Kytkentäfunktioiden monimutkaisuuden alaraja, Copy-funktio, Itsereitittävyys
|
|
- Kirsti Salonen
- 6 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 Kytkentäfunktioiden monimutkaisuuden alaraja, Copy-funktio, tsereitittävyys Rka/ML -k99 Tiedonvälitystekniikka 12-1 Luentoaikataulu Kytkentäkenttien monimutkaisuus, itsereitittävyys Kytkentäkenttien teknologia SDH/Marko Luoma Vikasietoisuus ja luotettavuus YKM perusteet ja MTP SUP TCAP(1h) Easter MAP V H.323 /P Telephony Rka/ML -k99 Tiedonvälitystekniikka 12-2
2 Kytkentöjen kokonaismäärä kentässä Yksi yhteen C = {(i,o) i, o } (i,o) C ja (i,o ) C o = o (i,o) C ja (i,o) C i = i Yksi moneen C = {(i,n i ) i, n i } - tulojen joukko, - lähtöjen joukko C - Kytkentöjen kuvaus Rka/ML -k99 Tiedonvälitystekniikka 12-3 Yksipistekytkentöjen määrä on! Visualisoidaan joukkoja C = 2 2! = 2 = 3 3! = 6 C:n muodostus: umeroidaan tulot, laitetaan numerot mielivaltaiseen järjestykseen. Rka/ML -k99 Tiedonvälitystekniikka 12-4
3 Monipistekytkenöjen vaikutus? Joukko C, kun = 3 jne Joukossa C jokainen lähtö voi valita tulonsa --> C:ssä on elementtiä Joukko C on merkittävästi laajempi kuin edellä! Rka/ML -k99 Tiedonvälitystekniikka 12-5 Kentän kombinatorinen monimutkaisuus ζ(g) - Graafin G toteuttamien legitiimien erilaisten kytkentäkonfiguraatioiden C lukumäärän kaksikantainen logaritmi. R - kentän kytkinten lukumäärä. 2 R - kentän, jossa on R kytkintä, tilojen määrä. Karkea yläraja: ζ R Tarkempia ylärajoja saadaan: - poistetaan ei legitiimit tilat esim. joissa kaksi kytkintä on liittynyt samaan lähtöön - joissa kaksi kentän tilaa tuottaa saman C. Rka/ML -k99 Tiedonvälitystekniikka 12-6
4 Benes -verkon kasvu Kytkinten lukumäärä = /2 Baseline verkko BEES -verkko Käänteinen baseline verkko Porrasten lukumäärä = 2 log 2-1 Kytkentäpisteiden lukumäärä on porrasten lukumäärä kytkinten lkm portaassa = 4 /2 (2 log 2-1) 4 log 2 Rka/ML -k99 Tiedonvälitystekniikka 12-7 Kompleksisuuden alaraja lasketaan kentän funktion avulla letetaan että kytkentäkenttä on x ja sen rakenne on täysiulotteinen. Lukumäärä(C) =! ζ = log 2 (!) ~ log 2 () - 1,44 + ½log 2 () Benes -verkon 2x2 kytkinten määrä on (/2)(2log 2-1) = log 2 () - ½ ~ ζ eli likimain minimimäärä kytkimiä! tilan toteuttamiseksi. Rka/ML -k99 Tiedonvälitystekniikka 12-8
5 Kytkentäfunktiot luonnehtivat kentän tavoitetta C - Kytkentöjen kuvaus Pt-to-pt kytkentäfunktio Multicastfunktio Yksi yhteen C = {(i,o) i, o } (i,o) C ja (i,o ) C o = o (i,o) C ja (i,o) C i = i Yksi moneen Tavoite: Selvittää kytkentöjen kokonaismääräkentässä ja kentän vähimmäismonimutkaisuus. Rka/ML -k99 Tiedonvälitystekniikka 12-9 Keskitinfunktio Copy-funktio A A C = {(i,o) i A, o } (i,o) C ja (i,o ) C o = o (i,o) C ja (i,o) C i = i C = {(i,n i ) i, Σn i = } Lähtöjen n i järjestyksellä ja identiteetillä ei väliä (output unspecific). Huom: Copy-funktio =/= multicast!!! Rka/ML -k99 Tiedonvälitystekniikka 12-10
6 Voidaan tarkastella eri funktioiden toteuttamien kytkentäkonfiguraatioden C määrää ζ ζ pt-pt-kytkinfunktio ζ multicastfunktio ζ keskitinfunktio Määritelmän mukaan sanomme, että graafi G on uudelleen järjestettävästi estoton, jos se toteuttaa kaikki kytkentäkonfiguraatiot C. Siis ζ f ζ(g) Siis tarkastelemalla eri funktioiden kytkentäkonfiguraatioiden lukumäärää saamme selville uudelleen järjestettävän kentän monimutkaisuuden alarajan. Rka/ML -k99 Tiedonvälitystekniikka Pt-pt-kytkentäfunktion monimutkaisuuden alaraja Pt-pt-kytkentäfunktio Haluamme siis toteuttaa! erilaista C. Käytetään Sterlingin likiarvoa:! 2π +1/2 e - = 2π exp 2 ( log 2 - log 2 e + 1/2 log 2 ) ζ pt-pt = log 2! log /2 log 2 Yksi yhteen Kaikki i kytketty tasan yhteen o. HUM: Benes verkon kytkinten määrä oli log 2 - /2, joka on hyvin lähellä alarajaa ζ pt-pt. Rka/ML -k99 Tiedonvälitystekniikka 12-12
7 Multicastfunktion monimutkaisuuden alaraja Multicastfunktio Jokainen o voi siis valita minkä tahansa i. Siis me haluamme toteuttaa = exp 2 ( log 2 ) kytkentäkonfiguraatiota C. ζ mtcast - ζ pt-pt 1.44 C = {(o, i) i, o } Jokainen o on kytketty johonkin i. Kenttää, joka toteuttaisi multicastin ja olisi monimutkaisuudeltaan alarajan tuntumassa ei tunneta. Tiedetään, että Benes verkko toteuttaa multicastin, jos kytkinten määrä kaksinkertaistetaan p-to-pt kytkentäkenttään verrattuna. Rka/ML -k99 Tiedonvälitystekniikka Keskitinfunktion monimutkaisuuden alaraja Keskitinfunktio A C = {i i A, i lukumäärä = (< M)} Joukkoja C on M kappaletta M ζ keskitin = log 2 M!! (M-)! ζ keskitin = M H(c) c = /M H(c) = c log 2 c (1 c) log 2 (1 c) Eli keskittemen teoreettinen monimutkaisuus on verrannollinen tulojen määrään. Käytännön ratkaisuja ei kuitenkaan tunneta ja tarvitaan tiukasti estottomia keskittimiä => käytetään M logm kenttiä. Rka/ML -k99 Tiedonvälitystekniikka 12-14
8 Kuvausten lukumäärä Copy-kentässä C = {(i,n i ) i, Σn i = } Erilaisten C lukumäärä on M 1 + M 1 Kuinka monella tavalla oliota voidaan laittaa M koriin. M tuloa lähtöä 1,2 1 0,8 ζ (M 1 + ) H M 1 M 1 + 0,6 0,4 Series1 H(c) = c log 2 c (1 c) log 2 (1 c) 0, ,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Rka/ML -k99 Tiedonvälitystekniikka Kopioiden muodostus binääriverkolla Kopiointi toteutetaan verkkoa edeltävällä levityspuulla, jonka jälkeen on järjestelijä. Kopioinnissa tarvitaan tieto tulojohdosta ja kopioiden lukumäärästä. Kopioinnissa verrataan kopiovälin binääriarvoja ja suoritetaan kopiointi- / reitityspäätös arvojen perusteella. Rka/ML -k99 Tiedonvälitystekniikka 12-16
9 Banyan-pohjainen levityspuu Rka/ML -k99 Tiedonvälitystekniikka Multicast kentän voi rakentaa rekursiivisesti esim. Copykenttä + pt-to-pt kenttä 9 Tämä johtaa kuitenkin portaiden lukumäärän kasvuun, mikä voi olla epätoivottavaa. 9 Moniportaisille kentille on ominaista polun haun/kontrollin monimutkaisuus. 9 Tätä ongelmaa yritetään ratkaista mm. itsereitittävyydellä. Rka/ML -k99 Tiedonvälitystekniikka 12-18
10 tsereitittävyys perustuu osoitteeseen, joka kertoo polun kentän läpi tsereitittävyys on pakettikytkentäkentän mahdollinen ominaisuus. Paketilla on otsikko, jota käytetään polun löytämiseksi kentän läpi. Polkuja tulolta lähdölle on yksi (tai useampi). tsereititysosoite b K... b 1 tsereititysosoite b K... b 2 tsereititysosoite b K lähtö b1 lähtö b2 lähtö bk oodi S 1 n 1 lähtöä oodi S 2 n 2 lähtöä oodi S K n K lähtöä Rka/ML -k99 Tiedonvälitystekniikka Yhden polun perusverkot ovat Baseline verkon muunnelmia Banyan verkko Baseline verkko Shuffle exchange (omega) verkko Flip verkko Rka/ML -k99 Tiedonvälitystekniikka 12-20
11 tse-reitittävä shuffleverkko numeroidaan säännöllisesti Rka/ML -k99 Tiedonvälitystekniikka = 2 n tuloa ja 2 n lähtöä. Benesrakenne => Portaita on n kpl ja kytkimiä /2 = 2 n-1 kussakin portaassa. Portaan kytkimet numeroidaan ylhäältä alas n-1-1. Portaiden numerointiin tarvitaan n - 1 bittiä. Portaita yhdistävät kaaret numeroidaan ylhäältä alas n bitillä. tse-reitittävässä shuffleverkossa lähdön numero toimii reititysosoitteena porras ylä=0ala= k k+1 kaari Portaan k solmun nro = kaaren nro - oikean puoleisin bitti Portaan k +1 solmun nro = kaaren nro - vasemman puoleisin bitti Rka/ML -k99 Tiedonvälitystekniikka 12-22
12 tse-reititys esimerkki kaari kaari kaari 3 kaari tulo lähtö kaari 1 kaari 2 kaari 3 kaari 4 Rka/ML -k99 Tiedonvälitystekniikka Jos = soitteen pituus on n = 16 bittiä. = 256, soite = 8 bittiä. Ratkaisun rajoitukset 9Banyan verkko on estollinen. 9Se toteuttaa exp 2 (1/2 log 2 ) = ( ) 1/2 kytkentäkonfiguraatiota. 9Tämä on vähemmän kuin vaadittu! exp 2 ( log 2 ). => 9oodien välisten kaarien määrää voidaan nostaa, tai 9Shufflea voidaan monistaa Cantor verkon tapaan, tai 9Kaksi shufflea voidaan laittaa peräkkäin (vrt BEES verkko). 9Myös puskurointia väliportaissa voidaan käyttää. 9 Yksinkertaiset matriisiverkot aina kun mahdollista. Rka/ML -k99 Tiedonvälitystekniikka 12-24
Kytkentäfunktioiden monimutkaisuuden alaraja, Copy-funktio, Itsereitittävyys
Kytkentäfunktioiden monimutkaisuuden alaraja, Copy-funktio, tsereitittävyys Rka/ML -k98 Tiedonvälitystekniikka 12-1 Kopioiden muodostus binääriverkolla Kopiointi toteutetaan verkkoa edeltävällä levityspuulla,
LisätiedotKytkentäfunktioiden monimutkaisuuden alaraja, Copy-funktio, Itsereitittävyys
Kytkentäfunktioiden monimutkaisuuden alaraja, Copy-funktio, tsereitittävyys Rka/ML -k2 Tiedonvälitystekniikka 8-1 Kurssin kuva välitysjärjestelmästä H.323 or SP P SP or SUP PABX CAS, R2 SD Kytkentäkenttä
LisätiedotKytkentäkentät - Rekursio, Cantor-verkko. Kytkentäkentän ominaisarvoja
Kytkentäkentät - Rekursio, Cantor-verkko Kertaus Estottomuus Uudelleen järjestely Tiukasti estoton Yleinen kolmiportainen verkko Closin -verkko Benes -verkko Cantor -verkko Kytkentäpisteet ja kompleksisuus
LisätiedotKytkentäkentät - Rekursio, Cantor-verkko
Kytkentäkentät - Rekursio, Cantor-verkko Kertaus Estottomuus Uudelleen järjestely Tiukasti estoton Yleinen kolmiportainen verkko Closin -verkko Benes -verkko Cantor -verkko Kytkentäpisteet ja kompleksisuus
LisätiedotKytkentäkentät, luento 2 - Kolmiportaiset kentät
Kytkentäkentät, luento - Kolmiportaiset kentät Kolmiportaiset kytkentäkentät - esitystapoja ja esimerkkejä Kytkentäkenttien vertailuperusteet ƒ Estottomuus, looginen syvyys, ajokyky Closin -verkko Paull
LisätiedotKytkentäkentät, luento 2 - Kolmiportaiset kentät
Kytkentäkentät, luento - Kolmiportaiset kentät Kolmiportaiset kytkentäkentät - esitystapoja ja esimerkkejä Kytkentäkenttien vertailuperusteet Estottomuus, looginen syvyys, ajokyky Closin -verkko Paull
LisätiedotPiirikytkentäiset kytkentäkentät. Kapeakaistakenttä kytkee PCM-aikavälejä
Piirikytkentäiset kytkentäkentät Mitä ja miksi Aikakytkentä Tilakytkentä Analogiat Tila-tila Aika-tila AA AT TA TT Rka/ML -k000 Tiedonvälitystekniikka I 4 - Kapeakaistakenttä kytkee PCM-aikavälejä PCM30
LisätiedotKytkentäkentän teknologia
Kytkentäkentän teknologia Kertaus kentän rakenteeseen vaikuttavat teknologiset tekijät Huom. tätä ei löydy kirjasta! Rka/ML -k99 Tiedonvälitystekniikka I 0 - Kertaus - Tilaporras - esimerkki Tilakytkin
LisätiedotPiirikytkentäiset kytkentäkentät
Piirikytkentäiset kytkentäkentät Mitä ja miksi Tilakytkentä Aikakytkentä Analogiat Tila-tila Aika-tila Kaksiportaiset kytkentäkentät AA AT TA TT Rka/ML -k00 Tiedonvälitystekniikka I 4 - Kurssin kuva välitysjärjestelmästä
LisätiedotKytkentäkentän teknologia
Kytkentäkentän teknologia Kertaus kentän rakenteeseen vaikuttavat teknologiset tekijät Huom. tätä ei löydy kirjasta! Rka/ML -k00 Tiedonvälitystekniikka 9 - Kurssin kuva välitysjärjestelmästä H.33 or SIP
LisätiedotKytkentäkentän teknologia
Kytkentäkentän teknologia Kertaus kentän rakenteeseen vaikuttavat teknologiset tekijät Huom. tätä ei löydy kirjasta! Rka/ML -k000 Tiedonvälitystekniikka I 9 - Kertaus - Tilaporras - esimerkki Tilakytkin
LisätiedotAlgoritmit 1. Luento 8 Ke Timo Männikkö
Algoritmit 1 Luento 8 Ke 1.2.2017 Timo Männikkö Luento 8 Järjestetty binääripuu Solmujen läpikäynti Binääripuun korkeus Binääripuun tasapainottaminen Graafit ja verkot Verkon lyhimmät polut Fordin ja Fulkersonin
LisätiedotInduktiotodistus: Tapaus n = 0 selvä; ol. väite pätee kun n < m.
Väite: T (n) (a + b)n 2 + a. Induktiotodistus: Tapaus n = 0 selvä; ol. väite pätee kun n < m. Huomaa että funktion x x 2 + (m 1 x) 2 kuvaaja on ylöspäin aukeava paraabeli, joten funktio saavuttaa suurimman
LisätiedotAlgoritmit 1. Luento 9 Ti Timo Männikkö
Algoritmit 1 Luento 9 Ti 7.2.2017 Timo Männikkö Luento 9 Graafit ja verkot Kaaritaulukko, bittimatriisi, pituusmatriisi Verkon lyhimmät polut Floydin menetelmä Lähtevien ja tulevien kaarien listat Forward
LisätiedotDatatähti 2019 loppu
Datatähti 2019 loppu task type time limit memory limit A Summa standard 1.00 s 512 MB B Bittijono standard 1.00 s 512 MB C Auringonlasku standard 1.00 s 512 MB D Binääripuu standard 1.00 s 512 MB E Funktio
Lisätiedotj n j a b a c a d b c c d m j b a c a d a c b d c c j
TEKNILLINEN KORKEAKOULU Tietoliikenne- ja tietoverkkotekniikan laitos S-38.115 Liikenneteorian perusteet, Kevät 2008 Demonstraatiot Luento 12 29.2.2008 D12/1 Tarkastellaan verkkoa, jossa on solmua ja linkkiä.
LisätiedotMatematiikan peruskurssi 2
Matematiikan peruskurssi Demonstraatiot III, 4.5..06. Mikä on funktion f suurin mahdollinen määrittelyjoukko, kun f(x) x? Mikä on silloin f:n arvojoukko? Etsi f:n käänteisfunktio f ja tarkista, että löytämäsi
LisätiedotVerkon värittämistä hajautetuilla algoritmeilla
Verkon värittämistä hajautetuilla algoritmeilla 5 12 30 19 72 34 Jukka Suomela 15 77 18 4 9. tammikuuta 2012 19 2 68 Verkko 2 Verkko solmu 3 Verkko solmu kaari 4 Hajautettu järjestelmä solmu (tietokone)
Lisätiedot13 Lyhimmät painotetut polut
TIE-20100 Tietorakenteet ja algoritmit 297 13 Lyhimmät painotetut polut BFS löytää lyhimmän polun lähtösolmusta graafin saavutettaviin solmuihin. Se ei kuitenkaan enää suoriudu tehtävästä, jos kaarien
Lisätiedot6.4. Järjestyssuhteet
6.4. Järjestyssuhteet Joukon suhteilla voidaan kuvata myös alkioiden järjestystä tietyn ominaisuuden suhteen. Järjestys on myös kaksipaikkainen suhde (ja on monia erilaisia järjestyksiä). Suhde R joukossa
Lisätiedotisomeerejä yhteensä yhdeksän kappaletta.
Tehtävä 2 : 1 Esitetään aluksi eräitä havaintoja. Jokaisella n Z + symbolilla H (n) merkitään kaikkien niiden verkkojen joukkoa, jotka vastaavat jotakin tehtävänannon ehtojen mukaista alkaanin hiiliketjua
Lisätiedot58131 Tietorakenteet (kevät 2009) Harjoitus 11, ratkaisuja (Topi Musto)
811 Tietorakenteet (kevät 9) Harjoitus 11, ratkaisuja (Topi Musto) 1. Bellmanin-Fordin algoritmin alustusvaiheen jälkeen aloitussolmussa on arvo ja muissa solmuissa on arvo ääretön. Kunkin solmun arvo
LisätiedotKurssikoe on maanantaina 29.6. Muista ilmoittautua kokeeseen viimeistään 10 päivää ennen koetta! Ilmoittautumisohjeet löytyvät kurssin kotisivuilla.
HY / Avoin ylioisto Johdatus yliopistomatematiikkaan, kesä 201 Harjoitus 7 Ratkaisut palautettava viimeistään perjantaina 26.6.201 klo 16.00. Huom! Luennot ovat salissa CK112 maanantaista 1.6. lähtien.
Lisätiedotf(n) = Ω(g(n)) jos ja vain jos g(n) = O(f(n))
Määritelmä: on O(g(n)), jos on olemassa vakioarvot n 0 > 0 ja c > 0 siten, että c g(n) kun n > n 0 O eli iso-o tai ordo ilmaisee asymptoottisen ylärajan resurssivaatimusten kasvun suuruusluokalle Samankaltaisia
LisätiedotAlgoritmit 2. Luento 5 Ti Timo Männikkö
Algoritmit 2 Luento 5 Ti 26.3.2019 Timo Männikkö Luento 5 Puurakenteet B-puu B-puun korkeus B-puun operaatiot B-puun muunnelmia Algoritmit 2 Kevät 2019 Luento 5 Ti 26.3.2019 2/34 B-puu B-puut ovat tasapainoisia
Lisätiedot10. Painotetut graafit
10. Painotetut graafit Esiintyy monesti sovelluksia, joita on kätevä esittää graafeina. Tällaisia ovat esim. tietoverkko tai maantieverkko. Näihin liittyy erinäisiä tekijöitä. Tietoverkkoja käytettäessä
LisätiedotPARITUS KAKSIJAKOISESSA
PARITUS KAKSIJAKOISESSA GRAAFISSA Informaatiotekniikan t iik seminaari i Pekka Rossi 4.3.2008 SISÄLTÖ Johdanto Kaksijakoinen graafi Sovituksen peruskäsitteet Sovitusongelma Lisäyspolku Bipartite matching-algoritmi
LisätiedotAlgoritmit 1. Demot Timo Männikkö
Algoritmit 1 Demot 1 31.1.-1.2.2018 Timo Männikkö Tehtävä 1 (a) Algoritmi, joka tutkii onko kokonaisluku tasan jaollinen jollain toisella kokonaisluvulla siten, että ei käytetä lainkaan jakolaskuja Jaettava
LisätiedotV. V. Vazirani: Approximation Algorithms, luvut 3-4 Matti Kääriäinen
V. V. Vazirani: Approximation Algorithms, luvut 3-4 Matti Kääriäinen Luento omatoimisen luennan tueksi algoritmiikan tutkimusseminaarissa 23.9.2002. 1 Sisältö Esitellään ongelmat Steiner-puu Kauppamatkustajan
Lisätiedotj(j 1) = n(n2 1) 3 + (k + 1)k = (k + 1)(k2 k + 3k) 3 = (k + 1)(k2 + 2k + 1 1)
MS-A0401 Diskreetin matematiikan perusteet Tentti ja välikokeiden uusinta 10.11.015 Kirjoita jokaiseen koepaperiin nimesi, opiskelijanumerosi ym. tiedot! Laskimia tai taulukoita ei saa käyttää tässä kokeessa!
LisätiedotAlgoritmit 2. Luento 7 Ti Timo Männikkö
Algoritmit 2 Luento 7 Ti 4.4.2017 Timo Männikkö Luento 7 Joukot Joukko-operaatioita Joukkojen esitystapoja Alkiovieraat osajoukot Toteutus puurakenteena Algoritmit 2 Kevät 2017 Luento 7 Ti 4.4.2017 2/26
LisätiedotAlgoritmit 1. Luento 7 Ti Timo Männikkö
Algoritmit 1 Luento 7 Ti 31.1.2017 Timo Männikkö Luento 7 Järjestetty binääripuu Binääripuiden termejä Binääripuiden operaatiot Solmun haku, lisäys, poisto Algoritmit 1 Kevät 2017 Luento 7 Ti 31.1.2017
LisätiedotTietorakenteet ja algoritmit - syksy 2015 1
Tietorakenteet ja algoritmit - syksy 2015 1 Tietorakenteet ja algoritmit - syksy 2015 2 Tietorakenteet ja algoritmit Johdanto Ari Korhonen Tietorakenteet ja algoritmit - syksy 2015 1. JOHDANTO 1.1 Määritelmiä
LisätiedotAlgoritmit 1. Luento 12 Ke Timo Männikkö
Algoritmit 1 Luento 12 Ke 15.2.2017 Timo Männikkö Luento 12 Pikalajittelu Pikalajittelun vaativuus Osittamisen tasapainoisuus Lajittelumenetelmien vaativuus Laskentalajittelu Lokerolajittelu Kantalukulajittelu
LisätiedotT Syksy 2004 Logiikka tietotekniikassa: perusteet Laskuharjoitus 7 (opetusmoniste, kappaleet )
T-79144 Syksy 2004 Logiikka tietotekniikassa: perusteet Laskuharjoitus 7 (opetusmoniste, kappaleet 11-22) 26 29102004 1 Ilmaise seuraavat lauseet predikaattilogiikalla: a) Jokin porteista on viallinen
LisätiedotTietorakenteet ja algoritmit Johdanto Lauri Malmi / Ari Korhonen
Tietorakenteet ja algoritmit Johdanto Lauri Malmi / Ari 1 1. JOHDANTO 1.1 Määritelmiä 1.2 Tietorakenteen ja algoritmin valinta 1.3 Algoritmit ja tiedon määrä 1.4 Tietorakenteet ja toiminnot 1.5 Esimerkki:
LisätiedotSuunnatut, etumerkilliset ja arvotetut graafit Sosiaalisten verkostojen analysoinnin näkökulmalla
Suunnatut, etumerkilliset ja arvotetut graafit Sosiaalisten verkostojen analysoinnin näkökulmalla Hypermedian jatko-opintoseminaari 2008-2009 12.12.2008 Jaakko Salonen jaakko.salonen@tut.fi TTY / Hypermedialaboratorio
Lisätiedot= 5! 2 2!3! = = 10. Edelleen tästä joukosta voidaan valita kolme särmää yhteensä = 10! 3 3!7! = = 120
Tehtävä 1 : 1 Merkitään jatkossa kirjaimella H kaikkien solmujoukon V sellaisten verkkojen kokoelmaa, joissa on tasan kolme särmää. a) Jokainen verkko G H toteuttaa väitteen E(G) [V]. Toisaalta jokainen
Lisätiedot3SAT-ongelman NP-täydellisyys [HMU ]
3SAT-ongelman NP-täydellisyys [HMU 10.3.4] erotukseksi yleisestä CNF-esityksestä, kaikilla kaavoilla ei ole 3-CNF-esitystä; esim. x 1 x 2 x 3 x 4 esitämme muunnoksen, jolla polynomisessa ajassa mielivaltaisesta
LisätiedotTuringin koneen laajennuksia
Turingin koneen laajennuksia Turingin koneen määritelmään voidaan tehdä erilaisia muutoksia siten että edelleen voidaan tunnistaa tasan sama luokka kieliä. Moniuraiset Turingin koneet: nauha jakautuu k
LisätiedotAlgoritmit 1. Luento 2 Ke Timo Männikkö
Algoritmit 1 Luento 2 Ke 11.1.2017 Timo Männikkö Luento 2 Algoritmin esitys Algoritmien analysointi Suoritusaika Asymptoottinen kertaluokka Peruskertaluokkia NP-täydelliset ongelmat Algoritmit 1 Kevät
Lisätiedot3 = Lisäksi z(4, 9) = = 21, joten kysytty lineaarinen approksimaatio on. L(x,y) =
BM20A5810 Differentiaalilaskenta ja sovellukset Harjoitus 6, Syksy 2016 1. (a) Olkoon z = z(x,y) = yx 1/2 + y 1/2. Muodosta z:lle lineaarinen approksimaatio L(x,y) siten että approksimaation ja z:n arvot
LisätiedotA ja B pelaavat sarjan pelejä. Sarjan voittaja on se, joka ensin voittaa n peliä.
Esimerkki otteluvoiton todennäköisyys A ja B pelaavat sarjan pelejä. Sarjan voittaja on se, joka ensin voittaa n peliä. Yksittäisessä pelissä A voittaa todennäköisyydellä p ja B todennäköisyydellä q =
LisätiedotPolkuintegraali yleistyy helposti paloitain C 1 -poluille. Määritelmä Olkoot γ : [a, b] R m paloittain C 1 -polku välin [a, b] jaon
Polkuintegraali yleistyy helposti paloitain C 1 -poluille. Määritelmä 4.1.3. Olkoot : [a, b] R m paloittain C 1 -polku välin [a, b] jaon P = {a = t 1 < < t k = b} ja joukko D R m sellainen, että ([a, b])
LisätiedotTäydellisyysaksiooman kertaus
Täydellisyysaksiooman kertaus Luku M R on joukon A R yläraja, jos a M kaikille a A. Luku M R on joukon A R alaraja, jos a M kaikille a A. A on ylhäältä (vast. alhaalta) rajoitettu, jos sillä on jokin yläraja
LisätiedotAnalyysi 1. Harjoituksia lukuihin 1 3 / Syksy Osoita täsmällisesti perustellen, että joukko A = x 4 ei ole ylhäältä rajoitettu.
Analyysi Harjoituksia lukuihin 3 / Syksy 204. Osoita täsmällisesti perustellen, että joukko { 2x A = x ]4, [. x 4 ei ole ylhäältä rajoitettu. 2. Anna jokin ylä- ja alaraja joukoille { x( x) A = x ], [,
LisätiedotKenguru 2019 Student lukio
sivu 0 / 7 NIMI LUOKKA Pisteet: Kenguruloikan pituus: Koodi (ope täyttää): Irrota tämä vastauslomake tehtävämonisteesta. Merkitse tehtävän numeron alle valitsemasi vastausvaihtoehto. Oikeasta vastauksesta
LisätiedotTietojenkäsittelytieteen ja tilastotieteen matematiikkaa 1/137
Tietojenkäsittelytieteen ja tilastotieteen matematiikkaa 1/137 Loogiset konnektiivit Tavallisimmat loogiset konnektiivit ovat negaatio ei konjunktio ja disjunktio tai implikaatio jos..., niin... ekvivalenssi...
LisätiedotPositiivitermisten sarjojen suppeneminen
Positiivitermisten sarjojen suppeneminen Jono (b n ) n= on kasvava, jos b n+ b n kaikilla n =, 2,... Lemma Jokainen ylhäältä rajoitettu kasvava jono (b n ) n= raja-arvo on lim n b n = sup n Z+ b n. suppenee
LisätiedotAlgoritmit 1. Luento 12 Ti Timo Männikkö
Algoritmit 1 Luento 12 Ti 19.2.2019 Timo Männikkö Luento 12 Osittamisen tasapainoisuus Pikalajittelun vaativuus Lajittelumenetelmien vaativuus Laskentalajittelu Lokerolajittelu Kantalukulajittelu Algoritmit
LisätiedotPotenssi eli potenssiin korotus on laskutoimitus, jossa luku kerrotaan itsellään useita kertoja. Esimerkiksi 5 4 = Yleisesti.
x 3 = x x x Potenssi eli potenssiin korotus on laskutoimitus, jossa luku kerrotaan itsellään useita kertoja. Esimerkiksi 4 = Yleisesti a n = a a a n kappaletta a n eksponentti kuvaa tuloa, jossa a kerrotaan
LisätiedotAlgoritmi on periaatteellisella tasolla seuraava:
Algoritmi on periaatteellisella tasolla seuraava: Dijkstra(V, E, l, v 0 ): S := { v 0 } D[v 0 ] := 0 for v V S do D[v] := l(v 0, v) end for while S V do valitse v V S jolle D[v] on minimaalinen S := S
LisätiedotTaulun avoimista haaroista saadaan kelvolliset lausejoukot
T-79.5101 kevät 2006 Laskennallisen logiikan jatkokurssi Laskuharjoitus 11 Ratkaisut 1. M : a, Q b c d Lauseen X( UQ) sulkeuma: CL ( X( UQ) ) = { X( UQ), X( UQ), UQ, X ( UQ), ( UQ),, Q, X ( UQ),, } Muodostetaan
LisätiedotEsimerkkejä polynomisista ja ei-polynomisista ongelmista
Esimerkkejä polynomisista ja ei-polynomisista ongelmista Ennen yleisempiä teoriatarkasteluja katsotaan joitain tyypillisiä esimerkkejä ongelmista ja niiden vaativuudesta kaikki nämä ongelmat ratkeavia
LisätiedotAlgoritmit 1. Demot Timo Männikkö
Algoritmit 1 Demot 1 25.-26.1.2017 Timo Männikkö Tehtävä 1 (a) Algoritmi, joka laskee kahden kokonaisluvun välisen jakojäännöksen käyttämättä lainkaan jakolaskuja Jaettava m, jakaja n Vähennetään luku
LisätiedotKÄYTTÖOHJE. M2M Point - to - Point
KÄYTTÖOHJE M2M Point - to - Point M2M Paketti SISÄLLYSLUETTELO YLEISTÄ 1 KÄYTTÖÖNOTTO 1.1 LAITTEISTON ASENNUS 2 TULOJEN JA LÄHTÖJEN KYTKENTÄ 2.1 TILATIETOKYTKENNÄT 2.2 ANALOGIAKYTKENNÄT 3 KANAVANVAIHTO
LisätiedotHakupuut. tässä luvussa tarkastelemme puita tiedon tallennusrakenteina
Hakupuut tässä luvussa tarkastelemme puita tiedon tallennusrakenteina hakupuun avulla voidaan toteuttaa kaikki joukko-tietotyypin operaatiot (myös succ ja pred) pahimman tapauksen aikavaativuus on tavallisella
Lisätiedotf (28) L(28) = f (27) + f (27)(28 27) = = (28 27) 2 = 1 2 f (x) = x 2
BMA581 - Differentiaalilaskenta ja sovellukset Harjoitus 4, Syksy 15 1. (a) Olisiko virhe likimain.5, ja arvio antaa siis liian suuren arvon. (b) Esim (1,1.5) tai (,.5). Funktion toinen derivaatta saa
LisätiedotAlgoritmit 2. Luento 11 Ti Timo Männikkö
Algoritmit 2 Luento 11 Ti 24.4.2018 Timo Männikkö Luento 11 Rajoitehaku Kapsäkkiongelma Kauppamatkustajan ongelma Paikallinen etsintä Lyhin virittävä puu Vaihtoalgoritmit Algoritmit 2 Kevät 2018 Luento
LisätiedotLuku 8. Aluekyselyt. 8.1 Summataulukko
Luku 8 Aluekyselyt Aluekysely on tiettyä taulukon väliä koskeva kysely. Tyypillisiä aluekyselyitä ovat, mikä on taulukon välin lukujen summa tai pienin luku välillä. Esimerkiksi seuraavassa taulukossa
LisätiedotHarjoitus 3 (31.3.2015)
Harjoitus (..05) Tehtävä Olkoon kaaren paino c ij suurin sallittu korkeus tieosuudella (i,j). Etsitään reitti solmusta s solmuun t siten, että reitin suurin sallittu korkeus pienimmillään olisi mahdollisimman
LisätiedotMat Lineaarinen ohjelmointi
Mat-.34 Lineaarinen ohjelmointi 5..7 Luento Kertausta Lineaarinen ohjelmointi - Syksy 7 / LP ja Simplex Kurssin rakenne Duaalisuus ja herkkyysanalyysi Verkkotehtävät Kokonaislukutehtävät Lineaarinen ohjelmointi
Lisätiedot58131 Tietorakenteet Erilliskoe , ratkaisuja (Jyrki Kivinen)
58131 Tietorakenteet Erilliskoe 11.11.2008, ratkaisuja (Jyrki Kivinen) 1. (a) Koska halutaan DELETEMAX mahdollisimman nopeaksi, käytetään järjestettyä linkitettyä listaa, jossa suurin alkio on listan kärjessä.
LisätiedotTKT20001 Tietorakenteet ja algoritmit Erilliskoe , malliratkaisut (Jyrki Kivinen)
TKT0001 Tietorakenteet ja algoritmit Erilliskoe 5.1.01, malliratkaisut (Jyrki Kivinen) 1. [1 pistettä] (a) Esitä algoritmi, joka poistaa kahteen suuntaan linkitetystä järjestämättömästä tunnussolmullisesta
Lisätiedot58131 Tietorakenteet ja algoritmit (syksy 2015)
58131 Tietorakenteet ja algoritmit (syksy 2015) Harjoitus 2 (14. 18.9.2015) Huom. Sinun on tehtävä vähintään kaksi tehtävää, jotta voit jatkaa kurssilla. 1. Erään algoritmin suoritus vie 1 ms, kun syötteen
LisätiedotDiskreetin matematiikan perusteet Laskuharjoitus 2 / vko 9
Diskreetin matematiikan perusteet Laskuharjoitus 2 / vko 9 Tuntitehtävät 9-10 lasketaan alkuviikon harjoituksissa ja tuntitehtävät 13-14 loppuviikon harjoituksissa. Kotitehtävät 11-12 tarkastetaan loppuviikon
Lisätiedot58131 Tietorakenteet ja algoritmit (syksy 2015) Toinen välikoe, malliratkaisut
Tietorakenteet ja algoritmit (syksy 0) Toinen välikoe, malliratkaisut. (a) Alussa puu näyttää tältä: Lisätään 4: 4 Tasapaino rikkoutuu solmussa. Tehdään kaksoiskierto ensin oikealle solmusta ja sitten
LisätiedotRinnakkaistietokoneet luento S
Rinnakkaistietokoneet luento 4 521475S Rinnakkaiset ei-numeeriset algoritmit: transitiivisulkeuma (transitive closure) Oletetaan suunnattu graafi G = (V,E) ja halutaan tietää onko olemassa kahta pistettä
Lisätiedot2. Seuraavassa kuvassa on verkon solmujen topologinen järjestys: x t v q z u s y w r. Kuva 1: Tehtävän 2 solmut järjestettynä topologisesti.
Tietorakenteet, laskuharjoitus 11, ratkaisuja 1. Leveyssuuntaisen läpikäynnin voi toteuttaa rekursiivisesti käsittelemällä jokaisella rekursiivisella kutsulla kaikki tietyllä tasolla olevat solmut. Rekursiivinen
LisätiedotValitaan alkio x 1 A B ja merkitään A 1 = A { x 1 }. Perinnöllisyyden nojalla A 1 I.
Vaihto-ominaisuudella on seuraava intuition kannalta keskeinen seuraus: Olkoot A I ja B I samankokoisia riippumattomia joukkoja: A = B = m jollain m > 0. Olkoon vielä n = m A B, jolloin A B = B A = n.
LisätiedotICS-C2000 Tietojenkäsittelyteoria Kevät 2016
ICS-C2000 Tietojenkäsittelyteoria Kevät 206 Kierros 0, 2. 24. maaliskuuta Huom! Perjantaina 25. maaliskuuta ei ole laskareita (pitkäperjantai), käykää vapaasti valitsemassanne ryhmässä aiemmin viikolla.
LisätiedotEpädeterministisen Turingin koneen N laskentaa syötteellä x on usein hyödyllistä ajatella laskentapuuna
Epädeterministisen Turingin koneen N laskentaa syötteellä x on usein hyödyllistä ajatella laskentapuuna. q 0 x solmuina laskennan mahdolliset tilanteet juurena alkutilanne lehtinä tilanteet joista ei siirtymää,
LisätiedotMatemaattisen analyysin tukikurssi
Matemaattisen analyysin tukikurssi 5. Kurssikerta Petrus Mikkola 10.10.2016 Tämän kerran asiat Raja-arvo ja toispuolinen raja-arvo Funktion suurin ja pienin arvo Lukujono Lukujonon suppeneminen Kasvava
LisätiedotGraafit ja verkot. Joukko solmuja ja joukko järjestämättömiä solmupareja. eli haaroja. Joukko solmuja ja joukko järjestettyjä solmupareja eli kaaria
Graafit ja verkot Suuntamaton graafi: eli haaroja Joukko solmuja ja joukko järjestämättömiä solmupareja Suunnattu graafi: Joukko solmuja ja joukko järjestettyjä solmupareja eli kaaria Haaran päätesolmut:
Lisätiedotja λ 2 = 2x 1r 0 x 2 + 2x 1r 0 x 2
Johdatus diskreettiin matematiikkaan Harjoitus 4, 7.10.2015 1. Olkoot c 0, c 1 R siten, että polynomilla r 2 c 1 r c 0 on kaksinkertainen juuri. Määritä rekursioyhtälön x n+2 = c 1 x n+1 + c 0 x n, n N,
LisätiedotTehtävä 2: Tietoliikenneprotokolla
Tehtävä 2: Tietoliikenneprotokolla Johdanto Tarkastellaan tilannetta, jossa tietokone A lähettää datapaketteja tietokoneelle tiedonsiirtovirheille alttiin kanavan kautta. Datapaketit ovat biteistä eli
LisätiedotMatematiikan tukikurssi
Matematiikan tukikurssi Kurssikerta 3 Supremum ja infimum Tarkastellaan aluksi avointa väliä, ) = { : < < }. Tämä on joukko, johon kuuluvat kaikki reaaliluvut miinus yhdestä yhteen. Kuitenkaan päätepisteet
LisätiedotRinnakkaistietokoneet luento S
Rinnakkaistietokoneet luento 3 521475S Rinnakkaiset Numeeriset Algoritmit Silmukattomat algoritmit Eivät sisällä silmukka lauseita kuten DO,FOR tai WHILE Nopea suorittaa Yleisimmässä muodossa koostuu peräkkäisistä
LisätiedotHarjoitus 5 ( )
Harjoitus 5 (24.4.2014) Tehtävä 1 Kuva 1: Tehtävän 1 sallittu joukko S. Optimointitehtävän sallittu alue S on pisteiden (0, 0), (0, 7), (4, 3), (9, 8) ja (9, 0) määräämä viisikulmio. Kyseinen alue saadaan
LisätiedotMS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Malliratkaisut 5 / vko 48
MS-A3/A5 Matriisilaskenta Malliratkaisut 5 / vko 48 Tehtävä (L): a) Onko 4 3 sitä vastaava ominaisarvo? b) Onko λ = 3 matriisin matriisin 2 2 3 2 3 7 9 4 5 2 4 4 ominaisvektori? Jos on, mikä on ominaisarvo?
LisätiedotOlkoon seuraavaksi G 2 sellainen tasan n solmua sisältävä suunnattu verkko,
Tehtävä 1 : 1 a) Olkoon G heikosti yhtenäinen suunnattu verkko, jossa on yhteensä n solmua. Määritelmän nojalla verkko G S on yhtenäinen, jolloin verkoksi T voidaan valita jokin verkon G S virittävä alipuu.
Lisätiedot58131 Tietorakenteet ja algoritmit (kevät 2014) Uusinta- ja erilliskoe, , vastauksia
58131 Tietorakenteet ja algoritmit (kevät 2014) Uusinta- ja erilliskoe, 10..2014, vastauksia 1. [9 pistettä] (a) Todistetaan 2n 2 + n + 5 = O(n 2 ): Kun n 1 on 2n 2 + n + 5 2n 2 + n 2 +5n 2 = 8n 2. Eli
Lisätiedot10. Painotetut graafit
10. Painotetut graafit Esiintyy monesti sovelluksia, joita on kätevä esittää graafeina. Tällaisia ovat esim. tietoverkko tai maantieverkko. Näihin liittyy erinäisiä tekijöitä. Tietoverkkoja käytettäessä
LisätiedotKopulafunktiot. Joonas Ollila 12. lokakuuta 2011
Kopulafunktiot Joonas Ollila 12. lokakuuta 2011 Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla verkkosivuilla. Muilta osin kaikki oikeudet pidätetään. Kopula-sanan alkuperä Kopula tarkoittaa
LisätiedotT : Max-flow / min-cut -ongelmat
T-61.152: -ongelmat 4.3.2008 Sisältö 1 Määritelmät Esimerkki 2 Max-flow Graafin leikkaus Min-cut Max-flow:n ja min-cut:n yhteys 3 Perusajatus Pseudokoodi Tarkastelu 4 T-61.152: -ongelmat Virtausverkko
LisätiedotOikeasta tosi-epätosi -väittämästä saa pisteen, ja hyvästä perustelusta toisen.
Tietorakenteet, kevät 2012 Kurssikoe 2, mallivastaukset 2. (a) Järjestämistä ei voi missään tilanteessa suorittaa nopeammin kuin ajassa Θ(n log n), missä n on järjestettävän taulukon pituus. Epätosi: Yleisessä
LisätiedotParinmuodostuksesta tietojenkäsittelytieteen silmin. Petteri Kaski Tietojenkäsittelytieteen laitos Aalto-yliopisto
Parinmuodostuksesta tietojenkäsittelytieteen silmin Petteri Kaski Tietojenkäsittelytieteen laitos Aalto-yliopisto Suomalainen Tiedeakatemia Nuorten Akatemiaklubi 18.10.2010 Sisältö Mitä tietojenkäsittelytieteessä
LisätiedotAVL-puut. eräs tapa tasapainottaa binäärihakupuu siten, että korkeus on O(log n) kun puussa on n avainta
AVL-puut eräs tapa tasapainottaa binäärihakupuu siten, että korkeus on O(log n) kun puussa on n avainta pohjana jo esitetyt binäärihakupuiden operaatiot tasapainotus vie pahimmillaan lisäajan lisäys- ja
LisätiedotTIEA341 Funktio-ohjelmointi 1, kevät 2008
TIEA34 Funktio-ohjelmointi, kevät 2008 Luento 3 Antti-Juhani Kaijanaho Jyväskylän yliopisto Tietotekniikan laitos 2. tammikuuta 2008 Ydin-Haskell: Syntaksi Lausekkeita (e) ovat: nimettömät funktiot: \x
Lisätiedot3 Lukujonon raja-arvo
ANALYYSI A, HARJOITUSTEHTÄVIÄ, KEVÄT 208 3 Lukujonon raja-arvo 3 Määritelmä Osoita, että 6n + 2n + 3 3 < 4 n ja määritä jokin sellainen n 0 Z +, että 6n + 2n + 3 3 < 0 87 aina, kun n > n 0 2 Olkoon x n
LisätiedotTutkimusmenetelmät-kurssi, s-2004
Algoritmitutkimuksen menetelmistä Tutkimusmenetelmät-kurssi, s-2004 Pekka Kilpeläinen Kuopion yliopisto Tietojenkäsittelytieteen laitos Algoritmitutkimuksen menetelmistä p.1/20 Sisällys Tänään Tietojenkäsittelytiede
LisätiedotEnergiatehokkaista reititysmenetelmistä
Energiatehokkaista reititysmenetelmistä Olli Pottonen 21. helmikuuta 2005 1 Johdanto Tässä paperissa esitellään lyhyehkösti kaksi reititysmenetelmää. max-min zp min - algoritmin ovat kehittäneet Li, Aslam
LisätiedotRatkaisu: a) Aritmeettisen jonon mielivaltainen jäsen a j saadaan kaavalla. n = a 1 n + (n 1)n d = 5 500 + 4 = 501500. 2 500 = 5 + 2001 2
Kotitehtäviä 5. Ratkaisuehdotuksia. a) Jono a,..., a 500 on aritmeettinen, a = 5 ja erotusvakio d = 4. Laske jäsenet a, a 8 ja a 00 sekä koko jonon summa. b) Jono b,..., b 0 on geometrinen, b = ja suhdeluku
LisätiedotDigitaalitekniikan matematiikka Luku 5 Sivu 1 (22) Lausekkeiden sieventäminen F C F = B + A C. Espresso F = A (A + B) = A A + A B = A B
igitaalitekniikan matematiikka Luku 5 Sivu (22).9.2 e = + = ( + ) = + = Espresso igitaalitekniikan matematiikka Luku 5 Sivu 2 (22).9.2 e Johdanto Tässä luvussa esitetään perusteet lausekemuodossa esitettyjen
Lisätiedot1. Esitä rekursiivinen määritelmä lukujonolle
Matematiikan laitos Johdatus Diskrettiin Matematiikkaan Harjoitus 4 24.11.2011 Ratkaisuehdotuksia Aleksandr Pasharin 1. Esitä rekursiivinen määritelmä lukujonolle (a) f(n) = (2 0, 2 1, 2 2, 2 3, 2 4,...)
LisätiedotDiskreetin matematiikan perusteet Esimerkkiratkaisut 3 / vko 10
Diskreetin matematiikan perusteet Esimerkkiratkaisut / vko 0 Tuntitehtävät - lasketaan alkuviikon harjoituksissa ja tuntitehtävät - loppuviikon harjoituksissa. Kotitehtävät - tarkastetaan loppuviikon harjoituksissa.
Lisätiedot3. Hakupuut. B-puu on hakupuun laji, joka sopii mm. tietokantasovelluksiin, joissa rakenne on talletettu kiintolevylle eikä keskusmuistiin.
3. Hakupuut Hakupuu on listaa tehokkaampi dynaamisen joukon toteutus. Erityisesti suurilla tietomäärillä hakupuu kannattaa tasapainottaa, jolloin päivitysoperaatioista tulee hankalampia toteuttaa mutta
LisätiedotJoukot. Georg Cantor ( )
Joukot Matematiikassa on pyrkimys määritellä monimutkaiset asiat täsmällisesti yksinkertaisempien asioiden avulla. Tarvitaan jokin lähtökohta, muutama yleisesti hyväksytty ja ymmärretty käsite, joista
Lisätiedot14. Luennon sisältö. Kuljetustehtävä. Verkkoteoria ja optimointi. esimerkki. verkkoteorian optimointitehtäviä verkon virittävä puu lyhimmät polut
JYVÄSKYLÄN YLIOPISTO 14. Luennon sisältö Kuljetustehtävä esimerkki Verkkoteoria ja optimointi verkkoteorian optimointitehtäviä verkon virittävä puu lyhimmät polut kevät 2012 TIEA382 Lineaarinen ja diskreetti
LisätiedotTIE Tietorakenteet ja algoritmit 261
TIE-20100 Tietorakenteet ja algoritmit 261 12 Graafit Seuraavaksi tutustutaan tietorakenteeseen, jonka muodostavat pisteet ja niiden välille muodostetut yhteydet graafiin. Keskitymme myös tyypillisimpiin
Lisätiedot