Pitanja za eliminacioni test od ranijih godina Januar Dat je niz brojeva, tipa Napisati koliko iznosi medijana.

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Pitanja za eliminacioni test od ranijih godina Januar Dat je niz brojeva, tipa Napisati koliko iznosi medijana."

Transcript

1 Pitanja za eliminacioni test od ranijih godina Januar *Medijana i modus: 1. Naci medijanu: 7, 5, 4, 17, 15, 22, 25, 17, 20, Dat je niz brojeva, tipa Napisati koliko iznosi medijana. 3. Izracunati medijanu za: 99,98,97,96...3,2,1 odg: 50, posto je N neparno- (X(n+1)/2), ili ti (99+1)/2 4.Dat je niz brojeva, odrediti medijanu (Me=8.5) 5. 2,3,4,5,7,8,11,13,15,izracunati Me? 6. Izracunatu medijanu 4,6,7,8,12,13. 7, ,-3,-3,-3,3,3,3,3, medijana uzima vrednost iz kog intervala [0-1] 8. Dat je integral od 0 do a=0,52, u kom intervalu je medijana? 9. Modus i medijana su : a)parametri centralne tendencije b)mere varijabiliteta 10. Nesto oko ar. sred i medijane, ako ar. sr. tezi nekim velikim frekv, da li medijana tezi brze, sporije,...? Medija tezi brze delu sa vecim vrekvencijama za razliku od ar. sr. jer samo od njih i zavisi. 11. Data je neprekidna funkcija f(x), koja od sledećih tvrdjenja su tačna? a) = 0,5 b) = 0,5 c) = 1

2 d) = Dat je grafik funkcije gustine podeljen od 0 do a, i od a do b. F(a) = 0.48, pa treba da se odredi u kom je intervalu Me. Medijana ce biti u intervalu od a do b, poshto je F(Me)= Imas grafik, pa da napises da li je veca medijana ili ocekivana vrednost. Ovo se isto radi iz onog uslova - ako je f-ja asimetricna u levo X bar > Me, ako je asimetricna u desno X bar < Me. 14. Medijana Gausove krive se nalazi u: x=0 15. Imas grafik pa treba da napises u kom je intervalu medijana. Ako je podeljen na dva dela interval, u onom delu gde su vece frekvencije (u koju stranu je simetrican, tamo je i Me) 16. Modus kod Gaussove krive? 17. Modus kod geometrijske raspodele? Odgovor je Kod grupnih intervala, interval sa najvećim modusom se zove? [bilo ponuđeno modulni, medijalni, kvartalni i još jedan- ne znam rešenje] 19. Sta je modus? 20. Naci modus: 7, 5, 4, 17, 15, 22, 25, 17, 20, Izmereno je neko obeležje u pančevu i utvrdjeno je ,101,99,100,105,101,98,105,110,115 Pronaći modus. a) 101 b) 115 c) 105 d) 3 e) Dat je grafik,napisati koliki je modus

3 *Varijansa: 23. Imas niz od 6 brojeva (-3,-3,-3,3, 3, 3). Kom intervalu pripada varijansa od ponudjenih. Odokativno mislim da je varijansa = Niz brojeva 3,3,3,3,-3,-3,-3,-3, kom intervalu pripada varijansa. Var=9 Ovaj niz se radi ovako: Var= E(x^2)-(E(x))^2 Kako je E(x)=0 E(x)=( ) E(x^2)=9 =(1/8*8*3*3), te je varijansa jednaka 9 (x^2)= 1/n*(x^2*f) to je po formuli kod nas je n=8, x=3 i -3 a f (to je frekvencija. tj. broj ponavljanja vrednosti) = 4 (za x=-3) i 4 (za x=-3) pa je E(x^2) = 1/8* (4*3^2+4*(-3)^2)= 1/8* (4*9+4*9)= 1/8*8*9=9 25. Imas niz od 6 brojeva (-3,-3,-3,3, 3, 3). Pa kom intervalu pripada varijansa od ponudjenih.? Varijansa ((-3)+(-3)+(-3)+3+3+3)/6= 0 - aritmeticka sredina ((-3-0)²+(-3-0)²+(-3-0)²+(3-0)²+(3-0)²+(3-0)²)/6= 9*6/6= 9 - varijansa 26. Izracunati varijansu: 2, 3, 4 odg: 2/3, izracuna se ocekivanje, pa varijansa E(x^2)=12; E(x)=4; varijansa=? 28. E(x^2)=8 E(x)=3, kolika je varijansa [nema rešenje jer ne može biti negativna] 29. Varijansa definisana na 2 podskupa N1 i N Da li je dobro pri kupovini nekretnina, da je rasprsenost velika (ima slicno pitanje i za plate)? Nije. 31. Ako je data linearna veza Y = a*x + b kako bi izgledao izraz za disperziju. a)s = S + 1 b) S = a S c) S = a S + b d) S = a S + b 32. Cemu su jednaki parametri rapodela (ocekivanje i varijansa) kod Hi-kvadrat, Puasonove, Studentove... raspodele (vise ovakvih razlicitih pitanja) 33. Bilo je nekoliko pitanja gde ti ja data tipa Studentova ili neka druga raspodela pa treba da uporedis varijansu sa nekom drugom i napises da li je veca/manja/jednaka.

4 34. Osobine varijanse. 35. Kod Normalne raspodele, kada je m1=m2 u kom odnosu su S1 i S2? (ponudjeno: <,>,=,...) Za ovo mislim da je trebala postojati slika ovog tipa: Kao sto se vidi, ocekivanja su ista (=0), a varijanse se razlikuju. Sto je raspodela vise spljostena, veca je varijansa (standardna devijacija), i obrnuto. Tj. varijansa i pokazuje koliko je rashirena raspodela na slici. Sto je rashirenija raspodela, veca je varijansa. Na slici je S A < S B. 36. Dato je N(6,60) i Hi 2 raspodela sa recimo 40 stepeni slobode, pa treba da im uporedis varijanse. Za ovaj primer je veca varijansa za Hi 2, jer je = 2n. 37.Kad je m1=m2, kakav je odnos varijansi? 38. varijansa kod Hi- kvadrat raspodele Koje vrednosti moze uzeti varijansa (koji je interval)? Trebalo bi da je [0, +beskonacno). 40. Ako obelezje X ima varijansu Sx^2, a Y Sy^2, i ako postoji linerana veza Y = ax+b, tada je : a) Sy^2 = a^2sx^2 *Kovarijansa: 41. Kovarijansa Oxy sadrzi: rasturanja X-a i Y-a pojedinacno, i zajednicka rasturanja X i Y. 42. Sta predstavlja kovarijansa? 43. Sta pokazuje kovarijansa? Trebalo bi da pokazuje nezavisnot sl. promenljivih. Ako je ona = 0, i koef. korelacije = 0 (kada je ro=0 => nezaviste sl.pr.)

5 *Koeficijent determinacije: 44. Koeficijent determinacije uzima vrednost iz kog intervala [0-1] 45. Čemu služi koeficijent determinacije? 46. Ako je data linerna veza Y= 3-0,5X koliko iznosi koeficijent determinacije? a) 0 b) -3 c) 1 ovo je tačno d) Napisati izraz za koeficijent determinacije. *Bajes: 48.Cemu sluzi Bajesova formula? odredjivanje uslovne verovatnoce izvesnih dogadjaja koji su prethodili realizaciji jednog slucajnog dogadjaja *Kosi: 49. Kosijeva teorema. H<g<x 50. Da li za Kosijevu raspodelu postoji funkcija generatrisa? Ne postoji. *Bernuli: 51. Bernulijeva teorema. 52. Bernulijev eksperiment (otvoreno pitanje) 53. Bernoulli-jeva teorema - da se zaokruzi cemu je limes jednak. Jedinici. *Borel: 54. data je terema(odgovor je bio da je to Borelov zakon velikih brojeva) 55. Granične teoreme u verovatnoći su: 1. Bernoulli-jeva šema nezavisnih događaja 2. Borel-ov zakon velikih brojeva 3. Moivre-Laplace-ova teorema

6 *Koeficijent korelacije: 56. Ako je f1(x)=f2(x), koliki je koef. korelacije? 57. Koji je interval koeficijenta korelacije? -1 <= ro <= Koliko iznosi koeficijent korelacije za potpuno zavisne slucajne promenljive? Ili je 1 ili -1 (zavisi od a kod funkcije Y=ax+b, ako je a>0 onda je Ro=1, ako je a<0, Ro=- 1) 59. izracunati koef. koleracije Y=0.3X-2 (koef. koleracije je 1) 60. Srednje kvadratne reg. prave se seku ako je koef. kor. u kom intervalu? 61. Kaze da su X i Y linearno zavisne, i data je formula X=0,4*Y+6. Koliko je ro? Posto su linearno zavisne znaci da je Y=aX+b. Kada se X=0,4*Y+6 sredi, Y=2,5X-15 i posto je a>0 ro=1 *A kada je a<0 ro= Ako je data linearna veza Y = 0.1, - 0,7x kolko je r? a) r = 0,7 b) r =1 (ovo je tačno) c) r = -1 d) je nemoguće 63. Ako je data linearna veza Y = 0,7x + 0.1, kolko je? a) = 0,7 b) =1 (ovo je tačno) c) = -1 d) je nemoguće 64. Srednje kvadratne regresione prave ce se poklopiti onda kada je koef. korelacije jednak cemu? 65. Ako su X i Y nezavisne onda je koeficijent koleracije=...0 Sredine: 66. Zbir kvadrata odstupanja vrednosti ob X na elementima stat skupa od bilo kog broja c, je najmanji ako je...? c=aritmetickoj sredini 67. Ako je raspodela asimetricna u levo to znaci da je kakav je odnos izmedju aritmeticke sredine i medijane? Aritmeticka sredina ima vecu vrednost. 68. Da li je aritmeticka sredina dobar pokazatelj kada je varijabilitet veliki? 69. Definicija harmonijske sredine.

7 Harmonijska sredina niza brojeva je reciprocna vrednost aritmeticke sredine reciprocnih vrednosti clanova tog niza. 70. Geometrijska sredina. *Indeksi: 71. Lancani indeksi. 72. Indeks je broj koji predstavlja kolicnik vrednosti posmatranog obelezja X u trenutku t i...? vrednost tog obelezja u trenutku t Bazni index je kolicnik vrednosti obelzeja X i cega? 74. Da se prepozna formula za prosecnu stopu promene (PSP). *Kvartilna devijacija: 75. kvartilna devijacija odstranjuje 25% ili 50% ekstremnih vrednosti? Odgovor je 50%, 76. Otvoreno: Da se napisu nejednacine preko kojih odredjujemo s za donji kvartil. 77. Za kvartilnu devijaciju da se napisu one formule za odredjivanje X 0.25 i X *Standardna devijacija: 78. Niz brojeva -2,-1,0,1,2 izracunati standardnu devijaciju 79. Izracunati standardnu devijaciju, dat je niz brojeva 1,2,3,4,5 *Normalna raspodela N: 80. Data N(0,1) i studentova t10, nacrtati ih na istom grafiku 81. Nacrtati N(0, nesto) i t20(studentova)? 82. Kod normalne u odnosu na nula, povrsina desno je 1 T/N 83. Nacrtati funkciju raspodele za N(6,4) 84.Oko koje prave je simetricna N(3,6) 85. Data je normalna raspodela N(0,4). Skicirati zakon verovatnoće i označiti gde je očekivana vrednost.

8 86. Date su vrednosti standardizovane normalne raspodele: X, X1, X2, i Z= X^2+X1^2+X2^2, tada Z pripada kojoj raspodeli? [bilo ponuđeno: normalna, studentova, puasonova i nijedna - nisam znaoverovatno normalna] 87. Nacrtati N(-1, sigma^2) i obleleziti ocekivanje. 88. Nacrtati f-ju normalne raspodele za N(-2, var) i oznaciti E(x) Očekivanje ti je u tački -2 na x osi. Dakle, obeleži na x osi, nemoj gore negde. Očekivanje ti je tačka (-2, 0), nije svejedno na koji ćeš je deo vertikale staviti, dakle, na x osi obeležavaš 89. Nacrtati N(1, sigma^2) i oznaciti matematicko ocekivanje na grafiku 90. Data je X, normalno rasporedjena slucajna promenljiva, sa srednjom vrednoscu 15 i varijansom 9, tada je P ( x<18 ) : a) b) c) d) da se nacrta funkcija gustine N(4,nešto) 92. Medijana, modus i aritmeticka sredina su kod normalne raspodele jednaka? T/N 93. n=100, p=0.02. vrsi se aproksimacija Normalnom raspodelom T/N 94. Kod normalne raspodele povrsina levo od y ose je jednaka 1. T/N 95. Kod normalne raspodele povrsina levo od y ose je jednaka 0.5 T/N 96. Dato jen(4; 0,4). Cemu je jednako P(X=3)? Potrebno je prvo standardizovati ovo, pa iscitati iz tabele za N (0,1). 97. Data je normalna raspodela X:N(m, ), naći verovatnoću. P(x m) = 98. Da se nacrta funkcija raspodele N(6,4), obeleži očekivanje, tako da obuhvati 99,7% (tako nekako)

9 *Studentova raspodela: 99.Povrsina desno kod studentove je 1 T/N 100. modus, medijana, ocekivanja kod Studentove raspodele su u nuli (tacno) 101. Medijana, modus i aritmeticka sredina su kod Studentove raspodele jednaka? T/N 102. tacno/netacno bilo je da je data N(4,6) i Studentova sa 40 stepeni slobode pa pitaju da li Studentova raspodela ima vecu spoljostenost. *Puasonova raspodela: 103. Ako je lambda kod Puasonove rasp jednaka 4, koliko je ocekivanje i standardna devijacija? (4 i 2) 104. Sta je lambda kod Puasonove raspodele 105. Mislim da moze Puasonovom raspodelom...ili da bude 0 golova ili jedan ili 2 ili 3 ili vise Pitanje tipa - ako je data Puasonova raspodela sa m=nesto i sigma^2=nesto, da li postoji neka druga raspodela sa istom varijansom? Odgovor je da ili ne. Ovo bi trebalo da se radi preko parametara mislim nekako. *Fiserova raspodela: 107. Skica fje raspodele Fiserove raspodele (ima na kod Fiserove raspodele, kolika je vrednost ispod krive?(1,0, oo..)? *Hi-kvadratna raspodela: 109. z ima Hi-kvadratnu... to mozes da provalis iz definicije Hi-kvadratne raspodele 110. Kod Hi kvadrat rapodele, povrsina desno od y ose je jednaka 1. T/N 111. Kod Hi kvadrat rapodele, povrsina desno od y ose je jednaka 0.5? T/N 112.Broj golova na jednoj fudbalskoj utakmici moze predstaviti kojom raspodelom? *Zakon verovatnoca, funkcija raspodele, funkcija gustine: 113. Sta pokazuje funkcija raspodele? 114. Data je fja raspodele, napisati zakon verovatnoca F(x)= a 115. Funkcija raspodele - kada x ne uzima vrednost vecu od z Prepoznati funkciju raspodele ako su clanovi 2 i 4, a srednja vrednost 3,25??? 117. E(x)=3.25. verovatnoca za 2 je npr p, a za 4 je q. zbir p i q mora biti 1. a imas da je 2p+4q=3.25. resis sistem i dobijes koliko su p i q... ja sam dobila da je p=0.375 a q= Imas dat zakon verovatnoca (funkciju gustine), pa treba napraviti funkciju raspodele.

10 119. Dat je zakon verovatnoca gde je X: a verovatnoce i jedno mesto prazno i trazi se P(X<=E(x)) i ponudjeni odgovori. Nadje se verovatnoca koja nedostaje (0.25) pa se izracuna ocekivanje i onda se saberu verovatnoce za X manje od tog broja 120. Dat je zakon verovatnoca promenljive x sa x1,pi=0.3, x2,p2=0.6, x3,p3=? Izracunati p3. p1+p2+p3=1 0,3+0,6+p3=1 p3=0, Data je fja gustine a(x-2) na intervalu od 0 do 2, naci a? a=-1/2 -kako se ovo računa Integral (od 0 do2) od a(x-2)dx 122. Na osnovu f-je gustine f(x), dobijena je f-ja raspodele F(x), koliko je: P(a<X<b)? odg: integral(od a do b)f(x)dx 123. Data funkcija gustine f(x)=a(x-2), 0<=x<=2, koliko je a [rešenje a=-1/2] 124. Da se prepozna formula funkcije gustine Koshijeve raspodele. (ovo cesto dolazi, iako nije u delu za ucenje!) 125. integral -a*10 na-5*e na-a*nesto... treba da se odredi interval za a. U sustini, ovo se radi tako da odredish a takvo da funkcija gustine ne moze biti negativna vrednost. (napomena: e na minus beskonacno je 0, a e na o je 1) *Muavr-Laplas 126. Da se prepozna u Moivre-Laplace-ovoj teoremi (integralnoj) formula cemu je 2 b x b X np 1. 2 jednak limes. lim P a < b = e dx ( x)dx n = Φ. npq 2π a a *Binomna raspodela: 127. Formula binomne raspodele Ako je p=q=o.5, i p+q=1 to je koja raspodela? Binomna (i to simetricna) Ako je np<10 i onda binomnu raspodelu aproksimiramo kojom raspodelom? Puasonovom Nesto kod Binomne raspodele (n,p), kada je n>=100 i kada je ocekivanje 5, pa treba da se izracuna da li je p>0.05, p< ? Radi se iz odnosa m=np kod Binomne U binomnoj raspodeli B(n,p), n predstavlja: broj ponavljanja eksperimenta 132. Kod binomne raspodele n=1000 p=0.02, ona aporksimira u Puasonovu T/N [N] 133. Kod binomne raspodele n predstavlja? [rešenje broj ponavljanja eksperimenta]

11 *Uniformna raspodela: 134. Data je uniformna raspodela X:(0,8). Napisati jednačinu za medijanu Nacrtati fju raspodele za X:U(-4,6) 136. Grafik funkcija gustine i raspodele za U(20,24) U(-3,1) je simetrična u odnosu na koju pravu [rešenje x=-1] 138. U kom intervalu su a i b kod Uniformne raspodele? (izvor: Wiki) 139. Ako je a(3,4) i b(1,2), da li je moguca jednacina f(x)= 1/b-a ; za a<x<b? Nije moguce, jer funkcija gustine mora biti pozitivna vrednost. A i ako se misli na Uniformu raspodelu, nije ispunjen uslov za parametre: *Mere varijabiliteta: 140. Koja mera varijabiliteta se koristi kod poređenja dve raspodele? [koeficijent varijacije] 141. Date su mere varijabiliteta. Treba da se prepozna ona koja se ne belezi istim jedinicama kao i ostale? Ovo bi trebalo da je koeficijent varijacije Razmak varijacije 143. Razmak varijacije je najbolji: a) gde se granice razlikuju mnogo b) gde se granice razlikuju malo 144. Da li je razmak varijacije dobar pokazatelj za cene kuca u Beogradu? Nije. *Gausova kriva: 145. U kojoj tački gausova kriva ima maksimum? a) x= -1 b) x = 1 c) x = 10 d) x=0 Zavisnost/nezavisnost: 146. Kada su X i Y potpuno (funkcionalno) zavisne sl. pr. onda je f(x,y)=f1(x)=f2(y). da/ne 147. Napisati uslov da su sva skupa nezavisna? P(A*B)=P(A)*P(B) 148. Ako su uslovni zakoni verov. i marginalni jednaki onda su te dve promenljive...(zavisne, nezavisne, nista od navedenog i jos nesto) 149. Uslovi zakona verovatnoce. Da je f(x)>0 i integral f(x)dx= Formula za nezavisne sl. promenljive nepredidnog tipa Kod nezavisnih dogadjaja cemu je jednako P(A/B)?

12 Skupovi: 152. Otvoreno: Da se nacrtaju grafici stvari tipa presek/unija dogadjaja Otvoreno: Graficki prikazati A/B U B/A Proizvod A ima defekt I vrste, proizvod B defekt II vreste. Sta je unija ova dva dogadjaja? a)proizvod ima defekt b)proizvod nema defekt c) proizvod ima defekt I vrste 155. Navesti osobine unije i preseka Unija dva nezavisna dogadjaja, neki odnos njih i sigurnog dogadjaja, tako neshto U kojem slucaju se iskljucuju skupovi A i B? 158. P(A-B)=0.2, P(AB)=0.3 naci P(B) 159. P(A-B)=0.4, P(AB)=0.4 naci P(A) 160. Ako su date verovantoce polaganja ispita studenata A,B,C,D, izracunati verovatnocu da ce poloziti samo jedan. Znaci, ili je polozio 1. ili 2. ili 3. ili 4. Sabiraju se sve te verovatnoce studenta polazu ispit pri cemu su A, B, C, D verovatnoce da su polozili, respektivno. Koja je verovatnoca da je polozio najvise jedan? P= nijedan+ samo a + samo b + samo c + samo d. *Matematicko ocekivanje: 162. Kako ide formula za matematicko ocekivanje kod jednodimenzionih neprekidnih, a koliko kod dvodimenzionih neprekidnih? 163. Formula za matematicko ocekivanje neprekidnih promenljivih. Momenti: 164. Cemu je jednak nulti obican momenat? Jedinici Cemu je jednak prvi centralni momenat? Nuli.

13 166. Momenat mozemo izraziti i preko : a)f-je generatrise 167. Cemu su jednaki centralni i obicni momenti 0-tog i prvog reda - da se prepoznaju formule dat je integral od x^2f(x) dx...(to je drugi obicni momenat) *Koeficijent asimetrije: 169. Raspodela je simetricna ako je koeficijent beta1 jednak : a) Imas 2 funkcije nacrtane, jedna je iznad druge, pa treba odrediti da li je beta1 (1) <>= od beta1(2) (koja je asimetricnija raspodela) Data je slika sa m1=m2, pa treba da uporedis prve Pirsonove koeficijente. Gledas koja vise vuce i na koju stranu (zbog znaka) Koja raspodela nije simetricna? (mislim da su ponudjene bile normalna,studentova,hi-kvadrat i jos neka) Simetricne raspodele su: Normalna, Studentova, Uniformna i specijalni slucaj Binomne kada je p=q=0.5. *Cebisevljeva teorema: 173. Otvoreno: Sta odredjuje Cebishevljeva teorema? 174. Cemu je jednako P(m-3sigma < X < m+3sigma)? Tri sigme se pominju kod objashnjenja Chebisevljeve teoreme. Kaze da je P{ m -3sigma < x <= m + 3signa} >= Oduzmes svuda m --> P(3sigma<x-m<=3sigma), pa podelis sa sigma --> P(3<x-m/sigma<3), i to je u stvari P (3<X*<3). To ischitash iz N (0,1). *Jos neka pitanja: 175. Cemu je jednako E(a1X + a2x)? 176. Osobine verovatnoce sl. dogadjaja. Nenegativnost,normiranost,aditivnost 177. Data je definicija iz koje treba prepoznati da je odgovor ekperimenti Otvoreno: Da se napise formula kumulativnih frekvencija za i-ti grupni interval Napisati formulu kumulativne frekvencije? 180. Osobina niza apsolutnih odstupanja. (56.str. - knjiga) 181. Definisati apriori verovatnoću: 182. Data je (n,0,5), koje od sledećih tvrdjenja su tačna? a) P(X=i) = P(x=n-i+1) b) P(x=i) = P(x=n-1) c) P(x=i) = P(x = n-i)

14 183. Navesti aksiome verovatnoće Nacrtati disperzionu matricu za X,Y 185. Pitanje u vezi sa Gama raspodelom. (ponekad dodje ovakvo pitanje, iz onih delova koji se ne trabaju uciti, ali su takva pitanja retka, možda jedno od 25 pitanja) 186. Poseban slucaj Paskalove raspodele kad je k=1 je koja raspodela? Geometrijska raspodela Dat je zakon raspodele sl. pr X. Odrediti P(x<=E(x)). Prvo se sracuna E(x) iz podataka, pa je P suma svih P u raspodeli do E(x). *Zadaci: 188. Dat je zakon raspodela verovatnoca , , 2-0.2, , 4-0.2, 5-a. Izracunati a i nacrtati fju raspodele Na pet papira je ispisano pet brojeva(na svakom po jedan) 1,2,3,4,6. Koliko se moze formirati petocifrenih brojeva, tako da prve dve cifre budu neparni bojevi. 12 (2*1*3*2*1) 190. Na 80 papira napisani su brojevi od 1 do 80, naci verovatnocu da je izvuceni br ne manji od 45 ili da je deljiv sa Prodavac sladoleda po lepom vremenu proda sladoled u vrednosti od 1200, a po kiši proda za 350, ako je verovatnoća da će sutra biti padavina 35%, koliki se očekuje profit? [1200* *0.35-tako su mi rekli da se radi] * vrednosti sam lupio, znam da je ovo 35% bilo, isti je postupak 192. Dato je 5 papira numerisanih sa 1,2,3,4,6, na koliko načina se mogu raspodeliti, pri čemu na prva dva mesta, moraju biti papiri sa parnim brojevima [rešenje 3*2*3*2*1=36] 193. m belih i n crnih numerisanih kuglica, koliko ima nacina da se poredjaju u niz da dve kuglice iste boje ne budu jedna do druge -n belih i n crnih numerisanih kuglica..., odgovor je 2*((n!)^2) 194. zadatak sa totalnom verovatnocom ako je z=x1^2 + X2^ Xn^2, koju raspodelu ima z?? 196. Koja je verovatnoca da padne 5 na kockici posle 5. pokusaja? (5/6)^4*(1/6) 197. Zadatak - Imash vrednost integrala i jednu granicu, pa treba da odredish vrednost druge granice P(-1<X<1) = 0.68; 0,95; 0,977 i crta na kojoj se upise koji je broj od ova tri

Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće (zadaci) Beleške dr Bobana Marinkovića

Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće (zadaci) Beleške dr Bobana Marinkovića Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće zadaci Beleške dr Bobana Marinkovića Iz skupa, 2,, 00} bira se na slučajan način 5 brojeva Odrediti skup elementarnih dogadjaja ako se brojevi biraju

Διαβάστε περισσότερα

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama.

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama. Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama. a b Verovatno a da sluqajna promenljiva X uzima vrednost iz intervala

Διαβάστε περισσότερα

numeričkih deskriptivnih mera.

numeričkih deskriptivnih mera. DESKRIPTIVNA STATISTIKA Numeričku seriju podataka opisujemo pomoću Numeričku seriju podataka opisujemo pomoću numeričkih deskriptivnih mera. Pokazatelji centralne tendencije Aritmetička sredina, Medijana,

Διαβάστε περισσότερα

5. Karakteristične funkcije

5. Karakteristične funkcije 5. Karakteristične funkcije Profesor Milan Merkle emerkle@etf.rs milanmerkle.etf.rs Verovatnoća i Statistika-proleće 2018 Milan Merkle Karakteristične funkcije ETF Beograd 1 / 10 Definicija Karakteristična

Διαβάστε περισσότερα

3.1 Granična vrednost funkcije u tački

3.1 Granična vrednost funkcije u tački 3 Granična vrednost i neprekidnost funkcija 2 3 Granična vrednost i neprekidnost funkcija 3. Granična vrednost funkcije u tački Neka je funkcija f(x) definisana u tačkama x za koje je 0 < x x 0 < r, ili

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET Goran Stančić SIGNALI I SISTEMI Zbirka zadataka NIŠ, 014. Sadržaj 1 Konvolucija Literatura 11 Indeks pojmova 11 3 4 Sadržaj 1 Konvolucija Zadatak 1. Odrediti konvoluciju

Διαβάστε περισσότερα

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija Za skiciranje grafika funkcije potrebno je ispitati svako od sledećih svojstava: Oblast definisanosti: D f = { R f R}. Parnost, neparnost, periodičnost. 3

Διαβάστε περισσότερα

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1 Građevinski fakultet Univerziteta u Beogradu 3.2.2016. Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1 Prezime i ime: Broj indeksa: 1. Definisati Koxijev niz. Dati primer niza koji nije Koxijev. 2. Dat je red n=1

Διαβάστε περισσότερα

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu Trigonometrijske jednačine i nejednačine. Zadaci koji se rade bez upotrebe trigonometrijskih formula. 00. FF cos x sin x

Διαβάστε περισσότερα

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju RAČUN OSTATAKA 1 1 Prsten celih brojeva Z := N + {} N + = {, 3, 2, 1,, 1, 2, 3,...} Osnovni primer. (Z, +,,,, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: sabiranje (S1) asocijativnost x + (y + z) = (x + y)

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo IZVODI ZADACI ( IV deo) LOGARITAMSKI IZVOD Logariamskim izvodom funkcije f(), gde je >0 i, nazivamo izvod logarima e funkcije, o jes: (ln ) f ( ) f ( ) Primer. Nadji izvod funkcije Najpre ćemo logarimovai

Διαβάστε περισσότερα

Pismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1.

Pismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1. Pismeni ispit iz matematike 0 008 GRUPA A Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: λ + z = Ispitati funkciju i nacrtati njen grafik: + ( λ ) + z = e Izračunati

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI (I deo)

IZVODI ZADACI (I deo) IZVODI ZADACI (I deo) Najpre da se podsetimo tablice i osnovnih pravila:. C`=0. `=. ( )`= 4. ( n )`=n n-. (a )`=a lna 6. (e )`=e 7. (log a )`= 8. (ln)`= ` ln a (>0) 9. = ( 0) 0. `= (>0) (ovde je >0 i a

Διαβάστε περισσότερα

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA April, 2013 Razni zapisi sistema Skalarni oblik: Vektorski oblik: F = f 1 f n f 1 (x 1,, x n ) = 0 f n (x 1,, x n ) = 0, x = (1) F(x) = 0, (2) x 1 0, 0 = x n 0 Definicije

Διαβάστε περισσότερα

Jednodimenzionalne slučajne promenljive

Jednodimenzionalne slučajne promenljive Jednodimenzionalne slučajne promenljive Definicija slučajne promenljive Neka je X f-ja def. na prostoru verovatnoća (Ω, F, P) koja preslikava prostor el. ishoda Ω u skup R realnih brojeva: (1)Skup {ω/

Διαβάστε περισσότερα

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je,

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je, PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI Sama definicija parcijalnog ivoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je, naravno, naučiti onako kako vaš profesor ahteva. Mi ćemo probati

Διαβάστε περισσότερα

Teorijske osnove informatike 1

Teorijske osnove informatike 1 Teorijske osnove informatike 1 9. oktobar 2014. () Teorijske osnove informatike 1 9. oktobar 2014. 1 / 17 Funkcije Veze me du skupovima uspostavljamo skupovima koje nazivamo funkcijama. Neformalno, funkcija

Διαβάστε περισσότερα

IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f

IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f 2. Nule i znak funkcije; presek sa y-osom IspitivaƬe

Διαβάστε περισσότερα

Osnovne teoreme diferencijalnog računa

Osnovne teoreme diferencijalnog računa Osnovne teoreme diferencijalnog računa Teorema Rolova) Neka je funkcija f definisana na [a, b], pri čemu važi f je neprekidna na [a, b], f je diferencijabilna na a, b) i fa) fb). Tada postoji ξ a, b) tako

Διαβάστε περισσότερα

III VEŽBA: FURIJEOVI REDOVI

III VEŽBA: FURIJEOVI REDOVI III VEŽBA: URIJEOVI REDOVI 3.1. eorijska osnova Posmatrajmo neki vremenski kontinualan signal x(t) na intervalu definisati: t + t t. ada se može X [ k ] = 1 t + t x ( t ) e j 2 π kf t dt, gde je f = 1/.

Διαβάστε περισσότερα

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti).

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti). PRAVA Prava je kao i ravan osnovni geometrijski ojam i ne definiše se. Prava je u rostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom aralelnim sa tom ravom ( vektor aralelnosti). M ( x, y, z ) 3 Posmatrajmo

Διαβάστε περισσότερα

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x Zadatak (Darjan, medicinska škola) Izračunaj vrijednosti trigonometrijskih funkcija broja ako je 6 sin =,,. 6 Rješenje Ponovimo trigonometrijske funkcije dvostrukog kuta! Za argument vrijede sljedeće formule:

Διαβάστε περισσότερα

Elementi spektralne teorije matrica

Elementi spektralne teorije matrica Elementi spektralne teorije matrica Neka je X konačno dimenzionalan vektorski prostor nad poljem K i neka je A : X X linearni operator. Definicija. Skalar λ K i nenula vektor u X se nazivaju sopstvena

Διαβάστε περισσότερα

Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A

Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A Ime i prezime: 1. Prikazane su tačke A, B i C i prave a,b i c. Upiši simbole Î, Ï, Ì ili Ë tako da dobijeni iskazi

Διαβάστε περισσότερα

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost M086 LA 1 M106 GRP Tema: CSB nejednakost. 19. 10. 2017. predavač: Rudolf Scitovski, Darija Marković asistent: Darija Brajković, Katarina Vincetić P 1 www.fizika.unios.hr/grpua/ 1 Baza vektorskog prostora.

Διαβάστε περισσότερα

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović Novi Sad April 17, 2018 1 / 22 Teorija grafova April 17, 2018 2 / 22 Definicija Graf je ure dena trojka G = (V, G, ψ), gde je (i) V konačan skup čvorova,

Διαβάστε περισσότερα

2.2 Srednje vrijednosti. aritmetička sredina, medijan, mod. Podaci (realizacije varijable X): x 1,x 2,...,x n (1)

2.2 Srednje vrijednosti. aritmetička sredina, medijan, mod. Podaci (realizacije varijable X): x 1,x 2,...,x n (1) 2.2 Srednje vrijednosti aritmetička sredina, medijan, mod Podaci (realizacije varijable X): x 1,x 2,...,x n (1) 1 2.2.1 Aritmetička sredina X je numerička varijabla. Aritmetička sredina od (1) je broj:

Διαβάστε περισσότερα

18. listopada listopada / 13

18. listopada listopada / 13 18. listopada 2016. 18. listopada 2016. 1 / 13 Neprekidne funkcije Važnu klasu funkcija tvore neprekidne funkcije. To su funkcije f kod kojih mala promjena u nezavisnoj varijabli x uzrokuje malu promjenu

Διαβάστε περισσότερα

MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15

MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15 MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15 Matrice - osnovni pojmovi (Matrice i determinante) 2 / 15 (Matrice i determinante) 2 / 15 Matrice - osnovni pojmovi Matrica reda

Διαβάστε περισσότερα

7 Algebarske jednadžbe

7 Algebarske jednadžbe 7 Algebarske jednadžbe 7.1 Nultočke polinoma Skup svih polinoma nad skupom kompleksnih brojeva označavamo sa C[x]. Definicija. Nultočka polinoma f C[x] je svaki kompleksni broj α takav da je f(α) = 0.

Διαβάστε περισσότερα

ASIMPTOTE FUNKCIJA. Dakle: Asimptota je prava kojoj se funkcija približava u beskonačno dalekoj tački. Postoje tri vrste asimptota:

ASIMPTOTE FUNKCIJA. Dakle: Asimptota je prava kojoj se funkcija približava u beskonačno dalekoj tački. Postoje tri vrste asimptota: ASIMPTOTE FUNKCIJA Naš savet je da najpre dobro proučite granične vrednosti funkcija Neki profesori vole da asimptote funkcija ispituju kao ponašanje funkcije na krajevima oblasti definisanosti, pa kako

Διαβάστε περισσότερα

KVADRATNA FUNKCIJA. Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola.

KVADRATNA FUNKCIJA. Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola. KVADRATNA FUNKCIJA Kvadratna funkcija je oblika: = a + b + c Gde je R, a 0 i a, b i c su realni brojevi. Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije = a + b + c je parabola. Najpre ćemo naučiti kako

Διαβάστε περισσότερα

Operacije s matricama

Operacije s matricama Linearna algebra I Operacije s matricama Korolar 3.1.5. Množenje matrica u vektorskom prostoru M n (F) ima sljedeća svojstva: (1) A(B + C) = AB + AC, A, B, C M n (F); (2) (A + B)C = AC + BC, A, B, C M

Διαβάστε περισσότερα

Pismeni ispit iz matematike GRUPA A 1. Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj, zatim naći 4 z.

Pismeni ispit iz matematike GRUPA A 1. Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj, zatim naći 4 z. Pismeni ispit iz matematike 06 007 Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj z = + i, zatim naći z Ispitati funkciju i nacrtati grafik : = ( ) y e + 6 Izračunati integral:

Διαβάστε περισσότερα

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012 Iskazna logika 3 Matematička logika u računarstvu Department of Mathematics and Informatics, Faculty of Science,, Serbia novembar 2012 Deduktivni sistemi 1 Definicija Deduktivni sistem (ili formalna teorija)

Διαβάστε περισσότερα

Prvi pismeni zadatak iz Analize sa algebrom novembar Ispitati znak funkcije f(x) = tgx x x3. 2. Naći graničnu vrednost lim x a

Prvi pismeni zadatak iz Analize sa algebrom novembar Ispitati znak funkcije f(x) = tgx x x3. 2. Naći graničnu vrednost lim x a Testovi iz Analize sa algebrom 4 septembar - oktobar 009 Ponavljanje izvoda iz razreda (f(x) = x x ) Ispitivanje uslova Rolove teoreme Ispitivanje granične vrednosti f-je pomoću Lopitalovog pravila 4 Razvoj

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIKA 2. Grupa 1 Rexea zadataka. Prvi pismeni kolokvijum, Dragan ori

MATEMATIKA 2. Grupa 1 Rexea zadataka. Prvi pismeni kolokvijum, Dragan ori MATEMATIKA 2 Prvi pismeni kolokvijum, 14.4.2016 Grupa 1 Rexea zadataka Dragan ori Zadaci i rexea 1. unkcija f : R 2 R definisana je sa xy 2 f(x, y) = x2 + y sin 3 2 x 2, (x, y) (0, 0) + y2 0, (x, y) =

Διαβάστε περισσότερα

Fakultet tehničkih nauka, Softverske i informacione tehnologije, Matematika 2 KOLOKVIJUM 1. Prezime, ime, br. indeksa:

Fakultet tehničkih nauka, Softverske i informacione tehnologije, Matematika 2 KOLOKVIJUM 1. Prezime, ime, br. indeksa: Fakultet tehničkih nauka, Softverske i informacione tehnologije, Matematika KOLOKVIJUM 1 Prezime, ime, br. indeksa: 4.7.1 PREDISPITNE OBAVEZE sin + 1 1) lim = ) lim = 3) lim e + ) = + 3 Zaokružiti tačne

Διαβάστε περισσότερα

Cauchyjev teorem. Postoji više dokaza ovog teorema, a najjednostvniji je uz pomoć Greenove formule: dxdy. int C i Cauchy Riemannovih uvjeta.

Cauchyjev teorem. Postoji više dokaza ovog teorema, a najjednostvniji je uz pomoć Greenove formule: dxdy. int C i Cauchy Riemannovih uvjeta. auchyjev teorem Neka je f-ja f (z) analitička u jednostruko (prosto) povezanoj oblasti G, i neka je zatvorena kontura koja čitava leži u toj oblasti. Tada je f (z)dz = 0. Postoji više dokaza ovog teorema,

Διαβάστε περισσότερα

5 Ispitivanje funkcija

5 Ispitivanje funkcija 5 Ispitivanje funkcija 3 5 Ispitivanje funkcija Ispitivanje funkcije pretodi crtanju grafika funkcije. Opšti postupak ispitivanja funkcija koje su definisane eksplicitno y = f() sadrži sledeće elemente:

Διαβάστε περισσότερα

41. Jednačine koje se svode na kvadratne

41. Jednačine koje se svode na kvadratne . Jednačine koje se svode na kvadrane Simerične recipročne) jednačine Jednačine oblika a n b n c n... c b a nazivamo simerične jednačine, zbog simeričnosi koeficijenaa koeficijeni uz jednaki). k i n k

Διαβάστε περισσότερα

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL MATEMATIKA. Neka je S skup svih živućih državljana Republike Hrvatske..04., a f preslikavanje koje svakom elementu skupa S pridružuje njegov horoskopski znak (bez podznaka). a) Pokažite da je f funkcija,

Διαβάστε περισσότερα

INTEGRALNI RAČUN. Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa. Lucija Mijić 17. veljače 2011.

INTEGRALNI RAČUN. Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa. Lucija Mijić 17. veljače 2011. INTEGRALNI RAČUN Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa Lucija Mijić lucija@ktf-split.hr 17. veljače 2011. Pogledajmo Predstavimo gornju sumu sa Dodamo još jedan Dobivamo pravokutnik sa Odnosno

Διαβάστε περισσότερα

KVADRATNA FUNKCIJA. Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola.

KVADRATNA FUNKCIJA.   Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola. KVADRATNA FUNKCIJA Kvadratna funkcija je oblika: a + b + c Gde je R, a 0 i a, b i c su realni brojevi. Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije a + b + c je parabola. Najpre ćemo naučiti kako izgleda

Διαβάστε περισσότερα

a M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A.

a M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A. 3 Infimum i supremum Definicija. Neka je A R. Kažemo da je M R supremum skupa A ako je (i) M gornja meda skupa A, tj. a M a A. (ii) M najmanja gornja meda skupa A, tj. ( ε > 0)( a A) takav da je a > M

Διαβάστε περισσότερα

Računarska grafika. Rasterizacija linije

Računarska grafika. Rasterizacija linije Računarska grafika Osnovni inkrementalni algoritam Drugi naziv u literaturi digitalni diferencijalni analizator (DDA) Pretpostavke (privremena ograničenja koja se mogu otkloniti jednostavnim uopštavanjem

Διαβάστε περισσότερα

Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika. Monotonost i ekstremi. Katica Jurasić. Rijeka, 2011.

Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika. Monotonost i ekstremi. Katica Jurasić. Rijeka, 2011. Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika Monotonost i ekstremi Katica Jurasić Rijeka, 2011. Ishodi učenja - predavanja Na kraju ovog predavanja moći ćete:,

Διαβάστε περισσότερα

Prvi kolokvijum. y 4 dy = 0. Drugi kolokvijum. Treći kolokvijum

Prvi kolokvijum. y 4 dy = 0. Drugi kolokvijum. Treći kolokvijum 27. septembar 205.. Izračunati neodredjeni integral cos 3 x (sin 2 x 4)(sin 2 x + 3). 2. Izračunati zapreminu tela koje nastaje rotacijom dela površi ograničene krivama y = 3 x 2, y = x + oko x ose. 3.

Διαβάστε περισσότερα

Obrada signala

Obrada signala Obrada signala 1 18.1.17. Greška kvantizacije Pretpostavka je da greška kvantizacije ima uniformnu raspodelu 7 6 5 4 -X m p x 1,, za x druge vrednosti x 3 x X m 1 X m = 3 x Greška kvantizacije x x x p

Διαβάστε περισσότερα

APROKSIMACIJA FUNKCIJA

APROKSIMACIJA FUNKCIJA APROKSIMACIJA FUNKCIJA Osnovni koncepti Gradimir V. Milovanović MF, Beograd, 14. mart 2011. APROKSIMACIJA FUNKCIJA p.1/46 Osnovni problem u TA Kako za datu funkciju f iz velikog prostora X naći jednostavnu

Διαβάστε περισσότερα

( ) ( ) 2 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET. Zadaci za pripremu polaganja kvalifikacionog ispita iz Matematike. 1. Riješiti jednačine: 4

( ) ( ) 2 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET. Zadaci za pripremu polaganja kvalifikacionog ispita iz Matematike. 1. Riješiti jednačine: 4 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET Riješiti jednačine: a) 5 = b) ( ) 3 = c) + 3+ = 7 log3 č) = 8 + 5 ć) sin cos = d) 5cos 6cos + 3 = dž) = đ) + = 3 e) 6 log + log + log = 7 f) ( ) ( ) g) ( ) log

Διαβάστε περισσότερα

DRUGI KOLOKVIJUM IZ MATEMATIKE 9x + 6y + z = 1 4x 2y + z = 1 x + 2y + 3z = 2. je neprekidna za a =

DRUGI KOLOKVIJUM IZ MATEMATIKE 9x + 6y + z = 1 4x 2y + z = 1 x + 2y + 3z = 2. je neprekidna za a = x, y, z) 2 2 1 2. Rešiti jednačinu: 2 3 1 1 2 x = 1. x = 3. Odrediti rang matrice: rang 9x + 6y + z = 1 4x 2y + z = 1 x + 2y + 3z = 2. 2 0 1 1 1 3 1 5 2 8 14 10 3 11 13 15 = 4. Neka je A = x x N x < 7},

Διαβάστε περισσότερα

Program testirati pomoću podataka iz sledeće tabele:

Program testirati pomoću podataka iz sledeće tabele: Deo 2: Rešeni zadaci 135 Vrednost integrala je I = 2.40407 42. Napisati program za izračunavanje koeficijenta proste linearne korelacije (Pearsonovog koeficijenta) slučajnih veličina X = (x 1,..., x n

Διαβάστε περισσότερα

Inženjerska grafika geometrijskih oblika (5. predavanje, tema1)

Inženjerska grafika geometrijskih oblika (5. predavanje, tema1) Inženjerska grafika geometrijskih oblika (5. predavanje, tema1) Prva godina studija Mašinskog fakulteta u Nišu Predavač: Dr Predrag Rajković Mart 19, 2013 5. predavanje, tema 1 Simetrija (Symmetry) Simetrija

Διαβάστε περισσότερα

Matematka 1 Zadaci za drugi kolokvijum

Matematka 1 Zadaci za drugi kolokvijum Matematka Zadaci za drugi kolokvijum 8 Limesi funkcija i neprekidnost 8.. Dokazati po definiciji + + = + = ( ) = + ln( ) = + 8.. Odrediti levi i desni es funkcije u datoj tački f() = sgn, = g() =, = h()

Διαβάστε περισσότερα

Testiranje statistiqkih hipoteza

Testiranje statistiqkih hipoteza Testiranje statistiqkih hipoteza Testiranje statistiqkih hipoteza Testiranje statistiqkih hipoteza je vid statistiqkog zakljuqivanja koji se primenjuje u situacijama: kada se unapred pretpostavlja postojanje određene

Διαβάστε περισσότερα

2log. se zove numerus (logaritmand), je osnova (baza) log. log. log =

2log. se zove numerus (logaritmand), je osnova (baza) log. log. log = ( > 0, 0)!" # > 0 je najčešći uslov koji postavljamo a još je,, > 0 se zove numerus (aritmand), je osnova (baza). 0.. ( ) +... 7.. 8. Za prelazak na neku novu bazu c: 9. Ako je baza (osnova) 0 takvi se

Διαβάστε περισσότερα

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto Trigonometrija Adicijske formule Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto Razumijevanje postupka izrade složenijeg matematičkog problema iz osnova trigonometrije

Διαβάστε περισσότερα

Funkcija gustoće neprekidne slučajne varijable ima dva bitna svojstva: 1. Nenegativnost: f(x) 0, x R, 2. Normiranost: f(x)dx = 1.

Funkcija gustoće neprekidne slučajne varijable ima dva bitna svojstva: 1. Nenegativnost: f(x) 0, x R, 2. Normiranost: f(x)dx = 1. σ-algebra skupova Definicija : Neka je Ω neprazan skup i F P(Ω). Familija skupova F je σ-algebra skupova na Ω ako vrijedi:. F, 2. A F A C F, 3. A n, n N} F n N A n F. Borelova σ-algebra Definicija 2: Neka

Διαβάστε περισσότερα

Klasifikacija blizu Kelerovih mnogostrukosti. konstantne holomorfne sekcione krivine. Kelerove. mnogostrukosti. blizu Kelerove.

Klasifikacija blizu Kelerovih mnogostrukosti. konstantne holomorfne sekcione krivine. Kelerove. mnogostrukosti. blizu Kelerove. Klasifikacija blizu Teorema Neka je M Kelerova mnogostrukost. Operator krivine R ima sledeća svojstva: R(X, Y, Z, W ) = R(Y, X, Z, W ) = R(X, Y, W, Z) R(X, Y, Z, W ) + R(Y, Z, X, W ) + R(Z, X, Y, W ) =

Διαβάστε περισσότερα

Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 2009.)

Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 2009.) Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 29.) Zadatak 1 (1 bodova.) Teorijsko pitanje. (A) Neka je G R m n, uz m n, pravokutna matrica koja ima puni rang po stupcima, tj. rang(g) = n. (a) Napišite puni

Διαβάστε περισσότερα

Mašinsko učenje. Regresija.

Mašinsko učenje. Regresija. Mašinsko učenje. Regresija. Danijela Petrović May 17, 2016 Uvod Problem predviđanja vrednosti neprekidnog atributa neke instance na osnovu vrednosti njenih drugih atributa. Uvod Problem predviđanja vrednosti

Διαβάστε περισσότερα

Trigonometrijske nejednačine

Trigonometrijske nejednačine Trignmetrijske nejednačine T su nejednačine kd kjih se nepznata javlja ka argument trignmetrijske funkcije. Rešiti trignmetrijsku nejednačinu znači naći sve uglve kji je zadvljavaju. Prilikm traženja rešenja

Διαβάστε περισσότερα

RAČUNSKE VEŽBE IZ PREDMETA POLUPROVODNIČKE KOMPONENTE (IV semestar modul EKM) IV deo. Miloš Marjanović

RAČUNSKE VEŽBE IZ PREDMETA POLUPROVODNIČKE KOMPONENTE (IV semestar modul EKM) IV deo. Miloš Marjanović Univerzitet u Nišu Elektronski fakultet RAČUNSKE VEŽBE IZ PREDMETA (IV semestar modul EKM) IV deo Miloš Marjanović MOSFET TRANZISTORI ZADATAK 35. NMOS tranzistor ima napon praga V T =2V i kroz njega protiče

Διαβάστε περισσότερα

( , 2. kolokvij)

( , 2. kolokvij) A MATEMATIKA (0..20., 2. kolokvij). Zadana je funkcija y = cos 3 () 2e 2. (a) Odredite dy. (b) Koliki je nagib grafa te funkcije za = 0. (a) zadanu implicitno s 3 + 2 y = sin y, (b) zadanu parametarski

Διαβάστε περισσότερα

Kaskadna kompenzacija SAU

Kaskadna kompenzacija SAU Kaskadna kompenzacija SAU U inženjerskoj praksi, naročito u sistemima regulacije elektromotornih pogona i tehnoloških procesa, veoma često se primenjuje metoda kaskadne kompenzacije, u čijoj osnovi su

Διαβάστε περισσότερα

Zadaci iz trigonometrije za seminar

Zadaci iz trigonometrije za seminar Zadaci iz trigonometrije za seminar FON: 1. Vrednost izraza sin 1 cos 6 jednaka je: ; B) 1 ; V) 1 1 + 1 ; G) ; D). 16. Broj rexea jednaqine sin x cos x + cos x = sin x + sin x na intervalu π ), π je: ;

Διαβάστε περισσότερα

Univerzitet u Nišu, Prirodno-matematički fakultet Prijemni ispit za upis OAS Matematika

Univerzitet u Nišu, Prirodno-matematički fakultet Prijemni ispit za upis OAS Matematika Univerzitet u Nišu, Prirodno-matematički fakultet Prijemni ispit za upis OAS Matematika Rešenja. Matematičkom indukcijom dokazati da za svaki prirodan broj n važi jednakost: + 5 + + (n )(n + ) = n n +.

Διαβάστε περισσότερα

radni nerecenzirani materijal za predavanja R(f) = {f(x) x D}

radni nerecenzirani materijal za predavanja R(f) = {f(x) x D} Matematika 1 Funkcije radni nerecenzirani materijal za predavanja Definicija 1. Neka su D i K bilo koja dva neprazna skupa. Postupak f koji svakom elementu x D pridružuje točno jedan element y K zovemo funkcija

Διαβάστε περισσότερα

Binomna, Poissonova i normalna raspodela

Binomna, Poissonova i normalna raspodela Binomna, Poissonova i normalna raspodela Dejana Stanisavljević januar, 2012. godine Identifikacija empirijske raspodele učestalosti Teorijske raspodele verovatnoća opisuju očekivano variranje ishoda nekog

Διαβάστε περισσότερα

1. zadatak , 3 Dakle, sva kompleksna re{ewa date jedna~ine su x 1 = x 2 = 1 (dvostruko re{ewe), x 3 = 1 + i

1. zadatak , 3 Dakle, sva kompleksna re{ewa date jedna~ine su x 1 = x 2 = 1 (dvostruko re{ewe), x 3 = 1 + i PRIPREMA ZA II PISMENI IZ ANALIZE SA ALGEBROM. zadatak Re{avawe algebarskih jedna~ina tre}eg i ~etvrtog stepena. U skupu kompleksnih brojeva re{iti jedna~inu: a x 6x + 9 = 0; b x + 9x 2 + 8x + 28 = 0;

Διαβάστε περισσότερα

SKUPOVI I SKUPOVNE OPERACIJE

SKUPOVI I SKUPOVNE OPERACIJE SKUPOVI I SKUPOVNE OPERACIJE Ne postoji precizna definicija skupa (postoji ali nama nije zanimljiva u ovom trenutku), ali mi možemo koristiti jednu definiciju koja će nam donekle dočarati šta su zapravo

Διαβάστε περισσότερα

Uvod u neparametarske testove

Uvod u neparametarske testove Str. 148 Uvod u neparametarske testove Predavač: Dr Mirko Savić savicmirko@ef.uns.ac.rs www.ef.uns.ac.rs Hi-kvadrat testovi c Str. 149 Koristi se za upoređivanje dve serije frekvencija. Vrste c testa:

Διαβάστε περισσότερα

4.7. Zadaci Formalizam diferenciranja (teorija na stranama ) 343. Znajući izvod funkcije x arctg x, odrediti izvod funkcije x arcctg x.

4.7. Zadaci Formalizam diferenciranja (teorija na stranama ) 343. Znajući izvod funkcije x arctg x, odrediti izvod funkcije x arcctg x. 4.7. ZADACI 87 4.7. Zadaci 4.7.. Formalizam diferenciranja teorija na stranama 4-46) 340. Znajući izvod funkcije arcsin, odrediti izvod funkcije arccos. Rešenje. Polazeći od jednakosti arcsin + arccos

Διαβάστε περισσότερα

Autori: Dr Biljana Popović, redovni profesor Prirodno matematičkog fakulteta u Nišu Mr Borislava Blagojević, asistent Gradjevinskog fakulteta u Nišu

Autori: Dr Biljana Popović, redovni profesor Prirodno matematičkog fakulteta u Nišu Mr Borislava Blagojević, asistent Gradjevinskog fakulteta u Nišu Biblioteka: ACADEMIA Autori: Dr Biljana Popović, redovni profesor Prirodno matematičkog fakulteta u Nišu Mr Borislava Blagojević, asistent Gradjevinskog fakulteta u Nišu MATEMATIČKA STATISTIKA SA PRIMENAMA

Διαβάστε περισσότερα

TRIGONOMETRIJA TROKUTA

TRIGONOMETRIJA TROKUTA TRIGONOMETRIJA TROKUTA Standardne oznake u trokutuu ABC: a, b, c stranice trokuta α, β, γ kutovi trokuta t,t,t v,v,v s α,s β,s γ R r s težišnice trokuta visine trokuta simetrale kutova polumjer opisane

Διαβάστε περισσότερα

XI dvoqas veжbi dr Vladimir Balti. 4. Stabla

XI dvoqas veжbi dr Vladimir Balti. 4. Stabla XI dvoqas veжbi dr Vladimir Balti 4. Stabla Teorijski uvod Teorijski uvod Definicija 5.7.1. Stablo je povezan graf bez kontura. Definicija 5.7.1. Stablo je povezan graf bez kontura. Primer 5.7.1. Sva stabla

Διαβάστε περισσότερα

KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI. NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA.

KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI. NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA. KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA 1 Grupoid (G, ) je asocijativa akko važi ( x, y, z G) x (y z) = (x y) z Grupoid (G, ) je komutativa akko važi ( x, y G) x y = y x Asocijativa

Διαβάστε περισσότερα

RIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ

RIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ RIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ LOGARITAMSKA FUNKCIJA SVOJSTVA LOGARITAMSKE FUNKCIJE OSNOVE TRIGONOMETRIJE PRAVOKUTNOG TROKUTA - DEFINICIJA TRIGONOMETRIJSKIH FUNKCIJA - VRIJEDNOSTI TRIGONOMETRIJSKIH FUNKCIJA

Διαβάστε περισσότερα

Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost

Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost Limes funkcije Neka je 0 [a, b] i f : D R, gdje je D = [a, b] ili D = [a, b] \ { 0 }. Kažemo da je es funkcije f u točki 0 jednak L i pišemo f ) = L, ako za

Διαβάστε περισσότερα

TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I.1.

TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I.1. TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I Odredi na brojevnoj trigonometrijskoj kružnici točku Et, za koju je sin t =,cost < 0 Za koje realne brojeve a postoji realan broj takav da je sin = a? Izračunaj: sin π tg

Διαβάστε περισσότερα

Zadaci iz Osnova matematike

Zadaci iz Osnova matematike Zadaci iz Osnova matematike 1. Riješiti po istinitosnoj vrijednosti iskaza p, q, r jednačinu τ(p ( q r)) =.. Odrediti sve neekvivalentne iskazne formule F = F (p, q) za koje je iskazna formula p q p F

Διαβάστε περισσότερα

Ispit održan dana i tačka A ( 3,3, 4 ) x x + 1

Ispit održan dana i tačka A ( 3,3, 4 ) x x + 1 Ispit održan dana 9 0 009 Naći sve vrijednosti korjena 4 z ako je ( ) 8 y+ z Data je prava a : = = kroz tačku A i okomita je na pravu a z = + i i tačka A (,, 4 ) Naći jednačinu prave b koja prolazi ( +

Διαβάστε περισσότερα

Matematička analiza 1 dodatni zadaci

Matematička analiza 1 dodatni zadaci Matematička analiza 1 dodatni zadaci 1. Ispitajte je li funkcija f() := 4 4 5 injekcija na intervalu I, te ako jest odredite joj sliku i inverz, ako je (a) I = [, 3), (b) I = [1, ], (c) I = ( 1, 0].. Neka

Διαβάστε περισσότερα

Sistemi veštačke inteligencije primer 1

Sistemi veštačke inteligencije primer 1 Sistemi veštačke inteligencije primer 1 1. Na jeziku predikatskog računa formalizovati rečenice: a) Miloš je slikar. b) Sava nije slikar. c) Svi slikari su umetnici. Uz pomoć metode rezolucije dokazati

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

Linearna algebra 2 prvi kolokvij, Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 27.. 20.. Za koji cijeli broj t je funkcija f : R 4 R 4 R definirana s f(x, y) = x y (t + )x 2 y 2 + x y (t 2 + t)x 4 y 4, x = (x, x 2, x, x 4 ), y = (y, y 2, y, y 4 )

Διαβάστε περισσότερα

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva Riješei zadaci: Nizovi realih brojeva Nizovi, aritmetički iz, geometrijski iz Fukciju a : N R azivamo beskoači) iz realih brojeva i ozačavamo s a 1, a,..., a,... ili a ), pri čemu je a = a). Aritmetički

Διαβάστε περισσότερα

IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI)

IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI) IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI) Izračunavanje pokazatelja načina rada OTVORENOG RM RASPOLOŽIVO RADNO

Διαβάστε περισσότερα

Računarska grafika. Rasterizacija linije

Računarska grafika. Rasterizacija linije Računarska grafika Osnovni inkrementalni algoritam Drugi naziv u literaturi digitalni diferencijalni analizator (DDA) Pretpostavke (privremena ograničenja koja se mogu otkloniti jednostavnim uopštavanjem

Διαβάστε περισσότερα

1 Pojam funkcije. f(x)

1 Pojam funkcije. f(x) Pojam funkcije f : X Y gde su X i Y neprazni skupovi (X - domen, Y - kodomen) je funkcija ako ( X)(! Y )f() =, (za svaki element iz domena taqno znamo u koji se element u kodomenu slika). Domen funkcije

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1 - vježbe. 11. prosinca 2015.

Matematika 1 - vježbe. 11. prosinca 2015. Matematika - vježbe. prosinca 5. Stupnjevi i radijani Ako je kut φ jednak i rad, tada je veza između i 6 = Zadatak.. Izrazite u stupnjevima: a) 5 b) 7 9 c). d) 7. a) 5 9 b) 7 6 6 = = 5 c). 6 8.5 d) 7.

Διαβάστε περισσότερα

1.4 Tangenta i normala

1.4 Tangenta i normala 28 1 DERIVACIJA 1.4 Tangenta i normala Ako funkcija f ima derivaciju u točki x 0, onda jednadžbe tangente i normale na graf funkcije f u točki (x 0 y 0 ) = (x 0 f(x 0 )) glase: t......... y y 0 = f (x

Διαβάστε περισσότερα

VEROVATNO A I STATISTIKA A - TEST 1 9. NOVEMBAR 2013.

VEROVATNO A I STATISTIKA A - TEST 1 9. NOVEMBAR 2013. VEROVATNO A I STATISTIKA A - TEST 1 9. NOVEMBAR 2013. 1. Novqi se baca tri puta. (a) Zapisati skup svih mogu ih ishoda. (b) Oznaqimo sa A k događaj da je u k-tom bacanju palo pismo, k {1, 2, 3}. Koriste

Διαβάστε περισσότερα

3.1. Granične vrednosti funkcija

3.1. Granične vrednosti funkcija 98 3. FUNKCIJE: GRANIČNE VREDNOSTI I NEPREKIDNOST 3.1. Granične vrednosti funkcija 3.1.1. Definicija i osnovne osobine Da bismo motivisali definiciju granične vrednosti funkcija, dajemo dva primera. Posmatrajmo

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 1 2 3 4 5 Σ jmbag smjer studija Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 7. 11. 2012. 1. (10 bodova) Neka je dano preslikavanje s : R 2 R 2 R, s (x, y) = (Ax y), pri čemu je A: R 2 R 2 linearan operator oblika

Διαβάστε περισσότερα

MATERIJAL ZA VEŽBE. Nastavnik: prof. dr Nataša Sladoje-Matić. Asistent: dr Tibor Lukić. Godina: 2012

MATERIJAL ZA VEŽBE. Nastavnik: prof. dr Nataša Sladoje-Matić. Asistent: dr Tibor Lukić. Godina: 2012 MATERIJAL ZA VEŽBE Predmet: MATEMATIČKA ANALIZA Nastavnik: prof. dr Nataša Sladoje-Matić Asistent: dr Tibor Lukić Godina: 202 . Odrediti domen funkcije f ako je a) f(x) = x2 + x x(x 2) b) f(x) = sin(ln(x

Διαβάστε περισσότερα

(P.I.) PRETPOSTAVKA INDUKCIJE - pretpostavimo da tvrdnja vrijedi za n = k.

(P.I.) PRETPOSTAVKA INDUKCIJE - pretpostavimo da tvrdnja vrijedi za n = k. 1 3 Skupovi brojeva 3.1 Skup prirodnih brojeva - N N = {1, 2, 3,...} Aksiom matematičke indukcije Neka je N skup prirodnih brojeva i M podskup od N. Ako za M vrijede svojstva: 1) 1 M 2) n M (n + 1) M,

Διαβάστε περισσότερα

ELEMENTARNE FUNKCIJE dr Jelena Manojlović Prirodno-matematički fakultet, Niš

ELEMENTARNE FUNKCIJE dr Jelena Manojlović Prirodno-matematički fakultet, Niš 1 1. Osnovni pojmovi ELEMENTARNE FUNKCIJE dr Jelena Manojlović Prirodno-matematički fakultet, Niš Jedan od najvažnijih pojmova u matematici predstavlja pojam funkcije. Definicija 1.1. Neka su X i Y dva

Διαβάστε περισσότερα

Neka su A i B proizvoljni neprazni skupovi. Korespondencija iz skupa A u skup B definiše se kao proizvoljan podskup f Dekartovog proizvoda A B.

Neka su A i B proizvoljni neprazni skupovi. Korespondencija iz skupa A u skup B definiše se kao proizvoljan podskup f Dekartovog proizvoda A B. Korespondencije Neka su A i B proizvoljni neprazni skupovi. Korespondencija iz skupa A u skup B definiše se kao proizvoljan podskup f Dekartovog proizvoda A B. Pojmovi B pr 2 f A B f prva projekcija od

Διαβάστε περισσότερα

SOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE

SOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE 1 SOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE Neka je (V, +,, F ) vektorski prostor konačne dimenzije i neka je f : V V linearno preslikavanje. Definicija. (1) Skalar

Διαβάστε περισσότερα