ALGORITMI. Pojam algoritma Blok dijagram
|
|
- Eric Blake
- 6 years ago
- Views:
Transcription
1 ALGORITMI Pojam algoritma Blok dijagram
2 UVOD U ALGORITME Sadržaj Pojam algoritma Primjeri algoritama Osnovna svojstva algoritama
3 Pojam algoritma Što je algoritam? Grubo rečeno: Algoritam = metoda, postupak, pravilo za rješenje nekog problema ili dostizanje nekog cilja. Ovo nije precizna definicija u matematičkom smislu, već samo opis preko drugih, sličnih pojmova, pri čemu je postupak najbliži.
4 Pojam algoritma (2) Postupak asocira na konačan niz koraka koje treba napraviti za rješenje nekog problema Metoda se kao izraz često koristi u matematici, ali obično uključuje i tzv. beskonačne postupke koji tek na limesu daju rješenje (mat. analiza, numer.mat.)
5 Pojam algoritma (3) Osnovna zadaća razvoj efikasnih i točnih Algoritama Intuitivno je jasno da efikasno znači brzo, a točno da je rješenje blizu pravom rješenju.
6 Primjeri algoritama Npr. upute za uporabu (korištenje, rukovanje, instalaciju, ) tehničkih pomagala. Upute za korištenje kartice na bankomatu umetnite karticu u čitač tako da magnetska traka bude s donje desne strane; u slučaju da to od Vas uređaj zatraži odaberite jezik; odaberite iznos ili uslugu; odgovorite želite li potvrdu; uzmite karticu; uzmite novac; uzmite potvrdu ako ste potvrdili da ju želite.
7 Primjeri algoritama (2) Rješavanje linearne jednadžbe ax=b ako su i a i b jednaki nuli jednadžba ima beskonačno rješenja; ako je a jednak nuli i b različit od nule jednadžba nema rješenje; ako su i a i b različiti od nule jednadžba ima jedinstveno rješenje x=b/a.
8 Pojam algoritma Algoritam - postupak ili niz postupaka koje treba obaviti pri rješavanju određenog problema. Načelo ekvifinaliteta - za rješavanje nekog problema ne mora postojati jedinstven algoritam.
9 Pojam algoritma Algoritam mora udovoljiti nekolicini kriterija: Općenitost. Konkretnost. Svrhovitost. Konačnost. Efikasnost. Ponovljivost. Razumljivost. Formaliziranost. Instruktivnost.
10 Pojam algoritma Općenitost. Algoritam mora biti pogodan za rješavanje određenog tipa problema, a ne samo jednog konkretnog problema. Konkretnost. Algoritam mora prihvatiti konačan broj ulaznih veličina koje potpuno određuju konkretni problem koji treba riješiti. Svrhovitost. Algoritam mora dati barem jednu izlaznu veličinu, odnosno rezultat rješenja problema. Konačnost. Algoritam mora dati rješenje postavljenog problema u konačnom broju koraka odnosno postupaka.
11 Pojam algoritma Efikasnost. Postupak mora završiti u prihvatljivom vremenu i prihvatljivom utrošku drugih resursa. Ponovljivost. Ponovljeni postupak uz iste ulazne veličine mora dati isti rezultat, odnosno izlazne veličine. Razumljivost. Postupci određeni algoritmom moraju biti poznati izvršitelju. Formaliziranost. Svaki postupak mora biti jednoznačno i nedvosmisleno definiran. Instruktivnost. Postupci trebaju biti iskazani u formi naredbi izvršitelju.
12 Pojam algoritma Algoritam je uređeni skup jednoznačnih (nedvosmislenih), izvedivih koraka
13 Pojam algoritma Pojam algoritma danas se gotovo isključivo veže uz softver. Algoritam koji opisuje postupak stvaranja algoritma - metaalgoritam. Mataalgoritam rač unalnog programa Mentalni model Apstraktnost Pomoć ni model Formaliziranost Detaljnost Rač unalni model
14 Primjer algoritma Dva algoritma za izračunavanje faktorijele Koji je bolji? int factorial (int n) { if (n <= 1) return 1; else return n * factorial(n-1); } int factorial (int n) { if (n<=1) return 1; else { fact = 1; for (k=2; k<=n; k++) fact *= k; return fact; } }
15 Načini predstavljanja algoritama Tekstualni Grafički (pomoću dijagrama toka) Pseudo kodom Strukturogramom
16 Tekstualni način Koriste se precizne rečenice govornog jezika Koristi se za osobe koje se prvi put sreću sa pojmom algoritma Dobra osobina: razumljivost za širi krug ljudi Loše: nepreciznost koja proističe iz nepreciznosti samog jezika
17 Grafičko predstavljanje algoritma Koriste se određeni grafički simboli za predstavljanje pojedinih aktivnosti u algoritmu Ideja je posuđena iz teorije grafova Algoritam se predstavlja usmjerenim grafom čvorovi grafa predstavljaju aktivnosti koje se obavljaju u algoritmu potezi ukazuju na slijedeću aktivnost koja se treba obaviti
18 Blok dijagram Blok dijagram -grafički način predstavljanja algoritma skupom simbola koji označuju pojedine operacije, a njihov raspored i povezanost određuju slijed postupaka.
19 Grafičko predstavljanje algoritma Polazni čvor u usmjerenom grafu koji predstavlja algoritam nema dolaznih grana, a ima samo jednu izlaznu granu početak Krajnji čvor u grafu koji predstavlja algoritam koji nema izlaznih grana, a ima samo jednu dolaznu granu kraj
20 Grafičko predstavljanje algoritma Blok oblika romboida koristi se za označavanje ulaznih i izlaznih aktivnosti U ulaz: izlaz: Blok obrade je pravokutnog oblika obrada Blok odkuke da uvjet ne
21 Grafičko predstavljanje algoritma Blok spajanja grana
22 Blok dijagram Skup grafičkih simbola koji se koriste pri izradi blok dijagrama malen: Početak i kraj Ulaz Odluka Obrada Izlaz Vanjski modul Priključna točka Poveznica
23 Osnovne algoritamske strukture Kombiniranjem blokova dobivaju se osnovne algoritamske strukture Linijska (sekvenca,slijed) Razgranata (selekcija, grananje) Ciklička (iteracija, ponavljanje, petlja) Pomoću osnovnih algoritamskih struktura može se predstaviti svaki algoritam
24 Sekvenca,slijed linijska struktura koja se dobiva kaskadnim povezivanjem blokova obrade A 1 A 2 A 3 A n Algoritamski koraci se izvršavaju redom, jedan za drugim Algoritamski korak A i, i=2,...,n ne može započeti sa izvršenjem dok se korak A i-1 ne završi sekvenca predstavlja niz naredbi dodjeljivanja (:=) oblik naredbe: varijabla:=vrijednost a:=b n:=n+1
25 Grananje (selekcija) Omogućuje uvjetno izvršenje niza algoritamskih koraka da ne da uvjet uvjet S1 S2 S1 Blokovi označeni sa S1 i S2 mogu sadržavati bilo koju kombinaciju osnovnih algoritamskih struktura.
26 Primjer1 Nacrtati dijagram toka algoritama kojim se određuje veći od dva zadata broja korištenjem formule da max:=a poc a,b a>b max{ a, b} ne max:=b = a, b, a > b a b ideja za nalaženje max u nizu da max:=b poc a,b max:=a max<b max kraj max kraj
27 Naći maksimum od tri zadana broja a, b i c max{ a, b, c} = poc a,b,c max{max{ a, b}, c} a>c da ne a>b dada ne b>c ne max:=a max:=c max:=b max:=c max kraj
28 Blok dijagram A=8 B=2 D=4 C=0 B=A+B C=C+1 D > C DA Primjer algoritma programske petlje
29 Petlja (ciklus) Omogćuje da se algoritamski koraci ponavljaju više puta. definiranje uvjeta uvjet da tijelo petlje ne ne tijelo petlje uvjet da Za svaki i:=k 1 do k 2 korak k 3 tijelo petlje Sve dok-činiti Ponavljaj-sve dok brojač petlja k k 1 broj prolaza n = k3
30 Pravila Ako petlja počinjene unutar tada bloka ili inače bloka, u tom bloku se mora i završiti! Dozvoljene su paralelne (ugnježdene) petlje. Nisu dozvoljene petlje koje se sijeku!
31 Pravila Paralelne petlje petlje koje se sijeku
32 Predstavljanje algoritma pomoću pseudo koda Koristi se tekstualni način dopunjen formalizmom svaka od osnovnih algoritamskih struktura se predstavlja na točno definiran način: Slijed ili sekvenca se predstavlja kao niz naredbi dodjeljivanja odvojenih simbolom ; a:=5; b:=a*b; c:=b-a;
33 Predstavljanje algoritma pomoću u pseudo koda (nast( nast.) Grananje Ako je (uvjet) tada ili Ako je (uvjet) niz_naredbi niz_naredbi inače Kraj Ako je; niz_naredbi Kraj Ako je; Ako je (a>b) tada ili max:=a; max:=a Ako je (max<b) tada inače max:=b max:=b Kraj Ako je; Kraj Ako je;
34 Grananje,, primjer2 max(a,b,c) ako je (a>b) tada ako je (a>c) tada max:=a inače max:=c kraj ako je; inače ako je (b>c) tada max:=b inače max:=c kraj ako je ; kraj ako je; max(a,b,c) if (a>b) then if (a>c) then max:=a else max:=c endif; else if (b>c) then max:=b else max:=c endif; endif;
35 Petlje pseudo kod Sve dok (uvjet) činiti niz_ naredbi Kraj sve dok; repeat niz_naredbi until (uvjet); Primjer: r:= ostatak od m/n Sve dok (r 0) činiti m:=n; n:=r; r:= ostatak od m/n ; Kraj Sve dok; nzd:=n; Primjer: Ponavljaj r:= ostatak od m/n ; m=n; n:=r; Sve dok (r=0); nzd:=m;
36 Strukturogrami Kombinacija grafičkog i pseudo koda; Koriste se kao prikladna dokumentacija za već završene programe. Program se piše e uz popunjavanje određene geometrijske slike slijed Ako je uvjet tada inače S1 S2 Sve dok uvjet tijelo petlje tijelo petlje Sve dok uvjet Za svaki i:=n1,n2,n3 tijelo petlje
37 Strukturogrami - primer if a>b then else then if a>b else max:=a; max:=b; if a>c then else then if b>c else max:=a; max:=c; max:=b; max:=c;
38 Primjer: Sastaviti algoritam za množenje dvaju proizvoljno zadanih prirodnih brojeva koristeći operaciju zbrajanja. Rješenje: Neka su ulazne veličine prirodni brojevi x i y s vrijednostima kako slijedi : x = 14 i y = 3. X,Y Z
39 Što je dobar algoritam? U svim okolnostima daje točan rezultat Rješava problem u najkraćem mogućem vremenu Razumljiv je ostalima
40 KORACI ALGORITMA Prvi korak - razumijevanje problema. Drugi korak - detaljna razrada svakog pojedinačnog koraka. Treći korak provjera algoritma na granične uvjete
41 Primjer primjera algoritma napisanog hrvatskim jezikom (ne u programskom kodu). Određuje da li je zadani broj n paran ili neparan: 1. POČETAK 2. Pročitaj / Učitaj vrijednost n. 3. Podijeli n sa 2 i zapamti ostatak u pom 4. Ako je pom 0 idi na stavku Ispiši n je neparan broj. 6. Idi na stavku Ispiši n je paran broj. 8. KRAJ
42 Zbroji dva broja x i y
43 Podijeli X sa Y
44 PETLJA
45 Unesi i zbroji četiri broja x
46
47 Obračun telefonskih troškova ZADATAK Sastavite algoritam za obračunavanje telefonskih troškova na kraju mjeseca ako su poznati, broj potrošenih telefonskih impulsa, cijena jednog impulsa i iznos telefonske pretplate. U iznos telefonske pretplate uračunato je prvih 100 impulsa.
48
49
50
51
52 da
53
54
55 Grananje(Selekcija) razgranata linijska struktura? ne da inače tada
56 Ponavljanje (Iteracija) višestruko izvršavanje naredbi - petlja Za svaki i =. naredbe slijedeći i
57 1. primjer Kreirati blok dijagram koji izračunava zbroj dva broja A i B!
58 start A, B Z = A + B Z kraj
59 2. primjer Sastaviti blok dijagram koji izračunava umnožak dva pozitivna broja!
60 start A, B A>0 B>0 ne da U = A * B U Gdje je greška? kraj
61 ili start A, B A>0 ne da B>0 ne da U = A * B U kraj
62 3. primjer Sastaviti blok dijagram koji izračunava razliku dva broja X i Y s tim da se uvijek oduzima manji od većeg.
63 start X, Y X>=Y da R = X - Y ne R = Y - X R kraj
64 4. primjer Kreirati blok dijagram koji izračunava zbroj prvih 20 brojeva n brojeva
65 start Z = 0 i = 1, 20 Z = Z + i start n Z = 0 i = 1, n Z = Z + i Z kraj Z kraj
66 5. primjer Napraviti algoritam za izračunavanje aritmetičke sredine prvih m brojeva!
67 start PROSJEK m S = 0 i = 1, m S = S + i P = S / m P kraj
68 6. primjer Sastaviti dijagram toka koji izračunava funkciju y = x n!
69 start X, n Y = 1 n=0 da Y kraj ne Y = Y * X n = n - 1
70 7. Primjer Kreirati algoritam za sljedeći problem: ako je x > 3 => y = x x = 3 => y = 1 x < 3 => y = 1 / (x 2 + 5)
71 start x x>3 da Y = x*x+5 ne ne da x=3 Y = 1 Y = 1/(x^2+5) Y kraj
72 8. Primjer Napraviti dijagram toka za izračunavanje vrijednosti funkcije: x * y za x = y f = x - y za x > y x + y za x < y
73 start X, Y ne X>Y ne X=Y da da f = X + Y f = X - Y f = X * Y f kraj
74 Polja/Područja (array) Podatkovna struktura gdje isto ime dijeli više podataka. - uređeni skup podataka čiji su elementi istog tipa. - najčešća struktura podataka - indeks je osnovni elemenat pristupa polju koji definira uređenost polja.
75 Nizovi jednodimenzionalna polja 1 pozicije u nizu vrijednosti (elementi) Težina(26) ={ 70,65, 80, 90, 78, 145 } i Težina(i) Za svaki i=1,26 Kraj za svaki S=S+Težina(i)
76 Za svaki I=1 do n (petlja) Ciklička struktura koja podrazumijeva da je broj iteracija unaprijed poznat: - određena se vrijednost broji od neke početne vrijednosti pa sve do neke krajnje vrijednosti, - rad s područjima (jednodimenzijalna - liste, dvo i višedimenzijalna područja).
77 Polja/Područja (array) Martica Dužina vijka Promjer vijka P(4,4) 14P(4,3) 13P(4,2) 12P(4,1) 11P(3,4) 10P(3,3) 9P(3,2) 8P(3,1) 7P(2,4) 6P(2,3) 5P(2,2) 4P(2,1) 3P(1,4) 2P(1,3) 1P(1,2) 0P(1,1) Preslikavanje elemenata po redovima MAT(i,j)
78 Nizovi Unos niza na dva načina: start X(i), n start n i = 1, n X(i)
79 1. Primjer Napraviti dijagram toka koji izračunava zbroj svih elemenata niza!
80 start n i = 1, n X(i) Zbroj := 0 i = 1, n Zbroj := Zbroj + X(i) Zbroj kraj
81 2. Primjer Sastaviti algoritam za sljedeći problem: Dana su dva niza: X(i) i Y(i), i=1, n. Formirati niz Z(i) prema formuli: Z(i) = X(i)*Y(i) za X(i)=Y(i) X(i)+Y(i) za X(i) Y(i) i izračunati sumu elemenata svih nizova!
82 start X(i), Y(i), n zbroj = 0 i = 1, n X(i)=Y(i) ne da Z(i)=X(i)*Y(i) Z(i)=X(i)+Y(i) zbroj=zbroj+x(i)+y(i)+z(i) 1
83 1 i = 1, n Z(i) Zbroj kraj
84 3. Primjer Napraviti blok dijagram koji određuje najveći element niza!
85 start n i = 1, n Prvi član niza proglasi maksimumom X(i) max = X(1) i = 2, n X(i)>max ne da max = X(i) max kraj
86 4. Primjer Kreirati blok dijagram koji računa frekvenciju (broj ponavljanja) svakog broja u nizu!
87 1 2 start i = 1, n j= 1, n n i = 1, n f = 0 p = 0 X(i)=X(j) ne X(i) k = 1, i-1 da f = f+1 1 X(k)=X(i) da p = 1 ne... f kraj p = 0 ne da 2
88 5. Primjer Napraviti blok dijagram koji za neku provedenu anketu broji koliko je odgovora da, koliko ne, a koliko mozda! Odgovori: ( da, da, ne, mozda, mozda, da, da, mozda, mozda, mozda, ne, da, ne, mozda, da )
89 start i = 1, 15 1 i = 1, 15 da 2 odg.da ima, a Odg (i) Odg(i)= da a = a+1 odg.nea ima, b da odg.mozda ima, c... a = 0 b = 0 c = 0 Odg(i)= ne b = b+1 kraj 1 Odg(i)= mozda da c = c+1 2
90 Algoritam - kvadratna jednadžba Napravi dijagram toka za izračunavanje rješenja kvadratne jednadžbe gdje su ulazni objekti koeficijenti kvadratne jednadžbe a,b,c Unesi A,B,C a 1 b -4 c 5 D -4 Izlaz 2+1*i 2-1*i IMA GREŠKA PRONAĐI ISPIŠI X 1 X 2
91 Kreirati blok dijagram koji određuje najmanji element niza i njegovu poziciju (indeks)!
92 start n i = 1, n petlja X(i) min = X(1) i = 2, n Petlja, varijabli i pridružuj vrijednosti od 2 do n X(i)<min ne da min = X(i) poz=i min,poz kraj
93 Algoritam - brojenje znamenki Napravi dijagram toka za brojenje znamenki unesenog broja (npr. za uneseno 324 daje 3) početak br br n cijeli n=0 cijeli = br cijeli = cijeli / 10 NE n=n cijeli < 1 n kraj
94 Što radi ovaj algoritam?
95 Aritmetička sredina redaka matrice
96 Algoritam Zadaci 1. Napravi algoritam za igru pogađanja gdje će računalo odrediti neki broj između 0 i 100, recimo 83, a zatim korisnik pokušava pogodit zamišljeni broj i računalo mu odgovara npr. kao što je prikazano u donjoj tablici: Korisnik Računalo Broj je veći Broj je manji Broj je veći Pogodak, broj pokušaja: 4
97 početak slucajni = RND(100) pokusaj = 0 br pokusaj = pokusaj + 1 'broj je manji' <slucajni br >slucajni 'broj je veči' =slucajni 'Pogodak, broj pokusaja' Što nije u redu (ispravi)? pokusaj kraj
98 Nacrtati dijagram toka koji će učitati n elemenata niza i ispisati njihovu sumu.
99 Nacrtati dijagram toka koji će izbrojati koliko ima elemenata jednodimenzionalnog polja koji su manji od učitanog broja X.
100 Nacrtati dijagram toka koji će učitati niz i ispisati ga obrnutim redoslijedom.
101 Nacrtati dijagram toka koji će učitati pravokutnu matricu brojeva te izračunati i ispisati sume pojedinih stupaca.
102 Nacrtati dijagram toka koji će učitati pravokutnu matricu od N redaka i M stupaca brojeva te izračunati i ispisati sume pojedinih redaka.
103 Nacrtati dijagram toka koji će učitati pravokutnu matricu od N redaka i M stupaca te izračunati i ispisati aritmetičku sredinu svakog retka.
104 Algoritam Zadaci Napisati program koji će učitavati pozitivne cijele brojeve sve dok se ne unese broj 0, i zatim ispisati koji je najmanji uneseni broj. Zanemariti negativne brojeve zadane pomoću tipkovnice. Napomena: kod traženja najmanjeg (najvećeg) člana niza ili polja koristimo sljedeći algoritam: prvi član niza ili polja proglasimo najmanjim i njegovu vrijednost pohranimo u pomoćnu varijablu koja predstavlja trenutni minimum pretražujemo preostale članove niza (ili polja) i ukoliko je neki od njih manji od trenutnog minimuma, ažuriramo trenutni minimum na tu vrijednost Nakon što smo pretražili cijeli niz ili polje, u pomoćnoj varijabli se nalazi minimalni element niza ili polja Primjer: niz: 5, 6, 3, 9, 4, 7, 2, -1, 5.
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 informationProjektovanje 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 informationAlgoritam 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 informationZANIMLJIV 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 informationTEORIJA 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 informationŠime 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 informationMetode 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 informationIvan Soldo. Sažetak. U članku se analiziraju različiti načini množenja matrica. Svaki od njih ilustriran je primjerom.
Osječki matematički list 5(005), 8 Različiti načini množenja matrica Ivan Soldo Sažetak U članku se analiziraju različiti načini množenja matrica Svaki od njih ilustriran je primjerom Ključne riječi: linearni
More informationPRIPADNOST 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 informationZadatci 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 information6. PROGRAMSKE STRUKTURE STRUKTUIRANOG PROGRAMIRANJA
6. PROGRAMSKE STRUKTURE STRUKTUIRANOG PROGRAMIRANJA U programiranju često postoji potreba da se redoslijed izvršavanja naredbi uslovi prethodno dobivenim međurezultatima u toku izvršavanja programa. Na
More informationSINTAKSNA I ALGORITAMSKA NOTACIJA
B-1 Prilog B SINTAKSNA I ALGORITAMSKA NOTACIJA B-2 B.1 Sintaksna notacija sa zagradama U osnovi svake sintaksne notacije nalaze se slede}i elementi: sintaksni pojam: leksi~ka konstrukcija koja se defini{e;
More informationMetode 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 informationSlika 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 informationRed 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 informationMaja 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 informationALGORITMI 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 informationpretraživanje 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 informationGeometrijski 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 informationALGORITAM 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 informationPrsten 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 informationFajl 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 informationUvod 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 informationKLASIFIKACIJA 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 information1.1 Algoritmi. 2 Uvod
GLAVA 1 Uvod Realizacija velikih računarskih sistema je vrlo složen zadatak iz mnogih razloga. Jedan od njih je da veliki programski projekti zahtevaju koordinisani trud timova stručnjaka različitog profila.
More informationMatematika (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 informationTermodinamika. 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 informationSveučilište 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 informationSimetrične matrice, kvadratne forme i matrične norme
Sveučilište JJStrossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Sveučilišni preddiplomski studij matematike Martina Dorić Simetrične matrice, kvadratne forme i matrične norme Završni rad Osijek, 2014 Sveučilište
More informationLINEARNI 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 informationPitagorine 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 informationSveučilišni studijski centar za stručne studije. Zavod za matematiku i fiziku. Uvod u Matlab. Verzija 1.1
Sveučilišni studijski centar za stručne studije Zavod za matematiku i fiziku Uvod u Matlab Verzija 1.1 Karmen Rivier, Arijana Burazin Mišura 1.11.2008 Uvod Matlab je interaktivni sistem namijenjen izvođenju
More informationKVADRATNE 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 informationVedska 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 informationALGORITMI PODIJELI PA VLADAJ
SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK Petra Penzer ALGORITMI PODIJELI PA VLADAJ Diplomski rad Voditelj rada: izv.prof.dr.sc. Saša Singer Zagreb, rujan 2016. Ovaj diplomski
More informationHornerov 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 informationMersenneovi 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 informationTuringovi strojevi Opis Turingovog stroja Odluµcivost logike prvog reda. Lipanj Odluµcivost i izraµcunljivost
Odluµcivost logike prvog reda B. µ Zarnić Lipanj 2008. Uvod Turingovi strojevi Logika prvoga reda je pouzdana. Logika prvog reda je potpuna. Γ `LPR K ) Γ j= SPR K Γ j= SPR K ) Γ `LPR K Prema tome, ako
More informationFibonaccijev 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 informationAlgoritam za odre divanje ukupnog poravnanja dva grafa poravnanja parcijalnog ure daja
SVEUČILIŠTE U ZAGREBU FAKULTET ELEKTROTEHNIKE I RAČUNARSTVA ZAVRŠNI RAD br. 000 Algoritam za odre divanje ukupnog poravnanja dva grafa poravnanja parcijalnog ure daja Mislav Bradač Zagreb, lipanj 2017.
More informationMatrične dekompozicije i primjene
Sveučilište JJ Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Goran Pavić Matrične dekompozicije i primjene Diplomski rad Osijek, 2012 Sveučilište JJ Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Goran Pavić
More informationKvaternioni i kvaternionsko rješenje kvadratne jednadžbe
Kvaternioni i kvaternionsko rješenje 1 Uvod Kvaternioni i kvaternionsko rješenje kvadratne jednadžbe Željko Zrno 1 i Neven Jurić Što je matematika? Na što prvo čovjeka asocira riječ matematika? Matematika
More informationSveučilište J.J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Sveučilišni preddiplomski studij matematike. Ivana Oreški REKURZIJE.
Sveučilište J.J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Sveučilišni preddiplomski studij matematike Ivana Oreški REKURZIJE Završni rad Osijek, 2011. Sveučilište J.J. Strossmayera u Osijeku Odjel za
More informationSveučilište 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 informationAriana 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 informationDr. 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 informationKeywords: 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 informationZANIMLJIVI 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 informationQuasi-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 informationKsenija Doroslovački KOMBINATORIKA INTERPRETIRANA FUNKCIJAMA I NJIHOVIM OSOBINAMA MASTER RAD. NOVI SAD jun 2008
1 Ksenija Doroslovački KOMBINATORIKA INTERPRETIRANA FUNKCIJAMA I NJIHOVIM OSOBINAMA MASTER RAD NOVI SAD jun 2008 2 Sadržaj 1 UVOD 5 2 FUNKCIJE 11 3 KLASIČNI KOMBINATORNI OBJEKTI 17 4 NEKI NEKLASIČNI KOMBINATORNI
More informationLinearno programiranje i primjene
Sveučilište J.J.Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Rebeka Čordaš Linearno programiranje i primjene Diplomski rad Osijek, 2014. Sveučilište J.J.Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Rebeka
More informationU VOD U ALGOR IT ME I S T RUKT URE P ODATAK A
UNIVERZITET SINGIDUNUM Dejan Živković U VOD U ALGOR IT ME I S T RUKT URE P ODATAK A Prvo izdanje Beograd, 200 UVOD U ALGIORITME I STRUKTURE PODATAKA Autor: Prof dr Dejan Živković Recenzent: Prof dr Dragan
More informationOsobine 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 informationRekurzivni algoritmi POGLAVLJE Algoritmi s rekurzijama
POGLAVLJE 8 Rekurzivni algoritmi U prošlom dijelu upoznali smo kako rekurzije možemo implementirati preko stogova, u ovom dijelu promotriti ćemo probleme koje se mogu izraziti na rekurzivan način Vremenska
More informationDISKRETNI LOGARITAM. 1 Uvod. MAT-KOL (Banja Luka) ISSN (p), ISSN (o) Vol. XVII (2)(2011), 43-52
MAT-KOL (Banja Luka) ISSN 0354-6969 (p), ISSN 1986-5228 (o) Vol. XVII (2)(2011), 43-52 DISKRETNI LOGARITAM Bernadin Ibrahimpašić 1, Dragana Kovačević 2 Abstract U ovom članku se opisuje pojam diskretnog
More informationSveučilište 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 informationTina 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 informationNIPP. 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 informationDISTRIBUIRANI 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 informationNIZOVI 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 informationKarakteri 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 information1 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 informationFunkcijske 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 informationGrafovi. Osnovni algoritmi sa grafovima. Predstavljanje grafova
Grafovi Osnovni algoritmi sa grafovima U ovom poglavlju će biti predstavljene metode predstavljanja i pretraživanja grafova. Pretraživanja grafa podrazumeva sistematično kretanje vezama grafa, tako da
More informationMREŽNI DIJAGRAMI Planiranje
MREŽNI DIJAGRAMI Planiranje 1 Mrežno planiranje se zasniva na grafičkom prikazivanju aktivnosti usmerenim dužima. Dužina duži nema značenja, a sa dijagrama se vidi međuzavisnost aktivnosti. U mrežnom planiranju
More informationAn Algorithm for Computation of Bond Contributions of the Wiener Index
CROATICA CHEMICA ACTA CCACAA68 (1) 99-103 (1995) ISSN 0011-1643 CCA-2215 Original Scientific Paper An Algorithm for Computation of Bond Contributions of the Wiener Index Istvan Lukouits Central Research
More informationSortiranje 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 informationMatrice 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 informationKonstekstno slobodne gramatike
Konstekstno slobodne gramatike Vežbe 07 - PPJ Nemanja Mićović nemanja_micovic@matfbgacrs Matematički fakultet, Univerzitet u Beogradu 4 decembar 2017 Sadržaj Konstekstno slobodne gramatike Rečenična forma
More informationMehurasto sortiranje Brzo sortiranje Sortiranje učešljavanjem Sortiranje umetanjem. Overviev Problemi pretraživanja Heš tabele.
Bubble sort Razmotrimo još jedan vrlo popularan algoritam sortiranja podataka, vrlo sličan prethodnom algoritmu. Algoritam je poznat pod nazivom Bubble sort algoritam (algoritam mehurastog sortiranja),
More informationSveučilište 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 informationPellova 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 informationBROJEVNE KONGRUENCIJE
UNIVERZITET U NOVOM SADU PRIRODNO-MATEMATIČKI FAKULTET DEPARTMAN ZA MATEMATIKU I INFORMATIKU Vojko Nestorović BROJEVNE KONGRUENCIJE - MASTER RAD - Mentor, dr Siniša Crvenković Novi Sad, 2011. Sadržaj Predgovor...............................
More informationIskazna 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 informationMatrice traga nula math.e Vol. 26. math.e. Hrvatski matematički elektronički časopis. Matrice traga nula. komutator linearna algebra. Sažetak.
1 math.e Hrvatski matematički elektronički časopis komutator linearna algebra Marijana Kožul i Rajna Rajić Matrice traga nula marijana55@gmail.com, rajna.rajic@rgn.hr Rudarsko-geološko-naftni fakultet,
More informationHRVATSKA 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 informationO MATLAB-U Što je MATLAB? MATLAB je naročito dobar za. Elektrotehnika. Kako se i gdje sve Matlab koristi u tehnici?
O MATLAB-U Što je MATLAB? MATLAB je jedan od nekolicine komercijalnih matematičkih software paketa/alata Postoje još i Maple Mathematica MathCad MATLAB je naročito dobar za Matematičke operacije Posebno
More informationZanimljive 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 informationU čemu je snaga suvremene algebre?
1 / 33 U čemu je snaga suvremene algebre? Dr Ivan Tomašić Queen Mary, University of London SŠ Mate Blažina Labin 2014 2 / 33 Pitagorine trojke Teorem Postoje cijeli brojevi x, y i z koji zadovoljavaju:
More informationUNIVERZITET U BEOGRADU MATEMATIČKI FAKULTET
UNIVERZITET U BEOGRADU MATEMATIČKI FAKULTET MASTER RAD SUFIKSNI NIZ Mentor: Student: Prof. dr Miodrag Živković Slaviša Božović 1014/2011. Beograd, 2015. UVOD... 1 1. OSNOVNI POJMOVI I DEFINICIJE... 2 1.1.
More informationSITO POLJA BROJEVA. Dario Maltarski PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK. Diplomski rad. Voditelj rada: Doc. dr. sc.
SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK Dario Maltarski SITO POLJA BROJEVA Diplomski rad Voditelj rada: Doc. dr. sc. Filip Najman Zagreb, rujan 2014. Ovaj diplomski
More informationNilpotentni 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 informationKontrolni 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 informationFTN Novi Sad Katedra za motore i vozila. Drumska vozila Uputstvo za izradu vučnog proračuna motornog vozila. 1. Ulazni podaci IZVOR:
1. Ulazni podaci IZVOR: WWW.CARTODAY.COM 1. Ulazni podaci Masa / težina vozila Osovinske reakcije Raspodela težine napred / nazad Dimenzije pneumatika Čeona površina Koeficijent otpora vazduha Brzinska
More informationFIZIKALNA 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 informationpovezuju tačke na četiri različita načina (pravom linijom, splajnom,
Origin Zadatak 1. Otvoriti Origin i kreirati novi projekat; U datasheet-u dodati novu kolonu; U project exploreru kreirati nove podfoldere: Data i Graphs; Prebaciti trenutni datasheet u podfolder Data;
More informationModified Zagreb M 2 Index Comparison with the Randi} Connectivity Index for Benzenoid Systems
CROATICA CHEMICA ACTA CCACAA 7 (2) 83 87 (2003) ISSN-00-3 CCA-2870 Note Modified Zagreb M 2 Index Comparison with the Randi} Connectivity Index for Benzenoid Systems Damir Vuki~evi} a, * and Nenad Trinajsti}
More informationODREĐIVANJE DINAMIČKOG ODZIVA MEHANIČKOG SUSTAVA METODOM RUNGE-KUTTA
Sveučilište u Zagrebu GraĎevinski faklultet Kolegij: Primjenjena matematika ODREĐIVANJE DINAMIČKOG ODZIVA MEHANIČKOG SUSTAVA METODOM RUNGE-KUTTA Seminarski rad Student: Marija Nikolić Mentor: prof.dr.sc.
More informationMostovi Kaliningrada nekad i sada
Osječki matematički list 7(2007), 33 38 33 Mostovi Kaliningrada nekad i sada Matej Kopić, Antoaneta Klobučar Sažetak.U ovom radu su najprije dane stvarne situacije oko Kalingradskih mostova kroz povijest.
More informationSveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku
Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Mateja Dumić Cjelobrojno linearno programiranje i primjene Diplomski rad Osijek, 2014. Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku
More information1.1 Uvod. 1.1 Uvod Značajke programskog jezika Python Interpretacija me dukôda
1.1 Uvod 7 1.1 Uvod 1.1.1 Zašto Python? Python je interpreterski, interaktivni, objektno orjentirani programski jezik, kojeg je 1990. godine zamislio Guido van Rossum. Već do konca 1998., Python je imao
More informationOracle 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 informationPrimjena optimizacije kolonijom mrava na rješavanje problema trgovačkog putnika
Fakultet elektrotehnike i računarstva Zavod za elektroniku, mikroelektroniku, računalne i inteligentne sustave Primjena optimizacije kolonijom mrava na rješavanje problema trgovačkog putnika Seminarski
More informationNAPREDNI 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 information3. Programiranje u Matlab-u
3. Programiranje u Matlab-u 3.1 M-datoteke M-datoteka nije ništa drugo do obična tekstualna datoteka koja sadrži MATLAB komande i sačuvana je sa ekstenzijom.m. Postoje dva tipa M-datoteka, skriptovi i
More informationPodatak objekt u obradi. Algoritam uputstvo ( recept ) koje opisuje transformaciju ulaznih podataka u traženi razultat. Izvršitelj?
Turingov stroj Obrada podataka: svrsishodna djelatnost koja ima za cilj da se iz raspoloživih podataka dobije tražena informacija Komponente: podatak algoritam izvršitelj Podatak objekt u obradi Algoritam
More informationStrojno učenje 3 (II dio) Struktura metoda/algoritama strojnog učenja. Tomislav Šmuc
Strojno učenje 3 (II dio) Struktura metoda/algoritama strojnog učenja Tomislav Šmuc PMF, Zagreb, 2013 Sastavnice (nadziranog) problema učenja Osnovni pojmovi Ulazni vektor varijabli (engl. attributes,
More informationKRITERIJI 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 informationPRIMJENA USMJERENIH HIPERGRAFOVA ZA PREDSTAVLJANJE FUNKCIONALNIH ZAVISNOSTI U RELACIONIM MODELIMA
MAT-KOL (Banja Luka) ISSN 0354-6969 (p), ISSN 1986-5228 (o) Vol. XXII (1)(2016), 61-69 www.imvibl.org/dmbl/dmbl.htm PRIMJENA USMJERENIH HIPERGRAFOVA ZA PREDSTAVLJANJE FUNKCIONALNIH ZAVISNOSTI U RELACIONIM
More information