Sveučilište u Zagrebu PMF Matematički odjel. Mladen Vuković IZRAČUNLJIVOST. skripta. Zagreb, lipanj 2009.

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Sveučilište u Zagrebu PMF Matematički odjel. Mladen Vuković IZRAČUNLJIVOST. skripta. Zagreb, lipanj 2009."

Transcript

1 Sveučilište u Zagrebu PMF Matematički odjel Mladen Vuković IZRAČUNLJIVOST skripta Zagreb, lipanj 2009.

2 Sadržaj 1 Izračunljivost Uvod Opisne definicije osnovnih pojmova Termini i oznake RAM stroj Rekurzivne funkcije Kodiranje konačnih nizova. Primjene Indeksi Teorem o parametru Churchova teza Aritmetička hijerahija Rekurzivno prebrojivi skupovi Dodatak: Ackermannova funkcija Indeks 106 Bibliografija 109 1

3 2

4 Predgovor Ovaj materijal nastao je na osnovu zabilješki iz kolegija Izračunljivost koji već niz godina predajem na Prirodoslovno matematičkom fakultetu Matematički odjel Sveučilišta u Zagrebu. Ovaj materijal je prije svega namijenjen studentima koji slušaju navedeni kolegij, odnosno trebaju polagati ispit iz tog kolegija. Želim naglasiti da ovo nije skripta. To znači da nije proveden postupak recenzije. Naravno, time ne želim reći da imam opravdanje za greške (raznih vrsta) kojih sigurno ima. Svaki ispravak, ili pak sugestiju, koji bi mogli doprinijeti poboljšanju ovog teksta, rado ću prihvatiti. Zahvaljujem se svim studentima koji su me upozorili na greške, a posebno asistentima mr. Vedranu Čačiću i mr. Zvonku Iljazoviću. U Zagrebu, Mladen Vuković 3

5 4

6 Poglavlje 1 Izračunljivost 1.1 Uvod Prilikom proučavanja matematičke logike naveli smo sljedeći Churchov teorem: Logika prvog reda je neodlučiva teorija, tj. ne postoji algoritam koji bi za svaku formulu u konačno mnogo koraka odredivao je li dana formula valjana. Kako bi izreka Churchovog teorema bila sasvim jasna svakako prvo moramo strogo definirati pojam algoritma. Algoritam je jedan od osnovnih pojmova matematike. Prvo ćemo kratko opisati povijest tog pojma. Riječ algoritam dolazi od latiniziranog imena arapskog matematičara Al- Khwarizmija koji je u IX. stoljeću dao pravila kako se izvršavaju četiri računske operacije u decimalnom sustavu. Naziv za pojam u današnjem značenju uveo je G. W. Leibniz ( ) Naziv algebra dolazi od al jabr, riječi koja je sadržana u naslovu jedne Al-Khwarizmijeve knjige. Knjiga je prevedena na latinski u 13. stoljeću i imala je dubok utjecaj na razvoj europske matematike u doba renesanse. Prijevodom te knjige stigle su u Europu i arapske brojke. Navodimo neke primjere iz matematike gdje se susrećemo s algoritmima. Primjer 1.1. Svakako najpoznatiji algoritmi su algoritmi za zbrajanje, oduzimanje, množenje i dijeljenje decimalnih brojeva koje se uče još u osnovnoj školi. Već smo bili naveli da ih je prvi zapisao Al-Khwarizmi. Primjer 1.2. Jedan od najstarijih algoritama je svakako Euklidov algoritam. Euklidov algoritam rješava sljedeći problem: za dane prirodne brojeve n 5

7 6 i m treba odrediti najveću zajedničku mjeru. Algoritam se prvi puta spominje u Euklidovim Elementima, ali u geometrijskom obliku. Jednako se naziva i sličan algoritam za odredivanje najveće zajedničke mjere dvaju polinoma. Koraci algoritma su sljedeći: a) Usporedite prirodne brojeve n i m. Ako je n = m tada postupak staje i rezultat je n. Ako je n m tada prijedite na sljedeću instrukciju. b) Neka je x = max{n, m} i y = min{n, m}. c) Označimo n = x y i m = y. Nakon toga prijedemo na instrukciju a). Primjer 1.3. Sada ćemo opisati algoritam za odredivanje drugog korijena proizvoljnog decimalnog broja. Kako bi algoritam bio jasniji primjenjujemo ga za odredivanje Koraci algoritma su sljedeći: 1. Susjedne znamenke danog broja A spojimo u parove od desna na lijevo. Označimo prvi par slijeva, odnosno znamenku prvu slijeva s L. Za broj potcrtamo parove znamenaka: 3, 45 i 07. Sa L označimo broj Odredimo najveći prirodni broj y čiji je kvadrat manji ili jednak L. Neka je R = L y 2, x 1 = y i n = 2. Za broj imamo da je y = 1, R = = 2 i x 1 = Ako više nema parova znamenki zadanog broja koje još nisu uzete u obzir, te je R = 0 ili pak ne želimo računati decimalna mjesta drugog korijena prelazimo na instrukciju 6. Ako nema više parova znamenki zadanog broja, te ako je R 0, tada ako želimo računati i decimalna mjesta drugog korijena broju R dopišemo dvije nule. Označimo dobiveni broj sa S. Ako još ima parova znamenki zadanog broja koje još nisu uzete u obzir tada broju R dopišemo sljedeći par znamenki danog broja. Označimo dobiveni broj sa S. Za broj imamo da je za n = 2 broj S jednak Odredimo najveći prirodni broj x koji ima svojstvo da vrijedi (20 y + x) x S. Neka je x n = x ako smo broju R dopisali par znamenki danog broja, odnosno neka je z n = x ako smo broju R dopisali dvije nule jer više nije bilo parova znamenki zadanog broja.

8 7 Za zadani broj je x 2 = 8, jer je (20 1+8) 8 < 245 i (20 1+9) 9 > Neka je R = S (20 y + x) x, te n povećamo za jedan (odnosno programerski : n = n + 1), te se vratimo na instrukciju 3. Za zadani broj i n=2 je R = 245 ( ) 8 = Tada je A = x 1 x 2..., z 1 z 2 z 3... i algoritam staje. Za zadani broj vrijedi da je = 185, Primjer 1.4. U ovom primjeru navodimo algoritam za rješavanje Cramerovog sustava. Neka su a 1, a 2, b 1, b 2, c 1, i c 2, realni brojevi. Treba odrediti rješenja linearnog sistema jednadžbi: Koraci algoritma: a) Neka je D = a 1 b 2 a 2 b 1. a 1 x + b 1 y = c 1 a 2 x + b 2 y = c 2 b) Ako je D = 0 tada sistem nema rješenja i postupak staje. c) Ako je D 0 tada neka je D x = c 1 b 2 b 1 c 2, a D y = a 1 c 2 c 1 a 2. U ovom slučaju sistem ima jedinstveno rješenje koje je dano formulama: x = D x D, y = D y D. Pojam algoritma je precizno definiran tek u XX. stoljeću. Prirodno se postavlja pitanje kako to da su se tako dugo matematičari bezbrižno snalazili s nepreciznim pojmom algoritma. Potreba za definicijom pojavila se tek kada se željelo dokazati da ne postoji algoritam za rješavanje nekog problema. Sada ističemo dva vjerojatno povijesno najpoznatija problema za koje se pokazalo da ne postoje algoritmi za njihovo rješavanje. Primjer 1.5. Diofantske jednadžbe Neka je P (x 1,..., x n ) polinom s cjelobrojnim koeficijentima. Jednadžba oblika P (x 1,..., x n ) = 0 naziva se diofantska jednadžba. Takve su npr. jednadžbe x 2 + y 2 z 2 = 0 6x 18 x + 3 = 0. Postavlja se pitanje ima li dana diofantska jednadžba cjelobrojna rješenja. Za neke posebne slučajeve odavno su poznati algoritmi. To su npr. diofantske jednadžbe s jednom nepoznanicom, te linearne diofantske jednadžbe s dvije nepoznanice. Ovdje navodimo algoritme za njihovo rješavanje.

9 8 a) Diofantske jednadžbe s jednom nepoznanicom su jednadžbe oblika a n x n + a n 1 x n a 1 x + a 0 = 0, gdje su a i cijeli brojevi. Ako je x 0 cjelobrojno rješenje gornje jednadžbe tada je očito x 0 djelitelj slobodnog koeficijenta a 0. Dakle, da bismo ispitali ima li dana jednadžba cjelobrojnih rješenja dovoljno je uvrstiti u jednadžbu sve djelitelje koeficijenta a 0 (pozitivne i negativne), te ispitati je li neki od njih rješenje. b) Linearne diofantske jednadžbe s dvije nepoznanice, tj. jednadžbe oblika ax + by = c, gdje su a, b i c cijeli brojevi, pri čemu je a 2 + b 2 0. Nužan i dovoljan uvjet za egzistenciju cjelobrojnih rješenja je da najveća zajednička mjera brojeva a i b dijeli c. Na drugom svjetskom kongresu matematičara u Parizu godine njemački matematičar David Hilbert ( ) održao je predavanje pod naslovom Matematički problemi. Iznio je 23 problema 1 za koje je smatrao da su ključni za razvitak matematike u novom mileniju. Deseti Hilbertov problem je glasio: Neka je zadana proizvoljna diofantska jednadžba s proizvoljnim brojem nepoznanica. Treba pronaći postupak pomoću kojeg je nakon konačno mnogo koraka moguće odrediti ima li ta jednadžba rješenje u skupu cijelih brojeva. J. V. Matijasević je godine dokazao da traženi algoritam ne postoji (vidi B. Golub, O Hilbertovom desetom problemu, diplomski rad, PMF MO, Zagreb, 2003.). Primjer 1.6. Problem riječi Kako bismo uopće mogli izreći problem riječi moramo podsjetiti na neke jednostavne činjenice iz teorije grupa. Svaka grupa reda n može se zadati sa n slova i n 2 definicionih jednakosti ( tablica množenja dane grupe). Npr. grupa (Z 2, +) je zadana tablicom Popis svih Hilbertovih problema možete vidjeti npr. u [9].

10 9 Za konačnu grupu interesantno je odrediti kako se može zadati sa što manjim brojem simbola i definicionih jednakosti. Ako je (G, ) grupa, te a 1,..., a k G tada izraz a 1... a k nazivamo riječ u grupi G. Problem riječi za grupe glasi: odrediti algoritam koji će za proizvoljnu grupu (G, ), te n, m N i a 1,..., a n, b 1,..., b m G odrediti vrijedi li a 1... a n = b 1... b m. Nerješivost problema, tj. nepostojanje traženog algoritma, dokazali su nezavisno P. S. Novikov i W. W. Boone. Točnije dokazali su da postoji grupa s 11 simbola i 30 definicionih jednakosti s nerješivim problemom riječi. Zadaci: 1. Neka je f(x) = a n x n + a n 1 x n a 1 x + a 0 polinom s relanim koeficijentima stupnja n i c R. Dijeljenjem polinoma f sa x c dobivamo polinom g(x) = b 0 x n 1 + b 1 x n b n 2 x + b n 1, a primjenom Bézoutovog teorema znamo da je ostatak jednak f(c). Koeficijenti polinoma g dobivaju se na sljedeći način: b 0 = a 0 b 1 = a 1 + cb 0 b 2 = a 2 + cb 1.. b n 1 = a n 1 + cb n 2, a ostatak f(c) = a n +cb n 1. Opisani postupak se naziva Hornerova shema (W. G. Horner, , eng. matematičar ). Taj se algoritam koristi za brzo računanje vrijednosti polinoma. Primjenom Hornerove sheme izračunajte f(4), ako je f(x) = 3x 4 + 2x 3 5x 2 7x Opisat ćemo igru gomilice za dva igrača. Neka su n, m N tako da vrijedi 0 < n < m. Na stolu se nalazi m novčića. Igrači naizmjence uzimaju sa hrpe, i to u svakom potezu igrač može uzeti bilo koji broj novčića k, tako da vrijedi 1 k n. Pobjednik u igri je onaj igrač koji uzme posljednji novčić sa stola. Odredite uvjete kada postoji pobjednička strategija za prvog, odnosno drugog igrača Po legendi, u indijskom gradu Benaresu u hramu boga Brahme postojala je metalna ploča na kojoj su bile učvršćene tri dijamantne igle. Na jednoj igli 2 O igri gomilice možete čitati u Matematičko fizičkom listu broj 116.

11 10 su bila postavljena 64 koluta. Najveći kolut se nalazio na dnu. Svećenici su neprekidno, i dan i noć, premještali kolutove s jedne igle na drugu, koristeći treću kao pomoćnu. U svakom potezu su smjeli premjestiti samo jedan disk na neku od igala, pazeći pri tome da uvijek stavljaju manji disk na veći, a nikako ne obratno. Navedeni problem se naziva Hanojske kule. Dokažite da je problem Hanojskih kula rješiv za svaki broj kolutova. Opišite algoritam premještanja za problem Hanojskih kula. Dokažite da je minimalan broj premještanja za n kolutova jednak 2 n Opisne definicije osnovnih pojmova Sada želimo dati opisne definicije pojmova koje ćemo razmatrati, tj. kasnije strogo definirati. Izračunavanje je proces kod kojeg iz nekih početno danih objekata s fiksiranim skupom pravila dobivamo krajnji rezultat. Početne objekte nazivamo ulazni podaci. Fiksirani skup pravila naziva se algoritam ili program. Krajnji rezultati se nazivaju izlazni podaci. Mi ćemo uvijek pretpostavljati da postoji najviše jedan izlazni podatak. Ako se želi promatrati izračunavanje s k izlaznih podataka može se promatrati k izračunavanja od kojih svako ima samo jedan izlazni rezultat. U drugu ruku dozvoljavamo svaki konačan broj ulaznih podataka, uključujući i nula ulaznih podataka. Pretpostavljamo da je za svaki pojedini algoritam ili program fiksiran broj ulaznih podataka (fiksirana mjesnost ). Ne zahtijevamo da za sve ulazne podatke svaki algoritam daje izlazni rezultat. To znači da neki algoritam za neke ulazne podatke može računati a da nikad ne stane. Kod algoritma mora biti točno precizirano što je akcija, odnosno instrukcija, koja se izvodi u svakom koraku. Instrukcije moraju biti u dovoljnoj mjeri mehaničke (npr. kako bi se mogle izvoditi i na računalu). Neka je f : S N k N. Smatramo da algoritam A s k ulaznih podataka izračunava funkciju f ako vrijedi: prirodni brojevi x 1,..., x k su u domeni funkcije f ako i samo ako algoritam A prilikom izračunavanja s ulaznim podacima x 1,..., x k stane, i izlazni rezultat je u tom slučaju jednak f(x 1,..., x k ). Smatramo da je neka funkcija f : S N k N izračunljiva ako postoji neki algoritam koji je izračunava.

12 11 Mogli bismo pomisliti da čim je zadana neka funkcija f : N N onda odmah imamo i efektivni postupak za izračunavanje njenih vrijednosti f(n). Sljedeći jednostavan primjer pokazuje da je pojam efektivne izračunljivosti vrlo suptilan. Neka je funkcija f : N N zadana s: { 1, ako postoji n uzastopnih petica u decimalnom zapisu 2; f(n) = 0, inače. Znamo da je 2 iracionalan broj, te nije periodički decimalni broj. Danas ne postoji način da za svaki n N znamo odrediti postoji li n uzastopnih petica u decimalnom zapisu broja 2. Iz ovog primjera vidimo da vrijednosti f(n) općenito nisu izračunljive, tj. nema još efektivnog postupka za izračunavanje f(n), iako je funkcija f korektno definirana. Bilo je dosta teško prethodno navedene pojmove opisati precizno. Iz tog razloga ćemo dati definicije tih pojmova na dva različita načina. Definirat ćemo klasu RAM-izračunljivih funkcija i klasu parcijalno rekurzivnih funkcija. Iz definicije će biti jasno da je svaka ta funkcija izračunljiva u prije navedenom intuitivnom smislu. Nakon proučavanja obje klase dat ćemo argumente za tvrdnju da svaka izračunljiva funkcija pripada tim klasama Termini i oznake Sa N označavamo skup {0, 1, 2, 3,...} i njegove elemente nazivamo prirodni brojevi. Mi ćemo promatrati samo algoritme čiji su ulazni podaci i izlazni podatak prirodni brojevi. Kada pišemo skup mislimo uvijek na neki podskup skupa N k, za neki k N (k > 0). Često ćemo umjesto uredene k-torke prirodnih brojeva (x 1,..., x k ) pisati samo kratko x. Kada pišemo k-mjesna funkcija tada mislimo na neku funkciju čija je domena podskup od N k, a kodomena je skup N. Ako kažemo samo funkcija tada mislimo na neku k-mjesnu funkciju. Funkcija je totalna ako je njena domena skup N k. Ako želimo naglasiti da neka funkcija moguće nije totalna tada kažemo da je ona parcijalna. k-mjesna relacija je proizvoljan podskup od N k. Ako je R neka relacija tada činjenicu x R zapisujemo i R( x). Ako je R dvomjesna relacija tada umjesto R(x, y) pišemo i xry. Ako je R relacija tada sa χ R označavamo karakterističnu funkciju relacije R, koja je definirana s { 1, ako vrijedi R( x); χ R ( x) = 0, inače.

13 12 Primijetite da je χ R totalna funkcija za svaku relaciju R. Smatramo da je relacija R izračunljiva ako je pripadna funkcija χ R izračunljiva. Kada relaciji pridjeljujemo neka funkcijska svojstva mislimo uvijek na svojstva karakteristične funkcije.

14 1.2. RAM STROJ RAM stroj Sada ćemo definirati RAM stroj (eng. random access machines) i klasu RAM izračunljivih funkcija. To će biti jedan način strogog definiranja klase izračunljivih funkcija. Kasnije ćemo definirati parcijalno rekurzivne funkcije. RAM stroj je idealizirano računalo s beskonačno velikom memorijom koje nikad ne radi greške. Definicija RAM stroja, koja slijedi, je opisna. Mogli bismo dati definiciju koja bi bila stroža ( RAM stroj je uredena n-torka... ) i više matematička, ali smatramo da tada taj pojam ne bi bio toliko jasan. Definicija 1.7. Osnovni dijelovi RAM stroja su: registri; spremnik za program; brojač. Za svaki prirodan broj k stroj ima registar koji označavamo s R k. U svakom trenutku rada stroja svaki registar R k sadrži neki prirodan broj. U spremniku za program je smješten program. Program je konačan niz instrukcija. Ako je n broj instrukcija u programu tada su one numerirane s 1., 2.,..., n. U brojaču se u svakom trenutku rada RAM stroja nalazi redni broj instrukcije koja se izvršava. Postoje četiri tipa instrukcija: INC R k Kada stroj izvodi tu instrukciju tada povećava broj u registru R k za jedan, te broj u brojaču poveća za jedan. DEC R k, m. Broj m je obavezno redni broj neke instrukcije u programu. Ako je broj u registru R k različit od nule tada se prilikom izvršenja navedene instrukcije broj u R k smanji za jedan, a broj u brojaču se poveća za jedan. Ako je broj u registru R k jednak nuli tada se prilikom izvršenja navedene instrukcije samo broj u brojaču promijeni u m. GO TO m Broj m je obavezno redni broj neke instrukcije u programu. Kada stroj izvodi tu instrukciju on jednostavno broj u brojaču mijenja u m. STOP Kada stroj dode na tu instrukciju tada izračunavanje bezuvjetno stane.

15 14 Za primjenu stroja prvo stavljamo program u spremnik programa. Zatim upisujemo odgovarajuće brojeve u registre (ulazni podaci). Ako se radi o programu s k ulaznih podataka, tada smatramo da su oni redom zapisani u registrima R 1,..., R k. U brojaču je na početku broj 1 (to znači da se svaki program počinje izvršavati od prve instrukcije). Tada startamo stroj. Stroj tada počinje izvršavati instrukcije. U svakom koraku stroj izvršava instrukciju u programu čiji je redni broj u brojaču. Na kraju izvršenja instrukcije mijenja se broj u brojaču. Ako je izračunavanje došlo na instrukciju STOP, ili pak je broj u brojaču veći od svakog rednog broja instrukcija u programu, tada stroj staje. U tom slučaju je izlazni rezultat zapisan u registru R 0. Ako se to nikad ne dogodi stroj radi vječno. Napomena 1.8. Na početku smo rekli da je RAM stroj neka vrsta idealiziranog računala koja nikad ne griješi. Ako stroj nikad ne stane prilikom izvršenja nekog programa to ne znači da stroj griješi, već je program takav. (Sjetimo se samo koliko puta su nam probleme stvarale beskonačne petlje koje se znaju dogoditi prilikom nepažljivog programiranja.) Beskonačni rad stroja ne dopuštamo samo kako bismo mogli opravdati grešku u programu, već će nam ta neodredenost biti oznaka za jedno svojstvo funkcije čija se vrijednost izračunava. Sljedećom slikom dajemo skicu RAM stroja. R 0 R 1 R 2... BROJAČ SPREMNIK 3. ZA PROGRAM. n.

16 1.2. RAM STROJ 15 Sada dajemo neke jednostavne primjere RAM programa. Primjer 1.9. a) Program koji broj u registru R k povećava za tri. 1. INC R k 2. INC R k 3. INC R k b) Program koji broj u registru R k zamijeni s nulom. 1. DEC R k, 3 2. GO TO 1 3. STOP c) Program koji nikad ne staje. 1. GO TO 2 2. GO TO 1 Važno je naglasiti da nam nije cilj učenje principa programiranja (s minimalnim brojem instrukcija!). Glavni cilj je dati dvije različite definicije koje opisuju izračunljive funkcije, te dokazati da se te dvije klase funkcija poklapaju. Definicija Za svaki program P za RAM stroj i svaki k N uredeni par (P, k) nazivamo algoritam, te označavamo sa A P k. Definicija Neka je f : S N k N i A P k neki algoritam. Kažemo da algoritam A P k izračunava funkciju f ako za sve prirodne brojeve x 1,..., x k vrijedi da je (x 1,..., x k ) S ako i samo ako RAM stroj s programom P u spremniku i s (x 1,..., x k ) kao ulaznim podacima stane, i u tom slučaju je na kraju rada stroja u registru R 0 zapisan broj f(x 1,..., x k ). Često ćemo i reći da program P izračunava funkciju f, i to u situacijama kada nije potrebno naglašavati mjesnost ulaznih podataka. Kažemo da je funkcija f RAM izračunljiva ako postoji algoritam A P k koji je izračunava. Kažemo da je relacija R RAM izračunljiva ako je njena karakteristična funkcija RAM-izračunljiva. Želimo posebno naglasiti da iz prethodne definicije slijedi da ako je A P k algoritam koji izračunava funkciju f, te su u RAM stroju ulazni podaci koji ne pripadaju domeni funkcije f, tada RAM stroj nikada neće stati.

17 16 Važno je naglasiti da smatramo da je svaka RAM izračunljiva funkcija izračunljiva. (Sve instrukcije RAM programa su jasne i mehaničke.) Kasnije ćemo dati nekoliko primjera RAM izračunljivih funkcija, te dokazati da je jedna velika klasa funkcija RAM izračunljiva. Dosta je teško pisati programe za RAM stroj jer na raspolaganju imamo samo četiri tipa instrukcija. Sada ćemo uvesti nove tipove instrukcija. To će zapravo biti pokrate za čitave nizove osnovnih instrukcija. Ideja uvodenja novih instrukcija je slična kao kod programiranja - primjenjujemo potprogame, odnosno makroe, koje ćemo sada definirati. Definicija Za svaki program P za RAM-stroj uvodimo novu instrukciju koju označavamo s P i nazivamo makro za P. Makro-stroj se sastoji od istih dijelova kao i RAM-stroj, te za svaki program P za RAM-stroj prepoznaje instrukciju P. Kada makro-stroj počinje izvršavati instrukciju oblika P on počinje izvršavati zapravo program P (s podacima koji su trenutno u registrima). Ako izvršavanje program P s danim podacima nikad ne stane tada smatramo da izvršavanje instrukcije P nije kompletirano, tj. makro-stroj ne staje. Ako izvršavanje programa P stane tada se broj u brojaču poveća za jedan (u odnosu na broj u brojaču na početku izvršavanja instrukcije P ), te makro-stroj nastavlja izvršavati daljnje instrukcije programa. Pojam makro izračunljive funkcije se definira na isti način kao pojam RAM-izračunljive funkcije. U sljedećoj definiciji definiramo pojam ekvivalentnih algoritama. Uočite da je definicija općenita, tj. ne odnosi se samo na RAM strojeve i makro strojeve. Definicija Neka su S i S strojevi (RAM ili makro). Za svaki k N označimo s R k registar stroja S, a s R k registar stroja S. Neka je A P k algoritam za stroj S, a B Q k algoritam za stroj S. Kažemo da su algoritmi A P k i B Q k ekvivalentni ako za sve x Nk, koji su zapisani u S i S kao ulazni podaci, oba stroja ili rade beskonačno, ili pak oba stanu i u registrima R 0 i R 0 je zapisan isti broj. Propozicija Za svaki algoritam za makro stroj postoji neki algoritam za RAM stroj koji je ekvivalentan s njim. Dokaz. Neka je Q neki program za makro stroj. Svaki makro P u programu Q zamijenimo nizom instrukcija programa P. Zatim prenumeriramo na odgovarajući način redne brojeve instrukcija, te brojeve u instrukcijama oblika DEC R i, n i GO TO n. Očito je dobiveni algoritam ekvivalentan s algoritmom odredenim programom Q.

18 1.2. RAM STROJ 17 Korolar Klase RAM izračunljivih funkcija i makro izračunljivih funkcija su jednake. Sada uvodimo oznake za makroe koje ćemo češće koristiti. a) Makro programa iz primjera 1.9., koji broj u registru R k izjednačava s nulom, označavat ćemo sa ZERO R k. b) Sljedeći program za makro stroj broj iz registra R i prepisuje u registar R j, pri čemu na kraju izvršavanja programa broj u registru R i nije promijenjen. Za izvršavanje tog programa koristimo kao pomoćni registar R k. Naravno, smatramo da su i, j i k medusobno različiti prirodni brojevi. 1. ZERO R j 2. ZERO R k 3. DEC R i, 7 4. INC R j 5. INC R k 6. GO TO 3 7. DEC R k, INC R i 9. GO TO ZERO R k Makro za prethodni program označavamo sa: MOVE R i TO R j USING R k Obično ćemo ispuštati pisanje pomoćnog registra R k. Smatrat ćemo da je pomoćni registar izabran tako da je različit od svih drugih registara koji se koriste u programu. To znači da ćemo obično koristiti oznaku MOVE R i TO R j. c) Neka je f k-mjesna RAM-izračunljiva funkcija, te neka je P program za RAM-stroj koji je izračunava. Neka je m za jedan veći prirodan broj od najvećeg indeksa registra koji se koriste u instrukcijama programa P. Označimo s Q sljedeći program za makro stroj:

19 18. (m-1). 1. MOVE R 1 TO R m+1 USING R m MOVE R m 1 TO R 2m 1 USING R m (Brojevi iz registara R 1,..., R m 1 se prepisuju redom u registre R m+1,..., R m+(m 1).) m. ZERO R 0 (m+1). ZERO R k+1. (2m-k). ZERO R m 1 (2m-k+1). (2m-k+2).. (3m-k+1). (Brojevi u registrima R 0, R k+1,..., R m 1 se brišu.) P (Program P koristi registre R 0, R 1,..., R k,..., R m 1 ). MOVE R m+1 TO R 1 USING R m MOVE R 2m 1 TO R m 1 USING R m (Brojevi iz registara R m+1,..., R m+(m 1) se vraćaju redom u registre R 1,..., R m 1.) Provjerite da vrijedi: ako je program Q pokrenut s ulaznim podacima x 1,..., x k u registrima R 1,..., R k tada će se makro-stroj zaustaviti ako i samo ako je f(x 1,..., x k ) definirano, i u tom slučaju je broj u registru R 0 jednak f(x 1,..., x k ), a brojevi u registrima R i su nepromijenjeni osim možda u registrima s indeksom i, gdje je i = 0 ili vrijedi m i < 2m. Makro za prethodni program označavamo sa f(r 1,..., R k ) R 0. Zadaci: 1. Neka je u registru R 1 zapisan broj n, a u registru R 2 broj m. Napišite program za makro stroj koji provjerava je li n strogo veći od m. Ako jest neka stroj stane i u registru R 0 neka bude zapisan broj 0. Ako pak nije, neka takoder stroj stane, a u registru R 0 neka bude zapisan broj 1.

20 1.2. RAM STROJ 19 Rješenje. 1. ZERO R 0 2. INC R 0 3. MOVE R 1 TO R 3 4. MOVE R 2 TO R 4 5. DEC R 3, 9 6. DEC R 4, 8 7. GO TO 5 8. ZERO R 0 9. STOP 2. Napišite program za makro stroj koji prepoznaje je li broj n u registru R 1 djeljiv s tri. Ako je djeljiv tada neka stroj stane i neka u registru R 0 bude zapisana nula. Ako pak broj n nije djeljiv s tri neka stroj ne stane. Rješenje. 1. ZERO R 2 2. MOVE R 1 TO R 2 3. DEC R 2, 9 4. DEC R 2, 7 5. DEC R 2, 7 6. GO TO 3 7. GO TO 8 8. GO TO 9 9. ZERO R 0 3. Napišite program za makro stroj koji izračunava funkciju f : N N, f(x) = x 2. Postoji li program za RAM stroj koji izračunava funkciju f? 4. Neka je funkcija : N 2 N definirana sa: { 0, ako je x y; x y = x y, inače. Napišite program za makro stroj koji izračunava funkciju. 5. Napišite program za makro stroj koji izračunava funkciju n n (najveće cijelo drugog korijena od n). Rješenje. Označimo s R 2 i R j makro za program koji broj iz registra R i kvadrira i zapisuje u registar R j (smatramo da je nakon toga broj u registru R i nepromijenjen).

21 20 Označimo s IF R i R j < R k THEN p ELSE q makro za program koji provjerava je li broj zapisan u registru R i manji od broja zapisanog u registru R j, a taj je strogo manji od broja u zapisanog u registru R k. Ako je to ispunjeno program se nastavlja izvršavati od p. instrukcije, a ako nije program se nastavlja izvršavati od q. instrukcije. Sada prvo dajemo program za makro stroj koji u registar R 0 zapisuje n (ako je na početku u registru R 1 zapisan broj n.) Nakon toga ćemo dati programe za makro stroj koji će opravdati uvodenje gornjih makroa. 1. ZERO R 0 2. ZERO R 2 3. INC R 2 4. R 2 0 R 3 5. R 2 2 R 4 6. IF R 3 R 1 < R 4 THEN 9 ELSE 7 7. INC R 0 8. GO TO 2 9. STOP Sada navodimo jedan program za makro stroj koji broj zapisan u registru R i kvadrira i rezultat zapisuje u registar R j. (Registri R k i R m su pomoćni u ovom programu). 1. ZERO R j 2. ZERO R m 3. MOVE R i TO R k 4. GO TO 7 5. R i + R j R m 6. MOVE R m TO R j 7. DEC R k, 9 8. GO TO 5 9. STOP (Makro R i + R j jasan.) R m nećemo posebno opisivati, jer smatramo da je Preostalo je napisati program za makro stroj koji opravdava makro IF R i R j < R k THEN p ELSE q koji smo prije koristili. Registre R l, R m

22 1.2. RAM STROJ 21 i R s koristimo kao pomoćne. 1. MOVE R i TO R l 2. MOVE R j TO R m 3. MOVE R k TO R s 4. DEC R s, q 5. DEC R m, 8 6. DEC R l, 4 7. GO TO 4 8. DEC R l, p 9. GO TO q (Uočite da ovo posljednje nije korektni program za makro stroj jer u njemu ne postoje instrukcije s rednim brojevima p i q No, to nije problem, jer smo mogli ovaj posljedni program napisati u programu koji rješava zadatak umjesto makro instrukcije IF R i R j < R k THEN 9 ELSE 7.) 6. Napišite program za makro stroj koji izračunava funkciju 0, ako je n = 0; f(n) = log n, inače Rješenje. Označimo s 10 R i R j makro za program koji čita broj iz registra R i i računa potenciju broja 10, te rezultat zapisuje u registar R j (smatramo da je nakon toga broj u registru R i nepromijenjen). Označimo s IF R i R j < R k THEN p ELSE q makro kao u zadatku 5. Prvo dajemo program za makro stroj koji u registar R 0 zapisuje f(n) (ako je na početku u registru R 1 zapisan broj n). 1. ZERO R 0 2. MOVE R 1 TO R 5 3. DEC R 5, ZERO R 0 5. ZERO R 2 6. INC R R 0 R R2 R 4 9. IF R 3 R 1 < R 4 THEN 12 ELSE INC R GO TO STOP

23 22 Sada dajemo program za makro stroj koji računa i zapisuje broj 10 n u registar R j, ako je na početku u registru R i zapisan broj n. (Registri R k i R m su pomoćni u ovom programu). 1. ZERO R j 2. INC R j 3. ZERO R m 4. MOVE R i TO R k 5. GO TO R j R m 7. MOVE R m TO R j 8. DEC R k, GO TO STOP Makro 10 R j R m nećemo posebno opisivati. U zadacima koji slijede razmatraju se Turingovi strojevi. Definirali su ih manje više istovremeno godine Alan Turing ( ) i Emil Post ( ). Dajemo prvo definiciju Turingovog stroja. Definicija Turingov stroj je uredena šestorka (S, Γ, q 0, s 0, F, Π), gdje je redom: S konačan skup, čije elemente nazivamo stanja; Γ je konačan skup, čije elemente nazivamo dozvoljeni simboli; q 0 je element iz S i nazivamo ga početno stanje; s 0 je element od Γ i nazivamo ga prazni simbol; F je podskup od S i njegove elemente nazivamo završna stanja; Π je proizvoljna funkcija sa Γ S u skup Γ {L, D, H} S i nazivamo je program za Turingov stroj. Možemo reći da je Turingov stroj automat koji manipulira simbolima na beskonačnoj traci, pri čemu su ti simboli iz fiksiranog alfabeta. Traka je podijeljena u registre (kao filmska traka). U svakom registru može biti zapisan samo jedan simbol. Traka je beskonačan slijeva i zdesna. U jednom trenutku glava čitača može promatrati samo jedan registar. Turingov stroj ima samo konačan broj stanja. Turingov stroj može izvršavati četiri akcije:

24 1.2. RAM STROJ 23 a) pomaknuti glavu čitača za jedan registar lijevo; b) pomaknuti glavu čitača za jedan registar desno; c) pročitati simbol iz registra kojeg promatra; d) napisati simbol (iz danog skupa simbola) u registar (odnosno, izbrisati postojeći simbol i napisati novi). Za funkcije oblika f : S N k N se definira pojam Turing izračunljivosti na sasvim analogni način kao i RAM izračunljivost. Važno je naglasiti da se klase RAM izračunljivih i Turing izračunljivih funkcija poklapaju. Turingov stroj obično zadajemo tablicom iz koje se može iščitati skup stanja i dozvoljenih simbola. To ćemo ilustrirati u zadacima koji slijede. 7. Na traci se nalazi zapisan prirodan broj veći od nule u unarnom zapisu (npr. broj 5 je zapisan kao IIIII). Sastavite Turingov stroj koji odreduje binarni zapis tog broja. Glava čitača se na početku nalazi na krajnjem lijevom znaku. Rješenje. Prvo dajemo opis rada stroja po koracima, a onda ćemo ga točno zadati tablicom. 1) pomak na zadnji desni znak I; 2) obrisati zadnji desni znak I; 3) pomak na prvo lijevo prazno mjesto; 4) na prazno mjesto pišemo 1; 5) pomak na zadnji desni znak I; 6) obrisati zadnji desni znak I; 7) pomak lijevo do prve znamenke zdesna; 8) ako je znamenka 0 tada je treba obrisati i napisati 1, te primijenimo korak 10); ako je znamenka 1 tada je treba obrisati i napisati 0, te pomaknuti se jedno mjesto lijevo; 9) ako je opet pročitana neka znamenka (0 ili 1) tada se vratimo na korak 8); 10) vraćamo se na korak 5) ako još ima znakova I, a inače stroj stane. Sada traženi Turingov stroj zadajemo tablicom. q 0 q 1 q 2 0 0Dq 0 0Hq ST OP 1Dq 0 1 1Dq 0 1Hq ST OP 0Lq 2 s 0 s 0 Lq 1 s 0 Hq ST OP 1Dq 0 I IDq 0 s 0 Lq 2 ILq 2

25 24 Dakle, dani Turingov stroj ima četiri moguća stanja: q 0, q 1, q 2 i q ST OP (završno stanje). Skup dozvoljenih simbola je {s 0, I, 0, 1}. 8. Na traci se nalazi zapisan prirodan broj u unarnom zapisu. Sastavite Turingov stroj koji odredjuje dekadski zapis tog broja. Glava čitača se na početku nalazi na krajnjem desnom znaku. 9. Na traci je zapisan realan broj u unarnom zapisu koji ima samo konačno mnogo decimala različitih od nule, pri čemu je na početku zapisan predznak broja. Konstruirajte Turingov stroj koji računa najveće cijelo danog realnog broja, koje je zapisano u unarnom zapisu. Na početku se glava za čitanje nalazi na predznaku broja. Rješenje. Prvo dajemo opis rada stroja. 1) Pročitati predznak broja. Ako je predznak + tada neka stroj prede u stanje q 1 ; Ako je predznak tada neka stroj prede u stanje q 3. 2) Glavu za čitanje pomaknuti do decimalne točke. 3) Ako je pročitan predznak + (tj. stroj se nalazi u stanju q 1 ) umjesto decimalne točke se napiše simbol s 0 i stroj stane (ili pak se obrišu svi znakovi I desno od decimalne točke). 4) Ako je pročitan predznak tada se umjesto decimalne točke napiše prvo simbol I. Zatim se glava pomakne desno, napiše prazno mjesto s 0, te stroj stane. Sada traženi Turingov stroj zadajemo sljedećom tablicom. q 0 q 1 q 2 q 3 + +Dq 1 Dq 3. s 0 Dq 2 IDq 2 1 IDq 1 s 0 Dq 2 IDq 3 s 0 s 0 Hq ST OP 10. Konstruirajte Turingov stroj čiji je ulazni podatak neki niz iz alfabeta {0, 1, 2}, a kao izlazni rezultat daje isti niz u obrnutom poretku. U toku rada smiju se koristiti samo znakovi alfabeta {0, 1, 2, a, b, c}. Ulazni niz je sa svake strane omeden jednim praznim znakom. Izlazni rezultat treba biti takoder omeden sa svake strane s praznim znakovima. Glava za čitanje se na početku nalazi na proizvoljnom mjestu unutar niza, dok konačan položaj glave nije bitan. Rješenje. Prvo dajemo opis rada stroja koji izvršava traženu operaciju.

26 1.2. RAM STROJ 25 1) Pomaknuti glavu za čitanje na krajnji desni znak niza. 2) Čitanje znaka koji će se kopirati (prijelaz u odredeno stanje q a, q b ili q c ), te umjesto pročitanog znaka pišemo odgovarajuću šifru (ako je pročitani znak 0 tada na njegovo mjesto pišemo a, ako je 1 tada pišemo b, te ako je pročitani znak 2 tada pišemo c). 3) Pomak glave do praznog mjesta gdje će se pročitani znak kopirati, te samo kopiranje. 4) Ponavljanje postupka sve dok ima nepročitanih znakova. Kako bi upravo navedeni opis rada stroja bio jasniji ilustrirat ćemo rad stroja za koji je niz s s 0 ulazni podatak. s s 0 s bs 0 s bs 0 1s 0 s 0 210cbs 0 1s 0 s 0 210cbs 0 12s 0 s 0 21acbs 0 12s 0 s 0 21acbs 0 120s 0 s 0 2bacbs 0 120s 0 s 0 2bacbs s 0 s 0 cbacbs s 0 s 0 cbacbs s 0 Skup stanja Turingovog stroja koji upravo definiramo je {q 0, q 1, q a, q b, q c, q aa, q bb, q cc, q l, q ST OP }. Sada dajemo opis svakog pojedinog stanja stroja. q 0 je početno stanje, i znači još pomak glave za čitanje na krajnji desni znak niza; q 1 stanje služi za nalaženje prvog znaka zdesna koji još nije kopiran (tj. još nije zamijenjen s nekim od slova a, b, c); stanja q a, q b, q c znače pomak glave desno do prve praznine, (to je praznina izmedu početnog niza i stvaranog), a onda prelazi u jedno od stanja: q aa, q bb, q cc ; stanja q aa, q bb, q cc uzrokuju pomak glave do prve sljedeće praznine zdesna, te tu piše znak [x], pri čemu je: Zatim stroj prelazi u stanje q 1. 0, ako je x = a; [x] = 1, ako je x = b; 2, ako je x = c. stanje q l znači pomak glave lijevo do prve praznine, a onda prelazak u stanje q 1 (ponavljanje postupka); q ST OP je završno stanje.

27 26 Traženi Turingov stroj zadajemo sa sljedeće dvije tablice: q 0 q 1 q a q b q c s 0 s 0 Lq 1 s 0 Hq ST OP s 0 Dq aa s 0 Dq bb s 0 Dq cc 0 0Dq 0 adq a 0Dq a 0Dq b 0Dq c 1 1Dq 0 bdq b 1Dq a 1Dq b 1Dq c 2 2Dq 0 cdq c 2Dq a 2Dq b 2Dq c a alq 1 adq a adq b adq c b blq 1 bdq a bdq b bdq c c clq 1 cdq a cdq b cdq c q aa q bb q cc q l s 0 0Lq l 1Lq l 2Lq l s 0 Lq 1 0 0Dq aa 0Dq bb 0Dq cc 0Lq l 1 1Dq aa 1Dq bb 1Dq cc 1Lq l 2 2Dq aa 2Dq bb 2Dq cc 2Lq l 11. Konstruirajte Turingov stroj koji prirodan broj na ulazu množi s 3. Znakovi na traci su iz alfabeta {0, 1,..., 9}. Broj je odijeljen sa svake strane jednim praznim mjestom. Glava čitača se na početku nalazi na prvoj znamenci. Rješenje. Traženi Turingov stroj zadan je sljedećom tablicom: q p q 0 q 1 q 2 q 3 0 Dq p Lq 0 1Lq 0 2Lq 0 s 0 Sq ST OP 1 Dq p 3Lq 0 4Lq 0 5Lq 0 s 0 Sq ST OP 2 Dq p 6Lq 0 7Lq 0 8Lq 0 s 0 Sq ST OP 3 Dq p 9Lq 0 0Lq 1 1Lq 1 s 0 Sq ST OP 4 Dq p 2Lq 1 3Lq 1 4Lq 1 s 0 Sq ST OP 5 Dq p 5Lq 1 6Lq 1 7Lq 1 s 0 Sq ST OP 6 Dq p 8Lq 1 9Lq 1 0Lq 2 s 0 Sq ST OP 7 Dq p 9Lq 2 2Lq 2 3Lq 2 s 0 Sq ST OP 8 Dq p 4Lq 2 5Lq 2 6Lq 2 s 0 Sq ST OP 9 Dq p 7Lq 2 8Lq 2 9Lq 2 s 0 Sq ST OP s 0 Lq 0 Hq ST OP 1Lq 3 2Lq 3 s 0 Hq ST OP 12. Definirajte Turingov stroj koji izračunava funkciju n n + 1, pri čemu je prirodan broj dan u dekadskom zapisu.

28 1.2. RAM STROJ Definirajte Turingov stroj koji niz znamenki iz skupa {0, 1, 2, 3} sortira u neopadajućem poretku. Ulazni niz je omeden s praznim simbolima. Izlazni niz treba biti omeden takoder praznim simbolima. Za ilustraciju navodimo primjer: ulazni niz s s 0 izlazni niz s s 0

29 Rekurzivne funkcije Sada definiramo još jednu klasu funkcija za koje ćemo se odmah iz definicije biti jasno da su izračunljive u intuitivnom smislu. Tada ćemo dokazati da se ta novo definirana klasa funkcija poklapa s klasom RAM izračunljivih funkcija. Definicija Funkciju Z : N N definiranu sa Z(x) = 0 nazivamo nul funkcija. Funkciju Sc : N N definiranu sa Sc(x) = x + 1 nazivamo funkcija sljedbenika (eng. successor). Neka je n N \ {0} i k {1,..., n}. Funkciju Ik n : Nn N definiranu s Ik n(x 1,..., x n ) = x k nazivamo projekcija. Funkcije Z, Sc i Ik n (n N \ {0}, k n) nazivamo inicijalne funkcije. Uočite da je svaka inicijalna funkcija totalna. Propozicija Svaka inicijalna funkcija je RAM izračunljiva. Dokaz. Redom za svaku inicijalnu funkciju pišemo program za makro stroj koji je izračunava. Za nul funkciju: 1. ZERO R 0 Za funkciju sljedbenika: 1. MOVE R 1 TO R 0 2. INC R 0 Za projekciju I n k : 1. MOVE R k TO R 0 U daljnjim izlaganjima promatrat ćemo i funkcije koje nisu totalne, pa ćemo se često susretati s izrazima koji za neke prirodne brojeve nisu definirani. Npr. izraz x2 4 x 2 je nedefiniran za x = 2, a za sve ostale x N vrijednost izraza je prirodan broj. Važno je naglasiti da mi promatramo samo izraze i funkcije koji uvrštavanjem prirodnih brojeva poprimaju vrijednost koja je prirodan broj ili pak su nedefinirani. Ako je izraz X nedefiniran za neki x N k tada pišemo X( x), a inače X( x). Analogno, ako je f parcijalna funkcija, te x N k koji nije u domeni funkcije f, tada to kratko označavamo s f( x). Ako pak je x u domeni funkcije tada to kratko označavamo s f( x). Posebno nam je važna relacija jednakosti na izrazima, odnosno izmedu parcijalnih funkcija. Neka su X i Y neki izrazi. Sa X Y označavamo činjenicu da za svaku uredenu k torku prirodnih brojeva vrijedi:

30 1.3. REKURZIVNE FUNKCIJE 29 Primjer Vrijedi 2 2(x+1) x Ne vrijedi 7 7(x y) x y X( x), Y ( x) i X( x) = Y ( x); ili X( x) i Y ( x) jer u slučaju x = y izraz 7(x y) x y je nedefiniran. 3. Neka je S = {0, 2, 4, 6, 8} i F, G : S N funkcije koje su definirane ovako: F (n) = n + 1, G(n) = n2 1 n 1. Tada vrijedi F G. Kako bi definirali pojam rekurzivne funkcije moramo definirati još tri operacije: kompoziciju, primitivnu rekurziju i µ-operator. U sljedećoj definiciji prvo definiramo kompoziciju. Definicija Neka su G, H 1,... H n funkcije. Neka je funkcija F definirana sa: F ( x) G(H 1 ( x),..., H n ( x)). Tada kažemo da je funkcija F definirana pomoću kompozicije funkcija. Propozicija Klasa RAM izračunljivih funkcija je zatvorena za kompoziciju, tj. točnije ako su i G, H 1,... H n RAM izračunljive funkcije, tada je i funkcija F koja je dobivena kompozicijom iz funkcija G, H 1,... H n takoder RAM izračunljiva. Dokaz. Navodimo jedan program za makro stroj koji izračunava funkciju F. 1. H 1 (R 1,..., R k ) R k+1. n. H n (R 1,..., R k ) R k+n (n+1). G(R k+1,..., R k+n ) R 0 (Uočite da je ovdje važno da nakon niti jednog koraka prilikom izvršavanja programa nisu promijenjeni ulazni podaci u registrima R 1,..., R k ). Definicija Neka je k > 0, te G totalna k mjesna funkcija i H totalna (k+2) mjesna funkcija. Neka je (k+1) mjesna funkcija F definirana na sljedeći način: F (0, x) = G( x) F (y + 1, x) = H(F (y, x), y, x)

31 30 Tada kažemo da je funkcija F definirana pomoću primitivne rekurzije. Ako je k = 0 tada definicija funkcije F pomoću primitivne rekurzije izgleda: F (0) = a (a N) F (y + 1) = H(F (y), y) Propozicija Klasa RAM izračunljivih funkcija je zatvorena za primitivnu rekurziju, tj. ako su G i H RAM izračunljive totalne funkcije tada je funkcija F, koja je definirana pomoću primitivne rekurzije iz G i H, takoder RAM izračunljiva. Dokaz. Radi kraćeg zapisivanja promatramo slučaj kada je k = 1. Sada ćemo navesti jedan program za makro stroj koji izračunava funkciju F. 1. G(R 2 ) R 0 2. MOVE R 1 TO R 3 3. ZERO R 1 4. DEC R 3, 9 5. H(R 0, R 1, R 2 ) R 4 6. MOVE R 4 TO R 0 7. INC R 1 8. GO TO 4 9. STOP Definicija Najmanja klasa totalnih funkcija koja sadrži inicijalne funkcije, te je zatvorena za kompoziciju i primitivnu rekurziju, naziva se klasa primitivno rekurzivnih funkcija. Za relaciju R N k kažemo da je primitivno rekurzivna relacija ako je njena karakteristična funkcija primitivno rekurzivna. Analogno, za skup S N k kažemo da je primitivno rekurzivan skup ako je njegova karakteristična funkcija primitivno rekurzivna. Uočeno je da inicijalne funkcije, te kompozicija i primitivna rekurzija, nisu dovoljne kako bi se definirala svaka izračunljiva funkcija. Jedan primjer izračunljive funkcije koja nije primitivno rekurzivna je Ackermanova funkcija. 3 Kako bismo potpuno opisali klasu izračunljivih funkcija definirat ćemo kasnije još jedan operator. Sljedeća propozicija govori o virtualnim varijablama. Bit će nam vrlo korisna u kasnijim razmatranjima. 3 O Ackermanovoj funkciji možete čitati u Dodatku.

32 1.3. REKURZIVNE FUNKCIJE 31 Propozicija Neka je g primitivno rekurzivna k mjesna funkcija, te x 1,..., x n različite varijable. Neka je za sve i, gdje je 1 i k, z i jedna od varijabli x 1,..., x n. Neka je funkcija f definirana s f(x 1,..., x n ) = g(z 1,..., z k ). Tada je funkcija f primitivno rekurzivna. Dokaz. Neka je z i = x ji, gdje je 1 j i n, 1 i k. Tada za sve i {1,..., k} vrijedi Ij n i (x 1,..., x n ) = z i. Time imamo f(x 1,..., x n ) = g(i n j 1 (x 1,..., x n ),..., I n j k (x 1,..., x n )). To znači da je funkcija f definirana pomoću kompozicije primitivno rekurzivnih funkcija, pa je primitivno rekurzivna po definiciji. Primjenom prethodne propozicije odmah slijedi rekurzivnost nul-funkcije proizvoljne mjesnosti. To ističemo u sljedećoj propoziciji. Propozicija Za svaki k > 0 neka je funkcija N : N k N definirana s N( x) = 0 (opća nul funkcija ). Zatim, neka je za svaki k > 0 i n N funkcija C n : N k N definirana s C n ( x) = n (konstanta funkcija). Za sve k > 0 i n N funkcije N i C n su primitivno rekurzivne. Dokaz. Primjenom prethodne propozicije uzimajući g(x) = Z(x) slijedi da je funkcija N primitivno rekurzivna za svaki k > 0. Za funkcije C n, n N, dokaz provodimo indukcijom po n. Za n = 0 to je funkcija N za koju smo upravo dokazali da je primitivno rekurzivna. Očito za sve n N vrijedi C n+1 ( x) = Sc(C n ( x)). Propozicija Funkcije (x, y) x+y, (x, y) x y, x x! i (x, y) x y su primitivno rekurzivne. (Po dogovoru stavljamo 0 0 = 1, kako bi funkcija potenciranja bila totalna). Dokaz. Radi ilustracije dokazujemo za zbrajanje. Očito vrijedi: x + 0 = I 1 1 (x) x + (y + 1) = Sc(I 3 1 (x + y, y, x)).

33 32 Sada definiramo µ operator na funkcijama, te tako dobivamo klasu parcijalno rekurzivnih funkcija. Kao što smo prije već bili spomenuli, svaka izračunljiva funkcija nije primitivno rekurzivna. Upravo je µ-operator ta bitna razlika izmedu primitivno rekurzivnih i izračunljivih funkcija. Definicija Neka je f funkcija. S µy(f( x, y) 0) označavamo funkciju definiranu na sljedeći način: { najmanji z, ako postoji, takav da je f( x, y) µy(f( x, y) 0) za sve y < z, te je f( x, z) = 0. Tada kažemo da je funkcija µy(f( x, y) 0) definirana pomoću µ-operatora. Kao što smo već prije bili spomenuli µ operator nam omogućava da definiramo klasu parcijalno rekurzivnih funkcija. Definicija Najmanja klasa funkcija koja sadrži sve inicijalne funkcije, te je zatvorena za kompoziciju, primitivnu rekurziju i µ-operator, naziva se klasa parcijalno rekurzivnih funkcija. Funkcija iz klase parcijalno rekurzivnih funkcija koja je totalna naziva se i rekurzivna funkcija. Kažemo da je relacija rekurzivna ako je njena karakteristična funkcija rekurzivna. Specijalno, kažemo da je skup rekurzivan ako je njegova karakteristična funkcija rekurzivna. Iz definicija slijedi da je svaka primitivno rekurzivna funkcija ujedno i rekurzivna, a onda i parcijalno rekurzivna. Oduzimanje nije totalna funkcija na skupu N. Iz tog razloga definiramo sljedeću funkciju (modificiranog oduzimanja). x y = { x y, ako je x y; 0, inače. Da bismo dokazali da je funkcija primitivno rekurzivna prvo definiramo funkciju pr (funkcija prethodnik) pomoću primitivne rekurzije ovako: pr(0) = 0 pr(x + 1) = x Sada funkciju možemo definirati pomoću primitivne rekurzije ovako: x 0 = x x (y + 1) = pr(x y)

34 1.3. REKURZIVNE FUNKCIJE 33 Napomena U daljnjim razmatranjima koristit ćemo i sljedeću definiciju funkcije pomoću µ operatora i relacije. Neka je R neka (k + 1) mjesna relacija. Sa µyr( x, y) označavamo funkciju definiranu na sljedeći način: µyr( x, y) Očito vrijedi { najmanji z tako da ne vrijedi R( x, y) niti za jedan y < z i vrijedi R( x, z), ako takav z postoji. ( ) µyr( x, y) µy 1 χ R ( x, y) 0 Iz toga slijedi da je za svaku rekurzivnu relaciju R funkcija µyr parcijalno rekurzivna. To znači da primjenom µ operatora na rekurzivne relacije nismo proširili klasu parcijalno rekurzivnih funkcija. Sljedeća napomena je jako važna jer naglašava čestu grešku prilikom definicije µ operatora. Napomena Neka je f( x, y) parcijalno rekurzivna funkcija. Zatim, neka je sa M označen operator definiran s M(f)( x) { najmanji z takav da je f( x, z) = 0, ako takav z postoji. Uočite da se operator M razlikuje od µ operatora u tome što nema zahtjeva da je funkcija f definirana za sve prirodne brojeve y koji su manji od z. U točki 1.9 ćemo pokazati da klasa RAM izračunljivih funkcija nije zatvorena za operator M. Propozicija Klasa RAM-izračunljivih funkcija je zatvorena za µ-operator, tj. ako je funkcija f RAM-izračunljiva, tada je funkcija µy(f( x, y) 0) takoder RAM-izračunljiva. Dokaz. Neka je funkcija f (k + 1) mjesna. Pišemo program za makro stroj koji izračunava funkciju µy(f( x, y) 0). 1. ZERO R 0 2. f(r 1,..., R k, R 0 ) R k+1 3. DEC R k+1, 6 4. INC R 0 5. GO TO 2 6. STOP Tvrdnja sljedećeg teorema slijedi iz prethodnih propozicija 1.18., 1.21., i 1.32.

35 34 Teorem Svaka parcijalno rekurzivna funkcija je RAM-izračunljiva. U daljnjim razmatranjima cilj nam je dokazati obrat prethodnog teorema. Sada navodimo primjere primitivno rekurzivnih funkcija koje ćemo kasnije koristiti. Funkcija apsolutne vrijednosti razlike je dvomjesna funkcija čiju vrijednost označavamo s x y, a definirana je s x y = (x y) + (y x) Pošto su funkcije i + primitivno rekurzivne, tada je i funkcija apsolutne vrijednosti razlike primitvno rekurzivna. Sa sg označavamo funkciju predznaka, tj. funkciju signum, definiranu sa: { 0, ako je x = 0; sg(x) = 1, inače. Pošto funkciju sg možemo definirati pomoću primitivne rekurzije na sljedeći način: sg(0) = 0 sg(x + 1) = 1, slijedi da je funkcija signum primitivno rekurzivna. Označimo sa sg funkciju definiranu sa: { 1, ako je x = 0; sg(x) = 0, inače. Očito vrijedi sg(x) = 1 x, pa je funkcija sg primitivno rekurzivna. Sljedeću propoziciju ćemo često koristiti. Propozicija Neka su R i P (primitivno) rekurzivne relacije. Tada su i relacije R, R P, R P, R P i R P (primitivno) rekurzivne. Dokaz. Očito vrijedi χ R ( x) = 1 χ R ( x) χ R P ( x) = χ R ( x) χ P ( x) Pošto je {, } baza za skup svih propozicionalnih veznika, sve druge relacije koje su navedene u iskazu propozicije, možemo shvatiti kao pokrate. Korolar Neka su A i B rekurzivni skupovi. Tada su i A c, A B i A B rekurzivni skupovi. Presjek, odnosno unija, konačno mnogo rekurzivnih skupova je rekurzivan skup.

36 1.3. REKURZIVNE FUNKCIJE 35 Propozicija Relacije,, <, > i = su primitivno rekurzivne. Dokaz. Lako je provjeriti da redom vrijedi: χ > (x, y) = sg(x y) x y ako i samo ako vrijedi (x > y) x y ako i samo ako vrijedi y x x < y ako i samo ako vrijedi (y x) x = y ako i samo ako vrijedi (x y y x) Sada primjenom propozicije slijedi tvrdnja ove propozicije. Propozicija Neka su R 1,... R n (primitivno) rekurzivne relacije koje imaju svojstvo da za sve x postoji točno jedan i {1,..., n} tako da vrijedi R i ( x). Neka su F 1,..., F n (primitivno) rekurzivne funkcije. Tada je funkcija F : N k N definirana sa: F 1 ( x), ako vrijedi R 1 ( x), F ( x) =. F n ( x), ako vrijedi R n ( x) takoder (primitivno) rekurzivna. Dokaz. Očito vrijedi F ( x) = F 1 ( x) χ R1 ( x) F n ( x) χ Rn ( x). Sada primjenom propozicije slijedi tražena tvrdnja. Prethodnu propoziciju ćemo često upotrebljavati. Radi ilustracije navodimo jedan primjer funkcije čiju rekurzivnost slijedi upravo iz prethodne propozicije. Primjer Neka je funkcija F definirana po slučajevima na sljedeći način: x, ako vrijedi x < y; F (x, y) = y + 2, ako vrijedi y 4 i x = 4; 3, inače. Kako bi dokazali rekurzivnost funkcije F uvodimo sljedeće oznake. Neka su funkcije F 1, F 2 i F 3 definirane redom sa: F 1 (x, y) = x, F 2 (x, y) = y + 2 i F 3 (x, y) = 3. Pošto je F 1 = I1 2 tada je funkcija F 1 rekurzivna po definiciji. Očito vrijedi F 2 (x, y) = Sc(Sc(I2 2 (x, y))), a iz toga slijedi rekurzivnost funkcije F 2. Funkcija F 3 je konstantna funkcija, pa njena rekurzivnost slijedi iz propozicije 1.26.

37 36 Relacije <, i = su rekurzivne (propozicija 1.36.) Rekurzivnost relacije y x i x = 4 slijedi iz propozicije Ako sa R 1 označimo relaciju <, a sa R 2 (x, y) relaciju y x x = 4, tada je relacija R 3 (tj. inače koje se navodi u definiciji funkcije F ), ekvivalenta sa (R 1 R 2 ). Rekurzivnost relacije R 3 slijedi iz propozicije Očito relacije R i imaju svojstvo da za sve x, y N postoji točno jedan i {1, 2, 3} takav da vrijedi R i (x, y). Time smo pokazali da je funkcija F definirana po slučajevima pomoću rekurzivnih funkcija i rekurzivnih relacija, pa iz propozicije slijedi rekurzivnost funkcije F. Propozicija Neka je F (primitivno) rekurzivna funkcija, a G totalna funkcija koja ima svojstvo da vrijedi G( x) = F ( x), osim možda za konačno mnogo x. Tada je funkcija G takoder (primitivno) rekurzivna. Dokaz. Neka su a 1,..., a m sve uredene k-torke x prirodnih brojeva za koje vrijedi F ( x) G( x). Neka su b 1,..., b m prirodni brojevi za koje vrijedi b i = G( a i ). Tada očito vrijedi G( x) = b 1, ako x = a 1 ;. b m, ako x = a m ; F ( x), inače. Primjenom propozicije slijedi da su funkcije x b i primitivno rekurzivne. Iz propozicije znamo da je jednakost primitivno rekurzivna relacija. Sada primjenom propozicije slijedi da je funkcija G (primitivno) rekurzivna. Korolar Neka je R relacija za koju postoji najviše konačno mnogo x takvih da vrijedi R( x). Tada je relacija R primitivno rekurzivna. Dokaz. Iz pretpostavke korolara slijedi da je χ R ( x) = 0, osim možda za konačno mnogo x. Sada primjenom prethodne propozicije i propozicije slijedi tvrdnja. Budući da svaki skup možemo promatrati kao unarnu relaciju, iz prethodnog korolara direktno slijedi sljedeća tvrdnja. Korolar Svaki konačan skup je primitivno rekurzivan. U sljedećoj propoziciji ističemo da su ograničene sume i produkti rekurzivne funkcije.

REKURZIVNE FUNKCIJE PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK. Diplomski rad. Voditelj rada: Doc.dr.sc.

REKURZIVNE FUNKCIJE PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK. Diplomski rad. Voditelj rada: Doc.dr.sc. SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK Brigita Švec REKURZIVNE FUNKCIJE Diplomski rad Voditelj rada: Doc.dr.sc. Zvonko Iljazović Zagreb, Rujan, 2014. Ovaj diplomski

Διαβάστε περισσότερα

(P.I.) PRETPOSTAVKA INDUKCIJE - pretpostavimo da tvrdnja vrijedi za n = k.

(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 περισσότερα

7 Algebarske jednadžbe

7 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 περισσότερα

a M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A.

a 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 περισσότερα

INTEGRALNI RAČUN. Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa. Lucija Mijić 17. veljače 2011.

INTEGRALNI 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 περισσότερα

1 Promjena baze vektora

1 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 περισσότερα

Operacije s matricama

Operacije 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 περισσότερα

6 Polinomi Funkcija p : R R zadana formulom

6 Polinomi Funkcija p : R R zadana formulom 6 Polinomi Funkcija p : R R zadana formulom p(x) = a n x n + a n 1 x n 1 +... + a 1 x + a 0, gdje su a 0, a 1,..., a n realni brojevi, a n 0, i n prirodan broj ili 0, naziva se polinom n-tog stupnja s

Διαβάστε περισσότερα

3.1 Granična vrednost funkcije u tački

3.1 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 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

Matematička analiza 1 dodatni zadaci

Matematička 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 περισσότερα

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x

2 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 περισσότερα

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost

M086 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 περισσότερα

Četrnaesto predavanje iz Teorije skupova

Četrnaesto predavanje iz Teorije skupova Četrnaesto predavanje iz Teorije skupova 27. 01. 2006. Kratki rezime prošlog predavanja: Dokazali smo teorem rekurzije, te primjenom njega definirali zbrajanje ordinalnih brojeva. Prvo ćemo navesti osnovna

Διαβάστε περισσότερα

radni nerecenzirani materijal za predavanja R(f) = {f(x) x D}

radni 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 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

Neka je a 3 x 3 + a 2 x 2 + a 1 x + a 0 = 0 algebarska jednadžba trećeg stupnja. Rješavanje ove jednadžbe sastoji se od nekoliko koraka.

Neka je a 3 x 3 + a 2 x 2 + a 1 x + a 0 = 0 algebarska jednadžba trećeg stupnja. Rješavanje ove jednadžbe sastoji se od nekoliko koraka. Neka je a 3 x 3 + a x + a 1 x + a 0 = 0 algebarska jednadžba trećeg stupnja. Rješavanje ove jednadžbe sastoji se od nekoliko koraka. 1 Normiranje jednadžbe. Jednadžbu podijelimo s a 3 i dobivamo x 3 +

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

Linearna 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 περισσότερα

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL

ELEKTROTEHNIČKI 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 περισσότερα

Uvod u teoriju brojeva

Uvod u teoriju brojeva Uvod u teoriju brojeva 2. Kongruencije Borka Jadrijević Borka Jadrijević () UTB 2 1 / 25 2. Kongruencije Kongruencija - izjava o djeljivosti; Teoriju kongruencija uveo je C. F. Gauss 1801. De nicija (2.1)

Διαβάστε περισσότερα

1.4 Tangenta i normala

1.4 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 περισσότερα

Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost

Riješeni 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

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

Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu)

Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu) Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu) Vidosava Šimić 22. prosinca 2009. Domena funkcije dvije varijable Ako je zadano pridruživanje (x, y) z = f(x, y), onda se skup D = {(x, y) ; f(x, y) R} R 2 naziva

Διαβάστε περισσότερα

TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I.1.

TRIGONOMETRIJSKE 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 περισσότερα

Strukture podataka i algoritmi 1. kolokvij 16. studenog Zadatak 1

Strukture 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 περισσότερα

Determinante. a11 a. a 21 a 22. Definicija 1. (Determinanta prvog reda) Determinanta matrice A = [a] je broj a.

Determinante. a11 a. a 21 a 22. Definicija 1. (Determinanta prvog reda) Determinanta matrice A = [a] je broj a. Determinante Determinanta A deta je funkcija definirana na skupu svih kvadratnih matrica, a poprima vrijednosti iz skupa skalara Osim oznake deta za determinantu kvadratne matrice a 11 a 12 a 1n a 21 a

Διαβάστε περισσότερα

18. listopada listopada / 13

18. 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 περισσότερα

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

UNIVERZITET 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 περισσότερα

Sume kvadrata. mn = (ax + by) 2 + (ay bx) 2.

Sume 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 περισσότερα

radni nerecenzirani materijal za predavanja

radni 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 περισσότερα

Neka su A i B skupovi. Kažemo da je A podskup od B i pišemo A B ako je svaki element skupa A ujedno i element skupa B. Simbolima to zapisujemo:

Neka su A i B skupovi. Kažemo da je A podskup od B i pišemo A B ako je svaki element skupa A ujedno i element skupa B. Simbolima to zapisujemo: 2 Skupovi Neka su A i B skupovi. Kažemo da je A podskup od B i pišemo A B ako je svaki element skupa A ujedno i element skupa B. Simbolima to zapisujemo: A B def ( x)(x A x B) Kažemo da su skupovi A i

Διαβάστε περισσότερα

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović

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 περισσότερα

Zadaci iz Osnova matematike

Zadaci iz Osnova matematike Zadaci iz Osnova matematike 1. Riješiti po istinitosnoj vrijednosti iskaza p, q, r jednačinu τ(p ( q r)) =.. Odrediti sve neekvivalentne iskazne formule F = F (p, q) za koje je iskazna formula p q p F

Διαβάστε περισσότερα

Teorijske osnove informatike 1

Teorijske 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 περισσότερα

Elementi spektralne teorije matrica

Elementi 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 περισσότερα

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

Linearna 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 περισσότερα

( x) ( ) ( ) ( x) ( ) ( x) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

( x) ( ) ( ) ( x) ( ) ( x) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Zadatak 08 (Vedrana, maturantica) Je li unkcija () = cos (sin ) sin (cos ) parna ili neparna? Rješenje 08 Funkciju = () deiniranu u simetričnom području a a nazivamo: parnom, ako je ( ) = () neparnom,

Διαβάστε περισσότερα

Sintaksa i semantika u logici

Sintaksa i semantika u logici Sintaksa i semantika u logici PMF Matematički odsjek Sveučilište u Zagrebu 13. listopad 2012., Zadar Sintaksa i semantika u logici 1 / 51 1. Logika sudova 1.1. Sintaksa jezik 1.2. Semantika logike sudova

Διαβάστε περισσότερα

1 Aksiomatska definicija skupa realnih brojeva

1 Aksiomatska definicija skupa realnih brojeva 1 Aksiomatska definicija skupa realnih brojeva Definicija 1 Polje realnih brojeva je skup R = {x, y, z...} u kojemu su definirane dvije binarne operacije zbrajanje (oznaka +) i množenje (oznaka ) i jedna binarna

Διαβάστε περισσότερα

Sortiranje prebrajanjem (Counting sort) i Radix Sort

Sortiranje 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 περισσότερα

Više dokaza jedne poznate trigonometrijske nejednakosti u trokutu

Više dokaza jedne poznate trigonometrijske nejednakosti u trokutu Osječki matematički list 000), 5 9 5 Više dokaza jedne poznate trigonometrijske nejednakosti u trokutu Šefket Arslanagić Alija Muminagić Sažetak. U radu se navodi nekoliko različitih dokaza jedne poznate

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

4. poglavlje (korigirano) LIMESI FUNKCIJA

4. poglavlje (korigirano) LIMESI FUNKCIJA . Limesi funkcija (sa svim korekcijama) 69. poglavlje (korigirano) LIMESI FUNKCIJA U ovom poglavlju: Neodređeni oblik Neodređeni oblik Neodređeni oblik Kose asimptote Neka je a konačan realan broj ili

Διαβάστε περισσότερα

LINEARNA ALGEBRA 1, ZIMSKI SEMESTAR 2007/2008 PREDAVANJA: NENAD BAKIĆ, VJEŽBE: LUKA GRUBIŠIĆ I MAJA STARČEVIĆ

LINEARNA ALGEBRA 1, ZIMSKI SEMESTAR 2007/2008 PREDAVANJA: NENAD BAKIĆ, VJEŽBE: LUKA GRUBIŠIĆ I MAJA STARČEVIĆ LINEARNA ALGEBRA 1 ZIMSKI SEMESTAR 2007/2008 PREDAVANJA: NENAD BAKIĆ VJEŽBE: LUKA GRUBIŠIĆ I MAJA STARČEVIĆ 2. VEKTORSKI PROSTORI - LINEARNA (NE)ZAVISNOST SISTEM IZVODNICA BAZA Definicija 1. Neka je F

Διαβάστε περισσότερα

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto

Trigonometrija 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 περισσότερα

16 Lokalni ekstremi. Definicija 16.1 Neka je A R n otvoren, f : A R i c A. Ako postoji okolina U(c) od c na kojoj je f(c) minimum

16 Lokalni ekstremi. Definicija 16.1 Neka je A R n otvoren, f : A R i c A. Ako postoji okolina U(c) od c na kojoj je f(c) minimum 16 Lokalni ekstremi Važna primjena Taylorovog teorema odnosi se na analizu lokalnih ekstrema (minimuma odnosno maksimuma) relanih funkcija (više varijabli). Za n = 1 i f : a,b R ako funkcija ima lokalni

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

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

Dijagonalizacija operatora

Dijagonalizacija 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 περισσότερα

1 Obične diferencijalne jednadžbe

1 Obične diferencijalne jednadžbe 1 Obične diferencijalne jednadžbe 1.1 Linearne diferencijalne jednadžbe drugog reda s konstantnim koeficijentima Diferencijalne jednadžbe oblika y + ay + by = f(x), (1) gdje su a i b realni brojevi a f

Διαβάστε περισσότερα

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA

SISTEMI 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 περισσότερα

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva

Riješeni 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 περισσότερα

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti).

PRAVA. 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 περισσότερα

MATEMATIKA Pokažite da za konjugiranje (a + bi = a bi) vrijedi. a) z=z b) z 1 z 2 = z 1 z 2 c) z 1 ± z 2 = z 1 ± z 2 d) z z= z 2

MATEMATIKA Pokažite da za konjugiranje (a + bi = a bi) vrijedi. a) z=z b) z 1 z 2 = z 1 z 2 c) z 1 ± z 2 = z 1 ± z 2 d) z z= z 2 (kompleksna analiza, vježbe ). Izračunajte a) (+i) ( i)= b) (i+) = c) i + i 4 = d) i+i + i 3 + i 4 = e) (a+bi)(a bi)= f) (+i)(i )= Skicirajte rješenja u kompleksnoj ravnini.. Pokažite da za konjugiranje

Διαβάστε περισσότερα

41. Jednačine koje se svode na kvadratne

41. 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 περισσότερα

Veleučilište 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. 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 περισσότερα

π π ELEKTROTEHNIČKI ODJEL i) f (x) = x 3 x 2 x + 1, a = 1, b = 1;

π π ELEKTROTEHNIČKI ODJEL i) f (x) = x 3 x 2 x + 1, a = 1, b = 1; 1. Provjerite da funkcija f definirana na segmentu [a, b] zadovoljava uvjete Rolleova poučka, pa odredite barem jedan c a, b takav da je f '(c) = 0 ako je: a) f () = 1, a = 1, b = 1; b) f () = 4, a =,

Διαβάστε περισσότερα

Funkcija gustoće neprekidne slučajne varijable ima dva bitna svojstva: 1. Nenegativnost: f(x) 0, x R, 2. Normiranost: f(x)dx = 1.

Funkcija gustoće neprekidne slučajne varijable ima dva bitna svojstva: 1. Nenegativnost: f(x) 0, x R, 2. Normiranost: f(x)dx = 1. σ-algebra skupova Definicija : Neka je Ω neprazan skup i F P(Ω). Familija skupova F je σ-algebra skupova na Ω ako vrijedi:. F, 2. A F A C F, 3. A n, n N} F n N A n F. Borelova σ-algebra Definicija 2: Neka

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra I, zimski semestar 2007/2008

Linearna algebra I, zimski semestar 2007/2008 Linearna algebra I, zimski semestar 2007/2008 Predavanja: Nenad Bakić, Vježbe: Luka Grubišić i Maja Starčević 22. listopada 2007. 1 Prostor radijvektora i sustavi linearni jednadžbi Neka je E 3 trodimenzionalni

Διαβάστε περισσότερα

Poglavlje 1 GRAM-SCHMIDTOV POSTUPAK ORTOGONALIZACIJE. 1.1 Ortonormirani skupovi

Poglavlje 1 GRAM-SCHMIDTOV POSTUPAK ORTOGONALIZACIJE. 1.1 Ortonormirani skupovi Poglavlje 1 GRAM-SCHMIDTOV POSTUPAK ORTOGONALIZACIJE 1.1 Ortonormirani skupovi Prije nego krenemo na sami algoritam, uvjerimo se koliko je korisno raditi sa ortonormiranim skupovima u unitarnom prostoru.

Διαβάστε περισσότερα

k a k = a. Kao i u slučaju dimenzije n = 1 samo je jedan mogući limes niza u R n :

k a k = a. Kao i u slučaju dimenzije n = 1 samo je jedan mogući limes niza u R n : 4 Nizovi u R n Neka je A R n. Niz u A je svaka funkcija a : N A. Označavamo ga s (a k ) k. Na primjer, jedan niz u R 2 je dan s ( 1 a k = k, 1 ) k 2, k N. Definicija 4.1. Za niz (a k ) k R n kažemo da

Διαβάστε περισσότερα

ZBIRKA ZADATAKA IZ TEORIJE SKUPOVA

ZBIRKA ZADATAKA IZ TEORIJE SKUPOVA Sveučilište u Zagrebu PMF-Matematički odsjek Franka Miriam Brückler, Vedran Čačić, Marko Doko, Mladen Vuković ZBIRKA ZADATAKA IZ TEORIJE SKUPOVA Zagreb, 2009. Sadržaj 1 Osnovno o skupovima, relacijama

Διαβάστε περισσότερα

Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 2009.)

Numerička 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 περισσότερα

RIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ

RIJEŠENI 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 περισσότερα

3. ELEMENTARNA TEORIJA BROJEVA Dokaži dajebroj djeljivs Dokažidajebroj djeljiv Dokaži dajebroj djeljiv

3. ELEMENTARNA TEORIJA BROJEVA Dokaži dajebroj djeljivs Dokažidajebroj djeljiv Dokaži dajebroj djeljiv 3. ELEMENTARNA TEORIJA BROJEVA 3.. djeljivost 65. Dokaži da je produkt tri uzastopna broja, od kojih je srednji kub prirodnog broja, djeljiv s 504. 652. Ako su a, b cijeli brojevi, dokaži da je broj ab(a

Διαβάστε περισσότερα

ELEMENTARNA MATEMATIKA 1

ELEMENTARNA MATEMATIKA 1 Na kolokviju nije dozvoljeno koristiti ni²ta osim pribora za pisanje. Zadatak 1. Ispitajte odnos skupova: C \ (A B) i (A C) (C \ B). Rje²enje: Neka je x C \ (A B). Tada imamo x C i x / A B = (A B) \ (A

Διαβάστε περισσότερα

1. zadatak , 3 Dakle, sva kompleksna re{ewa date jedna~ine su x 1 = x 2 = 1 (dvostruko re{ewe), x 3 = 1 + i

1. 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 περισσότερα

9. GRANIČNA VRIJEDNOST I NEPREKIDNOST FUNKCIJE GRANIČNA VRIJEDNOST ILI LIMES FUNKCIJE

9. GRANIČNA VRIJEDNOST I NEPREKIDNOST FUNKCIJE GRANIČNA VRIJEDNOST ILI LIMES FUNKCIJE Geodetski akultet, dr sc J Beban-Brkić Predavanja iz Matematike 9 GRANIČNA VRIJEDNOST I NEPREKIDNOST FUNKCIJE GRANIČNA VRIJEDNOST ILI LIMES FUNKCIJE Granična vrijednost unkcije kad + = = Primjer:, D( )

Διαβάστε περισσότερα

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1

Zavrxni 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 περισσότερα

( ) ( ) Zadatak 001 (Ines, hotelijerska škola) Ako je tg x = 4, izračunaj

( ) ( ) Zadatak 001 (Ines, hotelijerska škola) Ako je tg x = 4, izračunaj Zadaak (Ines, hoelijerska škola) Ako je g, izračunaj + 5 + Rješenje Korisimo osnovnu rigonomerijsku relaciju: + Znači svaki broj n možemo zapisai n n n ( + ) + + + + 5 + 5 5 + + + + + 7 + Zadano je g Tangens

Διαβάστε περισσότερα

IZRAČUNAVANJE KONAČNIH SUMA METODIMA DIFERENTNOG RAČUNA

IZRAČUNAVANJE KONAČNIH SUMA METODIMA DIFERENTNOG RAČUNA IZRAČUNAVANJE KONAČNIH SUMA METODIMA DIFERENTNOG RAČUNA Izlaganje - Seminar za matematičare, Fojnica 2017.g. Prof. dr. MEHMED NURKANOVIĆ Prirodno-matematički fakultet Univerziteta u Tuzli 13.01.2015. godine

Διαβάστε περισσότερα

2log. se zove numerus (logaritmand), je osnova (baza) log. log. log =

2log. 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 περισσότερα

Osnovne teoreme diferencijalnog računa

Osnovne 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 περισσότερα

TURINGOVI STROJEVI = 4... Tablica 1. Traka Turingovog stroja

TURINGOVI STROJEVI = 4... Tablica 1. Traka Turingovog stroja TURINGOVI STROJEVI VEDRAN ŠEGO Turingov stroj jedan je od najvažnijih objekata teorijskog računarstva. Riječ je o teorijskom konceptu pomoću kojeg se definiraju mnogi važni pojmovi: klase složenosti algoritama,

Διαβάστε περισσότερα

VJEROJATNOST I STATISTIKA Popravni kolokvij - 1. rujna 2016.

VJEROJATNOST I STATISTIKA Popravni kolokvij - 1. rujna 2016. Broj zadataka: 5 Vrijeme rješavanja: 120 min Ukupan broj bodova: 100 Zadatak 1. (a) Napišite aksiome vjerojatnosti ako je zadan skup Ω i σ-algebra F na Ω. (b) Dokažite iz aksioma vjerojatnosti da za A,

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

2. Ako je funkcija f(x) parna onda se Fourierov red funkcije f(x) reducira na Fourierov kosinusni red. f(x) cos

2. Ako je funkcija f(x) parna onda se Fourierov red funkcije f(x) reducira na Fourierov kosinusni red. f(x) cos . KOLOKVIJ PRIMIJENJENA MATEMATIKA FOURIEROVE TRANSFORMACIJE 1. Za periodičnu funkciju f(x) s periodom p=l Fourierov red je gdje su a,a n, b n Fourierovi koeficijenti od f(x) gdje su a =, a n =, b n =..

Διαβάστε περισσότερα

POVRŠINA TANGENCIJALNO-TETIVNOG ČETVEROKUTA

POVRŠINA TANGENCIJALNO-TETIVNOG ČETVEROKUTA POVRŠIN TNGENIJLNO-TETIVNOG ČETVEROKUT MLEN HLP, JELOVR U mnoštvu mnogokuta zanimljiva je formula za površinu četverokuta kojemu se istoobno može upisati i opisati kružnica: gje su a, b, c, uljine stranica

Διαβάστε περισσότερα

Pismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1.

Pismeni 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 περισσότερα

PID: Domen P je glavnoidealski [PID] akko svaki ideal u P je glavni (generisan jednim elementom; oblika ap := {ab b P }, za neko a P ).

PID: 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 περισσότερα

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu

Zadaci 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 περισσότερα

KONVEKSNI SKUPOVI. Definicije: potprostor, afin skup, konveksan skup, konveksan konus. 1/5. Back FullScr

KONVEKSNI SKUPOVI. Definicije: potprostor, afin skup, konveksan skup, konveksan konus. 1/5. Back FullScr KONVEKSNI SKUPOVI Definicije: potprostor, afin skup, konveksan skup, konveksan konus. 1/5 KONVEKSNI SKUPOVI Definicije: potprostor, afin skup, konveksan skup, konveksan konus. 1/5 1. Neka su x, y R n,

Διαβάστε περισσότερα

Prikaz sustava u prostoru stanja

Prikaz sustava u prostoru stanja Prikaz sustava u prostoru stanja Prikaz sustava u prostoru stanja je jedan od načina prikaza matematičkog modela sustava (uz diferencijalnu jednadžbu, prijenosnu funkciju itd). Promatramo linearne sustave

Διαβάστε περισσότερα

DRUGI KOLOKVIJUM IZ MATEMATIKE 9x + 6y + z = 1 4x 2y + z = 1 x + 2y + 3z = 2. je neprekidna za a =

DRUGI 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 περισσότερα

MJERA I INTEGRAL 2. kolokvij 30. lipnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!)

MJERA I INTEGRAL 2. kolokvij 30. lipnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!) JMBAG IM I PZIM BOJ BODOVA MJA I INTGAL 2. kolokvij 30. lipnja 2017. (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!) 1. (ukupno 6 bodova) Neka je (, F, µ) prostor mjere i neka je (

Διαβάστε περισσότερα

SKUPOVI I SKUPOVNE OPERACIJE

SKUPOVI I SKUPOVNE OPERACIJE SKUPOVI I SKUPOVNE OPERACIJE Ne postoji precizna definicija skupa (postoji ali nama nije zanimljiva u ovom trenutku), ali mi možemo koristiti jednu definiciju koja će nam donekle dočarati šta su zapravo

Διαβάστε περισσότερα

ZBIRKA POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA

ZBIRKA POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA **** IVANA SRAGA **** 1992.-2011. ZBIRKA POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA PRIRUČNIK ZA SAMOSTALNO UČENJE POTPUNO RIJEŠENI ZADACI PO ŽUTOJ ZBIRCI INTERNA SKRIPTA CENTRA ZA PODUKU α M.I.M.-Sraga - 1992.-2011.

Διαβάστε περισσότερα

5. Karakteristične funkcije

5. 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 περισσότερα

( , treći kolokvij) 3. Na dite lokalne ekstreme funkcije z = x 4 + y 4 2x 2 + 2y 2 3. (20 bodova)

( , treći kolokvij) 3. Na dite lokalne ekstreme funkcije z = x 4 + y 4 2x 2 + 2y 2 3. (20 bodova) A MATEMATIKA (.6.., treći kolokvij. Zadana je funkcija z = e + + sin(. Izračunajte a z (,, b z (,, c z.. Za funkciju z = 3 + na dite a diferencijal dz, b dz u točki T(, za priraste d =. i d =.. c Za koliko

Διαβάστε περισσότερα

M086 LA 1 M106 GRP Tema: Uvod. Operacije s vektorima.

M086 LA 1 M106 GRP Tema: Uvod. Operacije s vektorima. M086 LA 1 M106 GRP Tema:.. 5. 10. 2017. predavač: Rudolf Scitovski, Darija Marković asistent: Darija Brajković, Katarina Vincetić P 1 www.fizika.unios.hr/grpua/ 1 2 M086 LA 1, M106 GRP.. 2/17 P 1 www.fizika.unios.hr/grpua/

Διαβάστε περισσότερα

APROKSIMACIJA FUNKCIJA

APROKSIMACIJA 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 περισσότερα

Složenost algoritama

Složenost algoritama Sveučilište u Zagrebu PMF Matematički odsjek Mladen Vuković Složenost algoritama skripta Zagreb, lipanj, 2015. Sadržaj Predgovor iii 1 Uvod 1 1.1 Motivacija................................. 1 1.2 Izračunljivost

Διαβάστε περισσότερα

VJEŽBE 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.

VJEŽBE 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 περισσότερα

KONAČNA MATEMATIKA Egzistencija kombinatornih konfiguracija Dirichlet-ov i Ramseyev teorem

KONAČNA MATEMATIKA Egzistencija kombinatornih konfiguracija Dirichlet-ov i Ramseyev teorem Природно-математички факултет, Универзитет у Нишу, Србија http://www.pmf.ni.ac.yu/mii Математика и информатика 1 (3) (2009), 19-24 KONAČNA MATEMATIKA Egzistencija kombinatornih konfiguracija Dirichlet-ov

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIKA 1 8. domaća zadaća: RADIJVEKTORI. ALGEBARSKE OPERACIJE S RADIJVEKTORIMA. LINEARNA (NE)ZAVISNOST SKUPA RADIJVEKTORA.

MATEMATIKA 1 8. domaća zadaća: RADIJVEKTORI. ALGEBARSKE OPERACIJE S RADIJVEKTORIMA. LINEARNA (NE)ZAVISNOST SKUPA RADIJVEKTORA. Napomena: U svim zadatcima O označava ishodište pravokutnoga koordinatnoga sustava u ravnini/prostoru (tj. točke (0,0) ili (0, 0, 0), ovisno o zadatku), označava skalarni umnožak, a vektorski umnožak.

Διαβάστε περισσότερα

Cauchyjev teorem. Postoji više dokaza ovog teorema, a najjednostvniji je uz pomoć Greenove formule: dxdy. int C i Cauchy Riemannovih uvjeta.

Cauchyjev 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 περισσότερα

Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće (zadaci) Beleške dr Bobana Marinkovića

Verovatnoća 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

MATEMATIKA 2. Grupa 1 Rexea zadataka. Prvi pismeni kolokvijum, Dragan ori

MATEMATIKA 2. Grupa 1 Rexea zadataka. Prvi pismeni kolokvijum, Dragan ori MATEMATIKA 2 Prvi pismeni kolokvijum, 14.4.2016 Grupa 1 Rexea zadataka Dragan ori Zadaci i rexea 1. unkcija f : R 2 R definisana je sa xy 2 f(x, y) = x2 + y sin 3 2 x 2, (x, y) (0, 0) + y2 0, (x, y) =

Διαβάστε περισσότερα

Teorem 1.8 Svaki prirodan broj n > 1 moºe se prikazati kao umnoºak prostih brojeva (s jednim ili vi²e faktora).

Teorem 1.8 Svaki prirodan broj n > 1 moºe se prikazati kao umnoºak prostih brojeva (s jednim ili vi²e faktora). UVOD U TEORIJU BROJEVA Drugo predavanje - 10.10.2013. Prosti brojevi Denicija 1.4. Prirodan broj p > 1 zove se prost ako nema niti jednog djelitelja d takvog da je 1 < d < p. Ako prirodan broj a > 1 nije

Διαβάστε περισσότερα