Ian Stewart ile Mayın Tarlası Üstüne*

0
FZ
Bir bilgisayar oyununu analiz ederek 1 milyon dolar kazanmak pek sık rastlayabileceğiniz bir durum değildir ama kaderin garip bir cilvesi olarak artık böyle bir şansınız var. Fakat bu ödüle erişmeniz için konuyla ilgili tüm uzmanların yanılıyor olması ve çok zor olduğunu düşündükleri bir problemin aslında çok kolay çıkması gerekiyor. Bu yüzden yeni bir Corvette araba siparişi için acele etmeyin.

Söz konusu ödül şu anda Cambridge MA'da, iş adamı Landon T. Clay tarafından matematiksel bilginin geliştirilmesi ve yayılması için kurulan Clay Matematik Enstitüsü tarafından verilen milyon dolarlık yedi ödülden biri. Ödüle konu olan oyun, Microsoft Windows işletim sistemi ile gelen Mayın Tarlası oyunu. Bu oyundaki amacınız bir ızgara üzerinde gizlenmiş mayınları bilgisayarın size verdiği ipuçlarından faydalanarak bulmak. Oyunun ilişkili olduğu problem ise matematikte cevaplanmamış en önemli problemlerden biri olan 'P=NP?' sorusu.

Mayın Tarlası oyunu ile para ödüllü matematik problemi arasındaki bağlantı Birmingham Üniversitesi'nden Richard Kaye tarafından gösterildi ('Minesweeper is NP-complete', Mathematical Intelligencer cilt 22, sayı 4, 2000, sayfa 9-15). Heyecanlanmanıza gerek yok, oyunu kazanarak ödülü kazanamıyorsunuz. Milyon dolarlık ödülü hak etmeniz için Mayın Tarlasını devasa büyüklükte ızgaralar üzerinde oynarken başarılı olmanızı sağlayacak yöntemi bulmanız gerekiyor. Aslında böyle bir yöntemin olmadığını ispatlarsanız o zaman da size aynı ödülü veriyorlar.
Prof. Dr. Ian Stewart

Önce Mayın Tarlası ile başlayalım. Bilgisayar size kapalı karelerden oluşan bir ızgara gösterir. Bazı karelerin altında mayın vardır, diğerleri ise güvenlidir. Göreviniz mayınları patlatmadan hangi karelerin altında mayın olduğunu tespit etmektir. Bunun için de önce gelişigüzel bir kare seçersiniz. Eğer altında mayın varsa patlar ve oyun biter, kaybedersiniz. Eğer altında mayın yoksa o zaman bilgisayar o karenin içine bir sayı yazar ve bu sayı o kareye komşu olan sekiz karede (yatay, dikey ve çapraz) kaç tane mayın bulunduğunu gösterir.

Oyunda seçtiğiniz ilk karede bir mayına denk gelirseniz şansınız yok demektir: kaybettiğiniz bilgisi dışında bir bilgi edinemezsiniz. Ama eğer ilk denemede ölmezseniz yakınınızdaki mayınlara dair kısmi bilgi sahibi olursunuz. Bu bilgiden faydalanarak bir sonraki kareyi seçer ve açarsınız, sonuçta ya mayın patlar ya da az önce olduğu gibi açılan karenin civarındaki mayınların sayısı hakkında bilgi sahibi olursunuz. Dilerseniz bir kareyi mayın barındırıyor olarak işaretleyebilirsiniz: eğer yanılıyorsanız kaybedersiniz. Bu şekilde ilerlemek sureti ile alandaki tüm mayınları bulup işaretleyerek oyunu kazanabilirsiniz.

Şekil 1. Tipik bir Mayın Tarlası pozisyonu
Şekil 1. Tipik bir Mayın Tarlası pozisyonu

Örneğin birkaç hamleden sonra Şekil 1'deki duruma gelebilirsiniz. Buradaki bayrak bilinen bir mayını (pozisyonu zaten belirlenmiş olan) gösterirken sayılar da bilgisayarın size verdiği bilgileri göstermektedir. Harfler ise henüz durumu belli olmayan, test edilmemiş kareleri belirtir. Biraz düşünerek altlarındaki 2 sayısından ötürü A harfi ile işaretlenmiş karelerde mayın bulunması gerektiğini çıkarabilirsiniz. B harfi ile işaretlenmiş karelerde de mayın olmalıdır yanlarındaki 4'ler ve 5'lerden ötürü. Benzer şekilde C karesinde bir mayın bulunmalı ve buradan mantık yürütürsek D ve E karelerinde mayın olmamalı. F ile işaretlenmiş karenin durumu, birkaç hamle sonra D'yi açıp hangi sayı çıktığına bakarak belirlenebilir.

Şimdi de P=NP? problemine gelelim. Algoritmanın ne olduğunu hatırlayın, bilgisayar tarafından çalıştırılabilen ve bir problemi çözmeye yarayan prosedür: prosedürün her adımı bir program tarafından belirlenir. Bilgisayar bilimlerindeki temel sorulardan biri şudur: bir algoritma belli bir problemi ne kadar etkin şekilde çözebilir? Yani algoritmanın çalışma zamanı - cevaba erişmek için gerçekleştirilmesi gereken hesap sayısı - başlangıçta girilen veri ile ne şekilde ilişkilidir? Teorik bakımdan temel ayrım, P tipi problemler - polinom zaman - ile böyle olmayanlar arasındadır. Eğer bir problem, çalışma zamanı başlangıç verisini belirlemek için kullanılan sembollerin sayısının sabit bir kuvvetinden daha hızlı büyümeyen bir algoritma ile çözülebiliyorsa P tipindendir. Aksi takdirde P-olmayan tiptendir. Sezgisel olarak bakarsak, P tipi problemler etkin şekilde çözülebilirken P-olmayan problemler algoritmik olarak pratik şekilde çözülemezler çünkü cevaba ulaşmak herhangi bir algoritma ile saçma derecede uzun sürer. P tipi problemler kolayken P-olmayan problemler zordur. Tabii ki mesele bu kadar basit değildir ama kısaca böyle hatırlayabiliriz.

Bir problemin P tipi olduğunu, o problemi polinom zamanda çözen bir algoritma bularak ispatlayabilirsiniz. Örneğin bir sayı listesini sayısal olarak sıraya dizmek P tipi problemdir, ticari veri tabanları bu sayede veriyi hızlıca sıralayabilirler; bir karakter katarında başka bir karakter katarını aramak da P tipi problemdir, kelime işlemciler bu sayede bul ve değiştir türü işlemleri kolayca yapabilmektedir. Bunlardan farklı olarak Seyahat Eden Satıcı Probleminin - bir seyahat planına göre her şehri ziyaret etmesi gereken satıcı için en kısa yolu bulun - P-olmayan türden olduğu düşünülmektedir ancak bu henüz ispatlanamamıştır. Bir tamsayının asal çarpanlarını bulmanın da P-olmayan olduğuna inanılmaktadır ancak bu da henüz ispatlanmamıştır. Internet üzerinden kredi kartı gibi hassas kişisel bilgilerin gönderilmesinde kullanılan bazı şifreleme sistemlerinin güvenliği bu inancın doğru olduğu düşüncesine dayanmaktadır.

Bir problemin P tipi olmadığını ispatlamak neden bu kadar zordur? Çünkü bunu belli bir algoritmayı analiz ederek yapamazsınız. Tüm olası algoritmaları tasarlamanız ve bunlardan hiçbirinin problemi polinom zamanda çözemediğini göstermeniz gerekir. Bu da afallatıcı zorlukta bir iştir. Bugüne kadar gelinen en iyi nokta P tipi olmadığı düşünülen problemlerden oluşan geniş bir sınıfın üyelerinin birbirlerine denk olduklarını ispatlamak olmuştur - yani eğer bunlardan biri polinom zamanda çözülebiliyorsa diğerleri de polinom zamanda çözülebilir. Burada bahsedilen problemlerin 'belirlenemez polinom' (nondeterministic polynomial) çalışma zamanı olduğu söylenir: NP tipi.

NP, P olmayan demek değildir. Eğer bir problem için önerilen çözümün gerçekten de çözüm olup olmadığını polinom zamanda kontrol edebiliyorsanız o zaman bu NP tipi problemdir. Bu, çözümü polinom zamanda bulmaya kıyasla çok daha gevşek bir koşuldur. Konunun daha iyi anlaşılması için kullandığım favori örnek yapbozdur. Yapboz türü bulmacayı çözmek çok zor olabilir ama eğer birisi yapbozu çözdüğünü iddia ederse bunun doğru olup olmadığını kontrol etmek kolaydır, çözüme şöyle bir bakmanız yeterlidir. Çalışma zamanına dair sayısal bir fikir edinmek isterseniz sadece sırayla her parçaya bakın ve etrafındaki sınırlı sayıdaki komşusu ile uyuşup uyuşmadığını kontrol edin. Bunu yapmanız için gereken hesaplama sayısı kabaca elinizdeki parça sayısı ile doğru orantılıdır, dolayısı ile çözümün kontrolü polinom zamanda gerçekleşir. Ancak yapbozun kendisini bu şekilde çözemezsiniz. Her çözümü sıra ile deneyemezsiniz de çünkü potansiyel çözümlerin sayısı yapbozu oluşturan parçaların sayısının sabit herhangi bir kuvvetinden çok daha hızlı artar.

Pek çok NP tipi problemin birbirlerine 'denk' çalışma zamanına sahip olduğu görülmüştür. Daha detaylı söylemek gerekirse: Eğer bir NP problem için bulunabilecek çözüm polinom zamanlı ise ve bu tüm NP problemlerin polinom zamanlı çözümleri olması gerektiğini gösteriyorsa o zaman o probleme NP-tam denir. Birini polinom zamanda çözün, tümünü polinom zamanda çözmüş olursunuz. Pek çok problemin NP-tam olduğu bilinmektedir. P=NP? problemi ise P ile NP tipindeki problemlerin aslında aynı kategoride olup olmadıklarını sorar (böyle olmadıklarına dair görünürdeki tüm ipuçlarına rağmen). Beklenen cevap 'hayır'dır. Ancak bir NP-tam problemin P tipi problem olduğu ortaya çıkarsa - yani polinom zamanlı çözümü bulunduğu - o durumda NP ile P birbirlerine eşit olmalıdır. Bu yüzden tüm NP-tam problemlerin P olmayan tipte olduklarını sanıyoruz ancak hiç kimse henüz bunu ispatlayamadı.

Bilinen en basit NP-tam problemlerden biri de bir Boole şartının mantıksal olara sağlanması problemidir (SAT). Boole devreleri VE (AND), VEYA (OR) ve DEĞİL (NOT) gibi isimleri olan mantık kapıları ile oluşturulur. Bu devrelerin girdisi T (True; (D (doğru))) veya F (False (Y (yanlış))) olabilir. Her kapı belli sayıda girdi alır ve bunların kombinasyonunun mantıksal değerini çıktı olarak verir. Örneğin bir VE kapısı p ve q girdilerini alıp p VE q çıktısını üretir ki bu da p ve q aynı anda DOĞRU ise DOĞRU aksi takdirde YANLIŞ demektir. Bir DEĞİL kapısı DOĞRU girdisini alıp YANLIŞ ve YANLIŞ girdisini alıp DOĞRU çıktısını üretir. SAT problemi şunu sorar: Verili bir Boole devresi için DOĞRU çıktısını üretecek girdiler kümesi var mıdır? İlk okuyuşta kolay geldi ise hatırlatalım ki bir devrede çok fazla kapı ve girdi olabilir.

http://farm4.static.flickr.com/3224/3079258907_1f7f880123_m.jpg
Şekil 2. İmkansız Mayın Tarlası pozisyonu

Bu problem ile Mayın Tarlası oyunu arasındaki bağlantı Mayın Tarlası Tutarlılık Problemini tanıttığımızda kurulmaktadır. Bu sefer problem mayın bulmak değil verili bir Mayın Tarlası pozisyonunun gerçekten de geçerli yani oyunda karşılaşılabilecek bir pozisyon olup olmadığını belirlemektir. Örneğin oyunu oynarken Şekil 2'deki gibi bir durumla karşılaşırsanız programcının bir hata yaptığını anlarsınız: gösterilen bilgilerle uyumlu bir mayın dağılımı söz konusu olamaz. Kaye, birazdan tarif edeceğimiz bakımdan Mayın Tarlasının SAT problemine denk olduğunu ispatlamıştır. Verilen bir Boole devresi için tanımlanmış SAT problemi, bir Mayın Tarlası Tutarlılık Problemi, yani oyundaki bir pozisyon olarak 'kodlanabilir' (bu dönüşümü gerçekleştiren prosedür polinom zamanda çalışmaktadır). Dolayısı ile eğer Mayın Tarlası Tutarlılık problemini polinom zamanda çözebilirseniz söz konusu devre için SAT problemini de polinom zamanda çözebilirsiniz. Başka bir deyişle, Mayın Tarlası NP-tamdır. O halde, eğer zeki biri Mayın Tarlası için polinom zamanlı bir algoritma bulursa veya böyle bir çözümün olmadığını ispatlarsa P=NP? problemi de (öyle ya da böyle) çözülmüş olur.

Şekil 3. Bir Mayın Tarlası teli
Şekil 3. Bir Mayın Tarlası teli

Kaye'in kanıtı Boole devrelerini Mayın Tarlası pozisyonlarına dönüştürmek için sistematik bir prosedür içerir. Burada bir ızgara karesi eğer mayın içeriyorsa T, içermiyorsa F durumundadır. İlk adım mantık kapılarını değil onları birbirine bağlayan telleri içerir. Şekil 3'te bir Mayın Tarlası teli görülmektedir. x ile işaretlenmiş kareler ya bir mayın içerir (T) ya da mayın içermez (F) ama hangi durumun geçerli olduğunu bilmeyiz. x' ile işaretlenmiş kareler, x ile işaretlenmiş karelerin tersidir. x ile işaretlenmiş bir karenin T mi F mi olduğunu belirlemek için gösterilen tüm numaraların doğru olup olmadıklarını kontrol etmeniz gerekir. Telin etkisi T ya da F sinyalini tel boyunca taşımak ve bir kapıya girdi olacak şekilde hazırlamaktır.

Şekil 4'te bir DEĞİL kapısını görülebilir. Ortadaki blokta işaretlenmiş sayılar girdi teline göre çıkış telinde x ve x' olanların birbirleri ile değişmesini sağlar.

Şekil 4. DEĞİL kapısı
Şekil 4. DEĞİL kapısı

Şekil 5'teki VE kapısı daha karmaşıktır.

Şekil 5. VE kapısı
Şekil 5. VE kapısı

Burada U ve V isimli iki girdi teli ve W isimli bir çıktı vardır. Bunun bir VE kapısı olduğunu belirlemek için çıktının T olduğunu ve her iki girdinin de T olduğunu var sayıyoruz. Çıktı T olduğu için her t sembolü bir mayınlı kareyi ve her t' sembolü de bir mayınsız kareyi göstermeli. O halde a3'ün üstünde ve altındaki 3 sayısı a2 ve a3'ün mayın olduğunu gösterir, dolayısı ile a1 mayın olamaz ve buradan da s'nin mayın olduğu çıkar. Benzer şekilde r mayındır. O halde merkezdeki 4'ün zaten dört komşusu mayın olduğuna göre u' ve v' mayın değildir dolayısı ile u ve v mayındır - ki bu da U ve V'nin T doğruluk değerine sahip olduğu anlamına gelir. Tersine eğer U ve V, T doğruluk değerine sahipse W de öyledir. Kısaca en başta iddia ettiğimiz gibi elimizde bir VE kapısı vardır.

Mayın Tarlası elektroniği ile ilgili bu anlatılanlardan daha fazlası var - örneğin telleri bükebilmemiz, ayırabilmemiz, birleştirebilmemiz ve birbirlerine değmeden birbirleri üzerinden geçirebilmemiz gerekir. Kaye tüm bu problemleri ve daha incelikli olanlarını makalesinde bahsettiği yöntemle çözmektedir. Sonuç olarak Mayın Tarlası Tutarlılık Problemi SAT problemine denktir, dolayısı ile NP-tamdır. Bu da tüm matematikçiler ve bilgisayar bilimciler için bu problemin doğal olarak çok zor olduğu anlamına gelir. Bu kadar basit görünen bir oyunun böylesine ele avuca sığmaz sonuçlara yol açması şaşırtıcıdır fakat işte bazı matematiksel oyunlar böyledir.

Eğer bu milyon dolarlık ödüllerle ilgileniyorsanız sizi önceden uyarayım. Clay Enstitüsü bir çözümü geçerli kabul etmek için bazı sıkı kurallar koymuştur. Çözümünüz hakemli bir matematik dergisinde yayımlanmalı ve o andan itibaren 2 sene içinde matematik camiası tarafından 'genel olarak kabul edilmiş' olmalıdır. Bu işe girişmeyecekseniz bile Mayın Tarlası oynayıp bu programın çağımızdaki en büyük çözülmemiş problemlerden birini barındırdığını düşünerek eğlenebilirsiniz.

Prof. Dr. Ian Stewart
Clay Matematik Enstitüsü, bu makalenin web sitemizde yayımlanmasına izin verdiği için Ian Stewart'a teşekkür eder.

Mayın Tarlası oyunu ve P=NP? problemi arasındaki bağlantı ile ilgili daha detaylı bilgi Birmingham Üniversitesi'nde çalışan Richard Kaye'in kişisel web sitesinde bulunmaktadır:

http://web.mat.bham.ac.uk/R.W.Kaye/minesw/minesw.htm. Richard Kaye'in sitesinde "Some Minesweeper Configurations" (Bazı Mayın Tarlası Konfigürasyonları) başlıklı makale de mevcuttur.

* : http://www.claymath.org/Popular_Lectures/Minesweeper/ adresindeki metinden Emre Sevinç tarafından, 20-24 Ağustos tarihleri arasında çevrilmiştir ;-). Ian Stewart’a çeviri ve yeniden yayımlama iznini verdiği için teşekkür ederiz.

Görüşler

0
muhuk

Çeviri için teşekkürler çok güzel bir yazı.

Ancak küçük bir eleştirim var; keşke yazının çeviri olduğu bilgisi ve orjinal adresi en altta değil de en başta olsaydı. Ben orjinalinden okumayı tercih ederdim... eğer bilseydim.

0
FZ
Beğendiğine sevindim. FM'deki yazıları bir kitap gibi değil bir dergi yazısı gibi algıladığımız için çeviri bilgisini sona koyuyoruz diye düşünüyorum. Kitap olsa idi kitabın özgün ismi ve yazarı en başta yer alırdı. Dergilerde ise malum olduğu üzere yazının sonunda filanca dergiden falanca şahıs tarafından çevrilmiş diye yazar.

Bu arada eğer çeviri gerçekten iyi oldu ise özgün metni okumak konuyu kavramak açısından pek fark yaratmayacaktır diye düşünüyorum (özgün metinde rahatsızlık yaratabilecek bazı terimlerin rahatsızlık yaratmasının sebebinin de İngilizcedeki ile aynı olduğunu düşünüyorum, yani bu teknik konulara aşina olmayan bir İngiliz için de 'polynomial time' lafı garip bir laftır mesela).

Not: Yazının sonundaki bilgilerden birinde komik bir gönderme var, bakalım onu fark eden çıkacak mı ;-)
0
auselen
Çok güzel bir çeviri olmuş, teşekkürler.

Fakat Ian Stewart'ın yazısı ile ilgili birşeyler söylemek isterim. Kafa tutmak gibi olmasın ama...

"NP, P olmayan demek değildir. Eğer bir problem için önerilen çözümün gerçekten de çözüm olup olmadığını polinom zamanda kontrol edebiliyorsanız o zaman bu NP tipi problemdir."

Bu hatırladığım kadarıyla NP-olmayan problemler ile NP problemleri ayırmak için kullanılması gereken bir tanım. Bu tanımı NP ile P tipi problemleri birbirinden ayırmak için kullanamazsınız. Yazarın bunu kastetmediğine eminim ama yazıyı bu noktada biraz rahatsız edici buldum.

Benzer yorumları bir alttaki paragraf ve diğer tanımlar içinde söyleyebilirim ama belkide yazıdaki tüm tanımları birleştirince mantıklı bir bütünlük sağlıyorlardır diye korkuyorum - yine de düşüncem çok dar alanda çok fazla paslaşma yapılmış; bir çok konudan bahsedilmiş, okumakta olduça zorlandım. Popüler olması düşünülen bir makale için tanımlar çok uzun.

Bunun dışında "P=NP?" için kendi yorumumu aktarmak isterim. Bu soruyu öğrendiğimde aklımda oluşan imge buydu doğrusu. Bu soru bence bilgisayar bilimlerinin "ışıktan daha hızlı gidebilir miyiz?" sorusudur. Eğer gidilemeyeği ispatlanırsa (P!=NP) hayatı şimdiden çok sıkıcı bulabilirsiniz. Bu gezegende sıkıştık kaldık. Bilim kurgu filimlerinde böyle değildir mesela. Işınlanma diye birşey vardır (P=NP), hayat daha eğlencelidir....
0
FZ
Değerli ve dikkatli eleştiriler için teşekkür ederim. Bu 'karmaşıklık' ve problem türlerinin kafa karıştırdığı konusunda hemfikiriz sanırım.

P=NP konusunu ışınlamaya benzetmek meselesine gelince, aklıma fizikçi Kaku geldi, hatırladığım kadarı ile ışınlama meselesinin fiziksel olarak imkansız olmadığını bir kaynak, teknoloji ve para meselesi olduğunu, mevcut teknolojinin üstüne çaba harcanmaya devam ederse birkaç yüzyıl içinde gerçekleşebileceğini belirtiyordu (son kitabında?). Yani fizik yasalarına aykırı bir imkansızlık hali olmadığını söylüyordu.

Diğer yandan P?=NP gibi teorik bir mesele söz konusu olduğunda fiziktekine benzer bir imkansızlık ya da mümkün olma halinden bahsetmek herhalde doğru olmaz. Ne de olsa matematik yasalarını bizim koyduğumuz bir oyun.

Bir gün belki biri bu meşhur bilmeceyi çözer, benim açımdan askerde iken mayın tarlasının içinde saklı böyle bir şeyle karşılaşmak epey eğlenceli idi ;-)
0
auselen
Benim söylemek istediğim biraz da P?=NP'nin neyi anlatmaya çalıştığı, bu eşitliğin ya da eşitsizliğin ispatı durumunda hayatımıza neler katacağı idi.

Aslında birçok oyun NP-Complete, mesela Tetris. Daha fazlasını için buraya bakabilirsiniz http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_NP-complete_problems#Games_and_puzzles.

0
FZ
Mert Erkol’un önerdiği http://devtk.com/minesweeper adresini de buraya not edelim.
Görüş belirtmek için giriş yapın...

İlgili Yazılar

The Simpsons ve Fermat Teoremi (Yanlış Mı?)

FZ

cember.net'in bilişim forumunda gördüğüm ve Volkan Özçelik tarafından yazılmış eğlenceli bir mesajı (ufak tefek editöryel müdahale ile) paylaşmadan duramadım: Fermat'nın son teoremine göre a^n + b^n = c^n eşitliği 2den büyük hiçbir tamsayı için doğru değildir. Bu teoremin doğruluğu çok yakın bir geçmişte ispatlandı. Yani yıllarca matematikçilere karın ağrıları çektiren bir teorem bu. Ancak

1782^12 + 1841^12 = 1922^12

ediyor (en azından Homer Simpson öyle düşünüyor!)

Var Mısın Yok Musun: Bilgisayar Bize Nasıl Para Kazandırabilir?

FZ

Bu yazıda bilgisayarda simülasyon yaparak gerçek hayata dair kararlar vermenin basit ve güzel bir örneğini göstereceğim. Günümüzde bilgisayarlar çok hızlandığı için bilgisayar modelleri ve simülasyonları ile günlük yaşantımızdaki olaylara dair ne tür seçimlerde ne kadar kârlı çıkabileceğimizi belirlemek kolayca yapılabilir hale gelmiştir ve yine bu tür modelleri kullanarak pek çok konuya dair bilgi aktarmak / edinmek matematik teoremleri geliştirmeye yahut mevcut matematik teoremlerini birine anlatmaya kıyasla daha kolay olabilmektedir.

O halde başlayalım: Daha önce FM'de epey bir tartıştığımız meşhur Monty Hall problemine, nam-ı diğer 'Var mısın, yok musun?' yarışmasının olasılıkla ilişkisine tekrar dönmek istiyorum. Ama bu sefer uzun uzun sözel açıklamalar yahut Bayes teoremi ile matematiksel ispatlar yapmak yerine bu konunun bilgisayarda modelleme ve simülasyon aracılığı ile çok daha kolay anlaşılabileceğini iddia edecek ve bunu göstermeye çalışacağım.

Yarışmanın temel halini ve meseleyi hatırlatalım: 3 kapı var. Birinde 1 milyon YTL ödül var. Yarışmacı olarak nerede ne var bilmiyorsunuz:

e-kitap: Sezgisel Kümeler Kuramı

FZ

Prof. Dr. Ali Nesin'in 'Sezgisel Kümeler Kuramı [PDF]' e-kitap olarak http://www.matematikdunyasi.org/kitaplar.php adresinde yayımlandı.

Euler Projesi: Bilgisayarları Hazırlayın Matematik Sınavı Var

FZ

Euler Projesi bir grup meydan okuyucu problemi çözmek ve bu çözümlerinin puanlandırılması ile ilgili. Problemlerin ortak özelliği ise matematik ile programlamayı birleştirmeleri. Yani tek başına ya matematik ya da tek başına programlama bilmeniz pek yeterli değil. Başka bir deyişle programlama bilgisinin çözümlerde çok kolaylık sağladığı türden problemler.

Bilgisayar Destekli Matematik Sistemi Maxima 5.17 Çıktı

FZ

Sembolik ve sayısal ifadeleri işleyebilen bir bilgisayarlı matematik sistemi Maxima'nın 5.17 numaralı sürümü duyuruldu. Türev, integral, Taylor serileri, Laplace dönüşümleri, adi diferansiyel denklemler, polinomlar, kümeler, listeler, vektörler, matrisler ve tensörlerle ilgili işlerinizi halletmenizde Maxima işlerinizi kolaylaştırır. Maxima ile yuvarlama hataları olmaksızın kesirli işlemler yapabilir, çok büyük tamsayıları fonksiyonlarınızda kullanabilirsiniz. Maxima matematiksel nesnelerinizi iki boyutlu ve üç boyutlu olarak grafiğe dökmenize de yardımcı olur.