Мегаобучалка Главная | О нас | Обратная связь  


Формула Эйлера для числа вершин, ребер и граней плоского графа




Поможем в ✍️ написании учебной работы
Поможем с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой

Формула Эйлера связывает число вершин и ребер плоского графа с числом его граней. Гранью называется область плоскости, ограниченная ребрами плоского графа, не содержащая внутри себя ни ребер, ни вершин.

Итак, формула Эйлера:

где n – число вершин, m – число ребер графа, f – число граней графа.

Исходя из этой формулы, был сформулирован ряд следствий:

Следствие 1. В любом простом планарном графе существует вершина, степень которой не больше пяти.

Следствие 2. Каждый планарный граф G с n ≥ 4 вершинами имеет, по крайней мере, четыре вершины со степенями, не превышающими 5.

Следствие 3. Если G – связный простой планарный граф с n ≥ 3 вершинами и m ребрами, то m ≤ 3n – 6.

Приведенные следствия определяют зависимость планарности графа от числа его вершин и ребер и задают границы интервала по числу ребер, при попадании в который необходимо проводить дополнительные исследования, чтобы получить достоверный ответ на вопрос, является ли планарным исследуемый граф.


ПРИЛОЖЕНИЕ 3

 

Непрерывные одномерные распределения вероятностей

Нормальное распределение(Гаусса)

Непрерывная случайная величина x распределена нормально с математическим ожиданием (центром) μ и дисперсией σ2, если



Здесь F(X) – функция распределения (рис. 1), а w(X) – плотность распределения (рис. 2).

Рис. 1. Вид функции нормального распределения вероятностей F(X)

Рис. 2. Вид плотности нормального распределения вероятностей w(X)

Равномерное (прямоугольное) распределение

Функция распределения на интервале (μ-a, μ+a) равна:

 

и имеет вид, показанный на рис. 3.

Рис.3. Вид функции равномерного распределения вероятностей F(X)

 

Плотность равномерного распределения на интервале (μ-a, μ+a) равна:

и имеет вид, показанный на рис. 4.

Рис.4. Вид плотности равномерного распределения вероятностей w(X)

 

Дисперсия для равномерного распределения имеет значение:

D(X)=a2/3.

РаспределениеЛапласа

Функция распределения равна:

 

и имеет вид, показанный на рис.5.

Рис.5. Вид функции распределения Лапласа для μ=0,5 и β=0,1

 

Плотность распределения Лапласа равна:

и имеет вид, показанный на рис.6.

Рис.6. Вид плотности распределения Лапласа для μ=0,5 и β=0,1

 

Значение дисперсии составляет: D(X)=2β2.

Вырожденное (причинное) распределение

Функция распределения равна единичной ступенчатой функции (рис.7):

 

Рис.7. Вид функции вырожденного распределения F(X)

 

Плотность распределения равна дельта-функции Дирака:

и имеет вид, показанный на рис.8.

 

Рис.8. Вид плотности вырожденного распределения w(X)

 


ПРИЛОЖЕНИЕ 4

 




Читайте также:
Личность ребенка как объект и субъект в образовательной технологии: В настоящее время в России идет становление новой системы образования, ориентированного на вхождение...
Генезис конфликтологии как науки в древней Греции: Для уяснения предыстории конфликтологии существенное значение имеет обращение к античной...
Как распознать напряжение: Говоря о мышечном напряжении, мы в первую очередь имеем в виду мускулы, прикрепленные к костям ...



©2015-2020 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (3359)

Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку...

Система поиска информации

Мобильная версия сайта

Удобная навигация

Нет шокирующей рекламы



(0.013 сек.)
Поможем в написании
> Курсовые, контрольные, дипломные и другие работы со скидкой до 25%
3 569 лучших специалисов, готовы оказать помощь 24/7