matematika. Skripta DMA: - R J. Holenda, Z. Ryjáček: Lineární algebra II - Skripta

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Vlastní čísla a vlastní hodnoty. študenti MFF 15. augusta 2008

HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE

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

Determinanty. Obsah. Aplikovaná matematika I. Pierre Simon de Laplace. Definice determinantu. Laplaceův rozvoj Vlastnosti determinantu.

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

HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE

Matematika 1 MA1. 2 Determinant. 3 Adjungovaná matice. 4 Cramerovo pravidlo. 11. přednáška ( ) Matematika 1 1 / 29

[1] Motivace. p = {t u ; t R}, A(p) = {A(t u ); t R} = {t A( u ); t R}

Soustavy lineárních rovnic

SOUČIN MATIC A m n B n p = C m p, přičemž: a i1 b 1j +a i2 b 2j + +a in b nj = c ij, i=1 m, j=1 p. Např: (-2) = -3

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

Ohodnocené orientované grafy

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

(2) [B] Nechť G je konečná grupa tvořena celočíselnými maticemi roměru 2 2 s operací násobení. Nalezněte všechny takové grupy až na izomorfizmus.

1/10. Kapitola 12: Soustavy lineárních algebraických rovnic

[1] LU rozklad A = L U

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

Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost

Čtvercové matice. Čtvercová matice je taková matice, jejíž počet řádků je roven počtu jejích sloupců

PROSTORY SE SKALÁRNÍM SOUČINEM. Definice Nechť L je lineární vektorový prostor nad R. Zobrazení L L R splňující vlastnosti

Operace s maticemi. 19. února 2018

5 Orientované grafy, Toky v sítích

3. ANTAGONISTICKÉ HRY

Soustavy lineárních rovnic

Obsah. Lineární rovnice. Definice 7.9. a i x i = a 1 x a n x n = b,

1 Homomorfismus a isomorfismus grafů, souvislost, stromy, kostry, minimální kostra 2. 2 Metrika grafu, minimální cesta, distanční matice grafu 4

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

Podobnost matic. Definice 8.6. Dány matice A, B M n (C). Jestliže existuje regulární matice P M n (C) tak,

[1] Determinant. det A = 0 pro singulární matici, det A 0 pro regulární matici

Matice. Je dána matice A R m,n, pak máme zobrazení A : R n R m.

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

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

fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.

Vlastní číslo, vektor

Základy matematiky pro FEK

Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague

7. Lineární vektorové prostory

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)

ANTAGONISTICKE HRY 172

VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

Číselné vektory, matice, determinanty

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

LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) Základy lineárního programování VMAT, IMT 1 / 25

Obecná úloha lineárního programování

Lineární algebra. Matice, operace s maticemi

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

Operace s maticemi

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1

1 Determinanty a inverzní matice

Soustavy lineárních rovnic a determinanty

3 Lineární kombinace vektorů. Lineární závislost a nezávislost

Základy matematiky pro FEK

α 1 α 2 + α 3 = 0 2α 1 + α 2 + α 3 = 0

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

Matice. Přednáška MATEMATIKA č. 2. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel

TEORIE GRAFŮ TEORIE GRAFŮ 1

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

1 Vektorové prostory.

15. Nulové body a póly. Věta. Je-li funkce f : G holomorfní v oblasti G a f(z 0 ) 0 pro z 0 G, pak

8 Matice a determinanty

ČTVERCOVÉ MATICE. Čtvercová matice je taková matice, kde počet řádků je roven počtu jejích sloupců. det(a) značíme determinant čtvercové matice A

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 ).

DRN: Soustavy linárních rovnic numericky, norma

Matice lineárních zobrazení

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:

Teorie grafů. zadání úloh. letní semestr 2008/2009. Poslední aktualizace: 19. května First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

Matematika 2 pro PEF PaE

12. Determinanty. 12. Determinanty p. 1/25

Jedná se o soustavy ve tvaru A X = B, kde A je daná matice typu m n,

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

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Základy lineárního programování. študenti MFF 15. augusta 2008

Vlastní čísla a vlastní vektory

Podobnostní transformace

Teorie grafů a diskrétní optimalizace 2

Fakt. Každou soustavu n lineárních ODR řádů n i lze eliminací převést ekvivalentně na jednu lineární ODR

2. Schurova věta. Petr Tichý. 3. října 2012

[1] samoopravné kódy: terminologie, princip

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

Lineární algebra : Vlastní čísla, vektory a diagonalizace

Úvod do lineární algebry

2.6. Vlastní čísla a vlastní vektory matice

4. Trojúhelníkový rozklad p. 1/20

ALGEBRA. Téma 4: Grupy, okruhy a pole

Všechno, co jste kdy chtěli vědět o maticích, ale báli jste se zeptat

BCH kódy. Alena Gollová, TIK BCH kódy 1/27

Definice 1.1. Nechť je M množina. Funkci ρ : M M R nazveme metrikou, jestliže má následující vlastnosti:

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

LATINSKÉ ČTVERCE předložil LEONHARD EULER ( ) petrohradské akademii proslulou úlohu o 36 důstojnících:

Transkript:

3 Grafy a matice Definice 32 Čtvercová matice A se nazývá rozložitelná, lze-li ji napsat ve tvaru A = A 11 A 12 0 A 22 kde A 11 a A 22 jsou čtvercové matice řádu alespoň 1 a 0 je nulová matice, anebo lze-li ji do tohoto tvaru převést permutací řádků a stejnou permutací sloupců, Ekvivalentně: A je rozložitelná, jestliže existuje permutační matice P tak, že PAP T = A 11 A 12 0 A 22 1

Věta 32 Buď G ohodnocený orientovaný graf Platí: a) Je-li G silně souvislý, pak je matice W( G) nerozložitelná b) Jsou-li G 1,, G k kvazikomponenty grafu G, očíslované tak, že v kondenzaci G C jsou pouze hrany ( G k, G l ) pro k < l a očíslujeme-li uzly grafu G souhlasně s očíslováním kvazikomponent, tj tak, že je-li i G k a j G l pro k < l, pak i < j, pak matice W( G) má tvar W( G) = W 11 W 12 W 13 W 1k 0 W 22 W 23 W 2k 0 0 W 33 W 3k 0 0 0 W kk, kde W ii = W( G) i, i = 1,, k, a tyto matice jsou již nerozložitelné Důsledek 31 Čtvercová matice A je nerozložitelná právě když její diagram G(A) je silně souvislý 2

Definice 33 Řekneme, že čtvercová matice A je slabě rozložitelná, jestliže existují permutační matice P a Q tak, že PAQ = A 11 A 12 0 A 22 kde A 11 a A 22 jsou čtvercové matice řádu alespoň 1 a 0 je nulová matice Čtvercová matice, která není slabě rozložitelná, se nazývá úplně nerozložitelná, Definice 34 Bigraf je orientovaný graf G, jehož množinu uzlů lze rozložit na disjunktní neprázdné podmnožiny U 1, U 2 tak, že pro každou hranu (u, v) H( G) je u U 1 a v U 2 Definice 35 Buď A = [a ij ] čtvercová matice řádu n; označme U 1 množinu řádkových indexů a U 2 množinu sloupcových indexů matice A Bigraf matice A je orientovaný graf B(A) s množinou uzlů a množinou hran U = U 1 U 2 H = {(i, j) i U 1, j U 2, a ij 0} 3

Definice 36 Buď G bigraf s množinou uzlů U( G) = U 1 U 2 Množina V U 1, V U 1, se nazývá stabilní množina v G, jestliže pro množinu uzlů W = {j U 2 i V tak, že (i, j) H( G)} platí W V Věta 33 Čtvercová matice A je slabě rozložitelná právě když v jejím bigrafu B(A) existuje stabilní množina 4

Definice 37 Řekneme, že bigraf G je lineární, jestliže pro každý uzel u U 1 je d (u) = 1 a pro každý uzel v U 2 je d + (v) = 1 Definice 38 Je-li G bigraf a G1 G jeho lineární podbigraf, pak říkáme, že G 1 je párování v G Je-li G 1 G párování v G takové, že U( G 1 ) = U( G) (tj G 1 je faktorem bigrafu G), pak říkáme, že G 1 je perfektní párování v G Věta 34 1 Je-li A regulární matice, pak její bigraf B(A) má perfektní párování 2 Jestliže bigraf G má perfektní párování, pak existuje regulární matice A taková, že B(A) = G 5

Definice Strukturální matice řádu n 1 je čtvercová matice řádu n, u níž je dána pouze struktura nulových a nenulových prvků, ale nejsou určeny jejich konkrétní hodnoty (Poněkud přesněji: na strukturální matici lze pohlížet jako na funkci hodnot jejích nenulových prvků) Pro každou strukturální matici A nastává právě jedna z následujících možností: (i) polynom det(a) je nenulový, a při náhodné volbě nenulových prvků matice A je matice A regulární s pravděpodobností 1, (ii) polynom det(a) je nulový a matice A je singulární při každé volbě jejích nenulových prvků V prvním případě říkáme, že strukturální matice A je genericky regulární, ve druhém případě je A genericky singulární Věta 35 Nechť A je čtvercová strukturální matice Pak platí: A je genericky regulární B(A) má perfektní párování 6

Definice Nechť A je strukturální matice Největší přirozené číslo k, pro které v matici A existuje genericky regulární podmatice řádu k, se nazývá generická hodnost matice A a značí se gh(a) Definice Počet hran největšího párování v bigrafu B se nazývá párovací číslo bigrafu B a značí se ν( B) Věta 36 Nechť A je strukturální matice Pak gh(a) = ν( B(A)) 7

Největší párování v bigrafu je možno najít v polynomiálním čase převodem na úlohu maximálního toku: bigrafu B s U( B) = U 1 U 2 přiřadíme síť G tak, že k B přidáme nový uzel z (zdroj), nový uzel s (stok), hrany (z, u) pro všechny uzly u U 1, hrany (v, s) pro všechny uzly v U 2 Propustnosti všech hran jsou rovny jedné U 1 nové hrany nové hrany z bigraf B s U 2 Najdeme-li v G (celočíselný) maximální tok, pak hrany bigrafu B s nenulovým tokem určují největší párování v B 8