The problem. Each unitary transform having eigenvector has eigenvalues in the form of. Phase ratio:

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "The problem. Each unitary transform having eigenvector has eigenvalues in the form of. Phase ratio:"

Átírás

1 Ismétlés

2 The problem Each unitary transform having eigenvector has eigenvalues in the form of. Phase ratio:

3 How to initialize? Quantum Phase Estimator

4 Prob. amplitudes

5

6

7 Brutális!

8 A H kapuk feletti Fourier-trafók. Néhány R kapuval kigészítve feletti Fourier-trafók lesznek

9 IQFT

10 Searching in an Unsorted Database "Man - a being in search of meaning." Plato

11 History of data base searching v

12 History of data base searching v

13 History of data base searching v

14 History of data base searching v4 Grover algorithm

15 Objectives Finding a certain entry in a database N items of size. The DB is unsorted. The DB contains M copy of the requested entry. Best classical solution: N question. How can be exploited quantum phenomena? x =?

16 General model of quantum algorithms Classical input Quantum output Initialization Parallelization Amplitude ampl. Measurement Quantum input Classical output

17 Grover operator

18 Grover operator T = H

19 Grover operator

20 Geometrical interpretation

21 Required number of iterations

22 Error analysis

23 Questions What will happen if M=N/2? What shall we do if M>N/2? Is it possible to find the marked item with a single step? How to decrease the error probability? Idea No. 1. Idea No

24 Quantum counting special phase estimation Calculation of M can be traced back to phase estimation on the Grover operator.

25 Quantum counting special phase estimation

26 RSA feltörése Grover algoritmussal N gyökéig kell keresni, hogy prím-e a szám?

27 RSA feltörése Grover algoritmussal Brutális!

28 Multiverzum

29 Multiuser detection based on Grover algorithm

30 Direct sequence spread spectrum DS SS 3G mobile Gyorsan változó kód (chip) nagyfrekis komponensek j ( f ) s ( f ) Kóder t ( f ) r ( f ) Dekóder ~ ( ) f Szûrõ ( ) f c(t) Álvéletlen zaj vagy álvéletlen kód Szinkronizálás c(t)

31 Keskenysávú interferencia elnyomása s ( f ) t ( f ) j ( f ) S s0 S t0 S j0 B B t s S j0 f f f S j0 B s r ( f ) B j S t0 S j0 B s B B j t B t ~ ( ) f S s0 S j0 B B j t B j ( ) f S s0 f f f B t B t B s

32 Feldolgozási nyereség PG: Processing Gain Tulajdonképpen a kiterjesztés mértéke PG=kiterjesztett sávszélesség/eredeti sávszélesség A gyakorlatban SF=chipsebesség/bitsebesség SF: spreading factor

33 Kódosztás CDMA: Code Division Multiple Access A spektrumkiterjesztés a felhasználókhoz rendelt ortogonális kódokkal Kombinált PHY + MAC Kódok ortogonalitása korlátozott

34 Detektálás

35 Detektálás

36 Detektálás

37 Hiba a detektálás során

38 Kvantum többfelhasználós detekció Feladat: DS-CDMA rendszerben együttes detekció a bázisállomáson. Vett komplex alapsávi jel:

39 A detektor kimenete: Egyfelhasználós detekció

40 Kvantum többfelhasználós detekció MLS, Maximum Likelihod Sequence (jointly optimum) detekció: MBER, Minimum Bit Error Ratio (individually optimum) detekció:

41 Kvantum többfelhasználós detekció Csatorna mátrix:

42 Komplexitás: Kvantum többfelhasználós detekció

43 Kvantum egzisztencia tesztelés

44 Kvantum egzisztencia tesztelés Cél: annak eldöntése, hogy a keresett elem egyáltalán előfordul-e az adatbázisban? Klasszikus bonyolultság: O(N). Speciális fázisbecslés a Grover-operátoron. Fázisbecslés: Unitér operátor sajátértéke: Fázis: Fázistényező közelítése:

45 Kvantum fázisbecslés komplexitás: p qbit Klasszikus bizonytalanság Kvantum bizonytalanság

46 Kvantum bizonytalanság

47 Kvantum egzisztencia tesztelés Klasszikus bizonytalanság Komplexitás:

48 Kvantum egzisztencia tesztelés Hiba, ha az MSB biten 0-tól eltérő érték van.

49 Kvantum egzisztencia tesztelés Kvantum bizonytalanság: Komplexitás: p

50 Kvantum szélsőérték keresés Klasszikus rendezetlen adatbázis Rendezés + Logaritmusos keresés A rendezés nem mindig tehető meg! A klasszikus logaritmusos keresés kombinálása kvantum egzisztencia teszteléssel

51 Kvantum szélsőérték keresés Adatbázis (függvény!): Feladat: A kereső algoritmus: Grover kereséssel: Komplexitás:

52 Alap Grover-algoritmus A Grover-algoritmus hiányosságai: Az index regiszter bemeneti állapota rögzített (valós, egyenletes amplitúdó eloszlás). Nem biztosított az 1 valószínűségű találat.

53 Általánosított Grover-algoritmus 1.1. tézis 2-dimenziós bázis a V térben: Egyes speciális állapotok nem képezhetők le. Általánosított Grover-operátor:

54 Meghatározandó paraméterek és nem ismert!

55 Általánosított Grover-operátor Feltétel: legyen az, térben. Q megőrzi a teret. Q alakja a V 2-dimenziós térben Q sajátértékei:

56 Lépésszám Illesztési feltétel: lépésszám

57 Optimális lépésszám Az 1 valószínűségű találathoz szükséges lépésszám:

58 Beállítások Fázisbecslés O(ld 3 (N)) := a létrehozásához szükséges kapuk összessége := a felhasználó indító klasszikus állapota

Searching in an Unsorted Database

Searching in an Unsorted Database Searching in an Unsorted Database "Man - a being in search of meaning." Plato History of data base searching v1 2018.04.20. 2 History of data base searching v2 2018.04.20. 3 History of data base searching

Részletesebben

IBM Brings Quantum Computing to the Cloud

IBM Brings Quantum Computing to the Cloud IBM Brings Quantum Computing to the Cloud https://www.youtube.com/watch?v=dz2dcilzabm&feature=y outu.be 2016.05.05. 1 Ismétlés The problem Each unitary transform having eigenvector has eigenvalues in the

Részletesebben

Ahol a kvantum mechanika és az Internet találkozik

Ahol a kvantum mechanika és az Internet találkozik Ahol a kvantum mechanika és az Internet találkozik Imre Sándor BME Híradástechnikai Tanszék Imre Sándor "The fastest algorithm can frequently be replaced by one that is almost as fast and much easier to

Részletesebben

Kvantum mechanikával tunningolt klasszikus kommunikáció. Imre Sándor BME-HIT

Kvantum mechanikával tunningolt klasszikus kommunikáció. Imre Sándor BME-HIT Kvantum mechanikával tunningolt klasszikus kommunikáció Imre Sándor BME-HIT A kvantummechanika posztulátumai mérnöki megközelítésben 1. Posztulátum: kvantum bit Hilbert-tér 2. Posztulátum: logikai kapuk

Részletesebben

GROVER-algoritmus. Sinkovicz Péter. ELTE, MSc II dec.15.

GROVER-algoritmus. Sinkovicz Péter. ELTE, MSc II dec.15. ELTE, MSc II. 2011.dec.15. Áttekintés Feladat Algoritmus Kvantum keresési algoritmus áttekintése Input: N = 2 n elemű tömb, Ψ 1 = 0 1 kezdőállapot, f x0 (x) orákulum függvény. Output: x 0 keresett elem

Részletesebben

Bevezetés a kvantum-informatikába és kommunikációba 2015/2016 tavasz

Bevezetés a kvantum-informatikába és kommunikációba 2015/2016 tavasz Bevezetés a kvantum-informatikába és kommunikációba 2015/2016 tavasz Kvantumkapuk, áramkörök 2016. március 3. A kvantummechanika posztulátumai (1-2) 1. Állapotleírás Zárt fizikai rendszer aktuális állapota

Részletesebben

Csima Judit április 9.

Csima Judit április 9. Osztályozókról még pár dolog Csima Judit BME, VIK, Számítástudományi és Információelméleti Tanszék 2018. április 9. Csima Judit Osztályozókról még pár dolog 1 / 19 SVM (support vector machine) ez is egy

Részletesebben

Wavelet transzformáció

Wavelet transzformáció 1 Wavelet transzformáció Más felbontás: Walsh, Haar, wavelet alapok! Eddig: amplitúdó vagy frekvencia leírás: Pl. egy rövid, Dirac-delta jellegű impulzus Fourier-transzformált: nagyon sok, kb. ugyanolyan

Részletesebben

Shor kvantum-algoritmusa diszkrét logaritmusra

Shor kvantum-algoritmusa diszkrét logaritmusra Ivanyos Gábor MTA SZTAKI Debrecen, 20 január 2. Tartalom és kvantum-áramkörök 2 A diszkrét log probléma Kvantum bit Állapot: a B = C 2 komplex euklideszi tér egy egységvektora: az a 0 + b szuperpozíció

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Correlation & Linear. Petra Petrovics.

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Correlation & Linear. Petra Petrovics. Correlation & Linear Regression in SPSS Petra Petrovics PhD Student Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Exercise

Részletesebben

Alapsáv és szélessáv. Számítógépes Hálózatok 2007. Amplitúdó-moduláció. Szélessáv

Alapsáv és szélessáv. Számítógépes Hálózatok 2007. Amplitúdó-moduláció. Szélessáv Alapsáv és szélessáv Számítógépes Hálózatok 2007 4. Fizikai réteg Alapsáv, szélessáv, moduláció, vezetékes és vezeték nélküli átvitel Alapsáv (baseband) A digitális szignál direkt árammá vagy feszültségváltozássá

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Factor Analysis

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Factor Analysis Factor Analysis Factor analysis is a multiple statistical method, which analyzes the correlation relation between data, and it is for data reduction, dimension reduction and to explore the structure. Aim

Részletesebben

Mapping Sequencing Reads to a Reference Genome

Mapping Sequencing Reads to a Reference Genome Mapping Sequencing Reads to a Reference Genome High Throughput Sequencing RN Example applications: Sequencing a genome (DN) Sequencing a transcriptome and gene expression studies (RN) ChIP (chromatin immunoprecipitation)

Részletesebben

Frekvencia tartományok. Számítógépes Hálózatok és Internet Eszközök. Frekvencia tartományok rádió kommunikációhoz

Frekvencia tartományok. Számítógépes Hálózatok és Internet Eszközök. Frekvencia tartományok rádió kommunikációhoz Frekvencia tartományok Számítógépes Hálózatok és Internet Eszközök 2007 5. Fizikai réteg Médium közös használata, példa: ADSL LF (Low Frequency) = LW (Langwelle) = hosszúhullám MF (Medium Frequency) =

Részletesebben

Correlation & Linear Regression in SPSS

Correlation & Linear Regression in SPSS Correlation & Linear Regression in SPSS Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Exercise 1 - Correlation File / Open

Részletesebben

Kvantum infokommunikáció, a titkosítás új lehetőségei

Kvantum infokommunikáció, a titkosítás új lehetőségei Kvantum infokommunikáció, a titkosítás új lehetőségei A tudós leírja azt, ami van, a mérnök viszont megalkotja azt, ami soha nem volt. Gábor Dénes Imre Sándor, BME-HIT 2016.10.06. 2 Ki tudja, hogy mi ez?

Részletesebben

Correlation & Linear Regression in SPSS

Correlation & Linear Regression in SPSS Petra Petrovics Correlation & Linear Regression in SPSS 4 th seminar Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Correlation

Részletesebben

Bevezetés a kvantum-informatikába és kommunikációba 2016/2017 tavasz

Bevezetés a kvantum-informatikába és kommunikációba 2016/2017 tavasz Bevezetés a kvantum-informatikába és kommunikációba 2016/2017 tavasz Kvantumkapuk, áramkörök 2017. február 23. A kvantummechanika Posztulátumai, avagy, ahogy az apró dolgok működnek 1. Posztulátum: kvantum

Részletesebben

Számítógépes Hálózatok

Számítógépes Hálózatok Számítógépes Hálózatok 2. Előadás: Fizikai réteg Based on slides from Zoltán Ács ELTE and D. Choffnes Northeastern U., Philippa Gill from StonyBrook University, Revised Spring 2016 by S. Laki Fizikai réteg

Részletesebben

Számítógépes Hálózatok. 5. gyakorlat

Számítógépes Hálózatok. 5. gyakorlat Számítógépes Hálózatok 5. gyakorlat Óra eleji kiszh Elérés: https://oktnb6.inf.elte.hu Számítógépes Hálózatok Gyakorlat 2 Gyakorlat tematika Szinkron CDMA Órai / házi feladat Számítógépes Hálózatok Gyakorlat

Részletesebben

Vezeték nélküli helyi hálózatok

Vezeték nélküli helyi hálózatok Vezeték nélküli helyi hálózatok Számítógép-hálózatok Dr. Lencse Gábor egyetemi docens Széchenyi István Egyetem, Távközlési Tanszék lencse@sze.hu ELMÉLETI ALAPOK Vezeték nélküli helyi hálózatok Dr. Lencse

Részletesebben

OFDM technológia és néhány megvalósítás Alvarion berendezésekben

OFDM technológia és néhány megvalósítás Alvarion berendezésekben SCI-Network Távközlési és Hálózatintegrációs Rt. T.: 467-70-30 F.: 467-70-49 info@scinetwork.hu www.scinetwork.hu Nem tudtuk, hogy lehetetlen, ezért megcsináltuk. OFDM technológia és néhány megvalósítás

Részletesebben

Computer Architecture

Computer Architecture Computer Architecture Locality-aware programming 2016. április 27. Budapest Gábor Horváth associate professor BUTE Department of Telecommunications ghorvath@hit.bme.hu Számítógép Architektúrák Horváth

Részletesebben

Statistical Inference

Statistical Inference Petra Petrovics Statistical Inference 1 st lecture Descriptive Statistics Inferential - it is concerned only with collecting and describing data Population - it is used when tentative conclusions about

Részletesebben

Az LTE. és a HSPA lehetőségei. Cser Gábor Magyar Telekom/Rádiós hozzáférés tervezési ágazat

Az LTE. és a HSPA lehetőségei. Cser Gábor Magyar Telekom/Rádiós hozzáférés tervezési ágazat Az LTE és a HSPA lehetőségei Cser Gábor Magyar Telekom/Rádiós hozzáférés tervezési ágazat Author / Presentation title 08/29/2007 1 Áttekintés Út az LTE felé Antennarendszerek (MIMO) Modulációk HSPA+ LTE

Részletesebben

Fejlett programozási nyelvek C++ Iterátorok

Fejlett programozási nyelvek C++ Iterátorok Fejlett programozási nyelvek C++ Iterátorok 10. előadás Antal Margit 2009 slide 1 Témakörök I. Bevezetés II. Iterátor definíció III. Iterátorok jellemzői IV. Iterátorkategóriák V. Iterátor adapterek slide

Részletesebben

Számítógépes hálózatok

Számítógépes hálózatok Számítógépes hálózatok 3.gyakorlat Fizikai réteg Kódolások, moduláció, CDMA Laki Sándor lakis@inf.elte.hu http://lakis.web.elte.hu 1 Második házi feladat 2 AM és FM analóg jel modulációja esetén Forrás:

Részletesebben

Informatika kvantum elveken: a kvantum bittől a kvantum számítógépig

Informatika kvantum elveken: a kvantum bittől a kvantum számítógépig Informatika kvantum elveken: a kvantum bittől a kvantum számítógépig A tudós leírja azt, ami van, a mérnök viszont megalkotja azt, ami soha nem volt. Gábor Dénes Imre Sándor, BME-HIT Egy egyszerű kérdés

Részletesebben

Phenotype. Genotype. It is like any other experiment! What is a bioinformatics experiment? Remember the Goal. Infectious Disease Paradigm

Phenotype. Genotype. It is like any other experiment! What is a bioinformatics experiment? Remember the Goal. Infectious Disease Paradigm It is like any other experiment! What is a bioinformatics experiment? You need to know your data/input sources You need to understand your methods and their assumptions You need a plan to get from point

Részletesebben

Hatékonyság 1. előadás

Hatékonyság 1. előadás Hatékonyság 1. előadás Mi a hatékonyság Bevezetés A hatékonyság helye a programkészítés folyamatában: csak HELYES programra Erőforrásigény: a felhasználó és a fejlesztő szempontjából A hatékonyság mérése

Részletesebben

Hogyan használja az OROS online pótalkatrész jegyzéket?

Hogyan használja az OROS online pótalkatrész jegyzéket? Hogyan használja az OROS online pótalkatrész jegyzéket? Program indítása/program starts up Válassza ki a weblap nyelvét/choose the language of the webpage Látogasson el az oros.hu weboldalra, majd klikkeljen

Részletesebben

Az NMR és a bizonytalansági elv rejtélyes találkozása

Az NMR és a bizonytalansági elv rejtélyes találkozása Az NMR és a bizonytalansági elv rejtélyes találkozása ifj. Szántay Csaba MTA Kémiai Tudományok Osztálya 2012. február 21. a magspínek pulzus-gerjesztésének értelmezési paradigmája GLOBÁLISAN ELTERJEDT

Részletesebben

Felvételi tematika INFORMATIKA

Felvételi tematika INFORMATIKA Felvételi tematika INFORMATIKA 2016 FEJEZETEK 1. Természetes számok feldolgozása számjegyenként. 2. Számsorozatok feldolgozása elemenként. Egydimenziós tömbök. 3. Mátrixok feldolgozása elemenként/soronként/oszloponként.

Részletesebben

Bevezetés a kvantum-informatikába és kommunikációba 2014/2015 tavasz

Bevezetés a kvantum-informatikába és kommunikációba 2014/2015 tavasz Bevezetés a kvantum-informatikába és kommunikációba 2014/2015 tavasz Kvantumkapuk, áramkörök 2015. február 26. A kvantummechanika posztulátumai (1) 1. Állapotleírás Zárt fizikai rendszer aktuális állapota

Részletesebben

Kvantum-hibajavítás I.

Kvantum-hibajavítás I. LOGO Kvantum-hibajavítás I. Gyöngyösi László BME Villamosmérnöki és Informatikai Kar Ismétléses kódolás Klasszikus hibajavítás Klasszikus modell: BSC (binary symmetric channel) Hibavalószínűség: p p 0.5

Részletesebben

Programozás alapjai. 5. előadás

Programozás alapjai. 5. előadás 5. előadás Wagner György Általános Informatikai Tanszék Cserélve kiválasztásos rendezés (1) A minimum-maximum keresés elvére épül. Ismétlés: minimum keresés A halmazból egy tetszőleges elemet kinevezünk

Részletesebben

Kvantum-számítógépek, univerzalitás és véges csoportok

Kvantum-számítógépek, univerzalitás és véges csoportok Kvantum-számítógépek, univerzalitás és véges csoportok Ivanyos Gábor MTA SZTAKI BME Matematikai Modellalkotás szeminárium, 2013 szeptember 24. Kvantum bit Kvantum bitek Kvantum kapuk Kvantum-áramkörök

Részletesebben

1. A vezeték nélküli hálózatok rádiós szabályozása

1. A vezeték nélküli hálózatok rádiós szabályozása 1. A vezeték nélküli hálózatok rádiós szabályozása A WLAN rádiófrekvencián kommunikál. A rádiófrekvenciás spektrum szabályozása elengedhetetlen ahhoz, hogy az eszközök a számukra kiosztott frekvenciasávban

Részletesebben

Bevezetés a kvantuminformatikába. kommunikációba 2015 tavasz. Első lépések a kvantuminformatikában február 19.

Bevezetés a kvantuminformatikába. kommunikációba 2015 tavasz. Első lépések a kvantuminformatikában február 19. Bevezetés a kvantuminformatikába és kommunikációba 2015 tavasz Első lépések a kvantuminformatikában 2015. február 19. Mi lehet kvantumbit? Kvantum eszközök (1) 15=5 3 Bacsárdi Képek forrása: IBM's László,

Részletesebben

Kvantum-informatika és kommunikáció 2015/2016 ősz. A kvantuminformatika jelölésrendszere szeptember 11.

Kvantum-informatika és kommunikáció 2015/2016 ősz. A kvantuminformatika jelölésrendszere szeptember 11. Kvantum-informatika és kommunikáció 2015/2016 ősz A kvantuminformatika jelölésrendszere 2015. szeptember 11. Mi lehet kvantumbit? Kvantum eszközök (1) 15=5 3 Bacsárdi Képek forrása: IBM's László, Almaden

Részletesebben

MOBIL HÍRKÖZLÉSI RENDSZEREK III. A GSM VÉDELMI RENDSZERÉNEK FELÉPÍTÉSE ÉS MŰKÖDÉSE

MOBIL HÍRKÖZLÉSI RENDSZEREK III. A GSM VÉDELMI RENDSZERÉNEK FELÉPÍTÉSE ÉS MŰKÖDÉSE Teréki Csaba MOBIL HÍRKÖZLÉSI RENDSZEREK III. A GSM VÉDELMI RENDSZERÉNEK FELÉPÍTÉSE ÉS MŰKÖDÉSE A GSM felajánl olyan, a felépítésébe ágyazott jellemzőket, amelyek biztosítják a hívás integritását és bizalmasságát.

Részletesebben

Teljesítmény Mérés. Tóth Zsolt. Miskolci Egyetem. Tóth Zsolt (Miskolci Egyetem) Teljesítmény Mérés / 20

Teljesítmény Mérés. Tóth Zsolt. Miskolci Egyetem. Tóth Zsolt (Miskolci Egyetem) Teljesítmény Mérés / 20 Teljesítmény Mérés Tóth Zsolt Miskolci Egyetem 2013 Tóth Zsolt (Miskolci Egyetem) Teljesítmény Mérés 2013 1 / 20 Tartalomjegyzék 1 Bevezetés 2 Visual Studio Kód metrikák Performance Explorer Tóth Zsolt

Részletesebben

Számítógéppel irányított rendszerek elmélete. A rendszer- és irányításelmélet legfontosabb részterületei. Hangos Katalin. Budapest

Számítógéppel irányított rendszerek elmélete. A rendszer- és irányításelmélet legfontosabb részterületei. Hangos Katalin. Budapest CCS-10 p. 1/1 Számítógéppel irányított rendszerek elmélete A rendszer- és irányításelmélet legfontosabb részterületei Hangos Katalin Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék Folyamatirányítási

Részletesebben

Kvantum informatika és kommunikáció:

Kvantum informatika és kommunikáció: Kvantum informatika és kommunikáció: múlt jelen A tudós leírja azt, ami van, a mérnök viszont megalkotja azt, ami soha nem volt. Gábor Dénes Imre Sándor, BME-HIT IMRE SÁNDOR imre@hit.bme.hu BME Villamosmérnöki

Részletesebben

A sz.ot.ag. III. Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia december 8. Bíró Tamás, ELTE, Budapest / RUG, Groningen, NL 1/ 16

A sz.ot.ag. III. Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia december 8. Bíró Tamás, ELTE, Budapest / RUG, Groningen, NL 1/ 16 A sz.ot.ag Optimalitáselmélet szimulált hőkezeléssel Bíró Tamás Humanities Computing, CLCG University of Groningen, Hollandia valamint Eötvös Loránd Tudományegyetem, Budapest birot@let.rug.nl, birot@nytud.hu

Részletesebben

Modellkiválasztás és struktúrák tanulása

Modellkiválasztás és struktúrák tanulása Modellkiválasztás és struktúrák tanulása Szervezőelvek keresése Az unsupervised learning egyik fő célja Optimális reprezentációk Magyarázatok Predikciók Az emberi tanulás alapja Általános strukturális

Részletesebben

Cluster Analysis. Potyó László

Cluster Analysis. Potyó László Cluster Analysis Potyó László What is Cluster Analysis? Cluster: a collection of data objects Similar to one another within the same cluster Dissimilar to the objects in other clusters Cluster analysis

Részletesebben

Digitális jelfeldolgozás

Digitális jelfeldolgozás Digitális jelfeldolgozás Kvantálás Magyar Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék magyar.attila@virt.uni-pannon.hu 2010. szeptember 15. Áttekintés

Részletesebben

Oszcillátor tervezés kétkapu leírófüggvényekkel

Oszcillátor tervezés kétkapu leírófüggvényekkel Oszcillátor tervezés kétkapu leírófüggvényekkel (Oscillator design using two-port describing functions) Infokom 2016 Mészáros Gergely, Ladvánszky János, Berceli Tibor October 13, 2016 Szélessávú Hírközlés

Részletesebben

Számítógéppel irányított rendszerek elmélete. Gyakorlat - Mintavételezés, DT-LTI rendszermodellek

Számítógéppel irányított rendszerek elmélete. Gyakorlat - Mintavételezés, DT-LTI rendszermodellek Számítógéppel irányított rendszerek elmélete Gyakorlat - Mintavételezés, DT-LTI rendszermodellek Hangos Katalin Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: hangos.katalin@virt.uni-pannon.hu

Részletesebben

Rejtett részcsoportok és kvantum-számítógépek

Rejtett részcsoportok és kvantum-számítógépek Ivanyos Gábor MTA SZTAKI MTA, 2007 május 23. Kvantum bitek Kvantum kapuk Kvantum-ármakörök Tartalom 1 Kvantum bitek és kvantum-áramkörök Kvantum bitek Kvantum kapuk Kvantum-ármakörök 2 Háttér Deníció,

Részletesebben

Híradástechikai jelfeldolgozás

Híradástechikai jelfeldolgozás Híradástechikai jelfeldolgozás 13. Előadás 015. 04. 4. Jeldigitalizálás és rekonstrukció 015. április 7. Budapest Dr. Gaál József docens BME Hálózati Rendszerek és SzolgáltatásokTanszék gaal@hit.bme.hu

Részletesebben

UMTS HÁLÓZAT PROTOKOLLJAI. UMTS SZINKRONIZÁCIÓ ÉS

UMTS HÁLÓZAT PROTOKOLLJAI. UMTS SZINKRONIZÁCIÓ ÉS UMTS HÁLÓZAT PROTOKOLLJAI. UMTS SZINKRONIZÁCIÓ ÉS CELLAKERESÉS. HSPA ÉS HSPA TOVÁBBFEJLESZTÉSEK 2011. május 19., Budapest Uu interfész 3. réteg RRC (Radio Resource Control) 2. réteg RLC (Radio Link Control)

Részletesebben

Lexington Public Schools 146 Maple Street Lexington, Massachusetts 02420

Lexington Public Schools 146 Maple Street Lexington, Massachusetts 02420 146 Maple Street Lexington, Massachusetts 02420 Surplus Printing Equipment For Sale Key Dates/Times: Item Date Time Location Release of Bid 10/23/2014 11:00 a.m. http://lps.lexingtonma.org (under Quick

Részletesebben

Az INTRO projekt. Troposzféra modellek integritásvizsgálata. Rédey szeminárium Ambrus Bence

Az INTRO projekt. Troposzféra modellek integritásvizsgálata. Rédey szeminárium Ambrus Bence Az INTRO projekt Troposzféra modellek integritásvizsgálata Rédey szeminárium Ambrus Bence A projekt leírása Célkitűzés: troposzféra modellek maradék hibáinak modellezése, a modellek integritásának vizsgálata

Részletesebben

Kommunikációs rendszerek programozása. Wireless LAN hálózatok (WLAN)

Kommunikációs rendszerek programozása. Wireless LAN hálózatok (WLAN) Kommunikációs rendszerek programozása Wireless LAN hálózatok (WLAN) Jellemzők '70-es évek elejétől fejlesztik Több szabvány is foglalkozik a WLAN-okkal Home RF, BlueTooth, HiperLAN/2, IEEE 802.11a/b/g

Részletesebben

Ensemble Kalman Filters Part 1: The basics

Ensemble Kalman Filters Part 1: The basics Ensemble Kalman Filters Part 1: The basics Peter Jan van Leeuwen Data Assimilation Research Centre DARC University of Reading p.j.vanleeuwen@reading.ac.uk Model: 10 9 unknowns P[u(x1),u(x2),T(x3),.. Observations:

Részletesebben

Intelligens Rendszerek Gyakorlata. Neurális hálózatok I.

Intelligens Rendszerek Gyakorlata. Neurális hálózatok I. : Intelligens Rendszerek Gyakorlata Neurális hálózatok I. dr. Kutor László http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/ir2.html IRG 3/1 Trend osztályozás Pnndemo.exe IRG 3/2 Hangulat azonosítás Happy.exe IRG 3/3

Részletesebben

Least Squares becslés

Least Squares becslés Least Squares becslés A négyzetes hibafüggvény: i d i ( ) φx i A négyzetes hibafüggvény mellett a minimumot biztosító megoldás W=( d LS becslés A gradiens számítása és nullává tétele eredményeképp A megoldás

Részletesebben

ELTE SAP Excellence Center Oktatóanyag 1

ELTE SAP Excellence Center Oktatóanyag 1 ELTE SAP Excellence Center Oktatóanyag 1 ELTE SAP Excellence Center Oktatóanyag 2 ELTE SAP Excellence Center Oktatóanyag 3 A felhasználók három különböző képernyővel találkoznak Listák az adatmegjelenítéshez

Részletesebben

A Zigbee technológia

A Zigbee technológia A Zigbee technológia Kovács Balázs kovacsb@tmit.bme.hu Vida Rolland vida@tmit.bme.hu Budapesti Muszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Távközlési és Médiainformatikai Tanszék Absztrakt: Napjainkban egyre

Részletesebben

1: Idõ(tartam), frekvencia (gyakoriság) mérés

1: Idõ(tartam), frekvencia (gyakoriság) mérés MÉRÉSTECHNIKA tárgy Villamosmérnöki szak, nappali II. évf. 4. szem. (tavaszi félév) Fakultatív gyakorlat (2. rész) A pdf file-ok olvasásához Adobe Acrobat Reader szükséges. További feladatokat a jegyzet:

Részletesebben

Szórt spektrumú adatátvitel modellezése

Szórt spektrumú adatátvitel modellezése Elméleti összefoglaló: Szórt spektrumú adatátvitel modellezése A CDMA rendszerek spektrumkiterjesztése. A spektrumkiterjesztő eljárásoknak több lehetséges megoldása van, de a katonai s persze a polgári

Részletesebben

Elektronika Előadás. Modulátorok, demodulátorok, lock-in erősítők

Elektronika Előadás. Modulátorok, demodulátorok, lock-in erősítők Elektronika 2 10. Előadás Modulátorok, demodulátorok, lock-in erősítők Irodalom - Megyeri János: Analóg elektronika, Tankönyvkiadó, 1990 - U. Tiecze, Ch. Schenk: Analóg és digitális áramkörök, Műszaki

Részletesebben

Számítógépes döntéstámogatás. Genetikus algoritmusok

Számítógépes döntéstámogatás. Genetikus algoritmusok BLSZM-10 p. 1/18 Számítógépes döntéstámogatás Genetikus algoritmusok Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu BLSZM-10 p. 2/18 Bevezetés 1950-60-as

Részletesebben

PONTFELHŐ REGISZTRÁCIÓ

PONTFELHŐ REGISZTRÁCIÓ PONTFELHŐ REGISZTRÁCIÓ ITERATIVE CLOSEST POINT Cserteg Tamás, URLGNI, 2018.11.22. TARTALOM Röviden Alakzatrekonstrukció áttekintés ICP algoritmusok Projektfeladat Demó FORRÁSOK Cikkek Efficient Variants

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Hypothesis Testing. Petra Petrovics.

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Hypothesis Testing. Petra Petrovics. Hypothesis Testing Petra Petrovics PhD Student Inference from the Sample to the Population Estimation Hypothesis Testing Estimation: how can we determine the value of an unknown parameter of a population

Részletesebben

Honlap szerkesztés Google Tudós alkalmazásával

Honlap szerkesztés Google Tudós alkalmazásával Dr. Mester Gyula Honlap szerkesztés Google Tudós alkalmazásával Összefoglaló: A közlemény tematikája honlap szerkesztés Google Tudós alkalmazásával. A bevezetés után a tudományos teljesítmény mérésének

Részletesebben

Hasonlósági keresés molekulagráfokon: legnagyobb közös részgráf keresése

Hasonlósági keresés molekulagráfokon: legnagyobb közös részgráf keresése Hasonlósági keresés molekulagráfokon: legnagyobb közös részgráf keresése Kovács Péter ChemAxon Kft., ELTE IK kpeter@inf.elte.hu Budapest, 2018.11.06. Bevezetés Feladat: két molekulagráf legnagyobb közös

Részletesebben

Digitális mérőműszerek. Kaltenecker Zsolt Hiradástechnikai Villamosmérnök Szinusz Hullám Bt.

Digitális mérőműszerek. Kaltenecker Zsolt Hiradástechnikai Villamosmérnök Szinusz Hullám Bt. Digitális mérőműszerek Digitális jelek mérése Kaltenecker Zsolt Hiradástechnikai Villamosmérnök Szinusz Hullám Bt. MIRŐL LESZ SZÓ? Mit mérjünk? Hogyan jelentkezik a minőségromlás digitális jel esetében?

Részletesebben

Supporting Information

Supporting Information Supporting Information Cell-free GFP simulations Cell-free simulations of degfp production were consistent with experimental measurements (Fig. S1). Dual emmission GFP was produced under a P70a promoter

Részletesebben

Hálózati Technológiák és Alkalmazások

Hálózati Technológiák és Alkalmazások Hálózati Technológiák és Alkalmazások Vida Rolland BME TMIT 2016. február 23. Bemutatkozás Vida Rolland egyetemi docens, tárgyfelelős IE 325, vida@tmit.bme.hu 2 Fóliák a neten Tárgy honlapja: http://www.tmit.bme.hu/vitma341

Részletesebben

Osztott jáva programok automatikus tesztelése. Matkó Imre BBTE, Kolozsvár Informatika szak, IV. Év 2007 január

Osztott jáva programok automatikus tesztelése. Matkó Imre BBTE, Kolozsvár Informatika szak, IV. Év 2007 január Osztott jáva programok automatikus tesztelése Matkó Imre BBTE, Kolozsvár Informatika szak, IV. Év 2007 január Osztott alkalmazások Automatikus tesztelés Tesztelés heurisztikus zaj keltés Tesztelés genetikus

Részletesebben

A Memory Interface Generator (MIG) beállítása a Logsys Kintex-7 FPGA kártyához

A Memory Interface Generator (MIG) beállítása a Logsys Kintex-7 FPGA kártyához A Memory Interface Generator (MIG) beállítása a Logsys Kintex-7 FPGA kártyához Ellenőrizzük a projektből importált adatokat. Ha rendben vannak, akkor kattintsunk a Next gombra. Válasszuk a Create Design

Részletesebben

Korszerű mobil vevőalgoritmusok

Korszerű mobil vevőalgoritmusok Korszerű mobil vevőalgoritmusok Balázs Ferenc, Imre Sándor, Jeney Gábor Híradástechnikai Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Budapest, 2002-2003. 2 Tartalomjegyzék 1. Bevezető 5 1.1.

Részletesebben

Szeleteljük fel úgy a tulajdonságteret, hogy az egyes szeletekbe lehetőleg egyfajta objektumok kerüljenek, de túl sok szelet se legyen.

Szeleteljük fel úgy a tulajdonságteret, hogy az egyes szeletekbe lehetőleg egyfajta objektumok kerüljenek, de túl sok szelet se legyen. KEMOMETRIA VIII-1/27 /2013 ősz CART Classification and Regression Trees Osztályozó fák Szeleteljük fel úgy a tulajdonságteret, hogy az egyes szeletekbe lehetőleg egyfajta objektumok kerüljenek, de túl

Részletesebben

Massive MiMo megvalósitása az 5G-ben Hte Rádiószakosztály Rendezvény kiss tamás tanácsadó Magyar Telekom

Massive MiMo megvalósitása az 5G-ben Hte Rádiószakosztály Rendezvény kiss tamás tanácsadó Magyar Telekom MORE IMAGES https://yam.telekom.de/groups/brand-design Massive MiMo megvalósitása az 5G-ben Hte Rádiószakosztály Rendezvény kiss tamás tanácsadó Magyar Telekom 2018.10.18 Tartalom Miért van szükség a Massive

Részletesebben

Operációs rendszerek Memóriakezelés 1.1

Operációs rendszerek Memóriakezelés 1.1 Operációs rendszerek Memóriakezelés 1.1 Pere László (pipas@linux.pte.hu) PÉCSI TUDOMÁNYEGYETEM TERMÉSZETTUDOMÁNYI KAR INFORMATIKA ÉS ÁLTALÁNOS TECHNIKA TANSZÉK Operációs rendszerek p. A memóriakezelő A

Részletesebben

Hibadetektáló és javító kódolások

Hibadetektáló és javító kódolások Hibadetektáló és javító kódolások Számítógépes adatbiztonság Hibadetektálás és javítás Zajos csatornák ARQ adatblokk meghibásodási valószínségének csökkentése blokk bvítése redundáns információval Hálózati

Részletesebben

TANULÁSI GÖRBÉK AZ ÉPÍTŐIPARBAN

TANULÁSI GÖRBÉK AZ ÉPÍTŐIPARBAN TANULÁSI GÖRBÉK AZ ÉPÍTŐIPARBAN Mályusz Levente ELŐZMÉNYEK 1 Tanulási görbe T.P. Wright 1936; Repülőgép alkatrészeket gyártó vállalatnál végezte kísérleteit Alapelv: Az ismétlődő munkát végző ember a betanulás

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK ANGOL NYELVEN

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK ANGOL NYELVEN ÉRETTSÉGI VIZSGA 200. május 4. ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK ANGOL NYELVEN KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA 200. május 4. 8:00 Az írásbeli vizsga időtartama: 80 perc Pótlapok száma Tisztázati Piszkozati OKTATÁSI

Részletesebben

Idő-frekvencia transzformációk waveletek

Idő-frekvencia transzformációk waveletek Idő-frekvencia transzformációk waveletek Pokol Gergő BME NTI Üzemi mérések és diagnosztika 2015. április 23. Vázlat Alapfogalmak az idő-frekvencia síkon Rövid idejű Fourier-transzformáció spektrogram Folytonos

Részletesebben

KIEGÉSZÍTŽ FELADATOK. Készlet Bud. Kap. Pápa Sopr. Veszp. Kecsk. 310 4 6 8 10 5 Pécs 260 6 4 5 6 3 Szomb. 280 9 5 4 3 5 Igény 220 200 80 180 160

KIEGÉSZÍTŽ FELADATOK. Készlet Bud. Kap. Pápa Sopr. Veszp. Kecsk. 310 4 6 8 10 5 Pécs 260 6 4 5 6 3 Szomb. 280 9 5 4 3 5 Igény 220 200 80 180 160 KIEGÉSZÍTŽ FELADATOK (Szállítási probléma) Árut kell elszállítani három telephelyr l (Kecskemét, Pécs, Szombathely) öt területi raktárba, melyek Budapesten, Kaposváron, Pápán, Sopronban és Veszprémben

Részletesebben

prímfaktoriz mfaktorizáció szló BME Villamosmérn és s Informatikai Kar

prímfaktoriz mfaktorizáció szló BME Villamosmérn és s Informatikai Kar Kvantumszámítógép hálózat zat alapú prímfaktoriz mfaktorizáció Gyöngy ngyösi LászlL szló BME Villamosmérn rnöki és s Informatikai Kar Elemi kvantum-összead sszeadók, hálózati topológia vizsgálata Az elemi

Részletesebben

11. Orthogonal Frequency Division Multiplexing ( OFDM)

11. Orthogonal Frequency Division Multiplexing ( OFDM) 11. Orthogonal Frequency Division Multiplexing ( OFDM) Az OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing ) az egyik legszélesebb körben alkalmazott eljárás. Ez az eljárás az alapja a leggyakrabban alkalmazott

Részletesebben

Tutorial 1 The Central Dogma of molecular biology

Tutorial 1 The Central Dogma of molecular biology oday DN RN rotein utorial 1 he entral Dogma of molecular biology Information flow in genetics:» ranscription» ranslation» Making sense of genomic information Information content in DN - Information content

Részletesebben

INFORMATIKA javítókulcs 2016

INFORMATIKA javítókulcs 2016 INFORMATIKA javítókulcs 2016 ELMÉLETI TÉTEL: Járd körbe a tömb fogalmát (Pascal vagy C/C++): definíció, egy-, két-, több-dimenziós tömbök, kezdőértékadás definíciókor, tömb típusú paraméterek átadása alprogramoknak.

Részletesebben

Objektív beszédminősítés

Objektív beszédminősítés Objektív beszédminősítés Fegyó Tibor fegyo@tmit.bme.hu Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 1 Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 2 Bevezető kérdések Mi a [beszéd]

Részletesebben

TANULÁSI GÖRBÉK AZ ÉPÍTŐIPARBAN

TANULÁSI GÖRBÉK AZ ÉPÍTŐIPARBAN TANULÁSI GÖRBÉK AZ ÉPÍTŐIPARBAN Mályusz Levente ELŐZMÉNYEK 1 A tanulási görbét először egy 19 századi pszichológus Hermann Ebbinghaus írta le. Azt vizsgálta, hogy milyen gyorsan memorizál valaki különböző

Részletesebben

Intelligens Rendszerek Elmélete. Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban

Intelligens Rendszerek Elmélete. Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban Intelligens Rendszerek Elmélete : dr. Kutor László Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/ire.html Login név: ire jelszó: IRE07 IRE 9/1 Processzor Versengéses

Részletesebben

Számítógépes geometria (mester kurzus)

Számítógépes geometria (mester kurzus) 2010 sz, Debreceni Egyetem Csuklós szerkezetek animációja (Kép 1985-b l: Tony de Peltrie) Csontváz-modellek Csuklós szerkezet (robotkar) A robotkar részei: csuklók (joints) rotációs prizmatikus (transzlációs)

Részletesebben

FOSS4G-CEE Prágra, 2012 május. Márta Gergely Sándor Csaba

FOSS4G-CEE Prágra, 2012 május. Márta Gergely Sándor Csaba FOSS4G-CEE Prágra, 2012 május Márta Gergely Sándor Csaba Reklám helye 2009 óta Intergraph szoftverek felől jöttünk FOSS4G felé megyünk Békés egymás mellett élés több helyen: Geoshop.hu Terkep.torokbalint.hu

Részletesebben

Visszacsatolt (mély) neurális hálózatok

Visszacsatolt (mély) neurális hálózatok Visszacsatolt (mély) neurális hálózatok Visszacsatolt hálózatok kimenet rejtett rétegek bemenet Sima előrecsatolt neurális hálózat Visszacsatolt hálózatok kimenet rejtett rétegek bemenet Pl.: kép feliratozás,

Részletesebben

Operációs rendszerek. UNIX fájlrendszer

Operációs rendszerek. UNIX fájlrendszer Operációs rendszerek UNIX fájlrendszer UNIX fájlrendszer Alapegység: a file, amelyet byte-folyamként kezel. Soros (szekvenciális) elérés. Transzparens (átlátszó) file-szerkezet. Link-ek (kapcsolatok) létrehozásának

Részletesebben

Szenzorok jelátvitele

Szenzorok jelátvitele PTE Műszaki és Informatikai Kar DR. GYURCSEK ISTVÁN Szenzorok jelátvitele Forrás és irodalom Lambert Miklós: Szenzorok elmélet (ISBN 978-963-874001-1-3) Bp. 2009 A. Bharathidasan V. A. S. Ponduru: Sensor

Részletesebben

Performance Modeling of Intelligent Car Parking Systems

Performance Modeling of Intelligent Car Parking Systems Performance Modeling of Intelligent Car Parking Systems Károly Farkas Gábor Horváth András Mészáros Miklós Telek Technical University of Budapest, Hungary EPEW 2014, Florence, Italy Outline Intelligent

Részletesebben

Távközlő hálózatok és szolgáltatások

Távközlő hálózatok és szolgáltatások Távközlő hálózatok és szolgáltatások Mobiltelefon-hálózatok Németh Krisztián BME TMIT 2009. okt. 28. Németh Eszter :) A tárgy feléítése 1. Bevezetés 2. IP hálózatok elérése távközlő és kábel-tv hálózatokon

Részletesebben

Térinformatikai algoritmusok Elemi algoritmusok

Térinformatikai algoritmusok Elemi algoritmusok Cserép Máté Analóg programozásnak nevezzük azt, amikor egy feladat megoldásához egy már ismert és megoldott feladat megoldását használjuk fel. Általában nem pontosan ugyanazt a feladatot oldottuk meg korábban,

Részletesebben

07. mérés Erősítő kapcsolások vizsgálata.

07. mérés Erősítő kapcsolások vizsgálata. 07. mérés Erősítő kapcsolások vizsgálata. A leggyakrabban használt üzemi paraméterek a következők: - a feszültségerősítés Au - az áramerősítés Ai - a teljesítményerősítés Ap - a bemeneti impedancia Rbe

Részletesebben

Bevezetés a Korreláció &

Bevezetés a Korreláció & Bevezetés a Korreláció & Regressziószámításba Petrovics Petra Doktorandusz Statisztikai kapcsolatok Asszociáció 2 minőségi/területi ismérv között Vegyes kapcsolat minőségi/területi és egy mennyiségi ismérv

Részletesebben