1. Detektor felépítése

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "1. Detektor felépítése"

Átírás

1 1. Detektor felépítése A detektor Sziliciumlapok ábra. A detekor A proton nyaláb a targettel ill. a szilikonlapok atomjaival történő kölcsönhatás következtében több elemirészecskére bomlik vagy külső mágneses tér következtében ill. az ütközések során a megmaradó mennyiségek (energia, impulzus, impulzus momentum) következtében a keletkezett új részecskék ill. az eredeti proton nyaláb pályája eltérhet az eredeti belőtt nyalábegyenesétől. Ezért fontossá vált, hogy a részecske pályák görbületét is meghatározzuk. A detektor - ahogy az 1 képen is látható, további képek a 9- egy csonka alapú kúp. A kúp magassága 1 méter. A proton és a target ütközésekor keletkezett részecskék pályáinak a mérésére 9 db szilícium lapot használunk, a targettől 5cm, 1cm, 15cm, 2cm, 4cm, 6cm, 8cm, 9cm, 1cm távolságra. Ezekből a szilícium lapokból az első 4 olyan, amely egyszerre képes meghatározni az X,Y koordináta szerinti értékeket. Míg az utolsó 5 párba rakott koordináta szerinti meghatározott szilícium lap. 2. A szimuláció A szimuláció egy korábbi fizikai kisérlet keretein belül szimulált detektor által generált adatokra épül

2 Ahol, A fenebb említett okokból (ide egy hivatkozást kell tenni, de mivel nem 1 Az adott esemény száma 3 Az eseményben keletkezett részecske sorszáma 2212 vagyis proton A részecske típusa 1 vagyis pozitív A részecske töltése A részecske tömege ( )??? (X,Y,Z) A részecske keletkezési helyének X,Y,Z koordinátája (X,Y,Z)????? (X,Y,Z) A momentum X,Y,Z koordinátája??? 4 a részecske beütéseinek száma (X,Y,Z) A beütések X,Y,Z koordinátái tovább nem tudom - akartam inkonzisztensé tenni a doksit, ezért nem az eredetibe írtam) a generált állomány részecskeközpontú leírást ad a részecskéről ellentétben a valós detektorokkal, amelyek szilícium központú leírást adnak, ezért a fentebb említett hit.cpp át kell konvertálni a megfelelő alakra, majd a részecskemeghatározó programmal felparaméterezni az adatokat. Megjegyzendő, hogy ebben a feladatban használt hit.cpp és a részecskemeghatározó program apró részleteiben eltér a fentebb definiált programtól (már csak a kezdeti adatok eltéréséből fakadóan is). De mivel a dolgozat célja nem az, hogy mások eredményeit tüzetesen bemutassa és a következő algoritmusok a nem veszik vigyelembe a két programfolyamat közötti különbséget. 3. A nem tudom, hogy milyen tiggerelő algoritmus Az algoritmus két részből áll Egy a fentebb említett paraméterek szerint szétválogató algoritmusból, és Ezen szelektált adatokon végzett pálya meghatározásból 4. Szelektáló algoritmus - Corridor.cpp A Corridor.cpp egyik fontos része, a hitobject.h, amely a feladatunk megoldásához nyújt segítséget a részecske 1-1 beütésekor keletkezett adatok egységesített kezelése révén. 2

3 4.1. hitobject.h #ifndef HH_HITOBJECT_HH #define HH_HITOBJECT_HH #include <iostream> #include <iomanip> class hitobject { public: hitobject(int traee, int jj, int kk, float xxin, float yyin, float zzin, float pmoo, float ptrr, int cellnumm); hitobject(){}; friend std::ostream& operator<< (std::ostream& s, hitobject& obj); void printx (std::ostream& s); void printy (std::ostream& s); friend std::istream& operator>> (std::istream& s, hitobject& obj); int getlayer(); float getptr(); float getxin(); float getyin(); float getzin(); int gettrae(); float getpmo(); private: int trae, j, k; float xin, yin, zin, pmo, ptr; int cellnum; }; #endif A hitobject osztály használatával a Corridor.cpp program egy pszeudó kódra átírt változatát ismertetjük, melynek keretén belül kitérünk a fentebb említett - a hit.cpp és a részecskemeghatározó különbségéből adódó - eltérések kiküszöböléséből. cin >> hit_or_not; ciklus (amig tudunk olvasni a bementr\h{o}l) ha (hit_or_not == -1) akkor átolvassuk a nem használt adatokat egyébként ha (hit_or_not == 1) akkor cin >> hitobjektum; multimap.insert(hitobjektum.mozaik, hitobjektum); 3

4 egyébként counter++; ha (counter % npile == ) akkor counter = ; ciklus (amely bejárja mozaik értékeit) ciklus (amely bejárja az adott mozaik értéken lév\h{o} beütéseket) set.insert(hitobject.szilikon_szám); ha (set.count > 8) akkor pálya meghatározása meghívása az adott mozaik értékekre; cin >> hit_or_not; Ahogy látható az algoritmus az algoritmus a standard inputról - azért használtunk standard inputot, hogy a hit.cpp és a részecskemeghatározó programok kimenetét egyszerűen át tudjuk irányítani a corridor.cpp bemenetelévé - beolvassa a kapott adatokat és a mozaik szám szerint szelektálja szét őket. A rákövetkező esemény előtt az algoritmus minden egyes mozaik értéket megvizsgál, hogy a bennük szereplő beütések legalább 8 db szilícium lapot érintettek-e. Ha igen, akkor meghívja az adott mozaik értékekre a pálya meghatározó algoritmust. Ha nem akkor folytatja a következő elemekkel. 5. Pálya meghatározás Mivel, ahogy a fenti részből is kitűnik, egy-egy mérési helyhez több érték, több pont is tartozhat, ezért a pálya meghatározás előtt meg kell határozni, hogy mely 14 esetleg 13 db beütésre próbáljuk elvégezni az algoritmust.???????????????????????? A megvizsgált beütések magas száma a targettől távol lévő szilícium lapok hibájából adódik, mivel az 5. szilíciumlaptól kezdve a felhasznált lapok különkülön mérik meg az X koordináta és Y koordináta szerinti értékeket. Mivel egyértelműen nem tudjuk meghatározni hogy, mely X koordinátához, mely Y koordináta tartozik, ezért az keletkezett bütéseket kétszer kell venni és így kell meghatározni a lehetséges variációkat. A meghatározott variációkon a kövekező feltételeknek kell teljesülni, hogy elmondhassuk, hogy az adott variáció meghatározza az általunk kívánt részecskének a pályátját. A feltételek: 1. Az első 4 (esetleg 3) elem egy egyenesre esik-e. A kritérium ponthalmaza A 1 = {2, 3, 4} vagy A 1 = {1, 2, 3, 4} attól függően, hogy létezik-e első szilíciumlapos beütés. A v i = 2. beütéshez tarozó helyvektor illetve v j = 4. beütéshez tartozó helyvektor 2. Az utolsó 3 szilikon lapon lévő elem egy egyenesre esik-e XZ és YZ koordinátákra nézve. A kritérium ponthalmaza az A 2 = {9, 11, 13} illetve A 2 = {1, 12, 14} attól függően, hogy XZ síkon vagy az YZ síkon végezzük el a feltételnek megfelelő algoritmust. A v i = 9. (1.) beütéshez tarozó helyvektor illetve v j = 13. (14.) beütéshez tartozó helyvektor 4

5 Beütés száma A beütés helye Felhasználható adatok szilíciumlap sorszáma koordinátában mért adatok X,Y X,Y X,Y X,Y X Y X Y X Y X Y X Y 1. táblázat. A megvizsgált beütések 3. Az YZ sík szerint az előbbi 7 (esetleg 6) pont egy egyenesre esik-e, azaz az 1., 2., 3., 4., 1., 12., 14. beütés egy egyenesre esik-e. Ekkor a kritérimnak megfelelő ponthalmaz A 3 = {1, 2, 3, 4, 1, 12, 14}. A v i = 2. beütéshez tarozó helyvektor illetve v j = 4. beütéshez tartozó helyvektor 4. Az első 4 (esetleg 3) pont és az (xcc, zcc) ponttal kiegészülve egy egyenesre esik-e az XZ síkban. Ekkor a kritériumnak megfelelő ponthalmaz A 4 = {1, 2, 3, 4, (xcc, ycc, zcc)} illetve A 4 = {2, 3, 4, (xcc, ycc, zcc)}. A v i = 2. beütéshez tarozó helyvektor illetve v j = 4. beütéshez tartozó helyvektor 5. Az utolsó 3 pont és az (xcc, zcc) ponttal kiegészülve egy egyenesre esike az XZ síkban, azaz a 9, 11, 13 beütések. A kritériumnak megfeleő ponthalmaz A 5 = {9, 11, 13, (xcc, ycc, zcc)}. A v i = 9. beütéshez tarozó helyvektor illetve v j = 13. beütéshez tartozó helyvektor 6. Az YZ és XZ síkban lévő görbe görbülete egy előre meghatározott tartományban van-e. 7. Az 5., 6. szilíciumlapocskákban mért beütések egy adott pont előre meghatározott környezetében fekszenek-e külön az XZ és külön az YZ síkban. Természetesen azokon a helyeken, ahol a feltételeket csak egy adott síkban kell megvizsgálni, nem vizsgáljuk meg a teljes tér komponenseire, hanem csak a sík komponenseire. 5

6 6. Az egyenesek meghatározása Az egyenesek meghatározását az egyik legegyszerűbb módszerrel végeztük el. Veszünk 2 előre, a kritériumok szerint meghatározott pontot. Ekkor a két pontra illeszkedő egyenest tudunk meghatározni. A feltételekben meghatározott pontok egy előre definiált távolságra kell lenniük a meghatározott egyenestől. Azaz Ha v i = (x i, y i, z i ) és v j = (x j, y j, z j ) p. kritériumnak megfelelő, előre meghatározott pontok, ahol p = 1..5 e = (v j v i ) z j z i v k A p, ahol p egy adott kritérium: 7. Görbületi tényezők v i + e(z k z i ) v k < ɛ Az XZ sík szerinti görbületi tényező meghatározása az egyenesek meghatározásához képest egyszerűbb és gyorsabb. illetve Adott v 2, v 4, v 9, v 11 pontok, ekkor x 11 x 9 x 4 x 2 z 11 z 9 z 4 z 2 <.11 Adott v 2, v 4, v 1, v 12 pontok, ekkor y 12 y 1 y 4 y 2 z 12 z 1 z 4 z 2 < Az 5. és a 6. szilíciumlapban mért pontok meghatározása és Adott v 2, v 4, v 9, v 11, v 5, v 7 pontok, ekkor s = (z 9 + z 11 ) (z 2 + z 4 ) 2, xab = (x 2 + x 4 + x 9 + x 11 ) 4 mxab = (x 9 + x 11 (x 2 x 4 ) 2 s ( x11 x 9 newfifthx = xab + mxab (z 5 zcc) x 4 x 2 z 11 z 9 z 4 z 2 ( x11 x 9 newsixthx = xab + mxab (z 7 zcc) x 4 x 2 z 11 z 9 z 4 z 2 newfifthx x 5 < ɛ illetve newsixthx x 7 < ɛ ) s 8 ) s 8 6

7 A képlet hasonló YZ síkban is Adott v 2, v 4, v 1, v 12, v 6, v 8 pontok, ekkor és s = (z 1 + z 12 ) (z 2 + z 4 ) 2, yab = (y 2 + y 4 + y 1 + y 12 ) 4 myab = (y 1 + y 12 (y 2 y 4 ) 2 s ( y12 y 1 newfifthy = yab + myab (z 5 zcc) y 4 y 2 z 12 z 1 z 4 z 2 ( y12 y 1 newsixthy = yab + myab (z 7 zcc) y 4 y 2 z 12 z 1 z 4 z 2 newfifthy y 5 < ɛ illetve newsixthy y 7 < ɛ ) s 8 ) s 8 8. Az algoritmus értékelése, vizsgálata Az algoritmus értékelésénél általában három féle műveleti igényt tartanak számon. A legoptimálisabb esetben végrehajtott lépések száma A legrosszabb esetben végrehajtott lépések száma Átlagos esetben végrejatott lépések száma Ezekből a legoptimálisabb és a legrosszabb esetet vesszük számon Legoptimálisabb eset A legoptimálisabb esetet bontsuk két részre, attól függően, hogy létezik-e egy megfelelő pálya meghatározás, vagy sem. Ha létezik, akkor a legoptimálisabb esetben már az első variációban megtaláljuk azt, ezért egy konstans időegység alatt lefut az algoritmusunk. Ha nem létezi, akkor a legoptimálisabb esetben, már az első 4 esetleg 3 pontnál mérési hibahatáron kívüli eredmények születtek, amely segítségével az algoritmus Θ(n 3 ) végrehajtási lépést kíván A legrosszabb eset A legrosszabb eset akkor fordul elő, ha a variációkban szereplő értékekről csak az utolsó feltételben derül ki, hogy nem megfelelő. Ekkor az algoritmus 14 esetleg csak 13 db ciklust kénytelen bejárni és ellenőrizni az összes variációra a feltételeket. Ez O(n 14 ) végrehajtási lépést kíván. 7

8 Az adatokat megvizsgálva a legoptimálisabb esetekben is viszonylag nagy végrehajtási időt kapunk. De, a korridorok megfelelő paraméterezésével elérhetjük, hogy egy-egy korridoron belülo pontok, beütések száma viszonylag alacsony maradjon, amely lehetővé teszi a tényleges futási idő lecsökkentését. Igaz, ennek a módszernek a hátránya, hogy a korridorok méretének a csökkenésével a korridorok száma növekszik meg. Gyorsítási lehetőségek A számítástechnikai jelen körülményei között jó pár lehetőséget kínál az algoritmusok futási idejének lecsökkentésének. A teljesség igénye nélkül Szuperszámítógép Grid Az alkalmazásnak megfelelő célgép... Ezen lehetőségek közül az első variációt fogjuk részletesen megvizsgálni, összehasonlítva az egy processzoros megoldással, bemutatva az esetleges javulást - vagy a kommunikációs költségek miatti romlást. 9. Szuperszámítógép A párhuzamosítás egyik leggyakrabban használt változata, amely a gépek ára miatt igen költséges A teszt környezet Rendszer neve ASTRAL Rendszer telephelye Cranfield University Szuperszámítógép model HP DL14 G3 Cluster Szállító Hewlett-Packard Teljes Memória 1712 GB Üzembe helyezésének éve 27 Operációs rendszer RedHat Enterprise 4 Processzorok Intel EM64T Xeon 51xx (Woodcrest) 3 MHz Maximális processzorszám 856 Felhasznált processzorszám 15 - hozzáférési okokból 2. táblázat. Hardver környezet A program a processzorok közti kommunikációt az MPI programcsomagot használja, amely lehetővé teszi a futási idők mérését is. 8

9 9.2. A párhuzamos program konstrukciója A program által használt processzorok két féle csoportba oszthatók Vezérlő processzor - amely felelős az input beolvasásáért és azok szétosztásáért a többi processzor között Műveletvégző processzor - amely felelős a vezérlő processzortól kapott inputokon végzett pálya meghatározásért A programnál két féle tényezőt fogunk vizsgálni. A futás helyességét - ennek az eredményét helytakarékossági okokból a mellékelt CD-n helyezzük el, illetve A futási idő változását a processzorok számának növelésével Mérési eredmények A mérést egy csökkentett méretű inputon végeztük el, hely és időtakarékossági okokból. Egy-egy adott számú processzorra legalább 15 futtatást végeztünk el. Az eredmény: A 2. grafikon az X tengely szerint az algoritmus során felhasznált 1 "Osszes_meres.txt" ábra. Az eredmény processzor számot mutatja be - természetesen az 1 processzoros változat nem a 9.2 bekezdés szerinti párhuzamos program, hanem a szekvenciális kód mért változata -, míg az Y kooridnáta a futási időt adja meg. A kapott eredmény három részre bontható Az első két osztlop közötti emelkedésre 9

10 A második és a hetedik oszlop közötti egyenletes csökkenésre A nyolcadik oszloptól vett szélsőséges futási eredményekre Az első szakaszban kapott eredmény érhető, hiszen a két processzoros futáskor, a vezérlő processzor szinkronizálva küldi az adatokat a végrehajtó processzornak, ezért a tényleges párhuzamos futás csak a vezérlő processzor un. előkészítő része és a végrehajtó processzor pálya meghatározása között alakul ki. De ez a megtakarított idő, kisebb mint az adattovábbitás költsége. A második szakaszban a processzorok számának növelésével az program futási ideje csökken. Ezt a folyamatot jól mutatja a 3. grafikon. A harmadik sza- 1 "Osszes_meres.txt" a*x**3+b*x**2+c*x+d ábra. Az eredény átlagos alakulása az első 7 processzorig kaszban megfigyelhető a futási idő elég széles spektrumú szóródáa. Ezt a jelenséget több ok külön-külön vagy esetleg együttesen befolyásolhatja. Mivel egy szuperszámítógép egyes processzorai nincsennek közvetlen kapcsolatban az összes többi processzorral, ezért a processzorok számának a növelésével lépcsőzetesen növekszik a maximális távolság a kiválasztott processzorok között, amely a kommunkiációs idő növekedését okozhatja. Ez a feltételezés csak akkor helytálló, ha feltételezzük, hogy a processzor kiosztását egy inteligens mechanizmus hajtja végre, amely megpróbálja az egymáshoz közeli processzorokat kiosztani a feladat gyors végrehajtása céljából. A processzor számának növelésével növekszik annak a valószínűsége, hogy egy adott processzort egyszerre több folyamat futtatására használnak fel. 1

11 Ez alapjában véve nem csak az aktuális műveletvégző processzor lassulását eredményezheti, hanem - a szinkronizált adatátvitel miatt - a teljes párhuzamos programunkét is. Ábra mellékletbe szánt rész: 1 Reszecske utja Szilicium lapok ábra. A részecske pályája az XZ kooridináta szerint 11

12 1 Reszecske utja Szilicium lapok Elso kriterium ábra. Az első kritérium az XZ koordináta szerint 1 Reszecske utja Szilicium lapok Masodik kriterium ábra. A második kritérium az XZ koordináta szerint 12

13 1 Reszecske utja Szilicium lapok Negyedik kriterium ábra. A negyedik kriterium az XZ kooridnáta szerint 1 Reszecske utja Szilicium lapok Negyedik kriterium Otodik kriterium ábra. Az ötödik kritérium az XZ koordináta szerint 13

14 A detektor Sziliciumlapok ábra. További kép a detektorról 14

Agócs Ádám és Bozsogi Balázs. Nagy hatékonyságú trigger algoritmusok. Tudományos Diákköri Dolgozat. Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar

Agócs Ádám és Bozsogi Balázs. Nagy hatékonyságú trigger algoritmusok. Tudományos Diákköri Dolgozat. Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar Agócs Ádám és Bozsogi Balázs Nagy hatékonyságú trigger algoritmusok Tudományos Diákköri Dolgozat Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar 2008 2 Az alábbi dolgozat az MTA KFKI RMKI és az ELTE Informatikai

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

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

Osztály és objektum fogalma

Osztály és objektum fogalma Osztály és objektum fogalma A C++ programozási nyelv I. CPP1/ 1 Az osztály (class) class: adatok és módszerek (method) (függvények) együttese, amely absztrakt adattípusként működik. objektum: egy osztály

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

Mikroszkóp vizsgálata és folyadék törésmutatójának mérése (8-as számú mérés) mérési jegyzõkönyv

Mikroszkóp vizsgálata és folyadék törésmutatójának mérése (8-as számú mérés) mérési jegyzõkönyv (-as számú mérés) mérési jegyzõkönyv Készítette:, II. éves fizikus... Beadás ideje:... / A mérés leírása: A mérés során egy mikroszkóp különbözõ nagyítású objektívjeinek nagyítását, ezek fókusztávolságát

Részletesebben

A II. kategória Fizika OKTV mérési feladatainak megoldása

A II. kategória Fizika OKTV mérési feladatainak megoldása Nyomaték (x 0 Nm) O k t a t á si Hivatal A II. kategória Fizika OKTV mérési feladatainak megoldása./ A mágnes-gyűrűket a feladatban meghatározott sorrendbe és helyre rögzítve az alábbi táblázatban feltüntetett

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

Programozás II. 4. Dr. Iványi Péter

Programozás II. 4. Dr. Iványi Péter Programozás II. 4. Dr. Iványi Péter 1 inline függvények Bizonyos függvények annyira rövidek, hogy nem biztos hogy a fordító függvényhívást fordít, hanem inkább az adott sorba beilleszti a kódot. #include

Részletesebben

C programozási nyelv Pointerek, tömbök, pointer aritmetika

C programozási nyelv Pointerek, tömbök, pointer aritmetika C programozási nyelv Pointerek, tömbök, pointer aritmetika Dr. Schuster György 2011. június 16. C programozási nyelv Pointerek, tömbök, pointer aritmetika 2011. június 16. 1 / 15 Pointerek (mutatók) Pointerek

Részletesebben

Robotika. Relatív helymeghatározás Odometria

Robotika. Relatív helymeghatározás Odometria Robotika Relatív helymeghatározás Odometria Differenciális hajtás c m =πd n /nc e c m D n C e n = hány mm-t tesz meg a robot egy jeladó impulzusra = névleges kerék átmérő = jeladó fölbontása (impulzus/ford.)

Részletesebben

KOMPETENCIA ALAPÚ LEVELEZŐ MATEMATIKA VERSENY

KOMPETENCIA ALAPÚ LEVELEZŐ MATEMATIKA VERSENY Név:.Iskola: KOMPETENCIA ALAPÚ LEVELEZŐ MATEMATIKA VERSENY 2012. november 12. 12. évfolyam I. forduló Pótlapok száma db Matematika 12. évfolyam 1. forduló 1. Az alábbiakban számtani sorozatokat adtunk

Részletesebben

Egyirányban láncolt lista

Egyirányban láncolt lista Egyirányban láncolt lista A tárhely (listaelem) az adatelem értékén kívül egy mutatót tartalmaz, amely a következő listaelem címét tartalmazza. A láncolt lista első elemének címét egy, a láncszerkezeten

Részletesebben

2000 Szentendre, Bükköspart 74 WWW.MEVISOR.HU. MeviMR 3XC magnetorezisztív járműérzékelő szenzor

2000 Szentendre, Bükköspart 74 WWW.MEVISOR.HU. MeviMR 3XC magnetorezisztív járműérzékelő szenzor MeviMR 3XC Magnetorezisztív járműérzékelő szenzor MeviMR3XC járműérzékelő szenzor - 3 dimenzióban érzékeli a közelében megjelenő vastömeget. - Könnyű telepíthetőség. Nincs szükség az aszfalt felvágására,

Részletesebben

1. MATEMATIKA EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI FELADATSOR

1. MATEMATIKA EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI FELADATSOR 1. MATEMATIKA EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI FELADATSOR A feladatok megoldására 240 perc fordítható, az idő leteltével a munkát be kell fejeznie. A feladatok megoldási sorrendje tetszőleges. A II. részben kitűzött

Részletesebben

A LED világítás jövője Becslések három öt évre előre

A LED világítás jövője Becslések három öt évre előre A LED világítás jövője Becslések három öt évre előre Budapest, 2010. december Készítette: Vass László a VTT és az Óbudai egyetem 2011 februári LED-es világítástechnikai szimpóziumára. Bevezető: Általános

Részletesebben

SZÁMÍTÁSOK A TÁBLÁZATBAN

SZÁMÍTÁSOK A TÁBLÁZATBAN SZÁMÍTÁSOK A TÁBLÁZATBAN Az Excelben az egyszerű adatok bevitelén kívül számításokat is végezhetünk. Ezeket a cellákba beírt képletek segítségével oldjuk meg. A képlet: olyan egyenlet, amely a munkalapon

Részletesebben

Teljesítményprognosztizáló program FELHASZNÁLÓI KÉZIKÖNYV

Teljesítményprognosztizáló program FELHASZNÁLÓI KÉZIKÖNYV Teljesítményprognosztizáló FELHASZNÁLÓI KÉZIKÖNYV Tartalomjegyzék 1. A szoftver feladata...3 2. Rendszerigény...3 3. A szoftver telepítése...3 4. A szoftver használata...3 4.1. Beállítások...3 4.1.1. Elszámolási

Részletesebben

Párhuzamos programozási platformok

Párhuzamos programozási platformok Párhuzamos programozási platformok Parallel számítógép részei Hardver Több processzor Több memória Kapcsolatot biztosító hálózat Rendszer szoftver Párhuzamos operációs rendszer Konkurenciát biztosító programozási

Részletesebben

elektronikus adattárolást memóriacím

elektronikus adattárolást memóriacím MEMÓRIA Feladata A memória elektronikus adattárolást valósít meg. A számítógép csak olyan műveletek elvégzésére és csak olyan adatok feldolgozására képes, melyek a memóriájában vannak. Az információ tárolása

Részletesebben

Szárítás kemence Futura

Szárítás kemence Futura Szárítás kemence Futura Futura, a nemzetközi innovációs díjat Futura egy univerzális szárító gép, fa és egyéb biomassza-alapanyag. Egyesíti az innovatív technikai megoldások alapján, 19-26 szabadalmazott

Részletesebben

Kutatási beszámoló. 2015. február. Tangens delta mérésére alkalmas mérési összeállítás elkészítése

Kutatási beszámoló. 2015. február. Tangens delta mérésére alkalmas mérési összeállítás elkészítése Kutatási beszámoló 2015. február Gyüre Balázs BME Fizika tanszék Dr. Simon Ferenc csoportja Tangens delta mérésére alkalmas mérési összeállítás elkészítése A TKI-Ferrit Fejlsztő és Gyártó Kft.-nek munkája

Részletesebben

ASTER motorok. Felszerelési és használati utasítás

ASTER motorok. Felszerelési és használati utasítás 1. oldal ASTER motorok Felszerelési és használati utasítás A leírás fontossági és bonyolultsági sorrendben tartalmazza a készülékre vonatkozó elméleti és gyakorlati ismereteket. A gyakorlati lépések képpel

Részletesebben

Méretlánc átrendezés elmélete

Méretlánc átrendezés elmélete 1. Méretlánc átrendezés elmélete Méretlánc átrendezés elmélete Egyes esetekben szükség lehet, hogy arra, hogy a méretláncot átrendezzük. Ezeknek legtöbbször az az oka, hogy a rajzon feltüntetett méretet

Részletesebben

2. Rugalmas állandók mérése jegyzőkönyv javított. Zsigmond Anna Fizika Bsc II. Mérés dátuma: Leadás dátuma:

2. Rugalmas állandók mérése jegyzőkönyv javított. Zsigmond Anna Fizika Bsc II. Mérés dátuma: Leadás dátuma: 2. Rugalmas állandók mérése jegyzőkönyv javított Zsigmond Anna Fizika Bsc II. Mérés dátuma: 2008. 09. 17. Leadás dátuma: 2008. 10. 08. 1 1. Mérések ismertetése Az első részben egy téglalap keresztmetszetű

Részletesebben

Az NIIF új szuperszámítógép infrastruktúrája Új lehet!ségek a kutatói hálózatban 2011.06.02 Debreceni Egyetem

Az NIIF új szuperszámítógép infrastruktúrája Új lehet!ségek a kutatói hálózatban 2011.06.02 Debreceni Egyetem Az NIIF új szuperszámítógép infrastruktúrája 2011.06.02 Debreceni Egyetem Dr. Máray Tamás NIIF Intézet NIIF szuperszámítógép szolgáltatás a kezdetek 2001 Sun E10k! 60 Gflops! SMP architektúra! 96 UltraSparc

Részletesebben

2011. Május 4. Önök Dr. Keresztes Péter Mikrochip-rendszerek ütemei, metronóm nélkül A digitális hálózatok új generációja. előadását hallhatják!

2011. Május 4. Önök Dr. Keresztes Péter Mikrochip-rendszerek ütemei, metronóm nélkül A digitális hálózatok új generációja. előadását hallhatják! 2011. Május 4. Önök Dr. Keresztes Péter Mikrochip-rendszerek ütemei, metronóm nélkül A digitális hálózatok új generációja. előadását hallhatják! MIKROCSIP RENDSZEREK ÜTEMEI, METRONÓM NÉLKÜL Mikrocsipek

Részletesebben

3D - geometriai modellezés, alakzatrekonstrukció, nyomtatás

3D - geometriai modellezés, alakzatrekonstrukció, nyomtatás 3D - geometriai modellezés, alakzatrekonstrukció, nyomtatás 15. Digitális Alakzatrekonstrukció Méréstechnológia, Ponthalmazok regisztrációja http://cg.iit.bme.hu/portal/node/312 https://www.vik.bme.hu/kepzes/targyak/viiiav54

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

NA61/SHINE: Az erősen kölcsönható anyag fázisdiagramja

NA61/SHINE: Az erősen kölcsönható anyag fázisdiagramja NA61/SHINE: Az erősen kölcsönható anyag fázisdiagramja László András Wigner Fizikai Kutatóintézet, Részecske- és Magfizikai Intézet 1 Kivonat Az erősen kölcsönható anyag és fázisai Megfigyelések a fázisszerkezettel

Részletesebben

Statisztikai programcsomagok gyakorlat Pót zárthelyi dolgozat megoldás

Statisztikai programcsomagok gyakorlat Pót zárthelyi dolgozat megoldás Statisztikai programcsomagok gyakorlat Pót zárthelyi dolgozat megoldás A feladatok megoldásához használandó adatállományok: potzh és potolando (weboldalon találhatók) Az állományok kiterjesztése sas7bdat,

Részletesebben

Programozás. C++ osztályok. Fodor Attila. Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék foa@almos.vein.

Programozás. C++ osztályok. Fodor Attila. Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék foa@almos.vein. Programozás C++ osztályok Fodor Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék foa@almos.vein.hu 2010. április 8. Csak bázisosztályként használt/értelmezhető

Részletesebben

Modern Fizika Labor. Fizika BSc. Értékelés: A mérés dátuma: A mérés száma és címe: 12. mérés: Infravörös spektroszkópia. 2008. május 6.

Modern Fizika Labor. Fizika BSc. Értékelés: A mérés dátuma: A mérés száma és címe: 12. mérés: Infravörös spektroszkópia. 2008. május 6. Modern Fizika Labor Fizika BSc A mérés dátuma: A mérés száma és címe: 12. mérés: Infravörös spektroszkópia Értékelés: A beadás dátuma: 28. május 13. A mérést végezte: 1/5 A mérés célja A mérés célja az

Részletesebben

Alkalmazás a makrókanónikus sokaságra: A fotongáz

Alkalmazás a makrókanónikus sokaságra: A fotongáz Alkalmazás a makrókanónikus sokaságra: A fotongáz A fotonok az elektromágneses sugárzás hordozó részecskéi. Spinkvantumszámuk S=, tehát kvantumstatisztikai szempontból bozonok. Fotonoknak habár a spinkvantumszámuk,

Részletesebben

Írjon olyan programot a standard könyvtár alkalmazásával, amely konzolról megadott valós adatokból meghatározza és kiírja a minimális értékűt!

Írjon olyan programot a standard könyvtár alkalmazásával, amely konzolról megadott valós adatokból meghatározza és kiírja a minimális értékűt! Írjon olyan programot a standard könyvtár alkalmazásával, amely konzolról megadott valós adatokból meghatározza és kiírja a minimális értékűt! valós adatokat növekvő sorrendbe rendezi és egy sorba kiírja

Részletesebben

Az NIIF új szuperszámítógép infrastruktúrája Új lehetőségek a kutatói hálózatban 2012.02.23.

Az NIIF új szuperszámítógép infrastruktúrája Új lehetőségek a kutatói hálózatban 2012.02.23. Az NIIF új szuperszámítógép infrastruktúrája Új lehetőségek a kutatói hálózatban 2012.02.23. Dr. Máray Tamás NIIF Intézet NIIF szuperszámítógép szolgáltatás a kezdetek 2001 Sun E10k 60 Gflops SMP architektúra

Részletesebben

Gépészeti berendezések szerelésének geodéziai feladatai. Mérnökgeodézia II. Ágfalvi Mihály - Tóth Zoltán

Gépészeti berendezések szerelésének geodéziai feladatai. Mérnökgeodézia II. Ágfalvi Mihály - Tóth Zoltán Gépészeti berendezések szerelésének geodéziai feladatai Mérnökgeodézia II. Ágfalvi Mihály - Tóth Zoltán Gépészeti berendezések szerelésének geodéziai feladatai '80 Geodéziai elvű módszerek gépészeti alkalmazások

Részletesebben

Információs Technológia

Információs Technológia Információs Technológia Rekurzió, Fa adatszerkezet Fodor Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatika Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék foa@almos.vein.hu 2010. november 18. Rekurzió Rekurzió

Részletesebben

Belső energia, hőmennyiség, munka Hőtan főtételei

Belső energia, hőmennyiség, munka Hőtan főtételei Belső energia, hőmennyiség, munka Hőtan főtételei Ideális gázok részecske-modellje (kinetikus gázmodell) Az ideális gáz apró pontszerű részecskékből áll, amelyek állandó, rendezetlen mozgásban vannak.

Részletesebben

Fényerősség. EV3 programleírás. Használt rövidítések. A program működésének összegzése

Fényerősség. EV3 programleírás. Használt rövidítések. A program működésének összegzése EV3 programleírás A 11- es program egy 60W- os hagyományos izzó fényerősségét méri (más típusú izzókkal is használható) tíz pontnál, 5 cm- es intervallumokra felosztva. Használt rövidítések ol Külső ciklus

Részletesebben

Részecske azonosítás kísérleti módszerei

Részecske azonosítás kísérleti módszerei Részecske azonosítás kísérleti módszerei Galgóczi Gábor Előadás vázlata A részecske azonosítás létjogosultsága Részecske azonosítás: Módszerek Detektorok ALICE-ból példa A részecskeazonosítás létjogosultsága

Részletesebben

INFORMATIKAI ALAPISMERETEK

INFORMATIKAI ALAPISMERETEK Informatikai alapismeretek középszint 1021 ÉRETTSÉGI VIZSGA 2011. május 13. INFORMATIKAI ALAPISMERETEK KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ NEMZETI ERŐFORRÁS MINISZTÉRIUM

Részletesebben

DEBRECENI EGYETEM MŰSZAKI KAR GÉPÉSZMÉRNÖKI TANSZÉK SPM BEARINGCHECKER KÉZI CSAPÁGYMÉRŐ HASZNÁLATA /OKTATÁSI SEGÉDLET DIAGNOSZTIKA TANTÁRGYHOZ/

DEBRECENI EGYETEM MŰSZAKI KAR GÉPÉSZMÉRNÖKI TANSZÉK SPM BEARINGCHECKER KÉZI CSAPÁGYMÉRŐ HASZNÁLATA /OKTATÁSI SEGÉDLET DIAGNOSZTIKA TANTÁRGYHOZ/ DEBRECENI EGYETEM MŰSZAKI KAR GÉPÉSZMÉRNÖKI TANSZÉK SPM BEARINGCHECKER KÉZI CSAPÁGYMÉRŐ HASZNÁLATA /OKTATÁSI SEGÉDLET DIAGNOSZTIKA TANTÁRGYHOZ/ ÖSSZEÁLLÍTOTTA: DEÁK KRISZTIÁN 2013 Az SPM BearingChecker

Részletesebben

Memóriagazdálkodás. Kódgenerálás. Kódoptimalizálás

Memóriagazdálkodás. Kódgenerálás. Kódoptimalizálás Kódgenerálás Memóriagazdálkodás Kódgenerálás program prológus és epilógus értékadások fordítása kifejezések fordítása vezérlési szerkezetek fordítása Kódoptimalizálás L ATG E > TE' E' > + @StPushAX T @StPopBX

Részletesebben

Ismerkedjünk tovább a számítógéppel. Alaplap és a processzeor

Ismerkedjünk tovább a számítógéppel. Alaplap és a processzeor Ismerkedjünk tovább a számítógéppel Alaplap és a processzeor Neumann-elvű számítógépek főbb egységei A részek feladatai: Központi egység: Feladata a számítógép vezérlése, és a számítások elvégzése. Operatív

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

Fordítóprogramok. Aszalós László. 2009. szeptember 7.

Fordítóprogramok. Aszalós László. 2009. szeptember 7. Fordítóprogramok Aszalós László 2009. szeptember 7. 1. Bemelegítés Honlap: www.inf.unideb.hu/ aszalos/diak.html (Fordítóprogramok, 2009) Jegymegajánló: utolsó hét előadásán. PótZH (csak gyakorlat) vizsgaidőszak

Részletesebben

Juhász Zsolt alezredes, osztályvezető MH Dr. Radó György Honvéd Egészségügyi Központ juhaszzsolt@citromail.hu

Juhász Zsolt alezredes, osztályvezető MH Dr. Radó György Honvéd Egészségügyi Központ juhaszzsolt@citromail.hu Juhász Zsolt alezredes, osztályvezető MH Dr. Radó György Honvéd Egészségügyi Központ juhaszzsolt@citromail.hu A MAGYAR HONVÉDSÉG KÜLSZOLGÁLATRA JELENTKEZŐ ÁLOMÁNYANAK VIZSGÁLATA A VÁLASZTOTT MOZGÁSFORMÁK,

Részletesebben

II. rész: a rendszer felülvizsgálati stratégia kidolgozását támogató funkciói. Tóth László, Lenkeyné Biró Gyöngyvér, Kuczogi László

II. rész: a rendszer felülvizsgálati stratégia kidolgozását támogató funkciói. Tóth László, Lenkeyné Biró Gyöngyvér, Kuczogi László A kockázat alapú felülvizsgálati és karbantartási stratégia alkalmazása a MOL Rt.-nél megvalósuló Statikus Készülékek Állapot-felügyeleti Rendszerének kialakításában II. rész: a rendszer felülvizsgálati

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

Dropbox - online fájltárolás és megosztás

Dropbox - online fájltárolás és megosztás Dropbox - online fájltárolás és megosztás web: https://www.dropbox.com A Dropbox egy felhő-alapú fájltároló és megosztó eszköz, melynek lényege, hogy a különböző fájlokat nem egy konkrét számítógéphez

Részletesebben

Gyalogos elütések szimulációs vizsgálata

Gyalogos elütések szimulációs vizsgálata Gyalogos elütések szimulációs vizsgálata A Virtual Crash program validációja Dr. Melegh Gábor BME Gépjárművek tanszék Budapest, Magyarország Vida Gábor BME Gépjárművek tanszék Budapest, Magyarország Ing.

Részletesebben

Szerző. Varga Péter ETR azonosító: VAPQAAI.ELTE Email cím: Név: vp.05@hotmail.com Kurzuskód:

Szerző. Varga Péter ETR azonosító: VAPQAAI.ELTE Email cím: Név: vp.05@hotmail.com Kurzuskód: Szerző Név: Varga Péter ETR azonosító: VAPQAAI.ELTE Email cím: vp.05@hotmail.com Kurzuskód: IP-08PAEG/27 Gyakorlatvezető neve: Kőhegyi János Feladatsorszám: 20 1 Tartalom Szerző... 1 Felhasználói dokumentáció...

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

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

Elektrosztatika. 1.2. Mekkora két egyenlő nagyságú töltés taszítja egymást 10 m távolságból 100 N nagyságú erővel? megoldás

Elektrosztatika. 1.2. Mekkora két egyenlő nagyságú töltés taszítja egymást 10 m távolságból 100 N nagyságú erővel? megoldás Elektrosztatika 1.1. Mekkora távolságra van egymástól az a két pontszerű test, amelynek töltése 2. 10-6 C és 3. 10-8 C, és 60 N nagyságú erővel taszítják egymást? 1.2. Mekkora két egyenlő nagyságú töltés

Részletesebben

Láthatósági kérdések

Láthatósági kérdések Láthatósági kérdések Láthatósági algoritmusok Adott térbeli objektum és adott nézőpont esetén el kell döntenünk, hogy mi látható az adott alakzatból a nézőpontból, vagy irányából nézve. Az algoritmusok

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

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

Informatika. 3. Az informatika felhasználási területei és gazdasági hatásai

Informatika. 3. Az informatika felhasználási területei és gazdasági hatásai Informatika 1. Hírek, információk, adatok. Kommunikáció. Definiálja a következő fogalmakat: Információ Hír Adat Kommunikáció Ismertesse a kommunikáció modelljét. 2. A számítástechnika története az ENIAC-ig

Részletesebben

SWARCO TRAFFIC HUNGARIA KFT. Vilati, Signelit együtt. MID-8C Felhasználói leírás Verzió 1.3. SWARCO First in Traffic Solution.

SWARCO TRAFFIC HUNGARIA KFT. Vilati, Signelit együtt. MID-8C Felhasználói leírás Verzió 1.3. SWARCO First in Traffic Solution. SWARCO TRAFFIC HUNGARIA KFT. Vilati, Signelit együtt. MID-C Felhasználói leírás Verzió. SWARCO First in Traffic Solution. Tartalomjegyzék. Bevezetés.... Szándék.... Célok.... Általános ismertetés.... Működési

Részletesebben

Programozás II. 2. Dr. Iványi Péter

Programozás II. 2. Dr. Iványi Péter Programozás II. 2. Dr. Iványi Péter 1 C++ Bjarne Stroustrup, Bell Laboratórium Első implementáció, 1983 Kezdetben csak precompiler volt C++ konstrukciót C-re fordította A kiterjesztés alapján ismerte fel:.cpp.cc.c

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

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

V átlag = (V 1 + V 2 +V 3 )/3. A szórás V = ((V átlag -V 1 ) 2 + ((V átlag -V 2 ) 2 ((V átlag -V 3 ) 2 ) 0,5 / 3

V átlag = (V 1 + V 2 +V 3 )/3. A szórás V = ((V átlag -V 1 ) 2 + ((V átlag -V 2 ) 2 ((V átlag -V 3 ) 2 ) 0,5 / 3 5. gyakorlat. Tömegmérés, térfogatmérés, pipettázás gyakorlása tömegméréssel kombinálva. A mérési eredmények megadása. Sóoldat sőrőségének meghatározása, koncentrációjának megadása a mért sőrőség alapján.

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

JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI MATEMATIKA ÚTMUTATÓ ÉRETTSÉGI VIZSGA KÖZÉPSZINT% ÍRÁSBELI. ÉRETTSÉGI VIZSGA 2006. február 21. OKTATÁSI MINISZTÉRIUM

JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI MATEMATIKA ÚTMUTATÓ ÉRETTSÉGI VIZSGA KÖZÉPSZINT% ÍRÁSBELI. ÉRETTSÉGI VIZSGA 2006. február 21. OKTATÁSI MINISZTÉRIUM Matematika középszint Javítási-értékelési útmutató 063 MATEMATIKA KÖZÉPSZINT% ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ ÉRETTSÉGI VIZSGA 006. február. OKTATÁSI MINISZTÉRIUM Fontos tudnivalók

Részletesebben

Új kompakt X20 vezérlő integrált I/O pontokkal

Új kompakt X20 vezérlő integrált I/O pontokkal Új kompakt X20 vezérlő integrált I/O pontokkal Integrált flash 4GB belső 16 kb nem felejtő RAM B&R tovább bővíti a nagy sikerű X20 vezérlő családot, egy kompakt vezérlővel, mely integrált be és kimeneti

Részletesebben

Új típusú döntési fa építés és annak alkalmazása többtényezős döntés területén

Új típusú döntési fa építés és annak alkalmazása többtényezős döntés területén Új típusú döntési fa építés és annak alkalmazása többtényezős döntés területén Dombi József Szegedi Tudományegyetem Bevezetés - ID3 (Iterative Dichotomiser 3) Az ID algoritmusok egy elemhalmaz felhasználásával

Részletesebben

A számítógépek felépítése. A számítógép felépítése

A számítógépek felépítése. A számítógép felépítése A számítógépek felépítése A számítógépek felépítése A számítógépek felépítése a mai napig is megfelel a Neumann elvnek, vagyis rendelkezik számoló egységgel, tárolóval, perifériákkal. Tápegység 1. Tápegység:

Részletesebben

Léteznek nagyon jó integrált szoftver termékek a feladatra. Ezek többnyire drágák, és az üzemeltetésük sem túl egyszerű.

Léteznek nagyon jó integrált szoftver termékek a feladatra. Ezek többnyire drágák, és az üzemeltetésük sem túl egyszerű. 12. Felügyeleti eszközök Néhány számítógép és szerver felügyeletét viszonylag egyszerű ellátni. Ha sok munkaállomásunk (esetleg több ezer), vagy több szerverünk van, akkor a felügyeleti eszközök nélkül

Részletesebben

Radioaktív anyag felezési idejének mérése

Radioaktív anyag felezési idejének mérése A pályázótársam által ismertetett mérési módszer alkalmazásához Labview szoftverrel készítettem egy mérőműszert, ami lehetőséget nyújt radioaktív anyag felezési idejének meghatározására. 1. ábra: Felhasználói

Részletesebben

Passzív és aktív aluláteresztő szűrők

Passzív és aktív aluláteresztő szűrők 7. Laboratóriumi gyakorlat Passzív és aktív aluláteresztő szűrők. A gyakorlat célja: A Micro-Cap és Filterlab programok segítségével tanulmányozzuk a passzív és aktív aluláteresztő szűrők elépítését, jelátvitelét.

Részletesebben

Rádiókommunikációval is Az adatokat szabad rádiófrekvencián sugározza az őt lekérdező AQUADAT készüléknek.

Rádiókommunikációval is Az adatokat szabad rádiófrekvencián sugározza az őt lekérdező AQUADAT készüléknek. - Műszaki adatok - Bekötés - Érzékelők - Levegő tisztítású ph armatúra - Nyomás alatt szerelhető ph armatúra Rádiókommunikációval is Az adatokat szabad rádiófrekvencián sugározza az őt lekérdező AQUADAT

Részletesebben

Mérés: Millikan olajcsepp-kísérlete

Mérés: Millikan olajcsepp-kísérlete Mérés: Millikan olajcsepp-kísérlete Mérés célja: 1909-ben ezt a mérést Robert Millikan végezte el először. Mérése során meg tudta határozni az elemi részecskék töltését. Ezért a felfedezéséért Nobel-díjat

Részletesebben

Programozás alapjai C nyelv 5. gyakorlat. Írjunk ki fordítva! Írjunk ki fordítva! (3)

Programozás alapjai C nyelv 5. gyakorlat. Írjunk ki fordítva! Írjunk ki fordítva! (3) Programozás alapjai C nyelv 5. gyakorlat Szeberényi Imre BME IIT Programozás alapjai I. (C nyelv, gyakorlat) BME-IIT Sz.I. 2005.10.17. -1- Tömbök Azonos típusú adatok tárolására. Index

Részletesebben

Grayteq. Grayteq DLP Teljesítmény Benchmark. Grayteq DLP Benchmark. Sealar Corporate Proprietary Commercial-in-confidence

Grayteq. Grayteq DLP Teljesítmény Benchmark. Grayteq DLP Benchmark. Sealar Corporate Proprietary Commercial-in-confidence Teljesítmény Benchmark Benchmark 1. oldal a 12-ből Tartalomjegyzék Tartalomjegyzék 2 A dokumentum célja 3 Részletek 3 3 Teszt alkalmazás 3 Általános hardver és szoftver mérések 3 CPU, Memória és HDD mérések

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

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ Matematika középszint 063 ÉRETTSÉGI VIZSGA 006. február. MATEMATIKA KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ OKTATÁSI MINISZTÉRIUM Fontos tudnivalók Formai előírások: A dolgozatot

Részletesebben

értékel függvény: rátermettségi függvény (tness function)

értékel függvény: rátermettségi függvény (tness function) Genetikus algoritmusok globális optimalizálás sok lehetséges megoldás közül keressük a legjobbat értékel függvény: rátermettségi függvény (tness function) populáció kiválasztjuk a legrátermettebb egyedeket

Részletesebben

A genetikus algoritmus, mint a részletes modell többszempontú és többérdekű "optimálásának" általános és robosztus módszere

A genetikus algoritmus, mint a részletes modell többszempontú és többérdekű optimálásának általános és robosztus módszere A genetikus algoritmus, mint a részletes modell többszempontú és többérdekű "optimálásának" általános és robosztus módszere Kaposvári Egyetem, Informatika Tanszék I. Kaposvári Gazdaságtudományi Konferencia

Részletesebben

Algoritmizálás és adatmodellezés tanítása beadandó feladat: Algtan1 tanári beadandó /99 1

Algoritmizálás és adatmodellezés tanítása beadandó feladat: Algtan1 tanári beadandó /99 1 Algoritmizálás és adatmodellezés tanítása beadandó feladat: Algtan1 tanári beadandó /99 1 Készítette: Gipsz Jakab Neptun-azonosító: ABC123 E-mail: gipszjakab@seholse.hu Kurzuskód: IT-13AAT1EG Gyakorlatvezető

Részletesebben

Magfizika tesztek. 1. Melyik részecske nem tartozik a nukleonok közé? a) elektron b) proton c) neutron d) egyik sem

Magfizika tesztek. 1. Melyik részecske nem tartozik a nukleonok közé? a) elektron b) proton c) neutron d) egyik sem 1. Melyik részecske nem tartozik a nukleonok közé? a) elektron b) proton c) neutron d) egyik sem 2. Mit nevezünk az atom tömegszámának? a) a protonok számát b) a neutronok számát c) a protonok és neutronok

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

Minta 2. MATEMATIKA KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI FELADATSOR. I. rész

Minta 2. MATEMATIKA KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI FELADATSOR. I. rész 2. MATEMATIKA KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI FELADATSOR I. rész A feladatok megoldására 45 perc fordítható, az idő leteltével a munkát be kell fejeznie. A feladatok megoldási sorrendje tetszőleges. A feladatok megoldásához

Részletesebben

OOP. Alapelvek Elek Tibor

OOP. Alapelvek Elek Tibor OOP Alapelvek Elek Tibor OOP szemlélet Az OOP szemlélete szerint: a valóságot objektumok halmazaként tekintjük. Ezen objektumok egymással kapcsolatban vannak és együttműködnek. Program készítés: Absztrakciós

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

DÖNTŐ MEGOLDÁSOK 5. OSZTÁLY

DÖNTŐ MEGOLDÁSOK 5. OSZTÁLY 5. OSZTÁLY 1.) A páratlan számjegyek száma 5, közülük 1 db, illetve 3 db lehet a háromjegyű számunkban. Ha mindhárom számjegy páratlan, akkor az 5 lehetőségből választhatunk mindhárom helyiértékre. Így

Részletesebben

Folyamatok. 6. előadás

Folyamatok. 6. előadás Folyamatok 6. előadás Folyamatok Folyamat kezelése, ütemezése folyamattábla új folyamat létrehozása átkpcsolás folyamatok elválasztása egymástól átlátszó Szál szálkezelő rendszer szálak védése egymástól

Részletesebben

Peltier-elemek vizsgálata

Peltier-elemek vizsgálata Peltier-elemek vizsgálata Mérés helyszíne: Vegyész labor Mérés időpontja: 2012.02.20. 17:00-20:00 Mérés végrehatói: Budai Csaba Sánta Botond I. Seebeck együttható közvetlen kimérése Az adott P-N átmenetre

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

Fluidizált halmaz jellemzőinek mérése

Fluidizált halmaz jellemzőinek mérése 1. Gyakorlat célja Fluidizált halaz jellezőinek érése A szecsés halaz tulajdonságainak eghatározása, a légsebesség-nyoásesés görbe és a luidizációs határsebesseg eghatározása. A érésekböl eghatározott

Részletesebben

SZÁMÍTÓGÉPI GRAFIKA VÁGÁS

SZÁMÍTÓGÉPI GRAFIKA VÁGÁS SZÁMÍTÓGÉPI GRAFIKA VÁGÁS FELADAT: Ha az alakzat nagyobb, mint a képtartomány, amelyben megjelenítendő, akkor a kívül eső részeket el kell hagyni, azaz az alakzatról le kell vágni, röviden szólva: az alakzatot

Részletesebben

15. Programok fordítása és végrehajtása

15. Programok fordítása és végrehajtása 15. Programok fordítása és végrehajtása Programok fordítása és végrehajtása. (Fordítás és interpretálás, bytecode. Előfordító, fordító, szerkesztő. A make. Fordítási egység, könyvtárak. Szintaktikus és

Részletesebben

Programozás C++ -ban 2007/7

Programozás C++ -ban 2007/7 Programozás C++ -ban 2007/7 1. Másoló konstruktor Az egyik legnehezebben érthető fogalom C++ -ban a másoló konstruktor, vagy angolul "copy-constructor". Ez a konstruktor fontos szerepet játszik az argumentum

Részletesebben

Programozás II gyakorlat. 6. Polimorfizmus

Programozás II gyakorlat. 6. Polimorfizmus Programozás II gyakorlat 6. Polimorfizmus Típuskonverziók C-ben: void * ptr; int * ptr_i = (int*)ptr; Ez működik C++-ban is. Használjuk inkább ezt: int * ptr_i = static_cast(ptr); Csak egymással

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

Indul az LHC: a kísérletek

Indul az LHC: a kísérletek Horváth Dezső: Indul az LHC: a kísérletek Debreceni Egyetem, 2008. szept. 10. p. 1 Indul az LHC: a kísérletek Debreceni Egyetem Kísérleti Fizikai Intézete, 2008. szept. 10. Horváth Dezső horvath@rmki.kfki.hu

Részletesebben

Plakátok, részecskerendszerek. Szécsi László

Plakátok, részecskerendszerek. Szécsi László Plakátok, részecskerendszerek Szécsi László Képalapú festés Montázs: képet képekből 2D grafika jellemző eszköze modell: kép [sprite] 3D 2D képével helyettesítsük a komplex geometriát Image-based rendering

Részletesebben

Jegyzőkönyv. mágneses szuszceptibilitás méréséről (7)

Jegyzőkönyv. mágneses szuszceptibilitás méréséről (7) Jegyzőkönyv a mágneses szuszceptibilitás méréséről (7) Készítette: Tüzes Dániel Mérés ideje: 8-1-1, szerda 14-18 óra Jegyzőkönyv elkészülte: 8-1-8 A mérés célja A feladat egy mágneses térerősségmérő eszköz

Részletesebben