Literatura podstawowa

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Niezawodności sieci telekomunikacyjnych
Advertisements

II Relacje i relacje równoważności
Modelowanie zależności ekspresji genów
Algorytmy – c.d. złożoność algorytmów struktury danych
Algorytmy – c.d. struktury danych złożoność algorytmów
Grafy spełniające nierówność Γ(G) < IR(G)
Zaawansowane techniki algorytmiczne
ALGORYTMY GRAFOWE.
METODY ANALIZY PROGRAMÓW
Grażyna Mirkowska PJWSTK 15 listopad 2000
Literatura podstawowa
Homologia, Rozdział I „Przegląd” Homologia, Rozdział 1.
ELEMENTY TEORII GRAFÓW
Wykład 6 Najkrótsza ścieżka w grafie z jednym źródłem
Minimalne drzewa rozpinające
Sieci Petriego Marcin Jałmużna.
Ciągi de Bruijna generowanie, własności
-skeletony w przestrzeniach R 2 i R 3 Mirosław Kowaluk Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytet Warszawski.
WYKŁAD 5. Skojarzenia – ciąg dalszy
WYKŁAD 2. Kolorowanie wierzchołków
WYKŁAD 7. Spójność i rozpięte drzewa
WYKŁAD 1. Grafy są wokół nas. Pojęcia wstępne.
WYKŁAD 4. Skojarzenia Skojarzenie w grafie G to niezależny zbiór krawędzi (rozłączne, bez wspólnych konców). Skojarzenie M w G traktujemy jak podgraf.
WYKŁAD 8. Siła spójności Wierzchołek v nazywamy wierzchołkiem cięcia grafu G, gdy podgraf G-v ma więcej składowych spójności niż G. Krawędź e nazywamy.
GRAFY PLANARNE To grafy, które można narysować na płaszczyźnie tak, by krawędzie nie przecinały się (poza swoimi końcami). Na przykład K_4, ale nie K_5.
WYKŁAD 4. Skojarzenia Skojarzenie w grafie G to niezależny zbiór krawędzi (rozłączne, bez wspólnych konców). Skojarzenie M w G traktujemy jak podgraf G.
Teoretyczne podstawy informatyki
Promotor: dr inż. Leszek Koszałka Autor: Markuszewski Kamil
mgr inż. Krzysztof E. Oliński Katedra Systemów Decyzyjnych WETI PG
Macierz incydencji Macierzą incydencji grafu skierowanego D = (V, A), gdzie V = {1, ..., n} oraz A = {a1, ..., am}, nazywamy macierz I(D) = [aij]i=1,...,n,
Algorytmy grafowe Reprezentacja w pamięci
Algorytmy i struktury danych
ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH
Matematyka Dyskretna, G.Mirkowska PJWSTK
WYKŁAD 7. Spójność i rozpięte drzewa Graf jest spójny, gdy dla każdego podziału V na dwa rozłączne podzbiory A i B istnieje krawędź z A do B. Definicja.
O relacjach i algorytmach
SKIEROWANE Marek Bil Krzysztof Fitrzyk Krzysztof Godek.
Algorytmy i struktury danych
ALGORYTMY OPTYMALIZACJI
Reprezentacja grafów i operacje na grafach na przykładzie algorytmu Dijkstry i algorytmu na odnajdywanie Silnych Spójnych Składowych Temat Opracowali:
Sieci bayesowskie Wykonali: Mateusz Kaflowski Michał Grabarczyk.
Modelowanie populacji i przepływu opinii pomiędzy aktorami sztucznej inteligencji za pomocą sieci społecznej Wojciech Toman.
Rodzaje, przechodzenie grafu
METODY NUMERYCZNE I OPTYMALIZACJA
Teoria sterowania 2011/2012Stabilno ść Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. in ż. Katedra In ż ynierii Systemów Sterowania 1 Stabilność Stabilność to jedno.
Podstawy Techniki Cyfrowej
Algorytmy i Struktury Danych
Gramatyki Lindenmayera
Język R zagadnienia wstępne
PLANARNOŚĆ i KOLOROWANIE MAP. Problem Jaka jest minimalna liczba kolorów, za pomocą których można pokolorować obszary województw na mapie Polski tak,
Algorytmy i Struktury Danych Grafy
Drogi i cykle Eulera w grafach nieskierowanych
Złożoność obliczeniowa algorytmów
Szachy a grafy. Powiązanie szachownicy z grafem Szachownicę można przedstawić jako graf. Wierzchołek odpowiada polu, a krawędzie ruchowi danej figury.
GRA CHOMP. Czym jest chomp? Jest to gra dla dwóch osób, rozgrywana na prostokątnej tablicy, zwanej „tabliczką czekolady”
NP-zupełność Problemy: rozwiązywalne w czasie wielomianowym - O(nk)
Autor: Michał Salewski
CIRCUITS and SYSTEMS – part II Prof. dr hab. Stanisław Osowski Electrical Engineering (B.Sc.) Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego.
Grafy.
Modelowanie matematyczne – złożoność obliczeniowa, teoria a praktyka
Pojęcia podstawowe c.d. Rachunek podziałów Elementy teorii grafów
Analiza sieci społecznych
Metody Badań Operacyjnych Michał Suchanek Katedra Ekonomiki i Funkcjonowania Przedsiębiorstw Transportowych.
Algorytmy i Struktury Danych Algorithms and Data Structures dr inż. Lech Jamroż Wydział Fizyki, Matematyki I Informatyki.
Zagadnienia transportowe Katedra Ekonomiki i Funkcjonowania Przedsiębiorstw Transportowych.
MODELOWANIE MATEMATYCZNE
Algorytm Dijkstry Podano graf Zdefiniowano jego listę sąsiedztwa 1 2 3
Projektowanie wspomagane komputerem
Algorytmy i struktury danych
Elementy fizyki współczesnej w biologii i medycynie
Zapis prezentacji:

Literatura podstawowa Narsingh Deo: Teoria grafów i jej zastosowania w technice i informatyce. PWN, Warszawa, 1980 Robin Wilson: Wprowadzenie do teorii grafów. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 1998 Bogdan Korzan: Elementy teorii grafów i sieci. WNT, Warszawa 1978 Rene David, Hassane Alla: Petri Nets and Grafcet-Tools for Modelling Discrete Event Systems. Prentice Hall, New York, 1992 Zbigniew Banaszak, Janusz Kuś, Marian Adamski: Sieci Petriego. Modelowanie, sterowanie i synteza systemów dyskretnych. Wyd. Pol. Ziel., 1993 Marek Libura, Jarosław Sikorski: Wykłady z matematyki dyskretnej. Cz. II: Teoria grafów. WSISZ, Warszawa, 2002 Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest: Wprowadzenie do algorytmów. WNT, Warszawa 1998. Reinhard Diestel: Graph theory. Electronic edition, Springer Verlag New York, 2000

Grafy. Definicje. Graf skierowany G jest parą (V, E), gdzie V jest skończonym zbiorem wierzchołków, E jest relacją binarną w V, nazywaną zbiorem krawędzi. W grafie nieskierowanym G = (V, E) zbiór krawędzi E to zbiór nieuporządkowanych par wierzchołków. Graf skierowany Graf nieskierowany

P = (vi0, ei1, vi1, ei2, ..., vit-1, eit, vit) Drogi i cykle Drogą z wierzchołka vi0 do wierzchołka vit nazywamy naprzemienny ciąg P = (vi0, ei1, vi1, ei2, ..., vit-1, eit, vit) wierzchołków {vi0, vi1, ..., vit} oraz krawędzi {ei1, ei2, ..., eit} grafu, spełniający warunek eik = {vik-1, vik} dla k=1,...,t. Drogę nazywamy elementarną, jeśli żadne dwa wierzchołki w niej się nie powtarzają. Drogę nazywamy prostą, jeśli w niej nie powtarzają się krawędzie. Drogę, w której vi0 = vit, nazywamy cyklem.

Reprezentacja w pamięci grafów nieskierowanych 1 2 3 4 5 6 4 2 3 5 6 1 a) Listy sąsiedztwa grafu b) Macierz sąsiedztwa grafu

Reprezentacja w pamięci grafów skierowanych 1 2 3 4 5 6 2 3 4 5 6 1 a) Listy sąsiedztwa grafu b) Macierz sąsiedztwa grafu