Föreläsningsanteckningar S6 Grafteori
|
|
- Vilhelm Ström
- för 8 år sedan
- Visningar:
Transkript
1 HT 009 Tobias Wrigstad Introduktion till grafteori På den här föreläsningen tar vi upp elementär grafteori och försöker introducera termer och begrepp som blir viktigare i senare kurser. Subjektivt tycker jag grafer är lätta att ha att göra med för att de är möjliga att rita upp och förstå, vilket inte alla datastrukturer är på samma tacksamma sätt. Efter den här färeläsningen bör du vara bekant med följande begrepp och aktiviteter. Jag passar på att introducera ett antal begrepp och koncept som är viktiga av andra anledningar, men som också gör det enkelt att precist definiera vad en graf är.. Modell, icke-matematisk och matematisk. Mängd och element 3. Relation, reflexiv, irreflexiv, symmetrisk, transitiv 4. Graf, bågar och noder, angränsande noder, isomorfism 5. Storlek och ordning (om graf) 6. Hur man ritar en graf 7. Digraf (riktad graf), dag (riktad acyklisk graf) 8. Nätverk (viktade grafer) 9. Dijkstras algoritm Modell Intuitivt kan vi säga att en icke-matematisk modell är en (på ett eller flera sätt förenklad) representation av någonting. En modellbil har förmodligen inte en tillfredsställande instrumentbräda för den som är intresserad av bilinteriörer. En karta är en modell av en geografisk verklighet. En matematisk modell är en matematisk representation av någonting. Bra exempel här är t.ex. trivial trigonometri (läran om förhållandet mellan vinklar och sidor i en triangel) och geometri (läran om rumsliga samband). Med hjälp av geometri kan man t.ex. räkna ut areor på rektangulära ytor, etc. En modell för kostnaden att bygga en villa i Saltsjöbaden kan hypotetiskt vara antalet rum. Enligt denna modell kostar således en Saltsjöbadsvilla med fem rum kronor. Den matematiska modellen för kostnaden för en Saltsjöbadsvilla är en uppenbar förenkling, som t.ex. inte tar hänsyn till mer lokalt läge som t.ex. sjöutsikt. av 6
2 HT 009 M N unionen M N snittet Figur : [Överkurs] Union och snitt av mängderna M och N. 3 Mängder och element En mängd är en oordnad samling diskreta (d.v.s. olika) element, t.ex. alla studenter på DVK. En mängd skrivs normalt med kommaseparerade element mellan krullparenteser, d.v.s.: {, 3, 5, 7, } är mängden av alla primtal mindre än eller lika med. Den tomma mängden skrivs normalt, men kan även skrivas { }. Att ett element är med i en mängd betecknas normalt, t.ex. samt, för icke-tillhörighet,, d.v.s., 3 {,, 3, 4, 5 } 6 {,, 3, 4, 5 }. [ÖVERKURS] Operationer på mängder Låt variabeln M beteckna mängden {,, 3 }, N beteckna mängden {, 4, 6 } och P beteckna mängden { }. Vi observerar att unionen av M och N, d.v.s. sammanslagningen av bådas samtliga element, är mängden {,, 3, 4, 6 }. Detta skrivs normalt M N = {,, 3, 4, 5 }. (Observera att förekom i båda mängderna, men bara en gång i unionen.) Vi observerar också att snittet av M och N, d.v.s. mängden av de element som finns i båda mängderna, är mängden { }. Detta skrivs normalt M N = { }. (Vi kunde också ha skrivit M N = P.) Union och snitt illustreras av Figur. Om alla element i en mängd ingår i en annan mängd så säger man att den är en delmängd, vilket skrivs. Med andra ord gäller att P M (eftersom 4 finns i M) och P N ( finns i N), men även P P (d.v.s. en mängd är en delmängd av sig själv). Ibland talar man om strikt delmängd, som innebär att mängderna inte får vara samma. Detta skrivs normalt och med andra ord gäller att P M och P N men inte P P, d.v.s, P P. Ett primtal är ett heltal som inte går att jämnt dela med ett annat heltal. 4 är inte ett primtal eftersom 4 =, d.v.s. 4 är jämnt delbart med. Primtal är inte intressanta för oss under denna kurs. of 6
3 HT Relationer En relation är ett förhållande mellan saker. Här kommer vi bara att prata om binära relationer (kallas även två-ställiga relationer), d.v.s., relationer mellan två saker. En relation R blir därför inom matematiken en mängd av ordnade par, t.ex., R = { (, ), (, 3), (, 3) }. Ovanstående mängd är relationen < (mindre än) för alla tal mellan och 3. Ur mängden ovan kan vi läsa ut att: är mindre än eftersom (,) finns i R (d.v.s., eftersom (, ) R så gäller < ) är mindre än 3 eftersom (,3) finns i R är mindre än 3 eftersom (,3) finns i R Däremot kan vi inte utläsa att < eftersom det (helt korrekt) inte finns i R. Om vi ville låta R vara relationen (mindre än eller lika med) för alla tal mellan och 3 får vi R = { (, ), (, ), (, 3), (, ), (, 3), (3, 3) }. Förhoppningsvis ser du sambandet mellan mängder, relationer och programmering. Om du t.ex. vill skriva ett program som hanterar hierarkier i en organisation, kan du representera det med relationen chef för som är väldigt lik <. Då kan du t.ex. göra det med följande datastruktur: { (Mats, Tobias), (Love, Tobias), (Love, Mats) }. Om du istället vill representera relationen närmaste chef räcker det med att du tar bort (Love,Tobias). Här ser vi igen att datavetenskapen behandlar how to do stuff, i detta fall hur man kan representera vissa förhållanden på ett systematiskt sätt. 4. Olika typer av relationer Det är ibland nyttigt att kategorisera olika typer av relationer. Här tar vi upp ett par enkla kategorier. Reflexivitet En relation är reflexiv om för alla värden v som ingår i relationen, relationen också innehåller (v, v). Ett uppenbart exempel är att < inte är reflexiv eftersom t.ex., men är eftersom. Irreflexiv En relation är irreflexiv om inga par (v, v) ingår i den. Ett uppenbart exempel är att < är irreflexiv eftersom varken <, < eller 3 < 3 gäller. Symmetrisk En relation är symmetrisk om det för varje par (v, v ) i relationen finns ett par (v, v ). Ett exempel på en sådan relation är t.ex. relationen är kollega med. Om Tobias är kollega med Henrik gäller autmatisk det omvända, t.ex. Henrik är kollega med Tobias. Relationen är kollega med är således symmetrisk. 3 of 6
4 HT 009 Transitivitet En relation är transitiv om (v, v ) R och (v, v 3 ) R automatiskt medför att (v, v 3 ) R. Exempel på en transitiv relation är både < och chef för : om < och < 3 så medför det att < 3; om Mats är Tobias chef och Love är Mats chef så följer det naturligt att Love även är chef för Tobias. 5 Grafer (till slut) En graf består av en eller flera noder (även kallade punkter) sammanbundna av 0 eller flera bågar (även kallade kanter). I vissa grafer är bågarna riktade (d.v.s. går bara på ena hållet) och i andra grafer leder de åt bägge håll. När man ritar en riktad graf sätter man ut pilar på bågarna i det håll de leder. Graferna nedanför här är inte riktade. n n n n 4 n n 3 n 3 n 4 Med ovanstående kunskaper är det nu mycket lätt att matematiskt beskriva vad en graf är. Låt relationen R vara har en båge till och låt värdena i paren vara noder. Då kan vi beteckna grafen ovan enligt följande: { (n, n ), (n, n ), (n, n 3 ), (n 3, n ), (n, n 4 ), (n 4, n ), (n 3, n 4 ), (n 4, n 3 ) }. Om två noder n och n ingår i ett par, vilket ju är fallet ovan, så säger man att noderna är sammanbundna med en båge. Varje element (d.v.s. varje par) i relationen utgör en riktad båge. Följaktligen är (n, n ) en riktad båge från noden n till noden n. Tillsammans bildar paren (n, n ) och (n, n ) en (vanlig, dubbelriktad) båge mellan noderna n och n. Två noder är angränsande om de är sammankopplade med en båge. Grafens ordning är antalet hörn och grafens storlek är antalet kanter. Riktade grafer kan användas för att modellera system där vägar inte nödvändigtvis är dubbelriktade, t.ex. ett gatunät i en stad. Nedanstående riktade grafer kan beskrivas enligt följande n n n n 4 n n 4 n 3 n 3 Graferna är dessutom isomorfa, d.v.s., de är samma graf, bara avbildade olika. 4 of 6
5 HT 009 Akalla Husby 4 Kista Hallonbergen Näckrosen Solna centrum Västa skogen Stadshagen Fridhemsplan Rådhuset S:t Eriksplan Odenplan Rådmansgatan Hötorget T-centralen G:a Stan Slussen Medborgarplatsen Figur : Viktad graf som modellerar delar av SL:s tunnelbanenät, med ungefärlig minuttid för streckorna mellan stationerna. (Tiderna här är för övrigt bara ljug.) kan beskrivas enligt följande: respektive { (n, n ), (n, n 3 ), (n, n 4 ), (n 3, n 4 ), (n 4, n ) }. { (n, n ), (n, n 3 ), (n, n 4 ), (n 3, n 4 ) }. Den högra grafen är en så kallad riktad acyklisk graf. Det betyder att grafen inte innhåller cykler, d.v.s., om man går igenom grafen kan man aldrig följa en båge och komma tillbaka en nod som man redan har besökt 3. Det betyder t.ex. att man inte behöver oroa sig för att hamna i en oändlig loop när man försöker gå igenom grafen. 6 Viktade grafer Viktade grafer, även kallade nätverk, är grafer där varje båge försetts med en vikt, normalt ett decimaltal. Ponera att man vill representera Stockholms tunnelbanenät som en graf och sedan vill använda den för att räkna ut tiden det tar att åka mellan två hållplatser. I en vanlig graf kan man bara mäta avståndet i antalet noder (hållplatser) som man passerar. Om alla sträckor i tunnelbanenätet tar lika lång tid att åka, säg minuter, är detta en fullt duglig 3 Omvänt kan man säga att en graf är cyklisk om det finns en väg av minst olika bågar från någon nod tillbaka till sig själv. 5 of 6
6 HT 009 lösning; räkna fram antalet stationer på vägen mellan de två punkterna och multiplicera det med. Verkligheten som vi vill modellera är tyvärr i regel mer komplicerad. Med en viktad graf kan vi förse varje båge med den tid det tar i minuter att åka mellan två stationer. Figur visar ett exempel för en del av SL-kartan. Om man nu vill räkna ut tiden det tar att åka mellan, säg Kista och Medborgarplatsen, kan man bara traversera de två möjliga vägarna (blå linje utan byte samt, blå linje med byte till grön linje i Fridhemsplan, jag utesluter att man vill åka runt ett eller fler varv i den blå-gröna cykeln) och få fram 9 respektive minuter. Ett annat exempel på en viktad graf är t.ex. en graf som visar studenters väg genom en utbildning (varje nod är en kurs, fler än två utgående bågar betecknar ett kursval) där vikterna avser procentandelen av studenterna som gör just det valet. Ytterligare ett exempel kan vara ett nätverk av personer där två personer har en båge mellan sig om de känner varandra. En vikt kan i detta sammanhang vara ett värde på hur bra överens man kommer, säg i intervallet 0 till 0. Utifrån detta nätverk kan man sedan räkna ut om det är bäst att gå på Stinas eller Kalles fest. (Hur?) 7 Dijkstras algoritm Edsger Dijkstra var en mycket känd och inflytelserik holländsk datavetare. Dijkstras algoritm formulerade han 959 och är en algoritm för att hitta den billigaste vägen från en nod till alla andra noder i en viktad riktad graf. 4 Dijkstras algoritm kan enkelt beskrivas:. Sätt kostnaden för startnoden till 0 och kostnaden för övriga noder till 5. Startnoden är aktuell nod.. Från aktuell nod, räkna ut avståendet till alla angränsande noder som ännu inte avklarats genom att ta kostnaden för den aktuella noden plus kostanden på bågen till den angränsande noden. Om den framräknade kostnaden är mindre än den nuvarande, uppdatera dess värde till den nya framräknade. 3. När du har gjort föregående beräkning för alla angränsande noder skall du markera aktuell nod som avklarad. En sådan nod kommer vi aldrig att titta på igen. Vi vet redan dess minimala kostnad, d.v.s., det minimala avståndet från startnoden till den. 4. Ny aktuell nod är den obesökta nod som ligger närmast startnoden. Fortsätt från punkt. Om alla noder är markerade som avklarade är algoritmen klar. 8 Tentan Dijkstras algoritm tas upp på senare kurser. Du behöver inte kunna den på tentan. Däremot behöver du förstå vad en graf är, vad en modell är, etc. och varför de är viktiga i ett datavetenskapligt sammanhang. Du behöver dock inte kunna förklara dem på samma formella sätt som presenterats här. 4 Den intresserade studenten kan notera att för att Dijkstras algoritm skall fungera måste man ha positiva bågkostnader varför? 5 Minns att betyder oändligheten. Många programmeringsspråk kan inte uttrycka detta värde. Då är det bra att använda ett annat värde för att representera oändligheten, t.ex. eftersom det inte är en möjlig strecka och följaktligen inte kan råka komma upp naturligt i uträkningen. 6 of 6
Kaliningrad) låg vid bägge sidor av floden Pregel samt på
Grunder i matematik och logik (2018) Grafteori Marco Kuhlmann Grafteori är det område inom matematiken som undersöker egenskaper hos grafer. Inom grafteorin har begreppet graf en annan betydelse än graf
Läs merFöreläsningsanteckningar, Introduktion till datavetenskap HT S4 Datastrukturer. Tobias Wrigstad
1 Datatyper Tobias Wrigstad Det finns flera olika typer av (slags) data Olika datatyper har olika egenskaper. T.ex. är ett personnummer inte ett tal. (Den sista siffran skall stämma enligt den s.k. Luhnalgoritmen
Läs mer729G04 - Diskret matematik. Lektion 3. Valda lösningsförslag
729G04 - Diskret matematik. Lektion 3. Valda lösningsförslag 1 Uppgifter 1.1 Relationer 1. Vi ges mängden A = {p, q, r, s, t}. Är följande mängder relationer på A? Om inte, ge ett exempel som visar vad
Läs mer18 juni 2007, 240 minuter Inga hjälpmedel, förutom skrivmateriel. Betygsgränser: 15p. för Godkänd, 24p. för Väl Godkänd (av maximalt 36p.
HH / Georgi Tchilikov DISKRET MATEMATIK,5p. 8 juni 007, 40 minuter Inga hjälpmedel, förutom skrivmateriel. Betygsgränser: 5p. för Godkänd, 4p. för Väl Godkänd (av maximalt 36p.). Förenkla (så mycket som
Läs merAlgebra och Diskret Matematik A (svenska)
MITTUNIVERSITETET TFM Tentamen 2005 MAAA99 Algebra och Diskret Matematik A (svenska) Skrivtid: 5 timmar Datum: 2 november 2005 Denna tenta omfattar 8 frågor, där varje fråga kan ge 3 poäng. Maximalt poängantal
Läs mer729G04 - Diskret matematik. Lektion 4
729G04 - Diskret matematik. Lektion 4 1 Lösningsförslag 1.1 Vägar, stigar och annat 1. Vi ges den oriktade grafen G=(V,E), V = {a, b, c, d, f, g, h, i, j}, E = {{a, b}, {b, c}, {a, c}, {f, g}, {c, d},
Läs merÖvningshäfte 3: Funktioner och relationer
GÖTEBORGS UNIVERSITET MATEMATIK 1, MAM100, HT2014 INLEDANDE ALGEBRA Övningshäfte 3: Funktioner och relationer Övning H Syftet är att utforska ett av matematikens viktigaste begrepp: funktionen. Du har
Läs merFöreläsning 10. Grafer, Dijkstra och Prim
Föreläsning 10 Grafer, Dijkstra och Prim Föreläsning 10 Grafer Representation av grafer Dijkstras algoritm Implementation av Dijkstras algoritm Minimium spanning tree Broarna i Königsberg, Euler, 17 Grafer
Läs merGrafer. 1 Grafer. Grunder i matematik och logik (2015) 1.1 Oriktade grafer. Marco Kuhlmann
Marco Kuhlmann 1 En graf är en struktur av prickar förbundna med streck. Ett tidsenligt exempel på en sådan struktur är ett social nätverk, där prickarna motsvarar personer och en streck mellan två prickar
Läs merTNK049 Optimeringslära
TNK49 Optimeringslära Clas Rydergren, ITN Föreläsning 7 Nätverksoptimering Billigaste uppspännande träd (MST) Billigaste väg (SP) Projektnätverk Minkostnadsflödesproblem Agenda Terminologi för grafer/nätverk
Läs merFöreläsning 1: Tal, mängder och slutledningar
Föreläsning 1: Tal, mängder och slutledningar Tal Tal är organiserade efter några grundläggande egenskaper: Naturliga tal, N De naturliga talen betecknas med N och innehåller alla positiva heltal, N =
Läs merGraärgning och kromatiska formler
Graärgning och kromatiska formler Henrik Bäärnhielm, d98-hba 2 mars 2000 Sammanfattning I denna uppsats beskrivs, för en ickematematiker, färgning av grafer samt kromatiska formler för grafer. Det hela
Läs merFöreläsning 10. Grafer, Dijkstra och Prim
Föreläsning 10 Grafer, Dijkstra och Prim Föreläsning 10 Grafer Representation av grafer Dijkstras algoritm Implementation av Dijkstras algoritm Minimium spanning tree Läsanvisning och uppgifter Broarna
Läs merFöreläsning 10. Grafer, Dijkstra och Prim
Föreläsning 10 Grafer, Dijkstra och Prim Föreläsning 10 Grafer Representation av grafer Dijkstras algoritm Implementation av Dijkstras algoritm Minimium spanning tree Läsanvisning och uppgifter Broarna
Läs merRelationer. 1. Relationer. UPPSALA UNIVERSITET Matematiska institutionen Erik Melin. Specialkursen HT07 23 oktober 2007
UPPSALA UNIVERSITET Matematiska institutionen Erik Melin Specialkursen HT07 23 oktober 2007 Relationer Dessa blad utgör skissartade föreläsningsanteckningar kombinerat med övningar. Framställningen är
Läs merLösning till tentamensskrivning i Diskret Matematik för CINTE, CL2 och Media 1, SF1610 och 5B1118, onsdagen den 17 augusti 2011, kl
Matematiska Institutionen KTH Lösning till tentamensskrivning i Diskret Matematik för CINTE, CL och Media, SF60 och 5B8, onsdagen den 7 augusti 0, kl 4.00-9.00. Examinator: Olof Heden Hjälpmedel: Inga
Läs merFöreläsning 5: Grafer Del 1
2D1458, Problemlösning och programmering under press Föreläsning 5: Grafer Del 1 Datum: 2006-10-02 Skribent(er): Henrik Sjögren, Patrik Glas Föreläsare: Gunnar Kreitz Den här föreläsningen var den första
Läs merFöreläsning 8 i kursen Ma III, #IX1305, HT 07. (Fjärde föreläsningen av Bo Åhlander)
Föreläsning 8 i kursen Ma III, #IX1305, HT 07. (Fjärde föreläsningen av Bo Åhlander) Böiers 5.3 Relationer. Vi har definierat en funktion f: A B som en regel som kopplar ihop ett element a A, med ett element
Läs merRelationer och funktioner
Relationer och funktioner Joakim Nivre Uppsala universitet Institutionen för lingvistik och filologi Översikt Relationer: Binära relationer på mängder Mängd-, graf- och matrisnotation Egenskaper hos relationer
Läs merDEL I. Matematiska Institutionen KTH
1 Matematiska Institutionen KTH Lösning till tentamensskrivning på kursen Diskret Matematik, moment A, för D2 och F, SF1631 och SF1630, den 25 mars 2008. DEL I 1. (3p Bestäm antalet binära ord av längd
Läs merMatematik för språkteknologer (5LN445) Institutionen för lingvistik och filologi VT 2014 Författare: Marco Kuhlmann 2013
UPPSALA UNIVERSITET Matematik för språkteknologer (5LN445) Institutionen för lingvistik och filologi VT 2014 Författare: Marco Kuhlmann 2013 4 Grafer En graf är en struktur av prickar förbundna med streck.
Läs mer729G04 - Diskret matematik. Hemuppgift.
729G04 - Diskret matematik. Hemuppgift. 2016-08-31 Instruktioner Dessa uppgifter utgör en del av examinationen i kursen 729G04 Programmering och diskret matematik. Uppgifterna ska utföras individuellt
Läs merFöreläsning 11. Giriga algoritmer
Föreläsning 11 Giriga algoritmer Föreläsning 11 Giriga algoritmer Användning Växelproblemet Kappsäcksproblemet Schemaläggning Färgläggning Handelsresandeproblemet Giriga algoritmer (Greedy algorithms)
Läs mer729G04 - Diskret matematik. Lektion 4
729G04 - Diskret matematik. Lektion 4 Ett generellt råd är att rita upp noder och bågar för graferna nedan. 1 Uppgifter 1.1 Vägar, stigar och annat 1. Vi ges den oriktade grafen G=(V,E), V = {a, b, c,
Läs merLösning till tentamensskrivning i Diskret Matematik för CINTE och CMETE, m fl, SF1610, tisdagen den 2 juni 2015, kl
1 Matematiska Institutionen KTH Lösning till tentamensskrivning i Diskret Matematik för CINTE och CMETE, m fl, SF1610, tisdagen den juni 015, kl 1.00-19.00. Examinator: Olof Heden Hjälpmedel: Inga hjälpmedel
Läs merExplorativ övning 9 RELATIONER OCH FUNKTIONER
Explorativ övning 9 RELATIONER OCH FUNKTIONER Övningens syfte är att bekanta sig med begreppet relation på en mängd M. Begreppet relation i matematiska sammanhang anknyter till betydelsen av samma ord
Läs merI kursen i endimensionell analys är mängden av reella tal (eng. real number), R, fundamental.
Lunds tekniska högskola Datavetenskap Lennart ndersson Föreläsningsanteckningar EDF10 4 Mängder 4.1 Motivering Mängden är den mest grundläggande diskreta strukturen. Nästan alla matematiska begrepp går
Läs mer1 Föreläsning Implikationer, om och endast om
1 Föreläsning 1 Temat för dagen, och för dessa anteckningar, är att introducera lite matematisk terminologi och notation, vissa grundkoncept som kommer att vara genomgående i kursen. I grundskolan presenteras
Läs merMITTUNIVERSITETET TFM. Modelltenta Algebra och Diskret Matematik. Skrivtid: 5 timmar. Datum: 1 oktober 2007
MITTUNIVERSITETET TFM Modelltenta 2007 MA014G Algebra och Diskret Matematik Skrivtid: 5 timmar Datum: 1 oktober 2007 Den obligatoriska delen av denna (modell)tenta omfattar 8 frågor, där varje fråga kan
Läs merDEL I. Matematiska Institutionen KTH
1 Matematiska Institutionen KTH Lösning till tentamensskrivning i Diskret Matematik för CINTE, CL2 och Media 1, SF1610 och 5B1118, tisdagen den 21 oktober 2008, kl 08.00-13.00. Examinator: Olof Heden.
Läs merFilosofisk logik Kapitel 15. Robin Stenwall Lunds universitet
Filosofisk logik Kapitel 15 Robin Stenwall Lunds universitet Dagens upplägg Första ordningens mängdlära Naiv mängdlära Abstraktionsaxiomet (eg. comprehension) Extensionalitetsaxiomet Små mängder Ordnade
Läs merFöreläsningsanteckningar F6
Föreläsningsanteckningar F6 Martin Andersson & Patrik Falkman Kortaste vägen mellan en nod och alla andra noder Detta problem innebär att givet en graf G = (E,V) hitta den kortaste vägen över E från en
Läs merDiskret matematik: Övningstentamen 4
Diskret matematik: Övningstentamen 22. Beskriv alla relationer, som är såväl ekvivalensrelationer som partiella ordningar. Är någon välbekant relation sådan? 23. Ange alla heltalslösningar till ekvationen
Läs mer, S(6, 2). = = = =
1 Matematiska Institutionen KTH Lösningar till tentamensskrivning på kursen Diskret Matematik, moment A, för D2 och F, SF161 och SF160, den 17 april 2010 kl 09.00-14.00. Examinator: Olof Heden. DEL I 1.
Läs merLösning av tentamensskrivning i Diskret Matematik för CINTE och CMETE, SF1610, tisdagen den 27 maj 2014, kl
1 Matematiska Institutionen KTH Lösning av tentamensskrivning i Diskret Matematik för CINTE och CMETE, SF1610, tisdagen den 27 maj 2014, kl 14.00-19.00. Examinator: Olof Heden Hjälpmedel: Inga hjälpmedel
Läs merTNSL05 Optimering, Modellering och Planering. Föreläsning 5
TNSL5 Optimering, Modellering och Planering Föreläsning 5 Dagordning Kort repetition Graf/nätverk: Begrepp Representation Exempel: Minkostnadsflödeproblem Billigastevägproblem 28--5 4 Hittills Föreläsning
Läs merTentamen Datastrukturer, DAT037 (DAT036)
Tentamen Datastrukturer, DAT037 (DAT036) Datum, tid och plats för tentamen: 2017-08-17, 8:30 12:30, M. Ansvarig: Fredrik Lindblad. Nås på tel nr. 031-772 2038. Besöker tentamenssalarna ca 9:30 och ca 11:00.
Läs merMängder, funktioner och naturliga tal
Lådprincipen Följande sats framstår som en fullständig självklarhet: Sats (Lådprincipen (pigeon hole principle)). Låt n > m vara naturliga tal. Fördelar man n föremål i m lådor, så kommer åtminstone en
Läs merMängder och kardinalitet
UPPSALA UNIVERSITET Matematiska institutionen Erik Melin Specialkursen HT07 28 september 2007 Mängder och kardinalitet Dessa blad utgör skissartade föreläsningsanteckningar kombinerat med övningar. Framställningen
Läs merAlgebra och Diskret Matematik A (svenska)
MITTUNIVERSITETET TFM Tentamen 2007 MAAA99 Algebra och Diskret Matematik A (svenska) Skrivtid: 5 timmar Datum: 7 juni 2007 Denna tenta omfattar 8 frågor, där varje fråga kan ge 3 poäng. Maximalt poängantal
Läs merMatematik för språkteknologer
1 / 27 Matematik för språkteknologer 2.3 (Relationer och funktioner) Mats Dahllöf Institutionen för lingvistik och filologi Februari 2014 2 / 27 Dagens nya punkter Relationer Definitioner Egenskaper hos
Läs merFinaltävling i Lund den 19 november 2016
SKOLORNS MTEMTIKTÄVLING Svenska matematikersamfundet Finaltävling i Lund den 19 november 2016 1. I en trädgård finns ett L-format staket, se figur. Till sitt förfogande har man dessutom två färdiga raka
Läs merBegreppen "mängd" och "element" är grundläggande begrepp i matematiken.
MÄNGDER Grundläggande begrepp och beteckningar Begreppen "mängd" och "element" är grundläggande begrepp i matematiken. Vi kan beskriva (ange, definiera) en mängd som innehåller ändligt många element genom
Läs merLösning till tentamensskrivning i Diskret Matematik för CINTE och CMETE, SF1610 och 5B1118, tisdagen den 7 januari 2014, kl
1 Matematiska Institutionen KTH Lösning till tentamensskrivning i Diskret Matematik för CINTE och CMETE, SF1610 och 5B1118, tisdagen den 7 januari 2014, kl 14.00-19.00. Examinator: Olof Heden Hjälpmedel:
Läs merFöreläsning 5: Giriga algoritmer. Kruskals och Prims algoritmer
Föreläsning 5: Giriga algoritmer Kruskals och Prims algoritmer Spännande träd: Om G är en sammanhängande graf så är ett spännande träd ett träd som innehåller alla noder i V (G). Viantarattviharkantvikterw(e)
Läs merBlock 1 - Mängder och tal
Block 1 - Mängder och tal Mängder Mängder och element Venndiagram Delmängder och äkta delmängder Union och snittmängd Talmängder Heltalen Z Rationella talen Q Reella talen R Räkning med tal. Ordning av
Läs merAlgebra och kryptografi Facit till udda uppgifter
VK Algebra och kryptografi Facit till udda uppgifter Tomas Ekholm Niklas Eriksen Magnus Rosenlund Matematiska institutionen, 2002 48 Grupper. Lösning 1.1. Vi väljer att studera varje element i G H för
Läs merFöreläsning Datastrukturer (DAT037)
Föreläsning Datastrukturer (DAT037) Nils Anders Danielsson 2015-11-23 Idag Mer om grafer: Minsta uppspännande träd (för oriktade grafer). Djupet först-sökning. Minsta uppspännande träd Träd (utan rot)
Läs merFöreläsning Datastrukturer (DAT036)
Föreläsning Datastrukturer (DAT036) Nils Anders Danielsson 2013-11-18 Idag Mer om grafer: Minsta uppspännande träd (för oriktade grafer). Prims algoritm. Kruskals algoritm. Djupet först-sökning. Cykel
Läs merInduktion, mängder och bevis för Introduktionskursen på I
Induktion, mängder och bevis för Introduktionskursen på I J A S, ht 04 1 Induktion Detta avsnitt handlar om en speciell teknik för att försöka bevisa riktigheten av påståenden eller formler, för alla heltalsvärden
Läs merBegreppen "mängd" och "element" är grundläggande begrepp i matematiken.
MÄNGDER Grundläggande begrepp och beteckningar egreppen "mängd" och "element" är grundläggande begrepp i matematiken. Vi kan beskriva (ange, definiera) en mängd som innehåller ändligt många element genom
Läs merTrädstrukturer och grafer
Översikt Trädstrukturer och grafer Trädstrukturer Grundbegrepp Binära träd Sökning i träd Grafer Sökning i grafer Programmering tillämpningar och datastrukturer Varför olika datastrukturer? Olika datastrukturer
Läs merDiskret matematik: Övningstentamen 1
Diskret matematik: Övningstentamen 1 1. Bevisa att de reella talen är en icke-uppräknelig mängd.. För två mängder av positiva heltal A och B skriver vi A C B, om det är så att A innehåller ett heltal som
Läs merKap. 8 Relationer och funktioner
Begrepp och egenskaper: Kap. 8 elationer och funktioner relation, relationsgraf och matris, sammansatt relation reflexivitet, symmetri, anti-symmetri, transitivitet ekvivalensrelation, partialordning,
Läs merTentamen i TDDC75 Diskreta strukturer
Tentamen i TDDC75 Diskreta strukturer 2017-01-05, Lösningsförslag (med reservation för eventuella fel) 1. Betrakta följande satslogiska uttryck: (p q) (q p) (a) Visa genom naturlig deduktion att uttrycket
Läs merLösningsförslag till Tentamen i 5B1118 Diskret matematik 5p 11 april, 2002
Institutionen för matematik, KTH Mats Boij och Niklas Eriksen Lösningsförslag till Tentamen i 5B1118 Diskret matematik 5p 11 april, 2002 1. Bestäm det minsta positiva heltal n sådant att 31n + 13 är delbart
Läs merKvalificeringstävling den 30 september 2008
SKOLORNAS MATEMATIKTÄVLING Svenska Matematikersamfundet Kvalificeringstävling den 30 september 2008 Förslag till lösningar Problem 1 Tre rader med tal är skrivna på ett papper Varje rad innehåller tre
Läs mer2. 1 L ä n g d, o m k r e t s o c h a r e a
2. 1 L ä n g d, o m k r e t s o c h a r e a Ett plan är en yta som inte är buktig och som är obegränsad åt alla håll. På ett plan kan man rita en linje som är rak (rät). En linje är obegränsad åt båda
Läs merTentamen TMV210 Inledande Diskret Matematik, D1/DI2
Tentamen TMV20 Inledande Diskret Matematik, D/DI2 208-0-27 kl. 4.00 8.00 Examinator: Peter Hegarty, Matematiska vetenskaper, Chalmers Telefonvakt: Anton Johansson, telefon: 5325 (alt. Peter Hegarty 070-5705475)
Läs merSKOGLIGA TILLÄMPNINGAR
STUDIEAVSNITT 3 SKOGLIGA TILLÄMPNINGAR I detta avsnitt ska vi titta på några av de skogliga tillämpningar på geometri som finns. SKOGSKARTAN EN MODELL AV VERKLIGHETEN Arbetar man i skogen klarar man sig
Läs merLäsanvisning till Discrete matematics av Norman Biggs - 5B1118 Diskret matematik
Läsanvisning till Discrete matematics av Norman Biggs - 5B1118 Diskret matematik Mats Boij 18 november 2001 13 Grupper Det trettonde kapitlet behandlar grupper. Att formulera abstrakta begrepp som grupper
Läs merTentamen Datastrukturer, DAT037 (DAT036)
Tentamen Datastrukturer, DAT037 (DAT036) Datum och tid för tentamen: 2017-01-11, 14:00 18:00. Ansvarig: Fredrik Lindblad. Nås på tel nr. 031-772 2038. Besöker tentamenssalarna ca 15:00 och ca 17:00. Godkända
Läs merFÖRELÄSNING 11 DATALOGI I
Föreläsning I07 FÖRELÄSNING DATALOGI I Grafer Beatrice Åkerblom beatrice@dsv.su.se Institutionen för Data- och Systemvetenskap SU/KTH Föreläsning I07 Läsanvisningar Michael Main Data Structures & Other
Läs merÄNDLIGT OCH OÄNDLIGT AVSNITT 4
VSNITT ÄNDLIGT OCH OÄNDLIGT Är det möjligt att jämföra storleken av olika talmängder? Har det någon mening om man säger att det finns fler irrationella tal än rationella? Är det överhuvudtaget möjligt
Läs merTentamensskrivning i Diskret Matematik för CINTE och CMETE, SF1610, onsdagen den 20 augusti 2014, kl
1 Matematiska Institutionen KTH Tentamensskrivning i Diskret Matematik för CINTE och CMETE, SF1610, onsdagen den 20 augusti 2014, kl 14.00-19.00. Examinator: Olof Heden Hjälpmedel: Inga hjälpmedel är tillåtna
Läs merÖvningshäfte 2: Induktion och rekursion
GÖTEBORGS UNIVERSITET MATEMATIK 1, MMG200, HT2017 INLEDANDE ALGEBRA Övningshäfte 2: Induktion och rekursion Övning D Syftet är att öva förmågan att utgående från enkla samband, aritmetiska och geometriska,
Läs merTDDC30. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 8 Erik Nilsson, Institutionen för Datavetenskap, LiU
TDDC30 Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 8 Erik Nilsson, Institutionen för Datavetenskap, LiU På denna föreläsning: Träd Traversering Insättning, borttagning
Läs merMatematik 5 Kap 2 Diskret matematik II
Matematik 5 Kap 2 Diskret matematik II Inledning Konkretisering av ämnesplan (länk) http://www.ioprog.se/public_html/ämnesplan_matematik/struktur_äm nesplan_matematik/struktur_ämnesplan_matematik.html
Läs merLösningar för tenta i TMV200 Diskret matematik kl. 14:00 18:00
Lösningar för tenta i TMV200 Diskret matematik 2018-08-31 kl 1:00 18:00 1 Om argumentet inte är giltigt går det att hitta ett motexempel, dvs en uppsättning sanningsvärden för vilka alla hypoteserna är
Läs merAlgebra I, 1MA004. Lektionsplanering
UPPSALA UNIVERSITET Matematiska Institutionen Dan Strängberg HT2016 Fristående, IT, KandDv, KandMa, Lärare 2016-11-02 Algebra I, 1MA004 Lektionsplanering Här anges rekommenderade uppgifter ur boken till
Läs merRelationer och funktioner
MAAA26 Diskret Matematik för Yrkeshögskoleutbildning-IT Block 11 BLOCK INNEHÅLL Referenser Inledning 1. Relationer 2. Funktioner 3. Övningsuppgifter Assignment 11 & 12 Referenser Relationer och funktioner
Läs mer729G04: Inlämningsuppgift i Diskret matematik
729G04: Inlämningsuppgift i Diskret matematik Instruktioner Dessa uppgifter utgör del av examinationen i kursen 729G04 Programmering och diskret matematik. Uppgifterna ska utföras individuellt och självständigt,
Läs merTentamen Datastrukturer (DAT037)
Tentamen Datastrukturer (DAT07) Datum och tid för tentamen: 2016-01-09, 14:00 18:00. Ansvarig: Nils Anders Danielsson. Nås på 0700 620 602 eller anknytning 1680. Besöker tentamenssalarna ca 15:00 och ca
Läs merLMA033/LMA515. Fredrik Lindgren. 4 september 2013
LMA033/LMA515 Fredrik Lindgren Matematiska vetenskaper Chalmers tekniska högskola och Göteborgs universitet 4 september 2013 F. Lindgren (Chalmers&GU) Matematik 4 september 2013 1 / 25 Outline 1 Föreläsning
Läs merFöreläsning 8 Datastrukturer (DAT037)
Föreläsning 8 Datastrukturer (DAT037) Fredrik Lindblad 1 2016-11-23 1 Slides skapade av Nils Anders Danielsson har använts som utgångspunkt. Se http://www.cse.chalmers.se/edu/year/2015/course/dat037 Förra
Läs merGrundidén är att våra intuitiva rationella tal (bråk) alltid kan fås som lösningar till ekvationer av typen α ξ = β, där α och β är tal Z och α 0.
5B2710, lekt 4, HT07 Konstruktion av de rationella talen Q (AEE 2.3) Grundidén är att våra intuitiva rationella tal (bråk) alltid kan fås som lösningar till ekvationer av typen α ξ = β, där α och β är
Läs merFöreläsning 5: Giriga algoritmer. Kruskals och Prims algoritmer
Föreläsning 5: Giriga algoritmer Kruskals och Prims algoritmer Spännande träd: Om G är en sammanhängande graf så är ett spännande träd ett träd som innehåller alla noder i V (G). Viantarattviharkantvikterw(e)
Läs merEkvivalensrelationer
Abstrakt datatyp för disjunkta mängder Vi skall presentera en abstrakt datatyp för att representera disjunkta mängder Kan bl.a. användas för att lösa ekvivalensproblemet avgör om två godtyckliga element
Läs merFöreläsningsanteckningar och övningar till logik mängdlära
Inledande matematisk analys tma970, 010, logik, mängdlära Föreläsningsanteckningar och övningar till logik mängdlära Dessa öreläsningsanteckningar kompletterar mycket kortattat kap 0 och appendix B i Persson/Böiers,
Läs merKapitel 1. betecknas detta antal med n(a). element i B; bet. A B. Den tomma mängden är enligt överenskommelsen en delmängd. lika; bet. A = B.
Kapitel 1 Mängdlära Begreppet mängd är fundamentalt i vårt tänkande; en mängd är helt allmänt en samling av objekt, vars antal kan vara ändligt eller oändligt. I matematiken kallas dessa objekt mängdens
Läs merFöreläsning 6 Datastrukturer (DAT037)
Föreläsning 6 Datastrukturer (DAT037) Fredrik Lindblad 1 15 november 2017 1 Slides skapade av Nils Anders Danielsson har använts som utgångspunkt. Se http://www.cse.chalmers.se/edu/year/2015/course/dat037
Läs mer1.1 Polynomfunktion s.7-15
1.1 Polynomfunktion Vad är då en funktion? En funktion är en regel i matematiken som beskriver sambandet mellan två storheter. T.ex. Hur många hjul har 3 bilar? 3 4 = 12 Hur många hjul har 4 bilar? 4 4
Läs mer729G04: Inlämningsuppgift Diskret matematik
729G04: Inlämningsuppgift Diskret matematik Instruktioner Dessa uppgifter utgör del av examinationen i kursen 729G04 Programmering och diskret matematik. Uppgifterna ska utföras individuellt och självständigt,
Läs merMA2047 Algebra och diskret matematik
MA2047 Algebra och diskret matematik Något om funktioner och relationer Mikael Hindgren 1 oktober 2018 Funktionsbegreppet Exempel 1 f (x) = x 2 + 1, g(x) = x 3 och y = sin x är funktioner. Exempel 2 Kan
Läs merMITTUNIVERSITETET TFM. Tentamen Algebra och Diskret Matematik A (svenska) Skrivtid: 5 timmar. Datum: 9 januari 2007
MITTUNIVERSITETET TFM Tentamen 2007 MAAA99 Algebra och Diskret Matematik A (svenska) Skrivtid: 5 timmar Datum: 9 januari 2007 Denna tenta omfattar 8 frågor, där varje fråga kan ge 3 poäng. Maximalt poängantal
Läs merLösningsförslag till Tentamen i 5B1118 Diskret matematik 5p 22 augusti, 2001
Institutionen för matematik, KTH Mats Boij Lösningsförslag till Tentamen i 5B1118 Diskret matematik 5p 22 augusti, 2001 1. Ange kvot och rest vid division av 5BE med 1F där båda talen är angivna i hexadecimal
Läs mer729G74 IT och programmering, grundkurs. Tema 2. Föreläsning 3 Jody Foo,
729G74 IT och programmering, grundkurs Tema 2. Föreläsning 3 Jody Foo, jody.foo@liu.se Föreläsningsöversikt Information i grafstrukturer Diskret matematik Relationer: kopplingar mellan mängder Funktioner
Läs merMängder. 1 Mängder. Grunder i matematik och logik (2015) 1.1 Grundläggande begrepp. 1.2 Beskrivningar av mängder. Marco Kuhlmann
Marco Kuhlmann 1 Diskret matematik handlar om diskreta strukturer. I denna lektion kommer vi att behandla den mest elementära diskreta strukturen, som alla andra diskreta strukturer bygger på: mängden.
Läs merDetta är en lektion utvecklad under Kleindagarna 2011, vidareutvecklad och testad i klassrum av
Ramsey tal etta är en lektion utvecklad under Kleindagarna 2011, vidareutvecklad och testad i klassrum av Samuel engmark, Matematiska vetenskaper, halmers och Göteborgs universitet lisabeth Samuelsson,
Läs merDefinitionsmängd, urbild, domän
5B1493, lekt 5, HT06 Funktioner Definition av begreppet Definition: Låt X och Y vara två mängder. En funktion f av typ X Y är detsamma som en delmängd av X Y, sådan att 1. Om (x, y) och (x, z) f, så är
Läs merMed denna aktivitet försöker jag
LAURA FAINSILBER Ett funktionsrum Under Vetenskapsfestivalen i Göteborg 2001 bjöd matematiska institutionen på Chalmers och Göteborgs universitet på matematiska experiment för skolklasser. I en av aktiviteterna
Läs merResultat av kursvärdering
DAT 501: Diskret matematik vt 2003 Resultat av kursvärdering Antal svar: 19 av 37. Kursvärderingsblanketter delades ut på tentan och kunde lämnas in separat då eller efteråt i kursskåpet. Tycker du att
Läs merLösning till tentamensskrivning på kursen Diskret Matematik, moment A, för D2 och F, SF1631 och SF1630, den 10 januari 2011 kl
1 Matematiska Institutionen KTH Lösning till tentamensskrivning på kursen Diskret Matematik, moment A, för D2 och F, SF131 och SF130, den 10 januari 2011 kl 14.00-19.00. Examinator: Olof Heden, tel. 0730547891.
Läs merFöreläsning 7 Datastrukturer (DAT037)
Föreläsning 7 Datastrukturer (DAT037) Fredrik Lindblad 1 2016-11-21 1 Slides skapade av Nils Anders Danielsson har använts som utgångspunkt. Se http://www.cse.chalmers.se/edu/year/2015/course/dat037 Förra
Läs merLösning till tentamensskrivning på kursen Diskret Matematik, moment B, för D2 och F, SF1631 och SF1630, den 1 juni 2011 kl
Matematiska Institutionen KTH Lösning till tentamensskrivning på kursen Diskret Matematik moment B för D2 och F SF63 och SF63 den juni 2 kl 8.- 3.. Examinator: Olof Heden tel. 7354789. Hjälpmedel: Inga
Läs mer2 Dataanalys och beskrivande statistik
2 Dataanalys och beskrivande statistik Vad är data, och vad är statistik? Data är en samling fakta ur vilken man kan erhålla information. Statistik är vetenskapen (vissa skulle kalla det konst) om att
Läs merInstitutionen för matematik, KTH Mats Boij. Lösningsförslag till Tentamen i 5B1118 Diskret matematik 5p 20 december, 2000
Institutionen för matematik, KTH Mats Boij Lösningsförslag till Tentamen i 5B1118 Diskret matematik 5p 20 december, 2000 1) Beräkna x 4 + 2x 3 + 3 för alla värden på x i Z 5. Lösning: Det nns bara fem
Läs merMA2047 Algebra och diskret matematik
MA2047 Algebra och diskret matematik Något om grafer Mikael Hindgren 26 september 2018 roarna i Königsberg De sju broarna i Königsberg (nuvarande Kaliningrad) på 1700-talet: (a) Königsberg 1652 (b) Graf
Läs merGrafer och grannmatriser
Föreläsning 2, Linjär algebra IT VT2008 Som avslutning på kursen ska vi knyta samman linjär algebra med grafteori och sannolikhetsteori från första kursen. Resultatet blir så kallade slumpvandringar på
Läs merGrafer MST Top. sortering Starkt samm. komponenter Kortaste avstånd. Grafalgoritmer 1. Douglas Wikström KTH Stockholm
Grafalgoritmer 1 Douglas Wikström KTH Stockholm popup-help@csc.kth.se Oriktade och riktade grafer Definition. En oriktad graf består av en mängd noder V och en mängd kanter E, där en kant är ett oordnat
Läs mer