Vsebina Od problema do načrta programa 1. del

Size: px
Start display at page:

Download "Vsebina Od problema do načrta programa 1. del"

Transcription

1 Vsebina Od problema do načrta programa 1. del Osnovne strategije iskanja rešitev problema Načini opisovanja rešitev problema Osnovni gradniki rešitve problema Primeri Napišite postopek za kuhanje kave Rešitev problema je opisana kot zaporedje napotkov Napotki si sledijo en za drugim vrstni red je pomemben zaporedje/sekvenca Posamezne korake lahko opišemo podrobneje razgradnja/dekompozicija Razgradnja poteka tako dolgo, dokler ne dobimo enostavnih napotkov V programski kodi se napotki imenujejo stavki ali ukazi. Zaporedje stavkov združujemo v bloke, podprograme in programske module. Napišite postopek za prehod preko ceste pri semaforju Pri nekoliko kompleksnejših problemih nam enostavno zaporedje navodil ne zadostuje Glede na nek pogoj se moramo odločiti katero izmed alternativnih variant bomo izvedli izbira/alternativa V programski kodi izbiro ponazorimo z odločitvenimi stavki Če bo lepo vreme, bom šel na čago, sicer se bom učil OPDP. Če je vrednost imenovalca ulomka enaka 0, javi napako. 1

2 Izdelajte postopek s katerim boste komplet 52 igralnih kart razdelili na rdeče in črne Zelo pogosto moramo neko sekvenco napotkov večkrat ponoviti število ponovitev je lahko podano naprej ali pa je odvisno od nekega pogoja ponavljanje/iteracija V programski kodi ponavljanje izvajajo ponavljalni stavki/zanke Napišite postopek za izračun končne ocene pri predmetu OPDP, če poznate število točk testov, domačih nalog in vaj Najpogosteje problemi, ki jih rešujemo z računalniki vsebujejo neke matematične izračune V programskem jeziku takšne račune imenujemo izrazi Izrazi so lahko običajno samo enostavne matematične operacije/operatorji: plus, minus, krat, deljeno, ostanek pri deljenju in elementarne matematične funkcije (npr. sinus, logaritem, ). Ploščina kvadrata je: a 2. Razdalja med točkami v ravnini je: (x 2 x 1 ) 2 + (y 2 y 1 ) 2 Tudi pri odločitvah in pogojih za ponavljanje se pojavljajo izrazi povedo, če je nekaj res ali ni logični izrazi Logične izraze lahko kombiniramo z operacijami kot so in, ali in ne/ni Če bo lepo vreme, in če bom imel denar ali pa si ga bom lahko sposodil, in če se ne rabim učiti OPDP, bom šel na čago. V izrazih se lahko pojavljajo nespremenljive (konstantne) vrednosti konstante Druge vrednosti se med izvajanjem postopka spreminjajo spremenljivke Začetne vrednosti spremenljivk določimo z izrazi (prireditveni ) ali pa jih preberemo od zunaj 2

3 Vrednosti konstant in spremenljivk imajo lahko vrednosti različnih tipov števila, barve, datumi, podatkovni tip Podatkovni tip določa kakšne vrednosti lahko zavzame nek podatek in katere operacije lahko izvajamo nad njimi (kakšne izraze lahko tvorimo z njimi) Pri reševanju problemov z računalnikom se skoraj vedno pojavi potreba po vnosu nekaterih podatkov vhodni parametri programa Ti podatki se potem obdelajo po postopku, ki smo ga določili Na koncu nam mora program izpisati rezultat obdelave izhodni parametri Osnovne strategije iskanja rešitev Iskanje in uporaba obstoječih rešitev Postopna razgradnja problema (top down pristop), pristop deli in vladaj Kombinacija ij različnih ih tehnik Iskanje in uporaba obstoječih rešitev Zelo malo problemov je takšnih, ki bi jih morali razviti čisto od začetka Uporabimo lahko obstoječe ideje in rešitve, ki so jih razvili drugi razvijalci Uporabimo lahko (delne) rešitve lastnih projektov ponovna uporaba (pouporaba) Paziti moramo na avtorske pravice in plagiatorstvo (npr. odprtokodne rešitve) Primeri ponovne uporabe Ponovna uporaba delov programov Programske knjižnice Npr. podatki in manipulacija podatkov o študentih so del večine aplikacij za študentsko evidenco vpisi, izpiti, diplome, spletni ltiračun č študenta, t e vpis, Ponovna uporaba uporabniških vmesnikov Npr. ponovna uporaba uporabniških vmesnikov pri RAD orodjih Ponovna uporaba domačih nalog in programov sošolcev ni dovoljena Obstoječa aplikacija kot osnova za reševanje problemov Obstoječa aplikacija nam lahko služi kot orodje za izdelavo bolj popolnih aplikacij Z analizo obstoječe programske kode lahko pridemo do potrebnih postopkov za rešitev problema reverzni inženiring 3

4 Postopna razgradnja problema Deli in vladaj Rešitev problema najprej opišemo na najvišjem nivoju (abstraktni oz. kontekstni nivo) Posamezne dele rešitve nato podrobneje razgradimo Postopek ponavljamo tako dolgo, da dobimo lahko obvladljive podprobleme, ki jih je možno pretvoriti v programsko kodo Postopna razgradnja je le ena izmed verzij bolj osnovne strategije reševanja kompleksnejših problemov deli in vladaj: Problem razdelimo na manjše, med seboj neodvisne podprobleme Posamično rešimo vsakega od podproblemov Na koncu delne rešitve podproblemov združimo v končno rešitev problema Problem mora biti razgradljiv Različne metodologije/pristopi k reševanju problemov Strukturni pristop (strukturno programiranje) Objektni pristop (objektno programiranje) Funkcijski pristop Aspektni pristop Načini opisovanja rešitev problema Psevdokod Naravno besedilo za opis postopka z določenimi sintaksnimi omejitvami Diagram poteka Grafična predstavitev dt postopka Nassi Shneiderman diagrami Entitetno relacijski model (podatkovna baza) Razredni diagrami Osnovni elementi algoritmov Programski sklopi Podprogrami funkcije in procedure Programski moduli (datoteke) Spremenljivke, podatkovni dtk itipi, i konstante t in izrazi 4

5 Osnovni elementi algoritmov Spremenljivke Stavki Elementarni stavki Prireditveni Branje podatkov Izpis podatkov Sestavljeni stavki Zaporedje (sekvenca) Odločitev (izbira, selekcija) Ponavljanje (iteracija) Sočasno izvajanje Spremenljivke so elementi algoritma (programa), ki hranijo neko informacijo potrebno za rešitev naloge Nabor vrednosti, ki jo lahko neka spremenljivka hrani, je določen z njenim podatkovnim tipom Za poimenovanja spremenljivk ima vsak programski jezik določena slovnična pravila Spremenljivke 3.0 5,98 3,1 A 9 $ Spremenljivko si lahko ponazorimo kot kontejnerje, kjer lahko hrani samo določeno vrsto stvari (papir, steklo, plastika, ) Pri računalniku so različne stvari cela števila, števila z decimalno vejico, črke, v računalniku je naenkrat lahko v kontejnerju samo ena vrednost Poimenovanja spremenljivk Običajno je prvi znak imena spremenljivke črka, ki mu sledi več črk ali števk določeni programski jeziki dopuščajo še kakšne druge znake (npr. podčrtaj) A, I, X, Abrakadabra, Stevec, StElementov, MAX_SIZE, Spremenljivka_z_zelo_dolgim_imenom 6tinivo, va vrednost, Pazi!, #@@%# Nekateri programski jeziki ločijo različne velikosti črk v imenih spremenljivk (C!), drugi ne Spremenljivke V večini programskih jezikov je potrebno spremenljivko, ki jo uporabljamo, predhodno deklarirati oz. specificirati Deklaracija zagotovi (rezervira) prostor za vrednost spremenljivke v pomnilniku računalnika in določi njen podatkovni tip Specifikacija poveže ime spremenljivke v enem programskem modulu in deklaracijo (iste) spremenljivke v drugem modulu ne rezervira nobenega pomnilniškega prostora Spremenljivke Določeni programski jeziki (npr. Basic) dopuščajo uporabo spremenljivk brez deklaracije spremenljivke lahko vsebujeo vrednost (skoraj) poljubnega podatkovnega tipa V algoritmih in načrtih programa deklaracijo spremenljivk običajno izpustimo 5

6 Podatkovni tipi Podatkovni tipi Določajo nabor vrednosti, ki jih lahko hrani neka spremenljivka ali konstanta oz. nabor vrednosti, ki jih lahko določa (vrača) nek izraz Podatkovni tipi so lahko: enostavni informacijo predstavlja ena vrednost sestavljeni informacija je zgrajena iz več vrednosti (polja, strukture, razredi, ) Vsak podatkovni tip ima definiran nabor operacij (operatorjev in funkcij), ki jih lahko izvajamo nad njegovo zalogo vrednosti in jih uporabljamo v izrazih V programskih jezikih so te operacije strogo določene č V psevdokodu oz. v diagramu poteka sta običajno nabor možnosti in sintaksa bolj ohlapna Operatorji imajo določeno prioriteto (kateri operator se bo izvedel prej) in asociativnost (ali se izvaja iz leve proti desni ali z desne proti levi) Enostavni podatkovni tipi Celoštevilčni podatkovni tip Določajo nabor vrednosti iz množice celih števil v določenem obsegu Običajno ločimo med nepredznačenimi (unsigned) in predznačenimi (signed) celoštevilčnimi podatkovnimi tipi prvi zajemajo samo nenegativne vrednosti, drugi pa dopuščajo tako pozitivne kot negativne vrednosti Enostavni podatkovni tipi Realni podatkovni tip Določajo nabor vrednosti iz množice realnih števil v določenem obsegu in z določeno natančnostjo Logični podatkovni tip Vsebuje nabor vrednosti dveh elementov (True in False) Najpogosteje se uporablja v odločitvenih pogojih stavkov za izbiro in ponavljanje Znakovni podatkovni tip, časovni podatkovni tip, Celoštevilčni podatkovni tip Celoštevilčni podatkovni tip Obseg vrednosti: Primeri za nepredznačena števila 0 255, , Primeri za predznačena števila , , Operatorji: Operator Opis () Oklepaji spremenijo prednost operatorjev Sprememba predznaka *, / (div), % (mod), ** AND, OR, XOR, NOT Množenje, celoštevilčno deljenje, ostanek pri deljenju, potenca Aritmetični: in, navadni ali, izključen ali, aritmetična negacija +, Seštevanje, odštevanje Funkcije: Funkcija abs(x) sqr(x) round(x) Opis Absolutna vrednost (abs( 3)=>3) Kvadrat števila (enako kot x*x) Zaokrožena vrednost (operand je realna vrednost) (round(0.5)=>1) 6

7 Realni podatkovni tip Realni podatkovni tip Obseg in napačnost: IEEE realna števila z enojno natančnostjo 1,18* ,40* mest natančnosti IEEE realna števila z dvojno natančnostjo 2,23* ,79* mest natančnosti Operatorji: Operator Opis () Oklepaji spremenijo prednost operatorjev Sprememba predznaka ** Potenca *, / Množenje in deljenje +, Seštevanje, odštevanje Funkcije: Funkcija abs(x) sqr(x) sqrt(x) sin(x), cos(x), tan(x) log(x), exp(x), log10(x) Opis Absolutna vrednost Kvadrat števila (enako kot x*x) Kvadratni koren števila (sqrt(9)=>3) Krožne funkcije Naravni logaritem, esponent z osnovo e, desetiški logaritem Logični podatkovni tip Logični podatkovni tip Operatorji: Operator Opis () Oklepaji spremenijo prednost operatorjev NOT Logična negacija AND Logični in OR, XOR Logični ali, logični ekskluzivni ali A B NOT A A AND B A OR B A XOR B F F T F F F F T T F T T T F F F T T T T F T T F T True/Res F False/Ni res Relacijski (primerjalni) operatorji delujejo nad drugimi podatkovnimi tipi in vračajo logično vrednost Relacijski operator Opis <, <=, >, >= Je manjši, je manjši ali enak, je večji, je večji ali enak = (==), <> (!=) Je enak, je različen Konstante Simbolične konstante Konstante so elementi algoritma oz. programa, ki nosijo neko informacijo, ki se med izvajanjem ne spreminja Tako kot spremenljivke in izrazi, ima tudi konstanta določen svoj podatkovni tip Številčne konstante 5, 3.6, 12E 3, Logične konstante True, False Znakovne konstante A V večini programskih jezikov lahko določenim konstantam priredimo simbolično ime, ki ga potem uporabljamo v kodi Simbolična konstanta se obnaša podobno kot spremenljivka, le da ji naknadno ne moremo spremeni vrednosti Simbolične konstante povečajo preglednost programske kode in enostavnejše spreminjanje #define PI

8 Izrazi Izrazi Izraz je kombinacija spremenljivk, konstant, operatorjev in klicev funkcij, ki vrača neko vrednost Glede na tip podatka, ki mu pripada p rezultat izraza, delimo izraze na: matematične (celoštevilčne oz. realne) logične znakovne Izraze različnih tipov običajno ne moremo mešati med seboj oz. jih je potrebno najprej pretvoriti na skupen podatkovni tip (typecasting) Pretvorbo lahko izvede programer (eksplicitno) ali za to poskrbi prevajalnik (implicitno) 3*5.0 pred izračunom se levi operand pretvori iz celega v realno število Številčni izrazi: Zgledi izrazov 3/5.0 3/5 5+8*(2 sqr(5)) 3*sin(0.5) Logični izrazi: Elementarni stavki Prireditveni : izračuna določen izraz in vrednost priredi podani spremenljivki Izraz na desni strani se mora po tipu ujemati s tipomspremenljivkena na levistrani 3>5.0 3>5 8<9 AND (12<3 OR 5<>6) Psevdokod: set spremenljivka = izraz Diagram poteka: ali spremenljivka = izraz spremenljivka = izraz Elementarni stavki Branje podatkov: prebere enega ali več podatkov iz vhodne enote in jih priredi podani spremenljivkam Psevdokod: Diagram poteka: read spremenljivka read spremenljivka Elementarni stavki Izpis podatkov: izpiše enega ali več izrazov na izhodno napravo Psevdokod: d print izraz Diagram poteka: print izraz 8

9 Zaporedje (sekvenca) Ponazarja zaporedje izvajanja stavkov (elementarnih ali sestavljenih) Stavki se izvedejo en za drugim v podanem zaporedju Psevdokod: Diagram poteka: Zaporedje (sekvenca) Zaporedje elementarnih stavkov enakega tipa običajno navedemo v skupnem bloku: a = 12 b = a*3 begin end ali print a print b Odločitev (selekcija) Glede na nek pogoj se izvede ena izmed dveh (ali več) alternativnih poti skozi postopek Možnih je več različic odločitvenega stavka: Stavek kif brez alternative Stavek if z eno alternativo Sestavljeni if z več alternativami Odločitev (selekcija) Odločitveni z eno alternativo Če je izpolnjen nek pogoj, se izvede določena pot skozi program, sicer se izvajanje tega dela kode preskoči Psevdokod: Diagram poteka: if logični izraz then logični izraz Odločitev (selekcija) Odločitveni z dvema alternativama Psevdokod: Diagram poteka: if logični izraz then logični izraz Odločitev (selekcija) Odločitveni z več alternativami Psevdokod: if logični izraz then if logični izraz then if logični izraz then ali if logični izraz then if logični izraz then if logični izraz then 9

10 Odločitev (selekcija) Odločitveni z več alternativami Diagram poteka: log. izraz log. izraz log. izraz Komentarji Komentarji so bistveni del vsakega algoritma in programa, ker nudijo razlago rešitve problema Komentarje v programski kodi prevajalnik ignorira Ločimo med: Vrstičnimi komentarji segajo do konca vrstice Blok komentarji zajemajo lahko del vrstice ali več vrstic Primer 1 Komentarji v psevdokodu: // vrstični komentar /* */ blokovni komentar Komentarji v diagramu poteka read x,y Preberemo koordinato točke Naloga: Izdelajte postopek, ki bo izpisal vsoto dveh vnesenih števil. Analizainrazgradnja in problema: 1. Branje dveh števil 2. Izračun vsote 3. Izpis vsote Primer 1 Načrt rešitve s psevdokodom: // 1. Branje dveh števil read stevilo1,stevilo2 stevilo2 // 2. Izračun vsote set vsota=stevilo1+stevilo2 // 3. Izpis vsote print vsota Primer 1 Načrt rešitve z diagramom poteka: read stevilo1 read stevilo2 vsota = stevilo1+ stevilo2 print vsota 10

11 Posplošitev primera 1 Naloga: Izdelajte postopek, ki bo izpisal XXXX vnesenih števil. Analizainrazgradnjain problema: 1. Branje vhodnih parametrov 2. Izračun izhodnih vrednosti 3. Izpis izhodnih vrednosti Posplošitev primera 1 Načrt rešitve s psevdokodom: // 1. Branje vhodnih parametrov read // 2. Izračun izhodnih vrednosti set // 3. Izpis izhodnih vrednsoti print Posplošitev primera 1 Primer 2 Načrt rešitve diagramom poteka: read Naloga: Izdelajte postopek, ki bo izpisal manjšega in večjega izmed dveh vnesenih števil. Analizainrazgradnja in problema: print 1. Branje dveh števil 2. Ugotavljanje katero število je večje in katero manjše 3. Izpis manjšega in večjega števila Primer 2 Podrobnejša razgradnja problema: 1. Branje dveh števil 2a. Ugotavljanje katero število je manjše 2b. Ugotavljanje katero število je večje 3. Izpis manjšega in večjega števila Rešitev A // 1. Branje dveh števil read stevilo1,stevilo2 // 2a. Ugotavljanje katero število je manjše if stevilo1<stevilo2 then set manjše = stevilo1 set manjše = stevilo2 // 2b. Ugotavljanje katero število je večje if stevilo1<stevilo2 then set večje = stevilo2 set večje = stevilo1 // 3. Izpis manjšega in večjega števila print manjše, večje 11

12 Rešitev B // 1. Branje dveh števil read stevilo1,stevilo2 /* 2. Ugotavljanje katero število je manjše in katero večje */ if stevilo1<stevilo2 then set manjše = stevilo1 set večje = stevilo2 set manjše = stevilo2 set večje = stevilo1 // 3. Izpis manjšega in večjega števila print manjše, večje Rešitev B manjše = stevilo1 večje = stevilo2 read stevilo1 read stevilo2 stevilo1< stevilo2 manjše = stevilo2 večje = stevilo1 print manjše print večje Primer 3 Primer 3 Naloga: Izdelajte postopek, ki bo določil in izpisal razdaljo med dvema točkama v ravnini. Analizainrazgradnjain problema: 1. Branje koordinat dveh točk 2. Izračun razdalje 3. Izpis razdalje Podrobnejša analiza Kako se izračuna razdalja med dvema točkama v ravnini Pogledamo v matematični priročnik Pogooglamo g Vprašamo profesorja matematike d = (x 2 x 1 ) 2 + (y 2 y 1 ) 2 Primer 3 Načrt rešitve s psevdokodom: // 1. Branje koordinat dveh točk read x1,y1,x2,y2 x2 y2 // 2. Izračun razdalje set d=sqrt(sqr(x2 x1)+sqr(y2 y1)) // 3. Izpis razdalje print d Primer 4 Naloga: Izdelajte postopek, ki bo izpisal kvocient dveh vnesenih števil. V primeru, da je drugo število enako 0, naj izpiše obvestilo o napaki. Analiza in razgradnja problema: 1. Branje dveh števil 2. Ugotavljanje ali je drugo število enako 0 3. Če je, izpis sporočila o napaki 4. Če ni, izračun kvocienta in izpis rezultata 12

13 Posplošitev primera 4 Naloga: Izdelajte postopek, ki bo XXXX. V primeru, da je YYYY, naj izpiše obvestilo o napaki. Analizainrazgradnjain problema: 1. Branje vhodnih podatkov 2. Ugotavljanje ali so vhodni podatki pravilni 3. Če niso, izpis sporočila o napaki 4. Če so, izračun naloge in izpis rezultata Primer 4 Posplošena rešitev s psevdokodom: // 1. Branje vhodnih podatkov read /* vhodni podatki */ // 2. Ugotavljanje j pravilnosti if not /* podatki pravilni */ then print Napaka // 3. Izračun rezultata /* set rezultat = */ // 4. Izpis rezultata print /* rezultat */ Posplošena rešitev z diagramom poteka read Primer 4 Konkretna rešitev s psevdokodom: print podatki pravilni print Napaka // 1. Branje vhodnih podatkov read a,b // 2. Ugotavljanje j pravilnosti if not (b<>0) then print Napaka // 3. Izračun rezultata set rezultat = a/b // 4. Izpis rezultata print rezultat Konkretna rešitev z diagramom poteka read a,b Primer 5 b<>0 Naloga: Izdelajte postopek, ki bo izpisal večjega izmed dveh vnesenih števil. Analiza in razgradnja problema: kvocient = a/b print Napaka print kvocient 1. Branje dveh števil 2. Ugotavljanje katero število je večje 3. Izpis večjega števila 13

14 Primer 5 Rešitev s psevdokodo // 1. Branje dveh števil // 2. Ugotavljanje katero število je večje // 3. Izpis večjegaštevila Primer 5 Rešitev s psevdokodo // 1. Branje dveh števil read a,b // 2. Ugotavljanje katero število jevečje // 3. Izpis večjega števila Primer 5 Rešitev s psevdokodo // 1. Branje dveh števil read a,b // 2. Ugotavljanje katero število jevečje if a>b then set vecje = a set vecje = b // 3. Izpis večjega števila Primer 5 Rešitev s psevdokodo // 1. Branje dveh števil read a,b // 2. Ugotavljanje katero število jevečje if a>b then set vecje = a set vecje = b // 3. Izpis večjega števila print vecji Primer 6 Naloga iz lanskega testa: Napišite postopek za izračun končne ocene pri predmetu OPDP, če poznate število točk testov, domačih nalog in vaj. Analiza problema: Prebrali bomo točke testov, vaj in domačih nalog. Nato bomo izračunali skupno število točk. Na koncu bomo izračunali in izpisali končno oceno. // preberemo podatke o točkah read točke_testov, točke_vaj, točke_domačih_nalog // izračunamo skupno število točk set skupne_točke = ROUND( 0.4*točke_testov + 0.4*točke_vaj + 0.2*točke_domačih_nalog) // izračunamo in izpišemo oceno if skupne_točke>=90 then print 10 if skupne_točke>=80 then print 9 if skupne_točke>=70 then print 8 if skupne_točke>=60 then print 7 if skupne_točke>=50 then print 6 print 5 14

Reševanje problemov in algoritmi

Reševanje problemov in algoritmi Reševanje problemov in algoritmi Vhod Algoritem Izhod Kaj bomo spoznali Zgodovina algoritmov. Primeri algoritmov. Algoritmi in programi. Kaj je algoritem? Algoritem je postopek, kako korak za korakom rešimo

More information

R V P 2 Predavanje 05

R V P 2 Predavanje 05 R V P 2 Predavanje 05 Kreiranje programskih modulov - Scripts RVP2 Kreiranje programskih modulov 1/44 Programski moduli -Scripts Možnosti: Omogočajo: Izvajanje ukazov Izvajanje logičnih operacij Ob določenih

More information

Linearne enačbe. Matrična algebra. Linearne enačbe. Linearne enačbe. Linearne enačbe. Linearne enačbe

Linearne enačbe. Matrična algebra. Linearne enačbe. Linearne enačbe. Linearne enačbe. Linearne enačbe Sistem linearnih enačb Matrična algebra Oseba X X X3 B A.A. 3 B.B. 7 C.C. Doc. dr. Anja Podlesek Oddelek za psihologijo, Filozofska fakulteta, Univerza v Ljubljani Študijski program prve stopnje Psihologija

More information

OPTIMIRANJE IZDELOVALNIH PROCESOV

OPTIMIRANJE IZDELOVALNIH PROCESOV OPTIMIRANJE IZDELOVALNIH PROCESOV asist. Damir GRGURAŠ, mag. inž. str izr. prof. dr. Davorin KRAMAR damir.grguras@fs.uni-lj.si Namen vaje: Ugotoviti/določiti optimalne parametre pri struženju za dosego

More information

Osnove numerične matematike

Osnove numerične matematike Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Osnove numerične matematike Bojan Orel Ljubljana, 2004 Kazalo 1 Uvod 1 1.1 Zakaj numerične metode..................... 1 1.2 Napake in numerično

More information

Excel. Matjaž Željko

Excel. Matjaž Željko Excel Matjaž Željko Elektronska preglednica Excel Excel je zmogljiv kalkulator. Omogoča izdelavo grafikonov statistično analizo podatkov lepo oblikovanje poročila za natis Podatke predstavljamo tabelarično,

More information

Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko. Oddelek za fiziko. Seminar - 3. letnik, I. stopnja. Kvantni računalniki. Avtor: Tomaž Čegovnik

Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko. Oddelek za fiziko. Seminar - 3. letnik, I. stopnja. Kvantni računalniki. Avtor: Tomaž Čegovnik Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko Oddelek za fiziko Seminar - 3. letnik, I. stopnja Kvantni računalniki Avtor: Tomaž Čegovnik Mentor: prof. dr. Anton Ramšak Ljubljana, marec 01 Povzetek

More information

Multipla korelacija in regresija. Multipla regresija, multipla korelacija, statistično zaključevanje o multiplem R

Multipla korelacija in regresija. Multipla regresija, multipla korelacija, statistično zaključevanje o multiplem R Multipla koelacia in egesia Multipla egesia, multipla koelacia, statistično zaklučevane o multiplem Multipla egesia osnovni model in ačunane paametov Z multiplo egesio napoveduemo vednost kiteia (odvisne

More information

Računalnik iz domin. Škafar, Maja Šafarič, Nina Sangawa Hmeljak Mentor: Vid Kocijan

Računalnik iz domin. Škafar, Maja Šafarič, Nina Sangawa Hmeljak Mentor: Vid Kocijan Računalnik iz domin Primož Škafar, Maja Šafarič, Nina Sangawa Hmeljak Mentor: Vid Kocijan Povzetek Naša naloga je bila ugotoviti kako sestaviti računalnik (Turingov stroj) iz domin in logičnih izrazov.

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA POLONA ŠENKINC REŠEVANJE LINEARNIH DIFERENCIALNIH ENAČB DRUGEGA REDA S POMOČJO POTENČNIH VRST DIPLOMSKO DELO

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA POLONA ŠENKINC REŠEVANJE LINEARNIH DIFERENCIALNIH ENAČB DRUGEGA REDA S POMOČJO POTENČNIH VRST DIPLOMSKO DELO UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA POLONA ŠENKINC REŠEVANJE LINEARNIH DIFERENCIALNIH ENAČB DRUGEGA REDA S POMOČJO POTENČNIH VRST DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 2016 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Analiza 1 Course title: Analysis 1. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ.

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Analiza 1 Course title: Analysis 1. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Analiza 1 Course title: Analysis 1 Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Finančna matematika First cycle

More information

Digitalne strukture. Delovni zvezek za laboratorijske vaje. doc. dr. Gorazd Pucihar. Ime in priimek študenta:

Digitalne strukture. Delovni zvezek za laboratorijske vaje. doc. dr. Gorazd Pucihar. Ime in priimek študenta: Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Digitalne strukture Delovni zvezek za laboratorijske vaje doc. dr. Gorazd Pucihar Ime in priimek študenta: Navodila za laboratorijske vaje Splošno Vaje

More information

Digitalna tehnika. Delovni zvezek za laboratorijske vaje. doc. dr. Gorazd Pucihar. Ime in priimek študenta:

Digitalna tehnika. Delovni zvezek za laboratorijske vaje. doc. dr. Gorazd Pucihar. Ime in priimek študenta: Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Digitalna tehnika Delovni zvezek za laboratorijske vaje doc. dr. Gorazd Pucihar Ime in priimek študenta: Navodila za laboratorijske vaje Splošno Vaje potekajo

More information

LISREL. Mels, G. (2006). LISREL for Windows: Getting Started Guide. Lincolnwood, IL: Scientific Software International, Inc.

LISREL. Mels, G. (2006). LISREL for Windows: Getting Started Guide. Lincolnwood, IL: Scientific Software International, Inc. LISREL Mels, G. (2006). LISREL for Windows: Getting Started Guide. Lincolnwood, IL: Scientific Software International, Inc. LISREL: Structural Equation Modeling, Multilevel Structural Equation Modeling,

More information

TOPLJENEC ASOCIIRA LE V VODNI FAZI

TOPLJENEC ASOCIIRA LE V VODNI FAZI TOPLJENEC ASOCIIRA LE V VODNI FAZI V primeru asociacij molekul topljenca v vodni ali organski fazi eksperimentalno določeni navidezni porazdelitveni koeficient (P n ) v odvisnosti od koncentracije ni konstanten.

More information

OPTIMIZACIJA Z ROJEM DELCEV

OPTIMIZACIJA Z ROJEM DELCEV UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA ORGANIZACIJSKE VEDE Smer: organizacijska informatika OPTIMIZACIJA Z ROJEM DELCEV Mentor: doc. dr. Igor Bernik Kandidat: Matjaž Lipovšek Kranj, december 2005 Izjava: "Študent

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Parcialne diferencialne enačbe Partial differential equations. Študijska smer Study field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Parcialne diferencialne enačbe Partial differential equations. Študijska smer Study field Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Parcialne diferencialne enačbe Partial differential equations Študijski program in stopnja Study programme and level Magistrski

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Analiza 3 Course title: Analysis 3. Študijska smer Study field ECTS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Analiza 3 Course title: Analysis 3. Študijska smer Study field ECTS UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Analiza 3 Course title: Analysis 3 Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Matematika

More information

Ivan Pucelj: RIMSKE ŠTEVILKE IN RAČUNANJE Z NJIMI. List za mlade matematike, fizike, astronome in računalnikarje

Ivan Pucelj: RIMSKE ŠTEVILKE IN RAČUNANJE Z NJIMI. List za mlade matematike, fizike, astronome in računalnikarje List za mlade matematike, fizike, astronome in računalnikarje ISSN 0351-6652 Letnik 12 (1984/1985) Številka 3 Strani 110 119 Ivan Pucelj: RIMSKE ŠTEVILKE IN RAČUNANJE Z NJIMI Ključne besede: matematika.

More information

Baroklina nestabilnost

Baroklina nestabilnost Baroklina nestabilnost Navodila za projektno nalogo iz dinamične meteorologije 2012/2013 Januar 2013 Nedjeljka Zagar in Rahela Zabkar Naloga je zasnovana na dvoslojnem modelu baroklinega razvoja, napisana

More information

Spletni sistem za vaje iz jezika SQL

Spletni sistem za vaje iz jezika SQL UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Matematika praktična matematika (VSŠ) Ines Frelih Spletni sistem za vaje iz jezika SQL Diplomska naloga Ljubljana, 2011 Zahvala Zahvalila bi se rada

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Statistika Statistics Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Matematika First cycle academic

More information

Cveto Trampuž PRIMERJAVA ANALIZE VEČRAZSEŽNIH TABEL Z RAZLIČNIMI MODELI REGRESIJSKE ANALIZE DIHOTOMNIH SPREMENLJIVK

Cveto Trampuž PRIMERJAVA ANALIZE VEČRAZSEŽNIH TABEL Z RAZLIČNIMI MODELI REGRESIJSKE ANALIZE DIHOTOMNIH SPREMENLJIVK Cveto Trampuž PRIMERJAVA ANALIZE VEČRAZSEŽNIH TABEL Z RAZLIČNIMI MODELI REGRESIJSKE ANALIZE DIHOTOMNIH SPREMENLJIVK POVZETEK. Namen tega dela je prikazati osnove razlik, ki lahko nastanejo pri interpretaciji

More information

23. državno tekmovanje v znanju računalništva (1999) NALOGE ZA PRVO SKUPINO

23. državno tekmovanje v znanju računalništva (1999) NALOGE ZA PRVO SKUPINO 1999.1.1 4] Leto 1999, naloge za prvo skupino 1 23. državno tekmovanje v znanju računalništva (1999) 1999.1.1 NALOGE ZA PRVO SKUPINO Podjetje Import Eskort te je najelo za svetovalca za rešitev Rešitev:

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga Uporaba logistične regresije za napovedovanje razreda, ko je število enot v preučevanih razredih

More information

NALOGE ZA PRVO SKUPINO

NALOGE ZA PRVO SKUPINO 1999.1.1 3] 1 23. državno tekmovanje v znanju računalništva (1999) 1999.1.1 NALOGE ZA PRVO SKUPINO Podjetje Import Eskort te je najelo za svetovalca za rešitev R: 11 njihovega problema letnice 2000. V

More information

UNIVERZA V NOVI GORICI POSLOVNO-TEHNIŠKA FAKULTETA REŠEVANJE OPTIMIZACIJSKIH PROBLEMOV S PROGRAMSKIM PAKETOM SCICOSLAB DIPLOMSKO DELO.

UNIVERZA V NOVI GORICI POSLOVNO-TEHNIŠKA FAKULTETA REŠEVANJE OPTIMIZACIJSKIH PROBLEMOV S PROGRAMSKIM PAKETOM SCICOSLAB DIPLOMSKO DELO. UNIVERZA V NOVI GORICI POSLOVNO-TEHNIŠKA FAKULTETA REŠEVANJE OPTIMIZACIJSKIH PROBLEMOV S PROGRAMSKIM PAKETOM SCICOSLAB DIPLOMSKO DELO Jana Miklavič Mentor: prof. dr. Juš Kocijan Nova Gorica, 2012 NASLOV

More information

Kode za popravljanje napak

Kode za popravljanje napak UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE KOPER MATEMATIČNE ZNANOSTI MAGISTRSKI ŠTUDIJSKI PROGRAM 2. STOPNJE Aljaž Slivnik Kode za popravljanje napak Magistrska

More information

OFF-LINE NALOGA NAJKRAJŠI SKUPNI NADNIZ

OFF-LINE NALOGA NAJKRAJŠI SKUPNI NADNIZ 1 OFF-LINE NALOGA NAJKRAJŠI SKUPNI NADNIZ Opis problema. Danih je k vhodnih nizov, ki jih označimo s t 1,..., t k. Množico vseh znakov, ki se pojavijo v vsaj enem vhodnem nizu, imenujmo abeceda in jo označimo

More information

Zgoščevanje podatkov

Zgoščevanje podatkov Zgoščevanje podatkov Pojem zgoščevanje podatkov vključuje tehnike kodiranja, ki omogočajo skrajšan zapis neke datoteke. Poznan program za zgoščevanje datotek je WinZip. Podatke je smiselno zgostiti v primeru

More information

Hadamardove matrike in misija Mariner 9

Hadamardove matrike in misija Mariner 9 Hadamardove matrike in misija Mariner 9 Aleksandar Jurišić, 25. avgust, 2009 J. Hadamard (1865-1963) je bil eden izmed pomembnejših matematikov na prehodu iz 19. v 20. stoletje. Njegova najpomembnejša

More information

Simulacija dinamičnih sistemov s pomočjo osnovnih funkcij orodij MATLAB in Simulink

Simulacija dinamičnih sistemov s pomočjo osnovnih funkcij orodij MATLAB in Simulink Laboratorijske vaje Računalniška simulacija 2012/13 1. laboratorijska vaja Simulacija dinamičnih sistemov s pomočjo osnovnih funkcij orodij MATLAB in Simulink Pri tej laboratorijski vaji boste spoznali

More information

Iskanje najcenejše poti v grafih preko polkolobarjev

Iskanje najcenejše poti v grafih preko polkolobarjev Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Veronika Horvat Iskanje najcenejše poti v grafih preko polkolobarjev DIPLOMSKO DELO VISOKOŠOLSKI STROKOVNI ŠTUDIJSKI PROGRAM PRVE STOPNJE

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Numerical linear algebra. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Numerical linear algebra. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Numerična linearna algebra Numerical linear algebra Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Matematika

More information

Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work. Vaje / Tutorial: Slovensko/Slovene

Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work. Vaje / Tutorial: Slovensko/Slovene UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Matematika 2 Course title: Mathematics 2 Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program 1.stopnje Fizika First cycle

More information

Optimizacija delovanja in povečanje obiska na spletni strani

Optimizacija delovanja in povečanje obiska na spletni strani UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Jure Adlešič Optimizacija delovanja in povečanje obiska na spletni strani DIPLOMSKO DELO NA VISOKOŠOLSKEM STROKOVNEM ŠTUDIJU Mentor: doc.

More information

Minimizacija učne množice pri učenju odločitvenih dreves

Minimizacija učne množice pri učenju odločitvenih dreves Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Ivan Štajduhar Minimizacija učne množice pri učenju odločitvenih dreves Diplomska naloga Mentor: prof. dr. Ivan Bratko Ljubljana, 2001 Izjava

More information

Kristijan Boček. Aritmetična knjižnica vgrajenega sistema za vodenje zaščitnega releja

Kristijan Boček. Aritmetična knjižnica vgrajenega sistema za vodenje zaščitnega releja UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Kristijan Boček Aritmetična knjižnica vgrajenega sistema za vodenje zaščitnega releja DIPLOMSKO DELO NA VISOKOŠOLSKEM STROKOVNEM ŠTUDIJU Mentor:

More information

PRIMERJAVA ANALITIČNIH PROGRAMSKIH ORODIJ PRI REŠEVANJU PROBLEMOV ODLOČANJA V POSLOVNIH PROCESIH

PRIMERJAVA ANALITIČNIH PROGRAMSKIH ORODIJ PRI REŠEVANJU PROBLEMOV ODLOČANJA V POSLOVNIH PROCESIH UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA ORGANIZACIJSKE VEDE Smer: Organizacija in management informacijskih sistemov PRIMERJAVA ANALITIČNIH PROGRAMSKIH ORODIJ PRI REŠEVANJU PROBLEMOV ODLOČANJA V POSLOVNIH PROCESIH

More information

JERNEJ TONEJC. Fakulteta za matematiko in fiziko

JERNEJ TONEJC. Fakulteta za matematiko in fiziko . ARITMETIKA DVOJIŠKIH KONČNIH OBSEGOV JERNEJ TONEJC Fakulteta za matematiko in fiziko Math. Subj. Class. (2010): 11T{06, 22, 55, 71}, 12E{05, 20, 30}, 68R05 V članku predstavimo končne obsege in aritmetiko

More information

Aritmetične operacije v logaritemskem številskem sistemu

Aritmetične operacije v logaritemskem številskem sistemu Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Klemen Klanjšček Aritmetične operacije v logaritemskem številskem sistemu DIPLOMSKO DELO INTERDISCIPLINARNI UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM

More information

Mathematica PRI MATEMATIKI V 1. IN 2. LETNIKU SPLOŠNEGA GIMNAZIJSKEGA PROGRAMA

Mathematica PRI MATEMATIKI V 1. IN 2. LETNIKU SPLOŠNEGA GIMNAZIJSKEGA PROGRAMA »Mladi za napredek Maribora 2013«30. srečanje Mathematica PRI MATEMATIKI V 1. IN 2. LETNIKU SPLOŠNEGA GIMNAZIJSKEGA PROGRAMA Raziskovalno področje: matematika Raziskovalna naloga Maribor, februar 2013

More information

Paralelni in distribuirani algoritmi v numerični analizi

Paralelni in distribuirani algoritmi v numerični analizi Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Rok Kralj Paralelni in distribuirani algoritmi v numerični analizi DIPLOMSKO DELO UNIVERZITETNI INTERDISCIPLINARNI ŠTUDIJSKI PROGRAM PRVE

More information

Teorija verjetnosti uvod. prof. dr. Jurij Tasič Asistent Emil Plesnik Laboratorij za digitalno obdelavo signalov, slik in videa

Teorija verjetnosti uvod. prof. dr. Jurij Tasič Asistent Emil Plesnik Laboratorij za digitalno obdelavo signalov, slik in videa Teorija verjetnosti uvod prof. dr. Jurij Tasič Asistent Emil Plesnik Laboratorij za digitalno obdelavo signalov, slik in videa http://www.ldos.si/ 1 Teorija verjetnosti z več spremeljivkami Ključni koncept

More information

Linearna algebra. Bojan Orel. Univerza v Ljubljani

Linearna algebra. Bojan Orel. Univerza v Ljubljani Linearna algebra Bojan Orel 07 Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko CIP - Kataložni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana 5.64(075.8) OREL, Bojan Linearna

More information

OA07 ANNEX 4: SCOPE OF ACCREDITATION IN CALIBRATION

OA07 ANNEX 4: SCOPE OF ACCREDITATION IN CALIBRATION OA07 ANNEX 4: SCOPE OF ACCREDITATION IN CALIBRATION Table of contents 1 TECHNICAL FIELDS... 2 2 PRESENTING THE SCOPE OF A CALIBRATION LABOORATORY... 2 3 CONSIDERING CHANGES TO SCOPES... 6 4 CHANGES WITH

More information

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta Matematika 1 Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta 15. december 2010 Poglavje 3 Funkcije 3.1 Osnovni pojmi Preslikavam v množico R ali C običajno pravimo funkcije v prvem primeru realne, v drugem

More information

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO. Oddelek za matematiko in računalništvo MAGISTRSKA NALOGA. Tina Lešnik

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO. Oddelek za matematiko in računalništvo MAGISTRSKA NALOGA. Tina Lešnik UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo MAGISTRSKA NALOGA Tina Lešnik Maribor, 2014 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO

More information

Domen Perc. Implementacija in eksperimentalna analiza tehnike razvrščanja podatkov s konsenzom

Domen Perc. Implementacija in eksperimentalna analiza tehnike razvrščanja podatkov s konsenzom UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Domen Perc Implementacija in eksperimentalna analiza tehnike razvrščanja podatkov s konsenzom DIPLOMSKO DELO NA UNIVERZITETNEM ŠTUDIJU Mentor:

More information

Statistika 2 z računalniško analizo podatkov. Neizpolnjevanje predpostavk regresijskega modela

Statistika 2 z računalniško analizo podatkov. Neizpolnjevanje predpostavk regresijskega modela Statistika 2 z računalniško analizo podatkov Neizpolnjevanje predpostavk regresijskega modela 1 Predpostavke regresijskega modela (ponovitev) V regresijskem modelu navadno privzamemo naslednje pogoje:

More information

Izvedbe hitrega urejanja za CPE in GPE

Izvedbe hitrega urejanja za CPE in GPE Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Jernej Erker Izvedbe hitrega urejanja za CPE in GPE DIPLOMSKO DELO UNIVERZITETNI ŠTUDIJ RAČUNALNIŠTVA IN INFORMATIKE Mentor: doc. dr. Tomaž

More information

2002.X.1 Mobilni milijonar

2002.X.1 Mobilni milijonar 2002.X.1 2] 1 Dodatne naloge Včasih se ob pripravljanju nalog za tekmovanje nabere več nalog, kot jih tisto leto potrebujemo. Nekaj nalog torej ostane neuporabljenih, kar pa še ne pomeni, da so slabe ali

More information

AKSIOMATSKA KONSTRUKCIJA NARAVNIH

AKSIOMATSKA KONSTRUKCIJA NARAVNIH UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Poučevanje: Predmetno poučevanje ŠPELA ZOBAVNIK AKSIOMATSKA KONSTRUKCIJA NARAVNIH ŠTEVIL MAGISTRSKO DELO LJUBLJANA, 2016 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. Verjetnostni algoritmi za testiranje praštevilskosti

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. Verjetnostni algoritmi za testiranje praštevilskosti UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga Verjetnostni algoritmi za testiranje praštevilskosti (Algorithms for testing primality) Ime in

More information

Mathcad sa algoritmima

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

More information

ENAČBA STANJA VODE IN VODNE PARE

ENAČBA STANJA VODE IN VODNE PARE ENAČBA STANJA VODE IN VODNE PARE SEMINARSKA NALOGA PRI PREDMETU JEDRSKA TEHNIKA IN ENERGETIKA TAMARA STOJANOV MENTOR: IZRED. PROF. DR. IZTOK TISELJ NOVEMBER 2011 Enačba stanja idealni plin: pv = RT p tlak,

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

MECHANICAL EFFICIENCY, WORK AND HEAT OUTPUT IN RUNNING UPHILL OR DOWNHILL

MECHANICAL EFFICIENCY, WORK AND HEAT OUTPUT IN RUNNING UPHILL OR DOWNHILL original scientific article UDC: 796.4 received: 2011-05-03 MECHANICAL EFFICIENCY, WORK AND HEAT OUTPUT IN RUNNING UPHILL OR DOWNHILL Pietro Enrico DI PRAMPERO University of Udine, Department of Biomedical

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Magistrsko delo Modeli za kategori ne odzive (Models for categorical response variables) Ime in priimek: Maru²a

More information

Uvod v odkrivanje znanj iz podatkov (zapiski predavatelja, samo za interno uporabo)

Uvod v odkrivanje znanj iz podatkov (zapiski predavatelja, samo za interno uporabo) Uvod v odkrivanje znanj iz podatkov (zapiski predavatelja, samo za interno uporabo) Blaž Zupan 29. julij 2017 Kazalo 1 Odkrivanje skupin 7 1.1 Primer podatkov.................................. 7 1.2 Nekaj

More information

VAJE 2: Opisna statistika

VAJE 2: Opisna statistika VAJE : Opisna statistika Na računalniških vajah se za urejanje in prikazovanje statističnih podatkov uporabi statistični programski paket SPSS in podatkovna datoteka podatki.sav. NALOGE: 1. Analiza vzorčnih

More information

2 Zaznavanje registrske tablice

2 Zaznavanje registrske tablice Razpoznavanje avtomobilskih registrskih tablic z uporabo nevronskih mrež Matej Kseneman doc. dr. Peter Planinšič, mag. Tomaž Romih, doc. dr. Dušan Gleich (mentorji) Univerza v Mariboru, Laboratorij za

More information

Gregor Papa DOKTORSKA DISERTACIJA. mentor: prof. dr. Franc Bratkovič

Gregor Papa DOKTORSKA DISERTACIJA. mentor: prof. dr. Franc Bratkovič Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Gregor Papa Sočasno razvrščanje operacij in dodeljevanje enot z evolucijsko tehniko v postopku načrtovanja integriranih vezij DOKTORSKA DISERTACIJA mentor:

More information

SVM = Support Vector Machine = Metoda podpornih vektorjev

SVM = Support Vector Machine = Metoda podpornih vektorjev Uvod 2/60 SVM = Support Vector Machine = Metoda podpornih vektorjev Vapnik in Lerner 1963 (generalized portrait) jedra: Aronszajn 1950; Aizerman 1964; Wahba 1990, Poggio in Girosi 1990 Boser, Guyon in

More information

modeli regresijske analize nominalnih spremenljivk

modeli regresijske analize nominalnih spremenljivk modeli regresijske analize nominalnih spremenljivk Cveto Trampuž An Illustrative Comparison Logit Analysis with Dummy Variable Regression Analysis. Two different regression models in which the dependent

More information

Dejan Petelin. Sprotno učenje modelov na podlagi Gaussovih procesov

Dejan Petelin. Sprotno učenje modelov na podlagi Gaussovih procesov UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Dejan Petelin Sprotno učenje modelov na podlagi Gaussovih procesov DIPLOMSKO DELO NA UNIVERZITETNEM ŠTUDIJU Mentor: doc. dr. Janez Demšar

More information

OPTIMIZACIJSKE METODE skripta v pripravi

OPTIMIZACIJSKE METODE skripta v pripravi OPTIMIZACIJSKE METODE skripta v pripravi Vladimir Batagelj Ljubljana 17. december 2003 2 Kazalo Predgovor 5 1 Optimizacijske naloge 7 1.1 Osnovni pojmi........................... 7 1.2 Primeri optimizacijskih

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Diferencialne enačbe. Študijska smer Study field ECTS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Diferencialne enačbe. Študijska smer Study field ECTS Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Diferencialne enačbe Differential equations Študijski program in stopnja Study programme and level Visokošolski strokovni

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

ENERGY AND MASS SPECTROSCOPY OF IONS AND NEUTRALS IN COLD PLASMA

ENERGY AND MASS SPECTROSCOPY OF IONS AND NEUTRALS IN COLD PLASMA UDK621.3:(53+54+621 +66), ISSN0352-9045 Informaclje MIDEM 3~(~UU8)4, Ljubljana ENERGY AND MASS SPECTROSCOPY OF IONS AND NEUTRALS IN COLD PLASMA Marijan Macek 1,2* Miha Cekada 2 1 University of Ljubljana,

More information

Attempt to prepare seasonal weather outlook for Slovenia

Attempt to prepare seasonal weather outlook for Slovenia Attempt to prepare seasonal weather outlook for Slovenia Main available sources (ECMWF, EUROSIP, IRI, CPC.NCEP.NOAA,..) Two parameters (T and RR anomally) Textual information ( Met Office like ) Issued

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. Ekstremne porazdelitve za odvisne spremenljivke

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. Ekstremne porazdelitve za odvisne spremenljivke UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga Ekstremne porazdelitve za odvisne spremenljivke (Extremal Distributions for Dependent Variables)

More information

Uporaba preglednic za obdelavo podatkov

Uporaba preglednic za obdelavo podatkov Uporaba preglednic za obdelavo podatkov B. Golli, PeF Pedagoška fakulteta UL Ljubljana 2012 Kazalo 1 Uvod 1 2 Zgled iz kinematike 2 2.1 Izračun hitrosti................................... 2 2.2 Izračun

More information

MODELIRANJE IN SIMULACIJA TER NJUNA UPORABA V MEDICINI IN FARMACIJI

MODELIRANJE IN SIMULACIJA TER NJUNA UPORABA V MEDICINI IN FARMACIJI Zdrav Vestn 28; 77: 57 71 57 Pregledni prispevek/review article MODELIRANJE IN SIMULACIJA TER NJUNA UPORABA V MEDICINI IN FARMACIJI USAGE OF MODELLING AND SIMULATION IN MEDICINE AND PHARMACY Maja Atanasijević-Kunc

More information

Pohitritev izvajanja evolucijskih algoritmov z večprocesorskimi in multiračunalniškimi sistemi

Pohitritev izvajanja evolucijskih algoritmov z večprocesorskimi in multiračunalniškimi sistemi Elektrotehniški vestnik 69(3-4): 227 233, 2002 Electrotechnical Review, Ljubljana, Slovenija Pohitritev izvajanja evolucijskih algoritmov z večprocesorskimi in multiračunalniškimi sistemi Simon Vavpotič,

More information

Statistika 2 z računalniško analizo podatkov

Statistika 2 z računalniško analizo podatkov Statistika 2 z računalniško analizo podatkov Bivariatne analize 1 V Statistične analize v SPSS-ju V.4 Bivariatne analize Analyze - Descriptive statistics - Crosstabs Analyze Correlate Bivariate Analyze

More information

Študijska smer Study field. Klinične vaje work. Nosilec predmeta / prof. dr. Peter Legiša, prof. dr. Bojan Magajna, prof. dr.

Študijska smer Study field. Klinične vaje work. Nosilec predmeta / prof. dr. Peter Legiša, prof. dr. Bojan Magajna, prof. dr. UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Matematika 1 Course title: Mathematics 1 Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program 1.stopnje Fizika First cycle

More information

ZDRAVLJENJE BOLNICE S VON WILLEBRANDOVO BOLEZNIJO TIPA 3 IN INHIBITORJI

ZDRAVLJENJE BOLNICE S VON WILLEBRANDOVO BOLEZNIJO TIPA 3 IN INHIBITORJI ZDRAVLJENJE BOLNICE S VON WILLEBRANDOVO BOLEZNIJO TIPA 3 IN INHIBITORJI B. Faganel Kotnik, L. Kitanovski, J. Jazbec, K. Strandberg, M. Debeljak, Bakija, M. Benedik Dolničar A. Trampuš Laško, 9. april 2016

More information

NALOGE ZA PRVO SKUPINO. Kaj izpiše naslednji program? R: 9 Odgovor primerno utemelji!

NALOGE ZA PRVO SKUPINO. Kaj izpiše naslednji program? R: 9 Odgovor primerno utemelji! 1998.1.1] 1 22. državno tekmovanje v znanju računalništva (1998) 1998.1.1 NALOGE ZA PRVO SKUPINO Kaj izpiše naslednji program? R: 9 Odgovor primerno utemelji! program Ego; const S: array [1..21] of string

More information

Intervalske Bézierove krivulje in ploskve

Intervalske Bézierove krivulje in ploskve Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Fakulteta za matematiko in fiziko Tadej Borovšak Intervalske Bézierove krivulje in ploskve DIPLOMSKO DELO UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM

More information

Miha Troha. Robotsko učenje in planiranje potiskanja predmetov

Miha Troha. Robotsko učenje in planiranje potiskanja predmetov UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Miha Troha Robotsko učenje in planiranje potiskanja predmetov DIPLOMSKO DELO NA UNIVERZITETNEM ŠTUDIJU Mentor: prof. dr. Ivan Bratko Ljubljana,

More information

Vsebina vaj: Komunikacije v Avtomatiki Avditorne vaje. 1. Postopki cikličnega kodiranja (CRC). 2. Postopki zgoščevanja podatkov (Huffman).

Vsebina vaj: Komunikacije v Avtomatiki Avditorne vaje. 1. Postopki cikličnega kodiranja (CRC). 2. Postopki zgoščevanja podatkov (Huffman). Laboratorij za strojni vid, Fakulteta za elektrotehniko, Univerza v Ljubljani Komunikacije v Avtomatiki Avditorne vaje Vsebina vaj: 1. Postopki cikličnega kodiranja (CRC). 2. Postopki zgoščevanja podatkov

More information

Analiza variance in linearna regresija

Analiza variance in linearna regresija Analiza variance in linearna regresija Aleš Žiberna 28. november 2011 Kazalo 1 Uporabljeni podatki 2 2 Analiza variance (ANOVA) 2 2.1 Enofaktorska analiza variance za neodvisne vzorce....... 3 2.2 Večfaktorska

More information

Martin Juvan: SPREMENLJIVO ŠTEVILO PARAMETROV. List za mlade matematike, fizike, astronome in računalnikarje

Martin Juvan: SPREMENLJIVO ŠTEVILO PARAMETROV. List za mlade matematike, fizike, astronome in računalnikarje List za mlade matematike, fizike, astronome in računalnikarje ISSN 0351-6652 Letnik 28 (2000/2001) Številka 1 Strani 42 47 Martin Juvan: SPREMENLJIVO ŠTEVILO PARAMETROV Ključne besede: računalništvo, programiranje,

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Optimizacija Optimization Študijski program in stopnja Study programme and level Visokošolski strokovni študijski program Praktična matematika

More information

Linearna regresija. Poglavje 4

Linearna regresija. Poglavje 4 Poglavje 4 Linearna regresija Vinkove rezultate iz kemije so založili. Enostavno, komisija je izgubila izpitne pole. Rešitev: Vinko bo kemijo pisal še enkrat. Ampak, ne more, je ravno odšel na trening

More information

Klemen Kregar, Mitja Lakner, Dušan Kogoj KEY WORDS

Klemen Kregar, Mitja Lakner, Dušan Kogoj KEY WORDS G 2014 V ROTACIJA Z ENOTSKIM KVATERNIONOM GEODETSKI VESTNIK letn. / Vol. 58 št. / No. 2 ROTATION WITH UNIT QUATERNION 58/2 Klemen Kregar, Mitja Lakner, Dušan Kogoj UDK: 512.626.824:528 Klasifikacija prispevka

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. O neeksaknotsti eksaktnega binomskega intervala zaupanja

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. O neeksaknotsti eksaktnega binomskega intervala zaupanja UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga (Final project paper) O neeksaknotsti eksaktnega binomskega intervala zaupanja (On the inexactness

More information

Ministrstvo za infrastrukturo in prostor Geodetska uprava Republike Slovenije TOPO & INSPIRE WORKSHOP

Ministrstvo za infrastrukturo in prostor Geodetska uprava Republike Slovenije TOPO & INSPIRE WORKSHOP Ministrstvo za infrastrukturo in prostor Geodetska uprava Republike Slovenije TOPO & INSPIRE WORKSHOP Ljubljana, 5. februar 2014 VSEBINA DELAVNICE DAY 1 Wednesday FEBRUARY 5 th 2014 9.00 10.30 PLENARY

More information

22. državno tekmovanje v znanju računalništva (1998) NALOGE ZA PRVO SKUPINO. Kaj izpiše naslednji program? Rešitev: str. 8

22. državno tekmovanje v znanju računalništva (1998) NALOGE ZA PRVO SKUPINO. Kaj izpiše naslednji program? Rešitev: str. 8 1998.1.1] 1 22. državno tekmovanje v znanju računalništva (1998) Naloge Rešitve I 1 2 3 4 1 2 3 4 II 1 2 3 4 1 2 3 4 III 1 2 3 4 1 2 3 4 1998.1.1 NALOGE ZA PRVO SKUPINO Kaj izpiše naslednji program? Rešitev:

More information

IZRAČUN POLOŽAJA GPS-SATELITA IZ PODATKOV PRECIZNIH EFEMERID GPS-ORBIT COMPUTATION FROM PRECISE EPHEMERIS DATA

IZRAČUN POLOŽAJA GPS-SATELITA IZ PODATKOV PRECIZNIH EFEMERID GPS-ORBIT COMPUTATION FROM PRECISE EPHEMERIS DATA 177 IZRAČUN POLOŽAJA GPS-SATELITA IZ PODATKOV PRECIZNIH EFEMERID GPS-ORBIT COMPUTATION FROM PRECISE EPHEMERIS DATA Polona Pavlovčič Prešeren, Bojan Stopar UDK: 528.33 Klasifikacija prispevka po COBISS-u:

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga Primerjava modernih pristopov za identifikacijo pomembno izraženih genov za dve skupini (Comparison

More information

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO. Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO. Gregor Ambrož

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO. Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO. Gregor Ambrož UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Gregor Ambrož Maribor, 2010 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO

More information

Katja Tuma Generiranje in reševanje sudokuja

Katja Tuma Generiranje in reševanje sudokuja Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Katja Tuma Generiranje in reševanje sudokuja DIPLOMSKO DELO UNIVERZITETNI BOLONJSKI ŠTUDIJSKI PROGRAM PRVE STOPNJE RAČUNALNIŠTVA IN INFORMATIKE

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2016/17) Diferencialne enačbe. Študijska smer Study field ECTS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2016/17) Diferencialne enačbe. Študijska smer Study field ECTS Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2016/17) Diferencialne enačbe Differential equations Študijski program in stopnja Study programme and level Visokošolski strokovni

More information

Gradnja Vietoris-Ripsovega simplicialnega kompleksa

Gradnja Vietoris-Ripsovega simplicialnega kompleksa Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Fakulteta za matematiko in fiziko Leonard Štefančič Gradnja Vietoris-Ripsovega simplicialnega kompleksa DIPLOMSKO DELO NA INTERDISCIPLINARNEM

More information

UDK : ISSN Original scientific article/izvirni znanstveni ~lanek MTAEC9, 46(5)471(2012)

UDK : ISSN Original scientific article/izvirni znanstveni ~lanek MTAEC9, 46(5)471(2012) UDK 621.9.025.5:620.191.35 ISSN 1580-2949 Original scientific article/izvirni znanstveni ~lanek MTAEC9, 46(5)471(2012) Y. KAZANCOGLU et al.: APPLICATION OF A TAGUCHI-BASED NEURAL NETWORK FOR FORECASTING...

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Optimizacija 1 Course title: Optimization 1. Študijska smer Study field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Optimizacija 1 Course title: Optimization 1. Študijska smer Study field UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Optimizacija 1 Course title: Optimization 1 Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Matematika

More information

Naloge iz LA T EXa : 3. del

Naloge iz LA T EXa : 3. del Naloge iz LA T EXa : 3. del 1. V besedilo vklju ite naslednjo tabelo skupaj z napisom Kontrolna naloga Dijak 1 2 Povpre je Janko 67 72 70.5 Metka 72 67 70.5 Povpre je 70.5 70.5 Tabela 1: Rezultati kontrolnih

More information

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA ELEKTROTEHNIKO, RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO. Filip Urh DINAMIČNI PARALELIZEM NA GPE.

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA ELEKTROTEHNIKO, RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO. Filip Urh DINAMIČNI PARALELIZEM NA GPE. UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA ELEKTROTEHNIKO, RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Filip Urh DINAMIČNI PARALELIZEM NA GPE Diplomsko delo Maribor, september 2015 DINAMIČNI PARALELIZEM NA GPE Diplomsko delo

More information