2. Osnove teorije strežbe. Vsebina 1.poglavja predavanj OMIS (3.VSŠ/LS+PO)

Size: px
Start display at page:

Download "2. Osnove teorije strežbe. Vsebina 1.poglavja predavanj OMIS (3.VSŠ/LS+PO)"

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.

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 information

Attempt to prepare seasonal weather outlook for Slovenia

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

More information

ENERGY AND MASS SPECTROSCOPY OF IONS AND NEUTRALS IN COLD PLASMA

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

More information

ENAČBA STANJA VODE IN VODNE PARE

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

More information

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

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

More information

USING THE DIRECTION OF THE SHOULDER S ROTATION ANGLE AS AN ABSCISSA AXIS IN COMPARATIVE SHOT PUT ANALYSIS. Matej Supej* Milan Čoh

USING 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 information

OPTIMIRANJE IZDELOVALNIH PROCESOV

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

More information

MICROWAVE PLASMAS AT ATMOSPHERIC PRESSURE: NEW THEORETICAL DEVELOPMENTS AND APPLICATIONS IN SURFACE SCIENCE

MICROWAVE 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 information

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

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

More information

Avtomatsko prilagajanje tempa spremljave solistu

Avtomatsko 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 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

Razpoznavanje govora GOVORNE IN SLIKOVNE TEHNOLOGIJE. prof. dr. France Mihelič

Razpoznavanje 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 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

Software 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

Software 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 information

Hipohamiltonovi grafi

Hipohamiltonovi 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 information

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

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

More information

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

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

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE

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

More information

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

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

More information

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

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

More information

Interpretacija kvantne mehanike z vzporednimi svetovi

Interpretacija 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 information

Provider Satisfaction

Provider 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 information

Sekvenčna preklopna vezja

Sekvenčna 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 information

Data analysis and stochastic modeling

Data 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 information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga Uporaba Kalmanovega filtra pri vrednotenju izbranih finančnih instrumentov (Using Kalman filter

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

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

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

More information

TOPLJENEC ASOCIIRA LE V VODNI FAZI

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

More information

Vzporedna izvedba Viterbijevega algoritma

Vzporedna 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 information

UNIVERZA 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. 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 information

Advanced Computer Networks Lecture 3. Models of Queuing

Advanced 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 )

(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 information

Lesson 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? 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 information

Scripture quotations marked cev are from the Contemporary English Version, Copyright 1991, 1992, 1995 by American Bible Society. Used by permission.

Scripture 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 information

Poissonova porazdelitev osnove, uporaba, nadgradnja

Poissonova 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 information

THIS PAGE DECLASSIFIED IAW EO 12958

THIS 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 information

IMPACT OF THE NEW ROAD TRAFFIC SAFETY LAW ON THE NUMBER OF ROAD ACCIDENTS IN SLOVENIA

IMPACT 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 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

Projektovanje paralelnih algoritama II

Projektovanje paralelnih algoritama II Projektovanje paralelnih algoritama II Primeri paralelnih algoritama, I deo Paralelni algoritmi za množenje matrica 1 Algoritmi za množenje matrica Ovde su data tri paralelna algoritma: Direktan algoritam

More information

Obrnitev kvantne meritve

Obrnitev 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 information

Assessment of surface deformation with simultaneous adjustment with several epochs of leveling networks by using nd relative pedaloid

Assessment 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 information

Statistika 2 z računalniško analizo podatkov. Neizpolnjevanje predpostavk regresijskega modela

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

More information

Parametrični in neparametrični pristopi za odkrivanje trenda v časovnih vrstah

Parametrični 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 information

MATRIČNI POPULACIJSKI MODELI

MATRIČNI 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 information

MODELI CESTNEGA PROMETA

MODELI 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 information

USING SIMULATED SPECTRA TO TEST THE EFFICIENCY OF SPECTRAL PROCESSING SOFTWARE IN REDUCING THE NOISE IN AUGER ELECTRON SPECTRA

USING 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 information

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 "

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 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 information

UMETNI IMUNSKI SISTEM S STRANI BIOLOGIJE NAVDIHNJENO RAČUNANJE

UMETNI 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 information

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

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

More information

Iskanje najcenejše poti v grafih preko polkolobarjev

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

More information

AIR CURTAINS VAZDU[NE ZAVESE V H

AIR 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 information

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO

UNIVERZA 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 information

Analiza variance in linearna regresija

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

More information

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

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

More information

VERJETNOSTNE VARNOSTNE ANALIZE JEDRSKE ELEKTRARNE V ZAUSTAVITVI

VERJETNOSTNE 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 information

UNIVERZA 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. 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 information

Katastrofalno zaporedje okvar v medsebojno odvisnih omrežjih

Katastrofalno 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 information

elektronskih komponent Prosojnice za predavanja 4.UNI/RS Pripravil: izr.prof.dr.miha Mraz

elektronskih 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 information

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

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

More information

Queueing systems. Renato Lo Cigno. Simulation and Performance Evaluation Queueing systems - Renato Lo Cigno 1

Queueing 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 information

Verifikacija napovedi padavin

Verifikacija 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 information

CLASS TEST GRADE 11. PHYSICAL SCIENCES: CHEMISTRY Test 4: Matter and materials 1

CLASS 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 information

Le classeur à tampons

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

More information

Optimizacija razporeditve preizkušanja in vzdrževanja varnostne opreme na podlagi najmanjšega tveganja

Optimizacija 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 information

Teorija naklju nih matrik

Teorija 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 information

IZRAČUN MEMBRANSKE RAZTEZNE POSODE - "MRP" za HLADNOVODNE SISTEME (DIN 4807/2)

IZRAČUN 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 information

Dejan Petelin. Sprotno učenje modelov na podlagi Gaussovih procesov

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

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE

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

More information

Mark scheme. 65 A1 1.1b. Pure Mathematics Year 1 (AS) Unit Test 5: Vectors. Pearson Progression Step and Progress descriptor. Q Scheme Marks AOs

Mark 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 information

Atoms and the Periodic Table

Atoms 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 information

High Accuracy EUV Reflectometry and Scattering at the Advanced Light Source

High 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 information

Hadamardove matrike in misija Mariner 9

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

More information

Minimizacija učne množice pri učenju odločitvenih dreves

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

More information

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

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

More information

Acta Chim. Slov. 2003, 50,

Acta 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 information

Queueing. Chapter Continuous Time Markov Chains 2 CHAPTER 5. QUEUEING

Queueing. 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 information

Grain Reserves, Volatility and the WTO

Grain 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 information

AKSIOMATSKA KONSTRUKCIJA NARAVNIH

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

More information

Solutions. Name and surname: Instructions

Solutions. 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 information

INTELLIGENTNI SISTEMI Mehka Logika

INTELLIGENTNI 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 information

OA07 ANNEX 4: SCOPE OF ACCREDITATION IN CALIBRATION

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

More information

THIS PAGE DECLASSIFIED IAW E

THIS 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 information

MODELIRANJE IN SIMULACIJA TER NJUNA UPORABA V MEDICINI IN FARMACIJI

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

More information

Jernej Azarija. Štetje vpetih dreves v grafih

Jernej 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 information

M/G/1 and M/G/1/K systems

M/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 information

Problem umetnostne galerije

Problem 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 information

QUEUING SYSTEM. Yetunde Folajimi, PhD

QUEUING 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 information

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

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

More information

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

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

More information

Introduction to Queueing Theory

Introduction 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 information

POGLAVJE IV: Klasični in kvantni Monte-Carlo

POGLAVJE 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 information

Made the FIRST periodic table

Made 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 information

NIKJER-NIČELNI PRETOKI

NIKJER-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 information

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

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

More information

(C) Pavel Sedach and Prep101 1

(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 information

THE PRESENT TENSE THE PAST TENSE THE PERFECT TENSE THE FUTURE TENSE PREGLEDNICA VSEH ČASOV

THE 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 information

Ordinary Differential Equations

Ordinary 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 information

MANY ELECTRON ATOMS Chapter 15

MANY 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 information

REGULACIJA ULTRASENZITIVNOSTI LINEARNO SKLOPLJENIH PROTEINSKIH KASKAD

REGULACIJA 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 information

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

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

More information