Rolf Wanka Alexander Raß Erlangen, 8. Juni 2015 Übungen zur Vorlesung Randomisierte Algorithmen SS 2015 Blatt 6 AUFGABE 13: Für die Analyse des 2-SAT-Algorithmus haben wir ja einen Random Walk auf dem 1-dimensionalen linearen Array benutzt. Dabei ist der Zustand 0 reflektierend, d. h. wann immer man im Zustand 0 ist, wird im nächsten Schritt mit Wahrscheinlichkeit 1 in den Zustand 1 gewechselt. Nehmen Sie nun an, daß man mit Wahrscheinlichkeit 12 im Zustand 0 bleibt und nur mit Wahrscheinlichkeit 21 in den Zustand 1 wechselt. Alles andere bleibt unverändert. Berechnen Sie nun den Erwartungswert für die Anzahl der Schritte, die benötigt werden, um, gestartet im Zustand i, den Zustand n zu erreichen. AUFGABE 14: Beweisen Sie das Gesetz der großen Zahlen: Gegeben sei eine Zufallsvariable X, für die E[X] und Var[X] existieren. Seien ε, δ > 0 beliebig, aber Var[X] fest. Dann gilt für alle n ≥ : ε · δ2 Sind X1 , . . . , Xn unabhängige Zufallsvariablen mit derselben Verteilung wie X und setzt man Z := 1 n · ∑ Xi , n i=1 so gilt: Pr[|Z − E[X]| ≥ δ] ≤ ε . Hinweis: Berechnen Sie E[Z] und Var[Z] und wenden Sie die Tschebyscheffsche Ungleichung an. Zur Erinnerung die Tschebyscheffsche Ungleichung: Sei X eine Zufallsvariable. Für jedes ε > 0 gilt: Var[X] Pr[|X − E[X]| ≥ ε] ≤ ε2