Alternating Permutations

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Alternating Permutations"

Átírás

1 Alternating Permutations Richard P. Stanley M.I.T.

2 Definitions A sequence a 1, a 2,..., a k of distinct integers is alternating if a 1 > a 2 < a 3 > a 4 <, and reverse alternating if a 1 < a 2 > a 3 < a 4 >.

3 Definitions A sequence a 1, a 2,..., a k of distinct integers is alternating if a 1 > a 2 < a 3 > a 4 <, and reverse alternating if a 1 < a 2 > a 3 < a 4 >. S n : symmetric group of all permutations of 1, 2,..., n

4 E n E n = #{w S n : w is alternating} = #{w S n : w is reverse alternating} via a 1 a 2 a n n + 1 a 1, n + 1 a 2,..., n + 1 a n

5 E n E n = #{w S n : w is alternating} = #{w S n : w is reverse alternating} via a 1 a 2 a n n + 1 a 1, n + 1 a 2,..., n + 1 a n E.g., E 4 = 5: 2143, 3142, 3241, 4132, 4231

6 André s theorem Theorem (Désiré André, 1879) y := n 0 E n x n n! = sec x + tan x

7 André s theorem Theorem (Désiré André, 1879) y := n 0 E n x n n! = sec x + tan x E n is an Euler number, E 2n a secant number, E 2n 1 a tangent number.

8 Naive proof }{{} alternating 1826 }{{} alternating

9 Naive proof }{{} alternating 1826 }{{} alternating Obtain w that is either alternating or reverse alternating.

10 Naive proof }{{} alternating 1826 }{{} alternating Obtain w that is either alternating or reverse alternating. 2E n+1 = n k=0 ( ) n E k E n k, n 1 k

11 Completion of proof 2E n+1 = n k=0 ( ) n E k E n k, n 1 k

12 Completion of proof 2E n+1 = n k=0 ( ) n E k E n k, n 1 k 2 n 0 E n+1 x n n! = 2y n 0 ( n k=0 ( ) n x )E n k E n k k n! = 1 + y 2

13 Completion of proof 2E n+1 = n k=0 ( ) n E k E n k, n 1 k 2 n 0 E n+1 x n n! = 2y n 0 ( n k=0 ( ) n x )E n k E n k k n! = 1 + y 2 2y = 1 + y 2, etc.

14 A generalization more sophisticated approaches. E.g., let f k (n) = #{w S n : w(r) < w(r + 1) k r} f 2 (n) = E n

15 A generalization more sophisticated approaches. E.g., let f k (n) = #{w S n : w(r) < w(r + 1) k r} f 2 (n) = E n Theorem. k 0 f k (kn) xkn (kn)! = ( n 0 ) 1 ( 1) n xkn. (kn)!

16 Combinatorial trigonometry Define sec x and tan x by sec x + tan x = n 0 E n x n n!.

17 Combinatorial trigonometry Define sec x and tan x by sec x + tan x = n 0 E n x n n!. Exercise. sec 2 x = 1 + tan 2 x

18 Combinatorial trigonometry Define sec x and tan x by sec x + tan x = n 0 E n x n n!. Exercise. sec 2 x = 1 + tan 2 x Exercise. tan(x + y) = tan x + tan y 1 (tan x)(tan y)

19 Some occurences of Euler numbers (1) E 2n 1 is the number of complete increasing binary trees on the vertex set [2n + 1] = {1, 2,..., 2n + 1}.

20 Five vertices

21 Five vertices Slightly more complicated for E 2n

22 Simsun permutations Definition. A permutation w = a 1 a n S n is simsun if for all 1 k n, the restriction b 1 b k of w to 1, 2,..., k has no double descents b i 1 > b i > b i+1.

23 Simsun permutations Definition. A permutation w = a 1 a n S n is simsun if for all 1 k n, the restriction b 1 b k of w to 1, 2,..., k has no double descents b i 1 > b i > b i+1. Example is not simsun: restriction to 1, 2, 3, 4 is 3421.

24 Simsun permutations Definition. A permutation w = a 1 a n S n is simsun if for all 1 k n, the restriction b 1 b k of w to 1, 2,..., k has no double descents b i 1 > b i > b i+1. Example is not simsun: restriction to 1, 2, 3, 4 is Theorem (R. Simion and S. Sundaram) The number of simsun permutations w S n is E n.

25 Chains of partitions (2) Start with n one-element sets {1},..., {n}.

26 Chains of partitions (2) Start with n one-element sets {1},..., {n}. Merge together two at a time until reaching {1, 2,..., n}.

27 Chains of partitions (2) Start with n one-element sets {1},..., {n}. Merge together two at a time until reaching {1, 2,..., n} , , , ,

28 Chains of partitions (2) Start with n one-element sets {1},..., {n}. Merge together two at a time until reaching {1, 2,..., n} , , , , S n acts on these chains.

29 Chains of partitions (2) Start with n one-element sets {1},..., {n}. Merge together two at a time until reaching {1, 2,..., n} , , , , S n acts on these chains. Theorem. The number of S n -orbits is E n 1.

30 Orbit representatives for n =

31 A polytope volume Let P n be the convex polytope in R n with equations x i 0, 1 i n x i + x i+1 1, 1 i n 1.

32 A polytope volume Let P n be the convex polytope in R n with equations x i 0, 1 i n x i + x i+1 1, 1 i n 1. Theorem. vol(p n ) = 1 n! E n

33 Ulam s problem Let E(n) be the expected length is(w) of the longest increasing subsequence of w.

34 Ulam s problem Let E(n) be the expected length is(w) of the longest increasing subsequence of w. w = is(w) = 3

35 Two highlights Long story...

36 Two highlights Long story... Logan-Shepp, Vershik-Kerov: E(n) 2 n

37 Two highlights Long story... Logan-Shepp, Vershik-Kerov: E(n) 2 n Write is n (w) for is(w) when w S n. Baik-Deift-Johansson: ( lim Prob isn (w) 2 n n n 1/6 the Tracy-Widom distribution. ) t = F (t),

38 Alternating subsequences? as(w) = length of longest alternating subseq. of w w = as(w) = 5

39 The main lemma MAIN LEMMA. w S n alternating subsequence of maximal length that contains n.

40 The main lemma MAIN LEMMA. w S n alternating subsequence of maximal length that contains n. a k (n) = #{w S n : as(w) = k} b k (n) = a 1 (n) + a 2 (n) + + a k (n) = #{w S n : as(w) k}.

41 Recurrence for a k (n) 2r+s=k 1 a k (n) = n j=1 ( ) n 1 j 1 (a 2r (j 1) + a 2r+1 (j 1)) a s (n j)

42 The main generating function Theorem. Define B(x, t) = B(x, t) = where ρ= 1 t 2. k,n 0 b k (n)t k xn n! 2/ρ 1 1 ρ t e ρx 1 ρ,

43 Formulas for b k (n) Corollary. b 1 (n) = 1 b 2 (n) = n b 3 (n) = 1 4 (3n 2n + 3) b 4 (n) = 1 8 (4n (2n 4)2 n ).

44 Formulas for b k (n) Corollary. b 1 (n) = 1 b 2 (n) = n b 3 (n) = 1 4 (3n 2n + 3) b 4 (n) = 1 8 (4n (2n 4)2 n ) no such formulas for longest increasing subsequences.

45 Mean (expectation) of as(w) D(n) = 1 n! w S n as(w), the expectation of as(n) for w S n

46 Mean (expectation) of as(w) D(n) = 1 n! w S n as(w), the expectation of as(n) for w S n Let A(x, t) = a k (n)t k xn = (1 t)b(x, t) n! k,n 0 ( ) 2/ρ = (1 t) 1 1 ρ t e 1. ρx ρ

47 Formula for D(n) n 0 D(n)x n = A(x, 1) t = 6x 3x2 + x 3 6(1 x) 2 = x + n 2 4n x n.

48 Formula for D(n) n 0 D(n)x n = A(x, 1) t = 6x 3x2 + x 3 6(1 x) 2 = x + n 2 4n x n. A(n) = 4n + 1 6, n 2

49 Formula for D(n) n 0 D(n)x n = A(x, 1) t = 6x 3x2 + x 3 6(1 x) 2 = x + n 2 4n x n. A(n) = 4n + 1, n 2 6 Recall E(n) 2 n.

50 Variance of as(w) V (n) = 1 n! w S n ( as(w) 4n + 1 ) 2, n 2 6 the variance of as(n) for w S n

51 Variance of as(w) V (n) = 1 n! w S n ( as(w) 4n + 1 ) 2, n 2 6 the variance of as(n) for w S n Corollary. V (n) = 8 45 n , n 4

52 Variance of as(w) V (n) = 1 n! w S n ( as(w) 4n + 1 ) 2, n 2 6 the variance of as(n) for w S n Corollary. V (n) = 8 45 n , n 4 similar results for higher moments

53 A new distribution? P (t) = lim n Prob w Sn ( as(w) 2n/3 n ) t

54 A new distribution? P (t) = lim n Prob w Sn Stanley distribution? ( as(w) 2n/3 n ) t

55 Limiting distribution Theorem (Pemantle, Widom, (Wilf)). ( as(w) 2n/3 lim Prob w S n n n ) t (Gaussian distribution) = 1 t 45/4 π e s2 ds

56 Limiting distribution Theorem (Pemantle, Widom, (Wilf)). ( as(w) 2n/3 lim Prob w S n n n ) t (Gaussian distribution) = 1 t 45/4 π e s2 ds

57 Umbral enumeration Umbral formula: involves E k, where E is an indeterminate (the umbra). Replace E k with the Euler number E k. (Technique from 19th century, modernized by Rota et al.)

58 Umbral enumeration Umbral formula: involves E k, where E is an indeterminate (the umbra). Replace E k with the Euler number E k. (Technique from 19th century, modernized by Rota et al.) Example. (1 + E 2 ) 3 = 1 + 3E 2 + 3E 4 + E 6 = 1 + 3E 2 + 3E 4 + E 6 = = 80

59 Another example (1 + t) E = 1 + Et + ( ) E t ( ) E t = 1 + Et E(E 1)t2 + = 1 + E 1 t (E 2 E 1 ))t 2 + = 1 + t (1 1)t2 + = 1 + t + O(t 3 ).

60 Alt. fixed-point free involutions fixed point free involution w S 2n : all cycles of length two

61 Alt. fixed-point free involutions fixed point free involution w S 2n : all cycles of length two Let f(n) be the number of alternating fixed-point free involutions in S 2n.

62 Alt. fixed-point free involutions fixed point free involution w S 2n : all cycles of length two Let f(n) be the number of alternating fixed-point free involutions in S 2n. n = 3 : = (1, 2)(3, 4)(5, 6) = (1, 6)(2, 4)(3, 5) f(3) = 2

63 An umbral theorem Theorem. F (x) = n 0 f(n)x n

64 An umbral theorem Theorem. F (x) = n 0 f(n)x n = ( ) (E 1 + x 2 +1)/4 1 x

65 An umbral theorem Theorem. F (x) = n 0 f(n)x n = ( ) (E 1 + x 2 +1)/4 1 x Proof. Uses representation theory of the symmetric group S n. In particular, there is a nice representation of dimension E n.

66 Ramanujan s Lost Notebook Theorem (Ramanujan, Berndt, implicitly) As x 0+, 2 n 0 ( ) n(n+1) 1 x 1 + x k 0 f(k)x k = F (x), an analytic (non-formal) identity.

67 A formal identity Corollary (via Ramanujan, Andrews). F (x) = 2 n 0 n q n j=1 (1 q2j 1 ) 2n+1 j=1 (1 + qj ), where q = ( 1 x 1+x) 2/3, a formal identity.

68 Simple result, hard proof Recall: number of n-cycles in S n is (n 1)!.

69 Simple result, hard proof Recall: number of n-cycles in S n is (n 1)!. Theorem. Let b(n) be the number of alternating n-cycles in S n. Then if n is odd, b(n) = 1 n µ(d)( 1) (d 1)/2 E n/d. d n

70 Special case Corollary. Let p be an odd prime. Then b(p) = 1 ) (E p ( 1) (p 1)/2. p

71 Special case Corollary. Let p be an odd prime. Then b(p) = 1 ) (E p ( 1) (p 1)/2. p Combinatorial proof?

72 Another such result Recall: the expected number of fixed points of w S n is 1.

73 Another such result Recall: the expected number of fixed points of w S n is 1. J(n) = expected number of fixed points of reverse alternating w S n Theorem. J(2n) = 1 E 2n (E 2n ( 1) n ). Similar (but more complicated) for n odd or for alternating permutations.

74 Another such result Recall: the expected number of fixed points of w S n is 1. J(n) = expected number of fixed points of reverse alternating w S n Theorem. J(2n) = 1 E 2n (E 2n ( 1) n ). Similar (but more complicated) for n odd or for alternating permutations. Combinatorial proof?

75 Descent sets Let w = a 1 a 2 a n S n. Descent set of w: D(w) = {i : a i > a i+1 } {1,..., n 1}

76 Descent sets Let w = a 1 a 2 a n S n. Descent set of w: D(w) = {i : a i > a i+1 } {1,..., n 1} D( ) = {1, 4, 5} D( ) = {1, 3, 5} (alternating) D( ) = {2, 4, 6} (reverse alternating)

77 β n (S) β n (S) = #{w S n : D(w) = S}

78 β n (S) β n (S) = #{w S n : D(w) = S} w D(w) {1} 312 {1} 132 {2} 231 {2} 321 {1, 2} β 3 ( ) = 1, β 3 (1) = 2 β 3 (2) = 2, β 3 (1, 2) = 1

79 u S Fix n. Let S {1,, n 1}. Let u S = t 1 t n 1, where { a, i S t i = b, i S.

80 u S Fix n. Let S {1,, n 1}. Let u S = t 1 t n 1, where { a, i S t i = b, i S. Example. n = 8, S = {2, 5, 6} {1,..., 7} u S = abaabba

81 A noncommutative gen. function Ψ n (a, b) = S {1,...,n 1} β n (S)u S.

82 A noncommutative gen. function Ψ n (a, b) = Example. Recall S {1,...,n 1} β n (S)u S. β 3 ( ) = 1, β 3 (1) = 2, β 3 (2) = 2, β 3 (1, 2) = 1 Thus Ψ 3 (a, b) = aa + 2ab + 2ba + bb

83 A noncommutative gen. function Ψ n (a, b) = Example. Recall S {1,...,n 1} β n (S)u S. β 3 ( ) = 1, β 3 (1) = 2, β 3 (2) = 2, β 3 (1, 2) = 1 Thus Ψ 3 (a, b) = aa + 2ab + 2ba + bb = (a + b) 2 + (ab + ba)

84 The cd-index Theorem. There exists a noncommutative polynomial Φ n (c, d), called the cd-index of S n, with nonnegative integer coefficients, such that Ψ n (a, b) = Φ n (a + b, ab + ba).

85 The cd-index Theorem. There exists a noncommutative polynomial Φ n (c, d), called the cd-index of S n, with nonnegative integer coefficients, such that Example. Recall Ψ n (a, b) = Φ n (a + b, ab + ba). Ψ 3 (a, b) = aa + 2ab + 2ba + b 2 = (a + b) 2 + (ab + ba). Therefore Φ 3 (c, d) = c 2 + d.

86 Small values of Φ n (c, d) Φ 1 = 1 Φ 2 = c Φ 3 = c 2 + d Φ 4 = c 3 + 2cd + 2dc Φ 5 = c 4 + 3c 2 d + 5cdc + 3dc 2 + 4d 2 Φ 6 = c 5 + 4c 3 d + 9c 2 dc + 9cdc 2 + 4dc 3 +12cd dcd + 12d 2 c.

87 The set S µ Recall: w = a 1 a n S n is simsun if for all 1 k n, the restriction b 1 b k of w to 1, 2,..., k has no double descents b i 1 > b i > b i+1.

88 The set S µ Recall: w = a 1 a n S n is simsun if for all 1 k n, the restriction b 1 b k of w to 1, 2,..., k has no double descents b i 1 > b i > b i+1. Given a cd-monomial µ, let c 0, d 10, and remove final 0. Example. µ = cd 2 c 2 d , the characteristic vector of S µ = {2, 4, 8}.

89 The coefficients of Φ n (c, d) Theorem (Simion-Sundaram) Let µ be a cd-monomial of degree n 1. The coefficient of µ in Φ n (c, d) is the number of simsun permutations w S n 1 with descent set S µ.

90 The case n = 4 w D(w) µ 123 c dc dc cd cd 01 Φ 4 (c, d) = c 3 + 2dc + 2cd

91 Expansion of cd-monomials Let m = m(c, d) be a cd-monomial, e.g., c 2 d 2 cd. Expand m(a + b, ab + ba): (a + b) 2 (ab + ba) 2 (a + b)(ab + ba) = a 9 + ba 8 +.

92 Expansion of cd-monomials Let m = m(c, d) be a cd-monomial, e.g., c 2 d 2 cd. Expand m(a + b, ab + ba): (a + b) 2 (ab + ba) 2 (a + b)(ab + ba) = a 9 + ba 8 +. Key observation: m(a + b, ab + ba) is a sum of distinct monomials, always including ababab and bababa.

93 Alternating permutations The coefficient of ababab and of bababa in Ψ n (a, b) is β n (2, 4, 6,... ) = β n (1, 3, 5,... ) = E n.

94 Alternating permutations The coefficient of ababab and of bababa in Ψ n (a, b) is Hence: β n (2, 4, 6,... ) = β n (1, 3, 5,... ) = E n. Theorem. (a) Φ n (1, 1) = E n (can interpret coefficients combinatorially). (b) For all S {1,..., n 1}, β n (S) β n (1, 3, 5,... ) = E n.

95 An example Φ 5 = 1c 4 + 3c 2 d + 5cdc + 3dc 2 + 4d = 16 = E 5

96 Comments NOTE. (b) is due originally to Niven and later de Bruijn (different proofs).

97 Comments NOTE. (b) is due originally to Niven and later de Bruijn (different proofs). NOTE. Not hard to show that β n (S) < E n unless S = {1, 3, 5,... } or S = {2, 4, 6,... }.

98

On The Number Of Slim Semimodular Lattices

On The Number Of Slim Semimodular Lattices On The Number Of Slim Semimodular Lattices Gábor Czédli, Tamás Dékány, László Ozsvárt, Nóra Szakács, Balázs Udvari Bolyai Institute, University of Szeged Conference on Universal Algebra and Lattice Theory

Részletesebben

Véges szavak általánosított részszó-bonyolultsága

Véges szavak általánosított részszó-bonyolultsága Véges szavak általánosított részszó-bonyolultsága KÁSA Zoltán Sapientia Erdélyi Magyar Tudományegyetem Kolozsvár Marosvásárhely Csíkszereda Matematika-Informatika Tanszék, Marosvásárhely Budapest, 2010.

Részletesebben

Construction of a cube given with its centre and a sideline

Construction of a cube given with its centre and a sideline Transformation of a plane of projection Construction of a cube given with its centre and a sideline Exercise. Given the center O and a sideline e of a cube, where e is a vertical line. Construct the projections

Részletesebben

Local fluctuations of critical Mandelbrot cascades. Konrad Kolesko

Local fluctuations of critical Mandelbrot cascades. Konrad Kolesko Local fluctuations of critical Mandelbrot cascades Konrad Kolesko joint with D. Buraczewski and P. Dyszewski Warwick, 18-22 May, 2015 Random measures µ µ 1 µ 2 For given random variables X 1, X 2 s.t.

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

Erdős-Ko-Rado theorems on the weak Bruhat lattice

Erdős-Ko-Rado theorems on the weak Bruhat lattice Erdős-Ko-Rado theorems on the weak Bruhat lattice arxiv:1904.01436v1 [math.co] 2 Apr 2019 Susanna Fishel, Glenn Hurlbert, Vikram Kamat, Karen Meagher April 3, 2019 Abstract Let L = (X, ) be a lattice.

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

Schwarz lemma, the Carath eodory and Kobayashi metrics and applications in complex analysis

Schwarz lemma, the Carath eodory and Kobayashi metrics and applications in complex analysis Schwarz lemma, the Carath eodory and Kobayashi metrics and applications in complex analysis Workshop: The perturbation of the generalized inverses, geometric structures, xed point theory and applications

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

MATEMATIKA ANGOL NYELVEN MATHEMATICS

MATEMATIKA ANGOL NYELVEN MATHEMATICS ÉRETTSÉGI VIZSGA 2005. május 10. MATEMATIKA ANGOL NYELVEN MATHEMATICS EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA HIGHER LEVEL WRITTEN EXAMINATION Az írásbeli vizsga időtartama: 240 perc Time allowed for the examination:

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

Introduction. Lecture 1

Introduction. Lecture 1 Intrductin Lecture 1 Bimathematics Bimatematika prgram. I. Függvény fgalma, A függvények tulajdnságai. Elemi és összetett függvények. Határérték. Függvények határértéke, flytnsság. Számsrzatk és végtelen

Részletesebben

PELL EGYENLETEK MEGOLDÁSA LINEÁRIS REKURZÍV SOROZATOK SEGÍTSÉGÉVEL

PELL EGYENLETEK MEGOLDÁSA LINEÁRIS REKURZÍV SOROZATOK SEGÍTSÉGÉVEL PELL EGYENLETEK MEGOLDÁSA LINEÁRIS REKURZÍV SOROZATOK SEGÍTSÉGÉVEL KISS PÉTER Legyenek A, B, G 0, G x rögzített egész számok, melyekre AB ^ 0 és G 0, G x nem mindkettője zérus. Az egész számok G 0, G 1(

Részletesebben

Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar. Additív számelméleti függvények eloszlása

Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar. Additív számelméleti függvények eloszlása Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar Additív számelméleti függvények eloszlása Doktori értekezés tézisei Germán László Témavezető Prof. Dr. Kátai Imre akadémikus Informatika Doktori Iskola vezető:

Részletesebben

Efficient symmetric key private authentication

Efficient symmetric key private authentication Efficient symmetric key private authentication Cryptographic Protocols (EIT ICT MSc) Dr. Levente Buttyán Associate Professor BME Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék Lab of Cryptography and System

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

Genome 373: Hidden Markov Models I. Doug Fowler

Genome 373: Hidden Markov Models I. Doug Fowler Genome 373: Hidden Markov Models I Doug Fowler Review From Gene Prediction I transcriptional start site G open reading frame transcriptional termination site promoter 5 untranslated region 3 untranslated

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

Simonovits M. Elekes Gyuri és az illeszkedések p. 1

Simonovits M. Elekes Gyuri és az illeszkedések p. 1 Elekes Gyuri és az illeszkedések Simonovits M. Elekes Gyuri és az illeszkedések p. 1 On the number of high multiplicity points for 1-parameter families of curves György Elekes, Miklós Simonovits and Endre

Részletesebben

To make long stories short from the last 24 years

To make long stories short from the last 24 years To make long stories short from the last 24 years András Sebő, CNRS, G-SCOP, Grenoble Kathie: We would like the talks to be easy to understand. Jack prefers talks on stuff he should have known years ago

Részletesebben

ACTA ACADEMIAE PAEDAGOGICAE AGRIENSIS

ACTA ACADEMIAE PAEDAGOGICAE AGRIENSIS Separatum ACTA ACADEMIAE PAEDAGOGICAE AGRIESIS OVA SERIES TOM. XXII. SECTIO MATEMATICAE TÓMÁCS TIBOR Egy rekurzív sorozat tagjainak átlagáról EGER, 994 Egy rekurzív sorozat tagjainak átlagáról TÓMÁCS TIBOR

Részletesebben

Characterizations and Properties of Graphs of Baire Functions

Characterizations and Properties of Graphs of Baire Functions Characterizations and Properties of Graphs of Baire Functions BSc Szakdolgozat Szerz : Témavezet : Maga Balázs Buczolich Zoltán Matematika BSc Matematikus Egyetemi tanár Analízis Tanszék Eötvös Loránd

Részletesebben

SQL/PSM kurzorok rész

SQL/PSM kurzorok rész SQL/PSM kurzorok --- 2.rész Tankönyv: Ullman-Widom: Adatbázisrendszerek Alapvetés Második, átdolgozott kiadás, Panem, 2009 9.3. Az SQL és a befogadó nyelv közötti felület (sormutatók) 9.4. SQL/PSM Sémában

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

Többszörösen élesen tranzitív halmazok véges csoportokban

Többszörösen élesen tranzitív halmazok véges csoportokban Többszörösen élesen tranzitív halmazok véges csoportokban habilitációs tudományos előadás Nagy Gábor Péter Szegedi Tudományegyetem Bolyai Intézet, Geometria Tanszék 2013. március 12. 1 / 19 Áttekintés

Részletesebben

Publikációs lista. Vásárhelyi Bálint Márk

Publikációs lista. Vásárhelyi Bálint Márk Publikációs lista Vásárhelyi Bálint Márk 018 A disszertáció a következ közleményeken alapul: 1. Béla Csaba, Bálint Márk Vásárhelyi, On embedding degree sequences, Informatica (SI), 018+, megjelenés alatt.

Részletesebben

MATEMATIKA ANGOL NYELVEN

MATEMATIKA ANGOL NYELVEN ÉRETTSÉGI VIZSGA 2012. május 8. MATEMATIKA ANGOL NYELVEN EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA 2012. május 8. 8:00 Az írásbeli vizsga időtartama: 240 perc Pótlapok száma Tisztázati Piszkozati NEMZETI ERŐFORRÁS

Részletesebben

16F628A megszakítás kezelése

16F628A megszakítás kezelése 16F628A megszakítás kezelése A 'megszakítás' azt jelenti, hogy a program normális, szekvenciális futása valamilyen külső hatás miatt átmenetileg felfüggesztődik, és a vezérlést egy külön rutin, a megszakításkezelő

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK ANGOL NYELVEN

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK ANGOL NYELVEN ÉRETTSÉGI VIZSGA 2008. május 26. ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK ANGOL NYELVEN KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA 2008. május 26. 8:00 Az írásbeli vizsga időtartama: 180 perc Pótlapok száma Tisztázati Piszkozati OKTATÁSI

Részletesebben

Adattípusok. Max. 2GByte

Adattípusok. Max. 2GByte Adattípusok Típus Méret Megjegyzés Konstans BIT 1 bit TRUE/FALSE SMALLINT 2 byte -123 INTEGER 4 byte -123 COUNTER 4 byte Automatikus 123 REAL 4 byte -12.34E-2 FLOAT 8 byte -12.34E-2 CURRENCY / MONEY 8

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

Probabilistic Analysis and Randomized Algorithms. Alexandre David B2-206

Probabilistic Analysis and Randomized Algorithms. Alexandre David B2-206 Probabilistic Analysis and Randomized Algorithms Alexandre David B2-206 Today Counting. Basic probability. Appendix C Introduction to randomized algorithms. Chapter 5 27-10-2006 AA1 2 Counting Rule of

Részletesebben

Adattípusok. Max. 2GByte

Adattípusok. Max. 2GByte Adattípusok Típus Méret Megjegyzés Konstans BIT 1 bit TRUE/FALSE TINIINT 1 byte 12 SMALLINT 2 byte -123 INTEGER 4 byte -123 COUNTER 4 byte Automatikus 123 REAL 4 byte -12.34E-2 FLOAT 8 byte -12.34E-2 CURRENCY

Részletesebben

Figurális számok és diofantikus egyenletek

Figurális számok és diofantikus egyenletek Egyetemi doktori (PhD) értekezés tézisei Figurális számok és diofantikus egyenletek Varga Nóra Témavezető: Dr. Pintér Ákos Debreceni Egyetem Matematika- és Számítástudományok Doktori Iskola Debrecen, 2016

Részletesebben

MATEMATIKA ANGOL NYELVEN

MATEMATIKA ANGOL NYELVEN ÉRETTSÉGI VIZSGA 2014. május 6. MATEMATIKA ANGOL NYELVEN EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA 2014. május 6. 8:00 Az írásbeli vizsga időtartama: 240 perc Pótlapok száma Tisztázati Piszkozati EMBERI ERŐFORRÁSOK

Részletesebben

Általánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg

Általánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg LMeasurement.tex, March, 00 Mérés Általánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg a mérendő mennyiségben egy másik, a mérendővel egynemű, önkényesen egységnek választott

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

Combinatorics, Paul Erd}os is Eighty (Volume 2) Keszthely (Hungary), 1993, pp. 1{46. Dedicated to the marvelous random walk

Combinatorics, Paul Erd}os is Eighty (Volume 2) Keszthely (Hungary), 1993, pp. 1{46. Dedicated to the marvelous random walk BOLYAI SOCIETY MATHEMATICAL STUDIES, 2 Combinatorics, Paul Erd}os is Eighty (Volume 2) Keszthely (Hungary), 1993, pp. 1{46. Random Walks on Graphs: A Survey L. LOV ASZ Dedicated to the marvelous random

Részletesebben

Word and Polygon List for Obtuse Triangular Billiards II

Word and Polygon List for Obtuse Triangular Billiards II Word and Polygon List for Obtuse Triangular Billiards II Richard Evan Schwartz August 19, 2008 Abstract This is the list of words and polygons we use for our paper. 1 Notation To compress our notation

Részletesebben

EN United in diversity EN A8-0206/419. Amendment

EN United in diversity EN A8-0206/419. Amendment 22.3.2019 A8-0206/419 419 Article 2 paragraph 4 point a point i (i) the identity of the road transport operator; (i) the identity of the road transport operator by means of its intra-community tax identification

Részletesebben

A rosszindulatú daganatos halálozás változása 1975 és 2001 között Magyarországon

A rosszindulatú daganatos halálozás változása 1975 és 2001 között Magyarországon A rosszindulatú daganatos halálozás változása és között Eredeti közlemény Gaudi István 1,2, Kásler Miklós 2 1 MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutató Intézete, Budapest 2 Országos Onkológiai Intézet,

Részletesebben

A logaritmikus legkisebb négyzetek módszerének karakterizációi

A logaritmikus legkisebb négyzetek módszerének karakterizációi A logaritmikus legkisebb négyzetek módszerének karakterizációi Csató László laszlo.csato@uni-corvinus.hu MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet (MTA SZTAKI) Operációkutatás és Döntési Rendszerek

Részletesebben

Széchenyi István Egyetem www.sze.hu/~herno

Széchenyi István Egyetem www.sze.hu/~herno Oldal: 1/6 A feladat során megismerkedünk a C# és a LabVIEW összekapcsolásának egy lehetőségével, pontosabban nagyon egyszerű C#- ban írt kódból fordítunk DLL-t, amit meghívunk LabVIEW-ból. Az eljárás

Részletesebben

discosnp demo - Peterlongo Pierre 1 DISCOSNP++: Live demo

discosnp demo - Peterlongo Pierre 1 DISCOSNP++: Live demo discosnp demo - Peterlongo Pierre 1 DISCOSNP++: Live demo Download and install discosnp demo - Peterlongo Pierre 3 Download web page: github.com/gatb/discosnp Chose latest release (2.2.10 today) discosnp

Részletesebben

INDEXSTRUKTÚRÁK III.

INDEXSTRUKTÚRÁK III. 2MU05_Bitmap.pdf camü_ea INDEXSTRUKTÚRÁK III. Molina-Ullman-Widom: Adatbázisrendszerek megvalósítása Panem, 2001könyv 5.4. Bittérkép indexek fejezete alapján Oracle: Indexek a gyakorlatban Oracle Database

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

Klaszterezés, 2. rész

Klaszterezés, 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

Részletesebben

MATEMATIKA ANGOL NYELVEN

MATEMATIKA ANGOL NYELVEN ÉRETTSÉGI VIZSGA 2016. május 3. MATEMATIKA ANGOL NYELVEN EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA 2016. május 3. 8:00 Az írásbeli vizsga időtartama: 240 perc Pótlapok száma Tisztázati Piszkozati EMBERI ERŐFORRÁSOK

Részletesebben

MATEMATIKA ANGOL NYELVEN

MATEMATIKA ANGOL NYELVEN ÉRETTSÉGI VIZSGA 2015. május 5. MATEMATIKA ANGOL NYELVEN KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA 2015. május 5. 8:00 I. Időtartam: 45 perc Pótlapok száma Tisztázati Piszkozati EMBERI ERŐFORRÁSOK MINISZTÉRIUMA Matematika

Részletesebben

Statistical Dependence

Statistical Dependence Statistical Dependence Petra Petrovics Statistical Dependence Deinition: Statistical dependence exists when the value o some variable is dependent upon or aected by the value o some other variable. Independent

Részletesebben

Nonrelativistic, non-newtonian gravity

Nonrelativistic, non-newtonian gravity Nonrelativistic, non-newtonian gravity Dieter Van den Bleeken Bog azic i University based on arxiv:1512.03799 and work in progress with C ag ın Yunus IPM Tehran 27th May 2016 Nonrelativistic, non-newtonian

Részletesebben

FÖLDRAJZ ANGOL NYELVEN GEOGRAPHY

FÖLDRAJZ ANGOL NYELVEN GEOGRAPHY Földrajz angol nyelven középszint 0623 ÉRETTSÉGI VIZSGA 2007. május 15. FÖLDRAJZ ANGOL NYELVEN GEOGRAPHY KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA INTERMEDIATE LEVEL WRITTEN EXAM JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Nonparametric Tests

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Nonparametric Tests Nonparametric Tests Petra Petrovics Hypothesis Testing Parametric Tests Mean of a population Population proportion Population Standard Deviation Nonparametric Tests Test for Independence Analysis of Variance

Részletesebben

FÖLDRAJZ ANGOL NYELVEN

FÖLDRAJZ ANGOL NYELVEN Földrajz angol nyelven középszint 1311 ÉRETTSÉGI VIZSGA 2013. május 15. FÖLDRAJZ ANGOL NYELVEN KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ EMBERI ERŐFORRÁSOK MINISZTÉRIUMA Paper

Részletesebben

Tudományos Ismeretterjesztő Társulat

Tudományos Ismeretterjesztő Társulat Sample letter number 5. International Culture Festival PO Box 34467 Harrogate HG 45 67F Sonnenbergstraße 11a CH-6005 Luzern Re: Festival May 19, 2009 Dear Ms Atkinson, We are two students from Switzerland

Részletesebben

W

W W To Gabriela, Heidi, Hanni and Peter Preface Trees are a fundamental object in graph theory and combinatorics as well as a basic object for data structures and algorithms in computer science. During

Részletesebben

Using the CW-Net in a user defined IP network

Using the CW-Net in a user defined IP network Using the CW-Net in a user defined IP network Data transmission and device control through IP platform CW-Net Basically, CableWorld's CW-Net operates in the 10.123.13.xxx IP address range. User Defined

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

Supplementary materials to: Whole-mount single molecule FISH method for zebrafish embryo

Supplementary materials to: Whole-mount single molecule FISH method for zebrafish embryo Supplementary materials to: Whole-mount single molecule FISH method for zebrafish embryo Yuma Oka and Thomas N. Sato Supplementary Figure S1. Whole-mount smfish with and without the methanol pretreatment.

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

- Bevándoroltak részére kiadott személyazonosító igazolvány

- Bevándoroltak részére kiadott személyazonosító igazolvány HUNGARY - Bevándoroltak részére kiadott személyazonosító igazolvány (Blue booklet form or card format issued for permanent residents - from 1 January 2000 a new card format has been introduced and issued)

Részletesebben

MATEMATIKA ANGOL NYELVEN

MATEMATIKA ANGOL NYELVEN ÉRETTSÉGI VIZSGA 2010. október 19. MATEMATIKA ANGOL NYELVEN KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA 2010. október 19. 8:00 I. Időtartam: 45 perc Pótlapok száma Tisztázati Piszkozati NEMZETI ERŐFORRÁS MINISZTÉRIUM

Részletesebben

Small Dynamical Heights for Quadratic Polynomials and Rational Functions

Small Dynamical Heights for Quadratic Polynomials and Rational Functions Experimental Mathematics, 23:433 447, 2014 Copyright C Taylor & Francis Group, LLC ISSN: 1058-6458 print / 1944-950X online DOI: 10.1080/10586458.2014.938203 Small Dynamical Heights for Quadratic Polynomials

Részletesebben

Dependency preservation

Dependency preservation Adatbázis-kezelés. (4 előadás: Relácó felbontásai (dekomponálás)) 1 Getting lossless decomposition is necessary. But of course, we also want to keep dependencies, since losing a dependency means, that

Részletesebben

A modern e-learning lehetőségei a tűzoltók oktatásának fejlesztésében. Dicse Jenő üzletfejlesztési igazgató

A modern e-learning lehetőségei a tűzoltók oktatásának fejlesztésében. Dicse Jenő üzletfejlesztési igazgató A modern e-learning lehetőségei a tűzoltók oktatásának fejlesztésében Dicse Jenő üzletfejlesztési igazgató How to apply modern e-learning to improve the training of firefighters Jenő Dicse Director of

Részletesebben

8. Gyakorlat SQL. DDL (Data Definition Language) adatdefiníciós nyelv utasításai:

8. Gyakorlat SQL. DDL (Data Definition Language) adatdefiníciós nyelv utasításai: 8. Gyakorlat SQL SQL: Structured Query Language; a relációs adatbáziskezelők szabványos, strukturált lekérdező nyelve SQL szabványok: SQL86, SQL89, SQL92, SQL99, SQL3 Az SQL utasításokat mindig pontosvessző

Részletesebben

Budapest By Vince Kiado, Klösz György

Budapest By Vince Kiado, Klösz György Budapest 1900 2000 By Vince Kiado, Klösz György Download Ebook : budapest 1900 2000 in PDF Format. also available for mobile reader If you are looking for a book Budapest 1900-2000 by Vince Kiado;Klosz

Részletesebben

Nemzetközi Kenguru Matematikatábor

Nemzetközi Kenguru Matematikatábor Nemzetközi Kenguru Matematikatábor 2011. augusztus 19-27., Werbellinsee, Németország BESZÁMOLÓ Bevezető Idén hetedik alkalommal került megrendezére a Nemzetközi Kenguru Matematikatábor (7. Internationale

Részletesebben

BEVEZETÉS Az objektum fogalma

BEVEZETÉS Az objektum fogalma BEVEZETÉS Az objektum fogalma Program (1) Adat (2) Objektum Kiadványszerkesztés Word Táblázatkezelés Excel CAD AutoCad Adatbáziskezelés Access 1 Program (1) Adat (2) Objektum Adatmodell (2) A valós világ

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK ANGOL NYELVEN

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK ANGOL NYELVEN ÉRETTSÉGI VIZSGA 2011. május 13. ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK ANGOL NYELVEN KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA 2011. május 13. 8:00 Az írásbeli vizsga időtartama: 180 perc Pótlapok száma Tisztázati Piszkozati NEMZETI

Részletesebben

Adatbázisok* tulajdonságai

Adatbázisok* tulajdonságai Gazdasági folyamatok térbeli elemzése 4. előadás 2010. 10. 05. Adatbázisok* tulajdonságai Rendezett, logikailag összefüggő és meghatározott szempont szerint tárolt adatok és/vagy információk halmaza Az

Részletesebben

MATEMATIKA ANGOL NYELVEN

MATEMATIKA ANGOL NYELVEN ÉRETTSÉGI VIZSGA 2011. május 3. MATEMATIKA ANGOL NYELVEN KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA 2011. május 3. 8:00 I. Időtartam: 45 perc Pótlapok száma Tisztázati Piszkozati NEMZETI ERŐFORRÁS MINISZTÉRIUM Matematika

Részletesebben

MATEMATIKA ANGOL NYELVEN

MATEMATIKA ANGOL NYELVEN ÉRETTSÉGI VIZSGA 2018. május 8. MATEMATIKA ANGOL NYELVEN EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA 2018. május 8. 8:00 Időtartam: 300 perc Pótlapok száma Tisztázati Piszkozati EMBERI ERŐFORRÁSOK MINISZTÉRIUMA Matematika

Részletesebben

Cashback 2015 Deposit Promotion teljes szabályzat

Cashback 2015 Deposit Promotion teljes szabályzat Cashback 2015 Deposit Promotion teljes szabályzat 1. Definitions 1. Definíciók: a) Account Client s trading account or any other accounts and/or registers maintained for Számla Az ügyfél kereskedési számlája

Részletesebben

New Trends in Intuitive Geometry

New Trends in Intuitive Geometry Bolyai Society Mathematical Studies 27 Gergely Ambrus Imre Bárány Károly J. Böröczky Gábor Fejes Tóth János Pach Editors New Trends in Intuitive Geometry BOLYAI SOCIETY MATHEMATICAL STUDIES 27 More information

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Correlation & Regression

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Correlation & Regression Correlation & Regression Types of dependence association between nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Correlation describes the strength of a relationship,

Részletesebben

First experiences with Gd fuel assemblies in. Tamás Parkó, Botond Beliczai AER Symposium 2009.09.21 25.

First experiences with Gd fuel assemblies in. Tamás Parkó, Botond Beliczai AER Symposium 2009.09.21 25. First experiences with Gd fuel assemblies in the Paks NPP Tams Parkó, Botond Beliczai AER Symposium 2009.09.21 25. Introduction From 2006 we increased the heat power of our units by 8% For reaching this

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

PETER PAZMANY CATHOLIC UNIVERSITY Consortium members SEMMELWEIS UNIVERSITY, DIALOG CAMPUS PUBLISHER

PETER PAZMANY CATHOLIC UNIVERSITY Consortium members SEMMELWEIS UNIVERSITY, DIALOG CAMPUS PUBLISHER SEMMELWEIS UNIVERSITY PETER PAMANY CATLIC UNIVERSITY Development of Complex Curricula for Molecular Bionics and Infobionics Programs within a consortial* framework** Consortium leader PETER PAMANY CATLIC

Részletesebben

Supplementary Table 1. Cystometric parameters in sham-operated wild type and Trpv4 -/- rats during saline infusion and

Supplementary Table 1. Cystometric parameters in sham-operated wild type and Trpv4 -/- rats during saline infusion and WT sham Trpv4 -/- sham Saline 10µM GSK1016709A P value Saline 10µM GSK1016709A P value Number 10 10 8 8 Intercontractile interval (sec) 143 (102 155) 98.4 (71.4 148) 0.01 96 (92 121) 109 (95 123) 0.3 Voided

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

MATEMATIKA ANGOL NYELVEN

MATEMATIKA ANGOL NYELVEN ÉRETTSÉGI VIZSGA 2011. május 3. MATEMATIKA ANGOL NYELVEN EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA 2011. május 3. 8:00 Az írásbeli vizsga időtartama: 240 perc Pótlapok száma Tisztázati Piszkozati NEMZETI ERŐFORRÁS

Részletesebben

Választási modellek 3

Választási modellek 3 Választási modellek 3 Prileszky István Doktori Iskola 2018 http://www.sze.hu/~prile Forrás: A Self Instructing Course in Mode Choice Modeling: Multinomial and Nested Logit Models Prepared For U.S. Department

Részletesebben

Descriptive Statistics

Descriptive Statistics Descriptive Statistics Petra Petrovics DESCRIPTIVE STATISTICS Definition: Descriptive statistics is concerned only with collecting and describing data Methods: - statistical tables and graphs - descriptive

Részletesebben

Tételek a konvex geometria és

Tételek a konvex geometria és Tételek a konvex geometria és az analízis határán Doktori értekezés Ambrus Gergely Témavezető: Dr. Fodor Ferenc Matematika és Számítástudományok Doktori Iskola Szegedi Tudományegyetem Természettudományi

Részletesebben

Index. day, xxxiv, xxxix, xli, 73 75, 81, 82, calculation, xxxii, 7, 21, 27, 54, 83

Index. day, xxxiv, xxxix, xli, 73 75, 81, 82, calculation, xxxii, 7, 21, 27, 54, 83 Index Āryabhaṭa, xi, xiii, xvi xix, xxi, xxvii, xxxii, xxxiii, xxxv, xxxix, xl, xlii xlviii, li, liii, 1, 2, 6, 9, 17, 18, 39, 58, 71, 86, 108, 121, 133, 137, 150, 152 altitude, xxxix, 73, 74, 118 arc,

Részletesebben

MAKING MODERN LIVING POSSIBLE. Danfoss Heating Solutions

MAKING MODERN LIVING POSSIBLE. Danfoss Heating Solutions MAKING MODERN LIVING POSSIBLE Danfoss Danfoss Link Link HC Hidronikus HC Hydronic szabályozó Controller Szerelési Installation útmutató Guide Danfoss Heating Solutions Szerelési útmutató Tartalomjegyzék

Részletesebben

Lecture 11: Genetic Algorithms

Lecture 11: Genetic Algorithms Lecture 11 1 Linear and Combinatorial Optimization Lecture 11: Genetic Algorithms Genetic Algorithms - idea Genetic Algorithms - implementation and examples Lecture 11 2 Genetic algorithms Algorithm is

Részletesebben

ANGOL NYELVI SZINTFELMÉRŐ 2013 A CSOPORT. on of for from in by with up to at

ANGOL NYELVI SZINTFELMÉRŐ 2013 A CSOPORT. on of for from in by with up to at ANGOL NYELVI SZINTFELMÉRŐ 2013 A CSOPORT A feladatok megoldására 45 perc áll rendelkezésedre, melyből körülbelül 10-15 percet érdemes a levélírási feladatra szánnod. Sok sikert! 1. Válaszd ki a helyes

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

FÖLDRAJZ ANGOL NYELVEN GEOGRAPHY

FÖLDRAJZ ANGOL NYELVEN GEOGRAPHY Földrajz angol nyelven középszint 0513 ÉRETTSÉGI VIZSGA 2005. május 18. FÖLDRAJZ ANGOL NYELVEN GEOGRAPHY KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA STANDARD LEVEL WRITTEN EXAMINATION Duration of written examination:

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

Minden az adatról. Csima Judit. 2015. február 11. BME, VIK, Csima Judit Minden az adatról 1 / 41

Minden az adatról. Csima Judit. 2015. február 11. BME, VIK, Csima Judit Minden az adatról 1 / 41 Minden az adatról Csima Judit BME, VIK, Számítástudományi és Információelméleti Tanszék 2015. február 11. Csima Judit Minden az adatról 1 / 41 Adat: alapfogalmak Adathalmaz elvileg bármi, ami információt

Részletesebben

MATEMATIKA ANGOL NYELVEN

MATEMATIKA ANGOL NYELVEN ÉRETTSÉGI VIZSGA 2016. október 18. MATEMATIKA ANGOL NYELVEN KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA 2016. október 18. 8:00 I. Időtartam: 45 perc Pótlapok száma Tisztázati Piszkozati EMBERI ERŐFORRÁSOK MINISZTÉRIUMA

Részletesebben

Graph Coloring with Local and Global Constraints

Graph Coloring with Local and Global Constraints Graph Coloring with Local and Global Constraints Graph Coloring with Local and Global Constraints by Dániel Marx Under the supervision of Dr. Katalin Friedl Department of Computer Science and Information

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK ANGOL NYELVEN

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK ANGOL NYELVEN ÉRETTSÉGI VIZSGA 2013. május 23. ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK ANGOL NYELVEN KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA 2013. május 23. 8:00 Az írásbeli vizsga időtartama: 180 perc Pótlapok száma Tisztázati Piszkozati EMBERI

Részletesebben

To Gabriela, Heidi, Hanni and Peter

To Gabriela, Heidi, Hanni and Peter W To Gabriela, Heidi, Hanni and Peter Preface Trees are a fundamental object in graph theory and combinatorics as well as a basic object for data structures and algorithms in computer science. During

Részletesebben

AZ ACM NEMZETKÖZI PROGRAMOZÓI VERSENYE

AZ ACM NEMZETKÖZI PROGRAMOZÓI VERSENYE AZ ACM NEMZETKÖZI PROGRAMOZÓI VERSENYE Kuki Attila, kuki@math.klte.hu Kossuth Lajos Tudományegyetem, Információ Technológia Tanszék Abstract This paper is dedicated to the Scholastic Programming Contest

Részletesebben

USER MANUAL Guest user

USER MANUAL Guest user USER MANUAL Guest user 1 Welcome in Kutatótér (Researchroom) Top menu 1. Click on it and the left side menu will pop up 2. With the slider you can make left side menu visible 3. Font side: enlarging font

Részletesebben

Could René Descartes Have Known This?

Could René Descartes Have Known This? Experimental Mathematics, 00:1 11, 2015 Copyright C Taylor & Francis Group, LLC ISSN: 1058-6458 print / 1944-950X online DOI: 10.1080/10586458.2015.1030051 Could René Descartes Have Known This? Jens Forsgård

Részletesebben