Übung Theoretische Grundlagen
|
|
- Karl Kaufman
- vor 8 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Übung Theoretische Grundlagen Berechenbarkeit/Entscheidbarkeit Nico Döttling November 26, 2009 INSTITUT FÜR KRYPTOGRAPHIE UND SICHERHEIT KIT University of the State of Baden-Wuerttemberg and National Laboratory of the Helmholtz Association
2 Themen Nico Döttling Übung November 26, /21
3 Das Rekursionstheorem Theorem Zu jeder (partiell) berechenbaren Funktion t : Σ Σ Σ gibt es eine Turingmaschine R die eine Funktion r : Σ Σ berechnet, sodass für alle w Σ gilt r(w) = t( R, w) Was heißt das nochmal genau? Man kann beliebigen Programmen (TMs) Zugriff auf ihren eigenen Sourcecode (Gödelnummer) geben! Davon verschieden: Programme die ihren Sourcecode aus dem Speicher lesen Nico Döttling Übung November 26, /21
4 Das Rekursionstheorem Theorem Zu jeder (partiell) berechenbaren Funktion t : Σ Σ Σ gibt es eine Turingmaschine R die eine Funktion r : Σ Σ berechnet, sodass für alle w Σ gilt r(w) = t( R, w) Was heißt das nochmal genau? Man kann beliebigen Programmen (TMs) Zugriff auf ihren eigenen Sourcecode (Gödelnummer) geben! Davon verschieden: Programme die ihren Sourcecode aus dem Speicher lesen Nico Döttling Übung November 26, /21
5 Das Rekursionstheorem Theorem Zu jeder (partiell) berechenbaren Funktion t : Σ Σ Σ gibt es eine Turingmaschine R die eine Funktion r : Σ Σ berechnet, sodass für alle w Σ gilt r(w) = t( R, w) Was heißt das nochmal genau? Man kann beliebigen Programmen (TMs) Zugriff auf ihren eigenen Sourcecode (Gödelnummer) geben! Davon verschieden: Programme die ihren Sourcecode aus dem Speicher lesen Nico Döttling Übung November 26, /21
6 Das Rekursionstheorem Theorem Zu jeder (partiell) berechenbaren Funktion t : Σ Σ Σ gibt es eine Turingmaschine R die eine Funktion r : Σ Σ berechnet, sodass für alle w Σ gilt r(w) = t( R, w) Was heißt das nochmal genau? Man kann beliebigen Programmen (TMs) Zugriff auf ihren eigenen Sourcecode (Gödelnummer) geben! Davon verschieden: Programme die ihren Sourcecode aus dem Speicher lesen Nico Döttling Übung November 26, /21
7 Das Rekursionstheorem Anwendung Das Rekursionstheorem ist das ultimative Werkzeug um Nichtberechenbarkeit/Nichentscheidbarkeit von Sprachen zu zeigen Notation: Wie notieren wir die Anwendung von Turingmaschinen die wir konstruieren? Üblicherweise so: Turingmaschine M Bei Eingabe w: Hole eigene Beschreibung M Tue irgendwas mit M und w Nico Döttling Übung November 26, /21
8 Das Rekursionstheorem Anwendung Das Rekursionstheorem ist das ultimative Werkzeug um Nichtberechenbarkeit/Nichentscheidbarkeit von Sprachen zu zeigen Notation: Wie notieren wir die Anwendung von Turingmaschinen die wir konstruieren? Üblicherweise so: Turingmaschine M Bei Eingabe w: Hole eigene Beschreibung M Tue irgendwas mit M und w Nico Döttling Übung November 26, /21
9 Das Rekursionstheorem Anwendung Das Rekursionstheorem ist das ultimative Werkzeug um Nichtberechenbarkeit/Nichentscheidbarkeit von Sprachen zu zeigen Notation: Wie notieren wir die Anwendung von Turingmaschinen die wir konstruieren? Üblicherweise so: Turingmaschine M Bei Eingabe w: Hole eigene Beschreibung M Tue irgendwas mit M und w Nico Döttling Übung November 26, /21
10 Zum Warmwerden (1) Es gibt eine Turingmaschine M die ihr eigens "Spiegelbild" erkennt. M Bei Eingabe w Hole eigene Beschreibung M Akzeptiere falls w = M, ansonsten lehne ab Nico Döttling Übung November 26, /21
11 Zum Warmwerden (1) Es gibt eine Turingmaschine M die ihr eigens "Spiegelbild" erkennt. M Bei Eingabe w Hole eigene Beschreibung M Akzeptiere falls w = M, ansonsten lehne ab Nico Döttling Übung November 26, /21
12 Zum Warmwerden (2) Die Sprache A = { M 1 M 2 M 1 akzeptiert M 2 gdw. M 2 akzeptiert M 1 } hat unendlich viele Elemente Nico Döttling Übung November 26, /21
13 Zum Warmwerden (2) Wir definieren ein geeignetes M 1 Turingmaschine M 1 Eingabe M 2 Hole eigene Beschreibung M 1 Simuliere M 2 bei Eingabe M 1 Akzeptiere genau dann wenn M 2 akzeptiert Nun gilt: Für jedes M 2 ist M 1 M 2 A. Nico Döttling Übung November 26, /21
14 Zum Warmwerden (2) Wir definieren ein geeignetes M 1 Turingmaschine M 1 Eingabe M 2 Hole eigene Beschreibung M 1 Simuliere M 2 bei Eingabe M 1 Akzeptiere genau dann wenn M 2 akzeptiert Nun gilt: Für jedes M 2 ist M 1 M 2 A. Nico Döttling Übung November 26, /21
15 Zum Warmwerden (3) Es gibt immer unendlich viele "Lösungen" R des Rekursionstheorems. Sei k eine beliebig große Zahl S so dass S > k und für alle M k berechnen S und M verschiedene Funktionen. Sei T die zur Funktion t : Σ Σ Σ gehörende Turingmaschine Wir definieren neues T Turingmaschine T Eingabe M und w Falls M k simuliere S bei Eingabe w und gib aus was immer S ausgibt. Falls M > k simuliere T mit Eingabe M, w und gib aus was immer T ausgibt. Nico Döttling Übung November 26, /21
16 Zum Warmwerden (3) Es gibt immer unendlich viele "Lösungen" R des Rekursionstheorems. Sei k eine beliebig große Zahl S so dass S > k und für alle M k berechnen S und M verschiedene Funktionen. Sei T die zur Funktion t : Σ Σ Σ gehörende Turingmaschine Wir definieren neues T Turingmaschine T Eingabe M und w Falls M k simuliere S bei Eingabe w und gib aus was immer S ausgibt. Falls M > k simuliere T mit Eingabe M, w und gib aus was immer T ausgibt. Nico Döttling Übung November 26, /21
17 Zum Warmwerden (3) Es gibt immer unendlich viele "Lösungen" R des Rekursionstheorems. Sei k eine beliebig große Zahl S so dass S > k und für alle M k berechnen S und M verschiedene Funktionen. Sei T die zur Funktion t : Σ Σ Σ gehörende Turingmaschine Wir definieren neues T Turingmaschine T Eingabe M und w Falls M k simuliere S bei Eingabe w und gib aus was immer S ausgibt. Falls M > k simuliere T mit Eingabe M, w und gib aus was immer T ausgibt. Nico Döttling Übung November 26, /21
18 Zum Warmwerden (3) Es gibt immer unendlich viele "Lösungen" R des Rekursionstheorems. Sei k eine beliebig große Zahl S so dass S > k und für alle M k berechnen S und M verschiedene Funktionen. Sei T die zur Funktion t : Σ Σ Σ gehörende Turingmaschine Wir definieren neues T Turingmaschine T Eingabe M und w Falls M k simuliere S bei Eingabe w und gib aus was immer S ausgibt. Falls M > k simuliere T mit Eingabe M, w und gib aus was immer T ausgibt. Nico Döttling Übung November 26, /21
19 Zum Warmwerden (3) Es gibt immer unendlich viele "Lösungen" R des Rekursionstheorems. Sei k eine beliebig große Zahl S so dass S > k und für alle M k berechnen S und M verschiedene Funktionen. Sei T die zur Funktion t : Σ Σ Σ gehörende Turingmaschine Wir definieren neues T Turingmaschine T Eingabe M und w Falls M k simuliere S bei Eingabe w und gib aus was immer S ausgibt. Falls M > k simuliere T mit Eingabe M, w und gib aus was immer T ausgibt. Nico Döttling Übung November 26, /21
20 Zum Warmwerden (3) Nach dem Rekursionstheorem gibt es eine TM R die eine Funktion r berechnet sodass für alle w r(w) = t ( R, w) Es gilt R > k, ansonsten T die Maschine S simulieren würde und es damit ein w gäbe, sodass r(w) t ( R, w). Also ist für alle w t ( R, w) = t( R, w). Also ist R auch eine Lösung für t. Das gilt für beliebige k, also gibt es unendlich viele solche R Nico Döttling Übung November 26, /21
21 Zum Warmwerden (3) Nach dem Rekursionstheorem gibt es eine TM R die eine Funktion r berechnet sodass für alle w r(w) = t ( R, w) Es gilt R > k, ansonsten T die Maschine S simulieren würde und es damit ein w gäbe, sodass r(w) t ( R, w). Also ist für alle w t ( R, w) = t( R, w). Also ist R auch eine Lösung für t. Das gilt für beliebige k, also gibt es unendlich viele solche R Nico Döttling Übung November 26, /21
22 Zum Warmwerden (3) Nach dem Rekursionstheorem gibt es eine TM R die eine Funktion r berechnet sodass für alle w r(w) = t ( R, w) Es gilt R > k, ansonsten T die Maschine S simulieren würde und es damit ein w gäbe, sodass r(w) t ( R, w). Also ist für alle w t ( R, w) = t( R, w). Also ist R auch eine Lösung für t. Das gilt für beliebige k, also gibt es unendlich viele solche R Nico Döttling Übung November 26, /21
23 Zum Warmwerden (3) Nach dem Rekursionstheorem gibt es eine TM R die eine Funktion r berechnet sodass für alle w r(w) = t ( R, w) Es gilt R > k, ansonsten T die Maschine S simulieren würde und es damit ein w gäbe, sodass r(w) t ( R, w). Also ist für alle w t ( R, w) = t( R, w). Also ist R auch eine Lösung für t. Das gilt für beliebige k, also gibt es unendlich viele solche R Nico Döttling Übung November 26, /21
24 Zum Warmwerden (3) Nach dem Rekursionstheorem gibt es eine TM R die eine Funktion r berechnet sodass für alle w r(w) = t ( R, w) Es gilt R > k, ansonsten T die Maschine S simulieren würde und es damit ein w gäbe, sodass r(w) t ( R, w). Also ist für alle w t ( R, w) = t( R, w). Also ist R auch eine Lösung für t. Das gilt für beliebige k, also gibt es unendlich viele solche R Nico Döttling Übung November 26, /21
25 Beispiel: Virenerkenner Ein Virenerkenner ist ein Programm T das für ein beliebiges Programm M entscheiden kann ob dieses ein Virus ist oder nicht. Was ist ein Virus? Sagen wir der Einfachheit halber ein Programm welches eine Ausgabe INFECT erzeugen kann. Virenprogramme müssen also nicht unbedingt bei jeder Eingabe das System infizieren! Ein Virenerkenner darf kein harmloses Programm als Virus klassifizieren! Nico Döttling Übung November 26, /21
26 Beispiel: Virenerkenner Ein Virenerkenner ist ein Programm T das für ein beliebiges Programm M entscheiden kann ob dieses ein Virus ist oder nicht. Was ist ein Virus? Sagen wir der Einfachheit halber ein Programm welches eine Ausgabe INFECT erzeugen kann. Virenprogramme müssen also nicht unbedingt bei jeder Eingabe das System infizieren! Ein Virenerkenner darf kein harmloses Programm als Virus klassifizieren! Nico Döttling Übung November 26, /21
27 Beispiel: Virenerkenner Ein Virenerkenner ist ein Programm T das für ein beliebiges Programm M entscheiden kann ob dieses ein Virus ist oder nicht. Was ist ein Virus? Sagen wir der Einfachheit halber ein Programm welches eine Ausgabe INFECT erzeugen kann. Virenprogramme müssen also nicht unbedingt bei jeder Eingabe das System infizieren! Ein Virenerkenner darf kein harmloses Programm als Virus klassifizieren! Nico Döttling Übung November 26, /21
28 Beispiel: Virenerkenner Ein Virenerkenner ist ein Programm T das für ein beliebiges Programm M entscheiden kann ob dieses ein Virus ist oder nicht. Was ist ein Virus? Sagen wir der Einfachheit halber ein Programm welches eine Ausgabe INFECT erzeugen kann. Virenprogramme müssen also nicht unbedingt bei jeder Eingabe das System infizieren! Ein Virenerkenner darf kein harmloses Programm als Virus klassifizieren! Nico Döttling Übung November 26, /21
29 Beispiel: Virenerkenner Ein Virenerkenner ist ein Programm T das für ein beliebiges Programm M entscheiden kann ob dieses ein Virus ist oder nicht. Was ist ein Virus? Sagen wir der Einfachheit halber ein Programm welches eine Ausgabe INFECT erzeugen kann. Virenprogramme müssen also nicht unbedingt bei jeder Eingabe das System infizieren! Ein Virenerkenner darf kein harmloses Programm als Virus klassifizieren! Nico Döttling Übung November 26, /21
30 Beispiel: Virenerkenner Lemma Es gibt keine Virenerkenner a a Der Fairness halber sei gesagt dass entsprechende Programme (Norton, Avira etc.) nicht als Virenerkenner sonder als Anti-Viren Software vermarktet werden Nico Döttling Übung November 26, /21
31 Beweis Annahme: Es gibt einen Virenerkenner T. Wir bauen uns den ultimativen Virus V. Turingmaschine V Hole eigene Beschreibung V. Simuliere T bei Eingabe V. Wenn T "Virus" ausgibt, dann gib Nichts aus Wenn T "kein Virus" ausgibt, dann gib INFECT aus Nico Döttling Übung November 26, /21
32 Beweis Annahme: Es gibt einen Virenerkenner T. Wir bauen uns den ultimativen Virus V. Turingmaschine V Hole eigene Beschreibung V. Simuliere T bei Eingabe V. Wenn T "Virus" ausgibt, dann gib Nichts aus Wenn T "kein Virus" ausgibt, dann gib INFECT aus Nico Döttling Übung November 26, /21
33 Beweis Annahme: Es gibt einen Virenerkenner T. Wir bauen uns den ultimativen Virus V. Turingmaschine V Hole eigene Beschreibung V. Simuliere T bei Eingabe V. Wenn T "Virus" ausgibt, dann gib Nichts aus Wenn T "kein Virus" ausgibt, dann gib INFECT aus Nico Döttling Übung November 26, /21
34 Beweis Ist V ein Virus? V ist Virus T klassifiziert V als Virus V gibt nie INFECT aus V ist kein Virus V ist kein Virus T klassifiziert V nicht als Virus V gibt INFECT aus V ist ein Virus Widerspruch! Nico Döttling Übung November 26, /21
35 Beweis Ist V ein Virus? V ist Virus T klassifiziert V als Virus V gibt nie INFECT aus V ist kein Virus V ist kein Virus T klassifiziert V nicht als Virus V gibt INFECT aus V ist ein Virus Widerspruch! Nico Döttling Übung November 26, /21
36 Beweis Ist V ein Virus? V ist Virus T klassifiziert V als Virus V gibt nie INFECT aus V ist kein Virus V ist kein Virus T klassifiziert V nicht als Virus V gibt INFECT aus V ist ein Virus Widerspruch! Nico Döttling Übung November 26, /21
37 Beweis Ist V ein Virus? V ist Virus T klassifiziert V als Virus V gibt nie INFECT aus V ist kein Virus V ist kein Virus T klassifiziert V nicht als Virus V gibt INFECT aus V ist ein Virus Widerspruch! Nico Döttling Übung November 26, /21
38 Beweis Ist V ein Virus? V ist Virus T klassifiziert V als Virus V gibt nie INFECT aus V ist kein Virus V ist kein Virus T klassifiziert V nicht als Virus V gibt INFECT aus V ist ein Virus Widerspruch! Nico Döttling Übung November 26, /21
39 Beweis Ist V ein Virus? V ist Virus T klassifiziert V als Virus V gibt nie INFECT aus V ist kein Virus V ist kein Virus T klassifiziert V nicht als Virus V gibt INFECT aus V ist ein Virus Widerspruch! Nico Döttling Übung November 26, /21
40 Beweis Ist V ein Virus? V ist Virus T klassifiziert V als Virus V gibt nie INFECT aus V ist kein Virus V ist kein Virus T klassifiziert V nicht als Virus V gibt INFECT aus V ist ein Virus Widerspruch! Nico Döttling Übung November 26, /21
41 Beweis Ist V ein Virus? V ist Virus T klassifiziert V als Virus V gibt nie INFECT aus V ist kein Virus V ist kein Virus T klassifiziert V nicht als Virus V gibt INFECT aus V ist ein Virus Widerspruch! Nico Döttling Übung November 26, /21
42 Beweis Ist V ein Virus? V ist Virus T klassifiziert V als Virus V gibt nie INFECT aus V ist kein Virus V ist kein Virus T klassifiziert V nicht als Virus V gibt INFECT aus V ist ein Virus Widerspruch! Nico Döttling Übung November 26, /21
43 Compiler Was sollen Compiler leisten? (Wikipedia) Übersetzen zwischen verschiedenen Programmiersprachen Elimination toten Programmcodes Erkennung unbenutzter Variablen Optimierung von Schleifen Nico Döttling Übung November 26, /21
44 Compiler Was sollen Compiler leisten? (Wikipedia) Übersetzen zwischen verschiedenen Programmiersprachen Elimination toten Programmcodes Erkennung unbenutzter Variablen Optimierung von Schleifen Nico Döttling Übung November 26, /21
45 Compiler Was sollen Compiler leisten? (Wikipedia) Übersetzen zwischen verschiedenen Programmiersprachen Elimination toten Programmcodes Erkennung unbenutzter Variablen Optimierung von Schleifen Nico Döttling Übung November 26, /21
46 Compiler Was sollen Compiler leisten? (Wikipedia) Übersetzen zwischen verschiedenen Programmiersprachen Elimination toten Programmcodes Erkennung unbenutzter Variablen Optimierung von Schleifen Nico Döttling Übung November 26, /21
47 Compiler Was sollen Compiler leisten? (Wikipedia) Übersetzen zwischen verschiedenen Programmiersprachen Elimination toten Programmcodes Erkennung unbenutzter Variablen Optimierung von Schleifen Nico Döttling Übung November 26, /21
48 Compiler Schön wäre doch ein Compiler der allen toten Programmcode entfernt, alle unbenutzten Variablen erkennt und alle Schleifen bestmöglich optimiert. Gehen wir davon aus dass die Quellsprache identsch mit der Zielsprache ist. Lemma Es gibt keine bestmöglich optimierenden Compiler Wird auch das "Compilerbauer werden nie arbeitslos"-theorem genannt (Goos) Nico Döttling Übung November 26, /21
49 Compiler Schön wäre doch ein Compiler der allen toten Programmcode entfernt, alle unbenutzten Variablen erkennt und alle Schleifen bestmöglich optimiert. Gehen wir davon aus dass die Quellsprache identsch mit der Zielsprache ist. Lemma Es gibt keine bestmöglich optimierenden Compiler Wird auch das "Compilerbauer werden nie arbeitslos"-theorem genannt (Goos) Nico Döttling Übung November 26, /21
50 Compiler Schön wäre doch ein Compiler der allen toten Programmcode entfernt, alle unbenutzten Variablen erkennt und alle Schleifen bestmöglich optimiert. Gehen wir davon aus dass die Quellsprache identsch mit der Zielsprache ist. Lemma Es gibt keine bestmöglich optimierenden Compiler Wird auch das "Compilerbauer werden nie arbeitslos"-theorem genannt (Goos) Nico Döttling Übung November 26, /21
51 Compiler Schön wäre doch ein Compiler der allen toten Programmcode entfernt, alle unbenutzten Variablen erkennt und alle Schleifen bestmöglich optimiert. Gehen wir davon aus dass die Quellsprache identsch mit der Zielsprache ist. Lemma Es gibt keine bestmöglich optimierenden Compiler Wird auch das "Compilerbauer werden nie arbeitslos"-theorem genannt (Goos) Nico Döttling Übung November 26, /21
52 Compiler Sei C ein optimaler Compiler (berechnet Funktion c), der ein Programm auf seine minimale Repräsentation abbildet und immer terminiert. Turingmaschine W Eingabe w Hole eigene Beschreibung W Zähle alle Turingmaschinen M auf und simuliere C bei Eingabe M. Sei N die Ausgabe von C. Falls das Programm N länger ist als W verlasse die Aufzählschleife. Simuliere N bei Eingabe w und gib aus was immer N ausgibt Nico Döttling Übung November 26, /21
53 Compiler Sei C ein optimaler Compiler (berechnet Funktion c), der ein Programm auf seine minimale Repräsentation abbildet und immer terminiert. Turingmaschine W Eingabe w Hole eigene Beschreibung W Zähle alle Turingmaschinen M auf und simuliere C bei Eingabe M. Sei N die Ausgabe von C. Falls das Programm N länger ist als W verlasse die Aufzählschleife. Simuliere N bei Eingabe w und gib aus was immer N ausgibt Nico Döttling Übung November 26, /21
54 Compiler Sei M 0 die Maschine für welche die Schleife Verlassen wird. C gibt bei Eingabe M 0 die Beschreibung N aus. W berechnet die selbe Funktion wie N aber ist kürzer. C ist also nicht optimal. Widerspruch! Nico Döttling Übung November 26, /21
55 Compiler Sei M 0 die Maschine für welche die Schleife Verlassen wird. C gibt bei Eingabe M 0 die Beschreibung N aus. W berechnet die selbe Funktion wie N aber ist kürzer. C ist also nicht optimal. Widerspruch! Nico Döttling Übung November 26, /21
56 Compiler Sei M 0 die Maschine für welche die Schleife Verlassen wird. C gibt bei Eingabe M 0 die Beschreibung N aus. W berechnet die selbe Funktion wie N aber ist kürzer. C ist also nicht optimal. Widerspruch! Nico Döttling Übung November 26, /21
57 Compiler Sei M 0 die Maschine für welche die Schleife Verlassen wird. C gibt bei Eingabe M 0 die Beschreibung N aus. W berechnet die selbe Funktion wie N aber ist kürzer. C ist also nicht optimal. Widerspruch! Nico Döttling Übung November 26, /21
58 Der fleißige Biber 1962 hat Tibor Rado folgende Funktion betrachtet Σ(n) = max{k M hat n Zustände und erzeugt k mal 1 } Wir sagen TM M mit Bandalphabet Γ = {0, 1} erzeugt k mal 1 wenn M mit leerem Band startet, nach endlich vielen Schritten terminiert und dann k mal das Zeichen 1 auf dem Band steht. Nico Döttling Übung November 26, /21
59 Der fleißige Biber 1962 hat Tibor Rado folgende Funktion betrachtet Σ(n) = max{k M hat n Zustände und erzeugt k mal 1 } Wir sagen TM M mit Bandalphabet Γ = {0, 1} erzeugt k mal 1 wenn M mit leerem Band startet, nach endlich vielen Schritten terminiert und dann k mal das Zeichen 1 auf dem Band steht. Nico Döttling Übung November 26, /21
60 Der fleißige Biber Theorem (Rado) Σ(n) wächst schneller als jede berechenbare Funktion Wie hat man sich das vorzustellen? n # TMs Σ(n) , , > 4, Nico Döttling Übung November 26, /21
61 Der fleißige Biber Theorem (Rado) Σ(n) wächst schneller als jede berechenbare Funktion Wie hat man sich das vorzustellen? n # TMs Σ(n) , , > 4, Nico Döttling Übung November 26, /21
62 Der fleißige Biber Theorem (Rado) Σ(n) wächst schneller als jede berechenbare Funktion Wie hat man sich das vorzustellen? n # TMs Σ(n) , , > 4, Nico Döttling Übung November 26, /21
63 Der fleißige Biber Theorem (Rado) Σ(n) wächst schneller als jede berechenbare Funktion Wie hat man sich das vorzustellen? n # TMs Σ(n) , , > 4, Nico Döttling Übung November 26, /21
64 Der fleißige Biber Theorem (Rado) Σ(n) wächst schneller als jede berechenbare Funktion Wie hat man sich das vorzustellen? n # TMs Σ(n) , , > 4, Nico Döttling Übung November 26, /21
65 Der fleißige Biber Theorem (Rado) Σ(n) wächst schneller als jede berechenbare Funktion Wie hat man sich das vorzustellen? n # TMs Σ(n) , , > 4, Nico Döttling Übung November 26, /21
66 Der fleißige Biber Theorem (Rado) Σ(n) wächst schneller als jede berechenbare Funktion Wie hat man sich das vorzustellen? n # TMs Σ(n) , , > 4, Nico Döttling Übung November 26, /21
67 Der fleißige Biber Theorem (Rado) Σ(n) wächst schneller als jede berechenbare Funktion Wie hat man sich das vorzustellen? n # TMs Σ(n) , , > 4, Nico Döttling Übung November 26, /21
68 Beweis Annahme: Es gibt eine berechenbare Funktion f(n) die mindestens so stark wächst wie Σ(n) d.h. n N : f(n) Σ(n). Dann gibt es auch eine berechenbare Funktion h(n) die echt stärker wächst als Σ(n). Setze z.b. h(n) = f(n) 2. Da h(n) berechenbar, gibt es TM H die h(n) berechnet. Wir betrachten folgende Turingmaschine, die mit leerem Band startet. Turingmaschine M Hole eigene Beschreibung M. Setze n 0 = # Zustände von M. Simuliere H mit Eingabe n 0. Gib Ergebnis k 0 von H aus (Schreibe k 0 mal 1 auf das Band). Nico Döttling Übung November 26, /21
69 Beweis Annahme: Es gibt eine berechenbare Funktion f(n) die mindestens so stark wächst wie Σ(n) d.h. n N : f(n) Σ(n). Dann gibt es auch eine berechenbare Funktion h(n) die echt stärker wächst als Σ(n). Setze z.b. h(n) = f(n) 2. Da h(n) berechenbar, gibt es TM H die h(n) berechnet. Wir betrachten folgende Turingmaschine, die mit leerem Band startet. Turingmaschine M Hole eigene Beschreibung M. Setze n 0 = # Zustände von M. Simuliere H mit Eingabe n 0. Gib Ergebnis k 0 von H aus (Schreibe k 0 mal 1 auf das Band). Nico Döttling Übung November 26, /21
70 Beweis Annahme: Es gibt eine berechenbare Funktion f(n) die mindestens so stark wächst wie Σ(n) d.h. n N : f(n) Σ(n). Dann gibt es auch eine berechenbare Funktion h(n) die echt stärker wächst als Σ(n). Setze z.b. h(n) = f(n) 2. Da h(n) berechenbar, gibt es TM H die h(n) berechnet. Wir betrachten folgende Turingmaschine, die mit leerem Band startet. Turingmaschine M Hole eigene Beschreibung M. Setze n 0 = # Zustände von M. Simuliere H mit Eingabe n 0. Gib Ergebnis k 0 von H aus (Schreibe k 0 mal 1 auf das Band). Nico Döttling Übung November 26, /21
71 Beweis Annahme: Es gibt eine berechenbare Funktion f(n) die mindestens so stark wächst wie Σ(n) d.h. n N : f(n) Σ(n). Dann gibt es auch eine berechenbare Funktion h(n) die echt stärker wächst als Σ(n). Setze z.b. h(n) = f(n) 2. Da h(n) berechenbar, gibt es TM H die h(n) berechnet. Wir betrachten folgende Turingmaschine, die mit leerem Band startet. Turingmaschine M Hole eigene Beschreibung M. Setze n 0 = # Zustände von M. Simuliere H mit Eingabe n 0. Gib Ergebnis k 0 von H aus (Schreibe k 0 mal 1 auf das Band). Nico Döttling Übung November 26, /21
72 Beweis M hält immer, da h(n) berechenbar und damit H immer hält. M hat n 0 Zustände. Nach Definition von Σ(n) gilt k 0 Σ(n 0 ) Es gilt aber auch n N : h(n) > Σ(n). Das macht zusammen h(n 0 ) = k 0 Σ(n 0 ) < h(n 0 ). Widerspruch! Nico Döttling Übung November 26, /21
73 Beweis M hält immer, da h(n) berechenbar und damit H immer hält. M hat n 0 Zustände. Nach Definition von Σ(n) gilt k 0 Σ(n 0 ) Es gilt aber auch n N : h(n) > Σ(n). Das macht zusammen h(n 0 ) = k 0 Σ(n 0 ) < h(n 0 ). Widerspruch! Nico Döttling Übung November 26, /21
74 Beweis M hält immer, da h(n) berechenbar und damit H immer hält. M hat n 0 Zustände. Nach Definition von Σ(n) gilt k 0 Σ(n 0 ) Es gilt aber auch n N : h(n) > Σ(n). Das macht zusammen h(n 0 ) = k 0 Σ(n 0 ) < h(n 0 ). Widerspruch! Nico Döttling Übung November 26, /21
75 Beweis M hält immer, da h(n) berechenbar und damit H immer hält. M hat n 0 Zustände. Nach Definition von Σ(n) gilt k 0 Σ(n 0 ) Es gilt aber auch n N : h(n) > Σ(n). Das macht zusammen h(n 0 ) = k 0 Σ(n 0 ) < h(n 0 ). Widerspruch! Nico Döttling Übung November 26, /21
76 Beweis M hält immer, da h(n) berechenbar und damit H immer hält. M hat n 0 Zustände. Nach Definition von Σ(n) gilt k 0 Σ(n 0 ) Es gilt aber auch n N : h(n) > Σ(n). Das macht zusammen h(n 0 ) = k 0 Σ(n 0 ) < h(n 0 ). Widerspruch! Nico Döttling Übung November 26, /21
Übung Theoretische Grundlagen Nachtrag zur Vorlesung Dirk Achenbach 21.11.2013
Übung Theoretische Grundlagen Nachtrag zur Vorlesung Dirk Achenbach 21.11.2013 INSTITUT FÜR KRYPTOGRAPHIE UND SICHERHEIT KIT University of the State of Baden-Wuerttemberg and National Laboratory of the
MehrGrundlagen der Theoretischen Informatik, SoSe 2008
1. Aufgabenblatt zur Vorlesung Grundlagen der Theoretischen Informatik, SoSe 2008 (Dr. Frank Hoffmann) Lösung von Manuel Jain und Benjamin Bortfeldt Aufgabe 2 Zustandsdiagramme (6 Punkte, wird korrigiert)
MehrWürfelt man dabei je genau 10 - mal eine 1, 2, 3, 4, 5 und 6, so beträgt die Anzahl. der verschiedenen Reihenfolgen, in denen man dies tun kann, 60!.
040304 Übung 9a Analysis, Abschnitt 4, Folie 8 Die Wahrscheinlichkeit, dass bei n - maliger Durchführung eines Zufallexperiments ein Ereignis A ( mit Wahrscheinlichkeit p p ( A ) ) für eine beliebige Anzahl
MehrEinführung in. Logische Schaltungen
Einführung in Logische Schaltungen 1/7 Inhaltsverzeichnis 1. Einführung 1. Was sind logische Schaltungen 2. Grundlegende Elemente 3. Weitere Elemente 4. Beispiel einer logischen Schaltung 2. Notation von
MehrGrundlagen Theoretischer Informatik I SoSe 2011 in Trier. Henning Fernau Universität Trier fernau@uni-trier.de
Grundlagen Theoretischer Informatik I SoSe 2011 in Trier Henning Fernau Universität Trier fernau@uni-trier.de 1 Grundlagen Theoretischer Informatik I Gesamtübersicht Organisatorisches; Einführung Logik
MehrRepetitionsaufgaben Wurzelgleichungen
Repetitionsaufgaben Wurzelgleichungen Inhaltsverzeichnis A) Vorbemerkungen B) Lernziele C) Theorie mit Aufgaben D) Aufgaben mit Musterlösungen 4 A) Vorbemerkungen Bitte beachten Sie: Bei Wurzelgleichungen
MehrGrundlagen der Künstlichen Intelligenz
Grundlagen der Künstlichen Intelligenz 27. Aussagenlogik: Logisches Schliessen und Resolution Malte Helmert Universität Basel 28. April 2014 Aussagenlogik: Überblick Kapitelüberblick Aussagenlogik: 26.
MehrMächtigkeit von WHILE-Programmen
Mächtigkeit von WHILE-Programmen Prof. Dr. Berthold Vöcking Lehrstuhl Informatik 1 Algorithmen und Komplexität RWTH Aachen 26. November 2009 Berthold Vöcking, Informatik 1 () Vorlesung Berechenbarkeit
MehrGrundlagen der Theoretischen Informatik
Grundlagen der Theoretischen Informatik 3. Endliche Automaten (V) 21.05.2015 Viorica Sofronie-Stokkermans e-mail: sofronie@uni-koblenz.de 1 Bis jetzt Determinierte endliche Automaten (DEAs) Indeterminierte
MehrErstellen von x-y-diagrammen in OpenOffice.calc
Erstellen von x-y-diagrammen in OpenOffice.calc In dieser kleinen Anleitung geht es nur darum, aus einer bestehenden Tabelle ein x-y-diagramm zu erzeugen. D.h. es müssen in der Tabelle mindestens zwei
MehrSysteme 1. Kapitel 6. Nebenläufigkeit und wechselseitiger Ausschluss
Systeme 1 Kapitel 6 Nebenläufigkeit und wechselseitiger Ausschluss Threads Die Adressräume verschiedener Prozesse sind getrennt und geschützt gegen den Zugriff anderer Prozesse. Threads sind leichtgewichtige
MehrEinführung in die Algebra
Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück SS 2009 Einführung in die Algebra Vorlesung 13 Einheiten Definition 13.1. Ein Element u in einem Ring R heißt Einheit, wenn es ein Element v R gibt mit uv = vu = 1. DasElementv
MehrBasis und Dimension. Als nächstes wollen wir die wichtigen Begriffe Erzeugendensystem und Basis eines Vektorraums definieren.
Basis und Dimension Als nächstes wollen wir die wichtigen Begriffe Erzeugendensystem und Basis eines Vektorraums definieren. Definition. Sei V ein K-Vektorraum und (v i ) i I eine Familie von Vektoren
MehrDeterministische Turing-Maschinen (DTM) F3 03/04 p.46/395
Deterministische Turing-Maschinen (DTM) F3 03/04 p.46/395 Turing-Machine Wir suchen ein Modell zur formalen Definition der Berechenbarkeit von Funktionen und deren Zeit- und Platzbedarf. Verschiedene Modelle
Mehr1 Mathematische Grundlagen
Mathematische Grundlagen - 1-1 Mathematische Grundlagen Der Begriff der Menge ist einer der grundlegenden Begriffe in der Mathematik. Mengen dienen dazu, Dinge oder Objekte zu einer Einheit zusammenzufassen.
MehrErstellen der Barcode-Etiketten:
Erstellen der Barcode-Etiketten: 1.) Zuerst muss die Schriftart Code-39-Logitogo installiert werden! Das ist eine einmalige Sache und muss nicht zu jeder Börse gemacht werden! Dazu speichert man zunächst
MehrBeweisbar sichere Verschlüsselung
Beweisbar sichere Verschlüsselung ITS-Wahlpflichtvorlesung Dr. Bodo Möller Ruhr-Universität Bochum Horst-Görtz-Institut für IT-Sicherheit Lehrstuhl für Kommunikationssicherheit bmoeller@crypto.rub.de 6
MehrPrimzahlen und RSA-Verschlüsselung
Primzahlen und RSA-Verschlüsselung Michael Fütterer und Jonathan Zachhuber 1 Einiges zu Primzahlen Ein paar Definitionen: Wir bezeichnen mit Z die Menge der positiven und negativen ganzen Zahlen, also
MehrLineargleichungssysteme: Additions-/ Subtraktionsverfahren
Lineargleichungssysteme: Additions-/ Subtraktionsverfahren W. Kippels 22. Februar 2014 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 2 2 Lineargleichungssysteme zweiten Grades 2 3 Lineargleichungssysteme höheren als
MehrInfo zum Zusammenhang von Auflösung und Genauigkeit
Da es oft Nachfragen und Verständnisprobleme mit den oben genannten Begriffen gibt, möchten wir hier versuchen etwas Licht ins Dunkel zu bringen. Nehmen wir mal an, Sie haben ein Stück Wasserrohr mit der
MehrGrundlagen der höheren Mathematik Einige Hinweise zum Lösen von Gleichungen
Grundlagen der höheren Mathematik Einige Hinweise zum Lösen von Gleichungen 1. Quadratische Gleichungen Quadratische Gleichungen lassen sich immer auf die sog. normierte Form x 2 + px + = 0 bringen, in
MehrQuadratische Gleichungen
Quadratische Gleichungen Aufgabe: Versuche eine Lösung zu den folgenden Zahlenrätseln zu finden:.) Verdoppelt man das Quadrat einer Zahl und addiert, so erhält man 00..) Addiert man zum Quadrat einer Zahl
MehrInformationsblatt Induktionsbeweis
Sommer 015 Informationsblatt Induktionsbeweis 31. März 015 Motivation Die vollständige Induktion ist ein wichtiges Beweisverfahren in der Informatik. Sie wird häufig dazu gebraucht, um mathematische Formeln
Mehr5. Übung: PHP-Grundlagen
5.1. Erstes PHP-Programm 1. Schreiben Sie PHP-Programm innerhalb einer Webseite, d.h. innerhalb eines HTML-Dokument. Ihr PHP-Programm soll einen kurzen Text ausgeben und Komentare enthalten. Speichern
MehrMusterlösungen zur Linearen Algebra II Blatt 5
Musterlösungen zur Linearen Algebra II Blatt 5 Aufgabe. Man betrachte die Matrix A := über dem Körper R und über dem Körper F und bestimme jeweils die Jordan- Normalform. Beweis. Das charakteristische
MehrR ist freie Software und kann von der Website. www.r-project.org
R R ist freie Software und kann von der Website heruntergeladen werden. www.r-project.org Nach dem Herunterladen und der Installation von R kann man R durch Doppelklicken auf das R-Symbol starten. R wird
MehrAchtung! In Abhängigkeit Ihrer Lohnlizenz können einzelne Felder evtl. nicht angezeigt werden (z.b. Pfänd.summe, PV-frei, UV-frei).
1. Lohnartendefinitionen: Zuerst müssen Sie für jede unterschiedliche Schnittberechnung eine eigene Lohnart anlegen oder die bestehenden Nichtleistungslohnarten (Urlaub, Krankheit, Feiertag) entsprechend
MehrSatz. Für jede Herbrand-Struktur A für F und alle t D(F ) gilt offensichtlich
Herbrand-Strukturen und Herbrand-Modelle Sei F eine Aussage in Skolemform. Dann heißt jede zu F passende Struktur A =(U A, I A )eineherbrand-struktur für F, falls folgendes gilt: 1 U A = D(F ), 2 für jedes
MehrErfüllbarkeit und Allgemeingültigkeit
Theoretische Informatik: Logik, M. Lange, FB16, Uni Kassel: 3.3 Aussagenlogik Erfüllbarkeit 44 Erfüllbarkeit und Allgemeingültigkeit Def.: eine Formel ϕ heißt erfüllbar, wennesein I gibt, so dass I = ϕ
Mehr7 Rechnen mit Polynomen
7 Rechnen mit Polynomen Zu Polynomfunktionen Satz. Zwei Polynomfunktionen und f : R R, x a n x n + a n 1 x n 1 + a 1 x + a 0 g : R R, x b n x n + b n 1 x n 1 + b 1 x + b 0 sind genau dann gleich, wenn
MehrAGROPLUS Buchhaltung. Daten-Server und Sicherheitskopie. Version vom 21.10.2013b
AGROPLUS Buchhaltung Daten-Server und Sicherheitskopie Version vom 21.10.2013b 3a) Der Daten-Server Modus und der Tresor Der Daten-Server ist eine Betriebsart welche dem Nutzer eine grosse Flexibilität
MehrKap. 8: Speziell gewählte Kurven
Stefan Lucks 8: Spezielle Kurven 82 Verschl. mit Elliptischen Kurven Kap. 8: Speziell gewählte Kurven Zur Erinnerung: Für beliebige El. Kurven kann man den Algorithmus von Schoof benutzen, um die Anzahl
MehrBin Packing oder Wie bekomme ich die Klamotten in die Kisten?
Bin Packing oder Wie bekomme ich die Klamotten in die Kisten? Ich habe diesen Sommer mein Abi gemacht und möchte zum Herbst mit dem Studium beginnen Informatik natürlich! Da es in meinem kleinen Ort keine
MehrGüte von Tests. die Wahrscheinlichkeit für den Fehler 2. Art bei der Testentscheidung, nämlich. falsch ist. Darauf haben wir bereits im Kapitel über
Güte von s Grundlegendes zum Konzept der Güte Ableitung der Gütefunktion des Gauss im Einstichprobenproblem Grafische Darstellung der Gütefunktionen des Gauss im Einstichprobenproblem Ableitung der Gütefunktion
MehrEigenwerte und Eigenvektoren von Matrizen
Eigenwerte und Eigenvektoren von Matrizen Das Eigenwertproblem Sei A eine quadratische Matrix vom Typ m,m. Die Aufgabe, eine Zahl λ und einen dazugehörigen Vektor x zu finden, damit Ax = λx ist, nennt
MehrRSA-Verschlüsselung. Verfahren zur Erzeugung der beiden Schlüssel:
RSA-Verschlüsselung Das RSA-Verfahren ist ein asymmetrisches Verschlüsselungsverfahren, das nach seinen Erfindern Ronald Linn Rivest, Adi Shamir und Leonard Adlemann benannt ist. RSA verwendet ein Schlüsselpaar
MehrTheoretische Grundlagen der Informatik
Theoretische Grundlagen der Informatik Vorlesung am 12.01.2012 INSTITUT FÜR THEORETISCHE 0 KIT 12.01.2012 Universität des Dorothea Landes Baden-Württemberg Wagner - Theoretische und Grundlagen der Informatik
MehrFormale Systeme, WS 2012/2013 Lösungen zu Übungsblatt 4
Karlsruher Institut für Technologie Institut für Theoretische Informatik Prof. Dr. Peter H. Schmitt David Farago, Christoph Scheben, Mattias Ulbrich Formale Systeme, WS 2012/2013 Lösungen zu Übungsblatt
MehrBeispiel(unten ist der Spielfeldrand):
Anleitung Side by Side ist ein Puzzle mit einfachen Regeln, das in einem 6x6 (oder größerem) Gitter gespielt wird. Ziel des Spieles ist es, die leeren Kästchen mit den Zahlen 1, 2, 3, 4 oder einem X zu
MehrSimulation LIF5000. Abbildung 1
Simulation LIF5000 Abbildung 1 Zur Simulation von analogen Schaltungen verwende ich Ltspice/SwitcherCAD III. Dieses Programm ist sehr leistungsfähig und wenn man weis wie, dann kann man damit fast alles
MehrAnleitung über den Umgang mit Schildern
Anleitung über den Umgang mit Schildern -Vorwort -Wo bekommt man Schilder? -Wo und wie speichert man die Schilder? -Wie füge ich die Schilder in meinen Track ein? -Welche Bauteile kann man noch für Schilder
MehrZählen von Objekten einer bestimmten Klasse
Zählen von Objekten einer bestimmten Klasse Ziel, Inhalt Zur Übung versuchen wir eine Klasse zu schreiben, mit der es möglich ist Objekte einer bestimmten Klasse zu zählen. Wir werden den ++ und den --
MehrAbschlussprüfung Realschule Bayern II / III: 2009 Haupttermin B 1.0 B 1.1
B 1.0 B 1.1 L: Wir wissen von, dass sie den Scheitel hat und durch den Punkt läuft. Was nichts bringt, ist beide Punkte in die allgemeine Parabelgleichung einzusetzen und das Gleichungssystem zu lösen,
MehrErweiterung der Aufgabe. Die Notenberechnung soll nicht nur für einen Schüler, sondern für bis zu 35 Schüler gehen:
VBA Programmierung mit Excel Schleifen 1/6 Erweiterung der Aufgabe Die Notenberechnung soll nicht nur für einen Schüler, sondern für bis zu 35 Schüler gehen: Es müssen also 11 (B L) x 35 = 385 Zellen berücksichtigt
MehrMotivation. Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 5 Kontextfreie Sprachen. Informales Beispiel. Informales Beispiel.
Kontextfreie Kontextfreie Motivation Formale rundlagen der Informatik 1 Kapitel 5 Kontextfreie Sprachen Bisher hatten wir Automaten, die Wörter akzeptieren Frank Heitmann heitmann@informatik.uni-hamburg.de
MehrFormale Sprachen. Der Unterschied zwischen Grammatiken und Sprachen. Rudolf Freund, Marian Kogler
Formale Sprachen Der Unterschied zwischen Grammatiken und Sprachen Rudolf Freund, Marian Kogler Es gibt reguläre Sprachen, die nicht von einer nichtregulären kontextfreien Grammatik erzeugt werden können.
MehrEntscheidungsprobleme. Berechenbarkeit und Komplexität Entscheidbarkeit und Unentscheidbarkeit. Die Entscheidbarkeit von Problemen
Berechenbarkeit und Komlexität Entscheidbarkeit und Unentscheidbarkeit Wolfgang Schreiner Wolfgang.Schreiner@risc.uni-linz.ac.at Research Institute for Symbolic Comutation (RISC) Johannes Keler University,
Mehr6.2 Scan-Konvertierung (Scan Conversion)
6.2 Scan-Konvertierung (Scan Conversion) Scan-Konvertierung ist die Rasterung von einfachen Objekten (Geraden, Kreisen, Kurven). Als Ausgabemedium dient meist der Bildschirm, der aus einem Pixelraster
Mehr1. Man schreibe die folgenden Aussagen jeweils in einen normalen Satz um. Zum Beispiel kann man die Aussage:
Zählen und Zahlbereiche Übungsblatt 1 1. Man schreibe die folgenden Aussagen jeweils in einen normalen Satz um. Zum Beispiel kann man die Aussage: Für alle m, n N gilt m + n = n + m. in den Satz umschreiben:
MehrMathematische Maschinen
Mathematische Maschinen Ziel: Entwicklung eines allgemeinen Schemas zur Beschreibung von (mathematischen) Maschinen zur Ausführung von Algorithmen (hier: (partiellen) Berechnungsverfahren). Mathematische
MehrSpeicher in der Cloud
Speicher in der Cloud Kostenbremse, Sicherheitsrisiko oder Basis für die unternehmensweite Kollaboration? von Cornelius Höchel-Winter 2013 ComConsult Research GmbH, Aachen 3 SYNCHRONISATION TEUFELSZEUG
MehrTheoretische Informatik SS 04 Übung 1
Theoretische Informatik SS 04 Übung 1 Aufgabe 1 Es gibt verschiedene Möglichkeiten, eine natürliche Zahl n zu codieren. In der unären Codierung hat man nur ein Alphabet mit einem Zeichen - sagen wir die
MehrDer Zwei-Quadrate-Satz von Fermat
Der Zwei-Quadrate-Satz von Fermat Proseminar: Das BUCH der Beweise Fridtjof Schulte Steinberg Institut für Informatik Humboldt-Universität zu Berlin 29.November 2012 1 / 20 Allgemeines Pierre de Fermat
MehrGrundlagen der Videotechnik. Redundanz
Grundlagen der Videotechnik Redundanz Redundanz beruht auf: - statistischen Abhängigkeiten im Signal, - Information, die vorher schon gesendet wurde - generell eine Art Gedächtnis im Signal Beispiel: Ein
Mehr40-Tage-Wunder- Kurs. Umarme, was Du nicht ändern kannst.
40-Tage-Wunder- Kurs Umarme, was Du nicht ändern kannst. Das sagt Wikipedia: Als Wunder (griechisch thauma) gilt umgangssprachlich ein Ereignis, dessen Zustandekommen man sich nicht erklären kann, so dass
MehrLineare Funktionen. 1 Proportionale Funktionen 3 1.1 Definition... 3 1.2 Eigenschaften... 3. 2 Steigungsdreieck 3
Lineare Funktionen Inhaltsverzeichnis 1 Proportionale Funktionen 3 1.1 Definition............................... 3 1.2 Eigenschaften............................. 3 2 Steigungsdreieck 3 3 Lineare Funktionen
MehrÜbungsaufgaben Tilgungsrechnung
1 Zusatzmaterialien zu Finanz- und Wirtschaftsmathematik im Unterricht, Band 1 Übungsaufgaben Tilgungsrechnung Überarbeitungsstand: 1.März 2016 Die grundlegenden Ideen der folgenden Aufgaben beruhen auf
MehrGrundbegriffe der Informatik
Grundbegriffe der Informatik Einheit 15: Reguläre Ausdrücke und rechtslineare Grammatiken Thomas Worsch Universität Karlsruhe, Fakultät für Informatik Wintersemester 2008/2009 1/25 Was kann man mit endlichen
MehrAutoTexte und AutoKorrektur unter Outlook verwenden
AutoTexte und AutoKorrektur unter Outlook verwenden Die Hilfsmittel "AutoKorrektur" und "AutoTexte", die schon unter Microsoft Word das Arbeiten erleichtern, sind natürlich auch unter Outlook verfügbar.
MehrRente = laufende Zahlungen, die in regelmäßigen Zeitabschnitten (periodisch) wiederkehren Rentenperiode = Zeitabstand zwischen zwei Rentenzahlungen
5.2. entenrechnung Definition: ente = laufende Zahlungen, die in regelmäßigen Zeitabschnitten (periodisch) wiederkehren entenperiode = Zeitabstand zwischen zwei entenzahlungen Finanzmathematisch sind zwei
MehrQTrade GmbH Landshuter Allee 8-10 80637 München 089 381536860 info@qtrade.de Seite 1
QCentral - Ihre Tradingzentrale für den MetaTrader 5 (Wert 699 EUR) QTrade GmbH Landshuter Allee 8-10 80637 München 089 381536860 info@qtrade.de Seite 1 Installation A Haben Sie auf Ihrem PC nur einen
MehrDie Gleichung A x = a hat für A 0 die eindeutig bestimmte Lösung. Für A=0 und a 0 existiert keine Lösung.
Lineare Gleichungen mit einer Unbekannten Die Grundform der linearen Gleichung mit einer Unbekannten x lautet A x = a Dabei sind A, a reelle Zahlen. Die Gleichung lösen heißt, alle reellen Zahlen anzugeben,
MehrIn vergleichsbasierten Suchbäumen wird nicht in Schlüssel hineingeschaut.
Binäre Suchbäume Tries (Folie 182, Seite 58 im Skript) In vergleichsbasierten Suchbäumen wird nicht in Schlüssel hineingeschaut. In Tries entspricht die ite Verzweigung dem iten Zeichen des Schlüssels.
MehrLineare Gleichungssysteme
Lineare Gleichungssysteme 1 Zwei Gleichungen mit zwei Unbekannten Es kommt häufig vor, dass man nicht mit einer Variablen alleine auskommt, um ein Problem zu lösen. Das folgende Beispiel soll dies verdeutlichen
MehrGrammatiken. Einführung
Einführung Beispiel: Die arithmetischen Ausdrücke über der Variablen a und den Operationen + und können wie folgt definiert werden: a, a + a und a a sind arithmetische Ausdrücke Wenn A und B arithmetische
MehrSoftwarelösungen: Versuch 4
Softwarelösungen: Versuch 4 Nichtstun in Schleife wird ersetzt durch zeitweilige Zurücknahme der Anforderung, um es anderen Prozessen zu erlauben, die Ressource zu belegen: /* Prozess 0 */ wiederhole flag[0]
MehrÖsterreichische Trachtenjugend
Vereinsdatenbank der österreichischen Trachtenjugend Diese Unterlage sollte eine Unterstützung für den ersten Einstieg sein. Erklärt wird die Bearbeitung der Vereinsdaten und der Daten der einzelnen Mitglieder.
Mehr10 Erweiterung und Portierung
10.1 Überblick In vielen Fällen werden Compiler nicht vollständig neu geschrieben, sondern von einem Rechnersystem auf ein anderes portiert. Das spart viel Arbeit, ist aber immer noch eine sehr anspruchsvolle
MehrKorrelation (II) Korrelation und Kausalität
Korrelation (II) Korrelation und Kausalität Situation: Seien X, Y zwei metrisch skalierte Merkmale mit Ausprägungen (x 1, x 2,..., x n ) bzw. (y 1, y 2,..., y n ). D.h. für jede i = 1, 2,..., n bezeichnen
MehrFestigkeit von FDM-3D-Druckteilen
Festigkeit von FDM-3D-Druckteilen Häufig werden bei 3D-Druck-Filamenten die Kunststoff-Festigkeit und physikalischen Eigenschaften diskutiert ohne die Einflüsse der Geometrie und der Verschweißung der
MehrUnfallkasse Nord Träger der gesetzlichen Unfallversicherung Körperschaft des öffentlichen Rechts
Unfallkasse Nord Standort Hamburg Postfach 76 03 25 22053 Hamburg Informationsmaterial zum Thema Risiko und Prävention ein Widerspruch? Vortrag beim Landeselternausschuss am 03.02.2016 Abteilung Prävention
MehrModellbildungssysteme: Pädagogische und didaktische Ziele
Modellbildungssysteme: Pädagogische und didaktische Ziele Was hat Modellbildung mit der Schule zu tun? Der Bildungsplan 1994 formuliert: "Die schnelle Zunahme des Wissens, die hohe Differenzierung und
MehrLizenzierung von SharePoint Server 2013
Lizenzierung von SharePoint Server 2013 Das Lizenzmodell von SharePoint Server 2013 besteht aus zwei Komponenten: Serverlizenzen zur Lizenzierung der Serversoftware und CALs zur Lizenzierung der Zugriffe
MehrAlgorithmentheorie. 13 - Maximale Flüsse
Algorithmentheorie 3 - Maximale Flüsse Prof. Dr. S. Albers Prof. Dr. Th. Ottmann . Maximale Flüsse in Netzwerken 5 3 4 7 s 0 5 9 5 9 4 3 4 5 0 3 5 5 t 8 8 Netzwerke und Flüsse N = (V,E,c) gerichtetes Netzwerk
MehrDie Komplexitätsklassen P und NP
Die Komplexitätsklassen P und NP Prof. Dr. Berthold Vöcking Lehrstuhl Informatik 1 Algorithmen und Komplexität RWTH Aachen 3. Dezember 2009 Berthold Vöcking, Informatik 1 () Vorlesung Berechenbarkeit und
MehrEinführung. Vorlesungen zur Komplexitätstheorie: Reduktion und Vollständigkeit (3) Vorlesungen zur Komplexitätstheorie. K-Vollständigkeit (1/5)
Einführung 3 Vorlesungen zur Komplexitätstheorie: Reduktion und Vollständigkeit (3) Univ.-Prof. Dr. Christoph Meinel Hasso-Plattner-Institut Universität Potsdam, Deutschland Hatten den Reduktionsbegriff
Mehr1 topologisches Sortieren
Wolfgang Hönig / Andreas Ecke WS 09/0 topologisches Sortieren. Überblick. Solange noch Knoten vorhanden: a) Suche Knoten v, zu dem keine Kante führt (Falls nicht vorhanden keine topologische Sortierung
MehrBestimmung einer ersten
Kapitel 6 Bestimmung einer ersten zulässigen Basislösung Ein Problem, was man für die Durchführung der Simplexmethode lösen muss, ist die Bestimmung einer ersten zulässigen Basislösung. Wie gut das geht,
MehrZufallsgrößen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen
RS 24.2.2005 Zufallsgroessen_i.mcd 1) Zufallsgröße Zufallsgrößen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen Zu jedem Zufallsexeriment gehört ein Ergebnisraum Ω. Die einzelnen Ergebnisse ω i können Buchstaben,
MehrW-Rechnung und Statistik für Ingenieure Übung 11
W-Rechnung und Statistik für Ingenieure Übung 11 Christoph Kustosz (kustosz@statistik.tu-dortmund.de) Mathematikgebäude Raum 715 Christoph Kustosz (kustosz@statistik.tu-dortmund.de) W-Rechnung und Statistik
MehrHandbuch ECDL 2003 Modul 2: Computermanagement und Dateiverwaltung Der Task-Manager
Handbuch ECDL 2003 Modul 2: Computermanagement und Dateiverwaltung Der Task-Manager Dateiname: ecdl2_03_05_documentation Speicherdatum: 22.11.2004 ECDL 2003 Modul 2 Computermanagement und Dateiverwaltung
Mehr- Zweimal Wöchentlich - Windows Update ausführen - Live Update im Norton Antivirusprogramm ausführen
walker radio tv + pc GmbH Flüelerstr. 42 6460 Altdorf Tel 041 870 55 77 Fax 041 870 55 83 E-Mail info@walkerpc.ch Wichtige Informationen Hier erhalten sie einige wichtige Informationen wie sie ihren Computer
MehrHANDBUCH PHOENIX II - DOKUMENTENVERWALTUNG
it4sport GmbH HANDBUCH PHOENIX II - DOKUMENTENVERWALTUNG Stand 10.07.2014 Version 2.0 1. INHALTSVERZEICHNIS 2. Abbildungsverzeichnis... 3 3. Dokumentenumfang... 4 4. Dokumente anzeigen... 5 4.1 Dokumente
Mehr4. Versicherungsangebot
4. Versicherungsangebot Georg Nöldeke Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Universität Basel Versicherungsökonomie (FS 11) Versicherungsangebot 1 / 13 1. Einleitung 1.1 Hintergrund In einem grossen Teil
Mehr3. Verpackungskünstler. Berechnungen am Quader, Umgang mit Termen, räumliche Vorstellung
Berechnungen am Quader, Umgang mit Termen, räumliche Vorstellung Päckchen, die man verschenken möchte, werden gerne mit Geschenkband verschnürt. Dazu wird das Päckchen auf seine größte Seite gelegt, wie
MehrLU-Zerlegung. Zusätze zum Gelben Rechenbuch. Peter Furlan. Verlag Martina Furlan. Inhaltsverzeichnis. 1 Definitionen.
Zusätze zum Gelben Rechenbuch LU-Zerlegung Peter Furlan Verlag Martina Furlan Inhaltsverzeichnis Definitionen 2 (Allgemeine) LU-Zerlegung 2 3 Vereinfachte LU-Zerlegung 3 4 Lösung eines linearen Gleichungssystems
MehrErstellen einer Collage. Zuerst ein leeres Dokument erzeugen, auf dem alle anderen Bilder zusammengefügt werden sollen (über [Datei] > [Neu])
3.7 Erstellen einer Collage Zuerst ein leeres Dokument erzeugen, auf dem alle anderen Bilder zusammengefügt werden sollen (über [Datei] > [Neu]) Dann Größe des Dokuments festlegen beispielsweise A4 (weitere
MehrKompetitive Analysen von Online-Algorithmen
Kompetitive Analysen von Online-Algorithmen jonas echterhoff 16. Juli 004 1 Einführung 1.1 Terminologie Online-Algorithmen sind Algorithmen, die Probleme lösen sollen, bei denen Entscheidungen getroffen
MehrAbiturprüfung Mathematik 2008 (Baden-Württemberg) Berufliche Gymnasien ohne TG Analysis, Aufgabe 1
Abiturprüfung Mathematik (Baden-Württemberg) Berufliche Gymnasien ohne TG Analysis, Aufgabe Für jedes t f t () + t R ist die Funktion f t gegeben durch = mit R. Das Schaubild von f t heißt K t.. (6 Punkte)
MehrAnton Ochsenkühn. amac BUCH VERLAG. Ecxel 2016. für Mac. amac-buch Verlag
Anton Ochsenkühn amac BUCH VERLAG Ecxel 2016 für Mac amac-buch Verlag 2 Word-Dokumentenkatalog! Zudem können unterhalb von Neu noch Zuletzt verwendet eingeblendet werden. Damit hat der Anwender einen sehr
MehrMenü auf zwei Module verteilt (Joomla 3.4.0)
Menü auf zwei Module verteilt (Joomla 3.4.0) Oft wird bei Joomla das Menü in einem Modul dargestellt, wenn Sie aber z.b. ein horizontales Hauptmenü mit einem vertikalen Untermenü machen möchten, dann finden
MehrProgrammiersprachen und Übersetzer
Programmiersprachen und Übersetzer Sommersemester 2010 19. April 2010 Theoretische Grundlagen Problem Wie kann man eine unendliche Menge von (syntaktisch) korrekten Programmen definieren? Lösung Wie auch
MehrDefinition und Begriffe
Merkblatt: Das Dreieck Definition und Begriffe Das Dreieck ist ein Vieleck. In der Ebene ist es die einfachste Figur, die von geraden Linien begrenzt wird. Ecken: Jedes Dreieck hat drei Ecken, die meist
Mehr50. Mathematik-Olympiade 2. Stufe (Regionalrunde) Klasse 11 13. 501322 Lösung 10 Punkte
50. Mathematik-Olympiade. Stufe (Regionalrunde) Klasse 3 Lösungen c 00 Aufgabenausschuss des Mathematik-Olympiaden e.v. www.mathematik-olympiaden.de. Alle Rechte vorbehalten. 503 Lösung 0 Punkte Es seien
MehrWas meinen die Leute eigentlich mit: Grexit?
Was meinen die Leute eigentlich mit: Grexit? Grexit sind eigentlich 2 Wörter. 1. Griechenland 2. Exit Exit ist ein englisches Wort. Es bedeutet: Ausgang. Aber was haben diese 2 Sachen mit-einander zu tun?
MehrAnwendertreffen 20./21. Juni
Anwendertreffen Verbindungsmittelachsen VBA Allgemein Die Verbindungsmittelachsen werden nun langsam erwachsen. Nach zwei Jahren Einführungszeit haben wir bereits viele Rückmeldungen mit Ergänzungswünschen
MehrLizenzierung von SharePoint Server 2013
Lizenzierung von SharePoint Server 2013 Das Lizenzmodell von SharePoint Server 2013 besteht aus zwei Komponenten: Serverlizenzen zur Lizenzierung der Serversoftware und CALs zur Lizenzierung der Zugriffe
Mehr8. Quadratische Reste. Reziprozitätsgesetz
O Forster: Prizahlen 8 Quadratische Reste Rezirozitätsgesetz 81 Definition Sei eine natürliche Zahl 2 Eine ganze Zahl a heißt uadratischer Rest odulo (Abkürzung QR, falls die Kongruenz x 2 a od eine Lösung
MehrZwischenablage (Bilder, Texte,...)
Zwischenablage was ist das? Informationen über. die Bedeutung der Windows-Zwischenablage Kopieren und Einfügen mit der Zwischenablage Vermeiden von Fehlern beim Arbeiten mit der Zwischenablage Bei diesen
MehrInstallationsanleitung FRITZ!BOX Fon 7270
Installationsanleitung FRITZ!BOX Fon 7270 1. Benutzerkonto erstellen Wählen Sie auf unserer Website den Menüpunkt anmelden und folgen Sie Schritt für Schritt den Anweisungen zur Erstellung Ihres IP-Phone
Mehr