Timpul de serviciu = timpul de mentinere a apelului (holding time)

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Timpul de serviciu = timpul de mentinere a apelului (holding time)"

Transcript

1 Modelul clasic al traficului telefonic Modele cu pierderi au fost utilizate pentru a descrie reteaua telefonica Modelul lui Erlang( ) Pe o linie de comunicatie intre 2 abonati Traficul consta din apeluri telefonice neintrerupte Modelul clasic al traficului telefonic Modelul lui Erlang: un sistem cu pierderi pur (m=0) Clientul = apelul λ = rata de sosire a apelurilor Timpul de serviciu = timpul de mentinere a apelului (holding time) h = 1/μ = timpul mediu de mentinerea a apelului (unitati de timp) Server-ul = canalul de pe linie n = numarul de canale de pe linie

2 Procesul trafic Intensitatea traficului Marimea traficului oferit este data de intensitatea traficului A Prin definitie, intensitatea traficului A este produsul intre rata de sosire λ si timpul mediu de mentinerea a apelului h: A =λh - Intensitatea traficului este o cantitate adimensionala. Totusi unitatea ei de masura se considera a fi erlangul (erl); - Potrivit formulei lui Little: un trafic de un erlang inseamna ca, un canal este ocupat la medie (are o ocupare medie); Exemplu: - Daca exista in medie 1800 de apeluri noi intr-o ora si daca timpul mediu de ocupare este de 3 minute, atunci intensitatea traficului este data de: 3 A = 1800 = 90erl 60

3 Alte definitii ale traficului Definitia B: Traficul oferit sau traficul de intrare este numarul mediu de cereri ce se prezinta in sistem, cu rata de apelare λ, in decursul unui interval de timp egal cu timpul mediu de serviciu 1/μ. A = λcereri /sec1/ μsec Cum cererile nu pot exista in afara surselor ce le produc, aceeasi definitie se poate reflecta si in formularea: Definitia C: Traficul oferit este numarul mediu de surse simultan ocupate in decursul unui interval cat durata medie de servire (1/μ), daca rata lor de apelare este λ. A = λ surse ocupate /sec1/ μ sec Orice cerere acceptata de sistem are la dispozitie un circuit sau un dispozitiv de prelucrare, pe care il ocupa pe toata durata lui de prezenta in sistem, ceea ce inseamna ca: Definitia D: Traficul scurs (prelucrat) este numarul de resurse simultan ocupate pe durata timpului mediu de serviciu 1/μ pentru prelucrarea cererilor oferite cu rata λ. A =λresurse ocupate /sec1/ μ sec Definitii CCITT Volumul traficului scurs de un fascicul de circuite sau prelucrat de un grup de dispozitive intr-o perioada T oarecare este totalul duratelor de ocupare a circuitelor sau dispozitivelor exprimate in ore. OBS - Trebuie precizata intotdeauna durata perioadei pe care se apreciaza traficul - Inseamna ca de fapt traficul este timp deci poate fi exprimat in unitati de timp convenabil alese. Intensitatea traficului scurs de un fascicul de circuite sau prelucrat de un grup de dispozitive este egala cu volumul de trafic divizat prin T, exprimat in ore. Aceasta este o notiune fara dimensiuni, care nu depinde de durata T de observatie. OBS - Volumul de trafic poate fi apreciat prin observatii practice, executate intr-o perioada oarecare de timp. - Orice resursa nu poate fi ocupat in decursul unei perioade T mai mult decat durata periodei respective, adica intr-o ora nu se poate scurge decat un trafic de cel mult 1E, iar pentru un grup R de resurse, cel mult R erlangi.

4 Blocarea traficului Intr-un sistem cu pierderi unele apeluri sunt pierdute - un apel este pierdut daca toate cele n canale sunt ocupate in momentul sosirii apelului; - termenul blocare se refera la acest tip de eveniment; Exista doua tipuri diferite de probabilitati de blocare: - Probabilitatea de blocare de apel (Call congestion) B c = probabilitatea ca un apel care soseste sa gaseasca toate cele n canale ocupate = fractiunea de apeluri care sunt pierdute - Probabilitatea de blocare de timp (Time congestion) B t = probabilitatea ca toate cele n canale sa fie ocupate la un moment de timp arbitrar = fractiunea de timp in care toate cele n canalele sunt ocupate Cele doua marimi nu sunt egale: - ex: - mobilul propriu - daca apelurile sosesc dupa un proces Poisson ele sunt egale Blocarea de apel este pentru abonati un indicator mult mai bun in ceea ce priveste calitatea serviciului dar probabilitatea de blocare de timp este mai usor de calculat( prin masuratori de trafic ce se efectueaza asupra retelei) Ratele apelurilor Intr-un sistem cu pierderi un apel este fie pierdut fie prelucrat (carried). Astfel, vorbim de 3 tipuri de rate ale apelurilor: - λ oferit = rata de sosire a cererilor de apelurilor - λ prelucrat = rata apelurilor prelucrate - λ pierdut = rata apelurilor pierdute λ ofertit λ prelucrat λ pierdut λ =λ +λ =λ oferit prelucrat pierdut λ =λ(1 B ) prelucrat λ =λb pierdut c c

5 Tipuri de trafic Cele 3 rate ale apelurilor conduc la 3 tipuri de trafic: - Trafic oferit: A oferit =λ oferit h - Trafic prelucrat: A prelucrat =λ prelucrat h λ ofertit λ prelucrat - Trafic pierdut: A pierdut =λ pierdut h λ pierdut A = A + A = A oferit prelucrat pierdut A = A(1 B ) A prelucrat pierdut = AB c c Traficul oferit si cel pierdut sunt cantitati ipotetice, dar traficul prelucrat este masurabil intrucat corespunzator formulei lui Little el corespunde numarului mediu de canale ocupate de pe linie. Notatii Kendal pentru sistemele cu cozi de asteptare A/B/n/p/k A- se refera la procesul de sosire Ipoteza: intervalele de timp intre sosiri sunt variabile iid; Distributii posibile: M = exponentiala (fara memorie) D = determinista G = generala B- se refera la timpii de servire Ipoteza:timpii de servire sunt variabile iid; Distributii posibile: M = exponentiala (fara memorie) D = determinista G = generala n numarul de servere paralele p - numarul de pozitii in sistem = numar de servere + pozitii de asteptare

6 A/B/n/p/k k marimea populatiei clientului Valori implicite sunt de obicei omise: p =, k = Exemple: M / M /1 M / D /1 M / G /1 M / M / n G/ G/1 M / M / n/ n+ m M / M / Modelul Poisson M / M / n/ n Modelul Erlang M / M / k / k / k Modelul Binomial p =, k = M / M / n/ n/ k Modelul Engset (n < k) Capacitatea sistemului - n = numarul de canale de pe linie Analiza traficului Incarcarea cu trafic - A = Intesitatea traficului oferit Calitatea serviciului (din punctul de vedere al abonatilor) - B c = call blocking= probabilitatea ca un apel care soseste sa gaseasca toate cele n canale ocupate Fie un sistem cu piederi M/G/n/n: - apelurile sosesc potrivit unui proces Poisson ( cu rata λ) - timpii de prelucrare sunt variabile iid (independent identicaly distributed) corespunzatoare unei distributii oarecare de medie h

7 Analiza traficului Relatia cantitativa intre cei trei factori este data de Formula lui Erlang: B c = Erl( n, A): = A n! i A i! n i= 1 n Numita deasemenea: - Formula Erlang B - Formula de blocare Erlang - Formula de pierderi Erlang - Prima formula a lui Erlang n! = n ( n 1) 2 1, 0! = 1 Exemple Sa presupunem ca sunt n = 4 canale pe o linie si traficul oferit este A = 2 erl. Probabilitatea de blocare este data in acest caz de: Bc 2 2 = Erl(4,2) = 4! = 9.5% ! 3! 4! 4 Daca capacitatea linie este crescuta la n = 6, atunci B c se reduce conform: Bc 2 = Erl(6,2) = 6! 1.2% ! 3! 4! 5! 6! 6

8 Capacitate versus trafic Fiind data cerinta: B c < 1%, impusa de calitatea serviciului, numarul de resurse necesare depind de intensitatea traficului dupa cum urmeaza: na ( ) = min{ i= 1,2, Erlia (, ) < 0,01} Calitatea serviciului versus trafic Fiind data capacitatea n = 20 canale, calitatea impusa serviciului: 1 B c depinde de intensitatea traficului dupa cum urmeaza: 1 B ( A) = 1 Erl(20, A) c

9 Calitatea serviciului versus capacitatea Fiind data intensitatea traficului de 15 erl, calitatea impusa serviciului 1- B c depinde de capacitatea n dupa cum urmeaza: 1 B ( n) = 1 Erl( n,15) c Modelul de trafic la nivelul pachetelor de date Modelul cu cozi de asteptare este potrivit pentru a descrie traficul de date la nivelul de pachete - primele incercari au fost facut in anii 60, 70 in legatura cu reteaua ARPA si cele mai semnificative apartin lui L. Kleinrock Fie legatura intre doua rutere de pachete - traficul consta din pachete de date transmise de-a lungul liniei

10 Modelul de trafic la nivelul pachetelor de date Acest sistem poate fi modelat ca un sistem pur cu coada de asteptare cu un singur server si un bufer (coada de asteptare) infinit. - clientul = pachetul λ = rata de sosire a pachetelor ( pachete pe unitatea de timp) L= lungimea medie a pachetelor( unitati de date pe unit de timp) - serverul = linia, pozitiile de asteptare= bufer-ul C = viteza liniei (unitati de date pe unitati de timp) - timpul de serviciu = timpul de transmitere al unui pachet 1/μ = L/C= timpul mediu de transmisie al unui pachet ( unitati de timp) Procesul trafic

11 Incarcarea cu trafic Marimea traficului oferit este descrisa de incarea cu trafic ρ Prin definitie, incarcarea cu trafic ρ este raportul intre rata de sosire λ si rata de serviciu μ = C/L: λ ρ= = μ λl C - incarcarea cu trafic este o marime fara dimensiune - conform formulei lui Little ne da informatii despre factorul de utilizare al serverului, care reprezinta probabilitatea ca severul sa fie ocupat Exemple Fie o linie intre doua rutere de pachete. Sa presupunem ca: - in medie sossec de pachete noi pe secunda - lungimea medie a unui pachet este de 1500 bytes si - viteza liniei este de 1 Gbps. Incarcarea cu trafic ( ca si utilizarea in acelasi timp ) este: 8 ρ= = 0,6 = 60% 9 10

12 Intarzierea Intr-un sistem cu coada de asteptare unele pachete trebuie sa astepte inainte de a fi servite Un pachet este trecut in bufer daca linia e ocupata in momentul sosirii lui Intarzierea unui pachet consta din Timpul de asteptare care depinde de starea sistemului inainte de sosire si: Timpul de transmisie care depinde de lungimea pachetului si capacitatea liniei Exemple: Lungimea unui pachet =1500 bytes Viteza liniei = 1 Gbps Timpul de transmisie = 1500*8/10 9 = 0,000012s =12μs Analiza traficului Capacitatea sistemului C = viteza liniei in kbps Incarcarea cu trafic λ = rata de sosire a pachetelor in pps( considerata aici ca o variabila) L = lungimea medie a unui pachet in kbits ( presupus constanta aici de 1kbit) Calitatea serviciului (din punctul de vedere al utilizatorilor) P Z = probabilitatea ca un pachet sa trebuiasca sa astepte prea mult, mai mult decat o valoarea impusa z( presupusa aici o constanta z=10μs) Sistem cu asteptare M/M/1 Pachetele sosesc dupa un proces Poisson ( cu rata λ) Lungimea pachetelor este un proces idd distribuit conform unui proces exponential de medie L

13 Analiza traficului Relatia cantitativa intre cei trei factori ( sistem, trafic, si QoS) este data de urmatoarea formula: P = Wait( C, λ ; L, z): = z Nota: C L ( λ) z λ L μ(1 ρ) z e = ρ e, λ L < C ( ρ< 1) C 1,, λl C ( ρ 1) Sistemul este stabil numai in primul caz( ρ<1). In alte conditii numarul pachetelor din bufer creste fara limite. Exemple Sa presupunem ca pachetele sosesc cu rata λ =600000pps=0,6 pachete/μs si viteza liniei este C= 1Gbps =1 kbit/μs Sistemul este stabil intrucat λl ρ= = 0,6 < 1 C Probabilitatea ca un pachet sa astepte prea mult ( mai mult de z =10 μs) este: 4 P = Wait(1,0,6;1,10) = 0,6e 1% z

14 Capacitate versus rata de sosire Impunand conditia de asigurare a calitatii serviciului (QoS) P z < 1% capacitatea necesara a liniei depinde de rata de sosire λ: C( λ ) = min{ c>λlwait( c, λ :1,10) < 0.01} QoS versus rata de sosire Fiind data viteza liniei C=1Gbps, QoS 1-P Z depinde de rata de sosire λ dupa cum urmeaza: 1 P ( λ ) = 1 Wait(1, λ:1,10} z

15 Calitatea serviciului versus capacitate λ= = 0.6 pachete / μs Fiind data rata de sosire a pachetelor calitatea servicului P depinde de viteza liniei C dupa cum urmeaza: 1 z 1 P ( R) = 1 Wait( C,0.6;1,10} z Modelul la nivel de flux pentru traficul elastic de date Pentru modelarea traficului de date elastic la nivel de flux sunt utilizate modelele cu partajare Elasticitatea se refera in acest caz la rata de transfer a fluxurilor TCP care este adaptiva Aceste modele au fost propuse de J. Roberts Fie o linie intre doua rutere de pachete Traficul consta din fluxurile TCP care incarca linia

16 Modelul la nivel de flux pentru traficul elastic de date Cel mai simplu model este un sistem pur cu partajare cu server unic ( n =1) cu o rata totala a serviciului fixa μ Clientul = fluxul TCP = fisierul ce urmeaza a fi transferat λ =rata de sosire a fluxurilor (fluxuri pe unitatea de timp) S = marimea medie a fluxului = marimea medie a fisierului (unitati de date) Serverul = legatura C = viteza liniei (unitati de date /unitati de timp) Timpul de serviciu = timpul de transfer al fisierului la viteza liniei 1/μ = timpul mediu de transfer al fisierului la viteza liniei (unitati de timp) Procesul trafic

17 Incarcarea din punctul de vedere al traficului Marimea traficului oferit este data de incarcarea cu trafic ρ Prin definitie acesta incarcare este raportul intre rata de sosire λ si rata de servire μ = C/S λ ρ = = μ λs C incarcarea cu trafic este o marime fara dimensiune conform formulei lui Little ne da informatii despre factorul de utilizare al serverului Exemplu Fie legatura intre doua rutere de pachete.supunem ca: In medie 50 noi fluxuri sosesc pe secunda Marimea medie a unui flux este de bytes Viteza liniei este de 1 Gbps Incarcarea cu trafic sau utilizarea este: 8 ρ= = 0,6 = 60% 9 10

18 Debitul Intr-un sistem cu partajare capacitatea de servire este impartita de catre fluxurile active. In consecinta toate fluxurile vor suferi intarzieri cu exceptia cazului in care un singur flux este activ; Prin definitie raportul intre marimea medie a fluxului S si valoarea medie a intarzierii D a unui flux reprezinta debitul θ: θ= S D Exemple: S = 1 Mbit D = 5s θ = S/D = 0,2 Mbps Analiza traficului Capacitatea sistemului C = viteza liniei Mbps Incarcarea cu trafic λ = rata de sosire a fluxului in fluxuri pe secunda ( variabila) S = marimea medie a fluxului in kbits ( presupusa constanta 1Mbit) Calitatea serviciului QoS θ = debitul Sistem cu partajare M/G/1-PS Fluxurile sosesc dupa un proces Poisson ( cu rata λ) Marimea fluxurilor este o variabila iid distribuita dupa o lege oare cu media S

19 Analiza traficului Relatia cantitativa intre cei trei factori (sistem, trafic, si QoS) este data de urmatoarea formula: C λ S = C(1 ρ), daca λ S < C( ρ< 1) θ= Xput( C, λ ; L): = 0,, daca λs C( ρ 1) Nota: Sistemul este stabil numai in primul caz (ρ < 1). Altfel numarul fluxurilor ca si intarzierea medie cresc nelimitat. Debitul tinde catre 0. Exemple Sa presupunem ca rata de sosire a fluxurilor este λ = 600 fluxuri/s si capacitatea liniei este de C = 1000Mbps = 1Gbps. Sistemul e stabil intrucat: 600 ρ = λs = = 0,6 < 1 C 1000 Debitul este: θ= Xput(1000,600;1) = = 400Mbps = 0,4Gbps

20 Capacitate versus rata de sosire Impunand conditia de QoS conform careia: θ 400 Mbps, viteza necesara liniei pentru a asigura aceasta cerinta depinde de rata de sosire λ dupa cum rezulta: C( λ ) = min{ c>λs Xput( c, λ;1) 400} =λ S Calitatea serviciului versus rata de sosire Impunind viteza liniei C= 1000 Mbps, calitatea serviciului depinde de rata de sosire λ dupa cum rezulta: θλ ( ) = Xput(1000, λ ;1) = 1000 λs, λ< 1000 / S

21 Calitatea serviciului versuscapacitate Impunind rata de sosire λ = 600 fluxuri/s, calitatea serviciului θ depinde de viteza liniei C, dupa cum rezulta: θ ( C) = Xput( C,600;1) = C 600 S, C < 600S Modelul la nivel de flux al traficului de date CBR Pentru modelarea traficului de date CBR, la nivel de flux este indicat un model de tipul sistem infinit Rata de transmisie si durata unui flux ce compun un streaming nu depind de starea retelei; Acest tip de modele au fost utilizate incepand cu anii 90 in analiza traficului CBR in retelele ATM; Fie o linie intre doua rutere de pachete Traficul consta din fluxurile UDP care transporta trafic CBR ( ca si VoIP) si incarca linia

22 Modelul traficului la nivel de flux CBR Modelul este un sistem infinit ( n = ) Clientul = fluxul UDP = CBR bit stream λ =rata de sosire a fluxurilor (fluxuri pe unitatea de timp) Timpul de serviciu = durata unui flux h = 1/μ = durata medie a unui flux (unitati de timp) Model fara bufer la nivel de flux: Cind rata totala de transmisie a fluxurilor depaseste capacitatea liniei bitii sunt pierduti in mod uniform, de la toate fluxurile Procesul trafic

23 Traficul oferit Fie r viteza unui flux Marimea traficului oferit este data de viteza totala medie R Conform formulei lui Little numarul mediu de fluxuri este: a = λh Aceasta poate fi numita intensitatea traficului ca si la traficul telefonic; Rezulta ca: R = ar =λhr Raportul de pierderi Fie N numarul de fluxuri din sistem Cand viteza totala de transmisie Nr depaseste capacitatea liniei C bitii sunt pierdut cu rata: Rata medie de pierderi este: Nr + C E[( Nr C) ] = E[max{ Nr C,0}] Prin definitie raportul de pierderi p loss da raportul intre traficul pierdut si cel oferit: + E[( Nr C) ] 1 + ploss = = E[( Nr C) ] ENr [ ] ar

24 Analiza traficului Capacitatea sistemului C = nr = viteza liniei kbps Incarcarea cu trafic (traficul suportat) R = ar = traficul oferit in kbps r =bit rate a unui flux in kbits ( presupusa constanta 1Mbit) Calitatea serviciului QoS p loss = raportul de pierderi Sistem infinit M/G/ Fluxurile sosesc dupa un proces Poisson ( cu rata λ) durata fluxurilor este o variabila iid distribuita dupa o lege oare cu media h Analiza traficului Relatia cantitativa intre cei trei factori (sistem, trafic, si QoS) este data de urmatoarea formula: i 1 a ploss = LR( n, a): = ( i n) e a i! i= n+ 1 a Exemple: n = 20 a =14,36 P loss = 0,01

25 Capacitate versus trafic Impunand conditia de QoS conform careia: p loss < 1%, capacitatea n necesara pentru a asigura aceasta cerinta depinde de intensitatea traficului a dupa cum rezulta: na ( ) = min{ i= 1,2, LRia (, ) < 0,01} Calitatea serviciului versus trafic Pentru o capacitate n = 20 data, calitatea serviciului 1- p loss depinde de intensitatea traficului a dupa cum rezulta: 1 p ( a) = 1 LR(20, a) loss

26 Calitatea serviciului versus capacitate Impunand intensitatea traficului a = 15 erl, calitatea serviciului 1- p loss necesara, depinde de capacitatea n, dupa cum rezulta: 1 p ( n) = 1 LR( n,15.0) loss

Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate.

Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate. Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" Iaşi 2014 Fie p, q N. Fie funcţia f : D R p R q. Avem următoarele

Διαβάστε περισσότερα

Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii

Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii Problemele neliniare sunt in general rezolvate prin metode iterative si analiza convergentei acestor metode este o problema importanta. 1 Contractii

Διαβάστε περισσότερα

Modelare şi simulare Seminar 4 SEMINAR NR. 4. Figura 4.1 Reprezentarea evoluţiei sistemului prin graful de tranziţii 1 A A =

Modelare şi simulare Seminar 4 SEMINAR NR. 4. Figura 4.1 Reprezentarea evoluţiei sistemului prin graful de tranziţii 1 A A = SEMIR R. 4. Sistemul M/M// Caracteristici: = - intensitatea traficului - + unde Figura 4. Rerezentarea evoluţiei sistemului rin graful de tranziţii = rata medie de sosire a clienţilor în sistem (clienţi

Διαβάστε περισσότερα

Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare

Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare 1 Planul în spaţiu Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru 2 Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Fie reperul R(O, i, j, k ) în spaţiu. Numim normala a unui plan, un vector perpendicular pe

Διαβάστε περισσότερα

(a) se numeşte derivata parţială a funcţiei f în raport cu variabila x i în punctul a.

(a) se numeşte derivata parţială a funcţiei f în raport cu variabila x i în punctul a. Definiţie Spunem că: i) funcţia f are derivată parţială în punctul a în raport cu variabila i dacă funcţia de o variabilă ( ) are derivată în punctul a în sens obişnuit (ca funcţie reală de o variabilă

Διαβάστε περισσότερα

Curs 1 Şiruri de numere reale

Curs 1 Şiruri de numere reale Bibliografie G. Chiorescu, Analiză matematică. Teorie şi probleme. Calcul diferenţial, Editura PIM, Iaşi, 2006. R. Luca-Tudorache, Analiză matematică, Editura Tehnopress, Iaşi, 2005. M. Nicolescu, N. Roşculeţ,

Διαβάστε περισσότερα

Curs 4 Serii de numere reale

Curs 4 Serii de numere reale Curs 4 Serii de numere reale Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" Iaşi 2014 Criteriul rădăcinii sau Criteriul lui Cauchy Teoremă (Criteriul rădăcinii) Fie x n o serie cu termeni

Διαβάστε περισσότερα

Curs 14 Funcţii implicite. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi"

Curs 14 Funcţii implicite. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică Gh. Asachi Curs 14 Funcţii implicite Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" Iaşi 2014 Fie F : D R 2 R o funcţie de două variabile şi fie ecuaţia F (x, y) = 0. (1) Problemă În ce condiţii ecuaţia

Διαβάστε περισσότερα

a n (ζ z 0 ) n. n=1 se numeste partea principala iar seria a n (z z 0 ) n se numeste partea

a n (ζ z 0 ) n. n=1 se numeste partea principala iar seria a n (z z 0 ) n se numeste partea Serii Laurent Definitie. Se numeste serie Laurent o serie de forma Seria n= (z z 0 ) n regulata (tayloriana) = (z z n= 0 ) + n se numeste partea principala iar seria se numeste partea Sa presupunem ca,

Διαβάστε περισσότερα

III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar seria modulelor divergentă.

III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar seria modulelor divergentă. III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. Definiţie. O serie a n se numeşte: i) absolut convergentă dacă seria modulelor a n este convergentă; ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar

Διαβάστε περισσότερα

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE ABSTRACT. Materialul prezintă o modalitate de a afla distanţa dintre două drepte necoplanare folosind volumul tetraedrului. Lecţia se adresează clasei a VIII-a Data:

Διαβάστε περισσότερα

V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile

V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile Metode de Optimizare Curs V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile Propoziţie 7. (Fritz-John). Fie X o submulţime deschisă a lui R n, f:x R o funcţie de clasă C şi ϕ = (ϕ,ϕ

Διαβάστε περισσότερα

Integrala nedefinită (primitive)

Integrala nedefinită (primitive) nedefinita nedefinită (primitive) nedefinita 2 nedefinita februarie 20 nedefinita.tabelul primitivelor Definiţia Fie f : J R, J R un interval. Funcţia F : J R se numeşte primitivă sau antiderivată a funcţiei

Διαβάστε περισσότερα

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor X) functia f 1

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor X) functia f 1 Functii definitie proprietati grafic functii elementare A. Definitii proprietatile functiilor. Fiind date doua multimi X si Y spunem ca am definit o functie (aplicatie) pe X cu valori in Y daca fiecarui

Διαβάστε περισσότερα

a. 11 % b. 12 % c. 13 % d. 14 %

a. 11 % b. 12 % c. 13 % d. 14 % 1. Un motor termic funcţionează după ciclul termodinamic reprezentat în sistemul de coordonate V-T în figura alăturată. Motorul termic utilizează ca substanţă de lucru un mol de gaz ideal având exponentul

Διαβάστε περισσότερα

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor. Fiind date doua multimi si spunem ca am definit o functie (aplicatie) pe cu valori in daca fiecarui element

Διαβάστε περισσότερα

MARCAREA REZISTOARELOR

MARCAREA REZISTOARELOR 1.2. MARCAREA REZISTOARELOR 1.2.1 MARCARE DIRECTĂ PRIN COD ALFANUMERIC. Acest cod este format din una sau mai multe cifre şi o literă. Litera poate fi plasată după grupul de cifre (situaţie în care valoarea

Διαβάστε περισσότερα

Sisteme diferenţiale liniare de ordinul 1

Sisteme diferenţiale liniare de ordinul 1 1 Metoda eliminării 2 Cazul valorilor proprii reale Cazul valorilor proprii nereale 3 Catedra de Matematică 2011 Forma generală a unui sistem liniar Considerăm sistemul y 1 (x) = a 11y 1 (x) + a 12 y 2

Διαβάστε περισσότερα

Aplicaţii ale principiului I al termodinamicii la gazul ideal

Aplicaţii ale principiului I al termodinamicii la gazul ideal Aplicaţii ale principiului I al termodinamicii la gazul ideal Principiul I al termodinamicii exprimă legea conservării şi energiei dintr-o formă în alta şi se exprimă prin relaţia: ΔUQ-L, unde: ΔU-variaţia

Διαβάστε περισσότερα

R R, f ( x) = x 7x+ 6. Determinați distanța dintre punctele de. B=, unde x și y sunt numere reale.

R R, f ( x) = x 7x+ 6. Determinați distanța dintre punctele de. B=, unde x și y sunt numere reale. 5p Determinați primul termen al progresiei geometrice ( b n ) n, știind că b 5 = 48 și b 8 = 84 5p Se consideră funcția f : intersecție a graficului funcției f cu aa O R R, f ( ) = 7+ 6 Determinați distanța

Διαβάστε περισσότερα

5. FUNCŢII IMPLICITE. EXTREME CONDIŢIONATE.

5. FUNCŢII IMPLICITE. EXTREME CONDIŢIONATE. 5 Eerciţii reolvate 5 UNCŢII IMPLICITE EXTREME CONDIŢIONATE Eerciţiul 5 Să se determine şi dacă () este o funcţie definită implicit de ecuaţia ( + ) ( + ) + Soluţie ie ( ) ( + ) ( + ) + ( )R Evident este

Διαβάστε περισσότερα

5.4. MULTIPLEXOARE A 0 A 1 A 2

5.4. MULTIPLEXOARE A 0 A 1 A 2 5.4. MULTIPLEXOARE Multiplexoarele (MUX) sunt circuite logice combinaţionale cu m intrări şi o singură ieşire, care permit transferul datelor de la una din intrări spre ieşirea unică. Selecţia intrării

Διαβάστε περισσότερα

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate Radu Trîmbiţaş 4 octombrie 2005 1 Forma Newton a polinomului de interpolare Lagrange Algoritmul nostru se bazează pe forma Newton a polinomului de interpolare

Διαβάστε περισσότερα

5.5. REZOLVAREA CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE

5.5. REZOLVAREA CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE 5.5. A CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE PROBLEMA 1. În circuitul din figura 5.54 se cunosc valorile: μa a. Valoarea intensității curentului de colector I C. b. Valoarea tensiunii bază-emitor U BE.

Διαβάστε περισσότερα

riptografie şi Securitate

riptografie şi Securitate riptografie şi Securitate - Prelegerea 12 - Scheme de criptare CCA sigure Adela Georgescu, Ruxandra F. Olimid Facultatea de Matematică şi Informatică Universitatea din Bucureşti Cuprins 1. Schemă de criptare

Διαβάστε περισσότερα

Fig Impedanţa condensatoarelor electrolitice SMD cu Al cu electrolit semiuscat în funcţie de frecvenţă [36].

Fig Impedanţa condensatoarelor electrolitice SMD cu Al cu electrolit semiuscat în funcţie de frecvenţă [36]. Componente şi circuite pasive Fig.3.85. Impedanţa condensatoarelor electrolitice SMD cu Al cu electrolit semiuscat în funcţie de frecvenţă [36]. Fig.3.86. Rezistenţa serie echivalentă pierderilor în funcţie

Διαβάστε περισσότερα

Subiecte Clasa a VII-a

Subiecte Clasa a VII-a lasa a VII Lumina Math Intrebari Subiecte lasa a VII-a (40 de intrebari) Puteti folosi spatiile goale ca ciorna. Nu este de ajuns sa alegeti raspunsul corect pe brosura de subiecte, ele trebuie completate

Διαβάστε περισσότερα

Definiţia generală Cazul 1. Elipsa şi hiperbola Cercul Cazul 2. Parabola Reprezentari parametrice ale conicelor Tangente la conice

Definiţia generală Cazul 1. Elipsa şi hiperbola Cercul Cazul 2. Parabola Reprezentari parametrice ale conicelor Tangente la conice 1 Conice pe ecuaţii reduse 2 Conice pe ecuaţii reduse Definiţie Numim conica locul geometric al punctelor din plan pentru care raportul distantelor la un punct fix F şi la o dreaptă fixă (D) este o constantă

Διαβάστε περισσότερα

V O. = v I v stabilizator

V O. = v I v stabilizator Stabilizatoare de tensiune continuă Un stabilizator de tensiune este un circuit electronic care păstrează (aproape) constantă tensiunea de ieșire la variaţia între anumite limite a tensiunii de intrare,

Διαβάστε περισσότερα

Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006

Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006 Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 006 Mircea Lascu şi Cezar Lupu La cel de-al cincilea baraj de Juniori din data de 0 mai 006 a fost dată următoarea inegalitate: Fie x, y, z trei numere reale

Διαβάστε περισσότερα

BARAJ DE JUNIORI,,Euclid Cipru, 28 mai 2012 (barajul 3)

BARAJ DE JUNIORI,,Euclid Cipru, 28 mai 2012 (barajul 3) BARAJ DE JUNIORI,,Euclid Cipru, 8 mi 0 (brjul ) Problem Arătţi că dcă, b, c sunt numere rele cre verifică + b + c =, tunci re loc ineglitte xy + yz + zx Problem Fie şi b numere nturle nenule Dcă numărul

Διαβάστε περισσότερα

COLEGIUL NATIONAL CONSTANTIN CARABELLA TARGOVISTE. CONCURSUL JUDETEAN DE MATEMATICA CEZAR IVANESCU Editia a VI-a 26 februarie 2005.

COLEGIUL NATIONAL CONSTANTIN CARABELLA TARGOVISTE. CONCURSUL JUDETEAN DE MATEMATICA CEZAR IVANESCU Editia a VI-a 26 februarie 2005. SUBIECTUL Editia a VI-a 6 februarie 005 CLASA a V-a Fie A = x N 005 x 007 si B = y N y 003 005 3 3 a) Specificati cel mai mic element al multimii A si cel mai mare element al multimii B. b)stabiliti care

Διαβάστε περισσότερα

Seminariile Capitolul X. Integrale Curbilinii: Serii Laurent şi Teorema Reziduurilor

Seminariile Capitolul X. Integrale Curbilinii: Serii Laurent şi Teorema Reziduurilor Facultatea de Matematică Calcul Integral şi Elemente de Analiă Complexă, Semestrul I Lector dr. Lucian MATICIUC Seminariile 9 20 Capitolul X. Integrale Curbilinii: Serii Laurent şi Teorema Reiduurilor.

Διαβάστε περισσότερα

Conice. Lect. dr. Constantin-Cosmin Todea. U.T. Cluj-Napoca

Conice. Lect. dr. Constantin-Cosmin Todea. U.T. Cluj-Napoca Conice Lect. dr. Constantin-Cosmin Todea U.T. Cluj-Napoca Definiţie: Se numeşte curbă algebrică plană mulţimea punctelor din plan de ecuaţie implicită de forma (C) : F (x, y) = 0 în care funcţia F este

Διαβάστε περισσότερα

Curs 2 Şiruri de numere reale

Curs 2 Şiruri de numere reale Curs 2 Şiruri de numere reale Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" Iaşi 2014 Convergenţă şi mărginire Teoremă Orice şir convergent este mărginit. Demonstraţie Fie (x n ) n 0 un

Διαβάστε περισσότερα

RĂSPUNS Modulul de rezistenţă este o caracteristică geometrică a secţiunii transversale, scrisă faţă de una dintre axele de inerţie principale:,

RĂSPUNS Modulul de rezistenţă este o caracteristică geometrică a secţiunii transversale, scrisă faţă de una dintre axele de inerţie principale:, REZISTENTA MATERIALELOR 1. Ce este modulul de rezistenţă? Exemplificaţi pentru o secţiune dreptunghiulară, respectiv dublu T. RĂSPUNS Modulul de rezistenţă este o caracteristică geometrică a secţiunii

Διαβάστε περισσότερα

10. STABILIZATOAE DE TENSIUNE 10.1 STABILIZATOAE DE TENSIUNE CU TANZISTOAE BIPOLAE Stabilizatorul de tensiune cu tranzistor compară în permanenţă valoare tensiunii de ieşire (stabilizate) cu tensiunea

Διαβάστε περισσότερα

Esalonul Redus pe Linii (ERL). Subspatii.

Esalonul Redus pe Linii (ERL). Subspatii. Seminarul 1 Esalonul Redus pe Linii (ERL). Subspatii. 1.1 Breviar teoretic 1.1.1 Esalonul Redus pe Linii (ERL) Definitia 1. O matrice A L R mxn este in forma de Esalon Redus pe Linii (ERL), daca indeplineste

Διαβάστε περισσότερα

Subiecte Clasa a VIII-a

Subiecte Clasa a VIII-a Subiecte lasa a VIII-a (40 de intrebari) Puteti folosi spatiile goale ca ciorna. Nu este de ajuns sa alegeti raspunsul corect pe brosura de subiecte, ele trebuie completate pe foaia de raspuns in dreptul

Διαβάστε περισσότερα

Curs 2 DIODE. CIRCUITE DR

Curs 2 DIODE. CIRCUITE DR Curs 2 OE. CRCUTE R E CUPRN tructură. imbol Relația curent-tensiune Regimuri de funcționare Punct static de funcționare Parametrii diodei Modelul cu cădere de tensiune constantă Analiza circuitelor cu

Διαβάστε περισσότερα

Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM 1 electronica.geniu.ro

Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM 1 electronica.geniu.ro Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM Seminar S ANALA ÎN CUENT CONTNUU A SCHEMELO ELECTONCE S. ntroducere Pentru a analiza în curent continuu o schemă electronică,

Διαβάστε περισσότερα

Curs 4. RPA (2017) Curs 4 1 / 45

Curs 4. RPA (2017) Curs 4 1 / 45 Reţele Petri şi Aplicaţii Curs 4 RPA (2017) Curs 4 1 / 45 Cuprins 1 Analiza structurală a reţelelor Petri Sifoane Capcane Proprietăţi 2 Modelarea fluxurilor de lucru: reţele workflow Reţele workflow 3

Διαβάστε περισσότερα

4. CIRCUITE LOGICE ELEMENTRE 4.. CIRCUITE LOGICE CU COMPONENTE DISCRETE 4.. PORŢI LOGICE ELEMENTRE CU COMPONENTE PSIVE Componente electronice pasive sunt componente care nu au capacitatea de a amplifica

Διαβάστε περισσότερα

Capitolul 4 PROPRIETĂŢI TOPOLOGICE ŞI DE NUMĂRARE ALE LUI R. 4.1 Proprietăţi topologice ale lui R Puncte de acumulare

Capitolul 4 PROPRIETĂŢI TOPOLOGICE ŞI DE NUMĂRARE ALE LUI R. 4.1 Proprietăţi topologice ale lui R Puncte de acumulare Capitolul 4 PROPRIETĂŢI TOPOLOGICE ŞI DE NUMĂRARE ALE LUI R În cele ce urmează, vom studia unele proprietăţi ale mulţimilor din R. Astfel, vom caracteriza locul" unui punct în cadrul unei mulţimi (în limba

Διαβάστε περισσότερα

SERII NUMERICE. Definiţia 3.1. Fie (a n ) n n0 (n 0 IN) un şir de numere reale şi (s n ) n n0

SERII NUMERICE. Definiţia 3.1. Fie (a n ) n n0 (n 0 IN) un şir de numere reale şi (s n ) n n0 SERII NUMERICE Definiţia 3.1. Fie ( ) n n0 (n 0 IN) un şir de numere reale şi (s n ) n n0 şirul definit prin: s n0 = 0, s n0 +1 = 0 + 0 +1, s n0 +2 = 0 + 0 +1 + 0 +2,.......................................

Διαβάστε περισσότερα

Valori limită privind SO2, NOx şi emisiile de praf rezultate din operarea LPC în funcţie de diferite tipuri de combustibili

Valori limită privind SO2, NOx şi emisiile de praf rezultate din operarea LPC în funcţie de diferite tipuri de combustibili Anexa 2.6.2-1 SO2, NOx şi de praf rezultate din operarea LPC în funcţie de diferite tipuri de combustibili de bioxid de sulf combustibil solid (mg/nm 3 ), conţinut de O 2 de 6% în gazele de ardere, pentru

Διαβάστε περισσότερα

Principiul Inductiei Matematice.

Principiul Inductiei Matematice. Principiul Inductiei Matematice. Principiul inductiei matematice constituie un mijloc important de demonstratie in matematica a propozitiilor (afirmatiilor) ce depind de argument natural. Metoda inductiei

Διαβάστε περισσότερα

Componente şi Circuite Electronice Pasive. Laborator 3. Divizorul de tensiune. Divizorul de curent

Componente şi Circuite Electronice Pasive. Laborator 3. Divizorul de tensiune. Divizorul de curent Laborator 3 Divizorul de tensiune. Divizorul de curent Obiective: o Conexiuni serie şi paralel, o Legea lui Ohm, o Divizorul de tensiune, o Divizorul de curent, o Implementarea experimentală a divizorului

Διαβάστε περισσότερα

Capitolul ASAMBLAREA LAGĂRELOR LECŢIA 25

Capitolul ASAMBLAREA LAGĂRELOR LECŢIA 25 Capitolul ASAMBLAREA LAGĂRELOR LECŢIA 25 LAGĂRELE CU ALUNECARE!" 25.1.Caracteristici.Părţi componente.materiale.!" 25.2.Funcţionarea lagărelor cu alunecare.! 25.1.Caracteristici.Părţi componente.materiale.

Διαβάστε περισσότερα

Seminar 5 Analiza stabilității sistemelor liniare

Seminar 5 Analiza stabilității sistemelor liniare Seminar 5 Analiza stabilității sistemelor liniare Noțiuni teoretice Criteriul Hurwitz de analiză a stabilității sistemelor liniare În cazul sistemelor liniare, stabilitatea este o condiție de localizare

Διαβάστε περισσότερα

Examen AG. Student:... Grupa:... ianuarie 2011

Examen AG. Student:... Grupa:... ianuarie 2011 Problema 1. Pentru ce valori ale lui n,m N (n,m 1) graful K n,m este eulerian? Problema 2. Să se construiască o funcţie care să recunoască un graf P 3 -free. La intrare aceasta va primi un graf G = ({1,...,n},E)

Διαβάστε περισσότερα

2. Circuite logice 2.4. Decodoare. Multiplexoare. Copyright Paul GASNER

2. Circuite logice 2.4. Decodoare. Multiplexoare. Copyright Paul GASNER 2. Circuite logice 2.4. Decodoare. Multiplexoare Copyright Paul GASNER Definiţii Un decodor pe n bits are n intrări şi 2 n ieşiri; cele n intrări reprezintă un număr binar care determină în mod unic care

Διαβάστε περισσότερα

Examen AG. Student:... Grupa: ianuarie 2016

Examen AG. Student:... Grupa: ianuarie 2016 16-17 ianuarie 2016 Problema 1. Se consideră graful G = pk n (p, n N, p 2, n 3). Unul din vârfurile lui G se uneşte cu câte un vârf din fiecare graf complet care nu-l conţine, obţinându-se un graf conex

Διαβάστε περισσότερα

1. PROPRIETĂȚILE FLUIDELOR

1. PROPRIETĂȚILE FLUIDELOR 1. PROPRIETĂȚILE FLUIDELOR a) Să se exprime densitatea apei ρ = 1000 kg/m 3 în g/cm 3. g/cm 3. b) tiind că densitatea glicerinei la 20 C este 1258 kg/m 3 să se exprime în c) Să se exprime în kg/m 3 densitatea

Διαβάστε περισσότερα

7 Distribuţia normală

7 Distribuţia normală 7 Distribuţia normală Distribuţia normală este cea mai importantă distribuţie continuă, deoarece în practică multe variabile aleatoare sunt variabile aleatoare normale, sunt aproximativ variabile aleatoare

Διαβάστε περισσότερα

Capitolul 4. Integrale improprii Integrale cu limite de integrare infinite

Capitolul 4. Integrale improprii Integrale cu limite de integrare infinite Capitolul 4 Integrale improprii 7-8 În cadrul studiului integrabilităţii iemann a unei funcţii s-au evidenţiat douăcondiţii esenţiale:. funcţia :[ ] este definită peintervalînchis şi mărginit (interval

Διαβάστε περισσότερα

Ecuaţia generală Probleme de tangenţă Sfera prin 4 puncte necoplanare. Elipsoidul Hiperboloizi Paraboloizi Conul Cilindrul. 1 Sfera.

Ecuaţia generală Probleme de tangenţă Sfera prin 4 puncte necoplanare. Elipsoidul Hiperboloizi Paraboloizi Conul Cilindrul. 1 Sfera. pe ecuaţii generale 1 Sfera Ecuaţia generală Probleme de tangenţă 2 pe ecuaţii generale Sfera pe ecuaţii generale Ecuaţia generală Probleme de tangenţă Numim sferă locul geometric al punctelor din spaţiu

Διαβάστε περισσότερα

SEMINAR 14. Funcţii de mai multe variabile (continuare) ( = 1 z(x,y) x = 0. x = f. x + f. y = f. = x. = 1 y. y = x ( y = = 0

SEMINAR 14. Funcţii de mai multe variabile (continuare) ( = 1 z(x,y) x = 0. x = f. x + f. y = f. = x. = 1 y. y = x ( y = = 0 Facultatea de Hidrotehnică, Geodezie şi Ingineria Mediului Matematici Superioare, Semestrul I, Lector dr. Lucian MATICIUC SEMINAR 4 Funcţii de mai multe variabile continuare). Să se arate că funcţia z,

Διαβάστε περισσότερα

GEOMETRIE PLANĂ TEOREME IMPORTANTE ARII. bh lh 2. abc. abc. formula înălţimii

GEOMETRIE PLANĂ TEOREME IMPORTANTE ARII. bh lh 2. abc. abc. formula înălţimii GEOMETRIE PLNĂ TEOREME IMPORTNTE suma unghiurilor unui triunghi este 8º suma unghiurilor unui patrulater este 6º unghiurile de la baza unui triunghi isoscel sunt congruente într-un triunghi isoscel liniile

Διαβάστε περισσότερα

Laborator 11. Mulţimi Julia. Temă

Laborator 11. Mulţimi Julia. Temă Laborator 11 Mulţimi Julia. Temă 1. Clasa JuliaGreen. Să considerăm clasa JuliaGreen dată de exemplu la curs pentru metoda locului final şi să schimbăm numărul de iteraţii nriter = 100 în nriter = 101.

Διαβάστε περισσότερα

SIGURANŢE CILINDRICE

SIGURANŢE CILINDRICE SIGURANŢE CILINDRICE SIGURANŢE CILINDRICE CH Curent nominal Caracteristici de declanşare 1-100A gg, am Aplicaţie: Siguranţele cilindrice reprezintă cea mai sigură protecţie a circuitelor electrice de control

Διαβάστε περισσότερα

Modelarea şi Simularea Sistemelor de Calcul Distribuţii ( lab. 4)

Modelarea şi Simularea Sistemelor de Calcul Distribuţii ( lab. 4) Modelarea şi Simularea Sistemelor de Calcul Distribuţii ( lab. 4) În practică eistă nenumărate eperienţe aleatoare care au un câmp de evenimente nenumărabil şi implicit sistemul complet de evenimente aleatoare

Διαβάστε περισσότερα

7. RETELE ELECTRICE TRIFAZATE 7.1. RETELE ELECTRICE TRIFAZATE IN REGIM PERMANENT SINUSOIDAL

7. RETELE ELECTRICE TRIFAZATE 7.1. RETELE ELECTRICE TRIFAZATE IN REGIM PERMANENT SINUSOIDAL 7. RETEE EECTRICE TRIFAZATE 7.. RETEE EECTRICE TRIFAZATE IN REGIM PERMANENT SINSOIDA 7... Retea trifazata. Sistem trifazat de tensiuni si curenti Ansamblul format din m circuite electrice monofazate in

Διαβάστε περισσότερα

Profesor Blaga Mirela-Gabriela DREAPTA

Profesor Blaga Mirela-Gabriela DREAPTA DREAPTA Fie punctele A ( xa, ya ), B ( xb, yb ), C ( xc, yc ) şi D ( xd, yd ) în planul xoy. 1)Distanţa AB = (x x ) + (y y ) Ex. Fie punctele A( 1, -3) şi B( -2, 5). Calculaţi distanţa AB. AB = ( 2 1)

Διαβάστε περισσότερα

1.7. AMPLIFICATOARE DE PUTERE ÎN CLASA A ŞI AB

1.7. AMPLIFICATOARE DE PUTERE ÎN CLASA A ŞI AB 1.7. AMLFCATOARE DE UTERE ÎN CLASA A Ş AB 1.7.1 Amplificatoare în clasa A La amplificatoarele din clasa A, forma de undă a tensiunii de ieşire este aceeaşi ca a tensiunii de intrare, deci întreg semnalul

Διαβάστε περισσότερα

Problema a II - a (10 puncte) Diferite circuite electrice

Problema a II - a (10 puncte) Diferite circuite electrice Olimpiada de Fizică - Etapa pe judeţ 15 ianuarie 211 XI Problema a II - a (1 puncte) Diferite circuite electrice A. Un elev utilizează o sursă de tensiune (1), o cutie cu rezistenţe (2), un întrerupător

Διαβάστε περισσότερα

CIRCUITE INTEGRATE MONOLITICE DE MICROUNDE. MMIC Monolithic Microwave Integrated Circuit

CIRCUITE INTEGRATE MONOLITICE DE MICROUNDE. MMIC Monolithic Microwave Integrated Circuit CIRCUITE INTEGRATE MONOLITICE DE MICROUNDE MMIC Monolithic Microwave Integrated Circuit CUPRINS 1. Avantajele si limitarile MMIC 2. Modelarea dispozitivelor active 3. Calculul timpului de viata al MMIC

Διαβάστε περισσότερα

Să se arate că n este număr par. Dan Nedeianu

Să se arate că n este număr par. Dan Nedeianu Primul test de selecție pentru juniori I. Să se determine numerele prime p, q, r cu proprietatea că 1 p + 1 q + 1 r 1. Fie ABCD un patrulater convex cu m( BCD) = 10, m( CBA) = 45, m( CBD) = 15 și m( CAB)

Διαβάστε περισσότερα

FLUXURI MAXIME ÎN REŢELE DE TRANSPORT. x 4

FLUXURI MAXIME ÎN REŢELE DE TRANSPORT. x 4 FLUXURI MAXIME ÎN REŢELE DE TRANSPORT Se numeşte reţea de transport un graf în care fiecărui arc îi este asociat capacitatea arcului şi în care eistă un singur punct de intrare şi un singur punct de ieşire.

Διαβάστε περισσότερα

5.1. Noţiuni introductive

5.1. Noţiuni introductive ursul 13 aitolul 5. Soluţii 5.1. oţiuni introductive Soluţiile = aestecuri oogene de două sau ai ulte substanţe / coonente, ale căror articule nu se ot seara rin filtrare sau centrifugare. oonente: - Mediul

Διαβάστε περισσότερα

6 n=1. cos 2n. 6 n=1. n=1. este CONV (fiind seria armonică pentru α = 6 > 1), rezultă

6 n=1. cos 2n. 6 n=1. n=1. este CONV (fiind seria armonică pentru α = 6 > 1), rezultă Semiar 5 Serii cu termei oarecare Probleme rezolvate Problema 5 Să se determie atura seriei cos 5 cos Soluţie 5 Şirul a 5 este cu termei oarecare Studiem absolut covergeţa seriei Petru că cos a 5 5 5 şi

Διαβάστε περισσότερα

2.1 Sfera. (EGS) ecuaţie care poartă denumirea de ecuaţia generală asferei. (EGS) reprezintă osferă cu centrul în punctul. 2 + p 2

2.1 Sfera. (EGS) ecuaţie care poartă denumirea de ecuaţia generală asferei. (EGS) reprezintă osferă cu centrul în punctul. 2 + p 2 .1 Sfera Definitia 1.1 Se numeşte sferă mulţimea tuturor punctelor din spaţiu pentru care distanţa la u punct fi numit centrul sferei este egalăcuunnumăr numit raza sferei. Fie centrul sferei C (a, b,

Διαβάστε περισσότερα

Erori si incertitudini de măsurare. Modele matematice Instrument: proiectare, fabricaţie, Interacţiune măsurand instrument:

Erori si incertitudini de măsurare. Modele matematice Instrument: proiectare, fabricaţie, Interacţiune măsurand instrument: Erori i incertitudini de măurare Sure: Modele matematice Intrument: proiectare, fabricaţie, Interacţiune măurandintrument: (tranfer informaţie tranfer energie) Influente externe: temperatura, preiune,

Διαβάστε περισσότερα

Functii Breviar teoretic 8 ianuarie ianuarie 2011

Functii Breviar teoretic 8 ianuarie ianuarie 2011 Functii Breviar teoretic 8 ianuarie 011 15 ianuarie 011 I Fie I, interval si f : I 1) a) functia f este (strict) crescatoare pe I daca x, y I, x< y ( f( x) < f( y)), f( x) f( y) b) functia f este (strict)

Διαβάστε περισσότερα

1.3 Baza a unui spaţiu vectorial. Dimensiune

1.3 Baza a unui spaţiu vectorial. Dimensiune .3 Baza a unui spaţiu vectorial. Dimensiune Definiţia.3. Se numeşte bază a spaţiului vectorial V o familie de vectori B care îndeplineşte condiţiile de mai jos: a) B este liniar independentă; b) B este

Διαβάστε περισσότερα

z a + c 0 + c 1 (z a)

z a + c 0 + c 1 (z a) 1 Serii Laurent (continuare) Teorema 1.1 Fie D C un domeniu, a D şi f : D \ {a} C o funcţie olomorfă. Punctul a este pol multiplu de ordin p al lui f dacă şi numai dacă dezvoltarea în serie Laurent a funcţiei

Διαβάστε περισσότερα

* K. toate K. circuitului. portile. Considerând această sumă pentru toate rezistoarele 2. = sl I K I K. toate rez. Pentru o bobină: U * toate I K K 1

* K. toate K. circuitului. portile. Considerând această sumă pentru toate rezistoarele 2. = sl I K I K. toate rez. Pentru o bobină: U * toate I K K 1 FNCȚ DE ENERGE Fie un n-port care conține numai elemente paive de circuit: rezitoare dipolare, condenatoare dipolare și bobine cuplate. Conform teoremei lui Tellegen n * = * toate toate laturile portile

Διαβάστε περισσότερα

Câmp de probabilitate II

Câmp de probabilitate II 1 Sistem complet de evenimente 2 Schema lui Poisson Schema lui Bernoulli (a bilei revenite) Schema hipergeometrică (a bilei neîntoarsă) 3 4 Sistem complet de evenimente Definiţia 1.1 O familie de evenimente

Διαβάστε περισσότερα

f(x) = l 0. Atunci f are local semnul lui l, adică, U 0 V(x 0 ) astfel încât sgnf(x) = sgnl, x U 0 D\{x 0 }. < f(x) < l +

f(x) = l 0. Atunci f are local semnul lui l, adică, U 0 V(x 0 ) astfel încât sgnf(x) = sgnl, x U 0 D\{x 0 }. < f(x) < l + Semnul local al unei funcţii care are limită. Propoziţie. Fie f : D (, d) R, x 0 D. Presupunem că lim x x 0 f(x) = l 0. Atunci f are local semnul lui l, adică, U 0 V(x 0 ) astfel încât sgnf(x) = sgnl,

Διαβάστε περισσότερα

2. CONDENSATOARE 2.1. GENERALITĂŢI PRIVIND CONDENSATOARELE DEFINIŢIE UNITĂŢI DE MĂSURĂ PARAMETRII ELECTRICI SPECIFICI CONDENSATOARELOR SIMBOLURILE

2. CONDENSATOARE 2.1. GENERALITĂŢI PRIVIND CONDENSATOARELE DEFINIŢIE UNITĂŢI DE MĂSURĂ PARAMETRII ELECTRICI SPECIFICI CONDENSATOARELOR SIMBOLURILE 2. CONDENSATOARE 2.1. GENERALITĂŢI PRIVIND CONDENSATOARELE DEFINIŢIE UNITĂŢI DE MĂSURĂ PARAMETRII ELECTRICI SPECIFICI CONDENSATOARELOR SIMBOLURILE CONDENSATOARELOR 2.2. MARCAREA CONDENSATOARELOR MARCARE

Διαβάστε περισσότερα

III. Reprezentarea informaţiei în sistemele de calcul

III. Reprezentarea informaţiei în sistemele de calcul Metode Numerice Curs 3 III. Reprezentarea informaţiei în sistemele de calcul III.1. Reprezentarea internă a numerelor întregi III. 1.1. Reprezentarea internă a numerelor întregi fără semn (pozitive) Reprezentarea

Διαβάστε περισσότερα

Ovidiu Gabriel Avădănei, Florin Mihai Tufescu,

Ovidiu Gabriel Avădănei, Florin Mihai Tufescu, vidiu Gabriel Avădănei, Florin Mihai Tufescu, Capitolul 6 Amplificatoare operaţionale 58. Să se calculeze coeficientul de amplificare în tensiune pentru amplficatorul inversor din fig.58, pentru care se

Διαβάστε περισσότερα

Progresii aritmetice si geometrice. Progresia aritmetica.

Progresii aritmetice si geometrice. Progresia aritmetica. Progresii aritmetice si geometrice Progresia aritmetica. Definitia 1. Sirul numeric (a n ) n N se numeste progresie aritmetica, daca exista un numar real d, numit ratia progresia, astfel incat a n+1 a

Διαβάστε περισσότερα

Unitatea atomică de masă (u.a.m.) = a 12-a parte din masa izotopului de carbon

Unitatea atomică de masă (u.a.m.) = a 12-a parte din masa izotopului de carbon ursul.3. Mării şi unităţi de ăsură Unitatea atoică de asă (u.a..) = a -a parte din asa izotopului de carbon u. a.., 0 7 kg Masa atoică () = o ărie adiensională (un nuăr) care ne arată de câte ori este

Διαβάστε περισσότερα

Lucrul mecanic. Puterea mecanică.

Lucrul mecanic. Puterea mecanică. 1 Lucrul mecanic. Puterea mecanică. In acestă prezentare sunt discutate următoarele subiecte: Definitia lucrului mecanic al unei forţe constante Definiţia lucrului mecanic al unei forţe variabile Intepretarea

Διαβάστε περισσότερα

8 Intervale de încredere

8 Intervale de încredere 8 Intervale de încredere În cursul anterior am determinat diverse estimări ˆ ale parametrului necunoscut al densităţii unei populaţii, folosind o selecţie 1 a acestei populaţii. În practică, valoarea calculată

Διαβάστε περισσότερα

2CP Electropompe centrifugale cu turbina dubla

2CP Electropompe centrifugale cu turbina dubla 2CP Electropompe centrifugale cu turbina dubla DOMENIUL DE UTILIZARE Capacitate de până la 450 l/min (27 m³/h) Inaltimea de pompare până la 112 m LIMITELE DE UTILIZARE Inaltimea de aspiratie manometrică

Διαβάστε περισσότερα

Spatii liniare. Exemple Subspaţiu liniar Acoperire (înfăşurătoare) liniară. Mulţime infinită liniar independentă

Spatii liniare. Exemple Subspaţiu liniar Acoperire (înfăşurătoare) liniară. Mulţime infinită liniar independentă Noţiunea de spaţiu liniar 1 Noţiunea de spaţiu liniar Exemple Subspaţiu liniar Acoperire (înfăşurătoare) liniară 2 Mulţime infinită liniar independentă 3 Schimbarea coordonatelor unui vector la o schimbare

Διαβάστε περισσότερα

T R A I A N ( ) Trigonometrie. \ kπ; k. este periodică (perioada principală T * =π ), impară, nemărginită.

T R A I A N ( ) Trigonometrie. \ kπ; k. este periodică (perioada principală T * =π ), impară, nemărginită. Trignmetrie Funcţia sinus sin : [, ] este peridică (periada principală T * = ), impară, mărginită. Funcţia arcsinus arcsin : [, ], este impară, mărginită, bijectivă. Funcţia csinus cs : [, ] este peridică

Διαβάστε περισσότερα

GEOMETRIE PLANĂ TEOREME IMPORTANTE ARII. = înălţimea triunghiului echilateral h =, R =, r = R = bh lh 2 A D ++ D. abc. abc =

GEOMETRIE PLANĂ TEOREME IMPORTANTE ARII. = înălţimea triunghiului echilateral h =, R =, r = R = bh lh 2 A D ++ D. abc. abc = GEOMETRIE PLNĂ TEOREME IMPORTNTE suma unghiurilor unui triunghi este 8º suma unghiurilor unui patrulater este 6º unghiurile de la baza unui triunghi isoscel sunt congruente într-un triunghi isoscel liniile

Διαβάστε περισσότερα

CONCURS DE ADMITERE, 17 iulie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ

CONCURS DE ADMITERE, 17 iulie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ UNIVERSITATEA BABEŞ-BOLYAI CLUJ-NAPOCA FACULTATEA DE MATEMATICĂ ŞI INFORMATICĂ CONCURS DE ADMITERE, 7 iulie 207 Proba scrisă la MATEMATICĂ SUBIECTUL I (30 puncte) ) (0 puncte) Să se arate că oricare ar

Διαβάστε περισσότερα

Statisticǎ - curs 3. 1 Seria de distribuţie a statisticilor de eşantioane 2. 2 Teorema limitǎ centralǎ 5. 3 O aplicaţie a teoremei limitǎ centralǎ 7

Statisticǎ - curs 3. 1 Seria de distribuţie a statisticilor de eşantioane 2. 2 Teorema limitǎ centralǎ 5. 3 O aplicaţie a teoremei limitǎ centralǎ 7 Statisticǎ - curs 3 Cuprins 1 Seria de distribuţie a statisticilor de eşantioane 2 2 Teorema limitǎ centralǎ 5 3 O aplicaţie a teoremei limitǎ centralǎ 7 4 Estimarea punctualǎ a unui parametru; intervalul

Διαβάστε περισσότερα

Cursul 6. Tabele de incidenţă Sensibilitate, specificitate Riscul relativ Odds Ratio Testul CHI PĂTRAT

Cursul 6. Tabele de incidenţă Sensibilitate, specificitate Riscul relativ Odds Ratio Testul CHI PĂTRAT Cursul 6 Tabele de incidenţă Sensibilitate, specificitate Riscul relativ Odds Ratio Testul CHI PĂTRAT Tabele de incidenţă - exemplu O modalitate de a aprecia legătura dintre doi factori (tendinţa de interdependenţă,

Διαβάστε περισσότερα

Lucrarea Nr. 5 Circuite simple cu diode (Aplicaţii)

Lucrarea Nr. 5 Circuite simple cu diode (Aplicaţii) ucrarea Nr. 5 Circuite simple cu diode (Aplicaţii) A.Scopul lucrării - Verificarea experimentală a rezultatelor obţinute prin analiza circuitelor cu diode modelate liniar pe porţiuni ;.Scurt breviar teoretic

Διαβάστε περισσότερα

Orice izometrie f : (X, d 1 ) (Y, d 2 ) este un homeomorfism. (Y = f(x)).

Orice izometrie f : (X, d 1 ) (Y, d 2 ) este un homeomorfism. (Y = f(x)). Teoremă. (Y = f(x)). Orice izometrie f : (X, d 1 ) (Y, d 2 ) este un homeomorfism Demonstraţie. f este continuă pe X: x 0 X, S Y (f(x 0 ), ε), S X (x 0, ε) aşa ca f(s X (x 0, ε)) = S Y (f(x 0 ), ε) : y

Διαβάστε περισσότερα

TEMA 9: FUNCȚII DE MAI MULTE VARIABILE. Obiective:

TEMA 9: FUNCȚII DE MAI MULTE VARIABILE. Obiective: TEMA 9: FUNCȚII DE MAI MULTE VARIABILE 77 TEMA 9: FUNCȚII DE MAI MULTE VARIABILE Obiective: Deiirea pricipalelor proprietăţi matematice ale ucţiilor de mai multe variabile Aalia ucţiilor de utilitate şi

Διαβάστε περισσότερα

CURS XI XII SINTEZĂ. 1 Algebra vectorială a vectorilor liberi

CURS XI XII SINTEZĂ. 1 Algebra vectorială a vectorilor liberi Lect. dr. Facultatea de Electronică, Telecomunicaţii şi Tehnologia Informaţiei Algebră, Semestrul I, Lector dr. Lucian MATICIUC http://math.etti.tuiasi.ro/maticiuc/ CURS XI XII SINTEZĂ 1 Algebra vectorială

Διαβάστε περισσότερα

Lectia VI Structura de spatiu an E 3. Dreapta si planul ca subspatii ane

Lectia VI Structura de spatiu an E 3. Dreapta si planul ca subspatii ane Subspatii ane Lectia VI Structura de spatiu an E 3. Dreapta si planul ca subspatii ane Oana Constantinescu Oana Constantinescu Lectia VI Subspatii ane Table of Contents 1 Structura de spatiu an E 3 2 Subspatii

Διαβάστε περισσότερα

Analiza bivariata a datelor

Analiza bivariata a datelor Aaliza bivariata a datelor Aaliza bivariata a datelor! Presupue masurarea gradului de asoiere a doua variabile sub aspetul: Diretiei (aturii) Itesitatii Semifiatiei statistie Variabilele omiale Tabele

Διαβάστε περισσότερα

11.2 CIRCUITE PENTRU FORMAREA IMPULSURILOR Metoda formării impulsurilor se bazează pe obţinerea unei succesiuni periodice de impulsuri, plecând de la semnale periodice de altă formă, de obicei sinusoidale.

Διαβάστε περισσότερα