KERTÉSZETI ÉS ÉLELMISZERIPARI EGYETEM ÉLELMISZERIPARI FŐISKOLAI KAR, SZEGED. 18. szám ^ Szeged, 1995.
|
|
|
- Viktor Szőke
- 6 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 KERTÉSZETI ÉS ÉLELMISZERIPARI EGYETEM ÉLELMISZERIPARI FŐISKOLAI KAR, SZEGED / i \ % 18. szám ^ Szeged, 1995.
2 KERTÉSZETI ÉS ÉLELMISZERIPARI EGYETEM ÉLELMISZERIPARI FŐISKOLAI KAR, SZEGED KIADVÁNYAI 18. szám Szerkesztő: Kispéter József Felelős kiadó: Szabó Gábor A KÉÉ ÉFK főigazgatója ISSN
3 9 LINEARI7ÁLT FÜGGVÉNYKAPCSOLATOK KIÉRTÉKELÉSE AZ APRÍTÁS ÉS SZŰRÉS MŰVELETEKRE VONATKOZÓAN RAJKÓ RÓBERT és SZABÓ GÁBOR Élelmiszeripari Műveletek és Berendezések Tanszék ÖSSZEFOGLALÓ Az aprítás során keletkező őrlemények szemcsemegoszlásának jellemzésére a gyakorlatban legelterjedtebben a Rosin-Rammler-Bennett-(RRB)-féle diagramhálót alkalmazzák, melynek segítségével az n egyenletességi tényező és az x0 közepes szemcseméret, ill. az Af fajlagos felület is meghatározható. Az RRB-eloszlás matematikai alakja könnyen linearizálható, így a lineáris legkisebb négyzetek módszerét alkalmazó számítógépes program segítségével is számíthatók az n, ill. x0paraméterek. A dolgozat elsőként az RRB-egyenlet linearizálása során felmerülő matematikai statisztikai kezelés szükségszerűségét mutatja be a megfelelő súlyozás alkalmazásának hangsúlyozásaként. A szűrés műveletét az esetek többségében a Carman-féle szűrőegyenlet segítségével lehet leírni. Bizonyos esetekben (pl. gyümölcs- és zöldséglényeréssel kapcsolatban, ill. tömény szuszpenziók, zagyok, iszapok szétválasztása során) a Carman-féle egyenlet nem érvényes. Ekkor a Horváth Imre által javasolt telítési jellegű matematikai modell alkalmazható. A dolgozat különböző linearizálási lehetőséget mutat be, ezeket összehasonlítja egzakt matematikai statisztikai kritériumok alapján. Két példán keresztül jól érzékelhető, hogy a mérések jellegéből fakadó bizonytalanság korrekt matematikai statisztikai kezelése feltétlenül szükséges, még az egyszerű, jól kezelhető matematikai modellek esetében is. 1. Linearizált függvénykapcsolat alkalmazása az aprítás műveleténél Az aprítással nyert őrlemény szitaanalízissel történő vizsgálata kb. 60 pm legkisebb szemnagyságig ad statisztikailag megbízható eredményeket. Az élelmiszeriparban sok esetben e méret feletti őrleményeket kapunk, ezért a Rosin-Rammler-Bennett-(RRB)-féle diagramháló alkalmazása igen elterjedt Lektor: Dr.Horváth István egyetemi docens, BME
4 10 az ilyen őrlemények jellemző paramétereinek meghatározásához (Beke 1963, Véha 1994). Az RRB-egyenlet szokásos alakja: ahol R(%) a kumulált szitamaradék, x az aktuális szemcseméret, Xo a közepes szemcseméret, n az egyenletességi tényező. Ezt az egyenletet átalakíthatjuk, ha a reciprok képzés után mindkét oldal természetes alapú logaritmusát vesszük kétszer: (1) (2) Az RRB-diagramháló az abszcisszán a szemnagyság logaritmusát és az ordinátán a szitamaradék reciprok értékének kétszeres logaritmusát alkalmazó skálabeosztás mellett a szemcseeloszlás egyenessel való gyors ábrázolhatóságát teszi lehetővé. Amennyiben pontosabb eredményre van szükség, a lineáris legkisebb négyzetek módszeréi alkalmazó számítógépes program segítségével számíthatók az n, ill. Xo paraméterek. Ekkor azonban szükséges bizonyos matematikai statisztikai elveken alapuló korrekció, azaz a megfelelő súlyozás alkalmazása (Kemény és Deák 1990, Rajkó 1994). A nemlineáris legkisebb négyzetek módszerének alkalmazása során a célfüggvény minimalizálása áltálában nemlineáris egyenletrendszerhez vezet, de alkalmasan választott F(.) transzformációval paraméterekben lineárissá tehető az eredeti f(.) függvénykapcsolat. Mivel a lienarizált formával általában torzított becsléseket kapunk - az eredeti mérési hibák is transzformálódnak -, alkalmasan választott súlyok segítségével kell a torzítást elhanyagolhatóvá tenni:
5 11 Esetünkben az F(.) transzformáció: a reciprokképzés és az azt követő kétszeres logaritmus alkalmazása. A súlyokat is egyszerűen számíthatjuk: ŐF d y ln(100) + In f ly j ln(100) + lní- 1 T * (5) A transzformált Y és X változókkal felírt Y = ai X + a0 összefüggésben a súlyozott legkisebb négyzetek módszerével az at meredekség és az ao tengelymetszet becsülhető: X = ln(x). _ I (6) 5>.2> -tf- O. x )2 Az ái meredekség és az a0 'tengelymetszet segítségével megadható az n egyenletességi tényező és az x0 közepes szemcseméret is: n = ál (7) Most egy gyakorlati példán keresztül nézzük meg, hogy milyen számszerű eredménnyel jár a megfelelő súlyok alkalmazása. Laboratóriumi körülmények között 400 g szójababot aprítottunk 0,2 cm-es rostával rendelkező verőcsapos diszmembrátorral 25 s-ig történő beadagolással.
6 1. táblázat X [ m m ] f r a k c ió l g ] f r a k c ió [%] R(%) m é r t R(LS) s z á m í t o t t (R(%)- R(LS))2 R(WLS) s z á m íto tt (RK%b R(WLS))2 1,60 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,25 0,21 0,06 0,06 0,006 0,0028 0,0007 0,0035 1,00 0,66 0,19 0,25 2,81 6,59 1,58 1,78 0,80 81,86 23,20 23,45 26,81 11,30 23,59 0,019 0,63 140,41 39,80 63,25 63,62 0,14 62,68 0,33 0,50 74,56 21,14 84,39 85,14 0,56 85,50 1,22 0,40 42,92 12,17 96,56 94,24 5,35 94,69 3,49 0,315 7,29 2,07 98,62 97,98 0,41 98,25 0,14 0,25 2,41 0,68 99,31 99,28 0, ,41 0,011 0,20 0,85 0,24 99,55 99,73 0,035 99,79 0,061 0,00 1,6 0,45 100,00 100,00 0,00 100,00 0,00 =24,38 =7,06 n(ls) = 4,472 n(wls)= 4,726 xo(ls) = 0,752 x0(wls= 0,740
7 13 Mint ahogy az az 1. táblázatból kitűnik, a súlyozott legkisebb négyzetek módszerével kapott n egyenletességi tényező és Xo közepes szemcseméret behelyettesítésével kisebb hibanégyzetösszeget (1=7,06) kapunk, mint a súlyozatlan esetben ( =24,38). Ezen értékekkel számított korrelációs indexek (Ils= 0,774 ill. I wls= 0,940) összevetése is a súlyozás használatát támasztja alá. Ez azt jelenti, hogy az illeszkedés a súlyozás alkalmazásával javult, a paraméterek torzítása csökkent, megbízhatósága nőtt. 2. Linearizált függvény kapcsolat alkalmazása a szűrés műveleténél A Carman-féle szűrőegyenlet összenyomhatatlan szűrőlepények esetén (Szabó et al 1987, Hodúr 1988): ahol w a szűrőteljesítmény, 1 dv Ap W~ A dt ~ A a szűrőfelület Ap a szűrőberendezésben létrehozott nyomásesés V a szűrletmennyiség t a szűrési idő rj a szuszpenzió dinamikai viszkozitása Rí ill. Rí a szűrőlepény ill. szűrőközeg ellenállása h ill. h a szűrőlepény ill. szűrőközeg vastagsága. Az R ellenállásokat ki tudjuk fejezni a szuszpenzió koncentrációjának felhasználásával: * =! * Al, ahol r a fajlagos lepényellenállás c a szuszpenzió koncentrációja V az egyenértékű szúrlettérfogat. Algebrai átalakítás után a kapott differenciálegyenlet megoldása: ill. R, = rcv' Ah ' t _ jjrc y ^ rjrc y, V ItspA2 ApÁ1 szétválasztható (8) (9) változójú (10)
8 14 Amennyiben az előzőekben levezetett Carman-féle szűrőegyenlet nem illeszkedik a mérési adatokra a teljes intervallumban, a következő modellt alkalmazhatjuk (Horváth 1974, Horváth 1980): ahol szűrlettérfogat maximális szűrlettérfogat szűrés ideje szűrőállandó, felezési idő, mivel ha t = V = V_ L + t d l ) akkor V = Vmax. Ez a matematikai modell alakját tekintve rendkívül hasonlít a gázok adszorpcióját leíró Langmuir-izoterma egyenletéhez (Berecz 1988): ahol a U P b a - 1í 7 b + p az adszorbeált anyag relatív mennyisége a telítettségi nyomás mellett maximálisan adszorbeálódó anyagmennyiség a nyomás az adszorbeált anyagra jellemző állandó, ( 12) illetve Michaelis és Menten klasszikus egyenletéhez (Keleti 1991), mely az egy szubsztrátos enzimreakciók leírását rdja a kezdeti sebesség és a szubsztrát koncentráció alapján: ahol v0 V max [SJ Km kezdeti reakciósebesség az elvileg elérhető maximális kezdeti reakciósebesség szubsztrát koncentráció Michaelis állandó. [5] (13) Térjünk vissza a szűrést leíró (11) egyenlethez és annak különböző linearizálási lehetőségeihez: A. B. 1 ía + / 1 ta 1 V V max t V max V max t t ta 1 V V max Vmax (14) (15) C. V = V_, (16) D. V V 1 - m * x i- v t / t (17)
9 15 A Michaelis-Menten egyenlettel való analógia alapján A. Lineweaver-Burk típusú, B. Hanes típusú, C. Eadie-Hofstee típusú és D. Scatchard típusú linearizálási eljárás (Keleti 1991). A szűrés műveletére is nézzünk egy gyakorlati példát és hasonlítsuk össze a különböző linearizált összefüggésekkel számított paramétereket. A 2. táblázat a szennyvíziszap modellezéséhez használt szuszpenzió szűrésekor nyert adatokat és a belőlük nyerhető paramétereket, valamint statisztikai jellemzőket tartalmazza.
10 2. táblázat t [s] V [dm3] A A(w) B B(w) C D 16,2 6 5,78 5,23 5,22 5,00 5,57 5,47 27,6 8 8,37 7,82 7,81 7,55 8,20 8,09 43, ,84 10,46 10,44 10,19 10,77 10,69 58, ,64 12,49 12,47 12,26 12,68 12,65 79, ,29 14,45 14,42 14,29 14,48 14,51 102, ,64 16,11 16,08 16,03 15,98 16,07 135, ,95 17,79 17,76 17,81 17,45 17,62 161, ,71 18,80 18,77 18,90 18,33 18,54 200, ,54 19,90 19,87 20,10 19,27 19,54 v max 23,01 26,44 26,40 27,38 24,59 25,26 t.z 48,26 65,64 65,10 72,50 55,22 58,60 R2 0,9820 0,9801 0,9929 0,9980 0,9339 0,9339 I 0,9838 0,9965 0,9966 0,9964 0,9930 0,9949
11 17 FELHASZNÁLT IRODALOM Beke B. (1963): Aprításelmélet. Akadémiai Kiadó, Budapest. Berecz E.(1988): Fizikai kémia. Tankönyvkiadó, Budapest. Hodúr C.(1988): Borok tisztaságának jellemzése szűrési indexszel. Egyetemi Doktori Értekezés, KÉÉ, Budapest. Horváth, I. (1974): Somé hydraulic problems of ultra-high rate filtration. First World Filtration Congress, Paris. Horváth,I (1980): Az iszapvíztelenítés újszerű hidraulikai megközelítése. Kutatási jelentés. KÉÉ, Budapest. Keleti T.(1991): Enzimkinetika. Tankönyvkiadó, Budapest. Kemény S. és Deák A. (1990): Mérések tervezése és eredményeik kiértékelése. Műszaki Könyvkiadó, Budapest. Rajkó R (1994): Lineáris és linearizált függvénykapcsolatok kiértékelése. Élelmiszeripari Főiskola, Tudományos Közlemények, 17, pp Szabó Z., Csury 1. és Hidegkúti Gy. (1987): Élelmiszeripari műveletek és gépek. Mezőgazdasági Kiadó, Budapest. Véha A. (1994): Mezőgazdasági termények aprítása kalapácsos darálóval. Kandidátusi értekezés, Szeged.
12 18 ON THE EVALUATION OF LINEARIZED FUNCTIONAL RELATIONSHIPS ACCORDING TO OPERATIONS OF COMMINUTION AND FILTRATION R. RAJKÓ and G. SZABÓ University of Horticulture and Food Industry College of Food Industry H-6701 Szeged, P.O. Box 433 ABSTRACT The Rosin-Rammler-Bennett (RRB) diagram is the most frequently used in practice for characterizing the grain distribution of grist occured during comminution. The uniformity coefficient n, the average grain-size x0 and the specific surface Af can be calculated using it. The mathematical form of the RRB-distribution can be linearized invery easy way, thus the parameters n and xo can be estimated by a computer program using the linear least squares method. First in the paper, we show the necessity of the appropriate weighing for the adequate statistical treatment o f the linearized RRB-distribution. The operation of filtration can be described by the Carman-type filtering equation in most cases. It will be, however, not valid for sweeting from fruits and vegetables and for separating thick suspensions, sludges or slurries. In these cases, we must use the mathematical model of saturation type suggested by I. Horváth. We we show some possibilities for linearization and compare them using exact mathematical statistical criteria. The paper proves through two examples, that the statistical treatment of uncertainty derived from measurements is very important, even for simple and well-manageable mathematical models, too.
KERTÉSZETI ÉS ÉLELMISZERIPARI EGYETEM ÉLELMISZERIPARI FŐISKOLAI KAR, SZEGED
KERTÉSZETI ÉS ÉLELMISZERIPARI EGYETEM ÉLELMISZERIPARI FŐISKOLAI KAR, SZEGED 17. szám Szeged, 1994. ------ #------ ) BEVEZETŐ A z Élelmiszeripari F őiskolai Kar 1994. évi tudom ányos tevékenységéről szám
MŰSZAKI TUDOMÁNY AZ ÉSZAK-ALFÖLDI RÉGIÓBAN 2010
MŰSZAKI TUDOMÁNY AZ ÉSZAK-ALFÖLDI RÉGIÓBAN 2010 KONFERENCIA ELŐADÁSAI Nyíregyháza, 2010. május 19. Szerkesztette: Edited by Pokorádi László Kiadja: Debreceni Akadémiai Bizottság Műszaki Szakbizottsága
5. Laboratóriumi gyakorlat
5. Laboratóriumi gyakorlat HETEROGÉN KÉMIAI REAKCIÓ SEBESSÉGÉNEK VIZSGÁLATA A CO 2 -nak vízben történő oldódása és az azt követő egyensúlyra vezető kémiai reakció az alábbi reakcióegyenlettel írható le:
5. Az adszorpciós folyamat mennyiségi leírása a Langmuir-izoterma segítségével
5. Az adszorpciós folyamat mennyiségi leírása a Langmuir-izoterma segítségével 5.1. Átismétlendő anyag 1. Adszorpció (előadás) 2. Langmuir-izoterma (előadás) 3. Spektrofotometria és Lambert Beer-törvény
Matematikai geodéziai számítások 6.
Matematikai geodéziai számítások 6. Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre Dr. Bácsatyai, László Matematikai geodéziai számítások 6.: Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre
Matematikai geodéziai számítások 6.
Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Dr. Bácsatyai László Matematikai geodéziai számítások 6. MGS6 modul Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre SZÉKESFEHÉRVÁR 2010 Jelen szellemi
ö á á ö á ü á í á ö ü í ö ö ő ö á á ó ö á á á í ó á á á ő ő ú ú á á ó ó ó ő ö ü ö ö ü ö Ö á ő á á Ö á Í á ó á ő ü á ö á á ü ö ö á ö á á ö ó ü ú ő á í
ö á ő ü ó ü ö á á ó ö Ö á á ő ü á ö á ó ó ó ö á í ö á ó ő ó ö á ü í á í á á á ó ó ó á á á ó ó ő ő ö ő ő á ó Á á ü ö á á ö á ü ó á ü ő á á á ő ő á á á ö Ö á Í á Ö á ö á á Í ü á ű á í á á ó ö ő á á í ó ö
FIZIKAI KÉMIA II. házi dolgozat. Reakciókinetikai adatsor kiértékelése (numerikus mechanizmusvizsgálat)
FIZIKAI KÉMIA II. házi dolgozat Reakciókinetikai adatsor kiértékelése (numerikus mechanizmusvizsgálat) Készítette: () Kémia BSc 2008 évf. 2010 1 A numerikus mechanizmusvizsgálat feladatának megfogalmazása
Geokémia gyakorlat. 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek. Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka
Geokémia gyakorlat 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka MTA-ELTE Vulkanológiai Kutatócsoport e-mail: reka.harangi@gmail.com ALAPFOGALMAK:
DETERMINATION OF SHEAR STRENGTH OF SOLID WASTES BASED ON CPT TEST RESULTS
Műszaki Földtudományi Közlemények, 83. kötet, 1. szám (2012), pp. 271 276. HULLADÉKOK TEHERBÍRÁSÁNAK MEGHATÁROZÁSA CPT-EREDMÉNYEK ALAPJÁN DETERMINATION OF SHEAR STRENGTH OF SOLID WASTES BASED ON CPT TEST
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 8 VIII. REGREssZIÓ 1. A REGREssZIÓs EGYENEs Két valószínűségi változó kapcsolatának leírására az eddigiek alapján vagy egy numerikus
á ü ö ó á ö ó üí á á ö ó á ó á ó Í ö í á ű ö ő á ű á á ó á á á á ű ő á á ó ő á á ű ö í őí ö üí á á ű á öí ó ó í á ö ö ö ö í ő í á Í ü ö ö ő á í ú ö üí
Ó á á ű ö ú ö ó ó á á á á ü á á ű ö ö ö á á ű í á á ű á ö ú á ú í ű ö ü ö ö ő ö ű í ű á ű ö ö á ó ö ő á ü ö á ü ö ö ő á á ó üí á ő ö ö á ű ő í Á ő ö ö ú ö ő á ó ó ü ö ö ő ó ó ü ö á á Í Í ü ö ü ö ü ö ő
HORVÁTH GÉZÁNÉ * A hazai készletmodellezés lehetőségei az Európai Unióban
HORVÁTH GÉZÁNÉ * A hazai készletmodellezés lehetőségei az Európai Unióban Possibilities of Hungarian Inventory Modelling in European Union The Economic Order Quantity (EOQ) Model was the first inventory
Bevezetés a Korreláció &
Bevezetés a Korreláció & Regressziószámításba Petrovics Petra Doktorandusz Statisztikai kapcsolatok Asszociáció 2 minőségi/területi ismérv között Vegyes kapcsolat minőségi/területi és egy mennyiségi ismérv
[S] v' [I] [1] Kompetitív gátlás
![[S] v' [I] [1] Kompetitív gátlás](/thumbs/93/114506146.jpg "[S] v' [I] [1] Kompetitív gátlás")
8. Szeminárium Enzimkinetika II. Jelen szeminárium során az enzimaktivitás szabályozásával foglalkozunk. Mivel a klinikai gyakorlatban használt gyógyszerhatóanyagok jelentős része enzimgátló hatással bír
í ű í í á ó á ő ő á Í ő ő ö ő í á ű á í á á í ó ú á ö í ó á ó á á ő Í ő á ó á Ú ő ő á í á ő ő á ő ö É Á ó á ű í í á ó á ő ő á ű ö í í ű á ó ó ü ő á ó ő ű ó á í ű á ö í ó í ű á ó í í ó ü É ő É Á ó á ü É
Szűrés. Gyógyszertechnológiai alapműveletek. Pécsi Tudományegyetem Gyógyszertechnológia és Biofarmáciai Intézet
Szűrés Gyógyszertechnológiai alapműveletek Pécsi Tudományegyetem Gyógyszertechnológia és Biofarmáciai Intézet Szűrés Szűrésnek nevezzük azt a műveletet, amelynek során egy heterogén keverék, különböző
LOGIT-REGRESSZIÓ a függő változó: névleges vagy sorrendi skála
LOGIT-REGRESSZIÓ a függő változó: névleges vagy sorrendi skála a független változó: névleges vagy sorrendi vagy folytonos skála BIOMETRIA2_NEMPARAMÉTERES_5 1 Y: visszafizeti-e a hitelt x: fizetés (életkor)
TÁMOPͲ4.2.2.AͲ11/1/KONVͲ2012Ͳ0029
AUTOTECH Jármipari anyagfejlesztések: célzott alapkutatás az alakíthatóság, hkezelés és hegeszthetség témaköreiben TÁMOP4.2.2.A11/1/KONV20120029 www.autotech.unimiskolc.hu ANYAGSZERKEZETTANI ÉS ANYAGTECHNOLÓGIAI
GEOSTATISZTIKA. Földtudományi mérnöki MSc, geofizikus-mérnöki szakirány. 2018/2019 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ
GEOSTATISZTIKA Földtudományi mérnöki MSc, geofizikus-mérnöki szakirány 2018/2019 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ Miskolci Egyetem Műszaki Földtudományi Kar Geofizikai és Térinformatikai Intézet
DINAMIKAI VIZSGÁLAT ÁLLAPOTTÉRBEN. 2003.11.06. Dr. Aradi Petra, Dr. Niedermayer Péter: Rendszertechnika segédlet 1
DINAMIKAI VIZSGÁLAT ÁLLAPOTTÉRBEN 2003..06. Dr. Aradi Petra, Dr. Niedermayer Péter: Rendszertechnika segédlet Egy bemenetű, egy kimenetű rendszer u(t) diff. egyenlet v(t) zárt alakban n-edrendű diff. egyenlet
GEOSTATISZTIKA II. Geográfus MSc szak. 2019/2020 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ
GEOSTATISZTIKA II. Geográfus MSc szak 2019/2020 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ Miskolci Egyetem Műszaki Földtudományi Kar Geofizikai és Térinformatikai Intézet A tantárgy adatlapja Tantárgy neve:
Dinamikus modellek szerkezete, SDG modellek
Diagnosztika - 3. p. 1/2 Modell Alapú Diagnosztika Diszkrét Módszerekkel Dinamikus modellek szerkezete, SDG modellek Hangos Katalin PE Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék Diagnosztika - 3.
BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.
BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011. 1 Mérési hibák súlya és szerepe a mérési eredményben A mérési hibák csoportosítása A hiba rendűsége Mérési bizonytalanság Standard és kiterjesztett
Általánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg
LMeasurement.tex, March, 00 Mérés Általánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg a mérendő mennyiségben egy másik, a mérendővel egynemű, önkényesen egységnek választott
TUDO- MÁNYOS KÖZLE- MÉNYEK
1995 TUDO- MÁNYOS KÖZLE- MÉNYEK KERTÉSZETI ÉS ÉLELMISZERIPARI EGYETEM ÉLELMISZERIPARI FŐISKOLAI KAR, SZEGED f \ * 18. szám Szeged, 1995. KERTÉSZETI ÉS ÉLELMISZERIPARI EGYETEM ÉLELMISZERIPARI FŐISKOLAI
Reakció kinetika és katalízis
Reakció kinetika és katalízis 1. előadás: Alapelvek, a kinetikai eredmények analízise Felezési idők 1/22 2/22 : A koncentráció ( ) időbeli változása, jele: mol M v, mértékegysége: dm 3. s s Legyen 5H 2
Bevezetés az ökonometriába
Bevezetés az ökonometriába Többváltozós regresszió: nemlineáris modellek Ferenci Tamás MSc 1 tamas.ferenci@medstat.hu 1 Statisztika Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem Hetedik előadás, 2010. november 10.
Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel: 463-6-80 Fa: 463-30-9 http://www.vizgep.bme.hu Alap-ötlet:
A rosszindulatú daganatos halálozás változása 1975 és 2001 között Magyarországon
A rosszindulatú daganatos halálozás változása és között Eredeti közlemény Gaudi István 1,2, Kásler Miklós 2 1 MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutató Intézete, Budapest 2 Országos Onkológiai Intézet,
Least Squares becslés
Least Squares becslés A négyzetes hibafüggvény: i d i ( ) φx i A négyzetes hibafüggvény mellett a minimumot biztosító megoldás W=( d LS becslés A gradiens számítása és nullává tétele eredményeképp A megoldás
Ú ú ö é ö é Ú ú ö ű ö ö ű ö é ö ö é í í Ö ö í í Á Á Ó é ű ü é é ü ú é ü é ű ü é
ö é Ö í é ü Ú ú é Í Ú ú ö é Ö é ü é ü ö ö ö ü ö ö é é ö é é é é é ö ö ö ö é í ü é ü ö ü ü ú é ü Ú ú ö é Ö ö é é Ú ú ö é ö é Ú ú ö ű ö ö ű ö é ö ö é í í Ö ö í í Á Á Ó é ű ü é é ü ú é ü é ű ü é Á Á Ú ú ö
Diagram a serleges elevátorok póluspontjának meghatározásához
1 iagram a serleges elevátorok póluspontjának meghatározásához iagram a serleges elevátorok póluspontjának meghatározásához R ENKŐJÁNOS, egy tanár SZIE, Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar, Regionális
ő ü ü í Á í ü ő í í í ű í í ű í í ű í ú í í ű í ű ű í í
Á íí ű ő ü ő í ü Íő ő í í ő ő í ő ő ü É ő ííí ő ő ü ő ő ő ő ő ú ű í ő í Á Á ő ü ü ő ű ő í ő ü ű í ű í ü í í ü Í ő ü ü í Á í ü ő í í í ű í í ű í í ű í ú í í ű í ű ű í í ű ü ú Ó í Á í í Á Á í ű ü í í ű ü
íő ö Ú ö ö ő í ű í ű í í ű ö í ö Ü ö
ő ö É Á Ő Á Á ő ű ö ő Ü Á ő ű ő ű ő ö ö í ő í ő íő ö Ú ö ö ő í ű í ű í í ű ö í ö Ü ö ő ö ű ö ü ö ö ö ö í Ü ű ö ő ö ő ü í ö ü ő ő ő í Ü í Ú Ü ő ö ő ö ő ű ö ő ő ü ő ő ő Á ő ő ö ö ő ő ő ő ö ő í ő í í ő ő
REGIONÁLIS KLÍMAMODELLEZÉS AZ OMSZ-NÁL. Magyar Tudományos Akadémia szeptember 15. 1
Regionális klímamodellezés az Országos Meteorológiai Szolgálatnál HORÁNYI ANDRÁS (horanyi.a@met.hu) Csima Gabriella, Szabó Péter, Szépszó Gabriella Országos Meteorológiai Szolgálat Numerikus Modellező
á ő á ó á á ö á ö ő á á ő á á á á ő ő ö ö ö á ú á á ű ö á á á ü ó á á á ö ű á á á á á á ü ö Á í á á á ó á ö ű á í ü á É í á ó ü á á á á ó á ó ö ő ó á
Á Á ó É Á ü ö ö Á ó É É Á Á ü á ó ő í á ü á á ö í í ü á á á á á á á á ó á á á ö ú á ó á á ű í ú á á ó ó á á á á á ü ö á á ú á á ö á ö á ö ó ü ö ö ő ő á á á á ó ö á á á á ó ü ú á á á ó ü ü á ó á á ó ó ó
TANTÁRGYI KÖVETELMÉNYRENDSZER Élelmiszermérnök szak (levelező tagozat) IV. évf. 2009/2010. tanév I. félév
TANTÁRGYI KÖVETELMÉNYRENDSZER Élelmiszermérnök szak (levelező tagozat) IV. évf. 2009/2010. tanév I. félév 1. TANTÁRGY CÍME: ÉLELMISZERIPARI MŰVELETEK 3. TANTÁRGY KÓDJA: LEMAT205 ELMÉLET 9+0 GYAKORLAT 0+5
í í ü
í í ü ü űú í Á Ú ö Ó Ő ű ö ö í í í Á ű í ü ő í ő íú íá ü í ö í ú ő ö ő Ó ü í í í ű í É ő ö ü ő ö ő í ű ü ő ű í ú ö ü ú ő ú ö ő ű ö í ő ü ö ő ö ő í í ö ö ű ő ü ü ö ő ü ő ö ő ö ő í í ü ü í ü ö ö ú í ő ö
BIOMATEMATIKA ELŐADÁS
BIOMATEMATIKA ELŐADÁS 6. Differenciálegyenletekről röviden Debreceni Egyetem, 2015 Dr. Bérczes Attila, Bertók Csanád A diasor tartalma 1 Bevezetés 2 Elsőrendű differenciálegyenletek Definíciók Kezdetiérték-probléma
í ű í í í ű ö ü ü ö ú ű ú ö ö í í í ű ö ü ü ö ö ö ö í í í ű ö ü ü ö ü ö í í í ű í ö í ö ö ű í ü ü ö í ö ö ö ü í í ű í ú ö ö ö ü ö ö ú ö ö ö ü ö ö ö ö
ö í ű ü ú ü ü ü ö ü ö ö ö í Ő É ö ö ö ü ö ö í í ö ü í ö ö í í É ö ö ű í Á É É ö ö í ö í í ü ö í É í í í ú ú í ű í í í ű ö ü ü ö ú ű ú ö ö í í í ű ö ü ü ö ö ö ö í í í ű ö ü ü ö ü ö í í í ű í ö í ö ö ű í
É ö É ó Á É ó ü Á Ő Ö ü ö Ö ő ü ö ő Ü ű ő ó ő ó ő ő ő í ö ö ö í ő ü ü ő ü ü ő ö ó ő ő ú ő ő ö ö ő ő ő ú ő ő ü ú
Ő Ö ö Á ö Á Á ó É ö É ó Á É ó ü Á Ő Ö ü ö Ö ő ü ö ő Ü ű ő ó ő ó ő ő ő í ö ö ö í ő ü ü ő ü ü ő ö ó ő ő ú ő ő ö ö ő ő ő ú ő ő ü ú ő ú ő ö Ö ö ö ö ő ú ö ü ő ú ő ö ő ő ö ő ö ó ő ö ö ö ő ó ö ü ö ü ő ű í ű ó
FIATAL MŰSZAKIAK TUDOMÁNYOS ÜLÉSSZAKA
FIATAL ŰSZAKIAK TUDOÁNYOS ÜLÉSSZAKA Kolozsvár, 1999. március 19-20. Zsákolt áruk palettázását végző rendszer szimulációs kapacitásvizsgálata Kádár Tamás Abstract This essay is based on a research work
ú ü ú ö ú í ü í ű ö ü ü ú ú ö ú ö íö í ú ü
í ú ü ú ö ú í ü í ű ö ü ü ú ú ö ú ö íö í ú ü ö í ú ú í ü ü í í ö í ö í Ö í ű ü ü ö ú í ű í í ú í ö ö ú í ö ö ö í ü í ö ö í ű ű ö ö ü í í ű ö í í ü ö ü ü ö ö ö ö í í ü ö ö ö ö ü ü í í ű í ö ö ö ú ú í ű
ó ú ó ó ó ó ó ó ó ó ó ó ü ó ü ö ü ó Á Á Ő ű ü ó ó ó Í ó ü ú ü Á Á ű ö ó ó ó ó ö ü
ö Ö Í Ú ú Í ó ú Ó ó Ú ú ö Ö ü ú ó ü ö ö ö ó ö ö ó ó ó ö ó ó ó ó ö ö ö ó ö ü ü ű ö ú ó ü ű ö ó ó ó Ú ú ö ű ö ó ó ú ó ó ó ó ó ó ó ó ó ó ü ó ü ö ü ó Á Á Ő ű ü ó ó ó Í ó ü ú ü Á Á ű ö ó ó ó ó ö ü Ö ö Í ö ű
ö É Á É É Ú Ö É Á
É É Á ö ó ó ó ó ö í ó ö ó í ű ö ó Á Á ó í í ö É Á É É Ú Ö É Á Á Á Á Á í ó Á Á É ő Ö ő ö ő ő ő ő őí ő ö ö Á Ó Ö Ö Ő É ÁÍ Á Ö Á Á Ö ő ö Á ú Á ó Í É í í Ő Í Á Ü ő í Ü ő ö ő ö Ü É Ö Ó É Á Á É Á ü ö ö ü ő ö
Á ú ú ű ű ú ú Í ú ú Ö ű Ö ű Ö Ö ű ű ú ÍÍ Í ú Í Í Í Í Í ú ú
ú Á ú ű ú ú ű ú ű ű Ö Í ű ű Í ú Í ú Á Í ú ú ú Á ú ú ű ű ú ú Í ú ú Ö ű Ö ű Ö Ö ű ű ú ÍÍ Í ú Í Í Í Í Í ú ú Ö Í ű ű Í ű Ö Í Í Í ű Í ű Í ú ű ú Í Í ú ú ú ú Í ú Ü Á ú ű ú ű ű Í Í Í ű ú Ö ú ű ű Í Í Í Í ű ű Í
ö á á á í á áá í ü í á á öá ü á í á á á ö ü áí á ó í á í ő í ü á ö ú á á á ö ó ó á í á á í á ü á ö ó ö ő í á ü í á ü á ó í ó á ü í ű á á á á á á áá á
ö á ó á ö Ö á á ő ü ö á ó ó ó ó üá á á á ö ö á á í á á ö í á Á á ö á ö ü ő ó ö ö ó ü ó á ü ü á á á á ó á ü á á á á á ó á ó óá ü áí á ü á ö ü ő á á í á í á ö ü á á ö ü á ü ö ö ú á ö á á ö ö á ú ö ü ü á
DIFFERENCIÁLEGYENLETEK. BSc. Matematika II. BGRMA2HNND, BGRMA2HNNC
016.03.1. BSC MATEMATIKA II. ELSŐ ÉS MÁSODRENDŰ LINEÁRIS DIFFERENCIÁLEGYENLETEK BSc. Matematika II. BGRMAHNND, BGRMAHNNC AZ ELSŐRENDŰ LINEÁRIS DIFFERENCIÁLEGYENLET FOGALMA Az elsőrendű közönséges differenciálegyenletet
NÉHÁNY MEGJEGYZÉS A BURKOLÓFELÜLETEK VIZSGÁLATÁHOZ
Miskolci Egyetem, Multidiszciplináris tudományok, 1. kötet (2011) 1. szám, pp. 87-94. NÉHÁNY MEGJEGYZÉS A BURKOLÓFELÜLETEK VIZSGÁLATÁHOZ Nándoriné Tóth Mária egyetemi docens Miskolci Egyetem, Gépészmérnöki
Al-Mg-Si háromalkotós egyensúlyi fázisdiagram közelítő számítása
l--si háromalkotós egyensúlyi fázisdiagram közelítő számítása evezetés Farkas János 1, Dr. Roósz ndrás 1 doktorandusz, tanszékvezető egyetemi tanár Miskolci Egyetem nyag- és Kohómérnöki Kar Fémtani Tanszék
Á É É É Á ó Ú ú Í ó ó ú ű ú ó Ü
Ú Á É Á É É É Á ó Ú ú Í ó ó ú ű ú ó Ü ú ú ő í ú í Ö ú ú Ú í ü Ú ü ő í íí Ü ó ó Ü Í ó ő őű í Á ó Ő Ó ü Ö Ú Á ó ó Ü Ő Ö ó ú ó ó ó Á Ö ó ő ó Ú í í ó í ó ü Á Ú í í í ó ű ü ó ő Ú Í ü ú ü ú Ö Ö í Í í í ú Í ü
ő ó ű í ú é é é ö é é ő ü ű Ö ő é ő ű é é ő ó ü é é Ő í í ó ö ó é ö é ő ű ö é é é ö é í é é é ő é é é ő é é ű ö é é Ó Ó é é é ó í ü ú í é é é é é í ö
ó Á ú í é é é ö é Ö ő é é ő é ű ó ö é é é é é é ö é é é é ú ö é é é é ő é ő é ö é í ó é é Ö é ö é é ő é é é é ö ő é é é é é Íé ő ö é é ő ő é é í é ó ö ő é é é ó ö é é í ő ö é ú ö ö é ó ó Á í ü ő ö é ü
ű é á ü ó í á é é ü é ó á á ó í á á é ő á é á Ü Ö Ú á é á
ű ó í ó ó í ő Ü Ö Ú Á ú É ű ú ö Ü ű Ü í ű ö ö ö ű ö í Ü ö ő í ó Ü Ü Ü ó ö ú ó ű ö ő ó ó ó ö ó ö ú ó ö ó Ü ö ó Ü ú ő ű ő ö ő ö ö í Ü É É É É Ü í ó ö ő ű ő í ű ö ő ű ö ö ő ö Ü í Ü ű ö ö í ő ő í Ü ö ö ó
FELADATMEGOLDÁSI SZOKÁSAINAK VIZSGÁLATA. Baranyai Tünde
Volume 3, Number 1, 2013 3. kötet, 1. szám, 2013 A SZATMÁRNÉMETI TANÍTÓ- ÉS ÓVÓKÉPZŐS HALLGATÓK FELADATMEGOLDÁSI SZOKÁSAINAK VIZSGÁLATA THE EXAMINATION OF TEACHER TRAINING COLLEGE STUDENTS PROBLEM-SOLVING
á á ő ö á ő á ő ő őí á á á ő ö í í á ó ő í ó ó ö á á á á ó ö ö í á ő ö á ó í ő á á ű í á á ó á á í ó ó ö ü ö í ő ű í á ő á á á á á ó ö ö á á á ő ö ő ő
ö ő á ő É ő É Á ő ö ú á ó á á á á á ő á ő Á Ú í ő á á ó á á ú á ó á á á ü ő ő á á ü ő ő ö ö í ő ő á ő ő ö í ő á ő ö ő ő ő ö á á ö á ü ő ö ú ö ő á á ú ú í á á á á á á á ő á ő ő áí á á ő á á ú ő á ő ö á
3. M AGYAR SZÁRÍTÁSI SZIM PÓZIUM
3. M AGYAR SZÁRÍTÁSI SZIM PÓZIUM Nyíregyháza 1999. szeptember 22-23. 110 A szemcseméret és fajlagos felület meghatározás anyag és hőátadási folyamatokhoz Gyimes Ernő Dr. Véha Antal *- Dr. Rajkó Róbert**
Mérési hibák 2006.10.04. 1
Mérési hibák 2006.10.04. 1 Mérés jel- és rendszerelméleti modellje Mérési hibák_labor/2 Mérési hibák mérési hiba: a meghatározandó értékre a mérés során kapott eredmény és ideális értéke közötti különbség
ELTE 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
biometria 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
í á á á í á á á ő í ő ö ö ó ó á á ü á á ö í ó á á ö ű á ú á ü á ö á ő ő ő á á ő ő á á ő ő á ő á í á ó á í ó ó á í ó ö á ö í á í ő ö í ó ö í űö ű ó ö ü
í á á ó á á ó á ő á ő á ó á ő á á á ú ó á á á ú ó á á ó á á á á á á á á ú á á á á á á ó í á á Á á á Í á ű ö ő á á í á ö í á á á ó Ú á á ö ű ö á á á á á ö ö ó ű ö á ő ó á ó ő á á á ö ó ó í á ü ö á á ű ö
Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre
Statisztika I. 11. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Összefüggés vizsgálatok A társadalmi gazdasági élet jelenségei kölcsönhatásban állnak, összefüggnek egymással. Statisztika alapvető feladata: - tényszerűségek
á á á ö ö ü á á á ő á ó á á ő í á í á ú á ö ó á á ó á ó á á ó í á á á á á ó ő á ő ú á á á á ü á í í á ó ü ű ó ó ő á á á ö á á á ü á á ú á á ö ő á á í
ó Á ó ó ü ü ó á á á á ó á ü ő á ö á ó ó ö á á á ö á á á ó ö á ó á á á á ő ö ö Á á ö ö á á á á ő á ó á á á ő ö á á ü ő á í ö ő á í á ö á á ö á ó ü í á á á á á í á á á á á á á í á ű ő á á ő á á ü á á ő ú
4/24/12. Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve. Regresszióanalízis
1. feladat Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve 2. feladat Az iskola egy évfolyamába tartozó diákok átlagéletkora 15,8 év, standard deviációja 0,6 év. A 625 fős évfolyamból hány diák fiatalabb
TANTÁRGYI KÖVETELMÉNYRENDSZER Mezőgazdasági és élelmiszeripari gépészmérnök szak III. évf. 2010/2011. tanév II. félév
TANTÁRGYI KÖVETELMÉNYRENDSZER Mezőgazdasági és élelmiszeripari gépészmérnök szak III. évf. 2010/2011. tanév II. félév 1. TANTÁRGY CÍME: ÉLELMISZERIPARI MŰVELETEK 2. TANTÁRGY KÓDJA, ÓRASZÁMA: NMGAG013 ELMÉLET
ü ö ű ö ű ö Ö ö ú ü Á ü ü ö
ü ö ű ö ű ö Ö ö ú ü Á ü ü ö ö Í ú ö ú Ó ü ö ö ű ü ű ö ü ö Í Í ö ö ű ö ö ű ű Á Á Ő Á Á ú ú É Íö Í Í ö ö Í ö ü ö Í ö ö Í ö ö ö ű Í Í ö Í ű Á É Á ú É ü Á Á É ü Á Á É ü ö ö ö ö ö ö ű ú ö Í ö ö ű ö ö ü ö ö
é ő é ó á é ő ó í á á é ö é á é í é á á é é ű á é ö ö ö ó é ü ö ö ő é ó é ő á í á é í é é á á é í ű ö é Í é ü ö é ó é ü á ű é á ö á Í é ő é á á ó ő é
É Ö É Á í É Ó Á ö é é ö ö é é é é ó ü ö ü ö ö ő é ó é ó á í í á ó Í é á ö é ü é ó ő ő ő á é á é é í é é í á ö é é í é é á í ú é á á ő í é á é Í é é ü ö ö ő ű á á á ó á Íü é é í é ü ő ö é é ó ó í á á á
Á É
Á É ű Á Á ő Ó Á ő ő ő ü Ő ő Á Á Á ü ű ü ü ű őí ő ü Ú Á ü ő í Ö ü ü ű í í ü ő ü ú ü ü í ű ű ü í Á Ü Ó ú Ó Á Ó Á Á Ö Á Á í ü í ííí í Ó ú ű ő ő ő ő ő í ü í í ő ő ú ű ő ő ő ő ú ő ő ő ü ő ü í őí ő ő ő í ű í
ó Í Ó ó ö ö ó ö ó ó ó ö ó ü ö ó ó Í ó ó ó í Í ó ö í í ó Í ó ö ó í í í ó ö ó ó í ó Í Í ö ö Í ö ó ó ó ö ö ó í ü í ó Í ó ö ó ó í ó ö Í Í
É Á Í ó ö É ó Á Á ó ó ü ó ö ú ű í Í ó Ü ó í ó ó ó ö Í ó í ó ö ö ö ó ö ö ö ü ö ö ó ó ó ö í É Í Í ó ó ü Á í Í Í í ö ü ó Í Ó ó ö ö ó ö ó ó ó ö ó ü ö ó ó Í ó ó ó í Í ó ö í í ó Í ó ö ó í í í ó ö ó ó í ó Í Í
Bozóki Sándor. MTA SZTAKI, Budapesti Corvinus Egyetem. Vitaliy Tsyganok
A feszítőfákból számolt súlyvektorok mértani közepének optimalitása a logaritmikus legkisebb négyzetes célfüggvényre nézve Bozóki Sándor MTA SZTAKI, Budapesti Corvinus Egyetem Vitaliy Tsyganok Laboratory
ö ö í őí ö ö í ő ö ő ú ú ö ő ú ö ő ú ö ü ö ö ö ö ö ő ö í ő ü ü ő ö ü ű ő ö ú í ö ő ö í í ű ű í ő ö í ú ű ő
É É Á ö Á ő ú í í í ü ö í í ü ő ö í ö ő ő ő ő ő ö ő í ö ö ő ű í ö ő ö í ö í ö ö ö í őí ö ö í ő ö ő ú ú ö ő ú ö ő ú ö ü ö ö ö ö ö ő ö í ő ü ü ő ö ü ű ő ö ú í ö ő ö í í ű ű í ő ö í ú ű ő í ö ú ö ő í í ö
Í Í í ú Í ü í ő í ö ö ö ü í Í Í Í ü í í ü í ő ő
Á Ö É Á É Ő Ü É ü ő ő ö Í Í ő ö í ő ü ü í í í ü í í í Í Í í ú Í ü í ő í ö ö ö ü í Í Í Í ü í í ü í ő ő í í ő Í Í ú í ő í ő í ö í ő É ő Íő ő Í í Ö ö ő ü ő ő É ő ö ö ő ő ö ö ö í ü ő ö ö ő ő ő ő ö í ő ő ú
A kálium-permanganát és az oxálsav közötti reakció vizsgálata 9a. mérés B4.9
A kálium-permanganát és az oxálsav közötti reakció vizsgálata 9a. mérés B4.9 Név: Pitlik László Mérés dátuma: 2014.12.04. Mérőtársak neve: Menkó Orsolya Adatsorok: M24120411 Halmy Réka M14120412 Sárosi
é é ó ó ó é ö é é é ó é é é é é é é é é é é é é ú ó é ó ö é é ó é ö é ó é éú é ú ó é é é é é é é é ö é é é ö é Ö é é ö ó é ö é é é é ű é ö ö ü é ö é Í
é ü é ö é é é ú Í ö é Íó ö ü é ü é ö é ó é ü ö ö ü é ö é é é ö ú ö é é ó ú é ü é ö é é é é é é é é é é ö ü é ö é é é ö ú ö é é é ö é Ö é ü ö é é ö ö é é é é é é é é é é ü é ú ó é é ú ú é ó ó é é é ó ö
í ó ó ő ő ő Íő í ó í ó ó ő ő ó ő Íő í ó ú ő í í ó ö ő ő í ő ő í ó ü ö í ő ő ó ú ő ő ő ó ő í ő Í ő í ó í ü ő í í ü í í ó ö í ő í í ö í í őí ö í ü í ó ö
Á Í Á É ö ú ö ó ő ő í ú ó ó ű í í í ó Ü í ó ö ö í ö ő í ó ő ő í ő í ö ő Í ó ő ó ő ő í ő ő ő í ö ő ó ő ő ő Í ő ó í ó ő ó ö ő í ü ő í í ó ü í ú í Í í ó ó ú ő ő ü ö ó ü ő ő í ó ö í í í í ó ü ü í Í ő í í ü
É í ű ö ő ü ú ö ü ö ó ö ü í ő ó ú ő ű ú í ő ö ú ő ű ü í ő ó ü ö í ő í ö í ó ó í ó í ó ű ö ö ú í ő ú í í ó í ő í ő ó í ó ó í ó ó í í í í ó ö ö ü ó í ó
Ö É É É ö É Á ö Á ú ó É ó ö ó í ö ö ő í ő ő ő ö í ú ő ó ó ó ó ő ő ü ú ő ő ő ö ö ü ú ö ó ö ö í ö ö í ű ö ö ü ö ü ó ú í ú É ü í ő ő í ő ó í ú í ó ű ú í í ó ö ö ő ú ú í ő ó í É í ű ö ő ü ú ö ü ö ó ö ü í ő
ú í ü ü ö ű í í í í ü ö ö ö ö í í í ű í ö Á ö ö í í ü ö ü ü ű
í ö ö ú í ü ü ö ű í í í í ü ö ö ö ö í í í ű í ö Á ö ö í í ü ö ü ü ű ö ö ö ú ü ö ö í í í ö Á ö ö ö ö ö ö ö í ö ö ö ö ö ö ú Ő ö ö ö í ú ú ö ö í ö ö í ű í ö ö ö ö Á ü ö ü ö ü ű ö ö ö í ö í ü í ű í í ö ö Á
í í ü ő ű í í íí ü ü Á ü ő í ő ő ő ú ő í ü ü í í ú Á ü ú ú í É í ü
Á Ü Ó Á Á í Á ü ü í í ú ű ő ú ő ő ő ü ü í ü ü ü ü í í ü ü ő ú Á í í ü ő ű í í íí ü ü Á ü ő í ő ő ő ú ő í ü ü í í ú Á ü ú ú í É í ü ú É ű ő ü ő í í ű ü í í í í ü í ő ü ő í ő ú ü í í ú í ű í ü í í í ü í
A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv
Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói mérés Műveletek összessége, amelyek célja egy mennyiség értékének meghatározása. mérési
Regressziós vizsgálatok
Regressziós vizsgálatok Regresszió (regression) Általános jelentése: visszaesés, hanyatlás, visszafelé mozgás, visszavezetés. Orvosi területen: visszafejlődés, involúció. A betegség tünetei, vagy maga
ú ü ü ú
Ú Á É Á É Í Á ú ú ú ú ü ü ú ú ű Á É Í Á Í Á É Í Á Á É Í Á Ó É Ú Ú Í Á Á É É É Ö Á Á É É É Á Í Í Á Á Á É Í Á Á É Ú Í Á Á É É É Ú ú ü ú ú ű ú ú ü ú Í Í Á É Í Á Ö É Ö Ú Ű Í Á Á É É ú ü ü ü Í ű ű Ü Á É Í Á
í ű ű ö í ö í ű í ú ű ű ű í Í í ö í Í ÍÍ ö ü ö í ű í ö ö ö ű í í ö í ö í ü ö í í í ű í ű ö ö ö í ű ö ö ű ü ö ö ö í ú ü ű ö ú í ö ö í ü ö ö í í í í í í
É Á Ú Ö É É É É Ü É ú ö í ü ö ú ö í Ü ü ü ö ö Ő ú í ú ö í ü Á í ű Í í í ú ü ö í í ű í Í ű ü ű í ü ü í ű ú ö Á ö ö ú ö í ű ű ö í ö í ű í ú ű ű ű í Í í ö í Í ÍÍ ö ü ö í ű í ö ö ö ű í í ö í ö í ü ö í í í
KOCKÁZATKEZELÉS A REPÜLÉSBEN
KOCKÁZATKEZELÉS A REPÜLÉSBEN Dr. Pokorádi László* egyetemi docens ZMNE, VSzTK Haditechnikai tanszék Napjainkban az Amerikai Egyesült Államok Légierejénél (USAE) és Haditengerészeténél (l JS Navy) egyre
Mezőgazdasági gépesítési tanulmányok Agricultural Engineering Research MŰANYAG CSOMAGOLÓ- ÉS TAKARÓ FÓLIÁK REOLÓGIAI VIZSGÁLATA
Mezőgazdasági gépesítési tanulmányo Agricultural Engineering Research Kiadó: Dr. Fenyvesi László főigazgató FVM Mezőgazdasági Gépesítési Intézet özleménye Bulletin of the Hungarian Institute of Agricultural
á ö á Ö á á ő ü á á ö á ó ő ő ö á ö á á á ö á ö á ő í á ű ő ü á ö á ő á á á á ó ó Ó ö ö á ő á ő ö á á ö á ő á ő ö á á á á á á ű ő ö á áá ü ő á Ó á í ü
á á á ő ő ö ö á á á ő á ű á á á í É á ő á á á á á á ü á á á á ó ó ó ö á á á ö á ő á ő ö á á á ű á á ö ő ő á á á á ö á ő á ő ö á á á ő ü á á á ű ő ö ö á á á ő á á ü á á á á ö ő á Ö á á ő á Ö á ő ó á ő á
ő ő ü ö ö ü ő ő ö ő ö ő ö ö ó ö ő ő ö í Ö ö í őí ö ö ó ö ö ő ö í Ö ő ő ö ö í í ő í ö ó ő ö ó í ó í Ö Í ó ö í ó ó ö Í Ö ő Í ő ő ó ö ő í ó ö í í í ü ö í
Ö Á Á ó É ö ő ö Ö ó ó ó Ö ő ö í ű ö ő ó ó ő í ő ö ó ö ó ö ö ő Ö ö ő ö ö ó ö ö ü ü í í í ö ö ő ő ó ö ő ó ö ő ö ó ö ű ó ő ó ó ó ő ö ő ő ö ó ó ö ó ó ó ó ö ö ö Í ö ő ö ö ó ö ö í ö ü ö í ü ö ő ö í ö ó ö ó ó
É Í ó Í Í ó Íó ó ó Á ó ú ö ű ü ú Á Í ó ó
Í Í Í Í ó ó ó ú ó ő É ú ö ü ú Á Ú ő ö ó ó ó ó ő ő ó ü ő Á ö ű ü É Í ó Í Í ó Íó ó ó Á ó ú ö ű ü ú Á Í ó ó ő ó ú Á ő ü Á ő ú Í É ö Í ö Á Í Á ő ó ő ó ó Á ó ó ó ó ó Íő Á ü ö ó ó ő ó ó Í ö ó ő ú ó Í ö ő ö ó
A Markowitz modell: kvadratikus programozás
A Markowitz modell: kvadratikus programozás Losonczi László Debreceni Egyetem, Közgazdaság- és Gazdaságtudományi Kar Debrecen, 2011/12 tanév, II. félév Losonczi László (DE) A Markowitz modell 2011/12 tanév,
Á í ó ó ö Á ö ü É Á É ü É ó ó É ü Á í Á Á ö É ó Á Á Á ó ú É ö ö É Á Á Á í ó Á É É Á ó Á Á É Á ó ü Ű Ö Á Á Á ó ö É Á Á ü É Á É ó É Á Á Á Á Á Á ö ö É Á
ő ü í ő ó ö ú ö ö ó Á í ó ó ö Á ö ü É Á É ü É ó ó É ü Á í Á Á ö É ó Á Á Á ó ú É ö ö É Á Á Á í ó Á É É Á ó Á Á É Á ó ü Ű Ö Á Á Á ó ö É Á Á ü É Á É ó É Á Á Á Á Á Á ö ö É Á Á Á Á Á Á ú É Á Á Á ü É Á Á Á ü
ő ő Á Á ó ü ő ó Í ő ö í ö ö óú óú ő ú í ő ú ó ó ó ü ö ö ü ö í ő ö ő ó ü ö ö ü ő í ő ő ó í ó ó ő ő ő ő ü Í ó É ü Ö í ö ő Í Í ő Í ő
ő Ú ó ó Á ó ő ó ü ő í Á ű Á ü ő í í í ó ó ő ő ő ó í ő ő í ö ü í ú ú ü ö í ó ő ő ő ó í ú ú ó ó ö ő Í ú í ó ő ö ö ő ö ö ö ő ö í ö ö ő ó ő ö ö ü ú ú ó Ó ő ő ő í ú ú ó ő ő ő Á Á ó ü ő ó Í ő ö í ö ö óú óú ő
Termoelektromos hűtőelemek vizsgálata
KLASSZIKUS FIZIKA LABORATÓRIUM 4. MÉRÉS Termoelektromos hűtőelemek vizsgálata Mérést végezte: Enyingi Vera Atala ENVSAAT.ELTE Mérés időpontja: 2011. november 30. Szerda délelőtti csoport 1. A mérés célja
TANTÁRGYI KÖVETELMÉNYRENDSZER Élelmiszermérnök szak III. évf. 2010/2011. tanév I. félév
TANTÁRGYI KÖVETELMÉNYRENDSZER Élelmiszermérnök szak III. évf. 2010/2011. tanév I. félév 1. TANTÁRGY CÍME: ÉLELMISZERIPARI MŰVELETEK 3. TANTÁRGY KÓDJA: NEMAT205/1 ELMÉLET 3+0 NEMAT206/1-2 GYAKORLAT 0+2
ALAPFOKÚ HIDRAULIKA LABORATÓRIUMI GYAKORLATOK
ALAPFOKÚ HIDRAULIKA LABORATÓRIUMI GYAKORLATOK (Hallgatói példány) 1. KÖZVETLEN VEZÉRLÉS ÉS EL VEZÉRELT NYOMÁSIRÁNYÍTÓK JELLEGGÖRBÉI, SZELEPÁLLANDÓ MEGHATÁROZÁSA MÉRÉSSEL 2. FOJTÓ ÉS TÉRFOGATÁRAM-IRÁNYÍTÓ
A GŐZ ÉS MELEGVÍZTÁMASZÚ ABSZORPCIÓS HŰTŐGÉPEK ÖSSZEHASONLÍTÁSA A JÓSÁGI FOK SZEMPONTJÁBÓL
A GŐZ ÉS MELEGVÍZTÁMASZÚ ABSZORPCIÓS HŰTŐGÉPEK ÖSSZEHASONLÍTÁSA A JÓSÁGI FOK SZEMPONTJÁBÓL THE COMPARISON OF STEAM AND HOT WATER POWERED ABSORPTION REFRIGERATORS IN TERMS OF EFFICIENCY SZABÓ Gábor IV éves
ö ő ó í ő ü ő ö ő ő ö í ő ó ő ü ú ő ö í ő ő ö ő ü ó ő ó ű ü ó ő ó ó ü ü ő ő ó ó Á í Ő ó ő ő ó í ő ó ó ő Ó ó ö ö Ö ó ő ó ő ö Ö ő ü ő ó ő ö ő ó í
ü ö ö ő ü ó ü ő ü ö Ö ó ő ő ő ő ő ó í ő Á ő ó í Ó Á ö ö ö ő ő ó ő ü í ü ü ő ó ő ő ő ö ő ő Ő ó ő ü ő ó ő ó ű ü ó ő ó ó ü ü ő ő ó ó Á í Ó ó ő ő ó ő ó ó ő ó ó ö ö Ö ő ő ó ő ö Ö ő ü ő ó ő ö ő ó í ő ü ő ö ő
ú í ü ö ú ö ö ő í ö ü ö ő ö ü ö í í ü ö í ü ő ö ú ú ő ő ő ő ő ő ö ö ő ő ü ö ü ő ő ö í ő ő ü ü ö í ü Á ő í í ő
ü ú í ü ö ú ö ö ő í ö ü ö ő ö ü ö í í ü ö í ü ő ö ú ú ő ő ő ő ő ő ö ö ő ő ü ö ü ő ő ö í ő ő ü ü ö í ü Á ő í í ő ö ő í í ü ő ő ő í ö ö ö ü ö ő í ü ő ö í ő ü ö í í ö í ü ő ú ü ö ü ő ő ő ő í ő ö ő ő ő ö őí
í ő ő Ü Ü Ü Ó í őí Ü ő ű í í ú í ő Ú ő Ü í ő í Ó ő ü í í ú ü Ü ü
ő í É í Ő É ő ü ő ő í Ü í ü ú ú Ú ő ő Ü ő í í Ó Ü ű ü ő Ó Ó Ó ő ő Ü Ü ű ü őí ő ű í Ó í ő ő Ü Ü Ü Ó í őí Ü ő ű í í ú í ő Ú ő Ü í ő í Ó ő ü í í ú ü Ü ü í ü ő í Á Ö í ő ő ő ő í ú í Ó ú í ő í ő Ó í í ő ő ü
ő ö ö ő ó ö ü Ö ö ő í í ő ő ű ö ö ú ö ö ö ő ő ö ö ö ö ő ő ö ő ű í Á ó ó ö ő ö ü ö ö í ű ő ö ö í ö í ü ö ü ü ö ö ö ö ő ö ü í í ő ö ö ű ö ö ó ő ö ö ü ó
ö ő ö ő ó Ö ó ó í í ó ő ó ó ö ő ö Ö ő ó ő ű ö ó ű í ó Ü í ő í ó ó ő ő ö ó ö ó ü ő ö í ő ő ö ő ó ó ó ö ü ö ö Í ö ó ö ö ö ő ú ö í ö ö ö ö ö í í ö ő ő ő ö ő ö ő ő ö ő ö ő ö ö ő ó ö ü Ö ö ő í í ő ő ű ö ö ú
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 10 X. SZIMULÁCIÓ 1. VÉLETLEN számok A véletlen számok fontos szerepet játszanak a véletlen helyzetek generálásában (pénzérme, dobókocka,