Algoritmy pre permutačné grupy
Permutation group algorithms
Algoritmy pro permutační grupy
bakalářská práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/121707Identifikátory
SIS: 209017
Kolekce
- Kvalifikační práce [10957]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Růžička, Pavel
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Obecná matematika
Katedra / ústav / klinika
Katedra algebry
Datum obhajoby
22. 9. 2020
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Slovenština
Známka
Velmi dobře
Klíčová slova (česky)
permutačná grupa, báza, silne generujúca množina, Schreier Simsov algortimus, Monte Carlo algoritmusKlíčová slova (anglicky)
permutation group, base, strong generating set, Schreier Sims algorithm, Monte Carlo algorithmSchreier Simsov algoritmus je základným algoritmom pre permutačné grupy. Jeho úlohou je nájsť bázu a silne generujúcu množinu. Reprezentácia grupy pomocou bázy a silne generujúcej množiny je základom pre veľa ďalších algoritmov. Cieľom tejto práce je poskytnúť čitateľovi detailnejší popis tohto algoritmu. V práci uvedieme jeho pseudo- kód, vrátane pseudokódov algoritmov riešiacich čiastkové problémy. Časovú a priestorovú zložitosť spočítame vzhľadom k uvedeným pseudokódom. Obdobne popíšeme efektívnu Monte Carlo verziu Schreier Simsovho algoritmu, ktorej časová zložitosť je skoro line- árna. Detailne popíšeme dve vylepšenia algoritmov pre čiastkové problémy, na ktorých je táto verzia založená. Korektnosť deterministickej aj Monte Carlo verzie je podložená teoretickými poznatkami. 1
The Schreier Sims algorithm is a fundamental algorithm for permutation groups. Its purpose is to find a base and a strong generating set. Representation of a group using a base and a strong generating set is the core of many other algorithms. The aim of the thesis is to give the reader a detailed description of the algorithm. We present its pseudocode together with the pseudocode of its subroutines. We analyze the complexity with respect to the given pseudocode. Similarly, we describe an efficient, Monte Carlo version of the Schreier Sims algorithm whose time complexity is nearly linear. We give a detailed description of two improved algorithms for subroutines on which this version is based. We introduce the theoretical framework needed to support the correctness of both the deterministic and the probabilistic version of the algorithm. 1