A SOKASÁG RITMUSA meglepô szinkronizációs folyamatok
|
|
- Kinga Halász
- 7 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 A SOKASÁG RITMUSA meglepô szinkronizáiós folyamatok éda Zoltán, Babeş-Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár, Románia Káptalan Erna, Báthory István Elméleti Líeum, Kolozsvár, Románia Rég ismertbölsesség, hogy a SOK az más, mintegyszerûen az egyedek összege. Sok hasonló egyed kölsönhatása során megjelenô kollektív viselkedés minôségileg új jelenségeketeredményezhet. Talán a legismertebb példa erre a különbözô módon kapsolt oszillátorok szinkronizáiója, ahol a kölsönhatás következményeként egy kollektív ritmus alakul ki a rendszerben. A természetben, emberi közösségünkben és a fizikai rendszerekben számos példátismerünk ilyen típusú kollektív jelenségre. Ezen jelenségek sok esetben megérthetôk egyszerû fizikai modellek és módszerek alkalmazásával. A következôkben meglepô szinkronizáiós jelenségeketés modelleket fogunk röviden bemutatni. A hangsúly a nemtriviális szinkronizáiós folyamatokon lesz, ahol a közös ritmus sak a rendszertjellemzô paraméterek bizonyos értékeire alakul ki. Még érdekesebbek azok a rendszerek, amelyekben a ritmikus kollektív viselkedés a rendszerben levô optimalizáió melléktermékeként jelenik meg, és az oszillátorok között nins fáziskülönbségetdirektmódon sökkentô kölsönhatás. Kollektív jelenségek A nagysaládos szülôk jól tudják, hogy két gyerekkel a munka nem ugyanannyi, mintkétszer egy gyerekkel (általában sokkal több ), viszont négy gyerekkel nem ugyanannyi, mintkétszer kétgyerekkel (általában kevesebb ). Számtalan természeti és társadalmi jelenség során meggyôzôdhetünk arról, hogy nagyszámú egyed közös (kollektív) viselkedése minôségileg új és érdekes jelenségeketeredményez. Ezen jelenségek általában nem nyilvánvaló következményei a rendszert alkotó egyedek tulajdonságainak: a sok az más, mint egyszerûen az egyedek összege. A rendszer egészét jellemzô nemtriviális viselkedést kollektív jelenségnek nevezzük, utalva arra, hogy a fursa viselkedés a rendszert alkotó egyedek közti kölsönhatásból, illetve az egyedek nagy számából adódik. A fentiek alapján könnyû megsejteni, hogy a kollektív viselkedés egy nagyon tág jelenségsoportot jelöl, és számos természet-, illetve társadalomkutató fáradozik ezek megértésén. Aminta tudományok fejlôdése során már sokszor megtörtént, a fizika klasszikus modelljei és módszerei hasznosnak bizonyulnak ezen jelenségek leírására is. A kollektív jelenségek tanulmányozása így a modern fizika egyik érdekes feladata lett, amelyben sok izgalmas és váratlan eredmény született. Egymással kölsönható ingaórák vagy oszilláló áramkörök szinkronizáiója talán a legismertebb kollektív viselkedés. Régóta ismert jelenség ez, és ha igaz a legenda, akkor hristian Huygens holland fizikus (629695), aki ingaórákat is készített, volt az elsô, aki felfigyelt arra, hogy az egy falon levô órák ingái együtt lengenek (szinkronizálódnak). Mivel tudta, hogy lehetetlen két olyan ingaórát készíteni, amelyeknek pontosan azonos periódusa van, helyesen, a kétinga közti kölsönhatásnak tulajdonította a szinkronizáiót. A két ingaórát egymástól eltávolítva a szinkronizáió megszûnt, sejtése ezáltal beigazolódott. Ezen írás keretében nagyszámú oszillátor szinkronizáióját tárgyaljuk azon esetekben, amikor a szinkronizáió megjelenése nem nyilvánvaló. Mi is a szinkronizáió? Oszillátornak fogunk nevezni minden olyan rendszert, amelynek periodikus dinamikája van. em sak fizikai, hanem biológiai rendszerek is lehetnek oszillátorok. Az oszillátorok szinkronizáiója a legtöbb fizikusnak azt jelenti, hogy a rendszert alkotó egyedek fázisai azonosak és idôben azonosak is maradnak. Ez a dinamikus állapotazonban a szinkronizáiónak sak az egyik lehetséges formája, és nagyon sok más dinamikus állapotra lehet még a szinkronizáltság fogalmát használni. Például, ha adott esetben az oszillátorok közti fáziskülönbség marad idôben állandó, a rendszertjogosan szinkronizáltnak tekintjük. A feladat ennél még sokkal bonyolultabb, ugyanis nagyon sok oszillátor esetén nins egy jól értelmezett fázis, hiszen oszillátornak lehet tekinteni bármely komplex periodikus (iklikus) folyamatot. Másfelôl, a fentebb értelmezett tökéletesen szinkronizált állapoton kívül létezhetnek részlegesen (pariálisan) szinkronizáltállapotok is, ahol az oszillátorok fázisai nagyrészt, vagy sak megközelítôen azonosak. Egy oszillátorsokaság szinkronizáiójának a jellemzésére általában egy q rendparamétert vezetünk be, ami egy 0 és közötti szám. A rendparaméter a szinkronizáió fokátjellemzi, q = a tökéletesen szinkronizáltállapotnak felel meg, q = 0 bármely fajta szinkronizáió hiányátjellemzi, és a 0 < q < esetben a szinkronizáió részleges. A rendparaméter megválasztása nem mindig egyértelmû, és nagymértékben függ az oszillátorsokaság tulajdonságaitól. Triviális, illetve nemtriviális szinkronizáiós jelenségek Tárgyaljuk elôször azt az esetet, amikor a sokaságot alkotó oszillátorok egyformák, és a rendszerben nins egy karmester aki egy közös ritmust diktálna. ÉDA ZOLTÁ, KÁPTALA ERA: A SOKASÁG RITMUSA 30
2 . ábra. Sörösbádogokra helyezett deszkalapon oszilláló azonos metronómok szinkronizáiója. Ilyenkor spontán szinkronizáióról beszélünk. Tökéletesen azonos, egymással globálisan kölsönható (mindenki mindenkivel) oszillátorok spontán szinkronizáiója triviális, ha az oszillátorok közti kölsönhatás fáziskülönbség-sökkentô jellegû. Ilyen esetekben azt mondhatjuk, hogy a tökéletesen szinkronizált állapot a rendszernek egy stabil fixpontja. A rendszer a közös frekveniára szinkronizálódhatúgy, hogy az oszillátorok fázisai minden idôpillanatban megegyeznek. Ilyen jellegû szinkronizáióthozhatunk létre, ha például tökéletesen azonos metronómokat egy deszkalapra rakunk, majd a deszkalapotkéthengerként lefektetett sörösbádogra egy asztallapra helyezzük (. ábra). Azonnal belátható, hogy a fent leírt rendszer sak a mesékben létezik ugyanis a valóságban tökéletesen egyforma egyedek nem léteznek. Bármennyire is akarnánk, nem tudunk két, teljesen azonos frekveniájú metronómot vagy ingát készíteni, sôt még atomi szinten sem tudunk két teljesen azonos oszillátort kapni, ugyanis egy elemi oszillátor periódusát valamilyen mértékben a környezete is befolyásolja. Mivel teljesen egyforma oszillátorokból álló sokaság nem létezik, jogos a kérdés, hogy különbözô frekveniájú oszillátorok szinkronizálódhatnak-e? Ha igen, akkor mi ennek a feltétele, és mi lesz a közös frekvenia, amitminden egyed felvesz? Fáziskülönbség-sökkentô kölsönhatások esetén tehát az azonos egyedekbôl álló rendszer spontán szinkronizáiója triviális, de a valóságos eset, amikor az oszillátorok sajátfrekveniái különböznek, nem triviális. Ha a különbözô sajátfrekveniájú oszillátorokat egy elég erôs külsô periodikus kényszer (karmester) vezérli, a rendszer szinkronizáiója újból könnyen megérthetô. Ha a periodikus vezérlésnek az a hatása, hogy az oszillátorok és a karmester fáziskülönbsége sökken, az oszillátorok a vezérlô frekveniára szinkronizálódnak. Ilyenfajta triviális szinkronizáió rendkívül elterjedt a természetben és társadalmunkban: katonák masírozása, tán, a Föld és Hold forgása, vagy az évszakok váltakozása által generált bioritmusok, a szívritmust szabályozó sejtek szinkronizáiója a szívbe beépített szívritmusszabályzó által stb. A spontán szinkronizáiónak egy erôsen nemtriviális és érdekes megjelenési lehetôsége az, amikor különbözô sajátfrekveniájú oszillátorok szinkronizálódnak anélkül, hogy egy direktfáziskülönbség-sökkentô kölsönhatás lenne az egyedek között. Ezen rendszerekben a szinkronizáió egy optimalizáió melléktermékeként jelenik meg. A spontán szinkronizáió nagyon gyakori jelenség. Számos természeti és szoiális rendszerben megfigyelhetô: mehanikailag kapsolt ingák és metronómok, kapsolt elektronikus rezgôkörök, dél-keletázsiai tûzlegyek periodikus felvillanásai, tüskök iripelése, békák brekegése, együttélô nôk menstruáiós iklusainak egybeesése, vastaps, kémiai reakiókban levô oszilláiók és egymástól távoli viharmagokban a villámlási aktivitás stb. esetén []. A spontán szinkronizáiós jelenségek megértése és leírása ezért érdekes és fontos feladat. A következôkben a spontán szinkronizáiók néhány fontosabb modelljétés törvényszerûségeitegy kisitrészletesebben fogjuk tárgyalni. Fáziskapsoltoszillátorok spontán szinkronizáiója, a Kuramoto-modell Kísérletileg megállapított tény, hogy nagyon sok ingaóra vagy metronóm szinkronizálódhat, annak ellenére, hogy sajátfrekveniájuk különbözô. Ennek azonban az a feltétele, hogy a köztük levô kölsönhatás elég erôs legyen. Egy sok oszillátort tartalmazó rendszerre létezik egy kritikus kölsönhatás-erôsség, ami alatt a rendszer nem szinkronizálódik, azonban ha az egyedek közti kölsönhatás erôssége meghaladja ezt a kritikus értéket, akkor megjelenik a szinkronizáió. Minél eltérôbbek az oszillátorok, annál magasabb a kritikus kapsolás értéke. Ezt az érdekes fázisátalakulás-szerû jelenséget írja le a Kuramoto-modell [2]. A Kuramoto-modell fáziskapsolt rotátorok sokaságát tekinti. Tekintsünk darab globálisan satolt rotátort. A rotátorok ω k körfrekveniával rendelkeznek és állapotukat a φ k fázisuk jellemzi. Kuramoto és ishikava, Winfree [3] ötletét követve, a rendszer idôbeli evolúiójátegy kapsoltelsôrendû differeniálegyenlet-rendszerrel közelítette meg. Modellükben az k -adik oszillátor mozgásegyenlete: dφ k dt = ω k K () ahol K az oszillátorok közti satolás erôsségét jellemzô állandó. Az () differeniálegyenletjobb oldalának az elsô tagja egy szabad (a többi oszillátorral nem kapsolt) oszillátor fázisának a sajátfrekvenia szerinti, konstans sebességû változását írja le, a második tag pedig a rendszerben levô többi oszillátorral való kölsönhatást modellezi. Az () szerint minden oszillátor hat minden más oszillátorra és ez a hatás fáziskülönbség-sökkentô: ha φ j > φ k a k -adik oszillátor fázisa gyorsabban nô, ha meg φ j < φ k, akkor lassabban. Mindez a kölsönhatást meghatározó harmonikus függvény nulla körüli viselkedésének tulajdonítható és a szinkronizáiót segíti. Kuramoto és ishikava nagy érdeme, hogy rájöttek arra, hogy ha az egye- j = sin(φ j φ k ), 302 FIZIKAI SZEMLE 2009 / 9
3 q, rendparaméter 0 végtelen nagy rendszer véges rendszer K K, satolási erõsség 2. ábra. Fázisátalakulás-szerû szinkronizáió a Kuramoto-modellben. dek közti kölsönhatást harmonikus formában választják meg, a kapsolt differeniálegyenlet-rendszer szétválasztható egymástól független egyenletekké, és a szinkronizáltság fokát jellemzô q rendparaméter átlagos értékére analitikus eredmények kaphatók. Rendparaméternek a: 0 és közti mennyiséget tekinthetjük. A (2) képletben a súsos zárójel idô szerinti átlagolást jelent. yilvánvalóan, ha a fázisok véletlenszerûen mutatnak minden lehetséges irányba, a rendszer nem szinkronizáltés q = 0. Ha azonban a rendszer tökéletesen szinkronizált, a fáziskörön minden fazor egyirányba mutat és ezáltal q =. A Kuramoto-modell egzakt megoldása a termodinamikai határesetre vonatkozik ( ) és aztaz érdekes eredménytadja, hogy egy adott oszillátorsokaság esetén létezik egy kritikus K satoláserôsség: ha K K, a rendszer nem szinkronizálódik és a stabil megoldás q =0;haK > K, a rendszerben részleges szinkronizáió jelenik meg, és a stabil megoldás: 0 < q <.Aq = tökéletes szinkronizáió a K határesetben jelenik meg. A q rendparaméter K szerinti változását végtelen nagyságú és véges nagyságú rendszerekre a 2. ábra szemlélteti. A K kritikus satolás erôssége az oszillátorok sajátfrekveniáinak szórásától függ: minél inkább különböznek ezek a sajátfrekveniák (minél nagyobb a szórás értéke), annál nagyobb lesz K értéke. A rendszerben egy érdekes fázisátalakulás-szerû jelenség tapasztalható, ezen fázisátalakulás sok szempontból hasonló a ferromágneses rendszerekben levô ferroparamágneses fázisátalakuláshoz. A rendparaméter szerepét itt a rendszer mágnesezettsége, a K paraméter szerepét meg a rendszer hômérsékletének inverze, az /T veszi át. E E 3. ábra. Tüzelô oszillátorok szinkronizáiós mehanizmusa. 2 f q = f j = E E e i φ j 2 f f (2) d A Kuramoto-modell magyarázatot ad tehát arra, hogy egy valós oszillátorsokaságban, ahol az oszillátorok sajátfrekveniái különbözôek, miért és mikor jelenhetmeg bizonyos fokú szinkronizáió. Pulzussatolt oszillátorok agyon sok természetbeli oszillátor esetén a fázis nem jól értelmezett mennyiség, és így az oszillátorok kölsönhatását nem a fázisok különbsége vezérli. Tekintsük például az ázsiai tûzlegyek esetét: egy tûzlégy fázisa nem értelmezhetô, és a tûzlegyek egymásról sak a felvillanás (pulzuskibosátás) pillanatában szereznek informáiót. Tehát feltehetô, hogy az egyedek közti kölsönhatás is sak a felvillanás idôpontjában lép fel. A természetbeli oszillátorok nagy többsége tüzelô jellegû (pl. a neuronok), és kölsönhatásuk ezen tüzelések révén valósul meg. Erre a pulzussatolt oszillátorrendszerre is létezik egy egyszerû modell, amely elegánsan magyarázza a különbözô sajátfrekveniájú oszillátorok szinkronizálásának lehetôségét [4]. A modellnek itt egy nagyon egyszerû változatát fogjuk ismertetni. Tekintsünk egy idealizált pulzáló oszillátort, amelynek pillanatnyi állapotát egy képzeletbeli φ i fázis és egy másik, E i állapotváltozó határozza meg. Ezen két változó egymástól nem független, és kapsolatukat egy E i = f (φ i ) (3) konkáv jellegû függvény adja meg (3. ábra). Az oszillátor fázisa idôben a φ i (t) =t mod(φ ) i törvény szerint változik. Itt az x mod(y) jelölés az x -nek az y -nal való osztási maradékát jelenti. Az oszillátorok fázisa tehát idôben egyenletesen nô, amíg el nem éri a φ értéket, amikor lenullázódik és az oszillátor i tüzel (egy pulzust bosát ki). A φ i változóval egyidôben az E i is állandóan változik a (3) egyenlet szerint. A satolatlan oszillátorok dinamikája tehát egyszerû periodikus tüzelésekbôl áll. A globális satolás a kibosátott pulzusokon keresztül valósul meg: egy oszillátor tüzelése a többi oszillátor E i állapotváltozóját egy δ értékkel megnöveli. Ezáltal a többi oszillátor fázisa is a (3) egyenletnek megfelelôen nô (3. ábra). Azonnal belátható, hogy egyetlen egy tüzelés lavinaszerû folyamatot eredményezhet, amelyben nagyon sok más oszillátor tüzelni fog. Egy lényeges törvény, amit a dinamikában még bevezetnek, az úgynevezett refrakter állapot jelenléte: amikor egy oszillátor tüzelt, fázisa lenullázódik, és az oszillátor refrakter állapotba kerül (fázisa nulla marad amíg a tüzelési lavina megszûnik). Ezáltal egy oszillátor sak egyszer tüzelhet egy lavinán belül. Belátható és matematikailag bizonyítható, hogy a rendszerben bizonyos fokú szinkronizáió léphetfel, amelyben az oszillátorok együtt tüzelnek. A szinkronizáió fokára egy jól értelmezett rendparaméter a legnagyobb tüzelési lavina relatív mérete (a legnagyobb lavinában tüzelô oszillátorok száma elosztva a rendszerben levô oszillá- ÉDA ZOLTÁ, KÁPTALA ERA: A SOKASÁG RITMUSA 303
4 torok számával). A kölsönhatás erôsségét a δ paraméter jellemzi. A fent leírt pulzussatolt rendszer viselkedése hasonlít a Kuramoto-modell által leírtra. Létezik egy δ kritikus satolás, amely alatt a rendszer nem szinkronizálódik, és amely felett részleges szinkronizáió alakul ki. A kritikus satolás értéke az oszillátorok φ i periódusainak szórásától függ. Minél inkább különbözik az oszillátorok frekveniája, annál nagyobb δ értéke. A q rendparaméter a δ satolási paraméter függvényében a 2. ábrán rajzoltgörbéhez hasonlóan viselkedik. Többmódusú pulzussatolt oszillátorok meglepô szinkronizáiója Tekintsünk most olyan tüzelô jellegû oszillátorokat, amelyek több módusban is mûködhetnek [5, 6]. Vizsgáljuk elôször azt az egyszerû esetet, mikor ezen módusok a pulzuskibosátás periódusában különböznek egymástól. Legyenek ugyanakkor az oszillátorok valószerûbbek azáltal, hogy az oszilláió periódusa ingadozhat (fluktuálhat). Egy egyszerû absztrakt modell ezen oszillátorokra a következô lehet. Egy oszillátor periódusa három, egymástkövetô iklusból áll: A B A. A periódus elsô iklusát(részét) jelöljük A -val, és legyen ez a dinamikának a véletlenszerû (stohasztikus) része, amelybôl a periódusingadozás származik. Ez az A rész tekinthetô úgy is, mint egy stohasztikus reakióidô. Jelöljük az A iklus idôtartamát τ A -val, ami egy stohasztikus (véletlenszerû) változó lesz. A dinamika B iklusa legyen a periódus leghosszabb idôtartama: τ B, és legyen ez az az idôhossz, amitaz oszillátor periódusként követni szeretne. Az oszillátor módusai abból származnak, hogy τ B hossza különbözô lehet. A legegyszerûbb esetben a B iklus hossza sak kétféle lehet: τ BI vagy τ BII. Az egyszerûség kedvéért tételezzük fel, hogy τ BII = 2 τ BI, vagyis létezik egy lassúbb módus, (B = B II ), és egy gyorsabb módus, (B = B I ). Amikor az oszillátor dinamikája a B részéhez ér, az oszillátor dönthet, hogy melyik módust választja. A periódus utolsó, iklusában történik a tüzelés. A tüzelés hossza legyen τ, erôssége pedig /, ahol a rendszerben levô oszillátorok száma. Az i-edik oszillátor pulzuskibosátása tehát f i =/, ha az oszillátor a iklusban van, és f i =0,haaz oszillátor az A vagy B iklusban van. A rendszerben levô össz-pulzuserôsség A B B I II f i A. módus 2. módus idõ 4. ábra. Kétmódusú tüzelô oszillátorok dinamikája. Többmódusú stohasztikus oszillátorral modellezhetô még egyes tüsökfajok iripelése, ahol a iripelési frekveniák a környezet hômérsékletével változnak; a neuronok dinamikája, ahol két jól elkülöníthetô oszilláiós mód létezik; és a Gonyaulax polyhedra egysejtû alga többfajta biolumineszeniája. Az eddig értelmezett többmódusú stohasztikus és tüzelô oszillátorok dinamikája egyszerû, de még nem értelmeztük a köztük levô kapsolást. Tételezzük fel, hogy ezen többmódusú oszillátorsokaság élja az, hogy az f pillanatnyi összpulzus erôsségét a rendszerben egy megszabott f * érték körül tartsa. A rendszer tehát egyszerûen arra törekszik, hogy a tüzeléseketúgy optimalizálja, hogy f f *. Az egyedek egyetlen szabadsági foka az, hogy a módusok között szabadon választhatnak. Egy egyed, miután befejezte az A iklust, választhat, hogy a B I vagy a B II módust követi (4. ábra). Ha ebben a pillanatban f < f*, az oszillátor a rövidebb periódusú, B I módustköveti, növelve ezáltal az egységnyi idô alatti pulzusok számát, és ezáltal f értékét. Ha azonban f > f *, az oszillátor a hosszabb periódusú, B II módustválasztja, sökkentve az egységnyi idô alatti pulzusok számát, és ezáltal f értékét. A fenti dinamikának tehát egy optimalizáiós élja van: a rendszerben levô összpulzus erôsségét f * környezetében tartani. Ami azonban ebben a rendszerben történik, az sokkal több, mint egy egyszerû optimalizáió! Ha f * 5. ábra. Kétmódusú tüzelô oszillátorok elektronikus megvalósítása. VrefI 50R B I B II 00nF A fentebb értelmezett absztrakt oszillátorok na- gyon általánosak, és a természetben nagyon sok olyan rendszer van, amelynek dinamikája hasonló. Egy azonnali példa erre az emberi tapsolás [7]. A tapsolás egy iklikus mûvelet, amelynek periódusa idôben fluktuál, létezik egy gyors és egy lassú tapsolási mód, és egy teljes iklus hangkibosátással végzôdik. f = i = f i. 00R LED 0K V MOSI MISO SK RST RX TX AGD GD AV V Vref AD AI0 ATMEGA8 AI 00nF 47µF AD0 IT0 IT AD2 AD3 AD4 fotoellenállás 00nF 0nF M 00K 0K 304 FIZIKAI SZEMLE 2009 / 9
5 q q = 000 = 5000 = ábra. (a) Fázisátalakulás-szerû szinkronizáió a kétmódusú oszillátor sokaságban. (b) A szinkronizáió mértékének változása a rendszerben levô oszillátorok számának függvényében. értéke nagyon nagy, minden oszillátor a B I módust választja, az oszillátorok össze-vissza villognak, és szinkronizáió nem jelenik meg. Ha f * értéke nagyon kisi, minden oszillátor a B II módustválasztja, az oszillátorok megint össze-vissza villognak, és szinkronizáió újból nem jelenik meg. A meglepetés az, hogy egy aránylag tág f * intervallumon az oszillátorok elkezdenek a két módus között váltogatni, és ilyenkor az oszillátorok tüzelése részlegesen szinkronizálódik, annak ellenére, hogy semmilyen fáziskülönbség-sökkentô kölsönhatás nins az egyedek között, és hogy az oszillátorok sajátperiódusai különbözôek és idôben fluktuálhatnak. A rendszer viselkedése a legegyszerûbben számítógépes szimuláiókkal tanulmányozható. Készíthetôk azonban elektronikus bogarak (5. ábra), amelyek egy LED segítségével fényimpulzus kibosátására képesek és egy fotoellenálláson keresztül a rendszerben levô fényerôsséget detektálják. A bogarak döntéshozatalra (móduskiválasztásra) képes agya egy kis mikrokontroller. Egy ilyen elektronikus bogárrendszertegy közös lapról vezérelve és dobozba zárva, a nem várt kollektív viselkedés kísérletileg is tanulmányozható (a [8] honlapon egy ilyen kísérletrôl készült film is látható). A rendszer szinkronizáiós fokátegy q = p /p rendparaméterrel jellemezzük, ahol p egy olyan mennyiség, ami a rendszer f (t ) jelének a periodiitásátjellemzi, p meg egyetlenegy egyed jelének periodiitását jellemzi a hosszú periódusú B II módusban. A rendszer periodiitása alatt itt azt értjük, hogy 0,04 0,06 0,08 0, 0,2 0,4 0,6 0,8 0,2 f * 8 b) a) mennyire jól közelíthetô az f (t ) függvény egy tetszôleges periodikus függvénnyel (p értékének egzakt értelmezéséhez lásd a [6] ikket). A választott rendparaméter annyiban különbözik az elôzô esetekben tekintett rendparaméterektôl, hogy egynél nagyobb szám is lehet. Számítógép-szimuláiós eredmények a q rendparaméter átlagos értékére a 6.a és 6.b ábrán láthatók. A 6.a ábrán az átlagos rendparamétert ábrázoljuk az f * függvényében, különbözô számú oszillátorból álló rendszerekre. A 6.b ábrán rögzített f * esetén q értékét ábrázoljuk a rendszerben levô oszillátorok számának függvényében. A 6.a ábrán látható, hogy létezik egy olyan f * intervallum, amelyen az oszillátorrendszer egy erôsen periodikus összjeletad, vagyis az oszillátorok pulzusai szinkronizálódnak. A szinkronizáió megjelenése és eltûnése hirtelen történik, a Kuramoto-rendszerben megismert fázisátalakulásra emlékeztet. Érdemes felfigyelni arra a tényre, hogy ezen szinkronizált állapotban q >, ami azt sejteti, hogy a rendszer sokkal inkább periodikus, mintaz egyedek különkülön! A 6.b ábrán az is jól látható, hogy az oszillátorok számának a növelésével a rendszer periodiitása monotonon növekszik. A meglepetést okozó szinkronizáió mellett ez egy újabb érdekes eredmény, ami aztsugallja, hogy a periódusukban ingadozó oszillátoroknak egy ilyenszerû kapsolásával pontos és jó periodiitású oszillátor készíthetô. A kétmódusú oszillátorrendszerre itt bemutatott eredmények nagyon általános körülmények között megmaradnak: ha többmódusú oszillátorokat tekintünk, ha az oszillátorokat rásra rakjuk és minden oszillátor sak a szomszédjait látja, ha f * értéke gyengén különbözô oszillátoronként stb. Következtetések A szinkronizáió nagyon általános kollektív jelenség, amely sok természeti és társadalmi rendszerben megjelenik. Itt ízelítôként bemutattunk néhány érdekes és meglepô eredménytvalószerû oszillátorsokaságok esetére. Azon jelenségekre és modellekre fókuszáltunk, ahol sok oszillátor kölsönhatása során nemtriviális szinkronizáió alakult ki. A tárgyalt modellek hasznosak lehetnek biológiai és társadalmi jelenségek megértéséhez és ezek modellezésére. Irodalom. S. Strogatz: SY. The Emerging Siene of spontaneous order. Hyperion, Y. Kuramoto, I. ishikava, J. Stat. Phys. 49 (987) A.T. Winfree, J. Theor. Biol. 6 (967) R. Mirollo, S. Strogatz: SIAM. J. Appl. Math. 50 (990) A. ikitin, Z. éda, T. Visek, Phys. Rev. Lett. 88 (2002) R. Sumi, Z. éda, A. Tunyzagi, s. Szász, Phys. Rev. E 79 (2009) Z. éda, E. Ravasz, Y. Brehet, T. Visek, A.L. Barabási, ature 403 (2000) emtriviális szinkronizáió syn ÉDA ZOLTÁ, KÁPTALA ERA: A SOKASÁG RITMUSA 305
A NEM VÁRT RITMUS. Néda Zoltán 1, Káptalan Erna 2. Plenáris előadás. zneda@phys.ubbcluj.ro
A EM VÁRT RITMUS éda Zoltán, Káptalan Erna 2 Babeş-Bolyai Tudományegyetem, Elméleti és Számítógépes Fizia Tanszé, zneda@phys.ubblu.ro 2 Báthory István Elméleti Líeum, Fizia Katedra, aptalane@yahoo.om A
Részletesebbenθ & új típusú differenciálegyenlet: vektormező egy körön lehetségesek PERIODIKUS MEGOLDÁSOK példa: legalapvetőbb modell az oszcillátorokra fixpont:
3. előadás & θ új típusú differenciálegyenlet: vektormező egy körön f ( θ ) lehetségesek PERIODIKUS MEGOLDÁSOK legalapvetőbb modell az oszcillátorokra példa: & θ sinθ θ & fixpont: θ & 0 θ θ & > 0 nyilak:
RészletesebbenNumerikus módszerek. 9. előadás
Numerikus módszerek 9. előadás Differenciálegyenletek integrálási módszerei x k dx k dt = f x,t; k k ' k, k '=1,2,... M FELADAT: meghatározni x k t n x k, n egyenletes időlépés??? t n =t 0 n JELÖLÉS: f
RészletesebbenAzonos és egymással nem kölcsönható részecskékből álló kvantumos rendszer makrókanónikus sokaságban.
Kvantum statisztika A kvantummechanika előadások során már megtanultuk, hogy az anyagot felépítő részecskék nemklasszikus, hullámtulajdonságokkal is rendelkeznek aminek következtében viselkedésük sok szempontból
RészletesebbenStatisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1
Statisztika - bevezetés 00.04.05. Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc Bevezetés Véletlen jelenség fogalma jelenséget okok bizonyos rendszere hozza létre ha mindegyik figyelembe vehető egyértelmű leírás általában
RészletesebbenA Föld középpontja felé szabadon eső test sebessége növekszik, azaz, a
a Matematika mérnököknek I. című tárgyhoz Függvények. Függvények A Föld középpontja felé szabadon eső test sebessége növekszik, azaz, a szabadon eső test sebessége az idő függvénye. Konstans hőmérsékleten
RészletesebbenA kanonikus sokaság. :a hőtartály energiája
A kanonikus sokaság A mikrokanonikus sokaság esetén megtanultuk, hogy a megengedett mikroállapotok egyenértéküek, és a mikróállapotok száma minimális. A mikrókanónikus sokaság azonban nem a leghasznosabb
RészletesebbenII. Két speciális Fibonacci sorozat, szinguláris elemek, természetes indexelés
II. Két speciális Fibonacci sorozat, szinguláris elemek, természetes indexelés Nagyon könnyen megfigyelhetjük, hogy akármilyen két számmal elindítunk egy Fibonacci sorozatot, a sorozat egymást követő tagjainak
RészletesebbenDiszkrét matematika 2. estis képzés
Diszkrét matematika 2. estis képzés 2018. tavasz 1. Diszkrét matematika 2. estis képzés 4-6. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék
RészletesebbenAz impulzusnyomatékok általános elmélete
Az impulzusnyomatékok általános elmélete November 27, 2006 Az elemi kvantummechanika keretében tárgyaltuk már az impulzusnyomatékot. A továbbiakban általánosítjuk az impulzusnyomaték fogalmát a kvantummechanikában
RészletesebbenLeképezések. Leképezések tulajdonságai. Számosságok.
Leképezések Leképezések tulajdonságai. Számosságok. 1. Leképezések tulajdonságai A továbbiakban legyen A és B két tetszőleges halmaz. Idézzünk fel néhány definíciót. 1. Definíció (Emlékeztető). Relációknak
Részletesebben1.1. Vektorok és operátorok mátrix formában
1. Reprezentáció elmélet 1.1. Vektorok és operátorok mátrix formában A vektorok és az operátorok mátrixok formájában is felírhatók. A végtelen dimenziós ket vektoroknak végtelen sok sort tartalmazó oszlopmátrix
Részletesebben13.1. Példa: Nem kötött lánc szerű rezgőrendszer sajátfrekvenciái és rezgésképei. m 1. c 12. c 23 q 3
SZÉCHENYI ISTVÁN EGYETEM ALKALMAZOTT MECHANIKA TANSZÉK 3. MECHANIKA-REZGÉSTAN GYAKORLAT (kidolgozta: Fehér Lajos, tsz. mérnök; Tarnai Gábor, mérnök tanár; Molnár Zoltán, egy. adj., Dr. Nagy Zoltán, egy.
RészletesebbenGibbs-jelenség viselkedésének vizsgálata egyszer négyszögjel esetén
Matematikai modellek, I. kisprojekt Gibbs-jelenség viselkedésének vizsgálata egyszer négyszögjel esetén Unger amás István B.Sc. szakos matematikus hallgató ungert@maxwell.sze.hu, http://maxwell.sze.hu/~ungert
RészletesebbenAlkalmazás 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,
RészletesebbenFázisátalakulások vizsgálata
Klasszikus Fizika Laboratórium VI.mérés Fázisátalakulások vizsgálata Mérést végezte: Vanó Lilla VALTAAT.ELTE Mérés időpontja: 2012.10.18.. 1. Mérés leírása A mérés során egy adott minta viselkedését vizsgáljuk
RészletesebbenJanuary 16, ψ( r, t) ψ( r, t) = 1 (1) ( ψ ( r,
Közelítő módszerek January 16, 27 1 A variációs módszer A variációs módszer szintén egy analitikus közelítő módszer. Olyan esetekben alkalmazzuk mikor ismert az analitikus alak amelyben keressük a sajátfüggvényt,
RészletesebbenGauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei
A Gauss-Jordan elimináció, mátrixinvertálás Gauss-Jordan módszer Ugyanazzal a technikával, mint ahogy a k-adik oszlopban az a kk alatti elemeket kinulláztuk, a fölötte lévő elemeket is zérussá lehet tenni.
RészletesebbenRend, rendezetlenség, szimmetriák (rövidített változat)
Rend, rendezetlenség, szimmetriák (rövidített változat) dr. Tasnádi Tamás 1 2018. február 16. 1 BME, Matematikai Intézet Tartalom Mi a rend? Érdekes grafikáktól a periodikus rácsokig Nem periodikus parkettázások
RészletesebbenVéletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.
Valószín ségelméleti és matematikai statisztikai alapfogalmak összefoglalása (Kemény Sándor - Deák András: Mérések tervezése és eredményeik értékelése, kivonat) Véletlen jelenség: okok rendszere hozza
RészletesebbenÁRAMKÖRÖK SZIMULÁCIÓJA
ÁRAMKÖRÖK SZIMULÁCIÓJA Az áramkörök szimulációja révén betekintést nyerünk azok működésébe. Meg tudjuk határozni az áramkörök válaszát különböző gerjesztésekre, különböző üzemmódokra. Végezhetők analóg
RészletesebbenNanoelektronikai eszközök III.
Nanoelektronikai eszközök III. Dr. Berta Miklós bertam@sze.hu 2017. november 23. 1 / 10 Kvantumkaszkád lézer Tekintsünk egy olyan, sok vékony rétegbõl kialakított rendszert, amelyre ha külsõ feszültséget
RészletesebbenA TERMODINAMIKA II., III. ÉS IV. AXIÓMÁJA. A termodinamika alapproblémája
A TERMODINAMIKA II., III. ÉS IV. AXIÓMÁJA A termodinamika alapproblémája Első észrevétel: U, V és n meghatározza a rendszer egyensúlyi állapotát. Mi történik, ha változás történik a rendszerben? Mi lesz
RészletesebbenFEGYVERNEKI 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,
RészletesebbenNagy Péter: Fortuna szekerén...
Nagy Péter: Fortuna szekerén... tudni: az ész rövid, az akarat gyenge, hogy rá vagyok bízva a vak véletlenre. És makacs reménnyel mégis, mégis hinni, hogy amit csinálok, az nem lehet semmi. (Teller Ede)
RészletesebbenFajhő mérése. (Mérési jegyzőkönyv) Hagymási Imre február 26. (hétfő délelőtti csoport)
Fajhő mérése (Mérési jegyzőkönyv) Hagymási Imre 2006. február 26. (hétfő délelőtti csoport) 1. A mérés elméleti háttere Az anyag fajhőjének mérése legegyszerűbben a jólismert Q = cm T m (1) összefüggés
RészletesebbenEseményalgebra. Esemény: minden amirl a kísérlet elvégzése során eldönthet egyértelmen hogy a kísérlet során bekövetkezett-e vagy sem.
Eseményalgebra. Esemény: minden amirl a kísérlet elvégzése során eldönthet egyértelmen hogy a kísérlet során bekövetkezett-e vagy sem. Elemi esemény: a kísérlet egyes lehetséges egyes lehetséges kimenetelei.
RészletesebbenJelek és rendszerek MEMO_03. Pletl. Belépő jelek. Jelek deriváltja MEMO_03
Jelek és rendszerek MEMO_03 Belépő jelek Jelek deriváltja MEMO_03 1 Jelek és rendszerek MEMO_03 8.ábra. MEMO_03 2 Jelek és rendszerek MEMO_03 9.ábra. MEMO_03 3 Ha a jelet méréssel kapjuk, akkor a jel következő
RészletesebbenAz egységugrás függvény a 0 időpillanatot követően 10 nagyságú jelet ad, valamint K=2. Vizsgáljuk meg a kimenetet:
II Gyakorlat A gyakorlat célja, hogy megismerkedjük az egyszerű szabályozási kör stabilitásának vizsgálati módszerét, valamint a PID szabályzó beállításának egy lehetséges módját. Tekintsük az alábbi háromtárolós
Részletesebben[Biomatematika 2] Orvosi biometria
[Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.29. A statisztika típusai Leíró jellegű statisztika: összegzi egy adathalmaz jellemzőit. A középértéket jelemzi (medián, módus, átlag) Az adatok változékonyságát
RészletesebbenTüzelő oszcillátorok szinkronizációja
Tüzelő oszcillátorok szinkronizációja Pál Ferenc Babeş-Bolyai Tudományegyetem, Fizika Kar, fizika szak, 2. évfolyam Témavezető: Dr. Néda Zoltán egyetemi professzor Babeş-Bolyai Tudományegyetem, Elméleti
RészletesebbenUniverzalitási osztályok nemegyensúlyi rendszerekben, Ódor Géza
Univerzalitási osztályok nemegyensúlyi rendszerekben, Ódor Géza odor@mfa.kfki.hu 1. Bevezetõ, dinamikus skálázás, kritikus exponensek, térelmélet formalizmus, renormalizáció, topológius fázis diagrammok,
RészletesebbenKémiai reakciók mechanizmusa számítógépes szimulációval
Kémiai reakciók mechanizmusa számítógépes szimulációval Stirling András stirling@chemres.hu Elméleti Kémiai Osztály Budapest Stirling A. (MTA Kémiai Kutatóközpont) Reakciómechanizmus szimulációból 2007.
Részletesebben17. előadás: Vektorok a térben
17. előadás: Vektorok a térben Szabó Szilárd A vektor fogalma A mai előadásban n 1 tetszőleges egész szám lehet, de az egyszerűség kedvéért a képletek az n = 2 esetben szerepelnek. Vektorok: rendezett
RészletesebbenMonte Carlo módszerek a statisztikus fizikában. Az Ising modell. 8. előadás
Monte Carlo módszerek a statisztikus fizikában. Az Ising modell. 8. előadás Démon algoritmus az ideális gázra időátlag fizikai mennyiségek átlagértéke sokaságátlag E, V, N pl. molekuláris dinamika Monte
RészletesebbenKOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.
KOVÁCS BÉLA MATEmATIkA I 6 VI KOmPLEX SZÁmOk 1 A komplex SZÁmOk HALmAZA A komplex számok olyan halmazt alkotnak amelyekben elvégezhető az összeadás és a szorzás azaz két komplex szám összege és szorzata
RészletesebbenSzokol Patricia szeptember 19.
a Haladó módszertani ismeretek című tárgyhoz 2017. szeptember 19. Legyen f : N R R adott függvény, ekkor a x n = f (n, x n 1 ), n = 1, 2,... egyenletet elsőrendű differenciaegyenletnek nevezzük. Ha még
Részletesebben6. Függvények. Legyen függvény és nem üreshalmaz. A függvényt az f K-ra való kiterjesztésének
6. Függvények I. Elméleti összefoglaló A függvény fogalma, értelmezési tartomány, képhalmaz, értékkészlet Legyen az A és B halmaz egyike sem üreshalmaz. Ha az A halmaz minden egyes eleméhez hozzárendeljük
RészletesebbenTartalom. 1. Állapotegyenletek megoldása 2. Állapot visszacsatolás (pólusallokáció)
Tartalom 1. Állapotegyenletek megoldása 2. Állapot visszacsatolás (pólusallokáció) 2015 1 Állapotgyenletek megoldása Tekintsük az ẋ(t) = ax(t), x(0) = 1 differenciálegyenletet. Ismert, hogy a megoldás
RészletesebbenBIOMATEMATIKA ELŐADÁS
BIOMATEMATIKA ELŐADÁS 9. Együttes eloszlás, kovarianca, nevezetes eloszlások Debreceni Egyetem, 2015 Dr. Bérczes Attila, Bertók Csanád A diasor tartalma 1 Bevezetés, definíciók Együttes eloszlás Függetlenség
RészletesebbenValószínűségi változók. Várható érték és szórás
Matematikai statisztika gyakorlat Valószínűségi változók. Várható érték és szórás Valószínűségi változók 2016. március 7-11. 1 / 13 Valószínűségi változók Legyen a (Ω, A, P) valószínűségi mező. Egy X :
RészletesebbenKinematika szeptember Vonatkoztatási rendszerek, koordinátarendszerek
Kinematika 2014. szeptember 28. 1. Vonatkoztatási rendszerek, koordinátarendszerek 1.1. Vonatkoztatási rendszerek A test mozgásának leírása kezdetén ki kell választani azt a viszonyítási rendszert, amelyből
RészletesebbenFRAKTÁLOK ÉS A KÁOSZ
FRAKTÁLOK ÉS A KÁOSZ Meszéna Tamás Ciszterci Rend Nagy Lajos Gimnáziuma és Kollégiuma, Pécs, meszena.tamas@gmail.com, az ELTE Fizika Tanítása doktori program hallgatója ÖSSZEFOGLALÁS A fraktálok olyan
RészletesebbenNemlineáris jelenségek és Kao2kus rendszerek vizsgálata MATHEMATICA segítségével. Előadás: 10-12 Szerda, 215 Labor: 16-18, Szerda, 215
Nemlineáris jelenségek és Kao2kus rendszerek vizsgálata MATHEMATICA segítségével Előadás: 10-12 Szerda, 215 Labor: 16-18, Szerda, 215 Célok: Ismerkedés a kao2kus dinamikával és ennek tanulmányozása. A
RészletesebbenPontműveletek. Sergyán Szabolcs Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar február 20.
Pontműveletek Sergyán Szabolcs sergyan.szabolcs@nik.uni-obuda.hu Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar 2012. február 20. Sergyán (OE NIK) Pontműveletek 2012. február 20. 1 / 40 Felhasznált irodalom
RészletesebbenOnline algoritmusok. Algoritmusok és bonyolultságuk. Horváth Bálint március 30. Horváth Bálint Online algoritmusok március 30.
Online algoritmusok Algoritmusok és bonyolultságuk Horváth Bálint 2018. március 30. Horváth Bálint Online algoritmusok 2018. március 30. 1 / 28 Motiváció Gyakran el fordul, hogy a bemenetet csak részenként
RészletesebbenA spin. November 28, 2006
A spin November 28, 2006 1 A spin a kvantummechanikában Az elektronnak és sok más kvantummechanikai részecskének is van egy saját impulzusnyomatéka amely független a mozgásállapottól. (Úgy is mondhatjuk,
RészletesebbenHamilton rendszerek, Lyapunov függvények és Stabilitás. Hamilton rendszerek valós dinamikai rendszerek, konzerva3v mechanikai rendszerek
Hamilton rendszerek, Lyapunov függvények és Stabilitás Hamilton rendszerek valós dinamikai rendszerek, konzerva3v mechanikai rendszerek Sokszor nem lehetséges, hogy a tanult linearizációs módszerrel meghatározzuk
RészletesebbenFirst Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit
Többváltozós függvények (2) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit 1. Egyváltozós függvények esetén a differenciálhatóságból következett a folytonosság. Fontos tudni, hogy abból, hogy egy
RészletesebbenEgy mozgástani feladat
1 Egy mozgástani feladat Előző dolgozatunk melynek jele és címe: ED ~ Ismét az ellipszis egyenleteiről folytatásának tekinthető ez az írás. Leválasztottuk róla, mert bár szorosan kapcsolódnak, más a céljuk.
RészletesebbenA mérési eredmény megadása
A mérési eredmény megadása A mérés során kapott értékek eltérnek a mérendő fizikai mennyiség valódi értékétől. Alapvetően kétféle mérési hibát különböztetünk meg: a determinisztikus és a véletlenszerű
RészletesebbenA hőterjedés dinamikája vékony szilikon rétegekben. Gambár Katalin, Márkus Ferenc. Tudomány Napja 2012 Gábor Dénes Főiskola
A hőterjedés dinamikája vékony szilikon rétegekben Gambár Katalin, Márkus Ferenc Tudomány Napja 2012 Gábor Dénes Főiskola Miről szeretnék beszélni: A kutatás motivációi A fizikai egyenletek (elméleti modellek)
RészletesebbenKvantumszimulátorok. Szirmai Gergely MTA SZFKI. Graphics: Harald Ritsch / Rainer Blatt, IQOQI
Kvantumszimulátorok Szirmai Gergely MTA SZFKI Graphics: Harald Ritsch / Rainer Blatt, IQOQI A kvantummechanika körülvesz tranzisztor számítógép, mobiltelefon A kvantummechanika körülvesz tranzisztor számítógép,
RészletesebbenBIOMATEMATIKA ELŐADÁS
BIOMATEMATIKA ELŐADÁS 6. Differenciálegyenletekről röviden Debreceni Egyetem, 2015 Dr. Bérczes Attila, Bertók Csanád A diasor tartalma 1 Bevezetés 2 Elsőrendű differenciálegyenletek Definíciók Kezdetiérték-probléma
RészletesebbenFolytonos rendszeregyenletek megoldása. 1. Folytonos idejű (FI) rendszeregyenlet általános alakja
Folytonos rendszeregyenletek megoldása 1. Folytonos idejű (FI) rendszeregyenlet általános alakja A folytonos rendszeregyenletek megoldásakor olyan rendszerekkel foglalkozunk, amelyeknek egyetlen u = u(t)
RészletesebbenKomplex számok. (a, b) + (c, d) := (a + c, b + d)
Komplex számok Definíció. Komplex számoknak nevezzük a valós számokból képzett rendezett (a, b) számpárok halmazát, ha közöttük az összeadást és a szorzást következőképpen értelmezzük: (a, b) + (c, d)
RészletesebbenMolekuláris dinamika I. 10. előadás
Molekuláris dinamika I. 10. előadás Miről is szól a MD? nagy részecskeszámú rendszerek ismerjük a törvényeket mikroszkópikus szinten minden részecske mozgását szimuláljuk? Hogyan tudjuk megérteni a folyadékok,
Részletesebben1. Feladat. 1. ábra. Megoldás
. Feladat Az. ábrán látható egyenáramú áramkörben, kezdetben mindkét kapcsoló nyitott állásba található. A0 pillanatban zárjuk a kapcsolót, majd megvárjuk, hogy a létrejövő tranziens folyamat során a kondenzátor
RészletesebbenAz éjszakai rovarok repüléséről
Erről ezt olvashatjuk [ ] - ben: Az éjszakai rovarok repüléséről Az a kijelentés, miszerint a repülés pályája logaritmikus spirális, a következőképpen igazolható [ 2 ].. ábra Az állandó v nagyságú sebességgel
RészletesebbenMakroökonómia (G-Kar és HR) gyakorló feladatok az 7. és 8. szemináriumra Solow-modell II., Gazdasági ingadozások
Makroökonómia (G-Kar és HR) gyakorló feladatok az 7. és 8. szemináriumra Solow-modell II., Gazdasági ingadozások 1. Feladat Az általunk vizsgált gazdaság vállalati szektora az y t = 4, 65k 0,25 t formában
RészletesebbenPENDULUMHULLÁM, AVAGY SZERELEM ELSÔ LÁTÁSRA
Rámutattunk, hogy ( álöltözetben ) magnetosztatikai problémák megoldása során körültekintônek kell lenni az Ampère-féle gerjesztési törvény alkalmazása során. Az érvényességi kör az elektrodinamika-tankönyvek
RészletesebbenStatisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre
Statisztika I. 8. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Minták alapján történő értékelések A statisztika foglalkozik. a tömegjelenségek vizsgálatával Bizonyos esetekben lehetetlen illetve célszerűtlen a teljes
Részletesebbenf(x) vagy f(x) a (x x 0 )-t használjuk. lim melyekre Mivel itt ɛ > 0 tetszőlegesen kicsi, így a a = 0, a = a, ami ellentmondás, bizonyítva
6. FÜGGVÉNYEK HATÁRÉRTÉKE ÉS FOLYTONOSSÁGA 6.1 Függvény határértéke Egy D R halmaz torlódási pontjainak halmazát D -vel fogjuk jelölni. Definíció. Legyen f : D R R és legyen x 0 D (a D halmaz torlódási
RészletesebbenDIFFERENCIÁLEGYENLETEK. BSc. Matematika II. BGRMA2HNND, BGRMA2HNNC
016.03.1. BSC MATEMATIKA II. ELSŐ ÉS MÁSODRENDŰ LINEÁRIS DIFFERENCIÁLEGYENLETEK BSc. Matematika II. BGRMAHNND, BGRMAHNNC AZ ELSŐRENDŰ LINEÁRIS DIFFERENCIÁLEGYENLET FOGALMA Az elsőrendű közönséges differenciálegyenletet
Részletesebben3. Fuzzy aritmetika. Gépi intelligencia I. Fodor János NIMGI1MIEM BMF NIK IMRI
3. Fuzzy aritmetika Gépi intelligencia I. Fodor János BMF NIK IMRI NIMGI1MIEM Tartalomjegyzék I 1 Intervallum-aritmetika 2 Fuzzy intervallumok és fuzzy számok Fuzzy intervallumok LR fuzzy intervallumok
RészletesebbenFüggvények növekedési korlátainak jellemzése
17 Függvények növekedési korlátainak jellemzése A jellemzés jól bevált eszközei az Ω, O, Θ, o és ω jelölések. Mivel az igények általában nemnegatívak, ezért az alábbi meghatározásokban mindenütt feltesszük,
RészletesebbenBabeş-Bolyai Tudományegyetem Fizika Kar, Kolozsvár. Hegyi Géza. Filozofia és Történelem Kar, Kolozsvár. M.A. Santos, R. Coelho és J.J.
Vagyoneloszlás a társadalmakban - egy fizikus megközelítése Néda Zoltán Babeş-Bolyai Tudományegyetem Fizika Kar, Kolozsvár Hegyi Géza Babeş-Bolyai Tudományegyetem Filozofia és Történelem Kar, Kolozsvár
RészletesebbenValószín ségszámítás és statisztika
Valószín ségszámítás és statisztika Informatika BSc, esti tagozat Backhausz Ágnes agnes@math.elte.hu fogadóóra: szerda 10-11 és 13-14, D 3-415 2018/2019. tavaszi félév Bevezetés A valószín ségszámítás
RészletesebbenFraktálok. Löwy Dániel Hints Miklós
alkalmazott erjedéses folyamat sajátságait. Továbbá nemcsak az alkoholnak az emberi szervezetre gyakorolt hatását tudjuk megfigyelni (például a szomszéd dülöngélését és kurjongatását), hanem az alkoholnak
RészletesebbenMechanika. Kinematika
Mechanika Kinematika Alapfogalmak Anyagi pont Vonatkoztatási és koordináta rendszer Pálya, út, elmozdulás, Vektormennyiségek: elmozdulásvektor Helyvektor fogalma Sebesség Mozgások csoportosítása A mozgásokat
RészletesebbenÉrdemes egy n*n-es táblázatban (sorok-lányok, oszlopok-fiúk) ábrázolni a két színnel, mely éleket húztuk be (pirossal, kékkel)
Kombi/2 Egy bizonyos bulin n lány és n fiú vesz részt. Minden fiú pontosan a darab lányt és minden lány pontosan b darab fiút kedvel. Milyen (a,b) számpárok esetén létezik biztosan olyan fiúlány pár, akik
RészletesebbenA Hamilton-Jacobi-egyenlet
A Hamilton-Jacobi-egyenlet Ha sikerül olyan kanonikus transzformációt találnunk, amely a Hamilton-függvényt zérusra transzformálja akkor valamennyi új koordináta és impulzus állandó lesz: H 0 Q k = H P
RészletesebbenSCHWARTZ 2012 Emlékverseny
SCHWARTZ 2012 Emlékverseny A TRIÓDA díjra javasolt feladat ADY Endre Líceum, Nagyvárad, Románia 2012. november 10. Befejezetlen kísérlet egy fecskendővel és egy CNC hőmérővel A kísérleti berendezés. Egy
Részletesebbenminden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének mondjuk, f(x 0 )-at pedig az (abszolút) maximumértékének.
Függvények határértéke és folytonossága Egy f: D R R függvényt korlátosnak nevezünk, ha a függvényértékek halmaza korlátos. Ha f(x) f(x 0 ) teljesül minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének
RészletesebbenPasszív 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.
RészletesebbenTermodinamikai bevezető
Termodinamikai bevezető Alapfogalmak Termodinamikai rendszer: Az univerzumnak az a részhalmaza, amit egy termodinamikai vizsgálat során vizsgálunk. Termodinamikai környezet: Az univerzumnak a rendszeren
RészletesebbenA mechanika alapjai. A pontszerű testek dinamikája
A mechanika alapjai A pontszerű testek dinamikája Horváth András SZE, Fizika Tsz. v 0.6 1 / 26 alapi Bevezetés Newton I. Newton II. Newton III. Newton IV. alapi 2 / 26 Bevezetés alapi Bevezetés Newton
RészletesebbenDifferenciaegyenletek
Differenciaegyenletek Losonczi László Debreceni Egyetem, Közgazdaság- és Gazdaságtudományi Kar Debrecen, 2009/10 tanév, I. félév Losonczi László (DE) Differenciaegyenletek 2009/10 tanév, I. félév 1 / 11
RészletesebbenIpari kemencék PID irányítása
Ipari kemencék PID irányítása 1. A gyakorlat célja: Az ellenállással melegített ipari kemencék modelljének meghatározása. A Opelt PID tervezési módszer alkalmazása ipari kemencék irányítására. Az ipari
RészletesebbenPélda a report dokumentumosztály használatára
Példa a report dokumentumosztály használatára Szerző neve évszám Tartalomjegyzék 1. Valószínűségszámítás 5 1.1. Események matematikai modellezése.............. 5 1.2. A valószínűség matematikai modellezése............
RészletesebbenMatematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása
Matematikai alapok és valószínőségszámítás Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása Mintavétel A statisztikában a cél, hogy az érdeklõdés tárgyát képezõ populáció bizonyos paramétereit a populációból
RészletesebbenIngák. Számítógépes szimulációk fn1n4i11/1. Csabai István, Stéger József
Ingák Számítógépes szimulációk fn1n4i11/1 Csabai István, Stéger József ELTE Komplex Rendszerek Fizikája Tanszék Email: csabai@complex.elte.hu, steger@complex.elte.hu Bevezetés A harmonikus oszcillátor
RészletesebbenAz inga mozgásának matematikai modellezése
Az inga mozgásának matematikai modellezése Csizmadia László Bolyai Intézet, Szegedi Tudományegyetem Természet és Matematika Szeged, SZTE L. Csizmadia (Szeged) Őszi Kulturális Fesztivál, 2011. 2011.10.08.
Részletesebben1. előadás. Lineáris algebra numerikus módszerei. Hibaszámítás Számábrázolás Kerekítés, levágás Klasszikus hibaanalízis Abszolút hiba Relatív hiba
Hibaforrások Hiba A feladatok megoldása során különféle hibaforrásokkal találkozunk: Modellhiba, amikor a valóságnak egy közelítését használjuk a feladat matematikai alakjának felírásához. (Pl. egy fizikai
RészletesebbenBiomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János
Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 12. Regresszió- és korrelációanaĺızis Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision
RészletesebbenÁrupiac. Munkapiac. Tőkepiac. KF piaca. Pénzpiac. kibocsátás. fogyasztás, beruházás. munkakínálat. munkakereslet. tőkekereslet (tőkekínálat) beruházás
kibocsátás Árupiac fogyasztás, beruházás munkakereslet tőkekereslet (tőkekínálat) Munkapiac Tőkepiac munkakínálat beruházás KF piaca megtakarítás pénzkínálat Pénzpiac pénzkereslet Kaptunk érdekes eredményeket.
RészletesebbenMechanikai rezgések Ismétlő kérdések és feladatok Kérdések
Mechanikai rezgések Ismétlő kérdések és feladatok Kérdések 1. Melyek a rezgőmozgást jellemző fizikai mennyiségek?. Egy rezgés során mely helyzetekben maximális a sebesség, és mikor a gyorsulás? 3. Milyen
RészletesebbenKOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.
KOVÁCS BÉLA, MATEmATIkA I. 1 I. HALmAZOk 1. JELÖLÉSEk A halmaz fogalmát tulajdonságait gyakran használjuk a matematikában. A halmazt nem definiáljuk, ezt alapfogalomnak tekintjük. Ez nem szokatlan, hiszen
RészletesebbenLineáris egyenletrendszerek
Lineáris egyenletrendszerek Lineáris egyenletrendszernek nevezzük az a 11 x 1 + a 12 x 2 +... +a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 +... +a 2n x n = b 2.. a k1 x 1 + a k2 x 2 +... +a kn x n = b k n ismeretlenes,
Részletesebben1. Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel.
. Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel.. Az x exp x + t )) függvény az x, t tartományon folytonos, és nem negatív, ezért alkalmazható rá a Fubini-tétel. I x exp x + t )) dxdt + t dt π 4. [ exp x +
Részletesebben1. Homogén lineáris egyenletrendszer megoldástere
X HOMOGÉN LINEÁRIS EGYENLET- RENDSZEREK 1 Homogén lineáris egyenletrendszer megoldástere Homogén lineáris egyenletrendszer definíciója már szerepelt Olyan lineáris egyenletrendszert nevezünk homogénnek,
RészletesebbenEgy újabb látószög - feladat
1 Egy újabb látószög - feladat A feladat Adott az O középpontú, R sugarú körön az α szöggel jellemzett P pont. Határozzuk meg, hogy mekkora ϑ szög alatt látszik a P pontból a vízszintes átmérő - egyenes
RészletesebbenMÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI
MÉRÉSI EREDMÉYEK POTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI. A mérési eredmény megadása A mérés során kapott értékek eltérnek a mérendő fizikai mennyiség valódi értékétől. Alapvetően kétféle mérési hibát különböztetünk
RészletesebbenDiszkrét matematika 2.
Diszkrét matematika 2. 2018. március 9. 1. Diszkrét matematika 2. 4. előadás Fancsali Szabolcs Levente nudniq@cs.elte.hu www.cs.elte.hu/ nudniq Komputeralgebra Tanszék 2018. március 9. Gráfelmélet Diszkrét
RészletesebbenHangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata
Hangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata (Mérési jegyzőkönyv) Hagymási Imre 2007. május 7. (hétfő délelőtti csoport) 1. Bevezetés Ebben a mérésben a szilárdtestek rugalmas tulajdonságait vizsgáljuk
RészletesebbenVégeselem modellezés alapjai 1. óra
Végeselem modellezés alapjai. óra Gyenge alak, Tesztfüggvény, Lagrange-féle alakfüggvény, Stiness mátrix Kivonat Az óra célja, hogy megismertesse a végeselem módszer (FEM) alkalmazását egy egyszer probléma,
RészletesebbenDifferenciálegyenletek numerikus integrálása április 9.
Differenciálegyenletek numerikus integrálása 2018. április 9. Differenciálegyenletek Olyan egyenletek, ahol a megoldást függvény alakjában keressük az egyenletben a függvény és deriváltjai szerepelnek
RészletesebbenHadamard-mátrixok Előadó: Hajnal Péter február 23.
Szimmetrikus kombinatorikus struktúrák MSc hallgatók számára Hadamard-mátrixok Előadó: Hajnal Péter 2012. február 23. 1. Hadamard-mátrixok Ezen az előadáson látásra a blokkrendszerektől független kombinatorikus
RészletesebbenM. 33. Határozza meg az összes olyan kétjegyű szám összegét, amelyek 4-gyel osztva maradékul 3-at adnak!
Magyar Ifjúság 6 V SOROZATOK a) Három szám összege 76 E három számot tekinthetjük egy mértani sorozat három egymás után következő elemének vagy pedig egy számtani sorozat első, negyedik és hatodik elemének
Részletesebben2) Írja fel az alábbi lineáris függvény grafikonjának egyenletét! (3pont)
(11/1) Függvények 1 1) Ábrázolja az f()= -4 függvényt a [ ;10 ] intervallumon! (pont) ) Írja fel az alábbi lineáris függvény grafikonjának egyenletét! (3pont) 3) Ábrázolja + 1 - függvényt a [ ;] -on! (3pont)
Részletesebben