Flynn féle osztályozás Single Isntruction Multiple Instruction Single Data SISD SIMD Multiple Data MISD MIMD

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Flynn féle osztályozás Single Isntruction Multiple Instruction Single Data SISD SIMD Multiple Data MISD MIMD"

Átírás

1 M5-. A lineáris algebra párhuzamos algoritmusai. Ismertesse a párhuzamos gépi architektúrák Flynn-féle osztályozását. A párhuzamos lineáris algebrai algoritmusok között mi a BLAS csomag célja, melyek annak a szintjei? Speciálisan, elosztott memóriájú rendszereknél ismertesse a Gaxpy-algoritmust gyűrűn. Ismertesse a párhuzamos gépi architektúrák Flynn-féle osztályozását. A számítógép architektúrákat és programozási modelleket az adat es az utasítás mennyiségének függvényében a Flynn-féle osztályozás négy csoportra osztja. Flynn féle osztályozás Single Isntruction Multiple Instruction Single Data SISD SIMD Multiple Data MISD MIMD SISD: egy adaton egy utasítás végrehajtása, nincs párhuzamosság Nincs párhuzamosság. SIMD: 1 műveletet hajt végre minden adaton Képfeldolgozáshoz hasznos. példák: GPU (videokártyán grafikai processzor), vektor processzorok, tömbprocesszorok. MISD: különböző műveleteket hajtanak végre ugyanazon az adaton (1 adat sok művelet) példák: többféle szűrő egy jelfeldolgozásánál, többféle kriptográfiai algoritmus futtatása azonos kódolt üzenet feltörésére MIMD: az előző kettő keveréke, különböző adatokon és különböző feladatokat hajtanak végre. Ez a modell az elterjedt, mivel többféle számításra szokták használni a számítógépeket (kivéve amikor nem) példák: mai számítógépek. Az architektúra kétféle módon valósítható meg. közös memóriával és elosztott memóriával. Az osztályozásnál a párhuzamos architektúrákat osztályozzák. Az egyes feladatoknál nem szükséges a processzorok számát növelni, elég lehet ha több utasítás végrehajtására képesek (több PU processing unit). 1

2 A párhuzamos lineáris algebrai algoritmusok között mi a BLAS csomag célja, melyek annak a szintjei? A BLAS csomag célja a mátrix és vektor hatékony implementálása és szabványosítása. A rutinok az adott műveletnél legjobb, vagy legjobbnak tartott algoritmus megvalósításait tartalmazzák. A csomag algoritmusai különböző gépcsaládokra optimalizálva is elérhető (például AMD, Intel, Cray, Apple stb.) A csomag ingyenesen felhasználható, a szerzők kérése, hogyha módosítás történik az algoritmusukban, akkor a függvények legyenek átnevezve és jól dokumentálva a módosítások okai. Tehát a csomag célja: hogy elérhető egy ilyen jellegű algoritmusokat kínáló csomag több programozási nyelven és többféle processzorcsaládra. A csomag szintjei: A BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms) csomag célja, hogy segítséget nyújtson a lineárisalgebra alapműveleteinek párhuzamos elvégzéséhez. A csomagnak három szintbe sorolható (Level 1 BLAS, Level BLAS, Level 3 BLAS). az első szint a vektoriális műveletek (vektor-vektor, vektor-skalár szorzás) a második a mátrix vektor műveletek (mátrix-vektor szorzás) a harmadik a mátrix mátrix műveletekre (szorzás, hatványozás) A csomag legnagyobb előnye, hogy létezik és gyorsan felhasználható. Bárki ki tudja használni, ezzel elősegítve a párhuzamos programozás hatékonyságát, valamint gyorsítja a fejlesztést. vektor-vektor szorzás Ο(log n) n darab processzor vektor skaláris szorzás Ο(1) n darab processzor vektorok összeadása ( darab) Ο(1) n darab processzor vektorok összeadása (n darab, mx1) mátrix-vektor szorzás (mxn * nx1) mátrix-vektor szorzás (mxn * nx1) Ο(logn) Ο(logn) Ο(n) mn mn darab processzor darab processzor van Ha soronként 1, m darab processzor van mátrix-mátrix szorzás (mxn * nxk) Ο(log n) Ο(n 3 ) darab processzor mátrix-mátrix szorzás (mxn * nxk) Ο(n) Ο(n ) darab processzor mátrix-mátrix szorzás (mxn * nxk) Ο(n ) Ο(n) darab processzor Az előbbi becslések szemléltetik az utópia esetét, mert általában nincs n processzorunk.

3 Speciálisan, elosztott memóriájú rendszereknél ismertesse a Gaxpy-algoritmust gyűrűn. Feladat: Gaxpy művelet (general Ax plus y) megoldása. Tehát a feladat a z vektor kiszámítása. z = y + Ax, A R n x n, x, y, z R n Elosztott memóriás rendszer: 1. ábra Soros algoritmus. ábra Négy processzoros gyűrű Minden processzornak van saját memóriája és a gyűrűn keresztül tud kommunikálni a többi processzorral. p = processzor szám, n = a bemenet teljes mérete r = processzoronként kezelt sorok száma n = rp, z 1 z p = y 1 y p + A 11 A 1p A p1 A pp Számítás közben a feladatot blokkokra bontjuk majd a részeredmények összegződnek (y érték inicializálása az első lépésben) Kommunikáció, az x vektor értékeit körbeadják. Minden egységben ugyanaz az algoritmus fut, add jobbra, várd balról és számold. Lépés Proc(1) Proc() Proc(3) 1 x 3 x 1 x x x 3 x 1 3 x 1 x x 3 x 1 x p 3

4 Amikor a részvektor (x) megérkezett: Lépés Proc(1) Proc() Proc(3) 1 y 1 = y 1 + A 13 x 3 y = y + A 1 x 1 y 3 = y + A 3 x y 1 = y 1 + A 1 x y = y + A 3 x 3 y 3 = y + A 31 x 1 3 y 1 = y 1 + A 11 x 1 y = y + A x y 3 = y + A 33 x 3 ( P μ folyamatoz: z μ = y μ + A μr x r A processzoroknál van a mátrix megfelelő darabja, és az x vektor egy része (r darab sora az x vektornak). Az adatok így szétoszthatók a különböző egységek között. p r=1 ) Az algoritmus hatékonysága úgy növelhető, ha minden processzor azonos terhelést kap, tehát ugyanannyi feladatot. Terheléselosztás Speciális esetben alsó háromszög mátrix, akkor a terhelés nincs jól elosztva: A terhelés megfelelő elosztásához az egyes processzorhoz tartozó részeket át kell rendezni. 4

5 A példában a mátrix 9x9 méretű és a p = 3, tehát minden processzorhoz r=3 rész tartozik. Ezeknek a részfeladatoknak az elosztásával lehet a módszert hatékonyabbá tenni. számítási idő kommunikációs idő r R α d + β d r, α d : send vagy recv összeállytásának ideje, β d : üzenet átvitel ideje, R: R flops per second (műveletvégzés) A terhelés elosztás problémája abból fakad, hogy ha 0 érték szerepel a mátrixban, ott nem kell számolni. A szélső esete az alsóháromszög mátrix, ami gyakran előfordulhat (pl. a rendszer örök életére dolgozhat ilyennel ). A probléma megoldása, hogy közel azonos mennyiségű számítási feladatott adjunk ki a processzoroknak. Az alsóháromszög mátrixhoz tartozó ábra, csak szemlélteti a problémát és a megoldását. 5

egy szisztolikus példa

egy szisztolikus példa Automatikus párhuzamosítás egy szisztolikus példa Áttekintés Bevezetés Példa konkrét szisztolikus algoritmus Automatikus párhuzamosítási módszer ötlet Áttekintés Bevezetés Példa konkrét szisztolikus algoritmus

Részletesebben

Párhuzamos programozási platformok

Párhuzamos programozási platformok Párhuzamos programozási platformok Parallel számítógép részei Hardver Több processzor Több memória Kapcsolatot biztosító hálózat Rendszer szoftver Párhuzamos operációs rendszer Konkurenciát biztosító programozási

Részletesebben

Párhuzamos programozási platformok

Párhuzamos programozási platformok Párhuzamos programozási platformok Parallel számítógép részei Hardver Több processzor Több memória Kapcsolatot biztosító hálózat Rendszer szoftver Párhuzamos operációs rendszer Konkurenciát biztosító programozási

Részletesebben

Grafikus csővezeték 1 / 44

Grafikus csővezeték 1 / 44 Grafikus csővezeték 1 / 44 Grafikus csővezeték Vertex feldolgozás A vertexek egyenként a képernyő térbe vannak transzformálva Primitív feldolgozás A vertexek primitívekbe vannak szervezve Raszterizálás

Részletesebben

Számítógépek felépítése

Számítógépek felépítése Számítógépek felépítése Emil Vatai 2014-2015 Emil Vatai Számítógépek felépítése 2014-2015 1 / 14 Outline 1 Alap fogalmak Bit, Byte, Word 2 Számítógép részei A processzor részei Processzor architektúrák

Részletesebben

Lineáris algebra (10A103)

Lineáris algebra (10A103) Lineáris algebra (10A103 Kátai-Urbán Kamilla Tudnivalók Honlap: http://www.math.u-szeged.hu/~katai Jegyzet: Megyesi László: Lineáris algebra. Vizsga: írásbeli (beugróval, feltétele a Lineáris algebra gyakorlat

Részletesebben

Valasek Gábor valasek@inf.elte.hu

Valasek Gábor valasek@inf.elte.hu Számítógépes Grafika Valasek Gábor valasek@inf.elte.hu Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar 2013/2014. őszi félév ( Eötvös LorándSzámítógépes TudományegyetemInformatikai Grafika Kar) 2013/2014.

Részletesebben

PTE PMMFK Levelező-távoktatás, villamosmérnök szak

PTE PMMFK Levelező-távoktatás, villamosmérnök szak PTE PMMFK Levelező-távoktatás, villamosmérnök szak MATEMATIKA (A tantárgy tartalma és a tananyag elsajátításának időterve.) Összeállította: Kis Miklós adjunktus Tankönyvek (mindhárom félévre): 1. Scharnitzky

Részletesebben

Diszkrét matematika I., 12. előadás Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach november 30.

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

Részletesebben

Digitális technika VIMIAA hét

Digitális technika VIMIAA hét BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM VILLAMOSMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR MÉRÉSTECHNIKA ÉS INFORMÁCIÓS RENDSZEREK TANSZÉK Digitális technika VIMIAA02 14. hét Fehér Béla BME MIT Digitális technika

Részletesebben

Gauss elimináció, LU felbontás

Gauss elimináció, LU felbontás Közelítő és szimbolikus számítások 3. gyakorlat Gauss elimináció, LU felbontás Készítette: Gelle Kitti Csendes Tibor Somogyi Viktor London András Deák Gábor jegyzetei alapján 1 EGYENLETRENDSZEREK 1. Egyenletrendszerek

Részletesebben

Digitális technika VIMIAA hét

Digitális technika VIMIAA hét BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM VILLAMOSMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR MÉRÉSTECHNIKA ÉS INFORMÁCIÓS RENDSZEREK TANSZÉK VIMIAA02 14. hét Fehér Béla BME MIT Rövid visszatekintés, összefoglaló

Részletesebben

Matematika (mesterképzés)

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,

Részletesebben

1. Transzformációk mátrixa

1. Transzformációk mátrixa 1 Transzformáiók mátrixa Lineáris transzformáiók Definíió T test Az A : T n T n függvény lineáris transzformáió, ha tetszőleges v,w T n vektorra és λ skalárra teljesül, hogy A(v + w) A(v) + A(w) és A(λv)

Részletesebben

Intergrált Intenzív Matematika Érettségi

Intergrált Intenzív Matematika Érettségi . Adott a mátri, determináns determináns, ahol,, d Számítsd ki:. b) Igazold, hogy a b c. Adott a az 6 0 egyenlet megoldásai. a). c) Számítsd ki a d determináns értékét. d c a b determináns, ahol abc,,.

Részletesebben

Mátrixok 2017 Mátrixok

Mátrixok 2017 Mátrixok 2017 számtáblázatok" : számok rendezett halmaza, melyben a számok helye két paraméterrel van meghatározva. Például lineáris egyenletrendszer együtthatómátrixa 2 x 1 + 4 x 2 = 8 1 x 1 + 3 x 2 = 1 ( 2 4

Részletesebben

Függvények növekedési korlátainak jellemzése

Függvények növekedési korlátainak jellemzése 17 Függvények növekedési korlátainak jellemzése A jellemzés jól bevált eszközei az Ω, O, Θ, o és ω jelölések. Mivel az igények általában nemnegatívak, ezért az alábbi meghatározásokban mindenütt feltesszük,

Részletesebben

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

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.

Részletesebben

Nagyságrendek. Kiegészítő anyag az Algoritmuselmélet tárgyhoz. Friedl Katalin BME SZIT február 1.

Nagyságrendek. Kiegészítő anyag az Algoritmuselmélet tárgyhoz. Friedl Katalin BME SZIT február 1. Nagyságrendek Kiegészítő anyag az Algoritmuselmélet tárgyhoz (a Rónyai Ivanyos Szabó: Algoritmusok könyv mellé) Friedl Katalin BME SZIT friedl@cs.bme.hu 018. február 1. Az O, Ω, Θ jelölések Az algoritmusok

Részletesebben

Komplex számok. Wettl Ferenc előadása alapján Wettl Ferenc előadása alapján Komplex számok / 18

Komplex számok. Wettl Ferenc előadása alapján Wettl Ferenc előadása alapján Komplex számok / 18 Komplex számok Wettl Ferenc előadása alapján 2015.09.23. Wettl Ferenc előadása alapján Komplex számok 2015.09.23. 1 / 18 Tartalom 1 Számok A számfogalom bővülése 2 Algebrai alak Trigonometrikus alak Egységgyökök

Részletesebben

1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás)

1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás) Matematika A2c gyakorlat Vegyészmérnöki, Biomérnöki, Környezetmérnöki szakok, 2017/18 ősz 1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás) 1. Valós vektorterek-e a következő

Részletesebben

Párhuzamos és Grid rendszerek

Párhuzamos és Grid rendszerek Párhuzamos és Grid rendszerek (2. ea) párhuzamos algoritmusok tervezése Szeberényi Imre BME IIT Az ábrák egy része Ian Foster: Designing and Building Parallel Programs (Addison-Wesley)

Részletesebben

SAT probléma kielégíthetőségének vizsgálata. masszív parallel. mesterséges neurális hálózat alkalmazásával

SAT probléma kielégíthetőségének vizsgálata. masszív parallel. mesterséges neurális hálózat alkalmazásával SAT probléma kielégíthetőségének vizsgálata masszív parallel mesterséges neurális hálózat alkalmazásával Tajti Tibor, Bíró Csaba, Kusper Gábor {gkusper, birocs, tajti}@aries.ektf.hu Eszterházy Károly Főiskola

Részletesebben

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens Az R 3 tér geometriája Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens 2008.09.08. 1 Vektorok Vektor: irányított szakasz Jel.: a, a, a, AB, Jellemzői: irány, hosszúság, (abszolút érték) jel.: a Speciális

Részletesebben

Nemlineáris optimalizálási problémák párhuzamos megoldása grafikus processzorok felhasználásával

Nemlineáris optimalizálási problémák párhuzamos megoldása grafikus processzorok felhasználásával Nemlineáris optimalizálási problémák párhuzamos megoldása grafikus processzorok felhasználásával 1 1 Eötvös Loránd Tudományegyetem, Informatikai Kar Kari TDK, 2016. 05. 10. Tartalom 1 2 Tartalom 1 2 Optimalizálási

Részletesebben

Bevezetés. Többszálú, többmagos architektúrák és programozásuk Óbudai Egyetem, Neumann János Informatikai Kar

Bevezetés. Többszálú, többmagos architektúrák és programozásuk Óbudai Egyetem, Neumann János Informatikai Kar Többszálú, többmagos architektúrák és programozásuk Óbudai Egyetem, Neumann János Informatikai Kar Bevezetés Motiváció Soros és párhuzamos végrehajtás, soros és párhuzamos programozás Miért? Alapfogalmak

Részletesebben

Nagy adattömbökkel végzett FORRÓ TI BOR tudományos számítások lehetőségei. kisszámítógépes rendszerekben. Kutató Intézet

Nagy adattömbökkel végzett FORRÓ TI BOR tudományos számítások lehetőségei. kisszámítógépes rendszerekben. Kutató Intézet Nagy adattömbökkel végzett FORRÓ TI BOR tudományos számítások lehetőségei Kutató Intézet kisszámítógépes rendszerekben Tudományos számításokban gyakran nagy mennyiségű aritmetikai művelet elvégzésére van

Részletesebben

Számítógépes Grafika mintafeladatok

Számítógépes Grafika mintafeladatok Számítógépes Grafika mintafeladatok Feladat: Forgassunk a 3D-s pontokat 45 fokkal a X tengely körül, majd nyújtsuk az eredményt minden koordinátájában kétszeresére az origóhoz képest, utána forgassunk

Részletesebben

Mátrixok, mátrixműveletek

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

Részletesebben

5-6. ea Created by mrjrm & Pogácsa, frissítette: Félix

5-6. ea Created by mrjrm & Pogácsa, frissítette: Félix 2. Adattípusonként különböző regisztertér Célja: az adatfeldolgozás gyorsítása - különös tekintettel a lebegőpontos adatábrázolásra. Szorzás esetén karakterisztika összeadódik, mantissza összeszorzódik.

Részletesebben

FIR SZŰRŐK TELJESÍTMÉNYÉNEK JAVÍTÁSA C/C++-BAN

FIR SZŰRŐK TELJESÍTMÉNYÉNEK JAVÍTÁSA C/C++-BAN Multidiszciplináris tudományok, 4. kötet. (2014) 1. sz. pp. 31-38. FIR SZŰRŐK TELJESÍTMÉNYÉNEK JAVÍTÁSA C/C++-BAN Lajos Sándor Mérnöktanár, Miskolci Egyetem, Matematikai Intézet, Ábrázoló Geometriai Intézeti

Részletesebben

Vektorgeometria (1) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

Vektorgeometria (1) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit Vektorgeometria (1) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit 1. A térbeli irányított szakaszokat vektoroknak hívjuk. Két vektort egyenlőnek tekintünk, ha párhuzamos eltolással fedésbe hozhatók.

Részletesebben

VIK A2 Matematika - BOSCH, Hatvan, 3. Gyakorlati anyag. Mátrix rangja

VIK A2 Matematika - BOSCH, Hatvan, 3. Gyakorlati anyag. Mátrix rangja VIK A2 Matematika - BOSCH, Hatvan, 3. Gyakorlati anyag 2019. március 21. Mátrix rangja 1. Számítsuk ki az alábbi mátrixok rangját! (d) 1 1 2 2 4 5 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 0 1 1 2 1 0 1 1 1 1 2 3 1 3

Részletesebben

Numerikus módszerek I. zárthelyi dolgozat (2017/18. I., A. csoport) Megoldások

Numerikus módszerek I. zárthelyi dolgozat (2017/18. I., A. csoport) Megoldások Numerikus módszerek I. zárthelyi dolgozat (2017/18. I., A. csoport) Megoldások 1. Feladat. (6p) Jelöljön. egy tetszőleges vektornormát, ill. a hozzá tartozó indukált mátrixnormát! Igazoljuk, hogy ha A

Részletesebben

Videókártya - CUDA kompatibilitás: CUDA weboldal: Példaterületek:

Videókártya - CUDA kompatibilitás:   CUDA weboldal:   Példaterületek: Hasznos weboldalak Videókártya - CUDA kompatibilitás: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus CUDA weboldal: https://developer.nvidia.com/cuda-zone Példaterületek: http://www.nvidia.com/object/imaging_comp

Részletesebben

Negatív alapú számrendszerek

Negatív alapú számrendszerek 2015. március 4. Negatív számok Legyen b > 1 egy adott egész szám. Ekkor bármely N 0 egész szám egyértelműen felírható N = m a k b k k=1 alakban, ahol 0 a k < b egész szám. Negatív számok Legyen b > 1

Részletesebben

A 2017/2018 tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny első fordulójának feladatai. INFORMATIKA II. (programozás) kategória

A 2017/2018 tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny első fordulójának feladatai. INFORMATIKA II. (programozás) kategória Oktatási Hivatal A 2017/2018 tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny első fordulójának feladatai 1. feladat: Repülők (20 pont) INFORMATIKA II. (programozás) kategória Ismerünk városok közötti repülőjáratokat.

Részletesebben

1. Generátorrendszer. Házi feladat (fizikából tudjuk) Ha v és w nem párhuzamos síkvektorok, akkor generátorrendszert alkotnak a sík vektorainak

1. Generátorrendszer. Házi feladat (fizikából tudjuk) Ha v és w nem párhuzamos síkvektorok, akkor generátorrendszert alkotnak a sík vektorainak 1. Generátorrendszer Generátorrendszer. Tétel (Freud, 4.3.4. Tétel) Legyen V vektortér a T test fölött és v 1,v 2,...,v m V. Ekkor a λ 1 v 1 + λ 2 v 2 +... + λ m v m alakú vektorok, ahol λ 1,λ 2,...,λ

Részletesebben

VEKTORTEREK I. VEKTORTÉR, ALTÉR, GENERÁTORRENDSZER október 15. Irodalom. További ajánlott feladatok

VEKTORTEREK I. VEKTORTÉR, ALTÉR, GENERÁTORRENDSZER október 15. Irodalom. További ajánlott feladatok VEKTORTEREK I. VEKTORTÉR, ALTÉR, GENERÁTORRENDSZER 2004. október 15. Irodalom A fogalmakat, definíciókat illetően két forrásra támaszkodhatnak: ezek egyrészt elhangzanak az előadáson, másrészt megtalálják

Részletesebben

I. Vektorok. Adott A (2; 5) és B ( - 3; 4) pontok. (ld. ábra) A két pont által meghatározott vektor:

I. Vektorok. Adott A (2; 5) és B ( - 3; 4) pontok. (ld. ábra) A két pont által meghatározott vektor: I. Vektorok 1. Vektorok összege Általánosan: Az ábra alapján Adott: a(4; 1) és b(; 3) a + b (4 + ; 1 + 3) = (6; ) a(a 1 ; a ) és b(b 1 ; b ) a + b(a 1 + b 1 ; a + b ). Vektorok különbsége Általánosan:

Részletesebben

Kiegészítő részelőadás 1. Az algoritmusok hatékonyságának mérése

Kiegészítő részelőadás 1. Az algoritmusok hatékonyságának mérése Kiegészítő részelőadás 1. Az algoritmusok hatékonyságának mérése Dr. Kallós Gábor 2014 2015 1 Az Ordó jelölés Azt mondjuk, hogy az f(n) függvény eleme az Ordó(g(n)) halmaznak, ha van olyan c konstans (c

Részletesebben

3. ZH-ban a minimum pontszám 15

3. ZH-ban a minimum pontszám 15 1. HF 2. HF 3. HF 4. HF 5. HF 1. ZH 2. ZH 3. ZH Osszesen Jegy EHA kod 4 4 4 4 4 4 4 4 18 10 10 30 100 1 ARAPAFP.PTE 3.5 2.5 4 4 2 4 4 2 15 5 6 18 70 3 x 2 BAMPACP.PTE 4 4 4 4 4 4 4 4 18 10 8 26 94 5 x

Részletesebben

MATE-INFO UBB verseny, március 25. MATEMATIKA írásbeli vizsga

MATE-INFO UBB verseny, március 25. MATEMATIKA írásbeli vizsga BABEŞ-BOLYAI TUDOMÁNYEGYETEM, KOLOZSVÁR MATEMATIKA ÉS INFORMATIKA KAR MATE-INFO UBB verseny, 218. március 25. MATEMATIKA írásbeli vizsga FONTOS TUDNIVALÓK: 1 A feleletválasztós feladatok,,a rész esetén

Részletesebben

2. előadás. Lineáris algebra numerikus módszerei. Mátrixok Mátrixműveletek Speciális mátrixok, vektorok Norma

2. előadás. Lineáris algebra numerikus módszerei. Mátrixok Mátrixműveletek Speciális mátrixok, vektorok Norma Mátrixok Definíció Az m n típusú (méretű) valós A mátrixon valós a ij számok alábbi táblázatát értjük: a 11 a 12... a 1j... a 1n.......... A = a i1 a i2... a ij... a in........... a m1 a m2... a mj...

Részletesebben

Dinamikus modellek szerkezete, SDG modellek

Dinamikus modellek szerkezete, SDG modellek Diagnosztika - 3. p. 1/2 Modell Alapú Diagnosztika Diszkrét Módszerekkel Dinamikus modellek szerkezete, SDG modellek Hangos Katalin PE Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék Diagnosztika - 3.

Részletesebben

Szűrő architektúrák FPGA realizációjának vizsgálata

Szűrő architektúrák FPGA realizációjának vizsgálata Szűrő architektúrák FPGA realizációjának vizsgálata Kutatási beszámoló a Pro Progressio alapítvány számára Szántó Péter, 2013. Bevezetés Az FPGA-ban megvalósítandó jelfeldolgozási feladatok közül a legfontosabb

Részletesebben

Lineáris algebra. (közgazdászoknak)

Lineáris algebra. (közgazdászoknak) Lineáris algebra (közgazdászoknak) 10A103 FELADATOK A GYAKORLATRA (3.) 2018/2019. tavaszi félév Lineáris egyenletrendszerek 3.1. Feladat. Oldjuk meg az alábbi lineáris egyenletrendszereket Gauss-eliminációval

Részletesebben

Bevezetés a programozásba I 3. gyakorlat. PLanG: Programozási tételek. Programozási tételek Algoritmusok

Bevezetés a programozásba I 3. gyakorlat. PLanG: Programozási tételek. Programozási tételek Algoritmusok Pázmány Péter Katolikus Egyetem Információs Technológiai Kar Bevezetés a programozásba I 3. gyakorlat PLanG: 2011.09.27. Giachetta Roberto groberto@inf.elte.hu http://people.inf.elte.hu/groberto Algoritmusok

Részletesebben

DISZKRÉT MATEMATIKA: STRUKTÚRÁK Előadáson mutatott példa: Bércesné Novák Ágnes

DISZKRÉT MATEMATIKA: STRUKTÚRÁK Előadáson mutatott példa: Bércesné Novák Ágnes 1. Algebrai alapok: DISZKRÉT MATEMATIKA: STRUKTÚRÁK Művelet: Egy H nemüres halmazon értelmezett (kétváltozós) műveleten egy H H H függvényt értünk, azaz egy olyan leképezést, amely bármely a,b H elempárhoz

Részletesebben

FFT. Második nekifutás. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék október 2.

FFT. Második nekifutás. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék október 2. TARTALOMJEGYZÉK Polinomok konvolúviója A DFT és a maradékos osztás Gyűrűk támogatás nélkül Második nekifutás Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék 2015. október 2. TARTALOMJEGYZÉK Polinomok

Részletesebben

GPU Lab. 14. fejezet. OpenCL textúra használat. Grafikus Processzorok Tudományos Célú Programozása. Berényi Dániel Nagy-Egri Máté Ferenc

GPU Lab. 14. fejezet. OpenCL textúra használat. Grafikus Processzorok Tudományos Célú Programozása. Berényi Dániel Nagy-Egri Máté Ferenc 14. fejezet OpenCL textúra használat Grafikus Processzorok Tudományos Célú Programozása Textúrák A textúrák 1, 2, vagy 3D-s tömbök kifejezetten szín információk tárolására Főbb különbségek a bufferekhez

Részletesebben

Lin.Alg.Zh.1 feladatok

Lin.Alg.Zh.1 feladatok LinAlgZh1 feladatok 01 3d vektorok Adott három vektor ā = (0 2 4) b = (1 1 4) c = (0 2 4) az R 3 Euklideszi vektortérben egy ortonormált bázisban 1 Mennyi az ā b skalárszorzat? 2 Mennyi az n = ā b vektoriális

Részletesebben

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I. KOVÁCS BÉLA MATEmATIkA I 6 VI KOmPLEX SZÁmOk 1 A komplex SZÁmOk HALmAZA A komplex számok olyan halmazt alkotnak amelyekben elvégezhető az összeadás és a szorzás azaz két komplex szám összege és szorzata

Részletesebben

1.1. Definíció. Azt mondjuk, hogy a oszója b-nek, vagy más szóval, b osztható a-val, ha létezik olyan x Z, hogy b = ax. Ennek jelölése a b.

1.1. Definíció. Azt mondjuk, hogy a oszója b-nek, vagy más szóval, b osztható a-val, ha létezik olyan x Z, hogy b = ax. Ennek jelölése a b. 1. Oszthatóság, legnagyobb közös osztó Ebben a jegyzetben minden változó egész számot jelöl. 1.1. Definíció. Azt mondjuk, hogy a oszója b-nek, vagy más szóval, b osztható a-val, ha létezik olyan x Z, hogy

Részletesebben

Osztályozóvizsga követelményei

Osztályozóvizsga követelményei Osztályozóvizsga követelményei Képzés típusa: Tantárgy: Nyolcosztályos gimnázium Matematika Évfolyam: 11 Emelt óraszámú csoport Emelt szintű csoport Vizsga típusa: Írásbeli Követelmények, témakörök: Gondolkodási

Részletesebben

GPU-k a gravitációs hullám kutatásban

GPU-k a gravitációs hullám kutatásban GPU-k a gravitációs hullám kutatásban Debreczeni Gergely MTA KFKI RMKI (Gergely.Debreczeni@rmki.kfki.hu) e-science Cafè 2011. november 14. Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Á.R.: Megfigyelhető

Részletesebben

Diszkrét matematika II., 8. előadás. Vektorterek

Diszkrét matematika II., 8. előadás. Vektorterek 1 Diszkrét matematika II., 8. előadás Vektorterek Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@inf.nyme.hu http://inf.nyme.hu/ takach/ 2007.??? Vektorterek Legyen T egy test (pl. R, Q, F p ). Definíció.

Részletesebben

Vektorterek. Wettl Ferenc február 17. Wettl Ferenc Vektorterek február / 27

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

Részletesebben

2018/2019. Matematika 10.K

2018/2019. Matematika 10.K Egész éves dolgozat szükséges felszerelés: toll, ceruza, radír, vonalzó, körző, számológép, függvénytáblázat 2 órás, 4 jegyet ér 2019. május 27-31. héten Aki hiányzik, a következő héten írja meg, e nélkül

Részletesebben

Számítógép architektúra

Számítógép architektúra Budapesti Műszaki Főiskola Regionális Oktatási és Innovációs Központ Székesfehérvár Számítógép architektúra Dr. Seebauer Márta főiskolai tanár seebauer.marta@roik.bmf.hu Irodalmi források Cserny L.: Számítógépek

Részletesebben

Számítási feladatok a Számítógépi geometria órához

Számítási feladatok a Számítógépi geometria órához Számítási feladatok a Számítógépi geometria órához Kovács Zoltán Copyright c 2012 Last Revision Date: 2012. október 15. kovacsz@nyf.hu Technikai útmutató a jegyzet használatához A jegyzet képernyőbarát

Részletesebben

A tervfeladat sorszáma: 1 A tervfeladat címe: ALU egység 8 regiszterrel és 8 utasítással

A tervfeladat sorszáma: 1 A tervfeladat címe: ALU egység 8 regiszterrel és 8 utasítással .. A tervfeladat sorszáma: 1 A ALU egység 8 regiszterrel és 8 utasítással Minimálisan az alábbi képességekkel rendelkezzen az ALU 8-bites operandusok Aritmetikai funkciók: összeadás, kivonás, shift, komparálás

Részletesebben

NUMERIKUS MÓDSZEREK I. TÉTELEK

NUMERIKUS MÓDSZEREK I. TÉTELEK NUMERIKUS MÓDSZEREK I. TÉTELEK Szerkesztette: Balogh Tamás 014. január 19. Ha hibát találsz, kérlek jelezd a info@baloghtamas.hu e-mail címen! Ez a Mű a Creative Commons Nevezd meg! - Ne add el! - Így

Részletesebben

SZÁMÍTÁSOK A TÁBLÁZATBAN

SZÁMÍTÁSOK A TÁBLÁZATBAN SZÁMÍTÁSOK A TÁBLÁZATBAN Az Excelben az egyszerű adatok bevitelén kívül számításokat is végezhetünk. Ezeket a cellákba beírt képletek segítségével oldjuk meg. A képlet: olyan egyenlet, amely a munkalapon

Részletesebben

A számítógép egységei

A számítógép egységei A számítógép egységei A számítógépes rendszer két alapvető részből áll: Hardver (a fizikai eszközök összessége) Szoftver (a fizikai eszközöket működtető programok összessége) 1.) Hardver a) Alaplap: Kommunikációt

Részletesebben

1. Bevezetés A félév anyaga. Lineáris algebra Vektorterek, alterek Függés, függetlenség, bázis, dimenzió Skaláris szorzat R n -ben, vektorok hossza és szöge Lineáris leképezések, mátrixuk, bázistranszformáció

Részletesebben

I. VEKTOROK, MÁTRIXOK

I. VEKTOROK, MÁTRIXOK 217/18 1 félév I VEKTOROK, MÁTRIXOK I1 I2 Vektorok 1 A síkon derékszögű koordinátarendszerben minden v vektornak van vízszintes és van függőleges koordinátája, ezeket sorrendben v 1 és v 2 jelöli A v síkbeli

Részletesebben

17. előadás: Vektorok a térben

17. előadás: Vektorok a térben 17. előadás: Vektorok a térben Szabó Szilárd A vektor fogalma A mai előadásban n 1 tetszőleges egész szám lehet, de az egyszerűség kedvéért a képletek az n = 2 esetben szerepelnek. Vektorok: rendezett

Részletesebben

A szimplex algoritmus

A szimplex algoritmus A szimplex algoritmus Ismétlés: reprezentációs tétel, az optimális megoldás és az extrém pontok kapcsolata Alapfogalmak: bázisok, bázismegoldások, megengedett bázismegoldások, degenerált bázismegoldás

Részletesebben

A PET-adatgy informatikai háttereh. Nagy Ferenc Elektronikai osztály, ATOMKI

A PET-adatgy informatikai háttereh. Nagy Ferenc Elektronikai osztály, ATOMKI A PET-adatgy adatgyűjtés informatikai háttereh Nagy Ferenc Elektronikai osztály, ATOMKI Eleveníts tsük k fel, hogy mi is az a PET! Pozitron Emissziós s Tomográfia Pozitron-boml bomló maggal nyomjelzünk

Részletesebben

9. MPI

9. MPI 9. MPI kertesz.gabor@nik.uni-obuda.hu MPI Message Passing Interface Elosztott memóriájú párhuzamos programozási API Gyk. folyamatok közötti kommunikáció de facto ipari standard Több száz előre definiált

Részletesebben

1. Mátrixösszeadás és skalárral szorzás

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

Részletesebben

Tartalomjegyzék. 3. Elsőfokú egyenletek és egyenlőtlenségek... 8 3.1. Elsőfokú egyenletek... 8 3.2. Valós szám abszolút értéke...

Tartalomjegyzék. 3. Elsőfokú egyenletek és egyenlőtlenségek... 8 3.1. Elsőfokú egyenletek... 8 3.2. Valós szám abszolút értéke... Tartalomjegyzék 1. Műveletek valós számokkal... 1 1.1. Gyökök és hatványozás... 1 1.1.1. Hatványozás... 1 1.1.2. Gyökök... 1 1.2. Azonosságok... 2 1.3. Egyenlőtlenségek... 3 2. Függvények... 5 2.1. A függvény

Részletesebben

Matematikai programok

Matematikai programok Matematikai programok Mátrixalapú nyelvek MatLab Wettl Ferenc diái alapján Budapesti M szaki Egyetem Algebra Tanszék 2017.11.07 Borbély Gábor (BME Algebra Tanszék) Matematikai programok 2017.11.07 1 /

Részletesebben

12. előadás. Egyenletrendszerek, mátrixok. Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor

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

Részletesebben

Előadó: Horváth Judit

Előadó: Horváth Judit Előadó: Horváth Judit Az új NAT fejlesztésterületeihez kapcsolódó eredménycélok Alapműveletek - Helyesen értelmezi a 10 000-es számkörben az összeadást, a kivonást, a szorzást, a bennfoglaló és az egyenlő

Részletesebben

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága 7. gyakorlat Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága Egy lineáris algebrai egyenletrendszerrel kapcsolatban a következ kérdések merülnek fel: 1. Létezik-e megoldása? 2. Ha igen, hány megoldása

Részletesebben

Operandus típusok Bevezetés: Az utasítás-feldolgozás menete

Operandus típusok Bevezetés: Az utasítás-feldolgozás menete Operandus típusok Bevezetés: Az utasítás-feldolgozás menete Egy gépi kódú utasítás általános formája: MK Címrész MK = műveleti kód Mit? Mivel? Az utasítás-feldolgozás általános folyamatábrája: Megszakítás?

Részletesebben

Magas szintű optimalizálás

Magas szintű optimalizálás Magas szintű optimalizálás Soros kód párhuzamosítása Mennyi a várható teljesítmény növekedés? Erős skálázódás (Amdahl törvény) Mennyire lineáris a skálázódás a párhuzamosítás növelésével? S 1 P 1 P N GPGPU

Részletesebben

Lineáris algebra (10A103)

Lineáris algebra (10A103) Lineáris algebra (10A103) Dr. Hartmann Miklós Tudnivalók Honlap: http://www.math.u-szeged.hu/~hartm Jegyzet: Megyesi László: Lineáris algebra. Vizsga: írásbeli, feltétele a Lineáris algebra gyakorlat teljesítése.

Részletesebben

Algoritmusok Tervezése. 6. Előadás Algoritmusok 101 Dr. Bécsi Tamás

Algoritmusok Tervezése. 6. Előadás Algoritmusok 101 Dr. Bécsi Tamás Algoritmusok Tervezése 6. Előadás Algoritmusok 101 Dr. Bécsi Tamás Mi az algoritmus? Lépések sorozata egy feladat elvégzéséhez (legáltalánosabban) Informálisan algoritmusnak nevezünk bármilyen jól definiált

Részletesebben

OpenCL - The open standard for parallel programming of heterogeneous systems

OpenCL - The open standard for parallel programming of heterogeneous systems OpenCL - The open standard for parallel programming of heterogeneous systems GPU-k általános számításokhoz GPU Graphics Processing Unit Képalkotás: sok, általában egyszerű és független művelet < 2006:

Részletesebben

Minimum követelmények matematika tantárgyból 11. évfolyamon

Minimum követelmények matematika tantárgyból 11. évfolyamon Minimum követelmények matematika tantárgyból. évfolyamon A hatványozás általánosítása pozitív alap esetén racionális kitevőre. Műveletek hatványokkal. A, a 0 függvény. Az eponenciális függvény. Vizsgálata

Részletesebben

A félév során előkerülő témakörök

A félév során előkerülő témakörök A félév során előkerülő témakörök rekurzív algoritmusok rendező algoritmusok alapvető adattípusok, adatszerkezetek, és kapcsolódó algoritmusok dinamikus programozás mohó algoritmusok gráf algoritmusok

Részletesebben

9. gyakorlat Lineáris egyenletrendszerek megoldási módszerei folyt. Néhány kiegészítés a Gauss- és a Gauss Jordan-eliminációhoz

9. gyakorlat Lineáris egyenletrendszerek megoldási módszerei folyt. Néhány kiegészítés a Gauss- és a Gauss Jordan-eliminációhoz 9. gyakorlat Lineáris egyenletrendszerek megoldási módszerei folyt. Néhány kiegészítés a Gauss- és a Gauss Jordan-eliminációhoz. Mindkét eliminációs módszer műveletigénye sokkal kisebb, mint a Cramer-szabályé:

Részletesebben

end function Az A vektorban elõforduló legnagyobb és legkisebb értékek indexeinek különbségét.. (1.5 pont) Ha üres a vektor, akkor 0-t..

end function Az A vektorban elõforduló legnagyobb és legkisebb értékek indexeinek különbségét.. (1.5 pont) Ha üres a vektor, akkor 0-t.. A Név: l 2014.04.09 Neptun kód: Gyakorlat vezető: HG BP MN l 1. Adott egy (12 nem nulla értékû elemmel rendelkezõ) 6x7 méretû ritka mátrix hiányos 4+2 soros reprezentációja. SOR: 1 1 2 2 2 3 3 4 4 5 6

Részletesebben

GPGPU-k és programozásuk Dezső, Sima Sándor, Szénási

GPGPU-k és programozásuk Dezső, Sima Sándor, Szénási GPGPU-k és programozásuk Dezső, Sima Sándor, Szénási GPGPU-k és programozásuk írta Dezső, Sima és Sándor, Szénási Szerzői jog 2013 Typotex Kivonat A processzor technika alkalmazásának fejlődése terén napjaink

Részletesebben

8. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, , oldal. 8. előadás Mátrix rangja, Homogén lineáris egyenletrendszer

8. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, , oldal. 8. előadás Mátrix rangja, Homogén lineáris egyenletrendszer 8. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 51. 56., 70. 74. oldal. Gondolkodnivalók Elemi bázistranszformáció 1. Gondolkodnivaló Most ne vegyük figyelembe, hogy az elemi bázistranszformáció során ez

Részletesebben

Osztályozó- és javítóvizsga témakörei MATEMATIKA tantárgyból 2016 / tanév

Osztályozó- és javítóvizsga témakörei MATEMATIKA tantárgyból 2016 / tanév 9. évfolyam I. Halmazok Osztályozó- és javítóvizsga témakörei MATEMATIKA tantárgyból 2016 / 2017. tanév 1. Halmaz, részhalmaz fogalma, részhalmazok száma, jelölések 2. Intervallumok 3. Halmazműveletek

Részletesebben

Neurális hálózatok bemutató

Neurális hálózatok bemutató Neurális hálózatok bemutató Füvesi Viktor Miskolci Egyetem Alkalmazott Földtudományi Kutatóintézet Miért? Vannak feladatok amelyeket az agy gyorsabban hajt végre mint a konvencionális számítógépek. Pl.:

Részletesebben

Lin.Alg.Zh.1 feladatok

Lin.Alg.Zh.1 feladatok Lin.Alg.Zh. feladatok 0.. d vektorok Adott három vektor ā (0 b ( c (0 az R Euklideszi vektortérben egy ortonormált bázisban.. Mennyi az ā b skalárszorzat? ā b 0 + + 8. Mennyi az n ā b vektoriális szorzat?

Részletesebben

Érettségi előkészítő emelt szint 11-12. évf. Matematika. 11. évfolyam. Tematikai egység/fejlesztési cél

Érettségi előkészítő emelt szint 11-12. évf. Matematika. 11. évfolyam. Tematikai egység/fejlesztési cél Emelt szintű matematika érettségi előkészítő 11. évfolyam Tematikai egység/fejlesztési cél Órakeret 72 óra Kötelező Szabad Összesen 1. Gondolkodási módszerek Halmazok, matematikai logika, kombinatorika,

Részletesebben

Infobionika ROBOTIKA. X. Előadás. Robot manipulátorok II. Direkt és inverz kinematika. Készült a HEFOP P /1.0 projekt keretében

Infobionika ROBOTIKA. X. Előadás. Robot manipulátorok II. Direkt és inverz kinematika. Készült a HEFOP P /1.0 projekt keretében Infobionika ROBOTIKA X. Előadás Robot manipulátorok II. Direkt és inverz kinematika Készült a HEFOP-3.3.1-P.-2004-06-0018/1.0 projekt keretében Tartalom Direkt kinematikai probléma Denavit-Hartenberg konvenció

Részletesebben

A processzor hajtja végre a műveleteket. összeadás, szorzás, logikai műveletek (és, vagy, nem)

A processzor hajtja végre a műveleteket. összeadás, szorzás, logikai műveletek (és, vagy, nem) 65-67 A processzor hajtja végre a műveleteket. összeadás, szorzás, logikai műveletek (és, vagy, nem) Két fő része: a vezérlőegység, ami a memóriában tárolt program dekódolását és végrehajtását végzi, az

Részletesebben

Budapesti Műszaki Főiskola, Neumann János Informatikai Kar. Vektorok. Fodor János

Budapesti Műszaki Főiskola, Neumann János Informatikai Kar. Vektorok. Fodor János Budapesti Műszaki Főiskola, Neumann János Informatikai Kar Lineáris algebra 1. témakör Vektorok Fodor János Copyright c Fodor@bmf.hu Last Revision Date: 2006. szeptember 11. Version 1.1 Table of Contents

Részletesebben

Matematika A1a Analízis

Matematika A1a Analízis 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 Matematika A1a Analízis BMETE90AX00 Vektorok StKis, EIC 2019-02-12 Wettl Ferenc ALGEBRA

Részletesebben

Bevezetés az informatikába

Bevezetés az informatikába Bevezetés az informatikába 3. előadás Dr. Istenes Zoltán Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar Programozáselmélet és Szoftvertechnológiai Tanszék Matematikus BSc - I. félév / 2008 / Budapest Dr.

Részletesebben

Számítógépek felépítése, alapfogalmak

Számítógépek felépítése, alapfogalmak 2. előadás Számítógépek felépítése, alapfogalmak Lovas Szilárd, Krankovits Melinda SZE MTK MSZT kmelinda@sze.hu B607 szoba Nem reprezentatív felmérés kinek van ilyen számítógépe? 2 Nem reprezentatív felmérés

Részletesebben

Gauss-Seidel iteráció

Gauss-Seidel iteráció Közelítő és szimbolikus számítások 5. gyakorlat Iterációs módszerek: Jacobi és Gauss-Seidel iteráció Készítette: Gelle Kitti Csendes Tibor Somogyi Viktor London András Deák Gábor jegyzetei alapján 1 ITERÁCIÓS

Részletesebben

Matematika szigorlat június 17. Neptun kód:

Matematika szigorlat június 17. Neptun kód: Név Matematika szigorlat 014. június 17. Neptun kód: 1.. 3. 4. 5. Elm. Fel. Össz. Oszt. Az eredményes szigorlat feltétele elméletből legalább 0 pont, feladatokból pedig legalább 30 pont elérése. A szigorlat

Részletesebben