METODA LIST PROSTYCH. Marcin Jaskuła

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "METODA LIST PROSTYCH. Marcin Jaskuła"

Transkrypt

1 METODA LIST PROSTYCH Marcin Jaskuła

2 DEFINIOWANIE SYSTEMU S= <X, A, V, Q> Gdzie: X- zbiór obiektów systemu A- zbiór atrybutów systemu V- zbiór wartości atrybutów Q- funkcja informacji Zdefiniowany system przedstawia się w następujący sposób : X= {x1,..x16} A={Producent, Model, Państwo, Kaliber, Długość, Typ} V producent = { COLT, Remington, IMI, Browning, Kalashnikow, Nexter, Benelli, H&K, Łucznik, Barret, FN, Beretta} V model = {M4A1, M40, Desert Eagle, M60, AK74, FAMAS, 1911A1, AK47, M3, USP, Beryl, M2, Galil, M82A1, P90, M92} V państwo = {USA, Izrael, Rosja, Francja, Włochy, Niemcy, Polska, Belgia} V kaliber = {5.56, 7.62, 12.7, 5.45, 11.43, 12, 5.7, 9 } V długość = {krótki, średni, długi} V typ = { karbin, karbin snajperski, pistolet, CKM, Strzelba, pistolet maszynowy} Q(x, a)=v

3 KARTOTEKA WTÓRNA Producent Model Państwo kaliber Długość Typ x1 COLT M4A1 USA 5,56 Krótki karabin x2 Remington M40 USA 7,62 Średni karabin snajperski x3 IMI Desert Eagle Izrael 12,7 Krótki pistolet x4 Browning M60 USA 7,62 Długi CKM x5 Kalashnikow AK74 Rosja 5,45 Średni karabin x6 Nexter FAMAS Francja 5,56 Krótki karabin x7 COLT 1911A1 USA 11,43 Krótki pistolet x8 Kalashnikow AK47 Rosja 7,62 Średni karabin x9 Benelli M3 Włochy 12 Długi strzelba x10 H&K USP Niemcy 11,43 Krótki pistolet x11 Łucznik Beryl Polska 5,56 Średni karabin x12 Browning M2 USA 12,7 Długi CKM x13 IMI Galil Izrael 5,56 Średni karabin x14 Barret M82A1 USA 12,7 Długi karabin snajperski x15 FN P90 Belgia 5,7 Krótki pistolet maszynowy x16 Beretta M92 Włochy 9 Krótki pistolet

4 Aby móc wyszukiwać w systemie należy zmodyfikować kartotekę wtórną, w tym celu tworzymy kartotekę wyszukiwawczą : T x1 = (Producent, COLT)*(Model, M4A1)* (Państwo, USA)*(kaliber, 5.56)* (Długość, krótki)*( Typ, Karabin) T x2 =(Producent, Remington)*(Model, M40)* (Państwo, USA)*(kaliber, 7.62)* (Długość, średni)* (Typ, Karabin snajperski) T x3 =(Producent, IMI)*(Model, Desert Eagle)*(Państwo, Izrael)* (kaliber, 12.7)* (Długość, krótki)*( Typ, Pistolet) T x4 =(Producent, Browning)* (Model, M60)*(Państwo, USA)* (kaliber, 7.62)* (Długość, długi)*( Typ, CKM) T x5 =(Producent, Kalashnikow)* (Model, AK74)* (Państwo, Rosja)* (kaliber, 5.45)* T x6 =(Producent, Nexter)* (Model, Famas)*(Państwo, Francja)*(kaliber, 5.56)* (Długość, krótki)*( Typ, Karabin) T x7 =(Producent, COLT)* (Model, 1911A1)* (Państwo, USA)* (kaliber, 11.43)* (Długość, krótki)* ( Typ, pistolet) T x8 =(Producent, Kalashnikow)* (Model, AK47)* (Państwo, Rosja)* (kaliber, 7.62)* T x9 =(Producent, Benelli)* (Model, M3)* (Państwo, Włochy)* (kaliber, 12)* (Długość, długi)*( Typ, strzelba) T x10 =(Producent, H&K)* (Model, USP)* (Państwo, Niemcy)* (kaliber, 11.43)* (Długość, krótki)*( Typ, pistolet) T x11 =(Producent, Łucznik)* (Model, Beryl)* (Państwo, Polska)* (kaliber, 5.56)* T x12 =(Producent, Browning)* (Model, M2)* (Państwo, USA)* (kaliber, 12.7)* (Długość, długi)*( Typ, CKM) T x13 =(Producent, IMI)* (Model, Galil)* (Państwo, Izrael)* (kaliber, 5.56)* T x14 =(Producent, Barret)* (Model, M82A1)* (Państwo, USA)* (kaliber, 12.7)* (Długość, długi)*( Typ, karabin snajperski) T x15 =(Producent, FN)* (Model, P90)* (Państwo, Belgia)* (kaliber, 5.7)* (Długość, krótki)*( Typ, pistolet maszynowy) T x16 =(Producent, Beretta)* (Model, M92)* (Państwo, Włochy)* (kaliber, 9)* (Długość, krótki)*( Typ, Pistolet)

5 Pytanie do systemu(t) to dowolny term, sprowadzony do postaci normalnej czyli do sumy termów skladowych: T: t 1 +t 2 +t 3 + +t k T i =(a 1, x 1 )*(a 2, x 2 )* *(a k, x k ) T i =T s (term składowy) Wyszukiwanie odpowiedzi na pytanie zadane do systemu można podzielić na 2 sposoby: I. Przeglądamy kolejne opisy obiektów i wybieramy obiekty zawierające w swoim opisie pierwszy term składowy pytania. czas wyszukiwania: τ = N*m*τ0 gdzie: N liczba obiektów w bazie danych m liczba termów składowych w pytaniu t τ0 średni czas przeglądu jednego dokumentu II W tym sposobie porównujemy od razu pełne pytanie t z kolejnymi opisami obiektów i wybieramy te z nich, które w swoim opisie zawierają co najmniej jeden z termów składowych pytania. τ = N*τ0 gdzie: N liczba obiektów w bazie danych τ0 średni czas przeglądu jednego dokumentu Ta metoda jest szybsza od poprzedniej ponieważ porównujemy każdy obiekt z całym termem.

6 PRZYKŁAD Podaj listę karabinów z Rosji T 1 =(Państwo, Rosja)*(Typ, Karabin) Zbiór obiektów będących sumą kolejno uzyskanych odpowiedzi na termy składowe jest odpowiedzią na pytanie t: ς(ti) = {x X, ti tx} Gdzie: Tx- opis obiektu w systemie Ti- term składowy pytania t T x1 t T x2 t T x3 t T x4 t T x5 t T x6 t T x7 t T x8 t T x9 t T x10 t T x11 t T x12 t T x13 t T x14 t T x15 t T x16 zachodzi zachodzi ς(t1)={x 5,x 8 } Odpowiedzią na pytanie są obiekty X 5,X 8

7 MODYFIKACJE METODY LIST PROSTYCH 1.Metoda z uporządkowaniem opisu obiektów- Celem wprowadzenia tej metody było poprawienie czasu wyszukiwania. Polega na uporządkowaniu kolejności atrybutów w opisie obiektów. 2.Metoda z grupowaniem obiektów- Wybiera się atrybut grupujący i wartość tego atrybutu zamieszcza się na pierwszym miejscu w opisach obiektu, a następnie opisy obiektów są porządkowane aby elementy o takim samym deskryptorze leżały obok siebie. Ta metoda poprawi czas wyszukiwania ale musi spełnić warunki: a) Atrybut grupujący musi występować w pytaniach do systemu b) Atrybut grupujący musi być atrybutem wielowartościowym. 3. Metoda z podziałem połówkowym- Stosowana jest kiedy wartości atrybutów są podawane jako cyfry, liczby lub w postaci numerycznej. Każdy opis obiektu w kartotece wyszukiwawczej może być zapisany w postaci ciągu liczb. Kartoteka jest porządkowana w kolejności rosnącej lub malejącej. Podczas wyszukiwania porównujemy czy dana cecha zawarta w pytaniu miała wartość mniejszą czy też większą od tej, którą zawiera środkowy element bazy. Dzielimy bazę na połowę i w zależności od wyniku porównania (większy, mniejszy) wybieramy tą połowę bazy, w której znajduje się poszukiwany deskryptor.

8 PRZYKŁAD 2 Musimy wybrać jeden atrybut, który w miarę równo dzieli nam kartotekę wyszukiwawczą, będzie często używany oraz jest wielowartościowy. W naszym przypadku to atrybut TYP Producent Model Państwo kaliber Długość Typ X1 Browning M60 USA 7,62 Średni CKM X2 Browning M2 USA 12,7 Długi CKM X3 COLT M4A1 USA 5,56 Krótki karabin X4 Kalashnikow AK74 Rosja 5,45 średni karabin X5 Nexter FAMAS Francja 5,56 Krótki karabin X6 Kalashnikow AK47 Rosja 7,62 średni karabin X7 Łucznik Beryl Polska 5,56 średni karabin X8 IMI Galil Izrael 5,56 Średni karabin X9 Remington M40 USA 7,62 Średni karabin snajperski X10 Barret M82A1 USA 12,7 Długi karabin snajperski X11 IMI Desert Eagle Izrael 12,7 Krótki pistolet X12 COLT 1911A1 USA 11,43 Krótki pistolet x13 H&K USP Niemcy 11,43 Krótki pistolet X14 Beretta M92 Włochy 9 Krótki pistolet x15 FN P90 Belgia 5,7 Krótki pistolet maszynowy X16 Benelli M3 Włochy 12 długi strzelba

9 TWORZYMY KARTOTEKĘ WYSZUKIWAWCZĄ WZGLĘDEM NOWEJ KARTOTEKI WTÓRNEJ. T x1 = (Producent, Browning)* (Model, M60)*(Państwo, USA)* (kaliber, 7.62)* (Długość, długi)*( Typ, CKM) T x2 =(Producent, Browning)* (Model, M2)* (Państwo, USA)* (kaliber, 12.7)* (Długość, długi)*( Typ, CKM) T x3 =(Producent, COLT)*(Model, M4A1)* (Państwo, USA)*(kaliber, 5.56)* (Długość, krótki)*( Typ, Karabin) T x4 =(Producent, Kalashnikow)* (Model, AK74)* (Państwo, Rosja)* (kaliber, 5.45)* T x5 =(Producent, Nexter)* (Model, Famas)*(Państwo, Francja)*(kaliber, 5.56)* (Długość, krótki)*( Typ, Karabin) T x6 =(Producent, Kalashnikow)* (Model, AK47)* (Państwo, Rosja)* (kaliber, 7.62)* T x7 =(Producent, Łucznik)* (Model, Beryl)* (Państwo, Polska)* (kaliber, 5.56)* T x8 =(Producent, IMI)* (Model, Galil)* (Państwo, Izrael)* (kaliber, 5.56)* T x9 =(Producent, Remington)*(Model, M40)* (Państwo, USA)*(kaliber, 7.62)* (Długość, średni)* (Typ, Karabin snajperski) T x10 =(Producent, Barret)* (Model, M82A1)* (Państwo, USA)* (kaliber, 12.7)* (Długość, długi)*( Typ, karabin snajperski) T x11 =(Producent, IMI)*(Model, Desert Eagle)*(Państwo, Izrael)* (kaliber, 12.7)* (Długość, krótki)*( Typ, Pistolet) T x12 =(Producent, COLT)* (Model, 1911A1)* (Państwo, USA)* (kaliber, 11.43)* (Długość, krótki)* ( Typ, pistolet) T x13 =(Producent, H&K)* (Model, USP)* (Państwo, Niemcy)* (kaliber, 11.43)* (Długość, krótki)*( Typ, pistolet) T x14 =(Producent, Beretta)* (Model, M92)* (Państwo, Włochy)* (kaliber, 9)* (Długość, krótki)*( Typ, Pistolet) T x15 =(Producent, FN)* (Model, P90)* (Państwo, Belgia)* (kaliber, 5.7)* (Długość, krótki)*( Typ, pistolet maszynowy) T x16 =(Producent, Benelli)* (Model, M3)* (Państwo, Włochy)* (kaliber, 12)* (Długość, długi)*( Typ, strzelba)

10 TABLICA WSKAŹNIKÓW Typ wskaźnik początka wskaźnik końca CKM 1 2 karabin 3 8 karabin snajperski 9 10 pistolet pistolet maszynowy strzelba Zadajemy pytanie: t = (Typ,Karabin)*(Państwo, Rosja) Przeszukujemy tylko odpowiedni fragment odczytany z tablicy wskaźników: t T x3 t T x4 t T x5 t T x6 t T x7 t T x8 zachodzi zachodzi Odpowiedzią na pytanie są obiekty X 4,X 6

11 PARAMETRY STRUKTURA KARTOTEKI WYSZUKIWAWCZEJ- najprostsza możliwa struktura. Zapisujemy opisy obiektów deskryptorowo. Po wprowadzeniu modyfikacji staje się sztywna REDUNDANCJA I ZAJĘTOŚĆ PAMIĘCI- metoda nie wnosi redundancji, każdy obiekt zapisany jest tylko raz. Zajętość pamięci związana jest z liczbą obiektów i bezpośrednio od ich liczby zależy. PROCES AKTUALIZACJI- bardzo prosty, wystarczy wyszukać odpowiedni obiekt i zmienić jego wartość. Po wprowadzeniu modyfikacji sztywna struktura utrudnia i komplikuje nam ten proces. Odpowiednie umieszczenie obiektu w kartotece oraz modyfikację tablicy wskaźników. Ten element pogorszył się po wprowadzeniu modyfikacji. CZAS WYSZUKIWANIA- długie czasy aktualizacji w metodzie klasycznej. Czas poprawiony w modyfikacjach. JĘZYK WYSZUKIWAWCZY- Nie ma ograniczeń na język. Język opisu obiektu musi być taki sam jak pytań do systemu. TRYB PRACY SYSTEMU- Tryb pracy ciągły, wiąże się z procesem aktualizacji. Aktualizacje mogą być robione na bieżąco (wyszukujemy i aktualizujemy jednocześnie). Metoda list prostych jest metodą bardzo prostą, ze względu na to stosuje się ją do tej pory. Cechą procesów wyszukiwawczych musi być krótki czas wyszukiwania, w metodzie przeglądu zupełnego czas jest zaletą.

Metoda list prostych Wykład II. Agnieszka Nowak - Brzezińska

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

Bardziej szczegółowo

Metoda List Prostych mgr Tomasz Xięski, Instytut Informatyki, Uniwersytet Śląski Sosnowiec, 2012

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

Bardziej szczegółowo

Metoda List Łańcuchowych

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

Bardziej szczegółowo

Metoda list inwersyjnych. Wykład III

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

Bardziej szczegółowo

Metoda List Inwersyjnych

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 =

Bardziej szczegółowo

Systemy Wyszukiwania Informacji

Systemy Wyszukiwania Informacji Systemy Wyszukiwania Informacji METODA LIST INWERSYJNYCH OPRACOWALI: Filip Kuliński Adam Pokoleńczuk Sprawozdanie zawiera: Przedstawienie kartoteki wtórnej Przedstawienie kartoteki wyszukiwawczej (inwersyjne)

Bardziej szczegółowo

Dekompozycja w systemach wyszukiwania informacji

Dekompozycja w systemach wyszukiwania informacji METODY DEKOMPOZYCJI: Dekompozycja w systemach wyszukiwania informacji ATRYBUTOWA OBIEKTOWA HIERARCHICZNA (zależna i wymuszona) Dekompozycje mają cel wtedy kiedy zachodzi któryś z poniższych warunków: Duża

Bardziej szczegółowo

Metoda list inwersyjnych

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.

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie i pojęcia wstępne.

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}

Bardziej szczegółowo

Metoda Składowych atomowych

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

Bardziej szczegółowo

Systemy Wyszukiwania Informacji

Systemy Wyszukiwania Informacji Systemy Wyszukiwania Informacji METODA LIST PROSTYCH OPRACOWALI: Marcin Dzięgielewski Marcin Karwiński 1 INDEKS SŁOWO WSTĘPNE... 3 OPIS METODY, PRZYGOTOWANIE KARTOTEKI WYSZUKIWAWCZEJ... 4 JAK PRZEBIEGA

Bardziej szczegółowo

Metody indeksowania dokumentów tekstowych

Metody indeksowania dokumentów tekstowych Metody indeksowania dokumentów tekstowych Paweł Szołtysek 21maja2009 Metody indeksowania dokumentów tekstowych 1/ 19 Metody indeksowania dokumentów tekstowych 2/ 19 Czym jest wyszukiwanie informacji? Wyszukiwanie

Bardziej szczegółowo

Materiały dla finalistów

Materiały dla finalistów Materiały dla finalistów Malachoviacus Informaticus 2016 11 kwietnia 2016 Wprowadzenie Poniższy dokument zawiera opisy zagadnień, które będą niezbędne do rozwiązania zadań w drugim etapie konkursu. Polecamy

Bardziej szczegółowo

MS Excel 2007 Kurs zaawansowany Obsługa baz danych. prowadzi: Dr inż. Tomasz Bartuś. Kraków: 2008 04 25

MS Excel 2007 Kurs zaawansowany Obsługa baz danych. prowadzi: Dr inż. Tomasz Bartuś. Kraków: 2008 04 25 MS Excel 2007 Kurs zaawansowany Obsługa baz danych prowadzi: Dr inż. Tomasz Bartuś Kraków: 2008 04 25 Bazy danych Microsoft Excel 2007 udostępnia szereg funkcji i mechanizmów obsługi baz danych (zwanych

Bardziej szczegółowo

Pojęcie systemu informacyjnego i informatycznego

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

Bardziej szczegółowo

Indukcja matematyczna

Indukcja matematyczna Indukcja matematyczna 1 Zasada indukcji Rozpatrzmy najpierw następujący przykład. Przykład 1 Oblicz sumę 1 + + 5 +... + (n 1). Dyskusja. Widzimy że dla n = 1 ostatnim składnikiem powyższej sumy jest n

Bardziej szczegółowo

Teoretyczne podstawy informatyki

Teoretyczne podstawy informatyki Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 6a: Model danych oparty na zbiorach http://hibiscus.if.uj.edu.pl/~erichter/dydaktyka2010/tpi-2010 Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 1 Model danych oparty na zbiorach

Bardziej szczegółowo

Projektowanie bazy danych przykład

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

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych

Algorytmy i struktury danych Algorytmy i struktury danych Proste algorytmy sortowania Witold Marańda maranda@dmcs.p.lodz.pl 1 Pojęcie sortowania Sortowaniem nazywa się proces ustawiania zbioru obiektów w określonym porządku Sortowanie

Bardziej szczegółowo

Sortowanie. Bartman Jacek Algorytmy i struktury

Sortowanie. Bartman Jacek Algorytmy i struktury Sortowanie Bartman Jacek jbartman@univ.rzeszow.pl Algorytmy i struktury danych Sortowanie przez proste wstawianie przykład 41 56 17 39 88 24 03 72 41 56 17 39 88 24 03 72 17 41 56 39 88 24 03 72 17 39

Bardziej szczegółowo

Podstawy Informatyki. Sprawność algorytmów

Podstawy Informatyki. Sprawność algorytmów Podstawy Informatyki Sprawność algorytmów Sprawność algorytmów Kryteria oceny oszczędności Miara złożoności rozmiaru pamięci (złożoność pamięciowa): Liczba zmiennych + liczba i rozmiar struktur danych

Bardziej szczegółowo

Laboratorium 5: Tablice. Wyszukiwanie binarne

Laboratorium 5: Tablice. Wyszukiwanie binarne Wojciech Myszka Laboratorium 5: Tablice. Wyszukiwanie binarne 2016-05-07 09:02:17 +0200 1. Tablice Do tej pory nie było potrzeby odwoływać się do zmiennych złożonych. Programy były bardzo proste i korzystały

Bardziej szczegółowo

Wstęp do programowania

Wstęp do programowania Wstęp do programowania Algorytmy na tablicach Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2013 P. Daniluk (Wydział Fizyki) WP w. III Jesień 2013 1 / 23 Dwadzieścia pytań Zasady 1 Osoba 1 wymyśla hasło z ustalonej

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 4 Konspekt numerowany

Ćwiczenie 4 Konspekt numerowany Ćwiczenie 4 Konspekt numerowany Celem ćwiczenia jest zastosowane automatycznej, wielopoziomowej numeracji nagłówków w wielostronicowym dokumencie. Warunkiem poprawnego wykonania tego ćwiczenia jest właściwe

Bardziej szczegółowo

BAZY DANYCH. Anomalie. Rozkład relacji i normalizacja. Wady redundancji

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

Bardziej szczegółowo

STAN na dzień r. ul. Obywatelska 102/104, Łódź. Wykaz broni POPRZETARGOWEJ przeznaczonej do sprzedaży. nr świadectwa.

STAN na dzień r. ul. Obywatelska 102/104, Łódź. Wykaz broni POPRZETARGOWEJ przeznaczonej do sprzedaży. nr świadectwa. 1 ul. Obywatelska 102/104, 94-104 Łódź STAN na dzień 12.07.2016 r. Wykaz broni POPRZETARGOWEJ przeznaczonej do sprzedaży Lp nr inwentarzowy nr i seria broni Rodzaj Kaliber ilość rok produkcji nr świadectwa

Bardziej szczegółowo

Teoretyczne podstawy informatyki

Teoretyczne podstawy informatyki Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 4a: Rozwiązywanie rekurencji http://kiwi.if.uj.edu.pl/~erichter/dydaktyka2010/tpi-2010 Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 1 Czas działania programu Dla konkretnych

Bardziej szczegółowo

QUERY język zapytań do tworzenia raportów w AS/400

QUERY język zapytań do tworzenia raportów w AS/400 QUERY język zapytań do tworzenia raportów w AS/400 Dariusz Bober Katedra Informatyki Politechniki Lubelskiej Streszczenie: W artykule przedstawiony został język QUERY, standardowe narzędzie pracy administratora

Bardziej szczegółowo

Podstawą w systemie dwójkowym jest liczba 2 a w systemie dziesiętnym liczba 10.

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

Bardziej szczegółowo

Wojna morska algorytmy przeszukiwania

Wojna morska algorytmy przeszukiwania Temat 6 Wojna morska algorytmy przeszukiwania Streszczenie Wyszukiwanie informacji w wielkich zbiorach danych wymagają często użycia komputerów. Wymaga to ciągłego doskonalenia szybkich i efektywnych metod

Bardziej szczegółowo

Algorytmy sortujące. sortowanie kubełkowe, sortowanie grzebieniowe

Algorytmy sortujące. sortowanie kubełkowe, sortowanie grzebieniowe Algorytmy sortujące sortowanie kubełkowe, sortowanie grzebieniowe Sortowanie kubełkowe (bucket sort) Jest to jeden z najbardziej popularnych algorytmów sortowania. Został wynaleziony w 1956 r. przez E.J.

Bardziej szczegółowo

Języki i techniki programowania Ćwiczenia 2

Języki i techniki programowania Ćwiczenia 2 Języki i techniki programowania Ćwiczenia 2 Autor: Marcin Orchel Spis treści: Język C++... 5 Przekazywanie parametrów do funkcji... 5 Przekazywanie parametrów w Javie.... 5 Przekazywanie parametrów w c++...

Bardziej szczegółowo

Funkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c,

Funkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c, Funkcja kwadratowa. Funkcją kwadratową nazywamy funkcję f : R R określoną wzorem gdzie a, b, c R, a 0. f(x) = ax 2 + bx + c, Szczególnym przypadkiem funkcji kwadratowej jest funkcja f(x) = ax 2, a R \

Bardziej szczegółowo

Fizyczna struktura bazy danych w SQL Serwerze

Fizyczna struktura bazy danych w SQL Serwerze Sposób przechowywania danych na dysku twardym komputera ma zasadnicze znaczenie dla wydajności całej bazy i jest powodem tworzenia między innymi indeksów. Fizyczna struktura bazy danych w SQL Serwerze

Bardziej szczegółowo

Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Teoria. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k.

Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Teoria. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k. Funkcje wymierne Jerzy Rutkowski Teoria Przypomnijmy, że przez R[x] oznaczamy zbiór wszystkich wielomianów zmiennej x i o współczynnikach rzeczywistych. Definicja. Funkcją wymierną jednej zmiennej nazywamy

Bardziej szczegółowo

OBIEKTY TECHNICZNE OBIEKTY TECHNICZNE

OBIEKTY TECHNICZNE OBIEKTY TECHNICZNE OBIEKTY TECHNICZNE Klawisze skrótów: F7 wywołanie zapytania (% - zastępuje wiele znaków _ - zastępuje jeden znak F8 wyszukanie według podanych kryteriów (system rozróżnia małe i wielkie litery) F9 wywołanie

Bardziej szczegółowo

Instrukcje dla zawodników

Instrukcje dla zawodników Płock, 21 marca 2015 r. Instrukcje dla zawodników Arkusze otwieramy na wyraźne polecenie komisji. Wszystkie poniższe instrukcje zostaną odczytane i wyjaśnione. 1. Arkusz składa się z 3 zadań. 2. Każde

Bardziej szczegółowo

Systemy Wyszukiwania Informacji: Metoda list inwersyjnych

Systemy Wyszukiwania Informacji: Metoda list inwersyjnych Systemy Wyszukiwania Informacji: Metoda list inwersyjnych dr agnieszka Nowak - Brzezi«ska Instytut Informatyki, Zakªad Systemów Informatycznych ul. Badzi«ska 39, Sosnowiec, Tel (+48 32) 368 97 65 e-mail:agnieszka.nowak@us.edu.al

Bardziej szczegółowo

Podstawowe zapytania SELECT (na jednej tabeli)

Podstawowe zapytania SELECT (na jednej tabeli) Podstawowe zapytania SELECT (na jednej tabeli) Struktura polecenia SELECT SELECT opisuje nazwy kolumn, wyrażenia arytmetyczne, funkcje FROM nazwy tabel lub widoków WHERE warunek (wybieranie wierszy) GROUP

Bardziej szczegółowo

Normalizacja baz danych

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,

Bardziej szczegółowo

Programowanie dynamiczne

Programowanie dynamiczne Programowanie dynamiczne Patryk Żywica 5 maja 2008 1 Spis treści 1 Problem wydawania reszty 3 1.1 Sformułowanie problemu...................... 3 1.2 Algorytm.............................. 3 1.2.1 Prosty

Bardziej szczegółowo

< K (2) = ( Adams, John ), P (2) = adres bloku 2 > < K (1) = ( Aaron, Ed ), P (1) = adres bloku 1 >

< K (2) = ( Adams, John ), P (2) = adres bloku 2 > < K (1) = ( Aaron, Ed ), P (1) = adres bloku 1 > Typy indeksów Indeks jest zakładany na atrybucie relacji atrybucie indeksowym (ang. indexing field). Indeks zawiera wartości atrybutu indeksowego wraz ze wskaźnikami do wszystkich bloków dyskowych zawierających

Bardziej szczegółowo

SYSTEMY WYSZUKIWANIA INFORMACJI

SYSTEMY WYSZUKIWANIA INFORMACJI SYSTEMY WYSZUKIWANIA INFORMACJI Agnieszka Nowak- Brzezińska Zbiór zadań z rozwiązaniami Systemy Wyszukiwania Informacji by Agnieszka Nowak Brzezińska by Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego str.

Bardziej szczegółowo

ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 6.0

ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 6.0 ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 6.0 Przeznaczenie Sylabusa Dokument ten zawiera szczegółowy Sylabus dla modułu ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych. Sylabus opisuje zakres wiedzy

Bardziej szczegółowo

Laboratorium Technologii Informacyjnych. Projektowanie Baz Danych

Laboratorium Technologii Informacyjnych. Projektowanie Baz Danych Laboratorium Technologii Informacyjnych Projektowanie Baz Danych Komputerowe bazy danych są obecne podstawowym narzędziem służącym przechowywaniu, przetwarzaniu i analizie danych. Gromadzone są dane w

Bardziej szczegółowo

Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Olimpiada O Diamentowy Indeks AGH 2017/18. Informatyka Etap III

Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Olimpiada O Diamentowy Indeks AGH 2017/18. Informatyka Etap III Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Olimpiada O Diamentowy Indeks AGH 017/18 Informatyka Etap III Zadania po 17 punktów Zadanie 1 Dla pewnej N-cyfrowej liczby naturalnej obliczono

Bardziej szczegółowo

PROJEKT CZĘŚCIOWO FINANSOWANY PRZEZ UNIĘ EUROPEJSKĄ. Opis działania raportów w ClearQuest

PROJEKT CZĘŚCIOWO FINANSOWANY PRZEZ UNIĘ EUROPEJSKĄ. Opis działania raportów w ClearQuest PROJEKT CZĘŚCIOWO FINANSOWANY PRZEZ UNIĘ EUROPEJSKĄ Opis działania raportów w ClearQuest Historia zmian Data Wersja Opis Autor 2008.08.26 1.0 Utworzenie dokumentu. Wersja bazowa dokumentu. 2009.12.11 1.1

Bardziej szczegółowo

Systemy baz danych. mgr inż. Sylwia Glińska

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

Bardziej szczegółowo

Liczby rzeczywiste. Działania w zbiorze liczb rzeczywistych. Robert Malenkowski 1

Liczby rzeczywiste. Działania w zbiorze liczb rzeczywistych. Robert Malenkowski 1 Robert Malenkowski 1 Liczby rzeczywiste. 1 Liczby naturalne. N {0, 1,, 3, 4, 5, 6, 7, 8...} Liczby naturalne to liczby używane powszechnie do liczenia i ustalania kolejności. Liczby naturalne można ustawić

Bardziej szczegółowo

Wymagania edukacyjne z matematyki dla klasy pierwszej zasadniczej szkoły zawodowej

Wymagania edukacyjne z matematyki dla klasy pierwszej zasadniczej szkoły zawodowej Wymagania edukacyjne z matematyki dla klasy pierwszej zasadniczej szkoły zawodowej ocena dopuszczająca ocena dostateczna ocena dobra ocena bardzo dobra ocena celująca Dział I. LICZBY RZECZYWISTE I DZIALANIA

Bardziej szczegółowo

Funkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c = a

Funkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c = a Funkcja kwadratowa. Funkcją kwadratową nazywamy funkcję f : R R określoną wzorem gdzie a, b, c R, a 0. f(x) = ax + bx + c, Szczególnym przypadkiem funkcji kwadratowej jest funkcja f(x) = ax, a R \ {0}.

Bardziej szczegółowo

Jarosław Wróblewski Matematyka Elementarna, zima 2014/15

Jarosław Wróblewski Matematyka Elementarna, zima 2014/15 Ćwiczenia 0.10.014 Powtórka przed sprawdzianem nr 1. Wzory skróconego mnożenia dwumian Newtona procenty. Postęp arytmetyczny i geometryczny. Ćwiczenia 138.10.014 Sprawdzian nr 1: 1.10.014 godz. 8:15-8:40

Bardziej szczegółowo

Krzysztof Kadowski. PL-E3579, PL-EA0312,

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

Bardziej szczegółowo

Złożoność obliczeniowa zadania, zestaw 2

Złożoność obliczeniowa zadania, zestaw 2 Złożoność obliczeniowa zadania, zestaw 2 Określanie złożoności obliczeniowej algorytmów, obliczanie pesymistycznej i oczekiwanej złożoności obliczeniowej 1. Dana jest tablica jednowymiarowa A o rozmiarze

Bardziej szczegółowo

Zadania przygotowawcze do konkursu o tytuł NAJLEPSZEGO MATEMATYKA KLAS PIERWSZYCH I DRUGICH POWIATU BOCHEŃSKIEGO rok szk. 2017/2018.

Zadania przygotowawcze do konkursu o tytuł NAJLEPSZEGO MATEMATYKA KLAS PIERWSZYCH I DRUGICH POWIATU BOCHEŃSKIEGO rok szk. 2017/2018. Zadania przygotowawcze do konkursu o tytuł NAJLEPSZEGO MATEMATYKA KLAS PIERWSZYCH I DRUGICH POWIATU BOCHEŃSKIEGO rok szk. 017/018 19 grudnia 017 1 1 Klasy pierwsze - poziom podstawowy 1. Dane są zbiory

Bardziej szczegółowo

5. Bazy danych Base Okno bazy danych

5. Bazy danych Base Okno bazy danych 5. Bazy danych Base 5.1. Okno bazy danych Podobnie jak inne aplikacje środowiska OpenOffice, program do tworzenia baz danych uruchamia się po wybraniu polecenia Start/Programy/OpenOffice.org 2.4/OpenOffice.org

Bardziej szczegółowo

Wyszukiwanie plików w systemie Windows

Wyszukiwanie plików w systemie Windows 1 (Pobrane z slow7.pl) Bardzo często pracując na komputerze prędzej czy później łapiemy się na pytaniu - Gdzie jest ten plik? Zapisujemy i pobieramy masę plików i w nawale pracy pewne czynności są wykonywane

Bardziej szczegółowo

Testy nieparametryczne

Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne możemy stosować, gdy nie są spełnione założenia wymagane dla testów parametrycznych. Stosujemy je również, gdy dane można uporządkować według określonych kryteriów

Bardziej szczegółowo

WPROWADZENIE WYSZUKIWANIE OGŁOSZEŃ

WPROWADZENIE WYSZUKIWANIE OGŁOSZEŃ WPROWADZENIE 1. Cel dokumentu Celem dokumentu jest: Zapoznanie internauty z funkcjonalnością realizowaną przez Bazę Konkurencyjności. Dostarczenie szczegółowych informacji na temat podstron, które znajdują

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych. Przetwarzanie zapytań. http://zajecia.jakubw.pl/hur ZAPYTANIA NA ZAPLECZU

Hurtownie danych. Przetwarzanie zapytań. http://zajecia.jakubw.pl/hur ZAPYTANIA NA ZAPLECZU Hurtownie danych Przetwarzanie zapytań. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/hur ZAPYTANIA NA ZAPLECZU Magazyny danych operacyjnych, źródła Centralna hurtownia danych Hurtownie

Bardziej szczegółowo

BAZY DANYCH. Co to jest baza danych. Przykłady baz danych. Z czego składa się baza danych. Rodzaje baz danych

BAZY DANYCH. Co to jest baza danych. Przykłady baz danych. Z czego składa się baza danych. Rodzaje baz danych BAZY DANYCH Co to jest baza danych Przykłady baz danych Z czego składa się baza danych Rodzaje baz danych CO TO JEST BAZA DANYCH Komputerowe bazy danych już od wielu lat ułatwiają człowiekowi pracę. Są

Bardziej szczegółowo

wykład Organizacja plików Opracował: dr inż. Janusz DUDCZYK

wykład Organizacja plików Opracował: dr inż. Janusz DUDCZYK wykład Organizacja plików Opracował: dr inż. Janusz DUDCZYK 1 2 3 Pamięć zewnętrzna Pamięć zewnętrzna organizacja plikowa. Pamięć operacyjna organizacja blokowa. 4 Bufory bazy danych. STRUKTURA PROSTA

Bardziej szczegółowo

WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH

WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH Pojęcie danych i baz danych Dane to wszystkie informacje jakie przechowujemy, aby w każdej chwili mieć do nich dostęp. Baza danych (data base) to uporządkowany zbiór danych z

Bardziej szczegółowo

Laboratorium nr 5. Temat: Funkcje agregujące, klauzule GROUP BY, HAVING

Laboratorium nr 5. Temat: Funkcje agregujące, klauzule GROUP BY, HAVING Laboratorium nr 5 Temat: Funkcje agregujące, klauzule GROUP BY, HAVING Celem ćwiczenia jest zaprezentowanie zagadnień dotyczących stosowania w zapytaniach języka SQL predefiniowanych funkcji agregujących.

Bardziej szczegółowo

operacje porównania, a jeśli jest to konieczne ze względu na złe uporządkowanie porównywanych liczb zmieniamy ich kolejność, czyli przestawiamy je.

operacje porównania, a jeśli jest to konieczne ze względu na złe uporządkowanie porównywanych liczb zmieniamy ich kolejność, czyli przestawiamy je. Problem porządkowania zwanego również sortowaniem jest jednym z najważniejszych i najpopularniejszych zagadnień informatycznych. Dane: Liczba naturalna n i ciąg n liczb x 1, x 2,, x n. Wynik: Uporządkowanie

Bardziej szczegółowo

Metoda Saltona - wyszukiwanie informacji w strukturach drzewiastych

Metoda Saltona - wyszukiwanie informacji w strukturach drzewiastych Metoda Saltona - wyszukiwanie informacji w strukturach drzewiastych 2 grudnia 2008 1 Główne cechy metody Saltona Metoda Saltona - opracowana dla dokumentów i pytań zadawanych w języku naturalnym, dlatego

Bardziej szczegółowo

Programowanie w logice

Programowanie w logice Programowanie w logice PROLOG cz.1 PROLOG język wysokiego poziomu Powstał w 1972 na Uniwersytecie w Marsylii (Francja) w zespole A.Colmerauer a i F.Roussel a PROgrammation en LOGique, PROgramming in LOGic,

Bardziej szczegółowo

Zadania do wykonania. Rozwiązując poniższe zadania użyj pętlę for.

Zadania do wykonania. Rozwiązując poniższe zadania użyj pętlę for. Zadania do wykonania Rozwiązując poniższe zadania użyj pętlę for. 1. apisz program, który przesuwa w prawo o dwie pozycje zawartość tablicy 10-cio elementowej liczb całkowitych tzn. element t[i] dla i=2,..,9

Bardziej szczegółowo

ARCHITEKTURA KOMPUTERÓW Systemy liczbowe

ARCHITEKTURA KOMPUTERÓW Systemy liczbowe ARCHITEKTURA KOMPUTERÓW Systemy liczbowe 20.10.2010 System Zakres znaków Przykład zapisu Dziesiętny ( DEC ) 0,1,2,3, 4,5,6,7,8,9 255 DEC Dwójkowy / Binarny ( BIN ) 0,1 11111 Ósemkowy ( OCT ) 0,1,2,3, 4,5,6,7

Bardziej szczegółowo

dr inż. Jarosław Forenc

dr inż. Jarosław Forenc Informatyka 2 Politechnika Białostocka - Wydział Elektryczny Elektrotechnika, semestr III, studia stacjonarne I stopnia Rok akademicki 2010/2011 Wykład nr 7 (24.01.2011) dr inż. Jarosław Forenc Rok akademicki

Bardziej szczegółowo

Jarosław Wróblewski Matematyka Elementarna, lato 2014/15

Jarosław Wróblewski Matematyka Elementarna, lato 2014/15 Ćwiczenia 5/6, 10, 17.03.2015 (obie grupy) 33. Połączyć podane warunki w grupy warunków równoważnych dla dowolnej liczby naturalnej n. a) liczba n jest nieparzysta b) liczba n jest względnie pierwsza z

Bardziej szczegółowo

Podstawy programowania. Wykład: 12. Struktury, unie, pola bitowe. dr Artur Bartoszewski -Podstawy programowania, sem 1 - WYKŁAD

Podstawy programowania. Wykład: 12. Struktury, unie, pola bitowe. dr Artur Bartoszewski -Podstawy programowania, sem 1 - WYKŁAD Podstawy programowania Wykład: 12 Struktury, unie, pola bitowe 1 dr Artur Bartoszewski -Podstawy programowania, sem 1 - WYKŁAD Podstawy programowania Struktury 2 Struktury Struktury to złożone typy danych

Bardziej szczegółowo

Przykładowe zadania na kółko matematyczne dla uczniów gimnazjum

Przykładowe zadania na kółko matematyczne dla uczniów gimnazjum 1 Przykładowe zadania na kółko matematyczne dla uczniów gimnazjum Zagadnienia, które uczeń powinien znać przy rozwiązywaniu opisanych zadań: zastosowanie równań w zadaniach tekstowych, funkcje i ich monotoniczność,

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i. Wykład 5: Drzewa. Dr inż. Paweł Kasprowski

Algorytmy i. Wykład 5: Drzewa. Dr inż. Paweł Kasprowski Algorytmy i struktury danych Wykład 5: Drzewa Dr inż. Paweł Kasprowski pawel@kasprowski.pl Drzewa Struktury przechowywania danych podobne do list ale z innymi zasadami wskazywania następników Szczególny

Bardziej szczegółowo

Wykaz stali z projektu.

Wykaz stali z projektu. Wykaz stali z projektu. Program służy do wykonywania wykazu stali z wielu rysunków. Może być również wykorzystywany do sprawdzania poprawności opisu stali na wykonywanym rysunku. Aby korzystać z programu

Bardziej szczegółowo

PLAN REALIZACJI MATERIAŁU NAUCZANIA Z INFORMATYKI II. Uczeń umie: Świadomie stosować się do zasad regulaminów (P).

PLAN REALIZACJI MATERIAŁU NAUCZANIA Z INFORMATYKI II. Uczeń umie: Świadomie stosować się do zasad regulaminów (P). PLAN REALIZACJI MATERIAŁU NAUCZANIA Z INFORMATYKI II DZIAŁ I: KOMPUTER W ŻYCIU CZŁOWIEKA. 1. Lekcja organizacyjna. Zapoznanie uczniów z wymaganiami edukacyjnymi i PSP. 2. Przykłady zastosowań komputerów

Bardziej szczegółowo

POLITECHNIKA ŚLĄSKA. ZADANIE 2 WALCEM PO WALCU Zadanie zaproponowali: dr inż. Mariusz Pleszczyński, Wydział Matematyki Stosowanej, Politechnika Śląska

POLITECHNIKA ŚLĄSKA. ZADANIE 2 WALCEM PO WALCU Zadanie zaproponowali: dr inż. Mariusz Pleszczyński, Wydział Matematyki Stosowanej, Politechnika Śląska ZADANIE 1 LICZBY ZESPOLONE Zadanie zaproponował: mgr Krzysztof Jarczewski, III LO im. S. Batorego w Chorzowie Liczbą zespoloną nazywamy wyrażenie postaci a + bi, gdzie a i b są dowolnymi liczbami rzeczywistymi,

Bardziej szczegółowo

Ekstrema globalne funkcji

Ekstrema globalne funkcji SIMR 2013/14, Analiza 1, wykład 9, 2013-12-13 Ekstrema globalne funkcji Definicja: Funkcja f : D R ma w punkcie x 0 D minimum globalne wtedy i tylko (x D) f(x) f(x 0 ). Wartość f(x 0 ) nazywamy wartością

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych. Wykład 4 Tablice nieporządkowane i uporządkowane

Algorytmy i struktury danych. Wykład 4 Tablice nieporządkowane i uporządkowane Algorytmy i struktury danych Wykład 4 Tablice nieporządkowane i uporządkowane Tablice uporządkowane Szukanie binarne Szukanie interpolacyjne Tablice uporządkowane Szukanie binarne O(log N) Szukanie interpolacyjne

Bardziej szczegółowo

W. Guzicki Zadanie 41 z Informatora Maturalnego poziom podstawowy 1

W. Guzicki Zadanie 41 z Informatora Maturalnego poziom podstawowy 1 W. Guzicki Zadanie 41 z Informatora Maturalnego poziom podstawowy 1 W tym tekście zobaczymy rozwiązanie zadania 41 z Informatora o egzaminie maturalnym z matematyki od roku szkolnego 014/015 oraz rozwiązania

Bardziej szczegółowo

Korzystanie z podstawowych rozkładów prawdopodobieństwa (tablice i arkusze kalkulacyjne)

Korzystanie z podstawowych rozkładów prawdopodobieństwa (tablice i arkusze kalkulacyjne) Korzystanie z podstawowych rozkładów prawdopodobieństwa (tablice i arkusze kalkulacyjne) Przygotował: Dr inż. Wojciech Artichowicz Katedra Hydrotechniki PG Zima 2014/15 1 TABLICE ROZKŁADÓW... 3 ROZKŁAD

Bardziej szczegółowo

Nawigacja po długim dokumencie może być męcząca, dlatego warto poznać następujące skróty klawiszowe

Nawigacja po długim dokumencie może być męcząca, dlatego warto poznać następujące skróty klawiszowe Zestawienie wydatków rok 2015 1 Wstaw numerację stron. Aby to zrobić przejdź na zakładkę Wstawianie i w grupie Nagłówek i stopka wybierz Numer strony. Następnie określ pozycję numeru na stronie (na przykład

Bardziej szczegółowo

Zdarzenie losowe (zdarzenie)

Zdarzenie losowe (zdarzenie) Zdarzenie losowe (zdarzenie) Ćw. 1. Ze zbioru cyfr (l, 2,3,..., 9} losowo wybieramy jedną. a) Wypisz zdarzenia elementarne, sprzyjające: zdarzeniu A, że wybrano liczbę parzystą zdarzeniu B, że wybrano

Bardziej szczegółowo

Samodzielnie wykonaj następujące operacje: 13 / 2 = 30 / 5 = 73 / 15 = 15 / 23 = 13 % 2 = 30 % 5 = 73 % 15 = 15 % 23 =

Samodzielnie wykonaj następujące operacje: 13 / 2 = 30 / 5 = 73 / 15 = 15 / 23 = 13 % 2 = 30 % 5 = 73 % 15 = 15 % 23 = Systemy liczbowe Dla każdej liczby naturalnej x Î N oraz liczby naturalnej p >= 2 istnieją jednoznacznie wyznaczone: liczba n Î N oraz ciąg cyfr c 0, c 1,..., c n-1 (gdzie ck Î {0, 1,..., p - 1}) taki,

Bardziej szczegółowo

Programowanie w VB Proste algorytmy sortowania

Programowanie w VB Proste algorytmy sortowania Programowanie w VB Proste algorytmy sortowania Sortowanie bąbelkowe Algorytm sortowania bąbelkowego polega na porównywaniu par elementów leżących obok siebie i, jeśli jest to potrzebne, zmienianiu ich

Bardziej szczegółowo

Kwerendy, czyli zapytania. Opracowała: I. Długoń

Kwerendy, czyli zapytania. Opracowała: I. Długoń Kwerendy, czyli zapytania Opracowała: I. Długoń Sposoby wyszukiwania informacji Narzędzie Znajdź Filtrowanie Kwerendy Nasza baza Podstawowe sposoby wyszukiwania informacji Znajdź (Edycja -> Znajdź lub

Bardziej szczegółowo

Wykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni.

Wykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni. Wykład 4 Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni. Twierdzenie 1 Niech m, n Z. Jeśli n > 0 to istnieje dokładnie jedna para licz q, r, że: m = qn + r, 0 r < n. Liczbę r nazywamy resztą z dzielenia

Bardziej szczegółowo

Wykład 16. P 2 (x 2, y 2 ) P 1 (x 1, y 1 ) OX. Odległość tych punktów wyraża się wzorem: P 1 P 2 = (x 1 x 2 ) 2 + (y 1 y 2 ) 2

Wykład 16. P 2 (x 2, y 2 ) P 1 (x 1, y 1 ) OX. Odległość tych punktów wyraża się wzorem: P 1 P 2 = (x 1 x 2 ) 2 + (y 1 y 2 ) 2 Wykład 16 Geometria analityczna Przegląd wiadomości z geometrii analitycznej na płaszczyźnie rtokartezjański układ współrzędnych powstaje przez ustalenie punktu początkowego zwanego początkiem układu współrzędnych

Bardziej szczegółowo

KS-ZSA. Korporacyjne grupy towarowe

KS-ZSA. Korporacyjne grupy towarowe KS-ZSA Korporacyjne grupy towarowe 1. Ustawienia po stronie KS-ZSA Aby rozpocząć pracę z korporacyjnymi grupami towarowymi system KS-ZSA należy odpowiednio skonfigurować KS-ZSA: Uprawnienia: - 61.Admin

Bardziej szczegółowo

Rekurencje. Jeśli algorytm zawiera wywołanie samego siebie, jego czas działania moŝe być określony rekurencją. Przykład: sortowanie przez scalanie:

Rekurencje. Jeśli algorytm zawiera wywołanie samego siebie, jego czas działania moŝe być określony rekurencją. Przykład: sortowanie przez scalanie: Rekurencje Jeśli algorytm zawiera wywołanie samego siebie, jego czas działania moŝe być określony rekurencją. Przykład: sortowanie przez scalanie: T(n) = Θ(1) (dla n = 1) T(n) = 2 T(n/2) + Θ(n) (dla n

Bardziej szczegółowo

2017/2018 WGGiOS AGH. LibreOffice Base

2017/2018 WGGiOS AGH. LibreOffice Base 1. Baza danych LibreOffice Base Jest to zbiór danych zapisanych zgodnie z określonymi regułami. W węższym znaczeniu obejmuje dane cyfrowe gromadzone zgodnie z zasadami przyjętymi dla danego programu komputerowego,

Bardziej szczegółowo

9. Funkcje trygonometryczne. Elementy geometrii: twierdzenie

9. Funkcje trygonometryczne. Elementy geometrii: twierdzenie 9. Funkcje trygonometryczne. Elementy geometrii: twierdzenie Pitagorasa i twierdzenie cosinusów, twierdzenie o kącie wpisanym i środkowym, okrąg wpisany i opisany na wielokącie, wielokąty foremne (c.d).

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. Suma silni (11 pkt)

Zadanie 1. Suma silni (11 pkt) 2 Egzamin maturalny z informatyki Zadanie 1. Suma silni (11 pkt) Pojęcie silni dla liczb naturalnych większych od zera definiuje się następująco: 1 dla n = 1 n! = ( n 1! ) n dla n> 1 Rozpatrzmy funkcję

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie nr 8 - Modyfikacje części, tworzenie brył złożonych

Ćwiczenie nr 8 - Modyfikacje części, tworzenie brył złożonych Ćwiczenie nr 8 - Modyfikacje części, tworzenie brył złożonych Wprowadzenie Utworzone elementy bryłowe należy traktować jako wstępnie wykonane elementy, które dopiero po dalszej obróbce będą gotowymi częściami

Bardziej szczegółowo

zbiorów domkniętych i tak otrzymane zbiory domknięte ustawiamy w ciąg. Oznaczamy

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

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna

Matematyka dyskretna Matematyka dyskretna Wykład 12: Krzywe eliptyczne Gniewomir Sarbicki Rozważać będziemy przestrzeń K n Definicja: x y λ K x = λy. Relację nazywamy różnieniem się o skalar Przykład: [4, 10, 6, 14] [6, 15,

Bardziej szczegółowo

DEKODER DDC. 1). Adres lokomotywy. - Adres krótki i długi. CV1 Do 127

DEKODER DDC. 1). Adres lokomotywy. - Adres krótki i długi. CV1 Do 127 DEKODER DDC Dekoder jazdy DJ1 v.10 Standard NMRA kompensacja obciążenia maksymalne napięcie wejściowe 24V prąd silnika 1 A (chwilowy 1,5 A) trzy wyjścia funkcyjne, każde do 200 ma wtyk z kablami NEM 652

Bardziej szczegółowo

Elementy modelowania matematycznego

Elementy modelowania matematycznego Elementy modelowania matematycznego Modelowanie algorytmów klasyfikujących. Podejście probabilistyczne. Naiwny klasyfikator bayesowski. Modelowanie danych metodą najbliższych sąsiadów. Jakub Wróblewski

Bardziej szczegółowo

WYMAGANIA na poszczególne oceny-klasa I Gimnazjum

WYMAGANIA na poszczególne oceny-klasa I Gimnazjum WYMAGANIA na poszczególne oceny-klasa I Gimnazjum Oceny z plusem lub minusem otrzymują uczniowie, których wiadomości i umiejętności znajdują się na pograniczu wymagań danej oceny głównej. (Znaki + i -

Bardziej szczegółowo