Poglavje Uvod. the next 700 languages turn out to be, they will surely be variants of lambda calculus.

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Poglavje Uvod. the next 700 languages turn out to be, they will surely be variants of lambda calculus."

Transcript

1 Poglavje 6 Λ-RAČUN 6.1 Uvod Lambda račun (λ-račun) je razvil leta 1930 Alonzo Church. Uporabljen je bil leta 1936 kot osnovni jezik v slavnem članku o obstoju neodločljivega problema (Entscheidungsproblem). Λ-račun lahko vidimo kot primalen programski jezik, ki je izrazno enako močen kot Turingov stroj. Alan Turing je v istem času (okoli leta 1936) podobno kot Church pokazal, da ni mogoče rešiti vse probleme izražene v univerzalnem jeziku in zato obstajajo neodločljivi problemi. Turing je dokazal tudi ekvivalentnost med svojim strojem in λ-računom. Iz strani matematike predstavlja λ-račun formalno osnovo s pomočjo katere je mogoče izražati funkcije. Iz strani računalništva predstavlja λ-račun formalen jezik, ki je osnova vsem programskim jezikom 1. Začetna verzija programskega jezika Lisp, na primer, je genialno enostavna implementacija λ-računa. Λ-račun je v zadnji polovici stoletja uporabljen tudi kot formalna paradigma programskih jezikov. V zadnjih desetletjih, ko se je razširilo raziskovalno delo na teoriji programskih jezikov je λ-račun uporabljen kot osnovno formalno orodje za definicijo semantike programskih jezikov. Izkazalo se je, da lahko λ-račun služi kot osnova za opis pomena tudi bolj kompleksnih gradnikov programskih jezikov kot je npr. polimorfizem ter tudi gradnikov bolj kompleksnih programskih jezikov kot so npr. objektni programski jeziki. V nadaljevanju bo najprej predstavljena sintaksa in evaluacija λ-računa. Sledila bo predstavitev postopkov redukcije λ-izrazov v vrednosti. Prikazana bo determinističnost jezika in izrazna moč λ-računa. 1 Peter J. Landin, ki je veliko prispeval na področju programskih jezikov je leta 1966 rekel: Whatever the next 700 languages turn out to be, they will surely be variants of lambda calculus. 81

2 82 POGLAVJE 6. Λ-RAČUN 6.2 Sintaksa Definicija Množica λ-izrazov Λ je zgrajena iz neskončne množice spremenljivk V = {v,v,v,...} z aplikacijo in funkcijsko abstrakcijo. x V x Λ M,N Λ (M N) Λ M Λ,x V (λx.m) Λ Izraz λx.m predstavlja λ-abstrakcijo s katero opišemo funkcije z enim argumentom in telesom M. Izraz (M N) predstavlja aplikacijo funkcijskega izraza M na parametru N. Backus-Naurjeva oblika zapisa sintakse je sledeča. Simboli e,e 1,e 2 predstavljajo λ- izraze. e ::= v λx.e e 1 e 2 Opazka Poglejmo si kako se povezujejo izrazi zgrajeni z aplikacijo funkcije in lambda abstrakcijo. Aplikacija funkcije je levo asociativna. Lambda abstrakcija se povezuje na desno. x y z ((x y)z) λx.x λy.x y z λx.(x λy.((x y) z)) Primer Poglejmo si nekaj primerov λ-izrazov. y y x λx.y x (λx.y x) z (λx.λy.y x) z w V vseh jezikih je pomembno področje definicije spremenljivk t.j. del programa kjer je definirana neka spremenljivka. Abstrakcija λx.e povezuje spremenljivko x v E. Spremenljivka x je definirana znotraj izraza E ali E je področje definicije spremenljivke x. Pravimo, da je x vezana v E podobno kot so argumenti funkcije vezani na telo funkcije.

3 6.2. SINTAKSA Proste in vezane spremenljivke Spremenljivka x je prosta v izrazu E, če ima pojavitve, ki niso vezane z λ-abstrakcijo.. Definicija Množica prostih spremenljivk izraza M je definirana rekurzivno z naslednjimi pravili glede na strukturo izraza. FV (x) = {x} FV (E 1 E 2 ) = FV (E 1 ) FV (E 2 ) FV (λx.e) = FV (E) {x} Primer FV (λx.x (λy.x y z)) = {z} Definicija Izraz M je zaprt λ-izraz, če velja FV (M) =. Naslednji primeri prikažejo povezovanje λ-izrazov in proste spremenljivke. Primer Naslednji λ-izraz vsebuje dve λ-abstrakciji in eno prosto spremenljivko. λx.λy.x z y = λx.(λy.((x z) y)) Naslednji λ-izraz porazedeli parameter z po dveh funkcijah x in y. Ni prostih spremenljivk oz. izraz je zaprt. λx.λy.λz.(x z) (y z) = λx.(λy.(λz.((x z) (y z)))) Kot bomo videli kasneje predstavlja naslednji λ-izraz seštevanje naravnih števil. Tudi v tem primeru je λ izraz zaprt. λm.λn.λz.λs.m (n z s) s = λm.(λn.(λz.(λs.((m ((n z) s)) s))))

4 84 POGLAVJE 6. Λ-RAČUN 6.3 Evaluacija Lambda račun je zelo izrazen jezik, ki je enakovreden Turingovem stroju. V tej sekciji si bomo ogledali evaluacijo λ-računa. Osnovna metoda uporabljena pri evaluacji λ-računa je substitucija: v sekvenci simbolov zamenjamo izbran simbol s sekvenco simbolov. Presentljivo je, da je mogoče na takšen način zelo enostavno realizirati jezik, ki služi kot formalna osnova programskih jezikov. Osnovni dve operaciji λ-računa sta definicija funkcije z λ-abstrakcijo in aplikacija funkcije na parametru. Evaluacijo λ-izrazov bomo definirali na osnovi nekaj enostavnih pravil operacijske semantike. Evaluacijo λ-izraza velikokrat imenujemo redukcija. λ-izraze reduciramo z uporabo dveh osnovnih pravil: alfa konverzijo in beta redukcijo Poglejmo si najprej formalno definicijo substitucije, ki jo bomo uporabljali kasneje pri definiciji pravil za evaluacijo λ-izrazov Substitucija Definicija Naj bo M,N Λ ter x V. Operacijo substitucije M za x v N zapišemo kot [N/x]M. Substitucija je definirana s sledečimi pravili: [N/x]x = N [N/x]z = z z x [N/x](L M) = ([N/x]L)([N/x]M) [N/x](λz.M) = λz.([n/x]m) z x z / FV (N) Substitucijo uporabljamo za preimenovanje vezanih spremenljivk v pod-izrazu zato, da so unikatne znotraj celotnega izraza. To operacijo imenujemo tudi α-konverzija. Druga uporaba substitucije je aplikacija λ-abstrakcije na parametru, ki jo izvedemo z tekstovno zamenjavo spremenljivke v λ-abstrakciji s parametrom. To operacijo imenujemo β-redukcija. Primer Dan je izraz λy.(λx.x)y x kjer želimo zamenjati spremenljivko x z izrazom y (λx.x). [y (λx.x)/x]λy.(λx.x) y x Najprej ugotovimo, da ima izraz λy.(λx.x)y x dve različni spremenljivki x: prva je vezana v izrazu (λx.x), druga spremenljivka x pa je prosta. Zamenjati je potrebno imena spremenljivk. Običajno jih zamenjamo v zaprtih izrazih. [y (λx.x)/x]λy.(λu.u) y x

5 6.3. EVALUACIJA 85 Koristno je enolično imenovati tudi spremenljivke v izrazih s katerimi je definirana substitucija. Spremenljivki x in y zamenjamo s spremenljivkama v in z. [z (λv.v)/x]λy.(λu.u) y x Zdaj lahko nedvoumno izvedemo substitucijo x z z (λv.v). [z (λv.v)/x]λy.(λu.u) y x λy.(λu.u) y z (λv.v) Redukcija λ-izrazi, ki jih lahko pretvorimo med sabo s primenovanjem vezanih spremenljivk so identični. Primer λx.x λy.y Definicija Dan je λ-izraz λx.m. Preimenovanje vezane spremenljivke x v y imenujemo α-konverzija. λx.m λy.([y/x]m) y / FV (M) (6.1) V osnovnem lambda računu je edini način za ovrednotenje izrazov aplikacija funkcij na argumentih. Definicija Dan je λ-izraz λx.m. Aplikacijo funkcije (λx.m) na argumentu N implementiramo z β-redukcijo: (λx.m) N [N/x]M (6.2) Izraz (λx.m) imenujemo redeks (iz angl. reducable expression). β-redukcijo λ-izraza M v N zapišemo M β N ali M N. Definicija β-izpeljava λ-izraza je sestavljena iz večih zaporednih β-redukcij. β-izpeljavo M v N zapišemo: M β N Primer (λx.x y)(u v) β u v y (λx.λy.x)z w β (λy.z)w z (λx.λy.x)z w β z

6 86 POGLAVJE 6. Λ-RAČUN Definicija Λ-izraz M je β-konvertibilen z N ali M = β N, če velja M = N, ali B : M B N B. Primer (λx.x)z = β (λx.λy.x)z z = (λx.λy.x)z w z (λx.x)z z. Sledi nekaj zanimivih primerov evaluacije λ-izrazov. Primer Prvi primer predstavlja funkcijo identitete. (λx.x)e [E/x]x = E Naslednji primer tudi uporablja funkcijo identitete. (λf.f(λx.x))(λx.x) [(λx.x)/f]f(λx.x) = [(λx.x)/f]f(λy.y) (λx.x)(λy.y) [(λy.y)/x]x = λy.y Naslednji λ izraz se nikoli ne zaključi. Kot bo predstavljeno kasneje je možno na osnovi naslednjega izraza realizirati rekurzijo. (λx.xx)(λy.yy) [(λy.yy)/x]xx = (λx.xx)(λy.yy) Kombinatorji Kombinatorji so osnovni primitivi λ-računa s katerimi lahko izrazimo nekatere poznane funkcije kot je npr. funkcija identitete, vejitvene stavke, in druge. S kombinatorji lahko izrazimo bolj abstraktne programe v λ-računu. Prvi kombinator je funkcija identitete, ki jo označimo z I. I = λx.x Funkciji K in K sprejmeta dva argumenta in zavržeta enega izmed argumentov. Funkciji sta uporabljeni za predstavitev boolovih vrednosti true in f alse. V naslednji sekciji bo predstavljen primer uporabe K oz. K. K = λx.(λy.x) K = λx.(λy.y)

7 6.4. PROGRAMIRANJE V λ-računu 87 Naslednji kombinator S porazdeli zadnji argument kombinatorja kot parameter prvih dveh argumentov S. Argument funkcije S porazdelimo po dveh funkcijah. S = λx.λy.λz.(x z)(y z) Naslednji kombinator Ω je osnova za implementacijo rekurzije z λ-računom. V osnovni obliki Ω predstavlja funkcijo, ki se nikoli ne zaključi. Ω = (λx.x x)(λx.x x) Rekurzivne funkcije lahko definiramo na osnovi kombinatorja Y, ki je osnovan na Ω. Funkcija Y ima za argument funkcijo f, ki jo želimo izvajati rekurzivno. Y = λf.(λx.f(x x))(λx.f(x x)) Najpomembnejša lastnost kombinatorja Y je izrek o fiksni točki, ki je bil predstavljen v prejšnjem poglavju. Izrek v okviru uporabe funkcije Y lahko zapišemo na sledeč način. Izrek (Izrek o fiksni točki). F(Y F) = β Y F (6.3) Dokaz. Y F = λf.(λx.f(x x))(λx.f(x x)) F (λx.f(x x))(λx.f(x x)) F((λx.F(x x))(λx.f(x x))) F((λf.(λx.f(x x))(λx.f(x x))) F) = F (Y F) 6.4 Programiranje v λ-računu Curry Lambda račun nima funkcij z večimi argumenti vendar je enostavno doseči isti učinek s funkcijami višjega reda. Naj bo M izraz s prostima spremenljivkama x in y. Želimo napisati funkcijo F, ki za vsak par (N,L) zamenja x z N in y z L v izrazu M. V osnovnem lambda računu ne moremo napisati F = λ(x, y).m. F = λx.λy.m

8 88 POGLAVJE 6. Λ-RAČUN F je funkcija, ki ob danem argumentu N vrne funkcijo, ki ob dani vrednosti za y vrne željeni rezultat. FNL (λy.[n/x]m)l [L/y][N/x]M Transformacijo, ki funkcijo z večimi argumenti prevede v funkcijo višjega reda imenujemo Curry Logične vrednosti Kako uvedemo logične vrednosti {True,False} v Lambda račun. Logične vrednosti so funkcije True, False True = λt.λf.t False = λt.λf.f if stavek: if = λl.λm.λn. l m n Primer izpeljave (redukcije) if stavka: if True M N = (λl.λm.λn. l m n) True M N po definiciji (λm.λn. T rue m n) M N β-redukcija (λn. T rue M n) M β-redukcija T rue M N β-redukcija = (λt.λf.t) M N po definiciji (λf.m) N β-redukcija M β-redukcija Logični IN Logični IN lahko zapišemo v naslednji obliki: And = λb.λc. b c False V primeru, da je b resnično potem vrne c sicer False. Izraz c vrne True samo, če je izraz resničen... Primer aplikacije funkcije And: And T rue F alse Churchova števila C 0 = λz.λs.z C 1 = λz.λs.s z C 2 = λz.λs.s(s z). C n = λz.λs.s(s(...(s z)...)

9 6.4. PROGRAMIRANJE V λ-računu 89 Število n je predstavljeno s funkcijo C n, ki ima dva argumenta z (zero) in s (successor) ter aplicira n kopij funkcije s na z. Število n je predstavljeno z n-kratno aplikacijo funkcije s na z. Običajne aritmetične operacije na Churchovih številih so: Plus = λm.λn.λz.λs.m (n z s) s Times = λm.λn.m C 0 (Plus n) (Plus 1 2) 3 Plus (λz.λs.s z) (λz.λs.s(s z)) (λm.λn.λz.λs.m(n z s)s) (λz.λs.s z) (λz.λs.s(s z)) (λn.λz.λs.(λz.λs.s z)(n z s)s) (λz.λs.s(s z)) λz.λs.(λz.λs.s z)((λz.λs.s(s z)) z s)s λz.λs.(λz.λs.s z)((λs.s(s z)) s)s λz.λs.(λz.λs.s z)(s(s z))s = λz.λs.(((λz.λs.s z) (s(s z)))s) λz.λs.((λs.s(s (s z)))s) λz.λs.s(s (s z)) Seštevanje ni preveč zabavno :( Fakulteta Intuitivna definicija funkcije, ki izračuna fakulteto danega števila. if n = 0 then 1 else n (if n 1 = 0 then 1 else (n 1) (if n 2 = 0 then1 else (n 2)... Rekurzijo lahko izrazimo s funkcijo G = λf. telo f in F = Y G F = Y G = β G (Y G) = β telo (Y G) = β telo telo (Y G). Funkcijo Factorial lahko zdaj definiramo na sledeč način. Fact = λfact.λn.if (IsZero n) C 1 (Times n (fact(pred n))) Factorial = Y Fact Poglejmo si izpeljavo fakultete za C 2. Factorial C 2 = Y Fact C 2 = β Fact (Y Fact) C 2 = β (λfact.λn.if(iszero n) C 1 (Times n(fact(pred n)))) (Y Fact) C 2 = β (λn.if(iszero n) C 1 (Times n(y Fact (Pred n)))) C 2

10 90 POGLAVJE 6. Λ-RAČUN = β if(iszero C 2) C 1 (Times C 2(Y Fact (Pred C 2))) = β if False C 1 (Times C 2(Y Fact C 1))) = β Times C 2(Y Fact C 1) = Times C 2(Factorial C 1) 6.5 Redukcija λ-izrazov Operacijska semantika V čisti obliki je λ-račun ne vsebuje drugega kot spremenljivke, λ abstrakcijo in aplikacijo. Edini način za evaluacijo λ-izrazov je redukcija redeksa, ki predstavlja aplikacijo funkcije na argumentu. (λx.m)n [N/x]M Redukcijo λ-izraza realiziramo torej s prepisovanjem telesa λ-abstrakcije M s uporabo substitucije [N/x]M. Redeks λ-izraza se lahko nahaja zunaj ali pa je vgnezden kot pod-izraz. V λ-izrazu imamo lahko več redeksov. Poglejmo si zdaj pravila za redukcijo λ-izrazov s katerimi določimo vrstni red evaluacije redeksov λ-izraza. Vrstni red določimo lahko z vrstnim redom uporabe pravil kot tudi s pogoji, ki jih lahko postavimo v premisi pravil. Osnovno pravilo evaluacije je β-redukcija s katerim evaluiramo funkcijo predstavljeno z λ-abstrakcijo na argumentu. (λx.m) N [N/x]M (6.4) Zgornje pravilo nima nobenega pogoja v premisi. Uporabljamo ga lahko v primeru, da izraza M ali N nista evaluirana. Lahko zahtevamo, da sta izraza M ali N vrednosti tako, da dodamo v premiso pogoja M val in N val. M val N val (λx.m) N [N/x]M (6.5) Z uporabo pogojev v premisi lahko izbiramo strategijo evaluacije λ izraza. Strategijo evaluacije lahko definiramo tudi z naslednjima usmerjevalnima praviloma. M M M N M N N N M N M N (6.6)

11 6.5. REDUKCIJA λ-izrazov 91 Strategijo lahko določimo z vrstnim redom uporabe zgornjih pravil. Če uporabljamo najprej prvo pravilo potem s tem zagotovimo, da se telo λ-izraz, ki predstavlja funkcijo ovrednoti do vrednosti t.j. λ-abstrakcija, ki ne vsebuje redeksov. Če uporabljamo najprej drugo pravilo potem najprej ovrednotimo argumente funkcijskega klica. Na ta način se λ-abstrakcija aplicira nad argumentom, ki predstavlja vrednost. Evaluacijske strategije Recimo, da λ-izraz vsebuje več redeksov. Imamo več rezličnih strategij, ki določajo vrstni red evaluacije redeksov v λ izrazu. Poglejmo si primer. (λx.x) ((λx.x) (λz.(λx.x) z)) Izraz vsebuje tri redekse. Prepišimo izraz v bolj berljivo obliko in si oglejmo redekse. id (id (λz.id z)) id (id (λz.id z)) id (id (λz.id z)) Strategija določa kateri redeks se bo reduciral naslednji. Pogledali si bomo strategije: polna β-redukcija, normalna oblika, klic po imenu in klic po vrednosti. 1) Polna β-redukcija je strategija, kjer lahko reduciramo poljuben redeks v vsaki točki izbire. Če izberemo najprej notranje redekse potem dobimo naslednjo evaluacijo. id (id (λz.id z)) id (id (λz.z)) id (λz.z) λz.z 2) Strategija normalne oblike izbere za redukcijo vedno skrajno levi, zunanji redeks. Po tej strategiji bi izraz iz prejšnjega primera reducirali takole. id (id (λz.id z)) id (λz.id z) λz.id z λz.z Z uporabo te strategije je evaluacijska relacija (parcialna) funkcija. Vsak izraz M se evaluira v natančno en izraz M. To strategijo kot tudi naslednjo imenujemo tudi lena strategija, ker evaluira argumente samo takrat, ko je to res potrebno. 3) Strategija klic po imenu ne dovoli redukcij znotraj abstrakcij. Sicer je enaka strategiji normalne oblike. Po tej strategiji bi dobili naslednjo redukcijo.

12 92 POGLAVJE 6. Λ-RAČUN id (id (λz.id z)) id (λz.id z) λz.id z Evaluacija se je ustavila, ker je tretji redeks znotraj λ-abstrakcije. Zadnji izraz je torej normalna oblika po tej strategiji. Haskell uporablja varianto te strategije, ki jo imenujejo klic po potrebi. Namesto, da bi se argument funkcije vedno znova evaluiral se izračuna ob prvem klicu. Vrednost rezultata evaluacije zamenja vse pojavitve izraza. Ta strategija zahteva delo s sintaksnimi grafi več izrazov ima lahko skupen podizraz. 4) Najbolj razširjena strategija je klic po vrednosti. Po tej strategiji se vedno reducira zunanji redeks, vendar po tem, ko so evaluirani vsi redeksi na desni. id (id (λz.id z)) id (λz.id z) λz.id z Opazimo, da v drugi vrstici argument (λz. id z) ni evaluiran pred celotnim izrazom, ker ni redeks argument je sama λ-abstrakcija, ki vsebuje redeks id z. Strategijo klic-po-vrednosti imenujemo striktno, ker so argumenti funkcije vedno evaluirani do vrednosti pred evaluacijo klica funkcije. Argumenti se torej ovrednotijo v primeru, da so potrebni pri izvajanju ali ne. Ne-striktne strategije kot je npr. klic-poimenu evaluirajo samo argumente, ki so dejansko potrebni. Klic po vrednosti Strategija klic-po-vrednosti je največkrat privzeta metoda za evaluacijo λ-izazov. Strategija je definirana z naslednjimi pravili. M M M N M N (6.7) M val N N M N M N (6.8) N val (λx.m) N [N/x]M (6.9) Pravilo 6.7, ki je na prvem mestu, zahteva, da ovrednotimo najprej levo stran aplikacije. V čistem lambda računu so lambda abstrakcije edina oblika vrednosti. V primeru, da se M reducira v vrednost, potem to mora biti lambda abstrakcija. Pravilo 6.8 poskrbi, da se po ovrednotenju leve strani ovrednoti še desna stran aplikacije. Šele ko tudi desna stran postane vrednost lahko apliciramo pravilo 6.9.

13 6.5. REDUKCIJA λ-izrazov 93 Ker N v pravilu 6.9 mora biti vrednost se lahko pravilo ujame samo v primeru, da je desna stran izraza vrednost. Vrstni red proženja pravil popolnoma določa vrstni red ovrednotenja aplikacije M N: 1. M reduciramo v vrednost, 2. N reduciramo v vrednost in 3. izvedemo aplikacijo. Klic po imenu Strategija evaluacije klic-po-imenu je definirana s sledečimi pravili. M M M N M N (λx.m)n [N/x]M (6.10) (6.11) Aplikacija je zdaj predstavljena z enim samim pravilom Pravilo ovrednoti levo stran aplikacije in šele nato začnemo z evaluacijo lambda abstrakcij. Za razliko od pravila 6.9, pravilo 6.11 nima pogoj, da je N vrednost. Vaja Spreminjaj vrstni red pravil in opazuj kako se spreminja evaluacijska strategija pravil Church-Rosserjeva lastnost λ-računa Church-Rosserjeva lastnost Λ pravi, da če sta dva λ-izraza β-konvertibilna potem imamo λ-izraz v katerega se oba izraza reducirata. Definicija Binarna relacija R na Λ je kompatibilna (z operacijami) če M R N (ZM) R (ZN) (MZ) R (NZ) (λx.m) R (λx.n) 2. Relacija kongruence na Λ je kompatibilna ekvivalenčna relacija. 3. Relacija redukcije na Λ je kompatibilna, refleksivna in tranzitivna. Definicija (i) En korak β-redukcije β je definiran z naslednimi pravili. 1. (λx.m)n β [N/x]M

14 94 POGLAVJE 6. Λ-RAČUN 2. M β N ZM β ZN, MZ β NZ in λx.m β λx.n (ii) β-redukcija β je definirana z naslednimi pravili. 1. M β M 2. M β N M β N 3. M β N N β L M β L (iii) Relacija β-konvertibilnost = β je definirana z naslednimi pravili. 1. M β N M = β N 2. M = β N N = β M 3. M = β N N = β L M = β L Primer ω λx.x x Ω ω ω Velja KIΩ β I. Slika 6.1: Pot med M in N Intuitivno je M = β N, če je M povezan z N preko povezav β, kjer smer puščic ni pomemben. Povezava med M in N je prikazana na Sliki 6.1. Primer Pokažimo, da velja KIΩ = β II. Izpeljava je prikazana na Sliki β-redeks je izraz oblike (λx.m)n. Izraz [N/x]M je kontrak- Definicija tum redeksa. 2. λ-izraz je v β-normalni obliki, če nobeden pod-izraz ne vsebuje β-redeksa. 3. λ-izraz M ima β-normalno obliko, če N : M = β N in je N v β-normalni obliki. Primer Izraz (λxx)y ni v β-no vendar ima izraz v β-no yy.

15 6.5. REDUKCIJA λ-izrazov 95 Slika 6.2: Izpeljava KIΩ = β II Lema Naj bo M v β-normalni obliki. Potem velja M β N N M Dokaz. Očitno. Izrek (Church-Rosserjev izrek). Če velja M β N 1 in M β N 2 potem N 3 : N 1 β N 3 in N 2 β N 3. Slika 6.3 prikazuje izpeljavo M grafično. Slika 6.3: Grafična predstavitev Church-Rosserjevega izreka V nadaljevanju bomo postopno dokazali Church-Rosserjev izrek. Osnovna ideja je naslednja. Da bi dokazali izrek je zadosti, da pokažemo da velja t.i. Strip Lema, ki je grafično prikazana na Sliki 6.4. Naj bo M β N 1 en korak redukcije, ki spremeni redeks R iz M v njegov kontraktum R v N 1. Če sledimo spremembam redeksov R med redukcijo M β N 2, potem najdemo N 3 z reduciranjem vseh preostalih redeksov R v N 2. Da bi lahko sledili spremembam izrazov razširimo Λ z označenimi izrazi Λ Λ. Zaradi razširjene množice Λ je potrebno razširiti tudi pravila za β-redukcijo.

16 96 POGLAVJE 6. Λ-RAČUN Slika 6.4: Strip Lema Definicija (Označevanje). sledeč način. 1. Λ je množica izrazov induktivno definirana na x V x Λ M,N Λ (M N) Λ M Λ,x V (λx.m) Λ M,N Λ,x V ((λx.m)n) Λ 2. Označeni relaciji redukcije β in β sta razširjeni za označene izraze. (λx.m) N β [N/x]M (λx.m) N β [N/x]M Relacijo β razširimo do kompatibilne operacije. Relacija β je refleksivno in tranzitivno zaprtje β. 3. Če M Λ potem M Λ dobimo tako, da odstranimo oznake. Definicija Preslikava ϕ : Λ Λ je induktivno definirana z naslednjimi pravili. ϕ(x) x ϕ(mn) ϕ(m)ϕ(n) ϕ(λx.m) λx.ϕ(m) ϕ((λx.m)n) ϕ(m)[ϕ(n)/x] Funkcija ϕ skrči vse redekse, ki so podčrtani odznotraj navzven. Opazka Zaradi strogega normalizacijskega izreka vrstni red krčenja redeksov ne vpliva na rezultat oz. katerakoli strategija redukcije λ-izraza vodi do istega rezultata. Normalizacijski izrek bo predstavljen kasneje.

17 6.5. REDUKCIJA λ-izrazov 97 Notacija. Ekvivalenci M N in ϕ(m) N bomo grafično predstavili kot je prikazano na Sliki 6.5. Slika 6.5: Notacija za in ϕ Lema Slika 6.6. Slika 6.6: Lema β β Dokaz. Poglejmo primer, ko imamo samo en korak β-redukcije M β N. N dobimo s krčenjem redeksa v M. N lahko dobimo s krčenjem istega redeksa v M. Splošen primer sledi po tranzitivnosti. Lema (i) Naj bo M, N Λ. (ii) Slika 6.7. ϕ(m[n/x]) ϕ(m)[ϕ(n)/x] Slika 6.7: Lema ϕ β β ϕ

18 98 POGLAVJE 6. Λ-RAČUN Dokaz. (i) Indukcija po strukturi M. V vsakem od naslednjih primerov ekvivalenca velja, če po induktivni hipotezi predpostavimo pravilnost lastnosti za pod-izraze npr. M in N. Primer 1. M = y. ϕ(y[n/x]) ϕ(y)[ϕ(n)/x] x = y ϕ(n) ϕ(n) x y y = y Primer 2. M = M N. ϕ((m N )[N/x]) ϕ(m N )[ϕ(n)/x] ϕ(m [N/x] N [N/x]) (ϕ(m ) ϕ(n ))[ϕ(n)/x] ϕ(m [N/x]) ϕ(n [N/x]) ϕ(m )[ϕ(n)/x] ϕ(n )[ϕ(n)/x] Primer 3. M = λy.m Primer 4. M = (λy.m )N ϕ((λy.m )[N/x]) ϕ(λy.m )[ϕ(n)/x] ϕ(λy.m [N/x]) (λy.ϕ(m ))[ϕ(n)/x] λy.ϕ(m [N/x]) λy.ϕ(m )[ϕ(n)/x] ϕ(((λy.m )N )[N/x]) ϕ(((λy.m )N )[ϕ(n)/x] ϕ((λy.m )[N/x] N [N/x]) (ϕ(λy.m ) ϕ(n ))[ϕ(n)/x] (λy.ϕ(m [N/x])) ϕ(n [N/x]) (λy.ϕ(m )[ϕ(n)/x]) ϕ(n )[ϕ(n)/x] (ii) Ker M,N Λ potem predpostavljamo, da so nekateri redeksi v M,N označeni. Uporabimo indukcijo po konstrukciji β in (i). Primer 1. M β M Velja N = M in tudi ϕ(n) = ϕ(m). Primer 2. M β N M β N Imamo en sam korak redukcije M β N. Če je uporabljeno pravilo redukcije (λx.m )N β [N /x]m potem je lastnost dokazana z uporabo (i): ϕ((λx.m )N ) ϕ(m [N /x]) (λx.ϕ(m ))ϕ(n ) ϕ(m )[ϕ(n )/x] zaradi (i) ϕ(m )[ϕ(n )/x] ϕ(m )[ϕ(n )/x] Za neoznačeno verzijo pravila velja isto. Druga možnost je, da je bilo uporabljeno eno izmed pravil M β N ZM β ZN, MZ β NZ in λx.m β λx.n. Poglejmo ZM β ZN. Po induktivni predpostavki velja lastnost za M β N: ϕ(β(m)) β(ϕ(m)). Potem velja tudi: ϕ(β(zm)) β(ϕ(zm).

19 6.5. REDUKCIJA λ-izrazov 99 Primer 3. M β N N β L M β L Predpostavimo, da za obe redukciji velja lastnost prikazana na Sliki 6.7 in združimo obe poti. Lema Slika 6.8. Slika 6.8: Lema β( M ) ϕ(m) Dokaz. Vsak redeks iz M, ki je reduciran med izvajanjem β je označen v M. V dokazu uporabimo indukcijo glede na strukturo M. Lema (Strip Lema). Slika 6.9. Slika 6.9: Strip Lema

20 100 POGLAVJE 6. Λ-RAČUN Dokaz. Slika 6.10: Dokaz Strip Leme Naj bo N 1 rezultat redukcije primerka redeksa R (λx.p)q v M. M Λ dobimo iz M z zamenjavo R z R (λx.p)q. Potem velja M M in ϕ(m ) N 1. Na osnovi lem 6.5.2, in lahko konstruiramo diagram na Sliki 6.10, ki dokazuje Strip Lemo. Opazka Osnovno idejo dokaza lahko opišemo na naslednji način. Za dane M, β-redukcijo M β N 1 in sekvenco β-redukcij M β N 2 pokažemo, da lahko konstruiramo N 2 β N 3 in N 1 β N 3. Te dve izpeljavi konstruiramo tako, da označimo v M redeks, ki smo ga reducirali v M, da bi dobili N 1. Dano izpeljavo M β N 2 izvedemo na M in v primeru, da je v M ostal označen redeks reduciramo še tega v izpeljavi N 2 β N 3. Naredili smo torej eno možno konstrukcijo izpeljave M β N 1 β N 3. Prej dokazani izreki nam omogočajo, da takšno konstrukcijo lahko naredimo. Dokaz je potrebno gledati konstrukcijsko. Na primer, za dano sekvenco β-redukcij M β N 2 obstaja takšna sekvenca β-redukcij na povezavi N 1 β N 3. V drugi izpeljavi lahko preprosto ponovimo redukcije vseh redeksov, ki so bili reducirani v prvi izpeljavi. Poglejmo si zdaj še dokaz Church-Rosserjevega izreka. Dokaz. Če M β N 1 potem M M 1 β M 2 β... β M n N 1. Lastnost CR velja na osnovi Strip Leme in diagrama na Sliki 6.11.

21 6.5. REDUKCIJA λ-izrazov 101 Slika 6.11: Dokaz CR Posledice Church-Rosserjeve lastnosti Church-Rosserjeva (okr. CR) lastnost jezika zagotavlja unikatnost normalne oblike neglede na obstoj normalne oblike. Church-Rosserjeva lastnost ima pomen za λ-račun brez tipov, kjer normalizacijski izrek ne velja. Posledica Če velja M = β N potem obstaja L tako da M β L in N β L. Intuitivno dokažemo posledico takole: če imamo pot med M in N dano z M = β N, potem ponavljaj uporabo CR na parih stavkov dokler ne dobiš L. Grafično je dokaz predstavljen na Sliki Dokaz. Indukcija na osnovi konstrukcije = β. Primer1. M = β N zaradi M β N. Vzamemo L N. Primer 2 M = β N zaradi N = β M. Po indukcijski hipotezi obstaja skupen β-redukt M,N β L 1. Vzamemo L L 1. Primer 3. M = β N zaradi M = β N, N = β N. Stanje je predstavljeno na Sliki 6.13.

22 102 POGLAVJE 6. Λ-RAČUN Slika 6.12: Dokaz posledice CR za M = β N Slika 6.13: Dokaz posledice CR za M = β N Takojšnja posledica CR izreka je unikatnost normalne oblike za jezike, kjer velja CR. Posledica Izraz t ima največ eno normalno obliko. Dokaz. Če velja t u,v, kjer sta u in v v normalni obliki potem velja u,v w za nek w. Toda ker sta u in v v normalni obliki potem jih ni mogoče več naprej reducirati, velja mora torej u = w = v. Druga posledica CR je konsistentnost λ-računa: Λ true = β false ali, v splošnem, Λ u = β v. Konsistentnost jezika izhaja iz logičnih jezikov, kjer konsistentnost pomeni, da ni mogoče dokazati izjave in tudi negacije izjave. Posledica λ-račun je konsistenten: ni res, da bi lahko dokazali enačbo u = β v za poljubna u in v. Dokaz. Če velja u v potem je enakost u = β v izpeljiva iz pravil za evaluacijo (redukcijo) in aksiomov enakosti.

23 6.6. IZRAZNA MOČ λ-računa 103 Obratno, če iz pravil za redukcijo in aksiomov enakosti sledi u = β v potem je enostavno videti, da obstajajo izrazi U = t 0,t 1,...,t 2n 1,t 2n, tako da za i [0..n 1] velja t 2i,t 2i+2 t 2i+1. S ponavljanjem aplikacije CR izreka končno dobimo u,v w. Če sta u in v dve različni normalni obliki istega tipa, potem ne obstaja takšen w, da bi lahko dokazali u = β v. CR izrek torej pokaže denotacijsko konsistenco sistema. 6.6 Izrazna moč λ-računa Osnovni pojmi teorije izračunljivosti Izračunljive funkcije so osnovni objekt študija na področju teorije izračunljivosti, ki je novejše ime za Teorijo rekurzivnosti (angl. Recursion theory). Izračunljive funkcije ustrezajo intuitivnem konceptu algoritma. Na osnovi izračunljivih funkcij lahko govorimo o izračunljivosti brez referenciranja na konkretni model računanja kot je npr. Turingov stroj ali registerski stroj. Za izračunljive funkcije velikokrat uporabljamo izraz efektivno izračunljive funkcije funkcije za katere obstaja konkretna metoda po kateri jih lahko izračunamo. Church-Turingove teze pravijo, da so izračunljive funkcije natančno tiste funkcije, ki jih lahko izračunamo na Turingovem stroju t.j. mehanskem stroju za računanje, ki ima na razpolago neskončno prostora in časa. Ločimo med totalnimi izračunljivimi funkcijami in parcialnimi izračunljivimi funkcijami. Totalne funkcije so tiste, ki so definirane za vse možne vhode oz. nabore parametrov. Totalne izračunljive funkcije ustrezajo tistim funkcijam za katere obstaja Turingov stroj, ki je definiran za vse vhode in se vedno ustavi z rezultatom. Parcialne funkcije so tiste, ki niso definirane za vse vhode. Parcialne funkcije ustrezajo natančno tistim funkcijam za katere obstaja Turingov stroj, ki jih zna izračunati vendar ni nujno, da se stroj ustavi za vsak vhod. V nekaterih primerih se Turingov stroj bodisi ustavi v nedefiniram položaju ali se vrti v zanki. Okoli terminologije Pred odkritjem Turingovega stroja in preden je bil definiran λ-račun je prevladovalo mnenje, da so vse funkcije izračunljive v smislu totalnih funkcij. Iz tega razloga je bila izračunljivost najprej obravnavana kot odločjiva lastnost. Po odkritju prvih jezikov, ki niso odločljivi (za katere se Turingov stroj ne ustavi) je terminologija deloma ostala takšna kot je bila. Na primer, rekurziven jezik je še zdaj mišljen totalno rekurziven jezik [15].

24 104 POGLAVJE 6. Λ-RAČUN V letih okoli 1930 je pojem rekurzivna funkcija pomenil isto kot izračunljiva funkcija. Pojem rekurzivnosti je bil marsikdaj uporabljen kot sinonim za izračunljivost. Šplošne rekurzivne funkcije kot jih je definiral Gödel so totalno izračunljive funkcije oz. so ekvivalentne totalnemu Turingovem stroju [9]. Parcialne rekurzivne funkcije ustrezajo parcialnim izračunljivim funkcijam oz. jeziku Turingovega stroja, ki nujno da se ustavi za vsak vhod. Moderne definicije V nadaljevanju si bomo pogledali še moderne definicije osnovnih dveh razredov funkcij. Totalno izračunljive funkcije gledano iz strani množic ustrezajo rekurzivnim jezikom. Parcialno izračunljive funkcije pa ustrezajo rekurzivno preštevnim jezikom. Rekurzivni jezik L je takšen jezik za katerega obstaja Turingov stroj M, ki sprejme besede w L in zavrne besede w L. Turingov stroj, ki implementira rekurziven jezik, se torej ustavi za vsako vhodno besedo. Rekurzivne jezike imenujemo tudi totalni Turingov jezik ali odločljiv jezik. Rekurzivno preštevni jezik L je takšen jezik za katerega obstaja Turingov stroj M, ki našteje vse besede w L. Za rekurzivno prešteven jezik L obstaja Turingov stroj M, ki sprejme vse besede w L vendar ni nujno, da se ustavi v primeru da w L. Rekurzivno preštevni jezik imenujemo tudi izračunljivo prešteven jezik ali delno odločljiv jezik Izračunljive funkcije in λ račun Predstavili smo že funkcijo seštevanja in množenja na N, ki je definirana v λ-računu z uporabo Churchovih števil. Tukaj bomo pokazali, da lahko v λ-računu izrazimo vse izračunljive funkcije. Najprej bomo predstavili totalno izračunljive funkcije, ki ustrezajo totalnim Turingovim strojem oz. odločljivim jezikom. Potem bomo predstavili še parcialne izračunljive funkcije, ki ustrezajo Turingovem stroju. Opazka Z rekurzivnimi funkcijami se je ukvarjal Gödel. Vse probleme lahko prevedemo na procesiranje celih števil podobno kot lahko vse probleme prevedemo na Turingov stroj. Kako definirati razred funkcij, ki so izračunljive? Gödel se je začetno ukvarjal s primitivno rekurzivnimi funkcijami, ki predstavlja zelo obsežen razred funkcij.

25 6.6. IZRAZNA MOČ λ-računa 105 Primitivna rekurzija predstavlja totalno funkcijo. Omejeni operator minimizacije je ekvivalenten primitivnim rekurzivnim funkcijam. Neomejeni operator minimizacije ali µ-operator omogoča izražanje parcialnih funkcij. Definicija razreda (totalno) rekurzivnih funkcij. V nadaljevanju bomo najprej predstavili λ-definitabilne funkcije funkcije, ki jih lahko definiramo z λ-računom. Potem bomo definirali razred totalnih izračunljivih funkcij (Gödelove splošno rekurzivne funkcije) na osnovi začetnih funkcij in operatorjev kompozicije, primitivne rekurzije in minimizacije. Sledil bo dokaz, da so totalno izračunljive funkcije λ-definibilne. Če operator µ- minizacije definiramo kot neomejen operator dobimo parcialne izračunljive funkcije. Pokazali bomo, so tudi te λ-definibilne. Totalne izračunljive funkcije in λ-definibilnost Naravna števila N lahko predstavimo s Churchovimi števili, ki smo jih opisali v prejšnji sekciji. Ogledali si bomo še malce drugačen način predstavitve N in Boolovih vrednosti B. Definicija (i) true K, false K. (ii) Naj bo B B. if stavek lahko potem predstavimo z BPQ. Definicija Naj bo M,N Λ. [MN] λz.zmn Potem velja [M,N]true = M, in lahko uporabimo [M,N] kot urejen par. [M,N]false = N, Pare [M,N] lahko uporabimo za alternativno predstavitev celih števil.

26 106 POGLAVJE 6. Λ-RAČUN Definicija Za vsak n N je število n definirano induktivno na sledeč način. 0 I n + 1 [false, n ] Lema Obstajajo kombinatorji S +, P in Zero tako, da velja: S + n n + 1 P n + 1 n Zero 0 true Zero n + 1 false Dokaz. S + λx.[false,x], P λx.x false, Zero λx.x true Definicija (Lambda definibilnost) (i) Numerična funkcija je preslikava ϕ : N p N za nek p. Število argumentov ϕ je p. (ii) Numerična funkcija ϕ z p argumenti je λ-definibilna, če za nek kombinator F velja F n 1... n p = ϕ(n 1,...,n p ) za vse n,...,n p N. Če zgornja enačba velja potem je ϕ λ-definirana z F. Definicija Začetne funkcije so numerične funkcije U n i,s+,z definirane kot Ui n(x 1,...,x n ) = x i, (1 i n) S + (n) = n + 1, Z(n) = 0 Naj bo P(n) numerična relacija. Izraz µm[p(m)] predstavlja najmanjše število m tako da velja P(n), če obstaja takšno število; sicer je nedefinirana.

27 6.6. IZRAZNA MOČ λ-računa 107 Definicija Naj bo A razred numeričnih funkcij. (i) A je zaprt za kompozicijo, če velja za vse ϕ definirane kot ϕ( n) = χ(ψ 1 ( n),...,ψ m ( n)), kjer so χ,ψ 1,...,ψ m A potem tudi ϕ A. (ii) A je zaprta za primitivno rekurzijo, če za vse ϕ definirane kot kjer χ,ψ A velja ϕ A. ϕ(0, n) = χ( n), ϕ(k + 1, n) = ψ(ϕ(k, n),k, n), (iii) A je zaprt za minimizacijo, če za vse ϕ definirane kot ϕ( n) = µm[χ( n,m) = 0] kjer χ A in velja ϕ A. n m χ( n,m) = 0, Definicija Razred totalno izračunljivih funkcij R (ali rekurzivnih funkcij) je najmanjši razred numeričnih funkcij, ki vsebuje vse začetne funkcije in je zaprt za kompozicijo, primitivno rekurzijo in minimizacijo. Dokaz, da so vse izračunljive (totalne in parcialne) funkcije λ-definibilne je podal Kleene leta Najprej bomo pokazali, da so vse totalno izračunljive funkcije (rekurzivne funkcije) λ-definitabilne. Lema Začetne funkcije so λ-definibilne. Dokaz. Začetne funkcije definiramo takole: Ui n λx 1...x n.x i, S λx.[false,x], Z λx. 0. Lema Λ-definibilne funkcije so zaprte za kompozicijo.

28 108 POGLAVJE 6. Λ-RAČUN Dokaz. Naj bodo χ,ψ 1,...,ψ m λ-definirane z G,H 1,...,H m. Potem ϕ( n) = χ(ψ 1 ( n),...,ψ m ( n)) λ-definiramo z F = λ x.g(h 1 n)...(h m n). Primer Poglejmo si primer uporabe primitivne rekurzije. Funkcijo seštevanja definiramo takole. Add(0, y) = y Add(x + 1,y) = 1 + Add(x,y) = S + (Add(x,y)) Intuitivna definicija algoritma Add(m,n) je sledeča. Če je m = 0 potem je rezultat n, sicer izračunaj Add(m 1,n) in vrni naslednika od Add. Potrebujemo torej izraz Add tako, da velja Add x y = if Zero 0 then y else S + (Add(P x)y) To enačbo lahko rešimo s kombinatorejem fiksna točka Y. Add = Y (λaxy.if Zero 0 then y else S + (a(p x)y)) Lema Λ-definibilne funkcije so zaprte za primitivno rekurzijo. Dokaz. Na bo ϕ definirana na sledeč način. Funkcije χ in ψ sta λ-definirani z G in H. ϕ(0, n) = χ( n) ϕ(x + 1, n) = ψ(ϕ(k, n),k, n) F x y = if Zero x then G y else H(F(P x) y)(p x) y D(F, x, y). Zadosti je poiskati takšen F za katerega velja F = λx y.d(f, x, y = (λfx y.d(f,x, y)) F Takšen F lahko najdemo zaradi izreka o fiksni točki. Lema Λ-definibilne funkcije so zaprte za minimalizacijo.

29 6.7. OPOMBE 109 Dokaz. Na bo ϕ definirana na sledeč način. ϕ( n) = µm[χ( n,m) = 0] Funkcije χ je λ-definirana z G. Spet, zaradi izreka o fiksni točki obstaja izraz H x y = if Zero(G xy) then y else H x(s + y) (λh xy.e(h, x, y))h xy. Naj bo takšen F λ x.hx 0. Potem F λ-definira ϕ: F n = H n 0 = 0 if G n 0 = 0 = H n 1 else = 1 if G n 1 = 1 = H n 2 else = 2 if... =... Izrek Vse totalno izračunljive funkcije so λ-definibilne. Dokaz. Zaradi Lem Lastnost velja tudi v obratno smer. Za numerične funkcije torej velja, da je ϕ totalno izračunljiva funkcija čče je ϕ λ-definibilna. Velja pa še več: ϕ je parcialno izračunljiva ϕ je λ-definibilna. Dokaz zadnjih dveh lastnosti si lahko ogledate v [2]. 6.7 Opombe Klasična predstavitev λ-računa je podana v članku Barendregt in Barendsen, Introduction to Lambda Calculus [3]. Obsežnejša predstavitev, ki vključuje dokaze pomembnejših izrekov, se nahaja v knjigi Barendregt z naslovom The Lambda Calculus: Its Syntax and Semantics [2].

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 5. december 2013 Primer Odvajajmo funkcijo f(x) = x x. Diferencial funkcije Spomnimo se, da je funkcija f odvedljiva v točki

Διαβάστε περισσότερα

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 22. oktober 2013 Kdaj je zaporedje {a n } konvergentno, smo definirali s pomočjo limite zaporedja. Večkrat pa je dobro vedeti,

Διαβάστε περισσότερα

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci Linearna diferencialna enačba reda Diferencialna enačba v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci d f + p= se imenuje linearna diferencialna enačba V primeru ko je f 0 se zgornja

Διαβάστε περισσότερα

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2 Matematika 2 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 2. april 2014 Funkcijske vrste Spomnimo se, kaj je to številska vrsta. Dano imamo neko zaporedje realnih števil a 1, a 2, a

Διαβάστε περισσότερα

Tretja vaja iz matematike 1

Tretja vaja iz matematike 1 Tretja vaja iz matematike Andrej Perne Ljubljana, 00/07 kompleksna števila Polarni zapis kompleksnega števila z = x + iy): z = rcos ϕ + i sin ϕ) = re iϕ Opomba: Velja Eulerjeva formula: e iϕ = cos ϕ +

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 21. november 2013 Hiperbolične funkcije Hiperbolični sinus sinhx = ex e x 2 20 10 3 2 1 1 2 3 10 20 hiperbolični kosinus coshx

Διαβάστε περισσότερα

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 10. december 2013 Izrek (Rolleov izrek) Naj bo f : [a,b] R odvedljiva funkcija in naj bo f(a) = f(b). Potem obstaja vsaj ena

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 14. november 2013 Kvadratni koren polinoma Funkcijo oblike f(x) = p(x), kjer je p polinom, imenujemo kvadratni koren polinoma

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 12. november 2013 Graf funkcije f : D R, D R, je množica Γ(f) = {(x,f(x)) : x D} R R, torej podmnožica ravnine R 2. Grafi funkcij,

Διαβάστε περισσότερα

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK 1 / 24 KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK Štefko Miklavič Univerza na Primorskem MARS, Avgust 2008 Phoenix 2 / 24 Phoenix 3 / 24 Phoenix 4 / 24 Črtna koda 5 / 24 Črtna koda - kontrolni bit 6 / 24

Διαβάστε περισσότερα

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke Izjave in Booleove spremenljivke vsako izjavo obravnavamo kot spremenljivko če je izjava resnična (pravilna), ima ta spremenljivka vrednost 1, če je neresnična (nepravilna), pa vrednost 0 pravimo, da gre

Διαβάστε περισσότερα

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 15. oktober 2013 Oglejmo si, kako množimo dve kompleksni števili, dani v polarni obliki. Naj bo z 1 = r 1 (cosϕ 1 +isinϕ 1 )

Διαβάστε περισσότερα

Sklepanje je torej tudi interpretacija stavka predstavljena kot sekvenca instanc pravil.

Sklepanje je torej tudi interpretacija stavka predstavljena kot sekvenca instanc pravil. Poglavje 2 SKLEPANJE Teorija je definirana z množico pravil. Pravila lahko definirajo preverjanje tipov stavka danega jezika, definirajo interpretacijo jezika,... Sklepanje predstavimo s sekvenco aplikacij

Διαβάστε περισσότερα

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor,

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor, Maribor, 05. 02. 200. (a) Naj bo f : [0, 2] R odvedljiva funkcija z lastnostjo f() = f(2). Dokaži, da obstaja tak c (0, ), da je f (c) = 2f (2c). (b) Naj bo f(x) = 3x 3 4x 2 + 2x +. Poišči tak c (0, ),

Διαβάστε περισσότερα

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij):

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij): 4 vaja iz Matematike 2 (VSŠ) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 matrike Matrika dimenzije m n je pravokotna tabela m n števil, ki ima m vrstic in n stolpcev: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n

Διαβάστε περισσότερα

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1 Funkcije več realnih spremenljivk Osnovne definicije Limita in zveznost funkcije več spremenljivk Parcialni odvodi funkcije več spremenljivk Gradient in odvod funkcije več spremenljivk v dani smeri Parcialni

Διαβάστε περισσότερα

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant.

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant. Poglavje IV Determinanta matrike V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant 1 Definicija Preden definiramo determinanto,

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU I FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Jadranska cesta 19 1000 Ljubljan Ljubljana, 25. marec 2011 MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU KOMUNICIRANJE V MATEMATIKI Darja Celcer II KAZALO: 1 VSTAVLJANJE MATEMATIČNIH

Διαβάστε περισσότερα

Algebraične strukture

Algebraične strukture Poglavje V Algebraične strukture V tem poglavju bomo spoznali osnovne algebraične strukture na dani množici. Te so podane z eno ali dvema binarnima operacijama. Binarna operacija paru elementov iz množice

Διαβάστε περισσότερα

1 Fibonaccijeva stevila

1 Fibonaccijeva stevila 1 Fibonaccijeva stevila Fibonaccijevo število F n, kjer je n N, lahko definiramo kot število načinov zapisa števila n kot vsoto sumandov, enakih 1 ali Na primer, število 4 lahko zapišemo v obliki naslednjih

Διαβάστε περισσότερα

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba.

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba. 1. Osnovni pojmi Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba. Primer 1.1: Diferencialne enačbe so izrazi: y

Διαβάστε περισσότερα

Splošno o interpolaciji

Splošno o interpolaciji Splošno o interpolaciji J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 1 / 18 O funkciji f poznamo ali hočemo uporabiti le posamezne podatke, na primer vrednosti r i = f (x i ) v danih točkah x i Izberemo

Διαβάστε περισσότερα

Kotne in krožne funkcije

Kotne in krožne funkcije Kotne in krožne funkcije Kotne funkcije v pravokotnem trikotniku Avtor: Rok Kralj, 4.a Gimnazija Vič, 009/10 β a c γ b α sin = a c cos= b c tan = a b cot = b a Sinus kota je razmerje kotu nasprotne katete

Διαβάστε περισσότερα

vezani ekstremi funkcij

vezani ekstremi funkcij 11. vaja iz Matematike 2 (UNI) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 ekstremi funkcij več spremenljivk nadaljevanje vezani ekstremi funkcij Dana je funkcija f(x, y). Zanimajo nas ekstremi nad

Διαβάστε περισσότερα

Reševanje sistema linearnih

Reševanje sistema linearnih Poglavje III Reševanje sistema linearnih enačb V tem kratkem poglavju bomo obravnavali zelo uporabno in zato pomembno temo linearne algebre eševanje sistemov linearnih enačb. Spoznali bomo Gaussovo (natančneje

Διαβάστε περισσότερα

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik Podobnost matrik Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Matjaž Željko FKKT Kemijsko inženirstvo 14 teden (Zadnja sprememba: 23 maj 213) Matrika A R n n je podobna matriki B R n n, če obstaja obrnljiva

Διαβάστε περισσότερα

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega Izeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega 1. Najosnovnejše o konveksnih funkcijah Definicija. Naj bo X vektorski rostor in D X konveksna množica. Funkcija ϕ: D R je konveksna,

Διαβάστε περισσότερα

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA 29.03.2004 Definicija DFT Outline DFT je linearna transformacija nekega vektorskega prostora dimenzije n nad obsegom K, ki ga označujemo z V K, pri čemer ima slednji lastnost, da vsebuje nek poseben element,

Διαβάστε περισσότερα

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST 1. * 2. *Galvanski člen z napetostjo 1,5 V požene naboj 40 As. Koliko električnega dela opravi? 3. ** Na uporniku je padec napetosti 25 V. Upornik prejme 750 J dela v 5 minutah.

Διαβάστε περισσότερα

Osnove matematične analize 2016/17

Osnove matematične analize 2016/17 Osnove matematične analize 216/17 Neža Mramor Kosta Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerza v Ljubljani Kaj je funkcija? Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja

Διαβάστε περισσότερα

Spoznajmo sedaj definicijo in nekaj osnovnih primerov zaporedij števil.

Spoznajmo sedaj definicijo in nekaj osnovnih primerov zaporedij števil. Zaporedja števil V matematiki in fiziki pogosto operiramo s približnimi vrednostmi neke količine. Pri numeričnemu računanju lahko npr. število π aproksimiramo s števili, ki imajo samo končno mnogo neničelnih

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije več spremenljivk

Funkcije več spremenljivk DODATEK C Funkcije več spremenljivk C.1. Osnovni pojmi Funkcija n spremenljivk je predpis: f : D f R, (x 1, x 2,..., x n ) u = f (x 1, x 2,..., x n ) kjer D f R n imenujemo definicijsko območje funkcije

Διαβάστε περισσότερα

Matematika. Funkcije in enačbe

Matematika. Funkcije in enačbe Matematika Funkcije in enačbe (1) Nariši grafe naslednjih funkcij: (a) f() = 1, (b) f() = 3, (c) f() = 3. Rešitev: (a) Linearna funkcija f() = 1 ima začetno vrednost f(0) = 1 in ničlo = 1/. Definirana

Διαβάστε περισσότερα

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d)

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d) Integralni račun Nedoločeni integral in integracijske metrode. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: d 3 +3+ 2 d, (f) (g) (h) (i) (j) (k) (l) + 3 4d, 3 +e +3d, 2 +4+4 d, 3 2 2 + 4 d, d, 6 2 +4 d, 2

Διαβάστε περισσότερα

Matrike. Poglavje II. Matrika je pravokotna tabela realnih števil. Na primer: , , , 0 1

Matrike. Poglavje II. Matrika je pravokotna tabela realnih števil. Na primer: , , , 0 1 Poglavje II Matrike Matrika je pravokotna tabela realnih števil Na primer: [ ] 1 1 1, 2 3 1 1 0 1 3 2 1, 0 1 4 [ ] 2 7, Matrika je sestavljena iz vrstic in stolpcev Vrstici matrike [ ] 1 1 1 2 3 1 [ ]

Διαβάστε περισσότερα

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu.

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu. Kontrolne karte KONTROLNE KARTE Kontrolne karte uporablamo za sprotno spremlane kakovosti izdelka, ki ga izdeluemo v proizvodnem procesu. Izvaamo stalno vzorčene izdelkov, npr. vsako uro, vsake 4 ure.

Διαβάστε περισσότερα

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK SKUPNE PORAZDELITVE SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK Kovaec vržemo trikrat. Z ozačimo število grbov ri rvem metu ( ali ), z Y a skuo število grbov (,, ali 3). Kako sta sremelivki i Y odvisi

Διαβάστε περισσότερα

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa 13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa Bor Plestenjak NLA 25. maj 2010 Bor Plestenjak (NLA) 13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa 25. maj 2010 1 / 12 Enostranska Jacobijeva

Διαβάστε περισσότερα

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II Numerčno reševanje dferencaln enačb I Dferencalne enačbe al ssteme dferencaln enačb rešujemo numerčno z več razlogov:. Ne znamo j rešt analtčno.. Posamezn del dferencalne enačbe podan tabelarčno. 3. Podatke

Διαβάστε περισσότερα

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12 Predizpit, Proseminar A, 15.10.2015 1. Točki A(1, 2) in B(2, b) ležita na paraboli y = ax 2. Točka H leži na y osi in BH je pravokotna na y os. Točka C H leži na nosilki BH tako, da je HB = BC. Parabola

Διαβάστε περισσότερα

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev KOM L: - Komnikacijska elektronika Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev. Določite izraz za kolektorski tok in napetost napajalnega vezja z enim virom in napetostnim delilnikom na vhod.

Διαβάστε περισσότερα

8. Diskretni LTI sistemi

8. Diskretni LTI sistemi 8. Diskreti LI sistemi. Naloga Določite odziv diskretega LI sistema s podaim odzivom a eoti impulz, a podai vhodi sigal. h[] x[] - - 5 6 7 - - 5 6 7 LI sistem se a vsak eoti impulz δ[] a vhodu odzove z

Διαβάστε περισσότερα

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti Poglavje XI Kvadratne forme V zadnjem poglavju si bomo ogledali še eno vrsto preslikav, ki jih tudi lahko podamo z matrikami. To so tako imenovane kvadratne forme, ki niso več linearne preslikave. Kvadratne

Διαβάστε περισσότερα

1. Trikotniki hitrosti

1. Trikotniki hitrosti . Trikotniki hitrosti. Z radialno črpalko želimo črpati vodo pri pogojih okolice z nazivnim pretokom 0 m 3 /h. Notranji premer rotorja je 4 cm, zunanji premer 8 cm, širina rotorja pa je,5 cm. Frekvenca

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije dveh in več spremenljivk

Funkcije dveh in več spremenljivk Poglavje 3 Funkcije dveh in več spremenljivk 3.1 Osnovni pojmi Definicija 3.1.1. Funkcija dveh spremenljivk je preslikava, ki vsaki točki (x, y) ravninske množice D priredi realno število z = f(x, y),

Διαβάστε περισσότερα

Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009

Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009 Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009 Pri linearnem programiranju imamo opravka s končnim sistemom neenakosti in končno spremenljivkami, torej je množica dopustnih rešitev presek končno mnogo polprostorov.

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta Matematika Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta 6. november 200 Poglavje 2 Zaporedja in številske vrste 2. Zaporedja 2.. Uvod Definicija 2... Zaporedje (a n ) = a, a 2,..., a n,... je predpis,

Διαβάστε περισσότερα

Navadne diferencialne enačbe

Navadne diferencialne enačbe Navadne diferencialne enačbe Navadne diferencialne enačbe prvega reda V celotnem poglavju bo y = dy dx. Diferencialne enačbe z ločljivima spremeljivkama Diferencialna enačba z ločljivima spremeljivkama

Διαβάστε περισσότερα

Kazimir Majorinc. Povijest Lispa 12. Razmjena vještina Hacklab u mami 10. studeni 2012.

Kazimir Majorinc. Povijest Lispa 12. Razmjena vještina Hacklab u mami 10. studeni 2012. Kazimir Majorinc Povijest Lispa 12. j Razmjena vještina Hacklab u mami 10. studeni 2012. MIT Research Laboratory of Electronics, Quarterly Progress Report, 15. travnja, 1959. Sadrži jednu od bar četiri

Διαβάστε περισσότερα

Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov. Analiza signalov prof. France Mihelič

Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov. Analiza signalov prof. France Mihelič Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov Analiza signalov prof. France Mihelič Vpliv postopka daljšanja periode na spekter periodičnega signala Opazujmo družino sodih periodičnih pravokotnih impulzov

Διαβάστε περισσότερα

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center Državni izpitni center *M40* Osnovna in višja raven MATEMATIKA SPOMLADANSKI IZPITNI ROK NAVODILA ZA OCENJEVANJE Sobota, 4. junij 0 SPLOŠNA MATURA RIC 0 M-40-- IZPITNA POLA OSNOVNA IN VIŠJA RAVEN 0. Skupaj:

Διαβάστε περισσότερα

Kotni funkciji sinus in kosinus

Kotni funkciji sinus in kosinus Kotni funkciji sinus in kosinus Oznake: sinus kota x označujemo z oznako sin x, kosinus kota x označujemo z oznako cos x, DEFINICIJA V PRAVOKOTNEM TRIKOTNIKU: Kotna funkcija sinus je definirana kot razmerje

Διαβάστε περισσότερα

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju

Osnovni 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 περισσότερα

p 1 ENTROPIJSKI ZAKON

p 1 ENTROPIJSKI ZAKON ENROPIJSKI ZAKON REERZIBILNA srememba: moža je obrjea srememba reko eakih vmesih staj kot rvota srememba. Po obeh sremembah e sme biti obeih trajih srememb v bližji i dalji okolici. IREERZIBILNA srememba:

Διαβάστε περισσότερα

REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23.

REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23. Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost. kolokvij 3. januar 08 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja. Nalog je 6,

Διαβάστε περισσότερα

Tema 1 Osnove navadnih diferencialnih enačb (NDE)

Tema 1 Osnove navadnih diferencialnih enačb (NDE) Matematične metode v fiziki II 2013/14 Tema 1 Osnove navadnih diferencialnih enačb (NDE Diferencialne enačbe v fiziki Večina osnovnih enačb v fiziki je zapisana v obliki diferencialne enačbe. Za primer

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1 Mtemtik 1 Gregor Dolinr Fkultet z elektrotehniko Univerz v Ljubljni 2. jnur 2014 Gregor Dolinr Mtemtik 1 Izrek (Izrek o povprečni vrednosti) Nj bo m ntnčn spodnj mej in M ntnčn zgornj mej integrbilne funkcije

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA III

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA III UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO Petra Žigert Pleteršek MATEMATIKA III Maribor, september 215 ii Kazalo Diferencialni račun vektorskih funkcij 1 1.1 Skalarne funkcije...........................

Διαβάστε περισσότερα

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja ZNAČILNOSTI FUNKCIJ ZNAČILNOSTI FUNKCIJE, KI SO RAZVIDNE IZ GRAFA. Deinicijsko območje, zaloga vrednosti. Naraščanje in padanje, ekstremi 3. Ukrivljenost 4. Trend na robu deinicijskega območja 5. Periodičnost

Διαβάστε περισσότερα

Analiza I. (študijsko gradivo) Matija Cencelj

Analiza I. (študijsko gradivo) Matija Cencelj Analiza I (študijsko gradivo) Matija Cencelj 2. maj 2007 2 Kazalo 1 Uvod 5 1.1 Izjave............................... 5 1.2 Množice.............................. 7 1.3 Relacije..............................

Διαβάστε περισσότερα

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ. Preslikave med množicami Funkcija ali preslikava med dvema množicama A in B je predpis f, ki vsakemu elementu x množice A priredi natanko določen element y množice B. Važno

Διαβάστε περισσότερα

1 Seštevanje vektorjev in množenje s skalarjem

1 Seštevanje vektorjev in množenje s skalarjem Poglavje I Vektorji Seštevanje vektorjev in množenje s skalarjem Za lažjo geometrično predstavo si najprej oglejmo, kaj so vektorji v ravnini. Vektor je usmerjena daljica, ki je natanko določena s svojo

Διαβάστε περισσότερα

NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE

NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE NEPARAMETRIČNI TESTI pregledovanje tabel hi-kvadrat test as. dr. Nino RODE Parametrični in neparametrični testi S pomočjo z-testa in t-testa preizkušamo domneve o parametrih na vzorcih izračunamo statistike,

Διαβάστε περισσότερα

Predikatni račun 1 - vsebina

Predikatni račun 1 - vsebina Predikatni račun 1 - vsebina 1. Domena in predikati; 2. Kvantifikatorji; 3. Sintaksa predikatnega računa; 4. Zaprte izjavne formule; 5. Interpretacija oz. semantika predikatnega računa; 6. Tavtologije

Διαβάστε περισσότερα

Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA. Polona Oblak

Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA. Polona Oblak Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA Polona Oblak Ljubljana, 04 CIP - Kataložni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana 5(075.8)(0.034.) OBLAK,

Διαβάστε περισσότερα

PROCESIRANJE SIGNALOV

PROCESIRANJE SIGNALOV Rešive pisega izpia PROCESIRANJE SIGNALOV Daum: 7... aloga Kolikša je ampliuda reje harmoske kompoee arisaega periodičega sigala? f() - -3 - - 3 Rešiev: Časova fukcija a iervalu ( /,/) je lieara fukcija:

Διαβάστε περισσότερα

Tabele termodinamskih lastnosti vode in vodne pare

Tabele termodinamskih lastnosti vode in vodne pare Univerza v Ljubljani Fakulteta za strojništvo Laboratorij za termoenergetiko Tabele termodinamskih lastnosti vode in vodne pare po modelu IAPWS IF-97 izračunano z XSteam Excel v2.6 Magnus Holmgren, xsteam.sourceforge.net

Διαβάστε περισσότερα

diferencialne enačbe - nadaljevanje

diferencialne enačbe - nadaljevanje 12. vaja iz Matematike 2 (VSŠ) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 diferencialne enačbe - nadaljevanje Ortogonalne trajektorije Dana je 1-parametrična družina krivulj F(x, y, C) = 0. Ortogonalne

Διαβάστε περισσότερα

Matematika I (VS) Univerza v Ljubljani, FE. Melita Hajdinjak 2013/14. Pregled elementarnih funkcij. Potenčna funkcija. Korenska funkcija.

Matematika I (VS) Univerza v Ljubljani, FE. Melita Hajdinjak 2013/14. Pregled elementarnih funkcij. Potenčna funkcija. Korenska funkcija. 1 / 46 Univerza v Ljubljani, FE Potenčna Korenska Melita Hajdinjak Matematika I (VS) Kotne 013/14 / 46 Potenčna Potenčna Funkcijo oblike f() = n, kjer je n Z, imenujemo potenčna. Število n imenujemo eksponent.

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta Matematika 1 Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta 21. april 2008 102 Poglavje 4 Odvod 4.1 Definicija odvoda Naj bo funkcija f definirana na intervalu (a, b) in x 0 točka s tega intervala. Vzemimo

Διαβάστε περισσότερα

Osnove elektrotehnike uvod

Osnove elektrotehnike uvod Osnove elektrotehnike uvod Uvod V nadaljevanju navedena vprašanja so prevod testnih vprašanj, ki sem jih našel na omenjeni spletni strani. Vprašanja zajemajo temeljna znanja opredeljenega strokovnega področja.

Διαβάστε περισσότερα

Definicija 1. Naj bo f : D odp R funkcija. Funkcija F : D odp R je primitivna funkcija funkcije f, če je odvedljiva in če velja F = f.

Definicija 1. Naj bo f : D odp R funkcija. Funkcija F : D odp R je primitivna funkcija funkcije f, če je odvedljiva in če velja F = f. Nedoločeni integral V tem razdelku si bomo pogledali operacijo, ki je na nek način inverzna odvajanju. Za dano funkcijo bomo poskušali poiskati neko drugo funkcijo, katere odvod bo ravno dana funkcija.

Διαβάστε περισσότερα

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22 junij 212 Ime in priimek: Vpisna št: Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Veljale bodo samo rešitve na papirju, kjer

Διαβάστε περισσότερα

Inverzni problem lastnih vrednosti evklidsko razdaljnih matrik

Inverzni problem lastnih vrednosti evklidsko razdaljnih matrik Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Fakulteta za matematiko in fiziko Peter Škvorc Inverzni problem lastnih vrednosti evklidsko razdaljnih matrik DIPLOMSKO DELO UNIVERZITETNI

Διαβάστε περισσότερα

Fazni diagram binarne tekočine

Fazni diagram binarne tekočine Fazni diagram binarne tekočine Žiga Kos 5. junij 203 Binarno tekočino predstavljajo delci A in B. Ti se med seboj lahko mešajo v različnih razmerjih. V nalogi želimo izračunati fazni diagram take tekočine,

Διαβάστε περισσότερα

Predikatni račun. Iztok Savnik PMJ, 2015/16 1

Predikatni račun. Iztok Savnik PMJ, 2015/16 1 Predikatni račun Iztok Savnik 1 Prosojnice temeljijo na predavanjih: Enrico Franconi Free University of Bozen-Bolzano, Italia Predmet: Opisna logika http://www.inf.unibz.it/~franconi/dl/course/ Predikati

Διαβάστε περισσότερα

Linearne preslikave. Poglavje VII. 1 Definicija linearne preslikave in osnovne lastnosti

Linearne preslikave. Poglavje VII. 1 Definicija linearne preslikave in osnovne lastnosti Poglavje VII Linearne preslikave V tem poglavju bomo vektorske prostore označevali z U,V,W,... Vsi vektorski prostori bodo končnorazsežni. Zaradi enostavnosti bomo privzeli, da je pripadajoči obseg realnih

Διαβάστε περισσότερα

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2009/2010

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2009/2010 Matematika BF Lesarstvo Matjaž Željko Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 009/00 Izpis: 9 januar 00 KAZALO Kazalo Števila 5 Naravna števila 5 Cela števila 6 3 Racionalna števila 6 4 Realna števila 7

Διαβάστε περισσότερα

Lastne vrednosti in lastni vektorji

Lastne vrednosti in lastni vektorji Poglavje VIII Lastne vrednosti in lastni vektorji V tem poglavju bomo privzeli, da so skalarji v vektorskih prostorih, koeficienti v matrikah itd., kompleksna števila. Algebraične operacije seštevanja,

Διαβάστε περισσότερα

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012

Iskazna 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 περισσότερα

Osnovne lastnosti odvoda

Osnovne lastnosti odvoda Del 2 Odvodi POGLAVJE 4 Osnovne lastnosti odvoda. Definicija odvoda Odvod funkcije f v točki x je definiran z f f(x + ) f(x) (x) =. 0 Ta definicija je smiselna samo v primeru, ko x D(f), ita na desni

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA II

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA II UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO Petra Žigert Pleteršek MATEMATIKA II Maribor, 2016 Kazalo Uvod v linearno algebro 1 1.1 Matrike................................ 1 1.2 Računanje

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 2. Diferencialne enačbe drugega reda

Matematika 2. Diferencialne enačbe drugega reda Matematika 2 Diferencialne enačbe drugega reda (1) Reši homogene diferencialne enačbe drugega reda s konstantnimi koeficienti: (a) y 6y + 8y = 0, (b) y 2y + y = 0, (c) y + y = 0, (d) y + 2y + 2y = 0. Rešitev:

Διαβάστε περισσότερα

Analiza 2 Rešitve 14. sklopa nalog

Analiza 2 Rešitve 14. sklopa nalog Analiza Rešitve 1 sklopa nalog Navadne diferencialne enačbe višjih redov in sistemi diferencialnih enačb (1) Reši homogene diferencialne enačbe drugega reda s konstantnimi koeficienti: (a) 6 + 8 0, (b)

Διαβάστε περισσότερα

Transformator. Delovanje transformatorja I. Delovanje transformatorja II

Transformator. Delovanje transformatorja I. Delovanje transformatorja II Transformator Transformator je naprava, ki v osnovi pretvarja napetost iz enega nivoja v drugega. Poznamo vrsto različnih izvedb transformatorjev, glede na njihovo specifičnost uporabe:. Energetski transformator.

Διαβάστε περισσότερα

TRANZITIVNI GRAFI. Katarina Jan ar. oktober 2008

TRANZITIVNI GRAFI. Katarina Jan ar. oktober 2008 TRANZITIVNI GRAFI Katarina Jan ar oktober 2008 Kazalo 1 Uvodne denicije........................ 3 2 Vozli² na tranzitivnost.................... 8 3 Povezavna tranzitivnost.................... 10 4 Lo na

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI 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) 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 περισσότερα

1. VAJA IZ TRDNOSTI. (linearna algebra - ponovitev, Kroneckerjev δ i j, permutacijski simbol e i jk )

1. VAJA IZ TRDNOSTI. (linearna algebra - ponovitev, Kroneckerjev δ i j, permutacijski simbol e i jk ) VAJA IZ TRDNOSTI (lnearna algebra - ponovtev, Kroneckerev δ, permutacsk smbol e k ) NALOGA : Zapš vektor a = [, 2,5,] kot lnearno kombnaco vektorev e = [,,,], e 2 = [,2,3,], e 3 = [2,,, ] n e 4 = [,,,]

Διαβάστε περισσότερα

Matematika vaja. Matematika FE, Ljubljana, Slovenija Fakulteta za Elektrotehniko 1000 Ljubljana, Tržaška 25, Slovenija

Matematika vaja. Matematika FE, Ljubljana, Slovenija Fakulteta za Elektrotehniko 1000 Ljubljana, Tržaška 25, Slovenija Matematika 1 3. vaja B. Jurčič Zlobec 1 1 Univerza v Ljubljani, Fakulteta za Elektrotehniko 1000 Ljubljana, Tržaška 25, Slovenija Matematika FE, Ljubljana, Slovenija 2011 Določi stekališča zaporedja a

Διαβάστε περισσότερα

Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA

Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA. Naj bo vektorsko polje R : R 3 R 3 dano s predpisom R(x, y, z) = (2x 2 + z 2, xy + 2yz, z). Izračunaj pretok polja R skozi površino torusa

Διαβάστε περισσότερα

PARCIJALNI 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 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 περισσότερα

8. Posplošeni problem lastnih vrednosti

8. Posplošeni problem lastnih vrednosti 8. Posplošeni problem lastnih vrednosti Bor Plestenjak NLA 13. april 2010 Bor Plestenjak (NLA) 8. Posplošeni problem lastnih vrednosti 13. april 2010 1 / 15 Matrični šop Dani sta kvadratni n n matriki

Διαβάστε περισσότερα

IspitivaƬe 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 IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f 2. Nule i znak funkcije; presek sa y-osom IspitivaƬe

Διαβάστε περισσότερα

Dragi polinom, kje so tvoje ničle?

Dragi polinom, kje so tvoje ničle? 1 Dragi polinom, kje so tvoje ničle? Vito Vitrih FAMNIT - Izlet v matematično vesolje 17. december 2010 Polinomi: 2 Polinom stopnje n je funkcija p(x) = a n x n + a n 1 x n 1 +... + a 1 x + a 0, a i R.

Διαβάστε περισσότερα

Vaje iz MATEMATIKE 8. Odvod funkcije., pravimo, da je funkcija f odvedljiva v točki x 0 z odvodom. f (x f(x 0 + h) f(x 0 ) 0 ) := lim

Vaje iz MATEMATIKE 8. Odvod funkcije., pravimo, da je funkcija f odvedljiva v točki x 0 z odvodom. f (x f(x 0 + h) f(x 0 ) 0 ) := lim Študij AHITEKTURE IN URBANIZMA, šol l 06/7 Vaje iz MATEMATIKE 8 Odvod funkcije f( Definicija: Naj bo f definirana na neki okolici točke 0 Če obstaja lim 0 +h f( 0 h 0 h, pravimo, da je funkcija f odvedljiva

Διαβάστε περισσότερα

Shefferjeva polinomska zaporedja

Shefferjeva polinomska zaporedja Shefferjeva polinomska zaporedja Marko Razpet Matematični kolokviji Ljubljana, 23. marca 2006 Page 1 of 63 Predstavljen bo osnovni koncept umbralnega računa, kakršnega sta razvila Gian-Carlo Rota in Steven

Διαβάστε περισσότερα

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2010/2011

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2010/2011 Matematika BF Lesarstvo Matjaž Željko Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 00/0 Izpis: 9 avgust 0 Kazalo Števila 5 Naravna števila 5 Cela števila 6 3 Racionalna števila 6 4 Realna števila 7 5 Urejenost

Διαβάστε περισσότερα

1. izpit iz Diskretnih struktur UNI Ljubljana, 17. januar 2006

1. izpit iz Diskretnih struktur UNI Ljubljana, 17. januar 2006 1. izpit iz Diskretnih struktur UNI Ljubljana, 17. januar 2006 1. Dana je množica predpostavk p q r s, r t, s q, s p r, s t in zaključek t r. Odloči, ali je sklep pravilen ali napačen. pravilen, zapiši

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI (I deo)

IZVODI 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 περισσότερα

Matematika 1. Jaka Cimprič

Matematika 1. Jaka Cimprič Matematika 1 Jaka Cimprič Predgovor Pričujoči učbenik je namenjen študentom tistih univerzitetnih programov, ki vključujejo samo eno leto matematike. Nastala je na podlagi izkušenj, ki jih imam s poučevanjem

Διαβάστε περισσότερα