Algebra relacji - rozwiązania zadań. Zadania
|
|
- Grzegorz Wojciechowski
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Algebra relacji - rozwiązania zadań Zadania Zadanie 1. Niech dom (IMIE) = { Adam, Ewa,, Zofia }, dom (NAZW ISKO) = { Kowalska, Kowalski, Nowak }, dom (P RZEDMIOT ) = { ANA, BAD, MAD, SIK }, dom (OCENA) = {2, 3, 4, 5}, dom (P UNKT Y ) = {0, 1, 2,..., 220} dom (IN DEKS) = {111111, , , , , } R 1 INDEKS IMIE NAZW ISKO R 2 INDEKS IMIE NAZW ISKO N owak R 3 IMIE NAZW ISKO P UNKT Y Kowalski 170 Ewa N owak 219 Zof ia N owak 165 R 4 INDEKS P RZEDMIOT OCENA MAD MAD MAD MAD SIK SIK 4 Dla podanych niżej operacji algebry relacji obliczyć wynik wykonania operacji o ile jest to możliwe (podać postać relacji wynikowej i zinterpretować wynik): a) S 1 = R 1 R 2, R 1 R 3, S 1 INDEKS IMIE NAZW ISKO N owak Relacja R 1 R 3 nie jest określona ze względu na niezgodność argumentów relacji R 1 i R 3. b) S 2 = π {P RZEDMIOT } (R 4 ) S 2 c) S 1, S 2 P RZEDMIOT ANA BAD MAD SIK
2 S 1 INDEKS IMIE NAZW ISKO Adam Kowalska Adam N owak Ewa Kowalska Ewa Kowalski Ewa N owak Kowalska Kowalski N owak Zof ia Kowalska Zof ia Kowalski Zof ia N owak Adam Kowalska Adam Kowalski Adam N owak Ewa Kowalski Ewa N owak Kowalska Kowalski N owak Zof ia Kowalska Zof ia Kowalski Zof ia N owak Adam Kowalska Adam Kowalski Adam N owak Ewa Kowalska Ewa Kowalski Ewa N owak Kowalska Kowalski N owak Zof ia Kowalski Zof ia N owak Adam Kowalska Adam Kowalski Adam N owak Ewa Kowalska Ewa Kowalski Ewa N owak Kowalska Kowalski N owak Zof ia Kowalska Zof ia Kowalski Zof ia N owak Adam Kowalska Adam Kowalski Adam N owak Ewa Kowalska Ewa Kowalski Kowalska Kowalski N owak Zof ia Kowalska Zof ia Kowalski Zof ia N owak Adam Kowalska Adam Kowalski Adam N owak Ewa Kowalska Ewa Kowalski Ewa N owak Kowalska Kowalski N owak Zof ia Kowalska Zof ia Kowalski Zof ia N owak S 2 = d) R 2 R 3
3 Relacja R 2 R 3 nie jest określona, ale z kolei relacja π {IMIE,NAZW ISKO} (R 2 ) π {IMIE,NAZW ISKO} (R 3 ) ma sens i jest pustą relacją typu {IMIE, NAZW ISKO}. ( ) e) S 3 = π {IMIE} (S 1 ) π {NAZW ISKO} (S 1 ) \ π {IMIE, NAZW ISKO} (R 3 ) S 3 IMIE NAZW ISKO Adam Kowalska Adam Kowalski Adam Nowak Ewa Kowalska Ewa Kowalski Ewa Nowak Zof ia Zof ia Zofia Kowalska Kowalski Nowak Kowalska Kowalski Nowak f) σ P UNKT Y >170 (R 3 ) σ P UNKT Y >170 (R 3 ) IMIE NAZW ISKO P UNKT Y Ewa N owak 219 g) σ (P RZEDMIOT = ANA P RZEDMIOT = BAD ) OCENA>2 (R 4 ), (podać kolejne kroki wartościowania), oznaczmy S 4 = σ (P RZEDMIOT = ANA P RZEDMIOT = BAD ) OCENA>2 (R 4 ) i S 5 = σ OCENA>2 (S 4 ) (z własności 2.b) wiemy, że S 5 = σ (P RZEDMIOT = ANA P RZEDMIOT = BAD ) OCENA>2 (R 4 )) S 4 INDEKS P RZEDMIOT OCENA S 5 INDEKS P RZEDMIOT OCENA h) R 4 S 2 R 4 S 2 = i) S 1 S1.INDEKS=R 4.INDEKS R 4 S + + S 1.INDEKS S 1.IMIE S 1.NAZW ISKO R 4.INDEKS R 4.P RZEDMIOT R 4.OCENA j) S 1 + S1.INDEKS=R 4.INDEKS R 4
4 S + S 1.INDEKS S 1.IMIE S 1.NAZW ISKO R 4.INDEKS R 4.P RZEDMIOT R 4.OCENA NULL NULL NULL k) S 1 + S1.INDEKS=R 4.INDEKSR 4 S + S 1.INDEKS S 1.IMIE S 1.NAZW ISKO R 4.INDEKS R 4.P RZEDMIOT R 4.OCENA NULL NULL NULL M AD 2 l) S S1.INDEKS=R 4.INDEKSR 4 S + + S 1.INDEKS S 1.IMIE S 1.NAZW ISKO R 4.INDEKS R 4.P RZEDMIOT R 4.OCENA NULL NULL NULL NULL NULL NULL M AD 2 Zadanie 2. Udowodnij następujące własności operatora selekcji:
5 a) σ E (R S) = σ E (R) σ E (S) σ E (R S) = {t R S : E (t) = TRUE} = {t R: E (t) = TRUE} {t S : E (t) = TRUE} = = σ E (R) σ E (S) b) σ E1 E 2 (R) = σ E1 (σ E2 (R)) = σ E2 (σ E1 (R)) = σ E1 (R) σ E2 (R), σ E1 E 2 (R) = {t R: (E 1 E 2 ) (t) = TRUE} = {t R: E 1 (t) = TRUE E 2 (t) = TRUE} = = {t R: E 1 (t) = TRUE} {t R: E 2 (t) = TRUE} = σ E1 (R) σ E2 (R) σ E1 E 2 (R) = {t R: (E 1 E 2 ) (t) = TRUE} = {t R: E 1 (t) = TRUE E 2 (t) = TRUE} = = {t {s R: E 1 (s) = TRUE} : E 2 (t) = TRUE} = σ E2 (σ E1 (R)) Równość σ E1 E 2 (R) = σ E1 (σ E2 (R)) pokazujemy w podobny sposób. c) σ E1 E 2 (R) = σ E1 (R) σ E2 (R) σ E1 E 2 (R) = {t R: (E 1 E 2 ) (t) = TRUE} = {t R: E 1 (t) = TRUE E 2 (t) = TRUE} = = {t R: E 1 (t) = TRUE} {t R: E 2 (t) = TRUE} = σ E1 (R) σ E2 (R)
Algebra relacji. nazywamy każdy podzbiór iloczynu karteziańskiego D 1 D 2 D n.
Algebra relacji Definicja 1 (Relacja matematyczna). Relacją R między elementami zbioru D 1 D 2 D n, gdzie przypomnijmy D 1 D 2 D n = {(d 1, d 2,..., d n ) : d i D i, i = 1, 2,..., n}, nazywamy każdy podzbiór
RBD Relacyjne Bazy Danych
Wykład 7 RBD Relacyjne Bazy Danych Bazy Danych - A. Dawid 2011 1 Selekcja σ C (R) W wyniku zastosowania operatora selekcji do relacji R powstaje nowa relacja T do której należy pewien podzbiór krotek relacji
SQL - Structured Query Language -strukturalny język zapytań SQL SQL SQL SQL
Wprowadzenie do SQL SQL - Structured Query Language -strukturalny język zapytań Światowy standard przeznaczony do definiowania, operowania i sterowania danymi w relacyjnych bazach danych Powstał w firmie
Bazy danych wykład drugi. Konrad Zdanowski
Algebra relacji - przypomnienie Niech R(A 1,..., A k ) i S(B 1,..., B n ) relacje. Podstawowe operacje na relacjach: operacje teoriomnogościowe: suma R S, iloczyn R S, różnica R \ S, iloczyn kartezjański
Bazy danych. Algebra relacji
azy danych lgebra relacji Model danych Model danych to spójny zestaw pojęć służący do opisywania danych i związków między nimi oraz do manipulowania danymi i ich związkami, a także do wyrażania więzów
7 Twierdzenie Fubiniego
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, wykład 7 19 7 Twierdzenie Fubiniego 7.1 Miary produktowe Niech i będą niepustymi zbiorami. Przez oznaczmy produkt kartezjański i tj. zbiór = { (x, y : x y }. Niech E oraz
R n jako przestrzeń afiniczna
R n jako przestrzeń afiniczna Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 11. wykład z algebry liniowej Warszawa, grudzień 2014 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, grudzień 2014 1
Podstawy programowania w R - część 1
Podstawy programowania w R - część 1 Typy danych, podzbiory 1. Stwórz katalog na dysku (pierwsza litera imienia + nazwisko), który będzie Twoim Working Directory. "F:/inazwisko" 2. Uruchom RStudio. 3.
1 Wstęp do modelu relacyjnego
Plan wykładu Model relacyjny Obiekty relacyjne Integralność danych relacyjnych Algebra relacyjna 1 Wstęp do modelu relacyjnego Od tego się zaczęło... E. F. Codd, A Relational Model of Data for Large Shared
Model relacyjny. Wykład II
Model relacyjny został zaproponowany do strukturyzacji danych przez brytyjskiego matematyka Edgarda Franka Codda w 1970 r. Baza danych według definicji Codda to zbiór zmieniających się w czasie relacji
SQL (ang. Structured Query Language)
SQL (ang. Structured Query Language) SELECT pobranie danych z bazy, INSERT umieszczenie danych w bazie, UPDATE zmiana danych, DELETE usunięcie danych z bazy. Rozkaz INSERT Rozkaz insert dodaje nowe wiersze
2 Rodziny zbiorów. 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów. M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11 2 Rodziny zbiorów 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów Niech X będzie niepustym zbiorem. Rodzinę indeksowaną zbiorów {A i } i I 2 X nazywamy rozbiciem zbioru X
Wykłady ostatnie. Rodzinę P podzbiorów przestrzeni X nazywamy σ - algebrą, jeżeli dla A, B P (2) A B P, (3) A \ B P,
Wykłady ostatnie CAŁKA LBSGU A Zasadnicza różnica koncepcyjna między całką Riemanna i całką Lebesgue a polega na zamianie ról przestrzeni wartości i przestrzeni argumentów przy konstrukcji sum górnych
P o d s t a w y j ę z y k a S Q L
P o d s t a w y j ę z y k a S Q L Adam Cakudis IFP UAM Użytkownicy System informatyczny Aplikacja Aplikacja Aplikacja System bazy danych System zarządzania baz ą danych Schemat Baza danych K o n c e p
Seria zadań z Algebry IIR nr kwietnia 2017 r. i V 2 = B 2, B 4 R, gdzie
Seria zadań z Algebry IIR nr 29 kwietnia 207 r Notacja: We wszystkich poniższych zadaniach K jest ciałem, V wektorow a nad K zaś jest przestrzeni a Zadanie Niechaj V = K 4 [t] Określmy podprzestrzenie
02DRAP - Aksjomatyczna definicja prawdopodobieństwa, zasada w-w
02DRAP - Aksjomatyczna definicja prawdopodobieństwa, zasada w-w A Zadania na ćwiczenia Zadanie A.1. Niech Ω = R oraz F będzie σ-ciałem generowanym przez rodzinę wszystkich przedziałów otwartych typu (,
Podstawy programowania. Wykład 6 Złożone typy danych: struktury, unie. Krzysztof Banaś Podstawy programowania 1
Podstawy programowania. Wykład 6 Złożone typy danych: struktury, unie Krzysztof Banaś Podstawy programowania 1 są sposobem na przechowywanie w ramach pojedynczej zmiennej zestawu zmiennych różnych typów,
Bazy danych Algebra relacji Wykład dla studentów matematyki
Bazy danych Algebra relacji Wykład dla studentów matematyki 8 marca 2015 Algebra relacji Model teoretyczny do opisywania semantyki relacyjnych baz danych, zaproponowany przez T. Codda (twórcę koncepcji
Wstęp 5 Rozdział 1. Podstawy relacyjnych baz danych 9
Wstęp 5 Rozdział 1. Podstawy relacyjnych baz danych 9 Tabele 9 Klucze 10 Relacje 11 Podstawowe zasady projektowania tabel 16 Rozdział 2. Praca z tabelami 25 Typy danych 25 Tworzenie tabel 29 Atrybuty kolumn
Topologia zbioru Cantora a obwody logiczne
Adam Radziwończyk-Syta Michał Skrzypczak Uniwersytet Warszawski 1 lipca 2009 http://students.mimuw.edu.pl/~mskrzypczak/dokumenty/ obwody.pdf Zbiór Cantora Topologia Definicja Przez zbiór Cantora K oznaczamy
Rodzinę spełniającą trzeci warunek tylko dla sumy skończonej nazywamy ciałem (algebrą) w zbiorze X.
1 σ-ciała Definicja 1.1 (σ - ciało) σ - ciałem (σ - algebrą) w danym zbiorze X (zwanym przestrzenią) nazywamy rodzinę M pewnych podzbiorów zbioru X, spełniającą trzy warunki: 1 o M; 2 o jeśli A M, to X
Teoretyczne podstawy informatyki
Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 8b: Algebra relacyjna http://hibiscus.if.uj.edu.pl/~erichter/dydaktyka2009/tpi-2009 Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 1 Algebra relacyjna Algebra relacyjna (ang.
Krzysztof Jakubczyk. Zadanie 2
Zadanie 2 Krzysztof Jakubczyk Moje rozwiązanie nie znajduje strategii pozycyjnej w znaczeniu zdefiniowanym na wykładzie (niezaleŝnie od pozycji startowej), gdyŝ takowa nie istnieje. Przykład: 1 1 0 Środkowa
Na rysunku przedstawiony jest wykres funkcji f(x) określonej dla x [-7, 8].
Zadania 1 28 stanowią przykłady spełniające kryteria na ocenę 3. Zadanie 1 Na rysunku przedstawiony jest wykres funkcji f() określonej dla [-7, 8]. Odczytaj z wykresu i zapisz: a) największą wartość funkcji
Literatura. Leitner R., Zacharski J., Zarys matematyki wyŝszej dla studentów, cz. III.
Literatura Krysicki W., Bartos J., Dyczka W., Królikowska K, Wasilewski M., Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Matematyczna w Zadaniach, cz. I. Leitner R., Zacharski J., Zarys matematyki wyŝszej
Optymalizacja w relacyjnych bazach danych - wybór wydajnej strategii obliczania wyrażenia relacyjnego.
Plan wykładu Spis treści 1 Optymalizacja 1 1.1 Etapy optymalizacji............................... 3 1.2 Transformacja zapytania............................ 3 1.3 Przepisywanie zapytań.............................
Zbiory, relacje i funkcje
Zbiory, relacje i funkcje Zbiory będziemy zazwyczaj oznaczać dużymi literami A, B, C, X, Y, Z, natomiast elementy zbiorów zazwyczaj małymi. Podstawą zależność między elementem zbioru a zbiorem, czyli relację
Wykład XII. optymalizacja w relacyjnych bazach danych
Optymalizacja wyznaczenie spośród dopuszczalnych rozwiązań danego problemu, rozwiązania najlepszego ze względu na przyjęte kryterium jakości ( np. koszt, zysk, niezawodność ) optymalizacja w relacyjnych
det[a 1,..., A i,..., A j,..., A n ] + det[a 1,..., ka j,..., A j,..., A n ] Dowód Udowodniliśmy, że: det[a 1,..., A i + ka j,..., A j,...
Wykład 14 Wyznacznik macierzy cd Twierdzenie 1 Niech A będzie macierzą kwadratową i niech A i, A j będą dwiema różnymi jej kolumnami, wtedy dla dowolnego k K: det[a 1,, A i,, A j,, A n ] det[a 1,, A i
SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa
SIMR 06/07, Analiza, wykład, 07-0- Przestrzeń wektorowa Przestrzeń wektorowa (liniowa) - przestrzeń (zbiór) w której określone są działania (funkcje) dodawania elementów i mnożenia elementów przez liczbę
Model relacyjny. Wykład II
Model relacyjny został zaproponowany do strukturyzacji danych przez brytyjskiego matematyka Edgarda Franka Codda w 1970 r. Baza danych według definicji Codda to zbiór zmieniających się w czasie relacji
Plan wykładu: Operacje relacji: suma, przekrój, różnica, złączenia proste, iloczyn kartezjański, złączenia teta.
Plan wykładu: Operacje relacji: suma, przekrój, różnica, złączenia proste, iloczyn kartezjański, złączenia teta. Więzy integralności a algebra relacji. Wielozbiory dlaczego są praktyczniejsze od zbirów,
- Dla danego zbioru S zbiór wszystkich jego podzbiorów oznaczany symbolem 2 S.
1 Zbiór potęgowy - Dla danego zbioru S zbiór wszystkich jego podzbiorów oznaczany symbolem 2 S. - Dowolny podzbiór R zbioru 2 S nazywa się rodziną zbiorów względem S. - Jeśli S jest n-elementowym zbiorem,
Liczby zespolone. Magdalena Nowak. 23 marca Uniwersytet Śląski
Uniwersytet Śląski 23 marca 2012 Ciało liczb zespolonych Rozważmy zbiór C = R R, czyli C = {(x, y) : x, y R}. W zbiorze C definiujemy następujące działania: dodawanie: mnożenie: (a, b) + (c, d) = (a +
Indukcja matematyczna
Indukcja matematyczna 1 Zasada indukcji Rozpatrzmy najpierw następujący przykład. Przykład 1 Oblicz sumę 1 + + 5 +... + (n 1). Dyskusja. Widzimy że dla n = 1 ostatnim składnikiem powyższej sumy jest n
Funkcje rekurencyjne
Funkcje rekurencyjne Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Funkcje rekurencyjne Jerzy Pogonowski (MEG) Funkcje rekurencyjne Funkcje rekurencyjne 1 / 34 Wprowadzenie
Wprowadzenie do baz danych
Wprowadzenie do baz danych Dr inż. Szczepan Paszkiel szczepanpaszkiel@o2.pl Katedra Inżynierii Biomedycznej Politechnika Opolska Wprowadzenie DBMS Database Managment System, System za pomocą którego można
Zadanie 1. Test (6 pkt) Zaznacz znakiem X w odpowiedniej kolumnie P lub F, która odpowiedź jest prawdziwa, a która fałszywa.
2 Egzamin maturalny z informatyki Zadanie 1. Test (6 pkt) Zaznacz znakiem X w odpowiedniej kolumnie lub, która odpowiedź jest prawdziwa, a która fałszywa. a) rzeanalizuj poniższy algorytm (:= oznacza instrukcję
3 1 + i 1 i i 1 2i 2. Wyznaczyć macierze spełniające własność komutacji: [A, X] = B
1. Dla macierzy a) A = b) A = c) A = d) A = 3 1 + i 1 i i i 0 i i 0 1 + i 1 i 0 0 0 0 1 0 1 0 1 + i 1 i Wyznaczyć macierze spełniające własność komutacji: A, X = B. Obliczyć pierwiaski z macierzy: A =
Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 6/15 Sumy Oto dwie konwencje zapisu skończonych sum wyrazów: (notacja Sigma, Fourier, 1820) Czasami stosowana jest ogólniejsza notacja,
Pojęcie zależności funkcyjnej
Postacie normalne Plan wykładu Zależności funkcyjne Cel normalizacji Pierwsza postać normalna Druga postać normalna Trzecia postać normalna Postać normalna Boyca - Codda Pojęcie zależności funkcyjnej Definicja
Egzamin z logiki i teorii mnogości, rozwiązania zadań
Egzamin z logiki i teorii mnogości, 08.02.2016 - rozwiązania zadań 1. Niech φ oraz ψ będą formami zdaniowymi. Czy formuła [( x : φ(x)) ( x : ψ(x))] [ x : (φ(x) ψ(x))] jest prawem rachunku kwantyfikatorów?
Semantyka rachunku predykatów pierwszego rzędu. Dziedzina interpretacji. Stałe, zmienne, funkcje. Logika obliczeniowa.
Logika obliczeniowa Instytut Informatyki 1 Interpretacja i wartościowanie Dziedzina interpretacji Interpretacja Wartościowanie 2 Wartość formuły Wartość termu Wartość logiczna formuły Własności 3 Logiczna
Uwaga 1.2. Niech (G, ) będzie grupą, H 1, H 2 < G. Następujące warunki są równoważne:
1. Wykład 1: Produkty grup. Produkty i koprodukty grup abelowych. Przypomnijmy konstrukcje słabych iloczynów (sum) prostych i iloczynów (sum) prostych grup znane z kursowego wykładu algebry. Ze względu
Liczby zespolone. x + 2 = 0.
Liczby zespolone 1 Wiadomości wstępne Rozważmy równanie wielomianowe postaci x + 2 = 0. Współczynniki wielomianu stojącego po lewej stronie są liczbami całkowitymi i jedyny pierwiastek x = 2 jest liczbą
1. Definicja granicy właściwej i niewłaściwej funkcji.
V. Granica funkcji jednej zmiennej. 1. Definicja granicy właściwej i niewłaściwej funkcji. Definicja 1.1. (sąsiedztwa punktu i sąsiedztwa nieskończoności) Niech x 0 R, r > 0, a, b R. Definiujemy S(x 0,
Spis treści. Zadania z rozwiązaniem krok po kroku Arkusz maturalny przykładowy zestaw zadań Odpowiedzi do zadań Indeks...
Spis treści 3 Spis treści I. Liczby rzeczywiste 1. Liczby naturalne, całkowite, wymierne... 5. Pierwiastki, liczby niewymierne... 11 3. Potęga o wykładniku naturalnym, całkowitym, wymiernym... 15 4. Wyrażenia
Robert Kowalczyk. Zbiór zadań z teorii miary i całki
Robert Kowalczyk Zbiór zadań z teorii miary i całki 2 Zadanie 1 Pokazać, że poniższe dwie definicje σ-ciała M są równoważne: (i) Rodzinę M podzbiorów przestrzeni X nazywamy σ-ciałem jeżeli zachodzą następujące
vf(c) =, vf(ft 1... t n )=vf(t 1 )... vf(t n ).
6. Wykład 6: Rachunek predykatów. Język pierwszego rzędu składa się z: symboli relacyjnych P i, i I, gdzie (P i ) oznaczać będzie ilość argumentów symbolu P i, symboli funkcyjnych f j, j J, gdzie (f j
Układy liniowo niezależne
Układy liniowo niezależne Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 3.wykład z algebry liniowej Warszawa, październik 2016 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, październik 2016 1
BAZY DANYCH algebra relacyjna. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski
BAZY DANYCH algebra relacyjna Opracował: dr inż. Piotr Suchomski Wprowadzenie Algebra relacyjna składa się z prostych, ale mocnych mechanizmów tworzenia nowych relacji na podstawie danych relacji. Hdy
Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2016 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 6/14 Sumy Oto dwie konwencje zapisu skończonych sum wyrazów: (notacja Sigma, Fourier, 1820) Czasami stosowana jest ogólniejsza notacja,
Rozdział 5. Macierze. a 11 a a 1m a 21 a a 2m... a n1 a n2... a nm
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 F
Bazy danych 2013/14. Egzamin. (5 pkt). Baza danych przechowuje w relacji binarnej G graf skierowany.
Bazy danych 2013/14. Egzamin Zadanie 1 (5 pkt). Baza danych przechowuje w relacji binarnej G graf skierowany. (a) Napisz formułę logiki pierwszego rzędu ϕ(x, y) bez kwantyfikatorów,, która definiuje zapytanie
PERSONALIZACJA ZAPROSZEŃ
PERSONALIZACJA ZAPROSZEŃ Poniżej znajdują się teksty dostępne do wyboru przy personalizacji zaproszeń ślubnych. Wybrany numer tekstu należy podać podczas uzupełniania formularza personalizacji. Opcja ta
Wyznaczniki. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 6. Wykład z algebry liniowej Warszawa, listopad 2013
Wyznaczniki Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 6. Wykład z algebry liniowej Warszawa, listopad 2013 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2013 1 / 13 Terminologia
Autor: Joanna Karwowska
Autor: Joanna Karwowska Jeśli pobieramy dane z więcej niż jednej tabeli, w rzeczywistości wykonujemy tak zwane złączenie. W SQL istnieją instrukcje pozwalające na formalne wykonanie złączenia tabel - istnieje
macierze jednostkowe (identyczności) macierze diagonalne, które na przekątnej mają same
1 Macierz definicja i zapis Macierzą wymiaru m na n nazywamy tabelę a 11 a 1n A = a m1 a mn złożoną z liczb (rzeczywistych lub zespolonych) o m wierszach i n kolumnach (zamiennie będziemy też czasem mówili,
Indukcja matematyczna. Matematyka dyskretna
Indukcja matematyczna Matematyka dyskretna Indukcja matematyczna Indukcja matematyczna będzie przez nas używana jako metoda dowodzenia twierdzeń. Zazwyczaj są to twierdzenia dotyczące liczb naturalnych,
Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2, lato 2016/17
41. Niech z = 5 + 4i. Dla podanych liczb m, n podać taką liczbę całkowitą k, aby 5 zachodziła równość z m z n =z k. Uwaga na sprzężenie w drugim czynniku po lewej stronie. a) m = 1, n = 1, k = 9 ; b) m
INFORMATYKA GEODEZYJNO- KARTOGRAFICZNA Relacyjny model danych. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Oganiczenia integralnościowe
Relacyjny model danych Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Oganiczenia integralnościowe Charakterystyka baz danych Model danych definiuje struktury danych operacje ograniczenia integralnościowe
Agregacja i Grupowanie Danych. Funkcje Agregacji. Opcje GROUP BY oraz HAVING
Agregacja w SQL 1 Bazy Danych Wykład p.t. Agregacja i Grupowanie Danych Funkcje Agregacji. Opcje GROUP BY oraz HAVING Antoni Ligęza ligeza@agh.edu.pl http://galaxy.uci.agh.edu.pl/~ligeza Wykorzystano materiały:
Egzamin z Analizy Matematycznej I dla Informatyków, 28 I 2017 Część I
Egzamin z Analizy Matematycznej I dla Informatyków, 28 I 2017 Część I Czas na rozwiązanie zadań cz. I: 2 godz. Do zdobycia: 60 pkt. Nie wolno korzystać z notatek, kalkulatorów, telefonów, pomocy sąsiadów,
Prawdopodobieństwo i statystyka
Wykład V: Zmienne losowe i ich wartości oczekiwane 25 października 2017 Definicja zmiennej losowej Definicja Zmienne losowa to charakterystyka liczbowa wyniku eksperymentu losowego. Zmienne losowa na przestrzeni
JĘZYKI PROGRAMOWANIA Z PROGRAMOWANIEM OBIEKTOWYM. Wykład 6
JĘZYKI PROGRAMOWANIA Z PROGRAMOWANIEM OBIEKTOWYM Wykład 6 1 SPECYFIKATOR static Specyfikator static: Specyfikator ten powoduje, że zmienna lokalna definiowana w obrębie danej funkcji nie jest niszczona
Przykład: Σ = {0, 1} Σ - zbiór wszystkich skończonych ciagów binarnych. L 1 = {0, 00, 000,...,1, 11, 111,... } L 2 = {01, 1010, 001, 11}
Języki Ustalmy pewien skończony zbiór symboli Σ zwany alfabetem. Zbiór Σ zawiera wszystkie skończone ciagi symboli z Σ. Podzbiór L Σ nazywamy językiem a x L nazywamy słowem. Specjalne słowo puste oznaczamy
Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze
Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej email: imię.nazwisko@cs.put.poznan.pl pok. 2 (CW) tel. (61)665-2936 konsultacje: poniedziałek
Indeks odwzorowania zmiennej zespolonej wzgl. krzywej zamknietej
Indeks odwzorowania zmiennej zespolonej wzgl edem krzywej zamkni etej 1. Liczby zespolone - konstrukcja Hamiltona 2. Homotopia odwzorowań na okr egu 3. Indeks odwzorowania ciag lego wzgledem krzywej zamknietej
Logika Stosowana. Wykład 1 - Logika zdaniowa. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017
Logika Stosowana Wykład 1 - Logika zdaniowa Marcin Szczuka Instytut Informatyki UW Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Marcin Szczuka (MIMUW) Logika Stosowana 2017 1 / 30 Plan wykładu 1 Język
EGZAMIN Z ANALIZY MATEMATYCZNEJ (CZEŚĆ 1)
WROCŁAW, 12 GRUDNIA 2014 EGZAMIN Z ANALIZY MATEMATYCZNEJ (CZEŚĆ 1) ZA KAŻDE ZADANIE MOŻNA DOSTAĆ OD 0 DO 5 PUNKTÓW. PIERWSZA CZEŚĆ SKŁADA SIE Z 5 ZADAŃ TESTOWYCH I TRWA 80 MINUT OD 10:00 DO 11:20, PO NIEJ
ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ. 1. Ciała
ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ WSHE, O/K-CE 1. Ciała Definicja 1. Układ { ; 0, 1; +, } złożony ze zbioru, dwóch wyróżnionych elementów 0, 1 oraz dwóch działań +:, : nazywamy ciałem
Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k.
Funkcje wymierne Jerzy Rutkowski Teoria Przypomnijmy, że przez R[x] oznaczamy zbiór wszystkich wielomianów zmiennej x i o współczynnikach rzeczywistych Definicja Funkcją wymierną jednej zmiennej nazywamy
Wykład 5. SQL praca z tabelami 2
Wykład 5 SQL praca z tabelami 2 Wypełnianie tabel danymi Tabele można wypełniać poprzez standardową instrukcję INSERT INTO: INSERT [INTO] nazwa_tabeli [(kolumna1, kolumna2,, kolumnan)] VALUES (wartosc1,
Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 2. Aksjomatyczne ujęcie prawdopodobieństwa
Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 2. Aksjomatyczne ujęcie prawdopodobieństwa 2.1. σ ciało (algebra) zdarzeń Katarzyna Rybarczyk-Krzywdzińska losowe Zdarzenie losowe to pewien podzbiór przestrzeni zdarzeń
Konstruowanie Baz Danych SQL UNION, INTERSECT, EXCEPT
Studia podyplomowe Inżynieria oprogramowania współfinansowane przez Unię Europejska w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Projekt Studia podyplomowe z zakresu wytwarzania oprogramowania oraz zarządzania
Matematyka. rok akademicki 2008/2009, semestr zimowy. Konwersatorium 1. Własności funkcji
. Własności funkcji () Wyznaczyć dziedzinę funkcji danej wzorem: y = 2 2 + 5 y = +4 y = 2 + (2) Podać zbiór wartości funkcji: y = 2 3, [2, 5) y = 2 +, [, 4] y =, [3, 6] (3) Stwierdzić, czy dana funkcja
Spotkanie olimpijskie nr lutego 2013 Kombinatoryka i rachunek prawdopodobieństwa
Spotkanie olimpijskie nr 5 16 lutego 2013 Kombinatoryka i rachunek prawdopodobieństwa Kombinatoryka Jadwiga Słowik Reguła mnożenia Jeśli wybór polega na podjęciu k decyzji, przy czym pierwszą decyzję możemy
...o. 2. ZARYS ORGANIZACJI MASZYNY TYPOWEJ
24 2 Zarys organizacji maszyny typowej 2 ZARYS ORGANIZACJI MASZYNY TYPOWEJ [2 Arytmetyka uzupełnieniowa; 22 Krótki opis maszyny typowcjj 23 Kod rozkazowy] 2 ARYTMETYKA UZUPEŁNIENIOWA 2 Zajmiemy się obecnie
Dynamiczny przydział pamięci w języku C. Dynamiczne struktury danych. dr inż. Jarosław Forenc. Metoda 1 (wektor N M-elementowy)
Rok akademicki 2012/2013, Wykład nr 2 2/25 Plan wykładu nr 2 Informatyka 2 Politechnika Białostocka - Wydział Elektryczny Elektrotechnika, semestr III, studia niestacjonarne I stopnia Rok akademicki 2012/2013
Wykład 8. Informatyka Stosowana. 26 listopada 2018 Magdalena Alama-Bućko. Informatyka Stosowana Wykład , M.A-B 1 / 31
Wykład 8 Informatyka Stosowana 26 listopada 208 Magdalena Alama-Bućko Informatyka Stosowana Wykład 8 26..208, M.A-B / 3 Definicja Ciagiem liczbowym {a n }, n N nazywamy funkcję odwzorowujac a zbiór liczb
Laboratorium Wstawianie skryptu na stroną: 2. Komentarze: 3. Deklaracja zmiennych
1. Wstawianie skryptu na stroną: Laboratorium 1 Do umieszczenia skryptów na stronie służy znacznik: //dla HTML5 ...instrukcje skryptu //dla HTML4 ...instrukcje
Matematyka stosowana i metody numeryczne
Ewa Pabisek Adam Wosatko Piotr Pluciński Matematyka stosowana i metody numeryczne Konspekt z wykładu 14 Rachunekwektorowy W celu zdefiniowania wektora a należy podać: kierunek(prostą na której leży wektor)
Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, 2017 Zadania 1
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2017 andrzej.lachwa@uj.edu.pl Zadania 1 Udowodnij, że A (B C) = (A B) (A C) za pomocą diagramów Venna. Udowodnij formalnie, że (A B i A C) A B C oraz że (A B C)'
n=0 (n + r)a n x n+r 1 (n + r)(n + r 1)a n x n+r 2. Wykorzystując te obliczenia otrzymujemy, że lewa strona równania (1) jest równa
Równanie Bessela Będziemy rozważać następujące równanie Bessela x y xy x ν )y 0 ) gdzie ν 0 jest pewnym parametrem Rozwiązania równania ) nazywamy funkcjami Bessela rzędu ν Sprawdzamy, że x 0 jest regularnym
Prawdopodobieństwo i statystyka
Wykład VII: Rozkład i jego charakterystyki 22 listopada 2016 Uprzednio wprowadzone pojęcia i ich własności Definicja zmiennej losowej Zmienna losowa na przestrzeni probabilistycznej (Ω, F, P) to funkcja
DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018
DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018 SPIS TREŚCI Teoria oraz większość zadań w niniejszym skrypcie zostały opracowane na podstawie książek: 1 G Banaszak, W Gajda, Elementy algebry liniowej cz I, Wydawnictwo
POLITECHNIKA POZNAŃSKA. Programowanie systemów informatycznych LAB 30h
POLITECHNIKA POZNAŃSKA WBMiZ Zakład Urządzeń Mechatronicznych Programowanie systemów informatycznych LAB 30h PIOTR.OWCZAREK@PUT.POZNAN.PL Dane kontaktowe osoby prowadzącej zajęcia mgr inż. Piotr Owczarek
Konstruowanie Baz Danych DQL agregacja danych
Studia podyplomowe Inżynieria oprogramowania współfinansowane przez Unię Europejska w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Projekt Studia podyplomowe z zakresu wytwarzania oprogramowania oraz zarządzania
Algebra liniowa. Macierze i układy równań liniowych
Algebra liniowa Macierze i układy równań liniowych Własności wyznaczników det I = 1, det(ab) = det A det B, det(a T ) = det A. Macierz nieosobliwa Niech A będzie macierzą kwadratową wymiaru n n. Mówimy,
Metody Numeryczne Wykład 4 Wykład 5. Interpolacja wielomianowa
Sformułowanie zadania interpolacji Metody Numeryczne Wykład 4 Wykład 5 Interpolacja wielomianowa Niech D R i niech F bȩdzie pewnym zbiorem funkcji f : D R. Niech x 0, x 1,..., x n bȩdzie ustalonym zbiorem
Lab 10. Funkcje w argumentach funkcji metoda Newtona. Synonimy nazw typów danych. Struktury. Tablice struktur.
Języki i paradygmaty programowania 1 studia stacjonarne 2018/19 Lab 10. Funkcje w argumentach funkcji metoda Newtona. Synonimy nazw typów danych. Struktury. Tablice struktur. 1. Identyfikator funkcji,
PODSTAWY AUTOMATYKI. MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach.
WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI I AUTOMATYKI Katedra Inżynierii Systemów Sterowania PODSTAWY AUTOMATYKI MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach.
15. Macierze. Definicja Macierzy. Definicja Delty Kroneckera. Definicja Macierzy Kwadratowej. Definicja Macierzy Jednostkowej
15. Macierze Definicja Macierzy. Dla danego ciała F i dla danych m, n IN funkcję A : {1,...,m} {1,...,n} F nazywamy macierzą m n ( macierzą o m wierszach i n kolumnach) o wyrazach z F. Wartość A(i, j)
Ułamki łańcuchowe i liczby niewymierne. Ułamki łańcuchowe i liczby niewymierne
Wprowadzenie Niech x będzie liczbą niewymierną; oznaczając q 0 = x oraz {x} = x x mamy x = x + {x} = q 0 + {x} = q 0 + x, gdzie x = /(x q 0 ) będzie liczbą niewymierną, większą od (bo różnica x q 0 jest
Macierze. 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
W dowolnym momencie można zmienić typ wskaźnika.
c++ Wskaźniki mają jeszcze jedną przydatną cechę. W dowolnym momencie można zmienić typ wskaźnika. Robi się to za pomocą operatora rzutowania. Najpierw zdefiniujemy sobie wsk_uniwersalny mogący pokazywać
Relacyjny model danych. Relacyjny model danych
1 Plan rozdziału 2 Relacyjny model danych Relacyjny model danych - pojęcia podstawowe Ograniczenia w modelu relacyjnym Algebra relacji - podstawowe operacje projekcja selekcja połączenie operatory mnogościowe
jest ciągiem elementów z przestrzeni B(R, R)
Wykład 2 1 Ciągi Definicja 1.1 (ciąg) Ciągiem w zbiorze X nazywamy odwzorowanie x: N X. Dla uproszczenia piszemy x n zamiast x(n). Przykład 1. x n = n jest ciągiem elementów z przestrzeni R 2. f n (x)
Imię i nazwisko... Grupa...
Algebra i teoria mnogości 2.09.2014 Za każde zadanie można otrzymać 0-3 pkt. W zadaniach 1-5 w puste pola należy wpisać TAK lub NIE. Każda odpowiedź oceniana jest osobno (1pkt za poprawną odpowiedź, 0.5pkt