Bioinformaatika ülesanded II Fülogeneetilised puud. 1. DNA järjestuste fülogeneetiliste puude käsitsi koostamine kasutades kaugusmeetodeid (UPGMA, NJ). a. Moodustada antud 5 järjestuse kaugusmaatriks ning joonistada kvantitatiivne juurtega fülogeneetiline puu kasutades UPGMA meetodit. 1 ACAAACAGTT CGATCGATTT GCAGTCTGGG 2 ACAAACAGTT TCTAGCGATT GCAGTCAGGG 3 ACAGACAGTT CGATCGATTT GCAGTCTCGG 4 ACTGACAGTT CGATCGATTT GCAGTCAGAG 5 ATTGACAGTT CGATCGATTT GCAGTCAGGA b. Koostada eelpool toodud järjestuste fülogeneetiline puu kasutades Neighbour Joining meetodit. c. Valida 4 järjestust (ülevalt) ja leida informatiivsed positsioonid (ML meetod). Koostada kõik võimalikud sugupuud (ML meetod) kasutades ainult informatiivsetest positsioonidest koosnevaid järjestusi, märkida mutatsioonide arv igale puuharule, leida kõige tõenäolisem sugupuu. d. Võ...
3. semantika - keelekonstruktsioonide tähendus, s.t. kuidas interpreteeritakse süntaktiliselt korrektset programmi. 4. stiil ja programmide koostamise metoodika. On kokkulepped, millega vabatahtlikult kitsendatakse süntaktiliselt lubatud programmide hulka, et saavutada paremat loetavust inimese poolt (näit. "treppimine" programmi struktuuri väljatoomiseks, nimekokkulepped jne.). Algoritmidest ca 825 m.a.j. , Abu Ja'far Mohammed ibn Mûsâ al-Khowârizmî - reeglid aritmeetiliste operatsioonide sooritamiseks Algoritm on täpne (üheselt mõistetav) juhis antud ülesande lahendamiseks. Algoritm koosneb lõplikust arvust sammudest, millest igaüks on täidetav lõpliku aja jooksul lõplikke ressursse kasutades. Algoritmi rakendatakse teatavale lähteandmete komplektile (sisend) ning ta annab teatava resultaadi (väljund).
........................................................... 8 Kokkuvõte................................................................................................................................. 11 Kasutatud kirjandus...................................................................................................................12 Sissejuhatus Referaadi teemaks on kartograafiline generaliseerimine, kus räägitakse generaliseerimisest, selle vajadusest, generaliseerimis meetodites ja algoritmidest, mida kasutatakse generaliseerimisel. Esimese peatükkis räägitakse, mis asi on generaliseerimine ja selle vajalikusest, seal tuuakse abistavaid näiteid, mis aitavad teemat paremini mõista. Järgmiseks teemaks kriteeriumid näitamaks generaliseerimise vajadust. Selles peatükis on välja toodud 6 aspekti, mis vajavad generaliseerimist. Kolmanda osa teemaks on generaliseerimis meetodid. Seal on 6 meetodit, millest on illustreeriv ja abistav joonis, mis seletab meetodid lahti. Peale
01078 0.00294 4 spt_SPA025 0.01078 0.00294 3 2 0.00733 0.00733 2 sfl_SF4435 0.01078 0.00345 2 1 0.00986 0.00253 1 ece_Z0213 0.01078 0.00092 1 eco_b0201 0.01078 0.00092 d. Analüüsida tulemusi ning võrrelda omavahel lähtudes programmide algoritmidest (juhend!). Vastus: Samade meetoditega tulid puud suhteliselt sarnased, kuid eri meetodeid kasutades tulid ka suhteliselt erinevad puud. Näiteks DNADIST, FITCH, KITSCH ja NEIGHBOR võrdlesid järjestusi kaugmaatriksite põhjal. DNAML ja DNAMLK arvestasid iga elemendi asenduse tõenäosusega ning leidsid kõik võimalikud puud. Distance methods These programs are intended to be used sequentially. First a distance matrix is calculated by
Kui närvivõrgu ülesandeks on mingi sihifunktsiooni (veafunktsiooni) minimiseerimine, siis selleks võib kasutada erinevaid matemaatilisi aproksimeerimise arvutusmeetodeid. Näiteks, närvivõrgu parameetrite optimiseerimiseks hästi sobivad ka Newton'i meetod, Levenberg-Marquard'i meetod jne. Kui tegemist on iseorganiseeruvate võrkudega, siis neid ei saa õpetada, sest "õige" väljund on eelnevalt teadmata. Nad peavad õppima ise lähtudes etteantud kriteeriumist. Üks iseõppimise algoritmidest on Kohonen'i algoritm. 1.4.3 Kohonen'i iseorganiseerumise algoritm Kohonen'i iseorganiseeruva närvivõrgu arhitektuur on kirjeldatud peatükis 1.3.3. Vaatleme nüüd tema iseõppimiseks kasutatavat algoritmi. Ta koosneb järgmistest sammudest: 1) Alguses (t=0) kõikidele kaalukoefitsientidele antakse juhuslikke algväärtusi ning määratakse raadiust R , mis määrab iga neuroni ümbrust U(R);
Kui närvivõrgu ülesandeks on mingi sihifunktsiooni (veafunktsiooni) minimiseerimine, siis selleks võib kasutada erinevaid matemaatilisi aproksimeerimise arvutusmeetodeid. Näiteks, närvivõrgu parameetrite optimiseerimiseks hästi sobivad ka Newton'i meetod, Levenberg-Marquard'i meetod jne. Kui tegemist on iseorganiseeruvate võrkudega, siis neid ei saa õpetada, sest "õige" väljund on eelnevalt teadmata. Nad peavad õppima ise lähtudes etteantud kriteeriumist. Üks iseõppimise algoritmidest on Kohonen'i algoritm. 1.4.3 Kohonen'i iseorganiseerumise algoritm Kohonen'i iseorganiseeruva närvivõrgu arhitektuur on kirjeldatud peatükis 1.3.3. Vaatleme nüüd tema iseõppimiseks kasutatavat algoritmi. Ta koosneb järgmistest sammudest: 1) Alguses (t=0) kõikidele kaalukoefitsientidele antakse juhuslikke algväärtusi ning määratakse raadiust R , mis määrab iga neuroni ümbrust U(R);
integreerub koolivaim koolivälise deemoniga Eesti on koolimeeldivuse järgi Euroopa Viru keskuses. 22 riigi hulgas viimasel ja õpilaste heaoluindeksi Kahjuks räägitakse meil koolivaimu järgi eelviimasel kohal. See vabadusest väga vähe. Hariduse puhul paneb kartma, et meie õpilaste akadeemilised tehakse juttu ikka teadmistest, tegevusjuhistest, tulemused ei pruugi tulevikus algoritmidest. Eesmärk on selliseks jääda. funktsionaalselt tõhus inimene, kes tuleb Miks on meie õpilased seni häid tulemusi oma töökohal probleemideta toime, saavutanud? Võib-olla tänu sellele, ei ole ühiskonnale koormaks jne. Mõnes et Eestis on juba alates aegadest, mil õppekavas võiks ikka see ka kirjas olla, emad voki kõrval lapsi lugema õpetasid,
IP protokoll võimaldab pakettide marsruutimist Miks on vaja kaitsta võrguliiklust? Krüpteerimisvõtmete edastamiseks Kuidas blokeerida PING pakettidega ründeid? Kasutada protokolli blokeerimist Mida tähendab identiteedi vargus? Võrguaadressi võltsimine Pordi ülevõtmine on kommutaatori pordi suunamine vahendusmehe masinasse Mille poolest erinevad sümmeetrilise krüpteerimise algoritmid asümmeetrilise krüpteerimise algoritmidest? On kiiremad Krütograafiline meetod takistab võtme puudumisel avada saadetud sõnumeid. Sertifitseerimisasutus sertifitseerib kasutajate avalike võtmete korrektsuse Millist võtit on vaja salastatud ja allkirjastatud sõnumi saatmiseks? Saatja salajast võtit ja vastuvõtja avalikku võtit Millist krüpteerimismeetodit kasutab turvasoklite kihi protokoll? Sümmeetrilist ja asümmeetrilist krüpteerimismeetodit Milline osa aadressist www.riik.ee näitab tipptaseme domeeni? .ee
L ja sünteesige sellele diskreetaja süsteemile olekutaastaja x^ (k + 1) = x^ (k ) + u (k ) + LC ( x^ (k ) - x(k )) Tõestage, et olekutaastaja saab oma ülesandega hakkama. 66 13. MITTELINEAARSED SÜSTEEMID JA NENDE LINEARISEERIMINE Selle peatüki teoreetilisi aluseid saab leida H. Sillamaa õpikust ptk. 5.2 ja K. Ogata raamatust ptk. 3-10. Enamik süsteemide analüüsi ja juhtimise algoritmidest põhineb lineaarsel mudelil. Samal ajal on enamik reaalsetest süsteemidest mittelineaarsed. Selleks et neid juhtida ja analüüsida, võib kasutada kas mittelineaarseid või lineariseerituid mudeleid ja algoritme. Mittelineaarsetest meetoditest räägitakse ainete ISS0021 Automaatjuhtimissüsteemid ja ISS0022 Automaat- juhtimissüsteemide jätkukursus raames. Süsteemi saab lineariseerida tööpunkti ümbruses (vt. näidisülesanne N13.1) või tasakaalu- olekus (vt. näidisülesanne N13.2)
Episoodiline mälu on vastuvõtlik muutustele ja kaotustele, kuid ta on tähtsaks aluseks varemkogetud sündmuste äratundmisel. Semantiline mälu on sõnade, mõistete, reeglite ja abstraktsete ideede mäluks ja ta on hädavajalik keelekasutuse seisukohast. Tulving: Semantiline mälu on vaimne tesaurus, organiseeritud teadmine sõnadest ja teistest sõnalistest sümbolitest, mis inimesel olemas on; nende tähendusest ja vastavusest, suhetest nende vahel; reeglitest, valemitest ja algoritmidest nende sümbolite, mõistete ja suhetega manipuleerimiseks. Semantiline mälu ei registreeri sisendite omadusi, vaid sisendsignaalide tunnetuslikke esindusi. Episoodilisest mälust kaob info kiiresti, koos uue info saabumisega. Seega on episoodiline mälu kogu aeg töös, samas kui semantilist mälu aktiveeritakse harvem ja see jääb ajas stabiilsemaks. Tulving (1985) esitas oma töös "Kui palju on mälusüsteeme?" viis põhjendust paljude mälusüsteemide olemasoluks. 1
annaabi.ee 
