Содержание 
 

Введение 3

1 Теория графов 5

1.1 Понятие и терминология теории графов 5

1.2 Некоторые задачи теории графов 6

2 Математическая логика и теория типов 25

Заключение 27

Список  использованной литературы 30 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

      Введение

 
 

      В широком смысле информа́тика (ср. со сходными по звучанию и происхождению  нем. Informatik и фр. Informatique, в противоположность  традиционному англоязычному термину  англ. computer science — наука о компьютерах - в США или англ. computing science — вычислительная наука -в Британии есть наука о вычислениях, хранении и обработке информации. Она включает дисциплины, так или иначе относящиеся к вычислительным машинам: как абстрактные, вроде анализа алгоритмов, так и довольно конкретные, например, разработка языков программирования.

      Согласно  тезису Чёрча — Тьюринга, все  известные типы вычислительных машин  качественно эквивалентны в своих  возможностях: любое действие, выполнимое на одной вычислительной машине, также  выполнимо и на другой. Тезис иногда преподносят как фундаментальный  принцип информатики, обращая особое внимание на машину Тьюринга и машину фон-неймановской архитектуры, поскольку  они имеют явное сходство с  большинством из ныне действующих компьютеров. В рамках современной информатики  учёные изучают также и другие типы машин, не только практически осуществимые (такие, как параллельные и квантовые  компьютеры), но и сугубо абстрактные  математические модели (к примеру, машина случайного доступа, которая имеет  бесконечное число регистров).

      Темами  исследований в информатике являются вопросы: что можно, а что нельзя реализовать в программах (теория вычислимости и искусственный интеллект), каким образом можно решать специфические  задачи с максимальной эффективностью (алгоритмы), в каком виде следует  хранить и восстанавливать информацию специфического вида (структуры данных), как программы и люди должны взаимодействовать  друг с другом (пользовательский интерфейс  и языки программирования) и т. п.

      Отдельной наукой информатика была признана лишь в 1970-х; до этого она развивалась  в составе математики, электроники  и других технических наук. Некоторые  начала информатики можно обнаружить даже в лингвистике. С момента  своего признания отдельной наукой информатика разработала собственные  методы и терминологию.

      Первый  факультет информатики был основан  в 1962 году в университете Пердью (Purdue University). Сегодня факультеты и кафедры  информатики имеются в большинстве  университетов мира.

      Высшей  наградой за заслуги в области  информатики является премия Тьюринга. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

      1 Теория графов

 
 

      1.1 Понятие и терминология  теории графов 
 

      Тео́рия гра́фов — раздел дискретной математики, изучающий свойства графов. В наиобщем смысле граф представляется как множество  вершин (узлов), соединённых рёбрами. В строгом определении графом называется такая пара множеств  

      G={R,V},  

      где V есть подмножество любого счётного множества,

      а R - подмножество VЧV.

        
 
 
 
 
 
 
 
 

      Рис. 1. Граф с шестью вершинами и семью рёбрами 

      Теория  графов находит применение, например, в геоинформационных системах (ГИС). Существующие или вновь проектируемые  дома, сооружения, кварталы и т. п. рассматриваются  как вершины, а соединяющие их дороги, инженерные сети, линии электропередач и т. п. — как рёбра. Применение различных вычислений, производимых на таком графе, позволяет, например, найти кратчайший объездной путь или ближайший продуктовый магазин, спланировать оптимальный маршрут (см. Рис. 1).

      Терминология  теории графов поныне не определена строго. В частности в монографии Гудман, Хидетниеми, 1981 сказано «В программистском  мире нет единого мнения о том, какой из двух терминов "граф" или "сеть". Мы выбрали термин "сеть", так как он, по-видимому, чаще встречается  в прикладных областях»¹. 
 

      1.2 Некоторые задачи теории графов 
 

      * Семь мостов Кёнигсберга —  один из первых результатов  в теории графов, опубликован  Эйлером в 1736.

      * Проблема четырёх красок —  была сформулирована в 1852 году, но доказательство получено лишь  в 1976 году (достаточно 4-х красок  для карты на сфере (плоскости)).

      * Задача коммивояжёра — одна  из наиболее известных NP-полных  задач.

      * Задача о клике — ещё одна NP-полная задача.

      * Нахождение минимального стягивающего  дерева.

      Задача  коммивояжёра заключается в отыскании самого выгодного маршрута, проходящего через указанные города хотя бы по одному разу. В условиях задачи указываются критерий выгодности маршрута (кратчайший, самый дешёвый, совокупный критерий и т. п.) и соответствующие матрицы расстояний, стоимости и т. п. Как правило указывается, что маршрут должен проходить через каждый город только один раз, в таком случае выбор осуществляется среди гамильтоновых циклов.

      Существует  масса разновидностей обобщённой постановки задачи, в частности геометрическая задача коммивояжёра (когда матрица  расстояний отражает расстояния между  точками на плоскости), треугольная  задача коммивояжёра (когда на матрице  стоимостей выполняется неравенство  треугольника), симметричная и асимметричная  задачи коммивояжёра.

      Простейшие  методы решения задачи коммивояжёра: полный лексический перебор, жадные алгоритмы (метод ближайшего соседа, метод включения ближайшего города, метод самого дешёвого включения), метод  минимального остовного дерева. На практике применяются различные  модификации более эффективных  методов: метод ветвей и границ и  метод генетических алгоритмов, а  так же алгоритм муравьиной колонии.

      Все эффективные (сокращающие полный перебор) методы решения задачи коммивояжёра — методы эвристические. В большинстве  эвристических методов находится  не самый эффективный маршрут, а  приближённое решение. Зачастую востребованы так называемые any-time алгоритмы, то есть постепенно улучшающие некоторое текущее  приближенное решение.

      Задача  коммивояжёра есть NP-полная задача². Часто на ней проводят обкатку новых подходов к эвристическому сокращению полного перебора.

      Назовём языком множество слов над алфавитом  Σ. Задачей здесь является определение того, принадлежит данное слово языку или нет. Язык L₁ называется сводимым (по Карпу) к языку L₂, если существует функция, , вычислимая за полиномиальное время, обладающая следующим свойством: f(x) принадлежит L₂ тогда и только тогда, когда x принадлежит L₁. Язык L₂ называется NP-трудным, если любой язык из класса NP сводится к нему. Язык называют NP-полным, если он NP-труден и при этом сам лежит в классе NP. Таким образом, если будет найден алгоритм, решающий хоть одну NP-полную задачу за полиномиальное время, все NP-задачи будут лежать в классе P.

      Вернемся  к задаче коммивояжера.

      Математическая  модель.

      Исходные  параметры модели.

      Пусть i=0,1,2,...,m - номера городов, i=0 - номер выделенного  города (начало и окончание маршрута). Обозначим через R= r(i,j) - (m+1)(m+1) матрицу расстояний, элемент которой r(i,j) - расстояние между городом с номером i и городом с номером j.

      Варьируемые параметры модели.

      Обозначим через X= x(i,j)   - (m+1)(m+1) матрицу неизвестных, элемент которой x(i,j) =1, если коммивояжер из города с номером i переедет в город с номером j, x(i,j) = 0,  в противном случае; u(i) - специальные переменные, i=1,2,...m.

      Ограничения математической модели.

       x(i,j) =1,      j=1,2,...,m,                                                                          (1)

       x(i,j) =1,      i=1,2,...,m,                                                                          (2)

      u(i) - u(j)  +  m x(i,j) m-1, i=1,2,...,m, j=1,2,...,m, i j.,                            (3)

      x(i,j) {0,1}.                                                                                                (4)

      Здесь условия (1) означают, что коммивояжер  ровно один раз въедет в каждый город (кроме города с номером 0); условия (2) означают, что коммивояжер  ровно один раз выедет из каждого  города (кроме города с номером 0), ограничения (3) означают существование  лишь одного цикла, начинающегося в  городе с номером 0, проходящего через  все города и  завершающегося в  городе с номером 0; ограничения (4) являются естественными условиями на введенные  переменные.

      Покажем, что условия (3) являются необходимыми и достаточными условиями существования  лишь одного цикла.

      Действительно, пусть это не так и найдется подцикл с числом городов k<m, не проходящий через город с номером 0.  Складывая все неравенства (3) при условиях, что x(i,j)=1 по городам  подцикла, получим  mk (m-1)k   (все u(i) и u(j) взаимно уничтожаются), что противоречит существованию подцикла длины k<m.

      С другой стороны, покажем, что для  цикла, проходящего через все  города, начинающегося и заканчивающегося в городе с номером 0, найдутся величины u(i), удовлетворяющие условиям (3).

      Положим u(i)=p, если город с номером i будет  посещен коммивояжером p-ым по порядку, p=1,2,...,m.

      Пусть x(i,j) = 0. Тогда условия (3) примут вид:

      u(i) - u(j) m-1, что верно, так как p<m+1  и p>0.

      Пусть x(i,j) = 1. Тогда, так как если u(i) = p, то u(j)=p+1 (это следует из того, что  город с номером j  будет следующим  в маршруте коммивояжера после города с номером i).  Получим:

      u(i) - u(j) + m x(i,j) = p - (p+1) +m = m - 1, что и доказывает  правомочность присутствия в  модели ограничений (3).

      Постановка  оптимизационной задачи.

      Критерий  оптимальности для задачи коммивояжера имеет вид:

      F(X)= r(i,j) x(i,j) min .                 (5)

      Задача (1) - (5) называется задачей коммивояжера или задачей бродячего торговца.

      С помощью рассмотренной математической модели описываются следующие прикладные задачи: задача минимизации времени  переналадок уникального оборудования; задача развозки готовой продукции  по потребителям; задача управления работой  снегоочистительных машин и др.

      Задача  выполнимости булевых  формул. Задача выполнимости булевых формул (SAT или ВЫП) — задача распознавания, важная для теории вычислительной сложности.

      Экземпляром задачи SAT является булева формула, состоящая только из имен переменных, скобок и операций (И), (ИЛИ) и (HE). Задача заключается в следующем: можно ли назначить всем переменным, встречающимся в формуле, значения ЛОЖЬ и ИСТИНА так, чтобы формула стала истинной.