git Merge branch 'master' of gitea:christian/uni

ws2019/ana/lectures/analysis8.tex

@@ -0,0 +1,228 @@
+\documentclass{../../../lecture}
+
+\begin{document}
+
+\begin{bem}[Organisatorisches]
+    Nächsten Mittwoch (20. November) findet keine Vorlesung und auch keine Plenarübung statt. Aber Mittwoch (27.11.) Vorlesung
+    statt Plenarübung im großen Hörsaal Chemie
+\end{bem}
+
+\begin{satz}[Wichtiger Satz]
+    Der Körper $\R$ ist vollständig, d.h. jede
+    Cauchy Folge in $\R$ hat einen Limes
+\end{satz}
+
+\begin{proof} 
+    Sei $(a_n)_{n\in\N}$ eine Cauchy Folge reeller Zahlen, d.h. $a_n \in \R$.
+    \[
+        a_n \in \R: \forall n \in \N: \exists \text{ C.F. } (a_{n, m})
+    .\] 
+    \[
+        a_{n,m} \in \Q \forall n, m \in \N, a_n = \lim_{m \to \infty} a_{n,m}
+    .\] 
+
+    $\forall  n \in \N$ wähle Index $k_n \in \N$ mit
+    \[
+    |a_n - a_{n,kn}| < \frac{1}{n}
+    .\] 
+
+    $k_n$ existiert, weil $\lim_{m \to \infty} a_{n,m} = a_n$ und damit $|a_n - a_{n,m}| \to 0$ also $\exists \epsilon |a_n - a_{n.m}| < \epsilon < \frac{1}{n}$
+    und Archimedisches Axiom.
+
+    Ziel: zu zeigen $\left( a_{n, k_{n}} \right)_{n \in \N}$ rationaler Zahlen ist Cauchy Folge.
+
+    Sei $\epsilon > 0$. Dann $\exists n_{\epsilon} \in \N$ s.d. $\forall n, m \ge n_\epsilon$ :
+    \begin{align*}
+        |a_n - a_m| < \frac{1}{3} \epsilon, |a_n - a_{n,k_n}| < \frac{1}{3} \epsilon \\
+        (a_n)_{n \in \N} \text{C.F.} \\
+        |a_m - a_{m,k_m}| < \frac{1}{3} \epsilon \text{(AA)}
+    .\end{align*}
+
+    und folglich
+    \[
+    |a_{n, k_n} - a_{m, k_m}| \le |a_{n, k_n} - a_n + a_n - a_m + a_m - a_{m, k_m}| \le |a_{n, k_n} - a_n| + | a_n - a_m| + |a_m - a_{m, k_m}| < \epsilon
+    .\] 
+    $\implies (a_{n, k_n})_{n \in \N}$ Cauchy Folge
+    $\implies$ Nach Konstruktion der $\R$ folgt, dass $\exists $ ,,limes' $a \in \R$, s.d.
+    \[
+    \forall \epsilon > 0, \exists n_\epsilon \in \N, \forall n \ge n_\epsilon: |a_{n, k_n} - a| < \epsilon
+    .\] 
+    Dann gilt für die Folge $(a_n)_{n\in\N}$:
+    \[
+    |a_n - a| \le |a_n - a_{n, k_n}| + |a_{n, k_n} - a| \le \frac{1}{n} + |a_{n, k_n} - a| \to 0
+    .\] 
+    $\implies a = \lim_{n \to \infty} a_n$
+
+    $\Q$ ist dicht in $\R$, d.h.
+    \[
+        \forall a \in \R \text{ gilt } \forall \epsilon > 0 \exists q_\epsilon
+        \in \Q \text{ s.d. } |a - q_\epsilon| \le  \epsilon
+    .\] 
+
+    Nach Konstruktion von $\R$ folgt:
+    \begin{align*}
+        \forall \text{C.F.} (a_n)_{n\in\N} a_n \in \Q: \\
+        \exists a \in \R: a = \lim_{n \to \infty} a_n
+    .\end{align*}
+    $\implies \forall \epsilon > 0$ $\exists n_\epsilon$ $|a_n - a| < \epsilon \forall n \ge n_\epsilon$
+\end{proof}
+
+\begin{bem}[Archimedisches Axiom]
+    \begin{align*}
+        \forall a \in \R: \exists n \in \N: \text{s.d.} n - a > 0 \\
+        \implies \forall \epsilon > 0 \exists n \in \N \text{s.d. } n - \frac{1}{\epsilon} > 0 \\
+        \implies \frac{1}{n} < \epsilon
+    .\end{align*}
+\end{bem}
+
+\subsection{Wichtige Aussage}
+
+$\R$ ist vollständig, da alle C.F. in $\R$ haben einen Grenzwert in $\R$.
+
+\subsection{Weitere Möglichkeiten, die Vollständigkeit von $\R$ zu charakterisieren}
+
+\begin{definition}[Maximum, Minimum, obere/untere Schranke, Supremum, Infimum]
+    Sei $M \subset \R, M \neq \emptyset$.
+
+    Maximum:
+    \[
+        \text{max} M := b \in M: b \ge x, \forall x \in M
+    .\] 
+    Minimum:
+    \[
+        \text{min} M := a \in M: x \ge a, \forall x \in M
+    .\] 
+    Obere Schranke:
+    \[
+        b \in \R, \text{ s.d. } b \ge x, \forall x \in M
+    .\] 
+    Untere Schranke:
+    \[
+        a \in \R, \text{ s.d. } x \ge a, \forall x \in M
+    .\] 
+    Eine Menge $M$ heißt nach oben (unten) beschränkt, falls eine obere (untere) Schranke von $M$ existiert.
+
+    Supremum: kleinste obere Schranke
+
+    Infimum: größte untere Schranke
+\end{definition}
+
+\begin{bsp}
+    \begin{itemize}
+        \item $\N$ ist von unten beschränkt, z.B. mit 0. $\text{min} \N = 1$, von oben unbeschränkt.
+        \item $M = \{x \in \R  \mid x^2 < 2\} $: obere Schranke ist $\sqrt{2} $ und untere Schranke ist
+            $ - \sqrt{2} $, aber $M$ besitzt kein Maximum bzw. Minimum.
+            $\sqrt{2}$ ist Supremum und $-\sqrt{2} $ ist Infimum
+    \end{itemize}
+\end{bsp}
+
+\begin{bem}
+    Falls $b = \text{sup} M \iff$:
+    \begin{enumerate}
+        \item $b$ ist eine obere Schranke von $M$, d.h. $\forall x \in M: x \le b$ und
+        \item Jede Zahl $c < b$ ist keine obere Schranke von M, d.h. $\forall c \in M, c < b, \exists x \in M$: $c < x$
+            (oder $\forall \epsilon > 0 \exists x \in M\colon x > b - \epsilon$)
+    \end{enumerate}
+
+    Analog für $a = \text{inf}M$
+\end{bem}
+
+\begin{bsp}
+     \[
+         I = (a, b) := \{x \in \R  \mid a < x < b\} 
+     .\] dann gilt $\text{sup} I = b, \text{inf} I = a$.
+\end{bsp}
+
+\begin{bem}
+    Das Supremum (Infimum) muss nicht zur Menge $M$ gehören, aber falls 
+    $\text{sup}M \in M$, dann $\text{sup}M = \text{max} M$.
+\end{bem}
+
+\begin{satz}[Vollständigkeit in $\R$ Nr. 2]
+    $\R$ vollständig $\iff$ jede nichtleere beschränkte Teilmenge $M \in \R$ besitzt ein Supremum bzw. Infimum    
+\end{satz}
+
+\begin{definition}[Intervalle]
+    \[
+        [a, b] := \{x \in \R  \mid a \le x \le b\}  \text{ abgeschlossenes Intervall}
+    .\] 
+    \[
+        (a, b) := \{x \in \R  \mid a < x < b\} \text{ offenes Intervall} 
+    .\] 
+    \[
+        (a, b] := \{x \in \R  \mid a < x \le b\}  \text{ halboffenes Interval} 
+    .\] 
+    \[
+        [a, b) \text{ analog} 
+    .\] 
+\end{definition}
+
+\begin{definition}[Intervallschachtelung]
+    ist eine Folge von abgeschlossenen Intervallen $I_n := [a_n, b_n] := \{ x \in \R  \mid a_n \le x \le b_n\}, n \in \N $
+    mit Eigenschaften.
+    1) $I_{n+1} \subset I_n n \in \N$ (bedeutet $a_n \le a_{n+1} \le b_{n+1} \le b_n$
+    2) $\forall \epsilon > 0, \exists I_{n}$ mit der Länge
+    \[
+        |b_n - a_n| < \epsilon \text{ d.h. } |b_n - a_n| \to 0, n \to \infty
+    .\] 
+\end{definition}
+
+\begin{satz}[Vollständigkeit in $\R$ Nr. 3]
+    Vollständigkeit in $\R$ $\iff$ Intervallschachtelungseigenschaft d.h. für jede Intervallschachtelung.
+    \[
+        (I_n)_{n\in\N} \in \R, \exists c \in \R
+    \] so dass
+    \[
+        {c} = \bigcap_{n = 1}^{\infty} I_n := \{x \in \R | x \in I_n \forall n \in \N\} 
+    .\] 
+    Diese Aussage ist verwandt mit dem Axiom vom Dedekindischen Schnitt
+\end{satz}
+
+\begin{satz}[Trennungseigenschaft]
+    Seien $A, B \subset \R, A \neq \emptyset, B \neq \emptyset$ mit
+    $a < b \forall a \in A, b \in B$
+
+    Dann existiert immer ein $c \in \R$, welches A und B trennt:
+    \[
+        \forall a \in A, b \in B \text{ gilt } a \le  c \le b
+    .\] 
+    Dies ist ebenfalls $\iff$ zur Vollständigkeit in $\R$
+\end{satz}
+
+\begin{lemma}[Existenz der $k$-ten Wurzel einer positiven reellen Zahl]
+    $\forall a \in \R^{+}$ $\forall k \in \N$: existiert eine positive $k$-te Wurzel.
+    Das heißt die Lösung der Gleichung
+    \[
+        x^{k} = a
+    .\] ist $\sqrt[k]{a}$ (Bezeichnung).
+\end{lemma}
+
+\begin{proof}
+    1) Die Eindeutigkeit der $\sqrt[k]{a}$ (falls sie existiert)
+    
+    Seien $x_1, x_2 \in \R$ zwei $k$-te Wurzeln des $a \in R^{+}$ :
+    \[
+    x_1^{k} = a = x_2^{k}
+    .\] 
+    Dann gilt:
+    \[
+        0 = x_1^{k} - x_2^{k} = (x_1 - x_2) \underbrace{\sum_{m=0}^{k-1} x_1^{k-1-m} x_2^{m}}_{> 0}
+    .\] mit dieser Hilfsformel
+    \[
+        x^{n} - y^{n} = (x - y) \sum_{k=0}^{n-1} x^{n-1-k}y^{k}
+    .\] $\implies$ $x_1 - x_2 = 0 \implies x_1 = x_2$
+
+    2) Existenz:
+    $a = 1 \implies \sqrt[k]{1} = 1$ ($1^{k} = 1$ )
+    Sei $a > 1$ und Annahme, dass $\exists$ Wurzel für $0 < a' < 1$
+    Dann definiere:
+    \[
+        \sqrt[k]{a} := \frac{1}{\sqrt[k]{\frac{1}{a}} }
+    .\] 
+    \[
+        \left( \sqrt[k]{a}  \right) ^{k} = \left( \frac{1}{\sqrt[k]{a'} } \right)^{k} = \frac{1}{\sqrt[k]{a'}^{k} } = \frac{1}{a'} = a
+    .\] 
+    Es bleibt zu zeigen: $\exists \sqrt[k]{a} $ für $0 < a < 1$.
+\end{proof}
+
+\end{document}

ws2019/ipi/uebungen/binomial.cpp

@@ -0,0 +1,18 @@
+#include "cpp_headers/fcpp.hh"
+
+// Berechnet den Binomialkoeffizienten (n ueber k) rekursiv
+int binomial(int n, int k) {
+    return cond(k > n,
+                // Falls k > n: n ueber k = 0
+                0,
+                cond(k == 0 || n == k,
+                     // Falls k = 0 oder n = k: n ueber k = 1
+                     1,
+                     // sonst rekursiv berechnen
+                     binomial(n-1, k-1) + binomial(n-1, k)));
+}
+
+int main(int argc, char **argv) {
+    return print(binomial(readarg_int(argc, argv, 1),
+                          readarg_int(argc, argv, 2)));
+}

ws2019/ipi/uebungen/binomial_fast.cpp

@@ -0,0 +1,25 @@
+#include "cpp_headers/fcpp.hh"
+
+// Helper Funktion fuer Fakultaet
+// berechnet Fakultaet linear iterativ
+int fakIter(int produkt, int zaehler, int ende) {
+    return cond(zaehler>ende,
+                produkt,
+                fakIter(produkt*zaehler,zaehler+1,ende));
+}
+
+// Berechnet die Fakulaet einer Zahl
+int fakultaet(int n) {
+    return fakIter(1,1,n);
+}
+
+// Berechnet den Binomial Koeffizienten (n ueber k) durch seine explizite
+// Darstellung
+int binomial_fast(int n, int k) {
+    return fakultaet(n)/(fakultaet(k) * fakultaet(n-k));
+}
+
+int main(int argc, char **argv) {
+    return print(binomial_fast(readarg_int(argc, argv, 1),
+                               readarg_int(argc, argv, 2)));
+}

ws2019/ipi/uebungen/ipi3.tex

@@ -0,0 +1,177 @@
+\documentclass{../../../lecture}
+
+\usepackage{enumerate}
+
+\begin{document}
+
+\begin{aufgabe} Algorithmische Komplexität
+\begin{enumerate}[a)] 
+    \item Laufzeiten der verschiedenen algorithmischen Komplexitäten $f(n)$ für $2n$ in Abhängigkeit von
+        der Ausgangslaufzeit für $n$.
+
+        \begin{tabular}{|l|l|l|l|}
+            \hline
+            $f(n)$ & 4 Sekunden & 10 Sekunden & 100 Sekunden \\ \hline
+            $\text{ld}(2n)$ & 5s & 11s & 101s \\ \hline
+            $2n$ & 8s & 20s & 200s \\ \hline
+            $2n \text{ ld}(2n)$ & 13,49s & 29,13s & 244,64s\\ \hline
+            $(2n)^{3}$ & 32s & 80s & 800s \\ \hline
+            $2^{2n}$ & 16s & 100s & 10000s\\ \hline
+        \end{tabular}
+
+    \item
+        \begin{enumerate}[1.]
+            \item $1$
+            \item $\log \log n$
+            \item $\log n$
+            \item $n^{\epsilon}$
+            \item $n^{c}$
+            \item $n^{\log n}$
+            \item $c^{n}$
+            \item $n^{n}$
+            \item $c^{\left( c^{n} \right) }$
+        \end{enumerate}
+
+    \item Beweisen Sie folgende Behauptungen
+        \begin{enumerate}
+            \item $x^{a} = O(x^{b}) \iff a -b \le 0$
+                \begin{proof}
+                    Seien $a, b, x \in \R$ mit $x > 1 $
+
+                    Zu zeigen: $\exists c \in \R$: $x^{a} \le c x^{b} \iff a \le b$
+
+                    Wegen $x > 1$ ist $\ln(x) > 0$ und $\ln(x)$ streng monoton steigend, wähle $c \ge  1$, dann
+                    folgt:
+                    \begin{align*}
+                        &a \le b \\
+                        \iff &\ln(x) \cdot a \le \ln(x) \cdot b \le \ln(c) + \ln(x) \cdot b \\
+                        \iff &\ln(x^{a}) \le \ln(c\cdot b^{x})\\
+                        \iff & x^{a} \le c x^{b}
+                    .\end{align*}
+                \end{proof}
+            \item $\log_a(x) = \Theta(\log_b(x))$ $\forall a, b \in \R^{+}$ 
+                \begin{proof}
+                    Seien $a, b, x \in \R^{+}$.
+
+                    Zu zeigen: $\exists c \in \R$: $\log_a(x) = c \cdot \log_b(x)$.
+                    \begin{align*}
+                        &\log_a(x) = \log_a(x) \\
+                        \implies & \log_a(x) = \log_a(b) \cdot \frac{\log_a(x)}{\log_a(b)} \\
+                        \implies & \log_a(x) = \log_a(b) \cdot \log_b(x)
+                    .\end{align*}
+                    Mit $c := \log_a(b)$ folgt damit:
+                    \[
+                        \log_a(x) = c \cdot \log_b(x)
+                    .\] 
+                \end{proof}
+            \item $a^{x} = O(b^{x}) \iff 0 \le a \le b$
+                \begin{proof}
+                    Seien $a, b, x \in \R$ mit $x \ge 0$
+
+                    Zu zeigen: $\exists c \in \R$: $a^{x} \le c b^{x} \iff 0 \le a \le b$
+                    \begin{align*}
+                        &0 \le a \le b \\
+                        \iff &a^{x} \le b^{x} \le b^{x+1} = b \cdot b^{x}
+                    .\end{align*}
+                    Mit $c := b$ folgt damit:
+                    \[
+                    a^{x} \le c \cdot b^{x} \iff 0 \le a \le b
+                    .\] 
+                \end{proof}
+        \end{enumerate}
+\end{enumerate}
+    
+\end{aufgabe}
+
+\begin{aufgabe} Klassischer Euklidischer Algorithmus
+
+    Sei $a, b \in \N_0, a+b > 0$ gegeben.
+    \[
+        \text{ggT}(a, b) = \begin{cases}
+            a & b =0 \\
+            \text{ggT}(b,a) & a < b \\
+            \text{ggT}(a - b, b) & a \ge b \\
+        \end{cases}
+    .\] 
+
+    \begin{enumerate}
+        \item Für $a \ge b > 0$ gilt:
+            \[
+                \text{ggT}(a,b) = \text{ggT}(a -b, b)
+            .\] 
+            \begin{proof}
+                Wegen $b \neq 0$ und $a \ge b$ folgt nach Definition:
+                \[
+                    \text{ggT}(a, b) = \text{ggT}(a -b, b)
+                .\] 
+            \end{proof}
+        \item Der klassische Euklidische Algorithmus terminiert.
+            \begin{proof}
+                Seien $(a_n)_{n\in\N} \in \N_0$ und $(b_n)_{n\in\N} \in \N_0$ Folgen mit $a_1 = a$ und
+                 $b_1 = b$.
+
+                Sei $n \in \N$ beliebig.
+                
+                \begin{itemize}
+                    \item Falls $b_n = 0$ terminiert der Algorithmus direkt.
+                    \item   
+                        Falls $a_n < b_n$, folgt nach Definition:
+                        \[
+                            a_{n+1} = b_n \text{ und } b_{n+1} = a_n < b_n 
+                        .\] Damit folgt:
+                        \[
+                            b_{n+1} < b_n
+                        .\] 
+                    \item Falls $a_n \ge b_n$ folgt nach Definition:
+                        \[
+                            a_{n+1} = (a_n - b_n) \in \N_0 \text{ und } b_{n+1} = b_n
+                        .\] Wegen $a_{n+1} < a_n $ folgt, dass $\exists k \in \N$: $a_{n+k} < b_n$. Dann
+                        tritt wieder der zweite Fall ein, d.h.
+                        \[
+                        b_{n+k+1} < b_n
+                        .\] 
+                \end{itemize}
+
+                Damit folgt, dass $(b_n)_{n\in\N}$ für fast alle $n \in \N$ streng monoton fällt.
+                Da $(b_n)_{n \in \N} \in \N_0$, folgt:
+                \[
+                    \exists k \in \N\text{: } b_k = 0
+                .\] 
+                Damit terminiert der \textit{klassische Euklidische Algorithmus} immer.
+            \end{proof}
+    \end{enumerate}
+\end{aufgabe}
+
+\begin{aufgabe} 
+    Binomialkoeffizient
+    \begin{enumerate}[a)]
+        \item Programm siehe \textit{binomial.cc}
+
+            Für $n = 35$ und $k = 18$  benötigt das Programm mehr als 20 Sekunden für die Berechnung.
+
+            Für $n = 34$ und $k =  18$ liefert das Programm $-2091005866$. Das liegt an der
+            begrenzten Größe des Datentyps \textbf{int}. Bei Überschreitung der maximalen Größe
+            beginnt der Wert erneut bei dem Minimalwert des Datentyps \textbf{int}. Deshalb können
+            wir dann negative Ergebnisse erhalten.
+        \item Der Rechenaufwand für die rekursive Berechnung des Binomialkoeffizienten ist:
+            \begin{align*}
+                A_{n, 0} = A_{n, n} = A_{n, k>n} = 1  \\
+                A_{n,k} = A_{n-1, k-1} + A_{n-1, k}
+            .\end{align*}
+        \item Programm siehe \textit{binomial\_fast.cc}
+
+            Die schnellere Variante hat die Komplexität $O(n)$, da die Komplexität der Fakultätsfunktion 
+            $O(n)$  ist und diese einfach dreimal ausgeführt wird.
+
+            Programm (c) ist deutlich schneller als Programm (a) für größere Zahlen $n$ und $k$. Aufgrund
+            der Verwendung der Fakultät, wird allerdings schneller die maximale Größe eines \textbf{int}'s
+            erreicht. Dadurch erhalten wir bereits für recht kleine Werte für $n$ und $k$ falsche Ergebnisse.
+        \item Ein effizienter Algorithmus berechnet jede Zeile linear iterativ, aus der vorhergehenden
+            Zeile, damit ist die Komplexität $O(n)$.
+
+            Der Unterschied entsteht daraus, dass bei (a) einzelne Binomialkoeffizienten mehrfach
+            ausgerechnet werden müssen und bei (d) jeder Binomialkoeffizient genau einmal ausgerechnet wird.
+    \end{enumerate}
+\end{aufgabe}
+
+\end{document}

ws2019/ipi/uebungen/uebung3.cpp

@@ -0,0 +1,14 @@
+#include "cpp_headers/fcpp.hh"
+
+int binomial(int n, int k) {
+    return cond(k > n,
+                0,
+                cond(k == 0 || n == k,
+                     1,
+                     binomial(n-1, k-1) + binomial(n-1, k)));
+}
+
+int main(int argc, char **argv) {
+    return print(binomial(readarg_int(argc, argv, 1),
+                          readarg_int(argc, argv, 2)));
+}