Mathematische Grundlagen

Slides:



Advertisements
Ähnliche Präsentationen
8. Termin Teil B: Wiederholung Begriffe Baum
Advertisements

Eulerscher Polyedersatz
Programmierung 1 - Repetitorium WS 2002/2003 Programmierung 1 - Repetitorium Andreas Augustin und Marc Wagner Homepage:
Programmierung 1 - Repetitorium
Minimum Spanning Tree: MST
Elementare Grundlagen der Vektorrechnung
7.2 B-Bäume / B*-Bäume als Hilfsmittel zur Indexorganisation
LS 2 / Informatik Datenstrukturen, Algorithmen und Programmierung 2 (DAP2)
Claudio Moraga; Gisbert Dittrich
Graphen Ein Graph ist eine Kollektion von Knoten und Kanten. Knoten sind einfache Objekte. Sie haben Namen und können Träger von Werten, Eigenschaften.
B-Bäume.
7. Natürliche Binärbäume
R. Der - Vorlesung Algorithmen und Datenstrukturen (Magister)
Marco Barz Seminar über Algorithmen SoSe2007
Manfred Thaller, Universität zu Köln Köln 22. Januar 2009
Einführung in die Informationsverarbeitung Teil Thaller Stunde VI: Wege und warum man sie geht Graphen. Manfred Thaller, Universität zu Köln Köln.
WS Algorithmentheorie 02 - Polynomprodukt und Fast Fourier Transformation Prof. Dr. Th. Ottmann.
Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen (27 – Kürzeste Wege) Prof. Th. Ottmann.
Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen (17 – Bäume: Grundlagen und natürliche Suchbäume) Prof. Th. Ottmann.
Union-Find-Strukturen
Algorithmen und Datenstrukturen
Reguläre Sprachen Karin Haenelt.
1 Endliche Automaten in der Sprachtechnologie Einführung Karin Haenelt
© Karin Haenelt 2006, Äquivalenzen Reg.Ausdrücke, Reg.Sprachen, EA ( ) 1 Reguläre Sprachen Karin Haenelt.
1 Endliche Automaten in der Sprachtechnologie Kursthemen Karin Haenelt
Parsing regulärer Ausdrücke
© Karin Haenelt 2006, Operationen auf Akzeptoren und Transduktoren, ( ) 1 Operationen auf endlichen Akzeptoren und Transduktoren.
© Karin Haenelt 2005, Endliche Automaten: Alphabet, Zeichenreihe, Sprache, Endliche Automaten Grundlagen: Alphabet, Zeichenreihe, Sprache.
Mathematische Grundlagen
EINI-I Einführung in die Informatik für Naturwissenschaftler und Ingenieure I Vorlesung 2 SWS WS 99/00 Gisbert Dittrich FBI Unido
Unterrichtsvorbereitung Graphentheorie Thema: Isomorphie von Graphen Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Fakultät für Mathematik Institut für Algebra.
1 Kap. 2 Graphen Kap. 2.1 Netze Beispiele: MVV, Autobahnen, WIN, E/R, LH-Flüge, Stützgraphen, Petri-Netze, SIPs, ISA-Hierarchien, Operator-Graphen, Wartegraphen.
Institut für Kartographie und Geoinformation Dipl.-Ing. J. Schmittwilken Diskrete Mathe II Übung
Klausur „Diskrete Mathematik II“
Institut für Kartographie und Geoinformation Diskrete Mathematik I Vorlesung Bäume-
Minimum Spanning Tree: MST
Heute: Scherenzange zeichnen
Ralf KüstersDagstuhl 2008/11/30 2 Ralf KüstersDagstuhl 2008/11/30 3.
Vortrag über Graphen Von Jörg Hendricks.
Diskrete Mathe 9 Vorlesung 9 SS 2001
Vektoren Grundbegriffe für das Information Retrieval
Flüsse, Schnitte, bipartite Graphen
Effiziente Algorithmen
Geoinformation I Vorlesung 8 WS 2000/2001 Graphen.
Diskrete Mathematik II
Black Box Algorithmen Hartmut Klauck Universität Frankfurt SS
Information und Kommunikation Hartmut Klauck Universität Frankfurt SS
Relationale Algebra Vortrag am © 2007 Daniel Birkholz.
Vorlesung Binärer Suchbaum II-
Graphen und Bäume.
Kapitel 8: Graphalgorithmen 8. 1 Grundlagen 8
Determinanten und Cramer‘sche Regel
Informatik Datenstruktur Graph 3.1 Einfache Graphen
Analyseprodukte numerischer Modelle
Kapitel 8: Graphalgorithmen 8. 1 Grundlagen 8
Fachschaft Mathematik und Informatik
Informatik Datenstruktur Graph 3.2 Repräsentation von Graphen
Peer-to-Peer-Netzwerke
se_4_graphen_und_baeume_I.ppt1 Softwareengineering Graphen und Bäume 1 Prof. Dr.-Ing. Axel Benz, Berlin School of Economics and Law.
Karl-Franzens Universität Graz, Inst. f. Psychologie, Abt. f
Institut für Kartographie und Geoinformation Prof. Dr. Lutz Plümer Geoinformation II 6. Sem. Vorlesung Mai 2000 Konstruktion des Voronoi-Diagramms.
Algorithmische Probleme in Funknetzwerken IV
Einführung Dateisystem <-> Datenbanksystem
Eine kurze Geschichte der Graphentheorie
Institut für Kartographie und Geoinformation Prof. Dr. Lutz Plümer Diskrete Mathematik II Vorlesung Datenstrukturen für den Algorithmus von.
Binärer Baum, Binärer Suchbaum I
VRS Liniennetzplan der Bonner Innenstadt
2. Mathematische und informatische Grundlagen Mathematische Grundlagen wichtig für Modellierung der Realität und für die Informationsverarbeitung Grundlagen.
Prof. Dr.-Ing. H. Wörn, Dr.-Ing. J. Seyfried Institut für Prozessrechentechnik, Automation und Robotik; Universität Karlsruhe (TH) Einführung in.
Einführung in die Informationsverarbeitung Teil Thaller Stunde V: Wege und warum man sie geht Graphen. Köln 14. Januar 2016.
 Präsentation transkript:

Mathematische Grundlagen Graphen und Operationen auf Graphen Karin Haenelt

Graphen Definitionen Operationen auf Graphen Graph-Repräsentationen

Vorbemerkung „Wenn hier von Knoten und Kanten gesprochen wird, so ist dies nur eine Veranschaulichung, die sich an einen gezeichneten Graphen anlehnt. Die Definitionen sind davon unabhängig.“ (Kunze, 2001, 32) Graphen sind Mengen, in denen die Elemente in bestimmten Beziehungen zueinander stehen

Definition: Graph Ein Graph G = (V,E) besteht aus ungerichteter Graph einer Menge V von Knoten (vertices) einer Menge E von Kanten (edges) wobei die Kanten zwei Knoten miteinander verbinden ungerichteter Graph jede Kante e = {v1,v2} ist ein ungeordnetes Paar gerichteter Graph (directed graph) jede Kante e = (v1,v2) ist ein geordnetes Paar, d.h. jede Kante hat eine Orientierung, einen Anfangspunkt und einen Endpunkt

Definitionen: benachbart, indiziert, Grad

Definitionen: Schlinge, Mehrfachkante

Definitionen: Weg, Zyklus, Masche Kunze, 2001

Definitionen: Wurzel, terminaler Knoten Kunze, 2001

Operationen auf Graphen Grundoperationen: Einfügen, Löschen Traversion von Graphen Relation „benachbart“ Traversionsmethoden Mengenoperationen Komplement (complement) Vereinigung (union) Durchschnitt (intersection) Verbindung (join) Kartesisches Produkt (Cartesian product) Komposition (composition) Differenz (difference)

Operationen: Komplement Definition1 Erläuterung2 Das Komplement eines Graphen G hat V(G) als Kantenmenge zwei Kanten sind in dann und nur dann benachbart, wenn sie in G nicht benachbart sind 1 White, 1984, 9 2+Beispiel Harary, 1974, 25

Operationen: Vereinigung von zwei disjunkten oder nicht disjunkten Graphen, Annahmen: bzw. Definition1 1 White, 1984, 9 Beispiel Harary, 1974, 25

Operationen: Vereinigung Beispiel: nicht-disjunkte, gerichtete und etikettierte Graphen c:3 a:1 b:2 d:4 e:5 i:9 a:1 b:2 h:8 c:3 a:1 b:2 d:4 e:5 h:8 i:9

Operationen: Durchschnitt von zwei disjunkten oder nicht disjunkten Graphen, Annahmen: bzw. Definition Die Graphen heißen disjunkt, wenn der Durchschnitt von je zwei Graphen leer ist. Sie heißen kantendisjunkt, Kantenmengen leer ist.1 1 Wagner, 1970, 23

Operationen: Durchschnitt Beispiel: nicht-disjunkte, gerichtete und etikettierte Graphen c:3 a:1 b:2 d:4 e:5 i:9 a:1 b:2 h:8 a:1 b:2

Operationen: Verbindung von zwei disjunkten Graphen, Annahme: Definition1 1 White, 1984, 10 Beispiel Harary, 1974, 31

Operationen: Kartesisches Produkt von zwei disjunkten Graphen, Annahme: Definition1 w2 u2 v2 u1 u1u2 u1v2 u1w2 v1 v1u2 v1v2 v1w2 1 White, 1984, 10 Beispiel Harary, 1974, 32

Operationen: Kartesisches Produkt: Beispiel g0 g1 h2 h0 h1 g0h2 g0h0 g0h1 g1h2 g1h0 g1h1 g0h0 g0h1 g0h2 g1h0 g1h1 g1h2 gyhy g0h0 g0h1 g0h2 g1h0 g1h1 g1h2 gxhx

Operationen: Komposition von zwei disjunkten Graphen, Annahme: Definition1 w2 u2 v2 u1u1 u2v1 u1 u1w2 u1u2 u1v2 v1w2 v1u2 v1v2 v2u1 v2v1 v1 w2u1 w2v1 1 White, 1984, 10 Beispiel Harary, 1974, 32

Operationen: Komposition: Beispiel h2 h0 h1 g0 g0h0 g0h1 g0h2 g1 g1h0 g1h1 g1h2 g0h0 g0h1 g0h2 g1h0 g1h1 g1h2 gyhy g0h0 g0h1 g0h2 g1h0 g1h1 g1h2 gxhx

Graph-Repräsentationen I: Adjazenz-Matrix 1 3 2 4 Standish, 1997, 306

Graph-Repräsentationen II: Adjazenz-Liste 2 V Link V Link V Link V Link 1 2 3 1 3 2 3 4 5 3 4 4 5 4 5 1 Graph G Sequentielle Adjazenzliste für G Verkettete Adjazenzliste für G Standish, 1997, 308

Literatur Harary, Frank (1969). Graph Theory. Reading, Mass.: Addison-Wesley Publishing Company. (deutsche Übersetzung: Graphentheorie. München: Oldenbourg Verlag, 1974) Kunze, Jürgen (2001). Computerlinguistik. Voraussetzungen, Grundlagen, Werkzeuge. Vorlesungsskript. Humboldt Universität zu Berlin. http://www2.rz.hu-berlin.de/compling/Lehrstuhl/Skripte/Computerlinguistik_1/index.html Standish, Thomas A. (1997). Data Structures in Java. Reading, Mass.: Addison-Wesley Longman Inc. Wagner, Klaus (1970). Graphentheorie. Mannheim: Bibliographisches Institut A.G. White, Arthur T. (1984). Graphs, Groups and Surfaces. Amsterdam: Elsevier Science Publishers B.V.