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title: Kombinatorische Prinzipien
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date: 2018-10-16
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# Inklusion-Exklusion-Prinzip (Verallgemeinerung der Summenformel)
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**Gegeben**: $S_1, ... S_n$ *paarweise disjunkte* Mengen, dann gilt
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\vert \bigcup\limits_{i=1}^n S_i \vert = \sum\limits_{i=1}^n \vert S_i \vert
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Warum? Jedes Element der Vereinigung liegt in genau einer Teilmenge.
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**Frage**: Was passiert, falls $S_i$ nicht disjunkt sind?
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**Beispiel**: $n=2$, zwei endliche Mengen $A_1, A_2$ mit $A_1 \cap A_2 \neq \emptyset$
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> Hier könnte Ihr Venn Diagramm stehen (zwei sich schneidende Mengen)
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Dann gilt
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\vert A_1 \cup A_2 \vert = \vert A_1 \vert + \vert A_2 \vert - \vert A_1 \cap A_2 \vert
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Wir müssen die Größe des Schnittes abziehen, da diese Elemente doppelt gezählt werden.
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**Beispiel**: $n=3$, $A_1, A_2, A_3$ endliche Mengen
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> Hier könnte wieder ein Venn Diagramm stehen (drei sich schneidende Meingen)
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Dann gilt
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\vert A_1 \cup A_2 \cup A_3 \vert = \vert A_1 \vert + \vert A_2 \vert + \vert A_3 \vert - \vert A_1 \cap A_2 \vert -
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\vert A_1 \cap A_3 \vert - \vert A_2 \cap A_3 \vert + \vert A_1 \cap A_2 \cap A_3 \vert
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Allgemein gilt:
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## **Satz**: (Inklusion-Exklusion-Prinzip, Siebformel)
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Seien $A_1, ... A_n$ endliche mengen, dann gilt:
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\vert \bigcup\limits_{i=2}^n A_i \vert = \sum\limits_{r=1}^n (-1)^{r-1}
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\sum\limits_{\substack{I \subseteq \{1,...n\}\\\vert I \vert = r}} \vert \bigcap\limits_{i \in I} A_i \vert
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\tag*{$\Box$}
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**Beispiel**: $n=2$ anhand der Formel
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\vert \bigcup\limits_{i=1}^2 A_i \vert = \vert A_1 \cup A_2 \vert =\\
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= \sum\limits_{r=1}^2 (-1)^{r-1} \sum\limits_{\substack{I \subseteq \{1,...n\}\\\vert I \vert = r}}
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\vert \bigcap\limits_{i \in I} A_i \vert \\
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= (-1)^0 (\vert \bigcap\limits_{i \in \{1\}} A_i \vert + \vert \bigcap\limits_{i \in \{2\}} A_i \vert)
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+ (-1)^1 (\vert \bigcap\limits_{i \in \{1,2\}} A_i \vert) \\
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= (\vert A_1 \vert + \vert A_2 \vert) - \vert A_1 \cap A_2 \vert
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## Beweis
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Sei $a \in \bigcup\limits_{i=1}^n$. Wir müssen zeigen, dass dieses Element $a$ auf der rechten Seite der Gleichung
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insgesamt einmal gezählt wird. Ohne Einschränkung sei
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a \in A_i \text{ für } i \in \{1,...t\}
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dann gilt für $I \subseteq \{1,...n\}$
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a \in \bigcap\limits_{i \in I} A_i \text{ genau dann, wenn } I \subseteq \{1,...t\}
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Damit folgt: $a$ wird auf der rechten Seite
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\sum\limits_{r=1}^n (-1)^{r-1} \sum\limits_{\substack{I \subseteq \{1,...t\}\\\vert I \vert = r}} 1
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mal gezählt. Es gilt
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\sum\limits_{\substack{I \subseteq \{1,...t\}\\\vert I \vert = r}} 1 = \binom{t}{r}
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und damit
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\sum\limits_{r=1}^n (-1)^{r-1} \binom{t}{r} = \sum\limits_{r=1}^t (-1)^{1-r} \binom{t}{r}
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Es gilt weiterhin
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0 = (-1+1)^t = \sum\limits_{r=0}^t \binom{t}{r} (-1)^r (1)^{t-r} = \\
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= 1 + \sum\limits_{r=1}^t \binom{t}{r} (-1)^r \\
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= 1 - \sum\limits_{r=1}^t \binom{t}{r} (-1)^{r-1} \\
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\Rightarrow \sum\limits_{r=1}^t \binom{t}{r} (-1)^{r-1} = 1
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\tag*{$\Box$}
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**Beispiel**:
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1. **Frage**: Wie viele Zahlen zwischen 1 und 100 sind durch 2 oder 3 oder 5 teilbar?
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Sei $A_k = \{x \in \{1,...100\} \mid k \text{ teilt } x \}$, dann gilt
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$\vert A_k \vert = \left\lfloor \frac{100}{k} \right\rfloor$ und
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A_k \cap A_l = A_{\text{kgV}(k,l)}
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Wir müssen $\vert A_2 \cup A_3 \cup A_5 \vert$ bestimmen. Nach Formel
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\vert A_2 \cup A_3 \cup A_5 \vert = \\
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\vert A_2 \vert + \vert A_3 \vert + \vert A_5 \vert
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- \vert A_2 \cap A_3 \vert - \vert A_2 \cap A_5 \vert - \vert A_3 \cap A_5 \vert
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+ \vert A_2 \cap A_3 \cap A_5 \vert =\\
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= 50 + 33 + 20 - 16 - 10 - 6 + 3 = \\
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= 74
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2. **Frage**: Wie viele Permutationen $\pi : \{1,...n\} \to \{1,...n\}$ gibt es, die keinen Fixpunkt haben, d.h.
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$\forall x \in \{1,...n\}$ gilt $\pi(x) \neq x$?
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Wir zählen stattdessen die Permutationen, die mindestens einen Fixpunkt haben. Wir definieren
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$A_i = \{\pi : \{1,...n\} \to \{1,...n\} \mid \pi(i) = i \}$ für $i \in \{1,...n\}$, d.h. $A_i$ ist die Menge aller
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Permutationen mit Fixpunkt $i$.
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Die Menge aller Permutationen mit mindestens einem Fixpunkt ist $E_n = \bigcup_{i=1}^n A_i$ und es gilt
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\vert E_n \vert = \vert \bigcup\limits_{i=1}^n A_i \vert = \sum\limits_{r=1}^n (-1)^{r-1}
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\sum\limits_{\substack{I \subseteq \{1,...n\}\\\vert I \vert = r}} \vert \bigcap\limits_{i \in I} A_i \vert
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Permutationen in $\vert \bigcap\limits_{i \in I} A_i \vert$ für $I \subseteq \{1,...n\}$ mit $\vert I \vert = r$
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haben $r$ Fixpunkte in $i \in I$. Davon gibt es $(n-r)!$ viele Permutationen (Fixpunkte fest; für den ersten
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nicht-Fixpunkt $(n-r)$ Möglichkeiten, für den zweiten nicht-Fixpunkt $(n-r-1)$ Möglichkeiten, ...). Damit folgt
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\vert E_n \vert = \sum\limits_{r=1}^n (-1)^{r-1} \sum\limits_{\substack{I \subseteq \{1,...n\}\\\vert I \vert = r}}
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(n-r)! = \\
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= \sum\limits_{r=1}^n (-1)^{r-1} (n-r)! \binom{n}{r} \\
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= \sum\limits_{r=1}^n (-1)^{r-1} \frac{n!}{r!} = n! \left (\sum\limits_{r=1}^n \frac{(-1)^{r-1}}{r!} \right )
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Sei $D_n$ die Menge der Permutationen, die keinen Fixpunkt haben, dann gilt
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\vert D_n \vert = n! - \vert E_n \vert = n! \left ( 1 - \sum\limits_{r=1}^n (-1)^{r-1} \frac{1}{r!} \right ) = \\
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= n! \left ( 1 + \sum\limits_{r=1}^n (-1)^r \frac{1}{r!} \right ) = \\
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= n! \left ( \sum\limits_{r=0}^n \frac{(-1)^r}{r!} \right )
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$\sum\limits_{r=0}^n \frac{(-1)^r}{r!}$ ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine zufällige Permutation keinen Fixpunkt hat.
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n \to \infty \\
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\sum\limits_{r=0}^n \frac{(-1)^r}{r!} \to e^{-1}
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# Doppeltes Abzählen
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Seien $S, T$ endliche Mengen und $R \subseteq S \times T$, dann gilt
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|R| = \sum\limits_{t \in T} | \{s\in S \mid (s,t) \in R\} | = \text{ "Zeilensumme"} \\
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\sum\limits_{s\in S} |\{t\in T \mid (s,t) \in R\} | \text{ "Spaltensumme"}
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**Beispiel**: Gegeben seien eine $(n \times m)$ Matrix $M = (a_{ij})$ mit $a_{ij} \in \mathbb{N}$, dann kann man die
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Summe aller Einträge berechnen als
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\sum\limits_{i=1}^m \left ( \sum\limits_{j=1}^n a_{ij} \right ) =
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\sum\limits_{j=1}^n \left ( \sum\limits_{i=1}^m a_{ij} \right )
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