Cursul 13 Mulţimi Julia Fie f : C C o funcţie complexă şi fie f n = f f f iterata de ordin n a lui f. Peste tot în continuare vom presupune că f este
|
|
|
- Vladimir Stoica
- 4 ani în urmă
- Vzualizari:
Transcriere
1 Cursul 13 Mulţimi Julia Fie f : C C o funcţie complexă şi fie f n = f f f iterata de ordin n a lui f. Peste tot în continuare vom presupune că f este dezvoltabilă în serie de puteri în tot planul (cum sunt funcţiile polinomiale, funcţiile exp(z), sin(z), cos(z), ş.a.) sau că este câtul a două astfel de funcţii (în particular f poate fi o funcţie raţională). Prin orbita (sau traiectoria) unui punct ζ C, înţelegem şirul z 0 = ζ, z 1 = f(ζ), z 2 = f 2 (ζ),..., z n = f n (ζ),... sau, altfel spus, şirul recurent z n+1 = f(z n ), n = 0, 1, 2,... z 0 = ζ. Orbita unui punct fix este formată numai din acel punct. In general, dacă ζ este un punct periodic de ordin p, adică un punct fix al iteratei f p, p fiind cel mai mic număr natural cu această proprietate, atunci orbita sa este formată numai din p puncte distincte, deoarece z p = f p (ζ) = ζ = z 0. Mai mult, toate cele p puncte ale orbitei, z 0 = ζ,..., z p 1 = f p 1 (ζ) sunt şi ele periodice de ordin p. Punctul periodic ζ de ordin p este atractiv dacă (f p ) (ζ) < 1, repulsiv dacă (f p ) (ζ) > 1 şi neutru în rest. Este uşor de văzut că în acest caz avem (f p ) (z 0 ) = (f p ) (z 1 ) = = (f p ) (z p 1 ) = f (z 0 )f (z 1 ) f (z p 1 ), unde z 0 = ζ,..., z p 1 = f p 1 (ζ) sunt punctele orbitei lui ζ, şi prin urmare punctele unei orbite periodice sunt în acelaşi timp toate atractive sau toate repulsive sau toate de tip neutru. Dacă ζ este un punct periodic de ordin p atractiv atunci există o vecinătate a sa cu proprietatea că pentru orice ζ din acea vecinătate subşirul z pk = f pk ( ζ) este convergent la ζ pentru k. Mai mult, în acest caz toate punctele orbitei lui ζ sunt atractive (formează o orbită periodică atractivă) şi pentru orice astfel de orbită există o mulţime deschisă B C, bazinul ei de atracţie, astfel încât pentru orice ζ B şirul (f n ( ζ)) n este format din subşirurile (f pk ( ζ)) k, (f pk+1 ( ζ)) k,..., (f pk+p 1 ( ζ)) k convergente fiecare la câte unul din punctele orbitei periodice. Punctele ζ C au fost clasificate în funcţie de predictibilitatea orbitelor lor. Punctele cu un comportament previzibil formează mulţimea Fatou asociată lui f, notată F f, iar celelalte formează mulţimea Julia, J f. Definiţiile exacte presupun 1
2 cunoştinţe avansate de teoria funcţiilor complexe care depăşesc interesul nostru, aşa că vom preciza doar semnificaţia lor. Punctul ζ este un punct Fatou dacă toate traiectoriile care pornesc dintr-o vecinătate a sa au acelaşi comportament: de exemplu toate tind la acelaşi punct fix atractiv (finit sau nu), sau toate tind la aceeaşi orbită periodică atractivă. Printr-o teoremă clasică dată Paul Montel în 1927, dacă ζ este un punct Julia, atunci pentru orice vecinătate U a sa, oricât de mică, reuniunea traiectoriilor care pleacă din punctele lui U umple tot planul, cu excepţia eventuală a cel mult două puncte. Impredictibilitatea orbitei lui ζ J f este evidentă: o eroare oricât de mică în alegerea datei iniţiale ζ în vecinătatea lui ζ poate conduce la o orbită (f n ( ζ)) care se poate îndepărta oricât de mult de cea a lui ζ. Este clar că orice punct fix repulsiv este punct Julia. Mai mult, în cazul funcţiilor considerate de noi, are loc următoarea caracterizare: mulţimea Julia J f este închiderea mulţimii punctelor periodice repulsive ale lui f. Să exemplificăm pentru funcţia f(z) = z 2. Ecuaţia f(z) = z are numai două soluţii z 0 = 0 şi z 1 = 1. Deoarece f (z) = 2z, obţinem imediat că z 0 = 0 este un atractor (adică un punct fix atractiv) iar z 1 = 1 este un repulsor (punct fix repulsiv). Iteratele de ordin n sunt de forma f n (z) = z 2n, prin urmare orbita oricărui ζ C este de forma (ζ 2n ). Dacă ζ < 1 atunci ζ 2n 0 pentru n iar dacă ζ > 1 avem ζ 2n. Să observăm că şi punctul de la infinit este punct fix, f( ) =. In final obţinem că mulţimea Fatou a lui f este formată din două componente conexe F f = B 0 B, mulţimea B 0 = z C cu z < 1 fiind bazinul de atracţie al lui z 0 = 0 iar B = z C cu z > 1 bazinul de atracţie al punctului de la infinit. Punctele care au rămas, cele de pe cercul unitate, formează mulţimea Julia Să observăm că avem şi egalitatea J f = z C cu z = 1. J f = B, care este adevărată în general pentru orice funcţie f polinomială. Punctele periodice de ordin p 2 sunt soluţiile nenule ale ecuaţiei f p (z) = z, adică z 2p = z, care sunt de forma z k,p = cos 2kπ 2kπ + i sin 2 p 1 2 p 1, k = 0, 1,..., 2p 2. 2
3 Toate acestea se află pe cercul unitate şi sunt puncte periodice repulsive, deoarece f (z k,p ) = 2 z k,p = 2 > 1. Este uşor de văzut că se verifică egalitatea J f = z k,p k = 0, 1,..., 2 p 2. p=2 1. Colorarea mulţimii Julia pe baza definiţiei. Următoarea clasă C # colorează cu alb mulţimea Julia şi cu roşu mulţimea Fatou asociată unei funcţii complexe f, analizând comportarea şirului (f n (z 0 )) pentru două valori aleatoare ale datei initiale z 0 în regiunea din C corespunzătoare pixelului colorat. public class JuliaRandom : ComplexForm static Complex i = new Complex(0, 1); static Complex c = * i; Complex f(complex z) //f(z)=(z*z*z+c)/(z*z*z-c) Complex u = z * z * z; return (u + c) / (u - c); public override void makeimage() setxminxmaxyminymax(-2.7, 3.5, -3.1, 3.1); Color col; Complex z0, a, b; double prec = 0.01; double infinit = 1.0e20; Random nrand = new Random(); int ix, jy, k, nriter = 100; for (ix = imin; ix <= imax; ix++) for (jy = jmin; jy <= jmax; jy++) z0 = getz(ix, jy); a = z0 + prec * new Complex(nrand.NextDouble() - 0.5, nrand.nextdouble() - 0.5); b = z0 + prec * new Complex(nrand.NextDouble() - 0.5, nrand.nextdouble() - 0.5); for (k = 0; k < nriter; k++) a = f(a); b = f(b); if (a.ro2 > infinit b.ro2 > infinit) break; 3
4 4 if (a.ro2 > infinit && b.ro2 > infinit (a - b).ro2 < prec) col = Color.Red; else col = Color.White; setpixel(ix, jy, col); if (!resetscreen()) return; Figura 1. Class JuliaRandom 2. Metoda locului final. Următorul program re-colorează mulţimea Julia din exemplul precedent prin metoda locului final: au aceeaşi culoare pixelii z 0 care după un număr prestabilit de iteraţii (suficient de mare), ajung în acelaşi loc. public class JuliaGreen : ComplexForm static Complex i = new Complex(0, 1); static Complex c = * i; Complex f(complex z) Complex u = z * z * z; return (u + c) / (u - c);
5 5 public override void makeimage() setxminxmaxyminymax(-2.7, 3.5, -3.1, 3.1); Color col; Complex z; double infinit = 1.0e20; int ix, jy, k, nriter = 100; for (ix = imin; ix <= imax; ix++) for (jy = jmin; jy <= jmax; jy++) z = getz(ix,jy); for (k = 0; k < nriter; k++) z = f(z); if (z.ro2 > infinit) break; if (z.ro2 > infinit) col = Color.Black; else col = getcolor(math.abs(geti(z.re)) + Math.Abs(getJ(z.Im)) + 1); setpixel(ix, jy, col); if (!resetscreen()) return; Figura 2. Class JuliaGreen Imaginea din Figura 3 a fost obţinută tot prin metoda locului final, dar pentru funcţia f c (z) = z 2 + c, cu c = i. Sunt puse în evidenţă componentele conexe ale mulţimii Fatou, componenta albă corespunde punctului de la infinit,
6 care în acest caz este un punct fix atractiv, iar componentele colorate corespund unei orbite periodice atractive. 6 Figura 3. Componente Fatou 3. Metoda iteraţiilor retrograde. Fie f : C C o funcţie raţională şi J f mulţimea Julia asociată ei. Dacă z 0 este un punct oarecare din J f (de exemplu un punct fix repulsiv) atunci J f coincide cu închiderea mulţimii predecesorilor lui z 0, adică J f = f n (z 0 ), n unde f n (z 0 ) = z C f n (z) = z 0. Această proprietate stă la baza metodei iteraţiilor retrograde, metodă folosită de următorul program pentru trasarea mulţimii Julia asociate funcţiei polinomiale de gradul doi f(z) = z 2 + c, cu c = i. public class JuliaRetro : ComplexForm Complex i = new Complex(0, 1); Complex c = new Complex( , ); Complex f(complex z) return z * z + c; Random nrand = new Random(); public static Complex sqrt(complex z) double a = z.re; double b = z.im; if (b == 0.0) if (a >= 0.0) return new Complex(Math.Sqrt(a), 0.0); else return new Complex(0.0, Math.Sqrt(-a)); else
7 double w = Math.Sqrt(a * a + b * b); if (b >= 0.0) return new Complex(Math.Sqrt((w + a) / 2.0), Math.Sqrt((w - a) / 2.0)); else return new Complex(-Math.Sqrt((w + a) / 2.0), Math.Sqrt((w - a) / 2.0)); void trans_total(ref ComList li) ComList rez = new ComList(); Complex z; for (z = li.firstzet;!li.ended; z = li.nextzet) rez.nextzet = sqrt(z - c); rez.nextzet = -sqrt(z - c); li = rez; void trans_random(ref ComList li) ComList rez = new ComList(); Complex z; for (z = li.firstzet;!li.ended; z = li.nextzet) setpixel(z, pencolor); if (nrand.nextdouble() < 0.5) rez.nextzet = sqrt(z - c); else rez.nextzet = -sqrt(z - c); li = rez; 7 public override void makeimage() setxminxmaxyminymax(-1.5, 1.5, -1.5, 1.5); ComList fig = new ComList(); Complex delta = sqrt(1-4 * c); fig.nextzet=(1 + delta) / 2; fig.nextzet=(1 - delta) / 2; for (int k = 0; k < 15; k++) trans_total(ref fig); for (int k = 0; k < 1000; k++) trans_random(ref fig); if (!resetscreen()) return;
8 8 Figura 4. Class JuliaRetro 4. Mulţimi Julia pentru polinoame. În cazul polinoamelor, punctul de la infinit este un punct fix atractor, iar frontiera bazinului său de atracţie coincide cu mulţimea Julia asociată polinomului. Complementara bazinului de atracţie al punctului de la infinit este numită mulţimea Julia plină asociată polinomului f, şi este formată din acele puncte z 0 pentru care şirul (f n (z 0 )) este mărginit. Frontiera acesteia coincide şi ea, evident, cu mulţimea Julia propriu-zisă a lui f. Următorul program utilizează modul de colorare ETA (escape time algorithm) pentru a pune în evidenţă mulţimea Julia plină ataşată funcţiei f din exemplul precedent. public class JuliaPlina : ComplexForm static Complex i = new Complex(0, 1); static Complex c = * i; Complex f(complex z) return z * z + c; public override void makeimage() setxminxmaxyminymax(-1.5, 1.5, -1.5, 1.5); Complex z; int ix, jy, k, nriter = 1001; for (ix = imin + 1; ix <= imax; ix++) for (jy = jmin + 1; jy <= jmax; jy++) z = getz(ix, jy); for (k = 0; k < nriter; k++) z = f(z); if (z.ro2 > 4) break; setpixel(ix, jy, getcolor(775 + k/3));
9 9 if (!resetscreen()) return; Figura 5. Class JuliaPlina 5. Exemplu final. Următoarea clasă C # ilustrează mulţimea Julia a funcţiei f asociate prin metoda lui Newton polinomului generalizat p(z) = (z 3 1) ω, pentru ω = i. public class JuliaNewton : ComplexForm static Complex i = Complex.setReIm(0, 1); Complex eps0 = Complex.setRoTheta(1.0, 0.0 * Math.PI / 3.0); Complex eps1 = Complex.setRoTheta(1.0, 2.0 * Math.PI / 3.0); Complex eps2 = Complex.setRoTheta(1.0, 4.0 * Math.PI / 3.0); Complex omega = * i; Complex f(complex z) Complex w0 = omega / (z - eps0); Complex w1 = omega / (z - eps1); Complex w2 = omega / (z - eps2); return z - 1 / (w0 + w1 + w2); public override void makeimage() setxminxmaxyminymax( , , , ); Complex z;
10 10 int ix, jy, k, nriter = 10000; for (ix = imin + 1; ix <= imax; ix++) for (jy = jmin + 1; jy <= jmax; jy++) z = getz(ix,jy); for (k = 0; k < nriter; k++) if ((z - eps0).ro2 < (z - eps1).ro2 < (z - eps2).ro2 < ) break; z = f(z); setpixel(ix, jy, getcolor( * k / 2)); if (!resetscreen()) return; Figura 6. Class JuliaNewton
Cursul 10 Fractali de tip Newton Vom prezenta în continuare o nouă modalitate de generare a fractalilor, modalitate care îşi are originea într-o probl
Cursul 10 Fractali de tip Newton Vom prezenta în continuare o nouă modalitate de generare a fractalilor, modalitate care îşi are originea într-o problemă formulată în anul 1879 de Arthur Cayley (1821 1895)
Cursul 12 Şiruri recurente în planul complex Vom studia, în continuare, comportarea în raport cu data iniţială a şirurilor definite prin relaţii de re
Cursul 12 Şiruri recurente în planul complex Vom studia, în continuare, comportarea în raport cu data iniţială a şirurilor definite prin relaţii de recurenţă de forma z n+1 = f(z n ), n = 0, 1, 2,...,
Cursul 14 Mulţimea lui Mandelbrot Mulţimile şi funcţiile cu caracter excepţional (mulţimea lui Cantor, insula lui Koch, funcţiile lui Weierstrass şi T
Cursul 14 Mulţimea lui Mandelbrot Mulţimile şi funcţiile cu caracter excepţional (mulţimea lui Cantor, insula lui Koch, funcţiile lui Weierstrass şi Takagi, curbele lui Peano, mulţimile Julia, ş.a.) au
-
Laborator 3. Temă 1. Desenaţi şi coloraţi un pentagon regulat în vârfurile căruia se construiesc spre exterior triunghiuri echilaterale ca în figura următoare: 2. Desenul următor este trasat de metoda
Şiruri de numere reale Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică Gheorghe Asachi Iaşi, 2015 Analiză Matematică Lucian Maticiuc 1 / 29
Şiruri de numere reale Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică Gheorghe Asachi Iaşi, 2015 Analiză Matematică Lucian Maticiuc 1 / 29 Definiţie. Şiruri mărginite. Şiruri monotone. Subşiruri ale
Cursul 8 Funcţii analitice Vom studia acum comportarea şirurilor şi seriilor de funcţii olomorfe, cu scopul de a dezvălui o proprietate esenţială a ac
Cursul 8 Funcţii analitice Vom studia acum comportarea şirurilor şi seriilor de funcţii olomorfe, cu scopul de a dezvălui o proprietate esenţială a acestor funcţii: analiticitatea. Ştim deja că, spre deosebire
Cursul 1 1. Introducere Corpul numerelor complexe Dezvoltarea istorică a gândirii matematice a urmărit îndeaproape evoluţia ideii de număr. Această ev
Cursul 1 1. Introducere Corpul numerelor complexe Dezvoltarea istorică a gândirii matematice a urmărit îndeaproape evoluţia ideii de număr. Această evoluţie, exprimată succint prin şirul de incluziuni
Cursul 7 Formula integrală a lui Cauchy Am demonstrat în cursul precedent că, dacă D C un domeniu simplu conex şi f : D C o funcţie olomorfă cu f cont
Cursul 7 Formula integrală a lui Cauchy Am demonstrat în cursul precedent că, dacă D C un domeniu simplu conex şi f : D C o funcţie olomorfă cu f continuă pe D, atunci, pe orice curbă rectificabilă şi
Facultatea de Matematică Anul II Master, Geometrie Algebrică Mulţimi algebrice ireductibile. Dimensiune 1 Mulţimi ireductibile Propoziţia 1.1. Fie X u
Facultatea de Matematică Anul II Master, Geometrie Algebrică Mulţimi algebrice ireductibile. Dimensiune 1 Mulţimi ireductibile Propoziţia 1.1. Fie X un spaţiu topologic. Următoarele afirma-ţii sunt echivalente:
Modelarea si Simularea Sistemelor de Calcul
Modelarea şi Simularea Sistemelor de Calcul Generarea de numere aleatoare ( lab. 5) Numim variabilă aleatoare acea funcţie X : (Ω, δ, P) R, care în cazul mai multor experimente efectuate în condiţii identice
Microsoft Word - cap1p4.doc
Algebră liniară, geometrie analitică şi diferenţială.6 Subspaţii vectoriale Fie V un spaţiu vectorial peste corpul K. În cele ce urmează vom introduce două definiţii echivalente pentru noţiunea de subspaţiu
Cursul 12 (plan de curs) Integrale prime 1 Sisteme diferenţiale autonome. Spaţiul fazelor. Fie Ω R n o mulţime deschisă şi f : Ω R n R n o funcţie de
Cursul 12 (plan de curs) Integrale prime 1 Sisteme diferenţiale autonome. Spaţiul fazelor. Fie Ω R n o mulţime deschisă şi f : Ω R n R n o funcţie de clasă C 1. Vom considera sistemul diferenţial x = f(x),
METODE NUMERICE ÎN INGINERIE
METODE NUMERICE ÎN INGINERIE REZOLVAREA NUMERICĂ A SISTEMELOR DE ECUATII LINIARE Aspecte generale (1) (2) (3) (4) (5) Unicitatea soluţiei Un sistem de ecuaţii liniare are o soluţie unică numai dacă matricea
C10: Teoria clasică a împrăștierii Considerăm un potențial infinit în interiorul unui domeniu sferic de rază a și o particulă incidentă (Figura 1) la
C10: Teoria clasică a împrăștierii Considerăm un potențial infinit în interiorul unui domeniu sferic de rază a și o particulă incidentă (Figura 1) la distanta b de centrul sferei. Alegem un sistem de coordonate
ALGORITMICĂ. Seminar 3: Analiza eficienţei algoritmilor - estimarea timpului de execuţie şi notaţii asimptotice. Problema 1 (L) Să se determine număru
ALGORITMICĂ. Seminar 3: Analiza eficienţei algoritmilor - estimarea timpului de execuţie şi notaţii asimptotice. Problema 1 (L) Să se determine numărul de operaţii efectuate de către un algoritm care determină
Ecuatii si sisteme de ecuatii neliniare 1 Metoda lui Newton Algorithm 1 Metoda lui Newton pentru ecuaţia f(x) = 0. Date de intrare: - Funcţia f - Apro
Ecuatii si sisteme de ecuatii neliniare Metoda lui Newton Algorithm Metoda lui Newton pentru ecuaţia f(x) = 0. - Funcţia f - Aproximaţia iniţială x - Eroarea admisă ε - Numărul maxim de iteraţii ITMAX
Microsoft Word - 03 Dominica MOISE.doc
CONFERINȚA NAȚIONALĂ DE INSTRUMENTAȚIE VIRTUALĂ, EDIȚIA A V-A, BUCURE TI, 20 MAI 2008 13 Pachet de programe care ilustrează capitole din matematică, fizică şi studiul fractalilor Luminița Dominica MOISE,
Microsoft PowerPoint - Curs_SDA_9_RO_2019_v2.pptx
SDA (PC2) Curs 9 Liste / Grafuri / Arbori Iulian Năstac Lista dublu înlănțuită Recapitulare Într-o astfel de listă fiecare nod conţine doi pointeri: unul spre nodul următor şi unul spre nodul precedent.
Lucrarea 7 Filtrarea imaginilor BREVIAR TEORETIC Filtrarea imaginilor se înscrie în clasa operaţiilor de îmbunătăţire, principalul scop al acesteia fi
Lucrarea 7 Filtrarea imaginilor BREVIAR TEORETIC Filtrarea imaginilor se înscrie în clasa operaţiilor de îmbunătăţire, principalul scop al acesteia fiind eliminarea zgomotului suprapus unei imagini. Filtrarea
PROGRAMA CONCURSULUI NAŢIONAL
ANUL ŞCOLAR 2011-2012 CLASA a IX-a În programa de concurs pentru clasa a IX-a sunt incluse conţinuturile programelor din clasele anterioare şi din etapele anterioare. 1. Mulţimi şi elemente de logică matematică.
Metode de sortare - pregătire admitere - Conf.dr. Alexandru Popa Lect. dr. Andrei Pătraşcu Universitatea din Bucureşti 1
Metode de sortare - pregătire admitere - Conf.dr. Alexandru Popa Lect. dr. Andrei Pătraşcu Universitatea din Bucureşti 1 Cuprins Problema sortării Algoritmul de sortare prin interschimbare (Bubble sort)
Autoevaluare curs MN.doc
Anul II, IEI IFR Semestrul I Metode numerice Chestionar de autoevaluare C1 1 Să se scrie o procedură care să calculeze produsul scalar a doi vectori 2 Să se scrie o procedură de înmulţire a matricelor
Analiză statică Analiza fluxului de date 23 octombrie 2014
Analiză statică Analiza fluxului de date 23 octombrie 2014 Analiză statică: definiție O analiză a codului sursă (fără a executa programul), cu scopul de a determina proprietăți ale programului sursă. (in
BAC 2007 Pro Didactica Programa M1 2 Rezolvarea variantei 36 versiune finală Redactia Pro Didactica Suportul pe net:
BAC 27 Pro Didactica Programa M1 2 Rezolvarea variantei 36 versiune finală Redactia Pro Didactica Suportul pe net: http://www./ CAPITOLUL 1 Varianta 36 1. Subiectul I. (a) Avem 2 ( ) 2+ ( ) 2= 7i = 2 7
Microsoft Word - D_ MT1_II_001.doc
,1 SUBIECTUL II (30p) Varianta 1001 a b 1 Se consideră matricea A = b a, cu a, b şi 0 http://wwwpro-matematicaro a) Să se arate că dacă matricea X M ( ) verifică relaţia AX = XA, atunci există uv,, astfel
D.Rusu, Teoria măsurii şi integrala Lebesgue 6 MĂSURA LEBESGUE Cursul 5 Teorema 6.26 Există submulţimi ale lui R care nu sunt măsurabile Lebesgue. Dem
D.Rusu, Teoria măsurii şi integrala Lebesgue 6 MĂSURA LEBESGUE Cursul 5 Teorema 6.26 Există submulţimi ale lui R care nu sunt măsurabile Lebesgue. Demonstraţie. Fie mulţimea A = [0, ], pe care definim
Introducere
Platformă de e-learning și curriculă e-content pentru învățământul superior tehnic AEACD 17. Segmentarea imaginilor: Region-based segmentation. Graph Theory In Image Segmentation Region-based segmentation
MD.09. Teoria stabilităţii 1
MD.09. Teoria stabilităţii 1 Capitolul MD.09. Teoria stabilităţii Cuvinte cheie Soluţie stabilă spre +, instabilă si asimptotic stabilă, punct de echilibru, soluţie staţionară, stabilitatea soluţiei banale,
Clustere şi impurităţi în sisteme complexe
C: Soluţii numerice ale ecuaţiei Schrödinger independentă de timp. Metoda Tirului BIBLIOGRAFIE Ion. I. Cotaescu. Curs de Mecanica Cuantică, Tipografia UVT 990 Epperson J, An introduction to numerical methods
Microsoft Word - TIC5
CAPACITATEA CANALELOR DE COMUNICAŢIE CAPITOLUL 5 CAPACITATEA CANALELOR DE COMUNICAŢIE În Capitolul 3, am văzut că putem utiliza codarea sursă pentru a reduce redundanţa inerentă a unei surse de informaţie
Analiză de flux de date 29 octombrie 2012
Analiză de flux de date 29 octombrie 2012 Analiză statică: definiţie O analiză a codului sursă (fără a executa programul), cu scopul de a determina proprietăţi ale programului sursă. (in principal corectitudinea,
Laborator 3
Laborator 3 Programare III săptămâna 8-12.10.2018 OBIECTIVE: - Folosirea modificatorilor unei clase (public, abstract, final) - Folosirea modificatorilor de acces în declaraţiile membrilor unei clase Noţiuni:
GHEORGHE PROCOPIUC PROBLEME DE ANALIZĂ MATEMATICĂ ŞI ECUAŢII DIFERENŢIALE IAŞI, 2007
GHEORGHE PROCOPIUC PROBLEME DE ANALIZĂ MATEMATICĂ ŞI ECUAŢII DIFERENŢIALE IAŞI, 7 Cuprins Elemente de teoria spaţiilor metrice 4 Spaţii metrice 4 Mulţimea numerelor reale 8 Şiruri şi serii 5 Şiruri de
Aero-BCD, , Prof. L. Costache & M. Olteanu Notițe de Adrian Manea Seminar 5 Șiruri și serii de funcții. Serii de puteri 1 Șiruri de funcții D
Seminar 5 Șiruri și serii de funcții. Serii de puteri Șiruri de funcții Definiţie.: Fie (f n ) n un șir de funcții, cu fiecare f n : [a, b] R și fie o funcție f : [a, b] R. PC Spunem că șirul (f n ) converge
Tiberiu Trif Analiză matematică 2 Calcul diferențial și integral în R n
Tiberiu Trif Analiză matematică 2 Calcul diferențial și integral în R n Cuprins Notații v 1 Topologie în R n 1 1.1 Spațiul euclidian R n........................ 1 1.2 Structura topologică a spațiului
Microsoft Word - Curs 7 - JavaScript.doc
Cursul 7 JavaScript - partea a II-a 1. Instrucţiunile trycatch şi throw 1.1. Instrucţiunea trycatch Este utilizată pentru a detecta eventualele erori dintr-o secvenţă de cod Blocul try conţine secvenţa
Limbaje de Programare Curs 6 – Functii de intrare-iesire
Limbaje de Programare Curs 6 Funcţii de intrare-ieşire Dr. Casandra Holotescu Universitatea Politehnica Timişoara Ce discutăm azi... 1 Citire formatată 2 Citirea şirurilor de caractere 3 Citirea unor linii
CONCURSUL NAŢIONAL DE MATEMATICA PANAITOPOL EDIŢIA a X-a, TULCEA, 21 aprilie 2018 Clasa a VII - a 1. Se consideră numerele reale x, y şi z, cel puţin
CONCURSUL NAŢIONAL DE MATEMATICA PANAITOPOL EDIŢIA a X-a, TULCEA, 21 aprilie 2018 Clasa a VII - a 1. Se consideră numerele reale x, y şi z, cel puţin două dintre ele fiind diferite. Arătaţi că x y z 0
BAC 2007 Pro Didactica Programa M1 2 Rezolvarea variantei 61 versiune finală Redactia Pro Didactica Suportul pe net:
BAC 7 Pro Didactica Programa M Rezolvarea variantei 6 versiune finală Redactia Pro Didactica Suportul pe net: http://www./ CAPITOLUL Varianta 6. Subiectul I. (a) Coordonatele punctelor C şi D satisfac
Analiz¼a Matematic¼a - Curs 6 M¼ad¼alina Roxana Buneci
Analiz¼a Matematic¼a - Curs 6 M¼ad¼alina Roxana Buneci Cuprins 4 Spaţii topologice (continuare din cursul 5) 3 4.6 Spaţiul R n............................ 3 5 Calcul diferenţial 7 5. Derivatele funcţiilor
PAS cap. 2: Reprezentări rare p. 1/35 Prelucrarea avansată a semnalelor Capitolul 2: Reprezentări rare Bogdan Dumitrescu Facultatea de Automatică şi C
PAS cap. 2: Reprezentări rare p. 1/35 Prelucrarea avansată a semnalelor Capitolul 2: Reprezentări rare Bogdan Dumitrescu Facultatea de Automatică şi Calculatoare Universitatea Politehnica Bucureşti PAS
ALGORITMII ŞI REPREZENTAREA LOR Noţiunea de algoritm Noţiunea de algoritm este foarte veche. Ea a fost introdusă în secolele VIII-IX de către Abu Ja f
ALGORITMII ŞI REPREZENTAREA LOR Noţiunea de algoritm Noţiunea de algoritm este foarte veche. Ea a fost introdusă în secolele VIII-IX de către Abu Ja far Mohammed ibn Musâ al- Khowârizmî în cartea sa intitulată
Logică și structuri discrete Relații. Funcții parțiale Marius Minea marius/curs/lsd/ 20 octombrie 2014
Logică și structuri discrete Relații. Funcții parțiale Marius Minea marius@cs.upt.ro http://www.cs.upt.ro/ marius/curs/lsd/ 20 octombrie 2014 Relații în lumea reală și informatică Noțiunea matematică de
Teoria Grafurilor şi Combinatorică recapitulare Principii de numărare Reţineţi că: P (n, r) este numărul de şiruri (sau r-permutări) de forma A 1,...,
Teoria Grafurilor şi Combinatorică recapitulare Principii de numărare Reţineţi că: P (n, r) este numărul de şiruri (sau r-permutări) de forma A,..., A r unde A,..., A r sunt elemente distincte dintr-o
Gheorghe IUREA Adrian ZANOSCHI algebră geometrie clasa a VII-a ediţia a V-a, revizuită mate 2000 standard EDITURA PARALELA 45 Matematică. Clasa a VII-
Gheorghe IUREA Adrian ZANOSCHI algebră geometrie clasa a VII-a ediţia a V-a, revizuită mate 2000 standard 3 Algebră Capitolul I. MULŢIMEA NUMERELOR RAŢIONALE Identificarea caracteristicilor numerelor raţionale
Logică și structuri discrete Limbaje regulate și automate Marius Minea marius/curs/lsd/ 24 noiembrie 2014
Logică și structuri discrete Limbaje regulate și automate Marius Minea marius@cs.upt.ro http://www.cs.upt.ro/ marius/curs/lsd/ 24 noiembrie 2014 Un exemplu: automatul de cafea acțiuni (utilizator): introdu
Microsoft Word - probleme_analiza_numerica_ses_ian09.rtf
Universitatea Spiru Haret Facultatea de Matematica-Informatica Disciplina obligatorie; Anul 3, Sem. 1,Matematica si Informatica CONTINUTUL TEMATIC AL DISCIPLINEI Metode numerice de rezolvare a sistemelor
{ 3x + 3, x < 1 Exemple. 1) Fie f : R R, f(x) = 2x + 4, x 1. Funcţia f este derivabilă pe R\{1} (compunere de funcţii elementare), deci rămâne să stud
{ 3 + 3, < Eemple. ) Fie f : R R, f() + 4,. Funcţia f este derivabilă pe R\{} (compunere de funcţii elementare), deci rămâne să studiem derivabilitatea în a. Atunci f s() 3+3 6,< 3, f d f() f() (),> funcţia
Distanţa euclidiană (indusă de norma euclidiană) (în R k ). Introducem în continuare o altă aplicaţie, de această dată pe produsul cartezian R k XR k,
Distanţa euclidiană (indusă de norma euclidiană) (în R k ). Introducem în continuare o altă aplicaţie, de această dată pe produsul cartezian R k XR k, aplicaţie despre care vom vedea că reprezintă generalizarea
TEORIA MĂSURII Liviu C. Florescu Universitatea Al.I.Cuza, Facultatea de Matematică, Bd. Carol I, 11, R Iaşi, ROMANIA, e mail:
TEORI MĂSURII Liviu C. Florescu Universitatea l.i.cuza, Facultatea de Matematică, Bd. Carol I, 11, R 700506 Iaşi, ROMNI, e mail: lflo@uaic.ro În mod intenţionat această pagină este lăsată albă! Cuprins
CURBE BÉZIER În CAGD se utilizează adesea curbele polinomiale, adică acele curbe definite de o parametrizare polinomială: C : [a, b] R 3 C(t) = (x(t),
![CURBE BÉZIER În CAGD se utilizează adesea curbele polinomiale, adică acele curbe definite de o parametrizare polinomială: C : [a, b] R 3 C(t) = (x(t),](/thumbs/101/150500936.jpg "CURBE BÉZIER În CAGD se utilizează adesea curbele polinomiale, adică acele curbe definite de o parametrizare polinomială: C : [a, b] R 3 C(t) = (x(t),")
CURE ÉZIER În CAGD se utilizează adesea curbele polinomiale, adică acele curbe definite de o parametrizare polinomială: C : [a, b] R 3 C(t) = (x(t), y(t), z(t)) cu x, y, z polinoame de grad n. Maximul
1. Găsiți k numerele cele mai apropiate într-un şir nesortat Dându-se un şir nesortat și două numere x și k, găsiți k cele mai apropiate valori de x.
1. Găsiți k numerele cele mai apropiate într-un şir nesortat Dându-se un şir nesortat și două numere x și k, găsiți k cele mai apropiate valori de x. Date de intrare: arr [] = {10, 2, 14, 4, 7, 6}, x =
ETTI-AM2, , M. Joița & A. Niță Notițe de Adrian Manea Seminar 11 Transformarea Laplace Aplicații Transformarea Z Ecuații și sisteme diferenți
Seminar Transformarea Laplace Aplicații Transformarea Z Ecuații și sisteme diferențiale Folosind transformata Laplace, putem reolva ecuații și sisteme diferențiale. Cu ajutorul proprietăților transformatei
Retele Petri si Aplicatii
Reţele Petri şi Aplicaţii Curs 3 RPA (2019) Curs 3 1 / 48 Conţinutul cursului 1 Arbori de acoperire 2 Probleme de decizie în reţele Petri 3 Invarianţi tranziţie RPA (2019) Curs 3 2 / 48 Arbori de acoperire
Calcul Numeric
Calcul Numeric Cursul 6 2019 Anca Ignat Algoritmul lui Givens Fie A o matrice reală pătratică de dimensiune n. Pp. că avem: A QR unde Q este o matrice ortogonală iar R este o matrice superior triunghiulară.
Laborator 2: Instrucţiuni Java şi lucru cu şiruri de caractere Întocmit de: Adina Neculai Îndrumător: Asist. Drd. Gabriel Danciu 18 octombrie 2011
Laborator 2: Instrucţiuni Java şi lucru cu şiruri de caractere Întocmit de: Adina Neculai Îndrumător: Asist. Drd. Gabriel Danciu 18 octombrie 2011 I. NOŢIUNI TEORETICE A. Instrucţiuni condiţionale 1. Intrucţiunea
Microsoft Word - 2 Filtre neliniare.doc
20 Capitolul 2 - Filtre neliniare 21 CAPITOLUL 2 FILTRE NELINIARE 2-1. PRELIMINARII Răspunsul la impuls determină capacitatea filtrului de a elimina zgomotul de impulsuri. Un filtru cu răspunsul la impuls
Laborator 4: Continuare Programare Orientată pe Obiecte Întocmit de: Adina Neculai Îndrumător: Asist. Drd. Gabriel Danciu 29 octombrie 2011
Laborator 4: Continuare Programare Orientată pe Obiecte Întocmit de: Adina Neculai Îndrumător: Asist. Drd. Gabriel Danciu 29 octombrie 2011 I. NOŢIUNI TEORETICE A. Suprascrierea metodelor O clasă derivată
Lucrarea nr. 4 - Algoritmi de sortare şi ordonare Breviar teoretic Un algoritm de sortare este o metoda prin care se aranjează elementele unui tablou
Lucrarea nr. 4 - Algoritmi de sortare şi ordonare Breviar teoretic Un algoritm de sortare este o metoda prin care se aranjează elementele unui tablou într-o ordine precisă. Cele mai folosite tipuri de
LOGICA MATEMATICA SI COMPUTATIONALA Sem. I,
LOGICA MATEMATICĂ ŞI COMPUTAŢIONALĂ Sem. I, 2017-2018 Ioana Leustean FMI, UB Partea III Calculul propoziţional clasic Consistenţă şi satisfiabilitate Teorema de completitudine Algebra Lindenbaum-Tarski
Declararea variabilelor
Platforma 3. 1 Instructiuni diverse Declararea variabilelor Tipuri de Date Tipul de dată al unui obiect/variabila specifica tipul informaţiei pe care acel obiect îl poate stoca. Exemplu: numere întregi,
ALGORITHMICS
Curs 7: Gruparea datelor (II) Data mining - Curs 7 1 Structura Metode bazate pe densitate DBSCAN DENCLUE Metode probabiliste EM - Expectation Maximization Data mining - Curs 7 2 Metode bazate pe densitate
Clasa IX 1. O lăcustă face salturi, fiecare salt în linie dreaptă şi de două ori mai lung ca precedentul. Poate vreodată lăcusta să revină în punctul
Clasa IX. O lăcustă face salturi, fiecare salt în linie dreaptă şi de două ori mai lung ca precedentul. Poate vreodată lăcusta să revină în punctul de plecare iniţial? Soluţie. Răspunsul este negativ.
Cursul 6 Cadru topologic pentru R n În continuarea precedentei părţi, din cursul 5, dedicată, în întregime, unor aspecte de ordin algebric (relative l
Cursul 6 Cadru topologic pentru R n În continuarea precedentei părţi, din cursul 5, dedicată, în întregime, unor aspecte de ordin algebric (relative la R n, în principal), sunt prezentate aici elemente
Prelegerea 3 În această prelegere vom învăţa despre: Clase speciale de latici: complementate. modulare, metrice, distributive şi 3.1 Semi-distributivi
Prelegerea 3 În această prelegere vom învăţa despre: Clase speciale de latici: complementate. modulare, metrice, distributive şi 3.1 Semi-distributivitate şi semi - modularitate Fie L o latice. Se numeşte
7. Alinierea robustă a densităţilor de puncte 3D Măsurarea distanţei dintre diferite forme geometrice 3D Estimarea rotaţiei şi a translaţiei optime în
7. Alinierea robustă a densităţilor de puncte 3D Măsurarea distanţei dintre diferite forme geometrice 3D Estimarea rotaţiei şi a translaţiei optime între nori de puncte Prezentarea generală a algoritmului
O teoremă de reprezentare (II) Marian TETIVA 1 Abstract. In this paper some (in general well-known) results on complete sequences are exposed, with ap
O teoremă de reprezentare (II) Marian TETIVA 1 Abstract. In this paper some (in general well-known) results on complete sequences are exposed, with applications to Erdős-Suranyi sequences. We start from
CONCURSUL NAŢIONAL DE MATEMATICA PANAITOPOL EDIŢIA a X-a, TULCEA, 21 aprilie 2018 Clasa a VII - a Soluţii orientative şi bareme Problema 1. Se conside
CONCURSUL NAŢIONAL DE MATEMATICA PANAITOPOL EDIŢIA a X-a, TULCEA, 1 aprilie 18 Clasa a VII - a Soluţii orientative şi bareme Problema 1. Se consideră numerele reale x, y şi z, cel puţin două dintre ele
UNIVERSITATEA BABEŞ-BOLYAI CLUJ-NAPOCA FACULTATEA DE MATEMATICĂ ŞI INFORMATICĂ Concurs MATE-INFO UBB 6 aprilie 2019 Proba scrisă la MATEMATICĂ NOTĂ IM
UNIVERSITATEA BABEŞ-BOLYAI CLUJ-NAPOCA FACULTATEA DE MATEMATICĂ ŞI INFORMATICĂ Concurs MATE-INFO UBB 6 aprilie 219 Proba scrisă la MATEMATICĂ NOTĂ IMPORTANTĂ: 1) Problemele de tip grilă din Partea A pot
Microsoft PowerPoint - ImplementareLimbaj [Read-Only] [Compatibility Mode]
![Microsoft PowerPoint - ImplementareLimbaj [Read-Only] [Compatibility Mode]](/thumbs/99/143437905.jpg "Microsoft PowerPoint - ImplementareLimbaj [Read-Only] [Compatibility Mode]")
Detalii de implementare. Declararea variabilelor, transmiterea parametrilor catre subprograme. Declararea variabilelor variabile globale -declarate in afara oricarei functii variabile locale -declarate
Microsoft Word - PI-L7r.doc
Procesarea Imaginilor - Laborator 7: OperaŃii morfologice pe imagini binare 1 7. OperaŃii morfologice pe imagini binare 7.1. Introducere OperaŃiile morfologice pe imagini afectează forma sau structura
Probleme date la examenul de logică matematică şi computaţională. Partea a II-a Claudia MUREŞAN Universitatea din Bucureşti Facultatea de Matematică ş
Probleme date la examenul de logică matematică şi computaţională. Partea a II-a Claudia MUREŞAN Universitatea din Bucureşti Facultatea de Matematică şi Informatică Academiei 4, RO 0004, Bucureşti, România
Procesarea de imagini folosind programarea paralela. Implementari Java. Continut laborator: 1. Obiectivul lucrarii. 2. Notiuni teoretice: 3. Cerinte l
Procesarea de imagini folosind programarea paralela. Implementari Java. Continut laborator: 1. Obiectivul lucrarii. 2. Notiuni teoretice: 3. Cerinte laborator. 4. Tema. 1. Obiectivul lucrarii. Lucrarea
Aproximarea functiilor prin metoda celor mai mici patrate
Aproximarea funcţiilor prin metoda celor mai mici pătrate Prof.dr.ing. Universitatea "Politehnica" Bucureşti, Facultatea de Inginerie Electrică Suport didactic pentru disciplina Metode numerice, 2017-2018
Microsoft Word - lab4.doc
Lucrarea 4 Moştenire şi polimorfism Cuprins Relaţia de moştenire în Java...1 Reguli de vizibilitate în contextul relaţiei de moştenire...2 Constructorii şi moştenirea...4 Operatorul instanceof...4 Redefinirea
Examenul de bacalaureat 2012
CENTRUL NAŢIONAL DE EVALUARE ŞI EXAMINARE PROGRAMA DE EXAMEN PENTRU DISCIPLINA MATEMATICĂ BACALAUREAT 2015 PROGRAMA M_tehnologic Filiera tehnologică, profilul servicii, toate calificările profesionale,
Laborator 2 Incompatibilităţi/Diferenţe între C şi C++ Completări C++ Supraîncărcarea (redefinirea) numelui de funcţii În C nu este permisă existenţa
Laborator 2 Incompatibilităţi/Diferenţe între C şi C++ Completări C++ Supraîncărcarea (redefinirea) numelui de funcţii În C nu este permisă existenţa a două funcţii care au acelaşi nume În C++ acest lucru
Logică și structuri discrete Logică propozițională Marius Minea marius/curs/lsd/ 3 noiembrie 2014
Logică și structuri discrete Logică propozițională Marius Minea marius@cs.upt.ro http://www.cs.upt.ro/ marius/curs/lsd/ 3 noiembrie 2014 Unde aplicăm verificarea realizabilității? probleme de căutare și
Programarea şi utilizarea calculatoarelor
Universitatea Constantin Brâncuşi din Târgu-Jiu Facultatea de Inginerie Departamentul de Automatică, Energie şi Mediu Programarea calculatoarelor Lect.dr. Adrian Runceanu Curs 6 Instrucţiunile limbajului
CLP_UTCN-grila-2012.dvi
Liceul: Numele: Punctaj: Prenumele: Concursul liceelor partenere cu Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca Test grilă Ediţia a treia mai 0 Clasa a X-a În casuţa din stânga întrebării se va scrie litera
Diapositive 1
Tablouri Operatii pe tablouri bidimensionale Lectii de pregatire pentru Admitere 09 / 03 / 2019 1 Cuprins Operatii pe tablouri bidimensionale 0. Tablouri unidimensionale scurta recapitulare 1.Tablouri
Şcoala ………
Şcoala... Clasa a X-a Disciplina: Matematică TC + CD Anul şcolar: 07-08 TC = trunchi comun 35 săptămâni: 8 săptămâni semestrul I CD = curriculum diferenţiat Nr. ore: 3 ore / săptămână 7 săptămâni semestrul
DAN LASCU ADRIANA-LIGIA SPORIŞ ANDA OLTEANU PAUL VASILIU MATEMATICĂ. CULEGERE DE PROBLEME TIP GRILĂ PENTRU ADMITEREA ÎN ACADEMIA NAVALĂ MIRCEA CEL BĂT
DAN LASCU ADRIANA-LIGIA SPORIŞ ANDA OLTEANU PAUL VASILIU MATEMATICĂ. CULEGERE DE PROBLEME TIP GRILĂ PENTRU ADMITEREA ÎN ACADEMIA NAVALĂ MIRCEA CEL BĂTRÂN Colecţia Matematică DAN LASCU ADRIANA-LIGIA SPORIŞ
Capitole Speciale de Informatică Curs 4: Calculul scorurilor în un sistem complet de extragere a informaţiilor 18 octombrie 2018 Reamintim că în cursu
Capitole Speciale de Informatică Curs 4: Calculul scorurilor în un sistem complet de extragere a informaţiilor 18 octombrie 2018 Reamintim că în cursul precedent am prezentat modelul de spaţiu vectorial
PowerPoint Presentation
ELEMENTE DE MORFOLOGIE MATEMATICA Morfologia matematica Cadru de abordare diferit: Pana acum : Imaginea este o functie de doua variabile. Pixelii imaginii (valori si coordonate de pozitie) sunt structurati
Microsoft Word - Concursul SFERA.doc
CONCURSUL INTERJUDEŢEAN DE MATEMATICĂ SFERA EDIŢIA a II-a BĂILEŞTI, 1 martie 005 CLASA a IV-a Pentru întrebările 1-5 scrieţi pe lucrare litera corespunzătoare răspunsului corect 1. Care este numărul care
Prelegerea 4 În această prelegere vom învăţa despre: Algebre booleene; Funcţii booleene; Mintermi şi cuburi n - dimensionale. 4.1 Definirea algebrelor
Prelegerea 4 În această prelegere vom învăţa despre: Algebre booleene; Funcţii booleene; Mintermi şi cuburi n - dimensionale. 4.1 Definirea algebrelor booleene Definiţia 4.1 Se numeşte algebră Boole (booleană)
CURS
Capitolul Cuvinte-cheie SOAP, XML, REST, ASP.NET, client web, PHP, NuSOAP IH.12.1. Introducere Ce înseamnă serviciile web? Ele înseamnă invocarea la distanță a metodelor, prin web; limbaje și platforme
programa_olimpiada_matematica_IX-XII_
R O M  N I A MINISTERUL EDUCAłIEI, CERCETĂRII ŞI TINERETULUI DIRECłIA GENERALĂ MANAGEMENT ÎNVĂłĂMÂNT PREUNIVERSITAR CONSILIUL NAłIONAL PENTRU CURRICULUM ŞI EVALUARE ÎN ÎNVĂłĂMÂNTUL PREUNIVERITAR PROGRAMA
Microsoft Word - Algoritmi genetici.docx
1.1 Generalităţi Algoritmii genetici fac parte din categoria algoritmilor de calcul evoluționist și sunt inspirați de teoria lui Darwin asupra evoluției. Idea calculului evoluționist a fost introdusă în
Microsoft Word - a5+s1-5.doc
Unitatea şcolară: Şcoala cu cls. I-VIII Sf. Vineri Profesor: Gh. CRACIUN Disciplina: Matematică Clasa a V-a / 4 ore pe săpt./ Anul şcolar 007-008 PROIECTAREA DIDACTICĂ ANUALĂ Număr săptămâni: 35 Număr
Logică și structuri discrete Mulțimi Casandra Holotescu
Logică și structuri discrete Mulțimi Casandra Holotescu casandra@cs.upt.ro https://tinyurl.com/lectureslsd Mulțimi aspecte teoretice Ce sunt mulțimile? Mulțimea e un concept matematic fundamental. Definiție
Paradigme de programare
Curs 4 Transparență referențială. Legare statică / dinamică. Modelul contextual de evaluare. Transparență referențială Cuprins Efecte laterale Transparență referențială 2 Efecte laterale Efecte laterale
Elemente de aritmetica
Elemente de aritmetică Anul II Februarie 2017 Divizibilitate în Z Definiţie Fie a, b Z. Spunem că a divide b (scriem a b) dacă există c Z astfel încât b = ac. In acest caz spunem că a este un divizor al
Operatorii in C Expresii Operatori aritmetici Operatori de asignare Operatori de incrementare si decrementare Operatori relationali Operatori logici O
Operatorii in C Expresii Operatori aritmetici Operatori de asignare Operatori de incrementare si decrementare Operatori relationali Operatori logici Operatii pe biti Operatorul conditional Operatori Logici
Dorel LUCHIAN Gabriel POPA Adrian ZANOSCHI Gheorghe IUREA algebră geometrie clasa a VIII-a ediţia a V-a, revizuită mate 2000 standard EDITURA PARALELA
Dorel LUCHIAN Gabriel POPA Adrian ZANOSCHI Gheorghe IUREA algebră geometrie clasa a VIII-a ediţia a V-a, revizuită mate 000 standard 3 10 PP Algebră Capitolul I. NUMERE REALE Competenţe specifice: Determinarea
SUBPROGRAME
SUBPROGRAME Un subprogram este un ansamblu ce poate conţine tipuri de date, variabile şi instrucţiuni destinate unei anumite prelucrări (calcule, citiri, scrieri). Subprogramul poate fi executat doar dacă
4. Detectarea cantelor Calculul gradientului într-o imagine Detectorul de cante Canny Transformata Hough În această lucrare vor fi studiate metode de
4. Detectarea cantelor Calculul gradientului într-o imagine Detectorul de cante Canny Transformata Hough În această lucrare vor fi studiate metode de detectare a cantelor prin evaluarea gradientului intensității
C4: Structuri nanocristaline. Modelul Kronig-Penney 1. Stucturi cuantice traditionale Reducerea dimensionalităţii unui sistem fizic (de exemplu material semiconductor) produsă prin confinarea particulelor