ALGORITMI. Pojam algoritma Blok dijagram

Size: px
Start display at page:

Download "ALGORITMI. Pojam algoritma Blok dijagram"

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

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

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

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

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

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

Ivan Soldo. Sažetak. U članku se analiziraju različiti načini množenja matrica. Svaki od njih ilustriran je primjerom.

Ivan 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 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

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

6. PROGRAMSKE STRUKTURE STRUKTUIRANOG PROGRAMIRANJA

6. 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 information

SINTAKSNA I ALGORITAMSKA NOTACIJA

SINTAKSNA 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 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

1.1 Algoritmi. 2 Uvod

1.1 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 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

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

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

Simetrične matrice, kvadratne forme i matrične norme

Simetrične 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 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

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

Sveučilišni 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 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 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

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

ALGORITMI PODIJELI PA VLADAJ

ALGORITMI 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 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

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

Turingovi strojevi Opis Turingovog stroja Odluµcivost logike prvog reda. Lipanj Odluµcivost i izraµcunljivost

Turingovi 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 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

Algoritam za odre divanje ukupnog poravnanja dva grafa poravnanja parcijalnog ure daja

Algoritam 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 information

Matrične dekompozicije i primjene

Matrične 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 information

Kvaternioni i kvaternionsko rješenje kvadratne jednadžbe

Kvaternioni 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 information

Sveučilište 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. 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 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

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

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

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

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

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

Ksenija Doroslovački KOMBINATORIKA INTERPRETIRANA FUNKCIJAMA I NJIHOVIM OSOBINAMA MASTER RAD. NOVI SAD jun 2008

Ksenija 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 information

Linearno programiranje i primjene

Linearno 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 information

U VOD U ALGOR IT ME I S T RUKT URE P ODATAK A

U 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 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

Rekurzivni algoritmi POGLAVLJE Algoritmi s rekurzijama

Rekurzivni 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 information

DISKRETNI LOGARITAM. 1 Uvod. MAT-KOL (Banja Luka) ISSN (p), ISSN (o) Vol. XVII (2)(2011), 43-52

DISKRETNI 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 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

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

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

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

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

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

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

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

Grafovi. Osnovni algoritmi sa grafovima. Predstavljanje grafova

Grafovi. 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 information

MREŽNI DIJAGRAMI Planiranje

MREŽNI 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 information

An Algorithm for Computation of Bond Contributions of the Wiener Index

An 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 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

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

Konstekstno slobodne gramatike

Konstekstno 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 information

Mehurasto sortiranje Brzo sortiranje Sortiranje učešljavanjem Sortiranje umetanjem. Overviev Problemi pretraživanja Heš tabele.

Mehurasto 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 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

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

BROJEVNE KONGRUENCIJE

BROJEVNE 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 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

Matrice traga nula math.e Vol. 26. math.e. Hrvatski matematički elektronički časopis. Matrice traga nula. komutator linearna algebra. Sažetak.

Matrice 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 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

O 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 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 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

U čemu je snaga suvremene algebre?

U 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 information

UNIVERZITET U BEOGRADU MATEMATIČKI FAKULTET

UNIVERZITET 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 information

SITO POLJA BROJEVA. Dario Maltarski PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK. Diplomski rad. Voditelj rada: Doc. dr. sc.

SITO 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 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

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

FTN Novi Sad Katedra za motore i vozila. Drumska vozila Uputstvo za izradu vučnog proračuna motornog vozila. 1. Ulazni podaci IZVOR:

FTN 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 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

povezuju tačke na četiri različita načina (pravom linijom, splajnom,

povezuju 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 information

Modified Zagreb M 2 Index Comparison with the Randi} Connectivity Index for Benzenoid Systems

Modified 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 information

ODREĐIVANJE DINAMIČKOG ODZIVA MEHANIČKOG SUSTAVA METODOM RUNGE-KUTTA

ODREĐIVANJE 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 information

Mostovi Kaliningrada nekad i sada

Mostovi 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 information

Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku

Sveučilište 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 information

1.1 Uvod. 1.1 Uvod Značajke programskog jezika Python Interpretacija me dukôda

1.1 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 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

Primjena optimizacije kolonijom mrava na rješavanje problema trgovačkog putnika

Primjena 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 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

3. Programiranje u Matlab-u

3. 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 information

Podatak objekt u obradi. Algoritam uputstvo ( recept ) koje opisuje transformaciju ulaznih podataka u traženi razultat. Izvršitelj?

Podatak 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 information

Strojno učenje 3 (II dio) Struktura metoda/algoritama strojnog učenja. Tomislav Šmuc

Strojno 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 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

PRIMJENA USMJERENIH HIPERGRAFOVA ZA PREDSTAVLJANJE FUNKCIONALNIH ZAVISNOSTI U RELACIONIM MODELIMA

PRIMJENA 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