Descompunerea unui graf in componente triconexe Algoritmul - J.E. Hopcroft si R.E. Tarjan

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Descompunerea unui graf in componente triconexe Algoritmul - J.E. Hopcroft si R.E. Tarjan"

Transcript

1 Descompunerea unui graf in componente triconexe Algoritmul - J.E. Hopcroft si R.E. Tarjan 1 prof. Dana Lica Rezumat. Algoritmul de descompunere a unui graf in componente triconexe este prezentat in cele ce urmeaza. Algoritmul are complexitate O(V+E). Cuvinte cheie: Puncte de articulatie, conectivitate, parcurgere DF, graf, separabilitate, separare, triconectivitate. Introducere. Proprietatile de conexitate a grafurilor formeaza o parte importanta in teoria grafurilor. Algoritmii eficienti de determinare a unora din aceste proprietati, sunt in aceeasi masura interesanti si utili in multe aplicatii. Acest articol prezinta un algoritm de descompunere a unu graf in componente triconexe. Acest algoritm este util in: Analiza circuitelor electrice Verificarea proprietatii de planaritate a unui graf Verificarea proprietatii de isomorfism intre doua grafuri. Un algoritm privind planaritatea unui graf poate fi folosit in alcatuirea sau reprezentarea circuitelor integrate. O tehnica care folosita pentru rezolvarea problemelor legate de conectivitatea grafurilor este parcurgerea in adancime. Parcurgerea DF(depth-first) este aplicata pentru obtinerea unor algoritmi eficienti de determinare: a componentelor biconexe a unui graf neoriantat, a componentelor tare conexe a unui digraf. unui algoritm de testare a planaritatii unui graf, etc. Aceelasi algoritm de parcurgere DF va fi utilizat pentru determinarea componentelor triconexe. Articolul de fata cuprinde patru sectiuni. Prima dintre ele prezinta definitiile si lemele din teoria grafurilor, necesare in prezentarea algoritmului. A doua sectiune, descrie in mod intuitiv algoritmul de descompunere a unui graf in componente triconexe. A treia sectiune descrie calcule preliminare si teste pentru determinarea perechilor separabile din graf. In ultima sectiune se prezinta algoritmul componentelor triconexe, inclusiv demonstratiile de corectitudine si aproximarile referitoare la complixitatea in timp si in spatiu. 1. Grafuri, conexitate si parcurgerea in adancime(depth-first). Un graf G=(V,E) este format dintr-o multime V continand V varfuri si o multime E continand E muchii. Daca elementele sunt perechi ordonate (v,w) de noduri distincte arce-, atunci graful este orientat (digraf); v este considerat tail (extremitate initiala) iar w head (extremitate finala). Daca perechea (v,w) este neordonata, graful este de asemenea neordonat. Daca E este multiset (adica un arc se poate gasi de mai multe ori in multime ) spunem ca G este multigraf. Daca E este o multime de arce a lui G, V(E ) este un set de noduri incidente in una sau mai multe arce din E. Daca S este o multime de varfuri a lui G, E (S ) este un set de arce incidente in cel putin un nod din S. Daca G este un multigraf, un drum p:vw in G este o secventa de varfuri si arce care duce de la v la w. Drumul este elementar(simplu) daca toate varfurile sunt distincte. Un drum p:vw este circuit daca toate arcele sunt distincte si singurul varf care se regaseste de exact doua ori in p

2 este v. Varianta neorientata a unui multigraf orientat se obtine prin convertirea fiecarui arc dintr-un multigraf orientat intr-o muchie. Un multigraf neorientat este conex daca pentru orice pereche de varfuri exita un lant care le uneste. Daca G=(V,E) si G =(V,E ) sunt doua multigrafuri astfel incat V V si E E atunci G este un subgraf a lui G. Un multigraf avand exact doua varfuri (v,w) si una sau mai multe muchii (v,w) se numeste legatura bond. Un arbore cu radacina T este un digraf, a carui versiune neorientata este conexa, avand un varf numit radacina care nu este extremitate finala pentru nici un arc si toate celelalte varfuri reprezinta extremitate finala pentru exact un arc. Relatia (v,w) este un arc in T este notata v w. Relatia este un drum de la v la w in T este notata v w. Multimea descendentilor a varfului v este notata cu D(v). Fiecare varf este un ascendent si un descendent al sau. Daca G este un multigraf orientat, un arbore T este un arbore de acoperire a lui G, daca T este un subgraf a lui G care contine toate varfurile lui G. Consideram P a fi un multigraf orientat continand doua seturi disjuncte de arce, notate v w si v w. Presupunem ca P satisface urmatoarele proprietati: 1. Subgraful T care contine arcele v w este un spanning tree al lui P 2. Daca v w atunci w v. Asta inseamna ca fiecare arc care nu apartine arborelui de acoperire T a lui P, conecteaza un varf cu unul din ascendentii sai din T. P se numeste palm tree. Arcele v w sunt numite fronds ale lui P. Un multigraf conex G este biconex, daca pentru orice triplet de varfuri distincte, v, w si q din V, exista un drum p:vw, astfel incat q nu este pe acest drum. Daca este un triplet distinct v, w, q astfel incat q sa se afle pe fiecare drum p:vw, atunci q se numeste punct de articulatie a lui G (separation point). Putem partitiona muchiile din G astfel incat doua muchii sunt in aceeasi submultime daca si numai daca apartin unui ciclu comun. Consideram G i =(V i,e i ) unde E i este o submultime de muchii din submultimea i a partitiei, si V i =V(E i ). Atunci se respecta urmatoarele: i. Fiecare G i este biconex ii. Nici un G i nu reprezinta un subgraf al unui subgraf biconex a lui G iii. Fiecare varf a lui G care nu este punct de articulatie, se gaseste doar o singura data intre V i si fiecare punct de articulatie se gaseste cel putin de doua ori. iv. Pentru fiecare i, j cu i j, V i V j contine cel mult un varf; in plus, acest varf(daca exista) este punct de articulatie. Subgrafurile G i ale lui G sunt numite componente biconexe ale lui G. Acestea sunt unice. Consideram {a,b} o pereche de varfuri dintr-un multigraf biconex G. Presupunem ca muchiile lui G sunt impartite in clase de echivalenta E 1, E 2..E n, astfel incat doua muchii se afla se afla in aceeasi clasa daca se afla pe acelasi drum(daca exista) care nu contine varfurile {a,b} decat ca extremitati finale. Clasele E i se numesc clase de separatie a lui G in raport cu (a, b). Daca exista cel putin doua clase de separatie, atunci {a,b} este o pereche separabila lui G mai putn in situatia in care (i) exista exact doua clase de separare si una dintre ele este formata din exact o muchie, sau (ii) exista exact trei clase de echivalenta, fiecare fiind formata din exact o muchie. Daca G este un multigraf biconex, astfel incat nu exista nici o pereche de separare {a,b}, atunci graful este triconex. Consideram {a,b} o pereche de separare a lui G. Fie E 1,E 2, E n clasele de echivalenta a lui G in raport cu {a,b}. Fie E = E 1 E 2 E k. Si E = E k+1 E k+2 E n. astfel incat E 2, E" 2. Fie G 1 =((V(E ), E {(a, b)}), G 2 =(V(E"), E" {(a, b)}). Grafurile G 1 si G 2 se numesc split 2

3 graph-uri a lui G, in raport cu {a,b}. A inlocui un multigraf G cu doua split graph-uri a lui G, se numeste impartire (splitting). Pot fi multe modalitati de impartire a unui graf chiar si in raport cu o singura pereche {a,b}. O operatie de impartire o notam s(a,b,i); i este o eticheta care identifica in mod unic operatiile de split. Noa muchie (a,b) adaugata in G 1 si G 2 se numeste muchie virtuala. Ele sunt etichetate pentru a putea fi identificate cu acelasi numar ca si cel al operatiei de split. O muchie virtuala (a,b) asociat operatiei s(a,b,i) va fi notata (a,b,i). Daca G este biconex atunci orice split graph a lui G este biconex. Presupunem ca operatia de split este aplicata succesiv asupra unui multigraf G, pana cand aceasta nu mai este posibila (fiecare graf obtinut este triconex) Grafurile obtinute astfel, se numesc split components a lui G, si nu sunt neaparat unice. LEMA1. Fie G=(V,E) un multigraf cu E 3. Fie G 1, G 2, G m complonentele split a lui G. Atunci numarul total de muchii din G 1, G 2, G m este limitat de 3 E -6. Demonstratie: Lema se demonstreaza prin inductie in functie de numarul de muchii din G. Daca G contine 3 muchii atunci nu se poate efectua o operatie split. Presupunem afirmatia adevarata pentru un graf cu n-1 muchii si faptul ca G are n muchii.pe de alta parte presupunem ca G poatefi impartit in G si G, unde G are k+1 muchii si G are n-k+1 muchii, 2 k n-2. Prin inductie, numarul total de muchii din G 1, G 2, G m trebuie sa fie limitat de 3(k+1)-6+3(n-k+1)-6=3n-6. q.e.d. Pentru a obtine componente triconexe unice, trebuie sa reansamblam partial componentele split. Presupunem ca G 1 =(V 1,E 1 ) si G 2 =(V 2,E 2 ) sunt doua componente split, amandoua continand o muchiie virtuala (a,b,i). Fie G=(V 1 V 2, (E 1 -{(a,b,i)}) (E 2 -{(a,b,i)})) Atunci G este numit merge graph a lui G 1 si G 2. Operatia merge va fi notata: m(a,b,i). Ea este operatia inversa operatiei split. Daca vom efectua un numar suficient de operatii merge asupra componentelor split ale multigrafului, vom recrea multigraful original. Componentele split ale multigrafului sunt de trei tipuri: Legaturi triple de forma ({a,b},{(a,b), (a,b), (a,b)}) Triunghiuri de forma ({a,b,c},{(a,b),(a,c),(b,c)}) Grafuri triconexe Fie G un multigraf ale carui componente split sunt un set de legaturi triple B 3 un set de triunghiuri T si un set de componente triconexe G.. Presupunem ca legaturile triple B 3 sunt supuse operatiei merge pentru a obtine un set de legaturi B. In mod asemanator setul T este supus operatiei merge pana se obtine un set de poligoane P. Atunci B U P UG este un set de componente triconexe a lui G. Daca G este un multigraf oarecare, componentele triconexe ale componentelor biconexe ale lui G se numesc componente triconexe ale lui G. LEMA 2. Componentele triconexe ale unui graf G sunt unice. Figura 1 ilusteaza un graf biconex G avand cateva perechi de separare. Figura 2 ilustreaza componentele split ale lui G. Componentele triconexe ale lui G se formeaza prin unirea triunghiurilor (1,8,4) si a triunghiului (4,5,8). 3

4 Fig. 1. Un graful biconex G, avand perechile de separare (1,3),(1,4)(1,5),(4,5),(1,8),(4,8) si (8,12). Fig. 2. Componentele split ale grafului G din figura. Componentele triconexe ale lui G se formeaza prin unirea triunghiurilor (1,8,4) si a triunghiului (4,5,8). Algoritmi pe grafuri, necesita in mare parte un mod sistematic de explorare. Vom folosi metoda parcurgerii in adancime (depth-first search). Pentru a efectua acesta parcurgere a lui G, pornim dintr-un nod oarecare s si alegem o muchie din s spre a fi traversata. Parcurgerea ne conduce intr-un nou varf. Continuand in acest fel, la fiecare pas vom alege muchia neexplorata, care porneste din cel mai recent varf ce are inca muchii neexplorate. Daca G este conex, fiecare muchie va fi traversata o singura data. 4

5 Daca G este neorientat, o parcurgere a lui G va impune o directie pe fiecare muchie a lui G, data de sensul de traversare al ei in timpul parcurgerii. Astfel graful G se va transforma intr-un multigraf orientat G. LEMMA 3. Fie P un multigraf orientat generat de parcurgerea depth-first a unui multigraf neorientat conex G. Atunci P este un Palm Tree. Deapth-first devine importanta si datorita structurii simple a drumurilor din palm tree. In implementarea urmatoare a DF, s-a folosit o reprezentarea a multigrafului cu liste de adiacenta. Astfel, pentru fiecare varf v din multigraf, lista A(v) contine toate muchiile (v,w) din G. Daca G este neorientat, fiecare (v,w) apare memorata de doua ori. In continuare este prezentata implementarea recursiva a parcurgerii DF. Ordinea de vizitare a varfurilor depinde de ordinea muchiilor in listele de adiacenta. Subprogramul urmator, numeroteaza varfurile de la 1 la V in ordinea de vizitare din DF. Este usor de vazut ca varfurile sunt numerotate in asa fel incat NUMBER(v)<NUMBER(w) daca v w, in arborele de acoperire. Procedure 1 5

6 Poriunile marcate cu dummy statement a,b,c vor fi inlocuite cand DFS va fi folosit pentru calcularea altor informatii despre graf. Figura 3 reprezinta un arbore creat prin aplicarea algoritmului DFS asupra grafului din Fig. 1. Fig. 3. Arbore rezultat din parcurgerea in adancime a grafului G din Fig Conturarea unui algoritm pentru triconectivitate. Acest algoritm schiteaza ideile din spatele algoritmului de triconectivitate. Sectiunile urmatoare trateaza in detaliu aceste componente. Algoritmul se bazeaza pe o ideea a lui Auslander, Parter si Goldstein ([18], [19]) pentru verificarea coplanaritatii grafurilor. Ideea lui Auslander, Parter si Goldstein de refera la un algoritm de complexitate O(V) pentru verificarea coplanaritatii, realizat prin utilizarea parcurgerii in adancime pentru a determina ordinea operatiilor. Aceeasi idee ofera o complexitate O(V + E) algoritmului de gasire a elementelor triconexe. Fie G un multigraf biconex oarecare. Presupunem un ciclu c in G. Cand ciclul este sters din G se obtin anumite elemente conexe. Acestea se numesc segmente. Auslander si Parter [18] demonstreaza ca un graf este coplanar daca si numai daca : (i) (ii) orice subgraf al lui G format din c plus un singur segment este planar. Segmetele pot fi combinate in mod consistent pentru a obtine o desfasurare planara a intregului graf. Un algoritm eficient de coplanaritate poate fi creat pe baza acestui rezultat. Un rezultat similar se refera la perechile de separare ale lui G, cum ar fi Lema urmatoare: LEMA 4. Fie G un graf biconex, iar c un ciclu in G. Fie S 1,, S n subgrafuri ale lui G c astfel incat e 1 si e 2 sunt muchii ale lui S i daca si numai daca exista un lant p in G care sa contina atat e 1 cat si e 2 si niciun varv din c nu se afla intre e 1 si e 2 in p. Subgrafurile S i si ciclul c partitioneaza 6

7 muchiile lui G. Fie {a,b} o pereche de separare in G astfel incat (a,b) sa nu fie muchie multipla. Atunci se indeplinesc urmatoarele: I. Ori a si b sunt ambele in c, ori a si b se afla ambele intr-un segment S i. II. Presupunem a si b concomitent in c. Fie p 1 si p 2 cele doua lanturi care il contin pe c si unesc a si b. Atunci se intampla una din urmatoarele: a. un segment S i cu cel putin doua muchii are doar pe a si b in comun cu c, si exista un nod v care sa nu se afle in S i ( {a,b} se numeste pereche de separare tip 1 ), sau b. niciun segment nu contine un varf v a,b in p 1 si un varf w a,b in p 2, iar p 1 si p 2 contin fiecare un varf in afara de a si b ( {a,b} se numeste pereche de separare tip 2 ). III. In mod contrar, orice pereche {a,b} care satisface a. sau b. este o pereche de separare. Aceasta lema este usor de demonstrat; o versiune mai tehnica este demonstrata in urmatoarea sectiune. Lema 4 da nastere unui algoritm recursiv eficient de gasire a elementelor impartite. Gasim un ciclu in G si determinam segmentele formate cand ciclul este sters. Verificam segmentele obtinute pentru a gasi perechi de separare aplicand algoritmul recursiv si verificam existenta perechilor de separare in ciclul dupa cazurile din Lema 4. Aplicarea recursiva a algoritmului necesita gasirea ciclurilor in subgrafuri ale lui G formate prin combinarea segmentului S i cu ciclul initial c. Putem optimiza acest algoritm executand operatiile in ordinea parcurgerii in adancime. Fiecare apel recursiv al algoritmului solicita gasirea unui ciclu in subgraful in care se cauta perechi de separatie. Acest ciclu consta dintr-un drum simplu de muchii care nu se aflau in ciclurile gasite anterior plus un drum simplu de muchii din cicluri anterioare. Folosim parcurgerea in adancime pentru a imparti graful in drumuri simple care pot compune astfel de cicluri. Primul ciclu c va contine o secventa de arce de arbore urmat de o frond din P, arborelui obtinut prin parcurgerea in adancime. Etichetarea varfurilor va fi in asa fel incat numerele corespunzatoare varfurilor sa fie in ordine pe parcursul ciclului. Fiecare segment fa contine fie un singur frond (v, w) sau un arc din arbore (v, w) plus un subarbore cu radacina w plus toate fronds care pleaca din subarbore. Cautarea apeleaza segmentele in ordine descrescatoare dupa eticheta lui v si le partitioneaza in drumuri simple formate din secvente de arce de arbore urmate de un frond. Gasirea drumurilor necesita defapt doua cautari deoarece cautarea drumurilor trebuie facuta intr-o anume ordine pentru a functiona si necesita anumite calcule preliminare. Sectiunea despre gasirea perechilor de separatie descrie in detaliu procesul de gasire a drumurilor si include o versiune a Lemei 4 care descrie perechile de separare in functie de drumurile generate. Sectiunea despre gasirea componentelor impartite arata cum aceste rezultate pot fi folosite pentru determinarea componentelor impartite ale unui multigraf biconex in timp O(V+ E). Pentru a determina componentele triconexe ale unui multigraf arecare, eliminam muchiile multiple impartindu-le si creand seturi de legaturi cu trei muchii. Aceasta necesita ca timp O(V+E) daca este implementat corect. Apoi gasim elementele biconexe ale grafului rezultat folosind algoritmul de complexitate O(V+ E) descris in [5] si [6]. In continuare, componentele impartite ale fiecarei componenta biconexa sunt gasite folosind algoritmul mentionat mai sus, care va fi prezentat in detaliu in urmatoarele doua sectiuni. Aceasta ne genereaza componentele impartite ale intregului graf. Dimensiunea totala a componentelor impartite este O(V+ E), conform Lemei 1. In continuare identificam setul de legaturi triple B 3 si setul de triunghiuri T. Pentru fiecare din aceste doua seturi construim un graf auxiliar S ale carui varfuri sunt elemente ale setului respectiv; doua componente impartite ale lui S(B 3 ) si S(T) corespund legaturilor si poligoanelor care sunt componente triconexe ale lui G. Gasirea acestor legaturi si poligoane necesita complexitatea O(V + E). In continuare este un pseudocod prescurtat al intregului algoritm: PROCEDURA 2. 7

8 procedura triconexivitate ( G ); A: imparte muchiile multiple ale lui G pentru a forma un set de legaturi triple si un graf G ; B: gaseste componentele biconexe ale lui G ; pentru fiecare componenta biconexa C a lui G executa: C: gaseste elementele impartite ale lui C; D: combina legaturile triple si triunghiurile in legaturi si poligoane prin gasirea elementelor conexe ale grafurilor auxiliare corespunzatoare. sfarsit; Pasii A, B si D necesita fiecare timp O(V + E) daca sunt implementati corect. Implementarea pasului B este descris in [5]; implementarile pasilor A si D sunt lasate ca exercitiu. Pasul cel mai dificil este C, a carui implementare este descrisa in urmatoarele doua sectiuni. Pe baza reszultatelor acestor sectiuni, intregul algoritm de triconexivitate are limite de timp si spatiu egale cu O(V + E). 3. Gasirea perechilor de separare. Fie G = (V, E) un multigraf biconex cu V varfuri si E muchii. Principala problema in impartirea lui G in componente impartite sta in gasirea perechilor de separatie. Aceasta sectiune ofera un criteru, bazat pe parcurgerea in adancime, pentru identificarea perechilor de separatie intrun multigraf. Doua cautari in adancime si cateva procesari auxiliare trebuie efectuate. Aceste procesari constituie prima parte a algoritmului de determinate a componentelor impartite si sunt subiectul prezentarii denerale care urmeaza. Definitiile pentru valorile LOWPT1, ND, etc., folosite in prezentarea generala vor fi oferite ulterior. Pasul 1. Parcurgeti in adancime multigraful G, transformandu-; intr-un arbore P. Etichetati nodurile lui G in ordinea in care sunt accesate in parcurgere. Calculati LOWPT1 (v), (U, ) 2 (v), ND (v) si FATHER (v) pentru fiecare varf v din P. Pasul 2. Construiti o structura de adiacenta acceptabila A arborelui P ordonand muchiile in structura de adiacenta dupa valorile LOWPT1 si LOWPT2. Pasul 3. Parcurgeti in adancime graful P folosind structura de adiacenta A. Reetichetati varfurile lui A de la V la 1 in ordinea ultimei lor vizitari. Partitionati muchiile in drumuri simple disjuncte. Recalculati LOWPT1 (v) si LOWPT2 (v) folosind noua etichetare a varfurilor. Calculati A1 (v), DEGREE (v) si HIGHPT (v) pentru fiecare varf v. Detaliile acestor calcule apar mai jos. Din pasii 1, 2 si 3 obtinem suficiente informatii pentru a determina rapid perechile de separatie din G. Lema 13 ofera o conditie in acest scop. Presupunem ca graful G este parcurs in adancime, rezultand un arbore P. Fie varfurile lui P etichetate de la 1 la V astfel incat existenta arcului v w din P implica v<w, daca identificam varfurile dupa numar. Pentru orice varf v din P, fie FATHER (v) tatal lui v din arborele de acoperire a lui P. Fie ND (v) numarul descendentilor lui v. Fie LOWPT 1( v) = min( { v} { w v w} ), adica LOWPT1 (v) este cel mai jos varf care poate fi ajuns din v, traversand zero sau mai multe arce din P, urmate de cel mult un frond. * Fie LOWPT 2( v) = min( { v} ({ w v w} { LOWPT1( v) } ), adica LOWPT2 (v) este al doilea cel mai jos varf care poate fi ajuns din v traversand zero sau mai multe arce din P, urmate de cel mult un frond. LEMA 5. LOWPT1 (v) * v si LOWPT2 (v) * v in P. Demonstratie. LOWPT1 (v) v prin definitie. Daca LOWPT1 (v) = v, raspunsul este evident. Daca LOWPT1 (v) < v, atunci exista un frond u LOWPT1 (v) astfel incat v * u. Deoarece u LOWPT1 (v) este frond, LOWPT1 (v) * u. Deoarece P este un arbore, v * u si LOWPT1 (v) * u, atunci ori v * LOWPT1 (v) ori LOWPT1 (v) * v. Dar LOWPT1 8

9 (v) < v. Deci trebuie sa fie cazul LOWPT1 (v) * v * u, ceea ce demonstreaza teorema pentru LOWPT1. Demonstratia este analog si pentru LOWPT2 (v). LEMA 6. Presupunem ca LOWPT1 (v) si LOWPT2 (v) sunt definite relativ la o etichetare a nodurilor astfel incat v * w in P implica NUMBER (v) < NUMBER (w). Atunci LOWPT1 (v) si LOWPT2 (v) identifica varfuri unice independente de etichetarea folosita. Demonstratie. LOWPT1 (v) identifica intotdeauna un stramos al lui v. Mai mult, LOWPT1 (v) este stramosul cu eticheta cea mai mica a lui v cu o proprietate anume fata de arborele P. Devreme ce ordinea stramosilor lui v corespunde cu ordinea numarului etichetei lor, LOWPT1 (v) identifica un varf unic, indepencent de numerotarea etichetelor, adica primul stramos al lui v pe drumul 1 v care are proprietatea dorita. ( Orice numerotare corecta atribuind eticheta 1 radacinii lui P.) Demonstratia este analog si pentru LOWPT2 (v). Valorile LOWPT ale lui v depind numai de valorile LOWPT ale fiilor lui v si de fronds care pleaca din v; este usor de observat ca daca varfurile sunt etichetate cu numere, atunci iar LOWPT1 (v) = min (({v} U {LOWPT1 (w) vw} U {w v w}) LOWPT2 (v)= min ({v} U (({LOWPT1 (w) vw} U {LOWPT2 (w) vw} U {w vw})- {LOWPT1 (v)})). Avem de asemeni ND (v) = 1 + vw ND(w). Putem calcula valorile LOWPT, ND si FATHER pentru toate nodurile in O(V + E), inserand urmatoarele conditii in locul conditiilor-joker a,b,c in DFS. Etichetand cu numere varfurile in ordinea in care sunt parcurse garanteaza ca vw implica v<w. PROCEDURA 3. ( completari la DFS pentru pasul 1) a: LOWPT1 (v) := LOWPT2 (v) := NUMBER (v); ND (v) := 1; b: daca LOWPT1 (w) < LOWPT1 (v) atunci LOWPT2 (v) := min { LOWPT1 (v), LOWPT2 (w) }; LOWPT1 (v) := LOWPT1 (w); altfel daca LOWPT1 (w) = LOWPT1 (v) atunci LOWPT2 (v) := min { LOWPT2 (v), LOWPT2 (w) }; altfel LOWPT2 (v){ LOWPT2 (v), LOWPT1 (w) }; ND (v) := ND (v) + ND (w); FATHER (w) := v; c: daca NUMBER (w) < LOWPT1 (v) atunci LOWPT2 (v) := LOWPT1 (v); LOWPT1 (v) := NUMBER (w); altfel daca NUMBER (w) > LOWPT1 (v) atunci LOWPT2 (v) := min { LOWPT2 (v), NUMBER (w)}; Este usor de verificat ca DFS modificat conform celor mentionate mai sus va calcula LOWPT1, LOWPT2, ND si FATHER corect in O(V + E). (Vezi [8], [17].) LOWPT1 poate fi utilizat pentru verificarea biconectivitatii in G, dua cum se descrie in [5]. Urmatoarea Lema este importanta. LEMA 7. Daca G este biconex si vw, LOWPT1 (w) < v doar daca v1, caz in care LOWPT(w) = v = 1. Deasemeni, LOWPT1 (1) = 1; Demonstratie. Vezi [5]. Fie ø o functie definita pe muchiile lui P cu valori in {1,2,,2V + 1} definita de: (i) daca e = v w, ø(e) = 2w+1; (ii) daca e = v w si LOWPT2 (w) < v, ø(e) = 2LOWPT1 (w). 9

10 (iii) daca e = v w si LOWPT2 (w) v, ø(e) = 2LOWPT1 (w) + 1. Fie A o structura de adiacenta pentru P. A se numeste acceptabila daca muchiile e in fiecare lista de adiacenta a lui A sunt sortate crescator dupa valorile lui ø(e). LEMA 8. Fie P un arbore al unui graf biconex G ale carui varfuri sunt numerotate in asa fel incat vw in P implica v<w. Atunci structurile de adiacenta acceptabile ale lui P sunt independente de etichetarea stricta a nodurilor. Demonstratie. Daca vw in P, atunci conform Lemei 5, LOWPT2 (w) este un stramos al lui w. Conform Lemei 6, LOWPT2 (w) este un varf fix independent de etichetare. Devreme ce ordinea stramosilor este independenta de etichetare, raspunsul intrebarii deca LOWPT2 ( w) este mai mic dacat v este independent de etichetare. Devreme ce G este biconex daca vw in P, atunci LOWPT1 (w) v conform Lema 7. Conform Lema 5, LOWPT1 (w) este un stramos al lui w. Devreme ce LOWPT1 (w) v, LOWPT1(w) trebuie sa fie un stramos al lui v. Conforma Lemei 6, varful corespunzator lui LOWPT1 (w) este independent de etichetare. Similar, daca v w, atunci conform Lemei 3 si definitiei arborelui, w este un stramos al lui v. Dar ordinea stramosilor lui v este identica cu ordinea numerelor lor si aceasta ordinea este independenta de etichetare. Deci, structurile de adiacenta A ale lui P sunt independente de etichetarea exacta. In general, un arbore P are mai multe structuri de adiacenta acceptabile. Fiind data o etichetare satisfacatoare a varfurilor lui P putem construi cu usurinta o structura de adiacenta acceptabila A folosind radix sort cu 2V + 1 buckets. Urmatoarea procedura detaliaza algoritmul de sortare, ceea ce reprezinta pasul 2 al procesarilor. Toate varfurile sunt identificate de cate un numar. Este evident ca procedura de sortare necesita O(V + E) timp. PROCEDURA 4. (construirea listelor ordonate de adiacenta) pentru i := 1 pana la 2V + 1 executa BUCKET (i) := lista goala; pentru (v,w) o muchie a lui G executa calculeaza ø( (v,w) ); adauga (v,w) lui BUCKET ( ø(v,w) ); pentru i := 1 pana la V executa A(i) := lista goala.; pentru i := 1 pana la 2*V + 1 executa pentru (v,w) BUCKET (i) executa adauga w la sfarsitul lui A(v); In pasul 3 al procesarii facem o cautare depth first in P utilizand structura de adiacenta acceptabila A rezultata de la pasul 2. Aceasta parcurgere genereaza un set de drumuri in urmatoarul mod: de fiecare data cand traversam o muchie o adaugam caii pe care o construim la momentul curent. Astfel, fiecare drum contine o secventa de arce urmate de un singur frond. Din cauza ordinii impusa de A, fiecare drum determina, la cel mai de jos varf posibil drumul initial este un ciclu, iar fiecare drum cu exceptia primului este simplu si are doar avrful initiale si cel terminal in comun cu drumurile generate anterior. Daca p:s f este un drum generat, putem crea un ciclu adaugand calea din arbore f * s lui p. Ciclurile formate astfel sunt cicluri generate de apelari recursive asupra algoritmului de triconectivitate de baza explicat in sectiunea precedenta. Avem nevoie de informatii minime despre drumuri. Fie varfurile lui P numerotate astfel incat v * w sa implice v w. Fie A 1 (v) primul varf din A(v). Daca v w este primul frond accesat in pasul 3 care se termina la w, fie HIGHPT (w) =v. Fie DEGREE (v) numarul de muchii incidente in varful v. Pasul 3 eticheteaza varfurile cu numere de la V la 1 in ordinea ultimei lor vizitari. Este clar ca etichetarea garanteaza ca v < w faca v * w. Pasul 3 calculeaza deasemeni LOWTP1 (v), HIGHPT (v), A 1 (v) si DEGREE (v) conform noii etichetari. Procedura 5, bazata pe DFS va executa pasul 3 in O(V + E). PROCEDURA 5. pasul 3: inceput comentariu metoda de generare a drumurilor intr-un arbore biconex folosind lista de adiacenta ordonata A(v). Varful s este o variabila globala reprezentand nodul 10

11 de inceput al drumului curent. s este initializat cu 0. Variabila m reprezinta ultimul numar asociat unui varf. procedura PATHFINDER (v); NEWNUM (v) := m ND (v) + 1; Subprogramul de la pasul 3 numara nodurile de la V la 1 in ordinea ultimei vizitari ale fiecaruia in timpul cautarii. Cu toate acestea, fiecarui nod i se atribuie de fapt cate un numar la prima vizitare, pentru a se putea efectua corect calcularea valorii HIGHPT. Pentru a se putea realiza aceasta, variabila i este initializata la inceput cu V (instructiunea Z). Valoarea lui i este scazuta cu 1 de fiecare data cand un nou nod este vizitat (instructiunea Y). Asadar cand un nod v este vizitat pentru prima data, i este egal cu numarul pe care vrem sa i-l atribuim lui v minus numarul de noduri care mai trebuie vizitate pana ce v este vizitat pentru ultima data. Insa nodurile ce mai trebuie vizitate intre prima si ultima vizitare a lui v sunt doar descendenti valizi ai lui v. Asadar, daca atribuim numarul i ND(v) + 1 lui v cand v este vizitat pentru prima data (instructiunea X), numerotarea va fi corecta. Restul calcularilor effectuate la pasul 3 sunt evidente si usor de implementat. Palm tree-ul grafului G din figura 1 este ilustrat in figura 4 impreuna cu valorile LOWPT si setul de drumuri generate la pasul 3. Fie G un multigraf biconex asupra caruia pasii 1, 2 si 3 au fost efectuati, dandu-se un palm tree P si seturile de valori definite mai sus. Fie A, cu listele de adiacenta A(v), structura acceptabila de adiacenta construita la pasul 2. Nodurile din G vor fi identificate de catre numerele atribuite acestora la pasul 3. Mai e nevoie de o singura definitie. Daca u v si v este primul nod din A(u), atunci v este numit primul fiu al lui u. (Pentru fiecare nod v, A1(v), primul fiu al lui v daca exista, este calculate la pasul 3). 11

12 Daca u 0 u 1 u n, si u i este primul fiu al lui u i-1 pentru 1 i n, atunci u n este numit primul descendent al lui u 0. Secventa arcelor u 0 u 1 u 2 u n este inclusa intr-un drum generat la pasul 3. Lemele de mai jos denota proprietatile necesare pentru a determina perechile de separare ale lui G. Lema 9. Fie A(u) lista de adiacenta a nodului u. Fie u v si u w arce, cu v aparand inainte de w in A(u). Atunci u < v < w. Demonstratie. Pasul 3 numara nodurile de la V la 1 in ordinea ultimei vizitari in cautare. Daca u v este vizitat inainte de u w, v va fi vizitat ultima oara inainte ca w sa fie si el vizitat pentru ultima oara, si v va primi un numar mai mare. In mod sigur u va fi vizitat ultima oara dupa ce si v si w vor fi vizitate ultima oara, asadar u primeste cel mai mic numar dintre cele trei noduri. Lema 10. A este acceptabil in raport cu numerotarea data de pasul 3. Demonstratie. Sortarea de la pasul 2 creeaza o lista de adiacenta acceptabila pentru numerotarea originala. Din lema 9 rezulta ca u v implica u<v, asadar, conform lemei 8, A este acceptabil pentru numerotarea noua. Lema 11. Daca v este un nod si D(v) este setul de descendenti ai lui v, atunci D(v) = {x v x < v + ND(v)}. Daca w este un prim descendent al lui v, atunci D(v) D(w) = {x v x < w}. 12

13 Demonstratie. Presupunem ca inversam toate listele de adiacenta A(v) si le folosim pentru a specifica o cautare in adancime a lui P. Nodurile vor fi vizitate prima data in ordine ascendenta de la 1 la V, daca ele sunt identificate de catre numarul atribuit la pasul 3. Asadar descendentilor lui v le sunt atribuite numere consecutive de la v la v + ND(v) 1. Daca w este un prim descendent al lui v, nodurilor din D(w) li se vor atribui numere dupa toate nodurile din D(v) D(w). Asadar D(v) D(w) = {x v x < w}. Lema 12. Fie {a, b} o pereche de separare in G cu a < b. Atunci a * b in arborele de acoperire T al lui P. Demonstratie. Fiindca a < b, a nu poate fi un descendent al lui b. Presupunem ca b nu este un descendent de-al lui a. Fie E i, pentru 1 i k, clasele de separare ale perechii {a, b}. Fie S = V D(a) D(b). Nodurile din S definesc un subarbore al lui T ce nu contine pe a sau pe b, asadar E(S) trebuie sa apartina unei clase de separare, sa zicem E 1. Fie c orice fiu al lui a. E(D(c)) trebuie sa apartina unei clase de separare. Dar fiindca G este biconvex, si a 1, LOWPT1 (c) < a, conform lemei 7. Asadar exista o muchie incidenta intr-un nod din S si intr-un nod din D(c). Asadar E(D(c)) E 1. Un argument similar arata ca muchiile incidente in orice descendent de-al lui b sunt in E 1. Dar asta ar insemna ca E 1 = E, si {a, b} nu poate fi o pereche de separare. Lema 13. Presupunem a < b. Atunci {a, b} este o pereche de separare a lui G daca si numai daca (i), (ii) sau (iii) este adevarata. (i) Exista noduri distincte r a, b si s a, b astfel incat b r, LOWPT1(r) = a, LOWPT2(r) b, iar s nu este un descendent de-al lui r. (Perechea {a, b} este numita pereche de separare de tipul 1. Perechile de tipul 1 pentru graful din Fig. 4 sunt (1, 3), (1, 4), (1, 5), (4, 5) si (1, 8).) (ii) Exista un nod r b astfel incat a r * b; b este un prim descendent al lui r (adica a, r si b se afla pe un drum generat comun); a 1; fiecare frond x y cu r x < b are a y; si fiecare frond x y cu a < y < b si b w * x are LOWPT1(w) a. ( {a, b} se cheama pereche de separare de tipul 2. Perechile de tipul 2 pentru graful din Fig. 4 sunt (4, 5) si (8,12)). (iii) (a, b) este o muchie multipla a lui G si G contine cel putin 4 muchii. Demonstratie. Contrara lemei e cel mai usor de demonstrat. Presupunem ca prechea {a, b} satisface (i), (ii) sau (iii). Fie E i pentru 1 i k clasele de separare ale lui G in raport cu {a, b}. Presupunem ca {a, b} satisface (i). Atunci muchia (b, r) apartine unei clase de separare, sa zicem E 1. Fiecare arc cu un capat in D(r) are celalalt capat in D(r) {a, b}. De asemenea, fiindca LOWPT1 (r) = a si LOWPT2 (r) b, fiecare frond cu un capat in D(r) are celalalt capat in D(r) {a, b}. Asadar E 1 este multimea tuturor muchiilor incidente intr-un D(r). Nu exista alte muchii in E 1, si muchiile incidente in nodul s trebuie sa fie in alta clasa, sa zicem E 2. Deoarece E 1 si E 2 contin fiecare cel putin doua noduri, {a, b} este o pereche de separare. Presupunem ca {a, b} satisface (ii). Fie S = D(r) D(b). Toate muchiile incidente intr-un nod din S se afla in aceeasi clasa de separare, sa zicem E 1. Din moment ce d este un prim descendent al lui r, S = {x r x < b} conform lemei 1. Fie b 1, b 2,, b n fiii lui b in ordinea aparitiei lor in A(b). Fie i 0 = min {i LOWPT1 (b i ) a}. Conform ordonarii lui A, i < i 0 implica LOWPT1 (b i ) < a, si i i 0 implica LOWPT1 (b i ) a. Din (ii) reiese ca fiecare frond cu originea in S isi are varful in S {a}. De asemenea, tot din (ii), fiecare frond cu originea in S isi are varful in S {b} (Υ i i 0 D(b i )). Fiecare muchie cu un capat in D(b i ), i i 0, isi are celalalt capat in S {a, b} D(b i ). Asadar clasa E 1 contine cel putin toate muchiile cu un capat in S, si cel mult toate muchiile cu un capat in S (Υ i i 0 D(b i )). Cum a 1, muchiile incidente in radacina lui P nu pot fi in E 1, asadar {a, b} este o pereche de separare. Acum sa demonstram partea directa a lemei. Presupunem {a, b} este o pereche de separare cu a < b. Daca (a, b) este o muchie multipla a lui G, atunci e clar ca {a, b} satisface (iii). Asadar presupunem ca (a, b) nu e muchie multipla. Conform lemei 12, a * b. Fie E i, pentru 1 i k, clasa de separare a lui G in raport cu {a, b}. Fie v fiul lui a astfel incat incat a v * b, S = D(v) D(b), si X = V D(a). (Ori S ori X ori ambele pot fi goale). E(S) si E(X) apartin fiecare unei clase de separare, sa zicem E(S) E 1 si E(X) E 2. 13

14 Fie a i v fiul lui a. Daca a are un asemenea fiu, LOWPT1 (a i ) < a. Asta inseamna ca E(D(a i )) E 2. Fie Y = X (Υ i D(a i )). Fie b 1, b 2,, b n fiii lui b in ordinea aparitiei lor in lista de adiacenta a lui b. Fie E(D(b i )) multimea muchiilor cu un capat in D(b i ). Clasele de separare trebuie sa fie reuniuni ale multimilor E(S), E(Y), {(a, b)}, E(D(b 1 )), E(D(b 2 )),, E(D(b n )). Daca E(D(b i )) = E j pentru i si j oarecare, atunci LOWPT1 (b i ) = a pentru ca G e biconex, si asta inseamna ca LOWPT1 (b i ) < b conform lemei 7. De asemenea, LOWPT2 (b i ) b. Cum {a, b} este o pereche de separare, trebuie sa existe o alta clasa de separare in afara de E j si {(a, b)}. Asadar exista un nod s astfel incat s a, s b, si s D(b i ). Asta inseamna ca {a, b} satisface (i) cand r este b i. Acum presupunem ca niciun E(D(b i )) nu constituie o clasa de separare de unul singur. Fie i 0 = min{i LOWPT1 (b i ) a}. Daca i i 0, atunci fiindca G este biconex, trebuie ca LOWPT1 (b i ) < b, si clasele de separare sunt E 1 = E(S) (Υ i i 0 E(D(b i )), E 2 = E(Y) (Υ i<i 0 E(D(b i )), E 3 = {(a, b)}. (E 3 ar putea fi vida). Avem v b fiindca {a, b} nu este o pereche de tipul 1 si a 1 deoarece E 2 este nevida. Daca x y este un frond cu v x < b, atunci x S, (x, y) E 1, si a y. Daca x y este un frond cu a < y < b si b b i * x, atunci y S, (x, y) E 1, si i i 0, ceea ce inseamna ca LOWPT1 (b i ) a. Mai trebuie sa verificam o singura conditie pentru a demonstra (ii), si anume ca b este un prim descendent al lui v. Cum G este biconex, LOWPT1 (v) < a. Asadar un frond cu originea in D(v) are varful mai mic decat a. Conform ordonarii lui A si definitiei unui prim descendent, exista un frond x y cu x D(v) si y < a astfel incat x este un prim descendent al lui v. Daca b nu ar fi fost un prim descendent al lui v, atunci x ar apartine lui S, si E 1 si E 2 nu ar putea fi doua clase de separare diferite. Asadar b este un descendent al lui v, si (ii) este adevarata cu r = v. Aceasta completeaza demonstratia directa a lemei. Lema 13 si demonstratia acesteia trebuie studiate cu grija. Aceasta lema da trei conditii usor de aplicat pentru perechile de separare. Conditiile (i) si (ii) identifica perechile de separare nontriviale ale multigrafului. Conditia (iii) se ocupa cu mai multe muchii. Conditia (i) necesita efectuarea unui test simplu asupra fiecarui arc din P. Asadar cautarea perechilor de tipul 1 necesita O(V) timp. Cautarea perechilor de tipul 2 este putin mai dificila, dar poate fi efectuata in O(V + E) timp folosind o alta cautare DF. Fie {a, b} o pereche de tipul 2 ce satisface a r * b, si i 0 = min{i LOWPT2 (b i ) a}, unde b 1, b 2,, b n sunt fiii lui b in ordinea aparitiei lor in A(b). Atunci o clasa de separare in raport cu perechea {a, b} este E({x r x < b i0 } {b}). Asta reiese din demonstratia lemei 13. Noua numerotare, ce satisface conditia oarecum dubioasa a lemei 9, faciliteaza determinarea claselor de separare si diviziunea grafului, odata ce o pereche de separare a fost localizata. Un algoritm pentru gasirea componentelor split bazat pe lema 13 este descris in sectiunea urmatoare. 4. Identificarea componentelor split. Componentele split se pot identifica examinand drumurile generate in ordine si cautand perechile de separare folosind lema 13. Perechile de separare vor fi de diferite tipuri. Muchiile multiple si perechile de tipul 1 sunt usor de recunoscut. La fel sunt perechile de tipul 2 {a, b}, unde a v b si b are gradul 2. Alte perechi de tipul 2 sunt mai greu de recunoscut. Fie c primul drum generat (un ciclu). Ciclul consta intr-un set de arce 1 v 1 v 2 v n urmate de un frond v n 1. Numerotarea nodurilor este facuta intocmai astfel incat 1 < v 1 < v 2 < < v n. Cand c este eliminat, graful se imparte in mai multe componente conexe, numite segmente. Fiecare segment este alcatuit ori dintr-un singur frond (v i, v j ), ori dintr-un arc (v i, w) plus un subarbore cu radacina w plus toate frondurile care pleaca din acel subarbore. Ordinea generarii drumurilor este astfel incat toate drumurile intr-un segment sunt generate inainte de drumurile din orice alt segment, si segmentele sunt vizitate in ordinea inversa a v i. Presupunem ca se repeta cautarea drumurilor, acuma fiind folosita pentru a gasi componente split. Vom pastra o stiva de muchii, adaugand muchii la stiva pe masura ce ne intoarcem pe ele in cautarea noastra. De fiecare data cand gasim o pereche de separare, eliminam din stiva o multime de muchii ce corespund perechii de separare. Adaugam o muchie virtuala corespunzand componentei split la componenta si la stiva respectiv. De asemenea trebuie sa actualizam multe informatii, de vreme ce tatii nodurilor si gradurile nodurilor se pot schimba cand graful este divizat (split). Cautarea completa a drumurilor va crea o multime completa de componente split. Aasamblarea componentelor split pentru a ne da componentele triconexe este apoi o chestie simpla. 14

15 Pentru a identifica perechile de tipul 2, pastram o stiva (numita TSTACK) de triplete (h, a, b). Perechea {a, b} ar putea fi de tipul 2 si h denota nodul numerotat maxim din componenta split corespunzatoare. Perechile se afla in ordine imbricata in stiva; cu alte cuvinte, daca v i este nodul current (vizitat de cautarea de drumuri), si (h 1, a 1, b 1 ), (h 2, a 2, b 2 ),, (h k, a k, b k ) se afla in TSTACK, atunci a k a k-1 a 2 a 1 v i b 1 b 2 b k. Mai mult chiar, toate a i si b j sunt noduri apartinand ciclului c. Actualizam TSTACK in felurile urmatoare. * 1. De fiecare data cand traversam un nou drum p : s f, eliminam toate tripletele (h j, a j, b j ) din varful stivei cu a j > f. Daca p are un nod secundar v f, fie x = v + ND(v) 1. Altfel fie x = s. Fie y = max{h j tripletul (h j, a j, b j ) a fost eliminat din TSTACK}. Daca (h k, a k, b k ) a fost ultimul triplet eliminat, adaugam (max(x, y), f, s) la stiva. Daca nici un triplet nu a fost eliminat, adaugam (x, f, s) la stiva. 2. Cand ne intoarcem pe un arc v i v i+1 cu v i 1, eliminam toate tripletele (h j, a j, b j ) din varful lui TSTACK care satisfac HIGHPT (v i ) > h j. Acest test este necesar pentru a garanta ca elementele ce nu corespund perechilor de tipul 2 nu se acumuleaza in TSTACK. Putem folosi TSTACK pentru a gasi perechile de separare in felul urmator: de fiecare data cand ne intoarcem pe un arc de arbore v i v i+1 in timpul cautarii drumului, examinam tripletul din varf (h 1, a 1, b 1 ) din TSTACK. Daca v i 1, a 1 v i, iar a i FATHER (b i ), { a 1, b 1 } este o pereche de separare de tip 2. Daca DEGREE ( v i+1 ) = 2 si v i+1 are un fiu, atunci v i si fiul lui v i+1 formeaza o pereche de separare de tipul 2. Impartim componentele care apartin tipului 2 de perechi pana cand aceste doua conditii nu mai furnizeaza componente noi (vom testea simultan componentele care corespund mai multor muchii si le vom imparti si pe acestea). Apoi vom aplica Lema 13 pentru a testa daca {v i, LOWPT1(v i+1 )} este de tipul 1, creand o noua componenta daca este cazul (din nou trebuie sa testam daca este vorba de o componenta cu mai multe muchii). Ne vom ocupa de partea recursiva a algoritmului in felul urmator: traversarea unui drum p : s * f care incepe in c inseamna intrarea intr-un nou segment. Nodul f trebuie sa fie cel mai de jos nod al segmentului conform ordinii impuse de cautarea drumului. Dupa ce actualizam TSTACK asa cum a fost descris mai sus, daca p contine mai mult de o muchie, vom plasa un marcaj de sfarsit de stiva in TSTACK si continuam sa cautam drumuri. Asta corespunde unei apelari recursive clasice a algoritmului clasic pentru triconectivitate. Cand ajungem din nou la primul nod din p, stergem lementele din TSTACK pana la marcajul de sfarsit de stiva. Asta corespunde evenimentului de eliberare a stivei din recursivitate. Mai trebuie explicat modivul din care folosim atat LOWPT2 cat si LOWPT1 pentru a construi A, structura de adiacenta adecvata pentru a determina ordinea de cautare a drumurilor. Acest pas este necesar pentru a putea prelucra toate muchiile multiple in mod corect. Sa presupunem v un nod si w 1, w 2,..., w k fii lui astfel incat LOWPT1(w i ) = u. Sa consideram v u. Fie w i ordonate ca in A(v). Exista un i 0 astfel incat i i 0 LOWPT(w i ) < v si i > i 0 LOWPT(w i ) v. In A(v), u va aparea dupa toti w i cu 1 i i 0. Daca i > i 0, atunci {u, w i } este o pereche de separatie de tip 1; impartind componenta respectiva, vom obtine o noua frond v u. Este important ca w i cu i>i 0 vor aparea impreuna in A(v) astfel incat frondurile virtuale pot fi localizate si imbinate pentru a rezulta componente impartite (limite). In continuare este o procedura care se bazeaza pe ideile subliniate anterior. Procedura este aplicabila oricarui multigraf biconex pentru care pasii 1, 2 si 3 ai sectiunii precedente au fost realizati. G este reprezentat printr-o serie ordonata de liste de adiacenta A(v). TSTACK contine triplete de posibile perechi de separare tip 2. ESTACK contine muchii salvate pe parcursul cautarii. Restul variabilelor au fost definite anterior. Procedura recursiva PATHSEARCH repeta cautarea drumului, gasind perechile de separare si impartind componentele. Este bazata pe cele prezentate in aceasta sectiune si in cea precedenta. Nodul v este nodul curent dintr-o parcurgere DF. 15

16 16

17 17

18 18

19 LEMA 14. SPLIT imparte un multigraf biconex G in mod corect in componentele sale. Demonstratie: trebuie demonstrate doua lucruri: (1) daca G este triconex, SPLIT nu il va imparti si (2) daca G nu e triconex, algoritmul il va imparti in componente triconexe. Odata ce stim aceste doua lucruri, putem demonstra lema prin inductie dupa numarul de muchii din graf. Testele pentru muchii multiple, pentru tipul 1 de perechi de separare si pentru muchiile de grad 2 sunt evidente (testele de tip 1 (G in PATHSEARCH) include conditia (LOWPT1(w)1) sau (TATA(v) 1) sau (w>3) pentru a fi siguri ca un nod sta in afara componentei corespunzatoare). Aceste teste vor descoperi o pereche de separare daca exista. Astfel trebuie doar sa demonstram ca testele de tip 2 functioneaza corect pe un multigraf fara noduri de grad 2, muchii multiple sau perechi de separare de tip 1 si vom demonstra (1) si (2). Sa presupunem ca G este un multigraf biconex fara noduri de grad 2, muchii multiple su perechi de separare de tip 2. Sa consideram testele de tip 2 si schimbarea continutului lui TSTACK pe parcursul cautarii in G. Daca (h 1, a 1, b 1 ),..., (h k, a k, b k ) apartin de TSTACK si se afla deasupra celui mai inalt marcaj de sfarsit de stiva, si daca v este nodul curent, atunci a k a k-1... a 1 v b 1... b k. Acestea rezulta din inductie dintr-o prelucrare a schimbarilor posibile ce pot aparea in TSTACK (propozitiile A, B, C, D, E, F in PATHSEARCH). In mod similar, daca niste frond * x y cu a<y<b si b w x ar fi avut LOWPT1(w) < a, si tripletul din TSTACK corespundea lui (h,a,b) ar fi fost sters de HIGHPT cand nodul y a fost vizitat (D in PATHSEARCH). Rezulta ca {a,b} este o pereche de separare de tip 2 din Lema 13. Sa presupunem ca G are perechea de tip {a,b}. Fie b 1,..., b n fii lui b in ordinea in care apar in A(b). Fie i 0 = min{i LOWPT1(b i ) a}. Daca i 0 exista atunci ( b i + ND( b 0 i ), LOWPT1(b 0 i ), b} vor fi plasati in TSTACK atunci cand este procesata muchia b bi. Acest triplet poate fi sters din TSTACK, dar va fi intotdeauna inlocuit de un triplet (h,x,b), cu LOWPT1(b i ) x a. In cele din urma, un astfel de triplet va satisface testele de tip 2, doar daca o alta pereche de tip 2 nu a fost gasita inainte. Daca i 0 nu exista, fie (i,j) prima muchie traversata dupa ce a fost atins b astfel incat a i si j b. Daca i j atunci (i,j,i) va fi introdus in TSTACK, probabil modificata si eventual selectata ca si o pereche de tip 2, daca alta pereche de tip 2 nu este gasita anterior. Daca i j, atunci (j+nd(j), LOWPT1(j), i) va fi inserat in TSTACK, probabil modificata, si daca nu a fost gasita alta pereche de tip 2. Astfel, daca exista pereche de tip 2, atunci cel putin una va fi gasita de algoritm. Rezulta ca testul de tip 2 functioneaza corect si algoritmul imparte un multigraf daca si numai daca exista o pereche de separare. Lema rezulta prin inductie dupa numarul de muchii din G. Sa presupunem ca lema e corecta pentru grafurile cu mai putin de k noduri. Daca G nu poate fi impartit, algoritmul functioneaza corect datorita demonstratiei. Daca G poate fi impartit, va fi impartit. Sa consideram prima impartire realizata in algoritm, care va genera grafurile G 1 si G 2. Comportamentul algoritmului pe graful G rezulta din comportarea pe subgrafurile G 1 si G 2. Din moment ce G 1 si G 2 sunt impartite corect din ipoteza inductiei, atunci si G trebuie sa fie impartit corect. Figura 5 arata continuturile lui ESTACK si TSTACK atunci cand prima pereche (8,12) este gasita in graful din Fig

20 Lema 15. Algoritmul elementelor triconexe proceseaza un graf G cu V noduri si E muchii in O(V+E). Demonstratie: Numarul de muchii intr-un set de componente ale lui G este limitat la 3E-6, conform lemei 1. Toti pasii, mai pucin gasirea componentelor impartite, necesita O(V+E) timp, conform ultimelor doua sectiuni. Sa consideram executia algoritmului SPLIT. Fiecare muchie este plasata in ESTACK odata si este stearsa o data. Parcugerea DF necesita O(V+E) timp, incluzand testele. Numarul de triplete adaugate in TSTACK este O(V+E). Fiecare triplet poate fi modificat doar daca este in varful stivei. Astfel timpul maxim pentur a intretine TSTACK este de asemenea O(V+E), iar SPLIT necesita O(V+E) timp. Astfel se completeaza prezentarea unui algoritm O(V+E) liniar pentru a determina componentele triconexe. Acest algoritm poate fi folosit in costruirea unui algoritm O(V logv) pentru a determina izomorfisml grafurilor planare. Algoritmul nu este optim doar teoretic, dar si practic. 20

Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii

Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii Problemele neliniare sunt in general rezolvate prin metode iterative si analiza convergentei acestor metode este o problema importanta. 1 Contractii

Διαβάστε περισσότερα

Examen AG. Student:... Grupa: ianuarie 2016

Examen AG. Student:... Grupa: ianuarie 2016 16-17 ianuarie 2016 Problema 1. Se consideră graful G = pk n (p, n N, p 2, n 3). Unul din vârfurile lui G se uneşte cu câte un vârf din fiecare graf complet care nu-l conţine, obţinându-se un graf conex

Διαβάστε περισσότερα

Criptosisteme cu cheie publică III

Criptosisteme cu cheie publică III Criptosisteme cu cheie publică III Anul II Aprilie 2017 Problema rucsacului ( knapsack problem ) Considerăm un număr natural V > 0 şi o mulţime finită de numere naturale pozitive {v 0, v 1,..., v k 1 }.

Διαβάστε περισσότερα

Examen AG. Student:... Grupa:... ianuarie 2011

Examen AG. Student:... Grupa:... ianuarie 2011 Problema 1. Pentru ce valori ale lui n,m N (n,m 1) graful K n,m este eulerian? Problema 2. Să se construiască o funcţie care să recunoască un graf P 3 -free. La intrare aceasta va primi un graf G = ({1,...,n},E)

Διαβάστε περισσότερα

Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate.

Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate. Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" Iaşi 2014 Fie p, q N. Fie funcţia f : D R p R q. Avem următoarele

Διαβάστε περισσότερα

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE ABSTRACT. Materialul prezintă o modalitate de a afla distanţa dintre două drepte necoplanare folosind volumul tetraedrului. Lecţia se adresează clasei a VIII-a Data:

Διαβάστε περισσότερα

Curs 14 Funcţii implicite. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi"

Curs 14 Funcţii implicite. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică Gh. Asachi Curs 14 Funcţii implicite Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" Iaşi 2014 Fie F : D R 2 R o funcţie de două variabile şi fie ecuaţia F (x, y) = 0. (1) Problemă În ce condiţii ecuaţia

Διαβάστε περισσότερα

(a) se numeşte derivata parţială a funcţiei f în raport cu variabila x i în punctul a.

(a) se numeşte derivata parţială a funcţiei f în raport cu variabila x i în punctul a. Definiţie Spunem că: i) funcţia f are derivată parţială în punctul a în raport cu variabila i dacă funcţia de o variabilă ( ) are derivată în punctul a în sens obişnuit (ca funcţie reală de o variabilă

Διαβάστε περισσότερα

V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile

V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile Metode de Optimizare Curs V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile Propoziţie 7. (Fritz-John). Fie X o submulţime deschisă a lui R n, f:x R o funcţie de clasă C şi ϕ = (ϕ,ϕ

Διαβάστε περισσότερα

5. FUNCŢII IMPLICITE. EXTREME CONDIŢIONATE.

5. FUNCŢII IMPLICITE. EXTREME CONDIŢIONATE. 5 Eerciţii reolvate 5 UNCŢII IMPLICITE EXTREME CONDIŢIONATE Eerciţiul 5 Să se determine şi dacă () este o funcţie definită implicit de ecuaţia ( + ) ( + ) + Soluţie ie ( ) ( + ) ( + ) + ( )R Evident este

Διαβάστε περισσότερα

Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM 1 electronica.geniu.ro

Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM 1 electronica.geniu.ro Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM Seminar S ANALA ÎN CUENT CONTNUU A SCHEMELO ELECTONCE S. ntroducere Pentru a analiza în curent continuu o schemă electronică,

Διαβάστε περισσότερα

Esalonul Redus pe Linii (ERL). Subspatii.

Esalonul Redus pe Linii (ERL). Subspatii. Seminarul 1 Esalonul Redus pe Linii (ERL). Subspatii. 1.1 Breviar teoretic 1.1.1 Esalonul Redus pe Linii (ERL) Definitia 1. O matrice A L R mxn este in forma de Esalon Redus pe Linii (ERL), daca indeplineste

Διαβάστε περισσότερα

Curs 4 Serii de numere reale

Curs 4 Serii de numere reale Curs 4 Serii de numere reale Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" Iaşi 2014 Criteriul rădăcinii sau Criteriul lui Cauchy Teoremă (Criteriul rădăcinii) Fie x n o serie cu termeni

Διαβάστε περισσότερα

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor X) functia f 1

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor X) functia f 1 Functii definitie proprietati grafic functii elementare A. Definitii proprietatile functiilor. Fiind date doua multimi X si Y spunem ca am definit o functie (aplicatie) pe X cu valori in Y daca fiecarui

Διαβάστε περισσότερα

a n (ζ z 0 ) n. n=1 se numeste partea principala iar seria a n (z z 0 ) n se numeste partea

a n (ζ z 0 ) n. n=1 se numeste partea principala iar seria a n (z z 0 ) n se numeste partea Serii Laurent Definitie. Se numeste serie Laurent o serie de forma Seria n= (z z 0 ) n regulata (tayloriana) = (z z n= 0 ) + n se numeste partea principala iar seria se numeste partea Sa presupunem ca,

Διαβάστε περισσότερα

decembrie 2016 Grafuri. Noţiuni fundamentale. Grafuri euleriene şi grafuri hamilto

decembrie 2016 Grafuri. Noţiuni fundamentale. Grafuri euleriene şi grafuri hamilto Grafuri. Noţiuni fundamentale. Grafuri euleriene şi grafuri hamiltoniene decembrie 2016 Grafuri Noţiuni fundamentale D.p.d.v. matematic, un graf este o structură G = (V, E) formată din o mulţime de noduri

Διαβάστε περισσότερα

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor. Fiind date doua multimi si spunem ca am definit o functie (aplicatie) pe cu valori in daca fiecarui element

Διαβάστε περισσότερα

Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006

Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006 Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 006 Mircea Lascu şi Cezar Lupu La cel de-al cincilea baraj de Juniori din data de 0 mai 006 a fost dată următoarea inegalitate: Fie x, y, z trei numere reale

Διαβάστε περισσότερα

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate Radu Trîmbiţaş 4 octombrie 2005 1 Forma Newton a polinomului de interpolare Lagrange Algoritmul nostru se bazează pe forma Newton a polinomului de interpolare

Διαβάστε περισσότερα

Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare

Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare 1 Planul în spaţiu Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru 2 Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Fie reperul R(O, i, j, k ) în spaţiu. Numim normala a unui plan, un vector perpendicular pe

Διαβάστε περισσότερα

Lucrare. Varianta aprilie I 1 Definiţi noţiunile de număr prim şi număr ireductibil. Soluţie. Vezi Curs 6 Definiţiile 1 şi 2. sau p b.

Lucrare. Varianta aprilie I 1 Definiţi noţiunile de număr prim şi număr ireductibil. Soluţie. Vezi Curs 6 Definiţiile 1 şi 2. sau p b. Lucrare Soluţii 28 aprilie 2015 Varianta 1 I 1 Definiţi noţiunile de număr prim şi număr ireductibil. Soluţie. Vezi Curs 6 Definiţiile 1 şi 2 Definiţie. Numărul întreg p se numeşte număr prim dacă p 0,

Διαβάστε περισσότερα

III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar seria modulelor divergentă.

III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar seria modulelor divergentă. III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. Definiţie. O serie a n se numeşte: i) absolut convergentă dacă seria modulelor a n este convergentă; ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar

Διαβάστε περισσότερα

Subiecte Clasa a VIII-a

Subiecte Clasa a VIII-a Subiecte lasa a VIII-a (40 de intrebari) Puteti folosi spatiile goale ca ciorna. Nu este de ajuns sa alegeti raspunsul corect pe brosura de subiecte, ele trebuie completate pe foaia de raspuns in dreptul

Διαβάστε περισσότερα

MARCAREA REZISTOARELOR

MARCAREA REZISTOARELOR 1.2. MARCAREA REZISTOARELOR 1.2.1 MARCARE DIRECTĂ PRIN COD ALFANUMERIC. Acest cod este format din una sau mai multe cifre şi o literă. Litera poate fi plasată după grupul de cifre (situaţie în care valoarea

Διαβάστε περισσότερα

Algoritmica grafurilor XI. Cuplaje in grafuri. Masuri de calitate. Numere Ramsey

Algoritmica grafurilor XI. Cuplaje in grafuri. Masuri de calitate. Numere Ramsey Algoritmica grafurilor XI. Cuplaje in grafuri. Masuri de calitate. Numere Ramsey Mihai Suciu Facultatea de Matematică și Informatică (UBB) Departamentul de Informatică Mai, 16, 2018 Mihai Suciu (UBB) Algoritmica

Διαβάστε περισσότερα

Curs 1 Şiruri de numere reale

Curs 1 Şiruri de numere reale Bibliografie G. Chiorescu, Analiză matematică. Teorie şi probleme. Calcul diferenţial, Editura PIM, Iaşi, 2006. R. Luca-Tudorache, Analiză matematică, Editura Tehnopress, Iaşi, 2005. M. Nicolescu, N. Roşculeţ,

Διαβάστε περισσότερα

SEMINAR 14. Funcţii de mai multe variabile (continuare) ( = 1 z(x,y) x = 0. x = f. x + f. y = f. = x. = 1 y. y = x ( y = = 0

SEMINAR 14. Funcţii de mai multe variabile (continuare) ( = 1 z(x,y) x = 0. x = f. x + f. y = f. = x. = 1 y. y = x ( y = = 0 Facultatea de Hidrotehnică, Geodezie şi Ingineria Mediului Matematici Superioare, Semestrul I, Lector dr. Lucian MATICIUC SEMINAR 4 Funcţii de mai multe variabile continuare). Să se arate că funcţia z,

Διαβάστε περισσότερα

Geometrie computationala 2. Preliminarii geometrice

Geometrie computationala 2. Preliminarii geometrice Platformă de e-learning și curriculă e-content pentru învățământul superior tehnic Geometrie computationala 2. Preliminarii geometrice Preliminarii geometrice Spatiu Euclidean: E d Spatiu de d-tupluri,

Διαβάστε περισσότερα

riptografie şi Securitate

riptografie şi Securitate riptografie şi Securitate - Prelegerea 12 - Scheme de criptare CCA sigure Adela Georgescu, Ruxandra F. Olimid Facultatea de Matematică şi Informatică Universitatea din Bucureşti Cuprins 1. Schemă de criptare

Διαβάστε περισσότερα

Curs 2 Şiruri de numere reale

Curs 2 Şiruri de numere reale Curs 2 Şiruri de numere reale Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" Iaşi 2014 Convergenţă şi mărginire Teoremă Orice şir convergent este mărginit. Demonstraţie Fie (x n ) n 0 un

Διαβάστε περισσότερα

Lectia VI Structura de spatiu an E 3. Dreapta si planul ca subspatii ane

Lectia VI Structura de spatiu an E 3. Dreapta si planul ca subspatii ane Subspatii ane Lectia VI Structura de spatiu an E 3. Dreapta si planul ca subspatii ane Oana Constantinescu Oana Constantinescu Lectia VI Subspatii ane Table of Contents 1 Structura de spatiu an E 3 2 Subspatii

Διαβάστε περισσότερα

Sisteme diferenţiale liniare de ordinul 1

Sisteme diferenţiale liniare de ordinul 1 1 Metoda eliminării 2 Cazul valorilor proprii reale Cazul valorilor proprii nereale 3 Catedra de Matematică 2011 Forma generală a unui sistem liniar Considerăm sistemul y 1 (x) = a 11y 1 (x) + a 12 y 2

Διαβάστε περισσότερα

5.5. REZOLVAREA CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE

5.5. REZOLVAREA CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE 5.5. A CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE PROBLEMA 1. În circuitul din figura 5.54 se cunosc valorile: μa a. Valoarea intensității curentului de colector I C. b. Valoarea tensiunii bază-emitor U BE.

Διαβάστε περισσότερα

FLUXURI MAXIME ÎN REŢELE DE TRANSPORT. x 4

FLUXURI MAXIME ÎN REŢELE DE TRANSPORT. x 4 FLUXURI MAXIME ÎN REŢELE DE TRANSPORT Se numeşte reţea de transport un graf în care fiecărui arc îi este asociat capacitatea arcului şi în care eistă un singur punct de intrare şi un singur punct de ieşire.

Διαβάστε περισσότερα

Definiţia generală Cazul 1. Elipsa şi hiperbola Cercul Cazul 2. Parabola Reprezentari parametrice ale conicelor Tangente la conice

Definiţia generală Cazul 1. Elipsa şi hiperbola Cercul Cazul 2. Parabola Reprezentari parametrice ale conicelor Tangente la conice 1 Conice pe ecuaţii reduse 2 Conice pe ecuaţii reduse Definiţie Numim conica locul geometric al punctelor din plan pentru care raportul distantelor la un punct fix F şi la o dreaptă fixă (D) este o constantă

Διαβάστε περισσότερα

Grafuri. Liviu P. Dinu University of Bucharest Faculty of Mathematics and Computer Science

Grafuri. Liviu P. Dinu University of Bucharest Faculty of Mathematics and Computer Science Grafuri Liviu P. Dinu University of Bucharest Faculty of Mathematics and Computer Science Sumar Definiții Reprezentări Parcurgere în lățime Parcurgere în adîncime Drumuri în grafuri. Conexitate Matricea

Διαβάστε περισσότερα

Arbori și structuri decizionale

Arbori și structuri decizionale rbori și structuri decizionale Geanina Havârneanu Introducere Teoria grafurilor a apărut din rațiuni pur pragmatice. Un exemplu care ilustrează cea mai simplă modalitate de a utiliza grafurile este următoarea

Διαβάστε περισσότερα

BARAJ DE JUNIORI,,Euclid Cipru, 28 mai 2012 (barajul 3)

BARAJ DE JUNIORI,,Euclid Cipru, 28 mai 2012 (barajul 3) BARAJ DE JUNIORI,,Euclid Cipru, 8 mi 0 (brjul ) Problem Arătţi că dcă, b, c sunt numere rele cre verifică + b + c =, tunci re loc ineglitte xy + yz + zx Problem Fie şi b numere nturle nenule Dcă numărul

Διαβάστε περισσότερα

Seminar 5 Analiza stabilității sistemelor liniare

Seminar 5 Analiza stabilității sistemelor liniare Seminar 5 Analiza stabilității sistemelor liniare Noțiuni teoretice Criteriul Hurwitz de analiză a stabilității sistemelor liniare În cazul sistemelor liniare, stabilitatea este o condiție de localizare

Διαβάστε περισσότερα

SERII NUMERICE. Definiţia 3.1. Fie (a n ) n n0 (n 0 IN) un şir de numere reale şi (s n ) n n0

SERII NUMERICE. Definiţia 3.1. Fie (a n ) n n0 (n 0 IN) un şir de numere reale şi (s n ) n n0 SERII NUMERICE Definiţia 3.1. Fie ( ) n n0 (n 0 IN) un şir de numere reale şi (s n ) n n0 şirul definit prin: s n0 = 0, s n0 +1 = 0 + 0 +1, s n0 +2 = 0 + 0 +1 + 0 +2,.......................................

Διαβάστε περισσότερα

Seminariile Capitolul X. Integrale Curbilinii: Serii Laurent şi Teorema Reziduurilor

Seminariile Capitolul X. Integrale Curbilinii: Serii Laurent şi Teorema Reziduurilor Facultatea de Matematică Calcul Integral şi Elemente de Analiă Complexă, Semestrul I Lector dr. Lucian MATICIUC Seminariile 9 20 Capitolul X. Integrale Curbilinii: Serii Laurent şi Teorema Reiduurilor.

Διαβάστε περισσότερα

ELEMENTE DE TEORIA GRAFURILOR

ELEMENTE DE TEORIA GRAFURILOR Bazele cercetării operaţionale. Noţiuni generale ELEMENTE DE TEORIA GRAFURILOR În general, pentru situaţiile care necesită la rezolvare un oarecare efort mintal (şi un caz tipic este cel al celor din economie),

Διαβάστε περισσότερα

Cum folosim cazuri particulare în rezolvarea unor probleme

Cum folosim cazuri particulare în rezolvarea unor probleme Cum folosim cazuri particulare în rezolvarea unor probleme GHEORGHE ECKSTEIN 1 Atunci când întâlnim o problemă pe care nu ştim s-o abordăm, adesea este bine să considerăm cazuri particulare ale acesteia.

Διαβάστε περισσότερα

Integrala nedefinită (primitive)

Integrala nedefinită (primitive) nedefinita nedefinită (primitive) nedefinita 2 nedefinita februarie 20 nedefinita.tabelul primitivelor Definiţia Fie f : J R, J R un interval. Funcţia F : J R se numeşte primitivă sau antiderivată a funcţiei

Διαβάστε περισσότερα

Subiecte Clasa a VII-a

Subiecte Clasa a VII-a lasa a VII Lumina Math Intrebari Subiecte lasa a VII-a (40 de intrebari) Puteti folosi spatiile goale ca ciorna. Nu este de ajuns sa alegeti raspunsul corect pe brosura de subiecte, ele trebuie completate

Διαβάστε περισσότερα

Cursul Măsuri reale. D.Rusu, Teoria măsurii şi integrala Lebesgue 15

Cursul Măsuri reale. D.Rusu, Teoria măsurii şi integrala Lebesgue 15 MĂSURI RELE Cursul 13 15 Măsuri reale Fie (,, µ) un spaţiu cu măsură completă şi f : R o funcţie -măsurabilă. Cum am văzut în Teorema 11.29, dacă f are integrală pe, atunci funcţia de mulţime ν : R, ν()

Διαβάστε περισσότερα

COLEGIUL NATIONAL CONSTANTIN CARABELLA TARGOVISTE. CONCURSUL JUDETEAN DE MATEMATICA CEZAR IVANESCU Editia a VI-a 26 februarie 2005.

COLEGIUL NATIONAL CONSTANTIN CARABELLA TARGOVISTE. CONCURSUL JUDETEAN DE MATEMATICA CEZAR IVANESCU Editia a VI-a 26 februarie 2005. SUBIECTUL Editia a VI-a 6 februarie 005 CLASA a V-a Fie A = x N 005 x 007 si B = y N y 003 005 3 3 a) Specificati cel mai mic element al multimii A si cel mai mare element al multimii B. b)stabiliti care

Διαβάστε περισσότερα

Aplicaţii ale principiului I al termodinamicii la gazul ideal

Aplicaţii ale principiului I al termodinamicii la gazul ideal Aplicaţii ale principiului I al termodinamicii la gazul ideal Principiul I al termodinamicii exprimă legea conservării şi energiei dintr-o formă în alta şi se exprimă prin relaţia: ΔUQ-L, unde: ΔU-variaţia

Διαβάστε περισσότερα

Grafuri planare Colorarea grafurilor. Curs 12. Grafuri planare. Colorarea grafurilor. Polinoame cromatice. 23 decembrie 2016.

Grafuri planare Colorarea grafurilor. Curs 12. Grafuri planare. Colorarea grafurilor. Polinoame cromatice. 23 decembrie 2016. Grafuri planare Polinoame cromatice 23 decembrie 2016 Definiţii şi exemple Grafuri planare Un graf G este planar dacă poate fi desenat în plan astfel încât muchiile să nu se intersecteze decât în nodurile

Διαβάστε περισσότερα

Capitolul 4 PROPRIETĂŢI TOPOLOGICE ŞI DE NUMĂRARE ALE LUI R. 4.1 Proprietăţi topologice ale lui R Puncte de acumulare

Capitolul 4 PROPRIETĂŢI TOPOLOGICE ŞI DE NUMĂRARE ALE LUI R. 4.1 Proprietăţi topologice ale lui R Puncte de acumulare Capitolul 4 PROPRIETĂŢI TOPOLOGICE ŞI DE NUMĂRARE ALE LUI R În cele ce urmează, vom studia unele proprietăţi ale mulţimilor din R. Astfel, vom caracteriza locul" unui punct în cadrul unei mulţimi (în limba

Διαβάστε περισσότερα

1.3 Baza a unui spaţiu vectorial. Dimensiune

1.3 Baza a unui spaţiu vectorial. Dimensiune .3 Baza a unui spaţiu vectorial. Dimensiune Definiţia.3. Se numeşte bază a spaţiului vectorial V o familie de vectori B care îndeplineşte condiţiile de mai jos: a) B este liniar independentă; b) B este

Διαβάστε περισσότερα

Capitolul IC.07. Grafuri

Capitolul IC.07. Grafuri Capitolul Cuvinte-cheie Graf, digraf, nod, arc, muchie, Parcurgeri în adâncime, în lățime, sortare topologică IC.07. Aspecte generale IC.07.. Definții Definiție: [L0] Un graf este o pereche G = ( V, E),

Διαβάστε περισσότερα

Spatii liniare. Exemple Subspaţiu liniar Acoperire (înfăşurătoare) liniară. Mulţime infinită liniar independentă

Spatii liniare. Exemple Subspaţiu liniar Acoperire (înfăşurătoare) liniară. Mulţime infinită liniar independentă Noţiunea de spaţiu liniar 1 Noţiunea de spaţiu liniar Exemple Subspaţiu liniar Acoperire (înfăşurătoare) liniară 2 Mulţime infinită liniar independentă 3 Schimbarea coordonatelor unui vector la o schimbare

Διαβάστε περισσότερα

Cursul 11. Cuplaje. Sisteme de reprezentanti distincţi. Arbori de acoperire. Enumerarea tuturor arborilor cu număr fixat de noduri.

Cursul 11. Cuplaje. Sisteme de reprezentanti distincţi. Arbori de acoperire. Enumerarea tuturor arborilor cu număr fixat de noduri. Cuplaje. Sisteme de reprezentanti distincţi. Arbori de acoperire. Enumerarea tuturor arborilor cu număr fixat de noduri 17 decembrie 2016 Cuprinsul acestui curs Cuplaje Cuplaj perfect, maxim, maximal Cale

Διαβάστε περισσότερα

4/29/2011. Arbori minimi de acoperire

4/29/2011. Arbori minimi de acoperire Arbori minimi de acoperire 1 Planul cursului Arbori minimi de acoperire Definitie Utilizare Algoritmi Operatii cu multimi disjuncte Structuri de date pentru reprezentarea multimilor disjuncte Algoritmi

Διαβάστε περισσότερα

4. CIRCUITE LOGICE ELEMENTRE 4.. CIRCUITE LOGICE CU COMPONENTE DISCRETE 4.. PORŢI LOGICE ELEMENTRE CU COMPONENTE PSIVE Componente electronice pasive sunt componente care nu au capacitatea de a amplifica

Διαβάστε περισσότερα

Problema a II - a (10 puncte) Diferite circuite electrice

Problema a II - a (10 puncte) Diferite circuite electrice Olimpiada de Fizică - Etapa pe judeţ 15 ianuarie 211 XI Problema a II - a (1 puncte) Diferite circuite electrice A. Un elev utilizează o sursă de tensiune (1), o cutie cu rezistenţe (2), un întrerupător

Διαβάστε περισσότερα

a. 11 % b. 12 % c. 13 % d. 14 %

a. 11 % b. 12 % c. 13 % d. 14 % 1. Un motor termic funcţionează după ciclul termodinamic reprezentat în sistemul de coordonate V-T în figura alăturată. Motorul termic utilizează ca substanţă de lucru un mol de gaz ideal având exponentul

Διαβάστε περισσότερα

Laborator 11. Mulţimi Julia. Temă

Laborator 11. Mulţimi Julia. Temă Laborator 11 Mulţimi Julia. Temă 1. Clasa JuliaGreen. Să considerăm clasa JuliaGreen dată de exemplu la curs pentru metoda locului final şi să schimbăm numărul de iteraţii nriter = 100 în nriter = 101.

Διαβάστε περισσότερα

Principiul incluziunii si excluziunii. Generarea şi ordonarea permutărilor. Principiul porumbeilor. Pri

Principiul incluziunii si excluziunii. Generarea şi ordonarea permutărilor. Principiul porumbeilor. Pri Generarea şi ordonarea permutărilor. Principiul porumbeilor. Principiul incluziunii si excluziunii Recapitulare din cursul trecut Presupunem că A este o mulţime cu n elemente. Recapitulare din cursul trecut

Διαβάστε περισσότερα

EDITURA PARALELA 45 MATEMATICĂ DE EXCELENŢĂ. Clasa a X-a Ediţia a II-a, revizuită. pentru concursuri, olimpiade şi centre de excelenţă

EDITURA PARALELA 45 MATEMATICĂ DE EXCELENŢĂ. Clasa a X-a Ediţia a II-a, revizuită. pentru concursuri, olimpiade şi centre de excelenţă Coordonatori DANA HEUBERGER NICOLAE MUŞUROIA Nicolae Muşuroia Gheorghe Boroica Vasile Pop Dana Heuberger Florin Bojor MATEMATICĂ DE EXCELENŢĂ pentru concursuri, olimpiade şi centre de excelenţă Clasa a

Διαβάστε περισσότερα

Subiecte Clasa a V-a

Subiecte Clasa a V-a (40 de intrebari) Puteti folosi spatiile goale ca ciorna. Nu este de ajuns sa alegeti raspunsul corect pe brosura de subiecte, ele trebuie completate pe foaia de raspuns in dreptul numarului intrebarii

Διαβάστε περισσότερα

2.1 Sfera. (EGS) ecuaţie care poartă denumirea de ecuaţia generală asferei. (EGS) reprezintă osferă cu centrul în punctul. 2 + p 2

2.1 Sfera. (EGS) ecuaţie care poartă denumirea de ecuaţia generală asferei. (EGS) reprezintă osferă cu centrul în punctul. 2 + p 2 .1 Sfera Definitia 1.1 Se numeşte sferă mulţimea tuturor punctelor din spaţiu pentru care distanţa la u punct fi numit centrul sferei este egalăcuunnumăr numit raza sferei. Fie centrul sferei C (a, b,

Διαβάστε περισσότερα

Al cincilea baraj de selecţie pentru OBMJ Bucureşti, 28 mai 2015

Al cincilea baraj de selecţie pentru OBMJ Bucureşti, 28 mai 2015 Societatea de Ştiinţe Matematice din România Ministerul Educaţiei Naţionale Al cincilea baraj de selecţie pentru OBMJ Bucureşti, 28 mai 2015 Problema 1. Arătaţi că numărul 1 se poate reprezenta ca suma

Διαβάστε περισσότερα

7.2 Problema săptămânii Seminar Seminar Seminar Seminar Conexitate Teorie...

7.2 Problema săptămânii Seminar Seminar Seminar Seminar Conexitate Teorie... Cuprins 1 Noţiuni preliminare şi scurt istoric 3 1.1 Scurt istoric......................................... 3 1.2 Structura cursului..................................... 3 1.3 Notaţii generale. Noţiuni

Διαβάστε περισσότερα

Principiul Inductiei Matematice.

Principiul Inductiei Matematice. Principiul Inductiei Matematice. Principiul inductiei matematice constituie un mijloc important de demonstratie in matematica a propozitiilor (afirmatiilor) ce depind de argument natural. Metoda inductiei

Διαβάστε περισσότερα

Componente şi Circuite Electronice Pasive. Laborator 3. Divizorul de tensiune. Divizorul de curent

Componente şi Circuite Electronice Pasive. Laborator 3. Divizorul de tensiune. Divizorul de curent Laborator 3 Divizorul de tensiune. Divizorul de curent Obiective: o Conexiuni serie şi paralel, o Legea lui Ohm, o Divizorul de tensiune, o Divizorul de curent, o Implementarea experimentală a divizorului

Διαβάστε περισσότερα

2 Transformări liniare între spaţii finit dimensionale

2 Transformări liniare între spaţii finit dimensionale Transformări 1 Noţiunea de transformare liniară Proprietăţi. Operaţii Nucleul şi imagine Rangul şi defectul unei transformări 2 Matricea unei transformări Relaţia dintre rang şi defect Schimbarea matricei

Διαβάστε περισσότερα

Concurs MATE-INFO UBB, 1 aprilie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ

Concurs MATE-INFO UBB, 1 aprilie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ UNIVERSITATEA BABEŞ-BOLYAI CLUJ-NAPOCA FACULTATEA DE MATEMATICĂ ŞI INFORMATICĂ Concurs MATE-INFO UBB, aprilie 7 Proba scrisă la MATEMATICĂ SUBIECTUL I (3 puncte) ) (5 puncte) Fie matricele A = 3 4 9 8

Διαβάστε περισσότερα

CONCURS DE ADMITERE, 17 iulie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ

CONCURS DE ADMITERE, 17 iulie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ UNIVERSITATEA BABEŞ-BOLYAI CLUJ-NAPOCA FACULTATEA DE MATEMATICĂ ŞI INFORMATICĂ CONCURS DE ADMITERE, 7 iulie 207 Proba scrisă la MATEMATICĂ SUBIECTUL I (30 puncte) ) (0 puncte) Să se arate că oricare ar

Διαβάστε περισσότερα

Să se arate că n este număr par. Dan Nedeianu

Să se arate că n este număr par. Dan Nedeianu Primul test de selecție pentru juniori I. Să se determine numerele prime p, q, r cu proprietatea că 1 p + 1 q + 1 r 1. Fie ABCD un patrulater convex cu m( BCD) = 10, m( CBA) = 45, m( CBD) = 15 și m( CAB)

Διαβάστε περισσότερα

Criterii de comutativitate a grupurilor

Criterii de comutativitate a grupurilor Criterii de comutativitate a grupurilor Marius Tărnăuceanu 10.03.2017 Abstract În această lucrare vom prezenta mai multe condiţii suficiente de comutativitate a grupurilor. MSC (2010): 20A05, 20K99. Key

Διαβάστε περισσότερα

13. Grinzi cu zăbrele Metoda izolării nodurilor...1 Cuprins...1 Introducere Aspecte teoretice Aplicaţii rezolvate...

13. Grinzi cu zăbrele Metoda izolării nodurilor...1 Cuprins...1 Introducere Aspecte teoretice Aplicaţii rezolvate... SEMINAR GRINZI CU ZĂBRELE METODA IZOLĂRII NODURILOR CUPRINS. Grinzi cu zăbrele Metoda izolării nodurilor... Cuprins... Introducere..... Aspecte teoretice..... Aplicaţii rezolvate.... Grinzi cu zăbrele

Διαβάστε περισσότερα

5.4. MULTIPLEXOARE A 0 A 1 A 2

5.4. MULTIPLEXOARE A 0 A 1 A 2 5.4. MULTIPLEXOARE Multiplexoarele (MUX) sunt circuite logice combinaţionale cu m intrări şi o singură ieşire, care permit transferul datelor de la una din intrări spre ieşirea unică. Selecţia intrării

Διαβάστε περισσότερα

Vectori liberi Produs scalar Produs vectorial Produsul mixt. 1 Vectori liberi. 2 Produs scalar. 3 Produs vectorial. 4 Produsul mixt.

Vectori liberi Produs scalar Produs vectorial Produsul mixt. 1 Vectori liberi. 2 Produs scalar. 3 Produs vectorial. 4 Produsul mixt. liberi 1 liberi 2 3 4 Segment orientat liberi Fie S spaţiul geometric tridimensional cu axiomele lui Euclid. Orice pereche de puncte din S, notată (A, B) se numeşte segment orientat. Dacă A B, atunci direcţia

Διαβάστε περισσότερα

Universitatea din Bucureşti Facultatea de Matematică şi Informatică. Algebră (1)

Universitatea din Bucureşti Facultatea de Matematică şi Informatică. Algebră (1) Universitatea din ucureşti.7.4 Facultatea de Matematică şi Informatică oncursul de admitere iulie 4 omeniul de licenţă alculatoare şi Tehnologia Informaţiei lgebră (). Fie x,y astfel încât x+y = şi x +

Διαβάστε περισσότερα

Curs 4. I.4 Grafuri. Grafuri orientate

Curs 4. I.4 Grafuri. Grafuri orientate Curs 4 I.4 Grafuri I.4.1 Grafuri orientate Definiţia I.4.1.1. Un graf orientat este un tuplu G = (N, A, ϕ : A N N), unde N şi A sunt mulţimi, numite mulţimea nodurilor, respectiv mulţimea arcelor, iar

Διαβάστε περισσότερα

Laborator 1: INTRODUCERE ÎN ALGORITMI. Întocmit de: Claudia Pârloagă. Îndrumător: Asist. Drd. Gabriel Danciu

Laborator 1: INTRODUCERE ÎN ALGORITMI. Întocmit de: Claudia Pârloagă. Îndrumător: Asist. Drd. Gabriel Danciu INTRODUCERE Laborator 1: ÎN ALGORITMI Întocmit de: Claudia Pârloagă Îndrumător: Asist. Drd. Gabriel Danciu I. NOŢIUNI TEORETICE A. Sortarea prin selecţie Date de intrare: un şir A, de date Date de ieşire:

Διαβάστε περισσότερα

14. Grinzi cu zăbrele Metoda secţiunilor...1 Cuprins...1 Introducere Aspecte teoretice Aplicaţii rezolvate...3

14. Grinzi cu zăbrele Metoda secţiunilor...1 Cuprins...1 Introducere Aspecte teoretice Aplicaţii rezolvate...3 SEMINAR GRINZI CU ZĂBRELE METODA SECŢIUNILOR CUPRINS. Grinzi cu zăbrele Metoda secţiunilor... Cuprins... Introducere..... Aspecte teoretice..... Aplicaţii rezolvate.... Grinzi cu zăbrele Metoda secţiunilor

Διαβάστε περισσότερα

Proiectarea Algoritmilor 2. Scheme de algoritmi Divide & Impera

Proiectarea Algoritmilor 2. Scheme de algoritmi Divide & Impera Platformă de e-learning și curriculă e-content pentru învățământul superior tehnic Proiectarea Algoritmilor 2. Scheme de algoritmi Divide & Impera Cuprins Scheme de algoritmi Divide et impera Exemplificare

Διαβάστε περισσότερα

R R, f ( x) = x 7x+ 6. Determinați distanța dintre punctele de. B=, unde x și y sunt numere reale.

R R, f ( x) = x 7x+ 6. Determinați distanța dintre punctele de. B=, unde x și y sunt numere reale. 5p Determinați primul termen al progresiei geometrice ( b n ) n, știind că b 5 = 48 și b 8 = 84 5p Se consideră funcția f : intersecție a graficului funcției f cu aa O R R, f ( ) = 7+ 6 Determinați distanța

Διαβάστε περισσότερα

CURS XI XII SINTEZĂ. 1 Algebra vectorială a vectorilor liberi

CURS XI XII SINTEZĂ. 1 Algebra vectorială a vectorilor liberi Lect. dr. Facultatea de Electronică, Telecomunicaţii şi Tehnologia Informaţiei Algebră, Semestrul I, Lector dr. Lucian MATICIUC http://math.etti.tuiasi.ro/maticiuc/ CURS XI XII SINTEZĂ 1 Algebra vectorială

Διαβάστε περισσότερα

RĂSPUNS Modulul de rezistenţă este o caracteristică geometrică a secţiunii transversale, scrisă faţă de una dintre axele de inerţie principale:,

RĂSPUNS Modulul de rezistenţă este o caracteristică geometrică a secţiunii transversale, scrisă faţă de una dintre axele de inerţie principale:, REZISTENTA MATERIALELOR 1. Ce este modulul de rezistenţă? Exemplificaţi pentru o secţiune dreptunghiulară, respectiv dublu T. RĂSPUNS Modulul de rezistenţă este o caracteristică geometrică a secţiunii

Διαβάστε περισσότερα

Asemănarea triunghiurilor O selecție de probleme de geometrie elementară pentru gimnaziu Constantin Chirila Colegiul Naţional Garabet Ibrãileanu,

Asemănarea triunghiurilor O selecție de probleme de geometrie elementară pentru gimnaziu Constantin Chirila Colegiul Naţional Garabet Ibrãileanu, Asemănarea triunghiurilor O selecție de probleme de geometrie elementară pentru gimnaziu Constantin Chirila Colegiul Naţional Garabet Ibrãileanu, Iaşi Repere metodice ale predării asemănării în gimnaziu

Διαβάστε περισσότερα

2. Sisteme de forţe concurente...1 Cuprins...1 Introducere Aspecte teoretice Aplicaţii rezolvate...3

2. Sisteme de forţe concurente...1 Cuprins...1 Introducere Aspecte teoretice Aplicaţii rezolvate...3 SEMINAR 2 SISTEME DE FRŢE CNCURENTE CUPRINS 2. Sisteme de forţe concurente...1 Cuprins...1 Introducere...1 2.1. Aspecte teoretice...2 2.2. Aplicaţii rezolvate...3 2. Sisteme de forţe concurente În acest

Διαβάστε περισσότερα

Valori limită privind SO2, NOx şi emisiile de praf rezultate din operarea LPC în funcţie de diferite tipuri de combustibili

Valori limită privind SO2, NOx şi emisiile de praf rezultate din operarea LPC în funcţie de diferite tipuri de combustibili Anexa 2.6.2-1 SO2, NOx şi de praf rezultate din operarea LPC în funcţie de diferite tipuri de combustibili de bioxid de sulf combustibil solid (mg/nm 3 ), conţinut de O 2 de 6% în gazele de ardere, pentru

Διαβάστε περισσότερα

Orice izometrie f : (X, d 1 ) (Y, d 2 ) este un homeomorfism. (Y = f(x)).

Orice izometrie f : (X, d 1 ) (Y, d 2 ) este un homeomorfism. (Y = f(x)). Teoremă. (Y = f(x)). Orice izometrie f : (X, d 1 ) (Y, d 2 ) este un homeomorfism Demonstraţie. f este continuă pe X: x 0 X, S Y (f(x 0 ), ε), S X (x 0, ε) aşa ca f(s X (x 0, ε)) = S Y (f(x 0 ), ε) : y

Διαβάστε περισσότερα

VII.2. PROBLEME REZOLVATE

VII.2. PROBLEME REZOLVATE Teoria Circuitelor Electrice Aplicaţii V PROBEME REOVATE R7 În circuitul din fiura 7R se cunosc: R e t 0 sint [V] C C t 0 sint [A] Se cer: a rezolvarea circuitului cu metoda teoremelor Kirchhoff; rezolvarea

Διαβάστε περισσότερα

Subiecte Clasa a VIII-a

Subiecte Clasa a VIII-a (40 de intrebari) Puteti folosi spatiile goale ca ciorna. Nu este de ajuns sa alegeti raspunsul corect pe brosura de subiecte, ele trebuie completate pe foaia de raspuns in dreptul numarului intrebarii

Διαβάστε περισσότερα

O generalizare a unei probleme de algebră dată la Olimpiada de Matematică, faza judeţeană, 2013

O generalizare a unei probleme de algebră dată la Olimpiada de Matematică, faza judeţeană, 2013 O generalizare a unei probleme de algebră dată la Olimpiada de Matematică, faza judeţeană, 2013 Marius Tărnăuceanu 1 Aprilie 2013 Abstract În această lucrare vom prezenta un rezultat ce extinde Problema

Διαβάστε περισσότερα

III. Reprezentarea informaţiei în sistemele de calcul

III. Reprezentarea informaţiei în sistemele de calcul Metode Numerice Curs 3 III. Reprezentarea informaţiei în sistemele de calcul III.1. Reprezentarea internă a numerelor întregi III. 1.1. Reprezentarea internă a numerelor întregi fără semn (pozitive) Reprezentarea

Διαβάστε περισσότερα

Fig Impedanţa condensatoarelor electrolitice SMD cu Al cu electrolit semiuscat în funcţie de frecvenţă [36].

Fig Impedanţa condensatoarelor electrolitice SMD cu Al cu electrolit semiuscat în funcţie de frecvenţă [36]. Componente şi circuite pasive Fig.3.85. Impedanţa condensatoarelor electrolitice SMD cu Al cu electrolit semiuscat în funcţie de frecvenţă [36]. Fig.3.86. Rezistenţa serie echivalentă pierderilor în funcţie

Διαβάστε περισσότερα

Functii Breviar teoretic 8 ianuarie ianuarie 2011

Functii Breviar teoretic 8 ianuarie ianuarie 2011 Functii Breviar teoretic 8 ianuarie 011 15 ianuarie 011 I Fie I, interval si f : I 1) a) functia f este (strict) crescatoare pe I daca x, y I, x< y ( f( x) < f( y)), f( x) f( y) b) functia f este (strict)

Διαβάστε περισσότερα

prin egalizarea histogramei

prin egalizarea histogramei Lucrarea 4 Îmbunătăţirea imaginilor prin egalizarea histogramei BREVIAR TEORETIC Tehnicile de îmbunătăţire a imaginilor bazate pe calculul histogramei modifică histograma astfel încât aceasta să aibă o

Διαβάστε περισσότερα

CURS 11: ALGEBRĂ Spaţii liniare euclidiene. Produs scalar real. Spaţiu euclidian. Produs scalar complex. Spaţiu unitar. Noţiunea de normă.

CURS 11: ALGEBRĂ Spaţii liniare euclidiene. Produs scalar real. Spaţiu euclidian. Produs scalar complex. Spaţiu unitar. Noţiunea de normă. Sala: 2103 Decembrie 2014 Conf. univ. dr.: Dragoş-Pătru Covei CURS 11: ALGEBRĂ Specializarea: C.E., I.E., S.P.E. Nota: Acest curs nu a fost supus unui proces riguros de recenzare pentru a fi oficial publicat.

Διαβάστε περισσότερα

riptografie şi Securitate

riptografie şi Securitate riptografie şi Securitate - Prelegerea 21.2 - Sistemul de criptare ElGamal Adela Georgescu, Ruxandra F. Olimid Facultatea de Matematică şi Informatică Universitatea din Bucureşti Cuprins 1. Scurt istoric

Διαβάστε περισσότερα

INTERPOLARE. y i L i (x). L(x) = i=0

INTERPOLARE. y i L i (x). L(x) = i=0 INTERPOLARE Se dau punctele P 0, P 1,..., P n in plan sau in spatiu, numite noduri si avand vectorii de pozitie r 0, r 1,..., r n. Problemă. Să se găsească o curbă (dintr-o anumită familie) care să treacă

Διαβάστε περισσότερα

Funcţii Ciudate. Beniamin Bogoşel

Funcţii Ciudate. Beniamin Bogoşel Funcţii Ciudate Beniamin Bogoşel Scopul acestui articol este construcţia unor funcţii neobişnuite din punct de vedere intuitiv, care au anumite proprietăţi interesante. Construcţia acestor funcţii se face

Διαβάστε περισσότερα

z a + c 0 + c 1 (z a)

z a + c 0 + c 1 (z a) 1 Serii Laurent (continuare) Teorema 1.1 Fie D C un domeniu, a D şi f : D \ {a} C o funcţie olomorfă. Punctul a este pol multiplu de ordin p al lui f dacă şi numai dacă dezvoltarea în serie Laurent a funcţiei

Διαβάστε περισσότερα

f(x) = l 0. Atunci f are local semnul lui l, adică, U 0 V(x 0 ) astfel încât sgnf(x) = sgnl, x U 0 D\{x 0 }. < f(x) < l +

f(x) = l 0. Atunci f are local semnul lui l, adică, U 0 V(x 0 ) astfel încât sgnf(x) = sgnl, x U 0 D\{x 0 }. < f(x) < l + Semnul local al unei funcţii care are limită. Propoziţie. Fie f : D (, d) R, x 0 D. Presupunem că lim x x 0 f(x) = l 0. Atunci f are local semnul lui l, adică, U 0 V(x 0 ) astfel încât sgnf(x) = sgnl,

Διαβάστε περισσότερα