离散数学是计算机和信息科学的数学基础。学习者将熟悉计算机科学中无处不在的各种数学对象,如集合、函数、关系、图形等。也许更重要的是,他们将达到一定的数学成熟度--能够理解形式化的语句及其证明;自己提出严谨的证明;并提出有趣的结果。 本课程试图做到严谨而不过分形式化。这意味着,对于我们介绍的每一个概念,我们都将展示至少一个有趣的非难结果,并给出完整的证明。本课程的主要内容包括:(1) 集合、函数、关系;(2) 枚举组合学;(3) 图论;(4) 网络流和匹配。本课程不涉及模块算术、代数和逻辑,因为这些主题略有不同,而且 Coursera 上已经有几门专门针对这些主题的课程。
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该课程共有11个模块
通过本单元的学习,学生将初步了解离散数学的内容,以及离散数学与其他数学领域的不同之处。它介绍了构成离散数学基础的集合、关系、函数等基本对象。
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即使不知道,学习者过去也见过一些排序。整数可以部分地按照 "能被整除 "的关系排序。在家谱学中,人是按 "A 是 B 的祖先 "关系排序的。本模块正式介绍了部分排序,并证明了关于部分排序的一些基本和非难事实。
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离散数学的很大一部分内容是关于计数的。一个经典的例子是,将密西西比(Mississippi)一词中的字母重新排序,可以得到多少个不同的单词。在离散数学离散概率和算法分析中,这类计数问题比比皆是。
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二项式系数(n 选 k)计算从大小为 n 的集合中选择 k 个元素的方法的数量。很好地理解 (n choose k) 对分析算法也非常有帮助。
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图可以说是离散数学中最重要的对象。计算机科学和组合学中的大量问题都可以用图语言来建模。本模块介绍图论的基本概念--图、循环、路径、度、同构。
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我们继续学习图论基础知识。在本模块中,我们将介绍树这一重要的图类,以及树的几种等价特征。最后,我们将介绍一种检测两棵树是否同构的高效算法。
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从著名的 "柯尼斯堡之桥 "谜题开始,我们证明了欧拉图的著名特征。我们讨论了哈密顿路径,并用狄拉克定理和奥雷定理给出了它们存在的充分条件。
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我们讨论图的生成树。特别是,我们提出了 Kruskal 算法,用于寻找有边成本的图的最小生成树。我们证明了 Cayley 公式,即 n 个顶点上的完整图有 n^(n-2) 棵生成树。
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本模块是关于流网络的,具有鲜明的算法色彩。我们将证明最大流最小切对偶定理。
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我们证明了霍尔定理(Hall's Theorem)和邱尼格定理(Kőnig's Theorem),这是关于双向图中匹配的两个重要结果。利用流网络的机制,这两个结果都有相当直接的证明。最后,部分排序通过 Dilworth 定理得到了回归,该定理通过凱尼格定理得到了惊人的证明。
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位教师

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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

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已于 Oct 13, 2024审阅
This course is really interesting for me with many helpful tools.
已于 Sep 18, 2024审阅
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已于 Aug 8, 2017审阅
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