Mathematik für Informatiker I Mitschrift zur Vorlesung vom

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Mathematik für Informatiker I Mitschrift zur Vorlesung vom"

Transkript

1 Mathematik für Informatiker I Mitschrift zur Vorlesung vom Zur Wiederholung: Das Kartesische Produkt dient dem Ordnen von Mengen. A B = {(a, b) : a A, b B)} Spezialfall A = Äquivalenzrelation A = {a, b}, B = {1, 2} R = {(a, 1)} A R 1 Wichtige Eigenschaften der Relation: - a R a reflexiv, - a R b b R a symmetrisch, - a R b, b R a a = b antisymmetrisch, - a R b, b R c a R c transitiv. Beispiel: (2 < 3) (3 < 2) wahr }{{ falsch} wahr 2 = 3 antisymmetrisch Man kann aus einer Falschheit alles ableiten, deshalb müssen wir a R b, b R a a = b a R b b R a als a R b, b R a a = b a R b b R a schreiben.

2 Partition Eine Partition von einer Menge A ist eine Kollektion von Mengen A a, A b..., so dass A a A b... A 2 = A und A y A y +, wenn x y Satz: Jede Äquivalenzrelation auf einer Menge A (nicht leer) definiert eine Partition von A. Beispiele: Menge der Dreiecke R. Seien A und B Dreiecke, A B wenn A und B die gleichen Winkel haben. A β α γ B β α γ Anderes Beispiel: Folgende Menge ist gegeben

3 x R y falls xy > 0 Z{0} A 1 = {x x 1 > 0} positive Zahlen ab 1 A 2 = {x x 2 > 0} positive Zahlen ab 2 A 1 = {x x( 1) > 0} = {x x < 0} negative Zahlen Wir entnehmen aus der Menge die Null, da man nicht weiß, welches Vorzeichen die Null hat. Beweis des Satzes: Jede Äquivalenzrelation auf einer Menge A (nicht leer) definiert eine Partition von A. Jedes Element von A gehört zu einer der Mengen in der Partition. (A a A b... A z... = A) Für x A nehmen wir A x = {y x y} und x A x weil A x R x (Reflexivität) A y = A y a, Ay ist die Äquivalenzklasse von y. Außerdem sind die Äquivalenzklassen disjunkt. Seien A x und A y die Äquivalenzklassen von x und y. Sei x y Zu zeigen ist, dass A x A y =. Wir beweisen dies zunächst per Widerspruch Nehmen wir an A x A y

4 A x A y z A x A y z A x, z A y z y, z x wegen Symmetrie y z, x z wegen Transitivität x y Widerspruch d.h. A x A y = Widerspruch! D.h. A x A y = Halbordnung Eine Halbordnung ist eine Relation auf eine Menge A, die - reflexiv - antisymmetrisch - transitiv Nicht zu verwechseln mit Äquivalenzrelation, da für die Halbordnung die Antisymmetrie und nicht die Symmetrie gilt. Beispiel für Halbordnung: a a (a b) (b a) b = a (a b) (b c) a c Halbordnungen kann man mit Diagrammen darstellen. Beispiel: x R y wenn x y teilt A = {2, 3, 6, 9, 12, 18, 24} positive ganze Zahlen. Zunächst untersuchen wir die Relation algebraisch. Ist die Relation

5 reflexiv? Ja, da x/x = 1 antisymmetrisch? transitiv? x teilt y x y und y teilt x y y daraus folgt, dass x und y gleich sein müssen. Da die Gleichheit zugelassen ist, können wir x = y setzen, sonst wäre es ein Widerspruch. x = y ja, antisymmetrisch. x teilt y und y teilt z Diagramm: graphische Darstellung y/x = K 1 N 2/y = K 2 N 2 = 2 y = K x y x 1 K 2 N Ja, die Relation ist transitiv. Anderes Beispiel für Halbordnung 1 {1,..., 5}

6 Aufgrund der Transivität kann man sich die meisten Pfeile sparen. Für Halbordnung gilt die Teilbarkeit, x R y x teilt y 3 R 7 7 R 3 da sich in der Halbordnung diese beiden Elemente nicht teilen lassen, d. h. sie stehen nicht in Relation. Wir müssen eine neue Ordnung definieren. Total-Ordnung Die Total-Ordnung auf A A ist eine Halbordnung, bei der zwei beliebige Elemente x, y A in Relatin stehen. Beispiel: 1 ist eine Totalordnungsrelation. Funktionen (Abbildung) A B R ist eine Untermenge von A B

7 Relation A B Def.bereich A Abbildungsbereich B Funktion Vom Definitionsbereich führt immer nur ein Pfeil auf den Abbildungsbereich. Beispiel: f(x) = x 2 x Z Definitionsbereich ist Z. Abbildungsbereich Z + {0} Definition: Eine Funktion f von der Menge A auf die Menge B ist { } f = (a, b) a A, b B, und b ist eindeutig für gegebenes a Anders gesagt: (a, b) f, (a, c) f b = c Funktionen sind Spezialfälle von Relationen.

8 Notation: f : A B f ist eine Funktion definiert von A auf B. Inverse Funktionen Bei Inversen Funktionen wandelt sich der Definitionsbereich in den Abbildungsbereich und der Abbildungsbereich in den Definitionsbereich um. Man kann aber nicht aus jeder Funktion die Inverse bilden. Beispiel für nicht invertierbar: f(x) = x 2 Definitionsbereich R Abbildungsbereich R + {0} y D A x f 1 (x) = x Definitionsbereich R + {0} Abbildungsbereich R y D A x

9 Für einen x-wert dürfen nicht 2 y-werte gelten. Die Funktion f(x) = x 2 ist nicht invertierbar, da sonst für einen Definitionswert nicht zwei Abbildungswerte existieren dürfen. Beispiel für invertierbare Funktionen: y y D A f (1, 1) (2, 8) ( 1, 1) x Inverse f 1 (1, 1) (8, 2) ( 1, 1) x D A f(x) = x 3 Inverse Funktionen bezeichnet man auch als invertierbar. Nicht-Inverse Funktionen bezeichnet man auch als nicht invertierbar.

Mathematische Strukturen

Mathematische Strukturen Mathematische Strukturen Lineare Algebra I Kapitel 3 16. April 2013 Kartesisches Produkt Das kartesische Produkt (benannt nach René Descartes) von n Mengen M 1,..., M n ist M 1 M n := {(x 1,..., x n )

Mehr

2 Mengen, Abbildungen und Relationen

2 Mengen, Abbildungen und Relationen Vorlesung WS 08 09 Analysis 1 Dr. Siegfried Echterhoff 2 Mengen, Abbildungen und Relationen Definition 2.1 (Mengen von Cantor, 1845 1918) Eine Menge M ist eine Zusammenfassung von wohlbestimmten und wohl

Mehr

Relationen. Ein wichtiger Spezialfall ist der, dass die Mengen identisch sind:

Relationen. Ein wichtiger Spezialfall ist der, dass die Mengen identisch sind: Relationen Es seien zwischen und und Mengen. Eine (binäre) Relation ist eine Teilmenge von. Ein wichtiger Spezialfall ist der, dass die Mengen identisch sind: und Eine binäre Relation auf einer Menge ist

Mehr

Mathematik-Vorkurs für Informatiker (Wintersemester 2012/13) Übungsblatt 8 (Relationen und Funktionen)

Mathematik-Vorkurs für Informatiker (Wintersemester 2012/13) Übungsblatt 8 (Relationen und Funktionen) DEPENDABLE SYSTEMS AND SOFTWARE Fachrichtung 6. Informatik Universität des Saarlandes Christian Eisentraut, M.Sc. Julia Krämer Mathematik-Vorkurs für Informatiker (Wintersemester 0/3) Übungsblatt 8 (Relationen

Mehr

Relationen und Funktionen

Relationen und Funktionen Vorkurs Mathematik Dr. Regula Krapf Sommersemester 018 Relationen und Funktionen Definition. Seien M und N Mengen. Eine Relation auf M N ist eine Teilmenge R M N. Falls (x,y) R, so schreibt man auch x

Mehr

WS 2013/14. Diskrete Strukturen

WS 2013/14. Diskrete Strukturen WS 2013/14 Diskrete Strukturen Prof. Dr. J. Esparza Lehrstuhl für Grundlagen der Softwarezuverlässigkeit und theoretische Informatik Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www7.in.tum.de/um/courses/ds/ws13/14

Mehr

Relationen. Es seien A und B Mengen. Eine (binäre) Relation zwischen A und B ist eine Teilmenge von A B.

Relationen. Es seien A und B Mengen. Eine (binäre) Relation zwischen A und B ist eine Teilmenge von A B. Mathematik I für Informatiker Relationen auf einer Menge p. 1 Relationen Es seien A und B Mengen. Eine (binäre) Relation zwischen A und B ist eine Teilmenge von A B. Ein wichtiger Spezialfall ist der,

Mehr

4. Funktionen und Relationen

4. Funktionen und Relationen 4. Funktionen und Relationen Nikolaus von Oresmes Richard Dedekind (1831-1916) René Descartes 1596-1650 Pierre de Fermat 1607/8-1665 Seite 1 Inhalt der Vorlesung Teil 4: Funktionen und Relationen 4.1 Funktionen:

Mehr

Einführung in die Informatik 2

Einführung in die Informatik 2 Einführung in die Informatik 2 Mathematische Grundbegriffe Sven Kosub AG Algorithmik/Theorie komplexer Systeme Universität Konstanz E 202 Sven.Kosub@uni-konstanz.de Sprechstunde: Freitag, 12:30-14:00 Uhr,

Mehr

Grundlagen der Mathematik

Grundlagen der Mathematik Grundlagen der Mathematik Übungsaufgaben zu Kapitel 1 Einführung 1.1.1 Für reelle Zahlen a und b gilt (a+b) (a-b) = a 2 -b 2. Was ist die Voraussetzung? Wie lautet die Behauptung? Beweisen Sie die Behauptung.

Mehr

modulo s auf Z, s. Def

modulo s auf Z, s. Def 16. Januar 2007 Arbeitsblatt 5 Übungen zu Mathematik I für das Lehramt an der Grund- und Mittelstufe sowie an Sonderschulen I. Gasser, H. Strade, B. Werner WiSe 06/07 21.11.06 Präsenzaufgaben: 1) Seien

Mehr

4. Mathematische und notationelle Grundlagen. Beispiel Mengen. Bezeichnungen:

4. Mathematische und notationelle Grundlagen. Beispiel Mengen. Bezeichnungen: 4. Mathematische und notationelle Grundlagen 4.1 Mengen Beispiel 3 A 1 = {2, 4, 6, 8}; A 2 = {0, 2, 4, 6,...} = {n N 0 ; n gerade} Bezeichnungen: x A A x x A B A B A { } x Element A x nicht Element A B

Mehr

FU Berlin: WiSe (Analysis 1 - Lehr.) Übungsaufgaben Zettel 5. Aufgabe 18. Aufgabe 20. (siehe Musterlösung Zettel 4)

FU Berlin: WiSe (Analysis 1 - Lehr.) Übungsaufgaben Zettel 5. Aufgabe 18. Aufgabe 20. (siehe Musterlösung Zettel 4) FU Berlin: WiSe 13-14 (Analysis 1 - Lehr.) Übungsaufgaben Zettel 5 Aufgabe 18 (siehe Musterlösung Zettel 4) Aufgabe 20 In der Menge R der reellen Zahlen sei die Relation 2 R 2 definiert durch: x 2 y :

Mehr

WS 2009/10. Diskrete Strukturen

WS 2009/10. Diskrete Strukturen WS 2009/10 Diskrete Strukturen Prof. Dr. J. Esparza Lehrstuhl für Grundlagen der Softwarezuverlässigkeit und theoretische Informatik Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www7.in.tum.de/um/courses/ds/ws0910

Mehr

Lösungen zur Übungsserie 1

Lösungen zur Übungsserie 1 Analysis 1 Herbstsemester 2018 Prof. Peter Jossen Montag, 24. September Lösungen zur Übungsserie 1 Aufgaben 1, 3, 4, 5, 6, 8 Aufgabe 1. Sei X eine endliche Menge mit n Elementen, und sei Y eine endliche

Mehr

3. Relationen. 3.1 Kartesische Produkte 3.2 Zweistellige Relationen 3.3 Äqivalenzrelationen 3.4 Halbordnungen 3.5 Hüllen. Rolf Linn. 3.

3. Relationen. 3.1 Kartesische Produkte 3.2 Zweistellige Relationen 3.3 Äqivalenzrelationen 3.4 Halbordnungen 3.5 Hüllen. Rolf Linn. 3. 3. Relationen 3.1 Kartesische Produkte 3.2 Zweistellige Relationen 3.3 Äqivalenzrelationen 3.4 Halbordnungen 3.5 Hüllen 3. Relationen GM 3-1 Wozu Relationen? Mathematik Theoretische Informatik Kryptographie

Mehr

Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Relationen)

Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Relationen) WS 2016/17 Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Relationen) Hans-Joachim Bungartz Lehrstuhl für wissenschaftliches Rechnen Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www5.in.tum.de/wiki/index.php/diskrete_strukturen_-_winter_16

Mehr

2 Lösungen zu Kapitel 2

2 Lösungen zu Kapitel 2 2 Lösungen zu Kapitel 2 2. Lösung. Die Funktion f ist nicht injektiv. So gibt es (unendlich) viele Paare (x, y) mit f(x, y) = 0, etwa (0, 0) und (/2, ). Die Funktion f ist surjektiv. Zum Beispiel gilt

Mehr

Vorlesung Diskrete Strukturen Relationen

Vorlesung Diskrete Strukturen Relationen Vorlesung Diskrete Strukturen Relationen Bernhard Ganter Institut für Algebra TU Dresden D-01062 Dresden bernhard.ganter@tu-dresden.de WS 2009/10 1 Bernhard Ganter, TU Dresden Modul Einführung in die Mathematik

Mehr

1.4 Äquivalenzrelationen

1.4 Äquivalenzrelationen 8 1.4 Äquivalenzrelationen achdem nun die axiomatische Grundlage gelegt ist, können wir uns bis zur Einführung der Kategorien das Leben dadurch erleichtern, daß wir bis dorthin, also bis auf weiteres,

Mehr

Vorlesung Diskrete Strukturen Relationen

Vorlesung Diskrete Strukturen Relationen Vorlesung Diskrete Strukturen Relationen Bernhard Ganter WS 2009/10 Relationen Es seien A und B Mengen. Eine (binäre) Relation zwischen A und B ist eine Teilmenge von A B. Ein wichtiger Spezialfall ist

Mehr

Mengen. (Nicht-) Elemente einer Menge { 3, 4 } { 1, { 2 }, { 3, 4 }, { 5 } } 3 { 1, { 2 }, { 3, 4 }, { 5 } }

Mengen. (Nicht-) Elemente einer Menge { 3, 4 } { 1, { 2 }, { 3, 4 }, { 5 } } 3 { 1, { 2 }, { 3, 4 }, { 5 } } Mengen Definition (Intuitive Mengenlehre) Eine Menge ist die Zusammenfassung von Elementen unserer Anschauung zu einem wohldefinierten Ganzen. (Georg Cantor) Notation 1. Aufzählung aller Elemente: { 1,

Mehr

Logische Grundlagen der Mathematik, WS 2014/15

Logische Grundlagen der Mathematik, WS 2014/15 Logische Grundlagen der Mathematik, WS 2014/15 Thomas Timmermann 26. November 2014 Was kommt nach den natürlichen Zahlen? Mehr als die natürlichen Zahlen braucht man nicht, um einige der schwierigsten

Mehr

Mengen. Eigenschaften. Spezielle Mengen (1) Prominente Mengen. ! Mengenzugehörigkeit

Mengen. Eigenschaften. Spezielle Mengen (1) Prominente Mengen. ! Mengenzugehörigkeit Mengen! Definition (Intuitive Mengenlehre) Eine Menge ist die Zusammenfassung von Elementen unserer Anschauung zu einem wohldefinierten Ganzen. (Georg Cantor)! Notation 1. Aufzählung aller Elemente: {

Mehr

Formale Methoden 2. Gaetano Geck Lehrstuhl I Logik in der Informatik WS 2015/2016

Formale Methoden 2. Gaetano Geck Lehrstuhl I Logik in der Informatik WS 2015/2016 Formale Methoden 2 Gaetano Geck Lehrstuhl I Logik in der Informatik WS 2015/2016 Teil 1: Wiederholung 1 Mengen 2 Abbildungen 3 Exkurs Beweistechniken 4 Relationen Definition Operationen Eigenschaften Äquivalenzrelationen

Mehr

Lineare Algebra I 5. Tutorium Die Restklassenringe /n

Lineare Algebra I 5. Tutorium Die Restklassenringe /n Lineare Algebra I 5. Tutorium Die Restklassenringe /n Fachbereich Mathematik WS 2010/2011 Prof. Dr. Kollross 19. November 2010 Dr. Le Roux Dipl.-Math. Susanne Kürsten Aufgaben In diesem Tutrorium soll

Mehr

Grundbegriffe der Informatik

Grundbegriffe der Informatik Grundbegriffe der Informatik Einheit 17: Relationen Thomas Worsch Karlsruher Institut für Technologie, Fakultät für Informatik Wintersemester 2013/2014 1/61 Anmerkung Änderung im Wintersemester 2013/2014:

Mehr

Eine Relation zwischen M und N ist eine Teilmenge R M N. Im Fall M = N sagen wir: R ist Relation auf M.

Eine Relation zwischen M und N ist eine Teilmenge R M N. Im Fall M = N sagen wir: R ist Relation auf M. 1.5 Relationen Es seien M und N Mengen. Definition Eine Relation zwischen M und N ist eine Teilmenge R M N. Im Fall M = N sagen wir: R ist Relation auf M. Terminologie und Notation Es sei R M N eine Relation

Mehr

Logik und Künstliche Intelligenz

Logik und Künstliche Intelligenz Logik und Künstliche Intelligenz Kurze Zusammenfassung (Stand: 14. Januar 2010) Prof. Dr. V. Stahl Copyright 2007 by Volker Stahl. All rights reserved. V. Stahl Logik und Künstliche Intelligenz Zusammenfassung

Mehr

Diskrete Mathematik. Sebastian Iwanowski FH Wedel. Kapitel 2: Mengenlehre. Referenzen zum Nacharbeiten:

Diskrete Mathematik. Sebastian Iwanowski FH Wedel. Kapitel 2: Mengenlehre. Referenzen zum Nacharbeiten: DM2 Slide 1 Diskrete Mathematik Sebastian Iwanowski FH Wedel Kapitel 2: Mengenlehre Referenzen zum Nacharbeiten: Lang 3 Meinel 2, 4, 5, 10.2-10.4 (zur Vertiefung: Meinel 10.5-10.8 und Beutelspacher 10)

Mehr

R = {(1, 1), (2, 2), (3, 3)} K 1 = {1} K 2 = {2} K 3 = {3}

R = {(1, 1), (2, 2), (3, 3)} K 1 = {1} K 2 = {2} K 3 = {3} Äquivalenzrelationen Aufgabe 1. Lesen Sie im Skript nach was eine Äquivalenzrelation und eine Äquivalenzklasse ist. Gegeben ist die Menge A = {1, 2, 3. Finden Sie 3 Äquivalenzrelationen auf A und geben

Mehr

Diskrete Mathematik. Sebastian Iwanowski FH Wedel. Kapitel 2: Mengenlehre

Diskrete Mathematik. Sebastian Iwanowski FH Wedel. Kapitel 2: Mengenlehre Referenzen zum Nacharbeiten: Diskrete Mathematik Sebastian Iwanowski FH Wedel Kapitel 2: Mengenlehre Lang 3 Meinel 2, 4, 5, 10.2-10.4 (zur Vertiefung: Meinel 10.5-10.8 und Beutelspacher 10) Dean 2, 5-7

Mehr

Tutorium: Diskrete Mathematik

Tutorium: Diskrete Mathematik Tutorium: Diskrete Mathematik Vorbereitung der Bonusklausur am 24.11.2016 (Teil 2) 23. November 2016 Steven Köhler mathe@stevenkoehler.de mathe.stevenkoehler.de 2 c 2016 Steven Köhler 23. November 2016

Mehr

2 Mengen, Relationen, Funktionen

2 Mengen, Relationen, Funktionen Grundlagen der Mathematik für Informatiker 1 2 Mengen, Relationen, Funktionen 2.1 Mengen Definition 2.1 [Georg Cantor 1895] Eine Menge ist eine Zusammenfassung bestimmter, wohlunterschiedener Dinge unserer

Mehr

Einführung in die Theoretische Informatik

Einführung in die Theoretische Informatik Einführung in die Theoretische Informatik Johannes Köbler Institut für Informatik Humboldt-Universität zu Berlin WS 2013/14 Relationalstrukturen 59 Definition Sei A eine nichtleere Menge, R ist eine k-stellige

Mehr

2 Mengen, Relationen, Funktionen

2 Mengen, Relationen, Funktionen Grundlagen der Mathematik für Informatiker Grundlagen der Mathematik für Informatiker Mengen, Relationen, Funktionen. Mengen Definition. [Georg Cantor 895] Eine Menge ist eine Zusammenfassung bestimmter,

Mehr

Technische Universität München. Ferienkurs Lineare Algebra 1. Mengenlehre, Aussagen, Relationen und Funktionen. Aufgaben mit Musterlösung

Technische Universität München. Ferienkurs Lineare Algebra 1. Mengenlehre, Aussagen, Relationen und Funktionen. Aufgaben mit Musterlösung Technische Universität München Ferienkurs Lineare Algebra 1 Mengenlehre, Aussagen, Relationen und Funktionen Aufgaben mit Musterlösung 21. März 2011 Tanja Geib 1 Aufgabe 1 Geben Sie zu B = {0, 2, 4} und

Mehr

Kapitel 1. Grundlagen Mengen

Kapitel 1. Grundlagen Mengen Kapitel 1. Grundlagen 1.1. Mengen Georg Cantor 1895 Eine Menge ist die Zusammenfassung bestimmter, wohlunterschiedener Objekte unserer Anschauung oder unseres Denkens, wobei von jedem dieser Objekte eindeutig

Mehr

Vorkurs Gruppen. Jonas Müller. 11. Oktober 2018

Vorkurs Gruppen. Jonas Müller. 11. Oktober 2018 Vorkurs Gruppen Jonas Müller 11. Oktober 2018 Für den Vorkurs der Fachschaft MathPhysInfo im Wintersemester 2018/19. Basierend auf den Vorträgen der letzten Jahre von Saskia Klaus. Inhaltsverzeichnis 1

Mehr

WESTFÄLISCHE WILHELMS-UNIVERSITÄT MÜNSTER. Diskrete Strukturen. wissen leben WWU Münster

WESTFÄLISCHE WILHELMS-UNIVERSITÄT MÜNSTER. Diskrete Strukturen. wissen leben WWU Münster MÜNSTER Diskrete Strukturen Dietmar Lammers Vorlesung SoSe 2010 > Relationen MÜNSTER Diskrete Strukturen 41/101 Seien A und B und für n N seien A 1 A 2...A n Mengen > Relationen MÜNSTER Diskrete Strukturen

Mehr

Höhere Mathematik für die Fachrichtung Physik

Höhere Mathematik für die Fachrichtung Physik Karlsruher Institut für Technologie Institut für Analysis Dr. Christoph Schmoeger Michael Hott, M. Sc. WS 015/016 30.10.015 Höhere Mathematik für die Fachrichtung Physik Lösungsvorschläge zum 1. Übungsblatt

Mehr

Übungen zur Vorlesung Einführung in die Mathematik

Übungen zur Vorlesung Einführung in die Mathematik Übungen zur Vorlesung Einführung in die Mathematik von G. Greschonig und L. Summerer, WS 2017/18 Aufgabe 1. Zeige, dass das Quadrat einer ungeraden Zahl, vermindert um 1, stets durch 4 teilbar ist. Folgere

Mehr

Vorlesung 4. Tilman Bauer. 13. September 2007

Vorlesung 4. Tilman Bauer. 13. September 2007 Vorlesung 4 Universität Münster 13. September 2007 Kartesische Wir befassen uns in dieser Vorlesung noch einmal mit Mengen. Definition Seien M und N zwei Mengen. Dann bezeichnen wir mit M N das (kartesische)

Mehr

Mathematik für Informatiker I. Musterlösungen zum Hausübungsblatt 3. Aufgabe 1. Christoph Eisinger Wintersemester 2010/11

Mathematik für Informatiker I. Musterlösungen zum Hausübungsblatt 3. Aufgabe 1. Christoph Eisinger Wintersemester 2010/11 Mathematik für Informatiker I Christoph Eisinger Wintersemester 2010/11 Musterlösungen zum Hausübungsblatt 3 Aufgabe 1 Zu überpüfen sind jeweils folgende Eigenschaften: 1. Reflexivität: x R x x S 2. Symmetrie:

Mehr

Relationen. Bernhard Ganter. Institut für Algebra TU Dresden D Dresden

Relationen. Bernhard Ganter. Institut für Algebra TU Dresden D Dresden Relationen Bernhard Ganter Institut für Algebra TU Dresden D-01062 Dresden bernhard.ganter@tu-dresden.de Relationen Es seien A und B Mengen. Eine (binäre) Relation zwischen A und B ist eine Teilmenge von

Mehr

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mathematik PROF. DR.DR. JÜRGEN RICHTER-GEBERT, VANESSA KRUMMECK, MICHAEL PRÄHOFER Höhere Mathematik für Informatiker I (Wintersemester 2003/2004) Aufgabenblatt 6

Mehr

: G G G. eine Abbildung. Gelten die folgenden Eigenschaften, so nennen wir (G,,e) eine Gruppe: (x,y) x y

: G G G. eine Abbildung. Gelten die folgenden Eigenschaften, so nennen wir (G,,e) eine Gruppe: (x,y) x y 5 GRUPPEN 5 Gruppen Hier fehlt eine schöne Einleitung oder ein motivierendes Beispiel. Definition [5.1] Sei G eine nicht-leere Menge, e G ein (ausgezeichnetes) Element in G und : G G G eine Abbildung.

Mehr

Eine Relation R in einer Menge M ist eine Teilmenge von M x M. Statt (a,b) R schreibt man auch arb.

Eine Relation R in einer Menge M ist eine Teilmenge von M x M. Statt (a,b) R schreibt man auch arb. 4. Relationen 4.1 Grundlegende Definitionen Relation R in einer Menge M: Beziehung zwischen je 2 Elementen von M. Beispiel

Mehr

Einführung in die Mengenlehre

Einführung in die Mengenlehre Einführung in die Mengenlehre D (Menge von Georg Cantor 845-98) Eine Menge ist eine Zusammenfassung bestimmter wohlunterschiedener Objekte unseres Denkens oder unserer Anschauung zu einem Ganzen wobei

Mehr

(1.18) Def.: Eine Abbildung f : M N heißt

(1.18) Def.: Eine Abbildung f : M N heißt Zurück zur Mengenlehre: Abbildungen zwischen Mengen (1.17) Def.: Es seien M, N Mengen. Eine Abbildung f : M N von M nach N ist eine Vorschrift, die jedem x M genau ein Element f(x) N zuordnet. a) M = N

Mehr

Kapitel 1. Grundlagen

Kapitel 1. Grundlagen Kapitel 1. Grundlagen 1.1. Mengen Georg Cantor 1895 Eine Menge ist die Zusammenfassung bestimmter, wohlunterschiedener Objekte unserer Anschauung oder unseres Denkens, wobei von jedem dieser Objekte eindeutig

Mehr

4. Funktionen und Relationen

4. Funktionen und Relationen Bestimmung der Umkehrfunktionen c) bei reellen Funktionen geometrisch durch Spiegelung des Funktionsgraphen an der Winkelhalbierenden y = x. y = x 3 y = x y = x y = (x+1)/2 y = x 1/3 y = 2x 1 Seite 27

Mehr

Lösungsmenge L I = {x R 3x + 5 = 9} = L II = {x R 3x = 4} = L III = { }

Lösungsmenge L I = {x R 3x + 5 = 9} = L II = {x R 3x = 4} = L III = { } Zur Einleitung: Lineare Gleichungssysteme Wir untersuchen zunächst mit Methoden, die Sie vermutlich aus der Schule kennen, explizit einige kleine lineare Gleichungssysteme. Das Gleichungssystem I wird

Mehr

Formale Methoden 2. Gaetano Geck Lehrstuhl I Logik in der Informatik WS 2014/2015

Formale Methoden 2. Gaetano Geck Lehrstuhl I Logik in der Informatik WS 2014/2015 Formale Methoden 2 Gaetano Geck Lehrstuhl I Logik in der Informatik WS 2014/2015 1 Mengen 2 Relationen Definition Operationen Eigenschaften Äquivalenzrelationen Mehrstellige Relationen 3 Abbildungen 4

Mehr

Grundbegriffe der Informatik

Grundbegriffe der Informatik Grundbegriffe der Informatik Tutorium 1-14. Sitzung Dennis Felsing dennis.felsing@student.kit.edu http://www.stud.uni-karlsruhe.de/~ubcqr/2010w/tut gbi/ 2011-02-07 Äquivalenzrelationen 1 Äquivalenzrelationen

Mehr

Grundbegriffe der Informatik

Grundbegriffe der Informatik Grundbegriffe der Informatik Kapitel 21: Relationen Thomas Worsch KIT, Institut für Theoretische Informatik Wintersemester 2015/2016 GBI Grundbegriffe der Informatik KIT, Institut für Theoretische Informatik

Mehr

Vorlesung 4. Tilman Bauer. 13. September Wir befassen uns in dieser Vorlesung noch einmal mit Mengen.

Vorlesung 4. Tilman Bauer. 13. September Wir befassen uns in dieser Vorlesung noch einmal mit Mengen. Vorlesung 4 Universität Münster 13. September 2007 1 Kartesische Wir befassen uns in dieser Vorlesung noch einmal mit Mengen. Seien M und N zwei Mengen. Dann bezeichnen wir mit M N das (kartesische) Produkt

Mehr

Mathematische Grundlagen

Mathematische Grundlagen Prof. Dr. Peter Becker Fachbereich Informatik Mathematische Grundlagen Klausur Wintersemester 2015/16 16. März 2015 Name: Vorname: Matrikelnr.: Aufgabe 1 2 4 5 6 Summe Punkte 10 10 10 10 10 10 60 erreicht

Mehr

Mathematik für Informatiker 1 Wintersemester 2013/14 Übungsblatt 4

Mathematik für Informatiker 1 Wintersemester 2013/14 Übungsblatt 4 Prof. Dr. Bernhard Steffen Dipl.Inf. Malte Isberner Dr. Oliver Rüthing Dipl.Inf. Melanie Schmidt Dr. Hubert Wagner Übungen zur Vorlesung Mathematik für Informatiker 1 Wintersemester 2013/14 Übungsblatt

Mehr

Diskrete Strukturen und Logik WiSe 2006/07 in Trier. Henning Fernau Universität Trier

Diskrete Strukturen und Logik WiSe 2006/07 in Trier. Henning Fernau Universität Trier Diskrete Strukturen und Logik WiSe 2006/07 in Trier Henning Fernau Universität Trier fernau@informatik.uni-trier.de 1 Diskrete Strukturen und Logik Gesamtübersicht Organisatorisches Einführung Logik &

Mehr

Höhere Mathematik für die Fachrichtung Physik

Höhere Mathematik für die Fachrichtung Physik Karlsruher Institut für Technologie Institut für Analysis Dr. Christoph Schmoeger Dipl.-Math. Sebastian Schwarz WS 2018/2019 18.10.2018 Höhere Mathematik für die Fachrichtung Physik Lösungsvorschläge zum

Mehr

Kapitel 1. Grundlagen

Kapitel 1. Grundlagen Kapitel 1. Grundlagen 1.1. Mengen Georg Cantor 1895 Eine Menge ist die Zusammenfassung bestimmter, wohlunterschiedener Objekte unserer Anschauung oder unseres Denkens, wobei von jedem dieser Objekte eindeutig

Mehr

Zusammenfassung der letzten LVA. Diskrete Mathematik

Zusammenfassung der letzten LVA. Diskrete Mathematik Zusammenfassung Zusammenfassung der letzten LVA Diskrete Mathematik Christina Kohl Georg Moser Oleksandra Panasiuk Christian Sternagel Vincent van Oostrom (Beweisformen) Beweisformen sind etwa (i) deduktive

Mehr

Skriptum EINFÜHRUNG IN DIE ALGEBRA

Skriptum EINFÜHRUNG IN DIE ALGEBRA Skriptum EINFÜHRUNG IN DIE ALGEBRA 1 Günter Lettl SS 2016 1. Algebraische Grundbegriffe 1.1 Verknüpfungen Definition 1. Es sei M eine nicht leere Menge. a) Eine Verknüpfung (oder (binäre) Operation) auf

Mehr

mathematische Grundlagen der Modelltheorie: Mengen, Relationen, Funktionen

mathematische Grundlagen der Modelltheorie: Mengen, Relationen, Funktionen Einführung in die Logik - 6 mathematische Grundlagen der Modelltheorie: Mengen, Relationen, Funktionen Modelltheoretische / Denotationelle Semantik der Prdikatenlogik Ein Modell ist ein künstlich geschaffenes

Mehr

Musterlösung zur Klausur Grundwissen Schulmathematik am

Musterlösung zur Klausur Grundwissen Schulmathematik am Musterlösung zur Klausur Grundwissen Schulmathematik am 24.2.2012 Aufgabe 1 (10 Punkte) Zeigen Sie: Für alle n N ist n 3 3n 2 +2n durch 6 teilbar. svorschläge Beweis durch Induktion nach n n = 1. Es ist

Mehr

Formale Methoden 2 (Lehrstuhl I Logik in der Informatik)

Formale Methoden 2 (Lehrstuhl I Logik in der Informatik) Formale Methoden 2 Gaetano Geck (Lehrstuhl I Logik in der Informatik) Blatt 3 Beispiellösung WS 2015/16 Aufgabe 1 [Wiederholung: Relationen] 3 Punkte Begründe jeden deiner Lösungsvorschläge. a) Wir definieren

Mehr

, 5;8 7,6 8;15;21 4/2,3/1,4 2; 4 3;15 7;7 3,2;3; 32 5,6,7 ; 8,2,1

, 5;8 7,6 8;15;21 4/2,3/1,4 2; 4 3;15 7;7 3,2;3; 32 5,6,7 ; 8,2,1 Mathematik (BG27) 2 3 { Objekt} { Menge } { Element } { } Reihenfolge spielt keine Rolle Unterscheidbarkeit der Objekte (redundanzfrei) 4 Objekt, 58 7,6 Beschreibung 81521 4/2,3/1,4 2 4 315 77 3,23 32

Mehr

3 Werkzeuge der Mathematik

3 Werkzeuge der Mathematik 3.1 Mengen (18.11.2011) Definition 3.1 Die Menge heißt leere Menge. :=»x M x x Definition 3.2 Es seien N und M Mengen. Wir definieren: und analog M N : (x M x N). N M : (x N x M). Wir sagen M ist Teilmenge

Mehr

5. Äquivalenzrelationen

5. Äquivalenzrelationen 5. Äquivalenzrelationen 35 5. Äquivalenzrelationen Wenn man eine große und komplizierte Menge (bzw. Gruppe) untersuchen will, so kann es sinnvoll sein, zunächst kleinere, einfachere Mengen (bzw. Gruppen)

Mehr

Diskrete Strukturen. Wintersemester 2007/08 Lösungsblatt Januar 2008

Diskrete Strukturen. Wintersemester 2007/08 Lösungsblatt Januar 2008 Technische Universität München Fakultät für Informatik Lehrstuhl für Informatik 15 Computergraphik & Visualisierung Prof. Dr. Rüdiger Westermann Dr. Werner Meixner Wintersemester 2007/08 Lösungsblatt 4

Mehr

aller Vornamen (oder nur die Vornamen, die in der Datenbank auftreten). Dann ist jede Zeile wie etwa

aller Vornamen (oder nur die Vornamen, die in der Datenbank auftreten). Dann ist jede Zeile wie etwa Kapitel 2 Relationen Im vorigen Kapitel haben wir n-stellige, kartesische Produkte M 1 M 2 M n kennen gelernt. Jetzt betrachten wir Teilmengen von kartesischen Produkten. Definition 2.1. Eine Teilmenge

Mehr

Exkurs: Elementare Verbandstheorie. Exkurs: Elementare Verbandstheorie Sommersemester / 20

Exkurs: Elementare Verbandstheorie. Exkurs: Elementare Verbandstheorie Sommersemester / 20 Exkurs: Elementare Verbandstheorie Exkurs: Elementare Verbandstheorie Sommersemester 2008 1 / 20 Halbordnungen Definition Eine binäre Relation auf einer Menge M heisst Halbordnung, wenn sie reflexiv, transitiv

Mehr

Abschnitt 3: Mathematische Grundlagen

Abschnitt 3: Mathematische Grundlagen Abschnitt 3: Mathematische Grundlagen 3. Mathematische Grundlagen 3.1 Mengen und Abbildungen 3.2 Induktion und Rekursion 3.3 Ausdrücke 3 Mathematische Grundlagen Einf. Progr. (WS 08/09) 102 Überblick 3.

Mehr

Grundbegriffe der Informatik Tutorium 14

Grundbegriffe der Informatik Tutorium 14 Grundbegriffe der Informatik Tutorium 14 Tutorium Nr. 16 Philipp Oppermann 11. Februar 2015 KARLSRUHER INSTITUT FÜR TECHNOLOGIE KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum

Mehr

Lösungen zu Kapitel 2

Lösungen zu Kapitel 2 Lösungen zu Kapitel 2 Lösung zu Aufgabe 1: Wir zeigen die Behauptung durch vollständige Induktion über n. Die einzige Menge mit n = 0 Elementen ist die leere Menge. Sie besitzt nur sich selbst als Teilmenge,

Mehr

Logik für Informatiker

Logik für Informatiker Logik für Informatiker 1. Grundlegende Beweisstrategien: Noethersche Induktion 23.04.2012 Viorica Sofronie-Stokkermans Universität Koblenz-Landau e-mail: sofronie@uni-koblenz.de 1 Letzte Vorlesung 1. Grundlegende

Mehr

Mathematik für Informatiker 1 Wintersemester 2013/14 Übungsblatt 3

Mathematik für Informatiker 1 Wintersemester 2013/14 Übungsblatt 3 Dipl.Inf. Malte Isberner Dr. Oliver Rüthing Dipl.Inf. Melanie Schmidt Dr. Hubert Wagner Übungen zur Vorlesung Mathematik für Informatiker 1 Wintersemester 2013/14 Übungsblatt 3 Die Lösungshinweise dienen

Mehr

Modulprüfung Mathematik I Fachrichtung: Computer Science in Engineering, Computervisualistik, Informatik, Wirtschaftsinformatik WS 2013/

Modulprüfung Mathematik I Fachrichtung: Computer Science in Engineering, Computervisualistik, Informatik, Wirtschaftsinformatik WS 2013/ Fakultät für Mathematik Institut für Algebra und Geometrie Prof. Dr. Martin Henk, Dr. Michael Höding Modulprüfung Mathematik I Fachrichtung: Computer Science in Engineering, Computervisualistik, Informatik,

Mehr

Ergänzende Übungen Lineare Algebra I. Wintersemester 2010/11. Prof. Dr. Kristina Reiss Heinz Nixdorf-Stiftungslehrstuhl für Didaktik der Mathematik

Ergänzende Übungen Lineare Algebra I. Wintersemester 2010/11. Prof. Dr. Kristina Reiss Heinz Nixdorf-Stiftungslehrstuhl für Didaktik der Mathematik Ergänzende Übungen Lineare Algebra I Wintersemester 2010/11 Prof. Dr. Kristina Reiss Heinz Nixdorf-Stiftungslehrstuhl für Didaktik der Mathematik 1 Äquivalenz Was bedeutet Äquivalenz? Wie wird der Begriff

Mehr

i=1 j= 5 2. Verifizieren Sie die Gleichung indem Sie die Ausdrücke ohne Summenzeichen schreiben. j=0

i=1 j= 5 2. Verifizieren Sie die Gleichung indem Sie die Ausdrücke ohne Summenzeichen schreiben. j=0 Übungen zur Einführung in die Analysis (Einführung in das mathematische Arbeiten WS 2017 1. Schreiben Sie die folgenden Ausdrücke ohne Verwendung von Summen- bzw. Produktzeichen: 7 2 3 5 k 2k+1, a k, 2

Mehr

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik Centrum für Informations- und Sprachverarbeitung (CIS) 10. Juni 2014 Table of Contents 1 2 Äquivalenz Der Begriff der Äquivalenz verallgemeinert den Begriff der Gleichheit. Er beinhaltet in einem zu präzisierenden

Mehr

Abschnitt 3: Mathematische Grundlagen

Abschnitt 3: Mathematische Grundlagen Abschnitt 3: Mathematische Grundlagen 3. Mathematische Grundlagen 3.1 3.2 Induktion und Rekursion 3.3 Boolsche Algebra Peer Kröger (LMU München) Einführung in die Programmierung WS 14/15 48 / 155 Überblick

Mehr

5.9 Permutationsgruppen. Sei nun π S n. Es existiert folgende naive Darstellung: Kürzer schreibt man auch

5.9 Permutationsgruppen. Sei nun π S n. Es existiert folgende naive Darstellung: Kürzer schreibt man auch 5.9 Permutationsgruppen Definition 103 Eine Permutation ist eine bijektive Abbildung einer endlichen Menge auf sich selbst; o. B. d. A. sei dies die Menge U := {1, 2,..., n}. S n (Symmetrische Gruppe für

Mehr

Lineare Algebra. Jung Kyu Canci. Mit der Hilfe von: Stefano Iula, Olivia Ebneter, Katharina Laubscher, Viviane Wehrle

Lineare Algebra. Jung Kyu Canci. Mit der Hilfe von: Stefano Iula, Olivia Ebneter, Katharina Laubscher, Viviane Wehrle Lineare Algebra Jung Kyu Canci Mit der Hilfe von: Stefano Iula, Olivia Ebneter, Katharina Laubscher, Viviane Wehrle Herbstsemester 2015 2 Inhaltsverzeichnis 1 Einführung in die Lineare Algebra 5 1.1 Elementare

Mehr

3. Relationen Erläuterungen und Schreibweisen

3. Relationen Erläuterungen und Schreibweisen 3. Relationen Eine Relation ist allgemein eine Beziehung, die zwischen Dingen bestehen kann. Relationen im Sinne der Mathematik sind ausschließlich diejenigen Beziehungen, bei denen stets klar ist, ob

Mehr

Grundlagen: 1. Logik. Aussagen und Aussagenformen Wahrheitstabellen; Tautologien und Kontradiktionen Logische Äquivalenz. Prädikate und Quantoren

Grundlagen: 1. Logik. Aussagen und Aussagenformen Wahrheitstabellen; Tautologien und Kontradiktionen Logische Äquivalenz. Prädikate und Quantoren Zusammenfassung Grundlagen Logik, Mengen, Relationen, Folgen & Mengenfamilien, Kardinalitäten Techniken Mathematisches Beweisen, Induktion, Kombinatorische Beweise Strukturen Graphen 1 Grundlagen: 1. Logik

Mehr

Lineare Algebra I. Auswahlaxiom befragen. (Wer schon im Internet danach sucht, sollte das auch mal mit dem Begriff

Lineare Algebra I. Auswahlaxiom befragen. (Wer schon im Internet danach sucht, sollte das auch mal mit dem Begriff Universität Konstanz Wintersemester 2009/2010 Fachbereich Mathematik und Statistik Lösungsblatt 2 Prof. Dr. Markus Schweighofer 11.11.2009 Aaron Kunert / Sven Wagner Lineare Algebra I Lösung 2.1: Behauptung:

Mehr

Logische Grundlagen der Mathematik, WS 2014/15

Logische Grundlagen der Mathematik, WS 2014/15 Logische Grundlagen der Mathematik, WS 0/ Thomas Timmermann 8. Januar 0 Kardinalzahlen und die Mächtigkeit von Mengen Gleichmächtigkeit von Menge Zur Erinnerung: Wir wollen unendlich große Mengen hinsichtlich

Mehr

Finden Sie eine Relation R und eine Menge A so dass

Finden Sie eine Relation R und eine Menge A so dass Relationen Aufgabe 1. Überlegen Sie, wie man folgende Relationen R grafisch darstellen könnte und entscheiden Sie, ob die Relationen reflexiv auf A, symmetrisch bzw. transitiv sind. Geben Sie eine kurze

Mehr

Natürliche Zahlen sind interessant

Natürliche Zahlen sind interessant Natürliche Zahlen sind interessant N. N. Technische Universität München 16. September 2008 1 Interessante Zahlen Vorbemerkungen Der Zentrale Satz 2 Anwendungen Pädagogik Übersicht 1 Interessante Zahlen

Mehr

Vorkurs Mathematik für Informatiker

Vorkurs Mathematik für Informatiker Vorkurs Mathematik für Informatiker 5. Relationen Thomas Huckle, Kilian Röhner Technische Universität München 9.10.2017 Relationen Mit Relationen können wir Beziehungen zwischen je zwei Dingen ausdrücken.

Mehr

Kapitel 2. Mathematische Grundlagen. Skript zur Vorlesung Einführung in die Programmierung

Kapitel 2. Mathematische Grundlagen. Skript zur Vorlesung Einführung in die Programmierung LUDWIG- MAXIMILIANS- UNIVERSITY MUNICH DEPARTMENT INSTITUTE FOR INFORMATICS DATABASE Kapitel 2 Mathematische Grundlagen Skript zur Vorlesung Einführung in die Programmierung im Wintersemester 2012/13 Ludwig-Maximilians-Universität

Mehr

Grundlagen und Diskrete Strukturen Aufgaben zur Vorbereitung der Klausur

Grundlagen und Diskrete Strukturen Aufgaben zur Vorbereitung der Klausur Technische Universität Ilmenau WS 2008/2009 Institut für Mathematik Informatik, 1.FS Dr. Thomas Böhme Aufgabe 1 : Grundlagen und Diskrete Strukturen Aufgaben zur Vorbereitung der Klausur Gegeben sind die

Mehr

Gliederung. Mengen und operationen. Relationen. Funktionen. Kardinalität von Mengen. Formale Grundlagen der Informatik Knorr/Fuchs SS 2000

Gliederung. Mengen und operationen. Relationen. Funktionen. Kardinalität von Mengen. Formale Grundlagen der Informatik Knorr/Fuchs SS 2000 Gliederung Mengen und operationen Relationen Funktionen Kardinalität von Mengen Mengen, Relationen, Funktionen 1 Mengen Definition (Naive Mengenlehre) Eine Menge ist die Zusammenfassung von Elementen unserer

Mehr

Zur Zykelschreibweise von Permutationen

Zur Zykelschreibweise von Permutationen Zur Zykelschreibweise von Permutationen Olivier Sète 16. Juni 2010 1 Grundlagen Definition 1.1. Eine Permutation von {1, 2,..., n} ist eine bijektive Abbildung σ : {1, 2,..., n} {1, 2,..., n}, i σ(i).

Mehr

Vorbereitungskurs Mathematik zum Sommersemester 2015 Mengen und Relationen

Vorbereitungskurs Mathematik zum Sommersemester 2015 Mengen und Relationen Vorbereitungskurs Mathematik zum Sommersemester 2015 Mengen und Relationen Susanna Pohl Vorkurs Mathematik TU Dortmund 10.03.2015 Mengen und Relationen Mengen Motivation Beschreibung von Mengen Mengenoperationen

Mehr