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مسابقة دكتوراه 2014Université des Sciences et de la Technologie Houari Boumediène (USTHB) — الموضوع 01

مسابقة تخصص · Algèbre · المدة: 2سا

Concours Cycle D Maths Fondamentales et Cryptographie 2014-15, Épreuve de Complexité, Faculté de Mathématiques, USTHB, 13 octobre 2014, durée 2h.

التمرين 1

Exercice 1 — Ordres de croissance et sommes

#asymptotic-analysis#big-o-notation#summation#binomial-coefficients
  1. Classer dans l'ordre croissant : 4n; n+n!; (1+1n)n; n2n; (n!)2; n34^n;\ n+n!;\ \left(1+\tfrac1n\right)^n;\ n^{2n};\ (n!)^2;\ n^3. Justifier.
  2. Évaluer les sommes i=0n1(i+2)(i+3)\displaystyle\sum_{i=0}^{n}\dfrac{1}{(i+2)(i+3)} ; i=0ni23i\displaystyle\sum_{i=0}^{n} i^2 3^i ; 1+Cn4+Cn8+1+C_n^4+C_n^8+\cdots
  3. Trouver f:NR+f:\mathbb{N}\to\mathbb{R}^+ telle que nα=O(f(n))n^{\alpha}=O(f(n)) et f(n)=O(βn)f(n)=O(\beta^n) pour tous α>0, β>1\alpha\gt0,\ \beta\gt1. Conclure.
  4. Montrer que (m,n)N2, (2m)!(2n)!m!n!(m+n)!N\forall(m,n)\in\mathbb{N}^2,\ \dfrac{(2m)!(2n)!}{m!\,n!\,(m+n)!}\in\mathbb{N}.
الحل
  1. (1+1n)n<n3<4n<n+n!<(n!)2<n2n\boxed{(1+\tfrac1n)^n\lt n^3\lt 4^n\lt n+n!\lt (n!)^2\lt n^{2n}}.
  2. 1(i+2)(i+3)=121n+3\sum\frac{1}{(i+2)(i+3)}=\frac12-\frac{1}{n+3} (télescopage) ; 1+Cn4+=2n2+2n/21cosnπ41+C_n^4+\cdots=2^{n-2}+2^{n/2-1}\cos\frac{n\pi}{4}.
  3. f(n)=βnf(n)=\beta^n convient : le polynomial est dominé par l'exponentiel.
  4. Entier par la valuation pp-adique (Kummer).

التمرين 2

Exercice 2 — Récurrences et complexité d'algorithmes

#recurrence-relations#master-theorem#generating-functions#algorithm-complexity
  1. Signification algorithmique puis résoudre t(n)=7t(n/2)+2n2t(n)=7t(n/2)+2n^2, t(1)=1t(1)=1.
  2. i) Résoudre t(n+3)4t(n+2)+t(n+1)+6t(n)=0t(n+3)-4t(n+2)+t(n+1)+6t(n)=0, t(0)=1,t(1)=0,t(2)=6t(0)=1,t(1)=0,t(2)=6. ii) Par séries génératrices t(n)=2t(n1)+3t(n2)t(n)=2t(n-1)+3t(n-2), t(0)=0,t(1)=1t(0)=0,t(1)=1.
  3. u0=u1=1, un+2=2un+1+4unu_0=u_1=1,\ u_{n+2}=2u_{n+1}+4u_n : algorithmes récursif puis itératif et leurs complexités.
  4. Complexité de f(n,m)f(n,m) : si (m=n)(m=n) ou (m=0)(m=0) alors 11 sinon f(n,m1)+f(n1,m1)f(n,m-1)+f(n-1,m-1).
الحل
  1. Master : t(n)=Θ(nlog27)\boxed{t(n)=\Theta(n^{\log_2 7})}.
  2. i) racines 1,2,3-1,2,3 ; ii) t(n)=14(3n(1)n)t(n)=\tfrac14(3^n-(-1)^n).
  3. Récursif naïf exponentiel O(φn)O(\varphi^n) ; itératif O(n)O(n).
  4. O(2m)O(2^m).

التمرين 3

Exercice 3 — Recherche dichotomique et paires

#binary-search#divide-and-conquer#algorithm-design
  1. Algorithme en O(log2n)O(\log_2 n) testant si valval est dans un tableau trié de taille nn.
  2. SS ensemble de n2n\ge2 entiers dans VV : a) O(n)O(n) trouvant x,yx,y avec xy|x-y| maximal ; b) O(nlog2n)O(n\log_2 n) trouvant xyx\ne y avec xy|x-y| minimal ; c) O(nlog2n)O(n\log_2 n) testant s'il existe x,yx,y avec x+y=mx+y=m.
الحل
  1. Recherche dichotomique.
  2. a) x=max, y=minx=\max,\ y=\min en O(n)O(n). b) Trier puis comparer voisins consécutifs. c) Trier puis deux pointeurs (début/fin) : O(nlogn)O(n\log n).

التمرين 4

Exercice 4 — Complexité binaire, SAT et NP

#computational-complexity#sat#np-completeness
  1. Évaluer la complexité binaire du produit de deux entiers. 2. Décrire le problème de satisfiabilité SAT. 3. Donner la définition d'un problème NP.
الحل
  1. O(n2)O(n^2) bits (Karatsuba O(nlog23)O(n^{\log_2 3})). 2. SAT : existe-t-il une affectation rendant vraie une formule booléenne (FNC) ? 3. NP : solution vérifiable en temps polynomial par un certificat.