Matematyka dyskretna 2002 01 Oznaczenia

background image

Matematyka Dyskretna

Andrzej Szepietowski

25 czerwca 2002 roku

background image
background image

Rozdział 1

Oznaczenia

W tym rozdziale przedstawimy podstawowe oznacznia.

oznacza kwantyfikator ogólny "dla ka˙zdego".

oznacza kwantyfikator szczegółowy

"istnieje".

1.1

Sumy

Maj¸ac dany sko ´nczony ci¸ag

,

,...

, sum¸e jego elementów zapisujemy jako

Niezbyt formalnie mo˙zemy to zapisa´c

Jako przykład zastosujmy symbol sumy do zapisu wzoru na sum˛e ci¸agu arytmetycznego).

!

"

#

(1.1)

oraz wzoru na sum˛e ci¸agu geometrycznego).

%$'&

(

&

&

)*

&

&

,+.-

&

-

0/

(1.2)

(wzór (1.2) jest słuszny dla ka˙zdego

&21

3

)

B¸edziemy te˙z u˙zywa´c zapisu typu

54

476

98:9;.9<:=6

3

background image

4

Rozdział 1. Oznaczenia

W tym przypadku zbiór indeksów okre´slony jest za pomoc¸a warunku pod znakiem sumy.
Warunek okre´slaj¸acy indeksy, po których nale˙zy sumowa´c mo˙ze by´c bardziej skompliko-
wany, na przykład

=

;

6

Stosowa´c b¸edziemy tak˙ze zapis

oznaczaj¸acy sum¸e tych elementów

, których indeksy nale˙z¸a do sko ´nczonego zbioru

indeksów

. Na przykład, je˙zeli

///

, to

8:<

Mo˙zemy te˙z sumowa´c ci ˛

agi, których elementy zale˙z ˛

a od dwóch indeksów,

!"#

$&%#

'

8

8

8

8

8

Za pomoc ˛

a podwójnej sumy mo˙zemy na przykład przedstawi ´c uogólnione prawo roz-

dzielno´sci mno˙zenia wzgl˛edem dodawania:

()

54

4+*

-,.

()

54

'

40/21

'

,.

3

&%4

1

'

(1.3)

a tak˙ze wzór na podnoszenie sumy do kwadratu:

()

4

40*

,.

4

40*

4

-5

'

4+*

'

(1.4)

1.2

Iloczyny

Aby zapisa´c iloczyn elementów ci¸agu

,

,...

, stosujemy zapis

6

Znów niezbyt formalnie mo˙zemy to zapisa´c jako

6

background image

1.3. Zbiory

5

1.3

Zbiory

oznacza zbiór pusty, który nie zawiera ˙zadnych elementów.

oznacza zbiór liczb naturalnych

/

/

/

/

.

oznacza zbiór liczb całkowitych.

oznacza zbiór liczb wymiernych.

oznacza zbiór liczb rzeczywistych.

oznacza, ˙ze elment

nale˙zy do zbioru

,

, ˙ze elment

nie nale˙zy do

zbioru

. Najprostszy sposób zdefiniowania zbioru polega na wypisaniu jego elementów

w nawiasach klamrowych. Na przykład zbiór

/

/

zawiera elementy 1,2,3. Inny spo-

sób definiowania zbioru polega na podaniu własno´sci, któr¸a spełniaj¸a elementy zbioru.
Na przykład

&

&

/

&

oznacza zbiór liczb naturalnych wi¸ekszych od 3 i

mniejszych od 7.

oznacza moc zbioru

, czyli liczb¸e jego elementów.

//

/

oznacza sum¸e zbiorów, czyli zbiór, który zawiera elementy, które nale˙z ˛

a do

lub

do

:

&

&

lub

&

A zatem suma

zawiera wszystkie elementy zbioru

i wszystkie elementy zbioru

.

oznacza iloczyn lub przekrój zbiorów, czyli zbiór, który zawiera te elementy,

które nale˙z¸a do obu zbiorów naraz.

&

&

i

&

-

oznacza ró˙znic¸e zbiorów, czyli zbiór, który zawiera te elementy, które nale˙z¸a

do

i nie nale˙z¸a do

.

-

&

&

i

&

Przykład 1.1 Dla

/

/

i

/

/

mamy:

/

/

/

/

/

9/

-

!

oznacza, ˙ze zbior

zawiera si¸e w zbiorze

, to znaczy wszystkie elementy zbioru

nale˙z¸a do zbioru

.

/

/

/

Dwa zbiory s¸a równe je˙zeli zawieraj¸a te same elementy, lub inaczej

wtedy i tylko

wtedy gdy

!

i

"

.

/

/

/

/

/

/

Jak wida´c kolejno´s´c elementów w zapisie zbioru nie ma znaczenia. I tak na przykład

/

/

. Taki zbiór dwuelementowy nazywamy czasami par¸a nieuporz¸adkowan¸a.

W poni˙zszym lemacie zebrano podstawowe własno´sci operacji sumy i iloczynu zbio-

rów.

background image

6

Rozdział 1. Oznaczenia

Lemat 1.2

(przemienno´s´c sumy).

(przemienno´s´c iloczynu).

#

#

(ł¸aczno´s´c sumy).

#

#

(ł¸aczno´s´c iloczynu).

#

(rozdzielno´s´c sumy wzgl¸edem iloczynu).

#

#

#

(rozdzielno´s´c iloczynu wzgl¸edem sumy).

,

,

,

,

1.4

Ró˙znica symetryczna zbiorów

oznacza ró˙znic¸e symetryczn¸a zbiorów, która zawiera elementy nale˙z¸ace tylko do

jednego z dwóch zbiorów:

-

#

-

#

Przykład 1.3

/

/

/

/

/

W poni˙zszym lemacie zebrano podstawowe własno´sci ró˙znicy symetrycznej zbiorów.

Lemat 1.4

(przemienno´s´c).

#

#

(ł¸aczno´s´c).

#

(rozdzielno´s´c wzgl¸edem iloczynu).

,

.

Je˙zeli

, to

.

Dowód:

Udowodnimy, tylko dwie to˙zsamo´sci, dowód pozostałych pozostawiamy czytelnikowi

jako ´cwiczenie.

Aby pokaza´c, ˙ze ró˙znica symetryczna jest ł ˛

aczna wystarczy zauwa˙zy ´c, ˙ze zbiór

#

lub

#

zawiera te elementy, które nale˙z¸a do nieparzystej liczby zbiorów,

czyli te, które nale˙z¸a tylko do

, plus te, które nale˙z¸a tylko do

, plus te, które nale˙z¸a

tylko do

, plus te, które nale˙z¸a do przekroju

.

Udowodnimy teraz ostatni ˛

a implikacj˛e. Je˙zeli

, to

#:

#

background image

1.5. Iloczyn kartezja ´nski

7

Twierdzenie 1.5 Ró˙znica symetryczna

zbiorów:

/

zawiera elementy, które nale˙z¸a do nieparzystej liczby spo´sród zbiorów

,

/

/

/

.

Dowód przez indukcj¸e ze wzgl¸edu na

. Twierdzenie jest oczywiste dla

lub

. Załó˙zmy teraz, ˙ze jest ono prawdziwe dla

i rozpatrzmy:

/

/

+

/

#

/

+

Zbiór ten zawiera te elementy, które nale˙z¸a do

/

#

i nie nale˙z¸a do

/

+

,

oraz te, które nie nale˙z¸a do

"

/

#

i nale˙z¸a do

/

+

. W pierwszym przypad-

ku s¸a to elementy, które nie nale˙z¸a do

/

+

i na mocy zało˙zenia indukcyjnego nale˙z¸a

do jakiej´s nieparzystej liczby zbiorów spo´sród

/

/

/

. W drugim przypadku s¸a to

elementy, które nale˙z¸a do

/

+

, a tak˙ze do pewnej parzystej liczby zbiorów spo´sród

/

/

/

. Razem mamy wszystkie elementy nale˙z¸ace do nieparzystej liczby zbiorów

spo´sród

/

/

/

+

.

1.5

Iloczyn kartezja ´nski

Para uporz¸adkowana jest to dwuelementowy ci ˛

ag

&

/

#

. Mamy

&

/

#

/

#

wtedy i

tylko wtedy gdy

&

oraz

. Dopuszczalne jest tak˙ze

&

.

oznacza iloczyn kartezja´nski zbiorów

i

. Jest to zbiór wszystkich uporz¸adkowanych

par

/

1

#

, w których

i

1

. Inaczej

/

1

#

/

1

Przykład 1.6 Dla

//

i

/

mamy

/

#

/

/

#

/

/

#

/

/

#

/

/

#

/

/

#

Mo˙zna łatwo wykaza´c, ˙ze

1.6

Rodzina zbiorów

Czasami b˛edziemy mieli do czynienia ze zbiorem, którego elementami s ˛

a zbiory. Przez

#

lub

b˛edziemy oznacza´c zbiór wszystkich podzbiorów zbioru

.

Przykład 1.7 Dla

/

1

#

/

/

1

/

/

1

background image

8

Rozdział 1. Oznaczenia

Zbiór zbiorów nazywamy czasami rodzin¸a zbiorów. Na przykład

/

/

8

/

;

jest rodzin¸a zawieraj¸ac¸a cztery zbiory

"

,

,

8

i

;

, s¸a to elementy zbioru

. Mo˙zemy

te˙z zapisa´c

.

Mo˙zemy sumowa´c zbiory z rodziny. Suma

zawiera te elementy, które nale˙z¸a do którego´s ze zbiorów

,

, ... ,

, czyli

&

4

47

&

Inaczej mo˙zemy to zapisa´c:

'

B¸edziemy te˙z u˙zywa´c zapisu

na oznaczenie sumy wszystkich zbiorów

, których indeksy nale˙z¸a do zbioru

. Zacho-

dzi wtedy

&

&

Zbiór indeksów sumowania mo˙ze by´c okre´slony za pomoc¸a warunku.

5

-5

6

8

;

<

Mo˙zemy te˙z bra´c przekroje zbiorów z rodziny. Przekrój

zawiera te elementy, które nale˙z¸a do wszystkich zbiorów

,

, ... ,

, czyli

&

4

47

&

Inaczej mo˙zemy to zapisa´c:

'

background image

1.7. Słowa

9

B¸edziemy te˙z u˙zywa´c zapisu

na oznaczenie przekroju wszystich zbiorów

, których indeksy nale˙z¸a do zbioru

. Za-

chodzi wtedy

&

&

Zbiór indeksów przekroju mo˙ze by´c okre´slony za pomoc¸a warunku.

57"5

6

8

;

<

Przykład 1.8 We´zmy rodzin¸e zło˙zon¸a z trzech zbiorów

/

/

,

//

,

8

///

.

8

'

//

//

9/

8

Przykład 1.9 Niech

/

//

//

////

b¸edzie zbiorem indeksów. Dla ka˙z-

dego

okre´slamy zbór

'

&

&

. Mamy:

/

//

//

////

/

9/

5

-5

/

/

/

//

/

5

-5

/

1.7

Słowa

Słowa s ˛

a to ci ˛

agi liter lub symboli z jakiego´s sko´nczonego zbioru

. Zbiór

nazywamy

wtedy alfabetem. Zbiór wszystkich słów nad alfabetem

oznaczamy przez

W´sród słów wyró˙zniamy słowo puste

, które nie zawiera ˙zadnych liter.

Przykład 1.10 Na przykład, je˙zeli

/

1

, to

zawiera słowo puste

, dwa słowa

jednoliterowe

i

1

, cztery słowa dwuliterowe

,

1

,

1

i

1

1

, osiem słów trzyliterowych

,

9

1

,

1

i

1

1

,

1

9

,

1

1

,

1

1

i

1

1

1

, i tak dalej.

Długo´s´c słowa

jest to liczba jego liter, b˛edziemy j ˛

a oznacza´c przez

. Dłu-

go´s´c słowa pustego

. Zbiór wszystkich słów długo´sci

nad alfabetem

oznacza-

my przez

/

Dla słów mo˙zemy okre´sli´c operacj˛e konkatenacji, lub składania słów. Konkatenacja lub
zło˙zenie dwóch słów

,

, oznaczana przez

, jest to sklejenie słów

i

. Do słowa

dopisujemy na ko ´ncu słowo

. Dla dowolnego słowa

zachodzi

.

background image

10

Rozdział 1. Oznaczenia

Przykład 1.11 Konkatenacja słów

1

i

1

1

to sówo

1

1

1

.

Słowo

jest prefiksem lub przedrostkiem słowa

, je˙zeli istnieje takie słowo

, ˙ze

. Podobnie, słowo

jest sufiksem lub przyrostkiem słowa

, je˙zeli istnieje takie

słowo

, ˙ze

.

Przykład 1.12 Na przykład

1

jest prefiksem słowa

1

9

1

, a słowo

1

jest sufiksem

słowa

1

1

. Słowo puste jest prefixem i sufiksem dowolnego słowa

. Ka˙zde słowo

jest swoim własnym prefiksem i sufiksem.

Zwykle alfabet jest zbiorem uporz ˛

adkowanym, lub mówi ˛

ac inaczej mamy pewn ˛

a ko-

lejno´s´c liter w alfabecie. Na przykład w zbiorze

/

1

litera

stoi przed

1

. Mo˙zemy

te˙z wtedy uporz ˛

adkowa´c zbiór słów nad alfabetem

.

Jeden porz ˛

adek nazywa si˛e porz ˛

adkiem leksykograficznym. Jest to porz ˛

adek słów w

słownikach. Aby porówna´c dwa słowa

,

, szukamy pierwszej pozycji, na której te

dwa słowa si˛e ró˙zni ˛

a. Słowo, które ma na tej pozycji wcze´sniejsz ˛

a liter˛e, jest wcze´sniejsze

w porz ˛

adku leksykograficznym. Je˙zeli takiej pozycji nie ma, to albo

, albo jedno

ze słów jest prefiksem drugiego, wtedy wcze´sniejszy w porz ˛

adku leksykograficznym jest

prefiks.

Przykład 1.13 W porz ˛

adku leksykograficznym słowo

1

jest wcze´sniejsze od słowa

1

1

,

a to jest wcze´sniejsze od

1

1

.

Porz ˛

adek leksykograficzny jest wygodny, je˙zeli zbiór słów jest sko ´nczony. Zauwa˙zmy, ˙ze

w zbiorze wszystkich słów

/

1

niesko´nczenie wiele słów (wszystkie słowa zło˙zone

tylko z litery

) poprzedza słowo

1

. Dlatego czasami stosuje si˛e inny porz ˛

adek, tak zwany

porz ˛

adek kanoniczny.

Słowo

poprzedza słowo

w porz ˛

adku kanonicznym, je˙zeli:

albo

,

albo

i

poprzedza

w porz ˛

adku leksykograficznym.

Przykład 1.14 Pocz ˛

atkowe słowa zbioru

/

1

uporz ˛

adkowane według porz ˛

adku kano-

nicznego to:

/

/

1

/

/

1

/

1

/

1

1

/

/

1

/

1

/

1

1

/

1

/

1

1

/

1

1

/

1

1

1

/

/

1.8

Zaokr¸aglenia

Wprowad´zmy dwa oznaczenia na zaokr¸aglenie liczby rzeczywistej. Dla dowolnej liczby
rzeczywistej

&

&

oznacza zaokr¸aglenie

&

w gór¸e do najbli˙zszej liczby całkowitej.

&

oznacza zaokr¸aglenie

&

w dół do najbli˙zszej liczby całkowitej.

Zaokr ˛

aglenie

&

nazywamy sufitem z

&

, a zaokr ˛

aglenie

&

nazywamy podłog ˛

a z

&

.

background image

1.9. Przedrostki

11

Przykład 1.15

/

/

-

-

/

-

-

/

/

-

-

/

-

-

1.9

Przedrostki

W przypadku bardzo du˙zych lub bardzo małych warto´sci u˙zywa si¸e czasami jednostek
miar b¸ed¸acych wielokrotno´sciami lub podwielokrotno´sciami podstawowych jednostek.
Takie jednostki wyra˙za si¸e przez dodanie do nazwy jednostki odpowiedniego przedrostka,
a do oznaczenia tej jednostki dodaje si¸e oznaczenie przedrostka. W nast¸epuj¸acej tabeli
zebrano te przedrostki.

Przedrostek

Oznaczenie

Wielokrotno´s´c

exa

E

peta

P

<

tera

T

giga

G

mega

M

6

kilo

k

8

hekto

h

deka

da

Przedrostek

Oznaczenie

Podwielokrotno´s´c

decy

d

centy

c

mili

m

8

mikro

6

nano

n

piko

p

femto

f

<

atto

a

Przykładami tak utworzonych jednostek s¸a: centymetr (cm), milimetr (mm), hehtopa-

skal, hektolitr, kilogram (kg), kilowat (kW). Do mierzenia pr¸edko´sci (zegara) procesora
u˙zywa si¸e megahertzów. Jeden megahertz (MHz) to jednostka cz¸esto´sci równa miliono-
wi impulsów na sekund¸e. Kilobajtów, megabajtów i gigabajtów u˙zywa si¸e do mierzenia
liczby komórek pami¸eci. Cz¸esto przyjmuje si¸e, ˙ze kilobajt ma

bajtów, megabajt

bajtów, a gigabajt

bajtów.

1.10

Notacja asymptotyczna

W analizie jakiego´s algorytmu (programu) wa˙zne jest oszacowanie jego czasu działania.
Jako przykład we´zmy algorytm sortowania b ˛

abelkowego, który ustawia elementy ci ˛

agu

wej´sciowego w porz ˛

adku niemalej ˛

acym.

background image

12

Rozdział 1. Oznaczenia

Algorytm sortowania b ˛

abelkowego.

Aby posortowa´c ci ˛

ag długo´sci :

(1) wykonujemy co nast˛epuje

-

razy:

(1a) wskazujemy na pierwszy element,

(1b) wykonujemy co nast˛epuje

-

razy:

porównujemy wskazany element z elementem nast˛epnym,

je˙zeli porównane elementy s ˛

a w niewła´sciwej kolejno´sci, to zamieniamy je

miejscami,

wskazujemy na nast˛epny element.

W poni˙zszej tabeli zilustrowano zastosowanie algorytmu dla ci ˛

agu

/

/

/

#

.

4

1

2

3

1

2

3

1

2

1

2

4

1

2

4

1

2

4

2

3

4

1

3

4

1

2

4

Kolejne wiersze przedstawiaj ˛

a ci ˛

ag po kolejnych porównaniach. Element aktualnie wska-

zany jest zaznaczony daszkiem.

Poprawno´s´c powy˙zszego algorytmu wynika z faktu, ˙ze po pierwszym wykonaniu ze-

wn˛etrznej p˛etli (1) najwi˛ekszy element ci ˛

agu znajdzie si˛e na ko ´ncu, po drugim wykonaniu

p˛etli drugi najwi˛ekszy element ci ˛

agu znajdzie si˛e na przedostatniej pozycji, i tak dalej. Po

ka˙zdym kolejnym wykonaniu p˛etli (1) kolejny najwi˛ekszy element znajdzie swoj ˛

a wła-

´sciw ˛

a pozycj˛e.

Czas działania algorytmu zale˙zy od

— liczby elementów w ci ˛

agu. P˛etla zewn˛etrzna

(1) jest wykowywana

-

razy. W ka˙zdej iteracji p˛etli zewn˛etrznej p˛etla wewn˛etrzna (1b)

równie˙z jest wykonywana

-

razy. W ka˙zdym kolejnym wykonaniu p˛etli wewn˛etrznej

algorytm wykonuje kilka kroków. Tak wi˛ec, aby posortowa ´c ci ˛

ag długo´sci

algorytm w

sumie wykonuje

-

#

kroków, gdzie

jest pewn ˛

a stał ˛

a.

Czas pracy powy˙zszego algorytmu został oszacowany z dokładno´sci ˛

a do stałej. Jest

to powszechna praktyka i b˛edziemy tak post˛epowa´c w tej ksi ˛

a˙zce.

Do szacowania czasu pracy algorytmu (jego zło˙zono´sci czasowej) i do porównywania

algorytmów pod wzgl˛edem czasu działania b˛edziemy u˙zywa ´c notacji asymptotycznej.

Niech

i

b˛ed ˛

a dwiema funkcjami okre´slonymi na zbiorze liczb naturalnych o war-

to´sciach w zbiorze dodatnich liczb rzeczywistych

/

&

&

/

&

Wtedy:

background image

1.10. Notacja asymptotyczna

13

#

#

#

, je˙zeli istnieje dodatnia stała

taka, ˙ze

#

#

dla prawie wszystkich

, to znaczy istnieje

$

, takie, ˙ze

#

#

dla

ka˙zdego

$

. W takim przypadku mówimy, ˙ze funkcja

jest O du˙ze od

.

#.

#

#

, je˙zeli

/

/

/

. W takim przypadku mówimy, ˙ze funk-

cja

jest o małe od

.

#

#

#

, je˙zeli istnieje dodatnia stała

taka, ˙ze

#

#

dla

prawie wszystkich

. W takim przypadku mówimy, ˙ze funkcja

jest Omega

du˙ze od

.

#

#

#

, je˙zeli istniej ˛

a dwie dodatnie stałe

/

takie, ˙ze

#

#

#

dla prawie wszystkich

. W takim przypadku mówimy, ˙ze

funkcja

jest Theta du˙ze od

.

Je˙zeli

#

#

#

, to mówimy, ˙ze funkcja

ogranicza z góry funkcj˛e

#

(z

dokładno´sci ˛

a do stałej), albo, ˙ze rz ˛

ad funkcji

jest nie wi˛ekszy od rz˛edu funkcji

.

Przykład 1.16

Czas działania algorytmu sortowania b ˛

abelkowego jest

#

.

-

#

.

-

#

.

8

-

8

#

.

8

/

#

.

8

#

.

B˛edziemy dopuszcza´c notacj˛e asymptotyczn ˛

a tak˙ze wobec funkcji, które s ˛

a dodatnie

dla prawie wszystkich liczb naturalnych. Na przykład

-

#

.

Je˙zeli

#

#

#

, to mówimy, ˙ze

jest ni˙zszego rz˛edu ni˙z

.

Przykład 1.17

8

#

.

#

.

8

/

#

.

Je˙zeli

#

#

#

, to

i

s ˛

a tego samego rz˛edu, czyli

#"

#

#

oraz

#

#

#

.

Przykład 1.18

#

.

background image

14

Rozdział 1. Oznaczenia

#

.

Nast˛epuj ˛

acy lemat jest bardzo u˙zyteczny przy szacowaniu asymptotycznym. Jego do-

wód zostawiamy jako ´cwiczenie.

Lemat 1.19 Je˙zeli granica

/

/

istnieje i jest wła´sciwa (nie jest równa

), to

#

#

#

.

Wniosek 1.20 Je˙zeli

#

#

#

, to

#

#

#

.

Nast˛epuj ˛

acy przykład pokazuje, ˙ze oszacowanie asymptotyczne mo˙ze by ´c zawodne.

Przykład 1.21 We´zmy dwie funkcje

#

oraz

#

. Mamy

#

#

#

, ale

#

#

dla wszystkich

8

$

$

, czyli dla wszystkich liczb mniejszych

od liczby atomów w naszej galaktyce (porównaj podrozdział du˙ze liczby w rozdziale o
arytmetyce).

Z drugiej jednak strony oszacowanie asymptotyczne wystarczy do naszych celów i

jest łatwiejsze do uzyskania.

Przykład 1.22 Rozwa˙zmy trzy algorytmy: pierwszy działaj ˛

acy w czasie

#

,

drugi w czasie

#

8

i trzeci w czasie

8

#

8

/

. Funkcje te okre´slaj ˛

a czas

działania na pewnym konkretnym komputerze. Niech

,

i

8

oznazczaj ˛

a długo´sci

wej´s´c, dla których algorytmy daj ˛

a odpowied´z w ci ˛

agu jednej sekundy, to znaczy

#

#

8

8

#:(

Przypu´s´cmy teraz, ˙ze mamy 1000 razy szybszy komputer i pytamy jakie wej´scia teraz

mog ˛

a by´c policzone przez te algorytmy w ci ˛

agu jednej sekundy.

Dla pierwszego algorytmu działaj ˛

acego w czasie liniowym mo˙zemy teraz oblicza´c

1000 razy dłu˙zsze dane wej´sciowe, poniewa˙z

#

#

. Dla drugie-

go algorytmu działaj ˛

acego w czasie sze´sciennym mo˙zemy teraz oblicza´c 10 razy dłu˙zsze

dane wej´sciowe, poniewa˙z

#

#

. Dla trzeciego algorytmu działaj ˛

a-

cego w czasie wykładniczym mo˙zemy teraz oblicza´c tylko dane wej´sciowe o 10 dłu˙zsze,
poniewa˙z

8

8

#(

8

8

#

.

1.11

Zadania

1. Oblicz

/

dla

/

/

//

.

2. Oblicz

<

#

.

3. Oblicz

;

#

.

4. Niech

/

//

/

,

/

//

i

//

//

. Oblicz

,

,

-

,

-

#

,

,

.

5. Niech

/

/

/

/

b¸edzie zbiorem indeksów. Dla ka˙zdego

okre´slamy

zbór

&

&

. Oblicz

,

,

8

<

oraz

8

;

<

.

background image

1.11. Zadania

15

6. Niech

/

//

,

/

/

. Wypisz elementy

,

oraz

/

1

#

1

7. Niech

/

//

/

b¸edzie zbiorem indeksów. Dla ka˙zdego

okre´slamy

zbór

&

&

oraz

dzieli

&

. Oblicz

oraz

.

8. Uporz ˛

adkuj nast˛epuj ˛

acy zbiór słów [Fragment wiersza Ptasie radio Juliana Tu-

wima] według porz ˛

adku leksykograficznego i kanonicznego: słowik, wróbel, kos,

jaskółka, kogut, dzi˛ecioł, gil, kukułka, szczygieł, sowa, kruk, czubatka, drozd, siko-
ra i dzierlatka, kaczka, g ˛

aska, jemiołuszka, dudek, trznadel, po´smieciuszka, wilga,

zi˛eba, bocian, szpak.

9. Udowodnij wzór (1.1) na sum˛e ci ˛

agu arytmetycznego.

10. Udowodnij wzór (1.2) na sum˛e ci ˛

agu geometrycznego.

11. Udowodnij wzór (1.3).

12. Udowodnij wzór (1.4).

13. Udowodnij lemat 1.19,

14. Udowodnij zale˙zno´sci z przykładów 1.16, 1.17, 1.18,


Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
Matematyka dyskretna 2002 01 Oznaczenia
Matematyka dyskretna 2004 01 Podstawowe pojęcia, oznaczenia
Matematyka dyskretna 2004 01 Podstawowe pojęcia, oznaczenia
Matematyka dyskretna 2002 07 Rekurencja
Matematyka dyskretna 2002 04 Rachunek prawdopodobieństwa
02-01-11 12 01 41 analiza matematyczna kolokwium 2002-01-16
Matematyka dyskretna 2002 11 Poprawność programów
Matematyka dyskretna 2002 10 Grafy skierowane
02 01 11 12 01 41 analiza matematyczna kolokwium 2002 01 16id 3883
Matematyka dyskretna 2002 04 Rachunek prawdopodobieństwa
Matematyka dyskretna 2002 07 Rekurencja
Matematyka dyskretna 2002 08 Struktury danych
Matematyka dyskretna 2002 03 Kombinatoryka
Matematyka dyskretna 2002 05 Funkcje boolowskie
Matematyka dyskretna 2002 11 Poprawność programów
Matematyka dyskretna 2002 02 Arytmetyka
Matematyka dyskretna 2002 06 Teoria liczb
Matematyka dyskretna, oznaczenia

więcej podobnych podstron