Euler e a Análise Combinatória

Apresentação em tema: "Euler e a Análise Combinatória"— Transcrição da apresentação:

1 Euler e a Análise Combinatória
Em 1779 Euler apresentou uma solução original para um curioso problema… E introduziu um novo método de ataque a problemas matemáticos: O Método Recursivo

2 O Problema Quantas maneiras tenho de trocar as quatro rodas do meu carro de forma a que nenhuma fique na mesma posição?

3 O Problema Ou mais geralmente:
Se tiver N pessoas alinhadas quantas maneiras tenho de mudar as suas posições de maneira a que nenhuma fique no mesmo sítio?

4 Euler colocou assim o problema
Dadas N letras a b c d e … quantas maneiras há de as trocar de modo a que nenhuma fique onde estava

5 E começou por baptizar esse número
Número de maneiras para N letras = P ( N )

6 A seguir contou quantas dessas maneiras tinham “b” na primeira posição
Uma maneira de por “b” na primeira posição é trocar o “b” com o “a”. Quantas haverá que trocam o “b” com o “a”?

7 E encontrou a resposta…
Tantas quantas as maneiras de trocar as restantes N – 2 letras de modo a que nenhuma fique na mesma posição: b a d f c … Ou seja: P ( N - 2)

8 E quantas com “b” na primeira posição mas sem o “a” na segunda?
O b está bem mas, das restantes N -1, nenhuma pode ficar na mesma posição… b a c d e f …

9 Claro… O número é: P ( N - 1 )

10 Então… Com “b” na primeira posição há: P ( N - 2) + P ( N - 1)
maneiras de fazer a troca…

11 Mas… Na primeira posição podem ficar N – 1 letras: b, c, d, e,…
Ora para cada uma delas o número de casos é o mesmo que o que encontramos para “b” , ou seja: P ( N - 2) + P ( N - 1)

12 Finalmente… P ( N ) = = ( N - 1 ) [ P ( N - 2) + P ( N - 1) ]
Uma fórmula Recursiva… porque…

13 Recursiva porque… Sabemos o número de trocas para N
à custa, ou com recurso, ao número de trocas para N – 1 e N – 2…

14 Assim… P ( 2) = 1 (b a) Para duas letras é: Para três letras é:
P ( 3) = (c a b) e ( b c a) P ( 2) = (b a)

15 E agora usando a fórmula recursiva…
(2) = 1 (3) = 2 (4) = 3 [ ] = 9 (5) = 4 [ ] = 44 … P (12) = 11 [P(11)+P(10)] = = 176,214,841

16 Aqui Euler notou que… (2) = 1 (3) = 3 * P (2) -1 = 2
Isto é que: P (n) = n * P ( n – 1 ) + (-1)^n Fórmula recursiva mais simples…

17 Da segunda obtém-se facilmente
a primeira: P (n) = n * P ( n – 1 ) + (-1)^n P (n-1) = (n-1) * P ( n – 2 ) + (-1)^(n-1) Agora basta somar as igualdades e passar o P (n - 1) para o segundo membro

18 Da primeira obtém-se também a segunda
P ( N ) = ( N - 1 ) [ P ( N - 2) + P ( N - 1) ] pode ser reescrito: ( N ) - N * P ( N - 1) = (- 1 ) [P ( N - 1)+(N-1)* P ( N - 2) ] = [P ( N - 2)+(N-2)* P ( N - 3) ] = = (-1)^ (N-2) [P (2)-2* P (1)] = (-1)^ (N-2)[1-2*0] = (-1)^N

19 Euler notou que… é fácil provar, por indução, que: ( N ) = = N! [1-1/1!+1/2!-1/3!+1/4!-...+(-1)^ N x1/ N!]

20 Assim a probabilidade de, ao fazer o rearranjo de N objectos, nenhum ficar na mesma posição é:
p(N) = P ( N ) / N ! = = [1-1/1!+1/2!-1/3!+1/4!-...+(-1)^ N x1/ N!] que tende para 1/e quando N --> ∞

21 Isto permite-nos montar uma experiência para calcular um valor aproximado de
recorrendo a uma experiência aleatória. p(5)= 1-1/1!+1/2!-1/3!+1/4!-1/5! e dá-nos o valor de 1/e com erro inferir a 1/6! < 0,002 por defeito; donde se tira: 1/(p(5)+0,002) < e < 1/p(5)

22 e logo: 1 / p(5) dá o valor de e com erro inferior a 0,002.

23 nenhum i saiu na extracção i.
Vamos então calcular aproximadamente p(5) sorteando aleatoriamente, e um número suficientemente grande de vezes, os números de 1 a 5 e contando, em cada dessas vezes, em quantas nenhum i saiu na extracção i.

24 Autor - José António Veiga de Faria
fontes: Euler The Master of Us All de William Dunham A History of Mathmatics de Carl Boyer e Uta Merzbach Wikipedia