KRITIKUS INFRASTUKTÚRA MODELLEZÉSE DÖNTÉSELMÉLET ÉS JÁTÉKELMÉLET SEGÍTSÉGÉVEL 1
|
|
- Klára Halász
- 6 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 VIII. Évfolyam 1. szám március Gyarmati József gyarmati.jozsef@uni-nke.hu RITIUS INFRASTUTÚRA MODELLEZÉSE DÖNTÉSELMÉLET ÉS JÁTÉELMÉLET SEGÍTSÉGÉVEL 1 Absztrakt A cikk kritikus infrastruktúra modellezésére alkalmas módszereket mutat be. A matematikai modellek alkalmazása gyakorlati példákon keresztül kerülnek bemutatásra. A példák döntéselmélet és játékelmélet segítségével vannak megoldva. This paper shows eight models which are applicable for modeling critical infrastructure. Solving the problems decision theory and game theory was used. The paper shows the mathematical model and shows practical examples as well. ulcsszavak: kritikus infrastruktúra, modellezés, játékelmélet, döntéselmélet ~ critical infrastructure, modeling, game theory, decision theory 1 A tanulmány a TÁMOP B-11/2/MR számú ritikus infrastruktúra védelmi kutatások című pályázat özlekedési kritikus infrastruktúra védelem kiemelt kutatási terület támogatásával készült 65
2 BEVEZETÉS A tanulmány célja olyan modellek összegyűjtése, amelyek segítségével matematikailag modellezhetővé válik a kritikus infrastruktúra védelme. A modellezés elsősorban azon esetekre vonatkozik, ahol a támadó, illetve a védett értéken rongáló nem intelligens, vagyis nem valamilyen természeti erő. A modellezés alapvető célja ennek megfelelően a védett rendszert támadó és az azt védeni próbáló üzemeltető cselekvéseinek leírása, valamint az egyes cselekvési változatokkal járó következmények, károk értékének előrejelzése. 1. DÖNTÉSELMÉLETI MEGÖZELÍTÉS Legyen egy védett objektum, amelyet az üzemeltető az optimális költségen kíván működtetni és legyen egy támadó, amely minél nagyobb kárt akar okozni. érdés: milyen mértékű erőforrást szánjon az üzemeltető a védelem kiépítésére és milyen mértékűt a támadó a legnagyobb kár okozás érdekében? Definíciók A döntéselméleti modell általános leírását az (1) egyenlet mutatja. T T T 1 2 m S m1 S m ij... S n 1n 2n mn P(T ) P(T ) P(T ) P(T i 1 2 m ) (1) m és P( T i ) 1, i = 1 m, j = 1 n. i 1 Ahol: E: védett érték [Ft] A támadásnak kitett objektum, rendszer, stb., pénzben kifejezett értéken. S: védelmi szint [%] Hány százalékkal képes a biztonsági rendszer csökkenteni a támadás hatását. V: védelmi költség [Ft] V = f(s, E) Az adott védelmi szint eléréshez szükséges anyagi erőforrások pénzben kifejezve. T: támadás [%] Hány százalékban rombolja a támadó a védett értéket. C: kár [Ft] A védett értékben közvetlenül keletkező kár, valamint a védett érték károsodása miatt keletkező közvetett kár. C = f(e, S, T) : összköltség [Ft] = C + V P(T i ) [-] Adott T i mértékű támadás bekövetkezésének a valószínűsége. D i Döntési kritérium. [-] Azon szabály, amely alapján az üzemeltető (döntéshozó) választ az alternatívák közül. 66
3 Támadás 1.1. Modell A védelmi költség a védelmi szint lineáris függvénye: V = m E S, (2) Ahol m iránytangens az arányossági tényező és m R +. ifejezi, hogy a védelmi rendszer költsége 100%-os védelem esetén hányad része a védett értéknek. A kár csak a védett értékben keletkezik közvetett hatások nincsenek. A kár ennek megfelelően a védelmi szint és a támadás lineáris függvénye: C = E T (100%-S) (3) A következmény értékét a (2) és a (3) egyenletekből a következő szerint kell számítani: ij (T) = C ij + V ij = E T i (100%-S j ) + m E S j. (4) A támadás bekövetkezéséről, annak várható nagyságáról a rendszer üzemeltetője részéről nem áll rendelkezésre semmilyen információ. A támadás nagysága és a védelmi szint nagysága között nincs összefüggés. (Azon eseteket ahol ez nem áll fenn játékelmélet segítségével lehet modellezni.) A modell megoldása egy példán keresztül kerül bemutatásra. Legyen E = 100 [mft], és m = 0,5. Védelmi szint 25,00% 50,00% 75,00% 100,00% 25,00% 31,25 37,5 43, ,00% ,00% 68,75 62,5 56, ,00% 87, ,5 50 Maxi max W j 31,25 37,5 43,75 50 Mini max w j 87, , táblázat. Az 1.1. modell döntési táblázata A modellt a döntéselméletbe alkalmazott rendezés szerint döntési táblázatban mutatja be az 1. táblázat. A döntéshozó jelen esetben a rendszer üzemeltetője, a cselekvési változatait pedig az 1. táblázat oszlopai mutatják. A döntéshozónak a lehetséges védelmi szintek között kell választania. A kiválasztott cselevési változattól a döntési modell feltételei szerint függetlenül események következnek be, ez jelen esetben a bekövetkező támadás nagysága. A kiválasztott cselekvési változat, vagyis a rendszer üzemeltetője által meghatározott védelmi szint és a bekövetkező támadás nagysága együttes hatására létrejön a következmény, ami esetünkben a (4) egyenletekből van számítva. Az üzemeltető számos stratégia szerint választhatja ki a cselekvési változatát. Elsőként tekintsük az un. maxi max döntési elvet Szentpéteri (1980:36) szerint. Ez az elv egy teljes mértékben optimista döntéshozó gondolkodását írja el. Az optimizmus jelen esetben nem a döntéshozó személyes tulajdonságából fakad, hanem a körülmények csekélyebb mértékű támadásra engednek következtetni. A döntéshozó személyes jellemvonásait már csak azért sem célszerű figyelembe venni, mert a vizsgált helyzet un, csoportos döntési probléma. Nem egy személy üzemelteti a rendszert, hanem egy számos taggal rendelkező szervezet. A végső döntéseket a legtöbb esetben egy személy hozza meg ugyan, de a döntés meghozatala előtt 67
4 számos más személy véleménye kerül meghallgatásra, vagyis a döntésben több személy értékrendje információja és egyéb személyes attitűdje is szerepel. A maxi max elv esetén a döntéshozó feltételezi, hogy bárhogyan is dönt minden esetben a számára legkedvezőbb esemény, jelen esetben legkisebb mértékű támadás következik be. Például ha nem alakít ki védelmet evvel csökkentve a saját költségeit, akkor támadás sem lesz, ha teljes védelmet alakít ki, akkor a támadás is maximális mértékű lesz. A cselekvési változat kiválasztásához az 1. táblázat oszlopaiban meg kell keresni a maximális bevételt, jelen esetben a minimális kiadást: W j = min i { ij } (5) és az így képezett sorból kell kiválasztani a legkedvezőbb értéket, vagyis a maximális bevételt, esetünkben a minimális kiadást: D 1 opt = min j {W j } (6) Esetünkben ez az (5) egyenlet szerinti {31,25; 37,5; 43,75; 50} értékekből kiválasztott legkisebb, amit az 1. táblázatban pirossal jelölt érték mutat, mely szerint a legalacsonyabb védelmi szintet kell kialakítani. Figyelembe véve, hogy a védelmi költség lineáris függvény szerint lett képezve, a legkedvezőbb alternatíva, ha a rendszer üzemeltetője egyáltalán nem alakít ki védelmet. A pesszimista döntéshozó arra számít, hogy minden lehetséges cselekvési változatához képest a legkedvezőtlenebb következményt indikáló esemény fog bekövetkezni. Az előző példát erre a döntési elvre érvényesítve, ha a rendszer üzemeltetője nem alakít ki védelmet, akkor maximális erejű támadás fog bekövetkezni. A cselekvési változat kiválasztásához most oszloponként a legkedvezőtlenebb következményt kell kiválasztani, vagyis a maximális költséget: és az így képzett sorból a legkisebbet: w j = max i { ij } (7) D 1 pesz = min j {w j }. (8) A döntéselméletben ezt mini max elvnek nevezik. Az 1. táblázatban kék színnel lett jelölve az így kiválasztott alternatíva. A két döntési elv szerint a teljesen optimista nem alakít ki védelmet a teljesen pesszimista pedig maximális védelmet alakít ki. Természetesen ezen elvek szerint kiválasztott cselekvési változatokat szélsőségnek kell tekinteni, hiszen teljes mértékben optimista, illetve pesszimista döntéshozó gyakorlatilag nem létezik. Ezen jellemzők finomabb árnyalására alkalmazzák a döntéselméletben az un. Hurwitz kritériumot (Szentpéteri, 1980:37), amely egy 0 α 1szám segítségével állítja be az optimizmus mértékét és α = 1, ha a döntéshozó teljes mértékben optimista. Jelen esetben ehhez egy nagyon hasonló megközelítést alkalmazunk, avval a különbséggel, hogy a döntéshozónak a veszélyeztetettség mértékétől függően a támadás nagyságát kell előre megjósolnia. A védelmi szinteket diszkrét értéknek és a támadás mértékét folytonosnak tekintve, az egyes védelmi szintekhez a (4) egyenlet szerint definiálható a következő függvény: j (T) = C j + V j = E T (100%-S j ) + m E S j, (9) 68
5 öltség ahol T mint a támadás mértéke folytonosnak tekinthető, és az S j a j-edik védelmi szint nagysága. Ennek megfelelően a lehetséges védelmi szintek számának megfelelő számú, vagyis j darab függvény képezhető. A függvényeket az 1. ábra mutatja Védelemi szint 25% 50% 75% 100% T1 T2 0,00% 25,00% 50,00% 75,00% 100,00% 1. ábra. Az 1.1. modell általános megoldása Támadás A döntéshozónak arra a kérdésre kell válaszolni miszerint: Milyen mértékben várható támadás? ; vagy Milyen mértékű a veszélyeztetettség?. A támadás várható nagysága által meghatározott helyen (1. ábra T 1 = 30%) a legkisebb költségű cselekvési változat görbéjét kell választani, jelen esetben ez a minimális 25%-os védelmi szinthez tartozó görbe. Az 1. ábrából jól látható, hogy amennyiben T > 50% vagyis inkább vagyunk pesszimisták, akkor maximális védelem, ellenkező esetben minimális védelem szükséges. Általánosan: D 1 ált = min{ j (T)}. (10) A (10) egyenlet szerinti döntési elv magába foglalja az előző két elvet is, ezért ez a modell mindhárom döntési elvet magába foglaló megoldásának is tekinthető Modell A védelmi költség a védelmi szint lineáris függvénye: V = m E S, (11) ahol m iránytangens az arányossági tényező és m R +. ifejezi, hogy a védelmi rendszer költsége 100%-os védelem esetén hányad része a védett értéknek. A kár csak a védett értékben keletkezik közvetett hatások nincsenek. A kár ennek megfelelően a védelmi szint és a támadás lineáris függvénye: C = E T (100%-S) (12) A támadás bekövetkezéséről információ áll rendelkezésre a P(T i ) diszkrét valószínűségeloszlás formájában az (1) egyenlet szerint, de ez független a védelmi szinttől. Az egyes események bekövetkezési valószínűségének ismeretében egyszerűen számítható minden cselekvési változat un. várható pénzértéke, ha a kiválasztott cselekvési változathoz tartozó minden következményértéket szorozzuk a hozzá tartozó valószínűséggel és a szorzatokat összegezzük: 69
6 Támadás M( j )= Σ i ij P(T i ) (13) A legkedvezőbb alternatíva, amelynek a várható összköltsége a legkisebb, vagyis a várható érték sorából a legkisebb értéket kell választani. éplettel megfogalmazva: D 2 d = min{m( j )}. (14) A modell megoldása példán keresztül: legyen E = 100 [mft], és m = 0,5. A valószínűségek P(T i ) és T i {25%, 50%, 75%, 100%} ismeretében a döntési táblát a 2. táblázat mutatja. Védelmi szint 25,00% 50,00% 75,00% 100,00% P(T i ) 25,00% 31,25 37,5 43, ,1 50,00% ,4 75,00% 68,75 62,5 56, ,3 100,00% 87, ,5 50 0,2 M( j ) 61,25 57,5 53,75 50 M f ( j ) 37,5 41,6 45, táblázat. Az 1.2. modell döntési táblázata Az eredmény 50 (pirossal kiemelve) és a kiválasztott alternatíva a maximális 100%-os védelem. Amennyiben a támadás nagysága folytonos eloszlású, akkor a várható értéket a következő egyenlettel számíthatjuk Szentpéteri (1980:59) szerint: 1 M f ( j ) j ( T) f ( T) dt, (15) 0 ahol f(t) az eloszlás sűrűségfüggvénye. Legyen az eloszlás sűrűségfüggvénye: alakú lineáris függvény, ahol m T csökkenő [0,1] vizsgált intervallumon belül és f ( T) dt 1. f(t) = c m T T (16) R, vagyis a sűrűségfüggvény szigorúan monoton A (15) egyenletet a (9) és a (16) felhasználásával megoldva valamint behelyettesítve a 1.2. modell konstansait, az egyes védelmi szintekhez tartozó várható következmény értékeket a 2. táblázat utolsó sora mutatja. Csökkenő védelmi szinthez itt csökkenő összköltség tartozik, ami a választott eloszlás és a hozzá tartozó paraméter értékének tudható be Modell A védelmi költség a védelmi szint négyzetes függvénye: 1 0 V = m v E S 2, (17) ahol m v arányossági tényező, és m v R +. A kár jelen esetben nem csak a védett értékben keletkezik, közvetett hatások is vannak, melyek négyzetesen arányosak a támadás mértékével: 70
7 Támadás ahol m T arányossági tényező, és m T R +. A j-edik cselekvési változathoz tartozó összköltségek: C =m T E (100%-S)T 2 (18) j (T)= m v E S 2 j+ m T E (100%-S j )T 2. (19) A cselekvési változat kiválasztásához felhasználható az 1.1. modellnél bevezetett (6) és (8) egyenlet szerinti döntési kritérium. Az 1.1. modell (10) egyenlete szerinti elvet alkalmazva a döntési probléma itt is általánosítható: D 3 = min { j (T)} (20) ahol 0% T 100% és S j {25%, 50%, 75%, 100%}. Egy példán keresztül bemutatva: legyen m v = 1 és m T = 2 és E = 100 mft. Védelem 25,00% 50,00% 75,00% 100,00% 0% 6, , ,00% 15,625 31,25 59, ,00% 43, , ,00% 90,625 81,25 84, ,00% 156, , W j 6, , w j 156, , táblázat. Az 1.3. modell döntési táblázata Az értékeket behelyettesítve az (19) egyenletbe a 3. táblázatot kapjuk. A (6) és a (8) szerinti tisztán optimista és a tisztán pesszimista döntési kritérium alapján a döntéshozó rendre a minimális illetve a maximális védelmi szintet választja, amit a 3. táblázatban piros illetve kék szín jelöl. A megoldás általánosításához az értékeket behelyettesítve a (11) egyenletbe a 2. ábra szerinti j (T) függvények adódnak. 71
8 öltség Védelmi szint 25% 50% 75% 100% % 25% 50% T1 75% T2 T3 100% Támadás 2. ábra. Az 1.3. modell általános megoldása A cselekvési változat kiválasztásához, vagyis a védelmi szint nagyságának a meghatározásához a (20) szerint a minimális értékű j (T) függvényt kell megkeresni. A 2. ábrán jól látható, hogy a támadás nagyságának a függvényében változik a minimális értékeket tartalmazó függvény és a 0-100% támadási intervallumon belül mind a négy lehetséges védelmi szinthez kapcsolódó függvény minimumként jelenik meg. A négy függvény három metszéspontját (T 1 T 2 T 3 ) kell megkeresni, ahhoz hogy a védelmi szintet egyértelműen hozzá lehessen rendelni a támadás várható szintjéhez. A T 1 értéket a 25% (T)= 50% (T), a T 2 értéket a 50% (T)= 75% (T), a T 3 értéket pedig a 75% (T)= 100% (T) egyenlet megoldásával. Az egyenleteket megoldva a T 1 = 61%, T 2 = 79%, T 3 = 94%, értékek adódnak. Vagyis, ha a támadás elvárt mértéke T < 61% akkor 25%-os védelmet célszerű kialakítani, ha 61% T < 79% akkor 50%-os védelmet célszerű kialakítani, ha 79% T < 94% akkor 75%-os védelmet célszerű kialakítani, ha pedig T > 94% akkor 100%-os védelmet célszerű kialakítani Modell A védelmi költség a védelmi szint négyzetes függvénye: V = m v E S 2, (21) ahol m v arányossági tényező, és m v R +. A kár jelen esetben nem csak a védett értékben keletkezik, közvetett hatások is vannak, melyek négyzetesen arányosak a támadás mértékével: C =m T E (100%-S)T 2 (22) ahol m T arányossági tényező, m T R +. és ij (T) = C ij + V ij = m T E (100%-S j ) T i 2 + m v E S j 2, (23) 72
9 Támadás A támadás bekövetkezéséről információ áll rendelkezésre. Ismert a P(T i ) diszkrét valószínűségeloszlás, ahol T i {25%, 50%, 75%, 100%}. A modell megoldása a 1.2. modellnél leírtakkal egyezik meg eltérés csak a következményértékek számításában van. M( j )= Σ i ij P(T i ) (24) D 4 = min{m( j )}. (25) A példán keresztüli bemutatáshoz felhasználva a 3. modell adatait és az 1.2. modell valószínűségeloszlását a 4. táblázat szerinti eredményekhez jutunk. Védelmi szint 25,00% 50,00% 75,00% 100,00% P(T i ) 25,00% 6, , ,1 50,00% 15,625 31,25 59, ,4 75,00% 43, , ,3 100,00% 90,625 81,25 84, ,2 M( j ) 38,13 46,25 66, táblázat. Az 1.4. modell döntési táblázata A 4. táblázat szerint a legkisebb védelmi szint kiépítése látszik a legcélszerűbbnek, összevetve ez a 2. táblázat hasonló döntési modelljével megállapítható, hogy jelen esetben az ott megfigyelt kimenettel szemben teljesen ellenkező döntés meghozatala látszik célszerűnek. Ebből a megfigyelésből csak annyi következtetést célszerű levonni, miszerint az egyes védett objektumok jellege, a keletkező kár nagysága és a képzés formája a döntést akár teljes mértékben megváltoztathatja. 2. JÁTÉELMÉLETI MEGÖZELÍTÉS Definíciók Legyen A 1, A 2, A n védett objektum. A rendszer üzemeltetője korlátozott erőforrásokkal rendelkezik, amely csak az egyik objektum védelmét teszi lehetővé. A rendszert támadó szintén korlátozott erőforrásokkal rendelkezik, amely szintén csak egy objektum támadását teszi lehetővé. A támadó kiválaszt egy objektumot, amelyet megkísérel rongálni, és az üzemeltető is kiválaszt és védelemmel ellát egy objektumot. A két választás együttes hatására valamelyik objektumban valamilyen szintű kár keletkezik. A modell un. kifizetési táblázatát az 5. táblázat mutatja, ahol p ij jelenti az i-edik, és egyben támadott objektumban keletkező kárt, ha az üzemeltető a j-edik objektumot védi és i, j = 1,,n, x és y vektorok tartalmazzák azon valószínűségeket, amellyel a támadó kiválasztja célpontját, illetve az üzemeltető kiválasztja a védett objektumot. A modellből egyértelműen következik, hogy p ij ott éri el a minimumot, ha i = j. 73
10 Támadó Támadó Üzemeltető A 1 A 2 A n x A 1 p 11 p 12 p 1n x 1 A 2 p 21 p 22 p 2n x 2 A n p n1 p n2 p nn x n y y 1 y 2 y n 5. táblázat. Általános játékelméleti modell 2.1. Modell A kifizetési tábla legyen a 6. táblázat szerinti. A táblázatból látható, hogy nincsenek az egyes alternatívákhoz rendelve valószínűségértékek. Mindkét fél rendelkezik a 6. táblázat információjával és mindkét félről feltételezhető, hogy racionálisan cselekszik, vagyis a Támadó maximálni, az Üzemeltető pedig minimálni szeretné a kárt, továbbá mindketten ismerik az ellenfelük ezen célját. Üzemeltető A 1 A 2 A 3 A A A táblázat. A 2.1 modell kifizetési táblázata A 6. táblázat fődiagonálisa tartalmazza a soronkénti legkisebb elemet, ami azt mutatja, hogy akkor keletkezik a legkisebb kár, ha a támadó azt az objektumot támadja, amelyet az Üzemeltető védelemmel is ellát. A fődiagonálison kívüli elemek soronként azonosak, ami abból adódik, ha a támadó egy objektumot támad, de az üzemeltető nem azt védi, akkor már teljesen mindegy, hogy melyik objektum van ellátva védelemmel ugyanakkora kár keletkezik a támadott helyen. A modell így feltételezi az objektumok és a védelmi rendszerek függetlenségét. A kifizetési táblázat a keletkezett kárt mutatja ennek megfelelően a támadó maximálni, míg az üzemeltető minimálni szeretne. Amennyiben a támadó oldaláról közelítünk észrevehető, hogy az A 3 objektum támadásához tartozó értékek {8, 8, 4} rendre nagyobban az A 1 -hez {1, 3, 3} tartozókhoz képest. A támadó függetlenül az üzemeltető döntésétől, minden esetben nagyobb kárt okoz, ha az A 3 at támadja. Az A 3 dominálja az A 1 -et, tehát az A 1 a támadó cselekvési változataiból kizárható. A kifizetési táblázat a 7. táblázat szerint módosul. 74
11 Támadó Támadó Üzemeltető A 1 A 2 A 3 A A táblázat. A 2.1. modell módosított kifizetési táblázata Az üzemeltető viszont ugyanevvel az információval rendelkezik, vagyis Ő is látja, hogy a támadó A 1 -et semmiképpen nem fogja támadni ezért a 7. táblázat szerinti kifizetési táblát vizsgálja, amelyből az első sor már törölve van. Ha az üzemeltető 7. táblázat szerinti A 3 objektumot védi, akkor rendre 4 4-et veszíthet, míg ha A 1 -et akkor 4 8-at, vagyis a támadótól függetlenül jobban jár, ha az A 3 -at védi. A kifizetési táblázatból, ennek megfelelően az első oszlop törölhető (7. táblázat zöld keret). A tovább redukált kifizetési táblázatban a támadó részéről már A 3 dominálja A 2 -t vagyis A 2 sora törölhető (7. táblázat kék keret). A végére az üzemeltető részéről marad A 3 illetve A 2 objektum védelme az első esetbe 4-et a második esetben viszont 8-at fizethet, tehát célszerűen az A 3 objektum védelmét választja. A megoldást jelen esetben minkét fél domináns stratégiák alapján választották, feltételezve, hogy mindkét fél racionális, ami jelen esetben annyi jelent, hogy a támadó maximálni akarja az okozott kárt, míg az üzemeltető ugyanezt minimálni szeretné Modell Legyen a kifizetési táblázat a 8. táblázat szerint. Összevetve ezt az 5. táblázattal megállapítható, hogy a fődiagonálishoz tartozó elemek soronként a legkisebbek, de a fődiagonálison kívüli elemek soronként nem egyenlők. A védett rendszerek és védelmi berendezések nem függetlenek. Az üzemeltető és a támadó továbbra is racionális, vagyis a maximális kárt illetve a minimális költséget keresik. Üzemeltető A 1 A 2 A 3 min A A A max táblázat. A 2.2. modell kifizetési táblázata A 8. táblázat alapján megállapítható, hogy sem a támadónak sem pedig a védőnek nincs domináns stratégiája. A modell az 1. modellnél bemutatott szerint nem egyszerűsíthető. A két fél jelen esetben választhat úgy, hogy maximálja a minimális bevételét. A támadó esetében ez a cselekvési változatonkénti minimálisan okozható kár maximálásával érhető el. A támadó soronként kiválasztja a minimumot és az így képzett oszlopból kiválasztja a maximális elemet (4). 75
12 Támadó Az üzemeltető minimálni szeretné a cselekvési változatonkénti maximális kiadását. Ezt úgy éri el, hogy oszloponként kiválasztja a maximális elemet és az így képzett sorból kiválasztja a legkisebbet (4). A 8. táblázatban megfigyelhető, hogy a játékosok a másik fél döntésétől függetlenül nem tudnak javítani a saját helyzetükön. Az üzemeltető nem tudja csökkenteni a kárát, ha az A 1 -et választja akkor 6-ra növekszik a költsége, ha A 3 -at akkor 5-re. A támadó hasonló helyzetben van, ha megváltoztatja bármilyen irányban az eredeti döntését akkor az okozott kárt fogja csökkenteni 2-re. A megoldás mindkét esetben az A 2 kiválasztása, a soronkénti minimumok maximuma és az oszloponkénti maximum minimuma megegyezik (4), a játékelméletben ezt a pontot nyeregpontnak nevezik, a 4-et pedig a játék értékének Modell Legyen a kifizetési táblázat a 9. táblázat szerinti. Alkalmazva előző modellnél bevezetett mini-max stratégiát, minkét félnek az A 3 kiválasztása látszik optimálisnak. A táblázatban viszont megfigyelhetjük, hogy soronkénti minimumok maximuma (4) és az oszloponkénti maximum minimuma (5) nem egyezik meg, nincs nyeregpont. A játékosok a stratégiájuk változtatásával javíthatnak a pozíciójukon. Üzemeltető A 1 A 2 A 3 min A A A max táblázat. A 2.3. modell kifizetési táblázata A támadó felismerheti, hogy A 2 -re módosítva növelheti az okozott kárt 4-ről 5-re, ezt viszont az üzemeltető is látja és módosít A 3 -ról A 2 -re így csökkentve a kiadását 5-ről 2-re. A támadó viszont módosít A 2 -ről A 3 -ra 8-ra növelve a kárt, az üzemeltető pedig módosít szintén A 3 -re így csökkentve a kárt 4-re, és ezzel vissza is értünk a kiinduló pontra. Feltételezve mindkét fél racionalitását mindkét fél rájön arra, hogy a mini-max stratégia itt nem vezet megoldáshoz. A legjobb megoldás ebben az esetben, ha mind a két fél a másiktól a lehető legjobban rejtve véletlenszerűen választ az érintett, jelen esetben az A 2 és az A 3 stratégiák közül. Abban az esetben, ha a döntési helyzet egymást követően gyakran fordul elő, akkor ügyelni kell arra, hogy az egymást követő döntésekben ne legyen fellelhető olyan minta, ami a másik fél felé információval szolgálhat. Módosítja a modell megoldását, ha a támadó nem intelligens például valamilyen természeti katasztrófa ellen védekezünk, ebben az esetben az üzemeltető a mini-max kritérium segítségével kiválasztja a védett objektumot és csak annak tartja fenn a védelmét, amivel minimálhatja a maximális veszteségét Modell Legyen a kifizetési táblázat a 10. táblázat szerinti. A táblázat alapján megállapítható, hogy a játéknak nincs értéke. 76
13 Támadó Üzemeltető A 1 A 2 A 3 min A A A max táblázat. A 2.4. modell kifizetési táblázata A soronkénti minimumok maximuma, vagyis az alsó érték nem egyezik meg az oszloponkénti maximumok minimumával, vagyis a felső értékkel. A megoldás ebben az esetben az, hogy véletlenszerűen választunk az egyes stratégiák közül. érdésként viszont felmerülhet, hogy létezik-e olyan eloszlása x és y vektoroknak (5. táblázat) amellyel a játékosok minimálhatják maximális kiadásaikat. A feladat a (26) (27) szerinti lineáris programozási feladat segítségével oldható meg, a levezetést Hiller (1994:302) részletesen bemutatja. A Támadó által maximalizálandó: Az Üzemeltető által minimalizálandó: p i x x n+1 0 (26) max{x n+1 } p i T y y n+1 0 (27) min{y n+1 } ahol p i a P = [p ij ] mátrix oszlopvektorai, p i T pedig P sorvektorainak transzponáltja, és x 1 + x 2 +,,+x n = 0, y 1 + y 2 +,,+y n = 0. x n+1 és y n+1 pedig x n+1 y n+1 változókból álló n-elemű vektor. A 10. táblázat konstansait felhasználva a megoldás: x T [0; 0,77; 0,23] y T [0,08; 0,34; 0,58] 3. ÖVETEZTETÉS A felsorolt modellek alapján megállapítható: a támadó és a üzemeltető cselekvése döntéselmélet és játékelmélet segítségével modellezhető; számos modell és a esetenként a modellek számos megoldása áll a rendelkezésre; a modellek pontossága, vagyis az alkalmazhatóság megállapításához további vizsgálatok szükségesek. 77
14 Felhasznált irodalom [1] Hiller, F. S., Lieberman, G. J. Bevezetés az operációkutatásba LSI Oktatóközpont, Budapest 1994, ISBN [2] Szentpéteri, Sz. Gazdasági döntések bizonytalanság esetén, özgazdasági és Jogi önyvkiadó Budapest 1980 ISBN
Mátrixjátékok tiszta nyeregponttal
1 Mátrixjátékok tiszta nyeregponttal 1. Példa. Két játékos Aladár és Bendegúz rendelkeznek egy-egy tetraéderrel, melyek lapjaira rendre az 1, 2, 3, 4 számokat írták. Egy megadott jelre egyszerre felmutatják
KRITIKUS INFRASTRUKTÚRA KOCKÁZATÁNAK MODELLEZÉSI LEHETŐSÉGEI 2 MODELING POSSIBILITIES OF RISK OF CRITICAL INFRASTUCTURA.
BIZTONSÁGTECHNIKA DR. GYARMATI JÓZSEF mk. alezredes 1 KRITIKUS INFRASTRUKTÚRA KOCKÁZATÁNAK MODELLEZÉSI LEHETŐSÉGEI 2 MODELING POSSIBILITIES OF RISK OF CRITICAL INFRASTUCTURA A tanulmány célja bemutatni
Döntési rendszerek I.
Döntési rendszerek I. SZTE Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék Készítette: London András 7. Gyakorlat Alapfogalmak A terület alapfogalmai megtalálhatók Pluhár András Döntési rendszerek
Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, június 10
Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, 204. június 0 A dolgozatírásnál íróeszközön kívül más segédeszköz nem használható. A dolgozat időtartama: 90 perc. Ha a dolgozat első részéből szerzett
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
LINEÁRIS ALGEBRA ALKALMAZÁSA A KRITIKUS INFRASTRUKTÚRA KOCKÁZATÁNAK KEZELÉSÉBEN
VIII. Évfolyam 4. szám - 203. december Gyarmati József gyarmati.jozsef@uni-nke.hu LINEÁRIS ALGEBRA ALKALMAZÁSA A KRITIKUS INFRASTRUKTÚRA KOCKÁZATÁNAK KEZELÉSÉBEN Absztrakt A kockázatok becslése meghatározó
JÁTÉKELMÉLETTEL KAPCSOLATOS FELADATOK
1.Feladat JÁTÉKELMÉLETTEL KAPCSOLATOS FELADATOK Az alábbi kifizetőmátrixok három különböző kétszemélyes konstans összegű játék sorjátékosának eredményeit mutatják: 2 1 0 2 2 4 2 3 2 4 0 0 1 0 1 5 3 4 3
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,
További 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
Szá molá si feládáttí pusok á Ko zgázdásá gtán I. (BMEGT30A003) tá rgy zá rthelyi dolgozátá hoz
Szá molá si feládáttí pusok á Ko zgázdásá gtán I. (BMEGT30A003) tá rgy zá rthelyi dolgozátá hoz 1. feladattípus a megadott adatok alapján lineáris keresleti, vagy kínálati függvény meghatározása 1.1. feladat
9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, mátrixegyenlet
9. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 75. 84. oldal. Gondolkodnivalók Mátrix rangja 1. Gondolkodnivaló Határozzuk meg a p valós paraméter értékétől függően a következő mátrix rangját: p 3 1 2 2
Döntési rendszerek I.
Döntési rendszerek I. SZTE Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék Készítette: London András 3. Gyakorlat Egy újságárus 20 centért szerez be egy adott napilapot a kiadótól és 25-ért adja
1/ gyakorlat. Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel. Pécsi Tudományegyetem PTI
/ Operációkutatás. gyakorlat Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel Pécsi Tudományegyetem PTI /. Legyen adott az alábbi LP-feladat: x + 4x + x 9 x + x x + x + x 6 x, x, x x + x +
Rasmusen, Eric: Games and Information (Third Edition, Blackwell, 2001)
Játékelmélet szociológusoknak J-1 Bevezetés a játékelméletbe szociológusok számára Ajánlott irodalom: Mészáros József: Játékelmélet (Gondolat, 2003) Filep László: Játékelmélet (Filum, 2001) Csontos László
A Termelésmenedzsment alapjai tárgy gyakorló feladatainak megoldása
azdaság- és Társadalomtudományi Kar Ipari Menedzsment és Vállakozásgazdaságtan Tanszék A Termelésmenedzsment alapjai tárgy gyakorló feladatainak megoldása Készítette: dr. Koltai Tamás egyetemi tanár Budapest,.
Determinánsok. A determináns fogalma olyan algebrai segédeszköz, amellyel. szolgáltat az előbbi kérdésekre, bár ez nem mindig hatékony.
Determinánsok A determináns fogalma olyan algebrai segédeszköz, amellyel jól jellemezhető a mátrixok invertálhatósága, a mátrix rangja. Segítségével lineáris egyenletrendszerek megoldhatósága dönthető
4. Laplace transzformáció és alkalmazása
4. Laplace transzformáció és alkalmazása 4.1. Laplace transzformált és tulajdonságai Differenciálegyenletek egy csoportja algebrai egyenletté alakítható. Ennek egyik eszköze a Laplace transzformáció. Definíció:
S Z Á L L Í T Á S I F E L A D A T
Döntéselmélet S Z Á L L Í T Á S I F E L A D A T Szállítási feladat meghatározása Speciális lineáris programozási feladat. Legyen adott m telephely, amelyeken bizonyos fajta, tetszés szerint osztható termékből
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 9 IX. ROBUsZTUs statisztika 1. ROBUsZTUssÁG Az eddig kidolgozott módszerek főleg olyanok voltak, amelyek valamilyen értelemben optimálisak,
3. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 3. előadás Lineáris egyenletrendszerek
3. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 47. 50. oldal. Gondolkodnivalók Determinánsok 1. Gondolkodnivaló Determinánselméleti tételek segítségével határozzuk meg a következő n n-es determinánst: 1
6. Függvények. Legyen függvény és nem üreshalmaz. A függvényt az f K-ra való kiterjesztésének
6. Függvények I. Elméleti összefoglaló A függvény fogalma, értelmezési tartomány, képhalmaz, értékkészlet Legyen az A és B halmaz egyike sem üreshalmaz. Ha az A halmaz minden egyes eleméhez hozzárendeljük
Opkut deníciók és tételek
Opkut deníciók és tételek Készítette: Bán József Deníciók 1. Deníció (Lineáris programozási feladat). Keressük meg adott lineáris, R n értelmezési tartományú függvény, az ún. célfüggvény széls értékét
Piaci szerkezetek VK. Gyakorló feladatok a 4. anyagrészhez
Piaci szerkezetek VK Gyakorló feladatok a 4. anyagrészhez Cournot-oligopólium Feladatgyűjtemény 259./1. teszt Egy oligopol piacon az egyensúlyban A. minden vállalat határköltsége ugyanakkora; B. a vállalatok
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 4 IV. MINTA, ALAPsTATIsZTIKÁK 1. MATEMATIKAI statisztika A matematikai statisztika alapfeladatát nagy általánosságban a következőképpen
1/12. 3. gyakorlat. Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel. Pécsi Tudományegyetem PTI
/ Operációkutatás. gyakorlat Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel Pécsi Tudományegyetem PTI Normál feladatok megoldása szimplex módszerrel / / Normál feladatok megoldása szimplex
Mátrixok, mátrixműveletek
Mátrixok, mátrixműveletek 1 előadás Farkas István DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék Mátrixok, mátrixműveletek p 1/1 Mátrixok definíciója Definíció Helyezzünk el n m elemet egy olyan téglalap
STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése
4. A modell érvényességének ellenőrzése STATISZTIKA 4. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek 1. Függetlenség 2. Normális eloszlás 3. Azonos varianciák A maradék független a kezelés és blokk hatástól
1. feladat Az egyensúly algoritmus viselkedése: Tekintsük a kétdimenziós Euklideszi teret, mint metrikus teret. A pontok
1. feladat Az egyensúly algoritmus viselkedése: Tekintsük a kétdimenziós Euklideszi teret, mint metrikus teret. A pontok (x, y) valós számpárokból állnak, két (a, b) és (c, d) pontnak a távolsága (a c)
Matematikai geodéziai számítások 5.
Matematikai geodéziai számítások 5 Hibaterjedési feladatok Dr Bácsatyai László Matematikai geodéziai számítások 5: Hibaterjedési feladatok Dr Bácsatyai László Lektor: Dr Benedek Judit Ez a modul a TÁMOP
Figyelem, próbálja önállóan megoldani, csak ellenőrzésre használja a következő oldalak megoldásait!
Elméleti kérdések: Második zárthelyi dolgozat biomatematikából * (Minta, megoldásokkal) E. Mit értünk hatványfüggvényen? Adjon példát nem invertálható hatványfüggvényre. Adjon példát mindenütt konkáv hatványfüggvényre.
egyetemi jegyzet Meskó Balázs
egyetemi jegyzet 2011 Előszó 2. oldal Tartalomjegyzék 1. Bevezetés 4 1.1. A matematikai statisztika céljai.............................. 4 1.2. Alapfogalmak......................................... 4 2.
A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2018/
Operációkutatás I. 2018/2019-2. Szegedi Tudományegyetem Informatika Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 2. Előadás LP alapfeladat A lineáris programozás (LP) alapfeladata standard formában Max c
11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba
11. Előadás Gondolkodnivalók Sajátérték, Kvadratikus alak 1. Gondolkodnivaló Adjuk meg, hogy az alábbi A mátrixnak mely α értékekre lesz sajátértéke a 5. Ezen α-ák esetén határozzuk meg a 5 sajátértékhez
Operációkutatás vizsga
Operációkutatás vizsga A csoport Budapesti Corvinus Egyetem 2007. január 16. Egyéb gyakorló és vizsgaanyagok találhatók a honlapon a Letölthető vizsgasorok, segédanyagok menüpont alatt. OPERÁCIÓKUTATÁS,
Döntési rendszerek I.
Döntési rendszerek I. SZTE Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék Készítette: London András 8 Gyakorlat Alapfogalmak A terület alapfogalmai megtalálhatók Pluhár András Döntési rendszerek
Lineáris algebra 2. Filip Ferdinánd december 7. siva.banki.hu/jegyzetek
Lineáris algebra 2 Filip Ferdinánd filipferdinand@bgkuni-obudahu sivabankihu/jegyzetek 2015 december 7 Filip Ferdinánd 2016 februar 9 Lineáris algebra 2 1 / 37 Az el adás vázlata Determináns Determináns
A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2017/
Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatika Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 2. Előadás LP alapfeladat A lineáris programozás (LP) alapfeladata standard formában Max c
Bevezetés a játékelméletbe Kétszemélyes zérusösszegű mátrixjáték, optimális stratégia
Bevezetés a játékelméletbe Kétszemélyes zérusösszegű mátrixjáték, optimális stratégia Készítette: Dr. Ábrahám István A játékelmélet a 2. század közepén alakult ki. (Neumann J., O. Morgenstern). Gyakran
Valószínűségi változók. Várható érték és szórás
Matematikai statisztika gyakorlat Valószínűségi változók. Várható érték és szórás Valószínűségi változók 2016. március 7-11. 1 / 13 Valószínűségi változók Legyen a (Ω, A, P) valószínűségi mező. Egy X :
Diszkrét matematika I., 12. előadás Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach november 30.
1 Diszkrét matematika I, 12 előadás Dr Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@infnymehu http://infnymehu/ takach 2005 november 30 Vektorok Definíció Egy tetszőleges n pozitív egész számra n-komponensű
Való szí nű sé gi va ltózó, sű rű sé gfű ggvé ny, élószla sfű ggvé ny
Való szí nű sé gi va ltózó, sű rű sé gfű ggvé ny, élószla sfű ggvé ny Szűk elméleti összefoglaló Valószínűségi változó: egy függvény, ami az eseményteret a valós számok halmazára tudja vetíteni. A val.
(Independence, dependence, random variables)
Két valószínűségi változó együttes vizsgálata Feltételes eloszlások Két diszkrét változó együttes eloszlása a lehetséges értékpárok és a hozzájuk tartozó valószínűségek (táblázat) Példa: Egy urna 3 fehér,
Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat, megoldással,
Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat, megoldással, levelező képzés Definiálja az alábbi fogalmakat! 1. Kvadratikus mátrix invertálhatósága és inverze. (4 pont) Egy A kvadratikus mátrixot invertálhatónak
Eseményalgebra. Esemény: minden amirl a kísérlet elvégzése során eldönthet egyértelmen hogy a kísérlet során bekövetkezett-e vagy sem.
Eseményalgebra. Esemény: minden amirl a kísérlet elvégzése során eldönthet egyértelmen hogy a kísérlet során bekövetkezett-e vagy sem. Elemi esemény: a kísérlet egyes lehetséges egyes lehetséges kimenetelei.
1. Homogén lineáris egyenletrendszer megoldástere
X HOMOGÉN LINEÁRIS EGYENLET- RENDSZEREK 1 Homogén lineáris egyenletrendszer megoldástere Homogén lineáris egyenletrendszer definíciója már szerepelt Olyan lineáris egyenletrendszert nevezünk homogénnek,
A maximum likelihood becslésről
A maximum likelihood becslésről Definíció Parametrikus becsléssel foglalkozunk. Adott egy modell, mellyel elképzeléseink szerint jól leírható a meghatározni kívánt rendszer. (A modell típusának és rendszámának
Kutatásmódszertan és prezentációkészítés
Kutatásmódszertan és prezentációkészítés 10. rész: Az adatelemzés alapjai Szerző: Kmetty Zoltán Lektor: Fokasz Nikosz Tizedik rész Az adatelemzés alapjai Tartalomjegyzék Bevezetés Leíró statisztikák I
Microsoft Excel 2010. Gyakoriság
Microsoft Excel 2010 Gyakoriság Osztályközös gyakorisági tábla Nagy számú mérési adatokat csoportokba (osztályokba) rendezése -> könnyebb áttekintés Osztályokban szereplő adatok száma: osztályokhoz tartozó
IBNR számítási módszerek áttekintése
1/13 IBNR számítási módszerek áttekintése Prokaj Vilmos email: Prokaj.Vilmos@pszaf.hu 1. Kifutási háromszög Év 1 2 3 4 5 2/13 1 X 1,1 X 1,2 X 1,3 X 1,4 X 1,5 2 X 2,1 X 2,2 X 2,3 X 2,4 X 2,5 3 X 3,1 X 3,2
KÖZGAZDASÁGTAN I. Készítette: Bíró Anikó, K hegyi Gergely, Major Klára. Szakmai felel s: K hegyi Gergely. 2010. június
KÖZGAZDASÁGTAN I. Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/a/KMR-2009-0041 pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék az MTA Közgazdaságtudományi
Együ ttes e s vetü leti eloszlá s, sü rü se gfü ggve ny, eloszlá sfü ggve ny
Együ ttes e s vetü leti eloszlá s, sü rü se gfü ggve ny, eloszlá sfü ggve ny Szűk elméleti összefoglaló Együttes és vetületi eloszlásfüggvény: X = (X, X, X n ) valószínűségi vektorváltozónak hívjuk. X
Folyadékszcintillációs spektroszkópia jegyz könyv
Folyadékszcintillációs spektroszkópia jegyz könyv Zsigmond Anna Julia Fizika MSc I. Mérés vezet je: Horváth Ákos Mérés dátuma: 2010. október 21. Leadás dátuma: 2010. november 8. 1 1. Bevezetés A mérés
9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, Leontyev-modell
9. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 75. 84. oldal. Gondolkodnivalók Mátrix rangja 1. Gondolkodnivaló Tegyük fel, hogy egy elemi bázistranszformáció kezdetekor a sor- és oszlopindexek sorban helyezkednek
LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL
LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL x 1-2x 2 6 -x 1-3x 3 = -7 x 1 - x 2-3x 3-2 3x 1-2x 2-2x 3 4 4x 1-2x 2 + x 3 max Alapfogalmak: feltételrendszer (narancs színnel jelölve), célfüggvény
Lineáris algebra gyakorlat
Lineáris algebra gyakorlat 7. gyakorlat Gyakorlatvezet : Bogya Norbert 2012. március 26. Ismétlés Tartalom 1 Ismétlés 2 Koordinátasor 3 Bázistranszformáció és alkalmazásai Vektorrendszer rangja Mátrix
A döntéselmélet matematikai alapjai
donteselm_mat_alapok_1.nb 1 A döntéselmélet matematikai alapjai Bevezetés a döntéselméletbe á alapfeladat: Ki kell választani egy (vagy több) alternatívát a lehetséges alternatívák halmazából, figyelembe
Normák, kondíciószám
Normák, kondíciószám A fizika numerikus módszerei I. mf1n1a06- mf1n2a06 Csabai István Lineáris egyenletrendszerek Nagyon sok probléma közvetlenül lineáris egyenletrendszer megoldásával kezelhetı Sok numerikus
Szöveges feladatok a mátrixaritmetika alkalmazására
Szöveges feladatok a mátrixaritmetika alkalmazására Bevezetés: Tekintsük az alábbi -es mátrixot: A. Szorozzuk meg ezt jobbról egy alkalmas méretű (azaz -es) oszlopvektorral, amely az R tér kanonikus bázisának
A mérési eredmény megadása
A mérési eredmény megadása A mérés során kapott értékek eltérnek a mérendő fizikai mennyiség valódi értékétől. Alapvetően kétféle mérési hibát különböztetünk meg: a determinisztikus és a véletlenszerű
Egyenletek, egyenlőtlenségek VII.
Egyenletek, egyenlőtlenségek VII. Magasabbfokú egyenletek: A 3, vagy annál nagyobb fokú egyenleteket magasabb fokú egyenleteknek nevezzük. Megjegyzés: Egy n - ed fokú egyenletnek legfeljebb n darab valós
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 3 III. VÉLETLEN VEKTOROK 1. A KÉTDIMENZIÓs VÉLETLEN VEKTOR Definíció: Az leképezést (kétdimenziós) véletlen vektornak nevezzük, ha Definíció:
1. ábra ábra
A kifejtési tétel A kifejtési tétel kimondásához először meg kell ismerkedni az előjeles aldetermináns fogalmával. Ha az n n-es A mátrix i-edik sorának és j-edik oszlopának kereszteződésében az elem áll,
A Morra játék Módosított Morra Blöff és alullicitálás mint racionális stratégiák
A Morra játék Módosított Morra Blöff és alullicitálás mint racionális stratégiák Előadás felépítése Morra játék háttere, fajtái Módosított Morra Egyszerűsítési stratégiák Blöff és alullicitálás Mi az Morra?
Statisztika - 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
Mikroökonómia I. B. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 12. hét STRATÉGIAI VISELKEDÉS ELEMZÉSE JÁTÉKELMÉLET
MIKROÖKONÓMIA I. B ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék Mikroökonómia I. B STRATÉGIAI VISELKEDÉS ELEMZÉSE JÁTÉKELMÉLET K hegyi Gergely, Horn Dániel, Major Klára Szakmai felel s: K hegyi Gergely 2010.
Tartalomjegyzék. Tartalomjegyzék Valós változós valós értékű függvények... 2
Tartalomjegyzék Tartalomjegyzék... Valós változós valós értékű függvények... Hatványfüggvények:... Páratlan gyökfüggvények:... Páros gyökfüggvények... Törtkitevős függvények (gyökfüggvények hatványai)...
Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek
a Matematika mérnököknek I. című tárgyhoz Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek Vektorok A rendezett valós számpárokat kétdimenziós valós vektoroknak nevezzük. Jelölésükre latin kisbetűket használunk.
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
Hadamard-mátrixok Előadó: Hajnal Péter február 23.
Szimmetrikus kombinatorikus struktúrák MSc hallgatók számára Hadamard-mátrixok Előadó: Hajnal Péter 2012. február 23. 1. Hadamard-mátrixok Ezen az előadáson látásra a blokkrendszerektől független kombinatorikus
y ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell
Példa STATISZTIKA Egy gazdálkodó k kukorica hibrid termesztése között választhat. Jelöljük a fajtákat A, B, C, D-vel. Döntsük el, hogy a hibridek termesztése esetén azonos terméseredményre számíthatunk-e.
1. Előadás Lineáris programozás
1. Előadás Lineáris programozás Salamon Júlia Előadás II. éves gazdaság informatikus hallgatók számára Operációkutatás Az operációkutatás az alkalmazott matematika az az ága, ami bizonyos folyamatok és
Műveletek mátrixokkal. Kalkulus. 2018/2019 ősz
2018/2019 ősz Elérhetőségek Előadó: (safaro@math.bme.hu) Fogadóóra: hétfő 9-10 (H épület 3. emelet 310-es ajtó) A pontos tárgykövetelmények a www.math.bme.hu/~safaro/kalkulus oldalon találhatóak. A mátrix
5. Előadás. (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze március 6. 1 / 39
5. Előadás (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 1 / 39 AX = B (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 2 / 39 AX = B Probléma. Legyen A (m n)-es és B (m l)-es
Döntéselőkészítés. I. előadás. Döntéselőkészítés. Előadó: Dr. Égertné dr. Molnár Éva. Informatika Tanszék A 602 szoba
I. előadás Előadó: Dr. Égertné dr. Molnár Éva Informatika Tanszék A 602 szoba Tárggyal kapcsolatos anyagok megtalálhatók: http://www.sze.hu/~egertne Konzultációs idő: (páros tan. hét) csütörtök 10-11 30
Operációkutatás 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
A kockázat fogalma. A kockázat fogalma. Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András
Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András A kockázat fogalma A kockázat (def:) annak kifejezése, hogy valami nem kívánt hatással lesz a valaki/k értékeire, célkitűzésekre. A kockázat
BIOMATEMATIKA ELŐADÁS
BIOMATEMATIKA ELŐADÁS 9. Együttes eloszlás, kovarianca, nevezetes eloszlások Debreceni Egyetem, 2015 Dr. Bérczes Attila, Bertók Csanád A diasor tartalma 1 Bevezetés, definíciók Együttes eloszlás Függetlenség
A 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
Bázistranszformáció és alkalmazásai 2.
Bázistranszformáció és alkalmazásai 2. Lineáris algebra gyakorlat Összeállította: Bogya Norbert Tartalomjegyzék 1 Mátrix rangja 2 Mátrix inverze 3 Mátrixegyenlet Mátrix rangja Tartalom 1 Mátrix rangja
Egyes logisztikai feladatok megoldása lineáris programozás segítségével. - bútorgyári termelési probléma - szállítási probléma
Egyes logisztikai feladatok megoldása lineáris programozás segítségével - bútorgyári termelési probléma - szállítási probléma Egy bútorgyár polcot, asztalt és szekrényt gyárt faforgácslapból. A kereskedelemben
Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October
Biostatisztika VIII Mátyus László 19 October 2010 1 Ha σ nem ismert A gyakorlatban ritkán ismerjük σ-t. Ha kiszámítjuk s-t a minta alapján, akkor becsülhetjük σ-t. Ez további bizonytalanságot okoz a becslésben.
Döntéselmélet II. ELŐADÁS DÖNTÉSI FOLYAMAT
Döntéselmélet II. ELŐADÁS DÖNTÉSI FOLYAMAT döntés döntéselőkészítés D ö n t é s i f o l y a m a t döntés és megvalósítás döntéselőkészítés Döntési folyamat A probléma felismerése, azonosítása, megfogalmazása
Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2014/2015-ös tanév első (iskolai) forduló Haladók II. kategória
Bolyai János Matematikai Társulat Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 01/01-ös tanév első iskolai) forduló Haladók II. kategória Megoldások és javítási útmutató 1. Adott az alábbi két egyenletrendszer:
Egészrészes feladatok
Kitűzött feladatok Egészrészes feladatok Győry Ákos Miskolc, Földes Ferenc Gimnázium 1. feladat. Oldjuk meg a valós számok halmazán a { } 3x 1 x+1 7 egyenletet!. feladat. Bizonyítsuk be, hogy tetszőleges
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
Matematikai geodéziai számítások 5.
Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Dr Bácsatyai László Matematikai geodéziai számítások 5 MGS5 modul Hibaterjedési feladatok SZÉKESFEHÉRVÁR 2010 Jelen szellemi terméket a szerzői jogról
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
y ij = µ + α i + e ij
Elmélet STATISZTIKA 3. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek A magyarázat a függő változó teljes heterogenitásának két részre bontását jelenti. A teljes heterogenitás egyik része az, amelynek okai
Operációkutatás. Glashütter Andrea
Glashütter Andrea Mátriok I. Mátriok A mátriok olyan számtáblázatok, amelyek n db sorral és m db oszloppal rendelkeznek. Általános mátri: m n nm n n m m a a a a a a a a a A K M O M M K K Egy tetszleges
1. Mátrixösszeadás és skalárral szorzás
1 Mátrixösszeadás és skalárral szorzás Mátrixok tömör jelölése T test Az M = a i j T n m azt az n sorból és m oszlopból álló mátrixot jelöli, amelyben az i-edik sor j-edik eleme a i j T Példák [ ] Ha M
2015. évi Bolyai János Megyei Matematikaverseny MEGOLDÁSI ÉS ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ 12. évfolyam
01. évi Bolyai János Megyei Matematikaverseny MEGOLDÁSI ÉS ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ 1. évfolyam A közölt megoldási utak a feladatoknak nem az egyetlen helyes megoldási módját adják meg, több eltérő megoldás
15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK
15 LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK 151 Lineáris egyenletrendszer, Gauss elimináció 1 Definíció Lineáris egyenletrendszernek nevezzük az (1) a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a
Számítógépes döntéstámogatás. Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések
BLSZM-09 p. 1/17 Számítógépes döntéstámogatás Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu
Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport
Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport Definiálja az alábbi fogalmakat!. Egy eseménynek egy másik eseményre vonatkozó feltételes valószínűsége. ( pont) Az A esemény feltételes valószínűsége
Statisztika I. 12. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre
Statisztika I. 1. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Regresszió analízis A korrelációs együttható megmutatja a kapcsolat irányát és szorosságát. A kapcsolat vizsgálata során a gyakorlatban ennél messzebb
Példa: Tartó lehajlásfüggvényének meghatározása végeselemes módszer segítségével
Példa: Tartó lehajlásfüggvényének meghatározása végeselemes módszer segítségével Készítette: Dr. Kossa Attila (kossa@mm.bme.hu) BME, Műszaki Mechanikai Tanszék 213. október 8. Javítva: 213.1.13. Határozzuk
12. előadás. Egyenletrendszerek, mátrixok. Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor
12. előadás Egyenletrendszerek, mátrixok Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor 2015 2016 1 Tartalom Matematikai alapok Vektorok és mátrixok megadása Tömbkonstansok Lineáris műveletek Mátrixok szorzása
Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz
Debreceni Egyetem Közgazdaságtudományi Kar Feladatok a Gazdasági matematika II tárgy gyakorlataihoz a megoldásra ajánlott feladatokat jelöli e feladatokat a félév végére megoldottnak tekintjük a nehezebb
6. Függvények. 1. Az alábbi függvények közül melyik szigorúan monoton növekvő a 0;1 intervallumban?
6. Függvények I. Nulladik ZH-ban láttuk: 1. Az alábbi függvények közül melyik szigorúan monoton növekvő a 0;1 intervallumban? f x g x cos x h x x ( ) sin x (A) Az f és a h. (B) Mindhárom. (C) Csak az f.
Kabos: Statisztika II. ROC elemzések 10.1. Szenzitivitás és specificitás a jelfeldolgozás. és ilyenkor riaszt. Máskor nem.
Kabos: Statisztika II. ROC elemzések 10.1 ROC elemzések Szenzitivitás és specificitás a jelfeldolgozás szóhasználatával A riasztóberendezés érzékeli, ha támadás jön, és ilyenkor riaszt. Máskor nem. TruePositiveAlarm: