NIKJER-NIČELNI PRETOKI

Size: px
Start display at page:

Download "NIKJER-NIČELNI PRETOKI"

Transcription

1 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA ALJA ŠUBIC NIKJER-NIČELNI PRETOKI DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 2016

2

3 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Dvopredmetni učitelj: matematika - računalništvo ALJA ŠUBIC Mentor: doc. dr. PRIMOŽ ŠPARL NIKJER-NIČELNI PRETOKI DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 2016

4

5 Zahvaljujem se mentorju doc. dr. Primožu Šparlu za čas, nasvete in strokovno pomoč pri pisanju diplomskega dela. Hvala tudi vsem, ki so mi v času študija stali ob strani, me spodbujali in me podpirali.

6

7 Povzetek V diplomskem delu obravnavamo nikjer-ničelne pretoke na grafih. Le-ti se izkažejo kot zelo uporabni, tako znotraj same teorije grafov, kot tudi v praksi. Pred samo vpeljavo pojma nikjer-ničelnega pretoka najprej ponovimo osnovne definicije teorije grafov in teorije grup, ki so potrebni za razumevanje diplomskega dela. Nato vpeljemo pojem pretoka in nikjer-ničelnega pretoka, ki ju ilustriramo na primerih. Obravnavamo predvsem pretoke z vrednostmi v abelskih grupah. Navedemo pomemben Tuttov izrek, ki povezuje nikjer-ničelne k-pretoke z nikjer-ničelnimi Z k - pretoki, ga dokažemo in predstavimo na primeru. Nazadnje podamo in dokažemo še nekaj rezultatov o obstoju nikjer-ničelnih k-pretokov za majhne vrednosti k. Omenimo tudi znane Tuttove domneve o takšnih pretokih. MSC (2010) klasifikacija: 05C21, 20K01 Ključne besede: k-pretok, nikjer-ničelni pretok, Tuttov izrek, Tuttove domneve II

8

9 Abstract In this BSc thesis we investigate nowhere-zero flows on graphs. It turns out that this concept is very useful in graph theory itself, as well as in practice. Before introducing the concept of nowhere-zero flows we make a short review, along with some examples, of some notions in graph theory and in group theory, which are necessary for the understanding of this BSc thesis. We then define the concept of flows and nowhere-zero flows, and illustrate them with examples. We focus on flows with values in abelian groups. We present an important theorem of W. T. Tutte, which gives a correspondence between nowhere-zero k-flows with nowherezero Z k -flows. We prove the theorem and illustrate it with an example. Lastly, we present and prove some results about the existence of nowhere-zero k-flows for small values of k. We mention also two well-known Tutte s conjectures on these flows. MSC (2010) classification: 05C21, 20K01 Key words: k-flow, nowhere-zero flow, Tutte s theorem, Tutte s conjectures III

10

11 Kazalo 1 Uvod 1 2 Osnovni pojmi Teorija grafov Teorija grup Pretoki 7 4 Nikjer-ničelni pretoki Definicija in nekaj primerov Tuttov izrek Nikjer-ničelni k-pretoki za male k Tuttove domneve Zaključek 26 Literatura 27 IV

12

13 Slike 2.1 Ponazoritev grafa Kubični graf Dvodelen graf Podgraf Z-pretok pretok Nikjer-ničelni 4-pretok Graf, ki ne premore nikjer-ničelnega 3-pretoka Nikjer-ničelni 5-pretok Nikjer-ničelni Z 4 -pretok Nikjer-ničelni Z 5 -pretok Nikjer-ničelni 5-pretok Nikjer-ničelni 2-pretok Nikjer-ničelni 3-pretok Nikjer-ničelni 2-pretok na K Nikjer-ničelni 3-pretok na K Razdelitev vozlišč polnega grafa K n v dva razreda Grafa Γ 1 in Γ Petersenov graf V

14

15 Poglavje 1 Uvod Diplomsko delo pred vami sodi na področje teorije grafov. Gre za dokaj mlado vejo matematike, katere začetki sicer segajo v 18. stoletje, njen pravi razvoj pa se je začel šele v drugi polovici 20. stoletja. Rezultati teorije grafov se danes uporabljajo na najrazličnejših področjih, tudi izven matematike, na primer za upodobitev številnih odnosov v fizikalnih, bioloških, družbenih in informacijskih sistemih. Kot pa že samo ime pove, teorija grafov raziskuje grafe. Graf je množica objektov, t.i. vozlišč, ki so med seboj lahko na nek način povezana ali pa ne. Grafe tako lahko preprosto predstavimo s sliko v ravnini, kjer točke predstavljajo vozlišča, povezave pa upodobimo z ravnimi črtami ali krivuljami, ki določene točke povezujejo med seboj. Strukture in situacije, ki jih je mogoče predstaviti z grafi, lahko najdemo marsikje, zato lahko s pomočjo teorije grafov rešujemo veliko praktičnih problemov. [2] Povezave v grafih lahko tudi utežimo. V tem primeru si lahko grafe predstavljamo kot nekakšna omrežja, v katerih na primer uteži na povezavah predstavljajo razdalje, različne tipe povezav, pa tudi velikosti tokov skozi povezave. S pretoki lahko prikažemo promet v cestnem sistemu, pretakanje tekočine po ceveh, tok v električnem tokokrogu, ali kaj podobnega, kjer neka stvar potuje prek omrežja vozlišč. Danes se takšni modeli pogosto uporabljajo na področju transportnih sistemov, v proizvodnji, pri načrtovanju zalog, obdelavi slik in tudi pri internetnem sistemu. Običajno imajo omrežja le nekaj vozlišč, skozi katera tok vstopa v omrežje ali iz njega izhaja, na ostalih vozliščih pa je skupna vrednost tokov, ki pridejo v vozlišče, enaka vrednosti tokov, ki gredo iz tega istega vozlišča. S tem torej v večini vozlišč izpolnjujemo Kirchhoffov zakon. [2] 1

16 POGLAVJE 1. UVOD 2 Prav tako kot sami tokovi in pretoki, so v življenjskih situacijah uporabni tudi nikjerničelni pretoki. To so posebni primeri pretokov in kot pove že sama besedna zveza, gre pri tem za pretoke, ki nimajo povezave z utežjo 0, oziroma povezave niso neutežene. Vzemimo za primer promet v cestnem sistemu. Povezave seveda predstavljajo ceste, križišča pa so vozlišča. Vsako vozilo, ki pride v križišče, mora tudi odpeljati iz njega, zato bo število prihajajočih in odhajajočih vozil na vozliščih enako in bo vrednost vozlišča tako 0, torej gre za pretok. Predpostavimo lahko, da je število vozil, ki lahko vozijo po dani cesti, neničelno, saj sicer te ceste sploh ne potrebujemo, torej gre za nikjer-ničelni pretok. Ker se po neki cesti vedno pelje neko celo število vozil, gre pravzaprav za t.i. nikjer-ničelni Z-pretok, s čimer želimo povedati, da so vrednosti uteži na povezavah lahko le cela števila. Včasih rečemo celo, da gre za nikjer-ničelni k-pretok, če želimo omejiti, da se denimo po vsaki cesti lahko pelje največ k 1 vozil, iz kakršnega koli razloga že. [2] Kot se izkaže, teorija pretokov ni uporabna le kot model za resnične tokove, ampak se dobro povezuje tudi z drugimi deli teorije grafov, zlasti s povezanostjo grafov in barvanjem grafov. O povezavi s tema dvema temama v tem diplomskem delu ne bomo bolj podrobno govorili. Zainteresirani bralec lahko podrobnosti najde v [2]. V samem diplomskem delu opišemo nekaj osnovnih pojmov, ki jih bralec potrebuje za razumevanje diplomskega dela. Nato se posvetimo pretokom na splošno, za tem pa se osredotočimo na glavno temo diplomskega dela, na nikjer-ničelne pretoke. Pri tem si ogledamo Tuttov izrek iz leta 1950, ki pravi, da vsak graf, ki dopušča nikjerničelni k-pretok, dopušča tudi nikjer-ničelni Z k -pretok in obratno. Izrek seveda tudi dokažemo in si v nadaljevanju ogledamo še nekaj rezultatov, ki pokažejo, da za dani majhen k obstajajo grafi, ki ne dopuščajo nikjer-ničelnega k-pretoka. Za konec si ogledamo še nekaj Tuttovih domnev o nikjer-ničelnih pretokih.

17 Poglavje 2 Osnovni pojmi V tem poglavju so zbrane definicije osnovnih pojmov in nekaj trditev s področja teorije grafov, nekaj malega pa tudi iz teorije grup, ki so potrebni za razumevanje tega diplomskega dela. Za lažje razumevanje navajamo tudi nekaj primerov. Pri tem izhajamo iz literature [1], [2], [4] in [5]. 2.1 Teorija grafov Definicija. Enostaven graf Γ = (V (Γ), E(Γ)) je urejeni par dveh množic V (Γ) in E(Γ), kjer je V (Γ) neprazna množica vozlišč, E(Γ) pa podmnožica množice neurejenih parov različnih vozlišč iz V (Γ), katere elemente imenujemo povezave. Pri tem povezavo {u, v} običajno zapišemo kar kot uv oziroma vu. Vozlišči u in v sta sosednji, če je uv E(Γ), kar označimo tudi z u Γ v oziroma u v, če je Γ razviden iz konteksta. Rečemo tudi, da sta u in v krajišči povezave uv. Kadar je jasno, za kateri graf gre, namesto V (Γ) in E(Γ) pišemo kar V in E. Število vozlišč grafa Γ, torej V, je njegov red. Dogovor. Dogovorimo se, da bomo v nadaljevanju diplomskega dela namesto o enostavnih grafih govorili kar o grafih, pri čemer pa nam bo ta beseda v resnici pomenila enostaven graf. Enostaven namreč pomeni, da ne vsebuje zank (povezava, katere obe krajišči sta isto vozlišče) in večkratnih povezav (med istima vozliščema poteka več povezav). 3

18 POGLAVJE 2. OSNOVNI POJMI 4 Grafe najlažje upodobimo s točkami na ravnini, ki predstavljajo vozlišča in povezavami med njimi, ki so daljice ali ukrivljene črte med točkami. Pri tem ni pomembno kako so vozlišča in povezave narisane, pomemben je le podatek, katera vozlišča so med seboj povezana in katera ne, torej katera so sosednja in katera ne. Slika 2.1: Ponazoritev grafa Γ z množico vozlišč V = {1, 2,..., 7} in množico povezav E = {{2, 5}, {3, 4}, {3, 6}, {3, 7}, {4, 6}}, V = 7. Definicija. Naj bo Γ = (V, E) graf in naj bo v V. Tedaj množici N Γ (v) = {u V : u Γ v} pravimo okolica (tudi soseščina) vozlišča v v grafu Γ. Če je Γ razviden iz konteksta, običajno pišemo kar N(v). Definicija. Naj bo Γ = (V, E) graf in naj bo v V. Stopnja ali valenca vozlišča v je kardinalnost okolice N Γ (v), kar označimo z deg Γ (v) oziroma deg(v). Število δ(γ) = min{deg(v) v V (Γ)} je minimalna stopnja vozlišč grafa Γ, število (Γ) = max{deg(v) v V (Γ)} pa je njegova maksimalna stopnja. Graf Γ je regularen, če velja δ(γ) = (Γ). V tem primeru rečemo, da gre za k- regularen graf, kjer je k = δ(γ) = (Γ). Namesto 3-regularen graf običajno rečemo kubični graf. Primer grafa na sliki 2.1 ima torej minimalno stopnjo δ(γ) = 0 in maksimalno stopnjo (Γ) = 3. Definicija. Naj bo r 2 in r Z. Graf Γ = (V, E) je r-delen, če obstaja particija množice V (Γ) na r nepraznih razredov tako, da ima vsaka povezava vsako od svojih krajišč v različnih razredih. Torej nobeni dve vozlišči znotraj istega razreda ne smeta biti sosednji. Namesto 2-delen graf ponavadi pišemo kar dvodelen graf.

19 POGLAVJE 2. OSNOVNI POJMI 5 Slika 2.2: Primer 3-regularnega oziroma kubičnega grafa. Slika 2.3: Primer dvodelnega grafa. Trditev 2.1. Graf Γ je dvodelen natanko tedaj, ko ne vsebuje lihega cikla, kar je ekvivalentno trditvi, da lahko njegova vozlišča pobarvamo z dvema barvama na tak način, da sta krajišči vsake povezave različnih barv. Definicija. Polni graf je graf, v katerem je vsak par vozlišč med seboj povezan s povezavo. Polni graf z n vozlišči označimo s K n. Definicija. Naj bo Γ = (V, E) graf. Zaporedje vozlišč v 0 v 1 v 2... v k 1 v k, kjer sta vozlišči v i 1 in v i povezani za vse 1 i k, imenujemo sprehod dolžine k. Če so vsa vozlišča paroma različna, gre za pot. Cikel je sprehod z začetkom in koncem v istem vozlišču, na katerem so vsa ostala vozlišča paroma različna (tudi od začetnega). Definicija. Graf je povezan, če med poljubnima njegovima vozliščema obstaja pot. Most povezanega grafa je vsaka povezava, katere odstranitev povzroči, da dobljeni graf ni več povezan. Definicija. Naj bosta Γ 1 = (V 1, E 1 ) in Γ 2 = (V 2, E 2 ) grafa. Graf Γ 1 je tedaj podgraf grafa Γ 2, če velja V 1 V 2 in E 1 E 2. Če dodatno velja še V 1 = V 2, je Γ 1 vpeti

20 POGLAVJE 2. OSNOVNI POJMI 6 podgraf grafa Γ 2. Slika 2.4: Primer podgrafa (desni graf je podgraf levemu grafu) Definicija. Naj bo Γ = (V, E) graf in naj bo {V 1, V 2 } particija množice V. Potem množici vseh povezav grafa Γ, ki imajo eno krajišče v V 1, drugo pa v V 2, rečemo rez. 2.2 Teorija grup Definicija. Grupa je urejeni par (G, ), kjer je G neprazna množica, pa dvočlena oziroma binarna operacija na G (t.j., za vsaka g 1, g 2 G je g 1 g 2 natanko določen element iz množice G), če velja: 1. je asociativna: g 1, g 2, g 3 G : (g 1 g 2 ) g 3 = g 1 (g 2 g 3 ); 2. v G obstaja element e, imenovan nevtralni element, za katerega velja: g G : e g = g e = g; 3. za vsak element g iz G obstaja element g iz G, imenovan inverz elementa g, za katerega velja: g g = g g = e. Če za operacijo velja tudi komutativnost ( g 1, g 2 G : g 1 g 2 = g 2 g 1 ), pravimo, da je grupa (G, ) komutativna oziroma Abelova. Primer Abelove grupe sta denimo množica celih števil Z za operacijo seštevanja in množica Z n ostankov pri deljenju z n, prav tako za operacijo seštevanja (tokrat seveda po modulu n). Definicija. Naj bosta (G, ) in (H, ) grupi. Preslikava ϕ : G H je homomorfizem grup, če za vsaka a, b G velja: ϕ(a b) = ϕ(a) ϕ(b).

21 Poglavje 3 Pretoki V tem poglavju, kjer izhajamo iz [2] in [3], bomo podali še nekaj definicij, ki jih potrebujemo za obravnavo pretokov na grafih, ki so glavna tema tega diplomskega dela. Ko govorimo o pretokih, moramo povedati, v kateri smeri vzdolž povezave teče tok, zato potrebujemo pojem usmerjenih povezav oziroma lokov. Definicija. Naj bo Γ = (V, E) graf. Tedaj je množica L(Γ) množica vseh urejenih parov sosedjih vozlišč grafa Γ, ki jih imenujemo loki grafa Γ. Vsaki povezavi uv grafa Γ torej ustrezata dva loka in sicer (u, v) ter (v, u). Prvi je usmerjen od u k v, drugi pa od v k u. Rečemo tudi, da je lok (v, u) obrat loka (u, v) in obratno, da je lok (u, v) obrat loka (v, u). Množica L(Γ) grafa Γ = (V, E) je torej dvakrat večja od množice E(Γ). Definicija. Naj bo Γ = (V, E) graf. Preslikavi c : L(Γ) N pravimo (celoštevilska) kapaciteta na Γ, če velja c((u, v)) = c((v, u)), za vse (u, v) L(Γ). Kapaciteta posamezne povezave nam torej pove največjo količino tovora, ki jo še lahko peljemo preko te povezave (v katerikoli smeri). Definicija. Naj bo Γ = (V, E) graf in c : L(Γ) N kapaciteta.tedaj je preslikava f : L(Γ) R pretok na Γ, če velja: 1. f((u, v)) = f((v, u)), za vse (u, v) L(Γ); 7

22 POGLAVJE 3. PRETOKI 8 2. v N(u) f((u, v)) = 0, za vse u V (Γ); 3. f((u, v)) c((u, v)), za vse (u, v) L(Γ). Definicija. Naj bo Γ = (V, E) graf in A Abelova grupa z aditivno pisano operacijo. Preslikava f : L(Γ) A je A-pretok na Γ, če f zadošča 1. in 2. pogoju iz definicije pretoka. Opomba. Pri definiciji A-pretoka želimo bralca opozoriti na to, da se le-ta v [2] malce razlikuje od naše, saj je v omenjeni literaturi za A-pretok zahtevano, da so vrednosti f povsod neničelne, kar bomo mi zahtevali šele za nikjer-ničelne pretoke v nadaljevanju diplomskega dela. Omenimo tudi, da bomo v nadaljevanju za Abelove grupe vedno privzeli, da imajo aditivno pisano operacijo. Pretoku f običajno rečemo celoštevilski pretok oziroma Z-pretok, če so vse njene prirejene vrednosti celoštevilske, torej če preslikava f vsemlokom priredi vrednosti iz grupe celih števil, skupaj z vsemi potrebnimi pogoji. Slika 3.1: Primer Z-pretoka na grafu (kapacitete povezav niso navedene). Z-pretoke pa lahko opišemo še bolj natančno in sicer je nek Z-pretok f k-pretok v primeru, ko za vse (u, v) L(Γ) velja f((u, v)) < k. Pretok grafa na sliki 3.1 je torej 4-pretok, ni pa 3-pretok. Opomba. Očitno je, da vsak graf, ki premore k-pretok, za vsak l > k premore tudi l-pretok (vzamemo kar isti pretok). Tako se lahko vprašamo, katero je najmanjše število k, da dani graf premore k-pretok (če takšen k sploh obstaja). Če na lokih

23 POGLAVJE 3. PRETOKI 9 dopuščamo vrednosti 0, je stvar trivialna (bralca vabimo, da razmisli zakaj). V nasprotnem primeru pa temu ni več tako. Izkaže se, da gre v tem primeru za izjemno težka vprašanja, ki jih raziskovalci vse do danes niso uspeli povsem razrešiti. Takšni pretoki so glavna tema tega diplomskega dela. V nadaljevanju bomo tako stremeli ravno k temu, da za dani graf najdemo k-pretok s čim manjšim k. V izogib dodatnim zapletom bomo zato kar privzeli, da so kapacitete povezav neomejene in tako v konkretnih primerih ne bodo navedene, kot tudi niso navedene v primeru na sliki 3.1. Opomba. Če je Γ = (V, E) graf in preslikava f : L(Γ) A nek A-pretok, je po definiciji pretoka v grafu Γ med vsakima sosednjima vozliščema dovolj podati vrednost f le na enem od obeh lokov, ki ustrezata posamezni povezavi. Z določitvijo vrednosti f na loku (u, v) je namreč po 1. pogoju iz definicije A-pretoka določena tudi vrednost f na njegovem obratu, torej na loku (v, u). Slednji ima tako inverzno vrednost vrednosti loka (u, v), seveda znotraj Abelove grupe A. Zato bodo v nadaljnjih primerih grafi večinoma prikazani z zgolj enim od obeh lokov (v resnici smo pretok f tako označili že na levem delu slike 3.1). Bralec bo opazil, da je pri tem dogovoru 2. pogoj iz definicje A-pretokov izpolnjen natanko tedaj, ko bo za vsako vozlišče vsota vrednosti na vseh prikazanih lokih, ki so usmerjeni v to vozlišče, enaka vsoti vrednosti na vseh prikazanih lokih, ki so usmerjeni iz tega vozlišča. Slika 3.2: Primer 5-pretoka na grafu. Oglejmo si še zanimivo trditev, ki nas bo spremljala preko celotnega nadaljevanja diplomskega dela. Trditev 3.1. Naj bo Γ poljuben graf, A poljubna Abelova grupa in f poljuben A-pretok na Γ. Tedaj za poljubno podmnožico X V velja ( ) x X x X N(x) f((x, x)) = 0, kjer X označuje komplement množice X v V.

24 POGLAVJE 3. PRETOKI 10 Dokaz: Ker f zadošča 1. pogoju iz definicije pretoka, za vse X V sledi ( ) x X y X N(x) f((x, y)) = 0. Ker pa zadošča tudi 2. pogoju iz definicije pretoka, sledi tudi ( ) x X v N(x) f((x, v)) = 0. Odtod sledi = x X ( v N(x) ( x X x X N(x) ) f((x, v)) ( x X ) f((x, x)) = y X N(x) ) f((x, y)) = 0 0 = 0. To pomeni, da za vsako podmnožico X množice vozlišč velja, da je vsota vrednosti pretoka f vzdolž pripadajočega reza v smeri iz množice X enaka 0. Ker pa je most že sam po sebi rez, lahko zapišemo še naslednjo posledico. Posledica 3.2. Če je f pretok in povezava uv most v Γ, potem je f((u, v)) = 0.

25 Poglavje 4 Nikjer-ničelni pretoki V tem poglavju se bomo posvetili nikjer-ničelnim pretokom, o katerih smo nekoliko ohlapno govorili že ob koncu prejšnjega poglavja. Pojem takšnega pretoka bomo sprva formalno definirali, nato pa podali še nekaj trditev, primerov in domnev v povezavi z njimi. Pri tem bomo zopet izhajali iz [2] in [3]. 4.1 Definicija in nekaj primerov Definicija. Naj bo Γ = (V, E) graf in A Abelova grupa. Preslikavo f : L(Γ) A imenujemo nikjer-ničelni A-pretok na Γ, če je A-pretok, za katerega dodatno velja f((u, v)) 0, za vse (u, v) L(Γ). Dogovor. Dogovorimo se, da bomo namesto nikjer-ničelni R-pretok rekli kar nikjerničelni pretok. Ponovno lahko takšnemu pretoku rečemo nikjer-ničelni Z-pretok, če vsem povezavam grafa priredi celoštevilske vrednosti, toda tokrat brez 0. Lahko pa govorimo tudi o nikjer-ničelnem k-pretoku, če je k N in za vse (u, v) L(Γ) velja 0 < f((u, v)) < k. Iz primera na sliki 4.1 vidimo, da polni graf K 4 premore nikjer-ničelni 4-pretok. Sedaj pa si oglejmo še, če premore tudi nikjer-ničelni 3-pretok. Pokažimo, da takšnega pretoka ne premore. Pomagajmo si s sliko 4.2. Največja vrednost, ki jo lahko priredimo kateremu od lokov je 2, zato za začetek to vrednost priredimo loku (a, b). Vsota vrednosti f na vseh izhajajočih lokih (s slike) iz vozlišča 11

26 POGLAVJE 4. NIKJER-NIČELNI PRETOKI 12 Slika 4.1: Primer nikjer-ničelnega 4-pretoka na grafu, dobljenega z nekaj popravki Z-pretoka s slike 3.1. Slika 4.2: Primer grafa, ki ne premore nikjer-ničelnega 3-pretoka. b je tedaj 2, kar pomeni, da moramo vsakemu od lokov (b, c) in (b, d) prirediti vrednost 1, saj se le tako lahko izognemo težavi, ko bi morali kateremu od omenjenih lokov prirediti vrednost 0. Nadaljujemo z vozliščem c. Podobno kot prej mora biti tokrat vsota vrednosti f na lokih (c, d) in (c, a) enaka 1. Če torej v tem koraku kateremu od lokov (c, d) ali (c, a) priredimo vrednost 1, bomo morali drugemu od obeh prirediti vrednost 0. Zato moramo enemu od njiju prirediti vrednost 2, drugemu pa 1. Če določimo f((c, d)) = 1, imamo težavo v d, saj bi morali potem imeti f((d, a)) = 0. Torej je f((c, d)) = 2 in f((c, a)) = 1. Tokrat je težava v a, saj bi morali imeti f((a, d)) = 3, kar pa ne zadošča pogoju f((a, d)) < 3. Tako smo pokazali, da lok ((a, b)), s tem pa zaradi simetrije tudi noben drug lok, nima vrednosti 2. Torej imajo lahko vsi loki le vrednosti 1 ali 1, kar pa zaradi dejstva, da so vozlišča stopnje 3, nikakor ne more zadostiti Kirchhoffovemu zakonu. Graf K 4 torej res ne dopušča nikjer-ničelnega 3-pretoka. Iz primera na sliki 4.3 pa lahko opazimo tudi, da vsak A-pretok na grafu Γ porodi nikjer-ničelni A-pretok nekega podgrafa grafa Γ. To preprosto opazimo tako, da

27 POGLAVJE 4. NIKJER-NIČELNI PRETOKI 13 grafu Γ odstranimo vse tiste povezave, ki jim preslikava f priredi ničelno vrednost. V našem primeru smo torej iz grafa na sliki 3.2, ki premore 5-pretok, z odstranitvijo dveh povezav z vrednostjo 0 dobili podgraf grafa Γ, ki premore nikjer-ničelni 5-pretok. Slika 4.3: Primer nikjer-ničelnega 5-pretoka na grafu, dobljenem iz 5-pretoka s slike 3.2, z odstranjenimi nepotrebnimi povezavami grafa. Za nikjer-ničelne pretoke velja opaziti tudi, da grafi, ki vsebujejo kak most, ne premorejo nobenega nikjer-ničelnega pretoka, kar sledi iz posledice Tuttov izrek Ta razdelek je v celoti posvečen Tuttovemu izreku, ki povezuje nikjer-ničelne Z k - pretoke z nikjer-ničelnim k-pretoki. Najprej si oglejmo sam izrek in konkreten primer, nato pa se posvetimo še njegovemu dokazu. Izrek 4.1. (Tutte 1950). Graf Γ dopušča nikjer-ničelni k-pretok natanko tedaj, ko dopušča nikjer-ničelni Z k -pretok. Oglejmo si, kaj pove izrek za konkreten primer, na primer za pretok na grafu s slike 4.1. Vemo že, da graf dopušča nikjer-ničelni 4-pretok. Po Tuttovem izreku torej dopušča tudi nikjer-ničelni Z 4 -pretok. Kako ga dobiti, seveda ni težko videti. Vse vrednosti 3 f((u, v)) 3 je treba enostavno interpretirati kot ustrezne elemente iz Z 4. Vidimo, da graf s slike 4.4 poleg nikjer-ničelnega 4-pretoka res dopušča tudi nikjerničelni Z 4 -pretok.

28 POGLAVJE 4. NIKJER-NIČELNI PRETOKI 14 Slika 4.4: Primer nikjer-ničelnega Z 4 -pretoka na grafu, ki dopušča tudi nikjer-ničelni 4-pretok (pri vseh povezavah sta izjemoma narisana oba loka, za jasen prikaz nikjerničelnega Z 4 -pretoka). Oglejmo si sedaj še nasprotni primer. Na sliki 4.5 imamo prikazan graf, ki premore nikjer-ničelni Z 5 -pretok. Poglejmo torej, če graf res premore tudi nikjer-ničelni 5- Slika 4.5: Primer nikjer-ničelnega Z 5 -pretoka. pretok, oziroma kako ga poiščemo (da ga res premore, nam namreč zagotavlja Tuttov izrek). V tem primeru je to nekoliko težje, saj vrednosti na lokih, ki so elementi iz Z 5, ne moremo zgolj interpretirati kot ustrezne elemente iz { 4, 3,..., 3, 4}. V tem primeru bi se nam na primer zataknilo pri vozliščih a in b. Vsota vrednosti f na vseh izhajajočih lokih iz vozlišča a bi bila tedaj 5, vsota vrednosti f na vseh izhajajočih lokih iz vozlišča b pa 5. Nobeno od vozlišč a in b torej ne bi izpolnjevalo 2. pogoja iz definicije pretoka, zato moramo poiskati nov nikjer-ničelni 5-pretok na tem grafu. Ker preostala tri vozlišča c, d in e zadoščajo 1. pogoju definicije pretoka, poskusimo tako, da lokom, ki vodijo iz ali v omenjena tri vozlišča vrednosti zgolj interpretiramo kot ustrezne elemente iz { 4, 3,..., 3, 4}. Tako dobimo graf, ki zgolj na loku (a, b) še nima prirejene vrednosti (vidno levo na sliki 4.6). Oglejmo si sedaj vozlišče a. Ker je trenutna vsota vrednosti f na vseh izhajajočih lokih iz tega vozlišča 4 mora torej f loku (a, b) prirediti vrednost 4. Sedaj se hitro lahko prepričamo, da tudi vozlišče b

29 POGLAVJE 4. NIKJER-NIČELNI PRETOKI 15 zadošča 2. pogoju definicije pretoka. Tako smo res dobili tudi nikjer-ničelni 5-pretok. Slika 4.6: Primer nikjer-ničelnega 5-pretoka. Izrek smo ilustrirali na primerih, sedaj pa podajmo še splošen dokaz. Dokaz: Denimo najprej, da Γ dopušča nikjer-ničelni k-pretok f in pokažimo, da je moč f pretvoriti v nikjer-ničelni Z k -pretok. S σ k označimo naravni homomorfizem grup iz Z v Z k, ki celo število i preslika v njegov ekvivalenčni razred i kongruence po modulu k. Iskani Z k -pretok tedaj dobimo kar kot kompozitum σ k f. Ker je σ homomorfizem grup, namreč za vsako povezavo uv E(Γ) velja (σ k f)((u, v)) + (σ k f)((v, u)) = σ k (f((u, v)) + f((v, u))) = σ k (0) = 0. Podobno za vsako vozlišče v E(Γ) velja ( (σ k f)((v, u)) = σ k ) f((v, u)) = σ k (0) = 0. u N(v) u N(v) Torej je σ k f res nikjer-ničelni Z k -pretok na Γ. Naj bo sedaj g nikjer-ničelni Z k -pretok na grafu Γ. Pokažimo, da lahko grafu Γ priredimo tudi nikjer-ničelni k-pretok f. Naj bo F množica vseh preslikav f : L(Γ) Z, ki zadoščajo 1. pogoju iz definicije pretoka (t.j., f((u, v)) = f((v, u)) za vse uv E(Γ)), zanje velja f((u, v)) < k za vse (u, v) L(Γ), velja pa tudi σ k f = g. Pokažimo najprej, da je F neprazna množica. Za vsako izmed povezav uv grafa Γ izberemo po enega izmed lokov (u, v) in (v, u), ki ji pripadata. Na vsakem izbranem loku, recimo (u, v), nato za f ((u, v)) vzamemo enolično določeni 1 i < k, da je σ k (i) = g((u, v)) (ker je g nikjer-ničelen, je g((u, v)) 0, torej tak i res obstaja). Za vsak izbrani lok, recimo (u, v), sedaj na njegovem obratu definirajmo f ((v, u)) =

30 POGLAVJE 4. NIKJER-NIČELNI PRETOKI 16 f ((u, v)). S tem smo definirali preslikavo f : L(Γ) Z, za katero očitno velja 0 < f ((u, v)) < k za vse (u, v) L(Γ) in f ((u, v)) = f ((v, u)) za vse (u, v) L(Γ). Za dokaz, da je f F moramo le še preveriti, da je σ k f = g. Da to velja za vse izbrane loke (u, v), sledi neposredno iz definicije f. Naj bo sedaj (v, u) obrat nekega izbranega loka (u, v). Ker je σ k homomorfizem grup, inverze slika v inverze, torej sledi (σ k f )((v, u)) = σ k (f ((v, u))) = σ k ( f ((u, v))) = = σ k (f ((u, v))) = g((u, v)) = g((v, u)), saj je g nikjer-ničelni Z k -pretok. Torej f F in zato je F res neprazna množica. Sedaj moramo le še pokazati, da obstaja f F, ki v vseh vozliščih zadošča Kirchhoffovemu zakonu. Ker za vsak f F zaradi g = σ k f velja, da je f nikjer-ničelen (ker je tak tudi g), bo potem tak f nikjer-ničelni k-pretok. Za kandidata vzemimo poljuben f F, za katerega je vsota K(f) = u V v N(u) f((u, v)), ki predstavlja vsoto odstopanj od Kirchhoffovega zakona v vseh vozliščih, najmanjša. Dokazali bomo, da je K(f) = 0, iz česar nato sledi, da je tudi v N(u) f((u, v)) = 0, za vse u V, kar bo pomenilo, da je f iskani nikjer-ničelni k-pretok. To bomo dokazali s protislovjem, zato predpostavimo, da K(f) 0. Ker po definiciji množice F za vsako povezavo uv E(Γ) velja f((u, v)) = f((v, u)), dobimo ( ) u V v N(u) f((u, v)) = 0. Ker je K(f) > 0, torej obstaja neko vozlišče x V (Γ), za katerega je: v N(x) f((x, v)) > 0. (4.1) Naj bo X V množica vseh x, za katere graf Γ vsebuje pot v 0 v 1... v l iz x v x (torej v 0 = x in v l = x ), tako da velja f((v i, v i+1 )) > 0 za vse i < l. Definirajmo sedaj X = X\{x}. Zaradi neenakosti (4.1) je seveda X neprazna množica. Najprej pokažimo, da X premore takšno vozlišče x, za katerega velja v N(x ) f((x, v)) < 0.

31 POGLAVJE 4. NIKJER-NIČELNI PRETOKI 17 Po definiciji X za vse povezave x y, tako da je x X in y X, velja f((x, y)) 0 (kjer je X = V (Γ)\X). To seveda velja tudi za x = x. Iz neenakosti (4.1) torej sledi, da je f((x, x )) = = f((x, v)) x X N(x) f((x, y)) v N(x) y X N(x) v N(x) f((x, v)) > 0. Ker za vsak (u, v) L(Γ) velja f((v, u)) = f((u, v)), je torej x X N(x) f((x, x)) = x X N(x) < 0, poleg tega pa velja še ( ) x X x X N(x ) f((x, x )) = 0. Od tod sledi = x X ( y X N(x ) x X ( f((x, y)) )+ v N(x ) x X N(x) torej mora za nekatere x X res veljati: v N(x ) ) f((x, v)) = f((x, x))+ x X ( x X N(x ) ) f((x, x )) < 0, f((x, v)) < 0. (4.2) Izberimo poljuben tak x X. Ker je x X, v grafu obstaja pot W = v 0 v 1... v l, od x do x, da za vse i < l velja f((v i, v i+1 )) > 0. Sedaj preslikavo f spremenimo tako, da pošljemo k enot toka nazaj po W. Dobimo torej preslikavo f : L(Γ) Z, podano z f((u, v)) k za (u, v) = (v i, v i+1 ), i = 0,..., l 1; f : (u, v) f((u, v)) + k za (u, v) = (v i+1, v i ), i = 0,..., l 1; f((u, v)) za uv / E(W ). Po definiciji W imamo f ((u, v)) < k za vse (u, v) L(Γ). Ravno tako po definiciji zanj velja tudi f ((v, u)) = f ((u, v)). Poleg tega pa je σ k homomorfizem grup, za katerega je σ k (k) = 0, torej velja tudi σ k f = g.

32 POGLAVJE 4. NIKJER-NIČELNI PRETOKI 18 Poglejmo, kakšna je vrednost K(f ) glede na K(f). Z izjemo vozlišč x in x odstopanje od Kirchhoffovega zakona ostaja nespremenjeno v vseh vozliščih grafa Γ: f ((v, w)) = f((v, w)), za vse v V (Γ)\{x, x }. (4.3) w N(v) w N(v) Po drugi strani pa za x in x velja: f ((x, v)) = v N(x) v N(x ) v N(x) in f ((x, v)) = v N(x ) f((x, v)) k f((x, v)) + k. (4.4) Ker je g nikjer-ničelni Z k -pretok in je σ k f = g, poleg tega pa je σ k homomorfizem grup, velja σ k ( σ k ( v N(x) v N(x ) ) f((x, v)) ) f((x, v)) = v N(x) in = v N(x ) g((x, v)) = 0 Z k g((x, v)) = 0 Z k, torej sta obe vsoti, tako v N(x) f((x, v)) kot v N(x ) f((x, v)), večkratnika števila k. Iz neenakosti (4.1) in (4.2) tako sledi v N(x) f((x, v)) k in v N(x ) f((x, v)) k. Po (4.4) pa potem sledi f ((x, v)) < v N(x) v N(x ) in f ((x, v)) < v N(x) v N(x ) f((x, v)) f((x, v)). Iz enakosti (4.3) nato sledi K(f ) < K(f), kar pa je v protislovju z izbiro f F. Sledi, K(f) = 0, kot smo želeli, in zato je f res nikjer-ničelni k-pretok. 4.3 Nikjer-ničelni k-pretoki za male k V tem razdelku se posvetimo vprašanju obstoja nikjer-ničelnih k-pretokov za majhne vrednosti k. O nikjer-ničelnih 1-pretokih seveda ne bomo govorili, saj tak pretok

33 POGLAVJE 4. NIKJER-NIČELNI PRETOKI 19 očitno premorejo le grafi, ki nimajo nobene povezave. Zato se bomo raje posvetili nikjer-ničelnim 2- in 3-pretokom. Pričnimo s preprostim primerom. Slika 4.7: Primer nikjer-ničelnega 2-pretoka. Bralec se bo zlahka prepričal, da levi graf na sliki 4.7 ne dopušča nikjer-ničelnega 2-pretoka. V primeru, da bi graf spremenili tako, da bi dodali še eno vozlišče in vozlišči s stopnjo 3 spremenili v vozlišči s stopnjo 4, kot prikazuje desni graf na sliki 4.7, bi dobljeni graf dopuščal tudi nikjer-ničelni 2-pretok. Kako je z obstojem nikjer-ničelnih 2-pretokov v splošnem, sedaj ni težko ugotoviti. Trditev 4.2. Graf dopušča nikjer-ničelni 2-pretok natanko tedaj, ko so vsa njegova vozlišča sode stopnje. Dokaz: Po Tuttovem izreku graf dopušča nikjer-ničelni 2-pretok natanko tedaj, ko dopušča tudi nikjer-ničelni Z 2 -pretok. Morebitni nikjer-ničelni Z 2 -pretok pa je seveda enolično določen, saj mora vsem lokom prirediti vrednost 1. Da pa bi taka preslikava zadoščala 2. pogoju iz definicije A-pretoka, torej da bo vsota vrednosti na vseh lokih iz vsakega od vozlišč grafa 0, mora biti v vsakem vozlišču grafa ostanek pri deljenju te vsote z dve enak 0. To pa se bo zgodilo natanko takrat, ko bo v vsakem vozlišču sodo število povezav. Na tem mestu naj bralca opozorimo, da trditev govori o vseh grafih, ki imajo vozlišča sode stopnje in ne zgolj o grafih brez mostov in sodimi stopnjami vozlišč. Spomnimo se namreč v diplomskem delu že zapisane ugotovitve, da grafi z mostovi ne premorejo nobenega nikjer-ničelnega pretoka. Zakaj smo torej v tem primeru govorili kar o vseh grafih s sodimi stopnjami vozlišč in ni bilo potrebno dodatno zahtevati, da nimajo mostov? Če grafu z mostom in vozlišči, ki so vsa sode stopnje, odstranimo most,

34 POGLAVJE 4. NIKJER-NIČELNI PRETOKI 20 dobimo dva podgrafa. V vsakem od podgrafov je po lemi o rokovanju vsota stopenj vseh vozlišč dvakratnik števila vseh povezav, torej sodo število. Toda vsa vozlišča, razen tistega, ki mu je bila odstranjena ena povezava (t.j. most), so sode stopnje. To protislovje torej pokaže, da graf s samimi vozlišči sode stopnje ne more imeti mostov. Oglejmo si sedaj, ali kubični graf, ki kot podgraf vsebuje 5-cikel, dopušča nikjerničelni 3-pretok. Slika 4.8: Primer težav pri iskanju nikjer-ničelnega 3-pretoka. Levi del slike 4.8 prikazuje del kubičnega grafa, ki kot podgraf vsebuje 5-cikel. Vidimo, da takšen graf nikakor ne more dopuščati nikjer-ničelnega Z 3 -pretoka (s tem pa niti nikjer-ničelnega 3-pretoka), kar nam primer na sliki 4.8 tudi prikazuje. Če namreč povezave na tem 5-ciklu usmerimo v isto smer, bi se morale vrednosti nikjerničelnega Z 3 -pretoka na pripadajočih lokih izmenjevati (1 in 2), saj bi morali sicer preostalemu loku dodeliti vrednost 0. Po drugi strani na desnem delu omenjene slike vidimo del grafa, ki kot podgraf vsebuje 6-cikel. Pri tem primeru se zdi, da vsaj na tem delu grafa ovir za nikjer-ničelni 3-pretok ni. V zvezi s tem si oglejmo naslednjo trditev. Trditev 4.3. Kubični graf brez mostov dopušča nikjer-ničelni 3-pretok natanko tedaj, ko je graf dvodelen. Dokaz: Naj bo Γ = (V, E) kubični graf. Privzemimo najprej, da graf premore nikjer-ničelni 3-pretok, torej po Tuttovem izreku tudi nikjer-ničelni Z 3 -pretok, recimo f. Pokažimo, da ima vsak cikel C = v 0 v 1... v l v 0 v Γ sodo dolžino. Oglejmo si dve zaporedni povezavi v ciklu C, na primer v i 1 v i in v i v i+1. Če f obema lokoma (v i 1, v i ) in (v i, v i+1 ) priredi isto vrednost, torej f((v i 1, v i )) = f((v i, v i+1 )), potem f v vozlišču v i ne more zadoščati definiciji nikjer-ničelnega Z 3 -pretoka, saj bi morala

35 POGLAVJE 4. NIKJER-NIČELNI PRETOKI 21 tretjemu loku, ki izhaja iz vozlišča v i, prirediti vrednost 0 ali pa vsota vrednosti na izhajajočih lokih iz vozlišča v i ne bi bila 0. Zato mora f lokom vzdolž cikla C v dani smeri izmenično prirediti vrednosti 1 in 2, torej mora biti cikel C sode dolžine. Ker so torej vsi cikli v grafu Γ sode dolžine, graf ne vsebuje lihega cikla, kar po trditvi 2.1 pomeni, da je graf Γ dvodelen. Privzemimo sedaj, da je Γ dvodelen graf. To pomeni, da je množica vozlišča V sestavljena iz dveh razredov V = V 1 V 2 tako, da ima vsaka povezava grafa Γ eno krajišče v V 1, drugo pa v V 2. Sedaj lahko vsakemu loku (v 1, v 2 ) L(Γ), pri čemer je v 1 V 1 in v 2 V 2, priredimo vrednost 1, njihovim obratom pa seveda 2. Ker je Γ kubičen, je vsota vrednosti na izhajajočih lokih za vsak v 1 V 1 enaka 3 (kar je v Z 3 enako 0), za vsak v 2 V 2 pa 6 (kar je v Z 3 prav tako 0). To pa pomeni, da Γ premore nikjer-ničelni Z 3 -pretok, po Tuttovem izreku pa tudi nikjer-ničelni 3-pretok. Oglejmo si še, kako je z obstojem nikjer-ničelnih k-pretokov v polnih grafih K n. Očitno v primeru, ko je n 1 liho število, polni graf K n dopušča nikjer-ničelni 2- pretok. Ker ima namreč v tem primeru K n liho število vozlišč in je vsako vozlišče povezano z vsemi preostalimi vozlišči, so vsa vozlišča stopnje n 1. Torej je vsako vozlišče sode stopnje. Po trditvi 4.2 vsak tak graf dopušča nikjer-ničelni 2-pretok. Slika 4.9: Primer nikjer-ničelnega 2-pretok na grafu K 5. Kaj pa za polne grafe K n, kjer je n sodo število? Za K 2 ne obstaja noben nikjerničelni k-pretok, saj ima ta graf most. Da K 4 dopušča nikjer-ničelni 4-pretok, smo se prepričali na sliki 4.1, nikjer-ničelnega 3-pretoka pa ne more dopuščati po trditvi 4.3, saj gre za kubični graf, ki pa ni dvodelen. Zanimivo je, da je K 4 edini polni graf, razen trivialnega primera K 2, ki ne dopušča nikjer-ničelnega 3-pretoka. Za vse preostale polne grafe sodega reda, ki jih še nismo omenili, namreč nikjer-ničelni 3-pretok lahko konstruiramo.

36 POGLAVJE 4. NIKJER-NIČELNI PRETOKI 22 Trditev 4.4. Za vse sode n > 4 polni graf K n premore nikjer-ničelni 3-pretok. Nikjer-ničelnega 2-pretoka seveda po trditvi 4.2 ne morejo dopuščati, saj so vsa vozlišča lihe stopnje. Kot kaže naslednji dokaz, pa primere nikjer-ničelnih 3-pretokov lahko najdemo. Slika 4.10: Primer nikjer-ničelnega 3-pretoka na grafu K 6. Dokaz: Trditev govori o polnih grafih Γ = K n = (V, E), ki so sodega reda, torej imamo sodo število vozlišč, ki jih lahko razdelimo (vidno na sliki 4.11) v dve enako veliki množici, torej V = V 1 V 2, pri čemer je V 1 = {v 0, v 2, v 4,..., v n 2 } in V 2 = {v 1, v 3, v 5,..., v n 1 }. Slika 4.11: Razdelitev vozlišč polnega grafa K n v dva razreda. Pri tem si mislimo, da smo vozlišča v i pri upodobitvi grafa K n razporedili ciklično po krožnici, enega za drugim, kot prikazuje slika Označimo še nekaj povezav. Za vsako vozlišče v i V 1 označimo povezave v i v i 1, v i v i+1 in v i v i+3 (kjer indekse računamo po modulu n), za vsako vozlišče v i+1 V 2 pa povezave v i+1 v i, v i+1 v i+2 in

37 POGLAVJE 4. NIKJER-NIČELNI PRETOKI 23 v i+1 v i+1 3 = v i+1 v i 2 (tudi vidno na sliki 4.11). S tem dobimo dva vpeta podgrafa Γ 1 = (V, E 1 ) in Γ 2 = (V, E 2 ) grafa Γ, pri čemer je E 1 množica vseh označenih povezav, E 2 pa je E\E 1 (slika 4.12). Slika 4.12: Grafa Γ 1 in Γ 2. Posvetimo se sedaj najprej grafu Γ 1. Ker imamo v tem primeru vse povezave, ki povezujejo vsako vozlišče s svojim predhodnim in naslednjim vozliščem, poleg tega pa vsako vozlišče v i V 1 z vozliščem v i+3 V 2, vsako vozlišče v i+1 V 2 pa z vozliščem v i 2 V 1, in ker imamo sodo število vozlišč, so vsa vozlišča iz V 1 povezana le z vozlišči iz V 2 in obratno, saj so koraki povezav lihih velikosti (1 ali 3). Graf Γ je torej dvodelen. Poleg tega ima vsako vozlišče v grafu Γ 1 stopnjo 3, torej je graf, poleg tega, da je dvodelen, tudi kubičen. Po trditvi 4.3 torej graf Γ 1 premore nikjer-ničelni 3-pretok. Po drugi strani pa je graf Γ polni graf z n vozlišči, kar pomeni, da je vsako od vozlišč stopnje n 1. Ker je n sodo število, je stopnja vozlišč v grafu Γ zato liha, iz česar sledi, da je stopnja vozlišč v grafu Γ 2 soda, saj je (n 1) 3 = n 4 sodo število. Po trditvi 4.2 torej graf Γ 2 dopušča nikjer-ničelni 2-pretok, s tem pa tudi nikjer-ničelni 3-pretok. Vrnimo se sedaj nazaj k celotnemu grafu Γ, ki ga sestavljata ravno vpeta podgrafa Γ 1 in Γ 2. Tudi zanj sedaj vemo, da premore nikjer-ničelni 3-pretok, saj sta nikjer-ničelni 3-pretok na grafu Γ 1 in nikjer-ničelni 2-pretok na grafu Γ 2 neodvisna, ker vsebujeta različne povezave. S tem smo dokazali, da vsak polni graf K n, za sode n > 4, res dopušča nikjer-ničelni 3-pretok.

38 POGLAVJE 4. NIKJER-NIČELNI PRETOKI 24 Skozi primere in trditve v celotnem razdelku 4.2 smo torej lahko videli, da za dani k, vsaj če je k največ 3, nekateri grafi ne dopuščajo nikjer-ničelnega k-pretoka. 4.4 Tuttove domneve William Thomas Tutte ( ) je bil angleško-kanadski matematik, ki se je ogromno ukvarjal s teorijo grafov in je v veliki meri zaslužen za sedanjo obliko te matematične discipline. Kot smo videli, je svoj pečat pustil tudi v teoriji nikjerničelnih pretokov. Med raziskovanjem nikjer-ničelnih pretokov je postavil nekaj domnev, katerih vse do danes še nihče ni uspel dokazati niti ovreči. V nadaljevanju si bomo ogledali dve njegovi domnevi. Najstarejša in najbolj znana Tuttova domneva o pretokih je domneva o nikjer-ničelnih 5-pretokih. Domneva o nikjer-ničelnih 5-pretokih (Tutte 1954) Vsak graf brez mostov dopušča nikjer-ničelni 5-pretok. Leta 1981 je Paul Seymour sicer dokazal izrek, ki pravi, da vsak graf brez mostov dopušča nikjer-ničelni 6-pretok, Tuttova domneva o nikjer-ničelnih 5-pretokih pa vse do danes ostaja odprta. Naslednja domneva govori o tem, da naj bi bil Petersenov graf minor vsakega grafa brez mostov, ki ne dopušča nikjer-ničelnega 4-pretoka. Pri tem je minor danega grafa vsak graf, ki ga iz njega dobimo z odstranjevanjem vozlišč in/ali povezav ter t.i. stiskanjem povezav v vozlišča. Petersenov graf namreč ne dopušča nikjer-ničelnega 4-pretoka, vendar tega v diplomskem delu ne bomo dokazali. Domneva o nikjer-ničelnih 4-pretokih (Tutte 1966) Vsak graf brez mostov, ki ne vsebuje Petersenovega grafa kot minor, dopušča nikjerničelni 4-pretok. Naj povemo, da tudi v primeru, če ta Tuttova domneva drži, pripadajoči izrek ni najboljši možen. Polni graf K 11 na primer sicer vsebuje Petersenov graf kot minor (vsak polni graf K n, za n 10, namreč vsebuje Petersenov graf kar kot podgraf in

39 POGLAVJE 4. NIKJER-NIČELNI PRETOKI 25 Slika 4.13: Petersenov graf. ne le kot minor, saj premore vse možne povezave), kljub temu pa dopušča nikjerničelni 4-pretok. Dopušča celo nikjer-ničelni 2-pretok. Zapisali smo namreč, da vsak polni graf K n, kjer je n liho število, dopušča nikjer-ničelni 2-pretok. Tako se zdi, da se domneve ne da izboljšati le za t.i. redke grafe. Omenimo tudi, da so domnevo za kubične grafe dokazali Neil Robertson, Daniel Sanders, Paul Seymour in Robin Thomas, a je dokaz zelo zahteven in dolg, zato ga tu ne bomo navajali. S kubičnimi grafi, ki nimajo mostov in ne premorejo nikjer-ničelnega 4-pretoka, so se (in se še) raziskovalci precej ukvarjali. Gre za t.i. snarke. Domneva (oziroma v tem primeru izrek) o nikjer-ničelnih 4-pretokih za kubične grafe namreč pravi, da vsak snark kot minor vsebuje Petersenov graf. Izkaže se, da je Petersenov graf najmanjši in je vse do leta 1946 ostal edini znani snark. Tedaj je namreč hrvaški matematik Danilo Blanuša našel še dva snarka, ki se danes imenujeta po njem. Zatem so odkrili še veliko novih snarkov, nakar je Isaacs leta 1975 dokazal, da je družina snarkov neskončna.

40 Poglavje 5 Zaključek V diplomskem delu smo vpeljali in na konkretnih zgledih predstavili pojem nikjerničelnega pretoka. Zaključimo lahko, da za razumevanje nikjer-ničelnih pretokov potrebujemo poznavanje nekaterih pojmov in konceptov iz teorije grafov, nekaj pa tudi iz teorije grup. Ogledali smo si, kdaj za nek k dani graf premore nikjer-ničelni k-pretok in pri tem ugotovili, da se to ne zgodi vedno. Dokazali smo, da graf, ki premore nikjer-ničelni k-pretok, premore tudi nikjer-ničelni Z k -pretok in obratno, ter to ilustrirali na primeru. Ogledali smo si tudi, kateri grafi zagotovo premorejo nikjer-ničelni k-pretok za male vrednosti k, povsem na koncu pa smo videli, da v zvezi z nikjer-ničelnimi pretoki obstajajo še nedokazane domneve. Rezultati, zbrani v tem diplomskem delu, so osnova za nadaljevanje študija o nikjerničelnih pretokih. V zvezi s to temo namreč obstaja še kar nekaj rezultatov, poleg tega pa, kot smo že omenili, je veliko domnev o tej temi še nepotrjenih. Usmerimo se lahko tudi v posebne nikjer-ničelne pretoke in pripadajoče grafe, denimo v študij snarkov, ki smo jih že omenili na koncu diplomskega dela. Svoje delo lahko razširimo tudi na obravnavo povezanosti grafov in barvanja grafov, ki sta s temo diplomskega dela prepleteni. V povezavi z omenjenima področjema teorije grafov se tako na primer izkaže, da vsak 4-povezan graf premore nikjer-ničelni 4-pretok in pa, da vsak kubični graf premore nikjer-ničelni 4-pretok natanko tedaj, ko je 3-obarvljiv. To delo naj bo zato v pomoč pri študiju nikjer-ničelnih pretokov in spodbuda za nadaljnje delo na tem področju. 26

41 Literatura [1] Dummit, D. S., Foote, R. M. (2004). Abstract Algebra. Hoboken, J. Wiley & Sons. [2] Diestel, R. (2000). Graph theory. Springer, cop., New York. [3] [4] Škrekovski R.: Pretoki in pokritja grafov. Pridobljeno na: skreko/gradiva/pretoki in Pokritja.pdf Šparl, P. (2015). Teorija grafov, Zapiski predavanj. Ljubljana. [5] Wilson, R. J., Watkins, J. J. (1997). Uvod v teorijo grafov. Društvo matematikov, fizikov in astronomov Slovenije, Ljubljana. 27

42 Izjava o avtorstvu diplomskega dela Spodaj podpisana Alja Šubic, z vpisno številko , izjavljam, da je diplomsko delo z naslovom NIKJER-NIČELNI PRETOKI, ki sem ga napisala pod mentorstvom doc. dr. Primoža so uporabljeni viri ter literatura korektno navedeni. Šparla, avtorsko delo in da Podpis študentke: Ljubljana, 2016

Hipohamiltonovi grafi

Hipohamiltonovi grafi Hipohamiltonovi grafi Marko Čmrlec, Bor Grošelj Simić Mentor(ica): Vesna Iršič Matematično raziskovalno srečanje 1. avgust 016 1 Uvod V marsovskem klubu je želel predsednik prirediti večerjo za svoje člane.

More information

Matej Mislej HOMOMORFIZMI RAVNINSKIH GRAFOV Z VELIKIM NOTRANJIM OBSEGOM

Matej Mislej HOMOMORFIZMI RAVNINSKIH GRAFOV Z VELIKIM NOTRANJIM OBSEGOM UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Matematika - uporabna smer (UNI) Matej Mislej HOMOMORFIZMI RAVNINSKIH GRAFOV Z VELIKIM NOTRANJIM OBSEGOM Diplomsko delo Ljubljana, 2006 Zahvala Zahvaljujem

More information

SIMETRIČNI BICIRKULANTI

SIMETRIČNI BICIRKULANTI UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA GORAZD VASILJEVIĆ SIMETRIČNI BICIRKULANTI DIPLOMSKO DELO Ljubljana, 2014 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Dvopredmetni učitelj: matematika - računalništvo

More information

POLDIREKTNI PRODUKT GRUP

POLDIREKTNI PRODUKT GRUP UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA LUCIJA ŽNIDARIČ POLDIREKTNI PRODUKT GRUP DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA 2014 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Univerzitetni študijski program 1. stopnje: Dvopredmetni

More information

Eulerjevi in Hamiltonovi grafi

Eulerjevi in Hamiltonovi grafi Eulerjevi in Hamiltonovi grafi Bojan Možina 30. december 006 1 Eulerjevi grafi Štirje deli mesta Königsberg v Prusiji so bili povezani s sedmimi mostovi (glej levi del slike 1). Zdaj se Königsberg imenuje

More information

AKSIOMATSKA KONSTRUKCIJA NARAVNIH

AKSIOMATSKA KONSTRUKCIJA NARAVNIH UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Poučevanje: Predmetno poučevanje ŠPELA ZOBAVNIK AKSIOMATSKA KONSTRUKCIJA NARAVNIH ŠTEVIL MAGISTRSKO DELO LJUBLJANA, 2016 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA

More information

Problem umetnostne galerije

Problem umetnostne galerije Problem umetnostne galerije Marko Kandič 17. september 2006 Za začetek si oglejmo naslednji primer. Recimo, da imamo v galeriji polno vrednih slik in nočemo, da bi jih kdo ukradel. Seveda si želimo, da

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. Simetrije cirkulantnih grafov

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. Simetrije cirkulantnih grafov UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Magistrsko delo Simetrije cirkulantnih grafov (Symmetry of circulant graphs) Ime in priimek: Maruša Saksida Študijski

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. Kromatično število in kromatični indeks grafa

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. Kromatično število in kromatični indeks grafa UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Magistrsko delo Kromatično število in kromatični indeks grafa (The chromatic number and the chromatic index of

More information

Ana Mlinar Fulereni. Delo diplomskega seminarja. Mentor: izred. prof. dr. Riste Škrekovski

Ana Mlinar Fulereni. Delo diplomskega seminarja. Mentor: izred. prof. dr. Riste Škrekovski UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Matematika 1. stopnja Ana Mlinar Fulereni Delo diplomskega seminarja Mentor: izred. prof. dr. Riste Škrekovski Ljubljana, 2011 Kazalo 1. Uvod 4 2.

More information

DELOVANJA GRUP IN BLOKI NEPRIMITIVNOSTI

DELOVANJA GRUP IN BLOKI NEPRIMITIVNOSTI UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA DEJAN KREJIĆ DELOVANJA GRUP IN BLOKI NEPRIMITIVNOSTI DIPLOMSKO DELO Ljubljana, 2015 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Dvopredmetni učitelj: matematika -

More information

Jernej Azarija. Štetje vpetih dreves v grafih

Jernej Azarija. Štetje vpetih dreves v grafih UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Jernej Azarija Štetje vpetih dreves v grafih DIPLOMSKO DELO NA INTERDISCIPLINARNEM UNIVERZITETNEM ŠTUDIJU

More information

DOMINACIJSKO TEVILO GRAFA

DOMINACIJSKO TEVILO GRAFA UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGO KA FAKULTETA tudijski program: MATEMATIKA in RAƒUNALNI TVO DOMINACIJSKO TEVILO GRAFA DIPLOMSKO DELO Mentor: doc. dr. Primoº parl Kandidatka: Neja Zub i Ljubljana, maj, 2011

More information

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO. Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO.

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO. Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO. UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Sabina Skornšek Maribor, 2012 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO

More information

TEORIJA GRAFOV IN LOGISTIKA

TEORIJA GRAFOV IN LOGISTIKA TEORIJA GRAFOV IN LOGISTIKA Maja Fošner in Tomaž Kramberger Univerza v Mariboru Fakulteta za logistiko Mariborska cesta 2 3000 Celje Slovenija maja.fosner@uni-mb.si tomaz.kramberger@uni-mb.si Povzetek

More information

Diskretna matematika 1 / Teorija grafov

Diskretna matematika 1 / Teorija grafov Diskretna matematika 1 / Teorija grafov 1. Osnovni pojmi Vladimir Batagelj Univerza v Ljubljani FMF, matematika Finančna matematika Ljubljana, december 2013 / februar 2008 1 / 31 Kazalo 1 2 3 4 5 6 Pajek

More information

Iskanje najcenejše poti v grafih preko polkolobarjev

Iskanje najcenejše poti v grafih preko polkolobarjev Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Veronika Horvat Iskanje najcenejše poti v grafih preko polkolobarjev DIPLOMSKO DELO VISOKOŠOLSKI STROKOVNI ŠTUDIJSKI PROGRAM PRVE STOPNJE

More information

SLIKE CANTORJEVE PAHLJAµCE

SLIKE CANTORJEVE PAHLJAµCE UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in raµcunalništvo Diplomsko delo SLIKE CANTORJEVE PAHLJAµCE Mentor: dr. Iztok Baniµc docent Kandidatka: Anja Belošević

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. Verjetnostni algoritmi za testiranje praštevilskosti

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. Verjetnostni algoritmi za testiranje praštevilskosti UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga Verjetnostni algoritmi za testiranje praštevilskosti (Algorithms for testing primality) Ime in

More information

Grafi, igre in še kaj

Grafi, igre in še kaj Grafi, igre in še kaj Martin Milanič martin.milanic@upr.si Inštitut Andrej Marušič Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije Univerza na Primorskem, Koper Matematika je kul 2016,

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. Kvadratne forme nad končnimi obsegi

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. Kvadratne forme nad končnimi obsegi UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga Kvadratne forme nad končnimi obsegi (Quadratic Forms over Finite Fields) Ime in priimek: Borut

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA SAŠO ZUPANEC MAX-PLUS ALGEBRA DIPLOMSKO DELO

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA SAŠO ZUPANEC MAX-PLUS ALGEBRA DIPLOMSKO DELO UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA SAŠO ZUPANEC MAX-PLUS ALGEBRA DIPLOMSKO DELO Ljubljana, 2013 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA ODDELEK ZA MATEMATIKO IN RAČUNALNIŠTVO SAŠO ZUPANEC Mentor:

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO ODDELEK ZA MATEMATIKO

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO ODDELEK ZA MATEMATIKO UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO ODDELEK ZA MATEMATIKO Rok Erman BARVANJA RAVNINSKIH IN SORODNIH DRUŽIN GRAFOV Doktorska disertacija MENTOR: prof. dr. Riste Škrekovski Ljubljana,

More information

APLIKACIJA ZA DELO Z GRAFI

APLIKACIJA ZA DELO Z GRAFI UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Študijski program: MATEMATIKA IN RAČUNALNIŠTVO APLIKACIJA ZA DELO Z GRAFI DIPLOMSKO DELO Mentor: doc. dr. Primož Šparl Kandidat: Luka Jurković Somentor: asist.

More information

Reševanje problemov in algoritmi

Reševanje problemov in algoritmi Reševanje problemov in algoritmi Vhod Algoritem Izhod Kaj bomo spoznali Zgodovina algoritmov. Primeri algoritmov. Algoritmi in programi. Kaj je algoritem? Algoritem je postopek, kako korak za korakom rešimo

More information

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO. Oddelek za matematiko in računalništvo MAGISTRSKA NALOGA. Tina Lešnik

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO. Oddelek za matematiko in računalništvo MAGISTRSKA NALOGA. Tina Lešnik UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo MAGISTRSKA NALOGA Tina Lešnik Maribor, 2014 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO

More information

Hadamardove matrike in misija Mariner 9

Hadamardove matrike in misija Mariner 9 Hadamardove matrike in misija Mariner 9 Aleksandar Jurišić, 25. avgust, 2009 J. Hadamard (1865-1963) je bil eden izmed pomembnejših matematikov na prehodu iz 19. v 20. stoletje. Njegova najpomembnejša

More information

Izbrana poglavja iz algebrai ne teorije grafov. Zbornik seminarskih nalog iz algebrai ne teorije grafov

Izbrana poglavja iz algebrai ne teorije grafov. Zbornik seminarskih nalog iz algebrai ne teorije grafov Izbrana poglavja iz algebrai ne teorije grafov Zbornik seminarskih nalog iz algebrai ne teorije grafov Ljubljana, 2015 CIP Kataloºni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjiºnica, Ljubljana 519.24(082)(0.034.2)

More information

TOPLJENEC ASOCIIRA LE V VODNI FAZI

TOPLJENEC ASOCIIRA LE V VODNI FAZI TOPLJENEC ASOCIIRA LE V VODNI FAZI V primeru asociacij molekul topljenca v vodni ali organski fazi eksperimentalno določeni navidezni porazdelitveni koeficient (P n ) v odvisnosti od koncentracije ni konstanten.

More information

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta Matematika 1 Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta 15. december 2010 Poglavje 3 Funkcije 3.1 Osnovni pojmi Preslikavam v množico R ali C običajno pravimo funkcije v prvem primeru realne, v drugem

More information

Analiza omrežij Zgradba omrežij:

Analiza omrežij Zgradba omrežij: Univerza v Ljubljani podiplomski študij statistike Analiza omrežij Zgradba omrežij: podomrežja in povezanosti Vladimir Batagelj Anuška Ferligoj Univerza v Ljubljani Ljubljana, 0. in 7. november 2003 izpisano:

More information

Izbrana poglavja iz velikih omreºij 1. Zbornik seminarskih nalog iz velikih omreºij

Izbrana poglavja iz velikih omreºij 1. Zbornik seminarskih nalog iz velikih omreºij Izbrana poglavja iz velikih omreºij 1 Zbornik seminarskih nalog iz velikih omreºij Ljubljana, 2015 CIP Kataloºni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjiºnica, Ljubljana 123.45(678)(9.012.3) Izbrana

More information

JERNEJ TONEJC. Fakulteta za matematiko in fiziko

JERNEJ TONEJC. Fakulteta za matematiko in fiziko . ARITMETIKA DVOJIŠKIH KONČNIH OBSEGOV JERNEJ TONEJC Fakulteta za matematiko in fiziko Math. Subj. Class. (2010): 11T{06, 22, 55, 71}, 12E{05, 20, 30}, 68R05 V članku predstavimo končne obsege in aritmetiko

More information

Multipla korelacija in regresija. Multipla regresija, multipla korelacija, statistično zaključevanje o multiplem R

Multipla korelacija in regresija. Multipla regresija, multipla korelacija, statistično zaključevanje o multiplem R Multipla koelacia in egesia Multipla egesia, multipla koelacia, statistično zaklučevane o multiplem Multipla egesia osnovni model in ačunane paametov Z multiplo egesio napoveduemo vednost kiteia (odvisne

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA SARA BREZEC HAUSDORFFOV PARADOKS DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 2016 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA DVOPREDMETNI UČITELJ MATEMATIKA-FIZIKA SARA BREZEC mentor:

More information

FRAKTALNA DIMENZIJA. Fakulteta za matematiko in fiziko Univerza v Ljubljani

FRAKTALNA DIMENZIJA. Fakulteta za matematiko in fiziko Univerza v Ljubljani FRAKTALNA DIMENZIJA VESNA IRŠIČ Fakulteta za matematiko in fiziko Univerza v Ljubljani PACS: 07.50.Hp, 01.65.+g V članku je predstavljen zgodovinski razvoj teorije fraktalov in natančen opis primerov,

More information

Kode za popravljanje napak

Kode za popravljanje napak UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE KOPER MATEMATIČNE ZNANOSTI MAGISTRSKI ŠTUDIJSKI PROGRAM 2. STOPNJE Aljaž Slivnik Kode za popravljanje napak Magistrska

More information

OPTIMIZACIJSKE METODE skripta v pripravi

OPTIMIZACIJSKE METODE skripta v pripravi OPTIMIZACIJSKE METODE skripta v pripravi Vladimir Batagelj Ljubljana 17. december 2003 2 Kazalo Predgovor 5 1 Optimizacijske naloge 7 1.1 Osnovni pojmi........................... 7 1.2 Primeri optimizacijskih

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA POLONA ŠENKINC REŠEVANJE LINEARNIH DIFERENCIALNIH ENAČB DRUGEGA REDA S POMOČJO POTENČNIH VRST DIPLOMSKO DELO

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA POLONA ŠENKINC REŠEVANJE LINEARNIH DIFERENCIALNIH ENAČB DRUGEGA REDA S POMOČJO POTENČNIH VRST DIPLOMSKO DELO UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA POLONA ŠENKINC REŠEVANJE LINEARNIH DIFERENCIALNIH ENAČB DRUGEGA REDA S POMOČJO POTENČNIH VRST DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 2016 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA

More information

Mary Agnes SERVATIUS Izomorfni Cayleyevi grafi nad neizomorfnimi grupami (Isomorphic Cayley Graphs on Non-Isomorphic Groups)

Mary Agnes SERVATIUS Izomorfni Cayleyevi grafi nad neizomorfnimi grupami (Isomorphic Cayley Graphs on Non-Isomorphic Groups) UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Matematične znanosti Študijski program 2. stopnje Mary Agnes SERVATIUS Izomorfni Cayleyevi grafi nad neizomorfnimi

More information

Topološka obdelava slik

Topološka obdelava slik Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Fakulteta za matematiko in fiziko Matjaž Cerar Topološka obdelava slik DIPLOMSKO DELO UNIVERZITETNI INTERDISCIPLINARNI ŠTUDIJ RAČUNALNIŠTVA

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Teorija grafov Graph theory Študijski program in stopnja Study programme and level Magistrski študijski program Matematika Master's study

More information

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO. Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO. Gregor Ambrož

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO. Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO. Gregor Ambrož UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Gregor Ambrož Maribor, 2010 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO

More information

ENERGY AND MASS SPECTROSCOPY OF IONS AND NEUTRALS IN COLD PLASMA

ENERGY AND MASS SPECTROSCOPY OF IONS AND NEUTRALS IN COLD PLASMA UDK621.3:(53+54+621 +66), ISSN0352-9045 Informaclje MIDEM 3~(~UU8)4, Ljubljana ENERGY AND MASS SPECTROSCOPY OF IONS AND NEUTRALS IN COLD PLASMA Marijan Macek 1,2* Miha Cekada 2 1 University of Ljubljana,

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Analiza 1 Course title: Analysis 1. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ.

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Analiza 1 Course title: Analysis 1. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Analiza 1 Course title: Analysis 1 Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Finančna matematika First cycle

More information

Attempt to prepare seasonal weather outlook for Slovenia

Attempt to prepare seasonal weather outlook for Slovenia Attempt to prepare seasonal weather outlook for Slovenia Main available sources (ECMWF, EUROSIP, IRI, CPC.NCEP.NOAA,..) Two parameters (T and RR anomally) Textual information ( Met Office like ) Issued

More information

Călugăreanu-White-Fullerjev teorem in topologija DNA

Călugăreanu-White-Fullerjev teorem in topologija DNA Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko Oddelek za fiziko Călugăreanu-White-Fullerjev teorem in topologija DNA Seminar Jure Aplinc, dipl. fiz. (UN) Mentor: prof. dr. Rudolf Podgornik 26.

More information

SVM = Support Vector Machine = Metoda podpornih vektorjev

SVM = Support Vector Machine = Metoda podpornih vektorjev Uvod 2/60 SVM = Support Vector Machine = Metoda podpornih vektorjev Vapnik in Lerner 1963 (generalized portrait) jedra: Aronszajn 1950; Aizerman 1964; Wahba 1990, Poggio in Girosi 1990 Boser, Guyon in

More information

Interpolacija s parametričnimi polinomskimikrivuljami 1

Interpolacija s parametričnimi polinomskimikrivuljami 1 Interpolacija s parametričnimi polinomskimikrivuljami Emil Žagar 22. november 200 Skriptajevnastajanju,zatojegotovopolnanapak. Hvaleˇzenbomzavse pripombe. Iskanje napak je obenem del učnega procesa pri

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Statistika Statistics Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Matematika First cycle academic

More information

Topološki model za brezžična senzorska omrežja

Topološki model za brezžična senzorska omrežja UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Jan Terzer Topološki model za brezžična senzorska omrežja DIPLOMSKO DELO UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM PRVE STOPNJE RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKA

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO DIPLOMSKO DELO MIHAELA REMIC

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO DIPLOMSKO DELO MIHAELA REMIC UNIVERZ V LJULJNI PEDGOŠK FKULTET FKULTET Z MTEMTIKO IN FIZIKO DIPLOMSKO DELO MIHEL REMI UNIVERZ V LJULJNI PEDGOŠK FKULTET FKULTET Z MTEMTIKO IN FIZIKO Študijski program: Matematika in fizika ROUTHOV

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. O neeksaknotsti eksaktnega binomskega intervala zaupanja

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. O neeksaknotsti eksaktnega binomskega intervala zaupanja UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga (Final project paper) O neeksaknotsti eksaktnega binomskega intervala zaupanja (On the inexactness

More information

Neli Blagus. Iterativni funkcijski sistemi in konstrukcija fraktalov

Neli Blagus. Iterativni funkcijski sistemi in konstrukcija fraktalov UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Neli Blagus Iterativni funkcijski sistemi in konstrukcija fraktalov DIPLOMSKO DELO NA INTERDISCIPLINARNEM UNIVERZITETNEM ŠTUDIJU Mentorica:

More information

Particija grafa, odkrivanje skupnosti in maksimalen prerez

Particija grafa, odkrivanje skupnosti in maksimalen prerez Univerza na Primorskem Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije Matemati ne znanosti - 2. stopnja Peter Mur²i Particija grafa, odkrivanje skupnosti in maksimalen prerez Magistrsko

More information

Luka Taras Korošec ANALIZA IN NADGRADNJA APLIKACIJE ZA DELO Z GRAFI

Luka Taras Korošec ANALIZA IN NADGRADNJA APLIKACIJE ZA DELO Z GRAFI UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Luka Taras Korošec ANALIZA IN NADGRADNJA APLIKACIJE ZA DELO Z GRAFI DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 2016 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA VERONIKA MIHELAK PRAVILNI IKOZAEDER DIPLOMSKO DELO

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA VERONIKA MIHELAK PRAVILNI IKOZAEDER DIPLOMSKO DELO UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA VERONIKA MIHELAK PRAVILNI IKOZAEDER DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 2016 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA DVOPREDMETNI UČITELJ VERONIKA MIHELAK MENTOR: izr. prof.

More information

Katastrofalno zaporedje okvar v medsebojno odvisnih omrežjih

Katastrofalno zaporedje okvar v medsebojno odvisnih omrežjih Katastrofalno zaporedje okvar v medsebojno odvisnih omrežjih Daniel Grošelj Mentor: Prof. Dr. Rudi Podgornik 2. marec 2011 Kazalo 1 Uvod 2 2 Nekaj osnovnih pojmov pri teoriji omrežij 3 2.1 Matrika sosednosti.......................................

More information

Linearna regresija. Poglavje 4

Linearna regresija. Poglavje 4 Poglavje 4 Linearna regresija Vinkove rezultate iz kemije so založili. Enostavno, komisija je izgubila izpitne pole. Rešitev: Vinko bo kemijo pisal še enkrat. Ampak, ne more, je ravno odšel na trening

More information

ZVEZDASTI MNOGOKOTNIKI

ZVEZDASTI MNOGOKOTNIKI UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA BLAŽKA RIOSA ZVEZDASTI MNOGOKOTNIKI DIPLOMSKO DELO Ljubljana, 2014 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA DVOPREDMETNI UČITELJ BLAŽKA RIOSA Mentor: dr. Matija

More information

NEODLOČLJIVI PROBLEMI V TEORIJI IZRAČUNLJIVOSTI

NEODLOČLJIVI PROBLEMI V TEORIJI IZRAČUNLJIVOSTI UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA LUKA VIKTOR ROGAČ NEODLOČLJIVI PROBLEMI V TEORIJI IZRAČUNLJIVOSTI MAGISTRSKO DELO LJUBLJANA, 2017 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA POUČEVANJE, PREDMETNO

More information

OFF-LINE NALOGA NAJKRAJŠI SKUPNI NADNIZ

OFF-LINE NALOGA NAJKRAJŠI SKUPNI NADNIZ 1 OFF-LINE NALOGA NAJKRAJŠI SKUPNI NADNIZ Opis problema. Danih je k vhodnih nizov, ki jih označimo s t 1,..., t k. Množico vseh znakov, ki se pojavijo v vsaj enem vhodnem nizu, imenujmo abeceda in jo označimo

More information

D I P L O M S K A N A L O G A

D I P L O M S K A N A L O G A FAKULTETA ZA INFORMACIJSKE ŠTUDIJE V NOVEM MESTU D I P L O M S K A N A L O G A UNIVERZITETNEGA ŠTUDIJSKEGA PROGRAMA PRVE STOPNJE ALEŠ HOČEVAR FAKULTETA ZA INFORMACIJSKE ŠTUDIJE V NOVEM MESTU DIPLOMSKA

More information

OPTIMIRANJE IZDELOVALNIH PROCESOV

OPTIMIRANJE IZDELOVALNIH PROCESOV OPTIMIRANJE IZDELOVALNIH PROCESOV asist. Damir GRGURAŠ, mag. inž. str izr. prof. dr. Davorin KRAMAR damir.grguras@fs.uni-lj.si Namen vaje: Ugotoviti/določiti optimalne parametre pri struženju za dosego

More information

DIOFANTSKE ČETVERICE

DIOFANTSKE ČETVERICE Fakulteta za aravoslovje i matematiko Oddelek za matematiko i račualištvo Diplomsko delo DIOFANTSKE ČETVERICE Metor: Doc. dr. Daiel Eremita Kadidatka: Jožica Špec Maribor 009 II ZAHVALA Zahvaljujem se

More information

Solutions. Name and surname: Instructions

Solutions. Name and surname: Instructions Uiversity of Ljubljaa, Faculty of Ecoomics Quatitative fiace ad actuarial sciece Probability ad statistics Writte examiatio September 4 th, 217 Name ad surame: Istructios Read the problems carefull before

More information

Linearna algebra. Bojan Orel. Univerza v Ljubljani

Linearna algebra. Bojan Orel. Univerza v Ljubljani Linearna algebra Bojan Orel 07 Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko CIP - Kataložni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana 5.64(075.8) OREL, Bojan Linearna

More information

Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko. Oddelek za fiziko. Seminar - 3. letnik, I. stopnja. Kvantni računalniki. Avtor: Tomaž Čegovnik

Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko. Oddelek za fiziko. Seminar - 3. letnik, I. stopnja. Kvantni računalniki. Avtor: Tomaž Čegovnik Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko Oddelek za fiziko Seminar - 3. letnik, I. stopnja Kvantni računalniki Avtor: Tomaž Čegovnik Mentor: prof. dr. Anton Ramšak Ljubljana, marec 01 Povzetek

More information

Verifikacija napovedi padavin

Verifikacija napovedi padavin Oddelek za Meteorologijo Seminar: 4. letnik - univerzitetni program Verifikacija napovedi padavin Avtor: Matic Šavli Mentor: doc. dr. Nedjeljka Žagar 26. februar 2012 Povzetek Pojem verifikacije je v meteorologiji

More information

Intervalske Bézierove krivulje in ploskve

Intervalske Bézierove krivulje in ploskve Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Fakulteta za matematiko in fiziko Tadej Borovšak Intervalske Bézierove krivulje in ploskve DIPLOMSKO DELO UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga Uporaba logistične regresije za napovedovanje razreda, ko je število enot v preučevanih razredih

More information

Računalnik iz domin. Škafar, Maja Šafarič, Nina Sangawa Hmeljak Mentor: Vid Kocijan

Računalnik iz domin. Škafar, Maja Šafarič, Nina Sangawa Hmeljak Mentor: Vid Kocijan Računalnik iz domin Primož Škafar, Maja Šafarič, Nina Sangawa Hmeljak Mentor: Vid Kocijan Povzetek Naša naloga je bila ugotoviti kako sestaviti računalnik (Turingov stroj) iz domin in logičnih izrazov.

More information

arxiv: v1 [cs.dm] 21 Dec 2016

arxiv: v1 [cs.dm] 21 Dec 2016 UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE arxiv:1612.07113v1 [cs.dm] 21 Dec 2016 Zaključna naloga (Final project paper) Odčitljivost digrafov in dvodelnih

More information

Minimizacija učne množice pri učenju odločitvenih dreves

Minimizacija učne množice pri učenju odločitvenih dreves Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Ivan Štajduhar Minimizacija učne množice pri učenju odločitvenih dreves Diplomska naloga Mentor: prof. dr. Ivan Bratko Ljubljana, 2001 Izjava

More information

OA07 ANNEX 4: SCOPE OF ACCREDITATION IN CALIBRATION

OA07 ANNEX 4: SCOPE OF ACCREDITATION IN CALIBRATION OA07 ANNEX 4: SCOPE OF ACCREDITATION IN CALIBRATION Table of contents 1 TECHNICAL FIELDS... 2 2 PRESENTING THE SCOPE OF A CALIBRATION LABOORATORY... 2 3 CONSIDERING CHANGES TO SCOPES... 6 4 CHANGES WITH

More information

Uvod v odkrivanje znanj iz podatkov (zapiski predavatelja, samo za interno uporabo)

Uvod v odkrivanje znanj iz podatkov (zapiski predavatelja, samo za interno uporabo) Uvod v odkrivanje znanj iz podatkov (zapiski predavatelja, samo za interno uporabo) Blaž Zupan 29. julij 2017 Kazalo 1 Odkrivanje skupin 7 1.1 Primer podatkov.................................. 7 1.2 Nekaj

More information

Simulacija dinamičnih sistemov s pomočjo osnovnih funkcij orodij MATLAB in Simulink

Simulacija dinamičnih sistemov s pomočjo osnovnih funkcij orodij MATLAB in Simulink Laboratorijske vaje Računalniška simulacija 2012/13 1. laboratorijska vaja Simulacija dinamičnih sistemov s pomočjo osnovnih funkcij orodij MATLAB in Simulink Pri tej laboratorijski vaji boste spoznali

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga (Final project paper) Grafi struktur proteinov: Uporaba teorije grafov za analizo makromolekulskih

More information

Grafični gradnik za merjenje kvalitete klasifikatorja s pomočjo krivulj

Grafični gradnik za merjenje kvalitete klasifikatorja s pomočjo krivulj UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Miha Biček Grafični gradnik za merjenje kvalitete klasifikatorja s pomočjo krivulj DIPLOMSKO DELO NA UNIVERZITETNEM ŠTUDIJU Mentor: doc. dr.

More information

Domen Perc. Implementacija in eksperimentalna analiza tehnike razvrščanja podatkov s konsenzom

Domen Perc. Implementacija in eksperimentalna analiza tehnike razvrščanja podatkov s konsenzom UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Domen Perc Implementacija in eksperimentalna analiza tehnike razvrščanja podatkov s konsenzom DIPLOMSKO DELO NA UNIVERZITETNEM ŠTUDIJU Mentor:

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA DIPLOMSKO DELO MAJA OSTERMAN

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA DIPLOMSKO DELO MAJA OSTERMAN UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA DIPLOMSKO DELO MAJA OSTERMAN UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Študijski program: Matematika in računalništvo Fibonaccijevo zaporedje in krožna konstanta

More information

SIMETRIČNE KOMPONENTE

SIMETRIČNE KOMPONENTE Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko SIMETRIČNE KOMPONENTE Seminarska naloga pri predmetu Razdelilna in industrijska omrežja Poročilo izdelala: ELIZABETA STOJCHEVA Mentor: prof. dr. Grega Bizjak,

More information

TEORIJA SKUPOVA Zadaci

TEORIJA SKUPOVA Zadaci TEORIJA SKUPOVA Zadai LOGIKA 1 I. godina 1. Zapišite simbolima: ( x nije element skupa S (b) d je član skupa S () F je podskup slupa S (d) Skup S sadrži skup R 2. Neka je S { x;2x 6} = = i neka je b =

More information

Hibridizacija požrešnih algoritmov in hitrega urejanja

Hibridizacija požrešnih algoritmov in hitrega urejanja Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Nina Vehovec Hibridizacija požrešnih algoritmov in hitrega urejanja DIPLOMSKO DELO INTERDISCIPLINARNI UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM PRVE

More information

Introduction of Branching Degrees of Octane Isomers

Introduction of Branching Degrees of Octane Isomers DOI: 10.17344/acsi.2016.2361 Acta Chim. Slov. 2016, 63, 411 415 411 Short communication Introduction of Branching Degrees of Octane Isomers Anton Perdih Faculty of Chemistry and Chemical Technology, University

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Algebra 1 Course title: Algebra 1. Študijska smer Study field ECTS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Algebra 1 Course title: Algebra 1. Študijska smer Study field ECTS UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Algebra 1 Course title: Algebra 1 Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Matematika

More information

Rudarjenje razpoloženja na komentarjih rtvslo.si

Rudarjenje razpoloženja na komentarjih rtvslo.si Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Brina Škoda Rudarjenje razpoloženja na komentarjih rtvslo.si DIPLOMSKO DELO UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM PRVE STOPNJE RAČUNALNIŠTVO IN

More information

Univerza na Primorskem. Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije. Zaznavanje gibov. Zaključna naloga

Univerza na Primorskem. Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije. Zaznavanje gibov. Zaključna naloga Univerza na Primorskem Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije Boštjan Markežič Zaznavanje gibov Zaključna naloga Koper, september 2011 Mentor: doc. dr. Peter Rogelj Kazalo Slovarček

More information

Acta Chim. Slov. 2003, 50,

Acta Chim. Slov. 2003, 50, 771 IMPACT OF STRUCTURED PACKING ON BUBBE COUMN MASS TRANSFER CHARACTERISTICS EVAUATION. Part 3. Sensitivity of ADM Volumetric Mass Transfer Coefficient evaluation Ana akota Faculty of Chemistry and Chemical

More information

Katja Tuma Generiranje in reševanje sudokuja

Katja Tuma Generiranje in reševanje sudokuja Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Katja Tuma Generiranje in reševanje sudokuja DIPLOMSKO DELO UNIVERZITETNI BOLONJSKI ŠTUDIJSKI PROGRAM PRVE STOPNJE RAČUNALNIŠTVA IN INFORMATIKE

More information

Izmenični signali moč (17)

Izmenični signali moč (17) Izenicni_signali_MOC(17c).doc 1/7 8.5.007 Izenični signali oč (17) Zania nas potek trenutne oči v linearne dvopolne (dve zunanji sponki) vezju, kjer je napetost na zunanjih sponkah enaka u = U sin( ωt),

More information

Izvedbe hitrega urejanja za CPE in GPE

Izvedbe hitrega urejanja za CPE in GPE Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Jernej Erker Izvedbe hitrega urejanja za CPE in GPE DIPLOMSKO DELO UNIVERZITETNI ŠTUDIJ RAČUNALNIŠTVA IN INFORMATIKE Mentor: doc. dr. Tomaž

More information

Cveto Trampuž PRIMERJAVA ANALIZE VEČRAZSEŽNIH TABEL Z RAZLIČNIMI MODELI REGRESIJSKE ANALIZE DIHOTOMNIH SPREMENLJIVK

Cveto Trampuž PRIMERJAVA ANALIZE VEČRAZSEŽNIH TABEL Z RAZLIČNIMI MODELI REGRESIJSKE ANALIZE DIHOTOMNIH SPREMENLJIVK Cveto Trampuž PRIMERJAVA ANALIZE VEČRAZSEŽNIH TABEL Z RAZLIČNIMI MODELI REGRESIJSKE ANALIZE DIHOTOMNIH SPREMENLJIVK POVZETEK. Namen tega dela je prikazati osnove razlik, ki lahko nastanejo pri interpretaciji

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Optimizacija 1 Course title: Optimization 1. Študijska smer Study field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Optimizacija 1 Course title: Optimization 1. Študijska smer Study field UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Optimizacija 1 Course title: Optimization 1 Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Matematika

More information

OPTIMIZACIJA Z ROJEM DELCEV

OPTIMIZACIJA Z ROJEM DELCEV UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA ORGANIZACIJSKE VEDE Smer: organizacijska informatika OPTIMIZACIJA Z ROJEM DELCEV Mentor: doc. dr. Igor Bernik Kandidat: Matjaž Lipovšek Kranj, december 2005 Izjava: "Študent

More information

Zgoščevanje podatkov

Zgoščevanje podatkov Zgoščevanje podatkov Pojem zgoščevanje podatkov vključuje tehnike kodiranja, ki omogočajo skrajšan zapis neke datoteke. Poznan program za zgoščevanje datotek je WinZip. Podatke je smiselno zgostiti v primeru

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Analiza 3 Course title: Analysis 3. Študijska smer Study field ECTS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Analiza 3 Course title: Analysis 3. Študijska smer Study field ECTS UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Analiza 3 Course title: Analysis 3 Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Matematika

More information

23. posvetovanje "KOMUNALNA ENERGETIKA / POWER ENGINEERING", Maribor, Nevena SREĆKOVIĆ, Ernest BELIČ, Gorazd ŠTUMBERGER

23. posvetovanje KOMUNALNA ENERGETIKA / POWER ENGINEERING, Maribor, Nevena SREĆKOVIĆ, Ernest BELIČ, Gorazd ŠTUMBERGER 23. posvetovanje "KOMUNALNA ENERGETIKA / POWER ENGINEERING", Maribor, 2014 1 PRIMERJAVA METOD ZA IZRAČUN PRETOKOV ENERGIJE V NIZKONAPETOSTNEM DISTRIBUCIJSKEM OMREŽJU S PRIKULJUČENIMI RAZPRŠENIMI VIRI Nevena

More information

Hiperbolične funkcije DIPLOMSKO DELO

Hiperbolične funkcije DIPLOMSKO DELO UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Študijski program: Matematika in fizika Hiperbolične funkcije DIPLOMSKO DELO Mentor: dr. Marko Razpet Kandidatka: Teja Bergant

More information

Assessment of surface deformation with simultaneous adjustment with several epochs of leveling networks by using nd relative pedaloid

Assessment of surface deformation with simultaneous adjustment with several epochs of leveling networks by using nd relative pedaloid RMZ - Materials and Geoenvironment, Vol. 53, No. 3, pp. 315-321, 2006 315 Assessment of surface deformation with simultaneous adjustment with several epochs of leveling networks by using nd relative pedaloid

More information