MSc Marketing Szak Logisztikai folyamatok tervezése
|
|
- Gyöngyi Farkas
- 7 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Dr. Benő János MSc Maretng Sza Logszta folyamato tervezése (VIZSGASEGÉDLET) LOKA Gödöllő 1.
2 1/b tétel: Szállítás feladat (4.1) ( = 1...n) ( = 1...m) (4.) f (4.3) r (4.4) f r (4.5) c zmn. Tltótarfa fogalma Hozzárendelés probléma ha a ha a f r aor f f r aor r. 1 { 1} mnden - re z Mamum feladat Nem lneárs öltségfüggvény Felvásárlás modell és átraás probléma c mn
3 /b tétel: Mntapélda R 1 R R 3 R 4 f F F F r A mntapélda szmple-tábláa u u u v v v v (4.7) u v c ( 1... n; 1... m) (4.8) f u r v z ma. (4.9) c (u +v )= (4.1) d =c (u +v ).
4 3/b tétel: Egy budapest fuvarozóna a özpont ratárából 4 vdé vevőt ell ellátna árual. A fuvarozó 5 darab tehergépocsval rendelez. A raodás és a szállítás öltsége a tehergépocs ülönbözősége matt függ a tehergépocs - vevő párosítástól. Ezt a függőséget a övetező öltségtáblázat mutata: Vevő1 Vevő Vevő 3 Vevő 4 Tg Tg Tg Tg Tg A cél a tehergépocs és a vevő párosítása úgy hogy az összes szállítás öltség mnmáls legyen. Oldu meg a problémát a magyar módszerrel. Három cementgyár (C ) négy házgyárat (H ) lát el cementtel. A házgyára hav génye és 14 tonna cement. A cementgyára apactása egyaránt tonna havonént a cement szállítás öltsége pedg Ft/t-ban: H 1 H H 3 H 4 C C C Ha a C 1 cementgyár apactását teles mértében ell használn és egy cementgyár sem termelhet ratárra aor m lesz az a termelés és szállítás terv amely mnmalzála az összöltséget? Mely cementgyár apactását ell csöenten és mennyvel? Oldu meg a problémát a magyar módszerrel.
5 4/b tétel: Hozzárendelés feltétel: (5.1) 1 { 1} mnden - re Körutazás feltétel: (5.) I... Célfüggvény: 1 3 n1 n n 1 (5.3) K c mn Alsóorlát: p mn c 1... n q mn c p 1... n C [ c p q ] p. q Szétválasztás rtérum A C mátr mnden elemére: r mn c n mn c n. r r ma. Mutassa be az algortmus első ét lépését az alább mntapéldán M 15 M M 1 8 M C= M 1 M M 3 M 5 M
6 5/b tétel: ( A c a ) Az a ( ) M ha. Ha =1 aor az ( a 1 ) mn{ c } ülönben ( 1) ( ) a mn{ a c }. A örutazás feltétel bztosítása Az n-ed lépés: ( n) ( n1) a a c. Mutassa be az algortmus első ét lépését az alább mntapéldán: S 1 S S 3 S 4 S 5 S 1 M S 9 M S M 7 5 S M 8 S M
7 6/b tétel: A szállítás pontoat (centrumot és a fogyasztóat) szmbolzála a G=(PE) rányítatlan gráf amely a P szállítás ponto és az E éle halmazából áll. A P halmaz elemet elöle p (=1...n) az E halmaz elemet pedg e (==1...n). Ha a p össze van ötve p -vel aor e =1 ülönben e =. Az e -hez rendelt távolság mátr c eleme elentsé a szállítás ponto özött legrövdebb utaat. Ha e = aor c =M ahol M végtelen nagy szám. A P halmaz p elemehez rendelü a megrendelés vetor q elemet. Megállapodás szernt p elentse a centrumot. Legyen J a rendelezésre álló árműve halmaza amelyne mnden (=1... l) eleméhez hozzárendelü a árműveet ellemző t teherbírás és az m terhelés vetoroat. 1. Rendezzü a J halmazt a t teherbírás szernt csöenő sorrendbe.. A apactásorlát matt összevonásra alalmatlan utaat a vzsgálatból vonu. Ehhez ( u épezzü a q ) / t hányadosoat mnden >-ra és -ra. Ha a aor a ( u q ) / t 1 és m ( u1) ( u) q : q t és m : t és vesszü a övetező árművet vagys a nde értéét növelü eggyel. Ha ( u q ) / t 1 aor vesszü a övetező megrendelőt azaz az értéét növelü eggyel. A. lépést addg ( u smételü amíg q ) / t >1. (A felső ndeben az u a clusváltozó.) Végül azoat a szállítás pontoat ahol q = elhagyu lletve az elhagyott pontona megfelelő soroat és oszlopoat a c mátrból törölü. 3. Az ú c távolság mátrból az lletve az s c c c ha e 1 s ha e épleteel számítu az s megtaarítás mátr elemet. 4. Az s mátr fedetlen eleme özött megeressü a legnagyobbat: s ma{ s ; 1... n}. y Ha találtun -nál nagyobb elemet aor az 5. lépéssel folytatu ülönben az elárás befeeződött. 5. A rendezett J halmazból vegyü a övetező árművet amelynél m = és megvzsgálu az p -p -p és a p -p y -p uta összevonásána lehetőségét: Ha a q +q y t aor az uta összevonható. Lefedü az -ed sort és az y-ad oszlopot mad végrehatu a övetező változtatásoat: m : q qy
8 és a 6. lépéssel folytatu. q : q : s : y y Ha a q +q y t aor nncs lehetőség az uta összevonására. Lefedü az y-ad oszlopot mad végrehatu a övetező változtatásoat: és vsszatérün a 4. lépéshez. m : q y q y : 6. A p -p y áratot megpróbálu p -be menő vagy p y -ból nduló úttal bővíten. Ezért megeressü az y-ad sor és az -ed oszlop mamáls elemet mad eze özül először a nagyobbat választu: ma{ sy 1... n} s y ma{ s 1... n} s. Ha sy s és t m q aor a áratot hátulról y-ból nduló -ba menő úttal bővítü. Lefedü az y-ad sort és a -ed oszlopot mad és megsmételü a 6. lépést. m m q : q : s : y: Ha sy s és t m q aor a áratot elölről -ból nduló -be menő úttal bővítü. Lefedü az -ed sort és a -ed oszlopot mad és megsmételü a 6. lépést. m m q : q : s : : y Különben nncs lehetőség az út összevonásra ezért lezáru a áratot: lefedü az y-ad sort és az -ed oszlopot és vsszatérün a 4. lépéshez. Mutassa be az algortmus az alább példán P 1 P P 3 P 4 P 5 P 6 q P P P P P P Jármű J 1 J J 3 J 4 J 5 J 6 J 7 t [t] m [t]
9 7/b tétel: (6.1) y 1... n (6.) d y y 1... n (6.3) r d ha d ha d (6.4) t (6.5) t (6.6) r d ha d ha d (6.7) c M ha (6.8) c Egy üzemben öt munahely P 1 P...P 5 özött a szállítást targoncával ívánu megoldan. Az üzeme özött telesítendő raott menete számát tartalmazó Y mátr: mn H o v a H P 1 P P 3 P 4 P 5 y o P n P n P a P n P y A falagos szállítás öltsége mátra legyen a távolságmátr mvel a szállítás öltség a távolság lneárs függvénye: H o v a H P 1 P P 3 P 4 P 5 o P n P n P a P n P
10 8/b tétel: 1. Határozzu mely útvonalon lehet a legsebb öltséggel elutn az o belépés ponttól a t csomópontg. Megoldatlan cso- n mópontohoz özvetlen apcsolódó megoldott csomóponto Legözelebb apcsolódó megoldatlan csomóponto Összes távolság n-ed legözelebb csomópont Mnmáls távolság Utolsó apcsolat. Jelöle a mnmáls öltségű feszítőfát a fent hálózaton
11 9/b tétel: Maradé hálózat és a avító út fogalma. Mutassa be a mamáls folyam probléma algortmusát az alább hálózaton. B 7 D 9 6 A 4 3 F 7 9 C 6 E
12 1/b tétel: (8.1) z c mn ==1...n (8.) b mnden -re (8.3) mnden -re. (8.4) b Alaítsa át a fent hálózatot és onstruálon egy lehetséges bázsmegoldást.
13 11/b tétel: b u u u u u y y y b u u u u u y y ha az a prmálbázsban van azaz < < ha az y a prmálbázsban van <y < = ha az y a duálbázsban van azaz y = = ha az a duálbázsban van.
14 1/b tétel: CPM Valamely esemény beövetezéséne legorább dőponta: ahol ma{ t } 1... n mndazon eseménye ndee amelye a -ed eseményt özvetlenül megelőz a -ed esemény beövetezéséne legorább dőponta a -ed eseményt özvetlenül megelőző eseménye beövetezéséne legorább dőponta t a T tevéenysége dőtartama. Valamely esemény beövetezéséne legésőbb dőponta: ahol s 1 1 mn{ t } n 1 n... ; s 1... s s mndazon eseménye ndee amelye az -ed eseményt özvetlenül övet 1 1 s t s az -ed esemény beövetezéséne legésőbb dőponta az -ed eseményt özvetlenül övető eseménye beövetezéséne legésőbb dőponta a T s tevéenysége dőtartama. Krtus út: ülönben A teles tartalédő: A független tartalédő: n s rt n. s ma{ t } 1... s ma{ s t } 1... p p s rt s. n 1 t. t.
15 Egy anyagmozgatás folyamat hálóterve PERT Táblázat az eseménye beövetezéséne legorább és legésőbb dőpontana meghatározásához \ legvalószínűbb becslés (m) optmsta becslés (a) pesszmsta becslés (b) tevéenység várhatóértée (t e ) és szórása () a m b te 4. 6 b a 6.
16 13/b tétel: A gyártás és a észlettartás öltség fogalma. Készlet Q Q- t Q/ Q/ Idő K Q b t h Q Kb h. Q K h b p h p S K h b p p h B Q S K p b h p h t Q K b h p h p S Q / p / p h
17 Q K h b / 1 S Q Q t Q K h b / 1. Q K h h p p b ( / ) 1. S Q B Q /. ) / (1 Q p h h B t Q.
18 14/b tétel: K Q h Megegyzése a gazdaságos tételnagyságú modellehez Az (ss) polta fogalma. b Ha a hány nem megengedett az úrarendelés ponthoz tartozó észletsznt s= ha a hány megengedett aor Az (ss) polta értelmezése: s ( Q S ) Q=Ss K p A QS relácóból és az S=Q+s összefüggés övetezménye. b h. p h
19 15/b tétel: A beállítás öltség a gyártás vagy rendelés öltség a darabonént észlettartás öltség fogalma. A észlet értelmezése. Az -ed dőszaban felmerülő öltség: ahol: z r. K c z h( z r ) ha z B ( z ) h( r ) ha z. a belépőészlet a gyártott mennység. a szüséglet az -ed dőszaban. Az észlet az első peródus eleén és az utolsó peródus végén nulla azaz 1 = n+1 =. A orlátozó feltétele (a hányt nem engedü meg): amelyből a Ezért a ahol: z és a +z r z r. C ( ) mn { C ( z )} mn { B ( z ) C 1( z r )} mnden =1...n-re z z z r z r C ( z ) az alpoltá teles öltségét az -ed peródus eleétől az n-ed peródus végég A C n1 defnícó szernt nulla és az +1 = +z r.
20 A megoldás egyszerűsítése Az egyszerűsítés alapa: C mn { C K c( r r... r ) h( r r 3 r... ( ) r )} 1... n ahol a nde azt a peródust elöl amelyne a végén a észlet először ér el a nulla szntet az -ed peródus eleén ezdődő gyártás után. A értelmezés tartománya: és n. Kötés szernt a C n+1 nulla az -től -g teredő peródusoban a gyártás öltség a észlettartás öltség c( r r... r ) 1 h( r r 3 r... ( ) r ). 1 3 Megoldás dnamus programozással általános feltétele mellett C ( ) mn { C ( z )} mn { B ( z ) C ( z r )} ahol a z mn{ Z S } z ma{ r s r } z mn{ Z S } z ma{ r s r } K cz h ( z r ) ha z B ( z ) h ( r ) ha z.
21 16/b tétel: Kötött részben ötött szabad. Egyörzetes és többörzetes. Lneárs vadratus egyéb nem lneárs. Egyörzetes centrumeresés ötött telephellyel ahol: n a centrum varánso száma mnq mn I c =1...n = 1...m m feladó és megrendelő helye száma Q az -ed centrum varáns esetén az összes szállítás telesítmény I a -ed telephelyről a centrumba dőegység alatt beszállított vagy a centrumból a - ed telephelyre dőegység alatt szállított termé mennysége c a centrum és a -ed telephely özött távolság. Egyörzetes centrumeresés részben ötött telephellyel amelyhez a melléfeltétel árul. Iterácós módszer: A +1-ed terácóban: ahol az A v pedg: Q I ( u ) ( y v ) mn 1... m d u ( 1) v mu b I I m( y A (1 m d ( ) b) ( ) ( ) ( ) ( u ) ( y mu b). ( 1) ( 1) v mu b. )
22 Egyörzetes centrumeresés szabad telephely-választással A célfüggvény: Q I u y v ( ) ( ). A oordnátá-ment centrumnyomozás terácós éplete: d I d I u ) ( ) ( 1) ( / / d I d y I v ) ( ) ( 1) ( / / ahol az ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( v y u d. Algortmus: r r I I. u u 1 ( ) ( ) v v 1 ( ) ( ).
23 17/b tétel: Többörzetes centrumeresés ötetlen centrumapactásoal és szabad telephelyválasztással A feladat feltételrendszere és célfüggvénye a övetező szernt írható le: (7.1) I =1...n =1...m (7.) I = (7.3) I =f (7.4) = f (7.5) Q I ( u ) ( y v ) mn ahol: n a centrumo száma m a fogyasztóhelye száma I az -ed centrumból a -ed fogyasztóhelyre szállított menynység az -ed centrum apactása f a -ed fogyasztóhely génye r (u v ) az -ed centrum oordnátá r ( y ) a -ed fogyasztóhely oordnátá. A C centrumo n száma adott de apactásu csa globálsan ötött: Kombnácós tábla: ahol: = f A ombnácós tábla elv felépítése F 1 F F m C 1 c 11 c 1 c 1m C c 1 c c m C n c n1 c n c nm f f 1 f f m c ( u ) ( y v ). A oordnátá-ment centrumnyomozás terácós éplete: ( 1) u ( ) I / d I / d ( ) ( 1) v ( ) I / d I y / d ( ) ahol az d ( ) ( ) ( ) ( u ) ( y v ).
24 Többörzetes centrumeresés orlátozott centrumapactásoal és szabad telephelyválasztással A centrumo apactásat alulról vagy felűről orlátozzu. A ombnácós tábla a apactás-orlátos feladathoz F 1 F F m C 1 c 11 c 1 c 1m 1mn 1ma C c 1 c c m mn ma C n c n1 c n c nm nmn nma f f 1 f f m d d 1 d d m
25 18/b tétel: Többörzetes centrumeresés ötött centrumapactásoal és szabad telephelyválasztással A centrumo apactása adotta (7.6) I =1...n =1...m (7.7) I = (7.8) I =f (7.9) = f (7.1) Q I ( u ) ( y v ) mn ahol: n a centrumo száma m a fogyasztóhelye száma I az -ed centrumból a -ed fogyasztóhelyre szállított mennység az -ed centrum apactása f a -ed fogyasztóhely génye r (u v ) az -ed centrum oordnátá r ( y ) a -ed fogyasztóhely oordnátá. ( ) ( ) ( ) c ( u ) ( y v ) ahol az Q Q ( ) ( 1) ( 1) u ( ) I / d I / d ( ) ( 1) v ( ) I / d I y / d ( ) d ( ) ( ) ( ) ( u ) ( y v ). u u ( 1) ( ) v v ( 1) ( ) =+1.
26 19/b tétel: Sorbanállás folyamat Sor szolgálás sorrendéne elve szolgáló mechanzmus szolgálás dő. Elem szolgálás rendszer A rendszer állapota = a fogyasztó száma a szolgáló rendszerben A sor hossza = a szolgálásra váraozó fogyasztó száma = a rendszer állapota az éppen szolgált fogyasztó száma N(t) = a fogyasztó száma a szolgáló rendszerben t(t) dőpontban P n (t) = anna valószínűsége hogy a szolgáló rendszerben t dőpontban pontosan n fogyasztó tartózod s = a párhuzamos szolgáló csatorná száma a rendszerben = az érezés ráta özépértée am az dőegység alatt érező ú fogyasztó várható száma ha n fogyasztó van a rendszerben = a szolgálás ráta özépértée am az dőegység alatt szolgáláso várható száma ha n fogyasztó van a rendszerben.
27 Születés-halálozás folyamat A születés-halálozás folyamat állapot-átmenet dagrama A növeedés ntenztása a t pllanatban: míg a csöenés ntenztása a t pllanatban n-1 P n-1 (t)+ n+1 P n+1 (t) ( n + n )P n (t). E ettő ülönbsége az abszolút valószínűség t-bel változásával (derváltával) egyenlő azaz dpn ( t) n Pn ( t) n Pn ( t) ( n n) Pn ( t) dt Feltételezve hogy a P n (t) független az dőtől a és eor a P n (t) dő szernt változása lm P ( t) P t n dp lm ( ) n t dpn. t dt dt Staconárus állapotban ezért a dfferencálegyenlete dfferenca egyenletebe menne át azaz Eredménye: P ( t) P ( t) ( ) P ( t) ha n> n1 n1 n1 n1 n n n P ( t) P ha n= 1 1 Anna valószínűsége hogy a rendszer üres: P 1 1 n. C n n1 Az egyede számána várható értée a rendszerben: A sor hosszána várható értée: ahol s a szervere száma a rendszerben. L n P n. n L ( n s ) P q ns n
28 A váraozás dő: W L W L q q ahol az átlagos érezés ráta. M/M/s modell A P értééne változása a használás tényező függvényében
29 Az L értééne változása a használás tényező függvényében Nemeponencáls eloszlású sorbanállás modelle M/G/1 modell A staconárus állapotra vonatozó vszonylag önnyen levezethető eredménye: P 1 L q ( 1 ) L W W q L q L q W q 1.
30 1. tétel SZIE GTK MSc Maretng Sza Logszta folyamato tervezése vzsgatétele 1. A szállítás feladat modelle mnmum feladat mamum feladat tltótarfa fogalma nem lneárs öltségfüggvény hozzárendelés probléma a szállítás feladat alalmazása.. tétel A szállítás feladat megoldása dsztrbúcós módszerrel (a bázs-megoldás előállítása és a program avítása). 3. tétel A hozzárendelés probléma és a szállítás feladat megoldása magyar módszerrel. 4. tétel A örutazás feladat modelle és alalmazása. A örutazás feladat megoldása a orlátozás és szétválasztás módszerével. 5. tétel Egycentrumos áratszeresztés orlátozott árműapactással. 6. tétel Járatszeresztés az üresmenete mnmalzálásával. 7. tétel Hálózato termnológáa; legrövdebb út a hálózaton mnmáls öltségű feszítőfa (algortmuso) 8. tétel Mamáls folyam probléma fogalma és a megoldás algortmusa. 9. tétel Mnmáls öltségű folyam probléma modelle alalmazása. Egy lehetséges bázsmegoldás onstruálása. 1. tétel Mnmáls öltségű folyam probléma megoldása hálózat szmple módszerrel. 11. tétel A észletezés fogalma oa modellezése; a észletezés modelle öltségeleme Folyamatos észletfgyelésű modelle: egyenletes gény végtelen nagy feltöltés apactás a hány nem megengedett és megengedett; egyenletes gény véges feltöltés apactás a hány nem megengedett. 1. tétel A telepítés elmélet fogalma és a telepítés problémá csoportosítása. Egyörzetes centrumeresés ötött telephellyel részben ötött telephellyel és szabad telephelyválasztással.
Mechanizmusok vegyes dinamikájának elemzése
echanzmuso vegyes dnamáána elemzése ntonya Csaba ranslvana Egyetem, nyagsmeret Kar, Brassó. Bevezetés Komple mechanzmuso nemata és dnama mozgásvszonyana elemzése nélülözhetetlen a termétervezés első szaaszaban.
RészletesebbenDUNAI KATALIN *, CSELÉNYI JÓZSEF ** Kiépítendő, nem konvertálható logisztikai erőforrások kapacitásának optimalizálása egy speciális esetben
Bevezetés DUNAI KATALIN *, SELÉNYI JÓZSEF ** Képítendő, nem onvertálható logszta erőforráso apactásána optmalzálása egy specáls esetben apacty optmsaton of non-convertble logstc sources to be developed
RészletesebbenPeriodikus figyelésű készletezési modell megoldása általános feltételek mellett
Tanulmánytár Ellátás/elosztás logsztka BME OMIKK LOGISZTIKA 9. k. 4. sz. 2004. júlus augusztus. p. 47 52. Tanulmánytár Ellátás/elosztás logsztka Perodkus fgyelésű készletezés modell megoldása általános
RészletesebbenA szita formula és alkalmazásai. Gyakran találkozunk az alábbi kérdéssel, sokszor egy összetett feladat részfeladataként.
A szta formula és alalmazása. Gyaran találozun az alább érdéssel, soszor egy összetett feladat részfeladataént. Tentsün bzonyos A 1,...,A n eseményeet, és számítsu anna a valószínűségét, hogy legalább
Részletesebben2.2.36. AZ IONKONCENTRÁCIÓ POTENCIOMETRIÁS MEGHATÁROZÁSA IONSZELEKTÍV ELEKTRÓDOK ALKALMAZÁSÁVAL
01/2008:20236 javított 8.3 2.2.36. AZ IONKONCENRÁCIÓ POENCIOMERIÁ MEGHAÁROZÁA IONZELEKÍ ELEKRÓDOK ALKALMAZÁÁAL Az onszeletív eletród potencálja (E) és a megfelelő on atvtásána (a ) logartmusa özött deáls
RészletesebbenFuzzy Rendszerek és Genetikus Algoritmusok
Fuzzy endszere és Genetus lgortmuso Előadás vázlat előadás Felhasznált Irodalom: Összeállította: armat István Ph.D., egyetem adjuntus ózsa Pál: neárs algebra és alalmazása. Budapest, 99. [] Sajátérté-eladat
RészletesebbenA multikritériumos elemzés célja, alkalmazási területe, adat-transzformációs eljárások, az osztályozási eljárások lényege
A multkrtérumos elemzés célja, alkalmazás területe, adat-transzformácós eljárások, az osztályozás eljárások lényege Cél: tervváltozatok, objektumok értékelése (helyzetértékelés), döntéshozatal segítése
RészletesebbenA JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA
A JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA A JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projet eretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszéén az ELTE Közgazdaságtudományi
RészletesebbenI. A közlekedési hálózatok jellemzői II. A közlekedési szükségletek jellemzői III. Analitikus forgalom-előrebecslési modell
Budapest Műszak és Gazdaságtudomány Egyetem Közlekedésmérnök és Járműmérnök Kar Közlekedésüzem Tanszék HÁLÓZATTERVEZÉSI MESTERISKOLA BEVEZETÉS A KÖZLEKEDÉS MODELLEZÉSI FOLYAMATÁBA Dr. Csszár Csaba egyetem
RészletesebbenExponenciális és logaritmusos kifejezések, egyenletek
Gyaorló feladato Eponenciális és logaritmusos ifejezése, egyenlete. Hatványozási azonosságo. Számítsd i a övetező hatványo pontos értéét! g) b) c) d) 7 e) f) 9 0, 9 h) 0, 6 i) 0,7 j), 6 ), l). A övetező
RészletesebbenTuzson Zoltán A Sturm-módszer és alkalmazása
Tuzso Zoltá A turm-módszer és alalmazása zámtala szélsérté probléma megoldása, vag egeltleség bzoítása ago gara, már a matemata aalízs eszözere szorítoz, mt például a Jese-, Hölder-féle egeltleség, derválta
RészletesebbenA CSOPORT 4 PONTOS: 1. A
A CSOPORT 4 PONTOS:. A szám: pí= 3,459265, becslése: 3,4626 abszolút hiba: A szám és a becslés özti ülönbség abszolút értée Pl.: 0.000033 Relatív hiba: Az abszolút hiba osztva a szám abszolút értéével
RészletesebbenKÖZLEKEDÉSI ALAPISMERETEK (KÖZLEKEDÉS-ÜZEMVITEL)
Közlekedés alapsmeretek (közlekedés-üzemvtel) középsznt 1212 ÉRETTSÉGI VIZSGA 2012. május 25. KÖZLEKEDÉSI ALAPISMERETEK (KÖZLEKEDÉS-ÜZEMVITEL) KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI
RészletesebbenA szállítási feladat klasszikus megfogalmazása a következő. Adott n számú F 1. mennyiségűhomogén termékkel rendelkeznek, valamint m számú R 1
Dr. BenkőJános A szállítás feladat 4. A SZÁLLÍTÁSI FELADAT A szállítás feladat klasszkus megfogalmazása a következő. Adott n számú, F 2,..., F n feladó, akk f 1, f 2,..., f n mennységűhomogén termékkel
RészletesebbenCiklikusan változó igényűkészletezési modell megoldása dinamikus programozással
Cklkusan változó gényűkészletezés modell megoldása dnamkus programozással Cklkusan változó gényűkészletezés modell megoldása dnamkus programozással DR BENKŐJÁNOS egyetem tanár SZIE 200 Gödöllő Páter K
RészletesebbenORTOGONÁLIS GÖRBEVONALÚ KOORDINÁTAHÁLÓZAT LÉTREHOZÁSA TETSZŐLEGES PEREMPONTOKKAL ADOTT MERIDIÁNCSATORNÁK ESETÉN. Könözsy László Ph.D.
ORTOGONÁLIS GÖRBEVONALÚ KOORDINÁTAHÁLÓZAT LÉTREHOZÁSA TETSZŐLEGES PEREMPONTOKKAL ADOTT MERIDIÁNCSATORNÁK ESETÉN. BEVEZTÉS Könözsy László Ph.D. hallgató Msolc Egyetem, Áramlás- És Hőtechna Gépe Tanszée
RészletesebbenI. A PRIMITÍV FÜGGVÉNY ÉS A HATÁROZATLAN INTEGRÁL
A primitív függvény és a határozatlan integrál 5 I A PRIMITÍV FÜGGVÉNY ÉS A HATÁROZATLAN INTEGRÁL Gyaorlato és feladato ( oldal) I Vizsgáld meg, hogy a övetező függvényene milyen halmazon van primitív
RészletesebbenDÖNTÉSTÁMOGATÓ MÓDSZEREK segédlet I. rész
DÖNTÉSTÁMOGATÓ MÓDSZEREK segédlet I. rész DÖNTÉSTÁMOGATÓ MÓDSZEREK.... Jelölések és defnícók.... Út, vágás egy rányított élhalmazban... 4. Maxmáls út mnmáls potencál... 7 4. Mnmáls út maxmáls potencál...
RészletesebbenTanítóval történ ellenrzött tanulás (Supervised Learning)
anítóval történ ellenrzött tanulás (Supervsed Learnng Bevezetés Az ellenrzött tanulás esetén mndg van nformácón a rendszer ívánt válaszáról A tanítóval történ tanításnál összetartozó be- és menet mntapáro
RészletesebbenOPTIMÁLIS ERŐFORRÁS-TERVEZÉS
KOSZTYÁN ZSOLT TIBOR 9 OPTIMÁLIS ERŐFORRÁS-TERVEZÉS BEVEZETÉS Egy (beruházás, nnovácós stb.) proekt megvalósításánál három fontos szempontot kell szem előtt tartanunk: a lehető legrövdebb dő alatt, a lehető
RészletesebbenLegfontosabb bizonyítandó tételek
Legfontosabb bizonyítandó tétele 1. A binomiális tétel Tetszőleges éttagú ifejezés (binom) bármely nem negatív itevőj ű hatványa polinommá alaítható a övetez ő módon: Az nem más, mint egy olyan n tényezős
RészletesebbenHálózat gazdaságtan. Kiss Károly Miklós, Badics Judit, Nagy Dávid Krisztián. Pannon Egyetem Közgazdaságtan Tanszék 2011. jegyzet
Hálózat gazdaságtan jegyzet Kss Károly Mlós, adcs Judt, Nagy Dávd Krsztán Pannon Egyetem Közgazdaságtan Tanszé 0. EVEZETÉS... 3 I. HÁLÓZTOS JVK KERESLETOLDLI JELLEMZŐI HÁLÓZTI EXTERNÁLIÁK ÉS KÖVETKEZMÉNYEIK...
RészletesebbenA repülőtéri zsúfoltságkezelési módszerek hatékonysága
S z e m l e Közgazdaság Szemle, LIX. évf., 2012. január (74 91. o.) Nagy Benede A repülőtér zsúfoltságezelés módszere hatéonysága A zsúfoltság vlágszerte számos nagy repülőtéren jelen van. A zsúfoltság
RészletesebbenORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!
ORVOSI STATISZTIKA Az orvos statsztka helye Élettan Anatóma Kéma Lehet kérdés?? Statsztka! Az orvos döntéseket hoz! Mkor jó egy döntés? Mennyre helyes egy döntés? Mekkora a tévedés lehetősége? Példa: test
RészletesebbenAz anyagáramlás intenzitása
Az ayagáramlás teztása Az ayagáramlás teztása () alatt meghatározott dőegység (dőtervallum) alatt (t) mozgatott ayagmeységet (M) értü. M (g, t, E, db, stb./ dőegység) t Szaaszos műödésű ayagmozgató redszere
RészletesebbenIntegrált rendszerek n é v; dátum
Integrált rendszerek n é v; dátum.) Az dentfkálás (folyamatdentfkácó) a.) elsődleges feladata absztrahált leírás fzka modell formában b.) legfőbb feladata a struktúradentfkálás (modellszerkezet felállítása)
RészletesebbenLogisztikai költségek
1 Logsztka ek Vállalat állandó logsztka ek Logsztka teljesítménytol függo ek Logsztka teljesítmény okozta veszteségek Teljes logsztka ek Logsztka teljesítmény hánya okozta ek Vállalat állandó logsztka
RészletesebbenDr. Tóth László, Kombinatorika (PTE TTK, 2007)
A Fibonacci-sorozat általános tagjára vontozó éplet máséppen is levezethető A 149 Feladatbeli eljárás alalmas az x n+1 ax n + bx, n 1 másodrendű állandó együtthatós lineáris reurzióal adott sorozato n-edi
Részletesebben3. előadás Reaktorfizika szakmérnököknek TARTALOMJEGYZÉK. Az a bomlás:
beütésszám. előadás TARTALOMJEGYZÉK Az alfa-bomlás Az exponenciális bomlástörvény Felezési idő és ativitás Poisson-eloszlás Bomlási sémá értelmezése Bomlási soro, radioatív egyensúly Az a bomlás: A Z X
RészletesebbenMéréselmélet: 5. előadás,
5. Modellllesztés (folyt.) Méréselmélet: 5. előadás, 03.03.3. Út az adaptív elárásokhoz: (85) és (88) alapán: W P, ( ( P). Ez utóbb mndkét oldalát megszorozva az mátrxszal: W W ( ( n ). (9) Feltételezve,
RészletesebbenSzárítás során kialakuló hővezetés számítása Excel VBA makróval
Szárítás során kalakuló hővezetés számítása Excel VBA makróval Rajkó Róbert 1 Eszes Ferenc 2 Szabó Gábor 1 1 Szeged Tudományegyetem, Szeged Élelmszerpar Főskola Kar Élelmszerpar Műveletek és Környezettechnka
RészletesebbenTóth Zsuzsanna * AZ ÁLTALÁNOS EGYENSÚLYELMÉLETEK ÉS A SZÁMSZERŐSÍTETT EGYENSÚLYI MODELLEK ÖSSZEHASONLÍTÓ ELEMZÉSE
Tóth Zsuzsanna * AZ ÁLTALÁNOS EGYENSÚLYELMÉLETEK ÉS A SZÁMSZERŐSÍTETT EGYENSÚLYI MODELLEK ÖSSZEHASONLÍTÓ ELEMZÉSE A problémáat nem új nformácó segítségével oldju meg, hanem azáltal, hogy rendszerbe foglalju
RészletesebbenTiszta és kevert stratégiák
sza és kever sraégák sza sraéga: Az -edk áékos az sraégá és ez alkalmazza. S sraégahalmazból egyérelműen válasz k egy eknsük a kövekező áéko. Ké vállala I és II azonos erméke állí elő. Azon gondolkodnak,
RészletesebbenVARIANCIAANALÍZIS (szóráselemzés, ANOVA)
VARIANCIAANAÍZIS (szóráselemzés, ANOVA) Varancaanalízs. Varancaanalízs (szóráselemzés, ANOVA) Adott: egy vagy több tetszőleges skálájú független változó és egy legalább ntervallum skálájú függő változó.
RészletesebbenElosztási hálók vizsgálata Elosztási költségek alakulása átrakódepók esetén
Elosztási háló vizsgálata Elosztási öltsége alaulása átraódepó esetén Az egyszerűbb vizsgálat érdeében tételezzü fel, hogy egy öralaú terület özéppontjában lévő termelőüzemből (vagy ratárból) ell a területen
RészletesebbenPéldák ekvivalencia relációra (TÉTELként kell tudni ezeket zárthelyin, vizsgán):
F NIK INÁRIS RLÁIÓK INÁRIS RLÁIÓK (és hasonló mátrxok s tt!) Defnícó: z R bnárs relácó, ha R {( a, b) a, b } nárs relácók lehetséges tuladonsága:. Reflexív ha ( x,.(a). Szmmetrkus ha ( x, y) ( y,.(b).
Részletesebbend(f(x), f(y)) q d(x, y), ahol 0 q < 1.
Fxponttétel Már a hétköznap életben s gyakran tapasztaltuk, hogy két pont között a távolságot nem feltétlenül a " kettő között egyenes szakasz hossza" adja Pl két település között a távolságot közlekedés
Részletesebben5 3 0,8 0,2. Számolja ki a 3
Megoldási útmutató, eredménye A feladato megoldásaor mindig ismételje át a feladatban szereplő fogalma definícióit. A szüséges fogalma, definíció: valószínűségi változó, diszrét-, folytonos valószínűségi
RészletesebbenA korlátozás programozás alapjai
A korlátozás programozás alapa Kovács András akovacs@mt.bme.hu Bevezetés Ez a segédlet a Mesterséges Intellgenca Labor c. tárgyat felvett hallgatókhoz szól, és feltételez a logka programozás elmélet alapanak,
RészletesebbenIdeális eset: Ehhez képesti k
Kisfeszülts ltségű hálózato veszteségeine tudásalap salapú modellezése Dr. Dán András, aisz Dávid BME Villamos Energetia Tsz. Villamos Műve és Környezet Csoport Nagy stván, Libor József, Szemerei Ádám
RészletesebbenStatisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.
Statsztka próbák Paraméteres. A populácó paraméteret becsüljük, ezekkel számolunk.. Az alapsokaság eloszlására van kkötés. Nem paraméteres Nncs lyen becslés Nncs kkötés Ugyanazon problémára sokszor megvan
Részletesebben) ( s 2 2. ^t = (n x 1)s n (s x+s y ) x +(n y 1)s y n x+n y. +n y 2 n x. n y df = n x + n y 2. n x. s x. + s 2. df = d kritikus.
Kétmtás t-próba ^t ȳ ( s +( s + + df + vag ha, aor ^t ȳ (s +s Welch-próba ^d ȳ s + s ( s + s df ( s ( s + d rtus t s (α, +t s (α, s + s Kofdecatervallum ét mta átlagáa ülöbségére SE s ( + s ( ±t (α,df
RészletesebbenElosztott rendszerek játékelméleti elemzése: tervezés és öszönzés. Toka László
adat Távközlés és Médanformatka Tanszék Budapest Műszak és Gazdaságtudomány Egyetem Eurecom Telecom Pars Elosztott rendszerek játékelmélet elemzése: tervezés és öszönzés Toka László Tézsfüzet Témavezetők:
RészletesebbenDöntéstámogató módszerek segédlet
Döntéstámogató módszerek segédlet. Jelölések és defnícók.... Út, vágás egy rányított élhalmazban... 4. Maxmáls út mnmáls potencál... 7 4. Mnmáls út maxmáls potencál... 5. Maxmáls folyam mnmáls vágás...
RészletesebbenVéletlenszám generátorok. 6. előadás
Véletlenszám generátorok 6. előadás Véletlenszerű változók, valószínűség véletlen, véletlen változók valószínűség fogalma egy adott esemény bekövetkezésének esélye értékét 0 és között adjuk meg az összes
RészletesebbenGAZDASÁGI ÉS NATURÁLIS CÉLFÜGGVÉNYEK KOMBINÁLT ALKALMAZÁSA EGY EGYSZERŰ LOGISZTIKAI PÉLDÁN
GZDSÁGI ÉS NURÁLIS ÉLFÜGGVÉNY OMINÁL LLMZÁS GY GYSZRŰ LOGISZII PÉLDÁN Pokornyk Norbert aposvár gyetem Gazdaságtudomány ar, aposvár Informatka anszék onzulens: Dr. sukás éla, tanszékvezető, egyetem docens
RészletesebbenOperációkutatás példatár
1 Operációkutatás példatár 2 1. Lineáris programozási feladatok felírása és megoldása 1.1. Feladat Egy gazdálkodónak azt kell eldöntenie, hogy mennyi kukoricát és búzát vessen. Ha egységnyi földterületen
RészletesebbenJáratszerkesztési feladatok
Járatszeresztési feladato 1 Járatszeresztési feladato DR. BENKŐJÁNOS Agrártudomáyi Egyetem GödöllőMezőgazdasági Géptai Itézet A járat alatt a logisztiába általába a járműve meghatározott több állomást
RészletesebbenÖt előadás a fizika történetéből, 2
Öt előadás a fza történetéből, 2 A mechana elve Az első előadásban a program megfogalmazása mellett a mechana newton tárgyalásával és a mozgásegyenleteből övetező megmaradás tételeel foglaloztam. Ismétlésént
RészletesebbenKálmán-szűrés. Korszerű matematikai módszerek a geodéziában 2014.03.10.
Kálmánzűré Korzerű matemata módzere a geodézában 4.3.. A Kálmánzűré defnícója Olyan algortmu, amely valamely lneár dnamu rendzerben egzat övetezetét tez lehetővé, amely a rejtett Marovmodellhez haonló
RészletesebbenA Termelésmenedzsment alapjai tárgy gyakorló feladatainak megoldása
azdaság- és Társadalomtudományi Kar Ipari Menedzsment és Vállakozásgazdaságtan Tanszék A Termelésmenedzsment alapjai tárgy gyakorló feladatainak megoldása Készítette: dr. Koltai Tamás egyetemi tanár Budapest,.
Részletesebben1.5.1 Büntető-függvényes módszerek: SUMT, belső, külső büntetőfüggvény
.5 Első derváltat génylő módszerek Az első derváltat génylő módszerek (elsőrendű módszerek, melyek felhasználák a gradens nformácókat, általában hatékonyabbak, mnt a nulladrendű módszerek. Ennek az az
RészletesebbenMEZŐGAZDASÁGI TERMÉKEK FELVÁSÁRLÁSI FOLYAMATÁNAK SZIMULÁCIÓJA, KÜLÖNÖS TEKINTETTEL A CUKORRÉPÁRA OTKA
MEZŐGAZDASÁGI TERMÉKEK FELVÁSÁRLÁSI FOLYAMATÁNAK SZIMULÁCIÓJA, KÜLÖNÖS TEKINTETTEL A CUKORRÉPÁRA OTKA Kutatás téma 2002 2005. Nylvántartás szám: T0 37555 TARTALOMJEGYZÉK 1. Kutatás célktűzések... 2 2.
Részletesebbens n s x A m és az átlag Standard hiba A m becslése Információ tartalom Átlag Konfidencia intervallum Pont becslés Intervallum becslés
A m és az átlag Standard hba Mnta átlag 1 170 Az átlagok szntén ngadoznak a m körül. s x s n Az átlagok átlagos eltérése a m- től! 168 A m konfdenca ntervalluma. 3 166 4 173 x s x ~ 68% ~68% annak a valószínűsége,
Részletesebben6. Bizonyítási módszerek
6. Bizonyítási módszere I. Feladato. Egy 00 00 -as táblázat minden mezőjébe beírju az,, 3 számo valamelyiét és iszámítju soronént is, oszloponént is, és a ét átlóban is az ott lévő 00-00 szám öszszegét.
RészletesebbenJELEK ÉS RENDSZEREK PÉLDATÁR
Írta: PLETL SZILVESZTER MAGYAR ATTILA JELEK ÉS RENDSZEREK PÉLDATÁR Egyetem tananyag COPYRIGHT: 6, Dr. Pletl Szlveszter, Szeged Tudományegyetem Természettudomány és Informata Kar Műsza Informata Tanszé;
Részletesebben,...,q 3N és 3N impulzuskoordinátával: p 1,
Louvlle tétele Egy tetszőleges klasszkus mechanka rendszer állapotát mnden t dőpllanatban megadja a kanónkus koordnáták összessége. Legyen a rendszerünk N anyag pontot tartalmazó. Ilyen esetben a rendszer
RészletesebbenEzt kell tudni a 2. ZH-n
Ezt ell tudni a. ZH-n Turányi Tamás ELTE Kémiai Intézet A sebességi együttható nyomásfüggése 1 Sebességi együttható nyomásfüggése 1. unimoleulás bomlás mintareació: H O bomlása H O + M = OH + M uni is
RészletesebbenKÖZBESZERZÉSI ADATBÁZIS
14. melléklet a 44/2015. (XI. 2.) MvM rendelethez KÖZBESZERZÉSI DTBÁZIS Összegez az ajánlatok elbírálásáról I. szakasz: kérő I.1) Név címek 1 (jelölje meg az eljárásért felelős összes ajánlatkérőt) Hvatalos
RészletesebbenLogisztikai hálózatok funkcionális elemekre bontása intralogisztikai
Logisztikai hálózatok funkcionális elemekre bontása intralogisztikai rendszerekben Minden rendszer, és így a logisztikai hálózatok is egymással meghatározott kapcsolatban lévő rendszerelemekből, illetve
RészletesebbenHipotézis vizsgálatok. Egy példa. Hipotézisek. A megfigyelt változó eloszlása Kérdés: Hatásos a lázcsillapító gyógyszer?
01.09.18. Hpotézs vzsgálatok Egy példa Kérdések (példa) Hogyan adhatunk választ? Kérdés: Hatásos a lázcsllapító gyógyszer? Hatásos-e a gyógyszer?? rodalomból kísérletekből Hpotézsek A megfgyelt változó
RészletesebbenSIMON ANDRÁS * Elektronikus brókerek? Kereskedési stratégiák a folyamatos dupla aukciós piacon
SIMON ANDRÁS * Eletronus bróere? Keresedés stratégá a folyamatos dupla aucós pacon Electronc Broers? Tradng Strateges n the Contnous Double Aucton The contnuous double aucton s the predomnant envronment
RészletesebbenHIBAFA ÉRZÉKENYSÉG ELEMZÉSE 2 1. BEVEZETÉS
oorádi László Szolnoi Tudományos Közleménye XVI. Szolno, 202 HIBAFA ÉRZÉKENYSÉG ELEMZÉSE 2 A tanulmány egy önnyen algoritmizálható hibafa érzéenység elemzési módszert mutat be, mely a gázturbinás hajtóműve
RészletesebbenBevezetés a programozásba. 3. Előadás Algoritmusok, tételek
Bevezetés progrmozásb 3. Elődás Algortmusok, tételek ISMÉTLÉS Specfkácó Előfeltétel: mlyen körülmények között követelünk helyes működést Utófeltétel: mt várunk kmenettől, m z összefüggés kmenet és bemenet
RészletesebbenAutópálya forgalom károsanyag kibocsátásának modellezése és szabályozása
Autópálya forgalom árosanyag bocsátásána modellezése és szabályozása Csós Alfréd Budapest, 00. Köszönetnylvánítás Ezúton szeretné öszönetet mondan onzulensemne, Varga Istvánna, atől ezdettől fogva rengeteg
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 :
Részletesebben3D - geometriai modellezés, alakzatrekonstrukció, nyomtatás
3D - geometra modellezés, alakzatrekonstrukcó, nyomtatás 17. 3D Szegmentálás http://cg.t.bme.hu/portal/node/312 https://www.vk.bme.hu/kepzes/targyak/viiiav54 Dr. Várady Tamás, Dr. Salv Péter BME, Vllamosmérnök
RészletesebbenA tapintó hőmérséklet érzékelő hőtani számítása, tekintetbe véve a környezet hőmérsékletterének a felület dőlésszögétől való függését
A apnó őméséle ézéelő őan számíása, enebe véve a önyeze őméséleeéne a felüle dőlésszögéől való függésé Andás Emese. Bevezeés n éépából álló almaz áll endelezésüne a (x) függvény analus fomájána megállapíásáa
RészletesebbenSZÁLLÍTÓ REPÜLŐGÉPEK GÁZTURBINÁS HAJTÓMŰVEI NYOMÁSVISZONYA NÖVELÉSÉNEK TERMIKUS PROBLÉMÁI
Dr. Pásztor Endre SZÁLLÍTÓ REPÜLŐGÉPEK GÁZTURBINÁS HAJTÓMŰVEI NYOMÁSVISZONYA NÖVELÉSÉNEK TERMIKUS PROBLÉMÁI A probléma felvetése, bevezetése. Az ideális termius hatáso (η tid ) folytonosan növeszi a ompresszor
Részletesebben= x + 1. (x 3)(x + 3) D f = R, lim. x 2. = lim. x 4
Bodó Beáta Differenciálszámítás. B Írja fel az f() = függvény az a = és az helyekhez tartozó különbségi hányadosát. f() f(a) a = = (+)( ) = +. B Számolja ki az f() = függvény a = 3 helyhez tartozó differenciálhányadosát!
RészletesebbenMETROLÓGIA ÉS HIBASZÁMíTÁS
METROLÓGIA ÉS HIBASZÁMíTÁS Metrológa alapfogalmak A metrológa a mérések tudománya, a mérésekkel kapcsolatos smereteket fogja össze. Méréssel egy objektum valamlyen tulajdonságáról számszerű értéket kapunk.
RészletesebbenRelációk. Vázlat. Példák direkt szorzatra
8.. 7. elácók elácó matematka fogalma zükséges fogalom: drekt szorzat Halmazok Descartes drekt szorzata: Legenek D D D n adott doman halmazok. D D D n : = { d d d n d k D k k n } A drekt szorzat tehát
RészletesebbenAlgoritmusok és adatszerkezetek I. 10. előadás
Algortmusok és adatszerkezetek I. 10. előadás Dnamkus programozás Feladat: Adott P 1,P 2, P n pénzjegyekkel kfzethető-e F fornt? Megoldás: Tegyük fel, hogy F P P... P... m! 1 2 m 1 Ekkor F P P P P......,
RészletesebbenMEGBÍZHATÓSÁG-ELMÉLET
PHARE HU3/IB/E3-L MEGBÍZHAÓSÁG-ELMÉLE Defnícók A legszélesebb körben elfogadott defnícó szernt a megbízhatóság egy elem (termék, rendszer stb.) képessége arra, hogy meghatározott működés feltételek mellett
RészletesebbenVázlat. Relációk. Példák direkt szorzatra
7..9. Vázlat elácók a. elácó fogalma b. Tulajdonsága: refleív szmmetrkus/antszmmetrkus tranztív c. Ekvvalenca relácók rzleges/parcáls rrendez relácók felsmere d. elácók reprezentálása elácó matematka fogalma
RészletesebbenBékefi Zoltán. Közlekedési létesítmények élettartamra vonatkozó hatékonyság vizsgálati módszereinek fejlesztése. PhD Disszertáció
Közlekedés létesítmények élettartamra vonatkozó hatékonyság vzsgálat módszerenek fejlesztése PhD Dsszertácó Budapest, 2006 Alulírott kjelentem, hogy ezt a doktor értekezést magam készítettem, és abban
RészletesebbenTanult nem paraméteres próbák, és hogy milyen probléma megoldására szolgálnak.
8. GYAKORLAT STATISZTIKAI PRÓBÁK ISMÉTLÉS: Tanult nem paraméteres próbák, és hogy mlyen probléma megoldására szolgálnak. Név Illeszkedésvzsgálat Χ próbával Illeszkedésvzsgálat grafkus úton Gauss papírral
RészletesebbenTöréskép optimalizálás Elmélet, megvalósítás, alkalmazás
Elmélet, megvalósítás, alkalmazás Készítették: Borbély Dánel Szerkezet-építőmérnök Msc hallgató Borbély Gábor Alkalmazott matematka Msc hallgató Koppány Zoltán Földmérő- és Térnformatka mérnök Msc hallgató
RészletesebbenA bankközi jutalék (MIF) elő- és utóélete a bankkártyapiacon. A bankközi jutalék létező és nem létező versenyhatásai a Visa és a Mastercard ügyek
BARA ZOLTÁN A bankköz utalék (MIF) elő- és utóélete a bankkártyapacon. A bankköz utalék létező és nem létező versenyhatása a Vsa és a Mastercard ügyek Absztrakt Az előadás 1 rövden átteknt a két bankkártyatársasággal
RészletesebbenOLS regresszió - ismétlés Mikroökonometria, 1. hét Bíró Anikó A tantárgy tartalma
OLS regresszó - smétlés Mroöonometra,. hét Bíró Anó A tantárg tartalma Leggaorbb mroöonometra problémá és azo ezeléséne megsmerése Egén vag vállalat adato Keresztmetszet és panel elemzés Vállalat, pacelemzés
RészletesebbenEmpirikus nehézségek. Termelési és költségfüggvények - elmélet. Termelési és költségfüggvények elmélet, folyt. Becslés három megközelítés
Panel elemzés alkalmazása termelés függvények becslése Mkroökonometra, 5. hét Bíró Ankó A tananyag a Gazdaság Versenyhvatal Versenykultúra özpontja és a udás-ökonóma Alapítvány támogatásával készült az
RészletesebbenLogisztikai menedzsment mesterképzési szak. Záróvizsga A tételsor
Logisztikai menedzsment mesterképzési szak Záróvizsga A tételsor 1. A logisztika fogalma, logisztikai rendszerek. A logisztika térhódításának okai, célja, feladatai és területei; a logisztikai rendszer
RészletesebbenÖSSZETETT INDEXEK KÉSZÍTÉSE ÚJ MÓDON: A SZŰK KERESZTMETSZETEKÉRT TÖRTÉNŐ BÜNTETÉS MÓDSZERE
Közgazdaság és Regonáls Tudományo Intézete Pécs Tudományegyetem, Közgazdaságtudomány Kar MŰHELYTANULMÁNYOK ÖSSZETETT INDEXEK KÉSZÍTÉSE ÚJ MÓDON: A SZŰK KERESZTMETSZETEKÉRT TÖRTÉNŐ BÜNTETÉS MÓDSZERE Rappa
Részletesebben2009. májusi matematika érettségi közép szint
I 1.feladat Oldja meg a valós számok halmazán az alábbi egyenletet! 2 x 2 +13x +24=0 2.feladat Számítsa ki a 12 és 75 számok mértani közepét! 3.feladat Egy négytagú csoportban minden tagnak pontosan két
RészletesebbenA következı oldalakon látható dokumentumok szerzıi jog védelme alatt állnak, mindenféle másolásuk, terjesztésük jogi következményeket von maga után!
A övetezı oldalaon látható doumentumo szerzı jog védelme alatt állna, mndenféle másolásu, terjesztésü jog övetezményeet von maga után! Nylatozat Alulírott Cenzúrázva a Budapest Mősza és Gazdaságtudomány
RészletesebbenAz entrópia statisztikus értelmezése
Az entrópa statsztkus értelmezése A tapasztalat azt mutatja hogy annak ellenére hogy egy gáz molekulá egyed mozgást végeznek vselkedésükben mégs szabályszerűségek vannak. Statsztka jellegű vselkedés szabályok
RészletesebbenFurfangos fejtörők fizikából
Furfangos fejtörő fiziából Vigh Máté ELTE Komple Rendszere Fiziája Tanszé Az atomotól a csillagoig 03. április 5. . Fejtörő. A,,SLINKY-rugó'' egy olyan rugó, melyne nyújtatlan hossza elhanyagolhatóan icsi,
RészletesebbenA Secretary problem. Optimális választás megtalálása.
A Secretary problem. Optmáls választás megtalálása. A Szdbád problémáa va egy szté lasszusa tethető talá természetesebb vszot ehezebb változata. Ez a övetező Secretary problem -a evezett érdés: Egy állásra
Részletesebbenvállalatok esetén Technológia és költségek, Árdiszkrimináció és monopólium: A vállalati árbevétel megoszlása Számviteli költségek + számviteli profit
3. Elõadás Technológa és költségek, Árdszkrmnácó és monopólum: lneárs árképzés Kovács Norbert SZE KGYK, GT vállalat árbevétel megoszlása Gazdaság költség + gazdaság proft Számvtel költségek + számvtel
Részletesebben3D - geometriai modellezés, alakzatrekonstrukció, nyomtatás
3D - geometra modellezés, alakzatrekonstrukcó, nyomtatás b Háromszöghálók - algortmusok http://cgtbmehu/portal/node/3 https://wwwvkbmehu/kepzes/targyak/viiiav54 Dr Várady Tamás, Dr Salv Péter BME, Vllamosmérnök
RészletesebbenA feladatok megoldása
A feladato megoldása A hivatozáso C jelölései a i egyenleteire utalna.. feladat A beérezési léps felszíne fölött M magasságban indul a mozgás, esési ideje t = M/g. Ezalatt a labda vízszintesen ut utat,
RészletesebbenELEKTROKÉMIA GALVÁNCELLÁK ELEKTRÓDOK
LKTOKÉMIA GALVÁNCLLÁK LKTÓDOK GALVÁNCLLÁK - olyan rendszere, amelyeben éma folyamat (vagy oncentrácó egyenlítdés) eletromos áramot termelhet vagy áramforrásból rajtu áramot átbocsátva éma folyamat játszódhat
RészletesebbenXI. FIATAL MŰSZAKIAK TUDOMÁNYOS ÜLÉSSZAKA
XI. FIATAL ŰSZAKIAK TUDOÁNYOS ÜLÉSSZAKA Kolozsvár, 26. március 24-25. HÁLÓZATSZRŰN ŰKÖDŐ GY LOSZTÓ- RAKTÁRRAL RNDLKZŐ LOGISZTIKÁVAL INTGRÁLT ÖSSZSZRLŐ RNDSZR VÁLTOZATAINAK ÉRZÉKNYSÉGI VIZSGÁLATA Oláh Béla,
RészletesebbenKiegészítő részelőadás 2. Algebrai és transzcendens számok, nevezetes konstansok
Kiegészítő részelőadás. Algebrai és transzcendens számo, nevezetes onstanso Dr. Kallós Gábor 04 05 A valós számo ategorizálása Eml. (óori felismerés): nem minden szám írható fel törtszámént (racionálisént)
RészletesebbenAlgoritmusok és adatszerkezetek gyakorlat 09 Rendezések
Algortmusok és adatszerkezetek gyakorlat 09 Rendezések Néhány órával ezelőtt megsmerkedtünk már a Merge Sort rendező algortmussal. A Merge Sort-ról tuduk, hogy a legrosszabb eset dőgénye O(n log n). Tetszőleges
RészletesebbenTeljes eseményrendszer. Valószínőségszámítás. Példák. Teljes valószínőség tétele. Példa. Bayes tétele
Teljes eseményrendszer Valószínőségszámítás 3. elıadás 2009.09.22. Defnícó. Események A 1, A 2,..., sorozata teljes eseményrendszer, ha egymást páronként kzárják és egyesítésük Ω. Tulajdonság: P A ) +
RészletesebbenElektromos áram. telep a) b)
TÓTH : lektromos áram/1 (kbővített óravázlat) 1 lektromos áram Ha elektromos töltések rendezett mozgással egyk helyről a máskra átmennek, elektromos áramról beszélünk lektromos áram folyt pl egy korább
RészletesebbenThe original laser distance meter. The original laser distance meter
Leca Leca DISTO DISTO TM TM D510 X310 The orgnal laser dstance meter The orgnal laser dstance meter Tartalomjegyzék A műszer beállítása - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2 Bevezetés - -
RészletesebbenMűszaki folyamatok közgazdasági elemzése. Kevert stratégiák és evolúciós játékok
Műszak folyamatok közgazdaság elemzése Kevert stratégák és evolúcós átékok Fogalmak: Példa: 1 szta stratéga Vegyes stratéga Ha m tszta stratéga létezk és a 1 m annak valószínűsége hogy az - edk átékos
Részletesebben4 205 044-2012/11 Változtatások joga fenntartva. Kezelési útmutató. UltraGas kondenzációs gázkazán. Az energia megőrzése környezetünk védelme
HU 4 205 044-2012/11 Változtatások joga fenntartva Kezelés útmutató UltraGas kondenzácós gázkazán Az energa megőrzése környezetünk védelme Tartalomjegyzék UltraGas 15-1000 4 205 044 1. Kezelés útmutató
Részletesebben