
- •Математические модели информационных процессов и управления
- •212030, Г. Могилев, пр. Мира, 43
- •Задание 1 Множества. Алгебра множеств.
- •Законы для объединения и пересечения:
- •Законы для дополнений:
- •Законы для разностей множеств:
- •Список использованных источников
- •Задание 2 Кортежи и операции над ними.
- •Список использованных источников
- •Задание 3 Комбинаторные формулы.
- •Список использованных источников
- •Задание 4 Логические операции. Основные законы.
- •1.1 Составные высказывания
- •1.2. Простейшие связки
- •1.3. Другие связки
- •1.4. Основные законы, определяющие свойства введенных логических операций
- •Список использованных источников
- •Задание 5 Алгебра высказываний.
- •1.1 Логические отношения
- •1.2 Варианты импликации
- •1.3 Пример вывода логического заключения
- •Список использованных источников
- •Задание 6 Булевы функции. Многочлены Жегалкина.
- •1.1 Свойства элементарных булевых функций
- •1.2 Дизъюнктивные и конъюнктивные нормальные формы алгебры высказываний
- •1.3 Совершенная дизъюнктивная и совершенная конъюнктивная нормальные формы
- •1.4 Многочлены Жегалкина
- •Список использованных источников
- •Задание 7 Минимизация булевых функций.
- •1.1 Метод карт Карно
- •1.2 Метод Петрика
- •Список использованных источников
- •Задание 8 Логика предикатов.
- •1.1 Предикаты
- •1.2. Применение предикатов в алгебре
- •1.3. Булева алгебра предикатов
- •1.4. Кванторы
- •1.5. Формулы логики предикатов
- •Список использованных источников
- •Задание 9 Приведение формул логики предикатов к сколемовской нормальной форме.
- •1.2 Приведенные и нормальные формы в логике предикатов
- •Список использованных источников
- •Задание 10 Логический вывод.
- •1.1 Исчисление предикатов
- •1.2 Автоматическое доказательство теорем.
- •Список использованных источников
- •Задание 11 Способы задания графов.
- •1.1 Аналитический способ задания графов
- •1.4. Графическое представление бинарного отношения
- •Множеств а и в
- •1.5 Части графа
- •1.8 Операции над графами
- •Список использованных источников
- •Задание 12 Решение задач оптимизации на графах.
- •1.1 Алгоритм поиска кратчайшего пути
- •1.2. Алгоритмы поиска всех кратчайших путей
- •1.3 Алгоритм нахождения максимального потока на сети (алгоритм Форда -Фалкерсона)
- •1)Построим начальный поток.
- •Список использованных источников
Список использованных источников
1 Галушкина, Ю. И. Конспект лекций по дискретной математике / Ю. И.Галушкина, А. Н. Марьямов. – М.: Айрис-пресс, 2007. – 176 с.
2 Таран, Т. А. Сборник задач по дискретной математике / Т.А. Таран, Н.А. Мыценко, Е.Л. Темникова. – 2-е изд., перераб. и доп. – Киев: Инрес, 2005. – 64 с.
3 Таран, Т. А. Основы дискретной математики / Т.А. Таран. – Киев: Просвiта, 2003. – 288 с.
Задание 11 Способы задания графов.
Цель работы: Изучить способы задания графов.
Теоретические сведения
Существует три эквивалентных способа задания графов: аналитический, геометрический и матричный. Рассмотрим каждый из них.
1.1 Аналитический способ задания графов
Граф G(V,E) задан, если задано множество элементов V и отображение Е множества V в V. Отображение Е может быть как однозначным, так и многозначным. В общем случае на V и Е никаких ограничений не накладывается.
Пусть дано множество V={v1, v2, …, vn}, которое имеет мощность |V|=n. Вместо V={ v1, v2, …, vn } иногда пишут
V={vi}, i{1,2,…,n}.
Для
того чтобы задать отображение Е на V
или, что то же самое, отображение V в V,
необходимо каждому элементу vi
V поставить в соответствие некоторое
подмножество множества V, которому
соответствует отображение Е. Это
подмножество обозначают через .
Поэтому
V. Совокупности двух объектов: множества
V и отображение Е на V задает некоторый
граф.
Другой формой аналитического способа задания является задание графа как совокупности множества элементов V и подмножества множества упорядоченных пар < vi , vj > VV. Подмножество множества пар < vi , vj > декартова произведения VV эквивалентно бинарному отношению R, заданному на множестве V. Поэтому множество V и бинарное отношение R на множестве V также определяет некоторый граф G.
Геометрический способ задания графов.
Множество
элементов V графа G изображают кружками,
это множество вершин. Каждую вершину
vi
V соединяют линиями с теми вершинами vi
V, для которых выполняется условие vi
.
Множество линий, которое соответствует
множеству упорядоченных пар < vi
, vj
>, есть множество ребер графа.
Матричный способ задания графов.
Квадратная матрица
,
элементами которой являются нули и единицы, а также некоторое число m, называется матрицей смежности графа G(V, E) тогда и только тогда, когда ее элементы образуются по следующему правилу: элемент aij, стоящий на пересечении vi-й строки и vj-го столбца, равен единице, если имеется ребро, идущее из вершины vi в вершину vj, и aij равен нулю в противном случае. Элемент aii равен единице, если при вершине vi имеется петля, и равен нулю в противном случае. Элемент aij равен некоторому числу m, где m – число ребер графа, идущее из вершины vi в вершину vj.
Пусть vi, …, vn – вершины, а e1, …, em – ребра некоторого ориентированного графа G(V,E). Матрица размером (mn), где
Называется матрицей инцидентности для ребер ориентированного графа.
Таким образом, если граф G(V,E) задан одним из указанных способов: аналитическим, геометрическим или матричным, всегда можно перейти к любому другому способу задания. Результаты, которые получены на одном языке, можно интерпретировать в другом. Наиболее часто для задания графа используется аналитический и матричный способы, а геометрический способ служит для иллюстрации полученных результатов.
Граф можно определить как совокупность двух множеств: G = (V, E), где V – непустое множество, элементы которого называются вершинами, и Е – произвольное множество пар (vi, vj) элементов из множества V, т. е. vi V, vj V, Е V 2. Элементы множества Е называются ребрами.
Само понятие графа подразумевает графическое представление данного объекта. Вершины изображаются точками, а ребра – линиями, соединяющими эти точки. Если ребра представляют упорядоченные пары вершин, соответствующие линии изображаются стрелками (рис. 1). Такие ребра называют ориентированными ребрами или, чаще, дугами. В этом случае имеем дело с ориентированным графом в отличие от неориентированного графа, на ребрах которого порядок вершин не задан.
а) б)
Рис. 1. Примеры графов: а) неориентированный; б) ориентированный
Вершины неориентированного графа, связываемые ребром, считаются концами этого ребра. Например, концами ребра е2 графа на рис. 3.1, а являются вершины v1 и v3. Принято обозначать ребра также парами их концов, например е2 v1v3. Всякая упорядоченная пара вершин (vi, vj), представляющая дугу в ориентированном графе, имеет начало vi и конец vj. Говорят, что дуга выходит из начала и входит в конец. В ориентированном графе на рис. 3.1, б началом дуги а4 является вершина v3 и концом – вершина v2. Это можно представить как a4 = (v3, v2).
Между вершинами и ребрами неориентированного графа так же, как между вершинами и дугами ориентированного графа, существует отношение инцидентности. При этом в неориентированном графе G = (V, E) вершина v V и ребро е Е инцидентны, если v является одним из концов ребра е. В ориентированном графе G = (V, А) вершина v V и дуга а А инцидентны, если v является началом либо концом дуги а. Две вершины неориентированного графа смежны, если они инцидентны одному и тому же ребру.
Граф может содержать петли, т. е. ребра, концы которых совпадают, или дуги, у которых начало совпадает с концом. Очевидно, ориентация петли несущественна.
Множество всех вершин графа G, смежных с вершиной v, называется окрестностью вершины v и обозначается символом N(v). Мощность множества N(v), обозначаемая d(v), называется степенью вершины v. В ориентированном графе с некоторой вершиной v подобным образом связаны два множества: полуокрестность исхода N +(v) – множество вершин, в которые входят дуги, исходящие из вершины v, и полуокрестность захода N ‑(v) – множество вершин, из которых исходят дуги, заходящие в v. Соответственно мощность множества N +(v) называется полустепенью исхода и обозначается d +(v), а мощность множества N ‑(v) – полустепенью захода и обозначается d ‑(v). Можно говорить об окрестности N(v) и степени d(v) вершины v ориентированного графа. При этом
N(v) = N +(v) N ‑(v) и d(v) = d +(v) + d ‑(v).
Для неориентированного графа с множеством ребер Е очевидно следующее соотношение:
= 2|Е|,
откуда следует, что в любом неориентированном графе число вершин с нечетной степенью всегда четно.
Для ориентированного графа с множеством дуг А имеем
= |А|.
В практических приложениях граф (ориентированный или неориентированный), как правило, является конечным, т. е. его множество вершин конечно. Специальный раздел теории графов изучает также бесконечные графы, у которых множество вершин бесконечно.
Граф G = (V, E), у которого множество ребер пусто, т. е. Е , называется пустым графом. Неориентированный граф называется полным, если любые две его вершины смежны. Полный граф, число вершин которого п, обозначается символом Kn.
Обозначим множество ребер полного графа символом U. Дополнением графа G = (V, E) является графG = (V,E), у которого E = U \ E. Очевидно, что всякий полный граф является дополнением некоторого пустого графа и, наоборот, всякий пустой граф является дополнением некоторого полного графа.
Граф называется двудольным, если множество его вершин V разбито на два непересекающихся подмножества V и V , а концы любого его ребра находятся в различных подмножествах. Такой граф задается как G = (V, V, E) или как G = (V, V, A). В полном двудольном графе (V, V, E) каждая вершина из V связана ребром с каждой вершиной из V. Полный двудольный граф, у которого V p и V q, обозначается символом Kp, q.