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diff --git a/buch/chapters/95-homologie/Makefile.inc b/buch/chapters/95-homologie/Makefile.inc index 41b1569..3b2b50c 100644 --- a/buch/chapters/95-homologie/Makefile.inc +++ b/buch/chapters/95-homologie/Makefile.inc @@ -8,7 +8,11 @@ CHAPTERFILES = $(CHAPTERFILES) \ chapters/95-homologie/simplex.tex \ chapters/95-homologie/komplex.tex \ chapters/95-homologie/homologie.tex \ + chapters/95-homologie/homologieketten.tex \ + chapters/95-homologie/basiswahl.tex \ chapters/95-homologie/fixpunkte.tex \ + chapters/95-homologie/eulerchar.tex \ + chapters/95-homologie/induzierteabb.tex \ chapters/95-homologie/chapter.tex diff --git a/buch/chapters/95-homologie/basiswahl.tex b/buch/chapters/95-homologie/basiswahl.tex new file mode 100644 index 0000000..6cf49c2 --- /dev/null +++ b/buch/chapters/95-homologie/basiswahl.tex @@ -0,0 +1,812 @@ +\subsection{Basiswahl +\label{buch:subsection:basiswahl}} +Die Definition der Homologiegruppen $H_k(C)$ als Quotient von +Vektorräumen ist ziemlich abstrakt. +Sie besteht aus Klassen von Zyklen, die sich höchstens um einen +Rand unterscheiden. +% XXX Verweise auf Visualisierung +Indem wir eine geeignete Basis wählen, können wir konkrete Zyklen +identifizieren, die eine Basis für den Vektorraum $H_k(C)$ bilden. + +\begin{figure} +\centering +\includegraphics{chapters/95-homologie/images/gausshomoex.pdf} +\caption{Beispiel für die Berechnung von Basisvektoren und Homologieklassen +mit Hilfe des Gauss-Algorithmus +\label{buch:homologie:fig:gausshomoex}} +\end{figure} + +\subsubsection{Basis von $Z_k(C)$} +Um eine Basis für $H_k(C)$ zu konstruieren, ist es zunächst nötig, +eine Basis der Zyklen $Z_k(C)$ zu bestimmen. +Ausgehend von einer beliebigen Basis der $C_k$ und einer +zugehörigen Darstellung des Randoperators $\partial_k$ als +Matrix, kann eine Basis von Zyklen mit Hilfe des Gauss-Algorithmus +gefunden werden. +Wir bezeichnen die Menge dieser Zyklen mit +\[ +\mathcal{Z}_k += +\{ +z_1^{(k)}, +z_2^{(k)}, +\dots, +z_l^{(k)} +\}. +\] +$\mathcal{Z}_k$ erzeugt den $l$-dimensionalen Vektorraum $Z_k(C)$. + +\begin{beispiel} +\label{buch:homologie:beispiel:gausshomo} +In Abbildung~\ref{buch:homologie:fig:gausshomoex} ist ein Polyeder +dargestellt, dessen Homologiegruppe $H_1$ berechnet werden soll. +Um eine Basis für die Zyklen zu berechnen, wird zunächst die Matrix +des Randoperators $\partial_1$ aufgestellt. +Sie ist +\[ +\setcounter{MaxMatrixCols}{27} +\partial_1 += +\tiny +\setlength\arraycolsep{2pt} +\begin{pmatrix*}[r] +%1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 +-1& 0& 0& 0&-1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ % 1 + 1&-1& 0& 0& 0&-1& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ % 2 + 0& 1&-1& 0& 0& 0& 0&-1& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ % 3 + 0& 0& 1&-1& 0& 0& 0& 0& 0&-1& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ % 4 + 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0&-1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ % 5 + 0& 0& 0& 0& 1& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0&-1& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ % 6 + 0& 0& 0& 0& 0& 0&-1& 1& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0&-1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ % 7 + 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0&-1& 1& 0& 0& 0&-1& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ % 8 + 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0&-1& 1& 0& 1& 0& 0& 0&-1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ % 9 + 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0&-1& 1& 0& 0&-1& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ %10 + 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1&-1& 0&-1& 1& 0& 0& 0& 0\\ %11 + 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0&-1& 1& 0& 1& 0& 0& 0&-1& 0& 0& 0\\ %12 + 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0&-1& 1& 0& 0&-1& 1& 0\\ %13 + 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0&-1& 1& 1& 0&-1\\ %14 + 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0&-1& 1\\ %15 +\end{pmatrix*} +\] +Die reduzierte Zeilenstufenform von $\partial_1$ ist +\begin{center} +\tiny +\setlength\tabcolsep{3pt} +\begin{tabular}{|>{$}r<{$}|>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}|} +\hline +&1&2&3&4&5&6&7&8&9&10&11&12&13&14&15&16&17&18&19&20&21&22&23&24&25&26&27\\ +\hline + 1&1& 0& 0& 0& 0&-1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0&-1& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0&-1& 0& 0& 0\\ + 2&0& 1& 0& 0& 0& 0& 0&-1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0&-1& 0& 0& 0\\ + 3&0& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0&-1& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0&-1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ + 4&0& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0&-1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ + 5&0& 0& 0& 0& 1&-1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0&-1& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0&-1& 0& 0& 0\\ + 6&0& 0& 0& 0& 0& 0& 1&-1& 0& 0& 0& 0&-1& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ + 7&0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1&-1& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0&-1& 0&-1& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0\\ + 8&0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1&-1& 0&-1& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ + 9&0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1&-1& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0&-1& 0& 0& 0\\ +10&0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1&-1& 0&-1& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0\\ +11&0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1&-1& 0&-1& 0& 1& 1& 0&-1\\ +12&0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1&-1& 0& 0& 1& 0&-1\\ +13&0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1&-1&-1& 0& 1\\ +14&0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1&-1\\ +15&0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ +\hline +\end{tabular}. +\end{center} +Daraus kann man die Zyklen wie folgt ablesen: +{ +\begin{align*} +z_1 +&= +\tiny +\begin{pmatrix*}[r] +\phantom{-} + 1\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 1\\ + 1\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0 +\end{pmatrix*}, +&z_2 +&= +\tiny +\begin{pmatrix*}[r] +\phantom{-} + 0\\ + 1\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 1\\ + 1\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0 +\end{pmatrix*}, +&z_3 +&= +\tiny +\begin{pmatrix*}[r] +\phantom{-} + 0\\ + 0\\ + 1\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 1\\ + 1\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0 +\end{pmatrix*}, +&z_4 % variable 12 = 1 +&= +\tiny +\begin{pmatrix*}[r] +\phantom{-} + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 1\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 1\\ + 1\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0 +\end{pmatrix*}, +&z_5 % variable 13 = 1 +&= +\tiny +\begin{pmatrix*}[r] +-1\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ +-1\\ + 0\\ + 1\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 1\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0 +\end{pmatrix*}, +&z_6 % variable 14 = 1 +&= +\tiny +\begin{pmatrix*}[r] + 0\\ + 0\\ +-1\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ +-1\\ + 0\\ + 1\\ + 0\\ + 0\\ + 1\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0 +\end{pmatrix*}, +&z_7 % variable 16 = 1 +&= +\tiny +\begin{pmatrix*}[r] + 1\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 1\\ + 0\\ +-1\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 1\\ + 1\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0 +\end{pmatrix*},\\ +z_8 % variable 18 = 1 +&= +\tiny +\begin{pmatrix*}[r] + 0\\ + 0\\ + 1\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 1\\ + 0\\ +-1\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 1\\ + 1\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0 +\end{pmatrix*}, +&z_9 % variable 20 = 1 +&= +\tiny +\begin{pmatrix*}[r] +-1\\ +-1\\ + 0\\ + 0\\ + 1\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 1\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ +-1\\ + 0\\ + 1\\ + 0\\ + 1\\ + 1\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0 +\end{pmatrix*}, +&z_{10} % variable 22 = 1 +&= +\tiny +\begin{pmatrix*}[r] +\phantom{-} + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ %5 + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ %10 + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ %15 + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 1\\ + 0\\ %20 + 1\\ + 1\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ %25 + 0\\ + 0 +\end{pmatrix*}, +&z_{11} % variable 24 = 1 +&= +\tiny +\begin{pmatrix*}[r] + 1\\ + 1\\ + 0\\ + 0\\ + 1\\ %5 + 0\\ + 0\\ + 0\\ +-1\\ + 0\\ %10 + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 1\\ %15 + 0\\ +-1\\ + 0\\ +-1\\ + 0\\ %20 + 0\\ + 0\\ + 1\\ + 1\\ + 0\\ %25 + 0\\ + 0 +\end{pmatrix*}, +&z_{12} % variable 25 = 1 +&= +\tiny +\begin{pmatrix*}[r] + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ %10 + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ %15 + 0\\ + 0\\ + 0\\ +-1\\ + 0\\ %20 +-1\\ + 0\\ + 1\\ + 0\\ + 1\\ %25 + 0\\ + 0 +\end{pmatrix*}, +&z_{13} % variable 27 = 1 +&= +\tiny +\begin{pmatrix*}[r] + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 1\\ + 0\\ %20 + 1\\ + 0\\ +-1\\ + 0\\ + 0\\ %25 + 1\\ + 1 +\end{pmatrix*} +\end{align*} +} +\begin{figure} +\centering +\includegraphics{chapters/95-homologie/images/homocycles.pdf} +\caption{Zyklen des Randoperators $\partial_1$ im Beispiel von +Seite~\pageref{buch:homologie:beispiel:gausshomo}. +\label{buch:homologie:fig:homocycles}} +\end{figure} +Die Zyklen sind in Abbildung~\ref{buch:homologie:fig:homocycles} {\color{red}rot} dargestellt. +\end{beispiel} + +\subsubsection{Basis für $B_k(C)$} +Da $B_k(C)\subset Z_k(C)$ gilt, lässt sich für jedes $c_{k+1}\in C_{k+1}$ +der Rand $\partial_{k+1}c_{k+1}$ als Linearkombination der im +vorangegangenen Schritt gefundenen Basiszyklen finden. +Wir können also aus der Standardbasis $e^{(k+1)}_i\in C_{k+1}$ eine Menge +von Vektoren $\partial_{k+1}e^{(k+1)}_i$ gewinnen, die mit Sicherheit +ganz $B_k(C)$ aufspannen. +Es ist aber davon auszugehen, dass diese Vektoren nicht linear unabhängig +sind. +Es ist also nötig, eine Teilmenge +\[ +\mathcal{B}_k += +\{ +\partial_{k+1}e^{(k+1)}_{i_1}, +\partial_{k+1}e^{(k+1)}_{i_2}, +\dots, +\partial_{k+1}e^{(k+1)}_{i_m} +\} +\] +von Vektoren auszuwählen, die linear +unabhängig sind. +Diese bilden eine Basis von $B_k(C)$. + +\begin{figure} +\centering +\includegraphics{chapters/95-homologie/images/homoboundaries.pdf} +\caption{Die Ränder $\partial_2e_i^{(2)}$ für das Beispiel von +Seite~\pageref{buch:homologie:beispiel:gausshomo}. +Die grauen Dreiecke bilden die Standardbasis $e_i^{(2)}$ von $C_2$, +die blauen Dreiecke sind die Ränder $\partial_2e_i^{(2)}$ dieser +Dreiecke. +\label{buch:homologie:fig:homoboundaries}} +\end{figure} + +Aus den Abbildungen~\ref{buch:homologie:fig:homocycles} und +\ref{buch:homologie:fig:homoboundaries} kann man auch ablesen, +wie die Ränder $\partial_2e_i^{(2)}$ aus den Zyklen von $\mathcal{Z}_1$ +linear kombiniert werden können. +Man erhält so die Beziehungen. +\begin{equation} +\setcounter{MaxMatrixCols}{29} +\setlength\arraycolsep{1pt} +\begin{array}{lcrcrcrcrcrcrcrcrcrcrcrcrcr} +\partial_2e_1^{(2)} &=&z_1& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & \\ +\partial_2e_2^{(2)} &=& & &z_2& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & \\ +\partial_2e_3^{(2)} &=& & & & &z_3& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & \\ +\partial_2e_4^{(2)} &=& & & & & & &z_4& & & & & & & & & & & & & & & & & & \\ +\partial_2e_5^{(2)} &=& & & & & & & &-&z_5& & &+&z_7& & & & & & & & & & & & \\ +\partial_2e_6^{(2)} &=& & & & & & & & & &-&z_6& & &+&z_8& & & & & & & & & & \\ +\partial_2e_7^{(2)} &=& & & & & & & & & & & & & & & & & & &z_{10}& & & & & & \\ +\partial_2e_8^{(2)} &=& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &z_{11}& & & & \\ +\partial_2e_9^{(2)} &=& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &-&z_{12}&+&z_{13} +\end{array} +\end{equation} +Dies reicht jedoch nicht, um herauszufinden, welche der blauen Dreiecke +linear unabhängig sind. +Im vorliegenden Fall ist dies einfach: jedes blaue Dreieck besteht aus +Kanten, die in keinem anderen blauen Dreieck vorkommen, daher müssen +sie alle linear unabhängig sein. + +\begin{figure} +\centering +\includegraphics{chapters/95-homologie/images/gausshomobasis.pdf} +\caption{Bestimmung einer Basis für die Homologiegruppe $H_k(C)$ mit +Hilfe der Vorwärtsreduktion des Gaussalgorithmus. +Die schwarzen Nullzeilen zeigen an, welche Zeilenvektoren zusammen mit +den darüberliegenden Vektoren nicht linear unabhängig sind und damit nicht +in Frage kommen für die besuchte Basis. +Übrig bleiben die {\color{red}rot} und {\color{darkgreen}grün} hervorgehobenen +Vektoren. +\label{buch:homologie:fig:gausshomobasis}} +\end{figure} + +Diese Auswahl lässt sich sehr leicht mit Hilfe der folgenden +Variante des Gauss-Algorithmus realisieren. +Dazu werden die $n_{k+1}$ Zeilen Gauss-Tableau zunächst mit den Vektoren +$\partial_{k+1}{e_i^{(k+1)}}^t$ gefüllt. +Führt man in diesem Tableau die Vorwärtsreduktion durch, wobei man +entstehende Nullzeilen einfach überspringt, bleiben nur noch Zeilen +übrig, die linear unabhängig sind. +Diese Zeilen entsprechen den linear unabhängigen Vektoren von $\mathcal{B}_k$, +die Zeilennummern sind $i_1,i_2,\dots,i_m$. +Dieses Vorgehen ist schematisch im oberen Teil der +Abbildung~\ref{buch:homologie:fig:gausshomobasis} dargestellt. + +\subsubsection{Basis für die Homologiegruppe $H_k(C)$} +Um eine Basis von $H_k(C)$ zu konstruieren, müssen wir jetzt eine +Basis von Zyklen finden, die sich nicht nur um einen Rand unterscheiden, +die also zu verschiedenen Homologie-Klassen in $H_k(C)$ gehören. +Gesucht sind jetzt also Vektoren $\mathcal{Z}'_k$ derart, dass +die Vektoren von $\mathcal{Z}'_k\cup\mathcal{B}_k$ immer noch $Z_k(C)$ +aufspannen, aber zusätzlich linear unabhängig sind. + +Dazu kann man wie folgt vorgehen. +\begin{enumerate} +\item +Man beginnt mit $\mathcal{D}_0=\emptyset$ und setzt $j=0$. +\item +Dann testet man der Reihe nach alle noch nicht getesteten Vektoren +von $z_i^{(k)}\in\mathcal{Z}_k$ daraufhin, ob sie von den Vektoren +$\mathcal{B}_k\cup \mathcal{D}_j$ linear unabhängig sind. +Wenn ja, bildet man $\mathcal{D}_{j+1} = \mathcal{D}\cup\{z^{(k)}_i\}$ und +setzt $j=1$. +Andernfalls ignoriert man $z^{(k)}_i$. +\item +Schritt 2 wird wiederholt, bis man alle Vektoren von $\mathcal{Z}_k$ +getestet hat. +Die gesuchte Basis setzt sich zusammen aus $\mathcal{B}_k$ und +$\mathcal{D}_l$, +also +$ +\mathcal{Z}_k' += +\mathcal{B}_k +\cup +\mathcal{D}_l. +$ +\end{enumerate} + +Dieser Algorithmus kann ebenfalls mit der oben angesprochenen Variante +des Gauss-Algorithmus durchgeführt werden. +Dazu werden die Zeilen $n_k+1$ bis $n_k+1+|\mathcal{Z}_k|$ mit den +Vektoren $z_i^t$. +Dann führt man die Vorwärtsreduktion im ganzen Tableau durch, wobei +man wieder die Nullzeilen stehen lässt. +Nullzeilen zeigen wieder Vektoren an, die sich linear durch die darüber +liegenden Vektoren ausdrücken lassen. +Die auszuwählenden Vektoren sind daher genau diejenigen, die für +$\mathcal{Z}_k'$ ausgewählt werden müssen. + +Um den Algorithmus durchzuführen, bilden wir daher das Gauss-Tableau +in Abbildung~\ref{buch:homologie:beispiel:gausstableau}, +bestehend aus den Vektoren $\partial_2e_i^{(2)}$ in den ersten 9 +Zeilen und den Zyklen $z_1,\dots,z_{13}$ in den folgenden 13 Zeilen. +Das reduzierte Tableau nach der Vorwärtsreduktion ist in +Abbildung~\ref{buch:homologie:beispiel:gausstableaureduziert} +dargestellt, amn erkennt, dass die Zyklen $z_1$ bis $z_4$, $z_7$ und $z_8$, +$z_9$ und $z_{10}$ sowie $z_{13}$ weggelassen werden müssen. +Es bleiben die folgenden Zyklen: +\begin{center} +\begin{tabular}{>{$}l<{$}l} +\text{Zyklus}&Eigenschaft\\ +\hline +z_5 &Zyklus umschliesst das kleine weisse Dreieck links unten\\ +z_6 &Zyklus umschliesst das kleine weisse Dreieck rechts unten\\ +z_9 &Zyklus umschliesst das grosse weisse Dreieck\\ +z_{12}&Zyklus umschliesst das kleine weisse Dreicke oben\\ +\hline +\end{tabular} +\end{center} +Die Zyklen, die nach der Reduktion übrig bleiben, sind in +Abbildung~\ref{buch:homologie:beispiel:homoclasses} zusammengestellt. +Jede solche Klasse entspricht genau einem der ``Löcher'', der weissen +Dreiecke. +Die Homologie kann man also als eine exakte Version der Idee eines +Vektorraums erzeugt von den ``Löchern'' eines Polygons verstehen. + +\begin{figure} +\centering +\setlength\tabcolsep{1pt} +\begin{tabular}{|>{$}c<{$}|>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}|>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}|>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}|} +\hline +&\scriptstyle 1&\scriptstyle 2&\scriptstyle 3&\scriptstyle 4 &\scriptstyle 5 +&\scriptstyle 6 &\scriptstyle 7 &\scriptstyle 8 &\scriptstyle 9 &\scriptstyle 10 +&\scriptstyle 11 &\scriptstyle 12 &\scriptstyle 13 &\scriptstyle 14 &\scriptstyle 15 +&\scriptstyle 16 &\scriptstyle 17 &\scriptstyle 18 &\scriptstyle 19 &\scriptstyle 20 +&\scriptstyle 21 &\scriptstyle 22 &\scriptstyle 23 &\scriptstyle 24 &\scriptstyle 25 +&\scriptstyle 26 &\scriptstyle 27 +\\ +% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 +\hline +\scriptstyle\partial_2e_1^{(2)}& 1& & & & 1&\phantom{-}1& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & \\ +\scriptstyle\partial_2e_2^{(2)}& & 1& & & & & 1&\phantom{-}1& & & & & & & & & & & & & & & & & & & \\ +\scriptstyle\partial_2e_3^{(2)}& & & 1& & & & & &\phantom{-}1&\phantom{-}1& & & & & & & & & & & & & & & & & \\ +\scriptstyle\partial_2e_4^{(2)}& & & &\phantom{-}1& & & & & & & 1&\phantom{-}1& & & & & & & & & & & & & & & \\ +\scriptstyle\partial_2e_5^{(2)}& & & & & & & & & & & & & 1& & 1&\phantom{-}1& & & & & & & & & & & \\ +\scriptstyle\partial_2e_6^{(2)}& & & & & & & & & & & & & &\phantom{-}1& & & 1&\phantom{-}1& & & & & & & & & \\ +\scriptstyle\partial_2e_7^{(2)}& & & & & & & & & & & & & & & & & & & 1& &\phantom{-}1& 1& & & & & \\ +\scriptstyle\partial_2e_8^{(2)}& & & & & & & & & & & & & & & & & & & &\phantom{-}1& & & 1&\phantom{-}1& & & \\ +\scriptstyle\partial_2e_9^{(2)}& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &\phantom{-}1&\phantom{-}1&\phantom{-}1\\ +\hline +% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 +\scriptstyle z_{ 1}& 1& & & & 1& 1& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & \\ +\scriptstyle z_{ 2}& & 1& & & & & 1& 1& & & & & & & & & & & & & & & & & & & \\ +\scriptstyle z_{ 3}& & & 1& & & & & & 1& 1& & & & & & & & & & & & & & & & & \\ +\scriptstyle z_{ 4}& & & & 1& & & & & & & 1& 1& & & & & & & & & & & & & & & \\ +\scriptstyle z_{ 5}&-1& & & &-1& & 1& & & & & & 1& & & & & & & & & & & & & & \\ +\scriptstyle z_{ 6}& & &-1& & & & & &-1& & 1& & & 1& & & & & & & & & & & & & \\ +\scriptstyle z_{ 7}& 1& & & & 1& &-1& & & & & & & & 1& 1& & & & & & & & & & & \\ +\scriptstyle z_{ 8}& & & 1& & & & & & 1& &-1& & & & & & 1& 1& & & & & & & & & \\ +\scriptstyle z_{ 9}&-1&-1& & & 1& & & & 1& & & & & &-1& & 1& 1& 1& & & & & & & & \\ +\scriptstyle z_{10}& & & & & & & & & & & & & & & & & & 1& & 1& 1& & & & & & \\ +\scriptstyle z_{11}& 1& 1& & & 1& & & &-1& & & & & & 1& &-1& &-1& & & & 1& 1& & & \\ +\scriptstyle z_{12}& & & & & & & & & & & & & & & & & & &-1& &-1& & 1& & 1& & \\ +\scriptstyle z_{13}& & & & & & & & & & & & & & & & & & & 1& & 1& &-1& & & 1& 1\\ +\hline +\end{tabular} +\caption{Gauss-Tableau für die Bestimmung einer Basis von +$H_1$ für das Beispiel. +Die ersten neuen Zeilen bestehen aus den Bildern der +Basisvektoren von $C_2$. +Im vorliegenden Fall kann man sofort sehen, dass alle diese +Zeilen linear unabhängig sind. +Die folgenden Zeilen sind die Zyklen in $\mathbb{Z}_2$, sie +sind ebenfalls linear unabhängig. +Mit Hilfe der Vorwärtsreduktion müssen jetzt diejenigen +Zeilen elminiert werden, die bereits aus anderen Zyklen +mit Hilfe von Rändern der Zeilen 1--9 kombiniert werden können. +\label{buch:homologie:beispiel:gausstableau}} +\end{figure} + +\begin{figure} +\centering +\setlength\tabcolsep{1pt} +\begin{tabular}{|>{$}c<{$}|>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}|>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}|>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}|} +\hline +&\scriptstyle 1&\scriptstyle 2&\scriptstyle 3&\scriptstyle 4 &\scriptstyle 5 +&\scriptstyle 6 &\scriptstyle 7 &\scriptstyle 8 &\scriptstyle 9 &\scriptstyle 10 +&\scriptstyle 11 &\scriptstyle 12 &\scriptstyle 13 &\scriptstyle 14 &\scriptstyle 15 +&\scriptstyle 16 &\scriptstyle 17 &\scriptstyle 18 &\scriptstyle 19 &\scriptstyle 20 +&\scriptstyle 21 &\scriptstyle 22 &\scriptstyle 23 &\scriptstyle 24 &\scriptstyle 25 +&\scriptstyle 26 &\scriptstyle 27 +\\ +% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 +\hline +\scriptstyle\partial_2e_1^{(2)}&\phantom{-}1& & & &\phantom{-}1&\phantom{-}1& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & \\ +\scriptstyle\partial_2e_2^{(2)}& &\phantom{-}1& & & & &\phantom{-}1&\phantom{-}1& & & & & & & & & & & & & & & & & & & \\ +\scriptstyle\partial_2e_3^{(2)}& & &\phantom{-}1& & & & & &\phantom{-}1&\phantom{-}1& & & & & & & & & & & & & & & & & \\ +\scriptstyle\partial_2e_4^{(2)}& & & &\phantom{-}1& & & & & & &\phantom{-}1&\phantom{-}1& & & & & & & & & & & & & & & \\ +\scriptstyle\partial_2e_5^{(2)}& & & & & & & & & & & & & 1& & 1&\phantom{-}1& & & & & & & & & & & \\ +\scriptstyle\partial_2e_6^{(2)}& & & & & & & & & & & & & &\phantom{-}1& & & 1&\phantom{-}1& & & & & & & & & \\ +\scriptstyle\partial_2e_7^{(2)}& & & & & & & & & & & & & & & & & & & 1& &\phantom{-}1& 1& & & & & \\ +\scriptstyle\partial_2e_8^{(2)}& & & & & & & & & & & & & & & & & & & &\phantom{-}1& & & 1&\phantom{-}1& & & \\ +\scriptstyle\partial_2e_9^{(2)}& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &\phantom{-}1&\phantom{-}1&\phantom{-}1\\ +\hline +% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 +\scriptstyle z_{ 1}& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & \\ +\scriptstyle z_{ 2}& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & \\ +\scriptstyle z_{ 3}& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & \\ +\scriptstyle z_{ 4}& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & \\ +\scriptstyle z_{ 5}& & & & & & 1& 1& & & & & & & &-1&-1& & & & & & & & & & & \\ +\scriptstyle z_{ 6}& & & & & & & & & & 1& 1& & & & & &-1&-1& & & & & & & & & \\ +\scriptstyle z_{ 7}& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & \\ +\scriptstyle z_{ 8}& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & \\ +\scriptstyle z_{ 9}& & & & & & & & 1& 1& & & & & & & 1& 1& & & &-1&-1&-1&-1& & & \\ +\scriptstyle z_{10}& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & \\ +\scriptstyle z_{11}& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & \\ +\scriptstyle z_{12}& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & 1& 1& & &-1&-1\\ +\scriptstyle z_{13}& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & \\ +\hline +\end{tabular} +\caption{Nach Durchführung der Vorwärtsreduktion kann man die Zyklen +ablesen, die nicht für eine Basis von $H_1$ gebraucht werden. +\label{buch:homologie:beispiel:gausstableaureduziert}} +\end{figure} + +\begin{figure} +\centering +\includegraphics{chapters/95-homologie/images/homoclasses.pdf} +\caption{Repräsentanten für die Reduzierten Klassen aus dem +Tableau von +Abbildung~\ref{buch:homologie:beispiel:gausstableaureduziert}, +sie bilden eine Basis der Homologie-Gruppe $H_1$. +Jeder dieser Repräsentanten umschliesst genau ein ``Loch'', +also genau ein weisses Dreieck. +\label{buch:homologie:beispiel:homoclasses}} +\end{figure} + +\subsubsection{Basis von $H_k(C)$} +Die im vorangegangenen Abschnitt konstruierte Basis kann jetzt auch +dazu verwendet werden, eine Basis von $H_k(C)$ zu finden. +Die Vektoren in $\mathcal{B}_k$ bilden eine Basis von $B_k(C)$ +und die Vektoren in $\mathcal{Z}_k'$ sind davon unabhängig. +Die Klassen der Vektoren von $\mathcal{Z}_k'$ in $H_k(C)$ sind +daher ebenfalls linear unabhängig und bilden damit eine Basis +von $H_k(C)$. +Die von obigem Algorithmus ausgewählten Zyklen bilden also automatisch +eine Basis von Zyklen, die nicht Rand irgend einer Kette in $C_{k+1}$ +sein können. diff --git a/buch/chapters/95-homologie/chapter.tex b/buch/chapters/95-homologie/chapter.tex index 994c400..e25188c 100644 --- a/buch/chapters/95-homologie/chapter.tex +++ b/buch/chapters/95-homologie/chapter.tex @@ -3,9 +3,9 @@ % % (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil % -\chapter{Homologie +\chapter{Kettenkomplexe und Homologie \label{buch:chapter:homologie}} -\lhead{Homologie} +\lhead{Kettenkomplexe und Homologie} \rhead{} Mit der Inzidenzmatrix war es möglich, einen Graphen zu beschreiben und verschiedene interessante Eigenschaften desselben zu berechnen. @@ -35,6 +35,16 @@ Der sogenannte Randoperator ordnet jedem Dreieck, Tetraeder oder allgemein jedem Simplex seinen Rand zu. Damit wird es möglich, das Dreieck vom Rand des Dreiecks zu unterschieden. +Die Verallgemeinerung dieser Idee liefert eine algebraische Konstruktion +zu jedem topologischen Raum, die sogenannten Homologie-Gruppen. +Sie formalisieren ein mögliches Konzept der Dimension und der +Idee von ``Löchern'' in einem topologischen Raum. +Sie können dabei helfen, die topologische Struktur verschiedener +Räume zu unterscheiden. +Das Ziel dieses Kapitels ist nicht, die Homologietheorie +vollständig zu entwickeln, sondern zu zeigen, wie man Matrizen +verwenden kann, um konkrete Rechnungen durchzuführen. + \input{chapters/95-homologie/simplex.tex} \input{chapters/95-homologie/komplex.tex} \input{chapters/95-homologie/homologie.tex} diff --git a/buch/chapters/95-homologie/eulerchar.tex b/buch/chapters/95-homologie/eulerchar.tex new file mode 100644 index 0000000..1f61a29 --- /dev/null +++ b/buch/chapters/95-homologie/eulerchar.tex @@ -0,0 +1,130 @@ +\subsection{Euler-Charakteristik} +Die Homologiegruppen fassen die Idee, die ``Löcher'' in +Dimension $k$ eines Polyeders zu zählen, algebraisch exakt. +Dazu ist aber die algebraische Struktur von $H_k(C)$ gar +nicht nötig, nur schon die Dimension des Vektorraumes $H_k(C)$ +liefert bereits die verlange Information. + +Dies ist auch der Ansatz, den der eulersche Polyedersatz verfolgt. +Euler hat für dreidimensionale Polyeder eine Invariante gefunden, +die unabhängig ist von der Triangulation. + +\begin{definition} +\label{buch:homologie:def:eulerchar} +Ist $E$ die Anzahl der Ecken, $K$ die Anzahl der Kanten und $F$ +die Anzahl der Flächen eines dreidimensionalen Polyeders $P$, dann +heisst +\[ +\chi(P) = E-K+F +\] +die {\em Euler-Charakteristik} des Polyeders $P$. +\end{definition} + +Der Eulersche Polyedersatz, den wir nicht gesondert beweisen +wollen, besagt, dass $\chi(P)$ unabhängig ist von der +Triangulation. +Alle regelmässigen Polyeder sind verschiedene Triangulationen +einer Kugel, sie haben alle den gleichen Wert $2$ +der Euler-Charakteristik. + +Ändert man die Triangulation, dann wird die Dimension der +Vektorräume $B_k(C)$ und $Z_k(C)$ grösser werden. +Kann man eine Grösse analog zu $\chi(P)$ finden, die sich nicht ändert? + +\begin{definition} +Sei $C$ ein Kettenkomplex, dann heisst +\[ +\chi(C) = \sum_{k=0}^n (-1)^k\dim H_k(C) +\] +die Euler-Charakteristik von $C$. +\end{definition} + +Die Definition verlangt, dass man erst die Homologiegruppen +berechnen muss, bevor man die Euler-Charakteristik bestimmen +kann. +Dies ist aber in vielen Fällen gar nicht nötig, da dies nur +eine Frage der Dimensionen ist, die man direkt aus den +$C_k$ ablesen kann, wie wir nun zeigen wollen. + +Die Dimension der Homologiegruppen ist +\begin{equation} +\dim H_k(C) += +\dim \bigl(Z_k(C) / B_k(C)\bigr) += +\dim Z_k(C) - \dim B_k(C). +\label{buch:homologie:eqn:dimHk} +\end{equation} +Die Bestimmung der Dimensionen der Zyklen und Ränder erfordert +aber immer noch, dass wir dafür Basen bestimmen müssen, es ist +also noch nichts eingespart. +Die Zyklen bilden den Kern von $\partial$, also +\[ +\dim Z_k(C) = \dim\ker \partial_k. +\] +Die Ränder $B_k(C)$ sind die Bilder von $\partial_{k+1}$, also +\[ +\dim B_k(C) += +\dim C_{k+1} - \ker\partial_{k+1} += +\dim C_{k+1} - \dim Z_{k+1}(C). +\] +Daraus kann man jetzt eine Formel für die Euler-Charakteristik +gewinnen. +Sie ist +\begin{align*} +\chi(C) +&= +\sum_{k=0}^\infty (-1)^k \dim H_k(C) +\\ +&= +\sum_{k=0}^\infty (-1)^k \bigl(\dim Z_k(C) - \dim B_k(C)\bigr) +\\ +&= +\sum_{k=0}^\infty (-1)^k \dim Z_k(C) +- +\sum_{k=0}^\infty (-1)^k \bigl(\dim C_{k+1} - \dim_{k+1}(C)\bigr) +\\ +&= +-\sum_{k=0}^\infty (-1)^k \dim C_{k+1} ++ +\sum_{k=0}^\infty (-1)^k \dim Z_k(C) ++ +\sum_{k=0}^\infty (-1)^k \dim Z_{k+1}(C). +\intertext{Indem wir in der letzten Summe den Summationsindex $k$ durch +$k-1$ ersetzen, können wir bis auf den ersten Term die Summen +der $\dim Z_k(C)$ zum Verschwinden bringen:} +&= +-\sum_{k=0}^\infty (-1)^k \dim C_{k+1} ++ +\sum_{k=0}^\infty (-1)^k \dim Z_k(C) +- +\sum_{k=1}^\infty (-1)^k \dim Z_k(C) +\\ +&= +\sum_{k=1}^\infty (-1)^k \dim C_{k} ++ +\dim \underbrace{Z_0(C)}_{\displaystyle =C_0}. +\intertext{In der letzten Umformung haben wir auch in der ersten +Summe den Summationsindex $k$ durch $k-1$ ersetzt. +Damit beginnt die Summation bei $k=1$. +Der fehlende Term ist genau der Term, der von den Summen der +$\dim Z_k(C)$ übrig bleibt. +Damit erhalten wir} +&= +\sum_{k=0}^\infty (-1)^k \dim C_{k}. +\end{align*} + +\begin{satz} +Für die Euler-Charakteristik eines endlichdimensionalen Kettenkomplexes $C$ gilt +\[ +\chi(C) += +\sum_{k=0}^\infty (-1)^k \dim H_k(C) += +\sum_{k=0}^\infty (-1)^k \dim C_k. +\] +\end{satz} +Im nächsten Abschnitt wird gezeigt, dass die Euler-Charakteristik +als Spezialfall der Lefshetz-Zahl verstanden werden kann. diff --git a/buch/chapters/95-homologie/fixpunkte.tex b/buch/chapters/95-homologie/fixpunkte.tex index a03d4b5..80daaee 100644 --- a/buch/chapters/95-homologie/fixpunkte.tex +++ b/buch/chapters/95-homologie/fixpunkte.tex @@ -33,7 +33,7 @@ ist die Spur von $H_k(f)$ wohldefiniert. \begin{definition} Die {\em Lefshetz-Zahl} einer Abbildung $f$ von Kettenkomplexen ist -\[ +\begin{equation} \lambda(f) = \sum_{k=0}^\infty @@ -41,7 +41,8 @@ Die {\em Lefshetz-Zahl} einer Abbildung $f$ von Kettenkomplexen ist = \sum_{k=0}^\infty (-1)^k \operatorname{Spur}(H_k(f)). -\] +\label{buch:homologie:lefschetz-zahl} +\end{equation} \end{definition} Die zweite Darstellung der Lefshetz-Zahl auf der rechten Seite ist @@ -49,11 +50,43 @@ meistens viel leichter zu berechnen als die erste. Die einzelnen Vektorräume eines Kettenkomplexes können haben typischerweise eine hohe Dimension, so hoch wie die Anzahl der Simplizes der Triangulation. Die Homologiegruppen dagegen haben typischerweise sehr viel kleinere -Dimension, die Matrizen $H_k(F)$ sind also relativ klein. +Dimension, die Matrizen $H_k(f)$ sind also relativ klein. Es ist aber nicht klar, dass beide Berechnungsmethoden für die Lefshetz-Zahl auf das gleiche Resultat führen müssen. \begin{proof}[Beweis] +Im Abschnitt~\ref{buch:subsection:induzierte-abbildung} wurde gezeigt, +dass die Basis des Komplexes immer so gewählt werden kann, dass für +die Spuren der Teilmatrizen von $f_k$ die +Formel~\eqref{buch:homologie:eqn:spur} gilt. +Damit kann jetzt die alternierenierden Summe der Spuren von $f_k$ ermittelt +werden: +\begin{align*} +\sum_{k=0}^\infty (-1)^k\operatorname{Spur}(f_k) +&= +\sum_{k=0}^\infty (-1)^k\operatorname{Spur}(f_{k,B}) ++ +\sum_{k=0}^\infty (-1)^k\operatorname{Spur}(f_{k,Z}) ++ +\sum_{k=0}^\infty (-1)^k\operatorname{Spur}(f_{k-1,B}) +\\ +&= +\sum_{k=0}^\infty (-1)^k\operatorname{Spur}(f_{k,B}) ++ +\sum_{k=0}^\infty (-1)^k\operatorname{Spur}(f_{k,Z}) +- +\sum_{k=0}^\infty (-1)^k\operatorname{Spur}(f_{k,B}) +\\ +&= +\sum_{k=0} (-1)^k\operatorname{Spur}(f_{k,Z}). +\intertext{Die Abbildung $H_k(f)$ hat $f_{k,Z}$ als Matrix, also ist +die letzte Form gleichbedeutend mit} +&= +\sum_{k=0} (-1)^k\operatorname{Spur} H_k(f). +\end{align*} +Damit ist die Formel +\eqref{buch:homologie:lefschetz-zahl} +bewiesen. \end{proof} Die Lefshetz-Zahl ist eine Invariante einer topologischen Abbildung, diff --git a/buch/chapters/95-homologie/homologie.tex b/buch/chapters/95-homologie/homologie.tex index 905ecc3..747c00f 100644 --- a/buch/chapters/95-homologie/homologie.tex +++ b/buch/chapters/95-homologie/homologie.tex @@ -34,321 +34,8 @@ Es soll möglich werden, kompliziertere Fragen des Zusammenhangs, zum Beispiel das Vorhandensein von Löchern mit algebraischen Mitteln zu analysieren. -\subsection{Homologie eines Kettenkomplexes -\label{buch:subsection:homologie-eines-kettenkomplexes}} -Wegzusammenhang lässt sich untersuchen, indem man in der Triangulation -nach Linearkombinationen von Kanten sucht, die als Rand die beiden Punkte -haben. -Zwei Punkte sind also nicht verbindbar und liegen damit in verschiedenen -Komponenten, wenn die beiden Punkte nicht Rand irgend einer -Linearkombination von Kanten sind. -Komponenten können also identifiziert werden, indem man unter allen -Linearkombinationen von Punkten, also $C_0$ all diejenigen ignoriert, -die Rand einer Linearkombinationv on Kanten sind, also $\partial_1C_1$. -Der Quotientenraum $H_0=C_0/\partial_1C_1$ enthält also für jede Komponente -eine Dimension. - -Eine Dimension höher könnten wir danach fragen, ob sich ein geschlossener -Weg zusammenziehen lässt. -In der Triangulation zeichnet sich ein geschlossener Weg dadurch aus, -dass jedes Ende einer Kante auch Anfang einer Folgekante ist, dass also -der Rand der Linearkombination von Kanten 0 ist. -Algebraisch bedeutet dies, dass wir uns für diejenigen Linearkombinationen -$z\in C_1$ interessieren, die keinen Rand haben, für die also $\partial_1z=0$ -gilt. - -\begin{definition} -Die Elemente von -\[ -Z_k -= -Z_k^C -= -\{z\in C_k\;|\; \partial_k z = 0\} -= -\ker \partial_k -\] -heissen die {\em ($k$-dimensionalen) Zyklen} von $C_*$. -\end{definition} - -In einem Dreieck ist der Rand ein geschlossener Weg, der sich zusammenziehen -lässt, indem man ihn durch die Dreiecksfläche deformiert. -Entfernt man aber die Dreiecksfläche, ist diese Deformation nicht mehr -möglich. -Einen zusammenziehbaren Weg kann man sich also als den Rand eines Dreiecks -einer vorstellen. -``Löcher'' sind durch geschlossene Wege erkennbar, die nicht Rand eines -Dreiecks sein können. -Wir müssen also ``Ränder'' ignorieren. - -\begin{definition} -Die Elemente von -\[ -B_k -= -B_k^C -= -\{\partial_{k+1}z\;|\; C_{k+1}\} -= -\operatorname{im} \partial_{k+1} -\] -heissen die {\em ($k$-dimensionalen) Ränder} von $C_*$. -\end{definition} - -Algebraisch ausgedrückt interessieren uns also nur Zyklen, die selbst -keine Ränder sind. -Der Quotientenraum $Z_1/B_1$ ignoriert unter den Zyklen diejenigen, die -Ränder sind, drückt also algebraisch die Idee des eindimensionalen -Zusammenhangs aus. -Wir definieren daher - -\begin{definition} -Die $k$-dimensionale Homologiegruppe des Kettenkomplexes $C_*$ ist -\[ -H_k(C) = Z_k/B_k = \ker \partial_k / \operatorname{im} \partial_{k+1}. -\] -Wenn nur von einem Kettenkomplex die Rede ist, kann auch $H_k(C)=H_k$ -abgekürzt werden. -\end{definition} - -Die folgenden zwei ausführlichen Beispiele sollen zeigen, wie die -Homologiegruppe $H_2$ die Anwesenheit eines Hohlraumes detektieren kann, -der entsteht, wenn man aus einem Tetraeder das innere entfernt. - -\begin{beispiel} -\begin{figure} -\centering -XXX Bild eines Tetraeders mit Bezeichnung der Ecken und Kanten -\caption{Triangulation eines Tetraeders, die Orientierung von Kanten -und Seitenflächen ist immer so gewählt, dass die Nummern der Ecken -aufsteigend sind. -\label{buch:homologie:tetraeder:fig}} -\end{figure} -Ein Tetraeder ist ein zweidmensionales Simplex, wir untersuchen seinen -Kettenkomplex und bestimmen die zugehörigen Homologiegruppen. -Zunächst müssen wir die einzelnen Mengen $C_k$ beschreiben und verwenden -dazu die Bezeichnungen gemäss Abbildung~\ref{buch:homologie:tetraeder:fig}. -$C_0$ ist der vierdimensionale Raum aufgespannt von den vier Ecken -$0$, $1$, $2$ und $3$ des Tetraeders. -$C_1$ ist der sechsdimensionale Vektorraum der Kanten -\[ -k_0 = [0,1],\quad -k_1 = [0,2],\quad -k_2 = [0,3],\quad -k_3 = [1,2],\quad -k_4 = [1,3],\quad -k_5 = [2,3] -\] -Der Randoperator $\partial_1$ hat die Matrix -\[ -\partial_1 -= -\begin{pmatrix*}[r] --1&-1&-1& 0& 0& 0\\ - 1& 0& 0&-1&-1& 0\\ - 0& 1& 0& 1& 0&-1\\ - 0& 0& 1& 0& 1& 1 -\end{pmatrix*}. -\] - -Wir erwarten natürlich, dass sich zwei beliebige Ecken verbinden lassen, -dass es also nur eine Komponente gibt und dass damit $H_1=\Bbbk$ ist. -Dazu beachten wir, dass das Bild von $\partial_1$ genau aus den Vektoren -besteht, deren Komponentensumme $0$ ist. -Das Bild $B_0$ von $\partial_1$ ist daher die Lösungsmenge der einen -Gleichung -\( -x_0+x_1+x_2+x_3=0. -\) -Der Quotientenraum $H_0=Z_0/B_0 = C_0/\operatorname{im}\partial_1$ -ist daher wie erwartet eindimensional. - -Wir bestimmen jetzt die Homologiegruppe $H_1$. -Da sich im Tetraeder jeder geschlossene Weg zusammenziehen lässt, -erwarten wir $H_1=0$. - -Die Menge der Zyklen $Z_1$ wird bestimmt, indem man die Lösungsmenge -des Gleichungssystems $\partial_1z=0$ bestimmt. -Der Gauss-Algorithmus für die Matrix $\partial_1$ liefert das -Schlusstableau -\[ -\begin{tabular}{|>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}|} -\hline -k_0&k_1&k_2&k_3&k_4&k_5\\ -\hline - 1& 0& 0& -1& -1& 0\\ - 0& 1& 0& 1& 0& -1\\ - 0& 0& 1& 0& 1& 1\\ - 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ -\hline -\end{tabular} -\] -Daraus lassen sich drei linear unabhängig eindimensionale Zyklen ablesen, -die zu den Lösungsvektoren -\[ -z_1 -= -\begin{pmatrix*}[r] -1\\ --1\\ -0\\ -1\\ -0\\ -0 -\end{pmatrix*}, -\qquad -z_2 -= -\begin{pmatrix*}[r] -1\\ -0\\ --1\\ -0\\ -1\\ -0 -\end{pmatrix*}, -\qquad -z_3 -= -\begin{pmatrix*}[r] -0\\ -1\\ --1\\ -0\\ -0\\ -1 -\end{pmatrix*} -\] -gehören. - -$C_2$ hat die vier Seitenflächen -\[ -f_0=[0,1,2],\quad -f_1=[0,1,3],\quad -f_2=[0,2,3],\quad -f_3=[1,2,3] -\] -als Basis. -Der zweidimensionale Randoperator ist die $6\times 4$-Matrix -\[ -\partial_2 -= -\begin{pmatrix*}[r] - 1& 1& 0& 0\\ --1& 0& 1& 0\\ - 0&-1&-1& 0\\ - 1& 0& 0& 1\\ - 0& 1& 0&-1\\ - 0& 0& 1& 1 -\end{pmatrix*}. -\] -Man kann leicht nachrechnen, dass $\partial_1\partial_2=0$ ist, wie es -für einen Kettenkomplex sein muss. - -Um nachzurechnen, dass die Homologiegruppe $H_1=0$ ist, müssen wir jetzt -nachprüfen, ob jeder Zyklus in $Z_1$ auch Bild der Randabbildung $\partial_2$ -ist. -Die ersten drei Spalten von $\partial_2$ sind genau die drei Zyklen -$z_1$, $z_2$ und $z_3$. -Insbesondere lassen sich alle Zyklen als Ränder darstellen, die -Homologiegruppe $H_1=0$ verschwindet. - -Die Zyklen in $C_2$ sind die Lösungen von $\partial_2z=0$. -Der Gauss-Algorithmus für $\partial_2$ liefert das -Tableau -\[ -\begin{tabular}{|>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}|} -\hline -f_0&f_1&f_2&f_3\\ -\hline -1&0&0& 1\\ -0&1&0&-1\\ -0&0&1& 1\\ -0&0&0& 0\\ -0&0&0& 0\\ -0&0&0& 0\\ -\hline -\end{tabular} -\] -Daraus liest man ab, dass es genau einen Zyklus nämlich -\[ -z -= -\begin{pmatrix} --1\\1\\-1\\1 -\end{pmatrix} -\] -$Z_2$ besteht also aus Vielfachen des Vektors $z$. - -Da es nur ein zweidimensionales Simplex gibt, ist $C_3$ eindimensional. -Die Randabbildung $\partial_3$ hat die Matrix -\[ -\partial_3 -= -\begin{pmatrix} -1\\ --1\\ -1\\ --1 -\end{pmatrix}. -\] -Die Zyklen $Z_2$ und die Ränder $B_2$ bilden also dieselbe Menge, auch -die Homologie-Gruppe $H_2$ ist $0$. - -Da es keine vierdimensionalen Simplizes gibt, ist $B_3=0$. -Die Zyklen $Z_3$ bestehen aus den Lösungen von $\partial_3w=0$, da -aber $\partial_3$ injektiv ist, ist $Z_3=0$. -Daher ist auch $H_3=0$. -\end{beispiel} - -\begin{beispiel} -Für dieses Beispiel entfernen wir das Innere des Tetraeders, es entsteht -ein Hohlraum. -Am Kettenkomplex der Triangulation ändert sich nur, dass $C_3$ jetzt -nur noch den $0$-Vektor enthält. -Das Bild $B_2=\operatorname{im}\partial_3$ wird damit auch $0$-dimensional, -während es im vorigen Beispiel eindimensional war. -Die einzige Änderung ist also in der Homologiegruppe -$H_2 = Z_2/B_2 = Z_2 / \{0\} \simeq \Bbbk$. -Die Homologiegruppe $H_2$ hat jetzt Dimension $1$ und zeigt damit den -Hohlraum an. -\end{beispiel} - -\subsection{Induzierte Abbildung -\label{buch:subsection:induzierte-abbildung}} -Früher haben wurde eine Abbildung $f_*$ zwischen Kettenkomplexen $C_*$ und -$D_*$ so definiert, -dass sie mit den Randoperatoren verträglich sein muss. -Diese Forderung bewirkt, dass sich auch eine lineare Abbildung -\[ -H_k(f) \colon H_k(C) \to H_k(D) -\] -zwischen den Homologiegruppen ergibt, wie wir nun zeigen wollen. - -Um eine Abbildung von $H_k(C)$ nach $H_k(D)$ zu definieren, müssen wir -zu einem Element von $H_k(C)$ ein Bildelement konstruieren. -Ein Element in $H_k(C)$ ist eine Menge von Zyklen in $Z^C_k$, die sich -nur um einen Rand in $B_k$ unterscheiden. -Wir wählen also einen Zyklus $z\in Z_k$ und bilden ihn auf $f_k(z)$ ab. -Wegen $\partial^D_kf(z)=f\partial^C_kz = f(0) =0 $ ist auch $f_k(z)$ -ein Zyklus. -Wir müssen jetzt aber noch zeigen, dass eine andere Wahl des Zyklus -das gleiche Element in $H_k(D)$ ergibt. -Dazu genügt es zu sehen, dass sich $f(z)$ höchstens um einen Rand -ändert, wenn man $z$ um einen Rand ändert. -Sei also $b\in B^C_k$ ein Rand, es gibt also ein $w\in C_{k+1}$ mit -$\partial^C_{k+1}w=b$. -Dann gilt aber auch -\[ -f_k(z+b) -= -f_k(z) + f_k(b) -= -f_k(z) + f_k(\partial^C_{k+1}w) -= -f_k(z) + \partial^D_{k+1}(f_k(w)). -\] -Der letzte Term ist ein Rand in $D_k$, somit ändert sich $f_k(z)$ nur -um diesen Rand, wenn man $z$ um einen Rand ändert. -$f_k(z)$ und $f_k(z+b)$ führen auf die selbe Homologieklasse. - +\input{chapters/95-homologie/homologieketten.tex} +\input{chapters/95-homologie/basiswahl.tex} +\input{chapters/95-homologie/eulerchar.tex} +\input{chapters/95-homologie/induzierteabb.tex} diff --git a/buch/chapters/95-homologie/homologieketten.tex b/buch/chapters/95-homologie/homologieketten.tex new file mode 100644 index 0000000..9874ddd --- /dev/null +++ b/buch/chapters/95-homologie/homologieketten.tex @@ -0,0 +1,281 @@ +\subsection{Homologie eines Kettenkomplexes +\label{buch:subsection:homologie-eines-kettenkomplexes}} +Wegzusammenhang lässt sich untersuchen, indem man in der Triangulation +nach Linearkombinationen von Kanten sucht, die als Rand die beiden Punkte +haben. +Zwei Punkte sind also nicht verbindbar und liegen damit in verschiedenen +Komponenten, wenn die beiden Punkte nicht Rand irgend einer +Linearkombination von Kanten sind. +Komponenten können also identifiziert werden, indem man unter allen +Linearkombinationen von Punkten, also $C_0$ all diejenigen ignoriert, +die Rand einer Linearkombinationv on Kanten sind, also $\partial_1C_1$. +Der Quotientenraum $H_0=C_0/\partial_1C_1$ enthält also für jede Komponente +eine Dimension. + +Eine Dimension höher könnten wir danach fragen, ob sich ein geschlossener +Weg zusammenziehen lässt. +In der Triangulation zeichnet sich ein geschlossener Weg dadurch aus, +dass jedes Ende einer Kante auch Anfang einer Folgekante ist, dass also +der Rand der Linearkombination von Kanten 0 ist. +Algebraisch bedeutet dies, dass wir uns für diejenigen Linearkombinationen +$z\in C_1$ interessieren, die keinen Rand haben, für die also $\partial_1z=0$ +gilt. + +\begin{definition} +Die Elemente von +\[ +Z_k += +Z_k^C += +\{z\in C_k\;|\; \partial_k z = 0\} += +\ker \partial_k +\] +heissen die {\em ($k$-dimensionalen) Zyklen} von $C_*$. +\end{definition} + +In einem Dreieck ist der Rand ein geschlossener Weg, der sich zusammenziehen +lässt, indem man ihn durch die Dreiecksfläche deformiert. +Entfernt man aber die Dreiecksfläche, ist diese Deformation nicht mehr +möglich. +Einen zusammenziehbaren Weg kann man sich also als den Rand eines Dreiecks +einer vorstellen. +``Löcher'' sind durch geschlossene Wege erkennbar, die nicht Rand eines +Dreiecks sein können. +Wir müssen also ``Ränder'' ignorieren. + +\begin{definition} +Die Elemente von +\[ +B_k += +B_k^C += +\{\partial_{k+1}z\;|\; C_{k+1}\} += +\operatorname{im} \partial_{k+1} +\] +heissen die {\em ($k$-dimensionalen) Ränder} von $C_*$. +\end{definition} + +Algebraisch ausgedrückt interessieren uns also nur Zyklen, die selbst +keine Ränder sind. +Der Quotientenraum $Z_1/B_1$ ignoriert unter den Zyklen diejenigen, die +Ränder sind, drückt also algebraisch die Idee des eindimensionalen +Zusammenhangs aus. +Wir definieren daher + +\begin{definition} +Die $k$-dimensionale Homologiegruppe des Kettenkomplexes $C_*$ ist +\[ +H_k(C) = Z_k/B_k = \ker \partial_k / \operatorname{im} \partial_{k+1}. +\] +Wenn nur von einem Kettenkomplex die Rede ist, kann auch $H_k(C)=H_k$ +abgekürzt werden. +\end{definition} + +% XXX Visualisierung Zyklen/Ränder, Klassen von Zyklen, die sich um einen +% XXX Rand unterscheiden + +Die folgenden zwei ausführlichen Beispiele sollen zeigen, wie die +Homologiegruppe $H_2$ die Anwesenheit eines Hohlraumes detektieren kann, +der entsteht, wenn man aus einem Tetraeder das innere entfernt. + +\begin{beispiel} +\begin{figure} +\centering +XXX Bild eines Tetraeders mit Bezeichnung der Ecken und Kanten +\caption{Triangulation eines Tetraeders, die Orientierung von Kanten +und Seitenflächen ist immer so gewählt, dass die Nummern der Ecken +aufsteigend sind. +\label{buch:homologie:tetraeder:fig}} +\end{figure} +Ein Tetraeder ist ein zweidmensionales Simplex, wir untersuchen seinen +Kettenkomplex und bestimmen die zugehörigen Homologiegruppen. +Zunächst müssen wir die einzelnen Mengen $C_k$ beschreiben und verwenden +dazu die Bezeichnungen gemäss Abbildung~\ref{buch:homologie:tetraeder:fig}. +$C_0$ ist der vierdimensionale Raum aufgespannt von den vier Ecken +$0$, $1$, $2$ und $3$ des Tetraeders. +$C_1$ ist der sechsdimensionale Vektorraum der Kanten +\[ +k_0 = [0,1],\quad +k_1 = [0,2],\quad +k_2 = [0,3],\quad +k_3 = [1,2],\quad +k_4 = [1,3],\quad +k_5 = [2,3] +\] +Der Randoperator $\partial_1$ hat die Matrix +\[ +\partial_1 += +\begin{pmatrix*}[r] +-1&-1&-1& 0& 0& 0\\ + 1& 0& 0&-1&-1& 0\\ + 0& 1& 0& 1& 0&-1\\ + 0& 0& 1& 0& 1& 1 +\end{pmatrix*}. +\] + +Wir erwarten natürlich, dass sich zwei beliebige Ecken verbinden lassen, +dass es also nur eine Komponente gibt und dass damit $H_1=\Bbbk$ ist. +Dazu beachten wir, dass das Bild von $\partial_1$ genau aus den Vektoren +besteht, deren Komponentensumme $0$ ist. +Das Bild $B_0$ von $\partial_1$ ist daher die Lösungsmenge der einen +Gleichung +\( +x_0+x_1+x_2+x_3=0. +\) +Der Quotientenraum $H_0=Z_0/B_0 = C_0/\operatorname{im}\partial_1$ +ist daher wie erwartet eindimensional. + +Wir bestimmen jetzt die Homologiegruppe $H_1$. +Da sich im Tetraeder jeder geschlossene Weg zusammenziehen lässt, +erwarten wir $H_1=0$. + +Die Menge der Zyklen $Z_1$ wird bestimmt, indem man die Lösungsmenge +des Gleichungssystems $\partial_1z=0$ bestimmt. +Der Gauss-Algorithmus für die Matrix $\partial_1$ liefert das +Schlusstableau +\[ +\begin{tabular}{|>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}|} +\hline +k_0&k_1&k_2&k_3&k_4&k_5\\ +\hline + 1& 0& 0& -1& -1& 0\\ + 0& 1& 0& 1& 0& -1\\ + 0& 0& 1& 0& 1& 1\\ + 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ +\hline +\end{tabular} +\] +Daraus lassen sich drei linear unabhängig eindimensionale Zyklen ablesen, +die zu den Lösungsvektoren +\[ +z_1 += +\begin{pmatrix*}[r] +1\\ +-1\\ +0\\ +1\\ +0\\ +0 +\end{pmatrix*}, +\qquad +z_2 += +\begin{pmatrix*}[r] +1\\ +0\\ +-1\\ +0\\ +1\\ +0 +\end{pmatrix*}, +\qquad +z_3 += +\begin{pmatrix*}[r] +0\\ +1\\ +-1\\ +0\\ +0\\ +1 +\end{pmatrix*} +\] +gehören. + +$C_2$ hat die vier Seitenflächen +\[ +f_0=[0,1,2],\quad +f_1=[0,1,3],\quad +f_2=[0,2,3],\quad +f_3=[1,2,3] +\] +als Basis. +Der zweidimensionale Randoperator ist die $6\times 4$-Matrix +\[ +\partial_2 += +\begin{pmatrix*}[r] + 1& 1& 0& 0\\ +-1& 0& 1& 0\\ + 0&-1&-1& 0\\ + 1& 0& 0& 1\\ + 0& 1& 0&-1\\ + 0& 0& 1& 1 +\end{pmatrix*}. +\] +Man kann leicht nachrechnen, dass $\partial_1\partial_2=0$ ist, wie es +für einen Kettenkomplex sein muss. + +Um nachzurechnen, dass die Homologiegruppe $H_1=0$ ist, müssen wir jetzt +nachprüfen, ob jeder Zyklus in $Z_1$ auch Bild der Randabbildung $\partial_2$ +ist. +Die ersten drei Spalten von $\partial_2$ sind genau die drei Zyklen +$z_1$, $z_2$ und $z_3$. +Insbesondere lassen sich alle Zyklen als Ränder darstellen, die +Homologiegruppe $H_1=0$ verschwindet. + +Die Zyklen in $C_2$ sind die Lösungen von $\partial_2z=0$. +Der Gauss-Algorithmus für $\partial_2$ liefert das -Tableau +\[ +\begin{tabular}{|>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}|} +\hline +f_0&f_1&f_2&f_3\\ +\hline +1&0&0& 1\\ +0&1&0&-1\\ +0&0&1& 1\\ +0&0&0& 0\\ +0&0&0& 0\\ +0&0&0& 0\\ +\hline +\end{tabular} +\] +Daraus liest man ab, dass es genau einen Zyklus nämlich +\[ +z += +\begin{pmatrix} +-1\\1\\-1\\1 +\end{pmatrix} +\] +$Z_2$ besteht also aus Vielfachen des Vektors $z$. + +Da es nur ein zweidimensionales Simplex gibt, ist $C_3$ eindimensional. +Die Randabbildung $\partial_3$ hat die Matrix +\[ +\partial_3 += +\begin{pmatrix} +1\\ +-1\\ +1\\ +-1 +\end{pmatrix}. +\] +Die Zyklen $Z_2$ und die Ränder $B_2$ bilden also dieselbe Menge, auch +die Homologie-Gruppe $H_2$ ist $0$. + +Da es keine vierdimensionalen Simplizes gibt, ist $B_3=0$. +Die Zyklen $Z_3$ bestehen aus den Lösungen von $\partial_3w=0$, da +aber $\partial_3$ injektiv ist, ist $Z_3=0$. +Daher ist auch $H_3=0$. +\end{beispiel} + +\begin{beispiel} +Für dieses Beispiel entfernen wir das Innere des Tetraeders, es entsteht +ein Hohlraum. +Am Kettenkomplex der Triangulation ändert sich nur, dass $C_3$ jetzt +nur noch den $0$-Vektor enthält. +Das Bild $B_2=\operatorname{im}\partial_3$ wird damit auch $0$-dimensional, +während es im vorigen Beispiel eindimensional war. +Die einzige Änderung ist also in der Homologiegruppe +$H_2 = Z_2/B_2 = Z_2 / \{0\} \simeq \Bbbk$. +Die Homologiegruppe $H_2$ hat jetzt Dimension $1$ und zeigt damit den +Hohlraum an. +\end{beispiel} diff --git a/buch/chapters/95-homologie/hx.m b/buch/chapters/95-homologie/hx.m new file mode 100644 index 0000000..0003e76 --- /dev/null +++ b/buch/chapters/95-homologie/hx.m @@ -0,0 +1,129 @@ +split_long_rows(0) + +d = [ +#1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 +-1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0; # 1 + 1,-1, 0, 0, 0,-1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0; # 2 + 0, 1,-1, 0, 0, 0, 0,-1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0; # 3 + 0, 0, 1,-1, 0, 0, 0, 0, 0,-1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0; # 4 + 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,-1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0; # 5 + 0, 0, 0, 0,-1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0,-1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0; # 6 + 0, 0, 0, 0, 0, 0,-1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0,-1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0; # 7 + 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,-1, 1, 0, 0, 0,-1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0; # 8 + 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,-1, 1, 0, 1, 0, 0, 0,-1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0; # 9 + 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,-1, 1, 0, 0,-1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0; # 10 + 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1,-1, 0,-1, 1, 0, 0, 0, 0; # 11 + 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,-1, 1, 0, 1, 0, 0, 0,-1, 0, 0, 0; # 12 + 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,-1, 1, 0, 0,-1, 1, 0; # 13 + 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,-1, 1, 1, 0,-1; # 14 + 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,-1, 1 # 15 +] + +rref(d) + +B = [ +#1 2 3 4 5 6 7 8 9101112131415161718192021222324252627 + 1,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0; + 0,1,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0; + 0,0,1,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0; + 0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0; + 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0; + 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0; + 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,1,1,0,0,0,0,0; + 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,1,1,0,0,0; + 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1 +]'; + +d*B + +Z = [ +#1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 + 1, 0, 0, 0,-1, 0, 1, 0,-1, 0, 1, 0, 0; # 1 + 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0,-1, 0, 1, 0, 0; # 2 + 0, 0, 1, 0, 0,-1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0; # 3 + 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0; # 4 + 1, 0, 0, 0,-1, 0, 1, 0,-1, 0, 1, 0, 0; # 5 + 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0; # 6 + 0, 1, 0, 0, 1, 0,-1, 0, 0, 0, 0, 0, 0; # 7 + 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0; # 8 + 0, 0, 1, 0, 0,-1, 0, 1, 1, 0,-1, 0, 0; # 9 + 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0; # 10 + 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0,-1, 0, 0, 0, 0, 0; # 11 + 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0; # 12 + 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0; # 13 + 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0; # 14 + 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0,-1, 0, 1, 0, 0; # 15 + 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0; # 16 + 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0,-1, 0, 0; # 17 + 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0; # 18 + 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1,-1,-1, 1; # 19 + 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0; # 20 + 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0,-1, 1; # 21 + 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0; # 22 + 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1,-1; # 23 + 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0; # 24 + 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0; # 25 + 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1; # 26 + 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1 # 27 +] + +d * Z + +T = zeros(22, 9); +T(1:9,1:27) = B'; +T(10:22,1:27) = Z'; + +T + +for i = (2:22) + T(i,:) = T(i,:) - T(i,1) * T(1,:); +end +for i = (3:22) + T(i,:) = T(i,:) - T(i,2) * T(2,:); +end +for i = (4:22) + T(i,:) = T(i,:) - T(i,3) * T(3,:); +end +for i = (5:22) + T(i,:) = T(i,:) - T(i,4) * T(4,:); +end + +T + +for i = (15:22) + T(i,:) = T(i,:) - T(i,6) * T(14,:); +end +T +for i = (19:22) + T(i,:) = T(i,:) - T(i,8) * T(18,:); +end +T +for i = (16:22) + T(i,:) = T(i,:) - T(i,10) * T(15,:); +end +T +for i = (6:22) + T(i,:) = T(i,:) - T(i,13) * T(5,:); +end +T +for i = (7:22) + T(i,:) = T(i,:) - T(i,14) * T(6,:); +end +T +for i = (8:22) + T(i,:) = T(i,:) - T(i,19) * T(7,:); +end +T +for i = (9:22) + T(i,:) = T(i,:) - T(i,20) * T(8,:); +end +T +for i = (22:22) + T(i,:) = T(i,:) - T(i,22) * T(21,:); +end +T +for i = (10:22) + T(i,:) = T(i,:) - T(i,25) * T(9,:); +end +# +T diff --git a/buch/chapters/95-homologie/images/Makefile b/buch/chapters/95-homologie/images/Makefile index ac964ff..50c2b0d 100644 --- a/buch/chapters/95-homologie/images/Makefile +++ b/buch/chapters/95-homologie/images/Makefile @@ -3,7 +3,8 @@ # # (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule # -all: dreieck.pdf polyeder.pdf +all: complexbasis.pdf homocycles.pdf homoboundaries.pdf homoclasses.pdf \ + gausshomoex.pdf gausshomobasis.pdf dreieck.pdf polyeder.pdf dreieck.pdf: dreieck.tex pdflatex dreieck.tex @@ -11,3 +12,21 @@ dreieck.pdf: dreieck.tex polyeder.pdf: polyeder.tex pdflatex polyeder.tex +gausshomobasis.pdf: gausshomobasis.tex + pdflatex gausshomobasis.tex + +gausshomoex.pdf: gausshomoex.tex + pdflatex gausshomoex.tex + +homocycles.pdf: homocycles.tex + pdflatex homocycles.tex + +homoboundaries.pdf: homoboundaries.tex + pdflatex homoboundaries.tex + +homoclasses.pdf: homoclasses.tex + pdflatex homoclasses.tex + +complexbasis.pdf: complexbasis.tex + pdflatex complexbasis.tex + diff --git a/buch/chapters/95-homologie/images/complexbasis.pdf b/buch/chapters/95-homologie/images/complexbasis.pdf Binary files differnew file mode 100644 index 0000000..3a627d4 --- /dev/null +++ b/buch/chapters/95-homologie/images/complexbasis.pdf diff --git a/buch/chapters/95-homologie/images/complexbasis.tex b/buch/chapters/95-homologie/images/complexbasis.tex new file mode 100644 index 0000000..6accb2a --- /dev/null +++ b/buch/chapters/95-homologie/images/complexbasis.tex @@ -0,0 +1,158 @@ +% +% complexbasis.tex -- template for standalon tikz images +% +% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule +% +\documentclass[tikz]{standalone} +\usepackage{amsmath} +\usepackage{times} +\usepackage{txfonts} +\usepackage{pgfplots} +\usepackage{csvsimple} +\usetikzlibrary{arrows,intersections,math} +\usetikzlibrary{decorations.pathreplacing} +\begin{document} +\def\skala{1} +\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala] + +\definecolor{darkgreen}{rgb}{0,0.6,0} + +\def\s{0.5} +\def\h{0.02} + +\def\rechteck#1#2#3{ + \fill[color=#3!20,rounded corners=2pt] + ({-\s+\h},{(2*(#1)-1)*\s+\h}) + rectangle + ({\s-\h},{(2*(#2)+1)*\s-\h}); + \draw[color=#3,rounded corners=2pt] + ({-\s+\h},{(2*(#1)-1)*\s+\h}) + rectangle + ({\s-\h},{(2*(#2)+1)*\s-\h}); + \foreach \y in {{#1},...,{#2}}{ + \fill[color=#3] (0,{2*\y*\s}) circle[radius=0.05]; + } +} +\def\Rechteck#1#2{ + \draw[rounded corners=3pt] + ({-\s-\h},{(2*(#1)-1)*\s-\h}) + rectangle + ({\s+\h},{(2*(#2)+1)*\s+\h}); +} + +\def\abbildung#1#2#3#4{ + \fill[color=gray!20] + ({\s},{(2*(#1)+1)*\s}) + -- + ({3.5-\s},{-\s}) + -- + ({3.5-\s},{(2*(#3)+1)*\s}) + -- + ({\s},{(2*(#1)+1)*\s}) + -- + cycle; + \fill[color=gray!40] + ({\s},{(2*(#1+1)-1)*\s}) + -- + ({3.5-\s},{(2*(#3+1)-1)*\s}) + -- + ({3.5-\s},{(2*(#4)+1)*\s}) + -- + ({\s},{(2*(#2)+1)*\s}) + -- + cycle; + \draw[<-,color=gray] + ({\s},{(2*(#1+1)-1)*\s}) + -- + ({3.5-\s},{(2*(#3+1)-1)*\s}); + \draw[->,color=gray] + ({3.5-\s},{(2*(#4)+1)*\s}) + -- + ({\s},{(2*(#2)+1)*\s}); + \draw[<-,color=gray!40] + ({\s},{(2*(#1)+1)*\s}) + -- + ({3.5-\s},{-\s}); +} + +\clip (-5.5,-1.2) rectangle (8.5,11.7); + +\begin{scope}[xshift=-7cm] + \abbildung{6}{7}{10}{11} +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=-3.5cm] + \abbildung{6}{10}{7}{11} + \rechteck{0}{6}{red} + \rechteck{7}{10}{darkgreen} + \rechteck{11}{11}{blue} + \Rechteck{0}{11} + \node[color=darkgreen] at ({0},{(9*2-1)*\s}) {$B_{k-2\mathstrut}$}; + \node at (1.75,{9*2*\s}) {$\Delta_{k-1}$}; + \node at (1.75,{-\s}) [above] {$\partial_{k-1\mathstrut}$}; + \draw[decorate,decoration={brace,amplitude=4pt}] + ({-\s-0.1},{-\s}) -- ({-\s-0.1},{(2*10+1)*\s}); + \node at ({-\s-0.17},{10*\s}) [left] {$Z_{k-2\mathstrut}$}; + \node at (0,{-\s}) [below] {$C_{k-2\mathstrut}$}; +\end{scope} + +\begin{scope} + \abbildung{2}{7}{5}{10} + \rechteck{8}{11}{blue} + \rechteck{3}{7}{darkgreen} + \rechteck{0}{2}{red} + \Rechteck{0}{11} + \node at (0,{-\s}) [below] {$C_{k-1\mathstrut}$}; + \node[color=darkgreen] at ({0},{(5*2-1)*\s}) {$B_{k-1\mathstrut}$}; + \node at (1.75,{6.5*2*\s}) {$\Delta_k$}; + \node at (1.75,{-\s}) [above] {$\partial_{k\mathstrut}$}; + \draw[decorate,decoration={brace,amplitude=4pt}] + ({-\s-0.1},{-\s}) -- ({-\s-0.1},{(2*7+1)*\s}); + \node at ({-\s-0.17},{7*\s}) [left] {$Z_{k-1\mathstrut}$}; +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=3.5cm] + \abbildung{3}{5}{5}{7} + \rechteck{6}{10}{blue} + \rechteck{4}{5}{darkgreen} + \rechteck{0}{3}{red} + \Rechteck{0}{10} + \node at (0,{-\s}) [below] {$C_{k\mathstrut}$}; + \node[color=darkgreen] at ({-0.25},{9*\s}) + {$B_{k\mathstrut}$}; + \node[color=darkgreen] at (0.24,{2*4*\s}) {$b_1$}; + \node[color=darkgreen] at (0.24,{2*4.5*\s+0.1}) {$\vdots$}; + \node[color=darkgreen] at (0.24,{2*5*\s}) {$b_r$}; + \node[color=red] at (0.24,{2*0*\s}) {$z_1$}; + \node[color=red] at (0.24,{2*1*\s}) {$z_2$}; + \node[color=red] at (0.24,{2*2*\s+0.1}) {$\vdots$}; + \node[color=red] at (0.24,{2*3*\s}) {$z_l$}; + \node[color=blue] at (0.24,{2*6*\s}) {$c_1$}; + \node[color=blue] at (0.24,{2*7*\s}) {$c_2$}; + \node[color=blue] at (0.24,{2*8*\s}) {$c_3$}; + \node[color=blue] at (0.24,{2*9*\s}) {$\vdots$}; + \node[color=blue] at (0.24,{2*10*\s}) {$c_s$}; + \node at (1.75,{5.5*2*\s}) {$\Delta_{k+1}$}; + \node at (1.75,{-\s}) [above] {$\partial_{k+1\mathstrut}$}; + \draw[decorate,decoration={brace,amplitude=4pt}] + ({-\s-0.1},{-\s}) -- ({-\s-0.1},{(2*5+1)*\s}); + \node at ({-\s-0.17},{5*\s}) [left] {$Z_{k\mathstrut}$}; +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=7cm] + \abbildung{0}{5}{4}{8} + \rechteck{5}{7}{blue} + \rechteck{1}{5}{darkgreen} + \rechteck{0}{0}{red} + \Rechteck{0}{7} + \node at (0,{-\s}) [below] {$C_{k+1\mathstrut}$}; + \node[color=darkgreen] at ({0},{(2.0*2+1)*\s}) + {$B_{k+1\mathstrut}$}; + \draw[decorate,decoration={brace,amplitude=4pt}] + ({-\s-0.1},{-\s}) -- ({-\s-0.1},{(2*5+1)*\s}); + \node at ({-\s-0.17},{5*\s}) [left] {$Z_{k+1\mathstrut}$}; +\end{scope} + +\end{tikzpicture} +\end{document} + diff --git a/buch/chapters/95-homologie/images/gausshomobasis.pdf b/buch/chapters/95-homologie/images/gausshomobasis.pdf Binary files differnew file mode 100644 index 0000000..07414bb --- /dev/null +++ b/buch/chapters/95-homologie/images/gausshomobasis.pdf diff --git a/buch/chapters/95-homologie/images/gausshomobasis.tex b/buch/chapters/95-homologie/images/gausshomobasis.tex new file mode 100644 index 0000000..ba21f54 --- /dev/null +++ b/buch/chapters/95-homologie/images/gausshomobasis.tex @@ -0,0 +1,109 @@ +% +% gaushomobasis.tex -- Bestimmung einer Basis der Homologiegruppen +% +% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule +% +\documentclass[tikz]{standalone} +\usepackage{amsmath} +\usepackage{times} +\usepackage{txfonts} +\usepackage{pgfplots} +\usepackage{csvsimple} +\usetikzlibrary{arrows,intersections,math} +\begin{document} +\def\skala{1} +\definecolor{darkgreen}{rgb}{0,0.6,0} +\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala] + +\def\s{0.5} +\def\inset{0.05} +\def\w{8} + +\def\zeile#1#2{ + \fill[color=#2] ({0+\inset},{(12-#1)*\s+\inset}) + rectangle ({\w*\s-\inset},{(13-#1)*\s-\inset}); +} +\def\marke#1#2{ +\node at ({0.5*\w*\s},{12.5-#1)*\s}) {$#2\mathstrut$}; +} + +\def\gauss{ +\draw (0,0) rectangle ({\w*\s},{12*\s}); +\draw (0,{7*\s}) -- ({\w*\s},{7*\s}); +} + +\draw[->,color=red,line width=1pt] ({0.1*\s},{(12.5-1)*\s}) + to[out=180,in=90] (-3.6,-2); +\draw[->,color=red,line width=1pt] ({0.1*\s},{(12.5-2)*\s}) + to[out=180,in=90] (-2.2,-2); +\draw[->,color=red,line width=1pt] ({0.1*\s},{(12.5-4)*\s}) + to[out=180,in=90] (-0.7,-2); + +\draw[->,color=darkgreen,line width=1pt] ({0.1*\s},{(12.5-7)*\s}) + to[out=180,in=90] (0.9,-2); +\draw[->,color=darkgreen,line width=1pt] ({0.1*\s},{(12.5-8)*\s}) + to[out=180,in=90] (1.6,-2); +\draw[->,color=darkgreen,line width=1pt] ({(\w-0.1)*\s},{(12.5-12)*\s}) + to[out=0,in=90] (2.6,-2); + +\draw[->,line width=2pt] ({\w*\s+0.1},{6*\s}) -- (5.4,{6*\s}); +\node at ({0.5*(\w*\s+5.5)},{6*\s}) [above] {Gauss}; + +\begin{scope} +\zeile{1}{red!30} +\zeile{2}{red!30} +\zeile{4}{red!30} +\zeile{7}{darkgreen!30} +\zeile{8}{darkgreen!30} +%\zeile{10}{darkgreen!30} +\zeile{12}{darkgreen!30} +\marke{1}{\scriptstyle\partial_{k+1}e_1^{(k+1)}} +\marke{2}{\scriptstyle\partial_{k+1}e_2^{(k+1)}} +\marke{3}{\scriptstyle\partial_{k+1}e_3^{(k+1)}} +\marke{4}{\vdots} +\marke{5}{\scriptstyle\partial_{k+1}e_{n_{k+1}}^{(k+1)}} +\marke{6}{\scriptstyle z_1^{(k)}} +\marke{7}{\scriptstyle z_2^{(k)}} +\marke{8}{\scriptstyle z_3^{(k)}} +\marke{9}{\scriptstyle z_4^{(k)}} +\marke{10}{\vdots} +\marke{11}{\scriptstyle z_{l-1}^{(k)}} +\marke{12}{\scriptstyle z_{l}^{(k)}} +\gauss +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=5.5cm] +\zeile{1}{black!20} +\zeile{2}{black!20} +\zeile{3}{black} +\marke{3}{\color{white}0} +\zeile{4}{black!20} +\zeile{5}{black} +\marke{5}{\color{white}0} +\zeile{6}{black} +\marke{6}{\color{white}0} +\zeile{7}{black!20} +\zeile{8}{black!20} +\zeile{9}{black} +\marke{9}{\color{white}0} +\zeile{10}{black} +\marke{10}{\color{white}0} +\zeile{11}{black} +\marke{11}{\color{white}0} +\zeile{12}{black!20} +\gauss +\end{scope} + +\node at (-4.4,-2) [below right] {$\{ +{\color{red}\partial_{k+1}e_1^{(k+1)}}, +{\color{red}\partial_{k+1}e_2^{(k+1)}}, +{\color{red}\partial_{k+1}e_{i_3}^{(k+1)}},\dots, +{\color{darkgreen}z_2^{(k)}}, +{\color{darkgreen}z_3^{(k)}}, +\dots +{\color{darkgreen}z_l^{(k)}} +\} = {\color{red}\mathcal{B}_k} \cup {\color{darkgreen}\mathcal{Z}_k'}$}; + +\end{tikzpicture} +\end{document} + diff --git a/buch/chapters/95-homologie/images/gausshomoex.pdf b/buch/chapters/95-homologie/images/gausshomoex.pdf Binary files differnew file mode 100644 index 0000000..bc0b766 --- /dev/null +++ b/buch/chapters/95-homologie/images/gausshomoex.pdf diff --git a/buch/chapters/95-homologie/images/gausshomoex.tex b/buch/chapters/95-homologie/images/gausshomoex.tex new file mode 100644 index 0000000..df53f70 --- /dev/null +++ b/buch/chapters/95-homologie/images/gausshomoex.tex @@ -0,0 +1,120 @@ +% +% gausshomoex.tex -- Beispiel für die Bestimmung einer Basis von H_1 +% +% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule +% +\documentclass[tikz]{standalone} +\usepackage{amsmath} +\usepackage{times} +\usepackage{txfonts} +\usepackage{pgfplots} +\usepackage{csvsimple} +\usetikzlibrary{arrows,intersections,math} +\begin{document} +\def\skala{1} +\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala] + +\def\s{2.0} + +\def\punkt#1#2{({((#1)+0.5*(#2))*\s},{(#2)*\s*sqrt(3)/2})} + +\def\knoten#1#2#3{ + \fill[color=white] \punkt{#1}{#2} circle[radius=0.3]; + \node at \punkt{#1}{#2} {$#3$\strut}; + \draw \punkt{#1}{#2} circle[radius=0.3]; +} +\def\dreieck#1#2#3{ + \fill[color=gray] \punkt{#1}{#2} -- \punkt{#1+1}{#2} + -- \punkt{#1}{(#2)+1} -- cycle; + \node at \punkt{#1+0.3333}{#2+0.3333} {$#3$\strut}; + \draw[->,line width=1pt,shorten >= 0.3cm,shorten <= 0.3cm] + \punkt{#1}{#2} -- \punkt{#1+1}{#2}; + \draw[->,line width=1pt,shorten >= 0.3cm,shorten <= 0.3cm] + \punkt{#1+1}{#2} -- \punkt{#1}{#2+1}; + \draw[->,line width=1pt,shorten >= 0.3cm,shorten <= 0.3cm] + \punkt{#1}{#2+1} -- \punkt{#1}{#2}; +} + +\def\Dreieck#1#2#3{ + \fill[color=gray!50] \punkt{#1}{#2} -- \punkt{#1+1}{#2} + -- \punkt{#1+1}{(#2)-1} -- cycle; + \node at \punkt{#1+0.3333}{#2+0.3333} {$#3$\strut}; +} + +\def\kante#1#2#3{ + \fill[color=white,opacity=0.8] \punkt{#1}{#2} circle[radius=0.15]; + \node at \punkt{#1}{#2} {$\scriptstyle #3$}; +} + +\dreieck{0}{0}{1} +\dreieck{1}{0}{2} +\dreieck{2}{0}{3} +\dreieck{3}{0}{4} + +\dreieck{0}{1}{5} +\dreieck{2}{1}{6} + +\dreieck{0}{2}{7} +\dreieck{1}{2}{8} + +\dreieck{0}{3}{9} + + +\knoten{0}{0}{1} +\knoten{1}{0}{2} +\knoten{2}{0}{3} +\knoten{3}{0}{4} +\knoten{4}{0}{5} + +\knoten{0}{1}{6} +\knoten{1}{1}{7} +\knoten{2}{1}{8} +\knoten{3}{1}{9} + +\knoten{0}{2}{10} +\knoten{1}{2}{11} +\knoten{2}{2}{12} + +\knoten{0}{3}{13} +\knoten{1}{3}{14} + +\knoten{0}{4}{15} + +\kante{0.5}{0}{1} +\kante{1.5}{0}{2} +\kante{2.5}{0}{3} +\kante{3.5}{0}{4} + +\kante{0}{0.5}{5} +\kante{0.5}{0.5}{6} +\kante{1}{0.5}{7} +\kante{1.5}{0.5}{8} +\kante{2}{0.5}{9} +\kante{2.5}{0.5}{10} +\kante{3}{0.5}{11} +\kante{3.5}{0.5}{12} + +\kante{0.5}{1}{13} +\kante{2.5}{1}{14} + +\kante{0}{1.5}{15} +\kante{0.5}{1.5}{16} +\kante{2}{1.5}{17} +\kante{2.5}{1.5}{18} + +\kante{0.5}{2}{19} +\kante{1.5}{2}{20} + +\kante{0}{2.5}{21} +\kante{0.5}{2.5}{22} +\kante{1}{2.5}{23} +\kante{1.5}{2.5}{24} + +\kante{0.5}{3}{25} + +\kante{0}{3.5}{26} +\kante{0.5}{3.5}{27} + +\end{tikzpicture} +\end{document} + diff --git a/buch/chapters/95-homologie/images/homoboundaries.pdf b/buch/chapters/95-homologie/images/homoboundaries.pdf Binary files differnew file mode 100644 index 0000000..644f334 --- /dev/null +++ b/buch/chapters/95-homologie/images/homoboundaries.pdf diff --git a/buch/chapters/95-homologie/images/homoboundaries.tex b/buch/chapters/95-homologie/images/homoboundaries.tex new file mode 100644 index 0000000..ef8fd1a --- /dev/null +++ b/buch/chapters/95-homologie/images/homoboundaries.tex @@ -0,0 +1,114 @@ +% +% tikztemplate.tex -- template for standalon tikz images +% +% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule +% +\documentclass[tikz]{standalone} +\usepackage{amsmath} +\usepackage{times} +\usepackage{txfonts} +\usepackage{pgfplots} +\usepackage{csvsimple} +\usetikzlibrary{arrows,intersections,math} +\begin{document} +\def\skala{1} +\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala] + +\def\s{0.4} + +\def\punkt#1#2{({((#1)+0.5*(#2))*\s},{(#2)*\s*sqrt(3)/2})} +\def\A{\punkt{0}{0}} +\def\B{\punkt{1}{0}} +\def\C{\punkt{2}{0}} +\def\D{\punkt{3}{0}} +\def\E{\punkt{4}{0}} +\def\F{\punkt{0}{1}} +\def\G{\punkt{1}{1}} +\def\H{\punkt{2}{1}} +\def\I{\punkt{3}{1}} +\def\J{\punkt{0}{2}} +\def\K{\punkt{1}{2}} +\def\L{\punkt{2}{2}} +\def\M{\punkt{0}{3}} +\def\N{\punkt{1}{3}} +\def\O{\punkt{0}{4}} + +\def\dreieck#1#2#3{ + \fill[color=gray] \punkt{#1}{#2} -- \punkt{#1+1}{#2} + -- \punkt{#1}{(#2)+1} -- cycle; +} + +\def\blau#1#2{ + \draw[color=blue] \punkt{#1}{#2} -- \punkt{#1+1}{#2} + -- \punkt{#1}{(#2)+1} -- cycle; +} + +\def\gebiet{ + \dreieck{0}{0}{1} + \dreieck{1}{0}{2} + \dreieck{2}{0}{3} + \dreieck{3}{0}{4} + \dreieck{0}{1}{5} + \dreieck{2}{1}{6} + \dreieck{0}{2}{7} + \dreieck{1}{2}{8} + \dreieck{0}{3}{9} +} + +\begin{scope} +\gebiet +\blau{0}{0} +\node[color=blue] at ({2*\s},-0.5) {$\partial_2e_1^{(2)}$}; +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=3cm] +\gebiet +\blau{1}{0} +\node[color=blue] at ({2*\s},-0.5) {$\partial_2e_2^{(2)}$}; +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=6cm] +\gebiet +\blau{2}{0} +\node[color=blue] at ({2*\s},-0.5) {$\partial_2e_3^{(2)}$}; +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=9cm] +\gebiet +\blau{3}{0} +\node[color=blue] at ({2*\s},-0.5) {$\partial_2e_4^{(2)}$}; +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=1.5cm,yshift=2.59cm] +\gebiet +\blau{0}{1} +\node[color=blue] at ({2*\s},-0.5) {$\partial_2e_5^{(2)}$}; +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=7.5cm,yshift=2.59cm] +\gebiet +\blau{2}{1} +\node[color=blue] at ({2*\s},-0.5) {$\partial_2e_6^{(2)}$}; +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=3cm,yshift=5.19cm] +\gebiet +\blau{0}{2} +\node[color=blue] at ({2*\s},-0.5) {$\partial_2e_7^{(2)}$}; +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=6cm,yshift=5.19cm] +\gebiet +\blau{1}{2} +\node[color=blue] at ({2*\s},-0.5) {$\partial_2e_8^{(2)}$}; +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=4.5cm,yshift=7.79cm] +\gebiet +\blau{0}{3} +\node[color=blue] at ({2*\s},-0.5) {$\partial_2e_9^{(2)}$}; +\end{scope} + +\end{tikzpicture} +\end{document} + diff --git a/buch/chapters/95-homologie/images/homoclasses.pdf b/buch/chapters/95-homologie/images/homoclasses.pdf Binary files differnew file mode 100644 index 0000000..217ae75 --- /dev/null +++ b/buch/chapters/95-homologie/images/homoclasses.pdf diff --git a/buch/chapters/95-homologie/images/homoclasses.tex b/buch/chapters/95-homologie/images/homoclasses.tex new file mode 100644 index 0000000..e325d9b --- /dev/null +++ b/buch/chapters/95-homologie/images/homoclasses.tex @@ -0,0 +1,104 @@ +% +% tikztemplate.tex -- template for standalon tikz images +% +% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule +% +\documentclass[tikz]{standalone} +\usepackage{amsmath} +\usepackage{times} +\usepackage{txfonts} +\usepackage{pgfplots} +\usepackage{csvsimple} +\usetikzlibrary{arrows,intersections,math} +\begin{document} +\def\skala{1} +\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala] + +\definecolor{darkgreen}{rgb}{0,0.6,0} +\def\s{0.4} + +\def\punkt#1#2{({((#1)+0.5*(#2))*\s},{(#2)*\s*sqrt(3)/2})} +\def\A{\punkt{0}{0}} +\def\B{\punkt{1}{0}} +\def\C{\punkt{2}{0}} +\def\D{\punkt{3}{0}} +\def\E{\punkt{4}{0}} +\def\F{\punkt{0}{1}} +\def\G{\punkt{1}{1}} +\def\H{\punkt{2}{1}} +\def\I{\punkt{3}{1}} +\def\J{\punkt{0}{2}} +\def\K{\punkt{1}{2}} +\def\L{\punkt{2}{2}} +\def\M{\punkt{0}{3}} +\def\N{\punkt{1}{3}} +\def\O{\punkt{0}{4}} + +%\def\knoten#1#2#3{ +% \fill[color=white] \punkt{#1}{#2} circle[radius=0.3]; +% \node at \punkt{#1}{#2} {$#3$\strut}; +% \draw \punkt{#1}{#2} circle[radius=0.3]; +%} +\def\dreieck#1#2#3{ + \fill[color=gray] \punkt{#1}{#2} -- \punkt{#1+1}{#2} + -- \punkt{#1}{(#2)+1} -- cycle; +% \node at \punkt{#1+0.3333}{#2+0.3333} {$#3$\strut}; +% \draw[->,line width=1pt,shorten >= 0.3cm,shorten <= 0.3cm] +% \punkt{#1}{#2} -- \punkt{#1+1}{#2}; +% \draw[->,line width=1pt,shorten >= 0.3cm,shorten <= 0.3cm] +% \punkt{#1+1}{#2} -- \punkt{#1}{#2+1}; +% \draw[->,line width=1pt,shorten >= 0.3cm,shorten <= 0.3cm] +% \punkt{#1}{#2+1} -- \punkt{#1}{#2}; +} + +%\def\Dreieck#1#2#3{ +% \fill[color=gray!50] \punkt{#1}{#2} -- \punkt{#1+1}{#2} +% -- \punkt{#1+1}{(#2)-1} -- cycle; +% \node at \punkt{#1+0.3333}{#2+0.3333} {$#3$\strut}; +%} + +%\def\kante#1#2#3{ +% \fill[color=white,opacity=0.8] \punkt{#1}{#2} circle[radius=0.15]; +% \node at \punkt{#1}{#2} {$\scriptstyle #3$}; +%} + +\def\gebiet{ + \dreieck{0}{0}{1} + \dreieck{1}{0}{2} + \dreieck{2}{0}{3} + \dreieck{3}{0}{4} + \dreieck{0}{1}{5} + \dreieck{2}{1}{6} + \dreieck{0}{2}{7} + \dreieck{1}{2}{8} + \dreieck{0}{3}{9} +} + +\begin{scope} +\gebiet +\draw[color=darkgreen] \B -- \G -- \J -- \F -- cycle; +\node[color=darkgreen] at ({2*\s},-0.5) {$z_5'$}; +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=2cm] +\gebiet +\draw[color=darkgreen] \D -- \I -- \L -- \H -- cycle; +\node[color=darkgreen] at ({2*\s},-0.5) {$z_6'$}; +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=4cm] +\gebiet +\draw[color=darkgreen] \C -- \L -- \N -- \K -- \M -- \J -- cycle; +\node[color=darkgreen] at ({2*\s},-0.5) {$z_9'$}; +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=6cm] +\gebiet +\draw[color=darkgreen] \K -- \N -- \O -- \M -- cycle; +\node[color=darkgreen] at ({2*\s},-0.5) {$z_{12}'$}; +\end{scope} + + +\end{tikzpicture} +\end{document} + diff --git a/buch/chapters/95-homologie/images/homocycles.pdf b/buch/chapters/95-homologie/images/homocycles.pdf Binary files differnew file mode 100644 index 0000000..075bb65 --- /dev/null +++ b/buch/chapters/95-homologie/images/homocycles.pdf diff --git a/buch/chapters/95-homologie/images/homocycles.tex b/buch/chapters/95-homologie/images/homocycles.tex new file mode 100644 index 0000000..898cac6 --- /dev/null +++ b/buch/chapters/95-homologie/images/homocycles.tex @@ -0,0 +1,157 @@ +% +% tikztemplate.tex -- template for standalon tikz images +% +% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule +% +\documentclass[tikz]{standalone} +\usepackage{amsmath} +\usepackage{times} +\usepackage{txfonts} +\usepackage{pgfplots} +\usepackage{csvsimple} +\usetikzlibrary{arrows,intersections,math} +\begin{document} +\def\skala{1} +\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala] + +\def\s{0.4} + +\def\punkt#1#2{({((#1)+0.5*(#2))*\s},{(#2)*\s*sqrt(3)/2})} +\def\A{\punkt{0}{0}} +\def\B{\punkt{1}{0}} +\def\C{\punkt{2}{0}} +\def\D{\punkt{3}{0}} +\def\E{\punkt{4}{0}} +\def\F{\punkt{0}{1}} +\def\G{\punkt{1}{1}} +\def\H{\punkt{2}{1}} +\def\I{\punkt{3}{1}} +\def\J{\punkt{0}{2}} +\def\K{\punkt{1}{2}} +\def\L{\punkt{2}{2}} +\def\M{\punkt{0}{3}} +\def\N{\punkt{1}{3}} +\def\O{\punkt{0}{4}} + +%\def\knoten#1#2#3{ +% \fill[color=white] \punkt{#1}{#2} circle[radius=0.3]; +% \node at \punkt{#1}{#2} {$#3$\strut}; +% \draw \punkt{#1}{#2} circle[radius=0.3]; +%} +\def\dreieck#1#2#3{ + \fill[color=gray] \punkt{#1}{#2} -- \punkt{#1+1}{#2} + -- \punkt{#1}{(#2)+1} -- cycle; +% \node at \punkt{#1+0.3333}{#2+0.3333} {$#3$\strut}; +% \draw[->,line width=1pt,shorten >= 0.3cm,shorten <= 0.3cm] +% \punkt{#1}{#2} -- \punkt{#1+1}{#2}; +% \draw[->,line width=1pt,shorten >= 0.3cm,shorten <= 0.3cm] +% \punkt{#1+1}{#2} -- \punkt{#1}{#2+1}; +% \draw[->,line width=1pt,shorten >= 0.3cm,shorten <= 0.3cm] +% \punkt{#1}{#2+1} -- \punkt{#1}{#2}; +} + +%\def\Dreieck#1#2#3{ +% \fill[color=gray!50] \punkt{#1}{#2} -- \punkt{#1+1}{#2} +% -- \punkt{#1+1}{(#2)-1} -- cycle; +% \node at \punkt{#1+0.3333}{#2+0.3333} {$#3$\strut}; +%} + +%\def\kante#1#2#3{ +% \fill[color=white,opacity=0.8] \punkt{#1}{#2} circle[radius=0.15]; +% \node at \punkt{#1}{#2} {$\scriptstyle #3$}; +%} + +\def\gebiet{ + \dreieck{0}{0}{1} + \dreieck{1}{0}{2} + \dreieck{2}{0}{3} + \dreieck{3}{0}{4} + \dreieck{0}{1}{5} + \dreieck{2}{1}{6} + \dreieck{0}{2}{7} + \dreieck{1}{2}{8} + \dreieck{0}{3}{9} +} + +\begin{scope} +\gebiet +\draw[color=red] \A -- \B -- \F -- cycle; +\node[color=red] at ({2*\s},-0.5) {$z_1$}; +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=2cm] +\gebiet +\draw[color=red] \B -- \C -- \G -- cycle; +\node[color=red] at ({2*\s},-0.5) {$z_2$}; +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=4cm] +\gebiet +\draw[color=red] \C -- \D -- \H -- cycle; +\node[color=red] at ({2*\s},-0.5) {$z_3$}; +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=6cm] +\gebiet +\draw[color=red] \D -- \E -- \I -- cycle; +\node[color=red] at ({2*\s},-0.5) {$z_4$}; +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=8cm] +\gebiet +\draw[color=red] \A -- \B -- \G -- \F -- cycle; +\node[color=red] at ({2*\s},-0.5) {$z_5$}; +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=10cm] +\gebiet +\draw[color=red] \C -- \D -- \I -- \H -- cycle; +\node[color=red] at ({2*\s},-0.5) {$z_6$}; +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=12cm] +\gebiet +\draw[color=red] \A -- \B -- \G -- \J -- \F -- cycle; +\node[color=red] at ({2*\s},-0.5) {$z_7$}; +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=0cm,yshift=-3cm] +\gebiet +\draw[color=red] \C -- \D -- \I -- \L -- \H -- cycle; +\node[color=red] at ({2*\s},-0.5) {$z_8$}; +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=2cm,yshift=-3cm] +\gebiet +\draw[color=red] \A -- \B -- \C -- \H -- \L -- \K -- \J -- \F -- cycle; +\node[color=red] at ({2*\s},-0.5) {$z_9$}; +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=4cm,yshift=-3cm] +\gebiet +\draw[color=red] \J -- \K -- \M -- cycle; +\node[color=red] at ({2*\s},-0.5) {$z_{10}$}; +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=6cm,yshift=-3cm] +\gebiet +\draw[color=red] \A -- \B -- \C -- \H -- \L -- \N -- \K -- \J -- \F -- cycle; +\node[color=red] at ({2*\s},-0.5) {$z_{11}$}; +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=8cm,yshift=-3cm] +\gebiet +\draw[color=red] \J -- \K -- \N -- \M -- cycle; +\node[color=red] at ({2*\s},-0.5) {$z_{12}$}; +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=10cm,yshift=-3cm] +\gebiet +\draw[color=red] \J -- \K -- \N -- \O -- \M -- cycle; +\node[color=red] at ({2*\s},-0.5) {$z_{13}$}; +\end{scope} + + +\end{tikzpicture} +\end{document} + diff --git a/buch/chapters/95-homologie/induzierteabb.tex b/buch/chapters/95-homologie/induzierteabb.tex new file mode 100644 index 0000000..13591d7 --- /dev/null +++ b/buch/chapters/95-homologie/induzierteabb.tex @@ -0,0 +1,204 @@ +\subsection{Induzierte Abbildung +\label{buch:subsection:induzierte-abbildung}} +Früher haben wurde eine Abbildung $f_*$ zwischen Kettenkomplexen $C_*$ und +$D_*$ so definiert, +dass sie mit den Randoperatoren verträglich sein muss. +Diese Forderung bewirkt, dass sich auch eine lineare Abbildung +\[ +H_k(f) \colon H_k(C) \to H_k(D) +\] +zwischen den Homologiegruppen ergibt, wie wir nun zeigen wollen. + +\subsubsection{Definition der induzierten Abbildung} +Um eine Abbildung von $H_k(C)$ nach $H_k(D)$ zu definieren, müssen wir +zu einem Element von $H_k(C)$ ein Bildelement konstruieren. +Ein Element in $H_k(C)$ ist eine Menge von Zyklen in $Z^C_k$, die sich +nur um einen Rand in $B_k$ unterscheiden. +Wir wählen also einen Zyklus $z\in Z_k$ und bilden ihn auf $f_k(z)$ ab. +Wegen $\partial^D_kf(z)=f\partial^C_kz = f(0) =0 $ ist auch $f_k(z)$ +ein Zyklus. +Wir müssen jetzt aber noch zeigen, dass eine andere Wahl des Zyklus +das gleiche Element in $H_k(D)$ ergibt. +Dazu genügt es zu sehen, dass sich $f(z)$ höchstens um einen Rand +ändert, wenn man $z$ um einen Rand ändert. +Sei also $b\in B^C_k$ ein Rand, es gibt also ein $w\in C_{k+1}$ mit +$\partial^C_{k+1}w=b$. +Dann gilt aber auch +\[ +f_k(z+b) += +f_k(z) + f_k(b) += +f_k(z) + f_k(\partial^C_{k+1}w) += +f_k(z) + \partial^D_{k+1}(f_k(w)). +\] +Der letzte Term ist ein Rand in $D_k$, somit ändert sich $f_k(z)$ nur +um diesen Rand, wenn man $z$ um einen Rand ändert. +$f_k(z)$ und $f_k(z+b)$ führen auf die selbe Homologieklasse. + +\subsubsection{Matrixdarstellung} +In Abschnitt~\ref{buch:subsection:basiswahl} wurde gezeigt, wie man +für die Vektorräume der Zyklen eine Basis derart finden kann, +dass die Ränder von einer Teilmenge der Basis aufgespannt werden. +Eine solche Basis kann man immer erweitern zu einer Basis von $C_k$. +Für das Folgende bezeichnen wir die Vektoren einer solche Basis von $C_k$ +mit +\[ +\{ +b_1,\dots, b_r, +z_1,\dots,z_l, +c_1,\dots,c_s +\}. +\] +wobei die Vektoren die folgende Bedeutung haben: +\begin{center} +\begin{tabular}{|l|l|} +\hline +Vektoren&Bedeutung\\ +\hline +$b_1,\dots,b_r$ & Basis für $B_k(C)$ \\ +$z_1,\dots,z_l$ & zusätzliche Vektoren für eine Basis von $Z_k(C)$ \\ +$c_1,\dots,c_s$ & zusätzliche Vektoren für eine Basis von $C_k$ \\ +\hline +\end{tabular} +\end{center} + +Wählt man eine Basis dieser Art sowohl in $C_*$ wie auch in $D_*$, +dann kann man die induzierte Abbildung als $3\times 3$-Blockmatrix +schreiben. +Man verwendet dabei, dass $f_k$ die Unterräume $B_k(C)$ und +$Z_k(C)$ in die entsprechenden Unterräume $B_k(D)$ und $Z_k(D)$ +abbildet, also +\[ +f_k(B_k(C)) \subset B_k(D) +\qquad\text{und}\qquad +f_k(Z_k(C)) \subset Z_k(D). +\] +In der Matrixdarstellung äussert sich das darin, dass die Blöcke +links unten zu Null werden. +Die Matrixdarstellung von $f_k$ hat daher die Form +\[ +f_k += +\begin{pmatrix} +f_{k,B} & * & * \\ + 0 & f_{k,Z} & * \\ + 0 & 0 & f_{k,*} +\end{pmatrix}. +\] +Genauso kann man natürlich auch die Randoperatoren in dieser Basis +ausdrücken. +Sie bilden die Zyklen auf $0$ ab und aus den Vektoren $c_1,\dots,c_s$ +werden Ränder. +Die Matrix hat daher die Form +\[ +\partial_k += +\begin{pmatrix} +0& 0 & \Delta_k \\ +0& 0 & 0 \\ +0& 0 & 0 +\end{pmatrix} +\] +\begin{figure} +\centering +\includegraphics{chapters/95-homologie/images/complexbasis.pdf} +\caption{Basiswahl für den Kettenkomplex $C_k$. +Der Randoperator $\partial_k$ bildet $Z_k$ auf $0$ ab, der blaue +Unterraum, aufgespannt von den Vektoren $c_i$, wird bijektiv auf $B_{k-1}$ +abgebildet. +Eine Basis kann immer so gefunden werden, dass die Vektoren $c_i$ +von $\partial_k$ auf die Basisvektoren von $B_{k-1}$ abgebildet werden. +In dieser Basis ist $\Delta_k$ eine Einheitsmatrix. +\label{buch:homologie:fig:komplexbasis}} +\end{figure}% +Die Bedingung \eqref{buch:komplex:abbildung} für die Komplexabbildung +bekommt jetzt die Matrixform +\begin{equation} +\left. +\begin{aligned} +\partial_k^{D}\circ f_k +&= +\begin{pmatrix} +0&0&\Delta_k^{(D)}\\ +0&0&0\\ +0&0&0 +\end{pmatrix} +\begin{pmatrix} +f_{k,B} & * & * \\ + 0 & f_{k,Z} & * \\ + 0 & 0 & f_{k,*} +\end{pmatrix} += +\begin{pmatrix} +0&0&\Delta_k^{(D)}f_{k,*}\\ +0&0&0\\ +0&0&0 +\end{pmatrix} +\\ +f_{k-1}\circ \partial_k^C +&= +\begin{pmatrix} +f_{k-1,B}& * & * \\ + 0 &f_{k-1,Z}& * \\ + 0 & 0 &f_{k-1,*} +\end{pmatrix} +\begin{pmatrix} +0&0&\Delta_k^{(C)}\\ +0&0&0\\ +0&0&0 +\end{pmatrix} += +\begin{pmatrix} +0&0&f_{k-1,B}\Delta_k^{(C)}\\ +0&0&0\\ +0&0&0 +\end{pmatrix} +\end{aligned} +\right\} +\Rightarrow +\Delta_k^{(D)}f_{k,*} += +f_{k-1,B}\Delta_k^{(C)}. +\label{buch:homologie:matrixform} +\end{equation} +Für die induzierte Abbildung in Homologie ist ausschliesslich der +Block $f_{k,Z}$ notwendig, die Matrix von $H_k(f)$ in der gewählten +Basis von $H_k(C)$ bzw.~$H_k(D)$ ist also genau die Matrix $f_{k,Z}$. + + +Wie Abbildung~\ref{buch:homologie:fig:komplexbasis} können die +Basisvektoren $c_*$ in $C_k$ so gewählt werden, dass sie vom Randoperator +$\partial_k$ auf die Basisvektoren von $Z_{k-1}$ abgebildet werden. +Bei dieser Wahl wird die Matrix $\Delta_k$ eine Einheitsmatrix. + +\subsubsection{Spur} +Wir betrachten jetzt den Fall einer Selbstabbildung $f_*\colon C_*\to C_*$. +Die Basis soll so gewählt werden, dass $\Delta_k$ eine Einheitsmatrix ist. +Aus~\eqref{buch:homologie:matrixform} kann man ablesen, dass für diese +Basiswahl $f_{k,*}=f_{k-1,B}$ gilt. +Die Matrizen von $f_k$ haben daher die Form +\[ +f_k += +\begin{pmatrix} +f_{k,B} & * & * \\ + 0 & f_{k,Z} & * \\ + 0 & 0 & f_{k-1,B} +\end{pmatrix}. +\] +Entsprechend ist die Spur +\begin{equation} +\operatorname{Spur} f_k += +\operatorname{Spur} f_{k,B} ++ +\operatorname{Spur} f_{k,Z} ++ +\operatorname{Spur} f_{k-1,B}. +\label{buch:homologie:eqn:spur} +\end{equation} + + + diff --git a/buch/chapters/95-homologie/komplex.tex b/buch/chapters/95-homologie/komplex.tex index fa2d8e1..9787bb2 100644 --- a/buch/chapters/95-homologie/komplex.tex +++ b/buch/chapters/95-homologie/komplex.tex @@ -56,7 +56,7 @@ für jedes $k$ \circ f_{k} = -f_{k+1} +f_{k-1} \circ \partial^C_k \label{buch:komplex:abbildung} @@ -69,31 +69,33 @@ kommutatives Diagramm dargestellt werden. \begin{equation} \begin{tikzcd} 0 - & C_0 \arrow[l, "\partial_0^C"] + & C_0 \arrow[l, "\partial_0^C" above] \arrow[d, "f_0"] - & C_1 \arrow[l,"\partial_1^C"] + & C_1 \arrow[l,"\partial_1^C" above] \arrow[d, "f_1"] - & C_2 \arrow[l,"\partial_2^C"] + & C_2 \arrow[l,"\partial_2^C" above] \arrow[d, "f_2"] & \dots \arrow[l] - \arrow[l, "\partial_{k-1}^C"] - & C_k - \arrow[l, "\partial_k^C"] - \arrow[d, "f_k"] - & C_{k+1}\arrow[l, "\partial_{k+1}^C"] - \arrow[d, "f_{k+1}"] + \arrow[l, "\partial_{3}^C" above] + & C_{k-1} + \arrow[l, "\partial_{k-1}^C" above] + \arrow[d, "f_{k-1}"] + & C_{k}\arrow[l, "\partial_{k}^C" above] + \arrow[d, "f_{k}"] & \dots + \arrow[l,"\partial_{k+1}^C" above] \\ 0 - & D_0 \arrow[l, "\partial_0^D"] - & D_1 \arrow[l,"\partial_1^D"] - & D_2 \arrow[l,"\partial_2^D"] + & D_0 \arrow[l, "\partial_0^D" above] + & D_1 \arrow[l,"\partial_1^D" above] + & D_2 \arrow[l,"\partial_2^D" above] & \dots \arrow[l] - \arrow[l, "\partial_{k-1}^D"] - & D_k - \arrow[l, "\partial_k^D"] - & D_{k+1}\arrow[l, "\partial_{k+1}^D"] + \arrow[l, "\partial_{3}^D" above] + & D_{k-1} + \arrow[l, "\partial_{k-1}^D" above] + & D_{k}\arrow[l, "\partial_{k}^D" above] & \dots + \arrow[l,"\partial_{k+1}^D" above] \end{tikzcd} \label{buch:komplex:abbcd} \end{equation} diff --git a/buch/chapters/95-homologie/simplex.tex b/buch/chapters/95-homologie/simplex.tex index 0cf4aa7..3bf1004 100644 --- a/buch/chapters/95-homologie/simplex.tex +++ b/buch/chapters/95-homologie/simplex.tex @@ -3,14 +3,14 @@ % % (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule % -\section{Simplices +\section{Simplizes \label{buch:section:simplexe}} -\rhead{Simplices} +\rhead{Simplizes} Die Idee, das Dreieck und seinen Rand zu unterscheiden verlangt, dass wir zunächst Dreiecke und deren höherdimensionale Verallgemeinerungen, die sogenannten Simplizes entwickeln müssen. -\subsection{Simplices und Rand +\subsection{Simplizes und Rand \label{buch:subsection:simplices}} \subsubsection{Rand eines Dreiecks} diff --git a/buch/papers/clifford/3d/Makefile b/buch/papers/clifford/3d/Makefile new file mode 100644 index 0000000..147ca81 --- /dev/null +++ b/buch/papers/clifford/3d/Makefile @@ -0,0 +1,38 @@ +# +# Makefile +# +# (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule +# +all: dq.jpg q23.jpg q31.jpg drehung.jpg dq.pdf qq.pdf drehung.pdf + +size="+W3840 +H2160" + +dq.png: dq.pov common.inc + povray +A0.1 $(size) -Odq.png dq.pov +dq.jpg: dq.png Makefile + convert -extract 1600x1400+1500+60 dq.png -density 300 -units PixelsPerInch dq.jpg +dq.pdf: dq.jpg dq.tex + pdflatex dq.tex + +extract="1200x1200+1450+350" + +q23.png: q23.pov common.inc + povray +A0.1 $(size) -Oq23.png q23.pov +q23.jpg: q23.png Makefile + convert -extract $(extract) q23.png -density 300 -units PixelsPerInch q23.jpg + +q31.png: q31.pov common.inc + povray +A0.1 $(size) -Oq31.png q31.pov +q31.jpg: q31.png Makefile + convert -extract $(extract) q31.png -density 300 -units PixelsPerInch q31.jpg + +qq.pdf: qq.tex q31.jpg q23.jpg + pdflatex qq.tex + +drehung.png: drehung.pov common.inc + povray +A0.1 $(size) -Odrehung.png drehung.pov +drehung.jpg: drehung.png Makefile + convert -extract 1600x1450+1400+50 drehung.png -density 300 -units PixelsPerInch drehung.jpg +drehung.pdf: drehung.tex drehung.jpg + pdflatex drehung.tex + diff --git a/buch/papers/clifford/3d/common.inc b/buch/papers/clifford/3d/common.inc new file mode 100644 index 0000000..55bf6e1 --- /dev/null +++ b/buch/papers/clifford/3d/common.inc @@ -0,0 +1,271 @@ +// +// common.inc +// +// (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule +// +#version 3.7; +#include "colors.inc" + +global_settings { + assumed_gamma 1 +} + +#declare imagescale = 0.14; +#declare r = 0.02; +#declare thick = 0.040; + +camera { + location <40, 12, 15> + look_at <0, 0, 0> + right 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e3 + } + triangle { + center + r1 * (cos(phi ) * e1 + sin(phi ) * e2) - h * e3, + center + r1 * (cos(phi+phistep) * e1 + sin(phi+phistep) * e2) - h * e3, + center + r1 * (cos(phi+phistep) * e1 + sin(phi+phistep) * e2) + h * e3 + } + triangle { + center + r1 * (cos(phi ) * e1 + sin(phi ) * e2) - h * e3, + center + r1 * (cos(phi+phistep) * e1 + sin(phi+phistep) * e2) + h * e3, + center + r1 * (cos(phi ) * e1 + sin(phi ) * e2) + h * e3 + } + triangle { + center + r2 * (cos(phi ) * e1 + sin(phi ) * e2) - h * e3, + center + r2 * (cos(phi+phistep) * e1 + sin(phi+phistep) * e2) - h * e3, + center + r2 * (cos(phi+phistep) * e1 + sin(phi+phistep) * e2) + h * e3 + } + triangle { + center + r2 * (cos(phi ) * e1 + sin(phi ) * e2) - h * e3, + center + r2 * (cos(phi+phistep) * e1 + sin(phi+phistep) * e2) + h * e3, + center + r2 * (cos(phi ) * e1 + sin(phi ) * e2) + h * e3 + } + #declare phi = phi + phistep; + #end + + triangle { + center + r1 * e1 - h * e3, + center + r1 * e1 + h * e3, + center + r2 * e1 + h * e3 + } + triangle { + center + r2 * e1 - h * e3, + center + r2 * e1 + h * e3, + center + r1 * e1 - h * e3 + } + triangle { + center + r1 * cos(phi) * e1 + r1 * sin(phi) * e2 - h * e3, + center + r2 * cos(phi) * e1 + r2 * sin(phi) * e2 - h * e3, + center + 0.5*(r1+r2) * (cos(phi + pi/12) * e1 + sin(phi + pi/12) * e2) - h * e3 + } + triangle { + center + r1 * cos(phi) * e1 + r1 * sin(phi) * e2 + h * e3, + center + r2 * cos(phi) * e1 + r2 * sin(phi) * e2 + h * e3, + center + 0.5*(r1+r2) * (cos(phi + pi/12) * e1 + sin(phi + pi/12) * e2) + h * e3 + } + triangle { + center + r1 * cos(phi) * e1 + r1 * sin(phi) * e2 - h * e3, + center + 0.5*(r1+r2) * (cos(phi + pi/12) * e1 + sin(phi + pi/12) * e2) - h * e3 + center + r1 * cos(phi) * e1 + r1 * sin(phi) * e2 + h * e3 + } + triangle { + center + 0.5*(r1+r2) * (cos(phi + pi/12) * e1 + sin(phi + pi/12) * e2) - h * e3 + center + r1 * cos(phi) * e1 + r1 * sin(phi) * e2 + h * e3, + center + 0.5*(r1+r2) * (cos(phi + pi/12) * e1 + sin(phi + 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+mesh { + #declare vlu = center - r * e1 - r * e2 - h * e3; + #declare vlo = center - r * e1 - r * e2 + h * e3; + #declare vru = center - r * e1 + r * e2 - h * e3; + #declare vro = center - r * e1 + r * e2 + h * e3; + #declare hlu = center + r * e1 - r * e2 - h * e3; + #declare hlo = center + r * e1 - r * e2 + h * e3; + #declare hru = center + r * e1 + r * e2 - h * e3; + #declare hro = center + r * e1 + r * e2 + h * e3; + triangle { vlu, vru, vro } + triangle { vlu, vro, vlo } + + triangle { vru, hru, hro } + triangle { vru, hro, vro } + + triangle { hru, hlu, hlo } + triangle { hru, hlo, hro } + + triangle { hlu, vlu, vlo } + triangle { hlu, vlo, hlo } + + triangle { vlu, vru, hru } + triangle { vlu, hru, hlu } + + triangle { vlo, vro, hro } + triangle { vlo, hro, hlo } + + pigment { + color rgb<0.6,0.6,1> + } + finish { + specular 0.96 + metallic + } +} + +#if (vlength(axis) > 0.1) +cone { + center + 1.19 * h * e3, r, center + 2 * r * e3, 0 + pigment { + color rgbt<0.6,0.6,1,0.8> + } 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b/buch/papers/clifford/3d/dq.pdf diff --git a/buch/papers/clifford/3d/dq.pov b/buch/papers/clifford/3d/dq.pov new file mode 100644 index 0000000..762eee2 --- /dev/null +++ b/buch/papers/clifford/3d/dq.pov @@ -0,0 +1,30 @@ +// +// dq.pov -- Drehung und Quaternion +// +// (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule +// +#include "common.inc" + +arrow(<0,0,0>, <1, sqrt(2), 2>, r, Red) + +#declare r = 0.2 * r; + +#declare drehwinkel = 0.95 * 2*pi/3 * 3; +#declare drehwinkel23 = drehwinkel; +#declare drehwinkel12 = drehwinkel / sqrt(2); +#declare drehwinkel13 = drehwinkel / 2; + +circlearrow(<1,0,0>, <0,0,1>, <1, sqrt(2), 0>, 1, thick, drehwinkel23, 1) +circlearrow(<1,0,0>, <0,1,0>, <1, 0, 2>, sqrt(2)/2, thick, drehwinkel12, 1) +circlearrow(<0,0,1>, <1,0,0>, <0, sqrt(2), 2>, 0.5, thick, drehwinkel13, 1) + +#declare l = 2.8; +#declare h = 0.0001; +union { + box { <-l,-l,-h>, <l,l,-h> } + box { <-l,-h,-l>, <l,-h,l> } + box { <-h,-l,-l>, <-h,l,l> } + pigment { + color rgbt<0.6,0.6,0.6,0.0> + } +} diff --git a/buch/papers/clifford/3d/dq.tex b/buch/papers/clifford/3d/dq.tex new file mode 100644 index 0000000..6b28452 --- /dev/null +++ b/buch/papers/clifford/3d/dq.tex @@ -0,0 +1,51 @@ +% +% dq.tex +% +% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule +% +\documentclass[tikz]{standalone} +\usepackage{times} +\usepackage{amsmath} +\usepackage{txfonts} +\usepackage[utf8]{inputenc} +\usepackage{graphics} +\usetikzlibrary{arrows,intersections,math} +\usepackage{ifthen} +\begin{document} + +\definecolor{darkred}{rgb}{0.7,0,0} + +\newboolean{showgrid} +\setboolean{showgrid}{false} +\def\breite{6} +\def\hoehe{6} + +\begin{tikzpicture}[>=latex,thick] + +% Povray Bild +\node at (0,0) {\includegraphics[width=12cm]{dq.jpg}}; + +% Gitter +\ifthenelse{\boolean{showgrid}}{ +\draw[step=0.1,line width=0.1pt] (-\breite,-\hoehe) grid (\breite, \hoehe); +\draw[step=0.5,line width=0.4pt] (-\breite,-\hoehe) grid (\breite, \hoehe); +\draw (-\breite,-\hoehe) grid (\breite, \hoehe); +\fill (0,0) circle[radius=0.05]; +}{} + +\node at (-2.8,-2.7) {$O$}; +\node at (4.7,-3.4) {$a_1$}; +\node at (-2.6,5.2) {$a_2$}; +\fill[color=white,opacity=0.7] ({-5.7-0.25},{-4.8-0.15}) rectangle ({-5.7+0.25},{-4.8+0.2}); +\node at (-5.7,-4.8) {$a_3$}; + +\node[color=blue] at (-3.6,0.8) {$y\mathbf{e}_{23}$}; +\node[color=blue] at (2.1,0.9) {$x\mathbf{e}_{12}$}; +\node[color=blue] at (1.3,-3.7) {$z\mathbf{e}_{13}$}; + +\node[color=darkred] at (1.3,0.4) {$\vec{q}$}; + +\end{tikzpicture} + +\end{document} + diff --git a/buch/papers/clifford/3d/drehung.jpg b/buch/papers/clifford/3d/drehung.jpg Binary files differnew file mode 100644 index 0000000..2347296 --- /dev/null +++ b/buch/papers/clifford/3d/drehung.jpg diff --git a/buch/papers/clifford/3d/drehung.pdf b/buch/papers/clifford/3d/drehung.pdf Binary files differnew file mode 100644 index 0000000..bc8036e --- /dev/null +++ b/buch/papers/clifford/3d/drehung.pdf diff --git a/buch/papers/clifford/3d/drehung.pov b/buch/papers/clifford/3d/drehung.pov new file mode 100644 index 0000000..b86a2c5 --- /dev/null +++ b/buch/papers/clifford/3d/drehung.pov @@ -0,0 +1,87 @@ +// +// drehung.pov -- Drehung um (1,1,1) +// +// (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule +// +#include "common.inc" + +#declare n = vnormalize(<1,1,1>); +#declare V = <0,2.6,0>; +#declare W = <0,0,2.6>; + +#declare Vparallel = vdot(n, V) * n; +#declare Vperp = V - Vparallel; +#declare Wparallel = vdot(n, W) * n; +#declare Wperp = W - Wparallel; + +arrow(<0,0,0>, 2*n, thick, Red) + +arrow(<0,0,0>, V, thick, rgb<0.0,1.0,1.0>) +arrow(<0,0,0>, W, thick, rgb<0.0,1.0,1.0>) + +circlearrow(vnormalize(vcross(<-1,0,1>,n)), -0.01 * <1,1,1>, <0,0,0>, 1, 0.8*thick, 1.98*pi/3, 3) + +arrow(<0,0,0>, Vperp, 0.99*thick, Blue) +arrow(<0,0,0>, Wperp, 0.99*thick, Blue) + +arrow(Vperp, V, thick, Green) +arrow(Wperp, W, thick, Green) + +#declare l = 2.4; +intersection { + box { <-l,-l,-l>, <l,l,l> } + //cylinder { -n, n, 3 } + plane { n, 0.01 } + plane { -n, 0.01 } + pigment { + color rgbt<0.6,0.6,1.0,0.8> + } +} + +#declare e1 = vnormalize(Vperp); +#declare e3 = n; +#declare e2 = vnormalize(vcross(e3, e1)); +#declare r = vlength(Vperp); + +mesh { + #declare phi = 0; + #declare phimax = 2*pi/3; + #declare phistep = (phimax - phi) / N; + #while (phi < phimax - phistep/2) + triangle { + <0,0,0>, + r * (cos(phi ) * e1 + sin(phi ) * e2), + r * (cos(phi+phistep) * e1 + sin(phi+phistep) * e2) + } + #declare phi = phi + phistep; + #end + pigment { + color rgbt<0.2,0.2,1.0,0.4> + } +} + +mesh { + #declare phi = 0; + #declare phimax = 2*pi/3; + #declare phistep = (phimax - phi) / N; + #while (phi < phimax - phistep/2) + triangle { + r * (cos(phi ) * e1 + sin(phi ) * e2), + r * (cos(phi+phistep) * e1 + sin(phi+phistep) * e2), + r * (cos(phi ) * e1 + sin(phi ) * e2) + Vparallel + } + triangle { + r * (cos(phi+phistep) * e1 + sin(phi+phistep) * e2), + r * (cos(phi ) * e1 + sin(phi ) * e2) + Vparallel, + r * (cos(phi+phistep) * e1 + sin(phi+phistep) * e2) + Vparallel + } + #declare phi = phi + phistep; + #end + pigment { + color rgbt<0.2,1,0.2,0.4> + } +} + +bogen(r * e1, r * e2, <0,0,0>, 2*pi/3, Blue) +bogen(r * e1, r * e2, Vparallel, 2*pi/3, Green) + diff --git a/buch/papers/clifford/3d/drehung.tex b/buch/papers/clifford/3d/drehung.tex new file mode 100644 index 0000000..2ed6789 --- /dev/null +++ b/buch/papers/clifford/3d/drehung.tex @@ -0,0 +1,56 @@ +% +% drehung.tex +% +% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule +% +\documentclass[tikz]{standalone} +\usepackage{times} +\usepackage{amsmath} +\usepackage{txfonts} +\usepackage[utf8]{inputenc} +\usepackage{graphics} +\usetikzlibrary{arrows,intersections,math} +\usepackage{ifthen} +\begin{document} + +\definecolor{darkgreen}{rgb}{0,0.6,0} +\definecolor{darkred}{rgb}{0.6,0,0} + +\newboolean{showgrid} +\setboolean{showgrid}{false} +\def\breite{7} +\def\hoehe{6} + +\begin{tikzpicture}[>=latex,thick] + +% Povray Bild +\node at (0,0) {\includegraphics[width=13cm]{drehung.jpg}}; + +% Gitter +\ifthenelse{\boolean{showgrid}}{ +\draw[step=0.1,line width=0.1pt] (-\breite,-\hoehe) grid (\breite, \hoehe); +\draw[step=0.5,line width=0.4pt] (-\breite,-\hoehe) grid (\breite, \hoehe); +\draw (-\breite,-\hoehe) grid (\breite, \hoehe); +\fill (0,0) circle[radius=0.05]; +}{} + +\node at (6.1,-3.3) {$a_1$}; +\node at (-2.0,5.7) {$a_2$}; +\node at (-5.7,-4.9) {$a_3$}; + +\node[color=white] at (-1.9,4.4) {$\boldsymbol{v}$}; +\node[color=white] at (4.5,-2.7) {$\boldsymbol{v}''$}; + +\node[color=darkgreen] at (-3.3,4.4) {$\boldsymbol{v}_{\perp}$}; +\node[color=darkgreen] at (4.2,-4.3) {$\boldsymbol{v}''_{\perp}$}; + +\node[color=blue] at (-3.7,1.5) {$\boldsymbol{v}_{\|}$}; +\node[color=blue] at (1.9,-4.7) {$\boldsymbol{v}''_{\|}$}; + +\node[color=darkred] at (-1.6,-4.2) {$2\alpha=120^\circ$}; +\node[color=darkred] at (-4.9,-0.6) {$\boldsymbol{q}$}; + +\end{tikzpicture} + +\end{document} + diff --git a/buch/papers/clifford/3d/q23.jpg b/buch/papers/clifford/3d/q23.jpg Binary files differnew file mode 100644 index 0000000..929ef90 --- /dev/null +++ b/buch/papers/clifford/3d/q23.jpg diff --git a/buch/papers/clifford/3d/q23.pov b/buch/papers/clifford/3d/q23.pov new file mode 100644 index 0000000..2e55c96 --- /dev/null +++ b/buch/papers/clifford/3d/q23.pov @@ -0,0 +1,14 @@ +// +// q23.pov -- Drehung und Quaternion +// +// (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule +// +#include "common.inc" + +circlearrow(<1,0,0>, 0.01*<0,0,-1>, <0, 0, 0>, 1.0, thick, 0.98*pi/2, 4) + +bogen( <0,1.7,0>, <-1.7, 0, 0>, <0,0,0>, pi/2, Blue) + +arrow( <0,0,0>, <-2.0,0,0>, 0.99*thick, Blue) +arrow( <0,0,0>, <0,2.0,0>, 0.99*thick, Blue) +arrow( <0,0,0>, <0,0,2.0>, 0.99*thick, Red) diff --git a/buch/papers/clifford/3d/q31.jpg b/buch/papers/clifford/3d/q31.jpg Binary files differnew file mode 100644 index 0000000..c240b4f --- /dev/null +++ b/buch/papers/clifford/3d/q31.jpg diff --git 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2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule +% +\documentclass[tikz]{standalone} +\usepackage{times} +\usepackage{amsmath} +\usepackage{txfonts} +\usepackage[utf8]{inputenc} +\usepackage{graphics} +\usetikzlibrary{arrows,intersections,math} +\usepackage{ifthen} +\begin{document} + +\definecolor{darkred}{rgb}{0.7,0,0} + +\newboolean{showgrid} +\setboolean{showgrid}{false} +\def\breite{4} +\def\hoehe{4} + +\begin{tikzpicture}[>=latex,thick] + +% Povray Bild +\begin{scope}[xshift=-3.3cm] +\node at (0,0) {\includegraphics[width=6.3cm]{q23.jpg}}; +% Gitter +\ifthenelse{\boolean{showgrid}}{ +\draw[step=0.1,line width=0.1pt] (-\breite,-\hoehe) grid (\breite, \hoehe); +\draw[step=0.5,line width=0.4pt] (-\breite,-\hoehe) grid (\breite, \hoehe); +\draw (-\breite,-\hoehe) grid (\breite, \hoehe); +\fill (0,0) circle[radius=0.05]; +}{} +\fill[color=white,opacity=0.5] ({-0.6-0.3},{-0.2-0.2}) rectangle ({-0.6+0.3},{-0.2+0.2}); +\node[color=darkred] at (-0.6,-0.2) {$\boldsymbol{q}_{23}$}; +\node[color=blue] at (-0.4,2.7) {$\boldsymbol{v}$}; +\node[color=blue] at (0.7,0.4) {$\boldsymbol{v}''_{23}$}; +\node at (3.1,-1.4) {$a_1$}; +\node at (-2.7,-2.4) {$a_3$}; +\node at (-0.7,3.4) {$a_2$}; +\end{scope} + +\setboolean{showgrid}{false} + +\begin{scope}[xshift=3.3cm] +\node at (0,0) {\includegraphics[width=6.3cm]{q31.jpg}}; +% Gitter +\ifthenelse{\boolean{showgrid}}{ +\draw[step=0.1,line width=0.1pt] (-\breite,-\hoehe) grid (\breite, \hoehe); +\draw[step=0.5,line width=0.4pt] (-\breite,-\hoehe) grid (\breite, \hoehe); +\draw (-\breite,-\hoehe) grid (\breite, \hoehe); +\fill (0,0) circle[radius=0.05]; +}{} +\fill[color=white,opacity=0.5] ({-0.7-0.3},{-0.9-0.2}) rectangle ({-0.7+0.3},{-0.9+0.2}); +\node[color=darkred] at (-0.7,-0.9) {$\boldsymbol{q}_{13}$}; +\node[color=blue] at (0.7,0.4) {$\boldsymbol{v}''_{23}$}; +\node[color=blue] at (2.7,-0.7) {$\boldsymbol{v}''$}; +\node at (3.1,-1.4) {$a_1$}; +\node at (-2.7,-2.4) {$a_3$}; +\node at (-0.7,3.4) {$a_2$}; +\end{scope} + + +\end{tikzpicture} + +\end{document} + diff --git a/buch/papers/clifford/images/Makefile b/buch/papers/clifford/images/Makefile new file mode 100644 index 0000000..cc621fb --- /dev/null +++ b/buch/papers/clifford/images/Makefile @@ -0,0 +1,13 @@ +# +# Makefile +# +# (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule +# +all: spiegelung.pdf + +spiegelung.pdf: spiegelung.tex punkte.tex + pdflatex spiegelung.tex + +punkte.tex: spiegelung.m + octave spiegelung.m + diff --git a/buch/papers/clifford/images/punkte.tex b/buch/papers/clifford/images/punkte.tex new file mode 100644 index 0000000..41d2247 --- /dev/null +++ b/buch/papers/clifford/images/punkte.tex @@ -0,0 +1,21 @@ +\coordinate (A) at (2.300,1.700); +\coordinate (B) at (4.300,2.500); +\coordinate (C) at (2.800,2.700); +\coordinate (S) at (3.133,2.300); +\coordinate (G1) at (0.489,0.873); +\coordinate (G1oben) at (4.886,8.725); +\coordinate (G1unten) at (-4.886,-8.725); +\coordinate (G2) at (0.336,-0.942); +\coordinate (G2oben) at (3.363,-9.417); +\coordinate (G2unten) at (-3.363,9.417); +\coordinate (A1) at (0.248,2.849); +\coordinate (B1) at (-0.115,4.973); +\coordinate (C1) at (0.839,3.798); +\coordinate (S1) at (0.324,3.873); +\coordinate (A2) at (-1.997,2.048); +\coordinate (B2) at (-3.061,3.921); +\coordinate (C2) at (-3.055,2.407); +\coordinate (S2) at (-2.704,2.792); +\def\winkela{60.7512} +\def\winkelb{48.9027} +\coordinate (G) at (0.489,0.873); diff --git a/buch/papers/clifford/images/spiegelung.m b/buch/papers/clifford/images/spiegelung.m new file mode 100644 index 0000000..a086cb5 --- /dev/null +++ b/buch/papers/clifford/images/spiegelung.m @@ -0,0 +1,66 @@ +# +# spiegelung.m +# +# +fn = fopen("punkte.tex", "w"); + + +a = [ 2.3; 1.7 ]; +b = [ 4.3; 2.5 ]; +c = [ 2.8; 2.7 ]; +s = (a + b + c)/3; + +fprintf(fn, "\\coordinate (A) at (%.3f,%.3f);\n", a(1, 1), a(2, 1)); +fprintf(fn, "\\coordinate (B) at (%.3f,%.3f);\n", b(1, 1), b(2, 1)); +fprintf(fn, "\\coordinate (C) at (%.3f,%.3f);\n", c(1, 1), c(2, 1)); +fprintf(fn, "\\coordinate (S) at (%.3f,%.3f);\n", s(1, 1), s(2, 1)); + +n1 = [ -2.5; 1.4 ]; +n1 = n1 / norm(n1); +S1 = eye(2) - 2 * (n1 * n1'); +g1 = [ n1(2,1); -n1(1,1) ]; + +fprintf(fn, "\\coordinate (G1) at (%.3f,%.3f);\n", g1(1,1), g1(2,1)); +fprintf(fn, "\\coordinate (G1oben) at (%.3f,%.3f);\n", 10*g1(1,1), 10*g1(2,1)); +fprintf(fn, "\\coordinate (G1unten) at (%.3f,%.3f);\n", -10*g1(1,1), -10*g1(2,1)); + +n2 = [ 1.4; 0.5 ]; +n2 = n2 / norm(n2); +S2 = eye(2) - 2 * (n2 * n2'); +g2 = [ n2(2,1); -n2(1,1) ]; + +fprintf(fn, "\\coordinate (G2) at (%.3f,%.3f);\n", g2(1,1), g2(2,1)); +fprintf(fn, "\\coordinate (G2oben) at (%.3f,%.3f);\n", 10*g2(1,1), 10*g2(2,1)); +fprintf(fn, "\\coordinate (G2unten) at (%.3f,%.3f);\n", -10*g2(1,1), -10*g2(2,1)); + +D = S2 * S1; + +a1 = S1 * a; +b1 = S1 * b; +c1 = S1 * c; +s1 = S1 * s; + +fprintf(fn, "\\coordinate (A1) at (%.3f,%.3f);\n", a1(1, 1), a1(2, 1)); +fprintf(fn, "\\coordinate (B1) at (%.3f,%.3f);\n", b1(1, 1), b1(2, 1)); +fprintf(fn, "\\coordinate (C1) at (%.3f,%.3f);\n", c1(1, 1), c1(2, 1)); +fprintf(fn, "\\coordinate (S1) at (%.3f,%.3f);\n", s1(1, 1), s1(2, 1)); + +a2 = D * a; +b2 = D * b; +c2 = D * c; +s2 = D * s; + +fprintf(fn, "\\coordinate (A2) at (%.3f,%.3f);\n", a2(1, 1), a2(2, 1)); +fprintf(fn, "\\coordinate (B2) at (%.3f,%.3f);\n", b2(1, 1), b2(2, 1)); +fprintf(fn, "\\coordinate (C2) at (%.3f,%.3f);\n", c2(1, 1), c2(2, 1)); +fprintf(fn, "\\coordinate (S2) at (%.3f,%.3f);\n", s2(1, 1), s2(2, 1)); + +winkel1 = atan2(g1(2,1), g1(1,1)) * (180 / pi); +winkel2 = acosd(g1' * g2); + +fprintf(fn, "\\def\\winkela{%.4f}\n", winkel1); +fprintf(fn, "\\def\\winkelb{%.4f}\n", 180 - winkel2); + +fprintf(fn, "\\coordinate (G) at (%.3f,%.3f);\n", g1(1,1), g1(2,1)); + +fclose(fn); diff --git a/buch/papers/clifford/images/spiegelung.pdf b/buch/papers/clifford/images/spiegelung.pdf Binary files differnew file mode 100644 index 0000000..a17d369 --- /dev/null +++ b/buch/papers/clifford/images/spiegelung.pdf diff --git a/buch/papers/clifford/images/spiegelung.tex b/buch/papers/clifford/images/spiegelung.tex new file mode 100644 index 0000000..0960456 --- /dev/null +++ b/buch/papers/clifford/images/spiegelung.tex @@ -0,0 +1,85 @@ +% +% spiegelung.tex -- template for standalon tikz images +% +% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule +% +\documentclass[tikz]{standalone} +\usepackage{amsmath} +\usepackage{times} +\usepackage{txfonts} +\usepackage{pgfplots} +\usepackage{csvsimple} +\usetikzlibrary{arrows,intersections,math,calc} +\begin{document} +\def\skala{1.1} +\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala] + +\definecolor{darkgreen}{rgb}{0,0.6,0} + +\def\punkt#1{ +\fill #1 circle[radius=0.06]; +} + +\coordinate (M) at (0,0); + +\fill[color=blue] (M) circle[radius=0.06]; +\node[color=blue] at (M) [left] {$M$}; + +\input{punkte.tex} + +\fill[color=red!30] (A) -- (B) -- (C) -- cycle; +\draw[color=red] (A) -- (B) -- (C) -- cycle; +\node at (A) [below] {$A$}; +\node at (B) [above right] {$B$}; +\node at (C) [above] {$C$}; +\node at (S) {$\circlearrowleft$}; + +\fill[color=red!30] (A1) -- (B1) -- (C1) -- cycle; +\draw[color=red] (A1) -- (B1) -- (C1) -- cycle; +\node at (A1) [below] {$A'$}; +\node at (B1) [above] {$B'$}; +\node at (C1) [above right] {$C'$}; +\node at (S1) {$\circlearrowright$}; + +\fill[color=red!30] (A2) -- (B2) -- (C2) -- cycle; +\draw[color=red] (A2) -- (B2) -- (C2) -- cycle; +\node at (A2) [below] {$A''$}; +\node at (B2) [above] {$B''$}; +\node at (C2) [left] {$C''$}; +\node at (S2) {$\circlearrowleft$}; + +\draw[color=gray,dotted] (A) -- (A1); +\draw[color=gray,dotted] (B) -- (B1); +\draw[color=gray,dotted] (C) -- (C1); + +\draw[color=gray,dotted] (A1) -- (A2); +\draw[color=gray,dotted] (B1) -- (B2); +\draw[color=gray,dotted] (C1) -- (C2); + +\punkt{(A)} +\punkt{(B)} +\punkt{(C)} +\punkt{(A1)} +\punkt{(B1)} +\punkt{(C1)} +\punkt{(A2)} +\punkt{(B2)} +\punkt{(C2)} + +\fill[color=darkgreen!30] (M) -- (G1) arc ({\winkela}:{\winkela+\winkelb}:1) -- cycle; +\draw[color=darkgreen] (G1) arc ({\winkela}:{\winkela+\winkelb}:1); +\node[color=darkgreen] at ({\winkela+0.5*\winkelb}:0.7) {$\alpha$}; + +\node at ($6*(G1)$) [right] {$g\mathstrut$}; +\node at ($-5.6*(G2)$) [left] {$h\mathstrut$}; + +\clip (-3,-0.2) rectangle (4.5,5.5); + +\draw[line width=1pt] (G1oben) -- (G1unten); +\draw[line width=1pt] (G2oben) -- (G2unten); + +\fill[color=blue] (M) circle[radius=0.06]; + +\end{tikzpicture} +\end{document} + diff --git a/buch/papers/ifs/images/FIC.pdf b/buch/papers/ifs/images/FIC.pdf index 1c76dfe..525a857 100644 --- a/buch/papers/ifs/images/FIC.pdf +++ b/buch/papers/ifs/images/FIC.pdf @@ -1,7 +1,7 @@ %PDF-1.6
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In der Regel sind diese Bilder Fraktale. Wie es dazu kommt, und wie man mit IFS auch Bilder komprimieren kann, wollen wir in diesem Kapitel untersuchen. diff --git a/buch/papers/ifs/teil1.tex b/buch/papers/ifs/teil1.tex index a75b529..caba120 100644 --- a/buch/papers/ifs/teil1.tex +++ b/buch/papers/ifs/teil1.tex @@ -7,29 +7,27 @@ \label{ifs:section:teil1}} \rhead{Problemstellung} Bevor wir die IFS ansehen, schauen wir uns Fraktale genauer an. - - Über die genaue Definition von Fraktalen sind sich die Mathematiker nicht einig. -In diesem Kapitel orientieren wir uns an den Eigenschaften welche Kenneth Falconer in seinem Buch Fractal Geometry \cite{ifs:fractal-geometry} beschreibt. +In diesem Kapitel orientieren wir uns an den Eigenschaften, welche Kenneth Falconer in seinem Buch {\em Fractal Geometry} \cite{ifs:fractal-geometry} beschreibt. Von einem Fraktal $F$ können wir folgende Eigenschaften erwarten: \begin{enumerate} \item $F$ hat eine unendlich feine Struktur \item $F$ kann nicht mit der klassischen Geometrie beschrieben werden. \item Oftmals hat $F$ eine Form von Selbstähnlichkeit. - \item Die 'fraktale Dimension' ist grösser als die topologische Dimension + Man spricht von einer selbstähnlichen Menge, wenn sich diese Menge überdecken lässt mit echten Teilmengen, die zur ganzen Menge ähnlich sind. + \item Die `fraktale Dimension' ist grösser als die topologische Dimension. \item Viele Fraktale lassen sich auf eine simple Art definieren. Es genügen zum Beispiel nur wenige Funktionen, welche rekursiv ausgeführt werden, um ein Fraktal zu definieren. \end{enumerate} \subsection{Koch Kurve \label{ifs:subsection:lilkoch}} Diese Eigenschaften möchten wir nun am Beispiel der Koch Kurve näher anschauen. -In Abbildung \ref{ifs:kochkurve8} sehen wir die Koch Kurve. Sie besteht aus lauter kleineren Kopien von sich selber. -Den Konstruktionsvorgang ist in Abbildung \ref{ifs:kochconst} dargestellt. +In Abbildung \ref{ifs:kochkurve8} sehen wir die Koch Kurve. Sie besteht aus lauter kleineren Kopien von sich selbst. +Der Konstruktionsvorgang ist in Abbildung \ref{ifs:kochconst} dargestellt. Gestartet wird mit einer einzelnen Strecke der Länge $a$. Diese wird in ersten Schritt durch vier gleich langen Streckenabschnitte der Länge $\frac{a}{3}$ ersetzt. In \ref{ifs:kochconstb} ist die Anordnung dieser vier Streckenabschnitte ersichtlich. Dieser Schritt wird nun für jeden der resultierten Streckenabschnitten wiederholt. Die Kurve besteht also aus vier kleineren Kopien der ganzen Kurve, was auch unter Selbstähnlichkeit bekannt ist. -Man spricht von einer selbstähnlichen Menge, wenn sich diese Menge überdecken lässt mit echten Teilmengen, die zur ganzen Menge ähnlich sind. \begin{figure} @@ -66,7 +64,7 @@ berechnen. In jedem Schritt wird die Länge um den Faktor $\frac{4}{3}$ verlängert. Daraus resultiert, dass die Länge gegen $\infty$ divergiert. -Die Fläche unter der Kurve lässt sich folgendermassen berechnen +Die Fläche zwischen der Strecke von $O$ nach $(1,0)$ und der Kurve lässt sich folgendermassen berechnen \begin{align*} A_0 &= 0 \\ A_1 &= \left( \frac{a}{3}\right)^2 \frac{\sqrt{3}}{4} = a^2 \frac{\sqrt{3}}{36}\\ @@ -88,22 +86,22 @@ Wie wir sehen ist die Koch-Kurve ein Objekt mit endlicher Fläche, aber unendlic Zu guter Letzt bestimmen wir die Dimension der Kurve. Es gibt viele verschiedene Methoden die Dimension zu definieren. Diese können dann auch unterschiedliche Resultate liefern. Vor allem im Zusammenhang mit Fraktalen findet man in der Literatur unterschiedliche Arten. -In diesem Beispiel werden wir die Ähnlichkeits-Dimension \cite{ifs:fractal-geometry}. +Da die Kochsche Kurve selbstähnlich ist, ist die Ähnlichkeits-Dimension \cite{ifs:fractal-geometry} die angemessene Messzahl für die Dimension. Die Ähnlichkeits-Dimension $D$ ist das Verhältnis der Logarithmen der Anzahl Kopien $N$ des Originales und deren Skalierungsfaktor $\epsilon$ \begin{align*} D = - \frac{\log N}{\log \epsilon }. \end{align*} -Mit ihr kann man einfach die Dimension selbstähnlicher Mengen bestimmen. -Als Beispiel nehmen wir ein gleichseitiges Dreieck. Dieses besteht aus $N = 4$ Kopien mit halber ($\epsilon = 1/2$) Kantenlänge $l$, Abbildung \ref{ifs:trinagle}. +Die Ähnlichkeits-Dimension stimmt für viele gewöhnliche Geometrische Objekte mit der intuitiven Vorstellung von Dimension überein. +Zum Beispiel besteht ein Dreieck aus $N = 4$ Kopien mit halber ($\epsilon = 1/2$) Kantenlänge $l$, Abbildung \ref{ifs:trinagle}. Somit hat das Dreieck die Dimension $D = 2$. Die Koch Kurve besteht aus $N = 4$ Kopien mit Kantenlänge $\epsilon =l \cdot 1/3$. Ihre Ähnlichkeits-Dimension ist somit \begin{align*} D = - \frac{\log N }{\log \epsilon } = - \frac{\log 4 }{\log 1/3 } \approx 1.2619. \end{align*} -Wie wir nun sehen besitzt die Koch-Kurve alle oben beschriebenen Eigenschaften von Fraktalen. -Dies muss jedoch nicht bei allen Fraktalen der Fall. Sonst wäre die Frage nach einer 'richtigen' Definition einfach zu beantworten. +Wie wir nun sehen, besitzt die Koch-Kurve alle oben beschriebenen Eigenschaften von Fraktalen. +Dies muss jedoch nicht bei allen Fraktalen der Fall sein. Sonst wäre die Frage nach einer `richtigen' Definition einfach zu beantworten. \begin{figure} \centering \begin{tikzpicture} diff --git a/buch/papers/ifs/teil2.tex b/buch/papers/ifs/teil2.tex index fd10634..d0110ed 100644 --- a/buch/papers/ifs/teil2.tex +++ b/buch/papers/ifs/teil2.tex @@ -6,8 +6,9 @@ \section{Fraktale mit IFS \label{ifs:section:teil2}} \rhead{Teil 2} -Wollen wir nun eine bestimmte Art anschauen, wie man Fraktale machen kann. -Zur Veranschaulichung dieser Methode nehmen wir das Sierpinski Dreieck. +Wollen wir nun eine bestimmte Art anschauen, wie man Fraktale erzeugen kann. +Im Beispiel auf Seite \pageref{ifs:trinagle} haben wir ein Dreieck aus 4 skalierten Kopien zusammengefügt. +Lässt man die Kopie im Zentrum des Dreiecks weg, entsteht die Grundlage des sogenannten Sierpinski-Dreieck in Abbildung \ref{ifs:sierpinski10}. \begin{figure} \centering \includegraphics[width=0.5\textwidth]{papers/ifs/images/sierpinski} @@ -92,21 +93,22 @@ Man kann sogar noch einen Schritt weiter gehen, und sagen: Wenn wir die Funktion \label{ifs:sierpconst} \end{figure} Im Beispiel der Abbildung \ref{ifs:sierpconst} sehen wir, wie das Bild nach jeder Iteration dem Sierpinski-Dreieck ähnlicher wird. -Der Abstand zum Original wird immer kleiner, und konvergiert gegen null. +Der `Abstand' zum Original wird immer kleiner, und konvergiert gegen null. \subsection{Iterierte Funktionensysteme \label{ifs:subsection:IteratedFunktionensysteme}} In diesem Abschnitt wollen wir die Erkenntnis, wie wir aus einer beliebigen Menge ein Sierpinski-Dreieck generieren können, verallgemeinern. -$S_1,\dots,S_n$ sind Kontraktionen auf die Menge $D \subset \mathbb{R}^n$. Es gilt +$S_1,\dots,S_n$ sind Kontraktionen auf einer Menge $D \subset \mathbb{R}^n$. Es gilt \begin{align} |S_i(x) - S_i(y)| \leq c_i|x - y| \end{align} für jedes i mit einem $c_i < 1$. -Der Banachsche Fixpunktsatz besagt, dass für solche Kontraktionen ein Eindeutiges $A$ existiert, für das $S(A) = A$ gilt. +Man kann zeigen, dass für solche Kontraktionen ein eindeutiges $A$ existiert, für das $S_i(A) = A$ gilt. Den Beweis kann man in \cite{ifs:Rousseau2012} nachlesen. -Hat man nicht nur eine sondern mehrere Kontraktionen, dann existiert eine eindeutige kompakte Menge $F$ für die gilt + +Hat man nicht nur eine sondern mehrere Kontraktionen, dann existiert eine eindeutige kompakte Menge $F$, für die gilt \begin{equation} F = \bigcup\limits_{i = 1}^{m} S_i(F). \end{equation} @@ -115,17 +117,17 @@ Weiter definieren wir die Transformation S auf kompakte Mengen $E$ ohne die leer S(E) = \bigcup\limits_{i = 1}^m S_i(E). \label{ifs:transformation} \end{equation} -Wird diese Transformation Iterativ ausgeführt, das heisst $S^0(E) = E, S^k(E) = S(S^{k-1}(E))$, gilt +Wird diese Transformation iterativ ausgeführt, das heisst $S^0(E) = E, S^k(E) = S(S^{k-1}(E))$, gilt \begin{equation} F = \bigcap\limits_{k = 1}^{\infty} S^k(E). \label{ifs:ifsForm} \end{equation} -In Worte gefasst bedeutet das, dass jede Gruppe von Kontraktionen iterativ ausgeführt, gegen eine eindeutige Menge konvergiert. +In Worte gefasst bedeutet das, dass jede Gruppe von Kontraktionen iterativ ausgeführt gegen eine eindeutige Menge konvergiert. Diese Menge ist auch als Attraktor eines IFS bekannt. Der Beweis für die Existenz eines eindeutigen Attraktors ist in \cite{ifs:fractal-geometry} beschrieben. \subsection{Beispiel: Barnsley-Farn} -Der Barnsley-Farn, Abbildung \ref{ifs:farn}, ist ein Beispiel eines Fraktal, welches mit einem IFS generiert werden kann. +Der Barnsley-Farn, Abbildung \ref{ifs:farn}, ist ein Beispiel eines Fraktals, welches mit einem IFS generiert werden kann. Wie man schnell erkennen kann, besteht der Farn aus Blättern, welche eine grosse Ähnlichkeit zum ganzen Farn haben. Die vier affinen Transformationen \begin{align} @@ -153,7 +155,7 @@ Die vier affinen Transformationen \begin{pmatrix} 0 \\ 1.6 - \end{pmatrix}\\ + \end{pmatrix},\\ & {S_3(x,y)} = \begin{pmatrix} @@ -183,25 +185,25 @@ Die vier affinen Transformationen \begin{pmatrix} 0 \\ 0.44 - \end{pmatrix}\\ + \end{pmatrix},\\ \label{ifs:farnFormel} \end{align} -, welche für die konstruktion des Farns benötigt werden sind in der Abbildung \ref{ifs:farncolor} farblich dargestellt. +welche für die Konstruktion des Farns benötigt werden, sind in der Abbildung \ref{ifs:farncolor} farblich dargestellt. Das gesamte Farnblatt ist in der schwarzen Box. -Auf diese werden die Transformationen angewendet +Auf diese werden die Transformationen angewendet. $S_1$ erstellt den Stiel des Farnblattes (rot). -Die Transformation bildet das Gesamte Blatt auf die Y-Achse ab. +Die Transformation bildet das gesamte Blatt auf die $y$-Achse ab. $S_2$ (grün) erstellt den Hauptteil des Farnes. Sie verkleinert und dreht das gesamte Bild und stellt es auf das Ende des Stiels aus $S_1$. -$S_3$ bildet das gesamte Blatt auf das blaue Teilblatt unten Links ab. +$S_3$ bildet das gesamte Blatt auf das blaue Teilblatt unten links ab. $S_4$ spiegelt das Blatt und bildet es auf das magentafarbene Teilblatt ab. \subsection{Erzeugung eines Bildes zu einem IFS} -Es gibt zwei verschiedene Methoden um das Bild zu einem IFS zu erzeugen. +Es gibt zwei verschiedene Methoden, um das Bild zu einem IFS zu erzeugen. Die erste Methode ist wahrscheinlich die intuitivste. -Wir beginnen mit einm Startbild, zum Beispiel ein Schwarzes Quadrat, und bilden dieses mit den affinen Transformationen des IFS ab. -Das neue Bild, dass entsteht, ist die nächste Iterierte. +Wir beginnen mit einem Startbild, zum Beispiel ein schwarzes Quadrat, und bilden dieses mit den affinen Transformationen des IFS ab. +Das neue Bild, das entsteht, ist die nächste Iterierte. Dieses wird wieder mit den Transformationen abgebildet. -Wir wiederholen den letzten schritt, bis wir zufrieden mit der neusten Iterierten sind. +Wir wiederholen den letzten Schritt, bis wir zufrieden mit der neusten Iterierten sind. Diesen Vorgang haben wir beim Sierpinski-Dreieck in Abbildung \ref{ifs:sierpconst} gebraucht. In Abbildung \ref{ifs:sierpinski10} ist die zehnte Iterierte zu sehen. @@ -213,11 +215,12 @@ Bis jetzt wurde immer davon gesprochen, die Transformationen auf die gesamte Men Bei komplizierteren IFS welche viele Iterationen brauchen, bis man den Attraktor erkennen kann, ist die erste Methode ziemlich rechenintensiv. Beim Chaosspiel werden die Transformationen nicht auf die Menge angewendet, sondern nur auf einen einzelnen Punkt. Der Startpunkt kann dabei ein beliebiger Punkt in $E$ sein. -Es wird bei jedem Iterationsschritt nur eine Transformation, welche zufällig gewählt wurde, angewendet. +Es wird bei jedem Iterationsschritt nur eine Transformation $S_i$, welche zufällig gewählt wurde, angewendet. + Da, wie wir beim Barnsley-Farn gut sehen, nicht jede Transformation gleich viel des Bildes ausmacht, werden diese beim Chaosspiel gewichtet. -Je mehr eine Transformation kontrahiert, desto weniger Punkte braucht es um die resultierende Teilabbildung darzustellen. -Im Fall des Barnsley-Fern wird $S_1$ in $1\%$, $S_2$ in $85\%$ und $S_3 \& S_4$ in $7\%$ der Iterationen ausgeführt. -Wir sehen auch in Abbildung \ref{ifs:farncolor} gut, dass der rote Stiel, $S_1$, einiges weniger Punkte braucht als der grüne Hauptteil des Blattes, $S_2$. +Je mehr eine Transformation kontrahiert, desto weniger Punkte braucht es, um die resultierende Teilabbildung darzustellen. +Im Fall des Barnsley-Farns wird $S_1$ in $1\%$, $S_2$ in $85\%$ und $S_3$ und $S_4$ in $7\%$ der Iterationen ausgeführt. +Wir sehen auch in Abbildung \ref{ifs:farncolor} gut, dass der rote Stiel, $S_1$, viel weniger Punkte braucht als der grüne Hauptteil des Blattes, $S_2$. In Abbildung \ref{ifs:farnNoWeight} wurden die vier gleich stark gewichtet. Man sieht, dass trotzt gleich vieler Iterationen wie in Abbildung \ref{ifs:farn}, der Farn nicht so gut abgebildet wird. @@ -245,12 +248,13 @@ In jeder Kopie des ganzen Farns fehlen die Punkte für dieses rechte untere Teil \begin{figure} \centering - \subfigure[]{ - \label{ifs:farnNoWeight} - \includegraphics[width=0.45\textwidth]{papers/ifs/images/farnnotweight}} - \subfigure[]{ - \label{ifs:farnrightWeight} - \includegraphics[width=0.45\textwidth]{papers/ifs/images/farnrightwight}} + \includegraphics{papers/ifs/images/chaosspiel.pdf} + %\subfigure[]{ + % \label{ifs:farnNoWeight} + % \includegraphics[width=0.45\textwidth]{papers/ifs/images/farnnotweight}} + %\subfigure[]{ + % \label{ifs:farnrightWeight} + % \includegraphics[width=0.45\textwidth]{papers/ifs/images/farnrightwight}} \caption{(a) Chaosspiel ohne Gewichtung (b) $S_4$ zu wenig gewichtet} \label{ifs:farnweight} \end{figure} diff --git a/buch/papers/ifs/teil3.tex b/buch/papers/ifs/teil3.tex index 78fb935..cebb664 100644 --- a/buch/papers/ifs/teil3.tex +++ b/buch/papers/ifs/teil3.tex @@ -6,32 +6,31 @@ \section{Fraktale Bildkomprimierung \label{ifs:section:teil3}} \rhead{Fraktale Bildkomprimierung} -Mit dem Prinzip dieser IFS ist es auch möglich Bilder zu Komprimieren. -Diese Idee hatte der Mathematiker Michael Barnsley, welcher mit seinem Buch Fractals Everywhere einen wichtigen Beitrag zum Verständnis von Fraktalen geliefert hat. -Das Ziel ist es ein IFS zu finden, welches das Bild als Attraktor hat. +Mit dem Prinzip dieser IFS ist es auch möglich, Bilder zu komprimieren. +Diese Idee hatte der Mathematiker Michael Barnsley, welcher mit seinem Buch {\em Fractals Everywhere} einen wichtigen Beitrag zum Verständnis von Fraktalen geliefert hat. +Das Ziel ist, ein IFS zu finden, welches das Bild als Attraktor hat. In diesem Unterkapitel wollen wir eine Methode dafür anschauen, wie sie in \cite{ifs:Rousseau2012} beschrieben ist. Es ist wohl nicht falsch zu sagen, dass Ähnlichkeiten zur gesamten Menge, wie wir sie zum Beispiel beim Barnsley Farn gesehen haben, bei Bilder aus dem Alltag eher selten anzutreffen sind. Ein IFS, wie wir es in \ref{ifs:subsection:IteratedFunktionensysteme} definiert haben, wird uns also nicht weiter helfen. -Die Lösung dazu sind Partitionierte IFS (PIFS) \cite{ifs:pifs}. +Anders sieht es mit partitionierten IFS (PIFS) \cite{ifs:pifs} aus. + In \ref{ifs:transformation} wurde definiert, dass die Kontraktionen $S_i$ bei IFS auf die gesamte Menge $E$ angewendet werden. Bei einem PIFS wird der Attraktor in disjunkte Teilmengen aufgeteilt. Für jede dieser Teilmengen $R_i$ braucht es dann eine grössere Teilmenge, welche mit einer affinen Transformation eine zu $R_i$ ähnliche Menge bildet. -Wir müssen nicht mehr Ähnlichkeiten zum ganzen Bild finden, sondern zwischen Teilen des Bildes. +Wir müssen nicht mehr Ähnlichkeiten zum ganzen Bild finden, sondern nur zwischen Teilen des Bildes. Doch wie finden wir das PIFS, welches das Bild als Attraktor hat? -\subsection{das Kompressionsverfahren +\subsection{Das Kompressionsverfahren \label{ifs:subsection:malorum}} Wir beschränken das Verfahren für Graustufenbilder. Wie das Verfahren für Farbbilder verwendet werden kann, wird später erläutert. -Ein Graustufenbild kann man als Pixelraster mit einer x und y Achse verstehen. +Ein Graustufenbild kann man als Pixelraster mit einer $x$ und $y$ Achse verstehen. Jedem dieser Pixel wird ein Grauwert zugeordnet. -Ein Bild ist also eine Funktion, die jedem Pixel einen Grauwert $z$ zuweist -\begin{align*} - z = f(x,y). -\end{align*} +Ein Bild ist also eine Funktion, die jedem Pixel einen Grauwert \(z = f(x,y)\) zuweist. + +Wir suchen ein PIFS, welches das zu komprimierende Bild als Attraktor hat. +In einem ersten Schritt teilen wir das Bild in disjunkte benachbarte $b \times b$ Pixel-Quadrate auf. Diese Blöcke nennen wir Range-Blöcke der Menge $R=\{R_0,R_1,...R_m\}$. Diese sind als Raster im rechten Bild der Abbildung \ref{ifs:FIC} dargestellt. -Wir suchen ein PIFS welches das zu komprimierende Bild als Attraktor hat. -In einem ersten Schritt teilen wir das Bild in disjunkte benachbarte $b \times b$ Pixel-Quadrate auf. Diese Blöcke nennen wir Range-Blöcke der Menge $R=\{R_0,R_1,...R_m\}$ Im nächsten Schritt teilen wir das Bild in alle möglichen $2b \times 2b$ Pixel-Quadrate auf. Diese sind die Domain-Blöcke der Menge $D = \{D_0,D_1,...D_n\}$. Im dritten und letzten Schritt wird für jeden Range-Block $R_i$ ein Domain-Block $D_j$ gesucht, welcher ihm am ähnlichsten ist. Zwei Beispiele wie solche Domain-, und Range-Block Paare aussehen können, sehen wir in Abbildung \ref{ifs:FIC} @@ -57,8 +56,10 @@ Zuerst brauchen wir die Transformation g_i \end{pmatrix} \end{align*} -um ein Element aus $D$ auf ein Element von $R$ Abzubilden. -Wenn wir die Grauwerte ausser acht lassen, haben wir die affine Abbildung +um ein Element aus $D$ auf ein Element von $R$ abzubilden. +Das bestimmen der besten Transformation kann man in drei Schritte aufteilen. + +\textbf{Schritt 1: }Wenn wir die Grauwerte ausser acht lassen, haben wir die affine Abbildung \begin{align} t_i(x,y) = \begin{pmatrix} @@ -83,39 +84,47 @@ Wir sind auf folgende acht Abbildungen beschränkt: \item Drehung um 90, 180 oder 270 Grad. \item Spiegelung an der vertikalen, horizontalen und den Diagonalachsen. \end{itemize} -Da wir ein $2b \times 2b$ Feld auf ein $b \times b$ Feld abbilden möchten, müssen wir zuerst $G_j$ um $1/2$ skalieren. -Dies erreichen wir, indem wir alle disjunkten $2 \times 2$ px Blöcke mit einem Pixel des Grautones deren Mittelwertes ersetzen. +Da wir ein $2b \times 2b$ Feld auf ein $b \times b$ Feld abbilden möchten, müssen wir zuerst $D_j$ um $1/2$ skalieren. +Dies erreichen wir, indem wir alle disjunkten $2 \times 2$ Pixel Blöcke mit einem Pixel des Grautones deren Mittelwertes ersetzen. - -Die Parameter $s_i$ und $g_i$ beschreiben die Änderung des Grautones. $s$ verändert den Kontrast und $g$ verschiebt die Grautöne auf die richtige Helligkeit, sie bilden die lineare Funktion +\textbf{Schritt 2: }Es muss nicht nur eine geometrische Abbildung, sondern auch eine Abbildung für die Grautöne gewählt werden. Letztere lässt sich mit den Parametern $s_i$ und $g_i$ beschrieben. +Wir suchen einen linearen Zusammenhang zwischen den Grautönen des Domain-, und Range-Block. $s_i$ verändert den Kontrast und $g_i$ verschiebt die Grautöne auf die richtige Helligkeit, sie bilden die lineare Funktion \begin{align*} z' = s_i z + g_i. \end{align*} Für die Bestimmung dieser Parameter führen wir zuerst die Bildfunktionen $f_{R_i}$ und $\tilde{f_{R_i}}$ ein. -$f_{R_i}$ ist die Bildfunktion des Range-Blockes $R_i$ und $\tilde{f_{R_i}}$ ist die Bildfunktion des zuerst Skalierten und dann mit \ref{ifs:affTrans} transformierten Domain-Blocks $D_j$. +$f_{R_i}$ ist die Bildfunktion des Range-Blockes $R_i$ und $\tilde{f_{R_i}}$ ist die Bildfunktion des zuerst skalierten und dann mit \eqref{ifs:affTrans} transformierten Domain-Blocks $D_j$. -Wir suchen $s_i$ und $g_i$ so das +Wir suchen $s_i$ und $g_i$ so das der quadratische Abstand zwischen \begin{align*} - f_{R_i} = s_i \tilde{f_{R_i}} + g_i = \bar{f_{R_i}}. + \bar{f_{R_i}} = s_i \tilde{f_{R_i}} + g_i \end{align*} -Die Parameter lassen sich mit +und $f_{R_i}$ am kleinsten ist. +Dies ist ein klassisches Problem der linearen Regression. Die Parameter lassen sich mit \begin{align*} - s = \frac{\operatorname{cov}(f_{R_i}), f(\tilde{f_{R_i}}))}{\operatorname{var}(\tilde{f_{R_i}})} \\ - g = E(f_{R_i}) - s E(f(\tilde{f_{R_i}})) + s_i = \frac{\operatorname{cov}(f_{R_i}, \tilde{f_{R_i}})}{\operatorname{var}(\tilde{f_{R_i}})} \\ + g_i = E(f_{R_i}) - s E(\tilde{f_{R_i}}) \end{align*} berechnen. +Die Varianz und Kovarianz erstrecken sich über die Grauwerte der Pixel der Blöcke. Mit diesen Parametern haben wir nun die Transformation vollständig bestimmt. -Um zu beurteilen wie ähnlich der Domain-Block $D_j$ mit der gefundenen Transformation $T$ dem Range-Block ist, berechnet man den quadratischen Abstand + +Um zu beurteilen wie ähnlich der Domain-Block $D_j$ mit der gefundenen Transformation $T$ dem Range-Block ist, berechnet man den quadratischen Fehler \begin{align*} e = d(f_{R_i}, \bar{f_{R_i}}). \end{align*} -Dieser Abstand sollte so klein wie möglich sein. +$e$ sollte so klein wie möglich sein. + +\textbf{Schritt 3: } +Somit haben wir die zwei Schritte um eine Transformation $T_i$ zu finden. +Wir führen den zweiten Schritt für jede der acht möglichen affinen Abbildungen vom ersten Schritt aus, und bestimmen den jeweilig resultierenden Fehler $e$. +Es resultieren acht $T_j$ mit ihren jeweiligen Fehlern. -Wir bestimmen die Parameter $s$ und $g$ für jede der acht möglichen affinen Abbildungen und das mit jedem Domain-Block. -Die Kombination von $D_j$ und $T_i$, welche den kleinsten Abstand $e$ hat, ist die beste. +Um den besten Domain-Block zu finden, führen wir die drei Schritte für jeden Domain-Block aus. +Der Domain-Block $D_j$, welcher die Transformation $T_j$ mit dem kleinsten Fehler $e$ hat, ist der ähnlichste. -Diese Schritte führen wir für jeden Range-Block $R_i$ aus. -Am Ende des Algorithmus haben wir für jeden Range-Block den zugehörigen Domain-Block und Transformation gefunden. +Wir suchen nun für jeden Range-Block $R_i$ den ähnlichsten Domain-Block. +Am Ende des Algorithmus haben wir für jeden Range-Block den zugehörigen Domain-Block und die dazugehörige Transformation gefunden. \begin{figure} \centering @@ -128,7 +137,7 @@ Am Ende des Algorithmus haben wir für jeden Range-Block den zugehörigen Domain Mit den gefundenen Abbildungen lässt sich das Bild generieren. Wir beginnen wie schon im letzten Kapitel mit einer beliebigen Startmenge. In unserem Fall ist dieses ein Bild $f_0$ derselben Grösse. -Nun ersetzen wir jedes $R_i$ mit der Transformierten des zugehörigen Domain-Blocks $T(G_j)$. +Nun ersetzen wir jedes $R_i$ mit der Transformierten des zugehörigen Domain-Blocks $T(D_j)$. Dies wird verkürzt als Operator $W$ geschrieben. So erhalten wir ein neues Bild $f_1 = W(f_0)$. Dieses Vorgehen führen wir iteriert aus bis wir von $f_n = W(f_{n-1})$ zu $f_{n-1}$ kaum mehr einen Unterschied feststellen. Die Iteration hat nun ihren Attraktor, das Bild, erreicht. @@ -140,22 +149,21 @@ Teilt man ein Bild in die drei Farbkanäle auf, das heisst, es wird nur noch ein Nun wendet man auf jeden dieser Farbkanalbilder den Algorithmus an, und fügt nach der Rekonstruktion die Kanäle wieder zusammen. \subsubsection{Performance des Verfahren} -Dieser Grundalgorithmus der fraktalen Bildkompression ist recht langsam und skaliert auch schlecht für grössere Bilder. -Dies resultiert aus eigenen Experimenten. +Experimentelle Beobachtungen haben gezeigt, dass dieser Grundalgorithmus der fraktalen Bildkompression recht langsam ist und auch schlecht für grössere Bilder skaliert. Man kann die Laufzeit zwar verbessern indem man die Domain-Blöcke auch disjunkt macht, und für weniger detailreiche Bilder ein grösseres $b$ wählt, jedoch wird er auch so nicht so schnell wie zum Beispiel das JPEG-Verfahren. Es wurden bessere Algorithmen der fraktalen Bildkompression entwickelt, doch auch diese können, vor allem in der Laufzeit, noch nicht mit herkömmlichen Komprimierungsverfahren mithalten. \subsection{Beispiel} -Wir Verwenden dafür den oben beschriebenen Algorithmus, welcher uns für jeden Range-Block die benötigten Parameter liefert. +Wir verwenden dafür den oben beschriebenen Algorithmus, welcher uns für jeden Range-Block die benötigten Parameter liefert. Mit diesen lässt sich das Bild im Anschluss wieder Rekonstruieren. -Die Range-Blöcke wurden $4\times4$ gewählt und die Dommain dementsprechend $8\times8$. +Die Range-Blöcke wurden $4\times4$ gewählt und die Domain dementsprechend $8\times8$. Um etwas Zeit bei der Komprimierung zu ersparen, wurden nur disjunkte Domain-Blöcke gebraucht. -Als erstes Beispiel wählen wir das 360x360px Bild von Rapperswil in Abbildung \ref{ifs:original}. -Das Startbild ist ein mittelgraues 360x360px Bild, Abbildung \ref{ifs:bild0}. -Es kann jedoch ein beliebiges Startbild +Als erstes Beispiel wählen wir das 360$\times$360 Pixel Bild von Rapperswil in Abbildung \ref{ifs:original}. +Das Startbild ist ein mittelgraues 360$\times$360 Pixel Bild, Abbildung \ref{ifs:bild0}. +Es kann jedoch ein beliebiges Startbild sein. Nun lassen wir das PIFS laufen. Wie wir in Abbildung \ref{ifs:rappirecoa} sehen, ist schon nach der ersten Iteration das Bild schon erkennbar. -Nach der fünften Iteration , Abbildung \ref{ifs:rappirecoc} gibt es fast keinen Unterschied mehr zur letzten Iteration, wir können die Rekonstruktion beenden. +Nach der fünften Iteration, Abbildung \ref{ifs:rappirecoc} gibt es fast keinen Unterschied mehr zur letzten Iteration, wir können die Rekonstruktion beenden. \begin{figure} \centering \includegraphics[width=0.4\textwidth]{papers/ifs/images/original} diff --git a/buch/papers/mceliece/Makefile.inc b/buch/papers/mceliece/Makefile.inc index ed1affa..53ecf7a 100644 --- a/buch/papers/mceliece/Makefile.inc +++ b/buch/papers/mceliece/Makefile.inc @@ -7,8 +7,8 @@ dependencies-mceliece = \ papers/mceliece/packages.tex \ papers/mceliece/main.tex \ papers/mceliece/references.bib \ - papers/mceliece/teil0.tex \ - papers/mceliece/teil1.tex \ - papers/mceliece/teil2.tex \ - papers/mceliece/teil3.tex + papers/mceliece/einleitung.tex \ + papers/mceliece/aufbau.tex \ + papers/mceliece/funktionsweise.tex \ + papers/mceliece/fazit.tex diff --git a/buch/papers/mceliece/aufbau.tex b/buch/papers/mceliece/aufbau.tex new file mode 100644 index 0000000..200cb7b --- /dev/null +++ b/buch/papers/mceliece/aufbau.tex @@ -0,0 +1,161 @@ +% +% einleitung.tex -- Beispiel-File für die Einleitung +% +% (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil +% +\section{Aufbau\label{mceliece:section:Aufbau}} +\rhead{Aufbau} +Das McEliece-Kryptosystem besteht aus folgenden Elementen: + +\subsection{Datenvektor $d_k$ +\label{mceliece:subsection:d_k}} +In diesem Vektor der Länge $k$ sind die zu verschlüsselnden Daten enthalten. + +Beispiel: +\[d_4= +\begin{pmatrix} + 1\\ + 1\\ + 1\\ + 0 +\end{pmatrix} +\] + +\subsection{Binäre Zufallsmatrix $S_k$ +\label{mceliece:subsection:s_k}} +$S_k$ ist eine Binäre Zufallsmatrix der Grösse $k \times k$. +Auch muss diese Matrix in $\mathbb{F}_2$ invertierbar sein. +Für kleine Matrizen kann durchaus jedes Matrizenelement zufällig generiert werden, +wobei danach mithilfe des Gauss-Algorithmus deren Inverse bestimmt werden kann. +Da eine solche Matrix möglicherweise singulär ist, muss in diesem Fall eine neue Zufallsmatrix erzeugt werden. +Für grössere Matrizen existieren bessere Methoden, auf welche hier nicht weiter eingegangen wird \cite{mceliece:GenerationRandMatrix}. + +Beispiel: +\[S_4= + \begin{pmatrix} + 0 & 0 & 1 & 1\\ + 0 & 0 & 0 & 1\\ + 0 & 1 & 0 & 1\\ + 1 & 0 & 0 & 1 + \end{pmatrix} +\] + +\[ + S_4^{-1}= + \begin{pmatrix} + 0 & 1 & 0 & 1\\ + 0 & 1 & 1 & 0\\ + 1 & 1 & 0 & 0\\ + 0 & 1 & 0 & 0\\ + \end{pmatrix} +\] + +\subsection{Linear-Code-Generatormatrix $G_{n,k}$ +\label{mceliece:subsection:g_nk}} +Das wichtigste Element des McEliece-Systems ist ein fehlerkorrigierender Code, +der in der Lage ist, $t$ Fehler zu korrigieren. +Im Zusammenhang mit McEliece werden dabei meist binäre Goppa-Codes \cite{mceliece:goppa} verwendet, +es können prinzipiell auch andere Codes wie beispielsweise Reed-Solomon verwendet werden, +jedoch besitzen einige (unter anderem auch Reed-Solomon) Codes Schwachstellen \cite{mceliece:lorenz}. +Das Codieren mit diesem linearen Code kann mithilfe dessen Generatormatrix $G_{n,k}$ erfolgen. +Da es sich um einen fehlerkorrigierenden Code handelt, +wird das Codewort länger als das Datenwort, +es wird also Redundanz hinzugefügt, +um die Fehlerkorrektur möglich zu machen. + +Beispiel +\[ + G_{7,4}= + \begin{pmatrix} + 1 & 0 & 0 & 0\\ + 1 & 1 & 0 & 0\\ + 0 & 1 & 1 & 0\\ + 1 & 0 & 1 & 1\\ + 0 & 1 & 0 & 1\\ + 0 & 0 & 1 & 0\\ + 0 & 0 & 0 & 1 + \end{pmatrix} +\] + +\subsection{Permutations-Matrix $P_n$ +\label{mceliece:subsection:p_n}} +Mit der zufällig generierten Permutationsmatrix $P_n$ wird die Reihenfolge der Bits geändert. +Mit der Inversen $P_n^{-1}$ kann die Bitvertauschung rückgängig gemacht werden. + +Beispiel +\[ + P_7= + \begin{pmatrix} + 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\ + 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1\\ + 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0\\ + 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0\\ + 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0\\ + 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\ + 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 + \end{pmatrix} +\] +, +\[ + P_7^{-1}=P_7^t= + \begin{pmatrix} + 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0\\ + 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\ + 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0\\ + 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0\\ + 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1\\ + 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0\\ + 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 + \end{pmatrix} +\] + +\subsection{Public-Key $K_{n,k}$ +\label{mceliece:subsection:k_nk}} +Der öffentliche Schlüssel, welcher zum Verschlüsseln verwendet wird, +berechnet sich aus den bereits bekannten Matrizen wiefolgt: +\[ + K_{n,k}=P_{n}\cdot G_{n,k}\cdot S_{k}\,. +\] + +Beispiel +\[ + K_{7,4}= + \begin{pmatrix} + 0 & 0 & 1 & 0\\ + 1 & 0 & 0 & 1\\ + 0 & 0 & 1 & 1\\ + 1 & 1 & 1 & 1\\ + 0 & 1 & 0 & 1\\ + 0 & 1 & 0 & 0\\ + 1 & 0 & 0 & 0 + \end{pmatrix} +\] + +\subsection{Fehler-Vektor $e_n$ +\label{mceliece:subsection:e_n}} +Dieser Vektor der Länge $n$ besteht aus $t$ Einsen, welche zufällig innerhalb des Vektors angeordnet sind, +alle anderen Einträge sind Null. +Dieser Fehlervektor besitzt also gleich viele Einer, +wie die Anzahl Fehler, die der Linearcode der Generatormatrix $G_{n,k}$ zu korrigieren vermag. + +Beispiel +\[ + E_7= + \begin{pmatrix} + 0\\ + 0\\ + 1\\ + 0\\ + 0\\ + 0\\ + 0 + \end{pmatrix} +\] + +\subsection{Daten-Vektor $d_k$ +\label{mceliece:subsection:d_k}} +In diesem Vektor der länge $k$ ist die Nachricht (oder einen Teil davon) enthalten. + +\subsection{Code-Vektor $c_n$ +\label{mceliece:subsection:c_n}} +In diesem Vektor der länge $n$ ist die verschlüsselte Nachricht (oder einen Teil davon) enthalten.
\ No newline at end of file diff --git a/buch/papers/mceliece/einleitung.tex b/buch/papers/mceliece/einleitung.tex new file mode 100644 index 0000000..cebb8ed --- /dev/null +++ b/buch/papers/mceliece/einleitung.tex @@ -0,0 +1,16 @@ +% +% teil1.tex -- Beispiel-File für das Paper +% +% (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil +% +\section{Einleitung +\label{mceliece:section:einleitung}} +\rhead{Einleitung} +Beim McEliece-Kryptosystem handelt es sich um ein asymetrisches Verschlüsselungsverfahren, welches erlaubt, +Daten verschlüsselt über ein Netzwerk zu übermitteln, ohne dass vorab ein gemeinsamer, +geheimer Schlüssel unter den Teilnehmern ausgetauscht werden müsste. +Eine andere, bereits erläuterte Variante einer asymetrischen Verschlüsselung ist das Diffie-Hellman-Verfahren \ref{buch:subsection:diffie-hellman}. +Im Gegensatz zu Diffie-Hellman gilt das McEliece-System als Quantencomputerresistent +und das Verschlüsseln/Entschlüsseln von Nachrichten wird hauptsächlich mit Matrizenoperationen durchgeführt. + + diff --git a/buch/papers/mceliece/fazit.tex b/buch/papers/mceliece/fazit.tex new file mode 100644 index 0000000..186708b --- /dev/null +++ b/buch/papers/mceliece/fazit.tex @@ -0,0 +1,57 @@ +% +% teil3.tex -- Beispiel-File für Teil 3 +% +% (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil +% +\section{Fazit +\label{mceliece:section:fazit}} +\rhead{Fazit} +Ein kurzer Vergleich des McEliece-Systems +mit dem oft verwendeten RSA-System soll zeigen, wo dessen Vor- und Nachteile liegen. + +\subsection{Resourcen} +Eine Eigenheit des McEliece-Systems ist das hinzufügen von Rauschen (mit Fehlervektor $e_n$). +Damit diese mit dem Lienarcode-Decoder wieder entfernt werden können, +wird Redundanz benötigt, +weshalb dessen Kanalefizienz (Nutzbits/Übertragungsbits) sinkt. +Die Schlüsselgrösse des McEliece-Systems ist deshalb so riesig, weil es sich um eine zweidimensionale Matrix handelt, währenddem RSA mit nur zwei Skalaren auskommt. +Das McEliece-System benötigt dafür weniger Rechenaufwand beim Verschlüsseln/Entschlüsseln, da die meisten Operationen mit Matrixmultiplikationen ausgeführt werden können (Aufwand ist in binären Operationen pro Informationsbit)\cite{mceliece:CodeBasedCrypto}. +Beim Rechenaufwand sei noch erwähnt, +dass asymetrische Verschlüsselungen meist nur dazu verwendet werden, +um einen Schlüssel für eine symetrische Verschlüsselung auszutauschen. +\begin{center} +\begin{tabular}{c|c|c} + &McEliece (n=2048, k=1718, t = 30) &RSA (2048, e = 216 + 1)\\ + \hline + Schlüssegrösse: (Public) &429.5 KByte &0.5 KByte \\ + Kanaleffizienz: &83.9 \% &100 \% \\ + Verschlüsselungsaufwand: &1025 &40555 \\ + Entschlüsselungsaufwand: &2311 &6557176, 5 +\end{tabular} +\end{center} + +\subsection{Sicherheit} +Grosse unterschiede zwischen den beiden Kryptosystemen gibt es jedoch bei der Sicherheit. +Der Kern der RSA-Verschlüsselung beruht auf dem Problem, eine grosse Zahl in ihre beiden Primfaktoren zu zerlegen. +Bei genügend grossen Zahlen ist diese Zerlegung auch mit den heute besten verfügbaren Computern kaum innerhalb vernünftiger Zeit zu lösen. +Weiter ist aber bekannt, +dass mithilfe des sogenannten Shor-Algorithmus \cite{mceliece:shor} und einem Quantencomputer auch diese Zerlegung zügig realisiert werden könnte, +was zur Folge hätte, dass die Verschlüsselung von RSA unwirksam würde. +Zurzeit sind die Quantencomputer jedoch noch bei weitem nicht in der Lage, grosse Zahlen mithilfe dieses Algorithmuses zu zerlegen. +Das McEliece-System hingegen beruht auf dem Problem des ``Syndrome decoding'' (Korrektur von Bitfehlern eines Codewortes, das mit einem entsprechenden Linearcode codiert wurde). +Für das ``Syndrome decoding'' sind bis heute keine Methoden bekannt, +welche nennenswerte Vorteile gegenüber dem Durchprobieren (brute-force) bringen, +auch nicht mithilfe eines Quantencomputers. +\begin{center} +\begin{tabular}{c|c|c} + &McEliece &RSA \\ +\hline + Grundlage Verschlüsselung &Syndrome decoding &Integer factoring\\ + Aufwand (gewöhnliche CPU) &exponential &< exponential \\ + Aufwand (Quantencomputer) &> polynomial &$\mathcal{O}(\log(N)^3)$ +\end{tabular} +\end{center} +Die Verbreitung des McEliece-Kryptosystems ist zurzeit äusserst gering. +Das liegt einerseits an der immensen Grösse des öffentlichen Schlüssels, +andererseits wird aber auch in naher Zukunft nicht mit einem genügend starken Quantencomputer gerechnet, +welcher andere asymetrische Verschlüsselungen gefährden würde. diff --git a/buch/papers/mceliece/funktionsweise.tex b/buch/papers/mceliece/funktionsweise.tex new file mode 100644 index 0000000..7c69b13 --- /dev/null +++ b/buch/papers/mceliece/funktionsweise.tex @@ -0,0 +1,83 @@ +% +% teil2.tex -- Beispiel-File für teil2 +% +% (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil +% +\section{Funktionsweise +\label{mceliece:section:funktionsweise}} +\rhead{Funktionsweise} +Um den Ablauf des Datenaustausches mittels McEliece-Verschlüsselung zu erläutern, +wird ein Szenario verwendet, +bei dem Bob an Alice eine verschlüsselte Nachticht über ein öffentliches Netzwerk zukommen lässt. + +\subsection{Vorbereitung +\label{mceliece:section:vorbereitung}} +Damit der Nachrichtenaustausch stattfinden kann, muss Alice (Empfängerin) +zuerst ein Schlüsselpaar definieren. +Dazu erstellt sie die einzelnen Matrizen $S_k$, $G_{n,k}$ und $P_n$. +Diese drei einzelnen Matrizen bilden den privaten Schlüssel von Alice +und sollen geheim bleiben. +Der öffentliche Schlüssel $K_{n,k}$ hingegen berechnet sich +aus der Multiplikation der privaten Matrizen (Abschnitt \ref{mceliece:subsection:k_nk}) +und wird anschliessend Bob zugestellt. + +\subsection{Verschlüsselung +\label{mceliece:section:verschl}} +Bob berechnet nun die verschlüsselte Nachricht $c_n$, indem er seine Daten $d_k$ +mit dem öffentlichen Schlüssel $K_{n,k}$ von Alice multipliziert +und anschliessend durch eine Addition mit einem Fehlervektor $e_n$ einige Bitfehler hinzufügt. +\[ + c_n\,=\,K_{n,k}\cdot d_k + e_n\,. +\] +Dabei wird für jede Nachricht (oder für jedes Nachrichtenfragment) +einen neuen, zufälligen Fehlervektor generiert. +Die verschlüsselte Nachricht $c_n$ wird anschliessend Alice zugestellt. + +\subsection{Entschlüsselung +\label{mceliece:section:entschl}} +Alice entschlüsselt die erhaltene Nachricht in mehreren einzelnen Schritten. +Um etwas Transparenz in diese Prozedur zu bringen, wird der öffentliche Schlüssel $K_{n,k}$ mit seinen Ursprungsmatrizen dargestellt. +\begin{align*} + c_n\,&=\,K_{n,k}\cdot d_k + e_n \\ + &= P_{n}\cdot G_{n,k}\cdot S_{k}\cdot d_k + e_n +\end{align*} +Zuerst wird der Effekt der Permutationsmatrix rückgängig gemacht, +indem das Codewort mit dessen Inversen $P_n^{-1}$ multipliziert wird. +\begin{align*} + c_{n}''\,=\,P_n^{-1}\cdot c_n\,&= P_n^{-1}\cdot P_{n}\cdot G_{n,k}\cdot S_{k}\cdot d_k + P_n^{-1}\cdot e_n \\ + &= G_{n,k}\cdot S_{k}\cdot d_k + P_n^{-1}\cdot e_n \\ +\end{align*} +Eine weitere Vereinfachung ist nun möglich, +weil $P_n^{-1}$ einerseits auch eine gewöhnliche Permutationsmatrix ist +und andererseits ein zufälliger Fehlervektor $e_n$ multipliziert mit einer Permutationsmatrix +wiederum einen gleichwertigen, zufälligen Fehlervektor $e_n'$ ergibt. +\begin{align*} + c_{n}''\,&=\,G_{n,k}\cdot S_{k}\cdot d_k + P_n^{-1}\cdot e_n \\ + &=\,G_{n,k}\cdot S_{k}\cdot d_k + e'_n\quad \quad \quad | \, + e'_n\,=\,P_n^{-1}\cdot e_n +\end{align*} +Dank des fehlerkorrigierenden Codes, der durch die implizite Multiplikation mittels $G_{n,k}$ auf die Daten angewendet wurde, +können nun die Bitfehler, verursacht durch den Fehlervektor $e'_n$, +entfernt werden. +Da es sich bei diesem Schritt nicht um eine einfache Matrixmultiplikation handelt, +wird die Operation durch eine Funktion dargestellt. +Wie dieser Decoder genau aufgebaut ist, +hängt vom verwendeten Linearcode ab. +\begin{align*} + c_{k}'\,&=\text{Linear-Code-Decoder($c''_n$)}\\ + &=\text{Linear-Code-Decoder($G_{n,k}\cdot S_{k}\cdot d_k + e'_n$)}\\ + &=S_{k}\cdot d_k +\end{align*} +Zum Schluss wird das inzwischen fast entschlüsselte Codewort $c'_k$ mit der inversen der zufälligen Binärmatrix $S^{-1}$ multipliziert, +womit der Inhalt der ursprünglichen Nachricht nun wiederhergestellt wurde. +\begin{align*} + c_{k}'\,&=S_{k}\cdot d_k \quad | \cdot S_k^{-1}\\ + d'_{k}\,=\,S_{k}^{-1} \cdot c'_k&=S_{k}^{-1} \cdot S_{k}\cdot d_k\\ + &=d_k +\end{align*} + +\subsection{Beispiel} + +TODO: +-alle Beispielmatrizen- und Vektoren hierhin zügeln, numerisches Beispiel kreieren\\ +-erläutern des 7/4-codes (ja/nein)?
\ No newline at end of file diff --git a/buch/papers/mceliece/main.tex b/buch/papers/mceliece/main.tex index dbbaaac..352a6be 100644 --- a/buch/papers/mceliece/main.tex +++ b/buch/papers/mceliece/main.tex @@ -8,29 +8,10 @@ \begin{refsection} \chapterauthor{Reto Fritsche} -Ein paar Hinweise für die korrekte Formatierung des Textes -\begin{itemize} -\item -Absätze werden gebildet, indem man eine Leerzeile einfügt. -Die Verwendung von \verb+\\+ ist nur in Tabellen und Arrays gestattet. -\item -Die explizite Platzierung von Bildern ist nicht erlaubt, entsprechende -Optionen werden gelöscht. -Verwenden Sie Labels und Verweise, um auf Bilder hinzuweisen. -\item -Beginnen Sie jeden Satz auf einer neuen Zeile. -Damit ermöglichen Sie dem Versionsverwaltungssysteme, Änderungen -in verschiedenen Sätzen von verschiedenen Autoren ohne Konflikt -anzuwenden. -\item -Bilden Sie auch für Formeln kurze Zeilen, einerseits der besseren -Übersicht wegen, aber auch um GIT die Arbeit zu erleichtern. -\end{itemize} - -\input{papers/mceliece/teil0.tex} -\input{papers/mceliece/teil1.tex} -\input{papers/mceliece/teil2.tex} -\input{papers/mceliece/teil3.tex} +\input{papers/mceliece/einleitung.tex} +\input{papers/mceliece/aufbau.tex} +\input{papers/mceliece/funktionsweise.tex} +\input{papers/mceliece/fazit.tex} \printbibliography[heading=subbibliography] \end{refsection} diff --git a/buch/papers/mceliece/references.bib b/buch/papers/mceliece/references.bib index 47798d3..0388ff4 100644 --- a/buch/papers/mceliece/references.bib +++ b/buch/papers/mceliece/references.bib @@ -4,32 +4,45 @@ % (c) 2020 Autor, Hochschule Rapperswil % -@online{mceliece:bibtex, - title = {BibTeX}, - url = {https://de.wikipedia.org/wiki/BibTeX}, - date = {2020-02-06}, - year = {2020}, - month = {2}, - day = {6} +@online{mceliece:GenerationRandMatrix, + title = {Efficient Generation of Random Nonsingular Matrices}, + url = {https://www.researchgate.net/publication/2729950_Efficient_Generation_of_Random_Nonsingular_Matrices}, + date = {Januar 1993}, + year = {2021}, + month = {7}, + day = {29} } -@book{mceliece:numerical-analysis, - title = {Numerical Analysis}, - author = {David Kincaid and Ward Cheney}, - publisher = {American Mathematical Society}, - year = {2002}, - isbn = {978-8-8218-4788-6}, - inseries = {Pure and applied undegraduate texts}, - volume = {2} +@online{mceliece:lorenz, + title = {Cryptography based on error correcting codes}, + url = {https://algo.epfl.ch/_media/en/projects/lorenz_thesis.pdf}, + date = {2007-07-27}, + year = {2021}, + month = {7}, + day = {29} } -@article{mceliece:mendezmueller, - author = { Tabea Méndez and Andreas Müller }, - title = { Noncommutative harmonic analysis and image registration }, - journal = { Appl. Comput. Harmon. Anal.}, - year = 2019, - volume = 47, - pages = {607--627}, - url = {https://doi.org/10.1016/j.acha.2017.11.004} +@online{mceliece:shor, + title = {Shor's algorithm}, + url = {https://en.wikipedia.org/wiki/Shor%27s_algorithm}, + year = {2021}, + month = {8}, + day = {9} } +@online{mceliece:CodeBasedCrypto, + title = {Code based cryptography and steganography}, + url = {https://www.researchgate.net/publication/268009418_Code_Based_Cryptography_and_Steganography}, + date = {2013-05-30}, + year = {2021}, + month = {8}, + day = {9} +} + +@online{mceliece:goppa, + title = {Binary Goppa code}, + url = {https://en.m.wikipedia.org/wiki/Binary_Goppa_code}, + year = {2021}, + month = {8}, + day = {10} +}
\ No newline at end of file diff --git a/buch/papers/mceliece/teil0.tex b/buch/papers/mceliece/teil0.tex deleted file mode 100644 index b98f8be..0000000 --- a/buch/papers/mceliece/teil0.tex +++ /dev/null @@ -1,22 +0,0 @@ -% -% einleitung.tex -- Beispiel-File für die Einleitung -% -% (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil -% -\section{Teil 0\label{mceliece:section:teil0}} -\rhead{Teil 0} -Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam -nonumy eirmod tempor invidunt ut labore et dolore magna aliquyam -erat, sed diam voluptua \cite{mceliece:bibtex}. -At vero eos et accusam et justo duo dolores et ea rebum. -Stet clita kasd gubergren, no sea takimata sanctus est Lorem ipsum -dolor sit amet. - -Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam -nonumy eirmod tempor invidunt ut labore et dolore magna aliquyam -erat, sed diam voluptua. -At vero eos et accusam et justo duo dolores et ea rebum. Stet clita -kasd gubergren, no sea takimata sanctus est Lorem ipsum dolor sit -amet. - - diff --git a/buch/papers/mceliece/teil1.tex b/buch/papers/mceliece/teil1.tex deleted file mode 100644 index 06035a6..0000000 --- a/buch/papers/mceliece/teil1.tex +++ /dev/null @@ -1,55 +0,0 @@ -% -% teil1.tex -- Beispiel-File für das Paper -% -% (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil -% -\section{Teil 1 -\label{mceliece:section:teil1}} -\rhead{Problemstellung} -Sed ut perspiciatis unde omnis iste natus error sit voluptatem -accusantium doloremque laudantium, totam rem aperiam, eaque ipsa -quae ab illo inventore veritatis et quasi architecto beatae vitae -dicta sunt explicabo. -Nemo enim ipsam voluptatem quia voluptas sit aspernatur aut odit -aut fugit, sed quia consequuntur magni dolores eos qui ratione -voluptatem sequi nesciunt -\begin{equation} -\int_a^b x^2\, dx -= -\left[ \frac13 x^3 \right]_a^b -= -\frac{b^3-a^3}3. -\label{mceliece:equation1} -\end{equation} -Neque porro quisquam est, qui dolorem ipsum quia dolor sit amet, -consectetur, adipisci velit, sed quia non numquam eius modi tempora -incidunt ut labore et dolore magnam aliquam quaerat voluptatem. - -Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitationem ullam corporis -suscipit laboriosam, nisi ut aliquid ex ea commodi consequatur? -Quis autem vel eum iure reprehenderit qui in ea voluptate velit -esse quam nihil molestiae consequatur, vel illum qui dolorem eum -fugiat quo voluptas nulla pariatur? - -\subsection{De finibus bonorum et malorum -\label{mceliece:subsection:finibus}} -At vero eos et accusamus et iusto odio dignissimos ducimus qui -blanditiis praesentium voluptatum deleniti atque corrupti quos -dolores et quas molestias excepturi sint occaecati cupiditate non -provident, similique sunt in culpa qui officia deserunt mollitia -animi, id est laborum et dolorum fuga \eqref{000tempmlate:equation1}. - -Et harum quidem rerum facilis est et expedita distinctio -\ref{mceliece:section:loesung}. -Nam libero tempore, cum soluta nobis est eligendi optio cumque nihil -impedit quo minus id quod maxime placeat facere possimus, omnis -voluptas assumenda est, omnis dolor repellendus -\ref{mceliece:section:folgerung}. -Temporibus autem quibusdam et aut officiis debitis aut rerum -necessitatibus saepe eveniet ut et voluptates repudiandae sint et -molestiae non recusandae. -Itaque earum rerum hic tenetur a sapiente delectus, ut aut reiciendis -voluptatibus maiores alias consequatur aut perferendis doloribus -asperiores repellat. - - diff --git a/buch/papers/mceliece/teil2.tex b/buch/papers/mceliece/teil2.tex deleted file mode 100644 index fd247c7..0000000 --- a/buch/papers/mceliece/teil2.tex +++ /dev/null @@ -1,40 +0,0 @@ -% -% teil2.tex -- Beispiel-File für teil2 -% -% (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil -% -\section{Teil 2 -\label{mceliece:section:teil2}} -\rhead{Teil 2} -Sed ut perspiciatis unde omnis iste natus error sit voluptatem -accusantium doloremque laudantium, totam rem aperiam, eaque ipsa -quae ab illo inventore veritatis et quasi architecto beatae vitae -dicta sunt explicabo. Nemo enim ipsam voluptatem quia voluptas sit -aspernatur aut odit aut fugit, sed quia consequuntur magni dolores -eos qui ratione voluptatem sequi nesciunt. Neque porro quisquam -est, qui dolorem ipsum quia dolor sit amet, consectetur, adipisci -velit, sed quia non numquam eius modi tempora incidunt ut labore -et dolore magnam aliquam quaerat voluptatem. Ut enim ad minima -veniam, quis nostrum exercitationem ullam corporis suscipit laboriosam, -nisi ut aliquid ex ea commodi consequatur? Quis autem vel eum iure -reprehenderit qui in ea voluptate velit esse quam nihil molestiae -consequatur, vel illum qui dolorem eum fugiat quo voluptas nulla -pariatur? - -\subsection{De finibus bonorum et malorum -\label{mceliece:subsection:bonorum}} -At vero eos et accusamus et iusto odio dignissimos ducimus qui -blanditiis praesentium voluptatum deleniti atque corrupti quos -dolores et quas molestias excepturi sint occaecati cupiditate non -provident, similique sunt in culpa qui officia deserunt mollitia -animi, id est laborum et dolorum fuga. Et harum quidem rerum facilis -est et expedita distinctio. Nam libero tempore, cum soluta nobis -est eligendi optio cumque nihil impedit quo minus id quod maxime -placeat facere possimus, omnis voluptas assumenda est, omnis dolor -repellendus. Temporibus autem quibusdam et aut officiis debitis aut -rerum necessitatibus saepe eveniet ut et voluptates repudiandae -sint et molestiae non recusandae. Itaque earum rerum hic tenetur a -sapiente delectus, ut aut reiciendis voluptatibus maiores alias -consequatur aut perferendis doloribus asperiores repellat. - - diff --git a/buch/papers/mceliece/teil3.tex b/buch/papers/mceliece/teil3.tex deleted file mode 100644 index 421b331..0000000 --- a/buch/papers/mceliece/teil3.tex +++ /dev/null @@ -1,40 +0,0 @@ -% -% teil3.tex -- Beispiel-File für Teil 3 -% -% (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil -% -\section{Teil 3 -\label{mceliece:section:teil3}} -\rhead{Teil 3} -Sed ut perspiciatis unde omnis iste natus error sit voluptatem -accusantium doloremque laudantium, totam rem aperiam, eaque ipsa -quae ab illo inventore veritatis et quasi architecto beatae vitae -dicta sunt explicabo. Nemo enim ipsam voluptatem quia voluptas sit -aspernatur aut odit aut fugit, sed quia consequuntur magni dolores -eos qui ratione voluptatem sequi nesciunt. Neque porro quisquam -est, qui dolorem ipsum quia dolor sit amet, consectetur, adipisci -velit, sed quia non numquam eius modi tempora incidunt ut labore -et dolore magnam aliquam quaerat voluptatem. Ut enim ad minima -veniam, quis nostrum exercitationem ullam corporis suscipit laboriosam, -nisi ut aliquid ex ea commodi consequatur? Quis autem vel eum iure -reprehenderit qui in ea voluptate velit esse quam nihil molestiae -consequatur, vel illum qui dolorem eum fugiat quo voluptas nulla -pariatur? - -\subsection{De finibus bonorum et malorum -\label{mceliece:subsection:malorum}} -At vero eos et accusamus et iusto odio dignissimos ducimus qui -blanditiis praesentium voluptatum deleniti atque corrupti quos -dolores et quas molestias excepturi sint occaecati cupiditate non -provident, similique sunt in culpa qui officia deserunt mollitia -animi, id est laborum et dolorum fuga. Et harum quidem rerum facilis -est et expedita distinctio. Nam libero tempore, cum soluta nobis -est eligendi optio cumque nihil impedit quo minus id quod maxime -placeat facere possimus, omnis voluptas assumenda est, omnis dolor -repellendus. Temporibus autem quibusdam et aut officiis debitis aut -rerum necessitatibus saepe eveniet ut et voluptates repudiandae -sint et molestiae non recusandae. Itaque earum rerum hic tenetur a -sapiente delectus, ut aut reiciendis voluptatibus maiores alias -consequatur aut perferendis doloribus asperiores repellat. - - diff --git a/buch/papers/multiplikation/code/MM b/buch/papers/multiplikation/code/MM Binary files differdeleted file mode 100755 index f07985f..0000000 --- a/buch/papers/multiplikation/code/MM +++ /dev/null diff --git a/buch/papers/multiplikation/code/MM.c b/buch/papers/multiplikation/code/MM.c index 04c4dab..2588262 100755 --- a/buch/papers/multiplikation/code/MM.c +++ b/buch/papers/multiplikation/code/MM.c @@ -28,11 +28,12 @@ int main() { // omp_set_num_threads(4);
// run_algo(openMP_MM, "openMP_MM",0);
run_algo(MM_dc, "MM_dc",0);
+
run_algo(strassen, "strassen",0);
run_algo(MM, "MM", 0);
- // run_algo(winograd, "winograd", 0);
- run_algo_cblas(0);
+ run_algo(winograd, "winograd", 0);
+ run_algo_cblas(0);
return 0;
}
@@ -414,12 +415,12 @@ void run_algo(void (*algo)(), char alog_name[], int print) for(int i=0; i<n_arrays; ++i)
{
- for(int j = 0; j<1; ++j)
+ for(int j = 0; j<10; ++j)
{
- int *C = (int*) malloc(n[i] * n[i] * sizeof(int));
- double dtime = omp_get_wtime();
- algo(Ap[i], Bp[i], (int*) C, n[i]);
- dtime = omp_get_wtime() - dtime;
+ int *C = (int*) malloc(n[i] * n[i] * sizeof(int));
+ double dtime = omp_get_wtime();
+ algo(Ap[i], Bp[i], (int*) C, n[i]);
+ dtime = omp_get_wtime() - dtime;
// printf("The %s program took %f seconds to execute \n", alog_name, dtime);
fprintf(fptr, "%f,%d\n", dtime, n[i]);
@@ -428,7 +429,7 @@ void run_algo(void (*algo)(), char alog_name[], int print) printMatrix((int*)C, n[i]);
}
free(C);
- }
+ }
}
fclose(fptr);
@@ -442,7 +443,7 @@ void run_algo_cblas(int print) fptr = fopen("meas/blas.txt", "w");
for(int i=0; i<n_arrays; ++i)
{
- for(int j = 0; j<1; ++j)
+ for(int j = 0; j<10; ++j)
{
double *dC = (double*) malloc(n[i] * n[i] * sizeof(double));
double dtime = omp_get_wtime();
diff --git a/buch/papers/multiplikation/code/MM.py b/buch/papers/multiplikation/code/MM.py index 626b82d..8057850 100644 --- a/buch/papers/multiplikation/code/MM.py +++ b/buch/papers/multiplikation/code/MM.py @@ -5,6 +5,7 @@ Created on Fri Mar 19 07:31:29 2021 @author: nunigan """ +import scipy.stats import numpy as np import time import matplotlib.pyplot as plt @@ -132,6 +133,7 @@ def winograd2(A, B): return C def test_perfomance(n): + t_mm = [] t_mm_dc = [] t_mm_strassen = [] @@ -174,17 +176,18 @@ def test_perfomance(n): plt.plot(n, t_mm_strassen, label='Strassen', lw=5) plt.plot(n, t_wino, label='Winograd', lw=5) plt.plot(n, t_np, label='NumPy A@B', lw=5) + # plt.xscale('log', base=2) plt.legend() plt.xlabel("n") plt.ylabel("time (s)") - plt.grid(True) + plt.grid(True, which="both", ls="-") plt.tight_layout() # plt.yscale('log') plt.legend(fontsize=19) plt.savefig('meas_' + str(max(n))+ '.pdf') arr = np.array([n, t_mm, t_mm_dc, t_mm_strassen, t_wino, t_np]) np.savetxt('meas_' + str(max(n))+ '.txt',arr) - return arr + return t_np def plot(num): @@ -198,10 +201,11 @@ def plot(num): plt.plot(n, t_mm, label='3 For Loops', lw=5) plt.plot(n, t_mm_dc, label='Divide and Conquer', lw=5) plt.plot(n, t_mm_strassen, label='Strassen', lw=5) - # plt.plot(n, t_wino, label='Winograd', lw=5) + plt.plot(n, t_wino, label='Winograd', lw=5) plt.plot(n, t_np, label='NumPy A@B', lw=5) plt.legend() plt.xlabel("n") + # plt.yscale('log', base=10) plt.ylabel("time (s)") plt.grid(True) plt.tight_layout() @@ -211,36 +215,39 @@ def plot(num): return arr def plot_c_res(ave, num): + MM = np.loadtxt("meas/MM.txt", delimiter=',') - # winograd = np.loadtxt("meas/winograd.txt", delimiter=',') + winograd = np.loadtxt("meas/winograd.txt", delimiter=',') blas = np.loadtxt("meas/blas.txt", delimiter=',') MM_dc = np.loadtxt("meas/MM_dc.txt", delimiter=',') strassen = np.loadtxt("meas/strassen.txt", delimiter=',') MM_t = MM[:,0] MM_n = MM[:,1] - MM_t = np.mean(MM_t.reshape(-1,ave),axis=1) - MM_n = np.mean(MM_n.reshape(-1,ave),axis=1) + # MM_t = np.mean(MM_t.reshape(-1,ave),axis=1) + # MM_n = np.mean(MM_n.reshape(-1,ave),axis=1) MM_dc_t = MM_dc[:,0] MM_dc_n = MM_dc[:,1] - MM_dc_t = np.mean(MM_dc_t.reshape(-1,ave),axis=1) - MM_dc_n = np.mean(MM_dc_n.reshape(-1,ave),axis=1) + # MM_dc_t = np.mean(MM_dc_t.reshape(-1,ave),axis=1) + # MM_dc_n = np.mean(MM_dc_n.reshape(-1,ave),axis=1) strassen_t = strassen[:,0] strassen_n = strassen[:,1] - strassen_t = np.mean(strassen_t.reshape(-1,ave),axis=1) - strassen_n = np.mean(strassen_n.reshape(-1,ave),axis=1) + # strassen_t = np.mean(strassen_t.reshape(-1,ave),axis=1) + # strassen_n = np.mean(strassen_n.reshape(-1,ave),axis=1) - # winograd_t = winograd[:,0] - # winograd_n = winograd[:,1] + winograd_t = winograd[:,0] + winograd_n = winograd[:,1] # winograd_t = np.mean(winograd_t.reshape(-1,ave),axis=1) # winograd_n = np.mean(winograd_n.reshape(-1,ave),axis=1) blas_t = blas[:,0] blas_n = blas[:,1] - blas_t = np.mean(blas_t.reshape(-1,ave),axis=1) - blas_n = np.mean(blas_n.reshape(-1,ave),axis=1) + # blas_t = np.mean(blas_t.reshape(-1,ave),axis=1) + # blas_n = np.mean(blas_n.reshape(-1,ave),axis=1) + + def func(x, a,b): return b*x**a @@ -254,14 +261,16 @@ def plot_c_res(ave, num): plt.rc('axes', labelsize=23) plt.rc('xtick', labelsize=23) plt.rc('ytick', labelsize=23) - plt.plot(MM_n, MM_t, label='3 For Loops', lw=5) - # plt.plot(winograd_n, winograd_t, label='Winograd MM', lw=5) - plt.plot(blas_n, blas_t, label='Blas', lw=5) - plt.plot(strassen_n, strassen_t, label='Strassen', lw=5) - plt.plot(MM_dc_n, MM_dc_t, label='Divide and Conquer', lw=5) + plt.loglog(MM_n, MM_t, '.', label='3 For Loops', lw=5) + plt.loglog(winograd_n, winograd_t, '.', label='Winograd MM', lw=5) + plt.loglog(blas_n, blas_t, '.', label='Blas', lw=5) + plt.loglog(strassen_n, strassen_t, '.', label='Strassen', lw=5) + plt.loglog(MM_dc_n, MM_dc_t, '.', label='Divide and Conquer', lw=5) plt.xlabel("n") + # plt.yscale('log', base=10) + # plt.xscale('log', base=2) plt.ylabel("time (s)") - plt.grid(True) + plt.grid(True, which="both", ls="-") plt.tight_layout() plt.legend(fontsize=19) plt.savefig('c_meas_' + str(num)+ '.pdf') @@ -271,23 +280,42 @@ def plot_c_res(ave, num): # plt.plot(blas_n, func(blas_n, *popt2), 'r-', label='fit MM: a=%5.5f, b=%5.10f' % tuple(popt2)) plt.legend() + # return [MM_n,winograd_n,blas_n,strassen_n,MM_dc_n] + + return [MM_t,winograd_t,blas_t,strassen_t,MM_dc_t] + + +def mean_confidence_interval(data, confidence=0.95): + a = 1.0 * np.array(data) + n = len(a) + m, se = np.mean(a), scipy.stats.sem(a) + h = se * scipy.stats.t.ppf((1 + confidence) / 2., n-1) + return m, h # test%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% if __name__ == '__main__': - plot_c_res(1, 4096) - - - # plot(8) - # n = np.logspace(1,10,10,base=2,dtype=(np.int)) + # A = plot_c_res(10, 4096) + # name = ['MM', 'Wino', 'blas', 'strassen', 'dc'] + # for i in range(5): + # ci_inner = [] + # print(name[i]) + # for j in range(11): + # m,h=mean_confidence_interval(A[i][j*10:(j+1)*10]) + # print("({},{})".format(2**(j+1),m)) + # np.savetxt('meas/ci/' + name[i]+'.txt',ci_inner) + + arr = plot(4096) + # n = np.logspace(1,12,12,base=2,dtype=(np.int)) + # n=[2048,4096] # n = np.arange(1,50,2) - A = np.random.randint(-10, 10, (5,3)) - B = np.random.randint(-10, 10, (3,5)) + # A = np.random.randint(-10, 6, (5,3)) + # B = np.random.randint(-10, 6, (3,5)) - C = winograd2(A, B) - C_test = A@B - print(C) - print(C_test) + # C = winograd2(A, B) + # C_test = A@B + # print(C) + # print(C_test) # print(np.equal(C, C_test)) # t_np = test_perfomance(n) diff --git a/buch/papers/multiplikation/code/c_matrix.h b/buch/papers/multiplikation/code/c_matrix.h index 13df55d..63d5390 100644 --- a/buch/papers/multiplikation/code/c_matrix.h +++ b/buch/papers/multiplikation/code/c_matrix.h @@ -1,101 +1,177 @@ -/* Seminar Matrizen, autogenerated File, Michael Schmid, 30/05/2021, 22:00:57 */ +/* Seminar Matrizen, autogenerated File, Michael Schmid, 10/08/2021, 05:46:32 */ #include <stdint.h> const int A0[][2] = { - {-15,68}, - {49,86} + {60,-84}, + {-66,-1} }; const int B0[][2] = { - {33,73}, - {38,-76} + {-45,87}, + {-38,-73} }; const double dB0[][2] = { - {33,73}, - {38,-76} + {-45,87}, + {-38,-73} }; const double dA0[][2] = { - {-15,68}, - {49,86} + {60,-84}, + {-66,-1} }; const int A1[][4] = { - {75,-38,-32,-65}, - {37,74,-31,29}, - {15,-62,-20,-20}, - {-31,-35,-89,47} + {-72,-19,-91,62}, + {-36,-74,-44,-47}, + {-39,-31,50,-93}, + {-81,2,-17,-86} }; const int B1[][4] = { - {71,90,78,-98}, - {4,63,12,-47}, - {11,-44,75,-69}, - {95,-15,64,23} + {-66,39,-23,52}, + {-88,-13,13,-13}, + {-45,-70,28,-20}, + {96,5,88,96} }; const double dB1[][4] = { - {71,90,78,-98}, - {4,63,12,-47}, - {11,-44,75,-69}, - {95,-15,64,23} + {-66,39,-23,52}, + {-88,-13,13,-13}, + {-45,-70,28,-20}, + {96,5,88,96} }; const double dA1[][4] = { - {75,-38,-32,-65}, - {37,74,-31,29}, - {15,-62,-20,-20}, - {-31,-35,-89,47} + {-72,-19,-91,62}, + {-36,-74,-44,-47}, + {-39,-31,50,-93}, + {-81,2,-17,-86} }; const int A2[][8] = { - {80,42,3,-16,6,55,87,16}, - {-99,-14,21,-1,-94,-56,91,10}, - {-47,-55,-59,62,12,-53,87,-65}, - {-60,94,-67,23,-62,33,-63,-72}, - {12,-75,16,21,22,-37,1,16}, - {-100,-99,82,-66,2,64,-13,44}, - {59,-100,-90,8,36,-24,18,88}, - {73,-58,75,-100,-19,-29,85,-19} + {-36,-2,-58,-32,34,-89,49,-55}, + {-68,-73,52,-3,-51,-37,-31,70}, + {73,-90,-21,-79,-15,96,-99,12}, + {68,-25,38,-73,-60,35,-99,72}, + {-43,-87,48,-84,-100,37,80,53}, + {-27,88,-5,-82,-57,-27,20,10}, + {-91,-47,54,-90,-99,-76,50,-18}, + {69,-36,76,5,-67,-38,-95,91} }; const int B2[][8] = { - {-61,88,69,49,-53,47,73,45}, - {16,14,-88,-11,-67,-73,-20,43}, - {-60,-63,26,32,-29,18,-44,-69}, - {1,21,21,38,7,-100,-61,-76}, - {-90,95,-99,88,49,-80,27,-36}, - {24,-12,-47,-7,29,15,52,37}, - {-98,-76,29,76,-41,-75,97,79}, - {62,-90,-35,-14,-30,-42,-95,52} + {-84,22,-13,-66,-42,51,66,0}, + {37,-65,66,-85,-10,-23,77,5}, + {1,41,-79,0,63,-37,-10,29}, + {72,66,-99,92,-28,65,25,-40}, + {69,-49,65,-18,64,-97,-47,30}, + {36,86,66,-12,-17,89,1,-37}, + {-100,11,27,23,-75,-23,96,-9}, + {68,90,-87,-99,-70,-28,98,-76} }; const double dB2[][8] = { - {-61,88,69,49,-53,47,73,45}, - {16,14,-88,-11,-67,-73,-20,43}, - {-60,-63,26,32,-29,18,-44,-69}, - {1,21,21,38,7,-100,-61,-76}, - {-90,95,-99,88,49,-80,27,-36}, - {24,-12,-47,-7,29,15,52,37}, - {-98,-76,29,76,-41,-75,97,79}, - {62,-90,-35,-14,-30,-42,-95,52} + {-84,22,-13,-66,-42,51,66,0}, + {37,-65,66,-85,-10,-23,77,5}, + {1,41,-79,0,63,-37,-10,29}, + {72,66,-99,92,-28,65,25,-40}, + {69,-49,65,-18,64,-97,-47,30}, + {36,86,66,-12,-17,89,1,-37}, + {-100,11,27,23,-75,-23,96,-9}, + {68,90,-87,-99,-70,-28,98,-76} }; const double dA2[][8] = { - {80,42,3,-16,6,55,87,16}, - {-99,-14,21,-1,-94,-56,91,10}, - {-47,-55,-59,62,12,-53,87,-65}, - {-60,94,-67,23,-62,33,-63,-72}, - {12,-75,16,21,22,-37,1,16}, - {-100,-99,82,-66,2,64,-13,44}, - {59,-100,-90,8,36,-24,18,88}, - {73,-58,75,-100,-19,-29,85,-19} - }; -const int *Ap[3] = {(int*) A0,(int*) A1,(int*) A2}; -const int *Bp[3] = {(int*) B0,(int*) B1,(int*) B2}; -const double *dAp[3] = {(double*) dA0,(double*) dA1,(double*) dA2}; -const double *dBp[3] = {(double*) dB0,(double*) dB1,(double*) dB2}; -int n[3] = {2,4,8}; -int n_arrays = 3; + {-36,-2,-58,-32,34,-89,49,-55}, + {-68,-73,52,-3,-51,-37,-31,70}, + {73,-90,-21,-79,-15,96,-99,12}, + {68,-25,38,-73,-60,35,-99,72}, + {-43,-87,48,-84,-100,37,80,53}, + {-27,88,-5,-82,-57,-27,20,10}, + {-91,-47,54,-90,-99,-76,50,-18}, + {69,-36,76,5,-67,-38,-95,91} + }; +const int A3[][16] = + { + {-24,65,21,19,94,70,-90,-81,53,-41,-23,-1,58,-80,-54,59}, + {-42,76,-19,98,29,-56,92,14,45,11,82,83,48,-13,81,66}, + {43,-57,-67,95,5,72,11,0,-47,55,-24,36,84,54,-31,-54}, + {-39,-40,19,97,-82,-56,27,95,81,-21,-50,-74,-35,-87,-28,-26}, + {-74,-98,79,92,-24,-48,99,94,55,-83,70,98,-24,18,-67,14}, + {20,76,11,-23,-56,21,0,42,64,86,-74,44,93,-76,-30,97}, + {13,20,-73,-11,-30,80,53,-8,60,21,17,-42,82,-72,-6,-80}, + {36,-93,-64,-21,20,-85,15,24,99,81,-52,64,71,-56,52,63}, + {32,9,-2,-85,17,62,-98,-35,75,-58,-44,-20,-47,89,-95,52}, + {93,-43,86,68,-6,-25,90,57,60,-10,65,-97,43,46,-60,-41}, + {43,-33,0,50,-100,26,-60,95,39,-70,-61,-81,9,-23,-99,-4}, + {20,61,15,43,-96,93,-55,38,-29,-1,-10,26,-87,18,64,6}, + {-98,-84,51,16,-14,86,52,59,44,-39,-2,10,82,-66,54,19}, + {89,-49,-37,-6,-53,40,-11,46,-51,-56,86,34,11,13,-20,-49}, + {-90,14,28,-45,-25,-56,-51,-61,28,-8,51,91,95,-10,-85,58}, + {8,-44,88,-71,-27,11,89,37,86,-78,-44,-56,-87,0,-42,-61} + }; +const int B3[][16] = + { + {62,-30,62,92,29,-93,-95,44,-33,-88,-29,9,-88,-42,-90,-70}, + {60,37,-44,-93,-87,6,-53,2,-29,53,-49,59,6,83,-15,50}, + {-19,85,-49,-14,84,-4,12,88,-83,-81,-24,-16,-12,-42,-63,-71}, + {-42,-78,-58,-61,-29,67,-28,-46,64,7,6,-13,88,-42,95,-24}, + {-90,-56,8,-30,-89,70,37,-29,24,-8,-10,-2,-25,-63,-95,-91}, + {10,-81,42,-28,-13,-68,-72,-20,-22,5,-79,-50,-88,62,57,69}, + {-67,24,-71,-43,11,48,33,-93,-82,-65,-4,5,-15,25,-54,-45}, + {-49,19,-29,90,-97,-87,78,-39,-75,-85,-79,-35,54,3,-73,7}, + {-7,39,70,-42,32,-100,56,4,-24,-57,38,-49,-50,-44,79,-42}, + {37,-65,-55,22,-97,-42,-76,95,97,-27,38,11,0,-81,-23,35}, + {26,-70,10,-29,47,-70,-52,29,-13,-18,5,34,18,32,87,91}, + {-84,41,-19,96,-51,-19,81,75,81,92,2,-40,-42,-69,-10,-61}, + {-30,98,71,-51,91,-59,58,86,86,-22,-84,7,66,-55,-52,23}, + {-71,-44,-9,90,26,18,26,-10,-85,64,-47,3,72,81,74,-8}, + {52,-59,-91,22,8,-63,84,9,-11,-54,-78,-71,-98,42,96,57}, + {18,-39,34,-50,-62,-96,-2,-78,52,94,-33,2,-19,-9,-86,-75} + }; +const double dB3[][16] = + { + {62,-30,62,92,29,-93,-95,44,-33,-88,-29,9,-88,-42,-90,-70}, + {60,37,-44,-93,-87,6,-53,2,-29,53,-49,59,6,83,-15,50}, + {-19,85,-49,-14,84,-4,12,88,-83,-81,-24,-16,-12,-42,-63,-71}, + {-42,-78,-58,-61,-29,67,-28,-46,64,7,6,-13,88,-42,95,-24}, + {-90,-56,8,-30,-89,70,37,-29,24,-8,-10,-2,-25,-63,-95,-91}, + {10,-81,42,-28,-13,-68,-72,-20,-22,5,-79,-50,-88,62,57,69}, + {-67,24,-71,-43,11,48,33,-93,-82,-65,-4,5,-15,25,-54,-45}, + {-49,19,-29,90,-97,-87,78,-39,-75,-85,-79,-35,54,3,-73,7}, + {-7,39,70,-42,32,-100,56,4,-24,-57,38,-49,-50,-44,79,-42}, + {37,-65,-55,22,-97,-42,-76,95,97,-27,38,11,0,-81,-23,35}, + {26,-70,10,-29,47,-70,-52,29,-13,-18,5,34,18,32,87,91}, + {-84,41,-19,96,-51,-19,81,75,81,92,2,-40,-42,-69,-10,-61}, + {-30,98,71,-51,91,-59,58,86,86,-22,-84,7,66,-55,-52,23}, + {-71,-44,-9,90,26,18,26,-10,-85,64,-47,3,72,81,74,-8}, + {52,-59,-91,22,8,-63,84,9,-11,-54,-78,-71,-98,42,96,57}, + {18,-39,34,-50,-62,-96,-2,-78,52,94,-33,2,-19,-9,-86,-75} + }; +const double dA3[][16] = + { + {-24,65,21,19,94,70,-90,-81,53,-41,-23,-1,58,-80,-54,59}, + {-42,76,-19,98,29,-56,92,14,45,11,82,83,48,-13,81,66}, + {43,-57,-67,95,5,72,11,0,-47,55,-24,36,84,54,-31,-54}, + {-39,-40,19,97,-82,-56,27,95,81,-21,-50,-74,-35,-87,-28,-26}, + {-74,-98,79,92,-24,-48,99,94,55,-83,70,98,-24,18,-67,14}, + {20,76,11,-23,-56,21,0,42,64,86,-74,44,93,-76,-30,97}, + {13,20,-73,-11,-30,80,53,-8,60,21,17,-42,82,-72,-6,-80}, + {36,-93,-64,-21,20,-85,15,24,99,81,-52,64,71,-56,52,63}, + {32,9,-2,-85,17,62,-98,-35,75,-58,-44,-20,-47,89,-95,52}, + {93,-43,86,68,-6,-25,90,57,60,-10,65,-97,43,46,-60,-41}, + {43,-33,0,50,-100,26,-60,95,39,-70,-61,-81,9,-23,-99,-4}, + {20,61,15,43,-96,93,-55,38,-29,-1,-10,26,-87,18,64,6}, + {-98,-84,51,16,-14,86,52,59,44,-39,-2,10,82,-66,54,19}, + {89,-49,-37,-6,-53,40,-11,46,-51,-56,86,34,11,13,-20,-49}, + {-90,14,28,-45,-25,-56,-51,-61,28,-8,51,91,95,-10,-85,58}, + {8,-44,88,-71,-27,11,89,37,86,-78,-44,-56,-87,0,-42,-61} + }; +const int *Ap[4] = {(int*) A0,(int*) A1,(int*) A2,(int*) A3}; +const int *Bp[4] = {(int*) B0,(int*) B1,(int*) B2,(int*) B3}; +const double *dAp[4] = {(double*) dA0,(double*) dA1,(double*) dA2,(double*) dA3}; +const double *dBp[4] = {(double*) dB0,(double*) dB1,(double*) dB2,(double*) dB3}; +int n[4] = {2,4,8,16}; +int n_arrays = 4; diff --git a/buch/papers/multiplikation/code/c_meas_4096.pdf b/buch/papers/multiplikation/code/c_meas_4096.pdf Binary files differindex 547d794..f637ae4 100644 --- a/buch/papers/multiplikation/code/c_meas_4096.pdf +++ b/buch/papers/multiplikation/code/c_meas_4096.pdf diff --git a/buch/papers/multiplikation/code/ci.txt b/buch/papers/multiplikation/code/ci.txt new file mode 100644 index 0000000..e69de29 --- /dev/null +++ b/buch/papers/multiplikation/code/ci.txt diff --git a/buch/papers/multiplikation/code/helper_class.py b/buch/papers/multiplikation/code/helper_class.py index 485fa76..3b74f67 100755 --- a/buch/papers/multiplikation/code/helper_class.py +++ b/buch/papers/multiplikation/code/helper_class.py @@ -101,5 +101,6 @@ if __name__ == '__main__': helper = Helper() # n = np.arange(2,10) - n = np.logspace(1,3,3,base=2,dtype=(np.int)) - C = helper.write_c_matrix(n) + n = np.logspace(1,11,11,base=2,dtype=(np.int)) + # n=[8192] + # C = helper.write_c_matrix(n) diff --git a/buch/papers/multiplikation/code/meas/MM.txt b/buch/papers/multiplikation/code/meas/MM.txt index 1a0cd5d..7bffb6e 100644 --- a/buch/papers/multiplikation/code/meas/MM.txt +++ b/buch/papers/multiplikation/code/meas/MM.txt @@ -1,12 +1,110 @@ 0.000000,2 +0.000000,2 +0.000000,2 +0.000000,2 +0.000000,2 +0.000000,2 +0.000000,2 +0.000000,2 +0.000000,2 +0.000000,2 +0.000001,4 +0.000000,4 +0.000000,4 +0.000000,4 0.000000,4 +0.000000,4 +0.000000,4 +0.000000,4 +0.000001,4 +0.000001,4 +0.000002,8 0.000002,8 +0.000002,8 +0.000002,8 +0.000002,8 +0.000002,8 +0.000002,8 +0.000002,8 +0.000001,8 +0.000001,8 +0.000011,16 +0.000011,16 0.000011,16 +0.000011,16 +0.000011,16 +0.000021,16 +0.000011,16 +0.000011,16 +0.000011,16 +0.000011,16 +0.000090,32 +0.000093,32 +0.000083,32 +0.000082,32 +0.000090,32 +0.000080,32 +0.000080,32 0.000080,32 -0.000653,64 -0.005397,128 -0.045147,256 -0.487710,512 -3.964180,1024 -128.863544,2048 -996.370209,4096 +0.000089,32 +0.000126,32 +0.000771,64 +0.000651,64 +0.000651,64 +0.000651,64 +0.000731,64 +0.000673,64 +0.000745,64 +0.000672,64 +0.000671,64 +0.000707,64 +0.005642,128 +0.005579,128 +0.005768,128 +0.005745,128 +0.005518,128 +0.005877,128 +0.005513,128 +0.005850,128 +0.005769,128 +0.005581,128 +0.052188,256 +0.051988,256 +0.051888,256 +0.051518,256 +0.051709,256 +0.051543,256 +0.051707,256 +0.051845,256 +0.051495,256 +0.051834,256 +0.507020,512 +0.504111,512 +0.502049,512 +0.529743,512 +0.501028,512 +0.502097,512 +0.503490,512 +0.502079,512 +0.506688,512 +0.504163,512 +4.538722,1024 +4.291473,1024 +4.516302,1024 +4.374630,1024 +4.719557,1024 +4.438999,1024 +4.641680,1024 +4.407959,1024 +4.441451,1024 +4.677313,1024 +129.433279,2048 +129.277802,2048 +129.284817,2048 +129.086884,2048 +129.197444,2048 +129.350999,2048 +129.264250,2048 +129.295723,2048 +129.402601,2048 +129.300820,2048 diff --git a/buch/papers/multiplikation/code/meas/MM_dc.txt b/buch/papers/multiplikation/code/meas/MM_dc.txt index 0d5580a..b78b925 100644 --- a/buch/papers/multiplikation/code/meas/MM_dc.txt +++ b/buch/papers/multiplikation/code/meas/MM_dc.txt @@ -1,12 +1,110 @@ -0.000006,2 -0.000007,4 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+0.000000,2 +0.000000,2 +0.000000,2 +0.000000,4 +0.000000,4 +0.000000,4 +0.000000,4 +0.000000,4 +0.000000,4 +0.000000,4 +0.000000,4 +0.000000,4 0.000000,4 0.000001,8 +0.000000,8 +0.000000,8 +0.000000,8 +0.000000,8 +0.000000,8 +0.000000,8 +0.000000,8 +0.000000,8 +0.000000,8 +0.000003,16 +0.000003,16 +0.000003,16 +0.000003,16 +0.000003,16 +0.000003,16 +0.000012,16 +0.000003,16 +0.000003,16 0.000003,16 0.000021,32 +0.000019,32 +0.000030,32 +0.000020,32 +0.000020,32 +0.000020,32 +0.000020,32 +0.000020,32 +0.000020,32 +0.000020,32 +0.000180,64 +0.000192,64 +0.000163,64 +0.000153,64 +0.000153,64 +0.000197,64 +0.000163,64 +0.000267,64 +0.000226,64 0.000164,64 -0.001240,128 -0.009657,256 -0.072523,512 -0.735149,1024 -6.895747,2048 -56.812183,4096 +0.001216,128 +0.001233,128 +0.001364,128 +0.001278,128 +0.001211,128 +0.001295,128 +0.001206,128 +0.001371,128 +0.001225,128 +0.001250,128 +0.009733,256 +0.009497,256 +0.009586,256 +0.009600,256 +0.009768,256 +0.009566,256 +0.009731,256 +0.009550,256 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b/buch/papers/multiplikation/code/meas/ci/blas.txt new file mode 100644 index 0000000..e69de29 --- /dev/null +++ b/buch/papers/multiplikation/code/meas/ci/blas.txt diff --git a/buch/papers/multiplikation/code/meas/ci/dc.txt b/buch/papers/multiplikation/code/meas/ci/dc.txt new file mode 100644 index 0000000..e69de29 --- /dev/null +++ b/buch/papers/multiplikation/code/meas/ci/dc.txt diff --git a/buch/papers/multiplikation/code/meas/ci/strassen.txt b/buch/papers/multiplikation/code/meas/ci/strassen.txt new file mode 100644 index 0000000..e69de29 --- /dev/null +++ b/buch/papers/multiplikation/code/meas/ci/strassen.txt diff --git a/buch/papers/multiplikation/code/meas/old/8196/MM.txt b/buch/papers/multiplikation/code/meas/old/8196/MM.txt new file mode 100644 index 0000000..0edf9f6 --- /dev/null +++ b/buch/papers/multiplikation/code/meas/old/8196/MM.txt @@ -0,0 +1 @@ +9376.173434,8192 diff --git a/buch/papers/multiplikation/code/meas/old/8196/MM_dc.txt 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b/buch/papers/multiplikation/code/meas/old/blas.txt new file mode 100644 index 0000000..92a61b9 --- /dev/null +++ b/buch/papers/multiplikation/code/meas/old/blas.txt @@ -0,0 +1,12 @@ +0.000001,2 +0.000001,4 +0.000001,8 +0.000003,16 +0.000022,32 +0.000179,64 +0.001278,128 +0.010165,256 +0.074739,512 +0.704748,1024 +6.845095,2048 +55.845038,4096 diff --git a/buch/papers/multiplikation/code/meas/old/strassen.txt b/buch/papers/multiplikation/code/meas/old/strassen.txt new file mode 100644 index 0000000..fdfbf2b --- /dev/null +++ b/buch/papers/multiplikation/code/meas/old/strassen.txt @@ -0,0 +1,12 @@ +0.000001,2 +0.000003,4 +0.000010,8 +0.000066,16 +0.000470,32 +0.003368,64 +0.024232,128 +0.172000,256 +1.209262,512 +8.457472,1024 +59.267256,2048 +414.648901,4096 diff --git a/buch/papers/multiplikation/code/meas/old/winograd.txt b/buch/papers/multiplikation/code/meas/old/winograd.txt new file mode 100644 index 0000000..d185906 --- /dev/null +++ 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4.096000000000000000e+03 +6.154183513402938843e+03 4.681333474493026733e+04 +7.375929301261901855e+03 5.846600176072120667e+04 +3.860573610544204712e+03 2.290433094644546509e+04 +4.884613198995590210e+03 4.359707747149467468e+04 +2.157390117645263672e-01 1.491588830947875977e+00 diff --git a/buch/papers/multiplikation/code/meas_64.pdf b/buch/papers/multiplikation/code/meas_64.pdf Binary files differindex 3a90949..92af29b 100644 --- a/buch/papers/multiplikation/code/meas_64.pdf +++ b/buch/papers/multiplikation/code/meas_64.pdf diff --git a/buch/papers/multiplikation/code/meas_64.txt b/buch/papers/multiplikation/code/meas_64.txt index ae6ff9b..b4fc7a1 100644 --- a/buch/papers/multiplikation/code/meas_64.txt +++ b/buch/papers/multiplikation/code/meas_64.txt @@ -1,6 +1,6 @@ 2.000000000000000000e+00 4.000000000000000000e+00 8.000000000000000000e+00 1.600000000000000000e+01 3.200000000000000000e+01 6.400000000000000000e+01 -1.645088195800781250e-05 7.295608520507812500e-05 3.807544708251953125e-04 2.672195434570312500e-03 2.010774612426757812e-02 1.662156581878662109e-01 -7.390975952148437500e-06 7.843971252441406250e-05 4.265308380126953125e-04 3.107070922851562500e-03 2.457642555236816406e-02 2.122807502746582031e-01 -1.931190490722656250e-05 1.568794250488281250e-04 7.593631744384765625e-04 3.937005996704101562e-03 3.596329689025878906e-02 2.131938934326171875e-01 -2.622604370117187500e-05 9.226799011230468750e-05 3.504753112792968750e-04 2.469539642333984375e-03 1.652932167053222656e-02 1.281068325042724609e-01 -1.788139343261718750e-05 7.152557373046875000e-06 6.914138793945312500e-06 1.120567321777343750e-05 2.884864807128906250e-05 6.914138793945312500e-05 +2.145767211914062500e-05 6.175041198730468750e-05 4.422664642333984375e-04 3.235816955566406250e-03 2.289748191833496094e-02 1.855163574218750000e-01 +1.025199890136718750e-05 6.341934204101562500e-05 5.202293395996093750e-04 3.566026687622070312e-03 3.026723861694335938e-02 2.312932014465332031e-01 +2.384185791015625000e-05 1.807212829589843750e-04 6.821155548095703125e-04 4.796504974365234375e-03 2.968001365661621094e-02 2.291278839111328125e-01 +3.504753112792968750e-05 1.106262207031250000e-04 4.322528839111328125e-04 2.696514129638671875e-03 2.188420295715332031e-02 1.477701663970947266e-01 +3.218650817871093750e-05 1.144409179687500000e-05 7.390975952148437500e-06 4.625320434570312500e-05 3.814697265625000000e-05 5.435943603515625000e-05 diff --git a/buch/papers/multiplikation/einlteung.tex b/buch/papers/multiplikation/einlteung.tex index bc4bfcf..d31e0f7 100755 --- a/buch/papers/multiplikation/einlteung.tex +++ b/buch/papers/multiplikation/einlteung.tex @@ -3,28 +3,21 @@ % % (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil % -\section{Einleitung \label{multiplikation:section:einleitung}} -\rhead{Einleitung} - -Die Multiplikation zweier Matrizen ist eine wichtige Operation die in verschiedensten Teilen der Mathematik Anwendung findet. -Die Beschreibung der Multiplikation aus der Definition 2.10 (\textcolor{blue} {Kein Hyperlink zu einer Definition?)}: +\section{Matrizenmultiplikation \label{multiplikation:section:einleitung}} +\rhead{Matrizenmultiplikation} +Die Multiplikation zweier Matrizen ist eine wichtige Operation, die in verschiedensten Teilen der Mathematik Anwendung findet. +Die Beschreibung der Multiplikation aus der Definition 2.10: Eine $m\times n$-Matrix $\mathbf{A}\in M_{m\times n}(\Bbbk)$ und eine $n\times p$-Matrix $\mathbf{B}\in M_{n\times l}(\Bbbk)$ haben als Produkt eine $n\times l$-Matrix $\mathbf{C}=\mathbf{AB}\in M_{n\times l}(\Bbbk)$ mit den Koeffizienten \begin{equation} -c_{ij} = \sum_{k=1}^n a_{ik} b_{kj}. +C_{ij} = \sum_{k=1}^n A_{ik} B_{kj}. \label{multiplikation:eq:MM} \end{equation} -Grafisch kann die Matrizenmultiplikation $AB=C$ wie in \ref{multiplikation:fig:mm_viz} visualisiert werden. -\begin{figure} - \center - \includegraphics[]{papers/multiplikation/images/mm_visualisation} - \caption{Matrizen Multiplikation} - \label{multiplikation:fig:mm_viz} -\end{figure} -Im Fall einer Matrizengr\"osse von $2\times 2$ +Grafisch kann die Matrizenmultiplikation $\mathbf{AB}=\mathbf{C}$ wie in Abbildung \ref{multiplikation:fig:mm_viz} visualisiert werden. +Im Fall einer Matrizengr\"osse von $2\times 2$ kann die Matrixgleichung \begin{equation} \begin{bmatrix} A_{11} & A_{12}\\ @@ -40,7 +33,7 @@ C_{11} & C_{12}\\ C_{21} & C_{22} \end{bmatrix} \end{equation} -kann die Gleichung der einzelnen Terme +explizt als Gleichungen \begin{equation} \label{multiplikation:eq:MM_exp} \begin{split} C_{11} &= A_{11} \cdot B_{11} + A_{12} \cdot B_{21}\\ @@ -49,4 +42,10 @@ C_{21} &= A_{21} \cdot B_{11} + A_{22} \cdot B_{21}\\ C_{22} &= A_{21} \cdot B_{12} + A_{22} \cdot B_{22} \end{split} \end{equation} -explizit geschrieben werden. +der einzelnen Terme geschrieben werden. +\begin{figure} + \center + \includegraphics[]{papers/multiplikation/images/mm_visualisation} + \caption{Grafische Illustration der Matrizenmultiplikation} + \label{multiplikation:fig:mm_viz} +\end{figure} diff --git a/buch/papers/multiplikation/images/algo_tab.pdf b/buch/papers/multiplikation/images/algo_tab.pdf Binary files differnew file mode 100644 index 0000000..7f2bb4f --- /dev/null +++ b/buch/papers/multiplikation/images/algo_tab.pdf diff --git a/buch/papers/multiplikation/images/algo_tab.tex b/buch/papers/multiplikation/images/algo_tab.tex new file mode 100644 index 0000000..50ce392 --- /dev/null +++ b/buch/papers/multiplikation/images/algo_tab.tex @@ -0,0 +1,122 @@ +\documentclass{article} +\usepackage[left=25mm,right=25mm,top=25mm,bottom=25mm]{geometry} +\usepackage[utf8]{inputenc} +\usepackage[T1]{fontenc} +\usepackage{times} +\usepackage{geometry} +\usepackage{amsmath} +\usepackage{amssymb} +\usepackage{algorithm} +\usepackage{algpseudocode} +\usepackage{mathrsfs} +\usepackage{amsfonts} +\usepackage{amsthm} +\usepackage{lipsum} +\usepackage{amscd} +\usepackage{graphicx} +\usepackage{fancyhdr} +\usepackage{textcomp} +\usepackage{pgfplots} +\usepackage{txfonts} +\usepackage[all]{xy} +\usepackage{paralist} +\usepackage[colorlinks=true]{hyperref} +\usepackage{array} +\usepackage{tikz} +\usepackage{slashed} +\usepackage{pdfpages} +\usepackage{multicol} +\usepackage{cite} +\usepackage{url} +\usepackage{amsmath,amsfonts,amssymb} +\usepackage{tikz} +\usetikzlibrary{arrows,matrix,positioning} +\usetikzlibrary{overlay-beamer-styles} +\usetikzlibrary{matrix.skeleton} +\usetikzlibrary{automata,positioning} +\usetikzlibrary{decorations.text} +\usepackage{listings} +\usepackage{multirow} +\usepackage{color} + +\begin{document} + + + +\begin{table}[t] + \begin{tabular}{ll} + \begin{minipage}{0.4\textwidth} + \begin{algorithm}[H]\footnotesize\caption{} + \label{multiplikation:alg:b1} + \setlength{\lineskip}{7pt} + \begin{algorithmic} + \Function{B1}{$a, b$} + \State \textbf{return} $a+b$ + \EndFunction + \State + \State + \end{algorithmic} + \end{algorithm} + \end{minipage} + & + \begin{minipage}{0.4\textwidth} + \begin{algorithm}[H]\footnotesize\caption{} + \label{multiplikation:alg:b2} + \setlength{\lineskip}{7pt} + \begin{algorithmic} + \Function{B2}{$a, b$} + \State $ x \gets a+b $ + \State $ y \gets a \cdot b $ + \State \textbf{return} $x+y$ + \EndFunction + \end{algorithmic} +\end{algorithm} + + \end{minipage} + \end{tabular} +\end{table} + +\begin{table} + \begin{tabular}[t]{ll} + \begin{minipage}{0.4\textwidth} + \begin{algorithm}[H]\footnotesize\caption{} + \setlength{\lineskip}{7pt} + \begin{algorithmic} + \label{multiplikation:alg:linear} + \Function{L}{$\mathbf{a}, \mathbf{b}$,n} + \State $ sum \gets 0$ + \For{$i = 0,1,2 \dots,n$} + \State $ sum \gets sum + A[i] \cdot B[i] $ + \EndFor + + \State \textbf{return} $sum$ + + \EndFunction + \State + \State + \end{algorithmic} + \end{algorithm} + \end{minipage} + & + \begin{minipage}{0.4\textwidth} + \begin{algorithm}[H]\footnotesize\caption{} + \label{multiplikation:alg:q1} + \setlength{\lineskip}{7pt} + \begin{algorithmic} + \Function{Q}{$\mathbf{A}, \mathbf{B}$,n} + \State $ sum \gets 0$ + \For{$i = 0,1,2 \dots,n$} + \For{$j = 0,1,2 \dots,n$} + \State $ sum \gets sum + A[i] \cdot B[j] $ + \EndFor + \EndFor + \State \textbf{return} $sum$ + \EndFunction + \end{algorithmic} + \end{algorithm} + \end{minipage} + \end{tabular} +\end{table} + +dhdfh +\end{document} diff --git a/buch/papers/multiplikation/images/bigo.pdf b/buch/papers/multiplikation/images/bigo.pdf Binary files differindex dfa2ba4..2519553 100644 --- a/buch/papers/multiplikation/images/bigo.pdf +++ b/buch/papers/multiplikation/images/bigo.pdf diff --git a/buch/papers/multiplikation/images/bigo.tex b/buch/papers/multiplikation/images/bigo.tex index e3293e4..63fd0fd 100644 --- a/buch/papers/multiplikation/images/bigo.tex +++ b/buch/papers/multiplikation/images/bigo.tex @@ -39,67 +39,72 @@ \begin{document} \begin{tikzpicture} + \begin{axis}[ - axis lines = left, - xlabel = $n$ (Data Input), - ylabel = {$t$ (time)}, - legend pos=north east, + xmode=log, ymode=log, + xmin=1e-0, xmax=5000, + ymin=10e-1, ymax=1e7, + grid=both, + major grid style={black!50}, + xlabel = data input size, + ylabel = {time}, + legend pos=north west, very thick, - ymax = 500, yticklabels=\empty, xticklabels=\empty, scale only axis=true, - width=12cm, height=6cm, + width=12cm, height=8cm, + legend cell align={left} ] \addplot [ - domain= 1:20, + domain= 1:5000, samples=100, color=red, ] {1}; \addlegendentry{$\mathcal{O}(1)$} \addplot [ - domain= 1:20, + domain= 1:5000, samples=100, color=green, ] {x}; \addlegendentry{$\mathcal{O}(n)$} \addplot [ - domain= 1:20, + domain= 1:50000, samples=100, color=blue, ] {x^2}; -\addlegendentry{$\mathcal{O}(n^2)$} +\addlegendentry{$\mathcal{O}\left(n^2\right)$} \addplot [ - domain= 1:10, + domain= 1:500, samples=100, color=purple, ] {x^3}; -\addlegendentry{$\mathcal{O}(n^3)$} +\addlegendentry{$\mathcal{O}\left(n^3\right)$} \addplot [ - domain= 1:10, + domain= 1:500, samples=100, color=black, ] -{exp(x)}; -\addlegendentry{$\mathcal{O}(e^n)$} +{exp(x) - 1.7}; +\addlegendentry{$\mathcal{O}\left(e^n\right)$} \addplot [ - domain= 1:20, + domain= 1:5000, samples=100, color=orange, ] -{log2(x)}; +{log2(x)+1}; \addlegendentry{$\mathcal{O}(\log n)$} \addplot [ - domain= 1:20, + domain= 1:5000, samples=100, color=gray, ] -{x*log2(x)}; +{x*log2(x)+1}; \addlegendentry{$\mathcal{O}(n \log n)$} \end{axis} \end{tikzpicture} diff --git a/buch/papers/multiplikation/images/c_meas_4096.pdf b/buch/papers/multiplikation/images/c_meas_4096.pdf Binary files differnew file mode 100644 index 0000000..304015a --- /dev/null +++ b/buch/papers/multiplikation/images/c_meas_4096.pdf diff --git a/buch/papers/multiplikation/images/meas_1024.pdf b/buch/papers/multiplikation/images/meas_1024.pdf Binary files differnew file mode 100644 index 0000000..70c7ec1 --- /dev/null +++ b/buch/papers/multiplikation/images/meas_1024.pdf diff --git a/buch/papers/multiplikation/images/meas_c.pdf b/buch/papers/multiplikation/images/meas_c.pdf Binary files differnew file mode 100644 index 0000000..521151e --- /dev/null +++ b/buch/papers/multiplikation/images/meas_c.pdf diff --git a/buch/papers/multiplikation/images/meas_c.tex b/buch/papers/multiplikation/images/meas_c.tex new file mode 100644 index 0000000..12d3527 --- /dev/null +++ b/buch/papers/multiplikation/images/meas_c.tex @@ -0,0 +1,150 @@ + +\documentclass[border=10pt,varwidth]{standalone} +\usepackage[left=25mm,right=25mm,top=25mm,bottom=25mm]{geometry} +\usepackage[utf8]{inputenc} +\usepackage[T1]{fontenc} +\usepackage{times} +\usepackage{geometry} +\usepackage{amsmath} +\usepackage{amssymb} +\usepackage{mathrsfs} +\usepackage{amsfonts} +\usepackage{amsthm} +\usepackage{lipsum} +\usepackage{amscd} +\usepackage{graphicx} +\usepackage{fancyhdr} +\usepackage{textcomp} +\usepackage{pgfplots} +\usepackage{txfonts} +\usepackage[all]{xy} +\usepackage{paralist} +\usepackage[colorlinks=true]{hyperref} +\usepackage{array} +\usepackage{tikz} +\usepackage{slashed} +\usepackage{pdfpages} +\usepackage{cite} +\usepackage{url} +\usepackage{amsmath,amsfonts,amssymb} +\usepackage{tikz} +\usepackage{pgfplotstable} +\usetikzlibrary{arrows,matrix,positioning} +\usetikzlibrary{overlay-beamer-styles} +\usetikzlibrary{matrix.skeleton} +\usetikzlibrary{automata,positioning} +\usetikzlibrary{decorations.text} +\usepackage{listings} +\usepackage{multirow} +\usepackage{color} + +\begin{document} + +\begin{tikzpicture} +\begin{axis}[ +xmode=log, ymode=log, +xmin=30, xmax=10000, +ymin=1e-5, ymax=2e4, +grid=both, +major grid style={black!50}, +xlabel = data input ($n$), +ylabel = {time ($s$)}, +legend pos=north west, +very thick, +scale only axis=true, +width=12cm, height=8cm, + log basis x={10}, + legend cell align={left} +] +\addlegendentry{Winograd} +\addplot[ color=blue, + error bars/.cd, y dir=both, y explicit, +] coordinates { +%(2,1e-07) +%(4,5e-07) +%(8,2.0000000000000003e-06) +%(16,1.1999999999999999e-05) +(32,8.329999999999999e-05) +(64,0.0006479) +(128,0.0052873) +(256,0.052674599999999995) +(512,0.5249752000000001) +(1024,4.671161) +(2048,136.6769777) +(4096,1179.261048) +(8192,10071.512655) +}; +\addlegendentry{Strassen} +\addplot [ color=black, +]coordinates { +%(2,1e-07) +%(4,2.1e-06) +%(8,1.13e-05) +%(16,7.07e-05) +(32,0.0005041) +(64,0.003596) +(128,0.0254481) +(256,0.1781817) +(512,1.2555) +(1024,8.8302371) +(2048,61.9018691) +(4096,414.648901) +(8192,3014.235467) +}; + +\addlegendentry{MM div and conq} +\addplot[ color=green, +] coordinates { +%(2,3e-07) +%(4,1.1e-06) +%(8,8.6e-06) +%(16,7.819999999999999e-05) +(32,0.0005940000000000001) +(64,0.0044339) +(128,0.0348443) +(256,0.29484730000000003) +(512,2.2228507) +(1024,17.659234500000004) +(2048,141.6103936) +(4096,1147.106865) +(8192,9606.402522) +}; + +\addlegendentry{MM} +\addplot [ color=red, +]coordinates { +%(2,0.0) +%(4,3e-07) +%(8,1.8000000000000001e-06) +%(16,1.1999999999999999e-05) +(32,8.93e-05) +(64,0.0006923) +(128,0.0056842) +(256,0.051771500000000005) +(512,0.5062468000000001) +(1024,4.5048086) +(2048,129.2894619) +(4096,1111.312696) +(8192,9376.173434) +}; +\addlegendentry{BLAS} +\addplot[ color=purple, +] coordinates { +%(2,1e-07) +%(4,0.0) +%(8,1e-07) +%(16,3.9e-06) +(32,2.1000000000000002e-05) +(64,0.00018580000000000002) +(128,0.0012649) +(256,0.0096489) +(512,0.0773765) +(1024,0.7643868) +(2048,7.6320993999999995) +(4096,55.845038) +(8192,478.429957) +}; +\end{axis} +\end{tikzpicture} + +\end{document} diff --git a/buch/papers/multiplikation/images/meas_python.pdf b/buch/papers/multiplikation/images/meas_python.pdf Binary files differnew file mode 100644 index 0000000..fe89773 --- /dev/null +++ b/buch/papers/multiplikation/images/meas_python.pdf diff --git a/buch/papers/multiplikation/images/meas_python.tex b/buch/papers/multiplikation/images/meas_python.tex new file mode 100644 index 0000000..ad43cf6 --- /dev/null +++ b/buch/papers/multiplikation/images/meas_python.tex @@ -0,0 +1,145 @@ + +\documentclass[border=10pt,varwidth]{standalone} +\usepackage[left=25mm,right=25mm,top=25mm,bottom=25mm]{geometry} +\usepackage[utf8]{inputenc} +\usepackage[T1]{fontenc} +\usepackage{times} +\usepackage{geometry} +\usepackage{amsmath} +\usepackage{amssymb} +\usepackage{mathrsfs} +\usepackage{amsfonts} +\usepackage{amsthm} +\usepackage{lipsum} +\usepackage{amscd} +\usepackage{graphicx} +\usepackage{fancyhdr} +\usepackage{textcomp} +\usepackage{pgfplots} +\usepackage{txfonts} +\usepackage[all]{xy} +\usepackage{paralist} +\usepackage[colorlinks=true]{hyperref} +\usepackage{array} +\usepackage{tikz} +\usepackage{slashed} +\usepackage{pdfpages} +\usepackage{cite} +\usepackage{url} +\usepackage{amsmath,amsfonts,amssymb} +\usepackage{tikz} +\usepackage{pgfplotstable} +\usetikzlibrary{arrows,matrix,positioning} +\usetikzlibrary{overlay-beamer-styles} +\usetikzlibrary{matrix.skeleton} +\usetikzlibrary{automata,positioning} +\usetikzlibrary{decorations.text} +\usepackage{listings} +\usepackage{multirow} +\usepackage{color} + +\begin{document} + +\begin{tikzpicture} +\begin{axis}[ +xmode=log, ymode=log, +xmin=30, xmax=4200, +ymin=0.01, ymax=70000, +grid=both, +major grid style={black!50}, +xlabel = data input ($n$), +ylabel = {time ($s$)}, +legend pos=north west, +very thick, +scale only axis=true, +width=12cm, height=8cm, + log basis x={10}, + legend cell align={left} +] +\addlegendentry{Winograd} +\addplot[ color=blue, +] coordinates { +% (2, 2.7895e-05 ) +% (4, 0.000104904) +% (8, 0.000552893) +% (16, 0.0045557 ) +(32, 0.0187144 ) +(64, 0.153069 ) +(128, 1.19476 ) +(256, 8.29899 ) +(512, 68.3699 ) +(1024,537.374 ) +(2046,4884.61) +(4096,43597.1) +}; +\addlegendentry{Strassen} +\addplot [ color=black, +]coordinates { + % (2,2.09808e-05 ) + % (4,0.000174284 ) + % (8,0.000943899 ) + % (16,0.00475407 ) + (32,0.0485256 ) + (64,0.220414 ) + (128,1.44718 ) + (256,9.93866 ) + (512,63.961 ) +(1024,461.494 ) +(2046,3860.57) +(4096,22904.3) +}; + +\addlegendentry{MM div and conq} +\addplot[ color=green, +] coordinates { + % (2,8.10623e-06 ) + % (4,9.01222e-05 ) + % (8,0.000729084 ) + % (16,0.00497079 ) + (32,0.02719 ) + (64,0.26528 ) + (128,1.77787 ) + (256,13.27 ) + (512,105.397 ) +(1024,847.321 ) +(2046,7375.93) +(4096,58466) +}; + +\addlegendentry{MM} +\addplot [ color=red, +]coordinates { + % (2,1.85966e-05) + % (4,8.29697e-05 ) + % (8,0.000547171) + % (16,0.00305367 ) + (32, 0.0240743 ) + (64, 0.186895 ) + (128, 1.56369 ) + (256, 11.0062 ) + (512, 85.4768) +(1024,750.757 ) +(2046,6154.18) +(4096,46813.3) +}; +% \addlegendentry{NumPy} +% \addplot[ color=blue, +% ] coordinates { +% % (2,1.83582e-05 ) +% % (4,7.86781e-06) +% % (8,1.00136e-05) +% % (16,5.4121e-05 ) +% (32,4.26769e-05) +% (64,0.000118494) +% (128,0.000244141 ) +% (256,0.000695705 ) +% (512,0.00221705 ) +% (1024,0.0188088 ) +% (2046,0.215739) +% (4096,1.49159) +% }; + +\end{axis} +\end{tikzpicture} + +\end{document} diff --git a/buch/papers/multiplikation/images/strassen.pdf b/buch/papers/multiplikation/images/strassen.pdf Binary files differindex 9899dcb..d150125 100644 --- a/buch/papers/multiplikation/images/strassen.pdf +++ b/buch/papers/multiplikation/images/strassen.pdf diff --git a/buch/papers/multiplikation/images/strassen.tex b/buch/papers/multiplikation/images/strassen.tex index 797772b..b51a9d5 100644 --- a/buch/papers/multiplikation/images/strassen.tex +++ b/buch/papers/multiplikation/images/strassen.tex @@ -56,7 +56,7 @@ A_{11}B_{11} \& A_{12}B_{12} \& A_{21}B_{12} \& A_{22}B_{12} \\ A_{11}B_{22} \& A_{12}B_{22} \& A_{21}B_{22} \& A_{22}B_{22} \\ };} - + \foreach \j in {1,...,7} { \matrix(M\i\j)[matrix of math nodes,nodes in empty cells, @@ -76,18 +76,18 @@ } \huge{ - \node at (-3,-20) {$C_{22}=$}; - \node at (-3,-15) {$C_{21}=$} ; - \node at (-3,-10) {$C_{12}=$} ; - \node at (-3,-5) {$C_{11}=$} ; - - \node at (5,-2) {I}; - \node at (10,-2) {II}; - \node at (15,-2) {III}; - \node at (20,-2) {IV}; - \node at (25,-2) {V}; - \node at (30,-2) {VI}; - \node at (35,-2) {VII}; + \node at (-3,-20) {$\mathbf{C}_{22}=$}; + \node at (-3,-15) {$\mathbf{C}_{21}=$} ; + \node at (-3,-10) {$\mathbf{C}_{12}=$} ; + \node at (-3,-5) {$\mathbf{C}_{11}=$} ; + + \node at (5,-2) {$\mathbf{P}$}; + \node at (10,-2) {$\mathbf{Q}$}; + \node at (15,-2) {$\mathbf{R}$}; + \node at (20,-2) {$\mathbf{S}$}; + \node at (25,-2) {$\mathbf{T}$}; + \node at (30,-2) {$\mathbf{U}$}; + \node at (35,-2) {$\mathbf{V}$}; } @@ -100,41 +100,132 @@ \node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(X4-3-3)] {}; \node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(X4-4-4)] {}; +% P \node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(M11-4-1)] {}; \node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(M11-1-4)] {}; \node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(M11-4-4)] {}; \node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(M11-1-1)] {}; -\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=red, fit=(M14-1-4)] {}; -\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(M14-2-4)] {}; -\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=red, fit=(M15-4-1)] {}; -\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=red, fit=(M15-4-2)] {}; -\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=red, fit=(M17-2-4)] {}; -\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=red, fit=(M17-4-4)] {}; -\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(M17-2-2)] {}; -\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(M17-4-2)] {}; -\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(M23-3-1)] {}; -\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=red, fit=(M23-4-1)] {}; -\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(M25-4-1)] {}; -\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(M25-4-2)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M21-4-1)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M21-1-4)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M21-4-4)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M21-1-1)] {}; -\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(M32-1-4)] {}; -\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(M32-1-3)] {}; -\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=red, fit=(M34-1-4)] {}; -\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(M34-2-4)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M31-4-1)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M31-1-4)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M31-4-4)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M31-1-1)] {}; \node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(M41-4-1)] {}; \node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(M41-1-4)] {}; \node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(M41-4-4)] {}; \node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(M41-1-1)] {}; + +% Q +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M12-1-4)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M12-1-3)] {}; + +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M22-1-4)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M22-1-3)] {}; + +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(M32-1-4)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(M32-1-3)] {}; + \node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=red, fit=(M42-1-4)] {}; \node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=red, fit=(M42-1-3)] {}; + +% R + +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M13-3-1)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M13-4-1)] {}; + +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(M23-3-1)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=red, fit=(M23-4-1)] {}; + +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M33-3-1)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M33-4-1)] {}; + \node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(M43-3-1)] {}; \node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=red, fit=(M43-4-1)] {}; + +% S + +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=red, fit=(M14-1-4)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(M14-2-4)] {}; + + +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M24-1-4)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M24-2-4)] {}; + +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=red, fit=(M34-1-4)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(M34-2-4)] {}; + +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M44-1-4)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M44-2-4)] {}; + +%T + +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=red, fit=(M15-4-1)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=red, fit=(M15-4-2)] {}; + +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(M25-4-1)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(M25-4-2)] {}; + +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M35-4-1)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M35-4-2)] {}; + +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M45-4-1)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M45-4-2)] {}; + +% U + +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M16-1-3)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M16-1-1)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M16-3-3)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M16-3-1)] {}; + +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M26-1-3)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M26-1-1)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M26-3-3)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, 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+\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=green, fit=(M17-4-2)] {}; + + +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M27-2-4)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M27-4-4)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M27-2-2)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M27-4-2)] {}; + +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M37-2-4)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M37-4-4)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M37-2-2)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M37-4-2)] {}; + +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M47-2-4)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M47-4-4)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M47-2-2)] {}; +\node[opacity=0.5, rounded corners=0pt, inner sep=-1pt, fill=gray, fit=(M47-4-2)] {}; + + + + + \end{tikzpicture} \end{document} diff --git a/buch/papers/multiplikation/loesungsmethoden.tex b/buch/papers/multiplikation/loesungsmethoden.tex index 83be814..8d0c0a8 100755 --- a/buch/papers/multiplikation/loesungsmethoden.tex +++ b/buch/papers/multiplikation/loesungsmethoden.tex @@ -4,18 +4,17 @@ % (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil % -\section{L\"osungsmethoden} -\rhead{L\"osungsmethoden} +\section{Algorithmen} +\rhead{Algorithmen} -In diesem Abschnitt werden mehrere Algorithmen zur Berechnung der Matrizenmultiplikation vorgestellt, auch werden Libraries zur automatisierten Verwendung von vordefinierten Algorithmen gezeigt. +In diesem Abschnitt werden mehrere Algorithmen zur Berechnung der Matrizenmultiplikation vorgestellt, auch werden Bibliotheken zur unkomplizierten Verwendung von vordefinierten Algorithmen gezeigt. -\subsection{Standard Algorithmus} +\subsection{Standardalgorithmus} -Der Standard Methode kann im Algorithmus \ref{multiplikation:alg:smm} entnommen werden. -Hierf\"ur wurde die Gleichung \eqref{multiplikation:eq:MM} direkt implementiert. -Die \texttt{For i} Schleife iteriert \"uber alle Zeilen der $\mathbf{A}$ Matrix, die \texttt{For j} Schleife iteriert \"uber alle Spalten der $\mathbf{B}$ Matrix und die \texttt{For k} Schleife iteriert \"uber alle Eintr\"age dieser Zeilen bzw. Spalten. - -\begin{algorithm}\caption{Matrix Multiplication} +Die Standardmethode ist im Algorithmus \ref{multiplikation:alg:smm} implementiert. +Hierf\"ur wurde die Gleichung \eqref{multiplikation:eq:MM} direkt umgesetzt. +Die \texttt{for i} Schleife iteriert \"uber alle Zeilen der $\mathbf{A}$ Matrix, die \texttt{for j} Schleife iteriert \"uber alle Spalten der $\mathbf{B}$ Matrix und die \texttt{for k} Schleife iteriert \"uber alle Eintr\"age dieser Zeilen bzw. Spalten. +\begin{algorithm}\footnotesize\caption{Matrizenmultiplikation} \label{multiplikation:alg:smm} \setlength{\lineskip}{7pt} \begin{algorithmic}[1] @@ -38,17 +37,18 @@ Die \texttt{For i} Schleife iteriert \"uber alle Zeilen der $\mathbf{A}$ Matrix, \EndFunction \end{algorithmic} \end{algorithm} - -Die Laufzeit dieser Struktur mit drei \texttt{For} Schleifen ist $\mathcal{O}(n^3)$ +Die Laufzeit dieser Struktur mit drei \texttt{for} Schleifen ist $\mathcal{O} (n^3)$. \subsubsection{Divide and Conquer Methode} -F\"ur gewisse Algorithmen f\"uhren \textit{Divide and Conquer} Ans\"atze zu markant besseren Laufzeiten. -Das bekannteste Beispiel ist wohl die \textit{Fast Fourier Transform} wobei die Laufzeit von $\mathcal{O}(n^2)$ zu $\mathcal{O}(n \log n)$ verbessert werden kann. +F\"ur gewisse Algorithmen f\"uhren \textit{Divide and Conquer} Ans\"atze \cite{multiplikation:DAC} zu markant besseren Laufzeiten. +Die Grundidee ist, dass ein Problem in mehrere, meist simplere und kleinere Teilprobleme aufgeteilt wird. +Das bekannteste Beispiel ist wohl die \textit{Fast Fourier Transform} wobei die Laufzeit von $\mathcal{O} (n^2)$ zu $\mathcal{O}(n \log n)$ verbessert werden kann. Die Matrizenmultiplikation kann ebenfalls mit solch einem Ansatz berechnet werden. -Zur vereinfachten Veranschaulichung kann die Situation, mit $\mathbf{A}$ und $\mathbf{B}$ der gr\"osse $2^n \times 2^n$ verwendet werden. -Die Matrizen $\mathbf{A}$ und $\mathbf{B}$ werden in jeweils vier Blockmatrizen der gr\"osse $2^{n-1} \times 2^{n-1}$ +Zur vereinfachten Veranschaulichung kann die Situation mit $\mathbf{A}$ und $\mathbf{B}$ der Gr\"osse $2^n \times 2^n$ verwendet werden. +Die Matrizen $\mathbf{A}$ und $\mathbf{B}$ werden in jeweils vier Blockmatrizen der Gr\"osse $2^{n-1} \times 2^{n-1}$ aufgeteilt. +Das Matrizenprodukt \begin{equation} \mathbf{A}\mathbf{B}= \begin{bmatrix} @@ -65,18 +65,16 @@ Die Matrizen $\mathbf{A}$ und $\mathbf{B}$ werden in jeweils vier Blockmatrizen \mathbf{C}_{21} & \mathbf{C}_{22} \end{bmatrix} \end{equation} -aufgeteilt. -Die Berechnung -\begin{equation} -\mathbf{C}_{ij} = \sum_{k=1}^n \mathbf{A}_{ik} \mathbf{B}_{kj} +mit \begin{equation} +\mathbf{C}_{ij} = \sum_{k=1}^{2n} \mathbf{A}_{ik} \mathbf{B}_{kj}, \label{multiplikation:eq:MM_block} \end{equation} -ist identisch zu der Gleichung \eqref{multiplikation:eq:MM}, wobei hier f\"ur die Multiplikation die Matrizenmultiplikation verwendet wird. +ist identisch zu der Gleichung \eqref{multiplikation:eq:MM}, f\"ur die Multiplikation der Untermatrizen $\mathbf{A}_{ik}$ und $\mathbf{B}_{kj}$ wird die Matrizenmultiplikation verwendet. Der Algorithmus \ref{multiplikation:alg:devide_mm} zeigt den \textit{Divide and Conquer} Ansatz, -Der Grundstruktur dieser Methode besteht aus dem rekursiven Aufruf der Funktion mit den erzeugten Blockmatrizen. +Die Grundstruktur dieser Methode besteht aus dem rekursiven Aufruf der Funktion mit den erzeugten Blockmatrizen. Der rekursive Aufruf wird bis zu der Gr\"osse der Matrizen von $N = 2 \times 2$ durchgef\"uhrt. -\begin{algorithm}\caption{Divide and Conquer Matrix Multiplication} +\begin{algorithm}\footnotesize\caption{Divide and Conquer Matrizenmultiplikation} \setlength{\lineskip}{7pt} \label{multiplikation:alg:devide_mm} \begin{algorithmic} @@ -105,37 +103,33 @@ Der rekursive Aufruf wird bis zu der Gr\"osse der Matrizen von $N = 2 \times 2$ \end{algorithmic} \end{algorithm} -Die Laufzeit dieser rekursiven Funktion kann mit dem \textit{Master Theorem} berechnet werden. -Ohne auf diesen vertieft einzugehen, bestimmt die Anzahl rekursiver Aufrufe der Funktion die Laufzeit. -In diesem Fall wird die Funktion pro Durchlauf acht mal rekursiv aufgerufen, dies f\"uhrt +Die Laufzeit dieser rekursiven Funktion kann mit dem \textit{Master Theorem} \cite{multiplikation:master_theorem} berechnet werden. Das \textit{Master Theorem} bestimmt die Zeitkomplexit\"at von rekursiven Algorithmen. +Ohne auf dieses vertieft einzugehen, bestimmt die Anzahl rekursiver Aufrufe $\mathcal{T} $ der Funktion die Laufzeit. +In diesem Fall wird die Funktion pro Durchlauf acht mal rekursiv aufgerufen, dies f\"uhrt zu \begin{equation} \label{multiplikation:eq:laufzeitdac} - \mathcal{T}(n) = - \begin{cases} - 1 & \text{if } n \leq 2\\ - 8 \cdot \mathcal{T}(\frac{n}{2}) + n^2 & \text{if } n > 2 - \end{cases} = \mathcal{O}(n^{\log_2 8}) = \mathcal{O}(n^{3}) + \mathcal{T}(n) = 8 \cdot \mathcal{T} \left(\frac{n}{2}\right ) + n^2 = \mathcal{O}(n^{\log_2 8}) = \mathcal{O} (n^{3} ), \end{equation} -zu einer kubischen Laufzeit. +also einer kubischen Laufzeit. Die Addition zweier Matrizen $\mathbf{A} + \mathbf{B} = \mathbf{C}$ hat eine Laufzeit von $\mathcal{O}(n^{2})$ und kann neben dem dominierendem Anteil von $\mathcal{O}(n^{3})$ ignoriert werden. In diesem Fall hat der \textit{Divide and Conquer} Ansatz zu keiner Verbesserung gef\"uhrt. -\subsection{Strassen's Algorithmus} +\subsection{Strassens Algorithmus} -Strassen's Algorithmus \cite{multiplikation:strassen_1969} beschreibt die Matrizenmultiplikation mit einer Vielzahl von Additionen, Subtraktionen und Multiplikationen. -Die Grundlegenden Terme +Strassens Algorithmus \cite{multiplikation:strassen_1969} beschreibt die Matrizenmultiplikation mit einer Vielzahl von Additionen, Subtraktionen und Multiplikationen von Blockmatrizen. +Die sieben grundlegenden Terme \begin{equation} \label{multiplikation:eq:strassen} \begin{split} -\text{\textbf{P}} &= (\mathbf{A}_{11} + \mathbf{A}_{22}) \cdot (\mathbf{B}_{11} + \mathbf{B}_{22}) \\ -\text{\textbf{Q}} &= (\mathbf{A}_{21} + \mathbf{A}_{22}) \cdot \mathbf{B}_{11} \\ -\text{\textbf{R}} &= \mathbf{A}_{11} \cdot (\mathbf{B}_{12}-\mathbf{B}_{22}) \\ -\text{\textbf{S}} &= \mathbf{A}_{22} \cdot (-\mathbf{B}_{11}+\mathbf{B}_{21}) \\ -\text{\textbf{T}} &= (\mathbf{A}_{11} + \mathbf{A}_{12}) \cdot \mathbf{B}_{22} \\ -\text{\textbf{U}} &= (-\mathbf{A}_{11} + \mathbf{A}_{21}) \cdot (\mathbf{B}_{11} + \mathbf{B}_{12}) \\ -\text{\textbf{V}} &= (\mathbf{A}_{12} - \mathbf{A}_{22}) \cdot (\mathbf{B}_{21} + \mathbf{B}_{22}) +\text{\textbf{P}} &= \left(\mathbf{A}_{11} + \mathbf{A}_{22}\right ) \cdot \left(\mathbf{B}_{11} + \mathbf{B}_{22}\right ) \\ +\text{\textbf{Q}} &= \left(\mathbf{A}_{21} + \mathbf{A}_{22}\right ) \cdot \mathbf{B}_{11} \\ +\text{\textbf{R}} &= \mathbf{A}_{11} \cdot \left(\mathbf{B}_{12}-\mathbf{B}_{22}\right ) \\ +\text{\textbf{S}} &= \mathbf{A}_{22} \cdot \left(-\mathbf{B}_{11}+\mathbf{B}_{21}\right ) \\ +\text{\textbf{T}} &= \left(\mathbf{A}_{11} + \mathbf{A}_{12}\right ) \cdot \mathbf{B}_{22} \\ +\text{\textbf{U}} &= \left(-\mathbf{A}_{11} + \mathbf{A}_{21}\right ) \cdot \left(\mathbf{B}_{11} + \mathbf{B}_{12}\right ) \\ +\text{\textbf{V}} &= \left(\mathbf{A}_{12} - \mathbf{A}_{22}\right ) \cdot \left(\mathbf{B}_{21} + \mathbf{B}_{22}\right ) \end{split} \end{equation} -aus $\mathbf{A}$ und $\mathbf{B}$, werden f\"ur die Berechnung der Matrix $\mathbf{C}$ +aus $\mathbf{A}$ und $\mathbf{B}$ werden f\"ur die Berechnung der Bl\"ocke \begin{equation} \label{multiplikation:eq:strassen2} \begin{split} \mathbf{C}_{11} &= \text{\textbf{P}} + \text{\textbf{S}} - \text{\textbf{T}} + \text{\textbf{V}} \\ @@ -144,8 +138,8 @@ aus $\mathbf{A}$ und $\mathbf{B}$, werden f\"ur die Berechnung der Matrix $\math \mathbf{C}_{22} &= \text{\textbf{P}} + \text{\textbf{R}} - \text{\textbf{Q}} + \text{\textbf{U}} \end{split} \end{equation} -gebraucht. -\begin{algorithm}\caption{Strassen Matrix Multiplication} +der Matrix $\mathbf{C}$ gebraucht. +\begin{algorithm}\footnotesize\caption{Strassen Matrizenmultiplikation} \label{multiplikation:alg:strassen} \setlength{\lineskip}{7pt} \begin{algorithmic} @@ -190,63 +184,87 @@ gebraucht. \EndFunction \end{algorithmic} \end{algorithm} -Strassens's Methode wird in der Abbildung \ref{multiplikation:fig:strassen} grafisch dargestellt. +Strassens Methode wird in der Abbildung \ref{multiplikation:fig:strassen} grafisch dargestellt. +Jedes Feld steht f\"ur eine Multiplikation zweier Matrizenelementen von $\mathbf{A}$ oder $\mathbf{B}$ . +Die gr\"unen Felder auf der linken Seite, zeigen die Addition, welche f\"ur den dazugeh\"origen Term ben\"otigt wird. +Die sieben Spalten beschreiben die Matrizen $\mathbf{P,Q,R, \ldots, V}$. +Rote Felder stehen f\"ur eine Subtraktion und die gr\"unen f\"ur eine Addition. +Graue Felder bedeuten, dass die dazugehörige Spalte nicht für die Berechnung benötigt wird. \begin{figure} \center \includegraphics[width=\linewidth]{papers/multiplikation/images/strassen.pdf} - \caption{Strassen's Algorithmus} + \caption{Der Algorithmus von Strassen verwendet Multiplikationen zur Berechnung der sieben Blockmatrizen $\mathbf{P}$ bis $\mathbf{V}$ aus $\mathbf{A}$ und $\mathbf{B}$, aus denen sich die Blöcke es Produktes $\mathbf{C}=\mathbf{AB}$ ausschliesslich durch Addition und Subtraktion bilden lassen. Die einzelnen Felder in den Quadraten stellen alle möglichen Produkte von Matrizen $\mathbf{A}_{ik}$ und $\mathbf{B}_{jl}$ dar. In den grossen Quadraten am linken Rand sind diejenigen Produkte grün markiert, welche zusammen die entsprechenden Blöcke $\mathbf{C}_{il}$ von $\mathbf{C}$ ergeben. In den Spalten $\mathbf{P}$ bis $\mathbf{V}$ sind die Produkte farblich hervorgehoben, die in der Definition der entsprechenden Matrix vorkommen. Grün und rot symbolisieren die Vorzeichen, mit denen die Produkte kombiniert werden müssen. Graue Felder werden für die Berechnung von $\mathbf{C}_{il}$ nicht benötigt.} \label{multiplikation:fig:strassen} \end{figure} Die Funktion wird sieben mal rekursiv aufgerufen. -Dies f\"uhrt zu einer Laufzeit von +Dies f\"uhrt nach dem \textit{Master Theorem} zu einer Laufzeit von \begin{equation} \label{multiplikation:eq:laufzeitstrassen} \mathcal{T}(n) = -\begin{cases} -1 & \text{if } n \leq 2\\ -7 \cdot \mathcal{T}(\frac{n}{2}) + n^2 & \text{if } n > 2 -\end{cases} = \mathcal{O}(n^{\log_2 7}) = \mathcal{O}(n^{2.8074}) +7 \cdot \mathcal{T}\left(\frac{n}{2}\right) + n^2 = \mathcal{O}(n^{\log_2 7} ) = \mathcal{O}(n^{2.8074} ) \end{equation} -und ist somit schneller als die Standard Methode. +und ist somit schneller als die Standardmethode. +Man beachte, dass die Anzahl von Additionen und Subtraktionen gr\"osser und die Anzahl der Multiplikationen kleiner wurde. -\subsection{Winograd's Algorithmus} +\subsection{Winograds Algorithmus} -Ein weiterer Ansatz lieferte Shmuel Winograd im Jahre 1968 \cite{multiplikation:winograd_1968}. -Er zeigte einen neuen Algorithmus f\"ur das -\begin{equation} - \langle x,y \rangle = \sum_{i=1}^{n}x_i y_i +Einen weiteren Ansatz lieferte Shmuel Winograd im Jahre 1968 \cite{multiplikation:winograd_1968}. +Er beschrieb einen neuen Algorithmus f\"ur das Skalarprodukt +\begin{equation} \label{multiplikation:eq:skalar} + \langle x,y \rangle = \sum_{i=1}^{n}x_i y_i. \end{equation} -Skalarprodukt. F\"ur jeden Vektor berechne \begin{equation} \xi = \sum_{j=1}^{ \lfloor n/2 \rfloor} x_{2j-1} \cdot x_{2j} \end{equation} und \begin{equation} - \eta = \sum_{j=1}^{ \lfloor n/2 \rfloor} y_{2j-1} \cdot y_{2j}. + \eta = \sum_{j=1}^{ \lfloor n/2 \rfloor} y_{2j-1} \cdot y_{2j}, \end{equation} +die jeweils nur von $x$ und $y$ abhängen. +Dazu werden $2 \cdot \lfloor n/2 \rfloor \leq n$ Multiplikationen benötigt. Das Skalarprodukt ist nun geben mit \begin{equation} \langle x,y \rangle = \begin{cases} - \displaystyle \quad \sum_{j=1}^{ \lfloor n/2 \rfloor} (x_{2j-1} + y_{2j})(x_{2j}+y_{2j-1})-\xi - \eta & \text{if $n$ is even}\\ - \displaystyle \quad \sum_{j=1}^{ \lfloor n/2 \rfloor} (x_{2j-1} + y_{2j})(x_{2j}+y_{2j-1})-\xi - \eta + x_n y_n & \text{if $n$ is odd}. + \displaystyle \quad \sum_{j=1}^{ \lfloor n/2 \rfloor} (x_{2j-1} + y_{2j})(x_{2j}+y_{2j-1})-\xi - \eta & \text{wenn $n$ gerade}\\ + \displaystyle \quad \sum_{j=1}^{ \lfloor n/2 \rfloor} (x_{2j-1} + y_{2j})(x_{2j}+y_{2j-1})-\xi - \eta + x_n y_n & \text{wenn $n$ ungerade}. \end{cases} \end{equation} - -Angenommen man hat $N$ Vektoren mit welchen man $T$ Skalarprodukte berechnen m\"ochte. +Das Skalarprodukt kann also mit $ \lfloor \frac{n+1}{2} \rfloor$ weiteren Multiplikationen berechnet werden. +Angenommen man hat $N$ Vektoren, mit welchen man $T$ Skalarprodukte berechnen m\"ochte. Daf\"ur werden $N\lfloor n/2 \rfloor + T\lfloor (n+1)/2 \rfloor $ Multiplikationen ben\"otigt. +Die Summen f\"ur $\xi$ und $\eta$ m\"ussen nur einmal berechnet werden. +Für die ursprüngliche Gleichung \eqref{multiplikation:eq:skalar} für das Skalarprodukt benötigt man $Tn$ Multiplikationen. +Damit können wir die Laufzeit der Methode von Winograd mit der Laufzeit der Standardmethode vergleichen. Sie ist kleiner als die Laufzeit für die Standardmethode, wenn gilt +\begin{equation}\label{multiplikation:eq:eff} +\begin{array}{crcl} + & N\lfloor n/2\rfloor + T\lfloor(n+1)/2\rfloor \approx Nn/2 + Tn/2 & \le & Tn \\ +\Leftrightarrow & Nn/2 & \le & Tn/2 \\ +\Leftrightarrow & N & \le & T. +\end{array} +\end{equation} Eine Matrizenmultiplikation mit $\mathbf{A}$ einer $m \times n$ und $\mathbf{B}$ einer $n \times p$ Matrix, entspricht $N=m+p$ Vektoren mit welchen man $T=mp$ Skalarprodukte berechnet. Dies f\"uhrt zu \begin{equation} (m+p) \left \lfloor \frac{n}{2} \right \rfloor + mp \left \lfloor \frac{n+1}{2} \right \rfloor = \frac{mn}{2} + \frac{pn}{2} + \frac{mpn}{2} + \frac{mp}{2} \end{equation} Multiplikationen. -Wenn $m,p,n$ gross werden, dominiert der Term $\frac{mpn}{2}$ und es werden $\frac{mpn}{2}$ Multiplikationen ben\"otigt. -Was im Vergleich zu den $mpn$ Multiplikation der Standard Methode nur die H\"alfte ist. -Die Implementation kann im Algorithmus \ref{multiplikation:alg:winograd} entnommen werden. - -\begin{algorithm}\caption{Winograd Matrix Multiplication} +Wenn $m,p,n$ gross werden, dominiert der Term $\frac{mpn}{2}$ und es werden $\frac{mpn}{2}$ Multiplikationen ben\"otigt, was im Vergleich zu den $mpn$ Multiplikation der Standardmethode nur die H\"alfte ist. +Mit dem gleichen Ansatz wie in der Gleichung \eqref{multiplikation:eq:eff} aber mit quadratischen Matrizen, muss +\begin{align} + \begin{split} +N=2n, &\quad T = n^2 \\ + 2n &\leq n^2 \\ + 2 &\leq n +\end{split} +\end{align} +sein, damit man etwas einspart. +Die Implementation kann Algorithmus \ref{multiplikation:alg:winograd} entnommen werden. +Falls $m=n=p$, werden $\frac{n^3}{2}$ Multiplikationen benötigt. +Im Abschnitt \ref{muliplikation:sec:bigo} wurde bereits erläutert: falls $n \rightarrow \infty$ können Konstanten vernachlässigt werden und + somit entsteht für diesen Algorithmus wieder die ursprüngliche Laufzeit von $\mathcal{O}(n^3 )$. +\begin{algorithm}\footnotesize\caption{Winograds Matrizenmultiplikation} \setlength{\lineskip}{7pt} \label{multiplikation:alg:winograd} \begin{algorithmic} @@ -297,13 +315,192 @@ Die Implementation kann im Algorithmus \ref{multiplikation:alg:winograd} entnomm \end{algorithmic} \end{algorithm} -\subsection{Weitere Algorithmen} -\textcolor{red}{TODO: BLAS} +\subsection{Basic Linear Algebra Subprograms (BLAS)} + +Die gebräuchliche Methode f\"ur die Anwendung einer optimierten Matrizenmultiplikation ist die Verwendung einer Subroutine aus den \textit{Basic Linear Algebra Subprograms (BLAS)} \cite{multiplikation:BLAS}. +Die meisten numerischen Bibliotheken von high-level Skriptsprachen wie \texttt{Matlab}, \texttt{NumPy (Python)}, \texttt{GNU Octave} oder \texttt{Mathematica} ben\"utzen eine Form von \textit{BLAS}. + +\textit{BLAS} sind dabei in drei unterschiedliche Levels aufgeteilt. + +\begin{itemize} + \item Level 1 + \begin{itemize} + \item Operationen der Art: $\mathbf{y} \leftarrow \alpha \mathbf{x}+\mathbf{y}$ + \item Dieses Level hat $\mathcal{O}(n)$ Charakteristik + \end{itemize} + \item Level 2 + \begin{itemize} + \item Operationen der Art: $\mathbf{y} \leftarrow \alpha \mathbf{A}\mathbf{x}+\beta \mathbf{y}$ + \item Dieses Level hat $\mathcal{O}(n^2)$ Charakteristik + \end{itemize} + \item Level 3 + \begin{itemize} + \item Operationen der Art: $\mathbf{C} \leftarrow \alpha \mathbf{A}\mathbf{B}+\beta\mathbf{C}$ + \item Dieses Level hat $\mathcal{O}(n^3)$ Charakteristik + \end{itemize} +\end{itemize} + +Die \textit{BLAS} sind auf die modernen Computerprozessoren optimiert und k\"onnen dank einer ausgeklügelter Verwendung der Speicherarchitektur zu erheblichen Leistungsoptimierungen f\"uhren. + -\section{Implementation} +%\subsubsection{General Matrix Multiplication (GEMM)} +% +%Die \textit{Double-GEMM} \cite{multiplikation:DGEMM} ist definiert als: +% +%\textit{DGEMM performs one of the matrix-matrix operations} +%$$ +% C := \alpha \cdot op( A )\cdot op( B ) + \beta \cdot C, +% $$ +% \textit{where op( X ) is one of} +%$$ +%op( X ) = X \quad \text{ or } \quad op( X ) = X^T, +%$$ +% \textit{alpha and beta are scalars, and A, B and C are matrices, with op( A ) +% an m by k matrix, op( B ) a k by n matrix and C an m by n matrix. +% } + +%Die Implementation von $\alpha\mathbf{A}\mathbf{B} + \beta \mathbf{C} = \mathbf{C}$, wobei $\alpha = 1.0$ und $\beta = 0.0$ in der \texttt{C}-Version von \textit{BLAS}, ist als +%\begin{lstlisting}[style=multiplikationC] +%cblas_dgemm(CblasRowMajor, CblasNoTrans, CblasNoTrans, +% m, n, k, 1, A, m , B, k, 0, C, m); +%\end{lstlisting} +%definiert. + + + +\section{Implementation}\label{multiplikation:section:Implementation} \rhead{Implementation} -\textcolor{red}{TODO: messresultate} + +Folgende Algorithmen wurden jeweils in \texttt{C} und \texttt{Python} implementiert. +\begin{itemize} + \item Standard Matrizenmultiplikation + \item \textit{Divide and Conquer} Matrizenmultiplikation + \item Strassens Matrizenmultiplikation + \item Winograds Matrizenmultiplikation + \item \texttt{BLAS} Matrizenmultiplikation in \texttt{C} + \item \texttt{Numpy} Matrizenmultiplikation in \texttt{Python} +\end{itemize} + +Der Code kann im zum Buch gehörigem \textit{GitHub} \footnote{\url{https://github.com/AndreasFMueller/SeminarMatrizen.git}} Repository gefunden werden. +Anzumerken ist, dass die Matrizenmultiplikation von \texttt{NumPy} als einzige Implementation Multiprocessing und Multithreading verwendet, dies f\"uhrt zu den tiefen Messzeiten. +In Abbildung \ref{multiplikation:fig:python} und Abbildung \ref{multiplikation:fig:c_meas_4096} sind de Messresultate grafisch dargestellt. Die selben Messresultate sind tabellarisch in Tabelle \ref{multiplikation:tab:messung_Python} und Tabelle \ref{multiplikation:tab:messung_C} ersichtlich. + +Die gezeigten Algorithmen haben alle eine Laufzeit der Form $\mathcal{O}(n^k) $. +Bei einer doppelt logarithmischen Darstellung unterscheiden sich diese in Geraden mit unterschiedlichen Steigungen. +Bei den grafisch gezeigten Messresultate, können diese Steigungen gut erkannt werden, wobei die tiefere Laufzeit des Strassen Algorithmus eindrücklich zu sehen ist. +Der benötigte Overhead der Algorithmen zeigt sich in unterschiedlichen $y$-Achsenschnittpunkte. + +In der Messung mit der Programmiersprache \texttt{C} kann ein typischer Cache-Effekt beobachtet wer- +den. +Bei den Algorithmen von Winograd und der Standardmethode hat bei einer Matrizengrösse von $n = 2048$ wohl eine Zeile der Matrix nicht an einer Cache Speicherstelle Platz. +Diese beiden Algorithmen sind die Einzigen, welche \texttt{for}-Schleifen über die ganze Breite der Matrizen verwenden. +Dies führt dazu, dass ganze Zeilen zwischengespeichert werden müssen. +Bei den anderen Algorithmen ist dies nicht der Fall. + +Die Hardwareinformationen des verwendeten Computers sind in der Tabelle \ref{multiplikation:tab:pc_config} aufgelistet. + + +\begin{table} + \begin{center} + \begin{tabular}{r l l l l l} + \hline + \hline + \textbf{n} & \textbf{MM (\textit{s})} & \textbf{MM DC (\textit{s})} & \textbf{Strassen (\textit{s})} & \textbf{Winograd (\textit{s})} & \textbf{BLAS (\textit{s})} \\ + \hline + \multicolumn{6}{c}{} \\ + \textbf{32} & \phantom{000}0.000089 & \phantom{000}0.000594 & \phantom{000}0.0005 & \phantom{0000}0.00008 & \phantom{00}0.000021 \\ + \textbf{64} & \phantom{000}0.00069 & \phantom{000}0.0044 & \phantom{000}0.0036 & \phantom{0000}0.00064 & \phantom{00}0.00018 \\ + \textbf{128} & \phantom{000}0.0057 & \phantom{000}0.035 & \phantom{000}0.025 & \phantom{0000}0.0052 & \phantom{00}0.0012 \\ + \textbf{256} & \phantom{000}0.052 & \phantom{000}0.29 & \phantom{000}0.178 & \phantom{0000}0.053 & \phantom{00}0.0096 \\ + \textbf{512} & \phantom{000}0.51 & \phantom{000}2.22 & \phantom{000}1.25 & \phantom{0000}0.55 & \phantom{00}0.077 \\ + \textbf{1024} & \phantom{000}4.50 & \phantom{00}17.65 & \phantom{000}8.83 & \phantom{0000}4.67 & \phantom{00}0.764 \\ + \textbf{2048} & \phantom{0}129.28 & \phantom{0}141.61 & \phantom{00}61.901 & \phantom{00}136.67 & \phantom{00}7.63 \\ + \textbf{4096} & 1111.31 & 1147.10 & \phantom{0}414.64 & \phantom{0}1179.26 & \phantom{0}55.84 \\ + \textbf{8192} & 9376.17 & 9606.40 & 3014.23 & 10071.51 & 478.42 \\ + \multicolumn{6}{c}{} \\ + \hline + \hline + \end{tabular} + \end{center} + \caption{Laufzeiten der verschieden Algorithmen in der Programmiersprache \texttt{C}} + \label{multiplikation:tab:messung_C} + \end{table} + + + + \begin{table} + \begin{center} + \begin{tabular}{r l l l l l} + \hline + \hline + \textbf{n} & \textbf{MM (\textit{s})} & \textbf{MM DC (\textit{s})} & \textbf{Strassen (\textit{s})} & \textbf{Winograd (\textit{s})} & \textbf{NumPy(\textit{s})} \\ + \hline + \multicolumn{6}{c}{} \\ + \textbf{32} &\phantom{0000}0.0240 & \phantom{0000}0.0271& \phantom{0000}0.04852 & \phantom{0000}0.01871 & 0.0000426 \\ + \textbf{64} &\phantom{0000}0.186 & \phantom{0000}0.265 & \phantom{0000}0.2204 & \phantom{0000}0.1530& 0.000118 \\ + \textbf{128} &\phantom{0000}1.563 & \phantom{0000}1.777 & \phantom{0000}1.447 & \phantom{0000}1.1947 & 0.000244 \\ + \textbf{256} &\phantom{000}11.006 & \phantom{000}13.27 & \phantom{0000}9.938 & \phantom{0000}8.298& 0.000695 \\ + \textbf{512} &\phantom{000}85.476 & \phantom{00}105.397 & \phantom{000}63.961 & \phantom{000}68.360 & 0.00221\\ + \textbf{1024} &\phantom{00}750.757 & \phantom{00}847.321 & \phantom{00}461.494 & \phantom{00}537.374 & 0.0188 \\ + \textbf{2048} &\phantom{0}6154.18 & \phantom{0}7375.93 & \phantom{0}3860.57 & \phantom{0}4884.61 & 0.215 \\ + \textbf{4096} & 46813.30 & 58466.00 & 22904.30 & 43597.10 & 1.49 \\ + \multicolumn{6}{c}{} \\ + \hline + \hline + \end{tabular} + \end{center} + \caption{Laufzeiten der verschieden Algorithmen in der Skriptsprache \texttt{Python}} + \label{multiplikation:tab:messung_Python} + \end{table} + + \begin{table} + \begin{center} + \begin{tabular}{c c c c} + \hline + \hline + \textbf{CPU} & \textbf{OS} & \textbf{GPU } & \textbf{Memory } \\ + \hline + \multicolumn{4}{c}{} \\ + Intel® Core™ i7-4770K CPU & Ubuntu 20.04.2 LTS & Radeon RX 570 & 32 GB 1600 MHz \\ + @ 3.50GHz × 8 & 64-bit & & \\ + \multicolumn{4}{c}{} \\ + \hline + \hline + \end{tabular} + \end{center} + \caption{Messsystem} + \label{multiplikation:tab:pc_config} + \end{table} + +\begin{figure} + \center + \includegraphics[width=\linewidth]{papers/multiplikation/images/meas_c} + \caption{Doppelt logarithmisch dargestellte Laufzeiten, der verschieden Algorithmen, in der Programmiersprache \texttt{C}. + Die Steigung der Messreihe mit Strassens Algorithmus ist deutlich kleiner als deren der anderen Algorithmen. + Die Messung von Winograd ist beinahe gleich wie die Messung mit der Standardmethode, deshalb ist sie nicht gut sichtbar.} + \label{multiplikation:fig:c_meas_4096} +\end{figure} + + +\begin{figure} + \center + \includegraphics[width=\linewidth]{papers/multiplikation/images/meas_python} + \caption{Doppelt logarithmisch dargestellte Laufzeiten, der verschieden Algorithmen, in der Skriptsprache \texttt{Python}. + Die Steigung der Messreihe mit Strassens Algorithmus ist deutlich kleiner als deren der anderen Algorithmen. +} + \label{multiplikation:fig:python} +\end{figure} \section{Fazit} \rhead{Fazit} + +Wie man im Abschnitt \ref{multiplikation:section:Implementation} sehen kann, sind die gezeigten Algorithmen trotz der theoretisch geringeren Zeitkomplexitäten den Implementationen der numerischen Bibliotheken klar unterlegen. +Ein optimierter Speicherzugriff hat einen weitaus grösseren Einfluss auf die Laufzeit als die Zeitkomplexität des Algorithmus. + +Doch haben Entdeckungen wie jene von Strassen und Winograd ihre Daseinsberechtigung. +Nicht auf jeden Computersystemen können die \textit{BLAS} angewandt werden. +Denke man an sehr kleine Mikrocontroller ohne Floatingpoint Recheneinheiten oder auch an \textit{Field Programmable Gate Arrays (FPGA's)}. +Der Overhead der gezeigten Algorithmen ist in allen Fällen grösser als bei der Standardmethode (z.B. sieben rekursive Aufrufe gegenüber drei \texttt{for}-Schleifen). +Um diesem entgegenzuwirken muss der Laufzeitunterschied zwischen Addition und Multiplikation gross genug sein. +Wenn dies gegeben ist und dazu noch grosse Matritzen multipliziert werden, kann die Verwendung der Algorithmen von Strassen oder Winograd zu einer Senkung der Laufzeit führen. diff --git a/buch/papers/multiplikation/main.tex b/buch/papers/multiplikation/main.tex index 8d0a8df..4a23109 100755 --- a/buch/papers/multiplikation/main.tex +++ b/buch/papers/multiplikation/main.tex @@ -4,8 +4,30 @@ % % (c) 2021 Hochschule Rapperswil % -\chapter{Schnelle Matrizen Multiplikation\label{chapter:multiplikation}} -\lhead{FMM} +\definecolor{mygreen}{RGB}{28,172,0} % color values Red, Green, Blue +\definecolor{mylilas}{RGB}{170,55,241} +\definecolor{backcolour}{rgb}{0.95,0.95,0.92} +\lstdefinestyle{multiplikationC}{ + numbers=left, + belowcaptionskip=1\baselineskip, + breaklines=true, + frame=l, + framerule=0pt, + framesep=-1pt, + xleftmargin=1em, + language=C, + showstringspaces=false, + basicstyle=\ttfamily, + keywordstyle=\bfseries\color{green!40!black}, + commentstyle=\itshape\color{purple!40!black}, + identifierstyle=\color{blue}, + stringstyle=\color{red}, + numberstyle=\ttfamily\tiny, + backgroundcolor=\color{backcolour} +} + +\chapter{Schnelle Matrizenmultiplikation\label{chapter:multiplikation}} +\lhead{Schnelle Matrizenmultiplikation} \begin{refsection} \chapterauthor{Michael Schmid} diff --git a/buch/papers/multiplikation/problemstellung.tex b/buch/papers/multiplikation/problemstellung.tex index b20a791..b3e0ab3 100755 --- a/buch/papers/multiplikation/problemstellung.tex +++ b/buch/papers/multiplikation/problemstellung.tex @@ -3,102 +3,135 @@ % % (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil % -\section{Problemstellung} -\rhead{Problemstellung} -Dank der breiten Anwendung der Matrizenmultiplikation ist eine effiziente L\"osung dieser Operation von grosser Bedeutung. -Das Ziel dieses Papers ist verschiedenen Algorithmen der Matrizenmultiplikation vorzustellen. -Wobei gezielt auf Algorithmen, welche das Problem schneller als der Standard Algorithmus L\"osen eingegangen wird. - -\subsection{Big $\mathcal{O}$ Notation} -Die Big $\mathcal{O}$ Notation beschreibt die Laufzeitkomplexit\"at eines Algorithmus \cite{multiplikation:bigo}. -$f(x) \in \mathcal{O}(g(x))$ besagt das die Funktion $f$ nicht wesentlich schneller w\"achst als $g$ wenn $x \rightarrow \infty$. -Vereinfacht werden f\"ur Algorithmen die folgende Notation verwendet: +\section{Laufzeiten von Algorithmen} +\rhead{Laufzeiten von Algorithmen} +Wegen der breiten Anwendung der Matrizenmultiplikation ist eine effiziente Ausführung dieser Operation von grosser Bedeutung. +Das Ziel dieses Papers ist, verschiedenen Algorithmen der Matrizenmultiplikation vorzustellen. +Gezielt wird auf Algorithmen eingegangen, welche das Problem schneller als der Standardalgorithmus l\"osen. + +\label{muliplikation:sec:bigo} +Die Big $\mathcal{O}$ Notation beschreibt die Laufzeitkomplexit\"at eines Algorithmus in Relation zur Inputgrösse \cite{multiplikation:bigo}. +$f(x) \in \mathcal{O}(g(x))$ besagt, dass die Funktion $f$ nicht wesentlich schneller w\"achst als $g$ wenn $x \rightarrow \infty$. +Dies ist gegeben, wenn es für $f \in \mathcal{O}(n^k)$ eine Konstante $C$ gibt, mit $f(n) \leq Cn^k$. +% Es gibt eine Konstante $K$ derart, dass $f(x) \le K g(x)$ für $x\to\infty$. +Vereinfacht werden f\"ur Algorithmen die folgende Sprechweisen verwendet: \begin{itemize} \item $f \in \mathcal{O}(1) \rightarrow f$ ist beschr\"ankt \item $f \in \mathcal{O}(n) \rightarrow f$ w\"achst linear - \item $f \in \mathcal{O}(n^2) \rightarrow f$ w\"achst quadratisch + \item $f \in \mathcal{O} (n^2 ) \rightarrow f$ w\"achst quadratisch \item $f \in \mathcal{O}(\log n) \rightarrow f$ w\"achst logarithmisch \item $f \in \mathcal{O}(n \log n) \rightarrow f$ hat super-lineares Wachstum - \item $f \in \mathcal{O}(e^n) \rightarrow f$ w\"achst exponentiell + \item $f \in \mathcal{O} (e^n ) \rightarrow f$ w\"achst exponentiell \item usw. \end{itemize} -In der Abbildung \ref{multiplikation:fig:bigo} k\"onnen die Verschiedenen Laufzeiten miteinander verglichen werden. +Konstanten werden nicht beachtet, eine Laufzeit von $4n^2$ führt, für $n \rightarrow \infty$ zu $\mathcal{O}(n^2)$. +In der Abbildung \ref{multiplikation:fig:bigo} k\"onnen die verschiedenen Laufzeiten miteinander verglichen werden. +Bei einer doppelt logarithmischen Darstellung werden Polynome der Form $f(x) = x^k$ als Gerade und Exponentialfunktionen der Form $f(x) = a^x$ als nach oben gekr\"ummte Kurven abgebildet. + + + +\subsubsection{Beispielalgorithmen} + +Es folgen einige Beispiele von Algorithmen, welche zu einer bestimmten Zeitkomplexit\"atsklasse zugeteilt werden k\"onnen. + + +\begin{table}[t] + \begin{tabular}{ll} + \begin{minipage}{0.48\textwidth} + \begin{algorithm}[H]\footnotesize\caption{} + \label{multiplikation:alg:b1} + \setlength{\lineskip}{7pt} + \begin{algorithmic} + \Function{B1}{$a, b$} + \State \textbf{return} $a+b$ + \EndFunction + \State + \State + \end{algorithmic} + \end{algorithm} + \end{minipage} + & + \begin{minipage}{0.48\textwidth} + \begin{algorithm}[H]\footnotesize\caption{} + \label{multiplikation:alg:b2} + \setlength{\lineskip}{7pt} + \begin{algorithmic} + \Function{B2}{$a, b$} + \State $ x \gets a+b $ + \State $ y \gets a \cdot b $ + \State \textbf{return} $x+y$ + \EndFunction + \end{algorithmic} + \end{algorithm} + + \end{minipage} + \end{tabular} +\end{table} + +\begin{table} + \begin{tabular}[t]{ll} + \begin{minipage}{0.48\textwidth} + \begin{algorithm}[H]\footnotesize\caption{} + \setlength{\lineskip}{7pt} + \begin{algorithmic} + \label{multiplikation:alg:linear} + \Function{L}{$\mathbf{a}, \mathbf{b}$,n} + \State $ sum \gets 0$ + \For{$i = 0,1,2 \dots,n$} + \State $ sum \gets sum + A[i] \cdot B[i] $ + \EndFor + + \State \textbf{return} $sum$ + + \EndFunction + \State + \State + \end{algorithmic} + \end{algorithm} + \end{minipage} + & + \begin{minipage}{0.48\textwidth} + \begin{algorithm}[H]\footnotesize\caption{} + \label{multiplikation:alg:q1} + \setlength{\lineskip}{7pt} + \begin{algorithmic} + \Function{Q}{$\mathbf{A}, \mathbf{B}$,n} + \State $ sum \gets 0$ + \For{$i = 0,1,2 \dots,n$} + \For{$j = 0,1,2 \dots,n$} + \State $ sum \gets sum + A[i] \cdot B[j] $ + \EndFor + \EndFor + \State \textbf{return} $sum$ + \EndFunction + \end{algorithmic} + \end{algorithm} + \end{minipage} + \end{tabular} +\end{table} -\begin{figure} - \center - \includegraphics[]{papers/multiplikation/images/bigo} - \caption{Verschiedene Laufzeiten} - \label{multiplikation:fig:bigo} -\end{figure} - -\subsubsection{Beispiel Algorithmen} \paragraph{Beschr\"ankter Algorithmus} +Algorithmus \ref{multiplikation:alg:b1} ist ein Beispiel mit beschränkter Laufzeit $\mathcal{O}(1)$ +Da $a$ und $b$ Skalare sind, hat keine Gr\"osse $n$ einen Einfluss auf die Laufzeit. + +Wie erwähnt werden Konstanten nicht beachtet, der Algorithmus \ref{multiplikation:alg:b2} f\"uhrt ebenso zu $\mathcal{O}(1)$ und nicht zu $\mathcal{O}(2)$. -Ein Beispiel eines Beschr\"ankter Verhalten $\mathcal{O}(1)$, kann im Algorithmus \ref{multiplikation:alg:b1} entnommen werden. - -\begin{algorithm}\caption{} - \label{multiplikation:alg:b1} - \setlength{\lineskip}{7pt} - \begin{algorithmic} - \Function{B1}{$a, b$} - \State \textbf{return} $a+b$ - \EndFunction - \end{algorithmic} -\end{algorithm} - -Wobei Konstanten nicht beachtet werden, der Algorithmus \ref{multiplikation:alg:b2} f\"uhrt ebenso zu $\mathcal{O}(1)$ und nicht zu $\mathcal{O}(2)$. - -\begin{algorithm}\caption{} - \label{multiplikation:alg:b2} - \setlength{\lineskip}{7pt} - \begin{algorithmic} - \Function{B2}{$a, b$} - \State $ x \gets a+b $ - \State $ y \gets a \cdot b $ - \State \textbf{return} $x+y$ - \EndFunction - \end{algorithmic} -\end{algorithm} \paragraph{Linearer Algorithmus} -Folgender Algorithmus \ref{multiplikation:alg:l1} hat ein lineares $\mathcal{O}(n)$ Verhalten. - -\begin{algorithm}\caption{} - \setlength{\lineskip}{7pt} - \begin{algorithmic} - \label{multiplikation:alg:l1} - \Function{L}{$\mathbf{A}, \mathbf{B}$,n} - \State $ sum \gets 0$ - \For{$i = 0,1,2 \dots,n$} - \State $ sum \gets sum + A[i] \cdot B[i] $ - \EndFor - - \State \textbf{return} $sum$ - - \EndFunction - \end{algorithmic} -\end{algorithm} +Der Algorithmus \ref{multiplikation:alg:linear} hat ein lineares Verhalten. +Die \texttt{for}-Schleife wird $n$-mal durchlaufen und f\"uhrt deshalb zu $\mathcal{O}(n)$. \paragraph{Quadratischer Algorithmus} -Folgender Algorithmus \ref{multiplikation:alg:q1} hat ein quadratisches $\mathcal{O}(n^2)$ Verhalten. - -\begin{algorithm}[H]\caption{} - \label{multiplikation:alg:q1} - \setlength{\lineskip}{7pt} - \begin{algorithmic} - \Function{Q}{$\mathbf{A}, \mathbf{B}$,n} - \State $ sum \gets 0$ - \For{$i = 0,1,2 \dots,n$} - \For{$j = 0,1,2 \dots,n$} - \State $ sum \gets sum + A[i] \cdot B[j] $ - \EndFor - \EndFor - \State \textbf{return} $sum$ - \EndFunction - \end{algorithmic} -\end{algorithm} +Der Algorithmus \ref{multiplikation:alg:q1} hat ein quadratisches Verhalten. +Die beiden \texttt{for}-Schleifen werden jeweils $n$-mal durchlaufen und f\"uhrt deshalb zu $\mathcal{O} (n^2 )$. +\begin{figure} + \center + \includegraphics[]{papers/multiplikation/images/bigo} + \caption{Laufzeiten von verschiedensten Zeitkomplexitäten. Bei einer doppelt logarithmischen Darstellung werden Polynome der Form $f(x) = x^k$ als Gerade und Exponentialfunktionen der Form $f(x) = a^x$ als nach oben gekr\"ummte Kurven dargestellt.} + \label{multiplikation:fig:bigo} +\end{figure} diff --git a/buch/papers/multiplikation/references.bib b/buch/papers/multiplikation/references.bib index 9d76e8e..8815386 100755 --- a/buch/papers/multiplikation/references.bib +++ b/buch/papers/multiplikation/references.bib @@ -63,3 +63,40 @@ month = {7}, day = {27} } + +@online{multiplikation:master_theorem, + title = {Master theorem (analysis of algorithms)}, + url = {https://en.wikipedia.org/wiki/Master_theorem_(analysis_of_algorithms)}, + date = {2021-07-28}, + year = {2021}, + month = {7}, + day = {28} +} + + +@online{multiplikation:DAC, + title = {Divide-and-conquer algorithm}, + url = {https://en.wikipedia.org/wiki/Divide-and-conquer_algorithm}, + date = {2021-07-28}, + year = {2021}, + month = {7}, + day = {28} +} + +@online{multiplikation:BLAS, + title = {BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms)}, + url = {http://www.netlib.org/blas/}, + date = {2021-08-01}, + year = {2021}, + month = {8}, + day = {01} +} + +@online{multiplikation:DGEMM, + title = {DGEMM}, + url = {http://www.netlib.org/lapack/explore-html/d1/d54/group__double__blas__level3_gaeda3cbd99c8fb834a60a6412878226e1.html#gaeda3cbd99c8fb834a60a6412878226e1}, + date = {2021-08-01}, + year = {2021}, + month = {8}, + day = {01} +} diff --git a/buch/papers/munkres/figures/MatrixA.png b/buch/papers/munkres/figures/MatrixA.png Binary files differnew file mode 100644 index 0000000..45a71a4 --- /dev/null +++ b/buch/papers/munkres/figures/MatrixA.png diff --git a/buch/papers/munkres/figures/Ungarische_Methode_Beispiel.png b/buch/papers/munkres/figures/Ungarische_Methode_Beispiel.png Binary files differindex fb4d061..242db77 100644 --- a/buch/papers/munkres/figures/Ungarische_Methode_Beispiel.png +++ b/buch/papers/munkres/figures/Ungarische_Methode_Beispiel.png diff --git a/buch/papers/munkres/main.tex b/buch/papers/munkres/main.tex index e5282dc..201e70b 100644 --- a/buch/papers/munkres/main.tex +++ b/buch/papers/munkres/main.tex @@ -13,8 +13,6 @@ \input{papers/munkres/teil1.tex} \input{papers/munkres/teil2.tex} \input{papers/munkres/teil3.tex} -\input{papers/munkres/teil4.tex} -\input{papers/munkres/teil5.tex} \printbibliography[heading=subbibliography] \end{refsection} diff --git a/buch/papers/munkres/teil1.tex b/buch/papers/munkres/teil1.tex index d22b57f..aad45cc 100644 --- a/buch/papers/munkres/teil1.tex +++ b/buch/papers/munkres/teil1.tex @@ -8,20 +8,20 @@ \rhead{Problemstellung} Das Spezielle an einem Zuordnungsproblem ist, dass es an jedem Ort nur eine Einheit angeboten bzw. nachgefragt wird. Es werden hier nicht Mengen möglichst kostenminimal von einem zum anderen -Ort transportiert, sondern es geht um die kostenminimale Zuordnung von z.B. Personen, oder Bau-Maschinen auf bestimmte Orte, Stellen oder Aufgaben. +Ort transportiert, sondern es geht um die kostenminimale Zuordnung von z.B. Personen oder Bau-Maschinen auf bestimmte Orte, Stellen oder Aufgaben. Um dieses Problem in einer einfachen, händischen Art und Weise zu lösen wurde der Munkres-Algorithmus, auch die Ungarische Methode genannt, entwickelt. Diese Methode ist ein weiteres Hauptthema dieses Kapitels. \subsection{Zuordnungsproblem an einem konkreten Beispiel \label{munkres:subsection:bonorum}} -Man hat den Fall, wo ein Bauunternehmer einen Bauingenieur beauftragt, eine optimale Transportroute für die Umplatzierung seiner Kräne zu eruieren. Das heisst, die Transportstrecke für die Umplatzierung seine Kräne +Als Beispiel betrachten wir den Fall, wo ein Bauunternehmer einen Bauingenieur beauftragt, eine optimale Transportroute für die Umplatzierung seiner Kräne zu eruieren. Das heisst, die Transportstrecke für die Umplatzierung seine Kräne soll möglichst klein werden. -Die Frage lautet, wie sind die Kräne umzusetzen, damit deren Transportstrecke minimal wird? Bei der normalen Optimierung dürfen normalerweise beliebige reelle Werte angenommen werden $\mathbb{R}$. -Beim Beispiel mit den Kräne gibt es aber ein Problem. Bei der Suche nach der optimalen Lösung darf nur die Methode der ganzzahligen Optimierung gewählt werden $\mathbb{Z}$. Materialien kann man aufteilen, jedoch Maschinen nicht. Die Bauarbeiter auf der neuen Baustelle benötigen einen ganzen Kran und nicht nur einen halben Kran. Es muss immer ein ganzer Kran von A nach B oder gar kein Kran verschoben werden. Also 1 oder 0. -Für solche Optimierungsproblem für reelle Varianten sind verschiedene Verfahren entwickelt worden, die im Allgemeinen auch sehr effizient sind. Das reelle Problem ist also in einer einfachen Art uns weise lösbar. Doch das Problem bleibt, wie in der Illustration oben ersichtlich. Es kann mit ganzzahligen Punkten kein Optimum erzielt werden. Das Ziel ist es an das Optimum so nah wie möglich heranzukommen und dies ist eine vergleichsweise träge und langsame Angelegenheit. +Die Frage lautet: Wie sind die Kräne umzusetzen, damit deren Transportstrecke minimal wird? Bei der normalen Optimierung dürfen normalerweise beliebige reelle Werte $\mathbb{R}$ angenommen werden. +Beim Beispiel mit den Kräne gibt es aber ein Problem. Bei der Suche nach der optimalen Lösung darf nur die Methode der ganzzahligen Optimierung gewählt werden. Materialien kann man aufteilen, jedoch Maschinen nicht. Die Bauarbeiter auf der neuen Baustelle benötigen einen ganzen Kran und nicht nur einen halben Kran. Es muss immer ein ganzer Kran (Anzahl 1) von A nach B oder gar kein Kran (Anzahl 0) verschoben werden. +Für solche Optimierungsprobleme für reelle Variablen sind verschiedene Verfahren entwickelt worden, die im Allgemeinen auch sehr effizient sind. Das reelle Problem ist also in einer einfachen Art und Weise lösbar. Doch das Problem bleibt, wie in der Illustration oben ersichtlich. Es kann mit ganzzahligen Punkten kein Optimum erzielt werden. Das Ziel ist es an das Optimum so nah wie möglich heranzukommen und dies ist eine vergleichsweise träge und langsame Angelegenheit. \begin{figure} \centering -\includegraphics[width=5cm]{papers/munkres/figures/ganzzahlige_punkte} +\includegraphics[width=8cm]{papers/munkres/figures/ganzzahlige_punkte} \caption{Problem der Ganzzahligkeit.} \label{munkres:Vr2} \end{figure} @@ -34,23 +34,37 @@ In einem Zuordnungsproblem sind alle Angebots- und Bedarfsmengen gleich 1 \begin{equation} a_{i}=b_{j}=1 \end{equation} -Das Ziel ist es die Gesamtkosten zu minimieren. Mit Hilfe einer $n\times n$ Matrix $\mathbb{A}$ $\mathbb{\in}$ $\mathbb{R}^{n,n}$ kann der Faktor Kosten mit in die Rechnung eingebracht werden. -In der Zelle dieser Matrix sind $a_{i,j}$ die Wege dargestellt, die entstehen, wenn man z.B. einem Kran $i$ den Einsatzort $j$ zuordnet. +Das Ziel ist es die Gesamtkosten zu minimieren. Mit Hilfe einer $n\times n$ Matrix +\[ +A += +\begin{pmatrix} +a_{11}&a_{12}&\dots &a_{1n}\\ +a_{21}&a_{22}&\dots &a_{2n}\\ +\vdots&\vdots&\ddots&\vdots\\ +a_{n1}&a_{n2}&\dots &a_{nn} +\end{pmatrix} +\in \mathbb{R}^{n,n} +\] +kann der Faktor Kosten mit in die Rechnung eingebracht werden. +In den Zellen dieser Matrix sind die Zahlen $a_{i,j}$ dargestellt, welche den Weg in z.B. Kilometer beschreiben. +Sie entstehen, wenn man z.B. einem Kran $i$ dem Einsatzort $j$ zuordnet. \subsection{Alternative Darstellungen des Zuordnungsproblems \label{munkres:subsection:bonorum}} -\begin{equation} -Netzwerk -\end{equation} -\begin{equation} -Matrix -\end{equation} -\begin{equation} -Bitpartiter Graph -\end{equation} +\subsubsection{Netzwerk} +Ein (Fluss- oder Transport-) Netzwerk (engl. network) ist ein zusammenhängender Graph, bei dem jede Kante einen Fluss aufnehmen kann und jede Kante eine Kapazität für den Fluss hat. Die Menge des Flusses auf einer Kante kann die Kapazität der Kante nicht überschreiten. Ein Fluss muss die Einschränkung erfüllen, dass die Menge des Flusses in einen Knoten gleich der Menge des Flusses aus ihm heraus ist. Ein Fluss-Netzwerk (engl. flow network) ist ein Netzwerk, dessen Kanten zusätzlich Kosten pro Mengeneinheit des Flusses zugeordnet sind. Typischerweise will man einen Fluss durch die Kanten bestimmen, der den Einschränkungen des Netzwerks genügt und dessen Gesamtkosten minimal sind. Im Bild 21.2 dargestellt sind in den eckigen Klammern links die externen Flüsse $[1]$ für jeden Kran und in den eckigen Klammern rechts eine $[-1]$ für jeden Baustellenort. Die Kosten sind entlang der Kanten als Zahlen in Klammern dargestellt. +\subsubsection{Matrix} +Im Bild 21.3 ist eine typische $4\times 4$ Matrix dargestellt. Die Zeilen A1 bis A4 betreffen z.B. vier bestehende Maschinenlager eines Unternehmers. In den Spalten B1 bis B4 sind vier neue Baustellenorte zugewiesen. Die Zahlen in der Matrix bedeuten z.B. die Distanz in Kilometer von dem jeweiligen Lager zur jeweiligen Baustelle. +\subsubsection{Bitpartiter Graph} Ein bipartiter Graph ist ein mathematisches Modell für Beziehungen -zwischen den Elementen zweier Mengen. -Es eignet sich sehr gut zur Untersuchung von Zuordnungsproblemen. +zwischen den Elementen zweier Mengen. Es eignet sich sehr gut zur Untersuchung von Zuordnungsproblemen. Zwischen zwei Gruppen von Objekten wird hierbei eine eindeutige Zuordnung hergestellt. Der Graph ist in Abbildung 21.4 ersichtlich. +\begin{itemize} +\item 3 = Anzahl der Knoten aus Menge A. +\item 3 = Anzahl der Knoten aus Menge B. +\end{itemize} + + \begin{figure} \centering \includegraphics[width=5cm]{papers/munkres/figures/Netzwerkdarstellung} diff --git a/buch/papers/munkres/teil2.tex b/buch/papers/munkres/teil2.tex index a3b249e..2fe24f8 100644 --- a/buch/papers/munkres/teil2.tex +++ b/buch/papers/munkres/teil2.tex @@ -8,6 +8,5 @@ \rhead{Schwierigkeit der Lösung (Permutationen)} Eine Permutation ist eine Anordnung von Objekten in einer bestimmten Reihenfolge oder eine Umordnung von Objekten aus einer vorgegebenen Reihung. Ist eine optimale Zuordnung gefunden, so steht in jeder Zeile und jeder Spalte der Matrix genau ein Element, das zur optimalen Lösung gehört, eine solche Gruppe von Positionen wird auch als Transversale der Matrix bezeichnet. - -Die Problemstellung kann auch so formuliert werden, dass man die Zeilen- oder die Spaltenvektoren so umordnet soll, dass die Summe der Elemente in der Hauptdiagonale maximal wird. Hieraus wird sofort ersichtlich, dass es in einer $n$×$n$-Matrix genau so viele Möglichkeiten gibt, die Zeilen- bzw. Spaltenvektoren zu ordnen, wie es Permutationen von $n$ Elementen gibt, also $n!$. Außer bei kleinen Matrizen ist es nahezu aussichtslos, die optimale Lösung durch Berechnung aller Möglichkeiten zu finden. Schon bei einer 10×10-Matrix gibt es nahezu 3,63 Millionen (3.628.800) zu berücksichtigender Permutationen. +Die Problemstellung kann auch so formuliert werden, dass man die Zeilen- oder die Spaltenvektoren so umordnet soll, dass die Summe der Elemente in der Hauptdiagonale maximal wird. Hieraus wird sofort ersichtlich, dass es in einer $n$×$n$-Matrix genau so viele Möglichkeiten gibt, die Zeilen- bzw. Spaltenvektoren zu ordnen, wie es Permutationen von $n$ Elementen gibt, also $n!$. Außer bei kleinen Matrizen ist es nahezu aussichtslos, die optimale Lösung durch Berechnung aller Möglichkeiten zu finden. Schon bei einer 10×10-Matrix gibt es nahezu 3,63 Millionen (3.628.800) zu berücksichtigende Permutationen. diff --git a/buch/papers/munkres/teil3.tex b/buch/papers/munkres/teil3.tex index 874baae..fd25a74 100644 --- a/buch/papers/munkres/teil3.tex +++ b/buch/papers/munkres/teil3.tex @@ -11,7 +11,7 @@ Mit der ungarischen Methode können also Optimierungsprobleme gelöst werden, die bei gewichteten Zuordnungen in bipartiten Graphen entstehen. Mit ihr kann die eindeutige Zuordnung von Objekten aus zwei Gruppen so optimiert werden, dass die Gesamtkosten minimiert werden bzw.~der -Gesamtgewinn maximiert werden kann. +Gesamtgewinn maximiert werden kann. \subsection{Geschichte \label{munkres:subsection:malorum}} @@ -32,69 +32,38 @@ um eine $O(n^3)$-Laufzeit zu erreichen. Die Ungarische Methode ist ein kombinatorischer Optimierungsalgorithmus, der das Zuordnungsproblem in polynomieller Zeit löst. Der Begriff polynomielle Laufzeit bedeutet, dass die Laufzeit des Programms -wie $n^2$, $n^3$, $n^4$, etc.~wächst und vernünftig skaliert. $n$ ist hierbei die "Grösse" des Problems. +wie $n^2$, $n^3$, $n^4$, etc.~wächst und vernünftig skaliert. $n$ ist hierbei die ''Grösse'' des Problems. \subsection{Unterschiedliche Anzahl von Quellen und Zielen \label{munkres:subsection:malorum}} -Es gibt Fälle, in welchen das Ausgangsproblem keine quadratische Form besitzt. Das ist z.B dann der Fall, wenn eine 3 Mitarbeiter 4 Eignungstests abdsolvieren müssen. In diesem Fall wird in der Ungarischen Methode die Matrix künstlich mittels einer Dummy Position quadratisch ergänzt. Dummy-Positionen werden dann mit der größten vorhandenen Zahl aus der Matrix besetzt. Beispielsweise eine $4\times 3$ wird zu einer $4\times 4$ Matrix. +Es gibt Fälle, in welchen das Ausgangsproblem keine quadratische Form besitzt. Das ist z. B. dann der Fall, wenn drei Mitarbeiter vier verschiedene Eignungstests absolvieren müssen. In diesem Fall wird in der Ungarischen Methode die Matrix künstlich mittels einer Dummy Position zu einem Quadrat ergänzt. Dummy-Positionen werden dann mit der größten vorhandenen Zahl aus der Matrix besetzt. Beispielsweise wird eine $3\times 4$ zu einer $4\times 4$-Matrix. \subsection{Beispiel eines händischen Verfahrens \label{munkres:subsection:malorum}} -Die ungarische Methode kann in einem einfachen händischen Beispiel -erläutert werden. Es gibt eine Ausgangsmatrix. Diese Matrix wird in mehreren Schritten immer -weiter reduziert. Anschließend erfolgen mehrere Zuordnungen. Hierbei ist zu beachten, dass -jede Zeile und jede Spalte immer genau eine eindeutige Zuordnung ergibt. -Die optimale Lösung ist erreicht, wenn genau $n$ Zuordnungen gefunden -sind. +Die ungarische Methode kann in einem einfachen händischen Beispiel erläutert werden. Wir gehen von der Kostenmatrix $A$ aus. Diese Matrix wird in mehreren Schritten immer weiter reduziert. Anschliessend erfolgen mehrere Zuordnungen. Hierbei ist zu beachten, dass jede Zeile und jede Spalte immer genau eine eindeutige Zuordnung ergibt. Es gibt Situationen, in denen man nichts mehr tun muss, um eine optimale Zuordnung zu finden. Eine optimale Zuordnung ohne zusätzliche Kosten ist eine Auswahl genau eines Feldes in jeder Zeile und Spalte, welches 0 enthält. Das Ziel des Algorithmus ist also, die Matrix so zu ändern, dass genügend Nullen in der Matrix vorkommen. Es ist zudem wichtig, dass man nach jeder Modifikation der Matrix testet, ob man bereits eine Zuordnung machen kann, also genügend Nullen hat. +Das Vorgehen wird in den nachfolgenden Schritten 1-6 beschrieben und auch in der Abbildung 21.5 dargestellt. \begin{enumerate} -\item Pro Zeile eruiert man die kleinste Zahl. Diese kleinste Zahl wird bei -allen anderen Ziffern in der jeweiligen Zeile subtrahiert. +\item Man beginnt mit der Zeilen-Reduktion. Pro Zeile eruiert man die kleinste Zahl. Diese kleinste Zahl, jeweils in rot markiert, wird bei allen anderen Ziffern in der jeweiligen Zeile subtrahiert. Mit dieser Subtraktion zieht man die unvermeidbaren Kosten ab, die man hat, um eine Baustelle zu erreichen. Man erkennt, dass die Nullen mit zwei Linien abdeckbar sind. Das heisst es gibt zwei Spalten bei denen noch keine Zuordnungen möglich sind. -\item Danach zieht man wiederum die kleinste Zahl in jeder Spalte von allen -Zahlen in der Spalte ab. +\item Auch im zweiten Schritt werden mittels der Spalten-Reduktion die unvermeidbaren Weg-Kosten abgezogen. Man zieht die kleinste Zahl, wiederum in rot markiert, in jeder Spalte von allen Zahlen in der Spalte ab. +Die Nullen können somit mit drei Linien abgedeckt werden. Im Idealfall hat die Matrix in jeder Zeile und Spalte bereits genügend viele Nullen, so dass man bereits eine Zuordnung ohne Mehrkosten machen kann. Dies ist jedoch noch nicht der Fall. Es sollen weitere Nullen in die Matrix hineingebracht werden. -\item Es sollen möglichst viele Nullen markiert werden, welche freistehend sind. -(Freistehend bedeutet, sowohl in der jeweiligen Zeile und Spalte nur -eine markierte Null zu haben) +\item Es bleiben jetzt einige Felder übrig, für die noch keine Zuordnung möglich ist. Die kleinste Ziffer wird dabei aus den noch nicht mit blau markierten Zahlen ausgewählt werden. Im Beispiel ist es die Zahl 1. Das Feld mit dem kleinsten Eintrag beinhaltet die Kosten, die unvermeidlich sind, wenn man für diese Felder auch noch eine Zuordnung machen will. Um neue Nullen zu bekommen, lagert man jetzt die Kosten auf die anderen Zeilen und Spalten um. Dies tut man, indem man in allen nicht abgedeckten Feldern die minimalen Kosten subtrahiert und in den blau markierten Kreuzungspunkten dazu addiert. +Dieser Schritt 3 muss so oft wiederholt werden, bis genügend viele Nullen in der Matrix vorhanden sind. -\item Jeweilige Zeilen eruieren, bei welchen keine markierte Null vorhanden sind und kennzeichnen. +\item In Schritt 4 sollen jetzt möglichst viele Nullen markiert werden, welche freistehend sind. +Freistehend bedeutet, dass sowohl in der jeweiligen Zeile und Spalte keine andere markierte Null vorhanden ist. -\item In der vorherigen Zeile die 0 eruieren und die Spalte ebenfalls -kennzeichnen (*2) +\item Alle markierten Nullen werden jetzt in eine 1 umgewandelt. Die restlichen Ziffern in der Matrix, exklusiv die einsen, sollen jetzt ignoriert und durch eine Null ersetzt werden. -\item Im der selben Spalte die Markierte Null eruieren und die dazugehörige -Zeile kennzeichnen (*3) - -\item Alle Zeilen durchstreichen, welche KEINE Kennzeichnungen (*) haben - -\item Alle Spalten durchstreichen, welche EINE Kennzeichnung besitzt! (hier, *2) - -\item Kleinste Ziffer auswählen, welche nicht schon durchgestrichen sind. -(Im Beispiel ist es die Zahl 1. (Egal welche 1) - -\item Die eruierte kleinste Ziffer, wird von den nicht durchgestrichenen Ziffern -subtrahiert. Danach muss die Matrix wieder komplettiert werden. (inkl. Unterstreichen) - -\item Jeweilige Zahlen eruieren, welche vorgängig doppelt durchgestrichen wurden. - -\item Kleinste eruierte Ziffer von vorhin auf die zwei markierten Ziffern addieren. - -\item Es sollen wiederum von neuem möglichst viele Nullen markiert werden, -welche freistehend sind. In diesem Schritt werden nur die markierten Nullen betrachtet. - -\item Aus allen markierten Nullen in eine eins umwandeln. - -\item Die restlichen Ziffern, durch eine Null ersetzen. - -\item Zu guter letzt soll überall wo eine 1 steht, in der Ausgangsmatrix die -dazugehörige Ziffer ausgewählt werden. Nach Einsetzen und Eruieren der Zahlen ergeben sich nach Summieren der Zahlen der minimalste Transportweg. +\item Zu guter Letzt werden überall wo eine 1 steht, die Zahlen aus der Ausgangsmatrix eingefügt. Nach Einsetzen der Zahlen können die in rot markierten Zahlen aufsummiert werden. Man erhält den minimalsten Transportweg von total 13 Kilometer. \end{enumerate} \begin{figure} \centering -\includegraphics[width=14cm]{papers/munkres/figures/Ungarische_Methode_Beispiel.png} +\includegraphics[width=8cm]{papers/munkres/figures/Ungarische_Methode_Beispiel.png} \caption{Händisches Beispiel des Munkres Algorithmus, minimalster Transportweg.} \label{munkres:Vr2} \end{figure} @@ -102,6 +71,8 @@ dazugehörige Ziffer ausgewählt werden. Nach Einsetzen und Eruieren der Zahlen \subsection{Zuordnung der Kräne \label{munkres:subsection:malorum}} +Als Resultat des Munkres-Algorithmus werden in Abbildung 21.6 nebst dem minimalsten Transportweg auch die optimalste Zuweisung der Kräne auf die neuen Standorte ersichtlich. +Es können die folgenden Zuordnungen aus der Matrix abgelesen werden: \begin{itemize} \item Der Kran von Baustelle A1 soll zur Baustelle B2. \item Der Kran von Baustelle A2 soll zur Baustelle B3. @@ -114,5 +85,4 @@ dazugehörige Ziffer ausgewählt werden. Nach Einsetzen und Eruieren der Zahlen \includegraphics[width=3cm]{papers/munkres/figures/Ungarische_Methode_Beispiel_Zuw.png} \caption{Händisches Beispiel des Munkres Algorithmus, Zuweisung der Kräne } \label{munkres:Vr2} -\end{figure} - +\end{figure}
\ No newline at end of file diff --git a/buch/papers/punktgruppen/crystals.tex b/buch/papers/punktgruppen/crystals.tex index 42008e1..0a9d3b6 100644 --- a/buch/papers/punktgruppen/crystals.tex +++ b/buch/papers/punktgruppen/crystals.tex @@ -18,8 +18,8 @@ Glücklicherweise ist das Innere eines Kristalles relativ einfach definiert. Ein zweidimensionales Beispiel eines solchen Muster ist Abbildung \ref{fig:punktgruppen:lattice}. Für die Überschaubarkeit haben wir ein simples Motiv eines einzelnen grauen Punktes dargestellt und betrachten dies nur in zwei Dimensionen. Die eingezeichneten Vektoren \(\vec{a}_1\) und \(\vec{a}_2\) sind die kleinstmöglichen Schritte im Raum bis sich das Kristallgitter wiederholt. -Wird ein beliebiger grauer Gitterpunkt in \ref{fig:punktgruppen:lattice} gewählt und um eine ganzzahlige Linearkombination von \(\vec{a}_1\) und \(\vec{a}_2\) verschoben, endet er zwangsweise auf einem Gitterpunkt, wenn nicht wieder am selben Ort. -Im dreidimensionalen Raum können alle Gitterpunkte mit derselben Idee und einem zusätzlichen Vektor \(\vec{c}\) also +Wird ein beliebiger grauer Gitterpunkt in Abbildung \ref{fig:punktgruppen:lattice} gewählt und um eine ganzzahlige Linearkombination von \(\vec{a}_1\) und \(\vec{a}_2\) verschoben, endet er zwangsweise auf einem Gitterpunkt, wenn nicht wieder am selben Ort. +Im dreidimensionalen Raum können alle Gitterpunkte mit derselben Idee und einem zusätzlichen Vektor \(\vec{a}_3\) also \[ \vec{r} = n_1 \vec{a}_1 + n_2 \vec{a}_2 + n_3 \vec{a}_3 = \sum_i n_i \vec{a}_i \] @@ -39,7 +39,7 @@ können wir auch sagen, dass alle Verschiebungen um eine Linearkombination der Vektoren $\vec{a}_1$ , $\vec{a}_2$ und $\vec{a}_3$ erlaubt sind. Dabei sollte erwähnt werden, dass eine Translationssymmetrie nur in unendlich grossen Kristallgittern besteht. -\subsection{Limitierte Kristallsymmetrien} \label{txt:punktgruppen:Translationssymmetrie} +\subsection{Einschränkungen durch Kristallsymmetrien} \label{sec:punktgruppen:Translationssymmetrie} Die Translationssymmetrie ist wohl keine grosse Überraschung, wenn man die Abbildung \ref{fig:punktgruppen:lattice} betrachtet. Was nicht direkt ersichtlich ist, ist dass bei beliebigen Grundvektoren nicht beliebige Symmetrien erstellt werden können. Dies weil die Translationssymmetrie eines Kristalles weitere Symmetrien deutlich einschränkt. @@ -53,7 +53,7 @@ Dabei sollte erwähnt werden, dass eine Translationssymmetrie nur in unendlich g \label{fig:punktgruppen:rot-geometry} \end{figure} -\begin{satz} +\begin{satz} \label{thm:punktgruppen:crystal-restriction} Die Rotationssymmetrien eines Kristalls sind auf 2-fach, 3-fach, 4-fach und 6-fach beschränkt. Mit anderen Worten: Es sind nur Drehwinkel von 0\(^{\circ}\), @@ -87,7 +87,7 @@ Dabei sollte erwähnt werden, dass eine Translationssymmetrie nur in unendlich g Wir beginnen, indem wir die Länge der Verschiebung \(|\vec{Q}| = Q\) setzen und \(|\vec{Q}'| = Q'\). Aus Abbildung \ref{fig:punktgruppen:rot-geometry} ist ersichtlich, dass \(Q' = Q + 2x\). Da \(\vec{Q}\) eine Translation um ein Grundvektor ist , muss \(\vec{Q}'\) ein ganzes Vielfaches von \(\vec{Q}\) sein. - Demnach auch die Länge + Demnach ist auch die Länge \[ Q' = nQ = Q + 2x . \] @@ -95,12 +95,12 @@ Dabei sollte erwähnt werden, dass eine Translationssymmetrie nur in unendlich g \[ nQ = Q + 2Q\sin(\alpha - \pi/2) . \] - Wir können durch \(Q\) dividieren um unabhängig von der Läge des Grundvektors zu werden, was auch Sinn macht, + Wir können durch \(Q\), dividieren um unabhängig von der Läge des Grundvektors zu werden, was auch Sinn macht, da eine Skalierung eines Kristalles seine Symmetrieeigenschaften nicht tangiert. - Zusätzlich können wir den Sinusterm vereinfachen. + Zusätzlich können wir den Sinusterm vereinfachen. Somit wird \[ - n = 1 - 2\cos\alpha \quad\iff\quad - \alpha = \cos^{-1}\left(\frac{1-n}{2}\right) + n = 1 - 2\cos\alpha \quad\text{oder}\quad + \alpha = \cos^{-1}\left(\frac{1-n}{2}\right). \] Dies schränkt die möglichen Rotationssymmetrien auf \( @@ -144,10 +144,10 @@ Jede der 32 Kristallklassen auf der Abbildung \ref{fig:punktgruppen:kristallklas Er hat Untergruppen gebildet, welche als Grossbuchstaben in Abbildung \ref{fig:punktgruppen:kristallklassen} zu sehen sind. \begin{itemize} \item In Kristallen ist nur die Drehgruppe \(C\), Diedergruppe \(D\), Drehspiegelgruppe \(S\), Tetraedergruppe \(T\) und die Oktaedergruppe \(O\) zu finden. - Es gäbe auch die Ikosaedergruppe \(I\) und die Kugelgruppe \(K\), diese sind aber nicht kompatibel mit der Translationssymmetrie eines Kristalles und daher in der Kristallographie nicht relevant. - \item Dank Abschintt \ref{txt:punktgruppen:Translationssymmetrie} wissen wir, wieso in Abbildung \ref{fig:punktgruppen:kristallklassen} auf \(C\) nur ganz bestimmte Subskripte folgen. + Es gäbe auch die Ikosaedergruppe \(I\) und die Kugelgruppe \(K\), diese sind aber nach Satz \ref{thm:punktgruppen:crystal-restriction} nicht kompatibel mit der Translationssymmetrie eines Kristalles und daher in der Kristallographie nicht relevant. + \item Dank Abschnitt \ref{sec:punktgruppen:Translationssymmetrie} wissen wir, wieso in Abbildung \ref{fig:punktgruppen:kristallklassen} auf \(C\) nur ganz bestimmte Subskripte folgen. Ist im Subskript eine Zahl \(n\) zu finden, steht dies für eine \(n\)-fache Symmetrie. - Daher darf \(C_5\) auf der Abbildung \ref{fig:punktgruppen:kristallklassen} nicht vorkommen, da \(360^\circ/5 = 72^\circ\) was nach Abschnitt \ref{txt:punktgruppen:Translationssymmetrie} keine mögliche Rotationssymmetrie eines Kristalles ist. + Daher darf \(C_5\) auf der Abbildung \ref{fig:punktgruppen:kristallklassen} nicht vorkommen, da \(360^\circ/5 = 72^\circ\) was nach Satz \ref{thm:punktgruppen:crystal-restriction} keine mögliche Rotationssymmetrie eines Kristalles ist. \item Sind im Subskript Buchstaben, definieren diese weitere Symmetrieeigenschaften der Klasse. Für die folgenden Betrachtungen müssen wir uns Abbildung \ref{fig:punktgruppen:kristallklassen} genauer ansehen. Dabei ist mit horizontal flach auf dem Papier gemeint. diff --git a/buch/papers/punktgruppen/intro.tex b/buch/papers/punktgruppen/intro.tex index 1293234..e3f0226 100644 --- a/buch/papers/punktgruppen/intro.tex +++ b/buch/papers/punktgruppen/intro.tex @@ -1,26 +1,16 @@ \section{Einleitung} + Es gibt viele Möglichkeiten sich in Kristallen zu verlieren. -Auch wenn man nur die mathematischen Betrachtungsweisen berücksichtigt, -hat man noch viel zu viele Optionen sich mit Kristallen zu beschäftigen. +Auch wenn man nur die mathematischen Betrachtungsweisen berücksichtigt, hat man noch viel zu viele Optionen, sich mit Kristallen zu beschäftigen. In diesem Kapitel wird daher der Fokus ``nur'' auf die Symmetrie gelegt. -Zu Beginn werden wir zeigen was eine Symmetrie ausmacht und -dass sie noch weit mehr in sich verbirgt als nur schön auszusehen. -Die vorgestellten Symmetrien sind äusserst gut geeignet, -um die Grundeigenschaften eines Kristalles zu beschreiben. -Mit etwas kniffligen geometrischen Überlegungen kann man zeigen, -was in der Welt der Kristallographie alles möglich ist oder nicht. -Einschränkungen in Kristallsymmetrien sind durchaus willkommen, -da dank ihnen sich die möglichen Kristallgitter in Grenzen halten -und sich kategorisieren lassen. -Kategorien sind nicht nur für einen besseren Überblick nützlich, -sondern kann man aus ihnen auch auf Physikalische Eigenschaften schliessen. +Zu Beginn werden wir zeigen, was eine Symmetrie ausmacht und dass sie noch weit mehr in sich verbirgt als nur schön auszusehen. +Die vorgestellten Symmetrien sind äusserst gut geeignet, um die Grundeigenschaften eines Kristalles zu beschreiben. +Mit etwas kniffligen geometrischen Überlegungen kann man zeigen, was in der Welt der Kristallographie alles möglich ist oder nicht. +Diese erlauben alle möglichen Kristalle nach ihren Symmetrien in erstaunlich wenige Klassen zu kategorisieren. +Kategorien sind nicht nur für einen besseren Überblick nützlich, sondern kann man aus ihnen auch auf physikalische Eigenschaften schliessen. Als spannendes Beispiel: Die Piezoelektrizität. -Piezoelektrizität ist kein weit verbreiteter Begriff, -jedoch beschreibt er ein Effekt, ohne welchen diverse Altagsgegenständen nicht besonders nützlich wären. -Wie zum Beispiel sorgt er in den allermeisten Feuerzeugen für die Zündung. -Hiermit ist hoffentlich ein Funken Interesse geweckt -um sich mit dem scheinbar trivialen Thema der Symmetrie auseinander zu setzten. - - +Piezoelektrizität beschreibt einen Effekt, ohne welchen diverse Altagsgegenständen nicht besonders nützlich wären. +Zum Beispiel sorgt er in den allermeisten Feuerzeugen für die Zündung. +Hiermit ist hoffentlich ein Funken Interesse geweckt um sich mit dem scheinbar trivialen Thema der Symmetrie auseinander zu setzten. %% vim:linebreak breakindent showbreak=.. spell spelllang=de: diff --git a/buch/papers/punktgruppen/piezo.tex b/buch/papers/punktgruppen/piezo.tex index 6ed7ee9..1cf9b98 100644 --- a/buch/papers/punktgruppen/piezo.tex +++ b/buch/papers/punktgruppen/piezo.tex @@ -1,5 +1,4 @@ \section{Piezoelektrizität} -%% TODO: improve this paragraph Die Piezoelektrizität ist die spannende Eigenschaft, dass gewisse Kristalle eine elektrische Spannung erzeugen, wenn mechanischer Druck auf sie ausgeübt wird. \begin{figure} @@ -10,13 +9,13 @@ Die Piezoelektrizität ist die spannende Eigenschaft, dass gewisse Kristalle ein \end{figure} \subsection{Polarisierung} + Piezoelektrizität basiert darauf, dass zwischen den Oberflächen des Kristalles ein Ladungsungleichgewicht entsteht (siehe Abbildung\ref{fig:punktgruppen:basicPiezo}). -Dieses Ungleichgewicht resultiert, -weil durch den mechanischen Druck auf der einen Oberfläche des Kristalles positive Ionen näher an die Oberfläche gelangen, -wärend auf der gegenüberliegenden Seite dasselbe mit negativen Ionen passiert. -Es besitzt jedoch nicht jeder Kristall eine atomare Struktur welche sich unter Druck genau so verformt. +Dieses Ungleichgewicht resultiert, weil durch den mechanischen Druck auf der einen Oberfläche des Kristalles positive Ionen näher an die Oberfläche gelangen, wärend auf der gegenüberliegenden Seite dasselbe mit negativen Ionen passiert. +Es besitzt jedoch nicht jeder Kristall eine atomare Struktur, welche sich unter Druck genau so verformt. Der Aufbau und somit auch die Symmetrie des Kristalles sind daher relevant für die Entstehung dieses Effektes. + \begin{figure} \centering \begin{tabular}{c |c} @@ -35,47 +34,44 @@ Der Aufbau und somit auch die Symmetrie des Kristalles sind daher relevant für \end{figure} \subsection{Atomarer Aufbau} + Die Polarisation entsteht an der Oberfläche eines Kristalles, die Erklärung dazu finden wir jedoch im atomaren Aufbau. Wir wollen dazu die verschiedenen Kristallstrukturen auf Abbildung \ref{fig:punktgruppen:atomPiezo} diskutieren. -In Abbildung \ref{fig:punktgruppen:atomPiezo} gilt für alle Strukturen, dass rote Kreise positive Ionen und blaue negative Ionen repräsentieren. -Struktur \subref{fig:punktgruppen:atoms-piezo} zeigt ein piezoelektrisches Material in Ruhe. -Struktur \subref{fig:punktgruppen:atoms-piezo-fv} ist dasselbe Kristallgitter, jedoch wird es senkrecht belastet. +In Abbildung \ref{fig:punktgruppen:atomPiezo} gilt für alle Strukturen, dass rote Kreise positive Ionen und blaue negative Ionen repräsentieren. +Struktur \subref{fig:punktgruppen:atoms-piezo} zeigt ein piezoelektrisches Material in Ruhe. +Struktur \subref{fig:punktgruppen:atoms-piezo-fv} ist dasselbe Kristallgitter, jedoch wird es senkrecht belastet. Eingezeichnet ist auch das elektrische Feld, welches entsteht, weil die Ladungsträger ganz links und rechts weiter auseinander gedrückt werden. -Als Hilfe zur Vorstellung kann man \subref{fig:punktgruppen:atoms-piezo-fv} zwischen zwei leitende Platten setzen, so wird ersichtlich, -dass mit wachsendem Druck eine negative Ladung an die rechte Platte gedrückt wird, während sich die positiven Ionen weiter entfernen. -\par +Als Hilfe zur Vorstellung kann man \subref{fig:punktgruppen:atoms-piezo-fv} zwischen zwei leitende Platten setzen, so wird ersichtlich, dass mit wachsendem Druck eine negative Ladung an die rechte Platte gedrückt wird, während sich die positiven Ionen weiter entfernen. + + Die Struktur \subref{fig:punktgruppen:atoms-grid} ist nicht piezoelektrisch. Dies wird ersichtlich, wenn man \subref{fig:punktgruppen:atoms-grid} unter Druck setzt und sich die Struktur zu \subref{fig:punktgruppen:atoms-grid-f} verformt. -Setzt man \subref{fig:punktgruppen:atoms-grid-f} gedanklich auch zwischen zwei leitende Platten, -scheint es als würden rechts mehr positive Ionen in die Platte gedrückt werden und links umgekehrt. +Setzt man \subref{fig:punktgruppen:atoms-grid-f} gedanklich auch zwischen zwei leitende Platten, scheint es, als würden rechts mehr positive Ionen in die Platte gedrückt werden und links umgekehrt. Dies ist aber nicht mehr der Fall, wenn sich die Struktur nach oben und unten periodisch wiederholt. -\par -Struktur \subref{fig:punktgruppen:atoms-piezo-fh} zeigt \subref{fig:punktgruppen:atoms-piezo} in unter horizontaler Belastung. -Was zwischen \subref{fig:punktgruppen:atoms-piezo-fv} und \subref{fig:punktgruppen:atoms-piezo-fh} zu beobachten ist, -ist, dass die entstandene Ladungsdifferenz orthogonal zu der angelegten Kraft entsteht, -im Gegensatz zu \subref{fig:punktgruppen:atoms-piezo-fh}. -Daraus kann man schliessen, dass \subref{fig:punktgruppen:atoms-piezo} keine Rotationssymmetrie von \(90^\circ\) besitzen kann, -weil die Eigenschaften der Struktur sich bei einer \(90^\circ\) Drehung ändern. -Das Fehlen dieser Rotationssymmetrie bestätigt sich auch wenn \subref{fig:punktgruppen:atoms-piezo} als Hexagon betrachtet wird. + + +Struktur \subref{fig:punktgruppen:atoms-piezo-fh} zeigt \subref{fig:punktgruppen:atoms-piezo} in unter horizontaler Belastung. +Was zwischen \subref{fig:punktgruppen:atoms-piezo-fv} und \subref{fig:punktgruppen:atoms-piezo-fh} zu beobachten ist, dass die entstandene Ladungsdifferenz orthogonal zu der angelegten Kraft entsteht, im Gegensatz zu \subref{fig:punktgruppen:atoms-piezo-fh}. +Daraus kann man schliessen, dass \subref{fig:punktgruppen:atoms-piezo} keine Rotationssymmetrie von \(90^\circ\) besitzen kann, weil die Eigenschaften der Struktur sich bei einer \(90^\circ\) Drehung ändern. +Das Fehlen dieser Rotationssymmetrie bestätigt sich auch wenn \subref{fig:punktgruppen:atoms-piezo} als Hexagon betrachtet wird. + \subsection{Punktsymmetrie} + Piezoelektrische Kristalle können nicht punktsymmetrisch sein. Kristallgitter, bei welchen eine Punktspiegelung eine symmetrische Operation ist, können keine piezoelektrische Kristalle bilden. -Auf Abbildung \ref{fig:punktgruppen:atomPiezo} ist bewusst \subref{fig:punktgruppen:atoms-piezo} ein nicht punktsymmetrischer Kristall -mit einem punktsymmetrischen \subref{fig:punktgruppen:atoms-grid} verglichen worden. -Als vereinfachte Erklärung kann man sich wieder das Bild eines Kristalles wie \subref{fig:punktgruppen:atoms-piezo} vor Augen führen, -welcher unter Druck auf der einen Seite negative und der anderen Seite positive Ionen an seine Oberfläche verdrängt. -Spiegelt man nun den Kristall um den Gitterpunkt in der Mitte des Kristalles, so würden die negativen Ionen auf den positiven auf der anderen Seite landen, -was der Definition einer Symmetrie deutlich widerspricht. +Auf Abbildung \ref{fig:punktgruppen:atomPiezo} ist bewusst \subref{fig:punktgruppen:atoms-piezo} ein nicht punktsymmetrischer Kristall mit einem punktsymmetrischen \subref{fig:punktgruppen:atoms-grid} verglichen worden. +Als vereinfachte Erklärung kann man sich wieder das Bild eines Kristalles wie \subref{fig:punktgruppen:atoms-piezo} vor Augen führen, welcher unter Druck auf der einen Seite negative und der anderen Seite positive Ionen an seine Oberfläche verdrängt. +Spiegelt man nun den Kristall um den Gitterpunkt in der Mitte des Kristalles, so würden die negativen Ionen auf den positiven auf der anderen Seite landen, was der Definition einer Symmetrie deutlich widerspricht. + \subsection{Vom Kristall zum Feuer} + Piezoelektrizität hat durchaus Nutzen im Alltag. -Feuerzeuge welche nicht auf dem Prinzip beruhen einen Zündstein abzuschleifen, -sonder ohne Verschleiss auf Knopfdruck einen Zündfunken erzeugen, basieren auf dem Prinzip der Piezoelektrizität. +Feuerzeuge welche nicht auf dem Prinzip beruhen einen Zündstein abzuschleifen, sondern ohne Verschleiss auf Knopfdruck einen Zündfunken erzeugen, basieren auf dem Prinzip der Piezoelektrizität. Drückt der Nutzende auf den Zündknopf, spannt sich eine Feder bis zu einer konfigurierten Spannung. -Wird vom Nutzenden fester zugedrückt entspannt sich die Feder schlagartig und beschleunigt mit der gespeicherten Energie ein Hammer, -welcher auf das Piezoelement aufschlägt. +Drückt der Nutzende stärker zu, entspannt sich die Feder schlagartig und beschleunigt mit der gespeicherten Energie ein Hammer, welcher auf das Piezoelement aufschlägt. Der augenblicklich hohe Druck sorgt an den Piezokontakten für eine eben so kurze aber hohe elektrische Spannung. Die Spannung reicht aus, um eine Funkenstrecke zu überwinden und so eine entflammbares Gas zu entzünden. -Sollte der Leser eines Tages in die Situation geraten, in welcher er zwei verschiedene Kristalle vor sich hat und ein piezoelektrisches Feuerzeug bauen musst, wobei bekannt ist, dass der eine eine Punktsymmetrie aufweist, empfiehlt es sich, sich am anderen zu versuchen. +Sollte der Leser eines Tages in die Situation geraten, in welcher er zwei verschiedene Kristalle vor sich hat und ein piezoelektrisches Feuerzeug bauen musst, wobei bekannt ist, dass der eine eine Punktsymmetrie aufweist, empfiehlt es sich, sich mit dem anderen zu versuchen. diff --git a/buch/papers/punktgruppen/references.bib b/buch/papers/punktgruppen/references.bib index 05c803f..7928b22 100644 --- a/buch/papers/punktgruppen/references.bib +++ b/buch/papers/punktgruppen/references.bib @@ -26,7 +26,7 @@ @book{punktgruppen:lang-elt2, title = {Elektrotechnik 2}, - author = {Prof. Hans-Dieter Lang Ph.D}, + author = {Hans-Dieter Lang Ph.D}, publisher = {Fachhochschule Ostschweiz Rapperswil}, year = {2020}, month = {2}, @@ -45,7 +45,7 @@ @online{punktgruppen:restriction, title = {Structure of Materials: Allowed Rotational Symmetry in Crystals}, - author = {Prof. Silvija Gradecak-Garaj{,} Massachusetts Institute of Technology (MIT)}, + author = {Silvija Gradecak-Garaj{,} Massachusetts Institute of Technology (MIT)}, year = {2020}, month = {4}, day = {9}, diff --git a/buch/papers/punktgruppen/symmetry.tex b/buch/papers/punktgruppen/symmetry.tex index 2067663..4a8d911 100644 --- a/buch/papers/punktgruppen/symmetry.tex +++ b/buch/papers/punktgruppen/symmetry.tex @@ -20,11 +20,11 @@ Wie wir jedoch später sehen werden, ist das Konzept der Symmetrie eigentlich vi \subsection{Geometrische Symmetrien} In Abbildung \ref{fig:punktgruppen:geometry-example} haben wir einige Formen, die offensichtlich symmetrisch sind. -Zum Beispiel hat das Quadrat eine Gerade, an deren es gespiegelt werden kann, ohne sein Aussehen zu verändern. +Zum Beispiel hat das Quadrat eine Gerade, an der es gespiegelt werden kann, ohne sein Aussehen zu verändern. Regelmässige Polygone mit \(n\) Seiten sind auch gute Beispiele, um eine diskrete Rotationssymmetrie zu veranschaulichen, was bedeutet, dass eine Drehung um einen Punkt um einen bestimmten Winkel \(360^\circ/n\) die Figur unverändert lässt. -Das letzte Beispiel auf der rechten Seite ist eine unendliche Rotationssymmetrie. Sie wird so genannt, weil es unendlich viele Werte für den Drehwinkel \(\alpha \in \mathbb{R}\) gibt, die die Form unverändert lassen. +Das letzte Beispiel auf der rechts ist eine unendliche Rotationssymmetrie. Sie wird so genannt, weil es unendlich viele Werte für den Drehwinkel \(\alpha \in \mathbb{R}\) gibt, die die Form unverändert lassen. Ein Objekt kann mehr als nur eine Symmetrie aufweisen. -Als Beispiel, kann das Quadrat in Abbildung \ref{fig:punktgruppen:geometry-example} nicht nur um \(\sigma\) sondern auch diagonal gespiegelt werden oder um \(90^\circ\) gedreht werden. +Zum Beispiel kann das Quadrat in Abbildung \ref{fig:punktgruppen:geometry-example} nicht nur um \(\sigma\) sondern auch diagonal gespiegelt werden oder um \(90^\circ\) gedreht werden. Fasst man die möglichen Symmetrien zusammen, entsteht eine Symmetriegruppe. \begin{definition}[Symmetriegruppe] @@ -35,7 +35,7 @@ Fasst man die möglichen Symmetrien zusammen, entsteht eine Symmetriegruppe. Eine Gruppe benötigt ausserdem auch zwingend ein neutrales Element, welches wir mit \(\mathds{1}\) bezeichnen. Die Anwendung der neutralen Operation ist gleichbedeutend damit, alles unverändert zu lassen. -Weiterhin muss in einer Gruppe für jede Operation \(g\) auch eine inverse Operation \(g^{-1}\) vorkommen, die intuitiv rückgängig macht, was \(g\) getan hat. % intuitiv weglassen oder anstelle sinnbildlich +Weiterhin muss in einer Gruppe für jede Operation \(g\) auch eine inverse Operation \(g^{-1}\) vorkommen, die rückgängig macht, was \(g\) getan hat. Somit ist \(\mathds{1}\) auch äquivalent dazu, eine Operation und dann ihre Inverse anzuwenden. Die Definition der Symmetriegruppe ist mit der Kompositionsoperation gegeben, sie wird aber auch oft als Multiplikation geschrieben. Das liegt daran, dass in manchen Fällen die Zusammensetzung algebraisch durch eine Multiplikation berechnet wird. @@ -45,23 +45,23 @@ durch Verwendung von Potenzen \(r^n = r\circ r \circ \cdots r\circ r\) für eine \begin{definition}[Zyklische Untergruppe, Erzeuger] Sei \(g\) ein Element einer Symmetriegruppe \(G\). Alle möglichen Kompositionen von \(g\) und \(g^{-1}\) bilden eine sogenannte zyklische Untergruppe von \(G\), wobei \(g\) Erzeuger der Untergruppe genannt wird. - Die von \(g\) erzeugte Untergruppe \(\langle g \rangle = \left\{ g^k : k \in \mathbb{Z} \right\}\) wird mit spitzen Klammern bezeichnet. + Die von \(g\) erzeugte Untergruppe \(\langle g \rangle = \{ g^k : k \in \mathbb{Z} \}\) wird mit spitzen Klammern bezeichnet. \end{definition} \begin{beispiel} Um die Syntax zu verstehen, betrachten wir eine durch \(a\) erzeugte Gruppe \(G = \langle a \rangle\). Das bedeutet, dass \(G\) die Elemente \(a, aa, aaa, \ldots\) sowie \(a^{-1}, a^{-1}a^{-1}, \ldots\) und ein neutrales Element \(\mathds{1} = aa^{-1}\) enthält. \end{beispiel} \begin{beispiel} - Als anschaulicheres Beispiel, können wir eine zyklische Untergruppe des \(n\)-Gon formalisieren. + Als anschaulicheres Beispiel können wir eine zyklische Untergruppe des \(n\)-Gon formalisieren. Wir bezeichnen mit \(r\) eine Drehung im Gegenuhrzeigersinn von \(360^\circ/n\) um einen Punkt. Diese Definition reicht aus, um die gesamte Symmetriegruppe \[ C_n = \langle r \rangle - = \left\{\mathds{1}, r, r^2, \ldots, r^{n-1}\right\} + = \{\mathds{1}, r, r^2, \ldots, r^{n-1}\} \] der Drehungen eines \(n\)-Gons zu erzeugen. Das liegt daran, dass wir durch die mehrfache Verwendung von \(r\) jeden Winkel erzeugen k\"onnen, der die Rotationssymmetrie bewahrt. - In ähnlicher Weise, aber weniger interessant enthält die Reflexionssymmetriegruppe \(\langle\sigma\rangle\) nur \(\left\{\mathds{1}, \sigma\right\}\), weil \(\sigma^2 = \mathds{1}\). + In ähnlicher Weise, aber weniger interessant, enthält die Reflexionssymmetriegruppe \(\langle\sigma\rangle\) nur \(\left\{\mathds{1}, \sigma\right\}\), weil \(\sigma^2 = \mathds{1}\). \end{beispiel} Wenn wir diese Idee nun erweitern, können wir mit einem Erzeugendensystem @@ -69,8 +69,8 @@ komplexere Strukturen aufbauen. %@Naoki Are you ok with my grammar fixes I'm not 101% shore how to use the word Erzeugendensystem? \begin{definition}[Erzeugendensystem] - Jede disktrete Gruppe kann durch eines oder mehrere ihrer Elemente generiert werden. - Wir lassen \(g_1, g_2, \ldots, g_n\) erzeugenden Elemente einer Symmetriegruppe sein. + Jede diskrete Gruppe kann durch eines oder mehrere ihrer Elemente generiert werden. + Wir lassen \(g_1, g_2, g_3, \ldots\) erzeugenden Elemente einer Symmetriegruppe sein. Da es mehrere Erzeuger gibt, müssen auch die sogenannten Definitionsgleichungen gegeben werden, die die Multiplikationstabelle vollständig definieren. Die Gleichungen sind ebenfalls in den Klammern angegeben. Die erzeugenden Elementen bauen zusammen mit den Definitionsgleichungen ein Erzeugendensystem. @@ -84,9 +84,9 @@ komplexere Strukturen aufbauen. Daraus ergibt sich die so genannte Diedergruppe \begin{align*} D_n &= \langle r, \sigma : r^n = \sigma^2 = (\sigma r)^2 = \mathds{1} \rangle \\ - &= \left\{ + &= \{ \mathds{1}, r, \ldots, r^{n-1}, \sigma, \sigma r, \ldots, \sigma r^{n-1} - \right\}. + \}. \qedhere \end{align*} \end{beispiel} @@ -110,16 +110,17 @@ Um es formaler zu beschreiben, werden wir einige Begriffe einführen. Man sagt, dass der Homomorphismus \(f\) \(G\) in \(H\) transformiert. \end{definition} \begin{beispiel} - Die Rotationssymmetrie des Kreises \(C_\infty\), mit einem unendlichen Kontinuum von Werten \(\alpha \in \mathbb{R}\), entspricht perfekt dem komplexen Einheitskreis. + Die Rotationssymmetrie des Kreises \(C_\infty\), mit einem unendlichen Kontinuum von Werten \(\alpha \in \mathbb{R}\), entspricht genau dem komplexen Einheitskreis. Der Homomorphismus \(\phi: C_\infty \to \mathbb{C}\) ist durch die Eulersche Formel \(\phi(r) = e^{i\alpha}\) gegeben. \end{beispiel} \begin{definition}[Darstellung einer Gruppe] - Die Darstellung einer Gruppe ist ein Homomorphismus, der eine Symmetriegruppe auf eine Menge von Matrizen abbildet. + Die Darstellung einer Gruppe ist ein Homomorphismus \[ - \Phi: G \to \operatorname{GL}_n(\mathbb{R}). + \Phi: G \to \operatorname{GL}_n(\mathbb{R}), \] - Äquivalent kann man sagen, dass ein Element aus der Symmetriegruppe auf einen Vektorraum \(V\) wirkt, indem man definiert \(\Phi : G \times V \to V\). + der eine Symmetriegruppe auf eine Menge von Matrizen abbildet. + Äquivalent kann man sagen, dass ein Element aus der Symmetriegruppe auf einen Vektorraum \(V\) wirkt, indem man \(\Phi : G \times V \to V\) definiert. \end{definition} \begin{beispiel} Die Elemente \(r^k \in C_n\), wobei \(0 < k < n\), stellen abstrakt eine Drehung von \(2\pi k/n\) um den Ursprung dar. diff --git a/buch/papers/reedsolomon/Makefile b/buch/papers/reedsolomon/Makefile index 25fd98b..4be963e 100644 --- a/buch/papers/reedsolomon/Makefile +++ b/buch/papers/reedsolomon/Makefile @@ -24,7 +24,7 @@ SOURCES := \ TIKZFIGURES := \ tikz/polynom2.tex \ - tikz/plotfft.tex + tikz/fourier.tex FIGURES := $(patsubst tikz/%.tex, figures/%.pdf, $(TIKZFIGURES)) diff --git a/buch/papers/reedsolomon/codebsp.tex b/buch/papers/reedsolomon/codebsp.tex index 8430ebd..eb4e82f 100644 --- a/buch/papers/reedsolomon/codebsp.tex +++ b/buch/papers/reedsolomon/codebsp.tex @@ -76,7 +76,7 @@ dar. \subsection{Der Ansatz der diskreten Fouriertransformation \label{reedsolomon:subsection:diskFT}} -In einem vorherigen Abschnitt \textcolor{red}{(???)} haben wir schon einmal die diskrete Fouriertransformation zum Codieren einer Nachricht verwendet. In den endlichen Körpern wird dies jedoch nicht gelingen, da die Eulerische Zahl $e$ in endlichen Körpern nicht existiert. +Im vorherigen Abschnitt \ref{reedsolomon:section:dtf} haben wir schon einmal die diskrete Fouriertransformation zum Codieren einer Nachricht verwendet. In den endlichen Körpern wird dies jedoch nicht gelingen, da die Eulerische Zahl $e$ in endlichen Körpern nicht existiert. Wir wählen deshalb eine Zahl $a$, die die gleichen Aufgaben haben soll wie $e^{\frac{j}{2 \pi}}$ in der diskreten Fouriertransformation, nur mit dem Unterschied, dass $a$ in $\mathbb{F}_{11}$ ist. Dazu soll die Potenz von $a$ den gesamten Zahlenbereich von $\mathbb{F}_{11}$ abdecken. Dazu ändern wir die Darstellung von \[ diff --git a/buch/papers/reedsolomon/dtf.tex b/buch/papers/reedsolomon/dtf.tex index 4552bed..9647775 100644 --- a/buch/papers/reedsolomon/dtf.tex +++ b/buch/papers/reedsolomon/dtf.tex @@ -1,85 +1,124 @@ % % dtf.tex -- Idee mit DFT % -\section{Übertragung mit Hilfe der Diskrten Fourientransformation +\section{Übertragung mit Hilfe der diskrten Fourier-Transformation \label{reedsolomon:section:dtf}} \rhead{Umwandlung mit DTF} -Um die Polynominterpolation zu umgehen, gehen wir nun über in die Fourietransformation. -Dies wird weder eine Erklärung der Forientransorfmation, noch ein genauer gebrauch für den Reed-Solomon-Code. -Dieser Abschnitt zeigt nur wie die Fourietransformation auf Fehler reagiert. -Das ganze zeigen wir mit einem Beispiel einer Übertragung von Zahlen mit Hilfe der Fourietransformation. +Die Grundidee eines fehlerkorrigierenden Code ist, dass Informationen eines Datenpunktes +durch die Codierung auf viele übertragene Werte verteilt werden. +Die Decodierung ist in der Lage, den ursprünglichen Datenwert zu rekonstruieren, +sogar wenn einzelne wenige übertragene Werte beschädigt worden sind. +\par +Die Fourier-Transformation transformiert einen einzelnen Wert, +eine Dirac-Funktion, auf ein Spektrum, welches sich über die ganze Frequenzachse erstreckt. +Aus der Filtertheorie ist bekannt, dass der ursprüngliche Impuls mehr oder weniger rekonstruierbar ist, + vorausgesetzt, es gehen nicht zu viele Frequenzen bei der Übertragung verloren. +\par +Es liegt daher nahe zu versuchen, die Fourier-Transformation +für Codierung und Decodierung zu verwenden. -\subsection{Diskrete Fourietransformation Zusamenhang -\label{reedsolomon:subsection:dtfzusamenhang}} -Mit hilfe der Fourietransformation werden die \textcolor{blue}{blauen Datenpunkte} transformiert, -zu den \textcolor{darkgreen}{grünen Übertragungspunkten}. -Durch eine Rücktransformation könnnen die \textcolor{blue}{blauen Datenpunkte} wieder rekonstruiert werden. +\subsection{Beispiel mit Fehlerkorrektur mit Fourier-Transformation +\label{reedsolomon:subsection:sendbsp}} +Das folgende Beispiel soll zeigen, wie die Idee der Fehlerkorrektur umgesetzt wurde. +Die Fehlererkennung des Reed-Solomon-Codes funktioniert nach einem sehr Ähnlichen Prinzip. -\subsubsection{Beispiel einer Übertragung -\label{reedsolomon:subsection:Übertragungsabfolge}} -Der Auftrag ist nun 64 Daten zu übertragen und nach 32 Fehler abzusicheren, -16 Fehler erkennen und rekonstruieren. +%Das folgende Beispiel soll zeigen, wie Fehlerkorrektur möglich ist. +%Dieses auf eine Art, die der Funktionsweise des Reed-Solomon-Codes, +%der später erklärt wird, analog ist. +\par +Der Auftrag besteht darin, 64 Datenwerte zu übertragen, 32 Fehler erkennen können und bis zu 16 Fehler zu rekonstruieren. +Mit Hilfe der Fourier-Transformation werden die \textcolor{blue}{blauen Datenpunkte} transformiert, +zu den \textcolor{darkgreen}{grünen Übertragungspunkten}. +Durch eine Rücktransformation können die \textcolor{blue}{blauen Datenpunkte} wieder rekonstruiert werden. -Dieser Auftrag soll mittels Fouriertransformation bewerkstelligt werden. -In der Abbildung \ref{reedsolomon:subsection:Übertragungsabfolge} sieht man dies Schritt für Schritt, -und hier werden die einzelne Schritte erklärt: -\begin{enumerate}[(1)] - \item Das Signal hat 64 die Daten $k$, hier zufällige Zahlen, welche übertragen werden sollen. - Zusätzlich soll nach 16 Fehler $t$, die rekonstruierbar sind abgesichert werden. - Das macht dann insgesamt $k + 2t = - 64 +2 \cdot 16= 96$ Übertragungszahlen. - (siehe Abschnitt \externaldocument{papers/reedsolomon/idee}\ref{reedsolomon:section:Fehlerkorrekturstellen}) - Die 32 Fehlerkorrekturstellen werden als Nullzahlen Übertragen. - \item Nun werden mittels der diskreten Fourietransformation diese 96 codiert, transformiert. - Das heisst alle Informationen ist in alle Zahlenvorhanden, auch die Fehlerkorrekturstellen Nullzahlen. - \item Nun kommen drei Fehler dazu an den Übertragungsstellen 7, 21 und 75. - Die Fehler können auf den ganzen 96 Übertragungswerten liegen, wie die 75 zeigt. -Zu Beachten ist auch noch, dass der Fehler um das 20- bis 150-Fache kleiner ist.Die Fehlerskala ist rechts. - \item Dieses wird nun Empfangen, man kann keine Fehler erkennen, da diese soviel kleiner sind. - Für das Decodieren wird die Inverse Fourietransformation angewendet, und alle Fehler werden mittransformiert. - \item Nun sieht man die Fehler im decodierten Signal in den Übertragungszahlen. - Von den Übertragungsstellen 64 bis 96 erkennt man, das diese nicht mehr Null sind. - \item Diese Fehlerkorrekturstellen 64 bis 96, dies definieren wir als Syndrom. - In diesem Syndrom ist die Fehlerinformation gespeichert und muss nur noch transformiert werden. - \item Hier sieht man genau wo die Fehler stattgefunden haben. - Leider nicht mehr mit der Qualtiätt der Ursprünglichen Fehler, sie sind nur noch 0.6 oder 0.4 gross. - Obwohl der Fehler um das 20Fache kleiner ist erkennt man im Locator die Fehlerstellen wieder. - \end{enumerate} - Nun haben wir mit Hilfe der Fourietransformation die 3 Fehlerstellen durch das Syndrom lokalisiert, - jetzt gilt es nur noch diese zu korrigieren und wir haben unser originales Signal wieder. -\begin{figure} +\begin{figure}%[!ht] \centering - \resizebox{1.1\textwidth}{!}{ - \includegraphics[width=\textwidth]{papers/reedsolomon/figures/plotfft} + \resizebox{\textwidth}{!}{ + \includegraphics[width=\textwidth]{papers/reedsolomon/figures/fourier} %\input{papers/reedsolomon/tikz/plotfftraw.tex} } - \caption{Übertragungsabfolge \ref{reedsolomon:subsection:Übertragungsabfolge}} + \caption{Übertragungsabfolge \ref{reedsolomon:subsection:sendbsp}} \label{fig:sendorder} \end{figure} +In der Abbildung \ref{fig:sendorder} wird eine Übertragung Schritt für Schritt illustriert. +In der folgenden Aufzählung werden diese einzelne Schritte erklärt und erläutert: +\begin{enumerate}[(1)] + \item Das Signal besteht aus 64 zufälligen, ganzzahligen Datenwerten zwischen 0 und 10. + Für die Rekonstruktion werden zusätzliche Datenwerte benötigt, wir fügen deshalb 32 Werte hinzu. + Diese setzen wir willkürlich alle auf Null und nennen sie Fehlerkorrekturstellen. + Wir erhalten so einen erweiterten Signalvektor der Länge $N =96$. + \item Mit der Fourier-Transformation wird der ganze Signalvektor codiert. + Dadurch wird jede Informationseinheit auf alle Punkte des Spektrums verteilt. + \item Wir dürfen annehmen, dass bei der Übertragung, nur einzelne übertragene + Werte durch Fehler verändert werden. + \par + Im Beispiel sind dies die Werte an den Stellen 6, 20 und 74 (\textcolor{red}{rote Kurve}), + die um einen Betrag verändert werden. + Dieser ist bis zu 150-mal kleiner als die ursprünglich codierten Werte. + Der Empfänger erkennt daher im allgemeinen nicht, ob und wo Übertragungsfehler aufgetreten sind. + \item Ohne Übertragungsfehler kann der Signalvektor durch die inverse Fourier-Transformation vollständig + wiederhergestellt werden. + Dazu gehören auch die Nullen an den Fehlerkorrekturstellen 64 - 96. + \par + Sind Übertragungsfehler aufgetreten, werden an diesen Stellen die Werte von Null abweichen. + Somit haben wir bereits Fehler erkannt. + \item Die Werte an den Fehlerkorrekturstellen 64 - 96, die nicht mehr Null sind, nennen wir das Syndrom. + Im Syndrom steckt nur Information über die Fehler, sie werden durch die inverse Fourier-Transformation erzeugt. + \item Um die Fehler zu rekonstruieren, kann man versuchen, die Information im Syndrom mit Fourier-Transformation zu transformieren. + Da das Syndrom nur ein Teil der Fehlerinformation ist, liefert die Fourier-Transformation eine Approximation der Fehler. + Diese Approximation der Fehler ist genau genug, um die Fehlerstellen zu lokalisieren. +\end{enumerate} +Im Beispiel haben wir mit dem Syndrom nur etwa ein Drittel der Fehlerinformation, es ist daher zu erwarten, +dass die Fehlerwerte auch nur ein Drittel so gross sind. +\par +Damit können die Fehler korrigiert und die Originaldaten wiederhergestellt werden. +Der Rekonstruktionsauftrag ist damit erfolgreich ausgeführt. -Nun zur Definition der Diskrete Fourietransformation, diese ist definiert als +\subsection{Fourier-Transformation und Polynome\label{reedsolomon:subsection:ftandpolynom}} +Im Abschnitt \externaldocument{papers/reedsolomon/idee}\ref{reedsolomon:section:polynomansatz} +wurden Werte eines Polynoms zur Codierung verwendet. +Die 7 Übertragungspunkte könnten ein Polynom +\begin{equation} + \textcolor{darkgreen}{p(x)} + = + \textcolor{blue}{a_0} + \textcolor{blue}{a_1}x + \textcolor{blue}{a_2}x^2 + + \textcolor{gray}{a_3}x^3 + \textcolor{gray}{a_4}x^4 + \textcolor{gray}{a_5}x^5 + + \textcolor{gray}{a_6}x^6 +\label{reedsolomon:equationpoly} +\end{equation} +sechsten Grades bestimmen. +Durch die Wahl von $\textcolor{gray}{a_3=0}$, $\textcolor{gray}{a_4=0}$, $\textcolor{gray}{a_5=0}$, $\textcolor{gray}{a_6=0}$ +erzeugen wir die für die Fehlerkorrektur nötige Redundanz, ganz analog zum Schritt (1) im Beispiel. +\par +Die Analogie geht aber noch weiter. + Schreibt man + \( w = + e^{-\frac{2\pi j}{N} k}\) + \label{reedsolomon:DFT_summand}, damit wird aus der Formel \begin{equation} \hat{c}_{k} = \frac{1}{N} \sum_{n=0}^{N-1} - {f}_n \cdot e^{-\frac{2\pi j}{N} \cdot kn}. + {f}_n \cdot e^{-\frac{2\pi j}{N} \cdot kn} ,\label{reedsolomon:DFT} \end{equation} - Wenn man nun + für die diskrete-Fourier-Transformation das Polynom \begin{equation} - w = - e^{-\frac{2\pi j}{N} k} - \label{reedsolomon:DFT_summand} + q(w)= + \frac{{f}_0}{N} + \frac{{f}_1}{N} w^1 + \frac{{f}_2}{N} w^2 + \dots + \frac{{f}_{N-1}}{N} w^{N-1}. + \label{reedsolomon:DFT_polynom} \end{equation} - ersetzte, und $N$ konstantbleibt, erhält man + Im Beispiel werden aber Werte des Polynoms \begin{equation} - \hat{c}_{k}= - \frac{1}{N}( {f}_0 w^0 + {f}_1 w^1 + {f}_2 w^2 + \dots + {f}_{N-1} w^N) - \label{reedsolomon:DFT_polynom} + \textcolor{darkgreen}{q(w)}= + \frac{\textcolor{blue}{{f}_0}}{N} + \frac{\textcolor{blue}{{f}_1}}{N} w^1 + \frac{\textcolor{blue}{{f}_2}}{N} w^2 + \dots + + \frac{\textcolor{blue}{{f}_{63}}}{N} w^{63} + \frac{\textcolor{gray}{{f}_{64}}}{N} w^{64} + \textcolor{gray}{\dots} + \frac{\textcolor{gray}{{f}_{N-1}}}{N} w^{N-1} + \label{reedsolomon:DFT_polynom2} \end{equation} - was überaust ähnlich zu unserem Polynomidee ist. -Die Polynominterpolation und die Fourietransformation rechnen beide mit reelen Zahlen. -Wenn die Fehlerabweichung sehr sehr klein ist, erkennt man diese irgendwann nicht mehr. -Zusätzlich muss mann immer Grenzen bestimmen auf wieviel Stellen gerechnet wird und wie die Fehler erkannt werden im Locator. -Deshalb haben Mathematiker einen neuen Körper gesucht und ihn in der Endlichkeit gefunden, -dies wird nun im nächsten Abschnitt genauer erklärt. - + für verschiedene \( w = e^{-\frac{2\pi j}{N} k}, k=1, \dots ,N-1\) übermittelt. +Das Syndrom entstand durch die Wahl ${f_{64}}=0$ bis ${f}_{N-1}=0$ (graue Koeffizenten). +\par +Die Polynominterpolation und die Fourier-Transformation rechnen beide mit reellen Zahlen. +Wenn die Approximation nicht mehr genügend gut ist um die Fehler zu erkennen und rekonstruieren, +dann brauchen wir andere Varianten. +Um dieser Approximation zu entkommen, verlassen wir die reellen Zahlen und gehen zum endlichen Körpern, oder auch Galois-Körper genannt. +Dieser bietet uns einige Vorteile.
\ No newline at end of file diff --git a/buch/papers/reedsolomon/einleitung.tex b/buch/papers/reedsolomon/einleitung.tex index 074df05..f99ad82 100644 --- a/buch/papers/reedsolomon/einleitung.tex +++ b/buch/papers/reedsolomon/einleitung.tex @@ -6,11 +6,11 @@ \section{Einleitung \label{reedsolomon:section:einleitung}} \rhead{Einleitung} -Der Reed-Solomon-Code ist entstanden um, -das Problem der Fehler bei der Datenübertragung, zu lösen. -In diesem Abschnitt wird möglichst verständlich die mathematische Abfolge, -Funktion oder Algorithmus des Reed-Solomon-Code erklärt. -Es wird jedoch nicht auf die technische Umsetzung oder Implementierung eingegangen. +Der Reed-Solomon-Code wurde von den beiden Mathematiker Irving S. Reed und Gustave Solomon im Jahre 1960 entwickelt. +Dabei haben sie das Problem der Fehlerhaften Datenübertragung gelöst. +In diesem Abschnitt wird möglichst verständlich die mathematische Abfolge und +Funktionsweise des Reed-Solomon-Code erklärt. +Es wird jedoch nicht auf die technische Umsetzung oder Implementierung eingegangen, jedoch wird im Abschnitt \ref{reedsolomon:section:anwendung} einige Anwendungen des Reed-Solomon-Codes vorgestellt. diff --git a/buch/papers/reedsolomon/endlichekoerper.tex b/buch/papers/reedsolomon/endlichekoerper.tex index 1d196fd..3019dd7 100644 --- a/buch/papers/reedsolomon/endlichekoerper.tex +++ b/buch/papers/reedsolomon/endlichekoerper.tex @@ -3,21 +3,63 @@ % % (c) 2021 Michael Steiner, Hochschule Rapperswil % -\section{Reed-Solomon in Endlichen Körpern +\section{Reed-Solomon in endlichen Körpern \label{reedsolomon:section:endlichekoerper}} \rhead{Reed-Solomon in endlichen Körpern} -\[ -\textcolor{red}{\text{TODO: (warten auf den 1. Teil)}} -\] -Das Rechnen in endlichen Körpern bietet einige Vorteile: +Im vorherigen Abschnitt haben wir gesehen, dass wir die Fehler mittels Approximation suchen und somit nur ungefähre Angaben haben, wo sich Fehler aufhalten. +Um dies zu ändern wechseln wir vom komplexen Zahlenraum in endliche Körper. +In endlichen Körpern gibt es keine Approximationen wie bei den rationalen und reellen Zahlen. +Alle Zahlen sind richtig oder falsch, ``fast richtig'' gibt es nicht. +Zudem beschränken sich die arithmetischen Rechenoperationen auf das Addieren und Multiplizieren. +Wir können also nur ganze Zahlen als Resultat erhalten. +Dies erleichtert auch die Umsetzung auf ein digitales System, da Computer in der Regel lieber mit ganzen als mit gebrochenen oder komplexen Zahlen arbeiten. -\begin{itemize} - \item Konkrete Zahlen: In endlichen Körpern gibt es weder rationale noch komplexe Zahlen. Zudem beschränken sich die möglichen Rechenoperationen auf das Addieren und Multiplizieren. Somit können wir nur ganze Zahlen als Resultat erhalten. - - \item Digitale Fehlerkorrektur: lässt sich nur in endlichen Körpern umsetzen. - -\end{itemize} +Um jetzt eine Nachricht in einem endlichen Körpern zu konstruieren gehen, wir im Grunde gleich vor wie im Beispiel aus dem Abschnitt \ref{reedsolomon:subsection:sendbsp}. +Eine Nachricht besteht aus einem Nutzdatenteil und einem Fehlerkorrekturteil. +Diese Nachricht wird codiert, übertragen und beim Empfänger wieder decodiert. +In endlichen Körpern können wir jedoch nicht mehr die Fouriertransformation zur Hilfe nehmen. +Wir müssen also eine Alternative finden, welche die gleichen Eigenschaften wie die Fouriertransformation aufweist, aber im endlichen Körper verwendet werden kann. +Auch beim Decodieren müssen wir uns etwas einfallen lassen, wenn die Vorgehensweise mit dem Lokator auch in endlichen Körpern funktionieren soll. Die folgenden Abschnitte widmen sich deshalb der genaueren Betrachtung eines Reed-Solomon-Codes und wie er in endlichen Körpern funktioniert. -Um jetzt eine Nachricht in den endlichen Körpern zu konstruieren legen wir fest, dass diese Nachricht aus einem Nutzdatenteil und einem Fehlerkorrekturteil bestehen muss. Somit ist die zu übertragende Nachricht immer grösser als die Daten, die wir übertragen wollen. Zudem müssen wir einen Weg finden, den Fehlerkorrekturteil so aus den Nutzdaten zu berechnen, dass wir die Nutzdaten auf der Empfängerseite wieder rekonstruieren können, sollte es zu einer fehlerhaften Übertragung kommen. - -Nun stellt sich die Frage, wie wir eine fehlerhafte Nachricht korrigieren können, ohne ihren ursprünglichen Inhalt zu kennen. Der Reed-Solomon-Code erzielt dies, indem aus dem Fehlerkorrekturteil ein sogenanntes ``Lokatorpolynom'' generiert werden kann. Dieses Polynom gibt dem Emfänger an, welche Stellen in der Nachricht feherhaft sind. +% +%Damit all diese Probleme möglichst verständlich +% +% +%Um all diese Probleme und möglichst +% +% +%um Fehler zu erkennen und mittels Lokatorpolynom +% +% +% ein Lokatorpolynom zu finden. +% +% +% +% Eine Nachricht besteht aus einem Nutzdatenanteil und einem Fehlerkorrekturteil, +% +% +% +%In diesem Zahlenraum gibt es nur Natürliche Zahlen und es darf nur Addiert oder Multipliziert werden. +%Der grosse Vorteil an endlichen Körper ist, dass dich der einfacher Digital umsetzen lässt. +% +% +%Dieser Zahlenraum bringt eine Menge von neuen Regeln mit sich. +%So gibt es dort nur Natürliche Zahlen und die Arithmetischen Rechenoperationen sind beschränkt auf die Addition und Multiplikation. +% +% +% +%\[ +%\textcolor{red}{\text{TODO: (warten auf den 1. Teil)}} +%\] +%Das Rechnen in endlichen Körpern bietet einige Vorteile: +% +%\begin{itemize} +% \item Konkrete Zahlen: In endlichen Körpern gibt es weder rationale noch komplexe Zahlen. Zudem beschränken sich die möglichen Rechenoperationen auf das Addieren und Multiplizieren. Somit können wir nur ganze Zahlen als Resultat erhalten. +% +% \item Digitale Fehlerkorrektur: lässt sich nur in endlichen Körpern umsetzen. +% +%\end{itemize} +% +%Um jetzt eine Nachricht in den endlichen Körpern zu konstruieren legen wir fest, dass diese Nachricht aus einem Nutzdatenteil und einem Fehlerkorrekturteil bestehen muss. Somit ist die zu übertragende Nachricht immer grösser als die Daten, die wir übertragen wollen. Zudem müssen wir einen Weg finden, den Fehlerkorrekturteil so aus den Nutzdaten zu berechnen, dass wir die Nutzdaten auf der Empfängerseite wieder rekonstruieren können, sollte es zu einer fehlerhaften Übertragung kommen. +% +%Nun stellt sich die Frage, wie wir eine fehlerhafte Nachricht korrigieren können, ohne ihren ursprünglichen Inhalt zu kennen. Der Reed-Solomon-Code erzielt dies, indem aus dem Fehlerkorrekturteil ein sogenanntes ``Lokatorpolynom'' generiert werden kann. Dieses Polynom gibt dem Emfänger an, welche Stellen in der Nachricht feherhaft sind. diff --git a/buch/papers/reedsolomon/figures/fourier.pdf b/buch/papers/reedsolomon/figures/fourier.pdf Binary files differnew file mode 100644 index 0000000..4995141 --- /dev/null +++ b/buch/papers/reedsolomon/figures/fourier.pdf diff --git a/buch/papers/reedsolomon/figures/plotfft.pdf b/buch/papers/reedsolomon/figures/plotfft.pdf Binary files differindex 80d17d2..80adafb 100644 --- a/buch/papers/reedsolomon/figures/plotfft.pdf +++ b/buch/papers/reedsolomon/figures/plotfft.pdf diff --git a/buch/papers/reedsolomon/idee.tex b/buch/papers/reedsolomon/idee.tex index 41e0d4c..daa2913 100644 --- a/buch/papers/reedsolomon/idee.tex +++ b/buch/papers/reedsolomon/idee.tex @@ -4,61 +4,106 @@ \section{Idee \label{reedsolomon:section:idee}} \rhead{Problemstellung} -Um beim Datenübertragen Fehler zu erkennen, könnte man die Daten jeweils doppelt senden, -und so jeweilige Fehler zu erkennen. -Doch nur schon um Fehler zu erkennen werden überproportional viele Daten doppelt und dreifach gesendet. -Der Reed-Solomon-Code macht dies auf eine andere, clevere Weise. -Das Problem liegt darin Informationen, Zahlen, -zu Übertragen und Fehler zu erkennen. -Speziell beim Reed-Solomon-Code kann man nicht nur Fehler erkennen, -man kann sogar einige Fehler korrigieren. -Der Unterschied des Fehler erkennen und korrigiren, ist das beim Erkennen nur die Frage beantwortet wird: Ist die Übertragung fehlerhaft oder nicht? -Beim Korrigieren werden Fehler erkannt und dann zusätzlich noch den original Wert rekonstruieren. -Auch eine Variante wäre die Daten nach einer Fehlerhaften sendung, nochmals zum senden auffordern(auch hier wird doppelt und dreifach gesendung), -was bei Reed-Solomon-Code-Anwendungen nicht immer sinnvoll ist. -Anwendungen finden sind im Abchnitt \externaldocument{papers/reedsolomon/anwendungen} -\ref{reedsolomon:section:anwendung} beschrieben. +Um Fehler in einer Datenübertragung zu erkennen, könnte man die Daten jeweils doppelt senden, +also den gleiche Wert immer zweimal versenden. +Tritt ein Fehler ein wird sich dies in der Differenz der beiden Werten bemerkbar machen. +Aber wie erkennen wir, welcher nun der richtige ist? Die Lösung ist simpel: Wir übertragen den Wert einfach dreimal. +Wenn jetzt ein Fehler auftritt, kann durch die beiden unveränderten Werten den richtigen bestimmt werden. +Doch was machen wir, wenn bei dieser Übertragung zwei Fehler auftreten? +Oder noch schlimmer: Was wenn zweimal derselbe Fehler auftritt? Die beiden Fehlerhaften Werte überstimmen bei der Evaluierung den gesendeten Datenwert, der dann unwiderruflich verloren geht. +Wir könnten dies noch steigern mit vier, fünf oder mehr gleichen Übertragenen Werte. Dies erhöht zwar die Robustheit der gesendeten Daten, führt aber auch dazu, dass wir durch die Mehrfachübertragung nur sehr wenige Nutzdaten versenden können. +Gerade in unserer heutigen Zeit wäre dies ein enorm grosses Problem und aus diesem Grund wurden alternative Ansätze ausgearbeitet um dieses grundlegende Problem zu lösen. +% +% +%Gerade in der heutigen modernen Zeit bei dem hohen bedarf an Daten würden unsere Kommunikationssysteme bei weitem nicht ausreichen um den einen einzigen Datenwert mehrfach zu übertragen +% +% Gerade in der Heutigen modernen Zeit bei diesem enormen mass an daten die wir alle tagtäglich anfordern Währe dies wohl unmöglich, wenn wir die daten auf diese Weise +% +% +% +% +% +%Wenn es uns gelingt, Fehler nach Ihrer Übertragung zu erkennen, dann könnten wir in einem neuen Ansatz den fehlerhaft empfangenen Wert noch einmal anfordern. +%Wir stellen fest, dass für viele alltägliche Anwendungen völlig ausreichend ist. +% +%Was ist, wenn wir aber eine Datenquelle haben, von der wir nur einmalig lesen können? +% +% +% +%Beim Übertragen von drei Werten können wir maximal 2 Fehler erkennen aber nicht mehr korrigieren. +%Wenn wir noch mehr Werte +% +%Wir Übertragen Ziemlich viele Werte für so wenige Nutzdaten. Hinzu kommt, dass wir bei dieser Vorgehensweise gerade mal bestimmen können, dass überhaupt Fehler aufgetreten sind +% +% +%Wir haben also drei Werte die bestimmt einen Fehler korrigieren können, was ziemlich viele Werte um einen Fehler zu korrigieren. +% +% um so jeweils einzelne Fehler zu erkennen. +%Wenn jedoch mehr als nur ein Fehler erkannt werden und sogar noch das Original rekonstruiert werden soll, dann sollen die Daten drei oder vierfach versendet werden. +%Doch nur schon um einen Fehler zu erkennen werden überproportional viele Daten doppelt und dreifach versendet. +%Das Hauptproblem ist, dass Informationen Fehlerfrei Übertragen werden sollen. Um dies zu erreichen muss gleich nach dem Empfangen Fehler erkannt und korrigiert werden. +% +%Das Problem liegt darin, Informationen oder Zahlen beim Übertragen gleichzeitig noch +% +%Das Problem liegt darin, das Informationen oder Zahlen zu Übertragen und gleichzeitig Fehler zu erkennen +% +% +%Das Problem liegt darin Informationen, Zahlen, zu Übertragen und Fehler zu erkennen und zu korrigieren. +%Der Unterschied des Fehler Erkennens und Korrigirens, ist das beim Erkennen nur die Frage beantwortet wird: Ist die Übertragung fehlerhaft oder nicht? +%Beim Korrigieren werden Fehler erkannt und dann zusätzlich noch die Originalwerte rekonstruiert. +%Eine weitere Möglichkeit wäre, dass der Empfänger nach einer fehlerhaften Übertragung die selben Daten nochmals anfordert. +%Dies führt wieder zu unerwünschten mehrfachen Übertragung. +%In Anwendungen des Reed-Solomon-Codes Abschnitt \externaldocument{papers/reedsolomon/anwendungen} \ref{reedsolomon:section:anwendung} +% ist diese vom Empfänger gesteuerte erneute Übertragen meistens nicht sinnvoll oder sogar unmöglich. +%Der Reed-Solomon-Code macht dies Übertragung auf eine andere, clevere Weise. \subsection{Polynom-Ansatz \label{reedsolomon:section:polynomansatz}} \rhead{Polynom-Ansatz} -Eine Idee ist, aus den Daten ein Polynom zu bilden. -Diese Polynomfunktion bei bestimmten Werten errechnet und diese Punkte dann überträgt. -\begin{beispiel} Nehmen wir die Zahlen \textcolor{blue}{2}, \textcolor{blue}{1}, \textcolor{blue}{5}, -welche uns dann das Polynom +Eine zentrale Idee des Reed-Solomon-Code ist, aus den Daten ein Polynom zu bilden. +Mit dieser Polynomfunktion wird dann eine Anzahl von Werten übertragen. +\begin{beispiel} Nehmen wir die Zahlen \textcolor{blue}{2}, \textcolor{blue}{1} und \textcolor{blue}{5}, welche übertragen werden sollen. Daraus bilden wir das Polynom \begin{equation} p(x) = -\textcolor{blue}{2}x^2 + \textcolor{blue}{1}x + \textcolor{blue}{5} +\textcolor{blue}{2}x^2 + \textcolor{blue}{1}x + \textcolor{blue}{5}. \label{reedsolomon:equation1} \end{equation} -ergeben. +\par +Ein Polynom zweiten Grades ist durch drei Punkte eindeutig bestimmbar. +Bei einer fehlerlosen Übertragung können wir mit 3 übertragenen Werten + das Polynom durch Polynominterpolation volständig rekonstruieren. +Wir brauchen Polynominterpolation als Methode, um aus den Punkten wieder ein Polynom zu bilden. +Die Koeffizente des rekonstruierten Polynoms sind dann unsere gesendeten Zahlen \textcolor{blue}{2}, \textcolor{blue}{1} und \textcolor{blue}{5}. +\par +Wie können wir nun Fehler erkennen oder sogar korrigieren? +Versuchen wir doch, mehr Werte zu übertragen, wie zum Beispiel 7 Werte. Übertragen werden nun die \textcolor{darkgreen}{grünen Werte} -dieses \textcolor{blue}{blauen Polynomes} an den Stellen 1, 2, 3\dots 7 dieses Polynomes. -Grafisch sieht man dies dann in Abbildung \ref{fig:polynom}, -mit den Punkten, $p(1),p(2),...,p(7) = (\textcolor{darkgreen}{8}, -\textcolor{darkgreen}{15}, \textcolor{darkgreen}{26}, -\textcolor{darkgreen}{41}, \textcolor{darkgreen}{60}, -\textcolor{darkgreen}{83}, \textcolor{darkgreen}{110})$ -Wenn ein Fehler sich in die Übertragung eingeschlichen hat, muss der Leser/Empfänger diesen erkennen und das Polynom rekonstruieren. -Der Leser/Empfänger weiss, den Grad des Polynoms und dessen \textcolor{darkgreen}{Werte} übermittelt wurden. -Die Farbe blau brauchen wir für die \textcolor{blue}{Daten} welche wir mit der Farbe grün \textcolor{darkgreen}{Übermitteln}. -\end{beispiel} + des \textcolor{blue}{blauen Polynomes} an den Stellen 1, 2, 3, \dots , 7. +In Abbildung \ref{fig:polynom} ist das zu den \textcolor{blue}{Datenpunkten} gehörige Polynom blau dargestellt, +die \textcolor{darkgreen}{übertragenen Werte} des Polynoms sind grün, wobei diese Punkte aufgrund von Übertragungsfehler jetzt eine Parabel darstellen. +Die Fehlerhaften Punkte lassen sich sehr einfach bestimmen, weil diese nicht auf der ursprünglichen Funktion liegen. +Somit können die roten Punkte auf der Parabel durch die grauen ersetzt werden und sind damit korrigiert. -\begin{beispiel} -Ein Polynome zweiten Grades ist durch drei Punkte eindeutig bestimmbar. -Hat es Fehler in der Übertragunge gegeben,in der Abbilbung \ref{fig:polynom} die \textcolor{red}{roten Punkte}). -Erkennt man diese Fehler, da alle korrekten Punkte auf der Parabel liegen müssen. -Die \textcolor{darkgreen}{grünen Punkte} bestimmen die Parabel, und die Fehler können zu den -\textcolor{gray}{Orginalpunkte} rekonstruiert werden. -Ab wie vielen Fehler ist das Polynom nicht mehr erkennbar beim Übertragen von 7 Punkten? -Bei 2 Fehlern kann man noch eindeutig bestimmen, dass das Polynom mit 4 Punkten, -gegenüber dem mit 5 Punkten falsch liegt. \ref{fig:polynom} -Werden es mehr Fehler kann nur erkannt werden, dass das Polynom nicht stimmt. -Das orginale Polynom kann aber nicht mehr gefunden werden. -Da andere Polynome oder das Konkurrenzpolynom, grau gestrichelt in Abbildung \ref{fig:polynom}, das orginal fehlleitet. -Um das Konkurrenzpolynom auszuschliessen, währen mehr \textcolor{darkgreen}{Übertragungspunkte} nötig. -\end{beispiel} +Bisher konnten wir von 7 Zahlen zwei Fehler erkennen und korrigieren. Können wir in diesem Beispiel noch mehr Fehler korrigieren? +Wir erhöhen dazu die Fehleranzahl Schritt für Schritt: +\begin{itemize} + \item[\textit{1 Fehler}:] Bei einem Fehler können konkurrenzierende, aber falsche Polynome zusammen mit zwei originalen Punkten entstehen. + Dabei können aber maximal 3 Punkte auf diesem Konkurrenzpolynom sein. + Da 6 > 3 ist haben wir unser originales Polynom gefunden. + \item[\textit{2 Fehler}:] Bei Zwei Fehlern kann ein Fehler mit zwei originalen Punkten ein konkurrenzierendes, aber falsches Polynom bilden. + Da der zweite \textcolor{red}{Fehler} frei wählbar ist, kann dieser auch auf dem \textcolor{gray}{Konkurrenzpolynom} liegen, wie in der Abbilbung \ref{fig:polynom} zu sehen ist. + Nun haben wir, ein \textcolor{blue}{originales Polynom} mit \textcolor{darkgreen}{5} übereinstimmenden und ein konkurrenzierendes mit 4 Punkten. + Da 5 noch grösser als 4 ist, können wir sagen, welches das Originalpolynom ist. + \item[\textit{3 Fehler}:] Bei Drei kann genau wie bei 1 oder 2 Fehler, ein konkurenzierendes Polynom mit einem Fehler und zwei originalen Punkten bestimmt werden. + Auch hier sind die anderen Fehler frei wählbar und liegen auf dem Konkurrenzpolynom. + Nun ist es so das 5 Punkte auf diesem konkurenzierenden Polynom und 4 Punkte auf dem originalen. + Das Originalpolynom kann nicht mehr gefunden werden. + \item[\textit{4 Fehler}:] Bei Vier kann noch erkannt werden, dass Fehler aufgetreten sind, da 3 originale Punkte das ursprüngliche Polynom ergeben. + Somit haben wir mindestens 2 verschieden Polynome, was bedeutet, dass Fehler entstanden sind. + \item[\textit{5 Fehler:}] Bei Fünf kann mit den 2 originalen Punkte das Originale Polynom nicht mehr erkannt werden und + somit kann auch keine Aussage mehr gemacht werden, ob Fehler aufgetreten sind oder nicht. +\end{itemize} \begin{figure}%[!ht] \centering @@ -67,28 +112,18 @@ Um das Konkurrenzpolynom auszuschliessen, währen mehr \textcolor{darkgreen}{Üb \caption{Polynom $p(x)$ von der Gleichung\eqref{reedsolomon:equation1}} \label{fig:polynom} \end{figure} +\qedhere +\end{beispiel} -\section{Fehlerkorekturstellen bestimmen +\section{Anzahl Übertragungswerte bestimmen \label{reedsolomon:section:Fehlerkorrekturstellen}} -Um zu bestimmen wieviel zusätzliche \textcolor{darkgreen}{Übertragungspunkte} notwendig sind, um die Fehler zu korrigieren, -muss man zuerst wissen, wieviel \textcolor{blue}{Daten} gesendet und wieviel \textcolor{red}{Fehler} erkennt werden sollen. -Die Anzahl \textcolor{blue}{Daten} (ab hier verwenden wir das Wort Nutzlast), die als Polynomkoeffizente $k$ übergeben werden, -brauchen die gleiche Anzahl an Polynomkoeffizententräger, beginnend bei Grad 0 somit ergibt sich der Polynomgrad mit $k-1$. -Für die Anzahl der Fehler $t$, welche korrigiert werden können, gehen wir zum Beispiel. -\begin{beispiel} von den Polynom \ref{reedsolomon:equation1} in, welchem wir \textcolor{darkgreen}{7 Übertragungspunkte} senden. -Durch 3 Punkte wird das Polyom eindeutig bestimmt, nun haben wir mehrere Konkurrenzpolynome, doch mit maximal 2 Fehler liegen auf einem Konkurrenzpolynom, -maximal 4 Punkte und auf unserem orginal 5 Punkte. Ansonsten hatt es mehr Fehler oder unser Konkurrenzpolynom ist das gleiche wie das Original. -Somit können wir nun bestimmen, dass von den \textcolor{darkgreen}{7 Übertragungspunkten$u$} bis zu 2 Fehler korrigiert werden können und 4 Übertragungspunkte zusätzlich gesendet werden müssen. -\end{beispiel} -Man könnte auch dies in der Tabelle \ref{tab:fehlerkorrekturstellen} erkennen, doch mit dieser Gleichung -\begin{equation} - \frac{\textcolor{darkgreen}{u}-\textcolor{blue}{k}}{\textcolor{red}{t}} - =2 - \label{reedsolomon:equation2} -\end{equation} -zeigt sich, dass es $k+2t$ Übertragungspunkte braucht. +Um zu bestimmen, wie viele zusätzliche \textcolor{darkgreen}{Übertragungspunkte} notwendig sind um die Fehler zu korrigieren, + muss man zuerst wissen, wie viele \textcolor{blue}{Datenwerte} gesendet und wie viele \textcolor{red}{Fehler} erkannt werden sollen. +Die Anzahl Datenwerte ergeben die Anzahl Polynomkoeffizenten \textcolor{blue}{$k$} und somit den Grad $k-1$ des Polynoms. +Die Bestimmung der Anzahl der Fehler \textcolor{red}{$t$}, welche korrigiert werden können, braucht Redundanz. +Bilden wir verschieden grosse Polynome und untersuchen diese mit unterschiedlich vielen Fehlern erkennt man allmählich ein Muster. -\begin{table} +\begin{table}%[!ht] \centering \begin{tabular}{ c c | c} \hline @@ -104,8 +139,19 @@ zeigt sich, dass es $k+2t$ Übertragungspunkte braucht. \caption{ Fehlerkorrekturstellen Bestimmung.} \label{tab:fehlerkorrekturstellen} \end{table} +\par +Es müssen mehr Punkte auf dem \textcolor{blue}{originalen Polynom} liegen, als auf dem konkurenzierenden. +Somit braucht man für die Übertragung pro \textcolor{red}{Fehler} zwei Übertragungspunkte mehr. +Wie in der Tabelle \ref{tab:fehlerkorrekturstellen} ersichtlich ist ergeben sich diese Anzahl an \textcolor{darkgreen}{Punkte} für die Übertragung. +\begin{equation} + \textcolor{darkgreen}{u}= + \textcolor{blue}{k}+2\textcolor{red}{t}. + \label{reedsolomon:equation2} +\end{equation} + +Ein Nebeneffekt ist, dass auch $2t$ Fehler erkannt werden können, die aber nicht korrigiert werden können. +Um die Polynomkoeffizenten nach der Übertragung zu rekonstruieren, haben wir jedes mal die Polynominterpolationsmethode angewendet. +Diese Polynominterpolation ist leider schwierig zu berechnen und sehr fehleranfällig. +Es wäre daher einfacher, wenn wir eine alternative Vorgehensweise finden könnten. -Ein Nebeneffekt ist, dass dadurch auch $2t$ Fehler erkannt werden können, nicht aber korrigiert. -Um aus den übertragenen Zahlen wieder die Nutzlastzahlen zu bekommen könnte man eine Polynominterpolation anwenden, -doch die Punkte mit Polynominterpolation zu einem Polynom zu rekonstruieren ist schwierig und fehleranfällig. diff --git a/buch/papers/reedsolomon/standalone/standalone.pdf b/buch/papers/reedsolomon/standalone/standalone.pdf Binary files differindex 4a44333..dfa9eea 100644 --- a/buch/papers/reedsolomon/standalone/standalone.pdf +++ b/buch/papers/reedsolomon/standalone/standalone.pdf diff --git a/buch/papers/reedsolomon/tikz/Makefile b/buch/papers/reedsolomon/tikz/Makefile new file mode 100644 index 0000000..1753f37 --- /dev/null +++ b/buch/papers/reedsolomon/tikz/Makefile @@ -0,0 +1,7 @@ +# +# Makefile +# +# (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule +# +fourier.pdf: fourier.tex + pdflatex fourier.tex diff --git a/buch/papers/reedsolomon/tikz/fourier.pdf b/buch/papers/reedsolomon/tikz/fourier.pdf Binary files differnew file mode 100644 index 0000000..7e0198b --- /dev/null +++ b/buch/papers/reedsolomon/tikz/fourier.pdf diff --git a/buch/papers/reedsolomon/tikz/fourier.tex b/buch/papers/reedsolomon/tikz/fourier.tex new file mode 100644 index 0000000..7b4ccea --- /dev/null +++ b/buch/papers/reedsolomon/tikz/fourier.tex @@ -0,0 +1,139 @@ +% +% Plot der Übertrangungsabfolge ins FFT und zurück mit IFFT +% +\documentclass[tikz]{standalone} +\usepackage{amsmath} +\usepackage{times} +\usepackage{pgfplots} +\usepackage{pgfplotstable} +\usepackage{csvsimple} +\usepackage{filecontents} + +\def\plotwidth{7.5cm} +\def\plotheight{5.5cm} +\def\xverschiebung{4.5cm} +\def\yverschiebung{-7cm} +\def\yyverschiebung{-14cm} + +\def\marke#1{ + \coordinate (M) at (-0.8,4.6); + \fill[color=lightgray] (M) circle[radius=0.3]; + \draw (M) circle[radius=0.3]; + \node at (M) {#1}; +} + +\definecolor{darkgreen}{rgb}{0,0.6,0} + +\begin{document} +\begin{tikzpicture}[>=latex,thick] + +\fill[color=blue!10] (-5.7,-14.5) rectangle (2.6,5.0); +\fill[color=darkgreen!10] (2.6,-14.5) rectangle (11.1,5.0); + +\draw[dashed,line width=2pt,color=lightgray] (2.6,4.9) -- (2.6,-14.4); +\coordinate (B) at (2.6,-1.3); +\node[color=gray] at (B) [rotate=90,above] {Zeitbereich\strut}; +\node[color=gray] at (B) [rotate=90,below] {Frequenzbereich\strut}; + +\begin{scope}[xshift=-\xverschiebung,yshift=0cm] + \begin{axis} + [title = {\large Signal\strut}, + xtick={0,32,64,96}, + axis background/.style={fill=white}, + width=\plotwidth,height=\plotheight] + \addplot[blue,line width=1pt] table[col sep=comma] + {tikz/signal.txt}; + \end{axis} + \marke{1} +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=\xverschiebung,yshift=0cm] + \begin{axis}[title = {\large Codiert\strut}, + xtick={0,32,64,96}, + axis background/.style={fill=white}, + width=\plotwidth,height=\plotheight] + \addplot[color=black!60!green,line width=1pt] + table[col sep=comma] + {tikz/codiert.txt}; + \end{axis} + \marke{2} + \draw[->,line width=1pt] (3,-0.4) -- node[right] {Übertragung} (3,-2.2); +\end{scope} + +\definecolor{pink}{rgb}{0.6,0.2,1} + +\begin{scope}[xshift=-\xverschiebung,yshift=\yverschiebung] + %\fill[color=pink!20] (4.65,0.35) ellipse (1.1cm and 0.5cm); + \begin{axis}[title = {\large Decodiert\strut}, + xtick={0,32,64,96}, + axis background/.style={fill=white}, + width=\plotwidth,height=\plotheight] + \addplot[blue,line width=1pt] + table[col sep=comma] {tikz/decodiert.txt}; + \end{axis} + \marke{4} + \draw[color=pink] (4.65,0.35) ellipse (1.1cm and 0.5cm); + \draw[->,color=pink,line width=1pt] + (4.65,-0.15) to[out=-90,in=90] (3,-2.2); +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=\xverschiebung,yshift=\yverschiebung] + \begin{axis}[title = {\large Empfangen {\color{red} mit Fehlern}\strut}, + xtick={0,96}, + axis background/.style={fill=white}, + axis y line*=left, + width=\plotwidth,height=\plotheight] + \addplot[color=black!60!green,line width=1pt] + table[col sep=comma] + {tikz/empfangen.txt}; + \end{axis} + \begin{axis}[xtick={6,20,74}, axis y line*=right, + width=\plotwidth,height=\plotheight] + \addplot[red,line width=1pt] + table[col sep=comma] {tikz/fehler.txt}; + \end{axis} + \marke{3} +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=-\xverschiebung,yshift=\yyverschiebung] + \begin{axis}[title = {\large \color{pink}Syndrom\strut}, + xtick={0,32,64,96}, + axis background/.style={fill=white}, + width=\plotwidth,height=\plotheight] + \addplot[pink,line width=1pt] + table[col sep=comma] {tikz/syndrom.txt}; + \end{axis} + \marke{5} +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=\xverschiebung,yshift=\yyverschiebung] + % Beschriftung Rechts + \begin{axis}[axis x line= none, axis y line*=right, ytick={0.3}, + xtick={0,32,64,96}, + axis background/.style={fill=white}, + width=\plotwidth,height=\plotheight] + \addplot[color=black!60,line width=1pt] {0.3}; + \end{axis} + \begin{axis}[title = {\large Lokator\strut},axis y line*=left, + xtick={0,6,20,74,96}, + width=\plotwidth,height=\plotheight] + \addplot[gray,line width=1pt] + table[col sep=comma] {tikz/locator.txt}; + \end{axis} + \marke{6} +\end{scope} + +% Fourier-Transformations-Pfeile + +\draw[->,line width=1pt] (1.8,2) -- node[above] {DFT\strut} (3.8,2); + +\begin{scope}[yshift=\yverschiebung] +\draw[<-,line width=1pt] (1.8,2) -- node[above] {DFT$\mathstrut^{-1}$} (3.8,2); +\end{scope} + +\begin{scope}[yshift=\yyverschiebung] +\draw[->,line width=1pt] (1.8,2) -- node[above] {DFT\strut} (3.8,2); +\end{scope} + +\end{tikzpicture} +\end{document} diff --git a/buch/papers/reedsolomon/tikz/plotfft.tex b/buch/papers/reedsolomon/tikz/plotfft.tex index bb74dfb..77c4dc3 100644 --- a/buch/papers/reedsolomon/tikz/plotfft.tex +++ b/buch/papers/reedsolomon/tikz/plotfft.tex @@ -10,6 +10,7 @@ \usepackage{filecontents} + \begin{document} \begin{tikzpicture}[] @@ -28,12 +29,13 @@ \node(codiert) [] { \begin{tikzpicture}[] - \begin{axis}[ title = {\Large {Codiert \space + \space Fehler}}, - xtick={0,40,60,100}, axis y line*=left] - \addplot[green] table[col sep=comma] {tikz/codiert.txt}; + % Beschriftung Rechts + \begin{axis}[axis x line= none, axis y line*=right,ytick={0}] + \addplot[color=white] {0}; \end{axis} - \begin{axis}[xtick={7,21,75}, axis y line*=right] - \addplot[red] table[col sep=comma] {tikz/fehler.txt}; + + \begin{axis}[ title = {\Large {Codiert}}, axis y line*=left] + \addplot[color=black!60!green] table[col sep=comma] {tikz/codiert.txt}; \end{axis} \end{tikzpicture}}; \\ @@ -46,8 +48,12 @@ \node(empfangen) [] { \begin{tikzpicture} - \begin{axis}[title = {\Large {Empfangen}}] - \addplot[green] table[col sep=comma] {tikz/empfangen.txt}; + \begin{axis}[title = {\Large {Empfangen \space + \space Fehler}}, + xtick={0,40,60,100}, axis y line*=left] + \addplot[color=black!60!green] table[col sep=comma] {tikz/empfangen.txt}; + \end{axis} + \begin{axis}[xtick={7,21,75}, axis y line*=right] + \addplot[red] table[col sep=comma] {tikz/fehler.txt}; \end{axis} \end{tikzpicture}};\\ @@ -60,7 +66,12 @@ \node(locator) [] { \begin{tikzpicture} - \begin{axis}[title = {\Large {Locator}}] + % Beschriftung Rechts + \begin{axis}[axis x line= none, axis y line*=right, ytick={0.3}]; + \addplot[color=black!60] {0.3}; + \end{axis} + + \begin{axis}[title = {\Large {Locator}},axis y line*=left] \addplot[gray] table[col sep=comma] {tikz/locator.txt}; \end{axis} \end{tikzpicture}};\\ @@ -74,7 +85,6 @@ \node(FFT) [scale=0.9, above of=IFFT] {FFT}; \draw[-stealth](FFT.north west)--(FFT.north east); - \draw[thick, ->,] (codiert)++(-1,0) +(0.05,0.5) -- +(-0.1,-0.1) -- +(0.1,0.1) -- +(0,-0.5); %Arrows \draw[thick, ->] (signal.east) to (codiert.west); \draw[thick, ->] (codiert.south) to (empfangen.north); @@ -85,10 +95,10 @@ %item \node[circle, draw, fill =lightgray] at (signal.north west) {1}; - \node[circle, draw, fill =lightgray] at (codiert.north west) {2+3}; - \node[circle, draw, fill =lightgray] at (empfangen.north west) {4}; - \node[circle, draw, fill =lightgray] at (decodiert.north west) {5}; - \node[circle, draw, fill =lightgray] at (syndrom.north west) {6}; - \node[circle, draw, fill =lightgray] at (locator.north west) {7}; + \node[circle, draw, fill =lightgray] at (codiert.north west) {2}; + \node[circle, draw, fill =lightgray] at (empfangen.north west) {3}; + \node[circle, draw, fill =lightgray] at (decodiert.north west) {4}; + \node[circle, draw, fill =lightgray] at (syndrom.north west) {5}; + \node[circle, draw, fill =lightgray] at (locator.north west) {6}; \end{tikzpicture} \end{document}
\ No newline at end of file diff --git a/buch/papers/reedsolomon/tikz/plotfftraw.tex b/buch/papers/reedsolomon/tikz/plotfftraw.tex index 141d2ce..db35734 100644 --- a/buch/papers/reedsolomon/tikz/plotfftraw.tex +++ b/buch/papers/reedsolomon/tikz/plotfftraw.tex @@ -1,3 +1,4 @@ + \begin{tikzpicture}[] %--------------------------------------------------------------- diff --git a/buch/papers/reedsolomon/tikz/tikz/codiert.txt b/buch/papers/reedsolomon/tikz/tikz/codiert.txt new file mode 100644 index 0000000..4a481d8 --- /dev/null +++ b/buch/papers/reedsolomon/tikz/tikz/codiert.txt @@ -0,0 +1,96 @@ +0,284 +1,131.570790435043 +2,41.9840308053375 +3,12.1189172092243 +4,23.8408857476069 +5,69.1793197789512 +6,24.0186013379153 +7,37.3066577242559 +8,18.2010889773887 +9,12.3214904922455 +10,15.6627133315015 +11,24.5237955316204 +12,32.1114345314062 +13,44.9845039238714 +14,13.5324640263625 +15,10.1736266929292 +16,4.58257569495584 +17,23.217268502288 +18,16.5769107917917 +19,6.89948680823017 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+88,18.2010889773887 +89,37.3066577242559 +90,24.0186013379153 +91,69.1793197789512 +92,23.8408857476069 +93,12.1189172092243 +94,41.9840308053375 +95,131.570790435043 diff --git a/buch/papers/reedsolomon/tikz/tikz/fehler.txt b/buch/papers/reedsolomon/tikz/tikz/fehler.txt new file mode 100644 index 0000000..23f1a83 --- /dev/null +++ b/buch/papers/reedsolomon/tikz/tikz/fehler.txt @@ -0,0 +1,96 @@ +0,0 +1,0 +2,0 +3,0 +4,0 +5,0 +6,2 +7,0 +8,0 +9,0 +10,0 +11,0 +12,0 +13,0 +14,0 +15,0 +16,0 +17,0 +18,0 +19,0 +20,2 +21,0 +22,0 +23,0 +24,0 +25,0 +26,0 +27,0 +28,0 +29,0 +30,0 +31,0 +32,0 +33,0 +34,0 +35,0 +36,0 +37,0 +38,0 +39,0 +40,0 +41,0 +42,0 +43,0 +44,0 +45,0 +46,0 +47,0 +48,0 +49,0 +50,0 +51,0 +52,0 +53,0 +54,0 +55,0 +56,0 +57,0 +58,0 +59,0 +60,0 +61,0 +62,0 +63,0 +64,0 +65,0 +66,0 +67,0 +68,0 +69,0 +70,0 +71,0 +72,0 +73,0 +74,1 +75,0 +76,0 +77,0 +78,0 +79,0 +80,0 +81,0 +82,0 +83,0 +84,0 +85,0 +86,0 +87,0 +88,0 +89,0 +90,0 +91,0 +92,0 +93,0 +94,0 +95,0 diff --git a/buch/papers/reedsolomon/tikz/tikz/locator.txt b/buch/papers/reedsolomon/tikz/tikz/locator.txt new file mode 100644 index 0000000..b28988c --- /dev/null +++ b/buch/papers/reedsolomon/tikz/tikz/locator.txt @@ -0,0 +1,96 @@ +0,0.0301224340567056 +1,0.141653026854885 +2,0.138226631799377 +3,0.0339903276086929 +4,0.310585462557496 +5,0.551427312631385 +6,0.628514858396814 +7,0.51102386251559 +8,0.275861355940449 +9,0.0502396354182268 +10,0.090185502547573 +11,0.110759344849756 +12,0.0684618905063001 +13,0.0362855426992259 +14,0.0697096919781468 +15,0.109288539370248 +16,0.0923187999496653 +17,0.0512198536768088 +18,0.274192386987782 +19,0.51349614953654 +20,0.633154426602466 +21,0.553283743533942 +22,0.307840573214514 +23,0.0341664350328392 +24,0.140270857957 +25,0.138527177682831 +26,0.029637547736156 +27,0.0816962563186052 +28,0.0944383203811073 +29,0.0263932110686261 +30,0.0585881348402056 +31,0.0737117341599984 +32,0.0239973937701886 +33,0.0464215468420038 +34,0.0616218854220964 +35,0.0221963086695009 +36,0.0390764778127646 +37,0.0537637218396934 +38,0.0208333333333332 +39,0.0343107696069045 +40,0.0483441215964552 +41,0.0198077862118806 +42,0.0311207395968725 +43,0.0444955089373458 +44,0.0190533549944159 +45,0.0290049795038723 +46,0.0417536642697558 +47,0.0185261550443084 +48,0.0277059929762261 +49,0.0398606084144816 +50,0.0181978813094817 +51,0.0271098219177584 +52,0.0386836665079729 +53,0.0180518611046889 +54,0.0272138992557141 +55,0.0381891287148314 +56,0.0180809085252469 +57,0.0281418959420061 +58,0.0384596362516637 +59,0.0182864418432272 +60,0.0302250788423173 +61,0.0397874837986351 +62,0.0186786556701694 +63,0.0342489348284216 +64,0.0429932815348666 +65,0.0192777878591759 +66,0.0422808966931999 +67,0.0506815964680563 +68,0.0201167847752226 +69,0.0615048274405271 +70,0.0744953894508454 +71,0.021246054596492 +72,0.142602265816215 +73,0.273502052865436 +74,0.325309673287599 +75,0.272705389655349 +76,0.149074257381345 +77,0.0247199397628712 +78,0.0680137859566976 +79,0.075388270873485 +80,0.0273637831604903 +81,0.0407867704453274 +82,0.0632964886441949 +83,0.0309749128751093 +84,0.0315202035072035 +85,0.0627625211892184 +86,0.0360843918243497 +87,0.02794920551495 +88,0.0677921493367236 +89,0.0437167157553067 +90,0.0270640150996317 +91,0.0783380025231622 +92,0.0561293738314281 +93,0.0278742033265809 +94,0.0981443889498639 +95,0.0794543457386548 diff --git a/buch/papers/reedsolomon/tikz/tikz/signal.txt b/buch/papers/reedsolomon/tikz/tikz/signal.txt new file mode 100644 index 0000000..c4fa5f8 --- /dev/null +++ b/buch/papers/reedsolomon/tikz/tikz/signal.txt @@ -0,0 +1,96 @@ +0,6 +1,6 +2,0 +3,6 +4,4 +5,0 +6,5 +7,2 +8,1 +9,2 +10,1 +11,2 +12,0 +13,6 +14,3 +15,5 +16,7 +17,5 +18,5 +19,4 +20,1 +21,5 +22,9 +23,9 +24,3 +25,2 +26,6 +27,6 +28,4 +29,2 +30,9 +31,1 +32,1 +33,1 +34,2 +35,6 +36,6 +37,1 +38,9 +39,7 +40,7 +41,1 +42,9 +43,9 +44,10 +45,9 +46,8 +47,5 +48,2 +49,4 +50,1 +51,0 +52,9 +53,3 +54,3 +55,3 +56,5 +57,6 +58,0 +59,8 +60,6 +61,9 +62,3 +63,4 +64,0 +65,0 +66,0 +67,0 +68,0 +69,0 +70,0 +71,0 +72,0 +73,0 +74,0 +75,0 +76,0 +77,0 +78,0 +79,0 +80,0 +81,0 +82,0 +83,0 +84,0 +85,0 +86,0 +87,0 +88,0 +89,0 +90,0 +91,0 +92,0 +93,0 +94,0 +95,0 diff --git a/buch/papers/reedsolomon/tikz/tikz/syndrom.txt b/buch/papers/reedsolomon/tikz/tikz/syndrom.txt new file mode 100644 index 0000000..8ca9eed --- /dev/null +++ b/buch/papers/reedsolomon/tikz/tikz/syndrom.txt @@ -0,0 +1,96 @@ +0,0 +1,0 +2,0 +3,0 +4,0 +5,0 +6,0 +7,0 +8,0 +9,0 +10,0 +11,0 +12,0 +13,0 +14,0 +15,0 +16,0 +17,0 +18,0 +19,0 +20,0 +21,0 +22,0 +23,0 +24,0 +25,0 +26,0 +27,0 +28,0 +29,0 +30,0 +31,0 +32,0 +33,0 +34,0 +35,0 +36,0 +37,0 +38,0 +39,0 +40,0 +41,0 +42,0 +43,0 +44,0 +45,0 +46,0 +47,0 +48,0 +49,0 +50,0 +51,0 +52,0 +53,0 +54,0 +55,0 +56,0 +57,0 +58,0 +59,0 +60,0 +61,0 +62,0 +63,0 +64,0.0275599094902563 +65,0.0115837187254191 +66,0.025877761014238 +67,0.0224618032819697 +68,0.04410594689944 +69,0.0474504002669341 +70,0.0227694695500626 +71,0.0271436638090525 +72,0.0104166666666667 +73,0.0271436638090523 +74,0.0227694695500608 +75,0.0474504002669343 +76,0.0441059468994397 +77,0.0224618032819701 +78,0.0258777610142379 +79,0.0115837187254183 +80,0.027559909490256 +81,0.0245124379481793 +82,0.0499782237195209 +83,0.0401432022864265 +84,0.0232923747656228 +85,0.0237974288564099 +86,0.0143895905726624 +87,0.0271745729691685 +88,0.0275599094902567 +89,0.0515501672184983 +90,0.0358255004834542 +91,0.024700508366373 +92,0.0210194725405171 +93,0.0177592928994296 +94,0.0261327016093158 +95,0.0314909067039411 diff --git a/buch/papers/verkehr/section1.tex b/buch/papers/verkehr/section1.tex index 6ac86ad..8994066 100644 --- a/buch/papers/verkehr/section1.tex +++ b/buch/papers/verkehr/section1.tex @@ -54,13 +54,13 @@ Der Floyd-Warshall-Algorithmus sucht kürzeste Wege innerhalb eines Graphen. Er \subsection{Anwendung Floyd-Warshall-Algorithmus} %THEORIE... -In einem ersten Schritt wird eine Gewichtsmatrix $W$ mit den Matrixeinträgen $W[i, j]$ erstellt. +In einem ersten Schritt wird eine Gewichtsmatrix $W$ mit den Matrixeinträgen $W(i, j)$ erstellt. Der Algorithmus berechnet danach in einer Hauptschleife alle Knoten $k$ von 1 bis $n$. Dabei versucht er in jeder Iteration alle Wege von $i$ nach $j$ durch die Wege $(i, k)$ und $(k, j)$ zu verbessern. Falls dieser mögliche Umweg zu einer Verbesserung führt, wird der entsprechende Eintrag aktualisiert. Die aktuelle Gewichtung der Pfade wird mit -\begin{equation}d[i, j]=\min[d[i,j], d[i,k] + d[k,i]]\end{equation} +\begin{equation}d(i, j)=\min\{d(i,j), d(i,k) + d(k,i)\}\end{equation} ermittelt. @@ -68,14 +68,14 @@ ermittelt. \section{PageRank-Algorithmus} Der PageRank-Algorithmus wurde von den Gründern von Google, Larry Page und Sergey Brin im Jahr 1996 entwickelt und zum Patent angemeldet. Zwei Jahre später gründeten sie ihr Unternehmen Google Inc. Beim PageRank-Algorithmus handelt es sich nicht um einen Suchalgorithmus, stattdessen werden Knoten aufgrund der Vernetzung des vorliegenden Graphen bewertet. -Verwendet wird er beispielsweise um die Verlinkungsstruktur verschiedener Websites des World Wide Web anhand ihrer Struktur zu bewerten und relevante Suchergebnisse zu ermittteln. Der PageRank wird umso höher, je mehr hochwertige Links auf eine Webseite verweisen und je höher die Gewichtung einer Webseite ist, desto grösser ist der Effekt.\\ +Verwendet wird er beispielsweise um die Verlinkungsstruktur verschiedener Websites des World Wide Web anhand ihrer Struktur zu bewerten und relevante Suchergebnisse zu ermittteln. Der PageRank wird umso höher, je mehr hochwertige Links auf eine Webseite verweisen und je höher die Gewichtung einer Webseite ist, desto grösser ist der Effekt. Dabei handelt es sich um einen iterativen Prozess. Ausgegangen wird von der Adjazenz-Matrix $A$, für welche folgendes gilt: \begin{equation} -A_{i,j}=\left\{ \begin{matrix} -1 & \text{Kante von $j$ nach $i$} \\ 0 & \text{keine Kante von $j$ nach $i$} -\end{matrix} - \right. +A_{i,j} = \begin{cases} +1&\quad\text{Kante von $j$ nach $i$}\\ +0&\quad\text{keine Kante von $j$ nach $i$} +\end{cases} \label{verkehr:Adja} \end{equation} @@ -86,8 +86,8 @@ Grundsätzlich setzt sich der PageRank Algorithmus mit der Fragestellung auseina Für ungerichtete Graphen mit $n$ Knoten gilt \begin{equation}A_{i,j}=A_{j,i}\end{equation} und weiter \begin{equation}A_{i,i}=0\quad\forall i\in \left\{1\dots n\right\}\end{equation} Beim PageRank-Algorithmus wird eine abgewandelte Form der Adjazenz-Matrix verwendet. -Dabei werden die Matrix-Einträge spaltenweise durch die jeweilige Spaltensumme geteilt: -\( P_{i,j}=\frac{A_{i,j}}{\sum_{i=1}^{n}A_{i,j}} \) +Dabei werden die Matrix-Einträge spaltenweise durch die jeweilige Spaltensumme geteilt, so entsteht die Link-Matrix +\[ P_{i,j}=\frac{A_{i,j}}{\sum_{k=1}^{n}A_{k,j}} \] Anschliessend multipliziert man diese Matrix $P$ mit einem Spaltenvektor $\Vec{r_0}$ mit $n$ Einträgen, für welchen gilt: \( \Vec{r_0}(i) = \frac{1}{n} \quad\forall i\in \left\{1\dots n\right\} \) Dieser Vektor stellt ein neutrales Ranking dar. Alle Knoten werden gleich gewichtet. |
