MergedFile

Velikost: px
Začni prikazovanje s strani:

Download "MergedFile"

Transkripcija

1 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA POUČEVANJE, PREDMETNO POUČEVANJE DEJAN KREJIĆ HAMILTONSKOST VOZLIŠČNO TRANZITIVNIH GRAFOV MAGISTRSKO DELO Ljubljana, 2018

2

3 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA POUČEVANJE, PREDMETNO POUČEVANJE DEJAN KREJIĆ HAMILTONSKOST VOZLIŠČNO TRANZITIVNIH GRAFOV MAGISTRSKO DELO Mentor: doc. dr. PRIMOŽ ŠPARL Ljubljana, 2018

4

5 Mentorju, doc. dr. Primožu Šparlu Zahvaljujem se vam za kvalitetno mentorstvo, koristne nasvete in ves trud, ki ste ga prispevali pri nastanku mojega magistrskega dela. Z vami je bilo raziskovanje matematike še bolj zanimivo. Ostali Hvala tudi vam, ki ste mi vedno stali ob strani, verjeli vame in moje sanje, čeprav so bile te včasih tudi nerealne. Posebej pa bi se rad zahvalil moji družini, za vso njihovo podporo tekom študija.

6

7 Povzetek Tema magistrskega dela sodi na področje algebraične teorije grafov, kjer se med drugim ukvarjamo s proučevanjem simetrij grafov in raziskovanjem možnosti njihove uporabe pri reševanju problemov, ki so povezani z grafi. Prav simetrija (ali avtomorfizem) grafa je pojem, preko katerega so definirane nekatere grafovske lastnosti, kot je na primer vozliščna tranzitivnost. V takšnih grafih zahtevamo, da za poljuben par vozlišč obstaja avtomorfizem, ki prvo vozlišče preslika v drugo. Dotična družina grafov je zanimiva tudi zato, ker zanjo ostaja odprtih več vprašanj, ki vzbujajo zanimanje številnih raziskovalcev. Eno izmed njih je zagotovo vprašanje o obstoju hamiltonskih ciklov in poti v vozliščno tranzitivnih grafih, ki ima že precej dolgo zgodovino in predstavlja glavno temo tega magistrskega dela. Cikel danega grafa Γ imenujemo hamiltonski cikel, če vsebuje vsa vozlišča grafa Γ (hamiltonsko pot definiramo podobno). Še vedno ne poznamo niti enega primera končnega povezanega vozliščno tranzitivnega grafa brez hamiltonske poti, poznamo pa natanko pet tovrstnih grafov, ki nimajo hamiltonskega cikla (Petersenov graf, Coxeterjev graf, njuna prisekana grafa in pot na dveh vozliščih). Osrednji namen magistrskega dela je prikazati širši vpogled v problem obstoja hamiltonskih ciklov in poti v vozliščno tranzitivnih grafih. Osredotočamo se predvsem na obravnavo različnih pristopov k reševanju danega problema, predstavimo pa tudi zanimivo lastno idejo, ki bi lahko imela uporabno vrednost na tem področju. V prvem delu magistrskega dela podrobno predstavimo družino vozliščno tranzitivnih grafov. Sledi poglavje, v katerem raziščemo možnosti uporabe koncepta blokov neprimitivnosti pri problemu obstoja hamiltonskih ciklov in poti v vozliščno tranzitivnih grafih. Tukaj naredimo analizo obstoja sistemov blokov neprimitivnosti v majhnih kubičnih vozliščno tranzitivnih grafih, proučimo strukturne lastnosti podgrafov, ki so inducirani na posamezne bloke neprimitivnosti in razmislimo o načinih dviga hamiltonskih ciklov in poti iz pripadajočih kvocientnih grafov glede na ustrezen sistem blokov neprimitivnosti. V nadaljevanju magistrskega dela se ukvarjamo z vlogo semiregularnih avtomorfizmov pri obravnavi problema obstoja hamiltonskih ciklov in poti v grafih. Zanima nas, kako je z obstojem semiregularnih avtomorfizmov v vozliščno tranzitivnih grafih, kakšne so njihove lastnosti, največ pozornosti pa posvetimo obravnavi dviga hamiltonskih ciklov iz kvocientnih grafov glede na množico orbit semiregularne grupe avtomorfizmov. Zadnji del magistrskega dela namenimo proučevanju pomembnega Babajevega rezultata o dolžini najdaljših ciklov v vozliščno tranzitivnih grafih. Predstavimo tudi zanimivo idejo, ki na področju problema hamiltonskosti vozliščno traznitivnih grafov do sedaj po našem vedenju še ni bila raziskana. Ključne besede: hamiltonski cikel, hamiltonska pot, vozliščno tranzitiven graf, sistem blokov neprimitivnosti, semiregularnost, Babajev izrek Klasifikacija MSC (2010): 20B25, 05C25, 05C38

8

9 Abstract The topic of the master s thesis comes from algebraic graph theory, where, among other things, we study graph symmetries and explore the possibilities to use them for solving problems related to graphs. Symmetry (or graph automorphism) is a concept we use to define some graph properties, for example vertex-transitivity. In such graphs we require that for every pair of vertices there is automorphism, which maps the first vertex into the second one. One of the reasons why this family of graphs is so interesting is because we can find various open questions about these graphs that attracts interest of numerous researchers. One of these questions is definitely the question of the existence of Hamiltonian cycles and paths in vertex-transitive graphs which has a long history and represents the main topic of this master s thesis. The cycle of a given graph Γ is called a Hamiltonian cycle if it includes all vertices of the graph Γ (the Hamiltonian path is defined analogously). We still do not know of a single example of a finite connected vertex-transitive graph without a Hamiltonian path and we know of exactly five such graphs that do not have a Hamiltonian cycle (the Petersen graph, the Coxeter graph, their truncated graphs, and the path on two vertices). The main purpose of this master s thesis is to give a broader insight into the problem of existence of Hamiltonian cycles and paths in vertex-transitive graphs. We primarily focus on different approaches to solving the given problem, and we also present an interesting idea of our own, which could prove useful in this field. In the first part of the master s thesis we present the family of vertex-transitive graphs in more detail. We then explore the possibilities of applying the concept of blocks of imprimitivity to the problem of existence of Hamiltonian cycles and paths in vertex-transitive graphs. Here we make an analysis of the existence of systems of blocks of imprimitivity for small cubic vertex-transitive graphs and then examine structural properties of subgraphs, induced on individual blocks of imprimitivity. We also consider the possibilities of lifting Hamiltonian cycles and paths from the quotient graphs corresponding to a suitable system of blocks of imprimitivity. In the next part of the master s thesis we investigate the role of semiregular automorphisms in the problem of existence of Hamiltonian cycles and paths in graphs. We are interested in the existence of semiregular automorphisms in vertex-transitive graphs and their properties, but we mainly focus on lifting Hamiltonian cycles from quotient graphs with respect to the set of orbits of the semiregular automorphism group. The last part of the master s thesis is dedicated to the study of Lazslo Babai s important result about the length of the longest cycles in vertex-transitive graphs. We also present an interesting idea, which has not yet been explored in the context of the hamiltonicity problem for vertex-transitive graphs. Keywords: hamiltonian cycle, hamiltonian path, vertex-transitive graph, system of blocks of imprimitivity, semiregularity, Babai s theorem MSC(2010) classification: 20B25, 05C25, 05C38

10

11 Kazalo 1 Uvod 1 2 Teoretična izhodišča Teorija grup Osnovni pojmi Delovanje grup Bloki neprimitivnosti Primitivnost Teorija grafov Prehodnost v grafih Podgrafi in kvocientni grafi Osnovne družine grafov Operacije z grafi Izomorfnost in simetrije grafov Rezultati na temo Lovászevega vprašanja Vozliščno tranzitivni grafi Znane poddružine Cayleyevi grafi Posplošeni Petersenovi grafi GP (n, k), kjer je k 2 ±1 (mod n) Razdaljno tranzitivni grafi Konstrukcija vozliščno tranzitivnih grafov Aplikacija koncepta blokov neprimitivnosti Obstoj sistemov neprimitivnosti v grafih Uporaba blokov neprimitivnosti pri problemu hamiltonskosti Lastnosti podgrafov, induciranih na blokih neprimitivnost Dvig hamiltonskih ciklov in poti iz kvocientnih grafov glede na sistem neprimitivnosti Vloga semiregularnega avtomorfizma Obstoj semiregularnega avtomorfizma Uporaba semiregularnega avtomorfizma pri problemu hamiltonskosti Lastnosti podgrafov, induciranih na orbitah semiregularnega avtomorfizma Dvig hamiltonskih ciklov iz kvocientnih grafov glede na množico orbit semiregularne grupe

12 6 Posledica Babajevega izreka Vozliščna povezanost Mengerjev izrek Fragmenti Preseki najdaljših ciklov v 3-povezanih grafih Babajev izrek Zanimiva ideja Zaključek 71 Literatura 73

13 Poglavje 1 Uvod Magistrsko delo sodi na področje teorije grafov, ki v prvi vrsti predstavlja matematično, deloma pa tudi računalniško disciplino. Ukvarja se z raziskovanjem matematičnih objektov, ki jih imenujemo grafi. Graf bi lahko najbolj preprosto predstavili kot množico reči, ki jim pravimo vozlišča (ali točke), le-ta pa so med seboj lahko povezana s povezavami. Začetke teorije grafov povezujemo z letom 1736, ko je znani matematik švicarskega rodu, Leonhard Euler objavil članek Solutio problematis ad geometriam situs pertinentis, bolj znan kot rešitev problema Königsberških mostov [6]. V 18. stoletju je bilo v Königsbergu (današnji Kaliningrad), mestu tedajšnje Vzhodne Prusije, sedem mostov, ki so povezovali štiri dele tega mesta. V omenjenem članku Euler razreši dilemo prebivalcev mesta Königsberg glede vprašanja Ali obstaja obhod mesta, ki bi prečkal vsakega od sedmih mostov natanko enkrat in se nato vrnil v izhodišče? [6]. Kljub temu odmevnemu članku pa teorija grafov v tistem obdobju ni bila deležna večje pozornosti, oziroma je praktično sploh nemogoče govoriti o neki splošni teoriji. Šele leta 1936 izide prva knjiga na temo teorije grafov, z naslovom Theorie der endlichen und unendlichen Graphen, katere avtor je Denes König, madžarski matematik židovskega rodu. Nekaj desetletij kasneje, leta 1969, potem izide ena izmed pomembnejših knjig z naslovom Graph Theory, katere avtor je bil Frank Harary [6]. Ta knjiga povzroči konkreten razmah teorije grafov in spodbudi številne matematike k resnejšemu raziskovanju tega področja. Zaradi bliskovitega razvoja in obsega znanja, ki je nastalo v tem času, se grafovska teorija danes deli na več manjših področij, kjer proučujemo grafe iz različnih vidikov [6]. Na primer, pri algebraični teoriji grafov se ukvarjamo s simetrijami grafov, lastnimi vrednostmi raznih matrik, invariantami grafov, ipd. Skratka, gre predvsem za aplikacijo algebrskih konceptov na grafih. Pri topološki teoriji grafov nas v glavnem zanimajo vložitve grafov na ploskve in njihova obravnava v okviru topoloških prostorov. Ukvarja se tudi s tako imenovano imerzijo grafov. Omenimo še algoritmično teorijo grafov. Kot nakazuje že samo ime, so bistvo tega področja algoritmi za delo z grafi. Lahko nas na primer zanima kakšna je najkrajša/najdaljša/najcenejša/najdražja pot med dvema vozliščema v grafu, iskanje najcenejših vpetih dreves v grafu, maksimalni in minimalni pretoki, ipd [19]. Ta veja tako posega že na področje kombinatorične optimizacije in je v kombinaciji z računalništvom zelo uporabna, saj se nemalokrat izkaže, da z njo rešimo različne optimizacijske pro- 1

14 bleme, ki se pojavljajo v vsakdanjem svetu (ekonomija, promet, električna omrežja). Strukture, ki jih lahko predstavimo v obliki grafa, se seveda pojavljajo tudi na številnih drugih področjih, kot so na primer biologija, kemija, fizika, družboslovje, elektrotehnika, ipd [19]. Skozi razvoj teorije grafov so se raziskovalci na tem področju srečevali s številnimi zanimivimi problemi in idejami. Eden najbolj znanih problemov s področja teorije grafov je zagotovo Problem štirih barv. Domneva, ki se ukvarja z barvanji grafov, se prvič pojavi leta 1852, njen snovalec pa je tedaj mladi južnoafriški matematik Francis Guthrie. V njej se je Francis spraševal, ali je mogoče poljuben zemljevid držav pobarvati tako, da pri tem uporabimo največ štiri barve, pri tem pa nobeni dve sosednji državi nista pobarvani z isto barvo [6]. Kljub navidezni preprostosti problema, je le-ta ostal dolgo časa nerešen. Šele leta 1976 sta Appel in Haken podala dokaz da je to res mogoče, v katerem pa sta si pomagala z računalnikom, zato ga nekateri matematiki še vedno ne priznavajo. Velja omeniti, da je bilo v fazi reševanja tega problema pridobljenih precej novih znanj in idej na področju teorije grafov. Ob tem so se pojavljale tudi neresnične domneve, kot je na primer Taitova iz leta 1886 o obstoju hamiltonskih ciklov v ravninskih 3-povezanih kubičnih grafih, ki jo je leta 1946 s protiprimerom ovrgel, angleško-kanadski matematik William Thomas Tutte [6]. Na področju teorije grafov vsekakor ostaja odprtih še cela vrsta zanimivih vprašanj, kar matematike dodatno motivira za raziskovanje tega področja. Eno izmed vprašanj, ki predstavlja osrednjo temo tega magistrskega dela, že dlje časa vzbuja zanimanje pri številnih raziskovalcih. Leta 1969 je znani madžarski matematik László Lovász postavil vprašanje Ali vsak končen povezan vozliščno tranzitiven graf vsebuje hamiltonsko pot (to je pot, ki poteka skozi vsa vozlišča grafa)?. Velja omeniti, da ima ta problem v resnici daljšo zgodovino, saj se povezuje z zvonenjem zvonov, Grayevimi kodami in sprehodi kralja po šahovnici [12]. Lovászev problem nekateri danes nekoliko zavajajoče imenujejo kot Lovászeva domneva, verjetno zaradi dejstva, da po vseh teh letih še nikomur ni uspelo najti končnega povezanega vozliščno tranzitivnega grafa, ki ne premore hamiltonske poti. Poleg tega je do sedaj znanih le pet primerov povezanih vozliščno tranzitivnih grafov, ki ne premorejo hamiltonskega cikla (vsebujejo pa hamiltonsko pot) in sicer: trivialni primer poti na dveh vozliščih P 2, Petersenov graf, Coxeterjev graf in grafa, ki ju iz njiju pridobimo tako, da vsako vozlišče grafa nadomestimo s trikotnikom [12]. Prav Lovászev problem, pri čemer dodatno obravnavamo tudi hamiltonske cikle, je osrednja tema tega magistrskega dela, v katerem proučimo in izpostavimo pomembnejše metode za reševanje problema hamiltonskosti v vozliščno tranzitivnih grafih, hkrati pa raziščemo ključne rezultate na tem področju in predstavimo novo možnost reševanja omenjenega problema. V teoretičnih izhodiščih magistrskega dela se najprej posvetimo obravnavi fundamentalnih znanj s področja teorije grup in teorije grafov, ki so potrebna za razumevanje snovi v nadaljevanju. Pri tem predpostavimo, da ima bralec, vsaj do neke mere, že osvojena nekatera osnovna temeljna znanja, zato povsem trivialne pojme na tem mestu izpustimo. Manjši del tega poglavja namenimo še predstavitvi nekaterih znanih rezultatov na področju raziskovanja Lovászevega vprašanja, s čimer bralcu prikažemo širšo sliko obravnavane teme. V naslednjem poglavju se ukvarjamo z obrav- 2

15 navo družine vozliščno tranzitivnih grafov. Najprej razmislimo, kaj sploh so vozliščno tranzitivni grafi in kako se v praksi navadno prepričamo, da nek graf je ali ni vozliščno tranzitiven. Proučimo nekatere njihove lastnosti, spoznamo nekaj pomembnih poddružin in razdelamo konstrukcijo vozliščno tranzitivnih grafov z uporabo grup. S tem želimo bralcu približati družino vozliščno tranzitivnih grafov, saj se le-ta vseskozi omenja v magistrskem delu. Nato sledi poglavje, ki diplomsko delo [11] nadgradi v smeri teorije grafov. Tukaj nas predvsem zanima, kako si lahko pri problemu hamiltonskosti vozliščno tranzitivnih grafov pomagamo s konceptom blokov neprimitivnosti. Osnovna ideja temelji na tem, da neprimitivnostni bloki v grafu omogočijo raziskovanje manjših kosov grafa, iz katerih lahko razberemo različne informacije, ki nam v našem primeru lahko pomagajo pri dokazovanju obstoja hamiltonskih poti/ciklov v grafu. V prvem delu poglavja se ukvarjamo predvsem z obstojem neprimitivnostnih sistemov v vozliščno tranzitivnih grafih in obravnavo lastnosti, ki jih implicira obstoj blokov neprimitivnosti v domeni grafov. Drugi del tega poglavja namenimo obravnavi konstrukcije hamiltonskih ciklov/poti na podlagi neprimitivnostnih sistemov, tvorjenih z orbitami netranzitivnih edink pri delovanju grupe avtomorfizmov na množici vozlišč grafa. Potem sledi poglavje, kjer so osrednja tema semiregularni avtomorfizmi vozliščno tranzitivnih grafov. V magistrskem delu nas zanima, kako si lahko z njimi pomagamo pri konstrukciji hamiltonskih ciklov/poti, saj se izkaže, da predstavljajo pomemben koncept na tem področju. Enako, kot pri predhodnem poglavju, nas v prvem delu poglavja zanima predvsem, kako je z obstojem semiregularnih avtomorfizmov v vozliščno tranzitivnih grafih ter kakšne so njihove lastnosti, v drugem delu pa se osredotočimo bolj na raziskovanje njihove vloge v povezavi s problemom hamiltonskosti. Sledi eno izmed ključnih poglavij tega magistrskega dela. Tukaj sistematično proučimo Babajev rezultat o najdaljših ciklih v vozliščno tranzitivnih grafih. V skladu s tem predhodno predstavimo fragmente, vozliščno povezanost, Mengerjev izrek in razmislimo o minimalnem preseku poljubnih dveh najdaljših ciklov v 3-povezanem grafu. Babajev rezultat je v resnici eden najsplošnejših doprinosov na tem področju. Preostane nam še krajši razdelek, v katerem pokažemo zanimivo povezavo med presekom vozlič vseh najdaljših poti in problemom hamiltonskosti v vozliščno tranzitivnih grafih. 3

16 Poglavje 2 Teoretična izhodišča Za lažje branje tega magistrskega dela je vsekakor priporočljivo, da si za začetek ogledamo teoretična izhodišča obravnavane teme. Tukaj v prvi vrsti izvemo, kaj so temeljna znanja, ki jih potrebujemo za razumevanje snovi v nadaljevanju, poleg tega pa se seznanimo s pomembnejšimi rezultati in raziskavami na temo hamiltonskosti v vozliščno tranzitivnih grafih. V uvodnem poglavju je bralec že lahko spoznal, da Lovászev problem sodi na področje teorije grafov oziroma bolj natančno v algebraično teorijo grafov. Pogosto se namreč raziskovanja vozliščno tranzitivnih grafov lotimo tako, da proučujemo njihove grupe avtomorfizmov in na podlagi dobljenih rezultatov odkrivamo strukturne lastnosti grafov. Viri, kot so na primer [1,2,12,13] nakazujejo, da je omenjen pristop pogosta praksa tudi pri raziskovanju problema hamiltonskosti v vozliščno tranzitivnih grafih, kar bo sicer razvidno tudi v nadaljevanju tega magistrskega dela. Zato je prvi del pričujočega poglavja namenjen obravnavi fundamentalnih znanj s področja teorije grup, pri čemer se osredotočamo zgolj na nekatera, za nas pomembnejša, znanja. Med drugimi sem uvrščamo tudi temo avtorjevega diplomskega dela [11], to je bloke neprimitivnosti, ki predstavljajo ključno predznanje v četrtem poglavju. Tam raziščemo, kako si lahko z njimi pomagamo pri dokazovanju obstoja hamiltonskih ciklov/poti v vozliščno tranzitivnih grafih. Naslednji razdelek tega poglavja posvetimo tudi teoriji grafov, kjer razdelamo temeljna znanja na tem področju, spet samo tista, ki so za nas pomembna. Tako kot pri obravnavi teorije grup, nekatere osnovne pojme tukaj izpustimo. V zadnjem delu, kot smo že prej navedli, pa predstavimo pomembnejše rezultate in domneve v zvezi z osrednjim problemom tega magistrskega dela. Na ta način bralcu omogočimo boljši vpogled v obravnavano temo in ga motiviramo za nadaljnje branje pričujočega dela. 2.1 Teorija grup Gre za matematično področje, ki se začne razvijati v 19. stoletju, ukvarja pa se s proučevanjem abstraktnih algebrskih struktur z imenom grupe. Na tem mestu lahko bralec spozna oziroma ponovi pomembnejše definicije, trditve in izreke s področja teorije grup, ki jih potrebujemo pri obravnavi hamiltonskosti vozliščno tranzitivnih grafov. Razdelek sestavlja pet vsebinsko ločenih segmentov, ki so večinoma povzeti iz diplomskega dela [11], razen prvega podrazdelka, kjer izhajamo predvsem iz [4] in [9]. 4

17 2.1.1 Osnovni pojmi Skozi celotno magistrsko delo se pogosto omenjajo elementarni pojmi teorije grup, kot so na primer grupa, podgrupa, red grupe, red elementa, generatorji grupe, izomorfnost grup, cikličnost in komutativnost grupe, ipd. Ker gre za povsem osnovne pojme, privzemimo, da jih bralec že pozna, sicer pa ga vabimo k branju virov [9,14], v katerih si jih lahko ogleda bolj natančno. Dokaze trditev in izrekov tukaj navedemo le v posebnih, manj znanih, primerih. Kljub temu, da se želimo obravnavi povsem osnovnih pojmov izogniti, pa za začetek vendarle omenimo pojem odseka in z njimi povezane lastnosti, saj le-te za nas v tretjem poglavju predstavljajo pomembno predznanje. Definicija. Naj bo G grupa in H G njena podgrupa. Tedaj za poljuben g G množico gh = {gh : h H} imenujemo levi odsek grupe G po podgrupi H. Na podoben način definiramo tudi desni odsek. Množico vseh levih (desnih) odsekov označimo z G/H in jo imenujemo kvocientna množica. Kardinalnost kvocientne množice označimo z [G : H], pravimo ji tudi indeks podgrupe H v grupi G. Trditev 2.1 Naj bo G grupa in H njena podgrupa. Tedaj sta za poljubna g 1, g 2 G odseka g 1 H in g 2 H bodisi enaka ali pa disjunktna. Izrek 2.2 (Lagrangeev izrek) Naj bo G končna grupa in H G njena podgrupa. Potem je moč (kardinalnost) grupe G deljiva z močjo podgrupe H in velja naslednja enakost: [G : H] = G H. Izrek 2.3 (Cauchyjev izrek) Naj bo G končna grupa in p poljubno praštevilo, ki deli njen red. Tedaj v grupi G obstaja element reda p, posledično pa tudi podgrupa H G reda p. Definicija. Naj bo G grupa in H njena podgrupa. Tedaj rečemo, da je podgrupa H edinka v grupi G (oznaka H G), če velja eden izmed naslednjih (ekvivalentnih) pogojev: 1. Vsak levi odsek grupe G po podgrupi H je enak pripadajočemu desnemu odseku grupe G po podgrupi H, to je: g G : gh = Hg. 2. Vsak levi odsek grupe G po podgrupi H je enak nekemu desnemu odseku grupe G po podgrupi H, to je: g 1 G g 2 G : g 1 H = Hg Za vsak g G velja ghg 1 = {ghg 1 : h H} = H (H je enaka vsaki svoji konjugiranki). Definicija. Grupa G je enostavna, če nima pravih netrivialnih podgrup edink. Opomba. Bralca spomnimo, da v primeru, ko je grupa G komutativna, za vsako njeno podgrupo H G vemo, da je edinka. 5

18 Trditev 2.4 Naj bo G grupa in H G njena podgrupa edinka. Potem je kvocientna množica G/H, skupaj z inducirano operacijo (g 1 H)(g 2 H)=g 1 g 2 H, grupa. Bralec za vajo lahko premisli kaj velja za kvocientno grupo G/H v primeru, ko je G abelska ali pa ciklična grupa. Sedaj pa se posvetimo uvedbi tako imenovanih dvojnih odsekov, ki so za razliko od običajnih, prej omenjenih odsekov, nekoliko manj znani. Definicija. Naj bosta H, K G podgrupi (ne nujno različni) grupe G in naj bo g G njen poljuben element. Tedaj množici HgK = {hgk : h H, k K} pravimo dvojni odsek podgrup H in K v grupi G. Trditev 2.5 Naj bosta H, K G podgrupi (ne nujno različni) grupe G in g 1, g 2 G njena poljubna elementa. Tedaj sta dvojna odseka Hg 1 K in Hg 2 K bodisi enaka ali pa disjunktna, množica vseh dvojnih odsekov podgrup H in K v grupi G pa tvori particijo grupe G. Dokaz. Najprej se prepričajmo, da je poljuben g G zagotovo vsebovan v nekem dvojnem odseku podgrup H in K v grupi G. Izberimo kar dvojni odsek HgK. Ker velja H, K G, sledi e H, K, zato je element g = ege zagotovo vsebovan v HgK. Predpostavimo, da za g 1, g 2 G dvojna odseka Hg 1 K in Hg 2 K nista disjunktna. Potem za neke h 1, h 2 H ter k 1, k 2 K velja h 1 g 1 k 1 = h 2 g 2 k 2. Potemtakem dobimo g 1 = h 1 1 h 2 g 2 k 2 k1 1, ker sta H ter K prav tako grupi, pa je zato g 1 Hg 2 K. Sledi Hg 1 K H(Hg 2 K)K in nato Hg 1 K (HH)g 2 (KK), kar pomeni Hg 1 K Hg 2 K. Na podoben način se prepričamo, da je Hg 2 K Hg 1 K, posledično pa potem velja Hg 1 K = Hg 2 K. Torej, ko je presek dveh dvojnih odsekov Hg 1 K in Hg 2 K neprazen, je Hg 1 K = Hg 2 K. S tem smo hkrati tudi dokazali, da množica dvojnih odsekov podgrup H in K v grupi G res tvori particijo grupe G. V resnici imajo dvojni odseki še nekaj drugih lepih lastnosti, ki so značilne tudi za navadne odseke. Zainteresirani bralec si lahko nekaj več o njih prebere v viru [9] Delovanje grup S tako imenovanim delovanjem grup se bomo, z vidika algebraične teorije grafov, v tem magistrskem delu srečevali zelo pogosto, zato se zdi smiselno, da ga obravnavamo v svojem podrazdelku. Tukaj se osredotočamo zgolj na pomembnejše rezultate tega področja, zainteresirani bralec pa si lahko nekaj več prebere v virih [4,9,11]. Definicija. Naj bo G grupa in X neprazna množica. Tedaj preslikavo : G X X imenujemo (levo) delovanje grupe G na množici X, če zadošča pogojema: 6

19 1. (e, x) = x za x X. 2. (g 1 g 2, x) = (g 1, (g 2, x)) za x X in za g 1, g 2 G. V tem primeru množico X imenujemo G-množica. Dogovor. Zaradi večje preglednosti se dogovorimo, da bomo v nadaljevanju, kjer ne bo nevarnosti za zmedo, znak izpuščali in delovanje (g, x) pisali kot gx. Če delovanje grupe G na množici X opišemo bolj neformalno, si mislimo, da vsak element g G pri svojem delovanju na nek način premeša elemente množice X. V zvezi z delovanji velja omeniti še naslednje standardne pojme. Definicija. Naj grupa G deluje na neprazni množici X. Potem je delovanje: 1. tranzitivno, če za x 1, x 2 X obstaja g G, da je gx 1 = x zvesto, če za poljubna g 1, g 2 G obstaja x X, da velja g 1 x g 2 x. 3. semiregularno ali prosto, če za poljubna g 1, g 2 G in x X velja g 1 x g 2 x. 4. regularno, če je delovanje hkrati tranzitivno in semiregularno ali ekvivalentno, če za poljubna x 1, x 2 X obstaja natanko eden g G, da je gx 1 = x n-tranzitivno, kjer je n neko naravno število, če za poljubne paroma različne x 1,..., x n in y 1,..., y n obstaja g G, da je gx k = y k, za vsak 1 k n. Če je tak g vedno samo eden, potem gre za strogo n-tranzitivno delovanje. V pričujočem delu se bomo večinoma ukvarjali s tranzitivnimi delovanji, pomembno vlogo pa bo imelo tudi semiregularno delovanje. Definicija. Naj grupa G deluje na neprazni množici X in naj bo x poljuben element množice X. Tedaj množici G x = {g G : gx = x}, elementov iz G, ki pri delovanju x fiksirajo, pravimo stabilizator točke x v grupi G. Množico slik O G (x) = {gx : g G}, pa imenujemo orbita elementa x pri delovanju grupe G na množici X. Stabilizator elementa x lahko preprosto opišemo kot skupino elementov grupe G, za katere velja, da pri svojem delovanju na množici X, elementa x ne premikajo. Na drugi strani si lahko orbito elementa x predstavljamo kot skupino elementov v množici X, kamor se x lahko premakne pri delovanju grupe G na množici X. Opomba. Bralca spomnimo, da je pri delovanju grupe G na neprazni množici X za poljuben element x X njegov pripadajoči stabilizator G x kar podgrupa grupe G. 7

20 Lema 2.6 (O orbiti in stabilizatorju) Naj končna grupa G deluje na neprazni množici X. Potem za poljuben x X velja enakost Bloki neprimitivnosti G = O G (x) G x. V diplomskem delu [11] smo se večinoma ukvarjali z obravnavo delovanja grup, pri čemer so nas zanimali predvsem tako imenovani bloki neprimitivnosti in njihove lastnosti. Gre za pomemben koncept v teoriji permutacijskih grup, ki ga bomo v nadaljevanju tega magistrskega dela, in sicer v 4. poglavju, obravnavali v povezavi z določeno metodo za iskanje hamiltonskih ciklov/poti v vozliščno tranzitivnih grafih. V ta namen bomo v tem podrazdelku povzeli večino teorije diplomskega dela [11], ki se nanaša na bloke neprimitivnosti in s tem pripravili ustrezne temelje za njihovo nadgradnjo na področje hamiltonskosti v vozliščno tranzitivnih grafih. Dokaze navedenih trditev bomo izpustili, bralcu pa vseeno priporočamo, da si jih ogleda v [11]. Definicija. Naj grupa G tranzitivno deluje na množici X. Tedaj neprazno množico X imenujemo blok za to delovanje, če za vsak g G velja g = ali (g ) =. V primeru, ko je 1 < < X, pravimo, da je blok netrivialen in tedaj mu rečemo blok neprimitivnosti za dano delovanje. Lahko bi torej rekli, da so bloki neprimitivnosti takšne podmnožice X, ki jih delovanje grupe G na množici X ne pretrga. Prvo vprašanje, ki si ga je tukaj smiselno zastaviti, se glasi: Ali je neprazen presek dveh blokov neprimitivnosti za dano delovanje tudi blok za to delovanje?. Kot odgovor na zastavljeno vprašanje sledi naslednja trditev. Trditev 2.7 Naj grupa G tranzitivno deluje na množici X in naj bosta 1 ter 2 bloka neprimitivnosti za to delovanje z nepraznim presekom. Potem je tudi 1 2 blok delovanja G na množici X. V naslednji trditvi izvemo zanimive lastnosti glede orbit blokov neprimitivnosti. Trditev 2.8 Naj grupa G tranzitivno deluje na neprazni množici X, množica pa naj bo blok neprimitivnosti za to delovanje. Tedaj množica Σ = {g g G} tvori particijo množice X in vsak element Σ predstavlja blok neprimitivnosti delovanja grupe G. Bralcu se ne bo težko prepričati, da grupa G potem tranzitivno deluje tudi na množici Σ. Posledično lahko obravnavo začetnega delovanja grupe G na množici X skrčimo na delovanje grupe G na množici Σ, ki je manjše velikosti in zato tudi bolj obvladljivo. Definicija. Naj grupa G tranzitivno deluje na množici X in naj bo blok neprimitivnosti tega delovanja. V tem primeru množica Σ = {g g G} tvori particijo množice X, ki ji rečemo sistem blokov neprimitivnosti, ki vsebuje blok. 8

21 Opomba. V literaturi obstaja več različnih poimenovanj sistema blokov neprimitivnosti. Pogosto mu pravimo tudi G-invariantna particija. Definicija. Naj grupa G deluje na množici X in naj bo X. Tedaj množico G ( ) = {g G g x = x ; za x } imenujemo točkovni stabilizator množice pri delovanju grupe G, množico G { } = {g G g = } pa stabilizator množice pri delovanju grupe G. Nazadnje definirana pojma sta pomembna pri raziskovanju blokov neprimitivnosti, saj si z njima pomagamo pri odkrivanju strukturnih lastnosti blokov. Oglejmo si še nekaj uporabnih trditev iz tega področja. Trditev 2.9 Naj grupa G deluje na množici X in naj bo X. Takrat sta G ( ) in G { } podgrupi grupe G, velja pa tudi, da je G ( ) G { }. Trditev 2.10 Naj grupa G tranzitivno deluje na množici X in naj bo blok neprimitivnosti tega delovanja. Tedaj grupa G { } na množici deluje tranzitivno. Zadnja trditev je za nas precej pomembna, saj njena posledica pri raziskovanju hamiltonskosti vozliščno tranzitivnih grafov odkriva zanimive strukturne lastnosti podgrafov, ki so inducirani na posamezen blok neprimitivnosti. Trditev 2.11 Naj grupa G tranzitivno deluje na končni množici X in naj bo blok neprimitivnosti tega delovanja. Takrat za vsak g G velja g =, hkrati pa deli X in G. Iz tega razberemo, da so vsi elementi particije (t.j. bloki neprimitivnosti), ki jo tvori sistem blokov neprimitivnosti, enake velikosti. Drugi del zadnje trditve je uporaben predvsem takrat, ko razmišljamo o kardinalnosti blokov neprimitivnosti, včasih pa lahko celo sklepamo o njihovem obstoju. Na primer, ko je X = p, kjer je p poljubno praštevilo, takoj vemo, da ne obstaja noben sistem blokov neprimitivnosti. Za konec tega podrazdelka si oglejmo še naslednji rezultat, ki bo za nas zelo pomemben, zato bomo navedli tudi njegov dokaz. Trditev 2.12 Naj grupa G tranzitivno deluje na množici X in naj bo H G njena edinka. Tedaj so orbite edinke H bloki za delovanje G na množici X. Dokaz. Naj bo x nek poljuben element množice X in naj bo g nek element grupe G. Tedaj H x = {h x : h H} predstavlja orbito delovanja grupe H na množici X, ki vsebuje x. Sprašujemo se, ali je pri delovanju nekega poljubnega elementa iz grupe G na orbito H x rezultat spet neka orbita grupe H. To je res, saj velja: g (H x) = (gh) x = (Hg) x = = H (g x). 9

22 2.1.4 Primitivnost Tudi v zadnjem podrazdelku s področja teorije grup izhajamo iz diplomskega dela [11]. Tukaj se posvetimo tako imenovani primitivnosti delovanja grup. Oglejmo si definicijo in nekaj rezultatov na to temo. Definicija. Naj grupa G tranzitivno deluje na množici X. Če ima to delovanje le trivialne bloke, potem rečemo, da grupa G na množici X deluje primitivno. Tranzitivno delovanje grupe G na množici X, ki ni primitivno, imenujemo neprimitivno delovanje. Res se lahko zgodi, da dano delovanje ne premore nobenega bloka neprimitivnosti. Na primer, grupi S n in A n, kjer je n > 2, na množici X = {1,..., n} delujeta primitivno, saj lahko vsak par elementov iz X preslikamo v vsak drug par elementov iz X. Za konec tega razdelka spoznajmo še naslednji rezultat na temo obstoja blokov neprimitivnosti in njegovo posledico, ki sta pri raziskovanju zelo uporabna. Trditev 2.13 Naj grupa G tranzitivno deluje na množici X in naj bo x X. Množica Σ naj predstavlja množico vseh blokov za G, ki vsebujejo element x, množica Π pa naj vsebuje vse podgrupe H G, pri čemer velja G x H. Tedaj obstaja bijektivna preslikava Ψ : Σ Π, podana s predpisom Ψ( ) = G { }, katere inverzna preslikava je podana s predpisom Θ(H) = H x = {h x : h H}. Preslikava Ψ ohranja urejenost v smislu, da za poljubna 1, 2 Σ velja 1 2 Ψ( 1 ) Ψ( 2 ). Posledica 2.14 Naj grupa G tranzitivno deluje na množici X, ki vsebuje vsaj dva elementa. Potem je to delovanje primitivno natanko tedaj, ko je za vsak x X točkovni stabilizator G x maksimalna podgrupa grupe G. 2.2 Teorija grafov V tem delu teoretičnih izhodišč bomo predstavili temeljna znanja s področja teorije grafov, ki jih bomo potrebovali v nadaljevanju. Tudi tukaj bomo predpostavili, da bralec že pozna povsem osnovne pojme kot so na primer graf, vozlišče, povezava, stopnja vozlišča, red grafa, regularnost grafa ipd. Vsebina tega razdelka z vsemi svojimi podrazdelki je povzeta po virih [6,19]. Dogovor. Ker v splošnem poznamo različne vrste grafov (usmerjeni, neusmerjeni, multigrafi, ipd.), na tem mestu sklenimo dogovor, da bo beseda graf v nadaljevanju, če ne bo drugače definirano, vedno označevala enostaven neusmerjen graf Prehodnost v grafih Pri raziskovanju grafov se pogosto ukvarjamo s tako imenovano prehodnostjo v grafih. Ta pojem zajema poti, obhode, razdalje med vozlišči in podobno. Ravno s tem področjem pa se direktno povezuje tudi osrednja tema tega magistrskega dela, to je hamiltonskost vozliščno tranzitivnih grafov. 10

23 Definicija. Naj bo Γ = (V, E) graf. Tedaj zaporedju vozlišč (u 0,..., u n ) grafa Γ pravimo sprehod (od u 0 do u n ) v Γ, če za vsak 0 i < n velja u i u i+1, ali drugače, če sta poljubni dve zaporedni vozlišči tega zaporedja sosednji v grafu Γ. Takrat v tem sprehodu vozlišče u 0 predstavlja začetno, u n pa končno vozlišče. Pravimo, da je tedaj dolžina tega sprehoda enaka n. Če so vse pripadajoče povezave sprehoda paroma različne, govorimo o enostavnem sprehodu. V primeru, ko so hkrati tudi vozlišča paroma različna, takšnemu sprehodu rečemo pot. Označimo jo s P u,v, kjer sta u in v njeni krajišči (torej začetno in končno vozlišče te poti). Množico Γ(u) = {v V (Γ) : u v E(Γ)} imenujemo soseščina vozlišča u v grafu Γ. Pot P u,v je v grafu Γ maksimalna, če velja Γ(u), Γ(v) V (P u,v ), oziroma, ko je v grafu Γ ni mogoče podaljšati. Pot, ki vsebuje vsa vozlišča grafa Γ, imenujemo hamiltonska pot grafa Γ. Če velja, da sta začetno in končno vozlišče sprehoda enaki, potem takšen sprehod imenujemo obhod. Če pa gre za obhod, v katerem sta samo začetno in končno vozlišče enaki, ostala vozlišča tega obhoda pa so paroma različna, potem govorimo o ciklu. V primeru, ko graf Γ vsebuje kakšen cikel, potem dolžini najkrajšega cikla v grafu Γ pravimo ožina (ali notranji obseg) v Γ. Ciklu z dolžino n pravimo n-cikel. Če cikel vsebuje vsa vozlišča grafa Γ, potem mu rečemo hamiltonski cikel tega grafa. Slika 2.1: Hamiltonski cikel in hamiltonska pot. Opomba. Bralca na tem mestu opozorimo, da maksimalna pot ni nujno najdaljša pot v grafu. Drži pa seveda obratna implikacija, in sicer, da je najdaljša pot v grafu hkrati tudi maksimalna, saj bi jo v nasprotnem primeru lahko podaljšali. Omenimo tudi, da je lahko v splošnem med vozlišči u in v več poti, torej oznaka P u,v označuje le eno izmed njih. Definicija. Naj bo Γ = (V, E) graf. Tedaj je Γ povezan, če za vsak par različnih vozlišč u, v V (Γ) v grafu Γ obstaja pot P u,v, ki ju povezuje. Nas bodo v pričujočem delu zanimali zgolj povezani grafi, saj v primeru, ko graf ni povezan, v njem zagotovo ne obstaja hamiltonska pot ali hamiltonski cikel. Definicija. Naj bo Γ = (V, E) graf in naj bosta u, v V (Γ) poljubni vozlišči, med katerima obstaja kakšna pot. Tedaj je razdalja med vozliščema u in v dolžina najkrajše poti med u in v. Označimo jo z d Γ (u, v) ali kar z d(u, v), če je jasno za kateri graf gre. Največji razdalji med kakšnima vozliščema v grafu Γ pravimo premer (ali diameter) grafa Γ, označimo pa ga z diam(γ). 11

24 Definicija. Naj bo Γ = (V, E) graf in u V (Γ) poljubno vozlišče. Komponenta povezanosti grafa Γ, ki vsebuje vozlišče u, je tedaj množica vseh tistih vozlišč v V (Γ), za katere velja, da v grafu Γ obstaja vsaj ena pot med u in v. Opomba. Graf Γ je torej povezan natanko tedaj, ko ima eno komponento povezanosti, saj le v tem primeru med poljubnima dvema vozliščema obstaja pot, ki ju povezuje Podgrafi in kvocientni grafi V tem krajšem podrazdelku uvedimo nekaj osnovnih definicij v zvezi s podgrafi. Včasih si pri raziskovanju hamiltonskosti lahko pomagamo z obstojem ustreznih podgrafov, zato je vendarle smiselno, da jih posebej uvedemo. Definicija. Naj bosta Γ 1 = (V 1, E 1 ) in Γ 2 = (V 2, E 2 ) poljubna grafa. Takrat je Γ 2 podgraf grafa Γ 1, če velja V 2 V 1 in E 2 E 1. V primeru, ko dodatno velja še V 2 = V 1, je Γ 2 vpet podgraf grafa Γ 1. Če pa je E 2 = {uv E 1 : u, v V 2 }, tedaj graf Γ 2 predstavlja podgraf grafa Γ 1, ki je induciran na V 2. Definicija. Naj bosta Γ = (V, E) graf in Ω particija njegove množice vozlišč. Tedaj je kvocientni graf Γ Ω grafa Γ glede na množico Ω graf z množico vozlišč Ω, v katerem sta vozlišči P 1 in P 2 (t.j. elementa particije Ω) povezani natanko tedaj, ko obstajata u P 1 in v P 2, da velja u Γ v. Opomba. Vozlišča novonastalega kvocientnega grafa Γ Ω torej predstavljajo elementi particije Ω, povezave v grafu Γ Ω pa so naravno porojene s povezavami iz Γ Osnovne družine grafov Na tem mestu predstavimo še nekaj osnovnih družin grafov, ki so pri raziskovanju teorije grafov precej nepogrešljive. Nekatere izmed njih, kot so na primer pot, cikel in podobno, smo na nek način že omenili in jih zato tukaj ne bomo navajali. Definicija. Naj bo n > 0 poljubno naravno število. Tedaj je polni graf reda n, ki ga označimo s K n, graf z množico vozlišč V (K n ) = {u 0,..., u n 1 }, kjer so vsa vozlišča med seboj sosednja. Graf z enako množico vozlišč, ki ne premore nobene povezave pa imenujemo prazni graf na n vozliščih. Definicija. Naj bodo 1 n 1... n k poljubna naravna števila. Tedaj graf reda n n k, v katerem je n 1 vozlišč tipa 1, n 2 vozlišč tipa tipa 2, itd., vse do n k vozlišč tipa k, pri čemer za poljubno povezavo velja, da sta njeni vozlišči različnih tipov, imenujemo k-delni graf. V primeru, ko za vsak par vozlišč velja, da sta le-ti povezani natanko tedaj, ko nista istega tipa, pravimo, da gre za polni večdelni graf K n1,...,n k. Namesto 2-delni včasih rečemo kar dvodelni. Definicija. Naj bo Γ poljuben graf brez ciklov. Tedaj pravimo, da je Γ gozd. Če hkrati velja, da je graf Γ povezan, potem mu pravimo drevo. 12

25 Definicija. Graf Γ je ravninski (ali planarni), če lahko njegova vozlišča predstavimo v evklidski ravnini R 2 kot različne točke, vsako povezavo tega grafa pa kot krivuljo v tej ravnini, pri čemer ta krivulja povezuje točki, ki ustrezata krajiščema pripadajoče povezave, hkrati pa mora veljati, da se različne krivulje lahko sekajo le v skupnih krajiščnih točkah. Takšni predstavitvi grafa rečemo ravninska predstavitev grafa Γ. Navedene družine pogosto srečamo v obliki podgrafov kakšnega grafa. Nekatere izmed njih imajo v tem kontekstu celo svoja imena, recimo klike. Gre v bistvu za inducirani podgraf, ki sam za sebe predstavlja polni graf. Pri iskanju hamiltonskih poti/ciklov nam klike v grafu lahko precej pomagajo. Bralec se bo v to dejstvo lahko posredno prepričal v 4. poglavju. Zelo znane so tudi tako imenovane neodvisne množice. Tukaj gre za inducirane podgrafe, ki so sami zase prazni grafi. Obstaja sicer še vrsta zanimivih družin grafov, ki so vsekakor vredne omembe, vendar jih mi v pričujočem delu ne bomo potrebovali. Radovednega bralca vabimo, da si jih ogleda v virih [6,19] Operacije z grafi V tem podrazdelku si bomo ogledali nekaj standardnih operacij z grafi, ki se uporabljajo pri njihovem raziskovanju. Odstranjevanje vozlišč Naj bo Γ = (V, E) poljuben graf in u V (Γ) njegovo vozlišče. Tedaj z Γ u označimo graf, ki ga dobimo tako, da iz množice V (Γ) odstranimo vozlišče u, hkrati pa odstranimo še vse povezave iz množice E(Γ), ki so v grafu Γ incidenčne z vozliščem u. Gre torej za podgraf, induciran na V (Γ) \ {u}. Odstranjevanje povezav Naj bo Γ = (V, E) poljuben graf in e E(Γ) njegova povezava. Z Γ e označimo graf, ki ga dobimo tako, da iz množice E(Γ) odstranimo povezavo e. Graf povezav Naj bo Γ = (V, E) graf, ki vsebuje vsaj eno povezavo. Tedaj grafu Γ lahko priredimo tako imenovani graf povezav na naslednji način. Množica povezav E(Γ) naj v novem grafu L(Γ) predstavlja množico vozlišč, to je V (L(Γ)) = E(Γ), dve vozlišči tega grafa L(Γ) pa sta povezani natanko tedaj, ko imata njuni pripadajoči povezavi v grafu Γ skupno vozlišče. Komplement grafa Naj bo Γ = (V, E) poljuben graf. Tedaj je njegov komplement, ki ga označimo z Γ C, graf z množico vozlišč V (Γ), pri čemer sta dve različni vozlišči u, v V (Γ C ) sosednji natanko tedaj, ko v grafu Γ ti dve vozlišči nista sosednji, to je uv E(Γ C ) uv / E(Γ). 13

26 Zamenjava vozlišč s trikotniki Operacija z grafi, imenovana zamenjava vozlišč s trikotniki, bo za nas precej pomembna, saj na primer pri hamiltonskosti omogoči zanimive rezultate. Pomembno dejstvo pa je, da to operacijo uporabljamo zgolj pri kubičnih grafih (regularni grafi stopnje 3) kar pomeni, da je njena uporaba precej omejena. Naj bo Γ = (V, E) poljuben kubičen graf. Tedaj skonstruiramo nov graf Γ 1 tako, da vsako vozlišče u V (Γ) nadomestimo s trikotnikom na ta način, da vsako vozlišče pripadajočega trikotnika predstavlja krajišče natanko ene izmed povezav, ki so bile v Γ incidenčne z vozliščem u Izomorfnost in simetrije grafov Ko se ukvarjamo z raziskovanjem grafov, nas včasih zanima ali sta dva grafa po strukturi enaka. S primerjavo struktur grafov seveda nimamo v mislih oznak vozlišč, povezav, lokov, in podobno, ampak nas v glavnem zanima, na kakšen način so vozlišča grafa med seboj povezana. Definicija. Grafa Γ 1 in Γ 2 sta izomorfna, če obstaja bijektivna preslikava ϕ : V (Γ 1 ) V (Γ 2 ), za katero velja uv E(Γ 1 ) ϕ(u)ϕ(v) E(Γ 2 ). Izomorfnost grafov Γ 1 in Γ 2 označimo z Γ 1 = Γ2, preslikavi ϕ pa v tem primeru pravimo izomorfizem grafov Γ 1 in Γ 2. Velja omeniti, da problem izomorfnosti dveh grafov v splošnem ni enostaven. Trenutno še vedno ni jasno niti to, ali gre za tako imenovani NP-poln problem ali ne. Tudi simetrija je precej znan pojem na področju teorije grafov. Na splošno si simetrijo objekta predstavljamo kot neke vrste transformacijo, ki danega objekta ne spremeni. V domeni grafov bi jo lahko opisali kot permutacijo množice vozlišč grafa, ki ohranja sosednost. Tukaj ji drugače pravimo tudi avtomorfizem grafa, kar je nekoliko bolj uveljavljen naziv. Za nas bo v nadaljevanju avtomorfizem grafa zelo pomemben pojem, zato je smiselno, da ga bralcu še formalno predstavimo. Definicija. Naj bo Γ = (V, E) poljuben graf. Vsako bijektivno preslikavo ϕ : V V, ki ohranja sosednost vozlišč, imenujemo avtomorfizem grafa Γ. Pri tem mora za vsak par vozlišč u, v V veljati naslednje: u v ϕ(u) ϕ(v). Bralcu se ne bo težko prepričati, da množica vseh avtomorfizmov grafa Γ (oznaka Aut(Γ)) za operacijo kompozitum tvori grupo. Raziskovanje vprašanj, kako grupa avtomorfizmov grafa deluje na množici vozlišč, povezav, lokov, in podobno, pa predstavlja enega izmed vidikov algebraičnega pristopa k raziskovanju grafov, ki ga bomo v sklopu tega magistrskega dela uporabili tudi mi. 14

27 2.3 Rezultati na temo Lovászevega vprašanja V uvodu smo del pozornosti že namenili okvirni predstavitvi problema hamiltonskosti v vozliščno tranzitivnih grafih, vseeno pa želimo tukaj izpostavili še nekaj znanih rezultatov na tem področju. Na ta način želimo bralcu omogočiti boljši vpogled v obravnavano temo. Lovászev problem je glede na število znanstvenih objav na to temo pritegnil številne raziskovalce, ampak kljub tej njihovi angažiranosti zaenkrat še vedno ne poznamo odgovora na zastavljeno vprašanje, ki se glasi: Ali vsak končen povezan vozliščno tranzitiven graf vsebuje hamiltonsko pot?. Namreč, še vedno ni nikomur uspelo najti povezanega vozliščno tranzitivnega grafa, ki bi bil brez hamiltonske poti. V resnici poznamo le nekaj povezanih vozliščno tranzitivnih grafov, ki ne premorejo hamiltonskega cikla (vsebujejo pa hamiltonsko pot) in sicer: pot P 2, Petersenov graf, Coxeterjev graf in grafa, ki ju pridobimo iz njiju tako, da vsako vozlišče grafa nadomestimo s trikotnikom [12]. Vsi ti grafi (razen trivialnega primera P 2 ) so kubični in niso Caylejevi grafi, kar pomeni, da njihova grupa avtomorfizmov ne vsebuje regularne podgrupe. Dejstvo, da omenjeni grafi niso Caylejevi, je pripeljalo do domneve, ki pravi, da vsak povezan Caylejev graf (z izjemo P 2 ) premore hamiltonski cikel [12]. Ta domneva je pritegnila veliko zanimanja matematične skupnosti, prav tako pa je porodila nasprotujoča si mnenja znanih matematikov glede njene resničnosti. Thomassen tako domneva, da obstaja le končno število povezanih vozliščno tranzitivnih grafov, ki ne premorejo hamiltonskega cikla, medtem ko na drugi strani Babai domneva, da je tovrstnih grafov neskončno mnogo. Bolj natančno, obstajal naj bi ɛ > 0, tako da obstaja neskončno povezanih vozliščno tranzitivnih grafov z najdaljšim ciklom dolžine največ (1 ɛ) V (Γ) [12]. Danes je znano, da povezani vozliščno tranzitivni grafi redov kp, kjer je k 4 (razen Petersenovega in Coxeterjevega grafa), p j, kjer je j 4, in 2p 2 (p poljubno praštevilo), premorejo hamiltonski cikel [12]. Poleg tega vemo, da tovrstni grafi reda pq, kjer sta p in q praštevili in njihova grupa avtomorfizmov vsebuje neprimitivno podgrupo grupe avtomorfizmov, tudi premorejo hamiltonski cikel, za povezane vozliščno tranzitivne grafe reda 5p in 6p pa vemo, da premorejo vsaj hamiltonsko pot [12,13]. Najbolj splošen rezultat pri iskanju dolgih ciklov v vozliščno tranzitivnih grafih je prispeval Babai, ki je uspešno dokazal, da vsak končen povezan vozliščno tranzitiven graf na n vozliščih zagotovo premore cikel dolžine vsaj 3n [2]. Prav temu rezultatu bomo tudi mi v 6. poglavju posvetili precej pozornosti. 15

28 Poglavje 3 Vozliščno tranzitivni grafi Verjetno bi se večina ljudi strinjala, da pojem lepote v splošnem povezujemo s simetrijo, enakostjo, urejenostjo, redom in skladnostjo strukture opazovanega objekta z določenimi pravili. Zato se ne zdi nič čudno, da je imela simetrija skozi zgodovino človeštva pomembno vlogo (na primer v slikarstvu, gradbeništvu, kiparstvu, itd.). Tudi v matematiki je simetrija zanimiv in predvsem uporaben pojem, saj nam pogosto lahko olajša raziskovanje. Ko se na primer ukvarjamo z lastnostmi nekega grafa in nas pri tem na primer zanima kakšna je dolžina najdaljše poti v njem (lahko bi si izbrali tudi kakšno drugo lastnost), bomo v veliko primerih morali najprej poiskati vse dolge poti v obravnavanem grafu in na podlagi tega podati sklep o dolžini njegove najdaljše poti, kar je v večini primerov zelo nepraktično in zamudno. V primeru, da graf premore dovolj simetrij oziroma avtomorfizmov, lahko problem rešimo precej bolj enostavno. Iščemo lahko le določen nabor poti (recimo vse dolge poti z izbranim začetnim vozliščem). Velja tudi omeniti, da so grafi z visoko stopnjo simetrije zanimivi tudi zato, ker se nemalokrat zgodi, da se takšni grafi pojavijo kot rešitve raznih optimizacijskih problemov [19]. Skratka, na področju teorije grafov pojem simetrije ni zanimiv le iz estetskega vidika, ampak dejansko implicira tudi določene uporabne rezultate. Kljub temu velja omeniti, da je grafov, ki premorejo vsaj en netrivialen avtomorfizem, v primerjavi s tistimi, ki so popolnoma nesimetrični, zelo malo [19]. Mi se bomo na tem mestu, kot nakazuje že sam naslov poglavja, posvetili tako imenovanim vozliščno tranzitivnim grafom, ki so dovolj simetrični, da ima grupa avtomorfizmov pri svojem delovanju na množici vozlišč grafa le eno orbito. Gre za precej študirano družino grafov. Tovrstni grafi bodo predstavljali tudi osrednjo družino grafov tega magistrskega dela. Večina tega poglavja je povzeta po viru [19], razen na mestih, kjer je posebej drugače navedemo. Definicija. Naj bo Γ = (V, E) graf. Potem rečemo, da je graf Γ vozliščno tranzitiven, če za poljubni vozlišči u, v V (Γ) obstaja avtomorfizem ϕ Aut(Γ), da je ϕ(u) = v. Precej očitna opazka, ki pa vodi k boljšemu razumevanju vozliščno tranzitivnih grafov, je ta, da struktura tovrstnih grafov iz vsakega vozlišča izgleda enako. 16

29 To na primer pomeni, da se vsa vozlišča grafa nujno ujemajo po stopnji, številu ciklov, poti in podgrafov, na katerih je izbrano vozlišče vsebovano, razdaljni particiji glede na izbrano vozlišče, itd. Skratka, vozlišča tega grafa se morajo nujno ujemati glede na katerokoli grafovsko lastnost, ki nam pride na misel. Slika 3.1: Coxeterjev graf. Na sliki 3.1 lahko vidimo enega izmed najbolj znanih primerov vozliščno tranzitivnih grafov, ki je dobil ime po kanadskem matematiku z imenom Harold Scott MacDonald Coxeter. Gre za graf z 28 vozlišči in 42 povezavami, ki ima vrsto lepih lastnosti. Za nas je zanimiva predvsem ta, da ni hamiltonski (torej ne vsebuje hamiltonskega cikla), premore pa hamiltonsko pot, kot smo že predhodno izvedeli. Velja omeniti, da je ta graf hipohamiltonski, kar pomeni, da z odstranitvijo kateregakoli vozlišča postane hamiltonski. Nekateri grafi predstavljajo strukture znanih objektov iz narave, ki smo jih ljudje vajeni. Vzemimo na primer kocko. Če oglišča kocke predstavimo z vozlišči, njene robove pa s povezavami, dobimo graf. Za tak graf intuitivno takoj ugotovimo, da je vozliščno tranzitiven, saj predstavlja ogrodje nekega znanega konkretnega objekta, katerega simetrije opazimo brez težav. Bralec bi se verjetno strinjal, da enako velja tudi za osnovne družine grafov, kot so C n, K n, K n,n, itd. V splošnem pa grafi ponazarjajo zgolj neke abstraktne objekte, kjer simetrijo s prostim očesom težko zaznamo. Kot primer si oglejmo Coxeterjev graf (slika 3.1), ki je, kot smo že izvedeli, vozliščno tranzitiven, čeprav to dejstvo iz zgornje upodobitve (slika 3.1) ni tako opazno. Zato je na tem mestu vendarle smiselno, da za začetek pokažemo, kako v splošnem preverimo, če nek graf je/ni vozliščno tranzitiven. Zgled. Na bosta Γ 1 in Γ 2 grafa kot ju prikazujeta naslednji dve sliki (3.2, 3.3). Za vsakega izmed njiju preverimo ali je vozliščno tranzitiven. 17

EKVITABILNE PARTICIJE IN TOEPLITZOVE MATRIKE Aleksandar Jurišić Politehnika Nova Gorica in IMFM Vipavska 13, p.p. 301, Nova Gorica Slovenija Štefko Mi

EKVITABILNE PARTICIJE IN TOEPLITZOVE MATRIKE Aleksandar Jurišić Politehnika Nova Gorica in IMFM Vipavska 13, p.p. 301, Nova Gorica Slovenija Štefko Mi EKVITABILNE PARTICIJE IN TOEPLITZOVE MATRIKE Aleksandar Jurišić Politehnika Nova Gorica in IMFM Vipavska 13, p.p. 301, Nova Gorica Slovenija Štefko Miklavič 30. okt. 2003 Math. Subj. Class. (2000): 05E{20,

Prikaži več

Kazalo 1 DVOMESTNE RELACIJE Operacije z dvomestnimi relacijami Predstavitev relacij

Kazalo 1 DVOMESTNE RELACIJE Operacije z dvomestnimi relacijami Predstavitev relacij Kazalo 1 DVOMESTNE RELACIJE 1 1.1 Operacije z dvomestnimi relacijami...................... 2 1.2 Predstavitev relacij............................... 3 1.3 Lastnosti relacij na dani množici (R X X)................

Prikaži več

Ravninski grafi Tina Malec 6. februar 2007 Predstavili bomo nekaj osnovnih dejstev o ravninskih grafih, pojem dualnega grafa (k danemu grafu) ter kako

Ravninski grafi Tina Malec 6. februar 2007 Predstavili bomo nekaj osnovnih dejstev o ravninskih grafih, pojem dualnega grafa (k danemu grafu) ter kako Ravninski grafi Tina Malec 6. februar 2007 Predstavili bomo nekaj osnovnih dejstev o ravninskih grafih, pojem dualnega grafa (k danemu grafu) ter kako ugotoviti, ali je nek graf ravninski. 1 Osnovni pojmi

Prikaži več

UNIVERZA NA PRIMORSKEM Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije Matematika 1. stopnja Vida Maksimovi Hamiltonski cikli v kub

UNIVERZA NA PRIMORSKEM Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije Matematika 1. stopnja Vida Maksimovi Hamiltonski cikli v kub UNIVERZA NA PRIMORSKEM Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije Matematika 1. stopnja Vida Maksimovi Hamiltonski cikli v kubi nih Cayleyjevih grah alternirajo e grupe A 5 Zaklju

Prikaži več

5 SIMPLICIALNI KOMPLEKSI Definicija 5.1 Vektorji r 0,..., r k v R n so afino neodvisni, če so vektorji r 1 r 0, r 2 r 0,..., r k r 0 linearno neodvisn

5 SIMPLICIALNI KOMPLEKSI Definicija 5.1 Vektorji r 0,..., r k v R n so afino neodvisni, če so vektorji r 1 r 0, r 2 r 0,..., r k r 0 linearno neodvisn 5 SIMPLICIALNI KOMPLEKSI Definicija 5.1 Vektorji r 0,..., r k v R n so afino neodvisni, če so vektorji r 1 r 0, r 2 r 0,..., r k r 0 linearno neodvisni. Če so krajevni vektorji do točk a 0,..., a k v R

Prikaži več

DS2.dvi

DS2.dvi Diskretne strukture II zapiski predavanj - prezentacija doc. dr. R. Škrekovski 1 Osnovno o grafih Če odnose med določenimi objekti opišemo z dvomestno relacijo, lahko to relacijo tudi narišemo (oz. grafično

Prikaži več

6.1 Uvod 6 Igra Chomp Marko Repše, Chomp je nepristranska igra dveh igralcev s popolno informacijo na dvo (ali vec) dimenzionalnem prostoru

6.1 Uvod 6 Igra Chomp Marko Repše, Chomp je nepristranska igra dveh igralcev s popolno informacijo na dvo (ali vec) dimenzionalnem prostoru 6.1 Uvod 6 Igra Chomp Marko Repše, 30.03.2009 Chomp je nepristranska igra dveh igralcev s popolno informacijo na dvo (ali vec) dimenzionalnem prostoru in na končni ali neskončni čokoladi. Igralca si izmenjujeta

Prikaži več

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost Pisni izpit 5. februar 2018 Navodila Pazljivo preberite

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost Pisni izpit 5. februar 2018 Navodila Pazljivo preberite Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost Pisni izpit 5 februar 018 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Nalog je

Prikaži več

Učinkovita izvedba algoritma Goldberg-Tarjan Teja Peklaj 26. februar Definicije Definicija 1 Naj bo (G, u, s, t) omrežje, f : E(G) R, za katero v

Učinkovita izvedba algoritma Goldberg-Tarjan Teja Peklaj 26. februar Definicije Definicija 1 Naj bo (G, u, s, t) omrežje, f : E(G) R, za katero v Učinkovita izvedba algoritma Goldberg-Tarjan Teja Peklaj 26. februar 2009 1 Definicije Definicija 1 Naj bo (G, u, s, t) omrežje, f : E(G) R, za katero velja 0 f(e) u(e) za e E(G). Za v V (G) definiramo presežek

Prikaži več

Osnove matematicne analize 2018/19

Osnove matematicne analize  2018/19 Osnove matematične analize 2018/19 Neža Mramor Kosta Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerza v Ljubljani Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja D f R priredi natanko

Prikaži več

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Vika Koban Maribor, 2012

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Vika Koban Maribor, 2012 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Vika Koban Maribor, 2012 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek

Prikaži več

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Peter Škofič Maribor, 2014

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Peter Škofič Maribor, 2014 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Peter Škofič Maribor, 2014 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO

Prikaži več

Mere kompleksnih mrež (angl. Network Statistics) - Seminarska naloga pri predmetu Izbrana poglavja iz diskretne matematike

Mere kompleksnih mrež   (angl. Network Statistics) - Seminarska naloga pri predmetu Izbrana poglavja iz diskretne matematike Mere kompleksnih mrež (angl. Network Statistics) Seminarska naloga pri predmetu Izbrana poglavja iz diskretne matematike Ajda Pirnat, Julia Cafnik in Živa Mitar Fakulteta za matematiko in fiziko April

Prikaži več

Vrste

Vrste Matematika 1 17. - 24. november 2009 Funkcija, ki ni algebraična, se imenuje transcendentna funkcija. Podrobneje si bomo ogledali naslednje transcendentne funkcije: eksponentno, logaritemsko, kotne, ciklometrične,

Prikaži več

'Kombinatoricna optimizacija / Lokalna optimizacija'

'Kombinatoricna optimizacija / Lokalna optimizacija' Kombinatorična optimizacija 3. Lokalna optimizacija Vladimir Batagelj FMF, matematika na vrhu različica: 15. november 2006 / 23 : 17 V. Batagelj: Kombinatorična optimizacija / 3. Lokalna optimizacija 1

Prikaži več

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6. julij 2018 Navodila Pazljivo preberite be

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6. julij 2018 Navodila Pazljivo preberite be Ime in priimek: Vpisna št: FAKULEA ZA MAEMAIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6 julij 2018 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Za pozitiven rezultat

Prikaži več

Turingov stroj in programiranje Barbara Strniša Opis in definicija Definirajmo nekaj oznak: Σ abeceda... končna neprazna množica simbolo

Turingov stroj in programiranje Barbara Strniša Opis in definicija Definirajmo nekaj oznak: Σ abeceda... končna neprazna množica simbolo Turingov stroj in programiranje Barbara Strniša 12. 4. 2010 1 Opis in definicija Definirajmo nekaj oznak: Σ abeceda... končna neprazna množica simbolov (običajno Σ 2) Σ n = {s 1 s 2... s n ; s i Σ, i =

Prikaži več

rm.dvi

rm.dvi 1 2 3 4 5 6 7 Ime, priimek Razred 14. DRŽAVNO TEKMOVANJE V RAZVEDRILNI MATEMATIKI NALOGE ZA PETI IN ŠESTI RAZRED OSNOVNE ŠOLE Čas reševanja nalog: 90 minut Točkovanje 1., 2., in 7. naloge je opisano v

Prikaži več

Wienerjevemu indeksu podobni indeksi na grafih

Wienerjevemu indeksu podobni indeksi na grafih UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TENOLOGIJE Matematične znanosti, stopnja Daliborko Šabić Wienerjevemu indeksu podobni indeksi na grafih Magistrsko delo Mentor:

Prikaži več

1. izbirni test za MMO 2018 Ljubljana, 16. december Naj bo n naravno število. Na mizi imamo n 2 okraskov n različnih barv in ni nujno, da imam

1. izbirni test za MMO 2018 Ljubljana, 16. december Naj bo n naravno število. Na mizi imamo n 2 okraskov n različnih barv in ni nujno, da imam 1. izbirni test za MMO 018 Ljubljana, 16. december 017 1. Naj bo n naravno število. Na mizi imamo n okraskov n različnih barv in ni nujno, da imamo enako število okraskov vsake barve. Dokaži, da se okraske

Prikaži več

Brownova kovariancna razdalja

Brownova kovariancna razdalja Brownova kovariančna razdalja Nace Čebulj Fakulteta za matematiko in fiziko 8. januar 2015 Nova mera odvisnosti Motivacija in definicija S primerno izbiro funkcije uteži w(t, s) lahko definiramo mero odvisnosti

Prikaži več

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/testi in izpiti/ /IZPITI/FKKT-februar-14.dvi

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/testi in izpiti/ /IZPITI/FKKT-februar-14.dvi Kemijska tehnologija, Kemija Bolonjski univerzitetni program Smer: KT K WolframA: DA NE Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I 6. 2. 2014 Čas reševanja je 75 minut. Navodila: Pripravi osebni dokument.

Prikaži več

Vaje: Matrike 1. Ugani rezultat, nato pa dokaži z indukcijo: (a) (b) [ ] n 1 1 ; n N 0 1 n ; n N Pokaži, da je množica x 0 y 0 x

Vaje: Matrike 1. Ugani rezultat, nato pa dokaži z indukcijo: (a) (b) [ ] n 1 1 ; n N 0 1 n ; n N Pokaži, da je množica x 0 y 0 x Vaje: Matrike 1 Ugani rezultat, nato pa dokaži z indukcijo: (a) (b) [ ] n 1 1 ; n N n 1 1 0 1 ; n N 0 2 Pokaži, da je množica x 0 y 0 x y x + z ; x, y, z R y x z x vektorski podprostor v prostoru matrik

Prikaži več

I Z B R A N A P O G L AV J A I Z D I S K R E T N E M AT E M AT I K E zbornik seminarskih nalog iz diskretne matematike Matjaž Krnc, Riste Škrekovski J

I Z B R A N A P O G L AV J A I Z D I S K R E T N E M AT E M AT I K E zbornik seminarskih nalog iz diskretne matematike Matjaž Krnc, Riste Škrekovski J I Z B R A N A P O G L AV J A I Z D I S K R E T N E M AT E M AT I K E zbornik seminarskih nalog iz diskretne matematike Matjaž Krnc, Riste Škrekovski Junij 2015 verzija 1.1 CIP Kataložni zapis o publikaciji

Prikaži več

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Denis Kolarič Maribor, 2010

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Denis Kolarič Maribor, 2010 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Denis Kolarič Maribor, 2010 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO

Prikaži več

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31. avgust 2018 Navodila Pazljivo preberite

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31. avgust 2018 Navodila Pazljivo preberite Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31 avgust 018 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Za pozitiven

Prikaži več

Mladi za napredek Maribora srečanje DOLŽINA»SPIRALE«Matematika Raziskovalna naloga Februar 2015

Mladi za napredek Maribora srečanje DOLŽINA»SPIRALE«Matematika Raziskovalna naloga Februar 2015 Mladi za napredek Maribora 015 3. srečanje DOLŽINA»SPIRALE«Matematika Raziskovalna naloga Februar 015 Kazalo 1. Povzetek...3. Uvod...4 3. Spirala 1...5 4. Spirala...6 5. Spirala 3...8 6. Pitagorejsko drevo...10

Prikaži več

Slide 1

Slide 1 Vsak vektor na premici skozi izhodišče lahko zapišemo kot kjer je v smerni vektor premice in a poljubno število. r a v Vsak vektor na ravnini skozi izhodišče lahko zapišemo kot kjer sta v, v vektorja na

Prikaži več

resitve.dvi

resitve.dvi FAKULTETA ZA STROJNISTVO Matematika Pisni izpit. junij 22 Ime in priimek Vpisna st Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite resevanja. Veljale bodo samo resitve na papirju, kjer so

Prikaži več

predstavitev fakultete za matematiko 2017 A

predstavitev fakultete za matematiko 2017 A ZAKAJ ŠTUDIJ MATEMATIKE? Ker vam je všeč in vam gre dobro od rok! lepa, eksaktna veda, ki ne zastara matematičnoanalitično sklepanje je uporabno povsod matematiki so zaposljivi ZAKAJ V LJUBLJANI? najdaljša

Prikaži več

7. VAJA A. ENAČBA ZBIRALNE LEČE

7. VAJA A. ENAČBA ZBIRALNE LEČE 7. VAJA A. ENAČBA ZBIRALNE LEČE 1. UVOD Enačbo leče dobimo navadno s pomočjo geometrijskih konstrukcij. V našem primeru bomo do te enačbe prišli eksperimentalno, z merjenjem razdalj a in b. 2. NALOGA Izračunaj

Prikaži več

POPOLNI KVADER

POPOLNI KVADER List za mlade matematike, fizike, astronome in računalnikarje ISSN 031-662 Letnik 18 (1990/1991) Številka 3 Strani 134 139 Edvard Kramar: POPOLNI KVADER Ključne besede: matematika, geometrija, kvader,

Prikaži več

RAČUNALNIŠKA ORODJA V MATEMATIKI

RAČUNALNIŠKA ORODJA V MATEMATIKI DEFINICIJA V PARAVOKOTNEM TRIKOTNIKU DEFINICIJA NA ENOTSKI KROŢNICI GRAFI IN LASTNOSTI SINUSA IN KOSINUSA POMEMBNEJŠE FORMULE Oznake: sinus kota x označujemo z oznako sin x, kosinus kota x označujemo z

Prikaži več

Osnove verjetnostne metode doc. dr. R. Škrekovski Oddelek za Matematiko Fakulteta za Matematiko in Fiziko Univerza v Ljubljani

Osnove verjetnostne metode doc. dr. R. Škrekovski Oddelek za Matematiko Fakulteta za Matematiko in Fiziko Univerza v Ljubljani Osnove verjetnostne metode doc. dr. R. Škrekovski Oddelek za Matematiko Fakulteta za Matematiko in Fiziko Univerza v Ljubljani naslov: Osnove verjetnostne metode avtorske pravice: dr. Riste Škrekovski

Prikaži več

Osnove verjetnosti in statistika

Osnove verjetnosti in statistika Osnove verjetnosti in statistika Gašper Fijavž Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerza v Ljubljani Ljubljana, 26. februar 2010 Poskus in dogodek Kaj je poskus? Vržemo kovanec. Petkrat vržemo

Prikaži več

RAM stroj Nataša Naglič 4. junij RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni

RAM stroj Nataša Naglič 4. junij RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni RAM stroj Nataša Naglič 4. junij 2009 1 RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni trak, pomnilnik ter program. Bralni trak- zaporedje

Prikaži več

Namesto (x,y)R uporabljamo xRy

Namesto (x,y)R uporabljamo xRy RELACIJE Namesto (x,y) R uporabljamo xry Def.: Naj bo R AxA D R = { x; y A: xry } je domena ali definicijsko obmocje relacije R Z R = { y; x A: xry } je zaloga vrednosti relacije R Za zgled od zadnjič:

Prikaži več

Teorija kodiranja in kriptografija 2013/ AES

Teorija kodiranja in kriptografija 2013/ AES Teorija kodiranja in kriptografija 23/24 AES Arjana Žitnik Univerza v Ljubljani, Fakulteta za matematiko in fiziko Ljubljana, 8. 3. 24 AES - zgodovina Septembra 997 je NIST objavil natečaj za izbor nove

Prikaži več

ANALITIČNA GEOMETRIJA V RAVNINI

ANALITIČNA GEOMETRIJA V RAVNINI 3. Analitična geometrija v ravnini Osnovna ideja analitične geometrije je v tem, da vaskemu geometrijskemu objektu (točki, premici,...) pridružimo števila oz koordinate, ki ta objekt popolnoma popisujejo.

Prikaži več

2. izbirni test za MMO 2017 Ljubljana, 17. februar Naj bosta k 1 in k 2 dve krožnici s središčema O 1 in O 2, ki se sekata v dveh točkah, ter

2. izbirni test za MMO 2017 Ljubljana, 17. februar Naj bosta k 1 in k 2 dve krožnici s središčema O 1 in O 2, ki se sekata v dveh točkah, ter 2. izbirni test za MMO 2017 Ljubljana, 17. februar 2017 1. Naj bosta k 1 in k 2 dve krožnici s središčema O 1 in O 2, ki se sekata v dveh točkah, ter naj bo A eno od njunih presečišč. Ena od njunih skupnih

Prikaži več

C:/AndrejT/vestnik/76_1/Rotovnik/main.dvi

C:/AndrejT/vestnik/76_1/Rotovnik/main.dvi Elektrotehniški vestnik 76(1-2): 19 24, 2009 Electrotechnical Review, Ljubljana, Slovenija Optimalno permutacijsko usmerjanje v heksagonalnih omrežjih Maja Rotovnik 1, Jurij Šilc 2, Janez Žerovnik 3,1

Prikaži več

Diapozitiv 1

Diapozitiv 1 Računalništvo in informatika Program: Mehatronika dr. Hubert Fröhlich, univ. dipl. el. Podatkovne baze 2 Podatkovne baze Podatki osnova za odločanje in izvajanje akcij tiskana oblika elektronska oblika

Prikaži več

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v fina

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v fina UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v financah Ljubljana, 2010 1. Klasični pristop k analizi

Prikaži več

Diapozitiv 1

Diapozitiv 1 9. Funkcije 1 9. 1. F U N K C I J A m a i n () 9.2. D E F I N I C I J A F U N K C I J E 9.3. S T A V E K r e t u r n 9.4. K L I C F U N K C I J E I N P R E N O S P A R A M E T R O V 9.5. P R E K R I V

Prikaži več

STAVKI _5_

STAVKI _5_ 5. Stavki (Teoremi) Vsebina: Stavek superpozicije, stavek Thévenina in Nortona, maksimalna moč na bremenu (drugič), stavek Tellegena. 1. Stavek superpozicije Ta stavek določa, da lahko poljubno vezje sestavljeno

Prikaži več

PREDMETNI KURIKULUM ZA RAZVOJ METEMATIČNIH KOMPETENC

PREDMETNI KURIKULUM ZA RAZVOJ METEMATIČNIH KOMPETENC MATEMATIKA 1.razred OSNOVE PREDMETA POKAZATELJI ZNANJA SPRETNOSTI KOMPETENCE Naravna števila -pozna štiri osnovne računske operacije in njihove lastnosti, -izračuna številske izraze z uporabo štirih računskih

Prikaži več

2.1 Osnovni pojmi 2 Nim Ga²per Ko²mrlj, Denicija 2.1 P-poloºaj je poloºaj, ki je izgubljen za igralca na potezi. N- poloºaj je poloºaj, ki

2.1 Osnovni pojmi 2 Nim Ga²per Ko²mrlj, Denicija 2.1 P-poloºaj je poloºaj, ki je izgubljen za igralca na potezi. N- poloºaj je poloºaj, ki 2.1 Osnovni pojmi 2 Nim Ga²per Ko²mrlj, 2. 3. 2009 Denicija 2.1 P-poloºaj je poloºaj, ki je izgubljen za igralca na potezi. N- poloºaj je poloºaj, ki je dobljen za igralca na potezi. Poloºaj je kon en,

Prikaži več

glava.dvi

glava.dvi Lastnosti verjetnosti 1. Za dogodka A in B velja: P(A B) = P(A) + P(B) P(A B) 2. Za dogodke A, B in C velja: P(A B C) = P(A) + P(B) + P(C) P(A B) P(A C) P(B C) + P(A B C) Kako lahko to pravilo posplošimo

Prikaži več

GRUPE07junij.dvi

GRUPE07junij.dvi Norma Mankoč Borštnik 1.PREDMET : TEORIJA GRUP (SIMETRIJE V FIZIKI) Ljubljana, februar 2007 (2/1) (Povzetek tistega, kar je bilo realizirano.) 8. junij 2007 2.NAMEN. Predmet seznani študente s pomenom

Prikaži več

Urejevalna razdalja Avtorji: Nino Cajnkar, Gregor Kikelj Mentorica: Anja Petković 1 Motivacija Tajnica v posadki MARS - a je pridna delavka, ampak se

Urejevalna razdalja Avtorji: Nino Cajnkar, Gregor Kikelj Mentorica: Anja Petković 1 Motivacija Tajnica v posadki MARS - a je pridna delavka, ampak se Urejevalna razdalja Avtorji: Nino Cajnkar, Gregor Kikelj Mentorica: Anja Petković 1 Motivacija Tajnica v posadki MARS - a je pridna delavka, ampak se velikokrat zmoti. Na srečo piše v programu Microsoft

Prikaži več

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-avgust-17.dvi

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-avgust-17.dvi Vpisna številka Priimek, ime Smer: K KT WA Izpit pri predmetu MATEMATIKA I Računski del Ugasni in odstrani mobilni telefon. Uporaba knjig in zapiskov ni dovoljena. Dovoljeni pripomočki so: kemični svinčnik,

Prikaži več

resitve.dvi

resitve.dvi FAKULTETA ZA STROJNISTVO Matematika 2. kolokvij. december 2 Ime in priimek: Vpisna st: Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite resevanja. Veljale bodo samo resitve na papirju, kjer

Prikaži več

PowerPointova predstavitev

PowerPointova predstavitev Obravnava kotov za učence s posebnimi potrebami Reading of angles for pupils with special needs Petra Premrl OŠ Danila Lokarja Ajdovščina OSNOVNA ŠOLA ENAKOVREDNI IZOBRAZBENI STANDARD NIŽJI IZOBRAZBENI

Prikaži več

PowerPointova predstavitev

PowerPointova predstavitev U K 20 P K U P M 2 0 1 2 12 M OBLIKOVANJE POJMA ŠTEVILO PRI OTROKU V 1. RAZREDU Sonja Flere, Mladen Kopasid Konferenca o učenju in poučevanju matematike, M a r i b o r, 2 3. i n 2 4. avgusta 2 0 1 2 Oblikovanje

Prikaži več

Microsoft Word - M docx

Microsoft Word - M docx Š i f r a k a n d i d a t a : Državni izpitni center *M12224223* Višja raven JESENSKI IZPITNI ROK Izpitna pola 3 Pisno sporočanje A) Pisni sestavek (v eni od stalnih sporočanjskih oblik) (150 180 besed)

Prikaži več

Univerza v Mariboru Fakulteta za naravoslovje in matematiko Oddelek za matematiko in računalništvo Enopredmetna matematika IZPIT IZ VERJETNOSTI IN STA

Univerza v Mariboru Fakulteta za naravoslovje in matematiko Oddelek za matematiko in računalništvo Enopredmetna matematika IZPIT IZ VERJETNOSTI IN STA Enopredmetna matematika IN STATISTIKE Maribor, 31. 01. 2012 1. Na voljo imamo kovanca tipa K 1 in K 2, katerih verjetnost, da pade grb, je p 1 in p 2. (a) Istočasno vržemo oba kovanca. Verjetnost, da je

Prikaži več

Matematika II (UN) 1. kolokvij (13. april 2012) RE ITVE Naloga 1 (25 to k) Dana je linearna preslikava s predpisom τ( x) = A x A 1 x, kjer je A

Matematika II (UN) 1. kolokvij (13. april 2012) RE ITVE Naloga 1 (25 to k) Dana je linearna preslikava s predpisom τ( x) = A x A 1 x, kjer je A Matematika II (UN) 1 kolokvij (13 april 01) RE ITVE Naloga 1 (5 to k) Dana je linearna preslikava s predpisom τ( x) = A x A 1 x, kjer je 0 1 1 A = 1, 1 A 1 pa je inverzna matrika matrike A a) Poi² ite

Prikaži več

Microsoft PowerPoint - IPPU-V2.ppt

Microsoft PowerPoint - IPPU-V2.ppt Informatizacija poslovnih procesov v upravi VAJA 2 Procesni pogled Diagram aktivnosti IPPU vaja 2; stran: 1 Fakulteta za upravo, 2006/07 Procesni pogled Je osnova za razvoj programov Prikazuje algoritme

Prikaži več

DN5(Kor).dvi

DN5(Kor).dvi Koreni Število x, ki reši enačbo x n = a, imenujemo n-ti koren števila a in to označimo z n a. Pri tem je n naravno število, a pa poljubno realno število. x = n a x n = a. ( n a ) n = a. ( n a ) m = n

Prikaži več

GeomInterp.dvi

GeomInterp.dvi Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko Seminar za Numerično analizo Geometrijska interpolacija z ravninskimi parametričnimi polinomskimi krivuljami Gašper Jaklič, Jernej Kozak, Marjeta

Prikaži več

VST: 1. kviz

VST: 1. kviz jsmath Učilnica / VST / Kvizi / 1. kviz / Pregled poskusa 1 1. kviz Pregled poskusa 1 Končaj pregled Začeto dne nedelja, 25. oktober 2009, 14:17 Dokončano dne nedelja, 25. oktober 2009, 21:39 Porabljeni

Prikaži več

Linearna algebra - povzetek vsebine Peter Šemrl Jadranska 21, kabinet 4.10 Izpitni režim: Kolokviji in pisni izpiti so vsi s

Linearna algebra - povzetek vsebine Peter Šemrl Jadranska 21, kabinet 4.10 Izpitni režim: Kolokviji in pisni izpiti so vsi s Linearna algebra - povzetek vsebine Peter Šemrl Jadranska 21, kabinet 410 petersemrl@fmfuni-ljsi Izpitni režim: Kolokviji in pisni izpiti so vsi sestavljeni iz dveh delov: v prvem delu se rešujejo naloge,

Prikaži več

Matematika 2

Matematika 2 Matematika 2 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 23. april 2014 Soda in liha Fourierjeva vrsta Opomba Pri razvoju sode periodične funkcije f v Fourierjevo vrsto v razvoju nastopajo

Prikaži več

resitve.dvi

resitve.dvi FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 2. kolokvij 4. januar 212 Ime in priimek: Vpisna št: Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja. Veljale bodo samo rešitve na papirju, kjer

Prikaži več

Microsoft Word - 10-Selekcijski intervju _4.del_.docx

Microsoft Word - 10-Selekcijski intervju _4.del_.docx številka 10,27.avg. 2004, ISSN 1581-6451, urednik:radovan Kragelj Pozdravljeni! V prejšnji številki mesečnika smo si ogledali, katera področja moramo vsebinsko obdelati v sklopu delovne zgodovine. V današnji

Prikaži več

Microsoft Word - SEP, koncnaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa

Microsoft Word - SEP, koncnaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa Osnovna šola bratov Letonja telefon/fax: (03) 8965300, 8965304 Šmartno ob Paki 117 e-pošta: os-bl-smartno@guest.arnes.si 3327 Šmartno ob Paki spl. stran: www.ossmartno.si SAMOEVALVACIJSKO POROČILO SODELOVANJE

Prikaži več

Microsoft Word - A-3-Dezelak-SLO.doc

Microsoft Word - A-3-Dezelak-SLO.doc 20. posvetovanje "KOMUNALNA ENERGETIKA / POWER ENGINEERING", Maribor, 2011 1 ANALIZA OBRATOVANJA HIDROELEKTRARNE S ŠKOLJČNIM DIAGRAMOM Klemen DEŽELAK POVZETEK V prispevku je predstavljena možnost izvedbe

Prikaži več

21. PEDAGOŠKA FAKULTETA Kardeljeva ploščad 16, 1000 Ljubljana, Več informacij na: Kontakt: Referat Pedagoške fakultete

21. PEDAGOŠKA FAKULTETA Kardeljeva ploščad 16, 1000 Ljubljana, Več informacij na:   Kontakt: Referat Pedagoške fakultete 21. PEDAGOŠKA FAKULTETA Kardeljeva ploščad 16, 1000 Ljubljana, Več informacij na: www.pef.uni-lj.si Kontakt: Referat Pedagoške fakultete (referat@pef.uni-lj.si, tel.: +386(0)15892343, +386(0)15892201)

Prikaži več

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo MAGISTRSKO DELO Daša Štesl Maribor, 2017

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo MAGISTRSKO DELO Daša Štesl Maribor, 2017 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo MAGISTRSKO DELO Daša Štesl Maribor, 2017 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO

Prikaži več

Poslovilno predavanje

Poslovilno predavanje Poslovilno predavanje Matematične teme z didaktiko Marko Razpet, Pedagoška fakulteta Ljubljana, 20. november 2014 1 / 32 Naše skupne ure Matematične tehnologije 2011/12 Funkcije več spremenljivk 2011/12

Prikaži več

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 2 Pisni izpit 9. junij 2005 Ime in priimek: Vpisna št: Zaporedna številka izpita: Navodila Pazljivo preberite bese

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 2 Pisni izpit 9. junij 2005 Ime in priimek: Vpisna št: Zaporedna številka izpita: Navodila Pazljivo preberite bese FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika Pisni izpit 9. junij 005 Ime in priimek: Vpisna št: Zaporedna številka izpita: Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja. Veljale bodo

Prikaži več

4.Racionalna števila Ulomek je zapis oblike. Sestavljen je iz števila a (a ), ki ga imenujemo števec, in iz števila b (b, b 0), ki ga imenujemo imenov

4.Racionalna števila Ulomek je zapis oblike. Sestavljen je iz števila a (a ), ki ga imenujemo števec, in iz števila b (b, b 0), ki ga imenujemo imenov 4.Racionalna števila Ulomek je zapis oblike. Sestavljen je iz števila a (a ), ki ga imenujemo števec, in iz števila b (b, b 0), ki ga imenujemo imenovalec, ter iz ulomkove črte. Racionalna števila so števila,

Prikaži več

Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Izbrana poglavja iz diskretne matematike Topics in discrete mathematics Študijski program

Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Izbrana poglavja iz diskretne matematike Topics in discrete mathematics Študijski program Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Izbrana poglavja iz diskretne matematike Topics in discrete mathematics Študijski program in stopnja Study programme and level Interdisciplinarni

Prikaži več

Matematika Diferencialne enačbe prvega reda (1) Reši diferencialne enačbe z ločljivimi spremenljivkami: (a) y = 2xy, (b) y tg x = y, (c) y = 2x(1 + y

Matematika Diferencialne enačbe prvega reda (1) Reši diferencialne enačbe z ločljivimi spremenljivkami: (a) y = 2xy, (b) y tg x = y, (c) y = 2x(1 + y Matematika Diferencialne enačbe prvega reda (1) Reši diferencialne enačbe z ločljivimi spremenljivkami: (a) y = 2xy, (b) y tg x = y, (c) y = 2x(1 + y 2 ). Rešitev: Diferencialna enačba ima ločljive spremenljivke,

Prikaži več

(Microsoft PowerPoint - vorsic ET 9.2 OES matri\350ne metode 2011.ppt [Compatibility Mode])

(Microsoft PowerPoint - vorsic ET 9.2 OES matri\350ne metode 2011.ppt [Compatibility Mode]) 8.2 OBRATOVANJE ELEKTROENERGETSKEGA SISTEMA o Matrične metode v razreševanju el. omrežij Matrične enačbe električnih vezij Numerične metode za reševanje linearnih in nelinearnih enačb Sistem algebraičnih

Prikaži več

Univerza na Primorskem FAMNIT, MFI Vrednotenje zavarovalnih produktov Seminarska naloga Naloge so sestavni del preverjanja znanja pri predmetu Vrednot

Univerza na Primorskem FAMNIT, MFI Vrednotenje zavarovalnih produktov Seminarska naloga Naloge so sestavni del preverjanja znanja pri predmetu Vrednot Univerza na Primorskem FAMNIT, MFI Vrednotenje zavarovalnih produktov Seminarska naloga Naloge so sestavni del preverjanja znanja pri predmetu Vrednotenje zavarovalnih produktov. Vsaka naloga je vredna

Prikaži več

11. Navadne diferencialne enačbe Začetni problem prvega reda Iščemo funkcijo y(x), ki zadošča diferencialni enačbi y = f(x, y) in začetnemu pogo

11. Navadne diferencialne enačbe Začetni problem prvega reda Iščemo funkcijo y(x), ki zadošča diferencialni enačbi y = f(x, y) in začetnemu pogo 11. Navadne diferencialne enačbe 11.1. Začetni problem prvega reda Iščemo funkcijo y(x), ki zadošča diferencialni enačbi y = f(x, y) in začetnemu pogoju y(x 0 ) = y 0, kjer je f dana dovolj gladka funkcija

Prikaži več

Microsoft Word - ARRS-MS-BR-07-A-2009.doc

Microsoft Word - ARRS-MS-BR-07-A-2009.doc RAZPIS: Javni razpis za sofinanciranje znanstvenoraziskovalnega sodelovanja med Republiko Slovenijo in Federativno Republiko Brazilijo v letih 2010 2012 (Uradni list RS št. 53/2009) Splošna opomba: Vnosna

Prikaži več

3. Metode, ki temeljijo na minimalnem ostanku Denimo, da smo z Arnoldijevim algoritmom zgenerirali ON bazo podprostora Krilova K k (A, r 0 ) in velja

3. Metode, ki temeljijo na minimalnem ostanku Denimo, da smo z Arnoldijevim algoritmom zgenerirali ON bazo podprostora Krilova K k (A, r 0 ) in velja 3. Metode, ki temeljijo na minimalnem ostanku Denimo, da smo z Arnoldijevim algoritmom zgenerirali ON bazo podprostora Krilova K k (A, r 0 ) in velja AV k = V k H k + h k+1,k v k+1 e T k = V kh k+1,k.

Prikaži več

NAJRAJE SE DRUŽIM S SVIČNIKOM, SAJ LAHKO VADIM ČRTE IN KRIVULJE, PA VELIKE TISKANE ČRKE IN ŠTEVILKE DO 20. Preizkusite znanje vaših otrok in natisnite

NAJRAJE SE DRUŽIM S SVIČNIKOM, SAJ LAHKO VADIM ČRTE IN KRIVULJE, PA VELIKE TISKANE ČRKE IN ŠTEVILKE DO 20. Preizkusite znanje vaših otrok in natisnite NAJRAJE SE DRUŽIM S SVIČNIKOM, SAJ LAHKO VADIM ČRTE IN KRIVULJE, PA VELIKE TISKANE ČRKE IN ŠTEVILKE DO 20. Preizkusite znanje vaših otrok in natisnite vzorčne strani iz DELOVNIH LISTOV 1 v štirih delih

Prikaži več

Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Nejc Ramovš Problem izomorfnega podgrafa DIPLOMSKO DELO NA UNIVERZITETNEM ŠTUDIJU Mento

Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Nejc Ramovš Problem izomorfnega podgrafa DIPLOMSKO DELO NA UNIVERZITETNEM ŠTUDIJU Mento Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Nejc Ramovš Problem izomorfnega podgrafa DIPLOMSKO DELO NA UNIVERZITETNEM ŠTUDIJU Mentor: prof. dr. Borut Robič Ljubljana, 2013 Rezultati

Prikaži več

Microsoft Word - SI_vaja5.doc

Microsoft Word - SI_vaja5.doc Univerza v Ljubljani, Zdravstvena fakulteta Sanitarno inženirstvo Statistika Inštitut za biostatistiko in medicinsko informatiko Š.l. 2011/2012, 3. letnik (1. stopnja), Vaja 5 Naloge 1. del: t test za

Prikaži več

INDIVIDUALNI PROGRAM PREDMET: MATEMATIKA ŠOL. LETO 2015/2016 UČITELJ: ANDREJ PRAH Učenec: Razred: 7. Leto šolanja: Ugotovitev stanja: Učenec je lani n

INDIVIDUALNI PROGRAM PREDMET: MATEMATIKA ŠOL. LETO 2015/2016 UČITELJ: ANDREJ PRAH Učenec: Razred: 7. Leto šolanja: Ugotovitev stanja: Učenec je lani n INDIVIDUALNI PROGRAM PREDMET: MATEMATIKA ŠOL. LETO 2015/2016 UČITELJ: ANDREJ PRAH Učenec: Razred: 7. Leto šolanja: Ugotovitev stanja: Učenec je lani neredno opravljal domače naloge. Pri pouku ga je bilo

Prikaži več

Microsoft Word - Analiza rezultatov NPZ matematika 2018.docx

Microsoft Word - Analiza rezultatov NPZ matematika 2018.docx Analiza dosežkov pri predmetu matematika za NPZ 28 6. razred NPZ matematika 28 Dosežek šole Povprečno število točk v % Državno povprečje Povprečno število točk v % Odstopanje v % 49,55 52,52 2,97 Povprečni

Prikaži več

Ime in priimek

Ime in priimek Polje v osi tokovne zanke Seminar pri predmetu Osnove Elektrotehnike II, VSŠ (Uporaba programskih orodij v elektrotehniki) Ime Priimek, vpisna številka, skupina Ljubljana,.. Kratka navodila: Seminar mora

Prikaži več

Microsoft Word - UP_Lekcija04_2014.docx

Microsoft Word - UP_Lekcija04_2014.docx 4. Zanka while Zanke pri programiranju uporabljamo, kadar moramo stavek ali skupino stavkov izvršiti večkrat zaporedoma. Namesto, da iste (ali podobne) stavke pišemo n-krat, jih napišemo samo enkrat in

Prikaži več

DODATEK_F8

DODATEK_F8 COMARC/B F.8 F.8 Tabela polj/podpolj s stopnjo obveznosti za posamezen bibliografski nivo V tabeli je podana obveznost polj/podpolj (o - obvezen podatek, p - obvezen podatek, če obstaja, in n - neobvezen

Prikaži več

Datum in kraj

Datum in kraj Ljubljana, 5. 4. 2017 Katalog znanj in vzorci nalog za izbirni izpit za vpis na magistrski študij Pedagoško računalništvo in informatika 2017/2018 0 KATALOG ZNANJ ZA IZBIRNI IZPIT ZA VPIS NA MAGISTRSKI

Prikaži več

MAGIČNI KVADRATI DIMENZIJE 4n+2

MAGIČNI KVADRATI DIMENZIJE 4n+2 List za mlade matematike, fizike, astronome in računalnikarje ISSN 0351-6652 Letnik 18 (1990/1991) Številka 6 Strani 322 327 Borut Zalar: MAGIČNI KVADRATI DIMENZIJE 4n + 2 Ključne besede: matematika, aritmetika,

Prikaži več

Zavod sv. Stanislava Škofijska klasična gimnazija VPLIV KISLEGA DEŽJA NA RASTLINE poskus pri predmetu biologija

Zavod sv. Stanislava Škofijska klasična gimnazija VPLIV KISLEGA DEŽJA NA RASTLINE poskus pri predmetu biologija Zavod sv. Stanislava Škofijska klasična gimnazija VPLIV KISLEGA DEŽJA NA RASTLINE poskus pri predmetu biologija KAZALO: 1 UVOD...3 2 MATERIAL...4 POSTOPEK...4 3 SKICA NASTAVITVE POSKUSA...5 4 REZULTATI...6

Prikaži več

DNEVNIK

DNEVNIK POROČILO PRAKTIČNEGA USPOSABLJANJA Z DELOM PRI DELODAJALCU DIJAKA / DIJAKINJE. ( IME IN PRIIMEK) Izobraževalni program FRIZER.. Letnik:.. oddelek:. PRI DELODAJALCU. (NASLOV DELODAJALCA) Šolsko leto:..

Prikaži več

7. tekmovanje v znanju astronomije 8. razred OŠ Državno tekmovanje, 9. januar 2016 REŠITVE NALOG IN TOČKOVNIK SKLOP A V sklopu A je pravilen odgovor o

7. tekmovanje v znanju astronomije 8. razred OŠ Državno tekmovanje, 9. januar 2016 REŠITVE NALOG IN TOČKOVNIK SKLOP A V sklopu A je pravilen odgovor o 7. tekmovanje v znanju astronomije 8. razred OŠ Državno tekmovanje, 9. januar 2016 REŠITVE NALOG IN TOČKOVNIK SKLOP A V sklopu A je pravilen odgovor ovrednoten z 2 točkama; če ni obkrožen noben odgovor

Prikaži več

ZveznostFunkcij11.dvi

ZveznostFunkcij11.dvi II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ. Preslikave med množicami Funkcija ali preslikava med dvema množicama A in B je predpis f, ki vsakemu elementu x množice A priredi natanko določen element y množice B. Važno

Prikaži več

Identifikacija TIMSS 2011 Vprašalnik za učiteljice in učitelje Matematika 8. razred Pedagoški inštitut Center za uporabno epistemologijo Gerbičeva 62

Identifikacija TIMSS 2011 Vprašalnik za učiteljice in učitelje Matematika 8. razred Pedagoški inštitut Center za uporabno epistemologijo Gerbičeva 62 Identifikacija TIMSS 2011 Vprašalnik za učiteljice in učitelje Matematika 8. razred Pedagoški inštitut Center za uporabno epistemologijo Gerbičeva 62 1000 Ljubljana IEA, 2011 Vprašalnik za učiteljice in

Prikaži več

ARS1

ARS1 Nepredznačena in predznačena cela števila Dvojiški zapis Nepredznačeno Predznačeno 0000 0 0 0001 1 1 0010 2 2 0011 3 3 Pri odštevanju je stanje C obratno (posebnost ARM)! - če ne prekoračimo 0 => C=1 -

Prikaži več

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Diskretna matematika 1 Course title: Discrete mathematics 1 Študijski program in stopnja Study programm

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Diskretna matematika 1 Course title: Discrete mathematics 1 Študijski program in stopnja Study programm UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Diskretna matematika 1 Course title: Discrete mathematics 1 Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Matematika

Prikaži več

Space Invaders Opis igre: Originalna igra: Space Invaders je arkadna igra, ki so jo ustvarili leta Bila je ena izmed prvih streljaških iger, v k

Space Invaders Opis igre: Originalna igra: Space Invaders je arkadna igra, ki so jo ustvarili leta Bila je ena izmed prvih streljaških iger, v k Space Invaders Opis igre: Originalna igra: Space Invaders je arkadna igra, ki so jo ustvarili leta 1978. Bila je ena izmed prvih streljaških iger, v kateri je igralec vodil laserski top ali vesoljsko ladjo,

Prikaži več

FGG13

FGG13 10.8 Metoda zveznega nadaljevanja To je metoda za reševanje nelinearne enačbe f(x) = 0. Če je težko poiskati začetni približek (še posebno pri nelinearnih sistemih), si lahko pomagamo z uvedbo dodatnega

Prikaži več

Albert Einstein in teorija relativnosti

Albert Einstein in teorija relativnosti Albert Einstein in teorija relativnosti Rojen 14. marca 1879 v judovski družini v Ulmu, odraščal pa je v Münchnu Obiskoval je katoliško osnovno šolo, na materino željo se je učil igrati violino Pri 15

Prikaži več