K szimbólumból képezett pszeudovéletlen sorozatok

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "K szimbólumból képezett pszeudovéletlen sorozatok"

Átírás

1 K szimbólumból képezett pszeudovéletlen sorozatok BSc Szakdolgozat Deák Attila Alkalmazott matematikus szak Témavezet : Sárközy András, Professzor Emeritus és Gyarmati Katalin, adjunktus Algebra és Számelmélet Tanszék Eötvös Loránd Tudományegyetem, Természettudományi Kar Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi Kar 2014

2 Tartalomjegyzék 1. Bevezetés 4 2. A pszeudovéletlen bináris sorozatok A pszeudovéletlen bináris sorozatok mértékei A Legendre szimbólum pszeudovéletlensége Megengedhet ségi feltételek A k szimbólumból képezett pszeudovéletlen sorozatok Bevezetés Az f mértékek A k adrend multiplikatív karakterek pszeudovéletlensége A k megengedhet ségi feltételek Három új konstrukció Más típusú mértékek Az ε mértékek Az f mértékek és az ε mértékek közötti kapcsolat A (E N ) és Γ l (E N ) becslése Egy konstrukció A k = 4 eset

3 TARTALOMJEGYZÉK 3 5. A k szimbólumból képezett pszeudovéletlen rácsok Bevezetés A k szimbólum esete Egy konstrukció Alkalmazás , Γ 1, Γ 2 mértékek Példa Példa Példa Példa 4. (Gray mapping) A k=8 eset

4 1. fejezet Bevezetés A véletlen sorozat bizonytalan fogalmán olyan sorozatot értünk, amelynek kés bbi elemeit az avatatlan személy nem tudja megjósolni; továbbá jól vizsgázik néhány szokásos statisztikai próbán; ezeknek a próbáknak a megválasztása némileg attól is függ, mire akarjuk a sorozatot használni. ( D.H.Lehmer) A kriptográában rendkívül fontos szerepet játszanak a valamilyen értelemben véletlen bit sorozatok. Ilyen sorozatok felhasználására épül az úgynevezett Vernam cipher titkosítási rendszer, amely Gilbert Sandford Vernam ( ) amerikai matematikusról kapta a nevét. A módszer ismertetéséhez vegyünk egy A M = {a 1,..., a M } {0, 1} M bitsorozatot (titkosítandó információ), majd tekintsünk egy E M = {e 1,..., e M } {0, 1} M véletlen vagy pszeudovéletlen bitsorozatot (a one time pad 1 a Vernam cipher speciális esete, amikoris E M véletlen). Az A M titkosításához adjuk össze a i, e i (i = 1,..., M) elemeket modulo 2, így kapjuk a titkosított F M = {f 1,..., f M } szöveget, azaz f i = a i ei (i = 1,..., M), ahol a m velet a bitenkénti összeadás modulo 2. Az E M kulcs tudása nélkül F M -b l nem nyerhet vissza A M, de ha rendelkezünk vele, akkor könnyedén az f i ei = a i m veletet elvégezve visszanyerjük az eredeti információt. Az eljárás hátránya, hogy az E M sorozatnak ugyanolyan hosszúnak kell lennie, mint az A M sorozatnak, az el nye a feltörhetetlenség, amely nagyban függ a kulcs véletlenségét l. Ehhez vehetünk egy véletlen bit generátort. 1 másnéven egyszer használatos kulcs 4

5 FEJEZET 1. BEVEZETÉS 5 Definíció. A véletlen bit generátor egy olyan algoritmus (készülék), amely statisztikusan független és torzítatlan biteket állít el. A véletlen bit generátorokat napjainkban felváltotta a pszeudovéletlen bit generátorok használata. Definíció. Egy pszeudovéletlen bit generátor ez egy olyan algoritmus, amely egy valóban véletlen k hosszú bináris sorozatot (mag) megadva, abból egy l hosszú ( l > k) véletlenszer nek t n bináris sorozatot (pszeudovéletlen bináris sorozat) készít. A kriptográai alkalmazásokban két fontos tulajdonságot keresünk a pszeudovéletlen bináris kulcsok esetében, az egyik az egyenletes 0-1 eloszlás, a másik a megjósolhatatlanság, ami alatt azt értjük, hogy ha adott a sorozatunkban k bit, akkor a következ (k+1)-edik bitet legfeljebb 1/2 valószín séggel találhassuk ki. Definíció. A pszeudovéletlen bit generátor kielégíti a következ bit tesztet, ha nem létezik olyan polinomiális algoritmus, amelyre az els k jegy ismeretében a (k+1)-edik jegy 1/2-nél lényegesen nagyobb valószín séggel megjósolható. A deníciónak több hibája is van. Az egyik, hogy a nem létezés bizonyítása legtöbbször lehetetlen feladat, másrészr l pszeudovéletlen generátorokat min sít és nem pszeudovéletlen sorozatokat, így ez nem használható a gyakorlatban. Emiatt C. Maudit és A. Sárközy 1997-ben kifejlesztett egy új elméletet bináris sorozatok pszeudovéletlenségére [1]. Jelen szakdolgozatom célja ennek az elméletnek a bemutatása, illetve általánosítása k szimbólumok, azaz k elem halmazból vett sorozatok esetére. Az 2. fejezetben bináris sorozatokkal foglalkozom, majd a 3. fejezett l térek ki a k szimbólumok részletezésére, és a legvégén egy alkalmazott matematikai feladat leprogramozásával zárom le a témát. A szakdolgozatban technikai okokból a 0-1 sorozatok helyett a ±1 sorozatokat vizsgálom (az ilyen sorozatok között egy-egy értelm megfeleltetés létesíthet ). Az. 6. fejezetben szerepl feladatok kiszámítására a MAPLE programot használtam.

6 2. fejezet A pszeudovéletlen bináris sorozatok A pszeudovéletlen bináris sorozatok mértékei Miel tt deniálnánk bináris sorozatok pszeudovéletlenségének C. Mauduit és A. Sárközy által 1997-ben [1] bevezetett különböz kvantitatív mértékeit, megadjuk, hogy mik azok a véletlenségi tulajdonságok, amiket elvárunk majd ezekt l, a kés bb bemutatott mértékekt l. Legel ször három tulajdonságot adunk meg, ezek a következ ek : 1. normalitás; 2. számtani sorozatok mentén egyenletes eloszlás; 3. kis rend korreláció. Vegyünk egy végtelen E = (e 1, e 2,...) sorozatot, amelynek elemei a { 1, 1} halmazból származnak. Legyen k, M, b N, X = (x 1,..., x k ) { 1, 1} k, a Z és D = (d 1,..., d k ) N k, d 1 <... < d k. Ekkor használjuk az alábbi jelöléseket : T (E, M, X) = {n : 0 n < M, (e n+1, e n+2,..., e n+k ) = X} (2.1) U(E, M, a, b) = M e a+jb (2.2) j=1 V (E, M, D) = M 1 e n+d1...e n+dk (2.3) n=0 1 A könnyebb szóhasználat érdekében, pontosabban er s pszeudovéletlen tulajdonságokkal rendelkez bináris sorozatok. 6

7 FEJEZET 2. A PSZEUDOVÉLETLEN BINÁRIS SOROZATOK 7 Az E normalitási tulajdonsága teljesül (Knuth [5] használta még a eloszlású kifejezést is), ha T (E, M, X) M 2 k = o(m), x k-ra, M-re, ahol M ; ezenkívül a másik két tulajdonságra is igaz, hogy U(E, M, a, b) = o(m), V (E, M, D) = o(m), x a, b, D-re és M. Ebb l a normalitási tulajdonságából (E normalitása) következik Niven és Zuckermann [25] szerint, hogy E teljesíti a 2. fent említett tulajdonságot, azaz E-t (m, k) eloszlásúnak mondjuk (k, m N), másszóval E normális, mint a számtani sorozatok m dierenciával és k szóhosszal. Ebb l azt is látjuk, hogy a végtelen bináris sorozatok esetében elegend a normáltsági tulajdonság teljesítése. Most térjünk rá a véges bináris sorozatok esetére. Knuth az alábbi módon deniálta véges bináris sorozat pszeudovéletlenségét [5] Deníció. Adott E N = (e 1, e 2,..., e N ) { 1, 1} N véges bináris sorozatot pszeudovéletlennek mondjuk, ha bármely k N, k logn, és bármely X { 1, 1}k log2 sorozatra teljesül, hogy T (EN, N + 1 k, X) N+1 k 2 1 k N. Ez a defíníció arra enged minket következtetni, hogy egy sorozat vagy jó (azaz pszeudovéletlen) vagy rossz (azaz nem pszedovéletlen) lehet. El fordulhat azonban olyan eset, hogy a Denícióban szerepl egyenl tlenség nem teljesül, de 2 N -re például az egyenl ség érvényessége megmarad, ilyenkor a sorozat nem feltétlenül elvetend. Ezokból kifolyólag szükségünk van további véletlenségi tulajdonságokra. 4. A bináris sorozatok pszeudovéletlenségének kifejezhet nek kell lennie egy valós érték, az összes véges bináris sorozaton értelmezett függvény által. Egy újabb következmény legyen, hogy 5. a 4.-ben említett függvénynek jól becsülhet nek kell lennie, legalább bizonyos szép sorozatok esetében. És a legvégs követelményünk pedig 6. ennek a pszeudovéletlenségi mértéknek legyenek különböz szintjei, és képesnek kell lenniük legalább az alacsony rend mértékek becslésére. Most már bemutathatjuk az általunk kés bb sokat használt pszeudovéletlenségi mértékeket. Legel ször is azokat adjuk meg, amelyek teljesítik a fent említett 1-3. véletlenségi tulajdonságokat.

8 FEJEZET 2. A PSZEUDOVÉLETLEN BINÁRIS SOROZATOK 8 Ehhez vegyünk egy véges bináris E N = (e 1,..., e N ) { 1, 1} N sorozatot Deníció. Az E N k-rend normális mértéke : N k (E N ) = max X { 1,1} k max T (E N, M, X) M. (2.4) 0<M N+1 k 2 k Deníció. Az E N normális mértéke : N(E N ) = max N k (E N ). (2.5) k logn log Deníció. Az E N eloszlási mértéke : W (E N ) = max a,b,t U(E N, t, a, b), ahol a Z,b, t N és 1 a + b a + tb N. (2.6) Deníció. Az E N k-rend korrelációs mértéke : C k (E N ) = max M,D V (E N, M, D), ahol D = (d 1,..., d k ) és M + d k N. (2.7) Deníció. Az E N korrelációs mértéke : C(E N ) = max C k (E N ) vagy C (E N ) = k logn log2 k=1 C k (E N ) 2 k. (2.8) Deníció. Az E N k-rend kombinált mértéke : Q k (E N ) = max Z(a, b, t, D), ahol Z(a, b, t, D) = t e a+jb+d1...e a+jb+dk és a,b,t,d a Z,b, t N, D = (d 1,..., d k ), a + jb + d l {1,..., N}. (2.9) Deníció. Az E N kombinált mértéke : Q(E N ) = max Q k (E N ) vagy Q (E N ) = Q k (E N )/2 k. (2.10) k logn log2 k=1

9 FEJEZET 2. A PSZEUDOVÉLETLEN BINÁRIS SOROZATOK 9 A (2.9) és a (2.10) mértékek a (2.6)-(2.7) és a (2.6)-(2.8) mértékek kombinációja révén keletkeztek. Az alábbi állításban összehasonlítjuk a t rendű korrelációs mértékét és a k rendű normális mértékét egy adott véges E N { 1, 1} N sorozatnak. Emiatt a kés bbiekben elég a korrelációs mértékkel (és az eloszlási mértékkel) foglalkoznunk Állítás. Bármely N, E N és k < N esetén N k (E N ) max 1 t k C t(e N ). Bizonyítás. Bármely k, N N és X = (x 1,..., x k ) { 1, 1} k, 1 M N + 1 k mellett igaz a (2.1) felhasználva, hogy T (E N, M, X) M = 2 k {n : 0 n < M, (e n+1,..., e n+k ) = X} M = 2 k = M 1 x 1...x k n=0 1 2 k k (e 2 k n+j +x j ) M = 2 k D D {1,2,...,k} j=1 k V (E N, M, D) 1 2 k x 1...x k ( 2 k 1 d 1 <...<d t k j {1,...,k} {d 1,...,d t} t=1 a (2.3) és (2.7) közti összefüggést. ( k ) Ct (E t N ) max x j ) M 1 e n+d1...e n+dt n=0 1 t k C t(e N ). Ahol felhasználtuk Ezekután adjunk példát olyan esetre, hogy az E N normális mértéke és az eloszlási mértéke is kicsi, de a korrelációs mértéke nagyon nagy Példa. Adott egy véges bináris sorozat, E N { 1, 1} N, amelynek a normális mértéke és az eloszlási mértéke lehet leg legyen kicsi. Majd megadunk egy másik véges bináris sorozatot, E 2N = (e 1,..., e 2N ) { 1, 1}2N, ahol e e n, n = e n N, 1 n N N < n 2N. Ekkor mind a normális mértéke, mind az eloszlási mértéke E 2N-nek kisebb egy konstans szorzóval, mint E N esetében, viszont C 2 (E N ) N e ne n+n = N. Következmény. Ahhoz, hogy egy véges bináris sorozatot pszeudovéletlennek nevezzünk abban az értelemben, hogy a fent említett 1-3. véletlenségi tulajdonságokat teljesíti elég, ha belátjuk, hogy az eloszlási mérték és a korrelációs mérték kicsi. Vegyünk ismételten egy E N { 1, 1} N véletlen bináris sorozatot, ahol az egyes elemeket 1/2 N valószín séggel választottuk, ekkor a és tételben megmutatjuk, hogy az eloszlási mérték és a k rend korrelációs mérték nagyjából N körül

10 FEJEZET 2. A PSZEUDOVÉLETLEN BINÁRIS SOROZATOK 10 ingadozik. Ezen tételek bizonyításából csak az i.) pontok bizonyítását közöljük, a ii.) pontok bizonyítása megtalálható a [8] cikkben Tétel. Bármely ε > 0 mellett létezik olyan N 0 = N 0 (ε) és δ = δ(ε), hogy N > N 0 esetén i.) P (W (E N ) > δn 1/2 ) > 1 ε, ii.) P (W (E N ) > 6(NlogN) 1/2 ) < ε. Bizonyítás. N Mivel W (E N ) U(E N, N, 1, 1) = e j, ezért j=1 P (W (E N ) > δn 1/2 N ) P ( e j > δn 1/2 ). j=1 Így elég belátni, hogy P ( N e j > δn 1/2 ) > 1 ε. j=1 Ha h = {j : 1 j N, e j = 1}, akkor (2.11) N e j = {j : 1 j N, e j = 1} {j : 1 j N, e j = 1} = N 2h. j=1 Mivel a (2.11) sorban szerepl egyenl ség 1 2 N ( N h) valószín séggel teljesül, P ( N e j > δn 1/2 ) = 1 j=1 ( N 2 N h h: N 2h >δn 1/2 ). (2.12) Azonban a binomiális eloszlásról ismertek miatt, bármely ε > 0-hoz létezik egy η = η(ε) > 0, hogy ) > (1 ε)2 N. (2.13) h: h N/2 >ηn 1/2 ( N h

11 FEJEZET 2. A PSZEUDOVÉLETLEN BINÁRIS SOROZATOK 11 Ha δ = 2η(ε) használunk, akkor a (2.12) és (2.13) sorokból megkapjuk, amit szerettünk volna belátni Tétel. Minden k N, k 2 és bármely ε > 0 mellett létezik olyan N 0 = N 0 (ε, k) és δ = δ(ε, k), hogy N > N 0 esetén i.) P (C k (E N ) > δn 1/2 ) > 1 ε, ii.) P (C k (E N ) > 5(kNlogN) 1/2 ) < ε. Bizonyítás. i.) Triviálisan adódik (2.7) felhasználva, hogy P (C k (E N ) > δn 1/2 ) P ( [N/2] k e n e n+1...e n+[n/2] > δn 1/2 ). (2.14) Ezért elég belátni, hogy (2.14) jobb oldala nagyobb, mint (1 ε). Bármely u = (e n,..., e n+k 2 ) esetén írjunk f n = e n...e n+k 2 és f n g n = e n+[n/2]. Emiatt [N/2] k e n e n+1...e n+[n/2] = [N/2] k g n, ahol g n { 1, 1}. Az e n,..., e n+k 2 és így g n elemeit 1/2 valószín séggel választjuk, ezért P ( [N/2] k g n > δn 1/2 ) > 1 ε. Írjunk ismét {n : 1 n [N/2] k, e n = 1} = h-t. Ekkor [N/2] k g n = [N/2] k 2h és P ( [N/2] k g n > δn 1/2 ) = = ( 1 [N/2] k 2 [N/2] k h h: (1/2)([N/2] k) h >(δ/2)n 1/2 ). (2.15)

12 FEJEZET 2. A PSZEUDOVÉLETLEN BINÁRIS SOROZATOK 12 Fix k és elég kicsi δ = δ(ε) és N > N 0 (ε, k) mellett (2.15) választás valóban nagyobb, mint 1 ε. Felhasználva, hogy (2.14) alsó becslése egyértelm bármely e 1,..., e [N/2] választás esetén, a bizonyítást befejeztük. Alakítsuk most át a Példát olyan értelemben, hogy a véges bináris E N sorozat tagjaira e e n, 1 n N n = e 2N n, N n 2N elemeket vegyük. Megtartva a Példa feltételeit ekkor azt tapasztaljuk, hogy E 2N korrelációs mértéke és eloszlási mértéke kisebb egy konstans szorzóval, mint E N -nek. Így E 2N-et pszeudovéletlen sorozatnak kellene tekintenünk, viszont ez ellentmond E 2N szimmetriájának. Ebb l adódóan, ha egy véges sorozat tartalmaz egy viszonylag nagy szimmetrikus részsorozatot, akkor nem lehet tipikus véletlen sorozat. Következmény. Ezek a meggondolások azt is mutatják, hogy a mértékek közt nincsen egy univerzálisan jó, hanem az egyes mértékek az alkalmazások jellegét l függ en kaphatnak nagyobb hangsúlyt. Végül bevezetjük az utolsó bináris sorozatoknál használt mértéket, amelyet az el z ekben leírt szimmetria probléma inspirált. A (2.16) mértékét csak megemlítjük érdekesség gyanánt, a kés bbiekben nem használjuk Deníció. Az E N szimmetria mértéke : S(E N ) = max H(E N, a, b = max a<b a<b [(b a)/2] 1 e a+j e b j, ahol 1 a < b N. (2.16) Megjegyzés. A [9] cikkben a K. Gyarmati megmutatta, hogy egy véletlen E N sorozat szimmetria mértéke N körüli. 2.2 A Legendre szimbólum pszeudovéletlensége Ebben a részben alkalmazzuk a Denícióban bevezetett korrelációs mértéket; egy Legendre szimbólumok felhasználásával konstruált sorozat vizsgálatára fogjuk alkalmazni, mint ezt az alábbi tétel mutatja.

13 FEJEZET 2. A PSZEUDOVÉLETLEN BINÁRIS SOROZATOK Tétel. Adott p 0 olyan, hogy ha p > p 0 prímszám, k N, k < p, és ha E p 1 = (( 1), ( 2 p 1 ),..., ( )) Legendre szimbólumok sorozata, akkor p p p Q k (E p 1 ) 9kp 1/2 logp. Azaz N = p 1 helyettesítés esetén Q(E N ) = max Q k (E N ) 27N 1/2 (logn) 2 és Q (E N ) = k logn log2 k=1 Q k (E N ) 2 k 33N 1/2 logn. Az Tétel bizonyítása során a következ tételt használjuk majd fel, amelyet csak kimondunk, nem bizonyítunk. A bizonyítás (amely A. Weil egy mély tételére épül) megtalálható a [1] cikkben Tétel. Legyen p prímszám, χ egy d rendű nem f karakter modulo p (azaz d p 1), f(x) F p [x] egy k fokú polinom és f(x) = b(x x 1 ) d 1...(x x s ) ds F p ben, ahol x i x j (i j) és (d, d 1,..., d s ) = 1. Emellett vegyünk X, Y valós számokat (0 < Y p). Ekkor χ(f(n)) < 9kp1/2 logp. X<n X+Y Következmény. Ha p,f(x), mint Tételben, de nem f(x) b(g(x)) 2 alakú (b F p, g(x) F p [x]). Emellett X, Y valós számok (0 < Y p), ekkor (n/p), (n, p) = 1 χ p = 0 p n esetén X<n X+Y χ p(f(n)) < 9kp1/2 logp. Bizonyítás( Tétel). A bizonyításhoz szükségünk lesz még két lemmára, amelyeket csak felhasználunk, nem bizonyítunk. A bizonyítások megtalálhatóak a [10] és [11] cikkekben Lemma. Ha p, χ, d, f(x), k mint a Tétel szerint és a Z, akkor χ(f(x))e( ax) p kp1/2. x F p Lemma. Ha m N,g(x) : Z C m periódusú függvény és X, Y valós számok (Y>0), akkor

14 FEJEZET 2. A PSZEUDOVÉLETLEN BINÁRIS SOROZATOK 14 X<n X+Y g(n) m Y +1 m g(n) + 1 h m 2 m h 1 g(n)e( hn). m Visszatérve a tétel bizonyításához, használjuk el ször a Lemma állítását p, χ(f(n)) helyett m, g(n) jelöléssel, majd alkalmazzuk a Lemma egyenl tlenségét a következ képpen : X<n X+Y χ(f(n)) Y +1 p p χ(f(n)) + 1 h p 2 h 1 p χ(f(n))e( hn) < p < 2kp 1/2 + 2 h 1 kp 1/2 < 2kp 1/2 (1 + (1 + log( p ))) < 2 2kp1/2 (2 + logp) 1 h p/2 2kp 1/2 (2 logp log2 + logp) < 9kp1/2 logp. Végül rátérhetünk a Legendre szimbólumok korrelációs mértékér l szóló tételünk bizonyításához. Bizonyítás( Tétel). Felhasznáva a Deníciót kapjuk, hogy Z(a, b, t, D) = t ( a+nb+d 1 p n=0 )...( a+nb+d k p ), bármely a, b, t esetén, D = (d 1,..., d k ) és a + nb + d l {1,..., p 1} (n = 0,..., t; l = 1,..., k) mellett. Ezután feltehetjük, hogy b és p relatív prímek és legyen b olyan egész szám, hogy bb 1 (mod p). Ezenkívül h j (j = 1,..., k) jelölje azokat az egészeket, amelyekre h j (a + d j )b (mod p). Ekkor h i más maradékot ad p-vel osztva, mint h j, ahol 1 i < j k. Így Z(a, b, t, D) = t ( ab+n+d 1b )...( ab+n+d kb p p n=0 ahol f(n) := (n + h 1 )...(n + h k ). ) = t ( n+h 1 p n=0 )...( n+h k p ) = t ( f(n) n=0 p ), Felhasználva a Következményt, X = 1, Y = t+1 (0 < Y t+1 N +1 = p) mellett

15 FEJEZET 2. A PSZEUDOVÉLETLEN BINÁRIS SOROZATOK 15 Z(a, b, t, D) < 9kp 1/2 logp, így a Tétel els részét bebizonyítottuk, a másik két rész ebb l következik. Megjegyzés. A Tétel segítségével megmutattuk, hogy a Legendre szimbólumok jó pszeudovéletlen sorozatot alkotnak, azaz N = p 1, e n = ( n p ), E N = (e 1,..., e N ) jelölés esetén W (E N ) p 1/2 logp N 1/2 logn és C k (E N ) kp 1/2 logp kn 1/2 logn. Mivel a legtöbb alkalmazásban, pl. kriptográában jó pszeudovéletlen sorozatok nagy családjára van szükség, L. Goubin, C. Mauduit, A. Sárközy kiterjesztette a Tételben szerepl konstrukciót [2]. Adjunk meg most ezt a második konstrukciót, legyen e n = ( f(n) ), ahol f(n) egy F p p feletti polinom. Ebben a konstrukcióban szeretnénk megbecsülni W (E p ) és C l (E p ) értékeit. Ehhez legel ször is szükségünk van a megengedhet ség deníciójára Deníció. Ha M N, A, B Z m és az A+B összeg Z m összes elemét páros multiplicitással állítja el, azaz bármely c Z m esetén az a + b = c (a A, b B ) egyenletnek páros számú megoldása van (beleszámítva a triviális megoldást is), akkor az A + B összeget P tulajdonságúnak nevezzük Deníció. Ha k, l, m N és k, l m, akkor a (k, l, m) hármast megengedhet nek hívjuk, ha A, B Z m, hogy A = k, B = l és A + B összeg P tulajdonságú Tétel. Legyen p prímszám, f(x) F p [x] k fokú (k > 0) polinom, amelynek nincs többszörös gyöke F p ben és E p = (e 1,..., e p ) olyan bináris sorozat, amelynek (f(n)/p), (f(n), p) = 1 elemeire teljesül, hogy e n =. Ekkor 1 p f(n) i.) W (E p ) < 10kp 1/2 logp; ii.) ha l N olyan, hogy (r, l, p) megengedhet hármas bármely r k-ra, akkor C l (E p ) < 10klp 1/2 logp. Bizonyítás. A bizonyítás során szükségünk lesz két lemmára, amelyeket csak kimondunk, a bizonyítások megtalálhatóak a [2] cikkben.

16 FEJEZET 2. A PSZEUDOVÉLETLEN BINÁRIS SOROZATOK Lemma. Legyen p prímszám, χ d rendű nem f karakter modulo p (azaz d p 1), f(x) F p [x] egy k fokú polinom és f(x) = b(x x 1 ) d 1...(x x s ) ds, ahol x i x j (i j) F p ben és (d, d 1,..., d s ) = 1. Legyen továbbá X, Y valós számok (0 < Y p), ekkor χ(f(n)) < 9kp1/2 logp. X<n X+Y i.) Vegyünk a Z, b, t N, 1 a a+(t 1)b p és g(x) = f(a+bx), g(x) F p [x]. Ebb l következik, hogy g(x) 0 (mod p) egyenletnek legfeljebb k megoldása van, ezért deniálva ( a ) értékét 0-nak, ha p a, kapjuk, hogy p u(e p, t, a, b) = t 1 t 1 e a+jb ( f(a+jb) ) p t 1 + k = ( g(j) p ) + k. Természetesen adódik, hogy f és g foka megegyezik, ezenkívül ha f(x) = c(x x 1 )...(x x k ), ahol x i x j (i j), akkor g(x) = f(a + bx) = cb k (x b 1 (x 1 a))...(x b 1 (x k a)), amib l azonban kapjuk, hogy g(x)-nek nincs többszörös gyöke. Használjuk most fel a Lemma állítását ( n ), 2 és g(n) helyett χ(n), d és f(n) p felhasználásával. Ekkor u(e p, t, a, b) = t 1 ( g(j) p Ezzel a Tétel els részét bebizonyítottuk. ) + k < 9kp 1/2 logp + k < 10kp 1/2 logp. ii.) Legyen f(x) = bf 1 (x), b Z p, f 1 (x) egység polinom. Ekkor 0 < d 1 <... < d l, M + d l p, ahol d 1,..., d l egész számok, M N és f(n + d i ) 0 (mod p) (1 n M, 1 i l) kongruenciának legfeljebb kl megoldása van. Írjunk ( 0 ) = 0-t, ekkor igaz, hogy p M M V (E p, M, D) = e n+d1...e n+dl ( f(n+d 1) )...( f(n+d l) ) p p + kl = = ( bl ) M p ( f 1(n+d 1 )...f 1 (n+d l ) ) p + kl.

17 FEJEZET 2. A PSZEUDOVÉLETLEN BINÁRIS SOROZATOK 17 Ezután az egyszer ség kedvéért használjuk a következ jelölést : h(n) := f 1 (n + d 1 )...f 1 (n + d l ). Ekkor elég belátni a következ lemmát Lemma. A h(x)-nek van legalább egy gyöke F p ben, amelynek páratlan a multiplicitása. A Lemma és a Lemma ( n ), 2 és h(x) helyett χ, d és f(x) felhasználásával kapjuk, hogy V (E p, t, a, b) ( h(n) ) + kl < 9klp 1/2 logp + kl < 10klp 1/2 p M logp, p ahol felhasználtuk még, hogy h(x) foka kl, és ezzel a Tétel második részét is bebizonyítottuk. Megjegyzés. A Tételb l következik, hogy a második konstrukció sorozata is jó pszeudovéletlen tulajdonságokkal rendelkezik. A [2] cikkben a L. Goubin, C. Maudit, A. Sárközy megadtak egy algoritmust, amellyel konstruálni lehet adott p (prím) hosszú pszeudovéletlen bináris sorozatokat. Ez az algoritmus a Tétel és az alábbi Tétel kombinációjára épül Megengedhet ségi feltételek Ahhoz, hogy a Tételt könnyedén használhassuk, szükségünk van a (k, l, p) hármas megengedhet ségére. A következ ekben erre adunk elégséges feltételeket Tétel. i.) Bármely p prímszámra, k N, k < p esetén a (k, 2, p) hármas megengedhet ; ii.) Ha p prímszám, k, l N és (4l) k < p, akkor a (k, l, p) hármas megengedhet ; iii.) Ha p prímszám és 2 primitív gyök modulo p, akkor bármely k, l N pár esetén (k < p, l < p) a (k, l, p) hármas megengedhet. Bizonyítás. ([2]) Megjegyzés. Miután sajnos nem tudjuk, hogy az iii.) pontban szerepl feltételek végtelen sok prímszámra teljesülnek-e, ezért a következ kben megadunk jó prímeket, amelyekre biztosan teljesülnek ezek a feltételek. Ehhez el ször deniálnunk kell, hogy mit értünk jó szám alatt.

18 FEJEZET 2. A PSZEUDOVÉLETLEN BINÁRIS SOROZATOK Deníció. Egy poztív m egész számot jónak nevezünk, ha bármely k, l N (k < m, l < m) párra a (k, l, m) hármas megengedhet Tétel. Egy páratlan p prímszámot jónak nevezünk, akkor és csak akkor, ha 2 primitív gyök modulo p. Bizonyítás. Bármely C Z p esetén vegyük a P C (x) F 2 [x] polinomot és P C (x) = c Cx s(c) legyen, ahol s(c) jelölje a legkisebb negatív elemét a c maradékosztálynak modulo P. Megjegyezzük, hogy bármely u Z p esetén a P u+c (x) polinom megegyezik x u P C (x) maradékával modulo (1 + x p ) az F 2 [x]-ben. Ebb l adódik, hogy bármely A, B Z p mellett az A + B összeg P tulajdonságú akkor és csak akkor, ha 1 + x p osztja P A (x)p B (x)-et F 2 [x]-ben. Ha 1 + x x p 1 felbontható F 2 [x]-ben, írjunk 1 + x x p 1 = P 1 (x)p 2 (x), 2 degp i p 3 (i {1, 2}). Ha P 1 (x) = x s(a) és (1 + x)p 2 (x) = a A b Bx s(b), akkor látható, hogy A + B összeg P tulajdonságú, így p nem jó prím. Megfordítva, ha 1+x+...+x p 1 felbonthatatlan F 2 [x] felett, akkor A, B Z p esetén (A + B összeg P tulajdonságú) az 1 + x x p 1 polinomnak osztania kell vagy P A (x)-et vagy P B (x)-et az F 2 [x] felett, amib l A = Z p vagy B = Z p, így p jó prím. Ezzel beláttuk, hogy p prím jó akkor és csak akkor, ha az 1 + x x p 1 polinom felbonthatatlan F 2 [x] felett. A bizonyítás során felhasználtuk, amit a ciklikus polinomokról tudunk, mégpedig, hogy az 1+x+...+x p 1 polinom szétesik p 1 különböz felbonthatatlan polinomra, d mindegyik d fokú F 2 [x] felett, ahol d a legkisebb olyan pozitív egész, hogy 2 d 1 (mod p). Így megkaptuk, hogy 1 + x x p 1 felbonthatatlan F 2 [x] felett, akkor és csak akkor, ha 2 primitív gyök modulo p, amivel a bizonyítást befejeztük. Megjegyzés. Az m egész jó, akkor és csak akkor, ha m = 4, p k vagy 2p k alakú, ahol p egy páratlan prím, k 0 és 2 primitív gyök modulo m. A következ kben megmutatunk néhány olyan példát, amib l látszik, hogy ha p egy nem jó prím, akkor az el z módszer miatt olyan példa van A, B Z p esetén, hogy az A + B összeg P tulajdonságú, azaz k, l N pár esetén a (k, l, p) hármas nem megengedhet.

19 FEJEZET 2. A PSZEUDOVÉLETLEN BINÁRIS SOROZATOK Példa. Legyen p = 17. Ekkor 1 + x 17 = (1 + x + x 3 + x 6 + x 8 + x 9 )(1 + x + x 2 + x 4 + x 6 + x 7 + x 8 ) az F 2 [x] felett. Ebb l kapjuk, hogy A = {0, 1, 3, 6, 8, 9} és B = {0, 1, 2, 4, 6, 7, 8} esetén az A+B összeg P tulajdonságú és (6, 7, 17), (7, 6, 17) hármasok nem megengedhet ek Példa. Legyen p = 31. Ekkor 1 + x 31 = (1 + x 2 + x 5 )(1 + x 2 + x 4 + x 5 + x 6 + x 8 + x 9 + x 13 + x 14 + x 15 + x 16 + x 17 + x 20 + x 21 + x 23 + x 26 ) az F 2 [x] felett. Ebb l kapjuk, hogy A = {0, 2, 5} és B = {0, 2, 4, 5, 6, 8, 9, 13, 14, 15, 16, 17, 20, 21, 23, 26} esetén az A + B összeg P tulajdonságú és (3, 16, 31), (16, 3, 31) hármasok nem megengedhet ek.

20 3. fejezet A k szimbólumból képezett pszeudovéletlen sorozatok Bevezetés A 2. fejezetben a véges bináris sorozatokat vizsgáltuk, ekkor E N elemeit a { 1, 1} halmazból választottuk. Deniáltunk különböz pszeudovéletlenségi mértékeket ezen az E N sorozaton, mindvégig megfelelve a 1-6. pontokban feltett elvárásoknak. Beláttuk, hogy a k rend korrelációs mérték és az eloszlási mérték nagyjából N körül ingadozik, emellett speciálisan két konstrukciót vizsgálva megbizonyosodtunk arról, hogy mindkét esetben jó pszeudovéletlen sorozatot kapunk. Azonban az alkalmazások tekintetében szükségessé vált, hogy C. Mauduit és A. Sárközy a [1] cikkében felépített elméletet a bináris sorozatokról kiterjesszék és általánosítsák egy tágabb, k szimbólumokból álló sorozatok elméletére [13]. A véletlenségi mértékek bevezetésekor (k szimbólum esetén) els dlegesen azt tartották szem el tt, hogy a új deníciók összeegyeztethet ek legyenek a 2. fejezetben bemutatott mértékekkel, amikor is k = 2 szerepelt. A fent említett 1-6. pontot az alábbival b vítették ki: 7. Az új mértékeknek (a bináris sorozatokra vonatkoztatva) nagyjából ekvivalensnek kellene lennie a régi mértékekkel abban az értelemben, hogy a hányadosuknak két pozitív konstans között kell lennie. Ebben a fejezetben a [13] cikkben bevezetett elméletnek a bemutatására törekszünk. 1 A könnyebb szóhasználat érdekében, pontosabban: er s pszeudovéletlen tulajdonságokkal rendelkez k szimbólumból képezett sorozatok 20

21 FEJEZET 3. A K SZIMBÓLUMBÓL KÉPEZETT PSZEUDOVÉLETLEN SOROZATOK Az f mértékek Legyen k N, k 2 és A = {a 1,..., a k } k-szimbólumból (bet k) álló véges halmaz (abc). Vegyük E N elemeit ebb l a véges halmazból, azaz E N = (e 1,..., e N ) A N. Ekkor az alábbi jelöléseket használjuk : x(e N, a, M, u, v) = {j : 0 j M 1,e u+jv = a} (3.1) g(e N, W, M, D) = {n : 1 n M,(e n+d1,..., e n+dl ) = W }, ahol W = (a i1,..., a il ) A l és D = (d 1,..., d l ), d 1 <... < d l nem-negatív egészek. (3.2) A pszeudovéletlenségi mértékek deniálásához vegyünk egy fent említett típusúe N A N véges sorozatot Deníció. Az f eloszlási mértéke E N -nek: δ(e N ) = max x(e N, a, M, u, v) M, ahol a A, u + (M 1)v N. (3.3) a,m,u,v k Deníció. Az l rend f korrelációs mértéke E N -nek : γ l (E N ) = max W,M,D g(e N, W, M, D) M k l, ahol W A l és M + d l N. (3.4) Vegyünk újból egy bináris E N { 1, ( 1} N sorozatot és legyen a ϕ(e N ) olyan [N/r] ) hosszú sorozat, amelyre ϕ(e N ) = (e 1,..., e r ), (e r+1,..., e 2r ),..., (e ([N/r] 1)r+1,..., e [N/r]r ) Tétel. i.) δ(ϕ(e N )) 1 2 r ( ) r r Q s (E N ), s s=1 ii.) γ l (ϕ(e N )) 1 2 rl r s=1q=1 ( )( ) l r l Q qs (E N ), bármely l N esetén. s q Következmény. A Tételb l adódik, hogy ha E N jó pszeudovéletlen bináris sorozat, akkor ϕ(e N ) is jó pszeudovéletlen sorozat. Bizonyítás.( Tételé) i.) Ha M, u, v adottak és a = (ε 1,..., ε r ) { 1, 1} r, akkor

22 FEJEZET 3. A K SZIMBÓLUMBÓL KÉPEZETT PSZEUDOVÉLETLEN SOROZATOK 22 x(ϕ(e N ), a, M, u, v) = = {j : 0 j M 1, (e (u+jv 1)r+1,..., e (u+jv)r ) = (ε 1,..., ε r )} = M 1 = M 2 r r r s=11 i 1 <...<i s r r i=1 e (u+jv 1)r+i ε i +1 2 = M 1 ε i1...ε is e (u+jv 1)r+i1...e (u+jv 1)r+is. (3.5) Felhasználva (3.1)-et, illetve az Deníciót x(ϕ(e N ), a, M, u, v) M k = x(ϕ(e N), a, M, u, v) M 2 r = 1 2 r r s=11 i 1 <...<i s r r 1 M 1 2 r s=11 i 1 <...<i s r e (u 1)r+jvr+i1...e (u 1)r+jvr+is = Z((u 1)r, vr, M 1, (i 1,..., i s )) 1 = 1 2 r r s=1 ( r ) Qs (E s N ). 2 r r s=11 i 1 <...<i s r Q s (E N ) = ii.) Legyen A = { 1, 1} r,w = (a i1,..., a il ) A l,a ij = (ε (j) 1,..., ε (j) r ) és D = (d 1,..., d l ). Ekkor az i.) rész bizonyításánák menetéhez hasonlóan g(ϕ(e N ), W, M, D) = = {n : 1 n M, ((e (n+d1 1)r+1,..., e (n+d1 )r),..., (e (n+dl 1)r+1,..., e (n+dl )r)) = ((ε (1) 1,..., ε (1) r ),..., (ε (l) 1,..., ε (l) r ))} = = M r l e (n+dj 1)+iε (j) i +1 r l = M + 1 ( s q ε (jν) 2 2 rl 2 rl i µ )( M s q e (n+djν 1)r+i µ ). i=1j=1 s=1q=11 i 1 <...<i s r µ=1ν=1 1 j 1 <...<jq l Így felhasználva ismét a Deníciót kapjuk, hogy µ=1ν=1 g(ϕ(e N ), W, M, D) M 2 rl = g(ϕ(e N ), W, M, D) M k l 1 2 rl r l s=1q=11 i 1 <...<i s r 1 j 1 <...<jq l 1 2 rl r l s=1q=11 i 1 <...<i s 1 j 1 <...<jq l Z(0, r, M 1, (d j1 r + i 1,..., d jq r + i s )) r Q qs (E N ) = 1 2 rl Ezzel beláttuk a Tétel mindkét részét. s=1q=1 ( )( ) l r l Q qs (E N ). s q

23 FEJEZET 3. A K SZIMBÓLUMBÓL KÉPEZETT PSZEUDOVÉLETLEN SOROZATOK A k adrend multiplikatív karakterek pszeudovéletlensége Az alábbiakban k-adrend multiplikatív karakterek egymás utáni értékei által alkotott sorozat egy er s pszeudovéletlen tulajdonságát fogjuk vizsgálni. A Tételben bemutatott harmadik konstrukció általánosítása lesz a Tételben szerepl nek. Ehhez azonban mindezek el tt szükségünk lesz a k megengedhet ség fogalmára Deníció. Egy multihalmazt k halmaznak hívunk, ha minden elem el fordulásának multiplicitása legfeljebb k. Ezután deniáljuk, mit is értünk P k tulajdonság alatt, amely áltánosítása a Denícióban szerepl P tulajdonságnak Deníció. Ha k, m N, k 2, A,B Z m -beli multihalmazok és A + B el állítja Z m minden elemét k-val osztható multiplicitással; azaz ha bármely c Z m esetén az a + b = c (a A, b B) egyenlet megoldásának száma osztható k-val (tartalmazva azt is, ha nincs megoldás), akkor az A + B összeget P k tulajdonságúnak nevezzük Deníció. Ha k, h, l, m N, k 2 és h, l m, akkor a (h, l, m) hármast k megengedhet nek hívjuk, ha nincs olyan 2 halmaz A és olyan k halmaz B (Z m - beli elemmel), hogy A = h, B = l és A + B összeg P k tulajdonságú Deníció. Ha k, h, l, m N, k 2 és h, l m, akkor a (h, l, m) hármast (k, k) megengedhet nek hívjuk, ha nincs olyan k halmaz A és B (Z m -beli elemmel), hogy A = h, B = l és A + B összeg P k tulajdonságú. Megjegyzés. A Denícióban szerepl (k, k) megengedhet ség általánosítása a Denícióban szerepl k = 2-nek megfelel megengedhet ségnek Tétel. Tegyük fel, hogy k N, k 2, p prímszám, χ egy k rend multiplikatív karakter modulo p (azaz k p 1), f(x) F p [x] h fokú (h > 0) polinom, amelynek nincs többszörös gyöke F p ben. Ezenkív l vegyük az E p = (e 1,..., e p ) k- adik (komplex) egységgyökök k bet s abc-jének sorozatát, ahol χ(f(n)), (f(n), p) = 1 e n =. Ekkor 1, p f(n)

24 FEJEZET 3. A K SZIMBÓLUMBÓL KÉPEZETT PSZEUDOVÉLETLEN SOROZATOK 24 i.) δ(e p ) < 11hp 1/2 logp; ii.) ha l N, (r, t, p) k megengedhet hármas (1 r h, 1 t l(k 1)), akkor γ l (E p ) < 10lhkp 1/2 logp. Bizonyítás. A Tétel bizonyítása során az alábbi két lemmára lesz szükségünk, bizonyításaik megtalálhatóak a [3] cikkben, ahol az els lemma bizonyítása Weil tételére [24] épül Lemma. Legyen p prím, χ k-rend nem f karakter modulo p, Ezenkív l legyen f(x) F p [x] egy h-fokú polinom és f(x) = b(x x 1 ) r 1...(x x s ) rs, ahol x i x j, ha i j F p ben és (k, r 1,..., r s ) = 1. Legyen ezenkív l X, Y valós, 0 < Y p. Ekkor χ(f(n)) < 9sp1/2 logp 9hp 1/2 logp. X<n X+Y A Lemmának a gyengébbik alakjára is szükségünk lesz Lemma. A Lemma igaz (k, r 1,..., r s ) < k mellett is. Ezután folytathatjuk a Tétel bizonyítását. i.) Ha a egy k-adik egységgyök, akkor S(a, m) = 1 k k (aχ(m)) t, ahol (3.6) t=1 1, ha χ(m) = a S(a, m) = 0, ha χ(m) a. (3.7) Emellett u, v, M N jelöléssel, ha 1 u u + (M 1)v p, akkor x(e p, a, M, u, v) = 0 j M 1 e u+jv =a 1, ahol (3.8) 0 j M 1 e u+jv =a 1 0 j M 1 χ(f(u+jv))=a 1 0 j M 1 p f(u+jv) 1. (3.9)

25 FEJEZET 3. A K SZIMBÓLUMBÓL KÉPEZETT PSZEUDOVÉLETLEN SOROZATOK 25 Felhasználva az (3.6),(3.7) pontokat kapjuk, hogy 0 j M 1 χ(f(u+jv))=a 1 = M 1 S(a, f(u + jv)) = M 1 = k 1 a tm 1 k k 0 j M 1 t=1 (f(u+jv),p)=1 Átrendezve adódik : 0 j M 1 χ(f(u+jv))=a χ t (f(u+jv)) = M 1 k k 1 k t=1 0 j M 1 p f(u+jv) 1 M k 1 k 1 M 1 k χ t (f(u + jv)) + 1 k t=1 k (aχ(f(u + jv))) t = 1+ 1 k 1 a tm 1 k t=1 0 j M 1 p f(u+jv) χ t (f(u+jv)). 1. (3.10) Írjunk g(x) = f(u + xv), ekkor a (3.8),(3.9),(3.10) pontokat felhasználva x(e p, a, M, u, v) M k 1 k 1 M 1 k χ t (g(j)) + 2 t=1 0 j M 1 p g(j) 1. (3.11) Az M = 1 eset triviális, ezért feltesszük, hogy M > 1. Mivel 1 r < p, (r, p) = 1, ezért f(x), g(x) F p [x] ugyanolyan fokú, és mivel f(x) nek nincs többszörös gyöke, így g(x) nek sincs. Ezenfelül χ 1 = χ t is karakter modulo p és különbözik a χ 0 f karaktert l (1 t k 1). Ezért felhasználva a Lemmát M 1 χ t (g(j)) = M 1 χ 1 (g(j)) < 9hp1/2 logp. (3.12) Mivel f, g foka megegyezik, kapjuk, hogy 0 j M 1 p g(j) 1 0 j<p p g(j) 1 h. (3.13) Összevetve az (3.11),(3.12),(3.13) eredményeit x(e p, a, M, u, v) M k k 1 k 9hp1/2 logp + 2h < 11hp 1/2 logp.

26 FEJEZET 3. A K SZIMBÓLUMBÓL KÉPEZETT PSZEUDOVÉLETLEN SOROZATOK 26 Ezzel a tétel egyik felét bebizonyítottuk. ii.) Legyen l N, l N, b 1,..., b l a k-adik egységgyökök, w = (b 1,..., b l ), D = (d 1,..., d l ), 0 d 1 <... < d l, M N és M + d l N. Ekkor g(e N, w, M, D) = {n : 1 n M, (e n+d1,..., e n+dl ) = w}, ahol (3.14) e n+di = χ(f(n + d i )) és f(n + d i ) 0 (mod p), i = 1,..., l. (3.15) Fix i re az (3.15) kongruenciának legfeljebb h megoldása lehet, és i felvehet legfeljebb l értéket, így a (3.15) megoldásszáma legfeljebb hl. Ha egy n nem megoldása ennek a kongruenciának, akkor l 1, ha e n+d1 = b 1,..., e n+dl = b l S(b i, f(n + d i )) =. (3.16) 0, különben i=1 Emiatt összevetve a (3.14), (3.16) pontokat g(e N, w, M, D) M i=1 l S(b i, f(n + d i )) hl, ahol (3.17) M i=1 l S(b i.f(n + d i )) = M l 1 k i=1 t i =1 k (b i χ(f + n + d i )) t i = (3.18) k = 1... k k l t 1 =1 b t 1 t l =1 M 1...b t l χ((f(n + d 1 ) t 1...(f(n + d l )) t l ) = l = M k l + 1 k l 0 t 1,...,t l k 1 (t 1,...,t l ) (0,...,0) b t b t l M χ((f(n + d 1 ) t 1...(f(n + d l )) t l ). l Ekkor következik a (3.17),(3.18) pontokból, hogy g(e N, w, M, D) M 1 k l k l 0 t 1,...,t l k 1 (t 1,...,t l ) (0,...,0) M χ((f(n + d 1 ) t 1...(f(n + d l )) t l ) +hl. (3.19)

27 FEJEZET 3. A K SZIMBÓLUMBÓL KÉPEZETT PSZEUDOVÉLETLEN SOROZATOK 27 Vizsgáljuk meg az (3.19) sor jobb oldalán álló kifejezés bels összeget. Használjuk a következ jelöléseket : f(x) := Bf 1 (x), G(x) := f 1 (x + d 1 ) t 1...f 1 (x + d l ) t l,ahol B Z p, f 1 (x) Z p [x] egységpolinom. M χ((f(n + d 1 )) t 1 M...(f(n + d l )) t l ) = χ(bt t l) χ(g(n)) M χ(g(n)). A bizonyítás befejezéséhez elég a következ lemmát felhasználni, a bizonyítás megtalálható a [3] cikkben Lemma. Ha megtartjuk a Tétel jelöléseit, akkor a G(x)-nek van legalább egy gyöke F p ben, amelynek multiplicitása osztható k val. A Lemma helyességét elfogadva könnyen látszik, hogy G(x) foka l ht i lh(k 1) < lhk. i=1 Felhasználva a Lemmát kapjuk, hogy M χ(g(n)) < 9lhkp1/2 logp. Ebb l következik az (3.19) pontottal, hogy g(e N, w, M, D) M 1 k l k l 0 t 1,...,t l k 1 (t 1,...,t l ) (0,...,0) 9lhkp 1/2 logp + hl < 10lhkp 1/2 logp. Ezzel a tétel második részét is bebizonyítottuk. Megjegyzés. A Tételb l következik, hogy a harmadik konstrukció sorozata is jó pszeudovéletlen tulajdonságokkal rendelkezik A k megengedhet ségi feltételek A Tétel ii.) pontjában bizonyos k megengedhet séget használtunk fel. R. Ahlswede, C. Mauduit, A. Sárközy a [3] cikkben megmutatták, hogy ez a feltétel nem kerülhet ki, emellett adtak egy negatív példát ennek igazolására. Vettek egy

28 FEJEZET 3. A K SZIMBÓLUMBÓL KÉPEZETT PSZEUDOVÉLETLEN SOROZATOK 28 A egyszer halmazt és egy B k halmazt. Az A + B összeg P k tulajdonsága adott egy Tételben szerepl konstrukciót, de ii.) következmény sem teljesült, azaz bizonyos korreláció nagy volt. A fentiek miatt a következ kben a Tételnél felhasznált (r, t, p) hármasra elégséges k megengedhet ségi feltételeket fogunk vizsgálni. Megjegyezzük, hogy az ezt bebizonyító Tétel általánosítása a 2. fejezetben szerepl Tételnek Tétel. i.) Ha k, r, t N, 1 t k, p prím és r < p, akkor (r, t, p) hármas k megengedhet ii.) Ha k, r, t N, p prímszám és (4t) r < p, akkor (r, t, p) hármas k megengedhet iii.) Ha k N, k 2, k = q α qs αs és p olyan prímszám, hogy minden egyes q i (i {1,..., s}) primitív gyök modulo p. Ekkor minden r, t N és r, t < p esetén az (r, t, p) hármas k megengedhet. Bizonyítás. i.) Indirekt tegyük fel, hogy van olyan k, r, t N, p prím, hogy1 t k,r < p és az (r, t, p) hármas nem k megengedhet. Azaz létezik olyan A Z p, k halmaz B, amelynek elemei Z p beliek, hogy A = r, B = t és az a + b = c (a A, b B) (3.20) megoldásának száma oszható k val, bármely c Z esetén. Vegyünk tetsz leges c A+B. Mivel erre a c re a (3.20) egyenletnek van legalább egy megoldása és a megoldásának száma mindig osztható k val ezért az egyenletnek legalább k megoldása van. Másfelöl nyilván legfeljebb B = l megoldása van, azaz B = t k. De ekkor1 t k,r < p miatt B = t = k. Mivel B egy k halmaz minden elem multiplicitása legfeljebb k 1. B = t = k miatt, B-nek van legalább két különböz eleme (b 0, b 0 + d B, d 0). Az A + b 0 minden elemének van legalább k el állítása a (3.20) egyenletben, ahol B = t = k miatt van el állításuk az (a+b 0 +d)-ben is (a A, A+b 0 = A+b 0 +rd, r N). Ezért A + b 0 = A + b 0 + s, s Z p, s A + b 0. Mivel azonban A + b 0 additív részcsoportja Z p -nek, A = A + b 0 = Z p, amely ellentmond annak, hogy A = r. Ezzel a tétel els részét bebizonyítottuk.

29 FEJEZET 3. A K SZIMBÓLUMBÓL KÉPEZETT PSZEUDOVÉLETLEN SOROZATOK 29 ii.) A bizonyítás nagyon hasonló a Tétel bizonyításához, amely megtalálható a [2] cikkben. Emiatt elég, ha a legfontosabb részeket nézzük meg. Tegyük fel, hogy létezik r, t, p, amely eleget tesz a Tétel ii.) egyenl tlenségének, A Z p, B k halmaz amelynek elemei Z p -beliek. Ezenkívül A = r, B = t. Elég megmutatni, hogy létezik olyan c Z p, amelyre a (3.20) egyenlet (a A, b B) megoldásának száma nagyobb mint 0, és kisebb mint k. Emiatt elég bebizonyítani, hogy létezik olyan m N, c Z p, amelyre (m, p) = 1 és az ma + mb = mc (3.21) megoldásának száma nagyobb 0-nál, és kisebb, mint k. Ehhez vegyünk m, b i, b j, r 1, r k, a n, a v, hogy mb i + r k = mb j + ma v és mb j + r 1 = mb j + ma u (3.22) számok esetén nincs más el állítása (3.21)-nek. Mivel B egy k halmaz b i, b j multiplicitása kisebb k-nál. Ezért a (3.22)-ben említett számoknak legalább 0, legfeljebb k el állítása van (3.21) alakban, amellyel beláttuk, amit szerettünk volna. Megjegyzés. Az iii.) pont részletes bizonyítása a Tételen alapszik, ami megtalálható a [4] cikkben. A szerz k az igazoláshoz felhasználták a Deníció általánosításaként szerepl k jó szám elnevezést: Deníció. Egy m természetes számot k jónak hívunk, ha r, t természetes számok esetén (r, t < m), az (r, t, m) k megengedhet hármas. Ha ez a hármas (k, k) megengedhet akkor m et (k, k) jónak nevezzük Tétel. Ha k 2 olyan természetes szám, aminek prímtényez s felbontása k = q α q αs s és q 1,..., q s primitív gyök modulo p (páratlan prím), ekkor p k jó. Az 2. fejezet Tételében kimondtuk, hogy egy p prímet (2 )jónak nevezünk akkor és csak akkor, ha 2 primitív gyök modulo p. Ez egy speciális esete volt a Tételnek a k = 2 esetben. Ezenkívül megadtunk ott néhány példát, ahol p nem jó prím volt és az A + B összeg rendelkezett a P 2 tulajdonsággal vagyis nem megengedhet hármasok keletkeztek. mutatunk, ahol k = 6. Az alábbiakban ehhez hasonló példát Példa. Legyen p = 31, A = {0, 2, 4, 5, 6, 8, 9, 13, 14, 15, 16, 17, 20, 21, 23, 26} és B = {0, 0, 0, 2, 2, 2, 5, 5, 5}. Ekkor az A+B összeg P 6 tulajdonságú, azaz (16, 9, 31) nem 6-megengedhet.

30 FEJEZET 3. A K SZIMBÓLUMBÓL KÉPEZETT PSZEUDOVÉLETLEN SOROZATOK Három új konstrukció Az alábbiakban megadunk néhány konstrukciót a k-szimbólumot tartalmazó pszeudovéletlen sorozatokon. Ezek a Lehmer probléma, multiplikatív inverz és az additív karakterek felhasználásával keletkeztek. Számos matematikus foglalkozott a Lehmer probléma (b vebben ld.: [18]) megoldásával, általánosításával. Liu és Yang a [19] cikkben felhasználva ezt a problémát, megadtak egy konstrukciót a pszeudovéletlen bináris sorozatokra, ezenkívül belátták, hogy az általuk deniált E N sorozat jó pszeudovéletlen tulajdonságokkal rendelkezik. A Tételben szerepl konstrukció a Liu és Yang konstrukciónak az általánosítása. A tételeket csak kimondjuk, a bizonyítások megtalálhatóak Kit-Ho Mak [16] cikkében Tétel. Legyen p egy nagy prím, r(x) = g(x) racionális törtfüggvény, melynek f(x) foka 0 < d < p, f, g F p [x] relatív prím polinomok. Tegyük fel, hogy r(x) nem lineáris. Legyen A = {0, 1,..., k 1} egy k elem halmaz, N egész, 1 N p. Deniáljuk az E (1) N := E(1) N e (1) n = (r) = (e(1) 1,..., e (1) N ) AN sorozatot, ahol { i, ha p f(n), R p (r(n)) i(k) 0, ha p f(n). Ekkor δ(e (1) N ) (8d 5)k plog 2 p és ha teljesül, hogy vagy 1. deg(f) > 0 és (4deg(f)) l < p, vagy 2. deg(f) = 0 és 2 l < d, akkor γ l (E (1) N ) 2l (4dl 2) plog l+1 p.

31 FEJEZET 3. A K SZIMBÓLUMBÓL KÉPEZETT PSZEUDOVÉLETLEN SOROZATOK 31 Megjegyzés. A Tételben szerepl R p (x) jelöli azon 0 r p 1, hogy x r(p). C. Maudit, J. Rivat, A. Sárközy a [20] cikkükben additív karaktereket felhasználva konstruáltak pszeudovéletlen tulajdonsággal rendelkez bináris sorozatokat. A következ tétel ennek az általánosításáról szól, ehhez vegyünk egy [0, p) intervallumot és osszuk fel k egyenl részre Tétel. Legyen p egy nagy prím, r(x) = g(x) racionális törtfüggvény, melynek f(x) foka 0 < d < p, f, g F p [x] relatív prím polinomok. Tegyük fel, hogy r(x) nem lineáris. Legyen A = {0, 1,..., k 1} egy k elem halmaz. Deniáljuk az E (2) N := E(2) N e (2) n = (r) = (e(2) 1,..., e (2) N ) AN sorozatot, ahol i, ha p f(n), i p R k p(r(n)) < i+1 0, ha p f(n) k p. Ekkor δ(e (2) N ) (8d 5) plog 2 p és ha teljesül, hogy vagy 1. deg(f) > 0 és (4deg(f)) l < p, vagy 2. deg(f) = 0 és 2 l < d, akkor γ l (E (2) N ) 2l (4dl 2) plog l+1 p. Végezetül a és Tételek kombinálásából keletkezett konstrukcióról megmutatjuk, hogy jó pszeudovéletlen tulajdonsággal rendelkez sorozat állít el. Ehhez vegyük a k = k 1 k 2 2, és készítsük el a A = A k1 A k2 halmazt Tétel. Legyen p egy nagy prím, r(x) = g(x) racionális törtfüggvény, melynek f(x) foka 0 < d < p, f, g F p [x] relatív prím polinomok. Tegyük fel, hogy r(x) nem lineáris. Legyen A = {0, 1,..., k 1} egy k elem halmaz. Deniáljuk az E (3) N := E(3) N (r) = (e(3) 1,..., e (3) N ) AN sorozatot, ahol

32 FEJEZET 3. A K SZIMBÓLUMBÓL KÉPEZETT PSZEUDOVÉLETLEN SOROZATOK 32 e (3) n = { (i 1, i 2 ), ha p f(n), R p (f(n)) i 1 (k 1 ), i 2 0, ha p f(n) k2 p R p (r(n)) < i 2+1 k 2 p. Ekkor δ(e (3) N ) (8d 5)k plog 2 p és ha teljesül, hogy vagy 1. deg(f) > 0 és (4deg(f)) l < p, vagy 2. deg(f) = 0 és 2 l < d, akkor γ l (E (3) N ) 2l (4dl 2) plog l+1 p.

33 4. fejezet Más típusú mértékek 4.1. Az ε mértékek A 3. fejezetben elkezdtük az er s pszeudovéletlen tulajdonságokkal rendelkez k szimbólumból képezett sorozatok vizsgálatát. Bevezettük ezen sorozatok f mértékeit és beláttuk, hogy a k adrend multiplikatív karakterek sorozata er s pszeudovéletlen tulajdonságokkal rendelkezik. Azonban a bevezetésben kimondtuk, hogy a 7. követelménynek szeretnénk eleget tenni, miszerint az új mértékeknek összeegyeztethet nek kell lennie a 2. fejezetben bevezett véletlenségi mértékekhez, amikor is k = 2 speciális eset szerepelt. Ezért C. Mauduit és A. Sárközy a [13] cikkben új véletlenségi mértékeket deniáltak, amelyek szorosabb kapcsoltban állnak a 2. fejezetben bevezett mértékekkel. Ebben a fejezetben ennek az elméletnek a bemutatására törekszünk. Az új mértékek bevezetése után bebizonyítjuk, hogy ezek nagyjából egy konstans szorzóval térnek el a régi mértékekt l, majd általánosítjuk a Legendre szimbólumos konstrukciót k 2 esetre. Megmutatjuk, hogy az ekkor kapott sorozat is jó pszeudovéletlen tulajdonságokkal rendelkezik. A fejezet legvégén felhasználva G. Bérczi [15] cikkét alsó és fels becslést adunk bizonyos az E N véges sorozat a következ kben bevezetett mértékeire. Legyen k N, k 2 és E N A N = {a 1,..., a k } N. Ezenkívül vegyük a k adik egységgyökök ε = {ε 1,..., ε k } sorozatát és legyen F a ϕ : A ε bijekciók halmaza ( F = k!). Használjuk a következ jelöléseket : 33

34 FEJEZET 4. MÁS TÍPUSÚ MÉRTÉKEK 34 x(e N, ϕ, M, u, v) = M 1 ϕ(e u+jv ) (4.1) G(E N, φ, M, D) = M ϕ 1 (e n+d1 )...ϕ l (e n+dl ), (4.2) ahol φ = (ϕ 1,..., ϕ l ) F l, és D = (d 1,..., d l ), d 1 <... < d l Deníció. Az E N sorozat ε eloszlási mértéke: (E N ) = max ϕ,m,u,v x(e N, ϕ, M, u, v), ahol ϕ F és u + (M 1)v N. (4.3) Deníció. Az E N sorozat l rendű ε korrelációs mértéke: Γ l (E N ) = max φ,m,d G(E N, φ, M, D), ahol φ F l, és D = (d 1,..., d l ), M + d l N. (4.4) Az alábbiakban megmutatjuk, milyen kapcsolat áll fenn a (4.3), (4.4) és a bináris esetben deniált (2.6), (2.7) véletlenségi mértékek között. Ehhez xáljunk le egy E N {a 1, a 2 } N véges sorozatot és legyen ε = {1, 1}. Ezenkívül 1, i = j, ϕ i (a j ) = 1, i j és i, j {1, 2}. Ekkor deniálhatunk egy E N sorozatot, amelynek elemeire e n = ϕ 1 (e n ) = ϕ 2 (e n ), n = 1, 2,..., N Állítás. Ha k = 2, akkor (E N ) = W (E N ) és minden l N esetén Γ l (E N ) = C l (E N ). Bizonyítás. Bármelyϕ, M, u, v mellett x(e N, ϕ, M, u, v) = M 1 ϕ(e u+jv ) = ± M 1 e u+jv = ±U(E N, M, u, v). (4.5) Felhasználva (4.5),(4.3),(2.6) kapjuk, hogy

35 FEJEZET 4. MÁS TÍPUSÚ MÉRTÉKEK 35 (E N ) = max ϕ,m,u,v x(e N, ϕ, M, u, v) = W (E N ). Hasonlóan, bármely φ, M, D esetén G(E N, φ, M, D) = M ϕ i1 (e n + d 1 )...ϕ il (e n + d l ) = ±V (E N, M, D). (4.6) Felhasználva (4.6),(4.4),(2.7) kapjuk, hogy Γ l (E N ) = max G(E N, φ, M, D) = max V φ,m,d M,D (E N, M, D) = C l(e N ). Következmény. A (4.3),(4.4) mértékek eleget tesznek a 3. fejezetben feltett 7. elvárásnak Az f mértékek és az ε mértékek közötti kapcsolat A következ ekben megmutatjuk, hogy az f mértékek és az ε mértékek között milyen szoros kapcsolat áll fent. Igazolható, hogy E N A N sorozat esetén a (2.6), (2.7) és a (4.3), (4.4) mértékek legfeljebb egy konstans szorzóval térnek el egymástól, pontosabban: Tétel. Bármely k N, k 2, N N, A = {a 1,..., a k } és E N A N esetén k δ(e k 1 N) (E N ) kδ(e N ). Megjegyzés. A bináris esetben (E N ) = 2δ(E N ). Bizonyítás( Tétel). Bármely ϕ F, M, u, v esetén x(e N, ϕ, M, u, v) = = M 1 ϕ(e u+jv ) = {j : j M 1, e u+jv = a} ϕ(a) = a A

36 FEJEZET 4. MÁS TÍPUSÚ MÉRTÉKEK 36 ( = x(e N, a, M, u, v)ϕ(a) = x(e N, a, M, u, v) M k a A a A ) ϕ(a) + M k ( ) = x(e N, a, M, u, v) M ϕ(a) k x(e N, a, M, u, v) M k a A a A ϕ(a) = a A a Aδ(E N ) = kδ(e N ). Így megkaptuk a fels becslés igazolását. Az alsó becsléshez vegyünk olyan F i = {ϕ : ϕ F, ϕ(a i ) = 1}, hogy F i = (k 1)!. Ekkor ϕ(a i ) = ϕ F i ϕ F i 1 = F i = (k 1)! és ϕ(a j ) = {ϕ : ϕ F i, ϕ(a j ) = ɛ} ɛ= (k 2)!ɛ = (k 2)!, ha i j. ϕ F i ɛ 1 ɛ 1 ɛ ε ɛ ε Ebb l adódik viszont, hogy = (k 1)! + 0 j<m 0 j<m e u+jv =a j x(e N, ϕ, M, u, v) = ϕ F i M 1 ϕ F i ϕ(e u+jv )= e u+jv a j ( (k 2)!) = k(k 2)!x(E N, a i, M, u, v) M(k 2)!, ahol x(e N, a i, M, u, v) M k = 1(k 2)! x(e k N, ϕ, M, u, v) k 1 (E k N). ϕ F i Tétel. Bármely k, l N, k, l 2, N N, A = {a 1,..., a k } és E N A N esetén 1 Γ k l l (E N ) γ l (E N ) l ( l ) t (k 1) t Γ t (E N ). t=1 Bizonyítás. ([13])

37 FEJEZET 4. MÁS TÍPUSÚ MÉRTÉKEK A (E N ) és Γ l (E N ) becslése A következ kben megmutatjuk, hogy egy véletlen E N A N véletlen sorozatok (4.3) és (4.4) pontokban bemutatott ε eloszlási és ε korrelációs mértéke N körül van Tétel. Bármely ε > 0 hoz létezik olyan N 0 = N 0 (ε), hogy N > N 0 esetén P ( (E N ) > (16k 4 NlogN) 1/2 ) < ε. Bizonyítás. Minden L > 0 esetén P ( (E N ) > L) = P ( max ϕ,m,u,v X(E N, ϕ, M, u, v) > L) u,v,m P (max X(E N, ϕ, M, u, v) > L) N 3 max P (max X(E N, ϕ, M, u, v) > L). ϕ u,v,m ϕ Megmutatjuk, hogy P (max ϕ X(E N, ϕ, M, u, v) > L) < 2 M 8, minden lehetséges M, u, v esetén és L = 16k 4 MlogM. Feltehetjük, hogy az e u+jv, (j = 0,..., M 1) szimbólumok között a 1 ből n 1, a 2 ből n 2,..., a k ból n k, hogy n 1... n k. Jelöljük ϕ 0 F a következ bijekciót : ϕ 0 (a 1 ) = 1 = ε 0, ϕ 0 (a 2 ) = ε,..., ϕ 0 (a k ) = ε k 1, ahol ε = e 2πi k. A bizonyítás további lépéseihez szükségünk lesz az alábbi lemmára Lemma. Bármely ϕ F esetén M 1 ϕ(e u+jv ) [(n 1 n k ) (n k 1 n k )] k(n 1 n k ).

38 FEJEZET 4. MÁS TÍPUSÚ MÉRTÉKEK 38 Az el bb deniált ϕ 0 bijekció miatt n 1 n k 2k M 1 ϕ(e u+jv ). Ebb l adódik, hogy n 1 n k 2k max ϕ X(E N, ϕ, M, u, v) k(n 1 n k ). Bizonyítás( Lemma). Tetsz leges ϕ esetén M 1 ϕ(e u+jv ) = n 1ϕ(a 1 ) n k ϕ(a k ) = Ezenkív l a = n k (1 + ε + ε ε k 1 ) + k 1 (n i n k )ϕ(a i ) k 1 (n i n k ). { } z C arg(z) = 2π 2k i=1 komponens hossza, ami mer leges erre az egyenesre És i=1 egyenest választva látható, hogy a M 1 ϕ 0 (e u+jv ) (n 1 n k )sin( π k ) + (n 2 n k 1 )sin( 3π k ) (n k/2 n k/2+1 )sin( (k 1)π k ) 1 [(n 2k 1 n k ) (n k/2 n k/2+1 )] n 1 n k, ha k páros. 2k (n 1 n k )sin( π) (n k (k 1)/2 n (k+3)/2 )sin( (k 2)π ) k 1 [(n 2k 1 n k ) (n k/2 n k/2+1 )] n 1 n k,ha k páratlan. 2k Folytatva a Tétel bizonyítását, felhasználva a Lemma állítását kapjuk, hogy ( ) M 1 P max ϕ(e u+jv ) > L ϕ Feltehet, hogy M osztható k-val, így P (k(n 1 n k ) > L) = 1 k M M! = M! = M! n 1!...n k! ( M k i 1)!( M k i 2)!...( M k i j)!( M k +i J+1)!...( M k +i k)! ahol n n k =M k(maxn i minn i )>L M!. n 1!...n k! [ M [( M k ( M k 1)...( M k i 1+1)]...[ M k ( M k 1)...( M k i j+1)] k )!]k [( M k +1)...( M k +i j+1)]...[( M k +1)...( M k +i k)],

Pszeudovéletlen sorozatok és rácsok

Pszeudovéletlen sorozatok és rácsok Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi Kar Mérai László Pszeudovéletlen sorozatok és rácsok cím doktori értekezés tézisei Matematikai Doktori Iskola Vezet : Laczkovich Miklós Elméleti Matematikai

Részletesebben

Diszkrét matematika 2.

Diszkrét matematika 2. Diszkrét matematika 2. 2018. november 23. 1. Diszkrét matematika 2. 9. előadás Fancsali Szabolcs Levente nudniq@cs.elte.hu www.cs.elte.hu/ nudniq Komputeralgebra Tanszék 2018. november 23. Diszkrét matematika

Részletesebben

Polinomok (el adásvázlat, április 15.) Maróti Miklós

Polinomok (el adásvázlat, április 15.) Maróti Miklós Polinomok (el adásvázlat, 2008 április 15) Maróti Miklós Ennek az el adásnak a megértéséhez a következ fogalmakat kell tudni: gy r, gy r additív csoportja, zéruseleme, és multiplikatív félcsoportja, egységelemes

Részletesebben

Vektorterek. Wettl Ferenc február 17. Wettl Ferenc Vektorterek február / 27

Vektorterek. Wettl Ferenc február 17. Wettl Ferenc Vektorterek február / 27 Vektorterek Wettl Ferenc 2015. február 17. Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 1 / 27 Tartalom 1 Egyenletrendszerek 2 Algebrai struktúrák 3 Vektortér 4 Bázis, dimenzió 5 Valós mátrixok és egyenletrendszerek

Részletesebben

Bevezetés. 1. fejezet. Algebrai feladatok. Feladatok

Bevezetés. 1. fejezet. Algebrai feladatok. Feladatok . fejezet Bevezetés Algebrai feladatok J. A számok gyakran használt halmazaira a következ jelöléseket vezetjük be: N a nemnegatív egész számok, N + a pozitív egész számok, Z az egész számok, Q a racionális

Részletesebben

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Nagy Gábor  compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz Diszkrét matematika 3. estis képzés 2016. ősz 1. Diszkrét matematika 3. estis képzés 5. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék

Részletesebben

1. Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel.

1. Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel. . Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel.. Az x exp x + t )) függvény az x, t tartományon folytonos, és nem negatív, ezért alkalmazható rá a Fubini-tétel. I x exp x + t )) dxdt + t dt π 4. [ exp x +

Részletesebben

Analízisfeladat-gyűjtemény IV.

Analízisfeladat-gyűjtemény IV. Oktatási segédanyag a Programtervező matematikus szak Analízis. című tantárgyához (003 004. tanév tavaszi félév) Analízisfeladat-gyűjtemény IV. (Függvények határértéke és folytonossága) Összeállította

Részletesebben

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Nagy Gábor  compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz Diszkrét matematika 3. estis képzés 2016. ősz 1. Diszkrét matematika 3. estis képzés 4. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék

Részletesebben

Függvények folytonosságával kapcsolatos tételek és ellenpéldák

Függvények folytonosságával kapcsolatos tételek és ellenpéldák Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi Kar Függvények folytonosságával kapcsolatos tételek és ellenpéldák BSc Szakdolgozat Készítette: Nagy-Lutz Zsaklin Matematika BSc, Matematikai elemz szakirány

Részletesebben

minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének mondjuk, f(x 0 )-at pedig az (abszolút) maximumértékének.

minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének mondjuk, f(x 0 )-at pedig az (abszolút) maximumértékének. Függvények határértéke és folytonossága Egy f: D R R függvényt korlátosnak nevezünk, ha a függvényértékek halmaza korlátos. Ha f(x) f(x 0 ) teljesül minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének

Részletesebben

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Nagy Gábor  compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz Diszkrét matematika 1. estis képzés 017. ősz 1. Diszkrét matematika 1. estis képzés 3. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján

Részletesebben

1. A maradékos osztás

1. A maradékos osztás 1. A maradékos osztás Egész számok osztása Példa 223 = 7 31+6. Visszaszorzunk Kivonunk 223 : 7 = 31 21 13 7 6 Állítás (számelméletből) Minden a,b Z esetén, ahol b 0, létezik olyan q,r Z, hogy a = bq +

Részletesebben

f(x) vagy f(x) a (x x 0 )-t használjuk. lim melyekre Mivel itt ɛ > 0 tetszőlegesen kicsi, így a a = 0, a = a, ami ellentmondás, bizonyítva

f(x) vagy f(x) a (x x 0 )-t használjuk. lim melyekre Mivel itt ɛ > 0 tetszőlegesen kicsi, így a a = 0, a = a, ami ellentmondás, bizonyítva 6. FÜGGVÉNYEK HATÁRÉRTÉKE ÉS FOLYTONOSSÁGA 6.1 Függvény határértéke Egy D R halmaz torlódási pontjainak halmazát D -vel fogjuk jelölni. Definíció. Legyen f : D R R és legyen x 0 D (a D halmaz torlódási

Részletesebben

Klasszikus algebra előadás. Waldhauser Tamás április 28.

Klasszikus algebra előadás. Waldhauser Tamás április 28. Klasszikus algebra előadás Waldhauser Tamás 2014. április 28. 5. Számelmélet integritástartományokban Oszthatóság Mostantól R mindig tetszőleges integritástartományt jelöl. 5.1. Definíció. Azt mondjuk,

Részletesebben

Algebra es sz amelm elet 3 el oad as Nevezetes sz amelm eleti probl em ak Waldhauser Tam as 2014 oszi f el ev

Algebra es sz amelm elet 3 el oad as Nevezetes sz amelm eleti probl em ak Waldhauser Tam as 2014 oszi f el ev Algebra és számelmélet 3 előadás Nevezetes számelméleti problémák Waldhauser Tamás 2014 őszi félév Tartalom 1. Számok felbontása hatványok összegére 2. Prímszámok 3. Algebrai és transzcendens számok Tartalom

Részletesebben

Kongruenciák. Waldhauser Tamás

Kongruenciák. Waldhauser Tamás Algebra és számelmélet 3 előadás Kongruenciák Waldhauser Tamás 2014 őszi félév Tartalom 1. Diofantoszi egyenletek 2. Kongruenciareláció, maradékosztályok 3. Lineáris kongruenciák és multiplikatív inverzek

Részletesebben

Diszkrét matematika I.

Diszkrét matematika I. Diszkrét matematika I. középszint 2014. ősz 1. Diszkrét matematika I. középszint 10. előadás Mérai László diái alapján Komputeralgebra Tanszék 2014. ősz Felhívás Diszkrét matematika I. középszint 2014.

Részletesebben

1.1. Definíció. Azt mondjuk, hogy a oszója b-nek, vagy más szóval, b osztható a-val, ha létezik olyan x Z, hogy b = ax. Ennek jelölése a b.

1.1. Definíció. Azt mondjuk, hogy a oszója b-nek, vagy más szóval, b osztható a-val, ha létezik olyan x Z, hogy b = ax. Ennek jelölése a b. 1. Oszthatóság, legnagyobb közös osztó Ebben a jegyzetben minden változó egész számot jelöl. 1.1. Definíció. Azt mondjuk, hogy a oszója b-nek, vagy más szóval, b osztható a-val, ha létezik olyan x Z, hogy

Részletesebben

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Nagy Gábor  compalg.inf.elte.hu/ nagy Diszkrét matematika 3. estis képzés 2018. ősz 1. Diszkrét matematika 3. estis képzés 2. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék

Részletesebben

Elméleti összefoglaló a Valószín ségszámítás kurzushoz

Elméleti összefoglaló a Valószín ségszámítás kurzushoz Elméleti összefoglaló a Valószín ségszámítás kurzushoz Véletlen kísérletek, események valószín sége Deníció. Egy véletlen kísérlet lehetséges eredményeit kimeneteleknek nevezzük. A kísérlet kimeneteleinek

Részletesebben

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Nagy Gábor  compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz Diszkrét matematika 1. középszint 2017. ősz 1. Diszkrét matematika 1. középszint 8. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján Komputeralgebra

Részletesebben

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Diszkrét matematika 2.C szakirány Diszkrét matematika 2.C szakirány 2015. ősz 1. Diszkrét matematika 2.C szakirány 7. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék 2015.

Részletesebben

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Nagy Gábor  compalg.inf.elte.hu/ nagy Diszkrét matematika 3. estis képzés 2016. ősz 1. Diszkrét matematika 3. estis képzés 3. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék

Részletesebben

Taylor-polinomok. 1. Alapfeladatok. 2015. április 11. 1. Feladat: Írjuk fel az f(x) = e 2x függvény másodfokú Maclaurinpolinomját!

Taylor-polinomok. 1. Alapfeladatok. 2015. április 11. 1. Feladat: Írjuk fel az f(x) = e 2x függvény másodfokú Maclaurinpolinomját! Taylor-polinomok 205. április.. Alapfeladatok. Feladat: Írjuk fel az fx) = e 2x függvény másodfokú Maclaurinpolinomját! Megoldás: A feladatot kétféle úton is megoldjuk. Az els megoldásban induljunk el

Részletesebben

0,424 0,576. f) P (X 2 = 3) g) P (X 3 = 1) h) P (X 4 = 1 vagy 2 X 2 = 2) i) P (X 7 = 3, X 4 = 1, X 2 = 2 X 0 = 2) j) P (X 7 = 3, X 4 = 1, X 2 = 2)

0,424 0,576. f) P (X 2 = 3) g) P (X 3 = 1) h) P (X 4 = 1 vagy 2 X 2 = 2) i) P (X 7 = 3, X 4 = 1, X 2 = 2 X 0 = 2) j) P (X 7 = 3, X 4 = 1, X 2 = 2) Legyen adott a P átmenetvalószín ség mátrix és a ϕ 0 kezdeti eloszlás Kérdés, hogy miként lehetne meghatározni az egyes állapotokban való tartózkodás valószín ségét az n-edik lépés múlva Deniáljuk az n-lépéses

Részletesebben

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Nagy Gábor  compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz Diszkrét matematika 3. estis képzés 2016. ősz 1. Diszkrét matematika 3. estis képzés 4. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék

Részletesebben

Bináris rácsok implementációjának id analízise

Bináris rácsok implementációjának id analízise Bináris rácsok implementációjának id analízise Diplomamunka Írta: Kodila Tamás Alkalmazott matematikus szak Témavezet k: Gyarmati Katalin, egyetemi adjunktus Algebra és Számelmélet Tanszék Sárközy András,

Részletesebben

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Nagy Gábor  compalg.inf.elte.hu/ nagy Diszkrét matematika 3. estis képzés 2018. ősz 1. Diszkrét matematika 3. estis képzés 5. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék

Részletesebben

Haladók III. kategória 2. (dönt ) forduló

Haladók III. kategória 2. (dönt ) forduló Haladók III. kategória 2. (dönt ) forduló 1. Tetsz leges n pozitív egész számra jelölje f (n) az olyan 2n-jegy számok számát, amelyek megegyeznek az utolsó n számjegyükb l alkotott szám négyzetével. Határozzuk

Részletesebben

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus. Valószín ségelméleti és matematikai statisztikai alapfogalmak összefoglalása (Kemény Sándor - Deák András: Mérések tervezése és eredményeik értékelése, kivonat) Véletlen jelenség: okok rendszere hozza

Részletesebben

Algoritmuselmélet gyakorlat (MMN111G)

Algoritmuselmélet gyakorlat (MMN111G) Algoritmuselmélet gyakorlat (MMN111G) 2014. január 14. 1. Gyakorlat 1.1. Feladat. Adott K testre rendre K[x] és K(x) jelöli a K feletti polinomok és racionális törtfüggvények halmazát. Mutassuk meg, hogy

Részletesebben

Egészrészes feladatok

Egészrészes feladatok Kitűzött feladatok Egészrészes feladatok Győry Ákos Miskolc, Földes Ferenc Gimnázium 1. feladat. Oldjuk meg a valós számok halmazán a { } 3x 1 x+1 7 egyenletet!. feladat. Bizonyítsuk be, hogy tetszőleges

Részletesebben

Waldhauser Tamás december 1.

Waldhauser Tamás december 1. Algebra és számelmélet előadás Waldhauser Tamás 2016. december 1. Tizedik házi feladat az előadásra Hányféleképpen lehet kiszínezni az X-pentominót n színnel, ha a forgatással vagy tükrözéssel egymásba

Részletesebben

GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN

GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék Gazdaságmatematika középhaladó szinten KOMPLEX SZÁMOK Készítette: Gábor Szakmai felel s: Gábor Vázlat 1 2 3 Történeti bevezetés

Részletesebben

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Nagy Gábor  compalg.inf.elte.hu/ nagy Diszkrét matematika 1. középszint 2016. ősz 1. Diszkrét matematika 1. középszint 10. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján Komputeralgebra

Részletesebben

Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi Kar

Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi Kar Eötvös Loránd Tudományegyetem Termzettudományi Kar Dolecsek Máté Matematikus MSc Véges halmazok additív multiplikatív felbontása F p -ben Szakdolgozat Témavezető: Gyarmati Katalin egyetemi docens, Sárközy

Részletesebben

Intergrált Intenzív Matematika Érettségi

Intergrált Intenzív Matematika Érettségi . Adott a mátri, determináns determináns, ahol,, d Számítsd ki:. b) Igazold, hogy a b c. Adott a az 6 0 egyenlet megoldásai. a). c) Számítsd ki a d determináns értékét. d c a b determináns, ahol abc,,.

Részletesebben

Miskolci Egyetem GÉPÉSZMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR. Analízis I. példatár. (kidolgozott megoldásokkal) elektronikus feladatgyűjtemény

Miskolci Egyetem GÉPÉSZMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR. Analízis I. példatár. (kidolgozott megoldásokkal) elektronikus feladatgyűjtemény Miskolci Egyetem GÉPÉSZMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR Analízis I. példatár kidolgozott megoldásokkal) elektronikus feladatgyűjtemény Összeállította: Lengyelné Dr. Szilágyi Szilvia Miskolc, 013. Köszönetnyilvánítás

Részletesebben

Komplex számok. Wettl Ferenc előadása alapján Wettl Ferenc előadása alapján Komplex számok / 18

Komplex számok. Wettl Ferenc előadása alapján Wettl Ferenc előadása alapján Komplex számok / 18 Komplex számok Wettl Ferenc előadása alapján 2015.09.23. Wettl Ferenc előadása alapján Komplex számok 2015.09.23. 1 / 18 Tartalom 1 Számok A számfogalom bővülése 2 Algebrai alak Trigonometrikus alak Egységgyökök

Részletesebben

Mátrixfüggvények. Wettl Ferenc április 28. Wettl Ferenc Mátrixfüggvények április / 22

Mátrixfüggvények. Wettl Ferenc április 28. Wettl Ferenc Mátrixfüggvények április / 22 Mátrixfüggvények Wettl Ferenc 2016. április 28. Wettl Ferenc Mátrixfüggvények 2016. április 28. 1 / 22 Tartalom 1 Diagonalizálható mátrixok függvényei 2 Mátrixfüggvény a Jordan-alakból 3 Mátrixfüggvény

Részletesebben

VEKTORTEREK I. VEKTORTÉR, ALTÉR, GENERÁTORRENDSZER október 15. Irodalom. További ajánlott feladatok

VEKTORTEREK I. VEKTORTÉR, ALTÉR, GENERÁTORRENDSZER október 15. Irodalom. További ajánlott feladatok VEKTORTEREK I. VEKTORTÉR, ALTÉR, GENERÁTORRENDSZER 2004. október 15. Irodalom A fogalmakat, definíciókat illetően két forrásra támaszkodhatnak: ezek egyrészt elhangzanak az előadáson, másrészt megtalálják

Részletesebben

RSA algoritmus. P(M) = M e mod n. S(C) = C d mod n. A helyesség igazoláshoz szükséges számelméleti háttér. a φ(n) = 1 mod n, a (a 1,a 2,...

RSA algoritmus. P(M) = M e mod n. S(C) = C d mod n. A helyesség igazoláshoz szükséges számelméleti háttér. a φ(n) = 1 mod n, a (a 1,a 2,... RSA algoritmus 1. Vegyünk véletlenszerűen két különböző nagy prímszámot, p-t és q-t. 2. Legyen n = pq. 3. Vegyünk egy olyan kis páratlan e számot, amely relatív prím φ(n) = (p 1)(q 1)-hez. 4. Keressünk

Részletesebben

3. Lineáris differenciálegyenletek

3. Lineáris differenciálegyenletek 3. Lineáris differenciálegyenletek A közönséges differenciálegyenletek két nagy csoportba oszthatók lineáris és nemlineáris egyenletek csoportjába. Ez a felbontás kicsit önkényesnek tűnhet, a megoldásra

Részletesebben

: s s t 2 s t. m m m. e f e f. a a ab a b c. a c b ac. 5. Végezzük el a kijelölt m veleteket a változók lehetséges értékei mellett!

: s s t 2 s t. m m m. e f e f. a a ab a b c. a c b ac. 5. Végezzük el a kijelölt m veleteket a változók lehetséges értékei mellett! nomosztással a megoldást visszavezethetjük egy alacsonyabb fokú egyenlet megoldására Mivel a 4 6 8 6 egyenletben az együtthatók összege 6 8 6 ezért az egyenletnek gyöke az (mert esetén a kifejezés helyettesítési

Részletesebben

GAUSS-EGÉSZEK ÉS DIRICHLET TÉTELE

GAUSS-EGÉSZEK ÉS DIRICHLET TÉTELE GAUSS-EGÉSZEK ÉS DIRICHLET TÉTELE KEITH KEARNES, KISS EMIL, SZENDREI ÁGNES Második rész Cikkünk első részében az elemrend és a körosztási polinomok fogalmára alapozva beláttuk, hogy ha n pozitív egész,

Részletesebben

Funkcionálanalízis. n=1. n=1. x n y n. n=1

Funkcionálanalízis. n=1. n=1. x n y n. n=1 Funkcionálanalízis 2011/12 tavaszi félév - 2. előadás 1.4. Lényeges alap-terek, példák Sorozat terek (Folytatás.) C: konvergens sorozatok tere. A tér pontjai sorozatok: x = (x n ). Ezen belül C 0 a nullsorozatok

Részletesebben

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Diszkrét matematika 2. estis képzés Diszkrét matematika 2. estis képzés 2018. tavasz 1. Diszkrét matematika 2. estis képzés 7. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék

Részletesebben

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Diszkrét matematika 2. estis képzés Diszkrét matematika 2. estis képzés 2018. tavasz 1. Diszkrét matematika 2. estis képzés 4-6. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék

Részletesebben

FFT. Második nekifutás. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék október 2.

FFT. Második nekifutás. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék október 2. TARTALOMJEGYZÉK Polinomok konvolúviója A DFT és a maradékos osztás Gyűrűk támogatás nélkül Második nekifutás Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék 2015. október 2. TARTALOMJEGYZÉK Polinomok

Részletesebben

Diszkrét matematika I.

Diszkrét matematika I. Diszkrét matematika I. középszint 2014. ősz 1. Diszkrét matematika I. középszint 8. előadás Mérai László diái alapján Komputeralgebra Tanszék 2014. ősz Elemi számelmélet Diszkrét matematika I. középszint

Részletesebben

Sorozatok és Sorozatok és / 18

Sorozatok és Sorozatok és / 18 Sorozatok 2015.11.30. és 2015.12.02. Sorozatok 2015.11.30. és 2015.12.02. 1 / 18 Tartalom 1 Sorozatok alapfogalmai 2 Sorozatok jellemz i 3 Sorozatok határértéke 4 Konvergencia és korlátosság 5 Cauchy-féle

Részletesebben

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Nagy Gábor  compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz Diszkrét matematika 1. középszint 2017. ősz 1. Diszkrét matematika 1. középszint 10. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján Komputeralgebra

Részletesebben

Zárthelyi feladatok megoldásai tanulságokkal Csikvári Péter 1. a) Számítsuk ki a 2i + 3j + 6k kvaternió inverzét.

Zárthelyi feladatok megoldásai tanulságokkal Csikvári Péter 1. a) Számítsuk ki a 2i + 3j + 6k kvaternió inverzét. Zárthelyi feladatok megoldásai tanulságokkal Csikvári Péter 1. a Számítsuk ki a 2i + 3j + 6k kvaternió inverzét. b Köbgyöktelenítsük a nevezőt az alábbi törtben: 1 3 3. Megoldás: a Egy q = a + bi + cj

Részletesebben

Véletlen bolyongás. Márkus László március 17. Márkus László Véletlen bolyongás március / 31

Véletlen bolyongás. Márkus László március 17. Márkus László Véletlen bolyongás március / 31 Márkus László Véletlen bolyongás 2015. március 17. 1 / 31 Véletlen bolyongás Márkus László 2015. március 17. Modell Deníció Márkus László Véletlen bolyongás 2015. március 17. 2 / 31 Modell: Egy egyenesen

Részletesebben

Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit.

Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit. 2. A VALÓS SZÁMOK 2.1 A valós számok aximómarendszere Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit. 1.Testaxiómák R-ben két művelet van értelmezve, az

Részletesebben

Megoldott feladatok november 30. n+3 szigorúan monoton csökken, 5. n+3. lim a n = lim. n+3 = 2n+3 n+4 2n+1

Megoldott feladatok november 30. n+3 szigorúan monoton csökken, 5. n+3. lim a n = lim. n+3 = 2n+3 n+4 2n+1 Megoldott feladatok 00. november 0.. Feladat: Vizsgáljuk az a n = n+ n+ sorozat monotonitását, korlátosságát és konvergenciáját. Konvergencia esetén számítsuk ki a határértéket! : a n = n+ n+ = n+ n+ =

Részletesebben

A sorozat fogalma. függvényeket sorozatoknak nevezzük. Amennyiben az értékkészlet. az értékkészlet a komplex számok halmaza, akkor komplex

A sorozat fogalma. függvényeket sorozatoknak nevezzük. Amennyiben az értékkészlet. az értékkészlet a komplex számok halmaza, akkor komplex A sorozat fogalma Definíció. A természetes számok N halmazán értelmezett függvényeket sorozatoknak nevezzük. Amennyiben az értékkészlet a valós számok halmaza, valós számsorozatról beszélünk, mígha az

Részletesebben

2. Tétel (Az oszthatóság tulajdonságai). : 2. Nullát minden elem osztja, de. 3. a nulla csak a nullának osztója.

2. Tétel (Az oszthatóság tulajdonságai). : 2. Nullát minden elem osztja, de. 3. a nulla csak a nullának osztója. Számelmélet és rejtjelezési eljárások. (Számelméleti alapok. RSA és alkalmazásai, Die- Hellman-Merkle kulcscsere.) A számelméletben speciálisan az egész számok, általánosan a egységelemes integritási tartomány

Részletesebben

Megoldások 9. osztály

Megoldások 9. osztály XXV. Nemzetközi Magyar Matematikaverseny Budapest, 2016. március 1115. Megoldások 9. osztály 1. feladat Nevezzünk egy számot prímösszeg nek, ha a tízes számrendszerben felírt szám számjegyeinek összege

Részletesebben

1. Polinomok számelmélete

1. Polinomok számelmélete 1. Polinomok számelmélete Oszthatóság, egységek. Emlékeztető Legyen R a C, R, Q, Z egyike. Azt mondjuk, hogy (1) a g R[x] polinom osztója f R[x]-nek R[x]-ben, ha létezik olyan h R[x] polinom, hogy f (x)

Részletesebben

1. Egész együtthatós polinomok

1. Egész együtthatós polinomok 1. Egész együtthatós polinomok Oszthatóság egész számmal Emlékeztető (K3.1.3): Ha f,g Z[x], akkor f g akkor és csak akkor, ha van olyan h Z[x], hogy g = fh. Állítás (K3.1.6) Az f(x) Z[x] akkor és csak

Részletesebben

Sztojka Miroszláv LINEÁRIS ALGEBRA Egyetemi jegyzet Ungvár 2013

Sztojka Miroszláv LINEÁRIS ALGEBRA Egyetemi jegyzet Ungvár 2013 UKRAJNA OKTATÁSI ÉS TUDOMÁNYÜGYI MINISZTÉRIUMA ÁLLAMI FELSŐOKTATÁSI INTÉZMÉNY UNGVÁRI NEMZETI EGYETEM MAGYAR TANNYELVŰ HUMÁN- ÉS TERMÉSZETTUDOMÁNYI KAR FIZIKA ÉS MATEMATIKA TANSZÉK Sztojka Miroszláv LINEÁRIS

Részletesebben

25 i, = i, z 1. (x y) + 2i xy 6.1

25 i, = i, z 1. (x y) + 2i xy 6.1 6 Komplex számok megoldások Lásd ábra z = + i, z = + i, z = i, z = i z = 7i, z = + 5i, z = 5i, z = i, z 5 = 9, z 6 = 0 Teljes indukcióval 5 Teljes indukcióval 6 Az el z feladatból következik z = z = =

Részletesebben

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I. KOVÁCS BÉLA, MATEmATIkA I 5 V ELEmI ALGEbRA 1 BINÁRIS műveletek Definíció Az halmazon definiált bináris művelet egy olyan függvény, amely -ből képez -be Ha akkor az elempár képét jelöljük -vel, a művelet

Részletesebben

Diszkrét matematika 1. középszint

Diszkrét matematika 1. középszint Diszkrét matematika 1. középszint 2017. sz 1. Diszkrét matematika 1. középszint 3. el adás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján Komputeralgebra

Részletesebben

Elméleti összefoglaló a Sztochasztika alapjai kurzushoz

Elméleti összefoglaló a Sztochasztika alapjai kurzushoz Elméleti összefoglaló a Sztochasztika alapjai kurzushoz 1. dolgozat Véletlen kísérletek, események valószín sége Deníció. Egy véletlen kísérlet lehetséges eredményeit kimeneteleknek nevezzük. A kísérlet

Részletesebben

OSZTHATÓSÁG. Osztók és többszörösök : a 3 többszörösei : a 4 többszörösei Ahol mindkét jel megtalálható a 12 többszöröseit találjuk.

OSZTHATÓSÁG. Osztók és többszörösök : a 3 többszörösei : a 4 többszörösei Ahol mindkét jel megtalálható a 12 többszöröseit találjuk. Osztók és többszörösök 1783. A megadott számok elsõ tíz többszöröse: 3: 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 4: 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 5: 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 6: 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 1784. :

Részletesebben

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Nagy Gábor  compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz Diszkrét matematika 1. középszint 2017. ősz 1. Diszkrét matematika 1. középszint 9. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján Komputeralgebra

Részletesebben

Számelmélet (2017. február 8.) Bogya Norbert, Kátai-Urbán Kamilla

Számelmélet (2017. február 8.) Bogya Norbert, Kátai-Urbán Kamilla Számelmélet (2017 február 8) Bogya Norbert, Kátai-Urbán Kamilla 1 Oszthatóság 1 Definíció Legyen a, b Z Az a osztója b-nek, ha létezik olyan c Z egész szám, melyre ac = b Jelölése: a b 2 Példa 3 12, 2

Részletesebben

Függvények növekedési korlátainak jellemzése

Függvények növekedési korlátainak jellemzése 17 Függvények növekedési korlátainak jellemzése A jellemzés jól bevált eszközei az Ω, O, Θ, o és ω jelölések. Mivel az igények általában nemnegatívak, ezért az alábbi meghatározásokban mindenütt feltesszük,

Részletesebben

3. Feloldható csoportok

3. Feloldható csoportok 3. Feloldható csoportok 3.1. Kommutátor-részcsoport Egy csoport két eleme, a és b felcserélhető, ha ab = ba, vagy átrendezve az egyenlőséget, a 1 b 1 ab = 1. Ezt az [a,b] = a 1 b 1 ab elemet az a és b

Részletesebben

Gyarmati Katalin, Sárközy András

Gyarmati Katalin, Sárközy András Pszeudovéletlenség A számítógépes számelmélet tárgy Neal Koblitznek A Course in Number Theory and Cryptography című könyvére épülő anyagának kiegészítése Gyarmati Katalin, Sárközy András Eötvös Loránd

Részletesebben

f(x) a (x x 0 )-t használjuk.

f(x) a (x x 0 )-t használjuk. 5. FÜGGVÉNYEK HATÁRÉRTÉKE ÉS FOLYTONOSSÁGA 5.1 Függvény határértéke Egy D R halmaz torlódási pontjainak halmazát D -vel fogjuk jelölni. Definíció. Legyen f : D R R és legyen x 0 D (a D halmaz torlódási

Részletesebben

Komplex számok. Wettl Ferenc szeptember 14. Wettl Ferenc Komplex számok szeptember / 23

Komplex számok. Wettl Ferenc szeptember 14. Wettl Ferenc Komplex számok szeptember / 23 Komplex számok Wettl Ferenc 2014. szeptember 14. Wettl Ferenc Komplex számok 2014. szeptember 14. 1 / 23 Tartalom 1 Számok A számfogalom b vülése Egy kis történelem 2 Miért számolunk velük? A megoldóképlet

Részletesebben

1. Online kiszolgálóelhelyezés

1. Online kiszolgálóelhelyezés 1. Online kiszolgálóelhelyezés A probléma általános deníciójának megadásához szükség van a metrikus tér fogalmára. Egy (M, d) párost, ahol M a metrikus tér pontjait tartalmazza, d pedig az M M halmazon

Részletesebben

Dierenciálhatóság. Wettl Ferenc el adása alapján és

Dierenciálhatóság. Wettl Ferenc el adása alapján és 205.0.9. és 205.0.26. 205.0.9. és 205.0.26. / Tartalom A dierenciálhatóság fogalma Pontbeli dierenciálhatóság Jobb és bal oldali dierenciálhatóság Folytonosság és dierenciálhatóság Deriváltfüggvény 2 Dierenciálási

Részletesebben

Diszkrét matematika 1. estis képzés. Komputeralgebra Tanszék ősz

Diszkrét matematika 1. estis képzés. Komputeralgebra Tanszék ősz Diszkrét matematika 1. estis képzés 2015. ősz 1. Diszkrét matematika 1. estis képzés 6. előadás Mérai László diái alapján Komputeralgebra Tanszék 2015. ősz Elemi számelmélet Diszkrét matematika 1. estis

Részletesebben

Polinomok (előadásvázlat, október 21.) Maróti Miklós

Polinomok (előadásvázlat, október 21.) Maróti Miklós Polinomok (előadásvázlat, 2012 október 21) Maróti Miklós Ennek az előadásnak a megértéséhez a következő fogalmakat kell tudni: gyűrű, gyűrű additív csoportja, zéruseleme, és multiplikatív félcsoportja,

Részletesebben

Egész pontokról racionálisan

Egész pontokról racionálisan Egész pontokról racionálisan Tengely Szabolcs 2008. április 16. Intézeti Szeminárium tengely@math.klte.hu slide 1 Algebrai görbék Algebrai görbék Legyen f Q[X, Y ], C(R) = {(x, y) R 2 : f(x, y) = 0}. génusz

Részletesebben

illetve a n 3 illetve a 2n 5

illetve a n 3 illetve a 2n 5 BEVEZETÉS A SZÁMELMÉLETBE 1. Határozzuk meg azokat az a természetes számokat ((a, b) számpárokat), amely(ek)re teljesülnek az alábbi feltételek: a. [a, 16] = 48 b. (a, 0) = 1 c. (a, 60) = 15 d. (a, b)

Részletesebben

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Nagy Gábor  compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz Diszkrét matematika 1. középszint 2016. ősz 1. Diszkrét matematika 1. középszint 11. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján Komputeralgebra

Részletesebben

Polinomgy r k. 1. Bevezet. 2. Polinomok. Dr. Vattamány Szabolcs. http://www.huro-cbc.eu

Polinomgy r k. 1. Bevezet. 2. Polinomok. Dr. Vattamány Szabolcs. http://www.huro-cbc.eu Polinomgy r k Dr. Vattamány Szabolcs 1. Bevezet Ezen jegyzet célja, hogy megismertesse az olvasót az egész, a racionális, a valós és a komplex számok halmaza fölötti polinomokkal. A szokásos jelölést használjuk:

Részletesebben

GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN

GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN Készült a TÁMOP-4.1.-08//a/KMR-009-0041 pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék

Részletesebben

Chomsky-féle hierarchia

Chomsky-féle hierarchia http://www.cs.ubbcluj.ro/~kasa/formalis.html Chomsky-féle hierarchia G = (N, T, P, S) nyelvtan: 0-s típusú (általános vagy mondatszerkezet ), ha semmilyen megkötést nem teszünk a helyettesítési szabályaira.

Részletesebben

A 2015/2016. tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny döntő forduló MATEMATIKA III. KATEGÓRIA (a speciális tanterv szerint haladó gimnazisták)

A 2015/2016. tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny döntő forduló MATEMATIKA III. KATEGÓRIA (a speciális tanterv szerint haladó gimnazisták) A 205/206. tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny döntő forduló MATEMATIKA III. KATEGÓRIA a speciális tanterv szerint haladó gimnazisták Javítási-értékelési útmutató. feladat Az {,2,...,n} halmaz

Részletesebben

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I. KOVÁCS BÉLA, MATEmATIkA I. 4 IV. FÜGGVÉNYEk 1. LEkÉPEZÉSEk, függvények Definíció Legyen és két halmaz. Egy függvény -ből -ba egy olyan szabály, amely minden elemhez pontosan egy elemet rendel hozzá. Az

Részletesebben

A matematika nyelvér l bevezetés

A matematika nyelvér l bevezetés A matematika nyelvér l bevezetés Wettl Ferenc 2012-09-06 Wettl Ferenc () A matematika nyelvér l bevezetés 2012-09-06 1 / 19 Tartalom 1 Matematika Matematikai kijelentések 2 Logikai m veletek Állítások

Részletesebben

Diszkrét matematika 1.

Diszkrét matematika 1. Diszkrét matematika 1. Nagy Gábor nagy@compalg.inf.elte.hu nagygabr@gmail.com ELTE IK Komputeralgebra Tanszék 014. ősz 014-15 őszi félév Gyakorlat: 1. ZH tervezett időpontja: október 1.,. ZH tervezett

Részletesebben

Nagyságrendek. Kiegészítő anyag az Algoritmuselmélet tárgyhoz. Friedl Katalin BME SZIT február 1.

Nagyságrendek. Kiegészítő anyag az Algoritmuselmélet tárgyhoz. Friedl Katalin BME SZIT február 1. Nagyságrendek Kiegészítő anyag az Algoritmuselmélet tárgyhoz (a Rónyai Ivanyos Szabó: Algoritmusok könyv mellé) Friedl Katalin BME SZIT friedl@cs.bme.hu 018. február 1. Az O, Ω, Θ jelölések Az algoritmusok

Részletesebben

Modellek és Algoritmusok - 2.ZH Elmélet

Modellek és Algoritmusok - 2.ZH Elmélet Modellek és Algoritmusok - 2.ZH Elmélet Ha hibát elírást találsz kérlek jelezd: sellei_m@hotmail.com A fríss/javított változat elérhet : people.inf.elte.hu/semsaai/modalg/ 2.ZH Számonkérés: 3.EA-tól(DE-ek)

Részletesebben

A különböz lerajzolásokhoz különböz metszési szám tartozik: x(k 5, λ) = 5,

A különböz lerajzolásokhoz különböz metszési szám tartozik: x(k 5, λ) = 5, Gráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára Gráfok metszési paramétere és alkalmazásai 2013. El adó: Hajnal Péter 1. Gráfok metszési száma Az el adás a metszési szám nev gráfparaméterr l szól.

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 3 III. VÉLETLEN VEKTOROK 1. A KÉTDIMENZIÓs VÉLETLEN VEKTOR Definíció: Az leképezést (kétdimenziós) véletlen vektornak nevezzük, ha Definíció:

Részletesebben

MM CSOPORTELMÉLET GYAKORLAT ( )

MM CSOPORTELMÉLET GYAKORLAT ( ) MM4122-1 CSOPORTELMÉLET GYAKORLAT (2008.12.01.) 1. Ismétlés szeptember 1.szeptember 8. 1.1. Feladat. Döntse el, hogy az alábbi állítások közül melyek igazak és melyek (1) Az A 6 csoportnak van 6-odrend

Részletesebben

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Diszkrét matematika 2.C szakirány Diszkrét matematika 2.C szakirány 2017. tavasz 1. Diszkrét matematika 2.C szakirány 11. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék

Részletesebben

Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2017/2018-as tanév 2. forduló Haladók II. kategória

Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2017/2018-as tanév 2. forduló Haladók II. kategória Bolyai János Matematikai Társulat Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 017/018-as tanév. forduló Haladók II. kategória Megoldások és javítási útmutató 1. Egy tanár kijavította egy 1 f s csoport dolgozatait.

Részletesebben

MBNK12: Permutációk (el adásvázlat, április 11.) Maróti Miklós

MBNK12: Permutációk (el adásvázlat, április 11.) Maróti Miklós MBNK12: Permutációk el adásvázlat 2016 április 11 Maróti Miklós 1 Deníció Az A halmaz permutációin a π : A A bijektív leképezéseket értjünk Tetsz leges n pozitív egészre az {1 n} halmaz összes permutációinak

Részletesebben

Algoritmuselmélet 18. előadás

Algoritmuselmélet 18. előadás Algoritmuselmélet 18. előadás Katona Gyula Y. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Számítástudományi Tsz. I. B. 137/b kiskat@cs.bme.hu 2002 Május 7. ALGORITMUSELMÉLET 18. ELŐADÁS 1 Közelítő algoritmusok

Részletesebben

Lineáris leképezések. Wettl Ferenc március 9. Wettl Ferenc Lineáris leképezések március 9. 1 / 31

Lineáris leképezések. Wettl Ferenc március 9. Wettl Ferenc Lineáris leképezések március 9. 1 / 31 Lineáris leképezések Wettl Ferenc 2015. március 9. Wettl Ferenc Lineáris leképezések 2015. március 9. 1 / 31 Tartalom 1 Mátrixleképezés, lineáris leképezés 2 Alkalmazás: dierenciálhatóság 3 2- és 3-dimenziós

Részletesebben

1. Polinomfüggvények. Állítás Ha f, g C[x] és b C, akkor ( f + g) (b) = f (b) + g (b) és ( f g) (b) = f (b)g (b).

1. Polinomfüggvények. Állítás Ha f, g C[x] és b C, akkor ( f + g) (b) = f (b) + g (b) és ( f g) (b) = f (b)g (b). 1. Polinomfüggvények Behelyettesés polinomba. Definíció Legyen b komplex szám. Az f (x) = a 0 + a 1 x + a 2 x 2 +... + a n x n polinom b helyen felvett helyettesítési értéke f (b) = a 0 + a 1 b + a 2 b

Részletesebben