Ensemble Transform Kalman Filter. Ensemble Transform Kalman Filter. elırejelz. rejelzés. a numerikus prognosztikában. Numerikus idıjárás s elırejelz

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Ensemble Transform Kalman Filter. Ensemble Transform Kalman Filter. elırejelz. rejelzés. a numerikus prognosztikában. Numerikus idıjárás s elırejelz"

Átírás

1 Ensemble rnsrm Klmn Filer numerius idıjárás elırejelz ben Országs Meerlógii Szlgál Numerius Mdellezı és Éghjl-dinmii Oszály Admcse Edi Kálmán Rudl Emil 930- Kálmán Rudl óber 7-én vee á legrngsbb merii udmánys díj: Ninl Medl Science-. Numerius idıjárás Adsszimilá Klmn Filer Ensemble rnsrm Klmn Filer (EKF Jelenlegi uás Feld Cél: z idıjárás e. Hgyn? A légöri lym leíró izii örvénye lpján. Ensemble rnsrm Klmn Filer numerius prgnsziábn Nemlineáris prciális dierenciál egyenlerendszer Numerius idıjárás s elırejelz Cél: z idıjárás e. Hgyn? A légöri lym leíró izii örvénye lpján. Dinmii rendszer iindulási állp (jelen 0 (jövıbeli állp 0 + Diszreizálás idıben és érben. Numerius idıjárás s elırejelz Numerius idıjárás s elırejelz

2 8m hriznális elbnás 30*360 pn 49 veriális szin 5,5 millió rácspn 5 válzó =5 perc Numerius idıjárás s elırejelz ALADIN/HU mdell A mdelle ülönösen érzéenye ezdei eléelre. Ezér z ún. nlízis elıállíás ns eld. Ez légör jelenlegi állpán legpnsbb becslése. Felhsznál inrmá: Földelszíni és rádiószndás megigyelése Adsszimiláci ALADIN/HU megigyelése Repülıgépes Mőhlds ALADIN/HU megigyelése ALADIN/HU megigyelése

3 ALADIN/HU megigyelése Windpriler A mdelle ülönösen érzéenye ezdei eléelre. Ezér z ún. nlízis elıállíás ns eld. Ez légör jelenlegi állpán legpnsbb becslése. Felhsznál inrmá: Adsszimiláci megigyelése: szám < 0 5 nem rácspnbn nem elélen válzó hibás + (x nlízis (x megigyelése (y dsszimilá 0 (x nlízis (x dsszimilá 0 + megigyelése (y Adsszimiláci ALADIN/HU sszimiláci s s cilus x x y= x + ε x = x + ε x x Jelölése: x : vlódi állp x : nlízis (x becslése x : (recs y: megigyelés ε : i hib ε : megigyelési hib (bservin =? x y x y= x + ε x = x + ε Feléele: Lineáris rzíln x = x x = αy+ βx x x =? hibá várhón Opimális σ = x x min üggelene σ x = y+ σ + σ σ + σ ε = ε = 0 szórásu ismer σ = ε, σ = ε σ x x y ε ε = 0 x Egyszerő mdell x = αy+ α x = x + α( y x (

4 Állánsn: x = x + ε y=η( x + ε lineáris rzíln pimális x = Lx + By x = x rp = ( x x ( x x min n 7 x R ( n 0 mdell ér p 5 y R ( p 0 megigyelési ér Η : R n R p : megigyelési perár (nem lineáris Keressü z nlízis öveezı lbn: x = x + K y Η( ( nincs sziszemius hib hibá ismere üggelene ε = ε = 0 P = ε ε > 0, P = ε ε > 0 ε ε = 0 Adsszimiláci Feléele ele ( P = ε ε P = ε ε P = ε ε x = x + K y Η( hib vrinci márix ( K = PH + P Kpu: x = x + PH + P ( y Η( nlízis súlyzás megigyelés (megigyelési érbe épezve háérhib megigyelési hib H : megigyelési perár linerizálj ( Η( x Η( x = H ( x x P =? Er: P = ( I KH P : Adsszimiláci Bes Liner Unbised Esimr Adsszimiláci 7 n n es márix, hl n 0 minden válzó, összes rácspnr P = ε ε n ε = x x R i hibá becslése nehéz eld, hiszen vlódi állp nem ismere ( ε = x x megldás lehe pl. z ein összehsnlíás megigyeléseel jelenleg mdellben állndó márix, vlójábn ügg z évszól és z idıjárási helyzeıl x = x + PH + P ( y Η( Háérhib vrinci márixm Háérhib vrinci márixm

5 Lineáris mdell x = Mx A háérhib vrinci márix idıbeli ejlıdése: öveezı háérhib vrinci márix P ( i+ = MP ( i M + Q nlízis hib mdell perár mdell hib Klmn Filer=+válzó háérhibá Ugynz, min : lineáris rzíln pimális x = Lx + Ky x = x rp min + mdell hib vrinci mx ismer üggelene lineáris mdell nincs sziszemius hib ε = ε = 0 hibá ismere P = εε > 0, P = εε > 0 üggelene εε = 0 q= Mx ( i x ( i+ Q= qq ε q = 0 M Klmn Filer Feléele ele (Klmn Filer idıejlıdés x ( i+ =Μx P ( i+ = MP ( i M + Q K = PH + P x = x + K( y Η( P = ( I KH P rrigálás megigyeléseel háér + megigyelése nlízis öbb háér+ megigyelése öbb nlízis ( ensemble (nlízis ensemble Számíásigénye mi numerius prgnsziábn nem llmzhó. ( P n n-es Ensemble módszere llmzásávl csöen számíásigény. Klmn Filer Ensemble Egy is siszi: perurbá: j j z = x x ( j=,..., x, x,..., x x = j= x j ensemble min minálg Z = x z ( z, z,, z x z z x x idıejlıdés x ( i+ = Mx j j P ( i+ = Z Z K = PH + P j j j x = x + K( y Η( rrigálás megigyeléseel A háér hib vrinci márix minából becsüljü: P rrigál pszli vrinci márix. j j P = ( x x( x x = j= Z Z Kevésbé ölséges Ensemble Klmn Filer (j=,, =ensemble méree Ensemble Ensemble

6 rnszrmá Z Z Elı ensemble Megigyelése x Anlízis ensemble Öle: pcsl perurbá özö, melye rnszrmás márix ír le. Z Z = A rnszrmáól elvárju még:. P =ZZ 3. P = ( I KH P 4. j = 0 j = z Ezen eléele melle megmuhó, hgy / = C( Γ+ I C hl Z H R HZ = CΓC sjáéré-sjáver elbnás. P Ensemble rnsrm Klmn Filer: z eljárás szemléleesen: rá sálázás cenrlizálás Ensemble rnsrm Klmn Filer EKF EKF perív állndó P x Π inlás prméer bevezeése (dignális, nsns márix Z = ZΠ Azz z nlízis ensemble- megnyújju. A idlgz echni ezdeleges. Kell még: P számíás. Hsnló érbeli szereze, viszn perurbá mpliúdój ngyságrendeel ülönbözi EKF is szórású nlízis ensemble- hz lére rnszrmáci Öle: Inlá Jelenleg: inláci

BEVEZETÉS. Tartalom. Bevezetés. Meteorológiai Adatasszimiláció I. Bevezetés. Elméleti alapok. Adatasszimiláció a gyakorlatban

BEVEZETÉS. Tartalom. Bevezetés. Meteorológiai Adatasszimiláció I. Bevezetés. Elméleti alapok. Adatasszimiláció a gyakorlatban rtlm Meterlógii Atsszimiláció I. Bevezetés Elméleti lp Atsszimiláció grltbn 0 Március 0 Március Bevezetés BEVEZEÉS Numerius elırejelzés: numerius meglás hir-terminmii egenlete (E) A E meglás veges elt

Részletesebben

Numerikus módszerek 2. Nemlineáris egyenletek közelítő megoldása

Numerikus módszerek 2. Nemlineáris egyenletek közelítő megoldása Numerius módszere. Nemlieáris egyelee özelíő megoldása Egyelemegoldás iervallumelezéssel A Baach-ipo-ierációs módszer A Newo-módszer és válozaai Álaláosío Newo-módszer Egyelemegoldás iervallumelezéssel

Részletesebben

Véges differencia módszerek és numerikus stabilitás. Szépszó Gabriella

Véges differencia módszerek és numerikus stabilitás. Szépszó Gabriella Véges differecia módszere és meris sabiliás Szépszó Gabriella szepszo.g@me. TARTALOM. Megoldadó egyeleredszer. Közelíı módszere elmélee 3. Térbeli derivála özelíése 4. Idıbeli derivála özelíése 5. Sabiliásvizsgála

Részletesebben

Compton-effektus. Zsigmond Anna. jegyzıkönyv. Fizika BSc III.

Compton-effektus. Zsigmond Anna. jegyzıkönyv. Fizika BSc III. Compton-effektus jegyzıkönyv Zsigmond Anna Fizika BSc III. Mérés vezetıje: Csanád Máté Mérés dátuma: 010. április. Leadás dátuma: 010. május 5. Mérés célja A kvantumelmélet egyik bizonyítékának a Compton-effektusnak

Részletesebben

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége [GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika 10. előadás: 9. Regressziószámítás II. Kóczy Á. László koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet A standard lineáris modell

Részletesebben

Általánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg

Általánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg LMeasurement.tex, March, 00 Mérés Általánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg a mérendő mennyiségben egy másik, a mérendővel egynemű, önkényesen egységnek választott

Részletesebben

Numerikus matematika vizsga

Numerikus matematika vizsga 1. Az a = 2, t = 4, k = 3, k + = 2 számábrázolási jellemzők mellett hány pozitív, normalizált lebegőpontos szám ábrázolható? Adja meg a legnagyobb ábrázolható számot! Mi lesz a 0.8-hoz rendelt lebegőpontos

Részletesebben

Meteorológiai Adatasszimiláció

Meteorológiai Adatasszimiláció Meteorológiai Adatasszimiláció 2017 November 17 összeállította: Bölöni Gergely Tartalom 1 2 3 4 Numerikus el rejelzés: a hidro-termodinamikai egyenletek (HTE) numerikus megoldása a HTE megoldása vegyes

Részletesebben

Elektrokémia 05. Elektródreakciók kinetikája. Láng Győző. Kémiai Intézet, Fizikai Kémiai Tanszék Eötvös Loránd Tudományegyetem

Elektrokémia 05. Elektródreakciók kinetikája. Láng Győző. Kémiai Intézet, Fizikai Kémiai Tanszék Eötvös Loránd Tudományegyetem Eletroém 5. Eletródreó netá Láng Győző Kém Intézet, Fz Kém Tnszé Eötvös Loránd Tudományegyetem Budpest Átlépés polrzáó ( z ) ( e z e ) ( e) S W ,, G G v,, v, z, G G, αzf F ϕ, G G 1 ( α ) zf ϕ zf,,

Részletesebben

Els gyakorlat. vagy más jelöléssel

Els gyakorlat. vagy más jelöléssel Els gykorlt Egyszer egyenletek, EHL PDE A gykorlt elején megismerkedünk prciális dierenciálegyenletek (mostntól: PDE-k) lpfoglmivl. A félév során sokt fog szerepelni z ún. multiindex jelöl, melynek lényege,

Részletesebben

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 12. Regresszió- és korrelációanaĺızis Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision

Részletesebben

Diszkrét Matematika. zöld könyv ): XIII. fejezet: 1583, 1587, 1588, 1590, Matematikai feladatgyűjtemény II. (

Diszkrét Matematika. zöld könyv ): XIII. fejezet: 1583, 1587, 1588, 1590, Matematikai feladatgyűjtemény II. ( FELADATOK A LEKÉPEZÉSEK, PERMUTÁCIÓK TÉMAKÖRHÖZ Diszkrét Matematika 4. LEKÉPEZÉSEK Értelmezési tartomány és értékkészlet meghatározása : Összefoglaló feladatgyűjtemény matematikából ( zöld könyv ): XIII.

Részletesebben

[ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] v( t) = k A B. Gyors kinetikai módszerek. Stopped flow. = k. Dr. Kengyel András. v = k A B. ( t) [ ] ( t ) ( t)

[ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] v( t) = k A B. Gyors kinetikai módszerek. Stopped flow. = k. Dr. Kengyel András. v = k A B. ( t) [ ] ( t ) ( t) Modern iofiziki kuási módszerek 011 Okóer 0. Rekciókineik Gyors kineiki módszerek Dr. Kengyel ndrás PTE ÁOK iofiziki Inéze REKIÓSEESSÉG: rekció jellemzésére szolgáló prméer Rekcióseesség függ: részeı nygok

Részletesebben

Mozgásmodellezés. Lukovszki Csaba. Navigációs és helyalapú szolgáltatások és alkalmazások (VITMMA07)

Mozgásmodellezés. Lukovszki Csaba. Navigációs és helyalapú szolgáltatások és alkalmazások (VITMMA07) TÁVKÖZLÉSI ÉS MÉDIAINFORMATIKAI TANSZÉK () BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM (BME) Mozgásmodellezés Lukovszki Csaba Áttekintés» Probléma felvázolása» Szabadsági fokok» Diszkretizált» Hibát

Részletesebben

ELTE II. Fizikus 2005/2006 I. félév KISÉRLETI FIZIKA Optika 10. (X. 12)

ELTE II. Fizikus 2005/2006 I. félév KISÉRLETI FIZIKA Optika 10. (X. 12) ELTE II. Fizikus 2005/2006 I. félév KISÉRLETI FIZIKA Opika 10. X. 12 1. Lineárisan plarizál nyaláb keıs örése pikai engely menén: izlandi pá, kalci Keısen örı λ/2 -es lemez Keısen örı λ/4 -es lemez e +

Részletesebben

Numerikus módszerek 2. Nemlineáris egyenletek közelítő megoldása

Numerikus módszerek 2. Nemlineáris egyenletek közelítő megoldása umerius módszere. emlieáris egyelee özelíő megoldása Egyelemegoldás iervallumelezéssel Legye :[ a, b] R olyoos, a, b, és eressü az egyele egy [ a, b] -beli megoldásá. Bolzao éele: Legye olyoos a véges,

Részletesebben

Numerikus matematika. Irodalom: Stoyan Gisbert, Numerikus matematika mérnököknek és programozóknak, Typotex, Lebegőpontos számok

Numerikus matematika. Irodalom: Stoyan Gisbert, Numerikus matematika mérnököknek és programozóknak, Typotex, Lebegőpontos számok Numerikus matematika Irodalom: Stoyan Gisbert, Numerikus matematika mérnököknek és programozóknak, Typotex, 2007 Lebegőpontos számok Normák, kondíciószámok Lineáris egyenletrendszerek Legkisebb négyzetes

Részletesebben

Statisztika elméleti összefoglaló

Statisztika elméleti összefoglaló 1 Statisztika elméleti összefoglaló Tel.: 0/453-91-78 1. Tartalomjegyzék 1. Tartalomjegyzék.... Becsléselmélet... 3 3. Intervallumbecslések... 5 4. Hipotézisvizsgálat... 8 5. Regresszió-számítás... 11

Részletesebben

Házi feladatok megoldása. Automaták analízise, szintézise és minimalizálása. Házi feladatok megoldása. Házi feladatok megoldása

Házi feladatok megoldása. Automaták analízise, szintézise és minimalizálása. Házi feladatok megoldása. Házi feladatok megoldása Automták nlízise, szintézise és minimlizálás Formális nyelvek, 11. gykorlt Célj: Az utomták nlízisének és szintézisének gykorlás, utomt minimlizáió Foglmk: Anlízis és szintézis, nyelvi egyenlet és egyenletrendszer

Részletesebben

differenciálegyenletek

differenciálegyenletek Állandó együtthatójú lineáris homogén differenciálegyenletek L[y] = y (n) + a 1y (n 1) + + a ny = 0 a i R (1) a valós, állandó együtthatójú lineáris homogén n-ed rendű differenciálegyenlet Megoldását y

Részletesebben

1. ábra A hagyományos és a JIT-elvű beszállítás összehasonlítása

1. ábra A hagyományos és a JIT-elvű beszállítás összehasonlítása hagyományos beszállíás JIT-elvû beszállíás az uolsó echnikai mûvele a beszállíás minõségellenõrzés F E L H A S Z N Á L Ó B E S Z Á L L Í T Ó K csomagolás rakározás szállíás árubeérkezés minõségellenõrzés

Részletesebben

Analízis. 1. fejezet Normált-, Banach- és Hilbert-terek. 1. Definíció. (K n,, ) vektortér, ha X, Y, Z K n és a, b K esetén

Analízis. 1. fejezet Normált-, Banach- és Hilbert-terek. 1. Definíció. (K n,, ) vektortér, ha X, Y, Z K n és a, b K esetén 1. fejezet Analízis 1.1. Normált-, Banach- és Hilbert-terek. Zártés teljes ortonormált rendszer. Fourier-sor. Riesz-Fischer tétel Hilbert-térben. Szeparábilis Hilbert terek izomorfiája. 1.1.1. Normált-,

Részletesebben

2. NUMERIKUS INTEGRÁLÁS

2. NUMERIKUS INTEGRÁLÁS numerikus nlízis ii. 39 B - SPLINEOK DERIVÁLTJÁRA ÉRVÉNYES : B mi x =m Bm,i x B m,ix. t i+m t i t i+m+ t i+. NUMERIKUS INTEGRÁLÁS Htározott integrálok numerikus kiszámítás mtemtik egyik legrégebbi problémáj.

Részletesebben

) (11.17) 11.2 Rácsos tartók párhuzamos övekkel

) (11.17) 11.2 Rácsos tartók párhuzamos övekkel Rácsos arók párhuzamos övekkel Azér, hog a sabiliási eléelek haásá megvizsgáljuk, eg egszerű síkbeli, saikailag haározo, K- rácsozású aró vizsgálunk párhuzamos övekkel és hézagos csomóponokkal A rúdelemek

Részletesebben

DIFFÚZIÓ. BIOFIZIKA I Október 20. Bugyi Beáta

DIFFÚZIÓ. BIOFIZIKA I Október 20. Bugyi Beáta BIOFIZIKA I 010. Okóber 0. Bugyi Beáa TRANSZPORTELENSÉGEK Transzpor folyama: egy fizikai mennyiség érbeli eloszlása megválozik Emlékezeő: ermodinamika 0. főéele az egyensúly álalános feléele TERMODINAMIKAI

Részletesebben

A A. A hidrosztatikai nyomás a folyadék súlyából származik, a folyadék részecskéi nyomják egymást.

A A. A hidrosztatikai nyomás a folyadék súlyából származik, a folyadék részecskéi nyomják egymást. . Ideális olyadék FOLYDÉKOK ÉS GÁZOK SZTTIKÁJ Nincsenek nyíróerők, a olyadékréegek szabadon elmozdulanak egymásoz kées. Emia a nyugó olyadék elszíne mindig ízszines, azaz merőleges az eredő erőre. Összenyomaalan

Részletesebben

Matematika A1a - Analízis elméleti kérdései

Matematika A1a - Analízis elméleti kérdései Mtemtik A1 - Anlízis elméleti kérdései (műszki menedzser szk, 2018. ősz) Kör egyenlete Az (x 0, y 0 ) középpontú, R sugrú kör egyenlete síkon (x x 0 ) 2 + (y y 0 ) 2 = R 2. Polinom Az x n x n + n 1 x n

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia MI

Mesterséges Intelligencia MI Meserséges Inelligencia MI Valószínűségi emporális kövekezeés Dobrowiecki Tadeusz Eredics Péer, és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mi.bme.hu, hp://www.mi.bme.hu/general/saff/ade X - a időpillanaban

Részletesebben

Mérnöki alapok 9. előadás

Mérnöki alapok 9. előadás érnök alapk 9. előadá Kézíee: dr. Várad Sándr Budape űzak é Gazdaágudmány Egyeem Gépézmérnök Kar Hdrdnamka Rendzerek Tanzék, Budape, űegyeem rkp. 3. D ép. 334. Tel: 463-6-80 Fax: 463-30-9 hp://www.zgep.bme.hu

Részletesebben

Tartószerkezetek I. (Vasbeton szilárdságtan)

Tartószerkezetek I. (Vasbeton szilárdságtan) Tartószerkezetek I. (Vasbeton szilárdságtan) Szép János 2012.10.11. Vasbeton külpontos nyomása Az eső ágú σ-ε diagram miatt elvileg minden egyes esethez külön kell meghatározni a szélső szál összenyomódását.

Részletesebben

GAZDASÁGI ÉS ÜZLETI STATISZTIKA jegyzet ÜZLETI ELŐREJELZÉSI MÓDSZEREK

GAZDASÁGI ÉS ÜZLETI STATISZTIKA jegyzet ÜZLETI ELŐREJELZÉSI MÓDSZEREK BG PzK Módszerani Inézei Tanszéki Oszály GAZDAÁGI É ÜZLETI TATIZTIKA jegyze ÜZLETI ELŐREJELZÉI MÓDZEREK A jegyzee a BG Módszerani Inézei Tanszékének okaói készíeék 00-ben. Az idősoros vizsgálaok legfonosabb

Részletesebben

ELEKTROMECHANIKUS MŰSZEREK

ELEKTROMECHANIKUS MŰSZEREK ELEKTROECHANKUS ŰSZEREK VLLAOS ENNYSÉGEK ÉRÉSÉRE ALKALAS ECHANKUS SZERKEZETEK ÉRŐŰSZEREK Csopoosíás: Felépíésü szein éési elv szein -eleomechnis -eleonis -nlóg -digiális Ponosság lpján - üzemi( 0,5; 1;

Részletesebben

ismerd meg! A digitális fényképezgép VII. rész

ismerd meg! A digitális fényképezgép VII. rész ismerd meg! A digiális ényképezgép VII. rész 3.5.3. Mélységélesség A képérzékel síkjábn kelekez kép szigorún véve cskis beállío ávolságr ekv árgyknál éles. Az ennél közelebb és ávolbb lev árgyk képe z

Részletesebben

Differenciálegyenletek numerikus megoldása

Differenciálegyenletek numerikus megoldása a Matematika mérnököknek II. című tárgyhoz Differenciálegyenletek numerikus megoldása Fokozatos közeĺıtés módszere (1) (2) x (t) = f (t, x(t)), x I, x(ξ) = η. Az (1)-(2) kezdeti érték probléma ekvivalens

Részletesebben

Továbblépés. Általános, lineáris modell. Példák. Jellemzık. Matematikai statisztika 12. elıadás,

Továbblépés. Általános, lineáris modell. Példák. Jellemzık. Matematikai statisztika 12. elıadás, Matematikai statisztika. elıadás, 9.5.. Továbblépés Ha nem fogadható el a reziduálisok korrelálatlansága: Lehetnek fel nem tárt periódusok De más kapcsolat is fennmaradhat az egymáshoz közeli megfigyelések

Részletesebben

Elektrokémia 05. Elektródreakciók kinetikája. Láng Győző. Kémiai Intézet, Fizikai Kémiai Tanszék Eötvös Loránd Tudományegyetem Budapest

Elektrokémia 05. Elektródreakciók kinetikája. Láng Győző. Kémiai Intézet, Fizikai Kémiai Tanszék Eötvös Loránd Tudományegyetem Budapest Eletroém 5. Eletródreó netá Láng Győző Kém Intézet, Fz Kém Tnszé Eötvös Loránd Tudományegyetem Budpest Átlépés polrzáó ( z ) ( e z e ) ( e) S W G v,,, G v,,, z ϕ αzf G G, ( ) ϕ zf α G G 1, ϕ αzf G

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK Elekronikai alapismereek középszin 3 ÉETTSÉG VZSG 04. május 0. EEKTONK PSMEETEK KÖZÉPSZNTŰ ÍÁSBE ÉETTSÉG VZSG JVÍTÁS-ÉTÉKEÉS ÚTMTTÓ EMBE EŐFOÁSOK MNSZTÉM Egyszerű, rövid feladaok Maximális ponszám: 40.)

Részletesebben

X Physique MP 2013 Énoncé 2/7

X Physique MP 2013 Énoncé 2/7 X Physique MP 2013 Énoncé 1/7 P P P P P ré r s t s t s tr s st s t r sé r tt é r s t t r r q r s t 1 rés t ts s t s ér q s q s s ts t r t t r t rô rt t s r 1 s2stè s 2s q s t q s t s q s s s s 3 é tr s

Részletesebben

Az érintőformula A Simpson formula Gauss-kvadratúrák Hiba utólagos becslése. Numerikus analízis

Az érintőformula A Simpson formula Gauss-kvadratúrák Hiba utólagos becslése. Numerikus analízis Az érintőformul Érintőformul Az érintőformul egy nyílt Newton-Cotes formul, melyre: ( ) + b f (x)dx (b )f. 2 Az érintőformul úgy is értelmezhető, hogy függvényt z [, b] intervllum középpontjához húzott

Részletesebben

A Borda-szavazás Nash-implementálható értelmezési tartományai

A Borda-szavazás Nash-implementálható értelmezési tartományai A Borda-szavazás Nash-implementálható értelmezési tartományai Tasnádi Attila 2007. június 8. Alapfogalmak Jelölések: X az alternatívák véges nem üres halmaza (q = X ). Alapfogalmak Jelölések: X az alternatívák

Részletesebben

VI. Deriválható függvények tulajdonságai

VI. Deriválható függvények tulajdonságai 1 Deriválhtó függvének tuljdonsági VI Deriválhtó függvének tuljdonsági Ebben fejezetben zt vizsgáljuk, hog deriválhtó függvének esetén derivált milen összefüggésben vn függvén más tuljdonságivl, és hogn

Részletesebben

EC4 számítási alapok,

EC4 számítási alapok, Öszvérszerkezetek 2. elődás EC4 számítási lpok, Szilárdsági méretezés EC4 szerint, Öszvér gerendák kifordulás 1. mintpéld gerend THÁ készítette: 2012.10.05. EC4 lpok Trtlom Beton berepedése Együttdolgozó

Részletesebben

Irányításelmélet és technika II.

Irányításelmélet és technika II. Irányításelmélet és technika II. Legkisebb négyzetek módszere Magyar Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék amagyar@almos.vein.hu 200 november

Részletesebben

Tartószerkezet-rekonstrukciós Szakmérnöki Képzés

Tartószerkezet-rekonstrukciós Szakmérnöki Képzés 1. mintpéld Folyttólgos többtámsú ösvérgerend visgált en egyetemi docens BME, Hidk és Serkeetek Tnsék 01. Trtóserkeet-rekonstrukciós 1. A sámítás lpjául solgáló dtok 1.1 Váltterv 1. A sámításho felhsnált

Részletesebben

MODELLEZÉS - SZIMULÁCIÓ

MODELLEZÉS - SZIMULÁCIÓ Mechatronika = Mechanikai elemek+ elektromechanikai átalakítók+ villamos rendszerek+ számítógép elemek integrációja Eszközök, rendszerek, gépek és szerkezetek felügyeletére, vezérlésére (manapság miniatürizált)

Részletesebben

GVMST22GNC Statisztika II. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet

GVMST22GNC Statisztika II. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet GVMST22GNC Statisztika II. 3. előadás: 8. Hipotézisvizsgálat Kóczy Á. László Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet Hipotézisvizsgálat v becslés Becslés Ismeretlen paraméter Közeĺıtő

Részletesebben

Valószínűségszámítás összefoglaló

Valószínűségszámítás összefoglaló Statisztikai módszerek BMEGEVGAT Készítette: Halász Gábor Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel:

Részletesebben

1. feladatsor Komplex számok

1. feladatsor Komplex számok . feladatsor Komplex számok.. Feladat. Kanonikus alakban számolva határozzuk meg az alábbi műveletek eredményét. (a) i 0 ; i 8 ; (b) + 4i; 3 i (c) ( + 5i)( 6i); (d) i 3+i ; (e) 3i ; (f) ( +3i)(8+i) ( 4

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

[Biomatematika 2] Orvosi biometria [Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.29. A statisztika típusai Leíró jellegű statisztika: összegzi egy adathalmaz jellemzőit. A középértéket jelemzi (medián, módus, átlag) Az adatok változékonyságát

Részletesebben

ÁRLISTA. (MF) Általános gépi menetfúró metrikus finommenethez

ÁRLISTA. (MF) Általános gépi menetfúró metrikus finommenethez B1-131001-0036 ISO-529-D M3,5x0,35 6H HSS 6,99 B1-131001-0041 ISO-529-D M4x0,5 6H HSS 4,61 B1-131001-0046 ISO-529-D M4,5x0,5 6H HSS 7,53 B1-131001-0051 ISO-529-D M5x0,5 6H HSS 4,64 B1-131001-0058 ISO-529-D

Részletesebben

Gyakorló feladatok. Agbeko Kwami Nutefe és Nagy Noémi

Gyakorló feladatok. Agbeko Kwami Nutefe és Nagy Noémi Gyakorló feladatok Agbeko Kwami Nutefe és Nagy Noémi 25 Tartalomjegyzék. Klasszikus hibaszámítás 3 2. Lineáris egyenletrendszerek 3 3. Interpoláció 4 4. Sajátérték, sajátvektor 6 5. Lineáris és nemlineáris

Részletesebben

Aszimmetrikus hibák számítási módszere, a hálózati elemek sorrendi helyettesítő vázlatai. Aszimmetrikus zárlatok számítása.

Aszimmetrikus hibák számítási módszere, a hálózati elemek sorrendi helyettesítő vázlatai. Aszimmetrikus zárlatok számítása. VEL.4 Aszimmetrikus hiák számítási módszere, hálózti elemek sorrendi helyettesítő vázlti. Aszimmetrikus zárltok számítás. Szimmetrikus összetevők módszere Alpelve, hogy ármilyen tetszőleges szimmetrikus

Részletesebben

Szokol Patricia szeptember 19.

Szokol Patricia szeptember 19. a Haladó módszertani ismeretek című tárgyhoz 2017. szeptember 19. Legyen f : N R R adott függvény, ekkor a x n = f (n, x n 1 ), n = 1, 2,... egyenletet elsőrendű differenciaegyenletnek nevezzük. Ha még

Részletesebben

Rácsrezgések.

Rácsrezgések. ácsrzgésk http://physics-imtis.cm/physics/glish/ph_txt.htm ácsrzgésk gitális hllám rúb Nwt II F x x F x V t F F x A x V x x x x x x A hllámszám értlmzési trtmáy végs mért prióiks htárfltétl Br-Kármá t

Részletesebben

MÉRÉSTECHNIKA. BME Energetikai Gépek és Rendszerek Tanszék Fazekas Miklós (1) márc. 1

MÉRÉSTECHNIKA. BME Energetikai Gépek és Rendszerek Tanszék Fazekas Miklós (1) márc. 1 MÉRÉSTECHNIKA BME Energetikai Gépek és Rendszerek Tanszék Fazekas Miklós (1) 463 26 14 16 márc. 1 Méréstechnikai alapfogalmak CÉL Mennyiségek mérése Fizikai mennyiség Hosszúság L = 2 m Mennyiségi minőségi

Részletesebben

Autoregresszív és mozgóátlag folyamatok. Géczi-Papp Renáta

Autoregresszív és mozgóátlag folyamatok. Géczi-Papp Renáta Autoregresszív és mozgóátlag folyamatok Géczi-Papp Renáta Autoregresszív folyamat Az Y t diszkrét paraméterű sztochasztikus folyamatok k-ad rendű autoregresszív folyamatnak nevezzük, ha Y t = α 1 Y t 1

Részletesebben

Autoregresszív és mozgóátlag folyamatok

Autoregresszív és mozgóátlag folyamatok Géczi-Papp Renáta Autoregresszív és mozgóátlag folyamatok Autoregresszív folyamat Az Y t diszkrét paraméterű sztochasztikus folyamatok k-ad rendű autoregresszív folyamatnak nevezzük, ha Y t = α 1 Y t 1

Részletesebben

Excel segédlet Üzleti statisztika tantárgyhoz

Excel segédlet Üzleti statisztika tantárgyhoz Miskolci Egyetem Üzleti Statisztika és Előrejelzési Intézeti Tanszék Excel segédlet Üzleti statisztika tantárgyhoz. Z próba einek meghatározása óbafüggvény: x - m z = ; vagy σ/ n x - m z = ; vagy s/ n

Részletesebben

A Riemann-integrál intervallumon I.

A Riemann-integrál intervallumon I. A Riemnn-integrál intervllumon I. A htározott integrál foglm és kiszámítás Boros Zoltán Debreceni Egyetem, TTK Mtemtiki Intézet, Anĺızis Tnszék Debrecen, 2017. március 6. Zárt intervllum felosztási A továbbikbn,

Részletesebben

u u IR n n = 2 3 t 0 <t T

u u IR n n = 2 3 t 0 <t T IR n n =2 3 u() u u u u IR n n = 2 3 ξ A 0 A 0 0 0 < T F IR n F A 0 A 0 A 0 A 0 F :IR n IR n A = F A 0 A 0 A 0 0 0 A F A 0 A F (, y) =0 a = T>0 b A 0 T 1 2 A IR n A A A F A 0 A 0 ξ A 0 = F (ξ) ε>0 δ ε

Részletesebben

Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához

Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához Izsák Ferenc 2007. szeptember 17. Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához 1 Vázlat Bevezetés: a vizsgált egyenlet,

Részletesebben

ů ą ľ ą ó ľ ľ ó ô ľ ó ź ô ę ú Ú ľ ô Ź ô ľ ô ą ó ó Ö ľ Đ ą ä ä Ú ä ę ä Ę Đ đ ř Ď ä Đ Đ ä Ý ż Ę ę Ý Ý ä ä ľ Đ ä Đ ľ ť Ä ô Ú Ś ď ś ó ó ľ ó ó ô ľ ô ô ľ ü ä ę ö ó ľ ś ď ę ď ľ ö ó ě ä ď ä Ś ľ ď ś ś ś đ ń śä

Részletesebben

5. előadás - Regressziószámítás

5. előadás - Regressziószámítás 5. előadás - Regressziószámítás 2016. október 3. 5. előadás 1 / 18 Kétváltozós eset A modell: Y i = α + βx i + u i, i = 1,..., T, ahol X i független u i -től minden i esetén, (u i ) pedig i.i.d. sorozat

Részletesebben

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( ) Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel: 463-6-80 Fa: 463-30-9 http://www.vizgep.bme.hu Alap-ötlet:

Részletesebben

Laplace-transzformáció. Vajda István február 26.

Laplace-transzformáció. Vajda István február 26. Anlízis elődások Vjd István 9. február 6. Az improprius integrálok fjtái Tegyük fel, hogy egy vlós-vlós függvényt szeretnénk z I intervllumon integrálni, de függvény nincs értelmezve I minden pontjábn,

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK Elekronikai alapismereek középszin ÉETTSÉG VZSGA 0. május. ELEKTONKA ALAPSMEETEK KÖZÉPSZNTŰ ÍÁSBEL ÉETTSÉG VZSGA JAVÍTÁS-ÉTÉKELÉS ÚTMTATÓ EMBE EŐFOÁSOK MNSZTÉMA Egyszerű, rövid feladaok Maximális ponszám:

Részletesebben

. 2 pont A 2 pont nem bontható. 3 Összesen: 2 pont. Összesen: 3 pont. A valós gyökök száma: 1. Összesen: 2 pont. Összesen: 2 pont

. 2 pont A 2 pont nem bontható. 3 Összesen: 2 pont. Összesen: 3 pont. A valós gyökök száma: 1. Összesen: 2 pont. Összesen: 2 pont 1. Az egyszerűsítés után kaptt tört: I. a b. pnt A pnt nem bntható. 3 Összesen: pnt. Frgáshenger keletkezik, az alapkör sugara 5cm, magassága 1cm. V = 5π 1(cm 3 ). A frgáshenger térfgata 300π cm 3. Ha

Részletesebben

DIFFERENCIAEGYENLETEK

DIFFERENCIAEGYENLETEK DIFFERENCIAEGYENLETEK Példa: elsőrendű állandó e.h. lineáris differenciaegyenlet Ennek megoldása: Kezdeti feltétellel: Kezdeti feltétel nélkül ha 1 és a végtelen összeg (abszolút) konvergens: / 1 Minden

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK Elektronikai alapismeretek középszint 5 É ETTSÉG VZSGA 5. október 4. ELEKTONKA ALAPSMEETEK KÖZÉPSZNTŰ ÍÁSBEL ÉETTSÉG VZSGA JAVÍTÁS-ÉTÉKELÉS ÚTMTATÓ OKTATÁS MNSZTÉM Teszt jellegű kérdések megoldása. +.

Részletesebben

HÁTADÁS. (írta: Dr Ortutay Miklós)

HÁTADÁS. (írta: Dr Ortutay Miklós) (ía: D Oua Milós) HÁTADÁS. Bevezeés. Háaás halmazállapo-válozás nélül.. Szabaáamlás.. Konveciós énszeáamú háaás csben... Lamináis áamlás... Háaás csben ubulensen áamló olaénál... Háaás csben áamló olaénál

Részletesebben

4. HÁZI FELADAT 1 szabadsági fokú csillapított lengırendszer

4. HÁZI FELADAT 1 szabadsági fokú csillapított lengırendszer Lenésan 4.1. HF BME, Mőszaki Mechanikai sz. Lenésan 4. HÁZI FELD 1 szabadsái fokú csillapío lenırendszer 4.1. Felada z ábrán vázol lenırendszer (az m öme anyai ponnak ekinheı, a 3l hosszúsáú rúd merev,

Részletesebben

9. modul: A rugalmasságtan 2D feladatai lecke: Vastagfalú csövek

9. modul: A rugalmasságtan 2D feladatai lecke: Vastagfalú csövek 9 modul: A ruglmsságtn D feldti 9 lecke: Vstgflú csövek A lecke célj: A tnnyg felhsnálój ismerje vstgflú csövek terhelését, el tudj késíteni csődigrmot, el tudj végeni vstgflú csövek silárdságtni méreteését

Részletesebben

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus. Valószín ségelméleti és matematikai statisztikai alapfogalmak összefoglalása (Kemény Sándor - Deák András: Mérések tervezése és eredményeik értékelése, kivonat) Véletlen jelenség: okok rendszere hozza

Részletesebben

A Lee-Carter módszer magyarországi

A Lee-Carter módszer magyarországi A Lee-Carter módszer magyarországi alkalmazása Baran Sándor, Gáll József, Ispány Márton, Pap Gyula Alkalmazott Matematika és Valószínűségszámítás Tanszék, Debreceni Egyetem, Informatikai Kar 1 Feladatok:

Részletesebben

Tervezés I. Belsőtér BME-VIK 1

Tervezés I. Belsőtér BME-VIK 1 Tervezés I. Belsőtér 2013.03.25. BME-VIK 1 Tervezés 1. Ami kimaradt a lámpatestekből 2. Tervezési alapok 3. Létesítési előírások 4. Számítási elvek 1. Belsőtér 2. Külsőtér 3. Gépi számítások Bárány Péter

Részletesebben

f (ξ i ) (x i x i 1 )

f (ξ i ) (x i x i 1 ) Villmosmérnök Szk, Távokttás Mtemtik segédnyg 4. Integrálszámítás 4.. A htározott integrál Definíció Az [, b] intervllum vlmely n részes felosztásán (n N) z F n ={,,..., n } hlmzt értjük, melyre = <

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK Elekronikai alapismereek emel szin 05 ÉETTSÉGI VIZSGA 005. május 0. ELEKTONIKAI ALAPISMEETEK EMELT SZINTŰ ÉETTSÉGI VIZSGA Az írásbeli vizsga időarama: 0 perc JAVÍTÁSI-ÉTÉKELÉSI ÚTMTATÓ OKTATÁSI MINISZTÉIM

Részletesebben

Csoport-struktúrált generátorrendszerek online tanulása

Csoport-struktúrált generátorrendszerek online tanulása Csoport-struktúrált generátorrendszerek online tanulása ELTE, Informatikai Kar TÁMOP Kutatószeminárium 2011. jan. 28 Tartalomjegyzék Motiváció Regressziós feladatok (generátorrendszer fix) Legkisebb négyzetes

Részletesebben

GVMST22GNC Statisztika II.

GVMST22GNC Statisztika II. GVMST22GNC Statisztika II. 4. előadás: 9. Kétváltozós korreláció- és regressziószámítás Kóczy Á. László koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet Korrelációszámítás

Részletesebben

Gibbs-jelenség viselkedésének vizsgálata egyszer négyszögjel esetén

Gibbs-jelenség viselkedésének vizsgálata egyszer négyszögjel esetén Matematikai modellek, I. kisprojekt Gibbs-jelenség viselkedésének vizsgálata egyszer négyszögjel esetén Unger amás István B.Sc. szakos matematikus hallgató ungert@maxwell.sze.hu, http://maxwell.sze.hu/~ungert

Részletesebben

( E) ( E) de. 4πε. Két példa: 1. példa: Rutherford-szórás. 2. példa: : Kemény gömbön történı szórás szögfüggése. szögfüggése (elméletileg(

( E) ( E) de. 4πε. Két példa: 1. példa: Rutherford-szórás. 2. példa: : Kemény gömbön történı szórás szögfüggése. szögfüggése (elméletileg( Mg- és neuronfizik 7. elıás Emlékezeı: ommgrekió: élárgy + + Jelölés: (, ) Rekióenergi: Q = (M + M M M ) Rekióseesség: R = φ N σ Fluxus: φ Célárgy omok R szám: N Mikroszkopikus háskereszmesze: σ = N φ

Részletesebben

A termelési, szolgáltatási igény előrejelzése

A termelési, szolgáltatási igény előrejelzése A ermelés, szolgálaás gény előrejelzése Termelés- és szolgálaásmenedzsmen r. alló oém egyeem docens Menedzsmen és Vállalagazdaságan Tanszék Termelés- és szolgálaásmenedzsmen Részdős üzle meserszakok r.

Részletesebben

GMA 7. számítási gyakorlat 2016/2017

GMA 7. számítási gyakorlat 2016/2017 GMA 7. zámítái ykrlt 0607. Péld: Emelkedőn yrulá lejtőn lulá (Ált. Géptn példtár 86) Ey teherépkci rkfelületén kőtömböt zállít. A kőtömb é rkfelület közt úrlódái tényező 0,6.. Mekkr yrulál indulht épkci

Részletesebben

Anyag- és gyártásismeret II - LBt /

Anyag- és gyártásismeret II - LBt / Anyag- és gyárásismere II - B 00.0.. / 04.7. Gyáráservezés feladaa: Megervezni a konsrukır álal megerveze ermék gyárási folyamaá. A ehnológiai ervezés élja a gyáráshoz szükséges dokumenáiók elıállíása.

Részletesebben

Mechanika I-II. Példatár

Mechanika I-II. Példatár Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Műszaki Mechanika Tanszék Mechanika I-II. Példatár 2012. május 24. Előszó A példatár célja, hogy támogassa a mechanika I. és mechanika II. tárgy oktatását

Részletesebben

Formális nyelvek I/2.

Formális nyelvek I/2. Formális nyelvek I/2. Véges utomták minimlizálás Fülöp Zoltán SZTE TTIK Informtiki Intézet Számítástudomány Alpji Tnszék 6720 Szeged, Árpád tér 2. Véges utomták minimlizálás Két utomt ekvivlens, h ugynzt

Részletesebben

Enzimreakciók Aktiválási energia számítások Bevezetés a kinetikába. OH - + CH 3 Cl HO...CH HOCH 3 + Cl -

Enzimreakciók Aktiválási energia számítások Bevezetés a kinetikába. OH - + CH 3 Cl HO...CH HOCH 3 + Cl - Bevezetés ketkáb Bevezetés ketkáb A B j k j,l C l D,j,l, kvtuállpotok őérséklettől függő sebesség álldó [ A] d[ B] d T dt dt )[ A][ B] [A], [B] A és B kocetrácój [ A ] f A ( T )[ A] f A eloszlásfüggvéy

Részletesebben

Molnár Bence. 1.Tétel: Intervallumon értelmezett folytonos függvény értékkészlete intervallum. 0,ami ellentmondás uis. f (x n ) f (y n ) ε > 0

Molnár Bence. 1.Tétel: Intervallumon értelmezett folytonos függvény értékkészlete intervallum. 0,ami ellentmondás uis. f (x n ) f (y n ) ε > 0 Anlízis. Írásbeli tételek-bizonyítások Molnár Bence 1.Tétel: Intervllumon értelmezett folytonos függvény értékkészlete intervllum Legyen I R tetszőleges intervllum és f I R folytonos függvény R f intervllum

Részletesebben

1. MECHANIKA-MOZGÁSTAN GYAKORLAT (kidolgozta: Szüle Veronika, egy. ts.) Matematikai összefoglaló

1. MECHANIKA-MOZGÁSTAN GYAKORLAT (kidolgozta: Szüle Veronika, egy. ts.) Matematikai összefoglaló SZÉCHENYI ISTVÁN EGYETEM ALKALMAZOTT MECHANIKA TANSZÉK MECHANIKA-MOZGÁSTAN GYAKORLAT (kidolgozt: Szüle Veronik, eg ts) Mtemtiki összeoglló Mátrilgeri összeoglló: ) Mátri értelmezése, jelölése: Mátri: skláris

Részletesebben

2. gyakorlat: Z épület ferdeségmérésének mérése

2. gyakorlat: Z épület ferdeségmérésének mérése . gyakorla: Z épüle ferdeségének mérése. gyakorla: Z épüle ferdeségmérésének mérése Felada: Épíésellenőrzési feladakén egy 1 szines épüle függőleges élének érbeli helyzeé kell meghaározni, majd az 1986-ban

Részletesebben

Gyakorlat anyag. Veszely. February 13, Figure 1: Koaxiális kábel

Gyakorlat anyag. Veszely. February 13, Figure 1: Koaxiális kábel Gyakorlat anyag Veszely February 13, 2012 1 Koaxiális kábel d b a Figure 1: Koaxiális kábel A 1 ábrán látható koaxiális kábel adatai: a = 7,2 mm, b = 4a = 8,28 mm, d = 0,6 mm, ε r = 3,5; 10 4 tanδ = 80,

Részletesebben

LNM folytonos Az interpoláció Lagrange interpoláció. Lineáris algebra numerikus módszerei

LNM folytonos Az interpoláció Lagrange interpoláció. Lineáris algebra numerikus módszerei Legkisebb négyzetek módszere, folytonos eset Folytonos eset Legyen f C[a, b]és h(x) = a 1 φ 1 (x) + a 2 φ 2 (x) +... + a n φ n (x). Ekkor tehát az n 2 F (a 1,..., a n ) = f a i φ i = = b a i=1 f (x) 2

Részletesebben

a.) b b.) b f 1 d(cg 1 + g 2 ) = c c.) c f dg =

a.) b b.) b f 1 d(cg 1 + g 2 ) = c c.) c f dg = Segédnyg z Id sorok és többdimenziós sttisztik gykorlt (mtemtik BSc, mtemtiki elemz szkirány) tntárgyhoz 08 december Riemnn-Stieltjes integrál és várhtó érték A Riemnn-Stieltjes (vgy néh csk Stieltjes-)

Részletesebben

Lagrange és Hamilton mechanika

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

Részletesebben

I. Az élő anyag legfontosabb szerkezeti tulajdonságai és szerepük a biológiai funkciókban

I. Az élő anyag legfontosabb szerkezeti tulajdonságai és szerepük a biológiai funkciókban I. z éő yg egotos szekezet tujoság és szeepük oóg ukók h j I. ε ε k e k I.5 h h λ I. p υ ε υ k ozgás I. M [ Z p Z ] M, Z pv k I.5 I.9 II. Sugázások és kösöhtásuk z éő ygg P M II. e P ~, ~ II. továk II.5

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK Elekronikai alapismereek emel szin 080 ÉETTSÉGI VISGA 009. május. EEKTONIKAI AAPISMEETEK EMET SINTŰ ÍÁSBEI ÉETTSÉGI VISGA JAVÍTÁSI-ÉTÉKEÉSI ÚTMTATÓ OKTATÁSI ÉS KTÁIS MINISTÉIM Egyszerű, rövid feladaok

Részletesebben

KIEGÉSZÍTÉS A VONALINTEGRÁLHOZ

KIEGÉSZÍTÉS A VONALINTEGRÁLHOZ KIEGÉSZÍTÉS A VONALINTEGRÁLHOZ BSC MATEMATIKATANÁR SZAKIRÁNY 28/29. TAVASZI FÉLÉV Az lábbikbn z el dáson vonlinterálról ill. primitív füvényr l elhnzottk közül zok olvshtók, mik Lczkovich-T. Sós: Anlízis

Részletesebben

párhuzamosan kapcsolt tagok esetén az eredő az egyes átviteli függvények összegeként adódik.

párhuzamosan kapcsolt tagok esetén az eredő az egyes átviteli függvények összegeként adódik. 6/1.Vezesse le az eredő ávieli üggvény soros apcsolás eseén a haásvázla elrajzolásával. az i-edi agra, illeve az uolsó agra., melyből iejezheő a sorba apcsol ago eredő ávieli üggvénye: 6/3.Vezesse le az

Részletesebben