Programozási Módszertan definíciók, stb.

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Programozási Módszertan definíciók, stb."

Átírás

1 Programozási Módszertan definíciók, stb. 1. Bevezetés Egy adat típusát az adat által felvehető lehetséges értékek halmaza (típusérték halmaz, TÉH), és az ezen értelmezett műveletek (típusműveletek) együttesen határozzák meg (vagy más szóval specifikálják). Természetes szám típus ( 0, ); Egész szám típus (, +, ); Valós szám (, +, ); Logikai típus ( ); Karakter típus (, műv: (x), (x)); Halmaz típus (TÉ: véges elemszámú halmazok E alaphalmazból, ez fölött: 2 E ); Sorozat típus (TÉ: véges sorozatok, E alaphalmazból: E*, műv: s, s i ); Vektor típus, 1D tömb (véges sorozatok n től m ig cimkézve E alaphalmazból: E n m=1); Mátrix típus (azonos méretű téglalapba rendezett elem együttesek E elemi halmaz fölött: E mxn kxl=1x1)... Állapottér (ÁT): Legyenek A 1,A 2,,A n tetszőleges véges vagy megszámlálható nem üres halmazok: ezek a típusértékhalmazok (TÉH). Rendeljük hozzájuk egyértelmű módon a páronként különböző c 1,..., c n címkéket. Ekkor a {{c 1 : a 1,..., c n : a n } a i A i (i= 1,...,n)} halmazt az A 1,A 2,...,A n TÉH okból képzett állapottérnek nevezzük, amit a továbbiakban a (c 1 : A 1,..., c n : A n ) szimbólummal jelölünk. Ha a cimkéknek rögzítjük a sorrendjét, akkor az A= A 1 A 2... A n halmazt (Descart szorzatot) is állapottérnek nevezzük. Állapotok: az ÁT elemei. Ezek maguk is halmazt alkotnak: a cimkézett értékek halmazát. Feladatnak nevezzük az F A A relációt. Az F reláció ÉT a ( F ) a feladat kezdőállapotait jelöli ki. Egy adott F re az F( ) képhalmaz az kezdőállapothoz tartozó célállapotokat tartalmazza. A ** : az A halmaz elemeiből képzett összes (véges és végtelen hosszú) sorozatot tartalmazóhalmaz A : a végtelen hosszúsorozatok halmaza red(α): az α sorozat redukáltja (azaz az eredeti sorozat minden azonos elemekből álló részsorozatát az ismétlődő egyetlen elemmel helyettesítjük) τ (α): a véges sorozat utolsó eleme Program: az S A A** reláció, ha S = A A: α S( ) : α 1 = α S : α = red(α). Programfüggvény, (hatásreláció): p(s) A A reláció az S A A** program PrFv e, ha: D p(s) = { A S( ) A*} D p(s) p(s)(a) = { b A α S( ) : ( ) = b }. Megoldás: Az S program megoldja az F feladatot, ha F p(s) F : p(s)( ) F( ). 1

2 :megoldás LGyEF: Leggyengébb előfeltétel: Legyen S A A** program, R: A állítás. Ekkor az S program R utófeltételhez tartozó LGyEF e az az állítás, amelyre: (S, R) = { p(s) p(s)( ) R }. A leggyengébb előfeltétel tehát pontosan azokban a pontokban igaz, ahonnét kiindulva az S program biztosan terminál, és az összes lehetséges végállapotra igaz R. Néhány fontos tulajdonság: Legyen S A A** program, R 1, R 2 : A állítások. Ekkor:. (S, HAMIS) = HAMIS (a csoda kizárásának elve). Ha R 1 R 2, akkor (S, R 1 ) (S, R 2 ) (monotonitási tulajdonság). (S, R 1 ) ^ (S, R 2 ) = (S, R 1^R 2 ). (S, R 1 ) v (S, R 2 ) (S, R 1 v R 2 ) A feladat specifikációja: Általában a feladat nem függ az ÁT összes komponensétől, azaz az ÁT több pontjához is ugyanazt rendeli. Ezeket a pontokat fogjuk össze egy ponttá a paramétertér segítségével. Paraméter: Legyen F A A feladat. A B halmazt a feladat pm ének nevezzük, ha van olyan F1 és F2 reláció, hogy F1 A B F2 B A F = F2 F1, ahol az ún. reláció kompozicióművelet. Specifikáció tétele: Legyen F A A feladat, B az F egy paramétertere, F1 A B, F2 B A, F=F2 F1. Jelölje B, és definiáljuk a következő állításokat az F feladat Q b előfeltételére, ill. R b utófeltételére): Q b = { A (, ) F1} = F1 ( 1) ( ) R b = { A (, ) F2} = F2( ) Ekkor ha B: Q b (S,R b ), akkor az S program megoldja az F feladatot. 2. Elemi programok Elemi program: egy A állapottéren egy S program, ha: A : S( ) {< >,<,,,...>,<, > }. Üres program, SKIP: nem csinál semmit: A : SKIP( ) = {< >}. Rossz program, törlődés, ABORT: soha sem terminál: A : ABORT( ) = {<,,,... >}. Értékadás (ÉA): programváltozó (~az akt. állapot egy komponense) új értéket kap (~megváltozik). Új állapot: ezzel az egy komponenssel tér el az előző állapottól. Az ÁT en 1 lépést: 2 állapotból álló végrehajtási sorozatot eredményez. ÉA: S program, ami az ÁT bármelyik állapotához a belőle kiinduló 2elemű állapotsorozatot rendeli. 2

3 Szimultán ÉA: Egy időben több változónak is új értéket adunk (állapotkülönbség több komponensű ) Egyszerű ÉA: csak egy változó értékét változtatja meg. Értékkiválasztás: az ÉA nem determinisztikus. Jelölés: : F( ) ( legyen eleme ) Értékadás: az F reláció függvény determinisztikus. Jelölés: := F( ) ( legyen egyenlő ) Parciális értékkiválasztás: F A és az ÉA nem determinisztikus. Parciális ÉA: F A és az F determinisztikus (F parciális függvény) Általános ÉA: Legyen A = A 1... A n, F = (F 1,..., F n ), ahol F i A A i. Az S program általános értékadás, ha: I n i=1 S = { (, red(<, >)), A ^ D Fi ^ F( ) } { (,<,,,...>) A ^ }. Elemi pr. ok programfüggvénye: p(skip)=id A, p(abort)=, p( :=F( )) = F, p( : F( )) = F. El.pr. ok LGyEF e: (SKIP,R) = R ; (ABORT,R) = hamis ; ÉA ok: F:A A globális fv: ( :=F( ),R) = { A F( ) R } = F ( 1) ( R )= R F F: parciális fv: ( :=F( ),R) = { A F( ) R } F = F ( 1) ( R ) F I n D Fi i=1 3. Programkonstrukciók 2 : α A * és β A **. 2 (α, β) = red( kon(α, β) ). Szekvencia: Legyenek S 1, S 2 A A ** programok. Az S A A ** relációt az S 1 és S 2 szekvenciájának nevezzük, és (S 1 ; S 2 ) vel jelöljük, ha A: S( ) = { α A α S 1 ( ) } { 2 (α, β) A ** α S 1 ( ) A * ^ β S 2 (τ(α)) }. Elágazás: Legyenek π 1,..., π n : A feltételek, S 1,..., S n programok A n. Ekkor az IF A A ** relációt az S i kből képzett π i k által meghatározott elágazásnak nevezzük és (π 1 :S 1,..., π n :S n ) el jelöljük, ha A: IF( ) = U n i= 1 i ( ) 0 ( ) ahol [1.. ]: n : α 1,,α n 1 A * és α n A **. n (α 1,,α n ) = red( kon(α 1,,α n ) ). : α A * ( ). (α 1,α 2, ) = red( kon(α 1,α 2, ) ). 3

4 Ciklus: Legyen π feltétel és S 0 program A n. A DO A A ** relációt az S 0 ból a π feltétellel képzett ciklusnak nevezzük, és (π, S 0 ) lal jelöljük, ha π : DO( ) = {< >}, és π : { α A ** α 1,, α n A ** : α= n (α 1,, α n ) ^ α 1 S 0 ( ) ^ [1.. 1]:(α i A * ^ α i+1 S 0 (τ(α i )) ^ π(τ(α i ))) ^ (α n A v (α n A * ^ π(τ(α n )) )) } { α A : α i A * : α= (α 1,α 2, ) ^ α 1 S 0 ( ) ^ α i+1 S 0 (τ(α i )) ^ π(τ(α i )) }. Levezetési szabályok: Szekvencia lev.sz.: Legyen S = (S 1 ; S 2 ), és adott Q, R és Q' állítás A n. Ha Q (S 1,Q') és Q' (S 2,R) akkor: Q (S, R). Elágazás lev.sz.: Legyen IF =(π 1 :S 1,..., π n :S n ), és adott Q, R állítás A n. Ha, és [1.. ]: Q ^ π i (S i, R), akkor: Q (IF, R). Ciklus lev.sz.: Legyen DO =(π, S 0 ), és adott I (invariáns), Q, R állítás A n, valamint t:a (termináló) függvény. Ha: Q I ; I^π (S 0,I) ; I^ π R ; I^π t>0 ; I^π^t=t 0 (S 0, t<t 0 ) : akkor: Q (DO, R). 4. Levezetés Megengedett program: az üres program; a megengedett F relációjú : F( ) értékadás; valamint a szekvencia, a megengedett feltételeket használó elágazás és a megengedett ciklusfeltételű ciklus programszerkezeteinek segítségével az üres programból és megengedett értékadásokból felépített program. Megengedett elemek: megengedett típusok (bevezetett és kiegészített) ; megengedett relációk (+eng. típ.műveletek kompoz. jával) ; megengedett értékadás ( : F( ) ban F +eng.) ; megengedett feltételek (+eng. műv. log.kif.) A programtervezés célja az, hogy egy feladatot egy megengedett programmal oldjunk meg. Ha a triviális megoldás nem megengedett, részfeladatokra kell bontani, finomítani, újra részletezni, amíg csupa +eng. nem lesz. Finomítás: Egy (rész)fa. ot triviálisan megoldó nem megengedett ÉA t: vagy egy bonyolultabb szerkezetű programmal helyettesítjük (procedurális programtervezés) ; vagy pedig az ÉA. jobboldali kifejezésének kiszámításánál használt, nem +eng. típusműveleteket valósítjuk meg (típus orientális programtervezés). Procedurális programtervezés: Levezetés: top down módszer; a feladatból (azaz a triviálisan megoldó nem megengedett értékadásból) indulunk ki, és azt a programszerkezetek levezetési szabályainak segítségével bontjuk részfeladatokra. 4

5 Visszavezetés: korábbi megoldás (minta) alapján, azaz analóg módon oldjuk meg; a mintafeladat és az új feladat eltéréseit a mintaprogram megoldására átvezetjük. példák 5. Visszavezetés Analóg programozás: Ha egy FA. megoldását egy hozzá hasonló, már korábban megoldott FA. megoldása alapján, a két FA. hasonlóságára építve készítjük el, ezt analóg programozásnak nevezzük. Ez sokféle módon valósulhat meg. Analóg levezetés: A mintafeladatot megoldó program előállítási folyamatát másoljuk le az adott feladat levezetésének elkészítéséhez; azaz egy kitaposott út mentén hozott korábbi döntéseket (mi legyen a programszerkezet, a ciklus invariáns, stb.) kölcsönözzük. Analóg visszavezetés: Közvetlenül a mintafeladatot megoldó programot nem pedig előállításának folyamatát használjuk fel; azaz a mintaprogramot módosítjuk a kitűzött és a mintafeladat közötti különbségek alapján. Összegzés: Legyen adott az : függvény. Feladatunk az, hogy egy adott [.. ] intervallumban összegezzük az függvény értékeit.: A = ( :, :, : ) Q = ( = ^ = ) R = (Q ^ = ) Bővítsük ki az állapotteret k komponenssel: A' = ( :, :, :, : ) Ekkor az invariáns: I = (Q ^ [.. +1] ^ = ) Az összegzés programozási A levezetési szabályok vizsgálata: tétele: Q I Ez nem teljesül, csak ha egy értékadást (k, s := m, 0) beteszünk a ciklus elé: Q (, :=, 0, I) =(Q ^ [.. +1] ^ 0 = ) I^ π R I^π t>0 Ebből meghatározhatjuk a ciklus feltételét: π = ( 1 = ), azaz π = ( +1) Legyen = +1; ez pozitív lesz P és π miatt. I^π ^ = 0 (S 0, < 0 ) A ciklusmag csökkenti a terminálófüggvényt, ha növeli értékét ( := +1). I^π ^ +1= 0 ( := +1, +1< 0 ) = < 0 I^π (S 0,I) Vizsgáljuk meg I leggyengébb feltételét, ha (k := k+1) et végrehajtjuk. ( := +1, I) = (Q ^ +1 [.. +1] ^ = ) = Q.Kell még egy utasítás ( := + ( )) a ciklusmagba: I ^π ( := + ( ), Q ) = (Q ^ [.. +1] ^ + ( )= ) példák analóg levezetéssel, visszavezetéssel, behelyettesítéssel 5

6 6. Programozási tételek Számlálás: Adott egy β: [m..n] feltétel. Határozzuk meg, hogy az [m..n] intervallumon a β feltétel hányszor veszi fel az értéket. Levezetése: Kibővítjük az ÁT. ünket: Így az invariáns: Analóg levezetéshez az összegzés használható. Maximumkeresés: Adott egy : [.. ] függvény, amelynek értékkészletén definiáltunk egy teljes rendezési relációt. Határozzuk meg, hogy az függvény hol veszi fel az [.. ] nem üres intervallumon a legnagyobb értéket, és mondjuk meg, mekkora ez a maximális érték! _ ÁT et kibővítjük egy komponenssel. Az invariáns: Itt nem engedjük meg az üres intervallumot (mint az előbb), mivel nincs értelme annak maximumát keresni. Lineáris keresés: Adott az β: [.. ] feltétel. Keressük meg az [.. ] intervallumban balról az első olyan számot, amely kielégíti a β feltételt! Most nincs szükség állapottérbővítésre, az változó megteszi. Az invariáns: 6

7 Kiválasztás: Adott az β: feltétel, valamint egy egész szám. Keressük meg az számtól jobbra eső (az et is beleértve) az első olyan számot, amely kielégíti a β feltételt, ha tudjuk, hogy van ilyen szám! (Ez egy spec. keresés.) Az invariáns: Feltételes maximumkeresés: Adott egy : [.. ] függvény, amelynek értékkészletén definiáltunk egy teljes rendezési relációt és adott egy β: [.. ] feltétel. Határozzuk meg, hogy az függvény hol veszi fel az [.. ] intervallum β t kielégítő elemei közül a legnagyobb értéket, és mondjuk meg, mekkora ez a maximális érték! Feltétel fennállásáig tartó keresés: Adott egy egész szám, és egy olyan δ: feltétel, amely az egészek számegyenesén től jobbra valahol biztosan felvesz egy értéket. Legyen az egész számokon től jobbra értelmezve egy β : feltétel. Keressük meg az számtól jobbra eső (az et is beleértve) az első olyan számot, amely kielégíti a β feltételt azon az [.. ] intervallumon, ahol [.. ]:δ( ), de δ( +1) teljesül! Kibővitjük az állapotteret egy : komponenssel, amely mindaddig értékű lesz, amig az től jobbfelé haladva csak olyan számokkal találkozunk, amelyekre a δ feltétel teljesül. 7

BEVEZETÉS A PROGRAMOZÁSHOZ

BEVEZETÉS A PROGRAMOZÁSHOZ FÓTHI ÁKOS BEVEZETÉS A PROGRAMOZÁSHOZ Harmadik, javított kiadás c Fóthi Ákos, 2012 Tartalomjegyzék 1. Alapfogalmak 11 1.1. Halmazok................................ 11 1.2. Sorozatok................................

Részletesebben

A valós számok halmaza

A valós számok halmaza VA 1 A valós számok halmaza VA 2 A valós számok halmazának axiómarendszere és alapvető tulajdonságai Definíció Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti a következő axiómarendszerben

Részletesebben

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I. KOVÁCS BÉLA, MATEmATIkA I. 1 I. HALmAZOk 1. JELÖLÉSEk A halmaz fogalmát tulajdonságait gyakran használjuk a matematikában. A halmazt nem definiáljuk, ezt alapfogalomnak tekintjük. Ez nem szokatlan, hiszen

Részletesebben

ELEMI PROGRAMOZÁSI TÉTELEK

ELEMI PROGRAMOZÁSI TÉTELEK ELEMI PROGRAMOZÁSI TÉTELEK 1. FELADATMEGOLDÁS PROGRAMOZÁSI TÉTELEKKEL 1.1 A programozási tétel fogalma A programozási tételek típusalgoritmusok, amelyek alkalmazásával garantáltan helyes megoldást adhatunk

Részletesebben

PROGRAMOZÁS MÓDSZERTANI ALAPJAI I. TÉTELEK ÉS DEFINÍCIÓK

PROGRAMOZÁS MÓDSZERTANI ALAPJAI I. TÉTELEK ÉS DEFINÍCIÓK PROGRAMOZÁS MÓDSZERTANI ALAPJAI I. TÉTELEK ÉS DEFINÍCIÓK Szerkesztette: Bókay Csongor 2012 tavaszi félév Az esetleges hibákat kérlek a csongor@csongorbokay.com címen jelezd! Utolsó módosítás: 2012. június

Részletesebben

Készítette: Ernyei Kitti. Halmazok

Készítette: Ernyei Kitti. Halmazok Halmazok Jelölések: A halmazok jele általában nyomtatott nagybetű: A, B, C Az x eleme az A halmaznak: Az x nem eleme az A halmaznak: Az A halmaz az a, b, c elemekből áll: A halmazban egy elemet csak egyszer

Részletesebben

4. Fuzzy relációk. Gépi intelligencia I. Fodor János NIMGI1MIEM BMF NIK IMRI

4. Fuzzy relációk. Gépi intelligencia I. Fodor János NIMGI1MIEM BMF NIK IMRI 4. Fuzzy relációk Gépi intelligencia I. Fodor János BMF NIK IMRI NIMGI1MIEM Tartalomjegyzék I 1 Klasszikus relációk Halmazok Descartes-szorzata Relációk 2 Fuzzy relációk Fuzzy relációk véges alaphalmazok

Részletesebben

I. RÉSZ PROGRAMOZÁSI FOGALMAK

I. RÉSZ PROGRAMOZÁSI FOGALMAK I. RÉSZ PROGRAMOZÁSI FOGALMAK Azokat a gondolkodási formákat, alapelveket, valamint az érvényesítésükhöz szükséges eszközöket, amelyeket rendszeresen alkalmazunk a programozási feladatok megoldásánál,

Részletesebben

Emlékeztető: LR(0) elemzés. LR elemzések (SLR(1) és LR(1) elemzések)

Emlékeztető: LR(0) elemzés. LR elemzések (SLR(1) és LR(1) elemzések) Emlékeztető Emlékeztető: LR(0) elemzés A lexikális által előállított szimbólumsorozatot balról jobbra olvassuk, a szimbólumokat az vermébe tesszük. LR elemzések (SLR() és LR() elemzések) Fordítóprogramok

Részletesebben

Információk. Ismétlés II. Ismétlés. Ismétlés III. A PROGRAMOZÁS ALAPJAI 2. Készítette: Vénné Meskó Katalin. Algoritmus. Algoritmus ábrázolása

Információk. Ismétlés II. Ismétlés. Ismétlés III. A PROGRAMOZÁS ALAPJAI 2. Készítette: Vénné Meskó Katalin. Algoritmus. Algoritmus ábrázolása 1 Információk 2 A PROGRAMOZÁS ALAPJAI 2. Készítette: Vénné Meskó Katalin Elérhetőség mesko.katalin@tfk.kefo.hu Fogadóóra: szerda 9:50-10:35 Számonkérés időpontok Április 25. 9 00 Május 17. 9 00 Június

Részletesebben

3. Strukturált programok

3. Strukturált programok Ha egy S program egyszerű, akkor nem lehet túl nehéz eldönteni róla, hogy megold-e egy (A,Ef,Uf) specifikációval megadott feladatot, azaz Ef-ből (Ef által leírt állapotból indulva) Uf-ben (Uf által leírt

Részletesebben

5. A kiterjesztési elv, nyelvi változók

5. A kiterjesztési elv, nyelvi változók 5. A kiterjesztési elv, nyelvi változók Gépi intelligencia I. Fodor János BMF NIK IMRI NIMGI1MIEM Tartalomjegyzék I 1 A kiterjesztési elv 2 Nyelvi változók A kiterjesztési elv 237 A KITERJESZTÉSI ELV A

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 10 X. SZIMULÁCIÓ 1. VÉLETLEN számok A véletlen számok fontos szerepet játszanak a véletlen helyzetek generálásában (pénzérme, dobókocka,

Részletesebben

Programozási tételek. Dr. Iványi Péter

Programozási tételek. Dr. Iványi Péter Programozási tételek Dr. Iványi Péter 1 Programozási tételek A programozási tételek olyan általános algoritmusok, melyekkel programozás során gyakran találkozunk. Az algoritmusok általában számsorozatokkal,

Részletesebben

Számláló rendezés. Példa

Számláló rendezés. Példa Alsó korlát rendezési algoritmusokra Minden olyan rendezési algoritmusnak a futását, amely elempárok egymással való összehasonlítása alapján működik leírja egy bináris döntési fa. Az algoritmus által a

Részletesebben

Programozási segédlet

Programozási 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

Részletesebben

A C# programozási nyelv alapjai

A C# programozási nyelv alapjai A C# programozási nyelv alapjai Tisztán objektum-orientált Kis- és nagybetűket megkülönbözteti Ötvözi a C++, Delphi, Java programozási nyelvek pozitívumait.net futtatókörnyezet Visual Studio fejlesztőkörnyezet

Részletesebben

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I. KOVÁCS BÉLA, MATEmATIkA I. 3 III. MEGFELELTETÉSEk, RELÁCIÓk 1. BEVEZETÉS Emlékeztetünk arra, hogy az rendezett párok halmazát az és halmazok Descartes-féle szorzatának nevezzük. Más szóval az és halmazok

Részletesebben

Egyenletek, egyenlőtlenségek VII.

Egyenletek, egyenlőtlenségek VII. Egyenletek, egyenlőtlenségek VII. Magasabbfokú egyenletek: A 3, vagy annál nagyobb fokú egyenleteket magasabb fokú egyenleteknek nevezzük. Megjegyzés: Egy n - ed fokú egyenletnek legfeljebb n darab valós

Részletesebben

19. AZ ÖSSZEHASONLÍTÁSOS RENDEZÉSEK MŰVELETIGÉNYÉNEK ALSÓ KORLÁTJAI

19. AZ ÖSSZEHASONLÍTÁSOS RENDEZÉSEK MŰVELETIGÉNYÉNEK ALSÓ KORLÁTJAI 19. AZ ÖSSZEHASONLÍTÁSOS RENDEZÉSEK MŰVELETIGÉNYÉNEK ALSÓ KORLÁTJAI Ebben a fejezetben aszimptotikus (nagyságrendi) alsó korlátot adunk az összehasonlításokat használó rendező eljárások lépésszámára. Pontosabban,

Részletesebben

Egyszerű programozási tételek

Egyszerű programozási tételek Egyszerű programozási tételek 2. előadás Sergyán Szabolcs sergyan.szabolcs@nik.uni-obuda.hu Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar 2011. szeptember 15. Sergyán (OE NIK) AAO 02 2011. szeptember 15.

Részletesebben

Adatszerkezetek I. 7. előadás. (Horváth Gyula anyagai felhasználásával)

Adatszerkezetek I. 7. előadás. (Horváth Gyula anyagai felhasználásával) Adatszerkezetek I. 7. előadás (Horváth Gyula anyagai felhasználásával) Bináris fa A fa (bináris fa) rekurzív adatszerkezet: BinFa:= Fa := ÜresFa Rekord(Elem,BinFa,BinFa) ÜresFa Rekord(Elem,Fák) 2/37 Bináris

Részletesebben

Rekurzió. Dr. Iványi Péter

Rekurzió. Dr. Iványi Péter Rekurzió Dr. Iványi Péter 1 Függvényhívás void f3(int a3) { printf( %d,a3); } void f2(int a2) { f3(a2); a2 = (a2+1); } void f1() { int a1 = 1; int b1; b1 = f2(a1); } 2 Függvényhívás void f3(int a3) { printf(

Részletesebben

Általános algoritmustervezési módszerek

Általános algoritmustervezési módszerek Általános algoritmustervezési módszerek Ebben a részben arra mutatunk példát, hogy miként használhatóak olyan általános algoritmustervezési módszerek mint a dinamikus programozás és a korlátozás és szétválasztás

Részletesebben

Algoritmusok. Dr. Iványi Péter

Algoritmusok. Dr. Iványi Péter Algoritmusok Dr. Iványi Péter Egyik legrégebbi algoritmus i.e. IV század, Alexandria, Euklidész két természetes szám legnagyobb közös osztójának meghatározása Tegyük fel, hogy a és b pozitív egész számok

Részletesebben

PÁRHUZAMOS PROGRAMOZÁSI MÓDSZERTAN

PÁRHUZAMOS PROGRAMOZÁSI MÓDSZERTAN PÁRHUZAMOS PROGRAMOZÁSI MÓDSZERTAN Horváth Zoltán, hz@lngsc2.inf.elte.hu Eötvös Loránd Tudományegyetem Általános Számítástudományi Tanszék Abstract This paper concerned with a parallel programming methodology

Részletesebben

Készítette: Fegyverneki Sándor

Készítette: Fegyverneki Sándor VALÓSZÍNŰSÉGSZÁMÍTÁS Összefoglaló segédlet Készítette: Fegyverneki Sándor Miskolci Egyetem, 2001. i JELÖLÉSEK: N a természetes számok halmaza (pozitív egészek) R a valós számok halmaza R 2 {(x, y) x, y

Részletesebben

Programozás I. Egyszerű programozási tételek. Sergyán Szabolcs sergyan.szabolcs@nik.uni-obuda.hu

Programozás I. Egyszerű programozási tételek. Sergyán Szabolcs sergyan.szabolcs@nik.uni-obuda.hu Programozás I. 3. előadás Egyszerű programozási tételek Sergyán Szabolcs sergyan.szabolcs@nik.uni-obuda.hu Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Intézet 2015. szeptember

Részletesebben

Webprogramozás szakkör

Webprogramozás szakkör Webprogramozás szakkör Előadás 5 (2012.04.09) Programozás alapok Eddig amit láttunk: Programozás lépései o Feladat leírása (specifikáció) o Algoritmizálás, tervezés (folyamatábra, pszeudokód) o Programozás

Részletesebben

MATEMATIKA ÍRÁSBELI VIZSGA 2009. május 5.

MATEMATIKA ÍRÁSBELI VIZSGA 2009. május 5. MATEMATIKA ÍRÁSBELI VIZSGA 2009. május 5. I. rész Fontos tudnivalók A megoldások sorrendje tetszőleges. A feladatok megoldásához szöveges adatok tárolására és megjelenítésére nem alkalmas zsebszámológépet

Részletesebben

Java programozási nyelv

Java programozási nyelv Java programozási nyelv 2. rész Vezérlő szerkezetek Nyugat-Magyarországi Egyetem Faipari Mérnöki Kar Informatikai Intézet Soós Sándor 2005. szeptember A Java programozási nyelv Soós Sándor 1/23 Tartalomjegyzék

Részletesebben

Ellenőrző kérdések. 36. Ha t szintű indexet használunk, mennyi a keresési költség blokkműveletek számában mérve? (1 pont) log 2 (B(I (t) )) + t

Ellenőrző kérdések. 36. Ha t szintű indexet használunk, mennyi a keresési költség blokkműveletek számában mérve? (1 pont) log 2 (B(I (t) )) + t Ellenőrző kérdések 2. Kis dolgozat kérdései 36. Ha t szintű indexet használunk, mennyi a keresési költség blokkműveletek számában mérve? (1 pont) log 2 (B(I (t) )) + t 37. Ha t szintű indexet használunk,

Részletesebben

A lineáris algebrában központi szerepet betöltı vektortér fogalmát értelmezzük most, s megvizsgáljuk e struktúra legfontosabb egyszerő tulajdonságait.

A lineáris algebrában központi szerepet betöltı vektortér fogalmát értelmezzük most, s megvizsgáljuk e struktúra legfontosabb egyszerő tulajdonságait. 2. VEKTORTÉR A lineáris algebrában központi szerepet betöltı vektortér fogalmát értelmezzük most, s megvizsgáljuk e struktúra legfontosabb egyszerő tulajdonságait. Legyen K egy test és V egy nem üres halmaz,

Részletesebben

Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit.

Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit. 2. A VALÓS SZÁMOK 2.1 A valós számok aximómarendszere Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit. 1.Testaxiómák R-ben két művelet van értelmezve, az

Részletesebben

FRAKTÁLGEOMETRIA. Metrikus terek, szeparábilitás, kompaktság. Czirbusz Sándor czirbusz@gmail.com. Komputeralgebra Tanszék ELTE Informatika Kar

FRAKTÁLGEOMETRIA. Metrikus terek, szeparábilitás, kompaktság. Czirbusz Sándor czirbusz@gmail.com. Komputeralgebra Tanszék ELTE Informatika Kar Metrikus terek, szeparábilitás, kompaktság Czirbusz Sándor czirbusz@gmail.com Komputeralgebra Tanszék ELTE Informatika Kar 2010. március 7. Vázlat 1 Szeparábilitás Definíciók A szeparábilitás ekvivalens

Részletesebben

Java II. I A Java programozási nyelv alapelemei

Java II. I A Java programozási nyelv alapelemei Java2 / 1 Java II. I A Java programozási nyelv alapelemei Miskolci Egyetem Általános Informatikai Tanszék Utolsó módosítás: 2009. 02. 09. Java II.: Alapelemek JAVA2 / 1 A Java formalizmusa A C, illetve

Részletesebben

E-tananyag Matematika 9. évfolyam 2014. Függvények

E-tananyag Matematika 9. évfolyam 2014. Függvények Függvények Függvények értelmezése Legyen adott az A és B két nem üres halmaz. Az A halmaz minden egyes eleméhez rendeljük hozzá a B halmaz egy-egy elemét. Ez a hozzárendelés egyértelmű, és ezt a hozzárendelést

Részletesebben

6. Függvények. Legyen függvény és nem üreshalmaz. A függvényt az f K-ra való kiterjesztésének

6. Függvények. Legyen függvény és nem üreshalmaz. A függvényt az f K-ra való kiterjesztésének 6. Függvények I. Elméleti összefoglaló A függvény fogalma, értelmezési tartomány, képhalmaz, értékkészlet Legyen az A és B halmaz egyike sem üreshalmaz. Ha az A halmaz minden egyes eleméhez hozzárendeljük

Részletesebben

Adatszerkezetek Tömb, sor, verem. Dr. Iványi Péter

Adatszerkezetek Tömb, sor, verem. Dr. Iványi Péter Adatszerkezetek Tömb, sor, verem Dr. Iványi Péter 1 Adat Adat minden, amit a számítógépünkben tárolunk és a külvilágból jön Az adatnak két fontos tulajdonsága van: Értéke Típusa 2 Adat típusa Az adatot

Részletesebben

Bevezetés a programozásba

Bevezetés a programozásba Bevezetés a programozásba 1. Előadás Bevezetés, kifejezések http://digitus.itk.ppke.hu/~flugi/ Egyre precízebb A programozás természete Hozzál krumplit! Hozzál egy kiló krumplit! Hozzál egy kiló krumplit

Részletesebben

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Számelmélet I.

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Számelmélet I. Számelmélet I. DEFINÍCIÓ: (Osztó, többszörös) Ha egy a szám felírható egy b szám és egy másik egész szám szorzataként, akkor a b számot az a osztójának, az a számot a b többszörösének nevezzük. Megjegyzés:

Részletesebben

1. Jelölje meg az összes igaz állítást a következők közül!

1. Jelölje meg az összes igaz állítást a következők közül! 1. Jelölje meg az összes igaz állítást a következők közül! a) A while ciklusban a feltétel teljesülése esetén végrehajtódik a ciklusmag. b) A do while ciklusban a ciklusmag után egy kilépési feltétel van.

Részletesebben

1. Feladat: beolvas két számot úgy, hogy a-ba kerüljön a nagyobb

1. Feladat: beolvas két számot úgy, hogy a-ba kerüljön a nagyobb 1. Feladat: beolvas két számot úgy, hogy a-ba kerüljön a nagyobb #include main() { int a, b; printf( "a=" ); scanf( "%d", &a ); printf( "b=" ); scanf( "%d", &b ); if( a< b ) { inttmp = a; a =

Részletesebben

9. TÖBBVÁLTOZÓS FÜGGVÉNYEK DIFFERENCIÁLSZÁMITÁSA. 9.1 Metrika és topológia R k -ban

9. TÖBBVÁLTOZÓS FÜGGVÉNYEK DIFFERENCIÁLSZÁMITÁSA. 9.1 Metrika és topológia R k -ban 9. TÖBBVÁLTOZÓS FÜGGVÉNYEK DIFFERENCIÁLSZÁMITÁSA 9.1 Metrika és topológia R k -ban Definíció. A k-dimenziós euklideszi térnek nevezzük és R k val jelöljük a valós számokból alkotott k-tagú x = (x 1, x

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Függvények

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Függvények MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Függvények A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett feladatrészek

Részletesebben

1/12. 3. gyakorlat. Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel. Pécsi Tudományegyetem PTI

1/12. 3. gyakorlat. Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel. Pécsi Tudományegyetem PTI / Operációkutatás. gyakorlat Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel Pécsi Tudományegyetem PTI Normál feladatok megoldása szimplex módszerrel / / Normál feladatok megoldása szimplex

Részletesebben

8. Egyenletek, egyenlőtlenségek, egyenletrendszerek II.

8. Egyenletek, egyenlőtlenségek, egyenletrendszerek II. 8 Egyenletek, egyenlőtlenségek, egyenletrendszerek II Elméleti összefoglaló Az a + b+ c, a egyenletet másodfokú egyenletnek nevezzük A D b ac kifejezést az egyenlet diszkriminánsának nevezzük Ha D >, az

Részletesebben

A következő feladat célja az, hogy egyszerű módon konstruáljunk Poisson folyamatokat.

A következő feladat célja az, hogy egyszerű módon konstruáljunk Poisson folyamatokat. Poisson folyamatok, exponenciális eloszlások Azt mondjuk, hogy a ξ valószínűségi változó Poisson eloszlású λ, 0 < λ

Részletesebben

Diszkrét matematika I. gyakorlat

Diszkrét matematika I. gyakorlat Vizsgafeladatok megoldása 2012. december 5. Tartalom Teljes feladatsor #1 1 Teljes feladatsor #1 2 Teljes feladatsor #2 3 Teljes feladatsor #3 4 Teljes feladatsor #4 5 Válogatott feladatok 6 Végső bölcsesség

Részletesebben

Tömbök kezelése. Példa: Vonalkód ellenőrzőjegyének kiszámítása

Tömbök kezelése. Példa: Vonalkód ellenőrzőjegyének kiszámítása Tömbök kezelése Példa: Vonalkód ellenőrzőjegyének kiszámítása A számokkal jellemzett adatok, pl. személyi szám, adószám, taj-szám, vonalkód, bankszámlaszám esetében az elírásból származó hibát ún. ellenőrző

Részletesebben

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Sorozatok II.

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Sorozatok II. Sorozatok II. DEFINÍCIÓ: (Mértani sorozat) Az (a n ) valós számsorozatot mértani sorozatnak nevezzük, ha van olyan valós szám, amellyel a sorozat bármely tagját megszorozva a következő tagot kapjuk. Jelöléssel:

Részletesebben

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I. KOVÁCS BÉLA MATEmATIkA I 6 VI KOmPLEX SZÁmOk 1 A komplex SZÁmOk HALmAZA A komplex számok olyan halmazt alkotnak amelyekben elvégezhető az összeadás és a szorzás azaz két komplex szám összege és szorzata

Részletesebben

Sorozatok I. Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma)

Sorozatok I. Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Sorozatok I. DEFINÍCIÓ: (Számsorozat) A számsorozat olyan függvény, amelynek értelmezési tartománya a pozitív egész számok halmaza, értékkészlete a valós számok egy részhalmaza. Jelölés: (a n ), {a n }.

Részletesebben

M. 33. Határozza meg az összes olyan kétjegyű szám összegét, amelyek 4-gyel osztva maradékul 3-at adnak!

M. 33. Határozza meg az összes olyan kétjegyű szám összegét, amelyek 4-gyel osztva maradékul 3-at adnak! Magyar Ifjúság 6 V SOROZATOK a) Három szám összege 76 E három számot tekinthetjük egy mértani sorozat három egymás után következő elemének vagy pedig egy számtani sorozat első, negyedik és hatodik elemének

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Exponenciális és Logaritmikus kifejezések

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Exponenciális és Logaritmikus kifejezések MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Eponenciális és Logaritmikus kifejezések A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szoálhatnak fontos információval

Részletesebben

tétel: különböző típusú adatokat csoportosít, ezeket egyetlen adatként kezeli, de hozzáférhetünk az elemeihez is

tétel: különböző típusú adatokat csoportosít, ezeket egyetlen adatként kezeli, de hozzáférhetünk az elemeihez is A tétel (record) tétel: különböző típusú adatokat csoportosít, ezeket egyetlen adatként kezeli, de hozzáférhetünk az elemeihez is A tétel elemei mezők. Például tétel: személy elemei: név, lakcím, születési

Részletesebben

Automaták és formális nyelvek

Automaták és formális nyelvek Automaták és formális nyelvek Bevezetés a számítástudomány alapjaiba 1. Formális nyelvek 2006.11.13. 1 Automaták és formális nyelvek - bevezetés Automaták elmélete: információs gépek általános absztrakt

Részletesebben

Diszkrét, egészértékű és 0/1 LP feladatok

Diszkrét, egészértékű és 0/1 LP feladatok Diszkrét, egészértékű és 0/1 LP feladatok In English Integer Programming - IP Zero/One (boolean) programming 2007.03.12 Dr. Bajalinov Erik, NyF MII 1 Diszkrét és egészértékű változókat tartalmazó feladatok

Részletesebben

ismertetem, hogy milyen probléma vizsgálatában jelent meg ez az eredmény. A kérdés a következő: Mikor mondhatjuk azt, hogy bizonyos események közül

ismertetem, hogy milyen probléma vizsgálatában jelent meg ez az eredmény. A kérdés a következő: Mikor mondhatjuk azt, hogy bizonyos események közül A Borel Cantelli lemma és annak általánosítása. A valószínűségszámítás egyik fontos eredménye a Borel Cantelli lemma. Először informálisan ismertetem, hogy milyen probléma vizsgálatában jelent meg ez az

Részletesebben

A matematika nyelvéről bevezetés

A matematika nyelvéről bevezetés A matematika nyelvéről bevezetés Wettl Ferenc 2006. szeptember 19. Wettl Ferenc () A matematika nyelvéről bevezetés 2006. szeptember 19. 1 / 17 Tartalom 1 Matematika Kijelentő mondatok Matematikai kijelentések

Részletesebben

Specifikáció. 5.1. A leggyengébb előfeltétel

Specifikáció. 5.1. A leggyengébb előfeltétel Specifikáció A megoldás definíciója közvetlenül elég nehézkesen használható a programok készítése során, hiszen az, hogy egy program megold-e egy feladatot az a megoldás eddigi definíciója alapján csak

Részletesebben

7. Gyakorlat A relációs adatmodell műveleti része

7. Gyakorlat A relációs adatmodell műveleti része 7. Gyakorlat A relációs adatmodell műveleti része Relációs algebra: az operandusok és az eredmények relációk; azaz a relációs algebra műveletei zártak a relációk halmazára Műveletei: Egy operandusú Két

Részletesebben

Differenciál és integrálszámítás diszkréten

Differenciál és integrálszámítás diszkréten Differenciál és integrálszámítás diszkréten Páles Zsolt Debreceni Egyetem, Matematikai Intézet MAFIÓK, Békéscsaba, 010. augusztus 4-6. Páles Zsolt (Debreceni Egyetem) Diff. és int.-számítás diszkréten

Részletesebben

Automaták mint elfogadók (akceptorok)

Automaták mint elfogadók (akceptorok) Automaták mint elfogadók (akceptorok) Ha egy iniciális Moore-automatában a kimenőjelek halmaza csupán kételemű: {elfogadom, nem fogadom el}, és az utolsó kimenőjel dönti el azt a kérdést, hogy elfogadható-e

Részletesebben

6. Közös változóval rendelkező párhuzamos program, Közös változó,

6. Közös változóval rendelkező párhuzamos program, Közös változó, 6. Közös változóval rendelkező párhuzamos program, Közös változó, Reynold kritérium. Atomi művelet, atomi utasítás. szintaxis, szemantika, tulajdonságok. Szinkronizációs párhuzamos program, szintaxis,

Részletesebben

Programozási alapismeretek 1. előadás

Programozási alapismeretek 1. előadás Programozási alapismeretek 1. előadás Tartalom A problémamegoldás lépései programkészítés folyamata A specifikáció Az algoritmus Algoritmikus nyelvek struktogram A kódolás a fejlesztői környezet 2/33 A

Részletesebben

egyenlőtlenségnek kell teljesülnie.

egyenlőtlenségnek kell teljesülnie. MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Abszolútértékes és gyökös kifejezések A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval

Részletesebben

Feladat. Bemenő adatok. Bemenő adatfájlok elvárt formája. Berezvai Dániel 1. beadandó/4. feladat 2012. április 13. Például (bemenet/pelda.

Feladat. Bemenő adatok. Bemenő adatfájlok elvárt formája. Berezvai Dániel 1. beadandó/4. feladat 2012. április 13. Például (bemenet/pelda. Berezvai Dániel 1. beadandó/4. feladat 2012. április 13. BEDTACI.ELTE Programozás 3ice@3ice.hu 11. csoport Feladat Madarak életének kutatásával foglalkozó szakemberek különböző településen különböző madárfaj

Részletesebben

A Borda-szavazás Nash-implementálható értelmezési tartományai

A Borda-szavazás Nash-implementálható értelmezési tartományai A Borda-szavazás Nash-implementálható értelmezési tartományai Tasnádi Attila 2007. június 8. Alapfogalmak Jelölések: X az alternatívák véges nem üres halmaza (q = X ). Alapfogalmak Jelölések: X az alternatívák

Részletesebben

15. tétel. Adatszerkezetek és algoritmusok vizsga Frissült: 2013. január 30.

15. tétel. Adatszerkezetek és algoritmusok vizsga Frissült: 2013. január 30. 15. tétel Adatszerkezetek és algoritmusok vizsga Frissült: 2013. január 30. Edényrendezés Tegyük fel, hogy tudjuk, hogy a bemenő elemek (A[1..n] elemei) egy m elemű U halmazból kerülnek ki, pl. " A[i]-re

Részletesebben

Matematika B/1. Tartalomjegyzék. 1. Célkit zések. 2. Általános követelmények. 3. Rövid leírás. 4. Oktatási módszer. Biró Zsolt. 1.

Matematika B/1. Tartalomjegyzék. 1. Célkit zések. 2. Általános követelmények. 3. Rövid leírás. 4. Oktatási módszer. Biró Zsolt. 1. Matematika B/1 Biró Zsolt Tartalomjegyzék 1. Célkit zések 1 2. Általános követelmények 1 3. Rövid leírás 1 4. Oktatási módszer 1 5. Követelmények, pótlások 2 6. Program (el adás) 2 7. Program (gyakorlat)

Részletesebben

Érettségi feladatok: Egyenletek, egyenlőtlenségek 1 / 6. 2005. május 29. 13. a) Melyik (x; y) valós számpár megoldása az alábbi egyenletrendszernek?

Érettségi feladatok: Egyenletek, egyenlőtlenségek 1 / 6. 2005. május 29. 13. a) Melyik (x; y) valós számpár megoldása az alábbi egyenletrendszernek? Érettségi feladatok: Egyenletek, egyenlőtlenségek 1 / 6 Elsőfokú 2005. május 28. 1. Mely x valós számokra igaz, hogy x 7? 13. a) Oldja meg az alábbi egyenletet a valós számok halmazán! x 1 2x 4 2 5 2005.

Részletesebben

Amortizációs költségelemzés

Amortizációs költségelemzés Amortizációs költségelemzés Amennyiben műveleteknek egy M 1,...,M m sorozatának a futási idejét akarjuk meghatározni, akkor egy lehetőség, hogy külön-külön minden egyes művelet futási idejét kifejezzük

Részletesebben

Szkriptnyelvek. 1. UNIX shell

Szkriptnyelvek. 1. UNIX shell Szkriptnyelvek 1. UNIX shell Szkriptek futtatása Parancsértelmez ő shell script neve paraméterek shell script neve paraméterek Ebben az esetben a szkript tartalmazza a parancsértelmezőt: #!/bin/bash Szkriptek

Részletesebben

PTE PMMFK Levelező-távoktatás, villamosmérnök szak

PTE PMMFK Levelező-távoktatás, villamosmérnök szak PTE PMMFK Levelező-távoktatás, villamosmérnök szak MATEMATIKA (A tantárgy tartalma és a tananyag elsajátításának időterve.) Összeállította: Kis Miklós adjunktus Tankönyvek (mindhárom félévre): 1. Scharnitzky

Részletesebben

GRÁFELMÉLET. 7. előadás. Javító utak, javító utak keresése, Edmonds-algoritmus

GRÁFELMÉLET. 7. előadás. Javító utak, javító utak keresése, Edmonds-algoritmus GRÁFELMÉLET 7. előadás Javító utak, javító utak keresése, Edmonds-algoritmus Definíció: egy P utat javító útnak nevezünk egy M párosításra nézve, ha az út páratlan hosszú, kezdő- és végpontjai nem párosítottak,

Részletesebben

Számsorozatok (1) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

Számsorozatok (1) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit Számsorozatok (1) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit 1. Valós számsorozaton valós számok meghatározott sorrendű végtelen listáját értjük. A hangsúly az egymásután következés rendjén van.

Részletesebben

DISZKRÉT MATEMATIKA RENDEZETT HALMAZOKKAL KAPCSOLATOS PÉLDÁK. Rendezett halmaz. (a, b) R a R b 1. Reflexív 2. Antiszimmetrikus 3.

DISZKRÉT MATEMATIKA RENDEZETT HALMAZOKKAL KAPCSOLATOS PÉLDÁK. Rendezett halmaz. (a, b) R a R b 1. Reflexív 2. Antiszimmetrikus 3. Rendezett halmaz R A x A rendezési reláció A-n, ha R Másképpen: (a, b) R a R b 1. Reflexív 2. Antiszimmetrikus 3. Tranzitív arb for (a, b) R. 1. a A ara 2. a,b A (arb bra a = b 3. a,b,c A (arb brc arc

Részletesebben

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK 15 LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK 151 Lineáris egyenletrendszer, Gauss elimináció 1 Definíció Lineáris egyenletrendszernek nevezzük az (1) a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a

Részletesebben

Matematika. 4. konzultáció: Kétváltozós függvények szélsőértéke. Parciális függvény, parciális derivált

Matematika. 4. konzultáció: Kétváltozós függvények szélsőértéke. Parciális függvény, parciális derivált Matematika 1 NYME KTK, Egyetemi kiegészítő alapképzés 2004/2005. tanév, I. évf. I.félév Budapest Előadó: Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet 9400 Sopron, Bajcsy Zs. u. 9. GT fszt. 3. (99) 518

Részletesebben

Érettségi feladatok: Függvények 1/9

Érettségi feladatok: Függvények 1/9 Érettségi feladatok: Függvények 1/9 2003. Próba 1. Állapítsa meg a valós számok halmazán értelmezett x x 2-2x - 8 függvény zérushelyeit! 2004. Próba 3. Határozza meg a valós számok halmazán értelmezett

Részletesebben

Temporális logikák és modell ellenırzés

Temporális logikák és modell ellenırzés Temporális logikák és modell ellenırzés Temporális logikák Modális logika: kijelentések különböző módjainak tanulmányozására vezették be (eredetileg filozófusok). Ilyen módok: esetleg, mindig, szükségszerűen,

Részletesebben

38. A gráfalgoritmusok alkalmazása

38. A gráfalgoritmusok alkalmazása 38. A gráfalgoritmusok alkalmazása Állapotok és átmenetek A gráf adattípus nagyon sokféle feladat megoldásánál alkalmazható. Rejtvények, játékok, közlekedési és szállítási problémák, stratégiai feladatok

Részletesebben

A lineáris tér. Készítette: Dr. Ábrahám István

A lineáris tér. Készítette: Dr. Ábrahám István A lineáris tér Készítette: Dr. Ábrahám István A lineáris tér fogalma A fejezetben a gyakorlati alkalmazásokban használt legfontosabb fogalmakat, összefüggéseket tárgyaljuk. Adott egy L halmaz, amiben azonos

Részletesebben

7. Strukturált típusok

7. Strukturált típusok 7. Strukturált típusok 1. Mintafeladat a különböző tömbtípusok konstanssal való feltöltésére és kiíratására! (minta7_1) program minta7_1; fejlec:array[1..8] of char = 'Eredmény'; adatok:array[1..4] of

Részletesebben

Kaposi Ambrus. University of Nottingham Functional Programming Lab. Hackerspace Budapest 2015. január 6.

Kaposi Ambrus. University of Nottingham Functional Programming Lab. Hackerspace Budapest 2015. január 6. Bizonyítás és programozás Kaposi Ambrus University of Nottingham Functional Programming Lab Hackerspace Budapest 2015. január 6. Bizonyítás, érvelés Példa: sáros a csizmám ha vizes a föld, esett az eső

Részletesebben

1. előadás. Lineáris algebra numerikus módszerei. Hibaszámítás Számábrázolás Kerekítés, levágás Klasszikus hibaanalízis Abszolút hiba Relatív hiba

1. előadás. Lineáris algebra numerikus módszerei. Hibaszámítás Számábrázolás Kerekítés, levágás Klasszikus hibaanalízis Abszolút hiba Relatív hiba Hibaforrások Hiba A feladatok megoldása során különféle hibaforrásokkal találkozunk: Modellhiba, amikor a valóságnak egy közelítését használjuk a feladat matematikai alakjának felírásához. (Pl. egy fizikai

Részletesebben

Halmazok; a matematikai logika elemei 1.1. A halmaz fogalma; jelölések

Halmazok; a matematikai logika elemei 1.1. A halmaz fogalma; jelölések 1 Halmazok; a matematikai logika elemei 1.1. A halmaz fogalma; jelölések A matematikában alapfogalmaknak tekintjük azokat a fogalmakat, amelyeket nem határozunk meg, nem definiálunk más fogalmak segítségével

Részletesebben

P R Ó B A É R E T T S É G I 2 0 0 4. m á j u s KÖZÉPSZINT JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

P R Ó B A É R E T T S É G I 2 0 0 4. m á j u s KÖZÉPSZINT JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ P R Ó B A É R E T T S É G I 0 0 4. m á j u s MATEMATIKA KÖZÉPSZINT JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ Formai előírások: A dolgozatot a vizsgázó által használt színűtől eltérő színű tollal kell javítani, és a

Részletesebben

Programozás I. Metódusok C#-ban Egyszerű programozási tételek. Sergyán Szabolcs sergyan.szabolcs@nik.uni-obuda.hu

Programozás I. Metódusok C#-ban Egyszerű programozási tételek. Sergyán Szabolcs sergyan.szabolcs@nik.uni-obuda.hu Programozás I. 3. előadás Tömbök a C#-ban Metódusok C#-ban Egyszerű programozási tételek Sergyán Szabolcs sergyan.szabolcs@nik.uni-obuda.hu Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Szoftvertechnológia

Részletesebben

6. OSZTÁLY. Az évi munka szervezése, az érdeklõdés felkeltése Feladatok a 6. osztály anyagából. Halmazok Ismétlés (halmaz megadása, részhalmaz)

6. OSZTÁLY. Az évi munka szervezése, az érdeklõdés felkeltése Feladatok a 6. osztály anyagából. Halmazok Ismétlés (halmaz megadása, részhalmaz) 6. OSZTÁLY Óraszám 1. 1. Az évi munka szervezése, az érdeklõdés felkeltése a 6. osztály anyagából Tk. 13/elsõ mintapélda 42/69 70. 96/elsõ mintapélda 202/16. 218/69. 2 3. 2 3. Halmazok Ismétlés (halmaz

Részletesebben

Egyenletek, egyenlőtlenségek X.

Egyenletek, egyenlőtlenségek X. Egyenletek, egyenlőtlenségek X. DEFINÍCIÓ: (Logaritmus) Ha egy pozitív valós számot adott, 1 - től különböző pozitív alapú hatvány alakban írunk fel, akkor ennek a hatványnak a kitevőjét logaritmusnak

Részletesebben

Microsoft Excel 2010. Gyakoriság

Microsoft Excel 2010. Gyakoriság Microsoft Excel 2010 Gyakoriság Osztályközös gyakorisági tábla Nagy számú mérési adatokat csoportokba (osztályokba) rendezése -> könnyebb áttekintés Osztályokban szereplő adatok száma: osztályokhoz tartozó

Részletesebben

Partíció probléma rekurzíómemorizálással

Partíció probléma rekurzíómemorizálással Partíció probléma rekurzíómemorizálással A partíciószám rekurzív algoritmusa Ω(2 n ) műveletet végez, pedig a megoldandó részfeladatatok száma sokkal kisebb O(n 2 ). A probléma, hogy bizonyos már megoldott

Részletesebben

2. Logika gyakorlat Függvények és a teljes indukció

2. Logika gyakorlat Függvények és a teljes indukció 2. Logika gyakorlat Függvények és a teljes indukció Folláth János Debreceni Egyetem - Informatika Kar 2012/13. I. félév Áttekintés 1 Függvények Relációk Halmazok 2 Természetes számok Formulák Definíció

Részletesebben

Valasek Gábor valasek@inf.elte.hu

Valasek Gábor valasek@inf.elte.hu Számítógépes Grafika Valasek Gábor valasek@inf.elte.hu Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar 2013/2014. őszi félév ( Eötvös LorándSzámítógépes TudományegyetemInformatikai Grafika Kar) 2013/2014.

Részletesebben

LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL

LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL x 1-2x 2 6 -x 1-3x 3 = -7 x 1 - x 2-3x 3-2 3x 1-2x 2-2x 3 4 4x 1-2x 2 + x 3 max Alapfogalmak: feltételrendszer (narancs színnel jelölve), célfüggvény

Részletesebben

1. tétel. Valószínűségszámítás vizsga Frissült: 2013. január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség.

1. tétel. Valószínűségszámítás vizsga Frissült: 2013. január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség. 1. tétel Valószínűségszámítás vizsga Frissült: 2013. január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség. A valószínűségszámítás tárgya: véletlen tömegjelenségek vizsgálata. véletlen: a kísérlet kimenetelét

Részletesebben

Excel 2010 függvények

Excel 2010 függvények Molnár Mátyás Excel 2010 függvények Csak a lényeg érthetően! Tartalomjegyzék FÜGGVÉNYHASZNÁLAT ALAPJAI 1 FÜGGVÉNYEK BEVITELE 1 HIBAÉRTÉKEK KEZELÉSE 4 A VARÁZSLATOS AUTOSZUM GOMB 6 SZÁMÍTÁSOK A REJTETT

Részletesebben

Németh László Matematikaverseny, Hódmezővásárhely. 2015. március 30. A 11-12. osztályosok feladatainak javítókulcsa

Németh László Matematikaverseny, Hódmezővásárhely. 2015. március 30. A 11-12. osztályosok feladatainak javítókulcsa Németh László Matematikaverseny, Hódmezővásárhely 2015. március 30. A 11-12. osztályosok feladatainak javítókulcsa Feladatok csak szakközépiskolásoknak Sz 1. A C csúcs értelemszerűen az AB oldal felező

Részletesebben