Relationen (Teschl/Teschl 5.1)
|
|
- Britta Bretz
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Relationen (Teschl/Teschl 5.1) Eine (binäre) Relation zwischen den Mengen M und N ist eine Teilmenge R der Produktmenge M N. Beispiele M Menge aller Studierenden, N Menge aller Vorlesungen, R : {(x, y) M N : x besucht Vorlesung y}. R = {(x, y) R R : x < y}, R = {(m, n) N N m und n haben die gleiche Quersumme}, relationen12.pdf, Seite 1
2 Zusammenhang mit Funktionen Ist f : M N eine Abbildung, so deniert R f = {(x, y) : y = f (x)} M N eine Relation. Damit kann der Begri Relation als Verallgemeinerung des Abbildungsbegris betrachtet werden. Zu einer gegebenen Relation R M N gibt es genau dann eine Abbildung f : M N mit R = R f, wenn R rechtseindeutig und linkstotal ist, d. h. wenn es zu jedem x M ein eindeutiges y N gibt mit (x, y) R. Bei einer allgemeinen Relation kann es im Gegensatz dazu x M geben, die mit keinem y N in Relation stehen, sowie solche x, die mit mehreren y in Relation stehen. relationen12.pdf, Seite 2
3 Beispiel Relationen R 1 = {(a, x), (b, z), (c, z)} M N und R 2 = {(a, x), (b, x), (b, z)} M N mit M = {a, b, c} und N = {x, y, z}. R 1 enspricht einer Abbildung f : M N, R 2 nicht. relationen12.pdf, Seite 3
4 Die Verknüpfung von Relationen verallgemeinert die Hintereinanderausführung von Funktionen: Zu R A B und S B C deniert man RS = S R = {(a, c) : b B : (a, b) R and (b, c) S} A C Ist A = B, so deniert man die nte Potenz R n = R} R {{... R}. n mal Beispiel Zu A = {1, 2, 3}, B = {4, 5, 6}, C = {7, 8, 9} und R = {(1, 4), (1, 5), (2, 5), (2, 6), (3, 6)} A B sowie S = {(4, 7), (4, 8), (5, 8), (5, 9), (6, 9)} B C ist beispielsweise (1, 8) RS, da (1, 4) R und (4, 8) S. (1, 8) RS folgt auch aus (1, 5) R und (5, 8) S. relationen12.pdf, Seite 4
5 Fortsetzung Beispiel RS = {(1, 7), (1, 8), (1, 9), (2, 8), (2, 9), (3, 9)} besteht aus allen Paaren (a, c) {A C}, für die es einen Weg von a nach c gibt. relationen12.pdf, Seite 5
6 Weiteres Beispiel Mit R = {(x, y) R R : x y < 1} und S = {(x, y) R R : x y < 3} ist RS = S R = {(x, y) R R : x y < 4}, denn: Ist (x, y) RS, so gibt es ein z R mit (x, z) R x z < 1 und (z, y) S z y < 3. Es folgt x y x z + z y < = 4. Ist umgekehrt x y < 4, so lässt sich die Strecke zwischen x und y in zwei Teile aufteilen, von denen einer Länge < 1 und der andere Länge < 3 hat, d. h. es gibt einen Zwischenwert z R mit x z < 1 und z y < 3, woraus (x, y) RS folgt. Analog folgt für die nte Potenz R n = {(x, y) R R : x y < n}. relationen12.pdf, Seite 6
7 Bemerkung Ähnlich wie die Komposition von Funktionen ist die Verknüpfung von Relationen assoziativ, d. h. für R A B, S B C und T C D gilt (RS)T = R(ST ) bzw. T (S R) = (T S) R. Somit kann man die Klammern weglassen und RST = T S R A D schreiben. Dagegen ist die Verknüpfung von Relationen (wie auch die Komposition von Funktion) nicht kommutativ, d. h. im allgemeinen gilt RS SR. Im Fall A C ist SR gar nicht deniert, aber auch im Fall A = C sind die beiden verknüpften Relationen RS und SR in der Regel verschieden. relationen12.pdf, Seite 7
8 Die Inverse Relation zu R A B wird deniert durch Umkehrung der Zuordnung: R 1 = {(y, x) B A : (x, y) R}. Bemerkung Die inverse Relation ist (im Gegensatz zur inversen Abbildung) immer deniert. Beispiele Mit A = {1, 2, 3}, B = {a, b, c} und R = {(1, a), (2, a), (2, c), (3, b), (3, c)} A B, ist R 1 = {(a, 1), (a, 2), (b, 3), (c, 2), (c, 3)} B A Die Inverse Realtion zur durch die Abbildung f : R R, f (x) = x 2 denierten Relation R f ist R 1 f = {(x, y) R 2 : x = y 2 } = {(x, y) R 2 : x 0 und y = ± x} relationen12.pdf, Seite 8
9 nstellige Relationen stellen eine Verallgemeinerung des Relationsbegris dar: Eine nstellige Relation ist eine Teilmenge R A 1 A 2... A n. nstellige Relationen sind Gegenstand der relationalen Algebra, die bei der Beschreibung von Datenbankstrukturen eine Rolle spielt. relationen12.pdf, Seite 9
10 Relationen auf einer Menge Eine besondere Rolle spielen Relationen R M M = M 2, d. h. der Fall, in dem beide betrachtete Mengen, auf denen eine Relation deniert ist, gleich sind. Bei einer Relation R M M spricht man auch von einer Relation auf M. Beispiele M Menge von Personen, R = {(x, y) M M : x ist mit y befreundet}, R = {(x, y) R R : x < y}, R = {(x, y) R R : x y < 1}. Eigenschaften Sind R und S Relationen auf M, so sind die Verknüpfungen RS und SR immer deniert, ebenso Potenzen R n und S n. Die inversen Relationen R 1 und S 1 sind dann wieder Relationen auf M. relationen12.pdf, Seite 10
11 Bemerkung Relationen auf einer endlichen Menge können durch (gerichtete) Graphen dargestellt werden. Beispiel Der Graph stellt die Relation R = {(1, 2), (2, 3), (2, 4), (3, 3), (3, 4), (4, 1), (4, 3)} auf der Menge M = {1, 2, 3, 4} dar. relationen12.pdf, Seite 11
12 Eigenschaften Eine Relation R auf M heiÿt reexiv, wenn (x, x) R für alle x M, symmetrisch, wenn (x, y) R (y, x) R, antisymmetrisch, wenn aus (x, y) R und (y, x) R folgt x = y, transitiv, wenn (x, y) R (y, z) R (x, z) R. Bemerkung R ist genau dann symmetrisch, wenn R 1 = R und genau dann transitiv, wenn R 2 R. Eine Äquivalenzrelation ist eine Relation auf M, die reexiv, symmetrisch und transitiv ist. relationen12.pdf, Seite 12
13 Äquivalenzklassen Eine Äquivalenzrelation R zerlegt M in Äquivalenzklassen. Dabei handelt es sich um Teilmengen von M mit der Eigenschaft, dass x und y genau dann zur selben Äquivalenzklasse gehören, wenn (x, y) R. Beispiele für Äquivalenzrelationen M Menge von Personen, R sie die Relation auf M mit (x, y) R, wenn die Personen den selben Wohnort haben. Dann ist R eine Äquivalenzrelation. Eine Äquivalenzklasse besteht dann aus allen Bewohnern eines Ortes. R = {(x, y) Z Z : x y ist gerade} ist eine Äquivalenzrelation auf Z. Es gibt zwei Äquivalenzklassen: die Menge aller geraden Zahlen sowie die Menge aller ungeraden Zahlen. relationen12.pdf, Seite 13
14 Eine Ordnungsrelation ist eine Relation auf M, die reexiv, antisymmetrisch und transitiv ist. Beispiele R = {(x, y) R R : x y} ist eine Ordnungsrelation auf R. R = {(n, m) N N : n ist Teiler von m} ist eine Ordnungsrelation auf N. Bemerkung Die kleinerrelation R = {(x, y) : x < y} ist keine Ordnungsrelation auf R, da sie nicht reexiv ist. Sie wird erst zur Ordnungsrelation, wenn statt dessen betrachtet wird. Allgemein gilt: Jede antisymmetrische und transitive Relation auf M kann zu einer Ordnungsrelation erweitert werden, indem man alle Paare (x, x) mit x M zu R hinzufügt. relationen12.pdf, Seite 14
15 Vollständige und partielle Ordung Eine vollständige Ordnung auf M ist eine Ordnungsrelation R, bei der je zwei Elemente vergleichbar sind, d. h. für alle x, y M gilt entweder (x, y) R oder (y, x) R. Beispiel: Die Relation ist eine vollständige Ordnung auf R. Eine partielle Ordnung ist eine Ordnungsrelation R, die keine vollständige Ordnung ist, d. h. es gibt x und y mit (x, y) R und (y, x) R. Beispiel: Die Relation n ist Teiler von m ist eine partielle Ordnung auf N, da z. B. 2 und 3 nicht vergleichbar sind (2 ist kein Teiler von 3 und 3 ist kein Teiler von 2). relationen12.pdf, Seite 15
16 Beispiele mit M = {1, 2, 3, 4} R 0 = {(1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4)} ist reexiv, symmetrisch, antisymmetrisch und transitiv. Insbesondere schlieÿen sich die Eigenschaften symmetrisch und antisymmetrisch nicht gegenseitig aus, wenn R keine Paare (x, y) mit x y enthält. R ist sowohl Äquivalenzrelation (die Äquivalenzklassen sind die einelementigen Teilmengen von M) als auch (partielle) Ordnung. R 1 = {(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 4), (3, 4)} ist antisymmetrisch und transitiv. Damit ist R 1 R 0 eine Ordnungsrelation. Da weder (1, 2) noch (2, 1) enthalten ist, handelt es sich um eine partielle Ordnung. relationen12.pdf, Seite 16
17 Weitere Beispiele mit M = {1, 2, 3, 4} R 3 = {(1, 1), (1, 3), (2, 1), (2, 2), (2, 4), (3, 1), (3, 3), (4, 2)} ist nicht reexiv, da (4, 4) R 3, nicht symmetrisch, da (2, 1) R 3, aber (1, 2) R 3, nicht antisymmetrisch, da z. B. (1, 3) und (3, 1) R 3 und nicht transitiv, da (2, 1), (1, 3) R 3, aber (2, 3) R 3 R 4 = {(1, 1), (1, 4), (2, 2), (3, 3), (4, 1), (4, 4)} ist reexiv, symmetrisch und transitiv, also eine Äquivalenzrelation. Die Äquivalenzklassen sind {1, 4}, {2} und {3}. R 5 = {(1, 1), (1, 4), (2, 1), (2, 2), (2, 3), (2, 4), (3, 1), (3, 3), (3, 4), (4, 4)} ist eine totale Ordnung. Sie beschreibt die Reihenfolge 2, 3, 1, 4. relationen12.pdf, Seite 17
18 Hüllen Die reexive Hülle [R] re einer Relation R auf M erhält man, idem man zu R alle Paare (x, x) mit x M hinzufügt. Die symmetrische Hülle [R] symm von R erhält man, indem man zu R alle Paare (y, x) hinzufügt, für die (x, y) R ist. Es ist [R] symm = R R 1. Die transitive Hülle [R] trans von R ist die kleinste transitive Relation, in der R als Teilmenge enthalten ist. Es ist [R] trans = R R 2 R 3... Beispiel M = {1, 2, 3, 4} und R = {(1, 2), (2, 3), (3, 4)} [R] re = {(1, 1), (1, 2), (2, 2), (2, 3), (3, 3), (3, 4), (4, 4)} [R] symm = {(1, 2), (2, 1), (2, 3), (3, 2), (3, 4), (4, 3)} [R] trans = {(1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 4), (3, 4)} relationen12.pdf, Seite 18
3. Relationen Erläuterungen und Schreibweisen
3. Relationen Eine Relation ist allgemein eine Beziehung, die zwischen Dingen bestehen kann. Relationen im Sinne der Mathematik sind ausschließlich diejenigen Beziehungen, bei denen stets klar ist, ob
MehrWS 2009/10. Diskrete Strukturen
WS 2009/10 Diskrete Strukturen Prof. Dr. J. Esparza Lehrstuhl für Grundlagen der Softwarezuverlässigkeit und theoretische Informatik Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www7.in.tum.de/um/courses/ds/ws0910
MehrDiskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Relationen)
WS 2016/17 Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Relationen) Hans-Joachim Bungartz Lehrstuhl für wissenschaftliches Rechnen Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www5.in.tum.de/wiki/index.php/diskrete_strukturen_-_winter_16
MehrMathematische Grundlagen der Computerlinguistik Relationen und Funktionen
Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik Relationen und Funktionen Dozentin: Wiebke Petersen 2. Foliensatz Wiebke Petersen math. Grundlagen 25 n-tupel und Cartesisches Produkt Mengen sind ungeordnet,
MehrMengen (siehe Teschl/Teschl 1.2)
Mengen (siehe Teschl/Teschl 1.2) Denition nach Georg Cantor (1895): Eine Menge ist eine Zusammenfassung von bestimmten und wohlunterschiedenen Objekten unserer Anschauung oder unseres Denkens zu einem
MehrMathematik 1 für Informatik Inhalt Grundbegrie
Mathematik 1 für Informatik Inhalt Grundbegrie Mengen, speziell Zahlenmengen Aussagenlogik, Beweistechniken Funktionen, Relationen Kombinatorik Abzählverfahren Binomialkoezienten Komplexität von Algorithmen
MehrFormale Grundlagen 2008W. Vorlesung im 2008S Institut für Algebra Johannes Kepler Universität Linz
Formale Grundlagen Institut für Algebra Johannes Kepler Universität Linz Vorlesung im 2008S http://www.algebra.uni-linz.ac.at/students/win/fg Inhalt Definition Sei A eine Menge und ɛ A A A eine zweistellige
MehrEinführung in die Informatik 2
Einführung in die Informatik 2 Mathematische Grundbegriffe Sven Kosub AG Algorithmik/Theorie komplexer Systeme Universität Konstanz E 202 Sven.Kosub@uni-konstanz.de Sprechstunde: Freitag, 12:30-14:00 Uhr,
Mehrmathematische Grundlagen der Modelltheorie: Mengen, Relationen, Funktionen
Einführung in die Logik - 6 mathematische Grundlagen der Modelltheorie: Mengen, Relationen, Funktionen Modelltheoretische / Denotationelle Semantik der Prdikatenlogik Ein Modell ist ein künstlich geschaffenes
MehrGrundlagen der Mathematik
Grundlagen der Mathematik Übungsaufgaben zu Kapitel 1 Einführung 1.1.1 Für reelle Zahlen a und b gilt (a+b) (a-b) = a 2 -b 2. Was ist die Voraussetzung? Wie lautet die Behauptung? Beweisen Sie die Behauptung.
MehrVorlesung 4. Tilman Bauer. 13. September Wir befassen uns in dieser Vorlesung noch einmal mit Mengen.
Vorlesung 4 Universität Münster 13. September 2007 1 Kartesische Wir befassen uns in dieser Vorlesung noch einmal mit Mengen. Seien M und N zwei Mengen. Dann bezeichnen wir mit M N das (kartesische) Produkt
Mehr3 ist eine Primzahl zugeordnet, während der Zahl 4 die Eigenschaft
Kapitel 7 Relationen Ω bezeichne die Menge aller Aussagen. 7.1 Grundbegriffe 7.1.1 Definition. Sei n: N, und X 1,...,X n Datentypen. Dann heißt jede Konstruktion P vom Typ ein n-stelliges Prädikat. P :
MehrMengen. Eigenschaften. Spezielle Mengen (1) Prominente Mengen. ! Mengenzugehörigkeit
Mengen! Definition (Intuitive Mengenlehre) Eine Menge ist die Zusammenfassung von Elementen unserer Anschauung zu einem wohldefinierten Ganzen. (Georg Cantor)! Notation 1. Aufzählung aller Elemente: {
MehrEigenschaften von Funktionen. Definition der Umkehrfunktion. WS 2013 Torsten Schreiber
Eigenschaten von Funktionen Deinition der Umkehrunktion WS 013 Torsten Schreiber Diese Lücken sollten nicht auch bei Ihnen vorhanden sein: Eine basiert au einem Produkt und stellt die vorhandenen Komponenten
MehrEinführung in die Mengenlehre
Einführung in die Mengenlehre D (Menge von Georg Cantor 845-98) Eine Menge ist eine Zusammenfassung bestimmter wohlunterschiedener Objekte unseres Denkens oder unserer Anschauung zu einem Ganzen wobei
MehrBeispiele für Relationen
Text Relationen 2 Beispiele für Relationen eine Person X ist Mutter von einer Person Y eine Person X ist verheiratet mit einer Person Y eine Person X wohnt am gleichen Ort wie eine Person Y eine Person
MehrKapitel 1. Grundlagen
Kapitel 1. Grundlagen 1.1. Mengen Georg Cantor 1895 Eine Menge ist die Zusammenfassung bestimmter, wohlunterschiedener Objekte unserer Anschauung oder unseres Denkens, wobei von jedem dieser Objekte eindeutig
MehrMathematik-Vorkurs für Informatiker (Wintersemester 2012/13) Übungsblatt 8 (Relationen und Funktionen)
DEPENDABLE SYSTEMS AND SOFTWARE Fachrichtung 6. Informatik Universität des Saarlandes Christian Eisentraut, M.Sc. Julia Krämer Mathematik-Vorkurs für Informatiker (Wintersemester 0/3) Übungsblatt 8 (Relationen
Mehr2 Mengen und Abbildungen
2.1 Mengen Unter einer Menge verstehen wir eine Zusammenfassung von Objekten zu einem Ganzen. Die Objekte heiÿen Elemente. Ist M eine Menge und x ein Element von M so schreiben wir x M. Wir sagen auch:
Mehr1.4 Äquivalenzrelationen
8 1.4 Äquivalenzrelationen achdem nun die axiomatische Grundlage gelegt ist, können wir uns bis zur Einführung der Kategorien das Leben dadurch erleichtern, daß wir bis dorthin, also bis auf weiteres,
Mehr5 Relationen. Formale Grundlagen der Informatik I Herbstsemester 2012. Robert Marti
Formale Grundlagen der Informatik I Herbstsemester 2012 Robert Marti Vorlesung teilweise basierend auf Unterlagen von Prof. emer. Helmut Schauer Allgemeine Definition einer Relation Eine n-stellige Relation
MehrMathematik für Informatiker I. Musterlösungen zum Hausübungsblatt 3. Aufgabe 1. Christoph Eisinger Wintersemester 2010/11
Mathematik für Informatiker I Christoph Eisinger Wintersemester 2010/11 Musterlösungen zum Hausübungsblatt 3 Aufgabe 1 Zu überpüfen sind jeweils folgende Eigenschaften: 1. Reflexivität: x R x x S 2. Symmetrie:
MehrKapitel 1. Grundlagen Mengen
Kapitel 1. Grundlagen 1.1. Mengen Georg Cantor 1895 Eine Menge ist die Zusammenfassung bestimmter, wohlunterschiedener Objekte unserer Anschauung oder unseres Denkens, wobei von jedem dieser Objekte eindeutig
MehrNotizen zu Transformationen und Permutationen. T (A) = {f : A A}
Transformationen Notizen zu Transformationen und Permutationen Ist A eine Menge, so ist die Menge T (A) = {f : A A} bezüglich der Komposition (Hintereinanderausführung) als Operation und der identischen
MehrLineare Algebra I. Auswahlaxiom befragen. (Wer schon im Internet danach sucht, sollte das auch mal mit dem Begriff
Universität Konstanz Wintersemester 2009/2010 Fachbereich Mathematik und Statistik Lösungsblatt 2 Prof. Dr. Markus Schweighofer 11.11.2009 Aaron Kunert / Sven Wagner Lineare Algebra I Lösung 2.1: Behauptung:
Mehrw a is die Anzahl der Vorkommen von a in w Beispiel: abba a = 2
1 2 Notation für Wörter Grundlagen der Theoretischen Informatik Till Mossakowski Fakultät für Informatik Otto-von-Guericke Universität Magdeburg w a is die Anzahl der Vorkommen von a in w Beispiel: abba
MehrGrundbegriffe der Informatik
Grundbegriffe der Informatik Einheit 11: Graphen Thomas Worsch Karlsruher Institut für Technologie, Fakultät für Informatik Wintersemester 2010/2011 1/59 Graphische Darstellung von Zusammenhängen schon
Mehr2. Machen Sie sich klar, dass jede denkbare Festsetzung fur die noch fehlenden\ Dierenzen durch Werte in N 0 unschone\ Konsequenzen hat.
3 Die ganzen Zahlen 3.1 Historisches Die { bisher noch nicht erklarte { Subtraktion ist in N 0 nicht uneingeschrankt durchfuhrbar. Die negativen Zahlen wurden noch zu Zeiten von Rene Descartes als falsche\
MehrKonstruktion der reellen Zahlen 1 von Philipp Bischo
Konstruktion der reellen Zahlen 1 von Philipp Bischo 1.Motivation 3 1.1. Konstruktion von R im allgemeine 3 2.Voraussetzung 3 2.1Die Menge Q zusammen mit den beiden Verknüpfungen 3 2.2Die Rationalen Zahlen
MehrReelle Zahlen, Gleichungen und Ungleichungen
9 2. Vorlesung Reelle Zahlen, Gleichungen und Ungleichungen 4 Zahlenmengen und der Körper der reellen Zahlen 4.1 Zahlenmengen * Die Menge der natürlichen Zahlen N = {0,1,2,3,...}. * Die Menge der ganzen
MehrA B A und B w w w w f f f w f f f f. A B A oder B (A B) w w w w f w f w w f f f
Kapitel 1 Zum Aufwärmen 1.1 Aussagen Eine Aussage im üblichen Sinn ist nicht unbedingt eine Aussage im mathematischen Sinn. Aussagen wie Mathe ist doof sind keine Aussagen im mathematischen Sinn, weil
MehrEinführung Gruppen, Beispiele, Konjugationsklassen
Einführung Gruppen, eispiele, Konjugationsklassen Fabian Rühle 21.10.2015 Inhaltsverzeichnis 1 Definition von Gruppen und einfache eispiele 1 2 Die zyklische Gruppe n 2 3 Die Diedergruppe D n 3 4 Die Permutationsgruppe
MehrTheoretische Informatik
Mathematische Grundlagen Patrick Horster Universität Klagenfurt Informatik Systemsicherheit WS-2007-Anhang-1 Allgemeines In diesem einführenden Kapitel werden zunächst elementare Grundlagen kurz aufgezeigt,
Mehr1.3 Gruppen. Algebra I 9. April 2008 c Rudolf Scharlau,
Algebra I 9. April 2008 c Rudolf Scharlau, 2002 2008 18 1.3 Gruppen Der Begriff der Gruppe ordnet sich in gewisser Weise dem allgemeineren Konzept der Verknüpfung (auf einer Menge) unter. So ist zum Beispiel
Mehr1. Gruppen. 1. Gruppen 7
1. Gruppen 7 1. Gruppen Wie schon in der Einleitung erläutert wollen wir uns in dieser Vorlesung mit Mengen beschäftigen, auf denen algebraische Verknüpfungen mit gewissen Eigenschaften definiert sind.
Mehr5. Äquivalenzrelationen
5. Äquivalenzrelationen 35 5. Äquivalenzrelationen Wenn man eine große und komplizierte Menge (bzw. Gruppe) untersuchen will, so kann es sinnvoll sein, zunächst kleinere, einfachere Mengen (bzw. Gruppen)
MehrLineare Algebra und analytische Geometrie I
Sei G eine Gruppe. Zeige, dass ( 1 ) 1 = Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück WS 2015/2016 Lineare Algebra und analytische Geometrie I Arbeitsblatt 3 Die Pausenaufgabe Aufgabe 3.1. Formuliere die binomischen
Mehr1 Algebraische Strukturen
Prof. Dr. Rolf Socher, FB Technik 1 1 Algebraische Strukturen In der Mathematik beschäftigt man sich oft mit Mengen, auf denen bestimmte Operationen definiert sind. Es kommt oft vor, dass diese Operationen
MehrÜbungen zu Logik und Künstliche Intelligenz Blatt 8
Heilbronn, den 14.5.2010 Prof. Dr. V. Stahl WS 10/11 Übungen zu Logik und Künstliche Intelligenz Blatt 8 Aufgabe 1. Überlegen Sie, wie man folgende Relationen R grafisch darstellen könnte und entscheiden
Mehr(Allgemeine) Vektorräume (Teschl/Teschl 9)
(Allgemeine) Vektorräume (Teschl/Teschl 9) Sei K ein beliebiger Körper. Ein Vektorraum über K ist eine (nichtleere) Menge V, auf der zwei Operationen deniert sind, die bestimmten Rechenregeln genügen:
MehrGeordnete Mengen. Eine Relation heißt Ordnung oder Ordnungsrelation, wenn sie reflexiv, transitiv und antisymmetrisch ist.
Geordnete Mengen Eine Relation heißt Ordnung oder Ordnungsrelation, wenn sie reflexiv, transitiv und antisymmetrisch ist. Ist eine Ordnungsrelation auf eine geordnete Menge., dann nennt man Die Namensgebung
Mehr1 Definition von Relation, Äquivalenzrelation und Äquivalenzklassen
1 Definition von Relation, Äquivalenzrelation und Äquivalenzklassen Einleitung 1 Wie der Name schon sagt sind Äquivalenzrelationen besondere Relationen. Deswegen erkläre ich hier ganz allgemein, was Relationen
MehrDiskrete Strukturen. Restklassenringe WS 2013/2014. Vorlesung vom 24. Jänner 2014
Diskrete Strukturen WS 2013/2014 Vorlesung vom 24. Jänner 2014 Thomas Vetterlein Institut für Wissensbasierte Mathematische Systeme Johannes-Kepler-Universität Linz 10.1 Die Modulo-n-Relation Definition
MehrGaloiskörper GF(2 n ) (Teschl/Teschl 4)
Galoiskörper GF(2 n ) (Teschl/Teschl 4) auch Galois-Felder (englisch Galois elds), benannt nach Evariste Galois (18111832). Körper (in der Mathematik) allgemein: Zahlenbereich, in dem die vier Grundrechenarten
MehrMathematische Grundlagen der Computerlinguistik
Centrum für Informations- und Sprachverarbeitung (CIS) 10. Juni 2014 Table of Contents 1 2 Äquivalenz Der Begriff der Äquivalenz verallgemeinert den Begriff der Gleichheit. Er beinhaltet in einem zu präzisierenden
MehrMathematik für Informatiker 1 Tutorium
Mathematik für Informatiker 1 Tutorium Malte Isberner 9.1.2014 M. Isberner MafI1-Tutorium 9.1.2014 1 / 12 Thema heute Thema heute: Verbände M. Isberner MafI1-Tutorium 9.1.2014 2 / 12 Verbände Was ist ein
MehrKapitel 2 Mathematische Grundlagen
Kapitel 2 Mathematische Grundlagen Ziel: Einführung/Auffrischung einiger mathematischer Grundlagen 2.1 Mengen, Relationen, Ordnungen Definition: Eine Menge ist eine Zusammenfassung von wohlbestimmten und
MehrAnhang B. Relationenalgebraische Definitionen. B.1 Relationen
Anhang B Relationenalgebraische Definitionen Die relationenalgebraischen Definitionen bilden die Grundlage der formalen Aspekte der Projekte WebReference und InterMediate [Her00]. Sie sind [SS89] entnommen.
MehrR = {(1, 1), (2, 2), (3, 3)} K 1 = {1} K 2 = {2} K 3 = {3}
Äquivalenzrelationen Aufgabe 1. Lesen Sie im Skript nach was eine Äquivalenzrelation und eine Äquivalenzklasse ist. Gegeben ist die Menge A = {1, 2, 3. Finden Sie 3 Äquivalenzrelationen auf A und geben
Mehr1 Axiomatische Charakterisierung der reellen. 3 Die natürlichen, die ganzen und die rationalen. 4 Das Vollständigkeitsaxiom und irrationale
Kapitel I Reelle Zahlen 1 Axiomatische Charakterisierung der reellen Zahlen R 2 Angeordnete Körper 3 Die natürlichen, die ganzen und die rationalen Zahlen 4 Das Vollständigkeitsaxiom und irrationale Zahlen
Mehr2.2 der Größenbegriff
(mit Äquivalenzrelationen) Maximilian Geier Institut für Mathematik, Landau Universität Koblenz-Landau Zu Größen gelangt man ausgehend von realen Gegenständen durch einen Abstraktionsvorgang. Man geht
Mehr1 Funktionen. 1.1 Definitionen und Bezeichnungen
1 1 Funktionen 1.1 Definitionen und Bezeichnungen Eine Funktion f ist eine eindeutige Abbildung einer Menge X in eine andere Y. Ist x X, dann ist f(x) y Y das Bild des Elementes x. x heißt das Urbild des
Mehr2 Modellierung mit Wertebereichen
2 Modellierung mit Wertebereichen Mod-2.1 In der Modellierung von Systemen, Aufgaben, Lösungen kommen Objekte unterschiedlicher Art und Zusammensetzung vor. Für Teile des Modells wird angegeben, aus welchem
Mehr$Id: gruppen.tex,v /04/24 15:25:02 hk Exp $ $Id: ring.tex,v /04/24 15:35:17 hk Exp $
$Id: gruppen.tex,v 1.13 2012/04/24 15:25:02 hk Exp $ $Id: ring.tex,v 1.11 2012/04/24 15:35:17 hk Exp $ 2 Gruppen 2.3 Zyklische Gruppen Wir hatten am Ende der letzten Sitzung bewiesen, dass in einer endlichen
Mehr2 Die Menge der ganzen Zahlen. von Peter Franzke in Berlin
Die Menge der ganzen Zahlen von Peter Franzke in Berlin Das System der natürlichen Zahlen weist einen schwerwiegenden Mangel auf: Es gibt Zahlen mn, derart, dass die lineare Gleichung der Form mx n keine
MehrSpickzettel Mathe C1
Spickzettel Mathe C1 1 Mengenlehre 1.1 Potenzmenge Die Potenzmenge P (Ω) einer Menge Ω ist die Menge aller Teilmengen von Ω. Dabei gilt: P (Ω) := {A A Ω} card P (Ω) = 2 card Ω P (Ω) 1.2 Mengenalgebra Eine
MehrNaive Mengenlehre. ABER: Was ist eine Menge?
Naive Mengenlehre Im Wörterbuch kann man unter dem Begriff Menge etwa die folgenden Bestimmungen finden : Ansammlung, Konglomerat, Haufen, Klasse, Quantität, Bündel,... usf. Die Mengenlehre ist der (gegenwärtig)
MehrLineare Algebra 6. Übungsblatt
Lineare Algebra 6. Übungsblatt Fachbereich Mathematik M. Schneider 16.05.01 Konstantin Pertschik, Daniel Körnlein Gruppenübung Aufgabe G19 Berechnen Sie das inverse Element bzgl. Multiplikation in der
MehrPermutationen und symmetrische Gruppe
Permutationen und symmetrische Gruppe Für eine beliebige Menge M bilden die Bijektionen von M in M, versehen mit der Komposition von Abbildungen als Operation, eine Gruppe, die sogenannte symmetrische
MehrOrdnungsrelationen. Bernhard Ganter. Institut für Algebra TU Dresden D Dresden
Ordnungsrelationen Bernhard Ganter Institut für Algebra TU Dresden D-01062 Dresden bernhard.ganter@tu-dresden.de Geordnete Mengen Eine Relation R A A heißt Ordnung oder Ordnungsrelation, wenn sie reflexiv,
Mehr2.2 Konstruktion der rationalen Zahlen
2.2 Konstruktion der rationalen Zahlen Wie wir in Satz 2.6 gesehen haben, kann man die Gleichung a + x = b in Z jetzt immer lösen, allerdings die Gleichung a x = b im allgemeinen immer noch nicht. Wir
MehrMathematik I. Arbeitsblatt 2. Aufwärmaufgaben
Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück WS 2009/2010 Mathematik I Arbeitsblatt 2 Aufwärmaufgaben Aufgabe 2.1. Welche bijektiven Funktionen f : R R (oder zwischen Teilmengen von R) kennen Sie aus der Schule? Wie
Mehr7. Kongruenzrechnung Definition: Proposition: Korollar: Beispiel: b ( a kongruent b modulo n ) auf Z, definiert durch:
7. Kongruenzrechnung 7. 1. Definition: Für n N sei die Relation: n a n b ( a kongruent b modulo n ) auf Z, definiert durch: a n b : n ( a b) a b ( mod n) Dies ist eine Äquivalenzrelation auf Z. Die Menge
Mehr1 Modulare Arithmetik
$Id: modul.tex,v 1.11 2012/04/16 19:15:39 hk Exp $ $Id: gruppen.tex,v 1.11 2012/04/17 10:30:56 hk Exp $ 1 Modulare Arithmetik 1.3 Restklassen Wir waren gerade damit beschäftigt eine Beispiele zum Rechnen
MehrTechnische Universität München
Stand der Vorlesung Kapitel 2: Auffrischung einiger mathematischer Grundlagen Mengen, Potenzmenge, Kreuzprodukt (Paare, Tripel, n-tupel) Relation: Teilmenge MxN Eigenschaften: reflexiv, symmetrisch, transitiv,
Mehr13. Funktionen in einer Variablen
13. Funktionen in einer Variablen Definition. Seien X, Y Mengen. Eine Funktion f : X Y ist eine Vorschrift, wo jedem Element der Menge X eindeutig ein Element von Y zugeordnet wird. Wir betrachten hier
MehrLogik (Teschl/Teschl 1.1 und 1.3)
Logik (Teschl/Teschl 1.1 und 1.3) Eine Aussage ist ein Satz, von dem man eindeutig entscheiden kann, ob er wahr (true, = 1) oder falsch (false, = 0) ist. Beispiele a: 1 + 1 = 2 b: Darmstadt liegt in Bayern.
Mehr4. Relationen. Beschreibung einer binären Relation
4. Relationen Relationen spielen bei Datenbanken eine wichtige Rolle. Die meisten Datenbanksysteme sind relational. 4.1 Binäre Relationen Eine binäre Relation (Beziehung) R zwischen zwei Mengen A und B
MehrGrundbegriffe der Mathematik
Grundbegriffe der Mathematik Geschrieben von Jan Pöschko auf Grundlage der Vorlesung im WS 2005/2006 von Ao.Univ.-Prof. Clemens Heuberger Inhaltsverzeichnis 1 Aussagenlogik 3 1.1 Verknüpfungen..........................................
Mehrσ-algebren, Definition des Maßraums
σ-algebren, Definition des Maßraums Ziel der Maßtheorie ist es, Teilmengen einer Grundmenge X auf sinnvolle Weise einen Inhalt zuzuordnen. Diese Zuordnung soll so beschaffen sein, dass dabei die intuitiven
Mehr17 R E L AT I O N E N
17 R E L AT I O N E N 17.1 äquivalenzrelationen 17.1.1 Definition In Abschnitt 11.2.1 hatten wir schon einmal erwähnt, dass eine Relation R M M auf einer Menge M, die reflexiv, symmetrisch und transitiv
MehrMengenlehre. Jörg Witte
Mengenlehre Jörg Witte 25.10.2007 1 Grbegriffe Die Menegenlehre ist heute für die Mathematik grlegend. Sie spielt aber auch in der Informatik eine entscheidende Rolle. Insbesondere fußt die Theorie der
Mehr3.5 Ringe und Körper. Diese Eigenschaften kann man nun auch. 1. (R, +) ist eine kommutative Gruppe. 2. Es gilt das Assoziativgesetz bezüglich.
3.5 Ringe und Körper Gehen wir noch mal zu den ganzen Zahlen zurück. Wir wissen: (Z, + ist eine Gruppe, es gibt aber als Verknüpfung noch die Multiplikation, es gibt ein neutrales Element bezüglich, es
Mehr2 Mengenlehre. Definition: Unter einer Menge M versteht man die Zusammenfassung von unterscheidbaren Objekten (den Elementen) zu einem Ganzen.
Mengenlehre 2 Mengenlehre Definition: Unter einer Menge M versteht man die Zusammenfassung von unterscheidbaren Objekten (den Elementen) zu einem Ganzen. Üblicherweise werden Mengen mit Großbuchstaben
MehrWeitere Eigenschaften
Weitere Eigenschaften Erklärung der Subtraktion: x y := x + ( y) (5) Die Gleichung a + x = b hat die eindeutig bestimmte Lösung x = b a. Beweis: (a) Zunächst ist x = b a eine Lösung, denn a + x = a + (b
MehrVorkurs 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.
MehrNeben der Addition tritt nun die Multiplikation als weitere Struktureigenschaft
Kapitel 3 Rationale Zahlen 31 Die rationalen Zahlen (Körper, Abzählbarkeit) Was ist mit der Gleichung z q = w in Z? Für gegebene z, w Z ist diese Gleichung in der Menge der ganzen Zahlen im Allgemeinen
MehrIn diesem Kapitel wiederholen wir Begriffe und Notationen für grundlegende mathematische
Kapitel 1 Mathematische Objekte In diesem Kapitel wiederholen wir Begriffe und Notationen für grundlegende mathematische Objekte wie Tupel, Mengen, Relationen und Funktionen. Außerdem erklären wir die
MehrThemen für Bakkalaureus-Arbeiten
Themen für Bakkalaureus-Arbeiten Alle angegebenen Themen eignen sich auch für Master- bzw. Diplom-Arbeiten, wenn die Themenstellungen entsprechend weit gefaßt werden. 1. Die Ontologie der binären Relationen
MehrKapitel 2. Abbildungsgeometrie
Kapitel 2 Abbildungsgeometrie 1 Maximilian Geier, Institut für Mathematik, Campus Landau, Universität Koblenz Landau Kapitel 2 Abbildungsgeometrie 2.1 2,3,4 Geradenspiegelungen 2.2 Sinn & Orientierung
MehrLogik für Informatiker. 1. Grundlegende Beweisstrategien. Viorica Sofronie-Stokkermans Universität Koblenz-Landau
Logik für Informatiker 1. Grundlegende Beweisstrategien Viorica Sofronie-Stokkermans Universität Koblenz-Landau e-mail: sofronie@uni-koblenz.de 1 Mathematisches Beweisen Mathematische ussagen - haben oft
MehrMathematische Grundlagen der Computerlinguistik
Centrum für Informations- und Sprachverarbeitung (CIS) 2. Juni 2014 Table of Contents 1 2 Ähnlich wie Funktionen besitzen Relationen charakteristische Eigenschaften. Diese Eigenschaften definieren wie
MehrWir starten mit der Entwicklung einer algebraischen Struktur, welche u.a. gut zur Kennzeichnung von Geometrien geeignet ist.
2 Verbände Wir starten mit der Entwicklung einer algebraischen Struktur, welche u.a. gut zur Kennzeichnung von Geometrien geeignet ist. 2.1 Verbandsdefinition. Beispiele 2.1.1 Definition (Verband): Sei
MehrWie kann man beweisen, dass (H, ) eine Gruppe ist?
Wie kann man beweisen, dass (H, ) eine Gruppe ist? Wie kann man beweisen, dass (H, ) eine Gruppe ist? (zb wenn die Multiplikation mit Hilfe einer Tabelle gegeben ist) Wie kann man beweisen, dass (H, )
Mehr5. Gruppen, Ringe, Körper
5. Gruppen, Ringe, Körper 5.1. Gruppen Die Gruppentheorie, als mathematische Disziplin im 19. Jahrhundert entstanden, ist ein Wegbereiter der modernen Mathematik. Beispielsweise folgt die Gruppe, die aus
MehrGrundlagen und Diskrete Strukturen Wiederholungsaufgaben
TU Ilmenau Institut für Mathematik Dr. Jens Schreyer Teil 1: Aussagenlogik Aufgabe 1 Grundlagen und Diskrete Strukturen Wiederholungsaufgaben Stellen Sie die Wahrheitstafel für die aussagelogische Formel
MehrModulbeschreibung. Seite 1 von 5. Allgemeine Daten: Modulnummer: EI0310 Modulbezeichnung (dt.):
Modulbezeichnung (dt.): Diskrete Mathematik für Ingenieure Modulbezeichnung (en.): Discrete Mathematics for Engineers Modulniveau: BSc Kürzel: Untertitel: Semesterdauer: 1 Semester Häufigkeit: SS Sprache:
MehrLineare Algebra 1. Detlev W. Hoffmann. WS 2013/14, TU Dortmund
Lineare Algebra 1 Detlev W. Hoffmann WS 2013/14, TU Dortmund 1 Mengen und Zahlen 1.1 Mengen und Abbildungen Eine Menge ist eine Zusammenfassung wohlunterscheidbarer Objekte unserer Anschauung/unseres Denkens/unserer
MehrVorlesung: Nicht-kooperative Spieltheorie. Teil 1: Organisatorisches, Inhalte der Vorlesung und Nutzentheorie
Vorlesung: Nicht-kooperative Spieltheorie Teil 1: Organisatorisches, Inhalte der Vorlesung Dr. Thomas Krieger Wintertrimester 2009 Dr. Thomas Krieger Vorlesung: Nicht-kooperative Spieltheorie 1 / 15 Organisatorisches
MehrVorbereitungskurs Mathematik zum Sommersemester 2015 Mengen und Relationen
Vorbereitungskurs Mathematik zum Sommersemester 2015 Mengen und Relationen Susanna Pohl Vorkurs Mathematik TU Dortmund 10.03.2015 Mengen und Relationen Mengen Motivation Beschreibung von Mengen Mengenoperationen
MehrGeorg Ferdinand Ludwig Philipp Cantor geb in St. Petersburg, gest in Halle
Kapitel 1 Mengen, Relationen, Abbildungen 1.1 Mengen Georg Cantor, der Begründer der Mengenlehre, hat 1895 in [1] eine Menge folgendermaßen definiert: Unter einer Menge verstehen wir jede Zusammenfassung
Mehr4 Einige Grundstrukturen. Themen: Abbildungen und Relationen Gruppen Die natürlichen Zahlen Körper
4 Einige Grundstrukturen Themen: Abbildungen und Relationen Gruppen Die natürlichen Zahlen Körper Abbildungen Seien X und Y Mengen. Eine (einstellige) Abbildung f : X Y ordnet jedem x X genau ein Element
MehrEinführung in Sprache und Grundbegriffe der Mathematik
Einführung in Sprache und Grundbegriffe der Mathematik Markus Junker Mathematisches Institut Albert Ludwigs Universität Freiburg Wintersemester 2010/11, Version vom 22. Dezember 2010 Vorbemerkung Wozu
MehrGruppentheorie Eine Zusammenfassung
Gruppentheorie Eine Zusammenfassung Stephan Tornier ETH Zürich FS 09 21. Mai 2009 Zusammenfassung In diesem Skript sind grundlegende Definitionen und Aussagen der Gruppentheorie zusammengefasst. basierend
MehrOutline. 1 Vektoren im Raum. 2 Komponenten und Koordinaten. 3 Skalarprodukt. 4 Vektorprodukt. 5 Analytische Geometrie. 6 Lineare Räume, Gruppentheorie
Outline 1 Vektoren im Raum 2 Komponenten und Koordinaten 3 Skalarprodukt 4 Vektorprodukt 5 Analytische Geometrie 6 Lineare Räume, Gruppentheorie Roman Wienands (Universität zu Köln) Mathematik II für Studierende
MehrMathematik 1. Lösungsvorschläge zum 2. Übungsblatt
Hochschule Regensburg Fakultät Informatik/Mathematik Christoph Böhm Wintersemester 0/0 Wirtschaftsinformatik Bachelor IW Informatik Bachelor IN Vorlesung Mathematik Mathematik Lösungsvorschläge zum Übungsblatt
Mehr2. Symmetrische Gruppen
14 Andreas Gathmann 2 Symmetrische Gruppen Im letzten Kapitel haben wir Gruppen eingeführt und ihre elementaren Eigenschaften untersucht Wir wollen nun eine neue wichtige Klasse von Beispielen von Gruppen
MehrBrückenkurs Mathematik
Brückenkurs Mathematik 6.10. - 17.10. Vorlesung 1 Logik,, Doris Bohnet Universität Hamburg - Department Mathematik Mo 6.10.2008 Zeitplan Tagesablauf: 9:15-11:45 Vorlesung Audimax I 13:00-14:30 Übung Übungsräume
Mehr6. Übung zur Linearen Optimierung SS08
6 Übung zur Linearen Optimierung SS08 1 Sei G = (V, E) ein schlichter ungerichteter Graph mit n Ecken und m Kanten Für eine Ecke v V heißt die Zahl der Kanten (u, v) E Grad der Ecke (a) Ist die Anzahl
MehrFormalisierung von Sudoku Formalisieren Sie das Sudoku-Problem:
Formalisierung von Sudoku Formalisieren Sie das Sudoku-Problem: 4 4 4 4 4 1 1 1 1 2 2 3 3 5 5 5 5 5 5 6 6 6 7 7 8 8 9 9 9 9 9 8 6 Verwenden Sie dazu eine atomare Formel A[n, x, y] für jedes Tripel (n,
Mehr