Az állítást nem bizonyítjuk, de a létezést a Paley-féle konstrukció mutatja: legyen H a
|
|
- Éva Deák
- 6 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 . Blokkrendszerek Definíció. Egy (H, H), H H halmazrendszer t (v, k, λ)-blokkrendszer, ha H = v, B H : B = k, és H minden t elemű részhalmazát H-nak pontosan λ eleme tartalmazza. H elemeit blokkoknak nevezzük. Példa. Egy q rendű projektív sík (pontjaival és egyeneseivel) (q + q +, q +, ) blokkrendszert alkot. Egy t (v, k, λ) blokkrendszer λ = esetén Steiner-rendszer Ha C egy 0-t tartalmazó e-hibajavító perfekt kód GF () n -ben, akkor a C-beli minimális pozitív súlyú kódszavak tartói egy (e + ) (n, e +, ) blokkrendszert adnak. Állítás. A (,, ) blokkrendszer létezik és egyértelmű. Az állítást nem bizonyítjuk, de a létezést a Paley-féle konstrukció mutatja: legyen H a (mod ) maradékosztályok halmaza, S = {0,, 3, 4,, 9} H a kvadratikus maradékok, és legyen H = {S + x x H}. Ekkor (H, H) (,, ) blokkrendszer. Következmény. Mivel egy (,, ) blokkrendszer komplementere (azaz (H, {H \ B B H})) (, 6, 3) blokkrenszer és viszont, ez utóbbi is egyértelmű. Ha H H egy t (v, k, λ) blokkrendszer, és A H, A = a t, akkor (H \ A, {B \ A B H, A B}) egy (t a) (v a, k a, λ) blokkrendszer.. A bináris Golay-kódok GF () felett az x 3 polinom három irreducibilis tényező szorzatára bomlik: x 3 = (x )p(x)q(x), ahol és p(x) = x + x 9 + x 7 + x 6 + x + x + q(x) = x + x 0 + x 6 + x + x 4 + x + Ezen fokú polinomok bármelyikének legfeljebb fokú többszörosei egy [3,, 7] kódot alkotnak, a perfekt bináris Golay-kódot, amit G 3 jelöl. Egy paritásbittel kiegészítve kapjuk a G 4 kibővített bináris Golay-kódot, amelyről belátható, hogy önortogonális, [4,, 8] kód, amelyben minden kódszó súlya 4 többszöröse (vagyis duplán páros). Célunk annak belátása, hogy minden (4,, 8) kód, amely tartalmazza 0-t szügségképpen permutáció-ekvivalens G 4 -gyel. Definíció. Legyen C F n lineáris kód az F test felett. Ekkor a C = {(c 0, c,..., c n ) (c 0,..., c n ) C, kód a C kibővített kódja. n = 0} i=0
2 Tétel. Legyen C GF () n perfekt kód d = e+ távolsággal, és 0 C. Ekkor C súlyeloszlása csak az n, d paraméterektől függ. Bizonyítás. Mivel C perfekt, minden x GF () n szó pontosan egy C-beli kódszótól lesz legfeljebb e távolságra. A háromszög-egyenlőtlenség miatt egy i súlyú kódszótól legfeljebb e távolságra csak i e, i e +,..., i + e, i + e súlyú szavak lehetnek. Az i súlyú szavak száma: ( ) n = C i,i e A i e C i,i A i C i,i+e A i+e i ahol és C i,i k = C i,i+k = e k j=0 e k j=0 ( )( ) n (i k) i k k + j j ( i + k k + j )( ) n (i + k) j ha e i n e, amiből A i+e kifejezhető. Ahhoz, hogy a rekurzió elinduljon, szükség van még az első e tagra, ezek A 0 =, A = A =... = A e = 0, tehát a többi tag is egyértelműen meg van határozva. Például GF () 3 -ban a 3 sugarú Hamming-gömbben 3 k=0 ( ) 3 = 048 = k pont van, így egy (3,, 7) kód perfekt. Erre a fenti rekurzió a következő számokat adja: A 0 = A 3 =, A 7 = A 6 = 3, A 8 = A = 06, és A = A = 88, a többi pedig 0. Lemma. Legyenek x, y GF () n olyanok, hogy 4 w(x) és 4 w(y). Ekkor 4 w(x + y) x y = 0 Bizonyítás. Jelolje c azon helyek számát, ahol mindkét kódszóban -es áll. ekkor x y = c (mod ) és w(x + y) = w(x) + w(y) c, tehát mindkét állítás pontosan akkor igaz, ha c páros. Definíció. Legyen C egy [n, k, d] kód, w 0 < d egy c 0 kódszó súlya. Feltehető, hogy c 0 = (,...,, 0,..., 0), és ekkor C egy generátormátrixa [ ] 0 0 G = A B (blokk-mátrix) alakú, ahol az első sor c 0, az A mátrix (k ) w 0, a B mátrix pedig (k ) (n w 0 ) méretű. A B mátrix által generált kód a reziduális kód. Állítás. A fenti módon kapott reziduális kód paraméterei [n w 0, k, d ], ahol d d w 0
3 Bizonyítás. A kapott kódszavak hossza n w 0. Ha a c kódszó vetülete 0, akkor c utolsó n w 0 jegye 0, így a c és c + c 0 kódszavak egyikének súlya legfeljebb w 0 < d, vagyis az illető kódszó a 0. Eszerint c {0, c 0 }, tehát a dimenzió csak eggyel csökkent, azaz k. Ha a c kódszó vetülete w 0 súlyú, a 0 és c 0 szavak egyikétől legfeljebb w + w 0 távolságra lehetett. Mivel ez a távolság legalább d minden kódszóra, d d w 0 Tétel. Legyen C GF () 4 olyan, hogy 0 C és C egy (4,, 8) kód. Ekkor C permutációekvivalens G 4 -gyel. Bizonyítás. C-t tetszőleges helyen kilyukasztva (azaz minden kódszóból az adott indexű elemet elhagyva) egy (3,, 7) perfekt kódhoz jutunk, amiben a fentiek szerint 0, 7, 8,,,, 6 és 3 súlyú kódszavak vannak. Emiatt C-ben csak 0, 8,, 6 és 4 súlyú szavak lehettek, másként alkalmas helyen lyukasztva más súlyú kódszavak is maradnának. Továbbá bármely e GF () 4 vektorral vett e+c eltoltjára ugyanez elmondható, így speciálisan C-ben bármely két kódszó távolsága is csak 0, 8,, 6 és 4 valamelyike lehet. A fenti lemma alapján ekkor C C, így C C. Itt a bal oldalon álló altérnek legalább pontja van, így dim C. Másrészt a tartalmazás miatt dim C dim C = 4 dim C amiből dim C, azaz C = C egy dimenziós altér, tehát C egy [4,, 8] lineáris kód. Tekintsük a C-ből egy súlyú kódszóból kiindulva kapott reziduális kódot. Ez [,, ] kód lesz, mert a fenti állítás szerint legalább a kódszavak d minimális távolsága, a súlyok párosak, a Singleton-korlát szerint viszont d + =. Mivel GF () n -ben a páros súlyú szavak éppen egy kodimenziós alteret alkotnak, a reziduális kód pontosan GF () páros súlyú szavaiból áll. Ennek egy generátormátrixa I. tehát C generátormátrixa választható A I. 0 (blokk-mátrix) alakúnak, ahol A -es mátrix. d = 8 miatt A minden sorában legalább 6 egyes van. Viszont 6-nál több nem lehet, mert a súlyok 4-gyel való oszthatósága miatt ekkor 0 egyes lenne benne, és ilyen sort az elsőhöz adva 4 súlyú kódszót kapnánk. A bármely két sorában a közös -esek száma 3: Ha legfeljebb lenne, akkor a két sor összegében legalább 8 egyes lenne, amiből a c 0 hozzáadásával legfeljebb 6 súlyú kódszót 3
4 kapnánk, ha viszont legalább 4 közös egyes lenne, akkor az összegben legfeljebb 4 egyest találnánk, ami ismét legfeljebb 6 súlyú kódszót eredményezne. Ezzel beláttuk, hogy A egy (, 6, 3) blokkrendszer illeszkedési mátrixa, ami permutáció erejéig egyértelmű. Golay-kód egy szisztematikus rea- Megjegyzés. Ily módon egyben megadtuk a [4,, 8] lizációját. Állítás. [4,, 8] -ben a kódszavak tartói (4, 8, ) blokkrendszert alkotnak. Bizonyítás. pontot legfeljebb kódszó tartója tartalmazhat, mert ha c, c két 8 súlyú kódszó lenne legalább közös -essel, akkor az összegük súlya legfeljebb 6 lenne. Az összes ötösök száma ( ) ( 4, egy 8 súlyú kódszó pedig 8 ) ötöst fed le, amelyek mind különböznek, és ( 4 ) ( 8 ) = éppen a 8 súlyú kódszavak száma. = 79 Megjegyzés. A blokkrendszereknél látott módon kaphatunk ebből (4, 8, ), 4 (3, 7, ) és 3 (, 6, ) blokkrendszereket (Witt-féle blokkrendszerek) és (,, ) blokkrendszert, ami a 4 rendű projektív sík ( = , = 4 + ) 3. További konstrukciók 3.. Turyn-konstrukció Hamming-kódból Legyen H a [7, 4, 3] Hamming-kód. Ennek egy előállítása a következő: számozzuk a Fanosíkot az. ábrának megfelelően. Ekkor a sík részhalmazait GF () 7 -beli kódszavaknak is tekinthetjük a karakterisztikus vektorokon keresztül. A kódszavak legyenek a következőkből kapottak: az üres halmaz, az egyenesek, és ezek komplementerei. Legyen H a H-ból a kódszavak ábra. A Fano-sík (P G(, )). megfordításával kapott kód, H, H az ezekből paritásbit hozzáadásával kapott kódok, ezekre H H = {(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), (,,,,,,, )}. Az is belátható, hogy H H és H H Állítás. Legyen C = {(a + x, b + x, a + b + x) a, b H, x H. Ekkor C a G 4 Golay-kód. 4
5 Bizonyítás. Ekkor a (a, 0, a), (0, b, b) és (x, x, x) alakú elemek bázist alkotnak, ahol a és b H egy bázisán futnak végig, x pedig H egy bázisán. Ebből leolvashatjuk, hogy dim C = és C C, mert H és H önortogonális és (a, 0, a) (x, x, x) = a x+a x = 0 és (0, b, b) (x, x, x) = 0 Mivel H és H duplán páros és C önortogonális, C is duplán páros. Ha egy kódszó súlya 4 lenne, akkor az egyik nyolcasban 0 a súly, tehát x {(0,..., 0), (,..., )}. Feltehető, hogy x = (0,..., 0). Ha a = 0 vagy b = 0 (de nem mindkettő), akkor a súly legalább 8, mert a másik kétszer szerepel. Ha viszont a 0, b 0, akkor a és b is része a kódszónak, így a súly ismét legalább Ikozaéderből Tekintsük az ikozaéder csúcsaiból és éleiből alkotott gráfot (. ábra). Legyen az adjacenciamátrixban az és 0 felcserélésével kapott mátrix N és G = [ I N ]. ábra. Az ikozaéder-gráf. Állítás. G a G 4 Golay-kód generátormátrixa. Bizonyítás. G minden sora ortogonális önmagára, mert egy csúcsnak szomszédja van, így a sorok súlya 6. Két sor skalárszorzata a megfelelő csúcsok közös szomszédjainak száma (mod ), ami antipodális csúcsokra 0, szomszédosakra és (gráfelméleti) távolságúakra. A kódszavak súlya 4 sem lehet: az első illetve második -es részbe eső súlyok szerint lehetőség volna, az egyik tag az összeadott sorok számat adja meg a szisztematikusság miatt, ez lehet 0,,, 3, 4. 0 sor összege a nullvektor, a sorok súlya 8, két sor összege legalább = súlyú, mert a közös egyesek száma legfeljebb. 3 vagy 4 sor összegében a második -es nem vagy 0 súlyú. Következmény. A G által generált kód ortogonálisának generátormátrixa G = [ N I ] mert N = N T. de a kód önortogonális, tehát a két mátrix ugyanazt a kódot generálja, tehát ez a kód automorfizmuscsoportja a koordinátákon tranzitív módon hat, mert a lyukasztott kódra ez igaz. Ebből az is adódik, hogy G 3 egyértelmű.
6 3.3. Conway-féle konstrukció Tekintsük GF (4) = {0,, ω, ω = ω = ω + } felett a következő mátrix által generált kódot (hexakód): G = 0 0 ω ω 0 0 ω ω 0 0 A kód tehát H = {(a, b, c, f(), f(ω), f(ω) f(x) = ax + bx + c}. Belátható, hogy ebben csak 0, 4 és 6 súlyú kódszavak vannak. Ekkor G 4 elemei 4 6-os GF () elemű mátrixok formájában írhatók a következő módon: legyenek a mátrix sorai az m 0, m, m, m 3 GF () 6 -beli vektorok. Egy ilyen mátrix pontosan akkor kódszó, ha. m 0 paritása megegyezik az összes oszlop paritásával. m + ωm + ωm 3 H Itt m 0 és m + ωm + ωm 3 H tetszőlegesen megválasztható egymástól függetlenül, és ez egyértelműen meghatároz egy kódszót Pasquier-féle konstrukció Tekintsük azt a [8, 4, ] 8 kódot, ami a GF ( 3 ) feletti legfeljebb 3 fokú polinomokból kapott primitív Reed-Solomon kód kibővítése (paritással, vagy a 0-ban is kiértékelve, ez ugyanazt adja), azaz C = {(f(), f(α), f(α ),..., f(α 6 ), f(0)) f GF ( 3 )[x], deg f < 4} ahol α primitív 7. egységgyök Mivel két legfeljebb harmadfokú polinom szorzata legfeljebb hatodfokú, és egy ilyen összes függvényértékének összege 0, az így kapott kód önortogonális. Egy GF ()-bázist rögzítve GF ( 3 ) elemeit tekinthetjük három hosszú GF ()-beli sorozatoknak. Alkalmas bázist választva a fenti kód elemei éppen a G 4 kódszavait adják. 3.. Mohó algoritmussal A G 4 kibővített Golay-kódban bármely két kódszó távolsága legalább 8. Meglepő módon egyedül ennek felhasználásával is megkaphatjuk a kódszavakat mohó algoritmus segítségével. Tekintsük ugyanis minden lépésben a GF () 4 -ben lexikografikusan rendezve első olyan szót, ami minden korábban kiválasztott kódszótól legalább 8 távolságra van. Az üres halmazból indulva így éppen a G 4 kódhoz jutunk. 4. A ternáris Golay-kódok A bináris esethez hasonló állítás igaz a három elemű test felett: a (, 3 6, ) 3 perfekt kód egyértelmű, de ezt nehezebb belátni. Ezt a kódot G -gyel jelöljük, és ez [, 6, ] 3 lineáris kód. G és G = G. a perfekt illetve kibővített ternáris Golay-kódok. 6
7 A perfekt ternáris Golay-kód egy generátormátrixa a következőképp áll elő: Legyen S az az mátrix, aminek i, j eleme a Legendre-szimbólummal felírva ( ) i j (S ) i,j = azaz S = Erre S S T = I J, ahol J n a csupa -esből álló n n mátrix. Ekkor G ill. G egy generátormátrixa 0 G = I 6 S ill. G = G. A fenti egyenlőség alapján belátható, hogy G önortogonális. Ebben a kódban minden kódszó súlya 3 többszöröse és az is megmutatható, hogy nincs 3 súlyú kódszó, tehát G egy [, 6, 6] 3 kód. A bináris esethez hasonlóan ezt a kódot is megkonstruálhatjuk Hamming-kód segítségével. Legyen a [4,, 3] 3 Hamming-kód ellenőrzőmátrixa a H 4-es mátrix. Ekkor a kibővített ternáris Golay-kód egy generátormátrixa [ ] J4 + I G = 4 I 4 I 4 0 H H 7
Diszkrét matematika 2.C szakirány
Diszkrét matematika 2.C szakirány 2017. tavasz 1. Diszkrét matematika 2.C szakirány 11. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék
RészletesebbenAleksziev Rita Antónia Matematika BSc Alkalmazott matematikus szakirány. Golay-kódok
Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi Kar Aleksziev Rita Antónia Matematika BSc Alkalmazott matematikus szakirány Golay-kódok Szakdolgozat Témavezető: Szőnyi Tamás Számítógéptudományi Tanszék
RészletesebbenDiszkrét matematika 2.C szakirány
Diszkrét matematika 2.C szakirány 2017. tavasz 1. Diszkrét matematika 2.C szakirány 10. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék
RészletesebbenDiszkrét matematika 2.
Diszkrét matematika 2. 2019. május 3. 1. Diszkrét matematika 2. 10. előadás Fancsali Szabolcs Levente nudniq@cs.elte.hu www.cs.elte.hu/ nudniq Mérai László diái alapján Komputeralgebra Tanszék 2019. május
RészletesebbenHadamard-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
RészletesebbenKódelméleti és kriptográai alkalmazások
Kódelméleti és kriptográai alkalmazások Wettl Ferenc 2015. május 14. Wettl Ferenc Kódelméleti és kriptográai alkalmazások 2015. május 14. 1 / 11 1 Hibajavító kódok 2 Általánosított ReedSolomon-kód Wettl
RészletesebbenBevezetés az algebrába 2
B U D A P E S T I M Ű S Z A K I M A T E M A T I K A É S G A Z D A S Á G T U D O M Á N Y I I N T É Z E T E G Y E T E M Bevezetés az algebrába 2 BMETE91AM37 Alkalmazások H607 2017-05-10 Wettl Ferenc ALGEBRA
RészletesebbenVektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott
Vektorterek =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott 40. Alteret alkotnak-e a valós R 5 vektortérben a megadott részhalmazok? Ha igen, akkor hány dimenziósak? (a) L = { (x 1, x 2, x 3, x 4, x 5 ) x 1 = x 5,
RészletesebbenHamming-kód. Definíció. Az 1-hibajavító, perfekt lineáris kódot Hamming-kódnak nevezzük. F 2 fölötti vektorokkal foglalkozunk.
Definíció. Hamming-kód Az -hibajavító, perfekt lineáris kódot Hamming-kódnak nevezzük. F fölötti vektorokkal foglalkozunk. Hamming-kód készítése: r egész szám (ellenırzı jegyek száma) n r a kódszavak hossza
RészletesebbenVIK A2 Matematika - BOSCH, Hatvan, 3. Gyakorlati anyag. Mátrix rangja
VIK A2 Matematika - BOSCH, Hatvan, 3. Gyakorlati anyag 2019. március 21. Mátrix rangja 1. Számítsuk ki az alábbi mátrixok rangját! (d) 1 1 2 2 4 5 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 0 1 1 2 1 0 1 1 1 1 2 3 1 3
RészletesebbenAlapfogalmak a Diszkrét matematika II. tárgyból
Alapfogalmak a Diszkrét matematika II. tárgyból (A szakirány, 2015-2016 tavaszi félév) A számonkérés során ezeknek a definícióknak, tételkimondásoknak az alapos megértését is számon kérjük. A példakérdések
RészletesebbenHibajavító kódolás (előadásvázlat, 2012. november 14.) Maróti Miklós
Hibajavító kódolás (előadásvázlat, 2012 november 14) Maróti Miklós Ennek az előadásnak a megértéséhez a következő fogalmakat kell tudni: test, monoid, vektortér, dimenzió, mátrixok Az előadáshoz ajánlott
RészletesebbenBevezetés az algebrába 2 Lineáris algebra alkalmazásai
Bevezetés az algebrába 2 Lineáris algebra alkalmazásai Wettl Ferenc Algebra Tanszék B U D A P E S T I M Ű S Z A K I M A T E M A T I K A É S G A Z D A S Á G T U D O M Á N Y I I N T É Z E T E G Y E T E M
RészletesebbenHibajavító kódok május 31. Hibajavító kódok 1. 1
Hibajavító kódok 2007. május 31. Hibajavító kódok 1. 1 Témavázlat Hibajavító kódolás Blokk-kódok o Hamming-távolság, Hamming-súly o csoportkód o S n -beli u középpontú t sugarú gömb o hibajelzı képesség
RészletesebbenDiszkrét matematika 2.C szakirány
Diszkrét matematika 2.C szakirány 2016. ősz 1. Diszkrét matematika 2.C szakirány 10. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék 2016.
RészletesebbenFELADATOK A BEVEZETŽ FEJEZETEK A MATEMATIKÁBA TÁRGY III. FÉLÉVÉHEZ. ÖSSZEÁLLÍTOTTA: LÁNG CSABÁNÉ ELTE IK Budapest
FELADATOK A BEVEZETŽ FEJEZETEK A MATEMATIKÁBA TÁRGY III. FÉLÉVÉHEZ ÖSSZEÁLLÍTOTTA: LÁNG CSABÁNÉ ELTE IK Budapest 2007-07-25 A 2. és a 4. fejezet feladatai megoldva megtalálhatók a Testb vítés, véges testek;
Részletesebben1. feladatsor Komplex számok
. feladatsor Komplex számok.. Feladat. Kanonikus alakban számolva határozzuk meg az alábbi műveletek eredményét. (a) i 0 ; i 8 ; (b) + 4i; 3 i (c) ( + 5i)( 6i); (d) i 3+i ; (e) 3i ; (f) ( +3i)(8+i) ( 4
RészletesebbenÖsszeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens
Skaláris szorzat az R n vektortérben Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens 2008.09.08. 1 Vektorok skaláris szorzata Két R n -beli vektor skaláris szorzata: Legyen a = (a 1,a 2,,a n ) és b
RészletesebbenDiszkrét matematika II. feladatok
Diszkrét matematika II. feladatok 1. Gráfelmélet 1.1. Könnyebb 1. Rajzold le az összes, páronként nem izomorf 3, 4, illetve 5 csúcsú egyszerű gráfot! 2. Van-e olyan (legalább kétpontú) gráf, melyben minden
RészletesebbenÉrdemes 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
RészletesebbenVektorterek. Több esetben találkozhattunk olyan struktúrával, ahol az. szabadvektorok esetében, vagy a függvények körében, vagy a. vektortér fogalma.
Vektorterek Több esetben találkozhattunk olyan struktúrával, ahol az összeadás és a (valós) számmal való szorzás értelmezett, pl. a szabadvektorok esetében, vagy a függvények körében, vagy a mátrixok esetében.
Részletesebben15. 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
RészletesebbenKlasszikus algebra előadás. Waldhauser Tamás március 24.
Klasszikus algebra előadás Waldhauser Tamás 2014. március 24. Irreducibilitás 3.33. Definíció. A p T [x] polinom irreducibilis, ha legalább elsőfokú, és csak úgy bontható két polinom szorzatára, hogy az
RészletesebbenGráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 13. Előadás
Gráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára 13. Előadás Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Hajnal Péter 2009. december 7. Gráfok sajátértékei Definíció. Egy G egyszerű gráf sajátértékei az A G
RészletesebbenMátrixok 2017 Mátrixok
2017 számtáblázatok" : számok rendezett halmaza, melyben a számok helye két paraméterrel van meghatározva. Például lineáris egyenletrendszer együtthatómátrixa 2 x 1 + 4 x 2 = 8 1 x 1 + 3 x 2 = 1 ( 2 4
RészletesebbenNagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy
Diszkrét matematika 3. estis képzés 2018. ősz 1. Diszkrét matematika 3. estis képzés 11. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék
RészletesebbenFraktálok. Kontrakciók Affin leképezések. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék. TARTALOMJEGYZÉK Kontrakciók Affin transzformációk
Fraktálok Kontrakciók Affin leképezések Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék TARTALOMJEGYZÉK 1 of 71 A Lipschitz tulajdonság ÁTMÉRŐ, PONT ÉS HALMAZ TÁVOLSÁGA Definíció Az (S, ρ) metrikus tér
Részletesebben1. Generátorrendszer. Házi feladat (fizikából tudjuk) Ha v és w nem párhuzamos síkvektorok, akkor generátorrendszert alkotnak a sík vektorainak
1. Generátorrendszer Generátorrendszer. Tétel (Freud, 4.3.4. Tétel) Legyen V vektortér a T test fölött és v 1,v 2,...,v m V. Ekkor a λ 1 v 1 + λ 2 v 2 +... + λ m v m alakú vektorok, ahol λ 1,λ 2,...,λ
RészletesebbenDiszkrét 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.
Részletesebben10. Feladat. Döntse el, hogy igaz vagy hamis. Név:...
1. Feladat. Döntse el, hogy igaz vagy hamis. Név:........................................... (1) (1 3) = (3 1). (hamis) () (1 ) = ( 1). (igaz). Feladat. Döntse el, hogy igaz vagy hamis. Név:...........................................
RészletesebbenLINEÁRIS ALGEBRA. matematika alapszak. Euklideszi terek. SZTE Bolyai Intézet, őszi félév. Euklideszi terek LINEÁRIS ALGEBRA 1 / 40
LINEÁRIS ALGEBRA matematika alapszak SZTE Bolyai Intézet, 2016-17. őszi félév Euklideszi terek Euklideszi terek LINEÁRIS ALGEBRA 1 / 40 Euklideszi tér Emlékeztető: A standard belső szorzás és standard
RészletesebbenVektorterek. Wettl Ferenc február 17. Wettl Ferenc Vektorterek február / 27
Vektorterek Wettl Ferenc 2015. február 17. Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 1 / 27 Tartalom 1 Egyenletrendszerek 2 Algebrai struktúrák 3 Vektortér 4 Bázis, dimenzió 5 Valós mátrixok és egyenletrendszerek
RészletesebbenLineáris leképezések (előadásvázlat, szeptember 28.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla
Lineáris leképezések (előadásvázlat, 2012. szeptember 28.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla Ennek az előadásnak a megértéséhez a következő fogalmakat kell tudni: homogén lineáris egyenletrendszer és
RészletesebbenFunkcionálanalízis. n=1. n=1. x n y n. n=1
Funkcionálanalízis 2011/12 tavaszi félév - 2. előadás 1.4. Lényeges alap-terek, példák Sorozat terek (Folytatás.) C: konvergens sorozatok tere. A tér pontjai sorozatok: x = (x n ). Ezen belül C 0 a nullsorozatok
Részletesebben1. 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
Részletesebben1. zárthelyi,
1. zárthelyi, 2009.10.20. 1. Írjuk fel a tér P = (0,2,4) és Q = (6, 2,2) pontjait összekötő szakasz felezőmerőleges síkjának egyenletét. 2. Tekintsük az x + 2y + 3z = 14, a 2x + 6y + 10z = 24 és a 4x+2y
RészletesebbenÖsszeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens
Az R n vektortér Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens 2008.09.08. R n vektortér/1 Vektorok Rendezett szám n-esek: a = (a 1, a 2,, a n ) sorvektor a1 a = a2 oszlopvektor... a n a 1, a 2,,
RészletesebbenNagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy
Diszkrét matematika 3. estis képzés 2016. ősz 1. Diszkrét matematika 3. estis képzés 3. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék
RészletesebbenMat. A2 3. gyakorlat 2016/17, második félév
Mat. A2 3. gyakorlat 2016/17, második félév 1. Hány megoldása lehet az alábbi lineáris egyenletrendszereknek a valós számok körében, ha a -ok tetszőleges (nem feltétlenül egyenlő) számokat jelölnek? 0
Részletesebben1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás)
Matematika A2c gyakorlat Vegyészmérnöki, Biomérnöki, Környezetmérnöki szakok, 2017/18 ősz 1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás) 1. Valós vektorterek-e a következő
RészletesebbenLineáris kódok. u esetén u oszlopvektor, u T ( n, k ) május 31. Hibajavító kódok 2. 1
Lieáris kódok Defiíció. Legye SF q. Ekkor S az F q test feletti vektortér. K lieáris kód, ha K az S k-dimeziós altere. [,k] q vagy [,k,d] q. Jelölések: F u eseté u oszlopvektor, u T (, k ) q sorvektor.
RészletesebbenKlasszikus algebra előadás. Waldhauser Tamás április 14.
Klasszikus algebra előadás Waldhauser Tamás 2014. április 14. Többhatározatlanú polinomok 4.3. Definíció. Adott T test feletti n-határozatlanú monomnak nevezzük az ax k 1 1 xk n n alakú formális kifejezéseket,
Részletesebben3. 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
RészletesebbenDiszkrét 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
RészletesebbenMatematika alapjai; Feladatok
Matematika alapjai; Feladatok 1. Hét 1. Tekintsük a,, \ műveleteket. Melyek lesznek a.) kommutativok b.) asszociativak c.) disztributívak-e a, műveletek? Melyik melyikre? 2. Fejezzük ki a műveletet a \
RészletesebbenDiszkrét 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
Részletesebben9. Előadás. (9. előadás) Lineáris egyr.(3.), Sajátérték április / 35
9. Előadás (9. előadás) Lineáris egyr.(3.), Sajátérték 2019. április 24. 1 / 35 Portfólió-analízis Tegyük fel, hogy egy bank 4 különböző eszközbe fektet be (réz, búza, arany és kakaó). Az ügyfeleinek ezen
Részletesebben13.1.Állítás. Legyen " 2 C primitív n-edik egységgyök és K C olyan számtest, amelyre " =2 K, ekkor K(") az x n 1 2 K[x] polinomnak a felbontási teste
13. GYÖKB½OVÍTÉS GALOIS CSOPORTJA, POLINOMOK GYÖKEINEK ELÉRHET½OSÉGE 13.1.Állítás. Legyen " 2 C primitív n-edik egységgyök és K C olyan számtest, amelyre " =2 K, ekkor K(") az x n 1 2 K[x] polinomnak a
RészletesebbenAlgoritmuselmélet. 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
Részletesebben6. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 6. előadás Bázis, dimenzió
6. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 37. 41. oldal. Gondolkodnivalók Lineáris függetlenség 1. Gondolkodnivaló Legyen V valós számtest feletti vektortér. Igazolja, hogy ha a v 1, v 2,..., v n V
RészletesebbenDiszkrét matematika II. feladatok
Diszkrét matematika II. feladatok 1. Gráfelmélet 1. Rajzold le az összes, páronként nem izomorf 3, 4, illetve 5 csúcsú egyszerű gráfot. Hány összefüggő, illetve reguláris van közöttük? 2. Hány olyan, páronként
RészletesebbenLineáris algebra és a rang fogalma (el adásvázlat, szeptember 29.) Maróti Miklós
Lineáris algebra és a rang fogalma (el adásvázlat, 2010. szeptember 29.) Maróti Miklós Ennek az el adásnak a megértéséhez a következ fogalmakat kell tudni: (1) A mátrixalgebrával kapcsolatban: számtest
Részletesebbenλx f 1 (x) e λx f 2 (x) λe λx f 2 (x) + e λx f 2(x) e λx f 2 (x) Hasonlóan általában is elérhető sorműveletekkel, hogy csak f (j)
Matematika A3 gyakorlat Energetika és Mechatronika BSc szakok, 016/17 ősz 10 feladatsor: Magasabbrendű lineáris differenciálegyenletek (megoldás) 1 Határozzuk meg az e λx, xe λx, x e λx,, x k 1 e λx függvények
RészletesebbenVektorok, 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.
RészletesebbenKvadratikus alakok és euklideszi terek (előadásvázlat, október 5.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla
Kvadratikus alakok és euklideszi terek (előadásvázlat, 0. október 5.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla Az előadáshoz ajánlott jegyzet: Szabó László: Bevezetés a lineáris algebrába, Polygon Kiadó, Szeged,
RészletesebbenDiszkrét matematika alapfogalmak
2014 tavaszi félév Diszkrét matematika alapfogalmak 1 GRÁFOK 1.1 GRÁFÁBRÁZOLÁSOK 1.1.1 Adjacenciamátrix (szomszédsági mátrix) Szomszédok felsorolása, csak egyszerű gráfok esetén használható 1.1.2 Incidenciamátrix
RészletesebbenMiért fontos számunkra az előző gyakorlaton tárgyalt lineáris algebrai ismeretek
Az november 23-i szeminárium témája Rövid összefoglaló Miért fontos számunkra az előző gyakorlaton tárgyalt lineáris algebrai ismeretek felfrissítése? Tekintsünk ξ 1,..., ξ k valószínűségi változókat,
RészletesebbenTotókulcsok, kódok és véges geometriák
Totókulcsok, kódok és véges geometriák Szakdolgozat Készítette: Oli Barbara Szak: Matematika BSc Tanári Szakirány Témavezető: Kiss György Ph.D egyetemi docens Geometriai Tanszék Eötvös Loránd Tudományegyetem
RészletesebbenSzínes papíroktól a narancspakolásig a blokkrendszerek szimmetrikus világa
XIV. Bolyai Konferencia 2009. Március 14. Bodnár József IV. matematikus, ELTE TTK Eötvös Collegium Színes papíroktól a narancspakolásig a blokkrendszerek szimmetrikus világa 1873-ban Émile Mathieu kivételes
RészletesebbenA parciális törtekre bontás?
Miért működik A parciális törtekre bontás? Borbély Gábor 212 június 7 Tartalomjegyzék 1 Lineáris algebra formalizmus 2 2 A feladat kitűzése 3 3 A LER felépítése 5 4 A bizonyítás 6 1 Lineáris algebra formalizmus
RészletesebbenKÓDOLÁSTECHNIKA PZH. 2006. december 18.
KÓDOLÁSTECHNIKA PZH 2006. december 18. 1. Hibajavító kódolást tekintünk. Egy lineáris bináris blokk kód generátormátrixa G 10110 01101 a.) Adja meg a kód kódszavait és paramétereit (n, k,d). (3 p) b.)
RészletesebbenLabancz Norbert. Hibajavító kódolás
Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi kar Labancz Norbert Matematika BSc Alkalmazott matematikus szakirány Hibajavító kódolás Szakdolgozat Témavezet : Dr. Hermann Péter egyetemi docens Algebra
RészletesebbenFeladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz
Debreceni Egyetem Közgazdaságtudományi Kar Feladatok a Gazdasági matematika II tárgy gyakorlataihoz a megoldásra ajánlott feladatokat jelöli e feladatokat a félév végére megoldottnak tekintjük a nehezebb
Részletesebben1. Diagonalizálás. A Hom(V) diagonalizálható, ha van olyan bázis, amelyben A mátrixa diagonális. A diagonalizálható van sajátvektorokból álló bázis.
1 Diagonalizálás Diagonalizálható mátrixok Ismétlés Legyen M,N T n n Az M és N hasonló, ha van olyan A lineáris transzformáció, hogy M is és N is az A mátrixa egy-egy alkalmas bázisban Az M és N pontosan
Részletesebben1. Mondjon legalább három példát predikátumra. 4. Mikor van egy változó egy kvantor hatáskörében?
Definíciók, tételkimondások 1. Mondjon legalább három példát predikátumra. 2. Sorolja fel a logikai jeleket. 3. Milyen kvantorokat ismer? Mi a jelük? 4. Mikor van egy változó egy kvantor hatáskörében?
RészletesebbenFFT. Második nekifutás. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék október 2.
TARTALOMJEGYZÉK Polinomok konvolúviója A DFT és a maradékos osztás Gyűrűk támogatás nélkül Második nekifutás Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék 2015. október 2. TARTALOMJEGYZÉK Polinomok
RészletesebbenA kódok típusai Kódolás: adatok megváltoztatása. Dekódolás: a megváltoztatott adatból az eredeti visszanyerése.
1. Hibajavító kódok A kódok típusai Kódolás: adatok megváltoztatása. Dekódolás: a megváltoztatott adatból az eredeti visszanyerése. Célok Titkosírás (kriptográfia). A megváltoztatott adat illetéktelenek
Részletesebben1. Részcsoportok (1) C + R + Q + Z +. (2) C R Q. (3) Q nem részcsoportja C + -nak, mert más a művelet!
1. Részcsoportok A részcsoport fogalma. 2.2.15. Definíció Legyen G csoport. A H G részhalmaz részcsoport, ha maga is csoport G műveleteire nézve. Jele: H G. Az altér fogalmához hasonlít. Példák (1) C +
RészletesebbenA továbbiakban Y = {0, 1}, azaz minden szóhoz egy bináris sorozatot rendelünk
1. Kódelmélet Legyen X = {x 1,..., x n } egy véges, nemüres halmaz. X-et ábécének, elemeit betűknek hívjuk. Az X elemeiből képzett v = y 1... y m sorozatokat X feletti szavaknak nevezzük; egy szó hosszán
Részletesebben3. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 3. előadás Lineáris egyenletrendszerek
3. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 47. 50. oldal. Gondolkodnivalók Determinánsok 1. Gondolkodnivaló Determinánselméleti tételek segítségével határozzuk meg a következő n n-es determinánst: 1
RészletesebbenDiszkrét matematika 2 (C) vizsgaanyag, 2012 tavasz
Diszkrét matematika 2 (C) vizsgaanyag, 2012 tavasz A vizsga menete: a vizsga írásbeli és szóbeli részből áll. Az írásbeli beugrón az alábbi kérdések közül szerepel összesen 12 darab, mindegyik egy pontot
Részletesebben1. ábra ábra
A kifejtési tétel A kifejtési tétel kimondásához először meg kell ismerkedni az előjeles aldetermináns fogalmával. Ha az n n-es A mátrix i-edik sorának és j-edik oszlopának kereszteződésében az elem áll,
RészletesebbenLNM folytonos Az interpoláció Lagrange interpoláció. Lineáris algebra numerikus módszerei
Legkisebb négyzetek módszere, folytonos eset Folytonos eset Legyen f C[a, b]és h(x) = a 1 φ 1 (x) + a 2 φ 2 (x) +... + a n φ n (x). Ekkor tehát az n 2 F (a 1,..., a n ) = f a i φ i = = b a i=1 f (x) 2
RészletesebbenA szimplex algoritmus
A szimplex algoritmus Ismétlés: reprezentációs tétel, az optimális megoldás és az extrém pontok kapcsolata Alapfogalmak: bázisok, bázismegoldások, megengedett bázismegoldások, degenerált bázismegoldás
RészletesebbenVEKTORTEREK I. VEKTORTÉR, ALTÉR, GENERÁTORRENDSZER október 15. Irodalom. További ajánlott feladatok
VEKTORTEREK I. VEKTORTÉR, ALTÉR, GENERÁTORRENDSZER 2004. október 15. Irodalom A fogalmakat, definíciókat illetően két forrásra támaszkodhatnak: ezek egyrészt elhangzanak az előadáson, másrészt megtalálják
Részletesebbenkarakterisztikus egyenlet Ortogonális mátrixok. Kvadratikus alakok főtengelytranszformációja
Mátrixok hasonlósága, karakterisztikus mátrix, karakterisztikus egyenlet Ortogonális mátrixok. Kvadratikus alakok főtengelytranszformációja 1.Mátrixok hasonlósága, karakterisztikus mátrix, karakterisztikus
RészletesebbenGráfelmélet. 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
RészletesebbenLINEÁRIS ALGEBRA (A, B, C) tematika (BSc) I. éves nappali programtervező informatikus hallgatóknak évi tanév I. félév
LINEÁRIS ALGEBRA (A, B, C) tematika (BSc) I éves nappali programtervező informatikus hallgatóknak 2010-2011 évi tanév I félév Vektoriális szorzat és tulajdonságai bizonyítás nélkül: Vegyes szorzat és tulajdonságai
Részletesebben17. 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
RészletesebbenDiszkrét 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
Részletesebben9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, mátrixegyenlet
9. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 75. 84. oldal. Gondolkodnivalók Mátrix rangja 1. Gondolkodnivaló Határozzuk meg a p valós paraméter értékétől függően a következő mátrix rangját: p 3 1 2 2
Részletesebben1. Mit jelent az, hogy egy W R n részhalmaz altér?
Az informatikus lineáris algebra dolgozat B részének lehetséges kérdései Az alábbi listában azok a definíciók és állítások, tételek szerepelnek, melyeket a vizsgadolgozat B részében kérdezhetünk. A válaszoknál
RészletesebbenDiszkrét 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
RészletesebbenElső zárthelyi dolgozat megoldásai biomatematikából * A verzió
Első zárthelyi dolgozat megoldásai biomatematikából * A verzió Elméleti kérdések: E. Mikor nevezünk egy gráfot gyengén és mikor erősen összefüggőnek? Adjon példát gyengén összefüggő de erősen nem összefüggő
RészletesebbenDiszkrét matematika 2.
Diszkrét matematika 2. 2018. november 23. 1. Diszkrét matematika 2. 9. előadás Fancsali Szabolcs Levente nudniq@cs.elte.hu www.cs.elte.hu/ nudniq Komputeralgebra Tanszék 2018. november 23. Diszkrét matematika
RészletesebbenDeterminánsok. A determináns fogalma olyan algebrai segédeszköz, amellyel. szolgáltat az előbbi kérdésekre, bár ez nem mindig hatékony.
Determinánsok A determináns fogalma olyan algebrai segédeszköz, amellyel jól jellemezhető a mátrixok invertálhatósága, a mátrix rangja. Segítségével lineáris egyenletrendszerek megoldhatósága dönthető
RészletesebbenNagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz
Diszkrét matematika 1. középszint 2017. ősz 1. Diszkrét matematika 1. középszint 9. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján Komputeralgebra
RészletesebbenDiszkrét 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
Részletesebben11. előadás. Konvex poliéderek
11. előadás Konvex poliéderek Konvex poliéder 1. definíció: Konvex poliédernek nevezzük a térben véges sok, nem egysíkú pont konvex burkát. 2. definíció: Konvex poliédernek nevezzük azokat a térbeli korlátos
Részletesebben1. Bevezetés A félév anyaga. Lineáris algebra Vektorterek, alterek Függés, függetlenség, bázis, dimenzió Skaláris szorzat R n -ben, vektorok hossza és szöge Lineáris leképezések, mátrixuk, bázistranszformáció
RészletesebbenDiszkrét matematika 2.C szakirány
Diszkrét matematika 2.C szakirány 207. tavasz. Diszkrét matematika 2.C szakirány 9. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék 207.
RészletesebbenDiszkrét 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
RészletesebbenDiszkrét 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
RészletesebbenLogika 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
Részletesebben8. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, , oldal. 8. előadás Mátrix rangja, Homogén lineáris egyenletrendszer
8. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 51. 56., 70. 74. oldal. Gondolkodnivalók Elemi bázistranszformáció 1. Gondolkodnivaló Most ne vegyük figyelembe, hogy az elemi bázistranszformáció során ez
RészletesebbenBevezetés az algebrába 2
B U D A P E S T I M Ű S Z A K I M A T E M A T I K A É S G A Z D A S Á G T U D O M Á N Y I I N T É Z E T E G Y E T E M Bevezetés az algebrába 2 BMETE91AM37 Alkalmazások H607 2018-05-14 Wettl Ferenc ALGEBRA
RészletesebbenDiszkrét 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.
RészletesebbenDiszkrét 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
RészletesebbenAlgoritmuselmélet 18. előadás
Algoritmuselmélet 18. előadás Katona Gyula Y. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Számítástudományi Tsz. I. B. 137/b kiskat@cs.bme.hu 2002 Május 7. ALGORITMUSELMÉLET 18. ELŐADÁS 1 Közelítő algoritmusok
RészletesebbenNumerikus 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