- •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
двух вершин u и v одной вершиной, которая соединяется ребрами со всеми вершинами графа G, с которыми были смежны вершины u и v (рис. 7).
v
w
u
Рис. 6
u |
v |
Рис. 7
Графы G и H называются гомеоморфными, если они могут быть получены друг из друга с помощью операций подразбиения ребер и стягивания вершин степени 2 (см. рис. 8).
G |
H |
Рис. 8
Гомеоморфными являются, в частности, любые две простые цепи, любые два простых
цикла.
Теорема (Понтрягин – Куратовский). Граф планарен тогда и только тогда, когда он не содержит подграфов, гомеоморфных K5 или K3,3 .
Теорема (Вагнер). Граф планарен тогда и только тогда, когда в нем нет подграфов, стягиваемых к графам K5 или K3,3 .
Отметим в заключение, что стягивая любое ребро планарного графа, вновь получим планарный граф. Если же дан непланарный граф, то стянув одно или несколько ребер можно получить планарный граф.
3.8Раскраски графов
3.8.1Хроматическое число графа
Раскраска вершин графа G называется правильной, если любые две смежные вершины окрашены в разные цвета. Правильная раскраска графа G, при которой использовано k различных цветов, называется k-раскраской, а граф G , для которого существует k-раскраска, называется k-раскрашиваемым. Наименьшее значение k, для которого существует правильная k-раскраска графа G, называется хроматическим числом графа G и обозначается χ(G).
Так, например, для простой цепи Рn хроматическое число равно 2. Хроматическое
104
число простого цикла Сn в случае четного n также равно 2, а для нечетных n – равно 3. В полном графе Кn , очевидно, окраска вершин будет правильной только в случае, если все вершины раскрашены в разные цвета. Поэтому χ(Кn) = n.
К поиску правильной окраски графа и его хроматического числа сводится решение многих классических задач.
Задача о раскраске географической карты
Дана географическая карта, на которой изображены страны, разделяемые границами. Требуется раскрасить карту так, чтобы страны, имеющие общие участки границы, были окрашены в разные цвета, и чтобы при этом было использовано минимальное количество цветов.
По данной карте построим граф следующим образом. Поставим в соответствие странам карты вершины графа. Если какие-то две страны имеют общий участок границы, то соответствующие им вершины соединим ребром, в противном случае – нет.
Легко видеть, что раскраске карты соответствует правильная раскраска вершин полученного графа, а минимальное количество необходимых красок равно хроматическому числу этого графа.
Задача о распределении оборудования
Пусть V ={ϑ 1, ϑ 2 ,… , ϑ n} – множество работ, которые необходимо выполнить. Предположим, что для выполнения каждой работы требуется одинаковое время t и некоторые механизмы из множества механизмов М = {m1, m2, … , ms}. Никакие механизмы не могут быть использованы одновременно для выполнения двух и более работ.
Требуется распределить механизмы так, чтобы выполнить все работы и чтобы затраченное на это время T было минимальным.
Построим граф, соответствующий данной задаче, выбрав в качестве множества вершин V – множество работ. Если какие-то две работы требуют для их выполнения один и тот же механизм или механизмы, то соответствующие им вершины, соединим ребром, в противном случае – нет. Найдем какую-нибудь правильную раскраску полученного графа G. Тогда видно, что работы «раскрашенные в один и тот же цвет» могут выполняться одновременно. Значит минимальное время выполнения всех работ T = χ (G).
Аналогичным образом формулируется и интерпретируется задача о составлении расписания занятий (в школе, ВУЗе и т. д.).
3.8.2 Хроматическое число 2-дольного графа. Критерий 2-дольности
Утверждение. Пусть G – некоторый непустой граф. Тогда χ(G) = 2 в том и только том случае, когда G – 2-дольный граф.
105
Доказательство. Необходимость. Пусть χ(G) = 2. Обозначим через V1 все вершины графа G , раскрашенные в один цвет, а через V2 – в другой. Поскольку между вершинами, имеющими одинаковый цвет, нет ребер, то граф G – 2-дольный с долями V1 и V2.
Достаточность. Пусть G – 2-дольный граф. Окрасим вершины одной доли в один цвет, а другой доли – в другой цвет. Очевидно, полученная раскраска правильная и, значит,
χ(G) = 2.
Теорема (критерий 2-дольности). Граф двудольный тогда и только тогда, когда он не имеет циклов нечетной длины.
Доказательство. Необходимость. Пусть G – двудольный граф. Рассмотрим какойнибудь цикл (если он существует, иначе доказывать нечего). Поскольку ребра соединяют только вершины из разных долей графа, то двигаясь по циклу, мы будем поочередно переходить из одной доли в другую, пока, наконец, не вернемся в исходную вершину (и исходную долю). Поэтому цикл имеет четную длину.
Достаточность. Пусть все циклы в графе G имеют четную длину. Без потери общности можно считать, что G – связный. И пусть ϑ – некоторая вершина графа G. Обозначим, через V1 – множество вершин графа G, расстояние от которых до вершины ϑ являются четными (в частности ϑ V1) , а через V2 – остальные вершины графа. Достаточно показать, что если вершины u, ω V1 (или V2), то они не являются
смежными. Предположим противное, что существует ребро{u,ω}. Рассмотрим кратчайшие цепи S(u,ϑ) и S(ω,ϑ) между соответствующими парами вершин. Обе они имеют четную длину (нечетную, если u, ω V2). То-
гда, объединяя эти цепи и добавляя ребро {u,ω}, полу-
чим цикл нечетной длины. Возможно, цепи S(u,ϑ) и S(ω,ϑ) имеют общие ребра (см. рис. 1). Тогда цикл получится, если удалить их из описанного объединения. Очевидно, длина его остается нечетной. Полученное противоречие завершает доказательство.
3.8.3 Некоторые оценки хроматического числа
Уже отмечалось, что χ(К n) = n. Поэтому если граф G содержит полный подграф порядка r, то χ(G) ≥ r. В целом, чем меньше ребер в графе и чем меньше степени его вершин, тем меньше хроматическое число.
Теорема. Пусть r – минимальная степень вершин графа G, тогда существует правильная (r+1)-раскраска графа G.
Доказательство. Индукция по числу вершин n графа G. База индукции: n = 2 – утверждение очевидно.
106
Индукционный переход. Предположим, что существует правильная (r+1)-раскраска для всех графов порядка n, у которых степени вершин не превосходят r. Рассмотрим граф порядка n+1 с максимальной степенью вершин, равной r. Удалим произвольную вершину ϑ . Для полученного графа порядка n существует согласно индукционному предположению правильная (r+1)- раскраска. Воспользуемся такой раскраской. Удаленная вершина ϑ имеет не более r смежных, для окраски которых использовано не более r цветов. Окрасим вершину ϑ в цвет, отличный от цвета смежных вершин (так как цветов больше, чем r, то такой цвет найдется). Получим правильную (r+1)-раскраску исходного графа.
Теорема (Брукс). Пусть G – связный граф, не являющийся полным, и степени всех вершин которого не превосходят r, где r ≥ 3. Тогда χ(G) ≤ r.
Замечание. Оценка хроматического числа в теореме Брукса достижима (см. рис. 2) и, значит, не может быть в о б- щем случае (без дополнительных предположений) улучшена.
Однако, оценка весьма грубая. При выполнении условий теоремы хроматическое число может быть значительно меньше максимальной степени вершин. Например, звездный граф К1,n,
и с максимальной степенью вершин n имеет хроматическое число 2. Для колеса W2n по теореме Брукса χ(W2n) ≤ 2n. В действительности χ(W2n) = 3.
3.8.4 Раскраски планарных графов
Теорема. Для любого планарного графа существует правильная 6-раскраска.
Доказательство. Индукция по числу вершин n. База индукции: n ≤ 7 – утверждение очевидно.
Индукционный переход. Предположим, что правильная 6-раскраска существует для всякого планарного графа порядка n. Рассмотрим планарный граф порядка n+1. Согласно следствию 6 из формулы Эйлера в нем существует вершина v степени deg v ≤ 5. Удалим эту вершину. И воспользуемся 6-раскраской полученного графа, которая существует в силу и н- дукционного предположения. Раскрасив удаленную вершину v в цвет, отличный от цветов смежных с ней вершин, получим правильную раскраску исходного графа.
Замечание. С помощью более тщательных и тонких рассуждений можно доказать, что всякий планарный граф 5-раскрашиваемый. Кроме того, еще в прошлом веке была высказана гипотеза 4-х красок. Сравнительно недавно было получено положительное решение этой гипотезы с использованием ЭВМ. Пример полного графа К4, который является планарным, показывает, что эту величину (4 краски) в общем случае уменьшить нельзя. Однако,
107
