Zadanie na wykonanie Projektu Zespołowego
|
|
- Wiktor Kowalewski
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Zadane na wykonane Projektu Zespołowego Celem projektu jest uzyskane następującego szeregu umejętnośc praktycznych: umejętnośc opracowana równoległych wersj algorytmów (na przykładze algorytmów algebry lnowej cyfrowego przetwarzana sygnałów); umejętnośc projektowana wyspecjalzowanych urządzeń równoległych potokowych (akceleratorów) na pozomach strukturalnym logcznym; umejętnośc opracowana modułów składowych systemów komputerowego wspomagana projektowana (CAD) w/w algorytmów akceleratorów; umejętnośc pracy w zespole projektantów. Ze względu na dość szerok obszar podejmowanych zagadneń projekt został podzelony na dwe bezpośredno ne powązanych ze sobą częśc, które można wykonywać nezależne. Ops poszczególnych częśc jest przedstawony nżej. Zadane do częśc 1. W ramach tej częśc należy opracować projekt wyspecjalzowanego urządzena potokowego realzującego algorytm szybkego przetwarzana (transformację) Fourera (ang. FFT Fast Fourer Transformaton) na wektorze danych wejścowych X(N), w którym każdy element x X(N) jest lczbą zespoloną, tj. x = Rex + j Imx, gdze = 1, 2,..., N = 2 n, j 2 = -1, a n - dowolna lczba naturalna. Urządzene pownno zawerać maksmum dwa blok pamęc typu RAM (dla przechowana danych wejścowych wynków), jeden blok pamęc stałej ROM (dla przechowana zespolonych współczynnków obrotu W = ReW + j ImW algorytmu FFT, gdze = 1, 2,..., N / 2), potokową jednostkę przetwarzającą (ALU) o zadanej lczbe bloków mnożena sumatorów oraz blok sterowana wraz z układam dodatkowym (np. multplekseram, rejestram, td.) pozwalającym na prowadzene oblczeń w trybe potokowym. Urządzene ma funkcjonować w oparcu o algorytm FFT o podstawe 2 z podzałem w dzedzne częstotlwośc lub czasu, z odwróconą btowo kolejnoścą odczytywana danych wejścowych lub zapsywana wynków wykonywać operację bazową FFT (motylek) w określonym czase. Wszystke w/w parametry urządzena określane są (w zależnośc od numeru zadana) w oparcu o tab.1. Proponuje sę następujący plan pracy nad perwszą częścą projektu. Najperw wykonuje sę projekt potokowej jednostk przetwarzającej (ALU) realzującej operację bazową FFT sporządza sę tablca pracy ALU dla wybranej długośc N wektora danych wejścowych, np. dla N = 16. Następne formuje sę schemat całego urządzena, tj. do ALU zostają dodane blok pamęc RAM, ROM oraz dodatkowe układy pozwalające na prowadzene przez urządzene oblczeń w trybe potokowym. To pozwala na formowane specyfkacj (wymagań do) bloku sterowana urządzenem. Następne wykonuje sę projekt bloku sterowana, włączne z generatoram formującym adresy zapsu/odczytu dla wszystkch bloków pamęc RAM ROM. Następne członkowe zespołu tworzą model bloku sterowana (np. w języku VHDL) sprawdzają jego dzałana wykorzystując Actve-VHDL, MatLab lub nne narzędza programowe. Ze względu na obszerność zagadneń proponuje sę wykonywać projekt w trzyosobowych zespołach. Wadomośc teoretyczne na temat algorytmu FFT można znaleźć w ogólne dostępnej lteraturze, np. 1. R. G. Lyons. Wprowadzene do cyfrowego przetwarzana sygnałów. WKŁ, 1999 r. 2. C. Marven, G. Ewers. Zarys cyfrowego przetwarzana sygnałów. WKŁ, 1999 r. 3. T. H. Cormen, C. E. Leserson, R.L.Rvest, C. Sten. Wprowadzene do algorytmów. WNT, 2005 r. oraz w Internece. W zwązku z tym, w nnejszym plku umeszczono tylko nformacje nezbędne do realzacj projektu, m. n. przykładowe grafy algorytmów 16-punktowego (N=16) FFT o podstawe 2 z podzałem w dzedzne częstotlwośc czasu, z odwróconej btowo kolejnoścą
2 odczytywana lub zapsywana danych, wzory opsujące operację bazowe FFT, tablcę tab.2 lustrującą sposób formowana odwróconej btowo kolejnośc adresów dla układów pamęc, przykładowy schemat ALU, fragment bloku sterowana oraz przykładowy schemat całego urządzena. Nr zad. FFT z podzałem w dzedzne: częstotlwośc (F), czasu (T) Tab.1 Tablca warantów zadana dla częśc 1 projektu Lczba bloków mnożena sumatorów, Σ Odwrócona btowo kolejność danych: na wejścu (We), na wyjścu (Wy) Maksymalna długość cyklu oblczenowego (taktów zegara t) 1 F 1, 1 We 6 2 F 1, 2 We 4 3 F 2, 2 We 3 4 F 2, 3 We 2 5 F 2, 4 We 2 6 T 2, 4 We 2 7 F 1, 1 Wy 6 8 F 1, 2 Wy 4 9 F 2, 2 Wy 3 10 F 2, 3 Wy 2 11 F 2, 4 Wy 2 12 T 2, 4 Wy 2 13 F 2, 6 Wy 2 14 F 2, 6 We 2 15 T 1, 2 Wy 4 16 T 1, 2 We 4 I. FFT o podstawe 2 z podzałem w czase, (FFT radx-2, DIT) Operacja bazowa (motylek) B A W C A +1 A A + 1 = = B B + C C W W B oraz C wartośc wejścowe, A oraz A +1 przeobrażone wartośc, W współczynnk obrotu (waga) Wyrażena, które muszą być oblczone w ALU (operacja bazowa) Re A Im A + = = Re B Im B + ReC + Re C ReW ImW ImC + ImC ImW ReW Re A 1 = Re B Re C ReW + ImC ImW Im A 1 = Im B Re C ImW ImC ReW +
3 Graf operacj bazowej ReC ReW ImW ImC ReB ImB ReA ImA ReA+1 ImA +1 Schemat potokowego ALU realzującego operację bazową (zaznaczono czerwonym kolorem) Parametry podstawowe: 1 blok mnożący; 2 sumatory; czas wykonana operacj bazowej (długość cyklu oblczenowego) 4 takty zegarowe nr taktu ImC ImC ReC ReC ReW ImW ImW ReW MUX SM ± A ImB ReB ALU MUX SM ± A +1 Blok sterowana...
4 Graf 16-punktowego FFT o podstawe 2, z podzałem w czase odwrócona btowo kolejność danych wejścowych normalne uporządkowane wynk (16-pont FFT; radx-2; DIT; bt reversed nput data order; normally ordered output data) N = 2 N = 4 N = W log 2 N W1 W3 W7 Graf 16-punktowego FFT o podstawe 2, z podzałem w czase odwrócona btowo kolejność wynków normalne uporządkowane dane wejścowe (16-pont FFT; radx-2; DIT; bt reversed output data order; normally ordered nput data) N = 8 N = 4 N = log 2 N W1 W5 W3 W7
5 Schemat ogólny urządzena ROM BLOK STER. RAM1 wejśce FFT RAM2 Fragment bloku sterowana GNR FDv NOR OR NOT Wynk symulacj dzałana bloku sterowana generatorów adresu
6 II. FFT o podstawe 2 z podzałem w dzedzne częstotlwośc FFT radx-2, DIF Operacja bazowa (motylek) B A W C A +1 A A = B + C + 1 = ( B C ) W B oraz C wartośc wejścowe, A oraz A +1 przeobrażone wartośc, W współczynnk obrotu (waga) Wyrażena, które muszą być oblczone w ALU (operacja bazowa): Re A = Re B + ReC + Im A = Im B + ImC Re A 1 = (Re B ReC ) ReW (Im B ImC ) ImW Im A 1 = (Re B ReC ) ImW + (Im B ImC ) ReW + Graf operacj bazowej ReB ReC ImB ImC ReW ImW ReA ImA ReA +1 ImA +1
7 Schemat potokowego ALU realzującego operację bazową Parametry podstawowe: 2 blok mnożące; 6 sumatorów; czas wykonana operacj bazowej (długość cyklu oblczenowego) 2 takty zegarowe ReB ReC ImB ImC ImW ReW MUX MUX - + ReA +1 ReA ImA +1 ImA Tab. 2. Zasada formowana odwróconej btowo kolejnośc adresów danych We/Wy Nr kroku (lczba kroków wynos log 2 N = 4)
8 Graf 16-punktowego FFT o podstawe 2, z podzałem w dzedzne częstotlwośc odwrócona btowo kolejność danych wejścowych normalne uporządkowane wynk (16-pont FFT; radx-2; DIF; bt reversed nput data order; normally ordered output data) N = 2 N = 4 N = W W W W log 2 N Graf 16-punktowego FFT o podstawe 2, z podzałem w dzedzne częstotlwośc odwrócona btowo kolejność wynków normalne uporządkowane dane wejścowe (16-pont FFT; radx-2; DIF; bt reversed output data order; normally ordered ntput data) N = 8 N = 4 N = W W W W log 2 N
9 Zadane do częśc 2. W ramach tej częśc projektu należy opracować dwa podstawowe moduły środowska komputerowego wspomagana projektowana równoległych wersj algorytmów regularnych oraz archtektur równoległych akceleratorów dla ch realzacj. Algorytm wejścowy należy do grupy algorytmów algebry lnowej jest zadany przy pomocy fragmentu programu zawerającego jedno lub klka gnazd pętl o różnej złożonośc (tj. zawerającego rożną lczbę włożonych nstrukcj pętl). Co należy zrobć: 1. Zgodne z otrzymanym od prowadzącego numerem warantu zadana wybrać z tab. 3 odpowedn algorytm AL. Należy zapoznać sę z jego opsem grafem (nformacje te umeszczono na końcu tego plku). 2. Zapoznać sę z metodą konstruowana grafów zależnośc nformacyjnych algorytmów zadanych za pomocą włożonych nstrukcj pętl, zwracając szczególną uwagę na sposób uzyskana współrzędnych dla poszczególnych jego werzchołków oraz na sposoby otrzymana lsty jego łuków (w/w metoda będze szczegółowo omawana na wykładze z przedmotu Projektowane systemów nformatycznych ). 3. Opracować moduł GRAF wchodzący do składu środowska CAD, którego zadanem jest generowane opsu grafu algorytmu AL (lstę werzchołków łuków) dla różnych rozmarów N macerzy danych wejścowych, np. N = Zespół może dodatkowo opracować umeścć w programe GRAF moduł umożlwający wzualzację grafu AL. 4. Opracować moduł DESIGNER (lub ewentualne rozbudować moduł GRAF) realzujący metodę odwzorowana n - wymarowego grafu algorytmu w (n-1) - wymarowe archtektury akceleratorów równoległych (gdze n najwększy wymar gnazda pętl w algorytme). Wyżej wymenona metoda będze szczegółowo omawana na wykładze z przedmotu Projektowane systemów nformatycznych. 5. Korzystając z z zaprojektowanych modułów GRAF DESIGNER zaprojektować dwe (n - 1) - wymarowe archtektury akceleratorów równoległych, z których perwsza ma najwększy współczynnk obcążena elementów przetwarzających EP (lub najwększe przyspeszene), a druga jest lepsza od perwszej pod względem nnego (jednego lub klku) kryterum np.: lczba EP; czas wykonana algorytmu; lczba kanałów We/Wy (zewnętrznych wewnętrznych); lczba różnych typów EP. Opracować programy wykonawcze lub tablce pracy dla jednego dowolnego procesora w każdej z zaprojektowanych archtektur.
10 Tabela 3. AL Nazwa metody lub zagadnena Uwag 1 Rozkład LU macerzy metodą Gaussa Kolejność oblczeń : według werszy macerzy 2 Rozkład LU macerzy metodą Gaussa Kolejność oblczeń : według kolumn macerzy 3 Rozkład LL T macerzy metodą Cholesky ego Symetryczna macerz wejścowa 4 Elmnacja Gaussa M A=A* Kolejność oblczeń : według werszy macerzy 5 Elmnacja Gaussa M A=A* Kolejność oblczeń : według kolumn macerzy 6 Rozkład QR macerzy metodą Gvensa Q A=R Macerz prostokątna 7 Rozkład QR macerzy metodą Gvensa Q A=R Macerz kwadratowa Hessenberga 8 Rozkład QR macerzy metodą Gvensa Q A=R Macerz kwadratowa pasmowa Hessenberga 9 Redukcja wsteczna (rozwązywane układu równań lnowych A x=b) 10 Metoda podstawena (rozwązywane układu równań lnowych A x=b) 11 Rozwązane układu równań A X=B metodą Jordana- Gaussa 12 Rozwązane układu równań A X=B metodą Jordana- Gaussa Krótk ops algorytmów Macerz górna trójkątna pasmowa. Kolejność oblczeń: według werszy macerzy Macerz dolna trójkątna pasmowa. Kolejność oblczeń: według kolumn macerzy Klka wektorów wyrazów wolnych. Kolejność oblczeń: według werszy macerzy Klka wektorów wyrazów wolnych. Kolejność oblczeń: według kolumn macerzy 1. Rozkład LU macerzy metodą Gaussa Dane wejścowe: macerz A(N,N) Wynk: L(N,N) - dolna macerz trójkątna, U(N,N) - górna macerz trójkątna, take, że A = L U. A(N,N) = U L for :=1 to N-1 do begn for j:=+1 to N do f a <> 0 then l j := a j / a else l j := 0; for j:=+1 to N do for k:=+1 to N do a jk := a jk - l j a k ; end Wynk : l =1; u j = a j, dla <= j.
11 2. Metoda elmnacj Gaussa przekształcena macerzy kwadratowej do postac macerzy górnej trójkątnej. Dane wejścowe: macerz A(N,N) wektor wyrazów wolnych b(n) równana A x=b, które razem formują macerz rozszerzoną A (N, N+1) (patrz rysunek). Wynk: A*(N,N) - górna macerz trójkątna, b*(n) - wektor, take, że M A = A*, M b=b* (gdze M - dolna macerz trójkątna) A(N,N) x = b A(N,N) b A* b* 0 for :=1 to N-1 do begn for j:=+1 to N do f a <> 0 then m j := - a j / a else m j := 0; for j:=+1 to N do for k:=+1 to N+1 do a jk := a jk + m j a k ; end Wynk: a* j = a j, dla <= j; b * = a,n Rozkład LL T macerzy metodą Cholesky ego. Dane wejścowe: macerz A(N,N) symetryczna. Wynk: dolna trójkątna macerz L(N,N), taka że A = L L T A(N,N) = L T L for := 1 to N do begn a := SQRT(a ); for j := +1 to N do a j := a j / a ; for j := +1 to N do for k := +1 to j do a jk := a jk - a j * a k ; end; Wynk: l j := a j dla >= j.
12 4. Rozkład QR macerzy metodą Gvensa Dane wejścowe: macerz A(M,N) (N<=M) Wynk: macerz górna trójkątna R for :=1 to N do begn for j:=+1 to M do begn a := sqrt ((a ) 2 + (a j ) 2 ); c j := a / a ; s j := a j / a ; end; for j:=+1 to M do for k:=+1 to N do begn temp:= c j a k + s j a jk ; a jk := -s j a k + c j a jk ; a k := temp; end end A(M,N) R 0 Wynk: r j = a j dla <= j 5. Redukcja wsteczna (rozwązane układu równań A x=b z trójkątną macerzą) Dane wejścowe: macerz A(N,N) górna trójkątna, wektor b(n). Wynk: wektor newadomych x(n) 0 A x = b Wynk for := N downto 1 do begn x := b / a ; for j := -1 downto 1 do b j := b j - a j x ; end;
13 6. Metoda podstawena (rozwązane układu równań A x=b z macerzą trójkątną) Dane wejścowe: macerz A(N,N) dolna trójkątna, wektor b(n). Wynk: wektor newadomych x(n) A 0 x = b Wynk for := 1 to N do begn x := b / a ; for j := +1 to N do b j := b j - a j x ; end; 7. Rozwązane układu równań lub odwracana macerzy metodą Jordana-Gaussa A X=B. Dane wejścowe: macerz współczynnków A(N,N), macerz wyrazów wolnych B(N,K) które wraz z macerzam jednostkową I zerową O tworzą macerz F (patrz rysunek). Wynk: macerz X(N,K) A(N,N) X(N,K) = B(N,K) F F* A(N,N) B(N,K) A* B* 0 -I(N,N) 0 0 X for :=1 to N do begn for j:=+1 to N+ do m j := - f j / f ; for j=+1 to N+ do for k=+1 to N+K do f jk = f jk + m j f k ; end; gdze f j = a j, =1,2,...,N, j=1,2,...,n; f j = b j, =1,2,...,N, j=n+1,n+2,...,n+k; f (N+) = -1, =1,2,...,N; f (N+)j = 0, =1,2,...,N, j=+1,+2,...,n+k; Wynk: x j = f (N+)(N+j), =1,2,...N, j=1,2,...,k.
14 Rozkład LU macerzy A(4,4) metodą Gaussa Grafy wybranych algorytmów (opracowane przez studentów) (3,4,3) l 43 (3,4,4) Rys.1 d 1 d 3 d 2 d 4 (2,3,3) l 32 k (2,4,4) l 42 a j (1,2,4) (1,2,3) (1,2,2) (1,2,1) l 21 a 14 a 24 (1,3,4) a 13 a 23 a 12 a 22 a 43 a 11 a 21 l 31 a 33 (1,4,4) (1,3,1) 32 (1,4,2) a 44 a 31 l 41 a 43 a 42 a 41 Elmnacja Gaussa M A(4,4)=A*, M b(4)=b* Rys.2
15 LL T - dekompozycja macerzy A(4,4) metodą Cholesky ego l 44 Rys.3 4,4,4 l 33 3,3,3 l 43 k l 22 2,2,2 1,1,1 a 11 1,2,1 l j 32 l 11 l 21 a 21 l 31 1,3,1 1,2,2 a 22 l42 a 33 1,4,4 l 41 a 32 a 44 a 31 a 43 a 42 a 41 Mnożene macerzy przez wektor A(3,3) b(3)=c(3) Rys.4 j b b 2 b b 1 1,1 2,1 3,1 1,2 2,2 3,2 1,3 2,3 3,3 c 1 c 2 c 3 c Przypadek mnożena macerzy kwadratowej pasmowej A(7,7) b(7)=c(7), szerokość pasma L=4 Rys.5
16 Rozwązane układu równań metodą teracj prostej x =D(3,3) x(3)+b(3) b Rys.6 j x k x 2 x 3 b 1 x 1 1,1 2,1 1,2 2,2 1,3 2,3 x 1 x 2 x 3 b 2 b 3 3,1 3,2 3,3 x k+1 W przypadku macerzy kwadratowej pasmowej graf będze podobny do grafu przedstawonego na Rys.5 (mnożene macerzy pasmowej przez wektor) QR dekompozycja macerzy metodą Gvensa Q A=R (Macerz prostokątna A(4,3)) (3,4,3) r 33 Rys.7 d 1 a 33 3 a 44 3 (2,3,2) d 3 d 4 d 2 c 32,s 12 (2,4,3) c 42,s 42 r 23 r 22 2 a 33 2 a 22 2 a 42 2 a 43 k 2 a 32 (1,2,2) a 13 a 23 (1,3,3) j (1,4,3) (1,2,1) c 21,s 21 a 12 a 22 a 33 c 31,s 31 a 43 r 13 a 11 a 21 a 32 (1,3,1) c 41,s 41 a 42 r 12 a 31 a 41 r 11 (W przypadku macerzy kwadratowej Hessenberga graf będze podobny do grafu przedstawonego na Rys.8)
17 Metoda podstawena dla rozwązywana układu równań lnowych A(6,6) x(6)=b(6) (Dla macerzy pasmowej: patrz mnożene macerzy pasmowej przez wektor) (6,6) x6 Rys.8 (3,3) x3 (1,1) (1,7) j b1 b2 b3 b4 b5 b6 x1 Redukcja wsteczna rozwązywana układu równań lnowych A x=b (Graf jest podobny do grafu przedstawonego na Rys.8) Rozwązane układu równań metodą Jordana-Gaussa A(4,4) X(4,2)=B(4,2) Rys.9
18 Rozwązane układu równań metodą Gaussa-Sedela A(4,4) x(4)=b(4) Rys.10 x 1 x 2 x 3 x 4 j b 1 1,1 1,2 1,3 1,4 b 2 2,1 2,2 2,3 2,4 b 3 3,1 3,2 3,3 3,4 b 4 4,1 4,2 4,3 4,4 x1 x2 x3 x4 X k+1 Splot dwóch funkcj (fltracja jednowymarowa) j Rys.11 h a 3 y 2 a N y N y (N+1) y (N+2)... y (K) y (K+1) y (K+2)... y (N+K-1) y y 1 a 2 a 1 1,1 2,1 K,1 x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6... x K
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 szczegółowoZaawansowane 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 szczegółowoZapis 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 szczegółowoWikiWS 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 szczegółowoProjekt zespołowy. Część1: Projekt potokowej jednostki przetwarzającej przeznaczonej do realizacji algorytmu FFT. Rok akademicki 2008/2009
Projekt zespołowy Rok akademicki 2008/2009 Część1: Projekt potokowej jednostki przetwarzającej przeznaczonej do realizacji algorytmu FFT Kierunek studiów: Semestr: Grupa: Informatyka VII PKiSI 2 Wykonawca:
Bardziej szczegółowoECTS (Część 2. Metody numeryczne) Nazwa w języku angielskim: Algorithms and data structures.
Algorytmy i struktury danych. Metody numeryczne ECTS (Część 2. Metody numeryczne) Nazwa w języku angielskim: Algorithms and data structures. dzienne magisterskie Numerical methods. (Part 2. Numerical methods)
Bardziej szczegółowoSystem 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 szczegółowoMATEMATYKA 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 szczegółowoKlasyfkator 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 szczegółowoUrządzenia 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 szczegółowoSTATYSTYKA 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 szczegółowoSZACOWANIE 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(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 szczegółowoRozwiązywanie układów równań liniowych metody dokładne Materiały pomocnicze do ćwiczeń z metod numerycznych
Rozwiązywanie układów równań liniowych metody dokładne Materiały pomocnicze do ćwiczeń z metod numerycznych Piotr Modliński Wydział Geodezji i Kartografii PW 13 stycznia 2012 P. Modliński, GiK PW Rozw.
Bardziej szczegółowoSprawozdanie 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 szczegółowoPrzykładowy program ćwiczeń
Przykładowy program ćwiczeń Ćwiczenie 1. Obliczenie funkcji elementarnych za pomocą szeregów. Opracowanie wyrażeń rekurencyjnych. 3 4 Realizacja w Ecelu funkcji e 1. 1!! 3! 4! Przykład 1: Obliczenie wartości
Bardziej szczegółowoKRZYWA 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 szczegółowoSTATECZNOŚĆ 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 szczegółowoarchitektura komputerów w. 3 Arytmetyka komputerów
archtektura komputerów w. 3 Arytmetyka komputerów Systemy pozycyjne - dodawane w systeme dwójkowym 100101011001110010101 100111101000001000 0110110011101 1 archtektura komputerów w 3 1 Arytmetyka bnarna.
Bardziej szczegółowoDiagonalizacja 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 szczegółowoAnaliza numeryczna Kurs INP002009W. Wykłady 6 i 7 Rozwiązywanie układów równań liniowych. Karol Tarnowski A-1 p.
Analiza numeryczna Kurs INP002009W Wykłady 6 i 7 Rozwiązywanie układów równań liniowych Karol Tarnowski karol.tarnowski@pwr.wroc.pl A-1 p.223 Plan wykładu Podstawowe pojęcia Własności macierzy Działania
Bardziej szczegółowoLaboratorium 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 szczegółowoA A A A A A A A A n n
DODTEK NR GEBR MCIERZY W dodatku tym podamy najważniejsze definicje rachunku macierzowego i omówimy niektóre funkcje i transformacje macierzy najbardziej przydatne w zastosowaniach numerycznych a w szczególności
Bardziej szczegółowoD 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 szczegółowoUkłady równań liniowych. Krzysztof Patan
Układy równań liniowych Krzysztof Patan Motywacje Zagadnienie kluczowe dla przetwarzania numerycznego Wiele innych zadań redukuje się do problemu rozwiązania układu równań liniowych, często o bardzo dużych
Bardziej szczegółowoPokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem
Zestaw zadań : Przestrzene wektorowe. () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawanem jako dodawanem wektorów operacją mnożena przez skalar : C C C, (z, v) z v := z v jest przestrzeną lnową nad całem lczb zespolonych
Bardziej szczegółowoEKONOMETRIA 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 szczegółowoZAŁĄCZNIK 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 szczegółowoMetody 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 szczegółowoWydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej
Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu: Przetwarzanie Sygnałów Kod: TS1A400027 Temat ćwiczenia:
Bardziej szczegółowo9. Dyskretna transformata Fouriera algorytm FFT
Transformata Fouriera ma szerokie zastosowanie w analizie i syntezie układów i systemów elektronicznych, gdyż pozwala na połączenie dwóch sposobów przedstawiania sygnałów reprezentacji w dziedzinie czasu
Bardziej szczegółowoNUMERYCZNE METODY ROZWIĄZYWANIA ROWNAŃ LINIOWYCH. PRZYGOTOWAŁA: ANNA BANAŚ KoMBo, WILiŚ
NUMERYCZNE METODY ROZWIĄZYWANIA ROWNAŃ LINIOWYCH PRZYGOTOWAŁA: ANNA BANAŚ KoMBo, WILiŚ PODZIAŁ DOKŁADNE ELIMINACYJNE DEKOMPOZYCYJNE ELIMINACJI GAUSSA JORDANA GAUSSA-DOOLITTLE a GAUSSA-CROUTA CHOLESKY EGO
Bardziej szczegółowoSZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 15. ALGORYTMY GENETYCZNE Częstochowa 014 Dr hab. nż. Grzegorz Dudek Wydzał Elektryczny Poltechnka Częstochowska TERMINOLOGIA allele wartośc, waranty genów, chromosom - (naczej
Bardziej szczegółowoEUROELEKTRA. 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 szczegółowoZadane 1: Wyznacz średne ruchome 3-okresowe z następujących danych obrazujących zużyce energ elektrycznej [kwh] w pewnym zakładze w mesącach styczeń - lpec 1998 r.: 400; 410; 430; 40; 400; 380; 370. Zadane
Bardziej szczegółowo04 Układy równań i rozkłady macierzy - Ćwiczenia. Przykład 1 A =
04 Układy równań i rozkłady macierzy - Ćwiczenia 1. Wstęp Środowisko Matlab można z powodzeniem wykorzystać do rozwiązywania układów równań z wykorzystaniem rozkładów macierzy m.in. Rozkładu Choleskiego,
Bardziej szczegółowoMETODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównanie obiektów przy ocenie wielokryterialnej. Ranking obiektów.
Opracowane: Dorota Mszczyńska METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównane obektów przy ocene welokryteralnej. Rankng obektów. Porównane wybranych obektów (warantów decyzyjnych) ze względu na różne cechy (krytera)
Bardziej szczegółowoRozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB
Rozwązywane zadań optymalzacj w środowsku programu MATLAB Zagadnene optymalzacj polega na znajdowanu najlepszego, względem ustalonego kryterum, rozwązana należącego do zboru rozwązań dopuszczalnych. Standardowe
Bardziej szczegółowoBADANIA 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 szczegółowoWydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej
Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu: Przetwarzanie Sygnałów Kod: TS1A400027 Temat ćwiczenia:
Bardziej szczegółowoSymulator układu regulacji automatycznej z samonastrajającym regulatorem PID
Symulator układu regulacj automatycznej z samonastrajającym regulatorem PID Założena. Należy napsać program komputerowy symulujący układ regulacj automatycznej, który: - ma pracować w trybe sterowana ręcznego
Bardziej szczegółowoEgzamin z Metod Numerycznych ZSI, Egzamin, Gr. A
Egzamin z Metod Numerycznych ZSI, 06.2007. Egzamin, Gr. A Imię i nazwisko: Nr indeksu: Section 1. Test wyboru, max 33 pkt Zaznacz prawidziwe odpowiedzi literą T, a fałszywe N. Każda prawidłowa odpowiedź
Bardziej szczegółowoWykład 1 Zagadnienie brzegowe liniowej teorii sprężystości. Metody rozwiązywania, metody wytrzymałości materiałów. Zestawienie wzorów i określeń.
Wykład Zagadnene brzegowe lnowe teor sprężystośc. Metody rozwązywana, metody wytrzymałośc materałów. Zestawene wzorów określeń. Układ współrzędnych Kartezańsk, prostokątny. Ose x y z oznaczono odpowedno
Bardziej szczegółowoW 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 szczegółowoWydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej
Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu: Przetwarzanie Sygnałów Kod: TS1C400027 Temat ćwiczenia:
Bardziej szczegółowoXXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne
XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadane dośwadczalne ZADANIE D Nazwa zadana: Maszyna analogowa. Dane są:. doda półprzewodnkowa (krzemowa) 2. opornk dekadowy (- 5 Ω ), 3. woltomerz cyfrowy, 4. źródło napęca
Bardziej szczegółowoSystem informatyczny (SI)
Projektowane systemów nformatycznych System nformatyczny (SI) System oprogramowana (software) Program1 Program2... ProgramN PC Platforma sprzętowa (hardware) K P DSP FPGA ASIC Archtektura systemu SISD
Bardziej szczegółowoIMPLEMENTATION OF THE SPECTRUM ANALYZER ON MICROCONTROLLER WITH ARM7 CORE IMPLEMENTACJA ANALIZATORA WIDMA NA MIKROKONTROLERZE Z RDZENIEM ARM7
Łukasz Deńca V rok Koło Techniki Cyfrowej dr inż. Wojciech Mysiński opiekun naukowy IMPLEMENTATION OF THE SPECTRUM ANALYZER ON MICROCONTROLLER WITH ARM7 CORE IMPLEMENTACJA ANALIZATORA WIDMA NA MIKROKONTROLERZE
Bardziej szczegółowoOGÓLNE PODSTAWY SPEKTROSKOPII
WYKŁAD 8 OGÓLNE PODSTAWY SPEKTROSKOPII E E0 sn( ωt kx) ; k π ; ω πν ; λ T ν E (m c 4 p c ) / E +, dla fotonu m 0 p c p hk Rozkład energ w stane równowag: ROZKŁAD BOLTZMANA!!!!! P(E) e E / kt N E N E/
Bardziej szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoWykład 6. Metoda eliminacji Gaussa: Eliminacja z wyborem częściowym Eliminacja z wyborem pełnym
1 Wykład 6 Metoda eliminacji Gaussa: Eliminacja z wyborem częściowym Eliminacja z wyborem pełnym ELIMINACJA GAUSSA Z WYBOREM CZĘŚCIOWYM ELEMENTÓW PODSTAWOWYCH 2 Przy pomocy klasycznego algorytmu eliminacji
Bardziej szczegółowoKarta (sylabus) modułu/przedmiotu
Karta (sylabus) mułu/przedmotu Budownctwo (Nazwa kerunku studów) Studa I Stopna Przedmot: Materały budowlane II Constructon materals Rok: II Semestr: MK_26 Rzaje zajęć lczba gzn: Studa stacjonarne Studa
Bardziej szczegółowoWykład 5. Metoda eliminacji Gaussa
1 Wykład 5 Metoda eliminacji Gaussa Rozwiązywanie układów równań liniowych Układ równań liniowych może mieć dokładnie jedno rozwiązanie, nieskończenie wiele rozwiązań lub nie mieć rozwiązania. Metody dokładne
Bardziej szczegółowoRównoległy algorytm wyznaczania bloków dla cyklicznego problemu przepływowego z przezbrojeniami
Równoległy algorytm wyznaczania bloków dla cyklicznego problemu przepływowego z przezbrojeniami dr inż. Mariusz Uchroński Wrocławskie Centrum Sieciowo-Superkomputerowe Agenda Cykliczny problem przepływowy
Bardziej szczegółowoZagadnienia do omówienia
Zarządzane produkcją dr nż. Marek Dudek Ul. Gramatyka 0, tel. 6798 http://www.produkcja.zarz.agh.edu.pl Zagadnena do omówena Zasady projektowana systemów produkcyjnych część (organzacja procesów w przestrzen)
Bardziej szczegółowoTemat: Operacje elementarne na wierszach macierzy
Temat: Operacje elementarne na erszach macerzy Anna Rajfura Anna Rajfura Operacje elementarne na erszach macerzy n j m n A Typy operacj elementarnych. Zamana mejscam erszy oraz j, ozn.: j. Mnożene ersza
Bardziej szczegółowoI. 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 szczegółowoEgzamin poprawkowy z Analizy II 11 września 2013
Egzamn poprawkowy z nalzy II 11 wrześna 13 Uwag organzacyjne: każde zadane rozwązujemy na osobnej kartce Każde zadane należy podpsać menem nazwskem własnym oraz prowadzącego ćwczena Na wszelk wypadek prosmy
Bardziej szczegółowoZestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni.
Zestaw zadań : Przestrzene wektorowe podprzestrzene. Lnowa nezależność. Sumy sumy proste podprzestrzen. () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawanem jako dodawanem wektorów operacją mnożena przez skalar :
Bardziej szczegółowoWykład 5 12/15/2013. Problemy algebry liniowej w Matlabie
Wykład 5. Problemy algebry lnowej w Matlabe. Analza sygnałów a) w dzedzne częstotlwośc b) w dzedzne czasu c) częstotlwoścowo-czasowa d) nagrywane analza dźwęku e) Sgnal Processng Toolbox Problemy algebry
Bardziej szczegółowoSpis treści. Przedmowa Wykaz oznaczeń Wstęp Układy kombinacyjne... 18
Spis treści Przedmowa... 11 Wykaz oznaczeń... 13 1. Wstęp... 15 1.1. Układycyfrowe... 15 1.2. Krótki esej o projektowaniu.... 15 2. Układy kombinacyjne... 18 2.1. Podstawyprojektowaniaukładówkombinacyjnych...
Bardziej szczegółowoKURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 6 Regresja lne regresj ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 Funkcja regresj I rodzaju cechy Y zależnej
Bardziej szczegółowoMetody dekompozycji macierzy stosowane w automatyce
Metody dekompozycji macierzy stosowane w automatyce Grzegorz Mzyk Politechnika Wrocławska, WydziałElektroniki 23 lutego 2015 Plan wykładu 1 Wprowadzenie 2 Rozkład LU 3 Rozkład spektralny 4 Rozkład Cholesky
Bardziej szczegółowoSZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 18. ALGORYTMY EWOLUCYJNE - ZASTOSOWANIA Częstochowa 2014 Dr hab. nż. Grzegorz Dudek Wydzał Elektryczny Poltechnka Częstochowska ZADANIE ZAŁADUNKU Zadane załadunku plecakowe
Bardziej szczegółowoSynteza logiczna w projektowaniu
Synteza logiczna w projektowaniu układów cyfrowych (pływ syntezy logicznej na jakość realizacji układów cyfrowych) X Z System cyfrowy D Z U z bloków funkcjonalnych Z Y US X U F US automat lub układ mikroprogramowany
Bardziej szczegółowoBadanie 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 szczegółowoMetody gradientowe poszukiwania ekstremum. , U Ŝądana wartość napięcia,
Metody gradentowe... Metody gradentowe poszukwana ekstremum Korzystają z nformacj o wartośc funkcj oraz jej gradentu. Wykazując ch zbeŝność zakłada sę, Ŝe funkcja celu jest ogranczona od dołu funkcją wypukłą
Bardziej szczegółowocourse Imię i Nazwisko organizującego EO1ET3000SBCTOS2 dr inż. Oleg Maslennikow w c Kurs egzaminacyjny Egzamin LICZBA GODZIN
Zaawansowane metody numeryczne 4,5 ECTS Nazwa w języku angielskim: Numerical methods. Advanced dzienne magisterskie course Kod przedmiotu Imię i Nazwisko organizującego EO1ET3000SBCTOS2 dr inż. Oleg Maslennikow
Bardziej szczegółowoWydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej
Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu: Przetwarzanie Sygnałów Kod: TS1A400027 Temat ćwiczenia:
Bardziej szczegółowoMetody 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 szczegółowoSztuczne 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 szczegółowoIII TUTORIAL Z METOD OBLICZENIOWYCH
III TUTORIAL Z METOD OBLICZENIOWYCH ALGORYTMY ROZWIĄZYWANIA UKŁADÓW RÓWNAŃ LINIOWYCH Opracowanie: Agata Smokowska Marcin Zmuda Trzebiatowski Koło Naukowe Mechaniki Budowli KOMBO Spis treści: 1. Wstęp do
Bardziej szczegółowoZaawansowane metody numeryczne
Wykład 10 Rozkład LU i rozwiązywanie układów równań liniowych Niech będzie dany układ równań liniowych postaci Ax = b Załóżmy, że istnieją macierze L (trójkątna dolna) i U (trójkątna górna), takie że macierz
Bardziej szczegółowoUKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH
Transport, studia niestacjonarne I stopnia, semestr I Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Ewa Pabisek Adam Wosatko Postać układu równań liniowych Układ liniowych równań algebraicznych
Bardziej szczegółowoNeural 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 szczegółowoWydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej
Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu: Przetwarzanie Sygnałów Kod: TS1C400027 Temat ćwiczenia:
Bardziej szczegółowoTRANZYSTOR 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 szczegółowoZadania egzaminacyjne
Rozdział 13 Zadania egzaminacyjne Egzamin z algebry liniowej AiR termin I 03022011 Zadanie 1 Wyznacz sumę rozwiązań równania: (8z + 1 i 2 2 7 iz 4 = 0 Zadanie 2 Niech u 0 = (1, 2, 1 Rozważmy odwzorowanie
Bardziej szczegółowoAdam Korzeniewski p Katedra Systemów Multimedialnych
Adam Korzeniewski adamkorz@sound.eti.pg.gda.pl p. 732 - Katedra Systemów Multimedialnych Operacja na dwóch funkcjach dająca w wyniku modyfikację oryginalnych funkcji (wynikiem jest iloczyn splotowy). Jest
Bardziej szczegółowo5. 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 szczegółowoObliczenia naukowe Wykład nr 8
Obliczenia naukowe Wykład nr 8 Paweł Zieliński Katedra Informatyki, Wydział Podstawowych Problemów Techniki, Politechnika Wrocławska Literatura Literatura podstawowa [] D. Kincaid, W. Cheney, Analiza numeryczna,
Bardziej szczegółowoPaństwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Raciborzu
Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Racborzu KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmotu: Termnologa ekonomczna prawncza 2. Kod przedmotu: FGB-23 3. Okres ważnośc karty: 2015-2018 4. Forma kształcena: studa perwszego
Bardziej szczegółowoKomputerowe generatory liczb losowych
. Perwszy generator Komputerowe generatory lczb losowych 2. Przykłady zastosowań 3. Jak generuje sę lczby losowe przy pomocy komputera. Perwszy generator lczb losowych L. H. C. Tppet - 927 Ksąż ążka -
Bardziej szczegółowoFPGA IMPLEMENTATION OF FAST FOURIER TRANSFORM ALGORITHM IMPLEMENTACJA ALGORYTMU SZYBKIEJ TRANSFORMATY FOURIERA W UKŁADZIE PROGRAMOWALNYM FPGA
Inż. Arkadiusz Pantoł IV rok Koło Naukowe Techniki Cyfrowej dr inż. Wojciech Mysiński opiekun naukowy FPGA IMPLEMENTATION OF FAST FOURIER TRANSFORM ALGORITHM IMPLEMENTACJA ALGORYTMU SZYBKIEJ TRANSFORMATY
Bardziej szczegółowoEvaluation 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 szczegółowoPrzykład 5.1. Kratownica dwukrotnie statycznie niewyznaczalna
rzykład.. Kratownca dwukrotne statyczne newyznaczana oecene: korzystaąc z metody sł wyznaczyć sły w prętach ponższe kratowncy. const Rozwązane zadana rozpoczynamy od obczena stopna statyczne newyznaczanośc
Bardziej szczegółowoHipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ
WERYFIKACJA HIPOTEZY O ISTOTNOŚCI OCEN PARAMETRÓW STRUKTURALNYCH MODELU Hpoezy o sonośc oszacowao paramerów zmennych objaśnających Tesowane sonośc paramerów zmennych objaśnających sprowadza sę do nasępującego
Bardziej szczegółowoSpecyfika projektowania Mariusz Rawski
CAD Specyfika projektowania Mariusz Rawski rawski@tele.pw.edu.pl http://rawski.zpt.tele.pw.edu.pl/ System cyfrowy pierwsze skojarzenie Urządzenia wprowadzania danych: klawiatury czytniki urządzenia przetwarzania
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada. Zajęcia 3
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Katarzyna Rosak-Lada Zajęca 3 1. Dobrod dopasowana równana regresj. Współczynnk determnacj R 2 Dekompozycja warancj zmennej zależnej Współczynnk determnacj R 2 2. Zmenne
Bardziej szczegółowo( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X
Prawdopodobeństwo statystyka.. r. Zadane. Zakładamy, że,,,,, 5 są nezależnym zmennym losowym o rozkładach normalnych, przy czym E = μ Var = σ dla =,,, oraz E = μ Var = 3σ dla =,, 5. Parametry μ, μ σ są
Bardziej szczegółowo5. CHARAKTERYSTYKI CZĘSTOTLIWOŚCIOWE
5. CHARAKTERYSTYKI CZĘSTOTLIWOŚCIOWE Oprócz transmtancj operatorowej, do opsu członów układów automatyk stosuje sę tzw. transmtancję wdmową. Transmtancję wdmową G(j wyznaczyć moŝna dzęk podstawenu do wzoru
Bardziej szczegółowoFiltracja obrazów. w dziedzinie częstotliwości. w dziedzinie przestrzennej
Filtracja obrazów w dziedzinie częstotliwości w dziedzinie przestrzennej filtry liniowe filtry nieliniowe Filtracja w dziedzinie częstotliwości Obraz oryginalny FFT2 IFFT2 Obraz po filtracji f(x,y) H(u,v)
Bardziej szczegółowoProcedura normalizacji
Metody Badań w Geograf Społeczno Ekonomcznej Procedura normalzacj Budowane macerzy danych geografcznych mgr Marcn Semczuk Zakład Przedsęborczośc Gospodark Przestrzennej Instytut Geograf Unwersytet Pedagogczny
Bardziej szczegółowoMacierze. Rozdział Działania na macierzach
Rozdział 5 Macierze Funkcję, która każdej parze liczb naturalnych (i, j) (i 1,..., n; j 1,..., m) przyporządkowuje dokładnie jedną liczbę a ij F, gdzie F R lub F C, nazywamy macierzą (rzeczywistą, gdy
Bardziej szczegółowoAnaliza numeryczna Lista nr 3 (ćwiczenia) x x 2 n x.
Analiza numeryczna Lista nr 3 (ćwiczenia) Sprawdzić że macierz ma wartości własne2+ 222 2 2 Niechx R n Udowodnić że 2 0 0 x x 2 n x 3 NiechA R n n będzie macierzą symetryczną Wiadomo że wówczas istnieje
Bardziej szczegółowoWstęp do metod numerycznych Faktoryzacja SVD Metody iteracyjne. P. F. Góra
Wstęp do metod numerycznych Faktoryzacja SVD Metody teracyjne P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2013 Sngular Value Decomposton Twerdzene 1. Dla każdej macerzy A R M N, M N, stneje rozkład
Bardziej szczegółowo10. Metody obliczeniowe najmniejszych kwadratów
10. Metody obliczeniowe najmniejszych kwadratów 1. Dowód twierdzenia o faktoryzacji macierzy Twierdzenie 1 Każdadodatniookreślon aisymetryczn amacierzm można przedstawíc wpostaci M = PP T gdzie P jest
Bardziej szczegółowoSYMULACJA 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 szczegółowoLABORATORIUM 3 ALGORYTMY OBLICZENIOWE W ELEKTRONICE I TELEKOMUNIKACJI. Wprowadzenie do środowiska Matlab
LABORATORIUM 3 ALGORYTMY OBLICZENIOWE W ELEKTRONICE I TELEKOMUNIKACJI Wprowadzenie do środowiska Matlab 1. Podstawowe informacje Przedstawione poniżej informacje maja wprowadzić i zapoznać ze środowiskiem
Bardziej szczegółowoAnaliza 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