Dekompozycja w systemach wyszukiwania informacji
|
|
- Izabela Mróz
- 9 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 METODY DEKOMPOZYCJI: Dekompozycja w systemach wyszukiwania informacji ATRYBUTOWA OBIEKTOWA HIERARCHICZNA (zależna i wymuszona) Dekompozycje mają cel wtedy kiedy zachodzi któryś z poniższych warunków: Duża liczba obiektów, Kiedy rozproszenie BD jest z góry narzucone Duża liczba pytao dotyczy określonych podsystemów (może to wynikad z fizycznego rozproszenia). Przy dekompozycji mamy do czynienia ze skomplikowaniem struktury BD.
2 Dekompozycja obiektowa System informacyjny dekomponujemy obiektowo gdy w systemie tym operujemy na bardzo dużej liczbie obiektów Obiekty opisane są tymi samymi atrybutami, przy czym liczba atrybutów jest niewielka. Założenia dekompozycji obiektowej Dla dalszych rozważań przedstawiony zostanie model dekompozycji obiektowej zgodnie z założeniami systemu funkcyjnego. Został on przyjęty, ponieważ opis obiektów oraz przyjęta metoda wyszukiwania oparte są o system funkcyjny. System informacyjny S = < X, A, V, > dzieli się na podsystemy S 1, S 2,..., S n, gdzie: S i = < X i, A, V, i > S = S 1 S 2... S n, n S = S i, i = 1 X i X, X i = X, i i = X i x A V. i = X i Zbiór obiektów X w systemie S jest.sumą podzbiorów obiektów X i każdego podsystemu S i. Zbiory atrybutów w podsystemach S i są identyczne ze zbiorem atrybutów systemu głównego S.
3 Funkcja informacji w podsystemach: i = X i x A V. i = Xi jest zawężeniem funkcji informacji systemu głównego wynikającym ze zmniejszonych zbiorów obiektów. Pytanie do systemu zadawane jest w postaci normalnej: Odpowiedź na pytanie jest sumą odpowiedzi na pytania składowe: t = t 1 + t 2 + t t m. (t) = (t 1 ) (t 2 )... (t m ). Jeżeli term elementarny t i dotyczy wyłącznie obiektów jednego podsystemu to pytanie jest kierowane do tego podsystemu i tam znajdowana jest odpowiedź. (t i ) = (t i ) Si = (t i ) Xi Jeżeli term elementarny t i dotyczy obiektów z kilku podsystemów to pytanie jest kierowane do tych podsystemów, a odpowiedź otrzymujemy jako sumę odpowiedzi z podsystemów. m (t i ) = (t i ) Si = (t i ) Xi, i = 1 gdzie m. - liczba podsystemów, których dotyczy pytanie. W każdym podsystemie znajduje się mniejsza liczba obiektów, niż w systemie centralnym. Aktualizacja przy tej dekompozycji jest prosta, natomiast redundancja nie występuje.
4 Czas odpowiedzi: na pytanie ogólne k e4 = e3i i=1 gdzie: e3i czas znajdowania odpowiedzi w i tym podsystemie, k liczba podsystemów, których dotyczy pytanie. na pytanie szczegółowe k og4 = n + e4i i=1 gdzie: k liczba podsystemów, których dotyczy pytanie. W każdym podsystemie znajduje się mniejsza liczba obiektów, niż w systemie centralnym. Aktualizacja przy tej dekompozycji jest prosta, natomiast redundancja nie występuje
5 Przykład: Przykładem tej dekompozycji może być system obsługujący bibliotekę oraz jej filie. W systemie takim obiekty zostaną podzielone na grupy, przy czym niektóre z obiektów mogą się powielać w kilku grupach. Zbiór atrybutów jest taki sam we wszystkich podsystemach. Obiekty rozróżnione są kluczem, którym jest nr_indeksu. Nasz przykładowy system może wyglądać następująco: biblioteka główna, biblioteka wydziału techniki, biblioteka wydziału nauk o ziemi, biblioteka wydziału filologii, biblioteka wydziału fizyki, biblioteka wydziału nauk społecznych. Zdefiniujmy nasz system jako czwórkę: S = < X, A, V, > gdzie: X zbiór obiektów { x 1, x 2,..., x n } A zbiór atrybutów {a 1, a 2,... a 7 } gdzie: a 1 Nr_indeksu, a 2 Nazwisko, a 3 Imię, a 4 Adres_zamieszkania, a 5 Nr_telefonu, a 6 Wydział, a 7 Kierunek studiów.
6 V zbiór wartości atrybutów, funkcja informacji, Taki system dzielimy na podsystemy, gdzie każdy podsystem to odpowiednio: podsystem S 1 to biblioteka główna, podsystem S 2 to biblioteka wydziału techniki, podsystem S 3 to biblioteka wydziału nauk o ziemi, podsystem S 4 to biblioteka wydziału filologii, podsystem S 5 to biblioteka wydziału fizyki, podsystem S 6 to biblioteka wydziału nauk społecznych.
7 S = <X,A,V,q> S5 = <X5,A,V,q> S1 = <X1,A,V,q> S2 = <X2,A,V,q> S3 = <X3,A,V,q> S4 = <X4,A,V,q> S6 = <X6,A,V,q>
8 Zdefiniujemy teraz odpowiednio wszystkie podsystemy: S 1 = < X 1, A, V, 1 > gdzie: X 1 zbiór obiektów { x 1, x 2,..., x i } A zbiór atrybutów {a 1, a 2,... a 7 } gdzie: a 1 Nr_indeksu, a 2 Nazwisko, a 3 Imię, a 4 Adres_zamieszkania, a 5 Nr_telefonu, a 6 Wydział, a 7 Kierunek studiów. S = <X,A,V,q> S1 = <X1,A,V,q>
9 S 2 = < X 2, A, V, 2 > gdzie: X 2 zbiór obiektów { x i+1, x i+2,..., x j } A zbiór atrybutów {a 1, a 2,... a 7 } gdzie: a 1 Nr_indeksu, a 2 Nazwisko, a 3 Imię, a 4 Adres_zamieszkania, a 5 Nr_telefonu, a 6 Wydział, a 7 Kierunek studiów. S = <X,A,V,q> S2 = <X2,A,V,q>
10 S 3 = < X 3, A, V, 3 > gdzie: X 3 zbiór obiektów { x j+1, x j+2,..., x k } A zbiór atrybutów {a 1, a 2,... a 7 } gdzie: a 1 Nr_indeksu, a 2 Nazwisko, a 3 Imię, a 4 Adres_zamieszkania, a 5 Nr_telefonu, a 6 Wydział, a 7 Kierunek studiów. S 4 = < X 4, A, V, 4 > gdzie: X 4 zbiór obiektów { x k+1, x k+2,..., x p } A zbiór atrybutów {a 1, a 2,... a 7 } gdzie: a 1 Nr_indeksu, a 2 Nazwisko, a 3 Imię, a 4 Adres_zamieszkania, a 5 Nr_telefonu, a 6 Wydział, a 7 Kierunek studiów. S3 = <X3,A,V,q> S4 = <X4,A,V,q> S = <X,A,V,q> S = <X,A,V,q>
11 S 5 = < X 5, A, V, 5 > X 5 zbiór obiektów { x p+1, x p+2,..., x q } A zbiór atrybutów {a 1, a 2,... a 7 } gdzie: a 1 Nr_indeksu, a 2 Nazwisko, a 3 Imię, a 4 Adres_zamieszkania, a 5 Nr_telefonu, a 6 Wydział, a 7 Kierunek studiów. S 6 = < X 6, A, V, 6 > S5 = <X5,A,V,q> S = <X,A,V,q> S = <X,A,V,q> X 6 zbiór obiektów { x q+1, x q+2,..., x n } A zbiór atrybutów {a 1, a 2,... a 7 } gdzie: S6 = <X6,A,V,q> a 1 Nr_indeksu, a 2 Nazwisko, a 3 Imię, a 4 Adres_zamieszkania, a 5 Nr_telefonu, a 6 Wydział, a 7 Kierunek studiów. Odpowiedzi otrzymujemy z jednego podsystemu - gdy pytanie dotyczy obiektów z jednego podsystemu, lub jako sumę odpowiedzi z kilku podsystemów jeżeli pytanie dotyczy obiektów z kilu podsystemów
12 Dekompozycja atrybutowa W systemie można dokonać dekompozycji atrybutowej gdy np. użytkowników systemu da się podzielić ze względu na rodzaj zadawanych pytań. Pytania pojedynczego użytkownika ( lub grupy użytkowników ), dotyczą innych grup atrybutów systemu S, lecz tego samego zbioru obiektów. Założenia dekompozycji atrybutowej Dla dalszych rozważań przedstawiony zostanie model dekompozycji atrybutowej zgodnie z założeniami systemu funkcyjnego. Został on przyjęty, ponieważ opis obiektów oraz przyjęta metoda wyszukiwania oparte są o system funkcyjny. System informacyjny S = < X, A, V, > dzieli się na podsystemy S 1, S 2,..., S n, gdzie: S i = < X, A i, V i, i > S = S 1 S 2... S n n S = S i i=1 Zbiór obiektów X w każdym podsystemie jest identyczny ze zbiorem obiektów w systemie S.
13 Zbiory atrybutów podsystemów są podzbiorami zbioru atrybutów systemu głównego S, a suma tych podzbiorów (z każdego podsystemu), daje pełny zbiór atrybutów systemu S. A i A tak, że A i = A 0 < i <= n i Zbiory wartości atrybutów w podsystemach są podzbiorami zbioru wartości systemu S, co wynika bezpośrednio z faktu ograniczenia w podsystemach zbioru atrybutów, a nie jest absolutnie związane z obcięciami zbiorów wartości dla poszczególnych atrybutów. V i V 0 < i <= n Funkcja informacji w podsystemach: i = X x A i V i i = X x Ai jest zawężeniem funkcji informacji systemu głównego wynikającym ze zmniejszonych zbiorów atrybutów i wartości atrybutów. W każdym podsystemie S i systemu S jest określony inny zbiór deskryptorów D, oraz w ramach podsystemu możliwe jest stosowanie wybranej metody wyszukiwania informacji
14 Wyszukiwanie informacji w systemie z dekompozycją atrybutową Pytanie do systemu zadawane jest w postaci normalnej. Odpowiedź na pytanie składowe otrzymać możemy na dwa sposoby: 1. Gdy dotyczy ono wyłącznie atrybutów z jednego podsystemu jest kierowane do tego podsystemu i tam znajdowana jest odpowiedź. (t j ) = (t j ) Si 2. Gdy atrybuty pytania składowego należą do różnych podsystemów, wówczas pytanie kierowane jest do podsystemów przez obcinanie zbioru atrybutów w danych podsystemach. Odpowiedzią końcową na term składowy jest przecięcie zbioru obiektów stanowiących odpowiedź z podsystemów. (t j ) = (t j ) S1 (t j ) S2... (t j ) Sn 3. Jeżeli możliwe jest określenie, do których podsystemów należy zadać pytanie, tzn. do których podsystemów należą atrybuty pytania, to odpowiedzią na nie będzie część wspólna odpowiedzi z wybranych podsystemów gdzie m < n (t j ) = (t j ) S1 (t j ) S2... (t j ) Sm W każdym podsystemie znajduje się mniejsza liczba atrybutów, niż w systemie centralnym, tym samym krótsze są opisy obiektów. Aktualizacja przy tej dekompozycji jest znacznie utrudniona, natomiast redundancja w ramach podsystemów zależy od przyjętej metody wyszukiwania informacji, a w ramach całego systemu wzrasta ze względu na występowanie obiektu w każdym podsystemie.
15 Czas odpowiedzi: na pytanie ogólne k og5 = ni + e5i i=1 gdzie: ni czas niezbędny na ewentualną normalizację termu w podsystemie, k liczba podsystemów, których dotyczy pytanie. na pytanie szczegółowe k e5 = e3i i=1 + p gdzie: p czas niezbędny na znalezienie części wspólnej odpowiedzi z podsystemów. W każdym podsystemie znajduje się mniejsza liczba atrybutów, niż w systemie centralnym, tym samym krótsze są opisy obiektów. Aktualizacja przy tej dekompozycji jest znacznie utrudniona, natomiast redundancja w ramach podsystemów zależy od przyjętej metody wyszukiwania informacji, a w ramach całego systemu wzrasta ze względu na występowanie obiektu w każdym podsystemie.
16 Przykład: Na potrzeby przykładu zdefiniujemy system zawierający kompleksową informacje o każdym obywatelu zamieszkującym dany kraj. System udziela informacji odpowiednim grupom użytkowników mających dostęp tylko do wybranych informacji np. Policja ma dostęp do danych personalnych oraz do kartoteki karnej, Urząd skarbowy ma dostęp do części danych osobowych oraz do danych o sytuacji materialnej, Służba zdrowia ma dostęp do danych medycznych, Urząd statystyczny ma dostęp do części danych personalnych Obiekty rozróżnione są kluczem, którym jest Nr_pesel.
17 Definiujemy system jako czwórkę S = < X, A, V, > gdzie: X zbiór obiektów { x 1, x 2,..., x n } A zbiór atrybutów {a 1, a 2,... a 17 } gdzie: a 1 a 2 a 3 a 4 a 5 a 6 V zbiór wartości atrybutów, funkcja informacji, Nr_pesel, Nazwisko, Imię, Data_urodzenia, Miejsce_urodzenia, Adres_zamieszkania, a 7 a 8 a 9 a 10 a 11 a 12 Nr_telefonu, Imię_ojca, Imię_matki, Nazwisko_panieńskie_matki, Stan_cywilny, Rysopis, a 13 a 14 a 15 a 16 a 17 a 18 Stosunek_do_służby_wojskowej, Miejsce_zatrudnienia, Wykształcenie, Karalność, Dochody, Stan_zdrowia. Ponieważ mamy cztery grupy użytkowników, którzy potrzebują informacje o różnych sprawach, dlatego aby ułatwić im pracę i przyspieszyć czas wyszukiwania dzielimy system na cztery podsystemy: S 1 = < X, A 1, V 1, 1 > S S 2 = < X, A 2, V 2, 2 > S 3 = < X, A 3, V 3, 3 > S 4 = < X, A 4, V 4, 4 > S1 S2 S3 S4
18 System S 1 przechowuje informacje interesujące Policję tj. dane personalne osoby oraz informacje o karalności osoby. S 1 = < X, A 1, V 1, 1 > gdzie: X zbiór obiektów { x 1, x 2,..., x n } A 1 zbiór atrybutów {a 1, a 2,... a 16 } gdzie: a 7 a 8 a 1 a 2 a 3 a 4 a 5 a 6 Nr_telefonu, Imię_ojca, Nr_pesel, Nazwisko, Imię, Data_urodzenia, Miejsce_urodzenia, Adres_zamieszkania, a 9 a 10 a 11 a 12 a 13 a 14 a 15 a 16 Imię_matki, Nazwisko_panieńskie_matki, Stan_cywilny, Rysopis, Stosunek_do_służby_wojskowej, Miejsce_zatrudnienia, Wykształcenie, Karalność, V 1 zbiór wartości atrybutów, 1 funkcja informacji, S S1 S2 S3 S4 S1= < X, A 1, V 1, 1 >
19 System S 2 przechowuje informacje interesujące Urząd skarbowy tj. dane osobowe oraz informacje o dochodach danej osoby. S 2 = < X, A 2, V 2, 2 > gdzie: X zbiór obiektów { x 1, x 2,..., x n } A 2 zbiór atrybutów {a 1,a 14, a 15, a 17 } gdzie: a 1 Nr_pesel, S a 14 Miejsce_zatrudnienia, a 15 Wykształcenie, a 17 Dochody V 2 zbiór wartości atrybutów, 2 funkcja informacji, S1 S2 S3 S4 S2= < X, A 2, V 2, 2 >
20 System S 3 przechowuje informacje interesujące Służbę zdrowia tj. dane osobowe oraz informacje o stanie zdrowia danej osoby. S 3 = < X, A 3, V 3, 3 > gdzie: X zbiór obiektów { x 1, x 2,..., x n } A 3 zbiór atrybutów {a 1,a 14, a 18,} gdzie: a 1 Nr_pesel, S a 14 Miejsce_zatrudnienia, a 18 Stan_zdrowia. S1 S2 S3 S4 S3= < X, A 3, V 3, 3 >
21 System S 4 przechowuje informacje interesujące Urząd statystyczny tj. dane osobowe. S 4 = < X, A 4, V 4, 4 > gdzie: X zbiór obiektów { x 1, x 2,..., x n } A 4 zbiór atrybutów {a 1,a 13, a 15,} gdzie: a 1 a 13 a 15 Nr_pesel, Stosunek_do_służby_wojskowej, Wykształcenie, S1 S S2 S3 S4 S4= < X, A 4, V 4, 4 > Odpowiedzi na pytania otrzymujemy odpowiednio jako odpowiedź z jednego podsystemu lub jako część wspólną odpowiedzi z kilku podsystemów.
22 Wnioski Metody te stosowane tylko w określonych przypadkach pozwalają na usprawnienie pracy tych systemów oraz na zmniejszenie czasu wyszukiwania odpowiedzi na zadane pytanie do systemu. Parametry określające zajętość pamięci oraz redundancję w systemie zależą od przyjętej metody wyszukiwania na najniższym poziome zdekomponowanego systemu.
23 Łączenie podsystemów w jeden system S S1 S2
24 Warunki łączenia systemów informacyjnych:
25
26 Zakładamy, że istnieje system funkcyjny S =<X,A,V,q> i system S 0 =<X 0,A 0,V 0,q 0 >. Definicja podsystemu mówi, że S 0 jest podsystemem systemu S, gdy ten zbiór X 0 X, A 0 A, oraz q 0 = q (X0 A0), S 0 = S (X0 A0).
27 Jeżeli dany system S 0 jest podsystemem systemu S oraz zbiory obiektów są identyczne X = X 0 to powiemy, że S 0 jest podsystemem systemu S z ograniczonymi atrybutami S 0 S, S 0 = S A 0.
28 Jeżeli dany system S 0 jest podsystemem systemu S oraz zbiory atrybutów są identyczne A = A 0 to powiemy, że S 0 jest podsystemem systemu S z ograniczonymi obiektami S 0 S S 0 = S X0
29 MSA dla systemu po dekompozycji obiektowej S 0 S S 0 = S X0, A = A 0, Lsa = m 1 * m 2 * * m n gdzie m i = card V ai Lsa S = 2 * 3 * 2 * 3 = 36 Lsa S0 = 2 * 3 * 2 * 3 = 36 S = <X,A,V,q> a b c d X1 A1 B1 C1 D1 X2 A2 B1 C2 D3 X3 A1 B2 C1 D3 X4 A1 B2 C2 D2 X5 A2 B4 C1 D1 S0 = <X0,A0,V0,q0> a b c d X1 A1 B1 C1 D1 X2 A2 B1 C2 D3 X5 A2 B4 C1 D1 Uwaga! Najczęściej gdy już dokonuje się dekompozycji obiektowej to stosuje się z góry modyfikację dodatkową z pamiętaniem tylko niepustych składowych atomowych, więc siłą rzeczy finalnie tych składowych atomowych powstałych będzie MNIEJ dla S0 niż S.
30 MSA dla systemu po dekompozycji atrybutowej S 0 S S 0 = S A0, X = X 0, Lsa = m 1 * m 2 * * m n gdzie m i = card V ai Lsa S = 2 * 3 * 2 * 3 = 36 Lsa S0 = 2 * 3= 6
Metoda Składowych atomowych
Metoda Składowych atomowych 26 stycznia 2011 Konspekt do zajęć z przedmiotu: Systemy Wyszukiwania Informacji Literatura źródłowa: 1. Wakulicz-Deja A.: Podstawy systemów wyszukiwania informacji. Analiza
Wprowadzenie i pojęcia wstępne.
Wprowadzenie i pojęcia wstępne. X\A a b c x 1 a 1 b 1 c 1 x 2 a 1 b 1 c 2 x 3 a 1 b 2 c 3 x 4 a 2 b 1 c 4 x 5 a 1 b 2 c 1 x 6 a 1 b 2 c 2 x 7 a 1 b 1 c 1 S = X = {x 1,,x 8 } A = {a, b, c}
Metoda List Inwersyjnych
Metoda List Inwersyjnych Celem metody jest poprawienie (skrócenie) czasów wyszukiwania względem MLP (i tak się faktycznie dzieje dla pewnej klasy pytań). Założenie: Dany jest system informacyjny S =
Metoda list inwersyjnych. Wykład III
Metoda list inwersyjnych Wykład III Plan wykładu Cele metody Tworzenie kartoteki wyszukiwawczej Redundancja i zajętość pamięci Wyszukiwanie informacji Czasy wyszukiwania Ocena metody: wady i zalety Modyfikacje
Metoda list inwersyjnych
Metoda list inwersyjnych Zakładam, że materiał ten zastępuje nam zajęcia, które się niestety nie odbyły w dniach 10 i 17 kwiecień. Bardzo proszę przejrzeć cały materiał i na kolejne zajęcia przyjść przygotowanym.
Metoda list prostych Wykład II. Agnieszka Nowak - Brzezińska
Metoda list prostych Wykład II Agnieszka Nowak - Brzezińska Wprowadzenie Przykładowa KW Inna wersja KW Wyszukiwanie informacji Metoda I 1. Przeglądamy kolejne opisy obiektów i wybieramy te, które zawierają
METODA LIST PROSTYCH. Marcin Jaskuła
METODA LIST PROSTYCH Marcin Jaskuła DEFINIOWANIE SYSTEMU S= Gdzie: X- zbiór obiektów systemu A- zbiór atrybutów systemu V- zbiór wartości atrybutów Q- funkcja informacji Zdefiniowany system
Metoda List Łańcuchowych
Metoda List Łańcuchowych mgr Tomasz Xięski, Instytut Informatyki, Uniwersytet Śląski Sosnowiec, 2010 Celem metody jest utrzymanie zalet MLI (dobre czasy wyszukiwania), ale wyeliminowanie jej wad (wysoka
PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH ZALEŻNOŚCI FUNKCYJNE
PLAN WYKŁADU Zależności funkcyjne Anomalie danych Normalizacja Postacie normalne Zależności niefunkcyjne Zależności złączenia BAZY DANYCH Wykład 5 dr inż. Agnieszka Bołtuć ZALEŻNOŚCI FUNKCYJNE Niech R
Normalizacja baz danych
Wrocławska Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej Normalizacja baz danych Dr hab. inż. Krzysztof Pieczarka Email: krzysztof.pieczarka@gmail.com Normalizacja relacji ma na celu takie jej przekształcenie,
Systemy baz danych. Notatki z wykładu. http://robert.brainusers.net 17.06.2009
Systemy baz danych Notatki z wykładu http://robert.brainusers.net 17.06.2009 Notatki własne z wykładu. Są niekompletne, bez bibliografii oraz mogą zawierać błędy i usterki. Z tego powodu niniejszy dokument
Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski. Definicja. Definicja
Plan Zależności funkcyjne 1. Zależności funkcyjne jako klasa ograniczeń semantycznych odwzorowywanego świata rzeczywistego. 2. Schematy relacyjne = typ relacji + zależności funkcyjne. 3. Rozkładalność
Definicja bazy danych TECHNOLOGIE BAZ DANYCH. System zarządzania bazą danych (SZBD) Oczekiwania wobec SZBD. Oczekiwania wobec SZBD c.d.
TECHNOLOGIE BAZ DANYCH WYKŁAD 1 Wprowadzenie do baz danych. Normalizacja. (Wybrane materiały) Dr inż. E. Busłowska Definicja bazy danych Uporządkowany zbiór informacji, posiadający własną strukturę i wartość.
Pierwsza postać normalna
Normalizacja Pierwsza postać normalna Jedynymi relacjami dozwolonymi w modelu relacyjnym są relacje spełniające następujący warunek: każda wartość w relacji, tj. każda wartość atrybutu w każdej krotce,
030 PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH. Prof. dr hab. Marek Wisła
030 PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH Prof. dr hab. Marek Wisła Elementy procesu projektowania bazy danych Badanie zależności funkcyjnych Normalizacja Projektowanie bazy danych Model ER, diagramy ERD Encje, atrybuty,
BAZY DANYCH NORMALIZACJA BAZ DANYCH. Microsoft Access. Adrian Horzyk. Akademia Górniczo-Hutnicza
BAZY DANYCH Microsoft Access NORMALIZACJA BAZ DANYCH Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki i Inżynierii
Normalizacja schematów logicznych relacji
Normalizacja schematów logicznych relacji Wykład przygotował: Tadeusz Morzy BD wykład 5 Celem niniejszego wykładu jest przedstawienie i omówienie procesu normalizacji. Proces normalizacji traktujemy jako
Pierwsza postać normalna
Normalizacja Pierwsza postać normalna Jedynymi relacjami dozwolonymi w modelu relacyjnym są relacje spełniające następujący warunek: każda wartość w relacji, tj. każda wartość atrybutu w każdej krotce,
WYKŁAD 1. Wprowadzenie do problematyki baz danych
WYKŁAD 1 Wprowadzenie do problematyki baz danych WYKŁAD 2 Relacyjny i obiektowy model danych JĘZYK UML (UNIFIED MODELING LANGUAGE) Zunifikowany język modelowania SAMOCHÓD
Pożyczkobiorcy. Anomalia modyfikacji: Anomalia usuwania: Konta_pożyczkowe. Anomalia wstawiania: Przykłady anomalii. Pożyczki.
Normalizacja Niewłaściwe zaprojektowanie schematów relacji może być przyczyną dublowania się danych, ich niespójności i anomalii podczas ich aktualizowania Przykłady anomalii PROWNIY id_prac nazwisko adres
Bazy Danych i Usługi Sieciowe
Bazy Danych i Usługi Sieciowe Model relacyjny Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2011 P. Daniluk (Wydział Fizyki) BDiUS w. III Jesień 2011 1 / 40 Iloczyn kartezjański Iloczyn kartezjański zbiorów A, B
Cel normalizacji. Tadeusz Pankowski
Plan Normalizacja Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski 1. Cel normalizacji. 2. Klucze schematów relacyjnych atrybuty kluczowe i niekluczowe. 3. 2PN druga postać normalna. 4. 3PN trzecia
Normalizacja. Pojęcie klucza. Cel normalizacji
Plan Normalizacja Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski 1. Cel normalizacji. 2. Klucze schematów relacyjnych atrybuty kluczowe i niekluczowe. 3. 2PN druga postać normalna. 4. 3PN trzecia
Modelowanie niezawodności prostych struktur sprzętowych
Modelowanie niezawodności prostych struktur sprzętowych W ćwiczeniu tym przedstawione zostaną proste struktury sprzętowe oraz sposób obliczania ich niezawodności przy założeniu, że funkcja niezawodności
Pojęcie zależności funkcyjnej
Postacie normalne Plan wykładu Zależności funkcyjne Cel normalizacji Pierwsza postać normalna Druga postać normalna Trzecia postać normalna Postać normalna Boyca - Codda Pojęcie zależności funkcyjnej Definicja
BAZY DANYCH NORMALIZACJA BAZ DANYCH. Microsoft Access. Adrian Horzyk. Akademia Górniczo-Hutnicza
BAZY DANYCH Microsoft Access NORMALIZACJA BAZ DANYCH Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki i Inżynierii
Projektowanie relacyjnych baz danych
BAZY DANYCH wykład 7 Projektowanie relacyjnych baz danych Dr hab. Sławomir Zadrożny, prof. PR Zależności funkcyjne Niech X i Y oznaczają zbiory atrybutów relacji R Powiemy, że dla relacji R obowiązuje
Zależności funkcyjne
Zależności funkcyjne Plan wykładu Pojęcie zależności funkcyjnej Dopełnienie zbioru zależności funkcyjnych Postać minimalna zbioru zależności funkcyjnych Domknięcie atrybutu relacji względem zależności
Jak wiernie odzwierciedlić świat i zachować występujące w nim zależności? Jak implementacja fizyczna zmienia model logiczny?
Plan wykładu Spis treści 1 Projektowanie baz danych 1 2 Zależności funkcyjne 1 3 Normalizacja 1NF, 2NF, 3NF, BCNF 4 4 Normalizacja 4NF, 5NF 6 5 Podsumowanie 9 6 Źródła 10 1 Projektowanie baz danych Projektowanie
BAZY DANYCH. Anomalie. Rozkład relacji i normalizacja. Wady redundancji
BAZY DANYCH WYKŁAD 5 Normalizacja relacji. Zapytania zagnieżdżone cd. Wady redundancji Konieczność utrzymania spójności kopii, Marnowanie miejsca, Anomalie. (Wybrane materiały) Dr inż. E. Busłowska Copyright
Bazy Danych i Usługi Sieciowe
Bazy Danych i Usługi Sieciowe Ćwiczenia III Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2011 P. Daniluk (Wydział Fizyki) BDiUS ćw. III Jesień 2011 1 / 1 Strona wykładu http://bioexploratorium.pl/wiki/ Bazy_Danych_i_Usługi_Sieciowe_-_2011z
Systemy Wyszukiwania Informacji
Systemy Wyszukiwania Informacji METODA LIST INWERSYJNYCH OPRACOWALI: Filip Kuliński Adam Pokoleńczuk Sprawozdanie zawiera: Przedstawienie kartoteki wtórnej Przedstawienie kartoteki wyszukiwawczej (inwersyjne)
Postać normalna Boyce-Codd (BCNF)
Postać normalna Boyce-Codd (BCNF) Grunty Id_Własności Wojewódz. Id-gruntu Obszar Cena Stopa_podatku Postać normalna Boyce-Codd a stanowi warunek dostateczny 3NF, ale nie konieczny. GRUNTY Id_Własności
Pojęcie systemu informacyjnego i informatycznego
BAZY DANYCH Pojęcie systemu informacyjnego i informatycznego DANE wszelkie liczby, fakty, pojęcia zarejestrowane w celu uzyskania wiedzy o realnym świecie. INFORMACJA - znaczenie przypisywane danym. SYSTEM
Baza danych. Baza danych to:
Baza danych Baza danych to: zbiór danych o określonej strukturze, zapisany na zewnętrznym nośniku (najczęściej dysku twardym komputera), mogący zaspokoić potrzeby wielu użytkowników korzystających z niego
Przykłady normalizacji
Przykłady normalizacji Nr faktury Za okres Nabywca Usługa Strefa czasowa od 21113332437 1.11.2007 30.11.2007 Andrzej Macioł, Kraków ul. Armii Krajowej 7 21113332437 1.11.2007 30.11.2007 Andrzej Macioł,
Definicja odwzorowania ciągłego i niektóre przykłady
Odwzorowania Pojęcie odwzorowania pomiędzy dwoma zbiorami było już definiowane, ale dawno, więc nie od rzeczy będzie przypomnieć, że odwzorowaniem nazywamy sposób przyporządkowania (niekoniecznie każdemu)
Projekt małej Bazy Danych.
Artykuł pobrano ze strony eioba.pl Projekt małej Bazy Danych. Przykałdowa baza danych dotycząca forum dyskusyjnego. Autor: Magister inżynier Ireneusz Łukasz Dzitkowski Wałcz, dnia: 08. 02. 2012r. Wszystkie
Projektowanie bazy danych przykład
Projektowanie bazy danych przykład Pierwszą fazą tworzenia projektu bazy danych jest postawienie definicji celu, założeń wstępnych i określenie podstawowych funkcji aplikacji. Każda baza danych jest projektowana
Pojęcie funkcji. Funkcja liniowa
Pojęcie funkcji. Funkcja liniowa dr Mariusz Grzadziel Katedra Matematyki, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Wykład 2; rok akademicki 2016/2017 Zależności funkcyjne w naukach przyrodniczych Rozwój algebry
Metoda List Prostych mgr Tomasz Xięski, Instytut Informatyki, Uniwersytet Śląski Sosnowiec, 2012
Metoda List Prostych mgr Tomasz Xięski, Instytut Informatyki, Uniwersytet Śląski Sosnowiec, 2012 Najprostsza metoda wyszukiwania informacji. Nazywana również Metodą Przeglądu Zupełnego (bo w procesie wyszukiwania
domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów
1 of 8 2012-03-28 17:45 Logika i teoria mnogości/wykład 5: Para uporządkowana iloczyn kartezjański relacje domykanie relacji relacja równoważności rozkłady zbiorów From Studia Informatyczne < Logika i
Bazy danych 3. Normalizacja baz danych
Bazy danych 3. Normalizacja baz danych P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2011/12 Pierwsza postać normalna Tabela jest w pierwszej postaci normalnej (1PN), jeżeli 1. Tabela posiada klucz.
Systemy baz danych. mgr inż. Sylwia Glińska
Systemy baz danych Wykład 1 mgr inż. Sylwia Glińska Baza danych Baza danych to uporządkowany zbiór danych z określonej dziedziny tematycznej, zorganizowany w sposób ułatwiający do nich dostęp. System zarządzania
Bazy danych i usługi sieciowe
Bazy danych i usługi sieciowe Model relacyjny Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2016 P. Daniluk (Wydział Fizyki) BDiUS w. III Jesień 2016 1 / 50 Iloczyn kartezjański Iloczyn kartezjański zbiorów A, B
Bazy danych. Plan wykładu. Podzapytania - wskazówki. Podzapytania po FROM. Wykład 5: Zalenoci wielowartociowe. Sprowadzanie do postaci normalnych.
Plan wykładu azy danych Wykład 5: Zalenoci wielowartociowe. Sprowadzanie do postaci normalnych. Dokoczenie SQL Zalenoci wielowartociowe zwarta posta normalna Dekompozycja do 4NF Przykład sprowadzanie do
Zależności funkcyjne c.d.
Zależności funkcyjne c.d. Przykłady. Relacja Film (zapis w postaci tabeli): Tytuł Rok Długość typfilmu nazwastudia nazwiskogwiazdy Gwiezdne 1977 124 Kolor Fox Carrie Fisher Gwiezdne 1977 124 Kolor Fox
Elementy modelowania matematycznego
Elementy modelowania matematycznego Modelowanie algorytmów klasyfikujących. Podejście probabilistyczne. Naiwny klasyfikator bayesowski. Modelowanie danych metodą najbliższych sąsiadów. Jakub Wróblewski
Krzysztof Kadowski. PL-E3579, PL-EA0312,
Krzysztof Kadowski PL-E3579, PL-EA0312, kadowski@jkk.edu.pl Bazą danych nazywamy zbiór informacji w postaci tabel oraz narzędzi stosowanych do gromadzenia, przekształcania oraz wyszukiwania danych. Baza
6. Algorytmy ochrony przed zagłodzeniem dla systemów Linux i Windows NT.
WYDZIAŁ: GEOLOGII, GEOFIZYKI I OCHRONY ŚRODOWISKA KIERUNEK STUDIÓW: INFORMATYKA STOSOWANA RODZAJ STUDIÓW: STACJONARNE I STOPNIA ROK AKADEMICKI 2014/2015 WYKAZ PRZEDMIOTÓW EGZAMINACYJNYCH: I. Systemy operacyjne
Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych
Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych Rodzaje baz danych Bazy danych można podzielić wg struktur organizacji danych, których używają. Można podzielić je na: Bazy proste Bazy złożone Bazy proste Bazy
INFORMATYKA GEODEZYJNO- KARTOGRAFICZNA Relacyjny model danych. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Oganiczenia integralnościowe
Relacyjny model danych Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Oganiczenia integralnościowe Charakterystyka baz danych Model danych definiuje struktury danych operacje ograniczenia integralnościowe
Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2018 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 10/10 Podziały i liczby Stirlinga Liczba Stirlinga dla cykli (często nazywana liczbą Stirlinga pierwszego rodzaju) to liczba permutacji
Reprezentacje grafów nieskierowanych Reprezentacje grafów skierowanych. Wykład 2. Reprezentacja komputerowa grafów
Wykład 2. Reprezentacja komputerowa grafów 1 / 69 Macierz incydencji Niech graf G będzie grafem nieskierowanym bez pętli o n wierzchołkach (x 1, x 2,..., x n) i m krawędziach (e 1, e 2,..., e m). 2 / 69
MODELOWANIE PRZEPŁYWU DANYCH
MODELOWANIE PRZEPŁYWU DANYCH 1. Diagram przepływu danych (DFD) 2. Weryfikacja modelu strukturalnego za pomocą DFD Modelowanie SI - GHJ 1 Definicja i struktura DFD Model części organizacji rozważany z punktu
Bukiety matematyczne dla gimnazjum
Bukiety matematyczne dla gimnazjum http://www.mat.uni.torun.pl/~kolka/ 1 X 2002 Bukiet I Dany jest prostokąt o bokach wymiernych a, b, którego obwód O i pole P są całkowite. 1. Sprawdź, że zachodzi równość
Zadania do Rozdziału X
Zadania do Rozdziału X 1. 2. Znajdź wszystkie σ-ciała podzbiorów X, gdy X = (i) {1, 2}, (ii){1, 2, 3}. (b) Znajdź wszystkie elementy σ-ciała generowanego przez {{1, 2}, {2, 3}} dla X = {1, 2, 3, 4}. Wykaż,
Logika dla socjologów Część 3: Elementy teorii zbiorów i relacji
Logika dla socjologów Część 3: Elementy teorii zbiorów i relacji Rafał Gruszczyński Katedra Logiki Uniwersytet Mikołaja Kopernika 2011/2012 Spis treści 1 Zbiory 2 Pary uporządkowane 3 Relacje Zbiory dystrybutywne
Zadanie 2: Arytmetyka symboli
1 Cel ćwiczenia Zadanie 2: Arytmetyka symboli Wykształcenie umiejętności abstrahowania operacji arytmetycznych. Zapoznanie się i przećwiczenie mechanizmu tworzenia przeciążeń funkcji operatorowych. Utrwalenie
Podstawą w systemie dwójkowym jest liczba 2 a w systemie dziesiętnym liczba 10.
ZAMIANA LICZB MIĘDZY SYSTEMAMI DWÓJKOWYM I DZIESIĘTNYM Aby zamienić liczbę z systemu dwójkowego (binarnego) na dziesiętny (decymalny) należy najpierw przypomnieć sobie jak są tworzone liczby w ww systemach
Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje
Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje Wyklad 3 mgr inż. Maciej Lasota mgr inż. Karol Wieczorek Politechnika Świętokrzyska Katedra Informatyki Kielce, 2009 Definicje Operacje na
Czy kwadrat da się podzielić na nieparzystą liczbę trójkątów o równych polach? Michał Kieza
Czy kwadrat da się podzielić na nieparzystą liczbę trójkątów o równych polach? Michał Kieza Łatwo zauważyć, że kwadrat można podzielić na 2, 4, 6,..., a także na dowolną parzystą liczbę trójkątów o równych
Finanse i Rachunkowość studia niestacjonarne Wprowadzenie do teorii ciągów liczbowych (treść wykładu z 21 grudnia 2014)
dr inż. Ryszard Rębowski DEFINICJA CIĄGU LICZBOWEGO Finanse i Rachunkowość studia niestacjonarne Wprowadzenie do teorii ciągów liczbowych (treść wykładu z grudnia 04) Definicja ciągu liczbowego Spośród
Technologie baz danych
Plan wykładu Technologie baz danych Wykład 2: Relacyjny model danych - zależności funkcyjne. SQL - podstawy Definicja zależności funkcyjnych Reguły dotyczące zależności funkcyjnych Domknięcie zbioru atrybutów
KaŜdemu atrybutowi A przyporządkowana jest dziedzina Dom(A), czyli zbiór dopuszczalnych wartości.
elacja chemat relacji chemat relacji jest to zbiór = {A 1,..., A n }, gdzie A 1,..., A n są artybutami (nazwami kolumn) np. Loty = {Numer, kąd, Dokąd, Odlot, Przylot} KaŜdemu atrybutowi A przyporządkowana
Przykładowe rozwiązania
Przykładowe rozwiązania (E. Ludwikowska, M. Zygora, M. Walkowiak) Zadanie 1. Rozwiąż równanie: w przedziale. ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( ) ( ) Uwzględniając, że x otrzymujemy lub lub lub. Zadanie. Dany jest czworokąt
Bazy danych 3. Normalizacja baz danych (c.d.)
Bazy danych 3. Normalizacja baz danych (c.d.) P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2012/13 Postać normalna Boyce a-codda Tabela jest w postaci normalnej Boyce a-codda (BCNF, PNBC), jeżeli 1.
Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa. Diagnostyka i niezawodność robotów
Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa Diagnostyka i niezawodność robotów Laboratorium nr 4 Modelowanie niezawodności prostych struktur sprzętowych Prowadzący: mgr inż. Marcel Luzar Cel
WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH
1 Technologie informacyjne WYKŁAD IV WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH MAIL: WWW: a.dudek@pwr.edu.pl http://wgrit.ae.jgora.pl/ad Bazy danych 2 Baza danych to zbiór danych o określonej strukturze. zapisany na
Logika i teoria mnogości Wykład 14
Teoria rekursji Teoria rekursji to dział logiki matematycznej zapoczątkowany w latach trzydziestych XX w. Inicjatorzy tej dziedziny to: Alan Turing i Stephen Kleene. Teoria rekursji bada obiekty (np. funkcje,
Jeśli X jest przestrzenią o nieskończonej liczbie elementów:
Logika rozmyta 2 Zbiór rozmyty może być formalnie zapisany na dwa sposoby w zależności od tego z jakim typem przestrzeni elementów mamy do czynienia: Jeśli X jest przestrzenią o skończonej liczbie elementów
W dalszej części dokumentu przedstawiamy skrócony opis kluczowych funkcji systemu. Niniejszy dokument nie zawiera opisu technicznego systemu.
1. Informacje Podstawowe Mediamanager 2.1 jest systemem wspierającym zarządzanie dokumentami elektronicznymi. Podstawowymi funkcjami realizowanymi przez oprogramowanie jest przetrzymywanie, zarządzanie
Literatura. Bazy danych s.1-1
Literatura R.Colette, Bazy danych : od koncepcji do realizacji, PWE 1988, S.Forte, T.Howe, J. Ralston, Access2000, HELION 2001, R.J.Muller, Bazy danych, język UML w modelowaniu danych, MIKOM 2000, M.Muraszkiewicz,
BAZY DANYCH model relacyjny. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski
BAZY DANYCH model relacyjny Opracował: dr inż. Piotr Suchomski Relacyjny model danych Relacyjny model danych posiada trzy podstawowe składowe: relacyjne struktury danych operatory algebry relacyjnej, które
Relacyjny model danych
Model relacyjny Relacyjny model danych Relacyjny model danych jest obecnie najbardziej popularnym modelem używanym w systemach baz danych. Podstawą tego modelu stała się praca opublikowana przez E.F. Codda
Bazy danych. Andrzej Grzybowski. Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski
azy danych Andrzej Grzybowski Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski Wykład 5 Normalizacja relacji bazy danych jako podstawa relacyjnego modelowania danych (wykład przygotowany z wykorzystaniem materiałów
Programowanie dynamiczne
Programowanie dynamiczne Ciąg Fibonacciego fib(0)=1 fib(1)=1 fib(n)=fib(n-1)+fib(n-2), gdzie n 2 Elementy tego ciągu stanowią liczby naturalne tworzące ciąg o takiej własności, że kolejny wyraz (z wyjątkiem
zbiorów domkniętych i tak otrzymane zbiory domknięte ustawiamy w ciąg. Oznaczamy
5. Funkcje 1 klasy Baire a. Pod koniec XIX i początkiem XX wieku kilku matematyków zajmowało się problemami dotyczącymi klasyfikacji funkcji borelowskich: między innymi R. Baire, E. Borel, H. Lebesgue
Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory
Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adrian@tempus.metal.agh.edu.pl
Autor: Joanna Karwowska
Autor: Joanna Karwowska Podczas używania bazy danych mogą pojawić się tzw. anomalie sytuacje, w których może dojść do utracenia danych. Anomalie, mogące wystąpić w niedostatecznie znormalizowanych tabelach,
Współpraca Comarch ERP ifaktury24 i imall24. Instrukcja Użytkownika
Współpraca Comarch ERP ifaktury24 i imall24 Instrukcja Użytkownika Spis treści 1 WSTĘP... 3 2 WIZYTÓWKA SPRZEDAWCY.... 4 3 WYSYŁANIE PRODUKTÓW DO IMALL24.... 6 4 IMPORT ZAMÓWIEŃ Z IMALL24... 7 Instrukcja
Projektowanie baz danych
Projektowanie baz danych Etapy procesu projektowania BD Określenie celów, jakim ma służyć baza danych (w kontakcie z decydentem z firmy zamawiającej projekt). Sprecyzowanie zakresu dostępnych danych, kategorii
Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 4 Regresja i dyskryminacja liniowa
Spis treści Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 4 Regresja i dyskryminacja liniowa Romuald Kotowski Katedra Informatyki Stosowanej PJWSTK 2009 Spis treści Spis treści 1 Wstęp Bardzo często interesujący
Co to są relacyjne bazy danych?
Co to są relacyjne bazy danych? Co to są relacyjne bazy danych? O Są to zbiory danych pogrupowane w tabele o strukturze: kolejne kolumny określają kolejne porcje informacji potrzebne dla każdego wystąpienia,
Temperatura w atmosferze (czy innym ośrodku) jako funkcja dł. i szer. geogr. oraz wysokości.
Własności Odległości i normy w Będziemy się teraz zajmować funkcjami od zmiennych, tzn. określonymi na (iloczyn kartezja/nski egzemplarzy ). Punkt należący do będziemy oznaczać jako Przykł. Wysokość terenu
1. ODPOWIEDZI DO ZADAŃ TESTOWYCH
R O Z W I A Z A N I A 1. ODPOWIEDZI DO ZADAŃ TESTOWYCH 1. Dla dowolnych zbiorów A, B, C zachodzi równość (A B) (B C) (C A) = (A B C) (A B C), A (B C) = (A B) (A C), A (B C) = (A B) (A C). 2. Wyrażenie
BAZY DANYCH model związków encji. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski
BAZY DANYCH model związków encji Opracował: dr inż. Piotr Suchomski Świat rzeczywisty a baza danych Świat rzeczywisty Diagram związków encji Model świata rzeczywistego Założenia, Uproszczenia, ograniczenia
Projektowanie Systemów Informacyjnych
Projektowanie Systemów Informacyjnych Wykład II Encje, Związki, Diagramy związków encji, Opracowano na podstawie: Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych, J.D.Ullman, J.Widom Copyrights by Arkadiusz Rzucidło
Transformacja modelu ER do modelu relacyjnego
Transformacja modelu ER do modelu relacyjnego Wykład przygotował: Robert Wrembel BD wykład 4 (1) 1 Plan wykładu Transformacja encji Transformacja związków Transformacja hierarchii encji BD wykład 4 (2)
KARTA PRZEDMIOTU. WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI Ogólne umiejętności posługiwania się komputerem
WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA Zał. nr 4 do ZW 33/01 KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim: Nazwa w języku angielskim: Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność (jeśli dotyczy): Stopień studiów
F t+ := s>t. F s = F t.
M. Beśka, Całka Stochastyczna, wykład 1 1 1 Wiadomości wstępne 1.1 Przestrzeń probabilistyczna z filtracją Niech (Ω, F, P ) będzie ustaloną przestrzenią probabilistyczną i niech F = {F t } t 0 będzie rodziną
LX Olimpiada Matematyczna
LX Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia drugiego 13 lutego 2009 r. (pierwszy dzień zawodów) Zadanie 1. Liczby rzeczywiste a 1, a 2,..., a n (n 2) spełniają warunek a 1
Wykład II Encja, atrybuty, klucze Związki encji. Opracowano na podstawie: Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych, J.D.Ullman, J.
Bazy Danych Wykład II Encja, atrybuty, klucze Związki encji Opracowano na podstawie: Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych, J.D.Ullman, J.Widom Copyrights by Arkadiusz Rzucidło 1 Encja Byt pojęciowy
Normalizacja relacji
Wydział Zarządzania AGH Katedra Informatyki Stosowanej Normalizacja relacji Informatyczne systemy zarządzania Program wykładu Normalizacja Pierwsza postać normalna Druga postać normalna Klucze Przykłady
Indukcja matematyczna, zasada minimum i maksimum. 17 lutego 2017
Indukcja matematyczna, zasada minimum i maksimum 17 lutego 2017 Liczby naturalne - Aksjomatyka Peano (bez zera) Aksjomatyka liczb naturalnych N jest nazwą zbioru liczb naturalnych, 1 jest nazwą elementu
0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0.
5 Kody liniowe Jak już wiemy, w celu przesłania zakodowanego tekstu dzielimy go na bloki i do każdego z bloków dodajemy tak zwane bity sprawdzające. Bity te są w ścisłej zależności z bitami informacyjnymi,
Zapisujemy:. Dla jednoczesnego podania funkcji (sposobu przyporządkowania) oraz zbiorów i piszemy:.
Funkcja Funkcją (stosuje się też nazwę odwzorowanie) określoną na zbiorze o wartościach w zbiorze nazywamy przyporządkowanie każdemu elementowi dokładnie jednego elementu. nazywamy argumentem, zaś wartością
Idea. θ = θ 0, Hipoteza statystyczna Obszary krytyczne Błąd pierwszego i drugiego rodzaju p-wartość
Idea Niech θ oznacza parametr modelu statystycznego. Dotychczasowe rozważania dotyczyły metod estymacji tego parametru. Teraz zamiast szacować nieznaną wartość parametru będziemy weryfikowali hipotezę
5. Rozwiązywanie układów równań liniowych
5. Rozwiązywanie układów równań liniowych Wprowadzenie (5.1) Układ n równań z n niewiadomymi: a 11 +a 12 x 2 +...+a 1n x n =a 10, a 21 +a 22 x 2 +...+a 2n x n =a 20,..., a n1 +a n2 x 2 +...+a nn x n =a