Optimeerimine Esialgu proovin optimeerida varianti #1, sest selle suurus oli parem kui tuumadega variandil (#2). Eesmärgiks on lahti saada kallitest elementidest – invertorid, AND ja OR elemendid. Ning NAND on parem kui NOR. Teisenduste aluseks on DeMorgani ja topelteituse seadused: (x’ + y’) = (x y)’, (x’y’) = (x+y)’ ja (x’)’ = x. Üldjoontes toimub teisendus selliselt, et nii AND kui ka OR elemendid muudetakse NAND elementideks – xy + wz = ((xy)’ (wz)’)’. Sisendmuutujate inverteerimisest lahti saamiseks sobivad järgmised teisendused (otse- ja inverteeritud väärtuste kombinatsioonid): a) x y z' = ( x y ) z' = ( ( x y )' + (z')' )' = ( ( x y )' + z )' b) x y' z' = x ( y' z' ) = x ( y + z )' c) x' y' z' = ( x + y + z)' Teisendused on teostatud implikantide gruppide kaupa. Paaril korral on esitatud alternatiivid koos võrdlusega. x1i = x1' ===> x1i = (x1 & x1)' [1.0/1.0] 1.0
vähendab lülituse hinda ja koostamise töömahtu. Seepärast tuleb juba loogikalülituste sünteesil funktsioone kindlate kriteeriumide järgi minimeerida. Kõige enam on läbi töötatud loogikafunktsioonide täielike disjunktiivsete normaalkujude minimeerimismeetodid. Tavaliselt on eesmärgiks leida minimaalse pikkusega loogikafunktsiooni algebraline avaldis, milles on minimaalne arv sisendmuutujate tähiseid, näiteks minimaalne disjunktiivne normaalkuju ehk MDNK. Loogikafunktsioonide minimeerimiseks kasutatakse 1) vahetut lihtsustamist, 2) lihtsustamist Karnaugh kaardi abil, 3) Quine - Mc Cluskey meetodit, 4) Blake' i meetodit jms. Karnaugh kaart on loogikafunktsiooni tõeväärtustabeli ehk olekutabeli erikuju, mida kasutatakse funktsiooni minimeerimiseks. Karnaugh kaart on ruudu- või ristkülikukujuline lahterdatud tabel
Kuidas on võimalik ülekandemudelite põhisel analüüsil arvestada mittenullist algolekut?: 5. Stabiilsus ja süsteemide käitumine- Algolek Süsteemi algoleku x(0) puhul on süsteem algtingimustes (süsteemi muutujad voi parameetrite teadaolevad väärtused vaatluse või analüüsi alghetkel.) Vabaliikumine- Vabaliikumine (xv) on seotud algolekuga x(0). Sundliikumine- Sundliikumine on seotud sisendiga u(t). Tasakaaluolek- Süsteemi püsiolek nulliste sisendmuutujate korral (kõik olekumuutujad on konstantsed). Lineaarse süsteemi ainus tasakaaluolek on määratud ainuüksi süsteemi omadustega. Mittelineaarne süsteem võib omada ka palju tasakaaluolekuid, kuid need võivad ka täiesti puududa. Iga tasakaaluolek võib olla nii stabiilne kui ka mittestabiilne. Stabiilsust määratakse süsteemi mudeli lineaarse lähendiga tasakaaluoleku lähikonnas. Ljapunovi stabiilsus üldjuhul ja lineaarsete süsteemides- Ljapunovi poolt esitatud
sihipärastele kui ka häiringutele), süsteemide põhilised dünaamilised omadused (stabiilsus, juhitavus, jälgitavus, statsionaarsus jne). Siia kuuluvad ka muutused süsteemi käitumises, mida põhjustavad süsteemi parameetrite (tavaliselt väikesed) muutused (tundlikkus). 5.2 Vabaliikumine- on seotud süsteemi algolekuga x(0) Sundlliikumine on seotud sisendiga u(t). 5.3 Tasakaaluolek - Süsteemi püsiolek nulliste sisendmuutujate korral (kõik olekumuutujad on konstantsed). Lineaarse süsteemi ainus tasakaaluolek on määratud ainuüksi süsteemi omadustega. Mittelineaarne süsteem võib omada ka palju tasakaaluolekuid, kuid need võivad ka täiesti puududa. Iga tasakaaluolek võib olla nii stabiilne kui ka mittestabiilne. Stabiilsust määratakse süsteemi mudeli lineaarse lähendiga tasakaaluoleku lähikonnas. 5.3 Ljapunovi stabiilsus üldjuhul ja lineaarsete süsteemides. -A
Vabaliikumine: Põhjustatud mittenulliste algtingimuste poolt (y( 0) ≠ 0 ja x(0) ≠ 0). Vabaliikumine näitab süsteemi väljundi sõltuvust algtingimustest. Vabaliikumine ei ole mõjutatav, sõltub algolekust x(0), tavaliselt sumbuv. Kui ei sumbu on süsteem ebastabiilne. Sundliikumine: Sundliikumine ehk sunnitud liikumine näitab, kuidas süsteemi sisend mõjutab tema väljundit. Sõltub sisendist u(t). Tasakaaluolek: Tasakaaluolek on süsteemi püsiolek nulliste sisendmuutujate korral (kõik olekumuutujad on konstantsed). Lineaarse süsteemi ainus tasakaaluolek on määratud ainuüksi süsteemi omadustega. Mittelineaarne süsteem võib omada ka palju tasakaaluolekuid, kuid need võivad ka täiesti puududa. Iga tasakaaluolek võib olla nii stabiilne kui ka mittestabiilne. Stabiilsust määratakse süsteemi mudeli lineaarse lähendiga tasakaaluoleku lähikonnas. Ljapunovi stabiilsus üldjuhul ja lineaarsete süsteemides: A.Ljapunovi poolt esitatud
kohustuslikus korras täitmisele. Finantsplaneerimine formuleerib meetodid, mille abil tuleks püstitatud finantseesmärgid saavutada. Finantsplaneerimise kolm peamist mõõdet on: · Ajaline raamistik o lühiajalised plaanid (1-12 kuud) o pikaajalised plaanid (2-5 aastat) Agregeerimise tase o igal osakonnal on oma finantsplaan o ettevõtte tasemel liidetakse erinevate osakondade plaanid ühtseks finantsplaaniks Eeldused ja stsenaariumid o tehakse realistlikke eeldusi olulisemate sisendmuutujate kohta o koostatakse erinevaid stsenaariume, kus muudetakse eeldusi sisendmuutujate kohta o koostatavaid stsenaariume on vähemalt kolmel erineval tasemel: kõige halvem stsenaarium, kõige parem stsenaarium ja kõige tõenäolisem stsenaarium Finantsplaneerimise elemendid: investeering uutesse varadese kapitali eelarvestamisega seotud otsused, finantsvõimendus kapitali struktuuriga seotud otsused, aktsionäridele makstav raha dividendipoliitikaga seotud otsused,
Saame Y(Z) = Valime uue muutuja n=m-k, seega m=n+k; Y(z)= Viimases avaldises on moodustunud h[nT] ja u[kT] z-kujutise avaldised. Nüüd defineerime diskreetse impulsskaja z-kujutise diskreetseks ülekandefunktsiooniks Tulemusena saab avaldise 2.3.1 väljendada kujul Y(z)=H(z)U(z). Seega osutub diskreetaja süsteemi ülekandefunktsioon võrdseks väljund-ja sisendmuutujate z- kujutiste suhtega analoogilselt pidevaja süsteemi ülekandefunktsioonile. Et s-kujutistele vastavad avaldise 2.1.4 alusel z-kujutised, saame nullistel algtingimustel kujutisvõrrandid u(s)-+u(z) ja y(s)->y(z), siis peab kehtima ühene vastavus ka ülekandefunktsioonide jaoks Seega on võimalik antud süsteemi ülekandefunktsiooni tundes otseselt arvutada sama süsteemi diskreetne ülekandefunktsioon. Ka mõlema
PV välja ja PV sisse - kus lõikuvad? 30. Mille poolest erineb sensitiivsuse analüüs stsenaariumanalüüsist? Sensitiivsuse analüüs – võimaldab vaadelda kui palju muutub NPV, kui muudetakse korraga ühte sisendmuutujatest. Seejärel võrreldakse baasstsenaariumit alternatiivsetega ning mida suurem on erisus baasstsenaariumist, seda suurem on projekti risk. Stsenaariumanalüüs – võimaldab vaadelda korraga rohkem kui ühe sisendmuutuja muutust ning võtta arvesse ka sisendmuutujate tõenäosuste jaotused. Üldjuhul pannakse paika baasstsenaarium ning leitakse kaks äärmuslikku stsenaariumit – parim ning halvim stsenaarium. Sensitiivsusanalüüs - korraga muudame üht sisendinäitajat Stsenaariumanalüüs - saab vaadelda rohkem kui üht sisendmuutuja muutust. 31. Milles seisneb Monte Carlo simulatsioon? Monte Carlo simulatsioon ● Samm edasi stsenaariumanalüüsist, sest saab suurendada katsetatavate stsenaariumite arvu.
Loogikalülituste konstrueerimisel on oluline lülitust võimalikult lihtsustada, mis vähendab lülituse hinda ja koostamise töömahtu. Seepärast tuleb juba loogikalülituste sünteesil funktsioone kindlate kriteeriumide järgi minimeerida. Kõige enam on läbi töötatud loogikafunktsioonide täielike disjunktiivsete normaalkujude minimeerimismeetodid. Tavaliselt on eesmärgiks leida minimaalse pikkusega loogikafunktsiooni algebraline avaldis, milles on minimaalne arv sisendmuutujate tähiseid, näiteks minimaalne disjunktiivne normaalkuju ehk MDNK. Loogikafunktsioonide minimeerimiseks kasutatakse 1) vahetut 26 lihtsustamist, 2) lihtsustamist Karnaugh kaardi abil, 3) Quine - Mc Cluskey meetodit, 4) Blake' i meetodit jms. Karnaugh kaart on loogikafunktsiooni tõeväärtustabeli ehk olekutabeli erikuju, mida kasutatakse funktsiooni minimeerimiseks. Karnaugh kaart on ruudu- või ristkülikukujuline lahterdatud tabel
Tuletatud lineaarseid mudeleid kasutatakse ahelate aseskeemide ja tagasisidedel põhinevate lineaarsete automaatjuhtimissüsteemide väljatöötamiseks. Klassikaline automaatjuhtimise teooria põhineb ülekandefunktsioonidel, mis sobivad hästi elektriajamite üksikute komponentide mudeliteks. 140 Ülekandefunktsioon on lineaarse ahela matemaatiline mudel, mis kirjeldab selle väljund-ja sisendmuutujate suhet operaatorkujul nulliga võrdsete algtingimuste korral. Diferentsiaalvõrrandite teisendamisel operaatorkujule (Laplace'i teisendus) kasutatakse algebralist suurust s, mida nimetatakse Laplace'i operaatoriks. Sümbolkujul 2 3 d d d s = , s 2 = , s 3 = jne. dt dt dt
annaabi.ee 
