Eseményvezérelt szimuláció
|
|
- Emma Kiss
- 7 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Hálózat szmulácós technkák (BMEVITTD094/2005) október 3. Vdács Attla Dang Dnh Trang Távközlés és Médanformatka Tanszék Budapest Mszak és Gazdaságtudomány Egyetem Eseményvezérelt szmulácó DES Dscrete-Event Smulaton A rendszer állapota: (állapot)változók egy halmaza, amelyek egy adott pllanatban meghatározzák a rendszert (megfelel pontossággal). Dszkrét rendszer: A rendszerváltozók értéke dszkrét értékek. A rendszer modelljében az állapotváltozók értéke pllanatszeren változk különböz dpontokban. Ezek az dpontok események bekövetkezésének dpontja. esemény = Pllanatny történés amely megváltoztathatja a rendszer állapotát. Ötlet: A szmulácós d az egyk eseménytl a következ eseményg halad elre. Egy esemény két paraméter határoz meg: dpontja (azaz mkor kell az eseményt kezeln) típusa (azaz hogyan kell az eseményt kezeln) 2 1
2 DES végrehajtása 3 1. Incalzálás A szmulácó órájának nullázása. A rendszer kezdet állapotának beállítása. A következ események generálása mnden eseménytípusból (ameddg csak lehet), és az eseménylsta felállítása. 2. Id léptetése A szmulácó órájának állítása a soron következ esemény dpontjára. 3. Eseménykezelés Az esemény kezelése (az esemény által kváltott üj események generálása és az eseménylstába llesztése), és a rendszerállapot frssítése. A kezelt esemény eltávolítása a lstából. 4. Leállás feltétel Ha a leállás feltétel gazzá válk, a szmulácó leállítása, ellenkez esetben GOTO 2. DES komponense és felépítése Rendszerállapot: A rendszer (globáls) állapotváltozó Szmulácós óra: Az aktuáls szmulácós dt tartalmazó globáls változó Eseménylsta: Az elkövetkez események dpontjanak lstája Statsztka számlálók: A rendszer teljesítményérl statsztka nformácókat tároló változók. Incalzáló rutn: A szmulácós modell t = 0 dpontbel ncalzálására szolgáló alprogram. Beállítja az állapotváltozók kezdet értéket és a véletlenszám generátorok seed értéket. Tartalmazhat bemenet paraméterek bekérését vezérl rutnokat s. 4 2
3 DES komponense és felépítése (2) Idzít rutn (ütemez / scheduler / event lst manager): Karbantartja az eseménylstát Meghatározza a következ esemény dpontját az eseménylstából, és az esemény dpontjára állítja a szmulácó óráját. A szmulátor program magja, a leggyakrabban hívott része a programnak. Esemény rutn: Frssít a rendszer állapotát egy esemény bekövetkezésekor. Új eseményeket generál(hat). Mnden eseménytípushoz tartozk egy külön esemény rutn. Nyomkövet ( trace ) rutn: Közbens értékeket ír a kmenetre a szmulácó futása alatt. A hbajavítást támogatja. K/be kapcsolható. 5 DES komponense és felépítése (3) Könyvtár rutnok: Alprogramok csoportja véletlen események elállítására a modellben meghatározott eloszlások alapján. Rport generátor: A kívánt teljesítmény-paraméterek becslését végz a statsztka számlálók értékebl. A szmulácó végén jelentést készít a kívánt formátumban. F program: A szmulátor komponenset összefz. Meghívja az dzít rutnt a következ esemény meghatározására, majd átadja a vezérlést a megfelel esemény rutnnak a rendszer állapotának frssítéséhez. A f program ellenrz a leállás feltételt, majd átadja a vezérlést a rport generátornak a szmulácó végén. 6 3
4 start ncalzáló rutn fprogram dzít rutn 1. szmulácós óra = 0 2. Rendszerállapot és számlálók ncalzálása 3. Eseménylsta ncalzálás 0. nt rutn meghívása dzít rutn meghívása 2. esemény rutn meghívása esemény rutn () 2 smételten 1. Rendszerállapot frssítése 2. Számlálók állítása 3. Események generálása és eseménylstához fzése 1. Köv. esemény típusának meghatározása () 2. Szmulácós óra állítása rport generátor vége a szmulácónak? gen 1. Paraméterek becslése 2. Rport generálása nem stop Példa: Egy kszolgálós sor (folyt.) esemény rutn, érkezés érkezés Következ érkezés beütemezése Sorhossz++ Foglalt a kszolgáló? n Késleltetés = 0 az adott csomagra; statsztkák gyjtése Hbaüzenet és a szmulácó leállítása A sor betelt? Késleltetett csomagok száma++ n Csomag érkezés djének tárolása A kszolgáló állapota foglalt A csomag kszolgálás dejének ütemezése return 4
5 Egyéb szmulácós technkák Folytonos szmulácó Az állapotváltozók folytonosan változnak az dben. Tpkusan dfferencálegyenletek adják meg az összefüggést az állapotváltozók változásának sebessége között. Kombnált dszkrét-folytonos szmulácó Bzonyos rendszerek se nem dszkrétek, se nem folytonosak. 3 féle kapcsolat lehet dszkrét és folytonos állapotváltozók között: Egy dszkrét esemény hatására egy folytonos állapotváltozó értéke egy dszkrét mennységgel változk. Egy dszkrét esemény megváltoztatja egy folytonos állapotváltozó értékét meghatározó összefüggést. Egy folytonos állapotváltozó értékének változása elér egy küszöbértéket, és dszkrét eseményt generál. 9 Egyéb szmulácós technkák (2) Monte Carlo (MC) szmulácó (Általában) statkus szmulácó: Bzonyos determnsztkus vagy sztochasztkus problémák megoldása véletlenszámok használatával, ahol az d elrehaladása nem játszk lényeges szerepet. Megjegyzés: Egyes szerzk MC szmulácó néven lletnek mnden véletlenszámot használó szmulácót. Széles körben használt olyan statsztka problémák megoldására, amelyek analtkusan nem (vagy csak nagyon nehezen) megoldhatók. 10 5
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
RészletesebbenStatisztikai 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
Részletesebbenbiometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás
Kísérlettervezés - biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás A matematikai-statisztika feladata tapasztalati adatok feldolgozásával segítséget nyújtani
RészletesebbenORVOSI 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
RészletesebbenPhilosophiae 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
RészletesebbenConcurrency in Swing
Concurrency in Swing A szálkezelés a swing alkalmazásokban is fontos. Cél egy olyan felhasználói felület készítése, amely soha nem fagy, mindig válaszol a felhasználói interakciókra, bármit is csináljon
Részletesebben8. Előadás: Szimuláció, I.
8. Előadás: Szimuláció, I. Wayne L. Winston: Operációkutatás, módszerek és alkalmazások, Aula Kiadó, Budapest, 2003 könyvének 21. fejezete alapján. A szimulációt komplex rendszerek elemzésére, tanulmányozására
RészletesebbenJohanyák Zsolt Csaba: Ugráló gomb oktatási segédlet Copyright 2008 Johanyák Zsolt Csaba
Ugráló gomb Készítsünk egy egyszerű játékprogramot, ami egy mozgó nyomógombot tartalmaz. A nyomógomb beállított ideig marad egy helyben, majd az ablakon számára elhatárolt terület (panel) egy véletlenszerűen
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
RészletesebbenA szerzõrõl... xi Bevezetés... xiii
TARTALOMJEGYZÉK A szerzõrõl...................................................... xi Bevezetés...................................................... xiii I. rész A Visual Basic 2005 környezet 1. óra Irány
Részletesebben( 1) i 2 i. megbízhatóságú a levont következtetése? A matematikai statisztika eszközeivel értékelje a kapott eredményeket!
1. Név:......................... Egy szabályos pénzérmét feldobunk, ha az els½o FEJ az i-edik dobásra jön, akkor a játékos nyereménye ( 1) i i forint. Vizsgálja szimulációval a játékot, különböz½o induló
RészletesebbenKvantum-tömörítés II.
LOGO Kvantum-tömörítés II. Gyöngyös László BME Vllamosmérnök és Informatka Kar A kvantumcsatorna kapactása Kommunkácó kvantumbtekkel Klasszkus btek előnye Könnyű kezelhetőség Stabl kommunkácó Dszkrét értékek
RészletesebbenProgramozás I gyakorlat
Programozás I. - 2. gyakorlat Változók, típusok, bekérés Tar Péter 1 Pannon Egyetem M szaki Informatikai Kar Rendszer - És Számítástudományi Tanszék Utolsó frissítés: September 21, 2009 1 tar@dcs.vein.hu
RészletesebbenDigitális technika (VIMIAA02) Laboratórium 1
BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM VILLAMOSMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR MÉRÉSTECHNIKA ÉS INFORMÁCIÓS RENDSZEREK TANSZÉK Digitális technika (VIMIAA02) Laboratórium 1 Fehér Béla Raikovich Tamás,
RészletesebbenProgramozás alapjai. 7. előadás
7. előadás Wagner György Általános Informatikai Tanszék Jótanács (1) Tipikus hiba a feladat elkészítésekor: Jótanács (2) Szintén tipikus hiba: a file-ból való törléskor, illetve a file-nak új elemmel való
RészletesebbenDigitális technika (VIMIAA02) Laboratórium 1
BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM VILLAMOSMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR MÉRÉSTECHNIKA ÉS INFORMÁCIÓS RENDSZEREK TANSZÉK Digitális technika (VIMIAA02) Laboratórium 1 Fehér Béla Raikovich Tamás,
RészletesebbenA sokaság/minta eloszlásának jellemzése
3. előadás A sokaság/mnta eloszlásának jellemzése tpkus értékek meghatározása; az adatok különbözőségének vzsgálata, a sokaság/mnta eloszlásgörbéjének elemzése. Eloszlásjellemzők Középértékek helyzet (Me,
RészletesebbenDigitális technika (VIMIAA02) Laboratórium 5.5
BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM VILLAMOSMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR MÉRÉSTECHNIKA ÉS INFORMÁCIÓS RENDSZEREK TANSZÉK Digitális technika (VIMIAA02) Laboratórium 5.5 Fehér Béla Raikovich Tamás,
RészletesebbenDigitális technika (VIMIAA02) Laboratórium 5
BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM VILLAMOSMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR MÉRÉSTECHNIKA ÉS INFORMÁCIÓS RENDSZEREK TANSZÉK Digitális technika (VIMIAA02) Laboratórium 5 Fehér Béla Raikovich Tamás,
RészletesebbenDigitális technika (VIMIAA02) Laboratórium 5
BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM VILLAMOSMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR MÉRÉSTECHNIKA ÉS INFORMÁCIÓS RENDSZEREK TANSZÉK Digitális technika (VIMIAA02) Laboratórium 5 Fehér Béla Raikovich Tamás,
RészletesebbenProgramozás I gyakorlat
Programozás I. - 2. gyakorlat Változók, kiiratás, bekérés Tar Péter 1 Pannon Egyetem M szaki Informatikai Kar Számítástudomány Alkalmazása Tanszék Utolsó frissítés: September 24, 2007 1 tar@dcs.vein.hu
RészletesebbenLabVIEW példák és bemutatók KÉSZÍTETTE: DR. FÜVESI VIKTOR
LabVIEW példák és bemutatók KÉSZÍTETTE: DR. FÜVESI VIKTOR LabVIEW-ról National Instruments (NI) által fejlesztett Grafikus programfejlesztő környezet, méréstechnikai, vezérlési, jelfeldolgozási feladatok
RészletesebbenProgramozási nyelvek (ADA)
Programozási nyelvek (ADA) Kozsik Tamás előadása alapján Készítette: Nagy Krisztián 1. előadás Hasznos weboldal http://kto.web.elte.hu Program felépítése Programegységek (program unit) eljárások (procedure)
RészletesebbenAliROOT szimulációk GPU alapokon
AliROOT szimulációk GPU alapokon Nagy Máté Ferenc & Barnaföldi Gergely Gábor Wigner FK ALICE Bp csoport OTKA: PD73596 és NK77816 TARTALOM 1. Az ALICE csoport és a GRID hálózat 2. Szimulációk és az AliROOT
RészletesebbenMegoldás. Feladat 1. Statikus teszt Specifikáció felülvizsgálat
Megoldás Feladat 1. Statikus teszt Specifikáció felülvizsgálat A feladatban szereplő specifikáció eredeti, angol nyelvű változata egy létező eszköz leírása. Nem állítjuk, hogy az eredeti dokumentum jól
RészletesebbenMintavételes szabályozás mikrovezérlő segítségével
Automatizálási Tanszék Mintavételes szabályozás mikrovezérlő segítségével Budai Tamás budai.tamas@sze.hu http://maxwell.sze.hu/~budait Tartalom Mikrovezérlőkről röviden Programozási alapismeretek ismétlés
RészletesebbenVéletlenszám generátorok és tesztelésük. Tossenberger Tamás
Véletlenszám generátorok és tesztelésük Tossenberger Tamás Érdekességek Pénzérme feldobó gép: $0,25-os érme 1/6000 valószínűséggel esik az élére 51% eséllyel érkezik a felfelé mutató oldalára Pörgetésnél
RészletesebbenEllenőrző mérés mintafeladatok Mérés laboratórium 1., 2011 őszi félév
Ellenőrző mérés mintafeladatok Mérés laboratórium 1., 2011 őszi félév (2011-11-27) Az ellenőrző mérésen az alábbiakhoz hasonló feladatokat kapnak a hallgatók (nem feltétlenül ugyanazeket). Logikai analizátor
RészletesebbenAlgoritmusok 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
RészletesebbenIngák. Számítógépes szimulációk fn1n4i11/1. Csabai István, Stéger József
Ingák Számítógépes szimulációk fn1n4i11/1 Csabai István, Stéger József ELTE Komplex Rendszerek Fizikája Tanszék Email: csabai@complex.elte.hu, steger@complex.elte.hu Bevezetés A harmonikus oszcillátor
RészletesebbenProgramozási nyelvek (ADA)
Programozási nyelvek (ADA) Kozsik Tamás előadása alapján Készítette: Nagy Krisztián 3. előadás Programozási nyelv felépítése szabályok megadása Lexika Milyen egységek építik fel? Szintaktikus szabályok
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,
RészletesebbenRegresszió. 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
Részletesebben4 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.
RészletesebbenVéletlenszám generátorok és tesztelésük HORVÁTH BÁLINT
Véletlenszám generátorok és tesztelésük HORVÁTH BÁLINT Mi a véletlen? Determinisztikus vs. Véletlen esemény? Véletlenszám: számok sorozata, ahol véletlenszerűen követik egymást az elemek Pszeudo-véletlenszám
RészletesebbenKommunikáció. 3. előadás
Kommunikáció 3. előadás Kommunikáció A és B folyamatnak meg kell egyeznie a bitek jelentésében Szabályok protokollok ISO OSI Többrétegű protokollok előnyei Kapcsolat-orientált / kapcsolat nélküli Protokollrétegek
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
RészletesebbenSzoftver újrafelhasználás
Szoftver újrafelhasználás Szoftver újrafelhasználás Szoftver fejlesztésekor korábbi fejlesztésekkor létrehozott kód felhasználása architektúra felhasználása tudás felhasználása Nem azonos a portolással
RészletesebbenJKL RENDSZEREK Korszerű logisztikai anyagáramlási rendszerek jellemzői. Anyagáramlási rendszerek szimulációs modellezése
JKL RENDSZEREK Korszerű logisztikai anyagáramlási rendszerek jellemzői. Anyagáramlási rendszerek szimulációs modellezése Dr. Bohács Gábor Tanszékvezető, egyetemi docens gabor.bohacs@logisztika.bme.hu Az
RészletesebbenSztochasztikus folyamatok alapfogalmak
Matematikai Modellalkotás Szeminárium 2012. szeptember 4. 1 Folytonos idejű Markov láncok 2 3 4 1 Folytonos idejű Markov láncok 2 3 4 Folytonos idejű Markov láncok I Adott egy G = (V, E) gráf Folytonos
RészletesebbenDr. Oniga István DIGITÁLIS TECHNIKA 9
r. Oniga István IGITÁLIS TEHNIKA 9 Regiszterek A regiszterek több bites tárolók hálózata S-R, J-K,, vagy kapuzott tárolókból készülnek Fontosabb alkalmazások: adatok tárolása és adatmozgatás Funkcióik:
RészletesebbenIntelligens Rendszerek Elmélete
Intellgens Rendszerek Elmélete Dr. Kutor László A mesterséges neuráls hálózatok alapfogalma és meghatározó eleme http://mobl.nk.bmf.hu/tantargyak/re.html Logn név: re jelszó: IRE07 IRE 7/1 Neuráls hálózatok
RészletesebbenWindows Screencast teszt
Windows Screencast teszt Question 1 Mely rendszerbeállító komponens opcióit láthatjuk illetve állíthatjuk be legelsőként a Windows Server 2008 telepítése után? a. Initial Configuration Tasks b. Remote
Részletesebben1. Név:... Neptun Kód:... Feladat: Egy összeszerel½o üzemben 3 szalag van. Mindehárom szalagon ugyanazt
1. Név:......................... Egy összeszerel½o üzemben 3 szalag van. Mindehárom szalagon ugyanazt a gyártmányt készítik. Egy gyártmány összeszerelési ideje normális eloszlású valószín½uségi változó
Részletesebben5. Laborgyakorlat. Számláló funkciók, időzítő funkciók.
5. Laborgyakorlat Számláló funkciók, időzítő funkciók. A gyakorlat célja A számlálók és időzítők használata gyakori a folyamatirányításban. Gondoljunk egy futószalag indításának a késleltetésére, megállításánál
RészletesebbenBUDAPEST MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM KÖZLEKEDÉSAUTOMATIKAI TANSZÉK Bécs Tamás KÖZÚTI KÖZLEKEDÉSI RENDSZEREK MODELLEZÉSE ÉS SZTOCHASZTIKUS SZI
BUDAPEST MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM KÖZLEKEDÉSAUTOMATIKAI TANSZÉK Bécs Tamás KÖZÚTI KÖZLEKEDÉSI RENDSZEREK MODELLEZÉSE ÉS SZTOCHASZTIKUS SZIMULÁCIÓJA Tézsfüzet Témavezető: Dr. Péter Tamás BUDAPEST
RészletesebbenThe modular mitmót system. DPY kijelző kártya C API
The modular mitmót system DPY kijelző kártya C API Dokumentációkód: -D 01.0.0.0 Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Beágyazott Információs Rendszerek
RészletesebbenGSM kommunikációs modul riasztó funkcióval állófűtés vezérlőhöz V2.1. Kezelési útmutató NorX Kft. Minden jog fenntartva!
GSM kommunkácós modul rasztó funkcóval állófűtés vezérlőhöz V2.1 Kezelés útmutató 2012-2014 NorX Kft. Mnden jog fenntartva! Csatlakozók T: Negatív mpulzus kmenet IN: Nyomógombos ndítás bemenet P: Pager
RészletesebbenTartalom Tervezési egység felépítése Utasítások csoportosítása Értékadás... 38
Bevezetés... 11 1. A VHDL mint rendszertervező eszköz... 13 1.1. A gépi tervezés... 13 1.2. A VHDL általános jellemzése... 14 1.3. Tervezési eljárás VHDL-lel... 15 2. A VHDL nyelv alapszabályai... 19 2.1.
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
RészletesebbenA LOGSYS GUI. Fehér Béla Raikovich Tamás, Laczkó Péter BME MIT FPGA laboratórium
BUDAPESTI MŐSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM VILLAMOSMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR MÉRÉSTECHNIKA ÉS INFORMÁCIÓS RENDSZEREK TANSZÉK A LOGSYS GUI Fehér Béla Raikovich Tamás, Laczkó Péter BME MIT atórium
RészletesebbenKÖZELÍTŐ INFERENCIA II.
STATISZTIKAI TANULÁS AZ IDEGRENDSZERBEN KÖZELÍTŐ INFERENCIA II. MONTE CARLO MÓDSZEREK ISMÉTLÉS Egy valószínűségi modellben a következtetéseinket a látensek vagy a paraméterek fölötti poszterior írja le.
RészletesebbenStatisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1
Statisztika - bevezetés 00.04.05. Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc Bevezetés Véletlen jelenség fogalma jelenséget okok bizonyos rendszere hozza létre ha mindegyik figyelembe vehető egyértelmű leírás általában
RészletesebbenValószínűségszámítás összefoglaló
Statisztikai módszerek BMEGEVGAT Készítette: Halász Gábor Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel:
RészletesebbenTurbulens áramlás modellezése háromszög elrendezésű csőkötegben
Turbulens áramlás modellezése háromszög elrendezésű csőkötegben Mayer Gusztáv mayer@sunserv.kfk.hu 2005. 09. 27. CFD Workshop 1 Tartalom - Vzsgált geometra Motvácó Az áramlás jellemző Saját fejlesztésű
RészletesebbenGyártórendszerek Dinamikája. Gyártórendszerek jellemzése és szerkezete Gyártórendszerekkel kapcsolatos mérnöki feladatok
GyRDin-02 p. 1/20 Gyártórendszerek Dinamikája Gyártórendszerek jellemzése és szerkezete Gyártórendszerekkel kapcsolatos mérnöki feladatok Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék
RészletesebbenAz MSP430 mikrovezérlők digitális I/O programozása
10.2.1. Az MSP430 mikrovezérlők digitális I/O programozása Az MSP430 mikrovezérlők esetében minden kimeneti / bemeneti (I/O) vonal önállóan konfigurálható, az P1. és P2. csoportnak van megszakítás létrehozó
RészletesebbenABB Teach Pendant programozás segédlet
ABB Teach Pendant programozás segédlet Készítette: Gyöngyösi Balázs Kiadja a Robert Bosch Mechatronikai Intézeti Tanszék Miskolc, 2017. Tartalomjegyzék Tartalomjegyzék... 1 1. Teach Pendant és az érintőképernyő
RészletesebbenWP1 Vezérlő Használati Útmutató
WP1 Vezérlő Használati Útmutató Lásd a kötési diagram. 24Volt 9Volt A vezérlő egy 9V-os Rain Bird szolenoidot működtet. Győződjön meg róla, hogy a szelepeket a vezérlővel összekötő vezeték, kisfeszültségű
RészletesebbenPWM elve, mikroszervó motor vezérlése MiniRISC processzoron
PWM elve, mikroszervó motor vezérlése MiniRISC processzoron F1. A mikroprocesszorok, mint digitális eszközök, ritkán rendelkeznek közvetlen analóg kimeneti jelet biztosító perifériával, tehát valódi, minőségi
RészletesebbenGépi tanulás és Mintafelismerés
Gépi tanulás és Mintafelismerés jegyzet Csató Lehel Matematika-Informatika Tanszék BabesBolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007 Aug. 20 2 1. fejezet Bevezet A mesterséges intelligencia azon módszereit,
RészletesebbenORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!
ORVOSI STATISZTIKA Az orvos statsztka helye Életta Aatóma Kéma Lehet kérdés?? Statsztka! Az orvos dötéseket hoz! Mkor jó egy dötés? Meyre helyes egy dötés? Mekkora a tévedés lehetősége? Példa: test hőmérséklet
Részletesebbeneco1 egymotoros vezérlés
ECO-1 Egymotoros vezerle s oldal: 1 osszes: 4 - MŰSZAKI UTMUTATO - 1. Felépítés eco1 egymotoros vezérlés 1: Tap csatlakozo 2: Villogo csatlakozo 3: Motor csatlakozo 4: Indito bemenetek csatlakozoi 5: Biztonsagi
RészletesebbenA Feldspar fordító, illetve Feldspar programok tesztelése
A Feldspar fordító, illetve Feldspar programok tesztelése [KMOP-1.1.2-08/1-2008-0002 társfinanszírozó: ERFA] Leskó Dániel Eötvös Loránd Tudományegyetem Programozási Nyelvek és Fordítóprogramok Tanszék
Részletesebben5. 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
RészletesebbenKonkurens TCP Szerver
A gyakorlat célja: Konkurens TCP Szerver Megismerkedni a párhuzamos programozás és a konkurens TCP szerver készítésének az elméleti és gyakorlati alapjaival és egy egyidejűleg több klienst is kiszolgáló
RészletesebbenS2302 programozható digitális szobatermosztát
programozható digitális szobatermosztát Termékjellemzők: 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. Programozhatóság: 7 napos előre programozhatóság Kijelezhető hőmérséklet tartomány 0 C~40 C (0.1 C-os lépésekben) Hőmérséklet
RészletesebbenMiskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék
Mskolc Egyetem Gépészmérnök és Informatka Kar Informatka Intézet Alkalmazott Informatka Intézet Tanszék 2017/18 2. félév 4. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetem docens EFFS Prod Sch termelésprogramozó szoftver
RészletesebbenSQLServer. Probléma megoldás
SQLServer 9. téma Teljesítmény elemzés Probléma megoldás Az adatbázis életében nem ritka kisérő a hibák, teljesítmény problémák jelenléte A probléma megoldáshoz használható útmutatók: - ismerni kell a
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
RészletesebbenRobotirányítási rendszer szimulációja SimMechanics környezetben
Robotrányítás rendszer szmulácója SmMechancs környezetben 1. A gyakorlat célja A SmMechancs szoftvereszköz megsmerése, alkalmazása robotka rendszerek rányításának szmulácójára. Két szabadságfokú kar PID
RészletesebbenBevezetés a programozásba I.
Bevezetés a programozásba I. 9. gyakorlat Intelligens tömbök, mátrixok, függvények Surányi Márton PPKE-ITK 2010.11.09. C++-ban van lehetőség (statikus) tömbök használatára ezeknek a méretét fordítási időben
RészletesebbenErdő generálása a BVEPreproc programmal
Erdő generálása a BVEPreproc programmal Első lépés, hogy elkészítjük a falevél objektumot. Ezeket fogjuk rárakni a faág objektumokra, majd jön a fatörzs... Ez csak vicc volt. Elkészítjük/összeollózzuk
RészletesebbenTanulás az idegrendszerben. Structure Dynamics Implementation Algorithm Computation - Function
Tanulás az idegrendszerben Structure Dynamics Implementation Algorithm Computation - Function Tanulás pszichológiai szinten Classical conditioning Hebb ötlete: "Ha az A sejt axonja elég közel van a B sejthez,
RészletesebbenUniverzális szekrénybe szerelhet eszközök
Univerzális szekrénybe szerelhet eszközök Univerzális mérmszerek Adat gyjt rendszer Medd teljesítmény kompenzáló rendszer Univerzális mérmszerek UMG 96L 96 96mm-es táblamszer mérhet paraméterek: V, A,
RészletesebbenC2RF Többzónás programozható vezeték nélküli digitális szobatermosztát
Többzónás programozható vezeték nélküli digitális szobatermosztát Termékjellemzők: 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 1 Kijelezhető hőmérséklet tartomány: 0 C - 40 C (0,1 C lépésekben) Hőmérséklet állítási tartomány:
Részletesebben20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek!
SPEC 2009-2010. II. félév Statsztka II HÁZI dolgozat Név:... Neptun kód: 20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek! 1. példa Egy üzemben tejport csomagolnak zacskókba,
RészletesebbenTanulás Boltzmann gépekkel. Reiz Andrea
Tanulás Boltzmann gépekkel Reiz Andrea Tanulás Boltzmann gépekkel Boltzmann gép Boltzmann gép felépítése Boltzmann gép energiája Energia minimalizálás Szimulált kifűtés Tanulás Boltzmann gép Tanulóalgoritmus
RészletesebbenFüggvények int, long 1. Adott a mellékelt f alprogram.
Függvények int, long 1. Adott a mellékelt f alprogram. Határozzon meg két különböző természetes értéket az [1,50] intervallumból, amelyeket felvehet az x egész változó, úgy hogy az f(30,x) térítse vissza
RészletesebbenVéletlen 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
RészletesebbenAutóipari beágyazott rendszerek. Local Interconnection Network
Autóipari beágyazott rendszerek Local Interconnection Network 1 Áttekintés Motiváció Kis sebességigényű alkalmazások A CAN drága Kvarc oszcillátort igényel Speciális perifériát igényel Két vezetéket igényel
RészletesebbenProgramozási nyelvek Java
statikus programszerkezet Programozási nyelvek Java Kozsik Tamás előadása alapján Készítette: Nagy Krisztián 2. előadás csomag könyvtárak könyvtárak forrásfájlok bájtkódok (.java) (.class) primitív osztály
RészletesebbenAz esztergálás műveletelem szintű modelljét, amely alkalmas folyamat menedzselési döntések támogatására is, a következő alfejezetek foglalják össze.
4.2 A orgácsolás műeletelem Az esztergálás műeletelem szntű modelljét, amely alkalmas olyamat menedzselés döntések támogatására s, a köetkező alejezetek oglalják össze. 4.2. Geometra szonyok Az esztergálás
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
RészletesebbenCAN alapú járműves adatokat megjelenítő szoftver fejlesztése
CAN alapú járműves adatokat megjelenítő szoftver fejlesztése Beszámoló Dokumentum szám: D01-018-08-05 Dokumentum dátum: 2014. január 30. Szerző(k): Jánky Szabolcs (szabolcs.janky@inventure.hu) http://
RészletesebbenKÖZELÍTŐ INFERENCIA II.
STATISZTIKAI TANULÁS AZ IDEGRENDSZERBEN KÖZELÍTŐ INFERENCIA II. MONTE CARLO MÓDSZEREK ISMÉTLÉS Egy valószínűségi modellben a következtetéseinket a látensek vagy a paraméterek fölötti poszterior írja le.
RészletesebbenEseményvezérelt alkalmazások
Szabóné Nacsa Rozália nacsa@inf.elte.hu Eseményvezérelt alkalmazások A Windows alkalmazások eseményvezérelt alkalmazások Esemény: egér kattintás billenty leütés stb. Üzenetkezelés Operációs rendszer kódja
RészletesebbenI. A közlekedési hálózatok jellemzői II. A közlekedési szükségletek jellemzői III. Analitikus forgalom-előrebecslési modell
Budapest Műszak és Gazdaságtudomány Egyetem Közlekedésmérnök és Járműmérnök Kar Közlekedésüzem Tanszék HÁLÓZATTERVEZÉSI MESTERISKOLA BEVEZETÉS A KÖZLEKEDÉS MODELLEZÉSI FOLYAMATÁBA Dr. Csszár Csaba egyetem
RészletesebbenMegkülönböztetett kiszolgáló routerek az
Megkülönböztetett kiszolgáló routerek az Interneten Megkülönböztetett kiszolgálás A kiszolgáló architektúrák minősége az Interneten: Integrált kiszolgálás (IntServ) Megkülönböztetett kiszolgálás (DiffServ)
RészletesebbenDinamikus modell: állapotdiagram, szekvencia diagram
Programozási : állapotdiagram, szekvencia diagram osztályszerep Informatikai Kar Eötvös Loránd Tudományegyetem 1 osztályszerep Tartalom 1 2 3 osztályszerep 2 Bevezető Állapot Interakciós Tevékenység osztályszerep
RészletesebbenSztochasztikus tartalékolás és a tartalék függése a kifutási háromszög időperiódusától
Sztochasztkus tartalékolás és a tartalék függése a kfutás háromszög dőperódusától Faluköz Tamás Vtéz Ildkó Ibola Kozules: r. Arató Mklós ELTETTK Budapest IBNR kfutás háromszög IBNR: curred but ot reported
RészletesebbenS2302RF vezeték nélküli programozható digitális szobatermosztát
vezeték nélküli programozható digitális szobatermosztát Termékjellemzők: 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 1 1 Programozhatóság: 7 napos előre programozhatóság Kijelezhető hőmérséklet tartomány 0 C~40 C (0.1 C-os
RészletesebbenNGB_IN040_1 SZIMULÁCIÓS TECHNIKÁK dr. Pozna Claudio Radu, Horváth Ernő
SZÉCHENYI ISTVÁN EGYETEM Műszaki Tudományi Kar Informatika Tanszék BSC FOKOZATÚ MÉRNÖK INFORMATIKUS SZAK NGB_IN040_1 SZIMULÁCIÓS TECHNIKÁK dr. Pozna Claudio Radu, Horváth Ernő Fejlesztői dokumentáció GROUP#6
RészletesebbenAutomatikus tesztgenerálás modell ellenőrző segítségével
Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Automatikus tesztgenerálás modell ellenőrző segítségével Micskei Zoltán műszaki informatika, V. Konzulens: Dr. Majzik István Tesztelés Célja: a rendszerben
RészletesebbenFüggvények ábrázolása
Függvények ábrázolása Matematikai függvényeket analitikusan nem tudunk a matlabban megadni (tudunk, de ilyet még nem tanulunk). Ahhoz, hogy egy függvényt ábrázoljuk, hasonlóan kell eljárni, mint a házi
Részletesebben2 Wigner Fizikai Kutatóintézet augusztus / 17
Táguló sqgp tűzgömb többkomponensű kéma kfagyása Kasza Gábor 1 és Csörgő Tamás 2,3 1 Eötvös Loránd Tudományegyetem 2 Wgner Fzka Kutatóntézet 3 Károly Róbert Főskola 2015. augusztus 17. Gyöngyös - KRF 1
RészletesebbenMérés, Vezérlés. mérésadat rögzítés CMC - 99 CMC kis és nagytestvér
Mérés, Vezérlés mérésadat rögzítés CMC - 99 CMC - 141 kis és nagytestvér Bevezetés A MultiCon eszközök nagyhatékonyságú kijelzőt, mérés adatgyűjtőt és szabályzókat foglalnak magukban. Mindez a tudás és
RészletesebbenITIL alapú IT környezet kialakítás és IT szolgáltatás menedzsment megvalósítás az FHB-ban
IBM Global Technology Services ITIL alapú IT környezet kialakítás és IT szolgáltatás menedzsment megvalósítás az FHB-ban ITSMF Magyarország 3. szemináriuma Tild Attila, ISM IBM Magyarországi Kft. 2006
Részletesebben