A NYUGAT-MAGYARORSZÁGI EGYETEM SAVARIA EGYETEMI KÖZPONT TUDOMÁNYOS KÖZLEMÉNYEI XIX. TERMÉSZETTUDOMÁNYOK 14.

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "A NYUGAT-MAGYARORSZÁGI EGYETEM SAVARIA EGYETEMI KÖZPONT TUDOMÁNYOS KÖZLEMÉNYEI XIX. TERMÉSZETTUDOMÁNYOK 14."

Átírás

1 A NYUGAT-MAGYARORSZÁGI EGYETEM SAVARIA EGYETEMI KÖZPONT TUDOMÁNYOS KÖZLEMÉNYEI XIX. TERMÉSZETTUDOMÁNYOK 14. PROCEEDINGS OF UNIVERSITY OF WEST HUNGARY SAVARIA CAMPUS NATURAL SCIENCES Szerkesztette: Dr. habil. Péntek Kálmán Ph.D. Dr. Tóth Gábor Ph.D. Felelős kiadó: Prof. Dr. Neményi Miklós Tudományos és külügyi rektorhelyettes SZOMBATHELY 2012.

2 A folyóirat 1988 és 2006 között A Berzsenyi Dániel (Tanárképző) Főiskola Tudományos Közleményei Természettudományok címen jelent meg. A kötet megjelentetését a Műszaki- és Természettudományi Kultúráért Egyesület és a Societas Scientiarium Savariensis (Szombathelyi Tudományos Társaság) anyagi támogatása tette lehetővé. HU ISSN ISSN Kiadja a NYME Kiadó A nyomdai munkákat a Balogh és Társa Kft. végezte Szombathelyen. Technikai szerkesztő: Dr. Tóth Gábor Ph.D.

3 TARTALOMJEGYZÉK SÁFÁR, ZOLTÁN: Double Fourier series, generalized Lipschitz and Zygmund classes 5 GUETH KRISZTIÁN: Keresési és színezési problémák speciális gráfokon 19 PÉNTEK KÁLMÁN: Az ortografikus meridionális vetületi rendszeren alapuló csillagászati készülék: a Nap évi mozgását bemutató forgatható korong 37 PUSKÁS JÁNOS NOWINSZKY LÁSZLÓ: A földmágneses térerő fénycsapdás rovargyűjtést módosító hatásának változása a különböző holdfázisokban 65 BARANYAI, OLGA BARANYAI, GÁBOR CSAPÓ, TAMÁS BALOGH, ANDRÁS: Development opportunities in Őrség National Park 71 RÉDEI MÁRIA: Népesség prognózis, előreszámítás módszertani kérdései 77 LENNER TIBOR CSAPÓ TAMÁS: Kaposvár történeti földrajza 91 CSAPÓ, TAMÁS LENNER, TIBOR: Settlement morphology of Zalaegerszeg city 109 BALOGH ANDRÁS: A külterületek településföldrajzi vonatkozásai 127 VÁLICZKÓ ÉVA KOVÁCS MÓNIKA NAGY TATJÁNA ALEKSZA MAGDOLNA: Autoantitestek kimutatása fókuszban az anti-mitokondriális antitest 139 KOVÁCS GÁBOR SZINETÁR CSABA: Adatok az ezüstös zugpók (Malthonica nemorosa [SIMON, 1916]) biológiájához. (Araneae, Agelenidae). 151 KOVÁCS PÉTER SZINETÁR CSABA SZŰTS TAMÁS: A Nyugat-magyarországi peremvidék (Győr-Moson-Sopron, Vas és Zala-megyék) pókfaunája 165 TÓTH GÁBOR: Késő rézkori temető Tolna Mözs (Kenderföldek-dűlő) lelőhelyről 231 NÉMETHNÉ TÖMŐ, ZSUZSANNA KELEMEN, ZITA: Familiarity and usage of marketing information systems within the timber and furniture SME sector in Hungary 241

4 PÁPAI ERZSÉBET: Az eurozóna válsága 249 KOVÁCS ZSUZSANNA: Vajon a Z generáció is ugyanebben a cipőben fog járni 2050-ben? 259 RÁDI SZELMAN VARGA IMRE: A továbbtanuló diákok motivációinak vizsgálata 267 FARKAS ANDRÁS: A digitális írástudás helyzete a hallgatói vizsgálatok tükrében 275

5 MATEMATIKA A NYME SAVARIA EGYETEMI KÖZPONT TUDOMÁNYOS KÖZLEMÉNYEI XIX. TERMÉSZETTUDOMÁNYOK 14. Szombathely, pp SÁFÁR, ZOLTÁN 1 DOUBLE FOURIER SERIES, GENERALIZED LIPSCHITZ AND ZYGMUND CLASSES Abstract: Our goal is the generalization of the results Ferenc Móricz( ). The paper research examined three main categories of problems. The first area is the term-by-term differentiability one-variable Fourier series, and thus obtained a series of Lipschitz class covers the debt. In the next section we investigated the relationship between the two-varialbe Fourier series coefficients of the appropriate scale and function of generalized Lipschitz and Zygmund classes debt. Finally, we give a necessary and sufficient condition that a Fourier transform of bivariate functions comply with a classical Lipschitz and Zygmund condition. The following four publications of the author's thesis are based on F. Móricz and Z. Sáfár(2010), Gawin Brown, F. Móricz and Z. Sáfár(2009), Vanda Fülöp, F. Móricz and Z. Sáfár(2011) and Z. Safar(2009). 1. Differentiation of Fourier series and function classes This theorems generalizes the corresponding theorems proved by BOAS (1967) and NÉMETH (1990). We assume that C absolutely convergent series, then the trigonometric series converges uniformly, and consequently it is the Fourier series of its sum f(x). In Theorem 1 we give necessary and sufficient conditions for the magnitude of Fourier coefficients of the function f in order that the function f is r 1 times differentiable in x T. Furthermore, we also show that the uniform convergence of rth formal derivative series of the Fourier series is equivalent to the continuity of the function on the torus. In Theorems 2 and 3 we give sufficient conditions of the magnitude of the Fourier coefficients in order that the function belongs to one of the classes Lip(α), Zyg(1) and lip(α) or zyg(1) (where 0 < α < 1). Finally, in Theorems 4 and 5 we show that the above condition is not only sufficient but also necessary in the case 0 or k 0. So, these conditions are best possible. 1 NYME, Savaria Egyetemi Központ, Természettudományi Kar, Matematika és Fizikai Intézet Szombathely, Károlyi G. tér 4. safar.zoltan@ttk.nyme.hu 5

6 (1.1) Let C be a sequence such that Then the trigonometric series (1.2) converges uniformly on the torus and it is the Fourier series of its sum f. Definition 1 (Lipschitz classes). Lip(α) consists of all functions f for which where C is a constant depending on f, but not on x and h. The little Lipschitz class lip(α) consists of all functions f for which Definition 2 (Zygmund classes). Zyg(α) consists of all continuous functions f for which The little Zygmund class zyg(α) consists of all continuous functions f for which Theorem 1. If for some r 1, 6

7 then the r times formally differentiated Fourier series in (1.2) converges at a particular point x T if and only if f is r times differentiable at x, and in this case we have (1.3) Furthermore, the rth derivative is continuous on T if and only if the series in (1.3) converges uniformly on T. Theorem 2. If for some r 1 and 0 < α 1, (1.4) then f is r times differentiable on T, Zyg(1) in case α = 1. Theorem 3. If for some r 1 and 0 < α 1, (1.5) Lip( ) in case 0 < α < 1, and then f is r times differentiable on T, lip( ) in case 0 < α < 1, and zyg(1) case α = 1. Theorem 4. Suppose that either k 0 for all k or 0 for all k, and that f is r times differentiable on T. If Lip( ) for some 0 < α < 1, then (1.4) holds with this α; while if Zyg(1), then (1.4) holds with α =1. Theorem 5. Both statements in Theorem 4 remain valid if Lip(α) and Zyg(1) are replaced by lip(α) and zyg(1), respectively, and (1.4) is replaced by (1.5). Corollary 1. (i) If for some r 1, (1.6) then f is r times differentiable on T and Lip( ). (ii) Suppose that 0 for all k and that f is r times differentiable on T, where r 1. If Lip( ), then (1.6) holds. 7

8 2. Double Fourier series and function classes In this section we generalized the single valued theorems of Ferenc Móricz( ) and we enlarged the theorems of two variables. We assume that the C absolute converges, so we can examine the function In Theorem 6 we give a sufficient condition of the magnitude of Fourier coefficients of a function f to belong to the class Lip( ), where 0 < α, β 1. This condition is also necessary in some particular cases (see Theorems 6-8 below). The claim of Theorem 7 relates to the class Zyg( ). We give a sufficient condition for the Fourier coefficients of f function to ensure that f to belong to an extended Zygmund class, where 0 < α, β 2. Throughout this chapter, by { : (k,l) } we denote a sequence of complex numbers with the property (2.1) The double trigonometric series (2.2) converges uniformly. Consequently, the series in (2.2) is the Fourier series of its sum f, which is continuous on the two-dimensional torus. We recall that a positive valued, measurable function L defined in [a, ) (a > 0 arbitrary), is said to be slowly varying (in Karamata's sense) if for every > 0, Let L be a two-variable function such that 8

9 (2.3) Definition 3 (Multiplicative Lipschitz classes). Let α, β > 0 arbitrary and (2.4) + (, ). The class Lip(α, β) consists of all continuous functions f(x,y) for which for all x,y T; > 0. The class lip(α, β) consists of all continuous functions f(x,y) for which Definition 4 (Multiplicative Zygmund classes). Given α, β > 0 and The class Zyg(α, β) consists of all continuous functions f for which for all x,y T; > 0. The class zyg(α, β) consists of all continuous functions f(x,y) for which We will use the special series (2.5) 0 for all k,l 1, and 9

10 (2.6) = = =, k, l 1. Definition 5 (Generalized Lipschitz classes). Given α, β > 0 and a function L(x,y) satisfying condition (2.3), a continuous function f is said to belong to the generalized multiplicative Lipschitz class Lip(α, β; L) if for the double difference operator in (2.4) for all x,y T; > 0. Given α, β 0 and function L satisfying condition (2.3), the function f is said to belong to Lip(α, β; 1/L) if for all x,y T; > 0. Given α, β 0, we denote by the class of all functions : [0,1] [0,1] which are nondecreasing in each variable and possess the following properties: (2.7) = 0 for all (2.8) (2.9), for all α' > α and 0 < 1; 10

11 (2.10), for all β' > β and 0 < 1. We will define the modulus of continuity and the modulus of smoothness by ω(f;, ):= and ω 2 (f;, ):=, where j=1,2 and. denotes the usual maximum norm. Remark. Bary és Stečkin(1956) introduced another classes of moduli of continuity which are defined by means of a function φ(t) Φ, 0 t π with the following four properties: (i) φ is continuous on the interval [0,π], however this was not used in the proofs of Bary, (ii) φ is non-decreasing, (iii) φ 0 for every 0 < t π, (iv) φ 0 as t 0. Definition 6 (Enlarged Lipschitz classes). Let for some α, β 0. We define the Lip( ) of continuous functions as follows: Lip( ) := {f: ω(f;, ) = O( (, ))}. Definition 7 (Enlarged Zygmund classes). Zyg( ) := {f: ω 2 (f;, ) = O( (, ))}. 3. Fourier series and enlarged Lipschitz and Zygmund classes of functions Our new results are summarized in the following three theorems. Theorem 6. Let. (i) If C is such that for some 0 < α, β 1 we have 11

12 (3.1) then (2.1) is satisfied and f Lip( ), where f is defined in (2.2). (ii) Conversely, suppose that } R is such that conditions (2.1), (2.5) and (2.6) satisfied. If f Lip( ) for some 0 α, β 1, then condition (3.1) is satisfied. Theorem 7. Let. (i) If C is such that for some 0 < α, β 2 we have (3.2) then (2.1) is satisfied and f Zyg( ), where f is defined in (2.2). (ii) Conversely, suppose that } R is such that condition (2.1) is satisfied and (3.3) 0 for all k, l 1. If f Zyg( ) for some 0 α, β 2, then condition (3.2) is satisfied. Theorem 8.. Let. (i) If C is such that for some 0 α, β < 1 we have (3.4) then f Lip( ), where f is defined in (2.2). (ii) Conversely, suppose that } R is such that conditions (2.1) and (3.3) are satisfied. If f Zyg( ) for some 0 α, β 2, then condition (3.4) is satisfied. Remark. In the case 0 < α, β < 1, Part (i) in Theorems 6 and 8 are equivalent. In the case 0 < α, β < 2, Part (ii) in Theorems 7 and 8 are equivalent. Part (ii) in Theorems 6 and 8 are not comparable. Remark. We note that it seems to be likely that our Theorems 6-8 in the cases 0 < α, β < 1 can also be obtained using the theorems of Bary and 12

13 Stečkin. The proofs of the theorems in MÓRICZ and SAFAR (2010) we estimate the moduli of continuity or smothness directly in terms of the function in question. We investigate the classes Lip( ) and Zyg( ) for 0 α, β 1 and 0 α, β 2, respectively. Further difference is that in the following lemmas {a kl } is an arbitrary series, while the function φ Φ is non-decreasing. The exponent γ and δ may be arbitrary real number for which γ > α 0 and δ > β 0. Finally, the key fact in the proofs of our theorems is that Part (i) and Part (ii) are equivalent whenever γ > α > 0 and δ > β > 0. The following three Lemmas will be of vital importance in the proofs of Theorem 6, 7 and 8. Lemma 1. Let {a kl : k,l = 1,2, } and. (i) If for some γ α > 0 and δ β > 0, (3.5) then a kl < and (3.6) (ii) Conversely, if (3.6) is satisfied for some γ > α 0 and δ > β 0, then (3.5) is also satisfied. Lemma 2. Let {a kl : k,l = 1,2, } and. (i) If (3.5) is satisfied for some δ β > 0, while γ, α are arbitrary, then (3.7) (ii) If (3.6) is satisfied for some δ > β 0, while γ, α are arbitrary, then (3.7) is also satisfied. Lemma 3. Let {a kl and. (i) If (3.5) is satisfied for some γ α > 0, while δ, β are arbitrary, then 13

14 (3.8) (ii) If (3.6) is satisfied for some γ > α 0, while δ, β are arbitrary, then (3.8) is also satisfied. 4. Fourier series and generalized Lipschitz classes The following two theorems are special cases of Theorem 6-8. Theorem 9. Assume C with (2.1), f is defined in (2.2) and L satisfies condition (2.3). (i) If for some 0 < α, β 1, (4.1) then f Lip(α, β; L). (ii) Conversely, let R be a sequence such that conditions (2.5) and (2.6) hold. If f Lip(α, β; L) for some 0 < α, β 1, then (4.1) holds. Theorem 10. Assume C, with (2.1), f is defined in (2.2) and L satisfies condition (2.3). (i) If for some 0 α, β < 1, (4.2) then f Lip(α, β; 1/L). (ii) Conversely, let be a sequence such that conditions (2.5) and (2.6) hold. If f Lip(α, β; 1/L) for some 0 < α, β < 1, then (4.2) holds. Problem. It is an open problem whether the claim in Theorem 10 (ii) remains valid if 0 < α, β < 1 is replaced by 0 α, β < 1. Remark. Theorem 6 is generalization of Theorem 9, which is ( ) : = arises easy choice. Similarly, Theorem 8 is generalization of Theorem 10 of the Lip( ) Zyg( ) and the relation of ( ) : = selection. 14

15 5. Double Fourier transforms and function classes In this section we consider complex-valued functions f ( ) and prove sufficient conditions under which the double Fourier transform belongs to one of the multiplicative Lipschitz classes Lip(α, β) for some 0 α, β 1, or to one of the multiplicative Zygmund classes Zyg(α, β) for some 0 α, β 2. In Theorem 11 we give sufficient conditions under which belongs to the class Lip(α, β), where 0 < α, β 1. This condition is also necessary in the case when xy f(x,y) 0 for almost every x,y R. In Theorem 12 we prove an analogous result in the case of Zygmund classes Zyg(α, β), where 0 < α, β 2. Theorem 11. (i) Suppose f: C is such that f ( ) and there exist some > 0 such that (5.1) f ({(x,y) : either x > and y <, or x < and y > }). If for some 0 < α, β 1, (5.2), s,t > 0, then f ( ) and Lip(α, β). (ii) Conversely, suppose f ( ) is such that for almost all (x,y) we have (5.3) f(x,y) = -f(-x,y) = -f(x,-y) = f(-x,-y) 0; in particular, if f(x,y) is odd in each variable. If Lip(α, β) for some 0 < α, β 1, then (5.2) is satisfied. Remark. The condition (5.2) is equvalent to the condition (5.4) f ({(x,y) : x > s és y > t}), s,t > 0. Due to the assumption that f ( ), in order to conclude f ( ) in statement (i) above, we need the fulfillment of condition (5.1). If there exist some constants > 0 and such that (5.5), s > 0, 15

16 then we also have f ({(x,y) : x > s és y < }). Analogously, if there exist some constants >0 and such that (5.6) then we also have f ({(x,y) : x < és y > t})., t > 0, In particular, conditions (5.5) and (5.6) imply the fulfillment of condition (5.1). Theorem 12. (i) Suppose f: C is such that f ( ) and there exist some > 0 such that condition (5.1) is satisfied. If for some 0 < α, β 2, (5.7), s,t > 0, then f ( ) and Zyg(α, β). (ii) Conversely, suppose f ( ) is such that f(x,y) 0 for almost all (x,y). If Zyg(α, β) for some 0 < α, β 2, then condition (5.7) holds. Remark. Again, condition (5.7) implies only the fulfillment of (5.4). Due the assumption that f ( ), in order to conclude f ( ) in statement (i) above, we need the fulfillment of condition (5.1). If there exist some constants > 0 and such that (5.8) then we also have f ({(x,y) : x > s és y < })., s > 0, (5.9) Analogously, if there exist some constants >0 and such that, t > 0, 16

17 then we also have f ({(x,y) : x < és y > t}). In particular, conditions (5.8) and (5.9) imply the fulfillment of condition (5.1). IRODALOM BARY, N. K. STEČKIN, S. B. (1956): Best approximation and differential properties of two conjugate functions. Trudy Moskov. Mat. Obšč. 5: (in Russian). BOAS, R. P. Jr. (1967): Fourier series with positive coefficients. J. Math. Anal. Appl. 17: FÜLÖP, V. MÓRICZ, F. SÁFÁR, Z. (2011): Double Fourier transforms, Lipschitz and Zygmund classes of functions on the plane. East J. Approx. 17: BROWN, G. MÓRICZ, F. SÁFÁR, Z. (2009) Formal differentiation of absolutely convergent Fourier series and classical function classes. Acta. Sci. Math. 75: MÓRICZ, F. (2008): Absolutely convergent Fourier series, classical function classes and Paley's theorem. Analysis Math. 34: MÓRICZ, F. (2008): Absolutely convergent Fourier series and generalized Lipschitz classes of functions. Colloq. Math. 113: MÓRICZ, F. (2008): Absolutely convergent multiple Fourier series and multiplicative Lipschitz classes of functions. Acta Math. Hungar. 121: MÓRICZ, F. (2009): Absolutely convergent Fourier series, enlarged Lipschitz and Zygmund classes of functions. East J. Approx. 15: MÓRICZ, F. (2010): Best possible sufficient conditions for the Fourier transform to satisfy the Lipschitz or Zygmund condition. Studia Math. 199: MÓRICZ, F. SÁFÁR, Z. (2010): Absolutely convergent double Fourier series, enlarged Lipschitz and Zygmund classes of functions of two variables. East J. Approx. 16: NÉMETH, J. (1990): Fourier series with positive coefficients and generalized Lipschitz classes. Acta Sci. Math. 54: SÁFÁR, Z. (2009): Absolutely convergent double Fourier series and generalized multiplicative Lipschitz classes of functions. Acta. Sci. Math. 75:

18 18

19 MATEMATIKA A NYME SAVARIA EGYETEMI KÖZPONT TUDOMÁNYOS KÖZLEMÉNYEI XIX. TERMÉSZETTUDOMÁNYOK 14. Szombathely, pp GUETH KRISZTIÁN 1 KERESÉSI ÉS SZÍNEZÉSI PROBLÉMÁK SPECIÁLIS GRÁFOKON Abstract: Some easy problems are NP-hard on general graphs. For example the coloring problem, finding the maximal click or the maximal independent set can't be solved efficiently. But if the graph is special, we can solve this problems in linear or quadratial time. In this essay we are talking about chordal graphs (in which every circles with length at least 4, contains some chords), comparibility graphs, co-comparibility graphs (which or its complement represents a partial ordering) and permutation graphs (which represents a permutation). We are giving polinomial time algorithms on the coloring and on the maximal click/independent set searching problem. In some cases the greedy algorithm is optimal. 1. Bevezetés Ismert, hogy általános gráfokban néhány egyszerűnek tűnő probléma is NP-teljes. Ilyen például a maximális méretű klikk (azaz teljes részgráf) megkeresése, vagy éppen a maximális független halmaz keresése, de ilyen a kromatikus szám meghatározása is, azaz hogy minimálisan hány szín szükséges a gráf megszínezéséhez, ha a szomszédos pontok nem kaphatják ugyanazt a színt. Ha egy problémáról az derül ki, hogy NP-teljes, akkor ne várjunk rá hatékony algoritmust. Több mint valószínű, hogy az ilyen problémákra csak olyan algoritmus adható, melynek lépésszáma az input méretének exponenciális függvénye, vagy akár a faktoriálisával arányos, ami viszonylag kis méretű inputra is embertelenül hosszú futásidőt eredményez, legyen bármilyen szuperszámítógépünk. Ha viszont a gráfunk valamilyen speciális osztályba tartozik, a fent említett problémák akár meglepően rövid idő alatt is megoldhatók. Ezen dolgozatban néhány ilyen speciális gráfosztályt tárgyalunk. Először kimondunk rájuk vonatkozó állításokat, összefüggéseket a gráfosztályok között, majd megnézzük, hogyan oldhatók meg a fenti problémák ezeken a gráfokon. 1 NYME, Savaria Egyetemi Központ, Természettudományi Kar, Matematika és Fizikai Intézet Szombathely, Károlyi G. tér 4. guethk@citromail.hu 19

20 A tanulmány elkészítése során JEREMY P. SPINRAD gráfok reprezentációjáról írt könyvéből (2003) dolgoztam (pontos megjelölés a dolgozat végén található). Az általam kidolgozott tételek és algoritmusok nagy része a hivatkozott műben bizonyítás nélkül kimondva (algoritmusok esetében az optimalitás igazolása nélkül), illetve feladatként szerepel. Köszönet Hujter Mihálynak, a BME docensének, aki eljuttatta számomra ezt a könyvet, és ráirányította figyelmemet erre az érdekes témára. 2. Néhány nevezetes gráfosztály Első gráfosztályunkba olyan gráfok tartoznak, melyben minden körben vannak húrok is. Definíció: Egy G gráfot merevkörűnek nevezünk, ha nem tartalmaz legalább 4 hosszúságú átlómentes kört. Az elnevezés abból jött, hogy a gráfot rúd-csukló szerkezetnek tekintve ilyenkor nem tudjuk a síkban mozgatni éleit egymáshoz képest. Egy 4 vagy több pontú átló nélküli kört lehet hajlítgatni. Egy gráfban a v csúcsot szimpliciálisnak nevezzük, ha v szomszédai egy klikket, azaz teljes részgráfot alkotnak. Azaz v bármely két szomszédja között vezet él. Mivel természetesen v-ből a szomszédjaihoz vezet él, úgy is fogalmazhatunk, hogy v a szomszédjaival együtt klikket formáz. Az úgynevezett perfekt eliminációs séma megadja a G gráf csúcsainak egy szimpliciális sorrendjét, azaz olyan módon rendezi sorba a csúcsokat ( v 1,v2,... v n ), hogy minden i-re v i szimpliciális a v i,vi+ 1,... vn által feszített részgráfban, már ha ilyen sorrend létezik. Azaz olyan sorrendet ad meg, melyben minden csúcs nála nagyobb indexű szomszédai klikket alkotnak. Ismert, hogy egy G gráf csúcsai akkor és csak akkor rendezhetők szimpliciális sorrendbe, ha G merevkörű. Az az irány, hogy ha van ilyen sorrend, akkor nem tartalmazhat a gráf átlómentes kört, könnyen látszik. Ugyanis tegyük fel, hogy van ilyen kör (mely definíció szerint legalább 4 hosszúságú), és tekintsük a szimpliciális sorrend szerint legalacsonyabb indexű tagját, jelöljük ezt x-szel. A sorrend tulajdonsága miatt x nála nagyobb indexű szomszédai közül bármelyik kettő össze kéne hogy legyen kötve, de ezen szomszédok között ott van az a két pont, melyek x szomszédai a körön, és mivel ez egy legalább 4 pontú átlómentes kör, a szóban forgó két szomszéd mégsem lehet összekötve. Az ellentmondás bizonyítja, hogy a gráfunk merevkörű. 20

21 Most egy általánosabb gráfosztály következik, melynek, mint látni fogjuk, a tárgyalt gráfosztályok mind részei. Definíció: A G gráfot perfektnek nevezzük, ha minden G' feszített részgráfjára Χ(G') = ω(g'). Itt Χ(G') a G' gráf kromatikus számát, ω(g') pedig a G'-ben lévő maximális méretű klikk elemszámát jelenti. Egy tetszőleges gráf csúcsait nyilván nem lehet kevesebb színnel színezni, mint a maximális klikkméret, hiszen a klikkben szereplő csúcsokat mind különbözőre kell színezni. A perfekt gráf kritériuma azt jelenti, hogy ki is lehet ennyivel színezni, de nem csak az egész gráfot, hanem minden feszített részgráfját is. A továbbiakban a gráfokat nem valódi színekkel, hanem az 1, 2, 3, számokkal fogjuk színezni. Állítás: Ha a G gráf merevkörű, akkor G perfekt is. Bizonyítás: Látható, hogy merevkörű gráf minden feszített részgráfja is merevkörű. Ugyanis ha G-ben nincs átlómentes kör, akkor semelyik feszített részgráfjában sem lehet, mert utóbbi minden olyan élet tartalmaz, ami a csúcsai között vezet, és az eredeti gráfban is szerepelt. Tehát elég belátni, hogy merevkörű gráf kiszínezhető maxklikk számú színnel. Tekintsük G csúcsainak egy szimpliciális sorrendjét ( v 1,v2,... vn ), és jobbról balra haladva (azaz indexek szerint csökkenő sorrendben) színezzünk minden csúcsot a legkisebb olyan színre, amilyen színű már megszínezett szomszédja még nincs. Ezt nevezzük mohó színezésnek. Állítjuk, hogy ez az eljárás nem használ ω(g)-nél több színt (kevesebbet meg nyilván nem használhat). Egy szimpliciális sorrendben minden maximális klikk előáll úgy, hogy valamelyik csúcs és a nála nagyobb indexű szomszédai. Vegyük az egyik maxklikk (jelöljük K-val) legalacsonyabb indexű pontját (legyen ez x), x minden, tőle jobbra eső szomszéda benne kell legyen K-ban, mert ellenkező esetben vagy ellentmondásban lennénk a szimpliciális sorrenddel, vagy pedig találnánk K-nál nagyobb klikket. Ha most a mohó algoritmus ω-nál több színt használna, akkor lenne olyan y csúcs, melyet az ω+1-edik színre színezne. Ez csak úgy volna lehetséges, hogy y-nak lennének olyan már megszínezett (azaz tőle jobbra álló) szomszédai, melyek az 1, 2, ω színeket kapták. Mivel a sorrend szimpliciális, ezek a csúcsok mind szomszédosak egymással, de az előbbiek miatt y-nal is, és így kaptunk egy ω+1 csúcsú klikket G-ben, ami ellentmond ω definíciójának. Ezzel a bizonyítást befejeztük. Következő gráftípusaink egy rendezési relációt írnak le. 21

22 Definíció: A G gráfot összehasonlítás-gráfnak nevezzük, ha éleit meg tudjuk úgy irányítani, hogy egy tranzitív G' digráfot kapjunk. Ez azt jelenti, hogy amennyiben G'-ben van x y él és y z él is, akkor az eredeti gráfban van x és z között is él, melyet aztán z felé irányítunk. G' tranzitivitása megfelel egy rendezési relációnak: x y azt jelenti, hogy y nagyobb x-nél. A feltétel összhangban van a < reláció tranzitivitásával. G-ről tegyük fel, hogy egyszerű gráf, azaz nincsenek benne párhuzamos élek, sem hurokélek, így G'-ben egyik elem sem lesz nagyobb önmagánál, és nem fordulhat elő, hogy két elem mindegyike nagyobb a másiknál. Azonban G'-ben nincs feltétlenül bármely két elem között valamilyen irányú él, vagyis nem minden elempár összehasonlítható. G-re vonatkoztatva ez azt jelenti, hogy ott pontosan akkor megy két elem közt él, ha azok összehasonlíthatóak. Ezért hívjuk G-t összehasonlítás-gráfnak. Az ilyen gráfok (ha az éleit megirányítottuk) egy részben rendezett halmazt reprezentálnak. Állítás: Ha G összehasonlítás-gráf, akkor G perfekt is. Biz.: Látható, hogy összehasonlítás-gráf minden feszített részgráfja is az: a részben rendezett halmaz egy részhalmazát reprezentálja. Tehát itt is elég belátni, hogy G kiszínezhető ω(g) darab színnel. Nézzük meg, mit jelent egy klikk a részben rendezett halmazra nézve! A tranzitivitásból következik, hogy a klikkben szereplő elemek közt van legnagyobb, van legkisebb, és egyértelműen sorbarendezhető ez a részhalmaz: minden elem kisebb a tőle jobbra levőknél és nagyobb a többinél. Az ilyen részhalmazt láncnak nevezzük. A maximális klikkméret tehát a részben rendezett halmazban lévő leghosszabb lánc hosszát jelenti. Ha kiszínezünk egy összehasonlítás-gráfot, akkor csak olyan pontok kerülhetnek egy színosztályba, melyek közül egyik sem szomszédos semelyik másikkal, azaz a neki megfelelő elemek közül semelyik kettő sem összehasonlítható. Az ilyen részhalmazokat antiláncoknak nevezzük. A színezés tehát azt jelenti, hogy a részben rendezett halmaz elemeit antiláncokkal lefedjük. Dilworth tétele azt mondja ki, hogy minden részben rendezett halmazban a maximális lánc hossza egyenlő a halmaz elemeit lefedő antiláncok minimális számával. Ez pontosan azt jelenti, hogy összehasonlítás-gráfra Χ(G) = ω(g). 22

23 X 1 v 1 X 2 v 2 X 3 v 3 X k v k 1. ábra: A maximális lánc, és a belőle képzett halmazok Fig 1: Maximal chain, and from it created sets Most bebizonyítjuk a Dilworth-tételt. A max. lánc hosszánál kevesebb antilánccal nyilván nem lehet lefedni a halmaz elemeit, mert minden antilánc legfeljebb egyet tartalmazhat a lánc elemei közül. Legyen v 1 > v2 >... > vk egy maximális lánc. Megadunk egy lefedést k db antilánccal. Álljon az X 1 halmaz a v 1 -ből, és a vele nem összehasonlítható elemek közül a legnagyobbakból (azaz amelyeknél nincs nagyobb elem a halmazban). X 1 elemeit ezután el is hagyhatjuk. X 2 álljon a v2 -ből és a maradék halmaz v2 -vel nem összehasonlítható elemei közül a maximálisakból (a maradék halmazban nézve), és így tovább. Az X 1,X 2,... X k halmazok mindegyike antilánc, mert egy adott halmaz legnagyobb elemei között nem lehet két összehasonlítható. Kell még, hogy ezek az antiláncok lefedik az egész halmazt. Tegyük fel, hogy van olyan y elem, mely egyik X i -ben sincs benne. Tegyük fel először azt is, hogy y a v 1,v2,... vk mindegyikével összehasonlítható, ezért nem került bele egyik halmazba sem. Ha y > v1, akkor mivel v 1 a lánc összes többi eleménél nagyobb, ezért a tranzitivitás miatt y is nagyobb a lánc minden eleménél, tehát a lánc az y elemmel bővíthető. Legyen ezután y < v1, de y nem kisebb a lánc összes eleménél. Legyen i a legkisebb olyan index, 23

24 melyre y > vi teljesül. Ha j tetszőleges, i-nél nagyobb index, akkor v i > v j, és a tranzitivitás miatt y > v j. Az i index definíciójával együtt ez azt jelenti, hogy y beszúrható a láncba a v i 1 és a v i közé. Ha pedig y minden elemnél kisebb, akkor pedig a lánc másik végére szúrható be. v 1 v i 1 y v i v k 2. ábra: Az y pont beszúrása a láncba Fig 2: Insertion of vertex y into the chain Tehát mindhárom esetben azt kaptuk, hogy a lánc bővíthető a kimaradt elemmel, tehát ha van ilyen, akkor a lánc nem volt maximális. Nézzük most azt az esetet, amikor y nem összehasonlítható pl. a v i -vel, de mégsem került bele X i -be! Ez csak úgy lehetséges, hogy y a vizsgált halmazban nem volt maximális, azaz létezik olyan z elem, mely nem összehasonlítható v -vel, de nagyobb y-nál, és így belekerült X -be i (lehetnek z és y közé eső elemek is, de a tranzitivitás miatt z > y mindenképpen fennáll). Mi lehet az oka annak, hogy z az X i -be került és nem az X i 1 -be? Egyik ok az lehet, hogy z összehasonlítható vi 1 -gyel. Ekkor z > v i 1 nem teljesülhet, mert vi 1 > vi és a tranzitivitás miatt z > vi is fennállna, holott feltettük, hogy nem összehasonlíthatóak. Tehát ha z és v i 1 összehasonlíthatóak, akkor utóbbi a nagyobb. Így y < z <vi 1 <vi 2 <... < v1 egy i+1 hosszú lánc. Most nézzük, hogy mi van akkor, ha z azért nem került X i 1 -be, mert ugyan nem összehasonlítható vi 1 -gyel, de van olyan nála nagyobb elem, i 24

25 mely szintén nem összehasonlítható vi 1 -gyel, és belekerült X i 1 -be. Ekkor erre az elemre végezzük el ugyanazt a gondolatmenetet, mint az előbb z-re, és így tovább. v v 1 1 X v i 1 i 1 v i z X i v i+1 y v k 1 X k 1 X i+1 v k u X k v k y 3. ábra: y nem összehasonlítható -vel, de nem került -be 4. ábra: y-ból -be vezet egy k+1 hosszú lánc Fig 3: y isn't comparable with, but y isn't in Fig 4: There is a chain from y to of length k+1 Az eddigiekből az következik, hogy ha y nem került X i -be, noha nem összehasonlítható vi -vel, akkor y-ból el tudunk jutni egy i+1 elemű láncon az X 1 halmaz valamely elemébe (ha a gondolatmenetben valahol az első eset áll fenn, akkor ott rálépünk a v-kből álló láncra, és azon megyünk v 1 -be, ha pedig mindig a 2. eset áll fenn, akkor végig a kezdeti lánctól diszjunkt láncon haladunk). Most vizsgáljuk meg, mi lehet a helyzet az X i -től lefelé! Az y pontról azt tettük fel, hogy egyik X halmazba sem került bele, tehát az X i+ 1 -be sem. Tegyük fel először, hogy ez azért történt, mert összehasonlítható vi+ 1 -gyel. Ekkor kizárhatjuk azt, hogy kettejük közül v i+ 1 a nagyobb, mert ekkor v i > v i+1 miatt v i > y is fennállna, pedig ők nem összehasonlíthatók. Tehát y > v i+1 teljesülhet csak. Ekkor azonban a bizonyítás első részében kapott, y-ból X 1 -be vezető láncot kibővíthetjük az v k < vk 1 <... <vi+ 1 < y lánccal, amely viszont k+1 elemű (minden X halmazból tartalmaz egy-egy elemet, meg még y-t is). Ez ellentmond annak, hogy a maximális lánc hossza k. 25

Kétváltozós periodikus függvények, általánosított Lipschitz és Zygmund osztályok

Kétváltozós periodikus függvények, általánosított Lipschitz és Zygmund osztályok Kétváltozós periodikus függvények, általánosított Lipschitz és Zygmund osztályok Doktori (PhD) értekezés tézisei Sáfár Zoltán TÉMAVEZETŐ: Dr. Móricz Ferenc PROFESSZOR EMERITUS SZEGEDI TUDOMÁNYEGYETEM TERMÉSZETTUDOMÁNYI

Részletesebben

ACTA ACADEMIAE PAEDAGOGICAE AGRIENSIS

ACTA ACADEMIAE PAEDAGOGICAE AGRIENSIS Separatum ACTA ACADEMIAE PAEDAGOGICAE AGRIESIS OVA SERIES TOM. XXII. SECTIO MATEMATICAE TÓMÁCS TIBOR Egy rekurzív sorozat tagjainak átlagáról EGER, 994 Egy rekurzív sorozat tagjainak átlagáról TÓMÁCS TIBOR

Részletesebben

Diszkrét matematika 2.

Diszkrét matematika 2. Diszkrét matematika 2. 2018. szeptember 21. 1. Diszkrét matematika 2. 2. előadás Fancsali Szabolcs Levente nudniq@cs.elte.hu www.cs.elte.hu/ nudniq Komputeralgebra Tanszék 2018. szeptember 21. Gráfelmélet

Részletesebben

Gráf csúcsainak színezése. The Four-Color Theorem 4 szín tétel Appel és Haken bebizonyították, hogy minden térkép legfeljebb 4 színnel kiszínezhető.

Gráf csúcsainak színezése. The Four-Color Theorem 4 szín tétel Appel és Haken bebizonyították, hogy minden térkép legfeljebb 4 színnel kiszínezhető. Gráf csúcsainak színezése Kromatikus szám 2018. Április 18. χ(g) az ún. kromatikus szám az a szám, ahány szín kell a G gráf csúcsainak olyan kiszínezéséhez, hogy a szomszédok más színűek legyenek. 2 The

Részletesebben

Érdemes egy n*n-es táblázatban (sorok-lányok, oszlopok-fiúk) ábrázolni a két színnel, mely éleket húztuk be (pirossal, kékkel)

Érdemes egy n*n-es táblázatban (sorok-lányok, oszlopok-fiúk) ábrázolni a két színnel, mely éleket húztuk be (pirossal, kékkel) Kombi/2 Egy bizonyos bulin n lány és n fiú vesz részt. Minden fiú pontosan a darab lányt és minden lány pontosan b darab fiút kedvel. Milyen (a,b) számpárok esetén létezik biztosan olyan fiúlány pár, akik

Részletesebben

SzA II. gyakorlat, szeptember 18.

SzA II. gyakorlat, szeptember 18. SzA II. gyakorlat, 015. szeptember 18. Barátkozás a gráfokkal Drótos Márton drotos@cs.bme.hu 1. Az előre megszámozott (címkézett) n darab pont közé hányféleképp húzhatunk be éleket úgy, hogy egyszerű gráfhoz

Részletesebben

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Diszkrét matematika 2.C szakirány Diszkrét matematika 2.C szakirány 2015. ősz 1. Diszkrét matematika 2.C szakirány 3. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék 2015.

Részletesebben

Diszkrét matematika 2.C szakirány

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

Részletesebben

Algoritmusok bonyolultsága

Algoritmusok bonyolultsága Algoritmusok bonyolultsága 9. előadás http://www.ms.sapientia.ro/~kasa/komplex.htm 1 / 18 Közelítő algoritmusok ládapakolás (bin packing) Adott n tárgy (s i tömeggel) és végtelen sok 1 kapacitású láda

Részletesebben

Algoritmuselmélet. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 13.

Algoritmuselmélet. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 13. Algoritmuselmélet NP-teljes problémák Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 13. előadás Katona Gyula Y. (BME SZIT) Algoritmuselmélet

Részletesebben

On The Number Of Slim Semimodular Lattices

On The Number Of Slim Semimodular Lattices On The Number Of Slim Semimodular Lattices Gábor Czédli, Tamás Dékány, László Ozsvárt, Nóra Szakács, Balázs Udvari Bolyai Institute, University of Szeged Conference on Universal Algebra and Lattice Theory

Részletesebben

Logika és számításelmélet. 11. előadás

Logika és számításelmélet. 11. előadás Logika és számításelmélet 11. előadás NP-teljesség Emlékeztetőül: NP-teljes nyelv Egy L probléma NP-teljes (a polinom idejű visszavezetésre nézve), ha L NP L NP-nehéz, azaz minden L NP esetén L p L. Azaz

Részletesebben

Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára 7. Előadás Párosítási tételek Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Kovácsházi Anna

Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára 7. Előadás Párosítási tételek Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Kovácsházi Anna Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára 7. Előadás Párosítási tételek Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Kovácsházi Anna 2010. 10. 18. 2 7. Párosítási tételek.nb 7. Előadás Emlékeztető: Javító út, Javító

Részletesebben

GRÁFELMÉLET. 7. előadás. Javító utak, javító utak keresése, Edmonds-algoritmus

GRÁFELMÉLET. 7. előadás. Javító utak, javító utak keresése, Edmonds-algoritmus GRÁFELMÉLET 7. előadás Javító utak, javító utak keresése, Edmonds-algoritmus Definíció: egy P utat javító útnak nevezünk egy M párosításra nézve, ha az út páratlan hosszú, kezdő- és végpontjai nem párosítottak,

Részletesebben

Algoritmuselmélet. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 12.

Algoritmuselmélet. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 12. Algoritmuselmélet NP-teljes problémák Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 12. előadás Katona Gyula Y. (BME SZIT) Algoritmuselmélet

Részletesebben

Az optimális megoldást adó algoritmusok

Az optimális megoldást adó algoritmusok Az optimális megoldást adó algoritmusok shop ütemezés esetén Ebben a fejezetben olyan modellekkel foglalkozunk, amelyekben a munkák több műveletből állnak. Speciálisan shop ütemezési problémákat vizsgálunk.

Részletesebben

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Diszkrét matematika 2. estis képzés Diszkrét matematika 2. estis képzés 2016. tavasz 1. Diszkrét matematika 2. estis képzés 9. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék

Részletesebben

1. Az ábrán látható táblázat minden kis négyzete 1 cm oldalhosszúságú. A kis négyzetek határvonalait akarjuk lefedni. Meg lehet-e ezt tenni

1. Az ábrán látható táblázat minden kis négyzete 1 cm oldalhosszúságú. A kis négyzetek határvonalait akarjuk lefedni. Meg lehet-e ezt tenni 1. Az ábrán látható táblázat minden kis négyzete 1 cm oldalhosszúságú. A kis négyzetek határvonalait akarjuk lefedni. Meg lehet-e ezt tenni a) 5 db 8 cm hosszú, b) 8 db 5 cm hosszú cérnával? Megoldás:

Részletesebben

Diszkrét matematika 2.

Diszkrét matematika 2. Diszkrét matematika 2. Mérai László előadása alapján Készítette: Nagy Krisztián 1. előadás Gráfok halmaza, gráf, ahol a csúcsok halmaza, az élek illesztkedés reláció: illesztkedik az élre, ha ( -él illesztkedik

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

Gráfelmélet. I. Előadás jegyzet (2010.szeptember 9.) 1.A gráf fogalma

Gráfelmélet. I. Előadás jegyzet (2010.szeptember 9.) 1.A gráf fogalma Készítette: Laczik Sándor János Gráfelmélet I. Előadás jegyzet (2010.szeptember 9.) 1.A gráf fogalma Definíció: a G=(V,E) párt egyszerű gráfnak nevezzük, (V elemeit a gráf csúcsainak/pontjainak,e elemeit

Részletesebben

Ramsey-féle problémák

Ramsey-féle problémák FEJEZET 8 Ramsey-féle problémák "Az intelligens eljárást az jellemzi, hogy még a látszólag megközelíthetetlen célhoz is utat nyit, megfelelő segédproblémát talál ki és először azt oldja meg." Pólya György:

Részletesebben

Geometria 1 normál szint

Geometria 1 normál szint Geometria 1 normál szint Naszódi Márton nmarci@math.elte.hu www.math.elte.hu/ nmarci ELTE TTK Geometriai Tsz. Budapest Geometria 1 p.1/4 Vizsga 1. Írásban, 90 perc. 2. Index nélkül nem lehet vizsgázni!

Részletesebben

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Diszkrét matematika 2.C szakirány Diszkrét matematika 2.C szakirány 2017. tavasz 1. Diszkrét matematika 2.C szakirány 3. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék 2017.

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 10. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék

Részletesebben

Diszkrét matematika 2.C szakirány

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

Részletesebben

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Diszkrét matematika 2. estis képzés Diszkrét matematika 2. estis képzés 2018. tavasz 1. Diszkrét matematika 2. estis képzés 11. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék

Részletesebben

Algoritmuselmélet. Mélységi keresés és alkalmazásai. Katona Gyula Y.

Algoritmuselmélet. Mélységi keresés és alkalmazásai. Katona Gyula Y. Algoritmuselmélet Mélységi keresés és alkalmazásai Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 9. előadás Katona Gyula Y. (BME SZIT) Algoritmuselmélet

Részletesebben

Síkbarajzolható gráfok, duális gráf

Síkbarajzolható gráfok, duális gráf Síkbarajzolható gráfok, duális gráf Papp László BME November 8, 2018 Gráfok lerajzolása Definíció: Egy G gráf diagramján a gráf olyan lerajzolását értjük ahol a csúcsok különböző síkbeli pontok, illetve

Részletesebben

Diszkrét matematika 1. estis képzés

Diszkrét matematika 1. estis képzés Diszkrét matematika 1. estis képzés 2019. tavasz 1. Diszkrét matematika 1. estis képzés 11. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján

Részletesebben

Diszkrét matematika II. gyakorlat

Diszkrét matematika II. gyakorlat Diszkrét matematika II. gyakorlat 9. Gyakorlat Szakács Nóra Helyettesít: Bogya Norbert Bolyai Intézet 2013. április 11. Bogya Norbert (Bolyai Intézet) Diszkrét matematika II. gyakorlat 2013. április 11.

Részletesebben

Diszkrét matematika 1. estis képzés

Diszkrét matematika 1. estis képzés Diszkrét matematika 1. estis képzés 2019. tavasz 1. Diszkrét matematika 1. estis képzés 9. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján

Részletesebben

Gráfok csúcsszínezései

Gráfok csúcsszínezései Gráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára Gráfok csúcsszínezései 2012. október 1. Előadó: Hajnal Péter 1. (Csúcs)színezések alapfogalmai Emlékeztetőként idézzünk fel néhány korábban tanult

Részletesebben

PELL EGYENLETEK MEGOLDÁSA LINEÁRIS REKURZÍV SOROZATOK SEGÍTSÉGÉVEL

PELL EGYENLETEK MEGOLDÁSA LINEÁRIS REKURZÍV SOROZATOK SEGÍTSÉGÉVEL PELL EGYENLETEK MEGOLDÁSA LINEÁRIS REKURZÍV SOROZATOK SEGÍTSÉGÉVEL KISS PÉTER Legyenek A, B, G 0, G x rögzített egész számok, melyekre AB ^ 0 és G 0, G x nem mindkettője zérus. Az egész számok G 0, G 1(

Részletesebben

1/50. Teljes indukció 1. Back Close

1/50. Teljes indukció 1. Back Close 1/50 Teljes indukció 1 A teljes indukció talán a legfontosabb bizonyítási módszer a számítástudományban. Teljes indukció elve. Legyen P (n) egy állítás. Tegyük fel, hogy (1) P (0) igaz, (2) minden n N

Részletesebben

Acta Acad. Paed. Agriensis, Sectio Mathematicae 29 (2002) PARTÍCIÓK PÁRATLAN SZÁMOKKAL. Orosz Gyuláné (Eger, Hungary)

Acta Acad. Paed. Agriensis, Sectio Mathematicae 29 (2002) PARTÍCIÓK PÁRATLAN SZÁMOKKAL. Orosz Gyuláné (Eger, Hungary) Acta Acad. Paed. Agriensis, Sectio Mathematicae 9 (00) 07 4 PARTÍCIÓK PÁRATLAN SZÁMOKKAL Orosz Gyuláné (Eger, Hungary) Kiss Péter professzor emlékére Abstract. In this article, we characterize the odd-summing

Részletesebben

Sali Attila Budapest Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. I. B. 137/b március 16.

Sali Attila Budapest Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. I. B. 137/b március 16. Bevezetés a Számításelméletbe II. 6. előadás Sali Attila Budapest Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Számítástudományi és Információelméleti Tsz. I. B. 7/b sali@cs.bme.hu 004 március 6. A kritikus út

Részletesebben

BOOLE ALGEBRA Logika: A konjunkció és diszjunkció tulajdonságai

BOOLE ALGEBRA Logika: A konjunkció és diszjunkció tulajdonságai BOOLE ALGEBRA Logika: A konjunkció és diszjunkció tulajdonságai 1.a. A B B A 2.a. (A B) C A (B C) 3.a. A (A B) A 4.a. I A I 5.a. A (B C) (A B) (A C) 6.a. A A I 1.b. A B B A 2.b. (A B) C A (B C) 3.b. A

Részletesebben

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Diszkrét matematika 2. estis képzés Diszkrét matematika 2. estis képzés 2018. tavasz 1. Diszkrét matematika 2. estis képzés 9. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék

Részletesebben

PÁROS HOSSZÚ KÖRÖK GRÁFOKBAN

PÁROS HOSSZÚ KÖRÖK GRÁFOKBAN PÁROS HOSSZÚ KÖRÖK GRÁFOKBAN CSIKVÁRI PÉTER Kivonat. Ebben a jegyzetben bebizonyítjuk Bondy és Simonovits következő tételét. Ha egy n csúcsú egyszerű gráf nem tartalmaz C k kört akkor az éleinek száma

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

1. tétel - Gráfok alapfogalmai

1. tétel - Gráfok alapfogalmai 1. tétel - Gráfok alapfogalmai 1. irányítatlan gráf fogalma A G (irányítatlan) gráf egy (Φ, E, V) hátmas, ahol E az élek halmaza, V a csúcsok (pontok) halmaza, Φ: E {V-beli rendezetlen párok} illeszkedési

Részletesebben

Diszkrét matematika 2.

Diszkrét matematika 2. Diszkrét matematika 2. Mérai László előadása alapján Készítette: Nagy Krisztián 4. előadás Eulerséta: Olyan séta, mely a gráf minden élét pontosan egyszer tartalmazza. Tétel: egy összefüggő gráf. Ha minden

Részletesebben

HAMILTON ÚT: minden csúcson PONTOSAN egyszer áthaladó út

HAMILTON ÚT: minden csúcson PONTOSAN egyszer áthaladó út SÍKBA RAJZOLHATÓ GRÁFOK ld. előadás diasorozat SZÍNEZÉS: ld. előadás diasorozat PÉLDA: Reguláris 5 gráf színezése 4 színnel Juhász, PPKE ITK, 007: http://users.itk.ppke.hu/~b_novak/dmat/juhasz_5_foku_graf.bmp

Részletesebben

Bonyolultságelmélet gyakorlat 06 Gráfos visszavezetések II.

Bonyolultságelmélet gyakorlat 06 Gráfos visszavezetések II. onyolultságelmélet gyakorlat 06 Gráfos visszavezetések II. 1. Feladat Mutassuk meg, hogy a n/-hosszú kör probléma NP-nehéz! n/-hosszú kör Input: (V, ) irányítatlan gráf Output: van-e G-ben a csúcsok felén

Részletesebben

Diszkrét matematika I.

Diszkrét matematika I. Diszkrét matematika I. középszint 2014. ősz 1. Diszkrét matematika I. középszint 3. előadás Mérai László diái alapján Komputeralgebra Tanszék 2014. ősz Relációk Diszkrét matematika I. középszint 2014.

Részletesebben

SzA X/XI. gyakorlat, november 14/19.

SzA X/XI. gyakorlat, november 14/19. SzA X/XI. gyakorlat, 2013. november 14/19. Színezünk és rajzolunk Drótos Márton drotos@cs.bme.hu 1. Mennyi a következő gráfok kromatikus száma: C 4, C 5, K 2,4, alábbi 2 gráf χ(c 4 ) = 2, páros hosszú

Részletesebben

Gráfelméleti alapfogalmak

Gráfelméleti alapfogalmak 1 Gráfelméleti alapfogalmak Gráf (angol graph= rajz): pontokból és vonalakból álló alakzat. pontok a gráf csúcsai, a vonalak a gráf élei. GRÁ Irányítatlan gráf Vegyes gráf Irányított gráf G H Izolált pont

Részletesebben

Soukup Dániel, Matematikus Bsc III. év Email cím: dsoukup123@gmail.com Témavezető: Szentmiklóssy Zoltán, egyetemi adjunktus

Soukup Dániel, Matematikus Bsc III. év Email cím: dsoukup123@gmail.com Témavezető: Szentmiklóssy Zoltán, egyetemi adjunktus Síktopológiák a Sorgenfrey-egyenes ötletével Soukup Dániel, Matematikus Bsc III. év Email cím: dsoukup123@gmail.com Témavezető: Szentmiklóssy Zoltán, egyetemi adjunktus 1. Bevezetés A Sorgenfrey-egyenes

Részletesebben

Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2010/2011-es tanév 1. forduló haladók III. kategória

Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2010/2011-es tanév 1. forduló haladók III. kategória Bolyai János Matematikai Társulat Oktatásért Közalapítvány támogatásával Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2010/2011-es tanév 1. forduló haladók III. kategória Megoldások és javítási útmutató 1. Határozzuk

Részletesebben

Halmazrendszerek alapvető extremális problémái. 1. Sperner-rendszerek és Sperner-tétel

Halmazrendszerek alapvető extremális problémái. 1. Sperner-rendszerek és Sperner-tétel Gráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára Halmazrendszerek alapvető extremális problémái 2014. Előadó: Hajnal Péter 1. Sperner-rendszerek és Sperner-tétel Definíció. S Sperner-rendszer V (n

Részletesebben

Construction of a cube given with its centre and a sideline

Construction of a cube given with its centre and a sideline Transformation of a plane of projection Construction of a cube given with its centre and a sideline Exercise. Given the center O and a sideline e of a cube, where e is a vertical line. Construct the projections

Részletesebben

LIST OF PUBLICATIONS

LIST OF PUBLICATIONS Annales Univ. Sci. Budapest., Sect. Comp. 33 (2010) 21-25 LIST OF PUBLICATIONS Péter Simon [1] Verallgemeinerte Walsh-Fourierreihen I., Annales Univ. Sci. Budapest. Sect. Math., 16 (1973), 103-113. [2]

Részletesebben

Hadamard-mátrixok Előadó: Hajnal Péter február 23.

Hadamard-mátrixok Előadó: Hajnal Péter február 23. Szimmetrikus kombinatorikus struktúrák MSc hallgatók számára Hadamard-mátrixok Előadó: Hajnal Péter 2012. február 23. 1. Hadamard-mátrixok Ezen az előadáson látásra a blokkrendszerektől független kombinatorikus

Részletesebben

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I. KOVÁCS BÉLA, MATEmATIkA I. 3 III. MEGFELELTETÉSEk, RELÁCIÓk 1. BEVEZETÉS Emlékeztetünk arra, hogy az rendezett párok halmazát az és halmazok Descartes-féle szorzatának nevezzük. Más szóval az és halmazok

Részletesebben

A zsebrádiótól Turán tételéig

A zsebrádiótól Turán tételéig Jegyzetek egy matekóráról Lejegyezte és kiegészítésekkel ellátta: Meszéna Balázs A katedrán: Pataki János A gráfokat rengeteg életszagú példa megoldásában tudjuk segítségül hívni. Erre nézzünk egy példát:

Részletesebben

Megoldások 7. gyakorlat Síkgráfok, dualitás, gyenge izomorfia, Whitney-tételei

Megoldások 7. gyakorlat Síkgráfok, dualitás, gyenge izomorfia, Whitney-tételei Számítástudomány alapjai Megoldások 7. gyakorlat Síkgráfok, dualitás, gyenge izomorfia, Whitney-tételei 90. A konvex poliéder egyes lapjait határoló élek száma legyen k! Egy konvex poliéder egy tetszőleges

Részletesebben

Egy érdekes térképi vetület matematikai és csillagászati alkalmazásai - folytatás

Egy érdekes térképi vetület matematikai és csillagászati alkalmazásai - folytatás DIMENZIÓK 43 Matematikai Közlemények III. kötet, 2015 doi:10.20312/dim.2015.06 Egy érdekes térképi vetület matematikai és csillagászati alkalmazásai - folytatás Péntek Kálmán NymE TTK Matematika és Fizikai

Részletesebben

Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2015/2016-os tanév 1. forduló Haladók III. kategória

Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2015/2016-os tanév 1. forduló Haladók III. kategória Bolyai János Matematikai Társulat Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2015/2016-os tanév 1. forduló Haladók III. kategória Megoldások és javítási útmutató 1. Az a és b befogójú derékszögű háromszögnek

Részletesebben

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Diszkrét matematika 2.C szakirány Diszkrét matematika 2.C szakirány 2017. tavasz 1. Diszkrét matematika 2.C szakirány 4. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék 2017.

Részletesebben

Bevezetés a kvantum-informatikába és kommunikációba 2015/2016 tavasz

Bevezetés a kvantum-informatikába és kommunikációba 2015/2016 tavasz Bevezetés a kvantum-informatikába és kommunikációba 2015/2016 tavasz Kvantumkapuk, áramkörök 2016. március 3. A kvantummechanika posztulátumai (1-2) 1. Állapotleírás Zárt fizikai rendszer aktuális állapota

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

19. AZ ÖSSZEHASONLÍTÁSOS RENDEZÉSEK MŰVELETIGÉNYÉNEK ALSÓ KORLÁTJAI

19. AZ ÖSSZEHASONLÍTÁSOS RENDEZÉSEK MŰVELETIGÉNYÉNEK ALSÓ KORLÁTJAI 19. AZ ÖSSZEHASONLÍTÁSOS RENDEZÉSEK MŰVELETIGÉNYÉNEK ALSÓ KORLÁTJAI Ebben a fejezetben aszimptotikus (nagyságrendi) alsó korlátot adunk az összehasonlításokat használó rendező eljárások lépésszámára. Pontosabban,

Részletesebben

Geometria 1 normál szint

Geometria 1 normál szint Geometria 1 normál szint Naszódi Márton nmarci@math.elte.hu www.math.elte.hu/ nmarci ELTE TTK Geometriai Tsz. Budapest Geometria 1 p.1/4 Vizsga 1 Írásban, 90 perc. 2 Személyazonosságot igazoló okmány nélkül

Részletesebben

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Nagy Gábor  compalg.inf.elte.hu/ nagy Diszkrét matematika 1. középszint 2017. ősz 1. Diszkrét matematika 1. középszint 5. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján Komputeralgebra

Részletesebben

1. előadás: Halmazelmélet, számfogalom, teljes

1. előadás: Halmazelmélet, számfogalom, teljes 1. előadás: Halmazelmélet, számfogalom, teljes indukció Szabó Szilárd Halmazok Halmaz: alapfogalom, bizonyos elemek (matematikai objektumok) összessége. Egy halmaz akkor adott, ha minden objektumról eldönthető,

Részletesebben

Bonyolultságelmélet. Monday 10 th October, 2016, 17:44

Bonyolultságelmélet. Monday 10 th October, 2016, 17:44 Monday 10 th October, 2016, 17:44 NP-teljes gráfelméleti problémák Tétel A Hamilton-Út probléma NP-teljes. NP-teljes gráfelméleti problémák Tétel A Hamilton-Út probléma NP-teljes. Ötlet,,Értékválasztó

Részletesebben

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I. KOVÁCS BÉLA, MATEmATIkA I. 1 I. HALmAZOk 1. JELÖLÉSEk A halmaz fogalmát tulajdonságait gyakran használjuk a matematikában. A halmazt nem definiáljuk, ezt alapfogalomnak tekintjük. Ez nem szokatlan, hiszen

Részletesebben

Melykeres(G) for(u in V) {szin(u):=feher Apa(u):=0} for(u in V) {if szin(u)=feher then MBejar(u)}

Melykeres(G) for(u in V) {szin(u):=feher Apa(u):=0} for(u in V) {if szin(u)=feher then MBejar(u)} Mélységi keresés Ez az algoritmus a gráf pontjait járja be, eredményképpen egy mélységi feszítőerdőt ad vissza az Apa függvény által. A pontok bejártságát színekkel kezeljük, fehér= érintetlen, szürke=meg-

Részletesebben

FIATAL MŰSZAKIAK TUDOMÁNYOS ÜLÉSSZAKA

FIATAL MŰSZAKIAK TUDOMÁNYOS ÜLÉSSZAKA FIATAL ŰSZAKIAK TUDOÁNYOS ÜLÉSSZAKA Kolozsvár, 1999. március 19-20. Zsákolt áruk palettázását végző rendszer szimulációs kapacitásvizsgálata Kádár Tamás Abstract This essay is based on a research work

Részletesebben

Csima Judit április 9.

Csima Judit április 9. Osztályozókról még pár dolog Csima Judit BME, VIK, Számítástudományi és Információelméleti Tanszék 2018. április 9. Csima Judit Osztályozókról még pár dolog 1 / 19 SVM (support vector machine) ez is egy

Részletesebben

Diszkrét matematika 2.

Diszkrét matematika 2. Diszkrét matematika 2. 2018. október 12. 1. Diszkrét matematika 2. 5. előadás Fancsali Szabolcs Levente nudniq@cs.elte.hu www.cs.elte.hu/ nudniq Komputeralgebra Tanszék 2018. október 12. Diszkrét matematika

Részletesebben

Gráfelméleti feladatok programozóknak

Gráfelméleti feladatok programozóknak Gráfelméleti feladatok programozóknak Nagy-György Judit 1. Lehet-e egy gráf fokszámsorozata 3, 3, 3, 3, 5, 6, 6, 6, 6, 6, 6? 2. Lehet-e egyszer gráf fokszámsorozata (a) 3, 3, 4, 4, 6? (b) 0, 1, 2, 2, 2,

Részletesebben

Feladatok, amelyek gráfokkal oldhatók meg 1) A königsbergi hidak problémája (Euler-féle probléma) a

Feladatok, amelyek gráfokkal oldhatók meg 1) A königsbergi hidak problémája (Euler-féle probléma) a Feladatok, amelyek gráfokkal oldhatók meg ) A königsbergi hidak problémája (Euler-féle probléma) a b d c A megfelelő gráf: d a b c ) Egy szórakoztató feladat (Hamilton-féle probléma) Helyezzük el az,,,...,

Részletesebben

A rosszindulatú daganatos halálozás változása 1975 és 2001 között Magyarországon

A rosszindulatú daganatos halálozás változása 1975 és 2001 között Magyarországon A rosszindulatú daganatos halálozás változása és között Eredeti közlemény Gaudi István 1,2, Kásler Miklós 2 1 MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutató Intézete, Budapest 2 Országos Onkológiai Intézet,

Részletesebben

KOMBINATORIKA ElŐADÁS Matematika BSc hallgatók számára. Klikkek gráfokban-1. Definíció. Egy G gráfban egy K V(G) csúcshalmazt klikknek nevezünk, ha K

KOMBINATORIKA ElŐADÁS Matematika BSc hallgatók számára. Klikkek gráfokban-1. Definíció. Egy G gráfban egy K V(G) csúcshalmazt klikknek nevezünk, ha K KOMBINATORIKA ElŐADÁS Matematika BSc hallgatók számára Klikkek gráfokban Előadó: Hajnal Péter 2017 1. Az alapkérdés Emlékeztetünk egy a gráfok színezésénél tárgyalt fontos fogalomra: Definíció. Egy G gráfban

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

Algoritmusok bonyolultsága

Algoritmusok bonyolultsága Algoritmusok bonyolultsága 5. előadás http://www.ms.sapientia.ro/~kasa/komplex.htm 1 / 27 Gazdaságos faváz Kruskal-algoritmus Joseph Kruskal (1928 2010) Legyen V = {v 1, v 2,..., v n }, E = {e 1, e 2,...,

Részletesebben

angolul: greedy algorithms, románul: algoritmi greedy

angolul: greedy algorithms, románul: algoritmi greedy Mohó algoritmusok angolul: greedy algorithms, románul: algoritmi greedy 1. feladat. Gazdaságos telefonhálózat építése Bizonyos városok között lehet direkt telefonkapcsolatot kiépíteni, pl. x és y város

Részletesebben

KOMBINATORIKA ELŐADÁS osztatlan matematikatanár hallgatók számára

KOMBINATORIKA ELŐADÁS osztatlan matematikatanár hallgatók számára KOMBINATORIKA ELŐADÁS osztatlan matematikatanár hallgatók számára Párosítások gráfokban Előadó: Hajnal Péter 2018 1. A párosítás alapfogalma Definíció. Egy G gráfban egy M élhalmaz párosítás, ha 2 M darab

Részletesebben

1000 forintos adósságunkat, de csak 600 forintunk van. Egyetlen lehetőségünk, hogy a

1000 forintos adósságunkat, de csak 600 forintunk van. Egyetlen lehetőségünk, hogy a A merész játékok stratégiája A következő problémával foglalkozunk: Tegyük fel, hogy feltétlenül ki kell fizetnünk 000 forintos adósságunkat, de csak 600 forintunk van. Egyetlen lehetőségünk, hogy a még

Részletesebben

Széchenyi István Egyetem www.sze.hu/~herno

Széchenyi István Egyetem www.sze.hu/~herno Oldal: 1/6 A feladat során megismerkedünk a C# és a LabVIEW összekapcsolásának egy lehetőségével, pontosabban nagyon egyszerű C#- ban írt kódból fordítunk DLL-t, amit meghívunk LabVIEW-ból. Az eljárás

Részletesebben

HAMILTON KÖR: minden csúcson PONTOSAN egyszer áthaladó kör. Forrás: (

HAMILTON KÖR: minden csúcson PONTOSAN egyszer áthaladó kör. Forrás: ( HAMILTON KÖR: minden csúcson PONTOSAN egyszer áthaladó kör Teljes gráf: Páros gráf, teljes páros gráf és Hamilton kör/út Hamilton kör: Minden csúcson áthaladó kör Hamilton kör Forrás: (http://www.math.klte.hur/~tujanyi/komb_j/k_win_doc/g0603.doc

Részletesebben

Kiegészítő részelőadás 1. Az algoritmusok hatékonyságának mérése

Kiegészítő részelőadás 1. Az algoritmusok hatékonyságának mérése Kiegészítő részelőadás 1. Az algoritmusok hatékonyságának mérése Dr. Kallós Gábor 2014 2015 1 Az Ordó jelölés Azt mondjuk, hogy az f(n) függvény eleme az Ordó(g(n)) halmaznak, ha van olyan c konstans (c

Részletesebben

Az Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny tanévi első fordulójának feladatmegoldásai

Az Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny tanévi első fordulójának feladatmegoldásai Az Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny 008-009. tanévi első fordulójának feladatmegoldásai matematikából, a II. kategória számára. Határozzuk meg az alábbi egyenletrendszer valós megoldásait. ( x

Részletesebben

Algoritmusok bonyolultsága

Algoritmusok bonyolultsága Algoritmusok bonyolultsága 11. előadás http://www.ms.sapientia.ro/~kasa/komplex.htm () 1 / 1 NP-telesség Egy L nyelv NP-teles, ha L NP és minden L NP-re L L. Egy Π döntési feladat NP-teles, ha Π NP és

Részletesebben

A hiperbolikus síkgeometria Poincaré-féle körmodellje

A hiperbolikus síkgeometria Poincaré-féle körmodellje A hiperbolikus síkgeometria Poincaré-féle körmodellje Ha egy aiómarendszerre modellt adunk, az azt jelenti, hogy egy matematikai rendszerben interpretáljuk az aiómarendszer alapfogalmait és az aiómák a

Részletesebben

NÉHÁNY MEGJEGYZÉS A BURKOLÓFELÜLETEK VIZSGÁLATÁHOZ

NÉHÁNY MEGJEGYZÉS A BURKOLÓFELÜLETEK VIZSGÁLATÁHOZ Miskolci Egyetem, Multidiszciplináris tudományok, 1. kötet (2011) 1. szám, pp. 87-94. NÉHÁNY MEGJEGYZÉS A BURKOLÓFELÜLETEK VIZSGÁLATÁHOZ Nándoriné Tóth Mária egyetemi docens Miskolci Egyetem, Gépészmérnöki

Részletesebben

Algoritmuselmélet. Bonyolultságelmélet. Katona Gyula Y.

Algoritmuselmélet. Bonyolultságelmélet. Katona Gyula Y. Algoritmuselmélet Bonyolultságelmélet Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 12. előadás Katona Gyula Y. (BME SZIT) Algoritmuselmélet

Részletesebben

Algoritmuselmélet. Legrövidebb utak, Bellmann-Ford, Dijkstra. Katona Gyula Y.

Algoritmuselmélet. Legrövidebb utak, Bellmann-Ford, Dijkstra. Katona Gyula Y. Algoritmuselmélet Legrövidebb utak, Bellmann-Ford, Dijkstra Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 3. előadás Katona Gyula Y. (BME

Részletesebben

Gráfelméleti feladatok. c f

Gráfelméleti feladatok. c f Gráfelméleti feladatok d e c f a b gráf, csúcsok, élek séta: a, b, c, d, e, c, a, b, f vonal: c, d, e, c, b, a út: f, b, a, e, d (walk, lanţ) (trail, lanţ simplu) (path, lanţ elementar) 1 irányított gráf,

Részletesebben

Közösségek keresése nagy gráfokban

Közösségek keresése nagy gráfokban Közösségek keresése nagy gráfokban Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 2011. április 14. Katona Gyula Y. (BME SZIT) Közösségek

Részletesebben

Feladatok. 7. Tíz rabló a kincseit egy több lakattal lezárható ládában gyűjti. Az egyes lakatokat egy-egy

Feladatok. 7. Tíz rabló a kincseit egy több lakattal lezárható ládában gyűjti. Az egyes lakatokat egy-egy Feladatok 1. Hányféleképpen állhat sorba n fiú és n lány úgy, hogy azonos neműek ne álljanak egymás mellett?. Hány olyan hétszámjegyű telefonszám készíthető, amiben pontosan két különböző számjegy szerepel,

Részletesebben

Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2012/2013-as tanév 1. forduló haladók III. kategória

Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2012/2013-as tanév 1. forduló haladók III. kategória Bolyai János Matematikai Társulat Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 0/03-as tanév. forduló haladók III. kategória Megoldások és javítási útmutató. Egy kör kerületére felírjuk -től 3-ig az egészeket

Részletesebben

17. előadás: Vektorok a térben

17. előadás: Vektorok a térben 17. előadás: Vektorok a térben Szabó Szilárd A vektor fogalma A mai előadásban n 1 tetszőleges egész szám lehet, de az egyszerűség kedvéért a képletek az n = 2 esetben szerepelnek. Vektorok: rendezett

Részletesebben

HHF0CX. k darab halmaz sorbarendezésének a lehetősége k! Így adódik az alábbi képlet:

HHF0CX. k darab halmaz sorbarendezésének a lehetősége k! Így adódik az alábbi képlet: Gábor Miklós HHF0CX 5.7-16. Vegyük úgy, hogy a feleségek akkor vannak a helyükön, ha a saját férjeikkel táncolnak. Ekkor már látszik, hogy azon esetek száma, amikor senki sem táncol a saját férjével, megegyezik

Részletesebben

24. tétel. Kombinatorika. A grá fok.

24. tétel. Kombinatorika. A grá fok. 2009/2010 1 Huszk@ Jenő 24. tétel. Kombinatorika. A grá fok. 1.Kombinatorika A kombinatorika a véges halmazokkal foglalkozik. Olyan problémákat vizsgál, amelyek függetlenek a halmazok elemeinek mibenlététől.

Részletesebben

22. GRÁFOK ÁBRÁZOLÁSA

22. GRÁFOK ÁBRÁZOLÁSA 22. GRÁFOK ÁBRÁZOLÁSA A megoldandó feladatok, problémák modellezése során sokszor gráfokat alkalmazunk. A gráf fogalmát a matematikából ismertnek vehetjük. A modellezés során a gráfok több változata is

Részletesebben