DIGITALNA TEHNIKA 2010/2011

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "DIGITALNA TEHNIKA 2010/2011"

Transcript

1 DIGITALNA TEHNIKA 2010/2011 TEORETIČNE VAJE IN KOLOKVIJI 15 ur 1. Številski sistemi ( ) 2. Boolova algebra, Huntingtonovi postulati, PDNO, PKNO ( ) 3. Minimizacija Boolovih funkcij, MDNO ( ) 4. MDNO, kombinacijska vezja s Shefferjevimi elementi ( ) 5. MKNO, kombinacijska vezja s Peircovimi elementi ( ) 6. Priprave na prvi kolokvij ( , v terminu predavanj) 7. Prvi kolokvij ( ) 8. Računalniško modeliranje in simulacija vezij ( ) 9. Multipleksor ( ) 10. Sekvenčna vezja, diagrami prehajanja stanj, računalniška simulacija ( ) 11. Analiza sekvenčnih vezij, sinteza sekvenčnih vezij ( ) 12. Mealyjevi in Moorovi avtomati, izvedba s sekvenčnim vezjem ( ) 13. Pretvorba avtomatov, minimizacija avtomatov ( ) 14. Priprave na drugi kolokvij (datum ) 15. Drugi kolokvij ( ) Dodatna poglavja, ki jih letos ne bomo obravnavali D1. Računalniška predstavitev in obdelava Boolovih funkcij D2. Statični hazardi LORATORIJSKE VAJE 15 ur (v oklepaju je naveden okvirni termin) 1. Enostavna kombinacijska vezja s Shefferjevimi in Peircovimi elementi (november) 2. Zahtevnejša kombinacijska vezja s Shefferjevimi in Peircovimi elementi (november) 3. Kombinacijska vezja z multipleksorji (december) 4. Sekvenčna vezja (januar) 5. Izvedba avtomatov s sekvenčnim vezjem (januar) OPOMBA K GRADIVU Pričujoče gradivo predstavlja asistentove zapiske za vaje in ne more ter niti ne želi nadomestiti učbenika oz. drugih knjig, ki jih profesor navede kot vire za učenje. Prosim, da gradivo uporabite vsak za sebe in ga ne kopirate naokoli. Gradivo je prosto dostopno vsem, tako da če koga zanima, mu dajte povezavo na mojo stran. Gradivo bom še dopolnjeval in ne želim, da po internetu kroži več različnih (starih) različic. Pričujoče gradivo je v beta verziji, zato so v njem možne napake. Če kakšno najdete, me prosim obvestite na meolic@uni-mb.si. Robert Meolic

2 0. Uvod Nemški matematik Gottfried Wilhelm Leibniz ( ) je bil eden prvih, ki je razmišljal binarnem sistemu. A preteči sta morali še dve stoletji, da je ta ideja postala uporabna. Anglež George Boole je živel v 19. stoletju ( ) in je bil pravi mali genij: pri 16-ih letih je poleg angleščine tekoče govoril nemško, italijansko in francosko in je že postal asistent na šoli. Ko je bil star 20 let, je ustanovil svojo šolo. Ko je bil star 24 let je izdal svoj prvi znanstveni članek v matematični reviji na univerzi v Cambridgeu. Leta 1847 je napisal razpravo, v kateri je logiko predstavil kot del matematike in si s tem pridobil svetovni sloves. Njegovo delo je pohvalil tudi 10 let starejši anglež Augustus de Morgan, ki je bil v tistem času eden najpomembnejših znanstvenikov na področju logike in je istočasno napisal svojo razpravo, ki pa ni bila tako dobra. Glavna Boolova ideja je bila v tem, da je kot osnovo logike vzel dvojiški sistem in operatorje AND, OR in NOT, kar se uporablja še danes. Svoje delo je natančneje opisal v knjigi leta Kljub vsem priznanjem, pa drugi raziskovalci tistega časa niso videli uporabne vrednosti njegove ideje. Šele 12 let pozneje, ko je bil Boole žal že mrtev, je 25 let mlajši američan Charles Sanders Peirce začel nadaljevati njegovo delo. Kljub temu, da je že v Boolovem času anglež Charles Babbage hotel narediti prvi računalnik, je šele leta 1937 američan Claude Shannon ( ) uporabil Boolovo algebro za načrtovanje električnih/elektronskih vezij in računalnikov. Američana John Vincent Atanasoff ( ) in Clifford Edward Berry ( ) sta leta 1942 zgradila prvi stroj, ki je bil podoben današnjim računalnikom, a ga nisi mogel programirati. Njuno idejo sta nadgradila američana John Mauchly ( ) in John Adam Presper Eckert Jr. ( ), ki sta 14. februarja 1946 na University of Pennsylvania predstavila ENIAC (Electronic Numerical Integrator And Computer). ENIAC velja za prvi računalnik na svetu, velik je bil 2.6 x 0.9 x 26 m, tehtal je 27 ton in porabil 150 kw elektrike. Zmogel je 5000 instrukcij na sekundo in je zaradi vsakodnevnih okvar deloval le približno pol časa.

3 1. Številski sistemi Obravnavali bomo pretvorbo med desetiškim, dvojiškim, osmiškim in šestnajstiškim sistemom. VAJA 1.1 Pretvori +52 (10) in -52 (10) v dvojiški in šestnajstiški sistem. +52 (10) = (2) = 34 (16) -52 (10) = (2) = CC (16) VAJA 1.2 Zapiši mešano število 52,812 (10) v dvojiškem sistemu tako, da bo celi del predstavljen z 8 biti, ulomljeni del pa s 4 biti. 52,812 (10) = ,1101 (2) VAJA 1.3 Zapiši števila +1, +2, +2,5 in +331,3 v dvojiškem sistemu po standardu IEEE 754. Ta naloga zahteva, da realno število predstavimo s plavajočo vejico. Po standardu IEEE 754 je zapis sestavljen iz treh delov: prvi bit je predznak: 0 pomeni plus, 1 pomeni minus, sledi 8 bitov, ki pomenijo eksponent povečan za 127, sledi 23 bitov, ki pomenijo mantiso, to je ulomljeni del (celi del je vedno 1). +1 = (1 = 1,0 * 2 0 ) +2 = (2 = 1,0 * 2 1 ) +2,5 = (2,5 = 1,01 * 2 1 ) +331,3 = (331,3 = 1, * 2 8 )

4 2. Boolova algebra, Huntingtonovi postulati, PDNO, PKNO Moderna matematika temelji na aksiomih. Prvi sistem aksiomov za Boolovo algebro je predstavil američan Edward Vermilye Huntington leta Pozneje so našli še veliko drugih načinov aksiomatizacije Boolove algebre, enega zelo pomembnega je leta 1933 predstavil sam Huntington. A njegov prvi sistem iz leta 1904 je med vsemi najbolj razumljiv in enostaven, zato se še danes uporablja za učenje Boolove algebre. Huntingtonovi postulati (1904) P1a) a,b B: a+b B P1b) a,b B: a b B P2a) 0 B a B: a+0=a P2b) 1 B a B: a 1=a P3a) a,b B: a+b=b+a P3b) a,b B: a b=b a P4a) a,b,c B: a+bc=(a+b)(a+c) P4b) a,b,c B: a (b+c)=a b+a c P5a) a B a' B: a+a'=1 P5b) a B a' B: a a'=0 Vse druge zakonitosti, ki veljajo v Boolovi algebri, bomo imenovali izreki. Tukaj je nekaj primerov izrekov: absorbcija (dokaz v skripti): a+ab=a, a (a+b)=a sosednost (dokaz v skripti): a b+a b'=a, (a+b) (a+b')=a asociativnost (dokaz poiščite na spletu): a+(b+c)=(a+b)+c, a (b c)=(a b) c DeMorganov zakon (dokaz poiščite na spletu): (a+b)'=(a' b')', (a b)'=(a'+b')' VAJA 2.1 S pomočjo Huntingtonovih postulatov dokaži idempotenco (a+a=a, a a=a)! a+a = (P2b) (a+a) 1 = (P5a) (a+a) (a+a') = (P4a) a+a a' = (P5b) a+0 = (P2a) a a a = (P2a) a a+0 = (P5b) a a +a a' = (P4b) a (a+a') = (P5a) a 1 = (P2b) a VAJA 2.2 S pomočjo Huntingtonovih postulatov dokaži identiteto (a+1=1, a 0=0)! a+1 = (P5a) a+(a+a') = (asociativnost) (a+a)+a' = (idempotenca) a+a' = (P5a) 1

5 a 0 = (P5b) a (a a') = (asociativnost) (a a) a' = (idempotenca) a a' = (P5a) 0 VAJA 2.3 S pomočjo Huntingtonovih postulatov dokaži edinstvenost nasprotnega elementa! Predpostavimo, da sta a 1 ' in a 2 ' dva poljubna nasprotna elementa od a. Glede na postulate ob tej predpostavki velja: a+a 1 ' = 1 (P5a), a+a 2 ' = 1 (P5a), a a 1 ' = 0 (P5b) in a a 2 ' = 0 (P5b). a 2 ' = (P2b) a 2 ' 1 = (P5a) a 2 ' (a+a 1 ') = (P4b) a 2 ' a+a 2 ' a 1 ' = (P3b) a a 2 '+a 2 ' a 1 ' = (P5b) 0+ a 2 ' a 1 ' = (P3b) 0+ a 1 ' a 2 ' = (P5b) a a 1 '+a 1 ' a 2 ' = (P3b) a 1 ' a+a 1 ' a 2 ' = (P4b) a 1 ' (a+a 2 ') = (P5a) a 1 ' 1 = (P2b) a 1 ' Dokazali smo, da če sta a 1 ' in a 2 ' oba nasprotna elementa od a, potem sta med seboj enaka. Torej ne obstajata dva različna nasprotna elementa od a. VAJA 2.4 S pomočjo Huntingtonovih postulatov dokaži involucijo ((a')'=a)! a'+a = (P3a) a+a' = (P5a) 1 a' a = (P3b) a a' = (P5b) 0 Če velja a'+a=1 in a' a=0, potem je a nasportni element od a'. (a')' je glede na zapis tudi nasprotni element od a'. Ker velja edinstvenost nasprotnega elementa, torej velja (a')'=a. VAJA 2.5 S pomočjo Huntingtonovih postulatov in izrekov, za katere poznaš ime, dokaži, da velja (a b') + (a' b) = (a+b) (a'+b'). - Rešite sami. Popolna disjunktivna normalna oblika (PDNO) je vsota produktov, zato jo označujemo tudi s kratico SOP (sum of products). Vendar pa produkti ne morejo biti poljubni, dovoljeni so le mintermi to so taki produkti, ki vsebujejo vse spremenljivke. PDNO na kratko zapišemo kot Σ(...).

6 Popolna konjunktivna normalna oblika (PKNO) je produkt vsot, zato jo označujemo tudi s kratico POS (product of sums). Vendar pa vsote ne morejo biti poljubne, dovoljeni so le makstermi to so take vsote, ki vsebujejo vse spremenljivke. PKNO na kratko zapišemo kot Π(...). PDNO in PKNO sta kanonični obliki Boolovih funkcij. Če se dogovorimo za vrstni red spremenljivk, potem za vsako Boolovo funkcijo obstaja natanko ena PDNO in natanko ena PKNO. Za funkcijo F(a,b,c) velja: m 0 = a' b' c' m 4 = a b' c' m 1 = a' b' c m 5 = a b' c m 2 = a' b c' m 6 = a b c' m 3 = a' b c m 7 = a b c M 0 = a+b+c M 1 = a+b+c' M 2 = a+b'+c M 3 = a+b'+c' M 4 = a'+b+c M 5 = a'+b+c' M 6 = a'+b'+c M 7 = a'+b'+c' V splošnem velja m i (...) = (M i (...))'. Na primer: m 3 (a,b,c) = a' b c = (M 3 (a,b,c))' = (a+b'+c')' PDNO pretvorimo v PKNO tako, da naštejemo vse tiste maksterme M i, za katere velja, da minterm m i ne nastopa v PDNO. PKNO pretvorimo v PDNO tako, da naštejemo vse tiste minterme m i, za katere velja, da maksterm M i ne nastopa v PKNO. VAJA 2.6 Dani sta funkciji F(A,B,C)=A+B C in G(A,B,C)=(B+C)'. Zapiši ju v PDNO in PKNO. Nato zapiši v PDNO in PKNO tudi funkcije F+G, F G in F G. Najprej pretvorimo v disjunktivno normalno obliko in zapišemo pravilnostno tabelo. F(A,B,C) = A+B C G(A,B,C) = (B+C)' = B' C' A B C F G F + G F G F G Dobimo: F(A,B,C) = Σ(3,4,5,6,7) = Π(0,1,2) G(A,B,C) = Σ(0,4) = Π(1,2,3,5,6,7) F(A,B,C) + G(A,B,C) = Σ(0,3,4,5,6,7) = Π(1,2) F(A,B,C) G(A,B,C) = Σ(4) = Π(0,1,2,3,5,6,7) F(A,B,C) G(A,B,C) = Σ(1,2,4) = Π(0,3,5,6,7)

7 Do rezultata pa lahko pridemo tudi brez pisanja pravilnostne tabele. Označimo množico mintermov v PDNO poljubne funkcije F kot F m, množico makstermov v PKNO te funkcije pa kot F M. Potem velja: (F') m = F M (F') M = F m (F+G) m = F m U G m (F+G) M = F M G M (F G) m = F m G m (F G) M = F M U G M VAJA 2.7 Dana je funkcija F = (A+B' +C) (A+B)'. Zapišite jo v PDNO in PKNO. - Rešite sami. VAJA 2.8 Dani sta funkciji F=A'+B in G=A B C. Funkcijo F G zapiši v PDNO in PKNO. - Rešite sami. 3. Minimizacija Boolovih funkcij, MDNO, MKNO Minimalna disjunktivna normalna oblika (MDNO) je dvonivojska oblika Boolove funkcije (vsota produktov), pri kateri je uporabljeno najmanjše možno število produktov, produkti pa vsebujejo najmanjše možno število spremenljivk. Minimalna konjunktivna normalna oblika (MKNO) je dvonivojska oblika Boolove funkcije (produkt vsot), pri kateri je uporabljeno najmanjše možno število vsot, voste pa vsebujejo najmanjše možno število spremenljivk. Iskanje MDNO in MKNO imenujemo minimizacija Boolove funkcije. Minimizacija Boolovih funkcij z dvema, tremi ali štirimi spremenljivkami lahko dokaj enostavno določimo ročno. Z malo več truda lahko na podoben način minimiziramo tudi funkcije s petimi ali celo šestimi spremenljivkami, pri večjih funkcijah pa je bolje uporabiti računalnik. Ročno metodo minimizacije Boolove funkcije s pomočjo diagramov si je leta 1952 izmislil američan Edward W. Veitch. Leta 1953 je američan Maurice Karnaugh njegovo metodo nekoliko preoblikoval in njegova različica se danes v praksi najpogosteje uporablja. Veitchev diagram za Boolove funkcije z dvema, tremi in štirimi spremenljivkami (številke v diagramu označujejo minterme) Karnaugh-jev diagram za Boolove funkcije z dvema, tremi in štirimi spremenljivkami (številke v diagramu označujejo minterme)

8 Minimizacija Boolovih funkcij poteka po naslednjih pravilih: V Veitchev oz. Karnaugh-jev diagram vpiši enice na tista mesta, ki pripadajo mintermom v dani Boolovi funkciji, druga polja pustiš prazna ali pa vpišeš ničle. Obkroži enice v diagramu s čim manjšim številom (prvi kriterij) čim večjih krogov. Krogi lahko obsegajo 1, 2, 4, 8, 16, polj (potence števila 2). Krogi lahko segajo čez rob in se lahko med seboj prekrivajo. Obkrožiti moraš vsa polja z enicami in nobeno prazno polje (polje z ničlo). Ko uspešno izvedeš kroženje, iz diagrama razberi minimalno obliko. Nekatere Boolove funkcije imajo več različnih enako dobrih minimalnih oblik! Opisan postopek minimizacije lahko učinkovito uporabimo tudi za iskanje najmanjše Boolove funkcije iz družine funkcij, ki je podana s pomočjo množice DCS (don't care set). VAJA 3.1 Dane so funkcije F=(A B) C, G=(A B) C in H=(A B) C. Zapiši jih v MDNO in MKNO. A B C A B F A B G A B H C C C F = A' B' C + A' B C' + A B C + A B' C' G = C' + A B H = B C' + A C' C C C F = (A+B+C) (A+B'+C') (A'+B'+C) (A'+B+C') G = (A+C') (B+C') H = C' (A+B)

9 VAJA 3.2 Dani sta funkciji F(A,B,C,D) = Σ(3,4,5,6,7,10,11,13,14,15) in G(A,B,C,D) = Π(3,6,7,14,15). Zapiši ju v MDNO in MKNO. CD CD F = A' B + B D + A C + C D G = C' + A B' + B' D' CD CD F = (B+C) (A'+C+D) (A+B+D) G = (B'+C') (A+C'+D') VAJA 3.3 Dane so funkcije F1(A,B,C,D) = Σ(0,2,6,10,15), F2(A,B,C,D) = Σ(3,6,7,10,15) ter izpeljana funkcija F3(A,B,C,D) = F1 F2. Funkciji F1 in F2 zapiši v MDNO. Funkcijo F3 zapiši v MKNO. Rešite sami. VAJA 3.4 Poišči MDNO in MKNO najmanjše Boolove funkcije F(A,B,C,D), ki pripada družini funkcij Σ(0,2,4,11,14) + Δ(6,12,13). CD X X X 1 0 CD X X X 1 0 F = A' D' + B D' + A B' C D F = (A+D') (B'+D') (A'+C) (A'+B+D)

10 4. Kombinacijska vezja s Shefferjevimi in Peircovimi elementi Shefferjev element (vrata NAND) in Peircov element (vrata NOR) vsak za sebe tvorita funkcijsko poln sistem. To pomeni, da lahko samo z enim od njiju realiziramo vse Boolove funkcije. To lastnost je leta 1880 prvi odkril američan Charles Sanders Peirce, a je bilo njegovo delo objavljeno šele leta Vmes je leta 1913 to lastnost ponovno odkril američan poljskega rodu Henry Maurice Sheffer. A'= A A = A A A + B = (A' B')' = A' B' = (A A) (B B ) A B = (A B)'' = (A B)' = (A B) (A B) A + B = (A + B)'' = (A B)' = (A B) (A B) A B = (A' + B')' = A' B' = (A A) (B B) Realizacijo Boolove funkcije s Shefferjevimi elementi najlažje izvedemo tako, da funkcijo najprej zapišemo v MDNO. Realizacijo Boolove funkcije s Peircovimi elementi najlažje izvedemo tako, da funkcijo najprej zapišemo v MKNO. A + B C + D E F = A' (B C) (D E F) A (B+C) (D+E+F) = A' (B C) (D E F) Če ima MDNO manj členov kot MKNO, se splača realizacijo s Peircovimi elementi izpeljati iz MDNO. Podobno velja za realizacijo s Shefferjevimi elementi, če ima MKNO manj členov. A + B C + D E F = (A (B' C') (D' E' F'))' A (B+C) (D+E+F) = (A (B' C') (D' E' F'))' Tri-vhodni Shefferjev in Peircov element realiziramo z dvo-vhodnimi po naslednjem vzorcu: (A B C) = (A B)' C (A B C) = (A B)' C V vezju to izgleda takole: Ker so Shefferjevi in Peircovi elementi poleg svoje uporabnosti tudi enostavni za izvedbo z integriranimi vezji, na njih temelji precejšen del strojne opreme današnjih računalnikov in pripomočkov, npr. pomnilniki flash. Računalnik, ki je pomagal krmiliti raketo Apollo, s katero je na luno poletel prvi človek (Apollo Guidance Computer), je bil zgrajen iz trivhodnih Peircovih elementov v prvi različici jih je bilo 4100, vsak v svojem ohišju.

11 VAJA 4.1 Samo z uporabo Shefferjevih in Peircovih elementov realizirajte konstanti 0 in 1. Rešite sami. VAJA 4.2 Z enim ali več tri-vhodnimi Shefferjevimi elementi realizirajte dvo-vhodni Shefferjev element. Rešite sami. VAJA 4.3 Z enim ali več dvo-vhodnimi Shefferjevimi elementi realizirajte štiri-vhodni Shefferjev element. Rešite sami. VAJA 4.4 Dane so Boolove funkcije F = A B, G = A B C = (A+B+C)' in H(A,B,C) = Σ(1,2,3,5,7). Realizirajte jih tako, da uporabite le dvo-vhodne Shefferjeve elemente. A B C A B G H A B C C F = A' B' = (A' B')' G = A' B' C' = = (A' B' C')' = = ((A' B')' C')' H = C + A' B = C' (A' B)

12 Pri realizaciji bomo vsa tri vezja združili. VAJA 4.5 Funkcijo F(A,B,C,D) = Π(0,1,2,3,4,6,7,10,11,14) realiziraj najprej samo z dvo-vhodnimi Shefferjevimi elementi nato pa še samo z dvovhodnimi Peircovimi elementi. CD CD F = A C' + B D = (A C') (B D) F = (A+B) (B+C') (C'+D) (A+D) = = (A B) (B C') (C' D) (A D) = = ((A B) (B C'))' ((C' D) (A D))' Ker ima MDNO bistveno manj členov, je boljša naslednja realizacija s Peircovimi elementi: F = A C' + B D = = (A C' B D)' = = ((A' C) (B' D'))'

13 Tukaj je realizacija z dvo-vhodnimi Shefferjevimi elementi. Tukaj je realizacija z dvo-vhodnimi Peircovimi elementi. 5. Računalniško modeliranje in simulacija vezij Programe za modeliranje in simulacijo vezij lahko razdelimo v dve skupini: 1. programi namenjeni izobraževanju 2. programi namenjeni sintezi realnih vezij Izobraževalni programi ponujajo grafični urejevalnik, s katerim sestavimo vezje na logičnem nivoju. Torej nam ni treba skrbeti za to, kako se bo vezje napajalo, s kakšno napetostjo ter kje bo masa. Na voljo imamo osnovna vrata in elemente, kot vhod uporabimo stikala, za izhod pa LED diode. Boljši programi omogočajo tudi kompleksnejše vhode in izhode kot sta npr. šestnajstiška tipkovnica in 7-segmentni prikazovalnik. Pomemben del teh programov je simulator, ki mora znati upoštevati tudi zakasnitve elementov. Boljši programi znajo prikazati časovne diagrame za označene signale. Programi namenjeni sintezi realnih vezij so mnogo bolj kompleksni. V vezju uporabljamo gradnike, ki označujejo realne čipe. Simulator je pogosto dodatni modul, simulacija pa običajno poteka na analognem nivoju in ni interaktivna. Glavni namen teh orodij je optimizirati razporeditev gradnikov in povezav ter pripraviti takšne datoteke, ki jih razumejo naprave za izdelavo vezij.

14 Logisim Med mnogimi prostimi izobraževalnimi programi, ki jih najdemo na internetu, je v zadnjem času najboljše vzdrževan program Logisim. Je v celoti napisan v Javi, zato lahko z njim delamo na različnih operacijskih sistemih. Hades Prostodostopno je tudi orodje Hades (The Hamburg Design System), ki ga razvijajo ter uporabljajo na Univerzi v Hamburgu v Nemčiji. Gre za licenčno orodje, ki pa se lahko (zaenkrat) prosto uporablja za izobraževalne namene. Hades je v celoti napisa v Javi in ga lahko uporabljamo kot Java program (application) ali pa Java programček (applet).

15 DesignWorks in LogicWorks Med komercialnimi programi, ki so uporabni v izobraževalne namene, je zelo dodelano orodje DesigWorks. V polni različici (DesignWorks Professional, urejevalnik + simulator = $790) ima program precej funkcionalnosti, ki so značilne za programe namenjene sintezi realnih vezij. Omejena različica, ki je osredotočena predvsem na simulacijo, se imenuje LogicWorks ($90) in se prodaja le skupaj z knjigo, ki je neke vrste učbenik. DesignWorks (in tudi LogicWorks) sta programa za računalnike z operacijskim sistemom MS Windows, na GNU/Linuxu pa ju lahko poženemo s pomočjo emulatorja Wine. 6. Priprave na prvi kolokvij Snov prvega kolokvija je do vključno poglavja o Shefferjevih in Peircovih elementih. 7. Prvi kolokvij Na kolokviju so dovoljeni le svinčnik, papir in pomožni list (glej objavo na spletni strani).

16 8. Multipleksor Multipleksorji so strukturalno vezje, s katerim lahko realiziramo poljubno Boolovo funkcijo. Po delovanju spominjajo na preklopno stikalo. Ločimo jih glede na število naslovnih vhodov. Multipleksor z n podatkovnimi vhodi ima 2 n podatkovnih vhodov. Multipleksorji imajo en sam izhod. Oznaka multipleksorja je sestavljena iz število podatkovnih vhodov in število izhodov (ki je vedno enako 1), torej MUX 2:1, MUX 4:1, MUX 8:1 itd. Različna orodja uporabljajo različne simbole. Multipleksor MUX 4:1 lahko npr. najdemo narisan tudi v eni izmed naslednjih dveh oblik:

17 VAJA 8.1 Boolovo funkcijo F(A,B,C,D) = Σ(1,5,6,7,12,13,14) realiziraj z multipleksorjem MUX 16:1 tako, da bodo na podatkovnih vhodih le konstante 0 ali 1. Rešitev te naloge je enostavna. Na naslovne vhode pripeljemo spremenljivke, na podatkovne pa vrednosti iz pravilnostne tabele (od spodaj navzgor). A B C D F VAJA 8.2 Boolovo funkcijo F(A,B,C,D) = Σ(1,5,6,7,12,13,14) realiziraj z enim ali več multipleksorjev MUX 8:1 tako, da bodo na podatkovnih vhodih le konstante 0 ali 1. V tem primeru izberemo tri spremenljivke, ki bodo na skrajno desnem multipleksorju (najlažje je, če izberemo spremenljivke A, B in C). Nato iz pravilnostne tabele razberemo funkcijske ostanke. Dobimo: F(0,0,0,D) = D F(0,0,1,D) = 0 F(0,1,0,D) = D F(0,1,1,D) = 1 F(1,0,0,D) = 0 F(1,0,1,D) = 0 F(1,1,0,D) = 1 F(1,1,1,D) = D'

18 Vidimo lahko, da je rešitev zelo slaba, saj smo potrebovali 3 multipleksorje, vendar pa dva od teh skrbita le za izračun preprostih funkcij D in D'. Morda se lahko odvečnim multipleksorjem izognemo, če na skrajno desnem multipleksorju izberemo drugačen nabor spremenljivk. Na voljo imamo 4 možnosti. F(A,0,0,0) = 0 F(A,0,0,1) = A' F(A,0,1,0) = 0 F(A,0,1,1) = 0 F(A,1,0,0) = A F(A,1,0,1) = 1 F(A,1,1,0) = 1 F(A,1,1,1) = A' F(0,B,0,0) = 0 F(0,B,0,1) = 1 F(0,B,1,0) = B F(0,B,1,1) = B F(1,B,0,0) = B F(1,B,0,1) = B F(1,B,1,0) = B F(1,B,1,1) = 0 F(0,0,C,0) = 0 F(0,0,C,1) = C' F(0,1,C,0) = C F(0,1,C,1) = 1 F(1,0,C,0) = 0 F(1,0,C,1) = 0 F(1,1,C,0) = 1 F(1,1,C,1) = C' F(0,0,0,D) = D F(0,0,1,D) = 0 F(0,1,0,D) = D F(0,1,1,D) = 1 F(1,0,0,D) = 0 F(1,0,1,D) = 0 F(1,1,0,D) = 1 F(1,1,1,D) = D' Ugotovimo lahko, da je rešitev, pri kateri na desnem multipleksorju izberemo spremenljivke A,C in D boljša od ostalih, saj ne potrebujemo B' in bomo imeli en multipleksor manj. Vezje za optimalno rešitev narišite sami. VAJA 8.3 Boolovo funkcijo F(A,B,C,D) = Σ(1,5,6,7,12,13,14) realiziraj z enim ali več multipleksorjev MUX 4:1 tako, da bodo na podatkovnih vhodih le konstante 0 ali 1. Izbrati moramo dve spremenljivki, ki bosta na skrajno desnem multipleksorju. Lotimo se lahko tako, da izberemo spremenljivki A, B, ali pa med vsemi možnostmi poiščemo najboljšo. V tem primeru je 6 različnih možnosti, ki nam dajo naslednjo tabelo: F(A,B,0,0) = A B F(A,B,0,1) = A'+B F(A,B,1,0) = B F(A,B,1,1) = A' B F(0,B,C,0) = B C F(0,B,C,1) = B+C' F(1,B,C,0) = B F(1,B,C,1) = B C' F(A,0,C,0) = 0 F(A,0,C,1) = A' C' F(A,1,C,0) = A+C F(A,1,C,1) = A'+C' F(0,B,0,D) = D F(0,B,1,D) = B F(1,B,0,D) = B F(1,B,1,D) = B D' F(A,0,0,D) = A' D F(A,0,1,D) = 0 F(A,1,0,D) = A+D F(A,1,1,D) = A'+D' F(0,0,C,D) = C' D F(0,1,C,D) = C+D F(1,0,C,D) = 0 F(1,1,C,D) = C'+D' Ugotovimo lahko, da pari spremenljivk (B,D), (B,C), (A,C) in (A,B) na desnem multipleksorju zahtevajo po 3 dodatne multipleksorje, medtem ko para (C,D) in (A,D) na desnem multipleksorju zahtevata po 4 dodatne multipleksorje. Pri iskanju optimalne razporeditve vhodov si lahko pomagamo tudi s Karnaugh-jevim diagramom. CD CD CD

19 CD CD CD Na osnovi izračuna se odločimo, da na desnem multipleksorju izberemo A in B, ker pri tej rešitvi najlažje vidimo, da se nismo zmotili vrednosti iz pravilnostne tabele so naštete od spodaj navzgor. VAJA 8.4 Dane so Boolove funkcije F=A B, G=(A B C D)' in H=ITE(A,B,C)=(A B)+(A' C). Realizirajte jih z enim ali več multipleksorjev MUX 4:1 tako, da so na podatkovnih vhodih le konstante. Rešite sami. VAJA 8.5 Imamo en multipleksor MUX 8:1 in en multipleksor MUX 4:1. S tema dvema elementoma želimo realizirati funkcijo F(A,B,C,D)=Σ(2,6,7,10,11,14) tako, da bosta na podatkovnih vhodih multipleksorjev le konstanti 0 in 1. Nimamo nobenih drugih vrat, niti invertorjev! Poiščite pravilno realizacijo ali pa pokažite, da se ta funkcija na ta način ne da realizirati. Rešite sami.

20 9. Sekvenčna vezja, diagrami prehajanja stanj, računalniška simulacija Gradivo še ni na voljo v elektronski obliki. 10. Analiza sekvenčnih vezij Če v vezju tvorimo zanke tako, da vrednost izhoda iz nekih vrat pripeljemo nazaj na vhode teh istih vrat, vnesemo v vezje nestabilnost. Nekatera taka vezja so trajno nestabilna in se njihovi izhodi neprestano spreminjajo iz 0 v 1 ter nazaj pravimo, da oscilirajo. Nekatera taka vezja po nekaj oscilacijah dosežejo stabilno vrednost iz katere jih ni več mogoče premakniti s spreminjanjem vhodov. Nekatera vezja pa imajo več različnih stabilnih vrednosti (stanj) med katerimi lahko preklapljamo z ustreznimi kombinacijami vhodov. Slednja vezja so praktično zelo uporabna, saj imajo tako imenovani spominski efekt glede na zgodovino vhodov se postavijo v določeno stabilno stanje in tam ostanejo dokler spet ustrezno ne spremenimo vhodov. Vezja s spominskim efektom imenujemo sekvenčna vezja. Naj še enkrat poudarimo, da spominskega efekta brez zank v vezju ni mogoče doseči. Najpreprostejše sekvenčno vezje ima samo en izhod in ga imenujemo zadrževalnik RS (v angleščini RS latch ). Prikazan je na spodnji sliki. Dokler sta vhoda SET in RESET oba na nič, je vezje stabilno in se vrednost izhoda Q ne spreminja. Če se vhod RESET postavi na ena, se vrednost izhoda Q ne glede na prejšnjo vrednost postavi na nič in takšno stanje ostane tudi potem, ko vrednost vhoda RESET spremenimo nazaj na nič. Če se vhod SET postavi na ena, pa se vrednost izhoda Q ne glede na prejšnjo vrednost postavi na ena in takšno stanje ostane tudi potem, ko vrednost vhoda SET spremenimo nazaj na nič. Zadrževalnik RS lahko zgradimo tudi z dvema Shefferjevima elementoma, le da potem vhoda vplivata na vezje (sta aktivna) takrat, ko je njuna vrednost enaka nič. Vezje na sliki ima dva izhoda, ki pa med seboj nista neodvisna. Izhod QINV je vedno negirana vrednost izhoda Q (izjema se zgodi, če oba vhoda postavimo hkrati na ena, kar pa proglasimo za prepovedano kombinacijo). Izhod QINV je v praksi lahko koristen, v teoriji pa se z njim ne rabimo ukvarjati.

21 Če dodamo še nekaj vrat, dobimo zadrževalnik D. Na izhod tega elementa vplivamo samo z enim vhodom, ki ga označimo z DATA. Ima pa vezje še dodatni vhod ENLE, ko je ta postavljen na nič, spremembe vhoda ne vplivajo na vrednost izhoda. Zadrževalniki sami po sebi ne zagotavljajo sinhronega delovanja. To pomeni, da če imamo v vezju več zadrževalnikov, vsak spremeni svoj izhod takoj, ko njegov vhod DATA to zahteva. Če se signali DATA1, DATA2, (kolikor jih pač imamo) ne spremenijo istočasno, se tudi spremembe izhodov ne bodo zgodile istočasno. Zaradi te pomanjkljivosti vpeljemo pomnilne celice. Flip-flop D oz. lepše rečeno pomnilna celica D je element, ki je po svoji funkciji podoben zadrževalniku D, le da njegov izhod reagira na spremembo vhoda le v določenem trenutku. To je lahko takrat, ko se vhod ENLE spremeni iz nič v ena (pozitivna fronta) ali pa takrat, ko se vhod ENLE spremeni iz ena v nič (negativna fronta). Na vhod ENLE v praksi pošljemo enakomerno zaporedje pozitivnih in negativnih front. To zaporedje tvori oscilator, ki ga imenujemo ura, vhod ENLE pa zato označimo kot CLOCK. Pomnilno celico D lahko zgradimo na različne načine, najenostavnejša je tako imenovana Master-Slave izvedba, pri kateri vežemo dva zadrževalnika D zaporedoma.

22 Delovanje pomnilne celice D opišemo s karakteristično tabelo, v kateri podamo naslednjo vrednost izhoda Q glede na trenutno vrednost izhoda Q in vrednost vhoda DATA, ki ga označimo na kratko z D. Q (trenutna vrednost) D (vrednost DATA) Q+ (naslednja vrednost) Pri analizi sekvenčnega vezja nam bolj kot karakteristična tabela pride prav karakteristična enačba, ki jo dobimo iz te tabele: Q+ = D Poleg pomnilne celice D se v praksi pogosto uporabljata tudi nekoliko kompleksnejša pomnilna celica JK, ki ima dva vhoda. Karakteristična tabela za pomnilno celico JK je naslednja:

23 Q J K Q Karakteristična enačba za pomnilno celico JK je naslednja: Q+ = J * Q' + K' * Q Analiza sekvenčnega vezja poteka v splošnem poteka v naslednjih korakih: 1. oštevilčimo pomnilne celice 2. zapišemo enačbe vhodov 3. s pomočjo karakterističnih enačb določimo enačbe naslednjega stanja 4. določimo enačbe morebitnih izhodov 5. napišemo tabelo prehajanja stanj 6. narišemo diagram prehajanja stanj VAJA 10.1 Analiziraj sekvenčno vezje podano na spodnji sliki. Po inicializaciji pomnilnih celic s signalom RESET (začetno stanje) sta izhoda Q1 in Q2 oba na nič. Pomnilne celice so že oštevilčene.

24 Zapišemo enačbe vhodov: D1 = X' D2 = Q1 X Q2 S pomočjo karakterističnih enačb določimo enačbe naslednjega stanja: Q1+ = D1 = X' Q2+ = D2 = Q1 X Q2 Določimo enačbe izhodov: Z = Q1' Q2' = Q1 + Q2 Napišemo tabelo prehajanja stanj. Najprej vpišemo enačbi naslednjega stanja in enačbo izhoda v pravilnostno tabelo, nato poimenujemo stanja in na koncu pravilnostno tabelo spremenimo v tabelo prehajanja stanj. Q1 Q2 X Q1+ Q2+ Z Stanja poimenujmo po vrsti, torej 00 = S0, 01 = S1, 10 = S2 in 11 = S3. Dobimo naslednjo tabelo prehajanja stanj: Sedanje stanje Vhod X Naslednje stanje Izhod Z S0 0 S3 0 S0 1 S1 0 S1 0 S3 1 S1 1 S1 1 S2 0 S3 1 S2 1 S1 1 S3 0 S3 1 S3 1 S0 1

25 Narišemo diagram prehajanja stanj. Ta diagram ne prikazuje obnašanja izhodov. 11. Sinteza sekvenčnih vezij Sinteza sekvenčnega vezja poteka v obratnem vrstnem redu kot pri analizi: 1. napišemo tabelo prehajanja stanj, če je to potrebno 2. napišemo pripadajočo pravilnostno tabelo 3. s pomočjo vzbujevalnih tabel določimo vrednosti vhodov 4. zapišemo enačbe vhodov 5. pretvorimo dobljene enačbe v gradnike, ki so na voljo 6. narišemo vezje Vzbujevalne tabele, ki jih potrebujemo pri sintezi sekvenčnega vezja, dobimo s preoblikovanjem karakterističnih tabel za posamezne pomnilne celice. Q (trenutna vrednost) Q+ (naslednja vrednost) D JK X X X X0 Prvo vrstico vzbujevalne tabelo preberemo takole. Če je trenutna vrednost izhoda Q enaka nič in želimo, da bo naslednja vrednost izhoda tudi enaka nič, potem moramo pri pomnilni celici D na vhod pripeljati nič, pri pomnilni celici JK pa moramo na vhod J pripeljati nič, na vhodu K pa je lahko karkoli. Podobno preberemo ostale vrstice.

26 VAJA 11.1 Samo z uporabo pomnilnih celic D in dvo-vhodnih Shefferjevih elementov tvori sekvenčno vezje, ki ima en vhod in se obnaša v skladu s podanim diagramom prehajanja stanj. Stanja kodirajte po vrsti, torej S = 00, S1 = 01, S2 = 10 in S3 = 11. Vezje naj ima dva izhoda, na katerih lahko odčitamo kodo trenutnega stanja. Zapišemo tabelo prehajanja stanj: Sedanje stanje Vhod X Naslednje stanje S0 0 S3 S0 1 S1 S1 0 S3 S1 1 S2 S2 0 S3 S2 1 S2 S3 0 S3 S3 1 S0 Če upoštevamo podano kodiranje stanj, dobimo naslednjo pravilnostno tabelo: Q1 Q2 X Q1+ Q

27 Sedaj v tej tabeli dodamo stolpca, ki ponazarjata vrednosti vhodov obeh pomnilnih celic. Ker gre za pomnilni celici D ta korak pravzaprav niti ni potreben, kajti stolpca D1 in D2 sta enaka stolpcema Q1+ oz. Q2+. Q1 Q2 X Q1+ Q2+ D1 D Stolpca D1 in D2 vnesemo v Karnaugh-jeva diagrama, da določimo minimalno obliko. Q1,Q2 X Q1,Q2 X Iz Karnaugh-jevih diagramov razberemo enačbi vhodov in ju spremenimo tako, da bosta funkciji izvedeni z dvo-vhodnimi Shefferjevimi elementi. D1 = X'+ Q1' * Q2 + Q1 * Q2' = X ((Q1' Q2) (Q1 Q2'))' D2 = X' + Q1' * Q2' = X (Q1' Q2') Sedaj lahko narišemo vezje, v katerem bomo uporabili pomnilne celice D z dodatnim vhodom RESET.

28 Kako pa bi ekvivalentno vezje tvorili samo z uporabo pomnilnih celic JK in dvo-vhodnih Shefferjevih elementov. Postopek sinteze se začne enako kot prej, le da v pravilnostno tabelo sedaj dodamo štiri stolpce, ki ponazarjajo vrednosti vhodov obeh pomnilnih celic. Q1 Q2 X Q1+ Q2+ J1 K1 J2 K X 1 X X 1 X X X X X X 0 1 X X 0 0 X X 0 X X 1 X 1 Stolpce J1, K1, J2 in K2 vnesemo v Karnaugh-jeve diagrame, da določimo minimalno obliko. Q1,Q2 X X X X X Q1,Q2 X X X X X 0 Q1,Q2 X X X X X 1 0 Q1,Q2 X X 0 0 X 1 X 1 1 X

29 Iz Karnaugh-jevih diagramov razberemo enačbe vhodov in jih spremenimo tako, da bodo funkcije izvedene z dvo-vhodnimi Shefferjevimi elementi. J1 = X' + Q2 = X Q2' K1 = X * Q2 = (X Q2)' J2 = X' + Q1' = X Q1 K2 = X Ko uporabimo pomnilne celice JK dobimo preprostejše funkcije, so pa štiri namesto dveh. Sedaj lahko narišemo vezje, v katerem bomo uporabili pomnilne celice JK z dodatnim vhodom RESET. 12. Mealyjevi in Moorovi avtomati, izvedba s sekvenčnim vezjem Diagram prehajanja stanj je dobra ponazoritev delovanja sekvenčnega vezja le, če izhodi iz vezja niso kompleksne funkcije. V diagramu prehajanja stanj namreč izhodi sploh niso prikazani. To ni problem, če so npr. izhodi enaki kodi trenutnega stanja (npr. pri števniku) v tem primeru so izhodni signali kar izhodi pomnilnih celic. Pri bolj kompleksnih izhodih pa sekvenčno vezje namesto z diagramom predstavimo v obliki Mealyjevega ali pa Moorovega avtomata. Za nekatere naloge je bolj primeren eden, za nekatere naloge pa drugi. V vsakem primeru lahko Mealyjev avtomat pretvorimo v Moorovega in obratno. Po drugi strani pa se lahko tudi zgodi, da avtomat, ki si ga zamislimo, ni minimalni (to pomeni, da bi lahko imel manj stanj). V splošnem velja tudi tole: Minimalni Mealyjev avtomat ima vedno manj ali enako stanj kot ekvivalentni minimalni Moorov avtomat, Moorov avtomat običajno vodi do manjšega vezja kot Mealyjev avtomat z enakim številom stanj.

30 VAJA 12.1 Tvori sekvenčno vezje za detektor sekvence, ki na vhodu dobi zaporedje simbolov a in b, na izhodu pa generira zaporedje simbolov n in y. Detektor sekvence naj reagira na vhodno zaporedje abab. Na izhodu naj bo y le takrat, ko je na vhodu zaznano podano zaporedje, drugače pa mora biti na izhodu n. Glede na besedilo najprej tvorimo ustrezni Mealyjev avtomat. S tabelo ta avtomat predstavimo takole: Trenutno stanje Vhod a Vhod b q0 n / q1 n / q0 q1 n / q1 n / q2 q2 n / q3 n / q1 q3 n / q1 y / q2 Da bi Mealyjev avtomat lahko izvedli z vezjem, moramo kodirati stanja, vhode in izhode. Imamo štiri stanja, dovolj bo dvo-bitna koda, izberimo q0=00, q1=01, q2=10, q3=11. Imamo dva vhoda, dovolj bo eno-bitna koda, izberimo a=0, b=1. Imamo dva izhoda, dovolj bo eno-bitna koda, izberimo n=0, y=1.

31 Po kodiranju lahko zapišemo tabelo prehajanja stanj. Stanja označimo z Q1 in Q2, vhod z X in izhod z Z. Q1 Q2 X Q1+ Q2+ Z Od tod naprej nalogo rešujemo tako, kot je bilo prikazano v poglavju o sintezi sekvenčnih vezij. VAJA 12.2 Tudi ta naloga zahteva tvorjenje sekvenčnega vezja, ki deluje kot detektor sekvence. Na vhodu naj dobi zaporedje simbolov a in b, na izhodu pa tvori zaporedje simbolov n in y. Detektor sekvence tokrat reagira na zaporedje aa. Ko se to zaporedje pojavi, se izhod postavi na y in tak ostane do takrat, ko se na vhodu pojavi zaporedje bb. Tokrat bomo tvorili Moorov avtomat.

32 S tabelo ta avtomat predstavimo takole: Trenutno stanje Vhod a Vhod b Izhod q0 q1 q0 n q1 q2 q0 n q2 q2 q3 y q3 q2 q0 y Da bi Moorov avtomat lahko izvedli z vezjem, moramo kodirati stanja, vhode in izhode. Imamo štiri stanja, dovolj bo dvo-bitna koda, izberimo q0=00, q1=01, q2=10, q3=11. Imamo dva vhoda, dovolj bo eno-bitna koda, izberimo a=0, b=1. Imamo dva izhoda, dovolj bo eno-bitna koda, izberimo n=0, y=1. Po kodiranju lahko zapišemo tabelo prehajanja stanj. Stanja označimo z Q1 in Q2, vhod z X in izhod z Z. Q1 Q2 X Q1+ Q2+ Z Od tod naprej nalogo spet rešujemo tako, kot je bilo prikazano v poglavju o sintezi sekvenčnih vezij. 13. Pretvorba avtomatov, minimizacija avtomatov Gradivo še ni na voljo v elektronski obliki. 14. Priprave na drugi kolokvij Snov drugega kolokvija so multipleksor, sekvenčna vezja in avtomati. 15. Drugi kolokvij Na kolokviju so dovoljeni le svinčnik, papir in pomožni list (glej objavo na spletni strani).

33 Dodatno poglavje 1: Računalniška predstavitev in obdelava Boolovih funkcij Boolove funkcije računalniški programi interno predstavijo z eno od kanoničnih oblik. Primerni sta npr. PDNO in PKNO. Leta 1990 so američani Karl S. Brace, Richard L. Rudell in Randal E. Bryant objavili zelo odmeven članek "Efficient Implementation of a BDD Package", v katerem so opisali uporabo binarnih odločitvenih grafov (Binary Decision Diagrams, BDD) za učinkovito predstavitev in obdelavo Boolovih funkcij. O podobni strukturi je sicer že leta 1959 pisal američan C. Y. Lee ter nato leta 1976 rus R. Ubar in američan Raymond T. Boute. Z današnjim imenom je BDD-je leta 1978 poimenoval američan Sheldon B. Akers. Letnice in imena raziskovalcev smo tukaj navedli predvsem zato, da poudarimo, kako dandanes pomembna odkritja niso slučajne domislice laikov in da ne nastanejo čez noč. Randal E. Bryant, ki se je med omenjenimi najbolj aktivno trudil za uveljavitev BDD-jev, je npr. ugledni profesor na Univerzi Carnegie Mellon v Pittsburghu v ZDA. Binarni odločitveni graf BDD-ji so rekurzivna predstavitev Boolovih funkcij. Temeljijo na Shannonovem razčlenitvenem zakonu: F(x1,x2,...,xi,...xn) = xi * F(x1,x2,...,1,...xn) + xi' * F(x1,x2,...,0,...xn) = ITE(xi, F(x1,x2,...,1,...xn), F(x1,x2,...,0,...xn)) Zgornji zapis je hkrati definicija tri-členega operatorja ITE. Če v funkciji F izberemo vrstni red spremenljivk in jo nato rekurzivno razčlenimo po vseh spremenljivkah, dobimo kanonično obliko predstavitve. Če dobljeni izraz brez redundantnih stanj predstavimo v obliki binarnega acikličnega grafa,dobimo BDD za funkcijo F. Bolj natančno, dobimo ROBDD (Reduced Ordered BDD), ki je danes ena najbolj popularnih oblik predstavitve Boolove funkcije v računalniku. VAJA D1.1 Boolovo funkcijo F = A' B + B D + A C + C D predstavi z BDD-jem. Izberemo vrstni red spremenljivk A,B,C,D in rekurzivno razčlenimo funkcijo. F = A' B + B D + A C + C D = = ITE(A, B D + C + C D, B + B D + C D) = = ITE(A, ITE(B, D + C + C D, C + C D), ITE(B, 1, C D)) = = ITE(A, ITE(B, ITE(C,1,D), ITE(C,1 0)), ITE(B, 1, ITE(C,D,0))) = = ITE(A, ITE(B, ITE(C, 1, ITE(D,1,0)), ITE(C,1,0)), ITE(B, 1, ITE(C, ITE(D,1,0), 0))) V nadaljevanju je na levi sliki prikazan ROBDD, ki ga iz te formule dobimo tako, da za vsak člen ITE(x,T,E) narišemo vozlišče, v katerem je spremenljivka x, formulo T rekurzivno narišemo kot desnega naslednika tega vozlišča, formulo E pa rekurzivno narišemo kot levega naslednika tega vozlišča. Na desni sliki spodaj je prikazana optimizacija tega BDDja s pomočjo označenih povezav. Oznaka na povezavi pomeni negacijo. Oznak ne smemo poljubno uporabljati, ker bi s tem pokvarili kanoničnost predstavitve. Podrobnejšo razlago najdete v članku iz leta 1990, ki je bil omenjen v uvodu.

34 Na razvoj orodij za računalniško obdelavo logičnih funkcij so pomebno vplivali projekti na Univerzi v Berkeleyu v začetku 90-ih let 20. stoletja. Izpostavimo lahko program za minimizacijo Boolovih funkcij Espresso in dokaj obsežen programski paket za sintezo sekvenčnih vezij SIS. Formati za zapis Boolovih funkcij s tekstovno datoteko Boolovo funkcijo lahko s tekstovno datoteko predstavimo na različne načine. Najpreprosteje je, če jo zapišemo v obliki Boolove formule. Uporabimo lahko infiksno ali pa prefiksno obliko. Izbrati je potrebno oznake za operatorje. Primer infiksne oblika je format EQN iz orodja SIS. Pri njem uporabljamo znak! ali ' za negacijo, znak * za konjunkcijo, znak + za disjunkcijo in znak ^ za ekskluzivno vsoto. Vsako formulo zaključimo s podpičjem. Tukaj je primer dveh formul: f = c +!a * b ; g =!(f + d); Primer prefiksne oblike je format, ki ga uporablja orodje BDD Scout. Operatorje označimo z oznakami NOT, AND, OR in EXOR. Zgornji formuli bi zapisali takole: f = (OR c (AND (NOT a) b)) g = (NOT (or f d)) Orodja razvita na Univerzi v Berkeleyu so vpeljala format PLA (Programmable Logic Array) in format BLIF (Berkeley Logic Interchange Format). Pri formatu PLA najprej podamo število spremenljivk, nato število funkcij, nato pa še imena spremenljivk in imena funkcij. Sledi vrstica, ki pomeni število vrstic v podani pravilnostni tabeli in nato pravilnostna tabela. Za vse funkcije uporabimo isto tabelo.

35 .i 4.o 2.ilb a b c d.ob f g.p e Opis pravilnostne tabele lahko skrčimo tako, da združimo vrstice. Za podan primer nam orodje Espresso izračuna naslednjo optimalno obliko:.i 4.o 2.ilb a b c d.ob f g.p e Format BLIF je na prvi pogled podoben. Najprej podamo ime modela, naštejemo spremenljivke in imena funkcij (istočasno lahko podamo več funkcij). Nato za vsako funkcijo podamo spremenljivke, od katerih je odvisna in njeno ime. Sledijo vrstice z oznakami produktov iz MDNO (pravzaprav ni nujno, da je minimalna) tako, da oznaka vsebuje 1 za spremenljivke v pozitivni obliki, 0 za spremenljivke v negirani obliki in - za spremenljivke, ki ne nastopajo v produktu. Na koncu vrstice napišemo enico. Za razliko od formata PLA tukaj vsako funkcijo podamo posebej, lahko pa rezultat ene funkcije uporabimo kot vhod v drugo funkcijo.

36 Ker velja!(f + d) =!f *!d formuli iz zgornjega primera opišemo takole:.model primer.inputs a b c d.outputs f g.names a b c f names f d g 00 1.end KARMA Karma je program za obdelavo Boolovih funkcij, ki ga razvijajo na Univerzi Rio Grande do Sul v Braziliji. Program je napisan v Javi in ima licenco GPL. Program je v razvoju in v trenutni verziji 3.1 so nekatere funkcije še pomanjkljivo izvedene oz. celo manjkajo. Karma je pravzaprav zbirka orodij, med katerimi je še posebej zanimivo Karma Teaching Mode. To orodje vsebuje razne vaje, s katerimi se učimo minimizacije Boolove funkcije s pomočjo Karnaugh-jevih diagramov. Razen tega orodja zna Karma pretvarjati med raznimi formati za zapis Boolovih funkcij (BLIF, ), poiskati MDNO in MKNO za dano Boolovo funkcijo (zna upoštevati tudi DCS), prikazati potek Quine-McCluskey-evega algoritma za minimizacijo dane Boolove funkcije in prikazati BDD za dano Boolovo funkcijo. BDD Scout BDD Scout je program za obdelavo Boolovih funkcij, ki ga razvijamo na FERI na Univerzi v Mariboru. V trenutni verziji 1.0 je njegova funkcionalnost omejena le na prikaz BDD-jev za dano Boolovo funkcijo. Prav tako je omejen nabor vhodnih formatov, saj zna program prebrati le datoteke v formatu IFIP. BDD Scout je napisan v C-ju, grafični vmesnik pa je izveden kot Tcl/Tk skripta. Ima licenco GPL in deluje na sistemih GNU/Linux, MS Windows ter drugih.

37

38 Dodatno poglavje 2: Statični hazardi Statični hazardi so lastnost posamezne izvedbe logične funkcije. V Boolovi algebri velja (A+A')=1. Torej mora biti na izhodu naslednjega vezja vseskozi logična enica. A simulacija pokaže, da v trenutkih, ko se vrednost A spremeni iz 1 v 0, izhod F zaniha iz 1 v 0 in takoj spet nazaj. To se zgodi le, če invertorju nastavimo neko zakasnitev. V praksi imajo vsa vrata zakasnitve, ki pa jih pri simulaciji ni potrebno upoštevati, če nas zanima le logična pravilnost vezja. Prikazani pojav imenujemo statični hazard-1, saj bi vrednost morala biti vseskozi logična enica. Če opazujemo vrata AND, ugotovimo podoben pojav. Ker v Boolovi algebri velja (A A')=0, bi na izhodu naslednjega vezje morala biti vseskozi logična ničla. Vendar pa simulacija pokaže, da vrednost izhoda ob prehodu vrednosti A iz 0 v 1 zaradi zakasnitve invertorja za trenutek zaniha. Prikazani pojav imenujemo statični hazard-0, saj bi vrednost vseskozi morala biti logična ničla. V splošnem poznamo več vrst hazardov, ki jih razvrščamo glede na vzrok ali pa posledico. Predpostavimo, da se lahko naenkrat (sočasno) spremeni le vrednost enega vhoda. Hazarde, ki se pojavljajo ob tej predpostavki, imenujemo logični hazardi. Statični hazard- 0 in statični hazard-1 torej spadata med logične hazarde. Poleg njiju se v kombinacijskih vezjih lahko pojavijo tudi nekoliko kompleksnejši logični hazardi imenovani dinamični hazardi.

39 Na vratih OR se lahko pojavi le statični hazard-1, na vratih AND pa le statični hazard-0. Pri Shefferjevem elementu se tako, kot pri vratih AND, lahko pojavi le statični hazard-0. Pri Peircovem elementu se tako kot pri vratih OR lahko pojavi le statični hazard-1. Pri nekaterih drugih vratih pa se pojavljata celo obe vrsti statičnih hazardov. Kot primer navedimo vrata XOR. V Boolovi algebri velja A A = 0 in A A' = 1. Toda naslednji realizaciji teh dveh formul vodita do statičnih hazardov. V prvem primeru vezje vsebuje statični hazard-0. V drugem primeru pa vezje vsebuje statični hazard-1. V praksi imamo seveda več vhodov. V nadaljevanju je podan kratek opis dveh metod za odkrivanje hazardov. Opomba: če vam po prebranem opisu računalniške metode ne bo jasno kako deluje, nič hudega. Tukaj je opisana le za ilustracijo in je na vajah ne bomo uporabljali. Morate pa dobro razumeti računsko metodo za odkrivanje hazardov. Računalniška metoda za odkrivanje hazardov Izberemo en vhod v vezje, ki ga bomo spreminjali, vse ostale vhode pa postavimo na neko konstantno vrednost. Nato ugotovimo, če imamo v vezju kakšna vrata oz. kakšen element, katerega izhod zaniha ob spreminjanju izbranega vhoda. Pri tem ni nujno izvajati simulacije, saj npr. pri vratih AND z dvema vhodoma, možnost hazarda prepoznamo po tem, da je en vhod vrat enak izbranemu vhodu v vezje, drugi vhod pa ravno nasprotna vrednost. Problem računalniške metode je v tem, da je res primerna le za računalnik. Če imamo dva vhoda, moramo namreč pregledati 2*2 1 = 4 kombinacije, pri treh vhodih 3*2 2 = 12 kombinacij, pri štirih vhodih pa že 4*2 3 = 32 kombinacij.

40 Računska metoda za odkrivanje hazardov 1. Zapiši logično funkcijo F, ki natančno predstavlja dano strukturo vezja. 2. S pomočjo postulatov pretvori funkcijo F v dvonivojsko formulo oblike vsota produktov, pri pretvorbi pa ne smeš uporabiti postulata P5b. 3. Na Karnaugh-jevem diagramu za funkcijo F s krogi označi vse produkte, ki nastopajo v dobljeni formuli (krožimo enice). 4. Če obstajata dva kroga, ki se dotikata po ploskvi in ne obstaja tretji krog, ki prekriva oba, potem v vezju obstaja statični hazard Ko poiščemo vse hazarde-1, nadaljujemo tako, da s pomočjo postulatov in izrekov pretvorimo funkcijo F v dvonivojsko formulo oblike produkt vsot, pri pretvorbi ne smemo uporabiti postulata P5a. 6. Na Karnaugh-jevem diagramu za funkcijo F potem s krogi označimo vse vsote, ki nastopajo v dobljeni formuli (krožimo ničle). 7. Če sedaj obstajata dva kroga, ki se dotikata po ploskvi in ne obstaja tretji krog, ki prekriva oba, potem v vezju obstaja statični hazard Če se v dvonivojski formuli oblike vsota produktov ne pojavijo členi, ki so glede na postulat P5b enaki 0, potem iskanja statičnih hazardov-0 ni treba izvesti, ker ne obstajajo. 9. Če ima vezje več izhodov, poiščemo statične hazarde za vsakega od izhodov posebej. Pri pretvorbi v dvonivojsko formulo oblike uporabimo: A B = A' + B' A B = A' B' A B = A' + B A B = A B' + A' B = (A+B) (A'+B') Ni nujno, da se v realnem vezju pojavljajo vsi statični hazardi, ki smo jih izračunali z računsko metodo. Pojav hazarda je namreč odvisen od zakasnitev uporabljenih vrat in elementov. Možno je, da se ob določeni razporeditvi zakasnitev ne pojavi nobeden od izračunanih hazardov, pri drugačni razporeditvi zakasnitev pa vsi izračunani. Ne moremo pa samo s spreminjanjem zakasnitev dobiti takšnega hazarda, ki ga računska metoda ni napovedala. VAJA D2.1 Poišči statične hazarde v danem vezju.

41 Najprej zapišemo logično funkcijo za izhod F tako, da natančno predstavimo strukturo danega vezja. Dobimo: F = A B D + A 'B C' Ker je dobljena formula že v ustrezni dvonivojski obliki, preidemo kar na risanje krogov v Karnaugh-jevem diagramu. CD Iz slike lahko razberemo, da v vezju obstaja en statični hazard-1 in sicer lahko izhod zaniha. ko je B=1, C=0, D=1, A pa se spreminja. Ta hazard zaznamo v simulatorju, če zgornjemu invertorju nastavimo neko zakasnitev. Ker ima podano vezje dvonivojsko strukturo oblike vsota produktov, ne vsebuje statičnih hazardov-0. VAJA D2.2 Poišči statične hazarde v danem vezju. Rešite sami.

42 VAJA D2.3 Poišči statične hazarde v danem vezju. Najprej zapišemo logično funkcijo za izhod F tako, da natančno predstavimo strukturo danega vezja. Dobimo: F = A' (A+B) + (A' B) Funkcijo pretvorimo v dvonivojsko formulo oblike vsota produktov. F = A' (A+B) + (A' B) = A' A + A' B + A' B' + A B Prvi produkt je enak 0, vendar ga nismo odstranili, ker bi to zahtevalo uporabo postulata P5b. Obstoj tega člena kaže na možnost obstoja statičnega hazarda-0. Pri risanju krogov okoli enic takšnih členov ne upoštevamo. A B Iz slike lahko razberemo, da v vezju obstajata dva statična hazarda-1: ko je A=0 in se B spreminja ko je B=1 in se A spreminja Sedaj funkcijo pretvorimo v dvonivojsko formulo oblike produkt vsot. F = A' (A+B) + (A' B) = A' (A+B) + (A'+B) (A+B') = = (A' (A+B) + (A'+B)) (A' (A+B) + (A+B')) = = (A'+A'+B) (A+B+A'+B) (A'+A+B') (A+B+A+B') = = (A'+B) (A+A'+B) (A+A'+B') (A+B+B') Ker imamo samo en krog, vezje gotovo ne vsebuje statičnih hazardov-0. A B

DIGITALNA TEHNIKA 2014/2015 (nazadnje spremenjeno )

DIGITALNA TEHNIKA 2014/2015 (nazadnje spremenjeno ) DIGITALNA TEHNIKA 2014/2015 (nazadnje spremenjeno 26.11.2014) SEMINARSKE VAJE 15 ur 1. Številski sistemi (vadite sami doma) 2. Boolova algebra, Huntingtonovi postulati (vadite sami doma) 3. Kanonična oblika

Διαβάστε περισσότερα

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci Linearna diferencialna enačba reda Diferencialna enačba v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci d f + p= se imenuje linearna diferencialna enačba V primeru ko je f 0 se zgornja

Διαβάστε περισσότερα

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2 Matematika 2 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 2. april 2014 Funkcijske vrste Spomnimo se, kaj je to številska vrsta. Dano imamo neko zaporedje realnih števil a 1, a 2, a

Διαβάστε περισσότερα

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 5. december 2013 Primer Odvajajmo funkcijo f(x) = x x. Diferencial funkcije Spomnimo se, da je funkcija f odvedljiva v točki

Διαβάστε περισσότερα

Tretja vaja iz matematike 1

Tretja vaja iz matematike 1 Tretja vaja iz matematike Andrej Perne Ljubljana, 00/07 kompleksna števila Polarni zapis kompleksnega števila z = x + iy): z = rcos ϕ + i sin ϕ) = re iϕ Opomba: Velja Eulerjeva formula: e iϕ = cos ϕ +

Διαβάστε περισσότερα

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 22. oktober 2013 Kdaj je zaporedje {a n } konvergentno, smo definirali s pomočjo limite zaporedja. Večkrat pa je dobro vedeti,

Διαβάστε περισσότερα

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke Izjave in Booleove spremenljivke vsako izjavo obravnavamo kot spremenljivko če je izjava resnična (pravilna), ima ta spremenljivka vrednost 1, če je neresnična (nepravilna), pa vrednost 0 pravimo, da gre

Διαβάστε περισσότερα

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij):

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij): 4 vaja iz Matematike 2 (VSŠ) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 matrike Matrika dimenzije m n je pravokotna tabela m n števil, ki ima m vrstic in n stolpcev: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n

Διαβάστε περισσότερα

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK 1 / 24 KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK Štefko Miklavič Univerza na Primorskem MARS, Avgust 2008 Phoenix 2 / 24 Phoenix 3 / 24 Phoenix 4 / 24 Črtna koda 5 / 24 Črtna koda - kontrolni bit 6 / 24

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 14. november 2013 Kvadratni koren polinoma Funkcijo oblike f(x) = p(x), kjer je p polinom, imenujemo kvadratni koren polinoma

Διαβάστε περισσότερα

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 15. oktober 2013 Oglejmo si, kako množimo dve kompleksni števili, dani v polarni obliki. Naj bo z 1 = r 1 (cosϕ 1 +isinϕ 1 )

Διαβάστε περισσότερα

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 10. december 2013 Izrek (Rolleov izrek) Naj bo f : [a,b] R odvedljiva funkcija in naj bo f(a) = f(b). Potem obstaja vsaj ena

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 21. november 2013 Hiperbolične funkcije Hiperbolični sinus sinhx = ex e x 2 20 10 3 2 1 1 2 3 10 20 hiperbolični kosinus coshx

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 12. november 2013 Graf funkcije f : D R, D R, je množica Γ(f) = {(x,f(x)) : x D} R R, torej podmnožica ravnine R 2. Grafi funkcij,

Διαβάστε περισσότερα

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor,

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor, Maribor, 05. 02. 200. (a) Naj bo f : [0, 2] R odvedljiva funkcija z lastnostjo f() = f(2). Dokaži, da obstaja tak c (0, ), da je f (c) = 2f (2c). (b) Naj bo f(x) = 3x 3 4x 2 + 2x +. Poišči tak c (0, ),

Διαβάστε περισσότερα

Kotne in krožne funkcije

Kotne in krožne funkcije Kotne in krožne funkcije Kotne funkcije v pravokotnem trikotniku Avtor: Rok Kralj, 4.a Gimnazija Vič, 009/10 β a c γ b α sin = a c cos= b c tan = a b cot = b a Sinus kota je razmerje kotu nasprotne katete

Διαβάστε περισσότερα

Preklopna vezja 3. poglavje: Preklopne funkcije in elementi

Preklopna vezja 3. poglavje: Preklopne funkcije in elementi Preklopna vezja 3. poglavje: Preklopne funkcije in elementi Trije načini zapisa Booleove (preklopne) funkcije zapis v eksplicitni (analitični) obliki: - za preproste funkcije (ena, dve, tri spremenljivke):

Διαβάστε περισσότερα

8. Diskretni LTI sistemi

8. Diskretni LTI sistemi 8. Diskreti LI sistemi. Naloga Določite odziv diskretega LI sistema s podaim odzivom a eoti impulz, a podai vhodi sigal. h[] x[] - - 5 6 7 - - 5 6 7 LI sistem se a vsak eoti impulz δ[] a vhodu odzove z

Διαβάστε περισσότερα

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev KOM L: - Komnikacijska elektronika Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev. Določite izraz za kolektorski tok in napetost napajalnega vezja z enim virom in napetostnim delilnikom na vhod.

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU I FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Jadranska cesta 19 1000 Ljubljan Ljubljana, 25. marec 2011 MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU KOMUNICIRANJE V MATEMATIKI Darja Celcer II KAZALO: 1 VSTAVLJANJE MATEMATIČNIH

Διαβάστε περισσότερα

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center Državni izpitni center *M40* Osnovna in višja raven MATEMATIKA SPOMLADANSKI IZPITNI ROK NAVODILA ZA OCENJEVANJE Sobota, 4. junij 0 SPLOŠNA MATURA RIC 0 M-40-- IZPITNA POLA OSNOVNA IN VIŠJA RAVEN 0. Skupaj:

Διαβάστε περισσότερα

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa 13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa Bor Plestenjak NLA 25. maj 2010 Bor Plestenjak (NLA) 13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa 25. maj 2010 1 / 12 Enostranska Jacobijeva

Διαβάστε περισσότερα

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba.

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba. 1. Osnovni pojmi Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba. Primer 1.1: Diferencialne enačbe so izrazi: y

Διαβάστε περισσότερα

Reševanje sistema linearnih

Reševanje sistema linearnih Poglavje III Reševanje sistema linearnih enačb V tem kratkem poglavju bomo obravnavali zelo uporabno in zato pomembno temo linearne algebre eševanje sistemov linearnih enačb. Spoznali bomo Gaussovo (natančneje

Διαβάστε περισσότερα

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II Numerčno reševanje dferencaln enačb I Dferencalne enačbe al ssteme dferencaln enačb rešujemo numerčno z več razlogov:. Ne znamo j rešt analtčno.. Posamezn del dferencalne enačbe podan tabelarčno. 3. Podatke

Διαβάστε περισσότερα

1 Fibonaccijeva stevila

1 Fibonaccijeva stevila 1 Fibonaccijeva stevila Fibonaccijevo število F n, kjer je n N, lahko definiramo kot število načinov zapisa števila n kot vsoto sumandov, enakih 1 ali Na primer, število 4 lahko zapišemo v obliki naslednjih

Διαβάστε περισσότερα

Preklopne funkcije in logična vrata

Preklopne funkcije in logična vrata Načini zapisa Booleove (preklopne) funkcije zapis v eksplicitni (analitični) obliki: - za preproste funkcije (ena, dve, tri spremenljivke): f(a,b), f(x,y,z) -za funkcije n spremenljivk: f(x 1,,x 3,...,x

Διαβάστε περισσότερα

NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE

NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE NEPARAMETRIČNI TESTI pregledovanje tabel hi-kvadrat test as. dr. Nino RODE Parametrični in neparametrični testi S pomočjo z-testa in t-testa preizkušamo domneve o parametrih na vzorcih izračunamo statistike,

Διαβάστε περισσότερα

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST 1. * 2. *Galvanski člen z napetostjo 1,5 V požene naboj 40 As. Koliko električnega dela opravi? 3. ** Na uporniku je padec napetosti 25 V. Upornik prejme 750 J dela v 5 minutah.

Διαβάστε περισσότερα

Splošno o interpolaciji

Splošno o interpolaciji Splošno o interpolaciji J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 1 / 18 O funkciji f poznamo ali hočemo uporabiti le posamezne podatke, na primer vrednosti r i = f (x i ) v danih točkah x i Izberemo

Διαβάστε περισσότερα

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12 Predizpit, Proseminar A, 15.10.2015 1. Točki A(1, 2) in B(2, b) ležita na paraboli y = ax 2. Točka H leži na y osi in BH je pravokotna na y os. Točka C H leži na nosilki BH tako, da je HB = BC. Parabola

Διαβάστε περισσότερα

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik Podobnost matrik Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Matjaž Željko FKKT Kemijsko inženirstvo 14 teden (Zadnja sprememba: 23 maj 213) Matrika A R n n je podobna matriki B R n n, če obstaja obrnljiva

Διαβάστε περισσότερα

diferencialne enačbe - nadaljevanje

diferencialne enačbe - nadaljevanje 12. vaja iz Matematike 2 (VSŠ) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 diferencialne enačbe - nadaljevanje Ortogonalne trajektorije Dana je 1-parametrična družina krivulj F(x, y, C) = 0. Ortogonalne

Διαβάστε περισσότερα

Osnove elektrotehnike uvod

Osnove elektrotehnike uvod Osnove elektrotehnike uvod Uvod V nadaljevanju navedena vprašanja so prevod testnih vprašanj, ki sem jih našel na omenjeni spletni strani. Vprašanja zajemajo temeljna znanja opredeljenega strokovnega področja.

Διαβάστε περισσότερα

Transformator. Delovanje transformatorja I. Delovanje transformatorja II

Transformator. Delovanje transformatorja I. Delovanje transformatorja II Transformator Transformator je naprava, ki v osnovi pretvarja napetost iz enega nivoja v drugega. Poznamo vrsto različnih izvedb transformatorjev, glede na njihovo specifičnost uporabe:. Energetski transformator.

Διαβάστε περισσότερα

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu.

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu. Kontrolne karte KONTROLNE KARTE Kontrolne karte uporablamo za sprotno spremlane kakovosti izdelka, ki ga izdeluemo v proizvodnem procesu. Izvaamo stalno vzorčene izdelkov, npr. vsako uro, vsake 4 ure.

Διαβάστε περισσότερα

C A B - vodoravni niz matrik A in B. ; c a - transpozicija matrike C. Spremenljivke A, B, C so matrike z razsežnostmi: t x n ter m x t.

C A B - vodoravni niz matrik A in B. ; c a - transpozicija matrike C. Spremenljivke A, B, C so matrike z razsežnostmi: t x n ter m x t. 5. PREKLOPNE STRUKTURE ALI PREKLOPNI NOGOPOLI 5. atrično opisovanje preklopnih vezij in struktur 5.. Osnovna simbolika Vektor: an vodoravni vektor atrika: a m navpični vektor A :m :n :n - matrika reda

Διαβάστε περισσότερα

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant.

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant. Poglavje IV Determinanta matrike V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant 1 Definicija Preden definiramo determinanto,

Διαβάστε περισσότερα

Kotni funkciji sinus in kosinus

Kotni funkciji sinus in kosinus Kotni funkciji sinus in kosinus Oznake: sinus kota x označujemo z oznako sin x, kosinus kota x označujemo z oznako cos x, DEFINICIJA V PRAVOKOTNEM TRIKOTNIKU: Kotna funkcija sinus je definirana kot razmerje

Διαβάστε περισσότερα

Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov. Analiza signalov prof. France Mihelič

Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov. Analiza signalov prof. France Mihelič Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov Analiza signalov prof. France Mihelič Vpliv postopka daljšanja periode na spekter periodičnega signala Opazujmo družino sodih periodičnih pravokotnih impulzov

Διαβάστε περισσότερα

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1 Funkcije več realnih spremenljivk Osnovne definicije Limita in zveznost funkcije več spremenljivk Parcialni odvodi funkcije več spremenljivk Gradient in odvod funkcije več spremenljivk v dani smeri Parcialni

Διαβάστε περισσότερα

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK SKUPNE PORAZDELITVE SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK Kovaec vržemo trikrat. Z ozačimo število grbov ri rvem metu ( ali ), z Y a skuo število grbov (,, ali 3). Kako sta sremelivki i Y odvisi

Διαβάστε περισσότερα

Digitalne strukture: učno gradivo s predavanj

Digitalne strukture: učno gradivo s predavanj Digitalne strukture: učno gradivo s predavanj Tadej Kotnik Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko šolsko leto 2010/2011 http://lbk.fe.uni-lj.si/pdfs/ds-predavanja.pdf Številski sistemi in kode

Διαβάστε περισσότερα

Logične strukture in sistemi

Logične strukture in sistemi Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Logične strukture in sistemi Prvi del Andrej Dobnikar Ljubljana, marec 2009 Kazalo Uvod 7 2 Zgodovinski pregled 9 2. Algebra razredov.................................

Διαβάστε περισσότερα

Analiza 2 Rešitve 14. sklopa nalog

Analiza 2 Rešitve 14. sklopa nalog Analiza Rešitve 1 sklopa nalog Navadne diferencialne enačbe višjih redov in sistemi diferencialnih enačb (1) Reši homogene diferencialne enačbe drugega reda s konstantnimi koeficienti: (a) 6 + 8 0, (b)

Διαβάστε περισσότερα

LOGIČNE STRUKTURE IN SISTEMI I. prof. dr. Andrej Dobnikar

LOGIČNE STRUKTURE IN SISTEMI I. prof. dr. Andrej Dobnikar LOGIČNE STRUKTURE IN SISTEMI I prof. dr. Andrej Dobnikar 5. februar 2004 2 Splošne informacije Predavatelj: prof. dr. Andrej Dobnikar govorilne ure: četrtek, 3:00-4:00 kabinet v 8. nadstropju Asistent:

Διαβάστε περισσότερα

- navpični niz matrik A in

- navpični niz matrik A in 5. PREKLOPNE STRUKTURE ALI PREKLOPNI NOGOPOLI 5. atrično opisovanje preklopnih vezij in struktur 5.. Osnovna simbolika Vektor: an vodoravni vektor a m navpični vektor atrika: A :m :n :n - matrika reda

Διαβάστε περισσότερα

1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου...

1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου... ΑΠΟΖΗΜΙΩΣΗ ΘΥΜΑΤΩΝ ΕΓΚΛΗΜΑΤΙΚΩΝ ΠΡΑΞΕΩΝ ΣΛΟΒΕΝΙΑ 1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου... 3 1 1. Έντυπα αιτήσεων

Διαβάστε περισσότερα

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ. Preslikave med množicami Funkcija ali preslikava med dvema množicama A in B je predpis f, ki vsakemu elementu x množice A priredi natanko določen element y množice B. Važno

Διαβάστε περισσότερα

Osnove matematične analize 2016/17

Osnove matematične analize 2016/17 Osnove matematične analize 216/17 Neža Mramor Kosta Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerza v Ljubljani Kaj je funkcija? Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja

Διαβάστε περισσότερα

REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23.

REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23. Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost. kolokvij 3. januar 08 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja. Nalog je 6,

Διαβάστε περισσότερα

vezani ekstremi funkcij

vezani ekstremi funkcij 11. vaja iz Matematike 2 (UNI) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 ekstremi funkcij več spremenljivk nadaljevanje vezani ekstremi funkcij Dana je funkcija f(x, y). Zanimajo nas ekstremi nad

Διαβάστε περισσότερα

Navadne diferencialne enačbe

Navadne diferencialne enačbe Navadne diferencialne enačbe Navadne diferencialne enačbe prvega reda V celotnem poglavju bo y = dy dx. Diferencialne enačbe z ločljivima spremeljivkama Diferencialna enačba z ločljivima spremeljivkama

Διαβάστε περισσότερα

4. Načrtovanje logičnega in sekvenčnega vodenja

4. Načrtovanje logičnega in sekvenčnega vodenja 4. Načrtovanje logičnega in sekvenčnega vodenja Dve vrsti logičnih krmilij: Kombinacijska krmilja stanje vhodnih signalov se neposredno preslika v stanje izhodnih signalov takšno krmilje ne vsebuje pomnilnih

Διαβάστε περισσότερα

Matematika. Funkcije in enačbe

Matematika. Funkcije in enačbe Matematika Funkcije in enačbe (1) Nariši grafe naslednjih funkcij: (a) f() = 1, (b) f() = 3, (c) f() = 3. Rešitev: (a) Linearna funkcija f() = 1 ima začetno vrednost f(0) = 1 in ničlo = 1/. Definirana

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta Matematika Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta 6. november 200 Poglavje 2 Zaporedja in številske vrste 2. Zaporedja 2.. Uvod Definicija 2... Zaporedje (a n ) = a, a 2,..., a n,... je predpis,

Διαβάστε περισσότερα

CM707. GR Οδηγός χρήσης... 2-7. SLO Uporabniški priročnik... 8-13. CR Korisnički priručnik... 14-19. TR Kullanım Kılavuzu... 20-25

CM707. GR Οδηγός χρήσης... 2-7. SLO Uporabniški priročnik... 8-13. CR Korisnički priručnik... 14-19. TR Kullanım Kılavuzu... 20-25 1 2 3 4 5 6 7 OFFMANAUTO CM707 GR Οδηγός χρήσης... 2-7 SLO Uporabniški priročnik... 8-13 CR Korisnički priručnik... 14-19 TR Kullanım Kılavuzu... 20-25 ENG User Guide... 26-31 GR CM707 ΟΔΗΓΟΣ ΧΡΗΣΗΣ Περιγραφή

Διαβάστε περισσότερα

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti Poglavje XI Kvadratne forme V zadnjem poglavju si bomo ogledali še eno vrsto preslikav, ki jih tudi lahko podamo z matrikami. To so tako imenovane kvadratne forme, ki niso več linearne preslikave. Kvadratne

Διαβάστε περισσότερα

Algebraične strukture

Algebraične strukture Poglavje V Algebraične strukture V tem poglavju bomo spoznali osnovne algebraične strukture na dani množici. Te so podane z eno ali dvema binarnima operacijama. Binarna operacija paru elementov iz množice

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije več spremenljivk

Funkcije več spremenljivk DODATEK C Funkcije več spremenljivk C.1. Osnovni pojmi Funkcija n spremenljivk je predpis: f : D f R, (x 1, x 2,..., x n ) u = f (x 1, x 2,..., x n ) kjer D f R n imenujemo definicijsko območje funkcije

Διαβάστε περισσότερα

Iterativno reševanje sistemov linearnih enačb. Numerične metode, sistemi linearnih enačb. Numerične metode FE, 2. december 2013

Iterativno reševanje sistemov linearnih enačb. Numerične metode, sistemi linearnih enačb. Numerične metode FE, 2. december 2013 Numerične metode, sistemi linearnih enačb B. Jurčič Zlobec Numerične metode FE, 2. december 2013 1 Vsebina 1 z n neznankami. a i1 x 1 + a i2 x 2 + + a in = b i i = 1,..., n V matrični obliki zapišemo:

Διαβάστε περισσότερα

Spoznajmo sedaj definicijo in nekaj osnovnih primerov zaporedij števil.

Spoznajmo sedaj definicijo in nekaj osnovnih primerov zaporedij števil. Zaporedja števil V matematiki in fiziki pogosto operiramo s približnimi vrednostmi neke količine. Pri numeričnemu računanju lahko npr. število π aproksimiramo s števili, ki imajo samo končno mnogo neničelnih

Διαβάστε περισσότερα

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA 29.03.2004 Definicija DFT Outline DFT je linearna transformacija nekega vektorskega prostora dimenzije n nad obsegom K, ki ga označujemo z V K, pri čemer ima slednji lastnost, da vsebuje nek poseben element,

Διαβάστε περισσότερα

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja ZNAČILNOSTI FUNKCIJ ZNAČILNOSTI FUNKCIJE, KI SO RAZVIDNE IZ GRAFA. Deinicijsko območje, zaloga vrednosti. Naraščanje in padanje, ekstremi 3. Ukrivljenost 4. Trend na robu deinicijskega območja 5. Periodičnost

Διαβάστε περισσότερα

Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA. Polona Oblak

Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA. Polona Oblak Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA Polona Oblak Ljubljana, 04 CIP - Kataložni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana 5(075.8)(0.034.) OBLAK,

Διαβάστε περισσότερα

Matrike. Poglavje II. Matrika je pravokotna tabela realnih števil. Na primer: , , , 0 1

Matrike. Poglavje II. Matrika je pravokotna tabela realnih števil. Na primer: , , , 0 1 Poglavje II Matrike Matrika je pravokotna tabela realnih števil Na primer: [ ] 1 1 1, 2 3 1 1 0 1 3 2 1, 0 1 4 [ ] 2 7, Matrika je sestavljena iz vrstic in stolpcev Vrstici matrike [ ] 1 1 1 2 3 1 [ ]

Διαβάστε περισσότερα

1. Trikotniki hitrosti

1. Trikotniki hitrosti . Trikotniki hitrosti. Z radialno črpalko želimo črpati vodo pri pogojih okolice z nazivnim pretokom 0 m 3 /h. Notranji premer rotorja je 4 cm, zunanji premer 8 cm, širina rotorja pa je,5 cm. Frekvenca

Διαβάστε περισσότερα

Matematika I (VS) Univerza v Ljubljani, FE. Melita Hajdinjak 2013/14. Pregled elementarnih funkcij. Potenčna funkcija. Korenska funkcija.

Matematika I (VS) Univerza v Ljubljani, FE. Melita Hajdinjak 2013/14. Pregled elementarnih funkcij. Potenčna funkcija. Korenska funkcija. 1 / 46 Univerza v Ljubljani, FE Potenčna Korenska Melita Hajdinjak Matematika I (VS) Kotne 013/14 / 46 Potenčna Potenčna Funkcijo oblike f() = n, kjer je n Z, imenujemo potenčna. Število n imenujemo eksponent.

Διαβάστε περισσότερα

VEKTORJI. Operacije z vektorji

VEKTORJI. Operacije z vektorji VEKTORJI Vektorji so matematični objekti, s katerimi opisujemo določene fizikalne količine. V tisku jih označujemo s krepko natisnjenimi črkami (npr. a), pri pisanju pa s puščico ( a). Fizikalne količine,

Διαβάστε περισσότερα

1.3 Vsota diskretnih slučajnih spremenljivk

1.3 Vsota diskretnih slučajnih spremenljivk .3 Vsota diskretnih slučajnih spremenljivk Naj bosta X in Y neodvisni Bernoullijevo porazdeljeni spremenljivki, B(p). Kako je porazdeljena njuna vsota? Označimo Z = X + Y. Verjetnost, da je P (Z = z) za

Διαβάστε περισσότερα

SEMINARSKA NALOGA Funkciji sin(x) in cos(x)

SEMINARSKA NALOGA Funkciji sin(x) in cos(x) FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Praktična Matematika-VSŠ(BO) Komuniciranje v matematiki SEMINARSKA NALOGA Funkciji sin(x) in cos(x) Avtorica: Špela Marinčič Ljubljana, maj 2011 KAZALO: 1.Uvod...1 2.

Διαβάστε περισσότερα

Dragi polinom, kje so tvoje ničle?

Dragi polinom, kje so tvoje ničle? 1 Dragi polinom, kje so tvoje ničle? Vito Vitrih FAMNIT - Izlet v matematično vesolje 17. december 2010 Polinomi: 2 Polinom stopnje n je funkcija p(x) = a n x n + a n 1 x n 1 +... + a 1 x + a 0, a i R.

Διαβάστε περισσότερα

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22 junij 212 Ime in priimek: Vpisna št: Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Veljale bodo samo rešitve na papirju, kjer

Διαβάστε περισσότερα

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d)

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d) Integralni račun Nedoločeni integral in integracijske metrode. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: d 3 +3+ 2 d, (f) (g) (h) (i) (j) (k) (l) + 3 4d, 3 +e +3d, 2 +4+4 d, 3 2 2 + 4 d, d, 6 2 +4 d, 2

Διαβάστε περισσότερα

Matematika vaja. Matematika FE, Ljubljana, Slovenija Fakulteta za Elektrotehniko 1000 Ljubljana, Tržaška 25, Slovenija

Matematika vaja. Matematika FE, Ljubljana, Slovenija Fakulteta za Elektrotehniko 1000 Ljubljana, Tržaška 25, Slovenija Matematika 1 3. vaja B. Jurčič Zlobec 1 1 Univerza v Ljubljani, Fakulteta za Elektrotehniko 1000 Ljubljana, Tržaška 25, Slovenija Matematika FE, Ljubljana, Slovenija 2011 Določi stekališča zaporedja a

Διαβάστε περισσότερα

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega Izeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega 1. Najosnovnejše o konveksnih funkcijah Definicija. Naj bo X vektorski rostor in D X konveksna množica. Funkcija ϕ: D R je konveksna,

Διαβάστε περισσότερα

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge Vektorji Naloge 1. V koordinatnem sistemu so podane točke A(3, 4), B(0, 2), C( 3, 2). a) Izračunaj dolžino krajevnega vektorja točke A. (2) b) Izračunaj kot med vektorjema r A in r C. (4) c) Izrazi vektor

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 2. Diferencialne enačbe drugega reda

Matematika 2. Diferencialne enačbe drugega reda Matematika 2 Diferencialne enačbe drugega reda (1) Reši homogene diferencialne enačbe drugega reda s konstantnimi koeficienti: (a) y 6y + 8y = 0, (b) y 2y + y = 0, (c) y + y = 0, (d) y + 2y + 2y = 0. Rešitev:

Διαβάστε περισσότερα

Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA

Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA. Naj bo vektorsko polje R : R 3 R 3 dano s predpisom R(x, y, z) = (2x 2 + z 2, xy + 2yz, z). Izračunaj pretok polja R skozi površino torusa

Διαβάστε περισσότερα

p 1 ENTROPIJSKI ZAKON

p 1 ENTROPIJSKI ZAKON ENROPIJSKI ZAKON REERZIBILNA srememba: moža je obrjea srememba reko eakih vmesih staj kot rvota srememba. Po obeh sremembah e sme biti obeih trajih srememb v bližji i dalji okolici. IREERZIBILNA srememba:

Διαβάστε περισσότερα

cot x ni def. 3 1 KOTNE FUNKCIJE POLJUBNO VELIKEGA KOTA (A) Merske enote stopinja [ ] radian [rad] 1. Izrazi kot v radianih.

cot x ni def. 3 1 KOTNE FUNKCIJE POLJUBNO VELIKEGA KOTA (A) Merske enote stopinja [ ] radian [rad] 1. Izrazi kot v radianih. TRIGONOMETRIJA (A) Merske enote KOTNE FUNKCIJE POLJUBNO VELIKEGA KOTA stopinja [ ] radian [rad] 80 80 0. Izrazi kot v radianih. 0 90 5 0 0 70. Izrazi kot v stopinjah. 5 8 5 (B) Definicija kotnih funkcij

Διαβάστε περισσότερα

Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009

Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009 Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009 Pri linearnem programiranju imamo opravka s končnim sistemom neenakosti in končno spremenljivkami, torej je množica dopustnih rešitev presek končno mnogo polprostorov.

Διαβάστε περισσότερα

Tabele termodinamskih lastnosti vode in vodne pare

Tabele termodinamskih lastnosti vode in vodne pare Univerza v Ljubljani Fakulteta za strojništvo Laboratorij za termoenergetiko Tabele termodinamskih lastnosti vode in vodne pare po modelu IAPWS IF-97 izračunano z XSteam Excel v2.6 Magnus Holmgren, xsteam.sourceforge.net

Διαβάστε περισσότερα

ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE I

ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE I Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Andrej Perne ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE I Skripta za vaje iz Matematike I (UNI + VSP) Ljubljana, množice Osnovne definicije: Množica A je podmnožica

Διαβάστε περισσότερα

Vaje: Električni tokovi

Vaje: Električni tokovi Barbara Rovšek, Bojan Golli, Ana Gostinčar Blagotinšek Vaje: Električni tokovi 1 Merjenje toka in napetosti Naloga: Izmerite tok, ki teče skozi žarnico, ter napetost na žarnici Za izvedbo vaje potrebujete

Διαβάστε περισσότερα

Analiza možnosti realizacije logičnih reverzibilnih vrat v trostanjskem kvantnem celičnem avtomatu

Analiza možnosti realizacije logičnih reverzibilnih vrat v trostanjskem kvantnem celičnem avtomatu Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Mark Rolih Analiza možnosti realizacije logičnih reverzibilnih vrat v trostanjskem kvantnem celičnem avtomatu diplomska naloga na univerzitetnem

Διαβάστε περισσότερα

D f, Z f. Lastnosti. Linearna funkcija. Definicija Linearna funkcija f : je definirana s predpisom f(x) = kx+n; k,

D f, Z f. Lastnosti. Linearna funkcija. Definicija Linearna funkcija f : je definirana s predpisom f(x) = kx+n; k, Linearna funkcija Linearna funkcija f : je definirana s predpisom f(x) = kx+n; k, n ᄀ. k smerni koeficient n začetna vrednost D f, Z f Definicijsko območje linearne funkcije so vsa realna števila. Zaloga

Διαβάστε περισσότερα

Arjana Žitnik. Rešene naloge iz kolokvijev in izpitov pri predmetu

Arjana Žitnik. Rešene naloge iz kolokvijev in izpitov pri predmetu Arjana Žitnik Rešene naloge iz kolokvijev in izpitov pri predmetu DISKRETNA MATEMATIKA 1 Študijsko gradivo za študente 1. letnika Finančne matematike Ljubljana, 2016 NASLOV: Rešene naloge iz kolokvijev

Διαβάστε περισσότερα

Odvode odvisnih spremenljivk po neodvisni spremenljivki bomo označevali s piko: Sistem navadnih diferencialnih enačb prvega reda ima obliko:

Odvode odvisnih spremenljivk po neodvisni spremenljivki bomo označevali s piko: Sistem navadnih diferencialnih enačb prvega reda ima obliko: 4 Sisemi diferencialnih enačb V prakičnih primerih večkra naleimo na več diferencialnih enačb, ki opisujejo določen pojav in so medsebojno povezane edaj govorimo o sisemih diferencialnih enačb V eh enačbah

Διαβάστε περισσότερα

Tema 1 Osnove navadnih diferencialnih enačb (NDE)

Tema 1 Osnove navadnih diferencialnih enačb (NDE) Matematične metode v fiziki II 2013/14 Tema 1 Osnove navadnih diferencialnih enačb (NDE Diferencialne enačbe v fiziki Večina osnovnih enačb v fiziki je zapisana v obliki diferencialne enačbe. Za primer

Διαβάστε περισσότερα

Ψηφιακά Συστήματα. Ενότητα: Ψηφιακά Συστήματα. Δρ. Κοντογιάννης Σωτήρης Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά)

Ψηφιακά Συστήματα. Ενότητα: Ψηφιακά Συστήματα. Δρ. Κοντογιάννης Σωτήρης Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά) Ψηφιακά Συστήματα Ενότητα: Ψηφιακά Συστήματα Δρ. Κοντογιάννης Σωτήρης Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά) Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons. Για εκπαιδευτικό

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

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

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1 Mtemtik 1 Gregor Dolinr Fkultet z elektrotehniko Univerz v Ljubljni 2. jnur 2014 Gregor Dolinr Mtemtik 1 Izrek (Izrek o povprečni vrednosti) Nj bo m ntnčn spodnj mej in M ntnčn zgornj mej integrbilne funkcije

Διαβάστε περισσότερα

Uporabna matematika za naravoslovce

Uporabna matematika za naravoslovce Uporabna matematika za naravoslovce Zapiski predavanj Študijski programi: Aplikativna kineziologija, Biodiverziteta Študijsko leto 203/4 doc.dr. Barbara Boldin Fakulteta za matematiko, naravoslovje in

Διαβάστε περισσότερα

1. UREJENE OBLIKE KVADRATNE FUNKCIJE

1. UREJENE OBLIKE KVADRATNE FUNKCIJE 1. UREJENE OBLIKE KVADRATNE FUNKCIJE A) Splošna oblika Definicija 1 : Naj bodo a, b in c realna števila in a 0. Realno funkcijo: f : x ax + bx + c imenujemo kvadratna funkcija spremenljivke x v splošni

Διαβάστε περισσότερα

POROČILO 3.VAJA DOLOČANJE REZULTANTE SIL

POROČILO 3.VAJA DOLOČANJE REZULTANTE SIL POROČILO 3.VAJA DOLOČANJE REZULTANTE SIL Izdba aje: Ljubjana, 11. 1. 007, 10.00 Jan OMAHNE, 1.M Namen: 1.Preeri paraeogramsko praio za doočanje rezutante nezporedni si s skupnim prijemaiščem (grafično)..dooči

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA SANDRA BOLTA LASTNE VREDNOSTI GRAFA DIPLOMSKO DELO

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA SANDRA BOLTA LASTNE VREDNOSTI GRAFA DIPLOMSKO DELO UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA SANDRA BOLTA LASTNE VREDNOSTI GRAFA DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 2014 2 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Študijska smer: Fizika in matematika SANDRA BOLTA

Διαβάστε περισσότερα

3.1 Reševanje nelinearnih sistemov

3.1 Reševanje nelinearnih sistemov 3.1 Reševanje nelinearnih sistemov Rešujemo sistem nelinearnih enačb f 1 (x 1, x 2,..., x n ) = 0 f 2 (x 1, x 2,..., x n ) = 0. f n (x 1, x 2,..., x n ) = 0. Pišemo F (x) = 0, kjer je x R n in F : R n

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta Matematika 1 Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta 21. april 2008 102 Poglavje 4 Odvod 4.1 Definicija odvoda Naj bo funkcija f definirana na intervalu (a, b) in x 0 točka s tega intervala. Vzemimo

Διαβάστε περισσότερα

Vaje iz MATEMATIKE 8. Odvod funkcije., pravimo, da je funkcija f odvedljiva v točki x 0 z odvodom. f (x f(x 0 + h) f(x 0 ) 0 ) := lim

Vaje iz MATEMATIKE 8. Odvod funkcije., pravimo, da je funkcija f odvedljiva v točki x 0 z odvodom. f (x f(x 0 + h) f(x 0 ) 0 ) := lim Študij AHITEKTURE IN URBANIZMA, šol l 06/7 Vaje iz MATEMATIKE 8 Odvod funkcije f( Definicija: Naj bo f definirana na neki okolici točke 0 Če obstaja lim 0 +h f( 0 h 0 h, pravimo, da je funkcija f odvedljiva

Διαβάστε περισσότερα