Microsoft Word - Algoritmi genetici.docx

Mărimea: px
Porniți afișarea la pagina:

Download "Microsoft Word - Algoritmi genetici.docx"

Transcriere

1 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 1960 de I. Rechenberg în lucrarea intitulată Evolution strategies. Algoritmii genetici au fost aplicați cu succes într-o varietate de aplicații NP-complete care necesită optimizarea globală a soluției și nu avem o metodă iterativă de rezolvare sau metoda iterativa ia foarte mult timp. Algoritmii genetici se referă la un model introdus și analizat de J. Holland în 1975 și sunt proceduri adaptive care găsesc soluția problemei pe baza unui mecanism de selecție naturală și evoluție genetică. Algoritmul este des folosit pentru probleme în care găsirea soluției optime nu este ușoară sau cel puțin ineficientă datorită caracteristicilor căutării probabilistice. Algoritmii genetici codifică o soluție posibilă la o problemă specifică într-o singură structură de date numită cromozom și aplică operatori genetici la aceste structuri astfel încât să mențină informațiile critice. Algoritmii genetici pornesc de la o mulțime inițială de soluții posibile ale problemei (de obicei aleasă aleator) numită în literatură populație. În această populație fiecare individ este numit cromozom și reprezintă o soluție posibilă a problemei. În aproape toate cazurile cromozomul este un șir de simboluri (de obicei reprezentat ca un șir de biți). Acești cromozomi evoluează pe durata iterațiilor succesive numite generații. În fiecare generație, cromozomii sunt evaluați utilizând unele măsuri de potrivire (fitness). Pentru crearea următoarei populații cei mai buni cromozomi din generația (populația) curentă sunt selectați și noii cromozomi sunt formații folosind unul dintre cei trei operatori genetici esențiali: selecția, crossover și mutația. Selecția asigură că anumiți cromozomi din generația curentă sunt copiați în acord cu valoarea funcției lor de potrivire în noua generație ceea ce înseamnă că cromozomii cu o importanță mare au o probabilitate mare să contribuie la formarea noii generații. Crossover este un alt operator genetic care reprezintă procesul prin care pe baza a doi cromozomi din populația curentă sunt formați doi cromozomi pentru populația următoare. Mutația este procesul prin care un cromozom din populația curentă este modificat și salvat în noua populație. 1 of 3

2 1.2 Codificarea cromozomilor și problema de optimizare Algoritmii genetici au două componente principale care depind de problema abordată: codificarea problemei și funcția de evaluare (de fitness). Cromozomii care reprezintă codificarea problemei trebuie într-o oarecare măsură să conțină informațiile despre soluția problemei și depind foarte mult de problemă. Există mai multe codificări, care au fost utilizate cu succes cum ar fi codificarea binară (cromozomul este format din șiruri de 0 sau 1 care reprezintă binar soluția problemei) sau codificarea prin valoare (cromozomul este format dintr-un șir de valori vector întregi sau reale care pe ansamblu reprezintă soluția problemei). De exemplu un cromozom poate avea următoare formă (reprezentat prin valoare): Cromozom Cromozom Funcția de evaluare numită și funcția de fitness (potrivire) este funcția care ne permite să dăm o încredere la fiecare cromozom din populație. Această funcție este de obicei funcția care reprezintă descrierea problemei. Când trebuie să rezolvăm o problemă, de obicei ne uităm după anumite soluții care sunt mai bune decât alte soluții obținute anterior. Spațiul tuturor soluțiilor fezabile este numit spațiul de căutare sau spațiul stărilor. Problemele abordate folosind algoritmi genetici sunt de obicei probleme pentru care căutarea în spațiul soluțiilor este o problemă complicată sau chiar (NP-completă). De obicei nu știm unde să ne uităm după soluție și de unde să începem. Soluțiile obținute folosind algoritmi genetici sunt de obicei considerate ca soluții bune deoarece nu este întotdeauna posibil să cunoaștem care este optimul real. 1.3 Metode de selecție a cromozomilor Un alt pas important în algoritmul genetic este cum selectăm părinții din populația curentă care vor alcătuii noua populație. Aceasta poate fi făcută în mai multe feluri, dar idea de bază este de a selecta cei mai buni părinți (în speranța că aceștia vor produce cei mai buni copii). În acest pas poate apărea o problemă: făcând noua populație doar pe baza noilor copii obținuții poate duce la pierderea celui mai bun cromozom obținut până la acel pas. De obicei această problemă este rezolvată prin utilizarea așa numitei metode de elitism. Adică cel puțin un cromozom care produce cea mai bună soluție conform cu funcția de fitness este copiat fără nici o modificare în noua populație, astfel cea mai bună soluție obținută până la acel moment să nu se pierde. 2 of 3

3 Ca și metode de selecție a cromozomilor propunem două metode, fiecare dintre ele cu avantajele și dezavantajele ei: Metoda Roulette Wheel (ruleta) În această metodă fiecare individ din populația curentă este reprezentat printr-un spațiu proporțional cu valoarea funcției lui de evaluare. Prin eșantionări aliatoare succesive din acest spațiu de reprezentare a cromozomilor asigură că cei mai buni cromozomi au șanse mai mari să fie selectați la un anumit pas decât cei cu mai slabi. Această metodă de selecție va avea probleme în momentul în care valoarea funcției de evaluare diferă foarte mult de la un cromozom la altul. De exemplu dacă cel mai bun cromozom are valoare funcției de evaluare mare (care va ocupa 90% din spațiul de reprezentare) iar restul cromozomilor au valori ale funcțiilor de evaluare foarte mici această metodă va selecta de foarte multe ori cromozomul cel mai bun ducând în final la degenerarea populației Selecția utilizând metoda lui Gauss Pașii propuși pentru această metodă sunt: 1. Se alege un cromozom din populația curentă. 2. Utilizând formula lui Gauss calculăm probabilitatea ca acel cromozom să fie un cromozom bun (Acela care obține valoarea funcție de evaluare maximă). P ( M fitness( 2 2 ( c i ) e c i )) 2 unde P(.) reprezintă probabilitatea calculată pentru cromozomul ci, M reprezintă media, care aici este valoarea maximă care poate fi obținută de către funcția de evaluare și σ care reprezintă dispersia sau panta cu care scade probabilitatea, iar fitness(ci) reprezintă valoarea funcției de evaluare pentru acel cromozom. De exemplu dacă valoare maximă a funcției de evaluare este 1, M va fi 1 iar pentru dispersie propunem o valoare între În al treilea pas această probabilitate calculată este comparată cu o probabilitate aleasă aleator în domeniul [0,1] (Probabilitatea lui Gauss întoarce valori în acest domeniu). 4. Se verifică dacă probabilitatea lui Gauss calculată pentru cromozomul ales este mai mare decât probabilitatea aleasă aleator: a. Dacă da cromozomul ales aleator se ia în considerare pentru a forma noua populație 3 of 4

4 b. Dacă nu se trece din nou la pasul 1 Această metodă asigură posibilitatea luării în considerare și a cromozomilor care nu au obținut valori mari pentru funcția de evaluare (oferă șanse mai mari de evoluție și cromozomilor mai slabi). 1.4 Operatorii genetici Selecția Pentru acest operator genetic de obicei se selectează doar un singur cromozom din populația. Acest cromozom este copiat în noua populație fără nici o modificare. Această metodă se mai folosește și pentru a nu pierde cromozomul care a obținut cea mai bună valoare la funcția de evaluare (elitism) în populația curentă. De asemenea, acest operator se aplică și pentru alți cromozomi selectați pe baza metodelor de selecție propuse dar de obicei acest operator apare de un număr mic de ori la generarea noii populații Mutația Mutația este un alt operator genetic important și reprezintă procesul prin care cromozomul curent își modifică ocazional una sau mai multe valori într-un singur pas. Mutația depinde de asemenea de codificarea cromozomului. Mutația alege doar un singur candidat și aleator modifică unele valori ale acestuia (modificând doar semnul acelei valori sau uneori se modifică și valoarea în cazul reprezentării prin valoare sau se schimbă doar valoarea în cazul reprezentării binare). Mutația funcționează prin alegerea aleatoare a numărului de valori care vor fi schimbate și a modului de modificare a acestora. Prezentăm un exemplu de modificare a 2 cromozomi primul având trei puncte de modificare iar al doilea doar două puncte de modificare. În funcție de dimensiunea cromozomului se alege numărul de puncte pentru care se aplică mutația. Original Original Urmaș modificat Urmaș modificat of 5

5 1.4.3 Crossover Crossover poate fi văzut ca crearea următoarei populații folosind populația curenta. Acest operator depinde foarte mult de tipul de codificare al cromozomilor. Metoda de crossover este aplicată la o pereche de părinți aleși folosind una din metodele prezentate. Cu o probabilitate pc părinții sunt recombinați pentru a forma doi noi copii care vor fi introduși în noua populație. De exemplu luăm 2 părinți din populația curentă, îi împărțim și încrucișăm componentele astfel încât să producem 2 noi candidați. Acești candidați în urma încrucișării trebuie să reprezenta o soluție posibilă pentru parametrii problemei noastre de optimizare de aceea de obicei se inter-schimbă valori de pe aceleași poziții. Utilizând un punct de recombinare putem crea noii candidați prin combinarea primei părți din primul părinte cu a doua parte din al doilea părinte. După recombinare se poate face aleator o mutație pe noii candidați obținuți. Dacă dimensiunea cromozomului este mare se pot alege mai multe puncte de recombinare. Prezentăm un exemplu cu două puncte de recombinare: Cromozom Cromozom Urmaş Urmaș Pașii algoritmului genetic: 1. Se codifică datele problemei într-un cromozom. 2. Se generează aleator o populație. Se recomandă ca populația să aibă un număr suficient de mare de cromozomi ( cromozomi soluții aleatoare ale problemei). Fiecare valoare din cromozom este inițializată cu o valoare aleatoare mică. 3. Pentru fiecare cromozom din populație se calculează încrederea acestuia folosind funcția de evaluare (fitness). 4. Dacă s-a găsit un cromozom pentru care se obține valoarea dorită (dacă se cunoaște) se termină algoritmul iar acel cromozom reprezintă soluția problemei (în cazul în care se știe unde dorim să ajungem). O altă condiție de terminare a algoritmului ar putea fi cazul în care după un număr specificat de pași nu s-au mai obținut îmbunătățiri (în cazul în care nu știm exact valoarea unde vom ajunge). 5. Folosind rezultatele funcției de evaluare se generează următoare populație astfel: a. Se vor selecta primii cei mai buni 50% din cromozomi din prima populație și se vor 5 of 6

6 copia în noua populație; b. Pentru restul de 50% din noua populație se vor folosii operatorii de crossover și mutaţie astfel: i. Se selectează aleator folosind una din metodele prezentate doi cromozomi din prima jumătate a noii populații. ii. Se aplică operatorul de crossover pentru cei 2 cromozomi selectați. iii. La un număr mic de cromozomi rezultați după aplicarea operatorului de crossover se aplică și operatorul de mutație. Maxim la 5-10% din noii cromozomi rezultați. 6. Se continuă algoritmul sărind la pasul 3. Problema 1. Să se implementeze un algoritm genetic pentru calcul minimului următoarei funcții: cos( x) *cos( x) 1, pentru x 0,5 f ( x) sinh, x număr real Obs. Pentru această problemă un cromozom va fi format din reprezentarea binară a numărului real x. Se va folosi o populație de 100 de cromozomi. Funcția de fitness pentru această problemă va fi de fapt funcția f(x) prezentată mai sus. Exemplu de algoritm genetic: Problema 2. Să se implementeze un algoritm genetic care să găsească pozițiile optime pentru centroizii folosiți de algoritmul din laboratorul 2 (K-Means). Pentru evaluarea unei poziții în algoritmul de învățare K-Means se poate folosi funcția de cost E dis P C, unde k reprezintă numărul de centroizi, P reprezintă mulțimea de exemple de antrenament care aparțin unui centroid, iar Ci reprezintă centroidul i. 6 of 6

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

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

Inteligenta Artificiala

Inteligenta Artificiala 9: Modele cunoscute Camelia Chira cchira@cs.ubbcluj.ro Am vazut deja ca... Algoritmi evolutivi Reprezentarea indivizilor: Codificarea binara, Codificarea reala, Permutari Functia de evaluare sau de fitness

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

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

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

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

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

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

Communicate at your best - Manual - Cap 3 - RO

Communicate at your best - Manual - Cap 3 - RO 1. Principii de bază Ce trebuie să luăm în considerare atunci când comunicăm la birou? Comunicarea la birou nu este nici complicată, nici foarte simplă. Fiecare dintre noi are competențe de bază în interacțiunea

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

Cuantizare Vectoriala.doc

Cuantizare Vectoriala.doc 4. Metoda de quadro în compresie fractala optimizata rata-distorsiune În cele ce urmeaza descriem o metoda de quadro bazata pe optimizarea criteriului ratadistorsiune în compresia fractala a imaginilor.

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

Paradigme de Programare

Paradigme de Programare Paradigme de Programare Conf. dr. ing. Andrei Olaru andrei.olaru@cs.pub.ro cs@andreiolaru.ro Departamentul de Calculatoare 2019 9 : 1 / 38 Cursul 9 Concluzie Paradigma Funcțională 9 : 2 / 38 Cursul 9:

Mai mult

Introducere

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

Mai mult

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 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

Mai mult

Concurs online de informatică Categoria PROGRAMARE Secţiunea 5-6 avansaţi PROBLEMA puncte DANS De 1 Iunie - Ziua Copilului se organizează un spe

Concurs online de informatică Categoria PROGRAMARE Secţiunea 5-6 avansaţi PROBLEMA puncte DANS De 1 Iunie - Ziua Copilului se organizează un spe PROBLEMA 1 DANS De 1 Iunie - Ziua Copilului se organizează un spectacol de dans cu şi pentru copii. Acesta este programat să se desfăşoare în intervalul orar 10.30-12.00. În spectacol se înscriu n trupe

Mai mult

METODE NUMERICE ÎN INGINERIE

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

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 - Lucrarea_10_t.doc

Microsoft Word - Lucrarea_10_t.doc Lucrarea 0 Sinteza Dispozitivelor de Înmulţire în Radix Superior Lucrarea urmăreşte o abordare practică, din punctul de vedere al designerului hardware, a problematicii sintezei dispozitivelor hardware

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

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

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

Microsoft Word - 2 Filtre neliniare.doc

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

Mai mult

Microsoft Word - Curs1.docx

Microsoft Word - Curs1.docx 1. REPREZENTAREA INFORMAȚIILOR ÎN CALCULATOR 1.1. CONCEPTUL DE DATĂ ȘI INFORMAȚIE Datele desemnează elementele primare, provenind din diverse surse, fără o formă organizată care să permită luarea unor

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

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

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

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

Microsoft Word - O problema cu bits.doc

Microsoft Word - O problema cu bits.doc O problemă cu bits 1 Tiberiu Socaciu Enunţul Pe pagina Proful de Mate de pe Facebook 2 am primit de la un elev de clasa a IX-a următoarea provocare 3 : Vom oferi două soluţii, una folosind manipulări de

Mai mult

Laborator Implementarea algoritmului DES - Data Encryption Standard. Exemplu DES Algoritmul DES foloseşte numere b

Laborator Implementarea algoritmului DES - Data Encryption Standard. Exemplu DES Algoritmul DES foloseşte numere b Laborator 4 1.04-5.04.2019 8.04-12.04.2019 1. Implementarea algoritmului DES - Data Encryption Standard. Exemplu DES Algoritmul DES foloseşte numere binare. Fiecare grup de 4 biţi reprezintă un număr hexazecimal.

Mai mult

Lecții de pregă,re la informa,că Admitere 2019 Tema: Discutarea problemelor date la ul,mele sesiuni de admitere Bogdan Alexe

Lecții de pregă,re la informa,că Admitere 2019 Tema: Discutarea problemelor date la ul,mele sesiuni de admitere Bogdan Alexe Lecții de pregă,re la informa,că Admitere 2019 Tema: Discutarea problemelor date la ul,mele sesiuni de admitere Bogdan Alexe bogdan.alexe@fmi.unibuc.ro Cuprinsul lecției de azi Enunțuri și rezolvări pentru

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 - Matematika_kozep_irasbeli_javitasi_0911_roman.doc

Microsoft Word - Matematika_kozep_irasbeli_javitasi_0911_roman.doc Matematika román nyelven középszint 0911 ÉRETTSÉGI VIZSGA 011. május. MATEMATIKA ROMÁN NYELVEN KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ NEMZETI ERŐFORRÁS MINISZTÉRIUM Indicaţii

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

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

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

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

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

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

Microsoft Word - CarteC.doc

Microsoft Word - CarteC.doc Transmiterea parametrilor unei funcții Parametrii se transmit de la funcţia apelantă la funcţia apelată prin intermediul stivei. La apelul unei funcţii, pe stivă se crează o înregistrare de activare, care

Mai mult

Facultatea de Științe Politice, Administrative și ale Comunicării Str. Traian Moșoiu nr. 71 Cluj-Napoca, RO Tel.: Fax:

Facultatea de Științe Politice, Administrative și ale Comunicării Str. Traian Moșoiu nr. 71 Cluj-Napoca, RO Tel.: Fax: Documentație pentru accesarea platformei e-learning de către studenți Pentru facilitarea demersurilor necesare bunei desfășurări a cursurilor se folosește platforma de e-learning a facultății (care se

Mai mult

Universitatea Lucian Blaga Sibiu Facultatea de inginerie-Departamentul de calculatoare şi Inginerie Electrică Titular curs: Şef lucrări dr.mat. Po

Universitatea Lucian Blaga Sibiu Facultatea de inginerie-Departamentul de calculatoare  şi  Inginerie Electrică  Titular curs:  Şef lucrări dr.mat. Po Titular curs: Şef lucrări dr.mat. Pop N.Daniel Laborator : Şef lucrări dr.mat. Pop N.Daniel Fiecare dintre noi foloseste cuvântul probabil in limbajul curent de câteva ori pe zi, atunci când se referă

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

Capitole Speciale de Informatica - Curs 5: Extragerea informatiilor prin feedback de relevanta. Metode probabiliste de extragere a informatiilor

Capitole Speciale de Informatica - Curs 5: Extragerea informatiilor prin feedback de relevanta.  Metode probabiliste de extragere a informatiilor Curs 5: Extragerea informaţiilor prin feedback de relevanţă. Metode probabiliste de extragere a informaţiilor 25 octombrie 2018 Extragerea informaţiilor prin feedback de relevanţă Idee de bază 1 Utilizatorul

Mai mult

Managementul Resurselor Umane

Managementul Resurselor Umane Universitatea Politehnica București Catedra de Calculatoare Laborator 4 Cereri SQL Autori Conf. Dr. Ing. Alexandru Boicea Ș.L. Dr. Ing. Ciprian-Octavian Truică Cuprins Cereri SQL Cereri simple 10.03.2019

Mai mult

Microsoft Word - Lab1a.doc

Microsoft Word - Lab1a.doc Sisteme de numeraţie şi coduri numerice 1.1. Sisteme de numeraţie 1.2. Conversii generale între sisteme de numeraţie 1.3. Reprezentarea numerelor binare negative 1.4. Coduri numerice 1.5. Aplicaţii In

Mai mult

Microsoft Word - 03 Dominica MOISE.doc

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,

Mai mult

Aggregating Data

Aggregating Data Subinterogări. Subinterogări multi-row. Formatarea rezultatelor unei interogări Obiective Prin parcurgerea acestui referat studentul va dobândi cunoştinţele necesare: identificării funcţiilor grup disponibile;

Mai mult

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 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

Mai mult

Matrici și vectori în VBA În VBA, o matrice este un grup de variabile de același tip. De ce ar trebui să utilizați o matrice? Presupunem că ați vrut s

Matrici și vectori în VBA În VBA, o matrice este un grup de variabile de același tip. De ce ar trebui să utilizați o matrice? Presupunem că ați vrut s Matrici și vectori în VBA În VBA, o matrice este un grup de variabile de același tip. De ce ar trebui să utilizați o matrice? Presupunem că ați vrut să stocați douăzeci de nume de angajați în variabile

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 - Matematika_kozep_irasbeli_jav_utmut0513V28_roman.doc

Microsoft Word - Matematika_kozep_irasbeli_jav_utmut0513V28_roman.doc Matematika román nyelven középszint 0513 ÉRETTSÉGI VIZSGA 005. május 8. MATEMATIKA ROMÁN NYELVEN MATEMATICĂ KÖZÉPSZINTŰ ÉRETTSÉGI VIZSGA EXAMEN DE BACALAUREAT NIVEL MEDIU Az írásbeli vizsga időtartama:

Mai mult

Microsoft Word - Laborator 6 - Expresii Regulate IV.doc

Microsoft Word - Laborator 6 - Expresii Regulate IV.doc PERL Laborator 6 Adrian Iftene Martie 26, 2007 1 1 Greşeli Comune când lucrăm cu RegExp... 3 2 Câteva Subiecte mai Avansate... 3 2.1 Comentarii Inline... 4 2.2 Modificatori Inline... 4 2.3 Gruparea fără

Mai mult

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 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

Mai mult

Microsoft Word - Tema 06 - Convertoare analog-numerice.doc

Microsoft Word - Tema 06 - Convertoare analog-numerice.doc Convertoare analog-numerice (ADC) Convertoarele analog-numerice sunt circuite electronice (în variantă integrată sau hibridă) care, printr-un algoritm intrinsec de funcţionare, asociază valorilor tensiunii

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

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

Microsoft Word - 5_ _Eval_ ETC_master_ESI_AnI-II_completat.doc

Microsoft Word - 5_ _Eval_ ETC_master_ESI_AnI-II_completat.doc universitar 2010/2011 Misiunile programului universitare MASTERAT: ELECTRONICA SISTEMELOR INTELIGENTE (program 2 ani), Anii I, II si criterii evaluare, asigurarea recunoasterii acumularilor progresive

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 - grile.doc

Microsoft Word - grile.doc SISTEME INFORMATICE ÎN ADMINISTRAŢIA PUBLICĂ TESTE GRILĂ PROPUSE PENTRU REZOLVARE 1. Pentru stabilirea corectă a resurselor financiare disponibile la un moment dat necesare susţinerii unor procese investiţionale

Mai mult

Slide 1

Slide 1 Arhitectura Sistemelor de Calcul Curs 8 Universitatea Politehnica Bucuresti Facultatea de Automatica si Calculatoare cs.pub.ro curs.cs.pub.ro Structura SIMD Cuprins Probleme de Comunicatii intre Procesoarele

Mai mult

Subiectul 1

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

Mai mult

Limbaje de Programare Curs 6 – Functii de intrare-iesire

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

Mai mult

Lab6LCD

Lab6LCD LABORATOR 6 - Interfaţă pentru afişor cu cristale lichide (LCD), partea II-a Scopul lucrării În laboratorul anterior s-au implementat funcţiile rd_lcdreg(char vrs), wr_lcdreg(char vrs, char data), void

Mai mult

7 Pasi simpli pentru a avea succes online Sunteti pasionat de marketingul digital si vreti sa va creati propriul site sau blog cu care sa faceti bani,

7 Pasi simpli pentru a avea succes online Sunteti pasionat de marketingul digital si vreti sa va creati propriul site sau blog cu care sa faceti bani, 7 Pasi simpli pentru a avea succes online Sunteti pasionat de marketingul digital si vreti sa va creati propriul site sau blog cu care sa faceti bani, sau din contra sunteti deja propietar al unei afaceri

Mai mult

Laborator 3

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:

Mai mult

Autoevaluare curs MN.doc

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

Mai mult

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

Politica N21 privind modulele Cookie mobile Network TwentyOne se angajează să vă protejeze pe dumneavoastră și orice date (anonime sau de altă natură)

Politica N21 privind modulele Cookie mobile Network TwentyOne se angajează să vă protejeze pe dumneavoastră și orice date (anonime sau de altă natură) Politica N21 privind modulele Cookie mobile Network TwentyOne se angajează să vă protejeze pe dumneavoastră și orice date (anonime sau de altă natură) pe care le colectăm despre dumneavoastră online. Această

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

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 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

Mai mult

Microsoft Word - matem_aplicate in Economie aa FD Bala.doc

Microsoft Word - matem_aplicate in Economie aa FD Bala.doc FIŞA DISCIPLINEI ANUL UNIVERSITAR 05-06. DATE DESPRE PROGRAM. Instituţia de învăţământ superior UNIVERSITATEA DIN CRAIOVA. Facultatea Economie și Administrarea Afacerilor.3 Departamentul Management, Marketing

Mai mult

..MINISTERUL EDUCAŢIEI NAȚIONALE ŞI CERCETARII STIINTIFICE UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARA.I CENTRUL DE DEZVOLTARE ACADEMICĂ. FIȘA DISCIPLINEI 1.

..MINISTERUL EDUCAŢIEI NAȚIONALE ŞI CERCETARII STIINTIFICE UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARA.I CENTRUL DE DEZVOLTARE ACADEMICĂ. FIȘA DISCIPLINEI 1. 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 Informatică 1.4. Domeniul

Mai mult

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation EXAMEN INFORMATICĂ MEDICALĂ ȘI BIOSTATISTICĂ 2017 Obiective Recapitulare materie Teme subiecte Exemple de probleme Organizare Scris Calculul notei finale Informația Sistemul binar, operații binare Cantitatea

Mai mult

Recrutarea: Un ghid digital 1

Recrutarea: Un ghid digital   1 Recrutarea: Un ghid digital www.thomasinternational.net/ro-ro 1 Cuprins 3 Ce este recrutarea si de ce este importanta? 4 Evaluare Definirea clara a postului vacant si selectie 7 Numirea persoanei potrivite

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

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

Ce linii trasează L’Oréal pentru divizia de mass-market

Ce linii trasează L’Oréal pentru divizia de mass-market Ce linii trasează L Oréal pentru divizia de mass-market 18 Jun 2018 de Alina Stan [1] Divizia de mass-market a L Oréal, cea mai importantă linie de business a producătorului francez de cosmetice pe piața

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

Microsoft Word - Cap09_AutoorganizareSiEmergentaInSistemeleAdaptiveComplexe_grile.doc

Microsoft Word - Cap09_AutoorganizareSiEmergentaInSistemeleAdaptiveComplexe_grile.doc Grile 1. Care este proprietatea universală în sistemele vii, organizaţii şi sisteme economice şi sociale, cărora le conferă calitatea de a manifesta caracteristici şi comportamente cu totul noi, care nu

Mai mult

Entrepreneurship and Technological Management

Entrepreneurship and Technological Management Platformă de e-learning și curriculă e-content pentru învățământul superior tehnic Proiectarea Algoritmilor 33. Algoritmul de tip Monte Carlo Bibliografie [1] C. Giumale Introducere in Analiza Algoritmilor

Mai mult

PowerPoint-Präsentation

PowerPoint-Präsentation Universitatea Transilvania din Braşov Laboratorul de Vedere Artificială Robustă şi Control Sisteme cu MicroProcesoare Curs 3 Tiberiu Teodor COCIAȘ 1 Cuprins Aplicație 2 Ce este o întrerupere? 3 Definiție:

Mai mult

Microsoft Word - Prognoza_2 saptamani_regiuni_ 30 mai - 12 iunie 2016 fara ploi.doc

Microsoft Word - Prognoza_2 saptamani_regiuni_ 30 mai - 12 iunie 2016 fara ploi.doc ESTIMAREA EVOLUȚIEI VALORILOR TERMICE ŞI A PRECIPITAȚIILOR ÎN INTERVALUL 30 MAI 12 IUNIE 2016 Estimarea este realizată folosind produsele numerice ale Centrului European pentru prognoze pe medie durată

Mai mult

rules_ro

rules_ro de Dirk Liekens (reguli in lb. română) În acest joc de strategie, jucătorii luptă pentru a obţine controlul asupra celor mai importante zone din Sumeria antică. Comercianţii sunt utilizaţi pentru a controla

Mai mult

Programarea şi utilizarea calculatoarelor

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

Mai mult

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea de Vest din Timișoara 1.2 Facultatea Matematică și Informa

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea de Vest din Timișoara 1.2 Facultatea Matematică și Informa FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea de Vest din Timișoara 1.2 Facultatea Matematică și Informatică 1.3 Departamentul Informatică 1.4 Domeniul de

Mai mult

Microsoft Word - Rezolvarea Test 16 carte 2015.doc

Microsoft Word - Rezolvarea Test 16 carte 2015.doc Testul nr. 16 Problema 1 (30 puncte = 3 10 puncte) 500 + 65:13 95 :5 : 6. a) Să se calculeze ( ) b) Să se determine numărul natural a din egalitatea: ( ) ( a ) 500 + 65:13 95: 5 : 6 : 2 8 22 = 50. c) Suma

Mai mult

Spatii vectoriale

Spatii vectoriale Algebra si Geometrie Seminar 2 Octombrie 2017 ii Matematica poate fi definită ca materia în care nu ştim niciodată despre ce vorbim, nici dacă ceea ce spunem este adevărat. Bertrand Russell 1 Spatii vectoriale

Mai mult

Your Presentation Name

Your Presentation Name 1 Barometrul INSCOP ADEVĂRUL despre ROMÂNIA Ianuarie 2014 2 Metodologie Barometrul INSCOP Adevărul despre România a fost realizat de INSCOP Research la comanda cotidianului Adevărul Sondajul a fost realizat

Mai mult

Algoritmi genetici paraleli. Implementari Java. Continut laborator: 1. Obiectivul lucrarii. 2. Notiuni teoretice: 3. Cerinte laborator. 4. Tema. 1. Ob

Algoritmi genetici paraleli. Implementari Java. Continut laborator: 1. Obiectivul lucrarii. 2. Notiuni teoretice: 3. Cerinte laborator. 4. Tema. 1. Ob Algoritmi genetici paraleli. Implementari Java. Continut laborator: 1. Obiectivul lucrarii. 2. Notiuni teoretice: 3. Cerinte laborator. 4. Tema. 1. Obiectivul lucrarii. Lucrarea de faţă are rolul de a

Mai mult

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 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)

Mai mult

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 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

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

Regulile jocului Hotline Hotline este un slot video cu 5 role, 3 rânduri și 30 de linii (fixe) care conține simboluri Wild și Expanding Wild, Re-Spins

Regulile jocului Hotline Hotline este un slot video cu 5 role, 3 rânduri și 30 de linii (fixe) care conține simboluri Wild și Expanding Wild, Re-Spins Regulile jocului Hotline Hotline este un slot video cu 5 role, 3 rânduri și 30 de linii (fixe) care conține simboluri Wild și Expanding Wild, Re-Spins, Free Spins și Hotline Bonus Bet. Jocul este jucat

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

PROGRAMA CONCURSULUI NAŢIONAL

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.

Mai mult

CARS&CARGO Shaping Transport Collaboration Case study

CARS&CARGO Shaping Transport Collaboration Case study CARS&CARGO Bursa de transporturi Teleroute susține dezvoltarea rapidă a companiei Cars&Cargo prin construirea unei rețele și reducerea numărului de curse goale BOB SNIJDER DIRECTORUL COMPANIEI CARS&CARGO

Mai mult

Microsoft Word - probleme_analiza_numerica_ses_ian09.rtf

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

Mai mult