- •31. Биологический подход к решению задач искусственного интеллекта. Генетические алгоритмы и их использование. Нейронные сети и их использование.
- •1. Модель Персептрона.
- •2. Сигмоидальный нейрон.
- •3. Модель Видроу.
- •4. Wta (победитель получает все).
- •5. Нейроны Хебба.
- •6. Стохастическая модель.
- •32.Экспертные системы: структура, назначение, классификация. Методы построения экспертных систем. Понятие о инженерии знаний.
- •Методы построения эс и классификация эс по методам построения
- •33.Математические модели в физике, химии, биологии и экономике
- •2. Модель колебательной системы
- •1) Проверка равномерности распределения генератора случайных чисел.
- •2) Вычисление интеграла.
- •3) Методы случайного поиска
- •36.Основы теории погрешности. Прямая и обратная задача теории погрешности. Оценка погрешности. Понятие погрешности.
- •37.Численные методы решения нелинейных уравнений с одним неизвестным.
- •Оценка погрешности для полинома Лагранжа
- •Разделенные разности
- •40.Численное интегрирование и дифференцирование. Формулы численного дифференцирования. Метод Ньютона-Котеса.
- •Численное интегрирование
- •41.Основные виды задач оптимизации и методы их решения. Линейное программирование. Основные этапы решения задачи симплекс-методом.
- •В задаче линейного программирования (лп) целевая функция может быть представлена как сумма произведений переменных на некие константы:
- •Требования к стандартному виду задачи лп:
- •2.Приведение задачи линейного программирования к стандартной форме
- •2. Алгоритм симплекс-метода
- •42.Основные понятия теории игр. Чистые и смешанные стратегии игры. Седловая точка игры и её поиск.
- •43.Транспортная задача: постановка задачи, поиск опорного плана, оптимизация решения.
- •2.Табличный метод решения транспортной задачи
- •44 Понятие графа, методы описания графа, виды графов. Эйлеровы и гамильтоновы графы.
- •45. Комбинаторные объекты дискретной математики. Алгоритмические задачи комбинаторики. Задача коммивояжера.
- •Разбиения
- •Числа Стирлинга второго рода
- •Числа Белла
- •Разбиение чисел
- •Биноминальные коэффициенты
- •Рекуррентные соотношения.
- •Задача коммивояжера. Общее описание
- •Методы решения зк Жадный алгоритм
- •Деревянный алгоритм.
- •46. Алгоритмические задачи поиска в графах: задачи Прима-Краскала, Дейкстры, Форда-Фалкерсона.
- •47 Рекурсивные функции
- •48. Виртуальные машины Тьюринга. Нормальные алгорифмы Маркова.
- •49. Формальные языки и грамматики.
- •Классификация языков
Числа Стирлинга второго рода
-
n
k
0
1
2
3
4
5
6
7
0
1
0
0
0
0
0
0
0
1
0
1
0
0
0
0
0
0
2
0
1
1
0
0
0
0
0
3
0
1
3
1
0
0
0
0
4
0
1
7
6
1
0
0
0
5
0
1
15
25
10
1
0
0
6
0
1
31
90
65
15
1
0
7
0
1
63
301
350
140
21
1
Числа Белла определяются как сумма всех разбиений от 0 до n блоков множества n-X:
. (3.34)
Первые восемь чисел Белла в таблице 3.2.
При посчете числа разбиений необходимо иметь в виду, что числа Белла растут очень быстро. Так, например, уже при n = 20 Bn = 51 724 158 235 372.
Таблица 3.2
Числа Белла
-
n
0
1
2
3
4
5
6
7
Bn
1
1
2
5
15
52
203
877
Разбиение чисел
Под разбиением числа n понимается его представление в виде . При этом порядок слагаемых не существенен, а
Суммы считаются эквивалентными, если они отличаются лишь порядком слагаемых.
Число разбиений числа n на k слагаемых будем обозначать P(n, k), число всех разбиений – P(n).
Очевидно, что
-
k
Разбиения n
P(n, k)
1
7
1
2
6 1
3
5 2
4 3
3
5 1 1
4
4 2 1
3 3 1
3 2 2
4
4 1 1 1
3
3 2 1 1
2 2 2 1
5
3 1 1 1 1
2
2 2 1 1 1
6
2 1 1 1 1 1 1
7
1 1 1 1 1 1 1
1
Рис. 3.8
Рассмотрим пример. Пусть необходимо получить все разбиения числа n=7. Это возможно сделать различными способами, показанными на рис. 3.8.
Разложение P(n) в сумму P(n, k) делает наглядной структуру разбиений числа n, однако вычисление значений P(n) непосредственно по формуле (3.36) не всегда возможно, поскольку сами значения P(n, k) заранее, как правило , не известны.
Для подсчета P(n) удобно воспользоваться функцией Q(m, n), значением которого является число способов представления целого m в виде суммы при условии, что каждое слагаемое не превосходит n. Число разбиений целого n равно Q(n, n)= P(n).
Теорема. Пусть Q(m, n) – функция, значением которой является число способов представления целого m в виде суммы при условии, что каждое слагаемое не превосходит n. Тогда функция Q(m, n) удовлетворяет следующему рекурсивному определению:
При исследовании свойств чисел P(n) могут также оказаться полезными диаграммы Феррерса. Диаграммы Феррерса состоит из k строк, соответствующих слагаемым разбиения, причем i-ая строка содержит последовательность из xi точек.
Например, разлагая 7 на четыре слагаемых, имеем одну из диаграмм Феррерса.
7=3+2+1+1
Каждому разбиению, изображенному диаграммой Феррерса соответствует сопряженное разбиение, которое получается заменой строк столбцами.
7=4+2+1
Непосредственно из определения диаграммы Феррерса следует, что число разбиений числа n на k слагаемых равно числу разбиений числа n с наибольшим слагаемым, равным k.
Получим алгоритм генерирования всех разбиений числа n.
Пусть Обозначим такое, что
,
где
Для построения этого алгоритма достаточно заметить, что разбиение s’, непосредственно следующее за s, имеет вид
где символами [s/j] обозначено наибольшее целое, не превосходящее s/j.
При этом все элементы разбиения являются общими как для s, так и для s’.
Инициация алгоритма осуществляется значениями i=1, ai=n, j=n-1, k=1.