Rozwi zywanie Ukªadów Równa«Liniowych Ax=B metod dekompozycji LU, za pomoc JAVA RMI

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Rozwi zywanie Ukªadów Równa«Liniowych Ax=B metod dekompozycji LU, za pomoc JAVA RMI"

Transkrypt

1 Rozwi zywanie Ukªadów Równa«Liniowych Ax=B metod dekompozycji LU, za pomoc JAVA RMI Marcn Šabudzik AGH-WFiIS, al. Mickiewicza 30, , Kraków, Polska www: labudzik/io 1 Wst p dotycz cy zadania Ukªad algebraicznych równa«liniowych ma form Ax=b, gdzie A jest macierz o rozmiarach, b jest n - wymiarowym wektorem, a x jest nieznanym wektorem rozwi za«, równie» o wymiarze n. Jedn z bezpo±rednich metod rozwi zywania takich liniowych ukªadów jest tzw. rozkªad LU, gdzie macierz A przedstawia si jako iloczyn dwóch macierzy A=LU (L-macierz jednostkowa (z 1 na diagonali) trójk tna dolna, U-macierz trójk tna górna). W metodzie tej ukªad Ax=b przechodzi wi c w ukªad LUx=b, który rozwi zujemy poprzez wyznaczenie w pierwszej kolejno±ci, metod tzw. forward-substitution, wektora y, z dolnego trójk tnego ukªadu równa«ly=b, a nast pnie z górnego trójk tnego ukªadu Ux=y, metod tzw. back-substitution otrzymujemy ju» ko«cowe rozwi zanie w postaci wektora x. Rozkªad LU mo»na zrealizowa c poprzez metod eliminacji Gaussa, gdzie A zostaje zast pione przez U. Algorytm to realizuj cy mógªby wygl da c tak: For k=1to n-1 For i=k+1 to n l ik = a ik /a kk For j=k+1 to n For i=k+1 to n a ij = a ij l ik a kj W ogólno±ci, mo»e by c konieczna wymiana rz dów (tzw. pivoting), aby zapewni c istnienie rozwi zania i stabilno± c numeryczn rozkªadu LU, jednak na razie pozostawimy ten problem. Metoda eliminacja Gaussa potrzebuje okoªo dziaªa«dodawania i mno»enia, wi c czas potrzebny na rozwi zanie danego problemu t metod, mo»na zapisa c wzorem : gdzie -to czas potrzebny na wykonanie jednego dziaªania mno»enia i

2 dodawania. (dodatkowo potrzebne jest jeszcze dziaªa«dzielenia, ale pomijamy ten mniej istotny warunek). Rozkªad LU mo»na zapisa c w ogólnej formie potrójnie zagnie»d»onej p tli, gdzie A zostaje zapisane przez L i U : For For For a ij = a ij (a ik /a kk )a kj Wska¹niki i,j oraz k w p tlach For (powinny by c one wstawione w miejsca - powy»szego algorytmu), mo»na wzi c w ró»norakiej kolejno±ci. Wszystkich mo»liwych wyborów organizowania tych p tli to 3!=6. Ró»na kolejno± c organizacji p tli wymaga ró»nych wymaga«odno±nie dost pu i zaj to±ci pami ci, co mo»e mie c znaczenie w przypadku realizacji zadania na maszynach o ró»nej architekturze. 2 Realizacja rozproszona zadania Zrealizowanie postawionego problemu w ±rodowisku rozproszonym wymaga skonstruowania algorytmu, w którym ka»dy proces b dzie mógª swobodnie wykonywa c obliczenia, niezale»nie od innych procesów. W naszym przypadku jest to bardzo trudne, a wr cz niemo»liwe do osi gni cia za pomoc powszechnie znanych algorytmów dekompozycji LU. W celu zrealizowania zadania w ±rodowisku rozproszonym, zostaªo ono rozªo»one w taki sposób, aby zobaczy c funkcjonowanie mechanizmów zwi zanych z Java RMI. Podstawowy algorytm z którego korzystali±my, to organizacja p tli obliczaj cej rozkªad LU (patrz poprzedni punkt) w formie kji. Forma ta, w postaci algorytmu przyjmuje posta c: For k=1 to n-1 For j=k+1 to n For i=k+1 to n a ij = a ij (a ik /a kk )a kj

3 2.1 Algorytm rozproszony W realizacji rozproszonej powy»szego algorytmu przyj li±my»e ka»dy proces rozproszony oblicza jeden element macierzy podczas dekompozycji LU. Liczba tych procesów jest wi c równa wymiarowi macierzy wej±ciowej (n x n). Ka»dy proces wykonywany jest przez serwer zalogowany do katalogu serwerów. Ilo± c serwerów zale»y od u»ytkownika, wi c zostaª wprowadzony dodatkowy podziaª zadania, przydzielaj cy wykonanie procedury rozproszonej odpowiednim serwerom. Ka»dy taki serwer otrzymuje obiekt klasy LUParameters (o czym dalej), wykonuje odpowiednie obliczenie warto±ci wspóªczynnika macierzy wej±ciowej, w zale»no±ci od tego którym jest z kolei procesem wywoªanym przez klienta. Nast pnie zwraca wynik oblicze«w postaci uaktualnionego obiektu klasy LUParameters. Schemat wykonywania operacji oblicze«rozproszonych przedstawia poni»szy rysunek. Niestety jest to nieudolny algorytm, który tak naprawd nic nie wnosi do zwykªego sekwencyjnego wykonania zadania, ale w celu zaznajomienia si z tworzeniem i dziaªaniem aplikacji rozproszonych, przyj li±my wªa±nie takie rozwi zanie. 2.2 Realizacja programu Do wykonania zadania u»yli±my mechanizmu JAVA RMI, znajduj cego si w ka»dym pakiecie instalacyjnym Javy. W pierwszym etapie stworzyli±my tzw. Interfejs (LUInterface.java), który zawiera deklaracje metod które b d wywoªywane zdalnie w ±rodowisku rozproszonym. W naszym przypadku jest to jedna metoda któr nazwali±my MyLU. Metoda ta zwraca obiekty klasy LUParameters oraz jest wywoªywana z parametrem który równie» jest obiektem tej klasy. Klasa LUParameters deniuje typy przesyªanych obiektów, którymi u nas s dwie tablice dwu wymiarowe A (macierz gªówna) i L (macierz dolna trójk tna), jedna jednowymiarowa B (wektor rozwi za«), oraz dwie liczby typu intiger i,j (odpowiednio numer wiersza, kolumny w macierzy A), dodatkowo klasa ta deniuje liczb typu oat zawieraj c kod bª du - errorcode. Klasa LUParameters implementuje klas Serializable, umo»liwiaj c spakowanie przesyªanych danych. Wspominany wcze±niej interfejs stanowi rozszerzenie klasy Remote i zwraca wyj tek RemoteException. W drugim etapie przyst pili±my do stworzenia kodu serwera, wykonuj cego obliczenia (LUImplementation.java). Klasa ta rozszerza klas UnicastRemoteObject oraz implementuje stworzony wcze±niej interfejs-luinterface. W konstruktorze tej klasy który równie» podobnie jak klasa interfejsu zwraca wyj tek RemoteException, wywoªali±my konstruktor klasy nadrz dnej. Nast pnie zaimplementowali±my metod MyLU wykonuj c gªówne obliczenia rozkªadu macierzy A na LU. W zale»no±ci od parametrów i oraz j, przekazywanych w obiekcie klasy LUParameters wraz z macierz wej±ciow A, wykonuje odpowiednie obliczenie zgodnie z algorytmem powy»ej i uaktualnia warto± c elementu aij (i-wiersz,jkolumna) macierzy A. Uaktualniony obiekt zwracany jest do klienta, który wywoªaª zdaln metod. Oczywi±cie, aby zapewni c komunikacj mi dzy serwerami a klientem ka»dy klient musi si zalogowa c do tzw. katalogu serwerów.

4 Rysunek 1: Schemat przekazywania danych dla algorytmu rozproszonego

5 W kodzie serwera cz ± c programu odpowiedzialn wªa±nie za to umie±cili±my w metodzie main. Pobiera ona nazw hosta na którym jest uruchomiony serwer i loguje siebie i swoj metod któr klient mo»e wykona c zdalnie pod odpowiednim adresem postaci przypominaj cej URL: //hostname/mylu. Po kompilacji tak stworzonego serwera, trzeba uruchomi c program rmic (nale» cy do pakietu Java) z argumentem b d cym nazw klasy serwera. W ten sposób generuj c klasy ze szkieletem serwera i namiastkami. Kolejnym etapem byªo stworzenie kodu klienta. Klient w swojej metodzie main, wczytuje dane z pliku wej±ciowego, nast pnie wykonuje pivoting na tych danych, dokonuj c odpowiedniego przestawienia wierszy, tak aby zadanie byªo jak najlepiej rozwi zywalne numerycznie. Klient wczytuje te» z pliku nazwy komputerów-serwerów na których b dzie wykonywaª odpowiednie obliczenia. Po wczytaniu wszystkich danych, nast puje podziaª zadania na odpowiednie serwery, ka»dy z nich otrzyma cz ± c danych które b dzie obliczaª. Obrazóje to rysunek 3. Niestety problem który rozwi zujemy, nie jest mo»liwy do rozwi zywania jednocze±nie przez wi cej w tków, wi c musieli±my zrobi c synchronizacj polegaj ca na tym,»e po wykonaniu cz ±ci oblicze«przez jeden serwer i zwróceniu wyników do klienta, ten wysyªa ju» uaktualnione dane do nast pnego serwera, który oblicza swoj cz ± c. Schemat tego pokazany jest na rys.1. Klient próbuj c wywoªa c metod zdaln, szuka najpierw w katalogu serwerów czy serwer do którego si on odwoªuje si zalogowaª i uzyskuje do niego odpowiedni adres, dzi ki któremu mo»e si z nim ju» kontaktowa c i wysyªa c mu dane do oblicze«. Po rozªo»eniu macierzy A na LU, klient wykonuje ju» tylko obliczenia ko«- cowe, pozwalaj ce na znalezienie ostatecznego rozwi zania zadanego problemu, poprzez wyliczenie wektora rozwi za«(rozwi zania zapisywane s w wektorze B). 3 Schemat blokowy algorytmu Schemat przedstawiony zostaªna rysunku 2. 4 Opis dziaªania programu 4.1 Struktura pliku wej±ciowego Plik wej±ciowy zawieraj cy dane wykorzystywane przy obliczeniach musi mie c odpowiedni struktur. Przyj li±my»e, pierwszy element to jest rozmiar zadania, okre±lony wymiarem wektora rozwi za«ukªadu Ax=b. Nast pnie znajduje si odpowiednia liczba danych wej±ciowych stanowi cych macierz A oraz wektor rozwi za«b. Przykªad takiej struktury, dla wymiaru 3 znajduje si poni»ej : 3 // wymiar zadania // macierz A

6 Rysunek 2: Podziaª pracy na poszczegòlne procesy

7 Rysunek 3: Schemat blokowy algorytmu

8 //wektor b 3 1 Drugi plik wej±ciowy powinien zawiera c nazwy hostów na których pracuj aplikacje serwerów i na których b d wykonywane obliczenia. W pliku tym nazwy te powinny znajdowa c si jedna pod drug. Mo»liwe jest wykomentowanie danego serwera, poprzez dodanie na pocz tku linii znaku, dzi ki czemu program nie b dzie braª tego serwera pod uwag. 4.2 Proces kompilacji - makele Aby uªatwi c kompilacje programu i jego uruchomienie, stworzyli±my plik makele, który zawiera odpowiednie reguªy to realizuj ce. Przed uruchomieniem makele ( za pomoc polecenia make) u»ytkownik powinien wpisa c w pliku makele odpowiednie dane. W polu J2SDK nale»y wpisa c ±cie»k dost pu do katalogu gdzie zainstalowano Jav. Makele skompiluje nam wszystkie programy i wygeneruje kod serwera i klienta. Wy±wietli tak»e dodatkow informacje jak uruchomi c odpowiednie programy. 4.3 Uruchomienie aplikacji Aby wykona c program nale»y uruchomi c odpowiedni liczb serwerów (minimum jeden) i program klienta. Przed wykonaniem programu serwera nale»y, wystartowa c na danym komputerze katalog serwerów poprzez wykonie polecenia: rmiregistry java.rmi.server.codebase & Domy±lnie catalog ten uruchamiany jest na porcie Nast pnie nale»y wyeksportowa c domy±ln scierzke bibliotek: export LD_LIBRARY PATH=SOURCE_PATH oraz uruchomi c aplikacje serwera poprzez: java -cp. -Djava.security.policy=$(PATH)/java.policy -Djava.rmi.server.codebase=file://$(PATH)/ LUImplementation gdzie PATH to podobnie jak poprzednio ±cie»ka do programów serwera, klienta i interfejsu. Plik java.policy uruchamiany jest, aby umo»liwi c komunikacj. W naszym przypadku dla uproszczenia zezwala on na wszystko, ale powinien zawiera c tylko odpowiednie przepisy pozwalaj ce na uruchomienie aplikacji i jednocze±nie zapewnienie bezpiecze«stwa. Aby uruchomi c program klienta wystarczy wpisa c: java client hostlist in2.dat gdzie hostlist to nazwa pliku z list serwerów, a drugi parametr wywoªania to nazwa pliku z danymi. Opcja make clean, przywraca pierwotn zawarto± c katalogu.

9 4.4 Dziaªanie aplikacji Klient wysyªa dane przeczytane z pliku do odpowiedniego serwera. Serwer z kolei oblicza dany element macierzy w zale»no±ci od parametrów i (wiersz) oraz j (kolumna), deniuj cych poªo»enie argumentu który dany serwer powinien obliczy c i zmodykowa c. Wynik obliczenia macierzy U zapisywany jest do macierzy A, wraz z wynikami potrzebnymi do dalszych wylicze«. Natomiast wynik obliczenia macierzy L, zapisywany jest do macerzy o takiej samej nazwie. Caªo± c w postaci obiektu LUParameters, zwracana jest do klienta. Mo»na porówna c wyniki dziaªania naszego programu z wynikami rzeczywistymi. Oczywi±cie wyniki si pokrywaj, co ±wiadczy o tym»e nasz algorytm dziaªa poprawnie. W ¹ródle programu znajduj si dodatkowo komentarze, uªatwiaj ce zrozumienie dziaªania caªego programu. References frazier/cs20/c/lab2/lab.html

Ukªady równa«liniowych

Ukªady równa«liniowych dr Krzysztof yjewski Mechatronika; S-I 0 in» 7 listopada 206 Ukªady równa«liniowych Informacje pomocnicze Denicja Ogólna posta ukªadu m równa«liniowych z n niewiadomymi x, x, x n, gdzie m, n N jest nast

Bardziej szczegółowo

Lekcja 8 - ANIMACJA. 1 Polecenia. 2 Typy animacji. 3 Pierwsza animacja - Mrugaj ca twarz

Lekcja 8 - ANIMACJA. 1 Polecenia. 2 Typy animacji. 3 Pierwsza animacja - Mrugaj ca twarz Lekcja 8 - ANIMACJA 1 Polecenia Za pomoc Baltiego mo»emy tworzy animacj, tzn. sprawia by obraz na ekranie wygl daª jakby si poruszaª. Do animowania przedmiotów i tworzenia animacji posªu» nam polecenia

Bardziej szczegółowo

Bash i algorytmy. Elwira Wachowicz. 20 lutego

Bash i algorytmy. Elwira Wachowicz. 20 lutego Bash i algorytmy Elwira Wachowicz elwira@ifd.uni.wroc.pl 20 lutego 2012 Elwira Wachowicz (elwira@ifd.uni.wroc.pl) Bash i algorytmy 20 lutego 2012 1 / 16 Inne przydatne polecenia Polecenie Dziaªanie Przykªad

Bardziej szczegółowo

Ukªady równa«liniowych - rozkªady typu LU i LL'

Ukªady równa«liniowych - rozkªady typu LU i LL' Rozdziaª 9 Ukªady równa«liniowych - rozkªady typu LU i LL' W tym rozdziale zapoznamy si z metodami sªu» cych do rozwi zywania ukªadów równa«liniowych przy pomocy uzyskiwaniu odpowiednich rozkªadów macierzy

Bardziej szczegółowo

Interpolacja funkcjami sklejanymi

Interpolacja funkcjami sklejanymi Interpolacja funkcjami sklejanymi Funkcje sklejane: Zaªó»my,»e mamy n + 1 w zªów t 0, t 1,, t n takich,»e t 0 < t 1 < < t n Dla danej liczby caªkowitej, nieujemnej k funkcj sklejan stopnia k nazywamy tak

Bardziej szczegółowo

Lekcja 12 - POMOCNICY

Lekcja 12 - POMOCNICY Lekcja 12 - POMOCNICY 1 Pomocnicy Pomocnicy, jak sama nazwa wskazuje, pomagaj Baltiemu w programach wykonuj c cz ± czynno±ci. S oni szczególnie pomocni, gdy chcemy ci g polece«wykona kilka razy w programie.

Bardziej szczegółowo

Wska¹niki, tablice dynamiczne wielowymiarowe

Wska¹niki, tablice dynamiczne wielowymiarowe Rozdziaª 11 Wska¹niki, tablice dynamiczne wielowymiarowe 11.1 Wst p Identycznie, jak w przypadku tablic statycznych, tablica dynamiczna mo»e by tablic jedno-, dwu-, trójitd. wymiarow. Tablica dynamiczna

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów Kierunek: Automatyka i Robotyka, II rok Ukªady równa«liniowych PWSZ Gªogów, 2009 Motywacje Zagadnienie kluczowe dla przetwarzania numerycznego Wiele innych zada«redukuje si do problemu rozwi zania ukªadu

Bardziej szczegółowo

1 Bª dy i arytmetyka zmiennopozycyjna

1 Bª dy i arytmetyka zmiennopozycyjna 1 Bª dy i arytmetyka zmiennopozycyjna Liczby w pami ci komputera przedstawiamy w ukªadzie dwójkowym w postaci zmiennopozycyjnej Oznacza to,»e s one postaci ±m c, 01 m < 1, c min c c max, (1) gdzie m nazywamy

Bardziej szczegółowo

Lab. 02: Algorytm Schrage

Lab. 02: Algorytm Schrage Lab. 02: Algorytm Schrage Andrzej Gnatowski 5 kwietnia 2015 1 Opis zadania Celem zadania laboratoryjnego jest zapoznanie si z jednym z przybli»onych algorytmów sªu» cych do szukania rozwi za«znanego z

Bardziej szczegółowo

Listy i operacje pytania

Listy i operacje pytania Listy i operacje pytania Iwona Polak iwona.polak@us.edu.pl Uniwersytet l ski Instytut Informatyki pa¹dziernika 07 Który atrybut NIE wyst puje jako atrybut elementów listy? klucz elementu (key) wska¹nik

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne. Wst p do metod numerycznych. Dawid Rasaªa. January 9, 2012. Dawid Rasaªa Metody numeryczne 1 / 9

Metody numeryczne. Wst p do metod numerycznych. Dawid Rasaªa. January 9, 2012. Dawid Rasaªa Metody numeryczne 1 / 9 Metody numeryczne Wst p do metod numerycznych Dawid Rasaªa January 9, 2012 Dawid Rasaªa Metody numeryczne 1 / 9 Metody numeryczne Czym s metody numeryczne? Istota metod numerycznych Metody numeryczne s

Bardziej szczegółowo

ANALIZA NUMERYCZNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ANALIZA NUMERYCZNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ANALIZA NUMERYCZNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Metoda Eulera 3 1.1 zagadnienia brzegowe....................... 3 1.2 Zastosowanie ró»niczki...................... 4 1.3 Output do pliku

Bardziej szczegółowo

Liniowe zadania najmniejszych kwadratów

Liniowe zadania najmniejszych kwadratów Rozdziaª 9 Liniowe zadania najmniejszych kwadratów Liniowe zadania najmniejszych kwadratów polega na znalezieniu x R n, który minimalizuje Ax b 2 dla danej macierzy A R m,n i wektora b R m. Zauwa»my,»e

Bardziej szczegółowo

wiczenie nr 3 z przedmiotu Metody prognozowania kwiecie«2015 r. Metodyka bada«do±wiadczalnych dr hab. in». Sebastian Skoczypiec Cel wiczenia Zaªo»enia

wiczenie nr 3 z przedmiotu Metody prognozowania kwiecie«2015 r. Metodyka bada«do±wiadczalnych dr hab. in». Sebastian Skoczypiec Cel wiczenia Zaªo»enia wiczenie nr 3 z przedmiotu Metody prognozowania kwiecie«2015 r. wiczenia 1 2 do wiczenia 3 4 Badanie do±wiadczalne 5 pomiarów 6 7 Cel Celem wiczenia jest zapoznanie studentów z etapami przygotowania i

Bardziej szczegółowo

Janusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI Zastosowanie eliptycznych równa«ró»niczkowych

Janusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI Zastosowanie eliptycznych równa«ró»niczkowych Janusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI 1 Rozdziaª 9 RÓWNANIA ELIPTYCZNE 9.1 Zastosowanie eliptycznych równa«ró»niczkowych cz stkowych 9.1.1 Problemy z warunkami brzegowymi W przestrzeni dwuwymiarowej

Bardziej szczegółowo

1. Wprowadzenie do C/C++

1. Wprowadzenie do C/C++ Podstawy Programowania :: Roman Grundkiewicz :: 014 Zaj cia 1 1 rodowisko Dev-C++ 1. Wprowadzenie do C/C++ Uruchomienie ±rodowiska: Start Programs Developments Dev-C++. Nowy projekt: File New Project lub

Bardziej szczegółowo

Analiza wydajno±ci serwera openldap

Analiza wydajno±ci serwera openldap Analiza wydajno±ci serwera openldap Autor: Tomasz Kowal 13 listopada 2003 Wst p Jako narz dzie testowe do pomiarów wydajno±ci i oceny konguracji serwera openldap wykorzystano pakiet DirectoryMark w wersji

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów Kierunek: Automatyka i Robotyka, II rok Wprowadzenie PWSZ Gªogów, 2009 Plan wykªadów Wprowadzenie, podanie zagadnie«, poj cie metody numerycznej i algorytmu numerycznego, obszar zainteresowa«i stosowalno±ci

Bardziej szczegółowo

1. Wprowadzenie do C/C++

1. Wprowadzenie do C/C++ Podstawy Programowania - Roman Grundkiewicz - 013Z Zaj cia 1 1 rodowisko Dev-C++ 1. Wprowadzenie do C/C++ Uruchomienie ±rodowiska: Start Programs Developments Dev-C++. Nowy projekt: File New Project lub

Bardziej szczegółowo

Podziaª pracy. Cz ± II. 1 Tablica sortuj ca. Rozwi zanie

Podziaª pracy. Cz ± II. 1 Tablica sortuj ca. Rozwi zanie Cz ± II Podziaª pracy 1 Tablica sortuj ca Kolejka priorytetowa to struktura danych udost pniaj ca operacje wstawienia warto±ci i pobrania warto±ci minimalnej. Z kolejki liczb caªkowitych, za po±rednictwem

Bardziej szczegółowo

POLITECHNIKA WROCŠAWSKA WYDZIAŠ ELEKTRONIKI PRACA DYPLOMOWA MAGISTERSKA

POLITECHNIKA WROCŠAWSKA WYDZIAŠ ELEKTRONIKI PRACA DYPLOMOWA MAGISTERSKA POLITECHNIKA WROCŠAWSKA WYDZIAŠ ELEKTRONIKI Kierunek: Specjalno± : Automatyka i Robotyka (AIR) Robotyka (ARR) PRACA DYPLOMOWA MAGISTERSKA Podatny manipulator planarny - budowa i sterowanie Vulnerable planar

Bardziej szczegółowo

det A := a 11, ( 1) 1+j a 1j det A 1j, a 11 a 12 a 21 a 22 Wn. 1 (Wyznacznik macierzy stopnia 2:). = a 11a 22 a 33 +a 12 a 23 a 31 +a 13 a 21 a 32

det A := a 11, ( 1) 1+j a 1j det A 1j, a 11 a 12 a 21 a 22 Wn. 1 (Wyznacznik macierzy stopnia 2:). = a 11a 22 a 33 +a 12 a 23 a 31 +a 13 a 21 a 32 Wyznacznik Def Wyznacznikiem macierzy kwadratowej nazywamy funkcj, która ka»dej macierzy A = (a ij ) przyporz dkowuje liczb det A zgodnie z nast puj cym schematem indukcyjnym: Dla macierzy A = (a ) stopnia

Bardziej szczegółowo

Regulamin Usªugi VPS

Regulamin Usªugi VPS Regulamin Usªugi VPS 1 (Poj cia) Poj cia u»ywane w niniejszym Regulaminie maj znaczenia jak okre±lone w Ÿ1 Regulaminu Ogólnego Usªug Auth.pl Sp. z o.o. oraz dodatkowo jak ni»ej: Wirtualny Serwer Prywatny

Bardziej szczegółowo

przewidywania zapotrzebowania na moc elektryczn

przewidywania zapotrzebowania na moc elektryczn do Wykorzystanie do na moc elektryczn Instytut Techniki Cieplnej Politechnika Warszawska Slide 1 of 20 do Coraz bardziej popularne staj si zagadnienia zwi zane z prac ¹ródªa energii elektrycznej (i cieplnej)

Bardziej szczegółowo

Ekonometria - wykªad 8

Ekonometria - wykªad 8 Ekonometria - wykªad 8 3.1 Specykacja i werykacja modelu liniowego dobór zmiennych obja±niaj cych - cz ± 1 Barbara Jasiulis-Goªdyn 11.04.2014, 25.04.2014 2013/2014 Wprowadzenie Ideologia Y zmienna obja±niana

Bardziej szczegółowo

Elementy animacji sterowanie manipulatorem

Elementy animacji sterowanie manipulatorem Elementy animacji sterowanie manipulatorem 1 Cel zadania Wykształcenie umiejętności korzystania z zapisu modelu aplikacji w UML oraz definiowania właściwego interfejsu klasy. 2 Opis zadania Należy napisać

Bardziej szczegółowo

Lekcja 6 Programowanie - Zaawansowane

Lekcja 6 Programowanie - Zaawansowane Lekcja 6 Programowanie - Zaawansowane Akademia im. Jana Dªugosza w Cz stochowie Wst p Wiemy ju»: co to jest program i programowanie, jak wygl da programowanie, jak tworzy programy za pomoc Baltiego. Na

Bardziej szczegółowo

PERSON Kraków 2002.11.27

PERSON Kraków 2002.11.27 PERSON Kraków 2002.11.27 SPIS TREŚCI 1 INSTALACJA...2 2 PRACA Z PROGRAMEM...3 3. ZAKOŃCZENIE PRACY...4 1 1 Instalacja Aplikacja Person pracuje w połączeniu z czytnikiem personalizacyjnym Mifare firmy ASEC

Bardziej szczegółowo

Lekcja 3 - BANKI I NOWE PRZEDMIOTY

Lekcja 3 - BANKI I NOWE PRZEDMIOTY Lekcja 3 - BANKI I NOWE PRZEDMIOTY Wiemy ju» co to s banki przedmiotów i potramy z nich korzysta. Dowiedzieli±my si te»,»e mo»emy tworzy nowe przedmioty, a nawet caªe banki przedmiotów. Na tej lekcji zajmiemy

Bardziej szczegółowo

Edyta Juszczyk. Akademia im. Jana Dªugosza w Cz stochowie. Lekcja 1Wst p

Edyta Juszczyk. Akademia im. Jana Dªugosza w Cz stochowie. Lekcja 1Wst p Lekcja 1 Wst p Akademia im. Jana Dªugosza w Cz stochowie Baltie Baltie Baltie jest narz dziem, które sªu»y do nauki programowania dla dzieci od najmªodszych lat. Zostaª stworzony przez Bohumira Soukupa

Bardziej szczegółowo

Programowanie wspóªbie»ne

Programowanie wspóªbie»ne 1 Zadanie 1: Bar Programowanie wspóªbie»ne wiczenia 6 monitory cz. 2 Napisz monitor Bar synchronizuj cy prac barmana obsªuguj cego klientów przy kolistym barze z N stoªkami. Ka»dy klient realizuje nast

Bardziej szczegółowo

x y x y x y x + y x y

x y x y x y x + y x y Algebra logiki 1 W zbiorze {0, 1} okre±lamy dziaªania dwuargumentowe,, +, oraz dziaªanie jednoargumentowe ( ). Dziaªanie x + y nazywamy dodawaniem modulo 2, a dziaªanie x y nazywamy kresk Sheera. x x 0

Bardziej szczegółowo

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych

Bardziej szczegółowo

Vincent Van GOGH: M»czyzna pij cy li»ank kawy. Radosªaw Klimek. J zyk programowania Java

Vincent Van GOGH: M»czyzna pij cy li»ank kawy. Radosªaw Klimek. J zyk programowania Java J zyk programowania JAVA c 2011 Vincent Van GOGH: M»czyzna pij cy li»ank kawy Zadanie 6. Napisz program, który tworzy tablic 30 liczb wstawia do tej tablicy liczby od 0 do 29 sumuje te elementy tablicy,

Bardziej szczegółowo

PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow V, o wymiarze dim V = n < nad ciaªem F mo»na jednoznacznie odwzorowa na przestrze«f n n-ek uporz dkowanych:

PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow V, o wymiarze dim V = n < nad ciaªem F mo»na jednoznacznie odwzorowa na przestrze«f n n-ek uporz dkowanych: Plan Spis tre±ci 1 Homomorzm 1 1.1 Macierz homomorzmu....................... 2 1.2 Dziaªania............................... 3 2 Ukªady równa«6 3 Zadania 8 1 Homomorzm PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow

Bardziej szczegółowo

Matematyka wykªad 1. Macierze (1) Andrzej Torój. 17 wrze±nia 2011. Wy»sza Szkoªa Zarz dzania i Prawa im. H. Chodkowskiej

Matematyka wykªad 1. Macierze (1) Andrzej Torój. 17 wrze±nia 2011. Wy»sza Szkoªa Zarz dzania i Prawa im. H. Chodkowskiej Matematyka wykªad 1 Macierze (1) Andrzej Torój Wy»sza Szkoªa Zarz dzania i Prawa im. H. Chodkowskiej 17 wrze±nia 2011 Plan wykªadu 1 2 3 4 5 Plan prezentacji 1 2 3 4 5 Kontakt moja strona internetowa:

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia na wej±ciówki z matematyki Technologia Chemiczna

Zagadnienia na wej±ciówki z matematyki Technologia Chemiczna Zagadnienia na wej±ciówki z matematyki Technologia Chemiczna 1. Podaj denicj liczby zespolonej. 2. Jak obliczy sum /iloczyn dwóch liczb zespolonych w postaci algebraicznej? 3. Co to jest liczba urojona?

Bardziej szczegółowo

Macierze. 1 Podstawowe denicje. 2 Rodzaje macierzy. Denicja

Macierze. 1 Podstawowe denicje. 2 Rodzaje macierzy. Denicja Macierze 1 Podstawowe denicje Macierz wymiaru m n, gdzie m, n N nazywamy tablic liczb rzeczywistych (lub zespolonych) postaci a 11 a 1j a 1n A = A m n = [a ij ] m n = a i1 a ij a in a m1 a mj a mn W macierzy

Bardziej szczegółowo

Ekonometria. wiczenia 13 Metoda ±cie»ki krytycznej. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Ekonometria. wiczenia 13 Metoda ±cie»ki krytycznej. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej wiczenia 13 Metoda ±cie»ki krytycznej Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej Plan wicze«1 Przykªad: ubieranie choinki 2 3 Programowanie liniowe w analizie czasowej i czasowo-kosztowej projektu

Bardziej szczegółowo

Lekcja 9 - LICZBY LOSOWE, ZMIENNE

Lekcja 9 - LICZBY LOSOWE, ZMIENNE Lekcja 9 - LICZBY LOSOWE, ZMIENNE I STAŠE 1 Liczby losowe Czasami spotkamy si z tak sytuacj,»e b dziemy potrzebowa by program za nas wylosowaª jak ± liczb. U»yjemy do tego polecenia: - liczba losowa Sprawd¹my

Bardziej szczegółowo

obsług dowolnego typu formularzy (np. formularzy ankietowych), pobieranie wzorców formularzy z serwera centralnego,

obsług dowolnego typu formularzy (np. formularzy ankietowych), pobieranie wzorców formularzy z serwera centralnego, Wstp GeForms to program przeznaczony na telefony komórkowe (tzw. midlet) z obsług Javy (J2ME) umoliwiajcy wprowadzanie danych według rónorodnych wzorców. Wzory formularzy s pobierane z serwera centralnego

Bardziej szczegółowo

INFORMATOR TECHNICZNY WONDERWARE

INFORMATOR TECHNICZNY WONDERWARE Informator techniczny nr 95 04-06-2007 INFORMATOR TECHNICZNY WONDERWARE Synchronizacja czasu systemowego na zdalnych komputerach względem czasu systemowego na komputerze z serwerem Wonderware Historian

Bardziej szczegółowo

System Informatyczny CELAB. Przygotowanie programu do pracy - Ewidencja Czasu Pracy

System Informatyczny CELAB. Przygotowanie programu do pracy - Ewidencja Czasu Pracy Instrukcja obsługi programu 2.11. Przygotowanie programu do pracy - ECP Architektura inter/intranetowa System Informatyczny CELAB Przygotowanie programu do pracy - Ewidencja Czasu Pracy Spis treści 1.

Bardziej szczegółowo

1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f(x)=0

1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f(x)=0 1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f()=0 1.1 Metoda bisekcji Zaªó»my,»e funkcja f jest ci gªa w [a 0, b 0 ]. Pierwiastek jest w przedziale [a 0, b 0 ] gdy f(a 0 )f(b 0 ) < 0. (1) Ustalmy f(a 0

Bardziej szczegółowo

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14 WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA Grzegorz Szkibiel Wiosna 203/4 Spis tre±ci Kodowanie i dekodowanie 4. Kodowanie a szyfrowanie..................... 4.2 Podstawowe poj cia........................

Bardziej szczegółowo

Numeryczne zadanie wªasne

Numeryczne zadanie wªasne Rozdziaª 11 Numeryczne zadanie wªasne W tym rozdziale zajmiemy si symetrycznym zadaniem wªasnym, tzn. zadaniem znajdowania warto±ci i/lub wektorów wªasnych dla macierzy symetrycznej A = A T. W zadaniach

Bardziej szczegółowo

Aproksymacja funkcji metod najmniejszych kwadratów

Aproksymacja funkcji metod najmniejszych kwadratów Aproksymacja funkcji metod najmniejszych kwadratów Teoria Interpolacja polega na znajdowaniu krzywej przechodz cej przez wszystkie w zªy. Zdarzaj si jednak sytuacje, w których dane te mog by obarczone

Bardziej szczegółowo

Lekcja 3 Banki i nowe przedmioty

Lekcja 3 Banki i nowe przedmioty Lekcja 3 Banki i nowe przedmioty Akademia im. Jana Dªugosza w Cz stochowie Banki przedmiotów Co ju» wiemy? co to s banki przedmiotów w Baltie potramy korzysta z banków przedmiotów mo»emy tworzy nowe przedmioty

Bardziej szczegółowo

Programowanie i struktury danych 1 / 44

Programowanie i struktury danych 1 / 44 Programowanie i struktury danych 1 / 44 Lista dwukierunkowa Lista dwukierunkowa to liniowa struktura danych skªadaj ca si z ci gu elementów, z których ka»dy pami ta swojego nast pnika i poprzednika. Operacje

Bardziej szczegółowo

Macierze i Wyznaczniki

Macierze i Wyznaczniki Macierze i Wyznaczniki Kilka wzorów i informacji pomocniczych: Denicja 1. Tablic nast puj cej postaci a 11 a 12... a 1n a 21 a 22... a 2n A =... a m1 a m2... a mn nazywamy macierz o m wierszach i n kolumnach,

Bardziej szczegółowo

X WARMI SKO-MAZURSKIE ZAWODY MATEMATYCZNE 18 maja 2012 (szkoªy ponadgimnazjalne)

X WARMI SKO-MAZURSKIE ZAWODY MATEMATYCZNE 18 maja 2012 (szkoªy ponadgimnazjalne) X WARMI SKO-MAZURSKIE ZAWODY MATEMATYCZNE 18 maja 2012 (szkoªy ponadgimnazjalne) Zadanie 1 Obecnie u»ywane tablice rejestracyjne wydawane s od 1 maja 2000r. Numery rejestracyjne aut s tworzone ze zbioru

Bardziej szczegółowo

EDUKARIS - O±rodek Ksztaªcenia

EDUKARIS - O±rodek Ksztaªcenia - O±rodek Ksztaªcenia Zabrania si kopiowania i rozpowszechniania niniejszego regulaminu przez inne podmioty oraz wykorzystywania go w dziaªalno±ci innych podmiotów. Autor regulaminu zastrzega do niego

Bardziej szczegółowo

Opis matematyczny ukªadów liniowych

Opis matematyczny ukªadów liniowych Rozdziaª 1 Opis matematyczny ukªadów liniowych Autorzy: Alicja Golnik 1.1 Formy opisu ukªadów dynamicznych 1.1.1 Liniowe równanie ró»niczkowe Podstawow metod przedstawienia procesu dynamicznego jest zbiór

Bardziej szczegółowo

Dostp do zasobów dyskowych uytkowników lcme10 przez protokół SMB (Microsoft Networking)

Dostp do zasobów dyskowych uytkowników lcme10 przez protokół SMB (Microsoft Networking) Dostp do zasobów dyskowych uytkowników lcme10 przez protokół SMB (Microsoft Networking) Powered by: Od 20 stycznia 2003 roku wszyscy u ytkownicy serwera lcme10, posiadajcy konta w domenie SE-AD Instytutu

Bardziej szczegółowo

Remote Method Invocation 17 listopada 2010

Remote Method Invocation 17 listopada 2010 Podejście obiektowe do budowy systemów rozproszonych interfejs (w języku Java), wywiedziony z Remote obiekt aplikacja klienckak interfejs serwer stub szkielet sieć Mechanizm RMI umożliwia tworzenie obiektów

Bardziej szczegółowo

Podejście obiektowe do budowy systemów rozproszonych

Podejście obiektowe do budowy systemów rozproszonych Podejście obiektowe do budowy systemów rozproszonych interfejs (w języku Java), wywiedziony z Remote obiekt aplikacja kliencka interfejs serwer stub szkielet sieć Dariusz Wawrzyniak 1 Mechanizm RMI umożliwia

Bardziej szczegółowo

Java RMI. Dariusz Wawrzyniak 1. Podejście obiektowe do budowy systemów rozproszonych. obiekt. interfejs. kliencka. sieć

Java RMI. Dariusz Wawrzyniak 1. Podejście obiektowe do budowy systemów rozproszonych. obiekt. interfejs. kliencka. sieć Podejście obiektowe do budowy systemów rozproszonych interfejs (w języku Java), wywiedziony z Remote obiekt aplikacja kliencka interfejs serwer stub szkielet sieć Mechanizm RMI umożliwia tworzenie obiektów

Bardziej szczegółowo

Instrukcja obsługi Norton Commander (NC) wersja 4.0. Autor: mgr inż. Tomasz Staniszewski

Instrukcja obsługi Norton Commander (NC) wersja 4.0. Autor: mgr inż. Tomasz Staniszewski Instrukcja obsługi Norton Commander (NC) wersja 4.0 Autor: mgr inż. Tomasz Staniszewski ITM Zakład Technologii Maszyn, 15.10.2001 2 1.Uruchomienie programu Aby uruchomić program Norton Commander standardowo

Bardziej szczegółowo

Podejście obiektowe do budowy systemów rozproszonych

Podejście obiektowe do budowy systemów rozproszonych Podejście obiektowe do budowy systemów rozproszonych interfejs (w języku Java), wywiedziony z Remote obiekt aplikacja kliencka interfejs serwer stub szkielet sieć Dariusz Wawrzyniak (IIPP) 1 Mechanizm

Bardziej szczegółowo

Macierz A: macierz problemów liniowych (IIII); Macierz rozszerzona problemów liniowych (IIII): a 11 a 1m b 1 B = a n1 a nm b n

Macierz A: macierz problemów liniowych (IIII); Macierz rozszerzona problemów liniowych (IIII): a 11 a 1m b 1 B = a n1 a nm b n Plan Spis tre±ci 1 Problemy liniowe 1 2 Zadania I 3 3 Formy biliniowe 3 3.1 Odwzorowania wieloliniowe..................... 3 3.2 Formy biliniowe............................ 4 4 Formy kwadratowe 4 1 Problemy

Bardziej szczegółowo

Uczenie Wielowarstwowych Sieci Neuronów o

Uczenie Wielowarstwowych Sieci Neuronów o Plan uczenie neuronu o ci gªej funkcji aktywacji uczenie jednowarstwowej sieci neuronów o ci gªej funkcji aktywacji uczenie sieci wielowarstwowej - metoda propagacji wstecznej neuronu o ci gªej funkcji

Bardziej szczegółowo

System Connector Opis wdrożenia systemu

System Connector Opis wdrożenia systemu System Connector Opis wdrożenia systemu Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Spistre ci Wymagania z perspektywy Powiatowego Urzdu Pracy... 3

Bardziej szczegółowo

Instalacja. Zawartość. Wyszukiwarka. Instalacja... 1. Konfiguracja... 2. Uruchomienie i praca z raportem... 4. Metody wyszukiwania...

Instalacja. Zawartość. Wyszukiwarka. Instalacja... 1. Konfiguracja... 2. Uruchomienie i praca z raportem... 4. Metody wyszukiwania... Zawartość Instalacja... 1 Konfiguracja... 2 Uruchomienie i praca z raportem... 4 Metody wyszukiwania... 6 Prezentacja wyników... 7 Wycenianie... 9 Wstęp Narzędzie ściśle współpracujące z raportem: Moduł

Bardziej szczegółowo

Elementy Modelowania Matematycznego Wykªad 9 Systemy kolejkowe

Elementy Modelowania Matematycznego Wykªad 9 Systemy kolejkowe Elementy Modelowania Matematycznego Wykªad 9 Systemy kolejkowe Romuald Kotowski Katedra Informatyki Stosowanej PJWSTK 2009 Spis tre±ci 1 2 3 Spis tre±ci 1 2 3 Spis tre±ci 1 2 3 Teoria masowej obsªugi,

Bardziej szczegółowo

Informacje pomocnicze

Informacje pomocnicze Funkcje wymierne. Równania i nierówno±ci wymierne Denicja. (uªamki proste) Wyra»enia postaci Informacje pomocnicze A gdzie A d e R n N (dx e) n nazywamy uªamkami prostymi pierwszego rodzaju. Wyra»enia

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

Opis instalacji systemu Intranet Komunikator

Opis instalacji systemu Intranet Komunikator mkomp Systemy Informatyczne Małgorzata Hyla 41-914 Bytom, Plac Żeromskiego 11/7 tel. +48 793-59-59-49 NIP 645-160-80-37 REGON 241529060 Opis instalacji systemu Intranet Komunikator Wersja 2.0 Systemy firmy

Bardziej szczegółowo

Wywoływanie metod zdalnych

Wywoływanie metod zdalnych Wywoływanie metod zdalnych model systemu Wywoływanie metod zdalnych aplikacja kliencka interfejs obiekt serwer Podejście obiektowe do budowy systemów rozproszonych proxy szkielet sieć Istota podejścia

Bardziej szczegółowo

LZNK. Rozkªad QR. Metoda Householdera

LZNK. Rozkªad QR. Metoda Householdera Rozdziaª 10 LZNK. Rozªad QR. Metoda Householdera W tym rozdziale zajmiemy si liniowym zadaniem najmniejszych wadratów (LZNK). Dla danej macierzy A wymiaru M N i wetora b wymiaru M chcemy znale¹ wetor x

Bardziej szczegółowo

Macierze i Wyznaczniki

Macierze i Wyznaczniki dr Krzysztof yjewski Mechatronika; S-I.in». 5 pa¹dziernika 6 Macierze i Wyznaczniki Kilka wzorów i informacji pomocniczych: Denicja. Tablic nast puj cej postaci a a... a n a a... a n A =... a m a m...

Bardziej szczegółowo

Projekt konceptualny z Baz Danych "Centralny system zarz dzania salami na AGH"

Projekt konceptualny z Baz Danych Centralny system zarz dzania salami na AGH Projekt konceptualny z Baz Danych "Centralny system zarz dzania salami na AGH" Autorzy: Adrian Stanula Grzegorz Stopa Mariusz Sasko Data: 14 XI 2008 rok Spis tre±ci 1 Sformuªowanie zadania projektowego.

Bardziej szczegółowo

Metody dowodzenia twierdze«

Metody dowodzenia twierdze« Metody dowodzenia twierdze«1 Metoda indukcji matematycznej Je±li T (n) jest form zdaniow okre±lon w zbiorze liczb naturalnych, to prawdziwe jest zdanie (T (0) n N (T (n) T (n + 1))) n N T (n). 2 W przypadku

Bardziej szczegółowo

Wywoływanie metod zdalnych

Wywoływanie metod zdalnych Wywoływanie metod zdalnych Podejście obiektowe do budowy systemów rozproszonych Wywoływanie metod zdalnych model systemu obiekt aplikacja kliencka interfejs serwer proxy szkielet sieć Istota podejścia

Bardziej szczegółowo

Opis obsługi systemu Ognivo2 w aplikacji Komornik SQL-VAT

Opis obsługi systemu Ognivo2 w aplikacji Komornik SQL-VAT Opis obsługi systemu Ognivo2 w aplikacji Komornik SQL-VAT Spis treści Instrukcja użytkownika systemu Ognivo2... 3 Opis... 3 Konfiguracja programu... 4 Rejestracja bibliotek narzędziowych... 4 Konfiguracja

Bardziej szczegółowo

Instrukcja programu PControl Powiadowmienia.

Instrukcja programu PControl Powiadowmienia. 1. Podłączenie zestawu GSM. Instrukcja programu PControl Powiadowmienia. Pierwszym krokiem w celu uruchomienia i poprawnej pracy aplikacji jest podłączenie zestawu GSM. Zestaw należy podłączyć zgodnie

Bardziej szczegółowo

Mathematica - podstawy

Mathematica - podstawy Mathematica - podstawy Artur Kalinowski Semestr letni 2011/2012 Artur Kalinowski Mathematica - podstawy 1 / 27 Spis tre±ci Program Mathematica 1 Program Mathematica 2 3 4 5 Artur Kalinowski Mathematica

Bardziej szczegółowo

Aplikacje RMI https://docs.oracle.com/javase/tutorial/rmi/overview.html

Aplikacje RMI https://docs.oracle.com/javase/tutorial/rmi/overview.html Aplikacje RMI https://docs.oracle.com/javase/tutorial/rmi/overview.html Dr inż. Zofia Kruczkiewicz wykład 4 Programowanie aplikacji internetowych, wykład 4 1 1. Zadania aplikacji rozproszonych obiektów

Bardziej szczegółowo

Wstawianie gotowych rysunków w texu - informacje podstawowe.

Wstawianie gotowych rysunków w texu - informacje podstawowe. Wstawianie gotowych rysunków w texu - informacje podstawowe. By móc wstawi rysunek musimy w preambule pliku dopisa odpowiedni pakiet komend : \usepackage. W przypadku graki doª czamy pakiet:graphicx, (nieco

Bardziej szczegółowo

ANALIZA MATEMATYCZNA Z ALGEBR

ANALIZA MATEMATYCZNA Z ALGEBR ANALIZA MATEMATYCZNA Z ALGEBR WYKŠAD II Maªgorzata Murat MACIERZ A rzeczywist (zespolon ) o m wierszach i n kolumnach nazywamy przyporz dkowanie ka»dej uporz dkowanej parze liczb naturalnych (i, j), gdzie

Bardziej szczegółowo

RPC. Zdalne wywoływanie procedur (ang. Remote Procedure Calls )

RPC. Zdalne wywoływanie procedur (ang. Remote Procedure Calls ) III RPC Zdalne wywoływanie procedur (ang. Remote Procedure Calls ) 1. Koncepcja Aplikacja wywołanie procedury parametry wyniki wykonanie procedury wynik komputer klienta komputer serwera Zaletą takiego

Bardziej szczegółowo

Java RMI. Dariusz Wawrzyniak 1. Podejście obiektowe do budowy systemów rozproszonych. obiekt. interfejs. kliencka. sieć

Java RMI. Dariusz Wawrzyniak 1. Podejście obiektowe do budowy systemów rozproszonych. obiekt. interfejs. kliencka. sieć interfejs (w języku Java), wywiedziony z Remote obiekt Podejście obiektowe do budowy systemów rozproszonych aplikacja kliencka stub interfejs serwer szkielet sieć Mechanizm RMI umożliwia tworzenie obiektów

Bardziej szczegółowo

Dokumentacja wstępna TIN. Rozproszone repozytorium oparte o WebDAV

Dokumentacja wstępna TIN. Rozproszone repozytorium oparte o WebDAV Piotr Jarosik, Kamil Jaworski, Dominik Olędzki, Anna Stępień Dokumentacja wstępna TIN Rozproszone repozytorium oparte o WebDAV 1. Wstęp Celem projektu jest zaimplementowanie rozproszonego repozytorium

Bardziej szczegółowo

Modele liniowe i mieszane na przykªadzie analizy danych biologicznych - Wykªad 1

Modele liniowe i mieszane na przykªadzie analizy danych biologicznych - Wykªad 1 Modele liniowe i mieszane na przykªadzie analizy danych biologicznych - Wykªad 1 Tomasz Suchocki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocªawiu Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierz t Plan wykªadu 1 Podstawowe

Bardziej szczegółowo

Subversion - jak dziaªa

Subversion - jak dziaªa - jak dziaªa Krótka instrukcja obsªugi lstelmach@gmail.com Stelmisoft 12/07/2010 1 1 2 1 2 3 1 2 3 4 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 Spis tre±ci Czym jest Czym jest repozytorium 1 Czym jest Czym jest repozytorium

Bardziej szczegółowo

WYMAGANIA EDUKACYJNE I KRYTERIA OCENIANIA Z PRZEDMIOTU PROGRAMOWANIE APLIKACJI INTERNETOWYCH

WYMAGANIA EDUKACYJNE I KRYTERIA OCENIANIA Z PRZEDMIOTU PROGRAMOWANIE APLIKACJI INTERNETOWYCH WYMAGANIA EDUKACYJNE I KRYTERIA OCENIANIA Z PRZEDMIOTU PROGRAMOWANIE APLIKACJI INTERNETOWYCH Klasa: 3TIR - Technik informatyk Program: 351203 Wymiar: 4 h tygodniowo Podręcznik: Kwalifikacja E.14 Programowanie

Bardziej szczegółowo

Laboratorium Sieci Komputerowych - 1

Laboratorium Sieci Komputerowych - 1 Laboratorium Sieci Komputerowych - 1 Konguracja serwerów sieciowych Andrzej Karwacki Paweª Jastrz bski gr. 2 14 maja 2007 Spis tre±ci 1 Cel wiczenia 1 2 Wykonanie wiczenia 2 2.1 Uruchamianie serwera FTP...................

Bardziej szczegółowo

Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych.

Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych. Wykªad jest prowadzony w oparciu o podr cznik Analiza matematyczna 2. Denicje, twierdzenia, wzory M. Gewerta i Z. Skoczylasa. Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych. Denicja Mówimy,»e funkcja

Bardziej szczegółowo

Obiektowe programowanie rozproszone Java RMI. Krzysztof Banaś Systemy rozproszone 1

Obiektowe programowanie rozproszone Java RMI. Krzysztof Banaś Systemy rozproszone 1 Obiektowe programowanie rozproszone Java RMI Krzysztof Banaś Systemy rozproszone 1 Java RMI Mechanizm zdalnego wywołania metod Javy (RMI Remote Method Invocation) posiada kilka charakterystycznych cech,

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl www.uj.edu.pl/web/zpgk/materialy 9/15

Bazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl www.uj.edu.pl/web/zpgk/materialy 9/15 Bazy danych Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl www.uj.edu.pl/web/zpgk/materialy 9/15 Przechowywanie danych Wykorzystanie systemu plików, dostępu do plików za pośrednictwem systemu operacyjnego

Bardziej szczegółowo

Remote Method Invocation 17 listopada Dariusz Wawrzyniak (IIPP) 1

Remote Method Invocation 17 listopada Dariusz Wawrzyniak (IIPP) 1 interfejs (w języku Java), wywiedziony z Remote obiekt Podejście obiektowe do budowy systemów rozproszonych aplikacja kliencka interfejs serwer stub szkielet sieć Mechanizm RMI umożliwia tworzenie obiektów

Bardziej szczegółowo

Instrukcja instalacji oprogramowania TSG wer. 5.0 z dost pem do danych poprzez sie Internet.

Instrukcja instalacji oprogramowania TSG wer. 5.0 z dost pem do danych poprzez sie Internet. Instrukcja instalacji oprogramowania TSG wer. 5.0 z dost pem do danych poprzez sie Internet. 1. Pobieramy najnowsz wersj oprogramowania z lokalizacji 2. ftp://ftp.cait.com.pl/public/tmp/tsg_500_full.exe

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne

Zaawansowane metody numeryczne Wykład 10 Rozkład LU i rozwiązywanie układów równań liniowych Niech będzie dany układ równań liniowych postaci Ax = b Załóżmy, że istnieją macierze L (trójkątna dolna) i U (trójkątna górna), takie że macierz

Bardziej szczegółowo

Model obiektu w JavaScript

Model obiektu w JavaScript 16 marca 2009 E4X Paradygmat klasowy Klasa Deniuje wszystkie wªa±ciwo±ci charakterystyczne dla wybranego zbioru obiektów. Klasa jest poj ciem abstrakcyjnym odnosz cym si do zbioru, a nie do pojedynczego

Bardziej szczegółowo

I. INSTALACJA BAZY DANYCH ORACLE10g EXPRESS EDITION

I. INSTALACJA BAZY DANYCH ORACLE10g EXPRESS EDITION I. INSTALACJA BAZY DANYCH ORACLE10g EXPRESS EDITION Plik instalacyjny mo na uzyska ze stron firmy Oracle http://otn.oracle.com, wybieraj c w rozwijanym menu DOWNLOADS Database. Aby pobra interesuj c nas

Bardziej szczegółowo

i, lub, nie Cegieªki buduj ce wspóªczesne procesory. Piotr Fulma«ski 5 kwietnia 2017

i, lub, nie Cegieªki buduj ce wspóªczesne procesory. Piotr Fulma«ski 5 kwietnia 2017 i, lub, nie Cegieªki buduj ce wspóªczesne procesory. Piotr Fulma«ski Uniwersytet Šódzki, Wydziaª Matematyki i Informatyki UŠ piotr@fulmanski.pl http://fulmanski.pl/zajecia/prezentacje/festiwalnauki2017/festiwal_wmii_2017_

Bardziej szczegółowo

2. L(a u) = al( u) dla dowolnych u U i a R. Uwaga 1. Warunki 1., 2. mo»na zast pi jednym warunkiem: L(a u + b v) = al( u) + bl( v)

2. L(a u) = al( u) dla dowolnych u U i a R. Uwaga 1. Warunki 1., 2. mo»na zast pi jednym warunkiem: L(a u + b v) = al( u) + bl( v) Przeksztaªcenia liniowe Def 1 Przeksztaªceniem liniowym (homomorzmem liniowym) rzeczywistych przestrzeni liniowych U i V nazywamy dowoln funkcj L : U V speªniaj c warunki: 1 L( u + v) = L( u) + L( v) dla

Bardziej szczegółowo

Remote Method Invocation 17 listopada rozproszonych. Dariusz Wawrzyniak (IIPP) 1

Remote Method Invocation 17 listopada rozproszonych. Dariusz Wawrzyniak (IIPP) 1 P d jś i bi kt d b d t ó Podejście obiektowe do budowy systemów rozproszonych Dariusz Wawrzyniak (IIPP) 1 interfejs (w języku Java),wywiedziony idi z Remote obie kt aplikacja klie ncka interfe js serw

Bardziej szczegółowo

epuap Ogólna instrukcja organizacyjna kroków dla realizacji integracji

epuap Ogólna instrukcja organizacyjna kroków dla realizacji integracji epuap Ogólna instrukcja organizacyjna kroków dla realizacji integracji Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego w ramach Programu Operacyjnego Innowacyjna Gospodarka

Bardziej szczegółowo