- •Дискретная математика
- •6.050102 “Компьютерная инженерия” содержание
- •1 Теория множеств 7
- •2 Математическая логика 15
- •3 Формальные теории 35
- •4 Теория графов 47
- •5 Элементы теории чисел 80
- •6 Теория алгоритмов 121
- •Введение
- •1 Теория множеств
- •1.1 Множества и подмножества
- •1.1.1 Элементы множества
- •1.2 Аксиомы теории множеств
- •1.3 Способы задания множеств
- •1.4 Операции над множествами
- •1.5 Элементы алгебры множеств
- •1.5.1 Определение алгебры множеств
- •1.5.2 Основные законы алгебры множеств
- •1.5.3 Принцип двойственности
- •2 Математическая логика
- •2.1 Функции алгебры логики (булевые функции)
- •2.1.1 Способы задания булевых функций
- •2.1.2 Логические функции одной переменной
- •2.1.3 Логические функции двух переменных
- •2.2.6 Функционально полные системы булевых функций
- •2.3 Алгебра буля
- •2.3.1 Определение алгебры. Теорема Стоуна
- •2.3.2 Законы алгебры логики
- •2.3.3 Разложения функций по переменным
- •2.3.4 Приведение логических функций
- •2.3.5 Импликанты и имплициенты булевых функций
- •2.3.6 Методы минимизации логических функций
- •2.4 Алгебра жегалкина
- •2.4.1 Преобразование функций в алгебре Жегалкина
- •2.4.2 Переход от булевой алгебры к алгебре Жегалкина
- •3 Формальные теории
- •3.1 Основные принципы построения формальных теорий исчисления
- •3.2 Определение исчисления высказываний
- •3.2.1 Метатеоремы исчисления высказываний
- •3.2.2 Схемы исчисления высказываний
- •3.3 Исчисление предикатов
- •3.3.1 Определение формальной теории pl
- •3.3.2 Принцип резолюции в исчислении предикатов
- •3.3.3 Схемы доказательств в исчислении предикатов
- •4 Теория графов
- •4.1 История теории графов
- •4.2 Основные определения
- •4.3 Способы представления графов
- •4.3.1 Матрицей смежности
- •4.3.2 Матрицей инцидентности
- •4.4 Пути в графах
- •4.4.1 Задача о кратчайшем пути
- •4.4.2 Алгоритм Дейкстры нахождения кратчайшего пути в графе
- •4.5 Транспортные сети
- •4.5.1 Потоки в транспортных сетях
- •4.5.2 Задача нахождения наибольшего потока в транспортной сети
- •4.5.3 Алгоритм Форда и Фалкерсона нахождения максимального потока транспортной сети
- •4.5.4 Транспортная задача
- •4.6 Обходы в графах
- •4.6.1 Эйлеровы графы
- •4.6.2 Алгоритм Флёри нахождения эйлерова цикла
- •4. Если получился цикл, но не ейлеров, то отбрасываем данную последнюю вершину и повторяем пункт 2.
- •4.6.3 Гамильтоновы циклы
- •4.6.4 Метод ветвей и границ.
- •4.6.5 Метод ветвей и границ в задаче о коммивояжёре
- •4.7 Деревья
- •4.7.1 Построение экономического дерева
- •4.7.2 Алгоритм Краскала
- •5 Элементы теории чисел
- •5.1 Модулярная арифметика
- •5.1.1 Алгоритм Евклида для нахождения наибольшего общего делителя
- •5.1.2 Вычисление обратных величин
- •5.1.3 Основные способы нахождения обратных величин
- •5.1.4 Китайская теорема об остатках
- •5.2 Кодирование
- •5.2.1 Оптимальное кодирование
- •5.3 Обнаружение и исправление ошибок
- •5.3.1 Общие понятия
- •5.3.2 Линейные групповые коды
- •5.3.2 Код Хэмминга
- •5.3.3 Циклические коды
- •5.3.4 Построение и декодирование конкретных циклических кодов
- •5.4 Сжатие информации
- •5.4.1 Исключение повторения строк в последующих строках
- •5.4.2 Алгоритм lzw
- •6 Теория алгоритмов
- •6.1. Основные понятия
- •6.1.1 Основные требования к алгоритмам
- •6.1.2 Блок–схемы алгоритмов
- •6.1.3 Представление данных
- •6.1.4 Виды алгоритмов
- •6.1.5 Правильность программ
- •6.1.6 Эффективность алгоритмов
- •6.1.7 Сходимость, сложность, надежность
- •6.2 Универсальные алгоритмы
- •6.2.1 Основные понятия
- •6.2.2 Машины Тьюринга
- •6.2.3 Рекурсивные функции
- •6.2.5 Тезис Черча-Тьюринга
- •6.2.6 Проблема самоприменимости
- •6.3 Языки и грамматики
- •6.3.1 Общие понятия
- •6.3.2 Формальные грамматики
- •6.3.3 Иерархия языков
- •6.4 Параллельные вычисления
- •Рекомендованная литература
2 Математическая логика
2.1 Функции алгебры логики (булевые функции)
Функция F (x1, x2, … ,xn) называется булевой или логической (переключательной), если она принимает два значения: ложь или истина (0 или 1). Причем аргументы x1, x2, … , xn могут принимать только те же значения ложь или истина (0 или 1) и называются также булевыми или логическими переменными.
Упорядоченная совокупность переменных (x1, x2, … , xn) называется булевым набором длины n.
Наборы переменных, при которых функция F (x1, x2, … , xn) = 0, называются нулевыми наборами, а при которых функция F (x1, x2, … , xn) = 1, называются единичными наборами переменных.
Множество всех возможных двоичных наборов длины n называется областью определения булевой функции. Множество значений функции на всех наборах называется областью значения логической функции.
Булевая функция, определенная на всех двоичных наборах, называется полностью определенной. В противном случае – не полностью определенной (частично определенной) логической функцией.
2.1.1 Способы задания булевых функций
Табличный способ задания логической функции
Таблица 2.1 – Таблица истинности функции 4 – х переменных
х1 |
х2 |
х3 |
х4 |
F |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
1 |
0 |
0 |
1 |
1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
1 |
0 |
1 |
0 |
0 |
1 |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
1 |
0 |
1 |
0 |
1 |
1 |
0 |
1 |
1 |
0 |
1 |
1 |
0 |
0 |
1 |
1 |
1 |
0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
0 |
0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
Наборы могут обозначаться десятичными или шестнадцатеричными числами. Для нашей таблицы: 2, 4, 7, 8, 9, 10, 12, 13,15 или 2, 4, 7, 8, 9, A, C, D, F.
Таблица 2.1 называется таблицей истинности.
Число двоичных наборов от количества переменных находится в следующей зависимости:
2n ,
где n – число переменных.
Примечание: недостаток табличного представления булевой функции: при увеличении числа переменных размер таблицы резко увеличивается.
Матричный способ представления
Это - частный способ табличного представления логических функций. В частности – карты Карно.
Таблица 2.2 – Матричный способ представления
х1х2 \ х3х4 |
00 |
01 |
11 |
10 |
00 |
0 |
0 |
0 |
1 |
01 |
1 |
0 |
1 |
0 |
11 |
1 |
1 |
1 |
0 |
10 |
1 |
1 |
0 |
1 |
Графический способ представления
В этом случае логическая функция n переменных представляется n – мерным кубом, где каждый двоичный набор это n – мерный вектор, определяющий точку n – мерного пространства. Тогда множество наборов, на которых определена функция n переменных – это вершины n – мерного куба.
|
|
х2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 10 |
1 10 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
*011 |
* 111 |
|
|
|
|
|
|
000 |
|
100 |
х1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 01 |
101 |
|
|
|
|
|
х3 |
|
|
|
|
|
|
Рисунок 2.1 – Графическое представление функции 3-х переменных
Таблица 2.3 – Таблица истинности той же функции
х1 |
х2 |
х3 |
F |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
0 |
0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
Аналитический способ представления
Для этого нужно ввести множество функций, а также правила зависимости функций от набора переменных, т.е. формулы – аналитические выражения на основе операций булевой алгебры.