Projektowanie i Analiza Algorytmów

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Projektowanie i Analiza Algorytmów"

Transkrypt

1 POLITECHNIKA KRAKOWSKA - WIEiK KATEDRA AUTOMATYKI I TECHNIK INFORMACYJNYCH Projektowanie i Analiza Algorytmów Wykładowca: dr inż. Zbigniew Kokosiński

2 Wykład 1: Wprowadzenie do algorytmów i ich złożoności obliczeniowej Co to jest algorytm? Pochodzenie terminu Pierwsze znane algorytmy Klasyfikacja problemów Przykład algorytmu: WYBÓR MAKSIMUM Notacje asymptotyczne Złożoność czasowa i pamięciowa Klasyfikacja algorytmów Hierarchia złożoności Inne kryteria klasyfikacji algorytmów Obszary zastosowań algorytmiki

3 Co to jest algorytm? Pochodzenie terminu Algorytm jest to: - procedura obliczeniowa, która z danych wejściowych wytwarza dane wyjściowe (wynik algorytmu) - sposób rozwiązania konkretnego problemu obliczeniowego Algorytm (z łac. Algorismus) - nazwa pochodzi od nazwiska matematyka z IX w. n.e. (Abu Jafar Mohammed ibn Musa al-chowarizmi) - pierwsze znane algorytmy stworzyła cywilizacja babilońska (gliniane tabliczki z pismem klinowym)

4 Problemy niealgorytmiczne Klasyfikacja problemów - problem stopu (czy program komputerowy po wczytaniu danych zatrzyma się w skończonym czasie?) - problem pokrycia płaszczyzny identycznymi płytkami wielokątnymi w skończonym czasie - równania diofantyczne (znalezienie rozwiązania całkowitoliczbowego równania z całkowitymi współczynnikami, np. x^n+y^n=z^n)

5 Klasyfikacja problemów Problemy prawdopodobnie niealgorytmiczne problem Collatza (czy dla danej liczby całkowitej k poniższa procedura zatrzymuje się?)

6 Klasyfikacja problemów c.d. Problemy algorytmiczne - decyzyjne - optymalizacyjne Problem P jest problemem decyzyjnym, jeżeli jego rozwiązaniem dla danych wejściowych jest odpowiedź TAK lub NIE. Problem P jest problemem optymalizacyjnym, jeżeli jego rozwiązaniem dla danych wejściowych jest takie rozwiązanie dopuszczalne, które maksymalizuje (lub minimalizuje) pewną funkcję miary (np. kosztu).

7 Przykład 1: algorytm wyboru maksimum

8 Przykład 2: SelectionSort - algorytm sortowania przez wybór

9 Przykład 3: InsertionSort - algorytm sortowania przez wstawianie

10 Notacje asymptotyczne

11 Notacje asymptotyczne

12 Notacje asymptotyczne

13 Złożoność czasowa i pamięciowa programów komputerowych Złożoność czasowa : - czas obliczeń, liczba operacji - zależy od rozmiaru danych wejściowych n, implementacji i struktur danych - złożoność najgorszego i średniego przypadku Złożoność pamięciowa : - pamięć programu, pamięć danych - zależy od rozmiaru danych wejściowych n, budowy algorytmu, implementacji i struktur danych Kompromis pomiędzy pamięcią i czasem!

14 Złożoność czasowa algorytmów Funkcje podliniowe, wielomianowe, niewielomianowe

15 Złożoność czasowa algorytmów Porównanie czasów obliczeń algorytmu O(n^3) na superkomputerze Cray-1 i algorytmu O(n) na komputerze osobistym IBM PC/AT

16 Złożoność czasowa algorytmów

17 Złożoność czasowa algorytmów Porównanie algorytmów badania planarności grafu, czas obliczeń dla danych n i c, max rozmiar grafu w ustalonym czasie przetwarzania (1 min, 1 godz.)

18 Złożoność czasowa algorytmów Max rozmiar problemu n w funkcji 10-krotnego wzrostu szybkości procesora

19 Złożoność czasowa algorytmów Max rozmiar problemu s w funkcji t-krotnego wzrostu szybkości procesora

20 Klasyfikacja algorytmów inne kryteria - metoda konstrukcji algorytmu - struktura danych - obszar zastosowań - dokładność wyniku - liczba procesorów - determinizm

21 Klasyfikacja algorytmów - metoda konstrukcji

22 Klasyfikacja algorytmów : struktura danych

23 Klasyfikacja algorytmów : obszar zastosowań

24 Klasyfikacja algorytmów : dokładność

25 Klasyfikacja algorytmów : ilość procesorów

26 Klasyfikacja algorytmów : determinizm

27 Obszary zastosowań algorytmów

28 Obszary zastosowań algorytmów

29 Obszary zastosowań algorytmów

30 Źródła rysunków i tablic: 1. Aho A., Hopcroft J.E., Ullman J.D. : Projektowanie i analiza algorytmów komputerowych, PWN Cormen T.H., Leiserson C.E., Rievest R.L. : Wprowadzenie do algorytmów, WNT Kubale M. : Introduction to computational complexity and algorithmic graph coloring, GTN Kubale M. : Łagodne wprowadzenie do analizy algorytmów, WPG Sedgewick R. : Algorithms in C, Addison-Wesley 1990

Wprowadzenie do złożoności obliczeniowej

Wprowadzenie do złożoności obliczeniowej problemów Katedra Informatyki Politechniki Świętokrzyskiej Kielce, 16 stycznia 2007 problemów Plan wykładu 1 2 algorytmów 3 4 5 6 problemów problemów Plan wykładu 1 2 algorytmów 3 4 5 6 problemów problemów

Bardziej szczegółowo

Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki. Karta przedmiotu. obowiązuje w roku akademickim 2012/2013. Projektowanie i analiza algorytmów

Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki. Karta przedmiotu. obowiązuje w roku akademickim 2012/2013. Projektowanie i analiza algorytmów Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki Karta przedmiotu Wydział Inżynierii Elektrycznej i Komputerowej obowiązuje w roku akademickim 01/013 Kierunek studiów: Elektrotechnika Forma studiów: Niestacjonarne

Bardziej szczegółowo

Metody Programowania

Metody Programowania POLITECHNIKA KRAKOWSKA - WIEiK KATEDRA AUTOMATYKI i TECHNIK INFORMACYJNYCH Metody Programowania www.pk.edu.pl/~zk/mp_hp.html Wykładowca: dr inż. Zbigniew Kokosiński zk@pk.edu.pl Wykład 8: Wyszukiwanie

Bardziej szczegółowo

KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA

KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA I. Informacje ogólne 1 Nazwa modułu kształcenia Algorytmy i struktury danych 2 Nazwa jednostki prowadzącej moduł Instytut Informatyki, Zakład Informatyki Stosowanej 3 Kod modułu

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych.

Algorytmy i struktury danych. Kod przedmiotu: ASD Rodzaj przedmiotu: Wydział: Informatyki Kierunek: Informatyka Specjalność (specjalizacja): - Algorytmy i struktury danych. kierunkowy ; obowiązkowy Poziom studiów: pierwszego stopnia

Bardziej szczegółowo

PROBLEMY NIEROZSTRZYGALNE

PROBLEMY NIEROZSTRZYGALNE PROBLEMY NIEROZSTRZYGALNE Zestaw 1: T Przykład - problem domina T Czy podanym zestawem kafelków można pokryć dowolny płaski obszar zachowując odpowiedniość kolorów na styku kafelków? (dysponujemy nieograniczoną

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych

Algorytmy i struktury danych POLITECHNIKA KRAKOWSKA - WIEiK KATEDRA AUTOMATYKI i TECHNIK INFORMACYJNYCH Algorytmy i struktury danych www.pk.edu.pl/~zk/aisd_hp.html Wykładowca: dr inż. Zbigniew Kokosiński zk@pk.edu.pl Wykład 5: Algorytmy

Bardziej szczegółowo

Wstęp do informatyki. Maszyna RAM. Schemat logiczny komputera. Maszyna RAM. RAM: szczegóły. Realizacja algorytmu przez komputer

Wstęp do informatyki. Maszyna RAM. Schemat logiczny komputera. Maszyna RAM. RAM: szczegóły. Realizacja algorytmu przez komputer Realizacja algorytmu przez komputer Wstęp do informatyki Wykład UniwersytetWrocławski 0 Tydzień temu: opis algorytmu w języku zrozumiałym dla człowieka: schemat blokowy, pseudokod. Dziś: schemat logiczny

Bardziej szczegółowo

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć Nazwa modułu: Formalne podstawy informatyki Rok akademicki: 2013/2014 Kod: EIB-1-220-s Punkty ECTS: 2 Wydział: Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Kierunek: Inżynieria Biomedyczna

Bardziej szczegółowo

Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2015/2016. Forma studiów: Stacjonarne Kod kierunku: 11.

Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2015/2016. Forma studiów: Stacjonarne Kod kierunku: 11. Państwowa Wyższa Szko la Zawodowa w Nowym Sa czu Karta przedmiotu Instytut Techniczny obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 201/2016 Kierunek studiów: Informatyka Profil: Ogólnoakademicki

Bardziej szczegółowo

przedmiot kierunkowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES) obowiązkowy (obowiązkowy / nieobowiązkowy) polski semestr I

przedmiot kierunkowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES) obowiązkowy (obowiązkowy / nieobowiązkowy) polski semestr I Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/1013

Bardziej szczegółowo

Analiza i projektowanie oprogramowania. Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32

Analiza i projektowanie oprogramowania. Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32 Analiza i projektowanie oprogramowania Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32 Analiza i projektowanie oprogramowania 2/32 Cel analizy Celem fazy określania wymagań jest udzielenie odpowiedzi na pytanie:

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane algorytmy. Wojciech Horzelski

Zaawansowane algorytmy. Wojciech Horzelski Zaawansowane algorytmy Wojciech Horzelski 1 Organizacja Wykład: poniedziałek 8 15-10 Aula Ćwiczenia: Każdy student musi realizować projekty (treść podawana na wykładzie) : Ilość projektów : 5-7 Na realizację

Bardziej szczegółowo

K.Pieńkosz Badania Operacyjne Wprowadzenie 1. Badania Operacyjne. dr inż. Krzysztof Pieńkosz

K.Pieńkosz Badania Operacyjne Wprowadzenie 1. Badania Operacyjne. dr inż. Krzysztof Pieńkosz K.Pieńkosz Wprowadzenie 1 dr inż. Krzysztof Pieńkosz Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej Politechniki Warszawskiej pok. 560 A tel.: 234-78-64 e-mail: K.Pienkosz@ia.pw.edu.pl K.Pieńkosz Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

ID2ZSD2 Złożone struktury danych Advanced data structures. Informatyka II stopień ogólnoakademicki stacjonarne

ID2ZSD2 Złożone struktury danych Advanced data structures. Informatyka II stopień ogólnoakademicki stacjonarne Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013

Bardziej szczegółowo

Algorytm. Krótka historia algorytmów

Algorytm. Krótka historia algorytmów Algorytm znaczenie cybernetyczne Jest to dokładny przepis wykonania w określonym porządku skończonej liczby operacji, pozwalający na rozwiązanie zbliżonych do siebie klas problemów. znaczenie matematyczne

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy w ramach treści wspólnych z kierunkiem Matematyka, moduł kierunku obowiązkowy PODSTAWY INFORMATYKI Fundamentals of computer science

Bardziej szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Struktury danych i algorytmy. 2. KIERUNEK: Matematyka. 3. POZIOM STUDIÓW: I stopnia

KARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Struktury danych i algorytmy. 2. KIERUNEK: Matematyka. 3. POZIOM STUDIÓW: I stopnia KARTA PRZEDMIOTU 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Struktury danych i algorytmy 2. KIERUNEK: Matematyka 3. POZIOM STUDIÓW: I stopnia 4. ROK/ SEMESTR STUDIÓW: III/5 5. LICZBA PUNKTÓW ECTS: 6 6. LICZBA GODZIN: 30 wykład

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH

ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH wykład 1 wprowadzenie, struktury sterujace, projektowanie algorytmów dr hab. inż. Andrzej Obuchowicz, prof. UZ Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych UZ p. 425 A2 tel.

Bardziej szczegółowo

KARTA KURSU. Kod Punktacja ECTS* 2

KARTA KURSU. Kod Punktacja ECTS* 2 KARTA KURSU Nazwa Nazwa w j. ang. Matematyka obliczeniowa Computational Mathematics Kod Punktacja ECTS* 2 Koordynator prof. dr hab. Marek Ptak Zespół dydaktyczny dr Zbigniew Leśniak dr Magdalena Piszczek

Bardziej szczegółowo

Metodyki i techniki programowania

Metodyki i techniki programowania Metodyki i techniki programowania dr inż. Maciej Kusy Katedra Podstaw Elektroniki Wydział Elektrotechniki i Informatyki Politechnika Rzeszowska Elektronika i Telekomunikacja, sem. 2 Plan wykładu Sprawy

Bardziej szczegółowo

Algorytm. Słowo algorytm pochodzi od perskiego matematyka Mohammed ibn Musa al-kowarizimi (Algorismus - łacina) z IX w. ne.

Algorytm. Słowo algorytm pochodzi od perskiego matematyka Mohammed ibn Musa al-kowarizimi (Algorismus - łacina) z IX w. ne. Algorytm znaczenie cybernetyczne Jest to dokładny przepis wykonania w określonym porządku skończonej liczby operacji, pozwalający na rozwiązanie zbliżonych do siebie klas problemów. znaczenie matematyczne

Bardziej szczegółowo

Modelowanie procesów współbieżnych

Modelowanie procesów współbieżnych Modelowanie procesów współbieżnych dr inż. Maciej Piotrowicz Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych PŁ piotrowi@dmcs.p.lodz.pl http://fiona.dmcs.pl/~piotrowi -> Modelowanie... Literatura M.

Bardziej szczegółowo

Algorytm. Krótka historia algorytmów

Algorytm. Krótka historia algorytmów Algorytm znaczenie cybernetyczne Jest to dokładny przepis wykonania w określonym porządku skończonej liczby operacji, pozwalający na rozwiązanie zbliżonych do siebie klas problemów. znaczenie matematyczne

Bardziej szczegółowo

Metody Ilościowe w Socjologii

Metody Ilościowe w Socjologii Metody Ilościowe w Socjologii wykład 4 BADANIA OPERACYJNE dr inż. Maciej Wolny AGENDA I. Badania operacyjne podstawowe definicje II. Metodologia badań operacyjnych III. Wybrane zagadnienia badań operacyjnych

Bardziej szczegółowo

Wykład IV Algorytmy metody prezentacji i zapisu Rzut oka na język PASCAL

Wykład IV Algorytmy metody prezentacji i zapisu Rzut oka na język PASCAL Studia Podyplomowe INFORMATYKA Podstawy Informatyki Wykład IV Algorytmy metody prezentacji i zapisu Rzut oka na język PASCAL 1 Część 1 Pojęcie algorytmu 2 I. Pojęcie algorytmu Trochę historii Pierwsze

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i schematy blokowe

Algorytmy i schematy blokowe Algorytmy i schematy blokowe Algorytm dokładny przepis podający sposób rozwiązania określonego zadania w skończonej liczbie kroków; zbiór poleceń odnoszących się do pewnych obiektów, ze wskazaniem porządku,

Bardziej szczegółowo

Alan M. TURING. Matematyk u progu współczesnej informatyki

Alan M. TURING. Matematyk u progu współczesnej informatyki Alan M. TURING n=0 1 n! Matematyk u progu współczesnej informatyki Wykład 5. Alan Turing u progu współczesnej informatyki O co pytał Alan TURING? Czym jest algorytm? Czy wszystkie problemy da się rozwiązać

Bardziej szczegółowo

ANALIZA ALGORYTMÓW. Analiza algorytmów polega między innymi na odpowiedzi na pytania:

ANALIZA ALGORYTMÓW. Analiza algorytmów polega między innymi na odpowiedzi na pytania: ANALIZA ALGORYTMÓW Analiza algorytmów polega między innymi na odpowiedzi na pytania: 1) Czy problem może być rozwiązany na komputerze w dostępnym czasie i pamięci? 2) Który ze znanych algorytmów należy

Bardziej szczegółowo

JĘZYKI PROGRAMOWANIA Z PROGRAMOWANIEM OBIEKTOWYM. Wykład 1

JĘZYKI PROGRAMOWANIA Z PROGRAMOWANIEM OBIEKTOWYM. Wykład 1 JĘZYKI PROGRAMOWANIA Z PROGRAMOWANIEM OBIEKTOWYM Wykład 1 1 MTA s1, sem. III Prowadzący: dr hab. inż. Witold Beluch (p. 149) Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej konsultacje: plan.polsl.pl wykład:

Bardziej szczegółowo

2004 Goodrich, Tamassia

2004 Goodrich, Tamassia PROJEKTOWANIE ALGORYTMÓW I METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI INFORMACJE PODSTAWOWE Kontakt pok. 230 C-3, tel.: 071 320 2480 1 Wykład 1 dr inż. Łukasz Jeleń Na podstawie wykładów dr. T. Fevensa e-mail: lukasz.jelen@pwr.edu.pl

Bardziej szczegółowo

1 TEMAT LEKCJI: 2 CELE LEKCJI: 3 METODY NAUCZANIA. Scenariusz lekcji. 2.1 Wiadomości: 2.2 Umiejętności: Scenariusz lekcji

1 TEMAT LEKCJI: 2 CELE LEKCJI: 3 METODY NAUCZANIA. Scenariusz lekcji. 2.1 Wiadomości: 2.2 Umiejętności: Scenariusz lekcji Scenariusz lekcji 1 TEMAT LEKCJI: Algorytmy wyszukiwania wzorca w ciągu 2 CELE LEKCJI: 2.1 Wiadomości: Uczeń potrafi: podać definicje wyszukiwania wzorca w tekście; opisać algorytm naiwny wyszukiwania

Bardziej szczegółowo

Generowanie i optymalizacja harmonogramu za pomoca

Generowanie i optymalizacja harmonogramu za pomoca Generowanie i optymalizacja harmonogramu za pomoca na przykładzie generatora planu zajęć Matematyka Stosowana i Informatyka Stosowana Wydział Fizyki Technicznej i Matematyki Stosowanej Politechnika Gdańska

Bardziej szczegółowo

Komputery, obliczenia, algorytmy Tianhe-2 (MilkyWay-2), system Kylin Linux, 33862.7 Tflops, 17808.00 kw

Komputery, obliczenia, algorytmy Tianhe-2 (MilkyWay-2), system Kylin Linux, 33862.7 Tflops, 17808.00 kw Komputery, obliczenia, algorytmy Tianhe-2 (MilkyWay-2), system Kylin Linux, 33862.7 Tflops, 17808.00 kw Michał Rad 08.10.2015 Co i po co będziemy robić Cele zajęć informatycznych: Alfabetyzacja komputerowa

Bardziej szczegółowo

Obliczenia Wysokiej Wydajności

Obliczenia Wysokiej Wydajności Obliczenia wysokiej wydajności 1 Wydajność obliczeń Wydajność jest (obok poprawności, niezawodności, bezpieczeństwa, ergonomiczności i łatwości stosowania i pielęgnacji) jedną z najważniejszych charakterystyk

Bardziej szczegółowo

Algorytmy. Programowanie Proceduralne 1

Algorytmy. Programowanie Proceduralne 1 Algorytmy Programowanie Proceduralne 1 Przepis Warzenie piwa Brunświckiego Programowanie Proceduralne 2 Przepis Warzenie piwa Brunświckiego składniki (dane wejściowe): woda, słód, itd. wynik: beczka piwa

Bardziej szczegółowo

Wydajność systemów a organizacja pamięci, czyli dlaczego jednak nie jest aż tak źle. Krzysztof Banaś, Obliczenia wysokiej wydajności.

Wydajność systemów a organizacja pamięci, czyli dlaczego jednak nie jest aż tak źle. Krzysztof Banaś, Obliczenia wysokiej wydajności. Wydajność systemów a organizacja pamięci, czyli dlaczego jednak nie jest aż tak źle Krzysztof Banaś, Obliczenia wysokiej wydajności. 1 Organizacja pamięci Organizacja pamięci współczesnych systemów komputerowych

Bardziej szczegółowo

Klasyfikacje systemów komputerowych, modele złożoności algorytmów obliczeniowych

Klasyfikacje systemów komputerowych, modele złożoności algorytmów obliczeniowych Wykład 5 Klasyfikacje systemów komputerowych, modele złożoności algorytmów obliczeniowych Spis treści: 1. Klasyfikacja Flynna 2. Klasyfikacja Skillicorna 3. Klasyfikacja architektury systemów pod względem

Bardziej szczegółowo

Literatura. adów w cyfrowych. Projektowanie układ. Technika cyfrowa. Technika cyfrowa. Bramki logiczne i przerzutniki.

Literatura. adów w cyfrowych. Projektowanie układ. Technika cyfrowa. Technika cyfrowa. Bramki logiczne i przerzutniki. Literatura 1. D. Gajski, Principles of Digital Design, Prentice- Hall, 1997 2. C. Zieliński, Podstawy projektowania układów cyfrowych, PWN, Warszawa 2003 3. G. de Micheli, Synteza i optymalizacja układów

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do algorytmiki

Wprowadzenie do algorytmiki Wprowadzenie do algorytmiki Pojecie algorytmu Powszechnie przyjmuje się, że algorytm jest opisem krok po kroku rozwiązania postawionego problemu lub sposób osiągnięcia jakiegoś celu. Wywodzi się z matematyki

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Algorytmy i programowanie Algorithms and Programming Kierunek: Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Rodzaj przedmiotu: kierunkowy Poziom studiów: studia I stopnia forma studiów: studia

Bardziej szczegółowo

Scenariusz lekcji. Scenariusz lekcji 1 TEMAT LEKCJI: Algorytmy z nawrotami 2 CELE LEKCJI: 2.1 Wiadomości: 2.2 Umiejętności: 3 METODY NAUCZANIA

Scenariusz lekcji. Scenariusz lekcji 1 TEMAT LEKCJI: Algorytmy z nawrotami 2 CELE LEKCJI: 2.1 Wiadomości: 2.2 Umiejętności: 3 METODY NAUCZANIA Scenariusz lekcji 1 TEMAT LEKCJI: Algorytmy z nawrotami 2 CELE LEKCJI: 2.1 Wiadomości: Uczeń potrafi: podać definicje algorytmów z nawrotami; podać definicje rekurencji; opisać zalety i wady rekurencji

Bardziej szczegółowo

KARTA KURSU (realizowanego w module specjalności) Metody numeryczne

KARTA KURSU (realizowanego w module specjalności) Metody numeryczne KARTA KURSU (realizowanego w module ) Administracja systemami informatycznymi (nazwa ) Nazwa Nazwa w j. ang. Metody numeryczne Numerical methods Kod Punktacja ECTS* 3 Koordynator dr Kazimierz Rajchel Zespół

Bardziej szczegółowo

Języki i metodyka programowania

Języki i metodyka programowania Języki i metodyka programowania www.ee.pw.edu.pl/~slawinsm Dr inż. Maciej Sławiński M.Slawinski@ee.pw.edu.pl GE518l Konsultacje: śr. 13 00-13 45 SK201/GE518l pt. 10 15-11 00 GE518l/SK201 Algorytmika Literatura

Bardziej szczegółowo

Julia 4D - raytracing

Julia 4D - raytracing i przykładowa implementacja w asemblerze Politechnika Śląska Instytut Informatyki 27 sierpnia 2009 A teraz... 1 Fraktale Julia Przykłady Wstęp teoretyczny Rendering za pomocą śledzenia promieni 2 Implementacja

Bardziej szczegółowo

ECTS (Część 2. Metody numeryczne) Nazwa w języku angielskim: Algorithms and data structures.

ECTS (Część 2. Metody numeryczne) Nazwa w języku angielskim: Algorithms and data structures. Algorytmy i struktury danych. Metody numeryczne ECTS (Część 2. Metody numeryczne) Nazwa w języku angielskim: Algorithms and data structures. dzienne magisterskie Numerical methods. (Part 2. Numerical methods)

Bardziej szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Elementy metod obliczeniowych. 2. KIERUNEK: Matematyka. 3. POZIOM STUDIÓW: I stopnia

KARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Elementy metod obliczeniowych. 2. KIERUNEK: Matematyka. 3. POZIOM STUDIÓW: I stopnia KARTA PRZEDMIOTU 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Elementy metod obliczeniowych 2. KIERUNEK: Matematyka 3. POZIOM STUDIÓW: I stopnia 4. ROK/ SEMESTR STUDIÓW: III/5 5. LICZBA PUNKTÓW ECTS: 3 6. LICZBA GODZIN: 15 wykład

Bardziej szczegółowo

Podstawy programowania.

Podstawy programowania. Kod przedmiotu: PPR Podstawy programowania. Rodzaj przedmiotu: kierunkowy; obowiązkowy Wydział: Informatyki Kierunek: Informatyka Specjalność (specjalizacja): - Poziom studiów: pierwszego stopnia Profil

Bardziej szczegółowo

KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA

KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA I. Informacje ogólne I. 1 Nazwa modułu kształcenia Podstawy informatyki i architektury systemów komputerowych 2 Nazwa jednostki prowadzącej moduł Instytut Informatyki Zakład Informatyki

Bardziej szczegółowo

Politechnika Gdańska Wydział Oceanotechniki i Okrętownictwa. Marzec Podstawy teorii optymalizacji Oceanotechnika, II stop., sem.

Politechnika Gdańska Wydział Oceanotechniki i Okrętownictwa. Marzec Podstawy teorii optymalizacji Oceanotechnika, II stop., sem. Politechnika Gdańska Wydział Oceanotechniki i Okrętownictwa St. II stop., sem. I, Kierunek Oceanotechnika, Spec. Okrętowe Podstawy teorii optymalizacji Wykład 1 M. H. Ghaemi Marzec 2016 Podstawy teorii

Bardziej szczegółowo

Praktyka Programowania

Praktyka Programowania Praktyka Programowania Dariusz Dereniowski Materiały udostępnione przez Adriana Kosowskiego Katedra Algorytmów i Modelowania Systemów Politechnika Gdańska deren@eti.pg.gda.pl Gdańsk, 2010 strona przedmiotu:

Bardziej szczegółowo

Programowanie strukturalne

Programowanie strukturalne Programowanie strukturalne Semestr I Technik Informatyk - Prowadzący: Elżbieta Majka Plan pracy semestrze I podstawy algorytmizacji programowanie strukturalne na przykładzie języka j Pascal podstawowe

Bardziej szczegółowo

Algorytmy komputerowe. dr inŝ. Jarosław Forenc

Algorytmy komputerowe. dr inŝ. Jarosław Forenc Rok akademicki 2009/2010, Wykład nr 8 2/24 Plan wykładu nr 8 Informatyka 1 Politechnika Białostocka - Wydział Elektryczny Elektrotechnika, semestr II, studia niestacjonarne I stopnia Rok akademicki 2009/2010

Bardziej szczegółowo

Problemy optymalizacyjne - zastosowania

Problemy optymalizacyjne - zastosowania Problemy optymalizacyjne - zastosowania www.qed.pl/ai/nai2003 PLAN WYKŁADU Zło ono obliczeniowa - przypomnienie Problemy NP-zupełne klika jest NP-trudna inne problemy NP-trudne Inne zadania optymalizacyjne

Bardziej szczegółowo

Algorytm. a programowanie -

Algorytm. a programowanie - Algorytm a programowanie - Program komputerowy: Program komputerowy można rozumieć jako: kod źródłowy - program komputerowy zapisany w pewnym języku programowania, zestaw poszczególnych instrukcji, plik

Bardziej szczegółowo

Obliczenia naukowe Wykład nr 6

Obliczenia naukowe Wykład nr 6 Obliczenia naukowe Wykład nr 6 Paweł Zieliński Katedra Informatyki, Wydział Podstawowych Problemów Techniki, Politechnika Wrocławska Literatura Literatura podstawowa [1] D. Kincaid, W. Cheney, Analiza

Bardziej szczegółowo

Projektowanie. Projektowanie mikroprocesorów

Projektowanie. Projektowanie mikroprocesorów WYKŁAD Projektowanie mikroprocesorów Projektowanie układ adów w cyfrowych - podsumowanie Algebra Boole a Bramki logiczne i przerzutniki Automat skończony System binarny i reprezentacja danych Synteza logiczna

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD. Jednostka prowadząca: Wydział Techniczny. Kierunek studiów: Elektronika i telekomunikacja. Nazwa przedmiotu: Język programowania C++

WYKŁAD. Jednostka prowadząca: Wydział Techniczny. Kierunek studiów: Elektronika i telekomunikacja. Nazwa przedmiotu: Język programowania C++ Jednostka prowadząca: Wydział Techniczny Kierunek studiów: Elektronika i telekomunikacja Nazwa przedmiotu: Język programowania C++ Charakter przedmiotu: podstawowy, obowiązkowy Typ studiów: inŝynierskie

Bardziej szczegółowo

KOŁO MATEMATYCZNE LUB INFORMATYCZNE - klasa III gimnazjum, I LO

KOŁO MATEMATYCZNE LUB INFORMATYCZNE - klasa III gimnazjum, I LO Aleksandra Nogała nauczycielka matematyki w Gimnazjum im. Macieja Rataja w Żmigrodzie olanog@poczta.onet.pl KONSPEKT ZAJĘĆ ( 2 godziny) KOŁO MATEMATYCZNE LUB INFORMATYCZNE - klasa III gimnazjum, I LO TEMAT

Bardziej szczegółowo

Rola stacji gazowych w ograniczaniu strat gazu w sieciach dystrybucyjnych

Rola stacji gazowych w ograniczaniu strat gazu w sieciach dystrybucyjnych Rola stacji gazowych w ograniczaniu strat gazu w sieciach dystrybucyjnych Politechnika Warszawska Zakład Systemów Ciepłowniczych i Gazowniczych Prof. dr hab. inż. Andrzej J. Osiadacz Dr hab. inż. Maciej

Bardziej szczegółowo

Czy wszystko można policzyć na komputerze

Czy wszystko można policzyć na komputerze Czy wszystko można policzyć na komputerze Maciej M. Sysło Uniwersytet Wrocławski, UMK w Toruniu syslo@ii.uni.wroc.pl, syslo@mat.uni.torun.pl http://mmsyslo.pl/ < 220 > Informatyka + Wszechnica Popołudniowa

Bardziej szczegółowo

Badania operacyjne: Wykład Zastosowanie kolorowania grafów w planowaniu produkcji typu no-idle

Badania operacyjne: Wykład Zastosowanie kolorowania grafów w planowaniu produkcji typu no-idle Badania operacyjne: Wykład Zastosowanie kolorowania grafów w planowaniu produkcji typu no-idle Paweł Szołtysek 12 czerwca 2008 Streszczenie Planowanie produkcji jest jednym z problemów optymalizacji dyskretnej,

Bardziej szczegółowo

prowadzący dr ADRIAN HORZYK /~horzyk e-mail: horzyk@agh tel.: 012-617 Konsultacje paw. D-13/325

prowadzący dr ADRIAN HORZYK /~horzyk e-mail: horzyk@agh tel.: 012-617 Konsultacje paw. D-13/325 PODSTAWY INFORMATYKI WYKŁAD 8. prowadzący dr ADRIAN HORZYK http://home home.agh.edu.pl/~ /~horzyk e-mail: horzyk@agh agh.edu.pl tel.: 012-617 617-4319 Konsultacje paw. D-13/325 DRZEWA Drzewa to rodzaj

Bardziej szczegółowo

Matematyczne Podstawy Informatyki

Matematyczne Podstawy Informatyki Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 2013/2014 Informacje podstawowe 1. Konsultacje: pokój

Bardziej szczegółowo

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania Politechnika Poznańska Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania Joanna Józefowska POZNAŃ 2010/11 Spis treści Rozdział 1. Metoda programowania dynamicznego........... 5

Bardziej szczegółowo

Rozdział 4. Algorytmy sortowania 73 Rozdział 5. Typy i struktury danych 89 Rozdział 6. Derekursywacja i optymalizacja algorytmów 147

Rozdział 4. Algorytmy sortowania 73 Rozdział 5. Typy i struktury danych 89 Rozdział 6. Derekursywacja i optymalizacja algorytmów 147 Spis treści Przedmowa 9 Rozdział 1. Zanim wystartujemy 17 Jak to wcześniej bywało, czyli wyjątki z historii maszyn algorytmicznych 18 Jak to się niedawno odbyło, czyli o tym, kto wymyślił" metodologię

Bardziej szczegółowo

Badania operacyjne. Dr hab. inż. Adam Kasperski, prof. PWr. Pokój 509, budynek B4 adam.kasperski@pwr.edu.pl Materiały do zajęć dostępne na stronie:

Badania operacyjne. Dr hab. inż. Adam Kasperski, prof. PWr. Pokój 509, budynek B4 adam.kasperski@pwr.edu.pl Materiały do zajęć dostępne na stronie: Badania operacyjne Dr hab. inż. Adam Kasperski, prof. PWr. Pokój 509, budynek B4 adam.kasperski@pwr.edu.pl Materiały do zajęć dostępne na stronie: www.ioz.pwr.wroc.pl/pracownicy/kasperski Forma zaliczenia

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia optymalizacji i aproksymacji. Sieci neuronowe.

Zagadnienia optymalizacji i aproksymacji. Sieci neuronowe. Zagadnienia optymalizacji i aproksymacji. Sieci neuronowe. zajecia.jakubw.pl/nai Literatura: S. Osowski, Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym. WNT, Warszawa 997. PODSTAWOWE ZAGADNIENIA TECHNICZNE AI

Bardziej szczegółowo

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych Wykład I Wprowadzenie do baz danych Trochę historii Pierwsze znane użycie terminu baza danych miało miejsce w listopadzie w 1963 roku. W latach sześcdziesątych XX wieku został opracowany przez Charles

Bardziej szczegółowo

Programowanie komputerów

Programowanie komputerów Programowanie komputerów Wykład 1-2. Podstawowe pojęcia Plan wykładu Omówienie programu wykładów, laboratoriów oraz egzaminu Etapy rozwiązywania problemów dr Helena Dudycz Katedra Technologii Informacyjnych

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Kierunek: Mechatronika Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE C1. Zapoznanie studentów z inteligentnymi

Bardziej szczegółowo

SYLABUS/KARTA PRZEDMIOTU

SYLABUS/KARTA PRZEDMIOTU PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W GŁOGOWIE SYLABUS/KARTA PRZEDMIOTU 1. NAZWA PRZEDMIOTU Systemy produkcyjne komputerowo zintegrowane. NAZWA JEDNOSTKI PROWADZĄCEJ PRZEDMIOT Instytut Politechniczny 3. STUDIA

Bardziej szczegółowo

Język programowania PASCAL

Język programowania PASCAL Język programowania PASCAL (wersja podstawowa - standard) Literatura: dowolny podręcznik do języka PASCAL (na laboratoriach Borland) Iglewski, Madey, Matwin PASCAL STANDARD, PASCAL 360 Marciniak TURBO

Bardziej szczegółowo

. Podstawy Programowania 1. Wstęp. Arkadiusz Chrobot. 15 października 2015

. Podstawy Programowania 1. Wstęp. Arkadiusz Chrobot. 15 października 2015 Podstawy Programowania 1 Wstęp Arkadiusz Chrobot Zakład Informatyki 15 października 2015 1 / 41 Plan 1 Informacje organizacyjne 2 Bibliografia 3 Wprowadzenie 4 Algorytm 5 System komputerowy 6 Języki programowania

Bardziej szczegółowo

Roman Mocek Zabrze 01.09.2007 Opracowanie zbiorcze ze źródeł Scholaris i CKE

Roman Mocek Zabrze 01.09.2007 Opracowanie zbiorcze ze źródeł Scholaris i CKE Różnice między podstawą programową z przedmiotu Technologia informacyjna", a standardami wymagań będącymi podstawą przeprowadzania egzaminu maturalnego z przedmiotu Informatyka" I.WIADOMOŚCI I ROZUMIENIE

Bardziej szczegółowo

Nowy algorytm do szybkiego obliczania niezawodności sieci

Nowy algorytm do szybkiego obliczania niezawodności sieci Lech Madeyski 1, Zygmunt Mazur 2 Nowy algorytm do szybkiego obliczania niezawodności sieci 1. Wprowadzenie Analiza niezawodności różnego rodzaju sieci, których łącza ulegają losowym uszkodzeniom jest tematem

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie Równoległe i Rozproszone

Przetwarzanie Równoległe i Rozproszone POLITECHNIKA KRAKOWSKA - WIEiK KATEDRA AUTOMATYKI I TECHNOLOGII INFORMACYJNYCH Przetwarzanie Równoległe i Rozproszone www.pk.edu.pl/~zk/prir_hp.html Wykładowca: dr inż. Zbigniew Kokosiński zk@pk.edu.pl

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i Struktury Danych laboratorium (INZ1505L)

Algorytmy i Struktury Danych laboratorium (INZ1505L) Wrocław 26.05.2006 Algorytmy i Struktury Danych laboratorium (INZ1505L) Autor: Wojciech Podgórski WIZ INF Prowadzący: mgr Marcin Parczewski Sprawozdanie dotyczące testowania algorytmu sortowania. Algorytm:

Bardziej szczegółowo

Technologie Informacyjne

Technologie Informacyjne page.1 Technologie Informacyjne Wersja: 4 z drobnymi modyfikacjami! Wojciech Myszka 2013-10-14 20:04:01 +0200 page.2 Cel zajęć Cele zajęć: Uaktualnienie i ujednolicenie wiedzy/terminologii oraz zdobycie

Bardziej szczegółowo

System pamięci. Pamięć wirtualna

System pamięci. Pamięć wirtualna System pamięci Pamięć wirtualna Pamięć wirtualna Model pamięci cache+ram nie jest jeszcze realistyczny W rzeczywistych systemach działa wiele programów jednocześnie Każdy może używać tej samej przestrzeni

Bardziej szczegółowo

Elżbieta Kula - wprowadzenie do Turbo Pascala i algorytmiki

Elżbieta Kula - wprowadzenie do Turbo Pascala i algorytmiki Elżbieta Kula - wprowadzenie do Turbo Pascala i algorytmiki Turbo Pascal jest językiem wysokiego poziomu, czyli nie jest rozumiany bezpośrednio dla komputera, ale jednocześnie jest wygodny dla programisty,

Bardziej szczegółowo

I. KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU

I. KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU I. KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmiotu: BAZY DANYCH 2. Kod przedmiotu: Bda 3. Jednostka prowadząca: Wydział Mechaniczno-Elektryczny 4. Kierunek: Automatyka i Robotyka 5. Specjalność: Informatyka Stosowana

Bardziej szczegółowo

Obliczenia równoległe w zagadnieniach inżynierskich. Wykład 6

Obliczenia równoległe w zagadnieniach inżynierskich. Wykład 6 Wykład 6 p. 1/?? Obliczenia równoległe w zagadnieniach inżynierskich Wykład 6 Dr inż. Tomasz Olas olas@icis.pcz.pl Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Plan wykładu

Bardziej szczegółowo

METODY OPISU ALGORYTMÓW KOMPUTEROWYCH

METODY OPISU ALGORYTMÓW KOMPUTEROWYCH Wydział Elektryczny Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Metrologii Instrukcja do pracowni z przedmiotu Podstawy Informatyki Kod przedmiotu: TS1C 100 003 Ćwiczenie pt. METODY OPISU ALGORYTMÓW KOMPUTEROWYCH

Bardziej szczegółowo

Moduł 2/3 Projekt procesu technologicznego obróbki przedmiotu typu bryła obrotowa

Moduł 2/3 Projekt procesu technologicznego obróbki przedmiotu typu bryła obrotowa Moduł 2/3 Projekt procesu technologicznego obróbki przedmiotu typu bryła obrotowa Zajęcia nr: 2 Temat zajęć: Określenie klasy konstrukcyjno-technologicznej przedmiotu. Dobór postaci i metody wykonania

Bardziej szczegółowo

KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA

KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA I. Informacje ogólne 1 Nazwa modułu kształcenia Sztuczna inteligencja 2 Nazwa jednostki prowadzącej moduł Instytut Informatyki, Zakład Informatyki Stosowanej 3 Kod modułu (wypełnia

Bardziej szczegółowo

S Y L A B U S P R Z E D M I O T U

S Y L A B U S P R Z E D M I O T U "Z A T W I E R D Z A M Prof. dr hab. inż. Radosław TRĘBIŃSKI dm Dziekan Wydziału Mechatroniki i Lotnictwa Warszawa, dnia... S Y L A B U S P R Z E D M I O T U NAZWA PRZEDMIOTU: NUMERYCZNE METODY OBLICZENIOWE

Bardziej szczegółowo

Język ludzki kod maszynowy

Język ludzki kod maszynowy Język ludzki kod maszynowy poziom wysoki Język ludzki (mowa) Język programowania wysokiego poziomu Jeśli liczba punktów jest większa niż 50, test zostaje zaliczony; w przeciwnym razie testu nie zalicza

Bardziej szczegółowo

WYBRANE ZAGADNIENIA OPTYMALIZACJI PRZEGLĄDÓW OKRESOWYCH URZĄDZEŃ ELEKTRONICZNYCH

WYBRANE ZAGADNIENIA OPTYMALIZACJI PRZEGLĄDÓW OKRESOWYCH URZĄDZEŃ ELEKTRONICZNYCH Problemy Kolejnictwa Zeszyt 149 89 Dr inż. Adam Rosiński Politechnika Warszawska WYBRANE ZAGADNIENIA OPTYMALIZACJI PRZEGLĄDÓW OKRESOWYCH URZĄDZEŃ ELEKTRONICZNYCH SPIS TREŚCI 1. Wstęp. Optymalizacja procesu

Bardziej szczegółowo

PROGRAMOWANIE METODĄ GRAFPOL STEROWNIKÓW PLC STERUJĄCYCH PROCESAMI TECHNOLOGICZNYMI W ODLEWNIACH

PROGRAMOWANIE METODĄ GRAFPOL STEROWNIKÓW PLC STERUJĄCYCH PROCESAMI TECHNOLOGICZNYMI W ODLEWNIACH PROGRAMOWANIE METODĄ GRAFPOL STEROWNIKÓW PLC STERUJĄCYCH PROCESAMI TECHNOLOGICZNYMI W ODLEWNIACH PROGRAMOWANIE METODĄ GRAFPOL STEROWNIKÓW PLC STERUJĄCYCH PROCESAMI TECHNOLOGICZNYMI W ODLEWNIACH Łukasz

Bardziej szczegółowo

Drzewa poszukiwań binarnych

Drzewa poszukiwań binarnych 1 Drzewa poszukiwań binarnych Kacper Pawłowski Streszczenie W tej pracy przedstawię zagadnienia związane z drzewami poszukiwań binarnych. Przytoczę poszczególne operacje na tej strukturze danych oraz ich

Bardziej szczegółowo

Podstawy Informatyki. Podstawy Informatyki. Warunki zaliczenia. Program wykładów. Metalurgia, I rok. Czym jest informatyka? Z czego się uczyć?

Podstawy Informatyki. Podstawy Informatyki. Warunki zaliczenia. Program wykładów. Metalurgia, I rok. Czym jest informatyka? Z czego się uczyć? Podstawy Informatyki Metalurgia, I rok Krzysztof Wilk Katedra Informatyki Stosowanej i Modelowania wilk@metal.agh.edu.pl tel. 012 617 28 89 Konsultacje: poniedziałek, 11.30-13; B-4, pok. 207 PROGRAM ZAJĘĆ

Bardziej szczegółowo

Uniwersytet w Białymstoku Wydział Ekonomiczno-Informatyczny w Wilnie SYLLABUS na rok akademicki 2012/2013 http://www.wilno.uwb.edu.

Uniwersytet w Białymstoku Wydział Ekonomiczno-Informatyczny w Wilnie SYLLABUS na rok akademicki 2012/2013 http://www.wilno.uwb.edu. SYLLABUS na rok akademicki 01/013 Tryb studiów Studia stacjonarne Kierunek studiów Informatyka Poziom studiów Pierwszego stopnia Rok studiów/ semestr /3 Specjalność Bez specjalności Kod katedry/zakładu

Bardziej szczegółowo

Pattern Classification

Pattern Classification Pattern Classification All materials in these slides were taken from Pattern Classification (2nd ed) by R. O. Duda, P. E. Hart and D. G. Stork, John Wiley & Sons, 2000 with the permission of the authors

Bardziej szczegółowo

Architektura komputerów wer. 7

Architektura komputerów wer. 7 Architektura komputerów wer. 7 Wojciech Myszka 2013-10-29 19:47:07 +0100 Karty perforowane Kalkulator IBM 601, 1931 IBM 601 kalkulator Maszyna czytała dwie liczby z karty, mnożyła je przez siebie i wynik

Bardziej szczegółowo

Podstawy Automatyki. Wykład 8 - Wprowadzenie do automatyki procesów dyskretnych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, 2015. Instytut Automatyki i Robotyki

Podstawy Automatyki. Wykład 8 - Wprowadzenie do automatyki procesów dyskretnych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, 2015. Instytut Automatyki i Robotyki Wykład 8 - Wprowadzenie do automatyki procesów dyskretnych Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2015 Literatura Zieliński C.: Podstawy projektowania układów cyfrowych. PWN, Warszawa, 2003 Traczyk W.:

Bardziej szczegółowo

Fizyka komputerowa(ii)

Fizyka komputerowa(ii) Instytut Fizyki Fizyka komputerowa(ii) Studia magisterskie Prowadzący kurs: Dr hab. inż. Włodzimierz Salejda, prof. PWr Godziny konsultacji: Poniedziałki i wtorki w godzinach 13.00 15.00 pokój 223 lub

Bardziej szczegółowo

Propozycja Dynamicznych Ról i Programowania Przez Kontrakt dla języka Java

Propozycja Dynamicznych Ról i Programowania Przez Kontrakt dla języka Java Wstęp Propozycja Dynamicznych Ról i Programowania Przez Kontrakt dla języka Java Politechnika Warszawska wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych 10 maja 2009 Wstęp Przedmiot prezentacji Przedmiot prezentacji

Bardziej szczegółowo

Porównanie wydajności CUDA i OpenCL na przykładzie równoległego algorytmu wyznaczania wartości funkcji celu dla problemu gniazdowego

Porównanie wydajności CUDA i OpenCL na przykładzie równoległego algorytmu wyznaczania wartości funkcji celu dla problemu gniazdowego Porównanie wydajności CUDA i OpenCL na przykładzie równoległego algorytmu wyznaczania wartości funkcji celu dla problemu gniazdowego Mariusz Uchroński 3 grudnia 2010 Plan prezentacji 1. Wprowadzenie 2.

Bardziej szczegółowo

Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część III - Układy kombinacyjne i P-zupełność

Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część III - Układy kombinacyjne i P-zupełność Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część III - Układy kombinacyjne i P-zupełność Łukasz Kuszner pokój 209, WETI http://www.kaims.pl/ kuszner/ kuszner@eti.pg.gda.pl Oficjalna strona wykładu http://www.kaims.pl/

Bardziej szczegółowo