Iván Szabolcs október 6.
|
|
- Áron Kovács
- 6 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Automaták irányítása II. Iván Szabolcs október 6.
2 Tartalom 1 Alapfogalmak (ismét) 2 Egy kiterjesztés és egy ellenpélda 3 Pozitív részeredmények 4 A Road Coloring Problem
3 Véges automaták Automata Automata: egy M = (Q, A, δ) hármas, ahol q u Q a véges, nemüres állapothalmaz; A a véges, nemüres input ábécé; δ : Q A Q az átmenetfüggvény. A szokott módon δ kiterjeszthető egy δ : Q A Q leképezéssé. δ(p, u) helyett egyszerűen p u vagy pu szerepel majd, ha δ egyértelműen kiderül a környezetből. Pu Ha P Q és u A, legyen Pu = {pu : p P}.
4 Irányítás (J. Černý, 1964.) Irányító szó Az M = (Q, A, δ) automatának u A irányító szava, ha Qu = 1. Vagyis ha p, q : pu = qu. M irányítható, ha van irányító szava.
5 d(m), d(n) d(m) Ha M irányítható, legyen d(m) = min{ u : u irányítja M-et}. d(n) = max{d(m) : M irányítható, n-állapotos automata}. Ismert: (n 1) 2 d(n) n3 n. 6 A Černý-sejtés d(n)? = (n 1) 2
6 Tartalom 1 Alapfogalmak (ismét) 2 Egy kiterjesztés és egy ellenpélda 3 Pozitív részeredmények 4 A Road Coloring Problem
7 Általánosítás Rang Legyen az u szó rangja Qu. A sejtés átfogalmazása... Ha van 1 rangú szó, akkor van legfeljebb (n 1) 2 hosszú 1 rangú szó is.... és általánosítása (Pin, 1978) Ha van k rangú szó, akkor van legfeljebb (n k) 2 hosszú k rangú szó is. Ez igaz k = n 1, n 2, n 3-ra.
8 Ellenpélda Ellenpélda az általános sejtésre (Kari, 2001) Egy legrövidebb 2 rangú szó: baabababaabbabaab, hossza 17 > 16 = (6 2) 2! Sőt: ez az automata szintén,,černý-i automata.
9 Tartalom 1 Alapfogalmak (ismét) 2 Egy kiterjesztés és egy ellenpélda 3 Pozitív részeredmények 4 A Road Coloring Problem
10 Részeredmények A sejtés (legalábbis d(n) = O(n 2 )) igaz, ha az automata állapotszáma prím és van ciklikusan permutáló betűje (Pin, 1981)... rendelkezik ciklikusan permutáló betűvel (Dubuc, 1998)... euleri (Kari, 2002)... aperiodikus (Trahtman, 2007)... gyengén monoton (Volkov, 2009) (január)... egy-klaszteres (Béal-Perrin, 2009) (július)...
11 Mik ezek? Euleri automata Az M = (Q, A, δ) automata euleri, ha összefüggő és átmenet(multi)gráfja euleri: p Q : {(q, a) : qa = p} = A. Aperiodikus automata Az M = (Q, A, δ) automata aperiodikus, ha minden u A +, k > 0 és p Q esetén pu k = p pu = p. Egy-klaszteres automata Az M = (Q, A, δ) automata egy-klaszteres, ha van olyan a A betű, amire a p pa transzformáció gráfjában csak egy kör van. A gyengén monoton automatákat később definiáljuk. Higgyük el egyelőre, hogy minden aperiodikus automata gyengén monoton.
12 Mindent bebizonyítunk?? (Vázlatosan) belátjuk a Černý-sejtést a következő esetekre: euleri automatára; egy-klaszteres automatára; gyengén monoton automatára. Az első két esetet együtt fogjuk kezelni. A továbbiakban rögzítsünk egy M = (Q, A, δ) irányítható automatát és legyen Q = {1,..., n}.
13 Valszám (Véges tartójú) valószínűségi mérték (avagy VM) egy olyan P : A R + 0 leképezés, amire csak véges sok szó képe nemnulla és P(w) = 1. w A Tartója a dom(p) = {w A : P(w) > 0} halmaz. A P 1 és P 2 szorzata... P 1 P 2, ahol P 1 P 2 (w) = uv=w P 1 (u)p 2 (v). Vegyük észre, hogy P 1 P 2 is VM és dom(p 1 P 2 ) = dom(p 1 )dom(p 2 ). w mint VM Ha w A egy szó, akkor legyen w az a VM, ami w-hez rendel 1-et (minden máshoz pedig nullát).
14 Mátrixok M P Ha P egy VM, definiálhatjuk a következő M P R n n mátrixot: M P (p, q) = P(w). Vegyük észre: M P1 P 2 = M P1 M P2. pw=q M w Speciálisan M w az a (bináris) mátrix, amire M w (p, q) = 1 pw = q.
15 Vektorok [S] Ha S Q állapotok egy halmaza, legyen [S] R 1 n az S karakterisztikus (sor)vektora: S(p) = 1 p S. Sw 1 Ha S Q és w A, legyen Sw 1 = {p Q : pw S}. Összefüggés Tetszőleges w A -ra és S Q-ra, M w [S] T = [Sw 1 ] T. (v T a v vektor transzponáltja.)
16 Egy friss eredmény Átlagoló Lemma (Steinberg, 2009) (október 2) Tegyük fel, hogy P 1 és P 2 VM-ek A -on, dom(p 2 ) = A n 1, és R Q állapotok egy halmaza úgy, hogy a következők teljesülnek: 1 [R]M P2 M P1 = [R]; 2 R erősen összefüggő; 3 valamely w 0 A -ra Qw 0 R. Akkor d(m) legfeljebb 1 + (n 2)(n 1 + L), ha R = Q; l + (r 1)(n 1 + L), ha R Q, ahol r = R, L a leghosszabb dom(p 1 )-beli szó hossza, és l = w 0. Ezt fogjuk vázlatosan igazolni.
17 Alkalmazás euleri automaták Tegyük fel, hogy M euleri automata. Definiáljuk a P 1 és P 2 VM-eket a következőképp: P 1 = P ε ; P 2 (u) = 1 n A u, ha 0 u < n, és legyen R = Q. Akkor [Q]M P2 M P1 = [Q] és alkalmazhatjuk az Átlagoló Lemmát: d(m) 1 + (n 2)(n 1).
18 Alkalmazás egy-klaszteres automaták Tegyük fel, hogy M egy-klaszteres. Legyen a A egy olyan betű, amire a p pa transzformációnak egyetlen köre van. Legyen R ez az r-elemű kör. Definiáljuk P 1 -et és P 2 -t a következőképp: P 1 (w) = 1 r, ha w {an r,..., a n 1 }; P 2 tetszőleges VM, amire dom(p 2 ) = A n 1. Akkor megint [R]M P2 M P1 = [R] és d(m) 1 + 2(n 2)(n 1) = O(n 2 ).
19 Egy vektorteres lemma, kezdetnek Vektorteres Lemma Legyen π : A K n n homomorfizmus, K egy test, továbbá W, V K n alterek úgy, hogy W V, de π(u)w / V valamely u A -ra és w W -re. Akkor tetszőleges F W -re, ami kifeszíti W -t, van egy f F elem és w A szó, amire w dimv dimw + 1 és π(w)f / V. Bizonyítás Legyen W m a π(x)w, x A m, w W vektorok által kifeszített altér. Akkor W = W 0 W 1... alterek növekvő lánca. Amint W k = W k+1, a lánc stabilizálódik. A π(u)w / V feltétel miatt van egy legnagyobb m 0, amire W m V. Tehát, W 0 W 1 W m V, és ezért dimw 0 + m dimv. Innen következik az álĺıtás.
20 Az Átlagoló Lemma bizonyítása Elég belátni, hogy tetszőleges S R-re van olyan w A, aminek hossza legfeljebb n L és melyre Miért? Sw 1 R > S. Mert ha R = Q, akkor van egy q Q és a A, amire qa 1 > 1, ezután (n 2)-szer meg tudjuk növelni az inverz képeket egyenként n 1 + L hosszú szavakkal és kapjuk az 1 + (n 2)(n 1 + L) korlátot. Ha pedig R Q, akkor kiindulunk egy q R-ből és (r 1)-szer megnöveljük a halmazt egyenként n 1 + L hosszú szavakkal, így kapunk egy w szót, amire Rw = 1 és w (r 1)(n 1 + L). Ekkor w 0 w jó lesz.
21 Sw 1 R > S Legyen tehát P 1, P 2 és R a Lemma feltételeinek megfelelő és rögzítsünk egy S R halmazt. Jelölje P a P 2 P 1 VM-et. Definálunk egy Z S : A R + 0 véletlen változót... Z S (w) = Sw 1 R = [R][Sw 1 ] T = [R]M w [S] T.... aminek kiszámoljuk a várható értékét P mellett... E P (Z S ) = S Ha van olyan v dom(p) = dom(p 2 P 1 ) = A n 1 dom(p 1 ), amire Z S (v) S, akkor van olyan w dom(p) is, amire Z S (w) = Sw 1 R > S és kész vagyunk.
22 Sw 1 R > S Tegyük fel tehát, hogy minden v dom(p)-re Z S (v) = S. Akkor minden x dom(p 1 )-re is Sx 1 R = S. γ Jelölje γ az [S] T S r [Q]T vektort. Akkor tetszőleges w A -ra M w γ = [Sw 1 ] T S r [Q]T, emiatt [R]M w γ = Sw 1 R S. Ha tehát x dom(p 1 ), akkor M x γ egy [R]-re merőleges nemnulla vektor.
23 Az utolsó lépés Feszítsék ki az M x γ, x dom(p 1 ) vektorok a W alteret (R n -ben). Akkor 0 W [R], dimw 1, dim([r] ) = n 1. Kész is Most tudjuk alkalmazni a Vektorteres Lemmát, W = W, V = [R] és π(u) = M u választásával. Kijön, hogy egy v dom(p) szóra 0 [R]M v γ = Sv 1 R S, ezzel igazolva az álĺıtást.
24 Gyengén monoton automaták
25 Gyengén monoton automaták Definíció Az M = (Q, A, δ) automata gyengén monoton, ha létezik automaták olyan M = M 0,..., M l sorozata, M i = (Q i, A, δ i ), és olyan i Q i Q i relációk, i = 0,..., l 1, amikre 1 i stabil részbenrendezés Q i -n; 2 M i+1 M i / i, ahol i a i által generált ekvivalencia; 3 M l triviális automata. Stabilitás A Q Q reláció stabil, ha minden p, q Q, a A esetén. p q pa qa
26 Példák Minden aperiodikus automata gyengén monoton. (Mert bármely nemtriviális aperiodikus automatában van nemtriviális stabil részbenrendezés.) Ha az M automatában pontosan egy q 0 nyelő van, vagyis amire q 0 A = {q 0 }, akkor M gyengén monoton. (egy részbenrendezés: q 0 p minden p Q-ra.) Vagyis a gyengén monoton automaták osztálya valódi módon tartalmazza az aperiodikus automatákét.
27 Erősen összefüggőség Észrevétel (folklór) Ha M-ben pontosan egy nyelő van, akkor d(m) (n 1) 2. Észrevétel Ha M irányítható, akkor pontosan egy C Q erősen összefüggő komponense van, mely az elérhetőségre maximális. Ha d(m C ) ( C 1) 2, akkor d(m) (n C ) 2 + ( C 1) 2 (n 1) 2. Elég tehát az erősen összefüggő automatákkal foglalkozni.
28 A tétel Tétel (Volkov, 2009) Ha M egy n-állapotú, erősen összefüggő, gyengén monoton automata, akkor irányítható és d(m). n(n+1) 6 Bizonyítás Ha n = 1, az álĺıtás nyilvánvaló. Legyen M = (Q, A, δ), Q = n a feltételeknek megfelelő és haladjunk indukcióval n szerint. Legyen a gyengén monotonitás definíciója szerint létező, nemtriviális stabil részbenrendezés Q-n. Ha S Q, jelölje min S ill. max S az S-ben szerint minimális ill. maximális elemek halmazát.
29 Csatolt halmazok Álĺıtás Tetszőleges S Q-ra és u A -ra Definíció min(sv) (min S)v. Egy T Q állapothalmaz csatolt, ha a (T, ) poset Hasse-diagramja összefüggő. Észrevétel Ha T csatolt, akkor Tv is. (Mivelhogy stabil.) Észrevétel Ha T csatolt és T > 1, akkor min T max T =. (Különben lenne izolált pont.)
30 A Bizonyítás Magja Lemma Ha T Q csatolt, l = min T \ max T és k = max Q, akkor van egy olyan w szó, amire Tw = 1 és melynek hossza legfeljebb Bizonyítás b(l, k) = l(n k + 1) l(l + 1). 2 Ha l = 0, akkor T = 1 kell legyen és ekkor b(l, k) = 0, w = ε jó lesz. Folytatva indukcióval l > 0 szerint, ekkor l = min T. Vegyünk egy legrövidebb, min T -ből max Q-ba vivő u szót. (Ilyen van.) Hossza legfeljebb n l k + 1 (vegyük észre: min T max Q = ). Vegyük észre, hogy speciálisan b(l, k) > b(l 1, k). b(l 1, k) + (n l k + 1) = b(l, k),
31 Bizonyítás folytatása Most vegyük a Tu szintén csatolt halmazt. Legyen q min T, q = q u max Q, persze q Tu. Ha q min Tu, akkor q min Tu max Tu miatt T = 1. Tehát w = u jó lesz. Ha q / min Tu, akkor min Tu (min T )u és alkalmazhatjuk az indukciós hipotézist.
32 Szummázás Álĺıtás Ha 0 l k, akkor b(l, k) n(n+1) 6. (Másodfokú egyenlőtlenség n-ben, nem-pozitív diszkriminánssal.) A tétel álĺıtása kijön az n szerinti indukcióval. Nyitott probléma Még az is lehet, hogy a gyengén monoton, erősen összefüggő automaták lineáris hosszú szóval is irányíthatók...
33 Tartalom 1 Alapfogalmak (ismét) 2 Egy kiterjesztés és egy ellenpélda 3 Pozitív részeredmények 4 A Road Coloring Problem
34 Road Coloring Problem Kérdés Adott egy G = (V, E) d-reguláris multigráf (minden csúcs kifoka d). Mikor lehet kiszínezni az éleit az {1,..., d} színekkel úgy, hogy automatát kapjunk (vagyis minden (p, i), p V, i {1,..., d} esetén pontosan egy p-ből induló, i-vel címkézett él legyen) és ez az automata irányítható legyen? Észrevétel Elég erősen összefüggő multigráfokkal foglalkozni.
35 Egy szükséges feltétel Ha (V, E)-nek van irányítható színezése, akkor Sejtés (Weiss Adler 1970) gcd{k : V -ben van k hosszú kör} = 1. Egy erősen összefüggő (V, E) d-reguláris multigráfnak pontosan akkor van irányítható színezése, ha Tétel (Trahtman, 2007) A sejtés igaz. gcd{k : V -ben van k hosszú kör} = 1.
36 Összefoglalás, konklúziók Az utóbbi évtizedben (is) komoly eredmények születtek automaták irányíthatóságával kapcsolatosan. Jó lenne meghatározni, hogy hol vannak az Átlagoló Lemma határai, és hogy lehet-e erősíteni. A gyengén monoton automaták esetére az a sejtés, hogy o(n 2 ) hosszú szóval is irányíthatóak. Jelenleg nem ismert gyengén monoton automaták olyan családja, mely ω(n) hosszon lenne irányítható. Köszönöm a figyelmet.
Formális nyelvek - 9.
Formális nyelvek - 9. Csuhaj Varjú Erzsébet Algoritmusok és Alkalmazásaik Tanszék Informatikai Kar Eötvös Loránd Tudományegyetem H-1117 Budapest Pázmány Péter sétány 1/c E-mail: csuhaj@inf.elte.hu 1 Véges
Diszkrét matematika II., 8. előadás. Vektorterek
1 Diszkrét matematika II., 8. előadás Vektorterek Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@inf.nyme.hu http://inf.nyme.hu/ takach/ 2007.??? Vektorterek Legyen T egy test (pl. R, Q, F p ). Definíció.
f(x) vagy f(x) a (x x 0 )-t használjuk. lim melyekre Mivel itt ɛ > 0 tetszőlegesen kicsi, így a a = 0, a = a, ami ellentmondás, bizonyítva
6. FÜGGVÉNYEK HATÁRÉRTÉKE ÉS FOLYTONOSSÁGA 6.1 Függvény határértéke Egy D R halmaz torlódási pontjainak halmazát D -vel fogjuk jelölni. Definíció. Legyen f : D R R és legyen x 0 D (a D halmaz torlódási
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
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
1. 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
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.
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
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
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.
Alap fatranszformátorok II
Alap fatranszformátorok II Vágvölgyi Sándor Fülöp Zoltán és Vágvölgyi Sándor [2, 3] közös eredményeit ismertetjük. Fogalmak, jelölések A Σ feletti alaptermek TA = (T Σ, Σ) Σ algebráját tekintjük. Minden
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
Összeállította: 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,,
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.
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.
Gráfelmélet/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
0-49 pont: elégtelen, pont: elégséges, pont: közepes, pont: jó, pont: jeles
Matematika szigorlat, Mérnök informatikus szak I. 2013. jan. 10. Név: Neptun kód: Idő: 180 perc Elm.: 1. f. 2. f. 3. f. 4. f. 5. f. Fel. össz.: Össz.: Oszt.: Az elérhető pontszám 40 (elmélet) + 60 (feladatok)
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
Felügyelt önálló tanulás - Analízis III.
Felügyelt önálló tanulás - Analízis III Kormos Máté Differenciálható sokaságok Sokaságok Röviden, sokaságoknak nevezzük azokat az objektumokat, amelyek egy n dimenziós térben lokálisan k dimenziósak Definíció:
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
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
MM CSOPORTELMÉLET GYAKORLAT ( )
MM4122-1 CSOPORTELMÉLET GYAKORLAT (2008.12.01.) 1. Ismétlés szeptember 1.szeptember 8. 1.1. Feladat. Döntse el, hogy az alábbi állítások közül melyek igazak és melyek (1) Az A 6 csoportnak van 6-odrend
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
ELTE IK Esti képzés tavaszi félév. Tartalom
Diszkrét Matematika 2 vizsgaanyag ELTE IK Esti képzés 2017. tavaszi félév Tartalom 1. Számfogalom bővítése, homomorfizmusok... 2 2. Csoportok... 9 3. Részcsoport... 11 4. Generátum... 14 5. Mellékosztály,
Analízis I. Vizsgatételsor
Analízis I. Vizsgatételsor Programtervező Informatikus szak 2008-2009. 2. félév Készítette: Szabó Zoltán SZZNACI.ELTE zotyo@bolyaimk.hu v.0.6 RC 004 Forrás: Oláh Gábor: ANALÍZIS I.-II. VIZSGATÉTELSOR 2006-2007-/2
f(x) a (x x 0 )-t használjuk.
5. FÜGGVÉNYEK HATÁRÉRTÉKE ÉS FOLYTONOSSÁGA 5.1 Függvény határértéke Egy D R halmaz torlódási pontjainak halmazát D -vel fogjuk jelölni. Definíció. Legyen f : D R R és legyen x 0 D (a D halmaz torlódási
minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének mondjuk, f(x 0 )-at pedig az (abszolút) maximumértékének.
Függvények határértéke és folytonossága Egy f: D R R függvényt korlátosnak nevezünk, ha a függvényértékek halmaza korlátos. Ha f(x) f(x 0 ) teljesül minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének
A sorozat fogalma. függvényeket sorozatoknak nevezzük. Amennyiben az értékkészlet. az értékkészlet a komplex számok halmaza, akkor komplex
A sorozat fogalma Definíció. A természetes számok N halmazán értelmezett függvényeket sorozatoknak nevezzük. Amennyiben az értékkészlet a valós számok halmaza, valós számsorozatról beszélünk, mígha az
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
VEKTORTEREK I. VEKTORTÉR, ALTÉR, GENERÁTORRENDSZER október 15. Irodalom. További ajánlott feladatok
VEKTORTEREK I. VEKTORTÉR, ALTÉR, GENERÁTORRENDSZER 2004. október 15. Irodalom A fogalmakat, definíciókat illetően két forrásra támaszkodhatnak: ezek egyrészt elhangzanak az előadáson, másrészt megtalálják
Diszkrét matematika gyakorlat 1. ZH október 10. α csoport
Diszkrét matematika gyakorlat 1. ZH 2016. október 10. α csoport 1. Feladat. (5 pont) Adja meg az α 1 β szorzatrelációt, amennyiben ahol A {1, 2, 3, 4}. α {(1, 2), (1, 3), (2, 1), (3, 1), (3, 4), (4, 4)}
Miért 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,
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
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
3. Feloldható csoportok
3. Feloldható csoportok 3.1. Kommutátor-részcsoport Egy csoport két eleme, a és b felcserélhető, ha ab = ba, vagy átrendezve az egyenlőséget, a 1 b 1 ab = 1. Ezt az [a,b] = a 1 b 1 ab elemet az a és b
Vektorterek. =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,
Csima Judit BME, VIK, november 9. és 16.
Adatbáziskezelés Függőségőrzés, 3NF-re bontás Csima Judit BME, VIK, Számítástudományi és Információelméleti Tanszék 2018. november 9. és 16. Csima Judit Adatbáziskezelés Függőségőrzés, 3NF-re bontás 1
Diszkrét matematika 2. estis képzés
Diszkrét matematika 2. estis képzés 2018. tavasz 1. Diszkrét matematika 2. estis képzés 4-6. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék
Alapfogalmak 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
Diszkrét matematika 2.
Diszkrét matematika 2. 2018. március 9. 1. Diszkrét matematika 2. 4. előadás Fancsali Szabolcs Levente nudniq@cs.elte.hu www.cs.elte.hu/ nudniq Komputeralgebra Tanszék 2018. március 9. Gráfelmélet Diszkrét
ALAPFOGALMAK 1. A reláció az program programfüggvénye, ha. Azt mondjuk, hogy az feladat szigorúbb, mint az feladat, ha
ALAPFOGALMAK 1 Á l l a p o t t é r Legyen I egy véges halmaz és legyenek A i, i I tetszőleges véges vagy megszámlálható, nem üres halmazok Ekkor az A= A i halmazt állapottérnek, az A i halmazokat pedig
Számításelmélet. Második előadás
Számításelmélet Második előadás Többszalagos Turing-gép Turing-gép k (konstans) számú szalaggal A szalagok mindegyike rendelkezik egy független író / olvasó fejjel A bemenet az első szalagra kerül, a többi
Lineáris 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
4. Fuzzy relációk. Gépi intelligencia I. Fodor János NIMGI1MIEM BMF NIK IMRI
4. Fuzzy relációk Gépi intelligencia I. Fodor János BMF NIK IMRI NIMGI1MIEM Tartalomjegyzék I 1 Klasszikus relációk Halmazok Descartes-szorzata Relációk 2 Fuzzy relációk Fuzzy relációk véges alaphalmazok
Véges automaták, reguláris nyelvek
Véges automaták, reguláris nyelvek Kiegészítő anyag az lgoritmuselmélet tárgyhoz (a Rónyai Ivanyos Szabó: lgoritmusok könyv mellé) Friedl Katalin BME SZIT friedl@cs.bme.hu 27. augusztus 3. véges automata
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
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
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
Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek
a Matematika mérnököknek I. című tárgyhoz Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek Vektorok A rendezett valós számpárokat kétdimenziós valós vektoroknak nevezzük. Jelölésükre latin kisbetűket használunk.
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
Lineáris 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
1. 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 +
1. 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
Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz
Diszkrét matematika 3. estis képzés 2016. ősz 1. Diszkrét matematika 3. estis képzés 4. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék
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
Kvadratikus 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,
Wigner tétele kvantummechanikai szimmetriákról
Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet és MTA-DE "Lendület" Funkcionálanalízis Kutatócsoport, Debreceni Egyetem 2014. Október 30. Elméleti Fizika Szeminárium A tétel története Wigner tétele Tétel Legyen
1. Bázistranszformáció
1. Bázistranszformáció Transzformáció mátrixa új bázisban A bázistranszformáció képlete (Freud, 5.8.1. Tétel) Legyenek b és d bázisok V -ben, ] v V és A Hom(V). Jelölje S = [[d 1 ] b,...,[d n ] b T n n
Vektorterek. 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.
12. előadás - Markov-láncok I.
12. előadás - Markov-láncok I. 2016. november 21. 12. előadás 1 / 15 Markov-lánc - definíció Az X n, n N valószínűségi változók sorozatát diszkrét idejű sztochasztikus folyamatnak nevezzük. Legyen S R
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 3 III. VÉLETLEN VEKTOROK 1. A KÉTDIMENZIÓs VÉLETLEN VEKTOR Definíció: Az leképezést (kétdimenziós) véletlen vektornak nevezzük, ha Definíció:
A következő feladat célja az, hogy egyszerű módon konstruáljunk Poisson folyamatokat.
Poisson folyamatok, exponenciális eloszlások Azt mondjuk, hogy a ξ valószínűségi változó Poisson eloszlású λ, 0 < λ
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
Algoritmuselmélet 18. előadás
Algoritmuselmélet 18. előadás Katona Gyula Y. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Számítástudományi Tsz. I. B. 137/b kiskat@cs.bme.hu 2002 Május 7. ALGORITMUSELMÉLET 18. ELŐADÁS 1 Közelítő algoritmusok
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
1. Az euklideszi terek geometriája
1. Az euklideszi terek geometriája Bázishoz tartozó skaláris szorzat Emékeztető Az R n vektortérbeli v = λ 2... és w = λ 1 λ n µ 1 µ 2... µ n λ 1 µ 1 +λ 2 µ 2 +...+λ n µ n. Jele v,w. v,w = v T u, azaz
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,
Általános algoritmustervezési módszerek
Általános algoritmustervezési módszerek Ebben a részben arra mutatunk példát, hogy miként használhatóak olyan általános algoritmustervezési módszerek mint a dinamikus programozás és a korlátozás és szétválasztás
definiálunk. Legyen egy konfiguráció, ahol és. A következő három esetet különböztetjük meg. 1. Ha, akkor 2. Ha, akkor, ahol, ha, és egyébként.
Számításelmélet Kiszámítási problémának nevezünk egy olyan, a matematika nyelvén megfogalmazott kérdést, amire számítógéppel szeretnénk megadni a választ. (A matematika nyelvén precízen megfogalmazott
Alap fatranszformátorok I. Oyamaguchi [3], Dauchet és társai [1] és Engelfriet [2] bebizonyították hogy egy tetszőleges alap
Alap fatranszformátorok I Vágvölgyi Sándor Oyamaguchi [3], Dauchet és társai [1] és Engelfriet [2] bebizonyították hogy egy tetszőleges alap termátíró rendszerről eldönthető hogy összefolyó-e. Mindannyian
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
Schnyder-címkézések és alkalmazásaik
Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi Kar Horváth Vanda Matematika BSc Schnyder-címkézések és alkalmazásaik Szakdolgozat Témavezető: Pap Júlia, tudományos segédmunkatárs Operációkutatási Tanszék
Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 11. Előadás. Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Szarvák Gábor november 29.
Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára 11. Előadás Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Szarvák Gábor 2010. november 29. 1. Gráfok metszési száma z előadás a metszési szám nevű gráfparaméterről szól. Ez
(Diszkrét idejű Markov-láncok állapotainak
(Diszkrét idejű Markov-láncok állapotainak osztályozása) March 21, 2019 Markov-láncok A Markov-láncok anaĺızise főként a folyamat lehetséges realizációi valószínűségeinek kiszámolásával foglalkozik. Ezekben
Sorozatok, sorok, függvények határértéke és folytonossága Leindler Schipp - Analízis I. könyve + jegyzetek, kidolgozások alapján
Sorozatok, sorok, függvények határértéke és folytonossága Leindler Schipp - Analízis I. könyve + jegyzetek, kidolgozások alapján Számsorozatok, vektorsorozatok konvergenciája Def.: Számsorozatok értelmezése:
Diszkrét matematika I.
Diszkrét matematika I. középszint 2014. ősz 1. Diszkrét matematika I. középszint 10. előadás Mérai László diái alapján Komputeralgebra Tanszék 2014. ősz Felhívás Diszkrét matematika I. középszint 2014.
1. gyakorlat ( ), Bevezető analízis 1., ősz (Besenyei Ádám csoportja)
1. gyakorlat (2016. 09. 12.), Bevezető analízis 1., 2016. ősz A színek jelentése: fekete az előzetes vázlat; piros, ami ehhez képest módosult. 1. Három matematikus bemegy egy kocsmába, és rendel. A nagy
A fontosabb definíciók
A legfontosabb definíciókat jelöli. A fontosabb definíciók [Descartes szorzat] Az A és B halmazok Descartes szorzatán az A és B elemeiből képezett összes (a, b) a A, b B rendezett párok halmazát értjük,
Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz
Diszkrét matematika 3. estis képzés 2016. ősz 1. Diszkrét matematika 3. estis képzés 4. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék
Funkcionálanalízis. n=1. n=1. x n y n. n=1
Funkcionálanalízis 2011/12 tavaszi félév - 2. előadás 1.4. Lényeges alap-terek, példák Sorozat terek (Folytatás.) C: konvergens sorozatok tere. A tér pontjai sorozatok: x = (x n ). Ezen belül C 0 a nullsorozatok
Csima Judit november 15.
Adatbáziskezelés Normalizálás Csima Judit BME, VIK, Számítástudományi és Információelméleti Tanszék 2017. november 15. Csima Judit Adatbáziskezelés Normalizálás 1 / 26 Normalizálás Tétel Tetszõleges (R,
Fraktálok. 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
Optimalitáselmélet és analógia: tényleg kiengesztelhetetlen ellentét?
Optimalitáselmélet és analógia: tényleg kiengesztelhetetlen ellentét? Biró Tamás Eötvös Loránd Tudományegyetem KAFA, 2017. május 17. Biró Tamás OT és analógia 1/34 Áttekintés 1 Analógia vs. optimalitáselmélet
1. 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
Matematika szigorlat június 17. Neptun kód:
Név Matematika szigorlat 014. június 17. Neptun kód: 1.. 3. 4. 5. Elm. Fel. Össz. Oszt. Az eredményes szigorlat feltétele elméletből legalább 0 pont, feladatokból pedig legalább 30 pont elérése. A szigorlat
Gráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 3. Előadás
Gráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára 3. Előadás Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Pék Máté 2009. szeptember 21. 1. Folyamok 1.1. Definíció. G = (V, E, K, B) irányított gráf, ha e! v : ekv
Totális Unimodularitás és LP dualitás. Tapolcai János
Totális Unimodularitás és LP dualitás Tapolcai János tapolcai@tmit.bme.hu 1 Optimalizálási feladat kezelése NP-nehéz Hatékony megoldás vélhetően nem létezik Jó esetben hatékony algoritmussal közelíteni
Gyakorló feladatok I.
Gyakorló feladatok I. (Függvények határértéke és folytonossága) Analízis 2. (A,B, C szakirány, keresztfélév) Programtervező informatikus szak 2013-2014. tanév tavaszi félév Összeállította: Szili László
Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz
Diszkrét matematika 1. középszint 2017. ősz 1. Diszkrét matematika 1. középszint 8. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján Komputeralgebra
Algoritmuselmélet. Függvények nagyságrendje, elágazás és korlátozás, dinamikus programozás. Katona Gyula Y.
Algoritmuselmélet Függvények nagyságrendje, elágazás és korlátozás, dinamikus programozás Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
i=1 λ iv i = 0 előállítása, melynél valamelyik λ i
Az informatikus lineáris algebra dolgozat C részének lehetséges kérdései Az alábbi listában azok az állítások, tételek szerepelnek, melyeket a vizsgadolgozat C részében kérdezhetünk. Azok érnek 6 pontot,
A Formális nyelvek vizsga teljesítése. a) Normál A vizsgán 60 pont szerezhet, amely két 30 pontos részb l áll össze az alábbi módon:
A Formális nyelvek vizsga teljesítése a) Normál A vizsgán 60 pont szerezhet, amely két 30 pontos részb l áll össze az alábbi módon: 1. Öt kis kérdés megválaszolása egyenként 6 pontért, melyet minimum 12
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
Algoritmuselmélet. Függvények nagyságrendje, elágazás és korlátozás, dinamikus programozás. Katona Gyula Y.
Algoritmuselmélet Függvények nagyságrendje, elágazás és korlátozás, dinamikus programozás Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
Boros Zoltán február
Többváltozós függvények differenciál- és integrálszámítása (2 3. előadás) Boros Zoltán 209. február 9 26.. Vektorváltozós függvények differenciálhatósága és iránymenti deriváltjai A továbbiakban D R n
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
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
A Formális nyelvek vizsga teljesítése. a) Normál A vizsgán 60 pont szerezhet, amely két 30 pontos részb l áll össze az alábbi módon:
A Formális nyelvek vizsga teljesítése a) Normál A vizsgán 60 pont szerezhet, amely két 30 pontos részb l áll össze az alábbi módon: 1. Öt rövid kérdés megválaszolása egyenként 6 pontért, melyet minimum
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
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