Wyznaczanie struktur logicznych sieci procesorów o łagodnej degradacji i strukturze 4-wymiarowego hipersześcianu
|
|
- Sebastian Michalik
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Bi u l e t y n WAT Vo l. LXI, Nr, 2012 Wyznaczanie struktur logicznych sieci rocesorów o łagodnej degradacji i strukturze -wymiarowego hiersześcianu Roman Kulesza, Zbigniew Zieliński Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział ybernetyki, Instytut Teleinformatyki i Automatyki, Warszawa, ul. S. Kaliskiego 2, r.kulesza@ita.wat.edu.l, z.zielinski@ita.wat.edu.l Streszczenie. W artykule rozwinięto metodę generowania struktur logicznych sieci rocesorów o łagodnej degradacji tyu -wymiarowy hiersześcian, zaroonowaną w artykule [8], oraz rzedstawiono sosób zastosowania tej metody do wyznaczenia obrazów geometrycznych cyklicznych i acyklicznych struktur roboczych takiej sieci o co najmniej czterech rocesorach. Wyznaczono szeregi rzeliczające etykietowanych oraz nieetykietowanych struktur roboczych sieci. Słowa kluczowe: informatyka, diagnostyka systemowa, struktura logiczna sieci, sieci tyu sześcian, systemy z tolerancją błędów 1. Wrowadzenie Sieć rocesorów ma strukturę logiczną tyu sześcian -wymiarowy, jeżeli jej toologię rzedstawia taki sójny graf zwykły, którego węzły można oisać wymiarowymi wektorami binarnymi (etykietami) w ten sosób, że odległość Hamminga między wektorami oisującymi węzły rzyległe równa się jeden. W sieciach rocesorów o łagodnej degradacji nie dokonuje się narawy (ani wymiany) rocesora, który uległ uszkodzeniu, lecz blokuje się dostę do niego, a nowa (zdegradowana) sieć kontynuuje funkcjonowanie od warunkiem, że sełnia określone wymagania. Projektowanie oraz użytkowanie omawianych sieci rodzi wiele roblemów analitycznych [1, 2, 9, 10, 11, 1, 18] wynikających, między innymi, z otrzeby efektywnego wykorzystania wszystkich rocesorów sieci, ustalenia zasad wybierania
2 29 R. Kulesza, Z. Zieliński zdegradowanej struktury logicznej sieci lub zakończenia jej życia oraz wybierania sosobu diagnozowania systemowego sieci zdegradowanej. Do rozwiązywania owyższych roblemów niezbędna jest znajomość liczebności zbiorów możliwych zdegradowanych struktur logicznych sieci o określonych właściwościach oraz ich dogodna rerezentacja geometryczna. W artykule [8] zaroonowano metodę generowania struktur logicznych sieci rocesorów o łagodnej degradacji tyu -wymiarowego sześcianu rzez ich odowiednie komonowanie z wzorców, które są odowiednimi odgrafami sześcianu -wymiarowego. Istotą tej metody są działania algebraiczne na tak zwanej skondensowanej ostaci struktury, która jest odgrafem sześcianu -wymiarowego o odowiednio oisanych węzłach i krawędziach. elem niniejszego artykułu jest wzbogacenie metody rzedstawionej w [8] o działania na skondensowanej ostaci struktury, które ułatwiają określenie liczebności zbiorów sójnych odgrafów sześcianu -wymiarowego określonego wymiaru oraz wyznaczenie szeregów rzeliczających etykietowane i nieetykietowane struktury robocze sieci o co najmniej czterech rocesorach. Artykuł składa się z czterech części oraz odsumowania. W części drugiej rzyomniano (w dużym skrócie) odstawy metody komonowania struktur roboczych sieci rzedstawione w artykule [8]. W częściach trzeciej oraz czwartej rzedstawiono metody działań na skondensowanych ostaciach struktur do wyznaczenia obrazów geometrycznych (odowiednio) struktur cyklicznych oraz acyklicznych i odano wyznaczone szeregi rzeliczające takie struktury. W odsumowaniu sformułowano wnioski wynikające z wyników rzedstawionych w artykule. 2. Podstawy metody komonowania struktur Strukturę logiczną sieci rocesorów nazywamy strukturą tyu sześcian -wymiarowy (, jeżeli rzedstawia ją taki sójny graf zwykły H = EU, (E zbiór rocesorów, U zbiór dwukierunkowych linii transmisji danych między rocesorami), którego węzły można oisać -wymiarowymi wektorami binarnymi (etykietami) w ten sosób, że odległość Hamminga między wektorami oisującymi węzły rzyległe równa się jeden [6]. Graf H nazywa się hiersześcianem -wymiarowym. Graf H jest grafem regularnym stonia, to jest takim, że stoień () e = Ee () (E(e) zbiór węzłów rzyległych do węzła e E) każdego węzła grafu jest równy oraz jego odgrafy, które są cyklami rostymi, są rzędu arzystego. Graf H ( > ) nie jest grafem lanarnym. Niech H oznacza graf H o etykietowanych węzłach, a G( H ) oraz G( H ) odowiednio zbiór sójnych nieetykietowanych oraz etykietowanych odgrafów grafu H rzędu.
3 Wyznaczanie struktur logicznych sieci rocesorów o łagodnej degradacji i strukturze Graf H będziemy rzedstawiać w ostaci takiej komozycji lanarnych grafów bliźniaczych H i H (rys. 2.1), że a b * = a b = U( H ) { U( H ) U( H ) U }( U 2 ). EH = EH EH oraz ( ) { ( a) ( b)} Rys Sześciany H oraz H = H H a b Strukturę G GH ( ) traktujemy jako komozycję odgrafów EG ( ) H a i EG ( ). H b Graf EG ( ) nazywamy wzorcem indukującym strukturę G w klasie komozycji H a ( G), ( G), ( G) ( ( G) ( G) ), gdzie ( G) = E( EG ( ) ) ( x { ab, }) a b a b x H x oraz ( G) = { u UG ( ):( Eu ( ) E( EG ( ) ) ) ( Eu ( ) E( EG ( ) ) )} (E(u) zbiór węzłów incydentnych z krawędzią u). Zbiór wzorców GH ˆ ( a ), które mogą indukować struktury G G ( H ), ( ) oraz liczebność ( G )( G GH ˆ ( a )) gruy węzłowej grafu Gʹ, rzedstawiono w [8] (rys. 2.2). Ha Hb Rys Zbiór GH ˆ ( a ) wzorców, które mogą indukować struktury G ( ) ( ) H (odano liczebność gruy węzłowej grafu G GH ˆ ( a ) Niech BE ( ) ( E EH ( x ), x ( ab, )) oznacza zbiór węzłów bliźniaczych zbioru E. Jako kanoniczny rerezentant struktury G GH ( ) wybierzemy taki odgraf K(G) grafu H a, który jest sumą grafów EG ( ) i BE ( ( EG ( ) )) o wyróżnionych węzłach bliźniaczych grafu G i tych krawędziach, które nie są krawędziami Ha Hb Ha grafu EG ( ), a więc H a
4 296 R. Kulesza, Z. Zieliński KG EG BE EG BEG EH ( ) = ( ) ( ( ( ) )) ; { ( ( )) ( a )}; Ha Hb Ha { BU ( ( EG ( ) )) \ U( EG ( ) )}. Hb Ha Graf K(G) nazywamy skondensowaną ostacią struktury G GH ( ). Węzły zbioru { BEG ( ( )) EH ( a )} oznaczamy rzez ich wytłuszczenie, a krawędzie zbioru { BU ( ( EG ( ) )) \ U( EG ( ) )} rzedstawiamy w ostaci linii rzerywanych. Hb Ha Dla rzykładu (rys. 2.) struktura Gʹ jest indukowana rzez wzorzec G 6 (rys. 2.2) w klasie komozycji 5,5,, a struktura G rzez wzorzec G 12 w klasie komozycji,,2. Grafy K(Gʹ) i K(G ) są skondensowanymi ostaciami struktury Gʹ i struktury G. Rys. 2.. Przykłady skondensowanych ostaci struktur Gʹ i G. Struktury cykliczne Niech G ( H ) oraz G ( H ) oznaczają zbiory cyklicznych, odowiednio nieetykietowanych oraz etykietowanych sójnych odgrafów grafu H rzędu. Zauważmy, że [ G G ( H )] [( GKG ( ( )) GH ˆ ( )) ( : ( ek, ) > 1) a * e E = + + * * ( :{ Ee ( ) { E E}} ) ( EGKG ( ( ( ))) E E )], e E (.1) gdzie G(K(G)) oznacza wzorzec skondensowanej ostaci struktury G, GH ˆ ( a ) * zbiór sójnych wzorców, E = { EKG ( ( )) \ EGKG ( ( ( )))} oraz E EGKG ( ( ( ))). * * * Niech K, K ( G ), K ( G, ) oraz Ψ ( G ) oznaczają (odowiednio) zbiór skondensowanych ostaci struktur cyklicznych rzędu, zbiór takich ostaci * ˆ struktur indukowanych rzez wzorzec G GH ( a ), zbiór takich ostaci struktur indukowanych rzez wzorzec G * w klasie komozycji oraz zbiór komozycji, w których wzorzec G * indukuje strukturę cykliczną rzędu. * Ponieważ K = K ( G, ) oraz graf H -wymiarowe odsześciany bliźniacze, to dzieli się na dwa * * G Gˆ ( H ) Ψ ( G ) a
5 Wyznaczanie struktur logicznych sieci rocesorów o łagodnej degradacji i strukturze G H K G K K (.2) * ( ) = [2 ( )] ( ( )) ( ), K K gdzie G * (K) oznacza wzorzec skondensowanej ostaci K oraz * [ ˆ : { E E} ; ; ] [ ( ) 1]i ( G G Ha ) K E = GE K = * [ ˆ : { E E} ; ; ] [ ( ) 0]. ( G G Ha ) K E = GE K = Wyznaczenie więc liczby sójnych etykietowanych struktur cyklicznych określonego rzędu nie nastręcza secjalnych roblemów. Po rostych, lecz żmudnych rzekształceniach otrzymujemy szereg rzeliczający takie struktury G ( H, x) = x + 16x + 120x + 512x + 116x x x 192x 688x 112x 128x 0x 2 x. (.) Wyznaczenie liczby sójnych nieetykietowanych struktur cyklicznych tyu H określonego rzędu nastręcza roblemy wynikające z tego, że różne wzorce dla różnych klas komozycji struktury mogą indukować struktury izomorficzne. Zauważmy, że znacznie łatwiej jest wykluczyć niż stwierdzić odobieństwo orównywanych struktur, bowiem jeżeli wartości dowolnie wybranej charakterystyki (cechy) orównywanych struktur są różne, to struktury te nie są odobne, natomiast stwierdzenie, że struktury są odobne, wymaga (w ogólnym rzyadku) uewnienia się, że istnieje ermutacja węzłów rzekształcająca jedną strukturę w drugą. harakterystykami efektywnie wykluczającymi odobieństwo struktur tyu H są (między innymi) liczba a (G) węzłów stonia a w grafie G oraz jego odgraf zawierający węzły stonia a, bowiem [ a {1,...,} : a( G ) a( G )] [ G = G ] oraz [ { e EG ( ): ( e ) = a} G = { e EG ( ): ( e ) = a} G ] [ G = G ]. Zauważmy, że wartość a (K 1 ) można wyznaczyć bezośrednio z grafu K, bowiem 1 ( K a ) = { e { EK ( ) \ E }: ( e ) = a } + * + { e E: ( e, G) = a 1} + { e { E \ E } : Ee ( ) E = a 1} + + = * * * * { e E : Ee ( ) { E E} a 1}, (.) gdzie * * E = { e E:{ Ee ( ) E} }.
6 298 R. Kulesza, Z. Zieliński Oznaczmy: m eg e Ee e a a e EG G G H a(, ) = { ( ) : ( ) = } ( {2,,}, ( ), ( ), ); ( ) meg (, ) = m(, eg), m(, eg), m(, eg); 2 Λ ( G) = { = (,, ) : ( : meg (, ) = )}; 1 2 e E( G) ( ) = { e EG ( ): meg (, ) = }; MG ( ) =, ( ) Λ ( ( ) i i 1). G x + Macierz M(G) jest macierzą stoni węzłów rzyległych do węzłów struktury cyklicznej, ale nie ma owodów, aby w analogiczny sosób określić taką macierz dla struktury acyklicznej. Zauważmy, że M( H ) = [ ], a jeżeli odgraf G grafu H jest cyklem rostym rzędu, to MG ( ) = [0 0 2 ]. Macierz M(G) ozwala w stosunkowo rosty sosób stwierdzić izomorfizm orównywanych struktur tyu H. Zauważmy, że jeżeli MG ( ) = MG ( )({ G, G } G( H)), to G = G, bowiem w jednym z takich właściwych grafów cyklicznych G * i G **, różnych od cykli * ** * ** rostych, że [ MG ( ) = MG ( )] [ G = G ] istnieje obwód rzędu niearzystego, co rzeczy własności grafu tyu H, a dla struktur, które są cyklami rostymi, teza jest oczywista. Wektor (K 1 ) i macierz M(K 1 ) można wyznaczyć bezośrednio z ostaci skondensowanej K struktury G = K 1, bowiem: 1 [ e { EGK ( ( )) \ E }] [ ( ek, ) = ( ek, )] ; 1 1 [ e E ] [( ( ek, ) = ( egk, ( )) + 1) ( ( Be ( ), K ) = * = Ee ( ) { E E} + 1)] ; * 1 * [ e E] [ ( Be (), K ) = Ee () { E E}]. (.5) 1 Dla rzykładu (rys..1) struktura K G ( ) 12 H jest indukowana rzez wzorzec G 2 (rys. 2.2) o czterech węzłach oznaczonych (wyróżnionych na rysunku) w klasie komozycji 7,5,. 1 1 Stonie węzłów ( ek, )/ ( Be ( ), K ) określono zgodnie z zależnością (.5), z czego wyznaczamy (K 1 ) = (2, 6, ) oraz macierz M(K 1 ).
7 Wyznaczanie struktur logicznych sieci rocesorów o łagodnej degradacji i strukturze Redukowanie struktur izomorficznych w określonym zbiorze struktur tyu H wykonywane jest (z reguły) rzez dzielenie tego zbioru na odzbiory o różnych wartościach umiejętnie wybranych charakterystyk struktur i (w razie otrzeby) ostateczne rozstrzygnięcie (o odobieństwie struktur) rzez wyznaczenie macierzy stoni węzłów rzyległych do węzłów orównywanych struktur. Generowanie struktur tyu H metodą komozycji indukuje (między innymi) zbiór K skondensowanych ostaci struktur cyklicznych rzędu, który (w ogólnym rzyadku) odwzorowuje (nieetykietowane) struktury izomorficzne. Niech R ( K ) oznacza taki odzbiór zbioru K, w którym nie ma ary elementów izomorficznych. Mówimy, że zbiór R ( K ) jest zredukowanym (o elementy izomorficzne) zbiorem K. Oeracja redukcji zbioru K jest oczywiście oeracją arbitralną. Oznaczmy Ρ( R ( K ), ) { { \ ( )}: }( ( K = K K R K K = K K R K )). Zbiór ΡR ( ( K ), K) jest zbiorem tych elementów zredukowanych w zbiorze K, które są izomorficzne względem elementu K R( K ) oraz K Ρ( R ( K ), K), bowiem dowolny element zbioru R ( K ) jest izomorficzny względem samego siebie. Oczywiście 1 [ G ( H ) = R( K ) ] [ ( K ) = ( GK ( )) ( K )], K P( R( K ), K) (.6) gdzie (G(K)) oraz (K) oznaczają (odowiednio) gruę węzłową (liczebność zbioru rzekształceń automorficznych) wzorca ostaci skondensowanej K oraz tej ostaci. Dla rzykładu (rys..2), zgodnie z zależnością.1, otrzymujemy zbiór K 1 i wartości ( K)( K K 1). Wartości (K 1 ) (wyznaczone zgodnie z zależnością.5) wyodrębniają w zbiorze K 1 trzy odzbiory { K1, K5, K9},{ K2, K}i { K, K6, K7, K 8}, w których mogą być struktury wzajemnie izomorficzne. Srawdzamy, że M( K ) = M( K ), M( K ) = M( K ) oraz M( K ) = M( K ) = M( K ), a więc e m(e, K 1 ) M(K 1 ) B(1) B(2) B() B(5) B(7) Rys..1. Ilustracja sosobu wyznaczenia wektora (K 1 ) i macierzy M(K 1 ) bezośrednio z ostaci skondensowanej K 6 8
8 00 R. Kulesza, Z. Zieliński ( G ) 5. 1 H = Zbiór G ( ) 1 H rzedstawiono (rys..) w ostaci obrazów geometrycznych dogodnych do celów zarządzania siecią rocesorów (obrazów o możliwie minimalnej liczbie rzecięć linii krawędziowych) oraz określono (zgodnie z zależno- ścią.6) liczbę (G) sosobów rzyisania etykiet węzłom struktury G G ( ). 1 H Rys..2. Zbiór K 1 skondensowanych ostaci struktur cyklicznych rzędu czternastego Rys... Obrazy geometryczne struktur zbioru G ( ) 1 H Powyższy rzykład nie ilustruje (w ełni) złożoności obliczeniowej wyznaczania obrazów geometrycznych struktur zbiorów G ( H )( ) za omocą działań na zbiorach K, bowiem zależy ona w sosób wykładniczy od wartości K (tab..1). Tabela K Po żmudnych rzekształceniach otrzymujemy szereg rzeliczający sójne nieetykietowane struktury cykliczne tyu H określonego rzędu G ( H, x) = x + x + 5x + 8x + 1x + 1x + 1x x 6x 2x 2x 0 x x. (.7) Dwadzieścia wybranych (z 77) obrazów geometrycznych cyklicznych struktur roboczych sieci rocesorów o łagodnej degradacji i strukturze logicznej tyu H rzedstawiono na rysunku..
9 Wyznaczanie struktur logicznych sieci rocesorów o łagodnej degradacji i strukturze Rys... Wybrane (z 77) obrazy geometryczne cyklicznych struktur roboczych sieci rocesorów o łagodnej degradacji i strukturze logicznej tyu H (odano liczbę struktur o określonym obrazie) Duża różnorodność roboczych struktur logicznych takiej sieci rocesorów dobrze charakteryzuje rodzaj roblemów wystęujących (między innymi) rzy wyznaczaniu strategii diagnozowania systemowego sieci [11, 18, 19].. Struktury acykliczne Rozatrzymy struktury acykliczne, które nie są drzewami. AD \ A D Oznaczmy G ( H ) = { G( H )\ G ( H )} i otraktujmy strukturę G G ( H ) jako takie rozszerzenie (nadgraf) grafu G G AD \ ( H ) ( ) o k = > 0 węzłów, że U ( G) G = G (U (G) zbiór krawędzi cyklicznych grafu G). AD \ AD \ Oznaczmy G ( G ) = { G G ( H ) : U ( G ) G = G }( G G ( H )). AD \ Zbiór G ( G ) jest więc zbiorem takich rozszerzeń grafu cyklicznego Gʹ, które są niezmiennicze względem liczby cyklomatycznej grafu Gʹ. Niech G, k( H G ( H )) oznacza zbiór rozszerzeń wszystkich grafów zbioru G ( H ) o k węzłów.
10 02 R. Kulesza, Z. Zieliński AD \ Oczywiście G ( H ) = G, k( H G ( H )) oraz 1 1 k [( k > k ) ( G, k ( H G ( H )) = )] [( G, k ( H G ( H )) = )], AD \ a więc wyznaczanie struktur zbioru G ( H ) i określanie liczby \ ( G) ( G G AD ( H )) można srowadzić do sekwencyjnego wyznaczania zbiorów K = { K K : K G ( H G ( H ))}( k = 1 1,...)., k, k Zauważmy, że [ G ( G ) ] [( :{ Ee (, H) { EK ( ) E( K)}} = ) AD \ * e { E( G( K))\ E ( K)} a = = * ( : ( { Ee (, H) ( ( ))} 1) ( { (, ) ( )} 1)], e { E( Ha )\ E( K)} a EGK Ee Ha E K 1 AD \ 1 rzy czym K Goraz ( EK = ( ) = ) ( G ( K ) = ), bowiem [ G ( G ) ] [ :{ EeH (, ) EG ( )} = 1]. AD \ e { E( H )\ E( G )} (.1) Dla rzykładu (rys..1) zgodnie z zależnością (.1) określono liczbę \ K AD ( Ki, k ) rozszerzeń różnych struktur cyklicznych o ostaci skondensowanej K i o k węzłów. Rys..1. Ilustracja określenia (zgodnie z zależnością.1) liczby cyklicznej K i o k węzłów \ K AD ( Ki, k ) rozszerzeń struktury Po niezbyt trudnych, ale żmudnych rzekształceniach otrzymujemy szeregi rzeliczające sójne etykietowane oraz nieetykietowane struktury acykliczne, które nie są drzewami AD G ( H, x) = 16x + 276x + 116x + 20x x x 1968x 720x 192 x, AD G ( H, x) = x + 6x + 2x + 26x + 27x + 21x + 9x + x + x. (.2) (.)
11 Wyznaczanie struktur logicznych sieci rocesorów o łagodnej degradacji i strukturze... 0 Rozatrzymy struktury acykliczne, które są drzewami. * * Sójny graf K= EU, ; EU ; ( E EH ( a), U UH ( a), E EU, U) o tak oznaczonych węzłach i krawędziach, że [ ] e E:{ E( e, K) E } e { Ee \ }:{ Ee (, Ha ) E } [( e, e ) U], jest skondensowaną ostacią drzewa tyu H wtedy i tylko wtedy, gdy jego liczba cyklomatyczna (K) równa się zero oraz zbiór E jest zbiorem wewnętrznie stabilnym ( :{ EeK (, ) E } = ), e E bowiem tylko wtedy 1 ( K ) = ( K). D Struktury zbioru G ( H )( ) mogą więc być indukowane tylko rzez wzorce zbioru { ˆ G GH ( a ) : ( G ) = 0} (rys. 2.2), rzy czym [ 10] [ G D ( H ) = ]. Dla rzykładu (rys..2) grafy K1 i K2 oraz K, które owstały (odowiednio) z wzorców (rys. 2.2) G 7 i G 10 oraz G 8 w klasach komozycji 5,,1 i,,2 oraz 5,,2, są skondensowanymi ostaciami struktury D ( G G ) D 8 H oraz struktury G G ( ). 9 H D D Rys..2. Skondensowane ostacie struktur G G ( H ) oraz G G ( H ) 8 9 Rys... Wybrane (z 19) obrazy geometryczne acyklicznych struktur roboczych sieci rocesorów o łagodnej degradacji i strukturze logicznej tyu H (odano liczbę struktur o określonym obrazie)
12 0 R. Kulesza, Z. Zieliński Po rostych rzekształceniach otrzymujemy szeregi rzeliczające (odowiednio) etykietowanych oraz nieetykietowanych drzew tyu H określonego rzędu oraz D G ( H, x) 20x 62x 18x 720x 528x 192x = (.) G H x x x x x x x D (, ) = (.5) Dwadzieścia wybranych (z 18) obrazów geometrycznych acyklicznych struktur roboczych sieci rocesorów o łagodnej degradacji i strukturze logicznej tyu H rzedstawiono na rysunku.. 5. Podsumowanie Stosując metodę komonowania struktur logicznych tyu sześcian -wymiarowy z wzorców -wymiarowych (zaroonowaną w artykule [8]) oraz metody działań algebraicznych na skondensowanej (do sześcianu -wymiarowego) ostaci określonej klasy takiej struktury (zaroonowane w niniejszym artykule), wyznaczono liczebności zbiorów sójnych etykietowanych G ( ) H oraz nieetykietowanych G ( ) H struktur roboczych o rocesorach, sieci rocesorów o łagodnej degradacji i ierwotnej strukturze logicznej tyu -wymiarowy hiersześcian. Wyodrębniono zbiory struktur cyklicznych, acyklicznych o liczbie cyklomatycznej większej od zera oraz drzew, wyznaczono szeregi rzeliczające i obrazy geometryczne struktur tych klas i określono liczbę struktur roboczych sieci o określonym obrazie geometrycznym. Obrazy geometryczne struktur (z uwagi na objętość artykułu) rzedstawiono tylko dla wybranych struktur roboczych sieci. Uzyskane wyniki mają raktyczne znaczenie dla oceny własności sieci rocesorów o łagodnej degradacji i strukturze logicznej tyu H w zależności od stonia jej degradacji (liczby rocesorów wyeliminowanych z sieci) oraz dla wybrania najkorzystniejszego (w określonym sensie) sosobu diagnozowania takiej sieci o określonej strukturze roboczej [11, 18, 19]. Artykuł włynął do redakcji r. Zweryfikowaną wersję o recenzji otrzymano w maju 2012 r. Literatura [1] A. aruso, S. hessa, P. Maestrini, P. Santi, Diagnosability of Regular Systems, J. Algorithms, 1, 1, 2002, [2].P. hang, P.L. Lai, J.J.M. Tan, L.H. Hsu, Diagnosability of t-onnected Networks and Product Networks under the omarison Diagnosis Model, IEEE Trans. omut., 5, 200, [] G.Y. hang, G.H. hen, G.J. hang, (t, k)-diagnosis for Matching omosition Networks, IEEE Trans. omut., 55, 1, 2006,
13 Wyznaczanie struktur logicznych sieci rocesorów o łagodnej degradacji i strukturze [] G.Y. hang, G.H. hen, G.J. hang, (t, k)-diagnosis for Matching omosition Networks under the MM* Model, IEEE Trans. omut., 56, 1, 2007, [5] S.H. Hsieh, Y.S. hen, Strongly Diagnosable Product Networks Under the omarison Diagnosis Model, IEEE Trans. omut., 57, 6, 2008, [6] R. Kulesza, Podstawy diagnostyki sieci logicznych i komuterowych, Instytut Automatyki i Robotyki, Wydział ybernetyki Wojskowej Akademii Technicznej, Warszawa, 2000, 222. [7] R. Kulesza, Problemy rzeliczania otymalnych struktur oiniowania diagnostycznego, Biuletyn Instytutu Automatyki i Robotyki, Wojskowa Akademia Techniczna, Warszawa, 20, 200, -21. [8] R. Kulesza, Z. Zieliński, Metoda generowania struktur logicznych sieci rocesorów o łagodnej degradacji tyu -wymiarowego sześcianu, Biul. WAT, 60,, 2011, [9] R. Kulesza, Z. Zieliński, Wnikliwość diagnozowania sieci rocesorów metodą orównawczą, Systemy czasu rzeczywistego. Postęy badań i zastosowania, Warszawa, WKŁ, 2009, [10] R. Kulesza, Z. Zieliński, Diagnosis resolution of rocessors network using the comarison method, Przegląd Elektrotechniczny (Electrical Review), 9, 2010, [11] R. Kulesza, Z. Zieliński, The life eriod of the hyercube rocessors network diagnosed with the use of the comarison method, Monograhs on System Deendability, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, [12] P.L. Lai, J.J.M. Tan,.H. Tsai, L.H. Hsu, The Diagnosability of the Matching omosition Network under the omarison Diagnosis Model, IEEE Trans. omut., 5, 8, 200. [1] P.L. Lai, J.J.M. Tan,.P. hang, L.H. Hsu, onditional Diagnosability Measures for Large Multirocessor Systems, IEEE Trans. omut., 5, 2, Feb. 2005, [1] A. Senguta, A.T. Dahbura, On Self-Diagnosable Multirocessor Systems: Diagnosis by the omarison Aroach, IEEE Trans. omut., 1, 11, Nov. 1992, [15] A.K. Somani, O. Peleg, On Diagnosability of Large Fault Sets in Regular Toology-Based omuter Systems, IEEE Trans. omut., 5, 8, 1996, [16] D. Wang, Diagnosability of Hyercubes and Enhanced Hyercubes under the omarison Diagnosis Model, IEEE Trans. omut., 8, 12, 1999, [17] X. Yang, Y.Y. Tang, Efficient Fault Identification of Diagnosable Systems under the omarison Model, IEEE Trans. omut., 56, 12, 2007, [18] Z. Zieliński, Ł. Strzelecki, R. Kulesza, Diagnosability characterization of the -dimensional cube tye soft degradable rocessors network, Monograhs on System Deendability Problems of Deendability and Modelling, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław, 2011, [19] Z. Zieliński, R. Kulesza, Okres życia sieci rocesorów o strukturze logicznej tyu sześcian -wymiarowy diagnozowanej metodą orównawczą, Biuletyn Instytutu Automatyki i Robotyki, Wojskowa Akademia Techniczna, Warszawa, 0, 2011, R. Kulesza, Z. Zieliński Determination of logical structures of -dimensional hyercube rocessors network with soft degradation Abstract. In the work, the formal model of the logical structure of a -dimensional hyercube rocessor network and the method of a comosition structure were develoed based on the method roosed
14 06 R. Kulesza, Z. Zieliński in [8]. The method for determining geometrical form of logical network cyclic and acyclic working structures with the use of oerations on the roosed condensed structure form was resented. ounting series for labelled and unlabelled working structures were determined. Keywords: informatics, system level diagnosis, network logical structure, hyercube network, faulttolerant systems
Zdolność sieci procesorów typu sześcian 4-wymiarowy do lokalizacji dwóch niezdatnych procesorów metodą porównawczą
Bi u l e t y n WAT Vo l. LX, Nr 4, 2011 Zdolność sieci rocesorów tyu sześcian 4-wymiarowy do lokalizacji dwóch niezdatnych rocesorów metodą orównawczą Zbigniew Zieliński, Łukasz Strzelecki, Roman Kulesza
Niektóre własności sieci procesorów o łagodnej degradacji i strukturze logicznej typu graf Petersena
Bi u l e t y n WAT Vo l. LXIV, Nr 4, 2015 Niektóre własności sieci procesorów o łagodnej degradacji i strukturze logicznej typu graf etersena Łukasz Strzelecki Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Cybernetyki,
Niektóre własności 1-diagnozowalnych struktur typu PMC
BIULETYN INSTYTUTU AUTOMATYKI I ROBOTYKI NR 18, 2003 Niektóre własności 1-diagnozowalnych struktur typu PMC Roman KULESZA Zakład Automatyki, Instytut Teleinformatyki i Automatyki WAT, ul. Kaliskiego 2,
Techniczne aspekty diagnozowania sieci procesorów o łagodnej degradacji typu sześcian 4-wymiarowy metodą prób porównawczych
PRZEGLĄD TELEINFORMATYCZNY NR 2, 2 Techniczne aspekty diagnozowania sieci procesorów o łagodnej degradacji typu sześcian -wymiarowy metodą prób porównawczych Artur ARCIUCH Instytut Teleinformatyki i Automatyki
Graf. Definicja marca / 1
Graf 25 marca 2018 Graf Definicja 1 Graf ogólny to para G = (V, E), gdzie V jest zbiorem wierzchołków (węzłów, punktów grafu), E jest rodziną krawędzi, które mogą być wielokrotne, dokładniej jednoelementowych
Podstawowe własności grafów. Wykład 3. Własności grafów
Wykład 3. Własności grafów 1 / 87 Suma grafów Niech będą dane grafy proste G 1 = (V 1, E 1) oraz G 2 = (V 2, E 2). 2 / 87 Suma grafów Niech będą dane grafy proste G 1 = (V 1, E 1) oraz G 2 = (V 2, E 2).
Diagnozowanie sieci komputerowej metodą dialogu diagnostycznego
Diagnozowanie sieci komputerowej metodą dialogu diagnostycznego Metoda dialogu diagnostycznego między komputerami sieci komputerowej, zalicza się do, tak zwanych, rozproszonych metod samodiagnozowania
Obóz Naukowy Olimpiady Matematycznej Gimnazjalistów
Obóz Naukowy Olimiady Matematycznej Gimnazjalistów Liga zadaniowa 01/01 Seria VII styczeń 01 rozwiązania zadań 1. Udowodnij, że dla dowolnej dodatniej liczby całkowitej n liczba n! jest odzielna rzez n!
Drzewa. Jeżeli graf G jest lasem, który ma n wierzchołków i k składowych, to G ma n k krawędzi. Własności drzew
Drzewa Las - graf, który nie zawiera cykli Drzewo - las spójny Jeżeli graf G jest lasem, który ma n wierzchołków i k składowych, to G ma n k krawędzi. Własności drzew Niech T graf o n wierzchołkach będący
GLOBALNE OBLICZANIE CAŁEK PO OBSZARZE W PURC DLA DWUWYMIAROWYCH ZAGADNIEŃ BRZEGOWYCH MODELOWANYCH RÓWNANIEM NAVIERA-LAMEGO I POISSONA
MODELOWANIE INŻYNIERSKIE ISSN 896-77X 33, s.8-86, Gliwice 007 GLOBALNE OBLICZANIE CAŁEK PO OBSZARZE W PURC DLA DWUWYMIAROWYCH ZAGADNIEŃ BRZEGOWYCH MODELOWANYCH RÓWNANIEM NAVIERA-LAMEGO I POISSONA EUGENIUSZ
TERMODYNAMIKA PROCESOWA. Wykład VI. Równania kubiczne i inne. Prof. Antoni Kozioł, Wydział Chemiczny Politechniki Wrocławskiej
ERMODYNAMIKA PROCESOWA Wykład VI Równania kubiczne i inne Prof. Antoni Kozioł, Wydział Chemiczny Politechniki Wrocławskiej Komunikat Wstęne terminy egzaminu z ermodynamiki rocesowej : I termin środa 15.06.016
Drzewa spinające MST dla grafów ważonych Maksymalne drzewo spinające Drzewo Steinera. Wykład 6. Drzewa cz. II
Wykład 6. Drzewa cz. II 1 / 65 drzewa spinające Drzewa spinające Zliczanie drzew spinających Drzewo T nazywamy drzewem rozpinającym (spinającym) (lub dendrytem) spójnego grafu G, jeżeli jest podgrafem
Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część V - Model PRAM II
Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część V - Model PRAM II Łukasz Kuszner pokój 209, WETI http://www.sphere.pl/ kuszner/ kuszner@sphere.pl Oficjalna strona wykładu http://www.sphere.pl/ kuszner/arir/ 2005/06
Algorytmiczna teoria grafów
Podstawowe pojęcia i klasy grafów Wykład 1 Grafy nieskierowane Definicja Graf nieskierowany (graf) G = (V,E) jest to uporządkowana para składająca się z niepustego skończonego zbioru wierzchołków V oraz
6. Wstępne pojęcia teorii grafów
6. Wstępne pojęcia teorii grafów Grzegorz Kosiorowski Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie zima 2016/2017 rzegorz Kosiorowski (Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie) 6. Wstępne pojęcia teorii grafów zima 2016/2017
Reprezentacje grafów nieskierowanych Reprezentacje grafów skierowanych. Wykład 2. Reprezentacja komputerowa grafów
Wykład 2. Reprezentacja komputerowa grafów 1 / 69 Macierz incydencji Niech graf G będzie grafem nieskierowanym bez pętli o n wierzchołkach (x 1, x 2,..., x n) i m krawędziach (e 1, e 2,..., e m). 2 / 69
Porównanie nacisków obudowy Glinik 14/35-POz na spąg obliczonych metodą analityczną i metodą Jacksona
dr inż. JAN TAK Akademia Górniczo-Hutnicza im. St. Staszica w Krakowie inż. RYSZARD ŚLUSARZ Zakład Maszyn Górniczych GLINIK w Gorlicach orównanie nacisków obudowy Glinik 14/35-Oz na sąg obliczonych metodą
Matematyczne Podstawy Informatyki
Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 2013/2014 Informacje podstawowe 1. Konsultacje: pokój
TEORIA GRAFÓW I SIECI
TEORIA GRAFÓW I SIECI Temat nr 1: Definicja grafu. Rodzaje i części grafów dr hab. inż. Zbigniew TARAPATA, prof. WAT e-mail: zbigniew.tarapata@wat.edu.pl http://tarapata.edu.pl tel.: 261-83-95-04, p.225/100
Zakres zagadnienia. Pojęcia podstawowe. Pojęcia podstawowe. Do czego słuŝą modele deformowalne. Pojęcia podstawowe
Zakres zagadnienia Wrowadzenie do wsółczesnej inŝynierii Modele Deformowalne Dr inŝ. Piotr M. zczyiński Wynikiem akwizycji obrazów naturalnych są cyfrowe obrazy rastrowe: dwuwymiarowe (n. fotografia) trójwymiarowe
TEORIA GRAFÓW I SIECI
TEORIA GRAFÓW I SIECI Temat nr 5: Sieci, drogi ekstremalne w sieciach, analiza złożonych przedsięwzięć (CPM i PERT) dr hab. inż. Zbigniew TARAPATA, prof. WAT e-mail: zbigniew.tarapata@wat.edu.pl http://tarapata.edu.pl
Grafy (3): drzewa. Wykłady z matematyki dyskretnej dla informatyków i teleinformatyków. UTP Bydgoszcz
Grafy (3): drzewa Wykłady z matematyki dyskretnej dla informatyków i teleinformatyków UTP Bydgoszcz 13 (Wykłady z matematyki dyskretnej) Grafy (3): drzewa 13 1 / 107 Drzewo Definicja. Drzewo to graf acykliczny
Jak określić stopień wykorzystania mocy elektrowni wiatrowej?
Jak określić stoień wykorzystania mocy elektrowni wiatrowej? Autorzy: rof. dr hab. inŝ. Stanisław Gumuła, Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie, mgr Agnieszka Woźniak, Państwowa WyŜsza Szkoła Zawodowa
Matematyka z kluczem
Matematyka z kluczem Ois założonych osiągnięć ucznia Ogólny ois osiągnięć Ois ogólnych lanowanych osiągnięć ucznia odajemy z odziałem na oszczególne oziomy. Ułatwi to nauczycielom określenie szczegółowych
TERMODYNAMIKA PROCESOWA I TECHNICZNA
ERMODYNAMIKA PROCESOWA I ECHNICZNA Wykład VIII Równania stanu tyu an der Waalsa Przyomnienie Na orzednim wykładzie omówiliśmy: 1. Równanie stanu gazu doskonałego.. Porawione RSGD za omocą wsółczynnika
KURS MATEMATYKA DYSKRETNA
KURS MATEMATYKA DYSKRETNA LEKCJA 28 Grafy hamiltonowskie Odpowiedzi do zadania domowego www.akademia.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST 1) b 2) a 3) b 4) d 5) c 6) d 7) b 8) b 9) d 10) a Zad. 1 ODPOWIEDZI
Opis kształtu w przestrzeni 2D. Mirosław Głowacki Wydział Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej AGH
Ois kształtu w rzestrzeni 2D Mirosław Głowacki Wydział Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej AGH Krzywe Beziera W rzyadku tych krzywych wektory styczne w unkach końcowych są określane bezośrednio
9. METODY SIECIOWE (ALGORYTMICZNE) ANALIZY OBWODÓW LINIOWYCH
OBWOD SGNAŁ 9. METOD SECOWE (ALGORTMCZNE) ANALZ OBWODÓW LNOWCH 9.. WPROWADZENE ANALZA OBWODÓW Jeżeli przy badaniu obwodu elektrycznego dane są parametry elementów i schemat obwodu, a poszukiwane są napięcia
Rysunek 1 Przykładowy graf stanów procesu z dyskretnymi położeniami.
Procesy Markowa Proces stochastyczny { X } t t nazywamy rocesem markowowskim, jeśli dla każdego momentu t 0 rawdoodobieństwo dowolnego ołożenia systemu w rzyszłości (t>t 0 ) zależy tylko od jego ołożenia
TEORIA GRAFÓW I SIECI
TEORIA GRAFÓW I SIECI Temat nr 3: Marszruty, łańcuchy, drogi w grafach dr hab. inż. Zbigniew TARAPATA, prof. WAT e-mail: zbigniew.tarapata@wat.edu.pl http://tarapata.edu.pl tel.: 261-83-95-04, p.225/100
( n) Łańcuchy Markowa X 0, X 1,...
Łańcuchy Markowa Łańcuchy Markowa to rocesy dyskretne w czasie i o dyskretnym zbiorze stanów, "bez amięci". Zwykle będziemy zakładać, że zbiór stanów to odzbiór zbioru liczb całkowitych Z lub zbioru {,,,...}
Układy równań i równania wyższych rzędów
Rozdział Układy równań i równania wyższych rzędów Układy równań różniczkowych zwyczajnych Wprowadzenie W poprzednich paragrafach zajmowaliśmy się równaniami różniczkowymi y = f(x, y), których rozwiązaniem
G. Wybrane elementy teorii grafów
Dorota Miszczyńska, Marek Miszczyński KBO UŁ Wybrane elementy teorii grafów 1 G. Wybrane elementy teorii grafów Grafy są stosowane współcześnie w różnych działach nauki i techniki. Za pomocą grafów znakomicie
TEORIA GRAFÓW I SIECI
TEORIA GRAFÓW I SIECI Temat nr : Grafy Berge a dr hab. inż. Zbigniew TARAPATA, prof. WAT e-mail: zbigniew.tarapata@wat.edu.pl http://tarapata.edu.pl tel.: 6-83-95-0, p.5/00 Zakład Badań Operacyjnych i
3 Abstrakcyjne kompleksy symplicjalne.
3 Abstrakcyjne kompleksy symplicjalne. Uwaga 3.1. Niech J będzie dowolnym zbiorem indeksów, niech R J = {(x α ) α J J α x α R} będzie produktem kartezjańskim J kopii R, niech E J = {(x α ) α J R J x α
WYZNACZENIE OKRESU RÓWNOWAGI I STABILIZACJI DŁUGOOKRESOWEJ
Anna Janiga-Ćmiel WYZNACZENIE OKRESU RÓWNOWAGI I STABILIZACJI DŁUGOOKRESOWEJ Wrowadzenie W rozwoju każdego zjawiska niezależnie od tego, jak rozwój ten jest ukształtowany rzez trend i wahania, można wyznaczyć
5.3. Analiza maskowania przez kompaktory IED-MISR oraz IET-MISR wybranych uszkodzeń sieci połączeń Podsumowanie rozdziału
3 SPIS TREŚCI WYKAZ WAŻNIEJSZYCH SKRÓTÓW... 9 WYKAZ WAŻNIEJSZYCH OZNACZEŃ... 12 1. WSTĘP... 17 1.1. Zakres i układ pracy... 20 1.2. Matematyczne podstawy opisu wektorów i ciągów binarnych... 25 1.3. Podziękowania...
Gramatyki grafowe. Dla v V, ϕ(v) etykieta v. Klasa grafów nad Σ - G Σ.
Gramatyki grafowe Def. Nieskierowany NL-graf (etykietowane wierzchołki) jest czwórką g = (V, E, Σ, ϕ), gdzie: V niepusty zbiór wierzchołków, E V V zbiór krawędzi, Σ - skończony, niepusty alfabet etykiet
SKOJARZENIA i ZBIORY WEWN. STABILNE WIERZCH. Skojarzeniem w grafie G nazywamy dowolny podzbiór krawędzi parami niezależnych.
SKOJARZENIA i ZBIORY WEWN. STABILNE WIERZCH. Rozważamy graf G = (V, E) Dwie krawędzie e, e E nazywamy niezależnymi, jeśli nie są incydentne ze wspólnym wierzchołkiem. Skojarzeniem w grafie G nazywamy dowolny
Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania
Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Autoatyki Katedra Inżynierii Systeów Sterowania Metody otyalizacji Metody rograowania nieliniowego II Materiały oocnicze do ćwiczeń laboratoryjnych T7 Oracowanie:
SPÓJNOŚĆ. ,...v k. }, E={v 1. v k. i v k. ,...,v k-1. }. Wierzchołki v 1. v 2. to końce ścieżki.
SPÓJNOŚĆ Graf jest spójny, gdy dla każdego podziału V na dwa rozłączne podzbiory A i B istnieje krawędź z A do B. Definicja równoważna: Graf jest spójny, gdy każde dwa wierzchołki są połączone ścieżką
Przykładowe zadania z matematyki na poziomie podstawowym wraz z rozwiązaniami
8 Liczba 9 jest równa A. B. C. D. 9 5 C Przykładowe zadania z matematyki na oziomie odstawowym wraz z rozwiązaniami Zadanie. (0-) Liczba log jest równa A. log + log 0 B. log 6 + log C. log 6 log D. log
Kolorowanie wierzchołków grafu
Kolorowanie wierzchołków grafu Niech G będzie grafem prostym. Przez k-kolorowanie właściwe wierzchołków grafu G rozumiemy takie przyporządkowanie wierzchołkom grafu liczb naturalnych ze zbioru {1,...,
Kodowanie i kompresja Streszczenie Studia dzienne Wykład 6
Kodowanie i kompresja Streszczenie Studia dzienne Wykład 6 1 Kody cykliczne: dekodowanie Definicja 1 (Syndrom) Niech K będzie kodem cyklicznym z wielomianem generuja- cym g(x). Resztę z dzielenia słowa
MATEMATYKA DYSKRETNA - KOLOKWIUM 2
1 MATEMATYKA DYSKRETNA - KOLOKWIUM 2 GRUPA A RACHUNKI+KRÓTKIE WYJAŚNIENIA! NA TEJ KARTCE! KAŻDA DODATKOWA KARTKA TO MINUS 1 PUNKT! Imię i nazwisko...... Nr indeksu... 1. (3p.) Znajdź drzewo o kodzie Prufera
Funkcje charakterystyczne zmiennych losowych, linie regresji 1-go i 2-go rodzaju
Funkcje charakterystyczne zmiennych losowych, linie regresji -go i 2-go rodzaju Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki
Teoria grafów dla małolatów. Andrzej Przemysław Urbański Instytut Informatyki Politechnika Poznańska
Teoria grafów dla małolatów Andrzej Przemysław Urbański Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Wstęp Matematyka to wiele różnych dyscyplin Bowiem świat jest bardzo skomplikowany wymaga rozważenia
WYBÓR FORMY OPODATKOWANIA PRZEDSIĘBIORSTW NIEPOSIADAJĄCYCH OSOBOWOŚCI PRAWNEJ
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 667 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 40 2011 ADAM ADAMCZYK Uniwersytet Szczeciński WYBÓR FORMY OPODATKOWANIA PRZEDSIĘBIORSTW NIEPOSIADAJĄCYCH OSOBOWOŚCI
Ilustracja S1 S2. S3 ściana zewnętrzna
Grafy płaskie G=(V,E) nazywamy grafem płaskim, gdy V jest skończonym podzbiorem punktów płaszczyzny euklidesowej, a E to zbiór krzywych Jordana (łamanych) o końcach w V i takich, że: 1) rożne krzywe mają
Badania operacyjne: Wykład Zastosowanie kolorowania grafów w planowaniu produkcji typu no-idle
Badania operacyjne: Wykład Zastosowanie kolorowania grafów w planowaniu produkcji typu no-idle Paweł Szołtysek 12 czerwca 2008 Streszczenie Planowanie produkcji jest jednym z problemów optymalizacji dyskretnej,
Sortowanie topologiczne skierowanych grafów acyklicznych
Sortowanie topologiczne skierowanych grafów acyklicznych Metody boolowskie w informatyce Robert Sulkowski http://robert.brainusers.net 23 stycznia 2010 1 Definicja 1 (Cykl skierowany). Niech C = (V, A)
Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa. Diagnostyka i niezawodność robotów
Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa Diagnostyka i niezawodność robotów Laboratorium nr 6 Model matematyczny elementu naprawialnego Prowadzący: mgr inż. Marcel Luzar Cele ćwiczenia:
Projekt prostego układu sekwencyjnego Ćwiczenia Audytoryjne Podstawy Automatyki i Automatyzacji
WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA im. Jarosława Dąbrowskiego Projekt prostego układu sekwencyjnego Ćwiczenia Audytoryjne Podstawy Automatyki i Automatyzacji mgr inż. Paulina Mazurek Warszawa 2013 1 Wstęp Układ
7. Teoria drzew - spinanie i przeszukiwanie
7. Teoria drzew - spinanie i przeszukiwanie Grzegorz Kosiorowski Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie zima 2016/2017 rzegorz Kosiorowski (Uniwersytet Ekonomiczny 7. wteoria Krakowie) drzew - spinanie i przeszukiwanie
Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 14/15 Grafy podstawowe definicje Graf to para G=(V, E), gdzie V to niepusty i skończony zbiór, którego elementy nazywamy wierzchołkami
Indukowane Reguły Decyzyjne I. Wykład 3
Indukowane Reguły Decyzyjne I Wykład 3 IRD Wykład 3 Plan Powtórka Grafy Drzewa klasyfikacyjne Testy wstęp Klasyfikacja obiektów z wykorzystaniem drzewa Reguły decyzyjne generowane przez drzewo 2 Powtórzenie
Teoria informacji i kodowania Ćwiczenia Sem. zimowy 2016/2017
Teoria informacji i kodowania Ćwiczenia Sem. zimowy 06/07 Źródła z amięcią Zadanie (kolokwium z lat orzednich) Obserwujemy źródło emitujące dwie wiadomości: $ oraz. Stwierdzono, że częstotliwości wystęowania
Kody Huffmana oraz entropia przestrzeni produktowej. Zuzanna Kalicińska. 1 maja 2004
Kody uffmana oraz entroia rzestrzeni rodutowej Zuzanna Kalicińsa maja 4 Otymalny od bezrefisowy Definicja. Kod nad alfabetem { 0, }, w tórym rerezentacja żadnego znau nie jest refisem rerezentacji innego
MATEMATYKA DYSKRETNA - MATERIAŁY DO WYKŁADU GRAFY
ERIAŁY DO WYKŁADU GRAFY Graf nieskierowany Grafem nieskierowanym nazywamy parę G = (V, E), gdzie V jest pewnym zbiorem skończonym (zwanym zbiorem wierzchołków grafu G), natomiast E jest zbiorem nieuporządkowanych
Podróże po Imperium Liczb
Podróże o Imerium Liczb Część 08. Liczby Mersenne a, Fermata i Inne Liczby Rozdział 5 5. Okresy rozwinięć liczb wymiernych Andrzej Nowicki 20 maja 2012, htt://www.mat.uni.torun.l/~anow Sis treści 5 Okresy
Lekcja 5: Sieć Kohonena i sieć ART
Lekcja 5: Sieć Kohonena i sieć ART S. Hoa Nguyen 1 Materiał Sieci Kohonena (Sieć samo-organizująca) Rysunek 1: Sieć Kohonena Charakterystyka sieci: Jednowarstwowa jednokierunkowa sieć. Na ogół neurony
4. Zależności między współrzędnymi tłowymi i terenowymi
4. Zależności między wsółrzędnymi tłowymi i terenowymi Oracowanie zdjęć fotogrametrycznych, srowadzające się do określenia terenowych wsółrzędnych omierzonych unktów, może yć rzerowadzone - jak już wiadomo
WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA
DROGI i CYKLE w grafach Dla grafu (nieskierowanego) G = ( V, E ) drogą z wierzchołka v 0 V do v t V nazywamy ciąg (naprzemienny) wierzchołków i krawędzi grafu: ( v 0, e, v, e,..., v t, e t, v t ), spełniający
Rachunek zdań. Prawa logiczne (tautologie) Tautologią nazywamy taką funkcję logiczną, która przy dowolnym podstawieniu wartości
Prawa logiczne (tautologie) Tautologią nazywamy taką funkcję logiczną, która rzy dowolnym odstawieniu wartości zmiennych jest zawsze rawdziwa. Zadaniem logiki jest m.in. oisanie tych schematów za omocą
PROGRAMOWANIE SIECIOWE. METODA ŚCIEŻKI KRYTYCZNEJ
PROGRAMOWANIE SIECIOWE. METODA ŚCIEŻKI KRYTYCZNEJ Maciej Patan Uniwersytet Zielonogórski WPROWADZENIE Metody programowania sieciowego wprowadzono pod koniec lat pięćdziesiatych Ze względu na strukturę
ANALIZA PROBLEMÓW PRAKTYCZNEGO ZASTOSOWANIA METODY DEKOMPOZYCJI I EKWIWALENTOWANIA
CZASOPISMO INŻYNIERII LĄDOWEJ, ŚRODOWISKA I ARCHITEKTURY JOURNAL OF CIVIL ENGINEERING, ENVIRONMENT AND ARCHITECTURE JCEEA, t. XXXII, z. 6 (/I/5), liiec-wrzesień 05, s. 4-5 Jadwiga KRÓLIKOWSKA Marek KUBALA
Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2012 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 13/14 Grafy podstawowe definicje Graf to para G=(V, E), gdzie V to niepusty i skończony zbiór, którego elementy nazywamy wierzchołkami
Matematyka dyskretna
Matematyka dyskretna Wykład 13: Teoria Grafów Gniewomir Sarbicki Literatura R.J. Wilson Wprowadzenie do teorii grafów Definicja: Grafem (skończonym, nieskierowanym) G nazywamy parę zbiorów (V (G), E(G)),
Algorytmy i str ruktury danych. Metody algorytmiczne. Bartman Jacek
Algorytmy i str ruktury danych Metody algorytmiczne Bartman Jacek jbartman@univ.rzeszow.pl Metody algorytmiczne - wprowadzenia Znamy strukturę algorytmów Trudność tkwi natomiast w podaniu metod służących
Metoda elementów skończonych
Metoda elementów skończonych Wraz z rozwojem elektronicznych maszyn obliczeniowych jakimi są komputery zaczęły pojawiać się różne numeryczne metody do obliczeń wytrzymałości różnych konstrukcji. Jedną
Elementy teorii grafów Elementy teorii grafów
Spis tresci 1 Spis tresci 1 Często w zagadnieniach praktycznych rozważa się pewien zbiór obiektów wraz z zależnościami jakie łączą te obiekty. Dla przykładu można badać pewną grupę ludzi oraz strukturę
0. ELEMENTY LOGIKI. ALGEBRA BOOLE A
WYKŁAD 5() ELEMENTY LOGIKI ALGEBRA BOOLE A Logika podstawowe pojęcia: zdania i funktory, reguły wnioskowania, zmienne zdaniowe, rachunek zdań Matematyka zbudowana jest z pierwotnych twierdzeń (nazywamy
Matematyka liczby zespolone. Wykład 1
Matematyka liczby zespolone Wykład 1 Siedlce 5.10.015 Liczby rzeczywiste Zbiór N ={0,1,,3,4,5, } nazywamy zbiorem Liczb naturalnych, a zbiór N + ={1,,3,4, } nazywamy zbiorem liczb naturalnych dodatnich.
Rozdział 21, który przedstawia zastosowanie obliczeń wysokiej wydajności w numerycznej algebrze liniowej
Rozdział 21, który rzedstawia zastosowanie obliczeń wysokiej wydajności w numerycznej algebrze liniowej 1.0.1 Oeracje macierzowe Istotnym elementem wszelkich równoległych algorytmów macierzowych jest określenie
METODY INŻYNIERII WIEDZY KNOWLEDGE ENGINEERING AND DATA MINING
METODY INŻYNIERII WIEDZY KNOWLEDGE ENGINEERING AND DATA MINING Maszyna Wektorów Nośnych Suort Vector Machine SVM Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki
OPTYMALIZACJA ZBIORNIKA NA GAZ PŁYNNY LPG
Leon KUKIEŁKA, Krzysztof KUKIEŁKA, Katarzyna GELETA, Łukasz CĄKAŁA OPTYMALIZACJA ZBIORNIKA NA GAZ PŁYNNY LPG Streszczenie Praca dotyczy optymalizacji kształtu zbiornika toroidalnego na gaz LPG. Kryterium
Algorytmy grafowe. Wykład 1 Podstawy teorii grafów Reprezentacje grafów. Tomasz Tyksiński CDV
Algorytmy grafowe Wykład 1 Podstawy teorii grafów Reprezentacje grafów Tomasz Tyksiński CDV Rozkład materiału 1. Podstawowe pojęcia teorii grafów, reprezentacje komputerowe grafów 2. Przeszukiwanie grafów
Dodatek E Transformator impulsowy Uproszczona analiza
50 Dodatek E Transformator imulsowy Uroszczona analiza Za odstawę uroszczonej analizy transformatora imulsowego rzyjmiemy jego schemat zastęczy w wersji zredukowanej L, w której arametry strony wtórnej
ALGORYTM STRAŻAKA W WALCE Z ROZLEWAMI OLEJOWYMI
JOLANTA MAZUREK Akademia Morska w Gdyni Katedra Matematyki ALGORYTM STRAŻAKA W WALCE Z ROZLEWAMI OLEJOWYMI W artykule rzedstawiono model wykorzystujący narzędzia matematyczne do ustalenia reguł oraz rozwiązań,
Teoria grafów podstawy. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak
Teoria grafów podstawy Materiały pomocnicze do wykładu wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Grafy zorientowane i niezorientowane Przykład 1 Dwa pociągi i jeden most problem wzajemnego wykluczania się Dwa
Wykładnicze grafy przypadkowe: teoria i przykłady zastosowań do analizy rzeczywistych sieci złożonych
Gdańsk, Warsztaty pt. Układy Złożone (8 10 maja 2014) Agata Fronczak Zakład Fizyki Układów Złożonych Wydział Fizyki Politechniki Warszawskiej Wykładnicze grafy przypadkowe: teoria i przykłady zastosowań
Grafy i Zastosowania. 5: Drzewa Rozpinające. c Marcin Sydow. Drzewa rozpinające. Cykle i rozcięcia fundamentalne. Zastosowania
Grafy i Grafy i 5: Rozpinające Spis zagadnień Grafy i i lasy cykle fundamentalne i własności cykli i rozcięć przestrzenie cykli i rozcięć* : zastosowanie w sieciach elektrycznych minimalne * algorytm Kruskala*
Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2018 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 10/10 Podziały i liczby Stirlinga Liczba Stirlinga dla cykli (często nazywana liczbą Stirlinga pierwszego rodzaju) to liczba permutacji
Układy 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
Zjawisko Comptona opis pół relatywistyczny
FOTON 33, Lato 06 7 Zjawisko Comtona ois ół relatywistyczny Jerzy Ginter Wydział Fizyki UW Zderzenie fotonu ze soczywającym elektronem Przy omawianiu dualizmu koruskularno-falowego jako jeden z ięknych
Diagnozowanie sieci komputerowej na podstawie opinii diagnostycznych o poszczególnych komputerach sieci
Diagnozowanie sieci komputerowej na podstawie opinii diagnostycznych o poszczególnych komputerach sieci Diagnozowanie systemu, w tym przypadku, pojmowane jest jako metoda określania stanu niezawodnościowego
Coloring the Cartesian sum of graphs
oloring the artesian sum o grahs Dorota Dawczyk MS V, sem IX Klasyczne (wierzchołkowe) kolorowanie grau - rzyorządkowywanie wierzchołkom grau liczb naturalnych w taki sosób, aby końce żadnej krawędzi nie
Znajdowanie skojarzeń na maszynie równoległej
11 grudnia 2008 Spis treści 1 Skojarzenia w różnych klasach grafów Drzewa Grafy gęste Grafy regularne dwudzielne Claw-free graphs 2 Drzewa Skojarzenia w drzewach Fakt Wybierajac krawędź do skojarzenia
a) 7 b) 19 c) 21 d) 34
Zadanie 1. Pytania testowe dotyczące podstawowych własności grafów. Zadanie 2. Przy każdym z zadań może się pojawić polecenie krótkiej charakterystyki algorytmu. Zadanie 3. W zadanym grafie sprawdzenie
ĆWICZENIE 4 KRZ: A B A B A B A A METODA TABLIC ANALITYCZNYCH
ĆWICZENIE 4 Klasyczny Rachunek Zdań (KRZ): metoda tablic analitycznych, system aksjomatyczny S (aksjomaty, reguła dowodzenia), dowód w systemie S z dodatkowym zbiorem założeń, tezy systemu S, wtórne reguły
Grafy i sieci wybrane zagadnienia wykład 3: modele służące porównywaniu sieci
Grafy i sieci wybrane zagadnienia wykład 3: modele służące porównywaniu sieci prof. dr hab. inż. Marta Kasprzak Instytut Informatyki, Politechnika Poznańska Plan wykładu 1. Sieci jako modele interakcji
Możliwość wykorzystania specyficznych mechanizmów uczenia maszynowego w nauczaniu człowieka
WÓJCIK Krzysztof 1 PIEKARCZYK Marcin 2 Możliwość wykorzystania secyficznych mechanizmów uczenia maszynowego w nauczaniu człowieka WSTĘP Uczenie maszynowe, wchodzące w zakres zagadnień Sztucznej Inteligencji
Metody Programowania
POLITECHNIKA KRAKOWSKA - WIEiK KATEDRA AUTOMATYKI i TECHNIK INFORMACYJNYCH Metody Programowania www.pk.edu.pl/~zk/mp_hp.html Wykładowca: dr inż. Zbigniew Kokosiński zk@pk.edu.pl Wykład 8: Wyszukiwanie
Wymagania z matematyki KLASA VII
Wymagania z matematyki KLASA VII Wymagania na ocenę dopuszczającą: -porównywanie liczb wymiernych (łatwiejsze -zaznaczanie liczb wymiernych na osi liczbowej - zamiana ułamka zwykłego na dziesiętny i odwrotnie
1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych
W tej części skupimy się na macierzach kwadratowych. Zakładać będziemy, że A M(n, n) dla pewnego n N. Definicja 1. Niech A M(n, n). Wtedy macierzą odwrotną macierzy A (ozn. A 1 ) nazywamy taką macierz
Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część III - Układy kombinacyjne i P-zupełność
Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część III - Układy kombinacyjne i P-zupełność Łukasz Kuszner pokój 209, WETI http://www.kaims.pl/ kuszner/ kuszner@eti.pg.gda.pl Oficjalna strona wykładu http://www.kaims.pl/
Plan wykładu. Przykład. Przykład 3/19/2011. Przykład zagadnienia transportowego. Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład 2 DECYZJA?
/9/ Zagadnienie transportowe Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład --9 Plan wykładu Przykład zagadnienia transportowego Sformułowanie problemu Własności zagadnienia transportowego Metoda potencjałów
Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Systemy sterowania i wspomagania decyzji
Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Systemy sterowania i wsomagania decyzji Synteza regulatora wieloobszarowego stabilizującego ołożenie wahadła
Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych
Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych ELEMENTY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI Laboratorium nr 9 PRZESZUKIWANIE GRAFÓW Z
Mgr Kornelia Uczeń. WYMAGANIA na poszczególne oceny-klasa VII-Szkoła Podstawowa
Mgr Kornelia Uczeń WYMAGANIA na poszczególne oceny-klasa VII-Szkoła Podstawowa Oceny z plusem lub minusem otrzymują uczniowie, których wiadomości i umiejętności znajdują się na pograniczu wymagań danej