Un model sistemic de reglare optimalã a serviciului public

Size: px
Start display at page:

Download "Un model sistemic de reglare optimalã a serviciului public"

Transcription

1 U mdel itemic de reglare timalã a erviciului ublic Ai Matei Prfer uiveritar dctr Lucica Matei Prfer uiveritar dctr ªcala Naþialã de Studii Plitice ºi Admiitrative Abtract. The curret aer icribe withi the arachig the iue f ublic ervice frm the iterdiciliary erective. Public ervice develmet ad imig tadard f efficiecy ad effectivee, a well a fr citize atifacti brig i frt lie the ytemic mdellig ad etablihig timal licie fr rgaiati ad fuctiig f ublic ervice. The iue uder dicui ime a iterface with werful determiati f cial ature. Cequetly, the mt adequate mdellig might be that with a rbabilitic ad tatitic ature. The fudametal idea f thi aer, that bviuly ca be bradly develed, tart with aimilatig the way f rgaiati ad fuctiig f a ublic ervice with a waitig thread, t which me hythee are aciated ccerig the rder f rvii, erfrmace meauremet thrugh ct r waitig time i the ytem etc. We emhaie the ee ad dyamic f the ublic ervice ytem, a well a mdellig by turig it accut the tatitic kwledge ad reearche, ad we d t make detailed remark the cyberetic characteritic f thi ytem. The timal adjutmet i achieved thrugh aalyi the feedback ad it cmari with the curret tadard r gd ractice. Key wrd: ublic ervice; ytemic mdellig; erfrmace; timiati. Serviciile ublice t fi mdelate ca iºte iteme diamice cmlexe, cu arhitecturã mixtã care iclude ºi a treia buclã feedback, datratã liticilr ublice. Ttdatã, erectiva abrdãrii itemice a erviciilr ublice e cduce la ciderarea acetra ca ubiteme ale admiitraþiei ublice ale cãrr biective, cuatificate î ieºirile itemului, e defiec î rart cu atifacerea ur evi ciale, evi determiate e baza itereului ublic. Multe ditre erviciile ublice au caracter admiitrativ, datrat fatului cã acetea ut rgaizate de clectivitãþile ublice teritriale duã regulile biºuite ale admiitraþiei ublice. Caracterul rriu-zi admiitrativ e ateueazã î cadrul erviciilr ublice care acþieazã î dmeiul ecmic, ituaþie î care e cautã ã e arie, e cât ibil, de rcedeele de getiue ale itituþiilr rivate (Matei, 2004, ). Îcercãri rivid mdelarea itemicã a erviciilr ublice au mai ft rezetate î literatura rmâeacã (Matei, 2003a, ; Matei, 2003b, ) ºi au la bazã urmãtarele caracteritici: utilizeazã mdelarea rbabiliticã a fatelr admiitrativ-ciale au ecmice ecifice fucþiãrii erviciilr ublice; ut defiite ºi evideþiate caracteriticile ciberetice ale itemului erviciului ublic; realizeazã fudametarea itemicã a deciziei ublice î cadrul erviciului ublic, ferid criteriile ºi metdele de timizare a acetra; utilizeazã ºi mdelãri care vizeazã ivelurile de airaþie ale cumatrilr la a cãrr determiare ut utilizate metde ecifice ºtiiþelr cexe teriei geerale a itemelr. U mdel itemic de reglare timalã a erviciului ublic 45

2 Ecmie tereticã ºi alicatã Ideea geeralã duã care e realizeazã mdelarea ºi timizarea deciziei ublice face ael la terii cucute î matematicile ecmice referitare la mdelele de aºtetare. Î eeþã, rice item al uui erviciu ublic ete u item de aºtetare î care fiecare cumatr beeficiazã de erviciul licitat duã aumite reguli ºi îtr- aumitã rdie.. Echilibrul diamic Cea mai mare arte a itemelr de aºtetare e caracterizeazã ritr- mare variabilitate a ratei itrãrilr î item ºi a realizãrii erviciului ublic etru cumatr. Ca urmare, reglarea, î vederea bþierii echilibrului, î cadrul uui item al erviciului ublic realizeazã timizare a rartului cerere-fertã etru erviciul ublic reectiv. Avâd î vedere variabilitatea cererilr, ub rart catitativ ºi calitativ, reglarea î cadrul erviciilr ublice imue tudierea ur femee ºi iteracþiui ciale ce e îcriu î fera ecmiei ublice, cucute ub deumirea de femee de aºtetare. Mdelul acetr femee ate fi rerezetat lgic ritr-u fir de aºtetare ºi ate fi emalat ri de câte ri cererea de ervicii deãºeºte caacitatea curetã de a aigura erviciile cerute (Matei, 2003,. 73). Aariþia firelr de aºtetare are, ueri, ºi determiare temralã, datratã variabilitãþii cererii ºi care, etru aumite eriade de tim, uraîcarcã itemul, iar, etru alte eriade, îl ubîcarcã. Feedback-ul activitãþilr î cadrul uui erviciu ublic, î cdiþiile accetãrii variabilitãþii cererii, trebuie ã fere ifrmaþii etru luarea deciziilr time aura caacitãþii erviciului ublic. Deºi ut aecte ecifice etru erviciile ublice care iflueþeazã cturile erviciului reectiv î mdelul rezetat, aectele tlgice ale erviciului ublic u vr fi luate î ciderare. Elemetele de bazã ale mdelului itemic al erviciului ublic vr fi: Itrãrile rerezetate de cumatrii teþiali. Caracteritica acetui elemet ete mãrimea, care ate fi fiitã au ifiitã. Petru erviciile ublice mãrimea itrãrilr ate fi cideratã ifiitã, chiar dacã, î realitate, ete fiitã, dar uficiet de mare. Î legãturã cu acetea vm face urmãtarele iteze (Bãdi, Firicã, 995,. 6): Prbabilitatea de itrare î item a uui teþial cumatr, la u mmet dat, ete ctatã ºi u deide de ceea ce -a îtâmlat aterir; Prbabilitatea de itrare îtr-u iterval farte mic de tim, (t, t + h), ete rrþialã cu lugimea h a itervalului ciderat, deci va fi egalã cu: h + (h), = ct. > 0 (.) ude, (h) ete fucþie cu rrietãþile: lim h 0 () h = 0, () h lim h 0 h = 0 (.2) Prbabilitatea ca î itervalul de tim (t, t + h) ã exite mai mult decât itrare î item ete arae ulã, adicã egalã (h) care îdelieºte cdiþiile (.2). Î acete cdiþii, itrãrile î item vr fi mdelate de variabilã aleatare X a cãrei lege de reartiþie ete chiar reartiþia Pi (Jaba, 998, ). Ca urmare, rbabilitatea ca î itervalul de tim (, t), t > ã aibã lc itrãri î item va fi: () t ( t) t P = e, > 0, N! deci î uitatea de tim (t = ) avem: (.3) P () = e (.4)! Ieºirile ut rerezetate de eraele care au beeficiat de erviciul licitat. ªi etru ieºiri t fi frmulate iteze aemããtare ca etru itrãri. Pri urmare, ieºirile vr fi mdelate ritr- variabilã aleatare Y, care are legea de reartiþie, legea Pi, cu arametrul m. U rezultat cucut î literatura de ecialitate e referã la fatul cã, dacã T ete variabila aleatare care rerezitã timul cur ître duã itrãri ucceive, atuci T ete variabilã aleatare ctiuã a cãrei lege de reartiþie ete de ti exeþial, cu arametrul l. Pri urmare, deitatea de reartiþie a lui T va fi: 0 dacã t < 0 f (t) = t e dacã t 0 (.5) iar fucþia de reartiþie va fi: F T (t) = e -lt (.6) a cãrei medie va fi: M(T) = (.7) iar dieria: D 2 (T) = 2 (.8) Aalg, variabila aleatare U, rerezetâd timul cur ître duã ieºiri cecutive, va avea reartiþie exeþialã cu arametrul m. Ecuaþiile de tare vr mdela ucceiue de tãri: E, E,..., E,... care ctituie traiectria itemului. Fiecãrei tãri îi aciem rbabilitatea P (t), care va fi rerezetatã de fucþie ctiuã ºi derivabilã ºi care verificã: = 0 P () t = (.9) iar reuuâd cã la mmetul t = 0 itemul ete vid, 46

3 vm avea: dacã = 0 P (0) = 0 dacã 0 (.0) Determiarea rbabilitãþilr P (t), N ete eeþialã etru etimarea cmrtametelr ºi arametrilr de erfrmaþã ai itemului. Petru aceata vm deduce u item de ecuaþii umit itemul ecuaþiilr de tare. Dacã reuuem cucute: rbabilitatea de trecere de la tarea E la tarea E + î itervalul (t, t + h) ete: h + (h) (.) ºi creude uei i itrãri î item. Ca urmare, rbabilitatea de a rãmâe î tarea E, deci de a u avea ici itrare, va fi: - [ h + (h)] (.2) rbabilitatea de trecere de la tarea E la tarea E -, î itervalul de tim (t, t + h), ete: µ h + (h) (.3) ºi creude uei ieºiri di item. Prbabilitatea de a rãmâe î tarea E, deci de a u avea ici ieºire, va fi: - [µ h + (h)] (.4) rbabilitatea de trecere di tarea E îtr- tare E -k au E + k, k N, k > ete (h). Deci, îtr-u iterval farte curt de tim, t avea lc cel mult itrare ºi cel mult ieºire, atuci ecuaþiile de tare ale itemului erviciului ublic vr fi: ' P (t) = ' P (t) = P (t) + µ P (t) P (t) ( )P (t) + (.5) + µ µ + + care rerezitã u item liiar ifiit de ecuaþii difereþiale rezlvabil î cdiþiile iiþiale (.9) ºi (.0). P (t) iar etru 0, ecuaþia de echilibru va fi: µ + + = µ (.9) 2. Perfrmaþele erviciului ublic Perfrmaþele erviciului ublic ut mãurate utilizâd diverºi idicatri ºi rerezitã gradul maxim de atifacþie ce ate fi ferit cumatrului, recum ºi gradul de utilizare a caacitãþii erviciului ublic. Aceta vr avea î vedere timul de aºtetare, rdiea de ervire, iteitatea de trafic au factrul de utilizare a caacitãþii de ervire. Petru cuatificarea acetra vm itrduce i relaþii de bazã, exrimate ri variabile aleatare, dicrete au ctiue ºi caracteritici ale acetra. Atfel, vm cidera cã u cumatr e aflã î item di mmetul î care aceta a licitat u erviciu âã î mmetul î care ate beeficia de aceta. Î acet ctext, dacã ete variabila aleatare umãr de clieþi aflaþi î item reartiþia acetuia va fi: 0... k... :... k... a cãrei valare medie (2.) = k k (2.2) k = Dacã f = variabila aleatare umãrul de clieþi aflaþi î firul de aºtetare, atuci: 0... k... f : i k... i= 0 (2.3) iar valarea medie: U caz articular, mai imlu de rezlvat, îl rerezitã cazul taþiar, câd rbabilitãþile ut ctate. Î acet caz di (.5) bþiem: = k µ (.6) k =Π k k = + Π = k = µ (.7) k Preuuâd cã, etru rice tare a itemului, rata medie a itrãrilr ete egalã cu rata medie a ieºirilr, ecuaþia care exrimã acet riciiu va fi ecuaþia de echilibru a tãrii. Atfel, etru = 0, ecuaþia de echilibru va fi: µ = (.8) f = ( ) (2.4) = rerezetâd umãrul de ucte (taþii) î care u teþial cumatr ate beeficia de erviciul drit. O altã mãrime ce ate fi itrduã rerezitã umãrul clieþilr î cur de ervire, care va fi rerezetatã tt de variabilã dicretã,, cu reartiþia: 0 : ºi valarea medie: k= 0... = = (2.5) = k k + (2.6) U mdel itemic de reglare timalã a erviciului ublic 47

4 Ecmie tereticã ºi alicatã evidet cã: = f + (2.7) ºi = f + (2.8) Î md aalg, variabila aleatare L, umãrul de taþii libere, va fi defiitã atfel: L : (2.9) k k= 0 cu valarea medie: L = k k (2.0) k = bervãm cã: = L (2.) Se mai ate itrduce variabila aleatare t, rerezetâd timul de aºtetare al uui cliet î item etru care -a demtrat cã valarea medie ete: t = / (2.2) O altã mãurã a erfrmaþei itemului ete factrul de erviciu au iteitatea de trafic, defiit atfel: ρ = (2.3) µ va rezulta ºi exreia lui ρ ρ +! = = +! (2.9) = + care, î cdiþiile ρ* <, va fi: + ( ) ρ ρ = + +!! ρ (2.20) = = + Dacã ρ*, atuci erviciul ublic e uraaglmereazã ºi, teretic, u mai ate fi aalizat duã mdelul rezetat î aceatã abrdare. Obþiem, de aemeea: f = ( )( ) = ρ ρ + 2 (2.2) Itereate etru determiarea feedback-ului ºi traducerea acetuia î ifrmaþii utile etru determiarea erfrmaþelr erviciului ublic ºi evetuala reriectare a a ut cmaraþiile diverelr mãrimi caracteritice bþiute cu uele valri de referiþã. De exemlu, e ate calcula rbabilitatea ca u ibil cumatr ã aºtete mai mult decât u iterval de tim tadard t : recum ºi factrul de utilizare a caacitãþii erviciului ublic: ρ = (2.4) µ care rerezitã rcetul de tim cât erviciul ublic fucþieazã la caacitate maximã. Literatura de ecialitate relevã mai multe tiuri de mdele adatabile itemelr erviciilr ublice. Cel mai relevat ditre acetea ete mdelul itemic cu taþii de ervire idetice ºi ulaþie ifiitã. Î acete cdiþii: =, N (2.5) ºi µ dacã 0 < µ = (2.6) µ dacã > iar! =! dacã dacã > (2.7) de ude: +k = ρ*, k (2.8) P (t > t ) = ρ ρ* e -(µ - )t (2.22) 3. Otimizarea î erviciile ublice Di uctul de vedere al erviciului ublic, feedback-ul fudameteazã ºi determiã deciziile care rivec îmbuãtãþirea erfrmaþelr itemului exitet au riectarea uui u item cu arametrii driþi. Atfel de arametri t fi: rata de erviciu, µ, umãrul taþiilr de ervire,, umãrul cumatrilr teþiali care au acce î item. Otimizarea arametrilr ate fi rivitã di mai multe ucte de vedere, cfrm cu biectivul decidetului. U md biºuit de tratare ete acela de a ctrui u mdel de decizie cu cturi care ã miimizeze uma cturilr aciate aºtetãrii ºi a cturilr aciate ervirii, e uitatea de tim. Cu cât rimul ct ete mai mare, cu atât al dilea ete mai mic ºi recirc. Mdelele de timizare cu cturi ut farte eficiete dacã e t deduce efectiv cturile uitare cmete. Câd acet lucru ete greu de fãcut ºi ici etimãrile u ut uficiet de bue, ete bligatriu ã e caute u alt criteriu de timizare (Bãdi, Dea, 998,. 43). 48

5 3.. Etae ale timizãrii erviciilr ublice utilizâd cturile Î geeral, mdelele utilizate etru mdelarea itemicã a erviciului ublic rerezitã itrumete de aalizã utilizate î vederea creºterii erfrmaþelr acetra. Î multe ituaþii utem itrduce cturi ºi, atfel, ã ferim ibilitatea determiãrii uui mdel de timizare a activitãþii î cadrul erviciului ublic meit ã ridice ivelul de atifacere a referiþelr cumatrului. Petru eraþializarea uui atfel de mdel trebuie ã arcurgem urmãtarele etae: defiirea variabilelr î vederea decrierii rblemei; deducerea reartiþiilr rbabilitice aciate bazate e datele reale ºi utilizarea ur tete creuzãtare; ctruirea fucþiei ct aciate itemului utilizâd cturile de aºtetare; deducerea luþiei time di mdel ºi tetarea valabilitãþii aceteia î racticã. Î acet ctext vm cidera cã c rerezitã ctul creºterii cu uitate a ratei de erviciu, m, e uitatea de tim, iar c 2 ctul aºtetãrilr e uitatea de tim etru cliet Criterii de timizare utilizâd cturile Variabila fiid variabilã dicretã, metda de timizare va utiliza metdã cmbiatrialã bazatã e bervaþia cã umãrul mediu de uitãþi î item, (), ete fucþie decrecãtare. Preuuâd cã t rerezitã umãrul tim de taþii, vr trebui îdeliite imulta cdiþiile: adicã: Γ ( t ) Γ ( t ) Γ ( t ) Γ ( t + ) (3.5) c t + c 2 ( t ) c ( t ) + c 2 ( t ) c t + c 2 ( t ) c ( t + ) + c 2 ( t + ) (3.6) care devie echivalet cu: c ( t ) ( t + ) c ( ) t ( ) (3.7) t 2 c Î ccluzie, rartul idicã umãrul tim de c 2 taþii de ervire care ar trebui itrdue atfel îcât fucþia ct Γ() ã fie miimã. a) Rata timã de ervire determiã itervalul tim î care ate fi ervit u cliet. Cu emificaþiile atribuite aterir variabilelr mdelului, fucþia biectiv ce urmeazã a fi miimizatã va fi: Γ (µ) = c µ + c 2 (µ) (3.) au Γ (µ) = c µ + c 2 (3.2) µ Utilizâd tehici imle de timizare, î ituaþia î care < µ bþiem: c 2 ì t = ë + > (3.3) c Aceatã exreie aratã cã rata timã u deide umai de cturile c ºi c 2, ci ºi de arametrul itrãrilr î item. b) Numãrul tim de taþii de ervire reuue determiarea umãrului de taþii de ervire atfel îcât ã e utilizeze la maximum caacitatea erviciului ublic, iar timul de ervire ã fie miim. Atfel, dacã c rerezitã ctul adãugãrii uei taþii, e uitatea de tim, iar c 2 ctul aºtetãrii e uitatea de tim, etru u cliet, fiid variabila de decizie care emificã umãrul de taþii de ervire, atuci fucþia biectiv va fi: Γ () = c + c 2 () (3.4) () rerezetâd umãrul mediu de uitãþi î item, atuci câd aceta are exact taþii de ervire Mdelul ivelurilr de airaþie Î aceatã ituaþie timalitatea ete rivitã î eul atifacerii aumitr iveluri de airaþie tabilite de decidet. Acete iveluri ut defiite ca limite ueriare tabilite etru valrile mãurilr cflictuale ale erfrmaþei itemului, e care autritatea ublicã dreºte ã-l echilibreze. Itrducerea acetui mdel are î vedere dificultatea de a determia cu recizie cturile cerute î mdelul de timizare. Di uctul de vedere al clietului, cele mai relevate mãrimi etru determiarea erfrmaþei itemului ut: t, timul mediu de aºtetare î item; rcetajul de taþii care u fucþieazã, X. Petru fiecare ditre cele duã mãrimi, autritatea ublicã, e baza ivelurilr de airaþie, tabileºte limitele ueriare α etru t ºi β etru X. Deci rblema de timizare e frmuleazã atfel: ã e determie umãrul de taþii, t, atfel îcât: t < α, X < β (3.8) exreia lui t ete cucutã di (2.2), iar X e defieºte atfel: 00 X = 00 = = 0 ( ) 00 = L = 00 ρ ( ) = % (3.9) U mdel itemic de reglare timalã a erviciului ublic 49

6 Ecmie tereticã ºi alicatã Grafic, acet mdel e ate rerezeta e u item de axe ca î figura. t α X X β Obervãm cã î figura cele duã cdiþii (3.8) ut imulta îdeliite. Î caz ctrar (Bãdi, Dea, 998,. 50) ete ecear ã e relaxeze ua au amâduã di cele duã cdiþii etru a determia t. Mdelul ivelurilr de airaþie ate fi flit ºi etru deducerea ctului, c 2, de aºtetare a clietului e uitatea de tim dacã e cuc: ctul c, ivelurile de airaþie α ºi β ºi umãrul al taþiilr de ervire. Atfel, utilizâd (3.7) vm avea: 0 Α Β dmeiul accetabil al valrilr lui Figura. Mdelul ivelurilr de airaþie σ c ( ) () c 2 ( ) c ( + ) (3.0) relaþia ce recizeazã u aumit iterval etru c 2, dacã umãrul de taþii de ervire ete ale cfrm ivelelr de airaþie α ºi β. Bibligrafie Matei, Lucica. (2004). Servicii Publice, Editura Ecmicã, Bucureºti Matei, A. (2003). Aaliza itemelr admiitraþiei ublice, Editura Ecmicã, Bucureºti, ca. IV. Vezi ºi Matei, A., (2003), Ecmie ublicã. Aaliza ecmicã a deciziilr ublice, Editura Ecmicã, Bucureºti, ca. VIII Bãdi, V., Dea, R. (998). Cur de matematici etru ecmiºti, Editura Sylvi, Bucureºti, Bãdi, V., Firicã, Oaa (995). Cur de matematici etru ecmiºti, Editura Sylvi, Bucureºti Jaba, Eliabeta (998). Statiticã, Editura Ecmicã, Bucureºti 50

2. Finite Impulse Response Filters (FIR)

2. Finite Impulse Response Filters (FIR) ..3.3aximum error minimizing method. Finite Imule Reone Filter (FIR)..3 aximum error minimizing method he zero hae tranfer function N H a' n con tye n N H b n con n tye ' the lat relation can be exreed

More information

Numere prime. O selecţie de probleme pentru gimnaziu

Numere prime. O selecţie de probleme pentru gimnaziu Numere prime O selecţie de probleme petru gimaziu Adria Zaoschi Colegiul Natioal "Costache Negruzzi" Iasi (Clasa a V-a) Determiați submulțimea B a mulțimii A 0,,,, 49, 50, formată di toate elemetele lui

More information

LUCRAREA NR Reprezentarea sistemelor liniare și invariante în timp 2. Răspunsul sistemelor la semnale de intrare

LUCRAREA NR Reprezentarea sistemelor liniare și invariante în timp 2. Răspunsul sistemelor la semnale de intrare Semale și iteme eoria itemelor LUCRAREA NR. 3. Reprezetarea itemelor liiare și ivariate î timp. Răpuul itemelor la emale de itrare. Reprezetarea itemelor liiare și ivariate î timp U item cotiuu, diamic,

More information

Laborator 4. Rezolvarea ecuaţiilor diferenţiale în Matlab

Laborator 4. Rezolvarea ecuaţiilor diferenţiale în Matlab Laborator 4. Rezolvarea ecuaţiilor difereţiale î Matlab Bibliografie. G. Aastassiou, I. Iata, Itelliget Routies: Solvig Mathematical Aalsis with Matlab, Mathcad, Mathematica ad Maple, Spriger, 03.. I.

More information

IMAR Problema 1. Fie P un punct situat în interiorul unui triunghi ABC. Dreapta AP intersectează

IMAR Problema 1. Fie P un punct situat în interiorul unui triunghi ABC. Dreapta AP intersectează IMAR 017 Problema 1 Fie P u puct situat î iteriorul uui triughi ABC Dreapta AP itersectează latura BC î puctul D ; dreapta BP itersectează latura CA î puctul E ; iar dreapta CP itersectează latura AB î

More information

Test de Departajare pentru MofM 2014 (Bucureşti) Enunţuri & Soluţii

Test de Departajare pentru MofM 2014 (Bucureşti) Enunţuri & Soluţii Test de Departajare petru MofM 04 Bucureşti Euţuri & Soluţii Problem. Give + distict real umbers i the iterval [0,], prove there exist two of them a b, such that ab a b < Solutio. Idex the umbers 0 a 0

More information

Sisteme cu logica fuzzy

Sisteme cu logica fuzzy Sisteme cu logica fuzzy 1/15 Sisteme cu logica fuzzy Mamdani Fie un sistem cu logică fuzzy Mamdani două intrări x şi y ieşire z x y SLF Structura z 2/15 Sisteme cu logica fuzzy Mamdani Baza de reguli R

More information

CATAVASII LA NAȘTEREA DOMNULUI DUMNEZEU ȘI MÂNTUITORULUI NOSTRU, IISUS HRISTOS. CÂNTAREA I-A. Ήχος Πα. to os se e e na aș te e e slă ă ă vi i i i i

CATAVASII LA NAȘTEREA DOMNULUI DUMNEZEU ȘI MÂNTUITORULUI NOSTRU, IISUS HRISTOS. CÂNTAREA I-A. Ήχος Πα. to os se e e na aș te e e slă ă ă vi i i i i CATAVASII LA NAȘTEREA DOMNULUI DUMNEZEU ȘI MÂNTUITORULUI NOSTRU, IISUS HRISTOS. CÂNTAREA I-A Ήχος α H ris to os s n ș t slă ă ă vi i i i i ți'l Hris to o os di in c ru u uri, în tâm pi i n ți i'l Hris

More information

Solution by Nicuşor Zlota, Traian Vuia Technical College, Focşani, Romania

Solution by Nicuşor Zlota, Traian Vuia Technical College, Focşani, Romania Revista Virtuala Ifo MateTehic ISSN 069-7988 ISSN-L 069-7988 Probleme rouse sre rezolvare Nicusor Zlota, Focsai 08.Prove that C, j N,where the fiboacci, F F F 0 F F, F 0, F + = + + = = = 0 + j + j 09.Let

More information

1.3. OPERAŢII CU NUMERE NEZECIMALE

1.3. OPERAŢII CU NUMERE NEZECIMALE 1.3. OPERAŢII CU NUMERE NEZECIMALE 1.3.1 OPERAŢII CU NUMERE BINARE A. ADUNAREA NUMERELOR BINARE Reguli de bază: 0 + 0 = 0 transport 0 0 + 1 = 1 transport 0 1 + 0 = 1 transport 0 1 + 1 = 0 transport 1 Pentru

More information

MATEMATICI SPECIALE PENTRU INGINERI

MATEMATICI SPECIALE PENTRU INGINERI DAN LASCU MATEMATICI SPECIALE PENTRU INGINERI TEORIE CUPRINS PREFAÞÃ 4 FUNCÞII COMPLEXE 5 Numere complee 5 Itroducere Forma algebricã Forma trigoometricã a umerelor complee 5 7 Elemete de topologie î corpul

More information

Teoria probabilit¼aţilor şi statistic¼a matematic¼a

Teoria probabilit¼aţilor şi statistic¼a matematic¼a Teoria probabilit¼aţilor şi statistic¼a matematic¼a B¼arb¼acioru Iuliaa Carme CURSUL 7 Cursul 7 2 Cupris 1 Legea umerelor mari 5 1.1 Geeralit¼aţi............................... 5 1.2 Iegalitatea lui Cebîşev........................

More information

ON THE SCALE PARAMETER OF EXPONENTIAL DISTRIBUTION

ON THE SCALE PARAMETER OF EXPONENTIAL DISTRIBUTION Review of the Air Force Academy No. (34)/7 ON THE SCALE PARAMETER OF EXPONENTIAL DISTRIBUTION Aca Ileaa LUPAŞ Military Techical Academy, Bucharet, Romaia (lua_a@yahoo.com) DOI:.96/84-938.7.5..6 Abtract:

More information

UNIVERSITATEA OVIDIUS CONSTANÞA FACULTATEA DE MATEMATICÃ ªI INFORMATICÃ TEZÃ DE DOCTORAT PROF. UNIV. DR. DAN D. PASCALI DOCTORAND IRINA A.

UNIVERSITATEA OVIDIUS CONSTANÞA FACULTATEA DE MATEMATICÃ ªI INFORMATICÃ TEZÃ DE DOCTORAT PROF. UNIV. DR. DAN D. PASCALI DOCTORAND IRINA A. UNIVERSITATEA OVIDIUS CONSTANÞA FACULTATEA DE MATEMATICÃ ªI INFORMATICÃ TEZÃ DE DOCTORAT CONDUCÃTOR ªTIINÞIFIC PROF. UNIV. DR. DAN D. PASCALI DOCTORAND IRINA A. LECA CONSTANÞA 9 UNIVERSITATEA OVIDIUS CONSTANÞA

More information

O V E R V I E W. This study suggests grouping of numbers that do not divide the number

O V E R V I E W. This study suggests grouping of numbers that do not divide the number MSCN(2010) : 11A99 Author : Barar Stelian Liviu Adress : Israel e-mail : stelibarar@yahoo.com O V E R V I E W This study suggests grouping of numbers that do not divide the number 3 and/or 5 in eight collumns.

More information

APPH 4200 Physics of Fluids

APPH 4200 Physics of Fluids APPH 42 Physics of Fluids Problem Solving and Vorticity (Ch. 5) 1.!! Quick Review 2.! Vorticity 3.! Kelvin s Theorem 4.! Examples 1 How to solve fluid problems? (Like those in textbook) Ç"Tt=l I $T1P#(

More information

Curs Teorema Limită Centrală Enunţ

Curs Teorema Limită Centrală Enunţ Curs 9 Teorema Limiă Cerală 9 Teorema Limiă Cerală 9 Euţ Teorema Limiă Cerală TLC) ese ua dire cele mai imporae eoreme di eoria probabiliăţilor Iuiiv, orema afirmă că suma uui umăr mare de v a idepedee,

More information

Teorema Reziduurilor şi Bucuria Integralelor Reale Prezentare de Alexandru Negrescu

Teorema Reziduurilor şi Bucuria Integralelor Reale Prezentare de Alexandru Negrescu Teorema Reiduurilor şi Bucuria Integralelor Reale Preentare de Alexandru Negrescu Integrale cu funcţii raţionale ce depind de sint şi cost u notaţia e it, avem: cost sint i ( + ( dt d i, iar integrarea

More information

State space systems analysis

State space systems analysis State pace ytem aalyi Repreetatio of a ytem i tate-pace (tate-pace model of a ytem To itroduce the tate pace formalim let u tart with a eample i which the ytem i dicuio i a imple electrical circuit with

More information

LUCRAREA nr. 5: Analiza în domeniul timp a elementelor unui sistem de reglare automată. Sistemul de ordinul 2

LUCRAREA nr. 5: Analiza în domeniul timp a elementelor unui sistem de reglare automată. Sistemul de ordinul 2 LUCRAREA r. 5: Aaliza î domiul timp a lmtlor uui sim d rglar automată. Simul d ordiul. Scopul lucrării S va fac aaliza comportării î timp a simului liiar d ordiul pri dtrmiara variaţii mărimii d işir a

More information

Divizibilitate în mulțimea numerelor naturale/întregi

Divizibilitate în mulțimea numerelor naturale/întregi Divizibilitate în mulțimea numerelor naturale/întregi Teorema îmărţirii cu rest în mulțimea numerelor naturale Fie a, b, b 0. Atunci există q, r astfel încât a=bq+r, cu 0 r < b. În lus, q şi r sunt unic

More information

T h e C S E T I P r o j e c t

T h e C S E T I P r o j e c t T h e P r o j e c t T H E P R O J E C T T A B L E O F C O N T E N T S A r t i c l e P a g e C o m p r e h e n s i v e A s s es s m e n t o f t h e U F O / E T I P h e n o m e n o n M a y 1 9 9 1 1 E T

More information

P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9

P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9 P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9 J A R T a l s o c o n c l u d e d t h a t a l t h o u g h t h e i n t e n t o f N e l s o n s r e h a b i l i t a t i o n p l a n i s t o e n h a n c e c o n n e

More information

If σis unknown. Properties of t distribution. 6.3 One and Two Sample Inferences for Means. What is the correct multiplier? t

If σis unknown. Properties of t distribution. 6.3 One and Two Sample Inferences for Means. What is the correct multiplier? t /8/009 6.3 Oe a Tw Samle Iferece fr Mea If i kw a 95% Cfiece Iterval i 96 ±.96 96.96 ± But i ever kw. If i ukw Etimate by amle taar eviati The etimate taar errr f the mea will be / Uig the etimate taar

More information

Lucrarea de laborator nr. 8

Lucrarea de laborator nr. 8 Metode Numerice Lucrarea de laborator r. 8 I. Scopul lucrării Metoda Newto II. Coţiutul lucrării 1. Metoda tagetei 2. Metoda Newto cazul m-dimesioal III. Prezetarea lucrării III.1. Metoda tagetei Metoda

More information

DE LA TEOREMA FAN MINIMAX LA ECHILIBRUL NASH FROM FAN MINIMAX THEOREM TO NASH EQUILIBRIUM

DE LA TEOREMA FAN MINIMAX LA ECHILIBRUL NASH FROM FAN MINIMAX THEOREM TO NASH EQUILIBRIUM Doctorad Bogda-Coreliu BIOLAN Uiversitatea di Bucureşti DE LA TEOREMA FAN MINIMAX LA ECHILIBRUL NASH FROM FAN MINIMAX THEOREM TO NASH EQUILIBRIUM Abstract. We show that i a abstract covex space (E, D;

More information

Reasons for Sampling. Forest Sampling. Scales of Measurement. Scales of Measurement. Sampling Error. Sampling - General Approach

Reasons for Sampling. Forest Sampling. Scales of Measurement. Scales of Measurement. Sampling Error. Sampling - General Approach Foret amplig Aver & Burkhart, Chpt. & Reao for amplig Do NOT have the time or moe to do a complete eumeratio Remember that the etimate of the populatio parameter baed o a ample are ot accurate, therefore

More information

Non-Archimedian Fields. Topological Properties of Z p, Q p (p-adics Numbers)

Non-Archimedian Fields. Topological Properties of Z p, Q p (p-adics Numbers) BULETINUL Uiversităţii Petrol Gaze di Ploieşti Vol. LVIII No. 2/2006 43-48 Seria Matematică - Iformatică - Fizică No-Archimedia Fields. Toological Proerties of Z, Q (-adics Numbers) Mureşa Alexe Căli Uiversitatea

More information

Estimarea reparti]iei curentului de scurtcircuit monofazat \n re]elele electrice trifazate de \nalt` tensiune

Estimarea reparti]iei curentului de scurtcircuit monofazat \n re]elele electrice trifazate de \nalt` tensiune aul 5, r. /4 Eiarea rearti]iei curetului e curtcircuit oofazat \ re]elele electrice trifazate e \alt` teiue [. l. r. ig. Maria VN}AN* e]elele electrice e îalt` teiue au realizat` o leg`tur` rigi` la `ât

More information

UNITATEA DE ÎNVĂȚARE 3 Analiza algoritmilor

UNITATEA DE ÎNVĂȚARE 3 Analiza algoritmilor UNITATEA DE ÎNVĂȚARE 3 Analiza algoritmilor Obiective urmărite: La sfârşitul parcurgerii acestei UI, studenţii vor 1.1 cunoaște conceptul de eficienta a unui algoritm vor cunoaste si inţelege modalitatile

More information

Sisteme cu logica fuzzy cu mai multe intrari (MISO)

Sisteme cu logica fuzzy cu mai multe intrari (MISO) Sisteme cu logica fuzzy cu mai multe intrari (MISO) Structura unui sistem cu logică fuzzy MISO Structura unui SLF cu 2 intrari Fie un sistem cu logică fuzzy Mamdani două intrări x şi y ieşire z x y SLF

More information

Le classeur à tampons

Le classeur à tampons Le classeur à tampons P a s à pa s Le matériel 1 gr a n d cla s s e u r 3 pa pi e r s co o r d o n n é s. P o u r le m o d è l e pr é s e n t é P a p i e r ble u D ai s y D s, pa pi e r bor d e a u x,

More information

Soluţii juniori., unde 1, 2

Soluţii juniori., unde 1, 2 Soluţii juniori Problema 1 Se consideră suma S x1x x3x4... x015 x016 Este posibil să avem S 016? Răspuns: Da., unde 1,,..., 016 3, 3 Termenii sumei sunt de forma 3 3 1, x x x. 3 5 6 sau Cristian Lazăr

More information

ANDRONOV-HOPF S BIFURCATION IN A DYNAMIC MODEL OF CELL POPULATION

ANDRONOV-HOPF S BIFURCATION IN A DYNAMIC MODEL OF CELL POPULATION Mathematical Moelig ANDRONOV-HOPF S BIFURCATION IN A DYNAMIC MODEL OF CELL POPULATION JuG Nekhozhia VA Sobolev Samara Natioal Reearch Uiverity Samara Ruia Abtract The mathematical moel of the ifferetial

More information

FORMULELE LUI STIRLING, WALLIS, GAUSS ŞI APLICAŢII

FORMULELE LUI STIRLING, WALLIS, GAUSS ŞI APLICAŢII DIDACTICA MATHEMATICA, Vol. 34), pp. 53 67 FORMULELE LUI STIRLING, WALLIS, GAUSS ŞI APLICAŢII Eugenia Duca, Emilia Copaciu şi Dorel I. Duca Abstract. In this paper are presented the Wallis, Stirling, Gauss

More information

Wireless & Hybrid Fire Solutions

Wireless & Hybrid Fire Solutions ic b 8 c b u i N5 b 4o 25 ii p f i b p r p ri u o iv p i o c v p c i b A i r v Hri F N R L L T L RK N R L L rr F F r P o F i c b T F c c A vri r of op oc F r P, u icoc b ric, i fxib r i i ribi c c A K

More information

FROM GENERALIZED CAUCHY-RIEMANN EQUATIONS TO LINEAR ALGEBRAS. (1) Ê dkij ^ = 0 (* = 1, 2,, (n2- «)),

FROM GENERALIZED CAUCHY-RIEMANN EQUATIONS TO LINEAR ALGEBRAS. (1) Ê dkij ^ = 0 (* = 1, 2,, (n2- «)), FROM GENERALIZED CAUCHY-RIEMANN EQUATIONS TO LINEAR ALGEBRAS JAMES A. WARD I a previous paper [l] the author gave a defiitio of aalytic fuctio i liear associative algebras with a idetity. With each such

More information

Statistics and Chemical Measurements: Quantifying Uncertainty. Normal or Gaussian Distribution The Bell Curve

Statistics and Chemical Measurements: Quantifying Uncertainty. Normal or Gaussian Distribution The Bell Curve Statitic ad Chemical Meauremet: Quatifyig Ucertaity The bottom lie: Do we trut our reult? Should we (or ayoe ele)? Why? What i Quality Aurace? What i Quality Cotrol? Normal or Gauia Ditributio The Bell

More information

Probleme rezolvate. Lăcrimioara GRAMA, Corneliu RUSU, Prelucrarea numerică a semnalelor aplicații și probleme, Ed. U.T.PRESS, Cluj-Napoca, 2008.

Probleme rezolvate. Lăcrimioara GRAMA, Corneliu RUSU, Prelucrarea numerică a semnalelor aplicații și probleme, Ed. U.T.PRESS, Cluj-Napoca, 2008. Probleme reolvate Lăcrimioara GRAMA, Coreliu RUSU, Prelucrarea umerică a semalelor aplicații și probleme, Ed UTPRESS, Clu-Napoca, 008 Capitolul Semale și secvețe Problema Geerarea uei expoețiale complexe:

More information

Reactoare chimice cu curgere piston (ideala) cu amestecare completa de tip batch (autoclava)

Reactoare chimice cu curgere piston (ideala) cu amestecare completa de tip batch (autoclava) Reactoare chimice cu curgere piston (ideala) cu amestecare completa de tip batch (autoclava) Reactorul cu curgere ideala Toate particulele se deplaseaza intr-o directie de-a lungul reactorului, precum

More information

176 5 t h Fl oo r. 337 P o ly me r Ma te ri al s

176 5 t h Fl oo r. 337 P o ly me r Ma te ri al s A g la di ou s F. L. 462 E l ec tr on ic D ev el op me nt A i ng er A.W.S. 371 C. A. M. A l ex an de r 236 A d mi ni st ra ti on R. H. (M rs ) A n dr ew s P. V. 326 O p ti ca l Tr an sm is si on A p ps

More information

Fall / Winter Multi - Media Campaign

Fall / Winter Multi - Media Campaign Fall / Winter Multi - Media Campaign Bi g H or n R a di o N et w or k 1 B U B B A S B A R- B- Q U E R E ST A U R A N T 10% O F F B R E A K F A S T C o u p o n vali d M o n.- Fri. 7-11 a m Excl u des a

More information

Prof univ dr. Sever Spânulescu - LUCRARI DE LABORATOR

Prof univ dr. Sever Spânulescu - LUCRARI DE LABORATOR UNIVERSITATEA HYPERION Facultatea de Stiițe Exacte și Igierești Prof uiv dr. Sever Spâulescu CALCUL NUMERIC - LUCRARI DE LABORATOR Lucrarea de laborator. Rezolvarea sistemelor de ecuatii liiare pri metode

More information

Ecuatii si inecuatii de gradul al doilea si reductibile la gradul al doilea. Ecuatii de gradul al doilea

Ecuatii si inecuatii de gradul al doilea si reductibile la gradul al doilea. Ecuatii de gradul al doilea Ecuatii si inecuatii de gradul al doilea si reductibile la gradul al doilea Ecuatia de forma Ecuatii de gradul al doilea a + b + c = 0, (1) unde a, b, c R, a 0, - variabila, se numeste ecuatie de gradul

More information

Modelling the Steady State Characteristic of ph Neutralization Process: a Neuro-Fuzzy Approach

Modelling the Steady State Characteristic of ph Neutralization Process: a Neuro-Fuzzy Approach BULETINUL Universităţii Petrol Gaze din Ploieşti Vol. LXVII No. 2/2015 79 84 Seria Tehnică Modelling the Steady State Characteristic of ph Neutralization Process: a Neuro-Fuzzy Approach Gabriel Rădulescu

More information

Statistică Aplicată. Iulian Stoleriu

Statistică Aplicată. Iulian Stoleriu 32 Statistică Aplicată Iulia Stoleriu Copyright 2017 Iulia Stoleriu Cupris 1 Elemete itroductive de Statistică............................ 11 1.1 Populaţie statistică 11 1.2 Variabile aleatoare 13 1.3

More information

2D AND 3D PROCESSING OF THE INTERDEPENDENCE BETWEEN THE COMFORT MAIN INDICATORS

2D AND 3D PROCESSING OF THE INTERDEPENDENCE BETWEEN THE COMFORT MAIN INDICATORS BULETINUL INSTITUTULUI POLITEHNIC DIN IAŞI Publicat de Universitatea Tehnică Gheorghe Asachi din Iaşi Tomul LVII (LXI), Fasc. 1, 2011 SecŃia TEXTILE. PIELĂRIE 2D AND 3D PROCESSING OF THE INTERDEPENDENCE

More information

A Constraint Propagation Algorithm for Determining the Stability Margin. The paper addresses the stability margin assessment for linear systems

A Constraint Propagation Algorithm for Determining the Stability Margin. The paper addresses the stability margin assessment for linear systems A Contraint Propagation Algorithm for Determining the Stability Margin of Linear Parameter Circuit and Sytem Lubomir Kolev and Simona Filipova-Petrakieva Abtract The paper addree the tability margin aement

More information

Tools Hypothesis Tests

Tools Hypothesis Tests Tool Hypothei Tet The Tool meu provide acce to a Hypothei Tet procedure that calculate cofidece iterval ad perform hypothei tet for mea, variace, rate ad proportio. It i cotrolled by the dialog box how

More information

Pipe Networks - Hardy Cross Method Page 1. Pipe Networks

Pipe Networks - Hardy Cross Method Page 1. Pipe Networks Pie Netwrks - Hardy Crss etd Page Pie Netwrks Itrducti A ie etwrk is a itercected set f ies likig e r mre surces t e r mre demad (delivery) its, ad ca ivlve ay umber f ies i series, bracig ies, ad arallel

More information

A L A BA M A L A W R E V IE W

A L A BA M A L A W R E V IE W A L A BA M A L A W R E V IE W Volume 52 Fall 2000 Number 1 B E F O R E D I S A B I L I T Y C I V I L R I G HT S : C I V I L W A R P E N S I O N S A N D TH E P O L I T I C S O F D I S A B I L I T Y I N

More information

fl W12111 L5N

fl W12111 L5N fl 41@ W1111 471,1516In15 o (1@ ) Imn5o td&& -miet9cqi c, 1119- bdo&-).6)./ 'MI 9 tg&&d L5N li@wymut4lp51:nfrthnnhiict46n-m'imilimlingnywimtpuctvuivi iru o cinuniulviu 1:411.,IJJIMg11.7f1Y91 11?ITri nct

More information

Alles Taylor & Duke, LLC Bob Wright, PE RECORD DRAWINGS. CPOW Mini-Ed Conf er ence Mar ch 27, 2015

Alles Taylor & Duke, LLC Bob Wright, PE RECORD DRAWINGS. CPOW Mini-Ed Conf er ence Mar ch 27, 2015 RECORD DRAWINGS CPOW Mini-Ed Conf er ence Mar ch 27, 2015 NOMENCLATURE: Record Draw ings?????? What Hap p ened t o As- Built s?? PURPOSE: Fur n ish a Reco r d o f Co m p o n en t s Allo w Locat io n o

More information

Procedeu de demonstrare a unor inegalităţi bazat pe inegalitatea lui Schur

Procedeu de demonstrare a unor inegalităţi bazat pe inegalitatea lui Schur Procedeu de demonstrare a unor inegalităţi bazat pe inegalitatea lui Schur Andi Gabriel BROJBEANU Abstract. A method for establishing certain inequalities is proposed and applied. It is based upon inequalities

More information

ON THE DENSITY OF SOME SEQUENCES OF INTEGERS P. ERDOS

ON THE DENSITY OF SOME SEQUENCES OF INTEGERS P. ERDOS ON THE DENSITY OF SOME SEQUENCES OF INTEGERS P. ERDOS Let ai

More information

An Example file... log.txt

An Example file... log.txt # ' ' Start of fie & %$ " 1 - : 5? ;., B - ( * * B - ( * * F I / 0. )- +, * ( ) 8 8 7 /. 6 )- +, 5 5 3 2( 7 7 +, 6 6 9( 3 5( ) 7-0 +, => - +< ( ) )- +, 7 / +, 5 9 (. 6 )- 0 * D>. C )- +, (A :, C 0 )- +,

More information

P a g e 3 6 of R e p o r t P B 4 / 0 9

P a g e 3 6 of R e p o r t P B 4 / 0 9 P a g e 3 6 of R e p o r t P B 4 / 0 9 p r o t e c t h um a n h e a l t h a n d p r o p e r t y fr om t h e d a n g e rs i n h e r e n t i n m i n i n g o p e r a t i o n s s u c h a s a q u a r r y. J

More information

Affidavit and Revenue Certification Chimp Haven, Inc. Caddo Parish Keithville, LA

Affidavit and Revenue Certification Chimp Haven, Inc. Caddo Parish Keithville, LA / / / / Affivit Revee Certifiti Chi Hve, I. C Prih Keithville, LA ANNAL WRN FINANCL TATNT AND CRTIFICATIN F RN $0,0 R L (if lible) The l wr fiil tteet re reqire by Lii Revie ttte 24:14 t be file with the

More information

ECE-320: Linear Control Systems Homework 1. 1) For the following transfer functions, determine both the impulse response and the unit step response.

ECE-320: Linear Control Systems Homework 1. 1) For the following transfer functions, determine both the impulse response and the unit step response. Due: Mnday Marh 4, 6 at the beginning f la ECE-: Linear Cntrl Sytem Hmewrk ) Fr the fllwing tranfer funtin, determine bth the imule rene and the unit te rene. Srambled Anwer: H ( ) H ( ) ( )( ) ( )( )

More information

UNIVERSITATEA POLITEHNICA TIMIŞOARA Facultatea de Electronică şi Telecomunicaţii DORINA ISAR

UNIVERSITATEA POLITEHNICA TIMIŞOARA Facultatea de Electronică şi Telecomunicaţii DORINA ISAR UNIVERSITATEA POLITEHNICA TIMIŞOARA Facultatea de Electroică şi Telecomuicaţii DORINA ISAR ÎMUNĂTĂŢIREA RAPORTULUI SEMNAL PE ZGOMOT ÎN SISTEMELE DE TELECOMUNICAŢII Teză de doctorat Coducător ştiiţific

More information

Legi de distribuţie (principalele distribuţii de probabilitate) Tudor Drugan

Legi de distribuţie (principalele distribuţii de probabilitate) Tudor Drugan Legi de distribuţie (principalele distribuţii de probabilitate) Tudor Drugan Introducere In general distribuţiile variabilelor aleatoare definite pe o populaţie, care face obiectul unui studiu, nu se cunosc.

More information

Cristalul cu N atomi = un sistem de N oscilatori de amplitudini mici;

Cristalul cu N atomi = un sistem de N oscilatori de amplitudini mici; Curs 8 Caldura specifica a retelei Cristalul cu N atomi = un sistem de N oscilatori de amplitudini mici; pentru tratarea cuantica, se inlocuieste tratamentul clasic al oscilatorilor cuplati, cu cel cuantic

More information

Matematici speciale Seminar 12

Matematici speciale Seminar 12 Matematici speciale Semiar 1 Mai 017 ii Statistica este arta de a miti pri itermediul cifrelor. Wilhelm Stekel 1 Notiui de statistica Datele di dreapta arata temperaturile de racire ale uei cesti de cafea,

More information

Strategy in practice: a quantitative approach to target setting

Strategy in practice: a quantitative approach to target setting MPRA Muich Peral RePEc Archive Strategy i practice: a quatitative apprach t target ettig Iree Fafaliu ad Paagiti Zervpul Uiverity f Piraeu, Ope Uiverity f Cypru 4. Jauary 2014 Olie at http://mpra.ub.ui-mueche.de/54054/

More information

TEZA DE DOCTORAT. Contributii la implementarea managementului fiabilitatii si mentenabilitatii in proiectarea instalatiilor

TEZA DE DOCTORAT. Contributii la implementarea managementului fiabilitatii si mentenabilitatii in proiectarea instalatiilor MINISTERUL EDUCTIEI, CERCETRII, TINERETULUI SI SPORTULUI UNIVERSITTE TEHNIC DE CONSTRUCTII BUCURESTI FCULTTE DE INGINERIE INSTLTIILOR TEZ DE DOCTORT Cotributii la implemetarea maagemetului fiabilitatii

More information

66 Lecture 3 Random Search Tree i unique. Lemma 3. Let X and Y be totally ordered et, and let be a function aigning a ditinct riority in Y to each ele

66 Lecture 3 Random Search Tree i unique. Lemma 3. Let X and Y be totally ordered et, and let be a function aigning a ditinct riority in Y to each ele Lecture 3 Random Search Tree In thi lecture we will decribe a very imle robabilitic data tructure that allow inert, delete, and memberhi tet (among other oeration) in exected logarithmic time. Thee reult

More information

Here are some examples of algebras: F α = A(G). Also, if A, B A(G) then A, B F α. F α = A(G). In other words, A(G)

Here are some examples of algebras: F α = A(G). Also, if A, B A(G) then A, B F α. F α = A(G). In other words, A(G) MATH 529 Probability Axioms Here we shall use the geeral axioms of a probability measure to derive several importat results ivolvig probabilities of uios ad itersectios. Some more advaced results will

More information

CHAPTER 5. Theory and Solution Using Matrix Techniques

CHAPTER 5. Theory and Solution Using Matrix Techniques A SERIES OF CLASS NOTES FOR 2005-2006 TO INTRODUCE LINEAR AND NONLINEAR PROBLEMS TO ENGINEERS, SCIENTISTS, AND APPLIED MATHEMATICIANS DE CLASS NOTES 3 A COLLECTION OF HANDOUTS ON SYSTEMS OF ORDINARY DIFFERENTIAL

More information

K E L LY T H O M P S O N

K E L LY T H O M P S O N K E L LY T H O M P S O N S E A O LO G Y C R E ATO R, F O U N D E R, A N D PA R T N E R K e l l y T h o m p s o n i s t h e c r e a t o r, f o u n d e r, a n d p a r t n e r o f S e a o l o g y, a n e x

More information

ECE-S352 Introduction to Digital Signal Processing Lecture 3A Direct Solution of Difference Equations

ECE-S352 Introduction to Digital Signal Processing Lecture 3A Direct Solution of Difference Equations ECE-S352 Itroductio to Digital Sigal Processig Lecture 3A Direct Solutio of Differece Equatios Discrete Time Systems Described by Differece Equatios Uit impulse (sample) respose h() of a DT system allows

More information

Ash Wednesday. First Introit thing. * Dómi- nos. di- di- nos, tú- ré- spi- Ps. ne. Dó- mi- Sál- vum. intra-vé-runt. Gló- ri-

Ash Wednesday. First Introit thing. * Dómi- nos. di- di- nos, tú- ré- spi- Ps. ne. Dó- mi- Sál- vum. intra-vé-runt. Gló- ri- sh Wdsdy 7 gn mult- tú- st Frst Intrt thng X-áud m. ns ní- m-sr-cór- Ps. -qu Ptr - m- Sál- vum m * usqu 1 d fc á-rum sp- m-sr-t- ó- num Gló- r- Fí- l- Sp-rí- : quó-n- m ntr-vé-runt á- n-mm c * m- quó-n-

More information

6XSSO\ VLGH FRQVWUDLQWV DQG ERWWOHQHFNV

6XSSO\ VLGH FRQVWUDLQWV DQG ERWWOHQHFNV ABCE study design F - 1 2 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 19 ABCE IN KENYA 1 M 1 F M 2 F M L M M ART M G M F ical c a l a ip t aacy- a ical c a l a ip t aacy- a c a l a ip t ical c a l

More information

o Alphabet Recitation

o Alphabet Recitation Letter-Sound Inventory (Record Sheet #1) 5-11 o Alphabet Recitation o Alphabet Recitation a b c d e f 9 h a b c d e f 9 h j k m n 0 p q k m n 0 p q r s t u v w x y z r s t u v w x y z 0 Upper Case Letter

More information

Raport de Cercetare APLICAII ALE FILTRELOR NELINIARE ÎN IDENTIFICAREA I COMPENSAREA NELINIARITILOR NEDORITE CAPITOLUL I

Raport de Cercetare APLICAII ALE FILTRELOR NELINIARE ÎN IDENTIFICAREA I COMPENSAREA NELINIARITILOR NEDORITE CAPITOLUL I Raport de Cercetare Grat: CNCSIS 57 Tema Autori: Georgeta Budura, Coria Botoca Uiversitatea: Politeica Timioara APLICAII ALE FILTRELOR NELINIARE ÎN IDENTIFICAREA I COMPENSAREA NELINIARITILOR NEDORITE INTRODUCERE.

More information

SIMULAREA DECIZIEI FINANCIARE

SIMULAREA DECIZIEI FINANCIARE SIMULAREA DECIZIEI FINANCIARE Conf. univ. dr. Nicolae BÂRSAN-PIPU T5.1 TEMA 5 DISTRIBUŢII DISCRETE T5. Cuprins T5.3 5.1 Variabile aleatoare discrete 5. Distribuţia de probabilitate a unei variabile aleatoare

More information

Examination No. 3 - Tuesday, Nov. 15

Examination No. 3 - Tuesday, Nov. 15 NAME (lease rit) SOLUTIONS ECE 35 - DEVICE ELECTRONICS Fall Semester 005 Examiati N 3 - Tuesday, Nv 5 3 4 5 The time fr examiati is hr 5 mi Studets are allwed t use 3 sheets f tes Please shw yur wrk, artial

More information

A PROBLEM IN ADDITIVE NUMBER THEORY*

A PROBLEM IN ADDITIVE NUMBER THEORY* A PROBLEM IN ADDITIVE NUMBER THEORY* BY R. D. JAMES 1. Introduction. Some time ago the author was asked by Professor D. N. Lehmer if there was anything known about the representation of an integer A in

More information

Evolution Strategies for Optimizing Rectangular Cartograms

Evolution Strategies for Optimizing Rectangular Cartograms Evolution Strategies for Optimizing Rectangular Cartograms Kevin Buchin 1, Bettina Speckmann 1, and Sander Verdonschot 2 1 TU Eindhoven, 2 Carleton University September 20, 2012 Sander Verdonschot (Carleton

More information

Reinforcement Learning

Reinforcement Learning Reinforcement Learning Yihay Manour Google Inc. & Tel-Aviv Univerity Outline Goal of Reinforcement Learning Mathematical Model (MDP) Planning Learning Current Reearch iue 2 Goal of Reinforcement Learning

More information

Chapter 8.2. Interval Estimation

Chapter 8.2. Interval Estimation Chapter 8.2. Iterval Etimatio Baic of Cofidece Iterval ad Large Sample Cofidece Iterval 1 Baic Propertie of Cofidece Iterval Aumptio: X 1, X 2,, X are from Normal ditributio with a mea of µ ad tadard deviatio.

More information

Infinite Sequence and Series

Infinite Sequence and Series Chapter 7 Ifiite Sequece ad Series 7. Sequeces A sequece ca be thought of as a list of umbers writte i a defiite order: a,a 2,a 3,a 4,...,a,... The umber a is called the first term, a 2 is the secod term,

More information

SPECIFICATION SHEET : WHSG4-UNV-T8-HB

SPECIFICATION SHEET : WHSG4-UNV-T8-HB SPECIFICATION SHEET : WHSG4UNVT8HB ELECTRICAL DATA (120V APPLICATION) INPUT VO LT : 120V ± 10%, 50/60H z LAM P W ATTS/T YPE F17T8 F25T8 F30T8 F 32T8 F32T 8( 25W ) F32T8(28W ) F32T8(30W ) FB31T 8 FB32T8

More information

BACHELOR'S DEGREE PROGRAMME (BDP) Term-End Examination June, 2017

BACHELOR'S DEGREE PROGRAMME (BDP) Term-End Examination June, 2017 No. of Printed Pages : 8 MTE-10 BACHELOR'S DEGREE PROGRAMME (BDP) Term-End Examination June, 2017 1 E- 27D ELECTIVE COURSE : MATHEMATICS MTE-10 : NUMERICAL ANALYSIS Time : 2 hours Maximum Marks : 50 (Weightage

More information

Executive Committee and Officers ( )

Executive Committee and Officers ( ) Gifted and Talented International V o l u m e 2 4, N u m b e r 2, D e c e m b e r, 2 0 0 9. G i f t e d a n d T a l e n t e d I n t e r n a t i o n a2 l 4 ( 2), D e c e m b e r, 2 0 0 9. 1 T h e W o r

More information

h : sh +i F J a n W i m +i F D eh, 1 ; 5 i A cl m i n i sh» si N «q a : 1? ek ser P t r \. e a & im a n alaa p ( M Scanned by CamScanner

h : sh +i F J a n W i m +i F D eh, 1 ; 5 i A cl m i n i sh» si N «q a : 1? ek ser P t r \. e a & im a n alaa p ( M Scanned by CamScanner m m i s t r * j i ega>x I Bi 5 n ì r s w «s m I L nk r n A F o n n l 5 o 5 i n l D eh 1 ; 5 i A cl m i n i sh» si N «q a : 1? { D v i H R o s c q \ l o o m ( t 9 8 6) im a n alaa p ( M n h k Em l A ma

More information

Knowledge Fusion: An Approach to Time Series Model Selection Followed by Pattern Recognition

Knowledge Fusion: An Approach to Time Series Model Selection Followed by Pattern Recognition LA-3095-MS Knwledge Fusin: An Appch t Tie Seies Mdel Selectin Fllwed by Ptten Recgnitin Ls Als N A T I O N A L L A B O R A T O R Y Ls Als Ntinl Lbty is peted by the Univesity f Clifni f the United Sttes

More information

West Bengal State University

West Bengal State University West Bengal State University MTMG (GEN)-Ol B.A./B.Sc./B.Com. ( Honours, Major, General) Examinations, 2015 PART- I MATHEMATICS - GENERAL Paper -I Duration : 3 Hours l [ Full Marks: 100 The figures in the

More information

4/68. Mini-comutatoare cu came. Prezentare generalã a sistemului. Întreruptoare Pornit-Oprit TM. Comutatoare de comandã TM.

4/68. Mini-comutatoare cu came. Prezentare generalã a sistemului. Întreruptoare Pornit-Oprit TM. Comutatoare de comandã TM. / Mini-comutatoare cu came Prezentare generalã a sistemului Întreruptoare Pornit-Oprit Comutatoare de comandã HA ND AU TO HPL-de-DE O Mini-comutatoare cu came / Montaj pe ușã (.../E) Frontal IP Montaj

More information

Definiţie. Pr(X a) - probabilitatea ca X să ia valoarea a ; Pr(a X b) - probabilitatea ca X să ia o valoare în intervalul a,b.

Definiţie. Pr(X a) - probabilitatea ca X să ia valoarea a ; Pr(a X b) - probabilitatea ca X să ia o valoare în intervalul a,b. Variabile aleatoare Definiţie Se numeşte variabilă aleatoare pe un spaţiu fundamental E şi se notează prin X, o funcţie definită pe E cu valori în mulţimea numerelor reale. Unei variabile aleatoare X i

More information

Applied Mathematical Sciences, Vol. 9, 2015, no. 3, HIKARI Ltd,

Applied Mathematical Sciences, Vol. 9, 2015, no. 3, HIKARI Ltd, Applied Mathematical Sciece Vol 9 5 o 3 7 - HIKARI Ltd wwwm-hiaricom http://dxdoiorg/988/am54884 O Poitive Defiite Solutio of the Noliear Matrix Equatio * A A I Saa'a A Zarea* Mathematical Sciece Departmet

More information

Note on the application of complex integration to the equation of Conduction of Heat, with special reference to Dr Peddie's problem.

Note on the application of complex integration to the equation of Conduction of Heat, with special reference to Dr Peddie's problem. 50 Note on the application of complex integration to the equation of Conduction of Heat, with special reference to Dr Peddie's problem. By OHN DOUGALL, M.A. 1. In Dr Peddie's problem of a sphere cooling

More information

Control Systems. Controllability and Observability (Chapter 6)

Control Systems. Controllability and Observability (Chapter 6) 6.53 trl Systems trllaility ad Oservaility (hapter 6) Geeral Framewrk i State-Spae pprah Give a LTI system: x x u; y x (*) The system might e ustale r des t meet the required perfrmae spe. Hw a we imprve

More information

IE VINE RIGHT IN ACTION

IE VINE RIGHT IN ACTION E VNE RGHT N ACTON SEPT 7th 930 OBG MSS /3 6/-,/A ' '6 4 bl ' / M mi' ifc Fl i rj bt / '4' / tti' CAL/94/litee LA ts -,---- / E - d% V»' ' - A C D u'+4-, AW; t' *A 'tter L f - '4*F- 4 /4 - t BO t,/ i /fo

More information

LECTURE 13 SIMULTANEOUS EQUATIONS

LECTURE 13 SIMULTANEOUS EQUATIONS NOVEMBER 5, 26 Demad-upply ytem LETURE 3 SIMULTNEOUS EQUTIONS I thi lecture, we dicu edogeeity problem that arie due to imultaeity, i.e. the left-had ide variable ad ome of the right-had ide variable are

More information

Barem de notare clasa a V-a

Barem de notare clasa a V-a Barem de notare clasa a V-a Problema1. Determinați mulțimile A și B, formate din numere naturale, știind că îndeplinesc simultan condițiile: a) A B,5,6 ; b) B A 0,7 ; c) card AB 3; d) suma elementelor

More information

Elemente de teoria erorilor si incertitudinilor Calcule statistice si modele de aproximare

Elemente de teoria erorilor si incertitudinilor Calcule statistice si modele de aproximare Elemete de teoria erorilor si icertitudiilor Calcule statistice si modele de aproximare Să măsurăm ce se poate măsura şi să facem măsurabil ceea ce u se poate măsura îcă. Galileo Galilei. Itroducere î

More information

Acceptance sampling uses sampling procedure to determine whether to

Acceptance sampling uses sampling procedure to determine whether to DOI: 0.545/mji.203.20 Bayeian Repetitive Deferred Sampling Plan Indexed Through Relative Slope K.K. Sureh, S. Umamahewari and K. Pradeepa Veerakumari Department of Statitic, Bharathiar Univerity, Coimbatore,

More information

TT1300 Se ries. Low Noise Matched Transister Ar ray ICs DESCRIPTION APPLICATIONS FEATURES. Microphone Preamplifiers

TT1300 Se ries. Low Noise Matched Transister Ar ray ICs DESCRIPTION APPLICATIONS FEATURES. Microphone Preamplifiers Low Noise Matched Transister Ar ray ICs TT1300 Se ries DESCRIPTION The TT1300 se ries are large-ge om e try, 4-tran sis tor, mono lithic NPN and/or PNP ar rays ex hib it ing both high speed and low noise,

More information

ANOVA IN THE EDUCATIONAL PROCESS

ANOVA IN THE EDUCATIONAL PROCESS U.P.B. Sci. Bull., Series C, Vol. 70, No. 3, 008 ISSN 454-34 ANOVA IN THE EDUCATIONAL PROCESS Mihaela Florentina MATEI Analiza dispersiei, ANOVA, reprezintă una din metodele statistice, dintre cele mai

More information

e) Dates of Violation(S) reference ( page of report /data sheet): March 25, 2010, page 2

e) Dates of Violation(S) reference ( page of report /data sheet): March 25, 2010, page 2 e) tes f Vilti(S) referee ( pge f reprt /dt sheet): Mrh 25, 2, pge 2 ) Explti f use(s): gig trtrs wrkig rretig plt defiieies, d trubleshtig filter prbles. g) rretie ti(s): trtrs d P re wrkig t rret prbles

More information