SÚLYOS BALESETEK ELEMZÉSE. 3. téma: Kvalitatív módszerek - Hibafa

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "SÚLYOS BALESETEK ELEMZÉSE. 3. téma: Kvalitatív módszerek - Hibafa"

Átírás

1 Az oktatási anyag a szerzők szellemi terméke. Az anyag kizárólag a i OKF Továbbképzés céljaira használható. Sokszorosítás, utánközlés és mindennemű egyéb felhasználás a szerzők engedélyéhez kötött. SÚLYOS BALESETEK ELEMZÉSE 3. téma: Kvalitatív módszerek - Hibafa OKF Továbbképzés Budapest, január CZAKÓ Sándor KELEMEN István CK-Trikolor Kft. 1

2 Valószínűségelméleti alapok - 1 HALMAZOK A halmaz általánosan valamilyen közös vagy azonos jellemzővel, tulajdonsággal rendelkező elemek összessége. Jelölése általában nagybetű (A, B, X, Y, stb.) elemeiket pedig általában kisbetűvel jelölik (a, b, x, y, stb.). Például : A={2,4,6,8,10}, B={b: b > 0}, C={1,3,5,7,9,11, } A halmazokat osztályozhatjuk aszerint, hogy végesek vagy végtelenek, illetve diszkrétek vagy folytonosak. Az a halmaz, amely nem tartalmaz elemeket, az ún. üreshalmaz. Jelölése:. 2

3 Valószínűségelméleti alapok - 2 RÉSZHALMAZOK Ha egy A halmaz minden eleme B halmaznak is eleme, akkor A B-nek részhalmaza. Matematikai kifejezése: A B. 3 Minden halmaz önmaga részhalmazának tekinthető. Ha A B és B A, akkor A=B, azonos halmazok. A üreshalmaz minden halmaz részhalmazának tekinthető. Például A 1 ={2,4} A={2,4,6,8,10} B 1 ={b: 7 < b 200} B={b: b > 0} C={1,3,5,7,9,11, } C={1,3,5,7,9,11, } H 1 ={baleseti eseménysorok} H={HAZOP következmények}

4 Valószínűségelméleti alapok - 3 Az eseményeket elemek halmazaként fogjuk fel. (egy adott esemény részeseményekből tevődik össze) Pl. : Kockadobás: a lehetséges kimeneteket (eseményeket) rendezzük az alábbiak szerint A={2} B={páros szám} C={4-nél kisebb} D={bármelyik szám} E={7-el osztható} 4

5 Valószínűségelméleti alapok - 4 Az alábbi eseményeket kapjuk: A={2} B={páros szám} C={4-nél kisebb} D={bármelyik szám} E={7-el osztható} A={2} B={2,4,6} C={1,2,3} D={1,2,3,4,5,6} E= Az eseményekről az alábbi megállapításokat tehetjük: A egy elemű halmaz, B és C három eleműek. D magában foglalja az kísérlet összes lehetséges kimenetelét. 1 C, 1 D, 1 A, 1 B A D, B D, C D, C A B D 5

6 Műveletek eseményekkel 6 MŰVELETEK 1. A és B esemény uniója, A B, azon elemek halmaza, amelyek vagy az A, vagy a B halmaznak elemei. Két vagy több eseményt akkor nevezünk együttesen teljes eseménynek, ha ezen események uniója a lehetséges kimenetelek halmazát eredményezi. 2. A és B események metszete, A B, azon elemek halmaza, amelyek mind A, mind B halmaznak elemei. Két eseményt akkor definiálunk kölcsönösen kizáróként, ha az egyik esemény előfordulása kizárja a másik esemény előfordulását. E meghatározás kettőnél több eseményre is alkalmazható. 3. A és B különbsége, A-B, minden olyan elem halmaza, amelyek elemei A-nak, de nem elemei B-nek. 4. Az az esemény, amely minden olyan elemet tartalmaz, amely nem eleme A-nak, A komplementere, Ā.

7 A BOOLE algebra szabályai Szabály azonosságok idempotencia Műveletek A =A, A =, A S=S, A S=A A A=A, A A=A komplementaritás A A c =S, A A c =, (A c ) c =A, S c =, c =S kommutativitás A B=B A, A B=B A asszociativitás (A B) C= A (B C), (A B) C=A (B C ) elnyelés disztributivitás de Morgan szabályai A (A B) = A, A (A B) = A (A B) C= (A C) (B C) (A B) C=(A C) (B C) ( A B) = A B, ( E E... E ) = E 1 E 2... n 1 2 n E ( A B) = A B, ( E E... E ) = E 1 E 2... n 1 2 n E 7 szabályok kombinációja ( A (B C) ) = A ( B C ) = ( A B) ( A C)

8 Műveletek eseményekkel Tekintsünk pl. egy három komponensből álló rendszert : A,B,C. A jelölések a sikeres működés -t is jelzik. Az A,B,C ennek megfelelően a hibás ( nem sikeresen működő ) komponenseket jelöli. A rendszer állapotainak száma 2 3 =8: ABC, A BC, AB C, ABC, A B C, A BC, AB C, A B C. Pl. ha a rendszer üzemképtelenségét az jelenti, hogy a háromból bármely két komponens hibás, akkor a hibás rendszerállapotok száma: 4, T ={A B C, A BC, AB C, A B C } Pl. A üzemel : { ABC, AB C, ABC, AB C } Pl. B és C meghibásodott : {AB C, A B C } Ha ismert a komponensek meghibásodási valószínűsége, kiszámítható, hogy a rendszer mekkora valószínűséggel hibásodik meg. 8

9 Hibafa Mi a hibafa? Deduktív model A hibás rendszer állapot feltételezése Az ehhez hozzájáruló, ezt kiváltó komponens állapotok meghatározása A rendszer hibás állapotának kvalitatív reprezentációja. A komponens meghibásodások Boole logikai kombinációja. Eszköz az eseményfában definiált csúcsesemény valószínűségének kvantifikálásához. 9

10 Hibafa Miért használunk hibafát? A rendszer komponensei közötti logikai kapcsolat képi megjelenítését adja. Tartalmazza az eseményláncok elemzéséhez szükséges információkat. Felfedi a rendszeren belüli kölcsönhatásokat. Felfedi a rendszerek közötti kölcsönhatásokat. Azonosítja a rendszer gyenge pontjait. A fentiekből következően általános hibafa nem létezik! 10

11 Hibafa elemzés Deduktív módszer: arra ad választ, hogy egy adott hibás rendszer állapot hogyan jöhet létre. Az elemzés az adott állapot felől az okok irányába, visszafelé halad. PÉLDÁUL: alaphelyzetben zárt relé kontaktus nem nyit = relé kontaktus beragad + relé tekercsről feszültség nem kapcsolódik le Az elemzés célja határozza meg!! 11 szivattyú indítása szükség esetén sikertelen = T szintkapcsoló nem kapcsol A. B kezelő kézi kapcsolót nem működteti + nincs villamos betáplálás C + D szivattyú szükség esetén nem indul

12 Hibafa elemzés - FOGALMAK csúcsesemén y KAPU a = A*B T = a + C + D D a alapesemény = A*B + C + D ún. egyszeres meghibásodások hibaesemény kombinációk 12

13 Hibafa elemzés - FOGALMAK KAPU a bemenetek azon BOOLE logikai kapcsolata, amely a kimenő esemény bekövetkezését jelenti Hibaesemény Kombinációk a HK elemeinek egyidejű meghibásodása a csúcsesemény bekövetkezését jelenti, bármelyik HK a csúcsesemény bekövetkezését jelenti. az elemek között ÉS kapcsolat, HK-k között VAGY kapcsolat Minimális Hibaesemény Kombinációk (MHK) a minimális elemszámú HK halmaz. Egyszeres meghibásodás egy elemű kombináció (HK) 13

14 Hibafa elemzés KVALITATTÍV ELEMZÉS A redundáns HK-k eliminálásával meg kell határozni a MHK halmazt. A további elemzés az MHK halmazon történik. Az MHK-k nem szükségszerűen függetlenek egymástól. Az MHK fontossága az alkotó elemek számával fordítottan arányos. Az egyszeres meghibásodások azonosítása! 14

15 Hibafa elemzés - JELÖLÉSEK ÉS kapu: a kimeneti esemény csak akkor következik be, ha az összes bemeneti esemény bekövetkezik. VAGY -kapu: a kimeneti esemény csak akkor következik be, ha egy vagy több bemeneti esemény bekövetkezik. Alapesemény: további elemi eseményekre nem bomlik, ezt az eseményt írja le a megbízhatósági modell. Közbülső esemény: a kapu logika szerinti esemény leírását tartalmazza, közvetlenül a kapu kimeneten van. Átvitel: egy másik fa csatlakozik az adott pontba. Ki nem fejtett esemény: további kifejtése, elemekre bontása nem indokolt vagy nincs rá mód (az elemzés szempontjából indifferens következménnyel jár, nem áll rendelkezésre információ). 15

16 Hibafa elemzés - SZABÁLYOK Általános modell nem létezik! Hierarchikus felépítés a vizsgált rendszer részekre, alrendszerekre, komponensekre bontását, a határok kijelölését ( felbontás ) a rendelkezésre álló adat határozza meg. Kapuval szimbolizált esemény leírása: mely rendszerrel, komponenssel mi történik (és mikor)? Plauzibilitás( hihetőség, elfogadhatóság ): meghibásodás következményét korrigáló, semlegesítő másik, egyidejű meghibásodást nem vesz figyelembe (ekkor egyébként nincs is hiba esemény!) Kapunkénti építés: csak az összes input megfogalmazása után szabad az egyes inputokat tovább részletezni Alapesemények: a komponensekre kidolgozott egyedi meghibásodási modellek. 16

17 17 PÉLDA egy hibafa

18 a hibafa Boole egyenletekkel AC+BC+CC+ABA+ABB+ABC 18

19 19 majd MHK formára redukálva

20 Hibaesemény kombinációk hibaesemény kombinációk A*C+B*C+C*C+A*B*A+A*B*B+A*B*C minimális hibaesemény kombinációk A*C B*C C*C A*B*A A*B*B A*B*C A*B A*B C A*B A*C + B*C + C*C + A*B*C +A*B= C + A*B 20

21 Hibafa 1. gyakorló feladat 1. Dolgozza ki az alábbi rendszerre a hibafát! A rendszer feladata, hogy a tartályból a reaktorba szállítsa a közeget. A két szállítási útvonal egymás 100%-os tartaléka. Csak a hardver hibákat kell figyelembe venni. A csúcsesemény: közeg szállítás a reaktorba mindkét ágon sikertelen. 2. Határozza meg a minimális hibaesemény kombinációkat! 21

22 1. gyakorló feladat 1. kérdés 1. Gyakorló feladat (hibafa) TANK (T) V1 P1 V2 V3 P2 V4 REACTOR (R) 22

23 1. gyakorló feladat 2. kérdés (V1+V2+P1+T)*(V3+V4+P2+T)= 23 HK V1*V3 V1*V4 V1*P2 V1*T V2*V3 V2*V4 V2*P2 V2*T P1*V3 P1*V4 P1*P2 P1*T T*V3 T*V4 T*P2 T*T MHK V1*V3 V1*V4 V1*P2 V2*V3 V2*V4 V2*P2 P1*V3 P1*V4 P1*P2 T

24 Hibafa 2. gyakorló feladat Dolgozza ki a kiosztott rendszerséma és összefoglaló leírás alapján a rendszer hibafáját (hidrogénező reaktor törése). Csak a megadott hibamódokat használja fel. 24

25 Eseményfa Mi az eseményfa? Induktív model. Egy feltételezett kezdeti esemény által kiváltott védelmi működések kvalitatív reprezentációja. Bináris eseménylánc logika. A baleseti eseménysorok meghatározásának szisztematikus módszere. Eszköz a baleseti eseménysorok gyakoriságának kvantifikálásához. 25

26 Eseményfa Miért használunk eseményfát? A rendszerek közötti keresztkapcsolatok, függőségek logikai, képi megjelenítését adja. Definiálja a hibafa elemzés számára a csúcseseményt. Logikai strukturát ad az eseményláncok gyakoriságának kvantifikálásához. Logikai strukturát ad a nem értelmezhető, logikailag érvénytelen kapcsolatok azonosításához és eliminálásához. A fentiekből következően általános eseményfa nem létezik! 26

27 Eseményfa - eseménysorok Kezdeti esemény Védelmi működések, beavatkozások Végállapot 27

28 Hibafa/Eseményfa 28 Peremfeltételek HF: Top esemény hordozza EF: Endstate definició fogalmazza meg Modellezési szempontok Kis EF nagy HF Ezekből nincs általános!!! Domináns a rendszerek közötti kapcsolat, az eseményláncnak kevés eleme van Nagy EF kis HF Többszintű védelem Automatikus és kezelői beavatkozások Eseménylánc elemei között meghatározott időtartamok telnek el

29 29 Hibafa/Eseményfa

30 30 Koherens/nem koherens eseményfa

31 Eseményfa 2. gyakorló feladat A kiosztott anyagban két hibafa és az ezek felhasználásával készült eseményfa látható. Feladatok: 1. Egészítse ki az eseményfát! Dolgozza ki a hiányzó ágakat! 2. Határozza meg a β eseményláncot negált eseményekkel és azok nélkül! 31

1. tétel. Valószínűségszámítás vizsga Frissült: 2013. január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség.

1. tétel. Valószínűségszámítás vizsga Frissült: 2013. január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség. 1. tétel Valószínűségszámítás vizsga Frissült: 2013. január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség. A valószínűségszámítás tárgya: véletlen tömegjelenségek vizsgálata. véletlen: a kísérlet kimenetelét

Részletesebben

Matematikai logika és halmazelmélet

Matematikai logika és halmazelmélet Matematikai logika és halmazelmélet Wettl Ferenc előadása alapján 2015-09-07 Wettl Ferenc előadása alapján Matematikai logika és halmazelmélet 2015-09-07 1 / 21 Tartalom 1 Matematikai kijelentések szerkezete

Részletesebben

A kockázatelemzés menete

A kockázatelemzés menete A kockázatelemzés menete 1. Üzem (folyamat) jellemzői Veszélyforrások 2. Baleseti sorok meghatározása 3a. Következmények felmérése 3b. Gyakoriság becslése 4. Kockázat meghatározás Balesetek Gyakoriság

Részletesebben

Halmazelmélet. 1. előadás. Farkas István. DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék. Halmazelmélet p. 1/1

Halmazelmélet. 1. előadás. Farkas István. DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék. Halmazelmélet p. 1/1 Halmazelmélet 1. előadás Farkas István DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék Halmazelmélet p. 1/1 A halmaz fogalma, jelölések A halmaz fogalmát a matematikában nem definiáljuk, tulajdonságaival

Részletesebben

1. tétel Halmazok és halmazok számossága. Halmazműveletek és logikai műveletek kapcsolata.

1. tétel Halmazok és halmazok számossága. Halmazműveletek és logikai műveletek kapcsolata. 1. tétel Halmazok és halmazok számossága. Halmazműveletek és logikai műveletek kapcsolata. HLMZOK halmaz axiomatikus fogalom, nincs definíciója. benne van valami a halmazban szintén axiomatikus fogalom,

Részletesebben

Matematika III. 2. Eseményalgebra Prof. Dr. Závoti, József

Matematika III. 2. Eseményalgebra Prof. Dr. Závoti, József Matematika III. 2. Eseményalgebra Prof. Dr. Závoti, József Matematika III. 2. : Eseményalgebra Prof. Dr. Závoti, József Lektor : Bischof, Annamária Ez a modul a TÁMOP - 4.1.2-08/1/A-2009-0027 Tananyagfejlesztéssel

Részletesebben

Diszkrét matematika I.

Diszkrét matematika I. Diszkrét matematika I. középszint 2014. ősz 1. Diszkrét matematika I. középszint 2. előadás Mérai László diái alapján Komputeralgebra Tanszék 2014. ősz Matematikai logika Diszkrét matematika I. középszint

Részletesebben

BOOLE ALGEBRA Logika: A konjunkció és diszjunkció tulajdonságai

BOOLE ALGEBRA Logika: A konjunkció és diszjunkció tulajdonságai BOOLE ALGEBRA Logika: A konjunkció és diszjunkció tulajdonságai 1.a. A B B A 2.a. (A B) C A (B C) 3.a. A (A B) A 4.a. I A I 5.a. A (B C) (A B) (A C) 6.a. A A I 1.b. A B B A 2.b. (A B) C A (B C) 3.b. A

Részletesebben

1. előadás: Halmazelmélet, számfogalom, teljes

1. előadás: Halmazelmélet, számfogalom, teljes 1. előadás: Halmazelmélet, számfogalom, teljes indukció Szabó Szilárd Halmazok Halmaz: alapfogalom, bizonyos elemek (matematikai objektumok) összessége. Egy halmaz akkor adott, ha minden objektumról eldönthető,

Részletesebben

Az ész természetéhez tartozik, hogy a dolgokat nem mint véletleneket, hanem mint szükségszerűeket szemléli (Spinoza: Etika, II. rész, 44.

Az ész természetéhez tartozik, hogy a dolgokat nem mint véletleneket, hanem mint szükségszerűeket szemléli (Spinoza: Etika, II. rész, 44. Dr. Vincze Szilvia Az ész természetéhez tartozik, hogy a dolgokat nem mint véletleneket, hanem mint szükségszerűeket szemléli (Spinoza: Etika, II. rész, 44. tétel) Környezetünkben sok olyan jelenséget

Részletesebben

Logikai hálózatok. Dr. Bede Zsuzsanna St. I. em. 104.

Logikai hálózatok. Dr. Bede Zsuzsanna St. I. em. 104. Logikai hálózatok Dr. Bede Zsuzsanna bede.zsuzsanna@mail.bme.hu St. I. em. 04. Tanszéki honlap: www.kjit.bme.hu/hallgatoknak/bsc-targyak-3/logikai-halozatok Gyakorlatok: hétfő + 08:5-0:00 J 208 HF: 4.

Részletesebben

Diszkrét matematika I.

Diszkrét matematika I. Diszkrét matematika I. középszint 2013 ősz 1. Diszkrét matematika I. középszint 8. előadás Mérai László merai@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ merai Komputeralgebra Tanszék 2013 ősz Kombinatorika

Részletesebben

Mindent olyan egyszerűvé kell tenni, amennyire csak lehet, de nem egyszerűbbé. (Albert Einstein) Halmazok 1

Mindent olyan egyszerűvé kell tenni, amennyire csak lehet, de nem egyszerűbbé. (Albert Einstein) Halmazok 1 Halmazok 1 Mindent olyan egyszerűvé kell tenni, amennyire csak lehet, de nem egyszerűbbé. (Albert Einstein) Halmazok 2 A fejezet legfontosabb elemei Halmaz megadási módjai Halmazok közti műveletek (metszet,

Részletesebben

Algoritmusok Tervezése. Fuzzy rendszerek Dr. Bécsi Tamás

Algoritmusok Tervezése. Fuzzy rendszerek Dr. Bécsi Tamás Algoritmusok Tervezése Fuzzy rendszerek Dr. Bécsi Tamás Bevezetés Mese a homokkupacról és a hidegről és a hegyekről Bevezetés, Fuzzy történet Két értékű logika, Boole algebra Háromértékű logika n értékű

Részletesebben

Halmaz: alapfogalom, bizonyos elemek (matematikai objektumok) Egy halmaz akkor adott, ha minden objektumról eldönthető, hogy

Halmaz: alapfogalom, bizonyos elemek (matematikai objektumok) Egy halmaz akkor adott, ha minden objektumról eldönthető, hogy 1. előadás: Halmazelmélet Szabó Szilárd Halmazok Halmaz: alapfogalom, bizonyos elemek (matematikai objektumok) összessége. Egy halmaz akkor adott, ha minden objektumról eldönthető, hogy hozzátartozik-e,

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás Matematikai alapok és valószínőségszámítás Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás Bevezetés A tudományos életben megfigyeléseket teszünk, kísérleteket végzünk. Ezek többféle különbözı eredményre

Részletesebben

Mindent olyan egyszerűvé kell tenni, amennyire csak lehet, de nem egyszerűbbé.

Mindent olyan egyszerűvé kell tenni, amennyire csak lehet, de nem egyszerűbbé. HA 1 Mindent olyan egyszerűvé kell tenni, amennyire csak lehet, de nem egyszerűbbé. (Albert Einstein) HA 2 Halmazok HA 3 Megjegyzések A halmaz, az elem és az eleme fogalmakat nem definiáljuk, hanem alapfogalmaknak

Részletesebben

Ellátási lánc optimalizálás P-gráf módszertan alkalmazásával mennyiségi és min ségi paraméterek gyelembevételével

Ellátási lánc optimalizálás P-gráf módszertan alkalmazásával mennyiségi és min ségi paraméterek gyelembevételével Ellátási lánc optimalizálás P-gráf módszertan alkalmazásával mennyiségi és min ségi paraméterek gyelembevételével Pekárdy Milán, Baumgartner János, Süle Zoltán Pannon Egyetem, Veszprém XXXII. Magyar Operációkutatási

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségszámítási alapok

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségszámítási alapok Matematikai alapok és valószínőségszámítás Valószínőségszámítási alapok Bevezetés A tudományos életben vizsgálódunk pontosabb megfigyelés, elırejelzés, megértés reményében. Ha egy kísérletet végzünk, annak

Részletesebben

Tananyag: Kiss Béla - Krebsz Anna: Lineáris algebra, többváltozós függvények, valószínűségszámítás,

Tananyag: Kiss Béla - Krebsz Anna: Lineáris algebra, többváltozós függvények, valószínűségszámítás, // KURZUS: Matematika II. MODUL: Valószínűség-számítás 21. lecke: A feltételes valószínűség, események függetlensége Tananyag: Kiss Béla - Krebsz Anna: Lineáris algebra, többváltozós függvények, valószínűségszámítás,

Részletesebben

HALMAZOK. A racionális számok halmazát olyan számok alkotják, amelyek felírhatók b. jele:. A racionális számok halmazának végtelen sok eleme van.

HALMAZOK. A racionális számok halmazát olyan számok alkotják, amelyek felírhatók b. jele:. A racionális számok halmazának végtelen sok eleme van. HALMAZOK Tanulási cél Halmazok megadása, halmazműveletek megismerése és alkalmazása, halmazok ábrázolása Venn diagramon. Motivációs példa Egy fogyasztó 80 000 pénzegység jövedelmet fordít két termék, x

Részletesebben

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Nagy Gábor  compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz Diszkrét matematika 1. középszint 2016. ősz 1. Diszkrét matematika 1. középszint 2. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján Komputeralgebra

Részletesebben

Elemzési módszerek. Egyes módszerek ágazat-specifikusak, mások teljesen általánosan használatosak. A leggyakoribb veszélyelemző módszerek:

Elemzési módszerek. Egyes módszerek ágazat-specifikusak, mások teljesen általánosan használatosak. A leggyakoribb veszélyelemző módszerek: Elemzési módszerek Egyes módszerek ágazat-specifikusak, mások teljesen általánosan használatosak. A leggyakoribb veszélyelemző módszerek: Hibamód és -hatás elemzés - failure modes and effects analysis

Részletesebben

1.1. Definíció. Azt mondjuk, hogy a oszója b-nek, vagy más szóval, b osztható a-val, ha létezik olyan x Z, hogy b = ax. Ennek jelölése a b.

1.1. Definíció. Azt mondjuk, hogy a oszója b-nek, vagy más szóval, b osztható a-val, ha létezik olyan x Z, hogy b = ax. Ennek jelölése a b. 1. Oszthatóság, legnagyobb közös osztó Ebben a jegyzetben minden változó egész számot jelöl. 1.1. Definíció. Azt mondjuk, hogy a oszója b-nek, vagy más szóval, b osztható a-val, ha létezik olyan x Z, hogy

Részletesebben

Matematikai logika. Jegyzet. Összeállította: Faludi Anita 2011.

Matematikai logika. Jegyzet. Összeállította: Faludi Anita 2011. Matematikai logika Jegyzet Összeállította: Faludi Anita 2011. Tartalomjegyzék Bevezetés... 3 Előzmények... 3 Augustus de Morgan (1806-1871)... 3 George Boole(1815-1864)... 3 Claude Elwood Shannon(1916-2001)...

Részletesebben

Logikai áramkörök. Informatika alapjai-5 Logikai áramkörök 1/6

Logikai áramkörök. Informatika alapjai-5 Logikai áramkörök 1/6 Informatika alapjai-5 Logikai áramkörök 1/6 Logikai áramkörök Az analóg rendszerekben például hangerősítő, TV, rádió analóg áramkörök, a digitális rendszerekben digitális vagy logikai áramkörök működnek.

Részletesebben

Diszkrét matematika 1. középszint

Diszkrét matematika 1. középszint Diszkrét matematika 1. középszint 2017. sz 1. Diszkrét matematika 1. középszint 3. el adás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján Komputeralgebra

Részletesebben

Digitális technika VIMIAA01

Digitális technika VIMIAA01 BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM VILLAMOSMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR MÉRÉSTECHNIKA ÉS INFORMÁCIÓS RENDSZEREK TANSZÉK Digitális technika VIMIAA01 Fehér Béla BME MIT Digitális Technika Elméleti

Részletesebben

A matematika nyelvér l bevezetés

A matematika nyelvér l bevezetés A matematika nyelvér l bevezetés Wettl Ferenc 2012-09-06 Wettl Ferenc () A matematika nyelvér l bevezetés 2012-09-06 1 / 19 Tartalom 1 Matematika Matematikai kijelentések 2 Logikai m veletek Állítások

Részletesebben

1. A kísérlet naiv fogalma. melyek közül a kísérlet minden végrehajtásakor pontosan egy következik be.

1. A kísérlet naiv fogalma. melyek közül a kísérlet minden végrehajtásakor pontosan egy következik be. IX. ESEMÉNYEK, VALÓSZÍNŰSÉG IX.1. Események, a valószínűség bevezetése 1. A kísérlet naiv fogalma. Kísérlet nek nevezzük egy olyan jelenség előidézését vagy megfigyelését, amelynek kimenetelét az általunk

Részletesebben

MÁTRIXALGEBRAI HIBAFA- ÉRZÉKENYSÉGELEMZÉS

MÁTRIXALGEBRAI HIBAFA- ÉRZÉKENYSÉGELEMZÉS Miskolci Egyetem Multidiszciplináris tudományok. kötet (2). szám pp. 3-. MÁTRIXALGEBRAI HIBAFA- ÉRZÉENYSÉGELEMZÉS Pokorádi László egyetemi tanár Debreceni Egyetem Műszaki ar 428 Debrecen Ótemető u. 2-4.

Részletesebben

MATE-INFO UBB verseny, március 25. MATEMATIKA írásbeli vizsga

MATE-INFO UBB verseny, március 25. MATEMATIKA írásbeli vizsga BABEŞ-BOLYAI TUDOMÁNYEGYETEM, KOLOZSVÁR MATEMATIKA ÉS INFORMATIKA KAR MATE-INFO UBB verseny, 218. március 25. MATEMATIKA írásbeli vizsga FONTOS TUDNIVALÓK: 1 A feleletválasztós feladatok,,a rész esetén

Részletesebben

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Nagy Gábor  compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz Diszkrét matematika 1. középszint 2017. ősz 1. Diszkrét matematika 1. középszint 8. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján Komputeralgebra

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

[Biomatematika 2] Orvosi biometria [Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.15. Esemény Egy kísérlet vagy megfigyelés (vagy mérés) lehetséges eredményeinek összessége (halmaza) alkotja az eseményteret. Esemény: az eseménytér részhalmazai.

Részletesebben

A determinisztikus és a valószínűségi elemzések közös pontjainak meghatározása

A determinisztikus és a valószínűségi elemzések közös pontjainak meghatározása A determinisztikus és a valószínűségi elemzések közös pontjainak meghatározása Lajtha Gábor, Karsa Zoltán lajtha@nubiki.hu, karsa@nubiki.hu TSO szeminárium OAH, 2017. május 31 Tartalom Háttér, előzmények

Részletesebben

Digitális technika VIMIAA01

Digitális technika VIMIAA01 BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM VILLAMOSMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR MÉRÉSTECHNIKA ÉS INFORMÁCIÓS RENDSZEREK TANSZÉK Digitális technika VIMIAA01 Fehér Béla BME MIT Digitális Technika Elméleti

Részletesebben

Alapkapuk és alkalmazásaik

Alapkapuk és alkalmazásaik Alapkapuk és alkalmazásaik Bevezetés az analóg és digitális elektronikába Szabadon választható tárgy Összeállította: Farkas Viktor Irányítás, irányítástechnika Az irányítás esetünkben műszaki folyamatok

Részletesebben

1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás)

1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás) Matematika A2c gyakorlat Vegyészmérnöki, Biomérnöki, Környezetmérnöki szakok, 2017/18 ősz 1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás) 1. Valós vektorterek-e a következő

Részletesebben

Méréselmélet MI BSc 1

Méréselmélet MI BSc 1 Mérés és s modellezés 2008.02.15. 1 Méréselmélet - bevezetés a mérnöki problémamegoldás menete 1. A probléma kitűzése 2. A hipotézis felállítása 3. Kísérlettervezés 4. Megfigyelések elvégzése 5. Adatok

Részletesebben

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Biomatematika 2 Orvosi biometria Biomatematika 2 Orvosi biometria 2017.02.13. Populáció és minta jellemző adatai Hibaszámítás Valószínűség 1 Esemény Egy kísérlet vagy megfigyelés (vagy mérés) lehetséges eredményeinek összessége (halmaza)

Részletesebben

1. Mondjon legalább három példát predikátumra. 4. Mikor van egy változó egy kvantor hatáskörében?

1. Mondjon legalább három példát predikátumra. 4. Mikor van egy változó egy kvantor hatáskörében? Definíciók, tételkimondások 1. Mondjon legalább három példát predikátumra. 2. Sorolja fel a logikai jeleket. 3. Milyen kvantorokat ismer? Mi a jelük? 4. Mikor van egy változó egy kvantor hatáskörében?

Részletesebben

Mesterséges intelligencia, 7. előadás 2008. október 13. Készítette: Masa Tibor (KPM V.)

Mesterséges intelligencia, 7. előadás 2008. október 13. Készítette: Masa Tibor (KPM V.) Mesterséges intelligencia, 7. előadás 2008. október 13. Készítette: Masa Tibor (KPM V.) Bizonytalanságkezelés: Az eddig vizsgáltakhoz képest teljesen más világ. A korábbi problémák nagy része logikai,

Részletesebben

Gy ur uk aprilis 11.

Gy ur uk aprilis 11. Gyűrűk 2014. április 11. 1. Hányadostest 2. Karakterisztika, prímtest 3. Egyszerű gyűrűk [F] III/8 Tétel Minden integritástartomány beágyazható testbe. Legyen R integritástartomány, és értelmezzünk az

Részletesebben

Digitális technika VIMIAA02 2. EA Fehér Béla BME MIT

Digitális technika VIMIAA02 2. EA Fehér Béla BME MIT BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM VILLAMOSMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR MÉRÉSTECHNIKA ÉS INFORMÁCIÓS RENDSZEREK TANSZÉK Digitális technika VIMIAA02 2. EA Fehér Béla BME MIT Digitális Technika

Részletesebben

Turing-gépek. Számításelmélet (7. gyakorlat) Turing-gépek 2009/10 II. félév 1 / 1

Turing-gépek. Számításelmélet (7. gyakorlat) Turing-gépek 2009/10 II. félév 1 / 1 Turing-gépek Logika és számításelmélet, 7. gyakorlat 2009/10 II. félév Számításelmélet (7. gyakorlat) Turing-gépek 2009/10 II. félév 1 / 1 A Turing-gép Az algoritmus fogalmának egy intuitív definíciója:

Részletesebben

Szoftverminőségbiztosítás

Szoftverminőségbiztosítás NGB_IN003_1 SZE 2017-18/2 (9) Szoftverminőségbiztosítás Specifikáció alapú (black-box) technikák A szoftver mint leképezés Szoftverhiba Hibát okozó bement Hibás kimenet Input Szoftver Output Funkcionális

Részletesebben

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Diszkrét matematika 2. estis képzés Diszkrét matematika 2. estis képzés 2018. tavasz 1. Diszkrét matematika 2. estis képzés 4-6. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék

Részletesebben

Diszkrét matematika I., 12. előadás Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach november 30.

Diszkrét matematika I., 12. előadás Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet   takach november 30. 1 Diszkrét matematika I, 12 előadás Dr Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@infnymehu http://infnymehu/ takach 2005 november 30 Vektorok Definíció Egy tetszőleges n pozitív egész számra n-komponensű

Részletesebben

Mérés és modellezés 1

Mérés és modellezés 1 Mérés és modellezés 1 Mérés és modellezés A mérnöki tevékenység alapeleme a mérés. A mérés célja valamely jelenség megismerése, vizsgálata. A mérés tervszerűen végzett tevékenység: azaz rögzíteni kell

Részletesebben

Számítási intelligencia

Számítási intelligencia Botzheim János Számítási intelligencia Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem, Mechatronika, Optika és Gépészeti Informatika Tanszék Graduate School of System Design, Tokyo Metropolitan University

Részletesebben

1. A matematikai logika alapfogalmai. 2. A matematikai logika műveletei

1. A matematikai logika alapfogalmai. 2. A matematikai logika műveletei 1. A matematikai logika alapfogalmai Megjegyzések: a) A logikában az állítás (kijelentés), valamint annak igaz vagy hamis voltát alapfogalomnak tekintjük, nem definiáljuk. b) Minden állítással kapcsolatban

Részletesebben

Digitális technika VIMIAA02

Digitális technika VIMIAA02 BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM VILLAMOSMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR MÉRÉSTECHNIKA ÉS INFORMÁCIÓS RENDSZEREK TANSZÉK Digitális technika VIMIAA02 Fehér Béla BME MIT Digitális Technika Elméleti

Részletesebben

Mérés és modellezés Méréstechnika VM, GM, MM 1

Mérés és modellezés Méréstechnika VM, GM, MM 1 Mérés és modellezés 2008.02.04. 1 Mérés és modellezés A mérnöki tevékenység alapeleme a mérés. A mérés célja valamely jelenség megismerése, vizsgálata. A mérés tervszerűen végzett tevékenység: azaz rögzíteni

Részletesebben

Diszkrét matematika HALMAZALGEBRA. Halmazalgebra

Diszkrét matematika HALMAZALGEBRA. Halmazalgebra Halmazalgebra Ebben a fejezetben összefoglaljuk a halmazokról tanult középiskolai ismeretanyagot, és néhány érdekességgel, módszerrel ki is egészítjük. A halmaz alapfogalom. Mondhatjuk, hogy tárgyak, fogalmak,

Részletesebben

Matematikai logika. 3. fejezet. Logikai m veletek, kvantorok 3-1

Matematikai logika. 3. fejezet. Logikai m veletek, kvantorok 3-1 3. fejezet Matematikai logika Logikai m veletek, kvantorok D 3.1 A P és Q elemi ítéletekre vonatkozó logikai alapm veleteket (konjunkció ( ), diszjunkció ( ), implikáció ( ), ekvivalencia ( ), negáció

Részletesebben

Készítette: Ernyei Kitti. Halmazok

Készítette: Ernyei Kitti. Halmazok Halmazok Jelölések: A halmazok jele általában nyomtatott nagybetű: A, B, C Az x eleme az A halmaznak: Az x nem eleme az A halmaznak: Az A halmaz az a, b, c elemekből áll: A halmazban egy elemet csak egyszer

Részletesebben

Máté: Számítógép architektúrák

Máté: Számítógép architektúrák Fixpontos számok Pl.: előjeles kétjegyű decimális számok : Ábrázolási tartomány: [-99, +99]. Pontosság (két szomszédos szám különbsége): 1. Maximális hiba: (az ábrázolási tartományba eső) tetszőleges valós

Részletesebben

Matematika A1a Analízis

Matematika A1a Analízis B U D A P E S T I M Ű S Z A K I M A T E M A T I K A É S G A Z D A S Á G T U D O M Á N Y I I N T É Z E T E G Y E T E M Matematika A1a Analízis BMETE90AX00 Vektorok StKis, EIC 2019-02-12 Wettl Ferenc ALGEBRA

Részletesebben

Megoldás Digitális technika I. (vimia102) 2. gyakorlat: Boole algebra, logikai függvények, kombinációs hálózatok alapjai

Megoldás Digitális technika I. (vimia102) 2. gyakorlat: Boole algebra, logikai függvények, kombinációs hálózatok alapjai Megoldás Digitális technika I. (vimia102) 2. gyakorlat: Boole algebra, logikai függvények, kombinációs hálózatok alapjai Elméleti anyag: Az általános digitális gép: memória + kombinációs hálózat A Boole

Részletesebben

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás Matematikai statisztika gyakorlat Valószínűségi változók. Várható érték és szórás Valószínűségi változók 2016. március 7-11. 1 / 13 Valószínűségi változók Legyen a (Ω, A, P) valószínűségi mező. Egy X :

Részletesebben

MISKOLCI EGYETEM KÖZLEMÉNYEI

MISKOLCI EGYETEM KÖZLEMÉNYEI HU ISSN 262-9737 MISOLCI EGYETEM ÖZLEMÉNYEI Interdiszciplináris tudományok. kötet (2). szám MISOLCI EGYETEMI IADÓ Miskolc 2 SZERESZTŐ BIZOTTSÁG TISZA Miklós főszerkesztő GÁCSI Zoltán GINSZTLER János ILLÉS

Részletesebben

2. Alapfogalmak, műveletek

2. Alapfogalmak, műveletek 2. Alapfogalmak, műveletek Gépi intelligencia I. Fodor János BMF NIK IMRI NIMGIMIEM Tartalomjegyzék I Mit tudunk eddig? 2 Fuzzy halmazokkal kapcsolatos alapvető fogalmak Fuzzy halmaz tartója Fuzzy halmaz

Részletesebben

Metrikus terek, többváltozós függvények

Metrikus terek, többváltozós függvények Metrikus terek, többváltozós függvények 2003.10.15 Készítette: Dr. Toledo Rodolfo és Dr. Blahota István 1. Metrikus terek, metrika tulajdonságai 1.1. A valós, komplex, racionális, természetes és egész

Részletesebben

Modellellenőrzés. dr. Majzik István BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Modellellenőrzés. dr. Majzik István BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Modellellenőrzés dr. Majzik István BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék 1 Mit szeretnénk elérni? Informális vagy félformális tervek Informális követelmények Formális modell: KS, LTS, TA

Részletesebben

6. LOGIKAI ÁRAMKÖRÖK

6. LOGIKAI ÁRAMKÖRÖK 6. LOGIKAI ÁRAMKÖRÖK A gyakorlat célja, hogy a hallgatók megismerkedjenek a logikai algebra elemeivel, és képesek legyenek egyszerű logikai függvények realizálására integrált áramkörök (IC-k) felhasználásával.

Részletesebben

Halmazok-előadás vázlat

Halmazok-előadás vázlat Halmazok-előadás vázlat Naiv halmazelmélet:. Mi a halmaz? Mit jelent, hogy valami eleme a halmaznak? Igaz-e, hogy a halmaz elemei valamilyen kapcsolatban állnak egymással? Jelölés: a A azt jelenti, hogy

Részletesebben

17. előadás: Vektorok a térben

17. előadás: Vektorok a térben 17. előadás: Vektorok a térben Szabó Szilárd A vektor fogalma A mai előadásban n 1 tetszőleges egész szám lehet, de az egyszerűség kedvéért a képletek az n = 2 esetben szerepelnek. Vektorok: rendezett

Részletesebben

Ítéletkalkulus. 1. Bevezet. 2. Ítéletkalkulus

Ítéletkalkulus. 1. Bevezet. 2. Ítéletkalkulus Ítéletkalkulus Logikai alapfogalmak, m veletek, formalizálás, logikai ekvivalencia, teljes diszjunktív normálforma, tautológia. 1. Bevezet A matematikai logikában az állításoknak nem a tényleges jelentésével,

Részletesebben

Bemenő és kimenő információk, peremfeltételek, eseményláncok, eredmények

Bemenő és kimenő információk, peremfeltételek, eseményláncok, eredmények Az oktatási anyag a szerzők szellemi terméke. Az anyag kizárólag a 2014.01.22-23 23-i OKF Továbbképzés céljaira használható. Sokszorosítás, utánközlés és mindennemű egyéb felhasználás a szerzők engedélyéhez

Részletesebben

Temporális logikák és modell ellenırzés

Temporális logikák és modell ellenırzés Temporális logikák és modell ellenırzés Temporális logikák Modális logika: kijelentések különböző módjainak tanulmányozására vezették be (eredetileg filozófusok). Ilyen módok: esetleg, mindig, szükségszerűen,

Részletesebben

6. LOGIKAI ÁRAMKÖRÖK

6. LOGIKAI ÁRAMKÖRÖK 6. LOGIKAI ÁRAMKÖRÖK A gyakorlat célja, hogy a hallgatók megismerkedjenek a logikai algebra elemeivel, és képesek legyenek egyszerű logikai függvények realizálására integrált áramkörök (IC-k) felhasználásával.

Részletesebben

Diszkrét matematika II., 8. előadás. Vektorterek

Diszkrét matematika II., 8. előadás. Vektorterek 1 Diszkrét matematika II., 8. előadás Vektorterek Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@inf.nyme.hu http://inf.nyme.hu/ takach/ 2007.??? Vektorterek Legyen T egy test (pl. R, Q, F p ). Definíció.

Részletesebben

A MEGBÍZHATÓSÁGI ELEMZŐ MÓDSZEREK

A MEGBÍZHATÓSÁGI ELEMZŐ MÓDSZEREK 1. Elemző módszerek A MEGBÍZHATÓSÁGI ELEMZŐ MÓDSZEREK Ebben a fejezetben röviden összefoglaljuk azokat a módszereket, amelyekkel a technikai, technológiai és üzemeltetési rendszerek megbízhatósági elemzései

Részletesebben

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1 Statisztika - bevezetés 00.04.05. Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc Bevezetés Véletlen jelenség fogalma jelenséget okok bizonyos rendszere hozza létre ha mindegyik figyelembe vehető egyértelmű leírás általában

Részletesebben

Dinamikus modellek szerkezete, SDG modellek

Dinamikus modellek szerkezete, SDG modellek Diagnosztika - 3. p. 1/2 Modell Alapú Diagnosztika Diszkrét Módszerekkel Dinamikus modellek szerkezete, SDG modellek Hangos Katalin PE Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék Diagnosztika - 3.

Részletesebben

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek a Matematika mérnököknek I. című tárgyhoz Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek Vektorok A rendezett valós számpárokat kétdimenziós valós vektoroknak nevezzük. Jelölésükre latin kisbetűket használunk.

Részletesebben

I. A DIGITÁLIS ÁRAMKÖRÖK ELMÉLETI ALAPJAI

I. A DIGITÁLIS ÁRAMKÖRÖK ELMÉLETI ALAPJAI I. A DIGITÁLIS ÁRAMKÖRÖK ELMÉLETI ALAPJAI 1 A digitális áramkörökre is érvényesek a villamosságtanból ismert Ohm törvény és a Kirchhoff törvények, de az elemzés és a tervezés rendszerint nem ezekre épül.

Részletesebben

Modellezési esettanulmányok. elosztott paraméterű és hibrid példa

Modellezési esettanulmányok. elosztott paraméterű és hibrid példa Modellezési esettanulmányok elosztott paraméterű és hibrid példa Hangos Katalin Számítástudomány Alkalmazása Tanszék Veszprémi Egyetem Haladó Folyamatmodellezés és modell analízis PhD kurzus p. 1/38 Tartalom

Részletesebben

Műveletek mátrixokkal. Kalkulus. 2018/2019 ősz

Műveletek mátrixokkal. Kalkulus. 2018/2019 ősz 2018/2019 ősz Elérhetőségek Előadó: (safaro@math.bme.hu) Fogadóóra: hétfő 9-10 (H épület 3. emelet 310-es ajtó) A pontos tárgykövetelmények a www.math.bme.hu/~safaro/kalkulus oldalon találhatóak. A mátrix

Részletesebben

Megyei matematikaverseny évfolyam 2. forduló

Megyei matematikaverseny évfolyam 2. forduló Megyei matematikaverseny 0. 9. évfolyam. forduló. Mennyi a tizenkilencedik prím és a tizenkilencedik összetett szám szorzata? (A) 00 (B) 0 (C) 0 (D) 04 (E) Az előző válaszok egyike sem helyes.. Az 000

Részletesebben

Autóipari beágyazott rendszerek. Kockázatelemzés

Autóipari beágyazott rendszerek. Kockázatelemzés Autóipari beágyazott rendszerek Kockázatelemzés 1 Biztonságkritikus rendszer Beágyazott rendszer Aminek hibája Anyagi vagyont, vagy Emberéletet veszélyeztet Tipikus példák ABS, ESP, elektronikus szervokormány

Részletesebben

Példa:

Példa: Digitális információ ábrázolása A digitális technika feladata: információ ábrázolása és feldolgozása a digitális technika eszközeivel Szakterület Jelkészlet Digitális technika "0" és "1" Fizika Logika

Részletesebben

A valós számok halmaza 5. I. rész MATEMATIKAI ANALÍZIS

A valós számok halmaza 5. I. rész MATEMATIKAI ANALÍZIS A valós számok halmaza 5 I rész MATEMATIKAI ANALÍZIS 6 A valós számok halmaza A valós számok halmaza 7 I A valós számok halmaza A valós számokra vonatkozó axiómák A matematika lépten-nyomon felhasználja

Részletesebben

6. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 6. előadás Bázis, dimenzió

6. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 6. előadás Bázis, dimenzió 6. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 37. 41. oldal. Gondolkodnivalók Lineáris függetlenség 1. Gondolkodnivaló Legyen V valós számtest feletti vektortér. Igazolja, hogy ha a v 1, v 2,..., v n V

Részletesebben

A valós számok halmaza

A valós számok halmaza VA 1 A valós számok halmaza VA 2 A valós számok halmazának axiómarendszere és alapvető tulajdonságai Definíció Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti a következő axiómarendszerben

Részletesebben

Lineáris algebra Gyakorló feladatok

Lineáris algebra Gyakorló feladatok Lineáris algebra Gyakorló feladatok. október.. Feladat: Határozzuk meg a, 4b, c és a b c vektorokat, ha a = (; ; ; ; b = (; ; ; ; c = ( ; ; ; ;.. Feladat: Határozzuk meg a, 4b, a, c és a b; c + b kifejezések

Részletesebben

A 2015/2016. tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny döntő forduló MATEMATIKA III. KATEGÓRIA (a speciális tanterv szerint haladó gimnazisták)

A 2015/2016. tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny döntő forduló MATEMATIKA III. KATEGÓRIA (a speciális tanterv szerint haladó gimnazisták) A 205/206. tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny döntő forduló MATEMATIKA III. KATEGÓRIA a speciális tanterv szerint haladó gimnazisták Javítási-értékelési útmutató. feladat Az {,2,...,n} halmaz

Részletesebben

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Nagy Gábor  compalg.inf.elte.hu/ nagy Diszkrét matematika 1. estis képzés 2017. ősz 1. Diszkrét matematika 1. estis képzés 11. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján

Részletesebben

Itt és a továbbiakban a számhalmazokra az alábbi jelöléseket használjuk:

Itt és a továbbiakban a számhalmazokra az alábbi jelöléseket használjuk: 1. Halmazok, relációk, függvények 1.A. Halmazok A halmaz bizonyos jól meghatározott dolgok (tárgyak, fogalmak), a halmaz elemeinek az összessége. Azt, hogy az a elem hozzátartozik az A halmazhoz így jelöljük:

Részletesebben

Működésbiztonsági veszélyelemzés (Hazard and Operability Studies, HAZOP) MSZ

Működésbiztonsági veszélyelemzés (Hazard and Operability Studies, HAZOP) MSZ Működésbiztonsági veszélyelemzés (Hazard and Operability Studies, HAZOP) MSZ-09-960614-87 Célja: a szisztematikus zavar-feltárás, nyomozás. A tervezett működési körülményektől eltérő állapotok azonosítása,

Részletesebben

Formális módszerek GM_IN003_1 Program verifikálás, formalizmusok

Formális módszerek GM_IN003_1 Program verifikálás, formalizmusok Formális módszerek GM_IN003_1 Program verifikálás, formalizmusok Program verifikálás Konkurens programozási megoldások terjedése -> verifikálás szükséges, (nehéz) logika Legszélesebb körben alkalmazott

Részletesebben

Dr. Vincze Szilvia;

Dr. Vincze Szilvia; 2014. szeptember 17. és 19. Dr. Vincze Szilvia; vincze@agr.unideb.hu https://portal.agr.unideb.hu/oktatok/drvinczeszilvia/oktatas/oktatott_targyak/index/index.html 2010/2011-es tanév I. féléves tematika

Részletesebben

Struktúra nélküli adatszerkezetek

Struktúra nélküli adatszerkezetek Struktúra nélküli adatszerkezetek Homogén adatszerkezetek (minden adatelem azonos típusú) osztályozása Struktúra nélküli (Nincs kapcsolat az adatelemek között.) Halmaz Multihalmaz Asszociatív 20:24 1 A

Részletesebben

Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit.

Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit. 2. A VALÓS SZÁMOK 2.1 A valós számok aximómarendszere Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit. 1.Testaxiómák R-ben két művelet van értelmezve, az

Részletesebben

Informatika írásbeli vizsga 8.a, 8.b 2008 2009. A csoport. Név: osztály Pontszám: Jegy:

Informatika írásbeli vizsga 8.a, 8.b 2008 2009. A csoport. Név: osztály Pontszám: Jegy: Informatika írásbeli vizsga 8.a, 8.b 2008 2009 A csoport Név: osztály Pontszám: Jegy: 1. feladat Végezd el az alábbi műveleteket! (A zárójelbe tett szám a számrendszert jelzi.) (4) (7) 3213 6325 465 +

Részletesebben

Feladatok. 6. A CYK algoritmus segítségével döntsük el, hogy aabbcc eleme-e a G = {a, b, c}, {S, A, B, C}, P, S nyelvtan által generált nyelvnek!

Feladatok. 6. A CYK algoritmus segítségével döntsük el, hogy aabbcc eleme-e a G = {a, b, c}, {S, A, B, C}, P, S nyelvtan által generált nyelvnek! Feladatok 1. A CYK algoritmus segítségével döntsük el, hogy cabcab eleme-e a G = {a, b, c}, {S, A, B, C, D, E}, P, S nyelvtan által generált nyelvnek! P: S AD EB SS A AB a B DD b C CB c D EC a E AD b 2.

Részletesebben

1. Interpoláció. Egyértelműség Ha f és g ilyen polinomok, akkor n helyen megegyeznek, így a polinomok azonossági tétele miatt egyenlők.

1. Interpoláció. Egyértelműség Ha f és g ilyen polinomok, akkor n helyen megegyeznek, így a polinomok azonossági tétele miatt egyenlők. 1. Interpoláció Az interpoláció alapproblémája. Feladat Olyan polinomot keresünk, amely előre megadott helyeken előre megadott értékeket vesz fel. A helyek: páronként különböző a 1, a,...,a n számok. Az

Részletesebben

Bevezetés a számításelméletbe (MS1 BS)

Bevezetés a számításelméletbe (MS1 BS) Matematika szigorlat - konzultációs szeminárium Azoknak, akik másodszorra vagy többedszerre veszik fel a Matematika szigorlat (NAMMS1SAND) tárgyat. Bevezetés a számításelméletbe (MS1 BS) FŐBB TÉMAKÖRÖK

Részletesebben

Klasszikus algebra előadás. Waldhauser Tamás április 28.

Klasszikus algebra előadás. Waldhauser Tamás április 28. Klasszikus algebra előadás Waldhauser Tamás 2014. április 28. 5. Számelmélet integritástartományokban Oszthatóság Mostantól R mindig tetszőleges integritástartományt jelöl. 5.1. Definíció. Azt mondjuk,

Részletesebben

1. EGY- ÉS KÉTVÁLTOZÓS LOGIKAI ELEMEK KAPCSOLÁSTECHNIKÁJA ÉS JELÖLŐRENDSZERE

1. EGY- ÉS KÉTVÁLTOZÓS LOGIKAI ELEMEK KAPCSOLÁSTECHNIKÁJA ÉS JELÖLŐRENDSZERE . EGY- ÉS KÉTVÁLTOZÓS LOGIKI ELEMEK KPCSOLÁSTECHNIKÁJ ÉS JELÖLŐRENDSZERE tananyag célja: z egy- és kétváltozós logikai függvények Boole algebrai szabályainak, kapcsolástechnikájának és jelölésrendszerének

Részletesebben