Hands on Mathematics for CS

Slides:



Advertisements
Ähnliche Präsentationen
Definition [1]: Sei S eine endliche Menge und sei p eine Abbildung von S in die positiven reellen Zahlen Für einen Teilmenge ES von S sei p definiert.
Advertisements

Programmierung 1 - Repetitorium
Vorlesung Programmieren II
Diskrete Mathematik I Wintersemester 2007 A. May
Johannes-Kepler-Gymnasium
Übungsbetrieb Di neuer Raum HZO 60
Graphen Ein Graph ist eine Kollektion von Knoten und Kanten. Knoten sind einfache Objekte. Sie haben Namen und können Träger von Werten, Eigenschaften.
Hard Science – Soft Science
Prof. Dr. W. Conen 15. November 2004
Wiederholung Operationen auf Mengen Relationen, Abbildungen/Funktionen
Es sei SPEC = (, E) eine Spezifikation mit einer
Baumstrukturen Richard Göbel.
Zentralübung 22. Oktober 2008.
Forschungsstatistik I
Der Funktionsbegriff Wie sich dem Begriff der Funktion im Mathematikunterricht didaktisch sinnvoll nähern ?
Kapitel 5 Stetigkeit.
Kapitel 1 Mengen, Abbildungen, Logik
Kapitel 1 Die natürlichen und die ganze Zahlen. Kapitel 1: Die natürlichen und die ganzen Zahlen © Beutelspacher/Zschiegner April 2005 Seite 2 Inhalt.
Kapitel 6 Differenzierbarkeit. Kapitel 6: Differenzierbarkeit © Beutelspacher Juni 2005 Seite 2 Inhalt 6.1 Die Definition 6.2 Die Eigenschaften 6.3 Extremwerte.
Kapitel 4 Geometrische Abbildungen
Funktionen.
Unterrichtsvorbereitung Graphentheorie Thema: Isomorphie von Graphen Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Fakultät für Mathematik Institut für Algebra.
Zahlen mit Zahlen ausmessen
Minimum Spanning Tree: MST
Die Funktionsgleichung
Grundsätzliche Resultate Theorem: Für jeden Relationstyp R(A 1,...,A n ) und jede Menge von FDs über {A 1,...,A n } gibt es: –eine verlustlose (aber nicht.
Zerlegung und Konstruktion Frage 2: Welche Zerlegungen sind korrekt? Zerlegung ersetzt Relationstyp R(A 1,...,A n ) und Menge von assoziierten Abhängigkeiten.
§8 Gruppen und Körper (8.1) Definition: Eine Gruppe G ist eine Menge zusammen mit einer Verknüpfung, die jedem Paar (a,b) von Elementen aus G ein weiteres.
Einschub: Axiomatische Mengenlehre
§17 Produkte und Quotienten von Vektorräumen
§24 Affine Koordinatensysteme
Endliche Automaten Informatik JgSt. 13, Abitur 2009
Black Box Algorithmen Hartmut Klauck Universität Frankfurt SS
Folie 1 §15 Lineare Abbildungen (15.1) Definition: Eine Abbildung f zwischen K-Vektorräumen V und W ist linear (oder ein Vektorraumhomomorphismus), wenn.
§15 Lineare Abbildungen (15.1) Definition: Eine Abbildung f zwischen K-Vektorräumen V und W ist linear (oder ein Vektorraumhomomorphismus), wenn für alle.
§3 Allgemeine lineare Gleichungssysteme
Institut für Theoretische Informatik
Wiederholung: Definition einer Funktion
Was ist eine Funktion? Eine Zuordnung,
Black Box Algorithmen Hartmut Klauck Universität Frankfurt SS
Formale Sprachen Mathematische Grundlagen Rudolf FREUND, Marian KOGLER.
Funktionen By Leoni und Lea.
Funktionen Grundrechenarten f: y = a * x + b mit a, b ϵ R V 0.1.
§22 Invertierbare Matrizen und Äquivalenz von Matrizen
Analyse der Laufzeit von Algorithmen
..
Ein Taxibeispiel Ein Wiener Taxiunternehmen hat folgende Preisgestaltung 4,60 € Grundgebühr1,50 € pro gefahrenen km Fragen: Walter fährt mit dem Taxi und.
Grundlagen01Logik 02Mengen 03Relationen Arithmetik04Die natürlichen Zahlen 05Erweiterungen der Zahlenmenge Elementare Geometrie06Ebene Geometrie 07Trigonometrie.
Syntax, Semantik, Spezifikation - Grundlagen der Informatik R. Hartwig Kapitel 3 / 1 Algebraische Hülle und Homomorphie A = [A, F ] sei  -Algebra. Eine.
Elemente einer Z-Spezifikation
VRS Liniennetzplan der Bonner Innenstadt
Folie 1 §8 Gruppen und Körper (8.1) Definition: Eine Gruppe G ist eine Menge zusammen mit einer Verknüpfung, die jedem Paar (a,b) von Elementen aus G ein.
Binärbäume.
Programmiersprachen II Fortsetzung Datenstrukturen Balancierte Bäume 2 Prof. Dr. Reiner Güttler Fachbereich GIS HTW.
Prof. Dr.-Ing. H. Wörn, Dr.-Ing. J. Seyfried Institut für Prozessrechentechnik, Automation und Robotik; Universität Karlsruhe (TH) Einführung in.
Funktionen als zentrales Werkzeug
Wie wir in „Mathematik für alle“ die Welt der Mathematik sehen
Wir betrachten Potenzfunktionen mit natürlichen geraden Exponenten
Was sind Zuordnungen? Werden zwei Größenbereiche in Beziehung gesetzt, entstehen Zuordnungen. Ihre zeichnerische Darstellung in einem Koordinatensystem.
Quadratische Funktionen. 1. Die Normalparabel y = x² mit x Є IR x-2 -1,5-0,500,511,52 y1y1 Wertetabelle: 4 2,25 1 0, ,25 4 Die Funktion ist achsen-
Lineare Funktionen habben die Gleichung y = mx + b
Thema - Funktionen Mögliche Fragestellungen: Scheitel Nullstellen
§8 Gruppen und Körper (8.1) Definition: Eine Gruppe G ist eine Menge zusammen mit einer Verknüpfung, die jedem Paar (a,b) von Elementen aus G ein weiteres.
Mathematik.
§17 Produkte und Quotienten von Vektorräumen
2. Die rekursive Datenstruktur Baum 2.1 Von der Liste zum Baum
Funktionen als zentrales Werkzeug
DB2 – SS 2019 von Baum allgemein bis B*-Baum
DB2 – SS 2019 von Baum allgemein bis B*-Baum
 Präsentation transkript:

Hands on Mathematics for CS Injektivität, Surjektivität und Bijektivität von Funktionen Stefan Nesbigall 2030115 Sebastian Germesin 2029918

Definition: Funktion Definition: Eine Funktion zwischen zwei Mengen M und N ist eine Vorschrift f : M®N, die jedem Element x Î M ein Element y Î N zuordnet.

Definition: Injektiv Definition: Eine Funktion f : M ® N heißt injektiv, wenn: " x,y Î M: f(x) = f(y) Þ x = y keine zwei verschiedenen Pfeile aus M auf dasselbe Element in N zeigen nicht injektiv, da f(A) = f(B) Ù A ¹ B 2 Pfeile von A und B auf 1 zeigen

Definition: Surjektiv Eine Funktion f : M ® N heißt surjektiv, wenn: " y Î N: $ x Î M: f(x) = y auf alle Elemente in N mind. ein Pfeil aus M zeigt nicht surjektiv, da z.B. " x Î M: f(x) ¹ 2 kein Pfeil aus M auf 2 zeigt

Definition: Bijektiv Definition: Eine Funktion f : M ® N heißt bijektiv, wenn: f injektiv und surjektiv ist. nicht bijektiv, da weder injektiv noch surjektiv.

weitere Beispiele injektiv aber nicht surjektiv surjektiv aber nicht injektiv Injektiv und surjektiv Þ bijektiv

Real-World Beispiele (injektiv) (Zugnummer, Datum) ® (Gleis, Uhrzeit) jeder Zugnummer in Verbindung mit einem Datum fährt zu einer best. Zeit auf einem Gleis ab/ein. Produktnummer ® (Bezeichnung, Preis, Gewicht) jede Produktnummer kennzeichnet eindeutig das Produkt mit seinen jeweiligen Eigenschaften.

Real-World Beispiele (surjektiv) Kind ® Vater jedes Kind besitzt einen Vater, ein Vater kann jedoch mehrere Kinder haben Zimmer/Raum ® Gebäude jedes Zimmer befindet sich in einem Gebäude, dort können jedoch auch mehrere Zimmer sein. (Flugnummer, Datum) ® Abflugszeit jeder Flugnummer in Verbindung mit einem Datum wird eine Abflugszeit zugeordnet; zu dieser Zeit können aber mehrere Flugzeuge starten.

Real-World Beispiele (bijektiv) Student ® Matrikelnummer jeder Student hat eine Matrikelnummer und umgekehrt. Buch ® ISBN jedes Buch läßt sich über seine ISBN finden. Bankleitzahl ® Bank jede Bank besitzt genau eine BLZ und man kann jeder BLZ eine Bank zuordnen.

analytische Betrachtung Injektiv: Innerhalb der Definitionsbereiche darf die parallel-verschobene x-Achse nur einmal den Graphen schneiden. f : IR ® IR f(x) = x³ Surjektiv: Der Graph muß bei Projektion auf die y-Achse innerhalb der Definitionsbereiche eine (durchgezogene) Linie ergeben. Bijektiv: Der Graph muß injektiv und surjektiv sein.

analytische Beispiele f: IR ® IR f(x) = x²

analytische Beispiele f: IR ® IR nicht injektiv

analytische Beispiele f: IR ® IR nicht injektiv nicht surjektiv f(x) = x²

analytische Beispiele f: IR ® IR nicht injektiv nicht surjektiv f: IR ® IR+ f(x) = x²

analytische Beispiele f: IR ® IR nicht injektiv nicht surjektiv f: IR ® IR+ nicht injektiv surjektiv f(x) = x²

analytische Beispiele f: IR ® IR nicht injektiv nicht surjektiv f: IR ® IR+ nicht injektiv surjektiv f(x) = x² f: IR+ ® IR+

analytische Beispiele f: IR ® IR nicht injektiv nicht surjektiv f: IR ® IR+ nicht injektiv surjektiv f(x) = x² f: IR+ ® IR+ injektiv surjektiv Þ bijektiv

Fazit: Große Gefahr durch Verwechselung der einzelnen Begriffe (injektiv, surjektiv) mathematische und anschauliche Definitionsweise Betrachtungsweisen Mengenbetrachtung Sonderfälle (z.B. leere Mengen) analytische Betrachtung Achtung Definitionsbereiche