A 3D megjelenítés elmélete
|
|
- Edit Kerekesné
- 8 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 A 3D megjelenítés elmélete Számábrázolás Mint az sokak előtt ismert, a számítástechnikában a kettes számrendszer használata terjedt el. A legkisebb információmennyiség a bit, amelynek két értéke lehet: a 0 és az 1. Egy adott szám értékét egyszerű meghatározni: összeadjuk azokat a kettő-hatványokat (innentől a 2^4 kettő-a-negyedikent jelent), melyeknek helyén egy szerepel. Egész ábrázolás esetén pl. a "101001" = 2^5+2^3+2^0, azaz tízes számrendszerben 41. Meghatározott bitszámon (azaz helyiértékeken) ábrázolva a különböző értékek száma 2^b (b a bitszám), a legkisebb ábrázolható érték 0, míg a legnagyobb (2^b)-1. Érdemes megjegyezni, hogy a kettővel való szorzás a bitsorozat egyel balra tolását, míg a kettővel való osztás a jobbra tolását jelenti (csakúgy mint a tízes számrendszerben a tízzel történő szorzás/osztás), és természetesen ez a további kettő hatványokra is igaz (nyolccal való szorzás 3-al történő balra tolás, általában 2^k-onnal szorzás k-val balra tolás). Ha tört számokra is szükségünk van akkor megtehetjük, hogy a bitsorozatban kijelöljük a kettedespont helyét - így az attól balra eső értékek az egész-részt, a jobbra eső értékek a törtrészt jelentik. A fenti példánál maradva: " "=2^2+2^(-1)+2^(-4), azaz 2,5625 a kapott érték. Természetesen negatív számokra is szükség lehet. Az előjelbit használata (azaz hogy a legfelső bit azonosítja a szám negatív ill. pozitív voltát, a többi pedig a számot jelenti) a már ismert formában önmagában nem szerencsés, hiszen így azonnal két nulla értékünk is lesz (+/- 0). Sokkal jobb megoldás az ún. kettes komplemens kód használata. A legfelső bit értéke itt is egyértelműen meghatározza az előjelet, azonban az ábrázolás miatt csak egy nulla lesz, és minden művelet (+,-,*) továbbra is egyszerűen végezhető. Egy pozitív számból az alábbi módon lehet negatívat képezni: az összes bit értékét felcseréljük ("negáljuk", azaz 0->1, és 1->0), majd az így keletkezett értékhez egyet adunk. Ez mellesleg a (-1)-el való szorzás megfelelő hardver algoritmusa is. A legelső példa tehát (plusz egy bit az előjelnek): " "->" ". Kettes komplemens kódban adott bithossznál ugyancsak 2^b különböző érték ábrázolható, a tartomány viszont -2^(b-1)-től (2^(b-1))-1-ig tart, azaz pl. 8 bit esetén -128-tól 127-ig. Lebegőpontos számábrázolás esetén a kettedespont helye nem fix, hanem a fixpontosként felírt számban vándorol. Egy "seeemmmmm" formátumú lebegőpontos szám értéke: (-1)^s*2^(e-bias)*1.m, azaz az "s" bit meghatározza az előjelet, az e-vel jelölt exponens kettő valamelyik hatványát adja (a "bias" egy fix konstans, a nulla érték helyét jelöli ki, így mind negatív, mind pozitív hatvány elérhető), ami a már említett jobbra/balra tologatás miatt az m-el jelölt mantissza eltolását jelenti (normalizát számokról lévén szó, a mantissza első bitje mindig 1, így azt nem ábrázoljuk, a maradék pedig törtrészt ad meg). De nézzünk példát a fentiekre, bias=3-t választva. " " esetén az előjel 0, azaz pozitív számról van szó, a mantissza ábrázolt értéke "01001", amihez a fix 1-t hozzácsapva " "-t kapunk. Az exponens értéke 4, ebből kivonva a 3-t, egyet kapunk, tehát a végeredmény =2* =2,5625. A lebegőpontos számábrázolás esetén az adott bithosszon ábrázolható különböző értékek száma nem változik (2^b), az átfogott tartomány viszont jóval nagyobb. Az úgynevezett IEEE single precision formátum például 32 biten ábrázol, 8 bites exponenst és 23 bites mantisszát használva, így a legnagyobb ábrázolható szám 10^38 nagyságrendű, a legkisebb pedig 10^(-38) nagyságrendbe esik. Ha 32 biten fix pontosan tárolnánk mondjuk formátumban, akkor az ábrázolható legnagyobb szám 65536, míg a legkisebb 2^(-16) lenne. Természetesen az ábrázolási tartomány ilyetén történő kiterjesztésének ára van, s ez pedig a pontosság. Hogy érthető legyen: ha pl. az exponens értéke 23, akkor ez azt jelenti hogy a mantisszát éppen annyival kell balra tolni, mint ahány bitje van, tehát ekkora számoknál a törtrészt egyszerűen nem lehet ábrázolni. Hardver alapok Kezdjük az órajellel. Mai hardvereink túlnyomó többsége szinkron rendszer, azaz van egy ütemező szinkronizáló jel, az órajel. Az alábbi ábra egy tipikus, 50% kitöltési tényezőjű órajelet mutat (azaz az idő fele részében 0, fele részében 1 az értéke. Miért is van erre szükség? Képzeljünk el a következő számot: "01111". Ehhez szeretnénk hozzáadni egyet, így az eredmény "10000" lesz, azaz az összes bitnek meg kell változni. Ez a változás sajnos - bár nagyon gyors - az egyes biteken nem egyszerre megy végbe, azaz nem úgy történik, hogy az egyik pillanatban még "01111" látható, majd a következőben az eredmény, hanem több átmeneti - hamis - érték is megjelenik. A megfelelően megválasztott órajel lehetővé teszi, hogy mindig a jó értéket lássunk: tipikusan az órajel felfutó élénél elvárjuk hogy minden jel jó értéket mutasson. Ehhez persze az kell, hogy két felfutó él közötti idő hosszabb legyen, mint amennyi idő alatt a hardverben végbe mennek a jelváltozások; azaz a példánk "10000" értékéből kialakul a "01111". Minél bonyolultabb egy funkciót megvalósító logikai hálózat, annál hosszabb az az idő, amire a jó érték beáll, így annál kisebb órajellel működhet a rendszer. Másik sokat dobált kifejezés a regiszter. A regiszter nem más, mint egy tárolóelem. A memóriától - mint másik tipikus tárolóelemtől - az különbözteti meg, hogy a regiszterben tárolt összes információ folyamatosan hozzáférhető, vagy módosítható. A
2 memória ellenben tömbös kiképzésű, egy adott időpillanatban a tömbnek csak egyetlen eleme olvasható vagy írható. Tehát a regiszter sokoldalúbb, csak jóval költségesebb a megvalósítása. A regiszter kimenetén a benne tárolt adat folyamatosan hozzáférhető, a beírás pedig általában az órjel felfutó élénél történik. Harmadik magyarázatra szoruló kifejezésünk a pipeline, avagy a futószalag. Képzeljünk el egy bonyolultabb műveletet, pl. a "d = (a+b)*c"-t, ahol minden betű egy-egy regisztert jelöl, d a kimenet, a többi pedig bemenet. Blokkvázlat szintjén ez az alábbiak szerint képzekhető el: Nézzük a folyamatos működést. Az órajel első felfutó élére az a,b,c regiszterbe beírunk értékeket, s ezek valamilyen kis késleltetéssel megjelennek a kimeneten. Ezek az értékek egészen addig kiolvashatók a regiszterből, amíg újat nem írunk oda - azaz az órajel következő (második) felfutó éléig. A kiolvasott értékekkel az összeadó és szorzó hálózat elvégzi a műveletet, mindkettő valamilyen késleltetéssel. A jó értéknek meg kell jelenni a d regiszter bemenetén a második órajel felfutó élig, hogy azt oda biztonsággal be tudjuk írni. Azaz a két felfutó él közti minimális időt az összeadó és a szorzó együttes késleltetése szabja meg. Mit tehetünk, ha ez nem elegendően kicsi? Bontsuk több lépésre a feldolgozást: Két új, átmeneti regiszter került a blokkvázlatba. Nézzük a működést. Az első felfutó élre most is beírunk adatot az a,b,c regiszterbe, ezek a második felfutó élig a kimeneten rendelkezésre állnak. A második felfutó élre beírjuk az összeadás eredményét temp0-ba, a c regiszter tartalmát pedig temp1-be, innen ezek a harmadik órajel felfutó éléig kiolvashatók, aminek hatására a szorzás eredményét d-be írjuk. Tehát az elérhető órajelet az összeadó és a szorzó közül a lassabb - nagyobb késleltetésű - szabja meg. Megjegyzendő, hogy így a bemeneti adat változását követően d-ben az eredmény két órajelet késve jelenik meg, azonban a rendszer képes egy órajelenként új eredményt szolgáltatni, hiszen az összeadó és a szorzó párhuzamosan működnek (ezért kell a temp1 regiszter, így a szorzó bemenetére mindig a megfelelő c érték kerül). Mint mindig, most is ára van a gyorsulásnak: egyrészt a már említett késleltetés (azaz, hogy adott bemeneti értékekre a kimenet csak két órajel múlva áll rendelkezésre), másrészt pedig a két új regiszter az ár. A két ütemű feldolgozás miatt ezt két elemű pipeline-nak nevezhetjük.
3 Térjünk vissza egy picit a számábrázoláshoz. Fixpontos esetben a szorzó blokk erőforrásigénye (~tranzisztorszáma) jóval nagyobb, 24 bites esetben pl. kb. 27-szerese az összeadónak, és jóval nagyobb a késleltetése is. Lebegőpontos számábrázolásnál már más a helyzet. Az összeadás már elvileg is igen bonyolult műveletté válik (tessék elgondolkozni rajta, hogyan adható össze két ilyen szám), míg a szorzás bonyolultsága nem nő jelentősen a fixpontos esethez képest; ennek az eredménye az, hogy az összeadáshoz egy ötelemű pipeline a megfelelő, a szorzáshoz pedig elég három elemű. Erőforrás felhasználás szempontjából kb. egyenértékű a két műveletvégző, az összeadó azonban egy picit gyorsabb tud lenni (legalábbis az említett hosszúságú pipeline-ok esetében). 3D megjelenítés Ahhoz hogy remekül eltalált modelljeink némileg élethű 3D környezetben jelenjenek meg az alábbi lépésekre van szükség: Tesszeláció. Az esetlegesen nem háromszögekkel, hanem valamilyen magasabb rendű felülettel (NURBS, Patch-k) adott objektumok háromszögesítése. Sajnos nem igazán elterjedt a magasabb rendű felületek támogatása. Transzformáció. A modellező az adott modellt mindig egy saját, lokális koordináta-rendszerben készíti el. Ezt a modellt kell elhelyezni a 3D világot alkotó térben, majd az egész teret a képernyőre leképezni. Vágás. A képernyőn nem látható elemek kiszűrése. Láthatósági vizsgálat. Minden egyes képernyő pixelre el kell dönteni, hogy ott mely objektum mely háromszöge esik legközelebb a kamerához. Árnyalás. A képernyő pixelek színének meghatározása, beleértve a vertex alapú megvilágítást és a textúrázást is. Transzformáció A transzformációs egység felelős azért, hogy a modell-térben (a modellek saját koordináta rendszere) adott objektumaink helyesen megjelenjenek a képernyőn, azaz a képernyő-térbe kerüljenek. Vizsgáljuk meg, milyen műveletekre van szükség ehhez. Ez a rész egy picit szárazabb matek lesz, de nem vészes, és hamar vége (a mátrixoktól sem kell hanyatt esni, csupán az egyenletek egyszerűbb felírására szolgálnak). A vektoroka külön nem jelzett esetekben - nem túl meglepő módon - három dimenziósak, azaz van x,y és z koordinátájuk. Eltolás Az eltolás művelete az egyes pontokhoz egy konstans vektort ad hozzá. Skálázás A skálázás a méreteket a koordinátatengelyek mentén tetszőleges mértékben módosítja. Ez a művelet mátrixszorzással írható le. Forgatás Egy adott tengely körüli forgatás az adott koordinátát változatlanul hagyja, a másik kettőt módosítja. Három tengely körüli forgatással bármilyen orientáció előállítható. Homogén transzformáció megadás Mint láthattuk, az eltoláson kívül minden transzformáció megadható mátrixokkal. Az egymás utáni transzformációkat ebben az esetben az elemi transzformációs mátrixok szorzatával (konkatenáltjával) végzett transzformáció írja le. Homogén koordinátás megadásnál az eltolást is mátrixszal adjuk meg. Hogy ezt megtehessük, a koordináták kiegészítésére van szükség, mégpedig egy 1 értékű új változó bevezetésével (w koordináta). Most pedig térjünk rá a 3D képfeldolgozás során minimálisan szükséges transzformációkra.
4 Világ transzformáció A modell-térben adott koordinátákat képzi le a világ-térbe, abba az egységes koordináta rendszerbe, amely a virtuális világot megadja. Azaz elhelyezi az egyes objektumokat a világban. Nézeti transzformáció A világ koordináta rendszerből képzi le a koordinátákat a kamera helyének és irányultságának megfelelően a kamera koordináta rendszerébe. A kamera koordináta rendszerében a kamera az origóban helyezkedik el, és a pozitív z tengely irányába néz. Tehát ha például a világ koordináta rendszerben a kamera a <30, 10, 50> pozícióban helyezkedett el (és a pozitív z irányba néz), akkor minden egyes pontot <-30, -10, -50> egységgel el kell tolni az x, y és z tengelyek mentén. Ha e mellett a kamera nézeti iránya is más, akkor forgatni is kell. Vetítési transzformáció Az utolsó, legbonyolultabb transzformáció a képernyő térbe képez le, mégpedig perspektivikusan korrekten, azaz a kamerához közelebb lévő objektumok nagyobbnak látszanak, mint a távoliak. Képszintézis során ezt szemléletesen úgy képzelhetjük el, hogy egy ablakon keresztül szemléljük a világot. Így ablakunk helyzete befolyásolja, hogy mit látunk a világból. Ezen transzformáció során a csonka gúla alakú renderelési tér perspektivikusan helyesen egy kockába képződik le, az első vágási sík z koordinátája 0, míg a hátsóé 1 lesz. Láthatósági vizsgálat Bár elvi szinten a láthatósági feladat számos algoritmussal megoldható, hardver megvalósításban mégis csak az ún. Z-buffer algoritmussal találkozhatunk (illetve az ettől csak egy-két apróságban különböző W-buffer is használatos). Z-buffer és W-buffer algoritmus A Z-buffer algoritmus a képernyő egy adott pixelét fedő összes háromszögre meghatározza az ott felvett Z értéket, s ezek közül kiválasztva a legkisebbet már meg is van az ott látható háromszög. A számításokhoz a transzformáció során kiadódó Zs értékek használhatók, amelyek természetesen a vertexekben adottak. Szerencsére ez a képernyő x, y koordinátáitól lineárisan függ, így a háromszögek belső pontjaira lineáris interpolációval meghatározható.
5 Hardver problémák A láthatóság eldöntésére két alapvetően különböző módszert használnak a valaha megjelent termékek: az ún. Immediate Mode Renderer(IMR)-ek azonnal elkezdenek dolgozni egy háromszögön, amint az a transzformációs egységből megérkezett. Ezzel ellentétben a Deferred Renderer(DR) megvalósítás késlelteti (innen az elnevezés) a feldolgozást amíg az összes, a képernyőt alkotó háromszög transzformációja meg nem történik. Immediate Mode Rendering Nézzük az előbbi, elterjedtebb eljárást. A transzformált háromszög adatok megérkezésük után egy ún. Triangle Setup egységbe kerülnek, amely pl. a fent vázolt együtthatók kiszámításáért felelős. E mellett minden egyes pixel sorhoz meghatározza azt a két pixel oszlopot, amelyek között az adott sorban a háromszög belső pontjai találhatók. A továbbiakban a renderelés inkrementális elven történik: a sor első pixelétől kezdve végiglépkedünk a háromszög által fedett pixeleken. Minden pixelre meghatározzuk a pixel színét és a Z koordinátát. A pixelnek megfelelő Z-buffer helyről beolvassuk az ott található értéket, s amennyiben az új érték kisebb, akkor azt oda visszaírjuk, valamint a színeket tároló Frame-bufferben felülírjuk a szín információt is (megj.: az átlátszó háromszögek esetén picit máshogy történik a dolog, az érthetőség kedvéért maradjunk a nem átlátszó esetnél). Talán érzékelhető, hogy már maga a Z-buffer algoritmus is jelentős sávszélességet igényel (hiszen mindig be kell olvasni, és esetleg visszaírni), valamint az is látszik, hogy a háromszögek érkezési sorrendjétől függően sokszor teljesen feleslegesen számítunk ki pixel színt, hiszen ha az új Z koordináta nagyobb, mint a Z-bufferben levő, akkor a számítás felesleges volt, egyszerűen eldobjuk az adatot. Az első triviálisan adódó optimalizáció az, hogy a színszámítás megkezdése előtt ellenőrizzük a Z értéket, így az adott pillanatban feleslegesnek tűnő számításnak neki sem kezdünk (ezt "Early Z Check" néven illetik a marketingesek). A felesleges számításokat így sem feltétlenül kerüljük el, hiszen ha pl. a kamerától nézve távolság szerint fordítva érkeznek a háromszögek (tehát a legtávolabbi érkezik elöször - "Back to Front Rendering"), akkor minden egyes pixelt így is kiszámítunk, majd felülírjuk a következővel. Fordított esetben (tehát ha a legközelebbi háromszög érkezik elöször - "Front to Back Rendering") viszont csak a ténylegesen látható színek kerülnek kiszámításra. Bármennyire is jó lehet az eljárás, Z-buffer olvasási sávszélességet még mindig nem spóroltunk (írásit igen hiszen az előbb említett utolsó esetben egyszer sem kell felülírni a Z-bufferben található értéket). További csökkenés pl. az ATI hierarchikus Z-buffer megoldásával érhető el. Képzeljük el a teljes felbontású Z-buffert (ebben ugyebár minden képponthoz tárolódik egy Z érték), majd alkossunk ebben 4x4 pixeles négyzeteket, és hozzunk létre egy kisebb (16-od akkora) felbontású második Z-buffert. Ebben minden 4x4-es négyzetnek megfelelő helyen a 16 érték közül a legnagyobbat tároljuk. Egy háromszög renderelésénél a feldolgozás alatt levő háromszöghöz kiszámítjuk a négyzetnek megfelelő helyeken a Z értéket, majd megkeressük a legkisebbet. Amennyiben ez az érték nagyobb, mint az alacsonyabb felbontású Z bufferből kiolvasott érték, akkor a vizsgált 16 pixelen az új háromszög biztosan nem látszik, így egyetlen Z olvasással 16 pixelnyi munkát takarítottunk meg. Ha viszont nem teljesül az előbbi feltétel, akkor be kell olvasni mind a 16 Z értéket, így végeredményben rosszabbul jártunk, hisz 17 olvasásra van szükség. Általában azonban - a tapasztalati tények legalábbis ezt mutatják - egész jó a hatásfok. További spórolási lehetőség a Z értékek tömörítése, de ebbe nem mennék bele. Deferred Rendering Más oldalról is megközelíthetjük a kérdést. Helyezzük el pl. a Z-buffer-t on-chip memóriában, így gyakorlatilag akkora sávszélességet biztosíthatunk, amennyi jólesik. Ezután várjuk meg az összes háromszög transzformálását, minden pixelre keressük meg a látható háromszöget (akár sok pixelre párhuzamosan, hiszen a chipben majdnem tetszőleges memória-architektúra kialakítható), majd számítsuk ki minden pixelhez a kimeneti színt. Az egyetlen apró probléma, hogy a teljes képernyő Z-buffer-ét nem nagyon lehet egy chipbe csempészni, ahhoz túl nagy. A PowerVR fejlesztői úgy hidalták át a problémát, hogy a képet kisebb téglalapokra (tile-okra) bontották, s tileonként történik a feldolgozás. Egy tile akkora, hogy Z- és Frame-buffere probléma nélkül beleférjen a chipbe. Persze az összes előnyt rögtön semmissé tenné, ha az összes tile feldolgozása során végig kéne nézni az összes háromszöget, így a transzformációs lépés mögé egy indexelési lépés kerül: minden háromszöget megvizsgálunk, hogy mely tile-okba esnek részei, és az eredményt egy - külső memóriában tárolt - Indexbufferbe helyezzük. Ezt követően egy tile feldolgozásakor az Index-buffer-ből szedegetjük ki azokat a háromszögeket, melyek a tile-ban előfordulnak. Ezzel persze mégiscsak elhasználunk némi extra sávszélességet, de ez nem vészes. A feldolgozás folyamán minden lépés párhuzamosan, de más adaton zajlik: amíg az egyik tile-t indexeljük, addig az előző már a Z-bufferelés fázisában jár, az azt megelőzőnek pedig a színeit számítjuk ki. A megoldás előnye, hogy a Z-buffer algoritmus nem használ túl sok memória-sávszélességet, és hogy a háromszögek érkezési sorrendjétől függetlenül mindig csak a látható pixel színe kerül kiszámításra.
3. gyakorlat. Kettes számrendszer: {0, 1} Tízes számrendszer: {0, 1, 2,..., 9} 16-os (hexadecimális számrendszer): {0, 1, 2,..., 9, A, B, C, D, E, F}
3. gyakorlat Számrendszerek: Kettes számrendszer: {0, 1} Tízes számrendszer: {0, 1, 2,..., 9} 16-os (hexadecimális számrendszer): {0, 1, 2,..., 9, A, B, C, D, E, F} Alaki érték: 0, 1, 2,..., 9,... Helyi
Assembly programozás: 2. gyakorlat
Assembly programozás: 2. gyakorlat Számrendszerek: Kettes (bináris) számrendszer: {0, 1} Nyolcas (oktális) számrendszer: {0,..., 7} Tízes (decimális) számrendszer: {0, 1, 2,..., 9} 16-os (hexadecimális
Transzformációk. Szécsi László
Transzformációk Szécsi László A feladat Adott a 3D modell háromszögek csúcspontjai [modellezési koordináták] Háromszögkitöltő algoritmus pixeleket színez be [viewport koordináták] A feladat: számítsuk
Transzformációk. Grafikus játékok fejlesztése Szécsi László 2013.02.26. t05-transform
Transzformációk Grafikus játékok fejlesztése Szécsi László 2013.02.26. t05-transform Koordinátarendszerek: modelltér Koordinátarendszerek: világtér Koordinátarendszerek: kameratér up right z eye ahead
Segédlet az Informatika alapjai I. című tárgy számrendszerek fejezetéhez
Segédlet az Informatika alapjai I. című tárgy számrendszerek fejezetéhez Sándor Tamás, sandor.tamas@kvk.bmf.hu Takács Gergely, takacs.gergo@kvk.bmf.hu Lektorálta: dr. Schuster György PhD, hal@k2.jozsef.kando.hu
Harmadik gyakorlat. Számrendszerek
Harmadik gyakorlat Számrendszerek Ismétlés Tízes (decimális) számrendszer: 2 372 =3 2 +7 +2 alakiérték valódi érték = aé hé helyiérték helyiértékek a tízes szám hatványai, a számjegyek így,,2,,8,9 Kettes
Bevezetés az informatikába gyakorló feladatok Utoljára módosítva:
Tartalom 1. Számrendszerek közti átváltás... 2 1.1. Megoldások... 4 2. Műveletek (+, -, bitműveletek)... 7 2.1. Megoldások... 8 3. Számítógépes adatábrázolás... 12 3.1. Megoldások... 14 A gyakorlósor lektorálatlan,
Láthatósági kérdések
Láthatósági kérdések Láthatósági algoritmusok Adott térbeli objektum és adott nézőpont esetén el kell döntenünk, hogy mi látható az adott alakzatból a nézőpontból, vagy irányából nézve. Az algoritmusok
ÁTVÁLTÁSOK SZÁMRENDSZEREK KÖZÖTT, SZÁMÁBRÁZOLÁS, BOOLE-ALGEBRA
1. Tízes (decimális) számrendszerből: a. Kettes (bináris) számrendszerbe: Vegyük a 2634 10 -es számot, és váltsuk át bináris (kettes) számrendszerbe! A legegyszerűbb módszer: írjuk fel a számot, és húzzunk
5. KOMBINÁCIÓS HÁLÓZATOK LEÍRÁSÁNAK SZABÁLYAI
5. KOMBINÁCIÓS HÁLÓZATOK LEÍRÁSÁNAK SZABÁLYAI 1 Kombinációs hálózatok leírását végezhetjük mind adatfolyam-, mind viselkedési szinten. Az adatfolyam szintű leírásokhoz az assign kulcsszót használjuk, a
Bevezetés az informatikába gyakorló feladatok Utoljára módosítva:
Tartalom 1. Számrendszerek közti átváltás... 2 1.1. Megoldások... 4 2. Műveletek (+, -, bitműveletek)... 7 2.1. Megoldások... 8 3. Számítógépes adatábrázolás... 10 3.1. Megoldások... 12 A gyakorlósor lektorálatlan,
3D koordináta-rendszerek
3D koordináta-rendszerek z z y x y x y balkezes bal-sodrású x jobbkezes jobb-sodrású z 3D transzformációk - homogén koordináták (x, y, z) megadása homogén koordinátákkal: (x, y, z, 1) (x, y, z, w) = (x,
Számítási feladatok a Számítógépi geometria órához
Számítási feladatok a Számítógépi geometria órához Kovács Zoltán Copyright c 2012 Last Revision Date: 2012. október 15. kovacsz@nyf.hu Technikai útmutató a jegyzet használatához A jegyzet képernyőbarát
Infobionika ROBOTIKA. X. Előadás. Robot manipulátorok II. Direkt és inverz kinematika. Készült a HEFOP P /1.0 projekt keretében
Infobionika ROBOTIKA X. Előadás Robot manipulátorok II. Direkt és inverz kinematika Készült a HEFOP-3.3.1-P.-2004-06-0018/1.0 projekt keretében Tartalom Direkt kinematikai probléma Denavit-Hartenberg konvenció
Számítógépes Grafika mintafeladatok
Számítógépes Grafika mintafeladatok Feladat: Forgassunk a 3D-s pontokat 45 fokkal a X tengely körül, majd nyújtsuk az eredményt minden koordinátájában kétszeresére az origóhoz képest, utána forgassunk
Fixpontos és lebegőpontos DSP Számrendszerek
Fixpontos és lebegőpontos DSP Számrendszerek Ha megnézünk egy DSP kinálatot, akkor észrevehetjük, hogy két nagy család van az ajánlatban, az ismert adattipus függvényében. Van fixpontos és lebegőpontos
4. Fejezet : Az egész számok (integer) ábrázolása
4. Fejezet : Az egész számok (integer) ábrázolása The Architecture of Computer Hardware and Systems Software: An Information Technology Approach 3. kiadás, Irv Englander John Wiley and Sons 2003 Wilson
Robotika. Kinematika. Magyar Attila
Robotika Kinematika Magyar Attila amagyar@almos.vein.hu Miről lesz szó? Bevezetés Merev test pozíciója és orientációja Rotáció Euler szögek Homogén transzformációk Direkt kinematika Nyílt kinematikai lánc
SZÁMRENDSZEREK KÉSZÍTETTE: JURÁNYINÉ BESENYEI GABRIELLA
SZÁMRENDSZEREK KÉSZÍTETTE: JURÁNYINÉ BESENYEI GABRIELLA BINÁRIS (kettes) ÉS HEXADECIMÁLIS (tizenhatos) SZÁMRENDSZEREK (HELYIÉRTÉK, ÁTVÁLTÁSOK, MŰVELETEK) A KETTES SZÁMRENDSZER A computerek világában a
Dr. Oniga István DIGITÁLIS TECHNIKA 2
Dr. Oniga István DIGITÁLIS TECHNIKA 2 Számrendszerek A leggyakrabban használt számrendszerek: alapszám számjegyek Tízes (decimális) B = 10 0, 1, 8, 9 Kettes (bináris) B = 2 0, 1 Nyolcas (oktális) B = 8
The Architecture of Computer Hardware and Systems Software: An InformationTechnology Approach 3. kiadás, Irv Englander John Wiley and Sons 2003
. Fejezet : Számrendszerek The Architecture of Computer Hardware and Systems Software: An InformationTechnology Approach. kiadás, Irv Englander John Wiley and Sons Wilson Wong, Bentley College Linda Senne,
2. Fejezet : Számrendszerek
2. Fejezet : Számrendszerek The Architecture of Computer Hardware and Systems Software: An Information Technology Approach 3. kiadás, Irv Englander John Wiley and Sons 2003 Wilson Wong, Bentley College
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 Rendszerek Számítógépek
Digitális technika VIMIAA hét
BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM VILLAMOSMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR MÉRÉSTECHNIKA ÉS INFORMÁCIÓS RENDSZEREK TANSZÉK VIMIAA02 14. hét Fehér Béla BME MIT Rövid visszatekintés, összefoglaló
Bevezetés a programozásba. 5. Előadás: Tömbök
Bevezetés a programozásba 5. Előadás: Tömbök ISMÉTLÉS Specifikáció Előfeltétel: milyen körülmények között követelünk helyes működést Utófeltétel: mit várunk a kimenettől, mi az összefüggés a kimenet és
1. előadás. Lineáris algebra numerikus módszerei. Hibaszámítás Számábrázolás Kerekítés, levágás Klasszikus hibaanalízis Abszolút hiba Relatív hiba
Hibaforrások Hiba A feladatok megoldása során különféle hibaforrásokkal találkozunk: Modellhiba, amikor a valóságnak egy közelítését használjuk a feladat matematikai alakjának felírásához. (Pl. egy fizikai
Plakátok, részecskerendszerek. Szécsi László
Plakátok, részecskerendszerek Szécsi László Képalapú festés Montázs: képet képekből 2D grafika jellemző eszköze modell: kép [sprite] 3D 2D képével helyettesítsük a komplex geometriát Image-based rendering
Információ megjelenítés Számítógépes ábrázolás. Dr. Iványi Péter
Információ megjelenítés Számítógépes ábrázolás Dr. Iványi Péter Raszterizáció OpenGL Mely pixelek vannak a primitíven belül fragment generálása minden ilyen pixelre Attribútumok (pl., szín) hozzárendelése
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
Programozási segédlet
Programozási segédlet Programozási tételek Az alábbiakban leírtam néhány alap algoritmust, amit ismernie kell annak, aki programozásra adja a fejét. A lista korántsem teljes, ám ennyi elég kell legyen
5. Fejezet : Lebegőpontos számok. Lebegőpontos számok
5. Fejezet : Lebegőpontos The Architecture of Computer Hardware and Systems Software: An InformationTechnology Approach 3. kiadás, Irv Englander John Wiley and Sons 2003 Wilson Wong, Bentley College Linda
LEBEGŐPONTOS SZÁMÁBRÁZOLÁS
LEBEGŐPONTOS SZÁMÁBRÁZOLÁS A fixpontos operandusoknak azt a hátrányát, hogy az ábrázolás adott hossza miatt csak korlátozott nagyságú és csak egész számok ábrázolhatók, a lebegőpontos számábrázolás küszöböli
Digitális technika VIMIAA hét
BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM VILLAMOSMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR MÉRÉSTECHNIKA ÉS INFORMÁCIÓS RENDSZEREK TANSZÉK Digitális technika VIMIAA02 14. hét Fehér Béla BME MIT Digitális technika
Véges állapotú gépek (FSM) tervezése
Véges állapotú gépek (FSM) tervezése F1. A 2. gyakorlaton foglalkoztunk a 3-mal vagy 5-tel osztható 4 bites számok felismerésével. Abban a feladatban a bemenet bitpárhuzamosan, azaz egy időben minden adatbit
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
Összeadás BCD számokkal
Összeadás BCD számokkal Ugyanúgy adjuk össze a BCD számokat is, mint a binárisakat, csak - fel kell ismernünk az érvénytelen tetrádokat és - ezeknél korrekciót kell végrehajtani. A, Az érvénytelen tetrádok
(jegyzet) Bérci Norbert szeptember 10-i óra anyaga. 1. Számrendszerek A számrendszer alapja és a számjegyek
Egész számok ábrázolása (jegyzet) Bérci Norbert 2015. szeptember 10-i óra anyaga Tartalomjegyzék 1. Számrendszerek 1 1.1. A számrendszer alapja és a számjegyek........................ 1 1.2. Alaki- és
SZÁMÉRTÉKEK (ÁT)KÓDOLÁSA
1 ELSŐ GYAKORLAT SZÁMÉRTÉKEK (ÁT)KÓDOLÁSA A feladat elvégzése során a következőket fogjuk gyakorolni: Számrendszerek közti átváltás előjelesen és előjel nélkül. Bináris, decimális, hexadexcimális számrendszer.
Transzformációk síkon, térben
Transzformációk síkon, térben Leképezés, transzformáció Leképezés: Ha egy A ponttér pontjaihoz egy másik B ponttér pontjait kölcsönösen egyértelműen rendeljük hozzá, akkor ezt a hozzárendelést leképezésnek
Műveletek lebegőpontos adatokkal
Budapesti Műszaki Főiskola Regionális Oktatási és Innovációs Központ Székesfehérvár Műveletek lebegőpontos adatokkal Dr. Seebauer Márta főiskolai tanár seebauer.marta@roik.bmf.hu Műveletek az IEEE 754
5. Fejezet : Lebegőpontos számok
5. Fejezet : Lebegőpontos The Architecture of Computer Hardware and Systems Software: An Information Technology Approach 3. kiadás, Irv Englander John Wiley and Sons 2003 Wilson Wong, Bentley College Linda
6. Függvények. 1. Az alábbi függvények közül melyik szigorúan monoton növekvő a 0;1 intervallumban?
6. Függvények I. Nulladik ZH-ban láttuk: 1. Az alábbi függvények közül melyik szigorúan monoton növekvő a 0;1 intervallumban? f x g x cos x h x x ( ) sin x (A) Az f és a h. (B) Mindhárom. (C) Csak az f.
Laborgyakorlat Logikai áramkörök számítógéppel segített tervezése (CAD)
Laborgyakorlat Logikai áramkörök számítógéppel segített tervezése (CAD) Bevezetés A laborgyakorlatok alapvető célja a tárgy későbbi laborgyakorlataihoz szükséges ismeretek átadása, az azokban szereplő
Információ megjelenítés Számítógépes ábrázolás. Dr. Iványi Péter
Információ megjelenítés Számítógépes ábrázolás Dr. Iványi Péter (adat szerkezet) float x,y,z,w; float r,g,b,a; } vertex; glcolor3f(0, 0.5, 0); glvertex2i(11, 31); glvertex2i(37, 71); glcolor3f(0.5, 0,
Digitális technika VIMIAA02 1. EA Fehér Béla BME MIT
BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM VILLAMOSMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR MÉRÉSTECHNIKA ÉS INFORMÁCIÓS RENDSZEREK TANSZÉK VIMIAA02 1. EA Fehér Béla BME MIT Digitális Rendszerek Számítógépek Számítógép
Programozás II. Segédlet az első dolgozathoz
Programozás II. Segédlet az első dolgozathoz 1 Tartalomjegyzék 1. Bevezető 4 2. Számrendszerek közötti átváltások 5 2.1 Tízes számrendszerből tetszőleges számrendszerbe................. 5 2.1.1 Példa.....................................
Digitális technika VIMIAA02 1. EA
BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM VILLAMOSMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR MÉRÉSTECHNIKA ÉS INFORMÁCIÓS RENDSZEREK TANSZÉK Digitális technika VIMIAA02 1. EA Fehér Béla BME MIT Digitális Rendszerek
5-6. ea Created by mrjrm & Pogácsa, frissítette: Félix
2. Adattípusonként különböző regisztertér Célja: az adatfeldolgozás gyorsítása - különös tekintettel a lebegőpontos adatábrázolásra. Szorzás esetén karakterisztika összeadódik, mantissza összeszorzódik.
A tervfeladat sorszáma: 1 A tervfeladat címe: ALU egység 8 regiszterrel és 8 utasítással
.. A tervfeladat sorszáma: 1 A ALU egység 8 regiszterrel és 8 utasítással Minimálisan az alábbi képességekkel rendelkezzen az ALU 8-bites operandusok Aritmetikai funkciók: összeadás, kivonás, shift, komparálás
Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Számelmélet I.
Számelmélet I. DEFINÍCIÓ: (Osztó, többszörös) Ha egy a szám felírható egy b szám és egy másik egész szám szorzataként, akkor a b számot az a osztójának, az a számot a b többszörösének nevezzük. Megjegyzés:
2D képszintézis. Szirmay-Kalos László
2D képszintézis Szirmay-Kalos László 2D képszintézis Modell szín (200, 200) Kép Kamera ablak (window) viewport Unit=pixel Saját színnel rajzolás Világ koordinátarendszer Pixel vezérelt megközelítés: Tartalmazás
(Solid modeling, Geometric modeling) Testmodell: egy létező vagy elképzelt objektum digitális reprezentációja.
Testmodellezés Testmodellezés (Solid modeling, Geometric modeling) Testmodell: egy létező vagy elképzelt objektum digitális reprezentációja. A tervezés (modellezés) során megadjuk a objektum geometria
Máté: Számítógép architektúrák
Bit: egy bináris számjegy, vagy olyan áramkör, amely egy bináris számjegy ábrázolására alkalmas. Bájt (Byte): 8 bites egység, 8 bites szám. Előjeles fixpontok számok: 2 8 = 256 különböző 8 bites szám lehetséges.
HHF0CX. k darab halmaz sorbarendezésének a lehetősége k! Így adódik az alábbi képlet:
Gábor Miklós HHF0CX 5.7-16. Vegyük úgy, hogy a feleségek akkor vannak a helyükön, ha a saját férjeikkel táncolnak. Ekkor már látszik, hogy azon esetek száma, amikor senki sem táncol a saját férjével, megegyezik
Matematika 11 Koordináta geometria. matematika és fizika szakos középiskolai tanár. > o < szeptember 27.
Matematika 11 Koordináta geometria Juhász László matematika és fizika szakos középiskolai tanár > o < 2015. szeptember 27. copyright: c Juhász László Ennek a könyvnek a használatát szerzői jog védi. A
Mesh generálás. IványiPéter
Mesh generálás IványiPéter drview Grafikus program MDF file-ok szerkesztéséhez. A mesh generáló program bemenetét itt szerkesztjük meg. http://www.hexahedron.hu/personal/peteri/sx/index.html Pont létrehozásához
Gyakorló feladatok 9.évf. halmaznak, írd fel az öt elemű részhalmazokat!. Add meg a következő halmazokat és ábrázold Venn-diagrammal:
Gyakorló feladatok 9.évf.. Mennyi az összes részhalmaza az A a c; d; e; f halmaznak, írd fel az öt elemű részhalmazokat!. Legyen U ;;;;;6;7;8;9, A ;;6;7; és B ;;8. Add meg a következő halmazokat és ábrázold
LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL
LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL x 1-2x 2 6 -x 1-3x 3 = -7 x 1 - x 2-3x 3-2 3x 1-2x 2-2x 3 4 4x 1-2x 2 + x 3 max Alapfogalmak: feltételrendszer (narancs színnel jelölve), célfüggvény
Szűrő architektúrák FPGA realizációjának vizsgálata
Szűrő architektúrák FPGA realizációjának vizsgálata Kutatási beszámoló a Pro Progressio alapítvány számára Szántó Péter, 2013. Bevezetés Az FPGA-ban megvalósítandó jelfeldolgozási feladatok közül a legfontosabb
SZE, Doktori Iskola. Számítógépes grafikai algoritmusok. Összeállította: Dr. Gáspár Csaba. Felületmegjelenítés
Felületmegjelenítés Megjelenítés paramétervonalakkal Drótvázas megjelenítés Megjelenítés takarással Triviális hátsólap eldobás A z-puffer algoritmus Megvilágítás és árnyalás Megjelenítés paramétervonalakkal
Pontműveletek. Sergyán Szabolcs Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar február 20.
Pontműveletek Sergyán Szabolcs sergyan.szabolcs@nik.uni-obuda.hu Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar 2012. február 20. Sergyán (OE NIK) Pontműveletek 2012. február 20. 1 / 40 Felhasznált irodalom
Függvény fogalma, jelölések 15
DOLGO[Z]ZATOK 9.. 1. Függvény fogalma, jelölések 1 1. Az alábbi hozzárendelések közül melyek függvények? a) A magyarországi megyékhez hozzárendeljük a székhelyüket. b) Az egész számokhoz hozzárendeljük
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
Digitális technika II. (vimia111) 5. gyakorlat: Tervezés adatstruktúra-vezérlés szétválasztással, vezérlőegység generációk
Digitális technika II. (vimia111) 5. gyakorlat: Tervezés adatstruktúra-vezérlés szétválasztással, vezérlőegység generációk Elméleti anyag: Processzoros vezérlés általános tulajdonságai o z induló készletben
Keresztmetszet másodrendű nyomatékainak meghatározása
BUDAPEST MŰSZAK ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNY EGYETEM Keresztmetszet másodrendű nyomatékainak meghatározása Segédlet a Szilárdságtan c tárgy házi feladatához Készítette: Lehotzky Dávid Budapest, 205 február 28 ábra
Komputeralgebrai Algoritmusok
Komputeralgebrai Algoritmusok Adatábrázolás Czirbusz Sándor, Komputeralgebra Tanszék 2015-2016 Ősz Többszörös pontosságú egészek Helyiértékes tárolás: l 1 s d i B i i=0 ahol B a számrendszer alapszáma,
Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens
Az R 3 tér geometriája Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens 2008.09.08. 1 Vektorok Vektor: irányított szakasz Jel.: a, a, a, AB, Jellemzői: irány, hosszúság, (abszolút érték) jel.: a Speciális
Aritmetikai utasítások I.
Aritmetikai utasítások I. Az értékadó és aritmetikai utasítások során a címzési módok különböző típusaira látunk példákat. A 8086/8088-as mikroprocesszor memóriája és regiszterei a little endian tárolást
5.1.4 Laborgyakorlat: A Windows számológép használata hálózati címeknél
5.1.4 Laborgyakorlat: A Windows számológép használata hálózati címeknél Célok Átkapcsolás a Windows Számológép két működési módja között. A Windows Számológép használata a decimális (tízes), a bináris
1. A komplex számok ábrázolása
1. komplex számok ábrázolása Vektorok és helyvektorok. Ismétlés sík vektorai irányított szakaszok, de két vektor egyenlő, ha párhuzamosak, egyenlő hosszúak és irányúak. Így minden vektor kezdőpontja az
x = cos αx sin αy y = sin αx + cos αy 2. Mi a X/Y/Z tengely körüli forgatás transzformációs mátrixa 3D-ben?
. Mi az (x, y) koordinátákkal megadott pont elforgatás uténi két koordinátája, ha α szöggel forgatunk az origó körül? x = cos αx sin αy y = sin αx + cos αy 2. Mi a X/Y/Z tengely körüli forgatás transzformációs
Számelmélet Megoldások
Számelmélet Megoldások 1) Egy számtani sorozat második tagja 17, harmadik tagja 1. a) Mekkora az első 150 tag összege? (5 pont) Kiszámoltuk ebben a sorozatban az első 111 tag összegét: 5 863. b) Igaz-e,
6. Függvények. Legyen függvény és nem üreshalmaz. A függvényt az f K-ra való kiterjesztésének
6. Függvények I. Elméleti összefoglaló A függvény fogalma, értelmezési tartomány, képhalmaz, értékkészlet Legyen az A és B halmaz egyike sem üreshalmaz. Ha az A halmaz minden egyes eleméhez hozzárendeljük
Példa: Háromszög síkidom másodrendű nyomatékainak számítása
Példa: Háromszög síkidom másodrendű nyomatékainak számítása Készítette: Dr. Kossa Attila kossa@mm.bme.hu) BME, Műszaki Mechanikai Tanszék. február 6. Határozzuk meg az alábbi ábrán látható derékszögű háromszög
Geometriai modellezés. Szécsi László
Geometriai modellezés Szécsi László Adatáramlás vezérlés Animáció világleírás Modellezés kamera Virtuális világ kép Képszintézis A modellezés részfeladatai Geometria megadása [1. előadás] pont, görbe,
Matematika (mesterképzés)
Matematika (mesterképzés) Környezet- és Településmérnököknek Debreceni Egyetem Műszaki Kar, Műszaki Alaptárgyi Tanszék Vinczéné Varga A. Környezet- és Településmérnököknek 2016/2017/I 1 / 29 Lineáris tér,
Transzformációk, amelyek n-dimenziós objektumokat kisebb dimenziós terekbe visznek át. Pl. 3D 2D
Vetítések Transzformációk, amelyek n-dimenziós objektumokat kisebb dimenziós terekbe visznek át. Pl. 3D 2D Vetítések fajtái - 1 perspektívikus A párhuzamos A A' B A' B A vetítés középpontja B' Vetítési
7. Számelmélet. 1. Lehet-e négyzetszám az a pozitív egész szám, amelynek tízes számrendszerbeli alakjában 510 darab 1-es és valahány 0 szerepel?
7. Számelmélet I. Nulladik ZH-ban láttuk: 1. Lehet-e négyzetszám az a pozitív egész szám, amelynek tízes számrendszerbeli alakjában 510 darab 1-es és valahány 0 szerepel? ELTE 2006. október 27. (matematika
I+K technológiák. Számrendszerek, kódolás
I+K technológiák Számrendszerek, kódolás A tárgyak egymásra épülése Magas szintű programozás ( számítástechnika) Alacsony szintű programozás (jelfeldolgozás) I+K technológiák Gépi aritmetika Számítógép
Gyakorló feladatok az 1. nagy zárthelyire
Gyakorló feladatok az 1. nagy zárthelyire 2012. október 7. 1. Egyszerű, bevezető feladatok 1. Kérjen be a felhasználótól egy sugarat. Írja ki az adott sugarú kör kerületét illetve területét! (Elegendő
10-es számrendszer, 2-es számrendszer, 8-as számrendszer, 16-os számr. Számjegyek, alapműveletek.
Számrendszerek: 10-es számrendszer, 2-es számrendszer, 8-as számrendszer, 16-os számr. Számjegyek, alapműveletek. ritmetikai műveletek egész számokkal 1. Összeadás, kivonás (egész számokkal) 2. Negatív
Hajder Levente 2016/2017.
Hajder Levente hajder.levente@sztaki.mta.hu Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar 2016/2017. Tartalom 1 Tartalom Motiváció 2 Grafikus szerelőszalag Áttekintés Modellezési transzformácó Nézeti
Gyakorló feladatok. /2 Maradék /16 Maradék /8 Maradék
Gyakorló feladatok Számrendszerek: Feladat: Ábrázold kettes számrendszerbe a 639 10, 16-os számrendszerbe a 311 10, 8-as számrendszerbe a 483 10 számot! /2 Maradék /16 Maradék /8 Maradék 639 1 311 7 483
Kalkulus. Komplex számok
Komplex számok Komplex számsík A komplex számok a valós számok természetes kiterjesztése, annak érdekében, hogy a gyökvonás művelete elvégezhető legyen a negatív számok körében is. Vegyük tehát hozzá az
9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, mátrixegyenlet
9. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 75. 84. oldal. Gondolkodnivalók Mátrix rangja 1. Gondolkodnivaló Határozzuk meg a p valós paraméter értékétől függően a következő mátrix rangját: p 3 1 2 2
Programozott soros szinkron adatátvitel
Programozott soros szinkron adatátvitel 1. Feladat Név:... Irjon programot, mely a P1.0 kimenet egy lefutó élének időpontjában a P1.1 kimeneten egy adatbitet ad ki. A bájt legalacsonyabb helyiértéke 1.
Vektorgeometria (2) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit
Vektorgeometria (2) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit 1. Tekintsünk a térben egy P (p 1, p 2, p 3 ) pontot és egy v = (v 1, v 2, v 3 ) = 0 vektort. Ekkor pontosan egy egyenes létezik,
1. Halmazok, számhalmazok, alapműveletek
1. Halmazok, számhalmazok, alapműveletek I. Nulladik ZH-ban láttuk: 1. Határozza meg az (A B)\C halmaz elemszámát, ha A tartalmazza az összes 19-nél kisebb természetes számot, továbbá B a prímszámok halmaza
5. Hét Sorrendi hálózatok
5. Hét Sorrendi hálózatok Digitális technika 2015/2016 Bevezető példák Példa 1: Italautomata Legyen az általunk vizsgált rendszer egy italautomata, amelyről az alábbi dolgokat tudjuk: 150 Ft egy üdítő
Áramkörök elmélete és számítása Elektromos és biológiai áramkörök. 3. heti gyakorlat anyaga. Összeállította:
Áramkörök elmélete és számítása Elektromos és biológiai áramkörök 3. heti gyakorlat anyaga Összeállította: Kozák László kozla+aram@digitus.itk.ppke.hu Elkészült: 2010. szeptember 30. Utolsó módosítás:
Követelmény a 6. évfolyamon félévkor matematikából
Követelmény a 6. évfolyamon félévkor matematikából Gondolkodási és megismerési módszerek Halmazba rendezés adott tulajdonság alapján, részhalmaz felírása, felismerése. Két véges halmaz közös részének,
Készítette: Nagy Tibor István
Készítette: Nagy Tibor István A változó Egy memóriában elhelyezkedő rekesz Egy értéket tárol Van azonosítója (vagyis neve) Van típusa (milyen értéket tárolhat) Az értéke értékadással módosítható Az értéke
Vektorok. Octave: alapok. A fizika numerikus módszerei I. mf1n1a06- mf1n2a06 Csabai István
Vektorok A fizika numerikus módszerei I. mf1n1a06- mf1n2a06 Csabai István Octave: alapok Az octave mint számológép: octave:##> 2+2 ans = 4 Válasz elrejtése octave:##> 2+2; octave:##> + - / * () Hatványozás:
Negatív alapú számrendszerek
2015. március 4. Negatív számok Legyen b > 1 egy adott egész szám. Ekkor bármely N 0 egész szám egyértelműen felírható N = m a k b k k=1 alakban, ahol 0 a k < b egész szám. Negatív számok Legyen b > 1
Bevezetés az informatikába Tételsor és minta zárthelyi dolgozat 2014/2015 I. félév
Bevezetés az informatikába Tételsor és minta zárthelyi dolgozat 2014/2015 I. félév Az informatika története (ebből a fejezetből csak a félkövér betűstílussal szedett részek kellenek) 1. Számítástechnika
Oszthatósági problémák
Oszthatósági problémák Érdekes kérdés, hogy egy adott számot el lehet-e osztani egy másik számmal (maradék nélkül). Ezek eldöntésére a matematika tanulmányok során néhány speciális esetre látunk is példát,
Követelmény az 5. évfolyamon félévkor matematikából
Követelmény az 5. évfolyamon félévkor matematikából Gondolkodási és megismerési módszerek Néhány elem kiválasztása adott szempont szerint. Néhány elem sorba rendezése, az összes lehetséges sorrend felsorolása.
Digitális jelfeldolgozás
Digitális jelfeldolgozás Kvantálás Magyar Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék magyar.attila@virt.uni-pannon.hu 2010. szeptember 15. Áttekintés
Képfeldolgozás. 1. el adás. A képfeldolgozás m veletei. Mechatronikai mérnök szak BME, 2008
Képfeldolgozás 1. el adás. A képfeldolgozás m veletei Mechatronikai mérnök szak BME, 2008 1 / 61 Alapfogalmak transzformációk Deníció Deníció Geometriai korrekciókra akkor van szükség, ha a képr l valódi
Megoldás: Mindkét állítás hamis! Indoklás: a) Azonos alapú hatványokat úgy szorzunk, hogy a kitevőket összeadjuk. Tehát: a 3 * a 4 = a 3+4 = a 7
A = {1; 3; 5; 7; 9} A B = {3; 5; 7} A/B = {1; 9} Mindkét állítás hamis! Indoklás: a) Azonos alapú hatványokat úgy szorzunk, hogy a kitevőket összeadjuk. Tehát: a 3 * a 4 = a 3+4 = a 7 Azonos alapú hatványokat