¿Cuál es una buena manera de aprender matemáticas discretas?

De hecho, te recomiendo que leas primero los libros de resolución de problemas. Recomiendo encarecidamente “Estrategias de resolución de problemas” por Arthur Engel. Tiene bonitas secciones explicativas junto con toneladas de problemas, con soluciones también. La sección combinatoria debe ser de particular interés. Si su experiencia no es lo suficientemente fuerte para esto, le recomiendo que eche un vistazo a los libros El arte de la resolución de problemas (Vol. 1 y 2).

Después, puede consultar libros específicos relacionados con la combinatoria si lo desea, aunque para ser honesto, la mayor parte de mi conocimiento matemático discreto proviene de resolver problemas en los libros de resolución de problemas. Además, es útil si trata de pensar constantemente de una manera “matemática discreta” en su vida diaria. Por ejemplo, trata de contar todo lo que te encuentres. Al contar, no me refiero a la cantidad de autos rojos que viste en tu camino a casa, sino que más bien, si ves las matrículas, piensa en cuántas posibilidades hay. Si está pidiendo comida, piense en cuántas combinaciones posibles de ingredientes puede tener, etc. Piense en las carreteras como bordes en un gráfico, y trate de averiguar cuántas rutas distintas posibles puede tomar para llegar al trabajo desde su casa. Incluso si no puedes resolver estas cosas sobre la marcha, pensar en ellas te motiva a aprender matemáticas discretas. Cuando estudies, sabrás qué tipo de problemas estás tratando de resolver. Siempre es más fácil aprender matemáticas si sabes para qué se va a utilizar.

Las matemáticas de la informática moderna se basan casi exclusivamente en matemáticas discretas, en particular la combinatoria y la teoría de grafos. Esto significa que para aprender los algoritmos fundamentales utilizados por los programadores de computadoras, los estudiantes necesitarán una sólida formación en estos temas.

Las ideas de las matemáticas discretas subrayan la ciencia y la tecnología específicas de la era informática.

Lógica y prueba: un objetivo importante de las matemáticas discretas es desarrollar la capacidad de los estudiantes para pensar de manera abstracta. Esto requiere que los estudiantes aprendan a usar formas de argumento lógicamente válidas, a evitar errores lógicos comunes, a entender lo que significa razonar a partir de la definición, y a saber cómo usar el argumento directo e indirecto para derivar nuevos resultados de los que ya se sabe que son. cierto.

Inducción y recursión: Un desarrollo emocionante de los últimos años ha sido un mayor aprecio por el poder y la belleza del “pensamiento recursivo”: asumiendo que un problema dado se ha resuelto en casos más pequeños, para resolverlo en un caso determinado. Tal pensamiento a menudo conduce a relaciones de recurrencia, que pueden ser “resueltas” por varias técnicas, y a verificaciones de soluciones por inducción matemática.

Combinatoria: Combinatoria es la matemática de contar y organizar objetos. La habilidad para usar técnicas combinatorias es necesaria en casi todas las disciplinas donde se aplican las matemáticas, desde la economía a la biología, a la informática, a la química, a la gestión empresarial.

Algoritmos y su análisis: la palabra algoritmo era en gran parte desconocida hace tres décadas. Sin embargo, ahora es una de las primeras palabras encontradas en el estudio de la informática. Para resolver un problema en una computadora, es necesario encontrar un algoritmo o una secuencia de instrucciones paso a paso para que la computadora siga. El diseño de un algoritmo requiere una comprensión de las matemáticas subyacentes al problema a resolver. Determinar si un algoritmo es correcto o no requiere un uso sofisticado de la inducción matemática. El cálculo de la cantidad de tiempo o espacio de memoria que necesitará el algoritmo requiere conocimientos de combinatoria, funciones de relaciones de recurrencia y notación O.

Estructuras discretas: Las estructuras matemáticas discretas están hechas de colecciones finitas o infinitamente infinitas de objetos que satisfacen ciertas propiedades. Esos son conjuntos, bolean de álgebras, funciones, autómatas de inicio finito, relaciones, gráficos y árboles. El concepto de isomorfismo se usa para describir el estado de los asuntos cuando dos estructuras distintas son iguales en sus aspectos esenciales y difieren solo en el etiquetado de los objetos subyacentes. Aplicaciones y modelos: el tema de las matemáticas se entiende mejor cuando se ven en una variedad de contextos y se utilizan para resolver problemas en una amplia gama de situaciones aplicadas. Una de las lecciones profundas de las matemáticas es que el mismo modelo matemático se puede utilizar para resolver problemas en situaciones que parecen ser totalmente diferentes. Entonces, al final, quiero decir que las matemáticas discretas tienen muchos usos, no solo en informática, sino también en otros campos.

(Fuente: http://sncrak.blogspot.com )

Creo que el mejor consejo que puedo dar para estudiar matemática discreta es tratar de prestar mucha atención a toda la notación y al fraseo exacto de las afirmaciones o definiciones.

Recuerde de manera consistente las definiciones que aprendió recientemente y vea si podría usarlas de alguna manera para resolver el problema en cuestión, ya sea probar algo o declarar algo.

Continuamente pregúntate: “¿Qué estoy tratando de mostrar y qué te mostrará eso?” Básicamente trabajando hacia atrás hasta encontrar un punto de partida. Trate de no usar ninguna de sus propias palabras, pero piense cómo decirlo matemáticamente en lugar de hacerlo en inglés normal.

Además, no tenga miedo de reformularse una y otra vez si lo que está tratando de decir no es exactamente lo que está diciendo.

Básicamente, aprenda las definiciones precisas y sea riguroso en sus frases.

Ah, y por supuesto, TOMA TU TIEMPO. Al final, vale la pena entender el problema ENTERAMENTE, incluso si se equivoca.

Enfoque esto como cualquier disciplina matemática. Con el tiempo he encontrado que las matemáticas se aprenden de una manera muy dinámica. Equilibrar la teoría con los hormigones, y trabajar sobre ambos. Muchas cosas se aprenderán en retrospectiva. Puedes tomar una clase de teoría y ser capaz de resolver los problemas, solo para encontrar dos o tres años más tarde y decir “ESO es por eso que lo hicieron de esa manera”. Por lo tanto, la única forma real de aprender un campo y todas sus interconexiones es enfrentarse constantemente con sus problemas. Recoja libros desafiantes, trabaje diligentemente. Quizás decida sobre un solo problema de investigación y haga una revisión de la literatura. Las introducciones a artículos a menudo son un tesoro de experiencia que le brinda al lector el beneficio de tener una vista de pájaro en un campo que solo puede desarrollarse durante años de estudio. Deje que el beneficio del trabajo duro de otros guíe su propio trabajo.

En cuanto a aprender a hacer problemas. Trabaja en conseguir un mentor que pueda revisar tus soluciones. Lo más importante es aprender el lenguaje matemático adecuado y, en muchos casos, una vez que entiendas el idioma, las pruebas se escribirán por sí mismas. Sin embargo, es muy importante que la gente entienda lo que escribes. Hacer pruebas matemáticas no solo consiste en resolver un problema, sino en explicar a otros seres humanos por qué lo que dices es cierto. Debería ser fácil, incluso placentero, leer tus argumentos.

En resumen: golpee su cabeza contra los problemas constantemente, haga que una persona experimentada vea lo que ha hecho. Sin embargo, no pierda el panorama general, tenga en cuenta por qué quiere aprender este campo y concéntrese en eso.

Un buen lugar para comenzar sería el capítulo 2, 4, 5, 9, 11 y 13 de este libro: Círculos matemáticos. Es principalmente un conjunto de problemas bien elegidos de los cuales obtendrá una sensación básica de problemas combinatorios. Como señala Alan Guo, esa es la mejor manera de comenzar a aprender combinatoria (matemáticas discretas). Intente resolver muchos problemas, lea las soluciones (incluso si las ha resuelto) y luego piense en esos problemas. Vea cómo pueden generalizarse o cómo pueden resolverse utilizando un enfoque diferente. El libro de Engel también es un gran recurso para los problemas.

Después de eso, recomendaría seguir un libro bien estructurado como Cameron, Un curso de combinatoria: JH van Lint, RM Wilson o Una caminata a través de la combinatoria: M. Bona. Esto le daría una visión general del tema y cómo las diferentes subáreas están conectadas entre sí. También verías muchas aplicaciones en Informática. Creo que este es un paso importante para reforzar su conocimiento del tema. Conéctalo con cosas que ya entiendes.

Más allá de eso, puede probar algunos problemas más desafiantes de Lovász o profundizar en un área específica como Métodos Probabilísticos, Combinatoria Aditiva, Teoría del Hipergráfico, Combinatoria Analítica, Combinatoria Algebraica, Geometría Finita, Teoría del Diseño, Teoría de Matroid, etc.

  1. Libros: –
  • Elements of Discrete Mathematics: CL Liu: 9780071005449: Amazon.com: Libros
  • Compre en línea Matemáticas discretas y sus aplicaciones a precios bajos en India
  • Compre Estructuras Matemáticas Discretas en línea a precios bajos en India
  • Compre Matemáticas concretas: una base para la informática Reserve en línea a precios bajos en la India

2. Video conferencias: –

  • Computer Sc – Estructuras Matemáticas Discretas – YouTube
  • Matemáticas discretas y sus aplicaciones – Rosen (Shai Simonson) – YouTube
  • Matemáticas discretas

3. Cursos: –

  • Matemáticas Discretas | Coursera
  • Matemática discreta computacional
  • Seminario de Pregrado en Matemáticas Discretas
  • Matemáticas para la informática

Hay mucho odio alrededor de este libro, pero creo que es un gran libro para aprender matemáticas discretas: KH Rosen, Matemáticas discretas y sus aplicaciones.
Me gustaría ir con estos temas:

1.1 Lógica 2/8
1.2 Equivalencias proposicionales 4/8
1.3 Predicados y cuantificadores 4/8 e 9/8
1.4 Cuantificadores anidados 9/8
1.5 Métodos de prueba 11/8 y 16/8
1.6 Conjuntos 18/8
1.7 Operaciones de set 18/8
1.8 Funciones 23/8
3.1 Prueba de estrategia 25/8
3.2 (Parte final) Cardinalidad 1/9 e 6/9
2.2 Las funciones de crecimiento 6/9 e 8/9
3.2 (Parte inicial) Secuencias y sumas 13/9
Prova 1 15/9
3.3 Inducción matemática 20/9 e 22/9
7.1 Las relaciones y sus propiedades 29/9
7.2 Relaciones n-arias y sus aplicaciones 4/10
7.3 Representando relaciones 4/10
7.4 Cierres de relaciones 4/10
7.5 Relaciones de equivalencia 6/10
8.1 Introducción a las gráficas 13/10
8.2 Terminología de la gráfica 13/10
8.3 Representando gráficas y
Isomorfismo gráfico 18/10
8.4 Conectividad 20/10
8.5 Euler y Hamilton Paths 25/10
8.7 Gráficos planos 27/10

Hay buenas oportunidades para aprender Matemáticas Discretas.

Curso de Matemáticas Discretas de UC Berkeley
CS70, Otoño 2015

Hay un libro muy bueno, KHRosen, Discrete Mathematics and Its Applications.
Además, este es bueno M.Huth y M. Ryan, Logic in Computer Science.

En mi universidad (Middle East Technical University), usamos este esquema del curso para Matemáticas Discretas:

1. Lógica proposicional
2. lógica predica
3. Conjuntos y funciones
4.Integers
5.Inducción y recursión.
6.Cuenta
7.Relaciones
8.Gráficos
9. Árboles

Gracias por la A2A.

En primer lugar, las matemáticas discretas son las matemáticas, por lo que la mejor manera de aprenderlas es haciendo conjuntos de problemas . Muchos, muchos, muchos.

Siempre recomiendo los mismos dos libros para las matemáticas discretas:

1. Libro de Prueba
2. BWLect

Los dos libros anteriores le proporcionarán una buena base. Si desea ir más lejos, le recomiendo que compre una copia de Concrete Mathematics: A Foundation for Computer Science (2da edición): Ronald L. Graham, Donald E. Knuth, Oren Patashnik: 0785342558029: Libros

¡Buena suerte!

Como mínimo, bloquee su teléfono durante las próximas ocho semanas.
Hojee el libro primero, solo para tener una idea general de la estructura. Luego hojee cada capítulo, solo para tener otra idea de cuáles serán los temas. Motívate para captar los conceptos y resolver cualquier problema de práctica. Luego lea un capítulo por la mañana, deje que se hunda un poco, luego vuelva a leerlo por la noche. Intenta hacer problemas. Cuando llegue a los obstáculos, busque un tema en wikipedia y lea cualquier tratamiento que tengan allí. Siempre ayuda obtener puntos de vista alternativos o la cobertura de un tema. Comprométase con el trabajo diario, pero tómese un descanso después de 7 días, cada semana.
Cuando estés leyendo, trata de explicar lo que dicen, a una persona imaginaria a tu lado. Explicar ayuda a aclarar las cosas en tu mente.

Las matemáticas de la informática moderna se basan casi exclusivamente en matemáticas discretas, en particular la combinatoria y la teoría de grafos. Esto significa que para aprender los algoritmos fundamentales utilizados por los programadores de computadoras, los estudiantes necesitarán una sólida formación en estos temas. De hecho, en la mayoría de las universidades, un curso de pregrado en matemáticas discretas es una parte necesaria para obtener un título en ciencias de la computación.
Sí, para resolver un problema relacionado con la computadora, debe tener un buen conocimiento en matemáticas discretas.

Matemáticas concretas: una base para la informática, 2ª edición por Graham, Knuth y Patashnik. Las soluciones a todos los problemas no abiertos se encuentran en la parte posterior del libro. Cada sección comienza suavemente y se levanta en dificultad hacia el final de cada sección. A pesar de ser un libro para “informáticos”, es matemáticamente profundo a pesar de su falta constante de “La Trinidad”, Definición – TeoremaPrueba . Graham es un matemático combinatorio de clase mundial, como Knuth, que recibió su PhD. (en matemáticas) bajo Marshall Hall, Jr.

Principios y Técnicas en Combinatoria por Chen y Koh. Contiene muchos ejemplos.

La presentación más elegante y actualizada de combinatoria que he encontrado hasta ahora es Combinatoria Enumerativa por RP Stanley. Él no pierde las palabras. Cada volumen contiene soluciones. Su estilo es inmaculado. Engrasa tus patines, él empaca un puñetazo.

Algunos de mis favoritos son

  • Teoría de grafos
  • Análisis de los algoritmos.
  • Matematicas concretas

Creo que todos estos tienen ejercicios con soluciones. Sedwick tiene una clase de coursera gratuita basada en el análisis de algoritmos. El libro adopta un enfoque muy diferente al de los clrs, que no se basa en el análisis asintótico sino en el análisis exacto. Los otros dos son clásicos, tal vez la teoría gráfica que requiere cierta madurez matemática.

Empiezas a pensar matemáticamente. Usted comprende que es mucho más fácil escribir un código que determinar si realmente se puede escribir un código para algún problema.

También te das cuenta de que es muy difícil (difícil) usar el menor combustible posible si alguna vez decides convertirte en un vendedor ambulante.

Y, pedirle a tu vecino no es la mejor manera de llegar al destino, pero ser codicioso no siempre produce resultados óptimos.

Debido a que el pensamiento se vuelve más probabilístico, uno puede resolver problemas que no son triviales o primitivos, o al menos puede decidir que los problemas son muy difíciles y los programadores no deberían perder su tiempo tratando de resolverlos en tiempo lineal o polinomial.

Recuerde de manera consistente las definiciones que aprendió recientemente y vea si podría usarlas de alguna manera para resolver el problema en cuestión, ya sea probar algo o declarar algo.

Continuamente pregúntate: “¿Qué estoy tratando de mostrar y qué te mostrará eso?” Básicamente trabajando hacia atrás hasta encontrar un punto de partida. Trate de no usar ninguna de sus propias palabras, pero piense cómo decirlo matemáticamente en lugar de hacerlo en inglés normal.

Problemas de matemáticas discretas

Echa un vistazo a YouTube aquí: https://m.youtube.com/results?q=

https://m.youtube.com/playlist?l

https://m.youtube.com/playlist?l

He encontrado lo anterior para ser muy útil. Los observé a todos para complementar mi comprensión de los temas de la conferencia.

¡Buena suerte en tus estudios!

La ventaja de estudiar matemáticas discretas es que puede aplicarse a áreas que requieren números finitos. La programación y los negocios son 2 áreas donde la matemática discreta es útil. No soy un experto en este tema, por lo que espero que reciba una respuesta más detallada de alguien con más conocimientos sobre el tema. Gracias por A2A.

Usamos el libro Matemáticas discretas de Ken Rosen, 7ª edición.

Me gusta el libro, pero a mis estudiantes no les gusta especialmente, pero parece que no les gusta ningún libro de Matemáticas discretas.

Además, la Academia Khan tiene algunas buenas lecciones relacionadas con Matemáticas discretas.

Y, a partir del próximo mes, pondré lecciones de Matemáticas discretas en YouTube. Eso debería ser divertido.

Debe tener algo así como una lista de preguntas para ese examen.

Simplemente escriba las respuestas completas en cada uno de ellos. Dos meses es lo suficientemente largo para llevar a cabo tal tarea.

Esto debe ayudarte mucho, ya que aprenderás algo de ese libro y siempre tendrás tu propio texto para consultar. Sin mencionar que probablemente serás capaz de hacer trampa con la ayuda de tus avisos.

Mire los videos de MIT OCW y resuelva los problemas desde 6.042, matemáticas para ciencias de la computación.