- •Министерство образования и науки Украины
- •Введение
- •1. Элементы теории множеств
- •1.1. Основные определения
- •Операции над множествами
- •1.3. Упорядоченное множество и прямое произведение множеств
- •1.4. Соответствия
- •1.5. Конечные и бесконечные множества. Мощность множества
- •2. Элементы теории графов
- •2.1. Основные определения
- •2.2. Способы задания графов
- •2.3. Операции над графами
- •2.4. Характеристические числа графов
- •2.5. Плоские графы
- •3. Элементы математической логики
- •3.1. Элементарные логические функции
- •3.2. Принцип суперпозиции. Законы и тождества алгебры логики
- •3.3. Способы задания логической функции
- •3.4. Конституенты единицы и нуля. Составление логической формулы по
- •3.5. Полином Жегалкина
- •3.6. Замкнутые классы логических функций
- •Элементарных булевых функций
- •Дизъюнктивные и конъюнктивные нормальные формы булевых функций
- •Минимизация булевых функций
- •1. Заданная функция преобразуется в сднф.
- •Минимизация не полностью определенных булевых функций
- •Синтез схем со многими выходами
- •4. Конечные автоматы
- •Основные понятия и определения
- •Переход от автомата Мили к эквивалентному автомату Мура и наоборот
- •Минимизация числа состояний конечного автомата
- •Постановка задачи синтеза автоматов
- •Структурно полные системы автоматов. Теорема о структурной полноте
- •Элементарные автоматы
- •4. 4. 3. Структурный синтез конечных автоматов
- •5. Случайные процессы в системах управления
- •5.1. Случайные величины и их основные характеристики
- •5.1.1. Интегральный закон распределения (функция распределения)
- •5.1.2. Дифференциальный закон распределения (плотность вероятности)
- •5.1.3. Моменты случайных величин и их свойства
- •5.2. Векторные случайные величины
- •5.2.1. Функция распределения двумерного случайного вектора
- •5.2.2. Функция плотности вероятности двумерного случайного вектора
- •5.2.3. Моменты системы случайных величин
- •5.3. Случайные функции. Многомерные законы распределения
- •5.4. Характеристики случайных функций
- •5.5. Операции над случайными функциями
- •5.5.1. Суммирование случайной и детерминированной функций
- •5.5.2. Интегрирование случайной функции
- •5.5.3. Дифференцирование случайной функции
- •5.5.4. Сложение случайных функций
- •5.6. Стационарные случайные процессы
- •5.6.1. Эргодическая теорема
- •5.6.2. Корреляционная функция стационарного случайного процесса
- •5.6.3. Расчет корреляционной функции по экспериментальным данным
- •5.7. Спектральная плотность стационарного случайного процесса
- •5.8. Связь между спектральной плотностью и корреляционной функцией стационарного случайного процесса
- •5.9. Случайные функции и их характеристики (примеры)
- •5.10. Прохождение стационарного случайного сигнала через линейную систему
2. Элементы теории графов
2.1. Основные определения
Графом G(X,U) называется упорядоченная пара множеств: X и UX2. Элементы множества X называются вершинами графа, элементы множества U, представляющие собой пары {xi, xj}U называются ребрами графа, либо, если пары упорядочены (xi, xj)U, то они называются дугами.
Геометрически граф можно представить в виде множества точек X={x1, x2,..., xn} и множества линий, соединяющих эти точки. Точки представляют собой вершины графа, а линии, их соединяющие - ребра или дуги. Если указывается направление, то линии называются дугами, а граф называется ориентированным или направленным. Если направление не указывается, то линии называются ребрами, а граф - неориентированным (ненаправленным).
Граф определяет некоторое отношение между элементами множества X. То, что элемент xjX находятся в отношении Гij к элементу xiX, отображается на графе соединением элементов xi и xj линией (дугой или ребром).
Аналитически любой ориентированный граф описывается системой алгебраических уравнений и наоборот, любая система алгебраических уравнений может быть представлена в виде направленного графа. Например, граф на рис.5. определяет следующую систему уравнений:
x1=Г71x7; x4=Г14x1+Г24x2; x8=Г78x7+Г48x4+Г98x9;
x2=Г12x1+Г52x5; x5=Г85x8+Г25x2; x9=Г89x8.
x3=Г23x2; x6=Г56x5+Г96x9;
Рис.5. Ориентированный граф
В неориентированном графе для любых двух вершин xi,xjX справедливо Гij= Гji.
Две вершины xi,xjX называются смежными, если они определяют ребро (дугу).
Два различных ребра (дуги) называются смежными, если они имеют общую вершину.
Вершина xi инцидента ребру (дуге) Uj, если она является началом или концом ребра (дуги) . Аналогично ребро (дуга) Uj инцидентно вершине xj, если оно входит или выходит из этой вершины.
Число ребер (дуг) инцидентных некоторой вершине xj, называются степенью вершины и обозначают (xj). Для графа на рис.5 можно записать (x1)=3, (x2)=5 и т.д.
Вершину, неинцидентную никакому ребру (дуге), называют изолированной. Граф, состоящий только из изолированных вершин, называют нуль-графом и обозначают G0.
Граф называют однородным степени t, если степени всех его вершин равны t.
Граф, в котором, перемещаясь по ребру (дугам) из вершины в вершину, можно попасть в каждую вершину, называют связным. Граф, состоящий из отдельных фрагментов, называют несвязным, состоящим из отдельных компонентов связности.
Рис.6. Несвязный граф
Число, равное разности между числом вершин графа n и числом компонент связности P, называют рангом графа R(G)=n-P. На рис.6 n=13, P=3, R(G)=10.
При изображении графа в виде геометрической фигуры допускается произвольное расположение вершин и ребер графа, т.е. один и тот же граф может иметь различную геометрическую реализацию. Два графа называются изоморфными, если они имеют одинаковое число вершин и если каждой паре вершин, соединенных ребром (дугой), в одном графе соответствует такая же пара вершин, соединенных ребром (дугой), в другом графе. На рис.7 показан пример изоморфных графов.
Последовательность ребер, получаемая при переходе от одной вершины графа к другой, называют цепью.
Рис.7. Пример изоморфных графов
Замкнутая цепь называется циклом. Причем каждое ребро цикла может войти в цикл не более одного раза. Цикл считают простым, если в нем нет повторяющихся вершин, и сложным, если такие имеются. Цикл называют элементарным, если он не содержит в себе никаких других циклов.
Эйлеров цикл - это цикл, в котором содержатся все ребра графа. Граф, имеющий такой цикл, называют эйлеровым графом. Достаточным условием наличия в конечном связном графе эйлерова цикла является четность степеней всех его вершин.
Рис.8. Примеры эйлеровых графов
Гамильгонов цикл - это цикл, который содержит все вершины графа, причем каждая вершина входит в цикл один раз. На рис.9 приведены примеры гамильтоновых графов, т.е. графов, содержащих гамильтоновы циклы
Рис.9. Примеры гамильтоновых графов