2. Osnove teorije strežbe. Vsebina 1.poglavja predavanj OMIS (3.VSŠ/LS+PO)
|
|
- Amber Chapman
- 5 years ago
- Views:
Transcription
1 2. Osnove teorije strežbe Vsebina.poglavja predavanj OMIS (3.VSŠ/LS+O)
2 2.. Strežna enota, strežna mreža Strežna enota (SE): čaalna vrsta; n paralelno vezanih strežniov (n=) onuja strežbo Strežna mreža (SM): poljubna vezava m strežnih enot (m>) Vstopajoče zahteve Čaalna vrsta Strežna enota Strežni Izstopajoče - postrežene zahteve 2. Osnove teorije strežbe 2
3 Strežno enoto laho opišemo z Kendallovo notacijo: A/B/m/K/M/Q A: porazdelitev medprihodnih časov zahtev B: porazdelitev strežnih časov zahtev m: število strežniov v SE (paralelno vezanih) K: apaciteta sistema, privzeto (K=dolžina vrste+m=masimalno število zahtev v sistemu) M: veliost populacije zahtev (v sistemu in njegovi zunanjosti), privzeto Q: opis strežne discipline, privzeto: FIFO 2. Osnove teorije strežbe 3
4 oziciji A in B laho zasedeta vrednosti: M esponentna porazdelitev D deterministična porazdelitev E Erlangova porazdelitev G Splošna verjetnostna porazdelitev Zgled; M/M///2 predstavlja SE z: Esponentno porazdelitvijo časov strežni Veliost populacije zahtev je ončna (2) 2. Osnove teorije strežbe 4
5 Strežne discipline: FIFO (angl. First in First out) LIFO (angl. Last in First Out sladovna strategija) rioritetna disciplina Naljučna disciplina Disciplina razporejanja časa (angl. Time sharing) 2. Osnove teorije strežbe 5
6 2.2. Vhodni proces Medprihodni časi zahtev (onstantni, naljučni ali časovno spremenljivi) - intenzivnost prihajanja zahtev (št.zahtev/časovno enoto) 2. Osnove teorije strežbe 6
7 2.3. Strežna enota Čaalna vrsta in paralelno vezanih n strežniov; osamezni strežni: - intenzivnost strežbe (število postreženih zahtev/časovno enoto) n strežniov: masimalna intenzivnost strežbe v SE = *n povprečni čas strežbe posamezne zahteve x=/ v posameznem strežniu 2. Osnove teorije strežbe 7
8 2.4. Numerične značilnosti strežnih enot N(t) število zahtev v SE v času t N povprečno število zahtev v SE v določenem časovnem intervalu T povprečni čas bivanja posamezne zahteve v SE W povprečni čas zadrževanja zahteve v vrsti (t) verjetnost zahtev v SE v času t N q, N s, povprečno število zahtev v vrsti, povprečno število zahtev v strežbi N= N q + N s T=W+x 2. Osnove teorije strežbe 8
9 2.4. Little-ov teorem N=T* Izpeljava na osnovi razlie stopničastih funcij s slie na desni (N(t)=A(t)-D(t) Nt () At () N=N(t)/t A število zahtev, i so od časa do t vstopile v sistem T Dt () D število zahtev, i so v času od do t iz sistema izstopile t t x t 2. Osnove teorije strežbe 9
10 Uporabnostni fator in intenzivnost prometa Uporabnostni fator: N q =*W N s = *x= /= (če imamo le en strežni v SE), brez enote Cilj: =<=< Intenzivnost prometa: *x= /= (enota Erlang, uporaba za meritev n- ratnia preobremenitve strežbe) 2. Osnove teorije strežbe
11 Zaon o ohranitvi pretoa redpostava ab rva možnost a>b vodi v esplozijo sistema, er ne moremo realizirati poljubno dolge vrste, zahteve pa se v sistemu vse bolj opičijo Druga možnost a<b vodi v slep, da se neje v notranjosti SE zahteve porojevajo, česar pa SE po definiciji ne omogoča Slep: predpostava ab je napačna, torej a=b a b 2. Osnove teorije strežbe
12 2.5. Mesto izstopa zahtev izhodni proces Medizhodni časi iz sistema = časi strežbe zahtev (onstantni, naljučni ali časovno spremenljivi) Intenzivnost odhajanja zahtev (št.zahtev/časovno enoto) =< m* (ob m strežniih v SE) Izhodni proces oarateriziramo z M, D, E, G (glej Kendallova notacija) 2. Osnove teorije strežbe 2
13 2.6. oissonov proces () Gre za proces, v aterem so časi porazdeljeni esponentno (M) -> prihajalni in strežni proces sta ob oznai M oissonova procesa Interpretacija : proces štetja naljučno se porajajočih toč v časovnem intervalu (,t) (X(t)=) verjetnost porajanja toč na intervalu (,t) (X(t)=)=(*t) e - t /! *t povprečno št.pojavitev toč v časovnem intervalu 2. Osnove teorije strežbe 3
14 Lastnosti : Superpozicija: če združimo neodvisnih dobimo nov Esp.porazdeljenost časov <-> Verjetnost neporajanja zahteve na (,t): (t)=-e - t Čas porajanja nove toče (zahteve) je neodvisen od časa porajanja predhodne toče - zahteve 2. Osnove teorije strežbe 4
15 2.7. Stohastični proces (S) S je proces, v aterem je dinamia (spreminjanje stanj sistema) vsaj deloma odvisna od statistično pogojenih spremenljiv S determiniran z rostorom stanj: X(t), zaloga stanj ončna (disretna stanja ali stohastična veriga) ali neončna Časovnim parametrom: disretni čas stohastično zaporedje (X n ) zvezni čas X(t) 2. Osnove teorije strežbe 5
16 Disr.prost.stanj Zvez.prost.stanj Disretni čas Dis.čas.stoh.veriga Dis.čas.stoh.proces Zvezni čas Zvez.čas.stoh.veriga Zvez.čas.stoh.proces 2. Osnove teorije strežbe 6
17 2.8. Marovsi proces (M) M: Novo stanje procesa je odvisno le od trenutnega stanja procesa, ne pa od njegovih predhodniov brez sposobnosti pomnjenja Esperiment metanja ovanca: X: izid cifra(xi=)/mož(xi=) pri -tem metu Y: umulativa vseh cifer do vljučno -tega meta Y=Y-+X, Y= X zaporedje naljučnih spremenljiv (stohastični proces) Y Marovsa veriga (novo stanje Y odvisno le od predhodnega stanja Y-) 2. Osnove teorije strežbe 7
18 2.8.. Disretne Marovse verige Množica disretnih stanj (veriga) z disretnim časom pij verjetnost prehajanja iz stanja i v j Če je pij v času nespremenljiv imenujemo proces za stacionaren (časovno homogena marovsa veriga) X =j: na orau smo v stanju j j () =(X =j) (X + =j)=(x =i) (X + =j X =i)= i () pij Matrični zapis verjetnosti prehajanj (prehajalna matria M), M=(pij), matria reda n*n glede na n možnih različnih stanj v verigi 2. Osnove teorije strežbe 8
19 i-ta vrstica, j-ti stolpec v M: pij verjetnost prehoda iz i v j Sum(pij)=, j=..n Za poznavanje verige moramo poleg matrie poznati tudi začetno porazdelitev verjetnosti stanj () = ( (), 2 (),..., n () ) glede na n možnih različnih stanj v verigi V splošnem ob stacionarnosti verjetnosti velja: () = () *M 2. Osnove teorije strežbe 9
20 Stacionarnost v Marovsi verigi (MV) limitne verjetnosti stanj (neodvisne od začetne verjetnostne porazdelitve stanj) stacionarna stanja: MV ima limitne verjetnosti, če je ergodična (aperiodičnost, nereducibilnost, časovna homogenost) reducibilnost: vsebuje več lot eno izolirano podmnožico stanj eriodičnost: vračanje v stanja z isto periodo Časovna homogenost: nespremenljivost verjetnosti prehajanj sozi čas j, j j i p i, j i 2. Osnove teorije strežbe 2
21 2.9. Zvezna časovna Marovsa veriga Vpeljava zveznega časa (prehajanje se izvede v poljubni časovni toči z realne osi) Stohastičnost Brez pomnjenja ), ) ( / ) ( ( ) ) (,..., ) (, ) ( / ) ( ( t t t t i t X j t X i t X i t X i t X j t X 2. Osnove teorije strežbe 2
22 q i,j :intenzvinost prehajanja iz stanja i v stanje j verjetnost prehajanja iz i v j je p i,j intenzivnost prehajanja iz stanja i se izraža ot Q matria intenzivnosti prehajanja stanj Q=[q i,j ] p i j i, j q i, t, t t) q * t j ( i, j q q q j, j j j, j i, j 2. Osnove teorije strežbe 22
23 2.. Rojstno smrtni proces osebna oblia Marovse verige, jer so prehodi možni le v sosednja stanja rojstno smrtni : veliost populacije v sistemu v času t zahtev -> stanje E, E -> E + rojstvo zahteve, E -> E - smrt zahteve redpostava: smrt in rojstvo se ne moreta zgoditi istočasno Osnove teorije strežbe 23
24 ,,, q q ) ( ) ( ) ( ) ( Q 2. Osnove teorije strežbe 24 Čisti rojstno smrtni proces: = >, =
25 2.. Marovsi strežni sistemi z eno čaalno vrsto rihajanje zahtev modeliramo s oissonovim procesom Strežba zahtev z esoponento porazdeljenimi časi Zanimajo nas (verjetnost zahtev v sistemu) in pa N (povprečno št.zahtev v sistemu) N 2. Osnove teorije strežbe 25
26 2... M/M/ sistem =, =: neodvisnost obeh intenzivnosti od trenutnega števila zahtev v sistemu neodvisnost intenzivnosti od stanja sistema (stanje sistema ponazarja število zahtev v njem) privzete vrednosti: nesončna apaciteta sistema, nesončna populacija, FIFO strežna disciplina 2. Osnove teorije strežbe 26
27 Ravnotežne enačbe glede na sosede stanja : ) (,, ) (, 2. Osnove teorije strežbe 27
28 Numerične značile M/M/: * / / ) ( 2 W N T W N N T N n N q s n 2. Osnove teorije strežbe 28
29 osebna vrsta M/M/: omahljiv strežni sistem: = /(+)... Več je zahtev v sistemu (), manjša bo intenzivnost prihajanja zahtev 2. Osnove teorije strežbe 29
30 2..2 M/M//s sistem s (ončna) apaciteta sistema: v sistemu se laho nahaja največ (s-) zahtev v vrsti in zahteva v edinem strežniu (s-)+=s posledično je s tem diagram prehajanja stanj omejene na desni strani veljajo izrazi: s ( ) s s, 2. Osnove teorije strežbe 3
31 če je v sistemu s zahtev, se novoprispele zahteve izgubljajo: = + *p b - intenzivnost prihajajočih zahtev p b verjetnost polnega sistema in s tem izgube novoprispele zahteve intenzivnost zahtev, i so vstopile v nezaseden sistem = *(- p b ) 2. Osnove teorije strežbe 3
32 veljajo izrazi: ' ' ) ( )* (, ) ( q s q b s b s s b N W N T N N N N s N 2. Osnove teorije strežbe 32
33 2..3 M/M/m sistem m paralelno vezanih funcionalno in zmogljivostno evivalentnih strežniov diagram prehajanja stanj strežna intenzivnost m* veljajo izrazi: / / *,, )!( *, * W T N W m N a m a m q d d q m d 2. Osnove teorije strežbe 33
34 2..4. Ostali sistemi M/M/m/m sistem brez čaalne vrste izgubni sistem diagram prehajanja stanj Engsetov izgubni M/M/m/m/ sistem: ončnost populacije zahtev Round Robin sistem 2. Osnove teorije strežbe 34
čas bivanja k-te zahteve v sis. (čas v vrstah + čas za strežbo) - verjetnost k zahtev v sis. v času t - povprečno št.
Strežna mreža: - poljubna vezava poljubnega št. Strežnih enot µ - intenzivnost strežbe [št. Zahtev/sec] 1 = µ x - povprečni strežni čas λ - intenzivnost prihajanja zahtev [št. Zahtev/sec] ρ = λ µ Ne sme
More informationAttempt to prepare seasonal weather outlook for Slovenia
Attempt to prepare seasonal weather outlook for Slovenia Main available sources (ECMWF, EUROSIP, IRI, CPC.NCEP.NOAA,..) Two parameters (T and RR anomally) Textual information ( Met Office like ) Issued
More informationENERGY AND MASS SPECTROSCOPY OF IONS AND NEUTRALS IN COLD PLASMA
UDK621.3:(53+54+621 +66), ISSN0352-9045 Informaclje MIDEM 3~(~UU8)4, Ljubljana ENERGY AND MASS SPECTROSCOPY OF IONS AND NEUTRALS IN COLD PLASMA Marijan Macek 1,2* Miha Cekada 2 1 University of Ljubljana,
More informationENAČBA STANJA VODE IN VODNE PARE
ENAČBA STANJA VODE IN VODNE PARE SEMINARSKA NALOGA PRI PREDMETU JEDRSKA TEHNIKA IN ENERGETIKA TAMARA STOJANOV MENTOR: IZRED. PROF. DR. IZTOK TISELJ NOVEMBER 2011 Enačba stanja idealni plin: pv = RT p tlak,
More informationUNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. Ekstremne porazdelitve za odvisne spremenljivke
UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga Ekstremne porazdelitve za odvisne spremenljivke (Extremal Distributions for Dependent Variables)
More informationUSING THE DIRECTION OF THE SHOULDER S ROTATION ANGLE AS AN ABSCISSA AXIS IN COMPARATIVE SHOT PUT ANALYSIS. Matej Supej* Milan Čoh
Kinesiologia Slovenica, 14, 3, 5 14 (28) Faculty of Sport, University of Ljubljana, ISSN 1318-2269 5 Matej Supej* Milan Čoh USING THE DIRECTION OF THE SHOULDER S ROTATION ANGLE AS AN ABSCISSA AXIS IN COMPARATIVE
More informationOPTIMIRANJE IZDELOVALNIH PROCESOV
OPTIMIRANJE IZDELOVALNIH PROCESOV asist. Damir GRGURAŠ, mag. inž. str izr. prof. dr. Davorin KRAMAR damir.grguras@fs.uni-lj.si Namen vaje: Ugotoviti/določiti optimalne parametre pri struženju za dosego
More informationMICROWAVE PLASMAS AT ATMOSPHERIC PRESSURE: NEW THEORETICAL DEVELOPMENTS AND APPLICATIONS IN SURFACE SCIENCE
UDK621.3:(53+54+621 +66), ISSN0352-9045 Informacije MIDEM 38(2008)4, Ljubljana MICROWAVE PLASMAS AT ATMOSPHERIC PRESSURE: NEW THEORETICAL DEVELOPMENTS AND APPLICATIONS IN SURFACE SCIENCE T. 8elmonte*,
More informationUniverza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko. Oddelek za fiziko. Seminar - 3. letnik, I. stopnja. Kvantni računalniki. Avtor: Tomaž Čegovnik
Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko Oddelek za fiziko Seminar - 3. letnik, I. stopnja Kvantni računalniki Avtor: Tomaž Čegovnik Mentor: prof. dr. Anton Ramšak Ljubljana, marec 01 Povzetek
More informationAvtomatsko prilagajanje tempa spremljave solistu
Univerza v Ljubljani Fakulteta za ra unalni²tvo in informatiko Andrej Oder Avtomatsko prilagajanje tempa spremljave solistu DIPLOMSKO DELO NA INTERDISCIPLINARNEM UNIVERZITETNEM TUDIJU Ljubljana, 2013 Univerza
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 informationRazpoznavanje govora GOVORNE IN SLIKOVNE TEHNOLOGIJE. prof. dr. France Mihelič
Razpoznavanje govora GOVORNE IN SLIKOVNE TEHNOLOGIJE prof. dr. France Mihelič PREGLED Razpoznavanje vzorcev Prileganje z ukrivljanjem časovne osi osnove predstavitev z grafom stanj cena primerjave omejitve
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 informationSoftware Process Models there are many process model s in th e li t e ra t u re, s om e a r e prescriptions and some are descriptions you need to mode
Unit 2 : Software Process O b j ec t i ve This unit introduces software systems engineering through a discussion of software processes and their principal characteristics. In order to achieve the desireable
More informationHipohamiltonovi grafi
Hipohamiltonovi grafi Marko Čmrlec, Bor Grošelj Simić Mentor(ica): Vesna Iršič Matematično raziskovalno srečanje 1. avgust 016 1 Uvod V marsovskem klubu je želel predsednik prirediti večerjo za svoje člane.
More informationLinearne enačbe. Matrična algebra. Linearne enačbe. Linearne enačbe. Linearne enačbe. Linearne enačbe
Sistem linearnih enačb Matrična algebra Oseba X X X3 B A.A. 3 B.B. 7 C.C. Doc. dr. Anja Podlesek Oddelek za psihologijo, Filozofska fakulteta, Univerza v Ljubljani Študijski program prve stopnje Psihologija
More informationMultipla korelacija in regresija. Multipla regresija, multipla korelacija, statistično zaključevanje o multiplem R
Multipla koelacia in egesia Multipla egesia, multipla koelacia, statistično zaklučevane o multiplem Multipla egesia osnovni model in ačunane paametov Z multiplo egesio napoveduemo vednost kiteia (odvisne
More informationUNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE
UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga Uporaba logistične regresije za napovedovanje razreda, ko je število enot v preučevanih razredih
More informationUNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA POLONA ŠENKINC REŠEVANJE LINEARNIH DIFERENCIALNIH ENAČB DRUGEGA REDA S POMOČJO POTENČNIH VRST DIPLOMSKO DELO
UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA POLONA ŠENKINC REŠEVANJE LINEARNIH DIFERENCIALNIH ENAČB DRUGEGA REDA S POMOČJO POTENČNIH VRST DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 2016 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA
More informationUNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. Verjetnostni algoritmi za testiranje praštevilskosti
UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga Verjetnostni algoritmi za testiranje praštevilskosti (Algorithms for testing primality) Ime in
More informationInterpretacija kvantne mehanike z vzporednimi svetovi
Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko Oddelek za ziko Seminar - 3. letnik Interpretacija kvantne mehanike z vzporednimi svetovi Avtor: Marko Medenjak Mentor: prof. dr. Anton Ram²ak Ljubljana,
More informationProvider Satisfaction
Prider Satisfaction Prider Satisfaction [1] NOTE: if you nd to navigate away from this page, please click the "Save Draft" page at the bottom (visible to ONLY logged in users). Otherwise, your rpons will
More informationSekvenčna preklopna vezja
- Sekvenčna preklopna vezja (delovna verzija 5..27) Prosojnica št. 7- Primer vezja s povratno povezavo Osnovni pomnilni element je izveden s kaskadno vezavo invertorjev Osnovni element: invertor (INV)
More informationData analysis and stochastic modeling
Data analysis and stochastic modeling Lecture 7 An introduction to queueing theory Guillaume Gravier guillaume.gravier@irisa.fr with a lot of help from Paul Jensen s course http://www.me.utexas.edu/ jensen/ormm/instruction/powerpoint/or_models_09/14_queuing.ppt
More informationUNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE
UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga Uporaba Kalmanovega filtra pri vrednotenju izbranih finančnih instrumentov (Using Kalman filter
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 informationLISREL. Mels, G. (2006). LISREL for Windows: Getting Started Guide. Lincolnwood, IL: Scientific Software International, Inc.
LISREL Mels, G. (2006). LISREL for Windows: Getting Started Guide. Lincolnwood, IL: Scientific Software International, Inc. LISREL: Structural Equation Modeling, Multilevel Structural Equation Modeling,
More informationTOPLJENEC ASOCIIRA LE V VODNI FAZI
TOPLJENEC ASOCIIRA LE V VODNI FAZI V primeru asociacij molekul topljenca v vodni ali organski fazi eksperimentalno določeni navidezni porazdelitveni koeficient (P n ) v odvisnosti od koncentracije ni konstanten.
More informationVzporedna izvedba Viterbijevega algoritma
Eletrotehniši vestni 69(): 90 94, 00 Electrotechnical Review, Ljubljana, Slovenija Vzporedna izvedba Viterbijevega algoritma Domen Šuligoj, Roman Trobec, Borut Robič 3 Franca Kramarja 4, 590 Šempeter pri
More informationUNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. Kromatično število in kromatični indeks grafa
UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Magistrsko delo Kromatično število in kromatični indeks grafa (The chromatic number and the chromatic index of
More informationAdvanced Computer Networks Lecture 3. Models of Queuing
Advanced Computer Networks Lecture 3. Models of Queuing Husheng Li Min Kao Department of Electrical Engineering and Computer Science University of Tennessee, Knoxville Spring, 2016 1/13 Terminology of
More information(Received )
79 Acta Chim. Slov. 1997, 45(1), pp. 79-84 (Received 28.1.1999) THE INFLUENCE OF THE PROTEINASE INHIBITOR EP475 ON SOME MORPHOLOGICAL CHARACTERISTICS OF POTATO PLANTS (Solanum tuberosum L. cv. Desirée)
More informationLesson Ten. What role does energy play in chemical reactions? Grade 8. Science. 90 minutes ENGLISH LANGUAGE ARTS
Lesson Ten What role does energy play in chemical reactions? Science Asking Questions, Developing Models, Investigating, Analyzing Data and Obtaining, Evaluating, and Communicating Information ENGLISH
More informationScripture quotations marked cev are from the Contemporary English Version, Copyright 1991, 1992, 1995 by American Bible Society. Used by permission.
N Ra: E K B Da a a B a a, a-a- a aa, a a. T, a a. 2009 Ba P, I. ISBN 978-1-60260-296-0. N a a a a a, a,. C a a a Ba P, a 500 a a aa a. W, : F K B Da, Ba P, I. U. S a a a a K Ja V B. S a a a a N K Ja V.
More informationPoissonova porazdelitev osnove, uporaba, nadgradnja
Inormatica Medica Slovenica 1; 17() 9 Študijso gradivo Poissonova porazdelitev osnove, uporaba, nadgradnja Gaj Vidmar Izvleče. Gradivo celovito predstavlja Poissonovo porazdelitev. Izpeljana je iz limite
More informationTHIS PAGE DECLASSIFIED IAW EO 12958
THIS PAGE DECLASSIFIED IAW EO 2958 THIS PAGE DECLASSIFIED IAW EO 2958 THIS PAGE DECLASSIFIED IAW E0 2958 S T T T I R F R S T Exhb e 3 9 ( 66 h Bm dn ) c f o 6 8 b o d o L) B C = 6 h oup C L) TO d 8 f f
More informationIMPACT OF THE NEW ROAD TRAFFIC SAFETY LAW ON THE NUMBER OF ROAD ACCIDENTS IN SLOVENIA
P. To mine: Impact of the New Road Traffic Safety Law on the Number of Road Accidents in Slovenia POLONA TOMINC, D. Sc. Ekonomsko-poslovna fakulteta Razlagova 14, 2000 Maribor, Republika Slovenija e-mail:
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 informationProjektovanje paralelnih algoritama II
Projektovanje paralelnih algoritama II Primeri paralelnih algoritama, I deo Paralelni algoritmi za množenje matrica 1 Algoritmi za množenje matrica Ovde su data tri paralelna algoritma: Direktan algoritam
More informationObrnitev kvantne meritve
Seminar Obrnitev kvantne meritve Avtor: Rok Bohinc Mentor: dr. Anton Ram²ak Ljubljana, April 009 Povzetek Mo na meritev kvantni sistem vedno prisili v eno lastnih izmed stanj danega operatorja. Ko se stanje
More informationAssessment of surface deformation with simultaneous adjustment with several epochs of leveling networks by using nd relative pedaloid
RMZ - Materials and Geoenvironment, Vol. 53, No. 3, pp. 315-321, 2006 315 Assessment of surface deformation with simultaneous adjustment with several epochs of leveling networks by using nd relative pedaloid
More informationStatistika 2 z računalniško analizo podatkov. Neizpolnjevanje predpostavk regresijskega modela
Statistika 2 z računalniško analizo podatkov Neizpolnjevanje predpostavk regresijskega modela 1 Predpostavke regresijskega modela (ponovitev) V regresijskem modelu navadno privzamemo naslednje pogoje:
More informationParametrični in neparametrični pristopi za odkrivanje trenda v časovnih vrstah
COBISS koda 1.02 Agrovoc descriptors: trends, statistical methods, methods Agris category code: U10 Parametrični in neparametrični pristopi za odkrivanje trenda v časovnih vrstah Tadeja KRANER ŠUMENJAK
More informationMATRIČNI POPULACIJSKI MODELI
TURK ZAKLJUČNA NALOGA 2014 UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE ZAKLJUČNA NALOGA MATRIČNI POPULACIJSKI MODELI LEV TURK UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA
More informationMODELI CESTNEGA PROMETA
MODELI CESTNEGA PROMETA LUKA ŠEPEC Fakulteta za matematiko in fiziko Univerza v Ljubljani V članku so predstavljeni različni pristopi k modeliranju cestnega prometa. Najprej so predstavljene empirične
More informationUSING SIMULATED SPECTRA TO TEST THE EFFICIENCY OF SPECTRAL PROCESSING SOFTWARE IN REDUCING THE NOISE IN AUGER ELECTRON SPECTRA
UDK 543.428.2:544.171.7 ISSN 1580-2949 Original scientific article/izvirni znanstveni ~lanek MTAEC9, 49(3)435(2015) B. PONIKU et al.: USING SIMULATED SPECTRA TO TEST THE EFFICIENCY... USING SIMULATED SPECTRA
More informationQueueing Theory I Summary! Little s Law! Queueing System Notation! Stationary Analysis of Elementary Queueing Systems " M/M/1 " M/M/m " M/M/1/K "
Queueing Theory I Summary Little s Law Queueing System Notation Stationary Analysis of Elementary Queueing Systems " M/M/1 " M/M/m " M/M/1/K " Little s Law a(t): the process that counts the number of arrivals
More informationUMETNI IMUNSKI SISTEM S STRANI BIOLOGIJE NAVDIHNJENO RAČUNANJE
UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA ELEKTROTEHNIKO, RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Andrej Barovič Karpov UMETNI IMUNSKI SISTEM S STRANI BIOLOGIJE NAVDIHNJENO RAČUNANJE Magistrsko delo Maribor, junij 2016 Smetanova
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 informationIskanje najcenejše poti v grafih preko polkolobarjev
Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Veronika Horvat Iskanje najcenejše poti v grafih preko polkolobarjev DIPLOMSKO DELO VISOKOŠOLSKI STROKOVNI ŠTUDIJSKI PROGRAM PRVE STOPNJE
More informationAIR CURTAINS VAZDU[NE ZAVESE V H
AIR CURTAINS V 15.000 H 21.000 KLIMA Co. 2 KLIMA Co. Flow and system stress should be known factors in air flow. The flow is gas quantity flowing through the system during given time unit and is measured
More informationUNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO
UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Domen Gostinčar VPELJAVA METRIK ZA OCENJEVANJE PREKLOPNE DINAMIKE V ENOSTAVNIH NA DNK TEMELJEČIH BIOLOŠKIH SISTEMIH DIPLOMSKO DELO NA UNIVERZITETNEM
More informationAnaliza variance in linearna regresija
Analiza variance in linearna regresija Aleš Žiberna 28. november 2011 Kazalo 1 Uporabljeni podatki 2 2 Analiza variance (ANOVA) 2 2.1 Enofaktorska analiza variance za neodvisne vzorce....... 3 2.2 Večfaktorska
More informationMatematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta
Matematika 1 Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta 15. december 2010 Poglavje 3 Funkcije 3.1 Osnovni pojmi Preslikavam v množico R ali C običajno pravimo funkcije v prvem primeru realne, v drugem
More informationVERJETNOSTNE VARNOSTNE ANALIZE JEDRSKE ELEKTRARNE V ZAUSTAVITVI
Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Mitja Antončič VERJETNOSTNE VARNOSTNE ANALIZE JEDRSKE ELEKTRARNE V ZAUSTAVITVI Magistrsko delo Mentor: prof. dr. Marko Čepin Ljubljana, 2016 Zahvala Na
More informationUNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO. Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO.
UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Sabina Skornšek Maribor, 2012 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO
More informationKatastrofalno zaporedje okvar v medsebojno odvisnih omrežjih
Katastrofalno zaporedje okvar v medsebojno odvisnih omrežjih Daniel Grošelj Mentor: Prof. Dr. Rudi Podgornik 2. marec 2011 Kazalo 1 Uvod 2 2 Nekaj osnovnih pojmov pri teoriji omrežij 3 2.1 Matrika sosednosti.......................................
More informationelektronskih komponent Prosojnice za predavanja 4.UNI/RS Pripravil: izr.prof.dr.miha Mraz
3. Določanje zanesljivosti elektronskih Prosojnice za predavanja 4.UNI/RS Pripravil: izr.prof.dr.miha Mraz Šol.leto: l 2010/2011 3.1. Uvod Temeljni cilj: določitev intenzivnosti odpovedovanja in s tem
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 informationQueueing systems. Renato Lo Cigno. Simulation and Performance Evaluation Queueing systems - Renato Lo Cigno 1
Queueing systems Renato Lo Cigno Simulation and Performance Evaluation 2014-15 Queueing systems - Renato Lo Cigno 1 Queues A Birth-Death process is well modeled by a queue Indeed queues can be used to
More informationVerifikacija napovedi padavin
Oddelek za Meteorologijo Seminar: 4. letnik - univerzitetni program Verifikacija napovedi padavin Avtor: Matic Šavli Mentor: doc. dr. Nedjeljka Žagar 26. februar 2012 Povzetek Pojem verifikacije je v meteorologiji
More informationCLASS TEST GRADE 11. PHYSICAL SCIENCES: CHEMISTRY Test 4: Matter and materials 1
CLASS TEST GRADE PHYSICAL SCIENCES: CHEMISTRY Test 4: Matter and materials MARKS: 45 TIME: hour INSTRUCTIONS AND INFORMATION. Answer ALL the questions. 2. You may use non-programmable calculators. 3. You
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 informationOptimizacija razporeditve preizkušanja in vzdrževanja varnostne opreme na podlagi najmanjšega tveganja
Elektrotehniški vestnik 70(1-2): 22 26, 2003 Electrotechnical Review, Ljubljana, Slovenija Optimizacija razporeditve preizkušanja in vzdrževanja varnostne opreme na podlagi najmanjšega tveganja Marko Čepin
More informationTeorija naklju nih matrik
Teorija naklju nih matrik Univerza v Ljubljani, Fakulteta za matemematiko in ziko Avtor: Benjamin Batisti Mentor: prof. dr. Tomaº Prosen Maj 2006 Povzetek Kompleksne kvantnomehanske sisteme, ki jih ne
More informationIZRAČUN MEMBRANSKE RAZTEZNE POSODE - "MRP" za HLADNOVODNE SISTEME (DIN 4807/2)
IZPIS IZRAČUN MEMBRANSKE RAZTEZNE POSODE - "MRP" za HLADNOVODNE SISTEME Izhodiščni podatki: Objkt : Vrtc Kamnitnik Projkt : PZI Uporaba MRP : Črpalna vrtina Datum : 30.8.2017 Obdlal : Zupan Skupna hladilna
More informationDejan Petelin. Sprotno učenje modelov na podlagi Gaussovih procesov
UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Dejan Petelin Sprotno učenje modelov na podlagi Gaussovih procesov DIPLOMSKO DELO NA UNIVERZITETNEM ŠTUDIJU Mentor: doc. dr. Janez Demšar
More informationUNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE
UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Magistrsko delo Modeli za kategori ne odzive (Models for categorical response variables) Ime in priimek: Maru²a
More informationMark scheme. 65 A1 1.1b. Pure Mathematics Year 1 (AS) Unit Test 5: Vectors. Pearson Progression Step and Progress descriptor. Q Scheme Marks AOs
Pure Mathematics Year (AS) Unit Test : Vectors Makes an attempt to use Pythagoras theorem to find a. For example, 4 7 seen. 6 A.b 4th Find the unit vector in the direction of a given vector Displays the
More informationAtoms and the Periodic Table
Atoms and the Periodic Table Parts of the Atom Proton Found in the nucleus Number of protons defines the element Charge +1, mass 1 Parts of the Atom Neutron Found in the nucleus Stabilizes the nucleus
More informationHigh Accuracy EUV Reflectometry and Scattering at the Advanced Light Source
High Accuracy EUV Reflectometry and Scattering at the Advanced Light Source Eric Gullikson Lawrence Berkeley National Laboratory 1 Reflectometry and Scattering Beamline (ALS 6.3.2) Commissioned Fall 1994
More informationHadamardove matrike in misija Mariner 9
Hadamardove matrike in misija Mariner 9 Aleksandar Jurišić, 25. avgust, 2009 J. Hadamard (1865-1963) je bil eden izmed pomembnejših matematikov na prehodu iz 19. v 20. stoletje. Njegova najpomembnejša
More informationMinimizacija učne množice pri učenju odločitvenih dreves
Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Ivan Štajduhar Minimizacija učne množice pri učenju odločitvenih dreves Diplomska naloga Mentor: prof. dr. Ivan Bratko Ljubljana, 2001 Izjava
More informationŠtudijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work. Vaje / Tutorial: Slovensko/Slovene
UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Kvantna mehanika Course title: Quantum mechanics Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program 1.stopnje Fizika First
More informationActa Chim. Slov. 2003, 50,
771 IMPACT OF STRUCTURED PACKING ON BUBBE COUMN MASS TRANSFER CHARACTERISTICS EVAUATION. Part 3. Sensitivity of ADM Volumetric Mass Transfer Coefficient evaluation Ana akota Faculty of Chemistry and Chemical
More informationQueueing. Chapter Continuous Time Markov Chains 2 CHAPTER 5. QUEUEING
2 CHAPTER 5. QUEUEING Chapter 5 Queueing Systems are often modeled by automata, and discrete events are transitions from one state to another. In this chapter we want to analyze such discrete events systems.
More informationGrain Reserves, Volatility and the WTO
Grain Reserves, Volatility and the WTO Sophia Murphy Institute for Agriculture and Trade Policy www.iatp.org Is v o la tility a b a d th in g? De pe n d s o n w h e re yo u s it (pro d uc e r, tra d e
More informationAKSIOMATSKA KONSTRUKCIJA NARAVNIH
UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Poučevanje: Predmetno poučevanje ŠPELA ZOBAVNIK AKSIOMATSKA KONSTRUKCIJA NARAVNIH ŠTEVIL MAGISTRSKO DELO LJUBLJANA, 2016 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA
More informationSolutions. Name and surname: Instructions
Uiversity of Ljubljaa, Faculty of Ecoomics Quatitative fiace ad actuarial sciece Probability ad statistics Writte examiatio September 4 th, 217 Name ad surame: Istructios Read the problems carefull before
More informationINTELLIGENTNI SISTEMI Mehka Logika
INTELLIGENTNI SISTEMI Mehka Logika MEHKA LOGIKA (FUZZY LOGIC) 2011/12 Jurij F. Tasič Emil Plesnik 2011/12 1 Splošna definicija Mehka logika - Fuzzy Logic; 1965 Lotfi Zadeh, Berkely Nadgradnja konvencionalne
More informationOA07 ANNEX 4: SCOPE OF ACCREDITATION IN CALIBRATION
OA07 ANNEX 4: SCOPE OF ACCREDITATION IN CALIBRATION Table of contents 1 TECHNICAL FIELDS... 2 2 PRESENTING THE SCOPE OF A CALIBRATION LABOORATORY... 2 3 CONSIDERING CHANGES TO SCOPES... 6 4 CHANGES WITH
More informationTHIS PAGE DECLASSIFIED IAW E
THS PAGE DECLASSFED AW E0 2958 BL K THS PAGE DECLASSFED AW E0 2958 THS PAGE DECLASSFED AW E0 2958 B L K THS PAGE DECLASSFED AW E0 2958 THS PAGE DECLASSFED AW EO 2958 THS PAGE DECLASSFED AW EO 2958 THS
More informationMODELIRANJE IN SIMULACIJA TER NJUNA UPORABA V MEDICINI IN FARMACIJI
Zdrav Vestn 28; 77: 57 71 57 Pregledni prispevek/review article MODELIRANJE IN SIMULACIJA TER NJUNA UPORABA V MEDICINI IN FARMACIJI USAGE OF MODELLING AND SIMULATION IN MEDICINE AND PHARMACY Maja Atanasijević-Kunc
More informationJernej Azarija. Štetje vpetih dreves v grafih
UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Jernej Azarija Štetje vpetih dreves v grafih DIPLOMSKO DELO NA INTERDISCIPLINARNEM UNIVERZITETNEM ŠTUDIJU
More informationM/G/1 and M/G/1/K systems
M/G/1 and M/G/1/K systems Dmitri A. Moltchanov dmitri.moltchanov@tut.fi http://www.cs.tut.fi/kurssit/elt-53606/ OUTLINE: Description of M/G/1 system; Methods of analysis; Residual life approach; Imbedded
More informationProblem umetnostne galerije
Problem umetnostne galerije Marko Kandič 17. september 2006 Za začetek si oglejmo naslednji primer. Recimo, da imamo v galeriji polno vrednih slik in nočemo, da bi jih kdo ukradel. Seveda si želimo, da
More informationQUEUING SYSTEM. Yetunde Folajimi, PhD
QUEUING SYSTEM Yetunde Folajimi, PhD Part 2 Queuing Models Queueing models are constructed so that queue lengths and waiting times can be predicted They help us to understand and quantify the effect of
More informationUNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. O neeksaknotsti eksaktnega binomskega intervala zaupanja
UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga (Final project paper) O neeksaknotsti eksaktnega binomskega intervala zaupanja (On the inexactness
More 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 informationIntroduction to Queueing Theory
Introduction to Queueing Theory Raj Jain Washington University in Saint Louis Saint Louis, MO 63130 Jain@cse.wustl.edu Audio/Video recordings of this lecture are available at: http://www.cse.wustl.edu/~jain/cse567-11/
More informationPOGLAVJE IV: Klasični in kvantni Monte-Carlo
POGLAVJE IV: Klasični in kvantni Monte-Carlo V statistični fiziki nas često zanimajo povprečne vrednosti opazljivk v ravnovesnem, termalnem stanju, pri dobro znani vrednosti temperature in ostalih termodinamskih
More informationMade the FIRST periodic table
Made the FIRST periodic table 1869 Mendeleev organized the periodic table based on the similar properties and relativities of certain elements Later, Henri Moseley organized the elements by increasing
More informationNIKJER-NIČELNI PRETOKI
UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA ALJA ŠUBIC NIKJER-NIČELNI PRETOKI DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 2016 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Dvopredmetni učitelj: matematika - računalništvo ALJA
More informationRačunalnik iz domin. Škafar, Maja Šafarič, Nina Sangawa Hmeljak Mentor: Vid Kocijan
Računalnik iz domin Primož Škafar, Maja Šafarič, Nina Sangawa Hmeljak Mentor: Vid Kocijan Povzetek Naša naloga je bila ugotoviti kako sestaviti računalnik (Turingov stroj) iz domin in logičnih izrazov.
More information(C) Pavel Sedach and Prep101 1
(C) Pavel Sedach and Prep101 1 (C) Pavel Sedach and Prep101 1 (C) Pavel Sedach and Prep101 2 (C) Pavel Sedach and Prep101 2 (C) Pavel Sedach and Prep101 3 (C) Pavel Sedach and Prep101 3 (C) Pavel Sedach
More informationTHE PRESENT TENSE THE PAST TENSE THE PERFECT TENSE THE FUTURE TENSE PREGLEDNICA VSEH ČASOV
ČAS 1 2 3 4 5 TE PRESENT TENSE TE PAST TENSE TE PERFECT TENSE TE FUTURE TENSE PREGLEDNCA VSE ČASOV TE PRESENT SMPLE TENSE GLAGOL B GLAGOL MET OSTAL GLAGOL TE PRESENT CONTNUOUS TENSE TE PRESENT SMPLE TENSE
More informationOrdinary Differential Equations
Ordinary Differential Equations In this lecture, we will look at different options for coding simple differential equations. Start by considering bicycle riding as an example. Why does a bicycle move forward?
More informationMANY ELECTRON ATOMS Chapter 15
MANY ELECTRON ATOMS Chapter 15 Electron-Electron Repulsions (15.5-15.9) The hydrogen atom Schrödinger equation is exactly solvable yielding the wavefunctions and orbitals of chemistry. Howev er, the Schrödinger
More informationREGULACIJA ULTRASENZITIVNOSTI LINEARNO SKLOPLJENIH PROTEINSKIH KASKAD
REGULACIJA ULTRASENZITIVNOSTI LINEARNO SKLOPLJENIH PROTEINSKIH KASKAD Seminar iz fizike na dvopredmetnem študijskem programu Fizika (stari program) Aleš Vunjak Mentor: asist. dr. Rene Markovič Maribor,
More informationMECHANICAL EFFICIENCY, WORK AND HEAT OUTPUT IN RUNNING UPHILL OR DOWNHILL
original scientific article UDC: 796.4 received: 2011-05-03 MECHANICAL EFFICIENCY, WORK AND HEAT OUTPUT IN RUNNING UPHILL OR DOWNHILL Pietro Enrico DI PRAMPERO University of Udine, Department of Biomedical
More information