Technika Cyfrowa 1. Wykład 5: Synteza automatów sekwencyjnych III UKŁADY SEKWENCYJNE C.D.

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Technika Cyfrowa 1. Wykład 5: Synteza automatów sekwencyjnych III UKŁADY SEKWENCYJNE C.D."

Transkrypt

1 JS TC III UKŁADY SEKWENCYJNE C.D. JS TC Tehnik Cyfrow Wykł 5: Syntez utomtów sekwenyjnyh r inż. Jrosłw Sugier Jroslw.Sugier@pwr.wro.pl IIAR, pok. 227 C-3 4 GRAF AUTOMATU, TABELE PRZEJŚĆ / WYJŚĆ Opis sekwenyjnego ukłu yfrowego Proste przypki: Opis słowny, np.: Ukł wykrywjąy tetry (iągi 4-itowe) o o (zronione w kozie BCD) powne szeregowo o njmłoszego itu. Wykresy zsowe, iągi zero-jeynkowe: opis pry ukłu poprzez ponie hrkterystyznyh przeiegów n WE i WY. y Meto ogóln: Grf utomtu lu (równowżne mu) tele: przejść i wyjść JS TC Konstrukj grfu utomtu Dny utomt A = (A, X, Y, δ, λ ): ) Stny wewnętrzne A i utomtu tworzą wierzhołki grfu. 2) Przejśiu ze stnu A k o A l po wpływem pouzeni X m (zyli A l = δ ( A k, X m ) ) opowi krwęź grfu o A k o A l etykietown sygnłem X m. 3) Dl utomtu Mely'ego: jeśli Y k = λ( A l, X m ), to sygnł Y k przypisujemy krwęzi wyhoząej z A l etykietownej przez X m ; Dl utomtu Moore : jeśli Y k = λ( A l ), to sygnł Y k przypisujemy wierzhołkowi A l. Czyli: w grfie utomtu Mely ego opowiezi utomtu przypisne są krwęziom (krwęzie mją wie etykiety: sygnł WE X i / sygnł WY Y j ), w grfie utomtu Moore wierzhołkom. Uwg W utomth Moore sygnł Y i skojrzony jest z przeywniem w określonym stnie, w utomth Mely ego z przełązniem się mięzy stnmi. 5-3 Przykły X = < >, X = {, } - lfet WE Y = <y, y 2 >, Y = {,, } - lfet WY A = {,, }. - lfet wewnętrzny ) Automt Mely ego: Tele przejść: / / A X / / / / X/Y 2) Automt Moore : j.w. wyjść: A X A Y JS TC Y SYNTEZA ABSTRAKCYJNA AUTOMATÓW JS TC 5. Przykły JS TC Syntez strkyjn: zefiniownie utomtu strkyjnego (lfetów X, Y, A orz funkji δ i λ), relizująego określone znie. Ponie teli prwy l funkji oolowskiej yło zniem trywilnym, le syntez strkyjn utomtu zwykle jest nietrywiln. Alfety X, Y wprost z iei pry, le lfet A orz funkje δ i λ? Bęziemy omwili głównie przypki syntezy intuiyjnej, w któryh tworzony ęzie grf utomtu. Nstępnym etpem syntezy ęzie syntez strukturln: syntez ukłu yfrowego, (rmki + przerzutniki) relizująego ny utomt strkyjny. Przykł : Rewersyjny liznik moulo 6 Automt zlizjąy impulsy zegrowe moulo 6 ( 5); liz 3 wyprowzn w NKB. Wejśi: -G (Gte) rmkownie, - U/D (Up / Not Down) kierunek zlizni. U/D G X = <G U/D>, X = { -,, } (stop, liz w ół, liz w górę) Y = <Q 2 Q Q >, Y = {,,,,, } A = {,, 2, 3, 4, 5 } stny liznik Q Q Q

2 Grf: Tele przejść i wyjść: A X JS TC A Y Uwgi: ) Jest nturlne, że lizniki są utomtmi Moore ; ponto, stn wewnętrzny ukłu jest zwykle zkoowny tk jk opowijąe mu słowo yklu (funkj wyjść λ jest tożsmośią, Y = A). 2) W sygnle WE - pojwi się wrtość owoln w syntezie ęzie funkj niezupełn. 5-7 JS TC Przykł 2: Sumtor szeregowy N w wejśi utomtu powne są w tkt zegr kolejne ity liz w NKB poząwszy o njmłoszego, n wyjśiu powinny pojwić się kolejne ity sumy. Tel sumowni inrnego: i i- i X = < >, X = {,,, } Y = <s>, Y = {, } / / / s / / i i i- i si / / / przeniesienie + A = {, }; A = przeniesienie zpmiętne z sumowni poprzeniego itu; stn pozątkowy A =. s i i 5-8 JS TC Przykł 3: Komprtor szeregowy JS TC / / / / / / / / Połązone tele przejść/wyjść: A X / / / / / / / / Uwgi: Automt Mely ego nturlne przy tkiej iei pry sumtor. Do ukłu w pełni funkjonlnego rkuje: ) sygnłu inijlizji (wymuszenie stnu A = ) ) ozytu stnu utomtu po zkońzeniu sumowni (osttniego itu przeniesieni) lo końzyć zwsze słowem X =. /Y N w wejśi utomtu powne są kolejne ity liz w NKB poząwszy o njmłoszego, n wyjśiu powinien pojwić się wynik porównni. A < B A = B A > B Ie pry: porównywnie o njmłoszego itu, stn pozątkowy R, osttni nierówność jest rozstrzygją. A M A < B B R A = B W W M M R R wynik W A > B X = < >, X = {,,, } Y = <A<B A=B A>B>, Y = {,, } ko z 3 A = { M, R, W } ktulny wynik porównywni: A mniejsze / równe / większe o B JS TC Przykł 4: Detektor sekwenji 4-itowej JS TC Grf utomtu: M, R W Tele: Automt Moore wynik z zsy pry. A X Y M M M W M R R M W R W W M W W 5- N wejśie utomtu powny jest iąg itów, sygnł y = m oznzć wykryie sekwenji np. : y y / / / X = <>, X = {, } Y = <y>, Y = {, } / / / / Ie pry: stny wewnętrzne opowiją wykrywniu kolejnyh przerostków sekwenji, A = {,,, }; () stn pozątkowy, () wykryto przerostek, () wykryto przerostek, () wykryto przerostek. utomt Mely ego / A / / / / / / / / /Y X /Y 5-2

3 5.2 Minimlizj stnów JS TC Przykł 5: Selektor tri JS TC Cel: reukj lizy stnów utomtu (uproszzenie grfu), w konsekwenji uproszzenie późniejszej implementji w posti ukłu yfrowego. Frgment teorii utomtów, tutj omówiony tylko n przykłh. Zsy Dw stny utomtu nzywmy zgonymi, jeśli utomt znjują się w nih zhowuje się ientyznie, tzn. po wpływem owolnego iągu pouzeń X i generuje ientyzne sekwenje opowiezi Y i. Stny zgone możn łązyć zstępują je pojeynzym nowym stnem. Stny ientyzne te sme sygnły WY orz te sme stny nstępne. Stny równowżne te sme sygnły WY orz stny nstępne te sme lu równowżne. Niezgoność WY implikuje ntyhmist nierównowżność, zgoność stnów nstępnyh może yć rozptrywn wrunkowo. 5-3 N wejśie powne są triy (sekwenje 3). Ukł m wykrywć wie wyróżnione: i : y y y y 2 X = {, } y = zkońzono wzytywnie triy, y 2 = wykryto wyróżnione i ; Y = <y, y 2 >, Y = {-,, } trw wprowznie triy, tri inn niż /, wykryto /. Grf utomtu Mely ego, orzująy wzytywnie wszystkih możliwyh 8 tri 5-4 Drzewo inrne tworzone wg zsy: = przejź o lewego porzew, = przejź o prwego porzew. - - /- e f o stnu - - g Śieżki opowijąe szuknym triom zostły wyróżnione. JS TC 5-5 W nszym przykłzie:, f ientyzne nowy stn l; e, g ientyzne nowy stn m;, równowżne nowy stn k. Wynik minimlizji: / / l - /- /- /- k - m / / - - A X k/- k/- k l/- m/- l / / m / / /Y /- e /- f o stnu Czyli: A = {, k, l, m} ostteznie uzyskny ziór 4 stnów. - - g JS TC 5-6 Przykł 6: Minimlizj stnów Przykł utomtu Moore : A X Y Przy poszukiwniu stnów wrunkowo równowżnyh pomon może yć tel testują potenjlną równowżność wszystkih pr stnów. Uwg: l K stnów ½ K (K ) pr użo! Do teli możn o rzu nie wpisywć pr wyjśiowo niezgonyh, np. w powyższym przykłzie (, 3), (, 7), (2, 3)... Dl kżej pry (A i, A j ): porównują wiersze teli przejść opowijąe stnom A i,a j wypisujemy jkie inne pry stnów muszą yć równowżne, y nstąpił zgoność. Niezgoność WY w hoć jenej prze, któr się w ten sposó pojwi, przekreśl sznse n zgoność (A i, A j ) lsz eliminj pr. JS TC 5-7 Tel potenjlnej równowżnośi: Równowżność stnów: Po wrunkiem równowżnośi: (, 2) (,2), (,4) (, 4) (,2) (, 5) (5,6), (3,7), (,2) (, 6) (3,5), (,2), (,7) (2, 4) (,2) (2, 5) (5,6), (3,7), (,4) (2, 6) (3,5), (4,7) (3, 7) (3,7), (,4) (4, 5) (5,6), (3,7), (,2) (4, 6) (3,5), (,2), (2,7) (5, 6) (3,6), (3,7), (,7) Niezgoność K = 7, ½ K (K ) = 2 pominięie stnów wyjśiowo niezgonyh zreukowło ntyhmist lizę wierszy o o połowę. JS TC A X Y Niekiey spotykn trójkątn postć tej smej teli: 2 (,4) 3 4 (,2) (,2) 5 6 (5,6), (3,7), (,2) (3,5), (,2), (,7) (5,6), (3,7), (,4) (3,5), (4,7) (5,6),(3,7) (,2) (3,5),(,2), (2,7) (3,6),(3,7) (,7) 7 (,4)

4 Równowżność: Po wrunkiem równowżnośi: (, 2) (,2), (,4) (, 4) (,2) (, 5) (5,6), (3,7), (,2) (, 6) (3,5), (,2), (,7) (2, 4) (,2) (2, 5) (5,6), (3,7), (,4) (2, 6) (3,5), (4,7) (3, 7) (3,7), (,4) (4, 5) (5,6), (3,7), (,2) (4, 6) (3,5), (,2), (2,7) (5, 6) (3,6), (3,7), (,7) Ostteznie: 2 4 => nowy stn ; 3 7 => nowy stn ; 5 => nowy stn ; 6 => nowy stn ; A = {,,, } Niezgoność JS TC N postwie teli: ) 2, 4 (2 pierwsze wiersze); ) 2 4 (n postwie ); ) 3 7 (n postwie ); Pozostłe równowżnośi niemożliwe ze wzglęu n niezgoność wyjść wprost lu z powou 5 6. A X Y Zmin typu utomtu Mely Moore Możn ozekiwć, że przy przejśiu Mely Moore liz stnów zwiększy się, przy przejśiu owrotnym zmniejszy. Kży utomt Moore możn uwżć z (nmirowy) utomt Mely ego, le nie n owrót; konwersj Moore Mely powinn yć łtwiejsz. N tym wykłzie ez ytowni rozwżń z teorii utomtów pomy gotowe przepisy n oie konwersje. A. Konwersj Moore Mely Kroki:. W teli przejść o kżego stnu opisujemy generowny przez niego sygnł Y powstje połązon tel przejść / wyjść utomtu Mely ego. 2. Minimlizujemy (łązymy) stny zgone. JS TC 5-2 JS TC JS TC Przykł: ) Automt Moore (etektor sekwenji ): A X Y 2) Minimlizj stnów: Równow.: Po wrunkiem: Niezg. (, ) (, ) (, ) (, ) (, ), nowy stn ; A = {,, } A X / / / / / / / / /Y ) Tel przejść / wyjść z opisnymi sygnłmi Y: A X / / / / / / / / /Y to już jest utomt Mely ego! 3) Wynik konwersji: A X / / / / / / /Y / / / / / / B. Konwersj Mely Moore Kroki: ) Utworzenie nowyh stnów: Kż pr /Y w teli przejść / wyjść stje się osonym stnem w utomie Moore, np. A k / Y l nowy stn m. liz stnów (zzwyzj) wzrst. 2) Now tel przejść: Dl kżego nowego stnu m, opowijąy mu wiersz w teli przejść powstje przez powielenie wiersz stnu A k z teli utomtu Mely ego z prmi /Y zstąpionymi nowymi stnmi. 3) Now tel wyjść: Powstje wprost z efiniji nowyh stnów: λ( m ) = Y l JS TC 5-23 Przykł : Selektor tri w wersji Moore ) Wersj utomtu Mely ego: A = {,,, } ) Nowe stny: / nowy stn A, / nowy stn A, /- nowy stn B, /- nowy stn C, /- nowy stn D. 2) Automt Moore : A X Y A B B A B B B C D - C A A - D A A - A X /- /- /- /- / / / / /Y, A,, C - B - A D - / / - /- /- - JS TC / / 5-24

5 Przykł 2: Sumtor szeregowy jko utomt Moore JS TC ) Wersj utomtu Mely ego: A = {, } A X / / / / / / / / /Y ) Kż pr /Y w teli przejść / wyjść stje się osonym stnem : / nowy stn, / nowy stn, / nowy stn, / nowy stn., 2) Automt Moore : A X Y A = {,,, }, 5-25

Minimalizacja automatu

Minimalizacja automatu Minimlizj utomtu Minimlizj utomtu to minimlizj lizy stnów. Jest to trnsformj utomtu o nej tliy przejśćwyjść n równowżny mu (po wzglęem przetwrzni sygnłów yfrowyh) utomt o mniejszej lizie stnów wewnętrznyh.

Bardziej szczegółowo

Definicja układu kombinacyjnego była stosunkowo prosta -tabela prawdy. Opis układu sekwencyjnego jest zadaniem bardziej złożonym.

Definicja układu kombinacyjnego była stosunkowo prosta -tabela prawdy. Opis układu sekwencyjnego jest zadaniem bardziej złożonym. 3.4. GRF UTOMTU, TBELE PRZEJŚĆ / WYJŚĆ Definicja układu kombinacyjnego była stosunkowo prosta -tabela prawdy. Opis układu sekwencyjnego jest zadaniem bardziej złożonym. Proste przypadki: Opis słowny, np.:

Bardziej szczegółowo

4.5 Deterministyczne i zupełne automaty Moore a i Mealy ego

4.5 Deterministyczne i zupełne automaty Moore a i Mealy ego 4.5 Deterministyczne i zupełne utomty Moore i Mely ego Automty Moore i Mely ego ędziemy rozwżć tylko w rsji deterministycznej i zupełnej. W definicjch tych utomtów nie pojwi się pojęcie ów końcowych, z

Bardziej szczegółowo

JĘZYKI FORMALNE I AUTOMATY SKOŃCZONE

JĘZYKI FORMALNE I AUTOMATY SKOŃCZONE ZBIÓR ZADAŃ do WYKŁADU prof. Tdeusz Krsińskiego JĘZYKI FORMALNE I AUTOMATY SKOŃCZONE rozdził 2. Automty skończone i języki regulrne Wyrżeni i języki regulrne Zdnie 2.1. Wypisz wszystkie słow nleżące do

Bardziej szczegółowo

Matematyczne Podstawy Informatyki

Matematyczne Podstawy Informatyki Mtemtyczne Podstwy Informtyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informtyki Teoretycznej i Stosownej Politechnik Częstochowsk Rok kdemicki 2013/2014 Podstwowe pojęci teorii utomtów I Alfetem jest nzywny

Bardziej szczegółowo

Semantyka i Weryfikacja Programów - Laboratorium 2 Działania na ułamkach, krotki i rekordy

Semantyka i Weryfikacja Programów - Laboratorium 2 Działania na ułamkach, krotki i rekordy Semntyk i Weryfikj Progrmów - Lortorium Dziłni n ułmkh, krotki i rekory Cz. I. Dziłni n ułmkh Prolem. Oprowć zestw funkji o ziłń rytmetyznyh n ułmkh zwykłyh posti q, gzie, są lizmi łkowitymi i 0. Rozwiąznie

Bardziej szczegółowo

2. Funktory TTL cz.2

2. Funktory TTL cz.2 2. Funktory TTL z.2 1.2 Funktory z otwrtym kolektorem (O.. open olletor) ysunek poniżej przedstwi odnośny frgment płyty zołowej modelu. Shemt wewnętrzny pojedynzej rmki NAND z otwrtym kolektorem (O..)

Bardziej szczegółowo

4.2. Automat skończony

4.2. Automat skończony 4.2. Automt skończony Przykłd: Rozwżmy język nd lfetem inrnym T = {0, } skłdjący się z łńcuchów zero-jedynkowych o tej włsności, że licz zer w kżdym łńcuchu jest przyst i licz jedynek w kżdym łńcuchu też

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do Sieci Neuronowych Łańcuchy Markowa

Wprowadzenie do Sieci Neuronowych Łańcuchy Markowa Wprowdzenie do Siei Neuronowyh Łńuhy Mrkow Mj Czoków, Jrosłw Piers 213-1-14 1 Przypomnienie Łńuh Mrkow jest proesem stohstyznym (iągiem zmiennyh losowyh), w którym rozkłd zmiennej w hwili t zleży wyłąznie

Bardziej szczegółowo

Metody generowania skończonych modeli zachowań systemów z czasem

Metody generowania skończonych modeli zachowań systemów z czasem Metody generowni skońzonyh modeli zhowń systemów z zsem Rozprw doktorsk npisn pod kierunkiem do. dr hb. Wojieh Penzk IPI PAN, 5.02.05 p./24 Cel pry Oprownie nowyh, efektywnyh metod generowni modeli bstrkyjnyh

Bardziej szczegółowo

Języki, automaty i obliczenia

Języki, automaty i obliczenia Języki, utomty i oliczeni Wykłd 5: Wricje n temt utomtów skończonych Słwomir Lsot Uniwersytet Wrszwski 25 mrc 2015 Pln Automty dwukierunkowe (Niedeterministyczny) utomt dwukierunkowy A = (A,,, Q, I, F,

Bardziej szczegółowo

Co można zrobić za pomocą maszyny Turinga? Wszystko! Maszyna Turinga potrafi rozwiązać każdy efektywnie rozwiązywalny problem algorytmiczny!

Co można zrobić za pomocą maszyny Turinga? Wszystko! Maszyna Turinga potrafi rozwiązać każdy efektywnie rozwiązywalny problem algorytmiczny! TEZA CHURCHA-TURINGA Mzyn Turing: m końzenie wiele tnów zpiuje po jenym ymolu n liniowej tśmie Co możn zroić z pomoą mzyny Turing? Wzytko! Mzyn Turing potrfi rozwiązć kży efektywnie rozwiązywlny prolem

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do Sieci Neuronowych Łańcuchy Markowa

Wprowadzenie do Sieci Neuronowych Łańcuchy Markowa Projekt pn. Wzmonienie potenjłu dydktyznego UMK w Toruniu w dziedzinh mtemtyzno-przyrodnizyh relizowny w rmh Poddziłni 4.1.1 Progrmu Operyjnego Kpitł Ludzki Wprowdzenie do Siei Neuronowyh Łńuhy Mrkow Mj

Bardziej szczegółowo

Instrukcje dla zawodników

Instrukcje dla zawodników Płok, 12 mr 2016 r. Instrukje l zwoników Arkusze otwiermy n wyrźne poleenie komisji. Wszystkie poniższe instrukje zostną ozytne i wyjśnione. 1. Arkusz skł się z 3 zń. 2. Kże znie skł się z wprowzeni orz

Bardziej szczegółowo

4.3. Przekształcenia automatów skończonych

4.3. Przekształcenia automatów skończonych 4.3. Przeksztłceni utomtów skończonych Konstrukcj utomtu skończonego (niedeterministycznego) n podstwie wyrżeni regulrnego (lgorytm Thompson). Wejście: wyrżenie regulrne r nd lfetem T Wyjście : utomt skończony

Bardziej szczegółowo

a a a ; ; ; (1.2) przez [ a ij ], czyli zbiór elementów w i-tym wierszu i w j-tej kolumnie. Wymiary ( n m) stanowią stopień macierzy.

a a a ; ; ; (1.2) przez [ a ij ], czyli zbiór elementów w i-tym wierszu i w j-tej kolumnie. Wymiary ( n m) stanowią stopień macierzy. . PODSWY LGEBY CIEZY.. Ukły równń liniowyh Ukł n równń o m niewiomyh x K x m m L L L L L x K x n nm m n możn zpisć w posti tli liz (mierzy): (.) x x x x x x x x x x zpisć w posti mierzowej. Wprowzją nstępująe

Bardziej szczegółowo

Algebra Boola i podstawy systemów liczbowych. Ćwiczenia z Teorii Układów Logicznych, dr inż. Ernest Jamro. 1. System dwójkowy reprezentacja binarna

Algebra Boola i podstawy systemów liczbowych. Ćwiczenia z Teorii Układów Logicznych, dr inż. Ernest Jamro. 1. System dwójkowy reprezentacja binarna lger Bool i podstwy systemów liczowych. Ćwiczeni z Teorii Ukłdów Logicznych, dr inż. Ernest Jmro. System dwójkowy reprezentcj inrn Ukłdy logiczne operują tylko n dwóch stnch ozncznymi jko zero (stn npięci

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 3 2. Pojęcie Relacyjnej Bazy Danych

PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 3 2. Pojęcie Relacyjnej Bazy Danych PODSTAWY BAZ DANYCH Wykłd 3 2. Pojęcie Relcyjnej Bzy Dnych 2005/2006 Wykłd "Podstwy z dnych" 1 Rozkłdlno dlność schemtów w relcyjnych Przykłd. Relcj EGZ(U), U := { I, N, P, O }, gdzie I 10 10 11 N f f

Bardziej szczegółowo

1. Wstęp. Pojęcie grafu przepływowego. Niech pewien system liniowy będzie opisany układem liniowych równań algebraicznych

1. Wstęp. Pojęcie grafu przepływowego. Niech pewien system liniowy będzie opisany układem liniowych równań algebraicznych Owody i Ukłdy Anliz ukłdów z pomoą grfów przepływowy Mteriły Pomonize. Wstęp. Pojęie grfu przepływowego. Nie pewien system liniowy ędzie opisny ukłdem liniowy równń lgerizny x + x x + x gdzie: x, x - zmienne

Bardziej szczegółowo

KONKURS MATEMATYCZNY dla uczniów gimnazjów w roku szkolnym 2012/13. Propozycja punktowania rozwiązań zadań

KONKURS MATEMATYCZNY dla uczniów gimnazjów w roku szkolnym 2012/13. Propozycja punktowania rozwiązań zadań KONKURS MATEMATYCZNY dl uczniów gimnzjów w roku szkolnym 0/ II etp zwodów (rejonowy) 0 listopd 0 r. Propozycj punktowni rozwiązń zdń Uwg: Z kżde poprwne rozwiąznie inne niż przewidzine w propozycji punktowni

Bardziej szczegółowo

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA DROGI i CYKLE HAMILTONA w grfh kierownh Dl grfu kierownego D = ( V, A ) rogą wierhołk 0 V o V nwm iąg (npremienn) wierhołków i łuków grfu: ( 0,,,,...,,, ), pełniją wrunek i = ( i, i ) l i =,..., rogę nwm

Bardziej szczegółowo

GRANIASTOSŁUPY

GRANIASTOSŁUPY .. GRANIASTOSŁUPY. Grnistosłupy H Postwy grnistosłup - w równoległe i przystjąe wielokąty Śin ozn - równoległook Grnistosłup prosty grnistosłup, w którym wszystkie krwęzie ozne są prostopłe o postw. W

Bardziej szczegółowo

Kodowanie liczb. Kodowanie stałopozycyjne liczb całkowitych. Niech liczba całkowita a ma w systemie dwójkowym postać: Kod prosty

Kodowanie liczb. Kodowanie stałopozycyjne liczb całkowitych. Niech liczba całkowita a ma w systemie dwójkowym postać: Kod prosty Kodownie licz Kodownie stłopozycyjne licz cłkowitych Niech licz cłkowit m w systemie dwójkowym postć: nn 0 Wtedy może yć on przedstwion w postci ( n+)-itowej przy pomocy trzech niżej zdefiniownych kodów

Bardziej szczegółowo

G i m n a z j a l i s t ó w

G i m n a z j a l i s t ó w Ko³o Mtemtyzne G i m n z j l i s t ó w 1. Lizy,, spełniją wrunki: (1) ++ = 0, 1 () + + 1 + + 1 + = 1 4. Olizyć wrtość wyrżeni w = + + Rozwiąznie Stowrzyszenie n rzez Edukji Mtemtyznej Zestw 7 szkie rozwizń

Bardziej szczegółowo

Regionalne Koło Matematyczne

Regionalne Koło Matematyczne Regionlne Koło Mtemtyzne Uniwersytet Mikołj Kopernik w Toruniu Wyził Mtemtyki i Informtyki http://www.mt.umk.pl/rkm/ List rozwiązń zń nr 8, grup zwnsown (3.03.200) O izometrih (..) Wektorem uporząkownej

Bardziej szczegółowo

Przekształcenia automatów skończonych

Przekształcenia automatów skończonych Przeksztłceni utomtów skończonych Teori utomtów i języków formlnych Dr inŝ. Jnusz Mjewski Ktedr Informtyki Konstrukcj utomtu skończonego n podstwie wyrŝeni regulrnego (lgorytm Thompson) Wejście: wyrŝenie

Bardziej szczegółowo

4.6. Gramatyki regularne

4.6. Gramatyki regularne 4.6. Grmtyki regulrne G = < N,T,P,Z > jest grmtyką prwostronnie liniową, jeśli jej produkcje mją postć: ( i) U xv x T * U,V N ( ii) U x G = < N,T,P,Z > jest grmtyką prwostronnie regulrną, jeśli jej produkcje

Bardziej szczegółowo

1 Wprowadzenie do automatów

1 Wprowadzenie do automatów Dr inż. D.W. Brzeziński - Automty skończone, mszyn Turing. Lingwistyk mtemtyczn - ćwiczeni. Mteriły pomocnicze. Prowdzący: dr inż. Driusz W Brzeziński 1 Wprowdzenie do utomtów Automty skończone to urządzeni

Bardziej szczegółowo

Elementy układów techniki cyfrowej

Elementy układów techniki cyfrowej POLITEHNIKA ŚLĄSKA WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA I ENERGETYKI INSTYTUT MASZYN I URZĄDZEŃ ENERGETYZNYH LABORATORIUM ELEKTRYZNE Elementy ukłdów tehniki yfrowej (E 10) Oprowł: Dr inż. Włodzimierz OGULEWIZ

Bardziej szczegółowo

FUNKCJA KWADRATOWA. RÓWNANIA I NIERÓWNOŚCI DRUGIEGO STOPNIA.

FUNKCJA KWADRATOWA. RÓWNANIA I NIERÓWNOŚCI DRUGIEGO STOPNIA. Oprownie: Elżiet Mlnowsk FUNKCJA KWADRATOWA. RÓWNANIA I NIERÓWNOŚCI DRUGIEGO STOPNIA. Określeni podstwowe: Jeżeli kżdej lizie x z pewnego zioru lizowego X przporządkown jest dokłdnie jedn liz, to mówim,

Bardziej szczegółowo

Podstawy układów logicznych

Podstawy układów logicznych Podstwy ukłdów logicznych Prw logiki /9 Alger Boole Prw logiki WyrŜeni i funkcje logiczne Brmki logiczne Alger Boole /9 Alger Boole' Powszechnie stosowne ukłdy cyfrowe (logiczne) prcują w oprciu o tzw.

Bardziej szczegółowo

ZADANIA AUTOMATY I JĘZYKI FORMALNE AUTOMATY SKOŃCZONE

ZADANIA AUTOMATY I JĘZYKI FORMALNE AUTOMATY SKOŃCZONE ZADANIA AUTOMATY I JĘZYKI FORMALNE AUTOMATY SKOŃCZONE DAS Deterministyczny Automt Skończony Zdnie Niech M ędzie DAS tkim że funkcj przejści: Q F ) podj digrm stnów dl M ) które ze słów nleżą do język kceptownego

Bardziej szczegółowo

Programy współbieżne

Programy współbieżne Specyfikownie i weryfikownie Progrmy współieżne Mrek A. Bednrczyk, www.ipipn.gd.pl Litertur wiele prc dostępnych w Sieci np.: http://www.wikipedi.org/ Specyfikownie i weryfikcj progrmy współieżne PJP Prosty

Bardziej szczegółowo

Modele abstrakcyjne w weryfikacji

Modele abstrakcyjne w weryfikacji Modele strkyjne w weryfikji Krzysztof Nozderko kn201076@students.mimuw.edu.pl 16 mj 2006 Modele strkyjne w weryfikji Bisymulj jko gr Weżmy dw modele. Żey rozstrzygnć, zy s one z punktu widzeni oserwtor

Bardziej szczegółowo

Podstawy Techniki Cyfrowej Układy komutacyjne

Podstawy Techniki Cyfrowej Układy komutacyjne Podstwy Techniki Cyfrowej Ukłdy komutcyjne Ukłdy kombincyjne, umożliwijące przełącznie (komutcję) sygnłów cyfrowych, nzyw się ukłdmi ukłdmi komutcyjnymi. Do podstwowych ukłdów komutcyjnych zlicz się multipleksery

Bardziej szczegółowo

Wektor kolumnowy m wymiarowy macierz prostokątna o wymiarze n=1 Wektor wierszowy n wymiarowy macierz prostokątna o wymiarze m=1

Wektor kolumnowy m wymiarowy macierz prostokątna o wymiarze n=1 Wektor wierszowy n wymiarowy macierz prostokątna o wymiarze m=1 Rchunek mcierzowy Mcierzą A nzywmy funkcję 2-zmiennych, któr prze liczb nturlnych (i,j) gdzie i = 1,2,3,4.,m; j = 1,2,3,4,n przyporządkowuje dokłdnie jeden element ij. 11 21 A = m1 12 22 m2 1n 2n mn Wymirem

Bardziej szczegółowo

Bardzo krótki wstęp do elektroniki cyfrowej

Bardzo krótki wstęp do elektroniki cyfrowej Brdzo krótki wstęp do elektroniki cyfrowej Słwomir Mmic http://min5.mu.edu.pl/~zfp/sm/home.html Pln ) Ukłdy logiczne b) Algebr Boole i jej relizcj sprzętow c) Brmki są dwie? d) Prosty przykłd sumtor e)

Bardziej szczegółowo

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA Mteriły do wykłdu MATEMATYKA DYSKRETNA dl studiów zocznych cz. Progrm wykłdu: KOMBINATORYKA:. Notcj i podstwowe pojęci. Zlicznie funkcji. Permutcje. Podziory zioru. Podziory k-elementowe. Ziory z powtórzenimi

Bardziej szczegółowo

Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego. best in training PRE TEST

Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego. best in training PRE TEST Projekt współfinnsowny przez Unię Europejską w rmh Europejskiego Funuszu Społeznego est in trining E-Pr@ownik ojrzłe kry społezeństw informyjnego n Mzowszu Numer Projektu: POKL.08.01.01-14-217/09 PRE TEST

Bardziej szczegółowo

ZADANIA Z ZAKRESU SZKOŁY PODSTAWOWEJ, GIMNAZJUM I SZKOŁY ŚREDNIEJ

ZADANIA Z ZAKRESU SZKOŁY PODSTAWOWEJ, GIMNAZJUM I SZKOŁY ŚREDNIEJ ZADANIA Z ZAKRESU SZKOŁY PODSTAWOWEJ, GIMNAZJUM I SZKOŁY ŚREDNIEJ Nrsowć wkres funkji: f() = + Nrsowć wkres funkji: f() = + Nrsowć wkres funkji: f() = + + Dl jkih wrtośi A, B zhodzi równość: + +5+6 = A

Bardziej szczegółowo

Automat Moore a. Teoria układów logicznych

Automat Moore a. Teoria układów logicznych Automat Moore a Automatem Moore a nazywamy uporządkowaną piątkę (Q,X,Y,δ, λ )gdzie Qjestskończonym zbiorem niepustym, nazwanym zbiorem stanów automatu, Xjestskończonym zbiorem niepustym, nazwanym alfabetem

Bardziej szczegółowo

, 0 Informatyka w Zarządzaniu - test zaliczeniowy Zarządzanie III rok NS 7 Kwietnia 2013

, 0 Informatyka w Zarządzaniu - test zaliczeniowy Zarządzanie III rok NS 7 Kwietnia 2013 , 0 Informtyk w Zrzązniu - test zlizeniowy Zrząznie III rok NS 7 Kwietni 2013 imię i nzwisko... nr lumu... 1. Systemy Bk Offie. to m.in. Księgowość. to m.in. płe. to m.in. gospork mteriłow. to MS Exel

Bardziej szczegółowo

WYZNACZANIE OGNISKOWEJ SOCZEWEK CIENKICH ZA POMOCĄ ŁAWY OPTYCZNEJ

WYZNACZANIE OGNISKOWEJ SOCZEWEK CIENKICH ZA POMOCĄ ŁAWY OPTYCZNEJ ĆWICZENIE 9 WYZNACZANIE OGNISKOWEJ SOCZEWEK CIENKICH ZA POMOCĄ ŁAWY OPTYCZNEJ Opis kł pomirowego A) Wyzzie ogiskowej sozewki skpijąej z pomir oległośi przemiot i obrz o sozewki Szzególie proste, rówoześie

Bardziej szczegółowo

Rys Wyrównanie spostrzeżeń zawarunkowanych jednakowo dokładnych C. KRAKOWIANY

Rys Wyrównanie spostrzeżeń zawarunkowanych jednakowo dokładnych C. KRAKOWIANY Rys. 9.. Wyrównnie spostrzeżeń zwrunkownyh jednkowo dokłdnyh C. KRAKOWIANY 9.9. Informje wstępne o krkowinh Krkowin jest zespołem liz rozmieszzonyh w prostokątnej teli o k kolumnh i w wierszh, dl którego

Bardziej szczegółowo

1.1. Układy do zamiany kodów (dekodery, kodery, enkodery) i

1.1. Układy do zamiany kodów (dekodery, kodery, enkodery) i Ukły yrow (loizn) 1.1. Ukły o zminy koów (kory, kory, nkory) i Są to ukły kominyjn, zminiją sposó koowni lu przstwini ny yrowy. 1.1.1. kory kory to ukły kominyjn, zminiją n yrow, zpisn w owolnym kozi innym

Bardziej szczegółowo

Grafy hamiltonowskie, problem komiwojażera algorytm optymalny

Grafy hamiltonowskie, problem komiwojażera algorytm optymalny 1 Grfy hmiltonowski, problm komiwojżr lgorytm optymlny Wykł oprcowny n postwi książki: M.M. Sysło, N.Do, J.S. Kowlik, Algorytmy optymlizcji yskrtnj z progrmmi w języku Pscl, Wywnictwo Nukow PWN, 1999 2

Bardziej szczegółowo

bezkontekstowa generujac X 010 0X0.

bezkontekstowa generujac X 010 0X0. 1. Npisz grmtyke ezkontekstow generujc jezyk : L 1 = { 0 i 10 j 10 p : i, j, p > 0, i + j = p } Odpowiedź. Grmtyk wygląd tk: Nieterminlem strtowym jest S. S 01X0 0S0 X 010 0X0. Nieterminl X generuje słow

Bardziej szczegółowo

Zadania. I. Podzielność liczb całkowitych

Zadania. I. Podzielność liczb całkowitych Zdni I. Podzielność liczb cłkowitych. Pewn liczb sześciocyfrow kończy się cyfrą 5. Jeśli tę cyfrę przestwimy n miejsce pierwsze ze strony lewej to otrzymmy nową liczbę cztery rzy większą od poprzedniej.

Bardziej szczegółowo

WYZNACZNIKI. . Gdybyśmy rozważali układ dwóch równań liniowych, powiedzmy: Takie układy w matematyce nazywa się macierzami. Przyjmijmy definicję:

WYZNACZNIKI. . Gdybyśmy rozważali układ dwóch równań liniowych, powiedzmy: Takie układy w matematyce nazywa się macierzami. Przyjmijmy definicję: YZNACZNIKI Do opisu pewnh oiektów nie wstrz użć liz. ie n przkłd, że do opisni sił nleż użć wektor. Sił to przeież nie tlko wielkość le i jej punkt przłożeni, zwrot orz kierunek dziłni. Zte jedną lizą

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA DYSKRETNA (2014/2015) dr hab. inż. Małgorzata Sterna WIELOMIANY SZACHOWE

MATEMATYKA DYSKRETNA (2014/2015) dr hab. inż. Małgorzata Sterna  WIELOMIANY SZACHOWE MAEMAYKA DYKENA (0/0) r h. iż. Młgorzt ter mlgorzt.ster@s.put.poz.pl www.s.put.poz.pl/mster/ WIELOMIANY ZACHOWE Mtemtyk Dyskret Młgorzt ter B WIELOMIANY ZACHOWE Wielomiy szhowe opisują lizę możliwyh rozmieszzeń

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 1 Podstawowe wiadomości o macierzach

Wyk lad 1 Podstawowe wiadomości o macierzach Wyk ld 1 Podstwowe widomości o mcierzch Oznczeni: N {1 2 3 } - zbiór liczb nturlnych N 0 {0 1 2 } R - ci lo liczb rzeczywistych n i 1 + 2 + + n i1 1 Określenie mcierzy Niech m i n bed dowolnymi liczbmi

Bardziej szczegółowo

Lista 4 Deterministyczne i niedeterministyczne automaty

Lista 4 Deterministyczne i niedeterministyczne automaty Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowni i Systemów Informtycznych Teoretyczne Podstwy Informtyki List 4 Deterministyczne i niedeterministyczne utomty Wprowdzenie Automt skończony jest modelem mtemtycznym

Bardziej szczegółowo

Matematyka finansowa 10.03.2014 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXVI Egzamin dla Aktuariuszy z 10 marca 2014 r. Część I

Matematyka finansowa 10.03.2014 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXVI Egzamin dla Aktuariuszy z 10 marca 2014 r. Część I Mtemtyk finnsow.03.2014 r. Komisj Egzmincyjn dl Akturiuszy LXVI Egzmin dl Akturiuszy z mrc 2014 r. Część I Mtemtyk finnsow WERSJA TESTU A Imię i nzwisko osoby egzminownej:... Czs egzminu: 0 minut 1 Mtemtyk

Bardziej szczegółowo

Semantyka i Weryfikacja Programów - Laboratorium 7

Semantyka i Weryfikacja Programów - Laboratorium 7 Semntyk i Weryfikj Progrmów - Lortorium 7 Weryfikj twierdzeń logiznyh Cel. Celem ćwizeni jest zpoznnie się z metodą utomtyznego dowodzeni twierdzeń, tzn. weryfikji, zy dne twierdzenie jest tutologią (twierdzenie

Bardziej szczegółowo

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LII Egzamin dla Aktuariuszy z 15 marca 2010 r. Część I Matematyka finansowa

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LII Egzamin dla Aktuariuszy z 15 marca 2010 r. Część I Matematyka finansowa Mtemtyk finnsow 15.0.010 r. Komisj Egzmincyjn dl Akturiuszy LII Egzmin dl Akturiuszy z 15 mrc 010 r. Część I Mtemtyk finnsow WERSJA TESTU A Imię i nzwisko osoy egzminownej:... Czs egzminu: 100 minut 1

Bardziej szczegółowo

RÓWNOWAGA CHEMICZNA. Reakcje chemiczne: nieodwracalne ( praktycznie nieodwracalne???) reakcje wybuchowe, np. wybuch nitrogliceryny: 2 C H 2

RÓWNOWAGA CHEMICZNA. Reakcje chemiczne: nieodwracalne ( praktycznie nieodwracalne???) reakcje wybuchowe, np. wybuch nitrogliceryny: 2 C H 2 RÓWNOWG CHEMICZN N O 4 NO Rekje hemizne: nieowrlne ( rktyznie nieowrlne???) rekje wyuhowe, n. wyuh nitroglieryny: C 3 H 5 N 3 O 9 6 CO + 3 N + 5 H O + / O rekje rozu romieniotwórzego, n. roz urnu gy jeen

Bardziej szczegółowo

Instrukcje dla zawodników

Instrukcje dla zawodników Płok, 6 kwietni 201 r. Instrkje l zwoników Arksze otwiermy n wyrźne poleenie komisji. Wszystkie poniższe instrkje zostną ozytne i wyjśnione. 1. Arksz skł się z zń. 2. Kże znie skł się z wprowzeni orz kilk

Bardziej szczegółowo

Macierzy rzadkie symetryczne

Macierzy rzadkie symetryczne Mcierzy rzkie symetryczne Istnieje wielu problemów technicznych i nukowych, w których zstosownie formlizcji mtemtycznej oprowzi o ziłń n mcierzmi rzkimi symetrycznymi. To są zni mechniki, hyromechniki,

Bardziej szczegółowo

LISTA02: Projektowanie układów drugiego rzędu Przygotowanie: 1. Jakie własności ma równanie 2-ego rzędu & x &+ bx&

LISTA02: Projektowanie układów drugiego rzędu Przygotowanie: 1. Jakie własności ma równanie 2-ego rzędu & x &+ bx& LISTA: Projektownie ukłdów drugiego rzędu Przygotownie: 1. Jkie włsności m równnie -ego rzędu & &+ b + c u jeśli: ) c>; b) c; c) c< Określ położenie biegunów, stbilność, oscylcje Zdni 1: Wyzncz bieguny.

Bardziej szczegółowo

Sprawozdanie z pomocy doraźnej i ratownictwa medycznego za 2010 r.

Sprawozdanie z pomocy doraźnej i ratownictwa medycznego za 2010 r. GŁÓWNY URZĄD STATYSTYCZNY, l. Niepoległośi 208, 00-925 Wrszw www.stt.gov.pl Nzw i res jenostki sprwozwzej Numer inentyfikyjny REGON ZD-4 Sprwoznie z pomoy orźnej i rtownitw z 200 r. Portl sprwozwzy GUS

Bardziej szczegółowo

Trapez. w trapezie przynamniej jedna para boków jest równoległa δ γ a, b podstawy trapezu. c h d c, d - ramiona trapezu α β h wysokość trapezu

Trapez. w trapezie przynamniej jedna para boków jest równoległa δ γ a, b podstawy trapezu. c h d c, d - ramiona trapezu α β h wysokość trapezu 9. 5. WŁASNOŚCI MIAROWE CZWOROKĄTÓW Trpez w trpezie przynmniej jen pr oków jest równoległ δ γ, postwy trpezu c h c, - rmion trpezu α β h wysokość trpezu + 80 α δ β + γ 80 x `Ocinek łączący śroki rmion

Bardziej szczegółowo

Teoria układów logicznych

Teoria układów logicznych Automat Moore a Automatem Moore a nazywamy uporządkowaną piątkę ( Q, X,,, ) gdzie Q jest skończonym zbiorem niepustym, nazwanym zbiorem stanów automatu, X jest skończonym zbiorem niepustym, nazwanym alfabetem

Bardziej szczegółowo

Równania i nierówności kwadratowe z jedną niewiadomą

Równania i nierówności kwadratowe z jedną niewiadomą 50 REPETYTORIUM 31 Równni i nierówności kwdrtowe z jedną niewidomą Równnie wielominowe to równość dwóch wyrżeń lgebricznych Kżd liczb, któr po podstwieniu w miejscu niewidomej w równniu o jednej niewidomej

Bardziej szczegółowo

4. RACHUNEK WEKTOROWY

4. RACHUNEK WEKTOROWY 4. RACHUNEK WEKTOROWY 4.1. Wektor zczepiony i wektor swoodny Uporządkowną prę punktów (A B) wyznczjącą skierowny odcinek o początku w punkcie A i końcu w punkcie B nzywmy wektorem zczepionym w punkcie

Bardziej szczegółowo

5. Zadania tekstowe.

5. Zadania tekstowe. 5. Zni tekstowe. Przykł. Kolrz połowę rogi pokonł ze śrenią prękością 0 km/, rugą połowę z prękością 50 km /. Wyzncz śrenią prękość kolrz n cłej trsie. nliz : pierwsz połow rogi rug połow rogi 0 km/ prękość

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 7 CYFROWE UKŁADY SCALONE

WYKŁAD 7 CYFROWE UKŁADY SCALONE 65 KŁAD 7 CYFRO UKŁADY SCALONE Ukłdy nlogowe są przystosowne do przetwrzni npięć (lu prądów), których wrtości zwierją się w pewnym przedzile ukłd nlogowy wrtości Ukłdy cyfrowe służą do przetwrzni sygnłów

Bardziej szczegółowo

ROZWIĄZYWANIE MAŁYCH TRÓJKĄTÓW SFERYCZNYCH

ROZWIĄZYWANIE MAŁYCH TRÓJKĄTÓW SFERYCZNYCH Mteriły dydktyzne Geodezj geometryzn Mrin Ligs, Ktedr Geomtyki, Wydził Geodezji Górnizej i Inżynierii Środowisk OZWIĄZYWANIE MAŁYCH TÓJKĄTÓW SFEYCZNYCH rezentowne metody rozwiązywni młyh trójkątów sferyznyh

Bardziej szczegółowo

Metoda prądów obwodowych

Metoda prądów obwodowych Metod prądów owodowyh Zmenmy wszystke rzezywste źródł prądowe n npęowe, Tworzymy kłd równń lnowyh opsjąyh poszzególne owody. Dowolną seć lnową skłdjąą sę z elementów skponyh możn opsć z pomoą kłd równń

Bardziej szczegółowo

AKADEMIA MORSKA W GDYNI

AKADEMIA MORSKA W GDYNI AKAEMIA MORSKA W GYNI TEMAT: Blok rytmetyzne PROWAZĄCY :... t wykonn ćwzen... t on srwozn... Wykonwy: Rok Oen Gr. Uwg 1. Zuowć ukł ółsumtor, oć tlę stnów. 4 5 2 1 6 3 1 2 s -Tel stnów wyełnć s 0 0 0 1

Bardziej szczegółowo

Metoda sił jest sposobem rozwiązywania układów statycznie niewyznaczalnych, czyli układów o nadliczbowych więzach (zewnętrznych i wewnętrznych).

Metoda sił jest sposobem rozwiązywania układów statycznie niewyznaczalnych, czyli układów o nadliczbowych więzach (zewnętrznych i wewnętrznych). Metod sił jest sposoem rozwiązywni ukłdów sttycznie niewyznczlnych, czyli ukłdów o ndliczowych więzch (zewnętrznych i wewnętrznych). Sprowdz się on do rozwiązni ukłdu sttycznie wyznczlnego (ukłd potwowy

Bardziej szczegółowo

PRZEŁĄCZNIK MIEJSC POMIAROWYCH PMP

PRZEŁĄCZNIK MIEJSC POMIAROWYCH PMP CZAKI THERMO-PRODUCT ul. 19 Kwietni 58 05-090 Rszyn-Ryie tel. (22) 7202302 fx. (22) 7202305 www.zki.pl hndlowy@zki.pl PRZEŁĄCZNIK MIEJSC POMIAROWYCH PMP-201-10 INSTRUKCJA OBSŁUGI GWARANCJA Spis treśi 1.

Bardziej szczegółowo

Izba Rozliczeniowa. Fundusz Rozliczeniowy. projekt wersja 2.c r.

Izba Rozliczeniowa. Fundusz Rozliczeniowy. projekt wersja 2.c r. Izb Rozliczeniow Fnsz Rozliczeniowy projekt wersj 2.c 25-06-2009r. Spis treści Spis treści... 2 Wstęp... 3 1 Obliczeni ryzyk niepokrytego... 4 2 Obliczeni wrtości fnsz i wpłty... 5 2.1 Aktlizcj fnsz rozliczeniowego...

Bardziej szczegółowo

2.3.1. Iloczyn skalarny

2.3.1. Iloczyn skalarny 2.3.1. Ilon sklrn Ilonem sklrnm (sklrowm) dwóh wektorów i nwm sklr równ ilonowi modułów ou wektorów pre kosinus kąt wrtego międ nimi. α O Rs. 2.8. Ilustrj do definiji ilonu sklrnego Jeżeli kąt międ wektormi

Bardziej szczegółowo

Ankieta absolwenta ANKIETA ABSOLWENTA. Losy zawodowe absolwentów PWSZ w Raciborzu

Ankieta absolwenta ANKIETA ABSOLWENTA. Losy zawodowe absolwentów PWSZ w Raciborzu 24 mj 2012 r. Ankit solwnt Wyni I Sttus oowiązująy Symol Stron 1/5 ANKIETA ABSOLWENTA Losy zwoow solwntów PWSZ w Riorzu Dro Asolwntko, Droi Asolwni! HASŁO DO ANKIETY: Prosimy o okłn przzytni pytń i zznzni

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i Struktury Danych.

Algorytmy i Struktury Danych. Algorytmy i Struktury Dnyh. Gry. Drzwo rozpinj. Minimln rzwo rozpinj. Bożn Woźn-Szzśnik wozn@gmil.om Jn Długosz Univrsity, Poln Wykł 9 Bożn Woźn-Szzśnik (AJD) Algorytmy i Struktury Dnyh. Wykł 9 1 / 4 Pln

Bardziej szczegółowo

Gramatyki regularne. Teoria automatów i języków formalnych. Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki

Gramatyki regularne. Teoria automatów i języków formalnych. Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki Grmtyki regulrne Teori utomtów i języków formlnych Dr inż. Jnusz Mjewski Ktedr Informtyki Grmtyki regulrne G = < V,Σ,P, > jest grmtyką prwostronnie liniową, jeśli jej produkcje mją postć: ( i ) U xw (

Bardziej szczegółowo

2. PODSTAWY STATYKI NA PŁASZCZYŹNIE

2. PODSTAWY STATYKI NA PŁASZCZYŹNIE M. DSTY STTYKI N ŁSZZYŹNIE. DSTY STTYKI N ŁSZZYŹNIE.. Zsdy dynmiki Newton Siłą nzywmy wektorową wielkość, któr jest mirą mechnicznego oddziływni n ciło ze strony innych cił. dlszej części ędziemy rozptrywć

Bardziej szczegółowo

Tensor liniowa jednorodna funkcja: wektor wektor b=f(a) a ( ˆ) [ˆ ( ˆ) ˆ ( ˆ) ˆ. Równanie b=f(a) można więc zapisać w postaci

Tensor liniowa jednorodna funkcja: wektor wektor b=f(a) a ( ˆ) [ˆ ( ˆ) ˆ ( ˆ) ˆ. Równanie b=f(a) można więc zapisać w postaci ensor f liniow jenoron funkj: wektor wektor =f f f f W nm ukłie współręnh i,j,k - tensor jko mier f ˆ ˆ i j kˆ f ˆ i f ˆ j f kˆ le f iˆ [ˆ if ˆ i ˆjf ˆ i kf ˆ ˆ] i ˆ [ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ f j if j jf j kf ˆ] j f

Bardziej szczegółowo

Maciej Grzesiak. Iloczyn skalarny. 1. Iloczyn skalarny wektorów na płaszczyźnie i w przestrzeni. a b = a b cos ϕ. j) (b x. i + b y

Maciej Grzesiak. Iloczyn skalarny. 1. Iloczyn skalarny wektorów na płaszczyźnie i w przestrzeni. a b = a b cos ϕ. j) (b x. i + b y Mciej Grzesik Iloczyn sklrny. Iloczyn sklrny wektorów n płszczyźnie i w przestrzeni Iloczyn sklrny wektorów i b określmy jko b = b cos ϕ. Bezpośrednio z definicji iloczynu sklrnego mmy, że i i = j j =

Bardziej szczegółowo

Podstawowe moduły układów cyfrowych układy sekwencyjne cz.2 Projektowanie automatów. Rafał Walkowiak Wersja /2015

Podstawowe moduły układów cyfrowych układy sekwencyjne cz.2 Projektowanie automatów. Rafał Walkowiak Wersja /2015 Podstawowe moduły układów cyfrowych układy sekwencyjne cz.2 Projektowanie automatów synchronicznych Rafał Walkowiak Wersja.2 24/25 UK Funkcje wzbudzeń UK Funkcje wzbudzeń Pamieć Pamieć UK Funkcje wyjściowe

Bardziej szczegółowo

Zbiory wyznaczone przez funkcje zdaniowe

Zbiory wyznaczone przez funkcje zdaniowe pojęci zbioru i elementu RCHUNEK ZIORÓW zbiór zwier element element nleży do zbioru jest elementem zbioru ( X zbiór wszystkich przedmiotów indywidulnych, których dotyczy dn nuk zbiór pełny (uniwerslny

Bardziej szczegółowo

Rozwiązania maj 2017r. Zadania zamknięte

Rozwiązania maj 2017r. Zadania zamknięte Rozwiązni mj 2017r. Zdni zmknięte Zd 1. 5 16 5 2 5 2 Zd 2. 5 2 27 2 23 2 2 2 2 Zd 3. 2log 3 2log 5log 3 log 5 log 9 log 25log Zd. 120% 8910 1,2 8910 2,2 8910 $%, 050 Zd 5. Njłtwiej jest zuwżyć że dl 1

Bardziej szczegółowo

Wyrównanie sieci niwelacyjnej

Wyrównanie sieci niwelacyjnej 1. Wstęp Co to jest sieć niwelcyjn Po co ją się wyrównje Co chcemy osiągnąć 2. Metod pośrednicząc Wyrównnie sieci niwelcyjnej Metod pośrednicząc i metod grpow Mmy sieć skłdjącą się z szereg pnktów. Niektóre

Bardziej szczegółowo

EUROELEKTRA Ogólnopolska Olimpiada Wiedzy Elektrycznej i Elektronicznej Rok szkolny 2014/2015 Zadania dla grupy elektronicznej na zawody II stopnia

EUROELEKTRA Ogólnopolska Olimpiada Wiedzy Elektrycznej i Elektronicznej Rok szkolny 2014/2015 Zadania dla grupy elektronicznej na zawody II stopnia EOELEKTA Ogólnopolsk Olimpid Wiedzy Elektrycznej i Elektronicznej ok szkolny 204/205 Zdni dl grupy elektronicznej n zwody stopni Zdnie Dl diody półprzewodnikowej, której przeieg chrkterystyki prądowo-npięciowej

Bardziej szczegółowo

RBD Relacyjne Bazy Danych

RBD Relacyjne Bazy Danych Wykłd 6 RBD Relcyjne Bzy Dnych Bzy Dnych - A. Dwid 2011 1 Bzy Dnych - A. Dwid 2011 2 Sum ziorów A i B Teori ziorów B A R = ) ( Iloczyn ziorów A i B ( ) B A R = Teori ziorów Różnic ziorów ( A) i B Iloczyn

Bardziej szczegółowo

XI. Rachunek całkowy funkcji wielu zmiennych. 1. Całka podwójna Całka podwójna po prostokącie. Oznaczenia:

XI. Rachunek całkowy funkcji wielu zmiennych. 1. Całka podwójna Całka podwójna po prostokącie. Oznaczenia: XI. Rhunek łkowy funkji wielu zmiennyh. 1. Cłk podwójn. 1.1. Cłk podwójn po prostokąie. Oznzeni: P = {(x, y) R 2 : x b, y d} = [, b] [, d] - prostokąt n płszzyźnie, f(x, y) - funkj określon i ogrnizon

Bardziej szczegółowo

Macierz. Wyznacznik macierzy. Układ równań liniowych

Macierz. Wyznacznik macierzy. Układ równań liniowych Temt wykłdu: Mcierz. Wyzncznik mcierzy. Ukłd równń liniowych Kody kolorów: żółty nowe pojęcie pomrńczowy uwg kursyw komentrz * mterił ndobowiązkowy Ann Rjfur, Mtemtyk Zgdnieni. Pojęci. Dziłni n mcierzch.

Bardziej szczegółowo

Prezentacja kierunków pracy naukowej

Prezentacja kierunków pracy naukowej Prznj kirunków pry nukowj Driusz Drniowski Kr Algorymów i Molowni Sysmów Polihnik Gńsk Kirunki wz Uporząkown kolorowni grów Szrgowni zń w śroowisku wiloprosorowym Wyszukiwni lmnów w zęśiowyh porząkh Przszukiwni

Bardziej szczegółowo

KARTA WZORÓW MATEMATYCZNYCH. (a + b) c = a c + b c. p% liczby a = p a 100 Liczba x, której p% jest równe a 100 a p

KARTA WZORÓW MATEMATYCZNYCH. (a + b) c = a c + b c. p% liczby a = p a 100 Liczba x, której p% jest równe a 100 a p KRT WZORÓW MTEMTYZNY WŁSNOŚI DZIŁŃ Pwo pzemiennośi dodwni + = + Pwo łąznośi dodwni + + = ( + ) + = + ( + ) Pwo zemiennośi mnoŝeni = Pwo łąznośi mnoŝeni = ( ) = ( ) Pwo ozdzielnośi mnoŝeni względem dodwni

Bardziej szczegółowo

Szkice rozwiązań zadań zawody rejonowe 2019

Szkice rozwiązań zadań zawody rejonowe 2019 XVI Śląski Konkurs Mtemtyzny Szkie rozwiązń zdń zwody rejonowe 9 Zdnie. Znjdź wszystkie lizy pierwsze p, dl któryh liz pp+ + też jest lizą pierwszą. Rozwiąznie Jeżeli p, to pp+ + 3 + i jest to liz złożon.

Bardziej szczegółowo

Znajdowanie analogii w geometrii płaskiej i przestrzennej

Znajdowanie analogii w geometrii płaskiej i przestrzennej Gimnzjum n 17 im. Atu Gottge w Kkowie ul. Litewsk 34, 30-014 Kków, Tel. (12) 633-59-12 Justyn Więcek, Atu Leśnik Znjdownie nlogii w geometii płskiej i pzestzennej opiekun pcy: mg Doot Szczepńsk Kków, mzec

Bardziej szczegółowo

i na matematycznej wyspie materiały dla ucznia, pakiet 89, s. KARTA:... Z KLASY:...

i na matematycznej wyspie materiały dla ucznia, pakiet 89, s. KARTA:... Z KLASY:... A@ i J@ś n mtemtycznej wyspie mteriły l uczni, pkiet 89, s. Eolonistyczn p Etemtyczn Strżk m Zzncz znkiem n obrzku te elementy, w których nzwie występuje głosk w. own ychzyczne ie W fi uktyccjzn E pls

Bardziej szczegółowo

GRAFY i SIECI. Graf: G = ( V, E ) - para uporządkowana

GRAFY i SIECI. Graf: G = ( V, E ) - para uporządkowana GRAFY podstwowe definicje GRAFY i SIECI Grf: G = ( V, E ) - pr uporządkown V = {,,..., n } E { {i, j} : i j i i, j V } - zbiór wierzchołków grfu - zbiór krwędzi grfu Terminologi: grf = grf symetryczny,

Bardziej szczegółowo

Kombinacyjne układy logiczne (A 2)

Kombinacyjne układy logiczne (A 2) POLITECHNIKA LSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ INYNIERII RODOWISKA I ENERGETYKI INSTYTUT: MASZYN I URZDZE ENERGETYCZNYCH Kominyjne ukłdy logizne Lortorium utomtyki (A 2) Oprowł: mgr in. Dniel Wel Sprwdził: dr in.

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja modelowa jest analizą statyczną logiki modalnej

Weryfikacja modelowa jest analizą statyczną logiki modalnej Weryfikcj modelow jest nlizą sttyczną logiki modlnej Mrcin Sulikowski MIMUW 15 grudni 010 1 Wstęp Weryfikcj systemów etykietownych 3 Flow Logic 4 Weryfikcj modelow nliz sttyczn Co jest czym czego? Weryfikcj

Bardziej szczegółowo

O pewnych zgadnieniach optymalizacyjnych O pewnych zgadnieniach optymalizacyjnych

O pewnych zgadnieniach optymalizacyjnych O pewnych zgadnieniach optymalizacyjnych Spis tresci 1 Spis tresci 1 W wielu zgdnienich prktycznych brdzo wżne jest znjdownie optymlnego (czyli njlepszego z jkiegoś punktu widzeni) rozwiązni dnego problemu. Dl przykłdu, gdybyśmy chcieli podróżowć

Bardziej szczegółowo

Legenda. Optymalizacja wielopoziomowa Inne typy bramek logicznych System funkcjonalnie pełny

Legenda. Optymalizacja wielopoziomowa Inne typy bramek logicznych System funkcjonalnie pełny Dr Glin Criow Legend Optymlizcj wielopoziomow Inne typy brmek logicznych System funkcjonlnie pełny Optymlizcj ukłdów wielopoziomowych Ukłdy wielopoziomowe ukłdy zwierjące więcej niż dw poziomy logiczne.

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY ALGEBRY MACIERZY. Operacje na macierzach

PODSTAWY ALGEBRY MACIERZY. Operacje na macierzach PODSTWY LGEBRY MCIERZY WIERSZ i, KOLUMN (j) Mcierz m,n, gdzie m to ilość wierszy, n ilość kolumn i,j element mcierzy z itego wiersz, jtej kolumny Opercje n mcierzch Równość mcierzy m,n = B m,n. def i,j

Bardziej szczegółowo

Realizacje zmiennych są niezależne, co sprawia, że ciąg jest ciągiem niezależnych zmiennych losowych,

Realizacje zmiennych są niezależne, co sprawia, że ciąg jest ciągiem niezależnych zmiennych losowych, Klsyczn Metod Njmniejszych Kwdrtów (KMNK) Postć ć modelu jest liniow względem prmetrów (lbo nleży dokonć doprowdzeni postci modelu do liniowości względem prmetrów), Zmienne objśnijące są wielkościmi nielosowymi,

Bardziej szczegółowo