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조합과 순열 [들어가기]
조합과 순열이란 무엇일까?


 경우의 수를 구하는 방법에는 다양한 방법이 있지만, 그 중에서 대표적인 방법은 조합과 순열의 개념을 이용하는 방법이다. 조합과 순열은 n개 중에서 r개를 선택하고, 적절하게 배열하는 방법을 간단한 수식으로 해결할 수 있는 방법을 제시한다. 조합과 순열에 대한 개념에 대해 알아보자.

 

 조합과 순열의 구체적인 정의에 들어가기에 앞서서, 조합과 순열의 관계에 대한 이해와 이와 관련된 개념을 어떻게 이애하면 좋은 지에 대해서 알아보자. 여기서는 간단하게 조합n개의 서로 다른 것에서 r개를 선택하는 방법의 수로, 순열n개의 서로 다른 것에서 r개로 배열하는 방법의 수로 정의하자.

 

 일반적으로 조합과 순열의 개념을 배울 때에, 순열 개념을 배우고 조합 개념을 배운다. 이것은 연산법에 있어서 순열이 조합에 비해서 간단하기 때문이다. 연산법이 간단한 것에서, 조합을 순열의 특수한 경우로 볼 수 있지 않을까라는 생각을 할 수 있는데, 구체적으로 순열에서 배열한 r개를 모두 같은 것으로 간주하면, 조합을 '같은 것이 있는 순열'의 일종으로 볼 수 있다. 수식으로 이 사실은

 

 

와 같이 표현할 수 있다.

 

 문제 풀이의 양상으로 본다면, 조합을 하고 순열을 하는 것이 적절하다. 즉, n개에서 r개를 일단 선택(조합)을 하고, 그것을 다시 배열(순열)을 하는 절차로 보는 것이다. 수식으로

 

 

와 같이 표현할 수 있다. 이와 같이, 순열은 조합을 전제한 생각으로 본다면, 문제 풀이를 할 때에는 일단 '선택'을 하고 그것을 '배열'한다고 생각하는 것이 보다 원활한 생각이 될 수 있다.

 

 조합과 순열과 관련된 개념은 비단 조합이나 순열 자체에 대한 개념뿐만 아니라, 그와 관련된 '원순열, 같은 것이 있는 순열, 중복순열, 중복조합' 등의 개념도 알아야 한다. 이러한 개념은 조합이나 순열 자체에서 전제된 다음과 같은 조건

 

 (가) n개의 서로 다른 것에서 뽑는다.

 (나) r개를 뽑는 과정에서 서로 다른 것을 뽑는다.

 

 을 확장한 경우에 해당한다. '원순열, 같은 것이 있는 순열'의 경우는 (가)의 조건을 '중복순열, 중복조합'의 경우는 (나)의 조건을 각각 확장한 경우이다.

 

 조합과 순열에 대한 구체적인 정의에 들어가기에 앞서, 두 개념의 관계와 이와 관련된 여러 개념을 알아보았다.

 

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케일리-해밀턴의 정리 Cayley-Hamilton theorem

케일리-해밀턴의 정리란 무엇일까?


 일반적으로 높은 차수의 행렬을 낮은 차수의 행렬로 만들거나, 주어진 조건에 만족하는 행렬이 존재하는지, 존재한다면 어떤 행렬이 존재하는지를 알아볼 때, 케일리-해밀턴의 정리가 이용된다. 이런 측면에서, 이차 정사각행렬에 대한 케일리-해밀턴의 정리는 요긴하게 사용되지만, 그 역이 성립하지 않는다는 사실을 유념하지 않는다면, 오히려 알아보고자 하는 행렬에 대해 오해를 할 수 있다. 그렇다면 케일리-해민턴의 정리에 대해 알아보자.


 이차정사각행렬에 대한 케일리-해밀턴의 정리다음과 같은 임의의 이차 정사각행렬

에 대해서, 다음과 같은 행렬 A에 대한 식

이 성립한다는 정리이다.


 이에 대한 증명은 다음과 같이 할 수 있다. 


 [1] 케일리-해밀턴의 정리를 증명하시오.


 (증명) 증명하고자 하는 식의 각 항은

, 

와 같이 표현할 수 있다. 이 사실을 주어진 식에 넣어 다음과 같이 정리하면,

이 성립하여 증명하고자 하는 케일리-해밀턴의 정리가 증명이 된다.


 케일리-해밀턴의 정리는 역이 성립하지 않는다. 케일리-해밀턴의 정리의 역은 어떤 이차 정사각행렬

에 대해서, 다음과 같은 행렬 A에 대한 식 (가)

을 성립한다고 해서, 다음의 값

이 식 (가)의 A항의 계수와 단위행렬의 계수와 반드시 일치하는 것은 아니라는 것이다.


 이 역이 성립하지 않는다는 것은 식 (가)를 만족하는 행렬 A가 

,  

와 같이, 두 가지 형태가 가능하다는 것이다. 즉, 당초 예상했던 행렬뿐만 아니라, 단위행렬 E의 실수배의 형태도 나타날 수 있다는 것이다.


 그렇다면 행렬 A에 대한 식 (가)를 만족하는 행렬은 위 두 형태뿐이라는 것은 다음과 같이 증명할 수 있다.


[2]  다음과 같은 식

을 만족하는 행렬의 형태를 모두 구하시오.


 (풀이) (가) 식의 각 계수를 어떤 실수 p, q로 둔다면,

와 같이 둘 수 있다. 이 식으로 (가) 식을 표현하면,

와 같다. 구하고자 하는 A는 주어진 p와 q에 대해서 만족하는 (a, b, c, d)의 순서쌍에 의해 결정되고, 다음과 같이 두 가지 경우가 있다.


 (1) p=-(a+d), q=(ad-bc)인 경우이다. 이 때에는

와 같이, 케일리-해밀턴의 정리에서 예상할 수 있는 결과가 나타난다.


 (2) b=c=0, a=d인 경우이다. 이 때에는

와 같이, 단위행렬의 실수배의 형태의 결과가 나타난다. 이 때, a는 

을 만족한다.


 이와 같이, 주어진 식을 만족하는 행렬의 형태를 모두 구하였다. 


 그렇다면 이차정사각행렬에 대한 케일리-해밀턴의 정리는 이차정사각행렬을 이해하는 데에 요긴하게 쓰일 수 있다. 케일리-해밀턴의 정리를 이차정사각행렬의 성질을 이해하는 데에 어떤 방식으로 활용되는지 알아보자. (다음에 언급되는 행렬은 모두 이차정사각행렬이다.)


 임의의 행렬 A에 대해서

이 성립한다는 사실이다. 이것은 케일리-해밀턴의 정리의 그 자체로, 주어진 행렬 A를 포함하는 식을 만들 수 있다는 것을 의미한다.


 A의 높은 차수의 형태를 포함하는 식에서, 높은 차수의 A의 차수를 낮출 수 있다. 이것은 케일리-해밀턴의 정리로부터

이 성립한다는 것으로부터 알 수 있기 때문이다. 한편, 이 사실은 아무리 높은 차수의 행렬이라도, 차수가 1인 형태로 산술적으로는 고칠 수 있다는 것을 의미한다.


 한 종류의 이차정사각행렬로 이루어져 있으며, 그 이차정사각행렬의 최고 차수가 2인 경우, 그 식을 만족하는 이차정사각행렬을 무수히 만들 수 있다. 이것은 케일리-해밀턴의 정리를 반대로 이용한 것이다. 즉, 다음과 같은 식

을 성립하는 행렬 A는 무수히 많다는 것이다.


 다만, 케일리-해밀턴의 정리를 반대로 적용한 것이기 때문에 케일리-해밀턴의 정리로 예상할 수 있는 형태와 단위 행렬의 실수배의 형태가 모두 나타날 수 있다는 사실을 염두해 두어야 한다. 또, 성립하는 행렬 A가 무수히 많다는 것은, 행렬 A의 성분의 수의 범위가 '복소수 범위 이상'이라는 전제가 있을 때 성립한다. 즉, '실수 범위 이내'에서는 성립하는 행렬 A의 수가 한정이 되거나, 심지어 존재하지 않을 수 있다.


 특히, 단위 행렬의 실수배의 형태의 경우는 다음과 같이 a에 관한 식

을 만족하는 경우이다. 그렇기 때문에, 위 식이 a에 관한 실근을 가지지 않는다면, '실수 범위 이내'에서는 성립하는 '단위 행렬의 실수배'의 형태가 존재하지 않는다.


 이와 같이, 케일리-해밀턴의 정리를 이용해서 주어진 식을 만족하는 행렬을 찾는 것은 이차정사각행렬을 이해하는 데에 도움이 된다. 주어진 식을 만족하는 행렬의 존재성을 알려줄 뿐만 아니라, 그에 대한 구체적인 반례도 제시해주기 때문이다. 특히, 수의 범위에 따른 존재성을 명확하게 이해한다면, 케일리-해밀턴 정리를 보다 요긴하게 활용할 수 있다. 예컨대, 행렬의 성분이 실수 범위로 한정이 된다면, 주어진 조건을 만족하는 행렬이 존재하지 않는다는 것을 보일 때, 이 원리를 이용할 수 있다.


 케일리-해밀턴 정리의 식에서 단위행렬 E의 계수가 행렬식(determinant)라는 점에서 이끌어 낼 수 있는 성질이 있다. 먼저, 행렬 A가 단위행렬의 실수배의 형태가 아니며,

와 같은 형태로 정리가 된다면, 행렬 A는 역행렬을 가지지 않는다. 이 명제는 케일리-해밀턴의 정리에서 단위행렬 E의 계수가 0이라는 사실로부터도 알 수 있으며, 귀류법으로도 다음과 같이 설명이 가능하다.


 [3] 단위행렬의 실수배의 형태가 아닌 어떤 행렬 A가

를 만족하면, 행렬 A는 역행렬을 가지지 않는다.


 (증명) 귀류법에 의해 증명하자. 행렬 A가 역행렬을 가진다고 가정하면, A+kE=O가 되어서, A가 단위행렬의 실수배의 형태가 되어서 모순이 된다. 그러므로 행렬 A는 역행렬을 가지지 않는다. 


 한편, 어떤 행렬 A가 역행렬을 가지지 않는다면,

와 같이 정리할 수 있다. 이는 케일리-해밀턴의 정리를 직접 적용한 경우이다.


 이로써, 케일리-해밀턴의 정리가 무엇이며, 어떻게 증명할 수 있는지 알아보았다. 특히, 그 역이 성립하지 않는 이유에 대해서도 알아보았다. 케일리-해밀턴의 정리 그 자체와 그것을 증명하는 과정에서 이끌어낼 수 있는 여러 가지 성질을 통해, 케일리-해밀턴의 정리를 어떻게 활용할 수 있는지에 대해서도 알아보았다.


[참고] 수학사랑 - '수학백과'  http://www.mathlove.kr/shop/mathlove/index.php
 * 케일리-해밀턴 정리의 증명 과정에 대해 참고하였습니다. 또, 
'캐일리-해밀턴', '케일리-해밀턴', '캐일리-헤밀턴', '케일리-헤밀턴'
와 같이, 여러 가지 표기법이 있지만, '수학백과'에 따라서 '케일리-해밀턴의 정리'로 정리하였습니다.



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호의 정의 arc, 현의 정의 chord

호와 현은 무엇일까?

 원의 정의를 알아보고 나서, 원의 성질을 알아보기에 앞서 원을 구성하는 현과 호에 대해 알아볼 필요가 있다. 현과 호의 개념을 알아보자.

 현과 호의 정의를 알아보기에 앞서, 원주의 개념을 알 필요가 있다. 원주(원둘레, circumference)원의 둘레를 말하고,


 와 같다. 원주의 길이를 살펴보면, 다음과 같은 무리수


 가 있다. 이 무리수는 지름(2r)과 원주(l)사이의 비율을 나타내기 때문에 원주율이라고 한다.


 

  호(arc)원주 위의 임의의 두 점 A, B가 있을 때, 점 A와 점 B를 기준으로 원주의 일부를 말한다. 두 점을 기준으로 원주의 일부는 두 가지가 나타나고 모두 호가 될 수 있지만, 보통 호를 지칭하면 짧은 부분을 말한다. 다만, 나타나는 두 원주를 모두 지칭할 때는 긴 호를 우호, 짧은 호를 열호라고 말한다. 호의 길이는




 와 같다. 


  현(chord)은 원주 위의 임의의 두 점 A와  B가 있을 때, 선분 AB를 말한다. 현의 길이는



 와 같다.


 현과 활은 활꼴을 이루는데, 여기서 활꼴(segment (of a circle))이란 원주 위의 서로 다른 두 점이 만드는 호와 현으로 이루어진 도형을 말한다.



 위와 같이, 원주 위의 두 점을 고르면 활꼴이 두 개 만들어진다. 활꼴이라는 이름에서 알 수 있듯이, 위의 작은 '활꼴[弓形]'(그림에서 '활꼴B')의 모양이 활과 닮았다. 활꼴뿐만 아니라, 활꼴을 이루는 호는 '활[弧]', 현은 '활사위[弦]'이라는 뜻으로 활의 일부에서 그 이름이 유래되었다.


 한편, 호의 길이는 호를 이루는 두 점과 중심이 이루는 중심각에 비례하는 관계지만, 현은 비례관계가 성립하지 않는다. 이는 호와 달리 현의 경우 그 길이를 이루는 공식에서 sine값으로 표현된다는 것으로 그 이유를 알 수 있다.


 이와 같이, 호와 현의 개념과 그 길이를 구하는 방법을 알았다. 이를 위해서, 원주와 원주율, 그리고 활꼴의 개념 역시 살펴보았다. 이 과정에서, 호, 현과 활꼴의 이름이 활에서 유래되었음을 알 수 있었다. 나아가, 호는 중심각과 비례관계가 성립하지만, 현은 그렇지 않다는 것도 알아보았다.

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원의 정의

원이란 무엇인가?

 우리가 처음 도형을 배울 때, 모양을 가지고 막연하게 세모, 네모, 동그라미 등을 배우게 된다. 그런데 수학은 이른바 '정의의 학문'이기 때문에, 원을 막연하게 '동그란' 도형으로 파악하는 것은 적절하지 않다. 만약 그렇게 원을 이해한다면, 원과 관련된 여러 가지 성질을 탐구하는 데에 있어서 상당히 어려움이 뒤따르기 때문이다. 그렇다면 원의 정의에 대해 알아보자.

 이란 평면 위의 어떤 점에서 일정한 거리에 있는 점들의 자취를 말한다. 원의 정의를 수식으로 표현하면,


 와 같다. 이 식은 xy평면에서 원점 (0, 0)으로부터 일정한 거리 r만큼 떨어진 점들의 자취를 표현한 원의 방정식이다.

 원의 정의의 의미를 자세히 알아보자. 먼저, 원은 평면에서 정의되는 도형이다. 평면이라는 조건이 아니라면 공간상에서 구 역시 어떤 점에서 일정한 거리에 있는 점의 집합이 되어 성립하게 된다.

 다음으로, 중심이과 반지름이 있어야 한다. 정의를 보면 '어떤 점에서'라는 것이 있는데, 이 점은 원이 정의되기 위해서는 반드시 필요한 원의 중심이다. 한편, '일정한 거리에 있는'이라는 것이 있는데, 이 거리는 원이 정의되기 위해서는 반드시 필요한 원의 반지름에 해당한다.

r=1인 경우, 원의 중심과 반지름


 한편, 원 위의 임의의 두 점을 이은 선분이라고 한다. 어떤 원의 현 중에서 가장 긴 경우중심을 지나는 경우이다. 이 현을 지름이라고 하는데, 지름의 길이는 반지름의 길이의 2배이다.


r=1인 경우, 원의 현과 지름


 끝으로, 원은 자취라는 점이다. 여기서 자취어떤 일정한 성질을 만족하는 점들의 집합으로 이루어진 도형을 말한다. 자취라는 것이 '점들의 집합'이므로 원을 일종의 일정한 조건을 만족하는 점들의 집합으로 보아, 원을 xy평면에서



 와 같이 집합의 표현을 사용하여 표현할 수도 있다.


 이와 같이, 원의 정의와 관련된 내용을 알아보았다. 원을 정의하는 데에 필요한 원의 중심과 반지름을 알아보면서, 현과 가장 길고, 중심을 지나는 현인 지름, 그리고 그 지름과 반지름의 관계에 대해서 알아보았다. 더불어, 자취의 개념도 함께 알아보았다.

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자연수와 실수의 Cardinality

실수는 왜 자연수보다 많을까?

 어릴 적, '자연수는 몇 개일까?'라는 의문을 가지고 노트에 1부터 차례대로 수를 적은 적이 있다. 1부터 시작하여 1000 정도 적은 다음에 더 이상 숫자를 쓰는 것이 그다지 의미가 없어 보여서, 제 풀에 지쳐서 그만 쓴 적이 있다. 그런 경험을 통해서 숫자는 상당히 많다는 생각이 들었다. 그렇다면 '상당히 많은' 자연수의 개수나 실수의 개수를 어떻게 비교할 수가 있을까?

 자연수의 개수나 실수의 개수를 비교하기에 앞서, 그 개수가 상당히 많다는 사실부터 알아볼 필요가 있다. 사실 이 질문은 어린 아이가 '가장 큰 숫자가 무엇인가요?'라든지, '숫자는 몇 개나 있어요?'라는 질문을 할 때 어떻게 답변할지를 떠올리면 쉽게 해결할 수 있는 문제이다.

 [1] 자연수의 개수가 무수히 많음을 증명하시오.
 (증명) 귀류법에 의해 증명하자. 자연수의 개수가 유한하다고 가정하자. 그렇다면 자연수는 정렬할 수 있기 때문에, 그 중 가장 큰 자연수 N이 존재할 것이다. N이 존재한다면 (N+1)를 상정할 수 있는데, (N+1)이 존재한다는 것은 가정으로 부터 이끌어 낸 '가장 큰 자연수 N'이라는 사실에 위배된다. 그렇기 때문에 자연수의 개수가 유한하다는 가정은 모순이다. 이로써, 자연수의 개수가 무수히 많음이 증명이 되었다.

 자연수의 개수가 많다는 증명을 통해서, 이와 같은 방식으로 정수, 유리수, 실수도 무수히 많다는 사실을 증명할 수 있다. 그렇다면 자연수나 실수가 무수히 많다면, 이들 사이의 개수를 어떻게 비교할 수 있을까? 이와 관련해서 다음과 같은 이야기를 살펴보면서 생각해보자.

 A : 친구야. 내가 어젯밤에 어떤 세상의 주택공사의 공무원이 되는 꿈을 꾸었어. 그런데 꿈 속에서 나는 상당히 많은 수의 사람들을, 상당히 많은 수의 집에 배정하는 상황이 주어졌단 말이지.
  B : 그래? 이 세상에서는 일을 잘 못하는데, 꿈 속에서는 잘 해결했니?
 A : 음 ... 정말 악몽 같았어. 집의 주소가 정수로 구성이 되어 있었고, 사람들의 주민번호가 실수로 구성이 되어 있었지. 꿈 속에서 사람들에게 물어보니, 같은 주소를 가지는 집이나 같은 주민번호를 가지는 사람은 없다는 거야. 그래서 거기서 착안해서 가장 작은 사람부터 차례로 주소의 숫자가 작은 집에 배정을 했어. 그런데 집이 모자란다는 거야. 서로 중복되지도 않았는데. 제대로 배정받지 못한 사람들이 내가 다니는 주택공사 앞에서 시위를 하는데, 정말 그런 악몽은 따로 없었지.
 B : 에이. 그렇다면 애초에 집이 사람의 수보다 적었기 때문이겠지.
 A : 아, 그런가? 그래도 집도 사람도 무수히 많아 보였는데.
 
 위 이야기에서 알 수 있듯이, 아무리 집이 무수히 많다고 하더라도, 사람이 훨씬 더 많을 수 있다. 그런데 '훨씬 더'라는 것을 어떻게 알 수 있을까? 위 사례에서 알 수 있듯이, A와 B가 어느 쪽이 많은지 비교하고 싶다면, A의 각 요소를 B의 각 요소로 대응해보는 시도를 해보는 것이다. 만약 서로 대응할 수 있다면 두 대상은 같은 개수 만큼 존재한다는 것이다. 만약 대응하지 못한다면, 둘 중 하나가 더 많고, 나머지 하나가 더 적다는 것을 의미한다.

 그렇다면 자연수와 실수가 어느 쪽이 많은지는 어떻게 비교할 수 있을까? 앞서 살펴본 이야기와 같이, 짝을 지어본다면 쉽게 해결할 수 있다.

 [2] 자연수와 실수의 개수를 비교하시오.
 (증명) 귀류법에 의해 증명하자. 자연수와 실수가 같은 개수만큼 있다면, 모든 자연수를 나열하기에 충분히 큰 종이에 모든 자연수를 나열하고, 그 옆에 모든 실수를 나열할 수 있을 것이다. 그러한 종이에 다음과 같이 자연수와 실수를 모두 나열할 수 있다고 가정하자.

1 : 0.4142135623730950488016887242097
2 : 0.7320508075688772935274463415059
3 : 0.2360679774997896964091736687313
4 : 0.7182818284590452353602874713527
5 : 0.1415926535897932384626433832795
:

 위와 같이, 나열한 상황에서 다음과 같은 성질을 가지는 실수를 생각해보자.

새로 만들어진 실수는 '소숫점 아래 n번째 자리 숫자''n번째 실수의 소숫점 아래 n번째 자리 숫자'와 다르다.

 이를 테면, 앞서 제시한 예에 적용해서 나오는 실수는 다음과 같다.

1 : 0.4142135623730950488016887242097
2 : 0.7320508075688772935274463415059
3 : 0.2360679774997896964091736687313
4 : 0.7182818284590452353602874713527
5 : 0.1415926535897932384626433832795
* : 0.54730**************************
:

 새로 만들어진 실수의 '소숫점 아래 1번째 자리 숫자''1번째 실수의 소숫점 아래 1번째 자리 숫자'인 4와 다르게 하기 위해 5가 되었고, '소숫점 아래 2번째 자리 숫자''2번째 실수와 소숫점 아래 2번째 자리 숫자'인 3과 다르게 하기 위해 4로 설정하였다. 같은 방식으로 '소숫점 아래 k번째 자리 숫자''k번째 실수의 소숫점 아래 k번째 숫자'와 다르게 하였다. (위 표에서 '*'가 새로 설정한 실수이다.) 이 실수는 위의 표에 나오는 모든 숫자와 소숫점 아래 숫자 중 적어도 하나 다르므로, 위의 목록에 있는 어떤 수와 다른 수이다.

 그렇다면 기존의 표에 있던 수가 아닌 새로운 수가 있다는 사실모든 자연수를 나열하고, 그 옆에 모든 실수를 나열할 수 있다는 가정에 모순이 된다. 즉, 자연수와 실수를 대응하려는 시도를 하면, 대응할 수 없다는 결론을 얻을 수 있다. 또, 대응할 수 없는 이유가 자연수에 실수를 대응할 수 없는 것이므로 자연수보다 실수가 많다는 사실이 증명이 된다.

 자연수의 개수가 실수가 많다는 사실이 증명이 되었다. 이로써, 수가 무수히 많다는 사실, 무수히 많은 것의 개수를 비교할 수 있는 방법, 자연수보다 실수가 많다는 사실을 알 수 있다.


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이산수학의 정의 Discrete mathematics

이산수학이란 무엇인가?

 '이산수학이란 무엇인가요?'라는 질문에 대답하기는 쉽기도 하고, 어렵기도 하다. 대답하기 쉽다면 그저 '이산수학이란 수학에서 이산적인 주제를 다루는 것이야'라고 대답하기 때문에 쉬울 것이다. 이 대답이 틀린 것은 아니지만 '이산적인 주제'가 대단히 모호한 표현이기 때문에 질문에 대한 적절한 답변이 되기 어렵다. 이는 '이산적인 주제'에 대한 구체적인 설명이 뒷받침 될 때, 비로소 질문에 대한 답변이 될 수 있음을 알 수 있다. 그렇다면 '이산적인 주제'에 대해 구체적으로 알아보자.

 이산수학이산적인 수학 체계를 연구하는 수학 분야이다. 미적분학과 같은 경우에는 '미분과 적분'이라는 핵심적인 주제가 있기 때문에, 그 학문의 성격을 명확하게 이해할 수 있다. 하지만 이산수학의 경우에는 핵심적인 주제는 없고, '이산적인 성격'을 가지는 다양한 주제를 이산수학의 범주 안에 두기 때문에 그 성격을 명확하게 이해하기는 쉽지가 않다.

 이산수학의 정의가 모호한 것은 이산수학이 현대 컴퓨터의 개발과 관련되어 있기 때문이다. 미적분학의 경우에는 미분법과 적분법의 발견으로 말미암아 그와 관련된 이론을 집대성한 것인 반면, 이산수학의 경우에는 컴퓨터의 개발과 함께, 그와 관련된 여러 수학 개념을 집대성한 것이다. 그렇기 때문에 이산적인 성격을 띠는 전산학의 기초 이론을 이해하는 데에 필요한 여러 가지 수학 이론은 모두 이산수학에서 탐구하는 주제가 될 수 있는 것이다.

 이산수학에서 다루는 대표적인 주제에는 어떤 것이 있을까? 먼저, 정보과학(Theoretical computer science, TCS)이 있다. 이 분야는 컴퓨터 개발에 이용되는 일반적인 전산학과 수학의 이론을 연구하는 분야이다. 정보과학과 더불어 정보이론(Information theory)이라는 분야도 있다. 이 분야에서는 일상적으로 주고 받는 문자매체부터 시작하여, 생명체가 유전정보를 전달하는 유전자까지 여러 분야의 정보를 어떻게 전달하는지를 연구하는 분야이다.

 이산수학은 일반적인 수학에서 이용하는 여러 가지 이론 역시 다룬다. 논리구조가 일관성이 있으며, 타당하며, 완벽한지를 연구하는 논리학(Logic), 집합과 관련된 다양한 성질을 연구하는 집합론(Set theory), 조합수를 이용해서 수를 세는 방법을 이용해서 연구하는 조합론(Combinatorics), 그래프와 관련된 다양한 성질을 연구하는 그래프 이론(Graph theory), 표본공간에서 특정 사건이 일어나는 확률을 연구하는 확률론(Probability), 정수와 관련된 성질을 연구하는 정수론(Number Theory)와 같은 것인 이산수학에서 다루는 주제가 된다. 그 외에도 대수학, 기하학, 위상수학의 일부분야가 이산수학의 연구분야가 될 수 있다. 예컨대, 대수학의 논리단자(Logic gate)를 구성하는 데에 필요한 불대수(boolean algebra)는 이산수학의 연구분야가 될 수 있다.

 나아가 최근에는 수학뿐만 아니라, 경영학이나 경제학에서도 중요하게 다루어지는 게임이론(Game theory), 결정이론(Decision theory), 효용이론(Utility theory)과 사회결정이론(Social choice theory) 등도 이산수학의 한 분야가 될 수 있다. 주어진 문제 상황을 해결하는 최적에 가까운 해결 방안을 제시하기 위해서 알고리즘을 구성하게 되는데, 그 알고리즘을 분석하는 과정에서 이산적인 수학 체계가 이용이 된다. 또, 이러한 분야의 연구 결과는 인공지능(Artificial Intelligence)를 개발하는 데에도 활용될 수 있다.

 이와 같이, 이산수학은 현대 전산학의 기초적인 이론을 이해하기 위해 구성된 수학 분야이기 때문에, 핵심적인 연구분야를 명확하게 말하기가 어렵지만, 오히려 그러한 특성 덕분에 광범위한 주제를 유기적으로 다루어서 현대 전산학자가 직면하는 여러가지 문제를 해결하는 데에 큰 도움을 준다.

 * 이 글은 영문판 Wiki Pedia의 'Discrete mathematics' 항목의 내용을 참고해서 작성된 내용입니다. 다음은 참고한 원문을 번역한 것입니다. (주석은 원문을 직접 확인해 주십시오.)

 이산수학은 기본적으로 연속적인 수학 체계보다 이산적인 수학 체계를 연구하는 수학 분야이다. 실수가 '매끄럽게' 바뀌는 속성을 가진 데에 비해서 이산 수학에서 다루는 정수, 그래프, 논리 표현과 같은 연구 주제는 매끄럽게 변하지 않고 이산적으로, 즉 서로 떨어진 값을 가진다. 그러므로 이산수학에는 미적분학이나 수리 분석과 같은 '연속적인 수학'의 주제는 다루지 않는다. 이산적인 대상은 보통 정수를 이용하여 열거할 수 있다. 이산수학은 가산집합(자연수 집합의 부분집합과 같은 밀도(cardinality)를 가지는 집합. 유리수 집합은 해당되지만, 실수 집합은 해당되지 않는다.)을 다루는 수학의 한 분야가 특화 된 것이라고 보는 것이 더 공식적인 견해이다. 하지만 이산수학에 대해 정확하면서도 보편적으로 받아들여지는 정의는 존재하지 않는다. 사실상 이산수학은 무엇을 연구하는지 보다는 무엇을 연구하지 않는지(연속성과 관련된 다양한 수량과 연관된 개념)를 통해서 더 잘 표현될 수 있는 것이다.


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경우의 수 number of cases

경우의 수는 왜 구하는가?

 우리는 경우의 수를 구하는 다양한 방법을 배운다. 그렇다면 왜 우리는 경우의 수를 배우는 것일까? 그 이유는 산업시대 이전의 농경시대 때에도 여러가지 경우의 수를 구하는 과정을 상정해 볼 수 있다. 이를 테면, 다음과 같은 가상의 원시 농경 사회의 풍경을 살펴보자.

 일반인 A씨는 나무에서 열매를 따서 보관을 하였다. 하나하나 세면서 n개의 열매를 구했다는 것을 알게 되었다.[각주:1] 일반인 A씨는 자신의 마을에 사는 m명의 사람이 자신과 똑같이 n개의 열매를 구해서 마을 전체적으로 nm개의 열매를 구했다는 것도 알게 되었다.[각주:2] 일반인 A씨가 사는 마을의 족장은 이번에 구한 열매를 보관할 사람을 p명의 일반인 중에서 k명을 뽑아야 겠다고 생각하였다.[각주:3] 그런데 생각을 해보니, 유사시에 빠른 의사 결정을 하기 위해서는 열매를 보관하는 k명에 서로 다른 지위를 부여해야겠다는 생각도 들었다.[각주:4] 한편, k명을 뽑는 것은 좋지만 마을 사람들의 의견을 반영하기 위해서 p명의 일반인이 공객적으로 k명 중 자신의 믿음이 가는 사람을 지지해서 뽑기로 하였다.[각주:5] 그런데 k명을 뽑는 것도 좋지만 공개적인 지지를 꺼리는 사람을 위해서 무기명으로 k명 중 자신이 믿음이 가는 사람을 뽑는 선거를 실시하기로 했다.[각주:6]

 위 사례에서 알 수 있듯이, 우리는 일상생활에서 많은 의사 결정을 내리기 위해 은연중에 경우의 수를 다양한 방법(합의 법칙, 곱의 법칙, 조합, 순열 등)을 실생활에 적용하고 있음을 알 수 있다. (각 경우의 수를 구하는 방법은 각주를 통해 밝혀 두었다.)

 이러한 사례는 비단 옛 농경사회 뿐만 아니라, 현대 사회에도 마찬가지로 적용할 수 있다. 이를 테면, 우리는 일상 생활에 일어나는 다양한 사건을 상태공간트리(State Space Tree)를 이용해서 정리를 하고, 예상되는 경우의 수를 구해본다. 여기서 상태공간트리초기 상태의 사건에서 시작하여, 어떤 상태 A에서 다른 어떤 상태 B로 갈 수 있다면, 상태 A를 나타내는 노드와 상태 B를 나타내는 노드가 이어져 있는 트리를 말한다. 예컨대, 동전을 2번 던지는 경우에 대한 상태공간트리의 예는 다음과 같다.

상태공간트리의 예




 위 그림에서 알 수 있듯이, 초기상태로부터 나타날 수 있는 경우를 위와 같은 나무 형태로 정리하여 트리로 정리할 수 있다. 동전을 2번 던지는 경우에는 규칙성이 있기 때문에 위와 같은 트리로 정리하지 않더라도 전체 경우의 수를 구할 수 있지만, 규칙성을 알 수 없는 경우에는 위와 같은 트리 형태로 정리하는 것도 한 가지 방법이 될 수 있다.


 경우의 수는 확률을 구하는 데에도 이용할 수 있다. 확률대개 전체 경우의 수에서 그 문제 상황에서 주시하고 있는 상황에 대한 경우의 수의 비로 구할 수 있다. 가령, 복권이 당첨되는 확률은 복권에서 나타날 수 있는 전체 경우의 수에서 구입한 복권의 수가 당첨될 수 있는 확률이 된다는 것이 이에 대한 대표적인 사례가 될 수 있다. 경우의 수를 통해 확률을 구하는 것을 통해, 실생활에서 접하는 다양한 의사 결정 상황에서 적절한 선택을 하는 데에 도움을 받을 수 있다.


 정보과학(전산학)에서는 경우의 수를 활용해서, 알고리즘의 시간 복잡도나 공간 복잡도를 계산하는 데에 경우의 수의 개념을 많이 사용한다. 어떤 알고리즘의 시간 복잡도공간 복잡도간단하게 말하면 그 알고리즘을 구현한 프로그램이 자료의 크기 n이 주어졌을 때, 어느 정도의 연산 횟수가 필요하며(시간 복잡도), 그 연산을 하는 데에 어느 정도의 공간 저장이 필요한지(공간 복잡도)를 알아본 지표이다. 시간 복잡도나 공간 복잡도를 통해서, 구현하고자 하는 알고리즘이 현실적으로 구현이 가능하며, 그것을 통해서 의미 있는 결과를 얻을 수 있는지 뿐만 아니라, 여러 알고리즘의 특성을 알아 볼 수도 있다. 이런 이유로 현대 컴퓨터 공학에서 알고리즘을 구현하는 데에 있어서 이러한 경우의 수를 구하는 것이 중요하다.


 이와 같이, 경우의 수는 시간을 넘어서서 우리 일상 생활에서 여러 결정을 내리는 데에 큰 도움을 준다는 것을 알 수 있다. 경우의 수 그 자체뿐만 아니라, 그것을 통해서 구할 수 있는 확률 역시 우리에게 적절한 의사 결정을 하는 데에 도움을 준다는 것도 알 수 있었다. 경우의 수를 구하는 일련의 과정은 알고리즘을 구현하는 과정에서 알고리즘의 구현 가능성을 알아보고, 정성적인 평가를 하는 데에 이용될 수 있다는 것도 알 수 있었다. 이를 통해, 경우의 수를 구하는 것과 보다 효율적으로 구하는 여러 가지 방법을 아는 것이 대단히 중요하다는 것을 알 수 있다.


  1. [합의 법칙] 열매를 따는 사건은 각각이 배반이고, 이들 n개의 사건에서 구한 열매의 수는 n개이다. [본문으로]
  2. [곱의 법칙] '열매를 n개 구한다'는 사건이 똑같이 m번 나타났다. [본문으로]
  3. [조합] p명 중에서 k명을 뽑는다. [본문으로]
  4. [순열] p명 중에서 k명을 뽑고, 각각의 순위를 정한다. [본문으로]
  5. [중복조합] k명에 대해서, p명이 공개적으로 지지한다. [본문으로]
  6. [중복조합] k명에 대해서, p명이 비공개적으로 지지한다. [본문으로]
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시행의 정의 trial, experiment

수학에서 '시행'이란 무슨 뜻일까?

 동전을 던지면, 앞면이 나오거나 뒷면이 나온다. 그렇다면 앞면이 나올 확률과 뒷면이 나올 확률은 어떻게 구할 수가 있을까? 앞면이 나오는 확률과 뒷면이 나올 확률이 같다는 사실과 동전을 던질 때, 앞면 또는 뒷면만 나온다는 사실이 전제가 된다면, 앞면이나 뒷면이 나올 확률은 각각 1/2이라는 결론을 얻을 수 있다. 하지만 그러한 전제가 없다면, 직접 동전을 던지는 행위를 충분히 많이 하고, 앞면이 나오는 횟수와 뒷면이 나오는 횟수를 기록하여야 한다. 그러한 기록을 토대로 어떤 순간에 동전을 던졌을 때, 앞면이 나올지 뒷면이 나올지 예상이 가능하다. 그렇다면 이와 같이, 직접 동전을 던지는 행위를 함으로써 확률을 구할 때, '던지는 행위'는 어떤 조건을 만족해야 할까?

  시행이란 (1) 같은 조건에서 여러 번 반복할 수 있고, (2) 그 결과가 우연에 의해 결정되는 관찰이나 실험을 말한다. 수학에서 시행은 어떤 사건이 일어나는 통계적 확률을 구할 때 활용한다. 통계적 확률은 시행한 횟수가 충분히 클 때, 의미가 있기 때문에 어떤 시행이 같은 조건에서 여러 번 반복할 수 없다면 그것은 적절한 시행이라고 보기 어렵다. 또, 시행의 결과가 우연이 아니라 어떤 원인에 의해 필연적으로 나타나거나, 어떤 요인에 의해 상당한 개연성을 가진다면 적절하지 않다. 만약 어떤 사건이 필연성이나 개연성이 존재한다면, 굳이 시행을 통해서 통계적 확률을 구하기보다, 그러한 필연성을 나타나게하는 원인이나 개연성을 가지도록하는 요인이 그 사건과 어떤 관계를 가지고 있는지를 추론을 하는 것이 바람직하기 때문이다.

 가령 동전을 던지는 실험은 시행이 될 수 있다. 같은 조건에서 여러 번 반복해서 시행할 수 있을 뿐만 아니라, 던진 행위로 나타나는 결과가 전적으로 우연에 의해 나타나는 것으로 간주할 수 있기 때문이다. 그렇기 때문에 동전을 던지는 행위를 충분히 많이한다면, 어떤 순간에 동전을 던질 때 앞면과 뒷면이 어떤 양상으로 나타나는지를 알 수 있다.

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