Általánosított kúpszeletek és alkalmazásaik
|
|
- Máté Deák
- 6 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Egyetemi doktori (PhD) értekezés tézisei Általánosított kúpszeletek és alkalmazásaik Nagy Ábris Témavezet : Dr. Vincze Csaba DEBRECENI EGYETEM Matematika- és Számítástudományok Doktori Iskola Debrecen, 2016.
2 Bevezetés Általánosított kúpszeleten az N - dimenziós valós koordinátatér olyan alakzatát értjük, melynek pontjaira egy rögzített K halmaz pontjaitól mért átlagos távolság ugyanakkora. A K halmaz elemeit nevezzük fókuszoknak. A fókuszok nem feltétlenül véges számosságú ponthalmazt alkotnak, mint ahogy a távolságmérés során sem feltétlenül az euklideszi távolság játszik szerepet. Mindezeken túl az átlagolási eljárásra vonatkozóan is különböz képpen járhatunk el: súlyozott (de véges) összegek, integrál stb. Ebbe a koncepcióba a szakirodalomban fellelhet általánosítások többsége beilleszthet, mint például a multifokális ellipszisek, amelyek pontjaira a véges K halmaz pontjaitól mért távolságok összege (vagy, ha úgy tetszik, számtani közepe) állandó. Természetesen a denícióban szerepl számtani közép helyett más közepeket is tekinthetünk. Súlyozott számtani közép alkalmazásával például hiperbolákat kaphatunk, továbbá ha a fókuszok között pontokon kívül egyeneseket is megengedünk, akkor a parabolákat is megkaphatjuk. C. Gross és T.-K. Strempel vetették fel a nem véges fókuszsereggel rendelkez kúpszeletek vizsgálatának problémáját a [3] dolgozatukat lezáró nyitott problémák fejezetben. Itt számtani közép helyett integrálás segítségével mérjük az átlagos távolságot. Integrálközelít összegeket véve, ebben az esetben a kapott alakzatok tetsz leges pontossággal közelíthet k multifokális ellipszisekkel. 1
3 Kúpszeletek alkalmazása a dierenciálgeometriában A disszertációban az általánosított kúpszeletek egy dierenciálgeometriai és egy tomográai alkalmazását mutatjuk be. A dierenciálgeometriai alkalmazáshoz a fókuszhalmazt sokaságstruktúrával ruházzuk fel és az általánosított kúpszeletek a következ képp deniáljuk Deníció. Legyen Γ R N olyan korlátos, irányítható részsokaság, amelyre Vol Γ < az indukált Riemann-térfogatra nézve. Ekkor a Γ-hoz tartozó általánosított kúpszeletfüggvényen az F Γ (x) := 1 Vol Γ Γ γ d(x, γ) dγ (x R N ) leképezést értjük. Továbbá az { x R N FΓ (x) = c, c R +} alakú halmazokat általánosított kúpszeleteknek nevezzük, amelynek fókuszhalmaza Γ. A Finsler-geometriában az alapsokaságon adott görbék ívhosszát a szokásos integrálformula segítségével mérjük, csakhogy az érint vektorok hossza nem csupán a hely, hanem az irány függvénye is. A Finsler-sokaság általánosított Berwaldsokasággá válik, ha megadható egy lineáris konnexió az alapsokaságon úgy, hogy az általa indukált párhuzamos eltolások 2
4 meg rzik az érint vektorok Finsler-féle hosszát. Ha a lineáris konnexió torziómentes, akkor a klasszikus Berwald-sokaságokat kapjuk. Ezek osztályozásával Szabó Zoltán [11] munkája foglalkozik. Az osztályozási tételhez vezet eredmények egyike, hogy a Berwald-terek kitüntetett (lineáris) konnexiója Riemann-metrizálható, azaz megadható olyan Rimeann-féle metrikus tenzor az alapsokaságon, melynek Lévi-Civita konnexiója egybeesik a Berwald-tér kanonikus konnexiójával. A probléma megfordítása a következ : tekintsünk egy Riemann-sokaságot és egy a sokaságon adott metrikus (nem feltétlenül torziómentes) lineáris konnexiót. Milyen feltételek mellett garantálható olyan nem Riemann általánosított Berwaldsokaság létezése, melynek (egyik) kitüntetett konnexiója éppen? A kérdésre a válasz az, hogy amennyiben a sokaság egy adott p M pontjában vett euklideszi egységvektornak a holonómiacsoportra nézve vett pályája nem s r az (euklideszi) egységgömbön, akkor a konnexió szigorú értelemben Berwaldmetrizálható, azaz konstruálható olyan nem Riemann általánosított Berwald-sokaság, hogy a által indukált párhuzamos eltolások meg rzik az érint vektorok Finsler-féle hosszát. Szabó Zoltán ötletét átvéve, a feladat egy az origót a belsejében tartalmazó konvex test (egységgömbtest) konstrukciója a pont fölötti érint térben, mely a holonómiacsoporttal szemben invariáns és a határa nem kvadratikus sima hiperfelület. Ezt a testet párhuzamos eltolással juttathatjuk el az (összefügg ) sokaság bármely pontjába. Az új egységgömbsereggel ellátva pedig a sokaság általánosított Berwald-sokasággá válik. Tekintsük tehát az R N euklideszi koordinátatér lineáris izometriacsoportjának egy G részcsoportját. Tegyük fel, hogy va- 3
5 lamely euklideszi egységvektor G csoportra nézve vett pályája nem s r az (euklideszi) egységgömbön. A cél olyan nem euklideszi Minkowski-funkcionál megadása a vektortéren, melyre nézve G elemei még izometriák maradnak. A Minkowski-funkcionálokkal szemben megkövetelt pozitív homogenitási tulajdonságra tekintettel elegend egy olyan G-invariáns, az origót a belsejében tartalmazó konvex testet konstruálni, melynek határa nem kvadratikus, sima hiperfelület. A konstruált test, mint egységgömb, éppen a kívánt metrikus struktúrát származtatja. A f eredmény az, hogy az invariáns test mindig megadható általánosított kúpszeletként. A G csoport reducibilitása szerint két esetet különböztetünk meg. Reducibilis csoport esetén tekinthetjük az S 1 S 2... S N 2 gömbök valamelyikét, mint a G elemeire nézve invariáns halmazt (a csoport reducibilitásának megfelel en) Tétel (Vincze, N. [6]). Az F Sk (x) = c(l) Vol S k deniált általánosított kúpszelet nem ellipszoid, ahol egyenlettel c(l) := 2l+2 l! (2l + 1)!! és l := k 1. Következésképp olyan nem euklideszi Minkowski-funkcionált indukál, amelynek lineáris izometria csoportja tartalmazza G-t. Ha a G csoport irredducbilis, akkor tekintsük egy z S N 1 pont Γ z orbitját. 4
6 0.2. Deníció. Azt a z S N 1 pontot, amelyben az ( ) a := min y =1 max d(y, γ) γ conv Γ z minimum fellép, a Γ z orbit minimax pontjának nevezzük. Tekintsük a { f : R R, f(t) := 0 ha t a (t a)e 1 t a ha t > a. függvényt. Standard kalkulus segítségével látható, hogy ez egy sima, konvex valós függvény. Legyen és nézzük az F (x) := g(t) := t + f(t) conv Γ z d(x, γ) dγ és F (x) := függvényeket. Világos, hogy F (z ) = F (z ) =: c ahol z a Γ z pálya minimax pontját jelöli. conv Γ z g(d(x, γ)) dγ 0.2. Tétel (Vincze, N. [6]). Ha G olyan zárt, irreducibilis részcsoportja az ortogonális csoportnak, amely nem tranzitív az egységgömbön, akkor a d(x, γ) dγ = c és g(d(x, γ)) dγ = c conv Γ z conv Γ z 5
7 hiperfelületek legalább egyike olyan nem euklideszi Minkowskifunkcionált indukál, amelynek lineáris izometria csoportja tartalmazza G-t. Az el z két tétel és a fent leírt gondolatmenet alapján a következ t fogalmazhatjuk meg: 0.3. Tétel (Vincze, N. [6]). Legyen M egy összefügg Riemann-sokaság. Ha egy metrikus (de nem feltétlenül torziómentes) lineáris konnexió holonómia csoportjának lezártja nem tranzitív az érint terek egységgömbjein, akkor (szigorú értelemben) Berwald-metrizálható általánosított kúpszeletek segítségével. Kúpszeletek alkalmazása a geometriai tomográában Ha az euklideszi távolság helyett az ún. taxicab/manhattan normából származó távolságfüggvényt használjuk, akkor az átlagos távolságot mér függvénynek és szinthalmazainak (az általánosított kúpszeleteknek) a geometriai tomográában vehetjük hasznát Deníció. A K R N kompakt halmazhoz tartozó általánosított kúpszeletfüggvényen az f K : R N R, x f K (x) := d 1 (x, y) dy leképezést értjük. K 6
8 A geometriai tomográa célja, hogy információt szerezzünk olyan geometriai alakzatokról, amelyeknek csak metszeteit vagy vetületeit (esetleg mindkett t) ismerjük. A geometriai szó itt arra utal, hogy a vizsgált objektum homogénnek tekinthet, ezért nem egy s r ségfüggvényt kell visszaállítanunk, hanem csak az alakzat formája érdekel bennünket. A (párhuzamos) röntgenfüggvények olyan valós függvények, amelyek R N egy korlátos, mérhet részhalmazának egy rögzített N 1-dimenziós altérrel való metszeteinek mértékét szolgáltatja Deníció. Legyen E R N (N 2) egy korlátos, mérhet halmaz továbbá H egy N 1 dimenziós altér R N -ben, amelynek egy ortonormált bázisa ( v 1,..., v N 1 ). Ekkor az E halmaznak a H altérrel párhuzamos röntgenfüggvényének nevezzük az X H E : R R, t λ 1 ((tw + H) E) leképezést, ahol ( v 1,..., v N 1, w ) ugyanolyan irányítású ortonormált bázisa R N -nek, mint az (e 1,..., e N ) kanonikus bázis. Az e 1,..., e N alterekkel párhuzamos röntgenfüggvényeket koordináta-röntgenfüggvényeknek nevezzük és a következ módon jelöljük: X i K = X e i K, (i = 1,..., N). Ha N = 2, akkor bármely N 1-dimenziós altér ortonormált bázisa egyetlen v egységvektorból áll, így ebben az esetben v- irányú röntgenfüggvényr l beszélhetünk. A röntgenfüggvényekhez kapcsolódó rekonstrukciós feladat az, hogy találjuk meg az R N tér egy kompakt részhalmazát, 7
9 amelynek csak néhány irányban vett röntgenfüggvénye adott. Mivel ez a probléma gyakran nehéznek bizonyul, ezért legtöbbször az is elegend, ha tudunk mutatni egy olyan halmazsorozatot, amely a rekonstruálandó halmazhoz konvergál valamilyen metrikára nézve (ez a metrika általában a kompakt halmazok Hausdor-távolsága). A probléma nehézsége (többek között) abban áll, hogy egy kompakt halmaz röntgenfüggvényei általában nem folytonosak, s t a szakadási helyek halmaza lehet megszámlálhatóan végtelen, s r részhalmaza a valós számoknak. A szakirodalomban ezért gyakran egy speciálisabb halmazosztály tagjainak rekonstrukcióját vizsgálják, mint például a konvex halmazok osztálya. A következ tétel szerint bármely R N -beli kompakt halmaz koordináta-röntgenfüggvényei helyettesíthet k az általánosított kúpszeletfüggvénnyel, amely a teljes R N téren értelmezett konvex (és ezért folytonos) függvény Tétel (Vincze, N. [7]). Tetsz leges K, K R N kompakt halmazok esetén pontosan akkor teljesül f K = f K, ha minden i {1, 2,..., n} esetén X i K = X i K majdnem mindenütt. Ez a tétel lehet séget ad számunkra, hogy a síkbeli konvex halmazoknál valamivel általánosabb hv-konvex (horizontálisan és vertikálisan konvex) halmazok rekonstrukciójára. Ehhez el ször egy lokalizációs tételre van szükségünk, amely konvergens halmazsorozatok esetén az általánosított kúpszeletfüggvények konvergenciáját biztosítja. Tetsz leges B = [a, b] [c, d] téglalap esetén legyen M hv B mindazon síkbeli, nemüres, összefügg, kompakt, hv-konvex halmazok összessége, amelyek határoló téglalapját tartalmazza B. 8
10 Jelölje C(B) a B = [a, b] [c, d] téglalapon értelmezett kétváltozós folytonos függvények terét ellátva a normával. f sup := sup f L (x 1, x 2 ) (x 1,x 2) B 0.5. Tétel (Vincze, N. [9]). A Φ: M hv B C(B), L f L leképezés folytonos, ahol f L az L halmazhoz tartozó általánosított kúpszeletfüggvénynek a B téglalapra való lesz kítését jelöli. Ennek közvetlen következménye a következ tétel Tétel (Vincze, N. [9]). Ha K M hv B és (L n) M hv B olyan halmazsorozat, amelyre f Ln f K a C(B) függvénytérben, akkor (L n ) bármely konvergens részsorozata konvergál egy olyan K M hv B halmazhoz (a Hausdor-távolságra nézve), amelynek koordináta-röntgenfüggvényei majdnem mindenütt megegyeznek K koordináta-röntgenfüggvényeivel. Továbbá, ha a K halmaz egyértelm en meghatározott a koordináta-röntgenfüggvényei által, akkor K legfeljebb nullmérték halmaztól eltekintve megegyezik K-val. Egy K R 2 halmazt síkidomnak nevezünk, ha kompakt, összefügg, és cl(int(k)) = K, azaz K megegyezik belsejének lezártjával. Könnyen látható, hogy bármely síkbeli, kompakt, konvex halmaz pontosan akkor test, ha a belseje nem üres. A fenti tétel segítségével egy elméleti algoritmus adható egy M hv B -beli síkidom rekonstruálására a koordináta-röntgenfüggvényei alapján. 9
11 Bemenet: n N, és X 1 K, X 2 K, azaz a koordináta-röntgenfüggvényei egy K hv-konvex síkidomnak. Az eljárás a következ lépésekb l áll: 1. lépés: Meghatározzuk K határoló téglalapját a koordinátaröntgenfüggvények segítségével: B = [a, b] [c, d] = supp X 1 K supp X 2 K, ami a K = cl(int K) tulajdonság és az összefügg ség miatt lehetséges. 2. lépés: Legyenek t i [a, b] és s i [c, d], (i = 0,..., n) egymástól egyenl távolságokra lév osztópontok úgy, hogy t 0 = a, t n = b és s 0 = d, s n = c. Tehát t i = a + i b a n, s i = d i d c n (i = 0,..., n) 3. lépés: Tekintsük ezután a Bij n = [t j 1, t j ] [s i, s i 1 ] (i, j = 1,..., n) téglalapokat. 4. lépés: Jelöljük ki ezután az ellen rzési pontok G n K halmazát a következ képp: { } G n K := y ij B K i, j = 1,..., n, ahol ( tj 1 + t j y ij = 2, s ) ( i 1 + s i = 2 a + 2j 1 2n ) 2i 1 (b a), d (d c). 2n 10
12 5. lépés: Számítsuk ki az f K általánosított kúpszeletfüggvény értékeit az ellen rzési pontokban a koordináta-röntgenfüggvények segítségével. f K (x 1, x 2 ) = b a x 1 t X 1 K(t) dt + d c x 2 t X 2 K(t) dt 6. lépés: Legyen H azon L L hv B halmazok gy jteménye, amelyek el állnak valamely Bij n téglalapok uniójaként, továbbá eleget tesznek a f L (y ij ) f K (y ij ) ( ) y ij G n K feltételnek. 7. lépés: Válasszuk azt az L n halmazt H-ból, amelyre az n i,j=1 kifejezés értéke minimális. f Ln (y ij ) f K (y ij ) n 2 Kimenet: L n 0.7. Tétel (Vincze, N. [8]). Legyen K R 2 egy hv-konvex síkidom és jelölje (L n ) az algoritmus kimeneteként kapott L n halmazokból képzett halmazsorozatot. Ekkor (L n ) bármely konvergens részsorozata egy olyan K kompakt, összefügg, hv-konvex halmazhoz konvergál, amelynek koordináta-röntgenfüggvényei majdnem mindenütt megegyeznek a K röntgenfüggvényeivel. 11
13 A fenti tétel úgy is megfogalmazható, hogy bármely K R 2 hv-konvex síkidom és ε > 0 esetén található n N úgy, hogy H(L n, K ) < ε valamely K R 2 kompakt, összefügg, hv-konvex halmazzal, amelynek koordináta-röntgenfüggvényei majdnem mindenütt megegyeznek a K röntgenfüggvényeivel. Ez az algoritmus viszont megfogalmazható egy egészérték lineáris programozási feladatként [8], amelyben 8n 2 5n + 2 változó és 16n 2 9n + 5 lineáris egyenl tlenség szerepel. Introduction Generalized conics are the level sets of functions measuring the average distance from a given set of points K in the Euclidean coordinate space R N. Elements of the set K are called foci. The set K is not necessarily nite and the distance may also be dierent from the Euclidean distance. Moreover we can choose dierent types of averaging processes like taking nite weighted sums or integration. Most generalizations of conics found in the literature t into this concept such as polyellipses, when the sum (or arithmetic mean) of the distances from the points of a given set is constant. It is natural to take any other type of mean instead of the standard arithmetic one. To include hyperbolas we can admit simple weighted sum of distances, while parabolas appear if we allow lines to be elements of the set of foci. C. Gross and T.-K. Strempel [3] posed the problem whether which results (of the classical case) can be extended to the case of innitely many focal points or to continuous set of foci. In the case of an innite set of points we can use integration over the set of 12
14 foci to calculate the average distance. If we apply nite integral sums we can see that these objects can be approximated by polyellipses. Application in dierential geometry Applications of generalized conics in dierential geometry and geometric tomography are presented in this PhD dissertation. For the application in dierential geometry we consider the set of foci as manifolds and generalized conics are dened as follows. 1. Denition. Let Γ be a bounded orientable submanifold in R N such that vol Γ < with respect to the induced Riemannian volume form dγ. The generalized conic function corresponding to Γ is the mapping F Γ (x) := 1 γ d(x, γ) dγ (x R N ). Vol Γ Hypersurfaces of the form { x R N F Γ (x) = c, c R +} Γ are called generalized conics with foci γ Γ. In Finsler geometry arc length of curves in the base manifold is measured via line integrals where the length of tangent vectors doesn't depend only on position but on the direction also. A 13
15 Finslerian manifold is a generalized Berwlad manifold if there is a linear connection on the base manifold such that parallel transport induced by the connection preserve the Finslerian length of tangent vectors. If this linear connection is torsion free, then we have (classical) Berwald manifold. Classication of Berwald manifolds is due to Zoltán Szabó [11]. One of the most important tools used for the classication is the fact that the Berwald connection of a Berwald manifold is Riemann-metrizable, i.e. there is a Riemannian metric on the manifold the Lévi-Civita connection is the Berwald connection. The converse of this problem is the following: let M be a Riemannian manifold and let be a metrical (but not necessarily torsion free) linear connection on M. Under what conditions is there a non-riemannian Finsler structure, such that the Berwald connection is? The answer: if the orbit of a unit tangent vector in the point p M with respect to the holonomy group is not dense in the (Euclidean) unit sphere, the the connections is strictly Berwald metrizable, i.e. there is a non-riemannian generalized Berwald manifold with linear connection such that parallel transport induced by preserve the Finslerian length of tangent vectors. By a similar idea as Szabó's we must nd a convex body in the tangent space containing the origin in its interior which is invariant under the elements of the holonomy group and has smooth boundary which is not a quadratic hypersurface. This induces a not Euclidean Minkowski functional in the tangent space having the elements of the holonomy group as linear isometries. Extending this functional by the help of the parallel transport with respect to the Riemannian structure we have a smooth collection of functionals such that it is invari- 14
16 ant under the parallel transport with respect to the Lévi-Civita connection. Consider now a closed subgroup G of the group of linear isometries in the Euclidean space R N. Assume that the orbit of some unit vector under the elements of G is not dense on the unit sphere. Our goal is to nd non-euclidean Minkowskifunctional in R N such that the elements of G remain isometries. Because of the positive homogenity of Minkowski functionals it is enough to nd a G-invariant convex body containing the origin in its interior which has smooth boundary dierent from any quadratic hypersurface. This is the indicatrix of the desired functional. The main result of this work is that this body can be represented as a generalized conic. We have two dierent cases of the problem according to the reducibility of G. If G is reducible we can take one of the Euclidean unit spheres S 1 S 2... S N 2 as the invariant set under the elements of G according to the reducibility. If G is reducible we can take one of the Euclidean unit spheres S 1 S 2... S N 2 as the invariant set under the elements of G according to the reducibility. 1. Theorem (Vincze, N. [6]). The generalized conic dened 15
17 by formula F Sk (x) = c(l) Vol S k, where c(l) := 2l+2 l! (2l + 1)!! and l := k 1 is not an ellipsoid. Consequently it induces a non-euclidean Minkowski functional containing the elements of G as linear isometries. If G is an irreducible group, then consider the orbit Γ z of the element z S N Denition. The minimax point of Γ z is such a point z on the sphere where the minimum is attained. ( ) a := min max d(y, γ) y =1 γ conv Γ z Consider the function { f : R R, f(t) := 0 if t a (t a)e 1 t a if t > a. By the help of the standard calculus it can bee seen that it is a smooth convex function on the real line. Dene g(t) := t + f(t). 16
18 and take the functions F (x) := d(x, γ) dγ and F (x) := conv Γ z conv Γ z g(d(x, γ)) dγ. It is clear that F (z ) = F (z ) =: c, where z is the minimax point of Γ z. 2. Theorem (Vincze, N. [6]). If G is not transitive on the unit sphere, closed and irreducible then one of the hypersurfaces d(x, γ) dγ = c and g(d(x, γ)) dγ = c conv Γ z conv Γ z induces a not Euclidean Minkowski functional L such that G is the subgroup of the linear isometries with respect to L. Finally we can sate our main theorem. 3. Theorem (Vincze, N. [6]). Let M be a connected Riemannian manifold; if the closure of the holonomy group of a metrical (but not necessarily torsion-free) linear connection is not transitive on the unit sphere in the tangent space then M can be changed into a non-riemannian generalized Berwald manifold by generalized conics with respect to the Riemannian structure. 17
19 Application in geometric tomography If we use the distance function induced by the taxicab norm instead of the Euclidean distance, then we can nd application of the average distance function and its level sets in geometric tomography. 3. Denition. The generalized conic function corresponding to the compact set K R N is the mapping f K : R N R, x f K (x) := d 1 (x, y) dy. Geometric tomography is the area of mathematics dealing with the retrieval of information about a geometric object from data about its intersections, or projections, or both. The word geometric is used here because we assume that the object is homogeneous in contrast to tomography. In other words we are only interested in the shape of the object. Parallel X-rays are functions that measure the intersection of a given set with hyperplanes parallel to a xed subspace of co-dimension 1 of R N. 4. Denition. Let E R N (N 2) be a bounded, measurable set and H is a linear subspace of co-dimension 1 of R N with an orthonormal basis ( v 1,..., v N 1 ). Then the X-ray of the set E parallel to H is the mapping X H E : R R, t λ 1 ((tw + H) E), K where ( v 1,..., v N 1, w ) an orthonormal basis of R N same orientation as the standard basis (e 1,..., e N ). with the 18
20 X-rays parallel to to the subspaces e 1,..., e N are called coordinate X-rays and denoted by X i K = X e i K, (i = 1,..., N). If N = 2, then subspaces of co-dimension 1 are 1-dimensional and any basis of such a subspace consist of only one vector v. Thus we can say X-ray parallel to the direction v when the dimension is two. The reconstruction problem concerning parallel X-rays is to reconstruct a compact subset of R N if the parallel X-rays of this set into some directions are given. In many cases it is enough to construct a sequence of sets that converges to a compact set with respect to the Hausdor distance, and has the given X-rays. This problem is hard in general, since X-rays of a compact set may be discontinuous, moreover, the set of discontinuities can form an innite dense subset of R. Therefore in the literature more specialized families of sets are investigated such as the collection of convex sets. However, our following theorem sates that the coordinate X-rays of any compact set K R N can be replaced by the generalized conic function corresponding to K which is a convex (and consequently continuous) function on R N. 4. Theorem (Vincze, N. [7]). For compact bodies K and K in R N f K = f K if and only if X i K = X i K for all i {1,..., N} almost everywhere. This theorem allows us to obtain reconstruction result for a slightly wider class of sets than the convex sets in the plane, na- 19
21 mely for the class of hv-convex (horizontally and vertically convex) sets. First of all we need a localization theorem providing the convergence of generalized conic functions of a convergent sequence of planar hv-convex sets. If B = [a, b] [c, d] is a n arbitrary rectangle then let M hv B denote the set of all non-empty, compact, connected, hv-convex subsets in the plane which are inside the rectangle B. Let C(B) denote the set of all continuous functions of two variables dened on the rectangle B = [a, b] [c, d] equipped with the norm f sup := sup f L (x 1, x 2 ). (x 1,x 2) B 5. Theorem (Vincze, N. [9]). The mapping Φ: M hv B C(B), L f L is continuous, where f L is the generalized conics function corresponding to the set L restricted to the rectangle B. An immediate consequence of this theorem is the following: 6. Theorem (Vincze, N. [9]). If K M hv B and (L n) M hv B is a sequence of sets such that f Ln f K in C(B), then any convergent subsequence of (L n ) converges to a set K M hv B (with respect to the Hausdor distance) with the same coordinate X-rays as K almost everywhere. If the set K is determined by its coordinate X-rays then K diers from K at most of a set of measure zero. A set K R 2 is called body if it is compact, connected, and cl(int(k)) = K, i.e. K is the closure of its interior. Note that any planar, compact, convex set is a body if and only if it has a non-empty interior. 20
22 We can establish an algorithm for the reconstruction of a body K M hv B by its coordinate X-rays with the help of the above theorem. Input: n N and X 1 K, X 2 K, the coordinate X-rays of a connected hv-convex body K R 2. The process involves the following basic theoretical steps: STEP 1: Compute the bounding box B = [a, b] [c, d] = supp X 1 K supp X 2 K, as K = cl(int K) and K is connected. STEP 2: Let t i [a, b] and s i [c, d], (i = 0,..., n) be equally spaced points with t 0 = a, t n = b and s 0 = d, s n = c: t i = a + i b a n, s i = d i d c n (i = 0,..., n) STEP 3: Dene the rectangles Bij n = [t j 1, t j ] [s i, s i 1 ] (i, j = 1,..., n). STEP 4: The control grid G n K of K is dened as the set of the centers of the rectangles Bij n : where ( tj 1 + t j y ij = 2 G n K := { } y ij B K i, j = 1,..., n,, s ) ( i 1 + s i = 2 a + 2j 1 2n 21 ) 2i 1 (b a), d (d c). 2n
23 STEP 5: Calculate the values of the generalized conic function f K in the points of the control grid with the help of the coordinate X-rays. f K (x 1, x 2 ) = b a x 1 t X 1 K(t) dt + d c x 2 t X 2 K(t) dt STEP 6: Let H be the collection of all sets L L hv B such that L is the union of some rectangles Bij n presented in the third step and ( ) f L (y ij ) f K (y ij ) y ij G n K. STEP 7: Choose L n from H that minimizes n i,j=1 f Ln (y ij ) f K (y ij ) n 2. Output: L n 7. Theorem (Vincze, N. [8]). Let K R 2 be an hv-convex body and (L n ) the sequence of the output sets. Then any convergent subsequence of (L n ) converges to a compact, connected, hv-convex planar set K such that K has the coordinate X-rays X 1 K and X 2 K almost everywhere. Another possible formulation of the above theorem is that for any hv-convex body K R 2 and ε > 0 there exists n N such 22
24 that H(L n, K ) < ε for some non-empty compact connected hvconvex set K having the same coordinate X-rays as K almost everywhere. This algorithm can be turned into the solution of a linear integer programming problem [8] with 8n 2 5n + 2 variables and 16n 2 9n + 5 (linear) inequalities. Hivatkozások [1] M. Barczy, Á. Nagy, Cs. Noszály, Cs. Vincze, a Robbins- Monro-type algorithm for computing global minimizer of generalized conic function Optimization, 64, , (2015) [2] R. J. Gardner, Geometric Tomography, Cambridge University Press, New-York, 2006, second ed. [3] C. Gross, T.-K. Strempel, On generalizations of conics and on a generalization of the Fermat-Toricelli problem American Mathematical Monthly 105 (8), (1998) [4] Á. Nagy, Zs. Rábai, Cs. Vincze, On a special class of generalized conics with innitely many focal points Teaching of Mathematics and Computer Science, 7 (1), 8799 (2009) [5] Á. Nagy and Cs. Vincze, Examples and notes on generalized conics and their applications Acta Mathematica Academiae Paedagogiace Nyíregyháziensis, 26, (2010) 23
25 [6] Á. Nagy, Cs. Vincze, An introduction to the theory of generalized conics and their applications Journal of Geometry and Physics, 61, (2011) [7] Á. Nagy, Cs. Vincze, On the theory of generalized conics with applications in geometric tomography Journal of Approximation Theory, 164 (3), (2012) [8] Á. Nagy, Cs. Vincze, Reconstruction of hv-convex sets by their coordinate X-ray functions Journal of Mathematical Imaging and Vision, 49, (2014) [9] Á. Nagy, Cs. Vincze, Generalized conic functions of hvconvex planar sets: continuity properties and relations to X- rays Aequationes mathematicae, 89 (4), (2015) [10] Á. Nagy, Cs. Vincze, An algorithm for the reconstruction hv-convex planar bodies by nitely many and noisy measurements of their coordinate X-rays Fundamenta Informaticae, 141, (2015) [11] Z. I. Szabó, Positive denite Berwald spaces Tensor N. S., 35, 2539 (1981) 24
26 DEBRECENI EGYETEM EGYETEMI ÉS NEMZETI KÖNYVTÁR Nyilvántartási szám: Tárgy: DEENK/248/2015.PL PhD Publikációs Lista Jelölt: Nagy Ábris Neptun kód: CQ2IR1 Doktori Iskola: Matematika- és Számítástudományok Doktori Iskola MTMT azonosító: A PhD értekezés alapjául szolgáló közlemények Idegen nyelvű tudományos közlemény(ek) hazai folyóiratban (1) 1. Nagy, Á., Rábai, Z., Vincze, C.: On a special class of generalized conics with infinitely many focal points. Teach. Math. Comp. Sci. 7 (1), 87-99, ISSN: Idegen nyelvű tudományos közlemény(ek) külföldi folyóiratban (6) 2. Vincze, C., Nagy, Á.: Generalized conic functions of hv-convex planar sets: continuity properties and relations to X-rays. Aequ. Math. 89 (4), , ISSN: DOI: IF:0.918 (2014) 3. Barczy, M., Nagy, Á., Noszály, C., Vincze, C.: A Robbins-Monro-type algorithm for computing global minimizer of generalized conic functions. Optimization. 64 (9), , ISSN: DOI: IF:0.936 (2014) 4. Vincze, C., Nagy, Á.: An algorithm for the reconstruction of hv-convex planar bodies by finitely many and noisy measurements of their coordinate X-rays. Fundam. Inform. 141 (2-3), , ISSN: DOI: IF:0.717 (2014) Cím: 4032 Debrecen, Egyetem tér 1. Postacím: 4010 Debrecen, Pf. 39. Tel.: (52) publikaciok@lib.unideb.hu Honlap:
27 DEBRECENI EGYETEM EGYETEMI ÉS NEMZETI KÖNYVTÁR 5. Nagy, Á., Vincze, C.: Reconstruction of hv-convex sets by their coordinate X-ray functions. J. Math. Imaging Vis. 49 (3), , ISSN: DOI: IF: Vincze, C., Nagy, Á.: On the theory of generalized conics with applications in geometric tomography. J. Approx. Theory. 164 (3), , ISSN: DOI: IF: Vincze, C., Nagy, Á.: An introduction to the theory of generalized conics and their applications. J. Geom. Phys. 61 (4), , ISSN: DOI: IF:0.818 Idegen nyelvű konferencia közlemény(ek) (2) 8. Nagy, Á.: A short review on the theory of generalized conics. Acta Math. Acad. Paedag. Nyíregyh. 31 (1), 81-96, ISSN: (Colloquium on Differential Geometry and its Applications) 9. Nagy, Á., Vincze, C.: Examples and notes on generalized conics and their applications. Acta Math. Acad. Paedag. Nyíregyh. 26 (2), , ISSN: (Workshop on Finsler geometry and its applications) A közlő folyóiratok összesített impakt faktora: 5,696 A közlő folyóiratok összesített impakt faktora (az értekezés alapjául szolgáló közleményekre): 5,696 A DEENK a Jelölt által az idea Tudóstérbe feltöltött adatok bibliográfiai és tudománymetriai ellenőrzését a tudományos adatbázisok és a Journal Citation Reports Impact Factor lista alapján elvégezte. Debrecen, Cím: 4032 Debrecen, Egyetem tér 1. Postacím: 4010 Debrecen, Pf. 39. Tel.: (52) publikaciok@lib.unideb.hu Honlap:
28 UNIVERSITY OF DEBRECEN UNIVERSITY AND NATIONAL LIBRARY Registry number: DEENK/248/2015.PL Subject: Ph.D. List of Publications Candidate: Ábris Nagy Neptun ID: CQ2IR1 Doctoral School: Doctoral School of Mathematical and Computational Sciences MTMT ID: List of publications related to the dissertation Foreign language scientific article(s) in Hungarian journal(s) (1) 1. Nagy, Á., Rábai, Z., Vincze, C.: On a special class of generalized conics with infinitely many focal points. Teach. Math. Comp. Sci. 7 (1), 87-99, ISSN: Foreign language scientific article(s) in international journal(s) (4) 2. Vincze, C., Nagy, Á.: Generalized conic functions of hv-convex planar sets: continuity properties and relations to X-rays. Aequ. Math. 89 (4), , ISSN: DOI: IF:0.918 (2014) 3. Nagy, Á., Vincze, C.: Reconstruction of hv-convex sets by their coordinate X-ray functions. J. Math. Imaging Vis. 49 (3), , ISSN: DOI: IF: Vincze, C., Nagy, Á.: On the theory of generalized conics with applications in geometric tomography. J. Approx. Theory. 164 (3), , ISSN: DOI: IF:0.755 Address: 1 Egyetem tér, Debrecen 4032, Hungary Postal address: Pf. 39. Debrecen 4010, Hungary Tel.: Fax: / publikaciok@lib.unideb.hu, Web:
29 UNIVERSITY OF DEBRECEN UNIVERSITY AND NATIONAL LIBRARY 5. Vincze, C., Nagy, Á.: An introduction to the theory of generalized conics and their applications. J. Geom. Phys. 61 (4), , ISSN: DOI: IF:0.818 Foreign language conference proceeding(s) (2) 6. Nagy, Á.: A short review on the theory of generalized conics. Acta Math. Acad. Paedag. Nyíregyh. 31 (1), 81-96, ISSN: (Colloquium on Differential Geometry and its Applications) 7. Nagy, Á., Vincze, C.: Examples and notes on generalized conics and their applications. Acta Math. Acad. Paedag. Nyíregyh. 26 (2), , ISSN: (Workshop on Finsler geometry and its applications) List of other publications Foreign language scientific article(s) in international journal(s) (2) 8. Barczy, M., Nagy, Á., Noszály, C., Vincze, C.: A Robbins-Monro-type algorithm for computing global minimizer of generalized conic functions. Optimization. 64 (9), , ISSN: DOI: IF:0.936 (2014) 9. Vincze, C., Nagy, Á.: An algorithm for the reconstruction of hv-convex planar bodies by finitely many and noisy measurements of their coordinate X-rays. Fundam. Inform. 141 (2-3), , ISSN: DOI: IF:0.717 (2014) Total IF of journals (all publications): 5,696 Total IF of journals (publications related to the dissertation): 4,043 The Candidate's publication data submitted to the idea Tudóstér have been validated by DEENK on the basis of Web of Science, Scopus and Journal Citation Report (Impact Factor) databases. 03 December, 2015 Address: 1 Egyetem tér, Debrecen 4032, Hungary Postal address: Pf. 39. Debrecen 4010, Hungary Tel.: Fax: / publikaciok@lib.unideb.hu, Web:
On The Number Of Slim Semimodular Lattices
On The Number Of Slim Semimodular Lattices Gábor Czédli, Tamás Dékány, László Ozsvárt, Nóra Szakács, Balázs Udvari Bolyai Institute, University of Szeged Conference on Universal Algebra and Lattice Theory
Construction of a cube given with its centre and a sideline
Transformation of a plane of projection Construction of a cube given with its centre and a sideline Exercise. Given the center O and a sideline e of a cube, where e is a vertical line. Construct the projections
Cluster Analysis. Potyó László
Cluster Analysis Potyó László What is Cluster Analysis? Cluster: a collection of data objects Similar to one another within the same cluster Dissimilar to the objects in other clusters Cluster analysis
Funkcionálanalízis. Gyakorló feladatok március 22. Metrikus tér, normált tér és skalárszorzat tér
Funkcionálanalízis Gyakorló feladatok 2017 március 22 Metrikus tér, normált tér és skalárszorzat tér N1 Metrikát deniálnak-e R-en az alábbi függvények: (a) d(x, y) = x y (b) d(x, y) = x y (c) d(x, y) =
1. Házi feladat. Határidő: I. Legyen f : R R, f(x) = x 2, valamint. d : R + 0 R+ 0
I. Legyen f : R R, f(x) = 1 1 + x 2, valamint 1. Házi feladat d : R + 0 R+ 0 R (x, y) f(x) f(y). 1. Igazoljuk, hogy (R + 0, d) metrikus tér. 2. Adjuk meg az x {0, 3} pontok és r {1, 2} esetén a B r (x)
Schwarz lemma, the Carath eodory and Kobayashi metrics and applications in complex analysis
Schwarz lemma, the Carath eodory and Kobayashi metrics and applications in complex analysis Workshop: The perturbation of the generalized inverses, geometric structures, xed point theory and applications
LIST OF PUBLICATIONS
Annales Univ. Sci. Budapest., Sect. Comp. 33 (2010) 21-25 LIST OF PUBLICATIONS Péter Simon [1] Verallgemeinerte Walsh-Fourierreihen I., Annales Univ. Sci. Budapest. Sect. Math., 16 (1973), 103-113. [2]
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:
Characterizations and Properties of Graphs of Baire Functions
Characterizations and Properties of Graphs of Baire Functions BSc Szakdolgozat Szerz : Témavezet : Maga Balázs Buczolich Zoltán Matematika BSc Matematikus Egyetemi tanár Analízis Tanszék Eötvös Loránd
1. Katona János publikációs jegyzéke
1. Katona János publikációs jegyzéke 1.1. Referált, angol nyelvű, nyomtatott publikációk [1] J.KATONA-E.MOLNÁR: Visibility of the higher-dimensional central projection into the projective sphere Típus:
Skalárszorzat, norma, szög, távolság. Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@inf.nyme.hu http://inf.nyme.hu/ takach/ 2005.
1 Diszkrét matematika II., 4. el adás Skalárszorzat, norma, szög, távolság Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@inf.nyme.hu http://inf.nyme.hu/ takach/ 2005. március 1 A téma jelent sége
Szinguláris értékek. Wettl Ferenc április 3. Wettl Ferenc Szinguláris értékek április 3. 1 / 28
Szinguláris értékek Wettl Ferenc 2015. április 3. Wettl Ferenc Szinguláris értékek 2015. április 3. 1 / 28 Tartalom 1 Szinguláris érték 2 Alkalmazások 3 Norma 4 Mátrixnorma Wettl Ferenc Szinguláris értékek
Bevezetés a kvantum-informatikába és kommunikációba 2015/2016 tavasz
Bevezetés a kvantum-informatikába és kommunikációba 2015/2016 tavasz Kvantumkapuk, áramkörök 2016. március 3. A kvantummechanika posztulátumai (1-2) 1. Állapotleírás Zárt fizikai rendszer aktuális állapota
Simonovits M. Elekes Gyuri és az illeszkedések p. 1
Elekes Gyuri és az illeszkedések Simonovits M. Elekes Gyuri és az illeszkedések p. 1 On the number of high multiplicity points for 1-parameter families of curves György Elekes, Miklós Simonovits and Endre
Performance Modeling of Intelligent Car Parking Systems
Performance Modeling of Intelligent Car Parking Systems Károly Farkas Gábor Horváth András Mészáros Miklós Telek Technical University of Budapest, Hungary EPEW 2014, Florence, Italy Outline Intelligent
Figurális számok és diofantikus egyenletek
Egyetemi doktori (PhD) értekezés tézisei Figurális számok és diofantikus egyenletek Varga Nóra Témavezető: Dr. Pintér Ákos Debreceni Egyetem Matematika- és Számítástudományok Doktori Iskola Debrecen, 2016
ACTA ACADEMIAE PAEDAGOGICAE AGRIENSIS
Separatum ACTA ACADEMIAE PAEDAGOGICAE AGRIESIS OVA SERIES TOM. XXII. SECTIO MATEMATICAE TÓMÁCS TIBOR Egy rekurzív sorozat tagjainak átlagáról EGER, 994 Egy rekurzív sorozat tagjainak átlagáról TÓMÁCS TIBOR
Riemanngeometria 1 c. gyakorlat A Riemann-terekkel kapcsolatos fogalmak, jelölések
A Riemann-terekkel kapcsolatos fogalmak, jelölések Az R m euklideszi tér természetes bázisának az e 1 = (1, 0,..., 0),..., e m = (0,..., 0, 1) vektorokból álló bázist mondjuk. Legyen M egy összefügg nyílt
Szinguláris értékek. Wettl Ferenc április 12. Wettl Ferenc Szinguláris értékek április / 35
Szinguláris értékek Wettl Ferenc 2016. április 12. Wettl Ferenc Szinguláris értékek 2016. április 12. 1 / 35 Tartalom 1 Szinguláris érték 2 Norma 3 Mátrixnorma 4 Alkalmazások Wettl Ferenc Szinguláris értékek
Rigidity properties and transformations of Finsler manifolds
1949 Rigidity properties and transformations of Finsler manifolds Doktori (PhD) értekezés Kertész Dávid Csaba Témavezető: Dr. Szilasi József DEBRECENI EGYETEM Természettudományi Doktori Tanács Matematika-
Önéletrajz. Burai Pál Debreceni Egyetem, Informatikai Kar Alkalmazott Matematika és Valószín ségszámítás Tanszék
Önéletrajz Burai Pál Debreceni Egyetem, Informatikai Kar Alkalmazott Matematika és Valószín ségszámítás Tanszék Személyes adatok Név: Burai Pál Végzettség: Okleveles matematikus (2003, DE-TTK) Tudományos
Dependency preservation
Adatbázis-kezelés. (4 előadás: Relácó felbontásai (dekomponálás)) 1 Getting lossless decomposition is necessary. But of course, we also want to keep dependencies, since losing a dependency means, that
A Magyar Tudomány Ünnepe Messze látó tudomány: felelős válaszok a jövőnek
Debreceni Egyetem, Természettudományi és Technológiai Kar, Matematikai Intézet A Debreceni Akadémiai Bizottság Matematikai Munkabizottsága A Magyar Tudomány Ünnepe Messze látó tudomány: felelős válaszok
Számítógéppel irányított rendszerek elmélete. Gyakorlat - Mintavételezés, DT-LTI rendszermodellek
Számítógéppel irányított rendszerek elmélete Gyakorlat - Mintavételezés, DT-LTI rendszermodellek Hangos Katalin Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: hangos.katalin@virt.uni-pannon.hu
Local fluctuations of critical Mandelbrot cascades. Konrad Kolesko
Local fluctuations of critical Mandelbrot cascades Konrad Kolesko joint with D. Buraczewski and P. Dyszewski Warwick, 18-22 May, 2015 Random measures µ µ 1 µ 2 For given random variables X 1, X 2 s.t.
Funkcionálanalízis. n=1. n=1. x n y n. n=1
Funkcionálanalízis 2011/12 tavaszi félév - 2. előadás 1.4. Lényeges alap-terek, példák Sorozat terek (Folytatás.) C: konvergens sorozatok tere. A tér pontjai sorozatok: x = (x n ). Ezen belül C 0 a nullsorozatok
Konvex optimalizálás feladatok
(1. gyakorlat, 2014. szeptember 16.) 1. Feladat. Mutassuk meg, hogy az f : R R, f(x) := x 2 függvény konvex (a másodrend derivált segítségével, illetve deníció szerint is)! 2. Feladat. Mutassuk meg, hogy
Angol Középfokú Nyelvvizsgázók Bibliája: Nyelvtani összefoglalás, 30 kidolgozott szóbeli tétel, esszé és minta levelek + rendhagyó igék jelentéssel
Angol Középfokú Nyelvvizsgázók Bibliája: Nyelvtani összefoglalás, 30 kidolgozott szóbeli tétel, esszé és minta levelek + rendhagyó igék jelentéssel Timea Farkas Click here if your download doesn"t start
Bevezetés az elméleti zikába
Bevezetés az elméleti zikába egyetemi jegyzet Kúpszeletek Lázár Zsolt, Lázár József Babe³Bolyai Tudományegyetem Fizika Kar 2011 TARTALOMJEGYZÉK 6 TARTALOMJEGYZÉK Azokat a görbéket, amelyeknek egyenlete
Fraktálok. Kontrakciók Affin leképezések. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék. TARTALOMJEGYZÉK Kontrakciók Affin transzformációk
Fraktálok Kontrakciók Affin leképezések Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék TARTALOMJEGYZÉK 1 of 71 A Lipschitz tulajdonság ÁTMÉRŐ, PONT ÉS HALMAZ TÁVOLSÁGA Definíció Az (S, ρ) metrikus tér
Lineáris leképezések. Wettl Ferenc március 9. Wettl Ferenc Lineáris leképezések március 9. 1 / 31
Lineáris leképezések Wettl Ferenc 2015. március 9. Wettl Ferenc Lineáris leképezések 2015. március 9. 1 / 31 Tartalom 1 Mátrixleképezés, lineáris leképezés 2 Alkalmazás: dierenciálhatóság 3 2- és 3-dimenziós
Széchenyi István Egyetem www.sze.hu/~herno
Oldal: 1/6 A feladat során megismerkedünk a C# és a LabVIEW összekapcsolásának egy lehetőségével, pontosabban nagyon egyszerű C#- ban írt kódból fordítunk DLL-t, amit meghívunk LabVIEW-ból. Az eljárás
Mapping Sequencing Reads to a Reference Genome
Mapping Sequencing Reads to a Reference Genome High Throughput Sequencing RN Example applications: Sequencing a genome (DN) Sequencing a transcriptome and gene expression studies (RN) ChIP (chromatin immunoprecipitation)
Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Factor Analysis
Factor Analysis Factor analysis is a multiple statistical method, which analyzes the correlation relation between data, and it is for data reduction, dimension reduction and to explore the structure. Aim
Véges szavak általánosított részszó-bonyolultsága
Véges szavak általánosított részszó-bonyolultsága KÁSA Zoltán Sapientia Erdélyi Magyar Tudományegyetem Kolozsvár Marosvásárhely Csíkszereda Matematika-Informatika Tanszék, Marosvásárhely Budapest, 2010.
SZOMSZÉDSÁGI SZEKVENCIÁK ÉS ALKALMAZÁSAIK A KÉPFELDOLGOZÁSBAN ÉS KÉPI ADATBÁZISOKBAN
SZOMSZÉDSÁGI SZEKVENCIÁK ÉS ALKALMAZÁSAIK A KÉPFELDOLGOZÁSBAN ÉS KÉPI ADATBÁZISOKBAN NEIGHBORHOOD SEQUENCES AND THEIR APPLICATIONS IN IMAGE PROCESSING AND IMAGE DATABASES András Hajdu, János Kormos, Tamás
oklevél száma: P-1086/2003 (summa cum laude) A disszertáció címe: Integrálegyenletek és integrálegyenl½otlenségek mértékterekben
Végzettség: 1983 június Okleveles matematikus József Attila Tudományegyetem, Szeged oklevél száma: 60/1983 (kitüntetéses oklevél) 1991 június Egyetemi doktori cím Eötvös Loránd Tudományegyetem, Budapest
Vektorterek. Wettl Ferenc február 17. Wettl Ferenc Vektorterek február / 27
Vektorterek Wettl Ferenc 2015. február 17. Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 1 / 27 Tartalom 1 Egyenletrendszerek 2 Algebrai struktúrák 3 Vektortér 4 Bázis, dimenzió 5 Valós mátrixok és egyenletrendszerek
Bevezetés az algebrába 2 Vektor- és mátrixnorma
Bevezetés az algebrába 2 Vektor- és mátrixnorma Wettl Ferenc Algebra Tanszék B U D A P E S T I M Ű S Z A K I M A T E M A T I K A É S G A Z D A S Á G T U D O M Á N Y I I N T É Z E T E G Y E T E M 2016.
A logaritmikus legkisebb négyzetek módszerének karakterizációi
A logaritmikus legkisebb négyzetek módszerének karakterizációi Csató László laszlo.csato@uni-corvinus.hu MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet (MTA SZTAKI) Operációkutatás és Döntési Rendszerek
Csima Judit április 9.
Osztályozókról még pár dolog Csima Judit BME, VIK, Számítástudományi és Információelméleti Tanszék 2018. április 9. Csima Judit Osztályozókról még pár dolog 1 / 19 SVM (support vector machine) ez is egy
OTKA szakmai beszámoló T48878
OTKA szakmai beszámoló 2005-2008 T48878 1. Adatok Részvevők: Dr. Bácsó Sándor, tszv. egyetemi docens Dr. Kozma László. tszv. egyetemi docens Kutatóhely: Debreceni Egyetem Informatikai Kar Komputergeometriai
First experiences with Gd fuel assemblies in. Tamás Parkó, Botond Beliczai AER Symposium 2009.09.21 25.
First experiences with Gd fuel assemblies in the Paks NPP Tams Parkó, Botond Beliczai AER Symposium 2009.09.21 25. Introduction From 2006 we increased the heat power of our units by 8% For reaching this
EN United in diversity EN A8-0206/419. Amendment
22.3.2019 A8-0206/419 419 Article 2 paragraph 4 point a point i (i) the identity of the road transport operator; (i) the identity of the road transport operator by means of its intra-community tax identification
DEBRECENI EGYETEM EGYETEMI ÉS NEMZETI KÖNYVTÁR PUBLIKÁCIÓK
Jelölt: Talamon Attila Neptun kód: IUR8JH Doktori Iskola: Földtudományok Doktori Iskola Iktatószám: DEENKÉTK/387/2014. Tételszám: Tárgy: PhD Publikációs Lista A PhD értekezés alapjául szolgáló közlemények
Metrikus terek, többváltozós függvények
Metrikus terek, többváltozós függvények 2003.10.15 Készítette: Dr. Toledo Rodolfo és Dr. Blahota István 1. Metrikus terek, metrika tulajdonságai 1.1. A valós, komplex, racionális, természetes és egész
Közepek Gauss-kompozíciója Gondolatok egy versenyfeladat kapcsán
Gondolatok egy versenyfeladat kapcsán Debreceni Egyetem, Matematikai Intézet, Analízis Tanszék Regionális Matematika Szakkör Megnyitója Debrecen, 015. szeptember 7. AGH-egyenl tlenség Tétel Értelmezzük
Julia halmazok, Mandelbrot halmaz
2011. október 21. Tartalom 1 Julia halmazokról általánosan 2 Mandelbrot halmaz 3 Kvadratikus függvények Julia halmazai Pár deníció Legyen f egy legalább másodfokú komplex polinom. Ha f (ω) = ω, akkor ω
KIEGÉSZÍTŽ FELADATOK. Készlet Bud. Kap. Pápa Sopr. Veszp. Kecsk. 310 4 6 8 10 5 Pécs 260 6 4 5 6 3 Szomb. 280 9 5 4 3 5 Igény 220 200 80 180 160
KIEGÉSZÍTŽ FELADATOK (Szállítási probléma) Árut kell elszállítani három telephelyr l (Kecskemét, Pécs, Szombathely) öt területi raktárba, melyek Budapesten, Kaposváron, Pápán, Sopronban és Veszprémben
Correlation & Linear Regression in SPSS
Petra Petrovics Correlation & Linear Regression in SPSS 4 th seminar Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Correlation
Diszkrét démonok A Borsuk-probléma
A Borsuk-probléma Bessenyei Mihály DE TTK Matematikai Intézet, Analízis Tanszék Regionális Matematika Szakkör (megnyitó el adás) Debrecen, 2017. október 16. Bevezetés Magyarázat a címhez... Napjainkban
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
PIACI HIRDETMÉNY / MARKET NOTICE
PIACI HIRDETMÉNY / MARKET NOTICE HUPX DAM Másnapi Aukció / HUPX DAM Day-Ahead Auction Iktatási szám / Notice #: Dátum / Of: 18/11/2014 HUPX-MN-DAM-2014-0023 Tárgy / Subject: Változások a HUPX másnapi piac
BKI13ATEX0030/1 EK-Típus Vizsgálati Tanúsítvány/ EC-Type Examination Certificate 1. kiegészítés / Amendment 1 MSZ EN 60079-31:2014
(1) EK-TípusVizsgálati Tanúsítvány (2) A potenciálisan robbanásveszélyes környezetben történő alkalmazásra szánt berendezések, védelmi rendszerek 94/9/EK Direktíva / Equipment or Protective Systems Intended
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
Neme nő Születési dátum 26/10/1988 Állampolgárság magyar
SZEMÉLYI ADATOK Nagy Noémi Magyarország, 1165 Budapest, Újszász utca 45/B K. ép. I. lph. 3. em. 2. 06 70 340 7335 matnagyn@uni-miskolc.hu http://uni-miskolc.hu/~matnagyn Neme nő Születési dátum 26/10/1988
Vektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott
Vektorterek =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott 40. Alteret alkotnak-e a valós R 5 vektortérben a megadott részhalmazok? Ha igen, akkor hány dimenziósak? (a) L = { (x 1, x 2, x 3, x 4, x 5 ) x 1 = x 5,
Phenotype. Genotype. It is like any other experiment! What is a bioinformatics experiment? Remember the Goal. Infectious Disease Paradigm
It is like any other experiment! What is a bioinformatics experiment? You need to know your data/input sources You need to understand your methods and their assumptions You need a plan to get from point
Vektorok. Wettl Ferenc október 20. Wettl Ferenc Vektorok október / 36
Vektorok Wettl Ferenc 2014. október 20. Wettl Ferenc Vektorok 2014. október 20. 1 / 36 Tartalom 1 Vektorok a 2- és 3-dimenziós térben 2 Távolság, szög, orientáció 3 Vektorok koordinátás alakban 4 Összefoglalás
Lendület éves beszámoló (2014. július 1. 2015. június 30.) A beszámolási időszakban hazai rendezvényen tartott tudományos előadások
Kutatócsoport-vezető neve: Molnár Lajos Lendület éves beszámoló A beszámolási időszakban hazai rendezvényen tartott tudományos előadások Rendezvény Conference on Inequalities and Applications '14 (Hajdúszoboszló)
Lagrange és Hamilton mechanika
Lagrange és 2010. október 17. Lagrange és Tartalom 1 Variáció Lagrange egyenlet Legendre transzformáció Hamilton egyenletek 2 3 Szimplektikus sokaság Hamilton mez Hamilton és Lagrange egyenletek ekvivalenciája
és alkalmazások, MSc tézis, JATE TTK, Szeged, Témavezető: Dr. Hajnal Péter
Publikációs jegyzék Balogh János Jegyzetek, tézis: [1] Balogh J., Maximális folyamok és minimális költségű cirkulációk; algoritmusok és alkalmazások, MSc tézis, JATE TTK, Szeged, 1994. Témavezető: Dr.
Matematika (mesterképzés)
Matematika (mesterképzés) Környezet- és Településmérnököknek Debreceni Egyetem Műszaki Kar, Műszaki Alaptárgyi Tanszék Vinczéné Varga A. Környezet- és Településmérnököknek 2016/2017/I 1 / 29 Lineáris tér,
Using the CW-Net in a user defined IP network
Using the CW-Net in a user defined IP network Data transmission and device control through IP platform CW-Net Basically, CableWorld's CW-Net operates in the 10.123.13.xxx IP address range. User Defined
Supporting Information
Supporting Information Cell-free GFP simulations Cell-free simulations of degfp production were consistent with experimental measurements (Fig. S1). Dual emmission GFP was produced under a P70a promoter
Konvex testek közelítése politópokkal. Vígh Viktor. Doktori értekezés tézisei. Témavezet : dr. Fodor Ferenc
Konvex testek közelítése politópokkal Doktori értekezés tézisei Vígh Viktor Témavezet : dr. Fodor Ferenc Matematika- és Számítástudományok Doktori Iskola SZTE TTIK, Bolyai Intézet, Geometria Tanszék 2010
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Építőmérnöki Kar
M Ű E G Y E T E M 1 7 8 2 Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Építőmérnöki Kar AZ ÁGYAZATRAGASZTÁSI TECHNOLÓGIÁVAL STABILIZÁLT ZÚZOTTKŐ ÁGYAZATÚ VASÚTI FELÉPÍTMÉNY STATIKUS ÉS DINAMIKUS TERHEKRE
Regisztráció a Researcher ID adatbázisban
Regisztráció a Researcher ID adatbázisban Használati útmutató Készítette: Dr. Sasvári Péter és Urbanovics Anna 1 Bevezetés Ez egy online regisztráció, egyedi azonosító (Researcher ID) létrehozására. Saját
- Bevándoroltak részére kiadott személyazonosító igazolvány
HUNGARY - Bevándoroltak részére kiadott személyazonosító igazolvány (Blue booklet form or card format issued for permanent residents - from 1 January 2000 a new card format has been introduced and issued)
ENROLLMENT FORM / BEIRATKOZÁSI ADATLAP
ENROLLMENT FORM / BEIRATKOZÁSI ADATLAP CHILD S DATA / GYERMEK ADATAI PLEASE FILL IN THIS INFORMATION WITH DATA BASED ON OFFICIAL DOCUMENTS / KÉRJÜK, TÖLTSE KI A HIVATALOS DOKUMENTUMOKBAN SZEREPLŐ ADATOK
MŰSZAKI TUDOMÁNY AZ ÉSZAK-KELET MAGYARORSZÁGI RÉGIÓBAN 2012
MŰSZAKI TUDOMÁNY AZ ÉSZAK-KELET MAGYARORSZÁGI RÉGIÓBAN 0 KONFERENCIA ELŐADÁSAI Szolnok 0. május 0. Szerkesztette: Edited by Pokorádi László Kiadja: Debreceni Akadémiai Bizottság Műszaki Szakbizottsága
ANALÍZIS II. Példatár
ANALÍZIS II. Példatár Többszörös integrálok 3. április 8. . fejezet Feladatok 3 4.. Kett s integrálok Számítsa ki az alábbi integrálokat:...3. π 4 sinx.. (x + y) dx dy (x + y) dy dx.4. 5 3 y (5x y y 3
1. Gyakorlat: Telepítés: Windows Server 2008 R2 Enterprise, Core, Windows 7
1. Gyakorlat: Telepítés: Windows Server 2008 R2 Enterprise, Core, Windows 7 1.1. Új virtuális gép és Windows Server 2008 R2 Enterprise alap lemez létrehozása 1.2. A differenciális lemezek és a két új virtuális
Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Correlation & Linear. Petra Petrovics.
Correlation & Linear Regression in SPSS Petra Petrovics PhD Student Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Exercise
Alternating Permutations
Alternating Permutations Richard P. Stanley M.I.T. Definitions A sequence a 1, a 2,..., a k of distinct integers is alternating if a 1 > a 2 < a 3 > a 4 a 3
ÉS STATISZTIKUS KONVERGENCIÁRA,
TAUBER-TÍPUSÚ TÉTELEK KÖZÖNSÉGES ÉS STATISZTIKUS KONVERGENCIÁRA, STATISZTIKUS HATÁRÉRTÉKRE Tézis Fekete Árpád 2006 A Tauber-típusú tételek jelentősége Littlewood tételéből eredt (90), amely a matematikai
Statistical Dependence
Statistical Dependence Petra Petrovics Statistical Dependence Deinition: Statistical dependence exists when the value o some variable is dependent upon or aected by the value o some other variable. Independent
Minden az adatról. Csima Judit. 2015. február 11. BME, VIK, Csima Judit Minden az adatról 1 / 41
Minden az adatról Csima Judit BME, VIK, Számítástudományi és Információelméleti Tanszék 2015. február 11. Csima Judit Minden az adatról 1 / 41 Adat: alapfogalmak Adathalmaz elvileg bármi, ami információt
STUDENT LOGBOOK. 1 week general practice course for the 6 th year medical students SEMMELWEIS EGYETEM. Name of the student:
STUDENT LOGBOOK 1 week general practice course for the 6 th year medical students Name of the student: Dates of the practice course: Name of the tutor: Address of the family practice: Tel: Please read
Statistical Inference
Petra Petrovics Statistical Inference 1 st lecture Descriptive Statistics Inferential - it is concerned only with collecting and describing data Population - it is used when tentative conclusions about
Többszörösen élesen tranzitív halmazok véges csoportokban
Többszörösen élesen tranzitív halmazok véges csoportokban habilitációs tudományos előadás Nagy Gábor Péter Szegedi Tudományegyetem Bolyai Intézet, Geometria Tanszék 2013. március 12. 1 / 19 Áttekintés
ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK ANGOL NYELVEN
ÉRETTSÉGI VIZSGA 2008. május 26. ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK ANGOL NYELVEN KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA 2008. május 26. 8:00 Az írásbeli vizsga időtartama: 180 perc Pótlapok száma Tisztázati Piszkozati OKTATÁSI
Pletykaalapú gépi tanulás teljesen elosztott környezetben
Pletykaalapú gépi tanulás teljesen elosztott környezetben Hegedűs István Jelasity Márk témavezető Szegedi Tudományegyetem MTA-SZTE Mesterséges Intelligencia Kutatócsopot Motiváció Az adat adatközpontokban
Longman Exams Dictionary egynyelvű angol szótár nyelvvizsgára készülőknek
Longman Exams Dictionary egynyelvű angol szótár nyelvvizsgára készülőknek Egynyelvű angol nagyszótár haladó nyelvtanulóknak és nyelvvizsgázóknak 212,000 szócikkel A szótárban minden definíció egyszerű
Correlation & Linear Regression in SPSS
Correlation & Linear Regression in SPSS Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Exercise 1 - Correlation File / Open
ANGOL NYELV KÖZÉPSZINT SZÓBELI VIZSGA I. VIZSGÁZTATÓI PÉLDÁNY
ANGOL NYELV KÖZÉPSZINT SZÓBELI VIZSGA I. VIZSGÁZTATÓI PÉLDÁNY A feladatsor három részbol áll 1. A vizsgáztató társalgást kezdeményez a vizsgázóval. 2. A vizsgázó egy szituációs feladatban vesz részt a
Megoldott feladatok november 30. n+3 szigorúan monoton csökken, 5. n+3. lim a n = lim. n+3 = 2n+3 n+4 2n+1
Megoldott feladatok 00. november 0.. Feladat: Vizsgáljuk az a n = n+ n+ sorozat monotonitását, korlátosságát és konvergenciáját. Konvergencia esetén számítsuk ki a határértéket! : a n = n+ n+ = n+ n+ =
Számítógéppel irányított rendszerek elmélete. A rendszer- és irányításelmélet legfontosabb részterületei. Hangos Katalin. Budapest
CCS-10 p. 1/1 Számítógéppel irányított rendszerek elmélete A rendszer- és irányításelmélet legfontosabb részterületei Hangos Katalin Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék Folyamatirányítási
SZÁMÍTÓGÉPES VIZUALIZÁCIÓ A MATEMATIKA TANÍTÁSÁBAN: ESZKÖZÖK, FEJLESZTÉSEK, TAPASZTALATOK
SZÁMÍTÓGÉPES VIZUALIZÁCIÓ A MATEMATIKA TANÍTÁSÁBAN: ESZKÖZÖK, FEJLESZTÉSEK, TAPASZTALATOK Karsai János, karsai@silver.szote.u-szeged.hu, Forczek Erzsébet, forczek@dmi.szote.u-szeged.hu, Nyári Tibor, nyari@dmi.szote.u-szeged.hu
Honlap szerkesztés Google Tudós alkalmazásával
Dr. Mester Gyula Honlap szerkesztés Google Tudós alkalmazásával Összefoglaló: A közlemény tematikája honlap szerkesztés Google Tudós alkalmazásával. A bevezetés után a tudományos teljesítmény mérésének
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,
Ybl Építőmérnöki Tudományos Tanácskozás Kacsalábon forgó szerkezetek,
Ybl Építőmérnöki Tudományos Tanácskozás Kacsalábon forgó szerkezetek, Nagy KEM Gyula Építőmérnöki Intézet Ybl Miklós Építéstudományi Kar Szent István Egyetem, 1146 Budapest, Thököly út 74 Tel.:+36 205205040,
MATEMATIKA ANGOL NYELVEN
ÉRETTSÉGI VIZSGA 2018. május 8. MATEMATIKA ANGOL NYELVEN EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA 2018. május 8. 8:00 Időtartam: 300 perc Pótlapok száma Tisztázati Piszkozati EMBERI ERŐFORRÁSOK MINISZTÉRIUMA Matematika
Multifokális ellipszisek
Multifokális ellipszisek Vincze Csaba, Debreceni Egyetem 2014 November 25, 2014 Ellipszisek - klasszikus értelemben: F 1 F 2 S, d(f 1, F 2 ) < 2a. d(p, F 1 ) + d(p, F 2 ) = 2a d(p, F 1) + d(p, F 2 ) 2
Telefonszám(ok) +36-93-502-916 Mobil +36-30-396-8675 Fax(ok) +36-93-502-900. Egyetem u. 10., 8200 Veszprém. Tehetséggondozás (matematika)
Europass Önéletrajz Személyi adatok Vezetéknév(ek) / Utónév(ek) Bujtás Csilla Telefonszám(ok) +36-93-502-916 Mobil +36-30-396-8675 Fax(ok) +36-93-502-900 E-mail(ek) Szakmai tapasztalat bujtas@dcs.vein.hu
General information for the participants of the GTG Budapest, 2017 meeting
General information for the participants of the GTG Budapest, 2017 meeting Currency is Hungarian Forint (HUF). 1 EUR 310 HUF, 1000 HUF 3.20 EUR. Climate is continental, which means cold and dry in February
DiMat II Végtelen halmazok
DiMat II Végtelen halmazok Czirbusz Sándor 2014. február 16. 1. fejezet A kiválasztási axióma. Ismétlés. 1. Deníció (Kiválasztási függvény) Legyen {X i, i I} nemüres halmazok egy indexelt családja. Egy
MATEMATIKA ANGOL NYELVEN MATHEMATICS
ÉRETTSÉGI VIZSGA 2005. május 10. MATEMATIKA ANGOL NYELVEN MATHEMATICS EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA HIGHER LEVEL WRITTEN EXAMINATION Az írásbeli vizsga időtartama: 240 perc Time allowed for the examination:
Tájékoztató azon kérelmezési eljárásokról, melyek az elméleti, gyakorlati és szakszolgálati engedélyezésre vonatkoznak
Tájékoztató azon kérelmezési eljárásokról, melyek az elméleti, gyakorlati és szakszolgálati engedélyezésre vonatkoznak Briefing on application procedure for theoretical, practical examinations and licence
Klaszterezés, 2. rész
Klaszterezés, 2. rész Csima Judit BME, VIK, Számítástudományi és Információelméleti Tanszék 208. április 6. Csima Judit Klaszterezés, 2. rész / 29 Hierarchikus klaszterezés egymásba ágyazott klasztereket