Forelesning 20. Kombinatorikk. Roger Antonsen - 7. april 2008

Like dokumenter
MAT1030 Forelesning 21

MAT1030 Forelesning 21

Kapittel 9: Mer kombinatorikk

MAT1030 Diskret Matematikk

Kapittel 9: Mer kombinatorikk

Kombinatorikk. MAT1030 Diskret matematikk Forelesning 20: Kombinatorikk. Repetisjon. Repetisjon

MAT1030 Diskret Matematikk

MAT1030 Forelesning 16

Rekursjon og induksjon. MAT1030 Diskret matematikk. Induksjonsbevis. Induksjonsbevis. Eksempel (Fortsatt) Eksempel

Plan. MAT1030 Diskret matematikk. Eksamen 12/6-06 Oppgave 2. Noen tips til eksamen

MAT1030 Forelesning 22

Kombinatorikk. MAT1030 Diskret Matematikk. Oppsummering av regneprinsipper

MAT1030 Diskret Matematikk

Test, 3 Sannsynlighet

Oppgaver i kapittel 1 - Løsningsskisser og kommentarer Lærebok:

Førsteordens lineære differensiallikninger

MAT1030 Forelesning 20

Repetisjon. MAT1030 Diskret Matematikk. Kapittel 4. Kapittel 1 3. Forelesning 20: Kombinatorikk. Roger Antonsen

STK1100 våren Betinget sannsynlighet og uavhengighet. Vi trenger en definisjon av betinget sannsynlighet! Eksempel 1

MA1301/MA6301 Tallteori Høst 2016

Repetisjonshefte MAT1030 Versjon 1.1 Discrete mathemathics with applications 16-Dec-03

Eksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer

Plenumsregning 10. Diverse ukeoppgaver. Roger Antonsen april Vi øver oss litt på løse rekurrenslikninger.

MAT1030 Diskret matematikk

3 Sannsynlighet, Quiz

b) Hvis det er mulig å svare blankt (dvs. vet ikke) blir det 5 svaralternativer på hvert spørsmål, og dermed mulige måter å svare på.

Den kritiske lasten for at den skal begynne å bøye ut kalles knekklasten. Den avhenger av stavens elastiske egenskap og er gitt ved: 2 = (0.

Forkunnskaper i matematikk for fysikkstudenter. Integrasjon.

Sannsynlighet løsninger

TMA4140 Diskret Matematikk Høst 2016

EKSAMEN. Ta med utregninger i besvarelsen for å vise hvordan du har kommet fram til svaret.

Repetisjon og mer motivasjon. MAT1030 Diskret matematikk. Repetisjon og mer motivasjon

Matriser. Kapittel 4. Definisjoner og notasjon

MAT1030 Diskret Matematikk

MAT1030 Forelesning 22

4 Matriser TMA4110 høsten 2018

Introduksjon. MAT1030 Diskret Matematikk. Introduksjon. En graf. Forelesning 22: Grafteori. Roger Antonsen

Introduksjon. MAT1030 Diskret matematikk. Søkealgoritmer for grafer. En graf

MAT1030 Diskret matematikk

ALGORITMER OG DATASTRUKTURER

Forelesning 30: Kompleksitetsteori

Tema 1: Hendelser, sannsynlighet, kombinatorikk Kapittel ST1101 (Gunnar Taraldsen) :19

MAT1030 Forelesning 23

Forelesning 23. MAT1030 Diskret Matematikk. Repetisjon og mer motivasjon. Repetisjon og mer motivasjon. Forelesning 23: Grafteori.

MAT1030 Forelesning 10

MAT1030 Diskret Matematikk

Ukeoppgaver fra kapittel 10 & Induksjonsbevis

STK1100 våren 2017 Kombinatorikk

Kapittel 5: Mengdelære

Forskjellige typer utvalg

Grafteori. MAT1030 Diskret matematikk. Induksjonsbevis

MAT1030 Diskret matematikk

STK1100 våren Kombinatorikk = = Uniform sannsynlighetsmodell. Et stokastisk forsøk har N utfall. Det er de mulige utfallene for forsøket.

MAT1030 Diskret Matematikk

LO118D Forelesning 9 (DM)

Kapittel 5: Mengdelære

Algoritmer og datastrukturer Avsnitt Algoritmeanalyse

UNIVERSITETET I OSLO. Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet. INF1080 Logiske metoder for informatikk

ECON Statistikk 1 Forelesning 3: Sannsynlighet. Jo Thori Lind

R2 - Kapittel 2 - Algebra. I a) Hvilken av disse tallfølgene er aritmetiske, geometriske eller ingen av delene?

Lars Vidar Magnusson Kapittel 13 Rød-Svarte (Red-Black) trær Rotasjoner Insetting Sletting

MAT1030 Diskret Matematikk

Forelesning 29: Kompleksitetsteori

LØSNINGSFORSLAG EKSAMEN V06, MA0301

MAT1030 Forelesning 20

MAT1030 Diskret matematikk

MA2401 Geometri Vår 2018

FY1006/TFY Øving 4 1 ØVING 4

MAT1030 Diskret Matematikk

MAT1030 Diskret matematikk

Repetisjon. MAT1030 Diskret Matematikk. Oppsummering. Oppsummering. Forelesning 15: Rekursjon og induksjon. Roger Antonsen

Logiske innenheter (i GKS og PHIGS) kreves ikke i besvarelsen: String Locator Pick Choice Valuator Stroke

Grafteori. MAT1030 Diskret Matematikk. Repetisjon og mer motivasjon. Repetisjon og mer motivasjon. Forelesning 23: Grafteori.

MAT1030 Diskret Matematikk

UNIVERSITETET I OSLO

8 + AVSLUTTE SPILLET Handelsenheten forteller deg når spillet er over, etter 1 time. BATTERY INFORMATION

LO118D Forelesning 5 (DM)

MAT1030 Forelesning 25

Øvingsforelesning 5. Binær-, oktal-, desimal- og heksidesimaletall, litt mer tallteori og kombinatorikk. TMA4140 Diskret Matematikk

MAT1030 Diskret Matematikk

Forelesning 25. MAT1030 Diskret Matematikk. Litt repetisjon. Litt repetisjon. Forelesning 25: Trær. Roger Antonsen

d) Poenget er å regne ut terskeltrykket til kappebergarten og omgjøre dette til en tilsvarende høyde av en oljekolonne i vann.

MAT1140: Kort sammendrag av grafteorien

STK1100 våren 2015 P A B P B A. Betinget sannsynlighet. Vi trenger en definisjon av betinget sannsynlighet! Eksemplet motiverer definisjonen:

Forelesning Mikroprogram for IJVM Kap 4.3

LO118D Forelesning 10 (DM)

Andre obligatoriske oppgave stk 1100

Før vi begynner. Kapittel 5: Relasjoner og funksjoner. MAT1030 Diskret Matematikk. Litt om obligen og studentengasjementet

MAT1030 Diskret matematikk

Oppgaver fra forelesningene. MAT1030 Diskret matematikk. Oppgave (fra forelesningen 10/3) Definisjon. Plenumsregning 9: Diverse ukeoppgaver

UNIVERSITETET I OSLO. Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet

Sensorveiledning eksamen ECON 3610/4610 Høst 2004

Eksemplet bygger på en ide fra Thor Bernt Melø ved Institutt for fysikk ved NTNU og Tom Lindstrøms bok Kalkulus.

MAT1030 Forelesning 12

Øving 9. Oppgave 1. E t0 = 2. Her er

R Løsningsskisser

Normalfordeling. Høgskolen i Gjøvik Avdeling for teknologi, økonomi og ledelse. Statistikk Ukeoppgaver uke 7

Plenumsregning 12. Diverse oppgaver. Roger Antonsen mai Eksamen 12/6-06 Oppgave 2. Plan

MAT1030 Forelesning 14

Transkript:

orelesning Kombinatori Roger Antonsen - 7. april 8 Kombinatori Kombinatori er studiet av opptellinger, ombinasjoner og permutasjoner. Vi finner svar på spørsmål Hvor mange måter...? uten å telle. Vitig del av f.es. omplesitetsanalyse av algoritmer. Hvor mye tid bruer en algoritme? Hvor mye plass bruer en algoritme? runnleggende, nyttig og fascinerende matemati som dere må beherse. Vi sal i dag gjøre oss ferdige med apittel 9. ørst litt repetisjon. Repetisjon Inlusjons- og eslusjonsprinsippet: + A B A B A B Hvis vi først teller opp elementene i A og deretter elementene i B, har vi talt elementene i A B to ganger. or å få antall elementer i A B må vi derfor tree fra det vi har talt for mye, nemlig antallet i A B. Repetisjon Multipliasjonsprinsippet: Hvis vi sal treffe en serie uavhengige valg, vil det totale antall muligheter være produtet av antall muligheter ved hvert valg. A B A B Antall elementer i det artesise produtet A B er antall elementer i A multiplisert med antall elementer i B. Begge prinsippene an generaliseres til flere enn to mengder. eneraliseringen av inlusjons- og eslusjonsprinsippet ses lett ved hjelp av Venndiagrammer. eneraliseringen av multipliasjonsprinsippet blir A A A n A A A n

Esempel - det er n binære tall av lengde n Esempel - {a, b, c} {,, } {, } Multipliasjonsprinsippet gir oss følgende: a,, a,, {a, b, c} {,, } {, } {a, b, c} {,, } {, } 8 a b a,, a,, a,, a,, b,, b,, b,, b,, Vi an illustrere det sli: b,, b,, c c,, c,, c,, c,, c,, c,, Mer repetisjon Definisjon (Permutasjon). En permutasjon en endring av reefølgen av elementene i en ordnet mengde. Vi sier også at en permutasjon av en mengde er en ordning av elementene i mengden.

Esempel. Permutasjonene av {A, B, C} er ABC, ACB, BAC, BCA, CAB, CBA. Det er n! permutasjoner av en mengde med n elementer. Og vi vet (selvfølgelig) at n! n (n ) (n ) I esempelet har vi elementer og! 6 permutasjoner. Plan for dagen Mer om permutasjoner og ordnet utvalg ( Mer om ombinasjoner n r) n velg r Binomialoeffisientene Pascals treant n P r eneralisering av første vadratsetning (a + b) a + ab + b Oppsummering av ombinatorise prinsipper Esempler og oppgaver Ordnet utvalg Vi sal nå se på det som alles ordnet utvalg fra en mengde. Esempel. Oppgave: I et barnesirenn er det med barn. Det er lov til å opplyse om hvem som to de tre første plassene, mens resten ie sal rangeres. Hvor mange forsjellige resultatlister an man få? Esempel (ortsatt). Løsning: Det fins mulige vinnere, deretter 9 mulige andreplasser og til sist 8 mulige tredjeplasser. Det fins altså 9 8 684 forsjellige resultatlister.

Legg mere til at 9 8 9 8 7 6 7 6! ( )! Vi sal nå definere dette mer generelt og brue notasjonen P for dette tallet. Definisjon. La r og n være naturlige tall sli at r n. Med n n! P r mener vi (n r)! Mer. n P r forteller oss hvor mange måter vi an tree r elementer i reefølge ut fra en mengde med n elementer på. Når n r bruer vi at!. Da får vi n n! P n (n n)! n!! n! n! Det er som forventet, siden det er n! permutasjoner av en mengde med n elementer i. Esempel. En idrettsleder har syv løpere i stallen sin, og sal velge ut fire av dem til å delta i en stafett. I et stafettlag spiller reefølgen stor rolle, især om idrettsgrenen er langrenn og det er to etapper i lassis og to i fristil. Da er det 7 P 4 7! 7 6 5 4 84 forsjellige mulige lagutta.! Det er et under at avisene mener seg å vite hva uttaet vil bli dagen i forveien. Kombinasjoner angir hvor mange delmengder med elementer det finnes av en mengde med n elementer Vi har tidligere vist dette ved indusjon. Det er også mulig å vise dette rent ombinatoris, som vi sal gjøre snart. Slie tall alles blant annet for binomialoeffisienter. 4

Esempel Anta at vi sal fordele tre oransje hatter,, på fem barn. 4 5 Hver ombinasjon svarer til en delmengde av {,,, 4, 5}. Antall måter å velge tre barn på i reefølge er 5 P 5 4 6. Her vil hver ombinasjon av hatter, f.es. {,, 4}, bli telt! 6 ganger, som 4, 4, 4, 4, 4, og 4. Hvis vi sal ta høyde for dette, så må vi dele på 6. Antall måter å fordele hattene er derfor 6/6, som er ( 5 ). Teorem. La A være en mengde med n elementer, og la n. Da finnes det forsjellige delmengder B av A. Bevis (Nytt, og fritt for indusjon). Antall måter å velge elementer i reefølge fra A på er n P n! (n )! or hver delmengde B med elementer, så fins det! forsjellige ordnede utvalg fra A som gir oss B. Da må antall mengder B med elementer være n P! n! (n )!! Legg mere til at Hvorfor det? ( ) ( ) n n n 5

or esempel, hvis vi har en mengde med elementer, så er det ( 8) delmengder med 8 elementer. or hver sli mengde, så har vi også en mengde med elementer. Vi an f.es. lage en funsjon som til enhver delmengde av størrelse 8 gir en delmengde av størrelse. Denne funsjonen vil være både surjetiv og injetiv. Derfor har vi at ( ( 8) ) 9 9. Antall delmengder av størrelse må være li antall delmengder av størrelse n. Det er lie mange måter å velge n elementer på som det er å måter å velge bort n elementer på. Binomialoeffisientene Tallene ( n ) alles blant annet for binomialoeffisienter. ølgende (reursive) sammenheng var utgangspuntet for et tidligere indusjonsbevis: + Hvorfor er det sli? La oss se på et esempel. Tre,, av fem hatter,, sal være oransje. Hvor mange måter an dette gjøres på? ( ) 5 ( ) 4 + ( ) 4 Hvis den første hatten er oransje, så må to av de fire resterende hattene være oransje. Det er ( 4 ) 6 måter å gjøre dette på. Hvis den første hatten er svart, så må tre av de fire resterende hattene være oransje. Det er ( 4 ) 4 måter å gjøre dette på. 6

Binomialoeffisientene Dette forteller oss at det er to evivalente måter å definere binomialoeffisientene på: Ved hjelp av faultetsfunsjonen og brø: n! (n )!! Ved reursjon: + Pascals treant Pascals treant er en måte å srive opp alle binomialoeffisientene på ved hjelp av formelen ( ) ( ) ( ) n n n + Hus at Vi får følgende bilde. n Pascals treant ( ( ) ) ( ( ) ) ( ) ( ( ) ) ( ) ( ) ( ( ) 4 ) ( 4 ) ( 4 ) ( 4 ) ( 4 ( 4) 5 ) ( 5 ) ( 5 ) ( 5 ) ( 5 ) ( 5 ( 4 5) 6 ) ( 6 ) ( 6 ) ( 6 ) ( 6 ) ( 6 ) ( 6 4 5 6) Vi finner igjen mange jente tallreer i Pascals treant De naturlige tallene:,,,4,5,6,... De såalte triangulære tallene:,,6,,5,,... Toerpotensene:,,4,8,6,,... Kvadrattallene:,4,9,6,5,... ibonacci-tallene (selv om de er godt gjemt):,,,,5,8,,,... Og mange flere... 7

4 6 4 5 5 6 5 5 6 7 5 5 7 8 8 56 7 56 8 8 9 6 84 6 6 84 6 9 45 5 45 55 65 46 46 65 55 66 495 79 94 79 495 66 78 86 75 87 76 76 87 75 86 78 4 9 64 4 64 9 4 5 5 455 65 55 645 645 55 65 455 5 5 Tilbae til binomialoeffisientene Nesten alle vet at (a + b). Alle vet at (a + b) a + b. Mange vet at (a + b) a + ab + b. De fleste an regne ut at (a + b) a + a b + ab + b. Noen greier til og med å regne ut at (a + b) 4 a 4 + 4a b + 6a b + 4ab + b 4. Noen bør begynne å ane at det er en sammenheng med Pascals treant. Siden (a + b) 5 a 5 + 5a 4 b + a b + a b + 5ab 4 + b 5 blir den anelsen bereftet. Teorem (eneralisering av. vadratsetning). or alle tall a og b og alle hele tall n har vi (a + b) n a n + a n b + a n b + + n ( n n a n b ( n ) ab n + b n ) a n b + Bevis. (a + b) n (a + b) (a + b) (a + b) }{{} n foreomster 8

Hvis vi multipliserer dette ut, så får vi n ledd. Hvert ledd består av n fatorer, hvor hver fator er enten a eller b, f.es. abaa b. Hvis B A {,..., n}, så lar vi B svare til leddet hvor fator nummer i er b hvis i B og a ellers..es. vil {, 4, 5} svare til leddet b a a b 4 b 5 a 6 a n Hvert ledd ommer fra en og bare en mengde B; det vi har besrevet er en surjetiv og injetiv funsjon fra potensmengden av A til leddene vi får når vi regner ut (a + b) n. Bevis (ortsatt). Det fins ( n ) delmengder av A med elementer. Da fins det ( n ) ledd med b er og n a er. Disse leddene ordnes til a n b Dette er nøyatig leddet med indes i teoremet. Siden er vilårlig må formelen i teoremet gi oss verdien på (a + b) n. Dette avslutter beviset. Oppsummering av regneprinsipper Ordnet utvalg med repetisjon: n r Hvor mange binære tall av lengde 5 fins det? Det er 5. Ordnet utvalg uten repetisjon: n P r På hvor mange måter an vi tree to ort fra en ortsto? Det er 5 P 5 5 65. Permutasjoner: n! På hvor mange måter an vi stoe om ordet LAKS? Det er 4! 4 4. Kombinasjoner: ( ) n Hvor mange delmengder av {a, b, c, d, e} har to elementer? Det er ( ) 5 5 4 Vi sal se på noen flere esempler. 9

ørst en liten digresjon om store tall I ombinatori ommer vi fort opp i veldig store tall. Bredden til et hårstrå: 6 atomer. Atomer i en vanndråpe: atomer. Atomer i universet: 8 atomer. Antall forfedre 65 generasjoner tilbae antall atomer i universet. Og disse tallene er ganse små... Allievel an vi representere dem og regne på dem uten store problemer. Esempel På hvor mange forsjellige måter an vi gå fra A til B i dette 8 ganger 4-rutenettet? Vi må gå ett steg av gangen og un oppover eller til høyre. B A Hvor mange slie stier er det? Denne stien an representeres som. Dette er et ord på tegn over alfabetet {, } hvor fire av tegnene er og åtte av tegnene er. Hvor mange slie ord er det? Det er ( ) 9 4 495 4 Vi sjeer at det stemmer for ganger -rutenettet: Antall ord blir i dette tilfellet: ( ) 4 4 6 som stemmer... Oppgave På hvor mange forsjellige måter an vi gå fra A til B i denne -uben? Vi må gå ett steg av gangen og un oppover, til høyre eller innover?

B A Esempel (Dette ble også nevnt på forrige forelesning i et introdusjonsesempel om uler og boser.) På hvor mange ulie måter an de 6 araterene A til gis til studenter? Vi ie er interessert i hvilen arater en bestemt student får, men un antallet av hver arater i fordelingen. Det er 6 muligheter for hver av de studentene. Kan vi brue multipliasjonsprinsippet og si at svaret er 6? Nei La oss lage 6 båser og putte studentene i hver sin bås avhengig av hvilen arater de får. Esempel studenter per arater, og ingen stry an representeres sli: ordelingen an representeres sli: At alle stryer an representeres sli: Hvor mange slie ombinasjoner fins det? Av 5 tegn må 5 være røde streer. Antall muligheter må være (5 ) 5 5 4 5 4 Esempel Mer generelt har vi + som gir hvor mange forsjellige måter vi an fordele n identise elementer i forsjellige beholdere på. Dette alles også for uordnet utvalg med repetisjon.

rafteori Neste gang begynner vi med grafteori. En graf består av noder og anter: Oppgave: larer dere å tegne denne på et ar uten å løfte blyanten og uten å gå over en ant to ganger?