Prøveeksamen 2016 (med løsningsforslag)

Like dokumenter
UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

INF1080 Logiske metoder for informatikk. 1 Små oppgaver [70 poeng] 1.1 Grunnleggende mengdelære [3 poeng] 1.2 Utsagnslogikk [3 poeng]

INF1080 Logiske metoder for informatikk. 1 Små oppgaver [70 poeng] 1.1 Grunnleggende mengdelære [3 poeng] 1.2 Utsagnslogikk [3 poeng]

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

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

Løsningsforslag oblig. innlevering 1

LØSNINGSFORSLAG UNIVERSITETET I OSLO. Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet. Oppgave 1 Mengdelære (10 poeng)

UNIVERSITETET I OSLO. Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet

UNIVERSITETET I OSLO. Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

Repetisjonsforelesning - INF1080

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

IN1150 Høst Logiske metoder for informatikk. Digital eksamen

MAT1030 Diskret matematikk

Løsningsforslag. Oppgavesettet består av 9 oppgaver med i alt 20 deloppgaver. Ved sensur vil alle deloppgaver telle omtrent like mye.

INF3170 Forelesning 2

Litt mer mengdelære. INF3170 Logikk. Multimengder. Definisjon (Multimengde) Eksempel

LØSNINGSFORSLAG EKSAMEN MNF130 VÅREN 2010 OPPGAVE 1

INF3170 Forelesning 1

INF1800 Forelesning 18

INF1800 LOGIKK OG BEREGNBARHET

Repetisjon og noen løse tråder

MAT1030 Diskret matematikk

Forelesning 31: Repetisjon

MAT1030 Diskret matematikk

To mengder S og T er like, S = T, hvis de inneholder de samme elementene. Notasjon. Mengden med elementene a, b, c og d skrives ofte {a, b, c, d}.

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

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

MAT1030 Diskret Matematikk

MAT1030 Forelesning 23

Dagens plan. INF3170 Logikk. Mengder. Definisjon. Notasjon. Forelesning 0: Mengdelære, Induksjon. Martin Giese. 23. januar 2008.

FOL: syntaks og representasjon. 15. og 16. forelesning

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

Forelesning 1: Introduksjon og mengdelære Christian Mahesh Hansen januar Praktisk informasjon. 1.1 Forelesere og tid/sted

LØSNINGSFORSLAG EKSAMEN V06, MA0301

Dagens plan. INF3170 Logikk

INF1800 LOGIKK OG BEREGNBARHET

Repetisjon INF1800 LOGIKK OG BEREGNBARHET FORELESNING 3: MENGDELÆRE, RELASJONER, FUNKSJONER. Mengder. Multimengder og tupler.

Et utsagn (eng: proposition) er en erklærende setning som enten er sann eller usann. Vi kaller det gjerne en påstand.

INF1800 LOGIKK OG BEREGNBARHET

Praktisk informasjon INF1800 LOGIKK OG BEREGNBARHET FORELESNING 5: UTSAGNSLOGIKK. Endringer i undervisningen. Spørreskjemaet.

LO118D Forelesning 5 (DM)

Forelesning januar 2006 Induktive denisjoner og utsagnslogikk

Forelesning 5: Førsteordens logikk syntaks og semantikk Christian Mahesh Hansen februar 2007

Egenskaper til relasjoner på en mengde A.

MAT1030 Diskret Matematikk

MAT1030 Forelesning 13

MAT1030 Forelesning 6

Førsteordens logikk - syntaks

Eksamensoppgave i TMA4140 Diskret matematikk

Kapittel 6: Funksjoner

Eksamensoppgave i MA0301 Elementær diskret matematikk løsningsforslag

Kapittel 4: Logikk (utsagnslogikk)

MAT1030 Diskret Matematikk

EKSAMEN. Emne: Emnekode: Matematikk for IT ITF Dato: Eksamenstid: til desember Hjelpemidler: Faglærer:

Hint til oppgavene. Uke 34. Uke 35. Fullstendige løsningsforslag finnes på emnesidene for 2017.

Løsningsforlag til eksamen i Diskret matematikk. 29. november 2017

Kapittel 4: Logikk. MAT1030 Diskret Matematikk. Oppsummering. En digresjon. Forelesning 6: Utsagnslogikk og predikatlogikk.

MAT1030 Forelesning 22

Kombinatorikk. MAT1030 Diskret Matematikk. Oppsummering av regneprinsipper

MAT1030 Diskret Matematikk

INF1800 LOGIKK OG BEREGNBARHET

Fortsettelse. INF3170 Logikk. Eksempel 1. Forelesning 8: Mer sekventkalkyle og sunnhet. Roger Antonsen

Forelesning 2: Induktive definisjoner, utsagnslogikk og sekventkalkyle Christian Mahesh Hansen januar 2007

INF3170 Logikk. Forelesning 8: Mer sekventkalkyle og sunnhet. Roger Antonsen. 6. april Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo

Dagens plan. INF3170 Logikk. Induktive definisjoner. Eksempel. Definisjon (Induktiv definisjon) Eksempel

Emnenavn: Matematikk for IT. Eksamenstid: Faglærer: Christian F Heide

Matematikk for IT. Prøve 1. Torsdag 17. september Løsningsforslag. 22. september 2015

Obligatorisk oppgave 1 i MAT1140, Høst Løsninger med kommentarer

INF1800 Forelesning 6

Emnenavn: Matematikk for IT. Eksamenstid: Faglærer: Christian F Heide

Repetisjon av MA og 3. april Repetisjon av MA0301

Løsningsforslag. Emnekode: Emne: Matematikk for IT ITF Eksamenstid: Dato: kl til kl desember Hjelpemidler: Faglærer:

Eksamensoppgave i TMA4140 Diskret matematikk

MAT1030 Forelesning 13

En relasjon på en mengde A er en delmengde R A A = A 2. Vi har satt navn på visse egenskaper relasjoner som oppstår i anvendelser ofte kan ha.

Definisjon 1.1 (Sunnhet). Sekventkalkylen LK er sunn hvis enhver LK-bevisbar sekvent er gyldig.

Ekvivalente utsagn. Eksempler: Tautologi : p V p Selvmotsigelse: p Λ p

Dagens plan INF3170 Logikk. Obliger og eksamen. Forelesning 1: Introduksjon, mengdelære og utsagnslogikk. Christian Mahesh Hansen og Roger Antonsen

Repetisjonsforelesning

Relasjoner - forelesningsnotat i Diskret matematikk 2017

MAT1030 Diskret Matematikk

EKSAMEN. Emnekode: Emne: Matematikk for IT ITF Eksamenstid: Dato: kl til kl desember Hjelpemidler: Faglærer:

Oppsummering. MAT1030 Diskret matematikk. Ekvivalensrelasjoner. Oppsummering. Definisjon. Merk

INF1800 Forelesning 17

Sammensatte utsagn, sannhetsverditabeller. MAT1030 Diskret matematikk. Sammensatte utsagn, sannhetsverditabeller

Eksamensoppgave i TMA4140 Diskret matematikk

INF1800 LOGIKK OG BEREGNBARHET

Løsningsforslag for 1. obligatoriske oppgave høsten 2014

Forelesning 1: Introduksjon. Utsagnslogikk og sekventkalkyle Arild Waaler januar 2008

Vi startet forelesningen med litt repetisjon fra forrige uke: Det omvendte, kontrapositive og inverse utsagnet. La p og q være to utsagn, og p -> q

Dagens plan. INF3170 Logikk. Syntaks: Utsagnslogiske formler. Motivasjon

Innhold. 1 Grunnleggende mengdelære 7. 2 Utsagnslogikk Semantikk for utsagnslogikk Utsagnslogiske begreper 41

Forelesning 6: Frste-ordens logikk: syntaks og semantikk Roger Antonsen februar 2006

Transkript:

Prøveeksamen 2016 (med løsningsforslag 1 Grunnleggende mengdelære La A = {0, {0}} og B = {0, {0}, {0, {0}}}. Er følgende påstander sanne eller usanne? 1 {{0}} A 2 0 B 3 A B 4 A B 1 Usann 2 Usann 3 Sann 4 Sann 2 Mengdelære: Utregninger La A = {0, {0}} og B = {0, {0}, {0, {0}}}. Regn ut følgende: 1 A \ B 2 A B 3 A B 4 P(A 1 2 {0, {0}} 3 {0, {0}, {0, {0}}} 4 {, {0}, {{0}}, {0, {0}}} 3 Mengdelære: Kardinalitet La A = {0, {0}} og B = {0, {0}, {0, {0}}}. Hva er kardinaliteten til (B A B? 18 4 Anti-symmetri Er en anti-symmetrisk relasjon? Begrunn svaret ditt. Ja, for hvis A B og B A, så vil A = B. Dette er definisjonen av hva det vil si at en relasjon er anti-symmetrisk. 5 Partiell ordning Forklar kort hva en partiell ordning er. En binær relasjon en partiell ordning hvis den er refleksiv, transitiv og anti-symmetrisk. 1

6 Partiell ordning Finn to partielle ordninger R og S på mengden {1, 2, 3}, slik at R S ikke er en partiell ordning. La A = { 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3 } og B = { 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3 }. Dette er begge partielle ordninger, men A B mangler 1, 3 for å være transitiv og er derfor ikke en partiell ordning. 7 Funksjoner: Egenskaper La f : N N være gitt ved f(x = x + 1. Er f injektiv, surjektiv, bijektiv eller ingen av delene? Injektiv 8 Funksjoner: Injektiv og surjektiv La g : A A og h : B C være funksjoner slik at g(x = 1 x, og h(x = x, og hvor A N, B N og C N. 1 Velg A slik at g er injektiv. 2 Velg B og C slik at h ikke er surjektiv. 1 A = {0, 1} 2 B = {0}, C = {0, 1} eller B = {0, 1}, C = {0, 1, 2} 9 Utsagnslogikk: Sannhetsverditabeller Sett opp sannhetsverditabellen for P. P P 1 0 0 1 10 Utsagnslogikk: Sannhetsverditabeller Sett opp sannhetsverditabellen for (P Q (P Q. P Q (P Q (P Q 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 2

11 Utsagnslogikk: Logisk ekvivalens La følgende formler være gitt: F = P G = (P Q (P Q Er F og G ekvivalente formler? Begrunn svaret ved å henvise til sannhetsverditabellene. Ja, de er ekvivalente. Det er fordi F er sann hvis og bare hvis G er sann, det vil si at de alltid har samme sannhetsverdier. Det kommer frem i sannhetsverditabellene ved at kolonnene er like. 12 Utsagnslogikk: Sant eller usant La følgende formler være gitt: F = P G = (P Q (P Q Her kommer det noen påstander som du må ta stilling til. For hver påstand, svar sann eller usann. Du trenger ikke å begrunne svaret ditt. 1 F er kontradiktorisk. 2 G er kontradiktorisk. 3 F er gyldig. 4 G er gyldig. 1 Usann 2 Usann 3 Usann 4 Usann 13 Utsagnslogikk: Sannhetsverdier 1 Sett opp sannhetsverditabellen for P Q. P Q P Q 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 3

For hver av følgende formler, skriv hvilke av de fire egenskapene gyldig, kontradiktorisk, oppfyllbar og falsifiserbar formelen har. Du trenger ikke å begrunne svaret. 2 (P Q P 3 P (Q P 2 Oppfyllbar og falsifiserbar. 3 Oppfyllbar og gyldig. 14 Utsagnslogikk: Transitivitet og ekvivalens Vis at er en transitiv relasjon. For å vise at er transitiv, må vi vise at hvis F G og G H, så F H. Anta derfor (1 at F G og (2 at G H. For å vise at F H, anta at F er sann. Da følger det fra (1 at G er sann, og da følger det fra (2 at H er sann. 15 Utsagnslogikk: Anti-symmetri og ekvivalens Vis at ikke er en anti-symmetrisk relasjon. La F = P og G = P. Da vil F G og G F, men F G. 16 Førsteordens logikk: Representasjon La Lxy representere «x liker y». Finn førsteordens formler som representerer følgende utsagn: (1 «Alle liker seg selv.» xlxx (2 «Det finnes en som liker alle.» x ylxy (3 «Alle liker noen som liker seg selv.» x y(lxy Lyy 4

17 Førsteordens logikk: Gyldig eller falsifiserbar La F være formelen Pa Pb xpx. Avgjør om formelen F er gyldig og/eller falsifiserbar. Hvis du mener at den er gyldig, gi et bevis for hvorfor. Hvis du mener at den er falsifiserbar, spesifiser en førsteordens modell som gjør formelen usann. Formelen er falsifiserbar. En førsteordens modell som gjør formelen usann er for eksempel følgende modell M: La M ha mengden {0, 1} som domene, og la a M = 0 og b M = 0, samt P M = {0}. Da vil M gjøre Pa Pb sann, men xpx usann, fordi P1 er usann. 18 Førsteordens logikk: Logiske konsekvenser Her er noen førsteordens formler. Sett -piler som angir hvilke formler som er logiske konsekvenser av hvilke formler. For eksempel, sett en pil fra F til G hvis G er en logisk konsekvens av F. Det er ikke nødvendig å sette en pil fra en formel til seg selv. x yrxy x yrxy y xrxy x yrxy Her er formlene med piler. x yrxy x yrxy y xrxy x yrxy Formelen x yrxy har alle de andre formlene som logisk konsekvens; M = x yrxy betyr at x, y R M for alle x, y M, eller med andre ord at R M er lik M M. Enhver modell som gjør denne formelen sann må også gjør de tre andre formlene sanne. y xrxy x yrxy: Anta at M = y xrxy. Da finnes det et element a M slik at for alle x M, så M = R xā. For å vise at M = x yrxy, velg et vilkårlig element x M. Ved antakelsen følger det at M = R xā, og dermed at M = yr xy. Fordi x var vilkårlig valgt har vi at M = x yrxy. Formelen x yrxy er en logisk konsekvens av alle de andre formlene; M = x yrxy betyr at det finnes x, y M slik at x, y R M, og det er tilfellet for enhver modell som gjør en av de andre formlene sanne. 5

19 Førsteordens logikk: Modeller Spesifiser en førsteordens modell M med domene {1, 2, 3} som oppfyller følgende formler, men som er slik at R ikke tolkes som en refleksiv relasjon. Du trenger ikke å begrunne at modellen oppfyller formlene. x y(rxy x y(rxy Ryy LaR M = { 1, 3, 2, 3, 3, 3 }. 20 Induktivt definerte mengder Anta at en bitstreng er en streng over alfabetet {0, 1}. Gi en induktiv definisjon av mengden av alle bitstrenger som slutter med 01 eller 10. Vi kaller mengden M. M er den minste mengden slik at: 01 M, 10 M, og hvis s M, så 0s M og 1s M. 21 Rekursive funksjoner Anta at en bitstreng er en streng over alfabetet {0, 1}. Gi en rekursiv funksjon r på mengden av alle bitstrenger som erstatter alle forekomster av 1 med 0. For eksempel vil r(101 = 000. r(λ = Λ r(xs = 0r(s 22 Grafteori: Komplett graf Forklar hva en komplett graf er. En graf er komplett hvis den er enkel og hver node er nabo med enhver annen node. En graf er enkel hvis den hverken har løkker eller parallelle kanter. 23 Grafteori: Komplementet til en graf Forklar hva komplementet til en graf er. Hvis G er en graf, er komplementet til G grafen som har de samme nodene som G, men hvor to noder er naboer hvis og bare hvis nodene ikke er naboer i G. 6

24 Grafteori: Isomorfi og komplement Bevis at hvis G og H er isomorfe grafer, så er også G og H isomorfe. Anta at G og H er isomorfe grafer. Da finnes det per definisjon en bijektiv funksjon f fra nodene i G til nodene i H som er slik at nodene u og v er naboer i G hvis og bare hvis nodene f(u og f(v er naboer i H. Denne funksjonen er også en bijektiv funksjon fra nodene i G til nodene i H, fordi disse grafene har de samme nodene som G og H. I tillegg er det slik at nodene u og v er naboer i G hvis og bare hvis de ikke er naboer i G. Da følger det at nodene u og v er naboer i G hvis og bare hvis nodene f(u og f(v er naboer i H. Vi kan også skrive dette slik: nodene u og v er naboer i G nodene u og v er ikke naboer i G nodene f(u og f(v er ikke naboer i H nodene f(u og f(v er naboer i H (ved definisjonen av komplement (fordi f er en isomorfi (ved definisjonen av komplement 25 Kombinatorikk: Permutasjoner Angi to forskjellige permutasjoner av mengden {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}. 1234567 og 7654321 26 Kombinatorikk: Mer permutasjoner Hvor mange permutasjoner av mengden {1, 2, 3, 4, 5} finnes det? Du trenger ikke å begrunne svaret ditt. Det finnes 5! = 5 4 3 2 1 = 120 permutasjoner av mengden. 27 Kombinatorikk: Binomialkoeffisient Regn ut ( ( 5 2 og 1000 0. ( 5 ( 2 = 10 og 1000 0 = 1 28 Kombinatorikk og delmengder Anta at M er en mengde med 10 elementer. Hvor mange delmenger av M har minst to elementer? Det er 2 10 = 1024 delmengder totalt. Det er ( 10 1 = 10 delmengder med nøyaktig ett element og det er ( 10 0 = 1 delmengde med null elementer. Da får vi totalt 1024 10 1 = 1013 delmengder med minst to elementer. 7