- •«Дискретная математика»
- •Множества и отношения Тема 1. Основные понятия теории множеств Множества и основные операции над ними
- •Кортеж. Декартово произведение
- •Мощность множества
- •Тема 2. Элементы комбинаторики Комбинаторные вычисления
- •Основные понятия комбинаторики
- •Размещения
- •Перестановки
- •Сочетания
- •Определение числа сочетаний с повторениями
- •Бином Ньютона
- •Решение комбинаторных уравнений
- •Метод включений и исключений
- •Рекуррентные соотношения. Возвратные последовательности
- •Тема 3. Отношения на множествах Отношения. Функции. Взаимно однозначные соответствия
- •Отношения эквивалентности и разбиения. Фактор-множества
- •Отношения порядка
- •Тема 4. Элементы теории графов
- •Определение и примеры графов
- •Связность графа
- •Обзор основных задач теории графов
- •Расчет сетевого графика
- •Резервы сетевого графика
- •Сети Петри
- •Маршруты
- •Степени вершин
- •Раскраски графов
- •Планарные графы
- •Изоморфизм графов
- •Алгебра и топология Тема 1. Элементы общей алгебры Операции на множествах
- •Унарные операции алгебры поворотов квадрата
- •Группа подстановок Галуа
- •Алгебра множеств (алгебра Кантора)
- •Алгебраические системы. Решетки
- •Задание множеств конституентами
- •Задание множества а двоичным числом
- •Пересечение множеств № 12 и № 5
- •Тема 2. Булевы функции
- •Табличное задание булевых функций
- •Задание булевой функции
- •Задание булевых функций одной переменной
- •Задание булевых функций двух переменных
- •Аналитическое задание булевых функций
- •Задание булевой функции голосования
- •Полные системы булевых функций
- •Тема 3. Алгебраические системы Определения и примеры
- •Подсистемы
- •Конгруэнции. Фактор-алгебры. Теорема о гомоморфизме
- •Тема 4. Элементы общей топологии
- •Топологические пространства, сходимость к точке и направленности
- •Фильтры и ультрафильтры
- •Булевы решетки подмножеств
- •Атомы и шкалы решеток подмножеств
- •Алгебра логики Тема 1. Алгебра логики высказываний Формулы алгебры логики
- •Функции алгебры логики
- •Эквивалентность формул
- •Дизъюнктивные и конъюнктивные нормальные формы
- •Минимизация булевых функций в классе днф
- •Карты Карно
- •Логические сети Определение и реализация булевых функций
- •Схемы из функциональных элементов
- •Мультиплексоры
- •Программируемые логические матрицы
- •Тема 2. Логика предикатов Предикаты. Кванторы
- •Формулы логики предикатов
- •Правила преобразования формул логики предикатов
- •Тема 3. Элементы теории доказательств Аксиоматическая (формальная) теория. Исчисление предикатов
- •Метод резолюций
- •Хорновские дизъюнкты
- •Унификация. Метод резолюций в логике предикатов
- •Тема 4. Алгоритмы Понятие об алгоритмах. Схемы алгоритмов Понятие об алгоритме и теории алгоритмов
- •Схемы алгоритмов
- •Описание символов, используемых в схемах алгоритмов
- •Неразрешимые алгоритмические проблемы
- •Конечные автоматы и регулярные языки Тема 1. Синтаксис языков Алфавит, слово, язык
- •Классификация грамматик и языков
- •Регулярные языки и регулярные выражения
- •Тема 2. Переключательные функции и способы их задания Понятие о переключательных функциях
- •Некоторая трехзначная переключательная функция двух переменных
- •Трехзначная пф «дизъюнкция а, b »
- •Трехзначная пф «сумма a, b по модулю 3»
- •Трехзначная пф «а плюс 1 по модулю 3 — циклический сдвиг а»
- •Двоичные переключательные функции и способы их задания
- •Одномерная таблица истинности некоторой функции
- •Двухмерная таблица истинности
- •Основные бинарные логические операции
- •Бинарная конъюнкция
- •Бинарная конъюнкция
- •Бинарная дизъюнкция
- •Бинарная инверсия
- •Импликация
- •Эквиваленция
- •Функциональная полнота систем переключательных функций
- •Линейные функции двух переменных
- •Базисы представления переключательных функций
- •Переключательные функции от трех аргументов
- •Векторы переключательных функций
- •Вектор свойств пф
- •Цель минимизации переключательных функций
- •Тема 3. Элементы теории конечных автоматов Основные определения теории конечных автоматов
- •Понятие о технической интерпретации конечных автоматов
- •Синтез комбинационных автоматов в заданном базисе Синтез комбинационных автоматов
- •Синтез переключательной схемы
- •Синтез в базисе и, или, не
- •Синтез методом каскадов
- •Синтез в базисах и-не, или-не
- •Элементарные автоматы памяти на основе комбинационного автомата и задержки
- •Первичная таблица переходов-выходов
- •Синтез автомата-распознавателя последовательности
- •Первичная таблица переходов-выходов распознавателя 0-1-3-2
- •Тема 4. Элементы теории кодирования
- •Проблема кодирования сообщений
- •Расстояние Хемминга
- •Групповые коды
- •Хемминговы коды
Тема 4. Алгоритмы Понятие об алгоритмах. Схемы алгоритмов Понятие об алгоритме и теории алгоритмов
Интуитивно под алгоритмом понимается процесс последовательного решения задачи, протекающей в дискретном времени так, что в каждый следующий момент времени система объектов алгоритма получается по определенному закону из системы объектов, имевшихся в предыдущий момент времени. Интуитивно потому, что, строго говоря, понятие алгоритма сродни понятию множества, которое неопределимо.
В соответствии с ГОСТ 19781-74 «Машины вычислительные. Программное обеспечение. Термины и определения» алгоритм — это точное предписание, определяющее вычислительный процесс, ведущий от варьируемых начальных данных к искомому результату. При этом предполагается наличие исполнителя алгоритма — такого объекта, который «умеет» выполнять эти действия.
Слово «алгоритм» происходит, как предполагают, от имени среднеазиатского (узбекского) математика IX в. Аль Хорезми (Абу Абдалла Мухаммед ибн Муса ал Хорезми ал Меджуси) —« Algorithmi » в латинской транскрипции, впервые сформулировавшего правила (процедуру) выполнения четырех арифметических действий в десятичной системе счисления.
Пока вычисления были несложными, особой необходимости в алгоритмах не было. Когда появилась потребность в многократных пошаговых процедурах, тогда и появилась теория алгоритмов. Но при еще большем усложнении задач оказалось, что часть из них невозможно решать алгоритмическим путем. Таковы, например, многие задачи, решаемые «бортовым компьютером» человека — головным мозгом. Решение таких задач основывается на иных принципах. Эти принципы использует новая наука — нейроматематика и соответствующие технические средства — нейрокомпьютеры. В этом случае применяются процессы обучения, проб и ошибок — т. е. то, чем мы сейчас и занимаемся.
Качество алгоритма определяется его свойствами (характеристиками). К основным свойствам алгоритма относятся следующие.
1. Массовость. Предполагается, что алгоритм может быть пригоден для решения всех задач данного типа. Например, алгоритм для решения системы линейных алгебраических уравнений должен быть применим к системе, состоящей из произвольного числа уравнений.
2. Результативность. Это свойство означает, что алгоритм должен приводить к получению результата за конечное число шагов.
3. Определенность. Предписания, входящие в алгоритм, должны быть точными и понятными. Эта характеристика обеспечивает однозначность результата вычислительного процесса при заданных исходных данных.
4. Дискретность. Это свойство означает, что описываемый алгоритмом процесс и сам алгоритм могут быть разбиты на отдельные элементарные этапы, возможность выполнения которых на ЭВМ у пользователя не вызывает сомнений.
Может создаться впечатление, что алгоритмам подвластны любые задачи. Оказывается, многие задачи не могут быть решены алгоритмически. Такие задачи называются алгоритмически неразрешимыми.
Для доказательства алгоритмической разрешимости или неразрешимости задач необходимы математически строгие и точные средства. В середине 30-х годов прошлого века были предприняты попытки формализовать понятие алгоритма и предложены различные модели алгоритмов : рекурсивные функции; «машины» — Тьюринга, Поста; нормальные алгорифмы Маркова.
Впоследствии было установлено, что эти и другие модели эквивалентны в том смысле, что классы решаемых ими задач совпадают. Этот факт носит название тезиса Черча. Сейчас это общепризнано. Формальное определение понятия алгоритма создало предпосылки для разработки теории алгоритма еще до разработки первых ЭВМ. Прогресс вычислительной техники стимулировал дальнейшее развитие теории алгоритмов. Помимо установления алгоритмической разрешимости задач теория алгоритмов занимается еще и оценкой сложности алгоритмов в смысле числа шагов (временная сложность) и требуемой памяти (пространственная сложность), а также занимается разработкой эффективных в этом смысле алгоритмов.
Для реализации некоторых алгоритмов при любых разумных с точки зрения физики предположениях о скорости выполнения элементарных шагов может потребоваться больше времени, чем, по современным воззрениям, существует Вселенная, или больше ячеек памяти, чем атомов, составляющих планету Земля.
Поэтому еще одна задача теории алгоритмов — решение вопроса исключения перебора вариантов в комбинаторных алгоритмах. Оценка сложности алгоритмов и создания эффективных алгоритмов — одна из важнейших задач современной теории алгоритмов.
