Представление с помощью кругов Эйлера множественного выражения. Законы и свойства алгебры множеств, упрощение выражений. Система функций, ее возможные базисы. Минимизирование булевой функции. Метод Квайна – Мак-Класки. Определение хроматического числа.
Представить с помощью кругов Эйлера множественное выражение Используя законы и свойства алгебры множеств, упростить заданное выражение Показать, что эти множества представляют собой соответствия между множествами N1 и N2 , если N1 = N2 = . Построить диаграмму и определить, является ли данное множество решеткой.
План
Содержание
Введение
Список литературы
Введение
Проблемы, связанные с понятиями бесконечности, дискретности и непрерывности, рассматривались в математике, как и в философии, древнегреческими мыслителями, начиная с 6 века до нашей эры. Под влиянием сочинений Аристотеля они широко обсуждались средневековыми учеными и философами в странах Европы и Азии. Через всю историю математики проходит идея преодоления между актуальной и потенциальной бесконечностью, с одной стороны, между дискретным характером числа и непрерывной природой геометрических величин - с другой. Впервые проблема математической бесконечности и связанных с нею понятий была широко поставлена в наиболее общем виде в теории множеств, основы которой были разработаны в последней четверти 19 века Георгом Кантором.
Цель контрольной работы - ознакомится с основными понятиями и методами решения по дискретной математике, уметь применить полученные знания при решении практического задания.
Задание 1
Представить с помощью кругов Эйлера множественное выражение
.
Используя законы и свойства алгебры множеств, упростить заданное выражение.
Решение: Используя круги Эйлера и, учитывая, что операция пересечения выполняется раньше операции объединения, получим следующие рисунки:
Объединяя заштрихованные области, получим искомое множество:
Упростим заданное выражение:
=
.
Задание 2
Заданы множества кортежей:
.
Показать, что эти множества представляют собой соответствия между множествами N1 и N2 , если N1 = N2 = . Дать полную характеристику этих соответствий
Решение: Найдем декартово произведение:
Видно, что заданные множества являются подмножествами этого прямого произведения. Следовательно, данные множества есть соответствия. а) .
Область определения: . Следовательно, соответствие является частично определенным.
Область значений: . Следовательно, соответствие является сюръективным.
Образом элемента являются два элемента . Значит соответствие не является функциональным. Из этого следует, что соответствие не является функцией, отображением. б) .
Область определения: . Следовательно, соответствие является частично определенным.
Область значений: . Следовательно, соответствие не является сюръективным.
Образом любого элемента из является единственный элемент из . Следовательно, соответствие является функциональным, функцией. Соответствие является частично определенным. Это означает, что функция является частично определенной и не является отображением. в) .
Область определения: .Следовательно, соответствие всюду определено.
Область значений: . Следовательно, соответствие не является сюръективным.
Образом любого элемента из является единственный элемент из . Следовательно, соответствие является функциональным, функцией. Так как соответствие всюду определено, то имеем полностью определенную функцию, т.е. имеем отображение N1 в N2 . г) .
Область определения: . Значит, соответствие полностью определено.
Область значений: . Значит, соответствие сюръективно.
Образом любого элемента из N1 является единственный элемент из N2 . Следовательно, соответствие является функциональным, функцией.
Так как соответствие всюду определено, сюръективно, функционально и прообразом любого элемента из является единственный элемент из , то соответствие является взаимно однозначным.
Так как функция полностью определена и соответствие сюръективно, то имеем отображение N1 на N2 .
Так как для любых двух различных элементов из N1 их образы из N2 также различны, то отображение является инъективным.
Так как отображение является одновременно сюръективным и инъективным, то имеем биективное отображение (взаимно однозначное отображение).
Задание 3
Частично упорядоченное множество М задано множеством упорядоченных пар
.
Построить диаграмму и определить, является ли данное множество решеткой. Если заданное множество является решеткой, то определить, является ли решетка дедекиндовой , дистрибутивной.
Решение: Построим диаграмму:
Построим таблицу: Пары элементов Н.Г. В.Г. Н.Н.Г. Н.В.Г.
1,2 1 2,5 1 2
1,3 1 3,4,5 1 3
1,4 1 4,5 1 4
1,5 1 5 1 5
1,6 1 6,2,5 1 6
2,3 1 5 1 5
2,4 1 5 1 5
2,5 2,6,1 5 2 5
2,6 6,1 2,5 6 2
3,4 3,1 4,5 3 4
3,5 3,1 5 3 5
3,6 1 5 1 5
4,5 4,3,1 5 4 5
4,6 1 5 1 5
5,6 6,1 5 6 5
Так как любая пара элементов имеет единственную наибольшую нижнюю грань и единственную наименьшую верхнюю грань, то заданное частично упорядоченное множество М является решеткой.
Решетка М является дедекиндовой, когда выполняется равенство:
для таких , что .
Решетка М не является дедекиндовой, т.к. указанное равенство не выполняется, например, для элементов 2, 3, 4:
Одним из условий дистрибутивности решетки является ее дедекиндо-вость. Так как решетка М не является дедекиндовой, то она не является дистрибутивной решеткой.
Задание 4
Является ли полной система булевых функций ? Если система функций полная ,то выписать все возможные базисы.
Решение: Рассмотрим функцию .
1. Принадлежность функции к классу : .
Следовательно, .
2. Принадлежность функции к классу : .
Следовательно, .
3. Принадлежность функции к классу .
Предположим, что функция линейная и, следовательно, представима в виде полинома Жегалкина первой степени: .
Найдем коэффициенты .
Фиксируем набор 000: ,
,
Следовательно, .
Фиксируем набор 100: , ,
Следовательно, .
Фиксируем набор 010: , , .
Следовательно, .
Фиксируем набор 001: , , , .
Следовательно, функция (по нашему предположению) может быть представлена полиномом вида:
.
Если функция линейная, то на всех остальных наборах ее значение должно равняться 1. Но на наборе 111 . Значит, функция не является линейной, т.е. .
4. Принадлежность функции к классу .
Функция самодвойственная, если на любой паре противоположных наборов (наборов, сумма десятичных эквивалентов которых равна , где п - количество переменных функции) функция принимает противоположные значения.
Вычисляем . Вычисляем значения функции на оставшихся наборах:
Из таблицы видно, что на наборах 3 и 4 функция принимает одинаковые значения. Следовательно, .
5. Принадлежность функции к классу .
Из таблицы видно, что 111 > 000 , но . Следовательно, .
Строим критериальную таблицу:
К0 К1 КЛ КС КМ f1 - - - - - f2 - - - - -
В таблице в каждом столбце стоят минусы. Следовательно, система булевых функций является полной .
Найдем все возможные базисы. По критериальной таблице составим КНФ : .
Приведем КНФ к ДНФ : .
По полученной ДНФ выписываем искомые базисы: .
Задание 5
Минимизировать булеву функцию по методу Квайна - Мак-Класки.
Решение: 1 этап. Определение сокращенной ДНФ.
По десятичным эквивалентам запишем 0-кубы :
Выполним разбиение на подгруппы: .
Строим -кубы, сравнивая соседние группы (значок (*) указывает на участие данной импликанты в склеивании):
Выполняем разбиение всех -кубов в зависимости от расположения независимой переменной Х :
.
Выполняем сравнение кубов внутри каждой подгруппы с целью построения -кубов (значок (*) указывает на участие данной импликанты в склеивании): .
Выполняем сравнение кубов внутри каждой подгруппы с целью построения -кубов (значок (*) указывает на участие данной импликанты в склеивании): или .
Так как они одинаковы, то .
Запишем сокращенную ДНФ, в которую должны быть включены им-пликанта из К 3 и импликанты, не участвовавшие в склеивании (в нашем случае таких импликант нет) :
.
2 этап. Определение тупиковой ДНФ.
Так как все импликанты участвовали в склеивании, и сокращенная ДНФ состоит из одной простой импликанты, то строить таблицу покрытий нет необходимости, т.е.
.
Задание 6
Для неориентированного графа , у которого , а) вычислить числа ;
б) определить хроматическое число .
Решение: Построим граф:
а) Вычислим числа .
1) : Используя алгоритм выделения пустых подграфов, построим дерево:
Согласно определению :
.
2) : Используя алгоритм выделения полных подграфов, построим дерево:
Здесь - полные подграфы. Видно, что мощность носителей всех подграфов равна трем, т.е.
.
3) :
Построим модифицированную матрицу смежности заданного графа G :
1 2 3 4 5 6
.
Находим минимальное число строк, покрывающих все столбцы модифицированной матрицы . Таких строк - одна. Следовательно, . б) Определим хроматическое число .
Согласно алгоритму минимальной раскраски вершин графа, выделим все пустые подграфы графа G , т.е. построим дерево (оно построено в пункте а) ):
Построим таблицу: 1 2 3 4 5 6
1. {1,4,6} 1 1 1
2. {1,5} 1 1
3. {2,5} 1 1
4. {2,6} 1 1
5. {3} 1
Определяем минимальное число строк, покрывающих все столбцы таблицы. Такими строками могут быть строки 1, 3, 5. Значит, .
Зададимся красками: для множества вершин - краска синяя (С ), для множества вершин - краска красная ( К ), для множества вершин - краска зеленая ( З ).
Раскрасим вершины графа G :
Задание 7
Для заданной сети : а) найти величину минимального пути и сам путь от вершины до вершины по алгоритму Дейкстры ;
б) используя алгоритм Форда-Фалкерсона, определить максимальный поток ( v1 - вход , v6 - выход сети ) и указать минимальный разрез, отделяющий v1 от v6 , если задана матрица весов (длин, пропускных способностей) Р :
v1 v2 v3 v4 v5 v6
Решение: Построим сеть:
а) Найдем величину минимального пути и сам путь сети G . Используем для этого алгоритм Дейкстры.
Этап 1. Нахождение длины кратчайшего пути.
.
Шаг 1. Полагаем
1-я итерация.
Шаг 2. Составим множество вершин, непосредственно следующих за с временными метками: . Пересчитываем временные метки этих вершин: , .
Шаг 3. Одна из временных меток превращается в постоянную:
Шаг 4. Следовательно, возвращаемся на второй шаг.
2-я итерация.
Шаг 2.
Шаг 3.
Шаг 4. Переход на второй шаг.
3-я итерация.
Шаг 2.
Шаг 3.
Шаг 4.
Переход на второй шаг.
4-я итерация.
Шаг 2.
Шаг 3.
Шаг 4. Переход на второй шаг.
5-я итерация.
Шаг 2.
Шаг 3.
Шаг 4. Конец первого этапа.
Следовательно, длина кратчайшего пути равна .
Этап 2. Построение кратчайшего пути.
1-я итерация.
Шаг 5. Составим множество вершин, непосредственно предшествующих с постоянными метками : Проверим равенство для этих вершин: т.е. т.е.
Включаем дугу в кратчайший путь, Шаг 6. Возвращаемся на пятый шаг.
2-я итерация.
Шаг 5.
Включаем дугу в кратчайший путь, .
Шаг 6. . Завершение второго этапа.
Следовательно, кратчайший путь построен. Его образует последовательность дуг: .
Окончательно, кратчайший путь от вершины до вершины v6 построен. Его длина (вес) равна . Сам путь образует последовательность дуг:
б) Определим максимальный поток через сеть G. Для этого используем алгоритм Форда-Фалкерсона.
Выбираем произвольно путь из вершины v1 в вершину v6 . Пусть это будет путь . Минимальную пропускную способность на этом пути, равную 10, имеет дуга , т.е. Увеличим на этом пути поток до 10 единиц. Дуга становится насыщенной. Дуга имеет на данный момент пропускную способность, равную 10.
Путь Следовательно, поток на этом пути можно увеличить на 9 единиц. Дуги становятся насыщенными.
Других маршрутов нет (другие маршруты проходят через насыщенные дуги). Поток максимален. Делаем разрез вокруг вершины v1 по насыщенным дугам и получаем его величину единиц.
8. Используя алгоритм Краскала, построить остов с наименьшим весом для неориентированного взвешенного графа , у которого , если заданы веса (длины) ребер: ? Построим граф G :
1. Упорядочим ребра в порядке неубывания веса (длины):
2. Возьмем ребро u1 и поместим его в строящийся остов.
Возьмем ребро u2 и поместим его в строящийся остов (т.к. оно не образует с предыдущим ребром цикла).
Берем ребро u3 и помещаем его в строящийся остов (т.к. оно не образует с предыдущими ребрами цикла).
Берем ребро u4 и помещаем его в строящийся остов (т.к. оно не образует с предыдущими ребрами цикла).
Берем ребро u5 и помещаем его в строящийся остов (т.к. оно не образует цикла с предыдущими ребрами).
Ребра не рассматриваем, т.к. они образуют циклы с предыдущими ребрами.
Проверим окончание алгоритма. Число входящих в остов ребер равно 5. Заданный граф имеет п = 6 вершин и . Таким образом, остов содержит все вершины заданного графа G .
Вес (длина) построенного остова равен .
Литература
1. Горбатов В.А. Основы дискретной математики. - М.: Высшая школа, 1986. - 311 с.
2. Коршунов Ю.М. Математические основы кибернетики. - М.: Энерго атомиздат, 1987. - 496 с.
3. Кузнецов О.П., Адельсон-Вельский Г.М. Дискретная математика для инженера. - М.: Энергоатомиздат, 1988. - 480 с.
