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离散数学课件(英文版)----Equivalence(II)
Ex. (x,y)R (y,z)R (x,z)R (x,x)R etc.
A1
A It is straight to prove that R is reflexible, symmetric and transitive, so, it is an equivalence relation.
Symmetry
Let A={1,2,3}, RAA {(1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(3,1),(3,3)} symmetric. {(1,2),(2,3),(2,2),(3,1)} antisymmetric. {(1,2),(2,3),(3,1)} antisymmetric and asymmetric. {(11),(2,2)} symmetric and antisymmetric. symmetric and antisymmetric, and asymmetric!
• R is reflexive relation on A if and only if IAR
Visualized Reflexivity
A={a,b,c} a
1 0 0 1 1 1 MR 0 1 1
b
c
Symmetry
Relation R on A is Symmetric if whenever (a,b)R, then (b,a)R Antisymmetric if whenever (a,b)R and (b,a)R then a=b. Asymmetric if whenever (a,b)R then (b,a)R (Note: neither anti- nor a-symmetry is the negative of symmetry)
A1
A It is straight to prove that R is reflexible, symmetric and transitive, so, it is an equivalence relation.
Symmetry
Let A={1,2,3}, RAA {(1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(3,1),(3,3)} symmetric. {(1,2),(2,3),(2,2),(3,1)} antisymmetric. {(1,2),(2,3),(3,1)} antisymmetric and asymmetric. {(11),(2,2)} symmetric and antisymmetric. symmetric and antisymmetric, and asymmetric!
• R is reflexive relation on A if and only if IAR
Visualized Reflexivity
A={a,b,c} a
1 0 0 1 1 1 MR 0 1 1
b
c
Symmetry
Relation R on A is Symmetric if whenever (a,b)R, then (b,a)R Antisymmetric if whenever (a,b)R and (b,a)R then a=b. Asymmetric if whenever (a,b)R then (b,a)R (Note: neither anti- nor a-symmetry is the negative of symmetry)
离散数学ppt课件
02
集合论基础
集合的基本概念
总结词
集合是离散数学中的基本概念, 是研究离散对象的重要工具。
详细描述
集合是由一组确定的、互不相同 的、可区分的对象组成的整体。 这些对象称为集合的元素。例如 ,自然数集、平面上的点集等。
集合的运算和性质
总结词
集合的运算和性质是离散数学中的重要内容,包括集合的交、并、差、补等基本运算,以及集合的确定性、互异 性、无序性等性质。
生,1表示事件一定会发生。
离散概率论的运算和性质
概率的加法性质
如果两个事件A和B是互斥的,那么P(A或B)等于P(A)加上 P(B)。
概率的乘法性质
如果事件A和B是独立的,那么P(A和B)等于P(A)乘以P(B) 。
全概率公式
对于任意的事件A,存在一个完备事件组{E1, E2, ..., En}, 使得P(Ai)>0 (i=1,2,...,n),且E1∪E2∪...∪En=S,那么 P(A)=∑[i=1 to n] P(Ai)P(A|Ei)。
工程学科
离散数学在工程学科中也有着重要的 应用,如计算机通信网络、控制系统 、电子工程等领域。
离散数学的重要性
基础性
离散数学是数学的一个重要分支 ,是学习其他数学课程的基础。
应用性
离散数学在各个领域都有着广泛的 应用,掌握离散数学的知识和方法 对于解决实际问题具有重要的意义 。
培养逻辑思维
学习离散数学可以培养人的逻辑思 维能力和问题解决能力,对于个人 的思维发展和职业发展都有很大的 帮助。
详细描述
邻接矩阵是一种常用的表示图的方法,它是 一个二维矩阵,其中行和列对应于图中的节 点,如果两个节点之间存在一条边,则矩阵 中相应的元素为1,否则为0。邻接表是一 种更有效的表示图的方法,它使用链表来存 储与每个节点相邻的节点。
离散数学PPT课件
离散数学
1-6
Copyright © 《离散数学》精品课程小组
计算机与信息科学系
Department of Computer and Information Science
第七章 二元关系
7.1 有序对与笛卡儿积
由排列组合的知识不难证明: 如果|A| = m, |B| = n, 则|A B| = mn.
笛卡儿积运算具有以下性质: 1)对任意集合A, 根据定义有 A = , A = 2)一般地说, 笛卡儿积运算不满足交换律, 即 A B B A (当A B, A , B 时) 3)笛卡儿积运算不满足结合律, 即
(A B) C A (B C) (当A , B , C 时)
离散数学
1-4
Copyright © 《离散数学》精品课程小组
计算机与信息科学系
Department of Computer and Information Science
第七章 二元关系
例7.1 已知<x+2, 4> = <5, 2x+y>, 求x和y.
❖ 解 由有序对相等的充要条件有 x 2 5 2x y 4
第七章 二元关系
总体概述
标题添加
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计算机与信息科学系
Department of Computer and Information Science
第七章 二元关系
7.1 有序对与笛卡儿积 7.2 二元关系 7.3 关系的运算 7.4 关系的性质 7.5 关系的闭包 7.6 等价关系与划分 7.7 偏序关系
235-Ch5-离散数学英文版PPT
• Recursive Step: Provide rules for forming new elements in the set from those already known to be in the set
• Example:
– Basis Step: 3 S – Recursive Step: if x S and y S then x + y S – Then, S = {3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, …}
For n = 4, f4 = 3 > 2 = (3 + 5)/2 • Why we need to prove n = 3 and n = 4?
Fibonacci Example
• Inductive step:
• Assume fj > j-2, for all j, 3 j k, k ≥ 4. We must show that fk+1 > k-1. Note that fk+1 = fk + fk-1 By induction assumption, fk > k-2 and fk-1 > k-3 So, fk+1 = fk + fk-1 > k-2 + k-3 We now only need to show that k-2 + k-3 = k-1
• We denote Fibonacci numbers as fn = f(n), n = 0, 1, 2, …
Fibonacci Numbers
Suppose a newly-born pair of rabbits, one male, one female, are put in a field. Rabbits are able to mate at the age of one month so that at the end of its second month a female can produce another pair of rabbits. Suppose that our rabbits never die and that the female always produces one new pair (one male, one female) every month
• Example:
– Basis Step: 3 S – Recursive Step: if x S and y S then x + y S – Then, S = {3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, …}
For n = 4, f4 = 3 > 2 = (3 + 5)/2 • Why we need to prove n = 3 and n = 4?
Fibonacci Example
• Inductive step:
• Assume fj > j-2, for all j, 3 j k, k ≥ 4. We must show that fk+1 > k-1. Note that fk+1 = fk + fk-1 By induction assumption, fk > k-2 and fk-1 > k-3 So, fk+1 = fk + fk-1 > k-2 + k-3 We now only need to show that k-2 + k-3 = k-1
• We denote Fibonacci numbers as fn = f(n), n = 0, 1, 2, …
Fibonacci Numbers
Suppose a newly-born pair of rabbits, one male, one female, are put in a field. Rabbits are able to mate at the age of one month so that at the end of its second month a female can produce another pair of rabbits. Suppose that our rabbits never die and that the female always produces one new pair (one male, one female) every month
《离散数学图论》课件
最短路径问题
实现方法:使用 队列数据结构, 将起始节点入队, 然后依次处理队 列中的每个节点, 直到找到目标节
点或队列为空
Dijkstra算法和Prim算法
Dijkstra算法:用于 求解单源最短路径问 题,通过不断更新最 短路径来寻找最短路 径。
Prim算法:用于求解 最小生成树问题,通过 不断寻找最小权重的边 来构建最小生成树。
图的矩阵表示
邻接矩阵的定义和性质
定义:邻接矩阵是一个n*n的矩阵,其 中n是图的顶点数,矩阵中的元素表示 图中顶点之间的连接关系。
性质:邻接矩阵中的元素只有0和1, 其中0表示两个顶点之间没有边相连, 1表示两个顶点之间有一条边相连。
应用:邻接矩阵可以用于表示图的连通 性、路径长度等信息,是图论中常用的 表示方法之一。
图像处理:优化图像分割, 提高图像质量
物流配送:优化配送路径, 降低配送成本
社交网络:优化社交网络 结构,提高用户活跃度
感谢您的观看
汇报人:PPT
数学:用于图论、组合数 学、代数拓扑等领域
物理学:用于量子力学、 统计力学等领域
生物学:用于蛋白质结构、 基因调控等领域
社会科学:用于社会网络 分析、经济模型等领域
图的基本概念
图的定义和表示方法
图的定义:由节点和边组成的数学结构,节点表示对象,边表示对象之间的关系
节点表示方法:用点或圆圈表示 边表示方法:用线或弧线表示 图的表示方法:可以用邻接矩阵、邻接表、关联矩阵等方式表示
顶点和边的基本概念
顶点:图中的基本元素,表示一个对象或事件 边:连接两个顶点的线,表示两个对象或事件之间的关系 度:一个顶点的度是指与其相连的边的数量 路径:从一个顶点到另一个顶点的边的序列 连通图:图中任意两个顶点之间都存在路径 强连通图:图中任意两个顶点之间都存在双向路径
实现方法:使用 队列数据结构, 将起始节点入队, 然后依次处理队 列中的每个节点, 直到找到目标节
点或队列为空
Dijkstra算法和Prim算法
Dijkstra算法:用于 求解单源最短路径问 题,通过不断更新最 短路径来寻找最短路 径。
Prim算法:用于求解 最小生成树问题,通过 不断寻找最小权重的边 来构建最小生成树。
图的矩阵表示
邻接矩阵的定义和性质
定义:邻接矩阵是一个n*n的矩阵,其 中n是图的顶点数,矩阵中的元素表示 图中顶点之间的连接关系。
性质:邻接矩阵中的元素只有0和1, 其中0表示两个顶点之间没有边相连, 1表示两个顶点之间有一条边相连。
应用:邻接矩阵可以用于表示图的连通 性、路径长度等信息,是图论中常用的 表示方法之一。
图像处理:优化图像分割, 提高图像质量
物流配送:优化配送路径, 降低配送成本
社交网络:优化社交网络 结构,提高用户活跃度
感谢您的观看
汇报人:PPT
数学:用于图论、组合数 学、代数拓扑等领域
物理学:用于量子力学、 统计力学等领域
生物学:用于蛋白质结构、 基因调控等领域
社会科学:用于社会网络 分析、经济模型等领域
图的基本概念
图的定义和表示方法
图的定义:由节点和边组成的数学结构,节点表示对象,边表示对象之间的关系
节点表示方法:用点或圆圈表示 边表示方法:用线或弧线表示 图的表示方法:可以用邻接矩阵、邻接表、关联矩阵等方式表示
顶点和边的基本概念
顶点:图中的基本元素,表示一个对象或事件 边:连接两个顶点的线,表示两个对象或事件之间的关系 度:一个顶点的度是指与其相连的边的数量 路径:从一个顶点到另一个顶点的边的序列 连通图:图中任意两个顶点之间都存在路径 强连通图:图中任意两个顶点之间都存在双向路径
离散数学完整版课件全套ppt教学教程最全整套电子讲义幻灯片(最新)
(3)至于p为0即“我期终考了年级不是前 10”时,无论q为1或为0,即无论"我老妈 奖励1000元"或不奖励,都不能说老妈的 话是假的,故善意的认为pq为1均为1
1.1 命题及联结词
定义1.5双条件:当p与q值相同时,pq为1,不同 为0。 称p当且仅当q
“普通老师赚了100万当且仅当他 中了100万的彩票”, 普通老师赚了100万 普通老师买彩票中了100万大奖
故pq为0
1.1 命题及联结词
定义1.4条件式当p是1 ,q是0时,pq为0,即 10为0,其他情况为1。 p称为前件,q称为后件
(1)当p为1即“我期终考了年级前10”
q为0即“我老妈没有奖励1000元” 这时老妈的话为假,即pq为0 (2)当p为1即“我期终考了年级前10” q为1即“我老妈奖励1000元” 这时妈妈的话就对了,即pq为1
由于所有内容(整数,实数,字符,汉字,图片,声 音,视频,网页,……)进入电脑后,全是01组成的字 符串,从而都可以用布尔运算即逻辑运算实现,命题逻 辑成为计算机的基础。
命题逻辑将数学由连续变到离散,由高数进入离散。
Google采用逻辑运算进行搜索:数字之美 吴军 杨圣洪 000100010001110000 两者对应位置与运算。 离散数学 100100000000100001
陈述句(6)的正确性,到2018年12月时能确定的,若届 时建成了则它是对的、为真命题,否为假命题。
1.1 命题及联结词
对错确定的陈述语句称为命题。如:
(7) x与y之和为100,其中x为整数,y为整数 (8)1加1等于10 (7)的对错不确定。当x为50、y为50时是对的,当x为 51、y为52时是错的。 (8)的对错是不确定的,为二进制时正确,当为八进制、 十进制时是错的,因此这两个陈述句不是命题。 (9)青枫峡的红叶真美呀! (10)动作快点! (11)你是杨老师吗? 这三个语句不是陈述语句,因此不是命题。
1.1 命题及联结词
定义1.5双条件:当p与q值相同时,pq为1,不同 为0。 称p当且仅当q
“普通老师赚了100万当且仅当他 中了100万的彩票”, 普通老师赚了100万 普通老师买彩票中了100万大奖
故pq为0
1.1 命题及联结词
定义1.4条件式当p是1 ,q是0时,pq为0,即 10为0,其他情况为1。 p称为前件,q称为后件
(1)当p为1即“我期终考了年级前10”
q为0即“我老妈没有奖励1000元” 这时老妈的话为假,即pq为0 (2)当p为1即“我期终考了年级前10” q为1即“我老妈奖励1000元” 这时妈妈的话就对了,即pq为1
由于所有内容(整数,实数,字符,汉字,图片,声 音,视频,网页,……)进入电脑后,全是01组成的字 符串,从而都可以用布尔运算即逻辑运算实现,命题逻 辑成为计算机的基础。
命题逻辑将数学由连续变到离散,由高数进入离散。
Google采用逻辑运算进行搜索:数字之美 吴军 杨圣洪 000100010001110000 两者对应位置与运算。 离散数学 100100000000100001
陈述句(6)的正确性,到2018年12月时能确定的,若届 时建成了则它是对的、为真命题,否为假命题。
1.1 命题及联结词
对错确定的陈述语句称为命题。如:
(7) x与y之和为100,其中x为整数,y为整数 (8)1加1等于10 (7)的对错不确定。当x为50、y为50时是对的,当x为 51、y为52时是错的。 (8)的对错是不确定的,为二进制时正确,当为八进制、 十进制时是错的,因此这两个陈述句不是命题。 (9)青枫峡的红叶真美呀! (10)动作快点! (11)你是杨老师吗? 这三个语句不是陈述语句,因此不是命题。
离散数学及应用PPT课件
28.04.2020
引 言(续)
二、该课程的主要内容: 离散数学课程的主要内容可以分为四个部分: 数理逻辑,包括命题逻辑和谓词逻辑。(教材的第一、二章) 集合论,包括集合、关系和函数。(教材的第三、四章) 代数系统,包括代数系统的一般概念,几类典型的代数系
统和格。(教材的第五、六章) 图论,包括图的基本概念,几种特殊的图。 (教材的第七章)
数理逻辑:人工智能,数据库,形式语言及自动机, 高级程序设计语言。
集合论: 信息结构与检索,数据结构。 图论: 可计算性理论,计算机网络,数据结构。 代数结构:开关理论,逻辑设计和程序理论,语法
分析。 2. 通过学习离散数学,可以培养和提高自己的抽象思
维和逻辑推理能力,获得解决实际问题能力,为以 后的软、硬件学习和研究开发工作,打下坚实的数 学基础。
版) (美)Kenneth H.Rosen 著 机械工业出版社
28.04.2020
引 言(续)
七、考核方式: 期末考试成绩占70%, 平时成绩占30%.
28.04.2020
第一部分 数理逻辑(Mathematical Logic)
❖ 逻辑:是研究推理的科学。公元前四世纪由希腊的 哲学家亚里斯多德首创。作为一门独立科学,十七 世纪,德国的莱布尼兹(Leibniz)给逻辑学引进了符 号, 又称为数理逻辑(或符号逻辑)。
➢ 因此,离散数学是随着计算机科学的发 展而逐步建立的,它形成于七十年代初期, 是一门新兴的工具性学科。
28.04.2020
引 言(续)
➢ 离散数学是现代数学的一个重要分支, 是计算机科学与技术的理论基础,是计算机 科学与技术专业的核心、骨干课程。
➢ 它 以研究离散量的结构和相互间的关系 为主要目标,其研究对象一般是有限个或可 数个元素,因此它充分描述了计算机科学离 散性的特点。
引 言(续)
二、该课程的主要内容: 离散数学课程的主要内容可以分为四个部分: 数理逻辑,包括命题逻辑和谓词逻辑。(教材的第一、二章) 集合论,包括集合、关系和函数。(教材的第三、四章) 代数系统,包括代数系统的一般概念,几类典型的代数系
统和格。(教材的第五、六章) 图论,包括图的基本概念,几种特殊的图。 (教材的第七章)
数理逻辑:人工智能,数据库,形式语言及自动机, 高级程序设计语言。
集合论: 信息结构与检索,数据结构。 图论: 可计算性理论,计算机网络,数据结构。 代数结构:开关理论,逻辑设计和程序理论,语法
分析。 2. 通过学习离散数学,可以培养和提高自己的抽象思
维和逻辑推理能力,获得解决实际问题能力,为以 后的软、硬件学习和研究开发工作,打下坚实的数 学基础。
版) (美)Kenneth H.Rosen 著 机械工业出版社
28.04.2020
引 言(续)
七、考核方式: 期末考试成绩占70%, 平时成绩占30%.
28.04.2020
第一部分 数理逻辑(Mathematical Logic)
❖ 逻辑:是研究推理的科学。公元前四世纪由希腊的 哲学家亚里斯多德首创。作为一门独立科学,十七 世纪,德国的莱布尼兹(Leibniz)给逻辑学引进了符 号, 又称为数理逻辑(或符号逻辑)。
➢ 因此,离散数学是随着计算机科学的发 展而逐步建立的,它形成于七十年代初期, 是一门新兴的工具性学科。
28.04.2020
引 言(续)
➢ 离散数学是现代数学的一个重要分支, 是计算机科学与技术的理论基础,是计算机 科学与技术专业的核心、骨干课程。
➢ 它 以研究离散量的结构和相互间的关系 为主要目标,其研究对象一般是有限个或可 数个元素,因此它充分描述了计算机科学离 散性的特点。
离散数学英文课件:DM_lecture1_2Propositional Equivalence
Hui Gao
Discrete Mathematics
8
More Equivalence Laws
Distributive: p(qr) (pq)(pr) p(qr) (pq)(pr)
De Morgan’s: (p1p2…pn) (p1p2…pn) (p1p2…pn) (p1p2…pn)
Ex. p p [What is its truth table?] A contradiction is a compound proposition that
is false no matter what! Ex. p p [Truth table?] Other compound props. are contingencies.
Equivalence Laws - Examples
Identity:
pT p pF p
Domination: pT T pF F
Idempotent: pp p pp p
Double negation: p p
Commutative: pq qp pq qp
Associative: (pq)r p(qr) (pq)r p(qr)
Equivalent expressions can always be substituted for each other in a more complex expression - useful for simplification.
Hui Gao
Discrete Mathematics
7
Assume (p q) F, then (p q) T, then p q T, then p=F and q=F, then pq =F.
《离散数学概述》PPT课件
同 子代数 种
的 积代数 同
类 商代数 型
的 新代数系统
22
半群与群
广群 二元运算的封闭性
结合律
半群
交换律
交换半群
单位元 交换律
独异点
每个元素可逆 交换律
群
交换独异点 实例
Abel群
生成元
Klein群 循环群
有限个元素
有限群
编辑ppt
实例
n元置换群
23
图论
图论是离散数学的重要组成部分,是近代应用数学的重要分支。
由于在计算机内,机器字长总是有限的, 它代表离散的数或其
它离散对象,因此随着计算机科学和技术的迅猛发展,离散数
学就显得重要。
编辑ppt
5
离散数学的内容
数理逻辑: “证明”在计算科学的某些领域至关重要,构 造一个证明和写一个程序的思维过程在本质上是一样的。
组合分析:解决问题的一个重要方面就是计数或枚举对象。
编辑ppt
20
代数系统
近世代数,……,是关于运算的学说,是关于运算规则 的学说,但它不把自己局限在研究数的运算性质上,而 是企图研究一般性元素的运算性质。
——M.Klein
数学之所以重要,其中心原因在于它所提供的数学系统 的丰富多彩;此外的原因是,数学给出了一个系统,以 便于使用这些模型对物理现实和技术领域提出问题,回 答问题,并且也就探索了模型的行为。
1736年是图论历史元年,因为在这一年瑞士数学家欧拉(Euler) 发表了图论的首篇论文——《哥尼斯堡七桥问题无解》,所以人
们普遍认为欧拉是图论的创始人。
1936年,匈牙利数学家寇尼格(Konig)出版了图论的第一部专 著《有限图与无限图理论》,这是图论发展史上的重要的里程碑 ,它标志着图论将进入突飞猛进发展的新阶段。
离散数学第2章ppt课件
E AA∪B∪BC
C
n
A k A 1A 2 A n
k 1
二、集合的并 (Union)
3、性质
1)幂等律 A∪A =A
2)零律
A∪U =U
3)同一律 A∪ =A
4)交换律 A∪B =B∪A
5)结合律 A∪(B∪C) =(A∪B)∪C
二、集合的并 (Union)
3、性质
, 6)
若A⊆B,C⊆D,则A∪C
是集合,没有元素
有1个元素的集合
2) ∈{}, {}
五、特殊集合
1、空集
定理 空集是任一集合A的子集,即 ⊆A。
下列命题是否为真。
1)√⊆;
2) ∈ ; 3) ⊆{}; 4) ∈{} 。
√
√
五、特殊集合
1、空集
推理 空集是唯一的。(绝对唯一)
证明: 设1,2是两个空集, 则1 2,且2 1,
证明唯一性 一般采用反
1、符号表示法
通常用大写字母A, B, C, …代表集合; 用小写字母a, b, c, …代表元素。
1)如果a是集合A的一个元素, 则记为 a∈A, 读做“a属于A”,或 “a在集合A中”。
2)如果a不是集合A的一个元素, 则记为 a∈A, 读做“a不属于A”,或 “a不在集合A中”。
注:任一元素, 对某一集合而言, 或属于该集合, 或不属于该集合, 二者必居其一, 且只居其一。
1) 若b∈A,则b是不给自己刮脸的人, 而由题意,b只给集合A中的人刮脸。 ∴b 要给b 刮脸, 即b ∈ A。
理发师问题
在一个很僻静的孤岛上,住着一些人家,岛上只 有一位理发师,该理发师专给那些并且只给那些自己 不刮脸的人刮脸。那么,谁给这位理发师刮脸?
C
n
A k A 1A 2 A n
k 1
二、集合的并 (Union)
3、性质
1)幂等律 A∪A =A
2)零律
A∪U =U
3)同一律 A∪ =A
4)交换律 A∪B =B∪A
5)结合律 A∪(B∪C) =(A∪B)∪C
二、集合的并 (Union)
3、性质
, 6)
若A⊆B,C⊆D,则A∪C
是集合,没有元素
有1个元素的集合
2) ∈{}, {}
五、特殊集合
1、空集
定理 空集是任一集合A的子集,即 ⊆A。
下列命题是否为真。
1)√⊆;
2) ∈ ; 3) ⊆{}; 4) ∈{} 。
√
√
五、特殊集合
1、空集
推理 空集是唯一的。(绝对唯一)
证明: 设1,2是两个空集, 则1 2,且2 1,
证明唯一性 一般采用反
1、符号表示法
通常用大写字母A, B, C, …代表集合; 用小写字母a, b, c, …代表元素。
1)如果a是集合A的一个元素, 则记为 a∈A, 读做“a属于A”,或 “a在集合A中”。
2)如果a不是集合A的一个元素, 则记为 a∈A, 读做“a不属于A”,或 “a不在集合A中”。
注:任一元素, 对某一集合而言, 或属于该集合, 或不属于该集合, 二者必居其一, 且只居其一。
1) 若b∈A,则b是不给自己刮脸的人, 而由题意,b只给集合A中的人刮脸。 ∴b 要给b 刮脸, 即b ∈ A。
理发师问题
在一个很僻静的孤岛上,住着一些人家,岛上只 有一位理发师,该理发师专给那些并且只给那些自己 不刮脸的人刮脸。那么,谁给这位理发师刮脸?
离散数学集合证明 ppt课件
A~A =
全补律
~ = E ~E =
2020/12/24
《集合论与图论》第4讲
9
集合恒等式(关于-)
补交转换律(difference as intersection) A-B=A~B
2020/12/24
《集合论与图论》第4讲
10
集合恒等式(推广到集族)
分配律 B ( { A } S ) S (B A )
A =A A E=A
2020/12/24
《集合论与图论》第4讲
14
对偶原理(举例、续)
ABA
ABA
A
E A
2020/12/24
《集合论与图论》第4讲
15
集合恒等式证明(方法)
逻辑演算法: 利用逻辑等值式和推理规则
集合演算法: 利用集合恒等式和已知结论
2020/12/24
《集合论与图论》第4讲
(定义)
xA (xB xC) (定义)
(xAxB)(xAxC) (命题逻辑分配律)
(xAB)(xAC)
(定义)
x(AB)(AC)
(定义)
A(BC)=(AB)(AC)
2020/12/24
《集合论与图论》第4讲
18
零律(证明)
A =
证明: x, xA
xA x
(定义)
xA 0
(定义)
• “太阳当空照,花儿对我笑,小鸟说早早早……”
集合恒等式(关于与、续)
结合律(associative laws)
(AB)C=A(BC) (AB)C=A(BC)
分配律(distributive laws)
A(BC)=(AB)(AC) A(BC)=(AB)(AC)
全补律
~ = E ~E =
2020/12/24
《集合论与图论》第4讲
9
集合恒等式(关于-)
补交转换律(difference as intersection) A-B=A~B
2020/12/24
《集合论与图论》第4讲
10
集合恒等式(推广到集族)
分配律 B ( { A } S ) S (B A )
A =A A E=A
2020/12/24
《集合论与图论》第4讲
14
对偶原理(举例、续)
ABA
ABA
A
E A
2020/12/24
《集合论与图论》第4讲
15
集合恒等式证明(方法)
逻辑演算法: 利用逻辑等值式和推理规则
集合演算法: 利用集合恒等式和已知结论
2020/12/24
《集合论与图论》第4讲
(定义)
xA (xB xC) (定义)
(xAxB)(xAxC) (命题逻辑分配律)
(xAB)(xAC)
(定义)
x(AB)(AC)
(定义)
A(BC)=(AB)(AC)
2020/12/24
《集合论与图论》第4讲
18
零律(证明)
A =
证明: x, xA
xA x
(定义)
xA 0
(定义)
• “太阳当空照,花儿对我笑,小鸟说早早早……”
集合恒等式(关于与、续)
结合律(associative laws)
(AB)C=A(BC) (AB)C=A(BC)
分配律(distributive laws)
A(BC)=(AB)(AC) A(BC)=(AB)(AC)
离散数学课件(英文版)----Counting精选 课件
... <0,1> <1,1> <2,1> <3,1> ... <0,2> <1,2> <2,2> ... <0,3> <1,3>
Hale Waihona Puke <0,4><0,0>, <0,1>, <1,0>, <0,2>, <1,1>, <2,0>, <0,3>, ......
So, the set of rational numbers is countable.
as a sequence, { r1, r2, r3, ... } • (3) Assume, for example, that the decimal expansions of
the beginning of the sequence are as follows. r1 = 0 . 0 1 0 5 1 1 0 ... r2 = 0 . 4 1 3 2 0 4 3 ... r3 = 0 . 8 2 4 5 0 2 6 ... r4 = 0 . 2 3 3 0 1 2 6 ... r5 = 0 . 4 1 0 7 2 4 6 ... r6 = 0 . 9 9 3 7 8 3 8 ... r7 = 0 . 0 1 0 5 1 3 0 ...
– If the list goes on forever, it is infinite.
Proof of Countability
• The set of all integers is countable.
– We can arrange all integer in a linear list as follows: 0,-1,1,-2,2,-3,3,... that is: positive k is the (2k+1)th element, and negative k is the 2kth element in the list.
Hale Waihona Puke <0,4><0,0>, <0,1>, <1,0>, <0,2>, <1,1>, <2,0>, <0,3>, ......
So, the set of rational numbers is countable.
as a sequence, { r1, r2, r3, ... } • (3) Assume, for example, that the decimal expansions of
the beginning of the sequence are as follows. r1 = 0 . 0 1 0 5 1 1 0 ... r2 = 0 . 4 1 3 2 0 4 3 ... r3 = 0 . 8 2 4 5 0 2 6 ... r4 = 0 . 2 3 3 0 1 2 6 ... r5 = 0 . 4 1 0 7 2 4 6 ... r6 = 0 . 9 9 3 7 8 3 8 ... r7 = 0 . 0 1 0 5 1 3 0 ...
– If the list goes on forever, it is infinite.
Proof of Countability
• The set of all integers is countable.
– We can arrange all integer in a linear list as follows: 0,-1,1,-2,2,-3,3,... that is: positive k is the (2k+1)th element, and negative k is the 2kth element in the list.
离散数学英文版PPT
– I is given in the semester and not made up by the end of the next semester
How I Can Help You
• If you have a question, you can ask me face-to-face
Prerequisite and Description
• Prerequisite: MATH 170 Calculus I and CSCI 185 Programming II • Description: An introduction to discrete structures with applications to computing problems. Topics include logic, sets, functions, relations, proof techniques and algorithmic analysis. Graph theory and trees may be studied as well
Course Objectives
1. Relate practical examples to the appropriate set, function, or relation model, and interpret the associated operations and terminology in context 2. Apply proof techniques, including logic, to problems 3. Differentiate between dependent and independent events 4. Apply the binomial theorem to independent events and Bayes’ theorem to dependent events, and solve problems such as Hashing 5. Relate ideas of mathematical induction(归纳) to recursion and apply it to problems in computer science setting 6. Apply the basic counting principles, permutations and combinations to problems in computer science setting 7. Implementing algorithms in C or C++ programs
How I Can Help You
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Prerequisite and Description
• Prerequisite: MATH 170 Calculus I and CSCI 185 Programming II • Description: An introduction to discrete structures with applications to computing problems. Topics include logic, sets, functions, relations, proof techniques and algorithmic analysis. Graph theory and trees may be studied as well
Course Objectives
1. Relate practical examples to the appropriate set, function, or relation model, and interpret the associated operations and terminology in context 2. Apply proof techniques, including logic, to problems 3. Differentiate between dependent and independent events 4. Apply the binomial theorem to independent events and Bayes’ theorem to dependent events, and solve problems such as Hashing 5. Relate ideas of mathematical induction(归纳) to recursion and apply it to problems in computer science setting 6. Apply the basic counting principles, permutations and combinations to problems in computer science setting 7. Implementing algorithms in C or C++ programs
精品课程《离散数学》PPT课件(全)
言1
为什么学习离散数学?
离散数学是现代数学的一个重要分支,是计算机科学与技术 的理论基础,所以又称为计算机数学,是计算机科学与技术 专业的核心、骨干课程。
它以研究离散量的结构和相互间的关系为主要目标,其研 究对象一般是有限个或可数个元素,因此它充分描述了计算 机科学离散性的特点。
离散数学是什么课?
真值为1
25
1.1 命题符号化及联结词
以下命题中出现的a是给定的一个正整数: (3) 只有 a能被2整除, a才能被4整除。
(4) 只有 a能被4整除, a才能被2整除。
解: 令r: a能被4整除, s: a能被2整除。 真值不确定 (3)符号化为 s r (4)符号化为 r s
真值为1
26
19
1.1 命题符号化及联结词
3.析取词 设p,q为二命题,复合命题“p或q” 称为p与q的析取式,记作p ∨ q,符号∨称 为析取联结词。 运算规则:
p 0 0 1 1 q 0 1 0 1 p∨q 0 1 1 1
20
1.1 命题符号化及联结词
析取运算特点:只有参与运算的二命题全为假时,运算结果才 为假,否则为真。 相容或:二者至少有一个发生,也可二者都发生 排斥或:二者只有一个发生,即非此即彼 例如: (1)小王爱打球或爱跑步。 设p:小王爱打球。 q:小王爱跑步。 则上述命题可符号化为:p ∨ q (2)张晓静是江西人或湖南人。 设p:江西人。 q:湖南人。 则上述命题就不可简单符号化为:p ∨ q 而应描述为(p∧ q) ∨( p∧q)(也可用异或联接词∨)
(1)星期天天气好,带儿子去了动物园; (2)星期天天气好,却没带儿子去动物园; (3)星期天天气不好,却带儿子去了动物园; (4)星期天天气不好,没带儿子去动物园。
离散数学课件(英文版)----Semigroup
离散数学课件英文版semigroup离散数学课件离散数学离散数学及其应用离散数学符号离散数学复习资料离散数学试题离散数学pdf离散数学吧离散数学知识点总结离散数学重点
ห้องสมุดไป่ตู้Algebraic Systems and Groups
Lecture 13 Discrete Mathematical Structures
If “” is associative, then x1x2x3… xn can be computed by any order of among the (n-1) operations, with the constraint that the order of all operands are not changed.
If S has a left identity and a right identity as well, then they must be equal, and this element is also an identity of the system: e l = e l e r= e r If existing, the identity of an algebraic system is unique: e 1= e 1e 2= e 2
Association
What a pity!
Semigroup
Axiom of semigroup
– Association
An example ({1,2},*), * defined as follows:
For any x,y∈{1,2}, x*y=y Proof: it should be proved that for any x,y,z in {1,2}, (x*y)*z = x* (y*z)
ห้องสมุดไป่ตู้Algebraic Systems and Groups
Lecture 13 Discrete Mathematical Structures
If “” is associative, then x1x2x3… xn can be computed by any order of among the (n-1) operations, with the constraint that the order of all operands are not changed.
If S has a left identity and a right identity as well, then they must be equal, and this element is also an identity of the system: e l = e l e r= e r If existing, the identity of an algebraic system is unique: e 1= e 1e 2= e 2
Association
What a pity!
Semigroup
Axiom of semigroup
– Association
An example ({1,2},*), * defined as follows:
For any x,y∈{1,2}, x*y=y Proof: it should be proved that for any x,y,z in {1,2}, (x*y)*z = x* (y*z)
离散数学课件(英文版)----Function
Try to prove it What is ({<x,y>|x,y∈R, y=x+1})? R×{-1}
x-y>,
:N×N→N, (<x,y>) = | x2-y2|
(N×{0}) ={ n2|n∈N}, -1({0}) ={<n,n>|n∈N}
Characteristic Function of Set
A’ B’ B A
f
Special Types of Functions
Surjection
:A→B is a surjection or “onto” iff. Ran()=B, iff. y∈B, x∈A, such that f(x)=y
Injection (one-to-one)
:A→B is one-to-one iff. y∈Ran(f), there is at most one x∈A, such that f(x)=y iff. x1,x2∈A, if x1≠x2, then (x1) ≠(x2) iff. x1,x2∈A, if (x1) =(x2),then x1=x2
Note: if <x,y>∈f, then <x,y>∈f and <x,x>∈1A if <x,y>∈ f °1A,则<t,y>∈ f , 且<x,t>∈1A, 则t=x, 所以<x,y>∈f .
Invertible Function
The inverse relation of f :A→B is not necessarily a function, even though f is.
If |A|>|B| then 0 else |A|!*|A|C|B|
x-y>,
:N×N→N, (<x,y>) = | x2-y2|
(N×{0}) ={ n2|n∈N}, -1({0}) ={<n,n>|n∈N}
Characteristic Function of Set
A’ B’ B A
f
Special Types of Functions
Surjection
:A→B is a surjection or “onto” iff. Ran()=B, iff. y∈B, x∈A, such that f(x)=y
Injection (one-to-one)
:A→B is one-to-one iff. y∈Ran(f), there is at most one x∈A, such that f(x)=y iff. x1,x2∈A, if x1≠x2, then (x1) ≠(x2) iff. x1,x2∈A, if (x1) =(x2),then x1=x2
Note: if <x,y>∈f, then <x,y>∈f and <x,x>∈1A if <x,y>∈ f °1A,则<t,y>∈ f , 且<x,t>∈1A, 则t=x, 所以<x,y>∈f .
Invertible Function
The inverse relation of f :A→B is not necessarily a function, even though f is.
If |A|>|B| then 0 else |A|!*|A|C|B|
离散数学PPT【共34张PPT】
15
18.4 点着色
定义17.9 (1) 图G的一种点着色——给图G的每个顶点涂上一种颜色,
使相邻顶点具有不同颜色 (2) 对G进行k着色(G是k-可着色的)——能用k种颜色给G
的顶点着色 (3) G的色数(G)=k——G是k-可着色的,但不是(k1)-可着色
的.
16
关于顶点着色的几个简单结果
定理17.19 (G)=1当且仅当G为零图 定理17.20 (Kn)=n 定理17.21 若G为奇圈或奇阶轮图,则(G)=3,若G为偶阶轮 图,则(G)=4. 定理17.22 若G的边集非空,则(G)=2当且仅当G为二部图.
路径 (7) M的交错圈——由M与EM中的边交替出现构成的G中圈
上图中,只有第一个图存在完美匹配
8
可增广路径及交错圈
(1)
(2)
(3)
设红色边在匹配M中,绿色边不在M中,则图(1)中的两条路 径均为可增广的交错路径;(2)中的全不是可增广的交错路 径;(3)中是一个交错圈. 不难看出,可增广交错路径中,不在M中的边比在M中的边 多一条. 交错圈一定为偶圈.
立集 (3) 最大点独立集——元素最多的点独立集 (4) 点独立数——最大点独立集中的元素个数,记为0
(1)
(2)
在图中,点独立数依次为2, 2, 3.
(3)
2
极大独立集与极小支配集
定理18.1 设G=<V,E>中无孤立点,则G的极大点独立集都是 极小支配集. 证明线索: (1) 设V*为G的极大点独立集,证明它也是支配集.
定理17.28 偶圈边色数为2,奇圈边色数为3. 定理17.29 (Wn) = n1, n4. 定理17.30 二部图的边色数等于最大度. 定理17.31 n为奇数(n1)时,(Kn)=n;
18.4 点着色
定义17.9 (1) 图G的一种点着色——给图G的每个顶点涂上一种颜色,
使相邻顶点具有不同颜色 (2) 对G进行k着色(G是k-可着色的)——能用k种颜色给G
的顶点着色 (3) G的色数(G)=k——G是k-可着色的,但不是(k1)-可着色
的.
16
关于顶点着色的几个简单结果
定理17.19 (G)=1当且仅当G为零图 定理17.20 (Kn)=n 定理17.21 若G为奇圈或奇阶轮图,则(G)=3,若G为偶阶轮 图,则(G)=4. 定理17.22 若G的边集非空,则(G)=2当且仅当G为二部图.
路径 (7) M的交错圈——由M与EM中的边交替出现构成的G中圈
上图中,只有第一个图存在完美匹配
8
可增广路径及交错圈
(1)
(2)
(3)
设红色边在匹配M中,绿色边不在M中,则图(1)中的两条路 径均为可增广的交错路径;(2)中的全不是可增广的交错路 径;(3)中是一个交错圈. 不难看出,可增广交错路径中,不在M中的边比在M中的边 多一条. 交错圈一定为偶圈.
立集 (3) 最大点独立集——元素最多的点独立集 (4) 点独立数——最大点独立集中的元素个数,记为0
(1)
(2)
在图中,点独立数依次为2, 2, 3.
(3)
2
极大独立集与极小支配集
定理18.1 设G=<V,E>中无孤立点,则G的极大点独立集都是 极小支配集. 证明线索: (1) 设V*为G的极大点独立集,证明它也是支配集.
定理17.28 偶圈边色数为2,奇圈边色数为3. 定理17.29 (Wn) = n1, n4. 定理17.30 二部图的边色数等于最大度. 定理17.31 n为奇数(n1)时,(Kn)=n;
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where a A and b B, then
domain
A is the domain(定义域) of f
f
B is the co-domain(伴域) of f
b is the image of a
a is the pre-image(原像) of b Range(值域) of f: set of all images of
Propositional Statement?
(y B)(x A)( f (x) y)
x y
f
Example: f: Z Z, f(x) = x2 onto? How about Z+Z+ ?
R+ R+ ?
第7页/共51页
A
B
This is not allowed
One-to-One And Onto or One-to-One Correspondence (Bijective双射) Functions
Definition of a Function
A function from set A to set B, denoted by f : A B, is the assignment of exactly one element of B to each element of A
Given f : A B, and if f(a) = b (f maps a to b)
A B
第1页/共51页
Functions
• A function f: A → B can also be defined as a subset of A×B (Cartesian product). This subset is restricted to be a relation where no two elements of the relation have the same first element
A function f is in one-to-one correspondence if it is both one-to-one and onto.
Number of elements in A and B must be the same when they are finite. Every element in A is uniquely associated with exactly one element in B. Examples: f: RR, f(x) = -x ? g: Z+Z+, g(x) = x2 ?
• Specifically, a function f from A to B contains one, and only one ordered pair (a, b) for every element a∈ A. x[ [x A y[z) f y = z] ]
第2页/共51页
Functions from Functions
If f1 and f2 are two functions from A to R (real numbers), then g = f1 + f2 and h = f1 f2 are also functions from A to R defined by:
The propositional statement?
This is not allowed
xy(( f (x) f ( y) x y)
f
(x y f (x) f (y)))
xy( f (x) f ( y) x y)
Example: f: Z Z, f(x) = x2 one-to-one? g: Z Z, g(x) = x3 one-to-one? A
g(x) = (f1+f2)(x) = f1(x) + f2(x) h(x) = (f1f2)(x) = f1(x) f2(x)
Example: f1(x) = x, f2(x) = x2. (R to R) (f1+f2)(x) = x + x2 (f1f2)(x) = x3
第3页/共51页
Functions of Sets
elements of A
pre- a image
co-domain
range
b=f(a)
image
Example: f: Z Z, f(x) = x2 domain/co-domain: Z = set of integers range: perfect squares {0, 1, 4, 9,...}
h: Z+Z+, h(x) = x2 one-to-one?
B
第6页/共51页
Onto (Surjective满射) functions
A function f from A to B is onto if for every element b in B
there is an element a in A, f(a)=b. Co-domain = Range
is Y • The pre-images of Z are a, c and d • Let S = {c, d}, f(S) = ? • Let T = {a, b, c}, f(T) = ?
f
第5页/共51页
One-to-one (Injective单射) Functions
A function f is one-to-one if and only if f(x) = f(y) implies x = y for all x, y in the domain of f
f: A B, and S is a subset of A. Then we can define f: S Image(S) = f(S)
AS
f
f(S)
B
f (S) { f (s) | s S}
第4页/共51页
Function Example
• The domain of f is A = {a, b, c, d} • The codomain is B = {X , Y, Z} • The range of f is {Y, Z} • The pre-image of Y is b. The image of b