Orosz Gyula: Markov-láncok. 4. Statisztikus golyójátékok

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Orosz Gyula: Markov-láncok. 4. Statisztikus golyójátékok"

Átírás

1 . Statsztkus golyójátékok Egy urnában kezdetben különböző színű golyók vannak. Ezek közül véletlenszerűen kválasztunk egyet, és a követett stratégától függően kveszünk vagy beteszünk újabb golyókat az urnába. Ezt a lépést addg folytatjuk, míg a golyók darabszáma, színösszetétele vagy egyéb jellemzője el nem ér egy előre rögzített értéket. A statsztkus golyójátékok elnevezést olyan golyómodellek esetén használjuk, amkor az urnában lévő golyók összetétele előírt szabály szernt változk, a húzás tartalmától függően; de a golyók húzása véletlenszerűen történk. A játékokban a golyók eloszlásával kapcsolatos valószínűség kérdéseket vzsgálunk, például az egyes célállapotok elérésének a valószínűségét, az de vezető folyamat átlagos hosszát stb. A. fejezetben (vsszatevéses sorsolás modell) a golyók színmegoszlása a játék alatt változatlan volt, s így állandó valószínűséggel húztunk azonos színű golyókat. A most következő golyójátékokban - a különböző színű golyók számának változása matt - ez a valószínűség nem állandó, a golyók aktuáls számával lesz arányos. Ez alapján a statsztkus golyójátékokat az állandó valószínűségű golyójátékok általánosításának s teknthetjük. A golyójátékok osztályozása A fejezet játékaban a khúzott golyók színétől függő szabály szernt változtatjuk az urnában lévő golyók színét vagy számát. A játékokat több szempontból osztályozhatjuk. Osztályozás szempont lehet: a) A kezdet színek száma. Ez lehet, vagy több (állapodjunk meg abban, hogy ezeket az eseteket a,,,, kódokkal szmbolzáljuk). b) A khúzott golyók száma. Ez lehet, vagy több (kódok:,,, ). c) A játék folyamán a golyók számának változása. Ez lehet állandó (cserélünk vagy ugyananny golyót teszünk vssza, mnt amennyt kvettünk), lehet csökkenő (khúzunk vagy kevesebbet teszünk vssza) és lehet növekvő. A változás módokhoz rendelt kódok: a csökkenő, állandó, növekvő esetben rendre, 0,. A [színek száma, húzott golyók száma, golyószám változása] számhármassal a játékok egy-egy osztályát jellemezhetjük. Például a.. feladat [,, 0] típusú, a.. feladat [,, 0] vagy [,, 0] típusú volt. (A sorsolás modellben a dobókocka hat oldallapjának hat golyót feleltethetünk meg. Ez lehet akár különböző színű golyó s, de mvel ktüntetett szerepe csak a -os lapnak van, a több lapot jellemző golyót teknthetjük egyforma színűnek.) d) Más típusú osztályozást kapunk, ha az egyes színek változását jellemző stratégákat vzsgáljuk. A stratéga lehet a kválasztott golyó színét támogató, ún. konform stratéga. Például ha a kválasztott golyó pros, akkor egy tovább pros golyót helyezünk az urnába. ehet a stratéga semleges (ha a kválasztott golyó pros, akkor nem csnálunk semmt), és végül lehet kontrastratéga, mely a kválasztott szín ellen hat (például ha a kválasztott golyó pros, akkor kcseréljük egy kék golyóra). Általában azt mondhatjuk, hogy módszertanlag gen hasznos a hasonló típusú golyójátékok tárgyalása. Sok feladat átfogalmazható a golyójátékok modelljére, mnt erre /

2 mndjárt látunk példákat, s az átfogalmazás-modellezés technkáját a későbbekben s gyakran alkalmazzuk. Ugyanakkor a golyójátékok gen alkalmasak számítógépes játékok alapjául s. Könnyen programozhatók, tetszőlegesen paraméterezhetők, a szmulácók és játékok gen sok varácója képzelhető el. (Erről kssé bővebben a 9. fejezetben írunk.) Három klasszkus példa Az alábbakban - megoldásuk nélkül - három klasszkus feladatot említünk, melyekkel a fent bevezetett fogalmakra példákat mutatunk.. példa: Egy dobozban p darab pros színű és k darab kék golyó van. A dobozból kveszünk két golyót. Ha ezek különböző színűek, akkor a pros golyót vsszatesszük, ha egyforma színűek, akkor egy kék golyót teszünk vssza. Ezt az eljárást addg smételjük, míg egyetlen golyó marad a dobozban. M a valószínűsége annak, hogy ez a golyó pros?. példa: Egy táblára felírtunk 99 darab -est, 997 darab -est és 998 darab -ast. Bármely két különböző számjegyet letörölhetjük, ha helyette a harmadk számjegyet egyszer felírjuk a táblára. Igaz-e, hogy ezt az eljárást smételve elérhetjük, hogy a) csak egyfajta; b) csak egyetlen szám marad? Ha gen, melyk lehet ez a szám? A feladatnak valószínűségszámítás értelmezést s adhatunk. Ekkor az eljárás folyamán két különböző, véletlenszerűen kválasztott számjegyet letörlünk, s helyettük a harmadk számjegyet egyszer felírjuk a táblára. M a valószínűsége annak, hogy a) csak egyfajta; b) csak egyetlen szám marad?. példa: Egy szgeten szürke, barna és 7 zöld kaméleon él. Ha két különböző színű kaméleon találkozk, megjednek egymástól, mndketten a harmadk színre változtatják a bőrüket. Két azonos színű találkozásakor nem változtatják meg a színüket. ehetséges-e, hogy egy dő múlva mnden kaméleon ugyanolyan színűvé válk? (M ennek a valószínűsége, ha a kaméleonok találkozása véletlenszerű?) Az első játék kódja [,, ]. A másodk játék felfogható egy olyan golyómodellnek, amelyben az -es, -es és -as számjegyek a pros, kék, sárga golyóknak feleltethetők meg. Ha nem rányított, hanem véletlenszerű folyamatot akarunk, akkor annyban módosítjuk a vsszatevés szabályt, hogy ha két egyforma golyót húzunk (számjegyet választunk), akkor mndkettőt vsszatesszük. Így a játék kódja [,, ], a golyószám pedg nem szgorúan monoton módon csökkenő. A harmadk játék kódja [,, 0]; tt az egyes kaméleonokat azonosíthatjuk hasonló színű golyókkal. A végállapotok valószínűségét a 9. fejezetben megadjuk; ezek meghatározásához nncs szükségünk a Markov-láncok módszerére. Ha azonban a. b) vagy a. példa esetleges végállapotának (csupa egyforma számjegy, lletve egyforma kaméleon) eléréséhez szükséges átlagos lépésszámára vagyunk kíváncsak, már eredményesen alkalmazhatjuk a tanult eljárást. A továbbakban néhány egyszerű stratégájú, kevés golyóból álló modell vselkedését vzsgáljuk meg. Konform- és kontrastratégák /

3 .. feladat (konform pros stratéga): Egy urnában 0 golyó van, kezdetben 7 kék és pros. Mnden lépésben véletlenszerűen kválasztunk egy golyót. A játékszabály a következő: ha a kválasztott golyó kék, prosra cseréljük k; ha pros, akkor változtatás nélkül vsszatesszük. (Ebben a játékban tehát csak nőhet a pros golyók száma.) A játéknak akkor van vége, amkor mnden golyó pros. Átlagosan hány lépésg tart egy játék? Megoldás: Ebben a játékban a pros szín valószínűséggel győz. Jelentse a hátralévő húzások átlagos számát, ha a 0 golyóból darab kék van az urnában. A feladat 7 meghatározása. A játék folyamatábrájának felírása helyett rögtön vzsgáljuk meg az általános egyenletet. Mvel darab kék golyó esetén 0 eséllyel húzunk kék és 0 0 eséllyel pros golyót, 0 az = ( ) ( ) egyenletet kapjuk. (Az egyenlet első tagja úgy 0 0 értelmezhető, hogy valószínűséggel kék golyót húzunk; mvel ezt kcseréljük prosra, 0 történk egy húzás, plusz még anny, amenny átlagosan az ( ) kék golyó esetén várható, vagys számú. Hasonlóan a másodk tag a pros golyó húzásának folyamatát írja le.) Innen 0 átalakításokkal = következk. Ezt az egyenletet felírva az = 7,,...,, esetekben, az alább egyenletrendszer adódk: 0 7 =, 7 0 =,... 0 =, 0 = 0. Csak az egyenletrendszer szmmetrája matt használtuk 0 -t, nylván 0 = 0. Most az egyenletrendszerben alulról felfelé haladva, a ksebb ndexű tagokat sorban behelyettesítve, az 7 = 0... összefüggést kapjuk, nnen 7. 7 Megjegyzések:. A követett megoldás módszerrel hasonlóan látható be, hogy n golyó esetén, kezdet k kék golyóval, a húzások átlagos száma k = n... ; specálsan, ha mnden k golyó kék kezdetben, akkor a húzások átlagos száma n = n.... n. Mellékmegoldásként megkaptuk az = 0 már smert eredményt, mely azt mutatja meg, hogy ha tíz golyóból egy kék, átlagosan tízszer kell vsszatevéssel húznunk, míg skerül /

4 a kék golyót khúzn. (Ugyanez az érték érmedobálásnál, kockadobásnál, vsszatevéses sorsolásnál p n volt (.. feladat).).. feladat (kétrányú színpárbaj): Egy urnában golyó van, kezdetben pros és kék. Mnden lépésben véletlenszerűen kválasztunk egy golyót, és ellenkező színűre cseréljük k. A játékot akkor nyer Pros (P), ha mnden golyó pros lesz; míg Kék (K) akkor, ha mnden golyó kék lesz. Átlagosan hány lépésg tart egy játék? Megoldás: A játék mndkét szín szempontjából kontrastratégájú. egvalószínűbb, hogy a golyók színeloszlása az egyensúly állapot körül ngadozk, ezért a játék végét várhatóan magas lépésszámmal lehet elérn. egyen az. állapotban darab pros golyó az urnában; jelentse az. állapotból ndulva a húzások várható számát, p pedg P győzelmének a valószínűségét, szntén az. állapotban. Ekkor tudjuk, hogy szmmetraokok matt p = (gazságos a játék) és p = p (nncs döntetlen; a játék előbb-utóbb véget ér). A több p meghatározásához - a szokott módon - felírhatjuk, hogy: p = p p, p = p, és most p =. Az egyenletrendszer megoldása p = és p =, vagys a játék erősen kegyensúlyozott akkor s, ha nem a szmmetrkus kezdőhelyzetből ndulunk. A lépésszámokra teljesül az = szmmetra, így a felírható egyenletrendszer: =, =, =. Az egyenletrendszer megoldása =, =, = 7... feladat (egyrányú színpárbaj): Egy urnában golyó van, kezdetben pros és kék. Mnden lépésben véletlenszerűen kválasztunk egy golyót, és ellenkező színűre cseréljük k. A játéknak akkor van vége, ha mnden golyó pros lesz. Átlagosan hány lépésg tart egy játék? (Először próbáljuk számolás nélkül megbecsüln, hogy mennyvel nőnek a.. feladat lépésszáma!) Megoldás: Ha darab pros és darab kék golyónk van, a lépésszámokra = teljesül. Az egyenlet átalakítva =, ezt írjuk fel rendre az =,,,, esetekben: /

5 = = = = =,,,, 0. Két peremfeltételünk van a szélsőhelyzetekből: = 0, lletve 0 =. Például a másodk feltételt felhasználva az egyenletekből - lentről felfelé haladva - mnden változót kfejezhetünk -gyel: =, =, =, =, = Mvel = 0, a kapott értékek: = =, =, =, =, =, és korábban láttuk, hogy =. 0 = Érdemes összehasonlítanunk az előző.. feladat =, =, = 7 lépésszámat a most kapott = 8,, = 80,8, = 78, értékekkel. Megjegyzések: Az egy- és kétrányú színpárbaj játéknak több általánosítása képzelhető el.. Megtehetjük, hogy az alapjáték paraméteret (kezdet golyószám, célállapot) változtatjuk meg. Például legyen a kezdőállapot k darab kék és p darab pros golyó, Kék győzelméhez a kék golyók számának el kell érne a k -et, Pros győzelméhez pedg a pros golyók számának kell elérne a p -at.. Felvehetünk több színt, s az új színekre specáls szabályokat érvényesíthetünk. Például a pros és kék golyók mellett sárga golyókat s az urnába helyezünk, s ha sárga golyót húzunk, kcseréljük prosra. És hát természetesen több játékos s játszhat. Két lehetséges szabály pros, kék, sárga golyók esetén:. Ha sárga golyót húzunk, vsszatesszük. (Ez a játék vegyesen konform és kontrastratégájú. áthatóan csak sárga nyerhet; kérdés az ehhez szükséges lépésszám.). Pros golyót kékre, kéket sárgára, sárgát prosra cserélünk. A következő feladat a statsztkus golyójátékok egy gyakorlat alkalmazására mutat példát... feladat: Egy 8 DC 0 MHz-es AT számítógép az [, ] ntervallumban egymlló véletlenszámot,9 másodperc alatt generált k. Ugyanez a gép átlagosan menny dő alatt osztott k négy játékos között egy lapos kártyapaklt? (Az osztás algortmus a következő: a gép először egy véletlenszámot választ az [, ] ntervallumból; ha a számnak /

6 megfelelő kártyalap még nem foglalt, kosztja a soron következő játékosnak; ha a lapot már megkapta valamelyk játékos, akkor a gép új véletlenszámot generál és így tovább.) Megoldás: Ez a feladat a golyójátékok egy alkalmazása; megpróbáljuk valamelyk játékkal modellezn az osztást. A gép szempontjából a kártyalap kétféle lehet: "jó" vagy "rossz". "Jó" a kártyalap akkor, ha a véletlen választáskor még nem osztottuk k a soron következő játékosnak, ellenkező esetben "rossz". Ugyanakkor ha a gép egy "jó" kártyalapot kválaszt és koszt a soron következő játékosnak, utána már a kártyalapot "rossznak" kell jelöln, hszen többé nem osztható k. A kártyalapok száma állandó, tehát a lap közül véletlen választás egy golyót tartalmazó urnából való húzásnak felel meg. Kezdetben mnden lap "jó", legyenek a kezdet golyók például kékek. Ha egy "jó" lapot húzunk, azt kosztjuk, és "rossznak" jelöljük; ennek megfelel az, hogy ha egy kék golyót khúzunk az urnából, helyette egy prosat teszünk vssza (a golyószám állandó). Ha egy "rossz" lapot húzunk, azt továbbra s "rossznak" tekntjük; ennek megfelelően, ha egy pros golyót húzunk az urnából, változtatás nélkül vsszatesszük. Vegyük észre, hogy a kártyapakl osztásának a.. játék konform pros stratéga modellje felel meg. Ekkor a kérdés az, hogy ha kezdetben kék golyó van az urnában, akkor átlagosan hány húzás után lesz mnden golyó pros? A.. feladatban követett megoldással =... 9,9, így az osztás átlagosan kb.,0 másodpercg tartott. Megjegyzések:. A kapott dő gen rövd; nncs szükség arra, hogy az esetleges programozó kírja a hagyományos nformácós szöveget: "Várj egy kcst, most éppen osztok." (A feladat s ebből a gyakorlat problémából származk.). Az osztás nylván gyorsabbá tehető, ha számláljuk a kosztott lapokat. Az utolsó nyolc lap már egy kézbe kerül, tehát csak lapot kell ekkor kosztan.. A feladat szép példa a matematka gyakorlat alkalmazására. Érdemes ezt tudatosítan a dákjank körében; valamnt azt s hangsúlyozhatjuk, hogy általában egyáltalán nem könnyű egy gyakorlat feladat matematka modelljét felállítan. Vsszatevés nélkül sorsolások Egy urnában kezdetben különböző színű golyókat helyezünk el. A játékosok felváltva húznak úgy, hogy a khúzott golyót nem teszk vssza (tehát az urnában lévő golyók száma monoton csökken). Mndegyk játékosnak van nyerő színe (színkombnácója); s akkor győz valamelykük, hogy ha ennek megfelelő színű golyót húz. A játékban döntetlen eredményt s kaphatunk, ha elfogytak a golyók és senk sem nyert. Ezekben a játékokban tehát a. fejezet sorsolás eljárását módosítjuk, s így egy csökkenő golyószámú modellt kapunk... feladat: Vzsgáljuk meg az egyszerűbb alapjátékokat! Ebben két játékos, a kezdő A és a másodhúzó B játszk egymással. A nyer, ha pros golyót húz, B nyer, ha kéket; s a golyók kezdet színmegoszlása a) (p, k) = (, ); b) (p, k) = (, ); c) (p, k) = (, ); d) (p, k) = (, ); /

7 e) (p, k) = (, ); f) (p, k) = (, ); g) (p, k) = (, ); h) (p, k) = (, ); ) (p, k) = (, ); j) (p, k) = (, ). (Természetesen a tanórán a mennység helyett a mnőségre törekedjünk: kevesebb feladatot tűzzünk k, de lehetőleg az érdekesebbeket.) Megoldás: a) P(A nyer) = (ha elsőre pros golyót húz), P(B nyer) = 0, P(döntetlen) = P(D) =. b) P(A nyer) =. (Elsőre prosat kell húzna. Ha ugyans kéket húz, akkor a következő húzással vagy B nyer, vagy döntetlen lesz a játék.) P(B nyer) = kék húzás következk); P(D) = Ez a játék gazságos. = (egymás után két = (kék - pros - kék (kpk) a húzások sorrendje). c) P(A nyer) = (elsőre prosat kell húzna). P(B nyer) = (ha az első két húzás kék - pros (kp) vagy kék - kék (kk), akkor s nyer); P(D) = 0. d) P(A nyer) = = (a húzások sorrendje p vagy kpp). P(B nyer) = = (a húzások sorrendje kk vagy kpkk). P(D) = = (kpkpk). 0 e) P(A nyer) = = (p vagy kpp). P(D) = 0, így P(B nyer) =. (Persze k s számolhatjuk a kk, lletve kpk sorozatok valószínűségét: =.) Általában s gaz, hogy ha a kék golyók száma legalább -vel több, mnt a prosaké, akkor a játékban nem lehet döntetlen. 7 9 f) P(A nyer) = = (p, kpp vagy kpkpp); P(B nyer) = g) P(A nyer) =. A következő feladatokban a pros golyók száma nem kevesebb a kék golyók számánál; a játékok nylván nem lehetnek A számára előnytelenek. h) P(A nyer) = = (p vagy kpp). P(D) = = (kpk), így P(B nyer) =. 9 ) P(A nyer) = = (p, kpp vagy kpk; tulajdonképpen p vagy kp). 0 7/

8 j) P(A nyer) = 7 = (p, kpp vagy kpkpp). P(D) = 0 = (kpkpk), így P(B nyer) =. 0.. (ktűzött) feladat: Határozzuk meg az előző játékokban a húzások átlagos számát! Útmutatás: egegyszerűbb a defnícót alkalmaznunk. Például a d) (, ) játékban annak a valószínűsége, hogy a játék,,,, lépésben ér véget (tehát a húzások p, kk, kpp, kpkk, kpkpk), rendre, =, =, =, = Innen az átlagos húzásszám =, feladat: Egy urnában kezdetben pros, kék és sárga golyó van. Három játékos, A, B és C felváltva húz vsszatevés nélkül. A nyer, ha pros golyót húz; B nyer, ha kéket; C, ha sárgát. Határozzuk meg A, B, C nyerés esélyét! Megoldás: A játék állapotdagramja mélységű (7 szntű) fagráf, melynek felrajzolásakor gyekeztünk egyszerűsítéseket végezn. Az egyes állapotokat a golyók aktuáls számával jelöltük (kezdetben ez ()); a döntetlen végállapot jele D. / / / A / / / / / / / / / B 0 C / / / / B / / / / / / / / 0 C C / / A 0 C 0 B A 0 0 / / / / / / / / C D B D C D B D Nem rajzoltuk k például az egyértelmű utolsó szntet; vagy az (0) állapotból rögtön következtettünk vagy A, vagy C győzelmére. Az ábra alapján P(A nyer) = = ; P(B nyer) = 0 = ; 0 8/

9 9/ P(C nyer) = ; 0 0 = és a döntetlen valószínűsége D =. 0 = (A folyamatábra lényegében nem könnyítette meg a munkánkat, de a megoldás szerves része, így nem hagytuk el. Bzonyos értelemben feleslegesen dolgoztunk, de ez a feladatmegoldás folyamán gyakran előfordul.).8. (ktűzött) feladat: Határozzuk meg az előző játékban a húzások átlagos számát! Megjegyzések: A vsszatevés nélkül sorsolás modelleket általánosíthatjuk. Változtathatjuk a golyók kezdet megoszlását, többféle (többszínű) golyóval játszhatunk, és növelhetjük a játékosok számát s. A csökkenő golyószám matt nehezebb ekvvalens állapotokat találn, így a játék folyamatábrája könnyen megnövekedhet, a játék elemzése elnehezedhet. (A.7. feladatban kevés kezdet golyóval játszottunk, ennek ellenére az állapotdagram gráfja gen bonyolult lett.) Természetesen mnél összetettebb a feladat, annál nkább előtérbe kerül a számítógép alkalmazása. Vegyes feladatok.9. (ktűzött) feladat (KöMa A.8.): Egy n oldalú dobókockát addg dobálunk, amíg mnd az n lehetséges eredményt legalább egyszer megkapjuk. Menny a dobások számának várható értéke?.0. (ktűzött) feladat: Egy fzkusok által a gázok dffúzójára használt modell a következő: Egy urna üres, egy máskban darab számozott golyó van. Egy kísérlet abból áll, hogy véletlenszerűen kválasztunk egy számot -től -g, és a nek megfelelő golyót áttesszük a másk urnába. A játéknak akkor van vége, ha a golyók eloszlása -. a) Átlagosan hány lépésg tart a kísérlet? b) Oldjuk meg a fordított feladatot s: - golyó esetén várhatóan hány lépés után fog kürüln valamelyk urna?.. (ktűzött) feladat: Egy dobozban négy különböző színű golyó van. Véletlenszerűen kválasztunk kettőt, majd az első golyót olyan színűre festjük, mnt a másodk. Várhatóan hány húzás kell ahhoz, hogy mnden golyó egyszínű legyen?

Műszaki folyamatok közgazdasági elemzése. Kevert stratégiák és evolúciós játékok

Műszaki folyamatok közgazdasági elemzése. Kevert stratégiák és evolúciós játékok Műszak folyamatok közgazdaság elemzése Kevert stratégák és evolúcós átékok Fogalmak: Példa: 1 szta stratéga Vegyes stratéga Ha m tszta stratéga létezk és a 1 m annak valószínűsége hogy az - edk átékos

Részletesebben

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás. Statsztka próbák Paraméteres. A populácó paraméteret becsüljük, ezekkel számolunk.. Az alapsokaság eloszlására van kkötés. Nem paraméteres Nncs lyen becslés Nncs kkötés Ugyanazon problémára sokszor megvan

Részletesebben

Az entrópia statisztikus értelmezése

Az entrópia statisztikus értelmezése Az entrópa statsztkus értelmezése A tapasztalat azt mutatja hogy annak ellenére hogy egy gáz molekulá egyed mozgást végeznek vselkedésükben mégs szabályszerűségek vannak. Statsztka jellegű vselkedés szabályok

Részletesebben

Orosz Gyula: Markov láncok, Feladatgyűjtemény. 11. Feladatgyűjtemény

Orosz Gyula: Markov láncok, Feladatgyűjtemény. 11. Feladatgyűjtemény 11. Feladatgyűjtemény A fejezet első részében összefoglalási igénnyel felsoroljuk a cikk korábbi (kitűzött és megoldott) feladatait; a második részben néhány gyakorló feladatot tűzünk ki. Feladatok a 2.

Részletesebben

Hipotézis vizsgálatok. Egy példa. Hipotézisek. A megfigyelt változó eloszlása Kérdés: Hatásos a lázcsillapító gyógyszer?

Hipotézis vizsgálatok. Egy példa. Hipotézisek. A megfigyelt változó eloszlása Kérdés: Hatásos a lázcsillapító gyógyszer? 01.09.18. Hpotézs vzsgálatok Egy példa Kérdések (példa) Hogyan adhatunk választ? Kérdés: Hatásos a lázcsllapító gyógyszer? Hatásos-e a gyógyszer?? rodalomból kísérletekből Hpotézsek A megfgyelt változó

Részletesebben

4 2 lapultsági együttható =

4 2 lapultsági együttható = Leíró statsztka Egy kísérlet végeztével általában tetemes mennységű adat szokott összegyűln. Állandó probléma, hogy mt s kezdjünk - lletve mt tudunk kezden az adatokkal. A statsztka ebben segít mnket.

Részletesebben

Az elektromos kölcsönhatás

Az elektromos kölcsönhatás TÓTH.: lektrosztatka/ (kbővített óravázlat) z elektromos kölcsönhatás Rég tapasztalat, hogy megdörzsölt testek különös erőket tudnak kfejten. Így pl. megdörzsölt műanyagok (fésű), megdörzsölt üveg- vagy

Részletesebben

Fuzzy rendszerek. A fuzzy halmaz és a fuzzy logika

Fuzzy rendszerek. A fuzzy halmaz és a fuzzy logika Fuzzy rendszerek A fuzzy halmaz és a fuzzy logka A hagyományos kétértékű logka, melyet évezredek óta alkalmazunk a tudományban, és amelyet George Boole (1815-1864) fogalmazott meg matematkalag, azon a

Részletesebben

Tiszta és kevert stratégiák

Tiszta és kevert stratégiák sza és kever sraégák sza sraéga: Az -edk áékos az sraégá és ez alkalmazza. S sraégahalmazból egyérelműen válasz k egy eknsük a kövekező áéko. Ké vállala I és II azonos erméke állí elő. Azon gondolkodnak,

Részletesebben

Feladatok és megoldások a 8. hétre Építőkari Matematika A3

Feladatok és megoldások a 8. hétre Építőkari Matematika A3 Feladatok és megoldások a 8. hétre Építőkari Matematika A3 1. Oldjuk meg a következő differenciálegyenlet rendszert: x + 2y 3x + 4y = 2 sin t 2x + y + 2x y = cos t. (1 2. Oldjuk meg a következő differenciálegyenlet

Részletesebben

Véletlenszám generátorok. 6. előadás

Véletlenszám generátorok. 6. előadás Véletlenszám generátorok 6. előadás Véletlenszerű változók, valószínűség véletlen, véletlen változók valószínűség fogalma egy adott esemény bekövetkezésének esélye értékét 0 és között adjuk meg az összes

Részletesebben

s n s x A m és az átlag Standard hiba A m becslése Információ tartalom Átlag Konfidencia intervallum Pont becslés Intervallum becslés

s n s x A m és az átlag Standard hiba A m becslése Információ tartalom Átlag Konfidencia intervallum Pont becslés Intervallum becslés A m és az átlag Standard hba Mnta átlag 1 170 Az átlagok szntén ngadoznak a m körül. s x s n Az átlagok átlagos eltérése a m- től! 168 A m konfdenca ntervalluma. 3 166 4 173 x s x ~ 68% ~68% annak a valószínűsége,

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

d(f(x), f(y)) q d(x, y), ahol 0 q < 1.

d(f(x), f(y)) q d(x, y), ahol 0 q < 1. Fxponttétel Már a hétköznap életben s gyakran tapasztaltuk, hogy két pont között a távolságot nem feltétlenül a " kettő között egyenes szakasz hossza" adja Pl két település között a távolságot közlekedés

Részletesebben

1. tétel. 1. Egy derékszögű háromszög egyik szöge 50, a szög melletti befogója 7 cm. Mekkora a háromszög átfogója? (4 pont)

1. tétel. 1. Egy derékszögű háromszög egyik szöge 50, a szög melletti befogója 7 cm. Mekkora a háromszög átfogója? (4 pont) 1. tétel 1. Egy derékszögű háromszög egyik szöge 50, a szög melletti befogója cm. Mekkora a háromszög átfogója? (4 pont). Adott az ábrán két vektor. Rajzolja meg a b, a b és az a b vektorokat! (6 pont)

Részletesebben

,...,q 3N és 3N impulzuskoordinátával: p 1,

,...,q 3N és 3N impulzuskoordinátával: p 1, Louvlle tétele Egy tetszőleges klasszkus mechanka rendszer állapotát mnden t dőpllanatban megadja a kanónkus koordnáták összessége. Legyen a rendszerünk N anyag pontot tartalmazó. Ilyen esetben a rendszer

Részletesebben

Klasszikus valószínűségszámítás

Klasszikus valószínűségszámítás Klasszikus valószínűségi mező 1) Egy építőanyag raktárba vasúton és teherautón szállítanak árut. Legyen az A esemény az, amikor egy napon vasúti szállítás van, B esemény jelentse azt, hogy teherautón van

Részletesebben

KOMBINATORIKA ELŐADÁS osztatlan matematika tanár hallgatók számára. Szita formula

KOMBINATORIKA ELŐADÁS osztatlan matematika tanár hallgatók számára. Szita formula KOMBINATORIKA ELŐADÁS osztatlan matematka tanár hallgatók számára Szta formula Előadó: Hajnal Péter 2015. 1. Bevezető példák 1. Feladat. Hány olyan sorbaállítása van a a, b, c, d, e} halmaznak, amelyben

Részletesebben

Boronkay György Műszaki Középiskola és Gimnázium Vác, Németh László u : /fax:

Boronkay György Műszaki Középiskola és Gimnázium Vác, Németh László u : /fax: 5. OSZTÁLY 1.) Apám 20 lépésének a hossza 18 méter, az én 10 lépésemé pedig 8 méter. Hány centiméterrel rövidebb az én lépésem az édesapáménál? 18m = 1800cm, így apám egy lépésének hossza 1800:20 = 90cm.

Részletesebben

8. Programozási tételek felsoroló típusokra

8. Programozási tételek felsoroló típusokra 8. Programozás tételek felsoroló típusokra Ha egy adatot elem értékek csoportja reprezentál, akkor az adat feldolgozása ezen értékek feldolgozásából áll. Az lyen adat típusának lényeges jellemzője, hogy

Részletesebben

Orosz Gyula Markov láncok Feladatgyűjtemény http://matek.fazekas.hu/portal/tanitasianyagok/orosz_gyula/mar/ 11. Feladatgyűjtemény

Orosz Gyula Markov láncok Feladatgyűjtemény http://matek.fazekas.hu/portal/tanitasianyagok/orosz_gyula/mar/ 11. Feladatgyűjtemény 11. Feladatgyűjtemény A fejezet első részében összefoglalási igénnyel felsoroljuk a cikk korábbi (kitűzött és megoldott) feladatait; a második részben néhány gyakorló feladatot tűzünk ki. Feladatok a 2.

Részletesebben

Gyakorló feladatok a 2. dolgozathoz

Gyakorló feladatok a 2. dolgozathoz Gyakorló feladatok a. dolgozathoz. Tíz darab tízforintost feldobunk. Mennyi annak a valószínűsége hogy vagy mindegyiken írást vagy mindegyiken fejet kapunk? 9. Egy kör alakú asztal mellett tízen ebédelnek:

Részletesebben

Békefi Zoltán. Közlekedési létesítmények élettartamra vonatkozó hatékonyság vizsgálati módszereinek fejlesztése. PhD Disszertáció

Békefi Zoltán. Közlekedési létesítmények élettartamra vonatkozó hatékonyság vizsgálati módszereinek fejlesztése. PhD Disszertáció Közlekedés létesítmények élettartamra vonatkozó hatékonyság vzsgálat módszerenek fejlesztése PhD Dsszertácó Budapest, 2006 Alulírott kjelentem, hogy ezt a doktor értekezést magam készítettem, és abban

Részletesebben

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 0. és 1. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 0. és 1. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév Matematika A3 Valószínűségszámítás, 0. és 1. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév 1. Kombinatorikus módszer ismétlés nélküli ismétléses permutáció k 1!k 2!...k r! n futó beérkezésének sorrendje n golyót ennyiféleképpen

Részletesebben

IDA ELŐADÁS I. Bolgár Bence október 17.

IDA ELŐADÁS I. Bolgár Bence október 17. IDA ELŐADÁS I. Bolgár Bence 2014. október 17. I. Generatív és dszkrmnatív modellek Korábban megsmerkedtünk a felügyelt tanulással (supervsed learnng). Legyen adott a D = {, y } P =1 tanító halmaz, ahol

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 Élettan Anatóma Kéma Lehet kérdés?? Statsztka! Az orvos döntéseket hoz! Mkor jó egy döntés? Mennyre helyes egy döntés? Mekkora a tévedés lehetősége? Példa: test

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

Táblázatok 4/5. C: t-próbát alkalmazunk és mivel a t-statisztika értéke 3, ezért mind a 10%-os, mind. elutasítjuk a nullhipotézist.

Táblázatok 4/5. C: t-próbát alkalmazunk és mivel a t-statisztika értéke 3, ezért mind a 10%-os, mind. elutasítjuk a nullhipotézist. 1. Az X valószínőség változó 1 várható értékő és 9 szórásnégyzető. Y tıle független várható értékkel és 1 szórásnégyzettel. a) Menny X + Y várható értéke? 13 1 b) Menny X -Y szórásnégyzete? 13 1 összesen

Részletesebben

Darupályák ellenőrző mérése

Darupályák ellenőrző mérése Darupályák ellenőrző mérése A darupályák építésére, szerelésére érvényes 15030-58 MSz szabvány tartalmazza azokat az előírásokat, melyeket a tervezés, építés, műszak átadás során be kell tartan. A geodéza

Részletesebben

Számolási eljárások 12. feladatcsomag

Számolási eljárások 12. feladatcsomag Számolási eljárások 3.12 Alapfeladat Számolási eljárások 12. feladatcsomag számok bontásának gyakorlása 20-as számkörben összeadás, kivonás gyakorlása 20-as számkörben A feladatok listája 1. Mennyi van

Részletesebben

METROLÓGIA ÉS HIBASZÁMíTÁS

METROLÓGIA ÉS HIBASZÁMíTÁS METROLÓGIA ÉS HIBASZÁMíTÁS Metrológa alapfogalmak A metrológa a mérések tudománya, a mérésekkel kapcsolatos smereteket fogja össze. Méréssel egy objektum valamlyen tulajdonságáról számszerű értéket kapunk.

Részletesebben

Egy negyedrendű rekurzív sorozatcsaládról

Egy negyedrendű rekurzív sorozatcsaládról Egy negyedrendű rekurzív sorozatcsaládról Pethő Attla Emlékül Kss Péternek, a rekurzív sorozatok fáradhatatlan kutatójának. 1. Bevezetés Legyenek a, b Z és {1, 1} olyanok, hogy a 2 4b 2) 0, b 2 és ha 1,

Részletesebben

::JÁTÉKLAP:: Társasjáték Portál. Coloretto

::JÁTÉKLAP:: Társasjáték Portál. Coloretto Coloretto Tervezte: Michael Schacht Kiadja: ABACUSSPIELE Verlags GmbH & Co. KG, 63303 Dreieich info@abacusspiele.de www.abacusspiele.de 3-5 játékos részére, 8 éves kortól, játékidő kb. 30 perc Összefoglaló

Részletesebben

Teljes eseményrendszer. Valószínőségszámítás. Példák. Teljes valószínőség tétele. Példa. Bayes tétele

Teljes eseményrendszer. Valószínőségszámítás. Példák. Teljes valószínőség tétele. Példa. Bayes tétele Teljes eseményrendszer Valószínőségszámítás 3. elıadás 2009.09.22. Defnícó. Események A 1, A 2,..., sorozata teljes eseményrendszer, ha egymást páronként kzárják és egyesítésük Ω. Tulajdonság: P A ) +

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 10 X. SZIMULÁCIÓ 1. VÉLETLEN számok A véletlen számok fontos szerepet játszanak a véletlen helyzetek generálásában (pénzérme, dobókocka,

Részletesebben

A bankközi jutalék (MIF) elő- és utóélete a bankkártyapiacon. A bankközi jutalék létező és nem létező versenyhatásai a Visa és a Mastercard ügyek

A bankközi jutalék (MIF) elő- és utóélete a bankkártyapiacon. A bankközi jutalék létező és nem létező versenyhatásai a Visa és a Mastercard ügyek BARA ZOLTÁN A bankköz utalék (MIF) elő- és utóélete a bankkártyapacon. A bankköz utalék létező és nem létező versenyhatása a Vsa és a Mastercard ügyek Absztrakt Az előadás 1 rövden átteknt a két bankkártyatársasággal

Részletesebben

3. Egyenletek, egyenletrendszerek, egyenlőtlenségek

3. Egyenletek, egyenletrendszerek, egyenlőtlenségek . Egyenletek, egyenletrendszerek, egyenlőtlenségek I. Nulladik ZH-ban láttuk: 1. Mennyi a 2x 2 8x 5 = 0 egyenlet gyökeinek a szorzata? (A) 10 (B) 2 (C) 2,5 (D) 4 (E) ezek egyike sem Megoldás I.: BME 2011.

Részletesebben

Az egyszerűsítés utáni alak:

Az egyszerűsítés utáni alak: 1. gyszerűsítse a következő törtet, ahol b 6. 2 b 36 b 6 Az egyszerűsítés utáni alak: 2. A 2, 4 és 5 számjegyek mindegyikének felhasználásával elkészítjük az összes, különböző számjegyekből álló háromjegyű

Részletesebben

TÁRSASJÁTÉK. 4. Egy bábut mindenki elhelyez a pontok számolására szolgáló táblán

TÁRSASJÁTÉK. 4. Egy bábut mindenki elhelyez a pontok számolására szolgáló táblán TÁRSASJÁTÉK A játék célja A játék az útonállók, lovagok, földművesek és szerzetesek világába vezet el: Mindegyikőjük célja, gyarapodni, pontokat szerezni. Hogyan? Lovag várat, várost épít, minél nagyobb

Részletesebben

Mechanizmus-tervezés: szociális jóléti függvény nem kooperatív (versengő) ágensek. A megegyezés keresése és elérése: Tárgyalás (Negotiation)

Mechanizmus-tervezés: szociális jóléti függvény nem kooperatív (versengő) ágensek. A megegyezés keresése és elérése: Tárgyalás (Negotiation) Tárgyalások/1 Mechanzmus-tervezés: szocáls jólét függvény nem kooperatív (versengő) ágensek (Szavazás (Votng)) (Árverés (Aucton)) A megegyezés keresése és elérése: Tárgyalás (Negotaton) (Érvelés (Argung))

Részletesebben

Szerencsejátékok. Elméleti háttér

Szerencsejátékok. Elméleti háttér Szerencsejátékok A következőekben a Szerencsejáték Zrt. által adott játékokat szeretném megvizsgálni. Kiszámolom az egyes lehetőségeknek a valószínűségét, illetve azt, hogy mennyi szelvényt kell ahhoz

Részletesebben

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport Definiálja az alábbi fogalmakat!. Egy eseménynek egy másik eseményre vonatkozó feltételes valószínűsége. ( pont) Az A esemény feltételes valószínűsége

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 2 II. A valószínűségi VÁLTOZÓ És JELLEMZÉsE 1. Valószínűségi VÁLTOZÓ Definíció: Az leképezést valószínűségi változónak nevezzük, ha

Részletesebben

Valószín ségszámítás és statisztika

Valószín ségszámítás és statisztika Valószín ségszámítás és statisztika Informatika BSc, esti tagozat Backhausz Ágnes agnes@math.elte.hu fogadóóra: szerda 10-11 és 13-14, D 3-415 2018/2019. tavaszi félév Bevezetés A valószín ségszámítás

Részletesebben

(eseményalgebra) (halmazalgebra) (kijelentéskalkulus)

(eseményalgebra) (halmazalgebra) (kijelentéskalkulus) Valószínűségszámítás Valószínűség (probablty) 0 és 1 között valós szám, amely egy esemény bekövetkezésének esélyét fejez k: 0 - (sznte) lehetetlen, 0.5 - azonos eséllyel gen vagy nem, 1 - (sznte) bztos

Részletesebben

Egyenletek, egyenlőtlenségek VII.

Egyenletek, egyenlőtlenségek VII. Egyenletek, egyenlőtlenségek VII. Magasabbfokú egyenletek: A 3, vagy annál nagyobb fokú egyenleteket magasabb fokú egyenleteknek nevezzük. Megjegyzés: Egy n - ed fokú egyenletnek legfeljebb n darab valós

Részletesebben

MATEMATIKA PRÓBAÉRETTSÉGI 2013 I. rész

MATEMATIKA PRÓBAÉRETTSÉGI 2013 I. rész MATEMATIKA PRÓBAÉRETTSÉGI 203 I. rész. Oldja meg a következő egyenletet: x 2 25. Az egyenlet megoldása: 2. Egy vállalat 280 000 Ft-ért vásárol egy számítógépet. A számítógép évente 5%-ot veszít az értékéből.

Részletesebben

Elosztott rendszerek játékelméleti elemzése: tervezés és öszönzés. Toka László

Elosztott rendszerek játékelméleti elemzése: tervezés és öszönzés. Toka László adat Távközlés és Médanformatka Tanszék Budapest Műszak és Gazdaságtudomány Egyetem Eurecom Telecom Pars Elosztott rendszerek játékelmélet elemzése: tervezés és öszönzés Toka László Tézsfüzet Témavezetők:

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI május 8. KÖZÉPSZINT

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI május 8. KÖZÉPSZINT MATEMATIKA ÉRETTSÉGI 007. május 8. KÖZÉPSZINT ) Egyszerűsítse a következő törtet! (a; b valós szám, ab 0)! a b ab ab ab ( a ) a ab I. Összesen: pont ) Egy mértani sorozat második eleme 3, hatodik eleme.

Részletesebben

Feladatok és megoldások az 1. sorozat Építőkari Matematika A3

Feladatok és megoldások az 1. sorozat Építőkari Matematika A3 Feladatok és megoldások az 1. sorozat Építőkari Matematika A3 1. Tegyük fel, hogy A és B egymást kölcsönösen kizáró események, melyekre P{A} = 0.3 és P{B} = 0.. Mi a valószínűsége, hogy (a A vagy B bekövetkezik;

Részletesebben

VARIANCIAANALÍZIS (szóráselemzés, ANOVA)

VARIANCIAANALÍZIS (szóráselemzés, ANOVA) VARIANCIAANAÍZIS (szóráselemzés, ANOVA) Varancaanalízs. Varancaanalízs (szóráselemzés, ANOVA) Adott: egy vagy több tetszőleges skálájú független változó és egy legalább ntervallum skálájú függő változó.

Részletesebben

Matematika szintfelmérő dolgozat a 2018 nyarán felvettek részére augusztus

Matematika szintfelmérő dolgozat a 2018 nyarán felvettek részére augusztus Matematika szintfelmérő dolgozat a 018 nyarán felvettek részére 018. augusztus 1. (8 pont) Oldjuk meg a következő egyenletet a valós számok halmazán: 6 4 x 13 6 x + 6 9 x = 0 6 ( ) x 4 13 9 6 4 x 13 6

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Exponenciális és Logaritmikus kifejezések

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Exponenciális és Logaritmikus kifejezések MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Eponenciális és Logaritmikus kifejezések A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szoálhatnak fontos információval

Részletesebben

ALGORITMUSOK, ALGORITMUS-LEÍRÓ ESZKÖZÖK

ALGORITMUSOK, ALGORITMUS-LEÍRÓ ESZKÖZÖK ALGORITMUSOK, ALGORITMUS-LEÍRÓ ESZKÖZÖK 1. ALGORITMUS FOGALMA ÉS JELLEMZŐI Az algortmus egyértelműen végreajtató tevékenység-, vagy utasítássorozat, amely véges sok lépés után befejeződk. 1.1 Fajtá: -

Részletesebben

Dr. Ratkó István. Matematikai módszerek orvosi alkalmazásai. 2010.11.08. Magyar Tudomány Napja. Gábor Dénes Főiskola

Dr. Ratkó István. Matematikai módszerek orvosi alkalmazásai. 2010.11.08. Magyar Tudomány Napja. Gábor Dénes Főiskola Dr. Ratkó István Matematka módszerek orvos alkalmazása 200..08. Magyar Tudomány Napja Gábor Dénes Főskola A valószínűségszámítás és matematka statsztka főskola oktatásakor a hallgatók néha megkérdezk egy-egy

Részletesebben

Philosophiae Doctores. A sorozatban megjelent kötetek listája a kötet végén található

Philosophiae Doctores. A sorozatban megjelent kötetek listája a kötet végén található Phlosophae Doctores A sorozatban megjelent kötetek lstája a kötet végén található Benedek Gábor Evolúcós gazdaságok szmulácója AKADÉMIAI KIADÓ, BUDAPEST 3 Kadja az Akadéma Kadó, az 795-ben alapított Magyar

Részletesebben

Regresszió. Fő cél: jóslás Történhet:

Regresszió. Fő cél: jóslás Történhet: Fő cél: jóslás Történhet: Regresszó 1 változó több változó segítségével Lépések: Létezk-e valamlyen kapcsolat a 2 változó között? Kapcsolat természetének leírása (mat. egy.) A regresszós egyenlet alapján

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Exponenciális és Logaritmikus kifejezések

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Exponenciális és Logaritmikus kifejezések MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Eponenciális és Logaritmikus kifejezések A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos

Részletesebben

3. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 3. előadás Lineáris egyenletrendszerek

3. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 3. előadás Lineáris egyenletrendszerek 3. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 47. 50. oldal. Gondolkodnivalók Determinánsok 1. Gondolkodnivaló Determinánselméleti tételek segítségével határozzuk meg a következő n n-es determinánst: 1

Részletesebben

A 2014/2015. tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny első forduló MATEMATIKA I. KATEGÓRIA (SZAKKÖZÉPISKOLA) Javítási-értékelési útmutató

A 2014/2015. tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny első forduló MATEMATIKA I. KATEGÓRIA (SZAKKÖZÉPISKOLA) Javítási-értékelési útmutató Oktatási Hivatal 04/0 tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny első forduló MTEMTIK I KTEGÓRI (SZKKÖZÉPISKOL) Javítási-értékelési útmutató Határozza meg a tízes számrendszerbeli x = abba és y =

Részletesebben

AGRÁRMÉRNÖK SZAK Alkalmazott matematika, II. félév Összefoglaló feladatok 2. 4. A síkban 16 db általános helyzetű pont hány egyenest határoz meg?

AGRÁRMÉRNÖK SZAK Alkalmazott matematika, II. félév Összefoglaló feladatok 2. 4. A síkban 16 db általános helyzetű pont hány egyenest határoz meg? KOMBINATORIKA FELADATSOR 1 1. Hányféleképpen rendezhető egy sorba egy óvodás csoport ha 9 lány és 6 fiú van és a lányokat mindig előre akarjuk állítani? 2. Hány 6-jegyű telefonszám van ahol mind 35-tel

Részletesebben

Méréselmélet: 5. előadás,

Méréselmélet: 5. előadás, 5. Modellllesztés (folyt.) Méréselmélet: 5. előadás, 03.03.3. Út az adaptív elárásokhoz: (85) és (88) alapán: W P, ( ( P). Ez utóbb mndkét oldalát megszorozva az mátrxszal: W W ( ( n ). (9) Feltételezve,

Részletesebben

Hálózat gazdaságtan. Kiss Károly Miklós, Badics Judit, Nagy Dávid Krisztián. Pannon Egyetem Közgazdaságtan Tanszék 2011. jegyzet

Hálózat gazdaságtan. Kiss Károly Miklós, Badics Judit, Nagy Dávid Krisztián. Pannon Egyetem Közgazdaságtan Tanszék 2011. jegyzet Hálózat gazdaságtan jegyzet Kss Károly Mlós, adcs Judt, Nagy Dávd Krsztán Pannon Egyetem Közgazdaságtan Tanszé 0. EVEZETÉS... 3 I. HÁLÓZTOS JVK KERESLETOLDLI JELLEMZŐI HÁLÓZTI EXTERNÁLIÁK ÉS KÖVETKEZMÉNYEIK...

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Valószínűség számítás

Valószínűség számítás Valószínűség számítás 1. Mennyi annak a valószínűsége, hogy szabályos játékkockával páratlan számot dobunk? 2. Egy dobozban 7 piros és 13 zöld golyó van. Ha találomra kihúzunk egyet közülük, akkor mekkora

Részletesebben

Hraskó András, Surányi László: spec.mat szakkör Tartotta: Hraskó András. 1. alkalom

Hraskó András, Surányi László: spec.mat szakkör Tartotta: Hraskó András. 1. alkalom 1. alkalom 1. Beszínezzük a koordináta-rendszer rácspontjait. Egyetlen szabályt kell betartanunk: az (a;b) pontnak ugyanolyan színűnek kell lennie, mint az (a-b;a) és az (a;b-a) pontnak (a és b egész számok).

Részletesebben

Variancia-analízis (ANOVA) Mekkora a tévedés esélye? A tévedés esélye Miért nem csinálunk kétmintás t-próbákat?

Variancia-analízis (ANOVA) Mekkora a tévedés esélye? A tévedés esélye Miért nem csinálunk kétmintás t-próbákat? Varanca-analízs (NOV Mért nem csnálunk kétmntás t-próbákat? B Van különbség a csoportok között? Nncs, az eltérés csak véletlen! Ez a nullhpotézs. és B nncs különbség Legyen, B és C 3 csoport! B és C nncs

Részletesebben

C. A. R. Hoare E. W. Dijkstra Fóthi Ákos

C. A. R. Hoare E. W. Dijkstra Fóthi Ákos ELŐSZÓ A programozás az a mérnök tevékenység, amkor egy feladat megoldására programot készítünk, amelyet azután számítógépen hajtunk végre. Ezen látszólag egyszerű meghatározás mögött több fgyelemre méltó

Részletesebben

9. Visszavezetés egyedi felsorolókkal

9. Visszavezetés egyedi felsorolókkal 9. Vsszavezetés egyed felsorolókkal Ebben a fejezetben a hét általános programozás tételt olyan feladatok megoldására alkalmazzuk, ahol nem lehet nevezetes felsorolókat sználn, azaz a Frst(), Next(), End()

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 3 III. VÉLETLEN VEKTOROK 1. A KÉTDIMENZIÓs VÉLETLEN VEKTOR Definíció: Az leképezést (kétdimenziós) véletlen vektornak nevezzük, ha Definíció:

Részletesebben

NKFP6-BKOMSZ05. Célzott mérőhálózat létrehozása a globális klímaváltozás magyarországi hatásainak nagypontosságú nyomon követésére. II.

NKFP6-BKOMSZ05. Célzott mérőhálózat létrehozása a globális klímaváltozás magyarországi hatásainak nagypontosságú nyomon követésére. II. NKFP6-BKOMSZ05 Célzott mérőhálózat létrehozása a globáls klímaváltozás magyarország hatásanak nagypontosságú nyomon követésére II. Munkaszakasz 2007.01.01. - 2008.01.02. Konzorcumvezető: Országos Meteorológa

Részletesebben

Biostatisztika e-book Dr. Dinya Elek

Biostatisztika e-book Dr. Dinya Elek TÁMOP-4../A/-/-0-005 Egészségügy Ügyvtelszervező Szakrány: Tartalomfejlesztés és Elektronkus Tananyagfejlesztés a BSc képzés keretében Bostatsztka e-book Dr. Dnya Elek Tartalomjegyzék. Bevezetés a mátrok

Részletesebben

Boronkay György Műszaki Középiskola és Gimnázium Vác, Németh László u : /fax:

Boronkay György Műszaki Középiskola és Gimnázium Vác, Németh László u : /fax: 200 Vác, Németh László u. 4-. : 27-17 - 077 /fax: 27-1 - 09. OSZTÁLY 1.) Hány olyan négyjegyű természetes szám van, melynek jegyei között az 1 és 2 számjegyek közül legalább az egyik szerepel? Négyjegyű

Részletesebben

Invariánsok (a matematikai problémamegoldásban)

Invariánsok (a matematikai problémamegoldásban) Invariánsok (a matematikai problémamegoldásban) Nagy V. Gábor SZTE Bolyai Intézet Eötvös Loránd Kollégium, Matematika Műhely Szeged, 2018. április 27. ELK 18 1. feladat: Poharak 1/9 Feladat. 11 pohár van

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Bevezetés a kémiai termodinamikába

Bevezetés a kémiai termodinamikába A Sprnger kadónál megjelenő könyv nem végleges magyar változata (Csak oktatás célú magánhasználatra!) Bevezetés a kéma termodnamkába írta: Kesze Ernő Eötvös Loránd udományegyetem Budapest, 007 Ez az oldal

Részletesebben

Amit a törtekről tudni kell 5. osztály végéig Minimum követelményszint

Amit a törtekről tudni kell 5. osztály végéig Minimum követelményszint Amit a törtekről tudni kell. osztály végéig Minimum követelményszint Fontos megjegyzés: A szabályoknak nem a pontos matematikai meghatározását adtuk. Helyettük a gyakorlatban használható, egyszerű megfogalmazásokat

Részletesebben

Amit a törtekről tudni kell Minimum követelményszint

Amit a törtekről tudni kell Minimum követelményszint Amit a törtekről tudni kell Minimum követelményszint Fontos megjegyzés: A szabályoknak nem a pontos matematikai meghatározását adtuk. Helyettük a gyakorlatban használható, egyszerű megfogalmazásokat írtunk.

Részletesebben

1.Tartalomjegyzék 1. 1.Tartalomjegyzék

1.Tartalomjegyzék 1. 1.Tartalomjegyzék 1.Tartalomjegyzék 1 1.Tartalomjegyzék 1.Tartalomjegyzék...1.Beezetés... 3.A matematka modell kálasztása...5 4.A ékony lap modell...7 5.Egy más módszer a matematka modell kálasztására...10 6.A felületet

Részletesebben

Support Vector Machines

Support Vector Machines Support Vector Machnes Ormánd Róbert MA-SZE Mest. Int. Kutatócsoport 2009. február 17. Előadás vázlata Rövd bevezetés a gép tanulásba Bevezetés az SVM tanuló módszerbe Alapötlet Nem szeparálható eset Kernel

Részletesebben

OSZTHATÓSÁG. Osztók és többszörösök : a 3 többszörösei : a 4 többszörösei Ahol mindkét jel megtalálható a 12 többszöröseit találjuk.

OSZTHATÓSÁG. Osztók és többszörösök : a 3 többszörösei : a 4 többszörösei Ahol mindkét jel megtalálható a 12 többszöröseit találjuk. Osztók és többszörösök 1783. A megadott számok elsõ tíz többszöröse: 3: 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 4: 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 5: 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 6: 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 1784. :

Részletesebben

MATEMATIKA HETI 5 ÓRA. IDŐPONT: 2009. június 8.

MATEMATIKA HETI 5 ÓRA. IDŐPONT: 2009. június 8. EURÓPAI ÉRETTSÉGI 2009 MATEMATIKA HETI 5 ÓRA IDŐPONT: 2009. június 8. A VIZSGA IDŐTARTAMA: 4 óra (240 perc) ENGEDÉLYEZETT SEGÉDESZKÖZÖK : Európai képletgyűjtemény Nem programozható, nem grafikus kalkulátor

Részletesebben

Lineáris egyenletrendszerek

Lineáris egyenletrendszerek Lineáris egyenletrendszerek 1 Alapfogalmak 1 Deníció Egy m egyenletb l álló, n-ismeretlenes lineáris egyenletrendszer általános alakja: a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a

Részletesebben

MATEMATIKA ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI-FELVÉTELI FELADATOK 2003. május 19. du. JAVÍTÁSI ÚTMUTATÓ

MATEMATIKA ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI-FELVÉTELI FELADATOK 2003. május 19. du. JAVÍTÁSI ÚTMUTATÓ MATEMATIKA ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI-FELVÉTELI FELADATOK 00 május 9 du JAVÍTÁSI ÚTMUTATÓ Oldja meg a rendezett valós számpárok halmazán az alábbi egyenletrendszert! + y = 6 x + y = 9 x A nevezők miatt az alaphalmaz

Részletesebben

CRT Monitor gammakarakteriszikájának

CRT Monitor gammakarakteriszikájának Budapest Műszak és Gazdaságtudomány Egyetem Mechatronka, Optka és Gépészet Informatka Tanszék CRT Montor gammakarakterszkájának felvétele 9. mérés Mérés célja: Számítógéppel vezérelt CRT montor gamma karaktersztkájának

Részletesebben

V. Kétszemélyes játékok

V. Kétszemélyes játékok Teljes információjú, véges, zéró összegű kétszemélyes játékok V. Kétszemélyes játékok Két játékos lép felváltva adott szabályok szerint. Mindkét játékos ismeri a maga és az ellenfele összes választási

Részletesebben

12. előadás - Markov-láncok I.

12. előadás - Markov-láncok I. 12. előadás - Markov-láncok I. 2016. november 21. 12. előadás 1 / 15 Markov-lánc - definíció Az X n, n N valószínűségi változók sorozatát diszkrét idejű sztochasztikus folyamatnak nevezzük. Legyen S R

Részletesebben

Azaz 56 7 = 49 darab 8 jegyű szám készíthető a megadott számjegyekből.

Azaz 56 7 = 49 darab 8 jegyű szám készíthető a megadott számjegyekből. 1 Kombináció, variáció, permutáció 1. Hányféleképpen rakhatunk be 6 levelet 1 rekeszbe, ha a levelek között nem teszünk különbséget és egy rekeszbe maximum egy levelet teszünk? Mivel egy rekeszbe legfeljebb

Részletesebben

1. A Honfoglaló játék célja. 1. A Honfoglaló játék célja 2. A csapatok kialakítása 3. Kérdéskártyák

1. A Honfoglaló játék célja. 1. A Honfoglaló játék célja 2. A csapatok kialakítása 3. Kérdéskártyák Tartalom 1. A Honfoglaló játék célja 2. A csapatok kialakítása 3. Kérdéskártyák 3.1 Tudnivalók a kérdéskártyákról 3.2 Feleletválasztós kérdéskártyák 3.3 Tippelős kérdéskártyák 4. A játék menete - Hosszú

Részletesebben

(6/1) Valószínűségszámítás

(6/1) Valószínűségszámítás (6/1) Valószínűségszámítás 1) Mekkora annak a valószínűsége, hogy szabályos játékkockával páratlan számot dobunk? 2) Egy dobozban 7 piros és 13 zöld golyó van. Ha találomra kihúzunk egyet közülük, akkor

Részletesebben

Példák ekvivalencia relációra (TÉTELként kell tudni ezeket zárthelyin, vizsgán):

Példák ekvivalencia relációra (TÉTELként kell tudni ezeket zárthelyin, vizsgán): F NIK INÁRIS RLÁIÓK INÁRIS RLÁIÓK (és hasonló mátrxok s tt!) Defnícó: z R bnárs relácó, ha R {( a, b) a, b } nárs relácók lehetséges tuladonsága:. Reflexív ha ( x,.(a). Szmmetrkus ha ( x, y) ( y,.(b).

Részletesebben

Párhuzamos algoritmusok

Párhuzamos algoritmusok Párhuzamos algortmusok. Hatékonyság mértékek A árhuzamos algortmusok esetében fontos jellemző az m ( n, P, ) munka, amt a futás dő és a rocesszorszám szorzatával defnálunk. A P árhuzamos algortmus az A

Részletesebben

Klasszikus valószínűségi mező megoldás

Klasszikus valószínűségi mező megoldás Klasszikus valószínűségi mező megoldás Ha egy Kísérletnek csak véges sok kimenetele lehet, és az egyes kimeneteleknek, vagyis az elemi eseményeknek azonos a valószínűségük, akkor a kísérelttel kapcsolatos

Részletesebben

Alapvető elektrokémiai definíciók

Alapvető elektrokémiai definíciók Alapvető elektrokéma defnícók Az elektrokéma cella Elektródnak nevezünk egy onvezető fázssal (másodfajú vezető, pl. egy elektroltoldat, elektroltolvadék) érntkező elektronvezetőt (elsőfajú vezető, pl.

Részletesebben

8. Egyenletek, egyenlőtlenségek, egyenletrendszerek II.

8. Egyenletek, egyenlőtlenségek, egyenletrendszerek II. 8 Egyenletek, egyenlőtlenségek, egyenletrendszerek II Elméleti összefoglaló Az a + b+ c, a egyenletet másodfokú egyenletnek nevezzük A D b ac kifejezést az egyenlet diszkriminánsának nevezzük Ha D >, az

Részletesebben

Algoritmusok és adatszerkezetek gyakorlat 09 Rendezések

Algoritmusok és adatszerkezetek gyakorlat 09 Rendezések Algortmusok és adatszerkezetek gyakorlat 09 Rendezések Néhány órával ezelőtt megsmerkedtünk már a Merge Sort rendező algortmussal. A Merge Sort-ról tuduk, hogy a legrosszabb eset dőgénye O(n log n). Tetszőleges

Részletesebben

Véletlen gráfok szerkesztésekor n csomópontból indulunk ki. p valószínűséggel két csomópontot éllel kötünk össze.

Véletlen gráfok szerkesztésekor n csomópontból indulunk ki. p valószínűséggel két csomópontot éllel kötünk össze. 9. előadás P(k) k Véletlen gráfok szerkesztésekor n csomópontból ndulunk k. p valószínűséggel két csomópontot éllel kötünk össze. A fokszámok Posson eloszlásúak P( k) = e pn ( pn) k! k http://www.ct.nfn.t/cactus/applets/gant%20component.html

Részletesebben

Általános esetben az atomok (vagy molekulák) nem függetlenek, közöttük erős

Általános esetben az atomok (vagy molekulák) nem függetlenek, közöttük erős I. BEVEZETÉS A STATISZTIKUS MÓDSZEREKBE Ebben a fejezetben konkrét példán vzsgáljuk meg, hogy mlyen jellegzetes tulajdonsága vannak a makroszkopkus testeknek statsztkus fzka szempontból. A megoldás során

Részletesebben

GEOMATECH TANULMÁNYI VERSENYEK 2015. ÁPRILIS

GEOMATECH TANULMÁNYI VERSENYEK 2015. ÁPRILIS GEOMATECH TANULMÁNYI VERSENYEK 2015. ÁPRILIS Eddig nehezebb típusú feladatokkal dolgoztunk. Most, hogy közeledik a tavaszi szünet, játékra hívunk benneteket! Kétszemélyes játékokat fogunk játszani és elemezni.

Részletesebben

PRÓBAÉRETTSÉGI VIZSGA

PRÓBAÉRETTSÉGI VIZSGA STUDIUM GENERALE MATEMATIKA SZEKCIÓ MATEMATIKA PRÓBAÉRETTSÉGI VIZSGA 2016. január 16. KÖZÉPSZINTŰ PRÓBAÉRETTSÉGI VIZSGA Név E-mail cím SG-s csoport Pontszám 2016. január 16. II. Időtartam: 135 perc STUDIUM

Részletesebben