- •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
8.(m + n)A = mA + nA m, n Z2 , A E(G) .
Легко видеть, что базисом этого пространства может служить совокупность одноэлементных подмножеств множества E(G) , т.е. совокупность отдельных ребер, и таким образом, размерность векторного пространства графа G равна числу ребер этого графа.
Выделим следующие два подпространства этого графа.
a)Подпространство циклов: множество всех циклов графа G , включая и совокупности непересекающихся циклов (как одно целое – один элемент линейного пространства), а также – пустое множество (в качестве нулевого элемента).
b)Подпространство разрезов: множество разделяющих множеств графа G, вклю-
чая .
Нетрудно убедиться, что операции замкнуты на этих множествах и что они действительно являются подпространствами. Заметим также, что фундаментальные системы циклов и разрезов, соответственно, является базисами этих подпространств.
3.6Эйлеровы и гамильтоновы графы
3.6.1Эйлеровы графы
Путь в графе называется эйлеровым, если он содержит все ребра графа. Замкнутый эйлеров путь называется эйлеровым циклом. Граф, который имеет эйлеров цикл, также называется эйлеровым.
Теорема. (Эйлер). Связный граф является эйлеровым тогда и только тогда, когда степени всех его вершин четные.
Доказательство. Необходимость. Эйлеров цикл, проходя через каждую вершину, выходит из нее столько раз сколько входит. Поэтому число ребер цикла, инцидентное каждой вершине является четным. А так как других ребер в графе, кроме принадлежащих эйлерову циклу, не существует, то степени всех вершин четные.
Достаточность. Пусть степени всех вершин четные. Выбрав произвольную вершину v1, начнем строить из нее цикл. Выйдем из v1 по любому ребру к следующей вершине v2. Поскольку степень v2 четная, то существует другое (не пройденное) ребро, по которому можно перейти к следующей вершине v3. Поскольку и степень v3 четная, то из v3 так же можно выйти по еще не пройденному ребру и т. д. Будем продолжать этот путь до тех пор, пока это возможно. Заметим, что если вычеркивать пройденные ребра, то степени проходимых вершин уменьшаются на 2 и остаются четными. Поэтому если даже в процессе построения пути мы попадем в вершину, которую уже проходили, найдется не пройденное ребро, по которому можно из этой вершины выйти. Следовательно, данный процесс может закончиться только тогда, когда мы вернемся в исходную вершину v1 и все ребра, инцидентные v1, уже
98
будут пройдены. Таким образом, будет получен цикл.
Обозначим его через С1. Если цикл C1 содержит все ребра графа, то он является искомым. В противном случае, удалим из графа все ребра цикла С1. В полученном подграфе, как и в исходном, степени всех вершин останутся четными (т. к. либо не изменяется, либо уменьшается на четное число). Удалим также изолированные вершины и обозначим подграф через G1. Существуют общие вершины у G1 и построенного цикла С1 (иначе бы исходный граф не был бы связным). Пусть w 1 – одна из таких вершин. Начав с w1 точно также, как и раньше, построим цикл С2 в графе G1. Объединив циклы С1 и С2 получим более длинный цикл, чем С1. Если он содержит все ребра графа, то цель достигнута. В противном случае, снова удалим новый более длинный
цикл из исходного графа. В остав- |
|
шемся подграфе G2 построим очеред- |
|
ной цикл С3 и т. д. (рис. 1). Поскольку |
|
число ребер в графе конечное, рано |
|
или поздно очередной цикл Сn будет |
|
содержать все ребра Gn-1. Добавляя |
|
Рис. 1 |
|
Сn к циклу, полученному на преды- |
|
|
|
дущем этапе, получим эйлеров цикл. |
|
Замечание 1. Теорема справедлива также для мульти- и псевдографов.
Замечание 2. Связный граф эйлеров тогда и только тогда, когда существует разбиение множества его ребер Е(G) на простые циклы.
Замечание 3. Если в связном графе существует ровно две вершины нечетной степени, то эйлерова цикла не существует, но существует эйлерова цепь, которая начинается в одной вершине нечетной степени, а заканчивается – в другой (доказательство аналогично доказательству теоремы Эйлера). Если число вершин нечетной степени равно 2k, то нетрудно показать, что граф покрывается (т. е. является обьединением) k реберно-непересекающихся цепями.
Ориентированный граф называется эйлеровым, если в нем существует ориентированный эйлеров цикл, т. е. цикл, проходящий по всем дугам с соблюдением ориентации. Легко видеть, что для ориентированных графов, справедлива
Теорема. Связный ориентированный граф является эйлеровым тогда и только тогда, когда для любой его вершины v полустепень исхода равна полстепени захода:
deg+v = deg-v.
99
3.6.2 Гамильтоновы графы
Путь (цикл) в графе называется гамильтоновым, если он содержит каждую вершину графа, причем ровно один раз. Граф называется гамильтоновым, если он имеет гамильтонов цикл.
Гамильтоновый граф имеет связность не меньше 2. Действительно, все его вершины принадлежат гамильтонову циклу, который двусвязен. Однако, двусвязности недостаточно, чтобы граф был гамильтоновым (см. рис. 2). Простого критерия для определения, является ли граф гамильтоновым или нет (как, например, для определения эйлеровости графа) не существует. Всё
же понятно, что чем больше ребер в графе, чем больше степени Рис. 2
вершин графа, тем более вероятно ожидать, что граф является гамильтоновым. В частности, полный граф Кn при n ≥ 3 очевидно является гамильтоновым. В то же время, существуют гамильтоновы графы и с небольшим числом рёбер, например, циклы Сn, n ≥ 3.
Известны следующие достаточные (но не необходимые!) условия гамильтоновости.
Теорема (Дирак). Если граф G имеет порядок n ≥ 3 и для любой вершины v графа G её порядок deg v ≥ n/2, то G является гамильтоновым.
Обобщением этого утверждения является
Теорема (Оре). Если для любой пары несмежных вершин u и v графа G порядка n ≥ 3 сумма их степеней deg v + deg u ≥ n, то G гамильтонов.
Ориентированный граф называется гамильтоновым, если он имеет ориентированный гамильтонов цикл. Орграф называется турниром, если в нём любая пара вершин соединена одной дугой (со стрелкой в одну сторону). Другими словами, турнир – это некоторая ориентация полного графа.
Теорема. Во всяком турнире порядка n ≥ 3 существует гамильтонов путь.
Задача о коммивояжере
Имеется полный взвешенный граф. Требуется отыскать гамильтонов цикл минимального веса. К данной формулировке можно свести и задачу отыскания гамильтонового цикла в неполном графе. В этом случае отсутствующим ребрам присваивают вес ∞. Если нужно найти гамильтонов цикл в обычном (не взвешенном графе), то рёбрам присваивают вес 0, а отсутствующим рёбрам вес ∞ и ищут гамильтонов цикл веса 0. Существуют специальные алгоритмы решения данной задачи. Самый примитивный, но чрезвычайно трудоёмкий, из них – полный перебор. Количество вариантов, которые при этом нужно рассмотреть, равно числу циклических перестановок, т. е. (n-1)!, где n – порядок графа.
100
