Searching in an Unsorted Database
|
|
- Dénes Nagy
- 5 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Searching in an Unsorted Database "Man - a being in search of meaning." Plato
2 History of data base searching v
3 History of data base searching v
4 History of data base searching v
5 History of data base searching v4 Grover algorithm
6 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 =?
7 General model of quantum algorithms Classical input Quantum output Initialization Parallelization Amplitude ampl. Measurement Quantum input Classical output
8 Grover operator
9 Grover operator T = H
10 Grover operator
11 Geometrical interpretation
12 Required number of iterations
13 Error analysis
14 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
15 Quantum counting special phase estimation Calculation of M can be traced back to phase estimation on the Grover operator.
16 Quantum counting special phase estimation
17 RSA feltörése Grover algoritmussal Brutális!
18 Multiuser detection based on Grover algorithm
19 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)
20 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 t 0 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
21 Feldolgozási nyereség PG: Processing Gain Tulajdonképpen a kiterjesztés mértéke PG=kiterjesztett sávszélesség/eredeti sávszélesség A gyakorlatban SF=chipsebesség/bitsebesség SF: spreading factor
22 Kódosztás CDMA: Code Division Multiple Access A spektrumkiterjesztés a felhasználókhoz rendelt ortogonális kódokkal Kombinált PHY + MAC Kódok ortogonalitása korlátozott
23 Detektálás
24 Detektálás
25 Detektálás
26 Kvantum többfelhasználós detekció Feladat: DS-CDMA rendszerben együttes detekció a bázisállomáson. Vett komplex alapsávi jel:
27 A detektor kimenete: Egyfelhasználós detekció
28 Kvantum többfelhasználós detekció MLS, Maximum Likelihod Sequence (jointly optimum) detekció: MBER, Minimum Bit Error Ratio (individually optimum) detekció:
29 Kvantum többfelhasználós detekció Csatorna mátrix:
30 Komplexitás: Kvantum többfelhasználós detekció
31 Kvantum egzisztencia tesztelés
32 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:
33 Kvantum fázisbecslés komplexitás: p qbit Klasszikus bizonytalanság Kvantum bizonytalanság
34 Kvantum bizonytalanság
35 Kvantum egzisztencia tesztelés Klasszikus bizonytalanság Komplexitás:
36 Kvantum egzisztencia tesztelés Hiba, ha az MSB biten 0-tól eltérő érték van.
37 Kvantum egzisztencia tesztelés Kvantum bizonytalanság: Komplexitás: p
38 Kvantum szélsőérték keresés Klasszikus rendezetlen adatbázis Rendezés + Logaritmusos keresés A rendezés nem mindig tehető meg! A klasszikus logaritmusos keresés kombinálása kvantum egzisztencia teszteléssel
39 Kvantum szélsőérték keresés Adatbázis (függvény!): Feladat: A kereső algoritmus: Grover kereséssel: Komplexitás:
40 Alap Grover-algoritmus A Grover-algoritmus hiányosságai: Az index regiszter bemeneti állapota rögzített (valós, egyenletes amplitúdó eloszlás). Nem biztosított az 1 valószínűségű találat.
41 Általánosított Grover-algoritmus 1.1. tézis 2-dimenziós bázis a V térben: Egyes speciális állapotok nem képezhetők le. Általánosított Grover-operátor:
42 Meghatározandó paraméterek és nem ismert!
43 Általánosított Grover-operátor Feltétel: legyen az, térben. Q megőrzi a teret. Q alakja a V 2-dimenziós térben Q sajátértékei:
44 Lépésszám Illesztési feltétel: lépésszám
45 Optimális lépésszám Az 1 valószínűségű találathoz szükséges lépésszám:
The problem. Each unitary transform having eigenvector has eigenvalues in the form of. Phase ratio:
Ismétlés The problem Each unitary transform having eigenvector has eigenvalues in the form of. Phase ratio: How to initialize? Quantum Phase Estimator Prob. amplitudes 2017.04.27. 5 Brutális! A H kapuk
RészletesebbenIBM 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
RészletesebbenAhol 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
RészletesebbenKvantum 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
RészletesebbenGROVER-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
RészletesebbenAlapsáv 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
RészletesebbenShor 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
RészletesebbenBevezetés 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
RészletesebbenWavelet 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
RészletesebbenFrekvencia 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) =
RészletesebbenCsima 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
RészletesebbenKvantum 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?
RészletesebbenSzámítógépes 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
RészletesebbenVezeték 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
RészletesebbenMiskolci 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
RészletesebbenOFDM 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
RészletesebbenMiskolci 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
RészletesebbenSzámítógépes 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
RészletesebbenCorrelation & 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
RészletesebbenAz 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
RészletesebbenCorrelation & 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
RészletesebbenMapping 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)
RészletesebbenFejlett 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
RészletesebbenSzámítógépes 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:
RészletesebbenInformatika 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
RészletesebbenComputer 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
Részletesebben1. 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
RészletesebbenPhenotype. 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
RészletesebbenMOBIL 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.
RészletesebbenHogyan 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
RészletesebbenTeljesítmény 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
RészletesebbenKvantum-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
RészletesebbenFelvételi tematika INFORMATIKA
Felvételi tematika INFORMATIKA 2016 FEJEZETEK 1. Természetes számok feldolgozása számjegyenként. 2. Számsorozatok feldolgozása elemenként. Egydimenziós tömbök. 3. Mátrixok feldolgozása elemenként/soronként/oszloponként.
RészletesebbenBevezetés 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
RészletesebbenKvantum 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
RészletesebbenProgramozás 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
RészletesebbenDigitális 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
RészletesebbenSzámítógéppel 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
RészletesebbenHíradástechikai 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
RészletesebbenKommunikációs 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
RészletesebbenAz 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
RészletesebbenLeast 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
RészletesebbenKvantum-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
RészletesebbenA 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
RészletesebbenSzórt 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
RészletesebbenStatistical 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
RészletesebbenModellkiválasztás 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
RészletesebbenElektronika 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
RészletesebbenA 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
RészletesebbenSzámítógéppel 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
RészletesebbenPONTFELHŐ REGISZTRÁCIÓ
PONTFELHŐ REGISZTRÁCIÓ ITERATIVE CLOSEST POINT Cserteg Tamás, URLGNI, 2018.11.22. TARTALOM Röviden Alakzatrekonstrukció áttekintés ICP algoritmusok Projektfeladat Demó FORRÁSOK Cikkek Efficient Variants
RészletesebbenHasonlósági 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
RészletesebbenHálózati 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
RészletesebbenDigitális 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?
RészletesebbenOszcillátor 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
RészletesebbenMassive 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
RészletesebbenUMTS 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)
RészletesebbenLexington 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
RészletesebbenHatékonyság 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
RészletesebbenINFORMATIKA 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.
RészletesebbenELTE 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
RészletesebbenSzámítógépes 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)
Részletesebben1: 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:
RészletesebbenSzenzorok 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
RészletesebbenTávközlő 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
RészletesebbenSzámítógépes 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
RészletesebbenTérinformatikai 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,
RészletesebbenCluster 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
RészletesebbenBevezetés 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
RészletesebbenTanulás az idegrendszerben. Structure Dynamics Implementation Algorithm Computation - Function
Tanulás az idegrendszerben Structure Dynamics Implementation Algorithm Computation - Function Tanulás pszichológiai szinten Classical conditioning Hebb ötlete: "Ha az A sejt axonja elég közel van a B sejthez,
RészletesebbenA 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
RészletesebbenSupporting 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
Részletesebbenend function Az A vektorban elõforduló legnagyobb és legkisebb értékek indexeinek különbségét.. (1.5 pont) Ha üres a vektor, akkor 0-t..
A Név: l 2014.04.09 Neptun kód: Gyakorlat vezető: HG BP MN l 1. Adott egy (12 nem nulla értékû elemmel rendelkezõ) 6x7 méretû ritka mátrix hiányos 4+2 soros reprezentációja. SOR: 1 1 2 2 2 3 3 4 4 5 6
RészletesebbenKorszerű 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.
RészletesebbenOsztott 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
RészletesebbenTérinformatikai algoritmusok Elemi algoritmusok
Cserép Máté 2016. szeptember 14. Analóg programozásnak nevezzük azt, amikor egy feladat megoldásához egy már ismert és megoldott feladat megoldását használjuk fel. Általában nem pontosan ugyanazt a feladatot
RészletesebbenKözösség detektálás gráfokban
Közösség detektálás gráfokban Önszervező rendszerek Hegedűs István Célkitűzés: valamilyen objektumok halmaza felett minták, csoportok detektálása csakis az egyedek közötti kapcsolatok struktúrájának a
RészletesebbenADATKAPCSOLATI PROTOKOLLOK
ADATKAPCSOLATI PROTOKOLLOK Hálózati alapismeretek OSI 1 Adatkapcsolati réteg működése Az adatkapcsolati protokollok feladata egy összeállított keret átvitele két csomópont között. Az adatokat a hálózati
RészletesebbenELEKTRONIKAI 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
RészletesebbenJAVASLAT A TOP-K ELEMCSERÉK KERESÉSÉRE NAGY ONLINE KÖZÖSSÉGEKBEN
JAVASLAT A TOP-K ELEMCSERÉK KERESÉSÉRE NAGY ONLINE KÖZÖSSÉGEKBEN Supporting Top-k item exchange recommendations in large online communities Barabás Gábor Nagy Dávid Nemes Tamás Probléma Cserekereskedelem
RészletesebbenExcel vagy Given-When-Then? Vagy mindkettő?
TESZT & TEA BUDAPEST AGILE MEETUP Pénzügyi számítások automatizált agilis tesztelése: Excel vagy Given-When-Then? Vagy mindkettő? NAGY GÁSPÁR TechTalk developer coach Budapest, 2014 február 6. SpecFlow
RészletesebbenAdatbányászati szemelvények MapReduce környezetben
Adatbányászati szemelvények MapReduce környezetben Salánki Ágnes salanki@mit.bme.hu 2014.11.10. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Felügyelt
RészletesebbenÉrdekes informatika feladatok
A keres,kkel és adatbázissal ellátott lengyel honlap számos díjat kapott: Spirit of Delphi '98, Delphi Community Award, Poland on the Internet, Golden Bagel Award stb. Az itt megtalálható komponenseket
Részletesebbenprímfaktoriz 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
RészletesebbenHibadetektáló és javító kódolások
Hibadetektáló és javító kódolások Számítógépes adatbiztonság Hibadetektálás és javítás Zajos csatornák ARQ adatblokk meghibásodási valószínségének csökkentése blokk bvítése redundáns információval Hálózati
RészletesebbenÚj algoritmusok a vezetéknélküli szenzoriális kommunikációhoz
Új algoritmusok a vezetéknélküli szenzoriális kommunikációhoz Levendovszky János, MTA doktora, egyetemi tanár, Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Napjaink kommunikációs technológiáinak a fejlődését
RészletesebbenKvantumkriptográfia II.
LOGO Kvantumkriptográfia II. Gyöngyösi László BME Villamosmérnöki és Informatikai Kar Titkos kommunikáció modellje k 1 k 2 k n k 1 k 2 k n A titkos kommunikáció során Alice és Bob szeretne egymással üzeneteket
RészletesebbenSzeleteljük 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
RészletesebbenIntelligens 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
RészletesebbenBevezetés 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,
RészletesebbenKriptográfia 0. A biztonság alapja. Számítás-komplexitási kérdések
Kriptográfia 0 Számítás-komplexitási kérdések A biztonság alapja Komplexitás elméleti modellek független, egyenletes eloszlású véletlen változó értéke számítással nem hozható kapcsolatba más információval
RészletesebbenNEURONHÁLÓS HANGTÖMÖRÍTÉS. Áfra Attila Tamás
NEURONHÁLÓS HANGTÖMÖRÍTÉS Áfra Attila Tamás Tartalom Bevezetés Prediktív kódolás Neuronhálós prediktív modell Eredmények Források Bevezetés Digitális hanghullámok Pulzus kód moduláció Hangtömörítés Veszteségmentes
RészletesebbenTartalom Keresés és rendezés. Vektoralgoritmusok. 1. fejezet. Keresés adatvektorban. A programozás alapjai I.
Keresés Rendezés Feladat Keresés Rendezés Feladat Tartalom Keresés és rendezés A programozás alapjai I. Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék Farkas Balázs, Fiala Péter, Vitéz András, Zsóka Zoltán
RészletesebbenProgramozási segédlet
Programozási segédlet Programozási tételek Az alábbiakban leírtam néhány alap algoritmust, amit ismernie kell annak, aki programozásra adja a fejét. A lista korántsem teljes, ám ennyi elég kell legyen
RészletesebbenKlaszterezés, 2. rész
Klaszterezés, 2. rész Csima Judit BME, VIK, Számítástudományi és Információelméleti Tanszék 208. április 6. Csima Judit Klaszterezés, 2. rész / 29 Hierarchikus klaszterezés egymásba ágyazott klasztereket
RészletesebbenObjektív beszédminősítés
Objektív beszédminősítés Fegyó Tibor fegyo@tmit.bme.hu Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 1 Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 2 Bevezető kérdések Mi a [beszéd]
RészletesebbenVisszacsatolt (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,
RészletesebbenGépi tanulás a gyakorlatban. Lineáris regresszió
Gépi tanulás a gyakorlatban Lineáris regresszió Lineáris Regresszió Legyen adott egy tanuló adatbázis: Rendelkezésünkre áll egy olyan előfeldolgozott adathalmaz, aminek sorai az egyes ingatlanokat írják
RészletesebbenAz 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
RészletesebbenAkusztikus MEMS szenzor vizsgálata. Sós Bence JB2BP7
Akusztikus MEMS szenzor vizsgálata Sós Bence JB2BP7 Tartalom MEMS mikrofon felépítése és típusai A PDM jel Kinyerhető információ CIC szűrő Mérési tapasztalatok. Konklúzió MEMS (MicroElectrical-Mechanical
Részletesebben