Matematičko modeliranje računalnih mreža zbirka riješenih zadataka s auditornih vježbi

Size: px
Start display at page:

Download "Matematičko modeliranje računalnih mreža zbirka riješenih zadataka s auditornih vježbi"

Transcription

1 Matematičko modeliranje računalnih mreža zbirka riješenih zadataka s auditornih vježbi jednopredmetni preddiplomski studij, III i IV semestar dvopredmetni preddiplomski studij, V i VI semestar diplomski studij matematike i informatike, III i IV& semestar preddiplomski studij fizike, V semestar diplomski studij fizike i informatike, II semestar diplomski studij politehnike i informatike, I i II semestar 30 sati (zimski semestar) + 30 sati (ljetni semestar) Vedran Miletić Zavod za komunikacijske sustave Odjel za informatiku Sveučilišta u Rijeci akademska godina 2014/2015. zadnja promjena: 2. srpnja

2 Predgovor Skripta je namijenjena studentima druge godine preddiplomskog studija informatike. Nastala je na temelju vježbi iz kolegija Računalne mreže 1 i Računalne mreže 2 na Odjelu za informatiku Sveučilišta u Rijeci. Nadovezuje se na gradivo i literaturu predavanja iz istih kolegija. Očekuje se poznavanje sadržaja prve godine preddiplomskog studija, ponajviše kolegija Matematika 1 i 2, Osnove fizike 1 i 2, Osnove digitalne tehnike i Osnove informatike 1. Neki dodatni zadaci zahtjevaju i poznavanje gradiva kolegija Programiranje 1 i Operacijski sustavi 1, te osnova kombinatorike i teorije kodiranja. U okviru kolegija ćemo se mnogo sretati s gradivom teorije grafova i ponešto s gradivom teorije vjerojatnosti i matematičke statistike. Kako u sadašnjem programu studija Računalne mreže 1 i 2 prethode kolegijima Diskretna matematika i Vjerojatnost i statistika, u ovoj skripti definiraju se osnovni pojmovi koji nam trebaju za rješavanje zadataka. Kako s računalnim mrežama radimo gotovo svakodnevno, ne treba ih posebno predstavljati. Osnovne značajke, mahom iz perspektive korisnika, već smo spomenuli u okviru kolegija Osnove informatike 1. Cilj je ovih dvaju kolegija dati uvid u osnovne ideje i algoritme koje stoje u pozadini danas korištenih računalnih mreža. Skripta je podijeljena u dva veća dijela. U prvom dijelu, od 1. do 6. poglavlja, obrađen je sadržaj kolegija Računalne mreže 1, a u drugom, od 7. do 12. poglavlja, sadržaj kolegija Računalne mreže 2. Na pojedinim mjestima uključene su dodatne teme koje nisu dio kolegija. Premda je skripta prvenstveno namijenjena studentima informatike na Odjelu za informatiku Sveučilišta u Rijeci, svakako može u bar dijelom poslužiti i studentima tehničkih znanosti, a prvenstveno studentima računarstva. Skriptu posvećujem svojim učiteljima, Deanu Crnkoviću i Renéu Sušnju, koji su me nebrojeno puta inspirirali i pružili mi podršku u učenju matematike. Vjerujem da se njihov utjecaj očituje i u ovom radu. Vedran Miletić 2

3 Osnovne informacije o vježbama kolegija Računalne mreže Osnovne informacije o kolegijima Osnovne informacije o kolegijima Nositelj: prof. dr. sc. Mario Radovan Asistent: Vedran Miletić, prof. Demonstrator: Edvin Močibob Proučite DINP. U ovoj prezentaciji je većinom ono što nije u DINP-u, i obrnuto. Način izvođenja nastave, teme i literatura Očekivano predznanje Formalni preduvjet: položen kolegij Osnove digitalne tehnike. Neformalni preduvjeti: Matematika 1, Osnove fizike 2, Programiranje 1, Osnove informatike 1. Međutim, sve što budemo koristili, osim zaista osnovnih matematičkih, informatičkih i fizikalnih pojmova, bit će definirano na vježbama. Predavanja Predavanja izvodi prof. dr. sc. Mario Radovan, i sve informacije o njima možete dobiti od njega u terminu predavanja ili njegovom terminu konzultacija. Konzultacije i ispite drži utorkom od 11 do 13 sati. Auditorne vježbe Auditorne vježbe tematski i sadržajno prate i nadopunjuju gradivo predavanja, što znači: kratko ponavljanje relevantnog dijela teorije, rješavanje zadataka iz područja računalnih mreža, te poneki primjer rada s alatima na računalima. Od studenata se očekuje da: znaju sadržaj pripadnih predavanja, kako bi mogli stečeno znanje primijeniti u rješavanju zadataka, prouče materijale za vježbe koji će biti unaprijed dani putem sustava sustava za e-učenje, te bilježe rješenja zadataka na satu, jer su na bilješkama koje ćete dobiti zadaci rješeni ukratko. 3

4 Laboratorijske vježbe Ovaj dio odnosi se samo na studijske grupe koje imaju laboratorijske vježbe. Laboratorijske vježbe su dio RM1 i RM2 za sve studijske grupe kojima kolegij nosi 4 ili 5 ECTS-a. Nastale su unutar projekta razvoja e-kolegija koji je financiralo Sveučilište u Rijeci. Izvode se u obliku pripremljenih materijala za samostalno učenje i konzultacija, a polažu putem domaćih zadaća. Demonstrature Demonstrature su organizirane kako god to dogovorite s demonstratorom (auditorne ili laboratorijske vježbe, zadaci s vježbi ili dodatni zadaci,... ). Rezerviran je termin u rasporedu četvrtkom od 16 do 20 sati u prostoriji O-366 (ima sav potreban softver za rješavanje laboratorijskih zadataka). Literatura Osnovna literatura su knjige Računalne mreže (1), [RadovanRM1], i Računalne mreže (2), [RadovanRM2]. Knjige možete podijeljene po poglavljima naći na e- kolegiju. Osim te dvije knjige na hrvatskom jeziku, u ovom području dominiraju tri knjige na engleskom jeziku koje možete pronaći u knjižnici: Kurose i Ross: Computer Networking: A Top-Down Approach, [KuroseRossCN], Peterson i Davie: Computer Networks: A System Approach, [PetersonDavieCN], Tanenbaum i Wetherall: Computer Networks, [TanenbaumWetherallCN]. Zadaci auditornih vježbi većim su dijelom sastavljeni prema [PetersonDavieCN]. Pojmovi i pravila auditornih vježbi uglavnom su preuzeti s Wikipedije. Zadaci laboratorijskih vježbi većim su dijelom sastavljeni prema dokumnentaciji alata (Unix man stranice alata koje koristimo, [WiresharkUserGuide], [IMUNESManual], [ns3tutorial], [ns3manual] i [ns3models]). Pored toga, većinu stvari moguće je googlati. Vrednovanje aktivnosti i ocjenjivanje Bodovanje aktivnosti Kolokviji (auditorne vježbe): bodova, Kvizevi (predavanja): bodova, Domaće zadaće (laboratorijske vježbe): 15 bodova, Nagradne aktivnosti: bonus bodova. 4

5 Prisustvovanje satovima predavanja i vježbi Prisustvovanje satovima predavanja i vježbi se ne boduje. Prisustvovanje satovima predavanja nije obavezno. Prisustvovanje satovima auditornih vježbi je obavezno. Asistent vodi evidenciju o dolascima. Dozvoljeno je sakupiti ukupno do 3 izostanka s vježbi, u što se ne računa eventualni izostanak s kolokvija ili međuispita. Prisustvovanje sastovima demonstratura nije obavezno. Kolokviji (auditorne vježbe) Na dva kolokvija iz gradiva auditornih vježbi možete sakupiti ukupno 40 bodova. Svaki od kolokvija pišete 90 minuta u terminu vježbi. Napomena: prije početka pisanja kolokvija bit će dana potrebna objašnjenja, a zatim nema pitanja. Kolokviji i ECTS bodovi Studenti kojima kolegij nosi 4 ECTS boda rješavaju 4 od 5 ponuđenih zadataka i preostali zadatak prekriže. Ukoliko ne bude prekrižen niti jedan od ponuđenih zadataka, ispit će biti bodovan po sistemu koji vrijedi za studente kojima kolegij nosi 5 ECTS bodova. Kvizevi (predavanja) Na dva kviza iz gradiva predavanja možete sakupiti ukupno 45 bodova. Kvizevi su online testovi. Mogućnost popravnog kolokvija ili kviza Ne postoje popravni kolokviji ni kvizevi. Domaće zadaće (laboratorijske vježbe) Kompletan udžbenik iz laboratorijskih vježbi bit će vam dostupan podijeljen po poglavljima. Udžbenik je namijenjen za samostalno učenje i samostalno rješavanje zadataka; vrlo je detaljan i sadrži sve potrebne upute za rad s alatima koje koristimo. Sugestije za poboljšanje udžbenika su dobrodošle. Bonus bodovi Nagradne aktivnosti služe kako bi mogli eventualno izgubljene bodove nadoknaditi. Možete sakupiti ukupno 20 bodova. Primjeri aktivnosti za bonus bodove su: blic pitanja (gradivo prethodnih sati predavanja ili vježbi; točan odgovor na pitanje donosi 1 bod), aktivnost na satu (ideja za rješenje ili slično): 2 boda), nagradni zadaci koji se rješavaju programiranjem (C++ ili Python): 5 bodova, i razna druga nenajavljena iznenađenja. 5

6 Prepisivanje Prema sveučilišnom etičkom kodeksu, prepisivanje se smatra neetičnom radnjom. Zbog toga vrijede iduća pravila. Na kolokvijima i ispitima prvo uočeno prepisivanje se kažnjava se oduzimanjem 5 bodova svim studentima koji u njemu aktivno sudjeluju. Iduće uočeno prepisivanje kažnjava se ocjenjivanjem ispita, odnosno kolokvija, s 0 bodova. Posjedovanje šalabathera kažnjava se ocjenjivanjem ispita, odnosno kolokvija, s 0 bodova. Na domaćim zadaćama i nagradnim zadacima sumnja na prepisivanje rješava se usmenom obranom rješenja na konzultacijama. U slučaju da na konzultacijama student zna detaljno argumentirati način razmišljanja i postupak rješavanja u predanim zadacima, smatra se da se ne radi o prepisivanju i vježba se boduje adekvatno. U slučaju da student prizna prepisivanje prije pristupanja obrani rješenja, izbjegava usmenu provjeru i predana zadaća boduje se s 0 bodova. Ukoliko student ne uspije objasniti način razmišljanja i postupak rješavanja zadataka, predana domaća zadaća vrednuje se s -2 boda. Najmanji broj ocjenskih bodova koji možete ostvari na svakoj pojedinoj aktivnosti je 0, bez obzira na broj stečenih negativnih bodova. (Pritom se tri domaće zadaće smatraju jednom aktivnosti.) E-učenje sustav Instructure Canvas Prijava na Canvas: Instructure Canvas: Moderniji i funkcionalniji LMS od Moodlea Cloud-based, free for teachers, free for students Nema AAI autentifikacije, potrebna je registracija putem poveznice dane iznad Moguća mail adresom ili nekom drugom Obavezno postavite točno ime i prezime (velikim početnim slovima sa hrvatskim dijakriticima) i vremensku zonu na Zagreb; uređivanje profila, povezivanje sa Facebookom i Twitterom je po želji Napomene u vezi unosa bodova: Nagradne aktivnosti boduju se kao da nose 0 bodova. Obzirom da Canvas podržava overgrading, to uredno funkcionira. Pripazite na odnos postotaka i stvarnih bodova, naročito na opciju Calculate based only on graded assignments. 6

7 Najvažnije od svega Kontinuirano učite i radite. Prije svakih auditornih vježbi ponovite gradivo prethodnih. Aktivno sudjelujte odgovaranjem na pitanja na vježbama. U slučaju bilo kakvih nejasnoća dođite na konzultacije. Rješavajte nastale probleme. Ako ste bolesni, odmah javite mailom i prvom prilikom osobno donesite ispričnicu. Ako imate dobronamjeran prijedlog u vezi načina bodovanja, svakako ga recite. Ako nađete grešku u skripti, javite mi mailom. ( Za to se dobivaju nagradni bodovi oh wow yeah kako dobro!!!1!! ) Bez obzira na svakodnevne izazove, održite pozitivan stav prema onome što studirate. Nešto od toga ćete danas-sutra raditi. Pozitivan stav je samoispunjujuće proročanstvo. Ono što je zabavno je i lako. :-) Oznake, simboli i dijagrami Simboli Matematičari i drugi znanstvenici su tokom godina razvili složen sustav oznaka i definirali standarde zapisa tih oznaka. Te oznake služe da bi gradivo ostavljalo dojam konzistentnosti i da bi se lakše usvajalo. Neke od oznaka koje ćemo mi na ovom kolegiju koristiti su: označava zadatak koji rješavamo na ploči, označava zadatak koji rješavamo na računalu, označava teži nagradni zadatak, označava zadatak za čije rješavanje je potrebno poznavati osnove teorije vjerojatnosti, označava zadatak sličan zadacima već rješenima na vježbama čije rješenje postoji u skripti. Za kraj rješenja zadatka koristi se: u skripti: uobičajeni AMS-L A TEX simbol l, na prezentacijama: tri simbola. (To zna biti osobito korisno kod zadataka čija rješenja zauzimaju više folija.) 7

8 Nastanak SORM oznaka Pored tih simbola, koristiti ćemo i druge konvencije koje propisuje standard pod imenom SORM. Ime dolazi od prvih slova riječi idućih naziva i imena: Sveučilište u Rijeci, Odjel za informatiku, Radovan Mario, Miletić Vedran, a zapravo znači Standard Označavanja Računalnih Mreža. SORM slike Slika 1: Primjeri slikovnih simbola (zadatak 1). H br 3 rep 7 st loc sw 4 eth 5 tr 1 AP 8 mesh cloud SORM prezentacija Pojam: primjer pojma. Pojam (engl. notion) je izdvojen na ovaj način. Pravilo: primjer pravila. Pravilo (engl. rule) izgleda ovako, a često ima i neku formulu u sebi, primjerice a 2 ` b 2 c 2. Primjer: primjer primjera. Na ovaj način je dano pojašnjenje teorije u nekom konkretnom slučaju, recimo za a 3, b 4, c 5, prethodna formula postaje 9 ` 16 25, što znamo da vrijedi. Dodatak: o isprepletenoj topologiji. Proučite na Wikipediji stranicu Mesh networking ili prva dva poglavlja u Groverovoj knjizi [GroverMesh]. Tekst zadatka (zadatak 1). Za x 5 odredite vrijednost funkcije fpxq x 2 ` x. 8

9 Linux komandna linija. $ echo ovako pišu naredbe $ ls -la Python programski kod. import socket # create a socket s = socket.socket(socket.af_inet, socket.sock_stream) SORM legenda o nastanku Prema zapisima povjesničara Emilijana Pesara, koji je živio u doba vladavine mletačkog dužda Domenica II Contarinija, SORM potječe od Aztečkih zapisa koje je Kolumbo pronašao i sa sobom donio u Europu. Kako bi ih zaštitio od inkvizicije, Kolumbo ih je sakrio među svoje osobne dnevnike, koje su njegova braća prodali trgovcima sitnom robom za vrijeme dok je bio u zatvoru. Jedan od vojskovođa mletačkog dužda, Michele Valiero, priča kako je na štandu u Veneciji uočio nekakve spise na neobičnom materijalu sličnom papiru, ali bitno različitom od svega što je bilo poznato u Europi. Od trgovca je, bez premišljanja, otkupio sve što je ovaj imao. Proučavajući spise, vojskovođa je shvatio da bi otkrivanje ovih drevnih istina moglo imati katastrofalne posljedice i uzrokovati pomicanje kraja svijeta na raniji datum, te ih je u kasnijem osvajačkom pohodu na Starigrad Paklenicu zakopao ispod Večke kule. Stoljećima kasnije, mladi asistent sa Zavoda za komunikacijske sustave Odjela za informatiku Sveučilišta u Rijeci jedne se večeri šetao laganim koracima uz obalu, osluškujući živu glazbu koja je dopirala sa terase obližnjeg hotela. Našavši se blizu Večke kule, osjetio je energetsku auru crveno-plave boje i potrčao prema mjestu gdje ju je najjače osjećao. Iznenada je počeo mahnito kopati. Na metar i pol ispod zemlje naišao na ukrašenu metalnu škrinju. Škrinja je na poklopcu imala ugraviranog lava s ptičjim krilima, koji je desnom šapom držao otvorenu knjigu na kojoj je pisalo PAX TIBI MARCE EVANGELISTA MEVS. Mladi asistent je osjetio da će ovo što je pronašao iz temelja promijeniti živote svih ljudi koje poznaje i koje će tek upoznati. Snažno je proživljavao svaku sekundu koju je potiho otkucavao njegov ručni sat dok je bezuspješno pokušavao naći način da otvori lokot kojim je škrinja bila zatvorena. Napokon je obio lokot kamenom grotom s plaže, podigao poklopac i njime nehotice ogrebao desno staklo na naočalama. Vojskovođa je zapisao: Tajne Aztečke tehnike crtanja dijagrama iz Računalnih mreža zapisane na ovim papirima dio su knjige Matematičko modeliranje računalnih mreža koju je napisao A zmahuwiag Hwogoawo. U ovih dvije godine uspio sam otkriti značenje većine spisa, i postao sam svjestan kakav bi utjecaj mogli oni imati ako dođu u krive ruke. Bojim se, najviše od svega, proročanstva koje opisuje što bi se dogodilo da netko neuk napiše SORM malim slovima, zakošeno ili običnim oblikom pisma. Zato SORM uvijek piši masnim uspravnim oblikom pisma, velikim slovima. Mladi se asistent na trenutak zamislio. Osjetio je da je ovo prilika koja se rijetkima pruža i koju još rjeđi znaju cijeniti, ali tada još nije imao čistu viziju što treba napraviti. Mjesecima kasnije, krećući se laganim koracima kroz snijegom obasuti Karlovac, razmišljao je o svemu što je doživio tog ljeta. U putničkom vlaku na relaciji Karlovac-Zagreb, napokon je shvatio dubinu koju imaju Micheleove riječi i osjetio pravo značenje svog poziva. 9

10 Labosi legenda o nastanku Rustichelli je čuo od Marka Pola za vrijeme dok su obojica bili zarobljeni u tamnici priču o tome kako su na putu prema Kini Markov otac i ujak dobili su na poklon od svećenika u Kašgaru svilu koja je na sebi imala naslikane neobične dijagrame, za razliku od ostale svile koja je uglavnom bila oslikana motivima iz prirode. Gotovo dvadeset godina kasnije, na povratku, Markov su otac i ujak pokušavali odgonetnuti značenje dijagrama na svili, i svoje rezultate zapisivali na spisima koje su čuvali u kući u Veneciji. Marko Polo ponio je svile i spise sa sobom na Korčulu; svile su mu otete kada je zarobljen od strane đenovljanskih vojnika u bitci s Mlecima, a spisi su ostali u njegovoj kući na Korčuli, smatrani su bezvrijednima. Rustichelli kaže da, iako je Marko znao za te svile i spise, izgleda da nije bio svjestan vrijednosti onog što je bilo na njima jer ih tek u nekoliko navrata usputno spomenuo. Upravitelj zatvora, Enrico Lenafesto, saznavši za to, bio je odlučan u namjeri da spise pronađe i razgleda. Predstavivši se kao brat tadašnje Markove zaručnice Donate Badoer, Enrico je u prvi mah je pušten u kuću bez prevelikog propitivanja od strane Korčulanaca. U kući je pronašao čitavu škrinju punu spisa; većina njih bila je neuredna i s puno pogrešaka, ali ubrzo ih je poredao i zaključio da su autori kod u kojem je original zapisan nisu samo odgonetnuli, već su ga i detaljno opisali. Sređujući spise, došao je do zapanjujućih rezultata. Iako je imao namjeru vratiti se u Genovu, ubijen je na povratku od strane Mletaka koji su ga otkrili u prijevari. Enrico je u bijegu sa sobom htio ponijeti i originale i svoje prijepise i zaključke; kako nije mogao sve nositi odjednom, u trenutku kada je bio uhvaćen sa sobom je imao originale; prijepisi su ostali nedaleko pristaništa za brodove. Stoljećima kasnije, mladi asistent sa Katedre za mrežne sustave Odjela za informatiku Sveučilišta u Rijeci osjetio je da na trajektnom pristaništu Dominče energetski karakter bežičnih valova, što je smatrao nadasve neobičnim obzirom da u blizini nije bilo dostupnih pristupnih točaka. Razgledavajući okolo, došao je do mjesta gdje je osjećao ful jako djelovanje valova i počeo razmicati naslagane kamene grote. Kako je Sveti Krševan tada vršio ukrcaj, nitko na mladog asistenta nije obraćao previše pažnje i on je neometano izvukao drvenu kutiju. Razbio ju je grotom s plaže, i počeo čitati papire koji su se pritom rasuli. Govorili su o modeliranju i simulaciji komunikacije na daljinu. Ubrzo se povukao na skrovitije mjesto; znao je da će ovo potrajati. Nekoliko sati kasnije znao je točno što mora napraviti. Uzeo je snop papira A4 formata i napisao na vrh prvoga Nešto što nisam spomenuo? Računalne mreže 2: laboratorijska vježba 1. Pitanja? 10

11 Dio I Računalne mreže 1 1 Mrežni sustavi: struktura i načela rada I can find the joy only if I do my work in the best way possible to me. But the best is a matter of standards and I set my own standards. I inherit nothing. I stand at the end of no tradition. I may, perhaps, stand at the beginning of one. 1.1 Uvod: razvoj telekomunikacije i veza s računalnim mrežama. Čime se bavi ovaj kolegij? Pod jedan, telekomunikacija Tri stvari... Pojam: telekomunikacija. Telekomunikacija (engl. telecommunication) podrazumijeva prijenos poruka preko velikih udaljenosti s ciljem ostvarivanja komunikacije. Povijesno gledano, možemo istaknuti nekoliko razdoblja: bubnjevi (Afrika, Nova Gvineja, Južna Amerika) i dimni signali (Sjeverna Amerika, Kina); baklje na vrhovima planina i svjetionici (antička Grčka); optički telegraf (Claude Chappe, min, zadržavanje 9 min); Lille Paris, 15 stanica, 230 km, 36 simbola u električni telegraf (Samuel Morse, 1837.); bežična telegrafija (radio i televizija). Pod dva, računalni komunikacijski sustavi Pojam: umrežavanje računala. Umrežavanje računala (engl. computer networking) je znanstvena i tehnička disciplina koja proučava komunikaciju između računala. Od samih početaka postoji uska veza telekomunikacija i računalnih komunikacija; naime, Internet je počeo kao mreža koja je koristila javnu telefonsku mrežu, a danas se za telefoniju koriste Internet protokoli (npr. VoIP). Jako veliku ulogu u razvoju računalnih mreža imali su Unix-like operacijski sustavi, naročito BSD i nešto kasnije Linux. 11

12 Pod tri, komunikacijska tehnologija i društvo O utjecaju razvoja tehnologije općenito na društvo već je jako puno rečeno i napisano (primjerice, o tome govori Castells u čitvom nizu svojih knjiga, [CastellsTIC; CastellsTIA1; CastellsTIA2; CastellsTIA3; CastellsIG; CastellsCP]). Nekoliko primjera gdje se očituje utjecaj: Tanya Rider went off the road... (2007.), Christmann had been going 38 MPH... (2003.), Two MIT researchers bought 158 used disk drives.... Ovi primjeri su preuzeti iz [AbelsonLedeenLewisB2B], knjige koja se bavi utjecajem razvoja komunikacijske tehnologije na privatnost, slobodu i općenito način života pojedinca u društvu. Knjiga je dostupna na pod Creative Commons BY-NC-SA licencom. Toliko za sad... Bacimo se na posao! p q Zadatak 1. Iduća tri zadatka su primjeri zadataka iz stvarnog života. Tekst zadatka (Prema istinitom događaju... ). Tihana igra Quake Wars Demo na njemačkom serveru gamingpalace.de čija je adresa : Međutim, kako ona to sama kaže, igrivost je prilično loša. Naime, nedavni potres koji je pogodio srednju Europu uzrokovao je prekid nekih optičkih kabela, pa se većinom koriste rezervni kojih nema dovoljno i zato ne nude istu kvalitetu usluge. O čemu se zapravo ovdje radi? Što to točno Tihana primjećuje kao lošu igrivost? RTT nam označava povratno vrijeme, tj. vrijeme potrebno da na odredište stigne poslani zahtjev i natrag odgovor na njega. Tekst zadatka (ping i mjerenje RTT-a). Unix i Windows alat ping može se koristiti za određivanje RTT-a do različitih domaćina na Internetu. U pripadnoj man stranici možete pogledati kako se koristi i koje mogućnosti nudi, a mi ćemo se za sada ograničiti na osnovni oblik i saznati RTT do iduća tri domaćina:

13 Demonstracija: Linux komandna linija. $ ping $ ping $ ping Uočite kako postoje razlike u polju time. Jesu li one očekivane? Zašto? Naime, radi se, prije svega, o tome da su ti domaćini fizički različito udaljeni i da paketi duže putuju kada je u pitanju veća fizička udaljenost. Osim toga, razmotrimo polje ttl. Ono označava broj skokova koji paket može napraviti prije nego što će biti odbačen od strane usmjerivača. Paketi rade više skokova kada trebaju doći do daljih domaćina, što u konačnici rezultira većim povratnim vremenom. Dodatak: promjenama RTT-a. Mjerite vrijednost RTT-a do određenog skupa domaćina u različitim vremenima tijekom nekoliko dana i usporedite dobivene rezultate. Razmislite što uzrokuje razliku u vrijednostima. p q Zadatak 2. U prošlom zadatku spomenuli smo skokove koje paketi rade da bi došli na cilj. Sada ćemo vidjeti kako izgleda put kojim paketi skaču do cilja. Tekst zadatka (Prema istinitom događaju... ). Mladen i Manuel, voditelji supertajne nevladine organizacije Zametska Unija, žele prisluškivati pakete koji govore o planovima organizacije KASTAV HOOLIGANS. Tajni agent ZU, Gabrijel (kodno ime), upao je u jedno od računala koje KH koriste za sigurnu komunikaciju i želi otkriti kojim putem prolaze paketi koji ih interesiraju. Usmjerivač je računalo povezano s barem dvije mreže koje pakete usmjerava na putu do odredišta. Tekst zadatka (zadatak 2). Unix alat traceroute i Windows alat tracert koristi se za otkrivanje niza usmjerivača kroz koje prolazi poslana poruka. Iskoristite ovaj alat da otkrijete putanju s trenutne mreže do ostalih. Za primjer, mi ćemo saznati putanju do: docs.nvidia.com, Napomena: u nekim Linux distribucijama (primjerice Ubuntu) uobičajena instalacija ne uključuje traceroute, ali uključuje tracepath, koji mu je vrlo sličan i sasvim dovoljan za naše potrebe. Postoje razlike, i one se mogu otkriti uspoređivanjem man stranica traceroute(1) i tracepath(8). 13

14 Demonstracija: Linux komandna linija. $ traceroute $ traceroute docs.nvidia.com... $ traceroute $ traceroute Što uočavate kod početka putanje? Možete li pomoću ovog alata prepoznati koji se usmjerivači nalaze u mreži vaše organizacije? Naime, radi se o tome da je izlaz iz mreže u kojoj smo trenutno jednak bez obzira do koje udaljene mreže odlazimo. Dodatak: o značaju broja skokova. Razmislite na koji bi način sakupili podatke da testirate iduće dvije hipoteze. Postoji pozitivna korelacija broja skokova s vrijednosti RTT-a (tj. veća vrijednost RTT-a povezana je s većim brojem skokova). Postoji negativna korelacija broja skokova s geografskom udaljenosti (tj. manja geografska udaljenost povezana je s većim brojem skokova). p q Zadatak 3. U narednom zadatku upoznati ćemo još jednu od Unix naredbi koja se veže uz računalne mreže i Internet. Tekst zadatka (Prema istinitom događaju... ). Web developer Rade izrađuje web portal za renomiranu tvrtku MD Stolarija d.o.o. No, da ne bi baš sve bilo savršeno i da bi mi imali zadatak, u procesu razvoja portala poslužitelj na kojem se on nalazi biva napadnut. Ubrzo Rade otkriva da je njegov kod promijenjen na način da kod otvaranja određenih stranica portala taj kod šalje podatke na određenu IP adresu. Kako će on otkriti tko stoji iza te IP adrese te (vjerojatno) ima nekakve veze s napadom (iako možda nije napadač)? Tekst zadatka (zadatak 3). Unix alat whois koristi se prilikom traženja kojoj organizaciji pripada određena domena ili IP adresa. U pripadnoj man stranici možete pogledati kako se koristi i koje mogućnosti nudi, a mi ćemo se za sada ograničiti na osnovni oblik i za primjer saznati kome pripadaju iduće četiri domene: mit.edu, kde.org, uniri.hr, google.com. 14

15 Demonstracija: Linux komandna linija. $ whois uniri.hr... $ whois mit.edu... $ whois kde.org... $ whois google.com... Što uočavate kod načina formatiranja sadržaja koji dobivamo kao odgovor? Pokušajte objasniti tu pojavu. Naime, radi se samo o tome da svaka od domena pripada različitoj organizaciji koja rezultate upita u svoju bazu različito formatira. Ovisno o konfiguraciji, whois alat može pretraživati i.hr domenu, i rezultat vratiti u nekom od tekstualnih web preglednika (npr. lynx). 1.2 Fizičke osnove mreža: mediji, veze, čvorovi, domaćini. Priprema za zadatak. Prostorne jedinice su vam dobro poznate iz svakodnevice i iz Osnova fizike. Ovdje ćemo, kao podsjetnik, spomenuti samo tri koje će nam redovito trebati u zadacima: 1 km = 1000 m = 10 3 m, 1 Mm = m = 10 6 m, 1 Gm = m = 10 9 m. Vremenske jedinice su još svakidašnjije : 1 min = 60 s, 1 h = 60 min = 3600 s, 1 ms = s = 10 3 s, 1 µs = s = 10 6 s, 1 ns = s = 10 9 s. Pojam: prefiksi jedinica. Fizikalne jedinice mogu imati prefiks koji znači: mili (m) = 10 3, mikro (µ) = 10 6, nano (n) = 10 9, piko (p) = ; kilo (k) = 10 3, mega (M) = 10 6, giga (G) = 10 9, 15

16 tera (T) = U digitalnoj tehnici koriste bitovi i bajtovi: 1 bit := 0 _ 1 (bit binary digit), 1 B := 8 bit (byte binary term), pri čemu znamo da je bajt od 8 bitova samo de facto standard. Pojam: binarni prefiksi. Za jedinicu bajt (B) koriste se idući prefiksi, koji znače: kibi (Ki) = 2 10, mebi (Mi) = 2 20, gibi (Gi) = 2 30, tebi (Ti) = Pojam: IEC : Telecommunications and electronics. Jedinice i prefiksi koje smo naveli definirani su standardom pod nazivom IEC : Telecommunications and electronics. (IEC je kratica za International Electrotechnical Commission.) Mi ćemo slijediti pravila označavanja koja propisuje taj standard, iz nekoliko razloga: propisan je zakonom Europske Unije od godine, kompatibilan je sa SI sustavom jedinica (nema kolizija), takav način označavanja koristi zajednica otvorenog koda. Međutim, taj stanard nije jedini koji postoji. Pojam: JEDEC Standard 100B.01. Često se u praksi može sresti standard označavanja pod imenom JEDEC Standard 100B.01, koji definira: jedinice veličine prostora za pohranu informacija: bit (b): 0 ili 1, byte (B): niz (od najčešće osam) bitova, prefikse jedinica za kapacitet poluvodiča za pohranu informacija: kilo (K): 2 10, mega (M): 2 20, giga (G):

17 Dok u fizikalnim jedinicama prefiks kilo znači 10 3 = 1000, po JEDEC standardu 100B.01 u kilobajtima taj isti prefiks znači To može biti problem. Isto ne vrijedi za bitove: kod bitova prefiks kilo znači isto što i kod fizikalnih jedinica, tj Za bitove se zbog toga nikad ne koriste binarni prefiksi. Zato treba prilikom računanja paziti na razliku između kilo (mega, giga, tera) u fizikalnim jedinicama i bitovima i kilo (mega, giga, tera) u bajtovima. Primjer: pretvorba jedinica. Koliko je 10 Mbit u bitovima? Koliko je 100 MiB u bajtovima? Koliko je to u bitovima? Pojam širine frekventnog pojasa često se koristi u raznim granama tehnike, i pritom označava raspon frekvencija signala koje neka veza može prenijeti. Formalno, to se definira na idući način. Pojam: širina frekventnog pojasa. Neka je f l najniža, f h najviša frekvencija komunikacijskog kanala. Širina frekventnog pojasa (engl. bandwidth) bw je apsolutna vrijednost razlike ta dva broja, bw f h f l. Primjer: računanje raspona frekvencija. Raspon frekvencija za radiovalove je od 88 MHz do 108 MHz. apsolutna vrijednost razlike ta dva broja, i iznosi 20 MHz. Širina frekventnog pojasa je Claude Shannon je u svom radu Communication in the presence of noise generalizirao raniji Hartleyev zakon o kvantificiranju količine informacije koja se može prenesti (električnim) signalima nekog kanala. U teoremu koji navodimo se omjer signala i šuma, SNR, S izražava u linearnoj skali umjesto N uobičajenoj logaritamskoj. Pravilo: Shannon-Hartleyev teorem. Kapacitet C komunikacijskog kanala, odnosno najveća teoretski moguća količina informacije koju taj kanal može prenijeti, izražen u bitovima po sekundi, određuje se kao C B log 2 ˆ 1 ` S N pri čemu je B širina frekventnog pojasa izražena u hercima, S ukupna jačina nosioca signala i N ukupna jačina šuma., Ovaj teorem samo navodimo (bez dokaza) iz dva razloga. On tvrdi da se količina grešaka koju će neki kanal stvarati može predvidjeti, i da će biti vrlo mala dok količina informacije koju kanal prenosi ne prelazi kapacitet kanala. Pomaže nam definirati pojam širine frekventnog pojasa i za računalne mreže bez da se pritom opterećujemo fizičkim svojstvima veze (da možemo, primjerice, uspoređivati žične i bežične veze), a opet tako da ima analogno značenje pojmu širine frekventnog pojasa u komunikacijama. Intuitivno nam je jasno da veza koja može prenijeti 1 bit u 1 s ima širinu frekventnog pojasa 1 bit{s. Krenimo od toga. Pojam: širina frekventnog pojasa. 17

18 Širina frekventnog pojasa (engl. bandwidth) veze u računalnoj mreži je broj bitova koje ta veza može prenijeti u jedinici vremena, što možemo zapisati kao Širina frekventnog pojasa se izražava u bit{s. bw : n t. Pored pojma širine frekventnog pojasa, koji je prvenstveno teoretski, javlja se i pojam propusnosti, koji je prvenstveno praktični koncept. Pojam: propusnost. Propusnost (engl. throughput) veze je broj bitova koje ta veza prenosi u jedinici vremena u nekoj konkretnoj situaciji. Ako je n s izmjereni broj bitova, a t s vrijeme mjerenja, onda to možemo zapisati kao thp : n s. t s Kao i širina frekventog pojasa, izražava se u bit{s. Možemo reći da je širina frekventnog pojasa veze ona veličina za koju je neka veza bila projektirana, a da je propusnost te veze ona veličina koju neka veza odista postiže. Razlika između te dvije vrijednosti je često netrivijalna, što telekom operateri vrlo dobro znaju. Primjer: Iskon.ADSL. Iskon.ADSL usluga nudi flat adsl brzine do 3 Mbit{s ili adsl brzine do 10 Mbit{s. Kada govorimo o brzini prijenosa neke računalne mreže, najčešće to izražavamo u broju bitova koje u sekundi ta mreža može prenijeti. Zato nam treba iduća definicija. Pojam: bitova po sekundi. 1 bit u 1 s pišemo 1 bit{s, i vrijedi: 1 kbit{s = 1 kbit / 1 s = 1000 bit / 1 s = 10 3 bit{s 1 Mbit{s = bit{s = 10 6 bit{s 1 Gbit{s = bit{s = 10 9 bit{s Uočimo da ova definicija kaže da se prefiks kilo (mega, giga) nasljeđuje od bitova, i zato ti prefiksi znače 10 3 (10 6, 10 9 ). p q Zadatak 4. Riješimo jedan jednostavan zadatak koji daje ideju kako funkcionira prijenos signala različitim medijima. Tekst zadatka (zadatak 4). Koliko dugo traje jedan bit u 100 Mbit{s vezi? (Napomena: pod trajanjem bita podrazumijevamo vrijeme zapisivanja bita, odnosno njegovog očitavanja (ta dva vremena su jednaka).) Koliko je fizički dugačak taj bit u bakrenoj žici, gdje je brzina širenja signala 2.3 ˆ 10 8 m{s? Koliko je fizički dugačak taj bit u optičkom kabelu, gdje je brzina elektromagnetskog vala 2 ˆ 10 8 m{s? 18

19 Slika 2: Mreža (zadatak 4). 2.3 ˆ 10 8 m{s H 1 H 2 2 ˆ 10 8 m{s H 3 H 4 Kako je bw 100 Mbit{s 10 8 bit{s, svaki bit traje t 10 8 s 10 ns. U prvom slučaju imamo da je dužina dijela žice koju zauzima taj bit d 10 8 s ˆ 2.3 ˆ 10 8 m{s 2.3 m. Dakle, jedan bit se svakih 10 8 s pomakne za 2.3 m. U drugom slučaju na sličan način dobivamo d 10 8 s ˆ 2 ˆ 10 8 m{s 2 m. Dodatak: podaci u žici. Uz iste postavke kao u zadatku, razmislite koliko bi metara optičkog kabela trebalo da možemo prenijeti 700 MiB (1 CD) podataka. Kako ne postoji optička radna memorija, u sveoptičkim mrežama često se koriste tzv. svjetlovodne niti za zadržavanje (engl. fiber delay lines). O tome ima više na Wikipedijinoj stranici Optical buffer. p q Zadatak 5. Tekst zadatka (zadatak 5). Ema, Mario i Andrijana su cimeri. Ema želi gledati treću sezonu Gossip Girl, pa je pitala kolege ako mogu to potražiti na torrentima. Mario ju je ubrzo pronašao na Pirate Bayu i vidio da je ukupna veličina 6.3 GiB. On u stanu ima T-Com maxadsl vezu brzine 2 Mbit{s. Koliko će vremena trebati da se završi skidanje ako je brzina prijenosa uvijek maksimalna, ako je brzina prijenosa u 70 % vremena maksimalna, a ostalo vrijeme točno 1 Mbit{s? 19

20 Imamo da je 6.3 GiB 6.3 ˆ 2 30 B « B, što pretvoreno u bitove iznosi bit. S druge strane je 2 Mbit{s 2 ˆ 10 6 bit{s, pa dijeljenjem veličine sa brzinom prijenosa dobivamo: za prvi slučaj, kada je brzina uvijek maksimalna t bit 2 ˆ 10 6 bit{s « s «7.52 h, u drugom slučaju moramo prvo izračunati koliko iznosi prosječna brzinu prijenosa, što možemo dobiti kao thp 0.7 ˆ 2 Mbit{s ` 0.3 ˆ 1 Mbit{s 1.7 Mbit{s. Sada slično kao u prvom dijelu dobivamo t bit 1.7 ˆ 10 6 bit{s « s «8.84 h. Dodatak: drugi način rješavanja. Razmišljajući drugačije, može se doći do ideje da je zbroj oblika 0.7 ˆ bit 2 ˆ 10 6 bit{s ` 0.3 ˆ bit 10 6 bit{s rješenje drugog dijela zadatka, međutim to nije slučaj. Što on zapravo predstavlja? Dodatak: poopćenje ovog računa. Izračunajte koliko općenito traje prijenos x KiB, MiB ili GiB preko y Mbit{s veze. Rezultat izrazite kao omjer x i y. 1.3 Zadržavanje. Vrijeme širenja signala i vrijeme prijenosa podataka. Priprema za zadatak. Pojam: zadržavanje. Zadržavanje (engl. delay, latency) veze je količina vremena koja je potrebna da paket podataka dospije s jednog kraja veze do drugog kraja. Izražava se u s, i sastoji od tri komponente: vrijeme širenja signala (engl. propagation), vrijeme prijenosa podataka (engl. transmit), vrijeme čekanja na red (engl. queue). 20

21 Zadržavanje je jednako zbroju ta tri vremena, tj. t D : t P ` t T ` t Q. Pojam: vrijeme širenja signala. Vrijeme širenja signala (engl. propagation) veze je količina vremena koja je potrebna signalu da dospije s jednog kraja veze do drugog kraja. Ako sa d označimo fizičku udaljenost, a sa v s brzinu širenja signala, vrijeme širenja signala t P iznosi t P : d v s. Tri brzine širenja signala koje ćemo često koristiti su: brzina električnog signala u bakrenom vodiču (koaksijalni kabel ili opletena parica) 2.3 ˆ 10 8 m{s. H 1 rep 1 H 2 H 1 S 1 brzina svjetlosti (i drugih elektromagnetskih valova) u vakuumu 3 ˆ 10 8 m{s, oznaka c 0, H 1 AP 1 brzina svjetlosti u optičkom vlaknu 2 ˆ 10 8 m{s, R 1 R 2 Pojam: vrijeme prijenosa, vrijeme čekanja na red. Vrijeme prijenosa podataka (engl. transmit) veze širine frekventnog pojasa bw je količina vremena koja je potrebna skupu podataka ukupne veličine s da dospiju s jednog kraja veze do drugog kraja nakon dospijeća signala, i iznosi t T : s bw. Vrijeme čekanja na red (engl. queue) veze je količina vremena koju paketi čekaju u međuspremnicima preklopnika ili domaćina na putu kojim prolaze. Označavamo ga sa t Q. p q Zadatak 6. Sljedeći zadatak je primjer najjednostavnijeg mogućeg zadatka koji koristi pojmove koje smo do sada uveli. Tekst zadatka (zadatak 6). Razmatrajmo vezu bivše gornje zgrade FFRi-ja u Omladinskoj 14 sa CARNetovim čvorom na RiTehu. Radi se o vezi tipa točka-do-točke čija je duljina fizičke veze 2 km, a fizički medij je optički kabel. Širina frekventnong pojasa te veze iznosi 10 Mbit{s. Odredite: vrijeme prijenosa paketa veličine 1 KiB, vrijeme širenja signala. 21

22 Tekst zadatka (zadatak 6). Pri kojoj širini frekventnog pojasa bi vrijeme širenja signala bilo jednako vremenu prijenosa jednog paketa podataka: ako pretpostavimo da paket podataka ima veličinu 100 B, ako pretpostavimo da paket podataka ima veličinu 512 B? Slika 3: Topologija (zadatak 6). net RiT eh 2 km net F F Ri Vrijeme prijenosa paketa veličine 1 KiB računamo kao t T Vrijeme širenja signala iznosi 1024 B 10 Mbit{s t P 1024 ˆ 8 bit bit{s ˆ 10 4 s. 2 ˆ 103 m 2 ˆ 10 8 m{s 10 5 s bit 10 7 bit{s Kada je vrijeme prijenosa 100 B jednako 10 5 s, imamo širinu frekventnong pojasa: bw 100 B 10 5 s 107 B{s 8 ˆ 10 7 bit{s 80 Mbit{s. U drugom slučaju vrijeme prijenosa 512 B iznosi 10 5 s, pa sasvim analogno dobivamo širinu frekventnog pojasa: bw 512 B 10 5 s 8 ˆ 512 ˆ 105 bit{s Mbit{s. p q Zadatak 7. Tekst zadatka (zadatak 7). Neka domaćin ima datoteku veličine 1 MiB koju želi poslati drugom domaćinu. Datoteka zahtijeva 1 sekundu procesorskog vremena da bi se kompresirala 50 %, a dvije sekunde procesorskog vremena da bi se kompresirala 60 %. Odredite širinu frekventnog pojasa na kojoj obje opcije zahtijevaju jednako ukupno vrijeme za kompresiju i prijenos podataka. Objasnite zašto vrijeme širenja signala ne igra ulogu. 22

23 Označimo sa bw širinu frekventnog pojasa, sa t c vrijeme kompresije, sa s c veličinu datoteke nakon kompresije. Bez kompresije vrijeme prijenosa bilo bi a kada kompresiramo datoteku ono iznosi Izjednačavanjem t D oba slučaja imamo t D t P ` t T 1 MiB bw, t D t c ` t P ` t T t c ` t P ` sc bw. a sređivanjem dobivamo pa je t P ` 1 s ` 0.5 MiB bw 0.1 MiB bw t P ` 2 s ` 1 s, bw 0.1 MiB{s kbit{s. 0.4 MiB bw, Zadržavanje ne igra ulogu jer bi u oba slučaja bilo jednako, pa se ono (računski gledano) poništilo na obje strane jednadžbe. Priprema za zadatak. Pojam: produkt širine frekventnog pojasa i zadržavanja. Produkt širine frekventnog pojasa i zadržavanja (engl. bandwidth-delay product, BDP) je produkt podatkovnog kapaciteta veze (izraženog u bit{s) i njenog zadržavanja (izraženog u second). Ta vrijednost je maksimalna količina podataka koja se može u nekom trenutku nalaziti u vezi (odnosno, maksimalna količina podataka koja je poslana i još nije primljena). Pojam: povratno vrijeme. Povratno vrijeme (engl. round trip time, RTT) veze je količina vremena potrebna da signal poslan s jednog kraja veze stigne do drugog kraja, i zatim istom vezom natrag. Zato je očito da vrijedi relacija t RT T : 2 ˆ t D. Kao i zadržavanje, izražava se u s. p q Zadatak 8. Tekst zadatka (zadatak 8). Uzmite je uspostavljena 100 Mbit{s veza između Zemlje i novoizgrađene kolonije na Mjesecu. Udaljenost od Zemlje do Mjeseca je km, a signal (elektromagnetski val) tom vezom putuje brzinom 3 ˆ 10 8 m{s. Izračunajte minimalni RTT za tu vezu. Izračunajte produkt širine frekventnog pojasa i RTT-a za tu vezu. 23

24 Koje je značenje produkta izračunatog u prethodnom dijelu zadatka? Kamera koja se nalazi u glavnoj bazi te kolonije uslikava Zemlju i sprema te slike u digitalnom formatu na disk. Ekipa koja upravlja kolonijom sa Zemlje želi skinuti zadnju snimku, čija je veličina 25 MiB. Koje je najmanje vrijeme koje će biti potrebno od slanja zahtjeva do završetka prijenosa podataka? Kako signal ne može putovati brže od brzine svjetlosti, minimalni RTT iznosi t RT T 2 ˆ 385 ˆ 106 m 3 ˆ 10 8 m{s Produkt širine frekventnog pojasa i RTT-a iznosi «2.57 s. bw ˆ t RT T 2.57 s ˆ 100 Mbit{s 257 Mbit «30.64 MiB. Produkt i širine frekventnog pojasa i RTT-a je količina podataka koju pošiljatelj može poslati prije nego dobije odgovor od primatelja (primjerice, o primitku prvog bita), i ona je jednaka dvostrukom kapacitetu veze. Da bi odredili vrijeme potrebno za prijenos datoteke od 25 MiB moramo zbrojiti vrijeme širenja signala, koje dobijemo zbrajanjem 1 RTT-a koliko treba da stigne 2 zahtjev sa Zemlje na Mjesec sa 1 RTT-a koliko treba da stigne prvi bit podataka sa 2 Mjeseca na Zemlju, i vrijeme prijenosa podataka, koje iznosi Ukupno vrijeme iznosi t T 25 MiB 100 Mbit{s 8 ˆ 25 ˆ 220 bit 10 8 bit{s t D t P ` t T 2.57 s ` 2.1 s 4.67 s. Uočite da nema čekanja na potvrdu primitka. «2.1 s. Priprema za zadatak. Pojam: rukovanje. Rukovanje (engl. handshaking) je automatizirani proces dogovaranja koji dinamički ( u letu ) postavlja parametre komunikacijskog kanala između dva entiteta prije početka komunikacije po tom kanalu. Rukovanje slijedi nakon fizičke uspostave veze, a prethodi prijenosu informacija. Sve pojmove koje smo sad definirali primijenit ćemo u idućem zadatku, koji je tipičan zadatak za ovo poglavlje. 24

25 p q Zadatak 9. Tekst zadatka (zadatak 9). Izračunajte ukupno vrijeme potrebno da bi se izvršio prijenos datoteke veličine 1000 KiB, pretpostavljajući RTT od 100 ms, veličinu paketa od 1 KiB, početno rukovanje u trajanju dva RTTa prije početka prijenosa podataka i potvrdu primitka (zanemarive veličine) nakon izvršenog prijenosa svih paketa. Širina frekventnog pojasa iznosi 1.5 Mbit{s, a paketi se mogu slati kontinuirano jedan za drugim. Širina frekventnog pojasa iznosi 1.5 Mbit{s, ali nakon završetka prijenosa svakog paketa podataka, moramo sačekati jedan RTT prije slanja idućeg paketa. Pretvoriti ćemo sve jedinice u sekunde, bitove i bitove po sekundi, da s njima lakše baratamo. Treba nam ukupno vrijeme, a ono je u ovom zadatku zbroj: vremena koje je potrebno za početno rukovanje, vremena koje je potrebno za prijenos podataka, te vremena koje je potrebno da pošiljatelj sazna da je prijenos podataka završio, tj. da od primatelja do pošiljatelja stigne potvrda o primitku. U prvom slučaju imamo: početno rukovanje (2 ˆ t RT T ): 2 ˆ 100 ˆ 10 3 s 0.2 s prijenos podataka: 1000ˆ210ˆ8 bit 1.5 ˆ 10 6 bit{s 5.46 s potvrda primitka ( 1 2 ˆ t RT T ): 0.5 ˆ 100 ˆ 10 3 s 0.05 s Da bi dobili ukupno vrijeme, zbrajamo ta tri broja: 0.2 s ` 5.46 s ` 0.05 s 5.71 s. Drugi slučaj je sličan kao prvi, ali pored ukupnog vremena iz prvog slučaja nakon svakog paketa moramo pričekati 1 RTT prije slanja idućeg, što znači da ukupno imamo 999 takvih čekanja (nakon zadnjeg ne moramo čekati). Dakle, na vrijeme prijenosa od 5.71 s moramo dodati i vrijeme od 999 RTT-a, koje iznosi: Sada ukupno vrijeme iznosi: 999 ˆ 100 ˆ 10 3 s 99.9 s s ` 99.9 s s. 25

26 p q Zadatak 10. Tekst zadatka (zadatak 10). Inicijalne pretpostavke su iste kao u prethodnom zadatku (1000 KiB podataka, 100 ms RTT, 1 KiB paketi). Treba odrediti ukupno vrijeme potrebno za prijenos podataka. Širina frekventnog pojasa je beskonačna, što znači da uzimamo da je vrijeme prijenosa nula, ali do 20 paketa se može poslati po jednom RTT-u. Širina frekventnog pojasa je beskonačna, i za vrijeme prvog RTT-a možemo poslati 1 paket (2 1 1 ), tijekom drugog RTT-a možemo poslati 2 paketa (2 2 1 ), tijekom trećeg RTT-a možemo poslati 4 paketa (2 3 1 ), itd. Napomena: Objašnjenje za ovaj neobični eksponencijalni porast bit će dano u poglavlju o upravljanju prometom u mreži.objašnjenje za ovaj naizgled neobični i prilično neočekivani eksponencijalni porast broja paketa koje možemo slati bit će dano u poglavlju o upravljanju prometom u mreži. Moramo razlikovati tri slučaja: slanje n paketa po RTT-u ili za vrijeme RTT-a, slanje n paketa nakon svakog RTT-a, slanje n paketa prije svakog RTT-a. Posljednja dva slučaja rezultirati će jednim vremenom prijenosa koje će trajati jedan RTT duže. U prvom slučaju, dijeljenem veličine skupa podataka i veličine paketa dobivamo da imamo 1000 KiB ukupno 1000 paketa. 1 KiB Obzirom da možemo slati 20 paketa po RTT-u, za poslati 1000 paketa nam treba ˆ t RT T 50 ˆ 100 ˆ 10 3 s 5 s. Na ovo vrijeme prijenosa podataka moramo dodati vrijeme početnog rukovanja i vrijeme čekanja na potvrdu primitka, pa ukupno vrijeme tada iznosi: 0.2 s ` 5 s ` 0.05 s 5.25 s. Posljednji slučaj je nasloženiji. Prijenos ide: početno rukovanje (2 ˆ t RT T ), za vrijeme prvog RTT-a pošaljemo jedan (2 0 ) paket, za vrijeme drugog RTT-a pošaljemo dva (2 1 ) paketa, za vrijeme trećeg RTT-a pošaljemo četiri (2 2 ) paketa,... potvrda primitka ( 1 2 ˆ t RT T ). 26

27 Zanima nas nakon koliko RTT-a će ukupno biti poslano više od 1000 paketa. Uočimo da članovi sume koju razmatramo čine geometrijski niz. Po formuli za sumu imamo: 1 ` 2 ` 4 ` 8 ` ` 2 n nÿ 2 i 2 n`1 1. Kako je 2 9` ą 1000, nakon 9 ` 1 10 RTT-a poslali smo svih 1000 paketa koje smo trebali. Tu sumu deset članova možemo i raspisati za provjeru: 1 ` 2 ` 4 ` 8 ` 16 ` 32 ` 64 ` 128 ` 256 ` i 0 Ukupno vrijeme iznosi: 0.2 s ` 1.0 s ` 0.05 s 1.25 s. p q Zadatak 11. Tekst zadatka (zadatak 11). Za svaku od ovih operacija odredite je li više osjetljiva na širinu frekvetnog pojasa ili na vrijeme zadržavanja: otvaranje datoteke (razmišljajte o otvaranju u C++-u ili Pythonu, ne u Wordu), čitanje sadržaja datoteke, izlistavanje sadržaja direktorija, prikaz atributa datoteke. Otvaranje datoteke je više osjetljivo na zadržavanje jer poruke koje se izmjenjuju (ime datoteke, tip datoteke) su većinom kratke. Čitanje sadržaja datoteke je više osjetljivo na širinu frekventnog pojasa, pogotovo za velike datoteke. Izlistavanje sadržaja direktorija je više osjetljivo na zadržavanje, jer se šalju samo imena datoteka (tekst relativno male dužine) koje se nalaze u direktoriju direktoriji koji izlistavamo. Prikaz atributa datoteke također je više osjetljiv na zadržavanje, obzirom da su svojstva datoteke gotovo uvijek puno manje veličine nego sama datoteka. Linux komandna linija. -rw-r r. 1 vedran vedran :12 inf-prijemni-2009.tex 27

28 1.4 Multipleksiranje: FDM (WDM) i (S/A)TDM. Priprema za zadatak. Pojam: FDM i TDM. Kad nekim medijem želimo opslužiti više domaćina, možemo dijeliti prostor ili vrijeme. Zbog toga postoje dvije osnovne vrste multipleksiranja: multipleksiranje s podjelom frekvencija (engl. frequency-division multiplexing) FDM, multipleksiranje s podjelom vremena (engl. time-division multiplexing) TDM. Pojam: multipleksiranje s podjelom frekvencija. Multipleksiranje s podjelom frekvencija čini da se različiti tokovi podataka istodobno prenose vezom na različitim frekvencijama. Primjer: primjeri FDM. Neki primjeri za FDM su: kabelska televizija svi programi se prenose istim kabelom, ali na različitim frekvencijama; korisnik u svakom trenutku prima sve programe i odabire koji želi gledati (na sličan način radi i obična analogna televizija), radio u zrak se odašilju sve frekvencije, a korisnik podešavanjem svojeg uređaja bira koju želi primati. Pojam: multipleksiranje s podjelom vremena. Kod sinkronog multipleksiranja s podjelom vremena (engl. synchronous time-division multiplexing, STDM ) vrijeme se dijeli na jednake intervale; u svakom od tih intervala, fizička veza prenosi pakete jednog od tokova podataka koji sudjeluju u procesu multipleksiranja; u slijedećem vremenskom intervalu prenose se podaci drugog toka. Kod asinkronog multipleksiranja s podjelom vremena (engl. asynchronous timedivision multiplexing, ATDM ) vremenski intervali dodjeljuju se samo aktivnim tokovima podataka. To se ponekad naziva i statističko multipleksiranje. Primjer: pokretna traka. Iako nije direktno vezana uz računalne mreže, proizvodnja uz pomoć pokretne trake može biti primjer za STDM. To je situacija kad dva stroja proizvode neki proizvod i stavljaju ga na zajedinčku traku na kojoj se izvodi pakiranje, a zatim se proizvodi na kraju trake razdvajaju u dva skupa (oni koje je proizveo prvi stroj i one koje je proizveo drugi). p q Zadatak 12. Posebna vrsta zadataka su tzv. teorijski zadaci. Oni zahtjevaju da razmislite o pojmovima kojima se bavimo i donesete zaključak. Tekst zadatka (zadatak 12). Koje razlike u vrsti prometa su razlog da je FDM isplativa vrsta multipleksiranja za TV i radio mrežu, a STDM isplativa vrsta multipleksiranja za glasovnu telefonsku mrežu, i bez obzira na to obje općenito nisu prikladne za realizaciju računalne mreže? 28

29 Zahtjevi računalnih mreža za zadržavanjem, širinom frekventnog pojasa i drugim karakteristikama su jako promijenjivi, pa nije moguće unaprijed dodijeliti resurse komunikacijskim kanalima. FDM i STDM, kao što znamo, koriste se kod usluga koje imaju konstantnu uniformnu potrebu za širinom frekventnog pojasa, i zahtjevaju da resursi komunikacijskih kanala (bilo frekvencije ili vremenski intervali), a time i njihove širine, budu unaprijed dodijeljeni. Korištenje FDM-a ili STDM-a učinilo bi da je većinu vremena većina kanala neiskorištena. Dodatak: ATDM. Bi li korištenje ATDM-a bilo prikladnije? p q Zadatak 13. Tekst zadatka (zadatak 13). Neka imamo određeni medij koji nudi n domaćina H 1, H 2,..., H n algoritmom kružnog dodjeljivanja priliku da izvrše prijenos jednog paketa; domaćini koji nemaju ništa za poslati u trenutku kada dođu na red ustupaju medij na korištenje idućem domaćinu. Na koji je način ovo različito od STDM? Kakvo je iskorištenje mreže u ovoj shemi u usporedbi sa STDM? Pri korištenju STDM svaki domaćin u svakom krugu dobiva jednaku količinu vremena, i ukoliko je ne iskoristi ona se nepovratno gubi. Ovdje opisana metoda, koja je zapravo ATDM, daje svakom domaćinu onoliko vremena koliko treba da izvrši prijenos (ili prepusti medij drugom domaćinu ako nema ništa što mora slati), te bi iskorištenje mrežnih resursa bilo znatno veće. 1.5 Zadržavanje zbog čekanja na preklopnicima i obnavljačima signala. Priprema za zadatak. Preklopnik je uređaj koji omogućuje povezivanje više od dva domaćina u istu mrežu. Kako nas zasad topološka svojstva (odnos čvorova i veza) mreže ne zanimaju, preklopnik ćemo doživljavati kao uređaj koji prima paket i šalje ga dalje s određenim čekanjem. Pojam: pohrani i proslijedi, reži kroz, bez fragmenata. Razlikujemo dvije metode rada preklopnika: pohrani i proslijedi (engl. store and forward), kod koje preklopnik prvo primi cijeli paket i onda ga šalje dalje, reži kroz (engl. cut through), kod koje preklopnik može početi slati paket prije nego ga primi u cijelosti (često već nakon što primi i obradi izlaznu adresu). bez fragmenata (engl. fragment free) 29

ZANIMLJIV NAČIN IZRAČUNAVANJA NEKIH GRANIČNIH VRIJEDNOSTI FUNKCIJA. Šefket Arslanagić, Sarajevo, BiH

ZANIMLJIV NAČIN IZRAČUNAVANJA NEKIH GRANIČNIH VRIJEDNOSTI FUNKCIJA. Šefket Arslanagić, Sarajevo, BiH MAT-KOL (Banja Luka) XXIII ()(7), -7 http://wwwimviblorg/dmbl/dmblhtm DOI: 75/МК7A ISSN 5-6969 (o) ISSN 986-588 (o) ZANIMLJIV NAČIN IZRAČUNAVANJA NEKIH GRANIČNIH VRIJEDNOSTI FUNKCIJA Šefket Arslanagić,

More information

TEORIJA SKUPOVA Zadaci

TEORIJA SKUPOVA Zadaci TEORIJA SKUPOVA Zadai LOGIKA 1 I. godina 1. Zapišite simbolima: ( x nije element skupa S (b) d je član skupa S () F je podskup slupa S (d) Skup S sadrži skup R 2. Neka je S { x;2x 6} = = i neka je b =

More information

Red veze za benzen. Slika 1.

Red veze za benzen. Slika 1. Red veze za benzen Benzen C 6 H 6 je aromatično ciklično jedinjenje. Njegove dve rezonantne forme (ili Kekuléove structure), prema teoriji valentne veze (VB) prikazuju se uobičajeno kao na slici 1 a),

More information

Metode praćenja planova

Metode praćenja planova Metode praćenja planova Klasična metoda praćenja Suvremene metode praćenja gantogram mrežni dijagram Metoda vrednovanja funkcionalnosti sustava Gantogram VREMENSKO TRAJANJE AKTIVNOSTI A K T I V N O S T

More information

Uvod u relacione baze podataka

Uvod u relacione baze podataka Uvod u relacione baze podataka Ana Spasić 2. čas 1 Mala studentska baza dosije (indeks, ime, prezime, datum rodjenja, mesto rodjenja, datum upisa) predmet (id predmeta, sifra, naziv, bodovi) ispitni rok

More information

PRIPADNOST RJEŠENJA KVADRATNE JEDNAČINE DANOM INTERVALU

PRIPADNOST RJEŠENJA KVADRATNE JEDNAČINE DANOM INTERVALU MAT KOL Banja Luka) ISSN 0354 6969 p) ISSN 1986 58 o) Vol. XXI )015) 105 115 http://www.imvibl.org/dmbl/dmbl.htm PRIPADNOST RJEŠENJA KVADRATNE JEDNAČINE DANOM INTERVALU Bernadin Ibrahimpašić 1 Senka Ibrahimpašić

More information

Projektovanje paralelnih algoritama II

Projektovanje paralelnih algoritama II Projektovanje paralelnih algoritama II Primeri paralelnih algoritama, I deo Paralelni algoritmi za množenje matrica 1 Algoritmi za množenje matrica Ovde su data tri paralelna algoritma: Direktan algoritam

More information

Algoritam za množenje ulančanih matrica. Alen Kosanović Prirodoslovno-matematički fakultet Matematički odsjek

Algoritam za množenje ulančanih matrica. Alen Kosanović Prirodoslovno-matematički fakultet Matematički odsjek Algoritam za množenje ulančanih matrica Alen Kosanović Prirodoslovno-matematički fakultet Matematički odsjek O problemu (1) Neka je A 1, A 2,, A n niz ulančanih matrica duljine n N, gdje su dimenzije matrice

More information

Fajl koji je korišćen može se naći na

Fajl koji je korišćen može se naći na Machine learning Tumačenje matrice konfuzije i podataka Fajl koji je korišćen može se naći na http://www.technologyforge.net/datasets/. Fajl se odnosi na pečurke (Edible mushrooms). Svaka instanca je definisana

More information

Slika 1. Slika 2. Da ne bismo stalno izbacivali elemente iz skupa, mi ćemo napraviti još jedan niz markirano, gde će

Slika 1. Slika 2. Da ne bismo stalno izbacivali elemente iz skupa, mi ćemo napraviti još jedan niz markirano, gde će Permutacije Zadatak. U vreći se nalazi n loptica različitih boja. Iz vreće izvlačimo redom jednu po jednu lopticu i stavljamo jednu pored druge. Koliko različitih redosleda boja možemo da dobijemo? Primer

More information

Mathcad sa algoritmima

Mathcad sa algoritmima P R I M J E R I P R I M J E R I Mathcad sa algoritmima NAREDBE - elementarne obrade - sekvence Primjer 1 Napraviti algoritam za sabiranje dva broja. NAREDBE - elementarne obrade - sekvence Primjer 1 POČETAK

More information

KLASIFIKACIJA NAIVNI BAJES. NIKOLA MILIKIĆ URL:

KLASIFIKACIJA NAIVNI BAJES. NIKOLA MILIKIĆ   URL: KLASIFIKACIJA NAIVNI BAJES NIKOLA MILIKIĆ EMAIL: nikola.milikic@fon.bg.ac.rs URL: http://nikola.milikic.info ŠTA JE KLASIFIKACIJA? Zadatak određivanja klase kojoj neka instanca pripada instanca je opisana

More information

Rešenja zadataka za vežbu na relacionoj algebri i relacionom računu

Rešenja zadataka za vežbu na relacionoj algebri i relacionom računu Rešenja zadataka za vežbu na relacionoj algebri i relacionom računu 1. Izdvojiti ime i prezime studenata koji su rođeni u Beogradu. (DOSIJE WHERE MESTO_RODJENJA='Beograd')[IME, PREZIME] where mesto_rodjenja='beograd'

More information

LOGIKA. Logika. Sveučilište u Rijeci ODJEL ZA INFORMATIKU Radmile Matejčić 2, Rijeka Akademska 2017/2018. godina

LOGIKA. Logika. Sveučilište u Rijeci ODJEL ZA INFORMATIKU Radmile Matejčić 2, Rijeka Akademska 2017/2018. godina Sveučilište u Rijeci ODJEL ZA INFORMATIKU Radmile Matejčić 2, Rijeka Akademska 2017/2018. godina LOGIKA Studij: Preddiplomski studij informatike (jednopredmetni) Godina i semestar: 1. godina, 2. semestar

More information

LINEARNI MODELI STATISTIČKI PRAKTIKUM 2 2. VJEŽBE

LINEARNI MODELI STATISTIČKI PRAKTIKUM 2 2. VJEŽBE LINEARNI MODELI STATISTIČKI PRAKTIKUM 2 2. VJEŽBE Linearni model Promatramo jednodimenzionalni linearni model. Y = β 0 + p β k x k + ε k=1 x 1, x 2,..., x p - varijable poticaja (kontrolirane) ε - sl.

More information

ALGORITMI I STRUKTURE PODATAKA

ALGORITMI I STRUKTURE PODATAKA Sveučilište u Rijeci ODJEL ZA INFORMATIKU Omladinska 14, Rijeka Akademska 2017/2018. godina ALGORITMI I STRUKTURE PODATAKA Studij: Preddiplomski studij MATEMATIKE (jednopredmetni) Web stranica predmeta:

More information

Metode izračunavanja determinanti matrica n-tog reda

Metode izračunavanja determinanti matrica n-tog reda Osječki matematički list 10(2010), 31 42 31 STUDENTSKA RUBRIKA Metode izračunavanja determinanti matrica n-tog reda Damira Keček Sažetak U članku su opisane metode izračunavanja determinanti matrica n-tog

More information

Quasi-Newtonove metode

Quasi-Newtonove metode Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Milan Milinčević Quasi-Newtonove metode Završni rad Osijek, 2016. Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Milan Milinčević

More information

Doc. dr. sc. Marko Maliković Ak. god

Doc. dr. sc. Marko Maliković Ak. god Primjena računala u nastavi Doc. dr. sc. Marko Maliković Ak. god. 2016-2017 Literatura ICT Edu - modul 3, Razvoj digitalne kompetencije i multimedija u nastavi IV. dio, HotPotatoes online provjera znanja

More information

NAPREDNI FIZIČKI PRAKTIKUM 1 studij Matematika i fizika; smjer nastavnički MJERENJE MALIH OTPORA

NAPREDNI FIZIČKI PRAKTIKUM 1 studij Matematika i fizika; smjer nastavnički MJERENJE MALIH OTPORA NAPREDNI FIZIČKI PRAKTIKUM 1 studij Matematika i fizika; smjer nastavnički MJERENJE MALIH OTPORA studij Matematika i fizika; smjer nastavnički NFP 1 1 ZADACI 1. Mjerenjem geometrijskih dimenzija i otpora

More information

FIZIKALNA KOZMOLOGIJA VII. VRLO RANI SVEMIR & INFLACIJA

FIZIKALNA KOZMOLOGIJA VII. VRLO RANI SVEMIR & INFLACIJA FIZIKALNA KOZMOLOGIJA VII. VRLO RANI SVEMIR & INFLACIJA KOZMIČKI SAT ranog svemira Ekstra zračenje u mjerenju CMB Usporedba s rezultatima LEP-a Usporedba CMB i neutrina Vj.: Pozadinsko zračenje neutrina

More information

Šime Šuljić. Funkcije. Zadavanje funkcije i područje definicije. š2004š 1

Šime Šuljić. Funkcije. Zadavanje funkcije i područje definicije. š2004š 1 Šime Šuljić Funkcije Zadavanje funkcije i područje definicije š2004š 1 Iz povijesti Dvojica Francuza, Pierre de Fermat i Rene Descartes, posebno su zadužila matematiku unijevši ideju koordinatne metode

More information

NAPREDNI FIZIČKI PRAKTIKUM II studij Geofizika POLARIZACIJA SVJETLOSTI

NAPREDNI FIZIČKI PRAKTIKUM II studij Geofizika POLARIZACIJA SVJETLOSTI NAPREDNI FIZIČKI PRAKTIKUM II studij Geofizika POLARIZACIJA SVJETLOSTI studij Geofizika NFP II 1 ZADACI 1. Izmjerite ovisnost intenziteta linearno polarizirane svjetlosti o kutu jednog analizatora. Na

More information

PEARSONOV r koeficijent korelacije [ ]

PEARSONOV r koeficijent korelacije [ ] PEARSONOV r koeficijent korelacije U prošlim vježbama obradili smo Spearmanov Ro koeficijent korelacije, a sada nas čeka Pearsonov koeficijent korelacije ili Produkt-moment koeficijent korelacije. To je

More information

Zlatko Mihalić MOLEKULARNO MODELIRANJE (2+1, 0+0)

Zlatko Mihalić MOLEKULARNO MODELIRANJE (2+1, 0+0) Zlatko Mihalić MOLEKULARNO MODELIRANJE (2+1, 0+0) Asistenti doc. dr. sc. Ivan Kodrin dr. sc. Igor Rončević Literatura A. R. Leach, Molecular Modelling, Principles and Applications, 2. izdanje, Longman,

More information

KVADRATNE INTERPOLACIJSKE METODE ZA JEDNODIMENZIONALNU BEZUVJETNU LOKALNU OPTIMIZACIJU 1

KVADRATNE INTERPOLACIJSKE METODE ZA JEDNODIMENZIONALNU BEZUVJETNU LOKALNU OPTIMIZACIJU 1 MAT KOL (Banja Luka) ISSN 0354 6969 (p), ISSN 1986 5228 (o) Vol. XXII (1)(2016), 5 19 http://www.imvibl.org/dmbl/dmbl.htm KVADRATNE INTERPOLACIJSKE METODE ZA JEDNODIMENZIONALNU BEZUVJETNU LOKALNU OPTIMIZACIJU

More information

Termodinamika. FIZIKA PSS-GRAD 29. studenog Copyright 2015 John Wiley & Sons, Inc. All rights reserved.

Termodinamika. FIZIKA PSS-GRAD 29. studenog Copyright 2015 John Wiley & Sons, Inc. All rights reserved. Termodinamika FIZIKA PSS-GRAD 29. studenog 2017. 15.1 Thermodynamic Systems and Their Surroundings Thermodynamics is the branch of physics that is built upon the fundamental laws that heat and work obey.

More information

UPUTE ZA OBLIKOVANJE DIPLOMSKOG RADA

UPUTE ZA OBLIKOVANJE DIPLOMSKOG RADA 1 UPUTE ZA OBLIKOVANJE DIPLOMSKOG RADA Opseg je diplomskog rada ograničen na 30 stranica teksta (broje se i arapskim brojevima označavaju stranice od početka Uvoda do kraja rada). Veličina je stranice

More information

Oracle Spatial Koordinatni sustavi, projekcije i transformacije. Dalibor Kušić, mag. ing. listopad 2010.

Oracle Spatial Koordinatni sustavi, projekcije i transformacije. Dalibor Kušić, mag. ing. listopad 2010. Oracle Spatial Koordinatni sustavi, projekcije i transformacije Dalibor Kušić, mag. ing. listopad 2010. Pregled Uvod Koordinatni sustavi Transformacije Projekcije Modeliranje 00:25 Oracle Spatial 2 Uvod

More information

Zadatci sa ciklusima. Zadatak1: Sastaviti progra koji određuje z ir prvih prirod ih rojeva.

Zadatci sa ciklusima. Zadatak1: Sastaviti progra koji određuje z ir prvih prirod ih rojeva. Zadatci sa ciklusima Zadatak1: Sastaviti progra koji određuje z ir prvih prirod ih rojeva. StrToIntDef(tekst,broj) - funkcija kojom se tekst pretvara u ceo broj s tim da je uvedena automatska kontrola

More information

Pitagorine trojke. Uvod

Pitagorine trojke. Uvod Pitagorine trojke Uvod Ivan Soldo 1, Ivana Vuksanović 2 Pitagora, grčki filozof i znanstvenik, često se prikazuje kao prvi pravi matematičar. Ro - den je na grčkom otoku Samosu, kao sin bogatog i zaslužnog

More information

Fibonaccijev brojevni sustav

Fibonaccijev brojevni sustav Fibonaccijev brojevni sustav Ljerka Jukić asistentica Odjela za matematiku Sveučilišta u Osijeku, ljukic@mathos.hr Helena Velić studentica Odjela za matematiku Sveučilišta u Osijeku, hvelic@mathos.hr Sažetak

More information

Geometrijski smisao rješenja sustava od tri linearne jednadžbe s tri nepoznanice

Geometrijski smisao rješenja sustava od tri linearne jednadžbe s tri nepoznanice Osječki matematički list 6(2006), 79 84 79 Geometrijski smisao rješenja sustava od tri linearne jednadžbe s tri nepoznanice Zlatko Udovičić Sažetak. Geometrijski smisao rješenja sustava od dvije linearne

More information

Vedska matematika. Marija Miloloža

Vedska matematika. Marija Miloloža Osječki matematički list 8(2008), 19 28 19 Vedska matematika Marija Miloloža Sažetak. Ovimčlankom, koji je gradivom i pristupom prilagod en prvim razredima srednjih škola prikazuju se drugačiji načini

More information

Formule za udaljenost točke do pravca u ravnini, u smislu lp - udaljenosti math.e Vol 28.

Formule za udaljenost točke do pravca u ravnini, u smislu lp - udaljenosti math.e Vol 28. 1 math.e Hrvatski matematički elektronički časopis Formule za udaljenost točke do pravca u ravnini, u smislu lp - udaljenosti Banachovi prostori Funkcija udaljenosti obrada podataka optimizacija Aleksandra

More information

ATOMSKA APSORP SORPCIJSKA TROSKOP

ATOMSKA APSORP SORPCIJSKA TROSKOP ATOMSKA APSORP SORPCIJSKA SPEKTROS TROSKOP OPIJA Written by Bette Kreuz Produced by Ruth Dusenbery University of Michigan-Dearborn 2000 Apsorpcija i emisija svjetlosti Fizika svjetlosti Spectroskopija

More information

Iskazna logika 1. Matematička logika u računarstvu. oktobar 2012

Iskazna logika 1. Matematička logika u računarstvu. oktobar 2012 Matematička logika u računarstvu Department of Mathematics and Informatics, Faculty of Science,, Serbia oktobar 2012 Iskazi, istinitost, veznici Intuitivno, iskaz je rečenica koja je ima tačno jednu jednu

More information

DETALJNI IZVEDBENI NASTAVNI PLAN PREDMETA

DETALJNI IZVEDBENI NASTAVNI PLAN PREDMETA DETALJNI IZVEDBENI NASTAVNI PLAN PREDMETA Naziv predmeta Studijski program Godina 1 Status predmeta Web stranica predmeta/merlin Mogućnost izvođenja nastave na engleskom jeziku Bodovna vrijednost i način

More information

Hornerov algoritam i primjene

Hornerov algoritam i primjene Osječki matematički list 7(2007), 99 106 99 STUDENTSKA RUBRIKA Hornerov algoritam i primjene Zoran Tomljanović Sažetak. U ovom članku obrad uje se Hornerov algoritam za efikasno računanje vrijednosti polinoma

More information

Matrice u Maple-u. Upisivanje matrica

Matrice u Maple-u. Upisivanje matrica Matrice u Maple-u Tvrtko Tadić U prošlom broju upoznali ste se s matricama, a u ovom broju vidjeli ste neke njihove primjene. Mnoge je vjerojatno prepalo računanje s matricama. Pa tko će raditi svo to

More information

O aksiomu izbora, cipelama i čarapama

O aksiomu izbora, cipelama i čarapama O aksiomu izbora, cipelama i čarapama Aksiom izbora može se izreći u raznim ekvivalentnim formama. Dokazi ekvivalencije aksioma izbora npr. sa Zornovom lemom, ili pak sa Zermelovim teoremom o dobrom uredaju,

More information

Mirela Nogolica Norme Završni rad

Mirela Nogolica Norme Završni rad Sveučilište J.J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Sveučilišni preddiplomski studij matematike Mirela Nogolica Norme Završni rad Osijek, 2014. Sveučilište J.J. Strossmayera u Osijeku Odjel za

More information

Teorem o reziduumima i primjene. Završni rad

Teorem o reziduumima i primjene. Završni rad Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Sveučilišni preddiplomski studij matematike Matej Petrinović Teorem o reziduumima i primjene Završni rad Osijek, 207. Sveučilište J. J. Strossmayera

More information

NIPP. Implementing rules for metadata. Ivica Skender NSDI Working group for technical standards.

NIPP. Implementing rules for metadata. Ivica Skender NSDI Working group for technical standards. Implementing rules for metadata Ivica Skender NSDI Working group for technical standards ivica.skender@gisdata.com Content Working group for technical standards INSPIRE Metadata implementing rule Review

More information

ANALYSIS OF THE RELIABILITY OF THE "ALTERNATOR- ALTERNATOR BELT" SYSTEM

ANALYSIS OF THE RELIABILITY OF THE ALTERNATOR- ALTERNATOR BELT SYSTEM I. Mavrin, D. Kovacevic, B. Makovic: Analysis of the Reliability of the "Alternator- Alternator Belt" System IVAN MAVRIN, D.Sc. DRAZEN KOVACEVIC, B.Eng. BRANKO MAKOVIC, B.Eng. Fakultet prometnih znanosti,

More information

pretraživanje teksta Knuth-Morris-Pratt algoritam

pretraživanje teksta Knuth-Morris-Pratt algoritam pretraživanje teksta Knuth-Morris-Pratt algoritam Jelena Držaić Oblikovanje i analiza algoritama Mentor: Prof.dr.sc Saša Singer 18. siječnja 2016. 18. siječnja 2016. 1 / 48 Sadržaj 1 Uvod 2 Pretraživanje

More information

Karakteri konačnih Abelovih grupa

Karakteri konačnih Abelovih grupa Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Sveučilišni preddiplomski studij matematike Matija Klarić Karakteri konačnih Abelovih grupa Završni rad Osijek, 2015. Sveučilište J. J. Strossmayera

More information

EXPERIMENTAL ANALYSIS OF THE STRENGTH OF A POLYMER PRODUCED FROM RECYCLED MATERIAL

EXPERIMENTAL ANALYSIS OF THE STRENGTH OF A POLYMER PRODUCED FROM RECYCLED MATERIAL A. Jurić et al. EXPERIMENTAL ANALYSIS OF THE STRENGTH OF A POLYMER PRODUCED FROM RECYCLED MATERIAL Aleksandar Jurić, Tihomir Štefić, Zlatko Arbanas ISSN 10-651 UDC/UDK 60.17.1/.:678.74..017 Preliminary

More information

KRITERIJI KOMPLEKSNOSTI ZA K-MEANS ALGORITAM

KRITERIJI KOMPLEKSNOSTI ZA K-MEANS ALGORITAM SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK Stela Šeperić KRITERIJI KOMPLEKSNOSTI ZA K-MEANS ALGORITAM Diplomski rad Voditelj rada: doc.dr.sc. Pavle Goldstein Zagreb, Srpanj

More information

Impuls sile i količina gibanja

Impuls sile i količina gibanja Impuls sile i količina gibanja FIZIKA PSS-GRAD 25. listopada 2017. 7.1 Teorem impulsa sile i količine gibanja sila vrijeme U mnogim slučajevima sila na tijelo NIJE konstantna. 7.1 Teorem impulsa sile i

More information

Teorijska i praktična znanja programiranja i modeliranja

Teorijska i praktična znanja programiranja i modeliranja Računarstvo Programsko inženjerstvo i informacijski sustavi Programsko inženjerstvo Software engineering... the application of engineering gto software..., IEEE Std 610.12 1990, pp.67 Teorijska i praktična

More information

Kontrolni uređaji s vremenskom odgodom za rasvjetu i klimu

Kontrolni uređaji s vremenskom odgodom za rasvjetu i klimu KOTROI SKOPOVI ZA RASVJETU I KIMA UREĐAJE Kontrolni i s vremenskom odgodom za rasvjetu i klimu Modularni dizajn, slobodna izmjena konfiguracije Sigurno. iski napon V Efikasno čuvanje energije Sigurnost.

More information

Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku DIOFANTSKE JEDNADŽBE

Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku DIOFANTSKE JEDNADŽBE Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Violeta Ivšić DIOFANTSKE JEDNADŽBE Završni rad Osijek, 2016. Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Violeta Ivšić DIOFANTSKE

More information

Maja Antolović Algoritmi u teoriji brojeva

Maja Antolović Algoritmi u teoriji brojeva Sveučilište J.J.Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Preddiplomski studij matematike Maja Antolović Algoritmi u teoriji brojeva Završni rad Osijek, 2017. Sveučilište J.J.Strossmayera u Osijeku Odjel

More information

HRVATSKA MATEMATIČKA OLIMPIJADA

HRVATSKA MATEMATIČKA OLIMPIJADA HRVATSKA MATEMATIČKA OLIMPIJADA prvi dan 5. svibnja 01. Zadatak 1. Dani su pozitivni realni brojevi x, y i z takvi da je x + y + z = 18xyz. nejednakost x x + yz + 1 + y y + xz + 1 + z z + xy + 1 1. Dokaži

More information

Mersenneovi i savršeni brojevi

Mersenneovi i savršeni brojevi Sveučilište J.J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Diplomski studij matematike Ana Maslać Mersenneovi i savršeni brojevi Diplomski rad Osijek, 2012. Sveučilište J.J. Strossmayera u Osijeku Odjel

More information

DETALJNI IZVEDBENI NASTAVNI PLAN PREDMETA

DETALJNI IZVEDBENI NASTAVNI PLAN PREDMETA DETALJNI IZVEDBENI NASTNI LAN REDMETA Naziv predmeta Studijski program Godina Status predmeta Web stranica predmeta Mogućnost izvođenja nastave na engleskom jeziku Bodovna vrijednost i način izvođenja

More information

Pellova jednadžba. Pell s equation

Pellova jednadžba. Pell s equation Osječki matematički list 8(2008), 29 36 29 STUDENTSKA RUBRIKA Pellova jednadžba Ivona Mandić Ivan Soldo Sažetak. Članak sadrži riješene primjere i probleme koji se svode na analizu skupa rješenja Pellove

More information

U člnaku se nastoji na jednostavan i sažet način bez ulaženja u egzaktne i formalizirane dokaze postići slijedeće:

U člnaku se nastoji na jednostavan i sažet način bez ulaženja u egzaktne i formalizirane dokaze postići slijedeće: Mr Ratimir Kvaternik Fakultet organizacije i informatike V a r a ž d i n UDK 681.142.2 Prethodno saopćenje O D R E D J I V A N J E R A D N O G S K U P A S T R A N I C A U člnaku se nastoji na jednostavan

More information

Sveučilište J.J.Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku. Sveučilišni preddiplomski studij matematike

Sveučilište J.J.Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku. Sveučilišni preddiplomski studij matematike Sveučilište J.J.Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Sveučilišni preddiplomski studij matematike Lorena Škalac Fermatova metoda beskonačnog spusta Završni rad Osijek, 014. Sveučilište J.J.Strossmayera

More information

Tablica 2: Opis predmeta 1. OPĆE INFORMACIJE Nositelj predmeta: Marko Katić Davor Zvizdić

Tablica 2: Opis predmeta 1. OPĆE INFORMACIJE Nositelj predmeta: Marko Katić Davor Zvizdić OBRAZAC 1. Vrednovanje sveucilišnih studijskih programa preddiplomskih, diplomskih i integriranih preddiplomskih i diplomskih studija te strucnih studija Tablica 2: Opis predmeta 1.1. Nositelj predmeta:

More information

Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku

Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Valentina Volmut Ortogonalni polinomi Diplomski rad Osijek, 2016. Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku

More information

Optimizacija Niza Čerenkovljevih teleskopa (CTA) pomoću Monte Carlo simulacija

Optimizacija Niza Čerenkovljevih teleskopa (CTA) pomoću Monte Carlo simulacija 1 / 21 Optimizacija Niza Čerenkovljevih teleskopa (CTA) pomoću Monte Carlo simulacija Mario Petričević Fizički odsjek, PMF Sveučilište u Zagrebu 30. siječnja 2016. 2 / 21 Izvori Spektar Detekcija Gama-astronomija

More information

Keywords: anticline, numerical integration, trapezoidal rule, Simpson s rule

Keywords: anticline, numerical integration, trapezoidal rule, Simpson s rule Application of Simpson s and trapezoidal formulas for volume calculation of subsurface structures - recommendations 2 nd Croatian congress on geomathematics and geological terminology, 28 Original scientific

More information

ALGORITAM FAKTORIZACIJE GNFS

ALGORITAM FAKTORIZACIJE GNFS SVEUČILIŠTE U ZAGREBU FAKULTET ELEKTROTEHNIKE I RAČUNARSTVA ALGORITAM FAKTORIZACIJE GNFS Ivan Fratrić Seminar iz predmeta Sigurnost računalnih sustava ZAGREB, Sažetak Faktorizacija brojeva jedan je od

More information

NIZOVI I REDOVI FUNKCIJA

NIZOVI I REDOVI FUNKCIJA SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK Danijela Piškor NIZOVI I REDOVI FUNKCIJA Diplomski rad Voditelj rada: izv. prof. dr. sc. Ljiljana Arambašić Zagreb, rujan 206.

More information

UPUTE ZA IZRADU DIPLOMSKOG RADA NA ODJELU ZA PSIHOLOGIJU SVEUČILIŠTA U ZADRU. 1. Izgled diplomskog rada

UPUTE ZA IZRADU DIPLOMSKOG RADA NA ODJELU ZA PSIHOLOGIJU SVEUČILIŠTA U ZADRU. 1. Izgled diplomskog rada UPUTE ZA IZRADU DIPLOMSKOG RADA NA ODJELU ZA PSIHOLOGIJU SVEUČILIŠTA U ZADRU Za temeljne odredbe izrade diplomskog rada, pogledati Pravilnik o diplomskom radu donesen 13. veljače 2012. godine, koji je

More information

Zanimljive rekurzije

Zanimljive rekurzije Zanimljive rekurzije Dragana Jankov Maširević i Jelena Jankov Riječ dvije o rekurzijama Rekurzija je metoda definiranja funkcije na način da se najprije definira nekoliko jednostavnih, osnovnih slučajeva,

More information

The Prediction of. Key words: LD converter, slopping, acoustic pressure, Fourier transformation, prediction, evaluation

The Prediction of. Key words: LD converter, slopping, acoustic pressure, Fourier transformation, prediction, evaluation K. Kostúr, J. et Futó al.: The Prediction of Metal Slopping in LD Coerter on Base an Acoustic ISSN 0543-5846... METABK 45 (2) 97-101 (2006) UDC - UDK 669.184.224.66:534.6=111 The Prediction of Metal Slopping

More information

CLINICAL. Neodoljiva ponuda iz Ivoclar Vivadenta PROLJEĆE LJETO. Ponuda traje od: ili do isteka zaliha

CLINICAL. Neodoljiva ponuda iz Ivoclar Vivadenta PROLJEĆE LJETO. Ponuda traje od: ili do isteka zaliha CLINICAL 2017 Ponuda traje od: 01.02.2017. 31.08.2017. Neodoljiva ponuda iz Ivoclar Vivadenta PROLJEĆE LJETO ili do isteka zaliha OptraGate Pakiranje bez rizika 39% 1 OptraGate Regular Trial Refill (688376)

More information

Funkcijske jednadºbe

Funkcijske jednadºbe MEMO pripreme 2015. Marin Petkovi, 9. 6. 2015. Funkcijske jednadºbe Uvod i osnovne ideje U ovom predavanju obradit emo neke poznate funkcijske jednadºbe i osnovne ideje rje²avanja takvih jednadºbi. Uobi

More information

Ariana Trstenjak Kvadratne forme

Ariana Trstenjak Kvadratne forme Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Sveučilišni preddiplomski studij matematike Ariana Trstenjak Kvadratne forme Završni rad Osijek, 014. Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera

More information

Nilpotentni operatori i matrice

Nilpotentni operatori i matrice Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Sveučilišni preddiplomski studij matematike Nikolina Romić Nilpotentni operatori i matrice Završni rad Osijek, 2016. Sveučilište J. J. Strossmayera

More information

Prsten cijelih brojeva

Prsten cijelih brojeva SVEUČILIŠTE JOSIPA JURJA STROSSMAYERA U OSIJEKU ODJEL ZA MATEMATIKU Marijana Pravdić Prsten cijelih brojeva Diplomski rad Osijek, 2017. SVEUČILIŠTE JOSIPA JURJA STROSSMAYERA U OSIJEKU ODJEL ZA MATEMATIKU

More information

Math 230 Assembly Language Programming (Computer Organization) Numeric Data Lecture 2

Math 230 Assembly Language Programming (Computer Organization) Numeric Data Lecture 2 Math 230 Assembly Language Programming (Computer Organization) Numeric Data Lecture 2 1 Decimal Numbers Recall base 10 3582 = 3000 + 500 + 80 + 2 = 3 10 3 + 5 10 2 + 8 10 1 + 2 10 0 2 Positional Notation

More information

DISTRIBUIRANI ALGORITMI I SISTEMI

DISTRIBUIRANI ALGORITMI I SISTEMI Postavka 7: međusobno isključivanje sa read/write promenljivama 1 DISTRIBUIRANI ALGORITMI I SISTEMI Iz kursa CSCE 668 Proleće 2014 Autor izvorne prezentacije: Prof. Jennifer Welch Read/Write deljene promenljive

More information

Matematika (PITUP) Prof.dr.sc. Blaženka Divjak. Matematika (PITUP) FOI, Varaždin

Matematika (PITUP) Prof.dr.sc. Blaženka Divjak. Matematika (PITUP) FOI, Varaždin Matematika (PITUP) FOI, Varaždin Dio II Bez obzira kako nam se neki teorem činio korektnim, ne možemo biti sigurni da ne krije neku nesavršenost sve dok se nam ne čini prekrasnim G. Boole The moving power

More information

Dr. Željko Jurić: Matematička logika i teorija izračunljivosti Radna skripta za istoimeni kurs na Elektrotehničkom fakultetu u Sarajevu.

Dr. Željko Jurić: Matematička logika i teorija izračunljivosti Radna skripta za istoimeni kurs na Elektrotehničkom fakultetu u Sarajevu. Dr. Željko Jurić: Matematička logika i teorija izračunljivosti Radna skripta za istoimeni kurs na Elektrotehničkom fakultetu u Sarajevu (akademska godina 2015/16) Funkcijske relacije i funkcije (preslikavanja)

More information

BAZE PODATAKA Predavanje 03

BAZE PODATAKA Predavanje 03 BAZE PODATAKA Predavanje 03 Prof. dr. sc. Tonči Carić Mario Buntić, mag. ing. traff. Juraj Fosin, mag. ing. traff. Sadržaj današnjeg predavanja Relacijski model podataka Coddova pravila Terminologija Domena

More information

AGENTI ZA RUDARENJE WEBA

AGENTI ZA RUDARENJE WEBA SVEUČILIŠTE U ZAGREBU FAKULTET ORGANIZACIJE I INFORMATIKE VARAŽDIN Andrea Danzante AGENTI ZA RUDARENJE WEBA ZAVRŠNI RAD Varaždin, 2017 SVEUČILIŠTE U ZAGREBU FAKULTET ORGANIZACIJE I INFORMATIKE VARAŽDIN

More information

Načelo linearne superpozicije i interferencija

Načelo linearne superpozicije i interferencija Načelo linearne superpozicije i interferencija FIZIKA PSS-GRAD 6. prosinca 2017. 17.1 Načelo linearne superpozicije Kad se impulsni valovi stapaju Slinky poprima oblik koji je zbroj oblika pojedinačnih

More information

Sveučilište u Zagrebu Fakultet prometnih znanosti Diplomski studij. Umjetna inteligencija - Genetski algoritmi 47895/47816 UMINTELI HG/

Sveučilište u Zagrebu Fakultet prometnih znanosti Diplomski studij. Umjetna inteligencija - Genetski algoritmi 47895/47816 UMINTELI HG/ Sveučilište u Zagrebu Fakultet prometnih znanosti Diplomski studij Umjetna inteligencija - Genetski algoritmi 47895/47816 UMINTELI HG/2008-2009 Genetski algoritam Postupak stohastičkog pretraživanja prostora

More information

Harmonijski brojevi. Uvod

Harmonijski brojevi. Uvod MATEMATIKA Harmonijski brojevi Darko Žubrinić, Zagreb Beskonačno! Niti koje drugo pitanje nije nikada toliko duboko dirnulo duh čovjeka. David Hilbert (862. 943.) Uvod U ovom članku opisat ćemo jedan pomalo

More information

1 Pogreške Vrste pogrešaka Pogreške zaokruživanja Pogreške nastale zbog nepreciznosti ulaznih podataka

1 Pogreške Vrste pogrešaka Pogreške zaokruživanja Pogreške nastale zbog nepreciznosti ulaznih podataka Sadržaj 1 Pogreške 1 1.1 Vrste pogrešaka...................... 1 1.1.1 Pogreške zaokruživanja.............. 1 1.1.2 Pogreške nastale zbog nepreciznosti ulaznih podataka....................... 2 1.1.3 Pogreška

More information

INVESTIGATION OF UPSETTING OF CYLINDER BY CONICAL DIES

INVESTIGATION OF UPSETTING OF CYLINDER BY CONICAL DIES INVESTIGATION OF UPSETTING OF CYLINDER BY CONICAL DIES D. Vilotic 1, M. Plancak M 1, A. Bramley 2 and F. Osman 2 1 University of Novi Sad, Yugoslavia; 2 University of Bath, England ABSTRACT Process of

More information

ALGORITMI ZA ISPITIVANJE DJELJIVOSTI

ALGORITMI ZA ISPITIVANJE DJELJIVOSTI SVEUČILIŠTE JOSIPA JURJA STROSSMAYERA U OSIJEKU FAKULTET ELEKTROTEHNIKE, RAČUNARSTVA I INFORMACIJSKIH TEHNOLOGIJA Preddiplomski stručni studij Elektrotehnika, smjer Informatika ALGORITMI ZA ISPITIVANJE

More information

Strojarstvo Preddiplomski Preddiplomski - 6. semestar Izborni

Strojarstvo Preddiplomski Preddiplomski - 6. semestar Izborni OBRAZAC 1. Vrednovanje sveucilišnih studijskih programa preddiplomskih, diplomskih i integriranih preddiplomskih i diplomskih studija te strucnih studija Tablica 2: Opis predmeta 1. OPĆE INFORMACIJE 1.1.

More information

Veleučilište u Rijeci. Dodjela procesora (eng. CPU scheduling)

Veleučilište u Rijeci. Dodjela procesora (eng. CPU scheduling) Veleučilište u Rijeci Dodjela procesora (eng. CPU scheduling) Pojmovi Program Statični niz instrukcija Proces Program u izvođenju Dretva (thread) Niz instrukcija koje se izvode Po potrebi dretve dijelimo

More information

Impuls sile i količina gibanja

Impuls sile i količina gibanja Impuls sile i količina gibanja FIZIKA PSS-GRAD 25. listopada 2017. 7.1 Teorem impulsa sile i količine gibanja sila vrijeme U mnogim slučajevima sila na tijelo NIJE konstantna. 7.1 Teorem impulsa sile i

More information

OBJEKTIVAN POGLED NA REFRAKTIVNU KIRURGIJU. Damjan Žunić, M.Sc.

OBJEKTIVAN POGLED NA REFRAKTIVNU KIRURGIJU. Damjan Žunić, M.Sc. OBJEKTIVAN POGLED NA REFRAKTIVNU KIRURGIJU Damjan Žunić, M.Sc. 1. Uvod S napredovanjem tehonologije kirurgija postaje sve pristupačniji i učestaliji način korekcije refraktivnih pogrešaka Komplikacije

More information

Tina Drašinac. Cramerovo pravilo. Završni rad

Tina Drašinac. Cramerovo pravilo. Završni rad Sveučilište JJStrossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Preddiplomski studij matematike Tina Drašinac Cramerovo pravilo Završni rad U Osijeku, 19 listopada 2010 Sveučilište JJStrossmayera u Osijeku Odjel

More information

Sortiranje podataka. Ključne riječi: algoritmi za sortiranje, merge-sort, rekurzivni algoritmi. Data sorting

Sortiranje podataka. Ključne riječi: algoritmi za sortiranje, merge-sort, rekurzivni algoritmi. Data sorting Osječki matematički list 5(2005), 21 28 21 STUDENTSKA RUBRIKA Sortiranje podataka Alfonzo Baumgartner Stjepan Poljak Sažetak. Ovaj rad prikazuje jedno od rješenja problema sortiranja podataka u jednodimenzionalnom

More information

Osobine metode rezolucije: zaustavlja se, pouzdanost i kompletnost. Iskazna logika 4

Osobine metode rezolucije: zaustavlja se, pouzdanost i kompletnost. Iskazna logika 4 Matematička logika u računarstvu Department of Mathematics and Informatics, Faculty of Science,, Serbia novembar 2012 Rezolucija 1 Metod rezolucije je postupak za dokazivanje da li je neka iskazna (ili

More information

Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Sveučilišni nastavnički studij matematike i informatike. Sortiranje u linearnom vremenu

Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Sveučilišni nastavnički studij matematike i informatike. Sortiranje u linearnom vremenu Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Sveučilišni nastavnički studij matematike i informatike Tibor Pejić Sortiranje u linearnom vremenu Diplomski rad Osijek, 2011. Sveučilište J.

More information

ZANIMLJIVI ALGEBARSKI ZADACI SA BROJEM 2013 (Interesting algebraic problems with number 2013)

ZANIMLJIVI ALGEBARSKI ZADACI SA BROJEM 2013 (Interesting algebraic problems with number 2013) MAT-KOL (Banja Luka) ISSN 0354-6969 (p), ISSN 1986-5228 (o) Vol. XIX (3)(2013), 35-44 ZANIMLJIVI ALGEBARSKI ZADACI SA BROJEM 2013 (Interesting algebraic problems with number 2013) Nenad O. Vesi 1 Du²an

More information

Položaj nultočaka polinoma

Položaj nultočaka polinoma Osječki matematički list 4 (204), 05-6 Položaj nultočaka polinoma Mandalena Pranjić Rajna Rajić Sažetak Prema Rolleovom teoremu, bilo koji segment čiji su krajevi međusobno različite realne nultočke polinoma

More information

Numeričke metode u ekonomiji Dr. sc. Josip Matejaš, EFZG

Numeričke metode u ekonomiji Dr. sc. Josip Matejaš, EFZG Numeričke metode u ekonomiji Dr. sc. Josip Matejaš, EFZG http://web.math.hr/~rogina/001096/num_anal.pdf Numerička analiza G R E Š K E Prvi uvodni primjer 50 50 1/ 5 33554 43 1.414 1356... 50 1.414 1356

More information

Vektori u ravnini i prostoru. Rudolf Scitovski, Ivan Vazler. 10. svibnja Uvod 1

Vektori u ravnini i prostoru. Rudolf Scitovski, Ivan Vazler. 10. svibnja Uvod 1 Ekonomski fakultet Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Vektori u ravnini i prostoru Rudolf Scitovski, Ivan Vazler 10. svibnja 2012. Sadržaj 1 Uvod 1 2 Operacije s vektorima 2 2.1 Zbrajanje vektora................................

More information

Metoda parcijalnih najmanjih kvadrata: Regresijski model

Metoda parcijalnih najmanjih kvadrata: Regresijski model Sveučilište u Zagrebu Prirodoslovno-matematički fakultet Matematički odsjek Tamara Sente Metoda parcijalnih najmanjih kvadrata: Regresijski model Diplomski rad Voditelj rada: Izv.prof.dr.sc. Miljenko Huzak

More information