Összefoglalás és gyakorlás
|
|
- Zsófia Barta
- 7 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Összefoglalás és gyakorlás High Speed Networks Laboratory 1 / 28
2 Hálózatok jellemző paraméterei High Speed Networks Laboratory 2 / 28
3 Evolúció alkotta adatbázis Önszerveződő adatbázis = (struktúra, lekérdezés) Megtervezett adatbázis evolúció alkotta adatbázis Elosztott adatbázisok: A kommunikációs költségek csökkenése. Mindenki a számára ismerős adatokat gondozza. Egy-egy csomópont kiesése esetén a többi adatai továbbra is elérhetőek. Lehetséges a moduláris tervezés, a rugalmas konfigurálás. Rugalmasabb adatstruktúra kell Önszerveződő adatbázisok: A kapcsolódást nem egy központi egység határozza meg A csomópontok saját maguk döntik el, hova kapcsolódnak 3 / 28
4 Számunkra jelenleg lényeges paraméterek 1. Hálózat méret: Csomópontok száma Ezres, milliós, esetleg milliárdos méretek esetén lehet statisztikai adatokkal jól jellemezni egy hálózatot 2. Klaszterezettség: Csoportosulás mértéke A szomszéd node-jaim kapcsolódnak-e egymáshoz? Ha 1 akkor mindig, ha 0 akkor soha! 3. Átmérő: Kis átmérő, rövid utak, kisvilág jelleg Egy rácsban igen nagy átmérők lehetnek, míg pl. a teljes gráf átmérője Hasonlósági paraméter (γ): Mennyire hasonló a szerepük? (skálafüggetlen szerkezet) Ha a szám magas, akkor az egyének nagyon hasonlítanak, ha alacsony akkor (~ 2) akkor erősen eltérő szerepek vannak 5. Fokszámeloszlás: a csúcsok mekkora hányadának k a fokszáma? Egyenletes? Binomiális? Valami más? 4 / 28
5 Kisvilág-tulajdonság 5 / 28
6 Skálafüggetlenség A fokszámeloszlás hatványfüggvényt követ Kialakulásához vezet Növekedés Preferenciális kapcsolódás 6 / 28
7 Gyakorló feladat 1. Hogyan néz ki egy önszerveződően alakuló hálózat? N=100 E=296 Diam=5 C=0.063 N=100 E=294 Diam=4 C= / 28
8 Hogyan navigálunk kisvilág hálózatban? Kisvilág-hálózat Kleinberg modellje Jon Kleinberg: Nem csak a topológia érdekes, hanem hogy gyorsan meg is lehet találni a célt, térkép nélkül Az optimális modell kereséshez Távolság: d(u,v) lépkedések száma a szomszédokon High Speed Networks Laboratory A rácson két pont között az kapcsolat valószínűsége ~ d(u,v) -r Mohó keresési algoritmus 8 / 28
9 Egy Google keresés 9 / 28
10 Search Engine Optimization + Success Factors 10 / 28
11 Search Engine Optimization + Success Factors White Hat Black Hat 11 / 28
12 Forgalmi modellezés High Speed Networks Laboratory 12 / 28
13 Egyensúly vs optimum Közösségi költség: a forgalommintához tartozó átviteli idők összege Egyensúlyi költség: közösségi költség a Nash-egyensúlyi állapotban Közösségi optimum: a lehető legkisebb közösségi költségű állapot Két fontos kérdés: 1. Van-e egyensúlyi állapotra vezető forgalomminta? 2. Ha igen, van-e olyan, aminek a költsége nincs túl messze a közösségi optimumtól? 13 / 28
14 Egyensúlyi vs optimális átviteli idő Optimálsi átviteli idő egyensúlyi átviteli idő Braess-paradoxon: upgrade nem feltétlenül javít az átviteli időn Legjobbválasz-leképezések Nash-egyensúly Analízis eszköze: forgalomminta potenciális energiája = travel-time függvények összege 14 / 28
15 Forgalmi minta megtalálása az egyensúlyban LEGJOBBVÁLASZ-ALGORITMUS 1. Kiidulás: egy tetszőleges forgalmi minta 2. Ha egyensúly KÉSZ 3. Egyébként: létezik legalább egy csomag, aminek a legjobbválasza a többire egy gyorsabb út Válasszunk egy tetszőleges ilyet; az váltson át erre 4. GOTO Állítás: Az algoritmus véges sok lépésben megáll Minden lépésben a forgalomminta potenciális energiája csökken 2. Állítás: Az egyensúlyi költség (egyéni átviteli idők összege) a szociális optimum költségének legfeljebb 2x-ese 15 / 28
16 Gyakorló feladat 2. 2.a. 300 csomagot küldünk A B, a lehetséges útvonalak az ábrán láthatóak. Milyen x és y értékek mellett áll be a Nash-egyensúly? 16 / 28
17 Gyakorló feladat 2. 2.b. Létrejön egy új kapcsolat A-ból B-be, amin a csomagok számától függetlenül 5 az átviteli idő. Mi a Nash-egyensúlyi állapot? Hogyan változik a teljes átviteli idő az a) ponthoz képest? 5 17 / 28
18 Gyakorló feladat 2. 2.c. Az A B kapcsolat megszakad, de helyette létrejön egy új, C és D között, amin 0 idő alatt érnek át a csomagok. Mi a Nash-egyensúlyi állapot? Hogyan változik a teljes átviteli idő? 0 18 / 28
19 Gyakorló feladat 2. 2.d. Visszaépül az A B kapcsolat, miközben a C és D közötti is megmarad. Ebben az esetben mi a Nash-egyensúlyi állapot? Hogyan változik a teljes átviteli idő? / 28
20 Gyakorló feladat Mit tanultunk az egyensúlyi és az optimális átviteli idő viszonyáról? Hogyan változik a potenciális energia legjobbválasz leképezések során? Szemléltesd mindkettőt az alábbi példán! / 28
21 Hálózatok növekedése, vírusterjedés High Speed Networks Laboratory 21 / 28
22 Lineáris növekedési modell Legegyszerűbb: N(t) = az adatbázis mérete t időpontban r = növekedési ráta dn dt = r N(t) A növekedés üteme időben állandó r t Exponenciális növekedés N t = N 0 ert A hálózat felrobban Nem mehet a végtelenségig 22 / 28
23 Módosítás Vegyük be a túlnépesedést = túl sokan vannak Korlátos erőforrások = a szerver csak bizonyos számú számítógépet tud kiszolgálni A növekedési ráta nem időben állandó Kis N-re r még konstans Egyre jobban csökken K = carrying capacity = teherbírás Ha N>K, akkor negatív: többen hagyják el a hálózatot, mint ahányan jönnek A növekedési ráta változása az adatbázisban levő számítógépek számának függvényében. 23 / 28
24 A növekedési modell A növekedési ráta nem időben állandó Kis N-re r még konstans Egyre jobban csökken K = carrying capacity = teherbírás Ha N>K, akkor negatív: többen hagyják el a hálózatot, mint ahányan jönnek Az egységre eső növekedés: N-ben lineárisan csökken Kapjuk: logisztikus növekedési modell: Kérdés: N(t) =? Meg lehet oldani analitikusan És grafikusan 24 / 28
25 A növekedés mértéke K/2-ig nő, utána csökken K után negatív Két fixpont: a 0 és a K Először gyorsan nő, aztán egyre lassabban A teherbírást ha túllépi, csökkeni fog Többen hagyják el a hálózatot, mint ahányan jönnek 0 fixpont, de instabil: kicsit megváltozik, akkor K-ba konvergál K fixpont, stabil: perturbáció hatására oda visszatalál 25 / 28
26 Vírusterjedés: SIR modell Vírusterjedés vizsgálata SIR modell Természetesen tudni kell, hogy ki kivel érintkezik S(t),I(t),R(t): fertőződésre hajlamosak, fertőzőek, gyógyultak száma t-kor β = S I contact rate ν = I R recovery rate Lassú, robbanás, lecsengés 26 / 28
27 Véletlen immunizálás vs hubok védelme Ha véletlenszeűen immunizáljuk a csomópontokat: Kiválasztunk 5 csomópontot Ezeket + a szomszédaikat immunizáljuk 24 csomópontot érünk el 27 / 28
28 Véletlen immunizálás vs hubok védelme Hubokat immunizáljuk 1 lépésben 60 csomópontot érünk el A hatékony megoldás a hubok védelme A hubok azonosítása felvet némi problémát Véletlen node egyik kapcsolata nagy valószínűséggel egy hub 28 / 28
Önszerveződő adatbázisok
High Speed Networks Laboratory 1/40 Önszerveződő adatbázisok 1. Paradigmaváltás az adatbázisokban Megtervezett adatbázis Evolúció alkotta adatbázis 2. Önszerveződő adatbázis: struktúra, lekérdezés 3. Struktúra:
RészletesebbenBetekintés a komplex hálózatok világába
Betekintés a komplex hálózatok világába Dr. Varga Imre Debreceni Egyetem Informatikai Kar EFOP-3.6.1-16-2016-00022 Egyszerű hálózatok Grafit kristály Árpád házi uralkodók családfája LAN hálózat Komplex
RészletesebbenÖnszerveződő adatbázisok
High Speed Networks Laboratory 1/40 Önszerveződő adatbázisok 1. Paradigmaváltás az adatbázisokban Megtervezett adatbázis Evolúció alkotta adatbázis 2. Önszerveződő adatbázis: struktúra, lekérdezés 3. Struktúra:
RészletesebbenA Barabási-Albert-féle gráfmodell
A Barabási-Albert-féle gráfmodell és egyéb véletlen gráfok Papp Pál András Gráfok, hálózatok modelljei Rengeteg gráfokkal modellezhető terület: Pl: Internet, kapcsolati hálók, elektromos hálózatok, stb.
RészletesebbenStatisztikai módszerek a skálafüggetlen hálózatok
Statisztikai módszerek a skálafüggetlen hálózatok vizsgálatára Gyenge Ádám1 1 Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar Számítástudományi és Információelméleti
RészletesebbenTovábbi forgalomirányítási és szervezési játékok. 1. Nematomi forgalomirányítási játék
További forgalomirányítási és szervezési játékok 1. Nematomi forgalomirányítási játék A forgalomirányítási játékban adott egy hálózat, ami egy irányított G = (V, E) gráf. A gráfban megengedjük, hogy két
RészletesebbenVéletlen gráfok, hálózatok
Véletlen gráfok, hálózatok Véletlen gráfok, hálózatok Csirik András 2018.04.25 Erdős-Rényi modell Watts-Strogatz modell Barabási-Albert modell Hálózatok a mindennapokban Hálózatok a világ minden területén
RészletesebbenTársadalmi és gazdasági hálózatok modellezése
Társadalmi és gazdasági hálózatok modellezése 5. el adás Közösségszerkezet El adó: London András 2017. október 16. Közösségek hálózatban Homofília, asszortatívitás Newman modularitás Közösségek hálózatban
RészletesebbenSzociális hálózatok Gráf alapú módszerek. Adatbányászat. Klaszterezés Szociális hálózatok. Szegedi Tudományegyetem. Adatbányászat
Klaszterezés Szegedi Tudományegyetem Élei lehetnek címkézettek (pl. ellenség, barát), továbbá súlyozottak (pl. telefonbeszélgetés) Megjelenési formái Ismeretségi, társszerzőségi gráf (Erdős-Bacon szám)
RészletesebbenGépi tanulás a gyakorlatban. Lineáris regresszió
Gépi tanulás a gyakorlatban Lineáris regresszió Lineáris Regresszió Legyen adott egy tanuló adatbázis: Rendelkezésünkre áll egy olyan előfeldolgozott adathalmaz, aminek sorai az egyes ingatlanokat írják
RészletesebbenHálózatok fejlődése A hatványtörvény A preferential attachment A uniform attachment Vertex copy. SZTE Informatikai Intézet
Hálózattudomány SZTE Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék Előadó: London András 4. Előadás Hogyan nőnek a hálózatok? Statikus hálózatos modellek: a pontok száma (n) fix, az éleket valamilyen
RészletesebbenHálózati réteg. WSN topológia. Útvonalválasztás.
Hálózati réteg WSN topológia. Útvonalválasztás. Tartalom Hálózati réteg WSN topológia Útvonalválasztás 2015. tavasz Szenzorhálózatok és alkalmazásaik (VITMMA09) - Okos város villamosmérnöki MSc mellékspecializáció,
RészletesebbenHierarchikus skálafüggetlen gráfok generálása fraktálokkal
Hierarchikus skálafüggetlen gráfok generálása fraktálokkal Komjáthy Júlia Simon Károly Sztochasztika Tanszék Matematika Intézet Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem www.math.bme.hu/~komyju www.math.bme.hu/~simonk
RészletesebbenTársadalmi és gazdasági hálózatok modellezése
Társadalmi és gazdasági hálózatok modellezése 2. el adás A hálózatkutatás néhány fontos fogalma El adó: London András 2015. szeptember 15. Átmér l ij a legrövidebb út a hálózatban i és j pont között =
RészletesebbenTársadalmi és gazdasági hálózatok modellezése
Társadalmi és gazdasági hálózatok modellezése 6. el adás Hálózatok növekedési modelljei: `uniform és preferential attachment' El adó: London András 2015. október 12. Hogyan n nek a hálózatok? Statikus
RészletesebbenTeljesen elosztott adatbányászat pletyka algoritmusokkal. Jelasity Márk Ormándi Róbert, Hegedűs István
Teljesen elosztott adatbányászat pletyka algoritmusokkal Jelasity Márk Ormándi Róbert, Hegedűs István Motiváció Nagyméretű hálózatos elosztott alkalmazások az Interneten egyre fontosabbak Fájlcserélő rendszerek
RészletesebbenMesterséges Intelligencia MI
Mesterséges Intelligencia MI Problémamegoldás kereséssel - csak lokális információra alapozva Pataki Béla BME I.E. 414, 463-26-79 pataki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/pataki Lokálisan
RészletesebbenAdott: VPN topológia tervezés. Költségmodell: fix szakaszköltség VPN végpontok
Hálózatok tervezése VITMM215 Maliosz Markosz 2012 12.10..10.27 27. Adott: VPN topológia tervezés fizikai hálózat topológiája Költségmodell: fix szakaszköltség VPN végpontok 2 VPN topológia tervezés VPN
RészletesebbenMesterséges Intelligencia MI
Mesterséges Intelligencia MI Problémamegoldás kereséssel ha sötétben tapogatózunk Dobrowiecki Tadeusz Eredics Péter, és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/tade
RészletesebbenHidraulikus hálózatok robusztusságának növelése
Dr. Dulovics Dezső Junior Szimpózium 2018. Hidraulikus hálózatok robusztusságának növelése Előadó: Huzsvár Tamás MSc. Képzés, II. évfolyam Témavezető: Wéber Richárd, Dr. Hős Csaba www.hds.bme.hu Az előadás
RészletesebbenPopulációdinamika. Számítógépes szimulációk szamszimf17la
Populációdinamika Számítógépes szimulációk szamszimf17la Csabai István, Stéger József ELTE Komplex Rendszerek Fizikája Tanszék Email: csabai@complex.elte.hu, steger@complex.elte.hu Bevezetés Dierenciálegyenletek
RészletesebbenLendület. Lendület (impulzus): A test tömegének és sebességének szorzata. vektormennyiség: iránya a sebesség vektor iránya.
Lendület Lendület (impulzus): A test tömegének és sebességének szorzata. vektormennyiség: iránya a sebesség vektor iránya. Lendülettétel: Az lendület erő hatására változik meg. Az eredő erő határozza meg
Részletesebben10: Peer-To-Peer Hálózatok I. HálózatokII, 2007
Hálózatok II 2007 10: Peer-To-Peer Hálózatok I 1 Definíció Egy Peer-to-Peer hálózat egy kommunikációs hálózat számítógépek között, melyben minden résztvevő mind client, mind server feladatokat végrehajt.
RészletesebbenGépi tanulás a gyakorlatban. Kiértékelés és Klaszterezés
Gépi tanulás a gyakorlatban Kiértékelés és Klaszterezés Hogyan alkalmazzuk sikeresen a gépi tanuló módszereket? Hogyan válasszuk az algoritmusokat? Hogyan hangoljuk a paramétereiket? Precízebben: Tegyük
RészletesebbenSzalai Péter. April 17, Szalai Péter April 17, / 36
Szociális hálók Szalai Péter April 17, 2015 Szalai Péter April 17, 2015 1 / 36 Miről lesz szó? 1 Megfigyelések Kis világ Power-law Klaszterezhetőség 2 Modellek Célok Erdős-Rényi Watts-Strogatz Barabási
RészletesebbenMesterséges Intelligencia MI
Mesterséges Intelligencia MI Problémamegoldás kereséssel - lokális információval Pataki Béla Bolgár Bence BME I.E. 414, 463-26-79 pataki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/pataki Rugó tervezése
RészletesebbenKözösség detektálás gráfokban
Közösség detektálás gráfokban Önszervező rendszerek Hegedűs István Célkitűzés: valamilyen objektumok halmaza felett minták, csoportok detektálása csakis az egyedek közötti kapcsolatok struktúrájának a
RészletesebbenA MATEMATIKA NÉHÁNY KIHÍVÁSA
A MATEMATIKA NÉHÁNY KIHÍVÁSA NAPJAINKBAN Simon L. Péter ELTE, Matematikai Intézet Alkalmazott Analízis és Számításmatematikai Tsz. 1 / 20 MATEMATIKA AZ ÉLET KÜLÖNBÖZŐ TERÜLETEIN Kaotikus sorozatok és differenciálegyenletek,
RészletesebbenMegerősítéses tanulás 7. előadás
Megerősítéses tanulás 7. előadás 1 Ismétlés: TD becslés s t -ben stratégia szerint lépek! a t, r t, s t+1 TD becslés: tulajdonképpen ezt mintavételezzük: 2 Akcióértékelő függvény számolása TD-vel még mindig
RészletesebbenBevezete s a ha ló zatók vila ga ba II.
Bevezete s a ha ló zatók vila ga ba II. Véletlen hálózatok Szervezzünk partit! Körülbelül 100 vendéget hívunk meg. A vendégek kezdetben nem ismerik egymást. Kínáljuk őket sajttal és borral, biztosítva
RészletesebbenElérhetőségi analízis Petri hálók dinamikus tulajdonságai
Elérhetőségi analízis Petri hálók dinamikus tulajdonságai dr. Bartha Tamás Dr. Pataricza András BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Petri hálók vizsgálata Az elemzés mélysége szerint: Vizsgálati
RészletesebbenKirály Zoltán, Kondé Zoltán, Kovács Antal, Lévai Annamária 2006
A Network-Elemzés - és felhasználása általános iskolai osztályok társas szerkezetének és a szerveződésért felelős személyes tulajdonságok feltárására Király Zoltán, Kondé Zoltán, Kovács Antal, Lévai Annamária
RészletesebbenHálózati Folyamok Alkalmazásai. Mályusz Levente BME Építéskivitelezési és Szervezési Tanszék
Hálózati Folyamok Alkalmazásai Mályusz Levente BME Építéskivitelezési és Szervezési Tanszék Alsó felső korlátos maximális folyam 3,9 3 4,2 4,8 4 3,7 2 Transzformáljuk több forrást, több nyelőt tartalmazó
RészletesebbenHálózati Folyamok Alkalmazásai. Mályusz Levente BME Építéskivitelezési és Szervezési Tanszék
Hálózati Folyamok Alkalmazásai Mályusz Levente BME Építéskivitelezési és Szervezési Tanszék Maximális folyam 7 7 9 3 2 7 source 8 4 7 sink 7 2 9 7 5 7 6 Maximális folyam feladat Adott [N, A] digráf (irányított
RészletesebbenA hazai elszámolásforgalom hálózati elemzése
A hazai elszámolásforgalom hálózati elemzése Révkomárom, 2013. január 23. Pál Zsolt egyetemi tanársegéd Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar A kutatás előzményei, háttere Hálózatelmélet - szabályos gráfok
RészletesebbenAdatbázis rendszerek 7. előadás State of the art
Adatbázis rendszerek 7. előadás State of the art Molnár Bence Szerkesztette: Koppányi Zoltán Osztott adatbázisok Osztott rendszerek Mi is ez? Mi teszi lehetővé? Nagy sebességű hálózat Egyre olcsóbb, és
RészletesebbenRend, rendezetlenség, szimmetriák (rövidített változat)
Rend, rendezetlenség, szimmetriák (rövidített változat) dr. Tasnádi Tamás 1 2018. február 16. 1 BME, Matematikai Intézet Tartalom Mi a rend? Érdekes grafikáktól a periodikus rácsokig Nem periodikus parkettázások
RészletesebbenA hálózattervezés alapvető ismeretei
A hálózattervezés alapvető ismeretei Infokommunikációs hálózatok tervezése és üzemeltetése 2011 2011 Sipos Attila ügyvivő szakértő BME Híradástechnikai Tanszék siposa@hit.bme.hu A terv általános meghatározásai
RészletesebbenFEGYVERNEKI 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,
RészletesebbenPere Balázs október 20.
Végeselem anaĺızis 1. előadás Széchenyi István Egyetem, Alkalmazott Mechanika Tanszék 2014. október 20. Mi az a VégesElem Anaĺızis (VEA)? Mi az a VégesElem Anaĺızis (VEA)? Mi az a VégesElem Anaĺızis (VEA)?
RészletesebbenTisztán kivehetı tendencia: kommunikációs hálózatok egyre bonyolultabbakká válnak Hálózat bonyolultsága
@ Budapest University of Technology and Economics Nagy hálózatok evolúciója Gulyás András, Heszberger Zalán High Speed Networks Laboratory Internet trendek Tisztán kivehetı tendencia: kommunikációs hálózatok
RészletesebbenAlkalmazásokban. Dezsényi Csaba Ovitas Magyarország kft.
Tudásmodellezés Kereskedelmi Alkalmazásokban Dezsényi Csaba Ovitas Magyarország kft. Tudásmenedzsment Adat -> Információ -> Tudás Intézményi tudásvagyon hatékony kezelése az üzleti célok megvalósításának
RészletesebbenEllátási lánc optimalizálás P-gráf módszertan alkalmazásával mennyiségi és min ségi paraméterek gyelembevételével
Ellátási lánc optimalizálás P-gráf módszertan alkalmazásával mennyiségi és min ségi paraméterek gyelembevételével Pekárdy Milán, Baumgartner János, Süle Zoltán Pannon Egyetem, Veszprém XXXII. Magyar Operációkutatási
RészletesebbenELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június
GAZDASÁGSTATISZTIKA GAZDASÁGSTATISZTIKA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi
RészletesebbenProblémamegoldás kereséssel. Mesterséges intelligencia március 7.
Problémamegoldás kereséssel Mesterséges intelligencia 2014. március 7. Bevezetés Problémamegoldó ágens Kívánt állapotba vezető cselekvéseket keres Probléma megfogalmazása Megoldás megfogalmazása Keresési
Részletesebben2. Alapfeltevések és a logisztikus egyenlet
Populáció dinamika Szőke Kálmán Benjamin - SZKRADT.ELTE 22. május 2.. Bevezetés A populációdinamika az élőlények egyedszámának és népességviszonyainak térbeli és időbeli változásának menetét adja meg.
RészletesebbenTERMÉKTERVEZÉS NUMERIKUS MÓDSZEREI. 1. Bevezetés
TERMÉKTERVEZÉS NUMERIKUS MÓDSZEREI Dr. Goda Tibor egyetemi docens Gép- és Terméktervezés Tanszék 1. Bevezetés 1.1. A végeselem módszer alapjai - diszkretizáció, - szerkezet felbontása kicsi szabályos elemekre
RészletesebbenNavigáci. stervezés. Algoritmusok és alkalmazásaik. Osváth Róbert Sorbán Sámuel
Navigáci ció és s mozgástervez stervezés Algoritmusok és alkalmazásaik Osváth Róbert Sorbán Sámuel Feladat Adottak: pálya (C), játékos, játékos ismerethalmaza, kezdőpont, célpont. Pálya szerkezete: akadályokkal
RészletesebbenSZÁLLÍTÁSI FELADAT KÖRUTAZÁSI MODELL WINDOWS QUANTITATIVE SUPPORT BUSINESS PROGRAMMAL (QSB) JEGYZET Ábragyűjtemény Dr. Réger Béla LÉPÉSRŐL - LÉPÉSRE
SZÁLLÍTÁSI FELADAT KÖRUTAZÁSI MODELL WINDOWS QUANTITATIVE SUPPORT BUSINESS PROGRAMMAL (QSB) JEGYZET Ábragyűjtemény Dr. Réger Béla LÉPÉSRŐL - LÉPÉSRE KÖRUTAZÁSI MODELL AVAGY AZ UTAZÓÜGYNÖK PROBLÉMÁJA Induló
RészletesebbenMakroökonómia. 5. szeminárium
Makroökonómia 5. szeminárium Mit tudunk eddig? Alapfogalmak Hosszú távú modell Alapvető modellezési keretrendszer Szereplők Piacok Magatartási egyenletek Piaci egyensúlyi feltételek Azonban: statikus modell
Részletesebben24. MINIMÁLIS KÖLTSÉGŰ UTAK I.
24. MINIMÁLIS KÖLTSÉGŰ UTAK I. Az útvonaltervezés az egyik leggyakrabban végrehajtott eljárása a gráfok alkalmazásai körében. A feladat például a közlekedésben jelentkezik. A gráfot itt az a térkép jelenti,
RészletesebbenKomplex hálózatok: alapfogalmak, modellek, módszerek
Komplex hálózatok: alapfogalmak, modellek, módszerek London András, Németh Tamás 2015. április 13. Motiváció Alapfogalmak Centralitás mértékek Néhány gráfmodell Hálózatok mindenhol! ábra 1: Facebook kapcsolati
RészletesebbenTeljesen elosztott adatbányászat alprojekt
Teljesen elosztott adatbányászat alprojekt Hegedűs István, Ormándi Róbert, Jelasity Márk Big Data jelenség Big Data jelenség Exponenciális növekedés a(z): okos eszközök használatában, és a szenzor- és
RészletesebbenPélda sejtautomatákra. Homokdomb modellek.
Példa sejtautomatákra. Homokdomb modellek. Automaták egyszerű eszközök tulajdonságok: véges számú állapota van átmenet egyik állapotból a másikba érzékeli a környezetet esetleg megváltoztatja a környezetet
RészletesebbenSzámítógép és programozás 2
Számítógép és programozás 2 6. Előadás Problémaosztályok http://digitus.itk.ppke.hu/~flugi/ Emlékeztető A specifikáció egy előfeltételből és utófeltételből álló leírása a feladatnak Léteznek olyan feladatok,
RészletesebbenExponenciális kisimítás. Üzleti tervezés statisztikai alapjai
Exponenciális kisimítás Üzleti tervezés statisztikai alapjai Múlt-Jelen-Jövő kapcsolat Egyensúlyi helyzet Teljes konfliktus Részleges konfliktus: 0 < α < 1, folytatódik a múlt, de nem változatlanul módosítás:
RészletesebbenElosztott rendszer architektúrák
Elosztott rendszer architektúrák Distributed systems architectures Irodalom Ian Sommerville: Software Engineering, 7th e. chapter 12. Andrew S. Tanenbaum, aarten van Steen: Distributed Systems: rinciples
RészletesebbenRSA algoritmus. P(M) = M e mod n. S(C) = C d mod n. A helyesség igazoláshoz szükséges számelméleti háttér. a φ(n) = 1 mod n, a (a 1,a 2,...
RSA algoritmus 1. Vegyünk véletlenszerűen két különböző nagy prímszámot, p-t és q-t. 2. Legyen n = pq. 3. Vegyünk egy olyan kis páratlan e számot, amely relatív prím φ(n) = (p 1)(q 1)-hez. 4. Keressünk
RészletesebbenSzámítógépes hálózatok
1 Számítógépes hálózatok Hálózat fogalma A hálózat a számítógépek közötti kommunikációs rendszer. Miért érdemes több számítógépet összekapcsolni? Milyen érvek szólnak a hálózat kiépítése mellett? Megoszthatók
RészletesebbenA heterogenitások hatása kritikus agyhálózati modellekben
A heterogenitások hatása kritikus agyhálózati modellekben Ódor Géza MTA-MFA Komplex Rendszerek Michael Gastner Yale-Nus college Singapore Ronald Dickman UFMG Brazil Ódor Gergely MIT, USA 1. Kritikusság
RészletesebbenMonte Carlo módszerek a statisztikus fizikában. Az Ising modell. 8. előadás
Monte Carlo módszerek a statisztikus fizikában. Az Ising modell. 8. előadás Démon algoritmus az ideális gázra időátlag fizikai mennyiségek átlagértéke sokaságátlag E, V, N pl. molekuláris dinamika Monte
RészletesebbenPopulációdinamika kurzus, projektfeladat. Aszimptotikus viselkedés egy determinisztikus járványterjedési modellben. El adó:
Populációdinamika kurzus, projektfeladat Aszimptotikus viselkedés egy determinisztikus járványterjedési modellben El adó: Unger Tamás István okleveles villamosmérnök matematika B.Sc. szakos hallgató Szeged
RészletesebbenA Markovi forgalomanalízis legújabb eredményei és ezek alkalmazása a távközlő hálózatok teljesítményvizsgálatában
A Markovi forgalomanalízis legújabb eredményei és ezek alkalmazása a távközlő hálózatok teljesítményvizsgálatában Horváth Gábor ghorvath@hit.bme.hu (Horváth András, Telek Miklós) - p. 1 Motiváció, problémafelvetés
RészletesebbenGeorg Cantor (1883) vezette be Henry John Stephen Smith fedezte fel 1875-ben. van struktúrája elemi kis skálákon is önhasonló
láttuk, hogy a Lorenz egyenletek megoldásai egy nagyon bonyolult halmazt alkottak a fázistérben végtelenül komplex felület fraktál: komplex geometriai alakzatok, melyeknek elemi kis skálán is van finomszerkezete
Részletesebben17. A 2-3 fák és B-fák. 2-3 fák
17. A 2-3 fák és B-fák 2-3 fák Fontos jelentősége, hogy belőlük fejlődtek ki a B-fák. Def.: Minden belső csúcsnak 2 vagy 3 gyermeke van. A levelek egy szinten helyezkednek el. Az adatrekordok/kulcsok csak
RészletesebbenANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK
ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK Szerkesztette: Balogh Tamás 2014. március 17. Ha hibát találsz, kérlek jelezd a info@baloghtamas.hu e-mail címen! Ez a Mű a Creative Commons Nevezd meg! - Ne add el! - Így
RészletesebbenTeljesítménymodellezés
Teljesítménymodellezés Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement and Information Systems
RészletesebbenAlgoritmuselmélet 18. előadás
Algoritmuselmélet 18. előadás Katona Gyula Y. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Számítástudományi Tsz. I. B. 137/b kiskat@cs.bme.hu 2002 Május 7. ALGORITMUSELMÉLET 18. ELŐADÁS 1 Közelítő algoritmusok
RészletesebbenOperációkutatás vizsga
Operációkutatás vizsga A csoport Budapesti Corvinus Egyetem 2007. január 9. Egyéb gyakorló és vizsgaanyagok találhatók a honlapon a Letölthető vizsgasorok, segédanyagok menüpont alatt. OPERÁCIÓKUTATÁS
Részletesebbenf(x) vagy f(x) a (x x 0 )-t használjuk. lim melyekre Mivel itt ɛ > 0 tetszőlegesen kicsi, így a a = 0, a = a, ami ellentmondás, bizonyítva
6. FÜGGVÉNYEK HATÁRÉRTÉKE ÉS FOLYTONOSSÁGA 6.1 Függvény határértéke Egy D R halmaz torlódási pontjainak halmazát D -vel fogjuk jelölni. Definíció. Legyen f : D R R és legyen x 0 D (a D halmaz torlódási
RészletesebbenA következő feladat célja az, hogy egyszerű módon konstruáljunk Poisson folyamatokat.
Poisson folyamatok, exponenciális eloszlások Azt mondjuk, hogy a ξ valószínűségi változó Poisson eloszlású λ, 0 < λ
RészletesebbenBudapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem december 2.
Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 2008. december 2. Útvonalválasztás Cél egy hálózatban két csomópont között a legrövidebb útvonal kiválasztása.
RészletesebbenMesterséges intelligencia 2. laborgyakorlat
Mesterséges intelligencia 2. laborgyakorlat Keresési módszerek A legtöbb feladatot meg lehet határozni keresési feladatként: egy ún. állapottérben, amely tartalmazza az összes lehetséges állapotot fogjuk
RészletesebbenMATEMATIKA EMELT SZINTŰ SZÓBELI VIZSGA TÉMAKÖREI (TÉTELEK) 2012
2012 2. Számhalmazok (a valós számok halmaza és részhalmazai), oszthatósággal kapcsolatos problémák, számrendszerek. 4. Hatványozás, hatványfogalom kiterjesztése, azonosságok. Gyökvonás és azonosságai,
RészletesebbenHAMILTON KÖR: minden csúcson PONTOSAN egyszer áthaladó kör. Forrás: (
HAMILTON KÖR: minden csúcson PONTOSAN egyszer áthaladó kör Teljes gráf: Páros gráf, teljes páros gráf és Hamilton kör/út Hamilton kör: Minden csúcson áthaladó kör Hamilton kör Forrás: (http://www.math.klte.hur/~tujanyi/komb_j/k_win_doc/g0603.doc
RészletesebbenDinamikai rendszerek, populációdinamika
Dinamikai rendszerek, populációdinamika Számítógépes szimulációk 1n4i11/1 Csabai István ELTE Komplex Rendszerek Fizikája Tanszék 5.102 Email: csabaiθcomplex.elte.hu 2009 tavasz Dierenciálegyenletek a zikán
RészletesebbenVéletlen gráfok. Backhausz Ágnes Eötvös Loránd Tudományegyetem és MTA Rényi Alfréd Matematikai Kutatóintézet december 2.
Véletlen gráfok Backhausz Ágnes Eötvös Loránd Tudományegyetem és MTA Rényi Alfréd Matematikai Kutatóintézet agnes@cs.elte.hu 2015. december 2. Nagy hálózatok Példák valós hálózatokra társadalmi hálózatok
Részletesebben26. MINIMÁLIS KÖLTSÉGŰ UTAK MINDEN CSÚCSPÁRRA
26. MINIMÁLIS KÖLTSÉGŰ UTAK MINDEN CSÚCSPÁRRA Az előző két fejezetben tárgyalt feladat általánosításaként a gráfban található összes csúcspárra szeretnénk meghatározni a legkisebb költségű utat. A probléma
RészletesebbenDoktori disszertáció. szerkezete
Doktori disszertáció tézisfüzet Komplex hálózatok szerkezete Szabó Gábor Témavezető Dr. Kertész János Elméleti Fizika Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 2005 Bevezetés A tudományos
RészletesebbenNeurális hálózatok bemutató
Neurális hálózatok bemutató Füvesi Viktor Miskolci Egyetem Alkalmazott Földtudományi Kutatóintézet Miért? Vannak feladatok amelyeket az agy gyorsabban hajt végre mint a konvencionális számítógépek. Pl.:
RészletesebbenKérdés Kinek a nevéhez fűződik a projektoktatást oktatási stratégiaként történő felfogása? Kép Válasz HIBAS Válasz HELYES Válasz HIBAS
Kinek a nevéhez fűződik a projektoktatást oktatási stratégiaként történő felfogása? Nádasi András. Nádasi ária Turcsányi Szabó árta Ki alkotta meg a web fogalmát és architektúráját? CLUHAN, cluhan Tim
RészletesebbenIntelligens Rendszerek Elmélete IRE 4/32/1
Intelligens Rendszerek Elmélete 4 IRE 4/32/1 Problémamegoldás kereséssel http://nik.uni-obuda.hu/mobil IRE 4/32/2 Egyszerű lények intelligenciája? http://www.youtube.com/watch?v=tlo2n3ymcxw&nr=1 IRE 4/32/3
RészletesebbenSzámítógép és programozás 2
Számítógép és programozás 2 11. Előadás Halmazkeresések, dinamikus programozás http://digitus.itk.ppke.hu/~flugi/ A keresési feladat megoldása Legyen a lehetséges megoldások halmaza M ciklus { X legyen
RészletesebbenErdészeti útügyi információs rendszerek
Erdészeti útügyi információs rendszerek PÉTERFALVI József, MARKÓ Gergely, KOSZTKA Miklós 1 Az erdészeti útügyi információs rendszerek célja a feltáróhálózatok térképi vonalai és az azokhoz kapcsolt leíró
RészletesebbenMegoldások. ξ jelölje az első meghibásodásig eltelt időt. Akkor ξ N(6, 4; 2, 3) normális eloszlású P (ξ
Megoldások Harmadik fejezet gyakorlatai 3.. gyakorlat megoldása ξ jelölje az első meghibásodásig eltelt időt. Akkor ξ N(6, 4;, 3 normális eloszlású P (ξ 8 ξ 5 feltételes valószínűségét (.3. alapján számoljuk.
RészletesebbenDiszkrét matematika 2.C szakirány
Diszkrét matematika 2.C szakirány 2015. ősz 1. Diszkrét matematika 2.C szakirány 3. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék 2015.
RészletesebbenGráf-algoritmusok ERŐS / GYENGE KÖTÉSEK
Gráf-algoritmusok ERŐS / GYENGE KÖTÉSEK Sapientia-EMTE 2017-18 http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/networks-book/ A gyenge kapcsolatok ereje The strength of weak ties (legidézettebb cikk) 1969 (American
RészletesebbenMakroökonómia. 8. szeminárium
Makroökonómia 8. szeminárium Jövő héten ZH avagy mi várható? Solow-modellből minden Konvergencia Állandósult állapot Egyensúlyi növekedési pálya Egy főre jutó Hatékonysági egységre jutó Növekedési ütemek
RészletesebbenDiszkrét matematika 2. estis képzés
Diszkrét matematika 2. estis képzés 2018. tavasz 1. Diszkrét matematika 2. estis képzés 11. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék
RészletesebbenTartószerkezet-rekonstrukciós Szakmérnöki Képzés
1_5. Bevezetés Végeselem-módszer Végeselem-módszer 1. A geometriai tartomány (szerkezet) felosztása (véges)elemekre.. Lokális koordináta-rendszer felvétele, kapcsolat a lokális és globális koordinátarendszerek
RészletesebbenFogyasztás, beruházás és rövid távú árupiaci egyensúly kétszektoros makromodellekben
Fogyasztás, beruházás és rövid távú árupiaci egyensúly kétszektoros makromodellekben Fogyasztáselméletek 64.) Bock Gyula [2001]: Makroökonómia ok. TRI-MESTER, Tatabánya. 33. o. 1. 65.) Keynesi abszolút
RészletesebbenHálózatok II. A hálózati réteg torlódás vezérlése
Hálózatok II. A hálózati réteg torlódás vezérlése 2007/2008. tanév, I. félév Dr. Kovács Szilveszter E-mail: szkovacs@iit.uni-miskolc.hu Miskolci Egyetem Informatikai Intézet 106. sz. szoba Tel: (46) 565-111
RészletesebbenOperációkutatás. 4. konzultáció: Szállítási feladat. A feladat LP modellje
Operációkutatás 1 NYME KTK, gazdálkodás szak, levelező alapképzés 2002/2003. tanév, II. évf. 2.félév Előadó: Dr. Takách Géza NyME FMK Információ Technológia Tanszék 9400 Sopron, Bajcsy Zs. u. 9. GT fszt.
RészletesebbenDiszkrét matematika 2. estis képzés
Diszkrét matematika 2. estis képzés 2018. tavasz 1. Diszkrét matematika 2. estis képzés 9. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék
RészletesebbenOnline migrációs ütemezési modellek
Online migrációs ütemezési modellek Az online migrációs modellekben a régebben ütemezett munkák is átütemezhetőek valamilyen korlátozott mértékben az új munka ütemezése mellett. Ez csökkentheti a versenyképességi
RészletesebbenHálózatok II 2005/ : Peer-To-Peer Hálózatok II
Hálózatok II 2005/2006 7: Peer-To-Peer Hálózatok II 1 P2P hálózatok kritériumai Kezelhetőség Milyen nehéz a hálózatot működtetni Információ-koherencia Mennyire jól osztja el az információt? Bővíthetőség
RészletesebbenA szimplex algoritmus
. gyakorlat A szimplex algoritmus Az előző órán bevezetett feladat optimális megoldását fogjuk megvizsgálni. Ehhez új fogalmakat, és egy algoritmust tanulunk meg. Hogy az algoritmust alkalmazni tudjuk,
RészletesebbenEuler tétel következménye 1:ha G összefüggő síkgráf és legalább 3 pontja van, akkor: e 3
Síkgráfok Kuratowski-tétel: egy gráf akkor és csak akkor síkba rajzolható gráf, ha nincs olyan részgráfja, ami a K 5 -el, vagy a K 3,3 -altopologikusan izomorf (homeomorf). Euler síkgráfokra vonatkozó
RészletesebbenDiszkrét matematika 2.
Diszkrét matematika 2. 2018. október 12. 1. Diszkrét matematika 2. 5. előadás Fancsali Szabolcs Levente nudniq@cs.elte.hu www.cs.elte.hu/ nudniq Komputeralgebra Tanszék 2018. október 12. Diszkrét matematika
RészletesebbenSapientia - Erdélyi Magyar TudományEgyetem (EMTE) Csíkszereda IRT- 4. kurzus. 3. Előadás: A mohó algoritmus
Csíkszereda IRT-. kurzus 3. Előadás: A mohó algoritmus 1 Csíkszereda IRT. kurzus Bevezetés Az eddig tanult algoritmus tipúsok nem alkalmazhatók: A valós problémák nem tiszta klasszikus problémák A problémák
Részletesebben