Beispiel 36 Satz
Sei n ∈ N , n ≥ 3 und n ungerade. Dann l¨ asst sich n als Differenz zweier Quadratzahlen darstellen.
Beweis:
Falls n = x 2 − y 2 mit x, y ∈ N , x > y, dann gilt n = (x − y)(x + y).
Sei nun s := x + y und t := x − y. Dann ist s > t > 0 n = s · t x = (s + t)/2 y = (s − t)/2
Also m¨ ussen s und t beide gerade oder beide ungerade sein.
Diskrete Strukturen 4.6 Beweistechniken 88/571
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Beweis (Forts.):
Da
s > t > 0 n = s · t x = (s + t)/2 y = (s − t)/2
kann man f¨ ur ungerades n stets s := n und t := 1 setzen und erh¨ alt damit x = (n + 1)/2 und y = (n − 1)/2, die die Behauptung erf¨ ullen!
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Bemerkungen:
1
Falls n eine ungerade Primzahl ist, sind s und t eindeutig bestimmt und es gibt genau eine L¨ osung f¨ ur x und y.
2
F¨ ur allgemeine n kann es mehr als eine L¨ osung geben, z.B. f¨ ur n = 15 s = 5, t = 3 und 15 = 16 − 1 , oder
s = 15, t = 1 und 15 = 64 − 49 .
3
Auch f¨ ur gerade n kann es L¨ osungen geben, z.B.
8 = 9 − 1 48 = 7 2 − 1 2 48 = 8 2 − 4 2
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4.7 Einige Sprechweisen
1
Wir sagen
” Eine Bedingung/Eigenschaft A ist hinreichend f¨ ur eine Eigenschaft B“, falls
A ⇒ B .
2
Wir sagen
” Eine Bedingung/Eigenschaft A ist notwendig f¨ ur eine Eigenschaft B“ , falls
A ⇐ B (bzw. B ⇒ A ) .
3
Wir sagen
” Eine Bedingung/Eigenschaft A ist notwendig und hinreichend f¨ ur eine Eigenschaft B“,
falls
A ⇔ B (bzw. A ≡ B ) .
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4.8 Folgen und Grenzwerte
R bezeichne einen Bereich wie z.B. R, Q, N 0 , oder Z.
Definition 37
1
Sei k ∈ N 0 ∪ {−1}. Eine endliche Folge reeller (bzw. rationaler, nat¨ urlicher, ganzer) Zahlen
(a i ) 0≤i≤k ist eine Abbildung
{0, 1, . . . , k} 3 i 7→ a i ∈ R .
2
Eine unendliche Folge
(a n ) n≥0
ist eine Abbildung
N 0 3 n 7→ a n ∈ R .
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Sei (a n ) n≥0 eine reelle Folge.
1
Sei a ∈ R . Wir sagen
” Die Folge (a n ) n≥0 konvergiert f¨ ur n → ∞ nach a“, und schreiben
n→∞ lim a n = a , falls gilt:
(∀ > 0 ∃n ∈ N ∀n ≥ n )[|a n − a| < ] .
2
Wir sagen
” Die Folge (a n ) n≥0 konvergiert f¨ ur n → ∞ gegen +∞“ , und schreiben
n→∞ lim a n = +∞ , falls gilt:
(∀M ∈ N ∃n M ∈ N ∀n ≥ n M )[a n > M ] .
Diskrete Strukturen 4.8 Folgen und Grenzwerte 93/571
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Beispiel 38
Sei f¨ ur n ∈ N a n := n 1 sin n.
Behauptung:
Die Folge (a n ) n∈ N konvergiert (f¨ ur n → ∞) gegen 0.
Beweis:
Sei > 0. W¨ ahle N ∈ N , N > −1 . Dann gilt f¨ ur n ≥ N :
|a n − 0| = 1
n | sin n| ≤ 1
n · 1 ≤ 1 N < .
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Bemerkungen:
1
Falls es f¨ ur eine Folge (a n ) n∈ N kein a ∈ R gibt, so dass
n→∞ lim a n = a , so sagen wir,
” die Folge (a n ) n≥0 divergiert f¨ ur n → ∞“.
2
Konvergenz gegen −∞ wird entsprechend definiert.
3
F¨ ur Funktionen f : N 0 → R wird das Konvergenzverhalten (bzw. lim n→∞ f (n)) analog definiert (indem man die Folge (f (n)) n∈ N
0betrachtet!).
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4.9 Das Wachstumsverhalten von Funktionen
Die Groß-O-Notation wurde von D. E. Knuth in der Algorithmenanalyse eingef¨ uhrt. Sie wurde urspr¨ unglich von Paul Bachmann (1837–1920) entwickelt und von Edmund Landau (1877–1938) in seinen Arbeiten verbreitet.
Definition 39 (Groß-O-Notation) f (n) ∈ O g(n)
(f¨ ur n → ∞) genau dann, wenn ∃c > 0, n 0 ∈ N , so dass (∀n ≥ n 0 )
|f (n)| ≤ c · g(n)
” f w¨ achst bis auf einen konstanten Faktor nicht schneller als g“
f (n) ∈ o g(n)
(f¨ ur n → ∞) genau dann, wenn ∀ c > 0 ∃ n 0 ∈ N , so dass (∀n ≥ n 0 )
|f (n)| < c · g(n)
” f w¨ achst echt langsamer als g“
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f (n) ∈ Ω g(n)
(f¨ ur n → ∞) genau dann, wenn ∃c > 0, n 0 ∈ N , so dass (∀n ≥ n 0 )
|f (n)| ≥ c · g(n) ≥ 0
” f w¨ achst bis auf einen konstanten Faktor nicht langsamer als g“
f (n) ∈ ω g(n)
(f¨ ur n → ∞) genau dann, wenn ∀ c > 0 ∃ n 0 ∈ N , so dass (∀n ≥ n 0 )
|f (n)| > c · g(n) ≥ 0
” f w¨ achst echt schneller als g“
f (n) ∈ Θ g(n)
(f¨ ur n → ∞) genau dann, wenn f (n) ∈ O g(n)
und f (n) ∈ Ω g(n)
” f w¨ achst (bis auf konstante Faktoren) genauso schnell wie g“
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Graphische Darstellung von O
n
c · g(n)
f (n)
n 0
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Graphische Darstellung von ω
n
c · g(n) f (n)
n 0
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Graphische Darstellung von Θ
n
c 2 · g(n) f (n)
c 1 · g(n)
n 0
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f (n) ∈ Ω ∞ g(n)
genau dann, wenn ∃ c > 0, so dass f¨ ur unendlich viele n ∈ N
|f (n)| ≥ c · g(n) ≥ 0 . f (n) ∈ ω ∞ g(n)
genau dann, wenn ∀ c > 0 ∃ unendlich viele n ∈ N mit
|f (n)| > c · g(n) ≥ 0 .
Bemerkungen:
1
Man schreibt oft, aber logisch unsauber f (n) = O g(n) .
2
Oft werden nur Funktionen N 0 → N 0 betrachtet (oder N → N 0 ); dann sind die Absolutbetr¨ age ¨ uberfl¨ ussig.
3
Manchmal werden auch Funktionen R → R oder das Verhalten f¨ ur x → a betrachtet.
4
Achtung: Die Notation f¨ ur Ω und Ω ∞ ist in der Literatur nicht eindeutig; im Zweifelsfall muss auf die jeweilige Definition geachtet werden!
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Rechenzeit in Abh¨ angigkeit von der Problemgr¨ oße
Problemgr¨oße Zeitbedarf
n logn n nlogn n2 2n n!
10 3×10−9s 10−8s 3×10−8s 10−7s 10−6s 3×10−3s 102 7×10−9s 10−7s 7×10−7s 10−5s 4×1013yr * 103 1,0×10−8s 10−6s 1×10−5s 10−3s * * 104 1,3×10−8s 10−5s 1×10−4s 10−1s * *
105 1,7×10−8s 10−4s 2×10−3s 10s * *
106 2×10−8s 10−3s 2×10−2s 17min * *
Annahme: eine Operation dauert 10 −9 Sekunden, log n = log 2 n
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Bezeichnung von Wachstums-Gr¨ oßenordnungen
o(1) konvergiert gegen 0
O(1) beschr¨ ankt durch Konstante O(log n) logarithmische Funktion O(log k n) polylogarithmische Funktion O(n) linear beschr¨ ankte Funktion S
k≥0 O(n k ) polynomiell beschr¨ ankte Funktion S
c>0 Ω(2 cn ) (mindestens) exponentielle Funktion
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