Lucrarea de laborator nr. 11

Size: px
Start display at page:

Download "Lucrarea de laborator nr. 11"

Transcription

1 Metode Nuerce - Lucrarea de laborator 11 Lucrarea de laborator r. 11 I. Scopul lucrăr Aproxarea î ede pr etoda celor a c pătrate II. Coţutul lucrăr 1. Metoda celor a c pătrate. Procedur MAPLE ş exeple III. Prezetarea lucrăr III.1. Metoda celor a c pătrate Fe f : [a, b] R o fucţe. Fe x, x 1,, x +1 pucte dstcte d tervalul [a, b] petru care se cuosc valorle fucţe y = f(x ) petru orce =,1,. Aproxarea fucţe f prtr-u polo de terpolare u este dcată î urătoarele stuaţ: câd este u uăr foarte are, ceea ce deteră u volu are de calcul petru deterarea coefceţlor de terpolare câd valorle y = f(x ) u sut exacte. Î aceste stuaţ se poate folos aproxarea fucţe pr etoda celor a c pătrate. Fe H u spaţu pre-hlbert (real sau coplex) ş X o subulţe a sa. Fe x u eleet al lu H. Se ueşte eleet de cea a buă aproxare a lu x pe X u eleet p X astfel îcât p x = f x x x X Se poate arăta că u eleet p H este eleet de cea a buă aproxare a lu 1

2 Mădăla Roxaa Buec Metode Nuerce Laborator - 7 x pe H dacă ş ua dacă p -x H (sau echvalet, < p -x, x> = petru orce x H ). Cosderă ulţea fucţlor defte pe tervalul [a, b], F : = {f : [a, b] R } ş +1 pucte dstcte x, x 1,, x d tervalul [a, b]. Spue că fucţle f ş g d această ulţe sut egale aproape peste tot (ş vor f detfcate) dacă f(x ) = g(x ) petru orce =,1,,. Ma precs, f ~ g f(x ) = g(x ) petru orce =,1,,, defeşte o relaţe de echvaleţă pe F. Notă [f] = {g: f ~ g} = { g : [a, b] R, f(x ) = g(x ) petru orce =,1,, } clasa de echvaleţă a lu f. Notă cu cu H ulţea claselor de echvaleţă relatv la relaţa de echvaleţă de a sus. H poate f îzestrat cu o operaţe de grup abela după cu urează: [f] + [g] : = [h], ude h : [a, b] R, h(x) = f(x) + g(x) petru orce x [a, b]. De aseeea H poate f îzestrat cu o operaţe exteră de îulţre cu scalar real după cu urează: α[f]: = [h], ude h : [a, b] R, h(x) = αf(x) petru orce x [a, b]. Este uşor de observat că defţa u depde de reprezetaţ. H îzestrat cu cele două operaţ defte a sus deve spaţu vectoral. Fe p o fucţe cu urătoarele propretăţ: p(x ) > p ( ) =1. x Dacă f 1 ~ f ş g 1 ~ g atuc p( x ) f1 ( x ) g1 ( x ) = p( x ) f ( x ) g ( x ). Itroduce urătorul produs scalar pe H p <[f], [g]> = ( x ) f ( x ) g( x )

3 Metode Nuerce - Lucrarea de laborator 11 Fucţa p(x) este o fucţe podere trodusă î poteza că aproxărle f(x ) sut dferte ca ord de ăre. Relatv la produsul scalar trodus ora lu [f] este deftă pr [f ] = ( x ) f ( x ) p. Î cele ce urează cove să deseă o clasă de echvaleţă [f] prtru reprezetat al e f. Fe ϕ, ϕ 1, ϕ u sste de fucţ lar depedete defte pe [a,b], cu. Cove să ut spaţul geerat de ele spaţul poloaelor geeralzate ş să-l otă H. Dec u polo geeralzat F H este de fora F(x) = ϕ ( x) c. Î cazul etode celor a c pătrate, eleetul F care dă cea a buă aproxare a fucţe f pe H trebue să satsfacă codţa p ( x )( f ( x ) F ( x )) = f p( x )( f ( x ) F( x )) F H Deterarea coefceţlor c j a poloulu geeralzat F cu ajutorul aceste relaţ este dfclă. Se foloseşte propretatea <f F, ϕ j > = petru orce j =, 1,. ceea ce reve la <f, ϕ j > = c <ϕ, ϕ j > + c 1 <ϕ 1, ϕ j > + + c <ϕ, ϕ j >, j =, 1,,. Notă a j = <ϕ, ϕ j > = p( x ) ϕ ( x ) ϕ ( x ) k= b j = <f, ϕ j > = ( x ) f ( x ) ( x ) k p k k ϕ j k= Petru deterarea coefceţlor c j a poloulu geeralzat F se rezolvă ssteul k j k k 3

4 Mădăla Roxaa Buec Metode Nuerce Laborator - 7 c a + c 1 a c a = b c a 1 + c 1 a c a 1 = b 1 c a + c 1 a c a = b Deteratul acestu sste fd u deterat Gra (eleetele sale sut produse scalare) este dfert de zero, deoarece ssteul de fucţ ϕ 1, ϕ, ϕ este u sste lar depedet. Dacă ϕ j (x) = x j 1, j =, 1,,,, ş p + 1, atuc ar ssteul ateror deve F (x) = cx. c (+1) + c 1 x + + c x = f ( x ) + 1 c x + c 1 x + + c x = x f ( x ) + 1 c x + c 1 x + + c x = x f ( x ) Acest sste este ut ssteul oral al lu Gauss. Ltăr: Petru deterarea coefceţlor c j a poloulu geeralzat F se rezolvă ssteul Ax = b, cu A = X t X ar b = X t Y, ude p(x ) ϕ (x ) p(x ) ϕ 1 (x )... p(x ) ϕ (x ) X = p(x 1) ϕ (x 1 ) p(x 1) ϕ 1 (x 1 )... p(x 1) ϕ (x 1 ) p(x ) ϕ (x ) p(x ) ϕ 1 (x )... p(x ) ϕ (x ) 4

5 Metode Nuerce - Lucrarea de laborator 11 ar p(x ) f(x ) Y = p(x 1) f(x 1 ) p(x ) f(x ) Dacă fucţle ϕ, ϕ 1, ϕ sut lar depedete, atuc rag(x) = +1 ş atrcea A este poztv deftă. Ca urare exstă ş este ucă o atrce feror trughulară L cu eleetele de pe dagoala prcpală poztve astfel îcât A = LL t (atrcea L se ueşte factor Cholesky). Rezolvarea ssteulu Ax=b reve la rezolvarea a două sstee cu atrce trughulare: Lz =b, L t x=z. O varată a letă (volu de calcul a are), dar uerc a stablă, de rezolvare a ssteulu Ax = b este dată de descopuerea QR a atrce A, adcă de reprezetarea atrce A sub fora A = QR ude Q este o atrce ortogoală (Q t Q = I +1 ) ar R o atrce superor trughulară. Atuc rezolvarea ssteulu Ax=b este echvaletă cu rezolvarea ssteulu Rx =Q t b. Dacă A=X t X u este be codţoată, atuc gradul de acurateţe al soluţe furzate de etoda celor a c pătrate poate f foarte scăzut. III.. Procedur MAPLE ş exeple Paraetr procedur patrate_c de a jos sut: x - lsta celor +1 pucte: x, x 1,, x y - lsta ce coţe valorle fucţe f î ce +1 pucte: x, x 1,, x (y = f(x ), y 1 =f(x 1 ),.,y =f(x )) ϕ lsta fucţlor lar depedete ϕ 1, ϕ, ϕ 5

6 Mădăla Roxaa Buec Metode Nuerce Laborator - 7 p poderea (lsta) Procedura îtoarce o lsta ce coţe coefceţ poloulu geeralzat ce aproxează f. > patrate_c:=proc(x,y,p,ph) > local,,,k,j,a,b,c,ep,e; > :=ops(x)-1; > :=ops(ph)-1; > b:=vector(+1); > a:=atrx(+1,+1); > for fro to do > b[+1]:=;for k fro to do > b[+1]:=b[+1]+y[k+1]*ph[+1](x[k+1])*p[k+1] > od > od; > for fro to do > for j fro to do > a[+1,j+1]:=; > for k fro to do > a[+1,j+1]:=a[+1,j+1]+p[k+1]*ph[+1](x[k+1])*ph[j+1](x [k+1]) > od; > a[j+1,+1]:=a[+1,j+1] > od; > od; > c:=vector(+1); >prt(`factorul de codtoare`,evalf(cod(a))); > c:=lsolve(a,b); 6

7 Metode Nuerce - Lucrarea de laborator 11 >ep:=;for fro to do e:=y[+1]; for j fro to do e:=e-ph[j+1](x[+1])*c[j+1] od; e:=e^*p[+1]; ep:=ep+e od; >prt(`sua patratelor erorlor (poderate)`,evalf(ep)); > RETURN([seq(c[],1..+1)]) > ed; Î exeplele ce urează vo folos ş procedurle evalueaza ş dese. Procedura evalueaza preşte drept paraetr lsta fucţlor lar depedete ϕ 1, ϕ, ϕ, lsta coefceţlor poloulu geeralzat ce aproxează f ş u puct a. Procedura îtoarce valoarea poloulu geeralzat î a. Procedura dese repreztă grafc î acelaş sste de axe de coordoate poloul geeralzat ce aproxează fucţa ş cele +1 pucte date ţal. Puctele sut reprezetate pr elpse. Paraetr procedur sut fucţa deterată de poloul geeralzat, lsta x ce coţe puctele x, x 1,, x, ş ş lsta y ce coţe valorle fucţe. Îate de a folos aceste procedur trebue îcărcate pachetele lalg, plots ş plottools. > evalueaza:=proc(ph,c,a) > local,,fx; > :=ops(ph);fx:=; > for fro 1 to do > fx:=fx+ph[](a)*c[] od; > RETURN(fx) > ed; > dese:=proc(f,x,y) > local,,ra,rb, d1,d,d3,x1,x,y1,y;:=ops(x);x1:=(seq(x[],1..)) ;x:=ax(seq(x[],1..)); 7

8 Mădăla Roxaa Buec Metode Nuerce Laborator - 7 > y1:=(seq(y[],1..));y:=ax(seq(y[],1..)); > ra:=(x-x1)/; rb:=(y-y1)/; > d1:=seq(ellpse([x[],y[]],ra,rb,flled=true,color=black ),1..); > d:=plot(f(t),t=x1-(x-x1)/1..x+(x-x1)/1); > d3:=d1,d; > dsplay(d3); > ed; Exeple > x1:=[1,,3,4,5,6]; x1 := [ 1,, 3, 4, 5, 6 ] > y1:=[.9,.98,1.,1.4,1.1,1.1]; > p1:=[seq(1/6,1..6)]; > ph1:=[t->1,t->t]; y1 := [.9,.98, 1., 1.4, 1.1, 1.1 ] p1 := ,,,,, φ1 := [ 1, t t ] > c1:=patrate_c(x1,y1,p1,ph1); Factorul de codtoare, Sua patratelor erorlor (poderate), > evalueaza(ph1,c1,t); c1 := [ , ] t > dese((t->evalueaza(ph1,c1,t)),x1,y1); 8

9 Metode Nuerce - Lucrarea de laborator 11 > ph:=[t->1,t->t,t->t^]; φ := [ 1, t t, t t ] > c:=patrate_c(x1,y1,p1,ph); Factorul de codtoare, Sua patratelor erorlor (poderate), c := [.847, , ] > evalueaza(ph,c,t); t t > dese((t->evalueaza(ph,c,t)),x1,y1); 9

10 Mădăla Roxaa Buec Metode Nuerce Laborator - 7 > ph3:=[t->1,t->1/(1+t),t->1/(1+t^3)]; φ3 := 1 1, t, t t + 1 > c3:=patrate_c(x1,y1,p1,ph3); t 3 Factorul de codtoare, Sua patratelor erorlor (poderate), c3 := [ , , ] > evalueaza(ph3,c3,t); t t 3 > dese((t->evalueaza(ph3,c3,t)),x1,y1); 1

Universitatea din Bucureşti Facultatea de Matematică şi Informatică. Matematică (Varianta 1)

Universitatea din Bucureşti Facultatea de Matematică şi Informatică. Matematică (Varianta 1) Uverstatea d Bucureşt 9.07.05 Facultatea de Matematcă ş Iformatcă Cocursul de admtere ule 05 Domeul de lceţă Calculatoare ş Tehologa Iformaţe Matematcă (Varata ). Toate valorle parametrulu real a petru

More information

CURS 6: APROXIMAREA FUNCTIILOR PRIN REGRESIE

CURS 6: APROXIMAREA FUNCTIILOR PRIN REGRESIE CURS 6: APROXIMAREA FUNCTIILOR PRIN REGRESIE Metoda celor ma mc pătrate. Formularea probleme. Notaț Metoda celor ma mc pătrate (ale eror) este cea ma uzuală metodă de aproxmare a ue depedeţe y=y(x), date

More information

ALGORITMI GENETICI DE OPTIMIZARE

ALGORITMI GENETICI DE OPTIMIZARE ALGORITMI GENETICI DE OPTIMIZARE George Dael Mateescu Rezuat. Algort geerc repreztă u struet utl petru rezolvarea ue clase larg de problee, pord de la prcp extrase d bologe. Scopul acestu artcol este de

More information

2. Lema chinezească a resturilor. Fie,,..., mai mari decât 1 astfel încât pentru. Atunci, oricare ar fi ϵ există unic determinat astfel încât,, unde.

2. Lema chinezească a resturilor. Fie,,..., mai mari decât 1 astfel încât pentru. Atunci, oricare ar fi ϵ există unic determinat astfel încât,, unde. Lea chneză a resturlor Aplcaț COLUMNA, nr 4, 2015 Ion MUNTEANU unteanuon74@galco ABSTRACT: Ths paper presents soe applcatons of Lea chnezească a resturlor The an dea of Modular arthetc s the study of ssues

More information

Probleme de numărare: combinări, aranjamente, permutări de Manuela Prajea 1)

Probleme de numărare: combinări, aranjamente, permutări de Manuela Prajea 1) Probleme de umărare: combăr, arajamete, permutăr de Mauela Prajea 1) Lecța se adresează î prmul râd elevlor de gmazu care focuseaza cocursurle de matematcă hgh-level ș d acest motv se îcepe expuerea de

More information

COMPLEXUL GENERALIZAT DE RELAȚII MULTI-ARE ȘI ASPECTELE APLICATIVE ALE ACESTUIA

COMPLEXUL GENERALIZAT DE RELAȚII MULTI-ARE ȘI ASPECTELE APLICATIVE ALE ACESTUIA UNIVERSITATEA DE STAT DIN MOLDOVA Facultatea de Mateatcă ș Iforatcă Cu ttlu de auscrs C.Z.U.: 59.+55.42.2 CATARANCIUC SERGIU COMPLEXUL GENERALIZAT DE RELAȚII MULTI-ARE ȘI ASPECTELE APLICATIVE ALE ACESTUIA

More information

ON THE QUATERNARY QUADRATIC DIOPHANTINE EQUATIONS (II) NICOLAE BRATU 1 ADINA CRETAN 2

ON THE QUATERNARY QUADRATIC DIOPHANTINE EQUATIONS (II) NICOLAE BRATU 1 ADINA CRETAN 2 ON THE QUATERNARY QUADRATIC DIOPHANTINE EQUATIONS (II) NICOLAE BRATU 1 ADINA CRETAN ABSTRACT This paper has been updated and completed thanks to suggestions and critics coming from Dr. Mike Hirschhorn,

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

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

ADRIAN CHISĂLIŢĂ ANA. Biblioteca de Analiză numerică surse Fortran 90. Manual de utilizare

ADRIAN CHISĂLIŢĂ ANA. Biblioteca de Analiză numerică surse Fortran 90. Manual de utilizare ADRIAN CHISĂLIŢĂ ANA Bbloteca de Aalză umercă surse Fortra 90 Maual de utlzare Uverstatea Tehcă d Cluj-Napoca Cluj-Napoca, 202 2 Notă copyrght Versue ANA (o-le): Marte 202 Edţe Maual de utlzare (o-le):

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

7 ECUAŢII ALGEBRICE ŞI TRANSCENDENTE

7 ECUAŢII ALGEBRICE ŞI TRANSCENDENTE 7 ECUAŢII ALGEBRICE ŞI TRANSCENDENTE 7 Separarea rădăcnlor Ecuaţe algebrcă dacă ( este polnom Ecuaţa transcendentă în caz contrar ( = Rădăcnă apromatvă valoare ξ apropată de valoarea eactă ξ Denţ neechvalente:

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

Prezentarea şi prelucrarea datelor experimentale

Prezentarea şi prelucrarea datelor experimentale Loretz JÄNTSCHI Prezetarea ş prelucrarea datelor epermetale Imprecs Precs ş Eact Ieact A s mol m K kg cd v v 3 v 5 v 4 v v 6 Repere î pla U.T.Press 3 ISBN 978-973-66-9-9 Prezetarea ş prelucrarea datelor

More information

Roots and Coefficients Polynomials Preliminary Maths Extension 1

Roots and Coefficients Polynomials Preliminary Maths Extension 1 Preliminary Maths Extension Question If, and are the roots of x 5x x 0, find the following. (d) (e) Question If p, q and r are the roots of x x x 4 0, evaluate the following. pq r pq qr rp p q q r r p

More information

COMPARATIVE DISCUSSION ABOUT THE DETERMINING METHODS OF THE STRESSES IN PLANE SLABS

COMPARATIVE DISCUSSION ABOUT THE DETERMINING METHODS OF THE STRESSES IN PLANE SLABS 74 COMPARATIVE DISCUSSION ABOUT THE DETERMINING METHODS OF THE STRESSES IN PLANE SLABS Codrin PRECUPANU 3, Dan PRECUPANU,, Ștefan OPREA Correspondent Member of Technical Sciences Academy Gh. Asachi Technical

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

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

METODE DE CĂUTARE DIRECTĂ Algoritmi şi Studii Numerice

METODE DE CĂUTARE DIRECTĂ Algoritmi şi Studii Numerice METODE DE CĂUTARE DIRECTĂ Algotm ş Stud Numece Necula Ade Reseac Isttute fo Ifomatcs Cete fo Advaced Modelg ad Optmzato 8- Aveescu Aveue Bucaest Romaa. Academy of Romaa Scetsts 54 Splaul Idepedete Bucaest

More information

Testarea ipotezelor statistice. Stud. Master - AMP. Cateva elemente recapitulative PRELUCRAREA DATELOR DE SONDAJ SI INFERENTA STATISTICA

Testarea ipotezelor statistice. Stud. Master - AMP. Cateva elemente recapitulative PRELUCRAREA DATELOR DE SONDAJ SI INFERENTA STATISTICA PRELUCRAREA DATELOR DE SONDAJ SI INFERENTA STATISTICA Tetarea potezelor tattce Stud. Mater - AMP ISAIC- MANIU ALEXANDRU web www.amau.ae.ro e-mal AL.ISAIC-MANIU@CSIE.ASE.RO 7.XI.03 Cateva elemete recaptulatve

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

Rezolvarea ecuaţiilor şi sistemelor de ecuaţii diferenţiale ordinare (II)

Rezolvarea ecuaţiilor şi sistemelor de ecuaţii diferenţiale ordinare (II) Rezolvarea ecuaţiilor şi sistemelor de ecuaţii diferenţiale ordinare (II) Metode multipas Prof.dr.ing. Universitatea "Politehnica" Bucureşti, Facultatea de Inginerie Electrică Suport didactic pentru disciplina

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

APLICATII NUMERICE DE STATISTICA IN FARMACIE SI IN STUDIILE CLINICE VOL. I metode manuale. Editia a II a Revizuita

APLICATII NUMERICE DE STATISTICA IN FARMACIE SI IN STUDIILE CLINICE VOL. I metode manuale. Editia a II a Revizuita Costat Mrcou Roxaa Colette Sadulovc APLICATII NUMERICE DE STATISTICA IN FARMACIE SI IN STUDIILE CLINICE VOL. I metode mauale Edta a II a Revzuta EDITURA UNIVERSITARA CAROL DAVILA BUCURESTI, 00 Prof. dr.

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

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

Common Fixed Points for Multifunctions Satisfying a Polynomial Inequality

Common Fixed Points for Multifunctions Satisfying a Polynomial Inequality BULETINUL Uiversităţii Petrol Gaze di Ploieşti Vol LXII No /00 60-65 Seria Mateatică - Iforatică - Fizică Coo Fixed Poits for Multifuctios Satisfyig a Polyoial Iequality Alexadru Petcu Uiversitatea Petrol-Gaze

More information

m = Mass flow rate The Lonely Electron Example 0a:

m = Mass flow rate The Lonely Electron Example 0a: The Lel Elect Exaple 0a: Mass flw ate l Liea velcit Hw fa ut f ptial eeg iteacti? Hge ucleus Bh --- 93: Uest the etu ccept. Liea etu istace eeg ( l ) l F ( tie ) ( tie ) + Like t use the peples ieas (if

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

X... ne ij =, i =1,p, j = 1,q T 2. Se calculează statistica testului: Se calculează valoarea critică a testului:

X... ne ij =, i =1,p, j = 1,q T 2. Se calculează statistica testului: Se calculează valoarea critică a testului: Descrerea ue varable calave Prcpal dcaor care su calcula peru varablele calave su: - frecveţa absoluă care repreză uărul de dvz la care se regsrează o auă odalae - frecveţa relavă care repreza frecveţa

More information

ELECTRONIC TECHNIQUES IN TIMING MEASUREMENTS FOR NUCLEAR STRUCTURE

ELECTRONIC TECHNIQUES IN TIMING MEASUREMENTS FOR NUCLEAR STRUCTURE U.P.B. Sci. Bull., Series A, Vol. 70, Iss. 4, 2008 ISSN 1223-7027 ELECTRONIC TECHNIQUES IN TIMING MEASUREMENTS FOR NUCLEAR STRUCTURE Dan Gabriel GHIŢĂ 1 Prezenta lucrare descrie în detaliu două metode

More information

PORTOFOLIILOR CU CONSTRÂNGERI DE LICHIDITATE FUZZY MODELING THE PORTFOLIO SELECTION PROBLEM WITH FUZZY LIQUIDITY CONSTRAINTS

PORTOFOLIILOR CU CONSTRÂNGERI DE LICHIDITATE FUZZY MODELING THE PORTFOLIO SELECTION PROBLEM WITH FUZZY LIQUIDITY CONSTRAINTS Profesor dr. Adra Vctor BĂDESCU Drd. Radu Ncolae CRISEA Drd.Adraa Elea SIMION Academa de Stud Ecoomce d Bucureşt MODELAREA PROBLEMEI DE SELECłIE A POROFOLIILOR CU CONSRÂNGERI DE LICHIDIAE FUZZY MODELING

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

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

Interpolation and Approximation

Interpolation and Approximation Interpolation and Approximation The Basic Problem: Approximate a continuous function f(x), by a polynomial p(x), over [a, b]. f(x) may only be known in tabular form. f(x) may be expensive to compute. Definition:

More information

1) The line has a slope of ) The line passes through (2, 11) and. 6) r(x) = x + 4. From memory match each equation with its graph.

1) The line has a slope of ) The line passes through (2, 11) and. 6) r(x) = x + 4. From memory match each equation with its graph. Review Test 2 Math 1314 Name Write an equation of the line satisfying the given conditions. Write the answer in standard form. 1) The line has a slope of - 2 7 and contains the point (3, 1). Use the point-slope

More information

MANY BILLS OF CONCERN TO PUBLIC

MANY BILLS OF CONCERN TO PUBLIC - 6 8 9-6 8 9 6 9 XXX 4 > -? - 8 9 x 4 z ) - -! x - x - - X - - - - - x 00 - - - - - x z - - - x x - x - - - - - ) x - - - - - - 0 > - 000-90 - - 4 0 x 00 - -? z 8 & x - - 8? > 9 - - - - 64 49 9 x - -

More information

APLICATII NUMERICE DE STATISTICA IN FARMACIE SI IN STUDIILE CLINICE

APLICATII NUMERICE DE STATISTICA IN FARMACIE SI IN STUDIILE CLINICE PREFATA Lucrarea de fata rerezta o cotuare a cart Statstca Alcata Farmace s Stud Clce aaruta Edtura Uverstara Carol Davla aul 7 s stetzeaza o arte d eereta a do autor, amado acelas tm s farmacst s matematce,

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

Problem 1. CS205 Homework #2 Solutions. Solution

Problem 1. CS205 Homework #2 Solutions. Solution CS205 Homework #2 s Problem 1 [Heath 3.29, page 152] Let v be a nonzero n-vector. The hyperplane normal to v is the (n-1)-dimensional subspace of all vectors z such that v T z = 0. A reflector is a linear

More information

Lecture 8. A little bit of fun math Read: Chapter 7 (and 8) Finite Algebraic Structures

Lecture 8. A little bit of fun math Read: Chapter 7 (and 8) Finite Algebraic Structures Lecture 8 A lttle bt of fu ath Read: Chapter 7 (ad 8) Fte Algebrac Structures Groups Abela Cyclc Geerator Group order Rgs Felds Subgroups Euclda Algorth CRT (Chese Reader Theore) 2 GROUPs DEFINITION: A

More information

CHAPTER 5 INTEGRATION

CHAPTER 5 INTEGRATION CHAPTER 5 INTEGRATION 5.1 AREA AND ESTIMATING WITH FINITE SUMS 1. fax x Sce f s creasg o Ò!ß Ó, we use left edpots to ota lower sums ad rght edpots to ota upper sums.! )!! ( (!ˆ 4 4 4Š ˆ ˆ ˆ 4 4 )! (a)

More information

CHAPTER 2 POLYNOMIALS KEY POINTS

CHAPTER 2 POLYNOMIALS KEY POINTS CHAPTER POLYNOMIALS KEY POINTS 1. Polynomials of degrees 1, and 3 are called linear, quadratic and cubic polynomials respectively.. A quadratic polynomial in x with real coefficient is of the form a x

More information

Section 3.4. Second Order Nonhomogeneous. The corresponding homogeneous equation

Section 3.4. Second Order Nonhomogeneous. The corresponding homogeneous equation Section 3.4. Second Order Nonhomogeneous Equations y + p(x)y + q(x)y = f(x) (N) The corresponding homogeneous equation y + p(x)y + q(x)y = 0 (H) is called the reduced equation of (N). 1 General Results

More information

Minimum Polynomials of Linear Transformations

Minimum Polynomials of Linear Transformations Minimum Polynomials of Linear Transformations Spencer De Chenne University of Puget Sound 30 April 2014 Table of Contents Polynomial Basics Endomorphisms Minimum Polynomial Building Linear Transformations

More information

11.3 MATLAB for Partial Differential Equations

11.3 MATLAB for Partial Differential Equations 276 3. Generate the shape functions N (i) j = a (i) j where i =1, 2, 3,..., m and j =1, 2, 3,..., m. + b (i) j x + c(i) j y (11.2.17) 4. Compute the integrals for matrix elements α ij and vector elements

More information

Parts Manual. EPIC II Critical Care Bed REF 2031

Parts Manual. EPIC II Critical Care Bed REF 2031 EPIC II Critical Care Bed REF 2031 Parts Manual For parts or technical assistance call: USA: 1-800-327-0770 2013/05 B.0 2031-109-006 REV B www.stryker.com Table of Contents English Product Labels... 4

More information

A GENERALIZATION OF A CLASSICAL MONTE CARLO ALGORITHM TO ESTIMATE π

A GENERALIZATION OF A CLASSICAL MONTE CARLO ALGORITHM TO ESTIMATE π U.P.B. Sci. Bull., Series A, Vol. 68, No., 6 A GENERALIZATION OF A CLASSICAL MONTE CARLO ALGORITHM TO ESTIMATE π S.C. ŞTEFĂNESCU Algoritmul Monte Carlo clasic A1 estimeazează valoarea numărului π bazându-se

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

A METHOD FOR THE RAPID NUMERICAL CALCULATION OF PARTIAL SUMS OF GENERALIZED HARMONICAL SERIES WITH PRESCRIBED ACCURACY

A METHOD FOR THE RAPID NUMERICAL CALCULATION OF PARTIAL SUMS OF GENERALIZED HARMONICAL SERIES WITH PRESCRIBED ACCURACY UPB c Bull, eres D, Vol 8, No, 00 A METHOD FOR THE RAPD NUMERAL ALULATON OF PARTAL UM OF GENERALZED HARMONAL ERE WTH PRERBED AURAY BERBENTE e roue o etodă ouă etru clculul rd l suelor rţle le serlor roce

More information

OPENPH - NUMERICAL PHYSICS LIBRARY

OPENPH - NUMERICAL PHYSICS LIBRARY U.P.B. Sci. Bull., Series A, Vol. 68, No. 1, 2006 OPENPH - NUMERICAL PHYSICS LIBRARY G. MILESCU, G. NOAJE, Fl. POP * Fizica numerică a căpătat o importanţă deosebită în ultimele decenii, eficienţa sa fiind

More information

MA 201, Mathematics III, July-November 2016, Partial Differential Equations: 1D wave equation (contd.) and 1D heat conduction equation

MA 201, Mathematics III, July-November 2016, Partial Differential Equations: 1D wave equation (contd.) and 1D heat conduction equation MA 201, Mathematics III, July-November 2016, Partial Differential Equations: 1D wave equation (contd.) and 1D heat conduction equation Lecture 12 Lecture 12 MA 201, PDE (2016) 1 / 24 Formal Solution of

More information

MODELAREA DECIZIEI FINANCIARE - Manual de studiu individual -

MODELAREA DECIZIEI FINANCIARE - Manual de studiu individual - Lect. uv. dr. Carme Judth GRIGORESCU Cof. uv. dr. Graţela GHIC MODELAREA DECIZIEI FINANCIARE - Maual de studu dvdual - Lect. uv. dr. Carme Judth GRIGORESCU Cof. uv. dr. Graţela GHIC MODELAREA DECIZIEI

More information

Section 3.4. Second Order Nonhomogeneous. The corresponding homogeneous equation. is called the reduced equation of (N).

Section 3.4. Second Order Nonhomogeneous. The corresponding homogeneous equation. is called the reduced equation of (N). Section 3.4. Second Order Nonhomogeneous Equations y + p(x)y + q(x)y = f(x) (N) The corresponding homogeneous equation y + p(x)y + q(x)y = 0 (H) is called the reduced equation of (N). 1 General Results

More information

Inverses. Stephen Boyd. EE103 Stanford University. October 28, 2017

Inverses. Stephen Boyd. EE103 Stanford University. October 28, 2017 Inverses Stephen Boyd EE103 Stanford University October 28, 2017 Outline Left and right inverses Inverse Solving linear equations Examples Pseudo-inverse Left and right inverses 2 Left inverses a number

More information

Name: Algebra 1 Section 3 Homework Problem Set: Introduction to Functions

Name: Algebra 1 Section 3 Homework Problem Set: Introduction to Functions Name: Algebra 1 Section 3 Homework Problem Set: Introduction to Functions Remember: To receive full credit, you must show all of your work and circle/box your final answers. If you run out of room for

More information

May 9, 2014 MATH 408 MIDTERM EXAM OUTLINE. Sample Questions

May 9, 2014 MATH 408 MIDTERM EXAM OUTLINE. Sample Questions May 9, 24 MATH 48 MIDTERM EXAM OUTLINE This exam will consist of two parts and each part will have multipart questions. Each of the 6 questions is worth 5 points for a total of points. The two part of

More information

LECTURE 16 GAUSS QUADRATURE In general for Newton-Cotes (equispaced interpolation points/ data points/ integration points/ nodes).

LECTURE 16 GAUSS QUADRATURE In general for Newton-Cotes (equispaced interpolation points/ data points/ integration points/ nodes). CE 025 - Lecture 6 LECTURE 6 GAUSS QUADRATURE In general for ewton-cotes (equispaced interpolation points/ data points/ integration points/ nodes). x E x S fx dx hw' o f o + w' f + + w' f + E 84 f 0 f

More information

UTILIZAREA METODEI NUCLEELOR DEGENERATE MODIFICATĂ LA REZOLVAREA APROXIMATIVĂ A ECUAŢIILOR INTEGRALE LINIARE DE TIP FREDHOLM

UTILIZAREA METODEI NUCLEELOR DEGENERATE MODIFICATĂ LA REZOLVAREA APROXIMATIVĂ A ECUAŢIILOR INTEGRALE LINIARE DE TIP FREDHOLM UTILIZRE METODEI NULEELOR DEGENERTE MODIFITĂ L REZOLVRE PROXIMTIVĂ EUŢIILOR INTEGRLE LINIRE DE TIP FREDHOLM Mr S II dr Vse ăruţşu strct I ths rtce we propose ppromto method or Fredhom er ter equto souto

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

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

MODELAREA SISTEMELOR ORIENTATE PE SERVICII PRIN REŢELE PETRI RECONFIGURABILE CU ATRIBUTE MATRICEALE

MODELAREA SISTEMELOR ORIENTATE PE SERVICII PRIN REŢELE PETRI RECONFIGURABILE CU ATRIBUTE MATRICEALE Modearea sstemeor oretate e servc r reţee Petr recofgurabe cu atrbute matrceae MODEAREA SISTEMEOR ORIENTATE PE SERVICII PRIN REŢEE PETRI RECONFIGURABIE CU ATRIBUTE MATRICEAE Iu Ţurcau drd E Guţueac dr

More information

Dual Spaces. René van Hassel

Dual Spaces. René van Hassel Dual Spaces René van Hassel October 1, 2006 2 1 Spaces A little scheme of the relation between spaces in the Functional Analysis. FA spaces Vector space Topological Space Topological Metric Space Vector

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

"IIITO-TEC 'NIKI" & EQUIPME

IIITO-TEC 'NIKI & EQUIPME LIGHTING "IIITO-TEC 'NIKI" & EQUIPME T FOR CITIES 6 MAKEDONOMAHON STR.,ZIPCaDE:67009,KALO ORI,THESSALONIKI, GREECE TEL / FAX: 0030 2310761824/751626,8 mall: hito@otenet.qi' Webslte:www.hlto..techkl.gr

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

Rewriting Absolute Value Functions as Piece-wise Defined Functions

Rewriting Absolute Value Functions as Piece-wise Defined Functions Rewriting Absolute Value Functions as Piece-wise Defined Functions Consider the absolute value function f ( x) = 2x+ 4-3. Sketch the graph of f(x) using the strategies learned in Algebra II finding the

More information

Higher Portfolio Quadratics and Polynomials

Higher Portfolio Quadratics and Polynomials Higher Portfolio Quadratics and Polynomials Higher 5. Quadratics and Polynomials Section A - Revision Section This section will help you revise previous learning which is required in this topic R1 I have

More information

3 Polynomial and Rational Functions

3 Polynomial and Rational Functions 3 Polynomial and Rational Functions 3.1 Polynomial Functions and their Graphs So far, we have learned how to graph polynomials of degree 0, 1, and. Degree 0 polynomial functions are things like f(x) =,

More information

Floyd Bullard January 2008

Floyd Bullard January 2008 Teaching Contemporary Mathematics, NCSSM 25 26 January 2008 A Simple Integral Consider the following definite integral I 1 1 f(x)dx, where f(x) = 1 x 2. 1 0.8 y=f(x) 0.6 0.4 0.2 0 1 0.5 0 0.5 1 x Figure:

More information

2-4 Zeros of Polynomial Functions

2-4 Zeros of Polynomial Functions Write a polynomial function of least degree with real coefficients in standard form that has the given zeros. 33. 2, 4, 3, 5 Using the Linear Factorization Theorem and the zeros 2, 4, 3, and 5, write f

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

F48T10VHO, F60T10VHO, F72T10VHO, F96T12HO (1 LAMP ONLY) ELECTRICAL DATA (120V APPLICATION)

F48T10VHO, F60T10VHO, F72T10VHO, F96T12HO (1 LAMP ONLY) ELECTRICAL DATA (120V APPLICATION) LOW TEMPERATURE ELECTRONIC F72T8HO (1 ONLY) (1 ONLY) ELECTRICAL DATA (120V APPLICATION) /(N) /(L) INPUT VOLT: 120V ± 10%, 50/60Hz WATTS/TYPE F48T8HO F60T8HO F72T8HO F48T12HO F60T12HO F72T12HO F96T12HO

More information

Polynomial Rings. i=0. i=0. n+m. i=0. k=0

Polynomial Rings. i=0. i=0. n+m. i=0. k=0 Polynomial Rings 1. Definitions and Basic Properties For convenience, the ring will always be a commutative ring with identity. Basic Properties The polynomial ring R[x] in the indeterminate x with coefficients

More information

Chapter 4. Remember: F will always stand for a field.

Chapter 4. Remember: F will always stand for a field. Chapter 4 Remember: F will always stand for a field. 4.1 10. Take f(x) = x F [x]. Could there be a polynomial g(x) F [x] such that f(x)g(x) = 1 F? Could f(x) be a unit? 19. Compare with Problem #21(c).

More information

Math for Economics 1 New York University FINAL EXAM, Fall 2013 VERSION A

Math for Economics 1 New York University FINAL EXAM, Fall 2013 VERSION A Math for Economics 1 New York University FINAL EXAM, Fall 2013 VERSION A Name: ID: Circle your instructor and lecture below: Jankowski-001 Jankowski-006 Ramakrishnan-013 Read all of the following information

More information

Universitatea Politehnica Bucureşti Facultatea de Automatică şi Calculatoare Departamentul de Automatică şi Ingineria Sistemelor

Universitatea Politehnica Bucureşti Facultatea de Automatică şi Calculatoare Departamentul de Automatică şi Ingineria Sistemelor Universitatea Politehnica Bucureşti Facultatea de Automatică şi Calculatoare Departamentul de Automatică şi Ingineria Sistemelor TEZĂ DE ABILITARE Metode de Descreştere pe Coordonate pentru Optimizare

More information

ANALYTICAL AND GRAPHICAL SOLUTIONS TO PROBLEMS IN DESCRIPTIVE GEOMETRY INVOLVING PLANES AND LINES

ANALYTICAL AND GRAPHICAL SOLUTIONS TO PROBLEMS IN DESCRIPTIVE GEOMETRY INVOLVING PLANES AND LINES ULETINUL INSTITUTULUI POLITENI DIN IŞI Publicat de Uniersitatea Tenică George saci din Iaşi Tomul LVII (LXI) Fasc 3 0 Secţia ONSTRUŢII DE MŞINI NLYTIL ND GRPIL SOLUTIONS TO PROLEMS IN DESRIPTIVE GEOMETRY

More information

MTH310 EXAM 2 REVIEW

MTH310 EXAM 2 REVIEW MTH310 EXAM 2 REVIEW SA LI 4.1 Polynomial Arithmetic and the Division Algorithm A. Polynomial Arithmetic *Polynomial Rings If R is a ring, then there exists a ring T containing an element x that is not

More information

Functions and Equations

Functions and Equations Canadian Mathematics Competition An activity of the Centre for Education in Mathematics and Computing, University of Waterloo, Waterloo, Ontario Euclid eworkshop # Functions and Equations c 006 CANADIAN

More information

Linear Algebra problems

Linear Algebra problems Linear Algebra problems 1. Show that the set F = ({1, 0}, +,.) is a field where + and. are defined as 1+1=0, 0+0=0, 0+1=1+0=1, 0.0=0.1=1.0=0, 1.1=1.. Let X be a non-empty set and F be any field. Let X

More information

Gradul de comutativitate al grupurilor finite 1

Gradul de comutativitate al grupurilor finite 1 Gradul de comutativitate al grupurilor finite Marius TĂRNĂUCEANU Abstract The commutativity degree of a group is one of the most important probabilistic aspects of finite group theory In this survey we

More information

VARIABILE ALEATOARE. este o mulţime infinită de numere reale.

VARIABILE ALEATOARE. este o mulţime infinită de numere reale. VARIABILE ALEATOARE DEFINIŢIE ŞI CLASIFICARE Itutv, o vrlă letore este o mărme cre î urm relzăr ue epereţe pote lu o vlore dtr-o mulţme e deftă (mulţme vlorlor posle) Vrl letore este o fucţe relă cre depde

More information

TWO BOUNDARY ELEMENT APPROACHES FOR THE COMPRESSIBLE FLUID FLOW AROUND A NON-LIFTING BODY

TWO BOUNDARY ELEMENT APPROACHES FOR THE COMPRESSIBLE FLUID FLOW AROUND A NON-LIFTING BODY U.P.B. Sci. Bull., Series A, Vol. 7, Iss., 9 ISSN 3-77 TWO BOUNDARY ELEMENT APPROACHES FOR THE COMPRESSIBLE FLUID FLOW AROUND A NON-LIFTING BODY Luminiţa GRECU, Gabriela DEMIAN, Mihai DEMIAN 3 În lucrare

More information

ftdt. We often drop the parentheses and write Tf instead of Tf. We could also write in this example Tfx 0

ftdt. We often drop the parentheses and write Tf instead of Tf. We could also write in this example Tfx 0 Linear algebra: The study of linear transformations on vector spaces. Q: What s a linear transformation? What s a vector space? Linear transformations and matrices: We first discuss linear transformations

More information

U.P.B. Sci. Bull., Series A, Vol. 74, Iss. 3, 2012 ISSN SCALAR OPERATORS. Mariana ZAMFIR 1, Ioan BACALU 2

U.P.B. Sci. Bull., Series A, Vol. 74, Iss. 3, 2012 ISSN SCALAR OPERATORS. Mariana ZAMFIR 1, Ioan BACALU 2 U.P.B. ci. Bull., eries A, Vol. 74, Iss. 3, 212 IN 1223-727 A CALAR OPERATOR Mariana ZAMFIR 1, Ioan BACALU 2 În această lucrare studiem o clasă nouă de operatori numiţi -scalari. Aceştia apar în mod natural,

More information

A Memorial. Death Crash Branch Out. Symbol The. at Crossing Flaming Poppy. in Belding

A Memorial. Death Crash Branch Out. Symbol The. at Crossing Flaming Poppy. in Belding - G Y Y 8 9 XXX G - Y - Q 5 8 G Y G Y - - * Y G G G G 9 - G - - : - G - - ) G G- Y G G q G G : Q G Y G 5) Y : z 6 86 ) ; - ) z; G ) 875 ; ) ; G -- ) ; Y; ) G 8 879 99 G 9 65 q 99 7 G : - G G Y ; - G 8

More information

Polynomial and Sinusoidal Functions Lesson #7: J.! Polynomial Functions of Degrees Zero, One, and Two '

Polynomial and Sinusoidal Functions Lesson #7: J.! Polynomial Functions of Degrees Zero, One, and Two ' Polynomial and Sinusoidal Functions Lesson #7: J.! Polynomial Functions of Degrees Zero, One, and Two ' Oveniew. In this unit, we will describe the characteristics of polynomial functions and sinusoidal

More information

Review for Final Review

Review for Final Review Topics Review for Final Review 1. Functions and equations and graphing: linear, absolute value, quadratic, polynomials, rational (first 1/3 of semester) 2. Simple Interest, compounded interest, and continuously

More information

Department of Mathematics UNIVERSITY OF OSLO. FORMULAS FOR STK4040 (version 1, September 12th, 2011) A - Vectors and matrices

Department of Mathematics UNIVERSITY OF OSLO. FORMULAS FOR STK4040 (version 1, September 12th, 2011) A - Vectors and matrices Deartet of Matheatcs UNIVERSITY OF OSLO FORMULAS FOR STK4040 (verso Seteber th 0) A - Vectors ad atrces A) For a x atrx A ad a x atrx B we have ( AB) BA A) For osgular square atrces A ad B we have ( )

More information

DanielaMANEA. x n +a 1. EdituraParalela45

DanielaMANEA. x n +a 1. EdituraParalela45 DanielaMANEA REZOLVAREA ECUAŢILORALGEBRICE DEGRAD SUPERIOR n +a n- + +a n =0 EdituraParalela45 Daniela Manea REZOLVAREA ECUAŢIILOR ALGEBRICE DE GRAD SUPERIOR Referent ştiinţific: lectunivdr Eduard Asadurian

More information

Tangent Plane. Nobuyuki TOSE. October 02, Nobuyuki TOSE. Tangent Plane

Tangent Plane. Nobuyuki TOSE. October 02, Nobuyuki TOSE. Tangent Plane October 02, 2017 The Equation of a plane Given a plane α passing through P 0 perpendicular to n( 0). For any point P on α, we have n PP 0 = 0 When P 0 has the coordinates (x 0, y 0, z 0 ), P 0 (x, y, z)

More information

Singular Value Decomposition. Linear Algebra (3) Singular Value Decomposition. SVD and Eigenvectors. Solving LEs with SVD

Singular Value Decomposition. Linear Algebra (3) Singular Value Decomposition. SVD and Eigenvectors. Solving LEs with SVD Sgular Value Decomosto Lear Algera (3) m Cootes Ay m x matrx wth m ca e decomosed as follows Dagoal matrx A UWV m x x Orthogoal colums U U I w1 0 0 w W M M 0 0 x Orthoormal (Pure rotato) VV V V L 0 L 0

More information

MATH Topics in Applied Mathematics Lecture 2-6: Isomorphism. Linear independence (revisited).

MATH Topics in Applied Mathematics Lecture 2-6: Isomorphism. Linear independence (revisited). MATH 311-504 Topics in Applied Mathematics Lecture 2-6: Isomorphism. Linear independence (revisited). Definition. A mapping f : V 1 V 2 is one-to-one if it maps different elements from V 1 to different

More information

Section 0.2 & 0.3 Worksheet. Types of Functions

Section 0.2 & 0.3 Worksheet. Types of Functions MATH 1142 NAME Section 0.2 & 0.3 Worksheet Types of Functions Now that we have discussed what functions are and some of their characteristics, we will explore different types of functions. Section 0.2

More information

Homework 8 Solutions to Selected Problems

Homework 8 Solutions to Selected Problems Homework 8 Solutions to Selected Problems June 7, 01 1 Chapter 17, Problem Let f(x D[x] and suppose f(x is reducible in D[x]. That is, there exist polynomials g(x and h(x in D[x] such that g(x and h(x

More information

16.1 Vector Fields. Lukas Geyer. M273, Fall Montana State University. Lukas Geyer (MSU) 16.1 Vector Fields M273, Fall / 16

16.1 Vector Fields. Lukas Geyer. M273, Fall Montana State University. Lukas Geyer (MSU) 16.1 Vector Fields M273, Fall / 16 16.1 Vector Fields Lukas Geyer Montana State University M273, Fall 2011 Lukas Geyer (MSU) 16.1 Vector Fields M273, Fall 2011 1 / 16 Vector Fields Definition An n-dimensional vector field is a function

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

or - CHAPTER 7 Applications of Integration Section 7.1 Area of a Region Between Two Curves 1. A= ~2[0- (x :2-6x)] dr=-~2(x 2-6x) dr

or - CHAPTER 7 Applications of Integration Section 7.1 Area of a Region Between Two Curves 1. A= ~2[0- (x :2-6x)] dr=-~2(x 2-6x) dr CHAPTER 7 Applications of Integration Section 7.1 Area of a Region Between Two Curves 1. A= ~[0- (x : 6x)] dr=-~(x 6x) dr 6~ 1356 or - 6. A: ~[(x- 1) 3 -(x-1)]dx 11. [~/3 ( - see x) dx 5- - 3 - I 1 3 5

More information

OBJECTIVE Find limits of functions, if they exist, using numerical or graphical methods.

OBJECTIVE Find limits of functions, if they exist, using numerical or graphical methods. 1.1 Limits: A Numerical and Graphical Approach OBJECTIVE Find limits of functions, if they exist, using numerical or graphical methods. 1.1 Limits: A Numerical and Graphical Approach DEFINITION: As x approaches

More information