Valószínűség-számítás, statisztika, titkosítási és rendezési algoritmusok szemléltetése számítógép segítségével Kiss Gábor, Őri István



Hasonló dokumentumok
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

Az Informatika Elméleti Alapjai

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Informatikai Rendszerek Alapjai

Mérési adatok illesztése, korreláció, regresszió

Segítség az outputok értelmezéséhez

Rácsvonalak parancsot. Válasszuk az Elsődleges függőleges rácsvonalak parancs Segédrácsok parancsát!

Gyakorló feladatok. Az alábbi feladatokon kívül a félév szemináriumi anyagát is nézzék át. Jó munkát! Gaál László

EGYENES ILLESZTÉSE (OFFICE

Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából

Tartalomjegyzék I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE

(Independence, dependence, random variables)

Korreláció és lineáris regresszió

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Számítógépes döntéstámogatás. Statisztikai elemzés

Egy módszertani lehetőség a matematika, fizika és informatika oktatásának határterületéről

Statisztikai programcsomagok gyakorlat Pót zárthelyi dolgozat megoldás

Statisztika I. 12. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető!

Gazdasági matematika II. Tantárgyi útmutató

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Osztályozóvizsga követelményei

1/8. Iskolai jelentés. 10.évfolyam matematika

Szá molá si feládáttí pusok á Ko zgázdásá gtán I. (BMEGT30A003) tá rgy zá rthelyi dolgozátá hoz

EGYENES ILLESZTÉSE (OFFICE

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Számítógépes döntéstámogatás OPTIMALIZÁLÁSI FELADATOK A SOLVER HASZNÁLATA

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

6. Függvények. 1. Az alábbi függvények közül melyik szigorúan monoton növekvő a 0;1 intervallumban?

matematikai statisztika

2013 ŐSZ. 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét!

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok II. útmutató

Adatelemzés SAS Enterprise Guide használatával. Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com

Függvények Megoldások

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév

2. Adott a valós számok halmazán értelmezett f ( x) 3. Oldja meg a [ π; π] zárt intervallumon a. A \ B = { } 2 pont. függvény.

Kockázatkezelés és biztosítás 1. konzultáció 2. rész

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

IV. Felkészítő feladatsor

Készítette: Fegyverneki Sándor

Matematika osztályozó vizsga témakörei 9. évfolyam II. félév:

Matematikai geodéziai számítások 6.

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények

Táblázatkezelés (Excel)

Elemi statisztika. >> =weiszd= << december 20. Szerintem nincs sok szükségünk erre... [visszajelzés esetén azt is belerakom] x x = n

Minden egész szám osztója önmagának, azaz a a minden egész a-ra.

Matematikai geodéziai számítások 6.

Táblázatkezelés 5. - Függvények

Az Informatika Elméleti Alapjai

Informatika Rendszerek Alapjai

MAL és VM javítási útmutató

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok 2. útmutató

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

2016/11/27 08:42 1/11 Kriptográfia. Titkosítás rejtjelezés és adatrejtés. Rejtjelezés, sifrírozás angolosan: cipher, crypt.

Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák

MATEMATIKA HETI 5 ÓRA. IDŐPONT: június 8.

Intézményi jelentés. 10. évfolyam

Matematika A 9. szakiskolai évfolyam. 7. modul EGYENES ARÁNYOSSÁG ÉS A LINEÁRIS FÜGGVÉNYEK

Intézményi jelentés. 10. évfolyam. Szász Ferenc Kereskedelmi Szakközépiskola és Szakiskola 1087 Budapest, Szörény u OM azonosító:

A mérési eredmény megadása

Intézményi jelentés. 10. évfolyam. Corvin Mátyás Gimnázium és Műszaki Szakközépiskola 1165 Budapest, Mátyás király tér 4. OM azonosító:

Intézményi jelentés. 10. évfolyam. Révai Miklós Gimnázium és Kollégium 9021 Győr, Jókai u. 21. OM azonosító:

Matematikai statisztika

Intézményi jelentés. 10. évfolyam

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, június 10

Intézményi jelentés. 10. évfolyam. Bolyai János Gimnázium és Kereskedelmi Szakközépiskola 2364 Ócsa, Falu Tamás u. 35. OM azonosító:

4. Az A és B események egymást kizáró eseményeknek vagy idegen (diszjunkt)eseményeknek nevezzük, ha AB=O

Intézményi jelentés. 10. évfolyam

Követelmény a 8. évfolyamon félévkor matematikából

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

Az Excel táblázatkezelő program használata a matematika és a statisztika tantárgyak oktatásában

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

Megoldás: Mindkét állítás hamis! Indoklás: a) Azonos alapú hatványokat úgy szorzunk, hogy a kitevőket összeadjuk. Tehát: a 3 * a 4 = a 3+4 = a 7

A regisztrált álláskeresők számára vonatkozó becslések előrejelző képességének vizsgálata

Regressziós vizsgálatok

Feladatok: pontdiagram és dobozdiagram. Hogyan csináltuk?

2. Laboratóriumi gyakorlat A TERMISZTOR. 1. A gyakorlat célja. 2. Elméleti bevezető

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Függvények

Intézményi jelentés. 10. évfolyam. Árpád Szakképző Iskola és Kollégium 8000 Székesfehérvár, Seregélyesi út OM azonosító:

ÁRAMKÖRÖK SZIMULÁCIÓJA

LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL

2. Rugalmas állandók mérése jegyzőkönyv javított. Zsigmond Anna Fizika Bsc II. Mérés dátuma: Leadás dátuma:

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉPSZINT Függvények

Kiegészítő tudnivalók a fizikai mérésekhez

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Intézményi jelentés. 10. évfolyam

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport

11. modul: LINEÁRIS FÜGGVÉNYEK

Valószínűségszámítás összefoglaló

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

Feladatok MATEMATIKÁBÓL

MATEMATIKA 9. osztály Segédanyag 4 óra/hét

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás

Sorozatok határértéke SOROZAT FOGALMA, MEGADÁSA, ÁBRÁZOLÁSA; KORLÁTOS ÉS MONOTON SOROZATOK

1. oldal, összesen: 5

Átírás:

Valószínűség-számítás, statisztika, titkosítási és rendezési algoritmusok szemléltetése számítógép segítségével Kiss Gábor, Őri István Budapesti Műszaki Főiskola, NIK, Matematikai és Számítástudományi Intézet kiss.gabor@nik.bmf.hu, ori.istvan@nik.bmf.hu Bevezetés A Budapesti Műszaki Főiskolán is egyre jelentősebb szerepe van az információ- és kommunikációtechnológiának, így az oktatás informatikai eszközökkel történő támogatásának is. A matematikában és a számítástechnikában előforduló fogalmakat, algoritmusokat is számítógép segítségével szemléltetjük, ezzel is megkönnyítve a hallgatók számára ezek megértését, figyelembe véve, hogy a hallgatóknak a gyakorlati tapasztalatokon túl komoly elméleti képzésben is kell részesülniük. Előadásunkban két területről mutatunk be esettanulmányt, ezzel szemléltetve a lehetséges alkalmazásokat. Valószínűség-számítás, statisztika szemléltetés MS Excel felhasználásával A matematikaoktatásban bizonyos fogalmak, törvényszerűségek megértésében igen fontos szerepe van a szemléltetésnek. Különösen jelentősége van a vizualizációnak a valószínűség-számítási modellek esetében és az eljárásorientált vizsgálatok bemutatásánál, ahol a képi eszközök hihetőbbé, érthetőbbé teszik az elméleti háttér és a módszerek lényegét. Bemutatási eszközként az Excelt választottuk, mivel fontos szempont volt, hogy a szemléltetés eszköze egy mindenki által elérhető és használható, egyszerű szoftver legyen. Az Excel segítségével mind diszkrét, mind folytonos valószínűségi változó esetén ábrázolhatók az eloszlásokat jellemző függvények. Például normális eloszlást vizsgálva a diákok maguk változtathatják az eloszlás várható értékét és szórását, és megfigyelhetik a sűrűségfüggvény változását, megtapasztalhatják, hogyan változik a haranggörbe alakja, ha csökkentik a szórást vagy növelik a várható értéket. A NORM.ELOSZL(x;várható érték;szórás;hamis) beépített függvényt alkalmazva kiszámolható a sűrűségfüggvény értéke az adott x helyen, majd ezeket az értékeket felhasználva az EXCEL segítségével ábrázolható a sűrűségfüggvény. Az alábbi grafikonon a fehérrel ábrázolt sűrűségfüggvény esetén a várható érték 400, a szórás 3. A szórást változatlanul hagyva, de a várható értéket 403-ra növelve kapjuk a vékony vonalú fekete haranggörbét. Jól látható, hogy alakja nem változott, csak 3 egységgel jobbra tolódott. Ha a várható értéket nem változtatjuk, de a szórást csökkentjük 2-re, akkor a szaggatott vonalú grafikont kapjuk. A hallgatók felismerhetik, hogy ebben az esetben a haranggörbe alakja változik: keskenyebb, de magasabb 114

lesz, ugyanakkor szimmetriatengelye változatlan marad. Az ábrázolás, a megjelenítés itt is segíti a hallgatókat az elvont fogalmak jobb megértésében (lásd 1. ábra). 0,25 f(x) 0,2 0,15 0,1 0,05 0 391 395,5 400 404,5 409 1. ábra Normális eloszlás sűrűségfüggvényei Az Excelt alkalmazhatjuk korreláció- és regressziószámításra is. Például számítsuk ki az alábbi táblázat x-y adatai közötti lineáris korrelációs együtthatót! Legyenek az x értékek a B10:B17 és az y értékek a C10:C17 tömbökben. A KORREL(B10:B17,C10:C17) beépített függvény alkalmazásával 0,977-et kapunk, ami a változók közötti erős pozitív lineáris korrelációt jelzi. Ezután felírhatjuk a regressziós egyenes egyenletét. A LIN.ILL(C10:C17;B10:B17;igaz;hamis) függvény megadja a regressziós egyenes meredekségét és tengelymetszetét is. Az egyes paraméterek jelentése a következő: 1. paraméter: az y értékek tömbje. 2. paraméter: az x értékek tömbje. 3. paraméter: logikai változó, melynek értékét igazra állítva a tengelymetszet kiszámítása a szokásos módon történik, hamis érték esetén a tengelymetszet értéke 0 lesz. 4. paraméter: logikai változó, melynek értékét igazra állítva, csak az egyenes meredekségét és tengelymetszetét kapjuk meg, egyébként kiegészítő statisztikai adatokat is megkapunk (meredekség és tengelymetszet hibája stb.). Lehetőség van a regressziós egyenes ábrázolására. A hallgatók változtathatják az értékeket és megfigyelhetik, hogyan változik a korrelációs együttható, a regressziós egyenes meredeksége, illetve tengelymetszete, kiszámolhatnak új x értékhez tartozó y értéket. Az eredeti táblázatbeli értékekhez tartozó egyenes a fekete folytonos 115

egyenes, ha az x=8 értékhez tartozó y-t 8-ra növeljük, a fehér folytonos egyenest kapjuk. Jól látható, hogy az egyenes meredeksége növekedett (lásd 2. ábra). 8 7 6 5 Y 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 X 2. ábra A regressziós egyenes X I 1 2 3 4 5 6 7 8 Y I 1 1.5 2 3.8 4 4.2 4.8 5 Ha nem lineáris összefüggés van a két változó között, hanem exponenciális, akkor is hasonlóképpen lehet exponenciális görbét illeszteni az alappontokra, és természetesen előrejelzéseket is ki lehet számolni az Excel segítségével. [1] Titkosítási algoritmusok szemléltetése Az Informatika alapjai c. tárgy keretében a történelem során használt titkosítási algoritmusok is ismertetésre kerülnek. Ezek egy részének szemléltetése táblán vagy írásvetítőn nehézségekbe ütközik és ezáltal nehezebben válik érthetővé a hallgatók számára. A bemutatásra kerülő alkalmazás három híres titkosítási algoritmust képes látványos módon bemutatni. Caesar-kódolás Az egyik ilyen titkosítási algoritmus a Caesar-kódolás [4]. Nevét Julius Caesarról kapta, mert ő alkalmazta először a gall háborúk idején a Ciceróhoz intézett leveleiben. Minden betűt az ABC-ben rá következő negyedikkel helyettesített, tehát 116

pl. az A helyett E betűt írt le. Minden olyan titkosítást, mely a betűk fix értékkel való eltolásán alapszik, Caesar-kódolásnak nevezünk. A fogadó félnek a kapott szöveg betűit az ismert értékkel kell visszatolnia ahhoz, hogy az üzenet eredeti tartalmát olvasni tudja. A programban ezen kódolást kiválasztva egy szövegmezőbe beírhatjuk a kódolandó üzenetet, az alatta lévő ABC-n egy csúszka segítségével állíthatjuk be az eltolás mértékét. Ekkor alatta megjelenik az eltolt ABC, az, hogy melyik betűnek melyik fog megfelelni a titkosított szövegben, valamint alatta a kódolt üzenet A képen látható esetben az eltolás értéke 4, az eredeti szöveg: TITKOS ÜZENET és jól látható a kódolt szöveg és az új ABC is (lásd 3. ábra). A hallgatók rögtön látják a változást, ahogy mozgatják a csúszkát, így nem vesz hosszú időt igénybe a táblára írás, illetve a változások után az új ABC, valamint a sifrírozott üzenet felírása. A módszer gyenge pontja, hogy csak 25-féle lehetőség van, így a titkosított szöveg könnyen feltörhető. 3. ábra Caesar kódolás Monoalfabetikus titkosítás A következő lehetősége alkalmazásnak a monoalfabetikus titkosítás feltörését segíti elő a betűgyakoriság elemzésével. [3] Ennél a titkosítási algoritmusnál nem eltolják az ABC betűit egymáshoz képest egy adott értékkel, hanem egyes betűket feleltetnek meg más betűknek. Pl. 26 betűs ABC esetén 4*1026 lehetséges keverés létezik. Itt már jóval nagyobb a lehetőségek száma, ezáltal a feltörés is nehezebb. Valójában a középkorban ezt a titkosítási módszert tartották Európában a legbiztosabbnak, míg az arab kriptográfusoknak már kidolgozott módszerük volt ezen algoritmussal sifrírozott levelek dekódolására. 117

A módszer lényege, hogy ha ismert a rejtjelezett szöveg nyelve, akkor az adott nyelvre jellemző betűgyakoriság ismeretében feltörhető az üzenet. Készítenek egy táblázatot, melyben minden betű előfordulásának gyakorisága szerepel, valamint egy másik táblázatban a titkosított üzenetben szereplő jelek (betűk) gyakorisága. A feltörésnél a szövegben leggyakrabban szereplőt behelyettesítik a nyelvben legtöbbször előfordulóval, majd veszik a következő leggyakoribbat és így tovább. Amikor már szórészletek előállnak, kiegészítésükkel további felcserélt betűpárok határozhatók meg. Ahhoz, hogy a program jó közelítéssel meghatározza a nyelvre jellemző betűgyakoriságot, rendelkeznünk kell egy elegendő hosszúságú, adott nyelven írott szöveggel, mely txt formátumban tárolható. Ezt és a titkosított szöveget tartalmazó fájlt kell megnyitni, és a gép kiszámítja a betűgyakoriságokat a két szövegre és ezeket az adatokat két oszlopban megmutatja. A gyakoriságok összehasonlításával a felhasználó lépésről lépésre megadhatja, hogy mely betűnek melyik felel meg a kódolt szövegben. Ehhez csak az adott betű mellé a párját kell beírni, aminek megfelel a kódolt szövegben. A jobb alsó ablakban látható a már dekódolt üzenetrész. A még nem megfejtett részt vízszintes vonal jelzi mutatva az egyes szavak hosszát. Ha rossz megfeleltetést jelölt ki a hallgató (pl. nem értelmes szó jelenik meg a dekódolásnál, mert rossz betűvel próbált helyettesíteni), akkor a lehetősége van a javításra, változtatásra. Az ablakban rögtön látszik a megfejtett szöveg, jól nyomon követhető az algoritmus, és a már meglévő szórészletek felhasználásával újabb betűfelcserélések találhatók ki (lásd 4. ábra). 4. ábra Monoalfabetikus titkosítás feltörése gyakoriságelemzéssel 118

Vigenére-kódolás A Vigenére-kódolású titkosítási algoritmusnál 26 db, egymáshoz képest csak egy betűvel eltolt ABC-t használnak, melyeket táblázatba rendeznek (5. ábra). A titkosításnál csak bizonyos sorokat használnak fel a táblázatból. Ahhoz, hogy tudják, melyek ezek a sorok, egy kulcsszóban állapodik meg az üzenetküldő és a fogadó, és ezen szó betűivel kezdődő sorokat fogják csak a kódolás-dekódolás folyamán alkalmazni. A titkosítás menete a következő: 5. ábra Vigenére-kódolás kulcsszó használatával A kulcsszó első betűjével kezdődő sorban megkeressük azt a betűt, amely a nyílt szöveg első betűjével kezdődő oszlophoz tartozik. Az adott betű lesz a kódolt üzenet első betűje. Ezután nézzük a kulcsszó következő betűjével kezdődő sort és megkeressük azt a betűt, amely a nyílt szöveg második betűjével kezdődő oszlophoz tartozik. Az adott betű lesz a kódolt üzenet második betűje. Ezt addig folytatjuk, míg a kulcsszó végére nem érünk. Ekkor újra a kulcsszó első betűjével kezdődő sorral dolgozunk tovább. A szöveg dekódolása a folyamat megfordításával érhető el a kulcsszó ismeretében. A programban egy szövegdobozba tudjuk begépelni a kódolandó üzenetet, egy másikba pedig a kulcsszót. Ezután a fent leírt algoritmust szemléltetve a számítógép megjelöli a titkosításnál éppen használt sort, majd az oszlopot, utána pedig a kettő metszéspontjában lévő betűt, és azt beírja a kódolt szöveg tárolására használt textboxba. Visszafejtésnél a titkosított üzenetet és a beírt kulcsszót veszi alapul a program, és ezek tükrében állítja elő a megfejtett üzenetet, mely csak a jó kulcsszó 119

megadásával lesz azonos az eredetivel. A hallgatók az algoritmus minden egyes lépését nyomon tudják követni, mivel mindig kijelölésre kerül a kiválasztott sor, oszlop, illetve betű, illetve látják, hogy a kulcsszó ismerete nélkül értelmetlen szöveg áll elő a feltörésnél. [2] Összegzés A matematika és informatika bizonyos részeit igen száraznak, unalmasnak és érthetetlennek tartják a diákok. Tapasztalatunk szerint, a számítógép és a multimédia adta lehetőségekkel szívesebben dolgozik a hallgatók nagy része, könnyebben megértik az összefüggéseket, bonyolultabb számításokat, ábrákat is örömmel készítenek. Véleményem szerint a hallgatók szívesen vennék, ha több területen is lenne egyszerűen használható, tanulóbarát szemléltető szoftver. Referenciák [1] Kiss Gábor, Őri István: Matematika-tanítás Excel programcsomaggal. Iskolakultúra, 74 80 (2003. 12.) [2] Simon Singh: Kódkönyv. Magyar Könyvklub (2002) [3] David Kahn: Code breakers (1999) [4] Ernst Doblhofer: Die Entzifferung alter Schriften und Sprachen 120