Logică și structuri discrete Logică propozițională Marius Minea marius/curs/lsd/ 3 noiembrie 2014

Mărimea: px
Porniți afișarea la pagina:

Download "Logică și structuri discrete Logică propozițională Marius Minea marius/curs/lsd/ 3 noiembrie 2014"

Transcriere

1 Logică și structuri discrete Logică propozițională Marius Minea marius/curs/lsd/ 3 noiembrie 2014

2 Unde aplicăm verificarea realizabilității? probleme de căutare și planificare Cum reprezentăm eficient formulele boolene? diagrame de decizie binare Ce înseamnă o demonstrație logică?

3 Unde aplicăm logica booleană? Calculatoarele sunt construite din circuite logice realizează aceleași funcții ca în logică (ȘI, SAU, NU) Numerele sunt reprezentate în calculator în baza 2 valori boolene (F sau T, 0 sau 1) Aritmetica pe numere e implementată prin circuite logice let rec add a b = if b = 0 then a else add (a lxor b) ((a land b) lsl 1) Mulțimile pot fi reprezentate prin șiruri de valori boolene pentru fiecare element: face sau nu parte din mulțime? Orice noțiune din matematică sau realitate e reprezentată pe biți

4 Aplicație: Planificarea = găsirea unei secvențe de acțiuni care duc la o țintă dorită Exemple: deplasările unor roboți inteligenți comportamentul sistemelor autonome (sonde spațiale) rezolvarea de probleme (de tip puzzle, jocuri, etc.) În general: într-un sistem descris prin stări și acțiuni (tranziții), cum găsim o cale de la o stare inițială la o stare țintă (finală)?

5 Exemplu: ordonarea a 3x3 piese Se poate reface ordinea? Din câte mutări? starea jocului e dată de numărul de pe fiecare din cele 9 poziții: un vector de stare v = (p 1, p 2,..., p 9 ), p i [0..8] (0 = liber) fiecare valoare p i poate fi reprezentată boolean (cu 4 biți) sau direct: b ij = piesa j (0..8) e pe poziția i (1..9) cu constrângeri: un singur b ij adevărat pentru fiecare i (un singur număr în fiecare loc) O stare e descrisă printr-o formulă logică peste variabilele de stare (elementele vectorului de stare) Starea inițială din figură: S 0 ( v) = p 1 = 2 p 2 = 0 p 3 = 5 p 4 = 1 p 5 = 3 p 6 = 4 p 7 = 8 p 8 = 6 p 9 = 7

6 Reprezentarea unei mutări Indexăm stările: dacă v k e starea curentă, v k+1 e cea următoare. O mutare e schimbarea între două piese de pe poziții vecine s și d toate celealte piese rămân la fel: p i k+1 = p ik pt. i s, d mutarea e posibilă doar dacă una din pozițiile s, d e liberă (0) m k (s, d) = (p s k+1 = p dk ) (p d k+1 = p sk ) (p i k+1 = p ik ) (p sk = 0 p dk = 0) i s,d Sunt 12 perechi de poziții vecine: P = {(1, 2), (1, 4),... (8, 9)} Toate mutările posibile definesc o relație între starea curentă și cea următoare: relația de tranziție a sistemului R( v k, v k+1 ) = (s,d) P m k (s, d) (avem disjuncție pentru că facem (doar) una din mutările posibile)

7 Reprezentarea unui șir de mutări Prima mutare: R( v 0, v 1 ) = (p 10 = 0 p 20 = 0) p 11 = p 20 p 21 = p 10 p 31 = p p 91 = p 90 (p 10 = 0 p 40 = 0) p 11 = p 40 p 41 = p 10 p 21 = p p 91 = p (p 80 = 0 p 90 = 0) p 91 = p 80 p 81 = p 90 p 31 = p p 71 = p 70 Un lanț de k mutări: R( v 0, v 1 ) R( v 1 v 2 )... R( v k 1, v k ) O tranziție și un șir de tranziții se pot reprezenta ca formule logice Starea finală e tot o formulă peste elementele vectorului de stare v: S f ( v) = p 1 = 1 p 2 = 2... p 7 = 7 p 8 = 8 p 9 = 0 Există o soluție în k pași dacă și numai dacă S 0 ( v 0 ) R( v 0, v 1 ) R( v 1 v 2 )... R( v k 1, v k ) S f ( v k )

8 Găsirea unui plan Fie S 0 ( v) și S f ( v) formulele ce exprimă stările inițiale și finale A ajunge la S f din S 0 în 1 mutare e realizabilă formula S 0 ( v 0 ) R( v 0, v 1 ) S f ( v 1 ) ( v 0 e o stare inițială și v 1 o stare finală și e o tranziție între ele) A ajunge la S f din S 0 în k mutări e realizabilă formula S 0 ( v 0 ) R( v 0, v 1 )... R( v k 1, v k ) S f ( v k ) Găsim un plan de lungime minimă căutând succesiv soluții pentru formule tot mai complexe Există și alți algoritmi dedicați planificării. Aici am redus problema la o exprimare simplă, fundamentală: determinarea realizabilității unei formule boolene (problema SAT)

9 Reprezentarea formulelor boolene Forma normală conjunctivă e utilă în determinarea realizabilității dar există formule a căror reprezentare în CNF crește exponențial În general, avem nevoie de o reprezentare ușor manipulabilă compactă pentru majoritatea formulelor tipice O astfel de reprezentare: diagrame de decizie binare (Bryant, 1986)

10 Arborele de decizie binar x 1 x 2 x 2 x 3 x 3 x 3 x f (x 1, x 2, x 3 ) = ( x 1 x 2 x 3 ) (x 1 x 2 x 3 ) (x 1 x 2 x 3 ) noduri terminale: valoarea funcției (0 sau 1) noduri neterminale: variabile x i (de care depinde funcția) ramuri: low(nod) / high(nod) : atribuire F/T a variabilei din nod Fixând ordinea variabilelor, arborele e unic (canonic), dar ineficient: 2 n combinații posibile, la fel ca tabela de adevăr

11 Reducerea nr. 1: Comasarea nodurilor terminale păstrăm o singură copie pentru nodurile 0 și 1 x 1 x 2 x 2 x 3 x 3 x 3 x x 1 x 2 x 2 x 3 x 3 x 3 x 3 0 1

12 Reducerea nr. 2: Comasarea nodurilor izomorfe Dacă low(n 1 ) = low(n 2 ) și high(n 1 ) = high(n 2 ), comasăm n 1 și n 2 (dacă nodurile au același rezultat pe ramura fals, și același rezultat pe ramura adevărat, ele se comportă la fel și le comasăm) x 1 x 2 x 2 x 1 x 2 x 2 x 3 x 3 x 3 x 3 x 3 x

13 Reducerea nr. 3: Eliminarea testelor inutile Dacă un nod dă același rezultat pe ramurile fals și adevărat, nodul poate fi eliminat x 1 x 1 x 2 x 2 x 2 x 3 x 3 x

14 Diagrame de decizie binare Rezultatul obținut: binary decision diagram (BDD) (reprezentare introdusă de R. Bryant în 1986) A devenit standard în industria circuitelor integrate digitale toate companiile și programele de proiectare o folosesc Pentru a verifica egalitatea a două funcții: se construiesc BDD-uri pentru cele două funcții dacă funcțiile sunt egale, se obține același obiect BDD se verifică direct și eficient egalitatea funcțiilor

15 Sintaxă și semantică Pentru logica propozițională, am discutat: Sintaxa: o formulă are forma: propoziție sau ( formulă) sau (formulă formulă) Semantica: calculăm valoarea de adevăr (înțelesul), pornind de la cea a propozițiilor { T dacă v(α) = F v( α) = F dacă v(α) = T { F dacă v(α) = T și v(β) = F v(α β) = T în caz contrar

16 Deducții logice Deducția ne permite să demonstrăm o formulă în mod sintactic (folosind doar structura ei) E bazată pe o regulă de inferență (de deducție) ϕ 1 ϕ 1 ϕ 2 ϕ 2 modus ponens (din ϕ 1 și ϕ 1 ϕ 2 deducem/inferăm ϕ 2 ) și un set de axiome (formule care pot fi folosite ca premise/ipoteze) A1: α (β α) A2: (α (β γ)) ((α β) (α γ)) A3: ( β α) (α β) în care α, β etc. pot fi înlocuite cu orice formule

17 Alte reguli de deducție Modus ponens e suficient pentru a formaliza logica propozițională dar sunt și alte reguli de deducție care simplifică demonstrațiile p q q p modus tollens (reducere la absurd) p p q generalizare (introducerea disjuncției) p q p p q p q p q q r p r specializare (simplificare) eliminare (silogism disjunctiv) tranzitivitate (silogism ipotetic)

18 Deducție Fie H o mulțime de formule. O deducție (demonstrație) din H e un șir de formule A 1, A 2,, A n, astfel ca i 1, n 1. A i este o axiomă, sau 2. A i este o ipoteză (o formulă din H), sau 3. A i rezultă prin modus ponens din A j, A k anterioare (j, k < i) Spunem că A n rezultă din H (e deductibil, e o consecință). Notăm: H A n Exemplu: demonstrăm că ϕ ϕ (1) ϕ ((ϕ ϕ) ϕ)) A1 (2) ϕ ((ϕ ϕ) ϕ)) ((ϕ (ϕ ϕ)) (ϕ ϕ)) A2 (3) (ϕ (ϕ ϕ)) (ϕ ϕ) MP(1,2) (4) ϕ (ϕ ϕ) A1 (5) ϕ ϕ MP(3,4) Verificarea unei demonstrații e un proces simplu, mecanic (cele 3 reguli de mai sus), chiar dacă găsirea demonstrației poate fi dificilă.

19 Consecința semantică Reamintim: o interpretare e o atribuire de adevăr pentru propozițiile unei formule. O formulă poate fi adevărată sau falsă într-o interpretare. O mulțime de formule H = {ϕ 1,..., ϕ n } implică o formulă ϕ H = ϕ dacă orice interpretare care satisface (formulele din) H satisface ϕ Pentru a stabili consecința semantică trebuie să interpretăm formulele (cu valori/funcții de adevăr) lucrăm cu semantica (înțelesul) formulelor Exemplu: {α β, γ β} = α γ Fie o interpretare v. Cazul 1: v(β) = T. Atunci v(α β) = T și v(γ β) = v(γ). Dacă v(γ) = T, atunci v(α γ) = T, deci afirmația e adevărată. Cazul 2: v(β) = F. La fel, reducem la {α} = α γ (adevărat).

20 Consistență și completitudine H ϕ : deducție (pur sintactică, din axiome și reguli de inferență) H = ϕ : implicație, consecință semantică (tabele de adevăr) Care e legătura între ele? Consistență: Dacă H e o mulțime de formule, și α este o formulă astfel ca H α, atunci H = α. (Orice teoremă în logica propozițională este o tautologie). Completitudine: Dacă H e o mulțime de formule, și α este o formulă astfel ca H = α, atunci H α. (Orice tautologie este o teoremă). Deci, logica propozițională e consistentă și completă. Ca să demonstrăm o formulă, putem arăta că e validă. Pentru aceasta, verificăm că negația ei nu e realizabilă.

21 Rezoluția (în calculul propozițional) Rezoluția e o regulă de inferență care produce o nouă clauză din două clauze cu literale complementare (p și p). p α p β rezoluție α β Clauza obtinută = rezolventul celor două clauze în raport cu p Exemplu: rez p (p q r, p s) = q r s Modus ponens poate fi privit ca un caz particular de rezoluție: p false p q false q Rezoluția e o regulă de inferență validă: am văzut că {p α, p β} = α β Corolar: dacă α β e contradicție, la fel și (p α) ( p β). Folosim rezoluția pentru a arăta că o formulă e o contradicție. e o metodă de refutație (respingere a unei afirmații) Putem demonstra o teoremă (tautologie) prin reducere la absurd arătând prin rezoluție că negația ei e o contradicție (nerealizabilă).

22 Cum folosim rezoluția (în calculul propozițional) Pornim de la o formulă în formă normală conjunctivă (CNF). Adăugăm rezolvenți, încercând să obținem clauza vidă: Se formează clauze mai simple anulând un literal cu negația lui. reducem numărul de propoziții simplificând formula, și păstrând realizabilitatea (dar nu echivalența) Alegem un literal (propoziție) l, formăm și adăugăm toți rezolvenții dacă avem m clauze cu l și n clauze cu l, creăm m n rezolvenți ștergem cele m+n clauze inițiale (doar în logica propozițională!) Dacă vreun rezolvent e clauza vidă, formula e nerealizabilă Dacă nu mai putem crea rezolvenți (literalele au polaritate unică), formula e realizabilă (facem T toate literalele rămase) Problemă: numărul de clauze poate crește exponențial. DPLL: rezoluție doar la clauze unitare + despărțire pe cazuri (formula nu crește, dar poate încerca nr. exponențial de cazuri)

23 Metoda rezoluției: exemplu 1 (a b d) b negat ( a b) b negat ( a c d) ( a b c) b pozitiv Luăm o propoziție cu ambele polarități (b) și construim rezolvenții rez b (a b d, a b c) = a d a c = T rez b ( a b, a b c) = a a c = a c Adăugăm noii rezolvenți (ignorăm T); eliminăm vechile clauze cu b ( a c d) ( a c) Nu mai putem crea rezolvenți. Nu avem clauza vidă. formula e realizabilă, de exemplu cu a = F. Sau cu c = T. Obs: nici a = F nici c = T nu sunt suficiente în formula inițială, trebuie să mai dăm o valoare și lui b (F)

24 Metoda rezoluției: exemplu 2 a ( a b) ( b c) ( a b c) Aplicăm rezoluția după c, avem o singură pereche de clauze: rez c ( b c, a b c) = b a b = a b Eliminăm cele două clauze cu c și adăugăm clauza nouă: a ( a b) ( a b) Aplicăm rezoluția după b: rez b ( a b, a b) = a a = a Eliminăm cele două clauze cu b, adăugăm clauza nouă: Aplicăm rezoluția după a: rez a (a, a) = F (clauza vidă) Deci formula inițială e o contradicție (e nerealizabilă). a a

LOGICA MATEMATICA SI COMPUTATIONALA Sem. I,

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

Mai mult

ExamView Pro - Untitled.tst

ExamView Pro - Untitled.tst Class: Date: Subiecte logica computationala licenta matematica-informatica 4 ani Multiple Choice Identify the letter of the choice that best completes the statement or answers the question. 1. Fie formula

Mai mult

Logică și structuri discrete Logică propozițională Marius Minea marius/curs/lsd/ 27 octombrie 2014

Logică și structuri discrete Logică propozițională Marius Minea   marius/curs/lsd/ 27 octombrie 2014 Logică și structuri discrete Logică propozițională Marius Minea marius@cs.upt.ro http://www.cs.upt.ro/ marius/curs/lsd/ 27 octombrie 2014 Logica stă la baza informaticii circuite logice: descrise în algebra

Mai mult

Logică și structuri discrete Logica predicatelor Casandra Holotescu

Logică și structuri discrete Logica predicatelor Casandra Holotescu Logică și structuri discrete Logica predicatelor Casandra Holotescu casandra@cs.upt.ro https://tinyurl.com/lectureslsd Logică: recapitulare Folosim logica pentru a exprima riguros (formaliza) raționamente.

Mai mult

Paradigme de programare

Paradigme de programare Curs 9 Logica propozițională. Logica cu predicate de ordinul întâi. Context Scop: modelarea raționamentelor logice ca procese de calcul efectuate pe mașini de calcul Abordare Descrierea proprietăților

Mai mult

Logică și structuri discrete Mulțimi Casandra Holotescu

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

Mai mult

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/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

Mai mult

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/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

Mai mult

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 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)

Mai mult

15. Logică matematică cu aplicații în informatică - MI 3

15. Logică matematică cu aplicații în informatică - MI 3 FIȘA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1. Instituția de învățământ superior Universitatea de Vest din Timișoara 1.2. Facultatea Matematică și Informatică 1.3. Departamentul Matematică 1.4. Domeniul

Mai mult

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 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

Mai mult

Microsoft Word - Mapa 0.doc

Microsoft Word - Mapa 0.doc ACADEMIA ROMÂNĂ INSTITUTUL DE FILOSOFIE ŞI PSIHOLOGIE CONSTANTIN RĂDULESCU-MOTRU PROBLEME DE LOGICĂ VOL. XIII Dragoş POPESCU Coordonatori: Ştefan-Dominic GEORGESCU EDITURA ACADEMIEI ROMÂNE Bucureşti, 2010

Mai mult

Microsoft Word - Algoritmi genetici.docx

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

Mai mult

L4. TEOREMELE ALGEBREI BINARE. FUNCȚII LOGICE ELEMENTARE. OPERAȚII LOGICE PE BIT. SINTEZA FUNCȚIILOR LOGICE DIN TABELE DE ADEVĂR 1. Obiective Prin par

L4. TEOREMELE ALGEBREI BINARE. FUNCȚII LOGICE ELEMENTARE. OPERAȚII LOGICE PE BIT. SINTEZA FUNCȚIILOR LOGICE DIN TABELE DE ADEVĂR 1. Obiective Prin par L4. TEOREMELE LGEBREI BINRE. FUNCȚII LOGICE ELEMENTRE. OPERȚII LOGICE PE BIT. SINTEZ FUNCȚIILOR LOGICE DIN TBELE DE DEVĂR 1. Obiective Prin parcurgerea acestei ședințe de laborator studenții vor fi capabili:

Mai mult

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 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

Mai mult

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-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

Mai mult

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 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

Mai mult

Microsoft PowerPoint - Curs_SDA_9_RO_2019_v2.pptx

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.

Mai mult

Grafuri - Concepte de baza. Tipuri de grafuri. Modalitati de reprezentare

Grafuri - Concepte de baza. Tipuri de grafuri. Modalitati de reprezentare Concepte de bază. Tipuri de grafuri. Modalităţi de reprezentare Mircea Marin Departamentul of Informatică Universitatea de Vest din Timişoara mircea.marin@e-uvt.ro 9 noiembrie 2018 Introducere Ce este

Mai mult

Slide 1

Slide 1 STRUCTURI DE DATE Arbori B Sisteme de Gestiune a Bazelor de Date Relaţionale (SGBDR): operatie importanta regasirea rapida a datelor indecsi. Indexul: colecţie de perechi

Mai mult

Microsoft Word - cap1p4.doc

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

Mai mult

Ministerul Educatiei, Cercetarii si Tineretului Grup Scolar Gh. Asachi Galati Proiect pentru obtinerea certificatului de competente profesionale Speci

Ministerul Educatiei, Cercetarii si Tineretului Grup Scolar Gh. Asachi Galati Proiect pentru obtinerea certificatului de competente profesionale Speci Ministerul Educatiei, Cercetarii si Tineretului Grup Scolar Gh. Asachi Galati Proiect pentru obtinerea certificatului de competente profesionale Specializare : matematica-informatica 2006-2007 Tema proiectului:

Mai mult

Limbaje de ordinul I LOGICA DE ORDINUL I Un limbaj L de ordinul I este format din: o mulţime numărabilă V = {v n n N} de variabile; conectorii şi ; pa

Limbaje de ordinul I LOGICA DE ORDINUL I Un limbaj L de ordinul I este format din: o mulţime numărabilă V = {v n n N} de variabile; conectorii şi ; pa Limbaje de ordinul I LOGICA DE ORDINUL I Un limbaj L de ordinul I este format din: o mulţime numărabilă V = {v n n N} de variabile; conectorii şi ; paranteze: (, ); simbolul de egalitate =; cuantificatorul

Mai mult

Subiectul 1

Subiectul 1 Subiectul 1 În fişierul Numere.txt pe prima linie este memorat un număr natural n (n

Mai mult

carteInvataturaEd_2.0_lectia5.pdf

carteInvataturaEd_2.0_lectia5.pdf Lect ia3 Diagrame Veitch-Karnaugh 5.1 Noţiuni teoretice Diagramele Veich-Karnaugh (V-K) sunt o modalitate de reprezentare grafică a funcţiilor logice. Pentru o funct ie de N variabile, diagrama corespunz

Mai mult

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation Circuite Integrate Digitale Conf. Monica Dascălu Curs Seminar Laborator notă separată Notare: 40% seminar 20% teme // + TEMA SUPLIMENTARA 40% examen 2014 CID - curs 1 2 Bibliografie Note de curs Cursul

Mai mult

Analiză statică Analiza fluxului de date 23 octombrie 2014

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

Mai mult

Analiză de flux de date 29 octombrie 2012

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,

Mai mult

Microsoft Word - TIC5

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

Mai mult

Grafuri neorinetate Aplicatii 1 Care este numărul maxim de componente conexe pe care le poate avea un graf neorientat cu 20 noduri şi 12 muchii? a. 6

Grafuri neorinetate Aplicatii 1 Care este numărul maxim de componente conexe pe care le poate avea un graf neorientat cu 20 noduri şi 12 muchii? a. 6 Grafuri neorinetate Aplicatii 1 Care este numărul maxim de componente conexe pe care le poate avea un graf neorientat cu 20 noduri şi 12 muchii? a. 6 b. 12 c. 10 d. 15 2 Câte grafuri neorientate, distincte,

Mai mult

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 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:

Mai mult

L4. TEOREMELE ALGEBREI BINARE. FUNCȚII LOGICE ELEMENTARE. OPERAȚII LOGICE PE BIT. SINTEZA FUNCȚIILOR LOGICE DIN TABELE DE ADEVĂR 1. Obiective Prin par

L4. TEOREMELE ALGEBREI BINARE. FUNCȚII LOGICE ELEMENTARE. OPERAȚII LOGICE PE BIT. SINTEZA FUNCȚIILOR LOGICE DIN TABELE DE ADEVĂR 1. Obiective Prin par L4. TEOREMELE LGEBREI BINRE. FUNCȚII LOGICE ELEMENTRE. OPERȚII LOGICE PE BIT. SINTEZ FUNCȚIILOR LOGICE DIN TBELE DE DEVĂR 1. Obiective Prin parcurgerea acestei ședințe de laborator studenții vor fi capabili:

Mai mult

Curs 3 Permutari cu repetitie. Combinari. Algoritmi de ordonare si generare

Curs 3  Permutari cu repetitie. Combinari.  Algoritmi de ordonare si generare Curs 3 Permutări cu repetiţie. Combinări. Algoritmi de ordonare şi generare Octombrie 2015 Cuprins Algoritmi de ordonare şi generare pentru permutări cu repetiţie Reprezentarea binară a submulţimilor Algoritmi

Mai mult

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, 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

Mai mult

Diapositive 1

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

Mai mult

Capitole Speciale de Informatică Curs 1: Extragerea informaţiilor. Modelul boolean şi modelul boolean extins 27 septembrie 2018 Extragerea informaţiil

Capitole Speciale de Informatică Curs 1: Extragerea informaţiilor. Modelul boolean şi modelul boolean extins 27 septembrie 2018 Extragerea informaţiil Capitole Speciale de Informatică Curs 1: Extragerea informaţiilor. Modelul boolean şi modelul boolean extins 27 septembrie 2018 Extragerea informaţiilor (engl. Information Retrieval, IR) constă în găsirea

Mai mult

1

1 Contents 1 Automate finite... 2 1.1 Probleme cu AF... 2 1.2 Structuri de date pentru automate finite... 4 2 Gramatici si limbaje; gram. indep. de context... 5 2.1 Limbaje... 5 2.2 Gramatici si limbaje...

Mai mult

Microsoft PowerPoint - Curs_SDA_10_RO_2019_v1.pptx

Microsoft PowerPoint - Curs_SDA_10_RO_2019_v1.pptx SDA (PC2) Curs 10 Arbori Iulian Năstac Definiția 1: Arbori Recapitulare Arborele este un graf orientat, aciclic și simplu conex. Definiția 2: Un arbore este un ansamblu de structuri de date de natură recursivă

Mai mult

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 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

Mai mult

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. 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

Mai mult

Curs7

Curs7 Analizor sintactic LL(1) S A { a a 1 i-1 a i Algoritm liniar LL(k) L = left (secvența este parcursă de la stânga la dreapta L = left (se folosesc derivări de stânga) Predicția are lungimea k S A { Principiu

Mai mult

Curs 8: Tehnica divizării (I) Algoritmi si structuri de date - Curs 8 1

Curs 8: Tehnica divizării (I) Algoritmi si structuri de date - Curs 8 1 Curs : Tehnica divizării (I) 1 In cursul anterior am văzut cum se analizează eficiența algoritmilor recursivi Se scrie relația de recurență corespunzătoare timpului de execuție Se rezolvă relația de recurență

Mai mult

E_d_Informatica_sp_SN_2014_bar_10_LRO

E_d_Informatica_sp_SN_2014_bar_10_LRO Examenul de bacalaureat naţional 2014 Proba E. d) Informatică Varianta 10 Toate subiectele sunt obligatorii. Se acordă 10 puncte din oficiu. Timpul de lucru efectiv este de 3 ore. În rezolvările cerute,

Mai mult

Microsoft Word - Curs_08.doc

Microsoft Word - Curs_08.doc Partea a II-a. Proiectarea bazelor de date Capitolul 6. Tehnici de proiectare şi modele În capitolele precedente s-au analizat modele de baze de date şi limbaje, presupunând în cele mai multe cazuri că

Mai mult

Microsoft Word - _arbori.docx

Microsoft Word - _arbori.docx ARBORI Să presupunem că o firmă doreşte să conecteze la TV, prin cablu, cele n case ale unui sat. Cum vor fi conectate casele la cablu? Logic, va trebui ca fiecare casă să fie conectată. Apoi, la o casă

Mai mult

1. Operatii cu matrici 1 Cerinte: Sa se realizeze functii pentru operatii cu matrici patratice (de dimensiune maxima 10x10). Operatiile cerute sunt: A

1. Operatii cu matrici 1 Cerinte: Sa se realizeze functii pentru operatii cu matrici patratice (de dimensiune maxima 10x10). Operatiile cerute sunt: A 1. Operatii cu matrici 1 Sa se realizeze functii pentru operatii cu matrici patratice (de dimensiune maxima 10x10). Operatiile cerute sunt: A+B (adunare), aa (inmultire cu scalar), A-B scadere), AT (Transpusa),

Mai mult

Microsoft Word - Mihailesc Dan_Test logica (1).doc

Microsoft Word - Mihailesc Dan_Test logica (1).doc Variantă subiecte bacalaureat 2018 Proba E. d) Logică, argumentare şi comunicare Conform modelului publicat Toate subiectele sunt obligatorii. Se acordă 10 puncte din oficiu. Timpul de lucru efectiv este

Mai mult

Calcul Numeric

Calcul Numeric Calcul Numeric Cursul 4 2019 Anca Ignat Metode numerice de rezolvarea sistemelor liniare Fie matricea nesingulară A nn şi b n. Rezolvarea sistemului de ecuații liniare Ax=b se poate face folosind regula

Mai mult

Notiuni de algebra booleana

Notiuni de algebra booleana Noţiuni de algebră booleană (în lucru) Definiţie Algebră booleană = o structură algebrică formată din: O mulţime B Două operaţii binare notate cu (+) şi (.) O operaţie unară notată cu ( ) pentru care sunt

Mai mult

Consultatii ELa123, 06 ianuarie 2014

Consultatii ELa123, 06 ianuarie 2014 Consultatii ELa123, 06 ianuarie 2014 Paul Ulmeanu January 6, 2014 Paul Ulmeanu () Consultatii ELa123, 06 ianuarie 2014 January 6, 2014 1 / 22 Cuprins 1 Cuprins 2 Principii 3 Logica sistemului Date de intrare

Mai mult

Teoreme cu nume 1. Problema (Năstăsescu IX, p 147, propoziţia 5) Formula lui Chasles Pentru orice puncte M, N şi P avem MN + NP = MP.

Teoreme cu nume 1. Problema (Năstăsescu IX, p 147, propoziţia 5) Formula lui Chasles Pentru orice puncte M, N şi P avem MN + NP = MP. Teoreme cu nume Problema (Năstăsescu IX, p 47, propoziţia 5) Formula lui hasles Pentru orice puncte M, N şi P avem MN + NP = MP 2 Problema (Năstăsescu IX, p 68, teoremă) Vectorul de poziţie al centrului

Mai mult

CAPITOLUL I

CAPITOLUL I CAPITOLUL I. LIMBAJE FORMALE 1.1. CONCEPTE DE BAZĂ Cunoaştem unele limbaje de nivel înalt, cum sunt Pascal, Fortran, Basic, C şi altele. Ne scriem programele în aceste limbaje iar când citim un program

Mai mult

Slide 1

Slide 1 SCTR -SZOKE ENIKO - Curs 4 continuare curs 3 3. Componentele hard ale unui sistem de calcul in timp real 3.1 Unitatea centrala de calcul 3.1.1 Moduri de adresare 3.1.2 Clase de arhitecturi ale unitatii

Mai mult

Microsoft Word - Curs_07.doc

Microsoft Word - Curs_07.doc 5.3 Modificarea datelor în SQL Pentru modificarea conţinutului unei baze de date SQL pune la dispoziţie instrucţiunile insert, delete şi update. 5.3.1 Inserări în baza de date Sintaxa instrucţiunii insert

Mai mult

Modelarea si Simularea Sistemelor de Calcul

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

Mai mult

CASA CORPULUI DIDACTIC BRAILA PROGRAM DE FORMARE INFORMATICA SI TIC PENTRU GIMNAZIU CLASA A V-A SERIA 1 GRUPA 2 CURSANT: TIMOFTI V. AFRODITA COLEGIUL

CASA CORPULUI DIDACTIC BRAILA PROGRAM DE FORMARE INFORMATICA SI TIC PENTRU GIMNAZIU CLASA A V-A SERIA 1 GRUPA 2 CURSANT: TIMOFTI V. AFRODITA COLEGIUL CASA CORPULUI DIDACTIC BRAILA PROGRAM DE FORMARE INFORMATICA SI TIC PENTRU GIMNAZIU CLASA A V-A SERIA 1 GRUPA 2 CURSANT: TIMOFTI V. AFRODITA COLEGIUL NATIONAL VASILE ALECSANDRI, BACAU TIMOFTI AFRODITA

Mai mult

Retele Petri si Aplicatii

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

Mai mult

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 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),

Mai mult

OPERATII DE PRELUCRAREA IMAGINILOR 1

OPERATII DE PRELUCRAREA IMAGINILOR 1 OPERATII DE PRELUCRAREA IMAGINILOR Prelucrarea imaginilor 2 Tipuri de operatii de prelucrare Clasificare dupa numarul de pixeli din imaginea initiala folositi pentru calculul valorii unui pixel din imaginea

Mai mult

SSC-Impartire

SSC-Impartire Adunarea Înmulțirea Numere și operații în virgulă mobilă 1 Împărțirea cu refacerea restului parțial Împărțirea fără refacerea restului parțial 2 Primul operand: deîmpărțit (X) Al doilea operand: împărțitor

Mai mult

Sistem de supraveghere video inteligent cu localizarea automata a evenimentelor de interes SCOUTER, cod proiect PN-II-IN-DPST , contract nr

Sistem de supraveghere video inteligent cu localizarea automata a evenimentelor de interes SCOUTER, cod proiect PN-II-IN-DPST , contract nr -Rezumat- ETAPA II: Algoritmi de procesare si analiza a continutului video - Raport stiintific si tehnic - 1. Introducere In ultimele doua decenii volumul de date achizitionat a cunoscut o rata exponentiala

Mai mult

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 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

Mai mult

PowerPoint-Präsentation

PowerPoint-Präsentation Universitatea Transilvania din Braşov Laboratorul de Vedere Artificială Robustă şi Control Metode Numerice Curs 01 Introducere Gigel Măceșanu 1 Cuprins Obiectivele cursului Organizare: Structura cursului

Mai mult

B

B F.I.A. Laboratorul numărul 3 Cătălin Stoean Unificarea şi recursivitatea Unificarea Unificarea reprezintă modul în care Prologul realizează potrivirile între termeni. La prima vedere, procesul de unificare

Mai mult

G.I.S. Curs 3

G.I.S. Curs 3 G.I.S. Curs 3 Geogafia Mediului 1.04.2014 Dr. Constantin Nistor Formatul de date vectorial Datele vectoriale descriu lumea sub forma unui spaţiu populat de linii în variate aspecte şi feluri: puncte, linii,

Mai mult

Școala: Clasa a V-a Nr. ore pe săptămână: 4 Profesor: MATEMATICĂ Clasa a V-a Aviz director PLANIFICARE CALENDARISTICĂ ORIENTATIVĂ Nr. crt. Unitatea de

Școala: Clasa a V-a Nr. ore pe săptămână: 4 Profesor: MATEMATICĂ Clasa a V-a Aviz director PLANIFICARE CALENDARISTICĂ ORIENTATIVĂ Nr. crt. Unitatea de Școala: Clasa a V-a ore pe săptămână: 4 Profesor: MATEMATICĂ Clasa a V-a Aviz director PLANIFICARE CALENDARISTICĂ ORIENTATIVĂ de SEMESTRUL I. Recapitulare, iniţială. Numere - reprezentare comparare, estimare

Mai mult

Microsoft Word - Curs_09.doc

Microsoft Word - Curs_09.doc Capitolul 7. Proiectarea conceptuală Scop: reprezentarea cerinţelor informale ale aplicaţiei în termenii descrierii complete şi formale dar independent de criteriul folosit pentru reprezentare în sistemul

Mai mult

DOMENIUL: Matematica

DOMENIUL: Matematica PLAN DE ÎNVĂŢĂMÂNT valabil începând cu anul universitar 2013-2014 Program postuniversitar de conversie profesională Facultatea: MATEMATICĂ ȘI INFORMATICĂ Programul de studii: MATEMATICĂ Forma de învățământ:

Mai mult

Fâciu N. Maria-Ema CASA CORPULUI DIDACTIC BRĂILA PROGRAM DE FORMARE INFORMATICĂ ȘI TIC PENTRU GIMNAZIU CLASA A V-A SERIA 1 GRUPA 2 CURSANT: Fâciu N. M

Fâciu N. Maria-Ema CASA CORPULUI DIDACTIC BRĂILA PROGRAM DE FORMARE INFORMATICĂ ȘI TIC PENTRU GIMNAZIU CLASA A V-A SERIA 1 GRUPA 2 CURSANT: Fâciu N. M CASA CORPULUI DIDACTIC BRĂILA PROGRAM DE FORMARE INFORMATICĂ ȘI TIC PENTRU GIMNAZIU CLASA A V-A SERIA 1 GRUPA 2 CURSANT: PROIECTUL UNITĂŢII DE ÎNVĂŢARE ALGORITMI Notă: filmele didactice, dezbaterile, jocurile

Mai mult

Microsoft Word - Planuri_Mate_

Microsoft Word - Planuri_Mate_ ANUL I 2018-2019 (TRUNCHI COMUN pentru programele de studii universitare de licență: MATEMATICĂ, MATEMATICĂ- INFORMATICĂ, MATEMATICI APLICATE) I 1. Algebră 3 3 E 6 3 3 E 7 2. Analiză matematică 3 3 E 6

Mai mult

Coman Marinela Furnizor program formare acreditat: CCD BRĂILA Denumire program: INFORMATICĂ ŞI TIC PENTRU GIMNAZIU Clasa a V-a Categorie: 1; Tip de co

Coman Marinela Furnizor program formare acreditat: CCD BRĂILA Denumire program: INFORMATICĂ ŞI TIC PENTRU GIMNAZIU Clasa a V-a Categorie: 1; Tip de co Furnizor program formare acreditat: CCD BRĂILA Denumire program: INFORMATICĂ ŞI TIC PENTRU GIMNAZIU Clasa a V-a Categorie: 1; Tip de competențe: de predare-învățare-evaluare la clasa a V-a pt. disciplina

Mai mult

E_d_Informatica_sp_MI_2015_bar_02_LRO

E_d_Informatica_sp_MI_2015_bar_02_LRO Examenul de bacalaureat naţional 2015 Proba E. d) Informatică Varianta 2 Filiera teoretică, profilul real, specializările: matematică-informatică matematică-informatică intensiv informatică Toate subiectele

Mai mult

Probleme proiect TP BITPERM Implementați un algoritm care citește de la intrarea standard două numere naturale și scrie la ieșirea standard da

Probleme proiect TP BITPERM Implementați un algoritm care citește de la intrarea standard două numere naturale și scrie la ieșirea standard da Probleme proiect TP 2016 1. BITPERM Implementați un algoritm care citește de la intrarea standard două numere naturale și scrie la ieșirea standard dacă reprezentarea binară a unuia dintre numere poate

Mai mult

Tiberiu Trif Analiză matematică 2 Calcul diferențial și integral în R n

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

Mai mult

I. INTRODUCERE 1. Necesitatea studiului logicii Teodor DIMA În activitatea noastră zilnică, atunci când învăţăm, când încercăm să fundamentăm o părere

I. INTRODUCERE 1. Necesitatea studiului logicii Teodor DIMA În activitatea noastră zilnică, atunci când învăţăm, când încercăm să fundamentăm o părere I. INTRODUCERE 1. Necesitatea studiului logicii Teodor DIMA În activitatea noastră zilnică, atunci când învăţăm, când încercăm să fundamentăm o părere proprie sau o idee, când comunicăm anumite impresii

Mai mult

Logică computațională O introducere practică pentru studenți la informatică Note de curs Adrian Crăciun 24 ianuarie

Logică computațională O introducere practică pentru studenți la informatică Note de curs Adrian Crăciun 24 ianuarie Logică computațională O introducere practică pentru studenți la informatică Note de curs Adrian Crăciun adrian.craciun@e-uvt.ro 24 ianuarie 2019 1 Cuprins I. Introducere 2 1. Rezolvare problemelor prin

Mai mult

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 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

Mai mult

Limbaje de Programare Curs 5 – Siruri de caractere

Limbaje de Programare   Curs 5 – Siruri de caractere Limbaje de Programare Curs 5 Şiruri de caractere Dr. Casandra Holotescu Universitatea Politehnica Timişoara Ce discutăm azi... 1 Şiruri de caractere 2 Tipul pointer 3 Funcţii cu şiruri de caractere Şiruri

Mai mult

LUCRAREA 8 PROGRAMAREA NELINIARĂ ÎN REZOLVAREA PROBLEMELOR DIN ENERGETICĂ. METODE DE ORDINUL Aspecte generale Programarea neliniară are o foart

LUCRAREA 8 PROGRAMAREA NELINIARĂ ÎN REZOLVAREA PROBLEMELOR DIN ENERGETICĂ. METODE DE ORDINUL Aspecte generale Programarea neliniară are o foart LUCRAREA 8 PROGRAMAREA NELINIARĂ ÎN REZOLVAREA PROBLEMELOR DIN ENERGETICĂ. METODE DE ORDINUL 0 8.. Aspecte generale Programarea neliniară are o foarte mare importanţă în rezolvarea problemelor de optimizări,

Mai mult

Aproximarea functiilor prin metoda celor mai mici patrate

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

Mai mult

2.1.Tipul tablou unidimensional

2.1.Tipul tablou unidimensional 7. Grafuri 7.1. Grafuri neorientate - Teste grilă 1. V_88_I_5. Care este numărul minim de noduri pe care îl poate conţine un graf neorientat cu 50 de muchii, şi în care 15 noduri sunt izolate? a. 25 b.

Mai mult

TEORIA MĂSURII Liviu C. Florescu Universitatea Al.I.Cuza, Facultatea de Matematică, Bd. Carol I, 11, R Iaşi, ROMANIA, e mail:

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

Mai mult

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 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

Mai mult

Slide 1

Slide 1 Gruparea (si clasificarea) fuzzy a datelor Introducere Aspecte teoretice generale Gruparea tranșantă Metode fuzzy FCM SC Utilizarea metodelor fuzzy în matlab. Exemplificare Introducere (1) Obiectivul grupării

Mai mult

Examenul de bacalaureat 2012

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,

Mai mult

Elemente de aritmetica

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

Mai mult

Paradigme de programare

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

Mai mult

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 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

Mai mult

De la BIT la procesor

De la BIT la procesor Florin ONIGA DE LA BIT LA PROCESOR. Introducere în arhitectura calculatoarelor Editura UTPRESS Cluj-Napoca, 29 ISBN 978-66-737-366- Editura U.T.PRESS Str.Observatorului nr. 34 4775 Cluj-Napoca Tel.:264-4.999

Mai mult

Probleme rezolvate informatica: Probleme rezolvate grafuri si a

Probleme rezolvate informatica: Probleme rezolvate grafuri si a Mai multe Creați blog Autentificare LUNI, 11 MARTIE 2013 Probleme rezolvate grafuri si arbori Probleme rezolvate de catre : Ginghina Cristian Onica Viorel Neculai Alexandru Anton Cosmin INFORMATICA Teorie

Mai mult

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. 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 =

Mai mult

MergedFile

MergedFile PROIECT DIDACTIC Clasa a V-a Informatică și T.I.C. Proiect didactic realizat de Anișoara Apostu, profesor Digitaliada, revizuit de Radu Tăbîrcă, inspector școlar Informatică Textul și ilustrațiile din

Mai mult

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 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

Mai mult

Poo Laboratoare 1 Contents Laborator7 2 1 Colecţii de obiecte în Java Interfaţa Iterator Interfaţa C

Poo Laboratoare 1 Contents Laborator7 2 1 Colecţii de obiecte în Java Interfaţa Iterator Interfaţa C Poo Laboratoare 1 Contents Laborator7 2 1 Colecţii de obiecte în Java 2 1.1 Interfaţa Iterator...................................... 2 1.2 Interfaţa Collection.................................... 2 1.3

Mai mult

Document2

Document2 O NOUA TEORIE A STABILITATII ASCHIERII, CARE SE BAZEAZA PE DINAMICA HAOTICA A PROCESULUI, PRECUM SI APLICAREA ACESTEIA LA CONTROLUL INTELIGENT AL STABILITATII Obiectivele proiectului Ideile cheie care

Mai mult

Slide 1

Slide 1 Analiza și Prelucrarea Digitală a Semnalelor Video Conf. dr. ing. Radu Ovidiu Preda radu@comm.pub.ro Ș.l. dr. ing. Cristina Oprea cristina@comm.pub.ro Site disciplină: www.comm.pub.ro/preda/apdsv Analiza

Mai mult

ALGORITHMICS

ALGORITHMICS CURS 2: Descrierea algoritmilor în pseudocod =Exemple= 1 Structura Descrierea unor algoritmi simpli Specificarea și utilizarea subalgoritmilor 2 Exemplu 1 Considerăm un tabel cu informații despre studenți

Mai mult

Electricitate II

Electricitate II Electricitate II Circuitul electric. Legile circuitului electric. Sumar Circuitul electric simplu Legile lui Ohm Legile lui Kirchhoff Gruparea rezistorilor Transformarea stea-triunghi Gruparea generatoarelor

Mai mult

OLM_2009_barem.pdf

OLM_2009_barem.pdf Ministerul Educaţiei, Cercetării şi Inovării Societatea de Ştiinţe Matematice din Romania Olimpiada Naţională de Matematică Etapa finală, Neptun Mangalia, 13 aprilie 2009 CLASA A VII-a, SOLUŢII ŞI BAREMURI

Mai mult