6. JELDIGITALIZÁLÁS ÉS JELREKONSTRUKCIÓ: KVANTÁLÁS, KÓDOLÁS 2

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "6. JELDIGITALIZÁLÁS ÉS JELREKONSTRUKCIÓ: KVANTÁLÁS, KÓDOLÁS 2"

Átírás

1 Kvatálás, kódolás /8 6. JELDIGIALIZÁLÁS ÉS JELEKOSUKCIÓ: KVAÁLÁS, KÓDOLÁS 6.3. Dfferecáls, predktív kvatálás, kódolás A dfferecáls kvatálás alapelve A leárs predkcó A predkcós yereség elv határa A dffereca képző és rekostruáló leárs hálózatok A dffereca képzés és kvatálás észsávú, kódolás A részsávú kódolók felépítése, aalízse Az optmáls btallokácó raszformácós, kódolás A traszformácós kódolók felépítése, aalízse Az optmáls traszformácós kódolás: KL Szuboptmáls traszformácók Képjelek traszformácós kódolása 8 fle: KVA.doc verzó: 05. május

2 Kvatálás, kódolás /8 6. Jeldgtalzálás és jelrekostrukcó: kvatálás, kódolás 6.3. Dfferecáls, predktív kvatálás, kódolás A dfferecáls kvatálás alapelve δ δ Q csatora Q $ $ ahol $ a ek valamlye becslése, jóslása (predkcó). δ a külöbség (predkcós hba) jel, Q pedg ehhez a külöbség jelhez llesztett kvatáló, melyek jelzaj vszoya az előző potok szert optmalzált S Q jelzaj vszoy érték. A kvatált dfferecáls jel: δ δ ε ahol ε a kvatálás hba. Az eredő redszer jelzaj vszoyára írhatjuk: S ahol G p az u.. predkcós yereség, E { } { ε } E E q E q { } { } { { } } E δ G p S Q δ E ε { } { δ } E G E amely megmutatja, hogy a bejövő jel teljesítméyéhez képest mekkora a hbajel teljesítméye. S Q pedg a sémá Qval jelölt kvatáló jelzaj vszoya. Az eredméy tehát: S G S. azaz a dfferecáls kvatálás elvét alkalmazva a em dfferecáls kvatáláshoz képest a predkcós yereséggel megövelt jelzaj vszoy érhető el. p Q, fle: KVA.doc verzó: 05. május

3 Kvatálás, kódolás 3/ A leárs predkcó A predkcós yereség maxmalzálásához a δ $ dfferecáls jel teljesítméyét kell mmalzál. δ E ˆ A $ predkcó legye a forrás korább mtájáak valamlye függvéye: $ S (,..., ), ahol S egy ed fokú predkcó. A továbbakba leárs predkcóval foguk foglalkoz, a mkor S(,..., ) függvéy, azaz $ a a... a. $ Az a,,... együtthatókat az ed fokú predkcós együtthatókak evezzük. leárs Ekkor a leárs predkcó alapfeladata: határozzuk meg a predkcós együtthatók azo értékét, melyekél a dfferecáls jel teljesítméye mmáls: m E $ a,..., a. A továbbakba legye: a [ a,..., a ] és [,..., ] Ekkor a predkcós egyelet vektoros formába: $ a. A mmalzáladó kfejezés: E ˆ δ E a a Amből az változós kvadratkus alak: { a } E{ a a a} δ r ( 0) ( ) ( ) r r a... r ( ) r r a... r ( 0) r ( )... r ( ) ( ) r ( 0) r ( )... ( ) r ( )... r ( 0) a, ahol: ( ) { } r m E m az autokorrelácós függvéy, r ( ) ( ) r r... r ( ), és fle: KVA.doc verzó: 05. május

4 Kvatálás, kódolás 4/8 ( 0) ( )... ( ) ( ) ( 0) ( ) r r r r r r, r ( ) r ( )... r ( 0) am a folyamat ed redű autokorrelácós mátrxa (egybe oepltz mátrx). A mmum megkereséséhez a ormál egyeletet kell megolda. A megoldás: grad σ δ r a 0 a a r opt. megj: az verz autokorrelácós mátrxot Levso módszerrel számítják. A predkcós egyeletből látható, hogy a leárs predkcó egy hurokmetes FI szűrőt valósít meg, vagys (z) $ δ ahol a predkcót végző blokk ((z)): a a a a $ ( z) a z A predkcós yereség elv határa Az ed fokú predkcó optmáls együtthatóra kapott predkcós hba teljesítméyéek r ( 0) a r a a a opt r eredméyüket a δ képletébe vsszaírva kapjuk, hogy δ r 0 m ( ) r r fle: KVA.doc verzó: 05. május

5 Kvatálás, kódolás 5/8 és a predkcós yereség értéke: G r (0) r ylvávaló, hogy a predkcós yereség az fokszámak mooto em csökkeő függvéye, így létezk határértéke, melyre bebzoyítható, hogy r (0) r lm G, exp F / F F / G max, γ F / γ S ( f F F / l ( S ( f )) ) df df ahol a γ szám a stacoer forrás spektráls laposság mértéke, mely az S (f) teljesítméysűrűség spektrum mérta közepéek és számta közepéek a háyadosa. Eek belátásához tételezzük fel egy f F/ szélességű tervallumok felett S kostas értékű, lépcsős S(f) spektrumot, (vagy am ezzel ekvvales, az tegrálokat tégláyösszeggel közelítjük): exp l( S ) f exp l( S ) S F γ, S f S S F ezért γ. ehát G max és akkor, ha a forrás fehér zaj. A fehér zaj tehát em predkálható. Egy jel aál hatásosabba predkálható, mél egyelőtleebb a teljesítméysűrűség spektruma. Az s ylvávaló, hogy a ulla sávszélességű, azaz voalas spektrumú összetevő perodkus kompoest jelet, mely ulla predkcós hbával rekostruálható. Ez azt jelet, hogy a harmokus összetevők mtát em kell kvatál és átv a csatorá, a dekóderbe egy megfelelőe beállított kezdőértékekkel működő oszcllátor tökéletese rekostruálja őket. fle: KVA.doc verzó: 05. május

6 Kvatálás, kódolás 6/ A dffereca képző és rekostruáló leárs hálózatok A dfferecáls kódolásál a jelzaj vszoyak a predkcós yereséggel megövelt értékéek remélt realzálásához vzsgáljuk meg éháy dfferecaképző ötletet. Egyelőre tegyük fel, hogy ormál üzemmódú, agyo fom kvatálókat haszáluk, azaz most eltektük a emleárs kvatálás torzítástól, és a leárs modell kerete belül a kódolóbel dffereca képzés és a hozzátartozó dekódolóbel rekostrukcó éháy strukturáls lehetőségét vzsgáljuk meg. A vzsgált struktúrákba a traszferfüggvéyű dobozok alatt mdg a bemeet mták késleltetettjeek valamlye súlyozott összegét értjük (FI szűrők).. Előrecsatolt dfferecaképzés H( z) all zero koder (MA) all pole dekoder (A) Megjegyzések: együtthatóak optmáls értékét a jól smert leárs predkcó feladatáak 6...bel egyszerű megoldása adja. A kódoló hurokmetes hálózat, így feltétel élkül stabl. A dfferecáls jel hurko kívűl keletkezk. A rekurzív dekóder esetleges stabl pólusaál a bemeet dfferecáls jelek zérusa va (a kódoló matt), gy az esetleges stabl pólus em gerjesztődk. Mél agyobb predkcós yereséget érük el a kódolóba, azaz mél ksebb a dfferecáls jel teljesítméye, aál kább teljesítméyerősítőkét üzemel a dekóder.. Hátracsatolt dfferecaképző H( z) all zero decoder (MA) fle: KVA.doc verzó: 05. május

7 Kvatálás, kódolás 7/8 Megjegyzések: együtthatóak optmáls értékét egy agyo boyolult, emleárs optmalzálás feladat em smert megoldása adja. A rekurzív kódoló stabltását semm sem garatálja. A dfferecáls jel hurko belül keletkezk. 3. Hátracsatolt dffereca képzés leárs predktorral H( z) Ekvvales.gyel (A) dekóder Megjegyzések: Ha ugyaaz az egyszerű leárs predktor, mt az első esetbe, akkor a kódoló (és természetese a dekódoló s) ekvvales az. esettel, és így megörökl aak smert és stabl tulajdoságat. Ugyaakkor ez a kódoló rekurzív hálózat, a dfferecáls jel egy hurko belül keletkezk. 4. öbbfokozatú dffereca képzés ( H ( z) )( H ( )) z ( H ( z) )( H ( )) z H (z) H (z) H (z) H (z) Megjegyzések: Az egyes fokozatokra ugyaaz gaz, mt az. esetre. öbb fokozatú predkcó lehetővé tesz a külöböző típusú predkcók (például közel mtáko alapuló és távol mtáko alapuló) szétválasztását. fle: KVA.doc verzó: 05. május

8 Kvatálás, kódolás 8/8 5. öbb hurkú dffereca képzés H (z) H (z) Megjegyzések: A kódoló és így a dekódoló s ekvvales az előzővel A dfferecáls jelek hurkokba képződek, így ezekre ugyaaz gaz, mt a 3. esetre A dffereca képzés és kvatálás A továbbakba a dfferecáls jel kvatálását s fgyelembe vesszük, feltéve, hogy a dfferecáls jelhez llesztett kvatálókat alkalmazuk, és így a ormál üzemmódú kvatálókat leárs, addtív zajhelyettesítő képükkel vesszük fgyelembe. Ebbe az esetbe két bemeetű ( az x jel, és az e kvatálás hbajel, zaj) és egy kmeetű (az y rekostruált jel) leárs hálózatokat vzsgálhatuk, alkalmazva a szuperpozcó elvét.. Előrecsatolt leárs predktor E(z) X(z) Y(z) Az aalízs eredméye: Y(z) X(z) E(z) fle: KVA.doc verzó: 05. május

9 Kvatálás, kódolás 9/8 Megjegyzések: agy baj va: a rekostruált jelbe a kvatálás hba a dekóder teljesítméyerősítő jellegű traszferfüggvéyé keresztül, felerősítve jelek meg, így em realzálódk a predkcós yereség, értelmetle a dfferecáls kvatálás.. Hátracsatolt dfferecaképző X(z) E(z) Y(z) Az aalízs eredméye: Y(z) X(z) E(z) Megjegyzések: A kvatálás hba erősítés élkül kerül a rekostruált kmeetre, realzálható lee a predkcós yereség, ha a több, az előző potba leírt ehézség em álla fe továbbra s. 3. Leárs predktor vsszacsatolt változata E(z) X(z) Y(z) Az aalízs eredméye: Y(z) X(z) E(z) Örömtel felsmerés: Skerül realzál a predkcós yereséget a leárs predktor felhaszálásával stabl kódolóval, ha a kvatálót a dfferecaképző hurko belül helyezzük el. Ez a struktúra a dfferecáls, predktív kódolók alapstruktúrája. fle: KVA.doc verzó: 05. május

10 Kvatálás, kódolás 0/8 A többfokozatú predktív kódolókat több hurkú, dferecáls kódolókkal valósíthatjuk meg: Q H (z) H (z) H (z) H (z) fle: KVA.doc verzó: 05. május

11 Kvatálás, kódolás / észsávú, kódolás A részsávú kódolók felépítése, aalízse Az eddgek sorá az F órajelű, átlagteljesítméyű stacoer forrást az F órajellel működtetett btes llesztett (optmáls) kvatálóval kvatáltuk: Q Csatora Q η Az llesztett kvatálás eredméyekét a ormál működésű kvatálóba keletkező ε η zaj teljesítméyre írhatjuk, hogy ε c, ahol c eloszlás és kvatáló típus függő kostas, tehát jelzaj vszoy: S Q k, k/c. Az adott mőséghez (jelzaj vszoy) szükséges csatora sebesség: I Q F. (bt/sec). A részsávú kódolás eseté a agy F sebességű bemeetet az aalízs szűrőbak darab ksebb F,,,... sebességű,,... összetevőkre botja, melyek teljesítméye,,,.... részsávú összetevőket külökülö, F sebességgel működtetett btes llesztett kvatálókkal kvatáljuk. A részsávú összetevők kvatálóak kmeetet az MX multplexer szervez a dgtáls csatorá átvhető szmbólum sorozattá. A dekóder a DMX demultplexerrel kezdődk, a kssebességű részsávú összetevők mtát az verz kvatálók rekostruálják, majd az eredő agysebességű kmeetet a sztézs szűrőbak állítja elő. btes Q Q η Aalízs szűrőbak btes Q M X Csatora D M X Q η Sztézs szűrőbak η Q Q η fle: KVA.doc verzó: 05. május

12 Kvatálás, kódolás /8 A részsávú összetevők teljesítméyere feltesszük, hogy, ugyas át em lapolódó részsávokba eső spektrumú stacoer folyamatok korrelálatlaok, tehát összeg égyzetes várható értéke egyelő a égyzetek várható értékeek összegével. Hasolóképpe a részsávú kvatálás eredő zajteljesítméye egyelő a rész kvatálók zajteljesítméyek összegével: ε ε, ovábbá a részsávú összetevők llesztett kvatálásaál keletkező zajteljesítméyre írhatjuk, hogy ε c, ahol c ugyaaz a kostas, amt az referecául tektedő em részsávú llesztett kvatálóál bevezettük. A részsávú (SubBad) kódolás eredő jelzaj vszoya tehát ahol S G SB SB c k az egyszer llesztett kvatálóhoz képest elért részsávú yereség, am tehát a részsávú felbotás által létrejött teljesítméy eloszlástól és a kvatálók btszámaak kosztásától függ. k G SB S Q A szükséges csatora sebesség: I F (bt/sec). SB Ha egyeközű részsávú felbotást végzük, akkor F F/,,,... és ekkor az azoos csatora sebességhez (I SB I Q ) szükséges btkosztásra adódk: fle: KVA.doc verzó: 05. május

13 Kvatálás, kódolás 3/ Az optmáls btallokácó Ha a frekveca tegely felett egyeközű részsávú felbotás mellett dötük, akkor már adott a részsávú felbotás teljesítméy eloszlása és a részsávú kódolástól várható yereség már csak a kvatálók btszámaak kosztásától függ. A feladat tehát: adott,,,... teljesítméy eloszlású sávfelbotás és adott összbtszám mellet, keressük a kvatálók azo kosztását, melyél mmáls ez eredő kvatálás zaj teljesítméy:. m,,... azaz ε,sb feltéve, hogy m,,..., 0 öbbváltozós függvéy feltételes szélsőértékét keressük. A Lagrage multplkátoros módszer szert a feladatot vsszavezetjük az alább () változós, feltétel élkül szélsőérték keresésre: m,,... λ λ m,,... λ ϕ (,,... λ) A dfferecálható célfüggvéy szélsőértékére írhatjuk: grad φ(,..., λ)0, azaz ( ) λ l λ,,,... λ ahol l a természetes alapú logartmus. t kfejezve: l ld ld,,... λ Ezeket összegezve és l ld ld λ vsszahelyettesítve kapjuk: feltételt felhaszálva: l, melyből ld ld λ. Ezt be fle: KVA.doc verzó: 05. május

14 Kvatálás, kódolás 4/8 ld ld ld ld azaz ld,,,... Eredméyük szert, tehát az optmáls bt kosztás azt jelet, hogy az átlagos btszámál agyobb btszámot (azaz fomabb kvatálást) azo részsávok kvatálására osztuk k, melyek teljesítméye agyobb a részsávú felbotásál kapott teljesítméy eloszlás mérta közepéél, azaz >. A ks teljesítméyű részsávok az átlagál kevesebb btszámot kapak, azaz ezeket durvábba kvatáljuk. Az optmáls bt kosztásál az egyes részsávokba keletkező kvatálás zajra kapjuk: ε c c c ehát ε től függetle, a kvatálás zaj teljesítméyegyeletes eloszlású a részsávokba. A részsávú kódolással elérhető yereség: G SB S S SB Q ε,q ε, c c észsávú kódolással tehát, aál agyobb jelzaj vszoy érhető el, mél jobba eltér a részsávú összetevők teljesítméyeek mérta közepe a számta középtől, azaz mél egyelőtleebb a teljesítméy eloszlás. Az elérhető jelzaj vszoy javulásra kapott eredméyük léyegébe ugya az mt a dfferecálspredktív kódolókál megsmert határ. fle: KVA.doc verzó: 05. május

15 Kvatálás, kódolás 5/ raszformácós, kódolás A traszformácós kódolók felépítése, aalízse A kódoló: Q () η() Q S/ A MX Csatora Q Blokk képzés Sorospárhuzamos átalakítás, Framg Leárs raszformácó Kompoesekét kvatálás Dekódoló: Q Q η () () Csatora DMX B /S Q Iverz traszformácó árhuzamossoros átalakító ahol: () [,,... () ], η () A () és. fle: KVA.doc verzó: 05. május

16 Kvatálás, kódolás 6/ Az optmáls traszformácós kódolás: KL Olya traszformácós mátrxot keresük, amely a stacoer folyamat korrelált (), 0,,...() mtáak egyeletes eergaeloszlású vektorából egyeetlet állít elő. A stacoer forrás hosszú blokkjaak autokorrelácós mátrxa az alább (0) ()... ( ) E{ ( ) ( ) } (0)...,... mely egy oepltz mátrx, átlójába a kostas átlag teljesítméyel. A traszformált vektor autokorrelácó mátrxa: E { η( ) η ( ) } E{ A ( ) ( ) A } A A η Olya traszformácós mátrxot keresük, amely a stacoer folyamat korrelált (), 0,,...() mtáak egyeletes eergaeloszlású vektorából olya η() vektort állít elő, melyek kompoese korrelálatlaok, azaz az tételezzük fel) és mátrx dagoál mátrx (ulla várható értékű forrást η teljesítméyeek eloszlása a lehető legegyelőtleebb, azaz adott összeg mellett mmáls a szorzatuk, mert az optmáls btallokácó mellett ekkor realzálható a legagyobb yereség. A feladat megoldását a forrás xes sajátértéke alapjá kapjuk meg: Az autokorrelácós mátrxáak sajátvektora és mátrx d saját értéke és a hozzájuk tartozó v saját vektora defcója: v d v,,... am máskét s felírható: [ v, v,...v ] és D dag { d, d,... } V V D ahol V A poztív deft autokorrelácós mátrxra gaz, hogy sajátértéke poztív számok, sajátvektora ortogoálsak (és egyre ormáltak) t t v v j δ, j azaz V V I, azaz V ehát t V d η D V t V fle: KVA.doc verzó: 05. május

17 Kvatálás, kódolás 7/8 Az optmáls traszformácós kódolóba alkalmazadó traszformácós mátrx a stacoer forrás autokorrelácós mátrxa sajátvektoraból mt sorokból álló mátrx: t v t t v A V lletve B A V [ v, v,...v ]... t v Ezt a traszformácót KarhueLoeve traszformácóak evezzük Szuboptmáls traszformácók raszformácók: 4 potos DWH 4 potos DF 4 4 H j j F j j 4 potos DC 4 a b b a C a a b a b π cos 8 3π s 8 DCt haszálják gyakra, am vsszavezethető DF (FF)re. Az potos, valós DC traszformácó potos bemeetét kegészíthetjük potos valóspáros bemeetté a komplex potos FF számára, ekkor a kmeet potos valóspáros lesz, melyek potos része az potos valós DC traszformácó kmeete. fle: KVA.doc verzó: 05. május

18 Kvatálás, kódolás 8/ Képjelek traszformácós kódolása fle: KVA.doc verzó: 05. május

A paramétereket kísérletileg meghatározott yi értékekre támaszkodva becsülik. Ha n darab kisérletet (megfigyelést, mérést) végeznek, n darab

A paramétereket kísérletileg meghatározott yi értékekre támaszkodva becsülik. Ha n darab kisérletet (megfigyelést, mérést) végeznek, n darab öbbváltozós regresszók Paraméterbecslés-. A paraméterbecslés.. A probléma megfogalmazása A paramétereket kísérletleg meghatározott y értékekre támaszkodva becsülk. Ha darab ksérletet (megfgyelést, mérést

Részletesebben

GEOFIZIKA / 4. GRAVITÁCIÓS ANOMÁLIÁK PREDIKCIÓJA, ANALITIKAI FOLYTATÁSOK MÓDSZERE, GRAVITÁCIÓS ANOMÁLIATEREK SZŰRÉSE

GEOFIZIKA / 4. GRAVITÁCIÓS ANOMÁLIÁK PREDIKCIÓJA, ANALITIKAI FOLYTATÁSOK MÓDSZERE, GRAVITÁCIÓS ANOMÁLIATEREK SZŰRÉSE MSc GEOFIZIKA / 4. BMEEOAFMFT3 GRAVITÁCIÓS ANOMÁLIÁK REDIKCIÓJA, ANALITIKAI FOLYTATÁSOK MÓDSZERE, GRAVITÁCIÓS ANOMÁLIATEREK SZŰRÉSE A gravtácós aomálák predkcója Külöböző feladatok megoldása sorá - elsősorba

Részletesebben

Statisztika. Eloszlásjellemzők

Statisztika. Eloszlásjellemzők Statsztka Eloszlásjellemzők Statsztka adatok elemzése A sokaság jellemzése középértékekkel A sokaság jellemzéséek szempotja A sokaság jellemzéséek szempotja: A sokaság tpkus értékéek meghatározása. Az

Részletesebben

Híradástechikai jelfeldolgozás

Híradástechikai jelfeldolgozás Híadástechikai jelfeldolgozás 14. lőadás 015. 04. 7. Jeldigitalizálás és ekostukció. 015. május 4. Budapest D. Gaál József doces BM Hálózati Redszeek és Szolgáltatásokaszék gaal@hit.bme.hu Nomalizált kvatáló

Részletesebben

Tartalomjegyzék. 4.3 Alkalmazás: sorozatgyártású tűgörgő átmérőjének jellemzése

Tartalomjegyzék. 4.3 Alkalmazás: sorozatgyártású tűgörgő átmérőjének jellemzése 3 4 Tartalomegyzék. BEVEZETÉS 5. A MÉRÉS 8. A mérés mt folyamat, fogalmak 8. Fotosabb mérés- és műszertechka fogalmak 4.3 Mérés hbák 8.3. Mérés hbák csoportosítása eredetük szert 8.3. A hbák megeleítés

Részletesebben

Azonos névleges értékű, hitelesített súlyokból alkotott csoportok együttes mérési bizonytalansága

Azonos névleges értékű, hitelesített súlyokból alkotott csoportok együttes mérési bizonytalansága Azoos évleges értékű, htelesített súlyokból alkotott csoportok együttes mérés bzoytalasága Zeleka Zoltá* Több mérés feladatál alkalmazak súlyokat. Sokszor ezek em egyekét, haem külöböző társításba kombácókba

Részletesebben

A felhasznált térfogalmak: lineáris tér (vektortér), normált tér, Banach tér, euklideszi-tér, Hilbert tér. legjobban közelítõ elem, azaz v u

A felhasznált térfogalmak: lineáris tér (vektortér), normált tér, Banach tér, euklideszi-tér, Hilbert tér. legjobban közelítõ elem, azaz v u Approxmácó Bevezetés A felhaszált térfogalmak: leárs tér (vektortér) ormált tér Baach tér eukldesz-tér Hlbert tér V ormált tér T V T kompakt halmaz Ekkor v V u ~ T legjobba közelítõ elem azaz v u ~ f {

Részletesebben

Információs rendszerek elméleti alapjai. Információelmélet

Információs rendszerek elméleti alapjai. Információelmélet Iformácós redszerek elmélet alaja Iformácóelmélet A forrás kódolása csatora jelekké 6.4.5. Molár Bált Beczúr Adrás NMMMNNMNfffyyxxfNNNNxxMNN verzazazthatóvsszaálímdeveszteségcsaakkorfüggvéykódolásaakódsorozat:eredméyekódolássorozatváltozó:forás

Részletesebben

VII. A határozatlan esetek kiküszöbölése

VII. A határozatlan esetek kiküszöbölése A határozatla esetek kiküszöbölése 9 VII A határozatla esetek kiküszöbölése 7 A l Hospital szabály A véges övekedések tétele alapjá egy függvéy értékét egy potba közelíthetjük az köryezetébe felvett valamely

Részletesebben

Feladatok és megoldások a 11. heti gyakorlathoz

Feladatok és megoldások a 11. heti gyakorlathoz Feladatok és megoldások a. het gyakorlathoz dszkrét várható érték Építőkar Matematka A. Egy verseye öt ő és öt férf verseyző dul. Tegyük fel, hogy cs két azoos eredméy, és md a 0! sorred egyformá valószíű.

Részletesebben

Megállapítható változók elemzése Függetlenségvizsgálat, illeszkedésvizsgálat, homogenitásvizsgálat

Megállapítható változók elemzése Függetlenségvizsgálat, illeszkedésvizsgálat, homogenitásvizsgálat Megállapítható változók elemzése Függetleségvzsgálat, lleszkedésvzsgálat, homogetásvzsgálat Ordáls, omáls esetre s alkalmazhatóak a következő χ próbá alapuló vzsgálatok: 1) Függetleségvzsgálat: két valószíűség

Részletesebben

Ismérvek közötti kapcsolatok szorosságának vizsgálata. 1. Egy kis ismétlés: mérési skálák (Hunyadi-Vita: Statisztika I. 25-26. o)

Ismérvek közötti kapcsolatok szorosságának vizsgálata. 1. Egy kis ismétlés: mérési skálák (Hunyadi-Vita: Statisztika I. 25-26. o) Ismérvek között kapcsolatok szorosságáak vzsgálata 1. Egy ks smétlés: mérés skálák (Huyad-Vta: Statsztka I. 5-6. o) A külöböző smérveket, eltérő mérés sztekkel (skálákkal) ellemezhetük. a. évleges (omáls)

Részletesebben

A pályázat címe: Rugalmas-képlékeny tartószerkezetek topológiai optimalizálásának néhány különleges feladata

A pályázat címe: Rugalmas-képlékeny tartószerkezetek topológiai optimalizálásának néhány különleges feladata 6. év OTKA zárójeletés: Vezető kutató:kalszky Sádor OTKA ylvátartás szám T 4993 A pályázat címe: Rugalmas-képlékey tartószerkezetek topológa optmalzálásáak éháy külöleges feladata (Részletes jeletés) Az

Részletesebben

A G miatt (3tagra) Az egyenlőtlenségek két végét továbbvizsgálva, ha mindkét oldalt hatványozzuk:

A G miatt (3tagra) Az egyenlőtlenségek két végét továbbvizsgálva, ha mindkét oldalt hatványozzuk: Kocsis Júlia Egyelőtleségek 1. Feladat: Bizoytsuk be, hogy tetszőleges a, b, c pozitv valósakra a a b b c c (abc) a+b+c. Megoldás: Tekitsük a, b és c számok saját magukkal súlyozott harmoikus és mértai

Részletesebben

ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!

ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések! ORVOSI STATISZTIKA Az orvos statsztka helye Életta Aatóma Kéma Lehet kérdés?? Statsztka! Az orvos dötéseket hoz! Mkor jó egy dötés? Meyre helyes egy dötés? Mekkora a tévedés lehetősége? Példa: test hőmérséklet

Részletesebben

1 k < n(1 + log n) C 1n log n, d n. (1 1 r k + 1 ) = 1. = 0 és lim. lim n. f(n) < C 3

1 k < n(1 + log n) C 1n log n, d n. (1 1 r k + 1 ) = 1. = 0 és lim. lim n. f(n) < C 3 Dr. Tóth László, Fejezetek az elemi számelméletből és az algebrából (PTE TTK, 200) Számelméleti függvéyek Számelméleti függvéyek értékeire voatkozó becslések A τ() = d, σ() = d d és φ() (Euler-függvéy)

Részletesebben

8.1. A rezgések szétcsatolása harmonikus közelítésben. Normálrezgések. = =q n és legyen itt a potenciál nulla. q i j. szimmetrikus. q k.

8.1. A rezgések szétcsatolása harmonikus közelítésben. Normálrezgések. = =q n és legyen itt a potenciál nulla. q i j. szimmetrikus. q k. 8. KIS REZGÉSEK STABIL EGYENSÚLYI HELYZET KÖRÜL 8.. A rezgések szétcsatolása harmoikus közelítésbe. Normálrezgések Egyesúlyi helyzet: olya helyzet, amelybe belehelyezve a redszert (ulla kezdősebességgel),

Részletesebben

V. Deriválható függvények

V. Deriválható függvények Deriválható függvéyek V Deriválható függvéyek 5 A derivált fogalmához vezető feladatok A sebesség értelmezése Legye az M egy egyees voalú egyeletes mozgást végző pot Ez azt jeleti, hogy a mozgás pályája

Részletesebben

Matematikai statisztika

Matematikai statisztika Matematka statsztka 8. elıadás http://www.math.elte.hu/~arato/matstat0.htm Kétmtás eset: függetle mták + + + = + ) ( ) ( ) ( Y Y X X Y X m m m t m Ha smert a szórás: (X elemő, σ szórású, Y m elemő, σ szórású),

Részletesebben

Sorozatok, határérték fogalma. Függvények határértéke, folytonossága

Sorozatok, határérték fogalma. Függvények határértéke, folytonossága Sorozatok, határérték fogalma. Függvéyek határértéke, folytoossága 1) Végtele valós számsorozatok Fogalma, megadása Defiíció: A természetes számok halmazá értelmezett a: N R egyváltozós valós függvéyt

Részletesebben

3. SOROZATOK. ( n N) a n+1 < a n. Egy sorozatot (szigorúan) monotonnak mondunk, ha (szigorúan) monoton növekvő vagy csökkenő.

3. SOROZATOK. ( n N) a n+1 < a n. Egy sorozatot (szigorúan) monotonnak mondunk, ha (szigorúan) monoton növekvő vagy csökkenő. 3. SOROZATOK 3. Sorozatok korlátossága, mootoitása, kovergeciája Defiíció. Egy f : N R függvéyt valós szám)sorozatak evezük. Ha A egy adott halmaz és f : N A, akkor f-et A-beli értékű) sorozatak evezzük.

Részletesebben

Matematikai statisztika elıadás III. éves elemzı szakosoknak. Zempléni András 9. elıadásból (részlet)

Matematikai statisztika elıadás III. éves elemzı szakosoknak. Zempléni András 9. elıadásból (részlet) Matematka statsztka elıadás III. éves elemzı szakosokak Zemplé Adrás 9. elıadásból részlet Y közelítése függvéyével Gyakor eset, hogy em smerjük a számukra érdekes meység Y potos értékét pl. holap részvéy-árfolyam,

Részletesebben

Híradástechikai jelfeldolgozás

Híradástechikai jelfeldolgozás Híradásechka jelfeldolgozás 6. Előadás 05. 05. 07. észsávú és ranszformácós kódolás 05. május 8. Budapes Dr. Gaál József docens BME Hálóza endszerek és SzolgálaásokTanszék gaal@h.bme.hu észsávú kódolás

Részletesebben

Számsorozatok. 1. Alapfeladatok december 22. sorozat határértékét, ha. 1. Feladat: Határozzuk meg az a n = 3n2 + 7n 5n létezik.

Számsorozatok. 1. Alapfeladatok december 22. sorozat határértékét, ha. 1. Feladat: Határozzuk meg az a n = 3n2 + 7n 5n létezik. Számsorozatok 2015. december 22. 1. Alapfeladatok 1. Feladat: Határozzuk meg az a 2 + 7 5 2 + 4 létezik. sorozat határértékét, ha Megoldás: Mivel egy tört határértéke a kérdés, ezért vizsgáljuk meg el

Részletesebben

A Sturm-módszer és alkalmazása

A Sturm-módszer és alkalmazása A turm-módszer és alalmazása Tuzso Zoltá, zéelyudvarhely zámtala szélsőérté probléma megoldása, vagy egyelőtleség bzoyítása agyo gyara, már a matemata aalízs eszözere szorítoz, mt például a Jese-, Hölderféle

Részletesebben

10.M ALGEBRA < <

10.M ALGEBRA < < 0.M ALGEBRA GYÖKÖS KIFEJEZÉSEK. Mutassuk meg, hogy < + +... + < + + 008 009 + 009 008 5. Mutassuk meg, hogy va olya pozitív egész szám, amelyre 99 < + + +... + < 995. Igazoljuk, hogy bármely pozitív egész

Részletesebben

Miért pont úgy kombinálja kétfokozatú legkisebb négyzetek módszere (2SLS) az instrumentumokat, ahogy?

Miért pont úgy kombinálja kétfokozatú legkisebb négyzetek módszere (2SLS) az instrumentumokat, ahogy? Mért pot úgy kombálja kétfokozatú legksebb égyzetek módszere (2SLS az strumetumokat, ahogy? Kézrat A Huyad László 60. születésapjára készülő köyvbe Kézd Gábor 2004. júlus A Budapest Corvus Egyetem rövd

Részletesebben

FELADATOK MÉRÉSELMÉLET tárgykörben. 1. Egy műszer osztálypontossága 2.5, a végkitérése 300 V. Mekkora a mérés abszolút hibája?

FELADATOK MÉRÉSELMÉLET tárgykörben. 1. Egy műszer osztálypontossága 2.5, a végkitérése 300 V. Mekkora a mérés abszolút hibája? FELADATOK MÉÉSELMÉLET tárgykörbe. Egy műszer osztálypotosság., végktérése 3 V. Mekkor mérés bszolút hbáj? H Op v / %,*3/ 7, V. A fet műszer V-ot mér. Mekkor mérés reltív hbáj? H h v % 6,% h 3. Egy mérés

Részletesebben

Statisztika 1. zárthelyi dolgozat március 21.

Statisztika 1. zárthelyi dolgozat március 21. Statisztika 1 zárthelyi dolgozat 011 március 1 1 Legye X = X 1,, X 00 függetle mita b paraméterű Poisso-eloszlásból b > 0 Legye T 1 X = X 1+X ++X 100, T 100 X = X 1+X ++X 00 00 a Milye a számra igaz, hogy

Részletesebben

(d) x 6 3x 2 2 = 0, (e) x + x 2 = 1 x, (f) 2x x 1 = 8, 2(x 1) a 1

(d) x 6 3x 2 2 = 0, (e) x + x 2 = 1 x, (f) 2x x 1 = 8, 2(x 1) a 1 . Bevezető. Oldja meg az alábbi egyeleteket: (a cos x + si x + cos x si x = (b π si x = x π 4 x 3π 4 cos x (c cos x + si x = si x (d x 6 3x = 0 (e x + x = x (f x + 5 + x = 8 (g x + + x + + x + x + =..

Részletesebben

ALGEBRA. egyenlet megoldásait, ha tudjuk, hogy egész számok, továbbá p + q = 198.

ALGEBRA. egyenlet megoldásait, ha tudjuk, hogy egész számok, továbbá p + q = 198. ALGEBRA MÁSODFOKÚ POLINOMOK. Határozzuk meg az + p + q = 0 egyelet megoldásait, ha tudjuk, hogy egész számok, továbbá p + q = 98.. Határozzuk meg az összes olya pozitív egész p és q számot, amelyre az

Részletesebben

2.2 Memóriamentesség Lineáris és memóriamentes rendszerek (lineáris modulátorok) 6

2.2 Memóriamentesség Lineáris és memóriamentes rendszerek (lineáris modulátorok) 6 Redszerek /33. DISZKRÉT IDEJŰ REDSZEREK. Leartás 3.. Időtartoáybel leírás, redszeregyeletek, redszerjellezők 3.. Frekvecatartoáybel leírás, redszeregyeletek, redszerjellezők 4..3 Operátortartoáybel leírás,

Részletesebben

1. Sajátérték és sajátvektor

1. Sajátérték és sajátvektor 1. Sajátérték és sajátvektor Leképezés diagoális mátrixa. Kérdés Mely bázisba lesz egy traszformáció mátrixa diagoális? A Hom(V) és b 1,...,b ilye bázis. Ha [A] b,b főátlójába λ 1,...,λ áll, akkor A(b

Részletesebben

f (M (ξ)) M (f (ξ)) Bizonyítás: Megjegyezzük, hogy konvex függvényekre mindig létezik a ± ben

f (M (ξ)) M (f (ξ)) Bizonyítás: Megjegyezzük, hogy konvex függvényekre mindig létezik a ± ben Propositio 1 (Jese-egyelőtleség Ha f : kovex, akkor tetszőleges ξ változóra f (M (ξ M (f (ξ feltéve, hogy az egyelőtleségbe szereplő véges vagy végtele várható értékek létezek Bizoyítás: Megjegyezzük,

Részletesebben

2. Az együttműködő villamosenergia-rendszer teljesítmény-egyensúlya

2. Az együttműködő villamosenergia-rendszer teljesítmény-egyensúlya II RÉZ 2 EJEZE 2 Az együttműködő vllamoseerga-redszer teljesítméy-egyesúlya 2 A frekveca és a hatásos teljesítméy között összefüggés A fogyasztó alredszerbe a fogyasztók hatásos wattos teljesítméyt lletve

Részletesebben

( a b)( c d) 2 ab2 cd 2 abcd 2 Egyenlőség akkor és csak akkor áll fenn

( a b)( c d) 2 ab2 cd 2 abcd 2 Egyenlőség akkor és csak akkor áll fenn Feladatok közepek közötti egyelőtleségekre (megoldások, megoldási ötletek) A továbbiakba szmk=számtai-mértai közép közötti egyelőtleség, szhk=számtaiharmoikus közép közötti egyelőtleség, míg szk= számtai-égyzetes

Részletesebben

Matematika I. 9. előadás

Matematika I. 9. előadás Matematika I. 9. előadás Valós számsorozat kovergeciája +-hez ill. --hez divergáló sorozatok A határérték és a műveletek kapcsolata Valós számsorozatok mootoitása, korlátossága Komplex számsorozatok kovergeciája

Részletesebben

Stabilitás Irányítástechnika PE MI_BSc 1

Stabilitás Irányítástechnika PE MI_BSc 1 Stabilitás 2008.03.4. Stabilitás egyszerűsített szemlélet példa zavarás utá a magára hagyott redszer visszatér a yugalmi állapotába kvázistacioárius állapotba kerül végtelebe tart alapjelváltás Stabilitás/2

Részletesebben

Nevezetes sorozat-határértékek

Nevezetes sorozat-határértékek Nevezetes sorozat-határértékek. Mide pozitív racioális r szám eseté! / r 0 és! r +. Bizoyítás. Jelöljük p-vel, illetve q-val egy-egy olya pozitív egészt, melyekre p/q r, továbbá legye ε tetszőleges pozitív

Részletesebben

GEOMETRIAI OPTIKA - ÓRAI JEGYZET

GEOMETRIAI OPTIKA - ÓRAI JEGYZET ε ε hullámegelet: Mérökizikus szak, Optika modul, III. évolam /. élév, Optika I. tárg GEOMETRIAI OPTIKA - ÓRAI JEGYZET (Erdei Gábor, Ph.D., 6. AJÁNLOTT SZAKIRODALOM: ELMÉLETI ALAPOK Maxwell egeletek E(

Részletesebben

AZ OPTIMÁLIS MINTANAGYSÁG A KAPCSOLÓDÓ KÖLTSÉGEK ÉS BEVÉTELEK RELÁCIÓJÁBAN

AZ OPTIMÁLIS MINTANAGYSÁG A KAPCSOLÓDÓ KÖLTSÉGEK ÉS BEVÉTELEK RELÁCIÓJÁBAN AZ OPTIMÁLIS MINTANAGYSÁG A KAPCSOLÓDÓ KÖLTSÉGEK ÉS BEVÉTELEK RELÁCIÓJÁBAN Molár László Ph.D. hallgató Mskolc Egyetem, Gazdaságelmélet Itézet 1. A MINTANAGYSÁG MEGHATÁROZÁSA EGYSZERŐ VÉLETLEN (EV) MINTA

Részletesebben

Függvénygörbe alatti terület a határozott integrál

Függvénygörbe alatti terület a határozott integrál Függvéygörbe alatt terület a határozott tegrál Tektsük az üggvéyt a ; tervallumo. Adjuk becslést a görbe az tegely és az egyees között síkdom területére! Jelöljük ezt a területet I-vel! A becslést legegyszerűbbe

Részletesebben

képzetes t. z = a + bj valós t. a = Rez 5.2. Műveletek algebrai alakban megadott komplex számokkal

képzetes t. z = a + bj valós t. a = Rez 5.2. Műveletek algebrai alakban megadott komplex számokkal 5. Komplex számok 5.1. Bevezetés Taulmáyaik sorá többször volt szükség az addig haszált számfogalom kiterjesztésére. Először csak természetes számokat ismertük, később haszáli kezdtük a törteket, illetve

Részletesebben

SZERKEZETEK MÉRETEZÉSE FÖLDRENGÉSI HATÁSOKRA

SZERKEZETEK MÉRETEZÉSE FÖLDRENGÉSI HATÁSOKRA SZERKEZEEK MÉREEZÉSE FÖLDRENGÉSI HAÁSOKRA (Az Eurocode-8 alapjá) Kollár László (3) Méretezés módszerek BME Szlárdságta és artószerkezet aszék 03. október. artószerkezet-rekostrukcós Szakmérök Képzés Méretezés

Részletesebben

MATEMATIKA I. KATEGÓRIA (SZAKKÖZÉPISKOLA)

MATEMATIKA I. KATEGÓRIA (SZAKKÖZÉPISKOLA) O k t a t á s i H i v a t a l A 5/6 taévi Országos Középiskolai Taulmáyi Versey első forduló MATEMATIKA I KATEGÓRIA (SZAKKÖZÉPISKOLA) Javítási-értékelési útmutató A 5 olya égyjegyű szám, amelyek számjegyei

Részletesebben

? közgazdasági statisztika

? közgazdasági statisztika Valószíűségszámítás és a statsztka Valószíűség számítás Matematka statsztka Alkalmazott statsztka? közgazdaság statsztka épesség statsztka orvos statsztka Stb. Példa: vércsoportok Az eloszlás A AB B Elem

Részletesebben

(A TÁMOP /2/A/KMR számú projekt keretében írt egyetemi jegyzetrészlet):

(A TÁMOP /2/A/KMR számú projekt keretében írt egyetemi jegyzetrészlet): A umerikus sorozatok fogalma, határértéke (A TÁMOP-4-8//A/KMR-9-8 számú projekt keretébe írt egyetemi jegyzetrészlet): Koverges és diverges sorozatok Defiíció: A természetes számoko értelmezett N R sorozatokak

Részletesebben

A peremeloszlások. Valószínőségszámítás elıadás III. alk. matematikus szak. Példa. Valószínőségi vektorváltozók eloszlásfüggvénye.

A peremeloszlások. Valószínőségszámítás elıadás III. alk. matematikus szak. Példa. Valószínőségi vektorváltozók eloszlásfüggvénye. y Valószíőségszámítás elıaás III. alk. matematkus szak 4. elıaás, szeptember 30 A peremeloszlások (X,Y) eloszlásából (elevezés: együttes eloszlás) következtethetük az egyes változók eloszlására: P(X)P(X,Y0)+P(X,Y)+P(X,Y2)

Részletesebben

Backtrack módszer (1.49)

Backtrack módszer (1.49) Backtrack módszer A backtrack módszer kombatorkus programozás eljárás, mely emleárs függvéy mmumát keres feltételek mellett, szsztematkus kereséssel. A módszer előye, hogy csak dszkrét változókat kezel,

Részletesebben

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS BIOMATEMATIKA ELŐADÁS 10. A statisztika alapjai Debrecei Egyetem, 2015 Dr. Bérczes Attila, Bertók Csaád A diasor tartalma 1 Bevezetés 2 Statisztikai függvéyek Defiíció, empirikus várható érték Empirikus

Részletesebben

i 0 egyébként ábra. Negyedfokú és ötödfokú Bernstein polinomok a [0,1] intervallumon.

i 0 egyébként ábra. Negyedfokú és ötödfokú Bernstein polinomok a [0,1] intervallumon. 3. Bézer görbék 3.1. A Berste polomok 3.1. Defícó. Legye emegatív egész, tetszőleges egész. A ( ) B (u) = u (1 u) polomot Berste polomak evezzük, ahol ( ) = {!!( )! 0, 0 egyébkét. A defícóból közvetleül

Részletesebben

? közgazdasági statisztika

? közgazdasági statisztika ... Valószíűségszámítás és a statsztka Valószíűség számítás Matematka statsztka Alkalmazott statsztka? közgazdaság statsztka épesség statsztka orvos statsztka Stb. Példa: vércsoportok Az eloszlás A AB

Részletesebben

Egy lehetséges tételsor megoldásokkal

Egy lehetséges tételsor megoldásokkal Egy lehetséges tételsor megoldásokkal A vizsgatétel I része a IX és X osztályos ayagot öleli fel, 6 külöböző fejezetből vett feladatból áll, összese potot ér A közzétett tétel-variások és az előző évekbe

Részletesebben

MÉRÉSTECHNIKA. DR. HUBA ANTAL c. egy. tanár BME Mechatronika, Optika és Gépészeti Informatika Tanszék 2011

MÉRÉSTECHNIKA. DR. HUBA ANTAL c. egy. tanár BME Mechatronika, Optika és Gépészeti Informatika Tanszék 2011 MÉRÉSTECHNIKA DR. HUBA ANTAL c. egy. taár BME Mechatroka, Optka és Gépészet Iformatka Taszék 0 Rövde a tárgyprogramról Előadások tematkája: Metrológa és műszertechka alapok Mérés adatok kértékelése Időbe

Részletesebben

Sorozatok október 15. Határozza meg a következ sorozatok határértékeit!

Sorozatok október 15. Határozza meg a következ sorozatok határértékeit! Sorozatok 20. október 5. Határozza meg a következ sorozatok határértékeit!. Zh feladat:vizsgálja meg mootoitás és korlátosság szerit az alábbi sorozatot! a + ha ; 2; 5 Mootoitás eldötéséhez vizsgáljuk

Részletesebben

5. SZABAD PONTRENDSZEREK MECHANIKAI ALAPELVEI, N-TESTPROBLÉMA, GALILEI-

5. SZABAD PONTRENDSZEREK MECHANIKAI ALAPELVEI, N-TESTPROBLÉMA, GALILEI- 5. SZABAD PONTRENDSZEREK MECHANIKAI ALAPELVEI, N-TESTPROBLÉMA, GALILEI- FÉLE RELATIVITÁSI ELV m, m,,m r, r,,r r, r,, r 6 db oordáta és sebességompoes 5.. Dama Mozgásegyelete: m r = F F, ahol F jelöl a

Részletesebben

Debreceni Egyetem. Kalkulus példatár. Gselmann Eszter

Debreceni Egyetem. Kalkulus példatár. Gselmann Eszter Debrecei Egyetem Természettudomáyi és Techológiai Kar Kalkulus példatár Gselma Eszter Debrece, 08 Tartalomjegyzék. Valós számsorozatok Elméleti áttekités........................................................

Részletesebben

Debreceni Egyetem, Közgazdaság- és Gazdaságtudományi Kar. Feladatok a Gazdasági matematika I. tárgy gyakorlataihoz. Halmazelmélet

Debreceni Egyetem, Közgazdaság- és Gazdaságtudományi Kar. Feladatok a Gazdasági matematika I. tárgy gyakorlataihoz. Halmazelmélet Debrecei Egyetem Közgazdaság- és Gazdaságtudomáyi Kar Feladatok a Gazdasági matematika I. tárgy gyakorlataihoz a megoldásra feltétleül ajálott feladatokat jelöli e feladatokat a félév végére megoldottak

Részletesebben

Megjegyzés: Amint már előbb is említettük, a komplex számok

Megjegyzés: Amint már előbb is említettük, a komplex számok 1 Komplex sámok 1 A komplex sámok algeba alakja 11 Defícó: A komplex sám algeba alakja: em más, mt x y, ahol x, y R és 1 A x -et soktuk a komplex sám valós éséek eve, míg y -t a komplex sám képetes (vagy

Részletesebben

1. A radioaktivitás statisztikus jellege

1. A radioaktivitás statisztikus jellege A radioaktivitás időfüggése 1. A radioaktivitás statisztikus jellege Va N darab azoos radioaktív atomuk, melyekek az atommagja spotá átalakulásra képes. tegyük fel, hogy ezek em bomlaak tovább. Ekkor a

Részletesebben

Hajós György Versenyre javasolt feladatok SZIE.YMÉTK 2011

Hajós György Versenyre javasolt feladatok SZIE.YMÉTK 2011 1 Molár-Sáska Gáboré: Hajós György Verseyre javasolt feladatok SZIE.YMÉTK 011 1. Írja fel a számokat 1-tıl 011-ig egymás utá! Határozza meg az így kapott agy szám 0-cal való osztási maradékát!. Az { }

Részletesebben

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ Matematika emelt szit 1011 ÉRETTSÉGI VIZSGA 013. május 7. MATEMATIKA EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ EMBERI ERŐFORRÁSOK MINISZTÉRIUMA Formai előírások: Fotos tudivalók

Részletesebben

2. fejezet. Számsorozatok, számsorok

2. fejezet. Számsorozatok, számsorok . fejezet Számsorozatok, számsorok .. Számsorozatok és számsorok... Számsorozat megadása, határértéke Írjuk fel képlettel az alábbi sorozatok -dik elemét! mooto, korlátos, illetve koverges-e! Vizsgáljuk

Részletesebben

Az átlagra vonatkozó megbízhatósági intervallum (konfidencia intervallum)

Az átlagra vonatkozó megbízhatósági intervallum (konfidencia intervallum) Az átlagra voatkozó megbízhatósági itervallum (kofidecia itervallum) Határozzuk meg körül azt az itervallumot amibe előre meghatározott valószíűséggel esik a várható érték (µ). A várható értéket potosa

Részletesebben

Hiba! Nincs ilyen stílusú szöveg a dokumentumban.-86. ábra: A példa-feladat kódolási változatai

Hiba! Nincs ilyen stílusú szöveg a dokumentumban.-86. ábra: A példa-feladat kódolási változatai közzétéve a szerző egedélyével) Öfüggő szekuder-változó csoport keresése: egy bevezető példa Ez a módszer az állapothalmazo értelmezett partíció-párok elméleté alapul. E helye em lehet céluk az elmélet

Részletesebben

A függvénysorozatok olyanok, mint a valós számsorozatok, csak éppen a tagjai nem valós számok,

A függvénysorozatok olyanok, mint a valós számsorozatok, csak éppen a tagjai nem valós számok, l.ch FÜGGVÉNYSOROZATOK, FÜGGVÉNYSOROK, HATVÁNYSOROK Itt egy függvéysorozat: f( A függvéysorozatok olyaok, mit a valós számsorozatok, csak éppe a tagjai em valós számok, 5 haem függvéyek, f ( ; f ( ; f

Részletesebben

biometria III. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Hipotézisvizsgálat

biometria III. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Hipotézisvizsgálat Kísérlettervezés - biometria III. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert u-próba Feltétel: egy ormális eloszlású sokaság σ variaciájáak számszerű értéke ismert. Hipotézis: a sokaság µ várható értéke

Részletesebben

INJEKTIVITÁS ÉS EGYÉB TULAJDONSÁGOK MEGOLDOTT FELADATOK

INJEKTIVITÁS ÉS EGYÉB TULAJDONSÁGOK MEGOLDOTT FELADATOK Megoldott feladatok Ijektivitás és egyéb tulajdoságok 59 ) INJEKTIVITÁS ÉS EGYÉB TULAJDONSÁGOK MEGOLDOTT FELADATOK Határozd meg azt az f:r R függvéyt, amelyre f ( f ( ) x R és a g:r R g ( = x f ( függvéy

Részletesebben

Folytonos idejű rendszerek stabilitása

Folytonos idejű rendszerek stabilitása Folytoos idejű redszerek stabilitása Összeállította: dr. Gerzso Miklós egyetemi doces PTE MIK Műszaki Iformatika Taszék 205.2.06. Itelliges redszerek I. PTE MIK Mérök iformatikus BSc szak Stabilitás egyszerűsített

Részletesebben

Ha n darab standard normális eloszlású változót négyzetesen összegzünk, akkor kapjuk a χ 2 - eloszlást: N

Ha n darab standard normális eloszlású változót négyzetesen összegzünk, akkor kapjuk a χ 2 - eloszlást: N Krály Zoltá: Statsztka II. Bevezetés A paraméteres eljárások alkalmazásához, a célváltozóra ézve szgorú feltételek szükségesek (folytoosság, ormaltás, szóráshomogetás), ekkor a hpotézseket egy-egy paraméterre

Részletesebben

Jelek 1/44 1. JELEK 2

Jelek 1/44 1. JELEK 2 Jelek /44. JELEK 2. Jelek rerezetácó, a rerezetácók traszformácó 2.. Absztrakt matematka modellek 2..2 Az dő-, frekveca- és oerátor-tartomáyba értelmezett rerezetácók 3..3 Jel rerezetácók traszformácó

Részletesebben

Bizonyítások. 1) a) Értelmezzük a valós számok halmazán az f függvényt az képlettel! (A k paraméter valós számot jelöl).

Bizonyítások. 1) a) Értelmezzük a valós számok halmazán az f függvényt az képlettel! (A k paraméter valós számot jelöl). ) a) Értelmezzük a valós számok halmazá az f függvéyt az f x = x + kx + 9x képlettel! (A k paraméter valós számot jelöl) ( ) Számítsa ki, hogy k mely értéke eseté lesz x = a függvéyek lokális szélsőértékhelye

Részletesebben

I. Függelék. A valószínűségszámítás alapjai. I.1. Alapfogalamak: A valószínűség fogalma: I.2. Valószínűségi változó.

I. Függelék. A valószínűségszámítás alapjai. I.1. Alapfogalamak: A valószínűség fogalma: I.2. Valószínűségi változó. I. Függelék A valószíűségszámítás alapjai I.1. Alapfogalamak: Véletle jeleség: létrejöttét befolyásoló összes téyezőt em ismerjük. Tömegjeleség: a jeleség adott feltételek mellett akárháyszor megismételhető.

Részletesebben

I. rész. Valós számok

I. rész. Valós számok I. rész Valós számok Feladatok 3 4 Teljes idukció Igazolja a teljes idukcióval a következ állítások helyességét!.. k 2 = k= ( + )(2 + ). 6.2. 4 + 2 7 + + (3 + ) = ( + ) 2..3. a) b) ( + ) = +. k ( ) =

Részletesebben

A Secretary problem. Optimális választás megtalálása.

A 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

Részletesebben

7. MÉRÉSEK KIÉRTÉKELÉSE FÜGGVÉNYILLESZTÉSSEL

7. MÉRÉSEK KIÉRTÉKELÉSE FÜGGVÉNYILLESZTÉSSEL 7. MÉRÉSEK KIÉRTÉKELÉSE FÜGGVÉNYILLESZTÉSSEL Ebbe a fejezetbe kokrét mérések kértékelését mutatjuk be, köztük azokét s, amelyeket az. fejezetbe leírtuk. A kértékelés módszerét tulajdoképpe levezethetjük

Részletesebben

Komplex számok. 6. fejezet. A komplex szám algebrai alakja. Feladatok. alábbi komplex számokat és helyvektorukat:

Komplex számok. 6. fejezet. A komplex szám algebrai alakja. Feladatok. alábbi komplex számokat és helyvektorukat: 6 fejezet Komplex számo A omplex szám algebrai alaja D 61 Komplex száma evezü mide olya a+bi alaú ifejezést amelybe a és b valós szám i pedig az összes valós számtól ülöböz épzetes egysége evezett szimbólum

Részletesebben

Kulcsszavak: Dimenzióredukció, főkómpónens analízis, altér módszerek, kernel reprezentáció

Kulcsszavak: Dimenzióredukció, főkómpónens analízis, altér módszerek, kernel reprezentáció DIMEZIÓREDUKCIÓ HORVÁH GÁBOR, BME VIK MI Dmezó redukcó Absztrakt Adatelemzésekél az alkalmazható eljárásókat jeletős mértékbe befólyásólja a redelkezésre álló adatok száma és dmezója. A sokdmezós adatok

Részletesebben

13. Tárcsák számítása. 1. A felületszerkezetek. A felületszerkezetek típusai

13. Tárcsák számítása. 1. A felületszerkezetek. A felületszerkezetek típusai Tárcsák számítása A felületszerkezetek A felületszerkezetek típusa A tartószerkezeteket geometra méretek alapjá osztálozzuk Az eddg taulmáakba szereplı rúdszerkezetek rúdjara az a jellemzı hog a hosszuk

Részletesebben

Adatfeldolgozás, adatértékelés. Dr. Szűcs Péter, Dr. Madarász Tamás Miskolci Egyetem, Hidrogeológiai Mérnökgeológiai Tanszék

Adatfeldolgozás, adatértékelés. Dr. Szűcs Péter, Dr. Madarász Tamás Miskolci Egyetem, Hidrogeológiai Mérnökgeológiai Tanszék Adatfeldolgozás, adatértékelés Dr. Szűcs Péter, Dr. Madarász Tamás Mskolc Egyetem, Hdrogeológa Mérökgeológa Taszék A vzsgált köryezet elemek, lletve a felszí alatt közeg megsmerése céljából számtala külöböző

Részletesebben

Kényszereknek alávetett rendszerek

Kényszereknek alávetett rendszerek Kéyszerekek alávetett redszerek A koordátákak és sebességekek előírt egyeleteket kell kelégítee a mozgás olyamá. (Ezeket a eltételeket, egyeleteket s ayag kölcsöhatások bztosítják, de ezek a kölcsöhatások

Részletesebben

ANALÓG-DIGITÁLIS ÉS DIGITÁLIS-ANALÓG ÁTALAKÍTÓK

ANALÓG-DIGITÁLIS ÉS DIGITÁLIS-ANALÓG ÁTALAKÍTÓK F3 Bev. az elektroikába E, Kísérleti Fizika Taszék ANALÓG-IGITÁLIS ÉS IGITÁLIS-ANALÓG ÁTALAKÍTÓK Az A és A átalakítók feladata az aalóg és digitális áramkörök közötti kapcsolat megvalósítása. A folytoos

Részletesebben

Statisztika I. 4. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 4. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statsztka I. 4. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre KÖZÉPÉRTÉKEK A statsztka sor általáos jellemzésére szolgálak, a statsztka sokaságot egy számmal jellemzk. Számított középértékek: matematka számítás eredméyekét

Részletesebben

Kvantum párhuzamosság Deutsch algoritmus Deutsch-Jozsa algoritmus

Kvantum párhuzamosság Deutsch algoritmus Deutsch-Jozsa algoritmus LOGO Kvatum párhuzamosság Deutsch algoritmus Deutsch-Jozsa algoritmus Gyögyösi László BME Villamosméröki és Iormatikai Kar Bevezető Kvatum párhuzamosság Bármilye biáris üggvéyre, ahol { } { } : 0, 0,,

Részletesebben

Mérési adatok feldolgozása. 2008.04.08. Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc 1

Mérési adatok feldolgozása. 2008.04.08. Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc 1 Mérés adatok feldolgozása 2008.04.08. Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc Bevezetés A mérés adatok külöböző formába, általába ömlesztve jeleek meg Ezeket az adatokat külöböző szempotok szert redez kértékel

Részletesebben

ezek alapján kívánunk dönteni. Ez formálisan azt jelenti, hogy ellenőrizni akarjuk,

ezek alapján kívánunk dönteni. Ez formálisan azt jelenti, hogy ellenőrizni akarjuk, A deceber -i gyakorlat téája A hipotézisvizsgálat fotos probléája a következő két kérdés vizsgálata. a) Egy véletle eyiség várható értékéek agyságáról va bízoyos feltevésük. Elleőrizi akarjuk e feltevés

Részletesebben

A heteroszkedaszticitásról egyszerûbben

A heteroszkedaszticitásról egyszerûbben Mûhely Huyad László kaddátus, egyetem taár, a Statsztka Szemle főszerkesztője A heteroszkedasztctásról egyszerûbbe E-mal: laszlo.huyad@ksh.hu A heteroszkedasztctás az ökoometra modellezés egyk kulcsfogalma,

Részletesebben

A FUNDAMENTÁLIS EGYENLET KÉT REPREZENTÁCIÓBAN. A függvény teljes differenciálja, a differenciális fundamentális egyenlet: U V S U + dn 1

A FUNDAMENTÁLIS EGYENLET KÉT REPREZENTÁCIÓBAN. A függvény teljes differenciálja, a differenciális fundamentális egyenlet: U V S U + dn 1 A FUNDAMENÁLIS EGYENLE KÉ REPREZENÁCIÓBAN A differeciális fudametális egyelet A fudametális egyelet a belső eergiára: UU (S V K ) A függvéy teljes differeciálja a differeciális fudametális egyelet: U S

Részletesebben

Diszkrét Matematika 1. óra Fokszámsorozatok

Diszkrét Matematika 1. óra Fokszámsorozatok Dszkrét Matematka. óra 29.9.7. A köetkezı fogalmakat smertek tektük: gráf, egyszerő gráf, hurokél, párhuzamos élek, fa, ághatás operácó. Fokszámsorozatok Def.: G gráf fokszámsorozata fokaak reezett öekı

Részletesebben

min{k R K fels korlátja H-nak} a A : a ξ : ξ fels korlát A legkisebb fels korlát is:

min{k R K fels korlátja H-nak} a A : a ξ : ξ fels korlát A legkisebb fels korlát is: . A szupréum elv. = H R felülr l körlátos H fels korlátai között va legkisebb, azaz A és B a A és K B : a K Ekkor ξ-re: mi{k R K fels korlátja H-ak} } a A : a ξ : ξ fels korlát A legkisebb fels korlát

Részletesebben

Kalkulus I. Első zárthelyi dolgozat 2014. szeptember 16. MINTA. és q = k 2. k 2. = k 1l 2 k 2 l 1. l 1 l 2. 5 2n 6n + 8

Kalkulus I. Első zárthelyi dolgozat 2014. szeptember 16. MINTA. és q = k 2. k 2. = k 1l 2 k 2 l 1. l 1 l 2. 5 2n 6n + 8 Név, Neptu-kód:.................................................................... 1. Legyeek p, q Q tetszőlegesek. Mutassuk meg, hogy ekkor p q Q. Tegyük fel, hogy p, q Q. Ekkor létezek olya k 1, k 2,

Részletesebben

18. Differenciálszámítás

18. Differenciálszámítás 8. Differeciálszámítás I. Elméleti összefoglaló Függvéy határértéke Defiíció: Az köryezetei az ] ε, ε[ + yílt itervallumok, ahol ε > tetszőleges. Defiíció: Az f függvéyek az véges helye vett határértéke

Részletesebben

A statisztikai vizsgálat tárgyát képező egyedek összességét statisztikai sokaságnak nevezzük.

A statisztikai vizsgálat tárgyát képező egyedek összességét statisztikai sokaságnak nevezzük. Statisztikai módszerek. BMEGEVGAT01 Készítette: Halász Gábor Budapesti Műszaki és Gazdaságtudomáyi Egyetem Gépészméröki Kar Hidrodiamikai Redszerek Taszék 1111, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel:

Részletesebben

SZÁMELMÉLET. Vasile Berinde, Filippo Spagnolo

SZÁMELMÉLET. Vasile Berinde, Filippo Spagnolo SZÁMELMÉLET Vasile Beride, Filippo Spagolo A számelmélet a matematika egyik legrégibb ága, és az egyik legagyobb is egybe Eek a fejezetek az a célja, hogy egy elemi bevezetést yújtso az első szite lévő

Részletesebben

VÉLETLENÍTETT ALGORITMUSOK. 1.ea.

VÉLETLENÍTETT ALGORITMUSOK. 1.ea. VÉLETLENÍTETT ALGORITMUSOK 1.ea. 1. Bevezetés - (Mire jók a véletleített algoritmusok, alap techikák) 1.1. Gyorsredezés Vegyük egy ismert példát, a redezések témaköréből, méghozzá a gyorsredezés algoritmusát.

Részletesebben

Arrhenius-paraméterek becslése közvetett és közvetlen mérések alapján

Arrhenius-paraméterek becslése közvetett és közvetlen mérések alapján Tudomáyos Dákkör Dolgozat SZABÓ BOTOND Arrheus-paraméterek becslése közvetett és közvetle mérések alapá Turáy Tamás. Zsély Istvá Gyula Kéma Itézet Eötvös Lorád Tudomáyegyetem Természettudomáy Kar Budapest,

Részletesebben

Valószínűségszámítás. Ketskeméty László

Valószínűségszámítás. Ketskeméty László Valószíűségszámítás Ketskeméty László Budapest, 996 Tartalomjegyzék I. fejezet VALÓSZÍNŰSÉGSZÁMÍTÁS 3. Kombatorka alapfogalmak 4 Elleőrző kérdések és gyakorló feladatok 6. A valószíűségszámítás alapfogalma

Részletesebben

Információs rendszerek elméleti alapjai. Információelmélet

Információs rendszerek elméleti alapjai. Információelmélet Iformácós redszerek elmélet alapja Iformácóelmélet Glbert-Moore Szemléltetése hasoló a Shao kódhoz A felezőpotokra a felezős kódolás A felezőpot értéke bttel hosszabb kfejtést géyel /2 0 x x x p p 2 p

Részletesebben

Komplex számok (el adásvázlat, 2008. február 12.) Maróti Miklós

Komplex számok (el adásvázlat, 2008. február 12.) Maróti Miklós Komplex számok el adásvázlat, 008. február 1. Maróti Miklós Eek az el adásak a megértéséhez a következ fogalmakat kell tudi: test, test additív és multiplikatív csoportja, valós számok és tulajdoságaik.

Részletesebben

1. feladatlap megoldása. Analízis II. 1. Vizsgálja meg az alábbi sorokat konvergencia szempontjából! a) n 2 n = 1 1X 1

1. feladatlap megoldása. Analízis II. 1. Vizsgálja meg az alábbi sorokat konvergencia szempontjából! a) n 2 n = 1 1X 1 . feladatlap megoldása Aalízis II.. Vizsgálja meg az alábbi sorokat kovergecia szempotjából! a) X Alkalmazva a gyökkritériumot ("egyszer½usített változatát"): Azaz a sor koverges. b) p a!! p < : X 000

Részletesebben