DS2.dvi

Velikost: px
Začni prikazovanje s strani:

Download "DS2.dvi"

Transkripcija

1 Diskretne strukture II zapiski predavanj - prezentacija doc. dr. R. Škrekovski 1

2 Osnovno o grafih Če odnose med določenimi objekti opišemo z dvomestno relacijo, lahko to relacijo tudi narišemo (oz. grafično upodobimo). Recimo, da je relacija simetrična in irefleksivna. Na primer: Takemu objektu pravimo graf. Pri tem sama slika ni pomembna, isti graf bi lahko narisali tudi takole: Pomembno je le to, kakšna je osnovna relacija, tj. med katerimi pari imamo povezave in med katerimi povezav ni. 2

3 Grafi se kot model pojavljajo v različnih vedah: kemija: molekularni grafi, grafi kemijskih reakcij; elektrotehnika: električna vezja; operacijske raziskave: omrežja - transportna, komunikacijska; ekonomija: odnosi med ekonomskimi subjekti; genetika: struktura genov; sociologija, psihologija: odnosi med socialnimi skupinami ali posamezniki; teoretično računalništvo: algoritmi, baze podatkov, komunikacijska omrežja; matematika: kombinatorika, topologija. 3

4 Definicija V končna neprazna množica; E poljubna družina dvoelementnih podmnožic množice V. Paru G = (V, E) pravimo graf na množici točk V = V (G); in z množico povezav E = E(G). Element {u, v} množice E pišemo krajše kot uv. Kadar je par točk uv element množice E pravimo, da sta točki u in v sosednji v grafu G in pišemo u G v (ali samo u v). Za povezavi pravimo, da sta sosednji, če imata kako skupno krajišče. Včasih obravnavamo tudi grafe, ki imajo vzporedne povezave več povezav nad istim parom točk; zanke povezave, ki imajo obe krajišči enaki. Takim grafom bomo rekli multigrafi. Kadar želimo poudariti, da govorimo o grafih brez zank in vzporednih povezav, takim grafom rečemo enostavni grafi. 4

5 Stopnja Stopnja točke u v grafu G, označimo jo z deg G (u) ali d G (u), je število povezav grafa G, ki imajo točko u za svoje krajišče. Točkam stopnje 0 pravimo izolirane točke, točkam stopnje 1 pa listi. Najmanjšo stopnjo točke grafa G označimo z δ(g), največjo pa z (G). Graf G je regularen, če velja δ(g) = (G), in d-regularen, če velja d = δ(g) = (G). Grafom, ki so 3-regularni, pravimo tudi kubični grafi. 5

6 Naloga 1 Dokaži, da v skupini dveh ali več ljudi lahko vedno najdemo dva, ki imata v tej skupini enako število prijateljev! Dokaz. 6

7 Matrike grafov G graf V (G) = {v 1, v 2,...,v n } E(G) = {e 1,e 2,...,e m } Matrike sosednosti A(G) A(G) = a 11 a a 1n a 21 a a 2n a n1 a n2... a nn a ij = { 1, če vi v j 0, sicer. Incidenčna matrika B(G) B(G) = b 11 b b 1m b 21 b b 2m b n1 b n2... b nm b ij = { 1, če vi e j 0, sicer. Stopnje točk in število povezav grafa so povezane z naslednjo enakostjo: Lema 1 (O rokovanju). Za vsak graf G velja deg G (v) = 2 E(G). v V (G) 7

8 Posledica 2 Za r-regularni graf G velja zveza r V (G) = 2 E(G). Posledica 3 Vsak graf ima sodo mnogo točk lihe stopnje. 8

9 Podgrafi Graf H je podgraf grafa G, oznaka H G, če velja V (H) V (G) in E(H) E(G). Podgraf H je vpet, če velja V (H) = V (G). Podgraf H je induciran (z množico točk) U V (G), če velja V (H) = U in E(H) = {uv E(G) u, v V (H)}. Pišemo tudi H = G[U]. Podobno definiramo tudi podgraf grafa G, induciran z množico povezav F E(G), kot podgraf H, za katerega velja E(H) = F in V (H) = {u V (G) e F : u je krajišče e}. Tak podgraf označimo z G[F]. 9

10 Naloga 2 Za dani graf preštej število podgrafov. Naloga 3 Za graf iz prejšne naloge preštej število induciranih podgrafov. Naloga 4 Naj bo G graf z n točkami in m povezavami. Ugotovi, koliko vpetih in koliko induciranih podgrafov ima graf G! 10

11 Nekatere družine grafov Polni grafi K n : V (K n ) = Z n, E(K n ) = {uv u,v Z n, u v}. Figure 1: Polni grafi K 1, K 2, K 3, K 4 in K 5. Polni graf K n ima n točk in ( ) n 2 = n(n 1) povezav in je (n 1)- 2 regularen. Poti P n : V (P n ) = Z n, E(P n ) = {u(u+1) u = 0, 1,...,n 2}. Figure 2: Poti P 1, P 2, P 3 in P 4. Pot P n ima n točk in n 1 povezav (njena dolžina je n 1). Za n = 1 in n = 2 je enaka grafu K n. Cikli C n (n 3): V (C n ) = Z n, E(C n ) = {u(u + 1) u Z n }. Figure 3: Cikli C 3, C 4, C 5 in C 6. Kadar dopuščamo tudi multigrafe, sta definirana še cikla C 1 (zanka) in C 2 (par vzporednih povezav). Cikel C n ima n točk in n povezav. Je 2-regularen graf. Cikel C 3 imenujemo tudi trikotnik. 11

12 Graf G je dvodelen, če lahko množico točk V (G) zapišemo kot disjunktno unijo dveh podmnožic A, B V (G) tako, da je za vsako povezavo uv E(G) ena od točk u, v vsebovana v množici A, druga pa v množici B. A in B imenujemo množici dvodelnega razbitja grafa G. Trditev 4 Naslednje trditve so ekvivalentne: (a) Graf je dvodelen; (b) Graf je 2-obarljiv (pobarvamo točke z dvema barvama tako, da nista dve sosednji točki enako obarvani); (c) Graf ne vsebuje lihega cikla. Dokaz. 12

13 Polni dvodelni grafi K m,n : V (K m,n ) = A B, kjer velja A = m, B = n in A B =, E(K m,n ) = {uv u A, v B}. Figure 4: Polni dvodelni grafi K 1,8, K 2,4 in K 3,3. Polni dvodelni graf K m,n ima m+n točk in mn povezav. Grafom K 1,n pravimo tudi zvezde. Kolesa W n (n 3): V (W n ) = Z n { }, E(W n ) = {u(u + 1),u u Z n }. Figure 5: Kolesa W 3, W 5 in W 6. Graf W n ima n + 1 točk in 2n povezav. 13

14 Hiperkocke Q d : V (Q d ) = {(u 1,u 2,...,u d ) u i {0, 1}}, E(Q n ) = {uv u,v V (Q d ) : d i=1 u i v i = 1} Figure 6: Hiperkocki Q 1 in Q 2 ter dve sliki hiperkocke Q 3. Običajno med hiperkocke štejemo tudi 0-razsežno kocko Q 0 = K 1. Hiperkocka Q d (skelet d-razsežne kocke) ima 2 d točk ter d 2 d 1 povezav in je d-regularen graf. Trditev 5 Hiperkocke so dvodelni grafi. (Namig: za množici dvodelnega razbitja vzamemo množico točk, ki imajo sodo mnogo komponent enakih 0, in množico točk, ki imajo liho mnogo komponent enakih 0.) 14

15 Posplošeni Petersenovi grafi P n,k (n 3 in 0 < k < n): V (P n,k ) = {u i,v i i Z n }, E(P n,k ) = {u i u i+1, u i v i, v i v i+k i Z n }. Figure 7: Petersenov graf in posplošena Petersenova grafa P 8,1 in P 8,2. Posplošeni Petersenov graf P n,k ima 2n točk. Če je n 2k, ima 3n povezav in je kubičen graf, za n = 2k pa ima 5n 2 povezav in velja δ(p n,k ) = 2, (P n,k ) = 3. Družina ima ime po Petersenovem grafu P 5,2. 15

16 Krožni grafi Cir(n; S): Naj bo S poljubna podmnožica množice Z n, ki ne vsebuje elementa 0 in ki z vsakim elementom s S vsebuje tudi nasprotni element n s. Krožni graf G = Cir(n; S) na n točkah in s simbolom S je določen takole: V (G) = Z n in E(G) = {uv u v S}. Med krožne grafe spadajo polni grafi in cikli: K n = Cir(n; {1, 2,...,n 1}); in C n = Cir(n; {1,n 1}). Krožni graf Cir(n; S) ima n točk in n S 2 povezav in je S -regularen graf. Figure 8: Krožni grafi Cir(6; {2, 4}), Cir(8; {1, 4, 7}) in Cir(8; {1, 3, 5, 7}). 16

17 Operacije z grafi Odstranjevanje točk: Naj bo G graf in u V (G). Z G u označimo graf, ki ga dobimo tako da iz V (G) odstranimo točko u; iz E(G) odstranimo vse povezave, ki imajo za krajišče u. Odstranjevanje povezav: Naj bo G graf in e E(G). Z G e označimo graf, ki ga dobimo tako da iz E(G) odstranimo povezavo e. 17

18 Komplementarni graf: Naj bo G graf. Grafu G z isto množico točk kot graf G, v katerem sta dve točki sosednji natanko tedaj, ko nista sosednji v grafu G, pravimo komplementarni graf (tudi komplement) grafa G. Unija grafov: Unija grafov G 1 in G 2 je graf G = G 1 G 2 z množico točk V (G) = V (G 1 ) V (G 2 ); in množico povezav E(G) = E(G 1 ) E(G 2 ). Če je V (G 1 ) V (G 2 ) =, govorimo o disjunktni uniji grafov. 18

19 Skrčitev povezave: Naj bo e E(G). Z G/e označimo graf, ki ga dobimo iz grafa G tako, da identificiramo krajišči povezave e in odstranimo zanko (ta nastane iz povezave e) ter morebitne vzporedne povezave (te nastanejo, če je povezava e vsebovana v trikotnikih grafa G). Če delamo z multigrafi, potem nastalih vzporednih povezav ne odstranjujemo. Naloga 5 Skrči pet povezav v Petersenovem grafu, da dobiš K 5. 19

20 Spoj grafov: Spoj grafov G 1 in G 2, kjer je V (G 1 ) V (G 2 ) =, je graf G = G 1 G 2, ki je določen takole: V (G) = V (G 1 ) V (G 2 ), E(G) = E(G 1 ) E(G 2 ) {uv u V (G 1 ), v V (G 2 )}. Spoj ima V (G 1 ) + V (G 2 ) točk in E(G 1 ) + E(G 2 ) + V (G 1 ) V (G 2 ) povezav. Primer spoja grafov so kolesa in polni dvodelni grafi: W n K 1 C n in K m,n K m K n. 20

21 Kartezični produkt: Kartezični produkt grafov G 1 = (V 1, E 1 ) in G 2 = (V 2,E 2 ) je graf G = G 1 G 2, ki ima množico točk V (G) = V 1 V 2, sosednost pa je določena s predpisom (u 1, v 1 ) G (u 2, v 2 ) (u 1 G1 u 2 v 1 = v 2 ) (u 1 = u 2 v 1 G2 v 2 ). Kartezični produkt ima V 1 V 2 točk in V 1 E 2 + V 2 E 1 povezav. Primer standardne družine, konstruirane s pomočjo kartezičnega produkta, so hiperkocke: Q d = K 2 K 2 }{{} d faktorjev. 21

22 Graf povezav: Naj bo G graf z vsaj eno povezavo. Graf povezav L(G) grafa G je določen takole: V (L(G)) = E(G) in E(L(G)) = {ef e, f E(G),e f }. Figure 9: Graf K 4 (tetraeder) in njegov graf povezav L(K 4 ) (oktaeder). Graf povezav ima E(G) točk in 1 2 povezav. v (deg G(v)) 2 E(G) 22

23 Izomorfizem grafov Vzemimo grafa G 1 in G 2. Preslikava h : V (G 1 ) V (G 2 ) je izomorfizem, če velja: h je bijekcija; uv E(G 1 ) natanko tedaj, ko je h(u)h(v) E(G 2 ). V tem primeru, grafa G 1 in G 2 sta izomorfna, označimo G 1 G 2. V primeru, ko je graf G 1 kar enak grafu G 2, izomorfizmu grafov pravimo avtomorfizem. 23

24 Naloga 6 Pokaži, da sta grafa izomorfna. u 4 u 3 u8 u 7 v 5 v 6 v 7 v 8 u 5 u 6 u 1 u 2 v 1 v 2 v 3 v 4 Trditev 6 Izomorfnost ( ) je ekvivalenčna relacija. 24

25 Grafovske invariante Lastnosti grafa, ki jo imajo poleg grafa samega tudi vsi z njim izomorfni grafi, pravimo invarianta grafa. Grafovske invariante so na primer: število točk število povezav število komponent število točk stopnje 4 število trikotnikov dvodelnost število mostov Osnovni način, s katerim dokažemo, da grafa nista izomorfna, je, da poiščemo grafovsko invarianto, v kateri se obravnavana grafa ločita. Pozor: Matrika sosednosti A(G) ni grafovska invarianta, ker je odvisna od vrstnega reda oz. oštevilčenja vozlišč. Tudi incidenčna matrika B(G) ni invarianta. 25

26 Dolžini najkrajšega cikla v grafu pravimo notranji obseg oz. ožina grafa. Spodnja grafa nista izomorfna, ker imata različno ožino. Naloga 7 Pokaži, da so grafi paroma neizomorfni. 26

27 Sprehodi Zaporedje točk in povezav S = v 0 e 1 v 1 e 2 v 2 v k 1 e k v k, imenujemo sprehod v grafu. Velikokrat zapišemo samo zaporedje točk S = v 0 v 1 v 2 v k kjer je e i = v i 1 v i Dolžina sprehoda S = v 0 v 1 v 2 v k je enaka številu povezav k. Obhod je sklenjen sprehod t.j. v 0 = v k. Sprehod je enostaven, kadar so vse povezave e 1,e 2,...,e k med seboj različne. Enostavni sprehod je pot, kadar so vse točke v 0,v 1,...,v k med seboj različne. Enostavni sprehod je cikel, kadar so vse točke v 0, v 1,...,v k 1 med seboj različne in v 0 = v k. Trditev 7 Če v grafu obstaja sprehod od u do v, potem obstaja pot od u do v. 27

28 Komponente in razdalja Točki grafa sta v isti povezani komponenti tedaj, ko v grafu med njima obstaja pot. Število povezanih komponent grafa G bomo označili z Ω(G). Graf je povezan, če ima eno samo povezano komponento, tj. Ω(G) = 1. Razdaljo d G (u, v) med točkama u, v V (G) v grafu G definiramo kot dolžino najkrajše poti od u do v v G. Če taka pot ne obstaja, za razdaljo vzamemo vrednost. S tako definirano razdaljo postane povezan graf G metrični prostor oz. veljajo naslednje lastnosti: 1. v V (G) : d(v,v) = 0; 2. u, v V (G) : d(u,v) = d(v,u); 3. u, v,w V (G) : d(u, v) + d(v,w) d(u,w). Največji razdalji med parom točk grafa pravimo diameter oz. premer grafa, diam(g) = max{d G (u,v) u, v V (G)}. Naloga 8 Izračunaj diameter grafov K n,p n, C n, K n,n,q n! 28

29 Izometrični podgrafi Podgraf H grafa G je izometrični podgraf, če se razdalje med točkami ohranjajo, tj. u,v V (H) : d H (u,v) = d G (u, v). Naloga 9 Poišči izometrični 6-cikel v Q 3. Pošči še 6-cikel v Q 3, ki ni izometrični. Trditev 8 Vsak izometrični podgraf je induciran. Trditev 9 Naj bo C najkrajši cikel v nekem grafu G s končno ožino. Tedaj je C izometrični podgraf. 29

30 Intervalni in konveksni podgrafi Naj bosta u, v V (G). Intervalni graf I G (u, v) je podgraf grafa G induciran z vseh vozlišč, ki pripadajo kakšni najkrajši poti med u in v. Graf H je konveksni podgraf grafa G, če je za vsak par točk u,v, I G (u,v) podgraf grafa H. Naloga 10 Kakšne konveksne podgrafe ima Q 3? Naloga 11 Kakšne konveksne podgrafe ima mreža n m? Naloga 12 Ali je vsak intervalni podgraf I G (u, v) konveksni? Naloga 13 Pokaži, da je vsak konveksni podgraf tudi izometrični podgraf. 30

31 Prirejanja in faktorji M množica povezav grafa G je prirejanje, če nobeni dve povezavi iz M nimata skupnega krajišča. k-faktor je vpet k-regularen podgraf. 1-faktorju rečemo tudi popolno prirejanje. Zgledi: Naloga 14 Izračunaj Koliko popolnih prirejanj ima graf K n,n? Koliko različnih (ne-izomorfnih) 1-faktorjev ima Q 3? Kaj pa 2-faktorjev? Problem 1 Dokaži, da Q d vsebuje k-faktor za vsak k {0,...,d}! 31

32 Drevesa Grafu, ki ne vsebuje nobenega cikla, pravimo gozd. Če je gozd tudi povezan, mu pravimo drevo. 32

33 Trditev 10 Naj bo T drevo z n točkami in m povezavami. Velja: 1. Če T K 1, potem ima T vsaj dva lista; 2. m = n 1; 3. Za poljubna u, v V (T) obstaja natanko ena pot med u in v; 4. Če drevesu T dodamo novo povezavo, potem dobljeni graf vsebuje natanko en cikel; 5. T je dvodelni graf. 33

34 Trditev 11 Vsako drevo T ima vsaj (T) listov. Povezava e v povezanem grafu G je most, če G e razpade na dva dela. Trditev 12 V drevesu je vsaka povezava most. Naloga 15 Naj bo T drevo na 14 točkah, v katerem so samo točke stopenj 1 in 4. Koliko točk stopnje 4 ima drevo T? Rešitev: 34

35 Izrek 13 Za graf G so ekvivalentne naslednje trditve: (a) G je drevo. (b) G je povezan graf, za katerega velja E(G) = V (G) 1. (c) G je graf brez ciklov, za katerega velja E(G) = V (G) 1. (d) G je povezan in vsaka povezava grafa G je most. (e) Za vsak par točk u, v V (G) v grafu G obstaja natanko ena pot med u in v. (f) G ne vsebuje cikla, če pa mu dodamo katerokoli povezavo, dobimo cikel. 35

36 Vpeta drevesa Naj bo G poljuben multigraf. Vpeto drevo v G je vsak vpet podgraf, ki je drevo. Trditev 14 Vsak povezan graf vsebuje vpeto drevo. Število vpetih dreves multigrafa G označimo s τ(g). Velja, če je G drevo, potem τ(g) = 1. Naloga 16 Izračunaj τ(c n ). Naloga 17 Izračunaj τ(k 1 ), τ(k 2 ), τ(k 3 ), τ(k 4 ). 36

37 Računanje τ(g) Zanke ne vplivajo na število vpetih dreves, zato jih pred štetjem vedno odstranimo. Trditev 15 Število τ(g) lahko izračunamo s pomočjo rekurzivne formule: τ(g) = τ(g e) + τ(g/e), kjer je e poljubna povezava multigrafa G, ki ni zanka. ( Prvi člen τ(g e) v formuli ustreza vpetim drevesom, ki ne vsebujejo povezave e, drugi člen τ(g/e) pa tistim, ki povezavo e vsebujejo. ) Računanje skrajšamo, če rekurzivno formulo uporabimo tudi na skupini vzporednih povezav. Trditev 16 Če je povezava e ena od k vzporednih povezav, potem velja τ(g) = τ(g F) + k τ(g/e), kjer je F množica vseh z e vzporednih povezav. Izrek 17 (Cayley) τ(k n ) = n n 2. 37

38 Drevesa s korenom Drevo T s korenom x je drevo, pri katerem je vozlišče x posebej odlikovano. Pri tem pa rekurzivo velja, da je vsaka komponenta T i iz T x drevo s korenom x i, kjer je x i tisto vozlišče iz T i, ki je sosedno z x. Zgled: Drevo aritmetičnega izraza 3 + (5 6)/(3 2) 38

39 Pri drevesu s korenom poznamo: relacijo oče-sin oz. relacijo prednik-potomec; nivoje ter globino. Omenimo naslednja tipa dreves: dvojiška drevesa: vsako vozlišče ima največ dva sinova. Dvojiško drevo je popolno, če velja vsako vozlišče, ki ni list, ima natanko dva sinova; vsi listi so na enaki razdalji od korena. AVL drevesa: dvojiško drevo, kjer pri vsakem vozlišču velja, da se višini levega in desnega poddrevesa razlikujeta največ za 1. Problem 2 V popolnem dvojiškem drevesu višine k izračunaj: število vozlišč oz. listov; povprečni nivo; povprečno razdaljo od korena. Problem 3 Katera je minimalna višina dvojiškega drevesa, ki vsebuje n elementov? 39

40 Eulerjevi grafi Sprehod v grafu je Eulerjev, če vsebuje vsako povezavo grafa natanko enkrat. Eulerjev obhod je sklenjen Eulerjev sprehod. Graf je Eulerjev, če vsebuje Eulerjev obhod. Potrebna pogoja za obstoj Eulerjevega obhoda: (P1) Graf je povezan. (P2) Vse točke so sode stopnje. Saj če med obhodom pridemo v neko točko, moramo iz te točke tudi oditi. Isto velja tudi za začetno točko, ki je enaka končni. 40

41 Problem Königsberških mostov Problem 4 Ali obstaja obhod mesta, ki bi prečkal vsak most natanko enkrat in se vrnil v izhodišče? Euler je leta 1736 dal negativen odgovor. 41

42 Izrek 18 Naj bo G povezan graf. Graf G je Eulerjev natanko takrat, ko so vse točke sode stopnje. Dokaz. Dokazovali bomo s pomočjo matematične indukcije po številu povezav m. Pri m = 0 je G enak K 1, ta je Eulerjev. Iz G odstranimo cikel C in dobimo nov graf H, kateri ima spet vse točke sode stopnje. Po indukcijski predpostavki je vsaka njegova komponenta Eulerjev graf. Poiščimo zdaj Eulerjev obhod v G. Začnemo v katerikoli točki v cikla C in se sprehajamo po njem, dokler ne pridemo do prve komponente grafa H. Potem opravimo Eulerjev obhod te komponente in se vrnemo na cikel C. Tako nadaljujemo vzdolž C-ja in vsakič, ko pridemo do komponente grafa H, naredimo Eulerjev obhod po njej. Izrek 19 Naj bo G povezan graf. G ima Eulerjev sprehod natanko takrat, ko ima največ dve točki lihe stopnje. Dokaz. 42

43 Fleuryjev algoritem Fleuryjev algoritem najde Eulerjev obhod v Eulerjevem grafu. Algoritem je naslednji: 1. Izberi si začetno točko. 2. Prečkaj poljubno povezavo, le most izberi samo, kadar ni na voljo nobene druge povezave. 3. Prehojeno povezavo odstrani. Prav tako odstrani vse točke, ki so postale izolirane. 4. Končaj, ko ni nobene povezave več. 43

44 Število potez - razvedrilne naloge iz osnovne šole Obstoj Eulerjevega sprehoda implicira, da graf lahko narišemo z eno potezo. Nariši v eni potezi vsakega izmed grafov: Nariši spodnji diagram s čim manj potezami: 44

45 Izrek 20 Naj bo G povezan graf z l lihimi točkami. Število potez, da narišemo G, je l/2 za l > 0 ter 1 za l = 0. Dokaz. Če graf nima lihih točk, je Eulerjev, zato ga lahko narišemo z eno potezo. Naj bo l > 0. Očitno mora biti vsaka liha točka krajišče ene poteze. Torej število potez ne more biti manjše od l/2. Naj bodo zdaj v 1, v 2,..., v 2k 1, v 2k lihe točke grafa G. Grafu G dodamo povezave v 1 v 2, v 3 v 4,..., v 2k 1 v 2k in tako dobimo nov graf H. Graf H ima vse točke sode stopnje, zato je Eulerjev. Poiščemo Eulerjev obhod v H. Potem odstranimo dodane povezave in obhod grafa H razpade na k poti (oz. potez) grafa G. 45

46 Kitajski problem poštarja Leta 1962 je Meigu Guan podal naslednji problem: Problem KPP - osnovni: Poišči najkrajši obhod v grafu, ki prehodi vsako povezavo vsaj enkrat. Motivacija: Poštar želi razdeliti pošto vzdolž ulic enega naselja in se nato vrniti nazaj na pošto. Katero pot naj izbere, da bo najkrajša? Prevedba na grafih: točke grafa so križišča mesta; povezave grafa so ulice naselja. Zgled: 46

47 Trditev 21 Poštar lahko obišče vsako povezavo največ dvakrat. Trditev 22 Naj bo E(G) = E 1 E 2, kjer je E i množica povezav, ki jih poštar prehodi i-krat. Potem je G E 2 največji vpet sod (vsaka točka je sode stopnje) podgraf v G. 47

48 Uteženi kitajski problem poštarja Naj bo w : E(G) R + w(e) je utež povezave e E(G) Paru (G, w) rečemo uteženi graf. Zgled: Problem KPP - uteženi: Poišči obhod v grafu z najmanjšo skupno težo, ki prehodi vsako povezavo vsaj enkrat. 48

49 Hamiltonovi grafi Vpeti poti v grafu G pravimo Hamiltonova pot. Vpetemu ciklu v grafu G pravimo Hamiltonov cikel. Graf je Hamiltonov, če ima Hamiltonov cikel. Zgled: Opomba. Hamiltonova naloga je po svoji formulaciji nekoliko podobna Eulerjevi, a je po svoji zahtevnosti bistveno težja. Za poljuben graf lahko hitro ugotovimo ali je Eulerjev ali ne. Za ugotavljanje hamiltonosti ni znan noben preprost postopek, ki bi bil uporaben za vse grafe. 49

50 Zgodovina problema Sir William Rowan Hamilton ( ) - vodilni matematik svojega časa si je izmislil igro: Potovanje okoli sveta. Igro je prodal veletrgovcu z igrami za 25 funtov. Igra ni bila komercialno uspešna in kupčija je bila slaba za trgovca. Bistvo igre je poiskati Hamiltonov cikel na dodekaedru, katerega oglišča so označena z začetnimi črkami velemest: Bruselj, Delhi, Zanzibar,... Pri tem je prvih pet črk že izbranih. Sir Hamilton je pokazal, da vedno obstaja tak cikel, ne glede na izbiro prvih petih zaporednih točk. Problem je rešil s pomočjo ikozaedrskega računa. 50

51 Požrešni šahovski konjiček - zgodnejši problem: Ali lahko skakač obišče vsako polje šahovnice m n z zaporedjem skokov in po možnosti zaključi sprehod na začetnem polju? Problem je ravno iskanje Hamiltonovega cikla. Polja so točke, neko polje pa je povezano z drugim, če lahko skakač iz prvega polja skoči na drugega (črka L). Zgled: 51

52 Potrebni pogoji Izrek 23 (Osnovni potrebni pogoj) Če iz grafa G odstranimo k točk in pri tem graf razpade na več kot k komponent, tedaj graf G ni Hamiltonov. Če je komponent več kot k + 1, potem v grafu G ni niti Hamiltonove poti. Dokaz. Recimo, da v grafu G obstaja Hamiltonov cikel oz. pot. Če iz grafa odstranimo k točk, cikel razpade na največ k delov (pomagajmo si s skico), pot pa na največ k + 1 delov. Vsak od teh delov leži v eni komponenti, na katere razpade graf, in vsaka komponenta vsebuje vsaj en del. Torej graf ne more razpasti na več kot k oz. k + 1 delov. Zgled: 52

53 Posledica 24 Naj bo G dvodelen graf z razbitjem V (G) = X Y. Če je X Y, potem G nima Hamiltonovega cikla. Če velja še X Y > 1, potem G ne vsebuje niti Hamiltonove poti. Dokaz. Brez izgube splošnosti lahko predpostavimo, da je Y > X. Graf G X ima potem Y komponent in po prejšnjem izreku G ni Hamiltonov. Iz Y X + 2 sledi, da je za graf G X število komponent X + 2. Torej graf nima Hamiltonove poti. Zgled: 53

54 Zadostni pogoji Če je neki graf Hamiltonov in mu dodamo še nekaj povezav, potem dobimo spet Hamiltonov graf (Hamiltonov cikel je kar isti kot prej). Torej je za graf z veliko povezavami bolj verjetno, da je Hamiltonov, kot za graf z malo povezavami. Za grafe z veliko povezavami poznamo tudi zadostne pogoje za Hamiltonost. Trditev 25 Naj bosta u in v taki nesosednji točki grafa G, da je deg(u)+deg(v) V (G). Potem je graf G+uv Hamiltonov natanko tedaj, ko je G Hamiltonov. Dokaz. ( ) Očitno. Hamiltonov cikel v G je tudi Hamiltonov cikel v G + uv. ( ) Recimo, da je G + uv Hamiltonov. Naj bo C Hamiltonov cikel v G + uv. Če povezava uv ni na ciklu, potem je to cikel tudi v G. Zato predpostavimo, da je povezava uv na ciklu C. Zaradi tega je P = C uv Hamiltonova pot v G. Trdimo, da obstajata zaporedni točki x, y na poti od u do v tako, da je u y in x v. Če obstajata taka x in y, potem u P x, xv, v P y, yu tvorijo Hamiltonov cikel. (Pozor: a P b pomeni kos poti P med točkama a in b) Dokažimo obstoj x in y: Točka u ima deg(u) sosedov. Recimo, da točka v ni sosednja nobenemu predhodniku teh točk. Za sosede točke v lahko ostane le V (G) deg(u) 1 < deg(w) kandidatov. To pa je protislovje. 54

55 Izrek 26 (Orejev izrek) Naj ima graf G vsaj tri točke in naj za poljubni nesosednji točki u in v velja deg(u) + deg(v) V (G). Potem je G Hamiltonov. Dokaz. Grafu G dodajamo povezave: G 0 := G, G 1 = G 0 + u 0 v 0, G 2 = G 1 + u 1 v 1,... G p = K n. Graf G p je poln graf, zato je Hamiltonov. Iz prejšne trditve sledi, da so vsi grafi G i Hamiltonovi. Torej je G Hamiltonov. Izrek 27 (Diracov izrek) Če ima graf G vsaj tri točke in velja deg(w) 1 V (G) za vsako točko w, potem je G Hamiltonov. 2 Dokaz. Naj za vsako točko w grafa G velja deg(w) V (G) V (G) Sledi deg(u) + deg(v) + = V (G). Po Orejevem 2 2 izreku sledi, da je G Hamiltonov. V (G) 2. 55

56 Naloga 18 Ugotovi, ali ima Petersenov graf Hamiltonovo pot oz. cikel. 56

57 Problem trgovskega potnika Problem 5 Za dani uteženi polni graf poišči Hamiltonov cikel z najmanjšo utežjo. Motivacija: Trgovski potnik želi obiskati nekaj mest in se vrniti v začetno točko tako, da bo vsako mesto obiskal natanko enkrat in bo skupni strošek potovanja najmanjši. Zgled: Opomba: Problem trgovskega potnika je posplošitev Hamiltonovega problema. 57

58 Grayeve kode Cikličnemu zaporedju 2 n bajtov, vsak dolžine n bitov, rečemo Grayeva koda, če se poljubna dva zaporedna bajta razlikujeta samo v enem bitu. Te kode so dobile ime po fiziku Franku Grayu (iz Bellovih laboratorijev), ki jih je izumil leta Grayeve kode imajo široko uporabo v elektrotehniki. Zgled: Opomba: Grayeve kode lahko generiramo kot Hamiltonove cikle hiperkock. Zgled: 58

59 Izrek 28 Vsaka hiperkocka Q d (d 2) je Hamiltonov graf. Dokaz. Z indukcijo po d. Preverimo za d = 2 ter pokažemo trditev za d + 1 ob predpostavki, da velja za d. 59

60 Vprašanje 1 Naj bosta u,v dve poljubni točki v Q n. Ali vedno obstaja Hamitonova pot med u in v? Dokaz. Radi bi podobno kot prej pokazali z indukcijo po n. 60

61 Domneva Kreverasa. Naj bo M popolno prirejanje v hiperkocki Q d (d 2). Potem naj bi vedno obstajala Grayeva koda, ki vsebuje vse povezave prirejanja M! 61

62 Usmerjeni grafi - Digrafi Usmerjena povezava: a b Grafu D rečemo usmerjeni graf oz. digraf, če ima vse povezave usmerjene. V (D) je množica točk digrafa D. A(D) je množica usmerjenih povezav digrafa D. Zgled: Usmerjena pot P n Usmerjeni cikel C n 62

63 Temeljni graf Iz digrafa D lahko dobimo temeljni graf G tako, da iz D odstranimo vse usmeritve oz. da usmerjene povezave nadomestimo z neusmerjenimi. Zgled: D je enostaven, če nima vzporednih povezav in zank. Trditev 29 Če je temeljni graf digrafa enostaven, je tudi digraf enostaven. Dokaz. Naj bo D digraf, G pa njegov temeljni graf. Ker v G ni vzporednih povezav in zank, jih tudi v D ni. Opomba: Obratno ne velja. Digraf D je lahko enostaven, temeljni graf G pa ne. 63

64 Vhodna in izhodna stopnja Naj bo x V (D). Izhodna stopnja d + (x) je število povezav z začetkom v x. Vhodna stopnja d (x) je število povezav s koncem v x. Zgled: Lema 30 (Lema o rokovanju) V digrafu D velja d + (x) = d (x) = A(D). x V (D) x V (D) Dokaz. Najprej preštejemo vse povezave ne glede na njihovo usmerjenost. Vsako povezavo štejemo le enkrat in tako dobimo moč množice A(D). Enako dobimo, če štejemo samo vhodne povezave. Tudi če bi prešteli konce vseh usmerjenih povezave, bi dobili enako. To pa je ravno vsota vseh vhodnih stopenj. 64

65 Matrike digrafov D digraf V (D) = {v 1,v 2,...,v n } A(D) = {e 1, e 2,...,e m } Matrike sosednosti A(D) A(D) = a 11 a a 1n a 21 a a 2n a n1 a n2... a nn a ij = { 1, če vi v j 0, sicer. Incidenčna matrika B(D) B(D) = b 11 b b 1m b 21 b b 2m b n1 b n2... b nm b ij = 1, če gre e j iz v i, 1, če gre e j v v i, 0, sicer. 65

66 Povezanost digrafov Digraf D je povezan, če je njegov temeljni graf povezan. V nasprotnem je nepovezan. Digraf je krepko povezan, če v njem obstaja usmerjena pot med poljubnim urejenim parom točk. Zgled: Naloga 19 Temeljni graf krepko povezanega digrafa je brez mostov. Rešitev: Izrek 31 Naj bo G neusmerjen graf. Povezave grafa G je možno usmeriti, da dobimo krepko povezan digraf natanko takrat, ko je G brez mostov. 66

67 Sprehodi v digrafih Naslednje pojme definiramo enako kot pri neusmerejenih grafih usmerjen sprehod usmerjen obhod usmerjen cikel usmerjena pot z edino razliko, da se po povezavah lahko premikamo le tako kot so usmerjene. Lema +. Če je izhodna stopnja vsake točke digrafa D strogo večja od 0, potem D vsebuje usmerjen cikel. Dokaz. Izberimo si poljubno točko v 1 digrafa D. Ker je izhodna stopnja vsake točke digrafa strogo večja od nič, mora obstajati usmerjena povezava z začetkom v točki v 1 in koncem v neki točki v 2. Kar je veljalo za točko v 1, velja tudi za točko v 2 in za vse naslednje točke. Tako dobimo sprehod v 1, v 2,..., v i, v i+1,..., v k,... v digrafu D. Vseh točk je končno, iz česar sklepamo, da se morajo točke našega sprehoda začeti ponavljati, recimo v i = v k. Potem je v i, v i+1,..., v k 1 usmerjen cikel. Lema. Če je vhodna stopnja vsake točke digrafa D strogo večja od 0, potem D vsebuje usmerjen cikel. 67

68 Naloga 20 Naj bodo vse točke grafa G sode. Usmeri vse povezave grafa G tako, da v usmerjenem grafu D, ki ga dobiš, velja d + (v) = d (v), za vsako točko v V (D). 68

69 Eulerjevi digrafi Usmerjen sprehod/obhod je Eulerjev, če vsebuje vse usmerjene povezave digrafa. Povezan digraf je Eulerjev, če ima usmerjen Eulerjev obhod. Zgled: Naslednja izreka sta zelo podobna ekvivalentnim izrekom za neusmerjene grafe. Izrek 32 Naj bo D povezan digraf. Potem je D Eulerjev natanko takrat, ko sta vhodna in izhodna stopnja vsake točke enaki. Izrek 33 D ima Eulerjev sprehod natanko takrat, ko velja D je Eulerjev; ali Obstajata dve točki a in b v D tako, da je d + (a) = d (a) + 1 in d (b) = d + (b) + 1, ter za vsako drugo točko v V (D) velja d + (v) = d (v). 69

70 Hamiltonovi digrafi Povezan digraf D je Hamiltonov, če ima usmerjen cikel, ki vsebuje vse točke digrafa. Tak cikel imenujemo Hamiltonov cikel. Hamiltonova pot v digrafu je usmerjena pot, ki vsebuje vse točke tega digrafa. Zgled: Izrek 34 (Diracov izrek) Naj bo D enostaven digraf z n 3 točkami. Če za vsako točko v velja d + (v) n 2 in d (v) n 2, potem je D Hamiltonov. Izrek 35 (Orejev izrek) Naj bo D enostaven digraf z n 3 točkami. Če za vsak par točk x in y, tako da ni nobene povezave iz x v y, med katerima ni povezave potem je D Hamiltonov. d + (x) + d (y) n, 70

71 Turnirji Turnir T je digraf, katerega temeljni graf je poln graf. Zgled: Motivacija: Iz športnih turnirjev, kjer vsak igralec igra z vsakim ter neodločen izid ni možen, recimo tenis. Usmerjena povezava a b v turnirju pomeni, da igralec a premaga igralca b. Naloga 21 (a) Poišči vse turnirje na dveh oz. treh točkah. (b) Poišči vse turnirje z dvema oz. tremi udeleženci (udeležence ločimo, točk pa ne). 71

72 Trditev 36 Število turnirjev z n udeleženci je 2 (n 2). Dokaz. Ker ima temeljni graf turnirja na n točkah ( n 2) povezav in vsako tako povezavo lahko usmerimo na dva načina. Izhodna stopnja d + (a) pomeni število zmag igralca a. Vhodna stopnja d (a) pomeni število porazov igralca a. Če je d (a) = 0, potem je igralec a zmagovalec turnirja. Če je d + (a) = 0, potem je igralec a poraženec turnirja. Naloga 22 Pokaži, da ima turnir lahko največ enega zmagovalca in največ enega poraženca. 72

73 Tranzitivni turnirji Turnir T je tranzitiven, če za poljubno trojico točk a,b,c velja pogoj: če sta ab in bc usmerjeni povezavi v T, potem je tudi ac usmerjena povezava v T. Pogoj tranzitivnosti krajše zapišemo takole: Zgled: a,b, c V (T) : a b in b c a c (1) Trditev 37 Turnir T je tranzitiven natanko takrat, ko ne vsebuje nobenega cikla. Dokaz. ( ). Recimo a b in b c. Ker T ne vsebuje ciklov, v T ni povezave c a. Torej, povezava a c je v T. Tako smo pokazali tranzitivni pogoj (1). ( ). Recimo, da je a 1 a 2 a n a 1 cikel v T. Torej a n a 1. Ker a 1 a 2 in a 2 a 3 sledi a 1 a 3. Podobno iz a 1 a 3 in a 3 a 4 sledi a 1 a 4. Podobno pokažemo, da a 1 premaga a 4, a 5,..., ter a n. A to je protislovje, ker a n a 1. Trditev 38 V tranzitivnem turnirju T zmeraj obstajata zmagovalec in poraženec. Dokaz. Recimo, da v T nimamo poraženca. Potem gre iz vsake točke a V (T) vsaj ena povezava ven, tj. δ + (G) 1. Zdaj pa po Lemi + sklepamo, da T vsebuje usmerjen cikel. To pa je v protislovju s prejšno trditvijo. 73

74 Lestvica je razvrstitev X 1, X 2,...,X n vseh udeležence turnirja T po nekem kriteriju. Trditev 39 Naj bo T tranzitiven turnir z n udeleženci. Potem obstaja lestvica X 1, X 2,...,X n tako, da X i premaga vse udeležence, ki mu sledijo na lestvici. Dokaz. Po prejšnji trditvi v T obstaja zmagovalec turnirja. Označimo tega udeleženca z X 1. Zdaj pa obravnavamo turnir T X 1. Ta je tudi tranzitiven, zaradi tega ima zmagovalca, recimo to je X 2. Potem obravnavamo turnir T X 1 X 2, pa naj bo X 3 zmagovalec tega turnirja. Postopek ponovimo na T X 1 X 2 X 3 in tako naprej. Na ta način zgeneriramo lestvico X 1, X 2,..., X n za katero velja, da X i premaga vse udeležence, ki mu sledijo na lestvici. Naloga 23 Koliko je tranzitivnih turnirjev na n točkah? Koliko pa z n udeleženci? 74

75 Problem 6 Ali vedno obstaja lestvica tako, da je vsak udeleženec premagal tistega, ki mu na tej lestvici neposredno sledi. Izrek 40 Vsak turnir ima usmerjeno Hamiltonovo pot. Dokaz. Z indukcijo po številu točk n. Izrek očitno velja za n = 1. Predpostavimo, da tudi velja za vsak turnir na n točkah. Pokažimo v nekaj korakih, da velja tudi za poljubni turnir T na n + 1 točkah a 1, a 2,..., a n Odstranimo točko a n+1 iz turnirja in tako dobimo turnir T = T a n+1 na n točkah. Po indukcijski predpostavki izrek velja za T. Torej obstaja usmerjena Hamiltonova pot v T, recimo H = a 1 a 2 a n 1 a n. 2. Zdaj točko a n+1 vključimo v H tako, da dobimo Hamiltonovo pot v T. Če bi obstajala usmerjena povezava a n+1 a 1, bi imeli Hamiltonovo pot a n+1 a 1 a 2 a n. Zato predpostavimo, da v T obstaja usmerjena povezava a 1 a n Če bi obstajala povezava a n+1 a 2 v T, bi imeli usmerjeno Hamiltonovo pot a 1 a n+1 a 2 a 3 a n. Zato predpostavimo, da v T obstaja usmerjena povezava a 2 a n Podobno sklepamo, da v T obstajajo povezave a n+1 a 3, a n+1 a 4,, a n+1 a n. Od tod pa takoj dobimo, da je a 1 a 2...a n a n+1 Hamiltonova pot v T. 75

76 Tepena (oz. poražena) skupina S turnirja T je podmnožica udeležencev, ki so izgubile vse tekme z vsemi udeleženci iz T \ S. V tem primeru rečemo, da je T \ S zmagovalna skupina. Množica povezav med S in T \ S je usmerjen prerez. Zgled: Turnir T je nerazcepen, če nima usmerjenih prerezov (oz. nima tepene skupine), sicer je razcepen. Naloga 24 Pokaži, da v nerazcepnem turnirju nimamo niti zmagovalca niti poraženca. Naloga 25 Ali obstaja turnir, ki je hkrati nerazcepen in tranzitiven? 76

77 Izrek 41 Turnir T je Hamiltonov natanko takrat, ko je nerazcepen. Dokaz. ( ): Če je T razcepen, potem obstaja tepena skupina A v T. Iz množice A ne moremo priti v zmagovalno skupino B, saj iz množice A ne obstaja nobena povezava, ki bi bila usmerjena navzven iz te množice. Torej ne obstaja usmerjen Hamiltonov cikel v T. ( ): Naj bo T nerazcepen. Dokaza se lotimo s protislovjem, t.j. predpostavimo, da turnir T ni Hamiltonov. Trdimo: Za vsako točko a V (T) velja d + (a) > 0. Sicer, če bi obstajala točka a, za katero to ne velja, potem bi bila množica {a} tepena. Zdaj, po Lemi + sledi, da v T obstaja usmerjen cikel. Naj bo C = v 1 v 2 v n v 1 najdaljši usmerjen cikel v T. Če bi bil C Hamiltonov, bi prišli do protislovja in tako bi bil izrek že dokazan. Zato predpostavimo, da obstajajo točke turnirja T, ki niso v C. 77

78 Te točke razdelimo v tri skupine: A 1 - udeleženci, ki so z nekaterimi udeleženci cikla C zmagali, z nekaterimi pa izgubili. A 2 - udeleženci, ki so premagali vse iz C. A 3 - udeleženci, ki so izgubili z vsemi iz C. Ker C ni Hamiltonov, sledi A 1 A 2 A 3. Trdimo: A 1 je prazna množica. Sicer obstaja a 1 A 1. Lahko najdemo dve sosednji točki v i C in v i+1 C tako, da obstajata usmerjeni povezavi v i a 1 in a 1 v i+1. Tako dobimo usmerjen cikel C = v 1 v 2 v i av i+1 v n v 1, ki je daljši od C, to pa je protislovje. Trdimo: A 2 = A 3 =. Če je A 2 =, je A 3 tepena skupina. To je v nasprotju s predpostavko, da je T nerazcepen, zato je tudi A 3 =. Če je A 3 =, je A 2 zmagovalna skupina. Ker je T nerazcepen, je to protislovje. Ker A 1 A 2 A 3, tudi A 2 in A 3 ne bosta prazni (saj smo že ugotovili, da je A 1 prazna). Torej, obstajata a 2 A 2 in a 3 A 3 tako, da a 3 premaga a 2 (Če to ne bi držalo, bi bila A 3 tepena skupina). Sedaj razširimo C na C + = v 1 v 2 v i a 3 a 2 v i+1 v n v 1. Dobili smo usmerjen cikel C +, ki je daljši od cikla C. Prišli smo v protislovje, torej je C usmerjen Hamiltonov cikel v T. Tako sklepamo, da je T Hamiltonov. 78

79 Povezanost grafov Grafu G rečemo, da je povezan, če za vsak par točk u, v iz G obstaja pot od točke u do točke v. Točko v grafa G imenujemo prerezna točka, če ima graf G v več komponent kot G. Podobno imenujemo povezavo e grafa G prerezna povezava ali most, če z odstranitvijo te povezave dobimo graf z več komponentami, kot jih je imel prvotni graf G. Prerezna množica povezav je množica F E(G) tako, da ima graf G F več komponent kot G. Prerezna množica točk je množica S V (G) tako, da ima graf G S več komponent kot G. Zgled: 79

80 Povezanost po točkah Graf G je k-povezan (po točkah) (za k N), če velja G ima vsaj k + 1 točk, ter za vsako množico točk K V (G) moči K < k, je graf G K povezan. Vprašanje 2 Kateri so 0-povezani in kateri so 1-povezani grafi? Odgovor: Vprašanje 3 Za katere k je hiperkocka Q 3 k-povezan graf? Odgovor: Največje število k, za katero je graf k-povezan, imenujemo povezanost grafa G in ga označimo s κ(g). Vprašanje 4 Kolikšna je κ(q 3 )? Odgovor: 80

81 Lastnosti 42 Pri k-povezanosti velja naslednje: (a) κ(g) = 0 natanko tedaj, ko je G nepovezan. (b) Če v k-povezanem grafu dodamo novo povezavo, graf ostane k-povezan. (c) V k-povezanem grafu je vsaka točka stopnje k. (d) Če velja k 1 k 2 in je G k 2 -povezan, potem je G tudi k 1 - povezan. Odgovor: (Trditve so manj ali več očitne.) Problem 7 Izračunaj κ(c n ), κ(k n ) ter κ(k n,m ). Rešitev: Vprašanje 5 Kateri je najmanjši k-povezan graf? Odgovor: 81

82 Trditev 43 (Dodajanje točke) Naj bo G k-povezan graf in označimo z G graf, ki ga konstruiramo iz grafa G tako, da mu dodamo eno novo točko y z vsaj k sosedi v G. Potem je graf G k-povezan. Dokaz. Dokažimo, da mora poljubna prerezna množica točk S grafa G imeti moč vsaj k. Recimo, da to ne drži, tj. S < k. Ločimo naslednje možnosti: 1. Če je y S, potem množica S \ {y} razbije graf G. To pa ni možno, ker je graf G k-povezan. 2. Če y / S in N(y) S (vsi sosedi točke y so vsebovani v množici S), potem je S k, saj je sosedov po predpostavki vsaj k. 3. Če izključimo prvi dve možnosti, potem točka y in točke iz N(y) \ S ležijo v eni komponenti grafa G S, ki pa ni povezan. Torej mora množica S ločiti tudi graf G. Od tukaj pa dobimo S k. 82

83 Povezanost po povezavah Graf G je l-povezan po povezavah (za l N), če je za vsako množico povezav S V (G) moči S < l graf G S povezan. Vprašanje 6 Kateri grafi so 0-povezani oz. 1-povezani po povezavah? Odgovor: Vprašanje 7 Za katere l je Petersenov graf P 10 l-povezan po povezavah? Odgovor: Največje število l, za katero je graf G l-povezan po povezavah, imenujemo povezanost po povezavah grafa G in ga označimo z λ(g). Vprašanje 8 Kolikšna je λ(p 10 )? Odgovor: Opomba: Povezanost po povezavah lahko definiramo tudi takole: λ(g) grafa G je najmanjše število povezav, brez katerih postane graf G nepovezan. 83

84 Spomnimo se, da je δ(g) minimalna stopnja grafa G. Naloga 26 Izračunaj κ, λ, δ za spodnji graf. Naloga 27 Za vsak n N poišči graf G, za katerega velja κ(g) = λ(g) = δ(g) = n. 84

85 Trditev 44 Za vsak povezan graf G velja κ(g) λ(g) δ(g). Dokaz. Naj ima točka v stopnjo δ(g) ter naj bo F množica vseh incidenčnih povezav točke v. Graf G F je nepovezan. Torej velja λ(g) δ(g). Pokažimo drugo neenakost. Naj bo S prerezna množica povezav moči λ(g). Če torej odstranimo te povezave, postane graf G S nepovezan. Ampak te povezave lahko odstranimo tudi tako, da odstranimo po eno krajišče vsake od teh povezav. Pri odstranitvi točk pazimo, da ne odstranimo vseh točk bodisi v levi množici oz. v desni množici. Takšnih točk je največ λ(g), zato velja κ(g) λ(g). 85

86 Bloki in 2-povezani grafi Blok grafa G je maksimalen povezan podgraf brez prereznih točk. Zgled: Vprašanje 9 Kaj so bloki v drevesu? Odgovor: Trditev 45 Vsak blok B poljubnega grafa G je 1. izolirana točka v G; ali 2. most v G; ali 3. maksimalen 2-povezan podgraf v G. Dokaz. 86

87 Trditev 46 Veljajo naslednje trditve: 1. Če je graf G povezan in nima prereznih točk, potem je sam graf G blok. 2. Bloki so po povezavah disjunktni, lahko pa imajo skupne točke. Te so natanko prerezne točke. 3. Povezava je blok natanko tedaj, ko je prerezna povezava. 4. K 1 ali K 2 sta edina grafa brez prereznih točk, ki nista 2- povezana. Dokaz. 87

88 Trditev 47 (Opis 2-povezanih grafov) Za graf G na vsaj treh točkah so naslednje trditve ekvivalentne: (a) Graf G je 2-povezan. (b) Graf G ima samo en blok. (c) Vsak par točk x, y grafa G leži na skupnem ciklu. (d) Med vsakim parom točk x, y grafa G obstaja par notranje disjunktnih poti. (e) δ(g) 1 in vsak par povezav grafa G leži na skupnem ciklu. Dokaz. (Podamo le skico dokaza.) 88

89 Izrek 48 (Ušesna dekompozicija) Graf G je 2-povezan natanko tedaj, ko ga lahko zapišemo v obliki G = C P 1 P 2 P k, kjer je C cikel ter so P 1,P 2,...,P k poti v G, pri čemer ima P i ima C P 1 P 2 P i 1 skupni natanko obe svoji krajišči. Dokaz. (Podamo le skico dokaza.) Zgled: 89

90 Mengerjev izrek Naj bo G povezan graf in x,y točki v G. (x,y)-pot je pot v grafu G med točkama x in y. Dve (x, y)-poti sta disjunktni po povezavah, če nimata skupne povezave. Dve (x, y)-poti sta disjunktni po točkah, če nimata nobene skupne točke poleg x in y. Zgleda: 90

91 Izrek 49 (Mengerjev izrek za povezave) Povezan graf G je k-povezan po povezavah natanko tedaj, ko je med poljubnim parom točk vsaj k po povezavah disjunktnih poti. Dokaz. (Naredimo dokaz le v lažjo smer.) Izrek 50 (Mengerjev izrek za točke) Povezan graf G je k-povezan po točkah natanko tedaj, ko je med poljubnim parom točk vsaj k po točkah disjunktnih poti. Dokaz. (Naredimo dokaz le v lažjo smer.) Zgledi: 91

92 Ravninski grafi Naloga iz osnovne šole: Dane so tri hiše ter tri drevesa na travniku. Poveži vsako hišo z vsakim drevesom s potjo, ne da bi se poti sekale. Vprašanje 10 Ali lahko dani graf (recimo K 3,3 ) narišemo v ravnini brez križanja povezav? Graf je ravninski, če se ga da narisati v ravnini brez sekanja povezav, razen v skupnih krajiščih. Tako risanje je ravninska vložitev grafa G. 92

93 Zgledi: Vložitev grafa razdeli ravnino na povezane dele, ki jim pravimo lica. Eno od teh lic je neomejeno in ga imenujemo zunanje lice. Množico lic grafa G označimo z F(G). 93

94 Dolžina lica f je število povezav, ki ležijo na robu lica (pri tem upoštevamo večkratnost) in jo označimo z l(f). Zgled: Za poljuben graf velja lema o rokovanju, za ravninske grafe pa poznamo še eno različico: Lema o rokovanju za ravninske grafe. Za vsak ravninski graf G velja l(f) = 2 E(G). f F(G) Dokaz. Vsaka povezava grafa G meji na natanko dve lici grafa G. Če seštejemo dolžine vseh lic v grafu G, bo torej vsaka povezava šteta natanko dvakrat. Odtod sledi: l(f) = 2 E(G). f F(G) 94

95 Eulerjeva formula Izrek 51 (Euler) Če ima povezan (multi)graf G n vozlišč, e povezav in f lic, potem velja n e + f = 2. (2) Dokaz. Z indukcijo po številu vozlišč n. Če je n = 1, potem ima graf G eno vozlišče, povezave, če so, pa so zanke. Če je e = 0, potem je f = 1 in (2) drži. Z vsako dodano zanko na licu se lice razdeli na dva dela. S tem se poveča število povezav in število lic za 1. Torej tudi v tem primeru (2) velja. Indukcijski korak za n > 1: Ker je G povezan, lahko najdemo povezavo, ki ni zanka. Ko tako povezavo skrčimo, dobimo ravninski graf G z n vozlišči, m povezavami in f lici. Skrčitev ne spremeni število lic, zmanjša pa se število povezav in vozlišč za 1. Torej je n = n 1, e = e 1, f = f in od tod sledi n e + f = n + 1 (e + 1) + f = n e + f = 2. Zgled: 95

96 Trditev 52 Naj bo G ravninski graf z Ω komponentami. Pokaži, da velja: V (G) E(G) + F(G) = 1 + Ω. Dokaz. Če ima ravninski graf G Ω komponent, potem z dodanimi Ω 1 povezavami G postane povezan graf, kateremu nismo spremenili število lic. Torej je Eulerjeva formula posplošena za ravninske grafe z Ω komponentami n e + f = 2 + Ω 1 = Ω + 1. Posledica 53 Vse ravninske vložitve grafa G imajo enako število lic. Dokaz. Trditev takoj sledi iz Eulerjeve formule. 96

97 Trditev 54 Če je G enostaven ravninski graf z n vozlišči, e povezavami in f lici ter z vsaj tremi vozlišči, je e 3n 6. Če pa je G brez trikotnikov, potem velja e 2n 4. Dokaz. Dovolj je pogledati za povezane grafe (drugače pa jim dodamo povezave). Če je n 3, potem vsako lice v enostavnem grafu vsebuje najmanj 3 povezave in tako dobimo 2e 3f. Če to zdaj upoštevamo v Eulerjevi formuli, dobimo e 3n 6. Če G nima trikotnikov, to pomeni, da imajo lica dolžino vsaj 4. V tem primeru pa velja 2e = 4f in dobimo po Eulerjevi formuli e 2n 4. Vprašanje 11 Za katere grafe imamo enačaj v prvi oz. drugi neenačbi? 97

98 Posledica 55 Grafa K 5 in K 3,3 nista ravninska. Dokaz. Za K 5 imamo e = 10 > 9 = 3n 6. Ker je graf K 3,3 brez trikotnikov, imamo e = 9 > 8 = 2n 4. Torej imata grafa preveč povezav, da bi bila ravninska. Posledica 56 Enostavni ravninski graf ima točko stopnje 5. Dokaz. Recimo, G je ravninski graf na n točkah, ki so vse stopnje 6. Potem velja 6 n deg(v) = 2 E(G) 6 n 12. v V (G) 98

99 Dualni graf Dualni graf G ravninskega grafa G je ravninski graf, ki ga dobimo tako, da: 1. v vsako lice f grafa G dodamo vozlišče f V (G ); 2. za vsako povezavo e grafa G, ki loči lici f 1 in f 2, povežemo vozlišči f 1 in f 2 v G s povezavo e. Zgledi: K 4, Q 3, K 2,2,2, K 1,a 99

100 Iz same definicije ter zgornjih zgledov opazimo naslednje: lice velikosti k grafa G ustreza točki stopnje k grafa G ; točka stopnje k grafa G ustreza licu grafa G ; povezava grafa G ustreza povezavi grafa G ; zanka v G ustreza mostu v G ; most v G ustreza zanki v G ; cikel grafa G ustreza minimalnemu prerezu grafa G ; minimalni prerez grafa G ustreza ciklu grafa G. 100

101 Trditev 57 Naj bo G povezan ravninski graf z v točkami, e povezavami in f lici. Potem ima njegov dualni graf G f točk, e povezav in v lic. Dokaz. Trditev sledi hitro iz prejšnih opazk. Problem 8 Naj bo G dual grafa G. Poišči dual grafa G. Rešitev: Opomba: Različne vložitve grafa G v ravnino lahko določajo različne dualne grafe. 101

102 Preverjanje ravninskosti Graf H je minor grafa G, če ga lahko konstruiramo iz nekega podgrafa grafa G z zaporedjem skrčitev povezav. Pravimo, da je graf G skrčljiv na graf H. Zgled: Graf H je subdivizija grafa G, če ga lahko konstruiramo iz grafa G, tako da nekatere povezave v G nadomestimo s potmi dolžine 2 ali več. Zgled: 102

103 Trditev 58 Če graf G vsebuje subdivizijo grafa K 5 ali K 3,3, potem G ni ravninski graf. Dokaz. Ker K 5 in K 3,3 nista ravninska grafa. Trditev 59 Če graf G vsebuje K 5 ali K 3,3 kot minor, potem G ni ravninski graf. Dokaz. Ker K 5 in K 3,3 nista ravninska grafa. Velja namreč tudi obrat, kar sta prva dokazala Kuratowski ter Wagner: Izrek 60 (Wagner) Graf G je ravninski natanko tedaj, ko ne vsebuje grafa K 5 in K 3,3 kot minorja. Izrek 61 (Kuratowski) Graf G je ravninski natanko tedaj, ko ne vsebuje subdivizij grafov K 5 ali K 3,3. 103

104 Zgled: 104

105 Posledica 62 Obstaja algoritem, ki v linearnem številu korakov ugotovi ali je dani graf ravninski. Posledica 63 (Stein-Tutte) Vsak 3-povezan ravninski graf ima ravnočrtno, konveksno vložitev v ravnino. Zgled: 105

106 Debelina grafa Najmanjše število ravninskih grafov, iz katerega lahko sestavimo graf G, je debelina grafa G in jo označimo s t(g). Zgledi: Velja: t(g) = 1 natanko takrat, ko je G ravninski. Opomba: Zanke in vzporedne povezave niso pomembne pri debelini grafa t(g). Zato se omejimo na enostavne grafe. 106

107 Spodnja meja za t(g) Ni znana formula za t(g). Enostavno pa se da izračunati spodnjo mejo, ki je zelo pogosto tudi prava. Izrek 64 Naj bo G enostaven povezan graf z n točkami in m povezavami. Potem je (a) t(g) m 3n 6 ; (b) Če je G brez trikotnikov, potem je t(g) m 2n 4. Dokaz. (a) Ker ima ravninski graf 3n 6 povezav, rabimo vsaj m (b) pokažemo podobno. 3n 6 kosov. Trditev Vprašanje 12 Kakšne spodnje meje nam zagotovi Izrek 64 za grafe K 5, K 3,3, P 10, K 6. Odgovor: 107

108 Problem 9 Kakšne spodnje meje nam zagotovi izrek 64 za grafa K n, K a,b. Rešitev: Formula za t(k a,b ) ni znana, za K n pa velja naslednji izrek. Izrek 65 Debelina polnega grafa K n je določena z obrazcem: { n+7 t(k n ) = 6, za n 9, 10; 3, sicer. 108

109 Križno število Križno število cr(g) grafa G je najmanjše možno število križanj, če G narišemo v ravnini. Zgledi: Velja: cr(g) = 0 natanko takrat, ko je G ravninski. 109

110 Opomba: Če se dve povezavi sekata več kot enkrat, se ju da prestaviti tako, da zmanjšamo število presečišč na eno ali nič. Trditev 66 Vsak graf se da vedno narisati v ravnini tako, da se poljubni dve povezavi sekata največ enkrat. 110

111 Izrek 67 Za polni graf K n velja cr(k n ) 1 5( n 4). Problem 10 Izračunaj cr(k 6 ). 111

112 Barvanja grafov Graf je k-obarvljiv, če obstaja preslikava c : V (G) {1,...,k} tako, da je c(u) c(v) za poljubni sosednji točki u in v grafa G. Tako preslikavo imenujemo barvanje oziroma k-barvanje grafa. Po domače: obarvaj vsako točko grafa z eno izmed k barv tako, da sta poljubni sosednji točki različno pobarvani. Zgled: 112

113 Trditev 68 Velja: 1-obarvljivi grafi so natanko grafi brez povezav; 2-obarvljivi grafi so natanko dvodelni grafi. Dokaz. Trditvi sta očitni. Kromatično število χ(g) grafa G je najmanjše število k, za katero je G k-obarvljiv. Velja: χ(k n ) = n in χ(c n ) = { 2, za n sodo število; 3, sicer. Znani niso nobeni potrebni in zadostni pogoji za to, da je χ k, tj. določitev χ je NP-težak problem. Zanimajo nas zgornje oz. spodnje meje χ. 113

114 Trditev 69 Pri barvanju grafov veljajo naslednje lastnosti: 1. χ(g) V (G) in enakost velja natanko takrat, ko je G poln graf; Če je H podgraf v G, potem je χ(h) χ(g); Če G vsebuje kliko na k točkah, potem je χ(g) k. Dokaz. Trditve so manj ali več očitne. Naloga 28 Pokaži, da za Grötzchev graf G velja χ(g) = 4. Rešitev: 114

115 Zveza med in χ V tem razdelku bomo uporabili okrajšavo = (G). Trditev 70 Za vsak graf G velja χ(g) + 1. Dokaz. Indukcija po številu točk n grafa G. Očitno velja za n = 1. Naj bo n 2 in naj bo v poljubna točka v G. Ker je (G v), obstaja barvanje c grafa G v z + 1 barvami. Točka v ima največ sosedov in vse te točke so že pobarvane. Ker imamo + 1 barv, je vsaj ena neuporabljena oz. prosta pri sosedih točke v. Uporabimo to barvo na v in tako razširimo barvanje c na cel graf G. Alternativen dokaz: Točke grafa G linearno razvrstimo v 1 v 2 v 3 v i v n 1 v n ter v tem vrstnem redu barvamo eno za drugo tako, da vsaki točki priredimo (najmanjšo) prosto barvo. Algoritem pobarva vse točke, ker imamo pri barvanju poljubne točke vsaj eno prosto barvo. Vi 115

116 Brooksov izrek Naloga 29 Poišči grafe G, za katere velja enačaj χ(g) = + 1. Izrek 71 (Brooks) Naj bo G graf z maksimalno stopnjo. Če G ni lih cikel niti poln graf na + 1 točkah, potem je χ(g). Dokaz z uporabo Kempejevih verig H(a, b): Predpostavimo, da je izrek napačen in naj bo G minimalni protiprimer. Ni se težko prepričati, da mora biti 3 ter da je vsaka točka grafa G stopnje. Naj bo n število točk grafa G ter v poljubna točka grafa G. Po minimalnosti obstaja -barvanje grafa G v. V tem barvanju so vse sosede točke v različno obarvane, sicer barvanje lahko razširimo na G. Naj bodo v 1, v 2,...,v sosede točke v ter naj bodo ustrezno obarvane z barvami 1, 2,...,. Označimo s H(i, j) podgraf grafa G, induciranega s točkami, ki imajo barvo i ali barvo j. Komponento grafa H(i, j), ki vsebuje točko u, označimo s H u (i, j). Trditev 1. Poljubni dve sosedi v i in v j točke v sta v isti komponenti grafa H(i, j). Če to ni res, potem v komponenti, v kateri je v i, vse točke z barvo i prebarvamo z barvo j in obratno. Nazadnje v obarvamo z barvo i in dobimo iskano barvanje grafa G. Trditev 2. Vsaka točka iz H vi (i, j), ki je različna od v i in v j, je stopnje 2. Iz točke v i se začnimo sprehajati po grafu H vi (i, j). Naj bo u prva točka, ki jo srečamo, stopnje 3 ter različna od v i in v j. Zagotovo obstaja barva, različna od i in j, s katero ni obarvana nobena od sosed točke u. S to barvo obarvamo točko u in dobimo protislovje iz trditve 1. Trditev 3. Za poti H vj (i, j) in H vj (k, j) je v j edina skupna točka. Recimo, da je u druga skupna točka teh poti. Tedaj ima točka u štiri sosede, ki so pobarvane z barvami i in k. Zaradi tega obstaja prosta barva, s katero pobarvamo točko u ter dobimo protislovje iz trditve 1. Ker G ni polni graf, na + 1 točkah obstajata taki v i in v j, ki nista sosedi. Naj bo u točka grafa G, ki je obarvana z barvo j ter je sosednja z v i. Ta točka je različna od v j. Naj bo k i in k j. V H vi (i, k) točkam zamenjamo barve. V novem barvanju je točka u skupna za poti H vj (i, j) in H vj (k, j). To pa nasprotuje trditvi 3 in s tem je dokaz končan. 116

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Vektorji - naloge za test Naloga 1 Ali so točke A(1, 2, 3), B(0, 3, 7), C(3, 5, 11) b) A(0, 3, 5), B(1, 2, 2), C(3, 0, 4) kolinearne? Naloga 2 Ali toč

Vektorji - naloge za test Naloga 1 Ali so točke A(1, 2, 3), B(0, 3, 7), C(3, 5, 11) b) A(0, 3, 5), B(1, 2, 2), C(3, 0, 4) kolinearne? Naloga 2 Ali toč Vektorji - naloge za test Naloga 1 li so točke (1, 2, 3), (0, 3, 7), C(3, 5, 11) b) (0, 3, 5), (1, 2, 2), C(3, 0, 4) kolinearne? Naloga 2 li točke a) (6, 0, 2), (2, 0, 4), C(6, 6, 1) in D(2, 6, 3), b)

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 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

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

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

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

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

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

MergedFile

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

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

'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

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

Domače vaje iz LINEARNE ALGEBRE Marjeta Kramar Fijavž Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo Univerze v Ljubljani 2007/08 Kazalo 1 Vektorji 2 2 Analit

Domače vaje iz LINEARNE ALGEBRE Marjeta Kramar Fijavž Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo Univerze v Ljubljani 2007/08 Kazalo 1 Vektorji 2 2 Analit Domače vaje iz LINEARNE ALGEBRE Marjeta Kramar Fijavž Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo Univerze v Ljubljani 007/08 Kazalo Vektorji Analitična geometrija 7 Linearni prostori 0 4 Evklidski prostori

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

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

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

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

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-junij-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

M

M Š i f r a k a n d i d a t a : Državni izpitni center *M16140111* Osnovna raven MATEMATIKA Izpitna pola 1 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK Sobota, 4. junij 016 / 10 minut Dovoljeno gradivo in pripomočki: Kandidat

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

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

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

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

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

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

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

Strokovni izobraževalni center Ljubljana, Srednja poklicna in strokovna šola Bežigrad PRIPRAVE NA PISNI DEL IZPITA IZ MATEMATIKE 2. letnik nižjega pok

Strokovni izobraževalni center Ljubljana, Srednja poklicna in strokovna šola Bežigrad PRIPRAVE NA PISNI DEL IZPITA IZ MATEMATIKE 2. letnik nižjega pok Strokovni izobraževalni center Ljubljana, Srednja poklicna in strokovna šola Bežigrad PRIPRAVE NA PISNI DEL IZPITA IZ MATEMATIKE 2. letnik nižjega poklicnega izobraževanja NAVODILA: Izpit iz matematike

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

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 *M15245112* JESENSKI IZPITNI ROK Izpitna pola 2 / 90 minut Dovoljeno gradivo in pripomočki: Kandidat prinese nalivno pero ali kemični svinčnik in računalo.

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

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

Bellman-Fordov algoritem za iskanje najkraj²ih poti Alenka Frim 19. februar 2009 Popravek 25. februar 2009 Imamo usmerjen graf G z uteºmi na povezavah

Bellman-Fordov algoritem za iskanje najkraj²ih poti Alenka Frim 19. februar 2009 Popravek 25. februar 2009 Imamo usmerjen graf G z uteºmi na povezavah Bellman-Fordov algoritem za iskanje najkraj²ih poti Alenka Frim 19. februar 2009 Popravek 25. februar 2009 Imamo usmerjen graf G z uteºmi na povezavah (uteº si predstavljamo npr. kot dolºino, ceno, teºo

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

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 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

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

Rešene naloge iz Linearne Algebre

Rešene naloge iz Linearne Algebre UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO LABORATORIJ ZA MATEMATIČNE METODE V RAČUNALNIŠTVU IN INFORMATIKI Aleksandra Franc REŠENE NALOGE IZ LINEARNE ALGEBRE Študijsko gradivo Ljubljana

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

FGG14

FGG14 Iterativne metode podprostorov Iterativne metode podprostorov uporabljamo za numerično reševanje linearnih sistemov ali računanje lastnih vrednosti problemov z velikimi razpršenimi matrikami, ki so prevelike,

Prikaži več

VOLILNA ŠTEVILA

VOLILNA ŠTEVILA List za mlade matematike, fizike, astronome in računalnikarje ISSN 0351-6652 Letnik 21 (1993/1994) Številka 2 Strani 98 105 Bojan Hvala: VOLILNA ŠTEVILA Ključne besede: matematika. Elektronska verzija:

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

Predtest iz za 1. kontrolno nalogo- 2K Teme za kontrolno nalogo: Podobni trikotniki. Izreki v pravokotnem trikotniku. Kotne funkcije poljubnega kota.

Predtest iz za 1. kontrolno nalogo- 2K Teme za kontrolno nalogo: Podobni trikotniki. Izreki v pravokotnem trikotniku. Kotne funkcije poljubnega kota. Predtest iz za 1. kontrolno nalogo- K Teme za kontrolno nalogo: Podobni trikotniki. Izreki v pravokotnem trikotniku. Kotne funkcije poljubnega kota. Osnovne zveze med funkcijamo istega kota. Uporaba kotnih

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

VAJE

VAJE UČNI LIST Geometrijska telesa Opomba: pri nalogah, kjer računaš maso jeklenih teles, upoštevaj gostoto jekla 7,86 g / cm ; gostote morebitnih ostalih materialov pa so navedene pri samih nalogah! Fe 1)

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

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA POLONA LUŽNIK PETKOTNIŠKA ŠTEVILA DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 2013

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA POLONA LUŽNIK PETKOTNIŠKA ŠTEVILA DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 2013 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA POLONA LUŽNIK PETKOTNIŠKA ŠTEVILA DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 013 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA FIZIKA IN MATEMATIKA POLONA LUŽNIK Mentor: dr. MARKO RAZPET,

Prikaži več

NAVODILA AVTORJEM PRISPEVKOV

NAVODILA AVTORJEM PRISPEVKOV Predmetna komisija za nižji izobrazbeni standard matematika Opisi dosežkov učencev 6. razreda na nacionalnem preverjanju znanja Slika: Porazdelitev točk pri matematiki (NIS), 6. razred 1 ZELENO OBMOČJE

Prikaži več

Microsoft Word - vaje2_ora.doc

Microsoft Word - vaje2_ora.doc II UKAZI 1. Napišite zaporedje ukazov, ki vrednost enobajtne spremenljivke STEV1 prepiše v enobajtno spremenljivko STEV2. Nalogo rešite z neposrednim naslavljanjem (zaporedje lahko vsebuje le 2 ukaza v

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

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

SESTAVA VSEBINE MATEMATIKE V 6

SESTAVA VSEBINE MATEMATIKE V 6 SESTAVA VSEBINE MATEMATIKE V 6. RAZREDU DEVETLETKE 1. KONFERENCA Št. ure Učne enote CILJI UVOD (1 ura) 1 Uvodna ura spoznati vsebine učnega načrta, način dela, učne pripomočke za pouk matematike v 6. razredu

Prikaži več

Optimizacija z roji delcev - Seminarska naloga pri predmetu Izbrana poglavja iz optimizacije

Optimizacija z roji delcev - Seminarska naloga pri predmetu Izbrana poglavja iz optimizacije Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko Seminarska naloga pri predmetu Izbrana poglavja iz optimizacije 2. junij 2011 Koncept PSO Motivacija: vedenje organizmov v naravi Ideja: koordinirano

Prikaži več

Mrežni modeli polimernih verig Boštjan Jenčič 22. maj 2013 Eden preprostejših opisov polimerne verige je mrežni model, kjer lahko posamezni segmenti p

Mrežni modeli polimernih verig Boštjan Jenčič 22. maj 2013 Eden preprostejših opisov polimerne verige je mrežni model, kjer lahko posamezni segmenti p Mrežni modeli polimernih verig Boštjan Jenčič. maj 013 Eden preprostejših opisov polimerne verige je mrežni model, kjer lahko posameni segmenti polimera asedejo golj ogljišča v kvadratni (ali kubični v

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

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

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

C:/Users/Matevz/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-januar-februar-15.dvi

C:/Users/Matevz/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-januar-februar-15.dvi Kemijska tehnologija, Kemija Bolonjski univerzitetni program Smer: KT K WolframA: DA NE Čas reševanja je 75 minut. Navodila: Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I Ugasni in odstrani mobilni telefon.

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 - avd_vaje_ars1_1.doc

Microsoft Word - avd_vaje_ars1_1.doc ARS I Avditorne vaje Pri nekem programu je potrebno izvršiti N=1620 ukazov. Pogostost in trajanje posameznih vrst ukazov računalnika sta naslednja: Vrsta ukaza Štev. urinih period Pogostost Prenosi podatkov

Prikaži več

Del 1 Limite

Del 1 Limite Del 1 Limite POGLAVJE 1 Zaporedja realnih števil 1. Osnovne lastnosti realnih števil Naravna števila označujemo z N, cela z Z, racionalna z Q in realna z R. Naravna števila so nastala iz potrebe po preštevanju.

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

Poročilo o opravljenem delu pri praktičnem pouku fizike: MERJENJE S KLJUNASTIM MERILOM Ime in priimek: Mitja Kočevar Razred: 1. f Učitelj: Otmar Uranj

Poročilo o opravljenem delu pri praktičnem pouku fizike: MERJENJE S KLJUNASTIM MERILOM Ime in priimek: Mitja Kočevar Razred: 1. f Učitelj: Otmar Uranj Poročilo o opravljenem delu pri praktičnem pouku fizike: MERJENJE S KLJUNASTIM MERILOM Ime in priimek: Mitja Kočevar Razred: 1. f Učitelj: Otmar Uranjek, prof. fizike Datum izvedbe vaje: 11. 11. 2005 Uvod

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

Poročilo za 1. del seminarske naloge- igrica Kača Opis igrice Kača (Snake) je klasična igrica, pogosto prednaložena na malce starejših mobilnih telefo

Poročilo za 1. del seminarske naloge- igrica Kača Opis igrice Kača (Snake) je klasična igrica, pogosto prednaložena na malce starejših mobilnih telefo Poročilo za 1. del seminarske naloge- igrica Kača Opis igrice Kača (Snake) je klasična igrica, pogosto prednaložena na malce starejših mobilnih telefonih. Obstaja precej različic, sam pa sem sestavil meni

Prikaži več

Segmentacija slik z uporabo najvecjega pretoka

Segmentacija slik z uporabo najvecjega pretoka Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Eva Križman Segmentacija slik z uporabo največjega pretoka DIPLOMSKO DELO INTERDISCIPLINARNI UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM PRVE STOPNJE

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

PRIPRAVA NA 1. Š. N.: KVADRATNA FUNKCIJA IN KVADRATNA ENAČBA 1. Izračunaj presečišča parabole y=5 x x 8 s koordinatnima osema. R: 2 0, 8, 4,0,,0

PRIPRAVA NA 1. Š. N.: KVADRATNA FUNKCIJA IN KVADRATNA ENAČBA 1. Izračunaj presečišča parabole y=5 x x 8 s koordinatnima osema. R: 2 0, 8, 4,0,,0 PRIPRAVA NA 1. Š. N.: KVADRATNA FUNKCIJA IN KVADRATNA ENAČBA 1. Izračunaj presečišča parabole y=5 x +18 x 8 s koordinatnima osema. R: 0, 8, 4,0,,0 5. Zapiši enačbo kvadratne funkcije f (x )=3 x +1 x+8

Prikaži več

Microsoft PowerPoint _12_15-11_predavanje(1_00)-IR-pdf

Microsoft PowerPoint _12_15-11_predavanje(1_00)-IR-pdf uporaba for zanke i iz korak > 0 oblika zanke: for i iz : korak : ik NE i ik DA stavek1 stavek2 stavekn stavek1 stavek2 stavekn end i i + korak I&: P-XI/1/17 uporaba for zanke i iz korak < 0 oblika zanke:

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

Kotne in krožne funkcije Kotne funkcije v pravokotnem trikotniku β a c γ b α sin = a c cos = b c tan = a b cot = b a Sinus kota je razmerje kotu naspr

Kotne in krožne funkcije Kotne funkcije v pravokotnem trikotniku β a c γ b α sin = a c cos = b c tan = a b cot = b a Sinus kota je razmerje kotu naspr Kotne in krožne funkcije Kotne funkcije v pravokotnem trikotniku β a c γ b α sin = a c cos= b c tan = a b cot = b a Sinus kota je razmerje kotu nasprotne katete in hipotenuze. Kosinus kota je razmerje

Prikaži več

Izpit iz GEOMETRIJE 17. junij 2004 Vpisna ²tevilka: Vrsta: Ime in priimek: Sedeº: 1. Poi² i vse stoºnice v P(R 3 ), ki se dotikajo premice x = 0, prem

Izpit iz GEOMETRIJE 17. junij 2004 Vpisna ²tevilka: Vrsta: Ime in priimek: Sedeº: 1. Poi² i vse stoºnice v P(R 3 ), ki se dotikajo premice x = 0, prem 17. junij 2004 1. Poi² i vse stoºnice v P(R 3 ), ki se dotikajo premice x = 0, premice z = 0 v to ki (1, 1, 0) in premice y = 0 v to ki (1, 0, 1). 2. V projektivni ravnini so dane premice p 1 : 4x 3y z

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

Matematika II (UN) 2. kolokvij (7. junij 2013) RE ITVE Naloga 1 (25 to k) ƒasovna funkcija f je denirana za t [0, 2] in podana s spodnjim grafom. f t

Matematika II (UN) 2. kolokvij (7. junij 2013) RE ITVE Naloga 1 (25 to k) ƒasovna funkcija f je denirana za t [0, 2] in podana s spodnjim grafom. f t Matematika II (UN) 2. kolokvij (7. junij 2013) RE ITVE Naloga 1 (25 to k) ƒasovna funkcija f je denirana za t [0, 2] in podana s spodnjim grafom. f t 0.5 1.5 2.0 t a.) Nari²ite tri grafe: graf (klasi ne)

Prikaži več

resitve.dvi

resitve.dvi FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 3. februar Ime in priimek: Vpisna št: Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja. Veljale bodo samo rešitve na papirju, kjer

Prikaži več

P182C10111

P182C10111 Š i f r a k a n d i d a t a : Državni izpitni center *P18C10111* JESENSKI IZPITNI ROK MATEMATIKA Izpitna pola Ponedeljek, 7. avgust 018 / 10 minut Dovoljeno gradivo in pripomočki: Kandidat prinese nalivno

Prikaži več

MATEMATIKA Zbirka nalog za nacionalno preverjanje znanja Jana Draksler in Marjana Robič 9+ znam za več

MATEMATIKA Zbirka nalog za nacionalno preverjanje znanja Jana Draksler in Marjana Robič 9+ znam za več MATEMATIKA Zbirka nalog za nacionalno preverjanje znanja Jana Draksler in Marjana Robič 9+ znam za več ZBIRKA ZNAM ZA VEČ imatematika 9+ Zbirka nalog za nacionalno preverjanje znanja Avtorici: Jana Draksler

Prikaži več

MERJENJE GORIŠČNE RAZDALJE LEČE

MERJENJE GORIŠČNE RAZDALJE LEČE MERJENJE GORIŠČNE RAZDALJE LEČE 1. UVOD: V tej vaji je bilo potrebno narediti pet nalog, povezanih z lečami. 2. NALOGA: -Na priloženih listih POTREBŠČINE: -Na priloženih listih A. Enačba zbiralne leče

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