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文档简介
离散数学大作业姓名:姓名:闫敏学号:2380201205791得分:教师签名:大作业时间为第1周到第17周,满分100分,由两部分组成。提交作业方式有以下三种,请务必与辅导教师沟通后选择:1.将此次作业用A4纸打印出来,手工书写答题,字迹工整,解答题要有解答过程,完成作业后交给辅导教师批阅。注意选择此种提交方式时仍然需要在网络课提交作业入口处上传说明文档,文档内注明“作业已由线下提交给辅导老师”。2.在线提交word文档.3.自备答题纸张,将答题过程手工书写,并拍照上传.第一部分一、公式翻译题(每小题2分,共10分)1.将语句“我会英语,并且会德语.”翻译成命题公式.解:设P:我会英语,Q:我会德语则命题公式为:P︿Q2.将语句“如果今天是周三,则昨天是周二.”翻译成命题公式.解:设P:今天是周三,Q:昨天是周二则命题公式为:P→Q3.将语句“小王是个学生,小李是个职员.”翻译成命题公式.解:设P:小王是个学生,Q:小李是个职员则命题公式为:P︿Q4.将语句“如果明天下雨,我们就去图书馆.”翻译成命题公式.解:设P:明天下雨,Q:我们就去图书馆则命题公式为:P→Q5.将语句“当大家都进入教室后,讨论会开始进行.”翻译成命题公式.解:设P:大家都进入教室后,Q:讨论会开始进行则命题公式为:P︿Q二、计算题(每小题10分,共50分)1.设集合A={1,2,3},B={2,3,4},C={2,{3}},试计算(1)AC;(2)A∩B;(3)(A∩B)×C.解:(1)AC={1,3}(2)A∩B={2,3}(3)(A∩B)×C={2,3}X={2,{3}}={<2,2>,<2,{3}>,<3,2><3,{3}>}2.设G=<V,E>,V={v1,v2,v3,v4,v5},E={(v1,v3),(v1,v5),(v2,v3),(v3,v4),(v4,v5)},试(1)给出G的图形表示;(2)求出每个结点的度数;(3)画出其补图的图形.解答:(1)G的图形表示v1,v2,v3,v4,v5的结点的度数依次为2,1,3,2,2.补图如下图:3.试画一棵带权为1,2,3,3,4的最优二叉树,并计算该最优二叉树的权.解:最优二叉树的权为:1x3+2x3+3x2+3x2=4x2=294.求出如下所示赋权图中的最小生成树(要求写出求解步骤),并求此最小生成树的权.v6v1v2v5v3v416245793152解:W(v2,v6)=1,选(v2,v6)W(v4,v5)=1,选(v4,v5)W(v1,v6)=2,选(v1,v6)W(v3,v5)=2,选(v3,v5)W(v2,v3)=4,选(v2,v3)最小生成树,如图生成树的权W(T)=1+1+2+2+4=10求P→(Q∧R)的析取范式与合取范式.解:P→(Q∧R)⇔¬P∨(Q∧R)变成合取析取⇔(¬P∨Q)∧(¬P∨R)分配律⇔(¬P∨Q∨(¬R∧R))∧(¬P∨(¬Q∧Q)∨R)补项⇔((¬P∨Q∨¬R)∧(¬P∨Q∨R))∧(¬P∨(¬Q∧Q)∨R)分配律2⇔(¬P∨Q∨¬R)∧(¬P∨Q∨R)∧(¬P∨(¬Q∧Q)∨R)结合律⇔(¬P∨Q∨¬R)∧(¬P∨Q∨R)∧((¬P∨¬Q∨R)∧(¬P∨Q∨R))分配律2⇔(¬P∨Q∨¬R)∧(¬P∨Q∨R)∧(¬P∨¬Q∨R)∧(¬P∨Q∨R)结合律⇔(¬P∨Q∨¬R)∧(¬P∨¬Q∨R)∧(¬P∨Q∨R)等幂律得到主合取范式,再检查遗漏的极大项⇔M₄∧M₅∧M₆⇔∏(4,5,6)⇔¬∏(0,1,2,3,7)⇔∑(0,1,2,3,7)⇔m₀∨m₁∨m₂∨m₃∨m₇⇔¬(P∨Q∨R)∨¬(P∨Q∨¬R)∨¬(P∨¬Q∨R)∨¬(P∨¬Q∨¬R)∨¬(¬P∨¬Q∨¬R)德摩根定律⇔(¬P∧¬Q∧¬R)∨(¬P∧¬Q∧R)∨(¬P∧Q∧¬R)∨(¬P∧Q∧R)∨(P∧Q∧R)德摩根定律得到主析取范式第二部分从下列选题中选择一个感兴趣的主题,自主查阅文献资料进行深入的研究和学习,并形成一份至少一千字的总结报告。(40分)离散数学在各学科领域的应用;集合论的发展历史和应用;函数概念的发展历史和应用;图论的发展历史和应用;数理逻辑的发展历史和应用;最小生成树的两种算法比较分析;任意自选主题,注意选择前需经过辅导老师认可。答:离散数学在各学科领域的应用引言离散数学,作为现代数学的一个重要分支,专注于研究离散量的结构及其相互关系。所谓“离散”,指的是不同的、连接在一起的元素,与连续变化的量形成鲜明对比。离散数学的研究对象通常是有限个或可数个元素,这些元素可能以集合、图、序列等形式出现。离散数学的核心概念包括集合论、图论、代数结构、组合数学以及数理逻辑等,为理解和分析离散现象提供了强有力的数学工具。本文将探讨离散数学在各学科领域中的广泛应用。一、计算机科学领域离散数学在计算机科学中的应用尤为广泛,它是许多计算机科学领域不可或缺的基础。数据结构与算法:离散数学为数据结构(如数组、链表和树)和算法(如排序和搜索)的设计和分析提供了基础。例如,集合论用于描述数据结构,图论用于解决路径问题,组合数学用于计算算法复杂度等。编译器:离散数学用于设计编译器,它们将高层次语言翻译成计算机能够理解的低层次语言。密码学:离散数学是密码学的基础,涉及加密和解密信息。代数结构中的群、环等概念被用于构建加密算法,确保信息的安全传输。计算机网络:离散数学用于设计和分析计算机网络的协议和拓扑结构。数据库系统:离散数学用于关系数据库的建模、查询和优化。树、图等结构被广泛应用于数据组织、查询优化等方面。人工智能:离散数学用于设计用于机器学习和人工智能的算法。数理逻辑为机器推理、知识表示等提供了理论基础,而组合数学则用于解决搜索、优化等复杂问题。二、信息技术和其他学科领域除了计算机科学,离散数学还在其他多个领域展现出了其强大的应用价值。数据挖掘:离散数学用于从大型数据集提取有意义的信息。图像处理:离散数学用于图像处理和分析技术。自然语言处理:离散数学用于开发和增强自然语言理解和生成系统。软件工程:离散数学用于软件系统的建模和验证。物理学:离散数学用于粒子物理学、统计物理学和凝聚态物理学中的建模和仿真。经济学:离散数学用于游戏理论、博弈论和优化模型的构建。生物学:离散数学用于生物信息学和计算生物学中建模生物系统。运筹学:离散数学用于线性规划、整数规划和组合优化问题的解决。金融学:离散数学用于风险管理、投资组合优化和金融模型的开发。三、案例分析旅行商问题(TSP):这是图论中的一个经典问题,它要求找到一条经过所有给定城市且每个城市只经过一次的最短路径。这个问题在物流优化、路径规划等领域有着广泛的应用。四色定理:这是图着色问题中的一个经典案例,它证明了任何平面地图都可以用四种颜色进行着色,使得相邻区域的颜色不同。这个定理在地图绘制、电路设计等领域有着重要的应用。四、学习离散数学的方法学习离散数学需要掌握一定的方法和技巧。首先,打好基础是关键。建议从集合论、图论等基础知识开始学习,逐步深入到代数结构、组合数学等更复杂的领域。其次,多做练习是提高学习效果的有效途径。通过解决实际问题,可以加深对离散数学概念和方法的理解。同时,利用网络资源也是学习离散数学的好方法。此外,参加学术讨论和交流活动也有助于拓宽视野,了解离散数学的最
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