Comparison of Numerical Performance of Mathematica 11.2 and Maple
|
|
- Σκύλλα Κωνσταντόπουλος
- 6 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 Comparison of Numerical Performance of Mathematica. and Maple 07. Summary Category Tests Median Mathematica speed Real data operations 0 s faster Real data operations (manual type override) 0 s faster Complex number data operations 6 s faster Complex number data operations (manual type override) 6 s faster Sparse real data operations 7 7,000 s faster Integer data operations 0 s faster Integer data operations (manual type override) 0 s faster Extended precision data operations (0 digits) 6 s faster Extended precision data operations (,000 digits) 6 s faster Random number generation 9 7 s faster Elementary & special functions 90,69 s faster Elementary & special functions (manual type override) 66 6 s faster Complex elementary & special functions 90 6 s faster Complex elementary & special functions (manual type override) 90 s faster Elementary & special functions (0 digits) 90 9 s faster High-precision function evaluation 9 s faster Exact functions 9 s faster GPU operations s faster Total 87 s faster
2 Machine-Precision Real Linear Algebra.0. Cholesky size Convert matrix to vector size.0. Covariance size Det size Dot size Eigenvalues size Eigenvectors Fit. Fourier size size size Inverse LinearProgramming 0.8 LinearSolve size size size MatrixExp MatrixPower MatrixRank size size size
3 Mean Power Sort size size size. Sort by absolute value 0.0 Transpose Mathematica. Maple size size Machine-Precision Complex Linear Algebra.0. Det..0. Dot 8 6 Eigenvalues size size size Eigenvectors Power. Convert matrix to vector size size size Fourier Inverse LinearSolve size size size
4 .0 MatrixExp. MatrixPower 00 MatrixRank size size size.0. Mean..0. Sort by absolute value Transpose size size size Mathematica. Maple 07. Sparse Data Convert matrix to vector Dot LinearSolve size size size MatrixPower Mean Power size size size Transpose Mathematica. Maple size
5 Integer Linear Algebra Det Dot Eigenvalues size size size.0. Power 0.0 Convert matrix to vector Inverse size size size LinearSolve MatrixExp 0 0 MatrixPower size size size MatrixRank Mean Sort size size size Sort by absolute value Transpose Mathematica. Maple size size
6 6 Extended-Precision Data Cholesky 8 Det Dot size size size 8 Eigenvalues 0 Eigenvectors 0 Power size size size 8 6 Convert matrix to vector Inverse LinearSolve size size size MatrixExp MatrixPower MatrixRank size size size Mean Sort Sort by absolute value size size size Transpose 8 6 Mathematica. Maple size
7 7 Cholesky Det Dot size size size 0 Eigenvalues 00 Eigenvectors 0 Power size size size Convert matrix to vector 8 6 Inverse LinearSolve size size size MatrixExp 0 MatrixPower 0 MatrixRank size size size Mean 0 Sort Sort by absolute value size size size Transpose Mathematica. Maple size
8 8 Scalability of Data Operations faster 600 Sort 00 Power real Fit Sort by absolute value real faster Inverse Det integer integer[8] MatrixRank Dot integer integer[8]
9 9 Random Numbers Maple Mathematica Function Evaluation
10 Maple Mathematica 000 Map ~ map Sin Cos Tan ArcTan Sec Csc Cot Exp 9 BesselJ BesselK BesselY Zeta Sinh Cosh Tanh Erf Gamma ArcSinh sin(cos(x)) erf(sin(x)) e x Maple Mathematica Sqrt ArcSin ArcCos Log Log ArcCosh ArcTanh + ( ) ( ) x log(sinh(x)) Map ~ map 0 Maple Mathematica Map ~ map 0 Sqrt Sin Cos Tan ArcSin ArcCos ArcTan Sec Csc Cot Exp Sinh Cosh Tanh Log Log Erf Gamma
11 Maple Mathematica Sqrt Sin Cos Tan ArcSin ArcCos ArcTan Sec Csc Cot Exp Sinh Cosh Tanh Log Log Erf Gamma BesselJ BesselK BesselY ArcSinh ArcCosh ArcTanh Zeta + ( ) ( ) sin(cos(x)) x log(sinh(x)) erf(sin(x)) e x Map ~ map Maple Mathematica Sqrt Sin Cos Tan ArcSin ArcCos ArcTan Sec Csc Cot Exp Sinh Cosh Tanh Log Log Erf Gamma BesselJ BesselK BesselY ArcSinh ArcCosh ArcTanh Zeta + ( ) ( ) sin(cos(x)) x log(sinh(x)) erf(sin(x)) e x Map ~ map
12 Maple Mathematica 0 0 Map ~ map Sqrt Sin Cos Tan ArcSin ArcCos ArcTan Sec Csc Cot Exp Sinh Cosh Tanh Log Log Erf Gamma BesselJ BesselK BesselY ArcSinh ArcCosh ArcTanh Zeta + ( ) ( ) sin(cos(x)) x log(sinh(x)) erf(sin(x)) e x High-Precision Evaluation Maple Mathematica π sin() + +sin e log() tan( + i) K () Γ erf() Exact Numeric Functions π
13 Function Largest test value Mathematica speed BernoulliB 6,000 s faster Fibonacci 00,000 s faster HarmonicNumber,000 Maple cannot compute for n > 00 Zeta 0,000 s faster Binomial 7 s faster GPU Performance 8 6 Dot size General Testing Methodology +
14 Revision Notes Appendix: Test Source Code Mathematica code $HistoryLength = 0; steps = ; repeats = ; maxvector = ^6; maxmatrix = 000; maxsparsematrix = 0 000; makedata[type_, i_] := Switch type, "RealVector", RandomReal[{-, }, i], "RealMatrix", RandomReal[, {i, i}], "ExtendedMatrix", RandomReal[, {i, i}, WorkingPrecision 0], "ExtendedMatrix00", RandomReal[, {i, i}, WorkingPrecision 00], "ExtendedVector", RandomReal[, {i}, WorkingPrecision 0], "ExtendedVector00", RandomReal[, {i}, WorkingPrecision 00], "IntegerMatrix", RandomInteger[0, {i, i}], "IntegerVector", RandomInteger[0, i], "SparseMatrix", SparseArray Table {RandomInteger[{, i}], RandomInteger[{, i}]} Random[], i^ 000, {i, i}, "SparseVector", SparseArray Table RandomInteger[{, i}] Random[], Floor i 000, {i}, "MediumSparseMatrix", SparseArray Table {RandomInteger[{, i}], RandomInteger[{, i}]} Random[], i^ 00, {i, i}, "ComplexMatrix", RandomComplex[{0, + I}, {i, i}], "ComplexVector", RandomComplex[{0, + I}, {i}], _, Print[type] ;
15 dreport[path_, fn_, hi_, type_] := Block {data}, Export "Mathematica" <> ToString[$VersionNumber] <> path <> ".txt", Table {Floor[t], Mean[Table[ data = makedata[type, Floor[t]]; AbsoluteTiming[fn[data]][[]], {repeats}]]} hi, t, steps, hi, hi, "Table" ; steps highprecisionreport[path_, fns_, n_] := Export["Mathematica" <> ToString[$VersionNumber] <> path <> ".txt", Map[AbsoluteTiming[N[#, n]][[]] &, fns]] NumericTest[path_, fns_list, n_, type_] := Block[{data}, Export["Mathematica" <> ToString[$VersionNumber] <> path <> ".txt", Table[data = makedata[type, n]; AbsoluteTiming[i[data]][[]], {i, fns}]]]; evaluatetest[path_, expr_hold] := Export["Mathematica" <> ToString[$VersionNumber] <> path <> ".txt", Apply[List, First /@ Map[AbsoluteTiming, expr]]] fnlist = {Sqrt, Sin, Cos, Tan, ArcSin, ArcCos, ArcTan, Sec, Csc, Cot, Exp, Sinh, Cosh, Tanh, Log, Log, Erf, Gamma, BesselJ[0, #] &, BesselK[, #] &, BesselY[, #] &, ArcSinh, ArcCosh, ArcTanh, Zeta, # Sin[Log[#] + * Sqrt[#] + ] + Sqrt[#] + Log[#] &, Sin[Cos[#]] &, # Log[Sinh[#]] &, Erf[Sin[#]] &, Exp[#^] &}; NumericTest["ElementaryFunctions", fnlist, maxvector, "RealVector"]; NumericTest["ElementaryFunctionsComplex", fnlist, maxvector, "ComplexVector"]; NumericTest "ElementaryFunctionsExtended", fnlist, maxvector, "ExtendedVector" ; NumericTest "ElementaryFunctionsExtended00", fnlist, maxvector 0, "ExtendedVector00" ; NumericTest["ElementaryFunctionsSparse", fnlist, maxvector, "SparseVector"];
16 6 dreport["fourierreal", Fourier, maxvector, "RealVector"]; dreport["sortreal", Sort, maxvector, "RealVector"]; dreport["sortcustomreal", SortBy[#, Abs] &, maxvector, "RealVector"]; dreport["meanreal", Mean, maxvector, "RealVector"]; dreport["dotreal", #.# &, maxmatrix, "RealMatrix"]; dreport["inversereal", Inverse, maxmatrix, "RealMatrix"]; dreport["linearsolvereal", LinearSolve[#, #[[]]] &, maxmatrix, "RealMatrix"]; dreport["choleskyreal", CholeskyDecomposition[Transpose[#].#] &, maxmatrix, "RealMatrix"]; dreport["matrixpowerreal", MatrixPower[#, ] &, maxmatrix, "RealMatrix"]; dreport["detreal", Det, maxmatrix, "RealMatrix"]; dreport["transposereal", Transpose, maxmatrix, "RealMatrix"]; dreport["flattenreal", Flatten, maxmatrix, "RealMatrix"]; dreport "EigenvaluesReal", Eigenvalues, maxmatrix, "RealMatrix" ; dreport "EigenvectorsReal", Eigenvectors, maxmatrix, "RealMatrix" ; dreport["linearprogrammingreal", LinearProgramming[Abs[#[[]]], Abs[#], Abs[#[[]]], Method "CLP"] &, maxmatrix, "RealMatrix"]; dreport["elementpowerreal", # ^ &, maxmatrix, "RealMatrix"]; dreport["movingaveragereal", MovingAverage[#, ] &, maxvector, "RealVector"]; dreport "FitReal", Function[{data}, Fit[data, x, x]][transpose[{#, #}]] &;, * maxvector, "RealVector" ; dreport "MatrixExpReal", MatrixExp, maxmatrix, "RealMatrix" ; dreport["covariancereal", Covariance, maxmatrix, "RealMatrix"]; dreport["matrixrank", MatrixRank, maxmatrix, "RealMatrix"]; dreport["fouriercomplex", Fourier, maxvector, "ComplexVector"]; dreport["sortcustomcomplex", SortBy[#, Abs] &, maxvector, "ComplexVector"]; dreport["meancomplex", Mean, maxvector, "ComplexVector"]; dreport["dotcomplex", #.# &, maxmatrix, "ComplexMatrix"]; dreport["inversecomplex", Inverse, maxmatrix, "ComplexMatrix"]; dreport["linearsolvecomplex", LinearSolve[#, #[[]]] &, maxmatrix, "ComplexMatrix"]; dreport["choleskycomplex", CholeskyDecomposition[ConjugateTranspose[#].#] &, maxmatrix, "ComplexMatrix"]; dreport "MatrixPowerComplex", MatrixPower[#, ] &, maxmatrix, "ComplexMatrix" ; dreport["detcomplex", Det, maxmatrix, "ComplexMatrix"]; dreport "EigenvaluesComplex", Eigenvalues, maxmatrix, "ComplexMatrix" ; dreport "EigenvectorsComplex", Eigenvectors, maxmatrix, "ComplexMatrix" ; dreport["transposecomplex", Transpose, maxmatrix, "ComplexMatrix"]; dreport["flattencomplex", Flatten, maxmatrix, "ComplexMatrix"]; dreport["elementpowercomplex", # ^ &, maxmatrix, "ComplexMatrix"]; dreport "MatrixExpComplex", MatrixExp, maxmatrix, "ComplexMatrix" ; dreport["matrixrankcomplex", MatrixRank, maxmatrix, "ComplexMatrix"]
17 7 dreport["dotsparse", #.# &, maxsparsematrix, "SparseMatrix"]; "LinearSolveSparse", LinearSolve[#, #[[]]] &, maxsparsematrix, "MediumSparseMatrix" ; dreport["transposesparse", Transpose, * maxsparsematrix, "SparseMatrix"]; dreport["flattensparse", Flatten, maxsparsematrix, "SparseMatrix"]; dreport["elementpowersparse", # ^ &, maxsparsematrix, "SparseMatrix"]; dreport["meansparse", Mean, maxvector * 0, "SparseVector"]; dreport "MatrixPowerSparse", MatrixPower[#, ] &, * maxsparsematrix, "SparseMatrix" ; dreport["movingaveragesparse", MovingAverage[#, ] &, maxvector, "SparseVector"]; dreport["dotinteger", #.# &, maxmatrix, "IntegerMatrix"]; dreport "InverseInteger", Inverse, maxmatrix, "IntegerMatrix" ; dreport "LinearSolveInteger", LinearSolve[#, #[[]]] &, maxmatrix, "IntegerMatrix" ; dreport "MatrixPowerInteger", MatrixPower[#, ] &, maxmatrix, "IntegerMatrix" ; dreport["detinteger", Det, 600, "IntegerMatrix"]; dreport["transposeinteger", Transpose, maxmatrix, "IntegerMatrix"]; dreport["flatteninteger", Flatten, maxmatrix, "IntegerMatrix"]; dreport["meaninteger", Mean, maxvector, "IntegerVector"]; dreport["sortinteger", Sort, maxvector, "IntegerVector"]; dreport["sortcustominteger", SortBy[#, Abs] &, maxvector, "IntegerVector"]; dreport "EigenvaluesInteger", Eigenvalues, maxmatrix 0, "IntegerMatrix" ; dreport["elementpowerinteger", # ^ &, maxmatrix, "IntegerMatrix"]; dreport["matrixexpinteger", MatrixExp, 0, "IntegerMatrix"]; dreport["matrixrankinteger", MatrixRank, maxmatrix, "IntegerMatrix"]; dreport "DotExtended", #.# &, maxmatrix, "ExtendedMatrix" ; dreport "InverseExtended", Inverse, maxmatrix, "ExtendedMatrix" ; dreport "CholeskyExtended", CholeskyDecomposition[Transpose[#].#] &, maxmatrix 0, "ExtendedMatrix" ; dreport["eigenvaluesextended", Eigenvalues, 60, "ExtendedMatrix"]; dreport["eigenvectorsextended", Eigenvectors, 80, "ExtendedMatrix"]; dreport "ElementPowerExtended", #^ &, maxmatrix, "ExtendedMatrix" ; dreport "LinearSolveExtended", LinearSolve[#, #[[]]] &, maxmatrix 0, "ExtendedMatrix" ; dreport "DetExtended", Det, maxmatrix, "ExtendedMatrix" ; dreport["transposeextended", Transpose, maxmatrix, "ExtendedMatrix"]; dreport["flattenextended", Flatten, maxmatrix, "ExtendedMatrix"]; (*dreport "FourierExtended",Fourier,maxVector 0,"ExtendedVector" ; Maple converts to floats*) dreport "MeanExtended", Mean, maxvector, "ExtendedVector" ; dreport["sortextended", Sort, * maxvector, "ExtendedVector"]; dreport["sortcustomextended", SortBy[#, Abs] &, * maxvector, "ExtendedVector"]; dreport "EigenvectorsExtended", Eigenvectors, maxmatrix, "ExtendedMatrix" ; dreport "MatrixPowerExtended", MatrixPower[#, ] &, maxmatrix, "ExtendedMatrix" ; dreport["matrixexpextended", MatrixExp, 0, "ExtendedMatrix"]; dreport "MatrixRankExtended", MatrixRank, maxmatrix, "ExtendedMatrix" ;
18 8 dreport "DotExtended00", #.# &, maxmatrix 0, "ExtendedMatrix00" ; dreport "InverseExtended00", Inverse, maxmatrix, "ExtendedMatrix00" ; dreport "CholeskyExtended00", CholeskyDecomposition[Transpose[#].#] &, maxmatrix 0, "ExtendedMatrix00" ; dreport["eigenvaluesextended00", Eigenvalues, 80, "ExtendedMatrix00"]; dreport["eigenvectorsextended00", Eigenvectors, 80, "ExtendedMatrix00"]; dreport "ElementPowerExtended00", #^ &, maxmatrix, "ExtendedMatrix00" ; dreport "LinearSolveExtended00", LinearSolve[#, #[[]]] &, maxmatrix, "ExtendedMatrix00" ; dreport "DetExtended00", Det, maxmatrix, "ExtendedMatrix00" ; dreport["transposeextended00", Transpose, maxmatrix, "ExtendedMatrix00"]; dreport["flattenextended00", Flatten, maxmatrix, "ExtendedMatrix00"]; dreport "MeanExtended00", Mean, maxvector, "ExtendedVector00" ; dreport["sortextended00", Sort, maxvector, "ExtendedVector00"]; dreport["sortcustomextended00", SortBy[#, Abs] &, maxvector, "ExtendedVector00"]; dreport "MatrixPowerExtended00", MatrixPower[#, ] &, maxmatrix, "ExtendedMatrix00" ; dreport["matrixexpextended00", MatrixExp, 60, "ExtendedMatrix00"]; dreport "MatrixRankExtended00", MatrixRank, maxmatrix 0, "ExtendedMatrix00" evaluatetest["exactfunctions", Hold[ Table[BernoulliB[i], {i, 6000}], Table[Fibonacci[i], {i, 0, , 00}], (*Table[HarmonicNumber[i],{i,000}], Maple fails*) Table[Zeta[i], {i, 0, 0 000, 000}], Table[Binomial[i^, i], {i,, 000}] ]]; evaluatetest["randomnumbers", Hold[ makedata["realmatrix", 000], makedata["realmatrix", 000], makedata["integermatrix", 000], makedata["integermatrix", 000], makedata["extendedmatrix", 000], makedata["extendedmatrix00", 000], RandomVariate[NormalDistribution[0, ], ^ 7], RandomVariate[PoissonDistribution[], ^ 7], RandomVariate[BinomialDistribution[, 0.], ^ 7] ]]; highprecisionreport "ManyDigits", Pi, Sqrt[], Sin[] +, Exp[], Log[], Tan[ + I], ; + Sin[] highprecisionreport "FewerDigits", BesselK[, ], Gamma, Erf[], 000 ;
19 Maple 9
20 0
21
22
23
1 Elementary Functions
Elementary Functions. Power of Binomials. Power series.0 + q =+q + qq + +! qq...q + + =! q If q is neither a natural number nor zero, the series converges absolutely for < and diverges for >. For =, the
Διαβάστε περισσότεραΠαράγωγος Συνάρτησης. Ορισμός Παραγώγου σε ένα σημείο. ΠΑΡΑΓΩΓΟΣ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗΣ σε ένα σημείο ξ είναι το όριο (αν υπάρχει!) f (ξ) = lim.
Παράγωγος Συνάρτησης Ορισμός Παραγώγου σε ένα σημείο ΠΑΡΑΓΩΓΟΣ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗΣ σε ένα σημείο ξ είναι το όριο (αν υπάρχει!) f (ξ) x ξ g(x, ξ), g(x, ξ) f(x) f(ξ) x ξ Ορισμός Cauchy: ɛ > 0 δ(ɛ, ξ) > 0 x x ξ
Διαβάστε περισσότεραReview Exercises for Chapter 7
8 Chapter 7 Integration Techniques, L Hôpital s Rule, and Improper Integrals 8. For n, I d b For n >, I n n u n, du n n d, dv (a) d b 6 b 6 (b) (c) n d 5 d b n n b n n n d, v d 6 5 5 6 d 5 5 b d 6. b 6
Διαβάστε περισσότεραΣΧΟΛΗ ΜΗΧΑΝΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ- ΦΥΛΛΑΔΙΟ 1(ΑΝΑΛΥΣΗ)
ΣΧΟΛΗ ΜΗΧΑΝΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ- ΦΥΛΛΑΔΙΟ (ΑΝΑΛΥΣΗ) Ι. Οι τριγωνομετρικές συναρτήσεις και οι αντίστροφές τους. Η συνάρτηση = sin. Η συνάρτηση sin : -, [,], = sin είναι, αφού (sin ) = cos >, για κάθε -,. Άρα
Διαβάστε περισσότεραΕκπαιδευτικός Οµιλος ΒΙΤΑΛΗ
Παράγωγος - ιαφόριση ρ. Κωνσταντίνος Κυρίτσης Μακράς Στοάς 7 & Εθνικής Αντιστάσεως Πειραιάς 185 31 05 Μαρτίου 2009 Περίληψη Οι παρούσες σηµειώσεις αποτελούν µια σύνοψη της ϑεωρίας των πα- ϱαγώγων πραγµατικών
Διαβάστε περισσότεραFormulario di Trigonometria
Formulario di Trigonometria Indice degli argomenti Formule fondamentali Valori noti delle funzioni trigonometriche Simmetrie delle funzioni trigonometriche Relazioni tra funzioni goniometriche elementari
Διαβάστε περισσότεραΜαθηµατικοί Υπολογισµοί στην R
Κεφάλαιο 3 Μαθηµατικοί Υπολογισµοί στην R Ενα µεγάλο µέρος της ανάλυσης δεδοµένων απαιτεί διάφορους µαθηµατικούς υπολογισµούς. Αυτό το κεφάλαιο εισαγάγει τον αναγνώστη στις διάφορες δυνατότητες που έχει
Διαβάστε περισσότεραΕργαστήριο Δομημένος Προγραμματισμός (C#) Τμήμα Μηχανολογίας Νικόλαος Ζ. Ζάχαρης Καθηγητής Εφαρμογών
Εργαστήριο Δομημένος Προγραμματισμός (C#) Τμήμα Μηχανολογίας Νικόλαος Ζ. Ζάχαρης Καθηγητής Εφαρμογών Σκοπός Να αναπτύξουν ένα πρόγραμμα όπου θα επαναλάβουν τα βήματα ανάπτυξης μιας παραθυρικής εφαρμογής.
Διαβάστε περισσότεραNotations. Primary definition. Specific values. General characteristics. Series representations. Traditional name. Traditional notation
Pi Notations Traditional name Π Traditional notation Π Mathematica StandardForm notation Pi Primary definition.3... Π Specific values.3.3.. Π 3.5965358979338663383795889769399375589795937866868998683853
Διαβάστε περισσότεραExpIntegralE. Notations. Primary definition. Specific values. Traditional name. Traditional notation. Mathematica StandardForm notation
ExpIntegralE Notations Traditional name Exponential integral E Traditional notation E Mathematica StandardForm notation ExpIntegralE, Primary definition 06.34.0.000.0 E t t t ; Re 0 Specific values Specialied
Διαβάστε περισσότεραΤΡΟΠΟΣ ΑΡΙΘΜΗΤΙΚΗ ΠΑΡΕΜΒΟΛΗ (INTERPOL ATION)
. 1 (INTERPOLATION) A a 1x1 [ ] Sin[ A] [ Sin[ a]], Cos[ A] [ Cos[ a]], Tan[ A] [ Tan[ a]], Cot[ A] [ Cot[ a]]. a x + yi x, y R Sin[ a] Cosh[ y] Sin[ x] + Cos[ x] Sinh[ y] i Cos[ a] Cos[ x] Cosh[ y] Sin[
Διαβάστε περισσότεραAquinas College. Edexcel Mathematical formulae and statistics tables DO NOT WRITE ON THIS BOOKLET
Aquinas College Edexcel Mathematical formulae and statistics tables DO NOT WRITE ON THIS BOOKLET Pearson Edexcel Level 3 Advanced Subsidiary and Advanced GCE in Mathematics and Further Mathematics Mathematical
Διαβάστε περισσότερα1 Σύντομη επανάληψη βασικών εννοιών
Σύντομη επανάληψη βασικών εννοιών Μερικές χρήσιμες ταυτότητες + r + r 2 + + r n = rn r r + 2 + 3 + + n = 2 n(n + ) 2 + 2 2 + 3 2 + n 2 = n(n + )(2n + ) 6 Ανισότητα Cauchy Schwarz ( n ) 2 ( n x i y i i=
Διαβάστε περισσότεραChapter 6: Systems of Linear Differential. be continuous functions on the interval
Chapter 6: Systems of Linear Differential Equations Let a (t), a 2 (t),..., a nn (t), b (t), b 2 (t),..., b n (t) be continuous functions on the interval I. The system of n first-order differential equations
Διαβάστε περισσότεραPARTIAL NOTES for 6.1 Trigonometric Identities
PARTIAL NOTES for 6.1 Trigonometric Identities tanθ = sinθ cosθ cotθ = cosθ sinθ BASIC IDENTITIES cscθ = 1 sinθ secθ = 1 cosθ cotθ = 1 tanθ PYTHAGOREAN IDENTITIES sin θ + cos θ =1 tan θ +1= sec θ 1 + cot
Διαβάστε περισσότεραΜΑΣ002: Μαθηματικά ΙΙ ΑΣΚΗΣΕΙΣ (για εξάσκηση)
ΜΑΣ: Μαθηματικά ΙΙ ΑΣΚΗΣΕΙΣ (για εξάσκηση) ΟΛΟΚΛΗΡΩΜΑΤΑ:. Να υπολογιστούν τα ολοκληρώματα: 5 d d csc cot d (β) Απάντησεις: C (β) ln C C. Να υπολογιστούν τα ορισμένα ολοκληρώματα: d csc( ) C C d d (β) /5
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΛΥΤΙΚΗ ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΩΝ ΒΙΒΛΙΟΘΗΚΗΣ
ΑΝΑΛΥΤΙΚΗ ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΩΝ ΒΙΒΛΙΟΘΗΚΗΣ ABS (A) Τύπος Ορισµάτων: numeric Τύπος Αποτελεσµάτων: numeric, elemental Απόλυτη Τιµή. y = x ACHAR (I) Τύπος Αποτελεσµάτων: character, elemental Επιστρέφει τον
Διαβάστε περισσότεραMatrices and vectors. Matrix and vector. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = b 1 b 2. b m. R m n, b = = ( a ij. a m1 a m2 a mn. def
Matrices and vectors Matrix and vector a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = a m1 a m2 a mn def = ( a ij ) R m n, b = b 1 b 2 b m Rm Matrix and vectors in linear equations: example E 1 : x 1 + x 2 + 3x 4 =
Διαβάστε περισσότεραBarChart y 1, y 2, makes a bar chart with bar lengths y 1, y 2,.
In[]:= In[]:= In[3]:= In[4]:= In[5]:= Out[5]= r : Random ri : Random Integer rdice : Random Integer,, 6 disp : Export "t.ps",, "EPS" & list Table rdice, 0 5,, 4, 6,, 3,, 3, 4,, 6, 4, 6,,, 6, 6,, 3, In[6]:=
Διαβάστε περισσότεραInverse trigonometric functions & General Solution of Trigonometric Equations. ------------------ ----------------------------- -----------------
Inverse trigonometric functions & General Solution of Trigonometric Equations. 1. Sin ( ) = a) b) c) d) Ans b. Solution : Method 1. Ans a: 17 > 1 a) is rejected. w.k.t Sin ( sin ) = d is rejected. If sin
Διαβάστε περισσότεραΣυνοπτική εισαγωγή στην γλώσσα FORTRAN Μάριος Βαφειάδης Αν.Καθηγητής ΑΠΘ. Θεσσαλονίκη 2004
ΜΑΡΙΟΣ ΒΑΦΕΙΑ ΗΣ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗ 2004 Συνοπτική εισαγωγή στην γλώσσα FORTRAN Μάριος Βαφειάδης Αν.Καθηγητής ΑΠΘ. Θεσσαλονίκη 2004 2 Συνοπτική εισαγωγή στην γλώσσα προγραµµατισµού FORTRAN 3 Η γλώσσα προγραµµατισµού
Διαβάστε περισσότεραΓιάνναρος Μιχάλης. 9x 2 t 2 7dx 3) 1 x 3. x 4 1 x 2 dx. 10x. x 2 x dx. 1 + x 2. cos 2 xdx. 1) tan xdx 2) cot xdx 3) cos 3 xdx.
ΟΛΟΚΛΗΡΩΜΑΤΑ ΑΟΡΙΣΤΟ ΟΛΟΚΛΗΡΩΜΑ Ασκηση. Να υπολογισθούν τα ολοκληρώματα: ( ) 6e ) ( + ) ) 3) ( + ) 3 + + ( 5) 3 5 ) + 3 6) + 3 ( + ) Ασκηση. Να υπολογισθούν τα ολοκληρώματα: ) cos sin ) cos ( 3) cos sin
Διαβάστε περισσότεραBiostatistics for Health Sciences Review Sheet
Biostatistics for Health Sciences Review Sheet http://mathvault.ca June 1, 2017 Contents 1 Descriptive Statistics 2 1.1 Variables.............................................. 2 1.1.1 Qualitative........................................
Διαβάστε περισσότεραBasic Formulas. 8. sin(x) = cos(x π 2 ) 9. sin 2 (x) =1 cos 2 (x) 10. sin(2x) = 2 sin(x)cos(x) 11. cos(2x) =2cos 2 (x) tan(x) = 1 cos(2x)
Bsic Formuls. n d =. d b = 3. b d =. sin d = 5. cos d = 6. tn d = n n ln b ln b b cos sin ln cos 7. udv= uv vdu. sin( = cos( π 9. sin ( = cos ( 0. sin( = sin(cos(. cos( =cos (. tn( = cos( sin( 3. sin(b
Διαβάστε περισσότεραIf we restrict the domain of y = sin x to [ π, π ], the restrict function. y = sin x, π 2 x π 2
Chapter 3. Analytic Trigonometry 3.1 The inverse sine, cosine, and tangent functions 1. Review: Inverse function (1) f 1 (f(x)) = x for every x in the domain of f and f(f 1 (x)) = x for every x in the
Διαβάστε περισσότερα= df. f (n) (x) = dn f dx n
Παράγωγος Συνάρτησης Ορισμός Παραγώγου σε ένα σημείο ΠΑΡΑΓΩΓΟΣ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗΣ σε ένα σημείο ξ είναι το όριο (αν υπάρχει!) Ορισμός Cauchy: f (ξ) = lim x ξ g(x, ξ), g(x, ξ) = f(x) f(ξ) x ξ ɛ > 0 δ(ɛ, ξ) > 0
Διαβάστε περισσότεραChapter 6: Systems of Linear Differential. be continuous functions on the interval
Chapter 6: Systems of Linear Differential Equations Let a (t), a 2 (t),..., a nn (t), b (t), b 2 (t),..., b n (t) be continuous functions on the interval I. The system of n first-order differential equations
Διαβάστε περισσότεραIf we restrict the domain of y = sin x to [ π 2, π 2
Chapter 3. Analytic Trigonometry 3.1 The inverse sine, cosine, and tangent functions 1. Review: Inverse function (1) f 1 (f(x)) = x for every x in the domain of f and f(f 1 (x)) = x for every x in the
Διαβάστε περισσότεραEvolutive Image Coding
1 (GP) JPEG H.64/AVC / () GP Evolutive Image Coding Seishi TAKAMURA 1 Evolutive methods based on genetic programming (GP) enable dynamic algorithm generation, and have been successfully applied to many
Διαβάστε περισσότεραDERIVATION OF MILES EQUATION FOR AN APPLIED FORCE Revision C
DERIVATION OF MILES EQUATION FOR AN APPLIED FORCE Revision C By Tom Irvine Email: tomirvine@aol.com August 6, 8 Introduction The obective is to derive a Miles equation which gives the overall response
Διαβάστε περισσότερα255 (log-normal distribution) 83, 106, 239 (malus) 26 - (Belgian BMS, Markovian presentation) 32 (median premium calculation principle) 186 À / Á (goo
(absolute loss function)186 - (posterior structure function)163 - (a priori rating variables)25 (Bayes scale) 178 (bancassurance)233 - (beta distribution)203, 204 (high deductible)218 (bonus)26 ( ) (total
Διαβάστε περισσότεραRectangular Polar Parametric
Harold s Precalculus Rectangular Polar Parametric Cheat Sheet 15 October 2017 Point Line Rectangular Polar Parametric f(x) = y (x, y) (a, b) Slope-Intercept Form: y = mx + b Point-Slope Form: y y 0 = m
Διαβάστε περισσότεραStatistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review
Harvard College Statistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review Tommy MacWilliam, 13 tmacwilliam@college.harvard.edu March 10, 2011 Contents 1 Introduction to Data 5 1.1 Sample
Διαβάστε περισσότεραMathCity.org Merging man and maths
MathCity.org Merging man and maths Exercise 10. (s) Page Textbook of Algebra and Trigonometry for Class XI Available online @, Version:.0 Question # 1 Find the values of sin, and tan when: 1 π (i) (ii)
Διαβάστε περισσότεραΤΗΛΕΠΙΣΚΟΠΗΣΗ. Γραµµικοί Μετασχηµατισµοί (Linear Transformations) Τονισµός χαρακτηριστικών εικόνας (image enhancement)
Γραµµικοί Μετασχηµατισµοί (Linear Transformations) Τονισµός χαρακτηριστικών εικόνας (image enhancement) Συµπίεση εικόνας (image compression) Αποκατάσταση εικόνας (Image restoration) ηµήτριος. ιαµαντίδης
Διαβάστε περισσότεραΧάρης Παναγόπουλος Καθηγητής Φυσικής, Π.Κ
MATHEMATICA 16/9/2017 Σύντομες σημειώσεις Χάρης Παναγόπουλος Καθηγητής Φυσικής, Π.Κ. 22892832 haris@ucy.ac.cy Tί είναι η Mathematica ; Πρόγραμμα για κάθε λογής μαθηματικούς υπολογισμούς Αριθμητικές πράξεις
Διαβάστε περισσότεραChapter 6 BLM Answers
Chapter 6 BLM Answers BLM 6 Chapter 6 Prerequisite Skills. a) i) II ii) IV iii) III i) 5 ii) 7 iii) 7. a) 0, c) 88.,.6, 59.6 d). a) 5 + 60 n; 7 + n, c). rad + n rad; 7 9,. a) 5 6 c) 69. d) 0.88 5. a) negative
Διαβάστε περισσότεραΓενικά Μαθηματικά Ι. Ενότητα 16: Ολοκλήρωση Τριγωνομετρικών Συναρτήσεων, Γενικευμένα Ολοκληρώματα Λουκάς Βλάχος Τμήμα Φυσικής
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ενότητα 16: Ολοκλήρωση Τριγωνομετρικών Συναρτήσεων, Γενικευμένα Ολοκληρώματα Λουκάς Βλάχος Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται
Διαβάστε περισσότεραList MF20. List of Formulae and Statistical Tables. Cambridge Pre-U Mathematics (9794) and Further Mathematics (9795)
List MF0 List of Formulae and Statistical Tables Cambridge Pre-U Mathematics (979) and Further Mathematics (979) For use from 07 in all aers for the above syllabuses. CST7 Mensuration Surface area of shere
Διαβάστε περισσότεραTrigonometric Formula Sheet
Trigonometric Formula Sheet Definition of the Trig Functions Right Triangle Definition Assume that: 0 < θ < or 0 < θ < 90 Unit Circle Definition Assume θ can be any angle. y x, y hypotenuse opposite θ
Διαβάστε περισσότεραx j (t) = e λ jt v j, 1 j n
9.5: Fundamental Sets of Eigenvector Solutions Homogenous system: x 8 5 10 = Ax, A : n n Ex.: A = Characteristic Polynomial: (degree n) p(λ) = det(a λi) Def.: The multiplicity of a root λ i of p(λ) is
Διαβάστε περισσότεραDiracDelta. Notations. Primary definition. Specific values. General characteristics. Traditional name. Traditional notation
DiracDelta Notations Traditional name Dirac delta function Traditional notation x Mathematica StandardForm notation DiracDeltax Primary definition 4.03.02.000.0 x Π lim ε ; x ε0 x 2 2 ε Specific values
Διαβάστε περισσότεραJörg Gayler, Lubov Vassilevskaya
Differentialrechnung: Aufgaben Jörg Gayler, Lubov Vassilevskaya ii Inhaltsverzeichnis. Erste Ableitung der elementaren Funktionen......................... Ableitungsregeln......................................
Διαβάστε περισσότεραNumerical Analysis FMN011
Numerical Analysis FMN011 Carmen Arévalo Lund University carmen@maths.lth.se Lecture 12 Periodic data A function g has period P if g(x + P ) = g(x) Model: Trigonometric polynomial of order M T M (x) =
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στη Γεώργιος Γεωργίου & Χρίστος Ξενοφώντος
Εισαγωγή στη Γεώργιος Γεωργίου & Χρίστος Ξενοφώντος Τμήμα Μαθηματικών και Στατιστικής Πανεπιστήμιο Κύπρου Μάϊος 7 . ΕΙΣΑΓΩΓΗ Το MATLAB είναι ένα σύγχρονο ολοκληρωμένο μαθηματικό λογισμικό πακέτο που χρησιμοποιείται
Διαβάστε περισσότεραSCHOOL OF MATHEMATICAL SCIENCES G11LMA Linear Mathematics Examination Solutions
SCHOOL OF MATHEMATICAL SCIENCES GLMA Linear Mathematics 00- Examination Solutions. (a) i. ( + 5i)( i) = (6 + 5) + (5 )i = + i. Real part is, imaginary part is. (b) ii. + 5i i ( + 5i)( + i) = ( i)( + i)
Διαβάστε περισσότεραΛΟΓΙΣΜΟΣ Συναρτήσεων µιας Μεταβλητής
Σηµειωσεις: ΛΟΓΙΣΜΟΣ Συναρτήσεων µιας Μεταβλητής Θ. Κεχαγιάς Σεπτέµβρης 9 v..85 Περιεχόµενα Προλογος Εισαγωγη Βασικες Συναρτησεις. Θεωρια..................................... Λυµενα Προβληµατα.............................
Διαβάστε περισσότεραΜεταγλωττιστές 2019 Θέμα εργασίας
Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών & Μηχανικών Υπολογιστών Τομέας Τεχνολογίας Πληροφορικής & Υπολογιστών Εργαστήριο Τεχνολογίας Λογισμικού Μεταγλωττιστές 0 Θέμα εργασίας ( ) https://courses.softlab.ntua.gr/compilers/
Διαβάστε περισσότεραΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΙΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΙΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Λογισμός Ι Ενότητα 4: Παράγωγοι Κ. Δασκαλογιάννης Τμήμα Μαθηματικών Α.Π.Θ. (Α.Π.Θ.) Λογισμός Ι 1 / 68 Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό
Διαβάστε περισσότεραEquations. BSU Math 275 sec 002,003 Fall 2018 (Ultman) Final Exam Notes 1. du dv. FTLI : f (B) f (A) = f dr. F dr = Green s Theorem : y da
BSU Math 275 sec 002,003 Fall 2018 (Ultman) Final Exam Notes 1 Equations r(t) = x(t) î + y(t) ĵ + z(t) k r = r (t) t s = r = r (t) t r(u, v) = x(u, v) î + y(u, v) ĵ + z(u, v) k S = ( ( ) r r u r v = u
Διαβάστε περισσότεραΥΠΟΛΟΓΙΣΤΕΣ Ι. Τύποι δεδομένων ΤΥΠΟΙ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΚΑΙ ΠΡΑΞΕΙΣ. Παράδειγμα #1. Πράξεις μεταξύ ακεραίων αριθμών
ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΕΣ Ι ΤΥΠΟΙ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΚΑΙ ΠΡΑΞΕΙΣ Τύποι δεδομένων Οι παρακάτω τύποι δεδομένων υποστηρίζονται από τη γλώσσα προγραμματισμού Fortran: 1) Ακέραιοι αριθμοί (INTEGER). 2) Πραγματικοί αριθμοί απλής ακρίβειας
Διαβάστε περισσότεραΑΝΩΤΑΤΟ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΠΕΙΡΑΙΑ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΔΟΜΙΚΩΝ ΕΡΓΩΝ
ΑΝΩΤΑΤΟ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΠΕΙΡΑΙΑ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΔΟΜΙΚΩΝ ΕΡΓΩΝ Δυναμική Ανάλυση Κατασκευών με Κατανεμημένη Μάζα και Ακαμψία Πτυχιακή Εργασία Φουκάκη Βαρβάρα
Διαβάστε περισσότεραΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΟΥΣ ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΟΥΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΥΣ
Τμήμα Μηχανολόγων Μηχανικών Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΟΥΣ ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΟΥΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΥΣ Βασικές Έννοιες και Μαθηματικές Συναρτήσεις Ιωάννης Λυχναρόπουλος Μαθηματικός, MSc, PhD MATLAB Προέρχεται από
Διαβάστε περισσότεραSimilarly, we may define hyperbolic functions cosh α and sinh α from the unit hyperbola
Universit of Hperbolic Functions The trigonometric functions cos α an cos α are efine using the unit circle + b measuring the istance α in the counter-clockwise irection along the circumference of the
Διαβάστε περισσότεραΜαθηματική Ανάλυση Ι
Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών Μαθηματική Ανάλυση Ι Ενότητα 4: Συναρτήσεις Επίκ. Καθηγητής Θ. Ζυγκιρίδης e-mail: tzygiridis@uowm.gr Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών Άδειες
Διαβάστε περισσότεραTrigonometry 1.TRIGONOMETRIC RATIOS
Trigonometry.TRIGONOMETRIC RATIOS. If a ray OP makes an angle with the positive direction of X-axis then y x i) Sin ii) cos r r iii) tan x y (x 0) iv) cot y x (y 0) y P v) sec x r (x 0) vi) cosec y r (y
Διαβάστε περισσότεραΔείγμα (μεγάλο) από οποιαδήποτε κατανομή
ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 4ο Κατανομές Στατιστικών Συναρτήσεων Δείγμα από κανονική κατανομή Έστω Χ= Χ Χ Χ τ.δ. από Ν µσ τότε ( 1,,..., n) (, ) Τ Χ Χ Ν Τ Χ σ σ Χ Τ Χ n Χ S µ S µ 1( ) = (0,1), ( ) = ( n 1)
Διαβάστε περισσότεραΧρονικές σειρές 2 o μάθημα: Εισαγωγή στη MATLAB
Χρονικές σειρές 2 o μάθημα: Εισαγωγή στη MATLAB Εαρινό εξάμηνο 2018-2019 Τμήμα Μαθηματικών ΑΠΘ Διδάσκουσα: Αγγελική Παπάνα Μεταδιδακτορική Ερευνήτρια Πολυτεχνική σχολή, Α.Π.Θ. & Οικονομικό Τμήμα, Πανεπιστήμιο
Διαβάστε περισσότεραΙ ΤΕΛΕΣΤΕΣ, ΤΑΥΤΟΤΗΤΕΣ, ΠΑΡΑΓΩΓΟΙ, ΣΕΙΡΕΣ, ΙΑΦΟΡΟΙ ΤΥΠΟΙ
Ι ΤΕΛΕΣΤΕΣ, ΤΑΥΤΟΤΗΤΕΣ, ΠΑΡΑΓΩΓΟΙ, ΣΕΙΡΕΣ, ΙΑΦΟΡΟΙ ΤΥΠΟΙ TΑ TΡΙΑ ΣΥΝΗΘΗ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΣΥΝΤΕΤΑΓΜΕΝΩΝ O P(,, ) O φ φ φ P(, φ, ) P(,, φ) O φ (α) (β) (γ) (α) Κατεσιαό σύστηµα συτεταγµέω,,. (σχήµα (α)) (β) Σύστηµα
Διαβάστε περισσότεραReview Test 3. MULTIPLE CHOICE. Choose the one alternative that best completes the statement or answers the question.
Review Test MULTIPLE CHOICE. Choose the one alternative that best completes the statement or answers the question. Find the exact value of the expression. 1) sin - 11π 1 1) + - + - - ) sin 11π 1 ) ( -
Διαβάστε περισσότεραFormula for Success a Mathematics Resource
A C A D E M I C S K I L L S C E N T R E ( A S C ) Formula for Success a Mathematics Resource P e t e r b o r o u g h O s h a w a Contents Section 1: Formulas and Quick Reference Guide 1. Formulas From
Διαβάστε περισσότεραΣυλλογή απο σταθερές και εντολές του Mathematica (Κυρίως για την έκδοση 6)
Συλλογή απο σταθερές και εντολές του Mathematica (Κυρίως για την έκδοση 6) Σταθερές Pi, E, I, Infinity. Το τελευταίο το γράφουµε \[Infinity]. Π.χ. Sum[1/n^2, {n, Infinity}]. Ακριβείς Αριθµητικές Ποσότητες
Διαβάστε περισσότεραΑπειροστικός Λογισμός Ι, χειμερινό εξάμηνο Λύσεις δεύτερου φυλλαδίου ασκήσεων.
Απειροστικός Λογισμός Ι, χειμερινό εξάμηνο 08-9. Λύσεις δεύτερου φυλλαδίου ασκήσεων.. Βρείτε τα arccos και arcsin των 0, ±, ±, ±, ±. Λύση: Στο διάστημα [ π, π ] είναι (κατά αύξουσα διάταξη των γωνιών και
Διαβάστε περισσότεραSection 8.3 Trigonometric Equations
99 Section 8. Trigonometric Equations Objective 1: Solve Equations Involving One Trigonometric Function. In this section and the next, we will exple how to solving equations involving trigonometric functions.
Διαβάστε περισσότεραΗλεκτρονικοί Υπολογιστές IV
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΙΩΑΝΝΙΝΩΝ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ηλεκτρονικοί Υπολογιστές IV Εισαγωγή στη βελτιστοποίηση Διδάσκων: Επίκουρος Καθηγητής Αθανάσιος Σταυρακούδης Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό
Διαβάστε περισσότεραFundamentals of Wireless Communication
Communication Technology Laboratory Prof Dr H Bölcskei Sternwartstrasse 7 CH-8092 Zürich Fundamentals of Wireless Communication Homework 3 Solutions Handout date: April 27, 2018 Problem 1 Estimation of
Διαβάστε περισσότεραΕντολές της «Χελωνόσφαιρας»
Εντολές της «Χελωνόσφαιρας» Πίνακας 1: Εντολές ελέγχου της οντότητας Ελληνική Εντολή Αγγλική Εντολή Περιγραφή Παράδειγμα Κίνηση της οντότητας Μπροστά/μ Πίσω/π Forward/ fw/fd/ number Backward/bw/bk/ number
Διαβάστε περισσότεραΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Microsoft Office Excel 2003 Θεωρία - Συναρτήσεις - VBA - Εφαρµογές
ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Microsoft Office Excel 2003 Θεωρία - Συναρτήσεις - VBA - Εφαρµογές ΜΕΡΟΣ Ι: ΘΕΩΡΙΑ 1. Εισαγωγή Υπολογιστικά Φύλλα 17 Τι είναι το Microsoft office Excel 2003 18 Ξεκινώντας το Microsoft office
Διαβάστε περισσότεραFP series Anti-Bend (Soft termination) capacitor series
FP series Anti-Bend (Soft termination) capacitor series Features Applications» High performance to withstanding 5mm of substrate» For general digital circuit bending test guarantee» For power supply bypass
Διαβάστε περισσότεραΔιάλεξη 10η: Πολυδιάστατοι Πίνακες
Διάλεξη 10η: Πολυδιάστατοι Πίνακες Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών, Πανεπιστήμιο Κρήτης Εισαγωγή στην Επιστήμη Υπολογιστών Βασίζεται σε διαφάνειες του Κ Παναγιωτάκη Πρατικάκης (CSD) 2D Arrays CS100, 2014-2015
Διαβάστε περισσότεραΓενικά Μαθηματικά Ι. Ενότητα 2: Τριγωνομετρικές, Εκθετικές και Σύνθετες Συναρτήσεις. Λουκάς Βλάχος Τμήμα Φυσικής ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ενότητα 2: Τριγωνομετρικές, Εκθετικές και Σύνθετες Συναρτήσεις Λουκάς Βλάχος Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες
Διαβάστε περισσότεραMock Exam 7. 1 Hong Kong Educational Publishing Company. Section A 1. Reference: HKDSE Math M Q2 (a) (1 + kx) n 1M + 1A = (1) =
Mock Eam 7 Mock Eam 7 Section A. Reference: HKDSE Math M 0 Q (a) ( + k) n nn ( )( k) + nk ( ) + + nn ( ) k + nk + + + A nk... () nn ( ) k... () From (), k...() n Substituting () into (), nn ( ) n 76n 76n
Διαβάστε περισσότεραGeneral 2 2 PT -Symmetric Matrices and Jordan Blocks 1
General 2 2 PT -Symmetric Matrices and Jordan Blocks 1 Qing-hai Wang National University of Singapore Quantum Physics with Non-Hermitian Operators Max-Planck-Institut für Physik komplexer Systeme Dresden,
Διαβάστε περισσότεραHistogram list, 11 RANDOM NUMBERS & HISTOGRAMS. r : RandomReal. ri : RandomInteger. rd : RandomInteger 1, 6
In[1]:= In[2]:= RANDOM NUMBERS & HISTOGRAMS r : RandomReal In[3]:= In[4]:= In[5]:= ri : RandomInteger In[6]:= rd : RandomInteger 1, 6 In[7]:= list Table rd rd, 100 2 dice Out[7]= 7, 11, 7, 10, 7, 8, 3,
Διαβάστε περισσότεραINPAQ Global RF/Component Solutions
MCB & MHC W Series Specification Product Name Series Multilayer Chip Ferrite Bead MCB & MHC W Series Size EIAJ 1005/1608/2012/3216/4516 MCB and MHC Series Chip Ferrite Bead for Automotive Applications
Διαβάστε περισσότερα2x 2 + x + 1 (x + 3)(x 1) 2 dx, 2x (x + 1) dx. b x 1 + x dx x x 2 1, 6u 5 u 3 + u 2 du = 6u 3 u + 1 du. = u du.
Ασκήσεις για το µάθηµα «Ανάλυση Ι και Εφαρµογές» Κεφάλαιο 8: Τεχνικές ολοκλήρωσης Α Οµάδα. Υπολογίστε τα ακόλουθα ολοκληρώµατα : + + d, + + ( + 3)( ) d, 3 + 3 + 3 + + + d. Υπόδειξη. (α) Γράφουµε + + d
Διαβάστε περισσότεραIV. ANHANG 179. Anhang 178
Anhang 178 IV. ANHANG 179 1. Röntgenstrukturanalysen (Tabellen) 179 1.1. Diastereomer A (Diplomarbeit) 179 1.2. Diastereomer B (Diplomarbeit) 186 1.3. Aldoladdukt 5A 193 1.4. Aldoladdukt 13A 200 1.5. Aldoladdukt
Διαβάστε περισσότεραNotations. Primary definition. Specific values. Traditional name. Traditional notation. Mathematica StandardForm notation. Specialized values
PolyGamma Notations Traditional name Digamma function Traditional notation Ψz Mathematica StandardForm notation PolyGammaz Primary definition 06.4.02.000.0 Ψz k k k z Specific values Specialized values
Διαβάστε περισσότεραExercises 10. Find a fundamental matrix of the given system of equations. Also find the fundamental matrix Φ(t) satisfying Φ(0) = I. 1.
Exercises 0 More exercises are available in Elementary Differential Equations. If you have a problem to solve any of them, feel free to come to office hour. Problem Find a fundamental matrix of the given
Διαβάστε περισσότεραMCB and MHC Series Chip Ferrite Bead for Automotive Applications Qualified based on AEC-Q200
RoHS MC and MHC Series Chip Ferrite ead for Automotive Applications Qualified based on AEC-Q200 Explanation of Part Number MC 1608 W 12 1 H P - 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1. Series Name 2. Size Code: the first
Διαβάστε περισσότεραGAUSS-LAGUERRE AND GAUSS-HERMITE QUADRATURE ON 64, 96 AND 128 NODES
GAUSS-LAGUERRE AND GAUSS-HERMITE QUADRATURE ON 64, 96 AND 128 NODES RICHARD J. MATHAR Abstract. The manuscript provides tables of abscissae and weights for Gauss- Laguerre integration on 64, 96 and 128
Διαβάστε περισσότερα5 Παράγωγος συνάρτησης
5 Παράγωγος συνάρτησης Ας ϑεωρήσουµε µια συνάρτηση f µε πεδίο ορισµού το [a, b]. Για κάθε 0 [a, b] ορίζουµε µια νέα συνάρτηση µε τύπο µε πεδίο ορισµού D(Π 0 ) = D(f ) { 0 }. Την συνάρτηση Π 0 Π 0 () =
Διαβάστε περισσότεραOther Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests
Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests Side-Note: So far we have seen a few approaches for creating tests such as Neyman-Pearson Lemma ( most powerful tests of H 0 : θ = θ 0 vs H 1 :
Διαβάστε περισσότεραNotations. Primary definition. Specific values. General characteristics. Traditional name. Traditional notation. Mathematica StandardForm notation
KelvinKei Notations Traditional name Kelvin function of the second kind Traditional notation kei Mathematica StandardForm notation KelvinKei Primary definition 03.5.0.000.0 kei kei 0 Specific values Values
Διαβάστε περισσότεραX = [ 1 2 4 6 12 15 25 45 68 67 65 98 ] X X double[] X = { 1, 2, 4, 6, 12, 15, 25, 45, 68, 67, 65, 98 }; double X.Length double double[] x1 = { 0, 8, 12, 20 }; double[] x2 = { 8, 9, 11, 12 }; double mean1
Διαβάστε περισσότεραCRASH COURSE IN PRECALCULUS
CRASH COURSE IN PRECALCULUS Shiah-Sen Wang The graphs are prepared by Chien-Lun Lai Based on : Precalculus: Mathematics for Calculus by J. Stuwart, L. Redin & S. Watson, 6th edition, 01, Brooks/Cole Chapter
Διαβάστε περισσότεραΟι εντολές του MaLT+
Έλεγχος του χαρακτήρα Οι εντολές του MaLT+ Ελληνική Εντολή Αγγλική Εντολή Περιγραφή Παράδειγμα Κίνηση του χαρακτήρα Μπροστά/μ Πίσω/π fw/fd/forward bw/bk/backward προχωράει μπροστά τόσα βήματα όσο ο προχωράει
Διαβάστε περισσότεραAnswers to Selected Exercises
Answers to Selected Eercises Chapter. second, fifth, fifth, forty-second a i. yes, it is a ii. no, it is not a iii. no b i. no b ii. yes b iii. no c i. yes c ii. no c iii. no d i. no d ii. no d iii. yes
Διαβάστε περισσότεραDifferential equations
Differential equations Differential equations: An equation inoling one dependent ariable and its deriaties w. r. t one or more independent ariables is called a differential equation. Order of differential
Διαβάστε περισσότεραΛίστα. Το διάνυζμα (vector) στο Mathematica είναι μια λίστα που έχει τα στοιχεία. Ο πίνακας ( matrix ) είναι λίστα απο τις λίστες.
Λίστα Το διάνυζμα (vector) στο Mathematica είναι μια λίστα που έχει τα στοιχεία. Ο πίνακας ( matrix ) είναι λίστα απο τις λίστες. Η λίστα είναι ένα σύνολο αντικειμένων των οποίων τα σύμβολα περιέχονται
Διαβάστε περισσότερα_Toc90831498 1. ΑΘΡΟΙΣΜΑΤΑ ΚΑΙ ΓΙΝΟΜΕΝΑ ΣΤΟ MATHEMATICA. 2 2. ΑΚΟΛΟΥΘΙΕΣ ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΩΝ ΑΡΙΘΜΩΝ ΣΤΟ MATHEMATICA. 3
_Toc9083498. ΑΘΡΟΙΣΜΑΤΑ ΚΑΙ ΓΙΝΟΜΕΝΑ ΣΤΟ MATHEMATICA.. ΑΚΟΛΟΥΘΙΕΣ ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΩΝ ΑΡΙΘΜΩΝ ΣΤΟ MATHEMATICA. 3 3. ΣΕΙΡΕΣ ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΩΝ ΑΡΙΘΜΩΝ ΣΤΟ MATHEMATICA. 8 4. ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΣΤΟ MATHEMATICA. 5. ΌΡΙΑ ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΩΝ
Διαβάστε περισσότερα1. If log x 2 y 2 = a, then dy / dx = x 2 + y 2 1] xy 2] y / x. 3] x / y 4] none of these
1. If log x 2 y 2 = a, then dy / dx = x 2 + y 2 1] xy 2] y / x 3] x / y 4] none of these 1. If log x 2 y 2 = a, then x 2 + y 2 Solution : Take y /x = k y = k x dy/dx = k dy/dx = y / x Answer : 2] y / x
Διαβάστε περισσότεραΓενικά Μαθηματικά Ι. Ενότητα 14: Ολοκλήρωση Κατά Παράγοντες, Ολοκλήρωση Ρητών Συναρτήσεων Λουκάς Βλάχος Τμήμα Φυσικής
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ενότητα 1: Ολοκλήρωση Κατά Παράγοντες, Ολοκλήρωση Ρητών Συναρτήσεων Λουκάς Βλάχος Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται
Διαβάστε περισσότεραCBC MATHEMATICS DIVISION MATH 2412-PreCalculus Exam Formula Sheets
System of Equations and Matrices 3 Matrix Row Operations: MATH 41-PreCalculus Switch any two rows. Multiply any row by a nonzero constant. Add any constant-multiple row to another Even and Odd functions
Διαβάστε περισσότεραΜετασχηματισμός Δεδομένων
ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 2ο Μετασχηματισμός Δεδομένων a. από τα Data demo.sav επιλέγουμε τη στήλη Income b. δημιουργούμε νέο Data Set μόνο με αυτήν τη στήλη c. Click Transform d. Compute Variable e. Επιλέγω
Διαβάστε περισσότεραComputing the Macdonald function for complex orders
Macdonald p. 1/1 Computing the Macdonald function for complex orders Walter Gautschi wxg@cs.purdue.edu Purdue University Macdonald p. 2/1 Integral representation K ν (x) = complex order ν = α + iβ e x
Διαβάστε περισσότεραFORMULAS FOR STATISTICS 1
FORMULAS FOR STATISTICS 1 X = 1 n Sample statistics X i or x = 1 n x i (sample mean) S 2 = 1 n 1 s 2 = 1 n 1 (X i X) 2 = 1 n 1 (x i x) 2 = 1 n 1 Xi 2 n n 1 X 2 x 2 i n n 1 x 2 or (sample variance) E(X)
Διαβάστε περισσότεραRMT Tick RMT. Application of the RMT-test on Real Data: Hash Function and Tick Data of Stock Prices
RMT Tick 1,a) 1 1,b) RMT 2 SHA-1 MD5 RMT SHA-1 2007 2009 TOPIX500 2010 2011 RMT Application of the RMT-test on Real Data: Hash Function and Tick Data of Stock Prices Xin Yang 1,a) Yuta Mikamori 1 Mieko
Διαβάστε περισσότεραΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΕΞΟΡΥΞΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ Δ.Π.Μ.Σ. ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΕΣ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΕΣ ΕΠΙΣΤΗΜΕΣ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΕΞΟΡΥΞΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΤΕΛΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΧΟΥΧΟΥΜΗΣ ΙΩΑΝΝΗΣ Το σύνολο των
Διαβάστε περισσότεραΑριθµητικές Μέθοδοι Collocation. Απεικόνιση σε Σύγχρονες Υπολογιστικές Αρχιτεκτονικές
Αριθµητικές Μέθοδοι Collocation Απεικόνιση σε Σύγχρονες Υπολογιστικές Αρχιτεκτονικές Hermite Collocation Method BVP L B uxy (, ) = f(, xy), (, xy) Ω uxy (, ) = gxy (, ), (, xy) Ω Red Black Collocation
Διαβάστε περισσότερα