- •ПЕРЕЧЕНЬ МАТЕРИАЛОВ
- •ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
- •ОГЛАВЛЕНИЕ
- •1 ЭЛЕМЕНТЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ЛОГИКИ
- •1.1 Логика высказываний
- •1.1.1 Понятие логического высказывания
- •1.1.2 Логические операции
- •1.1.3 Пропозиционные формулы
- •1.1.4 Тавтологии
- •1.1.5 Равносильные формулы
- •1.2 Булевы функции
- •1.2.1 Понятие булевой функции. Число булевых функций от n переменных
- •1.2.2 Элементарные булевы функции. Представление булевых функций пропозиционными формулами
- •1.2.3 Двойственные функции. Принцип двойственности
- •1.2.4 Совершенные конъюнктивные нормальные формы (СКНФ)
- •1.2.5 Полиномы Жегалкина
- •1.3 Полнота и замкнутость
- •1.3.1 Полные системы функций и замкнутые классы
- •1.3.2 Основные замкнутые классы
- •1.3.3 Теоремы о функциональной полноте
- •1.3.4 Базисы пространства булевых функций
- •1.4 Минимизация булевых функций
- •1.4.1 Постановка задачи
- •1.4.2 Метод Квайна-Макклоски
- •1.4.3 Карты Карно
- •1.5 Реализация булевых функций
- •1.5.1 Контактные схемы
- •1.5.2 Схемы из функциональных элементов
- •1.6 Предикаты
- •1.6.1 Основные понятия и определения
- •1.6.2 Операции над предикатами
- •1.6.3 Равносильные формулы логики предикатов
- •1.6.4 Приведенная форма и предваренная нормальная форма предиката
- •2 ОСНОВЫ ТЕОРИИ МНОЖЕСТВ
- •2.1 Множества и операции над ними
- •2.1.1 Основные понятия
- •2.1.2 Способы задания множеств
- •2.1.3 Операции над множествами
- •2.1.4 Свойства операций над множествами. Алгебра множеств
- •2.1.5 Декартово произведение множеств
- •2.2 Отображения множеств
- •2.2.1 Основные понятия
- •2.2.2 Произведение (композиция) отображений
- •2.2.3 Обратные отображения
- •2.3 Отношения
- •2.3.1 Основные понятия и способы задания отношений
- •2.3.2 Операции над бинарными отношениями и их свойства
- •2.4 Отношения экивалентности
- •2.4.1 Классы эквивалентности
- •2.4.2 Отношения частичного порядка
- •2.5 Комбинаторика
- •2.5.1 Размещения
- •2.5.2 Перестановки
- •2.5.3 Сочетания
- •2.5.4 Сочетания с повторениями
- •2.5.5 Бином Ньютона. Понятие о производящей функции
- •2.5.6 Числа Стирлинга
- •2.5.7 Число Белла
- •2.6 Мощности множеств
- •2.6.1 Мощность конечного множества
- •2.6.2 Мощности бесконечных множеств. Счетные множества
- •2.6.3 Несчетные множества. Мощность континуума
- •2.6.4 Кардинальные числа. Гипотеза континуума
- •3 ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ГРАФОВ
- •3.1 Основные определения и типы графов
- •3.1.1 Основные понятия
- •3.1.2 Основные типы графов
- •3.1.3 Обобщения понятия графа
- •3.1.4 Изоморфные графы
- •3.1.5 Количество различных графов порядка n
- •3.2 Основные числовые характеристики и матрицы графа
- •3.2.1 Степени вершин графа
- •3.2.2 Матрица смежности
- •3.2.3 Матрица Кирхгофа
- •3.2.4 Матрица инцидентности
- •3.3 Подграфы и операции на графах
- •3.3.1 Подграфы
- •3.3.2 Операции над графами
- •3.4 Связные графы и расстояние в графах
- •3.4.1 Маршруты в графах. Связные графы
- •3.4.2 Компоненты связности. Связность графа и его дополнения
- •3.4.3 Расстояния на графах
- •3.4.4 Метод поиска в ширину
- •3.4.5 Выяснение вопросов связности, достижимости и расстояний на графе по матрице смежности
- •3.5 Деревья и остовы
- •3.5.1 Критерии дерева
- •3.5.3 Типы вершин дерева, радиус и центры
- •3.5.4 Остовы графа, циклический ранг и ранг разрезов
- •3.5.5 Задача о минимальном остове
- •3.5.6 Разрезы графа. Фундаментальная система циклов и фундаментальная система разрезов
- •3.5.7 Линейное пространство графа
- •3.6 Эйлеровы и гамильтоновы графы
- •3.6.1 Эйлеровы графы
- •3.6.2 Гамильтоновы графы
- •3.7 Планарные графы
- •3.7.1 Вложимость графов в трехмерное пространство
- •3.7.2 Планарные графы. Формула Эйлера
- •3.7.3 Следствия из формулы Эйлера
- •3.7.4 Гомеоморфные графы. Критерий планарности
- •3.8 Раскраски графов
- •3.8.1 Хроматическое число графа
- •3.8.2 Хроматическое число 2-дольного графа. Критерий 2-дольности
- •3.8.3 Некоторые оценки хроматического числа
- •3.8.4 Раскраски планарных графов
- •3.8.5 Реберная раскраска графа
- •3.9 Паросочетания
- •3.9.1 Паросочетания
- •3.9.2 Теорема Холла о свадьбах
- •3.10 Сети
- •3.10.1 Основные понятия
- •3.10.2 Потоки в сетях
- •3.10.3 Сетевое планирование
- •ПРОДОЛЖЕНИЕ ОГЛАВЛЕНИЯ
- •4 ЭЛЕМЕНТЫ ЧИСЛЕННЫХ МЕТОДОВ
- •4.1 Математическое моделирование и вычислительный эксперимент
- •4.2 Метод Гаусса решения систем линейных алгебраических уравнений. Плохая обусловленность и анализ ошибок. Влияние погрешностей округления
- •4.3 Итерационные методы решения систем линейных алгебраических уравнений. Метод простых итераций и метод Зейделя
- •4.3.1 Основные понятия
- •4.3.2 Метод простой итерации. Описание метода
- •4.3.3 Некоторые сведения о векторах и матрицах
- •4.3.4 Условия и скорость сходимости метода простой итерации
- •4.3.5 Приведение системы (1) к виду (2)
- •4.4 Интерполирование алгебраическими многочленами. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •4.4.1 Постановка задачи
- •4.4.2 Интерполяционная формула Лагранжа. Представление и оценка остатка
- •4.4.3 Практическое применение интерполяции
- •4.5 Конечные разности. Интерполяционный многочлен Ньютона
- •4.5.1 Конечные разности
- •4.5.2 Интерполяционный многочлен Ньютона
- •4.5.3 Линейная интерполяция
- •4.6 Многочлены Чебышева на отрезке [-1, 1]. Интерполирование сплайнами
- •4.7 Численное интегрирование
- •4.7.1 Формулы прямоугольников
- •4.7.2. Формула трапеций
- •4.7.3. Формула Симпсона (метод параболических трапеций)
- •4.7.4 Квадратурные формулы наивысшей алгебраической степени точности (квадратурные формулы Гаусса)
- •4.8 Численное решение нелинейных уравнений
- •4.8.1. Отделение корней
- •4.8.2 Метод деления отрезка пополам
- •4.8.3 Метод простой итерации (метод последовательных приближений)
- •4.8.4. Метод Ньютона (метод касательных)
- •4.8.5 Метод секущих
- •4.8.6 Метод хорд
- •4.9 Итерационные методы решения систем нелинейных уравнений
- •4.9.1 Метод простой итерации
- •4.9.2 Метод простой итерации для системы двух уравнений
- •4.9.3 Метод Ньютона
- •4.9.4 Метод Ньютона для системы двух уравнений
- •4.10 Численные методы решения задачи Коши для обыкновенного дифференциального уравнения
- •4.10.1 Метод Эйлера
- •4.10.2 Методы Рунге–Кутта
- •4.11 Постановка задачи линейного программирования. Геометрическая интерпретация и графическое решение задачи линейного программирования
- •4.11.1 Предмет математического программирования
- •4.11.2 Основная задача линейного программирования
- •4.11.3 Геометрический смысл системы линейных неравенств
- •4.11.4 Графический метод решения задач линейного программирования
- •4.12 Симплексный метод решения задачи линейного программирования. Двойственность в линейном программировании
- •4.12.1 Свойства решений задачи линейного программирования (ЗЛП)
- •4.12.2 Общая идея симплексного метода
- •4.12.3 Построение начального опорного плана
- •4.12.4 Признак оптимальности опорного плана. Симплексные таблицы
- •4.12.5 Переход к нехудшему опорному плану. Симплексные преобразования
- •4.13 Разностные методы
- •4.13.1 Основные понятия
- •4.13.2 Сетки и сеточные функции
- •4.13. 3 Аппроксимация простейших дифференциальных операторов
- •4.13.4 Разностная задача
- •4.13.5 Устойчивость
- •4.13.6 Связь аппроксимации и устойчивости со сходимостью
- •4.13.7 Явные и неявные разностные схемы
- •ОГЛАВЛЕНИЕ
- •Лабораторная работа 5. Задача коммивояжера
- •ПРОДОЛЖЕНИЕ ОГЛАВЛЕНИЯ
- •2.1. Метод Гаусса решения систем линейных алгебраических уравнений
- •2.2. Итерационные методы решения систем линейных алгебраических уравнений. Метод простых итераций и метод Зейделя
- •2.2.1. Метод простых итераций
- •2.2.2 Метод Зейделя
- •2.3. Интерполирование алгебраическими многочленами. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •2.3.1. Постановка задачи
- •2.3.2 Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •2.3.3 Практическое применение интерполирования. Оценка погрешности интерполяционного многочлена Лагранжа
- •2.4 Конечные разности. Интерполяционный многочлен Ньютона
- •2.4.1 Конечные разности
- •2.4.2 Первая интерполяционная формула Ньютона (для интерполирования вперед)
- •2.4.3 Вторая интерполяционная формула Ньютона (для интерполирования назад)
- •2.5 Интерполирование сплайнами
- •2.6 Численное интегрирование
- •2.6.1 Метод средних прямоугольников
- •2.6.2 Формула трапеций
- •2.6.3 Формула Симпсона (метод параболических трапеций)
- •2.7 Численное решение нелинейных уравнений. Отделение корней. Метод половинного деления. Метод простой итерации
- •2.7.1 Отделение корней
- •2.7.2 Метод половинного деления
- •2.7.3 Метод простой итерации (метод последовательных приближений)
- •2.7.4 Практический критерий сходимости (когда надо прекращать итерации)
- •2.8 Итерационные методы решения нелинейных уравнений. Метод Ньютона. Метод секущих. Метод хорд
- •2.8.1 Метод Ньютона (метод касательных)
- •2.8.2 Метод секущих
- •2.8.3 Метод хорд
- •2.9 Итерационные методы решения систем нелинейных уравнений
- •2.9.1 Метод простой итерации для системы двух уравнений
- •2.9.2 Метод Ньютона для системы двух уравнений
- •2.10.1 Метод Эйлера
- •2.10.2 Метод Рунге-Кутта
- •2.11 Графическая интерпретация и графическое решение задачи линейного программирования
- •2.11.1 Основная задача линейного программирования
- •2.11.2 Графическая интерпретация задачи линейного программирования
- •2.11.3 Графическое решение задачи линейного программирования
- •2.12 Симплексный метод решения задачи линейного программирования
- •2.13 Метод сеток для уравнения параболического типа
- •2.13.1 Общие сведения
- •2.13.2 Постановка задачи
- •2.13.3 Разностные схемы
- •2.13.4 Оценки погрешностей
- •2.14 Метод сеток для уравнения гиперболического типа
- •ОГЛАВЛЕНИЕ
- •1 Операции над множествами. Алгебра множеств. Декартово произведение множеств
- •2 Отображения множеств. Бинарные отношения на множествах
- •3 Комбинаторика и мощности множеств
- •6 Расстояния в графах
- •7 Деревья и остовы
- •8 Эйлеровы графы. Критерий эйлеровости. Планарные графы. Формула Эйлера
- •9 Раскраски графов. Хроматическое число графа
- •10 Сети и потоки в сетях
- •Тесты по разделу «ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ГРАФОВ»
- •ЭЛЕМЕНТЫ ЧИСЛЕННЫХ МЕТОДОВ
- •1 Численные методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •2 Интерполирование алгебраическими многочленами
- •3 Численное интегрирование
- •4 Численные методы решения нелинейных уравнений и систем нелинейных уравнений
- •5 Численное решение обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка
- •6 Линейное программирование
- •7 Численное решение уравнений с частными производными
- •Тесты по разделу «ЭЛЕМЕНТЫ ЧИСЛЕННЫХ МЕТОДОВ»
- •ОГЛАВЛЕНИЕ
- •ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ
- •СПИСОК ВОПРОСОВ К ЗАЧЕТУ ПО ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ МАТЕМАТИКЕ
- •СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
Общая схема сумматора выглядит следующим образом:
1.6Предикаты
1.6.1Основные понятия и определения
Рассмотрим высказывание: «х – простое число». Подставляя вместо x конкретные числа: 3, 4, 5 и т.д., получим высказывания, которые в одних случаях будут истинными, а в других – ложными. Таким образом, данное высказывание определяет отображение, которое каждому натуральному числу х ставит в соответствие 0 («ложь») или 1 («истина»).
Аналогично, высказывание «х < у» определяет отображение R2→{0, 1}. Например, (1,3) → 1, так как «1 < 3» – верное высказывание, а (4, 2) → 0, так как «4 < 2» – ложное высказывание.
38
Определение. n-местным предикатом на множестве M называется отображение
P: М n → {0; |
1}. Множество М при этом называется предметной областью предиката |
|||||
P = P(x1, x2, , xn ), а xi (i =1,2, ,n) – |
предметными |
переменными. Множество n-ок |
||||
(a1,a2, ,an ), |
для которых P(a1,a2, ,an )=1 |
называется областью истинности предика- |
||||
та Р. |
|
|
|
|
|
|
Например, для предиката P(x, y) |
|
если y = x |
2 |
где x, y R (предметная область |
||
= 1, |
|
2 |
||||
|
|
|
если y ≠ x |
, |
||
|
|
0, |
|
|||
– множество действительных чисел R), множеством истинности является множество пар (t, t2), которые на координатной плоскости представляют собой график параболы.
Определение. Предикат P(x1, x2, , xn ), который при всех возможных значениях предметных переменных принимает одно и то же значение 1 (0) называется тождественно истинным (тождественно ложным). Предикат, для которого существует набор (a1,a2, ,an ) M n , такой, что P(a1,a2, ,an )=1 (т.е. множество истинности которого не пусто) называется выполнимым.
Определение. Два предиката P(x1, x2, , xn ) и Q(x1, x2, , xn ), с одной и той же предметной областью М называются равносильными, если они принимают одинаковые значения при всех возможных значениях предметных переменных x1, x2, , xn M (т.е., если Р и Q равны как отображения).
Понятно, что два предиката равносильны, если их области истинности совпадают. Всякому отображению f: Mn→M можно поставить в соответствие (n+1)-местный
предикат по следующему правилу:
P(a ,a , ,a )= 1, если f (a1,a2, ,an )= an+1;
1 2 n 0, в противном случае.
Существует взаимно однозначное соответствие между n-местными предикатами с предметной областью М и n-арными отношениями на М. Действительно, всякому предикату P(x1, x2, , xn ) можно поставить в соответствие отношение R М n такое, что (a1,a2, ,an ) R , если P(a1,a2, ,an )=1 и только в этом случае. Обратно, всякому отношению R М n отвечает «n-местный предикат P(x1, x2, , xn ) с предметной областью М, определенный следующим равенством:
P(a1,a2, ,an )= |
1, если f (a1,a2, ,an ) R; |
|
|
|
0, в противном случае. |
Таким образом, |
предикаты выражают свойства элементов предметной области М |
39
или отношения на М (см. примеры, предваряющие определение предиката).
1.6.2 Операции над предикатами
а) Подстановка константы вместо предметной переменной
Пусть P(x1, x2, , xn ) – n-местный предикат на множестве М, и пусть a М. Под-
ставим вместо (например) xn , константу a. Тогда получим (n-1 )-местный предикат
P(x1, x2 , ,an ).
Можно сразу подставить одну и ту же или разные константы вместо нескольких переменных. Тогда соответствующим образом уменьшится местность предиката.
Например, из 2-местного предиката «х<у» подстановкой константы 3 вместо y получим одноместный предикат «х<3». Из предиката «x + y + z + t = 0» подстановкой соответствующих констант можно получить «x + 2 + z + 3 = 0».
б) Операции логики высказываний
Так как предикаты представляют собой переменные высказывания (они превращаются в обычные высказывания, если вместо всех предметных переменных подставить константы), то для них применимы все операции логики высказываний: , , , , и др. При этом, соединяя данными операциями элементарные предикаты (т.е. такие, кот орые не содержат этих операций), будем получать соответствующие формулы логики предикатов.
Например, P(x, y) Q(x, z) R(y,t) S(x, z,t) и др.
Как уже отмечалось, всякий предикат однозначно определяется своей областью истинности. Выясним, как соотносятся области истинности предикатов, полученных из эл е- ментарных предикатов с помощью некоторых операций, с областями истинности элеме н-
тарных предикатов. |
|
|
|
|
|
|
||
Будем обозначать через Iр область истинности предиката Р. |
|
|
|
|||||
Легко видеть, что для отрицания |
|
|
I |
P(x) = M \ IP(x), |
по- |
|||
P(x) область истинности |
||||||||
скольку |
|
|
|
|
|
|||
P(x)=1 всегда, кроме тех случаев, когда P(x)=1. |
|
|
|
|||||
Предикат P(x) Q(x) |
принимает значение 1 только в тех случаях, когда P(x)=1 и |
|||||||
Q(x)=1. Поэтому IP(x) Q(x) |
= IP(x) ∩ IQ(x). |
|
|
|
||||
Предикат P(x) Q(x) принимает значение 1 в тех случаях, |
когда P(x)=1 |
или |
||||||
Q(x)=1. Поэтому IP(x) Q(x) |
= IP(x) ∩ IQ(x). |
|
|
|
||||
Выражая импликацию, эквиваленцию и другие операции через , и , можно находить области истинности и других сложных предикатов. Следует, однако, следить за п е-
40
ременными при образовании сложных предикатов с помощью логических операций в том плане, что например, областью истинности предиката P(x) Q(y) будет не пересечение IP(x) и IQ(x) (как для P(x) Q(x)), а декартово произведение IP(x)× IQ(x).
в) Навешивание кванторов
Пусть P(x) – одноместный предикат с предметной областью М.
Символом xP(x) обозначается высказывание, которое истинно, если P(x) тождественно истинный предикат (т.е. если IP(x) = M ), и ложно в противном случае. Знак на-
зывается квантором всеобщности.
Знак называется квантором существования.
Переход от P(x) к xP(x) или xP(x) называется навешиванием квантора на переменную х (или связыванием переменной х). Переменная х, на которую навешен квантор, называется связанной, в противном случае – свободной.
Кванторы можно навешивать также на переменные многоместных предикатов, причем сразу на несколько переменных.
Например, рассмотрим предикат x yP(x, y, z,t). Здесь х, у – связанные переменные, a z, t – свободные.
Истинность предиката не зависит от связанных переменных, а зависит только от свободных переменных. Это означает, во-первых, что навешивание квантора на одну переменную уменьшает на 1 местность соответствующего предиката. Так, предикатx yP(x, y, z,t) является двуместным. Во-вторых, предикат не изменится, если связанные переменные поменять на другие (отличные от свободных). Например x yP(x, y, z,t)≡
≡ u vP(u,v, z,t).
Замечание. Если M = {a1,a2, am} – конечное множество, то
xP(x)≡ P(a1) P(a2 ) P(am )
xP(x)≡ P(a1) P(a2 ) P(am )
Для бесконечных множеств M также можно принять, что
xP(x)≡ P(a); |
xP(x)≡ P(a). |
a M |
a M |
Поэтому кванторы и можно рассматривать в этом смысле как обобщения операций конъюнкции и дизъюнкции .
41
