MATEMATIČKO PROGRAMIRANJE I OPTIMIZACIJA
|
|
- ÊΦάνης Ζάρκος
- 6 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 MATEMATIČKO PROGRAMIRANJE I OPTIMIZACIJA 5. ČAS Hamiltonovi putevi i problem trgovačkog putnika problem Trgovačkog putnika predstavlja jedan od najpoznatih problema kombinatorne optimizace pripada teško rešivim problemima obzirom da je njegovo rešavanje eksponencalnog karaktera Definica: Hamiltonov put je put koji prolazi kroz sve čvorove grafa TAČNO JEDANPUT. Put koji se završava u istom čvoru a kroz sve ostale čvorove prolazi tačno jedanput naziva se zatvoren Hamiltonov put ( Hamiltonov put formira konturu koja sadrži sve čvorove grafa pa se umesto pojma Hamiltonov put češće korsiti pojam Hamiltonove konture). Graf koji ima Hamiltonovu konturu se naziva Hamiltonovim grafom. Hamilton je 856. godine predstavio problem: Trgovački putnik treba da obiđe određeni broj gradova i da se vrati na mesto polaska, tako da u toku putovanja obiđe svaki grad tačno jedanput. Sličan problem je problem Konjičkog skoka (konj kao šahovska figura): Da li je moguće skakanjem obići sva polja šahovske table tako da se svako polje obiđe tačno jedanput. Analogan problem Hamiltonovog puta je problem nalaženja Ojlerovog puta (kroz svaku GRANU grafa se prolazi tačno jedanput). Egzistenca Ojlerovog puta zavisi samo od stepena čvorova dok kod Hamiltonovog to ne mora biti slučaj. Egzistenca Hamiltonovog puta zavisi pre svega od strukture grafa i ovaj problem u opštem slučaju ne rešen. Problem trgovačkog putnika možemo da formulišemo na sledeći način: Od svih Hamiltonovih puteva odabrati onaj koji je prema zadatom kriterumu optimalan (kriterum optimalnosti može npr. biti dužina ili cena puta). Primer primene Hamiltonove putanje: Zanatsko preduzeće ima na raspolaganju n stanova u kojima mora da završi vodoinstalaterske i molerske radove. U i-tom stanu vodoinstalateri treba da rade a i a u moleri b i vremena. Kojim redosledom treba vodoinstalateri i moleri da rade kako bi se celokupna zgrada završila za što kraće vreme. o Prvi uslov koji treba ispoštovati je da vodoinstalateri treba da rade u stanu i pre nego u stanu j ako važi da je min a, b min a, b ( i j ) ( j i )
2 Teorema (Redei): U digrafu u kojem između dva proizvoljno izabrana čvora postoji jedna od grana ( xi, x j ) i ( j, i ) x x, postoji i Hamilton-ov put. xi i x j Teorema se može primeniti na turnire u kojima svaki tim igra sa svakim timom i ne postoje nerešeni rezultati. Na kraju turnira se takmičari mogu numerisati tako da je svaki takmičar, osim prvog, pobeđen od onog sa neposredno manjim brojem. Teorema (Redei): Ako u povezanom grafu sa n ( 3 ) čvorova za važi nejednakost d n, graf poseduje Hamiltonovu konturu. 2 stepen d svakog čvora Teorema (Dirac): Neka su x, x 2,..., x n ( n 3) čvorovi grafa G a d, d,..., 2 d n njihovi stepeni. Ako za svaka dva nesusedna čvora x i, x j važi d i + d j > n graf G sadrži Hamiltnovu konturu. n Teorema (Ore): Neka je G graf sa n ( n 3) čvorova. Ako je za svako k ( k ) 2 broj čvorova stepena ne većeg od k manji od k i ako za neparno n, broj čvorova n n stepena ne ve ćeg od ne veći od, graf G ima Hamilton-ovu konturu. 2 2
3 Problem trgovačkog putnika Neka je dato n gradova koje treba da obiđe trgovački putnik tako da troškovi puta budu minimalni. Postoje dve varante ovog problema:. Putnik mora da se vrati u grad iz kojeg je pošao (sedište peduzeća) 2. Početni i završni grad puta trgovačkog putnika mogu da se razlikuju. Problem Trgovačkog putnika može da se interpretira na potpu nom težinskom grafu G sa čvorovima,2,...,n i sa matricom težina (dužina) grana D = d. Obzirom da je Hamiltonova putanja put koji kroz svaki čvor grafa G prolazi tačno jednom, put Trgovačkog putnika možemo da posmatramo upravo kao Hamiltonovu put. Problem : Odrediti najkraći Hamilton-ov put (konturu) u potpunom težinskom grafu G. Problem Trgovačkog putnika rešavamo kao problem (0,) celobrojnog programiranja: min n i= j> i dx () x + x = 2 i =,2,..., n (2) ji j< i j> i x S, S X, S, S X (3) i S j S Gde je D = d (simetrična) matrica težina grana i X = {,2,..., n}. Ovde je x m n = ako i samo ako grana izmđu čvorova pripada rešenju problema, tj. najkraćoj Hamiltonovoj konturi. unkca cilja koja se minimizira u () predstavlja dužinu delimičnog podgrafa određenog vrednostima promenljivih x. Ograničenje (2) obezbeđuje da je stepen svakog čvora pomenutog delimičnog podgrafa jednak 2. Ograničenja (3) eliminišu mogućnost da se u rešenju pojavi više od jedne konture. Problem2: Za zadati potpuni težinski graf i zadati broj L utvrditi da li postoji Hamilton-ov put ča dužina ne veća od L. m n - Hamiltonov put u grafu sa n čvorova predstavlja jednu permutacu skupa,2,...,n i obrnuto, permutaca određuje Hamilton-ov put. Sada se problem { } Trgovačkog putnika može rečiti generisanjem svih permutaca skupa {,2,...,n } i izračunavanjem dužina svih Hamilton-ovih puteva i odabirom najkraćeg puta. Ovako formiran algoritam je neefikasan jer je broj permutaca n! što predstavlja eksponencalnu funkcu od n. - Za problem Trgovačkog putnika može da se formira greedy algoritam tako da Trgovački putnik posećuje onaj grad koji mu je najbliži. Međutim, mogu se
4 forimrati kontraprimeri kojima bi se moglo pokazati da se ovako ne dobaju uvek dobra rešenja. - Za rešavanje problema Trgovačkog putnika koristi se algoritam grananja i ograničavanja. - Metoda grananja i ograničavanja predstavlja metodu implicitne enumerace dok je metoda probanja svih permutaca ekspliticna enumeraca. Prostor mogućih rešenja se deli na manje delove (grananje) i to više puta pri čemu se pojedini delovi prostora rešenja odbacuje na osnovu procene vrednosti funkce koja se minimizira (ograničavanje). Algoritam Neka je H skup svih Hamiltonovih puteva u težinskog grafu G i neka je S skup svih razapinjujućih stabala u G. Pošto ovaj put predstavlja stablo, važi relaca H S. Problem minimalnog razapinjujućeg stabla se naziva relaksacioni problem za problem trgovačkog putnika. Problem trgovačkog putnika se može svesti na više problema nalaženja minimalnog razapinjujućeg stabla. Prvo se odredi minimalno razapinjujuće stablo u grafu G. Ako je ovo stablo put, to je Hamiltonov put i ujedno rešenje problema trgovačkog putnika. Ako dobeno stablo ne put, ono sadrži bar jedan čvor stepena većeg ili jednakog 3. Neka je čvor x stepena d (d je najmanje 3) i neka su u, u 2,..., u d grane koje se sriču u čvoru x. Bar jedna od grana u, u 2,..., u d ne pripada optimalnom rešenju problema trgovačkog putnika, ako težinu d( u ) grane u modifikujemo tako da ona postane vrlo velika i ponovo rešimo problem minimalnog razapinjujućeg stabla, grana u se neće nalaziti u tom stablu. Početni problem se iz ovog razloga može razgranati na d potproblema i u svakom od tih potproblema težina jedne od grana je postala +. Na svakom pod potproblema se može ponoviti ovaj proces. Na taj način dobamo strukturu porproblema oblika stabla. Pretraživanje stabla se dalje može vršiti u dubinu ili u širinu Ako je dužina minimalnog razapinjujućeg stabla veča od dužine rane nađenog Hamiltonovog puta, taj pozproblem se više ne razgranava obzirom da nam on neće omogućiti optimalno rešenje. Ako se u nekom potproblemu dobe Haimltonov put koji je manji od dužine rane pronađenog Hamiltonovog puta, pamti se novi put a rani zaboravlja. Kada se iscrpe svi problemi, Hamiltonov put koji je ostao zapamćen predstavlja i rešenje problema Trgovačkog putnika. Ovo su NP poptuni problemi i imaju eksponencalnu složenost.
5 Heuristike: Heuristika bazirana na idejama greedy algoritma ne daje optimalne rezultate. Na osnovu jedne takve heuristike, trgovački putnik treba uvek da ide u najbliži grad u kome do tada ne bio. Problem trgovačkog putnika je NP težak problem. Jedna od najboljih heuristika za ovaj problem je 3-optimalna heuristika Posmatramo problem trgovačkog putnika u kojem se traži najkraća Hamiltonova kontura u zadatom potpunom težinskom grafu. Prvo se određuje jedna Hamiltonova kontura (slučajno/proizvoljno) H. Posmatramo tri međusobno nesusedne grane uvw,, sa konture H. Udaljavanjem tih grana kontura H se raspada na tri puta P, P 2, P 3. Posmatramo čvorove,2,3,4,5,6 koji predstavljaju krajnje tačke udaljenih grana uvw,,. Ovi čvorovi se odadavanjem tri nove grane mogu na različite načine spojiti tako da se ponovo zatvori Hamilton-ova kontura. Mogući načini spajanja su: (, 2 ), ( 3, 4 ), ( 5, 6 ); (, 2 ), ( 3, 5 ), ( 4, 6 ); (,3,2,4,5,6; ) (,3,2,5,4,6; ), 4, 2, 5, 3, 6 ;, 4, 2, 6, 3, 5 ; (,5,2,4,3,6; ) (,5,2,6,3,4; ) Na ovaj način dobamo 8 Hamilton-ovih kontura. Prvi način spajanja daje ponovo konuru H. Od tih 8 kontura izaberemo onu najmanje dužine. Dobena kontura je najbolje rešenje koje se može postići polazeći od konture H i uklanjanjem grana uvw,,. Opisani postupak poboljšanja rešenja na osnovu izbacivanja tri nesusedne grane uvw,, iz konture H ponavljamo za svaki izbor grana uvw,,. Od svih tako formiranih kontura biramo onu najmanje dužine. Time se završava 3-optimalna heuristika. 3-optimalna heuristika daje dobre rezultate i ima polinomalnu kompleksnost.
6 PRIMER : Naći Hamiltonovu putanju minimalne dužine u grafu ako je data matrica rastojanja čvorova: Rešenje: Možemo da konstruišemo graf na osnovu date matrice. Primetićemo da se ovde mogu izdvojiti cikli: -2-3 i Granamo problem na 3 potproblema sa matricama: P: P2: P3: Optimalnim rešenjima odgovaraju cikli
7 vrednost funkce je 2 vrednost funkce je 2 vrednost funkce je 6. PRIMER 2: Rešiti problem trgovačkog putnika ako je graf dat matrično: Rešenje: A Možemo da izdvojimo dva cikla (2,4,3) i (,7,8,6,5) a cena je 232. Odgovarajuće drvo odlučivanja je sledeće (pored svakog čvora se nalaze cena potproblema, cikli):
8 Ako eliminišemo cikl (2,4,3) dobamo tri potproblema (poddrveta) B, C i D i njihove odgovarajuće matrice su: B C D Potproblem B je hamiltonova putanja dužine 264 dok problemi C i D to nisu. Trenutno najkraću vrednost ima problem B. Problemi C i D imaju cikle i zato se oni granaju na potprobleme. Posmatramo prvo problem C (ima nižu vrednost, min[248,250]=248). U problemu C prvo eliminišemo granu (2,4). Dobamo dva nova potproblema E i. Odgovarajuće matrice su E A vrednosti potroblema su 280 i 254. Problem ima Hamiltonovu putanju dužine 254 koja je manja od vrednosti prethodno dobene Hamiltonove putanje (problem B dužine 264). Sada je problem problem koji ima najbolju vrednost.
9 Problemi E i D još uvek nemaju Hamiltonovu putanju, zato rešavamo ta dva problema. Kako problem E ima vrednost 280 (manju od 254 koliko ima problem ) teško da će se dobiti bolje rešenje daljim računom. Rešavamo problem D. Problem D ima vrednost 250 što je manje od trenutno najboljeg rešenja (254) pa je moguće da se tu nalazi i naše optimalno rešenje. Problem D ima cikl (,7,8) če ćemo veze prekinuti i posmatrati tri nova problema, G, H i I. Odgovarajuće matrice su: G H D Primetićemo da problem H ima Hamiltonovu putanju dužine 25 što je bolje od problema i zato sada H postaje najbolje rešenje. Kako je H bolje i od rešenja G i I, smatramo da je problem rešen i da je H optimalno rešenje. Putanja (,7,6,5,3,2,4,8) je najkraća putanja trgovačkog putnika dužine 25 za zadat problem.
10 Problem k trgovačkih putnika Problem trgovačkog putnika može da se uopšti na zadatak sa k trgovačkih putnika. Pri tom se postavljaju dodatna ograničenja kao što su: svaki trgovački putik treba da obiđe određeni broj gradova ili da pređe određeno rastojanje itd. Problem u kome svi trgovački putnici polaze iz istog grada i vraćaju se u njega, a pri tom obilaze određeni broj gradova se naziva problemom rutiranja vozila VRP (vechile routing problem). Za ovaj problem se planiraju maršute vozila i raspoređivanje vozila. Posmatramo problem u kome umesto jednog Trgovačkog putnika, gradove obilazi k Trgovačkih putnika. Neka je dat graf G sa n=km (k,m su prirodni brojevi) čvorova bez petlji. Numerisaćemo čvorove brojevima,2,...,n. Svakoj grani (i,j) dodeljujemo pozitivan broj d koji predstavlja dužinu (ili težinu/cenu) grane. Dužina proizvoljnog delimičnog podgrafa G se definiše kao zbir dužina grana koje se nalaze u tom podgrafu. Put sa s čvorova nazivamo s-put. Problem k trgovačkih putnika se primenjuje u planiranju maršuta vozila kada imamo ograničenja po pitanju broja vozila ili koja vozila mogu da voze koju maršutu zbog ograničenja kapaciteta težine. Problem : Odrediti k disjunktnih m-puteva minimalne dužine u digrafu G. - Čvorove digrafa G posmatramo kao gradove, dužine grana kao rastojanje između gradova. Problem je naći minimalni put, kao put k trgovačkih putnika či je zadatak da obiđu sve gradove (prilikom obilaska gradova svaki putnik treba da obiđe isti broj gradova i nedan grad ne posećuje više od jednog putnika). Početni i završni gradovi putnika nisu unapred određeni. Neka je G 0 potpuni digraf bez petlji sa čvorovima 0,,2,..,n bez ograničenja n=km. Ostale konvence su iste kao kod grafa G. Dati su pozitivni brojevi m, m2,.. m k ( m + m mk = n + k ). - Na primer: Imamo jedno skladište i km prodavnica koje treba snabdeti proizvodima iz tog skladišta. (slika niže). Problem je rasporediti kamione tako da svako od njih pređe minimalno rastojanje. o Problem može da se proširi ako kamioni nisu istog kapaciteta. Dakle, rasporediti kamione tako da prelaze najkraću maršutu i tako da kapacitet robe koju kamioni prenose ne prelazi njihova ograničenja.
11 Problem 2: U digrafu G 0 odrediti k kontura koje sve prolaze kroz čvor O i nemaju drugih zajedničkih čvorova, tako da je zbir dužina kontura minimalan. - Ovaj problem se naziva problemom k Trgovačkih putnika. Svi putnici polaze iz jednog grada (sedište kompane) i obilazeći određen broj gradova vraćaju se u svoju početnu pozicu. Moguće je da u optimalnom rešenju neko od putnika ine krene na put. - Umesto da paralelno posmatramo k kamiona, problem k trgovačkih putnika može da se rešava i kao problem jednog trgovačkog putnika koji ne može da prenese robu do svih prodavnica odjednom, već mora da se k puta vraća do skladišta po robu koristeći uvek različite puteve. Problem 3: U digrafu G0 odrediti konture dužina m, m2,.. mk koje sve prolaze kroz čvor O i nemaju drugih zajedničkih čvorova tako da je zbir dužina kontura minimalan. - Ovaj problem predstavlja verzu 2.problema sa dodatnim ograničenjima na dužine puteva putnika. - Ako stavimo da je m = m2 =.. = mk i ako su dužine svih grana koje ulaze i izlaze iz čvora O međusobno jednake, problem 3 postaje problem. (problem je specalni slučaj problema 3). - Ako stavimo da je k= problem predstavlja klasični problem trgovačkog putnika. Dalje, ako stavimo da je m= problem je trivalan, ako je m=2 rešavamo problem najkraćeg sparivanja - Problem trgovačkog putnika je NP-težak problem Algoritam za nalaženje optimalnog rešenja: Jedan od načina rešavanja problema k trgovačkih putnika je da koristimo metodu grananja i odlučivanja (tražimo razapinjuće stablo najkraće dužine u grafu). Putnici obrazuju šumu sa n-k grana. Pretpostavimo da šuma jednog digrafa sadrži sve čvorove grafa. Neka je H skup svih Hamiltonovih puteva u težinskog grafu G i neka je S skup svih šuma u G. Rešavamo problem nalaženja s-šume najkraće dužine, s = n k (s je broj grana u putevima k trgovačkih putnika) Grananje se vrši tako što se u s-šumi uništavaju čvorovi koji imaju stepen 2 ili stepen veći od 2. Ako se problem rešava bez ograničenja koliko koji trgovački putnik može da pređe onda je ovakav kriterum grananja dovoljan obzirom da će se dobiti najkraća od svih s šuma koje se sastoje od puteva. Ako je uslov da sve s-šume budu jednakih dužina, uništavaju se one šume koje to nisu.
12 Drugi način je da posmatramo mrežu datu grafom, G=(X,U) i matricom rastojanja. Indeks čvora i= posmatramo kao skladište. Problem rutiranja vozila se C = ( c ) sastoji u određivanju puta (ruta) vozila tako da se minimizira njihova ukupna dužina (troškovi) a koje su takve da:. Svaki grad (osim skladišta) se posećuje tačno jedanput samo jednim vozilom 2. Sve rute počinju i završavaju se u skladištu 3. Zadovoljena su neka dodatna ograničenja a) Ograničenja kapaciteta: svakom čvoru (gradu) i> pridružujeu se nenegativna težina q i, a zbir težina na bilo kojoj ruti ne sme da bude veći od kapaciteta vozila Q. b) Broj gradova na proizvoljnoj ruti je ograničen sa P (u ovom slučaju je q = za i> i Q = P ) i c) Ograničenje na ukupnu dužinu rute (vreme putovanja): ukupna dužina rute je ograničena sa Λ. Ova dužina se doba na osnovu vremena putovanja između gradova i vremena zadržavanja u gradovima. d) Vremenski prozori: grad i treba da bude posećen u vremenskom a, b, a postoje i zadržavanja (čekanja) u gradu i. intervalu [ ] i i e) Odnosi prethođenja između parova čvorova, grad i ne može biti posećen pre grada j. Problem k trgovačkih putnika može da se rešava kao problem linearnog celobrojnog programiranja. Prvo ćemo ovaj problem da prevedemo na problem jednog trgovačkog putnika: i. Povećavamo broj čvorova uvođenjem veštačkih skladišta. Neka je, n = n + m povećava se i broj grana, { } U ' = U i, j j X ', i j, i X '\ X j X '\ X ii. Definiše se proširena matrica rastojanja, C' ( c ') skupu X : c c, i, j X ci, i X \, j X '\ X ' = cj, i X '\, j X \ γ, i, j X '\ X {} {} {} { } Vrednosti zavise od problema koji posmatramo = koja odgovara, traži se minimalna dužina za m vozila γ = 0, traži se minimalna dužina za najviše m vozila, traži se minimalna dužina za najmanji broj vozila
13 Sada ćemo problem rutiranja vozila da formulišemo kao optimizacioni problem: Neka je x ( i j ) binarna promenljiva jednaka akko je grana (i,j) iz skupa X u optimalnom rešenju. Rešavamo zadatak min c x () po.. i =, j = i j x =, i =,..., n' (2) x =, j =,..., n' { } (3) S v S, S X '\ {}, S 2 (4) i j S x 0,, i, j =,..., n', i j (5) ormule (), (2), (3) i (5) definišu modifikovan problem dodeljivanja (asignace) u kome je na glavnoj dagonali zabranjeno dodeljivanje. Ograničenja (4) su za eliminacu pokontura, a sa v ( S) je određena donja granica broja vozila potrebnih da se u optimalnom rešenju posete svi čvorovi u S. Ova ograničenja se dobaju sledećim razmatranjem {} Za bilo koje S X '\, S 2, S = X '\ X x i S j S v S mora biti Pored toga važi sledeća jednakost: S = x + i, j S x i S j S U nastavku će biti izložen heuristički algoritam za rešavanje problema rutiranja vozila. Algoritam polazi od početnog rešenja u kojem ima n- ruta koje se formiraju tako što se po jedno vozilo upućuje iz skladišta do jednog potrošača i vraća u skladište. Ovo rešenje se matematički zapisuje { } x i =, i X \ x = 0, i j Zatim se interaktivno, iz koraka u korak spajaju po dve putanje koje donose najveću uštedu, a zadovoljavaju ograničenja zadatka (slika). Pojam uštede objašnjavamona sledećem primeru.
14 U prvom slučaju vozilo se kreće iz skladišta do čvora i, zatim se vraća u skladište, ide do čvora j i ponovo vraća. Pri tom pravi ukupne troškove C = c + c + c + c. U drugom slučaju vozilo se kreće iz skladišta, ide do čvora i, zatim iz čvora i ide do čvora j i onda se vraća u skladište. Pri tom pravi ukupne troškove C = c + c + c. Ako se umesto plana pod a) primeni plan b) ostvariće se ušteda: S = C C2 = c i + ci + cj + c j c i + c + c j = c i + cj c i i j 2 i j Pojam uštede se može koristiti i pri spajanju dve rute u jednu. Treba primetiti da ušteda S može biti veća, manja ili jednaka nuli. Ima smisla spajati dve rute samo ako je ušteda veća od nule i ako su zadovoljena ostala ograničenja zadatka (kapacitet vozila). Algoritam:. Kreirati n- ruta (,i,) i=2,,n tj. odrediti početno rešenje na sledeći način x ( i j X { }) j i X { } ( i j ), za =, \ =, \ = 0, za 2. Izračunati moguće uštede S = c i + c j c, i, j U 3. Sve pozitivne uštede sortirati u nerastući niz 4. Idući od prve ka poslednjoj uštedi iz niza, pokušati naprviti moguće uštede na sledeći način: Posmatrati dve rute koje sadrže grane (i,) i (,j). Privremeno spojiti ove dve rute uvodeći granu (i,j) i brišući grane (i,) i (,j). Ako je dobena ruta dopustiva (zadovoljava ograničenja kapaciteta) iskoristit granu (i,j), formirati rutu i pokušati sa sledećom mogućom uštedom iz niza. Ako privremena ruta ne dopustiva, odbaciti granu (i,j), ne formirati novu rutu, skinuti S iz niza i preći na sledeću potencalnu uštedu. j
15 Primer 3: Rešiti problem rutiranja vozila ako su date tražnje potrošača, kapacitet vozila je Q = 200 i udaljenost potrošača: q q q q q q q = 40, = 20, = 25, = 70, = 45, = 50, = 00 Rešenje: Pratimo zadat algoritam: Početno rešenje ima oblik: X = ( x ) = Moguće uštede su: S23 = 4 S24 = 0 S27 = 3 S27 = 3 S28 = 4 S34 = 2 S38 = 5 S45 = 8 S45 = 8 S46 = 4 S56 = 6 S57 = S67 = S67 = S68 = S78 = 6 Kada sve pozitivne uštede sortiramo u nerastući niz, dobamo sledeću listu:
16 S 67 = S45 S56 S78 S23 S28 S34 S68 = 8 = 6 = 6 = 4 = 4 = 2 = Svakoj od ušteda odgovara spajanje ruta koje je moguće uraditi samo ako su zadovoljena ograničenja kapaciteta:. (6-7): q6 + q7 = = 90 < 200 x6 = 0, x7 = 0, x67 = 2. (4-5): q4 + q5 = = 95 < 200 x4 = 0, x5 = 0, x45 = 3. (5,6): ovom vezom se spajaju ruta (,4,5) i ruta (,6,7) q4 + q5 + q6 + q7 = = 90 < 200 x5 = 0, x6 = 0, x56 = Možemo da precrtamo grane (,5) i (,6). 4. (7,8): = 390 > 200 nedopustivo povezivanje, ušteda S 78 se ne može iskoristiti. 5. (2,3): < 200 x2 = 0, x3 = 0, x23 = 6. (2,8): = 60 < 200 x8 = 0, x2 = 0, x82 = Kao i u trećem koraku, možemo da uklonimo granu (,2) 7. (3,4): = 350 > 200 nedopustivo 8. (6,8): Pošto je x6 = x6 = 0 ovu uštedu ne možemo da ostvarimo. Dobili smo konačno rešenje (slika). Potrebno je da izračunamo dužinu puta koju vozilo treba da pređe. f = 2c + 2c + 2c + 2c + 2c + 2c + 2c S S S S S f * = = 55
17 Problem ranca Problem ranca definišemo na sledeći način: Pretpostavimo da je dat neki ranac zapremine b 0 i skup predmeta kojima se ranac puni. Svaki predmet ima svoju zapreminu a j 0 i vrednost c j 0. Napuniti ranac sadržajem najveće vrednosti tako da je ukupna vrednost koja se nosi u rancu maksimalna: max n j = n j = cx j ax j j j b, x, x2,..., xn Ζ Problem možemo da prevedemo na situacu kada neka kompane iz svog budžeta veličine b finansira n projekta. Ako je poznata cena a j i korist c j istraživanja jednog istraživača na j-tom projektu, zadatak je da se odredi broj istraživača x na j-tom projektu tako da korist bude maksimalna. j Ovaj problem se rešava tako što se podeli na etape. Uvodimo pomoćnu funkcu definisanu na sledeći način: = max { ,,..., 0,,,..., Ζ n } y c x c x a x a x y x x x x x k k k k k k 2 Za rešavanje pomoćne funkce koristimo sledeće rekurentne formule:. = [ / ] { [ ]} y c y a { } y = max c x + y a x x 0,,..., y/ c za k 2 k k k k k k k k Ako punimo ranac jednim predmetom sledi da je y = max cx ax y x 0 = c y / a čime smo potvrdili početni uslov. { } [ ] 2. k ( y ) = max { k ( y), k ( y ak ) + ck} gde je n y = za y < 0. U ovom slučaju za k-tu koordinatu optimalnog rešenja važi ili x k = 0 ( k ( y ) = k ( y )) ili xk ( k ( y ) = k ( y ak ) + ck). Optimalna vrednost je svakako uvek jednaka boljoj od navedenih vrednosti. Navedena formula se naziva još formulom unapred i ona je najpogodna za kompjutersko izračunavanje. 3. n ( y) = 0 za 0 y min { a,..., an} a za y min { a,..., an } n ( y ) = max { ck + n ( y ak ) k =,2,.., n } je
18 ukoliko se definiše y = za y < 0. n Ako nula ne optimalno rešenje, bar jedna njegova koordinata, npr. jednaka od ( ( y ) c ( y a ) = + ). n k n k x k je veća ili PRIMER 4: - Navedene rekurzivne forumle se mogu koristiti za određivanje optimalne b problema kao i odgovarajućeg optimalnog rešenja. vrednosti n - Ako koristimo formulu potrebno je da se pamte svi koraci dok je kod formule 2 dovoljno da se pamte samo poslednja dva rešenja. i y koja pamti - Kod 2. formule uvodimo još jednu pomoćnu veličinu k najveći indeks j takav da je j-ta promenljiva optimalnog rešenja u ( y ) pozitivna. Ukoliko je nula optimalno rešenje, definišimo ovaj indeks sa nulom. Važi rekurza: ik ( y ) ako ck + k ( y ) < k ( y ) 0 ako ( y) = 0 ik ( y) =, i ( y) = k ako ck + k ( y ) k ( y ) ako ( y) 0 i y možemo detektujemo optimalno rešenje Na osnovu vrednosti dobene za iz smisla indeksa i vrednosti n n i b, i b a n n( b).. Kako upisujemo rešenja? k xn =, n = k in ( y) = k xn = 0, n k k, xk k, ispitujemo za y a in ( y ak ) = e, xe =, xe+ = 0, xk = Rešiti problem ranca koristeći rekurentnu formulu unapred. ( max ) 0x + 2x2 x3 + 3x4 3x + x2 + 3x3 4 xi [ 0, ], i =,2,3, 4 Rešenje: c = 0, c2 = 2, c3 =, c4 = 3 a = 3, a2 =, a3 = 3 možemo da stavimo da je x 4 = ( x 4 uzima svoju maksimalnu vrednost obzirom da tada neće narušiti početna ograničenja) ormiramo tablice k ( y ) i ik ( y ) Korišćenjem rekurentni formula k k
19 = [ / ] = 0 [ /3] = max {, + ( 2) } max { ( y),2 + 2 ( y ) } = max {, + ( 3) } max { 2 ( y), + 3 ( y 3) } y c y a y y y c y a y y c y a i i 2 3 ( y) ( y), > 2+ ( ) + 2 ( y ), > + ( 3) + ( y ) i y y 2 y = 2, 2 i2 y 2 y 3 y = 2, k\y i\y Konačno, imamo da je i3 ( 4) = 2 n k x3 = 0 i3 ( 4 a2) = i3 ( 4 ) = i3 ( 3) = 2 x2 2 i3 ( 4 3) = i3 = 2 x2 2 i3 ( 3 a2) = i3 ( 3 ) = i3 ( 2) = 2 i3 ( 2 a2) = i3 ( 2 ) = i3 = 2, x2 = 4 i3 ( a2) = i3 ( ) = i3 ( 0) = 0 x = 0 x = 0, x4 =, x2 = 4, x3 = 0 f = max PRIMER 5: Rešiti problem ranca koristeći rekurentnu formulu unazad. max 3x + x + 7x + 2x + 5x x + x + 2x + 3x + 6x 8 x i [ ] 0,, i =,2,3, 4,5 Rešenje: 8 = max 5x + 8 6x = max 8, 5+ 2 =..... = 2 { } { } x5 { } { } 8 = max 2x + 8 3x = max 8, 2+ 5 =... = x4 { } { } 2 = max 2x + 2 3x = max 2 = x4 = { + ( )} = { } { } 8 max 7x 8 2x max 8, 7+ 6 =...= m ax 4, = x3 = { + ( )} = { } = { } 5 max 7x 5 2x max 5, 7+ 3 = max 4, 8 = x3 = 7
20 { } { } { } 2 = max 7x + 2 2x = max 2, 7+ 0 =... = max,7 = x3 { } { } { } 8 = max x + 8 x = max 8, 7+ 6 =... = max 4, = x2 { } { } 6 = max x + 6 x = max 6, + 5 =...= x2 ( 5) = max x x2 { + x2 } = { } { } { } x2 { } { } x2 2 ( 0) = m 5 max 5, + 4 =..= 4 3 = max x + 3 x = max 3, + 2 = =.....= 2 = max x + 2 x = max 2, + =.....= 0 x2 [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] { x2 x2 } ax + 0 = 0 = =0 0 = 3* 0/4 = 0 = 3* /4 = 0 2 = 3* 2/4 = 0 3 = 3* 3/4 = 0 4 = 3* 4/4 = 3 5 = 3* 5/4 = 3 6 = 3* 6/4 = 3 7 = 3* 7/4 = 3 8 = 3* 8/4 = 3 Vraćamo vrednost nazad: ( 2) ( 2) ( 0) ( 0) x x x x x Obratiti pažnju da je ovde x a on može imati samo vrednosti 0 i, zato pišemo da je x = odnosno = 3 *!!!!! = = 0 = = 0 = 0
DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović
DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović Novi Sad April 17, 2018 1 / 22 Teorija grafova April 17, 2018 2 / 22 Definicija Graf je ure dena trojka G = (V, G, ψ), gde je (i) V konačan skup čvorova,
Διαβάστε περισσότερα3.1 Granična vrednost funkcije u tački
3 Granična vrednost i neprekidnost funkcija 2 3 Granična vrednost i neprekidnost funkcija 3. Granična vrednost funkcije u tački Neka je funkcija f(x) definisana u tačkama x za koje je 0 < x x 0 < r, ili
Διαβάστε περισσότεραUNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka
UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET Goran Stančić SIGNALI I SISTEMI Zbirka zadataka NIŠ, 014. Sadržaj 1 Konvolucija Literatura 11 Indeks pojmova 11 3 4 Sadržaj 1 Konvolucija Zadatak 1. Odrediti konvoluciju
Διαβάστε περισσότεραElementi spektralne teorije matrica
Elementi spektralne teorije matrica Neka je X konačno dimenzionalan vektorski prostor nad poljem K i neka je A : X X linearni operator. Definicija. Skalar λ K i nenula vektor u X se nazivaju sopstvena
Διαβάστε περισσότεραOsnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju
RAČUN OSTATAKA 1 1 Prsten celih brojeva Z := N + {} N + = {, 3, 2, 1,, 1, 2, 3,...} Osnovni primer. (Z, +,,,, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: sabiranje (S1) asocijativnost x + (y + z) = (x + y)
Διαβάστε περισσότεραPRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti).
PRAVA Prava je kao i ravan osnovni geometrijski ojam i ne definiše se. Prava je u rostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom aralelnim sa tom ravom ( vektor aralelnosti). M ( x, y, z ) 3 Posmatrajmo
Διαβάστε περισσότεραSISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA
SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA April, 2013 Razni zapisi sistema Skalarni oblik: Vektorski oblik: F = f 1 f n f 1 (x 1,, x n ) = 0 f n (x 1,, x n ) = 0, x = (1) F(x) = 0, (2) x 1 0, 0 = x n 0 Definicije
Διαβάστε περισσότερα41. Jednačine koje se svode na kvadratne
. Jednačine koje se svode na kvadrane Simerične recipročne) jednačine Jednačine oblika a n b n c n... c b a nazivamo simerične jednačine, zbog simeričnosi koeficijenaa koeficijeni uz jednaki). k i n k
Διαβάστε περισσότεραIskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012
Iskazna logika 3 Matematička logika u računarstvu Department of Mathematics and Informatics, Faculty of Science,, Serbia novembar 2012 Deduktivni sistemi 1 Definicija Deduktivni sistem (ili formalna teorija)
Διαβάστε περισσότεραTeorijske osnove informatike 1
Teorijske osnove informatike 1 9. oktobar 2014. () Teorijske osnove informatike 1 9. oktobar 2014. 1 / 17 Funkcije Veze me du skupovima uspostavljamo skupovima koje nazivamo funkcijama. Neformalno, funkcija
Διαβάστε περισσότεραRačunarska grafika. Rasterizacija linije
Računarska grafika Osnovni inkrementalni algoritam Drugi naziv u literaturi digitalni diferencijalni analizator (DDA) Pretpostavke (privremena ograničenja koja se mogu otkloniti jednostavnim uopštavanjem
Διαβάστε περισσότεραMATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15
MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15 Matrice - osnovni pojmovi (Matrice i determinante) 2 / 15 (Matrice i determinante) 2 / 15 Matrice - osnovni pojmovi Matrica reda
Διαβάστε περισσότεραIZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo
IZVODI ZADACI ( IV deo) LOGARITAMSKI IZVOD Logariamskim izvodom funkcije f(), gde je >0 i, nazivamo izvod logarima e funkcije, o jes: (ln ) f ( ) f ( ) Primer. Nadji izvod funkcije Najpre ćemo logarimovai
Διαβάστε περισσότεραXI dvoqas veжbi dr Vladimir Balti. 4. Stabla
XI dvoqas veжbi dr Vladimir Balti 4. Stabla Teorijski uvod Teorijski uvod Definicija 5.7.1. Stablo je povezan graf bez kontura. Definicija 5.7.1. Stablo je povezan graf bez kontura. Primer 5.7.1. Sva stabla
Διαβάστε περισσότεραIZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI)
IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI) Izračunavanje pokazatelja načina rada OTVORENOG RM RASPOLOŽIVO RADNO
Διαβάστε περισσότερα1. OPTIMIZACIJA NA MREŽAMA Uvod
1. OPTIMIZACIJA NA MREŽAMA 1.1. Uvod Modeli optimizacije na grafovima i mrežama predstavljaju značajnu oblast interesovanja u operacionim istraživanjima i primenjenoj mateatici. U poslednjih par decenija
Διαβάστε περισσότεραZadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu
Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu Trigonometrijske jednačine i nejednačine. Zadaci koji se rade bez upotrebe trigonometrijskih formula. 00. FF cos x sin x
Διαβάστε περισσότεραIII VEŽBA: FURIJEOVI REDOVI
III VEŽBA: URIJEOVI REDOVI 3.1. eorijska osnova Posmatrajmo neki vremenski kontinualan signal x(t) na intervalu definisati: t + t t. ada se može X [ k ] = 1 t + t x ( t ) e j 2 π kf t dt, gde je f = 1/.
Διαβάστε περισσότεραM086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost
M086 LA 1 M106 GRP Tema: CSB nejednakost. 19. 10. 2017. predavač: Rudolf Scitovski, Darija Marković asistent: Darija Brajković, Katarina Vincetić P 1 www.fizika.unios.hr/grpua/ 1 Baza vektorskog prostora.
Διαβάστε περισσότεραZavrxni ispit iz Matematiqke analize 1
Građevinski fakultet Univerziteta u Beogradu 3.2.2016. Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1 Prezime i ime: Broj indeksa: 1. Definisati Koxijev niz. Dati primer niza koji nije Koxijev. 2. Dat je red n=1
Διαβάστε περισσότεραRačunarska grafika. Rasterizacija linije
Računarska grafika Osnovni inkrementalni algoritam Drugi naziv u literaturi digitalni diferencijalni analizator (DDA) Pretpostavke (privremena ograničenja koja se mogu otkloniti jednostavnim uopštavanjem
Διαβάστε περισσότεραKontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A
Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A Ime i prezime: 1. Prikazane su tačke A, B i C i prave a,b i c. Upiši simbole Î, Ï, Ì ili Ë tako da dobijeni iskazi
Διαβάστε περισσότεραIZVODI ZADACI (I deo)
IZVODI ZADACI (I deo) Najpre da se podsetimo tablice i osnovnih pravila:. C`=0. `=. ( )`= 4. ( n )`=n n-. (a )`=a lna 6. (e )`=e 7. (log a )`= 8. (ln)`= ` ln a (>0) 9. = ( 0) 0. `= (>0) (ovde je >0 i a
Διαβάστε περισσότεραKOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI. NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA.
KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA 1 Grupoid (G, ) je asocijativa akko važi ( x, y, z G) x (y z) = (x y) z Grupoid (G, ) je komutativa akko važi ( x, y G) x y = y x Asocijativa
Διαβάστε περισσότεραStrukture podataka i algoritmi 1. kolokvij 16. studenog Zadatak 1
Strukture podataka i algoritmi 1. kolokvij Na kolokviju je dozvoljeno koristiti samo pribor za pisanje i službeni šalabahter. Predajete samo papire koje ste dobili. Rezultati i uvid u kolokvije: ponedjeljak,
Διαβάστε περισσότεραApsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama.
Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama. a b Verovatno a da sluqajna promenljiva X uzima vrednost iz intervala
Διαβάστε περισσότεραOsnovne teoreme diferencijalnog računa
Osnovne teoreme diferencijalnog računa Teorema Rolova) Neka je funkcija f definisana na [a, b], pri čemu važi f je neprekidna na [a, b], f je diferencijabilna na a, b) i fa) fb). Tada postoji ξ a, b) tako
Διαβάστε περισσότεραOperacije s matricama
Linearna algebra I Operacije s matricama Korolar 3.1.5. Množenje matrica u vektorskom prostoru M n (F) ima sljedeća svojstva: (1) A(B + C) = AB + AC, A, B, C M n (F); (2) (A + B)C = AC + BC, A, B, C M
Διαβάστε περισσότεραLinearna algebra 2 prvi kolokvij,
Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 27.. 20.. Za koji cijeli broj t je funkcija f : R 4 R 4 R definirana s f(x, y) = x y (t + )x 2 y 2 + x y (t 2 + t)x 4 y 4, x = (x, x 2, x, x 4 ), y = (y, y 2, y, y 4 )
Διαβάστε περισσότεραINTEGRALNI RAČUN. Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa. Lucija Mijić 17. veljače 2011.
INTEGRALNI RAČUN Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa Lucija Mijić lucija@ktf-split.hr 17. veljače 2011. Pogledajmo Predstavimo gornju sumu sa Dodamo još jedan Dobivamo pravokutnik sa Odnosno
Διαβάστε περισσότεραIspitivanje toka i skiciranje grafika funkcija
Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija Za skiciranje grafika funkcije potrebno je ispitati svako od sledećih svojstava: Oblast definisanosti: D f = { R f R}. Parnost, neparnost, periodičnost. 3
Διαβάστε περισσότεραVJEŽBE 3 BIPOLARNI TRANZISTORI. Slika 1. Postoje npn i pnp bipolarni tranziostori i njihovi simboli su dati na slici 2 i to npn lijevo i pnp desno.
JŽ 3 POLAN TANZSTO ipolarni tranzistor se sastoji od dva pn spoja kod kojih je jedna oblast zajednička za oba i naziva se baza, slika 1 Slika 1 ipolarni tranzistor ima 3 izvoda: emitor (), kolektor (K)
Διαβάστε περισσότεραradni nerecenzirani materijal za predavanja R(f) = {f(x) x D}
Matematika 1 Funkcije radni nerecenzirani materijal za predavanja Definicija 1. Neka su D i K bilo koja dva neprazna skupa. Postupak f koji svakom elementu x D pridružuje točno jedan element y K zovemo funkcija
Διαβάστε περισσότεραTrigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto
Trigonometrija Adicijske formule Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto Razumijevanje postupka izrade složenijeg matematičkog problema iz osnova trigonometrije
Διαβάστε περισσότερα2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x
Zadatak (Darjan, medicinska škola) Izračunaj vrijednosti trigonometrijskih funkcija broja ako je 6 sin =,,. 6 Rješenje Ponovimo trigonometrijske funkcije dvostrukog kuta! Za argument vrijede sljedeće formule:
Διαβάστε περισσότεραELEKTROTEHNIČKI ODJEL
MATEMATIKA. Neka je S skup svih živućih državljana Republike Hrvatske..04., a f preslikavanje koje svakom elementu skupa S pridružuje njegov horoskopski znak (bez podznaka). a) Pokažite da je f funkcija,
Διαβάστε περισσότερα7 Algebarske jednadžbe
7 Algebarske jednadžbe 7.1 Nultočke polinoma Skup svih polinoma nad skupom kompleksnih brojeva označavamo sa C[x]. Definicija. Nultočka polinoma f C[x] je svaki kompleksni broj α takav da je f(α) = 0.
Διαβάστε περισσότεραPARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je,
PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI Sama definicija parcijalnog ivoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je, naravno, naučiti onako kako vaš profesor ahteva. Mi ćemo probati
Διαβάστε περισσότεραVeleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika. Monotonost i ekstremi. Katica Jurasić. Rijeka, 2011.
Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika Monotonost i ekstremi Katica Jurasić Rijeka, 2011. Ishodi učenja - predavanja Na kraju ovog predavanja moći ćete:,
Διαβάστε περισσότεραa M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A.
3 Infimum i supremum Definicija. Neka je A R. Kažemo da je M R supremum skupa A ako je (i) M gornja meda skupa A, tj. a M a A. (ii) M najmanja gornja meda skupa A, tj. ( ε > 0)( a A) takav da je a > M
Διαβάστε περισσότερα1 Promjena baze vektora
Promjena baze vektora Neka su dane dvije različite uredene baze u R n, označimo ih s A = (a, a,, a n i B = (b, b,, b n Svaki vektor v R n ima medusobno različite koordinatne zapise u bazama A i B Zapis
Διαβάστε περισσότεραAlgoritam najbližeg suseda za konstrukciju rute trgovačkog putnika Algoritam najbližeg ubacivanja za konstrukciju rute trgovačkog putnika
ANALIZA TRANSPORTNIH MREŽA PREDAVANJE VII 1 PREDAVANJE VII Problem trgovačkog putnika Računarska složenost i kvalitet algoritama za rešavanje problema trgovačkog putnika Heuristički algoritmi za rešavanje
Διαβάστε περισσότεραNumerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 2009.)
Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 29.) Zadatak 1 (1 bodova.) Teorijsko pitanje. (A) Neka je G R m n, uz m n, pravokutna matrica koja ima puni rang po stupcima, tj. rang(g) = n. (a) Napišite puni
Διαβάστε περισσότεραnumeričkih deskriptivnih mera.
DESKRIPTIVNA STATISTIKA Numeričku seriju podataka opisujemo pomoću Numeričku seriju podataka opisujemo pomoću numeričkih deskriptivnih mera. Pokazatelji centralne tendencije Aritmetička sredina, Medijana,
Διαβάστε περισσότερα2log. se zove numerus (logaritmand), je osnova (baza) log. log. log =
( > 0, 0)!" # > 0 je najčešći uslov koji postavljamo a još je,, > 0 se zove numerus (aritmand), je osnova (baza). 0.. ( ) +... 7.. 8. Za prelazak na neku novu bazu c: 9. Ako je baza (osnova) 0 takvi se
Διαβάστε περισσότεραCauchyjev teorem. Postoji više dokaza ovog teorema, a najjednostvniji je uz pomoć Greenove formule: dxdy. int C i Cauchy Riemannovih uvjeta.
auchyjev teorem Neka je f-ja f (z) analitička u jednostruko (prosto) povezanoj oblasti G, i neka je zatvorena kontura koja čitava leži u toj oblasti. Tada je f (z)dz = 0. Postoji više dokaza ovog teorema,
Διαβάστε περισσότερα4 Numeričko diferenciranje
4 Numeričko diferenciranje 7. Funkcija fx) je zadata tabelom: x 0 4 6 8 fx).17 1.5167 1.7044 3.385 5.09 7.814 Koristeći konačne razlike, zaključno sa trećim redom, odrediti tačku x minimuma funkcije fx)
Διαβάστε περισσότεραAPROKSIMACIJA FUNKCIJA
APROKSIMACIJA FUNKCIJA Osnovni koncepti Gradimir V. Milovanović MF, Beograd, 14. mart 2011. APROKSIMACIJA FUNKCIJA p.1/46 Osnovni problem u TA Kako za datu funkciju f iz velikog prostora X naći jednostavnu
Διαβάστε περισσότεραDijagonalizacija operatora
Dijagonalizacija operatora Problem: Može li se odrediti baza u kojoj zadani operator ima dijagonalnu matricu? Ova problem je povezan sa sljedećim pojmovima: 1 Karakteristični polinom operatora f 2 Vlastite
Διαβάστε περισσότεραDvanaesti praktikum iz Analize 1
Dvaaesti praktikum iz Aalize Zlatko Lazovi 20. decembar 206.. Dokazati da fukcija f = 5 l tg + 5 ima bar jedu realu ulu. Ree e. Oblast defiisaosti fukcije je D f = k Z da postoji ula fukcije a 0, π 2.
Διαβάστε περισσότεραDRUGI KOLOKVIJUM IZ MATEMATIKE 9x + 6y + z = 1 4x 2y + z = 1 x + 2y + 3z = 2. je neprekidna za a =
x, y, z) 2 2 1 2. Rešiti jednačinu: 2 3 1 1 2 x = 1. x = 3. Odrediti rang matrice: rang 9x + 6y + z = 1 4x 2y + z = 1 x + 2y + 3z = 2. 2 0 1 1 1 3 1 5 2 8 14 10 3 11 13 15 = 4. Neka je A = x x N x < 7},
Διαβάστε περισσότερα5. Karakteristične funkcije
5. Karakteristične funkcije Profesor Milan Merkle emerkle@etf.rs milanmerkle.etf.rs Verovatnoća i Statistika-proleće 2018 Milan Merkle Karakteristične funkcije ETF Beograd 1 / 10 Definicija Karakteristična
Διαβάστε περισσότεραUniverzitet u Nišu, Prirodno-matematički fakultet Prijemni ispit za upis OAS Matematika
Univerzitet u Nišu, Prirodno-matematički fakultet Prijemni ispit za upis OAS Matematika Rešenja. Matematičkom indukcijom dokazati da za svaki prirodan broj n važi jednakost: + 5 + + (n )(n + ) = n n +.
Διαβάστε περισσότεραRiješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva
Riješei zadaci: Nizovi realih brojeva Nizovi, aritmetički iz, geometrijski iz Fukciju a : N R azivamo beskoači) iz realih brojeva i ozačavamo s a 1, a,..., a,... ili a ), pri čemu je a = a). Aritmetički
Διαβάστε περισσότερα18. listopada listopada / 13
18. listopada 2016. 18. listopada 2016. 1 / 13 Neprekidne funkcije Važnu klasu funkcija tvore neprekidne funkcije. To su funkcije f kod kojih mala promjena u nezavisnoj varijabli x uzrokuje malu promjenu
Διαβάστε περισσότεραNUMERIČKA INTEGRACIJA
NUMERČKA NTEGRACJA ZADATAK: Odrediti približnu vrednost integrala ntegral određujemo pomoću formule: f ( x) = p( x) + R( x) vrednost integrala polinoma R ocena greške a b f ( xdx ) Kvadraturne formule
Διαβάστε περισσότεραIspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f
IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f 2. Nule i znak funkcije; presek sa y-osom IspitivaƬe
Διαβάστε περισσότεραTrigonometrijske nejednačine
Trignmetrijske nejednačine T su nejednačine kd kjih se nepznata javlja ka argument trignmetrijske funkcije. Rešiti trignmetrijsku nejednačinu znači naći sve uglve kji je zadvljavaju. Prilikm traženja rešenja
Διαβάστε περισσότεραLinearna algebra 2 prvi kolokvij,
1 2 3 4 5 Σ jmbag smjer studija Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 7. 11. 2012. 1. (10 bodova) Neka je dano preslikavanje s : R 2 R 2 R, s (x, y) = (Ax y), pri čemu je A: R 2 R 2 linearan operator oblika
Διαβάστε περισσότερα1. zadatak , 3 Dakle, sva kompleksna re{ewa date jedna~ine su x 1 = x 2 = 1 (dvostruko re{ewe), x 3 = 1 + i
PRIPREMA ZA II PISMENI IZ ANALIZE SA ALGEBROM. zadatak Re{avawe algebarskih jedna~ina tre}eg i ~etvrtog stepena. U skupu kompleksnih brojeva re{iti jedna~inu: a x 6x + 9 = 0; b x + 9x 2 + 8x + 28 = 0;
Διαβάστε περισσότερα4.7. Zadaci Formalizam diferenciranja (teorija na stranama ) 343. Znajući izvod funkcije x arctg x, odrediti izvod funkcije x arcctg x.
4.7. ZADACI 87 4.7. Zadaci 4.7.. Formalizam diferenciranja teorija na stranama 4-46) 340. Znajući izvod funkcije arcsin, odrediti izvod funkcije arccos. Rešenje. Polazeći od jednakosti arcsin + arccos
Διαβάστε περισσότεραRAČUNSKE VEŽBE IZ PREDMETA POLUPROVODNIČKE KOMPONENTE (IV semestar modul EKM) IV deo. Miloš Marjanović
Univerzitet u Nišu Elektronski fakultet RAČUNSKE VEŽBE IZ PREDMETA (IV semestar modul EKM) IV deo Miloš Marjanović MOSFET TRANZISTORI ZADATAK 35. NMOS tranzistor ima napon praga V T =2V i kroz njega protiče
Διαβάστε περισσότεραPismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1.
Pismeni ispit iz matematike 0 008 GRUPA A Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: λ + z = Ispitati funkciju i nacrtati njen grafik: + ( λ ) + z = e Izračunati
Διαβάστε περισσότεραTRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I.1.
TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I Odredi na brojevnoj trigonometrijskoj kružnici točku Et, za koju je sin t =,cost < 0 Za koje realne brojeve a postoji realan broj takav da je sin = a? Izračunaj: sin π tg
Διαβάστε περισσότεραKVADRATNA FUNKCIJA. Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola.
KVADRATNA FUNKCIJA Kvadratna funkcija je oblika: = a + b + c Gde je R, a 0 i a, b i c su realni brojevi. Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije = a + b + c je parabola. Najpre ćemo naučiti kako
Διαβάστε περισσότερα5 Ispitivanje funkcija
5 Ispitivanje funkcija 3 5 Ispitivanje funkcija Ispitivanje funkcije pretodi crtanju grafika funkcije. Opšti postupak ispitivanja funkcija koje su definisane eksplicitno y = f() sadrži sledeće elemente:
Διαβάστε περισσότεραZadaci iz trigonometrije za seminar
Zadaci iz trigonometrije za seminar FON: 1. Vrednost izraza sin 1 cos 6 jednaka je: ; B) 1 ; V) 1 1 + 1 ; G) ; D). 16. Broj rexea jednaqine sin x cos x + cos x = sin x + sin x na intervalu π ), π je: ;
Διαβάστε περισσότεραDeljivost. 1. Ispitati kada izraz (n 2) 3 + n 3 + (n + 2) 3,n N nije deljiv sa 18.
Deljivost 1. Ispitati kada izraz (n 2) 3 + n 3 + (n + 2) 3,n N nije deljiv sa 18. Rešenje: Nazovimo naš izraz sa I.Važi 18 I 2 I 9 I pa možemo da posmatramo deljivost I sa 2 i 9.Iz oblika u kom je dat
Διαβάστε περισσότεραMETODA SEČICE I REGULA FALSI
METODA SEČICE I REGULA FALSI Zadatak: Naći ulu fukcije f a itervalu (a,b), odoso aći za koje je f()=0. Rešeje: Prvo, tražimo iterval (a,b) a kome je fukcija eprekida, mootoa i važi: f(a)f(b)
Διαβάστε περισσότεραSOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE
1 SOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE Neka je (V, +,, F ) vektorski prostor konačne dimenzije i neka je f : V V linearno preslikavanje. Definicija. (1) Skalar
Διαβάστε περισσότεραSume kvadrata. mn = (ax + by) 2 + (ay bx) 2.
Sume kvadrata Koji se prirodni brojevi mogu prikazati kao zbroj kvadrata dva cijela broja? Propozicija 1. Ako su brojevi m i n sume dva kvadrata, onda je i njihov produkt m n takoder suma dva kvadrata.
Διαβάστε περισσότεραRiješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost
Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost Limes funkcije Neka je 0 [a, b] i f : D R, gdje je D = [a, b] ili D = [a, b] \ { 0 }. Kažemo da je es funkcije f u točki 0 jednak L i pišemo f ) = L, ako za
Διαβάστε περισσότερα(P.I.) PRETPOSTAVKA INDUKCIJE - pretpostavimo da tvrdnja vrijedi za n = k.
1 3 Skupovi brojeva 3.1 Skup prirodnih brojeva - N N = {1, 2, 3,...} Aksiom matematičke indukcije Neka je N skup prirodnih brojeva i M podskup od N. Ako za M vrijede svojstva: 1) 1 M 2) n M (n + 1) M,
Διαβάστε περισσότεραPreda d va v nje X 1
Predavanje X 1 Osnovne postavke teorije lokacije Merenje rastojanja u lokacijskim problemima Medijane mreže Algoritam za određivanje jedne medijane mreže Algoritam za određivanje jedne medijane orijentisane
Διαβάστε περισσότεραInženjerska grafika geometrijskih oblika (5. predavanje, tema1)
Inženjerska grafika geometrijskih oblika (5. predavanje, tema1) Prva godina studija Mašinskog fakulteta u Nišu Predavač: Dr Predrag Rajković Mart 19, 2013 5. predavanje, tema 1 Simetrija (Symmetry) Simetrija
Διαβάστε περισσότεραPrvi kolokvijum. y 4 dy = 0. Drugi kolokvijum. Treći kolokvijum
27. septembar 205.. Izračunati neodredjeni integral cos 3 x (sin 2 x 4)(sin 2 x + 3). 2. Izračunati zapreminu tela koje nastaje rotacijom dela površi ograničene krivama y = 3 x 2, y = x + oko x ose. 3.
Διαβάστε περισσότερα21. ŠKOLSKO/OPĆINSKO/GRADSKO NATJECANJE IZ GEOGRAFIJE GODINE 8. RAZRED TOČNI ODGOVORI
21. ŠKOLSKO/OPĆINSKO/GRADSKO NATJECANJE IZ GEOGRAFIJE 2014. GODINE 8. RAZRED TOČNI ODGOVORI Bodovanje za sve zadatke: - boduju se samo točni odgovori - dodatne upute navedene su za pojedine skupine zadataka
Διαβάστε περισσότερα( ) ( ) 2 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET. Zadaci za pripremu polaganja kvalifikacionog ispita iz Matematike. 1. Riješiti jednačine: 4
UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET Riješiti jednačine: a) 5 = b) ( ) 3 = c) + 3+ = 7 log3 č) = 8 + 5 ć) sin cos = d) 5cos 6cos + 3 = dž) = đ) + = 3 e) 6 log + log + log = 7 f) ( ) ( ) g) ( ) log
Διαβάστε περισσότεραSortiranje prebrajanjem (Counting sort) i Radix Sort
Sortiranje prebrajanjem (Counting sort) i Radix Sort 15. siječnja 2016. Ante Mijoč Uvod Teorem Ako je f(n) broj usporedbi u algoritmu za sortiranje temeljenom na usporedbama (eng. comparison-based sorting
Διαβάστε περισσότεραVerovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće (zadaci) Beleške dr Bobana Marinkovića
Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće zadaci Beleške dr Bobana Marinkovića Iz skupa, 2,, 00} bira se na slučajan način 5 brojeva Odrediti skup elementarnih dogadjaja ako se brojevi biraju
Διαβάστε περισσότερα( ) π. I slučaj-štap sa zglobovima na krajevima F. Opšte rešenje diferencijalne jednačine (1): min
Kritična sia izvijanja Kritična sia je ona najmanja vrednost sie pritisa pri ojoj nastupa gubita stabinosti, odnosno, pri ojoj štap iz stabine pravoinijse forme ravnoteže preazi u nestabinu rivoinijsu
Διαβάστε περισσότεραFTN Novi Sad Katedra za motore i vozila. Teorija kretanja drumskih vozila Vučno-dinamičke performanse vozila: MAKSIMALNA BRZINA
: MAKSIMALNA BRZINA Maksimalna brzina kretanja F O (N) F OI i m =i I i m =i II F Oid Princip određivanja v MAX : Drugi Njutnov zakon Dokle god je: F O > ΣF otp vozilo ubrzava Kada postane: F O = ΣF otp
Διαβάστε περισσότεραMinistarstvo prosvete i sporta Republike Srbije Druxtvo matematiqara Srbije Prvi razred A kategorija
18.02006. Prvi razred A kategorija Dokazati da kruжnica koja sadrжi dva temena i ortocentar trougla ima isti polupreqnik kao i kruжnica opisana oko tog trougla. Na i najve i prirodan broj koji je maƭi
Διαβάστε περισσότερα1.4 Tangenta i normala
28 1 DERIVACIJA 1.4 Tangenta i normala Ako funkcija f ima derivaciju u točki x 0, onda jednadžbe tangente i normale na graf funkcije f u točki (x 0 y 0 ) = (x 0 f(x 0 )) glase: t......... y y 0 = f (x
Διαβάστε περισσότεραSkup svih mogućih ishoda datog opita, odnosno skup svih elementarnih događaja se najčešće obeležava sa E. = {,,,... }
VEROVTNOĆ - ZDI (I DEO) U računu verovatnoće osnovni pojmovi su opit i događaj. Svaki opit se završava nekim ishodom koji se naziva elementarni događaj. Elementarne događaje profesori različito obeležavaju,
Διαβάστε περισσότεραMatematička analiza 1 dodatni zadaci
Matematička analiza 1 dodatni zadaci 1. Ispitajte je li funkcija f() := 4 4 5 injekcija na intervalu I, te ako jest odredite joj sliku i inverz, ako je (a) I = [, 3), (b) I = [1, ], (c) I = ( 1, 0].. Neka
Διαβάστε περισσότεραRIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ
RIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ LOGARITAMSKA FUNKCIJA SVOJSTVA LOGARITAMSKE FUNKCIJE OSNOVE TRIGONOMETRIJE PRAVOKUTNOG TROKUTA - DEFINICIJA TRIGONOMETRIJSKIH FUNKCIJA - VRIJEDNOSTI TRIGONOMETRIJSKIH FUNKCIJA
Διαβάστε περισσότεραBinarne relacije. Definicija. Uopštena binarna relacija je uredjena trojka (A, B, ρ) gde je ρ A B; (A, B) je tip ove binarne relacije.
Binarne relacije Definicija. Uopštena binarna relacija je uredjena trojka (A, B, ρ) gde je ρ A B; (A, B) je tip ove binarne relacije. Kaže se i da je ρ binarna relacija sa skupa A u skup B (kao u [MP]).
Διαβάστε περισσότεραUniverzitet u Nišu Građevinsko-arhitektonski fakultet. Informatika2. 4. Ciklična algoritamska struktura 5. Jednodimenzionalno polje.
Univerzitet u Nišu Građevinsko-arhitektonski fakultet Informatika2 4. Ciklična algoritamska struktura 5. Jednodimenzionalno polje Milica Ćirić Ciklična algoritamska struktura Ciklična struktura (petlja)
Διαβάστε περισσότεραAlgoritmi i strukture podataka - 1.cas
Algoritmi i strukture podataka - 1.cas Aleksandar Veljković October 2016 Materijali su zasnovani na materijalima Mirka Stojadinovića 1 Složenost algoritama Približna procena vremena ili prostora potrebnog
Διαβάστε περισσότεραradni nerecenzirani materijal za predavanja
Matematika 1 Funkcije radni nerecenzirani materijal za predavanja Definicija 1. Kažemo da je funkcija f : a, b R u točki x 0 a, b postiže lokalni minimum ako postoji okolina O(x 0 ) broja x 0 takva da je
Διαβάστε περισσότεραPID: Domen P je glavnoidealski [PID] akko svaki ideal u P je glavni (generisan jednim elementom; oblika ap := {ab b P }, za neko a P ).
0.1 Faktorizacija: ID, ED, PID, ND, FD, UFD Definicija. Najava pojmova: [ID], [ED], [PID], [ND], [FD] i [UFD]. ID: Komutativan prsten P, sa jedinicom 1 0, je integralni domen [ID] oblast celih), ili samo
Διαβάστε περισσότεραKlasifikacija blizu Kelerovih mnogostrukosti. konstantne holomorfne sekcione krivine. Kelerove. mnogostrukosti. blizu Kelerove.
Klasifikacija blizu Teorema Neka je M Kelerova mnogostrukost. Operator krivine R ima sledeća svojstva: R(X, Y, Z, W ) = R(Y, X, Z, W ) = R(X, Y, W, Z) R(X, Y, Z, W ) + R(Y, Z, X, W ) + R(Z, X, Y, W ) =
Διαβάστε περισσότεραKaskadna kompenzacija SAU
Kaskadna kompenzacija SAU U inženjerskoj praksi, naročito u sistemima regulacije elektromotornih pogona i tehnoloških procesa, veoma često se primenjuje metoda kaskadne kompenzacije, u čijoj osnovi su
Διαβάστε περισσότεραGRAFOVI. Ljubo Nedović. 21. februar Osnovni pojmovi 2. 2 Bipartitni grafovi 8. 3 Stabla 9. 4 Binarna stabla Planarni grafovi 12
GRAFOVI Ljubo Nedović 21. februar 2013 Sadržaj 1 Osnovni pojmovi 2 2 Bipartitni grafovi 8 3 Stabla 9 4 Binarna stabla 11 5 Planarni grafovi 12 6 Zadaci 13 1 2 1 Osnovni pojmovi Iz Vikipedije, slobodne
Διαβάστε περισσότεραMatematičke metode u marketingumultidimenzionalno skaliranje. Lavoslav ČaklovićPMF-MO
Matematičke metode u marketingu Multidimenzionalno skaliranje Lavoslav Čaklović PMF-MO 2016 MDS Čemu služi: za redukciju dimenzije Bazirano na: udaljenosti (sličnosti) među objektima Problem: Traži se
Διαβάστε περισσότεραASIMPTOTE FUNKCIJA. Dakle: Asimptota je prava kojoj se funkcija približava u beskonačno dalekoj tački. Postoje tri vrste asimptota:
ASIMPTOTE FUNKCIJA Naš savet je da najpre dobro proučite granične vrednosti funkcija Neki profesori vole da asimptote funkcija ispituju kao ponašanje funkcije na krajevima oblasti definisanosti, pa kako
Διαβάστε περισσότεραElektrotehnički fakultet univerziteta u Beogradu 17.maj Odsek za Softversko inžinjerstvo
Elektrotehnički fakultet univerziteta u Beogradu 7.maj 009. Odsek za Softversko inžinjerstvo Performanse računarskih sistema Drugi kolokvijum Predmetni nastavnik: dr Jelica Protić (35) a) (0) Posmatra
Διαβάστε περισσότερα1 Afina geometrija. 1.1 Afini prostor. Definicija 1.1. Pod afinim prostorom nad poljem K podrazumevamo. A - skup taqaka
1 Afina geometrija 11 Afini prostor Definicija 11 Pod afinim prostorom nad poljem K podrazumevamo svaku uređenu trojku (A, V, +): A - skup taqaka V - vektorski prostor nad poljem K + : A V A - preslikavanje
Διαβάστε περισσότερα( , 2. kolokvij)
A MATEMATIKA (0..20., 2. kolokvij). Zadana je funkcija y = cos 3 () 2e 2. (a) Odredite dy. (b) Koliki je nagib grafa te funkcije za = 0. (a) zadanu implicitno s 3 + 2 y = sin y, (b) zadanu parametarski
Διαβάστε περισσότερα