Maticové algoritmy I maticová algebra operácie nad maticami súčin matíc

Similar documents
Teória grafov. RNDr. Milan Stacho, PhD.

1 Matice a ich vlastnosti

PSEUDOINVERZNÁ MATICA

ADM a logika. 4. prednáška. Výroková logika II, logický a sémantický dôsledok, teória a model, korektnosť a úplnosť

1 Vektory. 1.1 Definovanie vektorov. Vektor = jednorozmerné pole. explicitným vymenovaním zoznamu prvkov

Dokonalé a spriatelené čísla

UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY

Metódy vol nej optimalizácie

UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY REKURENTNÉ POSTUPNOSTI

MATEMATIKA I a jej využitie v ekonómii

Prednáška 3. Optimalizačné metódy pre funkcie n-premenných. Študujme reálnu funkciu n-premenných. f: R R

Oddělení technické informatiky Technická univerzita v Liberci

Odhady veľkosti pokrytí náhodne indukovaných podgrafov n-rozmernej hyperkocky

Kapitola S5. Skrutkovica na rotačnej ploche

Aplikácie teórie množín Martin Sleziak 24. februára 2015

Algoritmy metód vnútorného bodu v lineárnom programovaní

História nekonečne malej veličiny PROJEKTOVÁ PRÁCA. Martin Čulen. Alex Fleško. Konzultant: Vladimír Repáš

METRICKÉ ÚLOHY V PRIESTORE

kniha 2016/4/30 23:47 page 1 #1 Draft

Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCA. Bc. Roman Cinkais. Aplikace samoopravných kódů v steganografii

Fakulta matematiky, fyziky a informatiky Univerzity Komenského v Bratislave. Písomná práca k dizertačnej skúške

OLYMPIÁDA V INFORMATIKE NA STREDNÝCH ŠKOLÁCH

Teória kvantifikácie a binárne predikáty

2-UMA-115 Teória množín. Martin Sleziak

TECHNICKÁ UNIVERZITA V KOŠICIACH Fakulta elektrotechniky a informatiky

DEA modely a meranie eko-efektívnosti

Lucia Fuchsová Charakteristiky pravděpodobnostních

Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta. Michal Kesely. Katedra matematické analýzy. Studijní program: Obecná matematika

FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY UNIVERZITY KOMENSKÉHO V BRATISLAVE

A l g o r i t m i c k y n e r i e š i t e ľ n é p r o b l é m y

Errors-in-variables models

Úlohy o veľkých číslach

Radka Sabolová Znaménkový test

ProFIIT 2018 Vysvetlenia riešení problémov

Univerzita Karlova v Prahe, Filozofická fakulta Katedra logiky. Anna Horská. FRIEDBERG-MUCHNIKOVA VETA Ročníková práca

UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY

UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY. Kritéria nezápornosti Fourierových radov BAKALÁRSKA PRÁCA

Holografická redukovaná reprezentácia v umelej inteligencii a kognitívnej vede

RIEŠENIE PROBLÉMOV METÓDOU MONTE CARLO V TABUĽKOVOM KALKULÁTORE MS EXCEL ÚVOD

Matematická analýza II.

Ján Pribiš. Edícia vysokoškolských učebníc. Fakulta elektrotechniky a informatiky. Technická univerzita v Košiciach SCILAB

1 Úvod Úvod Sylaby a literatúra Označenia a pomocné tvrdenia... 4

2. prednáška Logické neuróny a neurónové siete

UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY. Robustné metódy vo faktorovej analýze

program Prienik_mnohouholnikov; const max=100; type pole=array[1..max+1,1..2] of integer; {v pole[i,1] je sucet x1+x2, v pole[i,2] je y}

Kapitola P2. Rozvinuteľné priamkové plochy

Samuel Flimmel. Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta. Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky

UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY DETEKOVANIE KOMUNÍT V SOCIÁLNYCH SIEŤACH Patricia SVITKOVÁ

11. prednáška ( ) Greedy algoritmy. Programovanie, algoritmy, zložitosť (Ústav informatiky, PF UPJŠ v Košiciach)

Domovská stránka. Titulná strana OCTAVE. Obsah. Rozšírený úvod. Ján Buša. Strana 1 z 167. Späť. Celá strana. Zatvoriť. Koniec

I Prvé kroky v MATLABe

Strojové učenie. Princípy a algoritmy. Kristína Machová

MEDZINÁRODNÝ VEDECKÝ ČASOPIS MLADÁ VEDA / YOUNG SCIENCE

Fakulta Matematiky, Fyziky a Informatiky Univerzita Komenského, Bratislava THEILOVA REGRESIA

Appendix. Title. Petr Lachout MFF UK, ÚTIA AV ČR

Modely, metódy a algoritmy pre analýzu longitudinálnych dát

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ

Obsah. 2 Určenie objemu valčeka Teoretický úvod Postup merania a spracovanie výsledkov... 10

Kompresia dát a jej použitie

Ing. Tomasz Kanik. doc. RNDr. Štefan Peško, CSc.

GENEROVANIE STABILNÝCH MODELOV VYUŽÍVANÍM CUDA TECHNOLÓGIE

Algoritmizácia Elmanovej rekuretnej neurónovej siete

Databázové systémy. Ing. Július Štuller, CSc., Ústav informatiky AV ČR, v.v.i., & FMIaMS TUL Ing. Roman Špánek, PhD.

Prednášky z regresných modelov

Math 4377/6308 Advanced Linear Algebra

Ch. 5 Determinants. Ring Determinant functions Existence, Uniqueness and Properties

SLOVENSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA V BRATISLAVE STAVEBNÁ FAKULTA. Polomerovo Moorovské grafy

A L A BA M A L A W R E V IE W

SLOVENSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA V BRATISLAVE FAKULTA CHEMICKEJ A POTRAVINÁRSKEJ TECHNOLÓGIE ÚSTAV INFORMATIZÁCIE, AUTOMATIZÁCIE A MATEMATIKY

Štatisticky tolerančný interval nazýva ISO Statistics. Vocabulary and symbols. Part 1: Probability and general statistical terms ako štatistick

Stavba Lobačevského planimetrie

Kybernetika. Peter Hudzovič Súčasná kontrola stability a kvality impulznej regulácie. Terms of use:

UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY

DIPLOMOVÁ PRÁCE. Peter Baník Metody optimalizace ve financích

Ján Buša a Ladislav Ševčovič. Open source systém na spracovanie údajov

UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY

FUZZY-NEURO ALGORITMY MODELOVANIA NELINEÁRNYCH PROCESOV V DOPRAVE

Tvorba efekt vnych algoritmov

Segmentace textury. Jan Kybic

Computation of Information Value for Credit Scoring Models

G P P (A G ) (A G ) P (A G )

Časopis pro pěstování matematiky a fysiky

ENTROPIA. Claude Elwood Shannon ( ), USA A Mathematical Theory of Communication, 1948 LOGARITMUS

Metódy merania fraktálnej dimenzie prírodných javov

Neurónové siete v C# Neural networks in C# Michal Pavlech

STREDOŠKOLSKÁ ODBORNÁ ČINNOSŤ. Teória stacionárneho vesmíru

A matrix over a field F is a rectangular array of elements from F. The symbol

Analýza multispektrálnych dát z konfokálnej mikroskopie. DIPLOMOVÁ PRÁCA

Kevin James. MTHSC 3110 Section 2.1 Matrix Operations

Executive Committee and Officers ( )

Numerická simulace proudění stlačitelných tekutin pomocí multigridních metod

Univerzita Karlova v Praze. Matematicko-fyzikální fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCE. Matúš Kepič

3.1 TEÓRIA FEI TU V KOŠICIACH P3 - KOMBINAČNÉ OBVODY LIST Č.1

Elementary maths for GMT

ŠTEFAN GUBO. Riešenie úloh nelineárnej regresie pomocou tabuľkového kalkulátora. Solution of nonlinear regression tasks using spredsheet application

MASARYKOVA UNIVERZITA ÚSTAV MATEMATIKY A STATISTIKY

Objavovanie znalostí v databázach. Ján Paralič

Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť/projekt je spolufinancovaný zo zdrojov EÚ. Základné pojmy pravdepodobnosti

UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY

Matematická analýza II.

Transcription:

Maticové algoritmy I maticová algebra operácie nad maticami súčin matíc priesvitka

Maurits Cornelis Escher (898-97) Ascending and Descending, 960, Lithograph priesvitka

Matice V mnohých prípadoch dáta majú štruktúru dvojrozmernej tabuľky, ktorá má m riadkov a n stĺpcov. predmet Matematika Logika Programovanie A 88 98 67 B 75 9 7 C 9 8 75 D 98 00 98 E 55 6 8 Riadky tejto tabuľky sú priradené jednotlivým študentom, zatiaľ čo stĺpce sú priradené predmetom. Na priesečníku daného riadku (študent predmet) je uvedený počet bodov, ktoré získal daný študent pre daný predmet. študent Ak z tejto tabuľky odstránime redundantný popis riadkov a stĺpcov dostávame matematickú štruktúru, ktorá sa nazýva matica priesvitka

Definícia 8.. Nech I {,,...,m} J {,,...,n} = je množina riadkových indexov a = je množina stĺpcových indexov, pričom m a n sú kladné celé čísla, m,n. Maticou nazývame množinu obsahujúcu mn čísel (celočíselných, racionálnych alebo reálnych), ktoré sú špecifikované riadkovým (i) a stĺpcovým (j) indexom A = A ; i I,j J { ij } Typ matice je usporiadaná dvojica kladných prirodzených čísel, ktoré sú rovné mohutnostiam množín indexov I a J t A = m,n ( ) ( ) priesvitka 4

Množinová štruktúra matice A môže byť jednoducho znázornená pomocou tabuľky, ktorá obsahuje m riadkov a n stĺpcov, pričom na priesečníku i-tého riadku a j-tého stĺpca je umiestnený element A ij, j-tý stĺpec A = A ij i-tý riadok Používa aj skratkové označenie pre maticu A = ( A ij ), pričom sa implicitne predpokladá počet riadkov a stĺpcov tejto matice. Skutočnosť, že matica A má typ t A = m,n ( ) ( ) priesvitka 5

4 = 0 Príklad A, t ( A ) = (, ) B = ( 0 ), t ( B ) = ( 4, ) 4 = 0 A, t ( A ) = (, ) = X, t ( X ) = (, ) priesvitka 6

Základná terminológia () Ak m=n, matica sa nazýva štvorcová, v opačnom prípade matica sa nazýva obdĺžniková. () Prvky matice A ii sa nazývajú diagonálne, všetky diagonálne prvky tvoria diagonálu matice A= priesvitka 7

() Ak všetky prvky matice sú nuly, potom matica sa nazýva nulová matica. (4) Štvorcová matica, ktorá mimo diagonály má nulové prvky a na diagonále má aspoň jeden nenulový prvok sa nazýva diagonálna matica. (5) Špeciálny prípad diagonálnej matice je jednotková matica (budeme ju značiť E) všetky diagonálne elementy sú jednotky A ij ( i ( i j) = pre = 0 pre priesvitka 8

(6) Nech A je matica typu t(a) = (m,n), potom matica transponovaná k tejto matici, označená A T, sa vytvorí z matice A tak, že vzájomne zameníme stĺpce za riadky a naopak, potom t(a T ) = (m,n) (pozri obr. 8.). Názorne hovoríme, že matica A T vznikla z matice A jej preklopením okolo diagonály. Transponovaná matica je ilustrovaná príkladom T 0 = 0 priesvitka 9

(7) Štvorcová matica sa nazýva symetrická matica, ak platí A T =A. Jednoduchý príklad symetrickej matice je T 0 0 0 = 0 (8) Matica A typu (m,n) sa nazýva trojuholníková matica, ak pod diagonálou má nulové prvky a na diagonálne má nenulové prvky 0 0 0 5 0 0 0 priesvitka 0

(9) Ak A matica typu t(a) = (m,n) má počet riadkov (m) alebo počet stĺpcov (n) rovný, potom takáto špeciálna matica sa nazýva riadkový vektor (m = ) resp. stĺpcový vektor (n = ). Príklady riadkovej a stĺpcovej matice sú 0 A =, B = ( 0 ) Aplikáciou operácia transpozície, stĺpcový vektor sa mení na riadkový vektor a naopak, pre predchádzajúce dve matice dostaneme 0 T T A = ( 0 ), B = priesvitka

Príklad Pomocou riadkových alebo stĺpcových vektorov môžeme vyjadriť každú maticu ako kompozíciu týchto elementárnych matíc 88 98 67 75 9 7 A = 9 8 75 98 00 98 55 6 8 priesvitka

r r r r r 4 5 = = = = = ( 88 98 67) ( 75 9 7) ( 9 8 75) ( 98 00 98) ( 55 6 8) 88 98 67 75 9 7 = 9 = 8 = 75 98 00 98 55 6 8 t s, s, s A r r = r r r 4 5 alebo = ( ) A s s s. priesvitka

Operácie nad maticami () Nech matice A = (A ij ) a B = (B ij ) sú rovnakého typu, t(a) = t(b) = (m,n). Hovoríme, že tieto matice sa rovnajú, A = B, vtedy a len vtedy, ak i I j J A = B ( ) ( )( ij ij ) () Nech matice A = (A ij ) a B = (B ij ) sú rovnakého typu, t(a) = t(b) = (m,n). Hovoríme, že matica B je α-násobkom matice A, B = αa, vtedy a len vtedy, ak i I j J B =α A ( ) ( )( ij ij ) priesvitka 4

() Nech matice A = (A ij ), B = (B ij ) a C = (C ij ) sú rovnakého typu, t(a) = t(b) = t(c) = (m,n). Hovoríme, že matica C je súčtom matíc A a B, C = A + B, vtedy a len vtedy, ak i I j J C = A + B ( ) ( )( ij ij ij ) (4) Matica A = (A ij ) je typu t(a) = (m,k), matica B = (B ij ) je typu t(b) = (k,n) a matica C = (C ij ) je typu t(c) = (m,n). Hovoríme, že matica C je súčinom matíc A a B, C = AB, vtedy a len vtedy, ak k ( i I) ( j J) cij = aipbpj = ai bj + ai b j +... + aikbkj p= m C A i-tý riadok = m n k k c ij j-tý stlpec B n priesvitka 5

Súčin dvoch matíc A a B môže byť podstatne zjednodušená použitím riadkových vektorov matice A a stĺpcových vektorov matice B. Nech r i je i-tý riadkový vektor matice A a s j je j-tý stĺpcový vektor matice B, potom element C ij je zadaný takto B j B k j Cij = ri s j = ( Ai A i... Aik ) = AilBlj... l= B kj priesvitka 6

Príklad Násobenie matíc a a b b 0 A, B = a a = = = b b Definujem riadkové vektory matice A a stĺpcové vektory matice B r = ( ), r = ( ) s 0 =,s = priesvitka 7

Potom elementy matice C = AB sú určené takto C = r s = ( ) = ()( ) + ( )() = 0 C = r s = ( ) = ( )( 0) + ( )( ) = 4 C = r s = ( ) = ( )( ) + ( )( ) = 4 0 C = r s = ( ) = ( )( 0) + ( )( ) = 6 Potom súčin AB je určený 0 4 AB = = 4 6 0 BA = = 8 priesvitka 8

(0) Súčin matíc nie je komutatívna operácia AB BA () Súčin je asociatívny A(BC)=(AB)C () Súčin je distributívny vzhľadom k súčtu matíc (A+B)C=AC+BC A(B+C)=AB+AC () Asociatívnosť operácia násobenia vektora číslom vzhľadom k operácii súčin matíc A(αB)=α(AB) priesvitka 9

Algoritmus pre násobenie matíc procedure matrix_multiplication; for i:= to m do for j:= to n do begin sum:=0; for l:= to k do sum:=sum+a[i,l]*b[l,j]; C[i,j]:=sum; end; Môžeme teda konštatovať, že zložitosť algoritmu rastie úmerne n, pričom sa predpokladá, že dimenzie matíc sú si rovné, k = m = n. Je prekvapujúce, že už tak jednoduchý algoritmus akým je tento, môže byť podstatne akcelerovaný, bol 7 navrhnutý algoritmus, ktoré ho zložitosť rastie n, pretože 7 <, tento nový algoritmus je o trochu efektívnejší ako náš algoritmus. priesvitka 0

Problém násobenia reťazca matíc Nech pre n matíc A, A,, A n, ktoré sú typu t(a i ) = (p i,q i ), platí podmienka, že pre susedné matice A i a A i+ existuje ich súčin q i = p i+ pričom typ súčinu týchto matíc je t(a i A i+ ) = (p i,q i+ ) Pre výpočet maticového súčinu A i A i+ je potrebných elementárnych súčinov. ( AA ) m = p q q i i+ i i i+ priesvitka

Problém: Koľko elementárnych súčinov potrebujeme pre výpočet súčinu n matíc A A... A n K tomu, aby sme vypočítal počet elementárnych súčinov potrebných pre výpočet súčinu matíc AA... A n musíme určiť jeho zátvorkovanie, napr. (( ) ) (( A ) ) A A A4... A n priesvitka

Úloha: Koľko rôznych zátvorkovaní existuje pre súčin n matíc AA... A n Riešenie: Označme počet alternatív zátvorkovania reťazca n matíc symbolom P(n). Generovanie zátvorkovania môžeme uskutočniť rekuretným spôsobom: Nech U k je množina, ktorá obsahuje reťazce k matíc pre rôzne zátvorkovanie, kde k =,,..., n. Potom množinu U n vytvoríme tak, že pre všetky možné dvojice podmnožín U n-k a U k vytvoríme možné zátvorkovanie U = U U U U... U U U U n n n n n priesvitka

Potom počet rôznych zátvorkovaní reťazca n matíc je ( ) P n n i= ( pre n ) = = P k P n k pren ( ) ( ) ( ) V literatúre sa dokazuje, že počet zátvorkovaní je určené pomocou binomiálneho koeficienta ( ) P n ( n ) ( n )! n ( ) ( ) = = n n! n! priesvitka 4

Prvé hodnoty P(n) sú () ( ) ( ) ( ) ( ) P =,P =,P =,P 4 = 5,P 5 = 4,... Z tejto formuly môžeme odvodiť aj rekurentný vzťah ( ) P n+ = ( n ) n + ( ) P n z ktorého môžeme odvodiť asymptotický vzťah lim P n 4 n ( ) n πn priesvitka 5

Ilustračný príklad U ={ } U U U = U U = { } { }={ } = U U U U= { } { } { }{ }={, } = U U U U U U={,,,, } 4 U U U U U U priesvitka 6

Problém: Navrhnúť také zatvorkovanie súčinu n matíc AA... A n, ktoré obsahuje minimálny počet elementárnych súčinov Časová zložitosť tejto úlohy rastie exponenciálne s počtom matíc v súčine tcpu Riešenie problému patrí teda medzi časovo veľmi zložité úlohy. 4 n priesvitka 7

Ilustračný príklad Budeme študovať súčin štyroch matíc AAAA, 4 tieto matice majú typy ( A ) = ( 45) ( A ) = ( 5) ( A ) = ( 5) ( A ) = ( 5) t,,t,,t,,t, 4 Pre tieto matice vytvoríme postupnosť dimenzií matíc (predpokladáme, že podmienky q i = p i+ pre existenciu súčinu matíc A i A i+ sú splnené) ( 455,,,, ) priesvitka 8

(4,5,,5,) 60 75 0 60 60 0 50 00 0 40 4 40 40 40 Σ=60 Σ=4 Σ=65 Σ=5 Σ=00 ( ) ( ) 4 Optimálne zátvorkovanie má tvar ( ) elementárnych súčinov. A A A A, ktoré potrebuje 84 priesvitka 9

Greedy približný algoritmus Na každej úrovni akceptujeme také zátvorkovanie, ktoré vyžaduje minimálny počet elementárnych súčin. (4,5,,5,) 60 75 0 60 0 40 Σ=00 priesvitka 0

P = (4,5,,5,) Σ =4 5 +4 5+4 5 =60 Σ=4 5 + 5 +4 =4 Σ=5 5+5 5 +4 5 =65 Σ=5 5+4 5 5+4 5 =5 Σ= 5 +5 +4 5 =00 priesvitka

Binárne matice Matica A { 0,} m { 0, } n, ktorá obsahuje len binárne elementy 0- sa nazýva binárna matica. Algebraické operácie nad takýmito maticami sú založené na logických spojkách konjunkcie a disjunkcie ( a b ) ( ) ak a b= = = 0 ináč ( a b ) ( ) 0 ak 0 a b= = = ináč priesvitka

Nad binárnými maticami definujeme tri binárne operácie: () Nech A = (A ij ) a B = (B ij ) sú binárne matice rovnakého typu t(a) = t(b) = (m,n), potom matica C = (C ij ) sa nazýva konjunkcia matíc A a B, C = A B, jej maticové elementy sú i I j J C = A B ( ) ( )( ij ij ij ) () Nech A = (A ij ) a B = (B ij ) sú binárne matice rovnakého typu t(a) = t(b) = (m,n), potom matica C = (C ij ) sa nazýva disjunkcia matíc A a B, C = A B, jej maticové elementy sú i I j J C = A B ( ) ( )( ij ij ij ) priesvitka

() Nech binárna matica A = (A ij ) je typu t(a) = (m,k), binárna matica B = (B ij ) je typu t(b) = (k,n) a binárna matica C = (C ij ) je typu t(c) = (m,n). Hovoríme, že matica C je súčinom matíc A a B, C = A B, jej maticové elementy sú ( ) ij i j i j ik k ( i I) ( j J) C ( A B ) ( A B )... ( A B ) = Pretože súčin binárnych matíc je asociatívna operácia, môžeme definovať r-tú mocninu štvorcovej binárnej matici A = (A ij ), kde r je kladné celé číslo r > =... r A A A A r krát priesvitka 4

Interpretácia súčinu binárnych matíc Binárna matica môže byť chápaná ako maticová reprezentácia binárnej relácie R X X X = x,x,...,x. Element A 0 implikuje, že usporiadaná, kde { } dvojica ( x,x i j) n ij R. Jednoduchými úvahami je možné dokázať, že matica A = A Aje reprezentáciou kompozície R = R R. Pomocou grafovej interpretácie relácie R a jej mocnín, môžeme potom alternatívne interpretovať n-té mocniny matice A tak, že ak má jednotkový element v pozícii (i,j), potom existuje postupnosť n hrán z i-tého vrcholu grafu do j-tého vrcholu grafu. priesvitka 5

priesvitka 6 Diagramatická interpretácia mocnín binárnej matice R R R R R R R R R R 4 R R 4 R 5 A B C D E

Príklad Nech A a B sú binárne matice 0 0 0 A =, B = 0 0 Zostrojte súčin A B. 0 0 0 0 0 A = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 = 0 0 0 0 = 0 0 0 0 0 0 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) priesvitka 7

Zostrojte všetky mocniny matice A Príklad 0 0 = 0 0 0 V prvom kroku spočítame A 0 = = 0 0 0 A A A priesvitka 8

Postupne v ďalších krokoch spočítame vyššie mocniny matice 0 = = 0 A A A, = = 0 4 A A A, = = 5 4 A A A Poznamenajme, že tieto mocniny matice A môžeme jednoducho určiť pomocou grafovej interpretácie relácie R, pozri obr. 8.6. Potom vyššie mocniny matice A sú určené n 5 ( n 5 ) A = A = priesvitka 9

The End Maurits Cornelis Escher (898-97) priesvitka 40