1. Основные понятия теоpии множеств. Мощность множества.
Множество – совокупность отдельных, индивидуальных предметов.
Мн-ва состоят из элементов.
Мн-ва обозначаются: A, B, A1, A2
Элементы обозначаются: a, b
a A , принадлежит мн-ву А
Мн-во конечно, если все его элементы можно выразить конкретным числом, называемым мощностью мн-ва. А- мощность мн-ва А
N- мн-во нат. чисел, бесконечное мн-во.
N = 0, 1, 2, 3, 4
N = 0, 2, 4, 6
Мн-ва, равнозначные с N – счетные множества.
Рациональные числа: с= a/b , где a,b N. Мн-во рац. чисел счетное.
Способы задания мн-в
1. Перечисление A={a, b, 5}
2. Св-ва элементов B={bi/(biN)&(bi>3)}
3. Индуктивный
1)0N
2)если niN ,то ni+1 N
4. Алгебраический A B – формула
5. Визуальный
Подмножества
6.В виде двоичных векторов
A – подмн-во B, AB, AB – содержится, но может и совпадать
Теорема. A = B тогда и только тогда, когда AB и BA
A – булеан: A={a, b, c} , A={0,{a},{b},{c},{a,b},{b,c},{a,c},{a,b,c}}
A=2n ,если |A| = n
A = , A ={}
5. Бинарные отношения на множестве. Свойства отношений.
Rх^2
Формы представления:
1. формульное (символьное)
x=a,b,c,d
R=(a,b),(b,c),(a,c)
aRb – a в отношении b.
Отношения могут быть конечны и бесконечны.
2. графическое
а b
•
d c
3. матричное
a b c
0
1 1
0 0 1
0 0 0
Строка и столбцы соответствуют элементам множества X
СВОЙСТВА БИНАРНЫХ ОТНОШЕНИЙ : Х=…x y z …
1. Р – рефлексивность. a b c
Если х=у, то хRy
a
b
c
2. И – иррефлексивность.
Если xRy, то ху.
a b c
a
b
c
3. С – симметричность.
Если xRy, то yRx.
4. А – антисимметричность.
Если xRy и yRx, то х=у.
5. Т – транзистивность.
Если xRy и yRz ,то xRz.
6. Д – дихотомия.
Если ху, то xRy либо yRx.
1
6
2
5
4 3 3
9. Комбинаторные задачи и методы комбинаторного поиска.
Делятся на два класса:
a)перечисленные задачи:
Требуется число конфигураций обладающих определенными свойствами(размещение, постановка и сочетание).
Имеется m объектов и n мест.
1. Число различных размещений U(n,m)=n в степени m;
2. Число различных перестановок. Алфавит из m символов, мы можем их упорядочить n(n-1)(n-2)…..=n! <-> P(n)=n!
3. Число различных сочетаний C(из m по n) = n(n-1)….(n-m+1)=n!/((n-m)!m!);
Выбор n предметов из общего числа предметов –m.
Для упорядоченных сочетаний C(из m по n)=n!/(n-m)!
б) оптимизационная задача: поиск конфигурации (напр. Функции стоимости обладающей определенными свойствами(экстремум))
Необходима оценка временных задач(вычислительной сложности).
Сложность задачи определяется отношением сложности исходных данных(n) и сложностью решения.
f(n)-время решения решаемой задачи с объемом исходных данных n.
F(n)=O(g(n)), если существует c такое что f(n)<=c*g(n) где g(n)-оценка сложности.
n может быть сколь угодно большим.
f(n)=O(n*n) –квадратичная сложность
f(n)=O(n) –линейная сложность
f(n)=(2в степ.n –n!)
существ. С такое что f(n)<=c*g(n)
Если g(n) – полином то имеем полиноминальную сложность.
Полиноминальный алгоритм может быть лучше чем экспоненциальный для решения практических задач с ограниченным n.
Методы комбинаторного поиска
1.Метод перебора
Рассмотрим прибор:
А это где-то 500 лет(10 в 19-ой)
При решении некоторых оптимизационных задач точное решение можно заменить приближенным.
2. Задача разлагается на более простые (дерево общего вида), которые решаются методом компьютерного поиска.
Корню дерева соответствует исходная задача.
• - корень
• • • - промежуточные
• • • • • • - листья
Листьям соответствуют легко решаемые элементарные задачи (в ЭВМ – элементарные логические операции).
Это называется деревом разложения задачи или деревом поиска. Полностью дерево строить необязательно. Достаточно на нем рассмотреть оптимальное решение с минимальными затратами.
Плевать на приближающуюся сессию, посмотреть
матчи лиги европы гораздо важнее и интереснее. Интересно кто выйдет в финал?..
Прилично похолодало. А болеть нельзя ни в коем случае, ведь скоро сессия. Знать как
лечить грипп должен каждый, и в случае, если заболели, воспользоваться этими знаниями