Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download ""

Transcript

1

2

3

4

5

6

7

8 n n 1 2 n+1 2

9 i N j j A j D j U [0,θ j (1 e j )] θ j (0, 1] e j [0, 1] LD j L<1 α j {0, 1} α =(α j ) N j=1 =(e j ) N j=1 Π(α, ) = j {A j ((1 D j )+α j LD j )} C( )

10 C E [U(Π)] = E [Π] ρv ar(π) D E [D j e j ] = 1 2 θ j(1 e j ) V ar [D j e j ] = 1 12 θ2 j (1 e j ) 2 E [Π (α, )] = N j=1 A ( j 1 1 (1 α 2 jl)θ j (1 e j ) ) C( ) V ar [Π (α, )] = 1 12 N j=1 A2 j(1 α j L) 2 θ 2 j (1 e j ) 2 α, N j=1 ( [A j 1 1 ) 2 (1 α jl)θ j (1 e j ) ρ 1 ] 12 A2 j(1 α j L) 2 θj 2 (1 e j ) 2 C( ) N j=1 α j =1 α j {0, 1} e j [0, 1] (α) = ρ 1 12 N j=1 [ A j (1 1 ) 2 (1 α jl)θ j (1 e j ) N A 2 j(1 α j L) 2 θj 2 (1 e j ) 2 ] C( ) j=1

11 [ ] C (1 e j ) = W j 1+ρW j e j 3 W j = A j w j w j = 1 2 (1 α jl)θ j j c(e j )=ψ j e j ψ j C( ) = N A j ψ j e j. j=1 α ψ j ρ A j w j 0 ψ j w j + 2ρA 3 jwj 2 ê j (α j,ψ j, ρ, A j,w j )= 1 3 ψ j w j 2 ρa j w wj 2 j <ψ j <w j + 2ρA 3 jwj 2 1 ψ j w j ê θ j ê ψ j > 0 < 0 ê ρ > 0 ê w j ê A j > 0 > 0 ρ W 2 j 6 < 0 ψ ψ ψ ψ

12 ê (optimal effort) Insured Not insured w 1 w 0 ŵ 1 ŵ 0 ψ (cost of effort) ê w 1 w 0 w j w 1 = 1 2 θ j(1 L) w 0 = 1 2 θ j ŵ 1 = w ρa j(w 1 ) 2 ŵ 0 = w ρa j(w 0 ) 2 w 1 <ψ<ŵ 0 ψ F ψ j = 3W j+2ρwj 2 3A j p j = Prob(ê j > 0) = Prob(ψ j < ψ j )=F( ψ j ) p j θ j > 0 p j > 0 p j ρ w j > 0 > 0 ê j =1 p j A j θ j w j ρ A j ψ ψ (w 1, ŵ 0 ))

13 ê j (α j,ψ j, ρ, A j,w j ) j u j (α j,ψ j, ρ, A j,w j )=A j 1 2 A jw j (1 ê(α j,ψ j, ρ, A j,w j )) ρ 12 A2 jw 2 j (1 ê(α j,ψ j, ρ, A j,w j )) 2 A j ψ j ê(α j,ψ j, ρ, A j,w j ) α V (α) = N u j (α j,ψ j, ρ, A j,w j ). j=1 α V (α) α j {0, 1} N j=1 α j =1 α j =1 A j {}}{ 1 2 θ j(1 ê j (0,ψ j, ρ, A j,w j )) A j 1 2 θ j (1 ê j (0,ψ j, ρ, A j,w j )) j {1,..,N}.

14 P P = LA j E [D j θ j,ψ j,α j =1]= 1 2 LA jθ j (1 ê(θ j,ψ j,α j =1)) C C = ψ j A j (ê(θ j,ψ j,α j =0) ê(θ j,ψ j,α j =1)) ψ

15 = + AG AGD D D = AGD AG = AGD AGD+AG(1 D) = +

16

17 D ij = β 0 + β 1 α ij + β 2 C ij + β 3 C ij α ij + β 4 A ij + λ i + ɛ ij α C A θ ij ψ ij A j θ A j θ j (1 ê(θ j,ψ j,α j =0)) β 2 (A 1,θ 1,ψ 1 ) β 1 β 1 +β 3

18 (A 1,θ 1,ψ 1 ) β 2 E [D 1 (A 1,θ 1,ψ 1 ),α 1 =0] E [D 1 (A 1,θ 1,ψ 1 ),α 1 =0] = 1 2 θ 1(1 ê(θ 1,ψ 1,α 1 =0)) 1 }{{} 2 θ 1(1 ê(θ 1,ψ 1,α 1 =0)) }{{} β 3 β 3 = (E [D 1 (A 1,θ 1,ψ 1 ),α 1 =1] E [D 1 (A 1,θ 1,ψ 1 ),α 1 =0]) (E [D 1 (A 1,θ 1,ψ 1 ),α 1 =1] E [D 1 (A 1,θ 1,ψ 1 ),α 1 =0]) {}}{ 1 2 θ 1 [(1 ê(θ 1,ψ 1,α 1 =1)) (1 ê(θ 1,ψ 1,α 1 =0))] 1 2 θ 1 [(1 ê(θ 1,ψ 1,α 1 =1)) (1 ê(θ 1,ψ 1,α 1 =0))] }{{} = 1 2 θ 1 {}}{ [ê(θ 1,ψ 1,α 1 =0) ê(θ 1,ψ 1,α 1 =1)] 1 2 θ 1 [ê(θ 1,ψ 1,α 1 =0) ê(θ 1,ψ 1,α 1 =1)] }{{} ψ j ψ j [ê(θ j,ψ j,α j =1) ê(θ j,ψ j,α j =0)] D U [0,θ(1 e)] θ e E [D θ, e] = 1 2θ(1 e)

19 β 3 D ij = β 0 + β 1α ij + β 2C ij + β 3A ij + λ i + ɛ ij. β 1 β 2 β 2 = β 2 + 1β 2 3 β 2

20

21

22 θ j θ j ψ j

23 θ

24 = α 0 + α 1 ij + α 2 ij i + α 3 ij i + λ i +ɛ }{{} ij α 3 α 3 > 0

25 D ij = β 0 + β 1 C ij + β 2 X ij + β 3 X ij 1( )+λ i + η ij. β 2 β 3

26 1A 2 jθ j A j θ j j v j = u j (α j =1) u j (α j =0)=cA j θ j c = 1 2 L θ = 1 N N j=1 θ j v j = ca j θ + caj (θ j θ) E [D j θ j ]= 1 2 A jθ j θj obs û j = A j Ê [ ] D j θj obs Λ(C ij )=α 0 + α 1 A ij Ê [D X, I =1]+α 2 A ij Ê [D I =1]+ɛ ij C ij =1 i j α 1 > 0

27 ê I j j ê 0 j j {}}{ vj 1 = u j (α j =1) u j (α j =0)= 2 A jθ j (1 ê 0 j)l ρ [ (1 L) 2 1 ] A 2 12 jθj 2 (1 ê 0 j) 2 + ρ 12 A2 jθj 2 (1 L) [ 2 (1 ê 0 j) 2 (1 ê 1 j) 2] A jθ j (ê 0 j ê 1 j)l }{{} }{{} + A j ψ j (ê 0 j ê 1 j) }{{} v b = 1 2 A jθ j (1 ê 0 j)l v m = 1 2 A jθ j (ê 0 j ê 1 j)l ˆv b = A ij Ê [D X, I =0] ˆv m = A ij (Ê [D X, I =1] Ê [D X, I =0]). v b v m Λ(C ij )=α 0 + α 1ˆv b + α 2ˆv m + α 3 A ij + α 4ˆv b + α 5ˆv m + ɛ ij = α 0 + α 1 A ij Ê [D X, I =0] + α 2 A ij (Ê [D X, I =1] Ê [D X, I =0]) + α 3 A ij Ê [D I =1]+α 4 Ê [D X, I =0] + α 5 (Ê [D X, I =1] Ê [D X, I =0])+ɛ ij. α 1 > 0 1θ 2 j(1 ê 0 j)=e [D I =0] α 2 > 0 ψ>0 α 2 > 0

28 Ê [D X, I =0] Ê [D X, I =1] D ij = β 0 + β 1 X ij + β 2 X ij 1( )+η ij X θ(1 ê 0 ) α 3 A j ψ j (ê 0 j ê 1 j)

29

30

31

32

33

34 (1.4) (2.4) (1.1) (2.0) (1.0) (1.8) (3.9) (1.2) (1.9) (1.0) (1.6) (0.9) (1.4) (2.2) (2.2) (1.8) (1.8) (1.6) (1.6) (5.6) (4.0) (3.3) (2.9) +

35 (0.9) (0.9) (0.9) (0.9) (0.6) (0.6) (2.8) (2.8) (1.6) (1.6) (1.9) (1.9) (1.5) (1.6) (1.5) (1.6) + +

36 (1.4) (1.4) (2.2) (1.3) (1.3) (0.9) (1.6) (0.9) (1.0) (1.2) 2.4 (1.9) (0.9) (1.0) (1.2) (0.9) (1.2) (1.2)

37 (0.9) (1.2) (17.4) (24.3) (1.2) (1.6) (0.010) (0.01) (0.8) (1.0) (1.1) (1.5) (33.6) (55.1) (1.9) (3.0) (0.7) (1.1) (1.1) (1.5) (20.1) (24.6) (1.5) (2.0) (0.010) (0.01) (1.1) (1.4)

38 (0.86) (1.18) (0.13) (0.17) (0.25) (0.33) (1.08) (1.54) (0.22) (0.33) (0.44) (0.65) (1.14) (1.55) (0.15) (0.17) (0.30) (0.34) log(fertilizer + fertilizer 2 + 1)

39 (1.4) (1.5) (2.2) (2.4)

40 (2.1) (2.1) (4.2) (4.2) (5.2) (4.9) (4.5) (4.2) (5.7) (6.0) (2.7) (2.5) (4.6) (4.6) (6.0) (5.8) (5.4) (4.9) (7.0) (7.2) (2.9) (2.6)

41 β β Ê(D X, I =1) (0.044) (0.0078) Ê(D X, I =0) (0.052) (0.0090) (Ê(D X, I =1) Ê(D X, I =0)) (0.061) (0.012) Ê(D X, I =1) (0.024) (0.0052) Ê(D X, I =0) (0.028) (0.0062) (Ê(D X, I =1) Ê(D X, I =0)) (0.032) (0.0080) Ê(D I =1) (0.035) (0.040) (0.0081) (0.0089)

42 31.7 (26.3) 21.2 (26.8) 25.6 (25.4) 12.0 (21.5) 6.0 (13.5) 9.4 (19.9) 22.9 (52.9) 11.8 (36.9) +

43 (0.09) (0.14) (0.69) (0.61) (0.41) (0.39) (0.37) (0.59) (0.91) (0.68) (0.84) (0.73) (0.39) (0.62) (0.36) (0.51) (0.40) (0.59) (0.23) (0.42) (0.63) (0.60) (1.00) (0.87)

44

45 Farmers in Random Insurance Group Insured plot Control plot 1st Choice Plots Non-1st Choice Plots Adverse Selection Moral Hazard

46 Farmers in Random Insurance Group Insured Plots Control Plots 1st Choice Plots (a) Adverse Selection (c) Moral Hazard on 1st choice (b) Selection On Baseline Risk Non-1st Choice Plots (d) Moral Hazard on non-1st choice

47 Density Full harvest per hectare (all seasons) Potential harvest per hectare

48 E [Π(α, )] = E [ N ] j=1 (A j(1 D j )+α j A j LD j ) C( ) = N j=1 A j(1 (1 α j L)E [D j e j ]) C( ) = N j=1 A j(1 (1 α j L) θ j(1 e j ) 2 ) C( ) V ar(π(α, )) [ N = V ar j=1 A j ] N j=1 A j(1 α j L)D j = N j=1 A2 j(1 α j L) 2 V ar(d j ) = N j=1 A2 j(1 α j L) 2 θ2 j (1 e j) 2 12 [ ] C (1 αj L)θ j = A j ρa j (1 α j L) 2 θ 2 2(1 e j ) j e j 2 12 [ ] 1 = A j (1 α j L)θ j 2 + ρa 1 e j j(1 α j L)θ j 6 [ ] 2(1 e j ) = W j 1+ρW j 3

49 W j = 1 2 A j(1 α j L)θ j ρw j 2(1 e j ) 3 [ ] 2(1 e j ) A j ψ j = W j 1+ρW j 3 = A jψ j W j 1 1 e j = 3A jψ j 2ρW 2 j e j =1 3A jψ j 2ρW 2 j 3 2ρW j + 3 2ρW j e j =1 3 ψ j w j 2 ρa j wj 2 e j (0, 1) e j > 0 ψ j <w j ρa2 jwj 2 e j < 1 w j <ψ j. e = 3A j < 0 ψ j 2ρWj 2 e ρ = 3(A jψ j W j ) > 0 4ρ 2 Wj 2 e θ j = = e W j W j θ j [ ( 2) 3A jψ j 2ρWj 2 3 ] ( 1 2ρWj 2 2 A j(1 α j L)) = 6A jψ j 3W j ( 1 2ρWj 3 2 A j(1 α j L)) > 0 ψ F ψ = 3W j+2ρw 2 j 3A j p = Prob(ê >

50 0) = Prob(ψ < ψ) =F ( ψ) p w = F w = F 3+4ρW ( ψ) 3A > 0 p θ = F 3+4ρW 1 ( ψ) A(1 αl) > 0 3A 2 p ρ = F 2 2W ( ψ) 3A > 0 p A = F ( ψ) 1 6 ρθ2 (1 αl) 2 > 0 ψ F ˆψ = w j q = Prob(ê =1)=Prob(ψ < ˆψ) =F ( ˆψ) q w = F ( ˆψ) > 0 q θ = F ( ˆψ) 1 A(1 αl) > 0 2 q ρ =0 q A =0 Λ(α j,ψ j, ρ, A j,w j )= N j=1 1 2 A jw j (1 ê(α j,ψ j, ρ, A j,w j )) + ρ 12 A2 jw 2 j (1 ê(α j,ψ j, ρ, A j,w j )) 2 + A j ψ j (ê(α j,ψ j, ρ, A j,w j )) Π(α, ψ j,,ρ,, = N j=1 Λ(α, ψ j,,ρ,, ) ˆα = α Λ(α, ψ j,,ρ,, )

51 ê(0,ψ j, ρ, A j,w j ) j ê j 0 ê(0,ψ j, ρ, A j,w j ) Λ(α, ψ j, ρ,, ) = N { 1 2 A jw j (1 ê j 0)+ ρ 12 A2 jwj 2 (1 ê j 0) 2 j=1 } A jψ j ê j 0 N N λ(a j θ j, (1 α j L)) A j ψ j ê j 0 j=1 j=1 λ λ(y, x) = 1 4 yx+ ρ 48 y2 x 2 N j=1 A jψ j ê j 0 λ h l A h θ h (1 ê h 0) >A l θ l (1 ê l 0) h l Λ((α h =1,α h =0)) Λ((α l =1,α l =0)) = λ(a h θ h (1 ê h 0), (1 L)) + λ(a l θ l (1 ê l 0), 1) λ(a l θ l (1 ê l 0), 1 L) λ(a h θ h (1 ê h 0), 1) = λ(a h θ h (1 ê h 0), (1 L)) λ(a l θ l (1 ê l 0), 1 L)+λ(A l θ l (1 ê l 0), 1) λ(a h θ h (1 ê h 0), 1) M(A h θ h (1 ê h 0)) h M(A h θ h (1 ê h 0) < 0 λ(aθ(1 ê 0 ), (1 αl)) = 1 Aθ(1 ê 0 ) 4 (1 αl)+ ρ 24 Aθ(1 ê 0)(1 αl) 2 > 0 λ(aθ, (1 αl)) = 1 (1 αl) 4 Aθ(1 ê 0)+ ρ 24 (Aθ(1 ê 0)) 2 (1 αl) > 0 λ(aθ, (1 αl)) = 1 Aθ (1 αl) 4 + ρ 12 (Aθ(1 ê 0))(1 αl) > 0

52 M(A l θ l (1 ê 0 )) = 0 M(A h θ h (1 ê h 0)) = M(A h θ h (1 ê h 0)) M(A l θ l (1 ê l 0)) Ah θ h (1 ê h 0 ) A l θ l (1 ê l 0 ) Ah θ h (1 ê h 0 ) A l θ l (1 ê l 0 ) Ah θ h (1 ê h 0 ) < 0 A l θ l (1 ê l 0 ) Ah θ h (1 ê h 0 ) 1 A l θ l (1 ê l 0 ) M(s) Aθ(1 ê 0 ) ds ( (s, 1 L) Aθ(1 ê 0 ) ( (s, 1 L) Aθ(1 ê 0 ) 1 L λ(s, m) dmds } s m {{} >0 ) (s, 1 L) ds Aθ(1 ê 0 ) (s, 1 L) Aθ(1 ê 0 ) ) ds Aθ(1 ê 0 ) 1 2 θ(1 ê 0)

n n 1 n+1 2 2 Farmers in Random Insurance Group Farmers in Random Insurance Group Insured Plots Control Plots 1st Choice Plots Insured plot Adverse Selection Moral Hazard Control plot 1st Choice Plots

Διαβάστε περισσότερα

S E [S j e j ]= 1 2 θ j(1 e j ) V ar [S j e j ]= 1. A j 2 (1 α jl)θ j (1 e j ) C( ) A 2 j(1 α j L) 2 θj 2 (1 e j ) 2 ] C( )

S E [S j e j ]= 1 2 θ j(1 e j ) V ar [S j e j ]= 1. A j 2 (1 α jl)θ j (1 e j ) C( ) A 2 j(1 α j L) 2 θj 2 (1 e j ) 2 ] C( ) S E [S j e j ]= 1 2 θ j(1 e j ) V ar [S j e j ]= 1 12 θ2 j (1 e j ) 2 E [Π (α, )] = N j=1 A j (1 1 ) 2 (1 α jl)θ j (1 e j ) C( ) V ar [Π (α, )] = 1 12 N j=1 A2 j(1 α j L) 2 θ 2 j (1 e j ) 2 α, N j=1 (

Διαβάστε περισσότερα

Japanese municipalities, 1970 present

Japanese municipalities, 1970 present Japanese municipalities, 1970 present 3000 2500 Number of municipalities 2000 1500 1000 500 1980 1990 2000 2010 Year m M q m N m θ m q m c(x m ) c(x m ) X m X m c(n m ) m τ m Y m = i m y i i m T m (q

Διαβάστε περισσότερα

Π Ο Λ Ι Τ Ι Κ Α Κ Α Ι Σ Τ Ρ Α Τ Ι Ω Τ Ι Κ Α Γ Ε Γ Ο Ν Ο Τ Α

Π Ο Λ Ι Τ Ι Κ Α Κ Α Ι Σ Τ Ρ Α Τ Ι Ω Τ Ι Κ Α Γ Ε Γ Ο Ν Ο Τ Α Α Ρ Χ Α Ι Α Ι Σ Τ Ο Ρ Ι Α Π Ο Λ Ι Τ Ι Κ Α Κ Α Ι Σ Τ Ρ Α Τ Ι Ω Τ Ι Κ Α Γ Ε Γ Ο Ν Ο Τ Α Σ η µ ε ί ω σ η : σ υ ν ά δ ε λ φ ο ι, ν α µ ο υ σ υ γ χ ω ρ ή σ ε τ ε τ ο γ ρ ή γ ο ρ ο κ α ι α τ η µ έ λ η τ ο ύ

Διαβάστε περισσότερα

ΑΝΑΛΥΤΙΚΟΣ ΤΙΜΟΚΑΤΑΛΟΓΟΣ BMW / MINI (Ισχύει από 15/01/2018) ΚΙΒΩΤΙΟ ΤΑΧΥΤΗΤΩΝ ΚΥΒΙΣΜΟΣ ΙΣΧΥΣ (HP)

ΑΝΑΛΥΤΙΚΟΣ ΤΙΜΟΚΑΤΑΛΟΓΟΣ BMW / MINI (Ισχύει από 15/01/2018) ΚΙΒΩΤΙΟ ΤΑΧΥΤΗΤΩΝ ΚΥΒΙΣΜΟΣ ΙΣΧΥΣ (HP) Υ F21 LCI - Σειρά 1 3θυρη 1W11 120i ΧΚ 1.998 184 131 21.941,48 33.000 1W31 125i ΑΚ 1.998 224 130 26.407,03 42.040 1W91 M140i ΧΚ 2.998 340 179 31.878,02 52.790 1P91 M140i xdrive ΑΚ 2.998 340 169 35.428,74

Διαβάστε περισσότερα

Assessment of otoacoustic emission probe fit at the workfloor

Assessment of otoacoustic emission probe fit at the workfloor Assessment of otoacoustic emission probe fit at the workfloor t s st tt r st s s r r t rs t2 t P t rs str t t r 1 t s ér r tr st tr r2 t r r t s t t t r t s r ss r rr t 2 s r r 1 s r r t s s s r t s t

Διαβάστε περισσότερα

l 1 p r i = ρ ij α j + w i j=1 ρ ij λ α j j p w i p α j = 1, α j 0, j = 1,..., p j=1 R B B B m j [ρ 1j, ρ 2j,..., ρ Bj ] T = }{{} α + [,,..., ] R B p p α [α 1,..., α p ] [w 1,..., w p ] M m 1 m 2,

Διαβάστε περισσότερα

J J l 2 J T l 1 J T J T l 2 l 1 J J l 1 c 0 J J J J J l 2 l 2 J J J T J T l 1 J J T J T J T J {e n } n N {e n } n N x X {λ n } n N R x = λ n e n {e n } n N {e n : n N} e n 0 n N k 1, k 2,..., k n N λ

Διαβάστε περισσότερα

W τ R W j N H = 2 F obj b q N F aug F obj b q Ψ F aug Ψ ( ) ϱ t + + p = 0 = 0 Ω f = Γ Γ b ϱ = (, t) = (, t) Ω f Γ b ( ) ϱ t + + p = V max 4 3 2 1 0-1 -2-3 -4-4 -3-2 -1 0 1 2 3 4 x 4 x 1 V mn V max

Διαβάστε περισσότερα

m i N 1 F i = j i F ij + F x

m i N 1 F i = j i F ij + F x N m i i = 1,..., N m i Fi x N 1 F ij, j = 1, 2,... i 1, i + 1,..., N m i F i = j i F ij + F x i mi Fi j Fj i mj O P i = F i = j i F ij + F x i, i = 1,..., N P = i F i = N F ij + i j i N i F x i, i = 1,...,

Διαβάστε περισσότερα

Mantel & Haenzel (1959) Mantel-Haenszel

Mantel & Haenzel (1959) Mantel-Haenszel Mantel-Haenszel 2008 6 12 1 / 39 1 (, (, (,,, pp719 730 2 2 2 3 1 4 pp730 746 2 2, i j 3 / 39 Mantel & Haenzel (1959 Mantel N, Haenszel W Statistical aspects of the analysis of data from retrospective

Διαβάστε περισσότερα

! " # $ % & $ % & $ & # " ' $ ( $ ) * ) * +, -. / # $ $ ( $ " $ $ $ % $ $ ' ƒ " " ' %. " 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 : ; ; < = : ; > : 0? @ 8? 4 A 1 4 B 3 C 8? D C B? E F 4 5 8 3 G @ H I@ A 1 4 D G 8 5 1 @ J C

Διαβάστε περισσότερα

Robust Segmentation of Focal Lesions on Multi-Sequence MRI in Multiple Sclerosis

Robust Segmentation of Focal Lesions on Multi-Sequence MRI in Multiple Sclerosis Robust Segmentation of Focal Lesions on Multi-Sequence MRI in Multiple Sclerosis Daniel García-Lorenzo To cite this version: Daniel García-Lorenzo. Robust Segmentation of Focal Lesions on Multi-Sequence

Διαβάστε περισσότερα

! " # " $ #% $ "! #&'() '" ( * / ) ",. #

!  #  $ #% $ ! #&'() ' ( * / ) ,. # Ψ ƒ! " # " $ #% $ "! #&'() '" ( * +",-.'!( / ) ",. # 0# $"!"#$%# Ψ 12/345 6),78 94. ƒ 9)")1$/):0;3;::9 >'= ( ? 9 @ '&( % A! &*?9 '( B+)C*%++ &*%++C 0 4 3'+C( D'+C(%E $B B - " % B

Διαβάστε περισσότερα

rs r r â t át r st tíst Ó P ã t r r r â

rs r r â t át r st tíst Ó P ã t r r r â rs r r â t át r st tíst P Ó P ã t r r r â ã t r r P Ó P r sã rs r s t à r çã rs r st tíst r q s t r r t çã r r st tíst r t r ú r s r ú r â rs r r â t át r çã rs r st tíst 1 r r 1 ss rt q çã st tr sã

Διαβάστε περισσότερα

( ˆ Š ƒ ˆ ).. Ì Ó,. Œ. µ

( ˆ Š ƒ ˆ ).. Ì Ó,. Œ. µ ˆ ˆŠ Œ ˆ ˆ Œ ƒ Ÿ 2002.. 33.. 2 Š 530.145.61 Š Š ˆŸ, ˆ œ œ, ( ˆ Š ƒ ˆ ).. Ì Ó,. Œ. µ Ñ e Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² µ, Ê ˆ 348 Š ˆ ˆ ˆŸ ƒˆˆ 350 Š ˆ Œ ˆ 355 Œ Ì ³ µ µ µ Î µ É 356 ³ Ò ÊÌ, É Ì, Î ÉÒ Ì δ- Ó µ Ö³ ² µ Ò³

Διαβάστε περισσότερα

! "# $ % $&'& () *+ (,-. / 0 1(,21(,*) (3 4 5 "$ 6, ::: ;"<$& = = 7 + > + 5 $?"# 46(A *( / A 6 ( 1,*1 B"',CD77E *+ *),*,*) F? $G'& 0/ (,.

! # $ % $&'& () *+ (,-. / 0 1(,21(,*) (3 4 5 $ 6, ::: ;<$& = = 7 + > + 5 $?# 46(A *( / A 6 ( 1,*1 B',CD77E *+ *),*,*) F? $G'& 0/ (,. ! " #$%&'()' *('+$,&'-. /0 1$23(/%/4. 1$)('%%'($( )/,)$5)/6%6 7$85,-9$(- /0 :/986-$, ;2'$(2$ 1'$-/-$)('')5( /&5&-/ 5(< =(4'($$,'(4 1$%$2/996('25-'/(& ;/0->5,$ 1'$-/%'')$(($/3?$%9'&-/?$( 5(< @6%-'9$

Διαβάστε περισσότερα

Alterazioni del sistema cardiovascolare nel volo spaziale

Alterazioni del sistema cardiovascolare nel volo spaziale POLITECNICO DI TORINO Corso di Laurea in Ingegneria Aerospaziale Alterazioni del sistema cardiovascolare nel volo spaziale Relatore Ing. Stefania Scarsoglio Studente Marco Enea Anno accademico 2015 2016

Διαβάστε περισσότερα

f a o gy s m a l nalg d co h n to h e y o m ia lalg e br coh the oogy lagebr

f a o gy s m a l nalg d co h n to h e y o m ia lalg e br coh the oogy lagebr - - - * k ˆ v ˆ k ˆ ˆ E x ˆ ˆ [ v ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ E x ˆ ˆ ˆ ˆ v ˆ Ex U U ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ v ˆ M v ˆ v M v ˆ ˆ I U ˆ I 9 70 k k ˆ ˆ - I I 9ˆ 70 ˆ [ ˆ - v - - v k k k ˆ - ˆ k ˆ k [ ˆ ˆ D M ˆ k k 0 D M k [ 0 M v M ˆ

Διαβάστε περισσότερα

Α Ρ Ι Θ Μ Ο Σ : 6.913

Α Ρ Ι Θ Μ Ο Σ : 6.913 Α Ρ Ι Θ Μ Ο Σ : 6.913 ΠΡΑΞΗ ΚΑΤΑΘΕΣΗΣ ΟΡΩΝ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΥ Σ τ η ν Π ά τ ρ α σ ή μ ε ρ α σ τ ι ς δ ε κ α τ έ σ σ ε ρ ι ς ( 1 4 ) τ ο υ μ ή ν α Ο κ τ ω β ρ ί ο υ, η μ έ ρ α Τ ε τ ά ρ τ η, τ ο υ έ τ ο υ ς δ

Διαβάστε περισσότερα

MACCHINE A FLUIDO 2 CORRELAZIONE RENDIMENTO TURBINA A GAS S.F. SMITH

MACCHINE A FLUIDO 2 CORRELAZIONE RENDIMENTO TURBINA A GAS S.F. SMITH MACCHINE A FLUIDO CORRELAZIONE RENDIMENTO TURBINA A GAS S.F. SMITH MACCHINE A FLUIDO STADIO R.5 * 4 4 fs f 4 ( ) L MACCHINE A FLUIDO STADIO R.5 ϑ S ϑr a tan ( ) ξ.5 ( ϑ / 9) / 4 ( ) 3 MACCHINE A FLUIDO

Διαβάστε περισσότερα

Physique des réacteurs à eau lourde ou légère en cycle thorium : étude par simulation des performances de conversion et de sûreté

Physique des réacteurs à eau lourde ou légère en cycle thorium : étude par simulation des performances de conversion et de sûreté Physique des réacteurs à eau lourde ou légère en cycle thorium : étude par simulation des performances de conversion et de sûreté Alexis Nuttin To cite this version: Alexis Nuttin. Physique des réacteurs

Διαβάστε περισσότερα

Econometrica Supplementary Material

Econometrica Supplementary Material Econometrica Supplementary Material SUPPLEMENT TO NONPARAMETRIC IDENTIFICATION OF A CONTRACT MODEL WITH ADVERSE SELECTION AND MORAL HAZARD (Econometrica, Vol. 79, No. 5, September 2011, 1499 1539) BY ISABELLE

Διαβάστε περισσότερα

Parts Manual. Trio Mobile Surgery Platform. Model 1033

Parts Manual. Trio Mobile Surgery Platform. Model 1033 Trio Mobile Surgery Platform Model 1033 Parts Manual For parts or technical assistance: Pour pièces de service ou assistance technique : Für Teile oder technische Unterstützung Anruf: Voor delen of technische

Διαβάστε περισσότερα

2. Α ν ά λ υ σ η Π ε ρ ι ο χ ή ς. 3. Α π α ι τ ή σ ε ι ς Ε ρ γ ο δ ό τ η. 4. Τ υ π ο λ ο γ ί α κ τ ι ρ ί ω ν. 5. Π ρ ό τ α σ η. 6.

2. Α ν ά λ υ σ η Π ε ρ ι ο χ ή ς. 3. Α π α ι τ ή σ ε ι ς Ε ρ γ ο δ ό τ η. 4. Τ υ π ο λ ο γ ί α κ τ ι ρ ί ω ν. 5. Π ρ ό τ α σ η. 6. Π Ε Ρ Ι Ε Χ Ο Μ Ε Ν Α 1. Ε ι σ α γ ω γ ή 2. Α ν ά λ υ σ η Π ε ρ ι ο χ ή ς 3. Α π α ι τ ή σ ε ι ς Ε ρ γ ο δ ό τ η 4. Τ υ π ο λ ο γ ί α κ τ ι ρ ί ω ν 5. Π ρ ό τ α σ η 6. Τ ο γ ρ α φ ε ί ο 1. Ε ι σ α γ ω

Διαβάστε περισσότερα

d 1 d 1

d 1 d 1 É É d 1 d 1 n n ;,x E ; x E X0 X X)0 0Ld 0Ld 0Ld 0Ld 0Ld 0Ld 1 0Ld 0Ld 0 0 0 1 ' 0 0d 0 0d 0 0d 0 0 0 0 0 0 0d 0 0 0 0d 0 0 0 0 0d 0 0 0Ld 0 0Ld 0d 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 \g 0,Q 0 i 0)( 0)( 0 0 0 0d 0 0

Διαβάστε περισσότερα

u(x, y) =f(x, y) Ω=(0, 1) (0, 1)

u(x, y) =f(x, y) Ω=(0, 1) (0, 1) u(x, y) =f(x, y) Ω=(0, 1) (0, 1) u(x, y) =g(x, y) Γ=δΩ ={0, 1} {0, 1} Ω Ω Ω h Ω h h ˆ Ω ˆ u v = fv Ω u = f in Ω v V H 1 (Ω) V V h V h ψ 1,ψ 2,...,ψ N, ˆ ˆ u v = Ω Ω fv v V ˆ ˆ u v = Ω ˆ ˆ u ψ i = Ω Ω Ω

Διαβάστε περισσότερα

T : g r i l l b a r t a s o s Α Γ Ί Α Σ Σ Ο Φ Ί Α Σ 3, Δ Ρ Α Μ Α. Δ ι α ν ο μ έ ς κ α τ ο ί κ ο ν : 1 2 : 0 0 έ ω ς 0 1 : 0 0 π μ

T : g r i l l b a r t a s o s Α Γ Ί Α Σ Σ Ο Φ Ί Α Σ 3, Δ Ρ Α Μ Α. Δ ι α ν ο μ έ ς κ α τ ο ί κ ο ν : 1 2 : 0 0 έ ω ς 0 1 : 0 0 π μ Α Γ Ί Α Σ Σ Ο Φ Ί Α Σ 3, Δ Ρ Α Μ Α g r i l l b a r t a s o s Δ ι α ν ο μ έ ς κ α τ ο ί κ ο ν : 1 2 : 0 0 έ ω ς 1 : 0 π μ Δ ι α ν ο μ έ ς κ α τ ο ί κ ο ν : 1 2 : 0 0 έ ω ς 0 1 : 0 0 π μ T ortiyas Σ ο υ

Διαβάστε περισσότερα

Multi-GPU numerical simulation of electromagnetic waves

Multi-GPU numerical simulation of electromagnetic waves Multi-GPU numerical simulation of electromagnetic waves Philippe Helluy, Thomas Strub To cite this version: Philippe Helluy, Thomas Strub. Multi-GPU numerical simulation of electromagnetic waves. ESAIM:

Διαβάστε περισσότερα

ΒΕΛΤΙΩΣΗ ΦΥΤΩΝ 11. Η ΘΕΩΡΙΑ ΤΗΣ ΕΤΕΡΩΣΗΣ

ΒΕΛΤΙΩΣΗ ΦΥΤΩΝ 11. Η ΘΕΩΡΙΑ ΤΗΣ ΕΤΕΡΩΣΗΣ ΒΕΛΤΙΩΣΗ ΦΥΤΩΝ 11. Η ΘΕΩΡΙΑ ΤΗΣ ΕΤΕΡΩΣΗΣ 1 Η ΙΣΤΟΡΙΑ ΤΩΝ ΥΒΡΙΔΙΩΝ Χ καθαρή σειρά Β (ααββγγδδεε) καθαρή σειρά Α (ΑΑββΓΓδδΕΕ) υβρίδιο ΑxB (ΑαΒβΓΓΔδΕε) συνδυαστική ικανότητα ετέρωση 2 Η ΓΕΝΕΤΙΚΗ ΒΑΣΗ ΤΗΣ

Διαβάστε περισσότερα

Déformation et quantification par groupoïde des variétés toriques

Déformation et quantification par groupoïde des variétés toriques Défomation et uantification pa goupoïde de vaiété toiue Fédéic Cadet To cite thi veion: Fédéic Cadet. Défomation et uantification pa goupoïde de vaiété toiue. Mathématiue [math]. Univeité d Oléan, 200.

Διαβάστε περισσότερα

Ηλεκτρονικοί Υπολογιστές IV

Ηλεκτρονικοί Υπολογιστές IV ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΙΩΑΝΝΙΝΩΝ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ηλεκτρονικοί Υπολογιστές IV Μοντέλα χρονολογικών σειρών Διδάσκων: Επίκουρος Καθηγητής Αθανάσιος Σταυρακούδης Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό

Διαβάστε περισσότερα

! "#$ %#&'()* ## # '$ $ +, -# * +./ 0$ # " )"1.0229:3682:;;8)< &.= A = D"# '$ $ A 6 A BE C A >? D

! #$ %#&'()* ## # '$ $ +, -# * +./ 0$ #  )1.0229:3682:;;8)< &.= A = D# '$ $ A 6 A BE C A >? D ! "#$ %#&'()* ## # '$ $ +, -# * +./ 0$ # "1.0223456728777)"1.0229:3682:;;8)< &.= >&.=*>1#*>.*?*,#*'(!@ 4AB#/ $C A = D"# '$ $ A +, -#)? D "F,%+./-#)

Διαβάστε περισσότερα

Asymptotic distribution of MLE

Asymptotic distribution of MLE Asymptotic distribution of MLE Theorem Let {X t } be a causal and invertible ARMA(p,q) process satisfying Φ(B)X = Θ(B)Z, {Z t } IID(0, σ 2 ). Let ( ˆφ, ˆϑ) the values that minimize LL n (φ, ϑ) among those

Διαβάστε περισσότερα

www.absolualarme.com met la disposition du public, via www.docalarme.com, de la documentation technique dont les rιfιrences, marques et logos, sont

www.absolualarme.com met la disposition du public, via www.docalarme.com, de la documentation technique dont les rιfιrences, marques et logos, sont w. ww lua so ab me lar m.co t me la sit po dis ion du c, bli pu via lar ca do w. ww me.co m, de la ion nta t do cu me on t ed hn iqu tec les en ce s, rι fιr ma rq ue se t lo go s, so nt la pr op riι tι

Διαβάστε περισσότερα

Modèles de représentation multi-résolution pour le rendu photo-réaliste de matériaux complexes

Modèles de représentation multi-résolution pour le rendu photo-réaliste de matériaux complexes Modèles de représentation multi-résolution pour le rendu photo-réaliste de matériaux complexes Jérôme Baril To cite this version: Jérôme Baril. Modèles de représentation multi-résolution pour le rendu

Διαβάστε περισσότερα

SOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM

SOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM SOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM Solutions to Question 1 a) The cumulative distribution function of T conditional on N n is Pr (T t N n) Pr (max (X 1,..., X N ) t N n) Pr (max

Διαβάστε περισσότερα

η η η η GAR = 1 F RR η F RR F AR F AR F RR η F RR F AR µ µ µ µ µ µ Γ R N=mxn W T X x mean X W T x g W P x = W T (x g x mean ) X = X x mean P x = W T X d P x P i, i = 1, 2..., G M s t t

Διαβάστε περισσότερα

Note: Please use the actual date you accessed this material in your citation.

Note: Please use the actual date you accessed this material in your citation. MIT OpeCueWae hp://cw.m.eu 6.13/ESD.13J Elecmagec a pplca, Fall 5 Pleae ue he llwg ca ma: Maku Zah, Ech Ippe, a Dav Sael, 6.13/ESD.13J Elecmagec a pplca, Fall 5. (Maachue Iue Techlgy: MIT OpeCueWae). hp://cw.m.eu

Διαβάστε περισσότερα

VEKTORANALYS. CURVILINEAR COORDINATES (kroklinjiga koordinatsytem) Kursvecka 4. Kapitel 10 Sidor

VEKTORANALYS. CURVILINEAR COORDINATES (kroklinjiga koordinatsytem) Kursvecka 4. Kapitel 10 Sidor VEKTORANALYS Kusvecka 4 CURVILINEAR COORDINATES (koklinjiga koodinatstem) Kapitel 10 Sido 99-11 TARGET PROBLEM An athlete is otating a hamme Calculate the foce on the ams. F ams F F ma dv a v dt d v dt

Διαβάστε περισσότερα

%78 (!*+$&%,+$&*+$&%,-. /0$12*343556

%78 (!*+$&%,+$&*+$&%,-. /0$12*343556 ! %78 ( 9 :: "#$% $&'"(" )!*$&%,$&*$&%,-. /$*343556 $ $& %$&.;$& $(# $"*("$# $ "$?, !* $&,#$"&::> $&( &$#, #$&# $"#&"& @($&%%>A!" #$ % µ & ' (#$ )! ) * ' "!)!,-./.' ) " $ &

Διαβάστε περισσότερα

!"!"!!#" $ "# % #" & #" '##' #!( #")*(+&#!', & - #% '##' #( &2(!%#(345#" 6##7

!!!!# $ # % # & # '##' #!( #)*(+&#!', & - #% '##' #( &2(!%#(345# 6##7 !"!"!!#" $ "# % #" & #" '##' #!( #")*(+&#!', '##' '# '## & - #% '##'.//0 #( 111111111111111111111111111111111111111111111111111 &2(!%#(345#" 6##7 11111111111111111111111111111111111111111111111111 11111111111111111111111111111111111111111111111111

Διαβάστε περισσότερα

(a b) c = a (b c) e a e = e a = a. a a 1 = a 1 a = e. m+n

(a b) c = a (b c) e a e = e a = a. a a 1 = a 1 a = e. m+n Z 6 D 3 G = {a, b, c,... } G a, b G a b = c c (a b) c = a (b c) e a e = e a = a a a 1 = a 1 a = e Q = {0, ±1, ±2,..., ±n,... } m, n m+n m + 0 = m m + ( m) = 0 Z N = {a n }, n = 1, 2... N N Z N = {1, ω,

Διαβάστε περισσότερα

2. ARMA 1. 1 This part is based on H and BD.

2. ARMA 1. 1 This part is based on H and BD. 2. ARMA 1 1 This part is based on H and BD. 1 1 MA 1.1 MA(1) Let ε t be WN with variance σ 2 and consider the zero mean 2 process Y t = ε t + θε t 1 (1) where θ is a constant. MA(1). This time series is

Διαβάστε περισσότερα

Jeux d inondation dans les graphes

Jeux d inondation dans les graphes Jeux d inondation dans les graphes Aurélie Lagoutte To cite this version: Aurélie Lagoutte. Jeux d inondation dans les graphes. 2010. HAL Id: hal-00509488 https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00509488

Διαβάστε περισσότερα

,, #,#, %&'(($#(#)&*"& 3,,#!4!4! +&'(#,-$#,./$012 5 # # %, )

,, #,#, %&'(($#(#)&*& 3,,#!4!4! +&'(#,-$#,./$012 5 # # %, ) !! "#$%&'%( (%)###**#+!"#$ ',##-.#,,, #,#, /01('/01/'#!2#! %&'(($#(#)&*"& 3,,#!4!4! +&'(#,-$#,./$012 5 # # %, ) 6###+! 4! 4! 4,*!47! 4! (! 8!9%,,#!41! 4! (! 4!5),!(8! 4! (! :!;!(7! (! 4! 4!!8! (! 8! 4!!8(!44!

Διαβάστε περισσότερα

A 1 A 2 A 3 B 1 B 2 B 3

A 1 A 2 A 3 B 1 B 2 B 3 16 0 17 0 17 0 18 0 18 0 19 0 20 A A = A 1 î + A 2 ĵ + A 3ˆk A (x, y, z) r = xî + yĵ + zˆk A B A B B A = A 1 B 1 + A 2 B 2 + A 3 B 3 = A B θ θ A B = ˆn A B θ A B î ĵ ˆk = A 1 A 2 A 3 B 1 B 2 B 3 W = F

Διαβάστε περισσότερα

( ) 10 ( ) εποµ ένως. π π π π ή γενικότερα: π π. π π. π π. Άσκηση 1 (10 µον) Θεωρούµε το µιγαδικό αριθµό z= i.

( ) 10 ( ) εποµ ένως. π π π π ή γενικότερα: π π. π π. π π. Άσκηση 1 (10 µον) Θεωρούµε το µιγαδικό αριθµό z= i. http://elern.mths.gr/, mths@mths.gr, Τηλ: 697905 Ενδεικτικές απαντήσεις ης Γραπτής Εργασίας ΠΛΗ 00-0: Άσκηση (0 µον) Θεωρούµε το µιγαδικό αριθµό z= i. α) (5 µον) Βρείτε την τριγωνοµετρική µορφή του z.

Διαβάστε περισσότερα

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΠΡΟΤΥΠΟΠΟΙΗΣΗ

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΠΡΟΤΥΠΟΠΟΙΗΣΗ ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΠΡΟΤΥΠΟΠΟΙΗΣΗ η ΣΕΙΡΑ ΑΣΚΗΣΕΩΝ Προβλήματα Διαταραχών Λογισμού Μεταβολών Άσκηση 3.10, σελίδα 35 από το βιβλίο

Διαβάστε περισσότερα

Hartree-Fock Theory. Solving electronic structure problem on computers

Hartree-Fock Theory. Solving electronic structure problem on computers Hartree-Foc Theory Solving electronic structure problem on computers Hartree product of non-interacting electrons mean field molecular orbitals expectations values one and two electron operators Pauli

Διαβάστε περισσότερα

gr mol g lit mg lit mlit lit mol NaCl 96 NaCl HCl HCl

gr mol g lit mg lit mlit lit mol NaCl 96 NaCl HCl HCl 1 ( - ) ( ) : 5 ( CH 3 COOH ).1 0 /1M NaOH35ml CH COOH 3 = /3 gr mol 211/05 mg 3 /5mgr 210 /1gr 3 /5gr ppm.2 mg mlit mg lit g lit µg lit.3 1mol (58 /8 NaCl ) 0 /11F 14 /9ml NaCl.4 14 /9 96 0 /0149 0 /096

Διαβάστε περισσότερα

Απόδειξη. Η ιδιότητα(vi) του ορισμού δεν ισχύει στην πράξη αυτή. Πράγματι, έχουμε. 1 (x, y, z) =(1 x, 1 y, 2 1 z) =(x, y, 2z)

Απόδειξη. Η ιδιότητα(vi) του ορισμού δεν ισχύει στην πράξη αυτή. Πράγματι, έχουμε. 1 (x, y, z) =(1 x, 1 y, 2 1 z) =(x, y, 2z) 1 ιανυσματικοί χώροι Άσκηση 1.1 Στο σύνολο R 3 όλων των διατεταγμένων τριάδων διατηρούμε την πρόσθεση, που ορίσαμε στο αντίστοιχο παράδειγμα, και ορίζουμε εξωτερικό πολλαπλασιασμό με τη σχέση λ(a 1,a 2,a

Διαβάστε περισσότερα

Συστήματα αλουμινίου νέας γενιάς Ευφυΐα υψηλής ενεργειακής απόδοσης

Συστήματα αλουμινίου νέας γενιάς Ευφυΐα υψηλής ενεργειακής απόδοσης Συστήματα αλουμινίου νέας γενιάς Ευφυΐα υψηλής ενεργειακής απόδοσης Αθήνα, 29/4/2018 Ι. Χατζηιωάννου Πολ. Μηχανικός Copyright 2018 Aluminco SA AGENDA C A L L TO A C T I O N S Αυξημένες απαιτήσεις Θετικές

Διαβάστε περισσότερα

META CRÈME. Ημερομηνία Έκδοσης: 1-Σεπτέμβριος-2008 CD 2009/1. Τμήμα 1 - ΧΗΜΙΚΟ ΠΡΟΪΟΝ ΚΑΙ ΤΑΥΤΟΠΟΙΗΣΗ ΕΤΑΙΡΙΑΣ. Τμήμα 2 - ΤΑΥΤΟΠΟΙΗΣΗ ΚΙΝΔΥΝΩΝ

META CRÈME. Ημερομηνία Έκδοσης: 1-Σεπτέμβριος-2008 CD 2009/1. Τμήμα 1 - ΧΗΜΙΚΟ ΠΡΟΪΟΝ ΚΑΙ ΤΑΥΤΟΠΟΙΗΣΗ ΕΤΑΙΡΙΑΣ. Τμήμα 2 - ΤΑΥΤΟΠΟΙΗΣΗ ΚΙΝΔΥΝΩΝ Page 1 of 6 ΟΝΟΜΑ ΠΡΟΪΟΝΤΟΣ Τμήμα 1 - ΧΗΜΙΚΟ ΠΡΟΪΟΝ ΚΑΙ ΤΑΥΤΟΠΟΙΗΣΗ ΕΤΑΙΡΙΑΣ ΠΡΟΜΗΘΕΥΤΗΣ Εταιρία: Dry-Treat Ltd Διεύθυνση: 3 North Street Oatby Leicester, LE2 5AH GBR Τηλέφωνο: 0800 0964 760 Τηλέφωνο:

Διαβάστε περισσότερα

k k ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 G = (V, E) V E V V V G E G e = {v, u} E v u e v u G G V (G) E(G) n(g) = V (G) m(g) = E(G) G S V (G) S G N G (S) = {u V (G)\S v S : {v, u} E(G)} G v S v V (G) N G (v) = N G ({v}) x V (G)

Διαβάστε περισσότερα

Supplementary figures

Supplementary figures A Supplementary figures a) DMT.BG2 0.87 0.87 0.72 20 40 60 80 100 DMT.EG2 0.93 0.85 20 40 60 80 EMT.MG3 0.85 0 20 40 60 80 20 40 60 80 100 20 40 60 80 100 20 40 60 80 EMT.G6 DMT/EMT b) EG2 0.92 0.85 5

Διαβάστε περισσότερα

Teor imov r. ta matem. statist. Vip. 94, 2016, stor

Teor imov r. ta matem. statist. Vip. 94, 2016, stor eor imov r. ta matem. statist. Vip. 94, 6, stor. 93 5 Abstract. e article is devoted to models of financial markets wit stocastic volatility, wic is defined by a functional of Ornstein-Ulenbeck process

Διαβάστε περισσότερα

ƒˆˆ-ˆœ œ Ÿ ˆ ˆ Š ˆˆ ƒ ˆ ˆˆ

ƒˆˆ-ˆœ œ Ÿ ˆ ˆ Š ˆˆ ƒ ˆ ˆˆ Ó³ Ÿ. 2018.. 15, º 6218).. 467Ä475 ˆ ˆŠ Œ ˆ ˆ Œ ƒ Ÿ. ˆŸ ƒˆˆ-ˆœ œ Ÿ ˆ ˆ Š ˆˆ ƒ ˆ ˆˆ.. Ê 1 Œμ ±μ ± μ Ê É Ò Ê É É ³. Œ.. μ³μ μ μ, Œμ ± μ± μ, ÎÉμ ³μ Ë ± Í Ö ³³ É Î ±μ, μ ² μ μ ƒ ²Ó ÉÊ μ² μ ²μÉ μ É É μ Ô -

Διαβάστε περισσότερα

10 20 X i a i (i, j) a ij (i, j, k) X x ijk j :j i i: R I J R K L IK JL a 11 a 12... a 1J a 21 a 22... a 2J = a I1 a I2... a IJ = [ 1 1 1 2 1 3... J L 1 J L ] R I K R J K IJ K = [ 1 1 2 2... K

Διαβάστε περισσότερα

?=!! #! % &! & % (! )!! + &! %.! / ( + 0. 1 3 4 5 % 5 = : = ;Γ / Η 6 78 9 / : 7 ; < 5 = >97 :? : ΑΒ = Χ : ΔΕ Φ8Α 8 / Ι/ Α 5/ ; /?4 ϑκ : = # : 8/ 7 Φ 8Λ Γ = : 8Φ / Η = 7 Α 85 Φ = :

Διαβάστε περισσότερα

k k ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 G = (V, E) V E V V V G E G e = {v, u} E v u e v u G G V (G) E(G) n(g) = V (G) m(g) = E(G) G S V (G) S G N G (S) = {u V (G)\S v S : {v, u} E(G)} G v S v V (G) N G (v) = N G ({v}) x V (G)

Διαβάστε περισσότερα

B είναι ισοδύναμοι αν και μόνο αν υπάρχουν διατεταγμένες βάσεις ˆv του. , b, έχει λύση αν και μόνο αν rank( A) rank( A b)

B είναι ισοδύναμοι αν και μόνο αν υπάρχουν διατεταγμένες βάσεις ˆv του. , b, έχει λύση αν και μόνο αν rank( A) rank( A b) Ασκήσεις8: Γραμμικές Απεικονίσεις και Πίνακες Βασικά σημεία Ορισμός πίνακα γραμμικής απεικόνισης, παραδείγματα Ανάκτηση γραμμικής απεικόνισης από πίνακά της Ιδιότητες (πίνακας που αντιστοιχεί στο άθροισμα,

Διαβάστε περισσότερα

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) λ = 1 + t t. θ = t ε t. Continuum Mechanics. Chapter 1. Description of Motion dt t. Chapter 2. Deformation and Strain

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) λ = 1 + t t. θ = t ε t. Continuum Mechanics. Chapter 1. Description of Motion dt t. Chapter 2. Deformation and Strain Continm Mechanics. Official Fom Chapte. Desciption of Motion χ (,) t χ (,) t (,) t χ (,) t t Chapte. Defomation an Stain s S X E X e i ij j i ij j F X X U F J T T T U U i j Uk U k E ( F F ) ( J J J J)

Διαβάστε περισσότερα

ETS i =1 ETS i = 0 Y it (1) Y it (0) α AT T = E[Y i1 (1) Y i1 (0) ETS i =1], α AT T E[Y i1 (1) ETS i =1] [Y i1 (0) ETS i =1] α AT T α biased AT T = E[ Y i (1) ETS i =1]+E[Y 0i ETS i =1] E[Y 0i ETS i =0].

Διαβάστε περισσότερα

Š Œ Š, ƒˆ ƒ ˆ ˆ Œ.. Œμ μ μ

Š Œ Š, ƒˆ ƒ ˆ ˆ Œ.. Œμ μ μ ˆ ˆŠ Œ ˆ ˆ Œ ƒ Ÿ 016.. 47.. 5 Š Œ Š, ƒˆ ƒ ˆ ˆ Œ.. Œμ μ μ ˆ É ÉÊÉ μ ² ³ Î Ëμ ³ Í, Œμ ± Í μ ²Ó Ò ² μ É ²Ó ± Ö Ò Ê É É Œˆ ˆ, Œμ ± ˆ 149 Š Œ Ÿ ˆŸ Ÿ 1440 ƒ - ˆ 1484 ˆŸ ˆ ˆ ƒ œ ƒ 1505 ˆŸ Ä Œ 1518 Š ˆ 1538 ˆ

Διαβάστε περισσότερα

Μέθοδος Newton-Raphson

Μέθοδος Newton-Raphson Κεφάλαιο 14 Μέθοδος Newton-Raphson Θα συζητήσουµε υπολογισµό της εκτιµήτριας µεγίστης πιθανοφάνειας µε τη µέ- ϑοδο Newton-Raphson. Αν και υπάρχουν περιπτώσεις για τις οποίες η λύση µπορεί να υπολογιστεί

Διαβάστε περισσότερα

!"#! $%&'$% %(' ') '#*#(& ( #'##+,-'!$%(' & ('##$%(' &#' & ('##$%('. )!#)! ##%' " (&! #!$"/001

!#! $%&'$% %(' ') '#*#(& ( #'##+,-'!$%(' & ('##$%(' &#' & ('##$%('. )!#)! ##%'  (&! #!$/001 !"#! $%&'$% %(' ') '#*#(& ( #'##+,-'!$%(' & ('##$%(' &#' & ('##$%('. ') '#*#(& )!#)! ##%' " (&! #!$"/001 ')!' &'# 2' '#)!( 3(&/004&' 5#(& /006 # '#)! 7!+8 8 8 #'%# ( #'## +,-'!$%(' & ('##$%('9&#' & ('##$%('9')

Διαβάστε περισσότερα

Module 5. February 14, h 0min

Module 5. February 14, h 0min Module 5 Stationary Time Series Models Part 2 AR and ARMA Models and Their Properties Class notes for Statistics 451: Applied Time Series Iowa State University Copyright 2015 W. Q. Meeker. February 14,

Διαβάστε περισσότερα

HW 3 Solutions 1. a) I use the auto.arima R function to search over models using AIC and decide on an ARMA(3,1)

HW 3 Solutions 1. a) I use the auto.arima R function to search over models using AIC and decide on an ARMA(3,1) HW 3 Solutions a) I use the autoarima R function to search over models using AIC and decide on an ARMA3,) b) I compare the ARMA3,) to ARMA,0) ARMA3,) does better in all three criteria c) The plot of the

Διαβάστε περισσότερα

η π 2 /3 χ 2 χ 2 t k Y 0/0, 0/1,..., 3/3 π 1, π 2,..., π k k k 1 β ij Y I i = 1,..., I p (X i = x i1,..., x ip ) Y i J (j = 1,..., J) x i Y i = j π j (x i ) x i π j (x i ) x (n 1 (x),..., n J (x))

Διαβάστε περισσότερα

Περιεχόμενα. A(x 1, x 2 )

Περιεχόμενα. A(x 1, x 2 ) Περιεχόμενα A(x 1, x 2 7 Ολοκληρώματα της Μαγνητοϋδροδυναμικής και Μαγνητοϋδροδυναμικά Κύματα Σχήμα 7.1: Οι τριδιάστατες ελικοειδείς μαγνητικές γραμμές στις οποίες εφάπτεται το διάνυσμα του μαγνητικού

Διαβάστε περισσότερα

arxiv: v1 [math.dg] 3 Sep 2007

arxiv: v1 [math.dg] 3 Sep 2007 Ì Ö ØÓ Ð ÔÖÓ Ð Ñ Ò ØÛÓ Ò ÐÓ Ó Ø Å Ò ÓÛ ÔÖÓ Ð Ñ Ò Ê Ñ ÒÒ Ò Ô º Ò Ö Áº Ó Ö Ò Ó ½ arxiv:0709.0158v1 [math.dg] 3 Sep 2007 ØÖ Ø ÙØ ÓÖ Ò Ø ÓÐÙØ ÓÒ Ó Ø Ö ØÓ Ð ÔÖÓ Ð Ñ ÓÖ ÓÔ Ò Ò ÐÓ ÙÖ Ò Ê Ñ ÒÒ Ò Ô º Ì Ö ØÓ Ð ÔÖÓ

Διαβάστε περισσότερα

ΘΕΡΜΟΚΗΠΙΑΚΕΣ ΚΑΛΛΙΕΡΓΕΙΕΣ ΕΚΤΟΣ ΕΔΑΦΟΥΣ ΘΡΕΠΤΙΚΑ ΔΙΑΛΥΜΑΤΑ

ΘΕΡΜΟΚΗΠΙΑΚΕΣ ΚΑΛΛΙΕΡΓΕΙΕΣ ΕΚΤΟΣ ΕΔΑΦΟΥΣ ΘΡΕΠΤΙΚΑ ΔΙΑΛΥΜΑΤΑ ΘΕΡΜΟΚΗΠΙΑΚΕΣ ΚΑΛΛΙΕΡΓΕΙΕΣ ΕΚΤΟΣ ΕΔΑΦΟΥΣ ΘΡΕΠΤΙΚΑ ΔΙΑΛΥΜΑΤΑ Θρεπτικό διάλυμα Είναι ένα αραιό υδατικό διάλυμα όλων των θρεπτικών στοιχείων που είναι απαραίτητα για τα φυτά, τα οποία βρίσκονται διαλυμένα

Διαβάστε περισσότερα

Terminal Contact UL Insulation Designation (provided with) style form system approval Flux tight

Terminal Contact UL Insulation Designation (provided with) style form system approval Flux tight eatures A miniature PCB Power Relay. form A contact configuration with quick terminal type. 5KV dielectric strength, K surge voltage between coils to contact. Ideal for high rating Home Appliances of heating

Διαβάστε περισσότερα

Formulario Básico ( ) ( ) ( ) ( ) ( 1) ( 1) ( 2) ( 2) λ = 1 + t t. θ = t ε t. Mecánica de Medios Continuos. Grado en Ingeniería Civil.

Formulario Básico ( ) ( ) ( ) ( ) ( 1) ( 1) ( 2) ( 2) λ = 1 + t t. θ = t ε t. Mecánica de Medios Continuos. Grado en Ingeniería Civil. Mecánica e Meios Continos. Gao en Ingenieía Ciil. Fomlaio Básico Tema. Descipción el moimiento χ (,) t χ (,) t (,) t χ (,) t t t Tema. Defomación s S X E X e i ij j i ij j F X X U F J T T T U U i j Uk

Διαβάστε περισσότερα

Αναπαραστάσεις οµάδων και Αλγεβρες Τελεστών

Αναπαραστάσεις οµάδων και Αλγεβρες Τελεστών 6 Ιουλίου 2015 1 Οµάδες 2 3 οµάδες Οµάδες Παραδείγµατα (Z, +) (Z n, +) (R, +), (R, ), (R +, ) (T, ), T = {z C : z = 1} S n = {φ : N n N n, 1 1 και επί}, όπου N n = {1, 2,..., n}, µε πράξη την σύνθεση.

Διαβάστε περισσότερα

K r i t i k i P u b l i s h i n g - d r a f t

K r i t i k i P u b l i s h i n g - d r a f t T ij = A Y i Y j /D ij A T ij i j Y i i Y j j D ij T ij = A Y α Y b i j /D c ij b c b c a LW a LC L P F Q W Q C a LW Q W a LC Q C L a LC Q C + a LW Q W L P F L/a LC L/a LW 1.000/2 = 500

Διαβάστε περισσότερα

ẋ = f(x) n 1 f i (i = 1, 2,..., n) x i (i = 1, 2,..., n) x(0) = x o x(t) t > 0 t < 0 x(t) x o U I xo I xo : α xo < t < β xo α xo β xo x(t) t β t α + x f(x) = 0 x x x x V 1 x x o V 1 x(t) t > 0 x o V 1

Διαβάστε περισσότερα

Απεικόνιση δεδομένων

Απεικόνιση δεδομένων Απεικόνιση δεδομένων Παρουσίαση των δεδομένων ΙΣΤΟΓΡΑΜΜ Α Το ιστόγραμμα απεικονίζει την κατανομή των γεγονότων (events) μίας παραμέτρου. Ο οριζόντιος άξονας (x) αντιστοιχεί στην ένταση του σήματος ενώ

Διαβάστε περισσότερα

March 14, ( ) March 14, / 52

March 14, ( ) March 14, / 52 March 14, 2008 ( ) March 14, 2008 1 / 52 ( ) March 14, 2008 2 / 52 1 2 3 4 5 ( ) March 14, 2008 3 / 52 I 1 m, n, F m n a ij, i = 1,, m; j = 1,, n m n F m n A = a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n a m1 a m2 a

Διαβάστε περισσότερα

On the Galois Group of Linear Difference-Differential Equations

On the Galois Group of Linear Difference-Differential Equations On the Galois Group of Linear Difference-Differential Equations Ruyong Feng KLMM, Chinese Academy of Sciences, China Ruyong Feng (KLMM, CAS) Galois Group 1 / 19 Contents 1 Basic Notations and Concepts

Διαβάστε περισσότερα

ϕ n n n n = 1,..., N n n {X I, Y I } {X r, Y r } (x c, y c ) q r = x a y a θ X r = [x r, y r, θ r ] X I = [x I, y I, θ I ] X I = R(θ)X r R(θ) R(θ) = cosθ sinθ 0 sinθ cosθ 0 0 0 1 Ẋ I = R(θ)Ẋr y r ẏa r

Διαβάστε περισσότερα

Ε Π Ι Μ Ε Λ Η Τ Η Ρ Ι Ο Κ Υ Κ Λ Α Δ Ω Ν

Ε Π Ι Μ Ε Λ Η Τ Η Ρ Ι Ο Κ Υ Κ Λ Α Δ Ω Ν Ε ρ μ ο ύ π ο λ η, 0 9 Μ α ρ τ ί ο υ 2 0 1 2 Π ρ ο ς : Π ε ρ ιφ ε ρ ε ι ά ρ χ η Ν ο τ ίο υ Α ιγ α ί ο υ Α ρ ι θ. Π ρ ω τ. 3 4 2 2 κ. Ι ω ά ν ν η Μ α χ α ι ρ ί δ η F a x : 2 1 0 4 1 0 4 4 4 3 2, 2 2 8 1

Διαβάστε περισσότερα

αριθμός δοχείου #1# control (-)

αριθμός δοχείου #1# control (-) Μόνο απιονισμένο νερό #1# control (-) Μακροστοχεία: Ν, P, K, Ca, S, Εάν κάποια έλλειψη μετά 1 μήνα έχει σημαντικές επιπτώσεις προσθέτουμε σε δόσεις την έλλειψη έως ότου ανάπτυξη ΟΚ #2# control (+) Μακροστοχεία:

Διαβάστε περισσότερα

! "# " #!$ &'( )'&* $ ##!$2 $ $$ 829 #-#-$&2 %( $8&2(9 #."/-0"$23#(&&#

! #  #!$ &'( )'&* $ ##!$2 $ $$ 829 #-#-$&2 %( $8&2(9 #./-0$23#(&&# ! "# " #!$ %""! &'( )'&* $!"#$% &$'#( )*+#'(,#* /$##+(#0 &1$( #& 23 #(&&# +, -. % ($4 ($4 ##!$2 $567 56 $$ 829 #-#-$&2 %( $8&2(9 #."/-0"$23#(&&# 6 < 6 6 6 66 6< <

Διαβάστε περισσότερα

Cycloaddition of Homochiral Dihydroimidazoles: A 1,3-Dipolar Cycloaddition Route to Optically Active Pyrrolo[1,2-a]imidazoles

Cycloaddition of Homochiral Dihydroimidazoles: A 1,3-Dipolar Cycloaddition Route to Optically Active Pyrrolo[1,2-a]imidazoles X-Ray crystallographic data tables for paper: Supplementary Material (ESI) for Organic & Biomolecular Chemistry Cycloaddition of Homochiral Dihydroimidazoles: A 1,3-Dipolar Cycloaddition Route to Optically

Διαβάστε περισσότερα

Solution Series 9. i=1 x i and i=1 x i.

Solution Series 9. i=1 x i and i=1 x i. Lecturer: Prof. Dr. Mete SONER Coordinator: Yilin WANG Solution Series 9 Q1. Let α, β >, the p.d.f. of a beta distribution with parameters α and β is { Γ(α+β) Γ(α)Γ(β) f(x α, β) xα 1 (1 x) β 1 for < x

Διαβάστε περισσότερα

Ax = b. 7x = 21. x = 21 7 = 3.

Ax = b. 7x = 21. x = 21 7 = 3. 3 s st 3 r 3 t r 3 3 t s st t 3t s 3 3 r 3 3 st t t r 3 s t t r r r t st t rr 3t r t 3 3 rt3 3 t 3 3 r st 3 t 3 tr 3 r t3 t 3 s st t Ax = b. s t 3 t 3 3 r r t n r A tr 3 rr t 3 t n ts b 3 t t r r t x 3

Διαβάστε περισσότερα

Η ΚΑΝΟΝΙΚΗ ΜΟΡΦΗ JORDAN

Η ΚΑΝΟΝΙΚΗ ΜΟΡΦΗ JORDAN Η ΚΑΝΟΝΙΚΗ ΜΟΡΦΗ JORDN Εάν ένας πίνακας δεν διαγωνοποιείται, τότε ο στόχος μας είναι υπολογίσουμε μέσω ενός μετασχηματισμού ομοιότητας, έναν απλούστερο πίνακα, «σχεδόν διαγώνιο» όπως ο παρακάτω πίνακας

Διαβάστε περισσότερα

Moto armonico: T : periodo, ω = pulsazione A: ampiezza, φ : fase

Moto armonico: T : periodo, ω = pulsazione A: ampiezza, φ : fase Moo armonico: equazione del moo: d x ( ) = x ( ) soluzione: x ( ) = A s in ( + φ ) =π/ Τ T : periodo, = pulsazione A: ampiezza, φ : fase sposameno: x ( ) = X s in ( ) velocià: dx() v () = = X cos( ) accelerazione:

Διαβάστε περισσότερα

Selecting Critical Properties of Terpenes and Terpenoids through Group-Contribution Methods and Equations of State

Selecting Critical Properties of Terpenes and Terpenoids through Group-Contribution Methods and Equations of State Supporting Information Selecting Critical Properties of Terpenes and Terpenoids through Group-Contribution Methods and Equations of State Mónia A. R. Martins, 1,2 Pedro J. Carvalho, 1 André M. Palma, 1

Διαβάστε περισσότερα

wave energy Superposition of linear plane progressive waves Marine Hydrodynamics Lecture Oblique Plane Waves:

wave energy Superposition of linear plane progressive waves Marine Hydrodynamics Lecture Oblique Plane Waves: 3.0 Marine Hydrodynamics, Fall 004 Lecture 0 Copyriht c 004 MIT - Department of Ocean Enineerin, All rihts reserved. 3.0 - Marine Hydrodynamics Lecture 0 Free-surface waves: wave enery linear superposition,

Διαβάστε περισσότερα

.. ntsets ofa.. d ffeom.. orp ism.. na s.. m ooth.. man iod period I n open square. n t s e t s ofa \quad d ffeom \quad orp ism \quad na s \quad m o

.. ntsets ofa.. d ffeom.. orp ism.. na s.. m ooth.. man iod period I n open square. n t s e t s ofa \quad d ffeom \quad orp ism \quad na s \quad m o G G - - -- - W - - - R S - q k RS ˆ W q q k M G W R S L [ RS - q k M S 4 R q k S [ RS [ M L ˆ L [M O S 4] L ˆ ˆ L ˆ [ M ˆ S 4 ] ˆ - O - ˆ q k ˆ RS q k q k M - j [ RS ] [ M - j - L ˆ ˆ ˆ O ˆ [ RS ] [ M

Διαβάστε περισσότερα

Χρονικές σειρές 8 Ο μάθημα: Μοντέλα κινητού μέσου

Χρονικές σειρές 8 Ο μάθημα: Μοντέλα κινητού μέσου Χρονικές σειρές 8 Ο μάθημα: Μοντέλα κινητού μέσου Εαρινό εξάμηνο 2018-2019 Τμήμα Μαθηματικών ΑΠΘ Διδάσκουσα: Αγγελική Παπάνα Μεταδιδακτορική Ερευνήτρια Πολυτεχνική σχολή, Α.Π.Θ. & Οικονομικό Τμήμα, Πανεπιστήμιο

Διαβάστε περισσότερα

Q π (/) ^ ^ ^ Η φ. <f) c>o. ^ ο. ö ê ω Q. Ο. o 'c. _o _) o U 03. ,,, ω ^ ^ -g'^ ο 0) f ο. Ε. ιη ο Φ. ο 0) κ. ο 03.,Ο. g 2< οο"" ο φ.

Q π (/) ^ ^ ^ Η φ. <f) c>o. ^ ο. ö ê ω Q. Ο. o 'c. _o _) o U 03. ,,, ω ^ ^ -g'^ ο 0) f ο. Ε. ιη ο Φ. ο 0) κ. ο 03.,Ο. g 2< οο ο φ. II 4»» «i p û»7'' s V -Ζ G -7 y 1 X s? ' (/) Ζ L. - =! i- Ζ ) Η f) " i L. Û - 1 1 Ι û ( - " - ' t - ' t/î " ι-8. Ι -. : wî ' j 1 Τ J en " il-' - - ö ê., t= ' -; '9 ',,, ) Τ '.,/,. - ϊζ L - (- - s.1 ai

Διαβάστε περισσότερα

2.019 Design of Ocean Systems. Lecture 6. Seakeeping (II) February 21, 2011

2.019 Design of Ocean Systems. Lecture 6. Seakeeping (II) February 21, 2011 2.019 Design of Ocean Systems Lecture 6 Seakeeping (II) February 21, 2011 ω, λ,v p,v g Wave adiation Problem z ζ 3 (t) = ζ 3 cos(ωt) ζ 3 (t) = ω ζ 3 sin(ωt) ζ 3 (t) = ω 2 ζ3 cos(ωt) x 2a ~n Total: P (t)

Διαβάστε περισσότερα

3.5 - Boundary Conditions for Potential Flow

3.5 - Boundary Conditions for Potential Flow 13.021 Marine Hydrodynamics, Fall 2004 Lecture 10 Copyright c 2004 MIT - Department of Ocean Engineering, All rights reserved. 13.021 - Marine Hydrodynamics Lecture 10 3.5 - Boundary Conditions for Potential

Διαβάστε περισσότερα

P P Ó P. r r t r r r s 1. r r ó t t ó rr r rr r rí st s t s. Pr s t P r s rr. r t r s s s é 3 ñ

P P Ó P. r r t r r r s 1. r r ó t t ó rr r rr r rí st s t s. Pr s t P r s rr. r t r s s s é 3 ñ P P Ó P r r t r r r s 1 r r ó t t ó rr r rr r rí st s t s Pr s t P r s rr r t r s s s é 3 ñ í sé 3 ñ 3 é1 r P P Ó P str r r r t é t r r r s 1 t r P r s rr 1 1 s t r r ó s r s st rr t s r t s rr s r q s

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο q = C V => q = 48(HiC. e και. I = -3- => I = 24mA. At. 2. I = i=>i= -=>I = e- v=»i = 9,28 1(Γ 4 Α. t Τ

Κεφάλαιο q = C V => q = 48(HiC. e και. I = -3- => I = 24mA. At. 2. I = i=>i= -=>I = e- v=»i = 9,28 1(Γ 4 Α. t Τ Κεφάλαιο 3.1 1. q = C V => q = 48(HiC q = χ e => χ = - e και => χ = 3 ΙΟ 15 ηλεκτρόνια I = -3- => I = 24mA. At 2. I = i=>i= -=>I = e- v=»i = 9,28 1(Γ 4 Α. t Τ 3. Έστω u d η μέση ταχύτητα κίνησης των ελευθέρων

Διαβάστε περισσότερα