Particiones convexas en productos de grafos
|
|
- Aurora Maestre Escobar
- hace 5 años
- Vistas:
Transcripción
1 Particiones convexas en productos de grafos Felipe Contreras Salinas DIM, Universidad de Chile Junio, 2016
2 Convexidad Definición Un conjunto S de vértices de un grafo es convexo si ningún (u, v)-camino mínimo tiene vértices fuera de S, para todo par de vértices u, v en S.
3 Convexidad Definición Un conjunto S de vértices de un grafo es convexo si ningún (u, v)-camino mínimo tiene vértices fuera de S, para todo par de vértices u, v en S.
4 Convexidad Definición Un conjunto S de vértices de un grafo es convexo si ningún (u, v)-camino mínimo tiene vértices fuera de S, para todo par de vértices u, v en S.
5 Particiones convexas p-particiónconvexa Entrada: Un grafo G Salida: Si G tiene una partición en p conjuntos convexos.
6 Particiones convexas p-particiónconvexa Entrada: Un grafo G Salida: Si G tiene una partición en p conjuntos convexos. NP-completo para grafos arbitrarios y p 2
7 Particiones convexas p-particiónconvexa Entrada: Un grafo G Salida: Si G tiene una partición en p conjuntos convexos. NP-completo para grafos arbitrarios y p 2 Cordados: O(1)
8 Particiones convexas p-particiónconvexa Entrada: Un grafo G Salida: Si G tiene una partición en p conjuntos convexos. NP-completo para grafos arbitrarios y p 2 Cordados: O(1) Cografos: O(n + m)
9 Particiones convexas p-particiónconvexa Entrada: Un grafo G Salida: Si G tiene una partición en p conjuntos convexos. NP-completo para grafos arbitrarios y p 2 Cordados: O(1) Cografos: O(n + m) Bipartitos: Polinomial
10 Particiones convexas p-particiónconvexa Entrada: Un grafo G Salida: Si G tiene una partición en p conjuntos convexos. NP-completo para grafos arbitrarios y p 2 Cordados: O(1) Cografos: O(n + m) Bipartitos: Polinomial Planares: O(n 7 ) para p = 2
11 Particiones convexas p-particiónconvexa Entrada: Un grafo G Salida: Si G tiene una partición en p conjuntos convexos. NP-completo para grafos arbitrarios y p 2 Cordados: O(1) Cografos: O(n + m) Bipartitos: Polinomial Planares: O(n 7 ) para p = 2 (?)
12 Producto Cartesiano Definición G 1 G2 está dado por V(G 1 G 2 ) = V(G 1 ) V(G 2 )
13 Producto Cartesiano Definición G 1 G2 está dado por V(G 1 G 2 ) = V(G 1 ) V(G 2 ) (u, x)(v, y) E(G 1 G 2 ) ssi uv E(G 1 ), x = y o u = v, xy E(G 2 )
14 Producto Cartesiano Definición G 1 G2 está dado por V(G 1 G 2 ) = V(G 1 ) V(G 2 ) (u, x)(v, y) E(G 1 G 2 ) ssi uv E(G 1 ), x = y o u = v, xy E(G 2 )
15 Métrica en el producto Definición Sean u, v V(G). Definimos el intervalo entre u y v como I G (u, v) = {w V(G): w está en un (u, v)-camino mínimo}
16 Métrica en el producto Lema Sean (u, x), (v, y) V(G 1 G 2 ). Entonces d((u, x), (v, y)) = d G1 (u, v) + d G2 (x, y)
17 Métrica en el producto Lema Sean (u, x), (v, y) V(G 1 G 2 ). Entonces Demostración. d((u, x), (v, y)) = d G1 (u, v) + d G2 (x, y) d((u, x), (v, y)) d G1 (u, v) + d G2 (x, y)
18 Métrica en el producto Lema Sean (u, x), (v, y) V(G 1 G 2 ). Entonces Demostración. d((u, x), (v, y)) = d G1 (u, v) + d G2 (x, y) d((u, x), (v, y)) d G1 (u, v) + d G2 (x, y)
19 Métrica en el producto Lema Sean (u, x), (v, y) V(G 1 G 2 ). Entonces d((u, x), (v, y)) = d G1 (u, v) + d G2 (x, y) Observación Sea P un camino mínimo en G 1 G 2. De este lema, tenemos que sus proyecciones en G 1 y G 2 son caminos mínimos.
20 Métrica en el producto Lema Sean a = (u, x), b = (v, y), c = (w, z) V(G 1 G 2 ). Entonces, b I(a, c) si y solo si v I G1 (u, w), y I G2 (x, z).
21 Métrica en el producto Lema Sean a = (u, x), b = (v, y), c = (w, z) V(G 1 G 2 ). Entonces, b I(a, c) si y solo si v I G1 (u, w), y I G2 (x, z). Demostración. ( ) Sea P (a, c)-camino mínimo que pasa por b. Entonces sus proyecciones cumplen lo pedido.
22 Métrica en el producto Lema Sean a = (u, x), b = (v, y), c = (w, z) V(G 1 G 2 ). Entonces, b I(a, c) si y solo si v I G1 (u, w), y I G2 (x, z). Demostración. ( ) urza pls
23 Métrica en el producto Lema Sean a = (u, x), b = (v, y), c = (w, z) V(G 1 G 2 ). Entonces, b I(a, c) si y solo si v I G1 (u, w), y I G2 (x, z). Observación Sea S convexo en G 1 G 2. De este lema, tenemos que sus proyecciones en G 1 y G 2 son convexas.
24 Convexidad en el producto Teorema Los conjuntos convexos de G 1 G 2 son de la forma S 1 S 2, donde S 1 y S 2 son convexos en G 1 y G 2, respectivamente.
25 Convexidad en el producto Teorema Los conjuntos convexos de G 1 G 2 son de la forma S 1 S 2, donde S 1 y S 2 son convexos en G 1 y G 2, respectivamente. Demostración. ( ) Del lema anterior, si S 1, S 2 convexos S 1 S 2 convexo.
26 Convexidad en el producto Teorema Los conjuntos convexos de G 1 G 2 son de la forma S 1 S 2, donde S 1 y S 2 son convexos en G 1 y G 2, respectivamente. Demostración. ( ) urza pls
27 Convexidad en el producto Teorema Los conjuntos convexos de G 1 G 2 son de la forma S 1 S 2, donde S 1 y S 2 son convexos en G 1 y G 2, respectivamente. Demostración. ( ) urza pls
28 Convexidad en el producto Teorema Los conjuntos convexos de G 1 G 2 son de la forma S 1 S 2, donde S 1 y S 2 son convexos en G 1 y G 2, respectivamente. Demostración. ( ) urza pls
29 Convexidad en el producto Teorema Los conjuntos convexos de G 1 G 2 son de la forma S 1 S 2, donde S 1 y S 2 son convexos en G 1 y G 2, respectivamente. Demostración. ( ) urza pls
30 Convexidad en el producto Teorema Los conjuntos convexos de G 1 G 2 son de la forma S 1 S 2, donde S 1 y S 2 son convexos en G 1 y G 2, respectivamente. Demostración. ( ) urza pls
31 Convexidad en el producto Teorema Sea G 2 de p vértices tal que tiene una m-partición convexa, m [p]. Entonces G 1 G 2 tiene una t-partición convexa ssi G 1 tiene una q-partición convexa tal que t [q, pq].
32 Convexidad en el producto Teorema Sea G 2 de p vértices tal que tiene una m-partición convexa, m [p]. Entonces G 1 G 2 tiene una t-partición convexa ssi G 1 tiene una q-partición convexa tal que t [q, pq]. Demostración. ( ) urza pls
33 Convexidad en el producto Teorema Sea G 2 de p vértices tal que tiene una m-partición convexa, m [p]. Entonces G 1 G 2 tiene una t-partición convexa ssi G 1 tiene una q-partición convexa tal que t [q, pq]. Demostración. ( ) urza pls
34 Convexidad en el producto Teorema Sea G 2 de p vértices tal que tiene una m-partición convexa, m [p]. Entonces G 1 G 2 tiene una t-partición convexa ssi G 1 tiene una q-partición convexa tal que t [q, pq]. Demostración. ( ) q < q : no hay r (q, q ) tq G 1 tiene r-pc, t (pq, q )
35 Convexidad en el producto Teorema Sea G 2 de p vértices tal que tiene una m-partición convexa, m [p]. Entonces G 1 G 2 tiene una t-partición convexa ssi G 1 tiene una q-partición convexa tal que t [q, pq]. Demostración. ( ) q < q : no hay r (q, q ) tq G 1 tiene r-pc, t (pq, q )
36 Convexidad en el producto Teorema Sea G 2 de p vértices tal que tiene una m-partición convexa, m [p]. Entonces G 1 G 2 tiene una t-partición convexa ssi G 1 tiene una q-partición convexa tal que t [q, pq]. Demostración. ( ) q < q : no hay r (q, q ) tq G 1 tiene r-pc, t (pq, q )
37 Preguntas
UNIVERSIDAD DE CHILE FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICAS DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA MATEMÁTICA
UNIVERSIDAD DE CHILE FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICAS DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA MATEMÁTICA P -PARTICIONES CONVEXAS EN UNA FAMILIA DE GRAFOS CONSTRUIDOS MEDIANTE REEMPLAZOS TESIS PARA OPTAR AL
Más detallesEl problema de dominación Grundy para grafos block
El problema de dominación Grundy para grafos block Expositor: Carolina Lucía González Autores: Gabriela Argiroffo, Carolina Lucía González Universidad Nacional de Rosario 22 de septiembre de 2016 Definiciones
Más detallesCurso de Posgrado: Tópicos avanzados en teoría de grafos
Curso de Posgrado: Tópicos avanzados en teoría de grafos 1. Grafos planares 1.1. Preliminares Recordemos algunos conceptos: Una curva es la imagen de una función contínua f : [0, 1] R 2. Una curva poligonal
Más detallesCuadrados mágicos y matrices de permutación
Cuadrados mágicos y matrices de permutación Alexey Beshenov (cadadr@gmail.com) 13 de agosto de 016 Estos son mis apuntes para una pequeña presentación para los alumnos del Programa Jóvenes Talento de la
Más detallesGRAFOS GEOMÉTRICOS. Introducción. Número de corte. Aplicaciones. Incidencias de puntos y rectas. Distancias unitarias. k-sets.
GRAFOS GEOMÉTRICOS CROSSING LEMMA Y APLICACIONES GEOMÉTRICAS Introducción. Número de corte. Aplicaciones. Incidencias de puntos y rectas. Distancias unitarias. k-sets. Qué es un grafo geométrico? vi =
Más detallesColoreo de vértices. Coloreo de Grafos. Cota superior para χ(g) Algoritmos y Estructuras de Datos III. Definiciones:
Coloreo de vértices Definiciones: Coloreo de Grafos Algoritmos y Estructuras de Datos III Un coloreo de los vértices de un grafo G = (V, E) es una asignación f : V C, tal que f (v) f (u) (u, v) E. Para
Más detallesColoreo de vértices Definiciones: Coloreo de Grafos. Cotas para χ Proposición: Si H es un subgrafo de G entonces χ(h) χ(g).
Coloreo de vértices Definiciones: Coloreo de Grafos Algoritmos y Estructuras de Datos III Un coloreo (válido) de los vértices de un grafo G = (V, X ) es una asignación f : V C, tal que f (v) f (u) (u,
Más detallesNicolás Rivera. 23 de Junio de 2011
Teoría de Matroides. Nicolás Rivera 23 de Junio de 2011 Pontificia Universidad Católica de Chile Índice 1 Introducción: Definiciones y Propiedades básicas Índice 1 Introducción: Definiciones y Propiedades
Más detallesEscuela de algoritmos de aproximación
Escuela de algoritmos de aproximación Módulo 3: Algoritmos de aproximación para problemas de ruteo Francisco Javier Zaragoza Martínez Universidad Autónoma Metropolitana Unidad Azcapotzalco ITAM, de septiembre
Más detallesFigura 9. Convención: Si B está entre el punto A y el punto C lo notamos A-B-C ó C-B-A.
2.3 GRUPO II. AXIOMAS DE ORDEN. Intuitivamente en Geometría, el orden establece la forma como se relacionan tres puntos distintos pertenecientes a una misma recta, esta relación es la que hemos denominado
Más detallesOPTIMIZACIÓN EN GRAFOS Y EL PROBLEMA P=NP
OPTIMIZACIÓN EN GRAFOS Y EL PROBLEMA P=NP David Pérez-García Universidad Complutense de Madrid EL PROBLEMA P=NP P VS. NP 1. Es uno de los problemas del milenio. Un millón de dólares. 2. La clase P es la
Más detallesNP-Completitud. Agustín J. González ELO320: Estructura de Datos y Algoritmos 1er. Sem ELO320 1
NP-Completitud Agustín J. González ELO320: Estructura de Datos y Algoritmos 1er. Sem. 2002 ELO320 1 Introducción Hasta ahora todos los algoritmos estudiados han sido algoritmos de tiempo polinomial: para
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 detallesAlgoritmo de Fleury. por. Ramón Espinosa Armenta
Algoritmo de Fleury por Ramón Espinosa Armenta El siguiente algoritmo, debido a Fleury (191), permite construir un circuito Euleriano en un multigrafo Euleriano. Algoritmo Fleury (G) Entrada. Un multigrafo
Más detallesColoreo de Grafos. Algoritmos y Estructuras de Datos III
Coloreo de Grafos Algoritmos y Estructuras de Datos III Coloreo de nodos Definiciones: Un coloreo (válido) de los nodos de un grafo G = (V, X ) es una asignación f : V C, tal que f (v) f (u) (u, v) E.
Más detallesCoordinación de Matemática II (MAT022)
Coordinación de Matemática II (MAT022) Primer semestre de 203 Semana 5: Lunes 5 de Abril Viernes 9 de Abril CÁLCULO Contenidos Clase : Área bajo la curva, áreas entre curvas. Clase 2: Ejercicios certamen
Más detallesIntroducción a la Teoría de Grafos
Introducción a la Teoría de Grafos Conceptos Simples, Problemas Difíciles Héctor Ramírez C. 1 1 Departamento de Ingeniería Matemática Universidad de Chile Curso MA3701: Optimización Héctor Ramírez C. (U.
Más detallesGRAFOS BIPARTITOS SOBRE CURVAS CONVEXAS PARALELAS MIGUEL GÓMEZ DOMÍNGUEZ JOSÉ LUIS ROSADO OLMO
GRAFOS BIPARTITOS SOBRE CURVAS CONVEXAS PARALELAS MIGUEL GÓMEZ DOMÍNGUEZ JOSÉ LUIS ROSADO OLMO Introducción Un grafo bipartito es biplanar si admite en un conjunto partito una recta dibujada de tal forma
Más detallesy valores extremos. En esta sección estudiaremos los conjuntos convexos. Recordemos que un conjunto K R n es convexo si, para todo x,y K y t [0,1],
Capítulo 4 Convexidad 1. Conjuntos convexos En este capítulo estudiaremos el concepto de convexidad, el cual es sumamente importante en el análisis. Estudiaremos conjuntos convexos y funcionesconvexas
Más detallesCOMPLECIÓN DE CUERPOS CONVEXOS. Helmuth Villavicencio Fernández 1. (Recibido: 26/01/ Aceptado: 18/11/2014) COMPLETION OF CONVEX BODIES
PESQUIMAT, Revista de la F.C.M. de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos Vol. XVIII N o 1, pp. 16-20, Lima -Perú, Abril 2015 COMPLECIÓN DE CUERPOS CONVEXOS Helmuth Villavicencio Fernández 1 (Recibido:
Más detallesProfundidad familiar con respecto a caras de figuras regulares
Profundidad familiar con respecto a caras de figuras regulares Alexis Aburto, Sofía Armenta, Leonardo Martínez, José Luis Miranda, Yadira Sántiz Taller de Matemáticas Discretas 16 de junio de 2017 Conjuntos
Más detallesEspacios Topológicos 1. Punto de Acumulación. Al conjunto de puntos de acumulación de A se le denomina el conjunto derivado de A (A a Notación).
Espacios Topológicos 1 Punto de Acumulación Definición: Sea A un subconjunto arbitrario de R n, se dice que x R n es un punto de acumulación de A si toda bola abierta con centro x contiene un punto A distinto
Más detallesVariantes del problema de coloreo de grafos
Departamento de Matemática Facultad de Ciencias Exactas y Naturales Universidad de Buenos Aires 4 de diciembre de 005 Qué es un grafo? Un grafo está formado por un conjunto de vértices y un conjunto de
Más detallesTeoría de Grafos Introducción Grafos isomorfos
Capítulo 1 Teoría de Grafos 1.1. Introducción Definición. Denominaremos pseudomultigrafo a una terna (V,E, γ), donde V y E son conjuntos y γ : E {{u,v}: u,v V }. El conjunto V se denomina conjunto de vértices
Más detallesObservación En algunas fuentes, estas coloraciones se denominan coloraciones admisibles; aquí, por comodidad, las denominamos coloraciones.
Coloración de grafos Hay muchos problemas, como la asignación de tareas y los problemas de almacenamiento, donde es necesario partir el conjunto de vértices (resp. aristas) de un grafo asociado de tal
Más detallesDimensión métrica de grafos infinitos S
Dimensión métrica de grafos infinitos S J Cáceres a, C Hernando b, M Mora c, A Moreno-González d, I Pelayo e, ML Puertas a, C Seara c (a) Departamento de Estadística y Matemática Aplicada, Universidad
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 detallesConexión Motivación. Lección 10
Lección 10 Conexión Estudiamos la propiedad topológica que nos va a permitir obtener una versión general para espacios métricos del teorema del valor intermedio que conocemos para funciones reales de variable
Más detallesCÁLCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL I APLICACIONES DE LA DERIVADA. 1. Derivabilidad y monotonía. creciente para x en cierto intervalo f es < 0
CÁLCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL I APLICACIONES DE LA DERIVADA 1. Derivabilidad y monotonía Tenemos también el resultado: f (x) > 0 creciente para x en cierto intervalo f es Lo cual es claro, pues: Si la
Más detallesEcuaciones Diferenciales Ordinarias
Ecuaciones Diferenciales Ordinarias (Teoremas de Existencia y Unicidad) Julio López jclopez@dim.uchile.cl Depto Ingeniería Matemática, Universidad de Chile Otoño 2011, Resumen clases Julio López EDO 1/15
Más detallesTeoría de grafos. Coloración de vértices
Teoría de grafos Coloración de vértices Problema: cuántas jaulas son necesarias para transportar a estos cinco animales de forma que lleguen sanos y salvos a un mismo destino? León Hámster Si dos animales
Más detallesModelos de Informática TeóricaCapítulo 4 - demostración de NP-completitud p.1/68
Modelos de Informática Teórica Capítulo 4 - demostración de NP-completitud Serafín Moral Callejón Departamento de Ciencias de la Computación Universidad de Granada Modelos de Informática TeóricaCapítulo
Más detallesMedida Cero y Contenido Cero
Medida Cero y Contenido Cero Ejemplo.- Sea f : [0, 1] [0, 1] definida como 1 si x o y Q f(x, y) = 0 si x y y / Q Mostrar que f Sea P cualquier partición de y i cualquier subrectángulo inducido por esta
Más detallesCálculo diferencial e integral 3
Cálculo diferencial e integral 3 Guía 1 1. Sean a 1,..., a n R n. Demuestra que el conjunto { W = x = (x 1,..., x n ) R n es un subespacio vectorial de R n. } n a i x i = 0 i=1 2. Sean W y V subespacios
Más detallesDeseamos interconectar entre si todos los ordenadores de un edificio
Teoría de grafos Deseamos interconectar entre si todos los ordenadores de un edificio Tres problemas de conexión: Conectar una serie de ordenadores por pares Procurar que la distancia por cable entre dos
Más detalles5 RELACIONES DEFINICION
5 RELACIONES 5.. Conjuntos parcialmente ordenados Las relaciones transitivas antisimétricas conducen a los órdenes parciales. De hecho, existen dos tipos de órdenes parciales, según indicamos mediante
Más detallesConjuntos Distinguidos del Plano
Conjuntos Distinguidos del Plano La linea Recta Ricardo Santander Baeza Departamento de Matemática y Ciencia de la Computación Universidad de Santiago de Chile Agosto 2008 El Plano Cartesiano El ambiente
Más detallesSolución. Las dimensiones de la caja para un coste mínimo son x = 4 cm e y = 80/(4 2 ) = 5m
Ejercicio n º 1 de la opción A de septiembre de 2004 [2'5 puntos] Se desea construir una caja de base cuadrada con una capacidad de 80 cm 3. Para la tapa y la superficie lateral se usa un material que
Más detallesGuía Semana 8 1. RESUMEN. Universidad de Chile. Ingeniería Matemática
1. RESUMEN FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICAS UNIVERSIDAD DE CHILE Cálculo en Varias Variables 08-1 Guía Semana 8 Puntos críticos y optimización sin restricciones. Dada f : Ω Ê, los puntos x 0
Más detallesMisterios de las profundidades
Misterios de las profundidades Día 1 Leonardo Ignacio Martínez Sandoval José Luis Miranda Olvera 12 de junio de 2017 1. Introducción Antes de comenzar recordemos algunas definiciones, para ellas tomememos
Más detallesPauta 14 : Divisores del Cero, Cuerpos y Complejos
MA1101-5 Introducción al Álgebra Profesor: Mauricio Telias Auxiliar: Arturo Merino Pauta 14 : Divisores del Cero, Cuerpos y Complejos de julio del 017 P1. [Anillos Booleanos] Sea (A, +, ) un anillo booleano,
Más detallesRelaciones Binarias. Matemática Discreta. Agustín G. Bonifacio UNSL. Relaciones Binarias
UNSL Relaciones Binarias Relaciones Binarias (Sección 3.1 del libro) Definición Una relación (binaria) R de un conjunto X a un conjunto Y es un subconjunto del producto cartesiano X Y. Si (x,y) R, escribimos
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 detallesEstructura de ciclos en MSDs (Minimally Strong Digraphs)
(Minimally Strong Digraphs) 28 de marzo de 2017 Jesús García MSD versus trees 21 de marzo de 2017 Luis M. Pozo 1 MSD Definición Árbol (grafo conexo minimal) Caracterización MSD versus trees Árbol Árbol
Más detallesINAPROXIMABILIDAD. Curso: Algoritmos de aproximación Docente: Pablo Romero Estudiante: Daniel La Buonora Octubre de 2016
INAPROXIMABILIDAD Curso: Algoritmos de aproximación Docente: Pablo Romero Estudiante: Daniel La Buonora Octubre de 2016 Plan de la presentación - Definición de inaproximabilidad - Ejemplo con el problema
Más detallesValores extremos en los parámetros de dominación y resolución de un grafo
Valores extremos en los parámetros de dominación y resolución de un grafo J. Cáceres 1, C. Hernando 2, M. Mora 2, I.M. Pelayo 2 y M.L. Puertas 1 1 Universidad de Almería, {jcaceres,mpuertas}@ual.es 2 Universitat
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 detallesOperaciones extendidas de conjuntos
234 A. GENERALIDADES DE TEORÍA DE CONJUNTOS Tema 3. Operaciones extendidas de conjuntos En este tema extenderemos las operaciones de conjuntos anteriormente definidas a familias arbitrarias de conjuntos.
Más detallesTeoría de Grafos y Árboles.
Estructuras Discretas Teoría de Grafos y Árboles. Prof. Miguel Fagúndez www.geocities.com/mfagundez4 1 www.geocities.com/mfagundez4 www.geocities.com/mfagundez4 3 Grafos: Definición Un grafo no es mas
Más detallesOPCIÓN DE EXAMEN Nº 1
INDICACIONES Elija una de las dos opciones. No se admitirá ningún resultado si no está debidamente razonado. No se permite el uso de calculadoras gráficas ni programables. Tampoco está permitido el uso
Más detallesEspacios vectoriales con producto escalar
147 Fundamentos de Matemáticas : Álgebra Lineal Capítulo 10 Espacios vectoriales con producto escalar 10.1 Producto escalar. Norma. Distancia Definición 71.- Un producto escalar o producto interior en
Más detallesSolución. Como f(2) = 0, tenemos 0 = -3/(2+1) + K = -3/3 + K = -1 + K, de donde K = 1, y la función es
Ejercicio n º 1 de la opción A de junio de 2004 (Modelo 6) De la función f : (-1,+ ) R se sabe que f '(x) = 3/(x +1) 2 y que f(2) = 0. (a) [1'25 puntos] Determina f. [1'25 puntos] Halla la primitiva de
Más detallesÁlgebra Lineal Capítulo 11. Tópicos Especiales y Aplicaciones Producto tensorial de espacios vectoriales y matrices
Álgebra Lineal Capítulo 11. Tópicos Especiales y Aplicaciones 11.4. Producto tensorial de espacios vectoriales y matrices En esta lección de nimos el producto tensorial de espacios vectoriales, transformaciones
Más detalles2 Busca en la figura del ejercicio 1 tres vectores equivalentes a NC y otros tres equivalentes a MQ
OPERCIONES CON VECTORES 1 La figura CD es un rombo. Compara el módulo, la dirección y el sentido de los siguientes pares de vectores: a) y C b) Q y C c)m y PD d) OC y OD a) y C tienen igual módulo y distinta
Más detallesTrayectorias y circuitos Eulerianos y Hamiltonianos,
Trayectorias y circuitos Eulerianos y Hamiltonianos, Eulerianos Trayectoria de Euler: recorrer una gráfica G utilizando cada arista de la gráfica sólo una vez, puede ser necesario o no comenzar y terminar
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 detallesComisión de Pedagogía - Diego Chamorro Análisis Funcional (Nivel 2).
AMARUN www.amarun.org Comisión de Pedagogía - Diego Chamorro Análisis Funcional (Nivel 2). Lección n 3: Lema de Baire y Teorema clásicos del Análisis Funcional EPN, verano 2012 Definición 1 (Espacio de
Más detallesTema 2 Conjuntos convexos
Tema 2 Conjuntos convexos José R. Berrendero Departamento de Matemáticas Universidad Autónoma de Madrid Contenidos del tema 2 Conjuntos convexos. Propiedades básicas y ejemplos. Cierre e interior de un
Más detallesCapítulo 4: Grafos Clase 3: Grafos planares y Colorabilidad de Grafos
Capítulo 4: Grafos Clase 3: Grafos planares y Colorabilidad de Grafos Matemática Discreta - CC3101 Profesor: Pablo Barceló P. Barceló Matemática Discreta - Cap. 4: Grafos 1 / 18 Problema de las utilidades
Más detalles(2.b) PROPIEDADES DE LOS MODELOS LINEALES
(2.b) PROPIEDADES DE LOS MODELOS LINEALES ESTUDIO GRÁFICO DE UN P.P.L. EN R 2. Caracterización de la región factible. Resolución gráfica del problema. Óptimos alternativos. Problemas no factibles y no
Más detallesTema 4: FORMAS BILINEALES Y CUADRÁTICAS
Tema 4: FORMAS BILINEALES Y CUADRÁTICAS Prof. Rafael López Camino Departamento de Geometría y Topología Universidad de Granada Material docente para el alumno Asignatura: Geometría I. Curso 2003/04 Licenciatura:
Más detallesConjuntos, Aplicaciones y Relaciones
Conjuntos, Aplicaciones y Relaciones Curso 2017-2018 1. Conjuntos Un conjunto será una colección de objetos; a cada uno de estos objetos lo llamaremos elemento del conjunto. Si x es un elemento del conjunto
Más detallesProblemas de Geometría Proyectiva
Problemas de Geometría Proyectiva José M. Sánchez Abril José M. Rodríguez-Sanjurjo, Jesús M. Ruiz 1995 * I. VARIEDADES PROYECTIVAS Número 1. Se consideran en el plano proyectivo P 2 los cuatro puntos a
Más detallesTOPOLOGÍA Segundo Cuatrimestre 2009
TOPOLOGÍA Segundo Cuatrimestre 2009 Práctica 4: Topologías iniciales y finales Subespacios 1.1. Sea X un espacio topológico y sean Y X y Z Y subconjuntos. Muestre que la topología de Z como subespacio
Más detallesCURVAS Y SUPERFICIES. RELACIÓN 2
CURVAS Y SUPERFICIES. RELACIÓN 2 SUPERFICIES EN EL ESPACIO Curso 2015-16 1. Demostrar que las siguientes cuádricas reales son superficies. Obtener una parametrización de cada una de ellas. En cada caso,
Más detallessup si A no es acotado.
Capítulo 6 Espacios completos 1. El teorema de Cantor En este capítulo estudiaremos más a fondo los espacios métricos completos. Lo primero que haremos es establecer la equivalencia entre completitud y
Más detallesTÓPICOS AVANZADOS EN TEORÍA DE GRAFOS. F.C.E.I.A. - Universidad Nacional de Rosario Escuela de Posgrado y Ed. Continua
TÓPICOS AVANZADOS EN TEORÍA DE GRAFOS F.C.E.I.A. - Universidad Nacional de Rosario Escuela de Posgrado y Ed. Continua 2016 UNA APLICACIÓN Problema: Cubrir (realizar) ciertos trabajos con personas (aspirantes).
Más detallesFunciones de una variable real II Fórmula de Taylor y aplicaciones
Universidad de Murcia Departamento Matemáticas Funciones de una variable real II Fórmula de Taylor y aplicaciones B. Cascales J. M. Mira L. Oncina Departamento de Matemáticas Universidad de Murcia Grado
Más detallesMARITZA HERRERA FLOREZ YUDY MARCELA BOLAÑOS RIVERA
ALGORITMOS DE APROXIMACIÓN PARA PROBLEMAS NP DUROS MARITZA HERRERA FLOREZ YUDY MARCELA BOLAÑOS RIVERA UNIVERSIDAD DEL CAUCA FACULTAD DE CIENCIAS NATURALES, EXACTAS Y DE LA EDUCACIÓN DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICAS
Más detallesTema IV: NP completitud
Tema IV: NP completitud Definición: Un lenguaje L Σ es NP duro sii para cada L NP se tiene que L p L. Proposición 1: Si L 1 es NP duro y L 1 p L 2, entonces L 2 es NP duro. Definición: Un lenguaje L Σ
Más detallesIntegral de norma M. C. Fausto Arturo Contreras Rosales Departamento de Matemáticas y Física Universidad Autónoma de Aguascalientes
Integral de norma M. C. Fausto Arturo Contreras Rosales Departamento de Matemáticas y Física Universidad Autónoma de Aguascalientes Es bien sabido que la integral de Lebesgue es muy superior a la de Riemann
Más detallesUNIVERSIDADES PÚBLICAS DE LA COMUNIDAD DE MADRID. PRUEBAS DE ACCESO A ESTUDIOS UNIVERSITARIOS (LOGSE) MODELO DE EXAMEN (Curso )
UNIVERSIDADES PÚBLICAS DE LA COMUNIDAD DE MADRID PRUEBAS DE ACCESO A ESTUDIOS UNIVERSITARIOS (LOGSE) MODELO DE EXAMEN (Curso 00-003) MATERIA: MATEMÁTICAS II INSTRUCCIONES GENERALES Y VALORACIÓN INSTRUCCIONES:
Más detallesPROGRAMA DE CURSO UNIDADES TEMÁTICAS. Cálculo en varias variables. Unidades Docentes Cátedra Auxiliares Trabajo Personal
PROGRAMA DE CURSO Código MA1003 Nombre del Curso Cálculo en varias variables Unidades Docentes Cátedra Auxiliares Trabajo Personal 10 3 2 5 Requisitos Requisitos específicos Carácter del curso MA1002,
Más detallesCapítulo 4: Grafos Clase 2: Caminos, Circuitos Eulerianos y Hamiltonianos
Capítulo 4: Grafos Clase 2: Caminos, Circuitos Eulerianos y Hamiltonianos Matemática Discreta - CC3101 Profesor: Pablo Barceló P. Barceló Matemática Discreta - Cap. 4: Grafos 1 / 29 Navegación de grafos
Más detallesIES Fco Ayala de Granada Junio de 2011 (Específico Modelo 5) Solución Germán-Jesús Rubio Luna. Opción A
IES Fco Ayala de Granada Junio de 2011 (Específico Modelo 5) Germán-Jesús Rubio Luna Opción A Ejercicio 1 opción A, modelo Junio 2011 específico1 [2'5 puntos] Un alambre de 100 m de longitud se divide
Más detallesNúmeros Complejos. Números naturales: útiles para contar cosas N={ 0, 1, 2, } Pero con ellos no podemos resolver la ecuación: X+5=2
Números Complejos Números naturales: útiles para contar cosas N={ 0, 1, 2, } Pero con ellos no podemos resolver la ecuación: X+5=2 Números Complejos Entonces inventamos los números enteros: Z = { -2, -1,
Más detallesUn estado del arte acerca de grafos perfectos y algunas variaciones
Universidad de Buenos Aires Facultad de Ciencias Exactas y Naturales Departamento de Matemática Tesis de Licenciatura Un estado del arte acerca de grafos perfectos y algunas variaciones Nina Pardal Director:
Más detallesTALLERES DE MATEMATICA INSTITUCION EDUCATIVA PRESBITERO DANIEL JORDAN TEMA: IDENTIDADES TRIGONOMETRICAS GEOMETRIA ANALITICA EXPERIMENTOS ALEATORIOS
TEMAS: ANALISIS DE LAS FUNCIONES TRIGONOMETRICAS ECUACIONES TRIGONOMETRICAS LA LINEA RECTA SECCIONES CONICAS TALLER NO. 1 TRABAJO EXTRACLASE ANALISIS DE LAS FUNCIONES TRIGONOMETRICAS : Escriba debajo de
Más detallesTesis de Licenciatura. Problemas de Conjunto Dominante en Grafos
UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES Facultad de Ciencias Exactas y Naturales Departamento de Matemática Tesis de Licenciatura Problemas de Conjunto Dominante en Grafos Verónica Moyano Director: Min Chih Lin Junio
Más detallesCAPÍTULO 3: COLOREO DE GRAFOS
CAPÍTULO 3: COLOREO DE GRAFOS Pablo Torres Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura - Universidad Nacional de Rosario Asignatura: Tópicos Avanzados en Teoría de Grafos INTRODUCCIÓN INTRODUCCIÓN
Más detallesVectores Aleatorios. Definición 1.1. Diremos que el par (X,Y) es un vector aleatorio si X e Y representan variables aleatorias
Universidad de Chile Facultad De Ciencias Físicas y Matemáticas MA3403 - Probabilidades y Estadística Prof. Auxiliar: Alberto Vera Azócar. albvera@ing.uchile.cl Vectores Aleatorios 1. Vectores Aleatorios
Más detallesFormulando con modelos lineales enteros
Universidad de Chile 19 de marzo de 2012 Contenidos 1 Forma de un problema Lineal Entero 2 Modelando con variables binarias 3 Tipos de Problemas Forma General de un MILP Problema de optimización lineal
Más detallesGeometría convexa y politopos, día 2
Geometría convexa y politopos, día 2 Alexey Beshenov (cadadr@gmail.com) 9 de agosto de 2016 2. La envolvente convexa 2.1. Definición. Si X R n es cualquier conjunto, entonces la envolvente convexa de X
Más detallesAlgebra Lineal. Gustavo Rodríguez Gómez. Verano 2011 INAOE. Gustavo Rodríguez Gómez (INAOE) Algebra Lineal Verano / 21
Algebra Lineal Gustavo Rodríguez Gómez INAOE Verano 2011 Gustavo Rodríguez Gómez (INAOE) Algebra Lineal Verano 2011 1 / 21 Espacios Vectoriales Espacios Vectoriales INAOE Gustavo Rodríguez Gómez (INAOE)
Más detallesIntegrales múltiples
ntegrales múltiples Cálculo (2003) El objetivo de este capítulo es definir y aprender a calcular integrales de funciones reales de varias variables, que llamamos integrales múltiples. Las motivación más
Más detalles1. Teorema de Fubini. Teorema de Fubini.
1. El teorema de Fubini nos va a dar una técnica para el cálculo de integrales de funciones de varias variables mediante el cálculo de varias integrales de funciones de una variable. partir de ahí se podrán
Más detallesConjuntos. Relaciones. Aplicaciones
Conjuntos. Relaciones. Aplicaciones Conjuntos 1. Considera el subconjunto A de números naturales formado por los múltiplos de 4 y el conjunto B N de los números que terminan en 4. Comprueba que A B y B
Más detallesEJERCICIOS DE GEOMETRÍA
1) Sean las rectas EJERCICIOS DE GEOMETRÍA x 2y 6z 1 r : x y 0 x y 1 s: z 2 a a) Determinar la posición relativa de r y s según los valores de a. b) Calcular la distancia entre las rectas r y s cuando
Más detallesTesis de Licenciatura. Isomorsmo fraccionario de grafos e hipergrafos y sus aplicaciones
UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES Facultad de Ciencias Exactas y Naturales Departamento de Matemática Tesis de Licenciatura Isomorsmo fraccionario de grafos e hipergrafos y sus aplicaciones Dora Elena Tilli
Más detallesNP Completitud I: SAT y 3-SAT. Febrero 2017
s NP NP Completitud I: SAT y Facultad de Ingeniería. Universidad del Valle Febrero 2017 Contenido s NP 1 s NP 2 Contenido s NP 1 s NP 2 s NPC s NP Definición Un problema de decisión NP es considerado NP
Más detallesTema 1: Introducción a la Teoría de Grafos
Tema 1: Introducción a la Teoría de Grafos MATEMÁTICA A DISCRETA Nociones básicas Subgrafos. Operaciones con grafos Formas de definir un grafo Isomorfismo de grafos Tema 1: 1 Nociones básicas: Grafo: G
Más detallesC/ Fernando Poo 5 Madrid (Metro Delicias o Embajadores).
Junio 2012-2013 OPCION A Problema 1: Dada la matriz a) Calcúlese la matriz A -1. A -1 = 1º Se calcula el determinante de A: 2º Se calcula el adjunto de la matriz A: 3º Se calcula la transpuesta del adjunto
Más detallesEl espacio euclideano
Capítulo 1 El espacio euclideano 1. Definiciones básicas El espacio Euclideano, denotado por R n, está definido por el conjunto (1.1) R n = {x = (x 1, x 2,..., x n ) : x i R}. Es decir, R n es efectivamente
Más detallesProblemas de Selectividad de Matemáticas II Comunidad de Madrid (Resueltos) Isaac Musat Hervás
Problemas de Selectividad de Matemáticas II Comunidad de Madrid (Resueltos) Isaac Musat Hervás de mayo de 13 Capítulo 6 Año 5 6.1. Modelo 5 - Opción A Problema 6.1.1 ( puntos) Justificar razonadamente
Más detallesContenido. Contenidos interactivos... xiii Plataforma de contenidos interactivos... xviii Prefacio... xix. Parte I Fundamentos...
Contenido Contenidos interactivos... xiii Plataforma de contenidos interactivos... xviii Prefacio... xix Parte I Fundamentos... 1 Capítulo I Lógica, conjuntos e inducción... 2 1.1 Introducción... 4 1.2
Más detallesPuntos y Vectores. 16 de Marzo de 2012
Geometría en Puntos y Vectores Universidad Autónoma Metropolitana Unidad Iztapalapa 16 de Marzo de 2012 Introducción En Geometría analítica plana las relaciones y las propiedades geométricas se expresan
Más detallesNúcleos por trayectorias monocromáticas. digráficas m-coloreada
en digráficas m-coloreada Hortensia Galeana Sánchez Ma. Rocío Rojas Monroy Guadalupe Gaytán Gómez Marzo 20, 2013 Definiciones Básicas Definición Una digráfica D consiste de un conjunto finito no vacío
Más detallesTeoría de Grafos I. 2. Describa tres situaciones prácticas en las cuales un grafo pueda ser útil.
UNIVERSIDAD CENTRAL DE VENEZUELA FACULTAD DE CIENCIAS ESCUELA DE COMPUTACION Matemáticas Discretas III (Cód. 6108) Práctica # 1 Teoría de Grafos I 1. Defina y de ejemplos de cada uno de los siguientes
Más detalles