Un model sistemic de reglare optimalã a serviciului public
|
|
- Evelyn Wilkins
- 5 years ago
- Views:
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)
..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 informationNumere 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 informationLUCRAREA 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 informationLaborator 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 informationIMAR 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 informationTest 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 informationSisteme 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 informationCATAVASII 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 informationSolution 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 information1.3. 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 informationMATEMATICI 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 informationTeoria 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 informationON 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 informationUNIVERSITATEA 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 informationO 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 informationAPPH 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 informationCurs 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 informationTeorema 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 informationState 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 informationLUCRAREA 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 informationDivizibilitate 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 informationT 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 informationP 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 informationIf 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 informationLucrarea 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 informationDE 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 informationReasons 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 informationNon-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 informationEstimarea 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 informationUNITATEA 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 informationSisteme 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 informationLe 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 informationSoluţii 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 informationANDRONOV-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 informationFORMULELE 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 informationWireless & 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 informationFROM 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 informationStatistics 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 informationProbleme 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 informationReactoare 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 information176 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 informationFall / 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 informationProf 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 informationEcuatii 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 informationModelling 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 informationStatistică 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 information2D 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 informationA 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 informationTools 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 informationPipe 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 informationA 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 informationfl 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 informationAlles 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 informationProcedeu 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 informationON THE DENSITY OF SOME SEQUENCES OF INTEGERS P. ERDOS
ON THE DENSITY OF SOME SEQUENCES OF INTEGERS P. ERDOS Let ai
More informationAn 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 informationP 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 informationAffidavit 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 informationECE-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 informationUNIVERSITATEA 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 informationLegi 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 informationCristalul 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 informationMatematici 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 informationStrategy 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 informationTEZA 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 information66 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 informationHere 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 informationCHAPTER 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 informationK 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 informationECE-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 informationAsh 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 information6XSSO\ 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 informationo 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 informationRaport 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 informationSIMULAREA 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 informationExamination 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 informationA 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 informationEvolution 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 informationReinforcement 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 informationChapter 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 informationInfinite 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 informationSPECIFICATION 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 informationBACHELOR'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 informationExecutive 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 informationh : 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 informationKnowledge 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 informationWest 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 information4/68. 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 informationDefiniţie. 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 informationApplied 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 informationNote 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 informationControl 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 informationIE 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 informationLECTURE 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 informationBarem 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 informationElemente 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 informationAcceptance 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 informationTT1300 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 informationANOVA 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 informatione) 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