Apuntes - Matem+ítica Discreta UNED.pdf

Apuntes de

Apuntes de

Matemática Discreta

Matemática Discreta

PROGRAMA DE MATEMATICA DISCRETA

PROGRAMA DE MATEMATICA DISCRETA

Curso 1996-97

Curso 1996-97

1.-

1.- ConjunConjuntos y tos y aplicaciones.aplicaciones.

Noción intuitiv

Noción intuitiva de conjunto, subconjunto y complementario, unión e intersección dea de conjunto, subconjunto y complementario, unión e intersección de conjuntos, producto cartesiano.

conjuntos, producto cartesiano. Definición de aplicación,

Definición de aplicación, tipos de aplicaciones, composición de aplicaciones, inversa de unatipos de aplicaciones, composición de aplicaciones, inversa de una aplicación.

aplicación.

2.-

2.- Relaciones Relaciones y y grafos.grafos.

Relaciones binarias

Relaciones binarias, relaciones de equiv, relaciones de equivalencia, conjunto cociente. Relaciones de orden,alencia, conjunto cociente. Relaciones de orden, conjuntos ordenados, elementos especiales de un conjunto ordenado. Diagrama de Hasse. conjuntos ordenados, elementos especiales de un conjunto ordenado. Diagrama de Hasse. Conceptos bá

Conceptos básicos y tsicos y terminología de grafos. Conexión de erminología de grafos. Conexión de grafos. Grafos eulerianos ygrafos. Grafos eulerianos y hamiltonianos. Grafos planos. Árboles. Grafos dirigidos.

hamiltonianos. Grafos planos. Árboles. Grafos dirigidos. ColoreadColoreado de grafos.o de grafos.

3.-

3.- Teoría elementaTeoría elemental de l de númnúmeros.eros.

Divi

Divisibilidad en Z. Algoritmo de Euclisibilidad en Z. Algoritmo de Euclides, básdes, básico y extico y extendido. Números pendido. Números primos. Teoremarimos. Teorema fundamental de la aritmética. Pri

fundamental de la aritmética. Principio de inducción. Ecuaciones Diofánticas.ncipio de inducción. Ecuaciones Diofánticas. Congru

Congruencias : teorema chino de los restos, criterios de encias : teorema chino de los restos, criterios de divisibildivisibilidad, sistemas deidad, sistemas de numeración.

numeración.

Principio de inclusión exclusión. Permutaciones con y

Principio de inclusión exclusión. Permutaciones con y sin repetición. Combinaciones con ysin repetición. Combinaciones con y sin repetición. Fórmulas combinatorias, teorema binomial.

sin repetición. Fórmulas combinatorias, teorema binomial.

Sucesiones definidas por recurrencia. Resolución de relaciones recurrenter por iteración. Sucesiones definidas por recurrencia. Resolución de relaciones recurrenter por iteración. Relaciones de recurrencia de orden superior con coeficientes constantes. Funciones Relaciones de recurrencia de orden superior con coeficientes constantes. Funciones definidas

definidas recurrenrecurrentemente.temente.

Sintaxis.

Sintaxis. Deducción natural. Tablas semánticas. Resolución.Deducción natural. Tablas semánticas. Resolución.

Epp, S. S.

Epp, S. S. “Discrete Mathematics with Aplications”. Ed. “Discrete Mathematics with Aplications”. Ed. Wadsworth Publishing CompaWadsworth Publishing Companyny (1990).

(1990).

Biggs, N. L. “Matemática Di

Biggs, N. L. “Matemática Discreta”. Ed. Vicens Vives (1994).screta”. Ed. Vicens Vives (1994). Bujalance, E. “Elem

Bujalance, E. “Elementos de Matemáticas Discretas”. Ed. Sanz y Torres (1993). (entos de Matemáticas Discretas”. Ed. Sanz y Torres (1993). (UNED)UNED) Bujalance, E. “Problemas de Matemáticas Discretas”. Ed. Sanz

Bujalance, E. “Problemas de Matemáticas Discretas”. Ed. Sanz y Torres (1993). (y Torres (1993). (UNEDUNED)) Liu, C.

Liu, C. L. “Elementos de Matemáticas Discretas”. Ed. McGraw-Hill L. “Elementos de Matemáticas Discretas”. Ed. McGraw-Hill (1995).(1995).

Grimaldi, R. P. “Matemática Discreta y Combinatoria”. Ed. Addisson-Wesley Iberoamericana Grimaldi, R. P. “Matemática Discreta y Combinatoria”. Ed. Addisson-Wesley Iberoamericana (1989).

(1989).

                             

                           

PROGRAMA DE MATEMATICA DISCRETA

PROGRAMA DE MATEMATICA DISCRETA

Curso 1996-97

Curso 1996-97

1.-

1.- ConjunConjuntos y tos y aplicaciones.aplicaciones.

Noción intuitiv

Noción intuitiva de conjunto, subconjunto y complementario, unión e intersección dea de conjunto, subconjunto y complementario, unión e intersección de conjuntos, producto cartesiano.

conjuntos, producto cartesiano. Definición de aplicación,

Definición de aplicación, tipos de aplicaciones, composición de aplicaciones, inversa de unatipos de aplicaciones, composición de aplicaciones, inversa de una aplicación.

aplicación.

2.-

2.- Relaciones Relaciones y y grafos.grafos.

Relaciones binarias

Relaciones binarias, relaciones de equiv, relaciones de equivalencia, conjunto cociente. Relaciones de orden,alencia, conjunto cociente. Relaciones de orden, conjuntos ordenados, elementos especiales de un conjunto ordenado. Diagrama de Hasse. conjuntos ordenados, elementos especiales de un conjunto ordenado. Diagrama de Hasse. Conceptos bá

Conceptos básicos y tsicos y terminología de grafos. Conexión de erminología de grafos. Conexión de grafos. Grafos eulerianos ygrafos. Grafos eulerianos y hamiltonianos. Grafos planos. Árboles. Grafos dirigidos.

hamiltonianos. Grafos planos. Árboles. Grafos dirigidos. ColoreadColoreado de grafos.o de grafos.

3.-

3.- Teoría elementaTeoría elemental de l de númnúmeros.eros.

Divi

Divisibilidad en Z. Algoritmo de Euclisibilidad en Z. Algoritmo de Euclides, básdes, básico y extico y extendido. Números pendido. Números primos. Teoremarimos. Teorema fundamental de la aritmética. Pri

fundamental de la aritmética. Principio de inducción. Ecuaciones Diofánticas.ncipio de inducción. Ecuaciones Diofánticas. Congru

Congruencias : teorema chino de los restos, criterios de encias : teorema chino de los restos, criterios de divisibildivisibilidad, sistemas deidad, sistemas de numeración.

numeración.

Principio de inclusión exclusión. Permutaciones con y

Principio de inclusión exclusión. Permutaciones con y sin repetición. Combinaciones con ysin repetición. Combinaciones con y sin repetición. Fórmulas combinatorias, teorema binomial.

sin repetición. Fórmulas combinatorias, teorema binomial.

Sucesiones definidas por recurrencia. Resolución de relaciones recurrenter por iteración. Sucesiones definidas por recurrencia. Resolución de relaciones recurrenter por iteración. Relaciones de recurrencia de orden superior con coeficientes constantes. Funciones Relaciones de recurrencia de orden superior con coeficientes constantes. Funciones definidas

definidas recurrenrecurrentemente.temente.

Sintaxis.

Sintaxis. Deducción natural. Tablas semánticas. Resolución.Deducción natural. Tablas semánticas. Resolución.

Epp, S. S.

Epp, S. S. “Discrete Mathematics with Aplications”. Ed. “Discrete Mathematics with Aplications”. Ed. Wadsworth Publishing CompaWadsworth Publishing Companyny (1990).

(1990).

Biggs, N. L. “Matemática Di

Biggs, N. L. “Matemática Discreta”. Ed. Vicens Vives (1994).screta”. Ed. Vicens Vives (1994). Bujalance, E. “Elem

Bujalance, E. “Elementos de Matemáticas Discretas”. Ed. Sanz y Torres (1993). (entos de Matemáticas Discretas”. Ed. Sanz y Torres (1993). (UNED)UNED) Bujalance, E. “Problemas de Matemáticas Discretas”. Ed. Sanz

Bujalance, E. “Problemas de Matemáticas Discretas”. Ed. Sanz y Torres (1993). (y Torres (1993). (UNEDUNED)) Liu, C.

Liu, C. L. “Elementos de Matemáticas Discretas”. Ed. McGraw-Hill L. “Elementos de Matemáticas Discretas”. Ed. McGraw-Hill (1995).(1995).

Grimaldi, R. P. “Matemática Discreta y Combinatoria”. Ed. Addisson-Wesley Iberoamericana Grimaldi, R. P. “Matemática Discreta y Combinatoria”. Ed. Addisson-Wesley Iberoamericana (1989).

(1989).

                             

                           

Definición :

Definición : Es una colección de objetos bien Es una colección de objetos bien definidos y ddefinidos y diferenciables entre si que se llamaniferenciables entre si que se llaman

elementos elementos..

Representación

Representación

Suelen emplearse letras mayusculas para los conjuntos y minusculas para los elementos. Suelen emplearse letras mayusculas para los conjuntos y minusculas para los elementos. Pertenencia 

Pertenencia  de  de un elemento ‘x’ a un un elemento ‘x’ a un conjunto ‘A’ se denota conjunto ‘A’ se denota : : xx ∈∈ A A El contenido de un conjunto se representa :

El contenido de un conjunto se representa :

•• por extensión : por extensión : encerrando todos encerrando todos sus sus elementelementos os entre llaventre llaves.es. Ej : A={1,2,3,4...}Ej : A={1,2,3,4...} •• porpor comprensión :  comprensión : mostrando enmostrando entre llavtre llaves sus proes sus propiedadepiedades características.s características. Ej : A={Ej : A={

xx∈∈NN| 1| 1≤≤ x x≤≤ 4 } 4 }

•• mediantemediante ‘ ‘Diagramas de Venn Diagramas de Venn ’ : ’ : Los diagramas de Venn sLos diagramas de Venn son regiones del plano queon regiones del plano que simbolizan conjuntos. No tienen valor demostrativo salv

simbolizan conjuntos. No tienen valor demostrativo salv o para refutar con uno para refutar con un contraejemplo.

contraejemplo.

Tamaño o Cardinalidad

Tamaño o Cardinalidad

El tamaño de un conjunto

El tamaño de un conjunto A

A es su nº de

 es su nº de elementos y se denota entre barr

elementos y se denota entre barras :

as : || A

A||

Si un conjunto ti

Si un conjunto tieneene∞∞ elementos se dice que es : elementos se dice que es :

•• infinito numerable infinito numerable  si si ∃∃ aplicación biyectiva entre el conjunto y aplicación biyectiva entre el conjunto y NN..

•• infinito no numerable infinito no numerable  en caso contrario. en caso contrario. Ej :Ej :RR( porque( porque∃∃ ∞∞ decimales) decimales)

Definición

Definición

Un conjunto A es subconjunto de otro conjunto B, si todo elemento de A es también un elemento Un conjunto A es subconjunto de otro conjunto B, si todo elemento de A es también un elemento de B.

de B.

Si además existe algun elemento de B no pertenencientes a A, se dice que A es subconjunto Si además existe algun elemento de B no pertenencientes a A, se dice que A es subconjunto propio de B.

propio de B.

Ojo

Ojo ! : ! : AA

⊆

⊆

B no excluye la B no excluye la posibilidad de que Aposibilidad de que A⊂⊂B, esta, es una infB, esta, es una información queormación que ignoramos. ignoramos.





                                                          

Representación

Representación

 A subconjunto de B :

 A subconjunto de B : AA⊆ ⊆  B, o  B, o BB ⊇  ⊇  A A

A subconj. propio

A subconj. propio de B de B : : AA

⊂

⊂

B, B, o o BB

⊃

⊃

A A (notese com(notese como deo desapasaparece la línerece la línea de igual al ea de igual al excluirsexcluirse

tal posibilidad) tal posibilidad)

Propiedades de la relación

Propiedades de la relación

⊆

⊆

•• reflexivreflexiva a (cumple (cumple la la relacion relacion consigo consigo mismo) mismo) : : AA

⊆

⊆

AA

••  antisimetrica  antisimetrica(no simetrica)(no simetrica) : : si si AA

⊆

⊆

B y BB y B

⊆

⊆

AA⇒⇒ A=B A=B

••  transitiva  transitiva(B hace de intermediario)(B hace de intermediario) : : si si AA

⊆

⊆

B y BB y B

⊆

⊆

CC⇒⇒ A A

⊆

⊆

CC

Se considera que todo conjunto no vacío tiene como subconjunto al nulo y a si mismo. Se considera que todo conjunto no vacío tiene como subconjunto al nulo y a si mismo. Las expresiones ‘x

Las expresiones ‘x

∈

∈

A’ y ‘{x}A’ y ‘{x}

⊆

⊆

A’ son equivalentes, ambas expresiones significan que elA’ son equivalentes, ambas expresiones significan que el

conjunto que tiene a x conjunto que tiene a x como único elemen

como único elemento es to es subconjunto de A.subconjunto de A.

Nulo ‘

Nulo ‘∅∅’ ’ o o ‘{}‘ ‘{}‘ : : Es Es aquel que aquel que carece de carece de elementelementos.os. Ojo

Ojo ! : ! : ||∅∅|=0 pero {|=0 pero {∅∅}}≠∅≠∅ porque este conjunto ( { porque este conjunto ( {∅∅} ), ti} ), tiene un elemento: el nulo.ene un elemento: el nulo.

Universal ‘U’ :

Universal ‘U’ : Es la colección de todos los eleEs la colección de todos los elementos immentos implicados en el problema a considerar.plicados en el problema a considerar.

Iguales ‘A=B’

Iguales ‘A=B’ : : Aquellos conAquellos conjuntos que contienjuntos que contienen los men los mismos eleismos elementos sin mentos sin importar orimportar orden oden o

repetición. repetición. Diferencia

Diferencia ‘A‘A

−−

B’ : Es el conjunto de loB’ : Es el conjunto de los elemes elementos de A que ntos de A que no pertenecen a B : no pertenecen a B : A–B={x| xA–B={x| x

∈

∈

A,A,

x

x

∉

∉

B} )B} )

Diferencia simétrica ‘A

Diferencia simétrica ‘A⊕⊕B’ : (AB’ : (A∪∪B)–(AB)–(A∩∩B)= (AB)= (A∩∩BB))∪∪((AA ∩ ∩B), es decir, = { xB), es decir, = { x∈∈A o xA o x∈∈B | xB | x∉∉AA

∩ ∩B }B }

Potencia ‘P(A)’ Potencia ‘P(A)’

Es el conjunto cuyos elementos son todos los subconjuntos posibles de A Es el conjunto cuyos elementos son todos los subconjuntos posibles de A..

Para todo elemento hay 2 opciones: excluirlo o incluirlo, por lo tanto hay 2*2*2..(n veces) Para todo elemento hay 2 opciones: excluirlo o incluirlo, por lo tanto hay 2*2*2..(n veces) selecciones

selecciones

posibles. Por tanto, : posibles. Por tanto, :

‘ dado A de n e

‘ dado A de n elementos, |P(A)| = lementos, |P(A)| = 22nn== ∑∑K=K=00nn

(( ))_KKnn  = C = Cn,kn,k‘ ‘ (Incluyendo (Incluyendo A A yy∅∅))

Ej: Si A={a,b,c}

Ej: Si A={a,b,c} ⇒⇒ P(A)={ P(A)={∅∅, {a}, {b}, {c}, {a,b}, {b,c}, {c,a}, A }, {a}, {b}, {c}, {a,b}, {b,c}, {c,a}, A }

Conj. Unión ‘A

Conj. Unión ‘A

∪

∪

B’ : B’ : Es el formado por los elemeEs el formado por los elementos que pertenecen al mentos que pertenecen al menos a alguno de losnos a alguno de los

dos. dos.

A

A

∪

∪

 B ={x

 B ={x

∈

∈

 U

 U

 ⁄ 

 ⁄ 

 x

 x

∈

∈

A ò x

A ò x

∈

∈

B}

B}

Conj. Intersección ‘A

Conj. Intersección ‘A

∩

∩

B’ : B’ : Es el formado por los eEs el formado por los elemenlementos que pertenecen tos que pertenecen a la vez a ambosa la vez a ambos

conjuntos. conjuntos.

A

A ∩∩B ={ xB ={ x ∈∈ U U ⁄  ⁄  x x∈∈A y xA y x∈∈B},B},

Si su interseccion es nula, se dice que A y B son

Si su interseccion es nula, se dice que A y B son disjuntos disjuntos ..

                  

Complementario ‘

Complementario ‘AA′′’ o ‘’ o ‘AA’ : (De un conjunto A), es aquel cuyos elementos no son A :’ : (De un conjunto A), es aquel cuyos elementos no son A : AA={ x |={ x |

x

x

∈

∈

U, xU, x

∉

∉

A}A}

Propiedades de la intersección, complementación y unión

Propiedades de la intersección, complementación y unión

1º 1º AA∪∅∪∅ = A = A A A  = = 2º 2º AA∪∪A = AA = A∩∩A A = = AA IIddeemmppootteenncciiaa 3º 3º AA∪∪B B = B= B∪∪A A , , AA∩∩B = BB = B∩∩AA CCoonnmmuuttaattiivviiddaadd 4º (A 4º (A∪∪B)B)∪∪C = AC = A∪∪(B(B∪∪CC)) AAssoocciiaattiivviiddaadd (A (A∩∩B)B)∩∩C = AC = A∩∩(B(B∩∩C)C) 5º 5º AA∪∪(B(B∩∩C) = (AC) = (A∪∪B)B)∩∩(A(A∪∪CC)) DDiissttrriibbuuttiivviiddaadd A A∩∩(B(B∪∪C) = (AC) = (A∩∩B)B)∪∪(A(A∩∩C)C) 6º 6º AA∪∪U =U = UU 7º 7º AA∪∪A A == UU , , AA∩∩A A == ∅∅ 8º

8º ((AA B∪ = ∪ )B)= ∩ AA B∩ B, , A((A B∩ = ∩ ))B = ∪A BA∪B Leyes de MorganLeyes de Morgan 9º

9º AA∪∪(A(A∩∩B) = AB) = A∩∩(A(A∪∪B) = AB) = A

y otra de regalo : A

y otra de regalo : A

−−

B = AB = A

∩

∩

BB, Demostración : x, Demostración : x

∈

∈

(A(A

−−

B)B)

⇒

⇒

 x x

∈

∈

A y xA y x

∉

∉

BB

⇒

⇒

 x x

∈

∈

A y xA y x

∈

∈

BB

⇒

⇒

 x x

∈

∈

AA

∩

∩

BB

Demostración 8º :

Demostración 8º : ( ( AA B∪ ∪ ⇔B))⇔AA∩∩B B (Ley (Ley de de MorganMorgan))

““⇒⇒” : x” : x∈∈( ( AA B∪ ∪ ⇒B))⇒ x x ∉∉ A A∪∪BB⇒⇒ x x∉∉A y xA y x∉∉BB⇒⇒ x x ∈∈ A  A y y xx∈∈BB ⇒⇒xx∈∈AA∩∩BB ““⇐⇐” : x” : x∈∈AA∩∩BB⇒⇒xx∈∈ A  A y y xx∈∈BB⇒⇒xx∉∉A y xA y x∉∉BB⇒⇒xx ∉∉ A A∪∪BB⇒⇒xx∈∈( ( AA B∪∪B))

La intersección, complementación y unión de conjuntos, se conocen como ‘Operaciones La intersección, complementación y unión de conjuntos, se conocen como ‘Operaciones Boleanas’ en honor

Boleanas’ en honor

a George Boole, que se marco este rollo aun sin tener idea de su utilidad. a George Boole, que se marco este rollo aun sin tener idea de su utilidad.

Producto cartesiano

Producto cartesiano

(A(A  Definición

 Definición

Dados A,B

Dados A,B

⊆

⊆

UU, Se define ‘Producto Cartesiano de A por B’ (A, Se define ‘Producto Cartesiano de A por B’ (A

××

B) como el conjunto losB) como el conjunto los

elementos elementos

formados por todos los posibles pares del tipo (a,b)

formados por todos los posibles pares del tipo (a,b) ⁄  ⁄  aa∈∈A, bA, b∈∈B.B.

Ojo !

Ojo ! : : (a,b) es un par ordenado, (a,b) es un par ordenado, por lo por lo tanto (a,btanto (a,b))

≠≠

(b,a) salvo que a=b, y no es lo mismo (a,b)(b,a) salvo que a=b, y no es lo mismo (a,b)

que {a,b} que {a,b}

Propiedades Propiedades

|A

|A××BB||==||AA||··||BB|| ((RReegglla da deel pl prroodduuccttoo)) Si tenemos A,B,C,D

Si tenemos A,B,C,D≠≠ ∅∅ , entonces A , entonces A××B=CB=C××DD⇒⇒ A A==CC,,BB==DD ?? (A

(A∪∪AA ))××BB≠≠(A(A∪∪B)B)××((AA∪∪B)B) es decir: (aes decir: (a∪∪aa , b ), b )≠≠ ( (a,b) , ( ( (a,b) , (aa ,b) ),b) ) ??

∩∅ ∩∅

B) B)

(A×B)∪(A×B)=(A∪B)×(A∪B) ?

Las coordenadas de los pares de A

×

B definen un paralelogramo de lados paralelos a los ejes.

Dados A,B

⊆

 U, cualquier subconjunto de A

×

B se denomina ‘relación de A a B’. Si B=A, la

relación se denomina ‘relación binaria en A’ (A

×

A).

Ej : Para A={1,2,3}, B={2,5}. Son relaciones de A a B : ∅, {(3,2)}, {(2,2),(1,2)}, A ×B,...

El conjunto de todas las posibles relaciones posibles, es P(A

×

B), y siendo |A|=m, |B|=n, como ya

vimos antes, tenemos que |P(A

×

 B)|=2mn

Aplicaciones (o Funciones -significa lo mismo- )

 Definición

Se define ‘Aplicación de A a B’ (f: A

→

B), como la relación que asigna a todo elemento de A un

único

elemento de B.

Es decir, para ∀  x∈ A, sin excepción, ∃  un y solo un y∈ B  ⁄   y=f(x). Por ello, |A|≤ |B|

Observese que cuando A y B son conj. finitos, el número de posibles funciones es B A  (Regla del

producto).

En una f : A→B, A y B se llaman dominio y codominio de f. Conceptos

• Dados f:A→B, g:C→D, se dice que f(a) y g(c) son Iguales (f=g), si y solo si : A=C y B=D.

Ojo ! : Aun cuando 2 funciones tengan un dominio común A, y se cumpla f(a)=g(a), es posible

que f ≠g.

Ej : Sea f :Z→ Z, g :Z→Q, donde f(x)=x=g(x) para∀ x ∈Z .

Pero debido al codominio : ¡f ≠g!, porque f es inyectiva y suprayectiva, y g solo inyectiva.

• Conj. Imagen (Im f), se define como : Im f = {b∈B ⁄ ∃ a∈A, b=f(a)} ; b  se denomina ‘imagen ’ de a .

• F. Identidad (de un conj. en si mismo) : Se define como f:A→A  ⁄   f(x)=x para ∀x∈A.

• F. Inclusión : Se define como in:A₁→A ⁄   in(x)=x para x ∈A ?

• F. Restricción

Sea f:A

→

B y A1

⊆

A, se denomina ‘Restricción de la función f al conjunto A1’ a la función g: A1

→

B

Ademas, f se denomina ‘Ampliación’ de la aplicación g.

Tipos de aplicaciones Inyectiva

Aquella en la que no existen dos elementos de A con la misma imagen. Por lo tanto siendo A,B finitos deben cumplir |A|≤|B|.Ejemplo: la inclusión

Aquella en la que todo elemento de B es imagen de un elemento de A ( B siempre esta cubierto, es decir : ∀ b∈B ∃ al menos un a∈A ⁄  f(a)=b) Por lo tanto siendo A,B finitos deben cumplir |A|≥|B|

Biyectiva

Aquella que es a la vez inyectiva y Sobreyectiva. Por lo tanto siendo A,B finitos deben cumplir |A|=|B| Propiedad:

Sea f:A

→

B A,B finitos, si |A|=|B| y f es inyectiva

⇒

 también será sobreyectiva

⇒

 y también

biyectiva.

Proyección sobre la 1a y 2a coordenada Sean los conjuntos A,B, y D

⊆

A×B :

• Se denomina ‘proyección sobre la 1a  coordenada ’ a la aplicación πA :D→A definida por

πA (a,b)=a.

• Se denomina ‘proyección sobre la 2 a  coordenada ’ a la aplicación πB :D→B definida por

πB (a,b)=b.

• De forma general : π :D→Ai1× Ai2× ...× Aim definida por π(a1, a2, ..., an)=( ai1, ai2, ...,

aim) es una

proyección de D sobre las i1-ésima, i2-ésima, ..., in-ésima coordenadas.

(ver ejemplo en Grimaldi 82 3.12)

F. compuesta (f 

°

g) : Siendo f:A

→

C, g:B

→

C, ‘f compuesta con g’ es (g

°

f)(a)= g(f (a)) para

∀

 a

∈

A

La composición : -es asociativa [h°(g°f)](a) = [(h°g)°f](a)

• no es conmutativa g°f≠f°g

Propiedades

1)f,g inyectivas⇒ g°f inyectiva Dems : Grimaldi 85 3.4. a) 2)f,g Sobreyectivas ⇒ g°f Sobreyectiva Dems : Grimaldi 85 3.4. b) 3) f,g biyectiva⇒ g°f biyectiva Se desprende de las anteriores.

4) g°f inyectiva⇒f inyectiva

5) g°f Sobreyectiva⇒g Sobreyectiva

6) La composición de funciones es asociativa : ((h°g)°f)(x)=(h°(g°f))(x) Demostraciones :

1) Sea a1, a2 (g f)(a2),

Entonces, (g°f)(a1)= (g°f)(a2) ⇔ g(f(a1))=g(f(a2)), pues g es inyectiva.

Además f(a1)=f(a2) ⇒ a1=a2 porque f es inyectiva.

Por tanto, g°f es inyectiva.

2) Para g C, sea z

Para g suprayectiva ⇒ ∃ y∈B, con g(y)=z. Para f suprayectiva ⇒ ∃ x∈A, con f(x)=y. Por tanto, z=g(y)=g(f(x))=(g°f)(x). Al ser válido para cualquier z∈C, queda demostrado

                          

 A f)(a1)= (g

que gºf es suprayectiva.

6) Para ((h°g)°f)(x) = (h°g)(f(x)) = h(g(f(x))) ((h°g)°f)(x) = h((g°f)(x)) = h(g(f(x)))

F. Inversa (f-1) : f-1(y)={x∈A ⁄  f(x)=y}

Otra definición de inversa de f:A

→

B es g:B

→

A

 ⁄ 

 g

°

f=Id

A

 y además f

°

g=Id

B

Ej: f=x2, f-1= x2  _{; f}-1_{(4)={2,-2} ; f}-1_{(2,6,8,4,16,25)={± 2, ±4,±5} ; f}-1_{(11,12,13,14)=∅} Propiedades

• Si f tiene inversa esta es única. Demostración :

Sean g₁, g₂ inversas de f :A→B, observando que g1°f =IdA , f°g1= IdB,

g2°f =IdA , f°g2= IdB,

resulta fácil demostrar que g1=g2 : g1 = IdA

°

g1 = (g2

°

f )

°

g1 = g2

°

(f

°

g1) = g2

°

IdB= g2

• f es inversible⇔ f es biyectiva

‘⇒’ (Suponemos que dado f :A→B, existe f-1, lo cual probara que f es biyectiva, es decir sobreyectiva e inyectiva)

Por definición de inyectiva : a1,a2∈A1 ⁄   f(a1)=f(a2)⇒ a1=a2 Comprobamos que es inyectiva aplicando inversas :

f-1_{(f(a1))= f}-1_{(f(a2))→ ( f}-1_{°f)(a1)=( f}-1_{°f)(a2)→a1=a2}

Por definición de sobreyectiva : ∀ b∈B⇒ ∃ f(a)=b

Hemos supuesto que dado un b∈B,∃f-1_{(b)∈A ⁄   f(a)=f(f}-1_(b))=b

Y puesto que f°f-1_{=Id(b), es lícito afirmar b=Id(b)=( f°f}-1_)(b)=f(f-1_(b))=f(a)

‘⇐’ Por ser sobreyectiva, para cada b∈B, ∃ algún a∈A ⁄  b=f(a). Con lo queda definida una función

g :B→A  ⁄  g(b)=a. El único problema sería que g(b)=a1≠a2=g(b) debido a que

f(a1)=b=f(a2), pero

esto no ocurre porque f es inyectiva. Por lo tanto, g= f-1_.

Propiedades Si A₁,A₂ ⊂ A, B₁,B₂ ⊂ B, entonces : 1º A₁⊂A₂ ⇒ f( A₁)⊂ f( A₂) 2º f (A₁∪A₂) = f(A₁)∪f( A₂) 3º f (A₁∩A₂) ⊂ f( A₁)∩ f( A₂) 4º A₁ ⊂ f-1( f(A₁) ) 5º B₁ ⊂ B₂ ⇒ f-1(B₁)⊂ f-1(B₂) 6º f-1(B₁∪B₂) = f-1(B₁)∪f-1(B₂) 7º f-1(B₁∩B₂) = f-1(B₁)∩f-1(B₂) 8º f (f-1(B₁))⊂ B₁                   

Relaciones binarias y de equivalencia. Conjunto cociente. Relaciones de orden, conjuntos ordenados, elementos especiales de un conjunto ordenado. Diagrama de Hasse. Conceptos básicos y terminologia de grafos. Conexión de grafos. Grafos eulerianos y hamilt onianos. Grafos planos. Arboles. Grafos dirigidos. Coloreado de grafos

Relación ‘R’: Es cualquier subconjunto de A×B que cumpla la propiedad en concreto.

Es decir, siendo x∈A,y∈A y grafo(gráfica) R ⁄  R⊆ A×A, decimos que xRy si (x,y)∈R

El nº de relaciones ó subconjuntos de A×B será 2A B·

Relación n-aria: Cualquier subconjunto del producto cartesiano de A1× A2×...×An

(Una relación binaria sería una relación de A1×A2)

Propiedadesque puede cumplir una relación:

1) Reflexiva, si ∀ a∈A⇒ aRa 2) Simétrica si∀ a,b/ aRb ⇒ bRa

3) Transitiva, si ∀ a,b,c/ (aRb y bRc)⇒ aRc 4) Antisimetrica, si∀ a,b / (aRb y bRa) ⇒ a=b

Todo elemento cumple las tres primeras consigo mismo. Cuidado con la 4º: no

simetrica

≠

antisimetrica

 Matriz de una relación A×  B: - filas = elementos de A, columnas = elementos de B

• 1 si (ai,b j) ∈ R , 0 si (ai,b j)

∉

 R

Relación equivalente ’~’: Es la relación binaria que verifica las propiedades reflexiva, simétrica y transitiva.

Clase de equivalencia ‘[x]’: Dada una relación de equivalencia en un conjunto A, se define

clase de equivalencia de un a∈A, como el conjunto de elementos de A equivalentes al elemento dado. Se denota como [a]={a’∈A / a’~a}

El representante de la clase de equivalencia puede ser cualquier elemento del conjunto. Asi, se cumple:

•  a’~a⇔[a’]=[a] (prop. transitiva)

- y por tanto, x no∼a⇔ [x]∩[a] =∅

Por transitividad de

∼

 es imposible que [x]

∪

[a]

≠

 [x]

∩

[a] porque las clases de equivalencia son

identicas o disjuntas

La clase de equivalencia de cualquier elemento x cumple [x]

≠∅

 porque x

∈

[x]

Las clases de equivalencia forman una familia de subconjuntos

≠

∅ y disjuntos entre si, (porque

por transitiva si

tuvieran un elemento en común serían iguales), cuya unión es A.

Congruencia modulo n (es un ejemplo de relación de equivalencia en Z)

Dado un natural p>1 se dice que “a es congruente con b módulo p” y se escribe “a ≡b (mod p)”



 

                        

si a=b+λp,λ∈Z ; es decir: a~b ⇔ a–b es múltiplo de p

Esta relación es una equivalencia, ya que:

• es reflexiva, todo elemento es congruente con si mismo módulo p porque a-a=0 que es multiplo de p para λ=0

• es simétrica, ya que si a–b es múltiplo de p, entonces b–a= también es múltiplo de p. (porque b-a=-(a-b) y λ puede ser + o - porque pertenece a Z)

• es transitiva, porque si a–b, b–c, son múltiplos de p, entonces a–c=(a–b)+(b–c) también es múltiplo de p.

Seran congruentes módulo p ⇔ dan el mismo resto al dividirlos por p. Para comprobar tomamos los valores m,n y hacemos:

⇐ m q p r n q p r 1 2

= ⋅ +

= ⋅ +







 m-n=(q1-q2)p⇒ p divide a (m-n)? (si→congruente, no→no

congruente)

⇒

m q p r ; 0 r p n q p r ; 0 r p 1 1 1 2 2 2

= ⋅ +

≤ ≤

= ⋅ +

≤ ≤







 m-n=(q1-q2)p+(r1-r2), para que se cumpla debe ser r1–r2=0, que

implica r1=r2

Es el conjunto de clases de equivalencia de todos los elementos de A. Se denota A/ ∼.

A/ 

∼

 = { [x]

 ⁄ 

x

∈

A } donde [x]={ y

∈

A

 ⁄ 

 y

∼

x}. Nunca es vacío porque

∀

x, [x]

≠

∅ porque siempre

x

∼

x

Una partición es una colección de conjuntos distintos del vacío y disjuntos entre si. La unión de particiones de un

conjunto es el propio conjunto.

Propiedades del conjunto cociente:

1) para a,b ∈ A/ ∼ , a∼b⇔ [a]=[b]

Demos ‘⇒’: (suponemos a~b) x∈[a]⇒ x∼a, y por transitiva x∼a, a∼b⇒ x∼b⇒

x∈[b]

Asi vemos que para cualquier x, si x ∈ [a] y x ∈ [b], [a]=[b]

Demos ‘

⇐

’: (Suponemos [a]=[b]), por reflexiva a

∈

[a], y puesto que [a]=[b], entonces a

∈

[b] , y

por

tanto, a~b

2) a,b ∈ A, a no∼b⇔ [a]∩[b]=∅

Demos ‘

⇒

’: (Demostramos que [a]

∩

[b]

≠∅

 es contradictorio),

∃

 x

∈

[a]

∩

[b]

⇒

 x

∼

a, x

∼

b

⇒

 a

∼

b

Corolario:

Siendo ∼ una relación de equivalencia en A vemos que:

• Las clases de equivalencia de A forman una partición de A ⇔ Cada partición de A define una ~ en A. Si existe equivalencia entre los elementos de una partición, esa partición es clase de equivalencia

          

• Si ∅≠A_i, A_i ⊆A entonces cada A_i es una partición de A si A=∑Ai y Ai∩A j=0 para i≠ j

(2 a 2)

• Si dos fracciones son equivalentes, la irreducible sera la representante de clase. Factorización canónica de una aplicación

∼

 _{ → } F

1) a,a′ ∈A a∼ ′a ⇔f(a)=f(b)

2) A  →   A/ P ∼ Es la aplicación que relaciona cada elemento con su clase de equivalencia.

a  →   p(a)=[a] p de proyección.Es Sobreyectiva. Si∃ A y A/ ∼ ⇔ ∃ p(a), a ∈ A

3) Im f = { f(a) ⁄ a∈A }⊂B

Im  →   Bi i de inclusión.Es inyectiva b  →   b

4) f₂:A/ ∼  →   Im f biyectiva.

[a]  →   f₂([a])=f(a)

Relación de orden ‘≤’ en un conjunto dado:

Es una relación binaria que cumple propiedades reflexiva, antisimetrica y transitiva.

Se dice que (A,

≤

) es un conjunto parcialmente ordenado ‘poset’ si verifica una relación de orden.

Un poset es además un orden total si∀ x, y∈ A se cumple xR y ó yR x.

En caso contrario sera un orden parcial.

Diagramas de Hasse

Es la representación de una relación de orden, mediante aristas no dirigidas entre 2 elementos x, y

si y solo si y cubre a x. Se dice quey cubre a x cuando se cumplen los dos siguientes

enunciados:

- x≤ y

- x≤z≤y⇒ y=z o x=z (no hay ningún elemento entre los dos)

Las aristas se leen de abajo arriba por convención (al

∃

 una dirección de lectura no hacen falta

aristas dirigidas).

Si R es una relación de orden en A, se elabora un diagrama de Hasse para R en A trazando segmentos de recta no dirigida de x  a y , si x,y∈A, con xR y, pero solo si no hay otro

elemento z∈A tal que xR z, zR y. Ver ejemplos Grimaldi 5.34, 5.36.

En el grafo de una relación de orden son superfluos los lazos y aristas multiples (se sobreentiende su existencia por las propiedades reflexiva y transitiva)

Isomorfos

Sean (P,

≤

) y (Q,

≤

) (Q c. imagen de P) conjuntos parcialmente ordenados. Se dice que son

‘Isómorfos’ si

∃ f:P  →  Q biyectiva que mantiene el orden para a,b∈P: a≤b⇔ f(a) ≤ f(b) Sea (A,≤) un conjunto ordenado y C⊆A ⁄  C≠∅:

- k∈A es “Cota superior” de C si x≤k,∀x∈C,”Supremo” será la menor de las cotas superiores.

- k∈A es “Cota inferior” de C si k≤x ∀x∈C, “Ínfimo” será la mayor de las cotas inferiores.

- Un elemento k de A

∀ x ∈ C, x≤k⇒ k es máximo

∀ x ∈ C, k≤x ⇒ k es mínimo

- x∈C es maximal  / minimal  de C si ningún elemento de C es >/< que x. Todo conjunto poset finito tiene al menos 1 maximal y 1 minimal.

Ejemplo: Sea U={1,2,3}, A=P(U)

(A,⊆) tiene mínimo = minimal = ∅, máximo = maximal = U

Sea (A,R) poset.

- máximal = x∈ A /∀ a∈ A, a≠x⇒ x no relacionado con a - minimal = x∈ A / ∀ a ∈ A, a ≠x ⇒ a no relacionado con x - máximo = x∈ A / ∀ a ∈ A⇒ a R x

mínimo = x ∈ A /∀ a∈ A ⇒ x R a Todo poset finito tiene maximal y minimal. Los máximos y los mínimos, si existen, son únicos.

Sea (A,R) poset con B

⊆

A

- cota inferior = x∈A / ∀ b∈B ⇒ x Rb - cota superior = x∈A / ∀ b∈B ⇒ b Rx

- supremo o mínima cota superior = x’∈A / x’ es cota superior y x’ R x” con x=cq. otra cota superior

- ínfimo o máxima cota superior = x’∈A / x’ es cota inferior y x” R x’ con x”=cq. otra cota inferior

En todo B

⊆

A con A=poset finito, el supremo e infimo, si existen, son únicos.

Def. grafo: Un grafo G es el par (V,A) que representa una relación entre un conjunto de Vertices y otro de Aristas.

Representaremos cada elemento arista como un par de elementos de V.

Gráficamente representaremos los vértices por puntos y las aristas por líneas que los unen. Un vértice puede tener 0 o más aristas, pero toda arista debe unir exactamente 2 v értices. Orden de un grafo: es su nº de vértices = |V|. Si |V| es finito se dice que el grafo es finito. En este curso estudiaremos los grafos finitos.

Si la arista carece de dirección se denota indistintamente {a,b} o {b,a}, siendo a y b los vértices que une.

Lazo : arista que une un vértice con si mismo

 Arista incidente: Se dice que e es “incidente” en v si v esta en uno de los vertces de la arista

 Arista múltiple: Aquella que une los mismos vértices que alguna otra.

       

Vértices adyacentes : Se dice que ‘v,w son adyacentes’ si ∃ e={v,w}∈E (o sea, existe una arista entre los 2 )

Un vertice es adyacente a si mismo si tiene lazo.

Grado de un vértice  ‘∂’: Es el nº de aristas que inciden en él. Por ejemplo, un lazo aumenta el grado en 2.

Depende solo de la estructura matemática, (los isomorfos tienen el mismo).

Vértice de aristas múltiples : Es aquel que tiene más de un arista. Se dice que un vértice es ‘par’  o ‘impar’  según lo sea su grado.

Camino (o trayectoria)

Para x,y

∈

V, se dice que hay un camino en G de x a y si existe una sucesión finita no vacía de

aristas distintas que

contengan a vx y vy en su primer y último termino. Así: {vx,v1},{v2,v3},...,{vn,vy}

- El nº de aristas de un camino se llama longitud  del camino. - Si los vértices no se repiten es un camino propio  o simple .

- Si hay un camino no simple entre 2 vertices, tambien habra un camino simple entre ellos.

- Cuando vertice de llegada=vertice de salida, el camino se llama circuito , ciclo , o camino cerrado .

- Un circuito es propio  o simple  si solo se repiten el primer y último vértice. En estos apuntes los circuitos seran simples si no se indica lo contrario

- Vértices accesibles:  son aquellos entre los que existe un camino. Todo vértice es accesible respecto a si mismo. La accesibilidad entre vértices es una relación de equivalencia cuyas clases son las componentes conexas de G.

Si el grado de cualquier vértice de un grafo

≥

 2

⇒

 el grafo tiene un circuito.

Grafo simple : Aquel que no tiene lazos ni aristas múltiples

Propiedades de un grafo G(V,E):

• Como cada arista incide en 2 vertices o 2 veces en el mismo vertice si es un lazo, tenemos que: Suma de los grados de todos los vertices es = doble de las aristas:

v V

∑

∈

∂v=2|E|

Demostración: Al realizar la suma de los grados de todos los vertices, ya que cada arista tiene 2 extremos se cuenta exactamente 2 veces.

• En un grafo finito existe un nº par (o cero) de vértices de grado impar.

En general V dividido en: V₁={v´∈V ⁄ ∂´v=impar}, V₂={v´´∈V ⁄ ∂v´´=par }, V₁∪V₂=V;

V₁∩V₂=∅

Demostración: Sabemos que v 2E

p 1 i i

=

σ

∑

=

 para V={v1, ..., vp}. Sean v1, ..., vt los

vertices de grado impar y vt+1, ..., vp los de grado par v v 2E

p 1 t i i t 1 i i

+

σ

=

σ

∑

∑

+ = =

par+impar=impar, asi que debe ser nº de vertices impares=0

Sabemos que σvi es impar para i=t+1, ..., p, por lo que podemos expresarlo como          

2ni+1 para algun ni

...? mirar en Grimaldi

Grafo regular : Aquel con el mismo grado en todos los vértices. Si ese grado es k se, llamara

k-regular .

Grafo bipartito: Es aquel con cuyos vértices pueden formarse dos conjuntos disjuntos de modo que no haya

adyacencias entre vértices pertenecientes al mismo conjunto

Grafo completo o conexo : Aquel con una arista entre cada par de vértices, (todos estan conectados con todos).

Dos grafos completos con mismo |v| son isomorfos. Un grafo completo con n vértices se denota

Kn.

Todo grafo completo es regular pq. cada vértice tiene grado |v|-1 al estar conectado con todos los otros vértices.

Un grafo regular no tiene porque ser completo.

Un grafo bipartito regular se denota Km,n donde m, n es el grado de cada conjunto disjunto

de vértices.

Complementario de un grafo G:

Es el grafo G´que tiene conectados los vertices no conectados de G y desconectados los conectados.

Si dos grafos son complementarios, sus isomorfos también. Un grafo+su complementario = grafo completo.

Grafo plano: Aquel que admite una representación bidimensional sin que se crucen sus aristas.

En este ejemplo, vemos un grafo plano con su representación plana:

Grafo pesado o grafo etiquetado - Aquel grafo cuyas aristas tienen todas un nº real positivo que

sera su peso olongitud . El peso del grafo sera el sumatorio de los pesos de las aristas.

Si todas las etiquetas valen 1, la definición de longitud del camino de un grafo pesado coincide con la definición de longitud del camino a un grafo.

Grafo conexo: Aquel en el

∃

 un cámino entre cualquier par de vertices.

Componente conexa de G:

Def.: Un subgrafo conexo de G que no es subgrafo propio? de ninguna componente conexa de G.

Otra def.: Subgrafo de G de forma que ningún otro vértice

∈

G esta conectado con vértice alguno

de G´

Otra def.: Son las clases de equivalencia de estar conectado.

Subgrafo de G=(V,E) es G´(V´,E´)

 ⁄ 

 V´

⊂

V y E´

⊂

E (el grafo que se obtiene borrando alguna arista o vértice de G)

 Multigrafo: Grafo que tiene alguna arista múltiple. Un multigrafo se transforma en grafo añadiendo un vertice en mitad de cada arista multiple.

Pseudografo : Grafo con algún lazo.

Digrafo : Grafo con todas sus aristas dirigidas. Por tanto, los pares de vértices que definen las aristas, son pares ordenados.

Cuidadín !: Multigrafo, pseudografo, subgrafo, digrafo y cualquiera de sus combinaciones (pseudomultidigrafo, etc), NO se consideran grafos.

 Isomorfismo de grafos:

- Dados G=(V,E) y G´=(V´,E´), se denomina ‘ isomorfismo de G a G´ ‘ a la aplicación biyectiva f tal que para a,b∈V, {a,b}∈E ⇔ se cumple {f(a),f(b)}∈E´. Es decir, la aplicación que relaciona biyectivamente pares de v ertices de E con pares de vertices de E´, de modo que los vértices conectados siguen estandolo.

Se cumple que σa=σf(a)

: Isomorfismo es la biyección que mantiene la adyacencia de vertices

• G y G´ se denominan isomorfos, y son matemáticamente iguales, solo varia la apariencia, o sea, que se

mantienen las adyacencias, estructura, caminos, ciclos, nº de vértices, nº de aristas, etc.

• Si dos grafos son isomorfos, sus complementarios también.

• Se llama automorfismo  al isomorfismo de un grafo en si mismo. Un conjunto de automorfismos, sera por tanto, un conjunto de grafos isomorfos.

Dos grafos son isomorfos

⇔

 tienen mismo número de vertices y el número de vertices con un

grado dado es el mismo en los dos grafos.

A continuación estudiaremos la representación de grafos mediante matrices, lo que nos permitira emplear técnicas de algebra lineal en el estudio de grafos.

¿Cuál es la diferencia entre automorfismo e isomorfismo? ¿No son automorfismos todos los isomorfismos?

Muestra adyacencias de vertices.

Se define como A=(aij)n×n (n=|V|) donde aij=1 si {vi,vj}∈E ; en caso contrario aij=0.

La matriz de adyacencia siempre es simétrica (y por tanto, no se modifica haciendo la

traspuesta), porque aij = a ji .

Para cualquier k 

≤

n se cumple que aki

i 1..n=

∑

=

∂

vk  (grado de un vértice=sumatorio de la columna o

fila de ese vértice).

Para un grafo G de n vértices con n>1, con A=matriz de adyacencia se cumple: (Uned 151)

“El valor del coeficiente a_ijkde la matriz Ak, es el nº de caminos de longitud k con extremos vi y v j”

(Ak=A·A·...k veces...·A) Dado M= Ai

i 1..n=

∑

, se cumple que: M=Suma de matrices de adyacencia.

Teorema:

Sea G=(V,E), A=matriz adyacencia de G.

- el grafo sera conexo, si y solo si, todos los elementos de M son distinto - la diagonal de la matriz nos indica el grado de los vértices

 

                     

Si ∃ un camino de longitud m (m≥n) entre 2 vértices cualquiera, entonces ∃ un camino de longitud ≤n-1

entre esos dos vértices. Ejemplo:

Para comprobar si dos grafos son isomorfos, comprobamos si sus matrices quedan iguales al permutar su orden.

  Ejemplo:

? Sea un grafo con matriz de adyacencia  A =                  × 0 3 0 3 2 1 0 1 0 3 3

, habra que llegar a An-1=A2

 A A+ =                 +                 =                  2 0 3 0 3 2 1 0 1 0 9 6 3 6 14 2 3 2 1 9 9 3 9 16 3 3 3 1

, como∀ bij ≠ ∅ el grafo es conexo

Muestra adyacencias de aristas en v ertices.

Es la matriz M de |V| filas y |E| columnas, donde mij=1 si vi es vértice de la arista ej, en caso contrario es 0.

Solo puede definirse para grados simples.

Para comprobar si un grafo es conexo:

• Se halla la matriz adyacencia de orden n×n y se eleva a la n-1 potencia

• Si todos sus elementos son≠ 0, el grafo es conexo.

 Arista de separación o puente: Aquella que al ser suprimida deja desconectados sus dos vértices.

Si e=(u,v), e

∈

G es un puente y G tiene k componentes conexas, G-{e} tendría k+1 componentes

conexas

Punto de corte: es un vértice de un grafo conexo G que una vez suprimido convierte a G en disconexo.

Camino euleriano es el camino que contiene a todas las aristas, apareciendo cada una exactamente una vez.

Circuito euleriano es un camino euleriano que comienza y acaba en el mismo vertice. El grafo que admite algun circuito euleriano se llama grafo euleriano.

v1 v2 v3 v4 v5   v1 0 1 1 0 0 v2  1 0 1 1 0 v3  1 1 0 1 1 v4  0 1 1 0 0 v5  0 0 1 0 0 v1 v2 v3 v4 v5                                     

Grafos eulerianos

Grafo eulerianos : grafo con un circuito que contiene todas las aristas sin que se repitan. El grafo será semieuleriano  si la trayectoria no es cerrada. Las trayectorias correspondientes se llaman eulerianas y semiulerianas.

Ejemplo:

Lema: Si el grado de cualquier vértice de un grafo ≥2⇒ el grafo tiene un circuito. Demostración:

Pueden darse 2 casos:

a) G conexo . Si G no tuviera circuitos ⇒ G sería un árbol ⇒ |V|=|E|+1 Pero ∑∂(v∈V)≥2|V|⇒ |V|≠|E|+1⇒ no es un árbol ⇒ tiene algun circuito.

b) G no conexo . Aplicamos a) a sus componentes conexas. Teorema: Un grafo conexo G=(U,E) es euleriano ⇔ todo vértice tiene grado par.

Demostración:

“⇐“ (por inducción en |E|=m)

a) Base de inducción |E|=1. Al ser |E|=1 el grafo es euleriano

b) Suponemos que el teorema es cierto para grados en las mismas

condiciones y con menos de m aristas. Tenemos grafo G con todos los vértices de grado par≠0, es decir≥2. Dado que G es conexo ⇒ ∀v∈ V,

∂v>1 (porque existe un circuito euleriano). En cualquier caso ∂v≥2⇒ ∃ x circuitos en G. Suponiendo

b1) En x están todas las aristas de G una vez → circuito euleriano→G euleriano

b2) En x no están todas las aristas → ??

Los grafos bipartitos completos son eulerianos si son pares los bipartitos m,n.

Corolario

Un grafo conexo es semieuleriano⇔ tiene exactamente dos v értices de grado impar. La trayectoria empezara en uno y terminara en otro. La demostración es simil ar a la del teorema de Euler.

Lema

Si un grafo es euleriano, todos los vértices tienen grado par o solo 2 tienen grado impar. Demostración: Si seguimos el circuito euleriano, vemos que contribuye en 2 al grado de cada vertice. Si un vértice cualquiera es el primero contribuye en 1 al principio y 1 al final. Si no lo es contribuye en 2.

Si un grafo admite un camino euleriano, o todos sus vértices son pares (camino cerrado) o 2 de ellos son impares (camino abierto)

Demos: Si el camino es cerrado estamos en el caso anterior. Si es abierto, ejemplo: sea G = u

v _{, podemos hacer}

G’=G+{w} uw v  para ∀ x≠u, x≠v, gradoG(x) = gradoG’(x) = par (pq. camino

cerrado ⇒ grado par)

y para u,v gradoG(u)= gradoG’(u)-1, hacemos idem para v y vemos que la suma es par.

Ver Uned 92, problema 8

En un grafo conexo |V|≤|E|+1

1 2

El primero no es euleriano ni semieuleriano, 8 5 3 El segundo es euleriano

6 4

Ver Uned 89 acerca de como recorrer sin levantar el boli.

Si G es un grafo euleriano siempre es posible seguir la siguiente construcción de un circuito euleriano.Se empieza por un vértice arbitrario y se recorren las aristas arbitrariamente sometida a 2 condiciones:

1) Se borran las aristas a medida que son atravesadas

2) Solo se recorre una arista puente si no queda otra alternativa

Si el grafo es semieuleriano hay que empezar en un vértice de grado impar. Si quedas atrapado es que no es euleriano.

Camino Hamiltoniano : Es aquel que recorre todos los vértices sin pasar 2 veces por la misma arista. Solo puede existir en grafos simples donde no existan vértices impares. Grafo Hamiltoniano  - Aquel que admite un camino hamiltoniano.

Es Semihamiltoniano si tiene una trayectoria abierta y pasa una sola vez por cada uno de los vértices

Todos los hamiltonianos son eulerianos y todos los semihamiltonianos son semieulerianos.

Teorema:

Si un grafo es conexo con |V|≥3, 2 vertices no adyacentes, y∑∂v>n el grafo es hamiltoniano.

No es imprescindible que se cumpla para ser hamiltoniano.

En un grafo, la relación en el conjunto de vertices dada por “estar conectado con” es una relación

de equivalencia(Uned 145).Las clases de equivalencia se llamancomponentes conexas de G.

Cada vértice tiene un grado superior a la mitad+1 del número de vértices. ??

Árbol: Es un grafo conexo y sin circuitos ni lazos.

Ejemplos: n1: o n6: 6 arboles n2: o–o = n7: 11 n8: 23 n3: o–o–o = n9: 47 n10: 106 n4: o–o–o–o = etc,...   n5: o–o–o–o–o =                                      

Un grafo es un árbol

⇔

 entre cada par de vertices existe un y solo un camino simple. Bosque: Grafo cuyas componentes conexas no tienen circuitos.

Teorema:

Sea G(V,E) a) G es un árbol

b) Cada par de vértices distintos de V esta conectado por un único camino. c) G es conexo y toda arista de G es de separación

*Arista de separación es aquella tal que si el grafo es conexo, al suprimirla se divide en 2 conexos

d) G no tiene circuitos y |V|=|E|+1 e) G es conexo y |V|=|E|+1

f) G no tiene circuitos pero al añadirle una arista a G se crea un único circuito Estas son condiciones equivalentes: a⇒b⇒c⇒d⇒e⇒f⇒a

Demostración

a⇒b Porque por definición es conexo y sin circuitos propios

b⇒c Es conexo por b . Si hubiese más de un camino entre 2 vértices existiría un circuito. Por definición de

árbol esto no puede ocurrir.

c⇒d porque en circuito no existe separación |V|=|E|+1

Inducción en |V|: Base de inducción |V|=1 como mínimo 1 v értice v⇒|E|=0 |V|=|E|+1

Paso inductivo: Suponemos que el teorema es cierto para grados con menos de n vértices (n=|V|), G-{e}=G´

G1=(V1, E1) |V1|<n

G2=(V2, E2) |V2|<n

Por la hipotesis de inducción |V1|=|E1|+1, |V2|=|E2|+1

|V| = |V1|+|V2| = (|E1|+|E2|+1)+1 = |E|+1

d⇒e ¿ G es conexo ?

Sean G1,G2,...,Gm componente conexa de G, ¿m=1?

G1 conexo sin aristas G1 árbol * |V1|=|E1|+1 *lo demostramos antes ????????????????????

Gm... |Vm|=|Em|+1 +

---|V|=|E|+m } m=1

la hipótesis |V|=|E|+1 }

e

⇒

f Suponemos que

∃

 un circuito (con k aristas y k vertices) vamos allegar a una contradicción

Pueden suceder 2 casos 1)k=n , |E|≥k=n, n=|V| pero por la hipótesis |V|=|E|+1 (|V|>|E|) ????

2)los n-k vértices restantes necesitan al menos otras n-k aristas que les unan con los demás y quede G conexo |E|≥ k+(n-k)=n=|V| pero por hipótesis |V|=|E|+1 ?????

f⇒g ¿G es conexo? Si tenemos 2 componentes conexas distintas y añadimos arista no se forma circuito y se produce una contradicción

Vemos que si no es conexo podría tener 2 supuestas componentes conexas

Pero si le añadimos una arista no se crea un circuito, por lo tanto G tendrá que ser conexo

Otra def: Un árbol generado de G es un árbol T=(V´,E´) subgrafo de G y tal que V´=V Un árbol generado  se puede crear de 2 modos:

1) Suprimir aristas que no sean de separación

2) Partiendo de los vértices coger aquellas aristas de forma que no creamos ningún circuito Para calcular el árbol de peso mínimo existen 2 algoritmos:

- Kruskal: Se van cogiendo las aristas de menor peso hasta conseguir un árbol de peso mínimo

- Prim: Consiste en ir borrando las aristas de mayor peso posible y que no sean aristas de separación.

Puede haber más de un árbol generado de peso mínimo, pero todos deben tener el mismo peso.

Arbol arraigado  o enraizado : Es un árbol con un vértice distinguido llamado raíz. Si le quitan la raíz quedan árboles arraigados con raíz T1,T2,...

En este tipo de árbol los vértices se llaman nodos. Se llama hijo de un nodo, al vértice adyacente que esta más alejado de la raíz que el nodo del que es hijo. Los nodos sin hijos se llaman hojas.

Un árbol es n-ario cuando todos los nodos excepto los terminales tienen a lo sumo n hijos.Ej(n=2 binario)

 Árbol arraigado ordenado: árbol arraigado cuyos subárboles también son árboles arrigados ordenados.

Nivel de un vértice : El número de aristas que le separan de la raíz. La raíz tienen nivel 0. Altura de un árbol : Máximo nivel de sus vértices.

En el grafo anterior c) ∂v=3 Aquí se demuestra que no es necesaria

∂w=3 esta condición para ser hamiltoniano.Puede serlo sin

--- cumplirse la condición 6 ≥n=20

Problema del vendedor ambulante

Hay que pasar por cada ciudad a vender sin pasar 2 veces por la misma y con el menor coste posible(no tiene solución)

Problema ¿Dado un grafo pesado es posible encontrar algún grafo Hamiltoniano de menor peso?

Conseguir la cota inferior del peso de cualquier grafo hamiltoniano

a) G-{B}→ árbol exp. mínimo peso: 4+5+8=17 } 17+5=22 cota inferior del

b) Dos aristas de menor peso incidentes en B, peso 2+3=5: } peso de cualquier G. H.

A partir del dato conseguido anteriormente

B→22 W(CH) ≥ 1

Si quitamos el vértice A→21 W(CH) ≥ 21 Con estos datos podemos decir que se debe encontrar

C→25 W(CH) ≥ 25 el grafo con peso≥ 25 D→23 W(CH) ≥ 23

La demostración en este caso en concreto A ? c) AEDC árbol exp de G-{B} 2 6 ?

d) AB,B,C B E ? 7 5 ? W( a) ) ≤ W( c) ) C 9 D ? W( b) ) ≥ W( d) ) 22 ≤ W (circuito H) DEMOSTRACIÓN 

Si se considera cualquier circuito del grafo hamiltoniano pesado y eliminamos un vértice v (cual sea), obtenemos una trayectoria semihamiltoniana.Esta trayectoria es un árbol expandido de G-{V}.Por tanto cq. solución al problema del vendedor ambulante.Debe consistir en un árbol expandido de ese tipo junto con 2 aristas incidentes en el vértice v.

Así, si tomamos el peso de un árbol expandido de peso mínimo de G-{V} y sumamos los 2 pesos mínimos de aristas incidentes en V encontraremos una cota inferior de peso de cq. circuito

hamiltoniano.

• END-RAW *

Circuito hamiltoniano mínimo

Sea G grafo completo, para conseguir un circuito hamiltoniano mínimo (los grafos completos son hamiltoniano) usamos el siguiente algoritmo:

- Partiendo de un vértice cualquiera elegimos la arista a aquel vértice no visitado que tenga menor peso.

- Repetimos hasta hacer cirucito al tiempo que vamos anotando los pesos. abdeca un camino minimo,

( no unico ni el mejor )

Sea M un mapa conexo con |V|>2, entonces |E|

_≤

3|V|–6

Demostración:

Sea M un mapa conexo con |V|>2, |R|

≥

3. Sabemos que 2|E|=

∑σ

r, y como el grado de cada región

es al menos tres, 2|E|=

∑σ

r

≥

3|R|

→

 |R|

≤

|E|2/3

Sabemos que

R

+

V

−

E

=

2









≤

=

−

+

E 3 2 R 2 E V R *, ** → E 2 3 1 V

−

≥

→ 3V

−

E

≥

6→3V

−

6

≥

E

*En caso de que E

3 2 R

=

→

E 2 3 1 V

−

=

.

**En caso de que E

3 2 R

<

→

E 2 3 1 de más V

 

=

 



 

−

→

E 2 3 1 V

−

>

Teorema

Sea G=(V,E) un grafo conexo plano en el que no existe un subgrafo isomorfo a K3, entonces 4

V 2

E

≤

−

Demostración

Si G es V

>

2 y no tiene subgrafo isomorfo a K3, es que las regiones del mapa M de G tienen

grado al menos 4. Sabemos que 2E

=

∑

σ

r, y como el grado de cada región es al menos 4,

∑

σ

≥

=

r 4R E 2

→

2E

≥

4R







≥

=

−

+

R 4 E 2 2 E V R *→ E 2 1 V 2

≤

−

*













=

−

→

=

>

−

→

=

 

 

 



 

 

−

→

>

2 E 2 1 V R 2 E Si 2 E 2 1 V 2 E 2 1 de más V R 2 E Si → E 2 2 1 V

−

≥

Consecuencia:

Def: Grafo bipartito completo Kn,m |V1|=n, |V2|=m cq. vertice de V es adyacente a cq.

vértice de

v2 y no ∃ conexión entre los vértices de una misma parte y viceversa DIBUJO

K3,3 conexo,simple, no tiene subgrafo isomorfo a K3 Si plano →  |E|≤ 2|V|-4

|E|=n·m |E|=3·3 |V|=3 9 no ≤ 2·6-4 el grafo no es plano

Un grafo se dice que es plano si admite una representación gráfica en el plano de modo que cada

arista corta unicamente a otra arista en un vertice que sea extremo de ambas. Una representación

gráfica de este tipo se llama mapa.

Un mapa divide al plano en varias partes llamadas regiones. Cada región de un mapa M está delimitada por un circuito (si el mapa es conexo) o por varios circuitos (que no son

necesariamente ¿propios?). También se cuenta como región la exterior a la figura. Cada región en un mapa esta bordeada por un camino que no siempre es un circuito.

Ejemplo:

Grado de una región: longitud del camino que la bordea

Dos regiones de un mapa se consideran adyacentes si el circuito que las bordea tiene alguna

arista en común.

Teorema

La suma de los grados de las regiones de un mapa es igual al doble del número de aristas del

grafo al que representa. Es decir:

∑∂

r = 2|E|

Demostración

Toda arista es frontera simple de 2 regiones o doble de la misma región, con lo que cada una se cuenta doble.

Ejemplo de frontera doble: (en negrilla)

La representación plana de un poliedro regular cumple la formula nº caras + nº vertices – nºaristas=2

donde cada cara corresponde a una región, con lo que tenemos R

+

V

−

E

=

2 (fórmula de

Euler)

*nota: la fórmula de Euler solo es válida para mapas conexos.

Demostración:

Sea G un grafo conexo. Por inducción en |E|:

a) base |E|=0.







=

conexo Mapa 0 E

⇒ |V|=1, |R|=1. Esto verifica la fórmula de Euler. b) paso |E|= m ≥ 1

Se dan dos casos

1) el grafo tiene algun circuito

Consideremos el subgrafo G’ resultante de suprimir una arista

perteneciente a un circuito. Tenemos que el mapa M’ de G’ seguira siendo conexo (pq. la arista pertenecía a un circuito). El nº de regiones disminuye en una unidad porque las aristas pertenecientes a un circuito siempre son fronteras de dos regiones.

Para M’ tenemos que

( )

R

−

1

+

V

−

( )

E

−

1

=

2 ⇒ R

+

V

−

E

=

2

2) el grafo no tiene algun circuito (es un árbol)

Sea v el vertice extremo de una sola arista vw (si no existiera tal vertice podríamos construir un circuito). Sea G’ el grafo resultante de suprimir v y vw en G. Puesto que |R| no disminuye tenemos que:

( )

V

−

1

+

R

−

( )

E

−

1

=

2 ⇒ R

+

V

−

E

=

2

 Ejemplo:

Grafo plano Mapa del grafo plano

4

        

1 2 3

Una subdivisión elemental de un grafo G, es el grafo G’ obtenido colocando un vértice en medio de una arista G.

Una subdivisión de un grafo G es el grafo obtenido efectuando un número finito de subdivisiones elementales sucesivas.

Un grafo G es plano ⇔ no contiene algun subgrafo isomorfo a una subdivisión de K5 o K3,3.

Demostración: Demasiado complicada para este nivel.

Coloración de un subgrafo

G=(V,E) , C={1,2..k} (conjunto de colores)

Una coloración es una aplicación f:v en c  ⁄  si v,w∈ V son adyacentes f(v) ≠  f cw

El pseudomultigrafo dual de un mapa M, es aquel que se construye asociando un vértice a cada región de M y una arista a cada par de vértices que correspondan a regiones adyacentes.

Aunque al construirlo quede con forma plana, un pseudomultigrafo dual puede representarse de forma no plana.

Ejemplo de construcción:

Coloreado de un grafo

Sea G=(V,E) un grafo plano y C={1,2,..k} un conjunto de k colores. Una coloración con k colores del grafo G es una aplicación de V a C de modo que si los vértices u , v , son adyacentes entonces f(u)≠f(v).

Teorema de los 4 colores

Cualquier mapa plano puede colorearse con 4 colores o menos sin que haya dos regiones adyacentes del mismo color. La demostración se basa en calculos con ordenador y es demasiado complicada para este nivel.

Corolario

Todo grafo plano admite una coloración con 4 colores.

Demostración: Sea G un grafo y M su mapa. Según el teorema de los 4 colores, la

coloración del pseudomultigrafo dual G’ de G dará una coloración del grafo G, pues G’=G.  Definición

Un grafo G se dice que es bipartito si se puede colorear con 2 colores

Un grafo es bipartito

⇔

 no tiene circuitos de longitud impar.

• • • •

• •

                

Demostración

⇒

 Si G es bipartito, los vertices de cada circuito deben ir alternando de un color a otro. Para que

el color del primer y último vertice no coinciden, el nº de aristas debe ser par.

⇐

 (

∀

 circuito tiene longitud par). Hacemos inducción sobre |E| ...

Camino más corto entre 2 vértices: Algoritmo de Dijkstra Uned 163

Aunque la explicación del libro es un coñazo es intuiitiv o: Se recorren todos los caminos desde el vértice de partida, anotando la longitud de cada uno.

Divisibilidad en Z. Algoritmo de Euclides, básico y extendido. Nºs primos. Teorema fundamental de la aritmética. Principio de inducción. Ec. Diofánticas. Congruencias: teorema chino de los restos, criterios de div isibilidad, sistemas de numeración.

Principio del buen orden: ‘Todo subconjunto no vacío de Z+ tiene un primer elemento’

Lo usaremos cuando veamos la inducción finita. Notese que el principio del buen orden esta definido para Z, y no se cumple por ejemplo en Q+ o R+.

Propiedades de la suma y el producto en Z

Son operaciones internas en Z

Son asociativas y conmutativas

Ambas tienen neutro, el de la suma es 0 y el de la multiplicación es 1. El producto es distributivo respecto a la suma: a·(b+c)=(a·b)+(a·c) Si a·b=0⇒ a=0 o b=0

De estas propiedades se sigue que (Z,+·) es un dominio con 1, y que (Z,+) es un grupo conmutativo o abeliano.

Siendo a,b

∈

 Z, diremos que b es mayor que a, si existe un natural n tal que b=a+n. Lo

denotaremos b>a.

Siendo a,b

∈

 Z, diremos que b divide a a, si existe un entero q tal que a=q·b. Lo denotaremos

b|a.

Propiedades de Z respecto a la división y el producto (chorradas)

1. a·0=0 2. a(–b)=–ab

3. Si a≠0 , ab=ac ⇒ b=c 4. Si a≠0 y a|b ⇒ a|bk, ∀ k∈Z 5. Si a≠0, b≠0 a|b y b|c ⇒ a|c

6. Sea a≠0 si a|b, a|c ⇒ a|(xb+yc) para cq. par de enteros x e y 7. a,b>0, a|b ⇒ a≤b

8. a≠0,b≠0, a|b, b|a ⇒ a=b ó a=–b 9. Si a≤b, m>0 ⇒ am≤bm

Si a≤b, m>0 ⇒ am≥bm

Demostración usando las propiedades de la suma y el producto:

1. a·0=a·(0+0) → a·0+a·0= 0·a

                                                    

 Todo elemento tiene opuesto. (un nº operado con su opuesto es 0)

2. Por definición de opuesto observamos que –ab es opuesto de ab. Si a(–b)=–ab, como el opuesto es único, se cumplira ab+a(–b)=0. Esto es asi porque ab+a(–b)=a(b–b)=a·0=0 3. Hay que demostrar a≠0 , ab=ac ⇒ b=c.

ab+(–ac)=ac+(–ac)→ ab–ac=0 → a(b–c)=0

Se presentan dos casos: a=0 (imposible por enunciado), y b–c=0 ⇒ b=c. 4. a|b ⇒ b=aq → bk=aqk. Sea q’=qk, entonces bk=aq’ y por tanto a|bk. 5. Se cumple porque c=bk, y a|b⇒ a|bk

6. a|b, a|c ⇒ b=aq1, c=aq2.

bx+cy=aq1x+aq2y=a(q1x+q2y)=aq⇒ a|bx+cy

7. a|b ⇒ b=aq.

Como a,b son positivos, q es positivo. Por tanto, podemos escribir

s a ) a ... a ( a a ... a b  veces 1 q veces q

+

=

+

+

+

=

+

+

=

−

Como q es positivo y entero, q–1≥0, por tanto s≥0. De b=a+s se deduce que a≥b. 8.







=

⇒

=

⇒

2 1 bq a a | b aq b b | a

 a=(aq1)q2 ⇒ q1·q2=1 ⇒ q1=q2=1 ó q1=q2=–1, por lo que a=b ó a=–b

g) b=qa =a+...+a=a+(a+...+a) (q>0) q–1≥0 k) a≤b b·a≥0

Ejemplo: a=b+c, m|a, m|b

⇒

 m|c? Sí, porque c es una combinación lineal de a y b.

Valor absoluto

Es una aplicación f:Z

→

Z que a cada m

∈

Z, le asocia |m|

Propiedades del valor absoluto en Z (chorradas)

1. |a| ≥ 0

2. |a|=0 ⇔ a=0 3. |a·b| = |a|·|b| 4. |a+b| ≤ |a|+|b|

5. k>0 y |a|≤ k ⇔ –k ≤ a≤k Demostración |a+b| ≤ |a|+|b|:

Se presentan tres casos:

a, b ≥ 0→ a+b≥0→ |a+b|=a+b=|a|+|b|

a, b < 0 → a+b <0 → |a+b| = –(a+b) = (–a)+(–b) = |a|+|b|

a

≥

0, b<0. Se presentan 2 casos:

3.1. a

≥

–b

→

 a+b

≥

0

→

 |a+b| = a+b = |a|–|b|

≤

 |a|+|b|

3.2. a<–b

→

 a+b <0

→

 |a+b| = –a+b = –|a|–|b|

≤

 |a|+|b|

Ejercicio: Probar que si a,b

∈

Z y b

≥

0, entonces |a|

≤

b

⇔

 a

≤

b y –a

≤

b

‘⇒’ hay 2 casos:

1. a≥0 ⇒ |a| = –a≤ |a|≤b 2. a<0 ⇒ –a≤ |a|≤b

‘⇐’ a≤b y –a≤b⇒ |a|≤b

Teorema de la división

 Viene a decir que si divides 2 números, no te va a salir de cada vez un cociente y resto diferentes

Para a

∈

Z, b

∈

N. Existen unos únicos q,r

∈

Z

 ⁄ 

 a=q·b+r, 0

≤

r<b

A los números a, b, q y r se les llama dividendo,divisor , cociente yresto.

Demostración

Demostramos que existen unos q,r∈Z ⁄  a=q·b+r, 0≤r<b:

Siendo bq el mayor múltiplo de b que es menor o igual que a, se cumple que b·q

≤

 a < b·(q+1)

Restando bq en la desigualdad anterior tenemos que

0≤ a–bq < b(q+1)–bq ⇒ 0≤ r < b (con r=a–bq)

Demostramos la unicidad de q y r.

Si existiesen r1, q1, y r2, q2

 ⁄ 

 a= bq1+r1= bq2+r2, r1

≠

r2, entonces b(q2–q1)=r1–r2, y por tanto b|(r1–

r2).

Pero:

- Se cumple que si b|x ⇒ |x|≥|b|. Por tanto: |r1 –r2| ≥ |b|.

- Como 0≤r1<b y 0≤r2<b, es obvio que |r1 –r2|<b.

Esto nos lleva a una contradicción entre |r1 –r2|<|b| y |r1 –r2|≥|b|. Esta contradicción no

existiría si r1 –r2=0, por lo que es un error suponer r1≠r2. Viendo que r1=r2⇒ q1=q2, se hace

evidente que r y q son únicos.

Ejemplo: 3 dividido por 7: 3=0·7+3, 0

≤

3<7, 7 dividido por 3: 7=2·3+1, 0

≤

1<3

Ejercicio:

1) Usando el algoritmo de la división probar que todo entero impar al cuadrado es igual a uno

más un multiplo de 8.

O sea, probar n=2k+1 ⇒ n2=8m+1

Todo número entero n puede expresarse como (por ejemplo)

 n=q4+r, 0≤r<4, r=0,1,2,3 Si n impar ⇒ r=1,3 (4q+1)2 = 16q2+8q+1 = 8(2q2+q)+1

(4q+3)2 = 16q2+24q+1 = 8(2q2+3q+1)+1

Que todo entero impar al cuadrado pueda expresarse de uno de esos modos garantiza la condición pedida.

2) Probar que todo entero que sea a la vez un cuadrado y un cubo es de la forma 7k o 7k+1

Cualquier número se puede escribir como n=q7+r, 0≤r<7, r=0,1,2,3,4,5,6

Y cualquier cuadrado se puede escribir (7q+r)2 = 49q2+14qr+r2 = 7(7q2+2qr)+r2 donde 0≤r<7 Todo número al cuadrado puede expresarse así: 02 = (7·0+0)2 r=0 7k 12 = (7·0+1)2 r=1 7k+1 22 = (7·0+2)2 r=2 7k+2 32 = (7·0+3)2 ó 9 = 7·1 +1 r=1 42 = (7·0+4)2 ó 16 = 7·2 +2 r=2 52 = (7·0+5)2 ó 25 = 7·3 +4 r=4 7k+4 62 = (7·0+6)2 ó 36 = 7·5 +1 r=1

Con lo que todo cuadrado es de la forma: 7k, 7k+1, 7k+2 ó 7k+4

Para el cubo sería:

(7q+r)3 = 73q3+3·72·q2·r + 3·7·q·r2 + r3 = 7·(72q3 + 21q2·r + 3q·r2) + r3

Los resultados son: 0,1,8 = 1·7+1, 27=3·7+6, 64=9·7+1, 125=17·7+6, 216=30·7+6 Con lo que todo cubo es de la forma: 7k, 7k+1, ó 7k+6