Podstawy Informatyki. Jednostki informacji. Metalurgia, I rok. Systemy pozycyjne. Konwersja kodu dziesiętnego na dwójkowy. System dwójkowy (binarny)

Podobne dokumenty
Podstawy Informatyki. Metalurgia, I rok. Wykład 3 Liczby w komputerze

Podstawy Informatyki. Inżynieria Ciepła, I rok. Wykład 5 Liczby w komputerze

Elementy arytmetyki komputerowej

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

Prefiksy binarne. kibibit (Kibit) mebibit (Mibit) gibibit (Gibit) tebibit (Tibit) pebibit (Pibit) exbibit (Eibit) zebibit (Zibit) yobibit (Yibit)

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

Podstawy Informatyki. Wykład 2. Reprezentacja liczb w komputerze

Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych

ZAJĘCIA NR 3. loga. i nosi nazwę entropii informacyjnej źródła informacji. p. oznacza, Ŝe to co po im występuje naleŝy sumować biorąc za i

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

Matematyka dyskretna. 10. Funkcja Möbiusa

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

Szeregi czasowe, modele DL i ADL, przyczynowość, integracja

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

X R>0 dzielenie znakowane (signed division) znak reszty = znak dzielnej R>0 dzielenie modularne (modulus division) znak reszty dodatni X D D R

Statystyka Inżynierska

Laboratorium Metod Statystycznych ĆWICZENIE 2 WERYFIKACJA HIPOTEZ I ANALIZA WARIANCJI

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

Pascal typy danych. Typy pascalowe. Zmienna i typ. Podział typów danych:

A B - zawieranie słabe

Informacja - pojęcie abstrakcyjne Dane: konkretna reprezentacja informacji. 3 "Podstawy informatyki", Tadeusz Wilusz 2004

Janusz Górczyński. Moduł 1. Podstawy prognozowania. Model regresji liniowej

Wyrażanie niepewności pomiaru

System finansowy gospodarki

dev = y y Miary położenia rozkładu Wykład 9 Przykład: Przyrost wagi owiec Odchylenia Mediana próbkowa: Przykłady Statystyki opisowe Σ dev i =?

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

Permutacje. } r ( ) ( ) ( ) 1 2 n. f = M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Wykład 2-2

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów.

Lista 6. Kamil Matuszewski 26 listopada 2015

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

VI. TWIERDZENIA GRANICZNE

DYDAKTYKA ZAGADNIENIA CYFROWE ZAGADNIENIA CYFROWE

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

wyniki serii n pomiarów ( i = 1,..., n) Stosując metodę największej wiarygodności możemy wykazać, że estymator wariancji 2 i=

Algorytmy i struktury danych. wykład 1

architektura komputerów w. 3 Arytmetyka komputerów

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

Kongruencje Wykład 4. Kongruencje kwadratowe symbole Legendre a i Jac

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki

Informatyka I. Typy danych. Operacje arytmetyczne. Konwersje typów. Zmienne. Wczytywanie danych z klawiatury. dr hab. inż. Andrzej Czerepicki

PERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację.

Badanie efektu Halla w półprzewodniku typu n

EKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą.

Podprzestrzenie macierzowe

Programowanie w C++ Wykład 2. Katarzyna Grzelak. 4 marca K.Grzelak (Wykład 1) Programowanie w C++ 1 / 44

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Wstęp do programowania. Różne różności

Indukcja matematyczna

BADANIE STATYSTYCZNEJ CZYSTOŚCI POMIARÓW

. Wtedy E V U jest równa

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej

IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE

Pascal - wprowadzenie

Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Ze względu na sposób zapisu wielkości błędu rozróżnia się błędy bezwzględne i względne.

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?

ANALIZA KORELACJI DEFINICJA ZALEŻNOŚCI KORELACYJNEJ, RODZAJE ZALEŻNOŚCI KORELACYJNYCH KLASYFIKACJA METOD ANALIZY ZALEŻNOŚCI STATYSTYCZNYCH

Pracownia Komputerowa wykład IV

Programowanie w C++ Wykład 2. Katarzyna Grzelak. 5 marca K.Grzelak (Wykład 1) Programowanie w C++ 1 / 41

Programowanie. programowania. Klasa 3 Lekcja 9 PASCAL & C++

Matematyka II. Wykład 11. Całka podwójna. Zamiana na całkę iterowaną. Obliczanie pól obszarów i objętości brył.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

System finansowy gospodarki

KURS STATYSTYKA. Lekcja 4 Nieparametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE. Strona 1

Wykład II PASCAL - podstawy składni i zmienne, - instrukcje wyboru, - iteracja cz. 1

Tekst oraz ilustracje do niniejszego opracowania zaczerpnięto z następujących podręczników, publikacji i wydawnictw popularno naukowych:

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji

typ zakres sposob zapamietania shortint integer bajty (z bitem znaku) longint byte word

Kodowanie rónicowe. Plan 1. Zasada 2. Podstawowy algorytm 3. Kodowanie adaptacyjne 4. Zastosowania

Metoda Monte-Carlo i inne zagadnienia 1

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona:

Modele wartości pieniądza w czasie

Miary statystyczne. Katowice 2014

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84

BADANIE WSPÓŁZALEśNOŚCI DWÓCH CECH - ANALIZA KORELACJI PROSTEJ

Równania rekurencyjne

Spalanie. 1. Skład paliw Paliwa gazowe (1) kmol C. kmol H 2. gdzie: H. , itd. udziały molowe składników paliwa w gazie. suchym. kmol.

FINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a.

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5

Dynamiczne struktury danych: listy

Dla dzielnej X (dividend) i dzielnika D 0 (divisor) liczby Q oraz R takie, Ŝe

Transkrypt:

Podstawy Iformatyk Metalurga, I rok Wykład 3 Lczby w komuterze Jedostk formacj Bt (ag. bt) (Shao, 948) Najmejsza lość formacj otrzeba do określea, który z dwóch rówe rawdoodobych staów rzyjął układ. Jedostka formacj (b). Bajt (ag. byte) (Shao, 948) Najmejsza adresowala jedostka formacj amęc komuterowej, składająca sę z btów. Zazwyczaj rzyjmuje sę, że B = 8b (oktet), ale e jest to reguła! Najbardzej zaczący bt (bajt) - bt (bajt) o ajwększej wadze (w zase z lewej stroy). Najmej zaczący bt (bajt) - bt (bajt) o ajmejszej wadze (w zase z rawej stroy). Systemy ozycyje W ozycyjych systemach lczbowych te sam symbol (cyfra) ma różą wartość w zależośc od ozycj, którą zajmuje w zase daej lczby. 4 x = c4c3c2cc = c = odstawa systemu ozycyjego. Do zasu lczby służą cyfry c (których jest ) ustawae a kolejych ozycjach.pozycje umerujemy od zaczyając od stroy rawej zasu. Każda ozycja osada swoją wagę rówą. Wartość lczby oblczamy sumując loczyy cyfr rzez wag ch ozycj. Systemy ozycyje zas lczby ułamkowej x = c c2cc c c 2... c m = c = m.... Część ułamkowa lczby m ozycj. Część całkowta lczby ozycj. Wartość lczby oblczamy sumując loczyy cyfr rzez wag ch ozycj. System dwójkowy (bary) Gottfred Lebtz, XVIIw. Cyfry:,. Przykład:. (2) = *2 5 + *2 4 + *2 3 + *2 2 + *2 + *2. + *2 - + *2-2 + *2-3 + *2-4 System te jest wygody maszyy. Rerezetacja cyfry barej zajmuje dokłade jede bt. -cyfrowa lczba bara bez zaku zajmuje btów w amęc komutera. Kowersja kodu dzesętego a dwójkowy Część całkowtą lczby dzelmy sukcesywe rzez 2 berzemy reszty 55 27 3 6 3 55 () = (2) 55.825 Część ułamkową lczby możymy sukcesywe rzez 2 berzemy część całkowtą 625 25 5 825.825 () =. (2) 55.825 () =. (2)

System szesastkowy Cyfry:,, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, A, B, C, D, E, F. System łaczy zalety systemu barego (dobre wykorzystae amęc) oraz dzesątkowego (zwęzłość). Rerezetacja cyfry szesastkowej zajmuje 4 bty: Cyfra () (2) Cyfra () (2) 2 3 4 5 6 7 2 3 4 5 6 7 8 9 A B C D E F 8 9 2 3 4 5 Rerezetacja lczb całkowtych Założee: lczba całkowta ze zakem jest zasywaa w słowach -btowych. (Dla rzykładu weźmy = 8). zak (ajbardzej zaczący bt) moduł lczby (7 btów). Lczba eujema jest kodowaa jako: zak kod bary modułu tej lczby.. lczba 55 w rzykładze owyżej. Przykład: 37.D = 3*6 + 7*6 + D*6 - Lczba ujema jest kodowaa jako: zak kod bary modułu tej lczby. Lczba -55 bo (2) =55 () = -55 + Sosób wygody dla człoweka. Przy oeracjach arytmetyczych trzeba orówać zak. Podwója rerezetacja lczby : oraz (redudacja). Zakres lczb: [-2 - +, 2 - - ] (2 - lczb). Kod uzuełeń do (U) Lczba ujema x (aalogcze rzecwa) jest kodowaa a jede z dwóch (rówoważych) sosobów: egujemy (btowo) kod bary modułu x albo berzemy kod bary lczby 2 - +x. Sosób : lczba -55 ) Kod bary modułu (=55): 2) Negacja btowa: Sosób 2: lczba -55 ) Kod bary lczby 2 8 - -55 =256-56 =2: Sosób mało wygody dla człoweka. + Łatwe oeracje arytmetycze. Dwe rerezetacje lczby : oraz. Zakres lczb: [-2 - +, 2 - - ] (2 - lczb). Zasady dodawaa Lczby zasae w kodze U dodajemy zgode z zasadam dodawaa dwójkowego, ale 2 jeżel wystą rzeesee oza bt zaku, to do wyku ależy dodać. (77) + (-43) + (34) Z rzeeseem (-77) + (-43) + (-2) Kod uzuełeń do 2 (U2) Lczba ujema x (aalogcze rzecwa) jest kodowaa a jede z dwóch (rówoważych) sosobów: egujemy (btowo) kod bary modułu x dodajemy ; berzemy kod bary lczby 2 +x. Sosób : lczba -55 ) Kod bary modułu (=55): Sosób 2: lczba -55 ) Kod bary lczby 2) Negacja btowa: 2 8-55 =256-55 =2: 3) Dodae : Sosób mało wygody dla człoweka. + Łatwe oeracje arytmetycze. Jeda rerezetacja lczby : Zakres lczb: [-2 -, 2 - -] (2 lczb).

Dodawae w kodze U2 Dodawae w kodze U2 odbywa sę zgode z zasadam dodawaa dwójkowego (-77) + (43) (-34) (-77) + (-43) (-2) (77) + (-43) (34) Lczby ułamkowe stałorzeckowe Lczba stałoozycyja ( +m)-btowa osada btów rzezaczoych a część całkowtą oraz m btów rzezaczoych a kodowae częśc ułamkowej. c... c3c2cc. c c 2... c m = c = m Założee: lczba bez zaku. Wartość ajwększa: 2 - + 2 -m = 2 2 -m Wartość ajmejsza: + 2 -m = 2 -m Lczby zmeorzeckowe (floatg-ot umbers) Lczba zmeorzeckowa x =(-) s m c s zak lczby, m matysa, odstawa systemu, c cecha. m e = 9.9 x -3 kg G = 6.67 x - m 3 kg - s -2 N A = 6.22 x 23 mol - Normalzacja lczby zmeorzeckowej Położee rzecka w lczbe zmeorzeckowej e jest ustaloe. 273.6 = 2.736 x 2 =.2736 x 3 = 2736 x -2 Zormalzowaa lczba zmeorzeckowa to taka lczba, której matysa seła zależość: W systeme dzesętym: czyl m=.... 9.999999 m < m W systeme dwójkowym zormalzowaa lczba zmeorzeckowa ma zawsze część całkowtą rówą ±. Stadard IEEE 754 Zatem, do zakodowaa lczby zmeorzeckowej otrzeba zakodować (rzyjmujemy, ze odstawa będze rówa 2): zak, matysę, cechę. W celu ujedolcea rerezetacj barej oraz oeracj umeryczych a różych latformach srzętowych, wrowadzoo stadard zasu zmeorzeckowego IEEE 754 (Wllam Kaha). Stadard te defuje: formaty rerezetacj lczb zmeorzeckowych: sgle-recso (32 bty), double-recso (64bty), sgle-exteded recso ( 43 btów) double-exteded recso ( 79 btów, zazwyczaj 8 btów), wartosc secjale (. eskończoość, NaN), zmeorzeckowe oeracje, modele zaokrąglaa, wyjątk.

Ogóly format w stadardze IEEE 754 Lczby ojedyczej recyzj sg(bt zaku): lczba dodata, lczba ujema, exoet (cecha): kod z admarem (BIAS = 2 e- - ), fracto (matysa): lczba stałorzeckowa, kod U, ozbawoa ajbardzej zaczącego btu rerezetującego część całkowtą bt te e jest rzechowyway. e lczba btów cechy Ty Cecha Matysa zera lczby ezormalzowae lczby zormalzowae eskończoośc NaN (eokreśloe) od do 2 e- 2 e - 2 e - dowola 3 23 bt zaku: lczba dodata, lczba ujema, cecha: (BIAS =27), zakres: -26 27, matysa: m =.fracto Zormalzowae lczby o ajmejszym module: ±2-26 ±.7549435-38 Lczby o ajwększym module: ±(( - (/2) 24 )2 28 ) ± 3.428235 38 Lczby odwójej recyzj 63 52 bt zaku: lczba dodata, lczba ujema, cecha: (BIAS =23), zakres: -22 23, matysa: m =.fracto Zormalzowae lczby o ajmejszym module: ±2-22 ±2.225738585722-38 Lczby o ajwększym module: ±(( - (/2) 53 )2 24 ) ±.79769334862357 38 Stałe zmee Podstawowym obektam wystęującym w rograme są stałe zmee. Ich zaczee jest take samo jak w matematyce. Stałe zmee muszą osadać azwę osadają rzysaą wartość. Nazwa jest cągem zaków, z których erwszy mus być lterą,.: x, alfa, erwastek, Obowązują tylko zak ASCII (abc...z, ABC...XYZ). Ne ma olskch lter a greckch. Charakter zmeych jest deklaroway we wstęej częśc rogramu (zazwyczaj zaraz a oczątku, rzed strukcjam właścwym rogramu) Zmee są różych tyów: całkowte :, 2, 28 rzeczywste :.456, -734.29 logcze : true, false zakowe : me, adres t. Tyy zmeych w Fortrae INTEGER* ( bajt) -28 27 INTEGER*2 (2 bajty) -32768 32767 INTEGER*4 (4bajty) -247483648 247483647 REAL*4 (4 bajty) ±.75494E-38 3.42823E+38 REAL*8 (8 bajtów) COMPLEX (zesoloy) LOGICAL (logczy) CHARACTER* CHARACTER* ±2.22574D-38.797693D+38 ara lczb REAL.true..false. długość jak INTEGER bajt bajtów

Tyy zmeych w Pascalu SHORTINT (-28..27) bajt INTEGER (-32768..32767} 2 bajty LONGINT {-247483648..247483647} 4 bajty BYTE {..255} bajt WORD {..65535} 2 bajty BOOLEAN {TRUE/FALSE} logczy /8 bajta CHAR zak bajt STRING -255 zaków REAL {2.9E-39...7E38} 6 bajtów DOUBLE {5.E-324...7E38} 8 bajtów EXTENDED {.9E-495...E4932} bajtów Tyy daych w języku C t - ty całkowty. Zmee tego tyu tyu mogą rzyjmować wartośc całkowte dodate lub ujeme. short t - ty całkowty krótk log t - ty całkowty dług float - ty zmeorzeckowy ojedyczej recyzj. double - ty zmeorzeckowy odwójej recyzj. log double - ty zmeorzeckowy odwójej recyzj dług. vod - ty usty ozaczający brak wartośc (stosoway w ANSI C).Tylko arametry rzekazywae do fukcj mogą być tyu vod (ozacza wtedy, że do fukcj c sę e rzekazuje) lub zwracae rzez fukcję (fukcja c e zwraca). Orócz tego ty vod może być stosoway rzy tworzeu ewych tyów złożoych. char - ty zakowy. Moża za jego omocą rzechowywać zak w kodze ASCII. Na ogół ty char ma bajt długośc w zwązku z czym moża za jego omocą rzechowywać lczby z zakresu -28.. 27 (jeśl jest ze zakem) lub.. 255 (jeśl jest bez zaku). Tablce Tablca jest to struktura daych zawerająca uorządkoway zbór obektów tego samego tyu odowada matematyczemu ojęcu wektora, macerzy, zmeych deksowych, t. 2 3 4 5 6 7 a S = a + + a 2 +... a Dlaczego tablce? Jeśl =3, to e tak waże. A jeśl =? - deklarujemy jedą zmeą tablcową a e zwykłych. - w rograme moża łatwo odwołać sę do elemetu, którego umer jest wylczay,.: k=2*- Dla =5 mamy k=9 Do zmeej tablcowej A odwołujemy sę: x:=a[9], lub x:=a[k], a awet x:=a[2*-] Proste? A gdyby e było zmeych tablcowych? Dlaczego tablce, cd. Przykład rogramu: k=2*- wyberz k z: : x:=a 2: x:=a2 3: x:=a3... 9: x:=a9... : x:=a Bez sesu! Deklraracje tablc FORTRAN: DIMENSION A() INTEGER B(55) Uwaga! Ideksy tablc od a()..a() PASCAL: A:array [..] of real; B:array[..55] of teger; C: double a[]; t b[55]; Uwaga! Ideksy tablc od a[]..a[99]