systémům a kombinatorice na slovech 13. dubna 2016

Podobné dokumenty
Metoda řezu a projekce jako model kvazikrystalu. 14. května 2010

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

České vysoké učení technické v Praze. Modely kvazikrystalu se soběpodobností. Quasicrystal models with self-similarity

Vlastní čísla a vlastní vektory

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Skalární součin. študenti MFF 15. augusta 2008

1 Topologie roviny a prostoru

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1

Ortogonální projekce a ortogonální zobrazení

1 Připomenutí vybraných pojmů

Program SMP pro kombinované studium

1. Jordanův kanonický tvar

1 Projekce a projektory

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

Lineární zobrazení. 1. A(x y) = A(x) A(y) (vlastnost aditivity) 2. A(α x) = α A(x) (vlastnost homogenity)

Požadavky ke zkoušce. Ukázková písemka

Fourierovské metody v teorii difrakce a ve strukturní analýze

Matematika I 12a Euklidovská geometrie

TENSOR NAPĚTÍ A DEFORMACE. Obrázek 1: Volba souřadnicového systému

Z teorie je nutné znát pojmy: lineární funkcionál, jádro, hodnost a defekt lineárního funkcionálu. Také využijeme 2. větu o dimenzi.

Lineární algebra : Metrická geometrie

15 Maticový a vektorový počet II

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory

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

5. cvičení z Matematiky 2

1 Zobrazení 1 ZOBRAZENÍ 1. Zobrazení a algebraické struktury. (a) Ukažte, že zobrazení f : x

Matematika 1 Jiˇr ı Fiˇser 19. z aˇr ı 2016 Jiˇr ı Fiˇser (KMA, PˇrF UP Olomouc) KMA MAT1 19. z aˇr ı / 19

PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI

7 Analytické vyjádření shodnosti

CVIČNÝ TEST 24. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Kateřina Nováková. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 13 IV. Záznamový list 15

Eukleidovský prostor a KSS Eukleidovský prostor je bodový prostor, ve kterém je definována vzdálenost dvou bodů (metrika)

Věta 12.3 : Věta 12.4 (princip superpozice) : [MA1-18:P12.7] rovnice typu y (n) + p n 1 (x)y (n 1) p 1 (x)y + p 0 (x)y = q(x) (6)

Lineární algebra : Změna báze

Primitivní funkce a Riemann uv integrál Lineární algebra Taylor uv polynom Extrémy funkcí více prom ˇenných Matematika III Matematika III Program

2. prosince velikosti symboly a, b, je b ω a b = a b cosω (1) a. ω pro ω π/2, π platí a b = b a a (3) a b = a 1 b 1 + a 2 b 2 + a 3 b 3 (5)

MATURITNÍ TÉMATA Z MATEMATIKY

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2011/2012. x + y + 3z = 1 (2a 1)x + (a + 1)y + z = 1 a

Lineární algebra : Lineární prostor

Zavedeme-li souřadnicový systém {0, x, y, z}, pak můžeme křivku definovat pomocí vektorové funkce.

Vybrané kapitoly z matematiky

OBECNOSTI KONVERGENCE V R N

6 Potenciály s δ funkcemi II

Vlastní čísla a vlastní vektory

22 Základní vlastnosti distribucí

Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura

Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan. 14.

goniometrickém tvaru z 1 = z 1 (cosα 1 +isinα 1 ), z 2 = z 2 (cosα 2 +isinα 2 ) Jejich součin = z 1 ( z 2 z 2 Jejich podíl: n-tá mocnina:

Tematický plán Obor: Informační technologie. Vyučující: Ing. Joanna Paździorová

Projektivní prostor a projektivní zobrazení

Variační počet 2. Prof. RNDr. Olga Krupková, DrSc. Autorizovaný zápis přednášek (letní semestr 2004/2005) Zapsal Jan Šustek

Variační počet 2. Prof. RNDr. Olga Krupková, DrSc. Obsahuje 1413 hypertextových odkazů. Autorizovaný zápis přednášek (letní semestr 2004/2005)

Maturitní otázky z předmětu MATEMATIKA

14. přednáška. Přímka

Netradiční výklad tradičních témat

Přijímací zkouška na MFF UK v Praze

Vektorový prostor. Př.1. R 2 ; R 3 ; R n Dvě operace v R n : u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ), V (E 3 )...množina vektorů v E 3,

Syntetická geometrie I

Vlastnosti lineárních zobrazení a velikost vektorů

6. Vektorový počet Studijní text. 6. Vektorový počet

Variace na invarianci 2017 Kleinův Erlangenský program(lukáš Krump)

Pro jakou hodnotu parametru α jsou zadané vektory kolmé? (Návod: Vektory jsou kolmé, je-li jejich skalární součin roven nule.)

VIDEOSBÍRKA DERIVACE

Geometrické transformace pomocí matic

Státní závěrečná zkouška z oboru Matematika a její použití v přírodních vědách

grupa těleso podgrupa konečné těleso polynomy komutativní generovaná prvkem, cyklická, řád prvku charakteristika tělesa

Syntetická geometrie I

Těleso racionálních funkcí

Co byste měl/a zvládnout po 6. týdnu

pro bakalářské studijní programy fyzika, informatika a matematika 2018, varianta A

pochopení celé kapitoly je myšlenka, že těleso S lze považovat za vektorový prostor

Limita a spojitost funkce a zobrazení jedné reálné proměnné

Matematika 2 Úvod ZS09. KMA, PřF UP Olomouc. Jiří Fišer (KMA, PřF UP Olomouc) KMA MA2AA ZS09 1 / 25

Matematika 3. Úloha 1. Úloha 2. Úloha 3

K oddílu VI.1 obecné slabé topologie Příklad 1. Necht X = C([0, 1]) s topologií bodové konvergence na [0, 1]. Popište všechny

Vlastní čísla a vlastní vektory

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

NALG 001 Lineární algebra a geometrie 1, zimní semestr MFF UK Doba řešení: 3 hodiny

1 Analytická geometrie

Necht L je lineární prostor nad R. Operaci : L L R nazýváme

Skalární součin dovoluje zavedení metriky v afinním bodovém prostoru, tj. umožňuje nám určovat vzdálenosti, odchylky, obsahy a objemy.

IV120 Spojité a hybridní systémy. Jana Fabriková

Matematika 2 (Fakulta ekonomická) Cvičení z lineární algebry. TU v Liberci

[1] Vzhledem ke zvolené bázi určujeme souřadnice vektorů...

Hammingův odhad. perfektní kódy. koule, objem koule perfektní kód. triviální, Hammingův, Golayův váhový polynom. výpočet. příklad

Arnoldiho a Lanczosova metoda

Přijímací zkoušky z matematiky pro akademický rok 2018/19 NMgr. studium Učitelství matematiky ZŠ, SŠ

Úlohy k procvičování textu o svazech

příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů, které jsem nestihl (na které jsem zapomněl) a(b u) = (ab) u, u + ( u) = 0 = ( u) + u.

A0B01LAA Lineární algebra a aplikace (příklady na cvičení- řešení)

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita

Euklidovské prostory. Euklidovský prostor dimense 3

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

Pavel Horák, Josef Janyška LINEÁRNÍ ALGEBRA UČEBNÍ TEXT


Definujte Gaussovský obor. Vysvětlete, co přesně rozumíme jednoznačností rozkladu.

Mgr. Ladislav Zemánek Maturitní okruhy Matematika Obor reálných čísel

= cos sin = sin + cos = 1, = 6 = 9. 6 sin 9. = 1 cos 9. = 1 sin cos 9 = 1 0, ( 0, ) = 1 ( 0, ) + 6 0,

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

Cvičné texty ke státní maturitě z matematiky

Definice funkce tangens na jednotkové kružnici :

Transkript:

Od kvazikrystalů k číselným systémům a kombinatorice na slovech Zuzana Masáková Seminář současné matematiky 3. dubna 206

Nobelova cena 202 za chemii: Kvazikrystaly V roce 982 D. Shechtman objevil materiál, s difrakčním obrazem o symetríıch 2,3,5. (symetrie icosahedronu). Rotační symetrie řádu 5 u periodických 2D a 3D struktur zakázaná. Pro hezký difrakční obraz nutné uspořádání na dálku. Pozice bodů ve 2D nelze popsat dvěma souřadnicemi v Z.

Kvazikrystaly Dodecahedronem nelze vyplnit prostor

Kvazikrystaly Dodecahedronem nelze vyplnit prostor Mřížka v R 2, R 3 invariantní na rotaci řádu k k {2, 3, 4, 6}.

Kvazikrystaly Dodecahedronem nelze vyplnit prostor Mřížka v R 2, R 3 invariantní na rotaci řádu k k {2, 3, 4, 6}. Jak získat model s pětičetnou symetríı? Projekcí: V dimezi 4 už mřížka se symetríı řádu 5 existuje!

Mřížka A 4 R 4 dána vektory e, e 2, e 3, e 4 2 0 0 2 0 2 0 2 0 0 2 s Gramovou maticí tj. svírají úhel (e i, e i+ ) = 2π 3 e diagram: e 2 e 3 e 4

Mřížka A 4 R 4 dána vektory e, e 2, e 3, e 4 2 0 0 2 0 2 0 2 0 0 2 s Gramovou maticí tj. svírají úhel (e i, e i+ ) = 2π 3 e diagram: e 2 e 3 e 4 Grupa W generována zrcadleními r i = r ei, r y (x) = x 2 x y y y y A 4 je invariantní vůči W, protože r i e i = e i r i e i± = e i + e i± r i e j = e j pro j i >

Mřížka A 4 R 4 dána vektory e, e 2, e 3, e 4 2 0 0 2 0 2 0 2 0 0 2 s Gramovou maticí tj. svírají úhel (e i, e i+ ) = 2π 3 e diagram: e 2 e 3 e 4 Grupa W generována zrcadleními r i = r ei, r y (x) = x 2 x y y y y A 4 je invariantní vůči W, protože r i e i = e i r i e i± = e i + e i± r i e j = e j pro j i > Zobrazení r r 3 r 2 r 4 je izometrie řádu 5.

Metoda ukroj a promítni Projekce: Π zúženo na H prosté; Π 2 (H) husté ve V 2.

Metoda ukroj a promítni Projekce: Π zúženo na H prosté; Π 2 (H) husté ve V 2. Pro omezenou Ω V 2, Ω : Σ(Ω) = { Π (x) x H, Π 2 (x) Ω }

Metoda ukroj a promítni Projekce: Π zúženo na H prosté; Π 2 (H) husté ve V 2. Pro omezenou Ω V 2, Ω : Σ(Ω) = { Π (x) x H, Π 2 (x) Ω } Σ(Ω) je delonovská, aperiodická,...

Při vhodné volbě Π, Π 2, Ω Σ(Ω) = { Π (x) x A 4, Π 2 (x) Ω }

Voronojovo a Delonovo dla z de nı

Projekce do dimenze 2 a zlatý řez V dán bazickými vektory u a v : A 4 : e 2 e 4 e e 3 Π τv v u τu Volba skaláru τ vyplyne. Definujme R := Π (r r 3 )Π a R 2 := Π (r 2 r 4 )Π.

Projekce do dimenze 2 a zlatý řez V dán bazickými vektory u a v : A 4 : e 2 e 4 e e 3 Π τv v u τu Volba skaláru τ vyplyne. Definujme R := Π (r r 3 )Π a R 2 := Π (r 2 r 4 )Π. Pak R 2 (u) = Π (r 2 r 4 )Π (u) = Π r 2 r 4 (e ) = Π (e + e 2 ) = u + τv R 2 (τu) = Π (r 2 r 4 )Π (τu) = Π r 2 r 4 (e 3 ) = Π (e 2 + e 3 + e 4 ) = = τv + v + τu

Projekce do dimenze 2 a zlatý řez V dán bazickými vektory u a v : A 4 : e 2 e 4 e e 3 Π τv v u τu Volba skaláru τ vyplyne. Definujme R := Π (r r 3 )Π a R 2 := Π (r 2 r 4 )Π. Pak R 2 (u) = Π (r 2 r 4 )Π (u) = Π r 2 r 4 (e ) = Π (e + e 2 ) = u + τv R 2 (τu) = Π (r 2 r 4 )Π (τu) = Π r 2 r 4 (e 3 ) = Π (e 2 + e 3 + e 4 ) = Z linearity R 2 plyne R 2 (τu) = τr 2 u = τv + v + τu (τ + )v + τu = τu + τ 2 v a proto τ 2 = τ +.

Ze dvou možností zvoĺıme τ = 2 ( + 5).

Ze dvou možností zvoĺıme τ = 2 ( + 5). R R 2 je izometrie: R R 2 (u) = Π (r r 3 r 2 r 4 )(e ) = Π (e 2 + e 3 ) = τu + τv R R 2 (v) = Π (r r 3 r 2 r 4 )(e 4 ) = Π ( e 3 e 4 ) = τu v Proto τu + τv = u, τu + v = v.

Ze dvou možností zvoĺıme τ = 2 ( + 5). R R 2 je izometrie: R R 2 (u) = Π (r r 3 r 2 r 4 )(e ) = Π (e 2 + e 3 ) = τu + τv R R 2 (v) = Π (r r 3 r 2 r 4 )(e 4 ) = Π ( e 3 e 4 ) = τu v Proto Dostaneme τu + τv = u, τu + v = v. u = v a u v = 2 τ u 2 = cos 4π 5 u 2. Vektory u a v jsou tedy stejné délky a svírají úhel 4 5 π.

Dihedrální grupa D 0 Grupa generovaná reflexemi R, R 2 a středovou symetríı x x

Dihedrální grupa D 0 Grupa generovaná reflexemi R, R 2 a středovou symetríı x x Orbita vektorů u, v V D 0 : 5

Druhý kořen τ = 2 ( 5) pro definici Π 2 A 4 : e 2 e e 4 e 3 Π 2 v τ v u τ u Opět u a v jsou stejné délky s úhlem 2 5 π. ( cos 2π 5 = 2 τ )

Druhý kořen τ = 2 ( 5) pro definici Π 2 A 4 : e 2 e e 4 e 3 Π 2 v τ v u τ u Opět u a v jsou stejné délky s úhlem 2 5 π. ( cos 2π 5 = 2 τ ) Bod ae + be 2 + ce 3 + de 4 mřížky A 4 se zobrazuje : Π (a, b, c, d) = (a + τb)v + (c + τd)u Π 2 (a, b, c, d) = (a + τ b)v + (c + τd )u A máme Σ(Ω) = {(a + τb)v + (c + τd)u a, b, c, d Z, (a + τ b)v + (c + τd )u Ω}.

Při vhodné volbě Π, Π 2, Ω

Při vhodné volbě Π, Π 2, Ω

Při vhodné volbě Π, Π 2, Ω

Při vhodné volbě Π, Π 2, Ω

Metoda ukroj a promítni pro D model V V 2 V : y = εx, V 2 : y = ηx ε, η irrational, ε η Z 2 Π Π 2 Z[ε] x2 Z[η] x Z[η] := {a + bη a, b Z} Z[ε] := {a + bε a, b Z} : Z[η] Z[ε] x = a+bη x = a+bε

Cut-and-project posloupnosti Pro Ω omezený interval Σ ε,η (Ω) = {a + bη a, b Z, a + bε Ω} = {x Z[η] x Ω}

Cut-and-project posloupnosti Pro Ω omezený interval Σ ε,η (Ω) = {a + bη a, b Z, a + bε Ω} = {x Z[η] x Ω} Věta: Existuje (s n ) n Z rostoucí, {s n } n Z = Σ ε,η (Ω), taková, že s n+ s n {, 2, + 2 }, pro nějaké, 2 Z[η]. Kódování u ε,η (Ω) = u 2 u u 0 u u 2 u 3 {A, B, C} Z A pro s n+ s n =, u n = B pro s n+ s n = + 2, C pro s n+ s n = 2. Pro spec. Ω pouze dvě vzdálenosti, 2, tj. Ω B =.

Číselné soustavy Báze β R, β >, abeceda cifer A. k Každé x R má β-rozvoj tvaru x = a j β j, a j A. j= ne všechny (a j ) k jsou přípustné.

Číselné soustavy Báze β R, β >, abeceda cifer A. k Každé x R má β-rozvoj tvaru x = a j β j, a j A. j= ne všechny (a j ) k jsou přípustné. β-celá čísla Z β = { ± x x má rozvoj k a j β j}. j=0

Báze τ = 2 ( + 5), cifry {0, }, zakázáno Z τ = { ± k i=0 x iτ i xi {0, }, x i x i+ = 0 } /τ /τ /τ 0 τ τ 2 τ 2 + τ 3 τ 3 + τ 3 +τ τ 4 τ 4 +

Báze τ = 2 ( + 5), cifry {0, }, zakázáno Z τ = { ± k i=0 x iτ i xi {0, }, x i x i+ = 0 } /τ /τ /τ 0 τ τ 2 τ 2 + τ 3 τ 3 + τ 3 +τ τ 4 τ 4 + b x (x) τ bτ + a 0 0 0 a

Báze τ = 2 ( + 5), cifry {0, }, zakázáno Z τ = { ± k i=0 x iτ i xi {0, }, x i x i+ = 0 } /τ /τ /τ 0 τ τ 2 τ 2 + τ 3 τ 3 + τ 3 +τ τ 4 τ 4 + b x (x) τ bτ + a 0 0 0 a

Báze τ = 2 ( + 5), cifry {0, }, zakázáno Z τ = { ± k i=0 x iτ i xi {0, }, x i x i+ = 0 } /τ /τ /τ 0 τ τ 2 τ 2 + τ 3 τ 3 + τ 3 +τ τ 4 τ 4 + b x (x) τ bτ + a 0 0 0 τ 0 τ a

Báze τ = 2 ( + 5), cifry {0, }, zakázáno Z τ = { ± k i=0 x iτ i xi {0, }, x i x i+ = 0 } /τ /τ /τ 0 τ τ 2 τ 2 + τ 3 τ 3 + τ 3 +τ τ 4 τ 4 + b x (x) τ bτ + a 0 0 0 τ 0 τ τ 2 00 τ + a

Báze τ = 2 ( + 5), cifry {0, }, zakázáno Z τ = { ± k i=0 x iτ i xi {0, }, x i x i+ = 0 } /τ /τ /τ 0 τ τ 2 τ 2 + τ 3 τ 3 + τ 3 +τ τ 4 τ 4 + b x (x) τ bτ + a 0 0 0 τ 0 τ τ 2 00 τ + τ 2 + 0 τ + 2 a

Báze τ = 2 ( + 5), cifry {0, }, zakázáno Z τ = { ± k i=0 x iτ i xi {0, }, x i x i+ = 0 } /τ /τ /τ 0 τ τ 2 τ 2 + τ 3 τ 3 + τ 3 +τ τ 4 τ 4 + b x (x) τ bτ + a 0 0 0 τ 0 τ τ 2 00 τ + τ 2 + 0 τ + 2 τ 3 000 2τ + a

Báze τ = 2 ( + 5), cifry {0, }, zakázáno Z τ = { ± k i=0 x iτ i xi {0, }, x i x i+ = 0 } /τ /τ /τ 0 τ τ 2 τ 2 + τ 3 τ 3 + τ 3 +τ τ 4 τ 4 + b x (x) τ bτ + a 0 0 0 τ 0 τ τ 2 00 τ + τ 2 + 0 τ + 2 τ 3 000 2τ + τ 3 + 00 2τ + 2 a

Báze τ = 2 ( + 5), cifry {0, }, zakázáno Z τ = { ± k i=0 x iτ i xi {0, }, x i x i+ = 0 } /τ /τ /τ 0 τ τ 2 τ 2 + τ 3 τ 3 + τ 3 +τ τ 4 τ 4 + x (x) τ bτ + a b 0 0 0 τ 0 τ τ 2 00 τ + τ 2 + 0 τ + 2 τ 3 000 2τ + τ 3 + 00 2τ + 2 τ 3 + τ 00 3τ + τ 4 0000 3τ + 2 τ 4 + 000 3τ + 3... τ 4 + τ 000 4τ + 2 τ 4 + τ 2 000 4τ + 3 τ 4 + τ 2 + 00 4τ + 4 τ 5 00000 5τ + 3 a

Báze τ = 2 ( + 5), cifry {0, }, zakázáno Z τ = { ± k i=0 x iτ i xi {0, }, x i x i+ = 0 } /τ /τ /τ 0 τ τ 2 τ 2 + τ 3 τ 3 + τ 3 +τ τ 4 τ 4 + x (x) τ bτ + a b 0 0 0 τ 0 τ τ 2 00 τ + τ 2 + 0 τ + 2 τ 3 000 2τ + τ 3 + 00 2τ + 2 τ 3 + τ 00 3τ + τ 4 0000 3τ + 2 τ 4 + 000 3τ + 3... τ 4 + τ 000 4τ + 2 τ 4 + τ 2 000 4τ + 3 τ 4 + τ 2 + 00 4τ + 4 τ 5 00000 5τ + 3 a

Báze τ = 2 ( + 5), cifry {0, }, zakázáno Z τ = { ± k i=0 x iτ i xi {0, }, x i x i+ = 0 } /τ /τ /τ 0 τ τ 2 τ 2 + τ 3 τ 3 + τ 3 +τ τ 4 τ 4 + x (x) τ bτ + a b 0 0 0 τ 0 τ τ 2 00 τ + τ 2 + 0 τ + 2 τ 3 000 2τ + τ 3 + 00 2τ + 2 τ 3 + τ 00 3τ + τ 4 0000 3τ + 2 τ 4 + 000 3τ + 3 τ 4 + τ 000 4τ + 2 τ 4 + τ 2 000 4τ + 3 τ 4 + τ 2 + 00 4τ + 4 a... τ + 4 = 00 τ 0 τ 5 00000 5τ + 3

Báze τ = 2 ( + 5), cifry {0, }, zakázáno τ-celá čísla Z τ = { ± k i=0 } x i τ i xi {0, }, x i x i+ = 0 a cut-and-project posloupnost Z τ R + ( ) = Σ τ,τ (, τ) R + = {a + bτ 0 a + bτ (, τ)}, kde τ = 2 ( + 5) je druhý kořen polynomu x 2 x.

Báze τ = 2 ( + 5), cifry {0, }, zakázáno Z τ = { ± k i=0 x iτ i xi {0, }, x i x i+ = 0 } A B A A B A B A A 0 τ τ 2 τ 2 + τ 3 τ 3 + τ 3 +τ τ 4 τ 4 +

Báze τ = 2 ( + 5), cifry {0, }, zakázáno Z τ = { ± k i=0 x iτ i xi {0, }, x i x i+ = 0 } A B A A B A B A A 0 τ τ 2 τ 2 + τ 3 τ 3 + τ 3 +τ τ 4 τ 4 + Nekonečné slovo ABAABABAA lze generovat substitutcí A AB, B A.

Báze τ = 2 ( + 5), cifry {0, }, zakázáno Z τ = { ± k i=0 x iτ i xi {0, }, x i x i+ = 0 } A B A A B A B A A 0 τ τ 2 τ 2 + τ 3 τ 3 + τ 3 +τ τ 4 τ 4 + Nekonečné slovo ABAABABAA lze generovat substitutcí A AB, B A. Tj. A AB ABA ABAAB ABAABABA

Nabízená témata Geometrické vlastnosti cut-and-project množin a aperiodická dláždění (Masáková) On-line aritmetika v nestandardních soustavách (Svobodová) Kombinatorika na nekonečných slovech (Pelantová)