3 Distribuţii discrete clasice

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "3 Distribuţii discrete clasice"

Transcript

1 3 Distribuţii discrete clasice 3.1 Distribuţia Bernoulli Probabil cel mai simplu tip de variabilă aleatoare discretă, variabila aleatoare Bernoulli modelează efectuareaunui experiment în care poate apare unul din două rezultate posibile, numite succes, respectiv insucces. Spreexemplu, aruncarea unei monede poate fi modelată printr-o variabilă aleatoare Bernoulli (convenim spre exemplu că obţinerea stemei este succes). Atribuind succesului valoarea 1 (cu probabilitatea (0 1)), insuccesului valoarea 0 (cu probabilitate 1 ), reprezentăm variabila aleatoare Bernoulli cu parametrul (probabilitatea obţinerii succesului) sub forma µ Media dispersia variabilei aleatoare Bernoulli cu parametrul sunt date de () 0 (1 )+1 2 () (0 ) 2 (1 )+(1 ) 2 (1 ) 3.2 Distribuţia uniformă Variabila aleatoare uniformă reprezintă modelul matematic ce generalizează experimentul aruncării unui zar (cazul 6) sau al jocului la ruletă (cazul 37). Astfel, dacă un experiment are rezultate posibile egal posibile (notate 1), atunci experimentul poate fi modelat printr-o variabilă aleatoare uniformăpemulţimea {1}. Variabila aleatoare uniformă pemulţimea {1} este de forma µ Media dispersia variabilei aleatoare uniforme sunt date de 2 () () Distribuţia binomială X 1 X µ Ã X X 2 ( +1) ( +1) ! ( +1)2 Ã ( +1)(2 +1) ( +1) ( +1) ( +1)(2 +1) ( +1)2 2 + ( +1)2! ( +1)2 Acest tip de distribuţie (variabilă aleatoare) apare atunci când numărăm succesele obţinute în repetarea de un anumit număr de ori a unui experiment, spre exemplu: în jocurile de noroc (numărul de apariţii a stemei la aruncarea unui ban, număr de apariţiiauneianumite feţe la aruncarea unui zar, etc) în controlul calităţii produselor (numărul de piese defecte dintr-un lot, etc) 19

2 în sondajele de opinie (numărul de persoane care preferă un anumit candidat, numărul de persoane asupra cărora un anumit medicament a avut efectul dorit, etc) În toate aceste situaţii suntem interesaţi de numărul total de apariţii a unui anumit eveniment în încercări independente, în fiecare din acestea probabilitatea de apariţie a evenimentului fiind (). Dacăîntr-o anumită încercare evenimentul nu apare, atunci înseamnă căaapărut evenimentul contrar lui (adică ), cu probabilitate ( )1 not. Evenimentul se numeşte succes (chiar dacă aceasta înseamnă spreexemplucăopiesăaleasă dintr-un lot are defecţiuni, că un anumit autobuz a întârziat, etc), iar evenimentul contrar se numeşte insucces. Distribuţia binomială sau variabila aleatoare binomială cu parametrii este numărul de apariţii a lui în încercări. Este uşor de observat că valorile posibile ale lui sunt 0 1 (de ce?), deci variabila aleatoare binomială cu parametrii este de forma µ Pentru a determina probabilităţile () ( ), săobservăm că înseamnă căevenimentul aapărut de ori evenimentul aapărut de ori în cele încercări. Cum cele încercări sunt independente, putem calcula probabilitatea de apariţie de ori a evenimentului urmată deapariţia de ori a evenimentului astfel: ( ) () () () () () () {z } {z } ori ori Aceasta este însă numai una din posibilele moduri de apariţie ori a evenimentui de ori a evenimentului.cumnumărul total de aranjări distincte a de de este conform Propoziţiei?? (cu 2, 1 2 ) egal cu!!( )! obţinem că probabilitatea ( ) de apariţie de ori a evenimentului în încercări este Funcţia de probabilitate a variabilei binomiale cu parametrii este deci ( ) (30) ½ () 0 {0 1} (31) Exemplul 3.1 Să se determine probabilitatea obţinerii a cel puţin doi de şase la aruncarea de patru ori a unui zar. Să notăm cu evenimentul constând în apariţia lui şase la aruncarea zarului (evenimentul succes ). Numărul de succese la aruncarea de patru ori a zarului este o variabilă aleatoarebinomială cu parametrii (numărul de încercări) probabilitatea succesului () 1 6. Probabilitatea cerută este deci (cel puţin doi de şase) ( 2) ( 2)+ ( 3)+ ( ) (2) + (3) + () µ 2 µ 2 µ 3 µ µ

3 Propoziţia 3.2 Media dispersia variabilei aleatoare binomiale cu parametrii sunt () 2 () Demonstraţie. Reamintim formula binomială a lui Newton ( + ) Derivând parţial această egalitate în raport cu variabila obţinem de unde prin înmulţire cu obţinem ( + ) 1 ( + ) 1 X 1 Folosind această formulă(cu ) definiţia mediei, obţinem () X ( ) 0 X 0 X (32) 0 X ( + ) 1 (1 + ) 1 0 Pentru a determina dispersia variabilei aleatoare se procedează în mod similar (se derivează încăodată formula (32) în raport cu se înmulţeşte cu ). 3. Distribuţia Poisson Distribuţia Poisson cu parametrul 0 este distribuţia variabilei aleatoare discrete având funcţia de probabilitate ½ ()! N {0 1 2} 0 Se poate arăta că distribuţia Possion se obţine ca limită adistribuţiei binomiale cu parametrii, atunci când 0 astfel încât (spre exemplu considerând constant). Propoziţia 3.3 Media dispersia distribuţiei Poisson cu parametrul 0 sunt () 2 () Demonstraţie. Reamintim dezvoltarea în serie Taylor a funcţiei exponenţiale ! + 1 2! ! 3 + R. Folosind formula anterioară definiţia mediei obţinem () X ( ) 0 0 0! ! 2! 3! ! + 1 2! ! 3 ++ µ1+ 1 1! + 1 2! ! 3 + În mod similar se poate obţine formula pentru dispersie. 21

4 Exemplul 3. Dacă probabilitatea producerii unui şurub defect este 001, care este probabilitatea ca un lot de 100 şuruburi să conţină mai mult de două şuruburi defecte? Considerând găsirea unui şurub defect în lot ca fiind un succes, probabilitatea cerută este dată de distribuţia binomială cu parametrii ( 2) 1 ( 2) 1 ( 0) ( 1) ( 2) Cum valoarea lui 001 este mică, putem aproxima variabila aleatoare prin variabila aleatoare Poisson cu parametrul Obţinem astfel următoarea aproximare a probabilităţii cerute: () ! 1! 2! Observăm că rezultatul obţinut prin aproximarea variabilei aleatoare binomiale prin variabilă aleatoare Poisson este foarte bun (valoarea exactă a probabilităţii este 0079, iar valoarea aproximativă este00803). Exemplul 3.5 În medie, într-o anumită parcare intră 2 mani pe minut. Care este probabilitatea ca într-un minut sau mai multe mani să intre în parcare? Să considerăm variabila aleatoare reprezentând numărul de mani care intră în lot într-un minut. Pentru a înţelege că are aproximativ o distribuţie Poisson, considerăm minutul împărţit în subintervale de timp (spre exemplu secunde, 60) fie probabilitatea ca o mană să intre în parcare într-un astfel de subinterval de timp (presupunem că această probabilitate este aceea pentru fiecare subinterval, că sosirile în subintervale diferite sunt independente unel de altele). Variabila aleatoare (numărul de mani ce intră într-un minut în parcare) este deci o variabilă aleatoare binomială cu parametrii, cum este mare este mic, putem arpoxima variabila aleatoare binomială printr-o variabilă aleatoare Poisson cu medie 2. Putem deci aproxima probabilitatea cerută astfel ( ) 1 ( ) 1 ( 0) ( 1) ( 2) ( 3) ! 1! 2! 3! Probabilitatea cerută este aproximativ Distribuţia geometrică Numim variabilă aleatoare geometrică cu parametrul (0 1) ovariabilă aleatoare reprezentând numărul de încercări efectuate într-un r de experimente Bernoulli independente, cu acela parametru, pânălaapariţia primului succes, adică numărul încercări efectuate până laprimaapariţie a succesului. Spre exemplu, numărul de aruncări ale monedei (un experiment Bernoulli cu parametrul 1 2 )pânălaprima apariţie a stemei este o variabilă aleatoare geometrică cu parametrul 1 2. Similar, numărul de aruncări ale zarului până la prima apariţie a feţei 6 este o variabilă aleatoare geometrică cu parametrul 1 6. Explicit, o variabilă aleatoare cu parametrul (0 1) este de forma µ

5 unde (1 ) 1, 1 2 Media dispersia variabilei aleatoare geometrice cu parametrul sunt date de () 1 respectiv Se poate demonstra următoarea. 2 () 1 2 Propoziţia 3.6 (Lipsa de memorie a variabilei aleatoare geometrice) Dacă este o variabilă aleatoare geometrică, atunci ( + ) ( ) 1 (33) Reciproc, o variabila aleatoare discretă ce ia valori 1 2 verifică proprietatea anterioară esteovariabilă aleatoare geometrică. Demonstraţie. Conform definiţiei probabilităţii condiţionate, avem ( + ) Reciproc, considerând 1în relaţia (33), avem ( + ) ( ) ( + ) 1 ( ) (1 ) P 1 ( ) (1 ) P 1 (1 ) 1 (1 ) (1 ) 1 (1 ) (1 )+ 1 (1 ) (1 ) 1 ( ) ( +1 1) ( ) sau echivalent (folosind definiţia probabilităţii condiţionate) ( +1) ( 1) ( ) oricare ar fi 12 Notând cu ( 1) (0 1), inductiv după 12 se poate demonstra că ( ) (1 ) 1, 12 deci este o variabilă aleatoare geometrică cu parametrul. O generalizare a variabilei aleatoare geometrice este variabila binomială negativă cu parametrii N (0 1), ce reprezintă numărul de încercări efectuate într-un r de experimente Bernoulli cu parametrul până la obţinerea a 1 succcese. Numele de negativă provine din faptul că dacă la variabila aleatoare binomială numărul de încercări era fixat numărul de succese era aleator, la variabila aleatoare binomială negativă, numărul de succese este fixat numărul de încercări este aleator. Variabila aleatoare binomială negativă este deci într-un anumit sens opusa / negativa variabilei aleatoare binomiale. O variabila aleatoare binomială negativă cu parametrii N (0 1) este de forma unde 1 1 (1 ), +1 µ

6 Observaţia 3.7 Dacă este o variabilă aleatoare binomială negativă cu parametrii N (0 1), notând cu 1 numărul de încercări efectuate până laapriţia primului succes, cu 2 numărul de încercări suplimentare până la apariţia celui de-al doilea succes, şamd, este uşor de observat că are loc egalitatea sunt variabile aleatoare geometrice cu parametrul (0 1) independente. Se poate demonstra că media dispersia variabilei aleatoare negative sunt date de () 2 () Exerciţiul 3.1 Să se demonstreze formulele anterioare: a) Direct b) Folosind observaţia anterioară. 3.6 Distribuţia hipergeometrică (1 ) 2 Să considerăm problema extragerii repetate dintr-o cutie ce conţine obiecte, din care sunt defecte. Dacă extragerile se fac cu înlocuire (obiectul extras este pus înapoi în cutie înainte de extragerea următoare), atunci numărul de obiecte defecte extrase în extrageri este o variabilă aleatoare binomială cu parametrii (probabilitatea extragerii unui obiect defect), deci în acest caz funcţia de probabilitate este () ½ 1 {0 1 2} 0 (3) Dacă extragerile se fac fără înlocuire, atunci probabilitatea extragerii unui obiect defect nu mai este aceea în cele extrageri, deci în acest caz numărul de obiecte defecte extrase nu mai este o variabilă aleatoare binomială. Pentru a determina funcţia de probabilitate în acest caz, procedăm astfel. Probabilitatea ( ) este probabilitatea extragerii a piese defecte (din cele ) a piese ne-defecte (din cele ). În acest caz spaţiul de probabilitate are un număr finit de cazuri egal probabile, deci avem număr cazuri favorabile ( ) număr cazuri posibile Ovariabilă aleatoare având funcţia de probabilitate () ( 0 {0 1 2} (35) se numeşte distribuţie hipergeometrică cu parametrii. Propoziţia 3.8 Media dispersia distribuţiei hipergeometrice sunt () 2 () µ 1 1 Exemplul 3.9 Se extrag la întâmplare două garnituri dintr-o cutie ce conţine 10 garnituri, din care trei sunt defecte. Să se determine funcţia de probabilitate a variabilei aleatoare reprezentând numărul de garnituri defecte extrase. Dacă extragerea se face cu înlocuire, atunci are o distribuţie binomială cu parametrii , deci în acest caz funcţia de probabilitate este ½ () {0 1 2} 0 2

7 Dacă extragerea se face fără înlocuire,atunci are o distribuţie cu parametrii 10, 3 2. Funcţia de probabilitate este în acest caz ( {0 1 2} () Observaţia 3.10 Se poate arăta că dacă au valori mari comparativ cu, atunci la extragerea fără înlocuire se obţine aproximativ acelea probabilităţi ca la extragerea cu înlocuire, deci distribuţia hipergeometrică poate fi aproximată prin distribuţia binomială (cu parametrii ). Încazulparticularaluneipopulaţii infinite ( ) putem folosi distribuţia binomială, indiferent dacă extragerea se face cu sau fără înlocuire. Exerciţii Exerciţiul 3.2 Se aruncă simultancincimonede. Săsedeterminefuncţia de probabilitate a variabilei aleatoare reprezentâând numărul de steme obţinute. Să se determine probabilitatea obţinerii nici unei steme, a cel puţin unei steme, a nu mai mult de steme. Exerciţiul 3.3 Dacă probabilitatea de a nimeri o ţintă estede25% se trag simultan focuri,careesteprobabilitatea ca ţinta să fie nimerită celpuţin o dată? Exerciţiul 3. În exerciţiul anterior, dacă probabilitatea de a nimeri ţinta este de 5% se trag simultan 20 de focuri, probabilitatea de nimeri ţinta cel puţin o dată vacreşte sau va scade? Ghiciţi, apoicalculaţi. Exerciţiul 3.5 Presupunem că % din barele produse de o anumită mană au defecte de fabricaţie, independent uneledealtele. Dacăocutieconţine 100 de bare produse de această mană, care este aproximarea Poisson a probabilităţiicaocutiesăconţină 015 bare cu defecte de fabricaţie? Exerciţiul 3.6 Un experiment a arătat că numărul de particole alfa emise pe secundă într-un proces radioactiv este o variabilă aleatoare având o distribuţie Poisson. Dacă are medie 05, careesteprobabilitateadeaobserva două sau mai multe particole alfa într-o secundă? Exerciţiul 3.7 Fie 2%probabilitatea ca un anumit tip de bec să sedefectezeîntr-operioadădetestarede2 ore. Să se determine probabilitatea ca o firmă luminoasăconţinând 15 astfel de becuri să funcţioneze 2 de ore fără defecţiuni. Exerciţiul 3.8 Ghiciţi cu cât va fi mai mică probabilitatea din exerciţiul anterior dacă firma luminoasă arconţine 100 de becuri în loc de 15 becuri. Calculaţi probabilitatea în acest caz. Exerciţiul 3.9 Dacă unghişeu poate servi cel mult clienţi pe minut, dacă numărul mediu de clienţi este de 120 clienţi pe oră, care este probabilitatea ca într-un minut clienţii să trebuiascăsăaştepte la coadă? Indicaţie: se va folosi aproximarea Poisson. Exerciţiul 3.10 Să presupunemcă în producerea unor rezistenţe de 60 Ω (omi), piesele fără defecte sunt cele care au între omi, probabilitatea unei rezistenţe de a fi defecte este 01%. Rezistenţele se vând în loturi de 200 de bucăţi, cu garanţia că niciunadinrezistenţe nu este defectă.careesteprobabilitateadeagăsi un lot care nu respectă această garanţie? Indicaţie: se va folosi aproximarea Poisson. Exerciţiul 3.11 Ocutieconţine 20 de siguranţe, din care 5 sunt defecte. Să se determine probabilitatea ca alegând la întâmplare 3 siguranţe fără înlocuire, dintre acestea să fie defecte. Exerciţiul 3.12 Să presupunemcăuntestdepercepţie extrasenzorială constă în numirea corectă (în orice ordine) atreicărţi extrase dintr-un pachet de 13 cărţi de joc. Să se determine probabilitatea ca o persoană, numai ghicind la întâmplare să numeascăcorect:(a)0 cărţi, (b) 1 carte, (c) 2 cărţi, (d) 3 cărţi. Exerciţiul 3.13 Un distribuitor vinde gume elastice în pachete de 100 de bucăţi garantează căcelmult10% din acestea au defecte. Un client inspectează fiecare pachet alegând la întamplare 10 gume elastice din pachet fără înlocuire. Dacă eldeterminăcăniciunadincele10 gume extrase nu are defecte, el acceptă pachetul, iar în caz contrar îl refuză. Să se determine probabilitatea ca procedând astfel, clientul respinge un pachet ce conţine 10 gume elastice cu defecte ( deci pachetul respectă condiţiile degaranţie). Exerciţiul 3.1 Dacă reprezintă numărul de mani ce trec printr-un anumit loc între ora ora 2 00, dacă are o distribuţie Poisson cu medie 5, careesteprobabilitateadeaobservamaipuţin de 5 mani într-un minut? 25

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

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

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

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

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

I3: PROBABILITǍŢI - notiţe de curs

I3: PROBABILITǍŢI - notiţe de curs I3: PROBABILITǍŢI - notiţe de curs Ştefan Balint, Eva Kaslik, Simina Mariş Cuprins Experienţǎ şi evenimente aleatoare 3 2 Eveniment sigur. Eveniment imposibil 3 3 Evenimente contrare 4 4 Evenimente compatibile.

Διαβάστε περισσότερα

I3: PROBABILITǍŢI - notiţe de curs

I3: PROBABILITǍŢI - notiţe de curs I3: PROBABILITǍŢI - notiţe de curs Ştefan Balint, Eva Kaslik, Simina Mariş Cuprins Experienţǎ şi evenimente aleatoare 3 2 Eveniment sigur. Eveniment imposibil 3 3 Evenimente contrare 4 4 Evenimente compatibile.

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

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

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

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

2 Variabile aleatoare

2 Variabile aleatoare Variabile aleatoare În practică, variabilele aleatoare apar ca funcţii ce depind de rezultatul efectuării unui anumit experiment. Spre exemplu, la aruncarea a două zaruri, suma numerelor obţinute este

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

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

TEORIA PROBABILITĂŢILOR UNIVERSITATEA TEHNICĂ GH. ASACHI,

TEORIA PROBABILITĂŢILOR UNIVERSITATEA TEHNICĂ GH. ASACHI, Ariadna Lucia Pletea Liliana Popa TEORIA PROBABILITĂŢILOR UNIVERSITATEA TEHNICĂ GH. ASACHI, IAŞI 999 Cuprins Introducere 5 Câmp de probabilitate 7. Câmp finit de evenimente...........................

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

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

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

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

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

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

Capitolul 2. Integrala stochastică

Capitolul 2. Integrala stochastică Capitolul 2 Integrala stochastică 5 CAPITOLUL 2. INTEGRALA STOCHASTICĂ 51 2.1 Introducere În acest capitol vom prezenta construcţia integralei stochastice Itô H sdm s, unde M s este o martingală locală

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Subiecte Clasa a V-a

Subiecte Clasa a V-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 numarului intrebarii

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

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

APLICAȚIILE MEDICALE ALE CALCULULUI PROBABILITĂŢILOR. Călinici Tudor 2016

APLICAȚIILE MEDICALE ALE CALCULULUI PROBABILITĂŢILOR. Călinici Tudor 2016 APLICAȚIILE MEDICALE ALE CALCULULUI PROBABILITĂŢILOR Călinici Tudor 2016 OBIECTIVE EDUCAŢIONALE Prezentarea conceptelor fundamentale ale teoriei calculului probabilitaţilor Evenimente independente Probabilități

Διαβάστε περισσότερα

Principiul incluziunii si excluziunii. Generarea şi ordonarea permutărilor. Principiul porumbeilor. Pri

Principiul incluziunii si excluziunii. Generarea şi ordonarea permutărilor. Principiul porumbeilor. Pri Generarea şi ordonarea permutărilor. Principiul porumbeilor. Principiul incluziunii si excluziunii Recapitulare din cursul trecut Presupunem că A este o mulţime cu n elemente. Recapitulare din cursul trecut

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

Zgomotul se poate suprapune informaţiei utile în două moduri: g(x, y) = f(x, y) n(x, y) (6.2)

Zgomotul se poate suprapune informaţiei utile în două moduri: g(x, y) = f(x, y) n(x, y) (6.2) Lucrarea 6 Zgomotul în imagini BREVIAR TEORETIC Zgomotul este un semnal aleator, care afectează informaţia utilă conţinută într-o imagine. El poate apare de-alungul unui lanţ de transmisiune, sau prin

Διαβάστε περισσότερα

2 Transformări liniare între spaţii finit dimensionale

2 Transformări liniare între spaţii finit dimensionale Transformări 1 Noţiunea de transformare liniară Proprietăţi. Operaţii Nucleul şi imagine Rangul şi defectul unei transformări 2 Matricea unei transformări Relaţia dintre rang şi defect Schimbarea matricei

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

MATEMATICI SPECIALE Culegere de probleme TANIA-LUMINIŢA COSTACHE

MATEMATICI SPECIALE Culegere de probleme TANIA-LUMINIŢA COSTACHE MATEMATICI SPECIALE Culegere de probleme TANIA-LUMINIŢA COSTACHE * Prefaţă Lucrarea este rezultatul seminariilor de Probabilităţi şi statistică matematică şi Matematici avansate ţinute de autoare studenţilor

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

a. Caracteristicile mecanice a motorului de c.c. cu excitaţie independentă (sau derivaţie)

a. Caracteristicile mecanice a motorului de c.c. cu excitaţie independentă (sau derivaţie) Caracteristica mecanică defineşte dependenţa n=f(m) în condiţiile I e =ct., U=ct. Pentru determinarea ei vom defini, mai întâi caracteristicile: 1. de sarcină, numită şi caracteristica externă a motorului

Διαβάστε περισσότερα

ANALIZA DATELOR EXPERIMENTALE

ANALIZA DATELOR EXPERIMENTALE INGINERIA TRAFICULUI 1-1 Lucrarea IT-1 ANALIZA DATELOR EXPERIMENTALE - Testul Kolmogorov-Smirnov - Un eperiment (fenomen) a cărui realizare diferă semnificativ atunci când este repetat în aceleaşi condiţii

Διαβάστε περισσότερα

CONCURSUL INTERJUDEȚEAN DE MATEMATICĂ TRAIAN LALESCU, 1998 Clasa a V-a

CONCURSUL INTERJUDEȚEAN DE MATEMATICĂ TRAIAN LALESCU, 1998 Clasa a V-a CONCURSUL INTERJUDEȚEAN DE MATEMATICĂ TRAIAN LALESCU, 998 Clasa a V-a. La gara Timișoara se eliberează trei bilete de tren: unul pentru Arad, altul pentru Deva și al treilea pentru Reșița. Cel pentru Deva

Διαβάστε περισσότερα

Cum folosim cazuri particulare în rezolvarea unor probleme

Cum folosim cazuri particulare în rezolvarea unor probleme Cum folosim cazuri particulare în rezolvarea unor probleme GHEORGHE ECKSTEIN 1 Atunci când întâlnim o problemă pe care nu ştim s-o abordăm, adesea este bine să considerăm cazuri particulare ale acesteia.

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

Al cincilea baraj de selecţie pentru OBMJ Bucureşti, 28 mai 2015

Al cincilea baraj de selecţie pentru OBMJ Bucureşti, 28 mai 2015 Societatea de Ştiinţe Matematice din România Ministerul Educaţiei Naţionale Al cincilea baraj de selecţie pentru OBMJ Bucureşti, 28 mai 2015 Problema 1. Arătaţi că numărul 1 se poate reprezenta ca suma

Διαβάστε περισσότερα

Matrice. Determinanti. Sisteme liniare

Matrice. Determinanti. Sisteme liniare Matrice 1 Matrice Adunarea matricelor Înmulţirea cu scalar. Produsul 2 Proprietăţi ale determinanţilor Rangul unei matrice 3 neomogene omogene Metoda lui Gauss (Metoda eliminării) Notiunea de matrice Matrice

Διαβάστε περισσότερα

Seminariile Capitolul IX. Integrale curbilinii

Seminariile Capitolul IX. Integrale curbilinii Facultatea de Matematică Calcul Integral şi Elemente de Analiă Complexă, Semestrul I Lector dr. Lucian MATICIUC Seminariile 7 8 Capitolul IX. Integrale curbilinii. Să se calculee Im ) d, unde este segmentul

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

3. I. Mihoc, C. Fătu, Calculul probabilităţilor şi statistică matematică, Transilvania Press, Cluj-Napoca, 2003

3. I. Mihoc, C. Fătu, Calculul probabilităţilor şi statistică matematică, Transilvania Press, Cluj-Napoca, 2003 CURS STATISTICĂ CURS 1 Bibliografie: 1. P. Blaga, Calculul probabilităţilor şi statistică matematică, vol. 2, Curs şi Culegere de probleme, Litografiat Univ. Babeş-Bolyai, Cluj-Napoca, 1994 2. P. Blaga,

Διαβάστε περισσότερα

Elemente de bază în evaluarea incertitudinii de măsurare. Sonia Gaiţă Institutul Naţional de Metrologie Laboratorul Termometrie

Elemente de bază în evaluarea incertitudinii de măsurare. Sonia Gaiţă Institutul Naţional de Metrologie Laboratorul Termometrie Elemente de bază în evaluarea incertitudinii de măsurare Sonia Gaiţă Institutul Naţional de Metrologie Laboratorul Termometrie Sonia Gaiţă - INM Ianuarie 2005 Subiecte Concepte şi termeni Modelarea măsurării

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

Bazele teoriei riscului

Bazele teoriei riscului Bazele teoriei riscului Mircea Crâşmăreanu ii Contents Mulţimi şi funcţii 3 2 Probabilităţi: abordare clasică 5 3 Probabilităţi: abordare modernă 4 Funcţia de repartiţie a unei variabile aleatoare 9 5

Διαβάστε περισσότερα

Geometrie computationala 2. Preliminarii geometrice

Geometrie computationala 2. Preliminarii geometrice Platformă de e-learning și curriculă e-content pentru învățământul superior tehnic Geometrie computationala 2. Preliminarii geometrice Preliminarii geometrice Spatiu Euclidean: E d Spatiu de d-tupluri,

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

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

Capitolul 2 - HIDROCARBURI 2.4.ALCADIENE

Capitolul 2 - HIDROCARBURI 2.4.ALCADIENE Capitolul 2 - HIDROCARBURI 2.4.ALCADIENE TEST 2.4.1 I. Scrie cuvântul / cuvintele dintre paranteze care completează corect fiecare dintre afirmaţiile următoare. Rezolvare: 1. Alcadienele sunt hidrocarburi

Διαβάστε περισσότερα

Miscarea oscilatorie armonica ( Fisa nr. 2 )

Miscarea oscilatorie armonica ( Fisa nr. 2 ) Miscarea oscilatorie armonica ( Fisa nr. 2 ) In prima fisa publicata pe site-ul didactic.ro ( Miscarea armonica) am explicat parametrii ce definesc miscarea oscilatorie ( perioda, frecventa ) dar nu am

Διαβάστε περισσότερα

3. Vectori şi valori proprii

3. Vectori şi valori proprii Valori şi vectori proprii 7 Vectori şi valori proprii n Reamintim că dacă A este o matrice pătratică atunci un vector x R se numeşte vector propriu în raport cu A dacă x şi există un număr λ (real sau

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

2.3 Geometria analitică liniarăînspaţiu

2.3 Geometria analitică liniarăînspaţiu 2.3 Geometria analitică liniarăînspaţiu Pentru început sădefinim câteva noţiuni de bază în geometria analitică. Definitia 2.3.1 Se numeşte reper în spaţiu o mulţime formată dintr-un punct O (numit originea

Διαβάστε περισσότερα

COMBINATORICĂ. Mulţimile ordonate care se formează cu n elemente din n elemente date se numesc permutări. Pn Proprietăţi

COMBINATORICĂ. Mulţimile ordonate care se formează cu n elemente din n elemente date se numesc permutări. Pn Proprietăţi OMBINATORIĂ Mulţimile ordoate care se formează cu elemete di elemete date se umesc permutări. P =! Proprietăţi 0! = ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )! =!! =!! =! +... Submulţimile ordoate care se formează cu elemete

Διαβάστε περισσότερα

1. Scrieti in casetele numerele log 7 8 si ln 8 astfel incat inegalitatea obtinuta sa fie adevarata. <

1. Scrieti in casetele numerele log 7 8 si ln 8 astfel incat inegalitatea obtinuta sa fie adevarata. < Copyright c 009 NG TCV Scoala Virtuala a Tanarului Matematician 1 Ministerul Educatiei si Tineretului al Republicii Moldova Agentia de Evaluare si Examinare Examenul de bacalaureat la matematica, 17 iunie

Διαβάστε περισσότερα

, m ecuańii, n necunoscute;

, m ecuańii, n necunoscute; Sisteme liniare NotaŃii: a ij coeficienńi, i necunoscute, b i termeni liberi, i0{1,,..., n}, j0{1,,..., m}; a11 1 + a1 +... + a1 nn = b1 a11 + a +... + an n = b (S), m ecuańii, n necunoscute;... am11 +

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

1. Sisteme de ecuaţii liniare Definiţia 1.1. Fie K un corp comutativ. 1) Prin sistem de m ecuaţii liniare cu n necunoscute X 1,...

1. Sisteme de ecuaţii liniare Definiţia 1.1. Fie K un corp comutativ. 1) Prin sistem de m ecuaţii liniare cu n necunoscute X 1,... 1. Sisteme de ecuaţii liniare Definiţia 1.1. Fie K un corp comutativ. 1) Prin sistem de m ecuaţii liniare cu n necunoscute X 1,..., X n şi coeficienţi în K se înţelege un ansamblu de egalităţi formale

Διαβάστε περισσότερα

Εμπορική αλληλογραφία Ηλεκτρονική Αλληλογραφία

Εμπορική αλληλογραφία Ηλεκτρονική Αλληλογραφία - Εισαγωγή Stimate Domnule Preşedinte, Stimate Domnule Preşedinte, Εξαιρετικά επίσημη επιστολή, ο παραλήπτης έχει ένα ειδικό τίτλο ο οποίος πρέπει να χρησιμοποιηθεί αντί του ονόματος του Stimate Domnule,

Διαβάστε περισσότερα

POPULAŢIE NDIVID DATE ORDINALE EŞANTION DATE NOMINALE

POPULAŢIE NDIVID DATE ORDINALE EŞANTION DATE NOMINALE DATE NUMERICE POPULAŢIE DATE ALFANUMERICE NDIVID DATE ORDINALE EŞANTION DATE NOMINALE Cursul I Indicatori statistici Minim, maxim Media Deviaţia standard Mediana Cuartile Centile, decile Tabel de date

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

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

3. Locuri geometrice Locuri geometrice uzuale

3. Locuri geometrice Locuri geometrice uzuale 3. Locuri geometrice 3.. Locuri geometrice uzuale oţiunea de loc geometric în plan care se găseşte şi în ELEETELE LUI EUCLID se pare că a fost folosită încă de PLATO (47-347) şi ARISTOTEL(383-3). Locurile

Διαβάστε περισσότερα

Transformata Laplace

Transformata Laplace Tranformata Laplace Tranformata Laplace generalizează ideea tranformatei Fourier in tot planul complex Pt un emnal x(t) pectrul au tranformata Fourier ete t ( ω) X = xte dt Pt acelaşi emnal x(t) e poate

Διαβάστε περισσότερα

Ακαδημαϊκός Λόγος Κύριο Μέρος

Ακαδημαϊκός Λόγος Κύριο Μέρος - Επίδειξη Συμφωνίας În linii mari sunt de acord cu...deoarece... Επίδειξη γενικής συμφωνίας με άποψη άλλου Cineva este de acord cu...deoarece... Επίδειξη γενικής συμφωνίας με άποψη άλλου D'une façon générale,

Διαβάστε περισσότερα

Analiza funcționării și proiectarea unui stabilizator de tensiune continuă realizat cu o diodă Zener

Analiza funcționării și proiectarea unui stabilizator de tensiune continuă realizat cu o diodă Zener Analiza funcționării și proiectarea unui stabilizator de tensiune continuă realizat cu o diodă Zener 1 Caracteristica statică a unei diode Zener În cadranul, dioda Zener (DZ) se comportă ca o diodă redresoare

Διαβάστε περισσότερα

CIRCUITE LOGICE CU TB

CIRCUITE LOGICE CU TB CIRCUITE LOGICE CU T I. OIECTIVE a) Determinarea experimentală a unor funcţii logice pentru circuite din familiile RTL, DTL. b) Determinarea dependenţei caracteristicilor statice de transfer în tensiune

Διαβάστε περισσότερα

Capitolul II. Grupuri. II.1. Grupuri; subgrupuri; divizori normali; grupuri factor

Capitolul II. Grupuri. II.1. Grupuri; subgrupuri; divizori normali; grupuri factor Capitolul II Grupuri II.1. Grupuri; subgrupuri; divizori normali; grupuri factor Definiţia 1. Fie G o mulţime nevidă şi " " operaţie algebrică pe G. Cuplul (G, ) se numeşte grup, dacă sunt satisfăcute

Διαβάστε περισσότερα

ANUL al V-lea Nr. 2/2015. Prezenţa elementelor de teoria probabilităţilor în programa de liceu

ANUL al V-lea Nr. 2/2015. Prezenţa elementelor de teoria probabilităţilor în programa de liceu DIDACTICA MATEMATICĂ SUPLIMENT AL GAZETEI MATEMATICE ANUL al V-lea Nr. 2/2015 Modele de lecţii Prezenţa elementelor de teoria probabilităţilor în programa de liceu de Eugen Păltănea Propunem o tematică

Διαβάστε περισσότερα

Asist. Dr. Oana Captarencu. otto/pn.html.

Asist. Dr. Oana Captarencu.  otto/pn.html. Reţele Petri şi Aplicaţii p. 1/45 Reţele Petri şi Aplicaţii Asist. Dr. Oana Captarencu http://www.infoiasi.ro/ otto/pn.html otto@infoiasi.ro Reţele Petri şi Aplicaţii p. 2/45 Evaluare Nota finala: 40%

Διαβάστε περισσότερα

MULTIMEA NUMERELOR REALE

MULTIMEA NUMERELOR REALE www.webmteinfo.com cu noi totul pre mi usor MULTIMEA NUMERELOR REALE office@ webmteinfo.com 1.1 Rdcin ptrt unui numr nturl ptrt perfect Ptrtul unui numr rtionl este totdeun pozitiv su zero (dic nenegtiv).

Διαβάστε περισσότερα

avem V ç,, unde D = b 4ac este discriminantul ecuaţiei de gradul al doilea ax 2 + bx +

avem V ç,, unde D = b 4ac este discriminantul ecuaţiei de gradul al doilea ax 2 + bx + Corina şi Cătălin Minescu 1 Determinarea funcţiei de gradul al doilea când se cunosc puncte de pe grafic, coordonatele vârfului, intersecţii cu axele de coordonate, puncte de extrem, etc. Probleme de arii.

Διαβάστε περισσότερα

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

Timpul de serviciu = timpul de mentinere a apelului (holding time) Modelul clasic al traficului telefonic Modele cu pierderi au fost utilizate pentru a descrie reteaua telefonica Modelul lui Erlang(1878-1929) Pe o linie de comunicatie intre 2 abonati Traficul consta din

Διαβάστε περισσότερα

1. Distribuţiile teoretice 2. Intervalul de încredere pentru caracteristicile cantitative (medii) Histograma Nr. valori Nr. de clase de valori

1. Distribuţiile teoretice 2. Intervalul de încredere pentru caracteristicile cantitative (medii) Histograma Nr. valori Nr. de clase de valori 1. Distribuţiile teoretice (diagramă de distribuţie, distribuţia normală sau gaussiană) 2. Intervalul de încredere pentru caracteristicile cantitative (medii) 1. Distribuţia constituie ansamblul tuturor

Διαβάστε περισσότερα

1.4 Schimbarea bazei unui spaţiu vectorial

1.4 Schimbarea bazei unui spaţiu vectorial Algebră liniară, geometrie analitică şi diferenţială. Schimbarea bazei unui spaţiu vectorial După cum s-a văzut deja, într-un spaţiu vectorial V avem mai multe baze, iar un vector x V va avea câte un sistem

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

Introducere în Calculul Probabilităţilor (modele elementare şi o invitaţie la teoria. L.Stoica

Introducere în Calculul Probabilităţilor (modele elementare şi o invitaţie la teoria. L.Stoica Introducere în Calculul Probabilităţilor (modele elementare şi o invitaţie la teoria măsurii) L.Stoica 2 Cuprins 1 Introducere 9 1.1 Modelul probabilist........................ 11 1.2 Câteva exemple..........................

Διαβάστε περισσότερα

1Reziduuri şi aplicaţii

1Reziduuri şi aplicaţii Reziduuri şi aplicaţii În acest curs vom prezenta noţiunea de reziduu, modul de calcul al reziduurilor, teorema reziduurilor şi câteva aplicaţii ale teoremei reziduurilor, în special la calculul unor tipuri

Διαβάστε περισσότερα

DistributiiContinue de Probabilitate Distributia Normala

DistributiiContinue de Probabilitate Distributia Normala 8.03.011 STATISTICA -distributia normala -distributii de esantionare lectia 7 30 martie 011 al.isaic-maniu www.amaniu.ase.ro http://www.ase.ro/ase/studenti/index.asp?item=fisiere&id=88 DistributiiContinue

Διαβάστε περισσότερα

OANA CONSTANTINESCU. ( a carei ecuatie matriceala este data in raport cu un reper cartezian R = {O; ē 1,, ē n }.

OANA CONSTANTINESCU. ( a carei ecuatie matriceala este data in raport cu un reper cartezian R = {O; ē 1,, ē n }. ELEMENTE DE SIMETRIE ALE UNEI HIPERCUADRICE IN SPATII AFINE EUCLIDIENE OANA CONSTANTINESCU 1. Centru de simetrie pentru o hipercuadrica afina Pentru inceput cadrul de lucru este un spatiu an real de dimensiune

Διαβάστε περισσότερα

Modul de calcul al prețului polițelor RCA

Modul de calcul al prețului polițelor RCA Modul de calcul al prețului polițelor RCA Componentele primei comerciale pentru o poliță RCA sunt: Prima pură Cheltuieli specifice poliței Alte cheltuieli Marja de profit Denumită și primă de risc Cheltuieli

Διαβάστε περισσότερα

SEMINARUL 3. Cap. II Serii de numere reale. asociat seriei. (3n 5)(3n 2) + 1. (3n 2)(3n+1) (3n 2) (3n + 1) = a

SEMINARUL 3. Cap. II Serii de numere reale. asociat seriei. (3n 5)(3n 2) + 1. (3n 2)(3n+1) (3n 2) (3n + 1) = a Capitolul II: Serii de umere reale. Lect. dr. Lucia Maticiuc Facultatea de Hidrotehică, Geodezie şi Igieria Mediului Matematici Superioare, Semestrul I, Lector dr. Lucia MATICIUC SEMINARUL 3. Cap. II Serii

Διαβάστε περισσότερα

a carei ecuatie matriceala este data in raport cu R.

a carei ecuatie matriceala este data in raport cu R. POZITIA RELATIVA A UNEI DREPTE FATA DE O HIPERCUADRICA AFINA REALA. TANGENTE SI ASIMPTOTE. OANA CONSTANTINESCU Pentru studiul pozitiei relative a unei drepte fata de o hipercuadrica, remarcam ca nu mai

Διαβάστε περισσότερα

Metode Runge-Kutta. 18 ianuarie Probleme scalare, pas constant. Dorim să aproximăm soluţia problemei Cauchy

Metode Runge-Kutta. 18 ianuarie Probleme scalare, pas constant. Dorim să aproximăm soluţia problemei Cauchy Metode Runge-Kutta Radu T. Trîmbiţaş 8 ianuarie 7 Probleme scalare, pas constant Dorim să aproximăm soluţia problemei Cauchy y (t) = f(t, y), a t b, y(a) = α. pe o grilă uniformă de (N + )-puncte din [a,

Διαβάστε περισσότερα

Masurarea variabilitatii Indicatorii variaţiei(împrăştierii) lectia 5 16 martie 2 011

Masurarea variabilitatii Indicatorii variaţiei(împrăştierii) lectia 5 16 martie 2 011 1.0.011 STATISTICA Masurarea variabilitatii Indicatorii variaţiei(împrăştierii) lectia 16 martie 011 al.isaic-maniu www.amaniu.ase.ro http://www.ase.ro/ase/studenti/inde.asp?itemfisiere&id Observati doua

Διαβάστε περισσότερα

Circuite cu diode în conducţie permanentă

Circuite cu diode în conducţie permanentă Circuite cu diode în conducţie permanentă Curentul prin diodă şi tensiunea pe diodă sunt legate prin ecuaţia de funcţionare a diodei o cădere de tensiune pe diodă determină valoarea curentului prin ea

Διαβάστε περισσότερα

Foarte formal, destinatarul ocupă o funcţie care trebuie folosită în locul numelui

Foarte formal, destinatarul ocupă o funcţie care trebuie folosită în locul numelui - Introducere Αξιότιμε κύριε Πρόεδρε, Αξιότιμε κύριε Πρόεδρε, Foarte formal, destinatarul ocupă o funcţie care trebuie folosită în locul numelui Αγαπητέ κύριε, Αγαπητέ κύριε, Formal, destinatar de sex

Διαβάστε περισσότερα