Homework Πρόκειται για ατομικές ασκήσεις οι οποίες συνεισφέρουν το 25% του τελικού σας βαθμού.
|
|
- Ἀμβρόσιος Ζέρβας
- 8 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 ΠΜΣ: Μαθηματικά των Υπολογιστών και των Αποφάσεων. Μάθημα: Επιχειρησιακή Έρευνα Ακαδημαϊκό Έτος: Διδάσκων: Ν. Τσάντας Homework 1 1. Ασκήσεις: δείτε τις σελίδες 2-8 του παρόντος. 2. Πρόκειται για ατομικές ασκήσεις οι οποίες συνεισφέρουν το 25% του τελικού σας βαθμού. 3. Το παραδοτέο είναι ολόσωμο κείμενο Word όλων των ασκήσεων μαζί σε ελληνική γλώσσα μαζί με τα αρχεία δεδομένων των μοντέλων που κατασκευάσατε στο winqsb (.lpp), στο Lindo (.ltx), στο Excel ή στο POM-QM. 4. Όλα τα παραπάνω αρχεία θα πρέπει να συμπτυχθούν σε ένα zip αρχείο και να αποσταλούν ηλεκτρονικά ( tsantas@upatras.gr) στον διδάσκοντα μέχρι την της 13ης Μαΐου Στο μήνυμα πρέπει να αναφέρετε απαραίτητα το ονοματεπώνυμό σας. Εργασίες που παραλαμβάνονται εκπρόθεσμα επισύρουν βαθμολογικές κυρώσεις (0,5 βαθμό για κάθε ημερολογιακή ημέρα καθυστέρησης). Εργασίες που υποβάλλονται με καθυστέρηση μεγαλύτερη από 3 ημέρες δεν γίνονται δεκτές. Το αρχείο zip θα το ονομάσετε με λατινικούς χαρακτήρες "eponymo_onoma_hw1.zip". 5. Και το αρχείο Word θα το ονομάσετε με λατινικούς χαρακτήρες "eponymo_onoma_hw1.doc". Τα αρχεία δεδομένων θα τα ονομάσετε με τον αύξοντα αριθμό της άσκησης που αντιστοιχούν (π.χ. 01.lpp, 02.ltx, κλπ). 6. Στο κείμενο της εργασίας, για κάθε άσκηση, πρέπει να υπάρχει μια ενότητα με την εννοιολογική προσέγγιση, δηλαδή την περιγραφή του προβλήματος και των υποθέσεών του. Στη συνέχεια μια ενότητα με την ανάπτυξη του κατάλληλου γραμμικού μοντέλου και τέλος, μια ενότητα με τις απαντήσεις στα υπόλοιπα ερωτήματα της άσκησης (π.χ. ανάλυση ευαισθησίας). 7. Πίνακες αποτελεσμάτων του winqsb ή του Lindo, κ.λπ. πρέπει να είναι μέρος του κειμένου ως εικόνες. 8. Στην πρώτη σελίδα της εργασίας πρέπει να αναφέρετε το όνομά σας. Οι σελίδες είναι Α4, όλα τα margins 2.5, το spacing 1.5 και η γραμματοσειρά Arial 12. 1
2 1. FABRICS AND FALL FASHIONS From the tenth floor of her office building, Katherine Rally watches the swarms of New Yorkers fight their way through the streets infested with yellow cabs and the sidewalks littered with hot dog stands. Οn this sweltering July day, she pays particular attention to the fashions worn by the various women and wonders what they will choose to wear in the fall. Her thoughts are not simply random musings; they are critical to her work since she owns and manages TrendLines, an elite women's clothing company. Today is an especial1y important day because she must meet with Ted Lawson, the production manager, to decide upon next month's production plan for the fall line. Specifically, she must determine the quantity of each clothing item she should produce given the plant's production capacity, limited resources, and demand forecasts. Accurate planning for next month's production is critical to fall sales since the items produced next month will appear in stores during September, and women generally buy the majority of the fall fashions when they first appear in September. She turns back to her sprawling glass desk and looks at the numerous papers covering it. Her eyes roam across the clothing patterns designed almost six months ago, the lists of materials requirements for each pattern, and the lists of demand forecasts for each pattern determined by customer surveys at fashion shows. She remembers the hectic and sometimes nightmarish days of designing the fall line and presenting it at fashion shows in New York, Milan, and Paris. Ultimately, she paid her team of six designers a total of $860,000 for their work on her fall line. With the cost of hiring runway models, hair stylists, and makeup artists, sewing and fitting clothes, building the set, choreographing and rehearsing the show, and renting the conference hal1, each of the three fashion shows cost her an additional $2,700,000. She studies the clothing patterns and material requirements. Her fall line consists of both professional and casual fashions. She determined the prices for each clothing item by taking into account the quality and cost of material, the cost of labor and machining, the demand for the item, and the prestige of the TrendLines brand name. The fall professional fashions include: The fall casual fashions include: 2
3 She knows that for the next month, she has ordered 45,000 yards of wool, 28,000 yards of acetate, 9,000 yards of cashmere, 18,000 yards of silk, 30,000 yards of rayon, 20,000 yards of velvet, and 30,000 yards of cotton for production. The prices of the materials are listed below. Any material that is not used in production can be sent back to the textile wholesaler for a full refund, although scrap material cannot be sent back to the wholesaler. She knows that the production of both the silk blouse and cotton sweater leaves leftover scraps of material. Specifically, for the production of one silk blouse or one cotton sweater, 2 yards of silk and cotton, respectively, are needed. From these 2 yards, 1.5 yards are used for the silk blouse or the cotton sweater and 0.5 yard is left as scrap material. She does not want to waste the material, so she plans to use the rectangular scrap of silk or cotton to produce a silk camisole or cotton miniskirt, respectively. Therefore, whenever a silk blouse is produced, a silk camisole is also produced. Likewise, whenever a cotton sweater is produced, a cotton miniskirt is also produced. Note that it is possible to produce a silk camisole without producing a silk blouse and a cotton miniskirt without producing a cotton sweater. The demand forecasts indicate that some items have limited demand. Specifically, because the velvet pants and velvet shirts are fashion fads, TrendLines has forecasted that it can sell only 5,500 pairs of velvet pants and 6,000 velvet shirts. TrendLines does not want to produce more than the forecasted demand because once the pants and shirts go out of style, the company cannot sell them. TrendLines can produce less than the forecasted demand, however, since the company is not required to meet the demand. The cashmere sweater also has limited demand because it is quite expensive, and TrendLines knows it can sell at most 4,000 cashmere sweaters. The silk blouses and camisoles have limited demand because many women think silk is too hard to care for, and TrendLines projects that it can sell at most 12,000 silk blouses and 15,000 silk camisoles. The demand forecasts also indicate that the wool slacks, tailored skirts, and wool blazers have a great demand because they are basic items needed in every professional wardrobe. Specifically, the demand for wool slacks is 7,000 pairs of slacks, and the demand for wool blazers is 5,000 blazers. Katherine wants to meet at least 60 percent of the demand for these two items in order to maintain her loyal customer base and not lose business in the future. Although the demand for tailored skirts could not be estimated, Katherine feels she should make at least 2,800 of them. a) Ted is trying to convince Katherine not to produce any velvet shins since the demand for this fashion fad is quite low. He argues that this fashion fad alone accounts for $500,000 of the fixed design and other costs. The net contribution (price of clothing item - materials cost - labor cost) from selling the fashion fad should cover these fixed costs. Each velvet shirt generates a net contribution of $22. He argues that given the net contribution, even satisfying the maximum demand will not yield a profit. What do you think of Ted's argument? b) Formulate and solve a linear programming problem to maximize profit given the production, resource, and demand constraints. Before she makes her final decision, Katherine plans to explore the following questions independently 3
4 except where otherwise indicated. c) The texti1e wholesaler informs Katherine that the velvet cannot be sent back because the demand forecasts show that the demand for velvet will decrease in the future. Katherine can therefore get no refund for the velvet. How does this fact change the production plan? d) What is an intuitive economic explanation for the difference between the solutions found in parts (b) and (c)? e) The sewing staff encounters difficulties sewing the arms and lining into the wool blazers since the blazer pattern has an awkward shape and the heavy wool material is difficult to cut and sew. The increased labor time to sew a wool blazer increases the labor and machine cost for each blazer by $80. Given this new cost, how many of each clothing item shοιι1d TrendLines produce to maximize profit? f) The textile wholesaler informs Katherine that since another textile customer canceled his order, she can obtain an extra 10,000 yards of acetate. How many of each clothing item should TrendLines now produce το maximize profit? g) TrendLines assumes that it can sell every item that was not sold during September and October in a big sale in November at 60 percent of the original price. Therefore, it can sell all items ίn unlimited quantity during the November sale. (The previously mentioned upper limits οn demand concern only the sales during September and October.) What should the new production plan be to maximize profit? 4
5 2. AUTO ASSEMBLY Automobile Alliance, a large automobile manufacturing company, organizes the vehicles it manufactures into three families: a family of trucks, a family of small cars, and a family of midsized and luxury cars. One plant outside Detroit, ΜΙ, assembles two models from the family of midsized and luxury cars. The first model, the Family Thrillseeker, is a four-door sedan with vinyl seats, plastic interior, standard features, and excel1ent gas mileage. It is marketed as a smart buy for middle-class families with tight budgets, and each Family Thrillseeker sold generates a modest profit of $3,600 for the company. The second model, the Classy Cruiser, is a two-door luxury sedan with leather seats, wooden interior, custom features, and navigational capabilities. It is marketed as a privilege of affluence for upper-middle-class families, and each Classy Cruiser sold generates a healthy profit of $5,400 for the company. Rachel Rosencrantz, the manager of the assembly plant, is currently deciding the production schedule for the next month. Specifically, she must decide how many Family Thrillseekers and how many Classy Cruisers to assemble in the plant to maximize profit for the company. She knows that the plant possesses a capacity of 48,000 labor-hours during the month. She also knows that it takes 6 labor-hours to assemble one Family Thrillseeker and 10.5 labor-hours to assemble one Classy Cruiser. Because the plant is simply an assembly plant, the parts required to assemble the two models are not produced at the plant. They are instead shipped from other plants around the Michigan area to the assembly plant. For example, tires, steering wheels, windows, seats, and doors all arrive from various supplier plants. For the next month, Rachel knows that she will be able to obtain only 20,000 doors (10,000 left-hand doors and 10,000 right-hand doors) from the door supplier. Α recent labor strike forced the shutdown of that particular supplier plant for several days, and that plant will not be able to meet its production schedule for the next month. Both the Family Thrillseeker and the Classy Cruiser use the same door part. Ιn addition, a recent company forecast of the monthly demands for different automobi1e models suggests that the demand for the Classy Cruiser is limited το 3,500 cars. There is no limit on the demand for the Family Thrillseeker within the capacity limits of the assembly plant. a) Formulate and solve a linear programming problem to determine the number of Family Thrillseekers and the number of Classy Cruisers that should be assembled. Before she makes her final production decisions, Rachel plans to explore the following questions independently except where otherwise indicated. b) The marketing department knows that it can pursue a targeted $500,000 advertising campaign that will raise the demand for the of Classy Cruiser next month by 20 percent. Should the campaign be undertaken'? c) Rachel knows that she can increase next month's plant capacity by using overtime labor. She can increase the plant's labor-hour capacity by 25 percent. With the new assembly plant capacity, how many Family Thrillseekers and how many Classy Cruisers should be assembled? d) Rachel knows that overtime labor does not come without an extra cost. What is the maximum amount she should be willing to pay for all overtime labor beyond the cost of this labor at regular time rates? Express your answer as a lump sum. e) Rachel explores the option of using both the targeted advertising campaign and the overtime labor-hours. The advertising campaign raises the demand for the Classy Cruiser by 20 percent, and the overtime labor increases the plant's labor-hour capacity by 25 percent. How many Family Thrillseekers and how many Classy Cruisers should be assembled using the advertising campaign and overtime labor-hours if the profit from each Classy Cruiser sold continues to be 50 percent more than for each Family Thrillseeke sold? 5
6 f) Knowing that the advertising campaign costs $500,000 and the maximum usage of overtime labor-hours costs $1,600,000 beyond regular time rates, is the solution found in part (e) a wise decision compared to the solution found in part (a)? g) Automobile Alliance has determined that dealerships are actual1y heavily discounting the price of the Family Thrillseekers το move them off the lot. Because of a profit-sharing agreement with its dealers, the company is therefore not making a profit of $3,600 on the Family Thrillseeker but is instead making a profit of $2,800. Determine the number of Family Thril1seekers and the number of Classy Cruisers that should be assembled given this new discounted price. h) The company has discovered quality problems with the Family Thril1seeker by randomly testing Thril1seekers at the end of the assembly line. Inspectors have discovered that in over 60 percent of the cases, two of the four doors on a Thril1seeker do not seal properly. Because the percentage of defective Thri11seekers determined by the random testing is so high, the floor supervisor has decided to perform quality control tests on every Thril1seeker at the end of the line Because of the added tests, the time it takes to assemble one Family Thril1seeker has increased from 6 to 7.5 hours. Determine the number of units of each model that shou1d be assembled given the new assembly time for the Family Thril1seeker. i) The board of director's of Automobile Alliance wishes to capture a larger share of the luxury sedan market and therefore would like to meet the ful1 demand for Classy Cruisers. They ask Rachel to determine by how much the profit of her assembly plant would decrease as compared to the profit found in part (a). They then ask her to meet the full demand for Classy Cruisers if the decrease in profit is not more than $2,000,000. j) Rachel now makes her final decision by combining all the new considerations described in parts (j), (g), and (h). What are her final decisions on whether to undertake the advertising campaign, whether to use overtime labor, the number of Family Thril1seekers to assemble, and the number of Classy Cruisers to assemble? 6
7 3. AGRICULTURAL ALLOCATION MODEL Α university has offered a rent subsidy alterative to the families living in the graduate student housing complex. Near the complex are 20 acres that can be farmed. The university wil1 allow the residents' organization to farm all or part of this land. Any derived profits can be apportioned to reducing the rent for the graduate families. Families may keep whatever produce they wish for their own use. The university has agreed to buy produce from the students, up to certain limits, for use within the dining services. The students have agreed to plant lettuce, potatoes, tomatoes, and soybeans. Table below summarizes for each group over the growing season the projected yield per acre, the student demand, the maximum university demand, and estimated profit per unit. Note that there is no student or university demand for soybeans. Rather, this crop would be sold directly to a commodity broker for profit. Formulate and solve the LP model that would enable the students to determine the number of acres they should allocate to each crop so as to maximize total profit. Assume that student demands are to be satisfied exactly. Profit is earned on crops sold to the university (over and above student demands) and on the soybean crop. Include the following conditions: a) Lettuce, potatoes, tomatoes, and soybeans require 5,000, 2,500, 6,500 and 3,500 gallons of water per acre, respectively, over and above natural rainfall during the growing season. Available water is limited to 40,000 gallons. b) Because of required crop rotation, the number of acres planted in soybeans can be no more than 50 percent of the combined total acres planted in the other three crops. c) Composted manure is to be used for fertilizer. The requirements are 2,500 lb. per acre for lettuce, 1,000 lb. per acre for potatoes, 3,000 lb. per acre for tomatoes, and 900 lb. per acre for soybeans; however only 40,000 lb. of fertilizer are available overall. d) Much as the graduate students and their families enjoy working the farm, academic demands (and other pleasures) limit total available labor to 1,000 hours over the growing season. Lettuce requires 75 hours per acre, potatoes 35 hours per acre, tomatoes 60 hours per acre and soybeans 90 hours per acre. You are additionally required to contact extended sensitivity analysis on the total available water, available manure, demand and on at least one of the objective function coefficients. 7
8 4. SOLID WASTE MANAGEMENT In years' past, the problems associated with the disposal of solid wastes (residues) from production processes were considered to be incidental to the problems associated with the production of the primary products. Recently, both the social and economic consequences of solid wastes have forced the explicit consideration of solid waste management. The following example clearly shows that decisions regarding the most efficient manner to produce a set of primary products completely interact with decisions pertaining to the efficient utilization of solid wastes. Α firm is involved in blending four final products as illustrated in Figure 3-2. The firm produces two primary products, each of which is manufactured through a chemical process that blends three raw materials. Table 3-8 shows how these materials must be blended in order to produce each of the two products. For example, it shows that at least 20 percent of the weight of product Α must be accounted for by material 1, at least 40 percent by material 2, and no more than 10 percent by material 3. Table 3-8 also shows the market prices for each product; assume that the firm. within its normal level of plant operations can sell as many units of each product as it wants without affecting these prices. 8
9 In order to guarantee the ready supply of materials, the firm has agreed to purchase certain minimal amounts of each material during each planning period. Moreover, the physical capacities of the firm's manufacturing facilities limit the amount of each material it can handle during the planning period. The upper and lower bounds on the amount of each material that can be processed each period, along with the unit cost of each material, are shown in Table 3-9. The nature of the manufacturing process is such that only a fraction of each material going into each product contributes directly to the primary products. The fraction not utilized in the primary products, known as the coefficient of waste, can be either (1) recycled (the material's chemical properties have changed as a result of the initial manufacturing operation) into a second related manufacturing process and turned into secondary products C and D or. (2) disposed of in part or in total at a specific cost to the firm. Table 3-10 shows the waste coefficients. For example, 10 percent of the amount of material 1 initially processed into product Α is left over as a residue, and 20 percent of that processed into product Β results in a residue. Assume that secondary product C can be blended by mixing any amounts of the residues from materials 1, 2, and 3 derived from product Α with the original (unprocessed) material 1, as long as the latter is exactly 20 percent of the mix by weight. Similarly, secondary product D can be blended by mixing any amounts of the residues from materials 1, 2, and 3 derived from product Β with the original material 2, as long as the latter is exactly 30 percent by weight of the mix. No waste occurs in the manufacturing process associated with the production of these secondary products. The net revenue per pound (after all associated secondary production expenses) for products C and D are, respectively, $0.60 and $0.10. Residue waste materials that are derived from the production of products Α and Β and that are not used to manufacture products C and D must be disposed of. Because the properties of the residue from different material-product combinations differ, the cost of disposing of each residue material not employed in a secondary product differs depending on the primary products from which it was derived. Table 3-11 shows these disposal costs. 9
10 Formulate the appropriate ΙΡ model to decide about a) how many units of materials 1, 2, 3 to purchase, b) how much of each material to allocate to primary products Α and Β, c) how much of each material to allocate to secondary products C and D, d) how much of each the residue materials obtained from producing products Α and Β should be disposed of immediately rather than recycled into products C and D. Contact sensitivity analysis on minimum and maximum material limits. 10
11 5. EVA'S DIET Η Εύα κάθε μεσημέρι γευματίζει σ ένα συγκεκριμένο εστιατόριο (γρήγορης εξυπηρέτησης). Λόγω βάρους κι επιπέδων χοληστερόλης πρέπει να ελέγχει τη διατροφή της (όπως και ο καθένας μας) και την τρέχουσα περίοδο είναι σε αυστηρή δίαιτα. Υπάρχουν δύο εναλλακτικές προτάσεις γεύματος (όχι αποκλειόμενες μεταξύ τους), ας τις ονομάσουμε γεύμα τύπου Α (π.χ. πιάτο με λευκό κρέας) και γεύμα τύπου Β (π.χ. πιάτο με ζυμαρικά), και πρέπει να διαλέξει τον κατάλληλο συνδυασμό από αυτές τις προτάσεις. Διαβάζοντας, πληροφορείται ότι μια μερίδα Α ζυγίζει 37 γραμμάρια, δίνει 120 θερμίδες και 5 γραμμάρια λιπαρά. Μία μερίδα Β ζυγίζει 65 γραμμάρια, δίνει 160 θερμίδες και 10 γραμμάρια λιπαρά. Επίσης, κάθε γεύμα έχει έναν δείκτη γευστικότητας από για κάθε γραμμάριο φαγητού. Η Εύα, βαθμολογεί με 85 μονάδες γευστικότητας κάθε γραμμάριο γεύματος τύπου Α και με 95 μονάδες κάθε γραμμάριο γεύματος τύπου Β. Η συνολική γευστικότητα που απολαμβάνει προκύπτει από το άθροισμα των επιμέρους. Η Εύα, σε ημερήσια βάση, έχει περιθώριο να καταναλώσει το πολύ 450 θερμίδες και μέχρι 25 γραμμάρια λίπους ενώ πρέπει να πάρει τουλάχιστον 120 γραμμάρια φαγητού. a) Υποθέτοντας ότι μπορεί να καταναλώνει και κλασματικές μερίδες γεύματος, να διαμορφώσετε το κατάλληλο μοντέλο γραμμικού προγραμματισμού για να απαντήσετε στο ερώτημα «πόσες μερίδες κάθε τύπου πρέπει να τρώει η Εύα σε ημερήσια βάση έτσι ώστε να ικανοποιεί τους διατροφικούς περιορισμούς και να μεγιστοποιεί τις συνολικές μονάδες του δείκτη γευστικότητας». b) Χρησιμοποιείστε τη γραφική μέθοδο για να σκιαγραφήσετε την εφικτή περιοχή και να βρείτε τη βέλτιστη λύση και την άριστη τιμή του μοντέλου που διαμορφώσατε. Να εξηγήσετε με πληρότητα και σαφήνεια πώς προκύπτει ο χώρος των εφικτών λύσεων και πώς υπολογίζεται η άριστη τιμή του μοντέλου που διαμορφώσατε. Να διατυπώσετε με σαφήνεια τα αποτελέσματα της επίλυσης και να δώσετε τις ημερήσιες τιμές των γραμμαρίων συνολικής τροφής που θα καταναλώσει, των συνολικών θερμίδων καθώς και των γραμμαρίων συνολικού λίπους που προσλαμβάνει η Εύα στην άριστη λύση. c) Να χρησιμοποιήσετε κάποιο λογισμικό για να επιλύσετε αλγεβρικά το μοντέλο σας και να επιβεβαιώσετε την άριστη λύση και όλα τα άλλα αποτελέσματα του προηγούμενου ερωτήματος. Να συμπεριλάβετε στο αρχείο Word της εργασίας που θα παραδώσετε, εικόνες της λύσης και της αναφοράς ευαισθησίας. d) Αν το γεύμα τύπου Α είχε δείκτη γευστικότητας ίσο με 83 μονάδες ανά γραμμάριο, αλλάζει η βέλτιστη λύση; Αν ναι, βρείτε με τη χρήση του λογισμικού, πόσο είναι η νέα αυτή βέλτιστη λύση (και η νέα βέλτιστη τιμή). e) Αν το ανώτερο όριο ημερήσιων θερμίδων μειωθεί στις 440 θερμίδες, πώς μεταβάλλονται οι μονάδες γευστικότητας που απολαμβάνει η Εύα; Η απάντηση πρέπει να δοθεί χωρίς να επιλύσετε ξανά το μοντέλο σας, αλλά στηριζόμενοι στις αναφορές που έχετε ήδη. 11
HOMEWORK 4 = G. In order to plot the stress versus the stretch we define a normalized stretch:
HOMEWORK 4 Problem a For the fast loading case, we want to derive the relationship between P zz and λ z. We know that the nominal stress is expressed as: P zz = ψ λ z where λ z = λ λ z. Therefore, applying
Διαβάστε περισσότεραΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 19/5/2007
Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Αν κάπου κάνετε κάποιες υποθέσεις να αναφερθούν στη σχετική ερώτηση. Όλα τα αρχεία που αναφέρονται στα προβλήματα βρίσκονται στον ίδιο φάκελο με το εκτελέσιμο
Διαβάστε περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Οικονομία. Διάλεξη 8η: Producer Behavior Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Ψηφιακή Οικονομία Διάλεξη 8η: Producer Behavior Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Firm Behavior GOAL: Firms choose the maximum possible output (technological
Διαβάστε περισσότεραEE512: Error Control Coding
EE512: Error Control Coding Solution for Assignment on Finite Fields February 16, 2007 1. (a) Addition and Multiplication tables for GF (5) and GF (7) are shown in Tables 1 and 2. + 0 1 2 3 4 0 0 1 2 3
Διαβάστε περισσότεραBusiness English. Ενότητα # 9: Financial Planning. Ευαγγελία Κουτσογιάννη Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα Business English Ενότητα # 9: Financial Planning Ευαγγελία Κουτσογιάννη Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό
Διαβάστε περισσότεραAssalamu `alaikum wr. wb.
LUMP SUM Assalamu `alaikum wr. wb. LUMP SUM Wassalamu alaikum wr. wb. Assalamu `alaikum wr. wb. LUMP SUM Wassalamu alaikum wr. wb. LUMP SUM Lump sum lump sum lump sum. lump sum fixed price lump sum lump
Διαβάστε περισσότεραInstruction Execution Times
1 C Execution Times InThisAppendix... Introduction DL330 Execution Times DL330P Execution Times DL340 Execution Times C-2 Execution Times Introduction Data Registers This appendix contains several tables
Διαβάστε περισσότεραSection 8.3 Trigonometric Equations
99 Section 8. Trigonometric Equations Objective 1: Solve Equations Involving One Trigonometric Function. In this section and the next, we will exple how to solving equations involving trigonometric functions.
Διαβάστε περισσότεραCHAPTER 25 SOLVING EQUATIONS BY ITERATIVE METHODS
CHAPTER 5 SOLVING EQUATIONS BY ITERATIVE METHODS EXERCISE 104 Page 8 1. Find the positive root of the equation x + 3x 5 = 0, correct to 3 significant figures, using the method of bisection. Let f(x) =
Διαβάστε περισσότεραthe total number of electrons passing through the lamp.
1. A 12 V 36 W lamp is lit to normal brightness using a 12 V car battery of negligible internal resistance. The lamp is switched on for one hour (3600 s). For the time of 1 hour, calculate (i) the energy
Διαβάστε περισσότεραΨηφιακή Οικονομία. Διάλεξη 11η: Markets and Strategic Interaction in Networks Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Ψηφιακή Οικονομία Διάλεξη 11η: Markets and Strategic Interaction in Networks Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Course Outline Part II: Mathematical Tools
Διαβάστε περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Οικονομία. Διάλεξη 6η: Basics of Industrial Organization Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Ψηφιακή Οικονομία Διάλεξη 6η: Basics of Industrial Organization Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Course Outline Part II: Mathematical Tools Firms - Basics
Διαβάστε περισσότερα[1] P Q. Fig. 3.1
1 (a) Define resistance....... [1] (b) The smallest conductor within a computer processing chip can be represented as a rectangular block that is one atom high, four atoms wide and twenty atoms long. One
Διαβάστε περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Οικονομία. Διάλεξη 7η: Consumer Behavior Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Ψηφιακή Οικονομία Διάλεξη 7η: Consumer Behavior Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Τέλος Ενότητας Χρηματοδότηση Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό έχει αναπτυχθεί
Διαβάστε περισσότερα5.4 The Poisson Distribution.
The worst thing you can do about a situation is nothing. Sr. O Shea Jackson 5.4 The Poisson Distribution. Description of the Poisson Distribution Discrete probability distribution. The random variable
Διαβάστε περισσότεραConcrete Mathematics Exercises from 30 September 2016
Concrete Mathematics Exercises from 30 September 2016 Silvio Capobianco Exercise 1.7 Let H(n) = J(n + 1) J(n). Equation (1.8) tells us that H(2n) = 2, and H(2n+1) = J(2n+2) J(2n+1) = (2J(n+1) 1) (2J(n)+1)
Διαβάστε περισσότεραPotential Dividers. 46 minutes. 46 marks. Page 1 of 11
Potential Dividers 46 minutes 46 marks Page 1 of 11 Q1. In the circuit shown in the figure below, the battery, of negligible internal resistance, has an emf of 30 V. The pd across the lamp is 6.0 V and
Διαβάστε περισσότεραMath 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme
Math 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme. (a) Note: Award A for vertical line to right of mean, A for shading to right of their vertical line. AA N (b) evidence of recognizing symmetry
Διαβάστε περισσότεραdepartment listing department name αχχουντσ ϕανε βαλικτ δδσϕηασδδη σδηφγ ασκϕηλκ τεχηνιχαλ αλαν ϕουν διξ τεχηνιχαλ ϕοην µαριανι
She selects the option. Jenny starts with the al listing. This has employees listed within She drills down through the employee. The inferred ER sttricture relates this to the redcords in the databasee
Διαβάστε περισσότερα2 Composition. Invertible Mappings
Arkansas Tech University MATH 4033: Elementary Modern Algebra Dr. Marcel B. Finan Composition. Invertible Mappings In this section we discuss two procedures for creating new mappings from old ones, namely,
Διαβάστε περισσότεραStrain gauge and rosettes
Strain gauge and rosettes Introduction A strain gauge is a device which is used to measure strain (deformation) on an object subjected to forces. Strain can be measured using various types of devices classified
Διαβάστε περισσότεραTerabyte Technology Ltd
Terabyte Technology Ltd is a Web and Graphic design company in Limassol with dedicated staff who will endeavour to deliver the highest quality of work in our field. We offer a range of services such as
Διαβάστε περισσότεραΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 6/5/2006
Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Ολοι οι αριθμοί που αναφέρονται σε όλα τα ερωτήματα είναι μικρότεροι το 1000 εκτός αν ορίζεται διαφορετικά στη διατύπωση του προβλήματος. Διάρκεια: 3,5 ώρες Καλή
Διαβάστε περισσότεραEXERCISES: 2.57, 2.58, 2.63, 11.33, 11.34
201 EXERCISES: 2.57, 2.58, 2.63, 11.33, 11.34 Μάθημα: ΔΙΟΙΚΗΤΙΚΗ ΛΟΓΙΣΤΙΚΗ Μεταπτυχιακοί Φοιτητές: Θεοδωρακόπουλος Παναγιώτης Καλοκάσης Ευάγγελος Κοτρωνιά Ζωή Μπουρούνη Ελένη Διδάσκουσα: κ. Σ. Κοέν 1 Exercise
Διαβάστε περισσότεραHomework 3 Solutions
Homework 3 Solutions Igor Yanovsky (Math 151A TA) Problem 1: Compute the absolute error and relative error in approximations of p by p. (Use calculator!) a) p π, p 22/7; b) p π, p 3.141. Solution: For
Διαβάστε περισσότεραΚΥΠΡΙΑΚΟΣ ΣΥΝΔΕΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY 21 ος ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Δεύτερος Γύρος - 30 Μαρτίου 2011
Διάρκεια Διαγωνισμού: 3 ώρες Απαντήστε όλες τις ερωτήσεις Μέγιστο Βάρος (20 Μονάδες) Δίνεται ένα σύνολο από N σφαιρίδια τα οποία δεν έχουν όλα το ίδιο βάρος μεταξύ τους και ένα κουτί που αντέχει μέχρι
Διαβάστε περισσότεραC.S. 430 Assignment 6, Sample Solutions
C.S. 430 Assignment 6, Sample Solutions Paul Liu November 15, 2007 Note that these are sample solutions only; in many cases there were many acceptable answers. 1 Reynolds Problem 10.1 1.1 Normal-order
Διαβάστε περισσότεραPhys460.nb Solution for the t-dependent Schrodinger s equation How did we find the solution? (not required)
Phys460.nb 81 ψ n (t) is still the (same) eigenstate of H But for tdependent H. The answer is NO. 5.5.5. Solution for the tdependent Schrodinger s equation If we assume that at time t 0, the electron starts
Διαβάστε περισσότεραTMA4115 Matematikk 3
TMA4115 Matematikk 3 Andrew Stacey Norges Teknisk-Naturvitenskapelige Universitet Trondheim Spring 2010 Lecture 12: Mathematics Marvellous Matrices Andrew Stacey Norges Teknisk-Naturvitenskapelige Universitet
Διαβάστε περισσότερα1) Formulation of the Problem as a Linear Programming Model
1) Formulation of the Problem as a Linear Programming Model Let xi = the amount of money invested in each of the potential investments in, where (i=1,2, ) x1 = the amount of money invested in Savings Account
Διαβάστε περισσότεραΓιπλυμαηική Δπγαζία. «Ανθπυποκενηπικόρ ζσεδιαζμόρ γέθςπαρ πλοίος» Φοςζιάνηρ Αθανάζιορ. Δπιβλέπυν Καθηγηηήρ: Νηθφιανο Π. Βεληίθνο
ΔΘΝΙΚΟ ΜΔΣΟΒΙΟ ΠΟΛΤΣΔΥΝΔΙΟ ΥΟΛΗ ΝΑΤΠΗΓΩΝ ΜΗΥΑΝΟΛΟΓΩΝ ΜΗΥΑΝΙΚΩΝ Γιπλυμαηική Δπγαζία «Ανθπυποκενηπικόρ ζσεδιαζμόρ γέθςπαρ πλοίος» Φοςζιάνηρ Αθανάζιορ Δπιβλέπυν Καθηγηηήρ: Νηθφιανο Π. Βεληίθνο Σπιμελήρ Δξεηαζηική
Διαβάστε περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Οικονομία. Διάλεξη 10η: Basics of Game Theory part 2 Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Ψηφιακή Οικονομία Διάλεξη 0η: Basics of Game Theory part 2 Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Best Response Curves Used to solve for equilibria in games
Διαβάστε περισσότεραCY - INDUSTRY SURVEY Serial number.
Serial number. INTRO. Καλημέρα / Καλησπέρα. Θα μπορούσαμε να μιλήσουμε με τον/ την κ.... INTERVIEWER: ΕΡΕΥΝΗΤΗ ΖΗΤΑ ΝΑ ΜΙΛΗΣΕΙΣ ΜΕ ΤΟ ΑΤΟΜΟ ΠΟΥ ΦΑΙΝΕΤΑΙ ΣΤΟ SCRIPT S1. ΕΡΕΥΝΗΤΗ ΣΗΜΕΙΩΣΕ ΤΟ ΜΗΝΑ ΠΟΥ ΓΙΝΕΤΑΙ
Διαβάστε περισσότεραEcon 2110: Fall 2008 Suggested Solutions to Problem Set 8 questions or comments to Dan Fetter 1
Eon : Fall 8 Suggested Solutions to Problem Set 8 Email questions or omments to Dan Fetter Problem. Let X be a salar with density f(x, θ) (θx + θ) [ x ] with θ. (a) Find the most powerful level α test
Διαβάστε περισσότεραSecond Order RLC Filters
ECEN 60 Circuits/Electronics Spring 007-0-07 P. Mathys Second Order RLC Filters RLC Lowpass Filter A passive RLC lowpass filter (LPF) circuit is shown in the following schematic. R L C v O (t) Using phasor
Διαβάστε περισσότεραderivation of the Laplacian from rectangular to spherical coordinates
derivation of the Laplacian from rectangular to spherical coordinates swapnizzle 03-03- :5:43 We begin by recognizing the familiar conversion from rectangular to spherical coordinates (note that φ is used
Διαβάστε περισσότεραMean bond enthalpy Standard enthalpy of formation Bond N H N N N N H O O O
Q1. (a) Explain the meaning of the terms mean bond enthalpy and standard enthalpy of formation. Mean bond enthalpy... Standard enthalpy of formation... (5) (b) Some mean bond enthalpies are given below.
Διαβάστε περισσότεραSection 1: Listening and responding. Presenter: Niki Farfara MGTAV VCE Seminar 7 August 2016
Section 1: Listening and responding Presenter: Niki Farfara MGTAV VCE Seminar 7 August 2016 Section 1: Listening and responding Section 1: Listening and Responding/ Aκουστική εξέταση Στο πρώτο μέρος της
Διαβάστε περισσότεραΣτο εστιατόριο «ToDokimasesPrinToBgaleisStonKosmo?» έξω από τους δακτυλίους του Κρόνου, οι παραγγελίες γίνονται ηλεκτρονικά.
Διαστημικό εστιατόριο του (Μ)ΑστροΈκτορα Στο εστιατόριο «ToDokimasesPrinToBgaleisStonKosmo?» έξω από τους δακτυλίους του Κρόνου, οι παραγγελίες γίνονται ηλεκτρονικά. Μόλις μια παρέα πελατών κάτσει σε ένα
Διαβάστε περισσότεραRight Rear Door. Let's now finish the door hinge saga with the right rear door
Right Rear Door Let's now finish the door hinge saga with the right rear door You may have been already guessed my steps, so there is not much to describe in detail. Old upper one file:///c /Documents
Διαβάστε περισσότεραLESSON 6 (ΜΑΘΗΜΑ ΕΞΙ) REF : 201/045/26-ADV. 10 December 2013
LESSON 6 (ΜΑΘΗΜΑ ΕΞΙ) REF : 201/045/26-ADV 10 December 2013 I get up/i stand up I wash myself I shave myself I comb myself I dress myself Once (one time) Twice (two times) Three times Salary/wage/pay Alone/only
Διαβάστε περισσότερα(1) Describe the process by which mercury atoms become excited in a fluorescent tube (3)
Q1. (a) A fluorescent tube is filled with mercury vapour at low pressure. In order to emit electromagnetic radiation the mercury atoms must first be excited. (i) What is meant by an excited atom? (1) (ii)
Διαβάστε περισσότεραΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΨΥΧΟΛΟΓΙΚΕΣ ΕΠΙΠΤΩΣΕΙΣ ΣΕ ΓΥΝΑΙΚΕΣ ΜΕΤΑ ΑΠΟ ΜΑΣΤΕΚΤΟΜΗ ΓΕΩΡΓΙΑ ΤΡΙΣΟΚΚΑ Λευκωσία 2012 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ
Διαβάστε περισσότερα«ΑΓΡΟΤΟΥΡΙΣΜΟΣ ΚΑΙ ΤΟΠΙΚΗ ΑΝΑΠΤΥΞΗ: Ο ΡΟΛΟΣ ΤΩΝ ΝΕΩΝ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΩΝ ΣΤΗΝ ΠΡΟΩΘΗΣΗ ΤΩΝ ΓΥΝΑΙΚΕΙΩΝ ΣΥΝΕΤΑΙΡΙΣΜΩΝ»
I ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΣΧΟΛΗ ΝΟΜΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗΝ «ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑ» ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗ: ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ
Διαβάστε περισσότερα3.4 SUM AND DIFFERENCE FORMULAS. NOTE: cos(α+β) cos α + cos β cos(α-β) cos α -cos β
3.4 SUM AND DIFFERENCE FORMULAS Page Theorem cos(αβ cos α cos β -sin α cos(α-β cos α cos β sin α NOTE: cos(αβ cos α cos β cos(α-β cos α -cos β Proof of cos(α-β cos α cos β sin α Let s use a unit circle
Διαβάστε περισσότεραΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 24/3/2007
Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Όλοι οι αριθμοί που αναφέρονται σε όλα τα ερωτήματα μικρότεροι του 10000 εκτός αν ορίζεται διαφορετικά στη διατύπωση του προβλήματος. Αν κάπου κάνετε κάποιες υποθέσεις
Διαβάστε περισσότεραΔΕΟ13(ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ ΙΟΥΛΙΟΥ )
ΔΕΟ13(ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ ΙΟΥΛΙΟΥ ) ΑΣΚΗΣΗ 1 Μια εταιρεία ταχυμεταφορών διατηρεί μια αποθήκη εισερχομένων. Τα δέματα φθάνουν με βάση τη διαδικασία Poion με μέσο ρυθμό 40 δέματα ανά ώρα. Ένας υπάλληλος
Διαβάστε περισσότεραΠροσομοίωση BP με το Bizagi Modeler
Προσομοίωση BP με το Bizagi Modeler Α. Τσαλγατίδου - Γ.-Δ. Κάπος Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών Τεχνολογία Διοίκησης Επιχειρησιακών Διαδικασιών 2017-2018 BPMN Simulation with Bizagi Modeler: 4 Levels
Διαβάστε περισσότεραDESIGN OF MACHINERY SOLUTION MANUAL h in h 4 0.
DESIGN OF MACHINERY SOLUTION MANUAL -7-1! PROBLEM -7 Statement: Design a double-dwell cam to move a follower from to 25 6, dwell for 12, fall 25 and dwell for the remader The total cycle must take 4 sec
Διαβάστε περισσότεραINDUSTRY SURVEY 2015/2016. Serial number. INTRO. Καλημέρα / Καλησπέρα. Θα μπορούσαμε να μιλήσουμε με τον/ την κ...
INDUSTRY SURVEY 2015/2016 Serial number. INTRO. Καλημέρα / Καλησπέρα. Θα μπορούσαμε να μιλήσουμε με τον/ την κ.... INTERVIEWER: ΕΡΕΥΝΗΤΗ ΖΗΤΑ ΝΑ ΜΙΛΗΣΕΙΣ ΜΕ ΤΟ ΑΤΟΜΟ ΠΟΥ ΦΑΙΝΕΤΑΙ ΣΤΟ SCRIPT S1. ΕΡΕΥΝΗΤΗ
Διαβάστε περισσότεραPaper Reference. Paper Reference(s) 1776/04 Edexcel GCSE Modern Greek Paper 4 Writing. Thursday 21 May 2009 Afternoon Time: 1 hour 15 minutes
Centre No. Candidate No. Paper Reference(s) 1776/04 Edexcel GCSE Modern Greek Paper 4 Writing Thursday 21 May 2009 Afternoon Time: 1 hour 15 minutes Materials required for examination Nil Paper Reference
Διαβάστε περισσότεραPhysical DB Design. B-Trees Index files can become quite large for large main files Indices on index files are possible.
B-Trees Index files can become quite large for large main files Indices on index files are possible 3 rd -level index 2 nd -level index 1 st -level index Main file 1 The 1 st -level index consists of pairs
Διαβάστε περισσότεραΑπόκριση σε Μοναδιαία Ωστική Δύναμη (Unit Impulse) Απόκριση σε Δυνάμεις Αυθαίρετα Μεταβαλλόμενες με το Χρόνο. Απόστολος Σ.
Απόκριση σε Δυνάμεις Αυθαίρετα Μεταβαλλόμενες με το Χρόνο The time integral of a force is referred to as impulse, is determined by and is obtained from: Newton s 2 nd Law of motion states that the action
Διαβάστε περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Ψηφιακή Οικονομία Άσκηση αυτοαξιολόγησης 4 Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών CS-593 Game Theory 1. For the game depicted below, find the mixed strategy
Διαβάστε περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα. Ξένη Ορολογία. Ενότητα 6: Working Capital
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα Ξένη Ορολογία Ενότητα 6: Working Capital Ευαγγελία Κουτσογιάννη Τμήμα Λογιστικής & Χρηματοοικονομικής Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό
Διαβάστε περισσότεραΔιάρκεια μιας Ομολογίας (Duration) Ανοσοποίηση (Immunization)
Διάρκεια μιας Ομολογίας (Duration) Ανοσοποίηση (Immunization) Προσδιορισμός της Τιμής όταν η Ομολογία Αγοράζεται μεταξύ δύο Τοκοφόρων Περιόδων Για να υπολογίσουμε την τιμή της ομολογίας πρέπει: Υπολογίζουμε
Διαβάστε περισσότεραFractional Colorings and Zykov Products of graphs
Fractional Colorings and Zykov Products of graphs Who? Nichole Schimanski When? July 27, 2011 Graphs A graph, G, consists of a vertex set, V (G), and an edge set, E(G). V (G) is any finite set E(G) is
Διαβάστε περισσότεραCode Breaker. TEACHER s NOTES
TEACHER s NOTES Time: 50 minutes Learning Outcomes: To relate the genetic code to the assembly of proteins To summarize factors that lead to different types of mutations To distinguish among positive,
Διαβάστε περισσότεραThe Simply Typed Lambda Calculus
Type Inference Instead of writing type annotations, can we use an algorithm to infer what the type annotations should be? That depends on the type system. For simple type systems the answer is yes, and
Διαβάστε περισσότεραStatistical Inference I Locally most powerful tests
Statistical Inference I Locally most powerful tests Shirsendu Mukherjee Department of Statistics, Asutosh College, Kolkata, India. shirsendu st@yahoo.co.in So far we have treated the testing of one-sided
Διαβάστε περισσότεραPARTIAL NOTES for 6.1 Trigonometric Identities
PARTIAL NOTES for 6.1 Trigonometric Identities tanθ = sinθ cosθ cotθ = cosθ sinθ BASIC IDENTITIES cscθ = 1 sinθ secθ = 1 cosθ cotθ = 1 tanθ PYTHAGOREAN IDENTITIES sin θ + cos θ =1 tan θ +1= sec θ 1 + cot
Διαβάστε περισσότεραUNIVERSITY OF CALIFORNIA. EECS 150 Fall ) You are implementing an 4:1 Multiplexer that has the following specifications:
UNIVERSITY OF CALIFORNIA Department of Electrical Engineering and Computer Sciences EECS 150 Fall 2001 Prof. Subramanian Midterm II 1) You are implementing an 4:1 Multiplexer that has the following specifications:
Διαβάστε περισσότεραΟι αδελφοί Montgolfier: Ψηφιακή αφήγηση The Montgolfier Βrothers Digital Story (προτείνεται να διδαχθεί στο Unit 4, Lesson 3, Αγγλικά Στ Δημοτικού)
Οι αδελφοί Montgolfier: Ψηφιακή αφήγηση The Montgolfier Βrothers Digital Story (προτείνεται να διδαχθεί στο Unit 4, Lesson 3, Αγγλικά Στ Δημοτικού) Προσδοκώμενα αποτελέσματα Περιεχόμενο Ενδεικτικές δραστηριότητες
Διαβάστε περισσότεραEvery set of first-order formulas is equivalent to an independent set
Every set of first-order formulas is equivalent to an independent set May 6, 2008 Abstract A set of first-order formulas, whatever the cardinality of the set of symbols, is equivalent to an independent
Διαβάστε περισσότεραMatrices and Determinants
Matrices and Determinants SUBJECTIVE PROBLEMS: Q 1. For what value of k do the following system of equations possess a non-trivial (i.e., not all zero) solution over the set of rationals Q? x + ky + 3z
Διαβάστε περισσότεραQuantifying the Financial Benefits of Chemical Inventory Management Using CISPro
of Chemical Inventory Management Using CISPro by Darryl Braaksma Sr. Business and Financial Consultant, ChemSW, Inc. of Chemical Inventory Management Using CISPro Table of Contents Introduction 3 About
Διαβάστε περισσότεραAdvanced Subsidiary Unit 1: Understanding and Written Response
Write your name here Surname Other names Edexcel GE entre Number andidate Number Greek dvanced Subsidiary Unit 1: Understanding and Written Response Thursday 16 May 2013 Morning Time: 2 hours 45 minutes
Διαβάστε περισσότεραSolutions to Exercise Sheet 5
Solutions to Eercise Sheet 5 jacques@ucsd.edu. Let X and Y be random variables with joint pdf f(, y) = 3y( + y) where and y. Determine each of the following probabilities. Solutions. a. P (X ). b. P (X
Διαβάστε περισσότεραPolicy Coherence. JEL Classification : J12, J13, J21 Key words :
** 80%1.89 2005 7 35 Policy Coherence JEL Classification : J12, J13, J21 Key words : ** Family Life and Family Policy in France and Germany: Implications for Japan By Tomoko Hayashi and Rieko Tamefuji
Διαβάστε περισσότερα"ΦΟΡΟΛΟΓΙΑ ΕΙΣΟΔΗΜΑΤΟΣ ΕΤΑΙΡΕΙΩΝ ΣΥΓΚΡΙΤΙΚΑ ΓΙΑ ΤΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΑ ΕΤΗ 2011-2013"
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΛΟΓΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ Επιμέλεια Κρανιωτάκη Δήμητρα Α.Μ. 8252 Κωστορρίζου Δήμητρα Α.Μ. 8206 Μελετίου Χαράλαμπος Α.Μ.
Διαβάστε περισσότεραΠέτρος Γ. Οικονομίδης Πρόεδρος και Εκτελεστικός Διευθυντής
Πέτρος Γ. Οικονομίδης Πρόεδρος και Εκτελεστικός Διευθυντής 8th e-business & Social Media World Conference 2019Παρασκευή 27 Σεπτεμβρίου 2019 Αθήνα, Divani Caravel Hotel 1 Παρουσίαση Η ευκαιρία Σύγχρονες
Διαβάστε περισσότεραΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗ ΧΡΟΝΟΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ ΕΡΓΑΣΙΩΝ & ΑΝΑΘΕΣΗΣ ΑΝΘΡΩΠΙΝΩΝ ΠΟΡΩΝ ΣΕ ΠΟΛΛΑΠΛΑ ΕΡΓΑ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ ΛΟΓΙΣΜΙΚΟΥ ΜΕ ΠΟΛΛΑΠΛΕΣ ΟΜΑΔΕΣ
Σχολή Μηχανικής και Τεχνολογίας Πτυχιακή εργασία ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗ ΧΡΟΝΟΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ ΕΡΓΑΣΙΩΝ & ΑΝΑΘΕΣΗΣ ΑΝΘΡΩΠΙΝΩΝ ΠΟΡΩΝ ΣΕ ΠΟΛΛΑΠΛΑ ΕΡΓΑ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ ΛΟΓΙΣΜΙΚΟΥ ΜΕ ΠΟΛΛΑΠΛΕΣ ΟΜΑΔΕΣ Ηλίας Κωνσταντίνου Λεμεσός,
Διαβάστε περισσότερα4.6 Autoregressive Moving Average Model ARMA(1,1)
84 CHAPTER 4. STATIONARY TS MODELS 4.6 Autoregressive Moving Average Model ARMA(,) This section is an introduction to a wide class of models ARMA(p,q) which we will consider in more detail later in this
Διαβάστε περισσότεραk A = [k, k]( )[a 1, a 2 ] = [ka 1,ka 2 ] 4For the division of two intervals of confidence in R +
Chapter 3. Fuzzy Arithmetic 3- Fuzzy arithmetic: ~Addition(+) and subtraction (-): Let A = [a and B = [b, b in R If x [a and y [b, b than x+y [a +b +b Symbolically,we write A(+)B = [a (+)[b, b = [a +b
Διαβάστε περισσότεραExercises 10. Find a fundamental matrix of the given system of equations. Also find the fundamental matrix Φ(t) satisfying Φ(0) = I. 1.
Exercises 0 More exercises are available in Elementary Differential Equations. If you have a problem to solve any of them, feel free to come to office hour. Problem Find a fundamental matrix of the given
Διαβάστε περισσότεραApproximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude
Approximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude Jan Behrens 2012-12-31 In this paper we shall provide a method to approximate distances between two points on earth
Διαβάστε περισσότεραHomework 8 Model Solution Section
MATH 004 Homework Solution Homework 8 Model Solution Section 14.5 14.6. 14.5. Use the Chain Rule to find dz where z cosx + 4y), x 5t 4, y 1 t. dz dx + dy y sinx + 4y)0t + 4) sinx + 4y) 1t ) 0t + 4t ) sinx
Διαβάστε περισσότεραΤΕΙ ΚΑΒΑΛΑΣ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΙΑΣ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ
ΤΕΙ ΚΑΒΑΛΑΣ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΙΑΣ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΜΕΛΕΤΗ ΦΩΤΟΒΟΛΤΑΙΚΟΥ ΠΑΡΚΟΥ ΜΕ ΟΙΚΙΣΚΟΥΣ ΓΙΑ ΠΑΡΑΓΩΓΗ ΗΛΕΚΤΡΙΚΗΣ ΕΝΕΡΓΕΙΑΣ ΜΕΣΗΣ ΤΑΣΗΣ STUDY PHOTOVOLTAIC PARK WITH SUBSTATIONS
Διαβάστε περισσότεραSection 9.2 Polar Equations and Graphs
180 Section 9. Polar Equations and Graphs In this section, we will be graphing polar equations on a polar grid. In the first few examples, we will write the polar equation in rectangular form to help identify
Διαβάστε περισσότεραΑΓΓΛΙΚΗ ΓΛΩΣΣΑ ΣΕ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΔΙΕΘΝΩΝ ΣΧΕΣΕΩΝ & ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ
ΑΓΓΛΙΚΗ ΓΛΩΣΣΑ ΣΕ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΔΙΕΘΝΩΝ ΣΧΕΣΕΩΝ & ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ Ενότητα 1β: Principles of PS Ιφιγένεια Μαχίλη Τμήμα Οικονομικών Επιστημών Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης
Διαβάστε περισσότεραΓραμμικός Προγραμματισμός
Γραμμικός Προγραμματισμός Άλλες μορφές ΓΠ Αναθεωρημένη SIMPLEX Interior Point Approach Sensitivity Analysis (Παράδειγμα) Η Μέθοδος Simple Η μέθοδος υποθέτει ότι το πρόβλημα είναι διατυπωμένο στην τυπική
Διαβάστε περισσότεραFourier Series. MATH 211, Calculus II. J. Robert Buchanan. Spring Department of Mathematics
Fourier Series MATH 211, Calculus II J. Robert Buchanan Department of Mathematics Spring 2018 Introduction Not all functions can be represented by Taylor series. f (k) (c) A Taylor series f (x) = (x c)
Διαβάστε περισσότεραUNIVERSITY OF CAMBRIDGE INTERNATIONAL EXAMINATIONS International General Certificate of Secondary Education
www.xtremepapers.com UNIVERSITY OF CAMBRIDGE INTERNATIONAL EXAMINATIONS International General Certificate of Secondary Education *6301456813* GREEK 0543/03 Paper 3 Speaking Role Play Card One 1 March 30
Διαβάστε περισσότεραOther Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests
Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests Side-Note: So far we have seen a few approaches for creating tests such as Neyman-Pearson Lemma ( most powerful tests of H 0 : θ = θ 0 vs H 1 :
Διαβάστε περισσότεραΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 11/3/2006
ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 11/3/26 Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Ολοι οι αριθμοί που αναφέρονται σε όλα τα ερωτήματα μικρότεροι το 1 εκτός αν ορίζεται διαφορετικά στη διατύπωση
Διαβάστε περισσότεραDémographie spatiale/spatial Demography
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ Démographie spatiale/spatial Demography Session 1: Introduction to spatial demography Basic concepts Michail Agorastakis Department of Planning & Regional Development Άδειες Χρήσης
Διαβάστε περισσότεραMain source: "Discrete-time systems and computer control" by Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 4 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 1
Main source: "Discrete-time systems and computer control" by Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 4 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 1 A Brief History of Sampling Research 1915 - Edmund Taylor Whittaker (1873-1956) devised a
Διαβάστε περισσότεραΟΙΚΟΝΟΜΟΤΕΧΝΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΕΝΟΣ ΕΝΕΡΓΕΙΑΚΑ ΑΥΤΟΝΟΜΟΥ ΝΗΣΙΟΥ ΜΕ Α.Π.Ε
Τμήμα Ηλεκτρονικών Μηχανικών Τ.Ε. ΟΙΚΟΝΟΜΟΤΕΧΝΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΕΝΟΣ ΕΝΕΡΓΕΙΑΚΑ ΑΥΤΟΝΟΜΟΥ ΝΗΣΙΟΥ ΜΕ Α.Π.Ε Πτυχιακή Εργασία Φοιτητής: Γεμενής Κωνσταντίνος ΑΜ: 30931 Επιβλέπων Καθηγητής Κοκκόσης Απόστολος Λέκτορας
Διαβάστε περισσότεραST5224: Advanced Statistical Theory II
ST5224: Advanced Statistical Theory II 2014/2015: Semester II Tutorial 7 1. Let X be a sample from a population P and consider testing hypotheses H 0 : P = P 0 versus H 1 : P = P 1, where P j is a known
Διαβάστε περισσότερα6.3 Forecasting ARMA processes
122 CHAPTER 6. ARMA MODELS 6.3 Forecasting ARMA processes The purpose of forecasting is to predict future values of a TS based on the data collected to the present. In this section we will discuss a linear
Διαβάστε περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Οικονομία. Διάλεξη 9η: Basics of Game Theory Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Ψηφιακή Οικονομία Διάλεξη 9η: Basics of Game Theory Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Course Outline Part II: Mathematical Tools Firms - Basics of Industrial
Διαβάστε περισσότερα( ) 2 and compare to M.
Problems and Solutions for Section 4.2 4.9 through 4.33) 4.9 Calculate the square root of the matrix 3!0 M!0 8 Hint: Let M / 2 a!b ; calculate M / 2!b c ) 2 and compare to M. Solution: Given: 3!0 M!0 8
Διαβάστε περισσότεραforms This gives Remark 1. How to remember the above formulas: Substituting these into the equation we obtain with
Week 03: C lassification of S econd- Order L inear Equations In last week s lectures we have illustrated how to obtain the general solutions of first order PDEs using the method of characteristics. We
Διαβάστε περισσότεραOrdinal Arithmetic: Addition, Multiplication, Exponentiation and Limit
Ordinal Arithmetic: Addition, Multiplication, Exponentiation and Limit Ting Zhang Stanford May 11, 2001 Stanford, 5/11/2001 1 Outline Ordinal Classification Ordinal Addition Ordinal Multiplication Ordinal
Διαβάστε περισσότεραFinite Field Problems: Solutions
Finite Field Problems: Solutions 1. Let f = x 2 +1 Z 11 [x] and let F = Z 11 [x]/(f), a field. Let Solution: F =11 2 = 121, so F = 121 1 = 120. The possible orders are the divisors of 120. Solution: The
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΠΤΥΞΗ ΣΕΝΑΡΙΩΝ ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗΣ ΤΗΣ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΚΑΙ ΤΗΣ ΥΔΡΟΗΛΕΚΤΡΙΚΗΣ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ ΤΟΥ ΥΔΡΟΣΥΣΤΗΜΑΤΟΣ ΤΟΥ ΠΟΤΑΜΟΥ ΝΕΣΤΟΥ
ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΣΕΝΑΡΙΩΝ ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗΣ ΤΗΣ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΚΑΙ ΤΗΣ ΥΔΡΟΗΛΕΚΤΡΙΚΗΣ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ ΤΟΥ ΥΔΡΟΣΥΣΤΗΜΑΤΟΣ ΤΟΥ ΠΟΤΑΜΟΥ ΝΕΣΤΟΥ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΣΕΝΑΡΙΩΝ ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗΣ ΤΗΣ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΚΑΙ ΤΗΣ ΥΔΡΟΗΛΕΚΤΡΙΚΗΣ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ
Διαβάστε περισσότεραThe challenges of non-stable predicates
The challenges of non-stable predicates Consider a non-stable predicate Φ encoding, say, a safety property. We want to determine whether Φ holds for our program. The challenges of non-stable predicates
Διαβάστε περισσότεραBlock Ciphers Modes. Ramki Thurimella
Block Ciphers Modes Ramki Thurimella Only Encryption I.e. messages could be modified Should not assume that nonsensical messages do no harm Always must be combined with authentication 2 Padding Must be
Διαβάστε περισσότερα7 Present PERFECT Simple. 8 Present PERFECT Continuous. 9 Past PERFECT Simple. 10 Past PERFECT Continuous. 11 Future PERFECT Simple
A/ Ονόματα και ένα παράδειγμα 1 Present Simple 7 Present PERFECT Simple 2 Present Continuous 8 Present PERFECT Continuous 3 Past Simple (+ used to) 9 Past PERFECT Simple she eats she is eating she ate
Διαβάστε περισσότερα