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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学生评论
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已于 Sep 18, 2024审阅
THIS IS VERY USEFUL COURSE FOR THE BEGINNER STUDENT
已于 Jan 5, 2021审阅
This course requires some background knowledge of mathematics, and the exercises require some hard work. It's interesting, engaging, and has a lot of knowledge on offer!
已于 Aug 8, 2017审阅
Short course!! I use it to review my discrete math knowledge.
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