Leidsid 33 sarnast õppematerjali, mis on seotud failiga "Simpleksmeetod". Need materjalid aitavad sul teemat sügavamalt mõista.
sihifunktsioon, sihifunktsiooni, lahend, veeru, simpleksmeetod, duaalne, maksimumi, veerg, reast Majandusprobleemi formuleerimine ja otsustuskeskkonna analüüs Vastav mudelipüstitus koos vajalike andmete ettevalmsitamisega Mudeli lahendamine ja lahendustulemuste analüüs ning info ettevalmistamist otsuste langetamiseks Otsuse tegemine LINEAARSED PLANEERIMISÜLESANDED Kasumi saamine on alati seotud teatud kitsendustega, mis tulenevad inimese käsutuses olevate ressursside piiratusest. Ekstreemumülesanded- leida selline lahend, mis annab teatud funktsioonile suurima või vähima võimaliku väärtuse. Lineaarne planeerimisülesanne- ülesannet leida muutujate (tundmatute) sellised mittenegatiivsed väärtused, mis annaksid etteantud lineaarsele funktsioonile (sihifunktsioonile) optimaalse (maksimaalse või minimaalse) väärtuse ning rahuldaksid seejuures kõiki etteantud lineaarseid võrratusi või võrdusi (kitsendusi). Kui lisaks sellele on esitatud nõue, et osa tundmatuid (või kõik tundmatud)
KVANDI EKSAM Lineaarsed planeerimisülesanded: Mõisted: · Matemaatilised meetodid võimaldavad majandusprobleeme formaliseerida ja neid lahendada. Tegelevad optimaalsete lahendite väljatöötamisega · Lineaarne planeerimisülesanne ülesanne leida tundmatutele sellised mittenegatiivsed väärtused mis kajastaksid sihifunktsiooni optimaalset väärtust, rahuldades kõiki kitsendusi. · Lubatav lahend ehk plaan - sellised lahendid, mis rahuldavad kõiki kitsendusi ja tingimussüsteemi mittenegatiivsuse nõuet · Optimaalne lahend tundmatute väärtused, mis muudavad sihifunktsiooni kas maksimaalseks või minimaalseks · Optimaalsuskriteerium juhtimiseesmärgi kvantitatiivne hinnang( sihifunktsioon ) · Optimeerimine vastavalt sihifunktsioonile ja kitsendustele parima lahendi leidmine Max põhikujuline ülesanne:
a21 a22 a2 n x2 b2 c2 A , x , b , c , am1 am 2 amn xn bm cn võime lineaarse planeerimise ülesande kirjutada maatrikskujul maxcT x : Ax b, x 0. Lubatavate lahendite hulk on kirjapandav kujul R x : Ax b, x 0 . Duaalne simpleksmeetod. Kui aga simplekstabel ei ole lubatav, kuid on duaalselt lubatav, siis tuleb optimaalse lahendi leidmiseks kasutada duaalset simpleksmeetodit. Erinevalt harilikust simpleksmeetodist tuleb duaalse simpleksmeetodi korral valida simplekstabelist esmalt välja juhtrida, ja seejärel juhtveerg ning viia siis läbi tabeli ridade teisendus. Kui simplekstabel ei ole lubatav, siis peab vähemalt üks bk 0. Juhtrida uuele simplekstabelile üleminekuks valitakse selliste ridade seast, kus bk 0.
juhtkond saab otsustada, kui palju toorainet, tööjõudu ja kapitali tootmiseks kasutada) b. Endogeenseteks muutujateks ehk süsteemisisesteks muutujad. Need on muutujad, mille suuruse üle vaadeldava protsessi teostaja otsustada ei saa (näiteks turul saadaoleva kapitali, tööjõu ja tooraine hinnad) 5. Milline on lineaarse planeerimise ülesande standardne kuju? Nimetada, mis on sihifunktsioon, põhikitsendused ja kitsendused muutujatele. Min või max (sihifunktsioon(id)) (põhikitsendused) (kitsendused otsustusmuutujatele) Sihifunktsioon: funktsioon, mille optimaalset (maksimaalset või minimaalset) 2 väärtust kindlustavat otsustusmuutujate väärtuste komplekti otsitakse Põhikitsendused:
Majandusmatemaatika TEM0222 konspekt 1. Gaussi meetod e. elimineerimise meetod täpselt määratud süsteemi korral (võrrandite arv=tundmatute arv): maatriksis jäätakse kõik peadiagonaali elemendid 1ks, kõik ülejäänud elemendid muudetakse 0ks. Selleks valitakse igast reast ja veerust ühe korra juhtelement. Ühest reast või veerust mitu korda juhtelementi valida ei saa. Juhtelemendi rida lahutatakse või liidetakse teistele ridadele, et ülejäänud ridadest saada samasse veergu kus juhtelemend asub nullid. N: -1 2 1 1 ! 7 1 3 -1 1 ! 4 1 8 1 1 ! 13 11 11!6 Mittestabiilse süsteemi korral: Kasutusele tuleb Crameri valem. X1=x1(maatriks)/kogumaatriks Crameri valemit ei kasuta ükski arvutiprogramm, sest see võib anda väga suure vea.
koostada selline tootmisplaan, mille puhul tootmisest ja toodedete müügist saadav kasum oleks suurim) 2. Optimaalse segu (dieedi) koostamine (etteantud nõuetele vastava odavaima segu kosotamine) Põhireeglid majandusprobleemi formuleerimiseks LPÜ-na 1. Defineerida majandusprobleem, analüüsida seda. Määratleda muutujad, mille väärtused on otsitavad ( nende suuruste kohta langetatakse otsus xj) 2. Defineerida sihifunktsioon. Määratleda sihifunktsiooni kordajad, mis otseselt mõjutavad z-ni kuuluvate muutujate väärtuse kujunemist. 3. Määratleda kitsendused, nende sisu ja mõju juhtimiseesmärkide saavutamisele. 4. Selgitada ressursside olemasolu ja nende kulunormid (kitsendussüsteemi kordajad) 5. Mittenegatiivsuse nõue 6. Majandussituatsiooni iseloomustavad tunnused ja tingimused tabelisse. 7. Formaliseerida matemaatiliste funktsioonidena sihifunktsioon ja kitsendused.
MAATRIKSALGEBRA 1. Maatriksi mõiste ja liigitus Maatriksiks nimetatakse ristkülikukujulist elementide tabelit, mis koosneb m reast ja n veerust. Maatriksi elemente tähistatakse a ik, kus i näitab, millises reas ja k, millises veerus element asub. Maatrikseid tähistatakse suurte tähtedega A, B, C, . . . Maatriksi üldkuju on: a11 a12 ... a1n a 21 a 22 ... a 2 n . . . .
MAATRIKSALGEBRA 1. Maatriksi mõiste ja liigitus Maatriksiks nimetatakse ristkülikukujulist elementide tabelit, mis koosneb m reast ja n veerust. Maatriksi elemente tähistatakse a ik, kus i näitab, millises reas ja k, millises veerus element asub. Maatrikseid tähistatakse suurte tähtedega A, B, C, . . . Maatriksi üldkuju on: a11 a12 ... a1n a 21 a 22 ... a 2 n A= . . . . .
Krit stats + punktid kus funktsiooni tuletis on lõpmatu või ei eksisteeri 12. Mis on funktsiooni kasvamis- ja kahanemispiirkond, monotoonse kasvamise ja kahanemise piirkond? Kuidas neid leida? Kasvamispiirkond - kõik need argumendi x väärtused, mis on võrratuse y 0 lahendid Kahanemispiirkond - kõik need argumendi x väärtused, mis on võrratuse y0 lahendid. 13. Mis on funktsiooni lokaalsed ekstreemumid? Kuidas neid leida? Lokaalse maksimumi ja miinimumi ühine nimetus on lokaalne ekstreemum. Öeldakse, et funktsioonil f on punktis a lokaalne maksimum (miinimum), kui leidub niisugune punkti a ümbrus, kus f(x) f(a) (f(x) f(a)) 14. Mis on funktsiooni globaalsed ekstreemumid? Kuidas neid leida? Funktsioon f globaalseks ehk absoluutseks maksimumiks (miinimumiks) piirkonnas A X nimetatakse tema suurimat (vähimat) väärtust selles piirkonnas
optimeerimisülesanne? Optimeerimisülesande olemus. Kumerate sihifunktsioonidega ülesanded (minimeerimine ja maksimeerimine). Vajalikud ja piisavad optimumitingimused. Optimeerimine teatud kriteeriumi ja lisatingimuste suhtes optimaalse (parima) lahendi või parima alternatiivi leidmine. Optimaalne süsteem süsteem, mis toimib ja areneb teatud kriteeriumi ja lisatingimuste suhtes optimaalselt või mille struktuur on optimaalne. Optimeerimisülesande osad/kompnendid: 1. Sihifunktsioon või funktsionaal, mille väärtust minimeeritakse või maksimeeritakse (efektiivsuskriteerium) 2. Optimeerimise operaator (min, max, minmax, maxmin, jne) 3. Kitsendavad ehk lisatingimused 4. Juhitavad ehk optimeeritavad suurused või protsessid 5. Mittejuhitavd faktorid Kui sihifunktsioon või mõni kitsendus on lineaarsed, siis süsteemi nimetatakse samuti lineaarseks. Kui kasvõi üks komponentidest peaks olema mittelineaarne, siis on tegemist mittelineaarse optimeerimisülesandega
maatrikside elementidest teise vastavad elemendid. (vastandmaatrikside summa on nullmaatriks). Kahe (mxn)-maatriksi A = (aij) ja B = (bij) vaheks nimetatakse maatriksi A ja maatriksi B vastandmaatriksi -B summat. Maatriksite korrutamine: korrutamine on võimalik ainult siis, kui esimese teguri A veergude arv võrdub teise teguri B ridade arvuga A (m*n) ja B (n*p). maatrikside korrutise elemendi leidmiseks tuleb korrutada esimese maatriksi rea ja teise maatriksi veeru vastavad elemendid ning tulemused liita (m x n)-maatriksi A = (aij) ja (n x p)-maatriksi B = (bjk) korrutiseks nimetatakse (m x p)- maatriksit C = (cik), mille elemendid cik leitakse summana: Seega tuleb korrutismaatriksi elemendi cik leidmiseks korrutada maatriksi A i-nda reamaatriksi ja maatriksi B k-nda veerumaatriksi vastavad elemendid ja saadud korrutised liita.
(0;a0) a1-tõus c) ratsionaalf. N murrud d) mittealgebralised f. n juured, astmed, exp, log, trig. 4. Tasakaalu mõiste, turu tasakaalu mudelid (1.ja 2. ning n hüvisega) Tasakaalu mõiste- valitud üksteisega seotud mutujate väärtuste niisugune seis, et süsteemi seisund säilub. Turu tasakaalu mudelid: 1 hüvisega: 3 muutujat Qd, Qs, P eeldus Qd-Qs=0, Qd, Qs 4 parameetrit a, b, c, d>0 d ja b tõusud Q d=a-bP langev sirge Lahend: Qd, Qs, P Qd=Qs=Q lahend järjestatud paar (P;Q) Qs=-c+dP tõusev sirge 2 hüvisega: Qd1-Qs1=0 Qd2-Qs2=0 Qd1=a0+a1P1+a2P2 Qd2=a0+a1P1+a2P2 Qs1=b0+b1P1+b2P2 Qs2=b0+b1P1+b2P2 (a0-b0)+(a1-b1)P1+(a2-b2)P2=0 n hüvisega: kõik hüvised sõltuvad kõigist hindadest. Koefitsendid arvulisedlahend arvuline. 5. Maatriksid ja vektorid, maatriksitehted, vektortehted. Maatriks: Olgu i reaindeks ja j veeruindeks siis x1-1.ve-s, xj- j-ndas veerus, aij i-nda võrrandi j-nda muutuja koef
3. Determinandi mõiste, järk, tähistused. Miinor, alamdeterminant. Igale ruutmaatriksile saab vastavusse seada ühe reaalarvu, mis leaitakse ühe ja sama algoritmi järgi ruutmaatriksi elementide abil. Saadud arvu nim selle ruutmaatriksi determinandiks. Täh | A|. Ruutmaatriksi A järku nim ka determinandi järguks. n-järku determinandi mingi elemendi aij miinoriks Mij nim sellist (n-1)-järku determinanti, mis tekib, kui antud determinandist eemaldada rida ja veerg, kus paikneb vaadeldav element. n-järku determinandi mingi elemendi aij alamdeterminandiks nim arvu Aij=(-1)i+j Mij kus Mij on vaadeldava elemendi aij miinor. 4. Teist- ja kolmandat järku determinantide arvutuseeskirjad. Teist järku ruutmaatriksi korral leitakse determinandi väärtus avaldisega: Nt: Kolmandat järku ruutmaatriksi det arvutatakse sedasi: Nt:
M.Latõnina 1. MAATRIKSID 1.1. Üldmõisted Definitsioon 1. Maatriksiks nimetatakse riskülikujulist arvuliste elementidega tabelit, mis sisaldab n rida ja m veergu : Lühidalt maatriksit võib tähistada erinevate sulgudega (või kahekordsete püstjoontega): A = (aij ) = [aij ] = aij , (1.1) kus i = 1,...,n on rea number, j = 1,...,m on veeru number. Arve aij nimetatakse maatriksi elementideks. Nii et esimene alumine indeks näitab, mitmendas reas asub element , ja teine alumine indeks - mitmendas veerus asub element. Maatriksi suurust saab väljendada valemiga: ridade arv x veergude arv. Antud maatriks (1.1) on suurusega n x m ja seda saab kirjutada järgmiselt : An x m või dim A = n x m (dimensioon suurus). 3 -4 2
1.1. Üldmõisted Definitsioon 1. Maatriksiks nimetatakse riskülikujulist arvuliste elementidega tabelit, mis sisaldab n rida ja m veergu : Lühidalt maatriksit võib tähistada erinevate sulgudega (või kahekordsete püstjoontega): [ ] a = aij A = (aij ) = ij , (1.1) kus i = 1,...,n on rea number, j = 1,...,m on veeru number. Arve aij nimetatakse maatriksi elementideks. Nii et esimene alumine indeks näitab, mitmendas reas asub element , ja teine alumine indeks - mitmendas veerus asub element. Maatriksi suurust saab väljendada valemiga: ridade arv x veergude arv. Antud maatriks (1.1) on suurusega n x m ja seda saab kirjutada järgmiselt : An x m või dim A = n x m (dimensioon suurus). 3 - 4 2 A =
Lineaarsed tehted maatriksitega (liitmine ja skalaariga korrutamine). Nullmaatriks. Transponeeritud maatriks 2. Maatriksite korrutise definitsioon. Korrutamise omadused ja seosed lineaarsete tehete ning korrutamise vahel. Ühikmaatriks. 3. Teist ja kolmandat järku determinandid. 4. Permutatsiooni definitsioon. Inversiooni definitsioon. n-järku determinandi definitsioon. Determinandi põhiomadused 5. Maatriksi elemendi minor. Alamdeterminant. Determinandi arendus rea ja veeru järgi. Determinantide teooria põhivalem. 6. Regulaarse maatriksi mõiste. Pöördmaatriksi definitsioon ja elementide leidmise eeskiri. Pöördmaatriksi omadused. 7. Lineaarse võrrandisüsteemi definitsioon. Võrrandisüsteemi kordajad, vabaliikmed, lahend. Vasturääkiv, kooskõlaline, määratu süsteem. Süsteemi maatriks ja laiendatud maatriks. 8. Süsteemi lahendamine Crameri valemitega. Maatriksi minor. Maatriksi astak. Maatriksi ridade ja veergude elementaarteisendused
seosed. Sellisel juhul on meil tegemist kahe nähtuse või nähtuste kompleksiga, millest üht nimetatakse põhjuseks ja teist tagajärjeks. Seos kahe nähtuse vahel on põhjuslik, kui põhjusnähtus on tagajärgnähtuse esilekutsumiseks ühtaegu piisav ja tarvilik. Nähtuste kompleksist koosneva põhjuse korral on võimalik ja sageli ka tarvilik vaadelda teda koosnevana reast osapõhjustest Põhjuslik seos alati mingi kindla suunaga. Sama ei kehti seoste kohta üldiselt. Seos võib olla suunaga või ilma suunata. Võib osutuda, et omavahel seotud nähtused üksteist ei mõjuta põhjuslikkuse mõttes. Seosed ilmnevad ja neid kirjeldatakse nähtusi iseloomustavate tunnuste väärtuste vahelise sõltuvusena. Sõltuvus on kas funktsionaalne või statistiline.
seosed. Sellisel juhul on meil tegemist kahe nähtuse või nähtuste kompleksiga, millest üht nimetatakse põhjuseks ja teist tagajärjeks. Seos kahe nähtuse vahel on põhjuslik, kui põhjusnähtus on tagajärgnähtuse esilekutsumiseks ühtaegu piisav ja tarvilik. Nähtuste kompleksist koosneva põhjuse korral on võimalik ja sageli ka tarvilik vaadelda teda koosnevana reast osapõhjustest Põhjuslik seos alati mingi kindla suunaga. Sama ei kehti seoste kohta üldiselt. Seos võib olla suunaga või ilma suunata. Võib osutuda, et omavahel seotud nähtused üksteist ei mõjuta põhjuslikkuse mõttes. Seosed ilmnevad ja neid kirjeldatakse nähtusi iseloomustavate tunnuste väärtuste vahelise sõltuvusena. Sõltuvus on kas funktsionaalne või statistiline.
geomeetriliste vektorite korral. Nullvektori osas on = (0; 0; ...; 0); - = (- a1; -a2; ... -an) = (-1); - = + (-) = + (-1) 6. Maatriksi defnitsioon ja tähistused. Lineaarsed tehted maatriksitega ja nende omadused. K - korpus; m, n - positiivsed naturaalarvud; (mxn)-maatriks üle korpuse K - m-realine ja n-veeruline skalaaride tabel; K(mxn) - kõigi (mxn)-maatriksite hulk üle korpuse K (mxn)-maatriksiks nimetatakse m reast ja n veerust koosnevat ristkülikukujulist arvude tabelit A = ||aij|| = (aij R iga i ja j korral) Erikujulised maatriksid: 1. ruutmaatriksid (m=n) 2. diagonaalmaatriks (m=n; aij = 0 ij) 3. skalaarmaatriks (m=n; aij = 0 ij; a11 = a22 = ... = ann) Lineaarsed tehted maatriksitega A = ||aij|| Kmxn; B = ||bij|| Kmxn; c K 1. liitmine: A + B = ||cij|| Kmxn; cij = aij + bij i,j 2. skalaariga korrutamine: cA = ||dij|| Kmxn; dij = caij i,j
Y p - NN ( X ) = Y p - Y 0 . (1.13) NN on närvivõrgu funktsioon ( Y = NN (X ) ). Õpetamise tulemusena õpib võrk andma õigeid tulemusi eelnevalt fikseeritud punktides ja sobiva võrgu struktuuri korral, tänu võrgu interpoleerimise ning ekstrapoleerimise võimele (üldistusvõimele) annab ta väljundisse suhteliselt õigeid tulemusi, ka juhul kui võrgu sisendisse antakse tundmatu väärtus. Iseõppiva võrgu korral fikseeritakse sihifunktsioon, mille ekstreemum tagatakse võrgu parameetrite muutmisega. Õigesti valitud sihifunktsiooni ekstreemumi saavutamine tagab ka võrgu väljundis õiged väljundvektori väärtused. Sihifunktsiooni valik sõltub konkreetsest ülesandest. 14 Kasutatakse kaht erinevat treenimisviisi: 1. pakett treenimine (batch-wise training, ) - kõik "treeninguks"
Y p - NN ( X ) = Y p - Y 0 . (1.13) NN on närvivõrgu funktsioon ( Y = NN (X ) ). Õpetamise tulemusena õpib võrk andma õigeid tulemusi eelnevalt fikseeritud punktides ja sobiva võrgu struktuuri korral, tänu võrgu interpoleerimise ning ekstrapoleerimise võimele (üldistusvõimele) annab ta väljundisse suhteliselt õigeid tulemusi, ka juhul kui võrgu sisendisse antakse tundmatu väärtus. Iseõppiva võrgu korral fikseeritakse sihifunktsioon, mille ekstreemum tagatakse võrgu parameetrite muutmisega. Õigesti valitud sihifunktsiooni ekstreemumi saavutamine tagab ka võrgu väljundis õiged väljundvektori väärtused. Sihifunktsiooni valik sõltub konkreetsest ülesandest. 14 Kasutatakse kaht erinevat treenimisviisi: 1. pakett treenimine (batch-wise training, ) - kõik "treeninguks"
võimalik andmete liiasust täielikult elimineerida ja seda pole ka sageli vaja. Mõistetest: Kasutan relatsioonilise mudeli mõisteid (relvar, relatsioon, atribuut, korteez). relvar relatsiooniline muutuja. Tutvustatavad disaini headuse kontrolli ja parandamise meetodid on rakendatavad ka SQL-andmebaaside korral. Tehke mõttes asendus: relvar tabel, relatsioon tabel, atribuut veerg, korteez rida. Normaalkujud: Relvar on mingil normaalkujul, kui see rahuldab kõiki selle normaalkujuga seotud tingimusi. Relvar, mis on normaalkujul N on ka kõigil madalamatel normaalkujudel. See ei pruugi olla kõrgematel normaalkujudel N+1, N+2 jne. Normaliseerimata andmed: 22. Esimene normaalkuju (teema 9) Relvar on normaliseeritud e. esimesel normaalkujul, kui selle iga legaalse väärtuse
Tuua näiteid kahemuutuja funktsioonide kohta. .................................................................................................26 43. Kahe muutuja funktsiooni pidevus ja katkevus. ......................................................................27 44. Mitme muutuja funktsiooni täismuut ja täisdiferentsiaal. ....................................................... 27 45. Diferentsiaalvõrrandid. Diferentsiaalvõrrandi lahend, üldlahend, erilahend, singulaarne lahend. ............................................................................................................................................28 46. Eralduvate muutujatega diferentsiaalvõrrand. Kirjeldada eralduvate muutujatega .................29 diferentsiaalvõrrandi lahendamist. .................................................................................................29 47
Programmeerimise algkursus 1 - 89 Mida selle kursusel õpetatakse?...................................................................................................3 SISSEJUHATAV SÕNAVÕTT EHK 'MILLEKS ON VAJA PROGRAMMEERIMIST?'......3 PROGRAMMEERIMISE KOHT MUUDE MAAILMA ASJADE SEAS.............................3 PROGRAMMEERIMISKEELTE ÜLDINE JAOTUS ..........................................................7 ESIMESE TEEMA KOKKUVÕTE........................................................................................8 ÜLESANDED......................................................................................................................... 8 PÕHIMÕISTED. OMISTAMISLAUSE. ...................................................................................9 ................................................................................................................................................. 9 SISSEJUHATUS.......
Süsteemi mõiste. Süsteemimudel. Muutujad ja parameetrid. Sisend-, oleku- ja väljundmuutujad. Millest sõltub süsteemi käitumine. Süsteemi matemaatiline mudel ja selle koostamine. Algolek ja selle sisu. Dünaamiline süsteem. Pidev- ja diskreetaja süsteemid. Süsteemi mõiste: Süsteem on omavahel seotud objektide terviklik kogum. Süsteem on see, mida saab vaadelda süsteemina (süsteem on subjektiivne – kui tahan, vaatan süsteemina, kui ei taha, ei vaata). Süsteem on funktsioon sisendist ja siseolekust, kui see võrrand teada, siis see võrrand on süsteem ehk süsteemimudel. Süsteemi omadused: element/objekt, sidemed (mistahes seosed elementide vahel, võivad olla orienteeritud, vastastikused, muutlikud, juhuslikud jne), terviklikkus, süsteemil on hierarhia, süsteemil on kindel käitumine. Põhiülesanded: süsteemide modelleerimine (mudelite koostamine), süsteemide analüüs (meetodid süsteemide uurimiseks), süsteemide süntees (meetodid süsteemide loomiseks). Sü
oluliskes, kui emp≤teor, siis antud olulisuse nivool erinevusi oluliseks
lugeda ei saa. Kui emp
Mainori Kõrgkool Matemaatika ja statistika Loengukonspekt Silver Toompalu, MSc 2008/2009 1 Matemaatika ja statistika 2008/2009 Sisukord 1 Mudelid majanduses ............................................................................................................. 4 1.1 Mudeli mõiste ......................................................................................................................... 4 1.2 Matemaatilise mudeli struktuur ja sisu ................................................................................... 4 2 Funktsioonid ja nende algebra............................................................................................... 5 2.1 Funktsionaalne sõltuvus ....................................
TARTU ÜLIKOOLI TEADUSKOOL PROGRAMMEERIMISE ALGKURSUS 2005-2006 Sisukord KURSUSE TUTVUSTUS: Programmeerimise algkursus.........................................6 Kellele see algkursus on mõeldud?..................................................................6 Mida sellel kursusel ei õpetata?.......................................................................6 Mida selle kursusel õpetatakse?......................................................................6 Kuidas õppida?.................................................................................................7 Mis on kompilaator?.............................................................................................8 Milliseid kompilaatoreid kasutada ja kust neid saab?......................................8 Millist keelt valida?...........................................................................................8 ESIMENE TEEMA: sissejuhatav sõnavõtt ehk 'milleks on v
EKSAMIKÜSIMUSED 2009 1. Infoedastussüsteemi struktuurskeemid. Üksikute osade: infoallikas, kooder, edastuskanal jne ühtsed kirjeldused. Infoedastuse põhiseadused. (Slaididelt: paragrahv 1) Struktuurskeem: info allikas -> kodeerimine -> edastuskanal -> dekodeerimine -> info tarbija Info allikas edastamisele kuuluvad teatud sõnumid ajalise järjestikuse jadana, siia lisandub ideaalne vaatleja, kes saab sõnumis aru; info allikad on pidevad (elektrilised signaalid) ja diskreetsed (lõplik arv teateid, diskreetsed allikad võivad olla lihtallikad ja kahendallikad); diskreetsed lihtallikad võivad olla mäluta (üksteiele järgnevad sümbolid on teineteisest statistiliselt sõltumatud) või mäluga (sümbolid on stat. sõltuvad); diskreetsel kahendallikal on kaks võimalikku väljundsümbolit null ja üks; Kodeerimine kooder on sobituste kogu; Edastuskanal edastuskanalil on välismõjud; edastuskanal on tehniliste vahendite kogum, toimib teatud reaalses füüsikalises
Massiivmuutuja nime esitamiseks kehtivad samad reeglid nagu kõikide teiste nimede jaoks. Dimensioon ehk mõõt iseloomustab massiivi organisatsiooni: määrab elementide paigutuse kogumis ning indeksite arvu, mis on vajalik elementide asukoha määramiseks. Ühemõõtmeline massiiv on nummerdatud elementide jada, elemendi asukoha jadas saab määrata ühe indeksi abil. Sellist massiivi nimetatakse sageli ka vektoriks või jadaks. Tema analoogiks Excelis on töölehe rida või veerg. Kahemõõtmelises massiivis, mida nimetatakse ka maatriksiks, moodustavad elemendid korrapärase tabeli. Elemendi asukoht on üheselt määratav kähe indeksi abil: rea- ja veerunumbriga. Excelis vastab kahemõõtmelisele massiivile tööleht või ristkülikukujuline lahtriplokk. Võib käsutada ka kolme ja enama dimensiooniga massiive, maksimaalne dimen- sioonide arv VBAs võib olla 60(1). Indeksite rajad näitavad iga dimensiooni jaoks indeksi minimaalse ja maksimaalse väärtuse.
4 Teist ja kolmandat järku determinant . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.5 Kõrgemat järku determinant . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.6 Determinantide omadused . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 Kontrolltöö teemad 1. Tehted maatriksitega. 2. Maatriksite korrutamine. 3. Determinantide omadused. 4. Determinandi väärtuse arvutamine, arendades determinanti rea või veeru järgi. Eksamiteemad 1. Tehted maatriksitega. 2. Determinandi mõiste ja omadused. 3. Determinandi elemendile vastava miinori ja alamdeterminandi mõisted. 4. Determinandi arendamine rea või veeru järgi. PEATÜKK 1. MAATRIKSID JA DETERMINANDID 1.1 Maatriksi mõiste Maatriksi A vastandmaatrik- Definitsioon 1
1. Algoritm. Algoritmi keerukus. Ajalise keerukuse asümptootiline hinnang. Erinevad keerukusklassid: kirjeldus, näited. 1.1 Algoritm • Mingi meetod probleemi lahendamiseks, mida saab realiseerida arvutiprogrogrammi abil. • Algoritm on õige, kui kõigi sisendite korral, mis vastavalt algoritmi kirjeldusele on lubatud, lõpetab ta töö ja annab tulemuse, mis rahuldab ülesande tingimusi. Öeldakse, et algoritm lahendab arvutusülesande. • Selline programm, mis annab probleemile õige vastuse piiratud aja jooksul. • Kindlalt piiritletud sisendi korral vastab ta järgmistele kriteeriumitele: o lõpetab töö piiratud aja jooksul; o kasutab piiratud hulka mälu; o annab probleemile õige vastuse. • Parameetrid, mille järgi hinnata algoritmide headust: o vastava mälu hulk; o töötamise kiirus ehk vajatava aja hulk. Omadused: 1. Lõpplikkus – töö peab lõppema peale lõ
MAJANDUSMATEMAATIKA I Ako Sauga Tallinn 2003 SISUKORD 1. MUDELID MAJANDUSES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 Mudeli mõiste. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 Matemaatiliste mudelite liigitus ja elemendid . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 Matemaatilise mudeli struktuur ja sisu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2. FUNKTSIOONID JA NENDE ALGEBRA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 Arvud ja nende hulgad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 Funktsionaalne sõltuvus . . . . . . . . . .
annaabi.ee 
