Discrete Structure รศ.ดร. สาธิต อินทจักร์.

งานนำเสนอเรื่อง: "Discrete Structure รศ.ดร. สาธิต อินทจักร์."— ใบสำเนางานนำเสนอ:

1 Discrete Structure รศ.ดร. สาธิต อินทจักร์

2 Goals of a Discrete Mathematics
Mathematical Reasoning: to read, comprehend, and construct math. arg. Logic, methods of proof Combinatorial Analysis: Counting problems Discrete Structures: to represent discrete objects and relationships between objects Sets, permutations, relations, graphs, trees, and finite-state machines Algorithmic Thinking: Both English and pseudocode

3 Introduction to Discrete mathematics
Discrete Mathematics (DM) เป็นทฤษฎีพื้นฐานทางเทคโนโลยีที่มีประโยชน์อย่างมากในปัจจุบัน ในการศึกษาเพื่อให้เข้าใจคอมพิวเตอร์ทั้งส่วนของฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ ระบบการสื่อสาร การประมวลผลสัญญาณ ทฤษฎีสารสนเทศ ฯลฯ จำเป็นจะต้องเรียนรู้ DM นอกจากนี้ DM ยังเป็น Prerequisite(PR) ของคณิตศาสตร์และทฤษฎีในศาสตร์ทางคอมพิวเตอร์ ดังนั้นถ้าต้องการที่จะรู้ศาสตร์ทางคอมพิวเตอร์อย่างแท้จริงจึงจำเป็นจะต้องศึกษา DM ให้เข้าใจอย่างถ่องแท้

4 What exactly is DM? DM is mathematics that uses only arithmetic and algebra, and does not involve calculus. DM จะแตกต่างจากแคลคูลัสที่ DM ใช้อธิบายการเปลี่ยนแปลงของกระบวนการอย่างต่อเนื่อง เป็นแนวคิดพื้นฐานทางวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีในเชิงการปฏิวัติทางด้านอุตสาหกรรม ส่วนแนวคิดของ DM ก็มีแนวคิดพื้นฐานของวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีเช่นกัน แต่จะมุงไปทางด้านคอมพิวเตอร์

5 For The Student PR ของวิชานี้คือพีชคณิตของมัธยมปลาย
For the students, the best way to study is to try to do the homework problems before reading the texts, and to read the texts only when you get stuck. เอกสารประกอบการเรียน แนวคิดหลักมูลทางคณิตศาสตร์(MA 201), คณิตศาสตร์ทางด้านวิธีการจัดหมู่ (CO 233) มหาวิทยาลัยรามคำแหง Mathematical Structures for Computer Science, Judith L. Gersting [QA39.2G435m] Discrete Mathematics and Its Applications, 5e, Rosen, McGrawHill, 2003, [QA39.3 R67]

6 ตรรกะ(Logic) เมื่อเรียนจบเรื่องตรรกะแล้ว:
มีความรู้ในการนำสัญลักษณ์ทางตรรกะไปใช้งานในประพจน์และพรีดิเคตลอจิก สามารถหาค่าความจริงของนิพจน์ในประพจน์ได้ หาค่าความจริงในการแปลความหมายของนิพจน์ในพรีดิเคตลอจิกได้ สามารถพิสูจน์ประพจน์และพรีดิเคตลอจิกเพื่อกำหนด Validity ได้

7 ประพจน์ (Propositions)
ประโยคที่สามารถกำหนดค่าความจริง (Truth Values) ได้ ในตรรกคณิตศาสตร์จะเรียกประโยคประเภทนี้ว่า “ข้อความ (statement)” หรืออาจจะเรียกว่า “ประพจน์(Proposition)” ประโยคที่ไม่มีค่าความจริงจะไม่เป็นประพจน์ เช่นประโยคคำถาม ประโยคขอร้อง ประโยคคำสั่ง ประโยคต่อไปนี้ข้อใดเป็นประพจน์ จงตั้งใจเรียน โลกกลม 2+2 = 5

8 Propositional Logic Propositional Logic เป็นตรรกของข้อความหลายๆ ข้อความที่เกี่ยวเนื่องกัน (compound statements) โดยจะเรียกตรรกนี้ว่า Boolean connectives. Some applications in computer science Design of digital electronic circuits. Expressing conditions in programs. Queries to databases & search engines. George Boole ( )

9 นิยามของประพจน์ นิยาม: ประพจน์ใดๆ (มักจะแทนด้วย p, q, r, …) ก็คือ:
ข้อความ (ส่วนใหญ่แล้วจะอยู่ในรูปของประโยค) ที่มีความหมายบางอย่างและความหมายจะต้องมีความชัดเจน ประพจน์จะต้องมีค่าความจริง (Truth value) โดยค่าความจริงนี้จะมีค่าเป็นจริง (true: T) หรือไม่ก็เท็จ (false: F) ค่าความจริงจะต้องมีค่าเพียงค่าใดค่าหนึ่ง คือไม่จริงก็เท็จโดยไม่มีค่าระหว่างจริงกับเท็จ ซึ่งค่าความจริงของข้อความ มักจะขึ้นอยู่กับสถานะการณ์หรือบริบท และเมื่อเราได้ศึกษาทฤษฎีความน่าจะเป็น จะมีการกำหนดระดับของค่าความจริงที่อยู่ระหว่าง T กับ F แต่ ณ ตอนนี้ในจำไว้ว่าค่าความจริงของประพจน์มีเพียงจริงกับเท็จเท่านั้น

10 ตัวเชื่อมต่อข้อความ (Logical Connectives)
An operator or connective combines one or more operand expressions into a larger expression. (E.g., “+” in numeric exprs.) Unary operators take 1 operand (e.g., −3); binary operators take 2 operands (eg 3  4). Propositional or Boolean operators operate on propositions (or their truth values) instead of on numbers.

11 ตัวดำเนินการบูลีนโดยทั่วไป
Formal Name Nickname Operand Symbol Negation operator NOT Unary ¬,~ Conjunction operator AND Binary  Disjunction operator OR  Exclusive-OR operator XOR  Implication operator IMPLIES  Biconditional operator IFF ↔

12 ตัวดำเนินการปฏิเสธ (Negation Operator)
The unary negation operator “¬” (NOT) transforms a prop. into its logical negation. E.g. If p = “I have brown hair.” then ¬p = “I do not have brown hair.” The truth table for NOT: T :≡ True; F :≡ False “:≡” means “is defined as”

13 ข้อความร่วม (Conjunctive Statements)
The binary conjunction operator “” (AND) combines two propositions to form their logical conjunction. E.g. If p=“I will have salad for lunch.” and q=“I will have steak for dinner.”, then pq=“I will have salad for lunch and I will have steak for dinner.” ND Remember: “” points up like an “A”, and it means “ND”

14 ตารางค่าความจริงของ AND
Operand columns Note that: a conjunction p1  p2  …  pn of n propositions will have 2n rows in its truth table. Remark. ¬ and  operations together are sufficient to express any Boolean truth table!

15 ตัวเชื่อมการเลือก (Disjunctive Operator)
The binary disjunction operator “” (OR) combines two propositions to form their logical disjunction. p=“My car has a bad engine.” q=“My car has a bad carburetor.” pq=“Either my car has a bad engine, or my car has a bad carburetor.”  After the downward- pointing “axe” of “” splits the wood, you can take 1 piece OR the other, or both. Meaning is like “and/or” in English.

16 ตารางค่าความจริงของ OR
Note that pq means that p is true, or q is true, or both are true! So, this operation is also called inclusive or, because it includes the possibility that both p and q are true. Remark.“¬” and “” together are also universal. Note difference from AND

17 ข้อความมีเงื่อนไข Use parentheses to group sub-expressions: “I just saw my old friend, and either he’s grown or I’ve shrunk.” = f  (g  s) (f  g)  s would mean something different f  g  s would be ambiguous By convention, “¬” takes precedence over both “” and “”. ¬s  f means (¬s)  f , not ¬ (s  f)

18 A Simple Exercise Let p=“It rained last night”, q=“The sprinklers came on last night,” r=“The lawn was wet this morning.” Translate each of the following into English: ¬p = r  ¬p = ¬ r  p  q = “It didn’t rain last night.” “The lawn was wet this morning, and it didn’t rain last night.” “Either the lawn wasn’t wet this morning, or it rained last night, or the sprinklers came on last night.”

19 The Exclusive Or Operator
The binary exclusive-or operator “” (XOR) combines two propositions to form their logical “exclusive or” (exjunction?). p = “I will earn an A in this course,” q = “I will drop this course,” p  q = “I will either earn an A in this course, or I will drop it (but not both!)”

20 ตารางค่าความจริงของ Exclusive-Or
Note that pq means that p is true, or q is true, but not both! This operation is called exclusive or, because it excludes the possibility that both p and q are true. Remark. “¬” and “” together are not universal. Note difference from OR.

21 ความคลุมเครือในตรรกะของภาษาพูด
Note that English “or” can be ambiguous regarding the “both” case! “Pat is a singer or Pat is a writer.” - “Pat is a man or Pat is a woman.” - Need context to disambiguate the meaning! For this class, assume “or” means inclusive.  

22 ข้อความมีเงื่อนไข The implication p  q states that p implies q.
antecedent consequent The implication p  q states that p implies q. i.e., If p is true, then q is true; but if p is not true, then q could be either true or false. E.g., let p = “You study hard.” q = “You will get a good grade.” p  q = “If you study hard, then you will get a good grade.” (else, it could go either way)

23 ตารางค่าความจริงของข้อความมีเงื่อนไข
p  q is false only when p is true but q is not true. p  q does not say that p causes q! p  q does not require that p or q are ever true! E.g. “(1=0)  ox can fly” is TRUE! The only False case!

24 ตัวอย่างของข้อความมีเงื่อนไข
“If this lecture ever ends, then the sun will rise tomorrow.” True or False? “If Tuesday is a day of the week, then I am a penguin.” True or False? “If 1+1=6, then I will get A.” True or False? “If the moon is made of green cheese, then I am richer than Bill Gates.” True or False?

25 ข้อความมีเงื่อนไขสองทาง(Bicondition)
The biconditional p  q states that p is true if and only if (IFF) q is true. p = “x+3=7” q = “x=4” p  q = “x+3=7 ก็ต่อเมื่อ x=4”

26 ตารางค่าความจริงของ Biconditional
p  q means that p and q have the same truth value. Remark. This truth table is the exact opposite of ’s! Thus, p  q means ¬(p  q) p  q does not imply that p and q are true, or that either of them causes the other, or that they have a common cause.

27 สรุปตัวดำเนินการแบบบูล
We have seen 1 unary operator and 5 binary operators. Their truth tables are below.

28 ตรรกสมมูล(Logical Equivalence)
Compound proposition p is logically equivalent to compound proposition q, written pq, IFF the compound proposition pq is a tautology. Compound propositions p and q are logically equivalent to each other IFF p and q contain the same truth values as each other in all rows of their truth tables.

29 การพิสูจน์ความสมมูลกันโดยใช้ตารางค่าความจริง
Ex. Prove that pq  (p  q). F T T T F T T F F T T F T F T T F F F T

30 สัจนิรันดร์(Tautology) ความขัดแย้ง(Contradiction)
A tautology is a compound proposition that is true no matter what the truth values of its atomic propositions are! Ex. p  p [What is its truth table?] A contradiction is a compound proposition that is false no matter what! Ex. p  p [Truth table?] Other compound props. are contingencies.

31 กฎของความสมมูล These are similar to the arithmetic identities you may have learned in algebra, but for propositional equivalences instead. They provide a pattern or template that can be used to match all or part of a much more complicated proposition and to find an equivalence for it.

32 ตัวอย่างของกฎความสมมูล
Identity: pT  p pF  p Domination: pT  T pF  F Idempotent: pp  p pp  p Double negation: p  p Commutative: pq  qp pq  qp Associative: (pq)r  p(qr) (pq)r  p(qr)

33 กฎอื่นๆ ของความสมมูล Distributive: p(qr)  (pq)(pr) p(qr)  (pq)(pr) De Morgan’s: (pq)  p  q (pq)  p  q Trivial tautology/contradiction: p  p  T p  p  F Augustus De Morgan ( )

34 การนิยามตัวดำเนินการต่างๆ ด้วยความสมมูล
Using equivalences, we can define operators in terms of other operators. Exclusive or: pq  (pq)(pq) pq  (pq)(qp) Implies: pq  p  q Biconditional: pq  (pq)  (qp) pq  (pq)

35 ตัวอย่างของความสมมูล
Check using a symbolic derivation whether (p  q)  (p  r)  p  q  r. (p  q)  (p  r)  (p  q)  (p  r) [Expand definition of ]  (p  q)  ((p  r)  (p  r)) [Expand defn. of ] (p  q)  ((p  r)  (p  r)) [DeMorgan’s Law]  (p  q)  ((p  r)  (p  r))  (q  p)  ((p  r)  (p  r)) [ commutes] cont.

36  q  (p  ((p  r)  (p  r))) [ associative]
 q  (((p  (p  r))  (p  (p  r))) [distrib.  over ] q  (((p  p)  r)  (p  (p  r))) [assoc.] q  ((T  r)  (p  (p  r))) [trivail taut.] q  (T  (p  (p  r))) [domination] q  (p  (p  r)) [identity] q  (p  (p  r)) q  (p  (p  r)) [DeMorgan’s] q  ((p  p)  r) [Assoc.]  q  (p  r) [Idempotent]  (q  p)  r [Assoc.] p  q  r [Commut.] Q.E.D. Remark. Q.E.D. (quod erat demonstrandum)

37 ทบทวนตรรกประพจน์ Atomic propositions: p, q, r, …
Boolean operators:       Compound propositions: s : (p  q)  r Equivalences: pq  (p  q) Proving equivalences using: Truth tables. Symbolic derivations. p  q  r …

38 Predicate Logic Predicate logic is an extension of propositional logic that permits concisely reasoning about whole classes of entities. Propositional logic (recall) treats simple propositions (sentences) as atomic entities. In contrast, predicate logic distinguishes the subject of a sentence from its predicate. Remember these English grammar terms?

39 Applications of Predicate Logic
It is the formal notation for writing perfectly clear, concise, and unambiguous mathematical definitions, axioms, and theorems (more on these in module 2) for any branch of mathematics. Predicate logic with function symbols, the “=” operator, and a few proof-building rules is sufficient for defining any conceivable mathematical system, and for proving anything that can be proved within that system!

40 Kurt Gödel Other Applications Predicate logic is the foundation of the field of mathematical logic, which culminated in Gödel’s incompleteness theorem, which revealed the ultimate limits of mathematical thought: Given any finitely describable, consistent proof procedure, there will always remain some true statements that will never be proven by that procedure. i.e., we can’t discover all mathematical truths, unless we sometimes resort to making guesses.

41 Practical Applications of Predicate Logic
It is the basis for clearly expressed formal specifications for any complex system. It is basis for automatic theorem proverbs and many other Artificial Intelligence systems. E.g. automatic program verification systems. Predicate-logic like statements are supported by some of the more sophisticated database query engines and container class libraries these are types of programming tools.

42 Subjects and Predicates
In the sentence “The dog is sleeping”: The phrase “the dog” denotes the subject - the object or entity that the sentence is about. The phrase “is sleeping” denotes the predicate- a property that is true of the subject. In predicate logic, a predicate is modeled as a function P(·) from objects to propositions. P(x) = “x is sleeping” (where x is any object).

43 More About Predicates Convention. Lowercase variables x, y, z... denote objects/entities; uppercase variables P, Q, R… denote propositional functions (predicates). Remark. Keep in mind that the result of applying a predicate P to an object x is the proposition P(x). But the predicate P itself (e.g. P=“is sleeping”) is not a proposition (not a complete sentence). E.g. if P(x) = “x is a prime number”, P(3) is the proposition “3 is a prime number.”

44 Propositional Functions
Predicate logic generalizes the grammatical notion of a predicate to also include propositional functions of any number of arguments, each of which may take any grammatical role that a noun can take. E.g. let P(x,y,z) = “x gave y the grade z”, then: if x=“Mike”, y=“Mary”, z=“A”, then P(x,y,z) = “Mike gave Mary the grade A.”

45 Universes of Discourse (U.D.s)
The power of distinguishing objects from predicates is that it lets you state things about many objects at once. E.g., let P(x)=“x+1>x”. We can then say, “For any number x, P(x) is true” instead of (0+1>0)  (1+1>1)  (2+1>2)  ... The collection of values that a variable x can take is called x’s universe of discourse.

46 Quantifier Expressions
Quantifiers provide a notation that allows us to quantify (count) how many objects in the univ. of disc. satisfy a given predicate. “” is the FORLL or universal quantifier. x P(x) means for all x in the u.d., P holds. “” is the XISTS or existential quantifier. x P(x) means there exists an x in the u.d. (that is, 1 or more) such that P(x) is true.

47 The Universal Quantifier 
Example: Let the u.d. of x be parking spaces at the university. Let P(x) be the predicate “x is full.” Then the universal quantification of P(x), x P(x), is the proposition: “All parking spaces at UF are full.” i.e., “Every parking space at UF is full.” i.e., “For each parking space at UF, that space is full.”

48 The Existential Quantifier 
Example: Let the u.d. of x be parking spaces at the university. Let P(x) be the predicate “x is full.” Then the existential quantification of P(x), x P(x), is the proposition: “Some parking space at UF is full.” “There is a parking space at UF that is full.” “At least one parking space at UF is full.”

49 Free and Bound Variables
An expression like P(x) is said to have a free variable x (meaning, x is undefined). A quantifier (either  or ) operates on an expression having one or more free variables, and binds one or more of those variables, to produce an expression having one or more bound variables.

50 Example of Binding y x P(x,y) has 2 free variables, x and y.
x P(x,y) has 1 free variable, and one bound variable. [Which is which?] “P(x), where x=3” is another way to bind x. An expression with zero free variables is a bona-fide (actual) proposition. An expression with one or more free variables is still only a predicate: e.g. let Q(y) = x P(x,y) y x

51 Nesting of Quantifiers
Example: Let the u.d. of x & y be people. Let L(x,y)=“x likes y” (a predicate w. 2 f.v.’s) Then y L(x,y) = “There is someone whom x likes.” (A predicate w. 1 free variable, x) Then x (y L(x,y)) = “Everyone has someone whom they like.” (A __________ with ___ free variables.) Proposition

52 Review: Predicate Logic
Objects x, y, z, … Predicates P, Q, R, … are functions mapping objects x to propositions P(x). Multi-argument predicates P(x, y). Quantifiers: [x P(x)] :≡ “For all x’s, P(x).” [x P(x)] :≡ “There is an x such that P(x).” Universes of discourse, bound & free vars.

53 Quantifier Exercise ทุกๆคนรักบางคน มีบางคนที่ถูกทุกๆคนรัก
กำหนดให้ R(x,y)=“x รัก y,” ให้เขียนประพจน์เปิดต่อไปนี้เป็นประโยค: x(y R(x,y))= y(x R(x,y))= x(y R(x,y))= y(x R(x,y))= x(y R(x,y))= ทุกๆคนรักบางคน มีบางคนที่ถูกทุกๆคนรัก มีบางคนรักทุกๆคน ทุกคนถูกรักโดยบางคน แต่ละคน(ทุกๆคน)รักทุกคน

54 Quantifier Exercise(Cont.)