III. FOLYTONOS OPTIMALIZÁCIÓ

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "III. FOLYTONOS OPTIMALIZÁCIÓ"

Átírás

1

2 III FOLYTONOS OPTIMALIZÁCIÓ

3 El szó Ebben a részben a folytonos optimalizáció néhány területét teintjü át Az elso ötetbe a játéelmélettel foglalozó nyolcadi fejezet erült: ebben a fejezetben a véges játéoat, a folytonos játéoat és az oligopol játéoat elemezzü A másodi ötetben fog megjelenni a sorbanállási modelleel és algoritmusoal, valamint a belsopontos lineáris programozási feladatoal foglalozó rész

4 8 Játéelmélet (Szidarovszy Ferenc) A muszai és a gazdasági életben gyaori az olyan helyzet, melyben több döntéshozó egymással ellentétes érdeeit ell gyelembe venni egyidejuleg, és a helyzet alaulása függ a döntéshozó döntéseitol Az ilyen helyzete elemzésére az egyi legnépszerubb módszer és modell a játéelméleten alapul Jelölje N a döntéshozó (a továbbiaban játéoso) számát, és minden = 1, 2,, N számra legyen P a -adi játéos és S a P játéos megengedett acióina halmaza Az s S elemeet P stratégiáina nevezzü S a P játéos stratégiahalmaza A játé tetszoleges lejátszásában minden játéos választ egy stratégiát, eor az s = (s 1, s 2,, s N ) vetort a játéoso szimultán stratégiavetorána hívju, ahol s S, = 1, 2,, N Minden játéos megfeleltet minden s S = S 1 S 2 S N szimultán stratégiavetorna egy valós számot Ez a valós szám minden játéos esetében teintheto úgy, mint egy hasznossági függvény értée, mely értéet a játéos a játé adott imeneteléhez hozzárendeli Ez a hasznossági függvény türözi az adott játéos értéelését a imenetelerol Legyen P tetszoleges játéos, eor ha f (s) jelöli ezt az értéet, aor az f : S R függvényt a P játéos izetofüggvényéne, az f (s) értéet P izetéséne, az ( f 1 (s), f 2 (s),, f N (s)) vetort pedig izetovetorna nevezzü Az N szám, az S halmazo, az f izetofüggvénye ( = 1, 2,, N) összessége teljes öruen meghatároz egy N személyes játéot A továbbiaban az N személyes játé jelölésére a G = {N; S 1, S 2,, S N ; f 1, f 2,, f N } jelölést fogju használni A G játé megoldása a Nash-egyensúly (a továbbiaban röviden egyensúly), amely egy olyan s = (s 1,, s N ) stratégiavetor, hogy minden -ra 1 s S ; 2 Minden s S -ra f (s 1, s 2,, s 1, s, s +1,, s N ) f (s 1, s 2,, s 1, s, s +1,, s N ) (81) Az 1 feltétel szerint az egyensúly -adi omponense megvalósítható stratégia P számára, míg a 2 feltétel szerint egyi játéos sem tudja növelni a izetését az által, hogy egyoldalúan eltér az egyensúlyi stratégiától Más szavaal, minden játéosna az az érdee, hogy tartsa az egyensúlyt, hiszen ha bármely játéos eltér (egyoldalúan) az egyensúlytól, aor anna a izetése nem no

5 81 Véges játéo 315 P 2 N C P 1 N C ( 2, 2) ( 1, 10) ( 10, 1) ( 5, 5) 81 ábra Fogoly dilemma 81 Véges játéo Egy G játéot végesne nevezün, ha minden S stratégiahalmaz véges so stratégiát tartalmaz 1 A legismertebb étszemélyes játé a fogoly dilemma, mely a övetezo példa tárgya 81 példa Fogoly dilemma A ét játéos ét fogoly, aiet egy súlyos buntett elövetéséne gyanújával vett orizetbe a rendorség, de az ügyészségne még nincs elég bizonyítéa a vádemeléshez A ét fogoly ét ülönbözo cellában van fogva tartva, így nem tudna egymással ommuniálni Az ügyészség célja, hogy rávegye a foglyoat a hatóságoal való együttmuödésre, abból a célból, hogy a szüséges bizonyítéo meglegyene a vádemeléshez Tehát N = 2, a stratégiahalmazo mindét játéos esetén ételemue: együttmuödni (C), vagy nem együttmuödni (N) Mindét játéossal ülön-ülön özölté, hogy ha csa az egyiü tesz vallomást, aor a vallomást tevo csa 1 éves, míg a mási 10 éves börtönbüntetést ap Ha mind a etten vallomást teszne, aor mindetten 5 éves börtönbüntetést apna, míg ha mindetten megtagadjá a vallomást, aor csa egy evésbé súlyos buncselemény miatt ítéli el oet, és mindetten 2 éves börtönbüntetést apna Mindét játéosna az a célja, hogy minimalizálja a börtönben töltött idot, vagy ami ezzel evivalens, maximalizálja a börtönben töltött ido ellentettjét A izetésvetoroat a 81 ábra tartalmazza, ahol P 1 stratégiáit a soro, míg P 2 stratégiáit az oszlopo tartalmazzá, és minden izetésvetorban az elso érté P 1 izetése, míg a másodi szám P 2 izetése A izetéseet összehasonlítva világos, hogy csa a (C, C) stratégiapáros lehet egyensúly, mivel A (C, C) stratégiapáros tényleg egyensúly, mivel Ebben a játéban egyetlen egyensúly van f 2 (N,N) = 2 < 1 = f 2 (N,C), f 1 (N,C) = 10 < 5 = f 1 (C,C), f 2 (C,N) = 10 < 5 = f 2 (C, C) f 1 (C,C) = 5 > 10 = f 1 (N,C), f 2 (C,C) = 5 > 10 = f 2 (C,N) Az egyensúly létezése általában nem garantált, és ha létezi egyensúly, aor sem feltétlenül egyetlen 1 A játé deníciója szerint a játéoso száma is véges A fordító

6 316 8 Játéelmélet (Szidarovszy Ferenc) P 1 N C N (1, 2) (2, 4) P 2 C (2, 1) (0, 5) 82 ábra Játé, melyben nincs egyensúly 82 példa Játé, melyben nincs egyensúly Módosítsu a 81 ábra izetéseit úgy, ahogy az a 82 ábrán látható Könnyen látható, hogy a módosított játéban nincs egyensúly: f 1 (N,N) = 1 < 2 = f 1 (C,N), f 2 (C,N) = 4 < 5 = f 2 (C,C), f 1 (C,C) = 0 < 2 = f 1 (N,C), f 2 (N,C) = 1 < 2 = f 2 (N,N) Ha a izetése minden imenetelre megegyezne, aor több egyensúly is van a játéban: minden stratégiapár egyensúly 811 Leszámlálás Jelölje továbbra is N a játéoso számát, és a ényelmes jelölés edvéért jelölje s (1),, s(n ) a P játéos megengedett stratégiáit Tehát S = {s (1),, s(n ) } Egy s = (s (i 1) 1,, s(i N) N ) stratégiavetor pontosan aor egyensúly, ha minden = 1, 2,, N és minden j {1, 2,, n } \ i esetén f (s (i 1) 1,, s(i 1) j) 1, s(, s(i +1) +1,, s(i N) N ) f (s (i 1) 1,, s(i 1) 1, s(i ), s (i +1) +1,, s(i N) N ) (82) Vegyü észre, hogy véges játéo esetén (81) leegyszerusödi (82)-re A leszámlálás alalmazásaor ellenorizzü a (82) egyenlotlenséget az összes lehetséges s = (s (i 1) 1,, s(i N) N ) N-esre úgy, hogy megvizsgálju a (82) egyenlotlenség érvényességét minden -ra, minden j-re Ha az ellenorzés sieres, aor s egyensúly, ellenezo esetben s nem egyensúly Ha az ellenorzés alatt egy rögzített s -ra találun olyan -t és j-t, hogy (82) nem teljesül, aor s nem egyensúly, így elhagyhatju az ellenorzést minden további -ra és j-re Ez egy nagyon egyszeru algoritmus, mely N + 2, egymásba ágyazott, az i 1, i 2,, i N, és j változóat használó cilusból áll A szüséges összehasonlításo száma legfeljebb N N n (n 1) =1 =1 A gyaorlatban azonban az összehasonlításo száma ennél soal isebb lehet, hiszen ha (82) nem teljesül valamilyen j-re, aor az adott stratégiavetor esetén nem ell további összehasonlításoat tenni Az algoritmus pszeudoódja a övetezo:

7 81 Véges játéo 317 LESZÁMLÁL(s (i 1) 1,, s(i N) N ) 1 for i 1 1 to n 1 2 do * for i 2 1 to n 2 3 do * for i N 1 to n N 4 ulcs 0 5 for 1 to N 6 for j 1 to n 7 if (82) nem teljesül * 8 then ulcs 1 * 9 folytassu a 8-adi utasítással 10 if ulcs = 0 * 11 then * (s (i 1) 1,, s(i N) N ) egyensúly 12 print "A bemenet nem egyensúly" A övetezoben a étszemélyes játéoat (N=2) vizsgálju, és bevezetjü az (n 1 n 2 )- es A (1) és A (2) mátrixoat, melye elemei A (1) (i, j) = f 1 (i, j), illetve A (2) (i, j) = f 2 (i, j) Az A (1), A (2) mátrixoat izetomátrixona nevezzü Az ( s (i 1) 1, ) s(i 2) 2 stratégiavetor pontosan aor egyensúly, ha az (i 1, i 2 ) elem az A (1) mátrixban a saját oszlopában, és az A (2) mátrixban a saját sorában a legnagyobb Ha f 1 = f 2, aor a játéot zérusösszegu játéna nevezzü, és A (1) = A (2), tehát a játéot teljes öruen leírja A (1), a P 1 játéos izetomátrixa Ebben a speciális esetben az (s (i 1) 1, s(i 2) 2 ) stratégiavetor pontosan aor egyensúly, ha az (i 1, i 2 ) elem az A (1) mátrixban a saját oszlopában a legnagyobb, és a saját sorában a legisebb A zérusösszegu játéo egyensúlyára a nyeregpont elnevezés is használatos Világos, hogy ebben az esetben az egyensúly megtalálása a leszámlálás módszerével leegyszerusödi, hiszen csa egy mátrixszal ell foglalozni The simplied algorithm is as follows: NYEREGPONT 1 for i 1 1 to n 1 2 do for i 2 1 to n 2 3 ulcs 0 4 for j 1 to n 1 5 if a (1) ji 2 > a (1) i 1 i 2 6 then ulcs 1 7 folytassu a 12-edi sorban 8 for j 1 to n 2 9 do if a (2) i 1 j > a(2) i 1 i 2 10 then ulcs 1 11 folytassu a 12-edi sorban 12 if ulcs = 0 then "(s (1) i 1, s (2) ) egyensúly" i 2

8 318 8 Játéelmélet (Szidarovszy Ferenc) 812 Véges fáal ábrázolt játéo Számos véges játé rendelezi azzal a tulajdonsággal, hogy ábrázolható olyan irányított véges fával, melyne a övetezo tulajdonságai vanna: 1 a fa gyöeres, és a játé ennél a csúcsnál ezdodi; 2 a fa minden csúcsához tartozi egy játéos, és ha a játé elér egy csúcsot, aor a csúcshoz tartozó játéos iválaszt egy élt, mely az adott csúcsból indul i, így dönt arról, hogy miént folytatódi a játé Eor a játé a iválasztott él végpontjánál folytatódi; 3 minden levélhez tartozi egy valós, N omponensu vetor, mely vetor tartalmazza az egyes játéoso izetéseit, ha a játé ebben a levélben ér véget; 4 minden játéos ismeri a fát, tudja, hogy mely csúcsohoz van rendelve, és tudja, hogy milyen izetése tartozna az egyes levelehez Például a sa játé rendelezi a fenti tulajdonságoal A saot ét játéos játssza (N = 2), a csúcso a lehetséges álláso a satáblán, egyszer a világossal játszó, egyszer a sötéttel játszó játéos szempontjából Adott csúcsból iinduló éle jelenti azoat a lépéseet, melyeet a csúcshoz rendelt játéos (ai lép) megtehet A levél olyan állás a satáblán, mellyel a játé véget ér A izetése az {1, 0, 1} halmazból való, ahol 1 azt jelenti, hogy világos gyozelmével, 0 azt jelenti, hogy döntetlennel, 1 azt jelenti, hogy sötét gyozelmével ért véget a játé 81 tétel Minden, véges fával ábrázolható játéna van legalább egy egyensúlya Bizonyítás Abból a célból bizonyítju itt be ezt a tételt, hogy egy pratius algoritmust mutassun az egyensúly megtalálására A bizonyítás indución alapul, melyet annyiszor ismétlün, amennyi a játé csúcsaina száma Ha a játéna csa egyetlen csúcsa van, aor értelemszeruen ez az egyetlen csúcs egyensúly Tegyü fel, hogy a tétel igaz minden olyan játéra, ahol a csúcso száma isebb, mint n (n 2), és nézzü azt a T 0 játéot, melyne n csúcsa van Legyen r 0 a T 0 játé gyöere, és legyene r 1, r 2,, r m (m < n) azo a csúcso, melyeet él öt össze r 0 -lal (r 0 gyereei) Jelölje T 1, T 2,, T m a T 0 olyan diszjunt részfáit, melye gyöerei r 1, r 2,, r m a sorrendne megfeleloen (tehát r 2 T 2 gyöere) Eor minden részfána evesebb, mint n csúcsa van, így mindegyine van egyensúlya (induciós feltevés) Tegyü fel, hogy P tartozi az r 0 csúcshoz, legyene e 1, e 2,, e m az egyes részfához tartozó egyensúlyona a P játéoshoz tartozó izetései (tehát a T m részfa egy egyensúlyában P -na e m a izetése), és legyen e j = max{e 1, e 2,, e m } Eor a P játéos az r j csúcsba lép a gyöérbol, és azután folytatódi a játé a T j részfában létezo egyensúllyal 2 Az elozo tétel bizonyítása egy dinamius programozás típusú algoritmust sugall, mely algoritmust visszafelé inducióna nevezün Az algoritmus iterjesztheto általánosabb esetre is, mely esetben a fána véletlen csúcsai vanna, melyebol a játé egy rögzített, diszrét eloszlásna megfeleloen véletlenszeruen folytatódi A fenti algoritmus a övetezoéppen mutatható be formálisan Tegyü fel, hogy a csúcso úgy vanna megszámozva (természetes számoal), hogy ha a j az i csúcs ráövetezoje, aor i < j A gyöérne a legisebb, az 1-es számot ell apnia, a legnagyobb szám 2 Nem minden egyensúly apható meg ezzel a módszerrel, de az ezzel a módszerrel apott egyensúlyo izetovetorai megegyezne egymással A fordító

9 81 Véges játéo 319 (n) az egyi levélhez tartozi Jelölje J(i) azon j csúcso halmazát, melyere van olyan él, mely i-bol j-be megy (i gyereeine halmaza) Minden i levél esetén J(i) üres halmaz Jelölje továbbá p (i) = (p (i) N ) a izetovetort, mely az i levélhez tartozi Végül, i-vel 1,, p(i) jelöljü azt a játéost, ai az i csúcshoz tartozi Az algoritmus az utolsó csúcsnál (n-nél) ezdodi, majd visszafelé lépeget n, n 1, n 2,, 2 és 1 sorrendben Vegyü észre, hogy n egy levél, és rendeljü hozzá a p (n) vetort Ha az algoritmusban a övetezo csúcs (i) is levél, aor rendeljü hozzá a p (i) vetort, ha i nem levél, aor eressü meg a legnagyobb értéeet a p ( j) i, j J(i) számo özül Tegyü fel, hogy a legnagyobb érté a j i csúcsban van, eor hozzárendeljü a p (i) = p ( j i) vetort az i csúcshoz, és továbblépün az i 1 csúcsba Miután minden p (n), p (n 1),, p (2) és p (1) vetort meghatároztun, a p (1) vetor tartalmazza a izetéseet az egyensúlyban, és az egyensúlyi út a övetezo csúcso mentén halad: 1 i 1 = j 1 i 2 = j i1 i 3 = j i2, amíg egy levélbe el nem értün Így megaptu az egyensúlyi utat Minden csúcsnál az összehasonlításo száma a csúcsból iinduló éle száma mínusz 1 Tehát az algoritmusban az összehasonlításo száma az éle száma mínusz n Az algoritmus pszeudoódja a övetezo FA-EGYENSÚLYA 1 for i n to 1 2 p ( j i) K i max{p (l) K i, l J(i)} 3 p (i) p ( j i) 4 addig nyomtassu az 1, i 1 (= j 1 ), i 2 (= j i1 ), i 3 (= j i2 ), sorozatot, amíg a végpontot el nem érjü 83 példa Véges fa A 83 ábrán egy véges fa látható Minden belso csúcsnál egy is ör látható, mely tartalmazza anna a játéosna a jelét, ai az adott csúcshoz tartozi A levelenél látható a izetovetoro Ebben a játéban három játéos van, tehát a izetovetorona három omponense van Eloször megszámozzu a csúcsoat úgy, hogy minden él iindulópontjána isebb legyen a száma, mint a végpontjána Ezeet a számoat tartalmazzá a csúcso alatt látható négyzete Minden i csúcs esetén igaz, hogy ha i 11, aor i levél, tehát a visszafelé induciót a 10-es számú csúcsnál ezdjü Mivel a 10-es csúcshoz P 3 tartozi, így a (2, 0, 0) és az (1, 0, 1) izetovetoro harmadi omponenseit ell összehasonlítanun, mivel ezen ét izetovetor tartozi azohoz a levelehez, melyebe megy él a 10-es csúcsból Mivel 1 > 0, ezért P 3 legjobb választása a 22-es csúcs Tehát j 10 = 22, és p (10) = p (22) = (1, 0, 1) Ezután a 9-es csúcsot vizsgálju meg A p (19) és a p (20) vetoro harmadi omponensét összehasonlítva világos, hogy P 3 a 20-as csúcsot választja, így j 9 = 20, és p (9) = p (20) = (4, 1, 4) Az ábrán a játéoso választásait a vastagított éle jelzi Az eljárást a fenti logia szerint folytatva a 8, 7,, 1 csúcsora, végül megapju az 1-es csúcshoz tartozó p (1) = (4, 1, 4) izetovetort, és az egyensúlyi utat Gyaorlato 81-1 Egy vállalozó (E) belép a piacra, amelyet egy áruházlánc (C) tart ellenorzése alatt A ét szereplo vetéledése egy étszemélyes játé Az áruházlánc stratégiái a megengedés

10 320 8 Játéelmélet (Szidarovszy Ferenc) 11 (1, 2, 0) (2, 3, 3) ( 1, 1, 1) (2, 1, 2) (0, 0, 0) (2, 1, 3) ( 1, 1, 1) 8 18 (0, 3, 1) (3, 2, 2) (4, 1, 4) (2, 0, 0) (1, 0, 1) 83 ábra Egy játéfa (S), amior az áruházlánc megengedi, hogy a vállalozó muödjön a piacon, és az elutasítás (T), amior igyeszi iszorítani a vállalozót a piacról A vállalozó stratégiái a maradás (I), amior a vállalozó a piacon marad, és a ilépés (L), amior a vállalozó elhagyja a piacot A izetése a 84 ábrán látható Keressü meg az egyensúlyt 81-2 Egy vásárló egy három darabból álló észüléet vásárol a övetezo feltételeel: ha minden darab jó, aor a vevo zet az eladóna α forintot, egyébént az eladó zet a vevone β forintot Mielott az eladó eladná az árut, ellenorizheti bármely darabot, de az ellenorzés öltsége darabonént γ forint Teintsün egy étszemélyes játéot, ahol az eladó a P 1 játéos, stratégiái 0, 1, 2, 3 (az ellenorzött darabo száma), míg az áru a P 2 játéos, stratégiái 0, 1, 2, 3 (hány darab hibás) Mutassu meg, hogy ha feltesszü, hogy minden darab azonos valószínuséggel hibás, aor a 85 ábrán P 1 izetomátrixa látható

11 81 Véges játéo 321 I L S 2 5 T 0 5 A C játéos izetései I L S 2 1 T 0 1 Az E játéos izetései 84 ábra A 81-1 gyaorlat adatai 1-es játéos es játéos α β β β α γ 3 2 β γ 1 3 β γ γ α 2γ 3 1 β 5 3 γ 4 3 γ γ α 3γ 2γ 4 3 γ γ 85 ábra A 81-2 gyaorlat adatai L (5, 1) E S (2, 2) I C T (0, 0) 86 ábra A 81-5 gyaorlat játéa 81-3 Tegyü fel, hogy a 81-2 gyaorlatban bevezetett játéot úgy módosítju, hogy P 2 izetései P 1 izetéseine az ellentettjei Adju meg az α, β, γ paramétere függvényében az egyensúlyo számát Határozzu meg az egyensúlyt minden esetre 81-4 Tegyü fel, hogy a 81-2 gyaorlatban bevezetett játéban P 2 izetofüggvénye az áru értée (V, ha minden darab jó, egyébént 0) Van-e egyensúlya enne a játéna? 81-5 Nézzü a 86 ábrán látható fát, mely a 81-1 gyaorlatban bevezetett játé fája Keressü meg a fenti játé egyensúlyát visszafelé inducióval 81-6 Mutassu meg, hogy egy játéos esetében a visszafelé indució a lasszius dinamius programozási módszerre egyszerusödi 81-7 Tegyü fel, hogy egy véges fával ábrázolt játéban néhány csúcs úgynevezett véletlen csúcs, ami azt jelenti, hogy a játé egy ilyen csúcsból egy övetezo csúcsba valamilyen rögzített valószínuséggel folytatódi Mutassu meg, hogy ebben az általánosabb esetben is létezi egyensúly 81-8 Nézzü a 83 ábrán adott játéot Kétszerezzü meg P 1 izetéseit, változtassu ellentettjeire P 2 izetéseit, és ne változtassun P 3 izetésein Keressü meg enne a módosított játéna az egyensúlyát

12 322 8 Játéelmélet (Szidarovszy Ferenc) 82 Folytonos játéo Azoat a játéoat, ahol az S stratégiahalmazo egy R n eulideszi tér összefüggo részhalmazai, és a izetofüggvénye folytonosa, folytonos játéona nevezzü 821 A legjobbválaszon alapuló fixpont módszere Algoritmius szemszögbol nagyon intuitív és nagyon hasznos a övetezoben újrafogalmazni az egyensúly fogalmát Minden P játéosra és minden s = (s 1, s 2,, s N ) S = S 1 S 2 S N stratégiavetorra deniálju a övetezo leépezést: B (s) = {s S f (s 1, s 2,, s 1, s, s +1,, s N ) = max t S f (s 1, s 2,, s 1, t, s +1,, s N )}, (83) amely P legjobb választásaina halmaza, a többi játéos rögzített (s 1, s 2,, s 1, s +1,, s N ) stratégiái mellett Vegyü észre, hogy B (s) nem függ s -tól, B (s) csa a többi játéos stratégiáitól, s l -tol ( l) függ Vegyü észre továbbá, hogy nincs garancia arra, hogy minden s S 1 S 2 S N esetén létezi a maximum (83)-ban Legyen S olyan részhalmaza S -ne, hogy B (s) nemüres halmaz minden -ra, minden s -ra Az s = (s 1, s 2,, s N ) szimultán stratégiavetor pontosan aor egyensúly, ha s, és s B (s ) minden -ra Bevezetve a B (s) = (B 1 (s),, B N (s)) legjobbválasz-leépezést, tovább egyszerusítheto az egyensúly fogalmána formalizmusa 82 tétel Egy s stratégiavetor pontosan aor egyensúly, ha s és s B(s ) Tehát az N személyes játéo egyensúlyi problémája evivalens azzal a problémával, hogy megtalálju egy halmazértéu leépezés xpontjait A xpont feladat számítási öltsége függ a xpont feladat típusától, méretétol és a választott számítási módszertol Az egyensúlyra vonatozó leggyarabban használt egzisztencia tétele olyan xponttételere támaszodna, mint a Brouwer-, a Kautani-, a Banach-, a Tarsi-féle xponttétel Bármely xpontereso algoritmus sieresen alalmazható egyensúlyo meghatározására A legnépszerubb egzisztencia tétel a Kautani-féle xponttétel egy nyilvánvaló alalmazása 83 tétel Ha egy N személyes játéra minden -ra teljesül, hogy 1 az S stratégiahalmazo egy véges dimenziós eulideszi tér nemüres, zárt, orlátos, onvex részhalmazai; 2 az f izetofüggvénye folytonosa S -en; 3 az f függvény onáv az s változó szerint, tehát rögzített (s 1,, s 1, s +1,, s N ) mellett f onáv függvény, aor a játéna van legalább egy egyensúlya 84 példa Elso étszemélyes játé Teintsün egy étszemélyes játéot (N = 2), ahol a stratégiahalmazo S 1 = S 2 = [0, 1], a izetofüggvénye f 1 (s 1, s 2 ) = s 1 s 2 2s , és f 2(s 1, s 2 ) =

13 82 Folytonos játéo 323 s 1 s 2 2s s Eloször mindét játéos legjobbválasz-leépezéseit határozzu meg Mindét izetofüggvény lefelé nyitott parabola, melye csúcspontjai: s 1 = s 2 4 és s 2 = s Minden s 1, s 2 [0, 1] esetén eze az értée megvalósítható stratégiá, tehát B 1 (s) = s 2 4 és B 2(s) = s Tehát az (s 1, s 2 ) vetor pontosan aor egyensúly, ha omponensei ielégíti a övetezo egyenloségeet: s 1 = s 2 4 és s 2 = s Könnyen látható, hogy az egyenlosége egyetlen megoldása: tehát (s 1, s 2 ) a játé egyetlen egyensúlya s 1 = 1 15 és s 2 = 4 15, 85 példa Tengeri csatorna Teintsü egy tengeri csatorna egy bizonyos részét a [0, 1] intervallumna P 2 egy tengeralattjáró, mely az s 2 [0, 1] helyen rejtozi P 1 egy repülogép, mely bombázhat bármely s 1 [0, 1] helyet A bombázó a tengeralattjáróna αe β(s 1 s 2 ) 2 árt ooz Így egy speciális étszemélyes játéot deniáltun, ahol S 1 = S 2 = [0, 1], f 1 (s 1, s 2 ) = αe β(s 1 s 2 ) 2 és f 2 (s 1, s 2 ) = f 1 (s 1, s 2 ) Ha rögzítjü s 2 -t, aor f 1 (s 1, s 2 ) felveszi maximumát az s 1 = s 2 helyen, tehát P 1 legjobbválasz-leépezése: B 1 (s) = s 2 P 2 minimalizálni aarja f 1 (s 1, s 2 )-t, mely aor övetezi be, ha s 1 s 2 a leheto legnagyobb Ebbol övetezi, hogy 1, ha s 1 < 1/2, B 2 (s) = 0, ha s 1 > 1/2, {0, 1}, ha s 1 = 1/2 Világos, hogy nincs olyan s = (s 1, s 2 ) [0, 1] [0, 1] vetor, hogy s 1 = B 1 (s) és s 2 B 2 (s), tehát nincs egyensúly 822 A Fan-egyenl tlenség alalmazása Deniálju a H : S S R összegzofüggvényt a övetezoéppen: H r (s, z) = N r f (s 1,, s 1, z, s +1,, s N ) (84) =1 minden s = (s 1,, s N ), z(z 1,, z N ) S -re, ahol r = (r 1, r 2,, r N ) > 0 tetszoleges, rögzített 84 tétel Az s S vetor pontosan aor egyensúly, ha minden z S -re H r (s, z) H r (s, s ) (85)

14 324 8 Játéelmélet (Szidarovszy Ferenc) Bizonyítás Eloször tegyü fel, hogy s egyensúly Eor a (81) egyenlotlenség teljesül minden -ra és minden s S stratégiára A (81) egyenlotlenségeine mindét oldalát megszorozva az r együtthatóal és összeadva oet a = 1, 2,, N értéere, megapju (85)-öt Most tegyü fel, hogy a (85) egyenlotlenség teljesül minden z S -re Tetszoleges -ra és tetszoleges s S -ra legyen z = (s 1,, s 1, s, s +1,, s N ), és alalmazzu (85)-öt A -adi tag ivételével minden tag egyenlo a ét oldalon, így törölheto, míg a megmaradó -adi tag azt mutatja, hogy a (81) egyenlotlenség teljesül Tehát s egyensúly Vezessü be a övetezo függvényt: φ(s, z) = H r (s, z) H r (s, s) Világos, hogy s pontosan aor egyensúly, ha φ(s, z) 0 (86) minden z S -re A (86) egyenlotlenséget Fan-egyenlotlenségne nevezzü A (86) egyenlotlenség átírható variációs egyenlotlenséggé (lásd ésobb a 829 pontban) vagy xpont feladattá A másodi átírási lehetoséget mutatju be itt Minden s S -re legyen Φ(s) = {z z S, φ(s, z) = max φ(s, t)} (87) t S Mivel φ(s, s) = 0 minden s S -re, így (86) egyenlotlenség pontosan aor teljesül, ha s Φ(s ), így s xpontja a Φ : S 2 S halmazértéu leépezésne Tehát minden xpontereso módszer alalmazható egyensúly számításra A xpont probléma számítási öltsége függ a xpont probléma típusától, méretétol és a választott számítási módszertol 86 példa Másodi étszemélyes játé Teintsü a 84 példát A mostani esetben: f 1 (z 1, s 2 ) = z 1 s 2 2z , f 2 (s 1, z 2 ) = s 1 z 2 2z z 2 + 3, így az összegzofüggvény formája r 1 = r 2 = 1 esetén: Tehát és H r (s, z) = z 1 s 2 2z s 1z 2 2z z H r (s, s) = 2s 1 s 2 2s 2 1 2s2 2 + s 2 + 8, φ(s, z) = z 1 s 2 2z s 1z 2 2z z 2 2s 1 s 2 + 2s s2 2 s 2 Vegyü észre, hogy a φ függvény szigorúan onáv mind z 1 szerint, mind z 2 szerint, és φ szétválasztható változójú függvény φ stacionárius pontja: φ z 1 = s 2 4z 1 = 0 φ z 2 = s 1 4z = 0 Mivel mindét jobb oldal megvalósítható, így az optimum z 1 = s 2 4 és z 2 = s

15 82 Folytonos játéo 325 A xpontban: melybol az egyetlen megoldás: s 1 = s 2 4 és s 2 = s 1 + 1, 4 s 1 = 1 15 és s 2 = A KuhnTucer-feltétele megoldása Tegyü fel, hogy minden -ra S = {s g (s ) 0}, ahol g : R n R m az O S nyílt halmazon folytonosan differenciálható, vetor változójú és vetor értéu függvény Tegyü fel továbbá, hogy az f függvény s szerint folytonosan parciálisan deriválható O -n minden -ra, tetszoleges rögzített s 1,, s 1, s +1,, s N esetén Ha s = (s 1,, s N ) egyensúly, aor minden -ra s optimális megoldása a övetezo feladatna: f (s 1,, s 1, s, s +1,, s N ) max g (s ) 0 (88) Feltéve, hogy a Kuhn Tucer regularitási feltétele s esetén teljesülne, a megoldásna teljesítenie ell a Kuhn Tucer-féle szüséges feltételeet ( = 1, 2,, N): u 0 g (s ) 0 f (s) + u T g (s ) = 0 T u T g (s ) = 0, (89) ahol u egy m omponensu oszlopvetor, u T jelöli u transzponáltját, f az f s szerinti gradiens függvénye (mint sorvetor), és g a g függvény Jacobi-függvénye 85 tétel Ha s egyensúly, aor létezne olyan u vetoro, hogy (89) teljesül A (89) relációi minden = 1, 2,, N-re feltétele (általában nagy) rendszerét adja az ismeretlen s -ra és u -ra Ha létezi egyensúly, aor az egyensúlyna teljesítenie ell (89)- et Ha ráadásul minden -ra g minden omponense szerint onáv és f onáv s szerint, aor a Kuhn Tucer-feltétele elégségese is, tehát (89) minden megoldása egyensúly A (89) megoldásána számítási öltsége (89) típusától, és a választott módszertol függ Ha például (89) lineáris programozási feladat, melyet szimplex módszerrel oldun meg, aor a muvelete száma legrosszabb esetben exponenciális Egyedi eseteben azonban a megoldás soal evesebb muvelettel is meghatározható 87 példa Harmadi étszemélyes játé Teintsü ismét a 84 példa étszemélyes játéát Világos, hogy S 1 = {s 1 s 1 0, 1 s 1 0}, S 2 = {s 2 s 2 0, 1 s 2 0},

16 326 8 Játéelmélet (Szidarovszy Ferenc) amibol apju, hogy Deriválás után ( ) ( ) s 1 s 2 g 1 (s 1 ) = és g 2 (s 2 ) = 1 s 1 1 s 2 ( ) ( ) g 1 (s 1 ) =, 2 g 2 (s 2 ) =, f 1 (s 1, s 2 ) = s 2 4s 1, 2 f 2 (s 1, s 2 ) = s 1 4s 2 + 1, tehát a Kuhn Tucer-feltétele a övetezo formában írható fel: u (1) 1, u(1) 2 0 s 1 0 s 1 1 s 2 4s 1 + u (1) 1 u (1) 2 = 0 u (1) 1 s 1 + u (1) 2 (1 s 1) = 0 u (2) 1, u(2) 2 0 s 2 0 s 2 1 s 1 4s u (2) 1 u (2) 2 = 0 u (2) 1 s 2 + u (2) 2 (1 s 2) = 0 Vegyü észre, hogy f 1 onáv s 1 szerint, f 2 onáv s 2 szerint, és minden feltétel lineáris, tehát enne a feltételrendszerne minden megoldása egyensúly Módszeresen vizsgálva az egyes lehetosége ombinációit, azt apju, hogy és Könnyen látható, hogy egyetlen megoldás van: s 1 = 0, 0 < s 1 < 1, s 1 = 1, s 2 = 0, 0 < s 2 < 1, s 2 = 1 u (1) 1 = u (2) 1 = u (1) 2 = u (2) 2 = 0, s 1 = 1 15, s 2 = 4 15 Túlcsordulás és többlet változóat bevezetve a Kuhn Tucer-feltétele átírható, mint egy nemnegatív rendszer A nemnegativitási feltétele elhagyható, ha a változóat úgy teintjü, mint valamely új változó négyzeteit, így a végeredmény egy plusz feltétele nélüli, (általában) nemlineáris egyenletrendszer Számos numerius módszer áll rendelezésre az ilyen egyenletrendszere megoldására 824 Visszavezetés optimumszámítási feladatra Tegyü fel, hogy az elozo alfejezet (89) feltételei teljesülne Teintsü a övetezo optimumszámítási feladatot, ahol = 1, 2,, N: N =1 ut g (s ) min u 0 (810) g (s ) 0 f (s) + u T g (s ) = 0

17 82 Folytonos játéo 327 A ét elso feltétel miatt a célfüggvény nem negatív, így az optimális érté sem negatív Ebbol övetezi, hogy (89)-ne pontosan aor van megengedett megoldása, ha (810)- ben a célfüggvény zéró Ebben az esetben bármely optimális megoldás teljesíti (89)-t 86 tétel Egy N személyes játéna csa aor van egyensúlya, ha (810)-ben a célfüggvény optimális értée nulla Ha ráadásul g minden omponense szerint onáv, és f s szerint onáv minden -ra, aor (810) minden optimális megoldása egyensúly Tehát egy N személyes játé egyensúlyána meghatározása visszavezetheto a (810) (általában) nemlineáris optimumszámítási feladat megoldására Bármely nemlineáris programozási módszer használható enne a problémána a megoldására (810) megoldásána számítási öltsége (810) típusától, és a választott módszertol függ Például, ha (810) egy lineáris programozási feladat, melyet a szimplex módszerrel oldun meg, aor a muvelete maximális száma exponenciális Egyedi eseteben azonban a megoldás soal evesebb muvelettel is meghatározható 88 példa Negyedi étszemélyes játé A 87 példa esetén az optimumszámítási feladat a övetezo formában írható fel: u (1) 1 s 1 + u (1) 2 (1 s 1) + u (2) 1 s 2 + u (2) 2 (1 s 2) min u (1) 1, u(2) 1, u(1) 2, u(2) 2 0 s 1 0 s 1 1 s 2 0 s 2 1 s 2 4s 1 + u (1) 1 u (1) 2 = 0 s 1 4s u (2) 1 u (2) 2 = 0 Vegyü észre, hogy az u (1) 1 = u (2) 1 = u (1) 2 = u (2) 2 = 0, s 1 = 1/15 és s 2 = 4/15 megoldás megengedett, a célfüggvény értée zéró, így egyben optimális megoldás is Ebbol övetezi, hogy megoldása (89)- ne, így a 86 tétel miatt egyensúly Véges játéo evert bovítése Korábban láttu, hogy egy véges játéna nem feltétlenül van egyensúlya Még ha egy véges játéna van is egyensúlya, és soszor játsszu le az adott játéot, aor is a játéoso szeretne bevezetni némi véletlenszeruséget az acióiba, abból a célból, hogy a többi játéost összezavarjá, illetve azért, hogy eressene egy sztochasztius értelemben vett egyensúlyt Ez a gondolat úgy modellezheto, hogy a játéoso stratégiáit valószínuség eloszlásoént vezetjü be, és a várható izetése leszne a izetofüggvénye A 81 alfejezet jelöléseit megtartju: N játéosun van, az S = {s (1),, s(n ) } halmaz a P játéos véges stratégiahalmaza Enne a véges játéna a evert bovítésében minden játéos egy a saját stratégiahalmazán értelmezett diszrét valószínuségeloszlást vesz, továbbá S elemeit a játé minden lejátszásában az adott diszrét eloszlás szerint választja Tehát P új stratégiahalmaza: S = {x x = (x (1),, x(n ) ), n i=1 x (i) = 1, x (i) 0 minden i-re}, (811)

18 328 8 Játéelmélet (Szidarovszy Ferenc) mely halmaz elemei n omponensu valószínuségi vetoro P új izeto függvénye várható érté függvény: n 1 n 2 f (x 1,, x N ) = i 1 =1 i 2 =1 n N i N =1 f (s (i 1) 1, s(i 2) 2,, s(i N) N )x(i 1) 1 x (i 2) 2 x (i N) N (812) Vegyü észre, hogy az x = e természetes bázisvetor választással az eredeti tiszta stratégiához (s (i) ) tartozó izetés apható meg A evert bovítéssel apott játé folytonos játé, és a 82 tétel szerint van legalább egy egyensúlya Tehát ha adott egy véges játé, melyne nincs egyensúlya, aor a evert bovítéséne mindig van legalább egy egyensúlya, mely egyensúly az elozo alfejezetben ismertetett módszereel megapható 89 példa Ötödi étszemélyes játé Teintsün egy étszemélyes játéot (N = 2), ahol a 81 alfejezetben bevezetett A (1) és A (2) mátrixo (i, j) elemei f 1 (s (i) j) 1, s( 2 ) és f 2(s (i) j) 1, s( 2 ) Ebben a speciális esetben n 1 n 2 f (x 1, x 2 ) = a () i j x (1) i x (2) j = x T 1 A() x 2 ( = 1, 2) (813) Az S feltételei a övetezo formába írható át: n 1 + i=1 n 1 i=1 i=1 j=1 x (i) 0 (i = 1, 2,, n ), x (i) 0, x (i) 0 Tehát választhatju g -t a övetezoéppen: g (x ) = x (1) ḳ x (n ) n i=1 x(i) n i=1 x(i) (814) A (810)-ben adott optimumszámítási feladat a övetezo feladatra egyszerusödi: 2 =1[ n i=1 u(i) x(i) + u (n +1) ( n j=1 x( j) 1) + u (n +2) ( n j=1 x(i) + 1)] min u (i) x (i) 0 (1 i n + 2) 0 (1 i n ) 1 T x = 1 x T 2 (A(1) ) T + v T 1 + (u(n 1+1) 1 u (n 1+2) 1 )1 T 1 = 0 T 1 x T 1 (A(2) ) + v T 2 + (u(n 2+1) 2 u (n 2+2) 2 )1 T 2 = 0 T 2, ahol v T = (u(1), u(n ) ), 1 T = (1(1),, 1 (n ) ) és 0 T = (0(1),, 0 (n ) ), = 1, 2 (815) Vegyü észre, hogy a fenti feladat egy vadratius programozási feladat A számítási öltség a választott módszertol függ Azt is vegyü észre, hogy a fenti probléma általában nem onvex, így lehetséges, hogy az optimum eresése során beragadun egy loális optimumba

19 82 Folytonos játéo 329 Bimátrix-játéo A étszemélyes véges játéo evert iterjesztéseit bimátrix-játéona nevezzü A 89 példában már vizsgáltun ilyen játéot A jelölés egységesítése érdeében a övetezo egyszerusíto jelöléseet vezetjü be: A = A (1), B = A (2), x = x 1, y = x 2, m = n 1 és n = n 2 A övetezoben azt mutatju meg, hogy a (815) feladat átírható olyan vadratius programozási feladattá, melyben csa lineáris feltétele vanna Teintsü eloször a célfüggvényt Legyene α = u (m+2) 1 u (m+1) 1, és β = u (n+2) 2 u (n+1) 2, eor a célfüggvény a övetezo formába írható át: v T 1 x + vt 2 y α(1t mx 1) β(1 T n y 1) (816) (815)-ben az utolsó ét feltétel szintén egyszerusödi: y T A T + v T 1 α1t m = 0 T m, x T B + v T 2 β1t n = 0 T n, amibol övetezi: Mivel v T 1 = α1t m y T A T és v T 2 = β1t n x T B (817) 1 T mx = 1 T n y = 1, felírhatju a célfüggvényt egy újabb formában: (α1 T m y T A T )x + (β1 T n x T B)y α(1 T mx 1) β(1 T n y 1) = α + β x T (A + B)y Tehát a övetezo vadratius programozási feladatot apju: x T (A + B)y α β max x 0 y 0 1 T mx = 1 1 T n y = 1 Ay α1 m B T x β1 n, (818) ahol a ét utolsó feltétel a v 1, v 2 vetoro nemnegativitásából és (817)-bol övetezi 87 tétel Az x, y vetorpár pontosan aor egyensúlya az (A, B) bimátrix-játéna, ha valamilyen α -ra és β -ra (x, y, α, β ) optimális megoldása a (818) feladatna Eor az optimumban a célfüggvény értée nulla

20 330 8 Játéelmélet (Szidarovszy Ferenc) Ez vadratius programozási feladat, ahol a számítási öltség a választott módszertol függ Általában nem onvex a feladat, így benneragadhatun egy loális optimumban Mivel tudju, hogy a globális optimumban a célfüggvény értée nulla, így ellenorizni tudju az optimalitást Ha A + B negatív szemidenit, aor a feladat onvex, tehát minden loális optimum globális is 810 példa Elso bimátrix-játé Válasszu A-t és B-t a övetezoéppen: ( ) 2 1 A = 1 1 és Eor tehát (818) a övetezo formát ölti: ( B = ( A + B = ) ), 3x 1 y 1 2x 1 y 2 2x 2 y 1 + 3x 2 y 2 α β max x 1, x 2, y 1, y 2 0 x 1 + x 2 = 1 y 1 + y 2 = 1 2y 1 y 2 α y 1 + y 2 α x 1 x 2 β x 1 + 2x 2 β, ahol x = (x 1, x 2 ) T és y = (y 1, y 2 ) T A 87 tételbol tudju, hogy az optimális célfüggvényérté nulla, így minden megengedett megoldás, melyre a célfüggvény értée nulla, szüségszeruen optimális Könnyen látható, hogy ( ) ( ) 1 0 x =, y =, α = 2, β = 1, 0 1 ( ) ( ) 0 1 x =, y =, α = 1, β = 2, 1 0 ( ) ( ) x =, y =, α = 02, β = mind optimumo, tehát mindegyi meghatároz egy egyensúlyt Alalmazhatju (89)-et egyensúly eresésre Ahelyett, hogy megoldju a (818) optimumszámítási feladatot, megoldju az (89) feltételrendszert A bimátrix-játéo esetén a (89) feladat a övetezo formára egyszerusödi: x T Ay = α x T By = β Ay α1 m B T x β1 n x 0 m y 0 n 1 T mx = 1 T n y = 1, (819)

21 82 Folytonos játéo 331 mely feltételrendszer a vadratius programozási feladatnál látottaal analóg módon vezetheto le A (819) feladat számítási öltsége a választott módszertol függ 811 példa Másodi bimátrix-játé Teintsü ismét a 810 példát Helyettesítsü a (819) feltételrendszer elso és a másodi feltétele alapján α-t és β-t a harmadi és a negyedi feltételbe, eor 2y 1 y 2 2x 1 y 1 x 1 y 2 x 2 y 1 + x 2 y 2 y 1 + y 2 2x 1 y 1 x 1 y 2 x 2 y 1 + x 2 y 2 x 1 x 2 x 1 y 1 x 1 y 2 x 2 y 1 + 2x 2 y 2 x 1 + 2x 2 x 1 y 1 x 1 y 2 x 2 y 1 + 2x 2 y 2 x 1, x 2, y 1, y 2 0 x 1 + x 2 = y 1 + y 2 = 1 Könnyen látható, hogy a 810 példában apott megoldáso ielégíti a fenti feltételrendszert, tehát egyensúlyo A bimátrix-játé egyensúlyi feladatát átírhatju evert változós feltételrendszerbe is Tegyü fel, hogy A és B minden eleme 0 és 1 özött van Ez a feltevés nem túl eros, hiszen lineáris transzformáció használatával A = a 1 A + b 1 1 és B = a 2 B + b 2 1, ahol a 1, a 2 > 0, 1 a csupa egyesebol álló m n-es mátrix Eor az egyensúly nem változi, és megfelelo a 1, b 1, a 2 és b 2 értée választásával az A és B mátrixo minden eleme a [0, 1] intervallumba esi 88 tétel Az x, y vetorpár pontosan aor egyensúly, ha valamilyen α, β számora és u, v nulla-egy vetorora teljesül, hogy 0 α1 m Ay 1 m u 1 m x 0 β1 n B T x 1 n v 1 n y x 0 m y 0 n 1 T mx = 1 T n y = 1 (820) Bizonyítás Eloször tegyü fel, hogy x, y vetorpár egyensúly, eor valamilyen α-ra, β-ra (819) teljesül Legyen u i = { 1, ha xi > 0, 0, ha x i = 0, és v j = { 1, ha y j > 0, 0, ha y j = 0 Mivel az A és B mátrixo elemei [0, 1]-bol való, így α = x T Ay és β = x T By szintén nulla és egy özöttie Vegyü észre, hogy melybol övetezi, hogy (820) teljesül 0 = x T (α1 m Ay) = y T (β1 n B T x),

22 332 8 Játéelmélet (Szidarovszy Ferenc) Most tegyü fel, hogy (820) teljesül Eor 0 x u 1 m és 0 y v 1 n Ha u i = 1, aor α e T i Ay = 0, és ha u i = 0, aor x i = 0 Tehát x T (α1 m Ay) = 0, melybol övetezi, hogy α = x T Ay A β = x T By egyenloség érvényessége hasonlóan mutatható meg, így (819) teljesül, tehát az x, y vetorpár egyensúly A (820) feladat számítási öltsége a választott módszertol függ 812 példa Harmadi bimátrix-játé A 810 példában bevezetett bimátrix-játé esetén (820) a övetezo formát ölti: 0 α 2y 1 + y 2 1 u 1 1 x 1 0 α + y 1 y 2 1 u 2 1 x 2 0 β x 1 + x 2 1 v 1 1 y 1 0 β + x 1 2x 2 1 v 2 1 y 2 x 1 + x 2 = y 1 + y 2 = 1 x 1, x 2, y 1, y 2 0 u 1, u 2, v 1, v 2 {0, 1} Vegyü észre, hogy a 810 példában adott három megoldás teljesíti a fenti feltételrendszert az u = (1, 0), v = (0, 1), u = (0, 1), v = (1, 0), és u = (1, 1), v = (1, 1) vetorpároal Mátrixjátéo Azoat a bimátrix-játéoat, ahol B = A, mátrixjátéona nevezzü, és egy A mátrixszal jelöljü Az ilyen játéora néha A mátrixjátéént fogun hivatozni Mivel A+B = 0, a (818)-bani vadratius programozási feladat lineáris: α + β min x 0 y 0 1 m x = 1 1 n y = 1 Ay α1 m A T x β1 n (821) A fenti feladatból látható, hogy az egyensúlyo halmaza onvex poliéder Vegyü észre, hogy (x, β) és (y, α) szétválasztható, amibol a övetezo eredmény vezetheto le 89 tétel Az x, y vetorpár pontosan aor egyensúlya az A mátrixjáténa, ha valamilyen α -ra, β -ra (x, β ) és (y, α ) optimális megoldásai a övetezo lineáris programozási feladatpárna: α min β min y 0 n x 0 m 1 T n y = 1 1 T mx = 1 Ay α1 m A T x β1 n (822)

23 82 Folytonos játéo 333 Vegyü észre, hogy az optimumban α + β = 0 Az α optimális értéét a mátrixjáté értééne nevezzü Ha a szimplex módszert alalmazzu (822) megoldására, aor a muvelete száma exponenciális Polinomiális algoritmussal (mint amilyen a belso pont módszer) a muvelete száma csa polinomiális 813 példa Elso mátrixjáté Teintsü a övetezo mátrixjátéot: A = A (822)-t erre a feladatra felírva: α min β min y 1, y 2, y 3 0 x 1, x 2, x 3 0 y 1 + y 2 + y 3 = 1 x 1 + x 2 + x 3 = 1 2y 1 + y 2 α 0 2x 1 + 2x 2 x 3 + β 0 2y 1 + 3y 3 α 0 x 1 + 3x 3 + β 0 y 1 + 3y 2 + 3y 3 α 0 3x 2 + 3x 3 + β 0 A szimplex módszerrel megaphatju a fenti feladatpár megoldását: α = 9/7, y = (3/7, 3/7, 1/7), β = 9/7, és x = (4/7, 4/21, 5/21) A (821) megoldását úgy is megaphatju, hogy lineáris feltétele bizonyos halmazána megengedett megoldását eressü meg Mivel (821)-ben az optimumban α + β = 0, x, y vetoro és α, β saláro pontosan aor alotna optimális megoldást, ha x, y 0 1 T mx = 1 1 T n y = 1 Ay α1 m A T x α1 n (823) A (823) megoldásához a szimplex módszer elso fázisa szüséges, mely a legedvezotlenebb esetben exponenciális számú muveletet igényel A gyaorlatban általában soal evesebb muvelet szüséges 814 példa Másodi mátrixjáté Nézzü megint a 813 példában bevezetett mátrixjátéot Ha erre a játéra (823)-at felírju, aor a övetezot apju: x 1, x 2, x 3, y 1, y 2, y 3 0 x 1 + x 2 + x 3 = y 1 + y 2 + y 3 = 1 2y 1 + y 2 α 2y 1 + 3y 3 α y 1 + 3y 2 + 3y 3 α 2x 1 + 2x 2 x 3 α x 1 + 3x 3 α 3x 2 + 3x 3 α

24 334 8 Játéelmélet (Szidarovszy Ferenc) Könnyen látható, hogy α = 9/7, x = (4/7, 4/21, 5/21) T, y = (3/7, 3/7, 1/7) T ielégíti a (89) feltételrendszert, tehát az x, y vetorpár egyensúly 825 A fitív lejátszás módszere Teintsün most egy A mátrixjátéot Az ezen alfejezetben tárgyalt módszer fo gondolata az, hogy lépésenént minden játéos meghatározza a saját legjobbválasz tiszta stratégiáját a mási játéos az elozoeben választott stratégiáina átlaga mellett Formálisan a módszer a övetezoéppen írható fel Legyen x 1 a P 1 játéos ezdeti (evert) stratégiája Válasszu úgy y 1 = e j1 -t, hogy teljesüljön x T 1 Ae j 1 Bármely további 2 lépésor legyen és válasszu x = e i -t úgy, hogy teljesüljön Eor legyen és válasszu y = e j -t úgy, hogy = min j {x T 1 Ae j} (824) y 1 = 1 1 (( 2)y 2 + y 1 ), (825) e T i Ay 1 = max i {e T i Ay 1} (826) x = 1 (( 1)x 1 + x ), (827) x T Ae j = min j {x T Ae j } (828) A fenti általános lépés megismétlése ( = 2, 3, )-ra ét sorozatot eredményez: {x }-t, és {y }-t Eor a övetezo eredményt apju: 810 tétel Az ({x }, {y }) sorozatpár tetszoleges torlódási pontja az A mátrixjáté egy egyensúlya Bizonyítás Mivel {x } és {y } valószínuségi vetoro, így orlátos, valós sorozato, tehát van legalább egy torlódási pontju 3 Tegyü fel, hogy az A mátrix m n-es (824)-ben mn szorzásra van szüségün (825)- ben és (827)-ben m + n szorzás és osztás van (826)-ban és (828)-ban mn szorzás van Ha L iterációs lépést teszün, aor az osztáso és szorzáso száma: mn + L[2(m + n) + 2mn] = Θ(Lmn) Az algoritmus pszeudoódja a övetezo (az algoritmusban ε > 0 a felhasználó által 3 Nem minden egyensúly apható meg ezzel a módszerrel, illetve van olyan egyensúlyi pont, amit csa aor talál meg ez a módszer, ha az egyensúlyból indul A fordító

25 82 Folytonos játéo 335 megválasztott hibaturés) FIKTÍV-LEJÁTSZÁS legyen j 1 olyan, hogy teljesüljön x T 1 Ae j 1 = min j {x T 1 Ae j} 3 y 1 e j y (( 2)y 2 + y 1 ) 6 legyen i olyan, hogy teljesüljön e T i Ay 1 = max i {e T i Ay 1} 7 x e i 8 x 1 (( 1)x 1 + x ) 9 legyen j olyan, hogy teljesüljön x T Ae j = min j {x T Ae j } 10 y e j 11 if x x 1 < ε and y 1 x 2 < ε 12 then ( ) x, y 1 egyensúly 13 else folytassu a 4-edi sorban 815 példa Harmadi mátrixjáté A fent tárgyalt módszert alalmazzu a 814 példában tárgyalt mátrixjátéra A módszer ezdo állapota: x 1 = (1, 0, 0) T 100 lépés után: x 101 = (0446, 0287, 0267) T és y 101 = (0386, 0436, 0178) T Ha ezeet az értéeet az egyensúlyhoz hasonlítju, aor azt tapasztalju, hogy az eltérés isebb, mint 0126, tehát a módszer lassan onvergál 826 Szimmetrius mátrixjátéo Az A mátrixjátéot, ahol A ferdén-szimmetrius, szimmetrius mátrixjáténa nevezzü Ebben az esetben A T = A és a ét lineáris programozási feladat (822)-ben megegyezi Ebbol övetezi, hogy α = β = 0 (a játé értée 0), és tetszoleges egyensúlyban a ét játéos stratégiái megegyezne Tehát a övetezo eredmény adódi 811 tétel Az x vetor pontosan aor egyensúlya az A szimmetrius mátrixjáténa, ha x 0 1 T x = 1 Ax 0 (829) (829) megoldásához a szimplex módszer elso fázisa szüséges, ahol a legedvezotlenebb esetben a muvelete száma exponenciális A gyaorlatban azonban általában soal isebb számú muveletre van szüség (829) megoldásához 816 példa Szimmetrius mátrixjáté Teintsü az A = Eor (829) a övetezo formát ölti: x 1, x 2 0 x 1 + x 2 = 1 x 2 0 x 1 0 ( ) szimmetrius mátrixjátéot

26 336 8 Játéelmélet (Szidarovszy Ferenc) Könnyen látható, hogy az egyetlen megoldás: x 1 = 1 és x 2 = 0, ami az elso tiszta stratégia A övetezo fejezetben látni fogju, hogy egy lineáris programozási feladat evivalens egy szimmetrius mátrixjáté egyensúlyi problémájával, tehát tetszoleges módszer, amely egy szimmetrius mátrixjáté egyensúlyi problémájána megoldására alalmas, alalmas lineáris programozási feladat megoldására is, ezért az ilyen módszere a szimplex módszer alternatíváiént szolgálna A övetezoben azt mutatju meg, hogy a szimmetria nem túlságosan eros feltétel, mert tetszoleges mátrixjáté megfeleltetheto egy vele evivalens szimmetrius mátrixjáténa Teintsü az A mátrixjátéot, és szeresszü meg a övetezo ferdén-szimmetrius P mátrixot: P = 0 m m A 1 m A T 0 n n 1 n 1 T m 1 T n 0 Az A és P mátrixjátéo a övetezo értelemben evivalense Tegyü fel, hogy A > 0, ami nem túl eros feltétel, hiszen A elemeihez egy megfelelo onstanst hozzáadva A > 0 elérheto, és az egyensúlyo nem változna 812 tétel Legyen P szimmetrius mátrixjáté, melyet A mátrixjátéból aptun, eor igaz a övetezo ét állítás: u 1 Ha z = v egyensúlyi stratégiája a P szimmetrius mátrixjáténa, aor az x = λ (1/a)u, y = (1/a)v vetorpár egyensúlya az A mátrixjáténa, és az A mátrixjáté értée: v = λ/a, ahol a = (1 λ)/2 2 Ha az x, y vetorpár egyensúlya az A mátrixjáténa, és v az A mátrixjáté értée, aor a z = 1 x y 2 + v v vetor egyensúlya a P szimmetrius mátrixjáténa Bizonyítás Eloször tegyü fel, hogy z egyensúly a P szimmetrius mátrixjátéban (1 pont) Eor u 0, v 0, és Pz 0, tehát Av λ1 m 0 A T u + λ1 n 0 1 T mu 1 T n v 0 (830) Eloször megmutatju, hogy λ (0, 1), tehát a 0 Tegyü fel, hogy λ = 1, eor (mivel z valószínuségi vetor) u = 0 m és v = 0 n, ami ellentmond (830) másodi egyenlotlenségéne Ha λ = 0, aor 1 T mu+1 T n v = 1, és (830) harmadi egyenlotlensége miatt v-ne van legalább egy pozitív omponense, mely ellentmond (830) elso egyenlotlenségéne Most megmutatju, hogy 1 T mu = 1 T n v (830)-ból azt apju, hogy u T Av λu T 1 m 0, v T A T u + λv T 1 n 0

27 82 Folytonos játéo 337 A ét egyenlotlenséget összeadva apju, hogy v T 1 n u T 1 m 0 Ezt (830) harmadi egyenlotlenségével ombinálva apju, hogy 1 T mu 1 T n v = 0 Legyen a = (1 λ)/2 0, eor 1 T mu = 1 T n v = a, így mind x = u/a, mind y = v/a valószínuségi vetor, és (830)-ból övetezi, hogy: A T x = 1 a AT u λ a 1 n, Ay = 1 a Av λ a 1 m Legyene α = λ/a és β = λ/a, eor x, y vetorpár megoldása (822)-ne és α + β = 0, tehát x, y vetorpár egyensúlya az A mátrixjáténa A 2 pont hasonlóan látható be, itt nem részletezzü 827 Lineáris programozás és mátrixjátéo Ebben az alfejezetben megmutatju, hogy egy lineáris programozási feladatot meg lehet oldani úgy, hogy egy szimmetrius mátrixjáté egyensúlyi stratégiáit eressü meg Tehát tetszoleges olyan módszer, mely alalmas egy szimmetrius mátrixjáté egyensúlyaina meghatározására, alalmas a szimplex módszer iváltására Teintsü a övetezo primál-duál lineáris programozási feladatpárt: c T x max b T y min x 0 y 0 Ax b A T y c (831) Szeresszü meg a övetezo ferdén-szimmetrius mátrixot: 0 A b P = A T 0 c b T c T 0 u 813 tétel Tegyü fel, hogy z = v egyensúlya a P szimmetrius mátrixjáténa, és λ λ > 0 Eor x = 1 λ v és y = 1 λ u optimális megoldásai a (831) primál-duál feladatpárna (x a primálna, y a duálna) Bizonyítás Ha z egyensúly, aor Pz 0, azaz Av λb 0 A T u + λc 0 b T u c T v 0 (832) Mivel z 0 és λ > 0, így mind az x = (1/λ)v, mind az y = (1/λ)u vetor nemnegatív

28 338 8 Játéelmélet (Szidarovszy Ferenc) Osszu el (832) elso ét egyenlotlenségét λ-val, eor Ax b és A T y c, ahonnan övetezi, hogy x megengedett megoldása a primál feladatna, és y megengedett megoldása a duál feladatna (832) harmadi egyenlotlenségébol azt apju, hogy Tudju azonban b T y c T x b T y (x T A T )y = x T (A T y) x T c = c T x, tehát b T y = c T x, melybol az övetezi, hogy a primál feladat célfüggvénye x-ben és a duál feladat célfüggvénye y-ban egyenlo Eor az eros dualitási tétel miatt x optimális megoldása a primál feladatna és y optimális megoldása a duál feladatna 817 példa Lineáris programozás Teintsü a övetezo lineáris programozási feladatot: x 1 + 2x 2 max x 1 0 x 1 + x 2 1 5x 1 + 7x 2 25 Eloször fel ell írnun a feladatot mint primál feladatot Vezessün be ét új változót: x + 2 = { x2, ha x 2 0, 0 ülönben, x 2 = { x2, ha x 2 < 0, 0 ülönben és szorozzu meg a másodi egyenlotlenséget 1-gyel Eor a övetezo feladatot apju: Így ( A = A P mátrix pedig a övetezo lesz: P = 0 0 x 1 + 2x + 2 2x 2 max x 1, x + 2, x 2 0 x 1 x x 2 1 5x 1 + 7x + 2 7x 2 25 ), b = ( ) 1, c T = (1, 2, 2)

29 82 Folytonos játéo A Neumann-módszer A tív lejátszás módszere egy iterációs algoritmus, ahol a játéoso minden lépésben hozzáigazítjá stratégiáiat a többi játéos stratégiáihoz Ez a módszer tehát úgy teintheto, mint egy diszrét rendszer megvalósulása, ahol a játéoso stratégiaválasztásai az állapotváltozó Neumann János a szimmetrius játéo esetére bevezetett egy folytonos megözelítést, ahol a játéoso folyamatosan módosítjá a stratégiáiat Ez a módszer alalmazható tetszoleges mátrixjátéra, hiszen amint orábban láttu bármely mátrixjáté evivalens egy szimmetrius mátrixjátéal Ez a módszer szintén használható lineáris programozási feladato megoldására, hiszen orábban láttu, hogy minden primál-duál feladatpár visszavezetheto egy szimmetrius mátrixjáté egyensúlyi problémájára Legyen a továbbiaban P n-edrendu ferdén-szimmetrius mátrix A P 2 játéos y(t) stratégiája egy függvény, mely a t 0 ido változótól függ Mielott a rendszer dinamiáját felírnán, bevezetjü a övetezo jelöléseet: u i : R n R, u i (y(t)) = e T i Py(t) (i = 1, 2,, n), φ : R R, φ(u i ) = max{0, u i }, Φ : R n R, Φ(y(t)) = n i=1 φ(u i (y(t))) (833) Oldju meg a övetezo nemlineáris ezdetiérté-feladatot tetszoleges y 0 -ra: y j (t) = φ(u j(y(t))) Φ(y(t))y j (t), y j (0) = y j0 (1 j n) (834) Mivel a jobb oldalon lévo ifejezés folytonos, így (834)-ne van legalább egy megoldása A jobb oldalon lévo ifejezés a övetezoéppen értelmezheto Tegyü fel, hogy φ(u j (y(t))) > 0 Eor ha P 2 az y(t) stratégiát választja, aor P 1 pozitív izetést tud elérni az e j stratégia választásával, mely választás negatív izetést eredményez a P 2 játéosna Ha azonban P 2 egyre úgy növeli y j (t)-t, hogy e j stratégiát választ o is, aor az e T j Pe j izetése nullává váli, tehát megno Ebbol övetezi, hogy P 2 érdee y j (t) növelése Pontosan ezt fejezi i a jobb oldali ifejezés elso tagja A másodi tag azt biztosítja, hogy y(t) valószínuségi vetor maradjon minden t 0-ra (834) jobb oldalána iszámításához minden t-re N 2 +N szorzásra van szüség A teljes számítási öltség függ a megoldás intervallumána a hosszától, a választott lépésnagyságtól, és a differenciálegyenletet megoldó módszer megválasztásától 814 tétel Tegyü fel, hogy t 1, t 2, egy szigorúan növeedo nemorlátos sorozat Eor az y(t n ) sorozat minden torlódási pontja egyensúlyi stratégia, és létezi egy olyan c onstans, hogy n e T i Py(t ) (i = 1, 2,, n) (835) c + t Bizonyítás Eloször azt ell megmutatnun, hogy y(t) valószínuségi vetor minden t 0-ra Tegyü fel, hogy valamilyen j-re és t 1 > 0-ra y j (t 1 ) < 0 Legyen t 0 = sup{t 0 < t < t 1, y j (t) 0}

30 340 8 Játéelmélet (Szidarovszy Ferenc) Eor y j (t) folytonossága és y j (0) 0 miatt y j (t 0 ) = 0, és minden τ (t 0, t 1 )-re, y j (τ) < 0 Az elozoebol övetezi, hogy minden τ (t 0, t 1 ]-re y j (τ) = φ(u j(y(τ))) Φ(y(τ))y j (τ) 0 A Lagrange-özépérté tétel miatt létezi τ (t 0, t 1 ), hogy y j (t 1 ) = y j (t 0 ) + y j (τ)(t 1 t 0 ) 0, ami ellentmondás Tehát y j (t) nemnegatív minden t 0-ra A övetezoben megmutatju, hogy n j=1 y j (t) = 1 minden t 0-ra Legyen f (t) = 1 n j=1 y j (t), eor n n n f (t) = y j (t) = φ(u j (y(t))) + Φ(y(t))( y j (t)) = Φ(y(t))(1 j=1 j=1 j=1 n y j (t)), j=1 tehát f (t) megoldása a övetezo homogén rendszerne: f (t) = Φ(y(t)) f (t) az f (0) = 1 n j=1 y j0 = 0 ezdetiérté mellett Tehát, minden t 0-ra f (t) = 0, ami azt jelenti, hogy y(t) valószínuségi vetor minden t 0-ra Tegyü fel, hogy valamilyen t 0 mellett y i (u i (y(t))) > 0 Eor d dt φ(u i(y(t))) = n p i j y j (t) = j=1 = n p i j [φ(u j (y(t))) Φ(y(t))y j (t)] j=1 n p i j φ(u j (y(t))) Φ(y(t))φ(u i (y(t))) j=1 (836) Szorozzu meg mindét oldalt φ(u i (y(t)))-vel, és adju össze az így apott egyenloségeet i = 1, 2,, n-re: n φ(u i (y(t))) d dt φ(u i(y(t))) = i=1 n i=1 n n p i j φ(u i (y(t)))φ(u j (y(t))) Φ(y(t))( φ 2 (u i (y(t)))) j=1 (837) Mivel P ferdén-szimmetrius, így az elso tag nulla Vegyü észre, hogy a fenti egyenloség a töréspont (ahol φ(u i (y(t))) deriváltja nem létezi) ivételével aor is érvényes marad, ha φ(u i (y(t))) = 0, így (836) igaz marad Most tegyü fel, hogy valamilyen pozitív t-re Φ(y(t)) = 0 Eor minden i-re φ(u i (y(t))) = 0 Mivel (837) átírható i=1 formába, ahol 1 d Ψ(y(t)) = Φ(y(t))Ψ(y(t)) (838) 2 dt n Ψ : R n R és Ψ(y(t)) = φ 2 (u i (y(t))), i=1

Legfontosabb bizonyítandó tételek

Legfontosabb bizonyítandó tételek Legfontosabb bizonyítandó tétele 1. A binomiális tétel Tetszőleges éttagú ifejezés (binom) bármely nem negatív itevőj ű hatványa polinommá alaítható a övetez ő módon: Az nem más, mint egy olyan n tényezős

Részletesebben

Dr. Tóth László, Kombinatorika (PTE TTK, 2007)

Dr. Tóth László, Kombinatorika (PTE TTK, 2007) A Fibonacci-sorozat általános tagjára vontozó éplet máséppen is levezethető A 149 Feladatbeli eljárás alalmas az x n+1 ax n + bx, n 1 másodrendű állandó együtthatós lineáris reurzióal adott sorozato n-edi

Részletesebben

Tizenegyedik gyakorlat: Parciális dierenciálegyenletek Dierenciálegyenletek, Földtudomány és Környezettan BSc

Tizenegyedik gyakorlat: Parciális dierenciálegyenletek Dierenciálegyenletek, Földtudomány és Környezettan BSc Tizenegyedi gyaorlat: Parciális dierenciálegyenlete Dierenciálegyenlete, Földtudomány és Környezettan BSc A parciális dierenciálegyenlete elmélete még a özönséges egyenleteénél is jóval tágabb, így a félévben

Részletesebben

k n k, k n 2 C n k k=[ n+1 2 ] 1.1. ábra. Pascal háromszög

k n k, k n 2 C n k k=[ n+1 2 ] 1.1. ábra. Pascal háromszög Alapfeladato Megoldás A ombináció értelmezése alapján felírhatju, hogy n, n Ha n páros, aor n és n özött veszi fel értéeit Ha n páratlan, aor n, vagyis > n n+, ami azt jelenti, hogy és n özött veszi fel

Részletesebben

A feladatok megoldása

A feladatok megoldása A feladato megoldása A hivatozáso C jelölései a i egyenleteire utalna.. feladat A beérezési léps felszíne fölött M magasságban indul a mozgás, esési ideje t = M/g. Ezalatt a labda vízszintesen ut utat,

Részletesebben

Opkut deníciók és tételek

Opkut deníciók és tételek Opkut deníciók és tételek Készítette: Bán József Deníciók 1. Deníció (Lineáris programozási feladat). Keressük meg adott lineáris, R n értelmezési tartományú függvény, az ún. célfüggvény széls értékét

Részletesebben

1. Fourier-sorok. a 0 = 1. Ennek a fejezetnek a célja a 2π szerint periodikus. 1. Ha k l pozitív egészek, akkor. (a) cos kx cos lxdx = 1 2 +

1. Fourier-sorok. a 0 = 1. Ennek a fejezetnek a célja a 2π szerint periodikus. 1. Ha k l pozitív egészek, akkor. (a) cos kx cos lxdx = 1 2 + . Fourier-soro. Bevezet definíció Enne a fejezetne a célja, hogy egy szerint periodius függvényt felírjun mint trigonometrius függvényeből épzett függvénysorént. Nyilván a cos x a sin x függvénye szerint

Részletesebben

Diszkrét matematika I. középszint Alapfogalmakhoz tartozó feladatok kidolgozása

Diszkrét matematika I. középszint Alapfogalmakhoz tartozó feladatok kidolgozása Diszrét matematia I. özépszint Alapfogalmahoz tartozó feladato idolgozása A doumentum a övetező címen elérhető alapfogalmahoz tartozó példafeladato lehetséges megoldásait tartalmazza: http://compalg.inf.elte.hu/~merai/edu/dm1/alapfogalma.pdf

Részletesebben

Nemlineáris programozás 2.

Nemlineáris programozás 2. Optimumszámítás Nemlineáris programozás 2. Többváltozós optimalizálás feltételek mellett. Lagrange-feladatok. Nemlineáris programozás. A Kuhn-Tucker feltételek. Konvex programozás. Sydsaeter-Hammond: 18.1-5,

Részletesebben

A CSOPORT 4 PONTOS: 1. A

A CSOPORT 4 PONTOS: 1. A A CSOPORT 4 PONTOS:. A szám: pí= 3,459265, becslése: 3,4626 abszolút hiba: A szám és a becslés özti ülönbség abszolút értée Pl.: 0.000033 Relatív hiba: Az abszolút hiba osztva a szám abszolút értéével

Részletesebben

A 2015/2016. tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny második forduló MATEMATIKA I. KATEGÓRIA (SZAKKÖZÉPISKOLA) Javítási-értékelési útmutató

A 2015/2016. tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny második forduló MATEMATIKA I. KATEGÓRIA (SZAKKÖZÉPISKOLA) Javítási-értékelési útmutató Otatási Hivatal A 015/016 tanévi Országos Középisolai Tanulmányi Verseny másodi forduló MATEMATIKA I KATEGÓRIA (SZAKKÖZÉPISKOLA) Javítási-értéelési útmutató 1 Egy adott földterület felásását három munás

Részletesebben

Drótos G.: Fejezetek az elméleti mechanikából 4. rész 1

Drótos G.: Fejezetek az elméleti mechanikából 4. rész 1 Drótos G.: Fejezete az elméleti mechaniából 4. rész 4. Kis rezgése 4.. gyensúlyi pont, stabilitás gyensúlyi pontna az olyan r pontoat nevezzü valamely oordináta-rendszerben, ahol a vizsgált tömegpont gyorsulása

Részletesebben

A gyors Fourier-transzformáció (FFT)

A gyors Fourier-transzformáció (FFT) A gyors Fourier-transzformáció (FFT) Egy analóg jel spetrumát az esete döntő többségében számítástechniai eszözöel határozzu meg. A jelet mintavételezzü és elvégezzü a mintasorozat diszrét Fouriertranszformációját.

Részletesebben

BAYES-ANALÍZIS A KOCKÁZATELEMZÉSBEN, DISZKRÉT VALÓSZÍNŰSÉG ELOSZLÁSOK ALKALMAZÁSA 3

BAYES-ANALÍZIS A KOCKÁZATELEMZÉSBEN, DISZKRÉT VALÓSZÍNŰSÉG ELOSZLÁSOK ALKALMAZÁSA 3 Balogh Zsuzsanna Hana László BAYES-ANALÍZIS A KOCKÁZATELEMZÉSBEN, DISZKRÉT VALÓSZÍNŰSÉG ELOSZLÁSOK ALKALMAZÁSA 3 Ebben a dolgozatban a Bayes-féle módszer alalmazási lehetőségét mutatju be a ocázatelemzés

Részletesebben

Permutációegyenletekről

Permutációegyenletekről Permutációegyenleteről Tuzson Zoltán tanár, Széelyudvarhely Az elemi ombinatoriában n elem egy ermutációján az n darab elem egy meghatározott sorrendjét (sorbarendezését) értjü. Legyen az n darab elem

Részletesebben

Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 4. Előadás

Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 4. Előadás Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára 4. Előadás Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Szarvák Gábor 2012. február 28. Emlékeztető. A primál feladat optimális értékét p -gal, a feladat optimális értékét

Részletesebben

A szimplex algoritmus

A szimplex algoritmus A szimplex algoritmus Ismétlés: reprezentációs tétel, az optimális megoldás és az extrém pontok kapcsolata Alapfogalmak: bázisok, bázismegoldások, megengedett bázismegoldások, degenerált bázismegoldás

Részletesebben

11. Előadás. 1. Lineáris egyenlőség feltételek melletti minimalizálás

11. Előadás. 1. Lineáris egyenlőség feltételek melletti minimalizálás Optimalizálási eljárások MSc hallgatók számára 11. Előadás Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Hajnal Péter 2011. április 27. 1. Lineáris egyenlőség feltételek melletti minimalizálás Múlt héten nem szerepeltek

Részletesebben

4. Előadás: Erős dualitás

4. Előadás: Erős dualitás Optimalizálási eljárások/operációkutatás MSc hallgatók számára 4. Előadás: Erős dualitás Előadó: Hajnal Péter 2018. Emlékeztető. A primál feladat optimális értékét p -gal, a feladat optimális értékét d

Részletesebben

Állapottér modellek tulajdonságai PTE PMMK MI BSc 1

Állapottér modellek tulajdonságai PTE PMMK MI BSc 1 Állapottér modelle tulajdonságai 28..22. PTE PMMK MI BSc Kalman-féle rendszer definíció Σ (T, X, U, Y, Ω, Γ, ϕ, η) T az időhalmaz X a lehetséges belső állapoto halmaza U a lehetséges bemeneti értée halmaza

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

5 3 0,8 0,2. Számolja ki a 3

5 3 0,8 0,2. Számolja ki a 3 Megoldási útmutató, eredménye A feladato megoldásaor mindig ismételje át a feladatban szereplő fogalma definícióit. A szüséges fogalma, definíció: valószínűségi változó, diszrét-, folytonos valószínűségi

Részletesebben

I. A PRIMITÍV FÜGGVÉNY ÉS A HATÁROZATLAN INTEGRÁL

I. A PRIMITÍV FÜGGVÉNY ÉS A HATÁROZATLAN INTEGRÁL A primitív függvény és a határozatlan integrál 5 I A PRIMITÍV FÜGGVÉNY ÉS A HATÁROZATLAN INTEGRÁL Gyaorlato és feladato ( oldal) I Vizsgáld meg, hogy a övetező függvényene milyen halmazon van primitív

Részletesebben

Mátrixjátékok tiszta nyeregponttal

Mátrixjátékok tiszta nyeregponttal 1 Mátrixjátékok tiszta nyeregponttal 1. Példa. Két játékos Aladár és Bendegúz rendelkeznek egy-egy tetraéderrel, melyek lapjaira rendre az 1, 2, 3, 4 számokat írták. Egy megadott jelre egyszerre felmutatják

Részletesebben

Gauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei

Gauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei A Gauss-Jordan elimináció, mátrixinvertálás Gauss-Jordan módszer Ugyanazzal a technikával, mint ahogy a k-adik oszlopban az a kk alatti elemeket kinulláztuk, a fölötte lévő elemeket is zérussá lehet tenni.

Részletesebben

Optimalizálás alapfeladata Legmeredekebb lejtő Lagrange függvény Log-barrier módszer Büntetőfüggvény módszer 2017/

Optimalizálás alapfeladata Legmeredekebb lejtő Lagrange függvény Log-barrier módszer Büntetőfüggvény módszer 2017/ Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 9. Előadás Az optimalizálás alapfeladata Keressük f függvény maximumát ahol f : R n R és

Részletesebben

Dualitás Dualitási tételek Általános LP feladat Komplementáris lazaság 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Dualitás Dualitási tételek Általános LP feladat Komplementáris lazaság 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 7. Előadás Árazási interpretáció Tekintsük újra az erőforrás allokációs problémát (vonat

Részletesebben

XL. Felvidéki Magyar Matematikaverseny Oláh György Emlékverseny Galánta 2016 Megoldások 1. évfolyam. + x = x x 12

XL. Felvidéki Magyar Matematikaverseny Oláh György Emlékverseny Galánta 2016 Megoldások 1. évfolyam. + x = x x 12 XL. Felvidéi Magyar Matematiaverseny Oláh György Emléverseny Galánta 016 Megoldáso 1. évfolyam 1. Oldju meg az egész számo halmazán az egyenletet. x 005 11 + x 004 1 = x 11 005 + x 1 004 Az egyenlet mindét

Részletesebben

1. Egyensúlyi pont, stabilitás

1. Egyensúlyi pont, stabilitás lméleti fizia. elméleti összefoglaló. gyensúlyi pont, stabilitás gyensúlyi pontna az olyan pontoat nevezzü, ahol a tömegpont gyorsulása 0. Ha a tömegpont egy ilyen pontban tartózodi, és nincs sebessége,

Részletesebben

Differenciálegyenlet rendszerek

Differenciálegyenlet rendszerek Differenciálegyenlet rendszerek (A kezdeti érték probléma. Lineáris differenciálegyenlet rendszerek, magasabb rendű lineáris egyenletek.) Szili László: Modellek és algoritmusok ea+gyak jegyzet alapján

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

Matematika szigorlat, Mérnök informatikus szak I jún. 11.

Matematika szigorlat, Mérnök informatikus szak I jún. 11. Matematia szigorlat, Mérnö informatius sza I. 007. jún. 11. Megoldóulcs 1. Adott az f(x) = (x ) függvény. (a) Végezzen teljes függvényvizsgálatot! D f = R \ {} 13 zérushely: x = y-tengelyen a metszet:

Részletesebben

Valószínűségszámítás és statisztika előadás Info. BSC B-C szakosoknak. Bayes tétele. Példák. Események függetlensége. Példák.

Valószínűségszámítás és statisztika előadás Info. BSC B-C szakosoknak. Bayes tétele. Példák. Események függetlensége. Példák. Valószínűségszámítás és statisztia előadás Info. BSC B-C szaosona 20018/2019 1. félév Zempléni András 2.előadás Bayes tétele Legyen B 1, B 2,..., pozitív valószínűségű eseményeből álló teljes eseményrendszer

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

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2018/

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2018/ Operációkutatás I. 2018/2019-2. Szegedi Tudományegyetem Informatika Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 2. Előadás LP alapfeladat A lineáris programozás (LP) alapfeladata standard formában Max c

Részletesebben

3. előadás Reaktorfizika szakmérnököknek TARTALOMJEGYZÉK. Az a bomlás:

3. előadás Reaktorfizika szakmérnököknek TARTALOMJEGYZÉK. Az a bomlás: beütésszám. előadás TARTALOMJEGYZÉK Az alfa-bomlás Az exponenciális bomlástörvény Felezési idő és ativitás Poisson-eloszlás Bomlási sémá értelmezése Bomlási soro, radioatív egyensúly Az a bomlás: A Z X

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 lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2017/

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2017/ Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatika Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 2. Előadás LP alapfeladat A lineáris programozás (LP) alapfeladata standard formában Max c

Részletesebben

Proporcionális hmérsékletszabályozás

Proporcionális hmérsékletszabályozás Proporcionális hmérséletszabályozás 1. A gyaorlat célja Az implzsszélesség modlált jele szoftverrel történ generálása. Hmérsélet szabályozás implementálása P szabályozóval. 2. Elméleti bevezet 2.1 A proporcionális

Részletesebben

Konjugált gradiens módszer

Konjugált gradiens módszer Közelítő és szimbolikus számítások 12. gyakorlat Konjugált gradiens módszer Készítette: Gelle Kitti Csendes Tibor Vinkó Tamás Faragó István Horváth Róbert jegyzetei alapján 1 LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

Részletesebben

13. Előadás. 1. Aritmetikai Ramsey-elmélet (folytatás)

13. Előadás. 1. Aritmetikai Ramsey-elmélet (folytatás) Diszrét Matematia MSc hallgató számára 13. Előadás Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Virágh Zita 010. december 13. 1. Aritmetiai Ramsey-elmélet (folytatás) Eddig megemlített Ramsey-tételeet a övetező táblázatban

Részletesebben

file:///l:/valsz%c3%a1mstatv%c3%a9gleges/bernoulli/introduction...

file:///l:/valsz%c3%a1mstatv%c3%a9gleges/bernoulli/introduction... 1 / 5 2011.03.17. 14:23 Virtuális laboratóriumo > 10. Bernoulli ísérlete > 1 2 3 4 5 6 1. Bevezetés Alapelmélet A Bernoulli ísérlet folyamat, melyne névadója Jacob Bernoulli a valószínűségszámítás egyi

Részletesebben

Analízis előadás és gyakorlat vázlat

Analízis előadás és gyakorlat vázlat Analízis előadás és gyakorlat vázlat Készült a PTE TTK GI szakos hallgatóinak Király Balázs 2010-11. I. Félév 2 1. fejezet Számhalmazok és tulajdonságaik 1.1. Nevezetes számhalmazok ➀ a) jelölése: N b)

Részletesebben

0-49 pont: elégtelen, pont: elégséges, pont: közepes, pont: jó, pont: jeles

0-49 pont: elégtelen, pont: elégséges, pont: közepes, pont: jó, pont: jeles Matematika szigorlat, Mérnök informatikus szak I. 2013. jan. 10. Név: Neptun kód: Idő: 180 perc Elm.: 1. f. 2. f. 3. f. 4. f. 5. f. Fel. össz.: Össz.: Oszt.: Az elérhető pontszám 40 (elmélet) + 60 (feladatok)

Részletesebben

ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK

ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK Szerkesztette: Balogh Tamás 2014. május 15. Ha hibát találsz, kérlek jelezd a info@baloghtamas.hu e-mail címen! Ez a Mű a Creative Commons Nevezd meg! - Ne add el! - Így

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

1. Alapfogalmak Algoritmus Számítási probléma Specifikáció Algoritmusok futási ideje

1. Alapfogalmak Algoritmus Számítási probléma Specifikáció Algoritmusok futási ideje 1. Alapfogalmak 1.1. Algoritmus Az algoritmus olyan elemi műveletekből kompozíciós szabályok szerint felépített összetett művelet, amelyet megadott feltételt teljesítő bemeneti adatra végrehajtva, a megkívánt

Részletesebben

A lineáris programozás alapjai

A lineáris programozás alapjai A lineáris programozás alapjai A konvex analízis alapjai: konvexitás, konvex kombináció, hipersíkok, félterek, extrém pontok, Poliéderek, a Minkowski-Weyl tétel (a poliéderek reprezentációs tétele) Lineáris

Részletesebben

6. Bizonyítási módszerek

6. Bizonyítási módszerek 6. Bizonyítási módszere I. Feladato. Egy 00 00 -as táblázat minden mezőjébe beírju az,, 3 számo valamelyiét és iszámítju soronént is, oszloponént is, és a ét átlóban is az ott lévő 00-00 szám öszszegét.

Részletesebben

Komplex számok. 6. fejezet. A komplex szám algebrai alakja. Feladatok. alábbi komplex számokat és helyvektorukat:

Komplex számok. 6. fejezet. A komplex szám algebrai alakja. Feladatok. alábbi komplex számokat és helyvektorukat: 6 fejezet Komplex számo A omplex szám algebrai alaja D 61 Komplex száma evezü mide olya a+bi alaú ifejezést amelybe a és b valós szám i pedig az összes valós számtól ülöböz épzetes egysége evezett szimbólum

Részletesebben

További forgalomirányítási és szervezési játékok. 1. Nematomi forgalomirányítási játék

További forgalomirányítási és szervezési játékok. 1. Nematomi forgalomirányítási játék További forgalomirányítási és szervezési játékok 1. Nematomi forgalomirányítási játék A forgalomirányítási játékban adott egy hálózat, ami egy irányított G = (V, E) gráf. A gráfban megengedjük, hogy két

Részletesebben

Debreceni Egyetem Matematikai Intézet. A StoneWeierstrass-tétel és alkalmazásai

Debreceni Egyetem Matematikai Intézet. A StoneWeierstrass-tétel és alkalmazásai Debreceni Egyetem Matematiai Intézet A StoneWeierstrass-tétel és alalmazásai Témavezet : Dr. Lovas Rezs egyetemi adjuntus Készítette: Kiss Tibor matematius szairány Debrecen 2011 TARTALOMJEGYZÉK 1 Tartalomjegyzé

Részletesebben

Diszkrét matematika I., 12. előadás Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach november 30.

Diszkrét matematika I., 12. előadás Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet   takach november 30. 1 Diszkrét matematika I, 12 előadás Dr Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@infnymehu http://infnymehu/ takach 2005 november 30 Vektorok Definíció Egy tetszőleges n pozitív egész számra n-komponensű

Részletesebben

Kiegészítő részelőadás 2. Algebrai és transzcendens számok, nevezetes konstansok

Kiegészítő részelőadás 2. Algebrai és transzcendens számok, nevezetes konstansok Kiegészítő részelőadás. Algebrai és transzcendens számo, nevezetes onstanso Dr. Kallós Gábor 04 05 A valós számo ategorizálása Eml. (óori felismerés): nem minden szám írható fel törtszámént (racionálisént)

Részletesebben

Nemkonvex kvadratikus egyenlőtlenségrendszerek pontos dualitással

Nemkonvex kvadratikus egyenlőtlenségrendszerek pontos dualitással pontos dualitással Imre McMaster University Advanced Optimization Lab ELTE TTK Operációkutatási Tanszék Folytonos optimalizálás szeminárium 2004. július 6. 1 2 3 Kvadratikus egyenlőtlenségrendszerek Primál

Részletesebben

10. Előadás. 1. Feltétel nélküli optimalizálás: Az eljárás alapjai

10. Előadás. 1. Feltétel nélküli optimalizálás: Az eljárás alapjai Optimalizálási eljárások MSc hallgatók számára 10. Előadás Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: T. Szabó Tamás 2011. április 20. 1. Feltétel nélküli optimalizálás: Az eljárás alapjai A feltétel nélküli optimalizálásnál

Részletesebben

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK 15 LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK 151 Lineáris egyenletrendszer, Gauss elimináció 1 Definíció Lineáris egyenletrendszernek nevezzük az (1) a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a

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

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek a Matematika mérnököknek I. című tárgyhoz Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek Vektorok A rendezett valós számpárokat kétdimenziós valós vektoroknak nevezzük. Jelölésükre latin kisbetűket használunk.

Részletesebben

Totális Unimodularitás és LP dualitás. Tapolcai János

Totális Unimodularitás és LP dualitás. Tapolcai János Totális Unimodularitás és LP dualitás Tapolcai János tapolcai@tmit.bme.hu 1 Optimalizálási feladat kezelése NP-nehéz Hatékony megoldás vélhetően nem létezik Jó esetben hatékony algoritmussal közelíteni

Részletesebben

Függvények hatványsorba fejtése, Maclaurin-sor, konvergenciatartomány

Függvények hatványsorba fejtése, Maclaurin-sor, konvergenciatartomány Függvénye hatványsorba fejtése, Maclaurin-sor, onvergenciatartomány Taylor-sor, ) Állítsu elő az alábbi függvénye x helyhez tartozó hatványsorát esetleg ülönféle módszereel) éa állapítsu meg a hatványsor

Részletesebben

A JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA

A JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA A JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA A JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projet eretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszéén az ELTE Közgazdaságtudományi

Részletesebben

Kiegészítő részelőadás 2. Algebrai és transzcendens számok, nevezetes konstansok

Kiegészítő részelőadás 2. Algebrai és transzcendens számok, nevezetes konstansok Kiegészítő részelőadás 2. Algebrai és transzcendens számo, nevezetes onstanso Dr. Kallós Gábor 204 205 A valós számo ategorizálása Eml. (óori felismerés): nem minden szám írható fel törtszámént (racionálisént)

Részletesebben

Operációkutatás. Vaik Zsuzsanna. ajánlott jegyzet: Szilágyi Péter: Operációkutatás

Operációkutatás. Vaik Zsuzsanna. ajánlott jegyzet: Szilágyi Péter: Operációkutatás Operációkutatás Vaik Zsuzsanna Vaik.Zsuzsanna@ymmfk.szie.hu ajánlott jegyzet: Szilágyi Péter: Operációkutatás Operációkutatás Követelmények: Aláírás feltétele: foglalkozásokon való részvétel + a félév

Részletesebben

2. SZÉLSŽÉRTÉKSZÁMÍTÁS. 2.1 A széls érték fogalma, létezése

2. SZÉLSŽÉRTÉKSZÁMÍTÁS. 2.1 A széls érték fogalma, létezése 2 SZÉLSŽÉRTÉKSZÁMÍTÁS DEFINÍCIÓ 21 A széls érték fogalma, létezése Azt mondjuk, hogy az f : D R k R függvénynek lokális (helyi) maximuma (minimuma) van az x 0 D pontban, ha van olyan ε > 0 hogy f(x 0 )

Részletesebben

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba 11. Előadás Gondolkodnivalók Sajátérték, Kvadratikus alak 1. Gondolkodnivaló Adjuk meg, hogy az alábbi A mátrixnak mely α értékekre lesz sajátértéke a 5. Ezen α-ák esetén határozzuk meg a 5 sajátértékhez

Részletesebben

Szemidenit optimalizálás és az S-lemma

Szemidenit optimalizálás és az S-lemma Szemidenit optimalizálás és az S-lemma Pólik Imre SAS Institute, USA BME Optimalizálás szeminárium 2011. október 6. Outline 1 Egyenl tlenségrendszerek megoldhatósága 2 Az S-lemma 3 Szemidenit kapcsolatok

Részletesebben

Szélsőérték feladatok megoldása

Szélsőérték feladatok megoldása Szélsőérték feladatok megoldása A z = f (x,y) függvény lokális szélsőértékének meghatározása: A. Szükséges feltétel: f x (x,y) = 0 f y (x,y) = 0 egyenletrendszer megoldása, amire a továbbiakban az x =

Részletesebben

Mechanizmusok vegyes dinamikájának elemzése

Mechanizmusok vegyes dinamikájának elemzése echanzmuso vegyes dnamáána elemzése ntonya Csaba ranslvana Egyetem, nyagsmeret Kar, Brassó. Bevezetés Komple mechanzmuso nemata és dnama mozgásvszonyana elemzése nélülözhetetlen a termétervezés első szaaszaban.

Részletesebben

ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK

ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK Szerkesztette: Balogh Tamás 2014. március 17. Ha hibát találsz, kérlek jelezd a info@baloghtamas.hu e-mail címen! Ez a Mű a Creative Commons Nevezd meg! - Ne add el! - Így

Részletesebben

1. Komplex szám rendje

1. Komplex szám rendje 1. Komplex szám redje A hatváyo periódiusa ismétlőde. Tétel Legye 0 z C. Ha z egységgyö, aor hatváyai periódiusa ismétlőde. Ha z em egységgyö, aor bármely ét, egész itevőjű hatváya ülöböző. Tegyü föl,

Részletesebben

Matematika III előadás

Matematika III előadás Matematika III. - 3. előadás Vinczéné Varga Adrienn Debreceni Egyetem Műszaki Kar, Műszaki Alaptárgyi Tanszék Előadáskövető fóliák Vinczéné Varga Adrienn (DE-MK) Matematika III. 2016/2017/I 1 / 19 Skalármezők

Részletesebben

Térinformatikai algoritmusok Elemi algoritmusok

Térinformatikai algoritmusok Elemi algoritmusok Cserép Máté 2016. szeptember 14. Analóg programozásnak nevezzük azt, amikor egy feladat megoldásához egy már ismert és megoldott feladat megoldását használjuk fel. Általában nem pontosan ugyanazt a feladatot

Részletesebben

Alapfogalmak, valós számok Sorozatok, határérték Függvények határértéke, folytonosság A differenciálszámítás Függvénydiszkusszió Otthoni munka

Alapfogalmak, valós számok Sorozatok, határérték Függvények határértéke, folytonosság A differenciálszámítás Függvénydiszkusszió Otthoni munka Pintér Miklós miklos.pinter@uni-corvinus.hu Ősz Alapfogalmak Halmazok Definíció Legyen A egy tetszőleges halmaz, ekkor x A (x / A) jelentése: x (nem) eleme A-nak. A B (A B) jelentése: A (valódi) részhalmaza

Részletesebben

út hosszát. Ha a két várost nem köti össze út, akkor legyen c ij = W, ahol W már az előzőekben is alkalmazott megfelelően nagy szám.

út hosszát. Ha a két várost nem köti össze út, akkor legyen c ij = W, ahol W már az előzőekben is alkalmazott megfelelően nagy szám. 1 Az utazó ügynök problémája Utazó ügynök feladat Adott n számú város és a városokat összekötő utak, amelyeknek ismert a hossza. Adott továbbá egy ügynök, akinek adott városból kiindulva, minden várost

Részletesebben

Elemösszefügg ség és Steiner-fák

Elemösszefügg ség és Steiner-fák Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi Kar Varnyú József Márton Matematia BSc Elemösszefügg ség és Steiner-fá Szadolgozat Témavezet : Fran András egyetemi tanár Operációutatási Tanszé Budapest,

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

Boros Zoltán február

Boros Zoltán február Többváltozós függvények differenciál- és integrálszámítása (2 3. előadás) Boros Zoltán 209. február 9 26.. Vektorváltozós függvények differenciálhatósága és iránymenti deriváltjai A továbbiakban D R n

Részletesebben

A szimplex algoritmus

A szimplex algoritmus . gyakorlat A szimplex algoritmus Az előző órán bevezetett feladat optimális megoldását fogjuk megvizsgálni. Ehhez új fogalmakat, és egy algoritmust tanulunk meg. Hogy az algoritmust alkalmazni tudjuk,

Részletesebben

Metrikus terek. továbbra is.

Metrikus terek. továbbra is. Metrius tere továbbra is. Defiíció: Legye X egy halmaz, d : X X R egy függvéy. Azt modju, hogy d metria (távolság), ha.. 3. 4. d d d d x, x 0, x, y 0 x y, x, y dy, x, x, z dx, y dy, z. Az X halmazt a d

Részletesebben

1. Házi feladat. Határidő: I. Legyen f : R R, f(x) = x 2, valamint. d : R + 0 R+ 0

1. Házi feladat. Határidő: I. Legyen f : R R, f(x) = x 2, valamint. d : R + 0 R+ 0 I. Legyen f : R R, f(x) = 1 1 + x 2, valamint 1. Házi feladat d : R + 0 R+ 0 R (x, y) f(x) f(y). 1. Igazoljuk, hogy (R + 0, d) metrikus tér. 2. Adjuk meg az x {0, 3} pontok és r {1, 2} esetén a B r (x)

Részletesebben

A RUGALMAS GYÁRTÓRENDSZEREK MŰVELETTÍPUSON ALAPULÓ KAPACITÁSELEMZÉSÉNEK EGYSZERŰSÍTÉSE

A RUGALMAS GYÁRTÓRENDSZEREK MŰVELETTÍPUSON ALAPULÓ KAPACITÁSELEMZÉSÉNEK EGYSZERŰSÍTÉSE A RUGALMAS GYÁRTÓRENDSZEREK MŰVELETTÍPUSON ALAPULÓ KAPACITÁSELEMZÉSÉNEK EGYSZERŰSÍTÉSE 1. BEVEZETÉS Juász Vitor P.D. allgató A modern, profitorientált termelővállalato elsődleges célitűzései özé tartozi

Részletesebben

L a, b -vel jelöljük.

L a, b -vel jelöljük. 2. Számelméleti algoritmuso 2. Alapfogalma Definíció: Az oszthatóság Azt mondju, hogy a d egész szám osztja az a egész számot, ha az osztásna zérus a maradéa, azaz, ha létezi olyan egész szám, hogy a d.

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

5. előadás. Programozás-elmélet. Programozás-elmélet 5. előadás

5. előadás. Programozás-elmélet. Programozás-elmélet 5. előadás Elemi programok Definíció Az S A A program elemi, ha a A : S(a) { a, a, a, a,..., a, b b a}. A definíció alapján könnyen látható, hogy egy elemi program tényleg program. Speciális elemi programok a kövekezők:

Részletesebben

A szita formula és alkalmazásai. Gyakran találkozunk az alábbi kérdéssel, sokszor egy összetett feladat részfeladataként.

A szita formula és alkalmazásai. Gyakran találkozunk az alábbi kérdéssel, sokszor egy összetett feladat részfeladataként. A szta formula és alalmazása. Gyaran találozun az alább érdéssel, soszor egy összetett feladat részfeladataént. Tentsün bzonyos A 1,...,A n eseményeet, és számítsu anna a valószínűségét, hogy legalább

Részletesebben

Függvények július 13. f(x) = 1 x+x 2 f() = 1 ()+() 2 f(f(x)) = 1 (1 x+x 2 )+(1 x+x 2 ) 2 Rendezés után kapjuk, hogy:

Függvények július 13. f(x) = 1 x+x 2 f() = 1 ()+() 2 f(f(x)) = 1 (1 x+x 2 )+(1 x+x 2 ) 2 Rendezés után kapjuk, hogy: Függvények 015. július 1. 1. Feladat: Határozza meg a következ összetett függvényeket! f(x) = cos x + x g(x) = x f(g(x)) =? g(f(x)) =? Megoldás: Összetett függvény el állításához a küls függvényben a független

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

I. VEKTOROK, MÁTRIXOK

I. VEKTOROK, MÁTRIXOK 217/18 1 félév I VEKTOROK, MÁTRIXOK I1 I2 Vektorok 1 A síkon derékszögű koordinátarendszerben minden v vektornak van vízszintes és van függőleges koordinátája, ezeket sorrendben v 1 és v 2 jelöli A v síkbeli

Részletesebben

3. Fuzzy aritmetika. Gépi intelligencia I. Fodor János NIMGI1MIEM BMF NIK IMRI

3. Fuzzy aritmetika. Gépi intelligencia I. Fodor János NIMGI1MIEM BMF NIK IMRI 3. Fuzzy aritmetika Gépi intelligencia I. Fodor János BMF NIK IMRI NIMGI1MIEM Tartalomjegyzék I 1 Intervallum-aritmetika 2 Fuzzy intervallumok és fuzzy számok Fuzzy intervallumok LR fuzzy intervallumok

Részletesebben

DOKTORI (PhD) ÉRTEKEZÉS

DOKTORI (PhD) ÉRTEKEZÉS DOKTORI (PhD) ÉRTEKEZÉS JENEI ÁRPÁD SZEGEDI TUDOMÁNYEGYETEM TERMÉSZETTUDOMÁNYI ÉS INFORMATIKAI KAR BOLYAI INTÉZET MATEMATIKA- ÉS SZÁMÍTÁSTUDOMÁNYOK DOKTORI ISKOLA SZEGED 29 KÉTÁLTOZÓS PERIODIKUS FÜGGÉNYEK

Részletesebben

Saj at ert ek-probl em ak febru ar 26.

Saj at ert ek-probl em ak febru ar 26. Sajátérték-problémák 2018. február 26. Az alapfeladat Adott a következő egyenlet: Av = λv, (1) ahol A egy ismert mátrix v ismeretlen, nem zérus vektor λ ismeretlen szám Azok a v, λ kombinációk, amikre

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

Diszkrét matematika II., 8. előadás. Vektorterek

Diszkrét matematika II., 8. előadás. Vektorterek 1 Diszkrét matematika II., 8. előadás Vektorterek Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@inf.nyme.hu http://inf.nyme.hu/ takach/ 2007.??? Vektorterek Legyen T egy test (pl. R, Q, F p ). Definíció.

Részletesebben

A valós számok halmaza 5. I. rész MATEMATIKAI ANALÍZIS

A valós számok halmaza 5. I. rész MATEMATIKAI ANALÍZIS A valós számok halmaza 5 I rész MATEMATIKAI ANALÍZIS 6 A valós számok halmaza A valós számok halmaza 7 I A valós számok halmaza A valós számokra vonatkozó axiómák A matematika lépten-nyomon felhasználja

Részletesebben

Furfangos fejtörők fizikából

Furfangos fejtörők fizikából Furfangos fejtörő fiziából Vigh Máté ELTE Komple Rendszere Fiziája Tanszé Az atomotól a csillagoig 03. április 5. . Fejtörő. A,,SLINKY-rugó'' egy olyan rugó, melyne nyújtatlan hossza elhanyagolhatóan icsi,

Részletesebben

Numerikus módszerek 1.

Numerikus módszerek 1. Numerikus módszerek 1. 6. előadás: Vektor- és mátrixnormák Lócsi Levente ELTE IK 2013. október 14. Tartalomjegyzék 1 Vektornormák 2 Mátrixnormák 3 Természetes mátrixnormák, avagy indukált normák 4 Mátrixnormák

Részletesebben

1. feladat Az egyensúly algoritmus viselkedése: Tekintsük a kétdimenziós Euklideszi teret, mint metrikus teret. A pontok

1. feladat Az egyensúly algoritmus viselkedése: Tekintsük a kétdimenziós Euklideszi teret, mint metrikus teret. A pontok 1. feladat Az egyensúly algoritmus viselkedése: Tekintsük a kétdimenziós Euklideszi teret, mint metrikus teret. A pontok (x, y) valós számpárokból állnak, két (a, b) és (c, d) pontnak a távolsága (a c)

Részletesebben

2. Hogyan számíthatjuk ki két komplex szám szorzatát, ha azok a+bi alakban, illetve trigonometrikus alakban vannak megadva?

2. Hogyan számíthatjuk ki két komplex szám szorzatát, ha azok a+bi alakban, illetve trigonometrikus alakban vannak megadva? = komolyabb bizonyítás (jeleshez) Ellenőrző kérdések 2006 ősz 1. Definiálja a komplex szám és műveleteinek fogalmát! 2. Hogyan számíthatjuk ki két komplex szám szorzatát, ha azok a+bi alakban, illetve

Részletesebben