Lösungsvorschläge zu Blatt Nr. 6

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Lösungsvorschläge zu Blatt Nr. 6"

Transkript

1 Institut für Algorithmen und Kognitive Systeme Dr. Jörn Müller-Quade Carmen Kempka Christian Henrich Nico Döttling Vorlesung Informatik III Lösungsvorschläge zu Blatt Nr. 6 Aufgabe 1 (K) (4 Punkte) i.) Beweisen Sie, dass es while-programme mit nur einer Variablen gibt, für die kein äquivalentes while-programm existiert, das keine while-schleife enthält. Bemerkung: Es kusiert evtl. eine Version des Blattes, wo statt nur einer Variable höchstens zwei Variablen steht. Was mit einer Variablen geht, geht mit 2 Variablen natürlich auch. Unten sind aber trotzdem Gegenbeispiele für beides angegeben. Lösungsidee: while-programme ohne while-schleife terminieren immer, weil sie ja ohne while keine Endlosschleife enthalten können. Zum Beweis kann man also ein while-programm mit einer (bzw. höchstens 2) Variablen angeben, das nicht terminiert. Bemerkung: Bei unserer Definition von while-programmen gibt es Programme mit nur einer Variablen, die man als Gegenbeispiel verwen kann. In der Literatur existieren allerdings auch Definitionen von while-programmen, die genauso mächtig sind, wie unsere"while-programme, für die man aber mindestens 2 Variablen braucht, um eine Endlosschleife zu erzeugen, weil Schleifenbedingungen die Form x 1 x 2 haben müssen, wobeix 1 undx 2 Variablen sind. Deshalb war diese Aufgabe ursprünglich etwas lockerer formuliert mit höchstens 2 Variablen. Mögliche Gegenbeispiele wären: Beispiele mit nur einer Variablen: x 0 := 0; whilex 0 = 0 do oder x 0 := 1; whilex 0 0 do Beispiele mit 2 Variablen: x 0 := 0;x 1 := 1; whilex 0 x 1 do oder x 0 := 0;x 1 := 0; whilex 0 =x 1 do Der Beweis würde also so aussehen: Betrachte folges while-programm: Hier muss ein while-programm stehen, das nicht terminiert, z.b. eins der oben genannten Beispiele. i

2 Dieses Programm terminiert nicht. Programme ohne while-schleife bestehen jedoch nur aus einer lichen Folge von Zuweisungen (und wenn man die Erweiterungen auch betrachtet if-then-else-anweisungen). Solche Programme terminieren immer. Deshalb lässt sich oben stehes while-programm, das nicht terminiert, nicht in ein Äquivalentes while-programm ohne while-schleife umwandeln. ii.) Geben sei das folge while-programm: a := 0;b := 0; whilez 0 do a :=a + 1; z :=x (a 2 +b 2 ) ifa 2 +b 2 =x theny:= 1 elseb :=b + 1;a := 0;z := 1 Welche Funktion berechnet das angegebene while-programm? Geben Sie ein äquivalentes while-programm an, da nur eine einzige while-schleife enthält. Hinweis: Die bereits im Programm verweten Makros dürfen für das neue Programm ebenfalls verwet werden und zählen nicht als while-schleifen. Lösungsvorschlag: Das while-programm (a,b):=squaresum(x) berechnet die Funktion { { minb (a,b) a,b N0 :a squaresum(x) = 2 +b 2 =x,a b }, fallsx>0 a,b N 0 :a 2 +b 2 =x, sonst wobei das Tupel (a,b) zurückgegeben wird, bei dembminimal ist. Umwandlung in ein goto-programm: 1: a := 0 2: b := 0 3: y := 0 4: z := 1 5: ify 0 goto 17 6: ifz = 0 goto 10 7: a :=a + 1; 8: z :=x (a 2 +b 2 ) 9: goto 6 10: ifa 2 +b 2 x goto 13 11: y := 1 12: goto 16 13: b :=b : a := 0 15: z := 1 16: goto 5 17: stop Umwandlung des goto-programms in ein while-programm mit einer while-schleife:, ii

3 k := 1; whilek 0 ifk = 1 thena := 0;k :=k+ 1 ; ifk = 2 thenb := 0;k :=k+ 1 ; ifk = 3 theny:= 0;k :=k+ 1 ; ifk = 4 thenz:= 1;k :=k+ 1 ; ifk = 5 then ify 0 thenk:= 17 ; ifk = 6 then ifz = 0 thenk:= 10 ; ifk = 7 thena :=a + 1;k :=k+ 1 ; ifk = 8 thenz:=x (a 2 +b 2 );k :=k+ 1 ; ifk = 9 thenk:= 6 ; ifk = 10 then ifa 2 +b 2 x thenk:= 13 ; ifk = 11 theny:= 1;k :=k+ 1 ; ifk = 12 thenk:= 16 ; ifk = 13 thenb :=b + 1;k :=k+ 1 ; ifk = 14 thena := 0;k :=k+ 1 ; ifk = 15 thenz:= 1;k :=k+ 1 ; ifk = 16 thenk:= 5 ; ifk = 17 thenk:= 0 Man kann das ursprüngliche while-programm durch scharfes Hinschauen in ein äquivalentes while-programm mit nur einer while-schleife überführen: a := 1;b := 0; z :=x (a 2 +b 2 ) ifz 0 thena :=a + 1 else ifa 2 +b 2 =x theny:= 1 elseb :=b + 1;a := 1 Alte Version der Aufgabe: Geben sei das folge while-programm. a := 0;b := 0; whilez 0 do a :=a + 1; z :=x (a 2 +b 2 ) ifa 2 +b 2 =x theny:= 1 elseb :=b + 1;a := 0 Welche Funktion berechnet das angegebene while-programm? Geben Sie ein äquivalentes while-programm an, da nur eine einzige while-schleife enthält. Hinweis: Die bereits im Programm verweten Makros dürfen für das neue Programm iii

4 ebenfalls verwet werden und zählen nicht als while-schleifen. Lösungsvorschlag: Das while-programm (a,b):=squaresum(x) berechnet die Funktion squaresum(x) = { (a, 0), falls a N0 :a 2 =x, sonst. Umwandlung in ein goto-programm: 1: a := 0 2: b := 0 3: y := 0 4: z := 1 5: ify 0 goto 16 6: ifz = 0 goto 10 7: a :=a + 1; 8: z :=x (a 2 +b 2 ) 9: goto 6 10: ifa 2 +b 2 x goto 13 11: y := 1 12: goto 15 13: b :=b : a := 0 15: goto 5 16: Umwandlung des goto-programms in ein while-programm mit einer while-schleife: k := 1; whilek 0 ifk = 1 thena := 0;k :=k+ 1 ; ifk = 2 thenb := 0;k :=k+ 1 ; ifk = 3 theny:= 0;k :=k+ 1 ; ifk = 4 thenz:= 1;k :=k+ 1 ; ifk = 5 then ify 0 thenk:= 16 ; ifk = 6 then ifz = 0 thenk:= 10 ; ifk = 7 thena :=a + 1;k :=k+ 1 ; ifk = 8 thenz:=x (a 2 +b 2 );k :=k+ 1 ; ifk = 9 thenk:= 6 ; ifk = 10 then ifa 2 +b 2 x thenk:= 13 ; ifk = 11 theny:= 1;k :=k+ 1 ; ifk = 12 thenk:= 15 ; ifk = 13 thenb :=b + 1;k :=k+ 1 ; ifk = 14 thena := 0;k :=k+ 1 ; ifk = 15 thenk:= 5 ; ifk = 16 thenk:= 0 Man kann das ursprüngliche while-programm durch scharfes Hinschauen in ein äquivalentes while-programm mit nur einer while-schleife überführen: iv

5 a := 1;b := 0; z :=x a 2 ifz 0 thena :=a + 1 else ifa 2 +b 2 =x theny:= 1 elseb :=b + 1;a := 1 Aufgabe 2 (K) (4 Punkte) Zeigen Sie, dass die Funktionf : N 0 N 0 mit { 1, fallsφx 1 f(x) = 0, sonst nicht berechenbar ist, wobeiφ x die von dem While-ProgrammP x berechnete Funktion bezeichnet. Lösungsidee: Bemerkung: Wir nutzen die gängige Methode zum Zeigen, dass eine Funktion nicht berechenbar ist, nämlich zeigen wir, dass ein Algorithmus, der f berechnen könnte, auch das Halteproblem lösen würde. EDIT: Eine frühere Version des Beweises war etwas mißverständlich (weil unvollständig ausformuliert). Es reicht natürlich nicht, zu zeigen, dass f halt(n) für ein bestimmtes n berechnen kann. Man muss zeigen, dass f für jede Eingabe x halt(x) berechnen könnte. Und hier ist der Beweis, dassf nicht berechenbar ist: Angenommen,f sei berechenbar. Dann gibt es ein while-programmp n, dassf berechnet. Dieses ProgrammP n liefert für jede Eingabex N eine 1 als Ausgabe, wennφ x 1, und 0 sonst. Konstruiere daraus das ProgrammP n wie folgt: x 1 :=n;p n x 1 := 1; P n setzt also zuerst die Variablex 1 aufnund gibt damitp n seinen eigenen Index als Eingabe. Danach führt esp n aus, und dann hält es mit Ausgabe 1 (Anweisungx 1 := 1 am Ende), aber natürlich nur, fallsp n terminiert. D.h.P n hält genau dann mit Ausgabe 1, wennp n bei Eingabenhält. Es gilt alsoφ n 1 φ n (n). D.h. es ex. eine totale berechenbare Funktiong mitg(n) =n (man kann ja ausp n P n basteln). Die Funktion g kann man sich also vorstellen als eine Programmtransformation, die ein beliebiges ProgrammP x auf das Programmx 1 :=x;p x x 1 := 1; abbildet. Wir nennen das transformierte ProgrammP g(x). Es gilt:p g(x) liefert genau dann die Ausgabe 1, wennp x bei Eingabe vonxhält. So können wir nunf benutzen um zu testen, ob ein ProgrammP x bei Eingabe seines Indexes hält: Wir testen einfach mitf, ob das transformierte ProgrammP g(x) immer eine 1 ausgibt, also obφ g(x) 1. Es gilt: f(g(x)) = 1, fallsφ g(x) 1, und 0 sonst. Daraus folgt, dass v

6 f(g(x)) = 1, fallsφ x (x), und 0 sonst. Die Funktionf könnte somithalt(x) berechnen. Dies ist ein Widerspruch dazu, dasshalt nicht berechenbar ist, damit kann f nicht berechenbar sein. Bemerkung: Mitlerweile seid ihr in der Vorlesung auf einem Stand, in dem ihr das ganze auch anders und viel einfacher beweisen könntet: die Funktionf ist genau die charakteristische Funktion der Menge{x N ϕ x 1}. Von dieser Menge lässt sich ganz leicht mit dem Satz von Rice zeigen, dass sie nicht entscheidbar ist (wie?). Damit kann auch ihre charakteristische Funktion f nicht berechenbar sein. vi

Theoretische Informatik

Theoretische Informatik Theoretische Informatik Lektion 10: Entscheidbarkeit Kurt-Ulrich Witt Wintersemester 2013/14 Kurt-Ulrich Witt Theoretische Informatik Lektion 10 1/15 Inhaltsverzeichnis Kurt-Ulrich Witt Theoretische Informatik

Mehr

Theoretische Informatik SS 03 Übung 3

Theoretische Informatik SS 03 Übung 3 Theoretische Informatik SS 03 Übung 3 Aufgabe 1 a) Sind die folgenden Funktionen f : partiell oder total: f(x, y) = x + y f(x, y) = x y f(x, y) = x y f(x, y) = x DIV y? Hierbei ist x DIV y = x y der ganzzahlige

Mehr

Musterlösung zur Hauptklausur Theoretische Grundlagen der Informatik Wintersemester 2013/14

Musterlösung zur Hauptklausur Theoretische Grundlagen der Informatik Wintersemester 2013/14 Institut für Theoretische Informatik Prof. Dr. Jörn Müller-Quade Musterlösung zur Hauptklausur Theoretische Grundlagen der Informatik Wintersemester 23/4 Vorname Nachname Matrikelnummer Hinweise Für die

Mehr

Grundlagen der Theoretischen Informatik Musterlösungen zu ausgewählten Übungsaufgaben

Grundlagen der Theoretischen Informatik Musterlösungen zu ausgewählten Übungsaufgaben Dieses Dokument soll mehr dazu dienen, Beispiele für die formal korrekt mathematische Bearbeitung von Aufgaben zu liefern, als konkrete Hinweise auf typische Klausuraufgaben zu liefern. Die hier gezeigten

Mehr

Berechenbarkeitsmodelle

Berechenbarkeitsmodelle Berechenbarkeit 2 Endliche Automaten erkennen nicht alle algorithmisch erkennbaren Sprachen. Kontextfreie Grammatiken erzeugen nicht alle algorithmisch erzeugbaren Sprachen. Welche Berechnungsmodelle erlauben

Mehr

Einführung in die Computerlinguistik Berechenbarkeit, Entscheidbarkeit, Halteproblem

Einführung in die Computerlinguistik Berechenbarkeit, Entscheidbarkeit, Halteproblem Einführung in die Computerlinguistik Berechenbarkeit, Entscheidbarkeit, Halteproblem Dozentin: Wiebke Petersen 14.1.2009 Wiebke Petersen Einführung CL (WiSe 09/10) 1 Hinweis zu den Folien Der Text dieser

Mehr

Referat rekursive Mengen vs. rekursiv-aufzählbare Mengen

Referat rekursive Mengen vs. rekursiv-aufzählbare Mengen Kapitel 1: rekursive Mengen 1 rekursive Mengen 1.1 Definition 1.1.1 informal Eine Menge heißt rekursiv oder entscheidbar, wenn ihre charakteristische Funktion berechenbar ist. 1.1.2 formal Eine Menge A

Mehr

Syntax von LOOP-Programmen

Syntax von LOOP-Programmen LOOP-Berechenbarkeit Syntax von LOOP-Programmen Definition LOOP-Programme bestehen aus: Variablen: x 0, x 1, x 2, x 3,... Konstanten: 0, 1, 2, 3,... Trennsymbolen:; und := Operationen: + und Befehlen:

Mehr

1.2 LOOP-, WHILE- und GOTO-Berechenbarkeit

1.2 LOOP-, WHILE- und GOTO-Berechenbarkeit Die Programmiersprache LOOP (i) Syntaktische Komponenten: Variable: x 0, x 1, x 2,... Konstanten: 0, 1, 2,... Trennsymbole: ; := Operationszeichen: + Schlüsselwörter: LOOP DO END (ii) LOOP-Programme: Wertzuweisungen:

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 2011/12 Die Registermaschine (random access machine, RAM) 0 I 0 1 I 1 2 I 2 m I m Programm

Mehr

(Prüfungs-)Aufgaben zur Berechenbarkeits- und Komplexitätstheorie

(Prüfungs-)Aufgaben zur Berechenbarkeits- und Komplexitätstheorie (Prüfungs-)Aufgaben zur Berechenbarkeits- und Komplexitätstheorie 1) Schreiben Sie ein LOOP-Programm, das die Funktion f: N \ {0} N, f (n) = n n berechnet. Sie dürfen in Ihrem Programm die Multiplikation

Mehr

Stefan Schmid TU Berlin & T-Labs, Berlin, Germany. Reduktionen in der Berechenbarkeitstheorie

Stefan Schmid TU Berlin & T-Labs, Berlin, Germany. Reduktionen in der Berechenbarkeitstheorie Stefan Schmid TU Berlin & T-Labs, Berlin, Germany Reduktionen in der Berechenbarkeitstheorie Problem: Wie komme ich von hier zum Hamburger Hbf? 2 Beispiel P1 Wie komme ich von hier zum Hamburger Hbf? kann

Mehr

Probeklausur zur Vorlesung Berechenbarkeit und Komplexität

Probeklausur zur Vorlesung Berechenbarkeit und Komplexität RWTH Aachen Lehrgebiet Theoretische Informatik Reidl Ries Rossmanith Sanchez Tönnis WS 2012/13 Probeklausur 25.01.2013 Probeklausur zur Vorlesung Berechenbarkeit und Komplexität Aufgabe 1 (1+2+6+3 Punkte)

Mehr

LOOP-Programme: Syntaktische Komponenten

LOOP-Programme: Syntaktische Komponenten LOOP-Programme: Syntaktische Komponenten LOOP-Programme bestehen aus folgenden Zeichen (syntaktischen Komponenten): Variablen: x 0 x 1 x 2... Konstanten: 0 1 2... Operationssymbole: + Trennsymbole: ; :=

Mehr

Übung Theoretische Grundlagen

Übung Theoretische Grundlagen 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

Mehr

C- Kurs 04 Anweisungen

C- Kurs 04 Anweisungen C- Kurs 04 Anweisungen Dipl.- Inf. Jörn Hoffmann jhoffmann@informa@k.uni- leipzig.de Universität Leipzig Ins@tut für Informa@k Technische Informa@k Ausdrücke Institut für Informatik Anweisungen C-Programm

Mehr

Klausur Informatik-Propädeutikum (Niedermeier/Hartung/Nichterlein, Wintersemester 2012/13)

Klausur Informatik-Propädeutikum (Niedermeier/Hartung/Nichterlein, Wintersemester 2012/13) Berlin, 21. Februar 2013 Name:... Matr.-Nr.:... Klausur Informatik-Propädeutikum (Niedermeier/Hartung/Nichterlein, Wintersemester 2012/13) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Σ Bearbeitungszeit: 90 min. max. Punktezahl:

Mehr

1 Prädikatenlogik: Korrektheit, Vollständigkeit, Entscheidbarkeit

1 Prädikatenlogik: Korrektheit, Vollständigkeit, Entscheidbarkeit 1 Prädikatenlogik: Korrektheit, Vollständigkeit, Entscheidbarkeit 1.1 Korrektheit Mit dem Kalkül der Prädikatenlogik, z.b. dem Resolutionskalkül, können wir allgemeingültige Sätze beweisen. Diese Sätze

Mehr

Entscheidungsprobleme. Berechenbarkeit und Komplexität Entscheidbarkeit und Unentscheidbarkeit. Die Entscheidbarkeit von Problemen

Entscheidungsprobleme. 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,

Mehr

Algorithmen II Vorlesung am

Algorithmen II Vorlesung am Algorithmen II Vorlesung am 0..0 Minimale Schnitte in Graphen INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK PROF. DR. DOROTHEA WAGNER KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und Algorithmen nationales Forschungszentrum

Mehr

Abgabe: (vor der Vorlesung) Aufgabe 2.1 (P) O-Notation Beweisen Sie die folgenden Aussagen für positive Funktionen f und g:

Abgabe: (vor der Vorlesung) Aufgabe 2.1 (P) O-Notation Beweisen Sie die folgenden Aussagen für positive Funktionen f und g: TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN FAKULTÄT FÜR INFORMATIK Lehrstuhl für Sprachen und Beschreibungsstrukturen SS 2009 Grundlagen: Algorithmen und Datenstrukturen Übungsblatt 2 Prof. Dr. Helmut Seidl, S. Pott,

Mehr

Einführung in Berechenbarkeit, Komplexität und Formale Sprachen

Einführung in Berechenbarkeit, Komplexität und Formale Sprachen Einführung in Berechenbarkeit, Komplexität und Formale Sprachen V7, 3.11.09 Willkommen zur Vorlesung Einführung in Berechenbarkeit, Komplexität und Formale Sprachen Friedhelm Meyer auf der Heide 1 Rückblick

Mehr

Kapitel 5: Abstrakte Algorithmen und Sprachkonzepte. Elementare Schritte

Kapitel 5: Abstrakte Algorithmen und Sprachkonzepte. Elementare Schritte Elementare Schritte Ein elementarer Berechnungsschritt eines Algorithmus ändert im Allgemeinen den Wert von Variablen Zuweisungsoperation von fundamentaler Bedeutung Zuweisungsoperator In Pascal := In

Mehr

Theorie der Informatik

Theorie der Informatik Theorie der Informatik 13. LOOP-, WHILE- und GOTO-Berechenbarkeit Malte Helmert Gabriele Röger Universität Basel 9. April 2014 Überblick: Vorlesung Vorlesungsteile I. Logik II. Automatentheorie und formale

Mehr

8 Komplexitätstheorie und Kryptologie

8 Komplexitätstheorie und Kryptologie 8 Komplexitätstheorie und Kryptologie Verschlüsselung, Authentisierung,... müssen schnell berechenbar sein. Formal: polynomiell zeitbeschränkte Funktionen/Algorithmen Angreifer hat beschränkte Ressourcen.

Mehr

Algorithmen mit konstantem Platzbedarf: Die Klasse REG

Algorithmen mit konstantem Platzbedarf: Die Klasse REG Algorithmen mit konstantem Platzbedarf: Die Klasse REG Sommerakademie Rot an der Rot AG 1 Wieviel Platz brauchen Algorithmen wirklich? Daniel Alm Institut für Numerische Simulation Universität Bonn August

Mehr

Turing-Maschinen. Definition 1. Eine deterministische Turing-Maschine (kurz DTM) ist ein 6- Dem endlichen Alphabet Σ von Eingabesymbolen.

Turing-Maschinen. Definition 1. Eine deterministische Turing-Maschine (kurz DTM) ist ein 6- Dem endlichen Alphabet Σ von Eingabesymbolen. Turing-Maschinen Nachdem wir endliche Automaten und (die mächtigeren) Kellerautomaten kennengelernt haben, werden wir nun ein letztes, noch mächtigeres Automatenmodell kennenlernen: Die Turing-Maschine

Mehr

Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Beweise)

Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Beweise) WS 2014/15 Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Beweise) Hans-Joachim Bungartz Lehrstuhl für wissenschaftliches Rechnen Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www5.in.tum.de/wiki/index.php/diskrete_strukturen_-_winter_14

Mehr

Primitiv rekursive und µ-rekursive Funktionen

Primitiv rekursive und µ-rekursive Funktionen Primitiv rekursive und µ-rekursive Funktionen Loop-, While- und Goto-Programme sind vereinfachte imperative Programme und stehen für imperative Programmiersprachen, bei denen Programme als Folgen von Befehlen

Mehr

Alle bislang betrachteten Sortieralgorithmen hatten (worst-case) Laufzeit Ω(nlog(n)).

Alle bislang betrachteten Sortieralgorithmen hatten (worst-case) Laufzeit Ω(nlog(n)). 8. Untere Schranken für Sortieren Alle bislang betrachteten Sortieralgorithmen hatten (worst-case) Laufzeit Ω(nlog(n)). Werden nun gemeinsame Eigenschaften dieser Algorithmen untersuchen. Fassen gemeinsame

Mehr

Die Ackermannfunktion

Die Ackermannfunktion Die Ackermannfunktion Slide 1 Die Ackermannfunktion Hans U. Simon (RUB) Email: simon@lmi.rub.de Homepage: http://www.ruhr-uni-bochum.de/lmi Die Ackermannfunktion Slide 2 Eine Frage zu Anfang Ist jede intuitiv

Mehr

1. Musterlösung zu Mathematik für Informatiker I, WS 2003/04

1. Musterlösung zu Mathematik für Informatiker I, WS 2003/04 1 Musterlösung zu Mathematik für Informatiker I, WS 2003/04 MICHAEL NÜSKEN, KATHRIN TOFALL & SUSANNE URBAN Aufgabe 11 (Aussagenlogik und natürliche Sprache) (9 Punkte) (1) Prüfe, ob folgenden Aussagen

Mehr

Programmieren in C. Rekursive Funktionen. Prof. Dr. Nikolaus Wulff

Programmieren in C. Rekursive Funktionen. Prof. Dr. Nikolaus Wulff Programmieren in C Rekursive Funktionen Prof. Dr. Nikolaus Wulff Rekursive Funktionen Jede C Funktion besitzt ihren eigenen lokalen Satz an Variablen. Dies bietet ganze neue Möglichkeiten Funktionen zu

Mehr

Einführung in die Informatik I

Einführung in die Informatik I Einführung in die Informatik I Algorithmen und deren Programmierung Prof. Dr. Nikolaus Wulff Definition Algorithmus Ein Algorithmus ist eine präzise formulierte Handlungsanweisung zur Lösung einer gleichartigen

Mehr

Einführung in Approximative Algorithmen und Parametrisierte Komplexität

Einführung in Approximative Algorithmen und Parametrisierte Komplexität Einführung in Approximative Algorithmen und Parametrisierte Komplexität Tobias Lieber 10. Dezember 2010 1 / 16 Grundlegendes Approximationsalgorithmen Parametrisierte Komplexität 2 / 16 Grundlegendes Definition

Mehr

Zur Vereinfachung betrachten wir nun nur noch Funktionen f, die einen Funktionswert f nµberechnen. Sie werden alle in einer Tabelle dargestellt:

Zur Vereinfachung betrachten wir nun nur noch Funktionen f, die einen Funktionswert f nµberechnen. Sie werden alle in einer Tabelle dargestellt: Informatik 13: Gierhardt Theoretische Informatik III Berechenbarkeit Nicht-berechenbare Funktionen Nach der Church-Turing-These kann alles, was berechenbar ist, mit einer Turing-Maschine oder einer While-Maschine

Mehr

Theoretische Informatik SS 03 Übung 4

Theoretische Informatik SS 03 Übung 4 Fakten aus Übung 3 Theoretische Informatik SS 03 Übung 4 In Übung 3 wurden einigen Fakten bewiesen, die für diese Übung benötigt werden. Folgende Konstrukte können mit LOOP-Programmen simuliert werden:

Mehr

Rekursion. Annabelle Klarl. Einführung in die Informatik Programmierung und Softwareentwicklung

Rekursion. Annabelle Klarl. Einführung in die Informatik Programmierung und Softwareentwicklung Annabelle Klarl Zentralübung zur Vorlesung Einführung in die Informatik: http://www.pst.ifi.lmu.de/lehre/wise-13-14/infoeinf WS13/14 Action required now 1. Smartphone: installiere die App "socrative student"

Mehr

Formale Sprachen und Automaten

Formale Sprachen und Automaten Formale Sprachen und Automaten Kapitel 1: Grundlagen Vorlesung an der DHBW Karlsruhe Thomas Worsch Karlsruher Institut für Technologie, Fakultät für Informatik Wintersemester 2012 Ziel Einführung der wichtigsten

Mehr

Probabilistische Primzahltests

Probabilistische Primzahltests 23.01.2006 Motivation und Überblick Grundsätzliches Vorgehen Motivation und Überblick Als Primzahltest bezeichnet man ein mathematisches Verfahren, mit dem ermittelt wird, ob eine gegebene Zahl eine Primzahl

Mehr

Mächtigkeit von WHILE-Programmen

Mächtigkeit 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

Mehr

Programmiersprache 1 (C++) Prof. Dr. Stefan Enderle NTA Isny

Programmiersprache 1 (C++) Prof. Dr. Stefan Enderle NTA Isny Programmiersprache 1 (C++) Prof. Dr. Stefan Enderle NTA Isny 5. Kontrollstrukturen Allgemein Kontrollstrukturen dienen zur Steuerung des Programmablaufs. (Bemerkung: C und C++ besitzen die selben Kontrollstrukturen.)

Mehr

Abstrakte Algorithmen und Sprachkonzepte

Abstrakte Algorithmen und Sprachkonzepte Abstrakte Algorithmen und Sprachkonzepte Thomas Röfer Begriff des Algorithmus Algorithmenaufbau Programmiersprachliche Grundkonzepte Interative und rekursive Algorithmen Rückblick Aufbau und Funktionsweise

Mehr

Rekursive und primitiv rekursive Funktionen. Ein maschinenunabhängiges formales Berechnungsmodell auf den natürlichen Zahlen

Rekursive und primitiv rekursive Funktionen. Ein maschinenunabhängiges formales Berechnungsmodell auf den natürlichen Zahlen Rekursive und primitiv rekursive Funktionen Ein maschinenunabhängiges formales Berechnungsmodell auf den natürlichen Zahlen IDEE: Definiere eine Klasse von (partiell) berechenbaren Funktionen über N induktiv

Mehr

Kombinatorische Optimierung

Kombinatorische Optimierung Juniorprof. Dr. Henning Meyerhenke 1 Henning Meyerhenke: KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft www.kit.edu Vorlesung 4 Programm des

Mehr

Theoretische Informatik Mitschrift

Theoretische Informatik Mitschrift Theoretische Informatik Mitschrift 2. Grammatiken und die Chomsky-Hierarchie Beispiel: Syntaxdefinition in BNF :=

Mehr

BuK 2000 Lösungen Übungen

BuK 2000 Lösungen Übungen BuK 2000 Lösungen Übungen Dies sind private Lösungen, KEINE Musterlösungen, und somit nicht unbedingt korrekt! Trotzdem helfen Sie vielleicht. Wenn jemand die Musterlösungen hat her damit! http://s-inf.de

Mehr

Dank. Grundlagen der Theoretischen Informatik / Einführung in die Theoretische Informatik I. Probleme über Sprachen. Teil II.

Dank. Grundlagen der Theoretischen Informatik / Einführung in die Theoretische Informatik I. Probleme über Sprachen. Teil II. Dank Vorlesung Grundlagen der Theoretischen Informatik / Einführung in die Theoretische Informatik I Bernhard Beckert Diese Vorlesungsmaterialien basieren ganz wesentlich auf den Folien zu den Vorlesungen

Mehr

1.2 Eigenschaften der ganzen Zahlen

1.2 Eigenschaften der ganzen Zahlen Lineare Algebra I WS 2015/16 c Rudolf Scharlau 13 1.2 Eigenschaften der ganzen Zahlen Dieser Abschnitt handelt von den gewöhlichen ganzen Zahlen Z und ihren Verknüpfungen plus und mal. Man kann die natürlichen

Mehr

Berechenbarkeit. Script, Kapitel 2

Berechenbarkeit. Script, Kapitel 2 Berechenbarkeit Script, Kapitel 2 Intuitiver Berechenbarkeitsbegriff Turing-Berechenbarkeit WHILE-Berechenbarkeit Church sche These Entscheidungsprobleme Unentscheidbarkeit des Halteproblems für Turingmaschinen

Mehr

Wiederholung zu Flüssen

Wiederholung zu Flüssen Universität Konstanz Methoden der Netzwerkanalyse Fachbereich Informatik & Informationswissenschaft SS 2008 Prof. Dr. Ulrik Brandes / Melanie Badent Wiederholung zu Flüssen Wir untersuchen Flüsse in Netzwerken:

Mehr

Berechenbarkeit und Komplexität

Berechenbarkeit und Komplexität Berechenbarkeit und Komplexität Prof. Dr. Dietrich Kuske FG Theoretische Informatik, TU Ilmenau Wintersemester 2010/11 1 Organisatorisches zur Vorlesung Informationen, aktuelle Version der Folien und Übungsblätter

Mehr

Kapitel 5. Programmierkurs. Kontrollstrukturen. Arten von Kontrollstrukturen. Kontrollstrukturen Die if-anweisung Die switch-anweisung

Kapitel 5. Programmierkurs. Kontrollstrukturen. Arten von Kontrollstrukturen. Kontrollstrukturen Die if-anweisung Die switch-anweisung Kapitel 5 Programmierkurs Birgit Engels, Anna Schulze ZAIK Universität zu Köln Kontrollstrukturen Die if-anweisung Die switch-anweisung Die for-schleife Die while-schleife Die do-schleife WS 7/8 /55 Kontrollstrukturen

Mehr

Datenstrukturen & Algorithmen Lösungen zu Blatt 6 FS 14

Datenstrukturen & Algorithmen Lösungen zu Blatt 6 FS 14 Eidgenössische Technische Hochschule Zürich Ecole polytechnique fédérale de Zurich Politecnico federale di Zurigo Federal Institute of Technology at Zurich Institut für Theoretische Informatik 2. April

Mehr

Das Briefträgerproblem

Das Briefträgerproblem Das Briefträgerproblem Paul Tabatabai 30. Dezember 2011 Inhaltsverzeichnis 1 Problemstellung und Modellierung 2 1.1 Problem................................ 2 1.2 Modellierung.............................

Mehr

Fortgeschrittene Netzwerk- und Graph-Algorithmen

Fortgeschrittene Netzwerk- und Graph-Algorithmen Fortgeschrittene Netzwerk- und Graph-Algorithmen Prof. Dr. Hanjo Täubig Lehrstuhl für Effiziente Algorithmen (Prof. Dr. Ernst W. Mayr) Institut für Informatik Technische Universität München Wintersemester

Mehr

Kontrollstrukturen und Funktionen in C

Kontrollstrukturen und Funktionen in C Kontrollstrukturen und Funktionen in C Lernziele: Vertiefen der Kenntnisse über Operatoren, Kontrollstrukturen und die Verwendung von Funktionen. Aufgabe 1: Quickies: Datentypen in C a) Was sind die elementaren

Mehr

Ersetzbarkeitstheorem

Ersetzbarkeitstheorem Ersetzbarkeitstheorem Die Abgeschlossenheit läßt sich auch folgendermaßen formulieren: Ersetzbarkeitstheorem Seien F und G Formeln mit F G. SeienH und H Formeln, so daß H aus H hervorgeht, indem ein Vorkommen

Mehr

5. Elementare Befehle und Struktogramme

5. Elementare Befehle und Struktogramme 5. Elementare Befehle und Struktogramme Programmablauf Beschreibung des Programmablaufs mittel grafischer Symbole Beispiel : Flussdiagramme ja nein Besser : Struktogramme Dr. Norbert Spangler / Grundlagen

Mehr

Datenstrukturen und Algorithmen

Datenstrukturen und Algorithmen Datenstrukturen und Algorithmen VO 708.031 D&A: 1. Einführung robert.legenstein@igi.tugraz.at 1 Organisatorisches VO (708.031) & UE (708.032) bei beiden extra anmelden, zwei Zeugnisse Vortragende: VO:

Mehr

zu große Programme (Bildschirmseite!) zerlegen in (weitgehend) unabhängige Einheiten: Unterprogramme

zu große Programme (Bildschirmseite!) zerlegen in (weitgehend) unabhängige Einheiten: Unterprogramme Bisher Datentypen: einfach Zahlen, Wahrheitswerte, Zeichenketten zusammengesetzt Arrays (Felder) zur Verwaltung mehrerer zusammengehörender Daten desselben Datentypes eindimensional, mehrdimensional, Array-Grenzen

Mehr

Programmieren lernen mit Groovy Rekursion Rekursion und Iteration

Programmieren lernen mit Groovy Rekursion Rekursion und Iteration Programmieren lernen mit Groovy Rekursion Seite 1 Rekursion Rekursion Ursprung lat. recurrere ~ zurücklaufen rekursive Definition Definition mit Bezug auf sich selbst Beispiel Fakultätsfunktion n! 0! =

Mehr

Ausgewählte unentscheidbare Sprachen

Ausgewählte unentscheidbare Sprachen Proseminar Theoretische Informatik 15.12.15 Ausgewählte unentscheidbare Sprachen Marian Sigler, Jakob Köhler Wolfgang Mulzer 1 Entscheidbarkeit und Semi-Entscheidbarkeit Definition 1: L ist entscheidbar

Mehr

Abschnitt: Algorithmendesign und Laufzeitanalyse

Abschnitt: Algorithmendesign und Laufzeitanalyse Abschnitt: Algorithmendesign und Laufzeitanalyse Definition Divide-and-Conquer Paradigma Divide-and-Conquer Algorithmen verwenden die Strategien 1 Divide: Teile das Problem rekursiv in Subproblem gleicher

Mehr

Lösungen zur 3. Projektaufgabe TheGI1

Lösungen zur 3. Projektaufgabe TheGI1 Marco Kunze (makunze@cs.tu-berlin.de) WS 2001/2002 Sebastian Nowozin (nowozin@cs.tu-berlin.de) 21. 1. 2002 Lösungen zur 3. Projektaufgabe TheGI1 Definition: Turing-Aufzähler Ein Turing-Aufzähler einer

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen

Algorithmen und Datenstrukturen 1 Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2014/15 3. Vorlesung Laufzeitanalyse Prof. Dr. Alexander Wolff Lehrstuhl für Informatik I 2 Recap: Diskutieren Sie mit Ihrer NachbarIn! 1. 2. 3. Was sind

Mehr

Lösungen zu Aufgabenblatt 7P

Lösungen zu Aufgabenblatt 7P Analysis Prof. Dr. Peter Becker Fachbereich Informatik Sommersemester 205 9. Mai 205 Lösungen zu Aufgabenblatt 7P Aufgabe (Stetigkeit) (a) Für welche a, b R sind die folgenden Funktionen stetig in x 0

Mehr

Informatik II - Tutorium

Informatik II - Tutorium Sommersemester 2008 http://info2tut.blogspot.com 29. April 2007 Universität Karlsruhe (TH) Forschungsuniversität gegründet 1825 Quellennachweis & Dank an: Joachim Wilke, Susanne Dinkler, Bernhard Müller,

Mehr

3: Zahlentheorie / Primzahlen

3: Zahlentheorie / Primzahlen Stefan Lucks Diskrete Strukturen (WS 2009/10) 96 3: Zahlentheorie / Primzahlen 3: Zahlentheorie / Primzahlen Stefan Lucks Diskrete Strukturen (WS 2009/10) 97 Definition 37 (Teiler, Vielfache, Primzahlen,

Mehr

2 Die Dimension eines Vektorraums

2 Die Dimension eines Vektorraums 2 Die Dimension eines Vektorraums Sei V ein K Vektorraum und v 1,..., v r V. Definition: v V heißt Linearkombination der Vektoren v 1,..., v r falls es Elemente λ 1,..., λ r K gibt, so dass v = λ 1 v 1

Mehr

4.4.1 Statisches perfektes Hashing. des Bildbereichs {0, 1,..., n 1} der Hashfunktionen und S U, S = m n, eine Menge von Schlüsseln.

4.4.1 Statisches perfektes Hashing. des Bildbereichs {0, 1,..., n 1} der Hashfunktionen und S U, S = m n, eine Menge von Schlüsseln. 4.4 Perfektes Hashing Das Ziel des perfekten Hashings ist es, für eine Schlüsselmenge eine Hashfunktion zu finden, so dass keine Kollisionen auftreten. Die Größe der Hashtabelle soll dabei natürlich möglichst

Mehr

Logik für Informatiker

Logik für Informatiker Logik für Informatiker 2. Aussagenlogik Teil 6 14.05.2012 Viorica Sofronie-Stokkermans Universität Koblenz-Landau e-mail: sofronie@uni-koblenz.de 1 Bis jetzt Syntax der Aussagenlogik: Definition der Menge

Mehr

kontextfreie Grammatiken Theoretische Informatik kontextfreie Grammatiken kontextfreie Grammatiken Rainer Schrader 14. Juli 2009 Gliederung

kontextfreie Grammatiken Theoretische Informatik kontextfreie Grammatiken kontextfreie Grammatiken Rainer Schrader 14. Juli 2009 Gliederung Theoretische Informatik Rainer Schrader Zentrum für Angewandte Informatik Köln 14. Juli 2009 1 / 40 2 / 40 Beispiele: Aus den bisher gemachten Überlegungen ergibt sich: aus der Chomsky-Hierarchie bleiben

Mehr

Sprachen und Programmiersprachen

Sprachen und Programmiersprachen Sprachen und Programmiersprachen Natürliche Sprachen versus Programmiersprachen / Spezifikationssprachen Syntax legt die grammatikalische Korrektheit fest. Semantik legt die Bedeutung von syntaktisch korrekten

Mehr

2.5 Programmstrukturen Entscheidung / Alternative

2.5 Programmstrukturen Entscheidung / Alternative Entscheidung, ob der folgende Anweisungsblock ausgeführt wird oder ein alternativer Block Entscheidung ob die Bedingung wahr oder falsch (True / False) ist Syntax: 2.5 Programmstrukturen 2.5.1 Entscheidung

Mehr

Seminar Werkzeuggestütze. tze Softwareprüfung. fung. Slicing. Sebastian Meyer

Seminar Werkzeuggestütze. tze Softwareprüfung. fung. Slicing. Sebastian Meyer Seminar Werkzeuggestütze tze Softwareprüfung fung Slicing Sebastian Meyer Überblick Einführung und Begriffe Static Slicing Dynamic Slicing Erweiterte Slicing-Techniken Fazit 2 Was ist Slicing?? (I) Program

Mehr

Dank. 1 Ableitungsbäume. 2 Umformung von Grammatiken. 3 Normalformen. 4 Pumping-Lemma für kontextfreie Sprachen. 5 Pushdown-Automaten (PDAs)

Dank. 1 Ableitungsbäume. 2 Umformung von Grammatiken. 3 Normalformen. 4 Pumping-Lemma für kontextfreie Sprachen. 5 Pushdown-Automaten (PDAs) ank Vorlesung Grundlagen der Theoretischen Informatik / Einführung in die Theoretische Informatik I Bernhard Beckert iese Vorlesungsmaterialien basieren ganz wesentlich auf den Folien zu den Vorlesungen

Mehr

11. Übung zur Vorlesung. Zahlentheorie. im Wintersemester 2015/16

11. Übung zur Vorlesung. Zahlentheorie. im Wintersemester 2015/16 11. Übung zur Vorlesung Aufgabe 41. Zeige, dass das Polynom (X 2 13)(X 2 17)(X 2 13 17) Z[X] modulo jeder natürlichen Zahl n N eine Nullstelle hat, aber keine Nullstelle in Z besitzt. Aufgabe 42. Sei p

Mehr

2. Algorithmen. 2.1 Typen von Algorithmen: Entscheidungs-, Aufzählungs- und Berechnungsverfahren. 2.2 Anforderungen an Algorithmen

2. Algorithmen. 2.1 Typen von Algorithmen: Entscheidungs-, Aufzählungs- und Berechnungsverfahren. 2.2 Anforderungen an Algorithmen 2. Algorithmen 2.1 Typen von Algorithmen: Entscheidungs-, Aufzählungs- und Berechnungsverfahren 2.2 Anforderungen an Algorithmen 2.3 Berechenbarkeit, Entscheidbarkeit, Aufzählbarkeit: Alternative Charakterisierungen

Mehr

Übung zur Vorlesung Einführung in die Computerlinguistik und Sprachtechnologie

Übung zur Vorlesung Einführung in die Computerlinguistik und Sprachtechnologie Übung zur Vorlesung Einführung in die Computerlinguistik und Sprachtechnologie Wintersemester 2009/10, Prof. Dr. Udo Hahn, Erik Fäßler Übungsblatt 3 vom 19.11.2009 Abgabe bis 26.11.2009, 14:30 Uhr; per

Mehr

Modul Entscheidungsunterstützung in der Logistik. Einführung in die Programmierung mit C++ Übung 2

Modul Entscheidungsunterstützung in der Logistik. Einführung in die Programmierung mit C++ Übung 2 Fakultät Verkehrswissenschaften Friedrich List, Professur für Verkehrsbetriebslehre und Logistik Modul Entscheidungsunterstützung in der Logistik Einführung in die Programmierung mit C++ Übung 2 SS 2016

Mehr

Grundlagen der Informatik I (Studiengang Medieninformatik)

Grundlagen der Informatik I (Studiengang Medieninformatik) Grundlagen der Informatik I (Studiengang Medieninformatik) Thema: 3. Datentypen, Datenstrukturen und imperative Programme Prof. Dr. S. Kühn Fachbereich Informatik/Mathematik Email: skuehn@informatik.htw-dresden.de

Mehr

Vorkurs Mathematik Abbildungen

Vorkurs Mathematik Abbildungen Vorkurs Mathematik Abbildungen Philip Bell 19. September 2016 Diese Arbeit beruht im Wesentlichen auf dem Vortrag Relationen, Partitionen und Abbildungen von Fabian Grünig aus den vorangehenden Jahren.

Mehr

Kapitel 7: Formaler Datenbankentwurf

Kapitel 7: Formaler Datenbankentwurf 7. Formaler Datenbankentwurf Seite 1 Kapitel 7: Formaler Datenbankentwurf Die Schwierigkeiten der konzeptuellen Modellierung sind zu einem großen Teil dadurch begründet, dass sich die relevanten Strukturen

Mehr

Präzedenz von Operatoren

Präzedenz von Operatoren Präzedenz von Operatoren SWE-30 Die Präzedenz von Operatoren bestimmt die Struktur von Ausdrücken. Ein Operator höherer Präzedenz bindet die Operanden stärker als ein Operator geringerer Präzedenz. Mit

Mehr

Lösungsvorschläge Blatt Z1

Lösungsvorschläge Blatt Z1 Theoretische Informatik Departement Informatik Prof. Dr. Juraj Hromkovič http://www.ita.inf.ethz.ch/theoinf16 Lösungsvorschläge Blatt Z1 Zürich, 2. Dezember 2016 Lösung zu Aufgabe Z1 Wir zeigen L qi /

Mehr

Die Klassen P und NP. Dr. Eva Richter. 29. Juni 2012

Die Klassen P und NP. Dr. Eva Richter. 29. Juni 2012 Die Klassen P und NP Dr. Eva Richter 29. Juni 2012 1 / 35 Die Klasse P P = DTIME(Pol) Klasse der Probleme, die sich von DTM in polynomieller Zeit lösen lassen nach Dogma die praktikablen Probleme beim

Mehr

Theoretische Grundlagen der Informatik

Theoretische 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

Mehr

Steuern des GSR-Interface mit QBasic

Steuern des GSR-Interface mit QBasic Steuern des GSR-Interface mit QBasic Erstellt von Jochen Sendler, Geschwister-Scholl-Realschule Mannheim Inhaltsverzeichnis 1. Die Programmiersprache QBasic 3 2. Starten von QBasic 3 3. Ansteuern einzelner

Mehr

Automaten, Spiele, und Logik

Automaten, Spiele, und Logik Automaten, Spiele, und Logik Woche 2 25. April 2014 Inhalt der heutigen Vorlesung 1. Reguläre Ausdrücke 2. der Satz von Kleene 3. Brzozowski Methode 4. grep und perl Reguläre Ausdrücke Rekursive Definition,

Mehr

Algorithmen II Vorlesung am 15.11.2012

Algorithmen II Vorlesung am 15.11.2012 Algorithmen II Vorlesung am 15.11.2012 Kreisbasen, Matroide & Algorithmen INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK PROF. DR. DOROTHEA WAGNER KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und Algorithmen nationales

Mehr

5.2 Das All-Pairs-Shortest-Paths-Problem (APSP-Problem) Kürzeste Wege zwischen allen Knoten. Eingabe: Gerichteter Graph G =(V, E, c)

5.2 Das All-Pairs-Shortest-Paths-Problem (APSP-Problem) Kürzeste Wege zwischen allen Knoten. Eingabe: Gerichteter Graph G =(V, E, c) 5.2 Das All-Pairs-Shortest-Paths-Problem (APSP-Problem) Kürzeste Wege zwischen allen Knoten. Eingabe: Gerichteter Graph G =(V, E, c) mit V = {1,...,n} und E {(v, w) 1 apple v, w apple n, v 6= w}. c : E!

Mehr

SOI 2013. Die Schweizer Informatikolympiade

SOI 2013. Die Schweizer Informatikolympiade SOI Die Schweizer Informatikolympiade Lösung SOI Wie schreibe ich eine gute Lösung? Bevor wir die Aufgaben präsentieren, möchten wir dir einige Tipps geben, wie eine gute Lösung für die theoretischen

Mehr

Einführung in die Informatik I

Einführung in die Informatik I Einführung in die Informatik I Berechenbarkeit und Komplexität Prof. Dr. Nikolaus Wulff Berechenbarkeit Im Rahmen der Turingmaschine fiel zum ersten Mal der Begriff Berechenbarkeit. Ein Funktion f heißt

Mehr

Grundlagen der Theoretischen Informatik

Grundlagen der Theoretischen Informatik Grundlagen der Theoretischen Informatik Sommersemester 2016 20.04.2016 Viorica Sofronie-Stokkermans e-mail: sofronie@uni-koblenz.de 1 Bis jetzt 1. Terminologie 2. Endliche Automaten und reguläre Sprachen

Mehr

Steuerung von Programmabläufen. Vorlesung Computergestützte Mathematik zur Linearen Algebra. Lehrstuhl für Angewandte Mathematik Sommersemester 2009

Steuerung von Programmabläufen. Vorlesung Computergestützte Mathematik zur Linearen Algebra. Lehrstuhl für Angewandte Mathematik Sommersemester 2009 Steuerung von Programmabläufen Vorlesung Computergestützte Mathematik zur Linearen Algebra Lehrstuhl für Angewandte Mathematik Sommersemester 2009 7. und 14. Mai 2009 For-Schleifen Bisher: Matlab -Kommandos

Mehr

Informatik I Übung, Woche 40

Informatik I Übung, Woche 40 Giuseppe Accaputo 2. Oktober, 2014 Plan für heute 1. Fragen & Nachbesprechung Übung 2 2. Zusammenfassung der bisherigen Vorlesungsslides 3. Tipps zur Übung 3 Informatik 1 (D-BAUG) Giuseppe Accaputo 2 Nachbesprechung

Mehr

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mathematik PROF. DR.DR. JÜRGEN RICHTER-GEBERT, VANESSA KRUMMECK, MICHAEL PRÄHOFER Aufgabe 45. Polynome sind stets stetig. Höhere Mathematik für Informatiker II (Sommersemester

Mehr

EINFÜHRUNG IN DIE THEORETISCHE INFORMATIK 2. ALGORITHMEN. Prof. Dr. Klaus Ambos-Spies. Sommersemester 2014

EINFÜHRUNG IN DIE THEORETISCHE INFORMATIK 2. ALGORITHMEN. Prof. Dr. Klaus Ambos-Spies. Sommersemester 2014 EINFÜHRUNG IN DIE THEORETISCHE INFORMATIK Prof. Dr. Klaus Ambos-Spies Sommersemester 2014 2. ALGORITHMEN Theoretische Informatik (SoSe 2014) 2. Algorithmen 1 / 53 Übersicht 1 Typen von Algorithmen: Entscheidungs-,

Mehr