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In der Algebra, der Kombinatorik und z.B. der Graphentheorie sind jedoch h¨ aufig und z.T. fast ausschließlich diskrete

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Academic year: 2021

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(1)

Was sind (keine) Diskreten Strukturen?

Die Analysis (Integral- und Differentialrechnung), (komplexe) Funktionentheorie oder die Funktionalanalysis sind Teilgebiete der Mathematik, die sich mit kontinuierlichen Mengen und Gr¨ oßen befassen.

Die Analysis (und Bereiche wie das Wissenschaftliche Rechnen sind Grundlagen der Ausbildung von Naturwissenschaftlern und Ingenieuren.

In der Algebra, der Kombinatorik und z.B. der Graphentheorie sind jedoch h¨ aufig und z.T. fast ausschließlich diskrete

Objekte oder Strukturen das Ziel der Betrachtungen und Untersuchungen.

Diskrete Strukturen 1 Was sindDiskrete Strukturen? 11/558

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Ernst W. Mayr

(2)

(Forts.)

In der Informatik spielen (letztlich auf Grund der umfassenden Verbreitung digitaler Rechner) diskrete Mengen und

Strukturen die Hauptrolle (z.B. Texte, rasterorientierte Graphik, Kombinatorik, (Aussagen-)Logik, Schaltkreise und ICs, . . . ).

Rechenzeit und Speicherplatz digitaler Rechner kommen in diskreten Einheiten vor.

Aber: Ob der physikalische Raum oder die Zeit diskret sind, ist eine Frage (verschiedener) Weltmodelle der Physik!

Diskrete Strukturen 1 Was sindDiskrete Strukturen? 12/558

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Ernst W. Mayr

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2. Zusammenwirken mit / Abgrenzung von anderen Bereichen

Letztlich werden fast alle Bereiche der Mathematik benutzt;

andererseits hat die Diskrete Mathematik großen Einfluss auf zahlreiche Bereiche der Mathematik und Informatik. Gelegentlich werden jedoch andere als die gebr¨ auchlichen methodischen Grundlagen ben¨ otigt, z. B. da die betrachteten Funktionen im Allgemeinen nicht stetig sind.

Diskrete Strukturen 2 Zusammenwirken mit / Abgrenzung von anderen Bereichen 13/558 c

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(4)

Beispiel 1

Polynome als Funktionen (mit Ableitung, Tangenten, . . .) sind nicht unbedingt Stoff der Diskreten Mathematik; ein Beispiel f¨ ur eine diskrete Betrachtung sind dagegen die sogenannten

Newton-Polytope:

y − x 2 : y 2 + x 3 :

+y 7→ (1, 0, 1) +y 2 7→ (1, 0, 2)

−x 2 7→ (−1, 2, 0) +x 3 7→ (1, 3, 0)

Die Monome ¨ uber {x, y} werden also als (Faktor, x-Potenz, y-Potenz) dargestellt.

Diskrete Strukturen 2 Zusammenwirken mit / Abgrenzung von anderen Bereichen 14/558 c

Ernst W. Mayr

(5)

Beispiel 2

Die blauen Kreise entstehen durch Vektoraddition der gr¨ unen Kreuze und der roten Punkte und stellen die Polytope des Produkts

y − x 2

y 2 + x 3

= y 3 + yx 3 − y 2 x 2 − x 5 dar (Minkowski-Addition).

Diskrete Strukturen 2 Zusammenwirken mit / Abgrenzung von anderen Bereichen 15/558 c

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(6)

3. Komplexit¨ at: Ein warnendes Beispiel

(k + 2) · 1 −

wz + h + j − q

2

(gk + 2g + k + 1)(h + j) + h − z

2

2n + p + q + z − e

2

16(k + 1)

3

(k + 2)(n + 1)

2

+ 1 − f

2

2

e

3

(e + 2)(a + 1)

2

+ 1 − o

2

2

(a

2

− 1)y

2

+ 1 − x

2

2

16r

2

y

4

(a

2

− 1) + 1 − u

2

2

n + l + v − y

2

a + u

2

(u

2

− a)

2

− 1

n + 4dy

2

+ 1 −

x + cu

2

2

Diskrete Strukturen 3 Komplexit¨at: Ein warnendes Beispiel 16/558

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(7)

a

2

− 1

l

2

+ 1 − m

2

2

q + y a − p − 1

+ s 2ap + 2a − p

2

− 2p − 2

− x

2

z + pl a − p

+ t 2ap − p

2

− 1

− pm

2

ai + k + 1 − l − i

2

p + l a − n − 1

+ b 2an + 2a − n

2

− 2n − 2

− m

2

!

Die positiven Werte, die dieses Polynom mit (a, . . . , z) ∈ N

026

annimmt, sind genau alle Primzahlen.

Deshalb empfiehlt sich oft die Verwendung eines symbolischen Mathematikprogramms, z. B. Maple.

Diskrete Strukturen 3 Komplexit¨at: Ein warnendes Beispiel 17/558

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(8)

4. Mathematische und notationelle Grundlagen

4.1 Mengen Beispiel 3

A 1 = {2, 4, 6, 8};

A 2 = {0, 2, 4, 6, . . .} = {n ∈ N 0 ; n gerade}

Bezeichnungen:

x ∈ A ⇔ A 3 x x Element A x 6∈ A x nicht Element A

B ⊆ A B Teilmenge von A

B $ A B echte Teilmenge von A

∅ leere Menge, dagegen:

{∅} Menge mit leerer Menge als Element

Diskrete Strukturen 4.1 Mengen 18/558

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(9)

Spezielle Mengen:

N = {1, 2, . . .}

N 0 = {0, 1, 2, . . .}

Z = Menge der ganzen Zahlen

Q = Menge der Br¨ uche (rationalen Zahlen) R = Menge der reellen Zahlen

C = Menge der komplexen Zahlen

Z n = {0, 1, . . . , n − 1} Restklassen bei Division durch n [n] = {1, 2, . . . , n}

Diskrete Strukturen 4.1 Mengen 19/558

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(10)

Operationen auf Mengen:

|A| Kardinalit¨ at der Menge A A ∪ B Vereinigungsmenge A ∩ B Schnittmenge A \ B Differenzmenge

A M B := (A \ B) ∪ (B \ A) symmetrische Differenz A × B := {(a, b); a ∈ A, b ∈ B } kartesisches Produkt

A ] B Disjunkte Vereinigung: die Elemente werden nach ihrer Herkunft unterschiedlich gekennzeichnet

n

S

i=0

A i Vereinigung der Mengen A 0 , A 1 , . . . , A n

T

i∈I

A i Schnittmenge der Mengen A i mit i ∈ I

P(M ) := 2 M := {N ; N ⊆ M } Potenzmenge der Menge M

Diskrete Strukturen 4.1 Mengen 20/558

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(11)

Beispiel 4

F¨ ur M = {a, b, c, d} ist

P (M) = { ∅, {a}, {b}, {c}, {d},

{a, b}, {a, c}, {a, d}, {b, c}, {b, d}, {c, d}, {a, b, c}, {a, b, d}, {a, c, d}, {b, c, d}, {a, b, c, d}

}

Diskrete Strukturen 4.1 Mengen 21/558

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Satz 5

Die Menge M habe n Elemente, n ∈ N . Dann hat P(M) 2 n Elemente!

Beweis:

Sei M = {a 1 , . . . , a n }, n ∈ N. Um eine Menge L ∈ P (M ) (d.h.

L ⊆ M ) festzulegen, haben wir f¨ ur jedes i ∈ [n] die (unabh¨ angige) Wahl, a i zu L hinzuzuf¨ ugen oder nicht. Damit ergeben sich 2 |[n]| = 2 n verschiedene M¨ oglichkeiten.

Bemerkungen:

1

Der obige Satz gilt auch f¨ ur n = 0, also die leere Menge M = ∅.

2

Die leere Menge ist in jeder Menge als Teilmenge enthalten.

3

P (∅) enth¨ alt als Element genau ∅ (also P(∅) 6= ∅).

Diskrete Strukturen 4.1 Mengen 22/558

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(13)

4.2 Relationen und Abbildungen

Seien A

1

, A

2

, . . . , A

n

Mengen. Eine Relation ¨ uber A

1

, . . . , A

n

ist eine Teilmenge

R ⊆ A

1

× A

2

× . . . × A

n

=

n i=1

X A

i

Andere Schreibweise (Infixnotation) f¨ ur (a, b) ∈ R: aRb.

Eigenschaften von Relationen (R ⊆ A × A):

reflexiv: (a, a) ∈ R ∀a ∈ A

symmetrisch: (a, b) ∈ R ⇒ (b, a) ∈ R ∀a, b ∈ A asymmetrisch: (a, b) ∈ R ⇒ (b, a) 6∈ R ∀a, b ∈ A antisymmetrisch:

(a, b) ∈ R ∧ (b, a) ∈ R

⇒ a = b ∀a, b ∈ A transitiv:

(a, b) ∈ R ∧ (b, c) ∈ R

⇒ (a, c) ∈ R ∀a, b, c ∈ A Aquivalenzrelation: reflexiv, symmetrisch und transitiv ¨ Partielle Ordnung (aka partially ordered set, poset): reflexiv, antisymmetrisch und transitiv

Diskrete Strukturen 4.2 Relationen und Abbildungen 23/558

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(14)

Beispiel 6 (a, b) ∈ R sei a|b

” a teilt b“, a, b ∈ N \ {1}.

Die graphische Darstellung ohne reflexive und transitive Kanten heißt Hasse-Diagramm:

Die Relation | stellt eine partielle Ordnung dar.

Diskrete Strukturen 4.2 Relationen und Abbildungen 24/558

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(15)

Definition 7

Sei R ⊆ A × B eine bin¨ are Relation. Dann heißt

{a ∈ A; (∃b ∈ B )[(a, b) ∈ R]}

das Urbild der Relation R und

{b ∈ B; (∃a ∈ A)[(a, b) ∈ R]}

das Bild der Relation R.

Definition 8

Sei R ⊆ A × B eine bin¨ are Relation. Dann heißt

R −1 := {(b, a); (a, b) ∈ R}

die inverse (oder auch konverse) Relation zu R.

Diskrete Strukturen 4.2 Relationen und Abbildungen 25/558

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(16)

Definition 9

Seien R ⊆ A × B und S ⊆ B × C bin¨ are Relationen. Dann heißt

R ◦ S := {(a, c) ∈ A × C; (∃b ∈ B)[(a, b) ∈ R und (b, c) ∈ S]}

das Produkt der Relationen R und S. Es wird oft auch einfach durch RS bezeichnet.

Satz 10

Das Relationenprodukt ◦ ist assoziativ und distributiv ¨ uber ∪ und

∩.

Beweis:

Hausaufgabe!

Diskrete Strukturen 4.2 Relationen und Abbildungen 26/558

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