REALIZACJA ARCHITEKTUR MACIERZY PROCESOROWYCH W DYNAMICZNIE REPROGRAMOWALNYCH UKŁADACH FPGA

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "REALIZACJA ARCHITEKTUR MACIERZY PROCESOROWYCH W DYNAMICZNIE REPROGRAMOWALNYCH UKŁADACH FPGA"

Transkrypt

1 REALIZACJA ARCHITEKTUR MACIERZY PROCESOROWYCH W DYNAMICZNIE RROGRAMOWALNYCH UKŁADACH FPGA Oleg Maslennkow Poltechnka Koszalńska, Wydzał Elektronk, Ul. Śnadeckch, Koszaln emal: oleg@e.tu.koszaln.pl Streszczene W pracy wykonana jest analza efektywnośc realzac systemów czasu rzeczywstego z archtekturą macerzy procesorowych w dynamczne rekonfgurowalnych (welokontekstowych) układach FPGA. W wynku proponuje sę sposób podzału struktury systemu na podstruktury o porównywalnej złożonośc, oparty o dekompozycję grafu algorytmu na podgrafy odwzorowane otrzymanych podgrafów na odpowedne podstruktury systemu. Zaletam opracowanego sposobu jest możlwość realzac całego systemu w mnejszym (w porównanu do zwykłych układów FPGA) welokontekstowym układze FPGA (lub) zwększene wydajnośc realzowanego w tym układze systemu. 1. WPROWADZENIE Koncepcja dynamczne reprogramowalnych układów FPGA staje obecne coraz popularnejsza ntensywnej opracowywana przez różne zespoły badawcze, w tym polske [1-3]. Spowodowane to dodatkowym możlwoścam funkcjonalnym takch układów, naczej nazywanych układam welokontekstowym, w porównanu do klasycznych układów FPGA. Welokontekstowy układ FPGA posada pewną lczbę p jednakowych bloków pamęc konfguracyjnej (dla zwykłych układów FPGA p = 1), w których mogą być przechowywane nawet p różnych jego konfgurac (kontekstów), z tym że w każdy moment czasu aktywnym może być tylko jeden kontekst (jeden blok PK). Taka organzacja PK pozwala na szybką zmanę konfgurac układu (w deale w cągu jednego taktu zegarowego), co faktyczne oznacza możlwość zmany konfgurac w trakce funkcjonowana systemu. Poza tym, stneje możlwość ładowana nowych danych do neaktywnych bloków pamęc konfguracyjnej układu w trakce pracy systemu. Wymenone możlwośc pozwalają w nny, bardzej efektywny sposób mplementować systemy cyfrowe w takch układach FPGA. Manowce, strukturę całego złożonego systemu teraz można spróbować podzelć na p podstruktur o porównywalnej złożonośc sprzętowej (np. o porównywalnej lczbe wykorzystanych komórek CLB) w ten sposób, żeby wynk oblczeń produkowane przez -tą podstrukturę były wykorzystane jako dane wejścowe w (+1)-ej podstrukturze. Faktyczne oznacza to podzał oblczeń w dzedzne czasu. W takm przypadku realzacja systemu już ne wymaga wykorzystana dużego układu FPGA, w którym jego struktura ma sę zmeścć w całośc. Teraz system może być zrealzowany w znaczne mnejszym (nawet do p razy) p-kontekstowym układze FPGA, w poszczególnych blokach PK którego zapsane są konfguracje wszystkch podstruktur systemu. W trakce oblczeń wywołane właścwych podstruktur odbywa sę poprzez uaktywnene odpowednch bloków PK. Efektywność wykorzystana welokontekstowych układów FPGA zależy jednak od sposobu otrzymana wymenonych p podstruktur systemu, na przykład od sposobu podzału struktury całego systemu na podstruktury o porównywalnej złożonośc. Tak podzał może być realzowany np. na pozome opsu VHDL struktury systemu poprzez analzę zależnośc nformacyjnych pomędzy jego poszczególnym s podukładam, oceny ch złożonośc sprzętowej, następne poprzez zgrupowane s podukładów w p

2 podstruktur (s p). Tak sposób proponuje sę w pracy [3]. Nestety, złożoność opsanego sposobu, zdanem autora, rośne z wzrostem lczby p. Poza tym, sposób ten ne gwarantuje otrzymana p podstruktur o porównywalnej złożonośc dla każdego systemu, poneważ wynk podzału całkowce zależy od opsu VHDL systemu. Oprócz tego, sposób ten ne jest przeznaczony do podzału struktur systemów równoległych, w tym np. struktur macerzy procesorowych (MP). Z tego powodu, w pracy wykonana jest analza efektywnośc realzac właśne takch archtektur w welokontekstowych układach FPGA. Zakładając, że archtektury macerzy z ogranczoną lczbą elementów przetwarzających () są zwykle otrzymywane w wynku stosowana metod dekompozyc grafu algorytmu na podgrafy następne odwzorowana otrzymanych podgrafów na odpowedne podstruktury systemu [4], autor proponuje sposób otrzymana p podstruktur systemu (o porównywalnej złożonośc) w oparcu o graf algorytmu. Zaletam opracowanego sposobu jest możlwość umeszczena całego systemu w mnejszym p-kontekstowym układze FPGA, (lub) zwększene wydajnośc realzowanego w tym układze systemu (poprzez zmnejszene czasu wykonana algorytmu).. ANALIZA EFEKTYWNOŚCI REALIZACJI ARCHITEKTUR MACIERZY PROCESOROWYCH Z OGRANICZONĄ LICZBĄ W UKŁADACH FPGA Jednym z zasadnczych wymagań przy projektowanu archtektur macerzy procesorowych stanow koneczność zapewnena możlwośc przetwarzana welkch zborów danych wejścowych w systemach o ogranczonej lczbe [4, 5]. Dla zapewnena tej możlwośc stosowane są [4] dwe zasadncze metody dekompozyc grafu zależnośc nformacyjnych algorytmu na zbór podgrafów - lokalne sekwencyjna globalne równoległa (LSGR) lub lokalne równoległa globalne sekwencyjna (LRGS). Zgodne z metodą LSGR dowolnemu podgrafow odpowada swój, przy czym każdy sekwencyjne wykonuje werzchołk odpowednego podgrafu. Pozwala to zmnejszyć wymagana w stosunku do zdolnośc przepustowej kanałów We/Wy elementów przetwarzających, lecz wymaga zastosowana dodatkowych bloków pamęc wewnątrz (przykład dekompozyc grafu algorytmu otrzymana, jako wynk stosowana metody LSGR, archtekturę systemu przedstawono na rys. 1,a). W zwązku z tym, archtektura systemu ne zmena sę podczas realzac poszczególnych podgrafów. Dlatego struktura wewnętrzna każdego pownna zawerać blok funkcyjne przeznaczone do realzac wszystkch typów werzchołków (operac) odpowednego podgrafu. Przy realzac takej archtektury w welokontekstowym układze teoretyczne stneje możlwość podzału struktury wewnętrznej każdego na p podstruktur na podstawe analzy złożonośc werzchołków (operac) odpowednego podgrafu oraz zależnośc nformacyjnych medzy werzchołkam. Jednak w tym przypadku wracamy do opsanego wyżej sposobu podzału struktury wewnętrznej na podstruktury, co sę wąże z wymenonym wadam tego sposobu. Komplkuje sprawę w tym przypadku jeszcze to, ze zmana typu operac (typu werzchołka), ewentualne podstruktury w jednym, zwykle ne jest równoczesna ze zmaną typu operac w nnych systemu. Z tego powodu efektywna realzacja archtektur MP otrzymywanych w wynku stosowana metody LSGR w welokontekstowych układach FPGA jest raczej nemożlwa. Aby zapobec konecznośc stosowana dodatkowych bloków pamęc wewnątrz, zgodne z metodą LRGS dowolny podgraf jest odwzorowywany w całą macerz procesorową; werzchołk jednego pografu są wykonywane współbeżne, podczas gdy zbór podgrafów jest realzowany sekwencyjne. W konsekwenc wszystke te wynk pośredne, które odpowadają zależnoścom nformacyjnym pomędzy podgrafam, muszą być przechowywane w blokach pamęc rozmeszczonych na zewnątrz sec elementów

3 przetwarzających. Przykład dekompozyc grafu algorytmu otrzymana (jako wynk stosowana metody LRGS) archtektura systemu przedstawone są na rys. 1,b. a) b) GRAF ALGORYTMU ARCHITEKTURA SYSTEMU GRAF ALGORYTMU ARCHITEKTURA SYSTEMU PODGRAFY PODGRAFY BLOK PAMIĘCI Rys. 1. Przykład stosowana metod LSGR (a) LPGS (b) Podczas projektowana archtektury MP w oparcu o metodę LPGS, celem projektanta jest otrzymane zboru podgrafów o maksymalne podobnej topolog (strukturze) jednakowym zborze typów operac (werzchołków). Osągnęce tego celu oznacza, że przejśce systemu od realzac jednego podgrafu do realzac następnego ne będze wymagało wprowadzena znaczących zman w archtekturze macerzy, jak w strukturach wewnętrznych jej poszczególnych, co zmnejsza ch złożoność sprzętową (np. lczbę CLB) przy realzac systemu w układze FPGA. Ilustracją opsanego podejśca jest przedstawony w następnym podrozdzale przykład zaprojektowana archtektury macerzy procesorowej realzującej algorytm Cholesky ego. Nestety, w przypadku ogólnym realzacja poszczególnych s podgrafów (otrzymanych w wynku stosowana metody LPGS) może wymagać stosowana p (s p) różnych archtektur macerzy procesorowych, cechujących sę nawet różnym funkcjam synchronzac oblczeń, co zwększa złożoność sprzętową systemu. Stosowane welokontekstowego układu FPGA pozwala perfekcyjne rozwązać ten problem poprzez opracowane zachowane w blokach pamęc konfguracyjnej układu FPGA plków (kontekstów) dla wszystkch p różnych archtektur MP oraz zmanę kontekstu przy przejścu systemu od realzac jednego podgrafu do następnego. Z tego powodu w przypadku ogólnym sposób otrzymana p podstruktur systemu pownen zawerać następne etapy: 1. Na podstawe analzy złożonośc każdego typu werzchołków grafu algorytmu (tzn. typów operac oraz formatu danych wejścowych wynków) określa sę lczba komórek CLB L ( = 1,,..., q) przeznaczonych dla jego realzac w wybranym układze FPGA (gdze q lczba różnych typów werzchołków grafu).. Zgodne z metodą LPGS wykonuje sę podzał grafu na pewną lczbę s fragmentów (podgrafów), dążąc do otrzymana podgrafów o maksymalne podobnej strukturze (topolog) jednakowych zborach typów werzchołków. 3. Korzystając z dowolnej z metod odwzorowana algorytmów w archtektury macerzy procesorowych np. [4, 5, 6], dla każdego z s otrzymanych podgrafów zaprojektowana zostaje struktura MP wraz z funkcją synchronzac oblczeń. Dzęk temu każda archtektura ma zoptymalzowaną (dopasowaną do odpowednego podgrafu) funkcję synchronzac oblczeń, co pozwala zmnejszyć czas realzac podgrafów, tzn. czas realzac całego algorytmu. 4. Dla każdej z s (s s) otrzymanych archtektur MP opracowywane są struktury wewnętrzne poszczególnych. Na tej podstawe określa złożoność sprzętowa (lczba CLB) każdej z otrzymanych archtektur. 5. Punkty -4 są powtarzane dla nnej wartośc s, jeśl przynajmnej jedna z s otrzymanych archtektur ne meśc sę w całośc w wybranym układze FPGA (lub

4 wybera sę wększy p-kontekstowy układ FPGA). 6. Formowane są s plków konfguracyjnych (kontekstów) - dla każdej z otrzymanych archtektur MP. Należy zaznaczyć, ze w przypadku s p, wszystke konteksty są wpsywane do perwszych s bloków pamęc konfguracyjnej p-kontekstowego układu FPGA. W przypadku przecwnym, przed rozpoczęcem oblczeń do bloków pamęc konfguracyjnej są wpsane konteksty od perwszego do p-tego. Pozostałe konteksty p+1,..., s są ładowane do neaktywnych bloków pamęc konfguracyjnej już w trakce oblczeń. 3. OPRACOWANIE ARCHITEKTURY MACIERZY PROCESOROWEJ DLA REALIZACJI ALGORYTMU CHOLESKY EGO I ANALIZA EFEKTYWNOŚCI JEJ IMPLEMENTACJI W WIELOKONTEKSTOWYCH UKŁADACH FPGA Metoda Cholesky ego [7] (nne nazwy - metoda perwastka kwadratowego lub metoda Banachewcza) jest przeznaczona do rozkładu symetrycznej dodatno określonej macerzy A(N,N) = {a j } (deta>0) na czynnk trójkątne L(N,N) = {l j } L T tak, że A = L L T, (1) gdze macerz L jest macerzą trójkątną dolną, a macerz L T jest transponowaną do macerzy L. Proces rozkładu trwa N kroków, przy czym na -tym kroku ( = 1,,..., N) oblczane są wszystke elementy -tej kolumny macerzy L zgodne ze wzoram () gdze reprezentuje 1 wartość elementu a na -tym kroku algorytmu ( a = a ). Elementy macerzy A są modyfkowane zgodne z wyrażenem (3), przy czym elementy te w trakce oblczeń przekształcane są w elementy macerzy wynkowej L zgodne z wyrażenem (4). a l = l = a / l, (j = +1,..., N), () a +1 jk = a jk l +1 = a l k, (j=+1,...,n; k=+1,...,j) (3) l, ( = 1,..., N; j =,..., N). (4) Przykładowy algorytm realzujący tak rozkład LL T macerzy może być przedstawony za pomocą fragmentu programu (5) zapsanego w języku Pascal. for = 1 to N do begn a(, )= SQRT(a(, )); for j = +1 to N do begn a(j, )= a(j, )/a(, ); (5) for k = +1 to j do a(j, k) = a(j, k) - a(j, )a(k, ); end end Algorytm (5) przedstawa sobą złożone gnazdo pętl składające sę z trzech elementarnych gnazd. Z tego wynka, że są graf tego algorytmu ma q = 3 typy węzłów. Werzchołk perwszego typu odpowadają oblczenu elementów l(, ), werzchołk drugego typu oblczenu wartośc elementów l(j, ), natomast werzchołk trzecego typu modyfkac elementów macerzy zgodne ze wzorem (3). Poza tym, maksymalna lczba włożonych a nstrukc wynos n=3. Dlatego graf bazowy GB tego algorytmu będze trójwymarowym. Dla przypadku macerzy A(N,N), gdze N=4 przedstawony on został na rys.,a. Graf ten przedstawa sobą N warstwową pramdę, w której -ta warstwa reprezentuje -ty krok a

5 algorytmu (5). Macerz zależnośc nformacyjnych algorytmu zawera trzy wektory d, d d, 1, przy czym wektor d 1 =(1,0,0) odpowada za przekazane zmodyfkowanych elementów macerzy A na kolejny krok algorytmu (na kolejną warstwę grafu), natomast wektory d =(0,1,0) d3 =(0,0,1) odpowadają za przekazane elementów l(, ) l(j, ) dla modyfkac elementów macerzy A. Na rys.,a werzchołk perwszego typu są zaznaczone na grafe czarnym kolorem, a drugego typu szarym kolorem. a) b) c) l 44 4,4,4 4 l 4 3 l 33 SQ k l,, 3,3,3 l 43 3 l 3 RG DIV MX MX RG l 11 1,1,1 a 11 j l 1 1,, l 3 l 4 l RG ML FIFO SM 1,,1 a 1,4,4 a 1 l 31 a 33 1,3,1 l a 3 a a 31 a 43 a 4 a 41 1 A l 1 Rys.. Graf zależnośc nformacyjnych (a); struktura S1 realzująca algorytm Cholesky ego (b); struktura wewnętrzna -tego, = 1,..., N (c) Nech w wynku odwzorowana tego algorytmu w jednowymarowe (m = 1) archtektury macerzy procesorowych (w oparcu o metodę [6]) otrzymana została macerz odwzorowana F(m+1,n) przedstawona za pomocą wyrażena (6). W tej macerzy funkcja odwzorowana przestrzennego F S (1,3)=[1 0 0] (tj. funkcja przydzału poszczególnych werzchołków grafu do elementów przetwarzających MP) odpowada projekc grafu algorytmu na współrzędną, w wynku czego powstaje struktura S1 macerzy procesorowej przedstawona na rys.,b. j k F ( m, n) f11 f1 f (6) S 13 F( m + 1, n) = F(,3) = = = FT (1, n) f1 f f3 1 N 1 Każdy element przetwarzający z numerem p w tej strukturze (p = 1,..., N), będze wykonywał werzchołk K = (p, j, k) wszystkch trzech typów odpowedno do lnowej funkc F T = [1, N, 1] odwzorowana szeregującego z następującą wartoścą stałej const1: const1= 1 - F T K 1 =1 [1, N, 1] (1, 1, 1) = - N - 1, gdze K 1 = (1, 1, 1) jest perwszym wykonywanym werzchołkem w grafe algorytmu. Zgodne z metodą [6] werzchołek K = (, j, k) grafu algorytmu będze realzowany w takce t = F T K+ const1. W zwązku z tym, czas realzac algorytmu dla N=4 wynos t = F K F K + 1 = =19 (7) T ost T taktów, a w przypadku ogólnym dla otrzymanej archtektury będze wynosł t = N + N 1 taktów (gdze Kost oznacza ostatn werzchołek w grafe G B, K ost = (N, N, N)). Należy zaznaczyć, że w klase funkc lnowych ne stneje funkc F T, która dawałaby lepszy czas 1

6 realzac algorytmu (5). Z tego powodu nawet najlepsze jednowymarowe MP realzujące algorytm Cholesky ego będą mel nsk współczynnk η obcążena, równy 3 W N / 6 1 η =, (8) h t N( N + N 1) 6 gdze W złożoność oblczenowa algorytmu (bardzej dokładne, jest to lczba werzchołków w grafe bazowym algorytmu, zakładając, że czas realzac werzchołka wynos jeden takt); h lczba macerzy procesorowej; t czas realzac algorytmu. Strukturę wewnętrzną -tego struktury S1 ( = 1,..., N) przedstawono na rys.,c, gdze FIFO oznacza kolejkę o długośc (N-1) komórek, SQ blok oblczena perwastka kwadratowego, DIV blok dzelena, ML blok mnożący, SM sumator, natomast przez MX RG zaznaczono odpowedno multpleksery rejestry. Należy zaznaczyć, że lną przerywaną w tej strukturze oznaczono możlwy sposób przekazana wartośc z wejśca na jego wyjśce. Wprowadzene takego połączena pozwala zmnejszyć lczbę wyjść struktury S1 z N do jednego (co jest pokazane np. na rys. 3,b), poneważ wszystke wynk oblczeń produkowane w od perwszego do (N-1)-go mogą być teraz w trakce oblczeń przekazywane na wyjśce ostatnego. W celu opracowana archtektury macerzy procesorowej przeznaczonej do realzac algorytmu (5) zawerającej ogranczoną lczbę h < N elementów przetwarzających, wykorzystana będze metoda LRGS dekompozyc. Następne przeprowadzona zostane analza porównawcza efektywnośc mplementac otrzymanej archtektury w zwykłych welokontekstowych układach FPGA. Zgodne z zalecenam metody LRGS oraz zaproponowanym w poprzednm podrozdzale sposobem, należy wykonać podzał grafu na pewną lczbę s podgrafów, dążąc do otrzymana podgrafów o maksymalne podobnej strukturze (topolog) jednakowych zborach typów werzchołków. Analza grafu G B wykazuje, że można go podzelć na s = ]N/h[ fragmentów (podgrafów) o jednakowej topolog zborach typów werzchołków (gdze ] x [ oznacza najblższą lczbę całkowtą, równą lub wększą od x) na dwa różne sposoby: rozcnając graf za pomocą rodzny dwuwymarowych hyperpłaszczyzn, prostopadłych do os lub k. Oba sposoby prowadzą do otrzymana dentycznych wynków, dlatego rys. 3,a lustruje tylko perwszy sposób. Należy zaznaczyć, że na rys. 3,a dla przypadku N = 9 przedstawono dwuwymarowy graf G algorytmu otrzymany poprzez projekcję grafu G B na płaszczyznę daną za pomocą os k (wprowadzene grafu G ma na celu wyłączne osągnęce wększej dostępnośc prezentac). W grafe G każdy werzchołek odpowada pewnej makrooperac, wykonywanej na całej kolumne macerzy A. Wspomnane rodzny hyperpłaszczyzn rozcnają graf G na regularne rodzny podgrafów G g, przy czym każdy z podgrafów zawera h warstw, gdze g = l,..., s. Zgodne z wybraną metoda dekompozyc, wszystke podgrafy danej rodzny pownny zostać odwzorowane na tę samą strukturę MP o określonej lczbe. Dla przypadku N = 9 h = 3 otrzymuje sę s = 3 take struktury, które są przedstawone na rys. 3,b. Dzęk jednakowej topolog zborach typów werzchołków we wszystkch podgrafach G g, struktury te są dentyczne, a nawet struktura wewnętrzna we wszystkch trzech otrzymanych strukturach jest dentyczna ze strukturą wewnętrzna macerzy S1. Ostateczna struktura S macerzy procesorowej z określoną lczbą h, zaprojektowana zgodne z metodą LPGS, jest przedstawona dla przypadku h = 3 na rys. 3,c. Ona różn sę od struktury S1 tylko zewnętrznym blokem pamęc typu FIFO przeznaczonym dla zapamętywana wynków pośrednch. Implementacja struktury S w zwykłym jedno-kontekstowym układze FPGA oznacza, że realzacja wszystkch podgrafów w tej strukturze będze sę odbywała w oparcu o

7 funkcję odwzorowana szeregującego F T = [1, N, 1] (poneważ zmana funkc F T wymaga wprowadzena odpowednch zman w strukturze wewnętrznej ). Z tego powodu, czas realzac wszystkch podgrafów G g (g = l,..., s) będze jednakowy, a czas realzac całego algorytmu (5) będze wynosł t s taktów. 1 N a) b) c) h h F I F O h k N Rys. 3. Dekompozycja grafu G zgodne z LRGS-metodą (a); projekcje podgrafów G g na oś (b); wynkowa archtektura macerzy procesorowej (c) Czas ten może być zmnejszony w przypadku, gdy w układze FPGA będą mplementowane wyłączne elementy przetwarzające struktury S, bez zewnętrznego bloku pamęc FIFO. W tym przypadku pojawa sę możlwość zmany długośc tej kolejk (oczywśce, kosztem zwększena złożonośc bloku sterowana), np. po zakończenu realzac każdego podgrafu. Taka możlwość jest uzasadnona tym, że (zgodne z algorytmem (5)) po wykonanu każdego kroku algorytmu zmnejsza sę o jeden lczba elementów w każdej kolumne w każdym werszu macerzy A (borących udzał w dalszych oblczenach). To oznacza, że po realzac każdego podgrafu G g, lczba ta zmnejsza sę o h elementów. Z tego powodu długość zewnętrznej kolejk FIFO po realzac każdego podgrafu G g może być zmnejszona o N h komórek. W wynku, czas realzac podgrafu G g będze równy t N g h + h taktów, a czas realzac całego algorytmu (5) będze wynosł S t ( N g h + h) s N s N g = 1 taktów. Należy zaznaczyć, że osągnęte zmnejszene czasu realzac algorytmu jest newelke, szczególne dla dużych wartośc N. Stąd można wnoskować (borąc pod uwagę także zwększene złożonośc bloku sterowana), ze efektywność realzac oba warantów archtektury S w zwykłych jedno-kontekstowych układach FPGA jest nska. Bardzej efektywne wykorzystać ważną cechę algorytmu (5), polegającą na zmnejszenu na każdym kroku o jeden lczby elementów w każdej kolumne w każdym werszu macerzy A, można przy mplementac struktury S w dynamczne rekonfgurowalnych welokontekstowych układach FPGA. Teraz bowem, pojawa sę możlwość określena funkc odwzorowana szeregującego F T dla każdego podgrafu G g z osobna. Poneważ po realzac każdego podgrafu, w każdej kolumne w każdym werszu macerzy A zmnejsza sę o h lczba elementów, które borą udzał w dalszych oblczenach, dla g-go podgrafu G g (g = 1,..., s) funkcja ta będze mała następującą postać: [ 1 ( N g h + h) 1] / F =. (10) g T (9)

8 Funkcja ta określa kolejność realzac werzchołków podgrafu G g w strukturze S, uwzględna zmnejszene długośc wszystkch kolejek FIFO znajdujących sę wewnątrz struktury S o h komórek oraz długość zewnętrznej kolejk FIFO o h ( N - h) komórek po zakończenu realzac każdego podgrafu. To oznacza, że przy mplementac struktury S w welokontekstowym układze FPGA do poszczególnych bloków pamęc konfguracyjnej układu mogą być zapsane wszystke s konfgurac struktury S (gdze s lczba podgrafów), które sę różną wyłączne długoścą kolejek FIFO. W tym przypadku czas realzac podgrafu G g będze równy t 3 ( N g h + h) taktów, a czas realzac całego algorytmu (5) będze wynosł S t3 ( N g h + h) s N /3 + N (11) g = 1 taktów, tj. prawe trzykrotne mnej w porównanu do czasu realzac algorytmu na tej samej strukturze S przy jej realzac w zwykłym jedno-kontekstowym układze FPGA. To powoduje prawe trzykrotne zwększene wydajnośc systemu oraz współczynnka obcążena (η 1/). Należy zaznaczyć, że dla wększośc podstawowych algorytmów algebry lnowej można uzyskać podobne wynk, poneważ one też mogą być realzowane na strukturze S. 4. PODSUMOWANIE Na podstawe wykonanej w nnejszej pracy analzy ustalono, że efektywna realzacja archtektur macerzy procesorowych w dynamczne rekonfgurowalnych welokontekstowych układach FPGA jest możlwa pod warunkem otrzymana takch archtektur w oparcu o lokalne równoległą globalne szeregową metodę dekompozyc grafu algorytmu na podgrafy. W wynku proponuje sę sposób podzału struktury systemu na podstruktury o porównywalnej złożonośc, oparty o dekompozycję grafu algorytmu na podgrafy odwzorowane otrzymanych podgrafów na odpowedne podstruktury systemu. Na przykładze zaprojektowana archtektury macerzy procesorowej dla realzac algorytmu Cholesky ego przeprowadzonej analzy efektywnośc jej mplementac w jedno- welo-kontekstowych układach FPGA pokazano, że zaletam opracowanego sposobu jest możlwość realzac całego systemu w mnejszym (w porównanu do zwykłych układów FPGA) welokontekstowym układze FPGA (lub) zwększene wydajnośc realzowanego w tym układze systemu. LITERATURA [1] Canto E., Moreno J.M., Cabestany J., Lacadena I., Inserser J.M. A Method for Improvng the Functonal Densty on Dynamcally Reconfgurable Logc by Temporal Bparttonng. Proc. 7-th Int.Conf. Mxed desgn of ntegrated crcuts systems, MIXDES 000, Gdyna, Poland, pp [] Moreno J.M., Naperalsk A., Kełbk R., Lacadena I., Insenser J.M., FIPSOC New Concepr of programmable Devces, Proc. 3-th Int. Workshop DDECS 000, Smolence, Slovaka, 000, pp [3] Kełbk R., Moreno J.M., Naperalsk A., Szymańsk T. Hgh-Level Parttonng for Dynamcally Reconfgurable Logc. Proc. 7-th Int.Conf. Mxed desgn of ntegrated crcuts systems, MIXDES 000, Gdyna, Poland, pp [4] S. Y. Kung. VLSI Array Processors. Englewood Clffs, N.J., Prentce Hall, [5] Moreno J.H., Lang T. Matrx computatons on systolc-type arrays. Kluwer Acad.Publ., 199. [6]. Wyrzykowsk R., Kanevsk J.S., Maslennkov O. Mappng recursve algorthms nto processor arrays. Proc. Int. Workshop Parallel Numercs'94, M.Vajtersc and P.Znterhof eds., Smolence, (Slovaka), 1994, pp [7]. Jennngs A., McKeown J.J. Matrx computatons. Wlley &Sons, Chchester,199.

9 REALIZATION OF VLSI PROCESSOR ARRAYS IN DYNAMICALLY PROGRAMMABLE FPGA DEVICES Oleg Maslennkow Techncal Unversty of Koszaln, Department of Electroncs, Ul. Snadeckch, Koszaln emal: Abstract In ths paper, an analyss of effectve mplementaton of fxed-sze processor arrays n dynamcally programmable FPGA devces s performed. As the result, the approach to decomposton of the processor array structure to several substructures wth nearly equal hardware overheads s proposed. Ths approach s based on the locally parallel globally sequental method of the target algorthm dependence graph decomposton, wth further mappng of obtaned subgraphs onto resultng substructures of the array. The proposed approach allows radcally reduce (up to p tmes) the number of confgurable logc cells needed for mplementaton of the target system n FPGA devces wth p copes of the confguraton memory block, or (and) radcally reduce of the algorthm executon tme. The mentoned advantages of the approach s llustrated on the example of desgnng the fxedsze processor array for realzaton of Cholesky algorthm and ts mplementaton n dynamcally programmable FPGA devces.

Zadanie na wykonanie Projektu Zespołowego

Zadanie na wykonanie Projektu Zespołowego Zadane na wykonane Projektu Zespołowego Celem projektu jest uzyskane następującego szeregu umejętnośc praktycznych: umejętnośc opracowana równoległych wersj algorytmów (na przykładze algorytmów algebry

Bardziej szczegółowo

Realizacja logiki szybkiego przeniesienia w prototypie prądowym układu FPGA Spartan II

Realizacja logiki szybkiego przeniesienia w prototypie prądowym układu FPGA Spartan II obert Berezowsk Natala Maslennkowa Wydzał Elektronk Poltechnka Koszalńska ul. Partyzantów 7, 75-4 Koszaln Mchał Bałko Przemysław Sołtan ealzacja logk szybkego przenesena w prototype prądowym układu PG

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analza zagadneń różnczkowych 1. Układy równań lnowych P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letn 2006/07 Podstawowe fakty Równane Ax = b, x,

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne

Zaawansowane metody numeryczne Wykład 9. jej modyfkacje. Oznaczena Będzemy rozpatrywać zagadnene rozwązana następującego układu n równań lnowych z n newadomym x 1... x n : a 11 x 1 + a 12 x 2 +... + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x

Bardziej szczegółowo

WikiWS For Business Sharks

WikiWS For Business Sharks WkWS For Busness Sharks Ops zadana konkursowego Zadane Opracowane algorytmu automatyczne przetwarzającego zdjęce odręczne narysowanego dagramu na tablcy lub kartce do postac wektorowej zapsanej w formace

Bardziej szczegółowo

Programowanie Równoległe i Rozproszone

Programowanie Równoległe i Rozproszone Programowane Równoległe Rozproszone Wykład Programowane Równoległe Rozproszone Lucjan Stapp Wydzał Matematyk Nauk Informacyjnych Poltechnka Warszawska (l.stapp@mn.pw.edu.pl) /38 PRR Wykład Chcemy rozwązać

Bardziej szczegółowo

Diagonalizacja macierzy kwadratowej

Diagonalizacja macierzy kwadratowej Dagonalzacja macerzy kwadratowej Dana jest macerz A nân. Jej wartośc własne wektory własne spełnają równane Ax x dla,..., n Każde z równań własnych osobno można zapsać w postac: a a an x x a a an x x an

Bardziej szczegółowo

Zmodyfikowana technika programowania dynamicznego

Zmodyfikowana technika programowania dynamicznego Zmodyfkowana technka programowana dynamcznego Lech Madeysk 1, Zygmunt Mazur 2 Poltechnka Wrocławska, Wydzał Informatyk Zarządzana, Wydzałowy Zakład Informatyk Wybrzeże Wyspańskego 27, 50-370 Wrocław Streszczene.

Bardziej szczegółowo

Laboratorium ochrony danych

Laboratorium ochrony danych Laboratorum ochrony danych Ćwczene nr Temat ćwczena: Cała skończone rozszerzone Cel dydaktyczny: Opanowane programowej metody konstruowana cał skończonych rozszerzonych GF(pm), poznane ch własnośc oraz

Bardziej szczegółowo

5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA

5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA . OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA Defncja grafu Pod pojęcem grafu G rozumemy następującą dwójkę uporządkowaną (defncja grafu Berge a): (.) G W,U gdze: W zbór werzchołków grafu, U zbór łuków grafu, U W W,

Bardziej szczegółowo

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A Analza rodzajów skutków krytycznośc uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 629A Celem analzy krytycznośc jest szeregowane potencjalnych rodzajów uszkodzeń zdentyfkowanych zgodne z zasadam FMEA na podstawe

Bardziej szczegółowo

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I Wykład 2: Uczene nadzorowane sec neuronowych - I Algorytmy uczena sec neuronowych Na sposób dzałana sec ma wpływ e topologa oraz funkconowane poszczególnych neuronów. Z reguły topologę sec uznae sę za

Bardziej szczegółowo

Jerzy Kaniewski, Robert Berezowski, Dariusz Gretkowski, Oleg Maslennikow i Przemysław Sołtan

Jerzy Kaniewski, Robert Berezowski, Dariusz Gretkowski, Oleg Maslennikow i Przemysław Sołtan MODELE VHDL FILTRÓW FIR PRZEZNACZONYCH DO REALIZACJI W UKŁADACH FPGA Jerzy Kaniewski, Robert Berezowski, Dariusz Gretkowski, Oleg Maslennikow i Przemysław Sołtan Politechnika Koszalińska, Wydział Elektroniki,

Bardziej szczegółowo

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE Inormatyka Podstawy Programowana 06/07 Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE 6. Równana algebraczne. Poszukujemy rozwązana, czyl chcemy określć perwastk rzeczywste równana:

Bardziej szczegółowo

Regulamin promocji 14 wiosna

Regulamin promocji 14 wiosna promocja_14_wosna strona 1/5 Regulamn promocj 14 wosna 1. Organzatorem promocj 14 wosna, zwanej dalej promocją, jest JPK Jarosław Paweł Krzymn, zwany dalej JPK. 2. Promocja trwa od 01 lutego 2014 do 30

Bardziej szczegółowo

Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie.

Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie. Zaps nformacj, systemy pozycyjne 1 Lteratura Jerzy Grębosz, Symfona C++ standard. Harvey M. Detl, Paul J. Detl, Arkana C++. Programowane. Zaps nformacj w komputerach Wszystke elementy danych przetwarzane

Bardziej szczegółowo

RÓWNOLEGŁY ALGORYTM POPULACYJNY DLA PROBLEMU GNIAZDOWEGO Z RÓWNOLEGŁYMI MASZYNAMI

RÓWNOLEGŁY ALGORYTM POPULACYJNY DLA PROBLEMU GNIAZDOWEGO Z RÓWNOLEGŁYMI MASZYNAMI RÓWNOLEGŁY ALGORYTM POPULACYJNY DLA PROBLEMU GNIAZDOWEGO Z RÓWNOLEGŁYMI MASZYNAMI Wojcech BOŻEJKO, Marusz UCHROŃSKI, Meczysław WODECKI Streszczene: W pracy rozpatrywany jest ogólny problem kolejnoścowy

Bardziej szczegółowo

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I Wykład 2: Uczene nadzorowane sec neuronowych - I Algorytmy uczena sec neuronowych Na sposób dzałana sec ma wpływ e topologa oraz funkconowane poszczególnych neuronów. Z reguły topologę sec uznae sę za

Bardziej szczegółowo

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskego 8, 04-703 Warszawa tel.

Bardziej szczegółowo

Odtworzenie wywodu metodą wstępującą (bottom up)

Odtworzenie wywodu metodą wstępującą (bottom up) Przeglądane wejśca od lewej strony do prawej L (k) Odtwarzane wywodu prawostronnego Wystarcza znajomosc "k" następnych symbol łańcucha wejścowego hstor dotychczasowych redukcj, aby wyznaczyc jednoznaczne

Bardziej szczegółowo

Problemy jednoczesnego testowania wielu hipotez statystycznych i ich zastosowania w analizie mikromacierzy DNA

Problemy jednoczesnego testowania wielu hipotez statystycznych i ich zastosowania w analizie mikromacierzy DNA Problemy jednoczesnego testowana welu hpotez statystycznych ch zastosowana w analze mkromacerzy DNA Konrad Furmańczyk Katedra Zastosowań Matematyk SGGW Plan referatu Testowane w analze mkromacerzy DNA

Bardziej szczegółowo

3. ŁUK ELEKTRYCZNY PRĄDU STAŁEGO I PRZEMIENNEGO

3. ŁUK ELEKTRYCZNY PRĄDU STAŁEGO I PRZEMIENNEGO 3. ŁUK ELEKTRYCZNY PRĄDU STŁEGO I PRZEMIENNEGO 3.1. Cel zakres ćwczena Celem ćwczena jest zapoznane sę z podstawowym właścwoścam łuku elektrycznego palącego sę swobodne, w powetrzu o cśnentmosferycznym.

Bardziej szczegółowo

Urządzenia wejścia-wyjścia

Urządzenia wejścia-wyjścia Urządzena wejśca-wyjśca Klasyfkacja urządzeń wejśca-wyjśca. Struktura mechanzmu wejśca-wyjśca (sprzętu oprogramowana). Interakcja jednostk centralnej z urządzenam wejśca-wyjśca: odpytywane, sterowane przerwanam,

Bardziej szczegółowo

Diagnostyka układów kombinacyjnych

Diagnostyka układów kombinacyjnych Dagnostyka układów kombnacyjnych 1. Wprowadzene Dagnostyka obejmuje: stwerdzene stanu układu, systemu lub ogólne sec logcznej. Jest to tzw. kontrola stanu wykrywająca czy dzałane sec ne jest zakłócane

Bardziej szczegółowo

EKONOMETRIA I Spotkanie 1, dn. 05.10.2010

EKONOMETRIA I Spotkanie 1, dn. 05.10.2010 EKONOMETRIA I Spotkane, dn. 5..2 Dr Katarzyna Beń Program ramowy: http://www.sgh.waw.pl/nstytuty/e/oferta_dydaktyczna/ekonometra_stacjonarne_nest acjonarne/ Zadana, dane do zadań, ważne nformacje: http://www.e-sgh.pl/ben/ekonometra

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH 1 Test zgodnośc χ 2 Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład o dystrybuance F). Hpoteza alternatywna H1( Cecha X populacj

Bardziej szczegółowo

Sztuczne sieci neuronowe. Krzysztof A. Cyran POLITECHNIKA ŚLĄSKA Instytut Informatyki, p. 311

Sztuczne sieci neuronowe. Krzysztof A. Cyran POLITECHNIKA ŚLĄSKA Instytut Informatyki, p. 311 Sztuczne sec neuronowe Krzysztof A. Cyran POLITECHNIKA ŚLĄSKA Instytut Informatyk, p. 311 Wykład 6 PLAN: - Repetto (brevs) - Sec neuronowe z radalnym funkcjam bazowym Repetto W aspekce archtektury: zajmowalśmy

Bardziej szczegółowo

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np. Wykład 7 Uwaga: W praktyce często zdarza sę, że wynk obu prób możemy traktować jako wynk pomarów na tym samym elemence populacj np. wynk x przed wynk y po operacj dla tego samego osobnka. Należy wówczas

Bardziej szczegółowo

Regulamin promocji upalne lato 2014 2.0

Regulamin promocji upalne lato 2014 2.0 upalne lato 2014 2.0 strona 1/5 Regulamn promocj upalne lato 2014 2.0 1. Organzatorem promocj upalne lato 2014 2.0, zwanej dalej promocją, jest JPK Jarosław Paweł Krzymn, zwany dalej JPK. 2. Promocja trwa

Bardziej szczegółowo

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4.

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4. Modele weloczynnkowe Analza Zarządzane Portfelem cz. 4 Ogólne model weloczynnkowy można zapsać jako: (,...,,..., ) P f F F F = n Dr Katarzyna Kuzak lub (,...,,..., ) f F F F = n Modele weloczynnkowe Można

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 2(88)/2012

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 2(88)/2012 ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW (88)/01 Hubert Sar, Potr Fundowcz 1 WYZNACZANIE ASOWEGO OENTU BEZWŁADNOŚCI WZGLĘDE OSI PIONOWEJ DLA SAOCHODU TYPU VAN NA PODSTAWIE WZORU EPIRYCZNEGO 1. Wstęp asowy moment

Bardziej szczegółowo

Treść zadań 1 8 odnosi się do poniższego diagramu przestrzenno-czasowego.

Treść zadań 1 8 odnosi się do poniższego diagramu przestrzenno-czasowego. Treść zadań 8 odnos sę do ponższego dagramu przestrzenno-czasowego. P e e e e e e P e P P e e e e. Jaka będze wartość zmennej clock (zegara skalarnego) po zajścu zdarzena e w procese P zakładając że wartość

Bardziej szczegółowo

Metody analizy obwodów

Metody analizy obwodów Metody analzy obwodów Metoda praw Krchhoffa, która jest podstawą dla pozostałych metod Metoda transfguracj, oparte na przekształcenach analzowanego obwodu na obwód równoważny Metoda superpozycj Metoda

Bardziej szczegółowo

Za: Stanisław Latoś, Niwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwiczenia z geodezji II [red.] J. Beluch

Za: Stanisław Latoś, Niwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwiczenia z geodezji II [red.] J. Beluch Za: Stansław Latoś, Nwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwczena z geodezj II [red.] J. eluch 6.1. Ogólne zasady nwelacj trygonometrycznej. Wprowadzene Nwelacja trygonometryczna, zwana równeż trygonometrycznym

Bardziej szczegółowo

KATEDRA INFORMATYKI TECHNICZNEJ. Ćwiczenia laboratoryjne z Logiki Układów Cyfrowych. ćwiczenie 208. Komputerowa realizacja automatów skończonych

KATEDRA INFORMATYKI TECHNICZNEJ. Ćwiczenia laboratoryjne z Logiki Układów Cyfrowych. ćwiczenie 208. Komputerowa realizacja automatów skończonych KATEDRA INFORMATYKI TECHNICZNEJ Ćwczena laboratoryjne z Logk Układów Cyfrowych ćwczene 208 Temat: Komputerowa realzacja automatów skończonych 1. Cel ćwczena Celem ćwczena jest praktyczne zapoznane sę ze

Bardziej szczegółowo

STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU

STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU Ewa Szymank Katedra Teor Ekonom Akadema Ekonomczna w Krakowe ul. Rakowcka 27, 31-510 Kraków STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU Abstrakt Artykuł przedstawa wynk badań konkurencyjnośc

Bardziej szczegółowo

STATECZNOŚĆ SKARP. α - kąt nachylenia skarpy [ o ], φ - kąt tarcia wewnętrznego gruntu [ o ],

STATECZNOŚĆ SKARP. α - kąt nachylenia skarpy [ o ], φ - kąt tarcia wewnętrznego gruntu [ o ], STATECZNOŚĆ SKARP W przypadku obektu wykonanego z gruntów nespostych zaprojektowane bezpecznego nachylena skarp sprowadza sę do przekształcena wzoru na współczynnk statecznośc do postac: tgφ tgα = n gdze:

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do Sieci Neuronowych Sieci rekurencyjne

Wprowadzenie do Sieci Neuronowych Sieci rekurencyjne Wprowadzene do Sec Neuronowych Sec rekurencyjne M. Czoków, J. Persa 2010-12-07 1 Powtórzene Konstrukcja autoasocjatora Hopfelda 1.1 Konstrukcja Danych jest m obrazów wzorcowych ξ 1..ξ m, gdze każdy pojedynczy

Bardziej szczegółowo

Regulamin promocji zimowa piętnastka

Regulamin promocji zimowa piętnastka zmowa pętnastka strona 1/5 Regulamn promocj zmowa pętnastka 1. Organzatorem promocj zmowa pętnastka, zwanej dalej promocją, jest JPK Jarosław Paweł Krzymn, zwany dalej JPK. 2. Promocja trwa od 01 grudna

Bardziej szczegółowo

SYMULACJA KOMPUTEROWA NAPRĘŻEŃ DYNAMICZNYCH WE WRĘGACH MASOWCA NA FALI NIEREGULARNEJ

SYMULACJA KOMPUTEROWA NAPRĘŻEŃ DYNAMICZNYCH WE WRĘGACH MASOWCA NA FALI NIEREGULARNEJ Jan JANKOWSKI *), Maran BOGDANIUK *),**) SYMULACJA KOMPUTEROWA NAPRĘŻEŃ DYNAMICZNYCH WE WRĘGACH MASOWCA NA FALI NIEREGULARNEJ W referace przedstawono równana ruchu statku w warunkach falowana morza oraz

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 5(96)/2013

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 5(96)/2013 ZESZYTY NAUKOWE NSTYTUTU POJAZDÓW 5(96)/2013 Hubert Sar, Potr Fundowcz 1 WYZNACZANE MASOWEGO MOMENTU BEZWŁADNOŚC WZGLĘDEM OS PODŁUŻNEJ DLA SAMOCHODU TYPU VAN NA PODSTAWE WZORÓW DOŚWADCZALNYCH 1. Wstęp

Bardziej szczegółowo

RUCH OBROTOWY Można opisać ruch obrotowy ze stałym przyspieszeniem ε poprzez analogię do ruchu postępowego jednostajnie zmiennego.

RUCH OBROTOWY Można opisać ruch obrotowy ze stałym przyspieszeniem ε poprzez analogię do ruchu postępowego jednostajnie zmiennego. RUCH OBROTOWY Można opsać ruch obrotowy ze stałym przyspeszenem ε poprzez analogę do ruchu postępowego jednostajne zmennego. Ruch postępowy a const. v v at s s v t at Ruch obrotowy const. t t t Dla ruchu

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Kryteria oceniania odpowiedzi. Arkusz A II. Strona 1 z 5

MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Kryteria oceniania odpowiedzi. Arkusz A II. Strona 1 z 5 MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Krytera ocenana odpowedz Arkusz A II Strona 1 z 5 Odpowedz Pytane 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Odpowedź D C C A B 153 135 232 333 Zad. 10. (0-3) Dana jest funkcja postac. Korzystając

Bardziej szczegółowo

KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA

KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA Krzysztof Serżęga Wyższa Szkoła Informatyk Zarządzana w Rzeszowe Streszczene Artykuł porusza temat zwązany

Bardziej szczegółowo

OPTYMALIZACJA PROCESU PRZESIEWANIA W PRZESIEWACZACH WIELOPOKŁADOWYCH

OPTYMALIZACJA PROCESU PRZESIEWANIA W PRZESIEWACZACH WIELOPOKŁADOWYCH Prace Naukowe Instytutu Górnctwa Nr 136 Poltechnk Wrocławskej Nr 136 Studa Materały Nr 43 2013 Jerzy MALEWSKI* Marta BASZCZYŃSKA** przesewane, jakość produktów, optymalzacja OPTYMALIZACJA PROCESU PRZESIEWANIA

Bardziej szczegółowo

BADANIE DRGAŃ WŁASNYCH NAPĘDU ROBOTA KUCHENNEGO Z SILNIKIEM SRM

BADANIE DRGAŃ WŁASNYCH NAPĘDU ROBOTA KUCHENNEGO Z SILNIKIEM SRM Zeszyty Problemowe Maszyny Elektryczne Nr 88/2010 13 Potr Bogusz Marusz Korkosz Jan Prokop POLITECHNIKA RZESZOWSKA Wydzał Elektrotechnk Informatyk BADANIE DRGAŃ WŁASNYCH NAPĘDU ROBOTA KUCHENNEGO Z SILNIKIEM

Bardziej szczegółowo

METODA SYNTEZY AUTOMATÓW SKOŃCZONYCH MEALY EGO I MOORE A NA

METODA SYNTEZY AUTOMATÓW SKOŃCZONYCH MEALY EGO I MOORE A NA METODA SYNTEZY AUTOMATÓW SKOŃCZONYCH MEALY EGO I MOORE A NA BAZIE UKŁADÓW CPLD Adam Klmowcz Wydzał Informatyk Poltechnk Bałostockej, ul. Wejska 45A, 15-351 Bałystok e-mal: aklm@.pb.balystok.pl Abstrakt:

Bardziej szczegółowo

11/22/2014. Jeśli stała c jest równa zero to takie gry nazywamy grami o sumie zerowej.

11/22/2014. Jeśli stała c jest równa zero to takie gry nazywamy grami o sumie zerowej. /22/24 Dwuosobowe gry o sume zero DO NAUCZENIA I ZAPAMIĘTANIA: Defnca zaps ger o sume zero, adaptaca ogólnych defnc. Punkt sodłowy Twerdzena o zwązkach punktu sodłowego z koncepcam rozwązań PRZYPOMNIENIE:

Bardziej szczegółowo

5. Pochodna funkcji. lim. x c x c. (x c) = lim. g(c + h) g(c) = lim

5. Pochodna funkcji. lim. x c x c. (x c) = lim. g(c + h) g(c) = lim 5. Pocodna funkcj Defncja 5.1 Nec f: (a, b) R nec c (a, b). Jeśl stneje granca lm x c x c to nazywamy ją pocodną funkcj f w punkce c oznaczamy symbolem f (c) Twerdzene 5.1 Jeśl funkcja f: (a, b) R ma pocodną

Bardziej szczegółowo

Prawdziwa ortofotomapa

Prawdziwa ortofotomapa Prawdzwa ortofotomapa klasyczna a prawdzwa ortofotomapa mnmalzacja przesunęć obektów wystających martwych pól na klasycznej ortofotomape wpływ rodzaju modelu na wynk ortorektyfkacj budynków stratege opracowana

Bardziej szczegółowo

ZAŁĄCZNIK NR 1C KARTA USŁUGI Utrzymanie Systemu Kopii Zapasowych (USKZ)

ZAŁĄCZNIK NR 1C KARTA USŁUGI Utrzymanie Systemu Kopii Zapasowych (USKZ) Załącznk nr 1C do Umowy nr.. z dna.2014 r. ZAŁĄCZNIK NR 1C KARTA USŁUGI Utrzymane Systemu Kop Zapasowych (USKZ) 1 INFORMACJE DOTYCZĄCE USŁUGI 1.1 CEL USŁUGI: W ramach Usług Usługodawca zobowązany jest

Bardziej szczegółowo

PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH

PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH Z a k ł a d U b e z p e c z e ń S p o ł e c z n y c h Wprowadzene Nnejsza ulotka adresowana jest zarówno do osób dopero ubegających

Bardziej szczegółowo

Kodowanie informacji. Instytut Informatyki UWr Studia wieczorowe. Wykład nr 2: rozszerzone i dynamiczne Huffmana

Kodowanie informacji. Instytut Informatyki UWr Studia wieczorowe. Wykład nr 2: rozszerzone i dynamiczne Huffmana Kodowane nformacj Instytut Informatyk UWr Studa weczorowe Wykład nr 2: rozszerzone dynamczne Huffmana Kod Huffmana - nemłe przypadk... Nech alfabet składa sę z 2 lter: P(a)=1/16 P(b)=15/16 Mamy H(1/16,

Bardziej szczegółowo

Wizualizacja struktur macierzy procesorowych w standardzie SVG

Wizualizacja struktur macierzy procesorowych w standardzie SVG Przemysław Sołtan, Oleg Maslennikow, Piotr Ratuszniak Wydział Elektroniki Politechnika Koszalińska, Koszalin Wizualizacja struktur macierzy procesorowych w standardzie SVG STRESZCZENIE W niniejszej pracy

Bardziej szczegółowo

Systemy Ochrony Powietrza Ćwiczenia Laboratoryjne

Systemy Ochrony Powietrza Ćwiczenia Laboratoryjne ś POLITECHNIKA POZNAŃSKA INSTYTUT INŻYNIERII ŚRODOWISKA PROWADZĄCY: mgr nż. Łukasz Amanowcz Systemy Ochrony Powetrza Ćwczena Laboratoryjne 2 TEMAT ĆWICZENIA: Oznaczane lczbowego rozkładu lnowych projekcyjnych

Bardziej szczegółowo

(M2) Dynamika 1. ŚRODEK MASY. T. Środek ciężkości i środek masy

(M2) Dynamika 1. ŚRODEK MASY. T. Środek ciężkości i środek masy (MD) MECHANIKA - Dynamka T. Środek cężkośc środek masy (M) Dynamka T: Środek cężkośc środek masy robert.szczotka(at)gmal.com Fzyka astronoma, Lceum 01/014 1 (MD) MECHANIKA - Dynamka T. Środek cężkośc środek

Bardziej szczegółowo

Twierdzenie Bezouta i liczby zespolone Javier de Lucas. Rozwi azanie 2. Z twierdzenia dzielenia wielomianów, mamy, że

Twierdzenie Bezouta i liczby zespolone Javier de Lucas. Rozwi azanie 2. Z twierdzenia dzielenia wielomianów, mamy, że Twerdzene Bezouta lczby zespolone Javer de Lucas Ćwczene 1 Ustal dla których a, b R można podzelć f 1 X) = X 4 3X 2 + ax b przez f 2 X) = X 2 3X+2 Oblcz a b Z 5 jeżel zak ladamy, że f 1 f 2 s a welomanam

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 10. Metody eksploracji danych

Ćwiczenie 10. Metody eksploracji danych Ćwczene 10. Metody eksploracj danych Grupowane (Clusterng) 1. Zadane grupowana Grupowane (ang. clusterng) oznacza grupowane rekordów, obserwacj lub przypadków w klasy podobnych obektów. Grupa (ang. cluster)

Bardziej szczegółowo

Sprawozdanie powinno zawierać:

Sprawozdanie powinno zawierać: Sprawozdane pownno zawerać: 1. wypełnoną stronę tytułową (gotowa do ćw. nr 0 na strone drugej, do pozostałych ćwczeń zameszczona na strone 3), 2. krótk ops celu dośwadczena, 3. krótk ops metody pomaru,

Bardziej szczegółowo

Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu

Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu PRACE KOMISJI GEOGRAFII PRZEMY SŁU Nr 7 WARSZAWA KRAKÓW 2004 Akadema Pedagogczna, Kraków Kształtowane sę frm nformatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu Postępujący proces rozwoju

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 2. Parametry statyczne tranzystorów bipolarnych

Ćwiczenie 2. Parametry statyczne tranzystorów bipolarnych Ćwczene arametry statyczne tranzystorów bpolarnych el ćwczena odstawowym celem ćwczena jest poznane statycznych charakterystyk tranzystorów bpolarnych oraz metod dentyfkacj parametrów odpowadających m

Bardziej szczegółowo

Model ASAD. ceny i płace mogą ulegać zmianom (w odróżnieniu od poprzednio omawianych modeli)

Model ASAD. ceny i płace mogą ulegać zmianom (w odróżnieniu od poprzednio omawianych modeli) Model odstawowe założena modelu: ceny płace mogą ulegać zmanom (w odróżnenu od poprzedno omawanych model) punktem odnesena analzy jest obserwacja pozomu produkcj cen (a ne stopy procentowej jak w modelu

Bardziej szczegółowo

Klasyfkator lnowy Wstęp Klasyfkator lnowy jest najprostszym możlwym klasyfkatorem. Zakłada on lnową separację lnowy podzał dwóch klas mędzy sobą. Przedstawa to ponższy rysunek: 5 4 3 1 0-1 - -3-4 -5-5

Bardziej szczegółowo

Nowoczesne technk nformatyczne - Ćwczene 2: PERCEPTRON str. 2 Potencjał membranowy u wyznaczany jest klasyczne: gdze: w waga -tego wejśca neuronu b ba

Nowoczesne technk nformatyczne - Ćwczene 2: PERCEPTRON str. 2 Potencjał membranowy u wyznaczany jest klasyczne: gdze: w waga -tego wejśca neuronu b ba Nowoczesne technk nformatyczne - Ćwczene 2: PERCEPTRON str. 1 Ćwczene 2: Perceptron WYMAGANIA 1. Sztuczne sec neuronowe budowa oraz ops matematyczny perceptronu (funkcje przejśca perceptronu), uczene perceptronu

Bardziej szczegółowo

WPŁYW PARAMETRÓW DYSKRETYZACJI NA NIEPEWNOŚĆ WYNIKÓW POMIARU OBIEKTÓW OBRAZU CYFROWEGO

WPŁYW PARAMETRÓW DYSKRETYZACJI NA NIEPEWNOŚĆ WYNIKÓW POMIARU OBIEKTÓW OBRAZU CYFROWEGO Walenty OWIECZKO WPŁYW PARAMETRÓW DYSKRETYZACJI A IEPEWOŚĆ WYIKÓW POMIARU OBIEKTÓW OBRAZU CYFROWEGO STRESZCZEIE W artykule przedstaono ynk analzy nepenośc pomaru ybranych cech obektu obrazu cyfroego. Wyznaczono

Bardziej szczegółowo

KONCEPCJA ZASTOSOWANIA ALGORYTMU FAKTORYZACJI DO OCENY NIEZAWODNOŚCI CIĄGÓW KOMUNIKACYJNYCH

KONCEPCJA ZASTOSOWANIA ALGORYTMU FAKTORYZACJI DO OCENY NIEZAWODNOŚCI CIĄGÓW KOMUNIKACYJNYCH 2-2007 POBLEMY ESPLOATACJI 29 obert PILCH, Jan SZYBA Akadema Górnczo-Hutncza, raków ONCEPCJA ZASTOSOWANIA ALGOYTMU FATOYZACJI DO OCENY NIEZAWODNOŚCI CIĄGÓW OMUNIACYJNYCH Słowa kluczowe Nezawodność układów

Bardziej szczegółowo

Oligopol dynamiczny. Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencji ilościowej jako gra jednokrotna z pełną i doskonalej informacją

Oligopol dynamiczny. Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencji ilościowej jako gra jednokrotna z pełną i doskonalej informacją Olgopol dynamczny Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencj loścowej jako gra jednokrotna z pełną doskonalej nformacją (1934) Dwa okresy: t=0, 1 tzn. frma 2 podejmując decyzję zna decyzję frmy 1 Q=q 1 +q

Bardziej szczegółowo

Krzysztof Borowski Zastosowanie metody wideł cenowych w analizie technicznej

Krzysztof Borowski Zastosowanie metody wideł cenowych w analizie technicznej Krzysztof Borowsk Zastosowane metody wdeł cenowych w analze technczne Wprowadzene Metoda wdeł cenowych została perwszy raz ogłoszona przez Alana Andrewsa 1 w roku 1960. Trzy lne wchodzące w skład metody

Bardziej szczegółowo

Neural networks. Krótka historia 2004-05-30. - rozpoznawanie znaków alfanumerycznych.

Neural networks. Krótka historia 2004-05-30. - rozpoznawanie znaków alfanumerycznych. Neural networks Lecture Notes n Pattern Recognton by W.Dzwnel Krótka hstora McCulloch Ptts (1943) - perwszy matematyczny ops dzalana neuronu przetwarzana przez nego danych. Proste neurony, które mogly

Bardziej szczegółowo

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda BADANIA OPERACYJNE Podejmowane decyzj w warunkach nepewnośc dr Adam Sojda Teora podejmowana decyzj gry z naturą Wynk dzałana zależy ne tylko od tego, jaką podejmujemy decyzję, ale równeż od tego, jak wystąp

Bardziej szczegółowo

APROKSYMACJA QUASIJEDNOSTAJNA

APROKSYMACJA QUASIJEDNOSTAJNA POZNAN UNIVE RSITY OF TE CHNOLOGY ACADE MIC JOURNALS No 73 Electrcal Engneerng 213 Jan PURCZYŃSKI* APROKSYMACJA QUASIJEDNOSTAJNA W pracy wykorzystano metodę aproksymacj średnokwadratowej welomanowej, przy

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie symulatora ChemCad do modelowania złożonych układów reakcyjnych procesów petrochemicznych

Zastosowanie symulatora ChemCad do modelowania złożonych układów reakcyjnych procesów petrochemicznych NAFTA-GAZ styczeń 2011 ROK LXVII Anna Rembesa-Śmszek Instytut Nafty Gazu, Kraków Andrzej Wyczesany Poltechnka Krakowska, Kraków Zastosowane symulatora ChemCad do modelowana złożonych układów reakcyjnych

Bardziej szczegółowo

Określanie mocy cylindra C w zaleŝności od ostrości wzroku V 0 Ostrość wzroku V 0 7/5 6/5 5/5 4/5 3/5 2/5 Moc cylindra C 0,5 0,75 1,0 1,25 1,5 > 2

Określanie mocy cylindra C w zaleŝności od ostrości wzroku V 0 Ostrość wzroku V 0 7/5 6/5 5/5 4/5 3/5 2/5 Moc cylindra C 0,5 0,75 1,0 1,25 1,5 > 2 T A R C Z A Z E G A R O W A ASTYGMATYZM 1.Pojęca ogólne a) astygmatyzm prosty (najbardzej zgodny z pozomem) - najbardzej płask połudnk tzn. o najmnejszej mocy jest pozomy b) astygmatyzm odwrotny (najbardzej

Bardziej szczegółowo

TRANZYSTOR BIPOLARNY CHARAKTERYSTYKI STATYCZNE

TRANZYSTOR BIPOLARNY CHARAKTERYSTYKI STATYCZNE POLITHNIKA RZSZOWSKA Katedra Podstaw lektronk Instrkcja Nr4 F 00/003 sem. letn TRANZYSTOR IPOLARNY HARAKTRYSTYKI STATYZN elem ćwczena jest pomar charakterystyk statycznych tranzystora bpolarnego npn lb

Bardziej szczegółowo

EUROELEKTRA. Ogólnopolska Olimpiada Wiedzy Elektrycznej i Elektronicznej. Rok szkolny 2013/2014

EUROELEKTRA. Ogólnopolska Olimpiada Wiedzy Elektrycznej i Elektronicznej. Rok szkolny 2013/2014 EUROELEKTRA Ogólnopolska Olmpada Wedzy Elektrycznej Elektroncznej Rok szkolny 232 Zadana z elektronk na zawody III stopna (grupa elektronczna) Zadane. Oblczyć wzmocnene napęcowe, rezystancję wejścową rezystancję

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE PRZEPŁYWU POWIETRZA W KANAŁACH WENTYLACYJNYCH PIECZARKARNI

MODELOWANIE PRZEPŁYWU POWIETRZA W KANAŁACH WENTYLACYJNYCH PIECZARKARNI Inżynera Rolncza 10(108)/2008 MODELOWANIE PRZEPŁYWU POWIETRZA W KANAŁACH WENTYLACYJNYCH PIECZARKARNI Leonard Vorontsov, Ewa Wachowcz Katedra Automatyk, Poltechnka Koszalńska Streszczene: W pracy przedstawono

Bardziej szczegółowo

System informatyczny (SI)

System informatyczny (SI) Projektowane systemów komputerowych System nformatyczny (SI) System oprogramowana (software) Platforma sprzętowa (hardware) Archtektura systemu Program Program... ProgramN PC µp, µk µp DSP FPGA ASIC SISD

Bardziej szczegółowo

5. Maszyna Turinga. q 1 Q. Konfiguracja: (q,α β) q stan αβ niepusta część taśmy wskazanie położenia głowicy

5. Maszyna Turinga. q 1 Q. Konfiguracja: (q,α β) q stan αβ niepusta część taśmy wskazanie położenia głowicy 5. Maszyna Turnga = T Q skończony zór stanów q 0 stan początkowy F zór stanów końcowych Γ skończony zór symol taśmy T Γ alfaet wejścowy T Γ symol pusty (lank) δ: Q Γ! 2 Q Γ {L,R} funkcja

Bardziej szczegółowo

Opracowanie metody predykcji czasu życia baterii na obiekcie i oceny jej aktualnego stanu na podstawie analizy bieżących parametrów jej eksploatacji.

Opracowanie metody predykcji czasu życia baterii na obiekcie i oceny jej aktualnego stanu na podstawie analizy bieżących parametrów jej eksploatacji. Zakład Systemów Zaslana (Z-5) Opracowane nr 323/Z5 z pracy statutowej pt. Opracowane metody predykcj czasu życa bater na obekce oceny jej aktualnego stanu na podstawe analzy beżących parametrów jej eksploatacj.

Bardziej szczegółowo

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. http://zajecia.jakubw.pl/ Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. http://zajecia.jakubw.pl/ Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja) Analza danych Dane trenngowe testowe. Algorytm k najblższych sąsadów. Jakub Wróblewsk jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajeca.jakubw.pl/ OGÓLNY SCHEMAT Mamy dany zbór danych podzelony na klasy decyzyjne, oraz

Bardziej szczegółowo

-Macierz gęstości: stany czyste i mieszane (przykłady) -równanie ruchu dla macierzy gęstości -granica klasyczna rozkładów kwantowych

-Macierz gęstości: stany czyste i mieszane (przykłady) -równanie ruchu dla macierzy gęstości -granica klasyczna rozkładów kwantowych WYKŁAD 4 dla zanteresowanych -Macerz gęstośc: stany czyste meszane (przykłady) -równane ruchu dla macerzy gęstośc -granca klasyczna rozkładów kwantowych Macerz gęstośc (przypomnene z poprzednch wykładów)

Bardziej szczegółowo

Politechnika Koszalińska, Wydział Elektroniki

Politechnika Koszalińska, Wydział Elektroniki PROGRAMOWE ŚRODOWISKO ZAUTOMATYZOWANEGO PROJEKTOWANIA ARCHITEKTUR URZĄDZEŃ RÓWNOLEGŁYCH PRZEZNACZONYCH DO IMPLEMENTACJI W FPGA I/LUB ASIC Oleg Maslennikow, Andrzej Wąsik, Dariusz Gretkowski, Jerzy Kaniewski

Bardziej szczegółowo

p Z(G). (G : Z({x i })),

p Z(G). (G : Z({x i })), 3. Wykład 3: p-grupy twerdzena Sylowa. Defncja 3.1. Nech (G, ) będze grupą. Grupę G nazywamy p-grupą, jeżel G = dla pewnej lczby perwszej p oraz k N. Twerdzene 3.1. Nech (G, ) będze p-grupą. Wówczas W

Bardziej szczegółowo

D Archiwum Prac Dyplomowych - Instrukcja dla studentów

D Archiwum Prac Dyplomowych - Instrukcja dla studentów Kraków 01.10.2015 D Archwum Prac Dyplomowych - Instrukcja dla studentów Procedura Archwzacj Prac Dyplomowych jest realzowana zgodne z zarządzenem nr 71/2015 Rektora Unwersytetu Rolnczego m. H. Kołłątaja

Bardziej szczegółowo

PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W PILE INSTYTUT POLITECHNICZNY. Zakład Budowy i Eksploatacji Maszyn PRACOWNIA TERMODYNAMIKI TECHNICZNEJ INSTRUKCJA

PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W PILE INSTYTUT POLITECHNICZNY. Zakład Budowy i Eksploatacji Maszyn PRACOWNIA TERMODYNAMIKI TECHNICZNEJ INSTRUKCJA PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W PILE INSTYTUT POLITECHNICZNY Zakład Budowy Eksploatacj Maszyn PRACOWNIA TERMODYNAMIKI TECHNICZNEJ INSTRUKCJA Temat ćwczena: PRAKTYCZNA REALIZACJA PRZEMIANY ADIABATYCZNEJ.

Bardziej szczegółowo

Proces narodzin i śmierci

Proces narodzin i śmierci Proces narodzn śmerc Jeżel w ewnej oulacj nowe osobnk ojawają sę w sosób losowy, rzy czym gęstość zdarzeń na jednostkę czasu jest stała w czase wynos λ, oraz lczba osobnków n, które ojawły sę od chwl do

Bardziej szczegółowo

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

Planowanie eksperymentu pomiarowego I POLITECHNIKA ŚLĄSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA ENERGETYKI INSTYTUT MASZYN URZĄDZEŃ ENERGETYCZNYCH Plaowae eksperymetu pomarowego I Laboratorum merctwa (M 0) Opracował: dr ż. Grzegorz Wcak

Bardziej szczegółowo

Problem plecakowy (KNAPSACK PROBLEM).

Problem plecakowy (KNAPSACK PROBLEM). Problem plecakowy (KNAPSACK PROBLEM). Zagadnene optymalzac zwane problemem plecakowym swą nazwę wzęło z analog do sytuac praktyczne podobne do problemu pakowana plecaka. Chodz o to, by zapakować maksymalne

Bardziej szczegółowo

Evaluation of estimation accuracy of correlation functions with use of virtual correlator model

Evaluation of estimation accuracy of correlation functions with use of virtual correlator model Jadwga LAL-JADZIAK Unwersytet Zelonogórsk Instytut etrolog Elektrycznej Elżbeta KAWECKA Unwersytet Zelonogórsk Instytut Informatyk Elektronk Ocena dokładnośc estymacj funkcj korelacyjnych z użycem modelu

Bardziej szczegółowo

V. TERMODYNAMIKA KLASYCZNA

V. TERMODYNAMIKA KLASYCZNA 46. ERMODYNAMIKA KLASYCZNA. ERMODYNAMIKA KLASYCZNA ermodynamka jako nauka powstała w XIX w. Prawa termodynamk są wynkem obserwacj welu rzeczywstych procesów- są to prawa fenomenologczne modelu rzeczywstośc..

Bardziej szczegółowo

ANALIZA PREFERENCJI SŁUCHACZY UNIWERSYTETU TRZECIEGO WIEKU Z WYKORZYSTANIEM WYBRANYCH METOD NIESYMETRYCZNEGO SKALOWANIA WIELOWYMIAROWEGO

ANALIZA PREFERENCJI SŁUCHACZY UNIWERSYTETU TRZECIEGO WIEKU Z WYKORZYSTANIEM WYBRANYCH METOD NIESYMETRYCZNEGO SKALOWANIA WIELOWYMIAROWEGO Artur Zaborsk Unwersytet Ekonomczny we Wrocławu ANALIZA PREFERENCJI SŁUCHACZY UNIWERSYTETU TRZECIEGO WIEKU Z WYKORZYSTANIEM WYBRANYCH METOD NIESYMETRYCZNEGO SKALOWANIA WIELOWYMIAROWEGO Wprowadzene Od ukazana

Bardziej szczegółowo

Sieci Neuronowe 1 Michał Bereta

Sieci Neuronowe 1 Michał Bereta Wprowadzene Zagadnena Sztucznej Intelgencj laboratorum Sec Neuronowe 1 Mchał Bereta Sztuczne sec neuronowe można postrzegać jako modele matematyczne, które swoje wzorce wywodzą z bolog obserwacj ludzkch

Bardziej szczegółowo

I. Elementy analizy matematycznej

I. Elementy analizy matematycznej WSTAWKA MATEMATYCZNA I. Elementy analzy matematycznej Pochodna funkcj f(x) Pochodna funkcj podaje nam prędkość zman funkcj: df f (x + x) f (x) f '(x) = = lm x 0 (1) dx x Pochodna funkcj podaje nam zarazem

Bardziej szczegółowo

Wykład Turbina parowa kondensacyjna

Wykład Turbina parowa kondensacyjna Wykład 9 Maszyny ceplne turbna parowa Entropa Równane Claususa-Clapeyrona granca równowag az Dośwadczena W. Domnk Wydzał Fzyk UW ermodynamka 08/09 /5 urbna parowa kondensacyjna W. Domnk Wydzał Fzyk UW

Bardziej szczegółowo

OPTYMALIZACJA ALGORYTMÓW WYZNACZANIA RUCHU CIECZY LEPKIEJ METODĄ SZTUCZNEJ ŚCIŚLIWOŚCI

OPTYMALIZACJA ALGORYTMÓW WYZNACZANIA RUCHU CIECZY LEPKIEJ METODĄ SZTUCZNEJ ŚCIŚLIWOŚCI MODELOWANIE INśYNIERSKIE ISSN 1896-771X 36, s. 187-192, Glwce 2008 OPTYMALIZACJA ALGORYTMÓW WYZNACZANIA RUCHU CIECZY LEPKIEJ METODĄ SZTUCZNEJ ŚCIŚLIWOŚCI ZBIGNIEW KOSMA, BOGDAN NOGA Instytut Mechank Stosowane,

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne Wykład 4

Metody numeryczne Wykład 4 Metody numeryczne Wykład 4 Dr inż. Michał Łanczont Instytut Elektrotechniki i Elektrotechnologii E419, tel. 4293, m.lanczont@pollub.pl, http://m.lanczont.pollub.pl Zakres wykładu Metody skończone rozwiązywania

Bardziej szczegółowo

Jakość cieplna obudowy budynków - doświadczenia z ekspertyz

Jakość cieplna obudowy budynków - doświadczenia z ekspertyz dr nż. Robert Geryło Jakość ceplna obudowy budynków - dośwadczena z ekspertyz Wdocznym efektem występowana znaczących mostków ceplnych w obudowe budynku, występującym na ogół przy nedostosowanu ntensywnośc

Bardziej szczegółowo

Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej

Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej Badane współzależnośc dwóch cech loścowych X Y. Analza korelacj prostej Kody znaków: żółte wyróżnene nowe pojęce czerwony uwaga kursywa komentarz 1 Zagadnena 1. Zwązek determnstyczny (funkcyjny) a korelacyjny.

Bardziej szczegółowo

Regulamin promocji fiber xmas 2015

Regulamin promocji fiber xmas 2015 fber xmas 2015 strona 1/5 Regulamn promocj fber xmas 2015 1. Organzatorem promocj fber xmas 2015, zwanej dalej promocją, jest JPK Jarosław Paweł Krzymn, zwany dalej JPK. 2. Promocja trwa od 01 grudna 2015

Bardziej szczegółowo

Portfele zawierające walor pozbawiony ryzyka. Elementy teorii rynku kapitałowego

Portfele zawierające walor pozbawiony ryzyka. Elementy teorii rynku kapitałowego Portel nwestycyjny ćwczena Na podst. Wtold Jurek: Konstrukcja analza rozdzał 5 dr chał Konopczyńsk Portele zawerające walor pozbawony ryzyka. lementy teor rynku kaptałowego 1. Pożyczane penędzy amy dwa

Bardziej szczegółowo