Dokkolás: mit, hogyan, mivel?

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Dokkolás: mit, hogyan, mivel?"

Átírás

1 Dokkolás: mit, hogyan, mivel? Grolmusz Vince egy. tan. ELTE Matematikai Intézet & Uratim Kft. Iván Gábor és Szabadka Zoltán

2 Áttekintés 1. (Bevezetés) 2. A receptorfehérje és a ligand modellezése 3. A kötési energia modellezése 4. Optimalizálás a ligand konformációs terében 5. A dokkolóalgoritmus értékelése 6. Dokkolás PC-kből álló klaszteren 7. (Összefoglalás)

3 Áttekintés 1. (Bevezetés) 2. A receptorfehérje és a ligand modellezése 3. A kötési energia modellezése 4. Optimalizálás a ligand konformációs terében 5. A dokkolóalgoritmus értékelése 6. Dokkolás PC-kből álló klaszteren 7. (Összefoglalás)

4 Bevezetés: In silico gyógyszerkutatás Virtuális gyógyszerkutatás: labor helyett számítógéppel. Ma még nem megy: Modellek (fehérje szerk.) nem pontosak; Módszerek: közelítőek, így pontatlanok Arra jó, hogy ötleteket adjon, illetve hogy szűkítse a vizsgálandó molekulák számát

5 Honnan szedjük a célpontokat? Konzultálunk biológusokkal, mit érdemes támadni (ezek többnyire fehérjék); fehérjét kódoló humán gén van, ennél több fehérje ma használt célpont van (!) Keresünk a fehérjehálózatban fontos célpontot (következő előadáson)

6 Célpont struktúrája: Fehérje 3D struktúra Legjobb forrás: A PDB (Protein Data Bank) Annotált változatok: PDBSum Wiki változat: wikipdb.org PDB javító, elemző program: decomp.pitgroup.org

7 Honnan szedjük a kismolekulákat? Jó lenne: valódi drogkönyvtárakból. Baj van: Nagy gyáraknak van ilyen; Kicsik azt állítják, hogy van nekik ilyen, de Miért nehéz fizikailag fenntartani több százezer molekulát?

8 Virtuális (in silico) könyvtárak Miért jó? Nem romlik meg, Könnyen megosztható Nem kell fizikailag megvenni, csak azt, ami jó. A leghíresebb ilyen a ZINC (UCSF, Shoichet Lab); 13 millió megvásárolható molekulát tartalmaz

9 A ZINC egy oldala

10 Bevezetés: a dokkolási feladat Adott: egy fehérje és egy kismolekula (ligand) háromdimenziós térszerkezete. Szeretnénk számítógépes szimulációval modellezni a fehérje és a ligand vizes oldatbeli kölcsönhatását: (1) megjósolni a fehérje-ligand komplex képződése során keletkező szabadenergia-változást, és (2) megjósolni a fehérje-ligand komplex térszerkezetét. Két alapvető részfeladat: Scoring : A ligand adott konformációjához egy energiaérték rendelése (a fehérjét merevnek fogjuk tekinteni) Dokkolás: A fenti energiafüggvény minimalizálása a ligand konformációinak terében

11 Áttekintés 1. (Bevezetés) 2. A receptorfehérje és a ligand modellezése 3. A kötési energia modellezése 4. Optimalizálás a ligand konformációs terében 5. A dokkolóalgoritmus értékelése 6. Dokkolás PC-kből álló klaszteren 7. (Összefoglalás)

12 A receptor és a ligand modellezése Receptoratomok attribútumai: Atom típusa: { H, C, N, O, S, P } Receptoratom koordinátái: 3D vektor Partial charge O és H atomokhoz további paraméterek az energiafüggvény hidrogénhíd-kötéseket modellező tagjához (nemkötő elektronpárok elhelyezkedése stb.) Ligand: Atomtípusok: { H, C, N, O, S, P, F, Cl, Br, I} Ligandatom koordinátái Kötések típusa: { forgatható, nem forgatható }; (hányszoros; aromás-e; ) forgatható kötések = amelyek legalább egy nehézatomot forgatnak, és mindkét végpontjuk legalább 2-fokú ponthoz (atomhoz) csatlakozik

13 Áttekintés 1. (Bevezetés) 2. A receptorfehérje és a ligand modellezése 3. A kötési energia modellezése 4. Optimalizálás a ligand konformációs terében 5. A dokkolóalgoritmus értékelése 6. Dokkolás PC-kből álló klaszteren 7. (Összefoglalás)

14 A dokkoláshoz használt energiafüggvény

15 A dokkoláshoz használt energiafüggvény 1.: Lennard-Jones potenciál Szumma: a fehérje és a ligand összes lehetséges nehézatompárjára (persze úgyis csak az egymáshoz aránylag közeliek számítanak) Szénatomhoz kapcsolódó H-atomok: külön atomtípusként Az L-J potenciál r ij -től, azaz a két atom távolságától függ Az A és B együtthatók értéke a két atomhoz tartozó van der Waals sugaraktól függ Kb.: hol legyen az L-J potenciálfv. minimumhelye

16 A dokkoláshoz használt energiafüggvény 2.: Hidrogénhíd-kötések Nagy elektronegativitású poláris atom ( = akceptor) és hidrogén, vagy más poláris atom ( = donor) között jön létre Erőssége nemcsak a résztvevő atomok távolságától, de a hidrogénhidat alkotó funkciós csoportok térbeli helyzetétől is függ Szögfüggő tényező A Lennard-Jones potenciálhoz hasonló függvény, annál gyorsabban konvergál a nullához + -ben

17 A dokkoláshoz használt energiafüggvény 3.: Elektrosztatikus kölcsönhatás q i, q j : partial charge : olyan pontszerű töltések, amelyeket az egyes atomok pozíciójában elhelyezve a keletkező elektrosztatikus tér jól közelíti a valósat Az oldószernek az elektrosztatikus potenciált befolyásoló hatása távolságfüggő dielektromos állandó bevezetésével vétetik figyelembe (ε), bővebben itt nem részletezzük

18 A dokkoláshoz használt energiafüggvény 4.: Torziós energia-tag A fehérjéhez való kötés során a kismolekula a fehérje-ligand komplex részévé válik, ezáltal a forgatható kötések általi szabadsági fokai elvesznek; a ligand egy jól definiált konformációban stabilizálódik A ligand entrópiája emiatt csökken; a csökkenés mértéke arányos a ligand adott energiaszinten lehetséges mikroállapotai számának logaritmusával Minden forgatható kötés háromféle stabil állapotban létezhet az entrópiaveszteség éppen a forgatható kötések számával arányos (az arányossági tényezőt pedig már belevettük a modellbe, azt itt nem kell még egyszer szerepeltetni)

19 A dokkoláshoz használt energiafüggvény 5.: Vízmolekulák aggregált figyelembe vétele Az oldatbeli szabadenergiaváltozást modellezi (anélkül, hogy minden egyes vízmolekulával egyenként számolnunk kellene) Szumma: a fehérje összes nehézatomjából és a ligand összes szénatomjából álló atompárra V i : fragmental volume (minden fehérjeatomhoz eltároltuk), S j : solvation parameter (minden ligandatomhoz rendelkezésre áll) A szummázás során a két fenti tényező szorzatát az aktuális atompár távolságának Gauss-függvényével súlyozzuk

20 A dokkoláshoz használt energiafüggvény 6.: A ligand belső energiája A ligand kovalens kötésekkel meghatározott geometriája a dokkolás során nem változik, így az alábbi szumma csak a ligand kovalensen nem kötő atompárjaira vonatkozik A ligand belső energiáját a molekulán belüli van der Waals kölcsönhatások összegével modellezzük: E i ( L) = i, j L A r ij 12 ij B r ij k ij

21 Az energiafüggvény előzetes számítása háromdimenziós rácson Mivel a fehérjét merevnek fogjuk majd tekinteni, elegendő lesz az alábbi 3D-s potenciálfüggvényeket egy 3D-s rács (grid) rácspontjaiban kiszámítanunk: E t P (x) : egyetlen ligandatomnak a teljes fehérjével való interakciójának energiája (minden lehetséges ligandatomtípusra kiszámoljuk ez kb. 10 atomtípus) Q P (x) : elektrosztatikus potenciál a fehérje környezetében A fenti mennyiségek használatával az energiafüggvény az alábbi alakba írható: E( P, L) = j L ( ) t EP ( x j ) + q jqp ( x j ) + Etor Ntor j

22 Az energiafüggvény előzetes számítása háromdimenziós rácson A rácson mintavételezett értékekből a függvényeket harmadrendű B-spline approximációval közelítjük (később részletesebben), ennek előnyei: Egy adott helyen (=ligandkonformációban) való kiértékeléshez csak kb. 100 szorzás több tízezer helyett Az energiafüggvényt ezzel egyszersmind kétszer folytonosan differenciálhatóvá tesszük Ezen kívül figyelembe kell venni a ligand belső energiáját is (már utaltunk rá, van der Waals-jellegű): E i ( L) = i, j L A r ij 12 ij B r ij k ij

23 A 3D rács (grid ) rácspontjai közötti függvényértékek approximálása

24 B-spline approximáció

25 B-spline approximáció Az f függvényt egyenletes lépésközzel mintavételezzük, és a mintavételezési pontok között a bázisfüggvények segítségével (jobb oldali ábra ) approximáljuk Mivel az l lépésköz állandó, az (egyelőre egydimenziós) f függvényünket egyenletesen mintavételezzük; ekkor uniform B- spline approximációról beszélünk. A B-spline-nal approximált függvény:

26 Harmadrendű uniform B-spline approximáció

27 Áttekintés 1. (Bevezetés) 2. A receptorfehérje és a ligand modellezése 3. A kötési energia modellezése 4. Optimalizálás a ligand konformációs terében 5. A dokkolóalgoritmus értékelése 6. Dokkolás PC-kből álló klaszteren 7. (Összefoglalás)

28 A ligand konformációs terének paraméterezése A célfüggvény független változói (n+6 dimenziós*): x 0, y 0, z 0 φ 0, ψ 0, θ 0 φ 1, φ 2,, φ n A ligand helyvektora A ligand orientációját jellemző szögek A ligand forgatható kötései menti torziós szögek F( x) = Eˆ( P, L( x)) + E i ( L( x)) i E ( L) = i, j L A rij ij 12 B ij 6 ij r *: A továbbiakban a függvény dimenziószámát n -nel jelöljük

29 Egy lokális optimalizáló algoritmus általános struktúrája Bemenet: a függvény és a tér egy pontja Ciklus: Leállási feltétel: Választunk egy irányt Az aktuális pontból ebben az irányban végzünk egy 1D-s minimalizálást Az új pont az így megtalált minimum lesz Amíg a gradiensvektor normája elég kicsi nem lesz

30 Egy lokális optimalizáló algoritmus általános struktúrája Bemenet: a függvény és a tér egy pontja (a kiindulópont) Inicializálás: Ciklus: Leállási feltétel: p x g p g 0 = g 0 = f x k + 1 k + 1 k + 1 = x k = f = g k α p k ( x k + 1 k k ) + β p 1 < f 1 f ( x) k + ε + ( 0 ) k

31 Lokális optimalizálás konjugált gradiens módszer(ek)kel Konjugált gradiens módszer (CGM): speciális lokális optimalizáló algoritmus, melynél az irányparamétert (β) az alábbiak szerint számoljuk ki (~korábbi irányt minden n+1-edik lépésben elfelejtjük): Tétel (Fletcher, Rieves): ha az optimalizálásban részt vevő függvényünk kvadratikus, és a lépésköz paraméterét (α) úgy választjuk meg, hogy a keresési irányok páronként ortogonálisak legyenek, akkor a CGM algoritmus legfeljebb n Lépésben megtalálja a lokális optimumot. ( Lépés = n db lépés ) Jelentősége: A B-spline-okkal approximált energiafüggvényünk kétszer folytonosan differenciálható a minimum környezetében Taylor-sorba fejthető az algoritmusunk gyorsan konvergál majd a lokális optimumhoz

32 A globális optimum megtalálásához használt heurisztikák Multi-Start (MS): véletlenszerűen sorsolt (mondjuk 1000 darab) ligandkonformációkkal indítjuk a lokális optimalizálást, és végeredményként a legkisebb energiájú megtalált lokális optimumot jelenítjük meg. Kompetitív Multi-Start (CMS): A MS kiegészítése az alábbi heurisztikákkal: Csak néhány lépést engedünk meg lefutni a lokális optimalizálásokból Az aktuális konformációkat rendezzük energia szerint, és csak a legkisebb energiájú 10 %-ukat tartjuk meg Erre a 10%-ra tovább futtatjuk a lokális optimalizálást 10- szer több lépésben Ha már csak egy konformáció marad, megállunk

33 Áttekintés 1. (Bevezetés) 2. A receptorfehérje és a ligand modellezése 3. A kötési energia modellezése 4. Optimalizálás a ligand konformációs terében 5. A dokkolóalgoritmus értékelése 6. Dokkolás PC-kből álló klaszteren 7. (Összefoglalás)

34 A dokkolóprogram értékelése II.: A teszthalmaz validálása A fehérje-ligand komplex teszthalmazban szereplő konformációja A fehérje-ligand komplex valós konformációja: homodimer fehérje

35 Áttekintés 1. (Bevezetés) 2. A receptorfehérje és a ligand modellezése 3. A kötési energia modellezése 4. Optimalizálás a ligand konformációs terében 5. A dokkolóalgoritmus értékelése 6. Dokkolás PC-kből álló klaszteren 7. (Összefoglalás)

36 Az in-silico screening munkafolyamat 3D fehérje-térszerkezet (PDB formátumban) Fehérje előkészítése Receptor specification file Dokkolóalgoritmus B-spline approx. Globális keresés Lokális optimalizálás ZINC kismolekulaadatbázis (2-5 millió ligand) Energiaszámítás Legjobb 1000 ligand 3D energia-rács (grid) Oldhatóság jóslása Inhibitor-jelöltek

37 A dokkolóprogram párhuzamos futtatása I. Egy kismolekula dokkolása: néhány perc A jelenleg használt kismolekula-adatbázis (ZINC7.purchasable) mérete: kb. 2.5 millió kismolekula A dokkolóprogramot párhuzamosan futtatjuk egy tetszőleges számú és földrajzi helyű PC-t tartalmazó klaszteren: Előre kiszámoljuk:.pdb.rsf grid Egyetlen központi szerver vezérli a dokkolást: grid és feladatok kiosztása, eredmények begyűjtése, dokkoló PC-k állapotának figyelése Utófeldolgozás: energia újraszámolása az eredeti energiafüggvénnyel, a legjobb k találat konformációjának legyártása.pdb formátumban

38 A dokkolóprogram párhuzamos futtatása II. A dokkolást felügyelő gép (datamine.cs.elte.hu): MySQL adatbázisban nyilvántartja A teljes ZINC7 adatbázist A dokkolásra előkészített gépek IP címét, processzormagok számát, állapotát Dokkolási eredményeket A dokkolást befolyásoló paraméterek (nem teljes lista): Lokális optimalizáláshoz sorsolt kezdőpozíciók száma Véletlen kezdőpozíciók sorsolásához használt véletlenszámgenerátort inicializáló szám (seed) (elméletben legalábbis) reprodukálható eredmények Mely ligandok szerepeljenek a dokkolásban Mely gépek dokkoljanak Az energiafüggvény együtthatói ( stb.)

39

40 Néhány eredmény Találatok az MTB Phosphoribosyl Isomerase enzimén (PDB kód: 2bnt) Találat az MTB dutp diphosphatase enzimjén

41 Áttekintés 1. (Bevezetés) 2. A receptorfehérje és a ligand modellezése 3. A kötési energia modellezése 4. Optimalizálás a ligand konformációs terében 5. A dokkolóalgoritmus értékelése 6. Dokkolás PC-kből álló klaszteren 7. (Összefoglalás)

42 További gondok: Hardver elavul Megvannak a jó molekula-találatok a ZINC-ből. Ezt meg kell rendelni. Lehet, hogy nem tudnak szállítani; Szállítanak, de nem azt, vagy nem elég jó tisztaságban; Nem árt, ha van szintetikus kémiai háttér, és analitika is

43 Ha komoly molekuláink vannak: Jó minőségben, aránylag nagy mennyiségben gyártani kell; Elsődleges farmakológiai, hatásvizsgálatok: pár tíz mg; Pre-klinika: akár pár kg kell! Itt már nem virtuális világ van

44 Köszönöm a figyelmet!

Fehérjeszerkezet analízis. Fehérjeszerkezet analízis. Fehérjeszerkezet analízis. Fehérjeszerkezet analízis. Fehérjeszerkezet analízis

Fehérjeszerkezet analízis. Fehérjeszerkezet analízis. Fehérjeszerkezet analízis. Fehérjeszerkezet analízis. Fehérjeszerkezet analízis Szerkezet Protein Data Bank (PDB) http://www.rcsb.org/pdb ~ 35 701 szerkezet közepes felbontás 1552 szerkezet d 1.5 Å 160 szerkezet d 1.0 Å 10 szerkezet d 0.8 Å (atomi felbontás) E globális minimum? funkció

Részletesebben

Felhő használata mindennapi alkalmazások futtatására. Németh Zsolt MTA SZTAKI

Felhő használata mindennapi alkalmazások futtatására. Németh Zsolt MTA SZTAKI Felhő használata mindennapi alkalmazások futtatására Németh Zsolt MTA SZTAKI Legyőzni a maláriát 45 másodpercenként meghal egy gyerek maláriában Évente 216 millió ember fertőződik meg és 650000 meghal

Részletesebben

Kötések kialakítása - oktett elmélet

Kötések kialakítása - oktett elmélet Kémiai kötések Az elemek és vegyületek halmazai az atomok kapcsolódásával - kémiai kötések kialakításával - jönnek létre szabad atomként csak a nemesgázatomok léteznek elsődleges kémiai kötések Kötések

Részletesebben

Atomszerkezet. Atommag protonok, neutronok + elektronok. atompályák, alhéjak, héjak, atomtörzs ---- vegyérték elektronok

Atomszerkezet. Atommag protonok, neutronok + elektronok. atompályák, alhéjak, héjak, atomtörzs ---- vegyérték elektronok Atomszerkezet Atommag protonok, neutronok + elektronok izotópok atompályák, alhéjak, héjak, atomtörzs ---- vegyérték elektronok periódusos rendszer csoportjai Periódusos rendszer A kémiai kötés Kémiai

Részletesebben

Kémiai kötések. Kémiai kötések. A bemutatót összeállította: Fogarasi József, Petrik Lajos SZKI, 2011

Kémiai kötések. Kémiai kötések. A bemutatót összeállította: Fogarasi József, Petrik Lajos SZKI, 2011 Kémiai kötések A bemutatót összeállította: Fogarasi József, Petrik Lajos SZKI, 2011 1 Cl + Na Az ionos kötés 1. Cl + - + Na Klór: 1s 2 2s 2 2p 6 3s 2 3p 5 Kloridion: 1s2 2s2 2p6 3s2 3p6 Nátrium: 1s 2 2s

Részletesebben

1. Olvassuk be két pont koordinátáit: (x1, y1) és (x2, y2). Határozzuk meg a két pont távolságát és nyomtassuk ki.

1. Olvassuk be két pont koordinátáit: (x1, y1) és (x2, y2). Határozzuk meg a két pont távolságát és nyomtassuk ki. Számítás:. Olvassuk be két pont koordinátáit: (, y) és (2, y2). Határozzuk meg a két pont távolságát és nyomtassuk ki. 2. Olvassuk be két darab két dimenziós vektor komponenseit: (a, ay) és (b, by). Határozzuk

Részletesebben

"A tízezer mérföldes utazás is egyetlen lépéssel kezdődik."

A tízezer mérföldes utazás is egyetlen lépéssel kezdődik. "A tízezert mérföldes utazás is egyetlen lépéssel kezdődik dik." A BINB INSYS Előadók: Kornafeld Ádám SYS PROJEKT Ádám MTA SZTAKI kadam@sztaki.hu Kovács Attila ELTE IK attila@compalg.inf.elte.hu Társszerzők:

Részletesebben

Modern Fizika Labor. Fizika BSc. Értékelés: A mérés dátuma: A mérés száma és címe: 13. mérés: Molekulamodellezés PC-n. 2008. április 29.

Modern Fizika Labor. Fizika BSc. Értékelés: A mérés dátuma: A mérés száma és címe: 13. mérés: Molekulamodellezés PC-n. 2008. április 29. Modern Fizika Labor Fizika BSc A mérés dátuma: A mérés száma és címe: 13. mérés: Molekulamodellezés PC-n Értékelés: A beadás dátuma: 2008. május 6. A mérést végezte: 1/5 A mérés célja A mérés célja az

Részletesebben

ESR-spektrumok különbözı kísérleti körülmények között A számítógépes értékelés alapjai anizotróp kölcsönhatási tenzorok esetén

ESR-spektrumok különbözı kísérleti körülmények között A számítógépes értékelés alapjai anizotróp kölcsönhatási tenzorok esetén ESR-spektrumok különbözı kísérleti körülmények között A számítógépes értékelés alapjai anizotróp kölcsönhatási tenzorok esetén A paraméterek anizotrópiája egykristályok rögzített tengely körüli forgatásakor

Részletesebben

A Jövő Internet elméleti alapjai. Vaszil György Debreceni Egyetem, Informatikai Kar

A Jövő Internet elméleti alapjai. Vaszil György Debreceni Egyetem, Informatikai Kar A Jövő Internet elméleti alapjai Vaszil György Debreceni Egyetem, Informatikai Kar Kutatási témák Bizalmas adatok védelme, kriptográfiai protokollok DE IK Számítógéptudományi Tsz., MTA Atomki Informatikai

Részletesebben

Kémiai alapismeretek 3. hét

Kémiai alapismeretek 3. hét Kémiai alapismeretek 3. hét Horváth Attila Pécsi Tudományegyetem, Természettudományi Kar, Kémia Intézet, Szervetlen Kémiai Tanszék 2013. szeptember 17.-20. 1/15 2013/2014 I. félév, Horváth Attila c : Molekulákon

Részletesebben

Panorámakép készítése

Panorámakép készítése Panorámakép készítése Képregisztráció, 2009. Hantos Norbert Blaskovics Viktor Összefoglalás Panoráma (image stitching, planar mosaicing): átfedő képek összeillesztése Lépések: Előfeldolgozás (pl. intenzitáskorrekciók)

Részletesebben

T I T - M T T. Hevesy György Kémiaverseny. A megyei forduló feladatlapja. 7. osztály. A versenyző jeligéje:... Megye:...

T I T - M T T. Hevesy György Kémiaverseny. A megyei forduló feladatlapja. 7. osztály. A versenyző jeligéje:... Megye:... T I T - M T T Hevesy György Kémiaverseny A megyei forduló feladatlapja 7. osztály A versenyző jeligéje:... Megye:... Elért pontszám: 1. feladat:... pont 2. feladat:... pont 3. feladat:... pont 4. feladat:...

Részletesebben

Akusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel

Akusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel Akusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel Fürjes Andor Tamás BME Híradástechnikai Tanszék Kép- és Hangtechnikai Laborcsoport, Rezgésakusztika Laboratórium 1 Tartalom A geometriai akusztika

Részletesebben

Miért jó nekünk kutatóknak a felhő? Kacsuk Péter MTA SZTAKI

Miért jó nekünk kutatóknak a felhő? Kacsuk Péter MTA SZTAKI Miért jó nekünk kutatóknak a felhő? Kacsuk Péter MTA SZTAKI Szolgáltatások halmaza: o Erőforrások, alkalmazások, eszközök o Nagy méretű, heterogén, gazdaságos, mobil, zöld El van takarva, hogy o Hol van

Részletesebben

KÖSZÖNTJÜK HALLGATÓINKAT!

KÖSZÖNTJÜK HALLGATÓINKAT! 2010. november 10. KÖSZÖNTJÜK HALLGATÓINKAT! Önök Dr. Horváth Zoltán Módszerek, amelyek megváltoztatják a világot A számítógépes szimuláció és optimalizáció jelentősége c. előadását hallhatják! 1 Módszerek,

Részletesebben

A fehérjék térszerkezetének jóslása (Szilágyi András, MTA Enzimológiai Intézete)

A fehérjék térszerkezetének jóslása (Szilágyi András, MTA Enzimológiai Intézete) A fehérjék térszerkezetének jóslása (Szilágyi András, MTA Enzimológiai Intézete) A probléma bonyolultsága Általánosságban: találjuk meg egy tetszőleges szekvencia azon konformációját, amely a szabadentalpia

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

Digitális képek feldolgozása Előfeldolgozás Radiometriai korrekció Geometriai korrekció Képjavítás Szűrők Sávok közötti műveletek Képosztályozás Utófe

Digitális képek feldolgozása Előfeldolgozás Radiometriai korrekció Geometriai korrekció Képjavítás Szűrők Sávok közötti műveletek Képosztályozás Utófe Távérzékelés Digitális felvételek előfeldolgozása (EENAFOTOTV, ETNATAVERV) Erdőmérnöki szak, Környezettudós szak Király Géza NyME, Erdőmérnöki Kar Geomatikai, Erdőfeltárási és Vízgazdálkodási Intézet Földmérési

Részletesebben

Görbe- és felületmodellezés. Szplájnok Felületmodellezés

Görbe- és felületmodellezés. Szplájnok Felületmodellezés Görbe- és felületmodellezés Szplájnok Felületmodellezés Spline (szplájn) Spline: Szakaszosan, parametrikus polinomokkal leírt görbe A spline nevét arról a rugalmasan hajlítható vonalzóról kapta, melyet

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

TRIPSZIN TISZTÍTÁSA AFFINITÁS KROMATOGRÁFIA SEGÍTSÉGÉVEL

TRIPSZIN TISZTÍTÁSA AFFINITÁS KROMATOGRÁFIA SEGÍTSÉGÉVEL TRIPSZIN TISZTÍTÁSA AFFINITÁS KROMATOGRÁFIA SEGÍTSÉGÉVEL Az egyes biomolekulák izolálása kulcsfontosságú a biológiai szerepük tisztázásához. Az affinitás kromatográfia egyszerűsége, reprodukálhatósága

Részletesebben

Cikloalkánok és származékaik konformációja

Cikloalkánok és származékaik konformációja 1 ikloalkánok és származékaik konformációja telített gyűrűs szénhidrogének legegyszerűbb képviselője a ciklopropán. Gyűrűje szabályos háromszög alakú, ennek megfelelően szénatomjai egy síkban helyezkednek

Részletesebben

MTA Cloud Use cases MTA Cloud workshop. Hernáth Szabolcs MTA WIGNER FK

MTA Cloud Use cases MTA Cloud workshop. Hernáth Szabolcs MTA WIGNER FK MTA Cloud Use cases MTA Cloud workshop Hernáth Szabolcs MTA WIGNER FK IT felhasználás dimenziói Felhasználók száma / jellege Kapacitás mérete / jellege Számítási feladat / szoftverkörnyezet Adatok mérete

Részletesebben

Feladatok. Tervek alapján látvány terv készítése. Irodai munka Test modellezés. Létező objektum számítógépes modelljének elkészítése

Feladatok. Tervek alapján látvány terv készítése. Irodai munka Test modellezés. Létező objektum számítógépes modelljének elkészítése Virtuális valóság Feladatok Tervek alapján látvány terv készítése Irodai munka Test modellezés Létező objektum számítógépes modelljének elkészítése Geodéziai mérések Fotogrammetriai feldolgozás Egyszerű

Részletesebben

Az elektromos kettősréteg. Az elektromos potenciálkülönbség eredete, értéke és az azt befolyásoló tényezők. Kolloidok stabilitása.

Az elektromos kettősréteg. Az elektromos potenciálkülönbség eredete, értéke és az azt befolyásoló tényezők. Kolloidok stabilitása. Az elektromos kettősréteg. Az elektromos potenciálkülönbség eredete, értéke és az azt befolyásoló tényezők. Kolloidok stabilitása. Adszorpció oldatból szilárd felületre Adszorpció oldatból Nem-elektrolitok

Részletesebben

1 Műszaki hőtan Termodinamika. Ellenőrző kérdések-02 1

1 Műszaki hőtan Termodinamika. Ellenőrző kérdések-02 1 1 Műszaki hőtan Termodinamika. Ellenőrző kérdések-02 1 Kérdések. 1. Mit mond ki a termodinamika nulladik főtétele? Azt mondja ki, hogy mindenegyes termodinamikai kölcsönhatáshoz tartozik a TDR-nek egyegy

Részletesebben

KÉMIA ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI- FELVÉTELI FELADATOK 1995 JAVÍTÁSI ÚTMUTATÓ

KÉMIA ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI- FELVÉTELI FELADATOK 1995 JAVÍTÁSI ÚTMUTATÓ 1 oldal KÉMIA ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI- FELVÉTELI FELADATOK 1995 JAVÍTÁSI ÚTMUTATÓ I A VÍZ - A víz molekulája V-alakú, kötésszöge 109,5 fok, poláris kovalens kötések; - a jég molekularácsos, tetraéderes elrendeződés,

Részletesebben

Skalárszorzat, norma, szög, távolság. Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@inf.nyme.hu http://inf.nyme.hu/ takach/ 2005.

Skalárszorzat, norma, szög, távolság. Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@inf.nyme.hu http://inf.nyme.hu/ takach/ 2005. 1 Diszkrét matematika II., 4. el adás Skalárszorzat, norma, szög, távolság Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@inf.nyme.hu http://inf.nyme.hu/ takach/ 2005. március 1 A téma jelent sége

Részletesebben

Facultatea de Chimie și Inginerie Chimică, Universitatea Babeș-Bolyai Admitere 2015

Facultatea de Chimie și Inginerie Chimică, Universitatea Babeș-Bolyai Admitere 2015 1. Az energiaszintek elektronokkal való feltöltésére vonatkozó kijelentések közül melyik igaz? A. A 3. héj maximum 8 elektront tartalmazhat. B. A 3d alhéj elektronokkal való feltöltése a 4s alhéj előtt

Részletesebben

A fordítóprogramok szerkezete. Kódoptimalizálás. A kódoptimalizálás célja. A szintézis menete valójában. Kódoptimalizálási lépések osztályozása

A fordítóprogramok szerkezete. Kódoptimalizálás. A kódoptimalizálás célja. A szintézis menete valójában. Kódoptimalizálási lépések osztályozása A fordítóprogramok szerkezete Forrásprogram Forrás-kezelő (source handler) Kódoptimalizálás Fordítóprogramok előadás (A,C,T szakirány) Lexikális elemző (scanner) Szintaktikus elemző (parser) Szemantikus

Részletesebben

Nagyfelbontású magassági szélklimatológiai információk dinamikai elıállítása

Nagyfelbontású magassági szélklimatológiai információk dinamikai elıállítása Nagyfelbontású magassági szélklimatológiai információk dinamikai elıállítása Szépszó Gabriella Országos Meteorológiai Szolgálat Éghajlati Osztály, Klímamodellezı Csoport Együttmőködési lehetıségek a hidrodinamikai

Részletesebben

Szívókönyökök veszteségeinek és sebességprofiljainak vizsgálata CFD szimuláció segítségével

Szívókönyökök veszteségeinek és sebességprofiljainak vizsgálata CFD szimuláció segítségével GANZ ENGINEERING ÉS ENERGETIKAI GÉPGYÁRTÓ KFT. Szívókönyökök veszteségeinek és sebességprofiljainak vizsgálata CFD szimuláció segítségével Készítette: Bogár Péter Háznagy Gergely Egyed Csaba Zombor Csaba

Részletesebben

Ábragyűjtemény levelező hallgatók számára

Ábragyűjtemény levelező hallgatók számára Ábragyűjtemény levelező hallgatók számára Ez a bemutató a tanszéki Fizika jegyzet kiegészítése Mechanika I. félév 1 Stabilitás Az úszás stabilitása indifferens a stabil, b labilis S súlypont Sf a kiszorított

Részletesebben

Vektorgeometria (2) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

Vektorgeometria (2) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit Vektorgeometria (2) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit 1. Tekintsünk a térben egy P (p 1, p 2, p 3 ) pontot és egy v = (v 1, v 2, v 3 ) = 0 vektort. Ekkor pontosan egy egyenes létezik,

Részletesebben

A fehérjék szerkezete és az azt meghatározó kölcsönhatások

A fehérjék szerkezete és az azt meghatározó kölcsönhatások A fehérjék szerkezete és az azt meghatározó kölcsönhatások 1. A fehérjék szerepe az élõlényekben 2. A fehérjék szerkezetének szintjei 3. A fehérjék konformációs stabilitásáért felelõs kölcsönhatások 4.

Részletesebben

TDK lehetőségek az MTA TTK Enzimológiai Intézetben

TDK lehetőségek az MTA TTK Enzimológiai Intézetben TDK lehetőségek az MTA TTK Enzimológiai Intézetben Vértessy G. Beáta egyetemi tanár TDK mind 1-3 helyezettek OTDK Pro Scientia különdíj 1 második díj Diákjaink Eredményei Zsűri különdíj 2 első díj OTDK

Részletesebben

2008 IV. 22. Internetes alkalmazások forgalmának mérése és osztályozása. Április 22.

2008 IV. 22. Internetes alkalmazások forgalmának mérése és osztályozása. Április 22. 2008 IV. 22. Internetes alkalmazások forgalmának mérése és osztályozása Az óra rövid vázlata Nemzetközi együttműködések áttekintése A CAIDA céljai A CAIDA főbb kutatási irányai 2007-2010 között Internet

Részletesebben

Számítógépes Grafika SZIE YMÉK

Számítógépes Grafika SZIE YMÉK Számítógépes Grafika SZIE YMÉK Analóg - digitális Analóg: a jel értelmezési tartománya (idő), és az értékkészletes is folytonos (pl. hang, fény) Diszkrét idejű: az értelmezési tartomány diszkrét (pl. a

Részletesebben

A gáz halmazállapot. A bemutatót összeállította: Fogarasi József, Petrik Lajos SZKI, 2011

A gáz halmazállapot. A bemutatót összeállította: Fogarasi József, Petrik Lajos SZKI, 2011 A gáz halmazállapot A bemutatót összeállította: Fogarasi József, Petrik Lajos SZKI, 0 Halmazállapotok, állapotjelzők Az anyagi rendszerek a részecskék közötti kölcsönhatásoktól és az állapotjelzőktől függően

Részletesebben

A felhőről általában. Kacsuk Péter MTA SZTAKI

A felhőről általában. Kacsuk Péter MTA SZTAKI A felhőről általában Kacsuk Péter MTA SZTAKI Miért fontos a felhő? (I) Problémák, ha az infrastruktúra még nem létezik Az ötletek megvalósításához szükséges idő Kutatás a felhők előtt 1. Van egy jó ötlet

Részletesebben

Biológiai makromolekulák szerkezete

Biológiai makromolekulák szerkezete Biológiai makromolekulák szerkezete Biomolekuláris nemkovalens kölcsönhatások Elektrosztatikus kölcsönhatások (sóhidak: 4-6 kcal/m, dipól-dipól: ~10-1 kcal/m Diszperziós erők (~10-2 kcal/m) Hidrogén hidak

Részletesebben

Kutatási eredményeim a 2014 február 1- augusztus 31. a Varga József Alapítvány Pungor Ernő doktorjelölti ösztöndíjas időszak során

Kutatási eredményeim a 2014 február 1- augusztus 31. a Varga József Alapítvány Pungor Ernő doktorjelölti ösztöndíjas időszak során Kutatási eredményeim a 2014 február 1- augusztus 31. a Varga József Alapítvány Pungor Ernő doktorjelölti ösztöndíjas időszak során 1. projekt Kvaterner ammónium ligandot használó enzimek ligand kötőhelyének

Részletesebben

Koós Dorián 9.B INFORMATIKA

Koós Dorián 9.B INFORMATIKA 9.B INFORMATIKA Számítástechnika rövid története. Az elektronikus számítógép kifejlesztése. A Neumann-elv. Információ és adat. A jel. A jelek fajtái (analóg- és digitális jel). Jelhalmazok adatmennyisége.

Részletesebben

egy szisztolikus példa

egy szisztolikus példa Automatikus párhuzamosítás egy szisztolikus példa Áttekintés Bevezetés Példa konkrét szisztolikus algoritmus Automatikus párhuzamosítási módszer ötlet Áttekintés Bevezetés Példa konkrét szisztolikus algoritmus

Részletesebben

ALKÍMIA MA Az anyagról mai szemmel, a régiek megszállottságával. www.chem.elte.hu/pr

ALKÍMIA MA Az anyagról mai szemmel, a régiek megszállottságával. www.chem.elte.hu/pr ALKÍMIA MA Az anyagról mai szemmel, a régiek megszállottságával www.chem.elte.hu/pr Kvíz az előző előadáshoz 1) Mikor kapott Paul Ehrlich orvosi Nobel-díjat? A) Idén. B) Pont 100 éve, 1908-ban. C) Nem

Részletesebben

ITIL alapú IT környezet kialakítás és IT szolgáltatás menedzsment megvalósítás az FHB-ban

ITIL alapú IT környezet kialakítás és IT szolgáltatás menedzsment megvalósítás az FHB-ban IBM Global Technology Services ITIL alapú IT környezet kialakítás és IT szolgáltatás menedzsment megvalósítás az FHB-ban ITSMF Magyarország 3. szemináriuma Tild Attila, ISM IBM Magyarországi Kft. 2006

Részletesebben

Beszélgetés a szerves kémia eméleti alapjairól IV.

Beszélgetés a szerves kémia eméleti alapjairól IV. Beszélgetés a szerves kémia eméleti alapjairól IV. Az alkének elektrofil addiciós reakciói Az alkénekben levő kettős kötés pi-elekronrendszerének jellegzetes térbeli orientáltsága kifejezetten nukleofil

Részletesebben

Navigáci. stervezés. Algoritmusok és alkalmazásaik. Osváth Róbert Sorbán Sámuel

Navigáci. stervezés. Algoritmusok és alkalmazásaik. Osváth Róbert Sorbán Sámuel Navigáci ció és s mozgástervez stervezés Algoritmusok és alkalmazásaik Osváth Róbert Sorbán Sámuel Feladat Adottak: pálya (C), játékos, játékos ismerethalmaza, kezdőpont, célpont. Pálya szerkezete: akadályokkal

Részletesebben

Antennatervező szoftverek. Ludvig Ottó - HA5OT

Antennatervező szoftverek. Ludvig Ottó - HA5OT Antennatervező szoftverek Ludvig Ottó - HA5OT Miről lesz szó? Megismerkedünk a számítógépes antenna modellezés alapjaival, és történetével Gyakorlati példákon keresztül elsajátítjuk az alapvető fogásokat

Részletesebben

API-MÁGIA MILLIÓ SORNYI ADAT ÚJRARENDEZÉSE. Előadó: Jaksa Zsombor, drungli.com

API-MÁGIA MILLIÓ SORNYI ADAT ÚJRARENDEZÉSE. Előadó: Jaksa Zsombor, drungli.com API-MÁGIA MILLIÓ SORNYI ADAT ÚJRARENDEZÉSE Előadó: Jaksa Zsombor, drungli.com MIRŐL FOG SZÓLNI AZ ELŐADÁS? Hogyan működik a drungli.com?# Adatok gyűjtése, stratégiák# Ha marad időm még mesélek HOGYAN MŰKÖDIK

Részletesebben

A végeselem módszer alapjai. 2. Alapvető elemtípusok

A végeselem módszer alapjai. 2. Alapvető elemtípusok A végeselem módszer alapjai Előadás jegyzet Dr. Goda Tibor 2. Alapvető elemtípusok - A 3D-s szerkezeteket vagy szerkezeti elemeket gyakran egyszerűsített formában modellezzük rúd, gerenda, 2D-s elemek,

Részletesebben

Thomson-modell (puding-modell)

Thomson-modell (puding-modell) Atommodellek Thomson-modell (puding-modell) A XX. század elejére világossá vált, hogy az atomban található elektronok ugyanazok, mint a katódsugárzás részecskéi. Magyarázatra várt azonban, hogy mi tartja

Részletesebben

Regresszió számítás. Tartalomjegyzék: GeoEasy V2.05+ Geodéziai Kommunikációs Program

Regresszió számítás. Tartalomjegyzék: GeoEasy V2.05+ Geodéziai Kommunikációs Program Regresszió számítás GeoEasy V2.05+ Geodéziai Kommunikációs Program DigiKom Kft. 2006-2010 Tartalomjegyzék: Egyenes x változik Egyenes y változik Egyenes y és x változik Kör Sík z változik Sík y, x és z

Részletesebben

Megerősítéses tanulás 7. előadás

Megerősítéses tanulás 7. előadás Megerősítéses tanulás 7. előadás 1 Ismétlés: TD becslés s t -ben stratégia szerint lépek! a t, r t, s t+1 TD becslés: tulajdonképpen ezt mintavételezzük: 2 Akcióértékelő függvény számolása TD-vel még mindig

Részletesebben

Haszongépj. Németh. Huba. és s Fejlesztési Budapest. Kutatási. Knorr-Bremse. 2004. November 17. Knorr-Bremse 19.11.

Haszongépj. Németh. Huba. és s Fejlesztési Budapest. Kutatási. Knorr-Bremse. 2004. November 17. Knorr-Bremse 19.11. Haszongépj pjármű fékrendszer intelligens vezérl rlése Németh Huba Knorr-Bremse Kutatási és s Fejlesztési si Központ, Budapest 2004. November 17. Knorr-Bremse 19.11.2004 Huba Németh 1 Tartalom Motiváció

Részletesebben

Az elemeket 3 csoportba osztjuk: Félfémek vagy átmeneti fémek nemfémek. fémek

Az elemeket 3 csoportba osztjuk: Félfémek vagy átmeneti fémek nemfémek. fémek Kémiai kötések Az elemeket 3 csoportba osztjuk: Félfémek vagy átmeneti fémek nemfémek fémek Fémek Szürke színűek, kivétel a színesfémek: arany,réz. Szilárd halmazállapotúak, kivétel a higany. Vezetik az

Részletesebben

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

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

Részletesebben

KÉMIAI ALAPISMERETEK (Teszt) Összesen: 150 pont. HCl (1 pont) HCO 3 - (1 pont) Ca 2+ (1 pont) Al 3+ (1 pont) Fe 3+ (1 pont) H 2 O (1 pont)

KÉMIAI ALAPISMERETEK (Teszt) Összesen: 150 pont. HCl (1 pont) HCO 3 - (1 pont) Ca 2+ (1 pont) Al 3+ (1 pont) Fe 3+ (1 pont) H 2 O (1 pont) KÉMIAI ALAPISMERETEK (Teszt) Összesen: 150 pont 1. Adja meg a következő ionok nevét, illetve képletét! (12 pont) Az ion neve Kloridion Az ion képlete Cl - (1 pont) Hidroxidion (1 pont) OH - Nitrátion NO

Részletesebben

Validálás és bizonytalanságok a modellekben

Validálás és bizonytalanságok a modellekben Validálás és bizonytalanságok a modellekben Hálózattervezési Dr. Berki Zsolt Tel.: 06-20-3516879, E-mail: berki@fomterv.hu Miért modellezünk? Mert előírás Nem! "It is impossible to predict the future but

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

Győri HPC kutatások és alkalmazások

Győri HPC kutatások és alkalmazások Győri HPC kutatások és alkalmazások dr. Horváth Zoltán dr. Környei László Fülep Dávid Széchenyi István Egyetem Matema5ka és Számítástudomány Tanszék 1 HPC szimulációk az iparban Feladat: Rába- futómű terhelés

Részletesebben

EuroOffice Optimalizáló (Solver)

EuroOffice Optimalizáló (Solver) 1. oldal EuroOffice Optimalizáló (Solver) Az EuroOffice Optimalizáló egy OpenOffice.org bővítmény, ami gyors algoritmusokat kínál lineáris programozási és szállítási feladatok megoldására. Szimplex módszer

Részletesebben

Fourier-sorok. néhány esetben eltérhetnek az előadáson alkalmazottaktól. Vizsgán. k=1. 1 k = j.

Fourier-sorok. néhány esetben eltérhetnek az előadáson alkalmazottaktól. Vizsgán. k=1. 1 k = j. Fourier-sorok Bevezetés. Az alábbi anyag a vizsgára való felkészülés segítése céljából készült. Az alkalmazott jelölések vagy bizonyítás részletek néhány esetben eltérhetnek az előadáson alkalmazottaktól.

Részletesebben

A Riemann-Siegel zeta függvény kiugró értékeinek keresése. A matematikai egyik legnehezebb problémája, avagy a prímszámok misztériuma

A Riemann-Siegel zeta függvény kiugró értékeinek keresése. A matematikai egyik legnehezebb problémája, avagy a prímszámok misztériuma A Riemann-Siegel zeta függvény kiugró értékeinek keresése A matematikai egyik legnehezebb problémája, avagy a prímszámok misztériuma 2013 A probléma fontossága és hatása a hétköznapi életre A prímszámok

Részletesebben

Készítette: Trosztel Mátyás Konzulens: Hajós Gergely

Készítette: Trosztel Mátyás Konzulens: Hajós Gergely Készítette: Trosztel Mátyás Konzulens: Hajós Gergely Monte Carlo Markov Chain MCMC során egy megfelelően konstruált Markov-lánc segítségével mintákat generálunk. Ezek eloszlása követi a céleloszlást. A

Részletesebben

FANUC Robotics Roboguide

FANUC Robotics Roboguide FANUC Robotics Roboguide 2010. február 9. Mi Mi az az a ROBOGUIDE Robot rendszer animációs eszköz ROBOGUIDE is an off-line eszköz a robot rendszer beállításához és karbantartásához ROBOGUIDE is an on-line

Részletesebben

Neurális hálózatok bemutató

Neurális hálózatok bemutató Neurális hálózatok bemutató Füvesi Viktor Miskolci Egyetem Alkalmazott Földtudományi Kutatóintézet Miért? Vannak feladatok amelyeket az agy gyorsabban hajt végre mint a konvencionális számítógépek. Pl.:

Részletesebben

Számítógépes geometria (mester kurzus)

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

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia I.

Mesterséges Intelligencia I. Mesterséges Intelligencia I. 10. elıadás (2008. november 10.) Készítette: Romhányi Anita (ROANAAT.SZE) - 1 - Statisztikai tanulás (Megfigyelések alapján történı bizonytalan következetésnek tekintjük a

Részletesebben

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat, megoldással,

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat, megoldással, Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat, megoldással, levelező képzés Definiálja az alábbi fogalmakat! 1. Kvadratikus mátrix invertálhatósága és inverze. (4 pont) Egy A kvadratikus mátrixot invertálhatónak

Részletesebben

Érzékenységvizsgálat

Érzékenységvizsgálat Érzékenységvizsgálat Alkalmazott operációkutatás 5. elıadás 008/009. tanév 008. október 0. Érzékenységvizsgálat x 0 A x b z= c T x max Kapacitások, együtthatók, célfüggvény együtthatók változnak => optimális

Részletesebben

Szenzorcsatolt robot: A szenzorcsatolás lépései:

Szenzorcsatolt robot: A szenzorcsatolás lépései: 1. Mi a szenzorcsatolt robot, hogyan épül fel? Ismertesse a szenzorcsatolás lépéseit röviden az Egységes szenzorplatform architektúra segítségével. Mikor beszélünk szenzorfúzióról? Milyen módszereket használhatunk?

Részletesebben

ALKÍMIA MA Az anyagról mai szemmel, a régiek megszállottságával. www.chem.elte.hu/pr

ALKÍMIA MA Az anyagról mai szemmel, a régiek megszállottságával. www.chem.elte.hu/pr ALKÍMIA MA Az anyagról mai szemmel, a régiek megszállottságával www.chem.elte.hu/pr Kvíz az előző előadáshoz Programajánlatok február 5. 16:00 ELTE Kémiai Intézet 065-ös terem Észbontogató (www.chem.elte.hu/pr)

Részletesebben

A szigetközi MODFLOW modellezés verifikálása, paraméter optimalizálás izotóp-adatokkal

A szigetközi MODFLOW modellezés verifikálása, paraméter optimalizálás izotóp-adatokkal A szigetközi MODFLOW modellezés verifikálása, paraméter optimalizálás izotóp-adatokkal Deák József Maginecz János Szalai József Dervaderits Borbála Földtani felépítés Áramlási viszonyok Vízföldtani kérdések

Részletesebben

HunGrid Grid technológiák hozzáférési lehetőségei az intézetben

HunGrid Grid technológiák hozzáférési lehetőségei az intézetben HunGrid Grid technológiák hozzáférési lehetőségei az intézetben Kővári Kálmán Számítógép Hálózati Központ (SZHK) Részecske és Magfizikai Kutató Intézet, Budapest Simonyi-nap 2007. október 18. Budapest

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

Gyakorló feladatok adatbányászati technikák tantárgyhoz

Gyakorló feladatok adatbányászati technikák tantárgyhoz Gyakorló feladatok adatbányászati technikák tantárgyhoz Buza Krisztián Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Klaszterezés kiértékelése Feladat:

Részletesebben

Háromszögek ismétlés Háromszög egyenlőtlenség(tétel a háromszög oldalairól.) Háromszög szögei (Belső, külső szögek fogalma és összegük) Háromszögek

Háromszögek ismétlés Háromszög egyenlőtlenség(tétel a háromszög oldalairól.) Háromszög szögei (Belső, külső szögek fogalma és összegük) Háromszögek 2013. 11.19. Háromszögek ismétlés Háromszög egyenlőtlenség(tétel a háromszög oldalairól.) Háromszög szögei (Belső, külső szögek fogalma és összegük) Háromszögek csoportosítása szögeik szerint (hegyes-,

Részletesebben

Bánhelyi Balázs, Csendes Tibor, Palatinus Endre és Lévai. Szeptember 28-30, 2011, Balatonöszöd, Hungary

Bánhelyi Balázs, Csendes Tibor, Palatinus Endre és Lévai. Szeptember 28-30, 2011, Balatonöszöd, Hungary optimalizáló eljárás, Csendes Tibor, Palatinus Endre és Lévai Balázs László Szegedi Tudományegyetem Szeptember 28-30, 2011, Balatonöszöd, Hungary Közmegvilágítási feladat Adott egy megvilágítandó terület,

Részletesebben

Projektfeladatok 2014, tavaszi félév

Projektfeladatok 2014, tavaszi félév Projektfeladatok 2014, tavaszi félév Gyakorlatok Félév menete: 1. gyakorlat: feladat kiválasztása 2-12. gyakorlat: konzultációs rendszeres beszámoló a munka aktuális állásáról (kötelező) 13-14. gyakorlat:

Részletesebben

Egy idegsejt működése

Egy idegsejt működése 2a. Nyugalmi potenciál Egy idegsejt működése A nyugalmi potenciál (feszültség) egy nem stimulált ingerelhető sejt (neuron, izom, vagy szívizom sejt) membrán potenciálját jelenti. A membránpotenciál a plazmamembrán

Részletesebben

Zárthelyi dolgozat feladatainak megoldása 2003. õsz

Zárthelyi dolgozat feladatainak megoldása 2003. õsz Zárthelyi dolgozat feladatainak megoldása 2003. õsz 1. Feladat 1. Milyen egységeket rendelhetünk az egyedi információhoz? Mekkora az átváltás közöttük? Ha 10-es alapú logaritmussal számolunk, a mértékegység

Részletesebben

Gráfelméleti feladatok. c f

Gráfelméleti feladatok. c f Gráfelméleti feladatok d e c f a b gráf, csúcsok, élek séta: a, b, c, d, e, c, a, b, f vonal: c, d, e, c, b, a út: f, b, a, e, d (walk, lanţ) (trail, lanţ simplu) (path, lanţ elementar) 1 irányított gráf,

Részletesebben

Adatelemzés és adatbányászat MSc

Adatelemzés és adatbányászat MSc Adatelemzés és adatbányászat MSc 12. téma Klaszterezési módszerek Klaszterezés célja Adott az objektumok, tulajdonságaik együttese. Az objektumok között hasonlóságot és különbözőséget fedezhetünk fel.

Részletesebben

Egyes logisztikai feladatok megoldása lineáris programozás segítségével. - bútorgyári termelési probléma - szállítási probléma

Egyes logisztikai feladatok megoldása lineáris programozás segítségével. - bútorgyári termelési probléma - szállítási probléma Egyes logisztikai feladatok megoldása lineáris programozás segítségével - bútorgyári termelési probléma - szállítási probléma Egy bútorgyár polcot, asztalt és szekrényt gyárt faforgácslapból. A kereskedelemben

Részletesebben

Georg Cantor (1883) vezette be Henry John Stephen Smith fedezte fel 1875-ben. van struktúrája elemi kis skálákon is önhasonló

Georg Cantor (1883) vezette be Henry John Stephen Smith fedezte fel 1875-ben. van struktúrája elemi kis skálákon is önhasonló láttuk, hogy a Lorenz egyenletek megoldásai egy nagyon bonyolult halmazt alkottak a fázistérben végtelenül komplex felület fraktál: komplex geometriai alakzatok, melyeknek elemi kis skálán is van finomszerkezete

Részletesebben

Termokémia. Hess, Germain Henri (1802-1850) A bemutatót összeállította: Fogarasi József, Petrik Lajos SZKI, 2011

Termokémia. Hess, Germain Henri (1802-1850) A bemutatót összeállította: Fogarasi József, Petrik Lajos SZKI, 2011 Termokémia Hess, Germain Henri (1802-1850) A bemutatót összeállította: Fogarasi József, Petrik Lajos SZKI, 2011 A reakcióhő fogalma A reakcióhő tehát a kémiai változásokat kísérő energiaváltozást jelenti.

Részletesebben

Számítógépes Hálózatok 2012

Számítógépes Hálózatok 2012 Számítógépes Hálózatok 22 4. Adatkapcsolati réteg CRC, utólagos hibajavítás Hálózatok, 22 Hibafelismerés: CRC Hatékony hibafelismerés: Cyclic Redundancy Check (CRC) A gyakorlatban gyakran használt kód

Részletesebben

Fourier-sorok. Lengyelné Dr. Szilágyi Szilvia. 2010. április 7.

Fourier-sorok. Lengyelné Dr. Szilágyi Szilvia. 2010. április 7. ME, Anaĺızis Tanszék 21. április 7. A Taylor-polinom ill. Taylor-sor hátránya, hogy az adott függvényt csak a sorfejtés helyén ill. annak környezetében közeĺıti jól. A sorfejtés helyétől távolodva a közeĺıtés

Részletesebben

HÉTFA Kutatóintézet és Elemző Központ A használható tudásért 1051 Budapest Október 6. utca 19. www.hetfa.hu

HÉTFA Kutatóintézet és Elemző Központ A használható tudásért 1051 Budapest Október 6. utca 19. www.hetfa.hu Mike Károly: A szabadság körei ElinorOstrom az önszerveződés intézményeiről Intézményes világ? Intézményes megközelítések a társadalomtudományban konferencia MTA TK Szociológiai Intézet 2012. december

Részletesebben

Rendszámfelismerő rendszerek

Rendszámfelismerő rendszerek Problémamegoldó szeminárium Témavezető: Pataki Péter ARH Zrt. ELTE-TTK 2013 Tartalomjegyzék 1 Bevezetés 2 Út a megoldás felé 3 Felmerült problémák 4 Alkalmazott matematika 5 További lehetőségek Motiváció

Részletesebben

Tájékoztató a Rendszeres Tanulmányi Ösztöndíj Modulóban található adataival kapcsolatban

Tájékoztató a Rendszeres Tanulmányi Ösztöndíj Modulóban található adataival kapcsolatban Tájékoztató a Rendszeres Tanulmányi Ösztöndíj Modulóban található adataival kapcsolatban Az alábbiakban részletezzük, hogy a Modulo Átlag módosítási kérvényén belül található adatok pontosan mit jelentenek.

Részletesebben

CodeCamp Döntő feladat

CodeCamp Döntő feladat CodeCamp Döntő feladat 2014 1 CodeCamp Döntő feladat A feladatban egy játékot kell készíteni, ami az elődöntő feladatán alapul. A feladat az elődöntő során elkészített szimulációs csomagra építve egy két

Részletesebben

8.3. AZ ASIC TESZTELÉSE

8.3. AZ ASIC TESZTELÉSE 8.3. AZ ASIC ELÉSE Az eddigiekben a terv helyességének vizsgálatára szimulációkat javasoltunk. A VLSI eszközök (közöttük az ASIC) tesztelése egy sokrétűbb feladat. Az ASIC modellezése és a terv vizsgálata

Részletesebben

Az érzékenységvizsgálat jelentősége

Az érzékenységvizsgálat jelentősége Az érzékenységvizsgálat jelentősége (Tanulmány) Egyéb olyan fontos szempontok mellett, mint a stabilitás, rugalmasság, társadalmi elfogadottság, stb., az ipari menedzser fő célja, hogy növelje cége nyereségét.

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

Térbeli transzformációk, a tér leképezése síkra

Térbeli transzformációk, a tér leképezése síkra Térbeli transzformációk, a tér leképezése síkra Homogén koordináták bevezetése térben A tér minden P pontjához kölcsönösen egyértelműen egy valós (x, y, z) számhármast rendeltünk hozzá. (Descartes-féle

Részletesebben

Érettségi feladatok: Trigonometria 1 /6

Érettségi feladatok: Trigonometria 1 /6 Érettségi feladatok: Trigonometria 1 /6 2003. Próba 14. Egy hajó a Csendes-óceán egy szigetéről elindulva 40 perc alatt 24 km-t haladt észak felé, majd az eredeti haladási irányhoz képest 65 -ot nyugat

Részletesebben

2. Ismert térszerkezetű transzmembrán fehérjék adatbázisa: a PDBTM adatbázis. 3. A transzmembrán fehérje topológiai adatbázis, a TOPDB szerver

2. Ismert térszerkezetű transzmembrán fehérjék adatbázisa: a PDBTM adatbázis. 3. A transzmembrán fehérje topológiai adatbázis, a TOPDB szerver A 2005 és 2007 között megvalósított project célja transzmembrán fehérjék vizsgálata és az ehhez szükséges eljárások kifejlesztése volt. Ez utóbbi magába foglalta új adatbázisok és szerkezet becslő módszerek

Részletesebben