Δομές Ευρετηρίου: Διάρθρωση Διάλεξης
|
|
- Ῥαφαὴλ Ζαφειρόπουλος
- 6 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2006 HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems Ευρετηριασμός, Αποθήκευση και Οργάνωση Αρχείων Κειμένων (Indexing, Storage and File Organization) Γιάννης Τζίτζικας ιάλεξη : 6 Ημερομηνία : CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring Δομές Ευρετηρίου: Διάρθρωση Διάλεξης Εισαγωγή - κίνητρο Ανεστραμμένα Αρχεία (Inverted files) Δένδρα Καταλήξεων (Suffix trees) Αρχεία Υπογραφών (Signature files) Σειριακή Αναζήτηση σε Κείμενο (Sequential Text Searching) Απάντηση Επερωτήσεων Ταιριάσματος Προτύπου (Answering Pattern-Matching Queries) CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring
2 Ευρετηριασμός Κειμένου:Εισαγωγή Σκοπός Σχεδιασμόςδομώνδεδομένωνπουεπιτρέπουντην αποδοτική υλοποίηση της γλώσσας επερώτησης Απλοϊκή προσέγγιση: σειριακή αναζήτηση (online sequential search) Ικανοποιητική μόνο αν η συλλογή των κειμένων είναι μικρή Είναι η μόνη επιλογή αν η συλλογή κειμένων είναι ευμετάβλητη Εδώ σχεδιασμός δομών δεδομένων, που ονομάζονται ευρετήρια (called indices), για επιτάχυνση της αναζήτησης CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring Ανάγκες Γλωσσών Επερώτησης Απλές βρες έγγραφα που περιέχουν μια λέξη t βρες πόσες φορές εμφανίζεται η λέξη t σε ένα έγγραφο βρες τις θέσεις των εμφανίσεων της λέξης t στο έγγραφο Πιο σύνθετες Boolean queries phrase/proximity queries pattern matching Regular expressions Structure-based queries... Σχεδιάζουμε το ευρετήριο ανάλογα με το μοντέλο ανάκτησης και τη γλώσσα επερώτησης CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring
3 Γενική (Λογική) μορφή ενός ευρετηρίου Indexing Items D o c u m e n t s k 1 k 2... k j... k t d 1 c 1,1 c 2,1... c i,1... c t,1 d 2 c 1,2 c 2,2... c i,2... c t, d i c 1,j c 2,j... c i,j... c t,j d N c 1,N c 2,N... c i,n... c t,n c ij : το κελί που αντιστοιχεί στο έγγραφο di και στον όρο kj, το οποίο μπορεί να περιέχει: ένα w ij που να δηλώνει την παρουσία ή απουσία του kj στο di (ή τη σπουδαιότητα του kj στο di) τιςθέσειςστιςοποίεςο όρος kj εμφανίζεται στο di (αν πράγματι εμφανίζεται) Ερωτήματα: Τι πρέπει να έχει το κάθε c ij Πώς να υλοποιήσουμε αυτή τη λογική δομή ώστε να έχουμε απόδοση; CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring Τεχνικές Ευρετηριασμού (Indexing Techniques) Ανεστραμένα Αρχεία (Inverted files) ηπιοδιαδομένητεχνική Δένδρα και Πίνακες Καταλήξεων (Suffix trees and arrays) γρήγορες για phrase queries αλλά η κατασκευή και η συντήρησή τους είναι δυσκολότερη και ακριβότερη Αρχεία Υπογραφών (Signature files) Χρησιμοποιήθηκαν πολύ τη δεκαετία του 80. Σπανιότερα σήμερα. CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring
4 Ανεστραμμένα Αρχεία (Inverted Files) Ανεστραμμένο Αρχείο Λογική Μορφή Ευρετηρίου Μορφή Ανεστραμμένου Ευρετηρίου Index terms Cj,1 k 1 k 2... k t d 1 c 1,1 c 2,1 c t,1 d 2 c 1,2 c 2,2 c t, d i c 1,j c 2,j c t,j d N c 1,N c 2,N c t,n k1 k2... kt Postings lists Άρα δεν αποθηκεύουμε τα «μηδενικά κελιά» CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring
5 Inverted Files (Ανεστραμμένα αρχεία) Ιnverted file = a word-oriented mechanism for indexing a text collection in order to speed up the searching task. An inverted file consists of: Vocabulary: is the set of all distinct words in the text Occurrences: lists containing all information necessary for each word of the vocabulary (documents where the word appears, frequency, text position, etc.) CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring Κείμενο Ανεστραμμένο αρχείο για ένα μόνο έγγραφο και αποθήκευση θέσεων εμφάνισης κάθε λέξης That house has a garden. The garden has many flowers. The flowers are beautiful Inverted File: Vocabulary beautiful flowers garden house Occurrences 70 45, 58 18, 29 6 Τί άλλο θα κάνατε αν είχαμε πολλά έγραφα και θέλαμε να υλοποιήσουμε το Διανυσμ. Μοντέλο; CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring
6 Ανεστραμμένο αρχείο για πολλά έγγραφα, και βάρυνση tf-idf To df (document frequency, που μας χρειάζεται για το IDF) αρκεί να αποθηκευτεί μια φορά To βάρος tf (term frequency) Index terms computer df 3 D 7, 4 D j, tf j Εδώ θα μπορούσαμε να έχουμε και τις θέσεις εμφάνισης της λέξης computer στο έγγραφο Dj database 2 D 1, 3 science 4 D 2, 4 system 1 D 5, 2 Index file Postings lists CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring Ανεστραμμένο αρχείο και βάρυνση freq Document Corpus Doc Text 1 Pease porridge hot 2 Pease porridge cold 3 Pease porridge in the pot 4 Pease porridge hot, pease porridge not cold 5 Pease porridge cold, pease porridge not hot 6 Pease porridge hot in the pot Vocabulary Inverted cold <2,1> <4,1> Lists <5,1> hot in not Inverted File pease <1,1> <2,1> <3,1> <4,2> <5,2> <6,1> porridge pot the <1,1> <4,1> <5,1> <6,1> <3,1> <6,1> <4,1> <5,1> <1,1> <2,1> <3,1> <4,2> <5,2> <3,1> <6,1> <3,1> <6,1> <6,1> CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring
7 Αναστραμμένο Αρχείο: Κατασκευή και Αναζήτηση Υπόβαθρο/Επανάληψη: Tries Tries multiway trees for stroring strings able to retrieve any string in time proportional to its length (independent from the number of all stored strings) Description every edge is labeled with a letter searching a string s start from root and for each character of s follow the edge that is labeled with the same letter. continue, until a leaf is found (which means that s is found) CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring
8 Tries: Παράδειγμα This is a text. A text has many words. Words are made from letters. Vocabulary text (11) text (19) many (28) words (33) words (40) made (50) Vocabulary (ordered) letters (60) made (50) many (28) text (11,19) words (33,40) Vocabulary trie l m a t w d n letters:60 made:50 many:28 text:11,19 words:33,40 letters (60) Note: Lecture 5: Successor variety? CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring Ανεστραμμένα Αρχεία: Απαιτήσεις Χώρου μικρές μεγάλες Index terms Cj,1 k1 k2... kt Postings lists CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring
9 Ανεστραμμένα Αρχεία: Απαιτήσεις Χώρου Notations n: the size of the text V: the size of the vocabulary For the Vocabulary: Rather small. According to Heaps law (to be described in a subsequent lecture) the vocabulary grows as O(n β ), where β is a constant between 0.4 and 0.6 in practice. So V ~ sqrt(n) For Occurrences: Much more space. Since each word appearing in the text is referenced once in that structure, the extra space is O(n) To reduce space requirements, a technique called block addressing is used how? CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring Block Addressing The text is divided in blocks The occurrences point to the blocks where the word appears Advantages: the number of pointers is smaller than positions all the occurrences of a word inside a single block are collapsed to one reference (indices of only 5% overhead over the text size can be obtained with this technique. Of course this depends on the block size) Disadvantages: online sequential search over the qualifying blocks if exact positions are required e.g. for finding the sentence where the word occurs e.g. for evaluating a context (phrasal or proximity) query CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring
10 Block Addressing: Example That house has a garden. The garden has many flowers. The flowers are beautiful beautiful 70 Vocabulary flowers Occurrences 45, 58 garden 18, 29 house 6 Block 1 Block 2 Block 3 Block 4 That house has a garden. The garden has many flowers. The flowers are beautiful beautiful 4 Vocabulary flowers Occurrences 3 garden 2 house 1 CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring Size of Inverted Files as percentage of the size of the whole collection 45% of all words are stopwods Index Small collection Medium collection Large collection (1Mb) (200Mb) (2Gb) Addressing words 45% 73% 36% 64% 35% 63% Addressing 64K blocks 27% 41% 18% 32% 5% 9% Addressing 256 blocks 18% 25% 1.7% 2.4% 0.5% 0.7% Without stopwords All words Without stopwords All words Without stopwords All words Addressing words: 4 bytes per pointer (2^32 ~ giga) Addressing 64K blocks: 2 bytes per pointer Addressing 256 blocks: 1 byte per pointer CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring
11 Searching an inverted index Searching an inverted index General Steps: 1/ Vocabulary search: the words present in the query are searched in the vocabulary 2/Retrieval occurrences: the lists of the occurrences of all words found are retrieved 3/Manipulation of occurrences: The occurrences are processed to solve the query If block addressing is used we have to search the text of the blocks in order to get the exact positions and number of occurences CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring
12 1/ Vocabulary search As Searching task on an inverted file always starts in the vocabulary, it is better to store the vocabulary in a separate file this file is not so big so it is possible keep it at main memory at search time Suppose we want to search for a word of length m. Options: Cost of searching a sequential file: O(V) Cost of searching assuming hashing: O(m) Cost of searching assuming tries: O(m) Cost of searching assuming the file is ordered (lexicographically): O(log V) this option is cheaper in space and very competitive The structures most used to store the vocabulary are hashing, tries or B- trees. CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring / Vocabulary Search (II) Remarks prefix and range queries can also be solved with binary search, tries or B-trees buts not with hashing context queries are more difficult to solve with inverted indices 1. each element must be searched separately and 2. a list (in increasing positional order) is generated for each one 3. The lists of all elements are traversed in synchorization to find places where all the words appear in sequence (for a phrase) or appear close enough (for proximity). CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring
13 Inverted Index: A general remark Experiments show that both the space requirements and the amount of text traversed can be close to O(n^0.85). Hence, inverted indices allow us to have sublinear search time and sublinear space requirements. This is not possible on other indices. CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring Constructing an Inverted File
14 Constructing an Inverted File All the vocabulary is kept in a suitable data structure storing for each word a list of its occurrences e.g. in a trie data structure Each word of the text is read and searched in the vocabulary if a trie data structure is used the this search costs O(m) where m the size of the word If it is not found, it is added to the vocabulary with a empty list of occurrences and the new position is added to the end of its list of occurrences CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring Constructing an Inverted File (II) Once the text is exhausted the vocabulary is written to disk with the list of occurrences. Two files are created: in the first file, the list of occurrences are stored contiguously in the second file, the vocabulary is stored in lexicographical order and, for each word, a pointer to its list in the first file is also included. The overall process is O(n) time Trie: O(1) per text character Since positions are appended (in the postings file) O(1) time It follows that the overall process is O(n) CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring
15 What if the Inverted Index does not fit in main memory? A technique based on partial Indexes: Use the previous algorithm until the main memory is exhausted. When no more memory is available, write to disk the partial index I i obtained up to now, and erase it from main memory Continue with the rest of the text Once the text is exhausted, a number of partial indices I i exist on disk The partial indices are merged to obtain the final index CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring Merging two partial indices I1 and I2 Merge the sorted vocabularies and whenever the same word appears in both indices, merge both list of occurences By construction, the occurences of the smaller-numbered index are before those ot the larger-numbered index, the therefore the lists are just concatenated Complexity: O(n1+n2) where n1 and n2 the sizes of the indices CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring
16 Merging partial indices to obtain the final I final index 7 level 3 I I level 2 I I I I level 1 I 1 I 2 I 3 I 4 I 5 I 6 I 7 I 8 initial dumps CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring Merging all partial indices: Time Complexity Notations n: the size of the text V: the size of the vocabulary M: the amount of main memory available The total time to generate partial indices is O(n) The number of partial indices is O(n/M) To merge the O(n/M) partial indices are necessary log 2 (n/m) merging levels The total cost of this algorithm is O(n log(n/m)) CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring
17 Maintaining the Inverted File Addition of a new doc build its index and merge it with the final index (as done with partial indexes) Delete a doc of the collection scan index and delete those occurrences that point into the deleted file (complexity: O(n) ) CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring Evaluating Phrasal and Proximity Queries with Inverted Indices Phrasal Queries Must have an inverted index that also stores positions of each keyword in a document. Retrieve documents and positions for each individual word, intersect documents, and then finally check for ordered contiguity of keyword positions. Best to start contiguity check with the least common word in the phrase. Proximity Queries Use approach similar to phrasal search to find documents in which all keywords are found in a context that satisfies the proximity constraints. During binary search for positions of remaining keywords, find closest position of k i to p and check that it is within maximum allowed distance. CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring
18 Αποτίμηση Boolean επερωτήσεων με χρήση ανεστραμμένων αρχείων Αποτίμηση με χρήση ανεστραμμένων αρχείων Primitive keyword: Retrieve containing documents using the inverted index. OR: Recursively retrieve e 1 and e 2 and take union of results. AND: Recursively retrieve e 1 and e 2 and take intersection of results. BUT: Recursively retrieve e 1 and e 2 and take set difference of results. CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring Inverted Index: Κατακλείδα Is probably the most adequate indexing technique Appropriate when the text collection is large and semi-static If the text collection is volatile online searching is the only option Some techniques combine online and indexed searching CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring
19 Δένδρα και Πίνακες Καταλήξεων (Suffix Trees and Suffix Arrays) Κίνητρο Δένδρα και Πίνακες Καταλήξεων (Suffix Trees and Arrays ) Γρήγορη αποτίμηση των phrase queries H έννοια της λέξης (στην οποία βασίζονται τα inverted files) δεν υπάρχει σε άλλες εφαρμογές (π.χ. στις γενετικές βάσεις δεδομένων), άρα υπάρχει ανάγκη για διαφορετικές δομές δεδομένων. Μια αλυσίδα DNA είναι μια ακολουθία από διατεταγμένα ζευγάρια βάσεων. Υπάρχουν 4 βάσεις: η αδενίνη(α), η γουανίνη(g), η κυτοσίνη (C) και η θυμίνη (T). Κάθε ζευγάρι βάσεων του DNA αποτελείται από διαφορετικές βάσεις. Συγκεκριμένα, η αδενίνη (A) μπορεί να συνδέεται μόνο με τη θυμίνη (T), ενώ η γουανίνη (G) μπορεί να συνδέεται μόνο με την κυτοσίνη (C). Ένα παράδειγμα αποσπάσματος αλυσίδας DNA ακολουθεί: AGGCTACCCT TA T C C G A T G G G A A T CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring
20 Γενική ιδέα Δένδρα και Πίνακες Καταλήξεων (Suffix Trees and Arrays ) Βλέπουμε όλο το κείμενο ως μία μακριά συμβολοσειρά (long string) Θεωρούμε κάθε θέση του κειμένου ως κατάληξη κειμένου (text suffix) Δύο καταλήξεις που εκκινούν από διαφορετικές θέσεις είναι λεξικογραφικά διαφορετικές άρα κάθε κατάληξη προσδιορίζεται μοναδικά από τη θέση της αρχής της Επιλογές Ευρετηριάζουμε όλες τις θέσεις του κειμένου Ευρετηριάζουμε κάποιες θέσεις του κειμένου (π.χ. την αρχή των λέξεων) Άρα εδώ έχουμε την έννοια του σημείου ευρετηρίου (index point) Τα σημεία που δεν είναι σημεία ευρετηρίου δεν είναι παραδόσιμα (deliverable) CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring Παράδειγμα καταλήξεων (θεωρώνταςωςσημείαευρετηρίουτιςαρχέςτωνλέξεων) This is a text. A text has many words. Words are made from letters. letters. made from letters. Words are made from letters. words. Words are made from letters. many words. Words are made from letters. text has many words. Words are made from letters. text. A text has many words. Words are made from letters. CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring
21 Δένδρα Καταλήξεων (Suffix Trees) Δένδρο Καταλήξεων: Το δένδρο καταλήξεων ενός κειμένου είναι ένα trie πάνω σε όλες τις καταλήξεις του κειμένου. Suffix tree = trie built over all the suffixes of the text Οι δείκτες προς το κείμενο αποθηκεύονται στα φύλλα του δένδρου. Για μείωση του χώρου, το trie συμπυκνώνεται ως ένα Patricia tree Patricia = Practical Algorithm To Retrieve Information Coded in Alphanumerical CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring Suffix Trie για τη λέξη cacao (θεωρώντας κάθε θέση ως σημείο ευρετηρίου) Καταλήξεις: o ao cao acao cacao Trie Καταλήξεων o c a a c c o o a a o o CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring
22 Καταλήξεις: o ao cao acao cacao cac a ca c c a o ε c cao a o a c o o ac a aca o ao caca o acao cacao CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring Παράδειγμα καταλήξεων και του αντίστοιχου Suffix Trie This is a text. A text has many words. Words are made from letters. letters. made from letters. Words are made from letters. words. Words are made from letters. many words. Words are made from letters. text has many words. Words are made from letters. text. A text has many words. Words are made from letters. Suffix Trie l d a m n t e x t. 11 w o r d s CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring
23 Suffix tree = Suffix trie compacted into a Patricia tree This involves compressing unary paths, ι.e. paths where each node has just one child. If unary paths are not present, the tree has O(n) nodes instead of the worstcase O(n 2 ) of the trie. Suffix Trie Suffix Tree l d a m n t e x t. 11 w o r d s l d n 3 28 m 1 t 5 w CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring Πίνακες Καταλήξεων (Suffix arrays)
24 Πίνακες Καταλήξεων (Suffix arrays) (Space efficient implementation of suffix trees) Suffix trees have a space overhead of 120%-240% over the text size (index points = word beginnings) Here we present a data structure with space requirements like those of the vector space model (~40% overhead over the text size) CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring Πίνακες Καταλήξεων (Suffix arrays) (Space efficient implementation of suffix trees) Πίνακας Καταλήξεων: Πίνακας με δείκτες προς όλες τις «καταλήξεις» σε λεξικογραφική σειρά Για να τον δημιουργήσουμε αρκεί μια depth-fist-search διάσχιση του suffix tree This is a text. A text has many words. Words are made from letters l d n 3 28 m 1 19 t 5 w Suffix Tree 33 Suffix Array l m m t t w w CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring
25 Πίνακες Καταλήξεων(II) This is a text. A text has many words. Words are made from letters. Suffix Tree l d n 3 28 m 1 t 5 w Suffix Array l m m t t w w Οφέλη: Μείωση χώρου 1 δείκτη ανά κατάληξη (7 καταλήξεις, πίνακας 7 κελιών) (overhead ~ that of inverted files) Δυνατότητα binary search CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring Πίνακες Καταλήξεων(III) This is a text. A text has many words. Words are made from letters. Suffix Tree l d n 3 28 m 1 t 5 w Suffix Array l m m t t w w Για να δούμε αν υπάχει μια κατάληξη στο κείμενο κάνουμε διαδική αναζήτηση (binary search) στο περιεχόμενο των δεικτών CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring
26 Πίνακες Καταλήξεων (IV) If vocabulary is big (and the suffix array does not fit in main memory), supra indices are employed they store the first l characters for each of every b entries Supra-Index lett text word l=3, b=3 Suffix Array l m m t t w w CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring Δένδρα και Πίνακες Καταλήξεων ΚόστοςΑποτίμησηςΕπερωτήσεων Κόστος αναζήτησης μιας συμβολοσειράς μήκους m χαρακτήρων O(m) στην περίπτωση των δένδρων καταλήξεων (suffix tree) O(log n) στην περίπτωση των πινάκων καταλήξεων (suffix array) Αποτίμηση phrase queries Η φράση αναζητείται ωσάν να ήταν μια συμβολοσειρά Αποτίμηση proximity queries proximity queries have to be resolved element wise CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring
Δομές Ευρετηρίου: Διάρθρωση Διάλεξης
Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2009 HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems Ευρετηρίαση, Αποθήκευση και Οργάνωση Αρχείων (Indexing, Storage and
Διαβάστε περισσότεραΔομές Ευρετηρίου: Διάρθρωση Διάλεξης
Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2009 HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems Ευρετηρίαση, Αποθήκευση και Οργάνωση Αρχείων (Indexing, Storage and
Διαβάστε περισσότεραΔομές Ευρετηρίου: Διάρθρωση Διάλεξης
Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2009 HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems Ευρετηρίαση, Αποθήκευση και Οργάνωση Αρχείων (Indexing, Storage and
Διαβάστε περισσότεραΕυρετηρίαση, Αποθήκευση και Οργάνωση Αρχείων (Indexing, Storage and File Organization) ΜΕΡΟΣ Ι
Ευρετηρίαση, Αποθήκευση και Οργάνωση Αρχείων (Indexing, Storage and File Organization) ΜΕΡΟΣ Ι Κεφάλαιο 8 Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2009 Ανάκτηση Πληροφορίας 2009-2010 1 Δομές
Διαβάστε περισσότεραΑνάκτηση Πληροφορίας
Ιόνιο Πανεπιστήμιο Τμήμα Πληροφορικής Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκων: Φοίβος Μυλωνάς fmylonas@ionio.gr Διάλεξη #10 εικτοδότηση και Αναζήτηση Φοίβος Μυλωνάς fmylonas@ionio.gr Ανάκτηση Πληροφορίας 1 Άδεια
Διαβάστε περισσότεραPhysical DB Design. B-Trees Index files can become quite large for large main files Indices on index files are possible.
B-Trees Index files can become quite large for large main files Indices on index files are possible 3 rd -level index 2 nd -level index 1 st -level index Main file 1 The 1 st -level index consists of pairs
Διαβάστε περισσότεραΠανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2009. HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems
Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2009 HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems Στατιστικά Κειμένου Text Statistics Γιάννης Τζίτζικας άλ ιάλεξη :
Διαβάστε περισσότεραΠανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems
Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2007 HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems Στατιστικά Κειμένου Text Statistics Γιάννης Τζίτζικας ιάλεξη : 14a
Διαβάστε περισσότεραHOMEWORK 4 = G. In order to plot the stress versus the stretch we define a normalized stretch:
HOMEWORK 4 Problem a For the fast loading case, we want to derive the relationship between P zz and λ z. We know that the nominal stress is expressed as: P zz = ψ λ z where λ z = λ λ z. Therefore, applying
Διαβάστε περισσότεραApproximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude
Approximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude Jan Behrens 2012-12-31 In this paper we shall provide a method to approximate distances between two points on earth
Διαβάστε περισσότεραΠανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems
Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2008 HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems Στατιστικά Κειμένου Text Statistics Γιάννης Τζίτζικας ιάλεξη : 14a
Διαβάστε περισσότεραEE512: Error Control Coding
EE512: Error Control Coding Solution for Assignment on Finite Fields February 16, 2007 1. (a) Addition and Multiplication tables for GF (5) and GF (7) are shown in Tables 1 and 2. + 0 1 2 3 4 0 0 1 2 3
Διαβάστε περισσότεραΑνάκτηση Πληροφορίας. Φροντιστήριο 3
Ανάκτηση Πληροφορίας Φροντιστήριο 3 Τσιράκης Νίκος Νοέμβριος 2007 2 Περιεχόμενα Ανεστραμμένα Αρχεία Εισαγωγή Δημιουργία Συμπίεση Πιθανοτικά Μοντέλα 3 Ανεστραμμένα Αρχεία 4 Εισαγωγή Με ποιους τρόπους μπορούμε
Διαβάστε περισσότεραPhys460.nb Solution for the t-dependent Schrodinger s equation How did we find the solution? (not required)
Phys460.nb 81 ψ n (t) is still the (same) eigenstate of H But for tdependent H. The answer is NO. 5.5.5. Solution for the tdependent Schrodinger s equation If we assume that at time t 0, the electron starts
Διαβάστε περισσότεραΠρόβλημα 1: Αναζήτηση Ελάχιστης/Μέγιστης Τιμής
Πρόβλημα 1: Αναζήτηση Ελάχιστης/Μέγιστης Τιμής Να γραφεί πρόγραμμα το οποίο δέχεται ως είσοδο μια ακολουθία S από n (n 40) ακέραιους αριθμούς και επιστρέφει ως έξοδο δύο ακολουθίες από θετικούς ακέραιους
Διαβάστε περισσότεραBlock Ciphers Modes. Ramki Thurimella
Block Ciphers Modes Ramki Thurimella Only Encryption I.e. messages could be modified Should not assume that nonsensical messages do no harm Always must be combined with authentication 2 Padding Must be
Διαβάστε περισσότεραCHAPTER 25 SOLVING EQUATIONS BY ITERATIVE METHODS
CHAPTER 5 SOLVING EQUATIONS BY ITERATIVE METHODS EXERCISE 104 Page 8 1. Find the positive root of the equation x + 3x 5 = 0, correct to 3 significant figures, using the method of bisection. Let f(x) =
Διαβάστε περισσότεραThe Simply Typed Lambda Calculus
Type Inference Instead of writing type annotations, can we use an algorithm to infer what the type annotations should be? That depends on the type system. For simple type systems the answer is yes, and
Διαβάστε περισσότεραΣυστήματα Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Συστήματα Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων Φροντιστήριο 5: Tutorial on External Sorting Δημήτρης Πλεξουσάκης Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών TUTORIAL ON EXTERNAL SORTING
Διαβάστε περισσότεραHomework 3 Solutions
Homework 3 Solutions Igor Yanovsky (Math 151A TA) Problem 1: Compute the absolute error and relative error in approximations of p by p. (Use calculator!) a) p π, p 22/7; b) p π, p 3.141. Solution: For
Διαβάστε περισσότεραΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 6/5/2006
Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Ολοι οι αριθμοί που αναφέρονται σε όλα τα ερωτήματα είναι μικρότεροι το 1000 εκτός αν ορίζεται διαφορετικά στη διατύπωση του προβλήματος. Διάρκεια: 3,5 ώρες Καλή
Διαβάστε περισσότεραFractional Colorings and Zykov Products of graphs
Fractional Colorings and Zykov Products of graphs Who? Nichole Schimanski When? July 27, 2011 Graphs A graph, G, consists of a vertex set, V (G), and an edge set, E(G). V (G) is any finite set E(G) is
Διαβάστε περισσότεραSection 8.3 Trigonometric Equations
99 Section 8. Trigonometric Equations Objective 1: Solve Equations Involving One Trigonometric Function. In this section and the next, we will exple how to solving equations involving trigonometric functions.
Διαβάστε περισσότερα2 Composition. Invertible Mappings
Arkansas Tech University MATH 4033: Elementary Modern Algebra Dr. Marcel B. Finan Composition. Invertible Mappings In this section we discuss two procedures for creating new mappings from old ones, namely,
Διαβάστε περισσότεραMain source: "Discrete-time systems and computer control" by Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 4 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 1
Main source: "Discrete-time systems and computer control" by Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 4 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 1 A Brief History of Sampling Research 1915 - Edmund Taylor Whittaker (1873-1956) devised a
Διαβάστε περισσότεραΔιάρθρωση. Στατιστικά Κειμένου Text Statistics. Συχνότητα Εμφάνισης Λέξεων Ο Νόμος του Zipf Ο Νόμος του Heaps. Ανάκτηση Πληροφορίας 2008-2009 1
Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2008 Στατιστικά Κειμένου Text Statistics CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring 2008 1 Διάρθρωση Συχνότητα Εμφάνισης
Διαβάστε περισσότερα3.4 SUM AND DIFFERENCE FORMULAS. NOTE: cos(α+β) cos α + cos β cos(α-β) cos α -cos β
3.4 SUM AND DIFFERENCE FORMULAS Page Theorem cos(αβ cos α cos β -sin α cos(α-β cos α cos β sin α NOTE: cos(αβ cos α cos β cos(α-β cos α -cos β Proof of cos(α-β cos α cos β sin α Let s use a unit circle
Διαβάστε περισσότεραΚΥΠΡΙΑΚΟΣ ΣΥΝΔΕΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY 21 ος ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Δεύτερος Γύρος - 30 Μαρτίου 2011
Διάρκεια Διαγωνισμού: 3 ώρες Απαντήστε όλες τις ερωτήσεις Μέγιστο Βάρος (20 Μονάδες) Δίνεται ένα σύνολο από N σφαιρίδια τα οποία δεν έχουν όλα το ίδιο βάρος μεταξύ τους και ένα κουτί που αντέχει μέχρι
Διαβάστε περισσότεραΑνάκτηση Πληροφορίας
Ιόνιο Πανεπιστήμιο Τμήμα Πληροφορικής Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκων: Φοίβος Μυλωνάς fmylonas@ionio.gr Διάλεξη #11 Suffix Arrays Φοίβος Μυλωνάς fmylonas@ionio.gr Ανάκτηση Πληροφορίας 1 Άδεια χρήσης Το παρόν
Διαβάστε περισσότεραω ω ω ω ω ω+2 ω ω+2 + ω ω ω ω+2 + ω ω+1 ω ω+2 2 ω ω ω ω ω ω ω ω+1 ω ω2 ω ω2 + ω ω ω2 + ω ω ω ω2 + ω ω+1 ω ω2 + ω ω+1 + ω ω ω ω2 + ω
0 1 2 3 4 5 6 ω ω + 1 ω + 2 ω + 3 ω + 4 ω2 ω2 + 1 ω2 + 2 ω2 + 3 ω3 ω3 + 1 ω3 + 2 ω4 ω4 + 1 ω5 ω 2 ω 2 + 1 ω 2 + 2 ω 2 + ω ω 2 + ω + 1 ω 2 + ω2 ω 2 2 ω 2 2 + 1 ω 2 2 + ω ω 2 3 ω 3 ω 3 + 1 ω 3 + ω ω 3 +
Διαβάστε περισσότεραΣυστήματα Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Συστήματα Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων Φροντιστήριο 9: Transactions - part 1 Δημήτρης Πλεξουσάκης Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Tutorial on Undo, Redo and Undo/Redo
Διαβάστε περισσότεραΕυρετήρια. Βάσεις Δεδομένων. Διδάσκων: Μαρία Χαλκίδη
Ευρετήρια Βάσεις Δεδομένων Διδάσκων: Μαρία Χαλκίδη Βασικές έννοιες Οι μηχανισμοί δεικτοδότησης χρησιμοποιούνται για να επιταχύνουν την προσπέλαση σε επιθυμητά δεδομένα. π.χ., author catalog in library
Διαβάστε περισσότεραElements of Information Theory
Elements of Information Theory Model of Digital Communications System A Logarithmic Measure for Information Mutual Information Units of Information Self-Information News... Example Information Measure
Διαβάστε περισσότεραC.S. 430 Assignment 6, Sample Solutions
C.S. 430 Assignment 6, Sample Solutions Paul Liu November 15, 2007 Note that these are sample solutions only; in many cases there were many acceptable answers. 1 Reynolds Problem 10.1 1.1 Normal-order
Διαβάστε περισσότεραderivation of the Laplacian from rectangular to spherical coordinates
derivation of the Laplacian from rectangular to spherical coordinates swapnizzle 03-03- :5:43 We begin by recognizing the familiar conversion from rectangular to spherical coordinates (note that φ is used
Διαβάστε περισσότεραMatrices and Determinants
Matrices and Determinants SUBJECTIVE PROBLEMS: Q 1. For what value of k do the following system of equations possess a non-trivial (i.e., not all zero) solution over the set of rationals Q? x + ky + 3z
Διαβάστε περισσότεραΑνάκληση Πληποφοπίαρ. Information Retrieval. Διδάζκων Δημήηριος Καηζαρός
Ανάκληση Πληποφοπίαρ Information Retrieval Διδάζκων Δημήηριος Καηζαρός Διάλεξη 4η: 04/03/2017 1 Phrase queries 2 Ερωτήματα φράσεως Έστω ότι επιθυμούμε ν απαντήσουμε ερωτήματα της μορφής stanford university
Διαβάστε περισσότεραPARTIAL NOTES for 6.1 Trigonometric Identities
PARTIAL NOTES for 6.1 Trigonometric Identities tanθ = sinθ cosθ cotθ = cosθ sinθ BASIC IDENTITIES cscθ = 1 sinθ secθ = 1 cosθ cotθ = 1 tanθ PYTHAGOREAN IDENTITIES sin θ + cos θ =1 tan θ +1= sec θ 1 + cot
Διαβάστε περισσότερα(C) 2010 Pearson Education, Inc. All rights reserved.
Connectionless transmission with datagrams. Connection-oriented transmission is like the telephone system You dial and are given a connection to the telephone of fthe person with whom you wish to communicate.
Διαβάστε περισσότεραReview Test 3. MULTIPLE CHOICE. Choose the one alternative that best completes the statement or answers the question.
Review Test MULTIPLE CHOICE. Choose the one alternative that best completes the statement or answers the question. Find the exact value of the expression. 1) sin - 11π 1 1) + - + - - ) sin 11π 1 ) ( -
Διαβάστε περισσότεραΠανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών. Δημήτρης Πλεξουσάκης. Physical DB Design
Data Structures for Primary Indices Structures that determine the location of the records of a file A primary index is based on a key; the location of a record is determined by its key value. Most common
Διαβάστε περισσότεραthe total number of electrons passing through the lamp.
1. A 12 V 36 W lamp is lit to normal brightness using a 12 V car battery of negligible internal resistance. The lamp is switched on for one hour (3600 s). For the time of 1 hour, calculate (i) the energy
Διαβάστε περισσότεραFinite Field Problems: Solutions
Finite Field Problems: Solutions 1. Let f = x 2 +1 Z 11 [x] and let F = Z 11 [x]/(f), a field. Let Solution: F =11 2 = 121, so F = 121 1 = 120. The possible orders are the divisors of 120. Solution: The
Διαβάστε περισσότεραEvery set of first-order formulas is equivalent to an independent set
Every set of first-order formulas is equivalent to an independent set May 6, 2008 Abstract A set of first-order formulas, whatever the cardinality of the set of symbols, is equivalent to an independent
Διαβάστε περισσότερα9.09. # 1. Area inside the oval limaçon r = cos θ. To graph, start with θ = 0 so r = 6. Compute dr
9.9 #. Area inside the oval limaçon r = + cos. To graph, start with = so r =. Compute d = sin. Interesting points are where d vanishes, or at =,,, etc. For these values of we compute r:,,, and the values
Διαβάστε περισσότεραTMA4115 Matematikk 3
TMA4115 Matematikk 3 Andrew Stacey Norges Teknisk-Naturvitenskapelige Universitet Trondheim Spring 2010 Lecture 12: Mathematics Marvellous Matrices Andrew Stacey Norges Teknisk-Naturvitenskapelige Universitet
Διαβάστε περισσότεραExample Sheet 3 Solutions
Example Sheet 3 Solutions. i Regular Sturm-Liouville. ii Singular Sturm-Liouville mixed boundary conditions. iii Not Sturm-Liouville ODE is not in Sturm-Liouville form. iv Regular Sturm-Liouville note
Διαβάστε περισσότεραST5224: Advanced Statistical Theory II
ST5224: Advanced Statistical Theory II 2014/2015: Semester II Tutorial 7 1. Let X be a sample from a population P and consider testing hypotheses H 0 : P = P 0 versus H 1 : P = P 1, where P j is a known
Διαβάστε περισσότεραAreas and Lengths in Polar Coordinates
Kiryl Tsishchanka Areas and Lengths in Polar Coordinates In this section we develop the formula for the area of a region whose boundary is given by a polar equation. We need to use the formula for the
Διαβάστε περισσότεραAreas and Lengths in Polar Coordinates
Kiryl Tsishchanka Areas and Lengths in Polar Coordinates In this section we develop the formula for the area of a region whose boundary is given by a polar equation. We need to use the formula for the
Διαβάστε περισσότεραPartial Differential Equations in Biology The boundary element method. March 26, 2013
The boundary element method March 26, 203 Introduction and notation The problem: u = f in D R d u = ϕ in Γ D u n = g on Γ N, where D = Γ D Γ N, Γ D Γ N = (possibly, Γ D = [Neumann problem] or Γ N = [Dirichlet
Διαβάστε περισσότεραΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 11/3/2006
ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 11/3/26 Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Ολοι οι αριθμοί που αναφέρονται σε όλα τα ερωτήματα μικρότεροι το 1 εκτός αν ορίζεται διαφορετικά στη διατύπωση
Διαβάστε περισσότεραCapacitors - Capacitance, Charge and Potential Difference
Capacitors - Capacitance, Charge and Potential Difference Capacitors store electric charge. This ability to store electric charge is known as capacitance. A simple capacitor consists of 2 parallel metal
Διαβάστε περισσότεραΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 19/5/2007
Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Αν κάπου κάνετε κάποιες υποθέσεις να αναφερθούν στη σχετική ερώτηση. Όλα τα αρχεία που αναφέρονται στα προβλήματα βρίσκονται στον ίδιο φάκελο με το εκτελέσιμο
Διαβάστε περισσότερα4.6 Autoregressive Moving Average Model ARMA(1,1)
84 CHAPTER 4. STATIONARY TS MODELS 4.6 Autoregressive Moving Average Model ARMA(,) This section is an introduction to a wide class of models ARMA(p,q) which we will consider in more detail later in this
Διαβάστε περισσότεραΑρχεία και Βάσεις Δεδομένων
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Αρχεία και Βάσεις Δεδομένων Διάλεξη 18η: Φυσική Σχεδίαση Βάσεων Δεδομένων Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Data Structures for Primary Indices Structures that determine
Διαβάστε περισσότεραAssalamu `alaikum wr. wb.
LUMP SUM Assalamu `alaikum wr. wb. LUMP SUM Wassalamu alaikum wr. wb. Assalamu `alaikum wr. wb. LUMP SUM Wassalamu alaikum wr. wb. LUMP SUM Lump sum lump sum lump sum. lump sum fixed price lump sum lump
Διαβάστε περισσότεραΔομές Δεδομένων. Δημήτρης Μιχαήλ. Συμβολοσειρές. Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο
Δομές Δεδομένων Συμβολοσειρές Δημήτρης Μιχαήλ Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Συμβολοσειρές Συμβολοσειρές και προβλήματα που αφορούν συμβολοσειρές εμφανίζονται τόσο συχνά που
Διαβάστε περισσότεραOrdinal Arithmetic: Addition, Multiplication, Exponentiation and Limit
Ordinal Arithmetic: Addition, Multiplication, Exponentiation and Limit Ting Zhang Stanford May 11, 2001 Stanford, 5/11/2001 1 Outline Ordinal Classification Ordinal Addition Ordinal Multiplication Ordinal
Διαβάστε περισσότεραNumerical Analysis FMN011
Numerical Analysis FMN011 Carmen Arévalo Lund University carmen@maths.lth.se Lecture 12 Periodic data A function g has period P if g(x + P ) = g(x) Model: Trigonometric polynomial of order M T M (x) =
Διαβάστε περισσότεραHomework 8 Model Solution Section
MATH 004 Homework Solution Homework 8 Model Solution Section 14.5 14.6. 14.5. Use the Chain Rule to find dz where z cosx + 4y), x 5t 4, y 1 t. dz dx + dy y sinx + 4y)0t + 4) sinx + 4y) 1t ) 0t + 4t ) sinx
Διαβάστε περισσότεραGalatia SIL Keyboard Information
Galatia SIL Keyboard Information Keyboard ssignments The main purpose of the keyboards is to provide a wide range of keying options, so many characters can be entered in multiple ways. If you are typing
Διαβάστε περισσότεραCRASH COURSE IN PRECALCULUS
CRASH COURSE IN PRECALCULUS Shiah-Sen Wang The graphs are prepared by Chien-Lun Lai Based on : Precalculus: Mathematics for Calculus by J. Stuwart, L. Redin & S. Watson, 6th edition, 01, Brooks/Cole Chapter
Διαβάστε περισσότεραMath 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme
Math 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme. (a) Note: Award A for vertical line to right of mean, A for shading to right of their vertical line. AA N (b) evidence of recognizing symmetry
Διαβάστε περισσότεραStatistical Inference I Locally most powerful tests
Statistical Inference I Locally most powerful tests Shirsendu Mukherjee Department of Statistics, Asutosh College, Kolkata, India. shirsendu st@yahoo.co.in So far we have treated the testing of one-sided
Διαβάστε περισσότεραΜΥΕ003: Ανάκτηση Πληροφορίας. Διδάσκουσα: Ευαγγελία Πιτουρά Κεφάλαιο 5: Στατιστικά Συλλογής. Συμπίεση.
ΜΥΕ003: Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκουσα: Ευαγγελία Πιτουρά Κεφάλαιο 5: Στατιστικά Συλλογής. Συμπίεση. 1 Κεφ. 4-5 Τι θα δούμε σήμερα Κατασκευή ευρετηρίου Στατιστικά για τη συλλογή Συμπίεση 2 ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΑ
Διαβάστε περισσότεραdepartment listing department name αχχουντσ ϕανε βαλικτ δδσϕηασδδη σδηφγ ασκϕηλκ τεχηνιχαλ αλαν ϕουν διξ τεχηνιχαλ ϕοην µαριανι
She selects the option. Jenny starts with the al listing. This has employees listed within She drills down through the employee. The inferred ER sttricture relates this to the redcords in the databasee
Διαβάστε περισσότεραΑνάκληση Πληροφορίας. Information Retrieval. Διδάσκων Δημήτριος Κατσαρός
Ανάκληση Πληροφορίας Information Retrieval Διδάσκων Δημήτριος Κατσαρός Διάλεξη 5η: 26/02/2014 1 Phrase queries 2 Phrase queries Want to answer queries such as stanford university as a phrase Thus the sentence
Διαβάστε περισσότεραΑπόκριση σε Μοναδιαία Ωστική Δύναμη (Unit Impulse) Απόκριση σε Δυνάμεις Αυθαίρετα Μεταβαλλόμενες με το Χρόνο. Απόστολος Σ.
Απόκριση σε Δυνάμεις Αυθαίρετα Μεταβαλλόμενες με το Χρόνο The time integral of a force is referred to as impulse, is determined by and is obtained from: Newton s 2 nd Law of motion states that the action
Διαβάστε περισσότεραεικτοδότηση και Αναζήτηση (Indexing & Searching) Ανάκτηση Πληροφορίας
εικτοδότηση και Αναζήτηση (Indexing & Searching) 1 Εισαγωγή Με ποιους τρόπους µπορούµενααναζητήσουµε πληροφορία από µία συλλογή κειµένων; Ο πιο απλός και εύκολα υλοποιήσιµος τρόπος είναι να ψάξουµεσειριακάόλατακείµενα
Διαβάστε περισσότεραSCHOOL OF MATHEMATICAL SCIENCES G11LMA Linear Mathematics Examination Solutions
SCHOOL OF MATHEMATICAL SCIENCES GLMA Linear Mathematics 00- Examination Solutions. (a) i. ( + 5i)( i) = (6 + 5) + (5 )i = + i. Real part is, imaginary part is. (b) ii. + 5i i ( + 5i)( + i) = ( i)( + i)
Διαβάστε περισσότεραInstruction Execution Times
1 C Execution Times InThisAppendix... Introduction DL330 Execution Times DL330P Execution Times DL340 Execution Times C-2 Execution Times Introduction Data Registers This appendix contains several tables
Διαβάστε περισσότεραEcon 2110: Fall 2008 Suggested Solutions to Problem Set 8 questions or comments to Dan Fetter 1
Eon : Fall 8 Suggested Solutions to Problem Set 8 Email questions or omments to Dan Fetter Problem. Let X be a salar with density f(x, θ) (θx + θ) [ x ] with θ. (a) Find the most powerful level α test
Διαβάστε περισσότεραThe challenges of non-stable predicates
The challenges of non-stable predicates Consider a non-stable predicate Φ encoding, say, a safety property. We want to determine whether Φ holds for our program. The challenges of non-stable predicates
Διαβάστε περισσότεραThe Probabilistic Method - Probabilistic Techniques. Lecture 7: The Janson Inequality
The Probabilistic Method - Probabilistic Techniques Lecture 7: The Janson Inequality Sotiris Nikoletseas Associate Professor Computer Engineering and Informatics Department 2014-2015 Sotiris Nikoletseas,
Διαβάστε περισσότεραΣυντακτικές λειτουργίες
2 Συντακτικές λειτουργίες (Syntactic functions) A. Πτώσεις και συντακτικές λειτουργίες (Cases and syntactic functions) The subject can be identified by asking ποιος (who) or τι (what) the sentence is about.
Διαβάστε περισσότεραΕργαστήριο Ανάπτυξης Εφαρμογών Βάσεων Δεδομένων. Εξάμηνο 7 ο
Εργαστήριο Ανάπτυξης Εφαρμογών Βάσεων Δεδομένων Εξάμηνο 7 ο Procedures and Functions Stored procedures and functions are named blocks of code that enable you to group and organize a series of SQL and PL/SQL
Διαβάστε περισσότεραPartial Trace and Partial Transpose
Partial Trace and Partial Transpose by José Luis Gómez-Muñoz http://homepage.cem.itesm.mx/lgomez/quantum/ jose.luis.gomez@itesm.mx This document is based on suggestions by Anirban Das Introduction This
Διαβάστε περισσότεραConcrete Mathematics Exercises from 30 September 2016
Concrete Mathematics Exercises from 30 September 2016 Silvio Capobianco Exercise 1.7 Let H(n) = J(n + 1) J(n). Equation (1.8) tells us that H(2n) = 2, and H(2n+1) = J(2n+2) J(2n+1) = (2J(n+1) 1) (2J(n)+1)
Διαβάστε περισσότεραInverse trigonometric functions & General Solution of Trigonometric Equations. ------------------ ----------------------------- -----------------
Inverse trigonometric functions & General Solution of Trigonometric Equations. 1. Sin ( ) = a) b) c) d) Ans b. Solution : Method 1. Ans a: 17 > 1 a) is rejected. w.k.t Sin ( sin ) = d is rejected. If sin
Διαβάστε περισσότεραforms This gives Remark 1. How to remember the above formulas: Substituting these into the equation we obtain with
Week 03: C lassification of S econd- Order L inear Equations In last week s lectures we have illustrated how to obtain the general solutions of first order PDEs using the method of characteristics. We
Διαβάστε περισσότεραΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ Άνοιξη I. ΜΗΛΗΣ
ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ http://eclass.aueb.gr/courses/inf161/ Άνοιξη 216 - I. ΜΗΛΗΣ ΔΥΝΑΜΙΚΟΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ - ΑΝΟΙΞΗ 216 - Ι. ΜΗΛΗΣ 9 DP II 1 Dynamic Programming ΓΕΝΙΚΗ ΙΔΕΑ 1. Ορισμός υπο-προβλήματος/ων
Διαβάστε περισσότεραOn a four-dimensional hyperbolic manifold with finite volume
BULETINUL ACADEMIEI DE ŞTIINŢE A REPUBLICII MOLDOVA. MATEMATICA Numbers 2(72) 3(73), 2013, Pages 80 89 ISSN 1024 7696 On a four-dimensional hyperbolic manifold with finite volume I.S.Gutsul Abstract. In
Διαβάστε περισσότερα6.3 Forecasting ARMA processes
122 CHAPTER 6. ARMA MODELS 6.3 Forecasting ARMA processes The purpose of forecasting is to predict future values of a TS based on the data collected to the present. In this section we will discuss a linear
Διαβάστε περισσότεραHΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems. Μοντέλα Ανάκτησης Ι
Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 009 HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems Μοντέλα Ανάκτησης Ι (Retrieval Models) Γιάννης Τζίτζικας άλ ιάλεξη
Διαβάστε περισσότεραFourier Series. MATH 211, Calculus II. J. Robert Buchanan. Spring Department of Mathematics
Fourier Series MATH 211, Calculus II J. Robert Buchanan Department of Mathematics Spring 2018 Introduction Not all functions can be represented by Taylor series. f (k) (c) A Taylor series f (x) = (x c)
Διαβάστε περισσότεραSolutions to Exercise Sheet 5
Solutions to Eercise Sheet 5 jacques@ucsd.edu. Let X and Y be random variables with joint pdf f(, y) = 3y( + y) where and y. Determine each of the following probabilities. Solutions. a. P (X ). b. P (X
Διαβάστε περισσότερα( y) Partial Differential Equations
Partial Dierential Equations Linear P.D.Es. contains no owers roducts o the deendent variables / an o its derivatives can occasionall be solved. Consider eamle ( ) a (sometimes written as a ) we can integrate
Διαβάστε περισσότεραAdvanced Subsidiary Unit 1: Understanding and Written Response
Write your name here Surname Other names Edexcel GE entre Number andidate Number Greek dvanced Subsidiary Unit 1: Understanding and Written Response Thursday 16 May 2013 Morning Time: 2 hours 45 minutes
Διαβάστε περισσότεραΦροντιστήριο 4. Άσκηση 1. Λύση. Πανεπιστήµιο Κρήτης, Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών HY463 - Συστήµατα Ανάκτησης Πληροφοριών Εαρινό Εξάµηνο
Πανεπιστήµιο Κρήτης, Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών HY463 - Συστήµατα Ανάκτησης Πληροφοριών 2007-2008 Εαρινό Εξάµηνο Άσκηση 1 Φροντιστήριο 4 Θεωρείστε ένα έγγραφο με περιεχόμενο «αυτό είναι ένα κείμενο και
Διαβάστε περισσότερα2. THEORY OF EQUATIONS. PREVIOUS EAMCET Bits.
EAMCET-. THEORY OF EQUATIONS PREVIOUS EAMCET Bits. Each of the roots of the equation x 6x + 6x 5= are increased by k so that the new transformed equation does not contain term. Then k =... - 4. - Sol.
Διαβάστε περισσότεραQuadratic Expressions
Quadratic Expressions. The standard form of a quadratic equation is ax + bx + c = 0 where a, b, c R and a 0. The roots of ax + bx + c = 0 are b ± b a 4ac. 3. For the equation ax +bx+c = 0, sum of the roots
Διαβάστε περισσότερα6.1. Dirac Equation. Hamiltonian. Dirac Eq.
6.1. Dirac Equation Ref: M.Kaku, Quantum Field Theory, Oxford Univ Press (1993) η μν = η μν = diag(1, -1, -1, -1) p 0 = p 0 p = p i = -p i p μ p μ = p 0 p 0 + p i p i = E c 2 - p 2 = (m c) 2 H = c p 2
Διαβάστε περισσότεραb. Use the parametrization from (a) to compute the area of S a as S a ds. Be sure to substitute for ds!
MTH U341 urface Integrals, tokes theorem, the divergence theorem To be turned in Wed., Dec. 1. 1. Let be the sphere of radius a, x 2 + y 2 + z 2 a 2. a. Use spherical coordinates (with ρ a) to parametrize.
Διαβάστε περισσότερα5.4 The Poisson Distribution.
The worst thing you can do about a situation is nothing. Sr. O Shea Jackson 5.4 The Poisson Distribution. Description of the Poisson Distribution Discrete probability distribution. The random variable
Διαβάστε περισσότεραExercises 10. Find a fundamental matrix of the given system of equations. Also find the fundamental matrix Φ(t) satisfying Φ(0) = I. 1.
Exercises 0 More exercises are available in Elementary Differential Equations. If you have a problem to solve any of them, feel free to come to office hour. Problem Find a fundamental matrix of the given
Διαβάστε περισσότεραExample of the Baum-Welch Algorithm
Example of the Baum-Welch Algorithm Larry Moss Q520, Spring 2008 1 Our corpus c We start with a very simple corpus. We take the set Y of unanalyzed words to be {ABBA, BAB}, and c to be given by c(abba)
Διαβάστε περισσότεραDémographie spatiale/spatial Demography
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ Démographie spatiale/spatial Demography Session 1: Introduction to spatial demography Basic concepts Michail Agorastakis Department of Planning & Regional Development Άδειες Χρήσης
Διαβάστε περισσότεραΤΕΧΝΟΛΟΓΙΕΣ ΠΟΛΥΜΕΣΩΝ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΕΣ ΠΟΛΥΜΕΣΩΝ Κείμενα Ν. Μ. Σγούρος (sgouros@unipi.gr) Επεξεργασία Κειμένων Αναζήτηση Ακολουθιακή Αναζήτηση, Δομές Trie Συμπίεση Huffmann Coding, Run-Length Encoding, Burrows- Wheeler Κρυπτογράφηση
Διαβάστε περισσότεραDESIGN OF MACHINERY SOLUTION MANUAL h in h 4 0.
DESIGN OF MACHINERY SOLUTION MANUAL -7-1! PROBLEM -7 Statement: Design a double-dwell cam to move a follower from to 25 6, dwell for 12, fall 25 and dwell for the remader The total cycle must take 4 sec
Διαβάστε περισσότερα