Alternatívák rangsora Rangsor módszerek. Debreceni Egyetem

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Alternatívák rangsora Rangsor módszerek. Debreceni Egyetem"

Átírás

1 Döntéstámogató Rendszerek VII. előadás Bekéné Rácz Anett Debreceni Egyetem

2 Definíciók Példa rangsorfordulásra Rangsorokkal kapcsolatos fogalmak Condorcet nyertes: Az az alternatíva, amely az összes többi alternatívával szemben győztesen kerül ki a párosösszahsonĺıtásból. Condorcet vesztes: Az az alternatíva, amely az összes többi alternatívával szemben vesztesen kerül ki a párosösszahsonĺıtásból. Condorcet rendezés: A 1, A 2,..., A n az alternatívák egy Condorcet rendezése, ha i 1,..., n igaz, hogy az A i bármely a sorrendben utána lévő A j (i < j n) alternatívával szemben győztesen kerül ki a párosösszehasonĺıtásból.

3 Definíciók Példa rangsorfordulásra Rangsorokkal kapcsolatos fogalmak Növekvő sorozat-független rangsor: Az a rangsor, melyben az első p elem sorrendje (,ahol p {1,..., n}) nem változik, ha töröljük a rangsorból valamely A j, p < j n elemet. Csökkenő sorozat-független rangsor: Az a rangsor, melyben az utolsó p elem sorrendje (,ahol p {1,..., n}) nem változik, ha töröljük a rangsorból valamely A j, 1 j < p elemet. Ammenyiben a rangsorból egy elem törlése a többi elem sorrendjének változásához vezet rangsorfordulásról beszélünk.

4 Definíciók Példa rangsorfordulásra

5 Rangsor módszer Olyan egyéni döntést segítő eljárás, amikor a döntéshozó nem ad meg értékelő függvényt az egyes szempontok szerint, hanem csak az alternatívák sorrendjét. A módszerek csak a szempontok szerinti rangsort alapul véve döntenek az alternatívák rangsoráról. A szavazási eljárások módszereit alkalmazhatjuk, mint rangsormódszereket.

6 Példa A követlező rangsor táblázat áll rendelkezésre: C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 A a B a C b D b E b a 4., 5. helyen holtverseny b 1., 2., 3. helyen holtverseny

7 alkalmazása, mint rangsormódszer A pontszámokat a szempontok szerint kiosztjuk a sorrendnek megfelelően, majd összeadjuk az alternatívák különböző szempontok szerint kapott pontszámait.

8 alkalmazása, mint rangsormódszer A pontszámokat a szempontok szerint kiosztjuk a sorrendnek megfelelően, majd összeadjuk az alternatívák különböző szempontok szerint kapott pontszámait. C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 Ö: A B C D E

9 alkalmazása, mint rangsormódszer A pontszámokat a szempontok szerint kiosztjuk a sorrendnek megfelelően, majd összeadjuk az alternatívák különböző szempontok szerint kapott pontszámait. Sorrend: D; C; E; B; A C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 Ö: A B C D E

10 alkalmazása, mint rangsormódszer Ellenzési szintek minimalizálása magyar módszerrel. A Cook-Seiford mátrix alakja: d ij := r ik j, ahol r ik : A i C k szerinti rangszáma. Azaz, d ij az k A i j. helyezéstől vett távolsága.

11 alkalmazása, mint rangsormódszer Ellenzési szintek minimalizálása magyar módszerrel. A Cook-Seiford mátrix alakja: d ij := r ik j, ahol r ik : A i C k szerinti rangszáma. Azaz, d ij az k A i j. helyezéstől vett távolsága A B C D E

12 alkalmazása, mint rangsormódszer Ellenzési szintek minimalizálása magyar módszerrel. A Cook-Seiford mátrix alakja: d ij := r ik j, ahol r ik : A i C k szerinti rangszáma. Azaz, d ij az k A i j. helyezéstől vett távolsága A B C D E A hozzárendelési feladatot megoldva a kapott sorrend: C; D; E; B; A

13 A egy másik felfogása, miszerint az elégedettséget szeretnénk maximalizálni. Bernardo mátrix felépítése: m ij := a szempontok darabszáma, amelyek szerin A i a j. pozícióra kerül. A feladatot, mint maximalizációs hozzárendelési feladatot oldjuk meg.

14 A egy másik felfogása, miszerint az elégedettséget szeretnénk maximalizálni. Bernardo mátrix felépítése: m ij := a szempontok darabszáma, amelyek szerin A i a j. pozícióra kerül. A feladatot, mint maximalizációs hozzárendelési feladatot oldjuk meg A B C D E

15 A egy másik felfogása, miszerint az elégedettséget szeretnénk maximalizálni. Bernardo mátrix felépítése: m ij := a szempontok darabszáma, amelyek szerin A i a j. pozícióra kerül. A feladatot, mint maximalizációs hozzárendelési feladatot oldjuk meg. A feladatot megoldva a sorrend: C; D; E; B; A A B C D E

16 A módszer outranking mátrixának felépítése: k ij := A i hány szempont szerint előzi meg A j -t. Köhler módszer Arrow & Raynaud módszer A helyezések kiosztása 1.-től A helyezések kiosztása n.-től Primal Dual Primal Dual max{min k ij } min{max k ij } min{max k ij } max{min k ij } i j j i i j j i

17 Köhler módszer Primal A B C D E Min A B C D E max: 3

18 Köhler módszer Primal 1. helyen: C; D. A B C D E Min A B C D E max: 3

19 Köhler módszer Primal A B E Min A B E max: 6

20 Köhler módszer Primal 2. helyen: E. A B E Min A B E max: 6

21 Köhler módszer Primal A B Min A B 5-5 max: 5

22 Köhler módszer Primal 3. helyen: B. 4. helyen: A. A B Min A B 5-5 max: 5

23 Köhler módszer Primal 3. helyen: B. 4. helyen: A. A B Min A B 5-5 max: 5 A sorrend: C;D;E;B;A vagy D;C;E;B;A

24 Köhler módszer Dual A B C D E A B C D E Min: Max:

25 Köhler módszer Dual 1. helyen: C; D. A B C D E A B C D E Min: Max:

26 Köhler módszer Dual A B E A B 5-1 E Min: Max:

27 Köhler módszer Dual 2. helyen: E. A B E A B 5-1 E Min: Max:

28 Köhler módszer Dual A B A - 1 B 5 - Min: Max: 5 1 1

29 Köhler módszer Dual A B A - 1 B 5 - Min: Max: helyen: B. 4. helyen: A.

30 Köhler módszer Dual 3. helyen: B. 4. helyen: A. A B A - 1 B 5 - Min: Max: A sorrend: C;D;E;B;A vagy D;C;E;B;A

31 Arrow & Raynaud módszer Primal A B C D E Max A B C D E min: 1

32 Arrow & Raynaud módszer Primal 5. helyen: A. A B C D E Max A B C D E min: 1

33 Arrow & Raynaud módszer Primal B C D E Max B C D E min: 1

34 Arrow & Raynaud módszer Primal 4. helyen: B. B C D E Max B C D E min: 1

35 Arrow & Raynaud módszer Primal C D E Max C D E min: 1

36 Arrow & Raynaud módszer Primal 3. helyen: E. C D E Max C D E min: 1

37 Arrow & Raynaud módszer Primal C D Max C D 3-3 min: 3

38 Arrow & Raynaud módszer Primal 1. helyen: C;D C D Max C D 3-3 min: 3

39 Arrow & Raynaud módszer Primal C D Max C D 3-3 min: 3 1. helyen: C;D A sorrend: C;D;E;B;A vagy D;C;E;B;A

40 Arrow & Raynaud módszer Dual A B C D E A B C D E Max: Min:

41 Arrow & Raynaud módszer Dual 5. helyen: A. A B C D E A B C D E Max: Min:

42 Arrow & Raynaud módszer Dual B C D E B C D E Max: Min:

43 Arrow & Raynaud módszer Dual 4. helyen: B. B C D E B C D E Max: Min:

44 Arrow & Raynaud módszer Dual C D E C D 3-6 E Max: Min:

45 Arrow & Raynaud módszer Dual 3. helyen: E. C D E C D 3-6 E Max: Min:

46 Arrow & Raynaud módszer Dual C D C - 3 D 3 - Max: Min: 3 3 3

47 Arrow & Raynaud módszer Dual 1. helyen: C;D C D C - 3 D 3 - Max: Min: 3 3 3

48 Arrow & Raynaud módszer Dual C D C - 3 D 3 - Max: Min: helyen: C;D A sorrend: C;D;E;B;A vagy D;C;E;B;A

Döntéselőkészítés. XII. előadás. Döntéselőkészítés

Döntéselőkészítés. XII. előadás. Döntéselőkészítés XII. előadás Többszempontú döntések elmélete MAUT (Multi Attribute Utility Theory ) A többszempontú döntési feladatok megoldásának lépései: A döntési feladat felépítése: a) a cél megfogalmazása, b) az

Részletesebben

Opkut deníciók és tételek

Opkut deníciók és tételek Opkut deníciók és tételek Készítette: Bán József Deníciók 1. Deníció (Lineáris programozási feladat). Keressük meg adott lineáris, R n értelmezési tartományú függvény, az ún. célfüggvény széls értékét

Részletesebben

A Borda-szavazás Nash-implementálható értelmezési tartományai

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

Részletesebben

Páros összehasonlítás mátrixok empirikus vizsgálata. Bozóki Sándor

Páros összehasonlítás mátrixok empirikus vizsgálata. Bozóki Sándor Páros összehasonlítás mátrixok empirikus vizsgálata Bozóki Sándor MTA SZTAKI Operációkutatás és Döntési Rendszerek Kutatócsoport Budapesti Corvinus Egyetem Operációkutatás és Aktuáriustudományok Tanszék

Részletesebben

EGYSZERŰ ÉS ABSZOLÚT TÖBBSÉGI SZAVAZÁS

EGYSZERŰ ÉS ABSZOLÚT TÖBBSÉGI SZAVAZÁS EGYSZERŰ ÉS ABSZOLÚT TÖBBSÉGI SZAVAZÁS A választások és a szavazások többszempontú döntési problémák a szavazók valamilyen módon döntenek a jelöltekről a választási bizottság a szavazás után megállapítja,

Részletesebben

Felvételi tematika INFORMATIKA

Felvételi tematika INFORMATIKA Felvételi tematika INFORMATIKA 2016 FEJEZETEK 1. Természetes számok feldolgozása számjegyenként. 2. Számsorozatok feldolgozása elemenként. Egydimenziós tömbök. 3. Mátrixok feldolgozása elemenként/soronként/oszloponként.

Részletesebben

Szavazási eljárások Fejezetek a döntéselméletből

Szavazási eljárások Fejezetek a döntéselméletből Szavazási eljárások Fejezetek a döntéselméletből Rebák Örs 2013. november 26. 1. Bevezetés A bevezetésben tárgyaltakat ismertnek teszem fel, közlésük csupán a teljesség kedvéért történik, illetve mert

Részletesebben

Többszempontú döntési módszerek

Többszempontú döntési módszerek XI. előadás Többszempontú döntési módszerek Mindennapi tapasztalat: döntési helyzetbe kerülve több változat (alternatíva) között kell (lehet) választani, az alternatívákat kölönféle szempontok szerint

Részletesebben

Érzékenységvizsgálat

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

Részletesebben

1. Egészségügy szakmacsoport Egészségügyi alapismeretek

1. Egészségügy szakmacsoport Egészségügyi alapismeretek 1. Egészségügy szakmacsoport Egészségügyi alapismeretek 1.1. A verseny részei Első forduló Második forduló Interaktív versenyrész Írásbeli versenyrész Szóbeli versenyrész 180 perc 180 perc 20 perc 100

Részletesebben

Döntéselemzés, avagy operációkutatás a turizmus szak mesterképzésen. Első tapasztalatok a BGF KVI karon.

Döntéselemzés, avagy operációkutatás a turizmus szak mesterképzésen. Első tapasztalatok a BGF KVI karon. Döntéselemzés, avagy operációkutatás a turizmus szak mesterképzésen. Első tapasztalatok a BGF KVI karon. Lőrincz Sándor BGF KVIK MAFIOK 2010. Békéscsaba 1 2009/2010. tanév, 1. félév Levelező szak 4 x 2

Részletesebben

5. Analytic Hierarchy Process (AHP)

5. Analytic Hierarchy Process (AHP) 5 Analytic Hierarchy Process (AHP) (ld Temesi J: A döntéselmélet alapjai, 120-128) (Rapcsák T: Többszempontú döntési problémák I ld http://wwwoplabsztakihu/tanszek/download/ ITobbsz-dont-modszpdf) 51 Bevezetés

Részletesebben

Döntéselőkészítés. I. előadás. Döntéselőkészítés. Előadó: Dr. Égertné dr. Molnár Éva. Informatika Tanszék A 602 szoba

Döntéselőkészítés. I. előadás. Döntéselőkészítés. Előadó: Dr. Égertné dr. Molnár Éva. Informatika Tanszék A 602 szoba I. előadás Előadó: Dr. Égertné dr. Molnár Éva Informatika Tanszék A 602 szoba Tárggyal kapcsolatos anyagok megtalálhatók: http://www.sze.hu/~egertne Konzultációs idő: (páros tan. hét) csütörtök 10-11 30

Részletesebben

Operációkutatás. 4. konzultáció: Szállítási feladat. A feladat LP modellje

Operációkutatás. 4. konzultáció: Szállítási feladat. A feladat LP modellje Operációkutatás 1 NYME KTK, gazdálkodás szak, levelező alapképzés 2002/2003. tanév, II. évf. 2.félév Előadó: Dr. Takách Géza NyME FMK Információ Technológia Tanszék 9400 Sopron, Bajcsy Zs. u. 9. GT fszt.

Részletesebben

Az értékelés a következők szerint történik: 0-4 elégtelen 5-6 elégséges 7 közepes 8 jó 9-10 jeles. A szóbeli vizsga várható időpontja

Az értékelés a következők szerint történik: 0-4 elégtelen 5-6 elégséges 7 közepes 8 jó 9-10 jeles. A szóbeli vizsga várható időpontja 2016/17 I. félév MATEMATIKA szóbeli vizsga 1 A szóbeli vizsga kötelező eleme a félév teljesítésének, tehát azok a diákok is vizsgáznak, akik a többi számonkérést teljesítették. A szóbeli vizsgán az alább

Részletesebben

A logikai táblázat módszere III.

A logikai táblázat módszere III. A logikai táblázat módszere III. 1. feladat: Rifi, Röfi és Rufi, három kismalac, egy tortaevő versenyen vett részt. A nagymama előtte a következőket mondta: a) Rifi a második díjat szerzi meg b) Röfi nem

Részletesebben

Budapest 2013-14. évi mini Felkészülési tornáinak keretében szervezett 3. leány kismini tornájának forgatókönyve

Budapest 2013-14. évi mini Felkészülési tornáinak keretében szervezett 3. leány kismini tornájának forgatókönyve Budapest 2013-14. évi mini Felkészülési tornáinak keretében szervezett 3. leány kismini tornájának forgatókönyve Időpont: Helyszín: Rendező: Elérhetőség: 2014. január 25. (szombat), 9 órától Dunakeszi,

Részletesebben

1. ábra ábra

1. ábra ábra A kifejtési tétel A kifejtési tétel kimondásához először meg kell ismerkedni az előjeles aldetermináns fogalmával. Ha az n n-es A mátrix i-edik sorának és j-edik oszlopának kereszteződésében az elem áll,

Részletesebben

Mátrixjátékok tiszta nyeregponttal

Mátrixjátékok tiszta nyeregponttal 1 Mátrixjátékok tiszta nyeregponttal 1. Példa. Két játékos Aladár és Bendegúz rendelkeznek egy-egy tetraéderrel, melyek lapjaira rendre az 1, 2, 3, 4 számokat írták. Egy megadott jelre egyszerre felmutatják

Részletesebben

Operációkutatás példatár

Operációkutatás 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

Részletesebben

Számítógépes döntéstámogatás. Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések

Számítógépes döntéstámogatás. Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések BLSZM-09 p. 1/17 Számítógépes döntéstámogatás Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu

Részletesebben

Értékelési szempontok

Értékelési szempontok Értékelési szempontok Településképet meghatározó épületek külső rekonstrukciója, többfunkciós közösségi tér létrehozása, fejlesztése, energetikai korszerűsítés A felhívás kódszáma: VP6-7..1.1-1 Kiválasztási

Részletesebben

Függvények 1. oldal Készítette: Ernyei Kitti. Függvények

Függvények 1. oldal Készítette: Ernyei Kitti. Függvények Függvények 1. oldal Készítette: Ernyei Kitti Függvények DEFINÍCIÓ: Ha adott két nemüres halmaz: és, továbbá minden eleméhez hozzárendeljük a valamely elemét, akkor ezt a hozzárendelést függvénynek nevezzük.

Részletesebben

MATEMATIKA KISÉRETTSÉGI Ponthatárok: (5) (4) (3) (2) (1) Pontszám. I. rész - A rendelkezésre álló idő: 45 perc

MATEMATIKA KISÉRETTSÉGI Ponthatárok: (5) (4) (3) (2) (1) Pontszám. I. rész - A rendelkezésre álló idő: 45 perc MATEMATIKA KISÉRETTSÉGI 2014. Ponthatárok: (5) 83-100 (4) 65-82 (3) 47-64 (2) 30-46 (1) 0-29 Név, osztály Pontszám I. rész - A rendelkezésre álló idő: 45 perc I. rész 30 pont Érdemjegy II. rész 70 pont

Részletesebben

Dinamikus programozás - Szerelőszalag ütemezése

Dinamikus programozás - Szerelőszalag ütemezése Dinamikus programozás - Szerelőszalag ütemezése A dinamikus programozás minden egyes részfeladatot és annak minden részfeladatát pontosan egyszer oldja meg, az eredményt egy táblázatban tárolja, és ezáltal

Részletesebben

2 2 = 2 p. = 2 p. 2. Végezd el a kijelölt műveleteket! 3. Végezd el a kijelölt műveleteket! 4. Alakítsad szorzattá az összeget!

2 2 = 2 p. = 2 p. 2. Végezd el a kijelölt műveleteket! 3. Végezd el a kijelölt műveleteket! 4. Alakítsad szorzattá az összeget! Matematika vizsga 014. 9. osztály Név: Az 1-1. feladatok megoldását a feladatlapra írd! A 1-19. feladatokat a négyzetrácsos lapon oldd meg! 1. Számítsd ki az alábbi kifejezések pontos értékét! 0, = = p

Részletesebben

kategóriák Az év kisvállalkozása díj Az év vállalkozása díj Az év környezetvédelmi díja Az év középvállalkozása díj Üzleti innovációs díj

kategóriák Az év kisvállalkozása díj Az év vállalkozása díj Az év környezetvédelmi díja Az év középvállalkozása díj Üzleti innovációs díj kategóriák Az év vállalkozása díj Sikerkritérium, hogy a vállalkozás mennyire növelte piaci potenciálját és nyereségességét az elmúlt év során, illetve hogy tevékenysége milyen pozitív hatást gyakorolt

Részletesebben

Miben új az új Kbt.? Szakmai nap és konzultáció. 2015. október 21. Értékelési szempontok változásai Erdei Gábor

Miben új az új Kbt.? Szakmai nap és konzultáció. 2015. október 21. Értékelési szempontok változásai Erdei Gábor Szakmai nap és konzultáció 2015. október 21. Értékelési szempontok változásai Erdei Gábor Uniós politikák a közbeszerzésben Szerződések odaítélése Az eljárási szakaszok (alkalmasság vizsgálata-értékelés)

Részletesebben

Programozási módszertan. Dinamikus programozás: szerelőszalag ütemezése Mátrixok véges sorozatainak szorzása

Programozási módszertan. Dinamikus programozás: szerelőszalag ütemezése Mátrixok véges sorozatainak szorzása PM-06 p. 1/28 Programozási módszertan Dinamikus programozás: szerelőszalag ütemezése Mátrixok véges sorozatainak szorzása Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu

Részletesebben

Feladatok MATEMATIKÁBÓL

Feladatok MATEMATIKÁBÓL Feladatok MATEMATIKÁBÓL a 12. évfolyam számára III. 1. Számítsuk ki a következő hatványok értékét! 2. Írjuk fel gyökjelekkel a következő hatványokat! 3. Az ötnek hányadik hatványa a következő kifejezés?

Részletesebben

II. A VIZSGA LEÍRÁSA

II. A VIZSGA LEÍRÁSA II. A VIZSGA LEÍRÁSA A vizsga részei 180 perc 15 perc 240 perc 20 perc Definíció, illetve tétel kimondása I. II. Egy téma összefüggő kifejtése Definíció közvetlen alkalmazása I. II. 45 perc 135 perc megadott

Részletesebben

FELHASZNÁLÓI KÉZIKÖNYV

FELHASZNÁLÓI KÉZIKÖNYV többszempontú csoportos döntéstámogató szoftver EGY A ÉS WINGDSS PÉLDAFELADAT A KIÉRTÉKELÉS FÜGGELÉK 4.1 RENDSZERBEN FELÉPÍTÉSE LÉPÉSEI FELHASZNÁLÓI KÉZIKÖNYV Operációkutatás MTA és Döntési SZTAKI Rendszerek

Részletesebben

A számítástudomány alapjai. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem

A számítástudomány alapjai. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem A számítástudomány alapjai Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Bináris keresőfa, kupac Katona Gyula Y. (BME SZIT) A számítástudomány

Részletesebben

VI. Rábaköz MKSZ Kupa Lány Kézilabda Torna

VI. Rábaköz MKSZ Kupa Lány Kézilabda Torna 2017. évi versenykiírás 1. A Kupa célja A kézilabdázás megismertetése, megszerettetése és széles körben történő elterjesztése. Rábaköz és környéke lány kézilabda utánpótlás sportélet felpezsdítése. A Kupa

Részletesebben

Ütemezés gyakorlat. Termelésszervezés

Ütemezés gyakorlat. Termelésszervezés Ütemezés gyakorlat egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Feladattípusok Általános ütemezés Egygépes ütemezési problémák Párhuzamos erőforrások ütemezése Flow-shop és job-shop ütemezés

Részletesebben

Résztvevő csapatok: 1/5

Résztvevő csapatok: 1/5 Budapest 2013/2014. évi Mini felkészülési tornáinak első szakaszának keretében szervezett verseny 2. leány kismini torna Időpont: 2013. november 30. (szombat), 11:00-tól Helyszín: Rendező: Elérhetőség:

Részletesebben

Azonosító jel: MATEMATIKA EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA. 2010. május 4. 8:00. Az írásbeli vizsga időtartama: 240 perc

Azonosító jel: MATEMATIKA EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA. 2010. május 4. 8:00. Az írásbeli vizsga időtartama: 240 perc ÉRETTSÉGI VIZSGA 2010. május 4. MATEMATIKA EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA 2010. május 4. 8:00 Az írásbeli vizsga időtartama: 240 perc Pótlapok száma Tisztázati Piszkozati OKTATÁSI ÉS KULTURÁLIS MINISZTÉRIUM

Részletesebben

E-tananyag Matematika 9. évfolyam 2014. Függvények

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

Részletesebben

Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató

Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató Módszertani Intézeti Tanszék Gazdinfo Nappali Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató 2016/17 tanév II. félév 1/4 Tantárgy megnevezése: Operációkutatás II. Tantárgy kódja: OPKT2KOMEMM Tanterv szerinti óraszám:

Részletesebben

Ütemezési feladatok. Az ütemezési feladatok vizsgálata az 50-es évek elején kezdődött, majd

Ütemezési feladatok. Az ütemezési feladatok vizsgálata az 50-es évek elején kezdődött, majd 1 Ütemezési feladatok Az ütemezési feladatok vizsgálata az 50-es évek elején kezdődött, majd tekintettel a feladat gyakorlati fontosságára sok különböző modell tanulmányozására került sor, és a témakör

Részletesebben

Egész számok. pozitív egész számok: 1; 2; 3; 4;... negatív egész számok: 1; 2; 3; 4;...

Egész számok. pozitív egész számok: 1; 2; 3; 4;... negatív egész számok: 1; 2; 3; 4;... Egész számok természetes számok ( ) pozitív egész számok: 1; 2; 3; 4;... 0 negatív egész számok: 1; 2; 3; 4;... egész számok ( ) 1. Írd a következõ számokat a halmazábra megfelelõ helyére! 3; 7; +6 ; (

Részletesebben

Kereső függvények és használatuk a Microsoft Excel programban. dr. Nyári Tibor

Kereső függvények és használatuk a Microsoft Excel programban. dr. Nyári Tibor Kereső függvények és használatuk a Microsoft Excel programban dr. Nyári Tibor FKERES, VKERES melyik táblában kell keresni az értéket a tábla azon oszlopának táblán belüli sorszáma, amelyből az eredményt

Részletesebben

2. modul - Operációs rendszerek

2. modul - Operációs rendszerek 2. modul - Operációs rendszerek Érvényes: 2009. február 1-jétől Az alábbiakban ismertetjük a 2. modul (Operációs rendszerek) syllabusát, amely az elméleti és gyakorlati modulvizsga követelményrendszere.

Részletesebben

Próbaérettségi 2004 MATEMATIKA. PRÓBAÉRETTSÉGI 2004. május EMELT SZINT. 240 perc

Próbaérettségi 2004 MATEMATIKA. PRÓBAÉRETTSÉGI 2004. május EMELT SZINT. 240 perc PRÓBAÉRETTSÉGI 2004. május MATEMATIKA EMELT SZINT 240 perc A feladatok megoldására 240 perc fordítható, az idő leteltével a munkát be kell fejeznie. A feladatok megoldási sorrendje tetszőleges. A II. részben

Részletesebben

II. Mérés SZÉCHENYI ISTVÁN EGYETEM GYŐR TÁVKÖZLÉSI TANSZÉK

II. Mérés SZÉCHENYI ISTVÁN EGYETEM GYŐR TÁVKÖZLÉSI TANSZÉK Mérési Utasítás Linux/Unix jogosultságok és fájlok kezelése Linux fájlrendszerek és jogosultságok Linux alatt, az egyes fájlokhoz való hozzáférések szabályozása érdekében a fájlokhoz tulajdonost, csoportot

Részletesebben

EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA

EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA ÉRETTSÉGI VIZSGA 2012. május 8. MATEMATIKA EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA 2012. május 8. 8:00 Az írásbeli vizsga időtartama: 240 perc Pótlapok száma Tisztázati Piszkozati NEMZETI ERŐFORRÁS MINISZTÉRIUM Matematika

Részletesebben

Számítógépes döntéstámogatás OPTIMALIZÁLÁSI FELADATOK A SOLVER HASZNÁLATA

Számítógépes döntéstámogatás OPTIMALIZÁLÁSI FELADATOK A SOLVER HASZNÁLATA SZDT-03 p. 1/24 Számítógépes döntéstámogatás OPTIMALIZÁLÁSI FELADATOK A SOLVER HASZNÁLATA Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Előadás

Részletesebben

EGÉSZSÉGÜGY ISMERETEK ÁGAZATI SZAKMAI ÉRETTSÉGI VIZSGA A VIZSGA LEÍRÁSA KÖZÉPSZINTEN. 180 perc 15 perc 100 pont 50 pont

EGÉSZSÉGÜGY ISMERETEK ÁGAZATI SZAKMAI ÉRETTSÉGI VIZSGA A VIZSGA LEÍRÁSA KÖZÉPSZINTEN. 180 perc 15 perc 100 pont 50 pont EGÉSZSÉGÜGY ISMERETEK ÁGAZATI SZAKMAI ÉRETTSÉGI VIZSGA A VIZSGA LEÍRÁSA KÖZÉPSZINTEN A vizsga részei Középszint 180 perc 15 perc A vizsgán használható segédeszközök: A vizsgázó biztosítja A vizsgabizottságot

Részletesebben

út hosszát. Ha a két várost nem köti össze út, akkor legyen c ij = W, ahol W már az előzőekben is alkalmazott megfelelően nagy szám.

út hosszát. Ha a két várost nem köti össze út, akkor legyen c ij = W, ahol W már az előzőekben is alkalmazott megfelelően nagy szám. 1 Az utazó ügynök problémája Utazó ügynök feladat Adott n számú város és a városokat összekötő utak, amelyeknek ismert a hossza. Adott továbbá egy ügynök, akinek adott városból kiindulva, minden várost

Részletesebben

Ranglista és Minősítési Szabályzat

Ranglista és Minősítési Szabályzat MAGYAR TOLLASLABDA SZÖVETSÉG Hatályos: 2013.január 1-től Az MTLSZ Elnöksége által elfogadva 2013.január 7-én Készítette: Bakó László és Borka György 1 1 Egyéni ranglista 1.1 Az MTLSZ minden Ranglista verseny

Részletesebben

Numerikus módszerek 1.

Numerikus módszerek 1. Numerikus módszerek 1. 9. előadás: Paraméteres iterációk, relaxációs módszerek Lócsi Levente ELTE IK Tartalomjegyzék 1 A Richardson-iteráció 2 Relaxált Jacobi-iteráció 3 Relaxált Gauss Seidel-iteráció

Részletesebben

HVK Adminisztrátori használati útmutató

HVK Adminisztrátori használati útmutató HVK Adminisztrátori használati útmutató Tartalom felöltés, Hírek karbantartása A www.mvfportal.hu oldalon a bejelentkezést követően a rendszer a felhasználó jogosultsági besorolásának megfelelő nyitó oldalra

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Függvények II. Indítsuk el az Excel programot! A minta alapján vigyük be a Munka1 munkalapra a táblázat adatait! 1. ábra Minta az adatbevitelhez

Függvények II. Indítsuk el az Excel programot! A minta alapján vigyük be a Munka1 munkalapra a táblázat adatait! 1. ábra Minta az adatbevitelhez Bevezetés Ebben a fejezetben megismerkedünk a Logikai függvények típusaival és elsajátítjuk alkalmazásukat. Jártasságot szerzünk bonyolultabb feladatok megoldásában, valamint képesek leszünk a függvények

Részletesebben

Másodfokú egyenletek, egyenlőtlenségek

Másodfokú egyenletek, egyenlőtlenségek Másodfokú egyenletek, egyenlőtlenségek A másodfokú egyenlet grafikus megoldása Példa1. Ábrázold az f(x) = x + 1x + 16 függvényt, majd olvasd le az ábráról az alábbi egyenlet megoldását: x + 1x + 16 = 0.

Részletesebben

MATEMATIKA II. A VIZSGA LEÍRÁSA

MATEMATIKA II. A VIZSGA LEÍRÁSA MATEMATIKA II. A VIZSGA LEÍRÁSA A vizsga részei 180 perc 15 perc 240 perc 20 perc Egy téma összefüggő II. I. II. kifejtése megadott 135 perc szempontok szerint I. 45 perc Definíció, ill. tétel kimondása

Részletesebben

Adatszerkezetek Adatszerkezet fogalma. Az értékhalmaz struktúrája

Adatszerkezetek Adatszerkezet fogalma. Az értékhalmaz struktúrája Adatszerkezetek Összetett adattípus Meghatározói: A felvehető értékek halmaza Az értékhalmaz struktúrája Az ábrázolás módja Műveletei Adatszerkezet fogalma Direkt szorzat Minden eleme a T i halmazokból

Részletesebben

Lineáris algebra (10A103)

Lineáris algebra (10A103) Lineáris algebra (10A103) Dr. Hartmann Miklós Tudnivalók Honlap: http://www.math.u-szeged.hu/~hartm Jegyzet: Megyesi László: Lineáris algebra. Vizsga: írásbeli, feltétele a Lineáris algebra gyakorlat teljesítése.

Részletesebben

Többszempontú döntési problémák

Többszempontú döntési problémák Budapesti Corvinus Egyetem MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutató Intézetébe kihelyezett Gazdasági Döntések Tanszék Rapcsák Tamás Többszempontú döntési problémák Egyetemi oktatáshoz segédanyag

Részletesebben

OMHV eredmények intézményi szintű összesítése, értékelése 2015/2016. tanév tavaszi félév

OMHV eredmények intézményi szintű összesítése, értékelése 2015/2016. tanév tavaszi félév OMHV eredmények intézményi szintű összesítése, értékelése 2015/2016. tanév tavaszi félév Kedves Hallgatóink! A 2015/2016. tanév tavaszi szemeszterében az előző félévekhez hasonlóan az oktatói munka hallgatói

Részletesebben

1. Előadás Lineáris programozás

1. Előadás Lineáris programozás 1. Előadás Lineáris programozás Salamon Júlia Előadás II. éves gazdaság informatikus hallgatók számára Operációkutatás Az operációkutatás az alkalmazott matematika az az ága, ami bizonyos folyamatok és

Részletesebben

Programozás I. zárthelyi dolgozat

Programozás I. zárthelyi dolgozat Programozás I. zárthelyi dolgozat 2013. november 11. 2-es szint: Laptopot szeretnénk vásárolni, ezért írunk egy programot, amelynek megadjuk a lehetséges laptopok adatait. A laptopok árát, memória méretét

Részletesebben

Másodfokú egyenletek, egyenlőtlenségek

Másodfokú egyenletek, egyenlőtlenségek Másodfokú egyenletek, egyenlőtlenségek A másodfokú egyenlet grafikus megoldása Példa1. Ábrázold az f(x) = x 1x 16 függvényt, majd olvasd le az ábráról az alábbi egyenlet megoldását: x 1x 16 =. 1. lépés:

Részletesebben

P Á L Y A V Á L A S Z T Á S I

P Á L Y A V Á L A S Z T Á S I SZÜLŐI ELÉGEDETTSÉGMÉRÉS P Á L Y A V Á L A S Z T Á S I T E V É K E N Y S É G, P Á L Y A I R Á N Y Í T Á S EGRY JÓZSEF ÁLTALÁNOS ISKOLA ÉS ALAPFOKÚ MŰVÉSZETOKTATÁSI INTÉZMÉNY KESZTHELY 2 0 1 1-2 0 1 2 Készítette:

Részletesebben

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

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

Részletesebben

5. Számú SZMSZ melléklet. A Kari BME ösztöndíj elbírálásának alapelvei és pontozási rendszere

5. Számú SZMSZ melléklet. A Kari BME ösztöndíj elbírálásának alapelvei és pontozási rendszere 5. Számú SZMSZ melléklet A Kari BME ösztöndíj elbírálásának alapelvei és pontozási rendszere A Hallgatói Képviselet (továbbiakban: HK) pályázatot írhat ki félévente a Kari BME ösztöndíj elnyerésére. A

Részletesebben

FIGYELEM VÁLTOZÁS!!! Tisztelt Szülők!

FIGYELEM VÁLTOZÁS!!! Tisztelt Szülők! Tisztelt Szülők! Ezúton is szeretnénk megköszönni, hogy gyermekük számára továbbtanulási céllal valamely ünket választották. Iskolánk iránti töretlen és növekvő népszerűségét jelzi, hogy a tavalyi 600

Részletesebben

Folyamat menedzsment EFM. (Takács György 2009) NMYE SEK 1

Folyamat menedzsment EFM. (Takács György 2009) NMYE SEK 1 Folyamat menedzsment NMYE SEK 1 Esettanulmány Édesanyám felhívott, hogy vigyek neki 1 kg kenyeret és 10 dkg párizsit. A boltban megvettem a kenyeret és a felvágottat, majd hazamentem. A kenyeret betettem

Részletesebben

2. Készítsen awk szkriptet, amely kiírja az aktuális könyvtár összes alkönyvtárának nevét, amely februári keltezésű (bármely év).

2. Készítsen awk szkriptet, amely kiírja az aktuális könyvtár összes alkönyvtárának nevét, amely februári keltezésű (bármely év). 1. fejezet AWK 1.1. Szűrési feladatok 1. Készítsen awk szkriptet, ami kiírja egy állomány leghosszabb szavát. 2. Készítsen awk szkriptet, amely kiírja az aktuális könyvtár összes alkönyvtárának nevét,

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI május 10. KÖZÉP SZINT I.

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI május 10. KÖZÉP SZINT I. 1) Adott két pont: A ; 1 felezőpontjának koordinátáit! AB felezőpontja legyen F. MATEMATIKA ÉRETTSÉGI 005. május 10. KÖZÉP SZINT I. és B 1; Írja fel az AB szakasz 1 1 F ; F ;1 ) Az ábrán egy ; intervallumon

Részletesebben

IV. RÁBAKÖZ KUPA LÁNY KÉZILABDA TORNA

IV. RÁBAKÖZ KUPA LÁNY KÉZILABDA TORNA 2015. évi versenykiírás 1. A Kupa célja A kézilabdázás megismertetése, megszerettetése és széles körben történő elterjesztése. Rábaköz és környéke lány kézilabda utánpótlás sportélet felpezsdítése. A Kupa

Részletesebben

Táblázatkezelés Excel XP-vel. Tanmenet

Táblázatkezelés Excel XP-vel. Tanmenet Táblázatkezelés Excel XP-vel Tanmenet Táblázatkezelés Excel XP-vel TANMENET- Táblázatkezelés Excel XP-vel Témakörök Javasolt óraszám 1. Bevezetés az Excel XP használatába 4 tanóra (180 perc) 2. Munkafüzetek

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI 2005. május 28. KÖZÉPSZINT I.

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI 2005. május 28. KÖZÉPSZINT I. ) Mely valós számokra igaz, hogy 7 7 MATEMATIKA ÉRETTSÉGI 005. május 8. KÖZÉPSZINT I. 7? Összesen: pont ) Egy 40 000 Ft-os télikabátot a tavaszi árleszállításkor 0%-kal olcsóbban lehet megvenni. Mennyi

Részletesebben

II. Hévízi Derby (C0 - A2)

II. Hévízi Derby (C0 - A2) II. Hévízi Derby (C0 - A2) Verseny ideje: 2008.06.06-2008.06.08 Típusa: A - kategória Hévíz, Kossuth u. Helyszíne: Labdarúgó edzőpálya és környéke Nevezés # lezárása 1 2008.06.02.nap 22:00 2 2008.06.02.nap

Részletesebben

POLITIKAI GAZDASÁGTAN

POLITIKAI GAZDASÁGTAN POLITIKAI GAZDASÁGTAN Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék az MTA Közgazdaságtudományi

Részletesebben

ÚJ JAPÁN CSODA, VAGY AZ ÉRTÉKMÓDSZERTAN

ÚJ JAPÁN CSODA, VAGY AZ ÉRTÉKMÓDSZERTAN Quality Function Deployment Target Costing folyamatmodell ÚJ JAPÁN CSODA, VAGY AZ ÉRTÉKMÓDSZERTAN REINKARNÁCIÓJA SCHANDL ANNA, AVS BME GTK Pénzügy, Számvitel Msc anna.schandl@gmail.com QFD TC folyamatmodell

Részletesebben

A 2014/2015 tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny második forduló javítási-értékelési útmutató. INFORMATIKA II. (programozás) kategória

A 2014/2015 tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny második forduló javítási-értékelési útmutató. INFORMATIKA II. (programozás) kategória Oktatási Hivatal A 2014/2015 tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny második forduló javítási-értékelési útmutató INFORMATIKA II. (programozás) kategória Kérjük a tisztelt kollégákat, hogy az egységes

Részletesebben

Hogyan lehet Pivot tábla segítségével komplex adatokat elemezni és bemutatni?

Hogyan lehet Pivot tábla segítségével komplex adatokat elemezni és bemutatni? Hogyan lehet Pivot tábla segítségével komplex adatokat elemezni és bemutatni? Fordította: IFUA Horváth & Partners Képzelje el, hogy a vállalat értékesítési vezetője megkéri Önt, hogy rövid időn belül elemezze

Részletesebben

GAZDASÁGI NÖVEKEDÉS I.

GAZDASÁGI NÖVEKEDÉS I. Gazdasági növekedés I. 1 IGAZ-HAMIS ÁLLÍTÁSOK GAZDASÁGI NÖVEKEDÉS I. 1. Ha a gazdaság az aranyszabály szerinti tőkénél nagyobb tőkemennyiséggel indul, a megtakarítási ráta nőni fog minden más tényező változatlansága

Részletesebben

Tájékoztató a Rendszeres Tanulmányi Ösztöndíj Modulóban található adataival kapcsolatban

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

Részletesebben

Populációbecslések és monitoring

Populációbecslések és monitoring Populációbecslések és monitoring A becslés szerepe az ökológiában és a vadgazdálkodásban. A becslési módszerek csoportosítása. Teljes számlálás. Statisztikai alapfogalmak. Fontos lehet tudnunk, hogy hány

Részletesebben

Érettségi feladatok: Függvények 1/9

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

Részletesebben

A szimplex algoritmus

A szimplex algoritmus A szimplex algoritmus Ismétlés: reprezentációs tétel, az optimális megoldás és az extrém pontok kapcsolata Alapfogalmak: bázisok, bázismegoldások, megengedett bázismegoldások, degenerált bázismegoldás

Részletesebben

Animációk, effektusok

Animációk, effektusok Áttűnések Előadásunk látványosabb, ha áttűnéseket, effektusokat használunk. Ismerkedjünk meg az áttűnésekkel. Az áttűnésekkel tudjuk megadni az átváltást az egyik diánkról a másikra. Az áttűnéseket érdemes

Részletesebben

A multikritériumos elemzés célja, alkalmazási területe, adat-transzformációs eljárások, az osztályozási eljárások lényege

A 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

Részletesebben

SPORT XXI. RÖPLABDA SZEGED KUPA SZUPER MINI-MINI-GYERMEK TORNA SZEGED 2016.MÁRCIUS 19-20.(LEÁNY) ÉS ÁPRILIS 2.(FIÚ)

SPORT XXI. RÖPLABDA SZEGED KUPA SZUPER MINI-MINI-GYERMEK TORNA SZEGED 2016.MÁRCIUS 19-20.(LEÁNY) ÉS ÁPRILIS 2.(FIÚ) SPORT XXI. RÖPLABDA SZEGED KUPA SZUPER MINI-MINI-GYERMEK TORNA SZEGED 2016.MÁRCIUS 19-20.(LEÁNY) ÉS ÁPRILIS 2.(FIÚ) Kedves Barátaink! Ezúttal 127 csapattal bonyolítjuk le hagyományos tornánkat. Reméljük

Részletesebben

V. RÁBAKÖZ KUPA LÁNY KÉZILABDA TORNA

V. RÁBAKÖZ KUPA LÁNY KÉZILABDA TORNA 2016. évi versenykiírás 1. A Kupa célja A kézilabdázás megismertetése, megszerettetése és széles körben történő elterjesztése. Rábaköz és környéke lány kézilabda utánpótlás sportélet felpezsdítése. A Kupa

Részletesebben

Nemkonvex kvadratikus egyenlőtlenségrendszerek pontos dualitással

Nemkonvex kvadratikus egyenlőtlenségrendszerek pontos dualitással pontos dualitással Imre McMaster University Advanced Optimization Lab ELTE TTK Operációkutatási Tanszék Folytonos optimalizálás szeminárium 2004. július 6. 1 2 3 Kvadratikus egyenlőtlenségrendszerek Primál

Részletesebben

Résztvevő csapatok délelőtti szakasz. Résztvevő csapatok délutáni szakasz "A" csoport "B" csoport

Résztvevő csapatok délelőtti szakasz. Résztvevő csapatok délutáni szakasz A csoport B csoport Forgatókönyv Leány szupermini felkészülési torna 2014. április 26. Versenyszám: Leány szupermini Rendező elérhetőségei Torna ideje: 2014. április 26., szombat Képviselő neve: Szabados István Torna helye:

Részletesebben

MATEMATIKA KISÉRETTSÉGI Ponthatárok: (5) (4) (3) (2) (1) Pontszám. A háromszög oldalainak nagysága:

MATEMATIKA KISÉRETTSÉGI Ponthatárok: (5) (4) (3) (2) (1) Pontszám. A háromszög oldalainak nagysága: MATEMATIKA KISÉRETTSÉGI 2010. Ponthatárok: (5) 83-100 (4) 65-82 (3) 47-64 (2) 30-46 (1) 0-29 Név, osztály Pontszám I. rész - A rendelkezésre álló idő: 45 perc I. rész 30 pont Érdemjegy II. rész 70 pont

Részletesebben

Tartalomjegyzék 2. RENDSZER FELÉPÍTÉSE... 3

Tartalomjegyzék 2. RENDSZER FELÉPÍTÉSE... 3 Tartalomjegyzék 1. BEVEZETŐ... 2 2. RENDSZER FELÉPÍTÉSE... 3 2.1. FELÜLET... 3 2.2. FELHASZNÁLÓI FUNKCIÓK... 4 2.2.1. Modulok... 4 2.2.2. Előzmények... 4 2.2.3. Lekérdezés működése, beállítások... 5 2.2.4.

Részletesebben

PRÓBAÉRETTSÉGI VIZSGA

PRÓBAÉRETTSÉGI VIZSGA STUDIUM GENERALE MATEMATIKA SZEKCIÓ PRÓBAÉRETTSÉGI VIZSGA 2015. február 14. MATEMATIKA KÖZÉPSZINTŰ PRÓBAÉRETTSÉGI VIZSGA Név E-mail cím Tanárok neve Pontszám 2015. február 14. I. Időtartam: 45 perc STUDIUM

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI 2012. május 8. EMELT SZINT I.

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI 2012. május 8. EMELT SZINT I. MATEMATIKA ÉRETTSÉGI 01. május 8. EMELT SZINT I. 1) Egy 011-ben készült statisztikai összehasonlításban az alábbiakat olvashatjuk: Ha New York-ban az átlagfizetést és az átlagos árszínvonalat egyaránt

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Feladatok MATEMATIKÁBÓL

Feladatok MATEMATIKÁBÓL Feladatok MATEMATIKÁBÓL a 1. évfolyam számára III. 1. Számítsuk ki a következő hatványok értékét! a) b) 7 c) 5 d) 5 1 e) 6 1 6 f) ( 81 16 ) g) 0,00001 5. Írjuk fel gyökjelekkel a következő hatványokat!

Részletesebben

Hétköznapi Sakk Csapatbajnokság

Hétköznapi Sakk Csapatbajnokság Levélcím: Dancs Tibor 1213 Cirmos sétány 11. II.9. e-mail: dancs.tibor@upcmail.hu A 2014/2015 évi Hétköznapi 8 fős csapatbajnokság versenykiírása 1. A bajnokság célja: az amatőr csapatok közötti erőviszonyok

Részletesebben

Összegezés az ajánlatok elbírálásáról

Összegezés az ajánlatok elbírálásáról Összegezés az ajánlatok elbírálásáról I. szakasz: Ajánlatkérő I.) Név és címek Hivatalos név: Városgazda XVIII. kerület Nonprofit Zrt. Postai cím: Üllői út 43. II. em.. Város: Budapest Postai irányítószám:

Részletesebben

Személyügyi gazdálkodó és fejlesztő. Személyügyi gazdálkodó és fejlesztő 2/42

Személyügyi gazdálkodó és fejlesztő. Személyügyi gazdálkodó és fejlesztő 2/42 A 10/2007 (II. 27.) SzMM rendelettel módosított 1/2006 (II. 17.) OM rendelet Országos Képzési Jegyzékről és az Országos Képzési Jegyzékbe történő felvétel és törlés eljárási rendjéről alapján. Szakképesítés,

Részletesebben

Algoritmusok bonyolultsága

Algoritmusok bonyolultsága Algoritmusok bonyolultsága 9. előadás http://www.ms.sapientia.ro/~kasa/komplex.htm 1 / 18 Közelítő algoritmusok ládapakolás (bin packing) Adott n tárgy (s i tömeggel) és végtelen sok 1 kapacitású láda

Részletesebben

Zárthelyi dolgozat feladatainak megoldása 2003. õsz

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

Részletesebben