Caminos. Sobre los problemas de encontrar caminos en grafos. Complexity D.Moshkovitz
|
|
- Irene Peña Escobar
- hace 6 años
- Vistas:
Transcripción
1 Caminos Sobre los problemas de encontrar caminos en grafos 1
2 Introdución Objetivos: Introducir más problemas sobre grafos. Resumen: Caminos Hamiltonianos Caminos Eulerianos 2
3 Camino Hamiltoniano Entrada: un grafo dirigido G=(V,E) ydos nodos s t V. Problema: decidir si existe un camino desde s hasta t, que pase una sola vez por cada nodo 3
4 Hay camino Hamiltoniano? s t 4
5 Camino Ham. está en NP Adivinav 1,,v n V (n= V ) Por cada1 i,j n, comprueba que v i v j Comprueba sis=v 1 y t=v n Por cada1 i n, comprueba(v i,v i+1 ) E Rechaza si alguna comprobación falla, acepta en caso contario. 5
6 SIP Camino Ham es NP-Completo Prueba: Demostraremos que 3SAT p Camino Ham. (......)... (......) p t s... 6
7 Representación de variables Por cada variable x i,... Diamante 7
8 Representación de cláusulas Por cada cláusula c i, 8
9 Estructura del grafo s x 1... c 1 c 2 x 2... c x l... c k t 9
10 La estructura interna de los diamantes k pares de nodos internos... Diamante 10
11 Conecsión de cláusulas con variables Si la cláusula c j contiene el literal x i, x i c j par j-ésimo... 11
12 Conecsión de cláusulas con variables Si la cláusula c j contiene el literal x i, x i c j par j-ésimo... 12
13 Construcción completa Esto finaliza la construcción del grafo El tamaño es polinómico en el tamaño de la fórmula ( Comprobar!). Vamos a probar las dos direcciones de la reducción. 13
14 Supongamos que existe una asignación de variables que satisface una fórmula 3CNF. Veamos que existe un camino hamiltoniano en el grafo construido. 14
15 Asignación Camino Si la variable x i tiene asignadotrue,... 15
16 Asignación Camino Si la variable x i tiene asignado FALSE,... 16
17 Paso por los nodos asociados alas cláusulas Si la cláusula c j es satisfactible gracias al literal x i, x i c j par j-ésimo... 17
18 Paso por los nodos asociados alas cláusulas Si la cláusula c j es satisfactible gracias al literal x i, x i c j par j-ésimo... 18
19 Supongamos que existe un camino hamiltoniano en el grafo Construyamos una asignación para las variables que satisfaga la fórmula 3CNF. 19
20 Observación Cualquier camino hamiltoniano debe pasar o bien por la parte dcha de un diamente o bien por la parte izda
21 Camino Asignación Paracadavariable, se asigna un valor booleano Según la dirección del camino hamiltoniano de su diamante
22 Observación Un camino hamiltoniano no puede saltar desde el interior de un diamente a otro Idea de la prueba: Suponlo y mira este nodo s... x 1... x c j x l... t 22
23 La fórmula es satisfactible Gracias a la observación anterior y el hecho de que el camino debe pasar por todos los nodos asociados a las cláusulas, Todas las cláusulas de la fórmula deben ser satisfechas por la asignación 23
24 Conclusión Camino Ham. es NP-Completo. 24
25 Para pensar El problema Circuito Ham. (Decidir si existe un camino que pase por todos los nodos una sola vez) NP-Completo? 25
26 Para pensar Qué se puede decir sobre los correspondientes problemas, sobre caminos hamiltonianos, en grafos no dirigidos? 26
27 Un problema parecido A los niños les gusta el siguiente juego: Puedes dibujar el sobre de un sólo trazo y sin pasar dos veces por la misma línea? 27
28 Camino Euleraino Entrada: un grafo no dirigido G=(V,E) ydos nodos s t V. Problema: Decidir si existe un camino desde s hasta t, que pase por cada arista del grafo una sola vez. 28
29 Existe un camino euleriano? s t 29
30 Caminos Euler. Vs. Caminos Ham. Qué puedes hacer con este problema? Es reducible a Camino Ham.? O vice-versa? 30
31 31
32 El teorema de Euler Teorema: Un grafo tiene un camino euleriano desde s hasta t si y sólo si: 1. El grafo es conexo 2. s y t tienen grado impar. 3. pero el grado de los demás nodos es par. 32
33 Supongamos que existe un camino euleriano desde s hasta t en el grafo. Probemos que todos los nodos salvo, s y t deben tener grado par Observación: si existe camino el grafo sólo puede tener una componente conexa. 33
34 Análisis de grados Si un camino pasa por todas las aristas, los nodos internos del camino verifican que tienen una arista que sale por cada arista que entra. Esto es se añade 2 al grado del nodo cada vez. Sin embargo, s tiene una arista desparejada que sale y t otra desparejada que entra 34
35 Supongamos que los grados de los nodos son pares salvo el caso de s y t Veamos un algoritmo que permite encontrar un camino euleriano desde s hasta t Observación: si hay más de una componente conexa no puede existir camino euleriano 35
36 Caminos Comenzar en nodo s, Mientras hay aristas nuevas desde el nodo Elegir una de ellas, Caminar. 36
37 Observación Lema: el camino construido acaba en t. Prueba: Después de dejar s, t es el único nodo de grado impar. Por tanto podemos salir de cualquier otro nodo. 37
38 Pero, El camino construido pasa por todas las aristas? No necesariamente! Ejemplo: s t 38
39 Observación Lema: Si hay aristas no visitadas, éstas sonalcanzables desdeunnodo(*) visitado. Prueba: El grafo es conexo. s t 39
40 Observación Lema: Un camino que parta del nodo (*) visitado y recorra las aristas sin visitar debe acabar en el propio nodo (*). Prueba: Después de dejar esta nodo (*), es el único que queda con un número impar de aristas. 40
41 Todas las piezas juntas Podemos añadir este nuevo camino al dado por el algoritmo y así aumentar el número de aristas visitas. Así se repite el proceso hasta que no haya aristas sin visitar. s t 41
42 Conclusión Existe un algoritmo polinómico para decidir el problema del camino euleriano. 42
43 Para pensar Cómo puedes implementar de forma eficiente el algoritmo que resuelve el problema del camino euleriano? 43
44 Plano Camino Hamiltoniano NP Camino Euleriano NPC P 44
45 Resumen Hemos examinado algunos problemas sobre grafos. Hemos demostrado que encontrar un camino que pase por todos los nodos (Hamiltoniano) es NP-Hard, Mientras que existe una manera eficiente de encontrar un camino que pase por todas las aristas (Euleriano). 45
LAS CIENCIAS DE LA PLANIFICACIÓN
LAS CIENCIAS DE LA PLANIFICACIÓN 1. MODELIZACIÓN CON GRAFOS El objetivo de las ciencias de la planificación es encontrar el mejor método para resolver un problema, y si es posible encontrar la solución
Más detallesGrafos. AMD Grado en Ingeniería Informática. AMD Grado en Ingeniería Informática (UM) Grafos 1 / 30
Grafos AMD Grado en Ingeniería Informática AMD Grado en Ingeniería Informática (UM) Grafos / 0 Objetivos Al finalizar este tema tendréis que: Conocer la terminología básica de la teoría de grafos. Pasar
Más detallesCentro Asociado Palma de Mallorca. Tutor: Antonio Rivero Cuesta
Centro Asociado Palma de Mallorca Lógica y Estructuras Discretas Tutor: Antonio Rivero Cuesta Tema 5 Teoría de Grafos Conceptos Básicos Un grafo consta de: Grafo Un conjunto de nodos, Un conjunto de aristas
Más detallesCaminos y Flujos optimales. Introducción a la Investigación de Operaciones 2007
Caminos y Flujos optimales Introducción a la Investigación de Operaciones 2007 Contenido Definiciones básicas. Conexidad. Clausura transitiva. Esqueletos y caminos optimales. Redes. Flujos. Algoritmo de
Más detallesAlgoritmos para determinar Caminos Mínimos en Grafos
Problemas de camino mínimo Algoritmos para determinar Caminos Mínimos en Grafos Algoritmos y Estructuras de Datos III DC, FCEN, UBA, C 202 Problemas de camino mínimo Dado un grafo orientado G = (V, E)
Más detallesUn grafo G es un par (V,E) donde V es un conjunto (llamado conjunto de vértices) y E un subconjunto de VxV (conjunto de aristas).
TEMA 5.- GRAFOS 5.1.- DEFINICIONES BÁSICAS Un grafo G es un par (V,E) donde V es un conjunto (llamado conjunto de vértices) y E un subconjunto de VxV (conjunto de aristas). Gráficamente representaremos
Más detallesTeoría de grafos y optimización en redes
Teoría de grafos y optimización en redes José María Ferrer Caja Universidad Pontificia Comillas Definiciones básicas Grafo: Conjunto de nodos (o vértices) unidos por aristas G = (V,E) Ejemplo V = {,,,,
Más detallesLAS CIENCIAS DE LA PLANIFICACIÓN
LAS CIENCIAS DE LA PLANIFICACIÓN 5. EL PROBLEMA DEL VIAJANTE (PV) (The Traveling Salesman Problem TSP) Un problema como el de las vacaciones, pero vital para las empresas, es el problema del viajante (PV):
Más detallesIntroducción a la Teoría de Grafos
Introducción a la Teoría de Grafos Flavia Bonomo fbonomo@dc.uba.ar do. Cuatrimestre 009 Programa Introducción a la teoría de grafos Problemas de camino mínimo Problemas de flujo máximo Programación lineal
Más detallesMinicurso de Teoría de Gráficas Escuela de Verano 2014 por María Luisa Pérez Seguí Facultad de Ciencias Físico-Matemáticas, Universidad Michoacana
Minicurso de Teoría de Gráficas Escuela de Verano 014 por María Luisa Pérez Seguí Facultad de Ciencias Físico-Matemáticas, Universidad Michoacana Índice 1. Conceptos básicos 1 1.1. Nomenclatura...................................
Más detallesGrafos. Algoritmos y Estructuras de Datos III
Grafos Algoritmos y Estructuras de Datos III Grafos Un grafo G = (V, X ) es un par de conjuntos, donde V es un conjunto de puntos o nodos o vértices y X es un subconjunto del conjunto de pares no ordenados
Más detallesRuta más Corta con una sóla Fuente de Inicio (Single-Source Shortest Paths) DR. JESÚS A. GONZÁLEZ BERNAL CIENCIAS COMPUTACIONALES INAOE
Ruta más Corta con una sóla Fuente de Inicio (Single-Source Shortest Paths) 1 DR. JESÚS A. GONZÁLEZ BERNAL CIENCIAS COMPUTACIONALES INAOE Problema de Encontrar la Ruta más Corta 2 Se requiere llegar de
Más detallesCLASIFICACIÓN DE PROBLEMAS
UNIVERSIDAD NACIONAL DE SANTIAGO DEL ESTERO Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías Licenciatura en Sistemas de Información 2009 CLASIFICACIÓN DE PROBLEMAS 1 CLASES DE PROBLEMAS Uno de los resultados
Más detallesComplejidad - Problemas NP-Completos. Algoritmos y Estructuras de Datos III
Complejidad - Problemas NP-Completos Algoritmos y Estructuras de Datos III Teoría de Complejidad Un algoritmo eficiente es un algoritmo de complejidad polinomial. Un problema está bien resuelto si se conocen
Más detallesUn grafo G = (V, E) se dice finito si V es un conjunto finito.
1 Grafos: Primeras definiciones Definición 1.1 Un grafo G se define como un par (V, E), donde V es un conjunto cuyos elementos son denominados vértices o nodos y E es un subconjunto de pares no ordenados
Más detalles2007 Carmen Moreno Valencia
Tema VIII. Grafos Grafos 1 2007 Carmen Moreno Valencia 1. Grafos, digrafos y multigrafos 2. Grafos eulerianos 3. Matrices de adyacencia e incidencia 4. Exploración de grafos pesados 1. Grafos, digrafos
Más detallesObjetivos formativos de Matemática Discreta. Tema 1: Conjuntos, aplicaciones y relaciones
Objetivos formativos de Matemática Discreta Para cada uno de los temas el alumno debe ser capaz de hacer lo que se indica en cada bloque. Además de los objetivos que se señalan en cada tema, se considera
Más detallesTEORIA DE GRAFOS. Estructuras Discretas Ing. Jenny Paredes Aguilar
TEORIA DE GRAFOS Estructuras Discretas Ing. Jenny Paredes Aguilar INTRODUCCION Teoria de grafos se usa en numerosos problemas cuantificables, en las organizaciones, intervienen una serie de elementos entre
Más detallesMáquinas de Turing IIC3242. IIC3242 Máquinas de Turing 1 / 45
Máquinas de Turing IIC3242 IIC3242 Máquinas de Turing 1 / 45 Complejidad Computacional Objetivo: Medir la complejidad computacional de un problema. Vale decir: Medir la cantidad de recursos computacionales
Más detallesProblemas en P y NP. Marcos Kiwi. Semestre Otoño U. Chile
Problemas en P y NP Marcos Kiwi U. Chile Semestre Otoño 2012 Problemas en P Path = { G, s, t : Existe un dicamino de s a t en el digrafo G} Conexo = { G : G grafo conexo} { } A Q PL = A, b, c, k : m n,
Más detallesMáquinas de Turing IIC3242. IIC3242 Máquinas de Turing 1 / 42
Máquinas de Turing IIC3242 IIC3242 Máquinas de Turing 1 / 42 Complejidad Computacional Objetivo: Medir la complejidad computacional de un problema. Vale decir: Medir la cantidad de recursos computacionales
Más detallesComplejidad computacional (Análisis de Algoritmos)
Definición. Complejidad computacional (Análisis de Algoritmos) Es la rama de las ciencias de la computación que estudia, de manera teórica, la optimización de los recursos requeridos durante la ejecución
Más detallesGRAFOS I. Antonio Luis Rodríguez López-Cañizares y Ceferino Ruiz Garrido
1 GRAFOS I Antonio Luis Rodríguez López-Cañizares y Ceferino Ruiz Garrido El alumno que siga esta lección aprenderá a resolver algunos tipos diferentes de problemas con el auxilio de los grafos. La Teoría
Más detallesCONTENIDOS. 1. Procesos Estocásticos y de Markov. 2. Cadenas de Markov en Tiempo Discreto (CMTD) 3. Comportamiento de Transición de las CMTD
CONTENIDOS 1. Procesos Estocásticos y de Markov 2. Cadenas de Markov en Tiempo Discreto (CMTD) 3. Comportamiento de Transición de las CMTD 4. Comportamiento Estacionario de las CMTD 1. Procesos Estocásticos
Más detallesUD Trigonometría Ejercicios Resueltos y Propuestos Col La Presentación
En este documento se da una relación de los tipos de ejercicios que nos podemos encontrar en el tema de Trigonometría de º de Bachillerato. En todo el documento se sigue el mismo esquema: Enunciado tipo
Más detallesEquivalencia Entre PDA y CFL
Equivalencia Entre PDA y CFL El Lenguaje aceptado por un Autómata con Pila Universidad de Cantabria Esquema 1 Introducción 2 3 Lenguaje Aceptado por un Autómata Como en los autómatas finitos, se puede
Más detallesMODELOS DE COMPUTACION I Preguntas Tipo Test. 1. El lema de bombeo puede usarse para demostrar que un lenguaje determinado es regular.
MODELOS DE COMPUTACION I Preguntas Tipo Test Indicar si son verdaderas o falsas las siguientes afirmaciones: 1. El lema de bombeo puede usarse para demostrar que un lenguaje determinado es regular. 2.
Más detallesMateria: Matemática de 5to Tema: Ecuación de la Recta. Marco Teórico
Materia: Matemática de 5to Tema: Ecuación de la Recta Marco Teórico Simplemente comenzar con la ecuación general de la forma pendiente-intersección de una línea, y luego conecte los valores dados de y
Más detallesRESOLUCIÓN INTERACTIVA DEL SIMPLEX
RESOLUCIÓN INTERACTIVA DEL SIMPLEX Estos materiales interactivos presentan la resolución interactiva de ejemplos concretos de un problema de P.L. mediante el método Simplex. Se presentan tres situaciones:
Más detallesProgramación Lineal. Modelo de Redes. Alcance de las aplicaciones. Curso: Investigación de Operaciones Ing. Javier Villatoro
Programación Lineal Modelo de Redes Alcance de las aplicaciones Curso: Investigación de Operaciones Ing. Javier Villatoro ALCANCE DE LAS APLICACONES DE REDES ALCANCE DE LAS APLICACIONES Muchas situaciones
Más detallesRelaciones. Estructuras Discretas. Relaciones. Relaciones en un Conjunto. Propiedades de Relaciones en A Reflexividad
Estructuras Discretas Relaciones Definición: relación Relaciones Claudio Lobos, Jocelyn Simmonds clobos,jsimmond@inf.utfsm.cl Universidad Técnica Federico Santa María Estructuras Discretas INF 152 Sean
Más detallesGrafos. Suponiendo que e = [u, v]. Entonces los nodos u y v se llaman extremos de e y u y v se dice que son nodos adyacentes o vecinos.
Grafos Los grafos son estructuras que constan de vértices o nodos y de aristas o arcos que conectan los vértices entre sí. Un grafo G consiste en dos cosas: 1. Un conjunto V de elementos llamados nodos
Más detallesTema: Los Grafos y su importancia para la optimización de redes.
Tema: Los Grafos y su importancia para la optimización de redes. Qué son los Grafos? Un grafo es una dupla G= {X,U}, donde X es un conjunto finito y no vacio de elementos llamados vértices y U es el conjunto
Más detalles4.12 Ciertos teoremas fundamentales del cálculo de probabilidades
1 de 9 15/10/2006 05:57 a.m. Nodo Raíz: 4. Cálculo de probabilidades y variables Siguiente: 4.14 Tests diagnósticos Previo: 4.10 Probabilidad condicionada e independencia de 4.12 Ciertos teoremas fundamentales
Más detallesIN Guía de Problemas Resueltos de Geometría de Programación Lineal v1.0
IN3701 - Guía de Problemas Resueltos de Geometría de Programación Lineal v1.0 Acá va una pequeña guía con problemas resueltos de Geometría en Programación Lineal con problemas básicamente extraídos del
Más detallesConjuntos, relaciones y funciones Susana Puddu
Susana Puddu 1. Repaso sobre la teoría de conjuntos. Denotaremos por IN al conjunto de los números naturales y por ZZ al de los enteros. Dados dos conjuntos A y B decimos que A está contenido en B o también
Más detallesAlgoritmos sobre Grafos
Sexta Sesión 27 de febrero de 2010 Contenido Deniciones 1 Deniciones 2 3 4 Deniciones sobre Grafos Par de una lista de nodos y una lista de enlaces, denidos a su vez como pares del conjunto de nodos.
Más detallesFormulación del problema de la ruta más corta en programación lineal
Formulación del problema de la ruta más corta en programación lineal En esta sección se describen dos formulaciones de programación lineal para el problema de la ruta más corta. Las formulaciones son generales,
Más detallesHerramientas. 1 FormaLex, Departamento de Computación, FCEyN, Universidad de Buenos Aires, Buenos Aires, Argentina
1 Sergio Mera 1 1 FormaLex, Departamento de Computación, FCEyN, Universidad de Buenos Aires, Buenos Aires, Argentina Introducción al Análisis Formal de Normas Legales, segundo cuatrimestre de 2014 (2)
Más detallesTEMA 5: INTERPOLACION NUMERICA
Lino Alvarez - Aurea Martinez METODOS NUMERICOS TEMA 5: INTERPOLACION NUMERICA 1 EL PROBLEMA GENERAL DE INTER- POLACION En ocasiones se plantea el problema de que se conoce una tabla de valores de una
Más detallesFrancis Guthrie Planteo el problema de los cuatro colores, después de colorear el mapa de Inglaterra 9/15/2015 3
INTRODUCCION GRAFOS La Teoria de Grafos nace del análisis sobre una inquietud presentada en la isla Kueiphof en Koenigsberg (Pomerania) ya que el río que la rodea se divide en dos brazos. Sobre los brazos
Más detallesAlgebra lineal y conjuntos convexos
Apéndice A Algebra lineal y conjuntos convexos El método simplex que se describirá en el Tema 2 es de naturaleza algebraica y consiste en calcular soluciones de sistemas de ecuaciones lineales y determinar
Más detallesDefinición 1.1 Sea G = (V, A) un grafo no dirigido. G se denomina árbol si es conexo y no contiene ciclos.
Matemática Discreta y Lógica 2 1. Árboles Árboles Definición 1.1 Sea G = (V, A) un grafo no dirigido. G se denomina árbol si es conexo y no contiene ciclos. Como un lazo es un ciclo de longitud 1, un árbol
Más detallesTeoría de Lenguajes. Clase Teórica 7 Autómatas de Pila y Lenguajes Independientes del Contexto Primer cuartimestre 2014
Teoría de Lenguajes Clase Teórica 7 Autómatas de Pila y Lenguajes Independientes del Contexto Primer cuartimestre 2014 aterial compilado por el Profesor Julio Jacobo, a lo largo de distintas ediciones
Más detallesIntroducción a Autómatas Finitos
Introducción a e. Universidad de Cantabria Esquema 1 Introducción 2 3 Grafo de λ Transiciones Eliminación de las λ-transiciones 4 El Problema Podemos interpretar un autómata como un evaluador de la función
Más detallesEl TAD Grafo. El TAD Grafo
! Esta representación resulta útil cuando el número de vértices se conoce previamente y permanecerá fijo durante la resolución del problema, pero resulta ineficiente si necesitamos añadir o eliminar vértices
Más detallesTEMA 1: NÚMEROS NATURALES. SISTEMA DE NUMERACIÓN
1 TEMA 1: NÚMEROS NATURALES. SISTEMA DE NUMERACIÓN 1. INTRODUCCIÓN Los números naturales aparecen debido a la necesidad que tiene el hombre para contar. Para poder construir este conjunto N, podemos seguir
Más detallesInteligencia Artificial
Inteligencia Artificial Tema 2 Búsquedas Ivan Olmos Pineda Contenido Estructura General de un PSA Formulación de un PSA Algoritmos de Búsqueda de Soluciones Aplicaciones BUAP Inteligencia Artificial 2
Más detallesNúmeros naturales, principio de inducción
, principio de inducción. Conjuntos inductivos. Denotaremos por IN al conjunto de números naturales, IN {,,, 4, 5, 6,...}, cuyos elementos son suma de un número finito de unos. Recordemos que IN es cerrado
Más detallesColoración de grafos
Alumno: Grupo: Coloración de grafos Comencemos planteando el problema de dar color a las regiones de un mapa plano de modo que a regiones vecinas se les asigne distinto color. Este problema puede ser resuelto
Más detallesIntroducción a la Teoría de Grafos
Introducción a la Teoría de Grafos Flavia Bonomo fbonomo@dc.uba.ar do. Cuatrimestre 009 Programa Introducción a la teoría de grafos Problemas de camino mínimo Problemas de flujo máximo Clases de complejidad
Más detallesPráctica N o 8 Desigualdades Válidas - Algoritmos de Planos de Corte - Algoritmos Branch & Cut
Práctica N o 8 Desigualdades Válidas - Algoritmos de Planos de Corte - Algoritmos Branch & Cut 8.1 Para cada uno de los siguientes conjuntos, encontrar una desigualdad válida que agregada a la formulación
Más detallesPrograma de teoría. Algoritmos y Estructuras de Datos II. 3. Algoritmos voraces. 1. Análisis de algoritmos 2. Divide y vencerás
Programa de teoría Algoritmos y Estructuras de Datos II 1. Análisis de algoritmos 2. Divide y vencerás 3. Algoritmos voraces 4. Programación dinámica 5. Backtracking 6. Ramificación y poda A.E.D. II 1
Más detalles(b) Cuál es la desventaja principal de una heurística con aprendizaje? es más informada que otra función heurística optimista h 2 *?
UNIVERIDD REY JUN CRLO CURO 0-0 INTELIGENCI RTIFICIL Hoja de Problemas Tema Ejercicio : Conteste a las siguientes preguntas: (a) Cómo funciona una heurística con aprendizaje? olución: Una heurística con
Más detalles11. MOSAICOS. El ángulo interior de un polígono regular de n lados es
11. MOSAICOS Cuando una o varias piezas recubren un plano sin solaparse tenemos un recubrimiento o mosaico. Los mosaicos más sencillos son los que solo utilizan una pieza de una única forma y tamaño. Aun
Más detallesColoración. Unos cuantos problemas. Asignación de frecuencias de radio. Gregorio Hernández Peñalver. Unos cuantos problemas. Unos cuantos problemas
Unos cuantos problemas Coloración Gregorio Hernández Peñalver Matemática Discreta Asignación de frecuencias de radio G=(V, A) V={emisoras}, dos emisoras son adyacentes si sus emisiones se solapan elementos
Más detallesÁrboles. Un grafo no dirigido es un árbol si y sólo si existe una ruta unica simple entre cualquiera dos de sus vértices.
ÁRBOLES Árboles Un grafo conectado que no contiene circuitos simples. Utilizados desde 1857, por el matemático Ingles Arthur Cayley para contar ciertos tipos de componentes químicos. Un árbol es un grafo
Más detallesDepartamento de Matemáticas. ÁLGEBRA: Ecuaciones
3.5. Ecuaciones bicuadradas. Empezamos ahora a analizar qué pasa cuando el polinomio tiene grado más grande que dos. Todas éstas se engloban dentro de la misma estrategia de resolución que, como posteriormente
Más detallesTEORÍA DE GRAFOS. OPTIMIZACIÓN EN REDES 1
Optimización en redes. Fluos en redes (Network Flows NF) Andrés Ramos Universidad Pontificia Comillas http://www.iit.comillas.edu/aramos/ Andres.Ramos@comillas.edu TEORÍA DE GRAFOS. OPTIMIZACIÓN EN REDES
Más detallesBinary Decision Diagrams
Rodríguez Blanco 2006-05-18 Introduccion Equivalencia Tablas de verdad eficientes Construcción de Equivalencia Tablas de verdad eficientes Equivalencia de dos fórmulas A 1 y A 2. Construir su tabla de
Más detallesGrafos y Redes. 3. Resolución: Dibujar el camino sin levantar el lápiz y pasando sólo una vez por cada arco o arista.
Grafos y Redes. Nodos: vértices, 2, 3 2. Arcos: aristas, conexión entre nodos. 2, 54, etc. 3. Resolución: Dibujar el camino sin levantar el lápiz y pasando sólo una vez por cada arco o arista. 4. Grado
Más detallesun conjunto cuyos elementos denominaremos vectores y denotaremos por es un espacio vectorial si verifica las siguientes propiedades:
CAPÍTULO 2: ESPACIOS VECTORIALES 2.1- Definición y propiedades. 2.1.1-Definición: espacio vectorial. Sea un cuerpo conmutativo a cuyos elementos denominaremos escalares o números. No es necesario preocuparse
Más detallesTema 5: Grafos. Índice. E. Martín, A. Méndez, C. Ortiz y J. Sendra. Febrero de Guía del tema. 1. Grafos 1
Tema 5: Grafos E. Martín, A. Méndez, C. Ortiz y J. Sendra Febrero de 2011 Índice Guía del tema II 1. Grafos 1 2. Pseudografos, Multigrafos, Digrafos 3 3. Isomorfismos entre grafos 4 4. Primer teorema de
Más detallesFórmula integral de Cauchy
Fórmula integral de Cauchy Comentario: de acuerdo con esta fórmula, uno puede conocer el valor de f dentro del entorno, conociendo únicamente los valores que toma f en el contorno C! Fórmula integral de
Más detallesSISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES. Método de reducción o de Gauss. 1º DE BACHILLERATO DPTO DE MATEMÁTICAS COLEGIO MARAVILLAS AUTORA: Teresa González.
SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES Método de reducción o de Gauss 1º DE BACHILLERATO DPTO DE MATEMÁTICAS COLEGIO MARAVILLAS AUTORA: Teresa González. SISTEMAS DE DOS ECUACIONES LINEALES CON DOS INCÓGNITAS.
Más detallesInducción Matemática Conjuntos Funciones. Matemática Discreta. Agustín G. Bonifacio UNSL. Repaso de Inducción, Conjuntos y Funciones
UNSL Repaso de Inducción, y Inducción Matemática (Sección 1.7 del libro) Supongamos que queremos demostrar enunciados del siguiente tipo: P(n) : La suma de los primeros n números naturales es n(n+1)
Más detallesCONJUNTOS FINITOS. Teoría de Conjuntos I
CONJUNTOS FINITOS Definición. CANTOR, G. (1845-1918). En 1872 acepta el Infinito (Actual) de Facto, en contra de la idea que el Infinito es en Potencia. a es Finito syss n n a. a es Infinito syss a no
Más detallesIntroducción a la teoría de ciclos ĺımite
Introducción a la teoría de ciclos ĺımite Salomón Rebollo Perdomo srebollo@inst-mat.utalca.cl Instituto de Matemática y Física 05-09 de enero, 2015. Talca, CL Contenido 1 Introducción Qué es un ciclo ĺımite?
Más detalles6. Diagramas de flujo.
Ingeniería de Control I Tema 6 Diagramas de flujo 1 6. Diagramas de flujo. Representación en DF Simplificaciones Fórmula de Mason Formas de Kalman Sistemas MIMO Diagramas de Flujo 2 1 Bibliografía Señales
Más detallesSUMADOR RESTADOR DE 3 BITS EN BINARIO NATURAL.
SUMADOR RESTADOR DE 3 BITS EN BINARIO NATURAL. Sabemos que a un de n bits, haciéndole un pequeño cambio, lo podemos convertir en y restador. Simplemente se complementan a los bits del sustraendo y además
Más detallesIntroducción a la teoría de grafos
Capítulo 5 Introducción a la teoría de grafos 51 Generalidades sobre grafos En esta sección vamos a comenzar el estudio de la teoría de Grafos El inicio de esta teoría tuvo lugar en 1736, en un artículo
Más detallesEjercicios resueltos. 4 continua en R luego continua en cualquier. , [ 1,1] = 0 que equivale a decir 1,1
Teoremas de continuidad y derivabilidad Ejercicios resueltos.- Demostrar que la siguiente ecuación tiene una solución en el intervalo, : 4 º. Se considera la función 4 continua en R luego continua en cualquier
Más detallesIntroducción a los Autómatas Finitos
Teoría de Introducción a los Un modelo de Computación. Universidad de Cantabria Esquema Introducción Teoría de 1 Introducción 2 Teoría de 3 4 5 El Problema Introducción Teoría de Nuestro objetivo en este
Más detallesCurso: Teoría de la Computación. Unidad 2, Sesión 8: Complejidad computacional (2)
Curso: Teoría de la Computación. Unidad 2, Sesión 8: Complejidad computacional (2) Instituto de Computación, Facultad de Ingeniería Universidad de la República, Montevideo, Uruguay dictado semestre 2-2009
Más detallesEcuaciones de primer grado
Matemáticas Unidad 16 Ecuaciones de primer grado Objetivos Resolver problemas que impliquen el planteamiento y la resolución de ecuaciones de primer grado de la forma x + a = b; ax = b; ax + b = c, utilizando
Más detallesFlujos de redes (Network Flows NF)
Fluos de redes (Network Flows NF). Terminología. Árbol generador mínimo. Camino mínimo 4. Fluo máximo 5. Fluo de coste mínimo TEORÍA DE GRAFOS. OPTIMIZACIÓN EN REDES Terminología Red o grafo (G) Nodos
Más detallesProfesorado de Nivel Medio y Superior en Biología Matemática - 1º Cuatrimestre Año 2013 FUNCIÓN CUADRÁTICA
Matemática - º Cuatrimestre Año 0 FUNCIÓN CUADRÁTICA Hemos definido anteriormente la función lineal como una función f: R R de la forma f()a+b con a R y b R, que se representa en el plano mediante una
Más detallesDiagnóstico de fallas en circuitos digitales
Diagnóstico de fallas en circuitos digitales Circuito digital: Construido usando las siguientes compuertas. NOT: OR: AND: 1 Ejemplo: Sumador binario Un sumador binario recibe como entrada dos bits a y
Más detallesX = a 0 + a 1 m + a 2 m a r m r,
EL NÚMERO NATURAL En este captulo vamos a introducir el concepto de número natural a partir de la Teoría de Conjuntos. Piaget demostró que el procedimiento que vamos a seguir para alcanzar el concepto
Más detalles«La derivada de una función en un punto representa geométricamente la pendiente de la recta tangente a la función en dicho punto»
TEMA 10 DERIVADA DE UNA FUNCIÓN EN UN PUNTO f (a): Consideremos una función f(x) y un punto P de su gráfica (ver figura), de abscisa x=a. Supongamos que damos a la variable independiente x un pequeño incremento
Más detallesEn la fig. 1 se representa el grafo, G=(V,A) donde: V = {1, 2, 3, 4, 5, 6} A = { {1,2}, {1,3}, {1,5}, {3}, {3,4}, {4,5}, {5,6} }
Unidad 1 Parte 1 - Teoría de Grafos Introducción En este capítulo veremos la noción matemática de grafo y propiedades de los mismos. En capítulos subsiguientes veremos las estructuras de datos utilizadas
Más detallesHidrodinámica. Conceptos
Conceptos Hidrostática tica Caudal Es la cantidad de líquido que pasa en un cierto tiempo. Concretamente, el caudal sería el volumen de líquido que circula dividido el tiempo: Sus unidades son volumen
Más detallesMÓDULO DE PRAXIAS BUCO-FACIALES 3 AÑOS
MÓDULO DE PRAXIAS BUCO-FACIALES 3 AÑOS 1. Movilidad lingual. 1.1. Potenciación de la movilidad lingual. 1.2. Control de la movilidad lingual. 1.3. Movimientos linguales rítmicos. 1.4. Movimientos linguales
Más detallesPRÁCTICA ALGORÍTMICA: EJERCICIOS PROPUESTOS
Página 1 de 7 PRÁCTICA ALGORÍTMICA: EJERCICIOS PROPUESTOS EJERCICIOS DE ESTRUCTURA REPETITIVA 1. (Problema 4) Escriba un algoritmo que lea del teclado un número entero y que compruebe si es menor que 5.
Más detallesEje 2. Razonamiento lógico matemático
Razonamiento deductivo e inductivo La historia de las matemáticas se remonta al antiguo Egipto y Babilonia. Ante la necesidad de resolver problemas a través de errores y victorias, estas culturas lograron
Más detallesTerminaremos el capítulo con una breve referencia a la teoría de cardinales.
TEMA 5. CARDINALES 241 Tema 5. Cardinales Terminaremos el capítulo con una breve referencia a la teoría de cardinales. Definición A.5.1. Diremos que el conjunto X tiene el mismo cardinal que el conjunto
Más detallesComprobar experimentalmente la ley de Ohm y las reglas de Kirchhoff. Determinar el valor de resistencias.
38 6. LEY DE OHM. REGLAS DE KIRCHHOFF Objetivo Comprobar experimentalmente la ley de Ohm y las reglas de Kirchhoff. Determinar el valor de resistencias. Material Tablero de conexiones, fuente de tensión
Más detalles7.1 Consideraciones. Considere la búsqueda de un libro en una biblioteca. Considere la búsqueda de un nombre en el directorio telefónico.
86 Capítulo 7. ORDENAMIENTO. 7.1 Consideraciones. Considere la búsqueda de un libro en una biblioteca. Considere la búsqueda de un nombre en el directorio telefónico. Si los elementos a ordenar son compuestos
Más detallesAlgoritmos de Aproximación
Algoritmos de Aproximación M. Andrea Rodríguez-Tastets Ayudante: Erick Elejalde Universidad de Concepción,Chile www.inf.udec.cl\ andrea andrea@udec.cl I Semestre - 2014 Introducción La mayoría de los algoritmos
Más detallesEcuaciones de 2º grado
Ecuaciones de 2º grado Una ecuación de segundo grado es toda expresión de la forma: ax 2 + bx +c = 0 con a 0. Resolución de ecuaciones de segundo grado Para resolver ecuaciones de segundo grado utilizamos
Más detalles(e) Con la poda alfa-beta se eliminan nodos que nunca serán alcanzados
Universidad Rey Juan Carlos Curso 2014 2015 Hoja de Problemas Tema 5 1. Cuáles de las siguientes afirmaciones acerca del algoritmo Minimax son ciertas (a) El algoritmo Minimax realiza una exploración primero
Más detallesDefinición de la matriz inversa
Definición de la matriz inversa Objetivos Aprender la definición de la matriz inversa Requisitos Multiplicación de matrices, habilidades básicas de resolver sistemas de ecuaciones Ejemplo El número real
Más detallesAnálisis y síntesis de sistemas digitales combinacionales
Análisis Algoritmo de análisis, para un circuito lógico combinacional Síntesis. Conceptos Circuitos combinacionales bien construidos Circuitos combinacionales mal construidos Criterios de optimización
Más detallesTema 11.- Autovalores y Autovectores.
Álgebra 004-005 Ingenieros Industriales Departamento de Matemática Aplicada II Universidad de Sevilla Tema - Autovalores y Autovectores Definición, propiedades e interpretación geométrica La ecuación característica
Más detallesGrafos. Amalia Duch Brown Octubre de 2007
Grafos Amalia Duch Brown Octubre de 2007 Índice 1. Definiciones Básicas Intuitivamente un grafo es un conjunto de vértices unidos por un conjunto de líneas o flechas dependiendo de si el grafo es dirigido
Más detallesLenguajes Regulares. Antonio Falcó. - p. 1
Lenguajes Regulares Antonio Falcó - p. 1 Cadenas o palabras I Una cadena o palabra es una sucesión finita de símbolos. cadena {c, a, d, e, n}. 10001 {0, 1} El conjunto de símbolos que empleamos para construir
Más detallesPlanaridad. Algoritmos y Estructuras de Datos III
Planaridad Algoritmos y Estructuras de Datos III Por qué planares? Por qué planares? Por qué planares? Grafos planares Definiciones: Una representación planar de un grafo G es un conjunto de puntos en
Más detallesProgramación. Tema 8: Tablas Hash. Apuntes elaborados por: Eduardo Quevedo, Aaron Asencio y Raquel López Revisado por: Javier Miranda el????
Programación. Tema : Tablas Hash /Mayo/ Apuntes elaborados por: Eduardo Quevedo, Aaron Asencio y Raquel López Revisado por: Javier Miranda el???? Tema : Tabla Hash Las tabla hash aparece para conseguir
Más detallesECUACIONES. Una igualdad algebraica está formada por dos expresiones algebraicas (una de ellas puede ser un número), separadas por el signo =.
ECUACIONES IDENTIDADES, IGUALDADES FALSAS Y ECUACIONES.- Una igualdad algebraica está formada por dos epresiones algebraicas (una de ellas puede ser un número), separadas por el signo. Ejemplos.- ( ) ;
Más detallesCONTRASTE SOBRE UN COEFICIENTE DE LA REGRESIÓN
Modelo: Y =! 1 +! 2 X + u Hipótesis nula: Hipótesis alternativa H 1 :!!! 2 2 Ejemplo de modelo: p =! 1 +! 2 w + u Hipótesis nula: Hipótesis alternativa: H :!! 1 2 1. Como ilustración, consideremos un modelo
Más detalles