Универзитет у Београду Математички факултет

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Универзитет у Београду Математички факултет"

Transcript

1 Универзитет у Београду Математички факултет Катедра за рачунарство и информатику мастер рад Анализа излазног низа генератора RC4 студент: Јована Радуловић ментор: др Миодраг Живковић Београд 2015.

2 Садржај 1. Увод Основни појмови Криптографски алгоритам Проточне шифре Алгоритам RC Основно о алгоритму Фаза KSA Основна својства фазе KSA Фаза PRGA Финијеви циклуси Особине излазног низа генератора RC Особине које се односе на први бајт излазног низа Условљеност првог излазног бајта пермутацијом S Условљеност првог излазног бајта кључем Особине које се односе на све бајтове излазног низа Џенкинсова теорема Низ вредности индекса j у фази PRGA Резултати симулације Програмска реализација Анализа добијених резултата Провера условљености првог излазног бајта кључем Тестирање теорема 4.1, 4.6. и Одступање експерименталне вероватноће p' од вероватноће p дате теоремом Закључак Литература

3 1. Увод Са развојем првих писама настаје и потреба да се садржај писаних порука заштити, поготово порука које се користе у војним и дипломатским круговима. То доводи до развоја криптографије и појаве првих једноставних шифара попут спартанске шифре скитале и Цезарове шифре. Међутим, појава рачунара и развој комуникационих технологија довели су до експанзије ове области, нарочито у последњих тридесетак година. У том периоду уводе се први стандарди и развија се велики број нових алгоритама за шифровање. Један од алгоритама насталих у периоду вртоглавог развоја криптографије је и алгоритам RC4. Алгоритам RC4 генерише низ кључа, на основу кога се врши шифровање порука. Овај алгоритам је године дизајнирао Рон Ривест (Ron Rivest), за потребе компаније RSA Data Security, Inc. Шифра је све до године била држана у тајности, када је неко анонимно послао њен изворни код на листу Cypherpunks. Од тог тренутка, алгоритам RC4 постао је доступан широј јавности. Данас је RC4 једна од најпопуларнијих проточних шифара. Алгоритам на коме се ова шифра заснива уграђен је у велики број комерцијалних производа (Lotus Notes, Oracle Secure SQL, Microsoft Windows ) и користи се за шифровање интернет саобраћаја као саставни део мрежних протокола (SSL, TLS, WPA, WEP ). Његова популарност се заснива на једноставном, брзом и ефикасном алгоритму. Због своје једноставности, алгоритам RC4 је од датума објављивања па све до данас био мета многобројних напада, али и поред бројних напада алгоритам није озбиљно угрожен, тако да је његова употреба безбедна уз извесна ограничења. Предмет овог рада је анализа статистичких особина алгоритма RC4, када се алгоритам користи као генератор псеудослучајних бројева. Овај рад поред тога садржи и одељак у коме су приказана статистичка тестирања експериматално добијених резултата. Циљ овог дела рада је евентуално проналажење тестова чији се излаз из алгоритма RC4 статистички битно разликује од равномерно расподељеног случајног низа. Наставак рада подељен је на следећа поглавља: Основни појмови. У овом поглављу су уведени основни појмови. Алгоритам RC4. Ово поглавље описује алгоритам RC4, његове фазе и у њему је укратко изложен преглед основних својстава која се користе у даљем тексту. 2

4 Особине излазног низа генератора RC4. У овом поглављу приказују се особине излазног низа генератора алгоритма RC4. Резултати симулације. У овом поглављу је изложена програмска реализација и изнете су статистичке анализе и обрађени резултати. Закључак. Ово поглавље поред закључка садржи и предлоге за будућа истраживања. 3

5 2. Основни појмови Ово поглавље садржи два одељка. У првом одељку, Криптографски алгоритам, уведени су основни криптографски појмови. Други одељак, Проточне шифре, садржи дефиницију и неке основне карактеристике проточних шифара Криптографски алгоритам Криптографски алгоритам је функција која пресликава један низ битова у други, при чему није нужно да низови буду једнаке дужине. Улазни низ битова, тј. низ битова који је аргумент функције, зове се отворени текст. Шифровање је процес примене криптографског алгоритма, а резултат шифровања назива се шифратом. Ако је отворени текст означен са P, шифрат са C, а функција шифровања са E, процес шифровања описује следећа једнакост =. Поступак инверзан поступку шифровања, назива се дешифровањем. Ако је функција дешифровања означена са D, тада важе једнакости: и = =. У пракси, криптографски алгоритми садрже још један параметар низ битова који се зове кључ. Пре употребе алгоритама који су засновани на кључу, безбедност криптографског алгоритма се заснивала на тајности алгоритма. Увођењем кључа, алгоритми нису више морали бити тајни, већ се њихова сигурност почела заснивати на тајности кључа. Такође, уколико је тајни алгоритам који користи кључ разбијен, довољно је променити кључ да би се алгоритам могао и даље користити. Захваљујући увођењу кључа, јавност се укључила у откривање недостатака постојећих алгоритама и у проналажење нових, безбеднијих алгоритама. 4

6 Криптографски алгоритми који користе кључеве могу се поделити на симетричне и асиметричне алгоритме. Асиметрични алгоритми су они алгоритми код којих се при шифровању и дешифровању користе различити кључеви јавни кључеви се користе за шифровање, а тајни за дешифровање, док симетрични алгоритми користе исти тајни кључ и за шифровање и дешифровање. У овом раду од значаја су само симетрични алгоритми, тако да се на даље сматра да је исти кључ коришћен и за шифровање и за дешифровање. Ако је кључ означен са k, процесе шифровања и дешифровања описују следеће једнакости: и Такође, важи и следећа једнакост 2.2. Проточне шифре = =. =. Проточне шифре отворени текст трансформишу симбол по сибол, тј. бит по бит. Ако су са m1, m2, m3 означени битови поруке коју треба шифровати, са k1, k2, k3... означени битови низа кључа, а битови шифрата са c1,c2,c3... тада је поступак шифровања описан следећом једнакошћу =, Слична једнакост важи за процес дешифровања 1. =, 1. Главне предности оваквог начина шифровања су што се операција (XOR) једноставно и брзо извршавa, као и то што се шифровање и дешифровање обављају на исти начин што олакшава имплементацију алгоритма. 5

7 Сигурност овакве шифре у потпуности зависи од квалитета генератора који генерише низ кључа. Уколико генератор низа кључа даје бесконачан низ случајних битова, тада се оваква шифра своди на случајну шифру (one-time-pad) и има савршену сигурност. Међутим, у пракси сигурност проточне шифре је мања од сигурности случајне шифре, јер генератор низа кључа генерише низ битова који је у ствари детерминистички, иако наизглед делује случајно (тзв. псеудослучајни низ). Што је излаз генератора сличнији случајном низу, нападач има тежи проблем пред собом. Како је излаз генератора који генерише низ кључа псеудослучајни низ, треба нагласити да је добра пракса повремено променити кључ, како би се обезбедила већа сигурност система. 6

8 3. Алгоритам RC4 Ово поглавље подељено је у четири одељка. Први одељак овог поглавља садржи опис основних елемената алгоритма. У другом одељку су уведене и објашњене ознаке које се користе у даљем раду. У трећем одељку детаљно је изложена фаза KSA алгоритма и дат је преглед основних својстава KSA која се користе у даљем тексту, док је у четвртом одељку детаљно описана фаза PRGA. Сва тврђења у овом поглављу написана су на основу трећег и четвртог поглавља литературе [1] Основно о алгоритму RC4 је проточна шифра, са тајним кључем чија је величина најчешће између 40 и 148 битова, а низ кључа је независан од отвореног текста (тзв. OFB режим, Output Feedback). Основни елеменат ове шифре је низ =0,, 1, дужине = 2, а елементи за низ S су пермутација скупа {0,1,,2 1}. Сабирање индекса за S врши се по модулу N. Поред низа S, користи се и низ K и индекси i и j. Низ K се добија од тајног кључа k поновљеног довољан број пута да би се попунио низ 0,, 1. Обично се узима да је = 8 тј. = 256. Алгоритам RC4 састоји се из две фазе. Прва фаза је фаза KSA (Key-scheduling algorithm) у којој се врши иницијализовање пермутације S у зависности од кључа. За њом следи фаза PRGA (Pseudo-random generation algorithm) у којој се из пермутације S генерише псеудослучајни низ бајтова који ће се користити приликом шифровања отвореног текста. 7

9 3.2. Фаза KSA Фаза KSA је прва фаза приликом извршења алгоритма RC4. У овој фази врши се иницијализовање низа S у зависности од кључа. У даљем тексту детерминистички индекс, псеудослучајни индекс и пермутација током фазе KSA редом су означени са i, j и S. Следећи псеудокод детаљно описује KSA: Ulaz: Niz K[0 N - 1] dobijen periodičnim ponavljanjem tajnog ključa Izlaz: Permutacija S //Inicijalizacija identičke permutacije for i = 0 to N - 1 do end S[i] = i //Inicijalizacija indeksa j j = 0 // Mešanje elemenata niza S for i = 0 to N - 1 do j = j + S[i] + K[i] (mod N) swap(s[i], S[j]) end Током фазе KSA врши се иницијализација низа S, тако што се сваком елементу додели вредност позиције на којој се налази у низу тј. од низа S се направи идентичка пермутација. У следећем кораку се врши иницијализација индекса j на 0, а потом се 8

10 врши премештање елемената низа S у N итерација. У свакој итерацији одређује се вредност елемента на позицији j која зависи од тренутног стања низа S и од вредности у низу K (тј. кључа), а потом се врши замена елемената који се налазе на позицијама i и j Основна својства фазе KSA Рус (Roos) [6] и Вагнер (Wagner) [7] су независно један од другог, године открили прве слабости у фази KSA, на основу којих су издвојили неколико класа слабих кључева. У овом одељку дат је преглед особина фазе KSA до којих су Рус и Вагнер дошли у свом раду, а које су значајне за анализу фазе PRGA. Ознака fy уведена је ради краћег и једноставнијег записа и дефинише се на следећи начин Лема Највероватнија вредност елемента на позицији y у пермутацији S након KSA, за првих неколико вредности y дата је једнакошћу =. Рус је закључио, да када је y довољно мало, постоји велика вероватноћа да ниједан од два елемента која учествују у замени, није учествовао у претходним заменама. На основу тога се са великом сигурношћу може претпоставити да је = пре замене у (y+1)-ој рунди. Одатле се даље може закључити да је највероватнија вредност елемента на позицији 1 једнака , а да је највероватнија вредност елемента на позицији 2 једнака Како је вероватноћа да j не узима одређену вредност током фазе KSA једнака, закључак до кога је дошао Рус, може се формализовати у виду следећег тврђења. 9

11 Последица 3.2. По завршетку фазе KSA највероватније вредности другог и трећег елемента у пермутацији S дате су следећим изразима: 1. 1= =

12 3.3. Фаза PRGA Током фазе PRGA из пермутације S генерише се псеудослучајни низ бајтова који се касније користи приликом шифровања отвореног текста. У току фазе PRGA детерминистички индекс, псеудослучајни индекс и пермутација редом су означени са i G, j G и S G, док је са t је означен индекс на основу кога се из пермутације S G добија излазни бајт z, за који важи да је z = S G [t]. Улога експонента G у ознакама детерминистичког индекса i, псеудослучајног индекса j и пермутације S у оквиру фазе PRGA је да разликује наведене елементе од истих елемената који се користе у оквиру фазе KSA. Следећи псеудокод детаљно описује PRGA: Ulaz: Permutacija S[0 N - 1] koja zavisi od tajnog ključa l dužina pseudoslučajnog niza Izlaz: Pseudoslučajan niz bajtova z // Inicijalizacija i G = j G = 0 // Generisanje pseudoslučajnog niza bajtova dužine l for r = 0 to l-1 do i G = i G + 1 (mod N) j G = j G + S G [i G ] (mod N) swap(s G [i G ], S G [j G ]) t = S G [i G ] + S G [j G ] (mod N) z[r]=s G [t] end 11

13 PRGA фаза започиње иницијализацијом индекса i G и j G на 0. Након тога приступа се генерисању задатог броја бајтова (означимо тај број са l ). Сваки бајт генерише се у четири корака, а цео процес се понавља док се не изгенерише свих l бајтова. Индекс i G се увек мења на исти начин, док индекс j G зависи од вредности која се у пермутацији S G налази на позицији i G. Након израчунавања индекса i G и j G врши се замена елемената који се налазе на позицији i G и позицији j G у низу S G. Последњи корак у генерисању једног бајта је рачунање вредности t која представља позицију елемента у пермутацији S G који је излаз генератора. Излазни бајт је онај бајт који се налази на позицији t у пермутацији S G. На основу претходно изнетог, RC4 се може разматрати и као коначни аутомат, чије је унутрашње стање уређена тројка (S,i,j). У даљем тексту уз променљиву је често у индеску наведен и параметар r који означава да је у питању вредност одређене променљиве у r-тој рунди. На пример, S0 G означава стање пермутације S пре прве рунде PRGA, док ir G означава вредност параметра i у r-тој рунди PRGA Финијеви циклуси Убрзо након објављивања алгоритма RC4 Хал Фини (Hal Finney) [10] је открио следеће својство: Теорема 3.3. Ако је = +1 и =1 у r-тој рунди фазе PRGA, тада важе следећа тврђења: 1. наведена релација важи у свим наредним рундама 2. формира се циклус дужине 1 у простору стања 3. излазни бајтови,,, су добијени цикличком ротацијом пермутације. Доказ 1. Нека је након r-те рунде фазе PRGA = +1 и =1. Tада је у наредној рунди = +1 и = + = + +1 = + = +1+ 1=

14 Након замене елемената на позицијама i и j, добија се да је +2=1 и + 1= +2. Дакле, однос између пермутације и индекса i и j, који важи у r-тој рунди фазе PRGA, важи и у r+1-ој рунди фазе PRGA. Тиме је тврђење доказано математичком индукцијом. 2. У свим рундама фазе PRGA, врши се замена елемената који су на позицијама +1 и и вредност 1 се циклички помера за једно место удесно у свакој рунди. Након N рунди, вредност 1 се враћа на своју почетну позицију, а остале вредности се циклички померају за једно место улево. Након N-1 понављања N рунди, све вредности се налазе на својим почетним позицијама и индекси i и j имају почетне вредности. Одатле је јасно да се у простору стања формира циклус дужине N(N-1). 3. За фиксно, вредност на позицији се понавља након сваких N-1 корака, док вредност ј увек остаје 1. Због тога се индекс + понавља на сваких N-1 корака. Како се све вредности померају циклички за једно место улево, тако N излазних бајтова међу којима су свака два одвојена N-1 рундом, представља циклички померену пермутацију S. Уколико у неком стању важи да је = +1 и =1 тада се то стање назива Финијевим стањем. На основу теореме 3.3, јасно је да се из Финијевог стања не може прећи у стање које није Финијево, нити се из стања које није Финијево може прећи у стање које јесте Финијево. Циклус у простору стања који се формира на овај начин назива се Финијевим циклусом. Захваљујући иницијализацији ==0 пре прве рунде PRGA, избегнута је појава Финијевих циклуса приликом рада RC4. Самим тим избегнути су и озбиљни недостаци који би се појавили у псеудослучајном низу бајтова који генерише алгоритам RC4. Међутим, ово својство отвара питање да ли се могу појавити неки други кратки циклуси у оквиру фазе PRGA. За сада постојање таквих циклуса није познато. 13

15 4. Особине излазног низа генератора RC4 У овом поглављу приказују се особине излазног низа генератора алгоритма RC4. Изложена својства су организована у два одељка. У првом одељку су наведена својства која се односе на први бајт излазног низа, док се својства чији је преглед дат у другом одељку односе на све бајтове излазног низа, почев од првог бајта. Сва тврђења која су наведена у овом поглављу написана су на основу четвртог поглавља у литератури [1] Особине које се односе на први бајт излазног низа У одељку изложена су својства која се односе на условљеност првог излазног бајта пермутацијом S, док су у одељку изложена својства која се односе на условљеност првог излазног бајта кључем Условљеност првог излазног бајта пермутацијом S Вредност индекса t1 на основу кога се добија први излазни бајт z1 нема равномерну расподелу вероватноће. Вероватноћа да је t1 = 2 је готово двоструко већа, него да индекс t1 узима било коју другу вредност. Формално речено: Теорема 4.1. Ако се претпостави да је пермутација S0 G, добијена после фазе KSA, случајно одабрана из скупа свих могућих пермутација ZN са равномерном расподелом вероватноћа, тада је расподела вероватноће индекса t1, на основу кога се одређује први излазни бајт == за непарно ; за парно 2; за =2. 14

16 Доказ У првој рунди PRGA i1 G постаје 1, а j1 G добија вредност S0 G [1]. Након замене елемената на позицијама i и j добија се: и = = 1 = = 1. Ако је =1 тада је и 1=1 јер је = 1. Из 1=1 и својства PRGA да је = 1 следи да је =1, а на основу полазне чињенице да је S j =1 и резултата из претходног корака добија се да је 1=1. Најзад је и =1 јер је =1. Како је =, == 1, ако је =1 и =1; 0, ако је 1 и =1; 0, ако је 1 и =; 1 1, иначе. расподела вероватноће за индекс = + може се израчунати на следећи начин: за непарно : = = =, = += 1 за парно 2: 1 1 = 1. = = =, = += 3,, 1 1 = 15

17 = за =2: = = =1, =1+ =, = +2=, = = Условљеност првог излазног бајта кључем Први излазни бајт условљен је са прва три бајта кључа. Ову условљеност први је открио Рус [6]. Ради краћег и једноставнијег записа уведимо ознаку, дефинисану на следећи начин За управо уведену ознаку, важи да је. Лема = Доказ Нека је = Из последице 3.2. важи да је 2= Доказ се може раздвојити на два случаја:. 16

18 1. Ако је после KSA 2= и ако у премештању у првој рунди PRGA не учествује индекс два. Вероватноћа овог догађаја је 2= 1 2= Ако је после фазе KSA 2 и ако након прве рунде PRGA долази на позицију са индексом два. Вероватноћа овог догађаја је 2 1=, 1=2= 2 1=2 = Сабирањем добијених вероватноћа добија се да је Теорема = =. За произвољан тајни кључ, веза између бајтова тајног кључа и првог излазног бајта дата је изразом Доказ Нека је: = = Онда је: == == = = == = == 17

19 =2 2= + = =+ парно + = = непарно На основу теореме 4.1: == = = + парно где је ознака I уведена због једноставности. На основу чињенице да је 1 = =, непарно следи да је: 2 2=+ 1 = + парно 1 = = непарно 1 2=+ 1 2=+ 1 = = парно Последњи израз на основу леме 4.2. има вредност парно = 1 2=+ 1 = = Експерименталним путем Рус [6] је дошао до закључка, да уколико додатно важи да је 0+1 0, условљеност првог излазног бајта кључем расте. Формално, ово својство је представљено наредном теоремом. 18

20 Теорема 4.4. Уколико је 0+1 0, тада је веза између кључа и индекса t1 на основу кога се одређује први излазни бајт дата вероватносним изразом Доказ = > 1. = = + = = =1, = =, = >, > =1, = Како је =1 ј =1 1=1 последњи израз своди се на 1= = 1= =0+1+1 (на основу последице 3.2, 1.) Теорема 4.5. Уколико је 0+1 0, тада је веза између кључа и првог излазног бајта дата вероватносним изразом = > 1. Доказ = = = = 19

21 = = , == = = > > = = = = = = = (последња једнакост добија се на основу теореме 4.4. и леме 4.2.) 20

22 4.2. Особине које се односе на све бајтове излазног низа У одељку изложене су Џенкинсонова теорема и њена последица, док се одељак односи на низ вредност y у оквиру фазе PRGA Џенкинсова теорема Џенкинсова теорема је једна од најважнијих слабости PRGA. Теорема 4.6. Џенкинсова У r-тој рунди PRGA, r 1, важи Доказ = = = 2. Доказаћемо да је =, док се доказ да је = изводи аналогно. Доказ се може поделити на два случаја: 1. ако је = + + = = Догађај = + јавља се са вероватноћом, док се догађај = јавља са вероватноћом 1. Одатле следи да је вероватноћа овог случаја 1=. 21

23 2. ако је + Догађај + јавља се са вероватноћом, док се догађај = јавља са вероватноћом. Одатле следи да је вероватноћа овог случаја =. Сабирањем вероватноћа израчунатих у 1. и 2. случају добија се да је Последица 4.7. = 2, Доказ = = за 1. Како је у r-тој рунди = на основу теореме 4.6. важи да је = 2, за 1. На основу премештања у r-тој рунди, добија вредност. Одатле је = 2, Низ вредности индекса j у фази PRGA за 1. Ако се посматра један корак током фазе PRGA, тада је: = +1 и = + +1, 22

24 где су и вредности у наредној рунди PRGA. Ако су u и v дефинисани на следећи начин и = +1 = +, тада је после замене += и +1=, а излазни бајт = +. Нека је,, број пермутација од укупних! пермутација скупа ={0,, 1}, таквих да је за дате вредности и, излаз након једног корака PRGA баш z. Тада важи следеће својство: Теорема 4.8. Нека је N парно. Тада важи: 1. Ако је парно, тада је,,= 1! 2!, ако је = ; 1!+2 3!, иначе. 2. Ако је непарно и =,, тада је 2 1! 2!, ако је = ;,,= 1! 2 2!, ако је = + 2 ; 3. Ако је непарно и 1! 2!+2 3!,,, тада је иначе., 1! 2!+2 3!, ако је =h;,= 1!+4 3!, иначе., где је h=, +1, +1 2,

25 Доказ наведеног својства се може пронаћи у литератури [5]. Последица 4.9. Под претпоставком да је свака од пермутација из скупа ZN подједнако могућа пред сваки корак PRGA, важе следећа тврђења: Доказ 1. = је непарно + 2. = је парно 3. = 2= +1= = је непарно= == =, је непарно На основу претходне теореме (први случај у 2. и 3.) закључује се да претходни израз има вредност ! 2!! + 2 1! 2!+2 3! =! = Из 1. дела ове теореме важи да је = је непарно +. Вероватноћа да је = је парно=1 = је непарно. Одатле следи да је = је парно. 3. = = = На основу претходне теореме (првог случаја у 2.) добија се да је = = +1 2 = 1 2 1! 2!! 24

26 Такође на основу претходне теореме (другог случаја у 2. и првог случаја у 1.) важи да је = =!! +!!!! + 2!!!! Одатле је = = Доказ да је = = ++1 =. = Ако је дато 2= +1 (mod N) догађаји = +1 је доказ завршен. се изводи аналогно. и = 2 су једнако вероватни, чиме Ако се разматрају два узастопна корака током фазе PRGA долази се до закључка да индекс зависи од индекса. Лема За свако 0 следеће једнакости су еквивалентне: Доказ 1. = = =2. Доказ да су прве две једнакости еквивалентне изводи се у два корака. Најпре се доказује да 1. 2, а потом и да На основу својстава фазе PRGA закључује се да је = +, a на основу поставке теореме важи да је = +2. Одатле се заменом у првој једнакости добија да је Аналогно се изводи доказ у другом смеру. = + +2=

27 Доказ да су друга и трећа једнакост еквивалентне такође се изводи у два корака. Најпре се доказује да 2. 3, а потом и да На основу својстава фазе PRGA је = основу поставке теореме је = +2. Одатле се заменом +2 у првој једнакости добија + = + +2, а на = + ј = + = + =2. Аналогно се изводи доказ у другом смеру. На основу претходно наведене леме изводи се следећа теорема. Теорема =2 +4 =, 0. Доказ Догађај =2 +4 може да се одигра на два начина: 1. ако је = +2 Тада je на основу претходне леме =2 =2 +2 =2 +4. Вероватноћа овог дела је = +2=. 2. ако је +2, али је због случајне расподеле =2 +4 Из претходне леме На основу тога може узети било коју од преосталих N-1 вредности. Одатле се добија да је вероватноћа овог дела 26

28 = = 1. Сабирањем добијених вероватноћа добија се да је Теорема = + = 2, Доказ =2 +4 = 2, Догађај = + може се одиграти на два начина: 1. ако је = +2, тада је на основу леме =2 = Вероватноћа овог случаја је = +2=. 2. ако је +2, али је због случајне расподеле = + Вероватноћа овог случаја је = = 1. Сабирањем претходно добијених вероватноћа добија се да је Последица = = [ ] = 2, 0. + = 2, 0. 27

29 Теорема = , 0. Доказ Догађај = може се одиграти на два начина: 1. ако је = [ ] и = [ ] Тада је на основу теореме 4.6. и последице вероватноћа овог случаја: 2. ако је 2 2 = 4. [ ], али је због случајне расподеле =. Тада је вероватноћа овог случаја 1. Сабирањем добијених вероватноћа добија се да је = = = =

30 5. Резултати симулације У овом поглављу приказује се програм који је коришћен за експерименталну проверу тврђења приказаних у претходном поглављу, као и анализа добијених резултата. Већина тврђења изложених у раду дају приближне вероватноће. Циљ овог поглавља је спровођење статистичких тестова којима би се проверило да ли постоје статистички значајна одступања од приближних вредности параметара из тврђења у претходном поглављу Програмска реализација Програм коришћен за практичну проверу резултата изведених теоријским путем састоји се из три логичке целине. Прву целину представљају функције које симулирају рад основних компоненти алгоритма RC4 фазу KSA и фазу PRGA. Другу целину чине функције које имају улогу у генерисању и проширивању случајних кључева намењених за симулацију рада алгоритма RC4. Последњу целину чине функције чија је улога генерисање резултата, као и оне функције које помажу при каснијој анализи добијених резултата. Програм се покреће са унапред задатим бројем {10000,20000,40000,80000}, где m представља број кључева који се генеришу. У свакој од функција на основу којих се добијају експериментални резултати, генерише се задати број кључева, са сваким од тих кључева се покрене алгоритам RC4 и потом се проверава колики број генерисаних кључева задовољава својство које се испитује. Овај процес представља један експеримент. Сходно томе, један експеримент (у ознаци X) са m кључева можемо посматрати као низ независних догађаја,, при чему сваки од догађаја узима или вредност 1 у случају успеха или вредност 0 у случају неуспеха. Сматра се да је догађај окончан успехом, ако је након покретања алгоритма RC4 установљено да је за кључ ki задовољено својство које се испитује. Из претходно изложеног, јасно је да експеримент X представља број успешно реализованих догађаја међу догађајима,. Ако узима вредност 1 са неком вероватноћом p, онда узима вредност 0 са вероватноћом q, где је = 1. 29

31 Дакле, вероватноћа догађаја је На основу тога очекивање догађаја је док је његова дисперзија Очекивање збира једнако је збиру очекивања E =, = = = 1. = = + + =, а из чињенице да су догађаји, независни, следи да је = = + + = 1. Експеримент X има биномну расподелу,, која се може апроксимирати нормалном расподелом,, где је = и =. Расподела, се своди на нормалну 0,1 расподелу трансформацијом у z- вредност, где је =. Нека је за фиксирано, експеримент X извршен = пута и нека су реализације експеримента редом,,. Резултати реализације експеримента,,,, називају се тестом. Тест има биномну расподелу,, која се може апроксимирати нормалном расподелом,, где је = + + и =, 30

32 а и представљају величину узорка и i-ти елемент у узорку. У овом случају се на основу добијених резултата, спровођењем Пирсоновог χ 2 теста, проверава хипотеза H0 да се резултати добијени експерименталним путем имају биномну, расподелу. Нека је =, где је 50 и 5. Број представља величину узорка, број категорија, број узорака у -тој категорији, а вероватноћу у -тој категорији. Хипотеза H0 се одбацује ако важи да је,, где се вредност, добија очитавањем из одговарајуће статистичке таблице. У случају да се врши само једно извођење експеримента, приликом анализе добијених резултата користи се чињеница да око 95% резултата за z-вредност треба да припада интервалу [-2,2]. 31

33 5.2. Анализа добијених резултата У одељку приказани су резултати тестирања теореме 4.3, док су у одељку изложени резултати тестирања теореме 4.1, теореме 4.6. (Џенкинсова теорема) и теореме Провера условљености првог излазног бајта кључем Провера условљности првог излазног бајта кључем спроведена је тестирањем теореме 4.3. Тестирање је спроведено са {10000, 20000, 40000, 80000} кључева. За сваки од ових тестова спроводи се = експеримената. У овом случају, провера добијених резултата, врши се спровођењем Пирсоновог χ 2 теста. Резултати експеримената су подељени у категорије, тако да у свакој категорији буде приближно једнак број елемената биномне расподеле,. Подела исхода биномних расподела 10000, и 20000, извршена је на 7 категорија, док је подела исхода биномних расподела 40000, и 80000, извршена на 8 категорија. Вероватноћа у биномној расподели добијена је на основу теореме 4.3. Хипотеза H0 је тестирана са прагом значајности = 0.05, за коју се гранична вредност очитава из наредне таблице. степени α=0.05 слободе Добијени резултати приказани су наредним графиконима и табелама. Најпре су изложени резултати за = кључева, а потом и за остале вредности {20000,40000,80000}. 32

34 У наредној табели приказане су експерименталне и очекиване вредности вероватноће p за све спроведене тестове Тест Тест Очекивана вредност Слика 1. Хистограми два различита теста са кључева Тест 1 Тест 2 На слици 1 представљени су хистограми за два различита случајна теста са = кључева. Приказани хистограми представљају расподелу вредности експеримента X у оквиру једног теста. 33

35 Вероватноћа да припада одређеном интервалу, број очекиваних погодака по интервалу, као и резултати Пирсоновог χ 2 теста спроведеног са кључева приказани су наредном табелом. Категорија Интервал [45, 47] [48, 50] [51, 53] [54, 56] [57, 60] Резултати поновљеног тестирања са кључева добијају се поступком приказаним у претходној табели, а вредност за овај тест износи Слика 2. Хистограми два различита теста са кључева Тест 1 Тест На слици 2 представљени су хистограми за два различита случајна теста са = кључева. Приказани хистограми представљају расподелу вредности експеримента X у оквиру једног теста. 34

36 Резултати првог теста са кључева приказани су наредном табелом. Категорија Интервал [94, 98] [99, 102] [103, 106] [107, 110] [111, 115] Вредност за други тест са кључева је Слика 3. Хистограми два различита теста са кључева Тест 1 Тест 2 На слици 3 представљени су хистограми за два различита случајна теста са = кључева. Приказани хистограми представљају расподелу вредности експеримента X у оквиру једног теста. Резултати првог теста са кључева приказани су наредном табелом. 35

37 Категорија Интервал , [193, 198] [199, 203] [204, 208] [209, 213] [214, 218] [219, 225] Вредност за други тест са кључева је Слика 4. Хистограми два различита теста са кључева Тест 1 Тест 2 На слици 4 представљени су хистограми за два различита случајна теста са = кључева. Приказани хистограми представљају расподелу вредности експеримента X у оквиру једног теста. Резултати првог теста спроведеног са кључева приказани су у наредној табели. 36

38 Категорија Интервал , [394, 402] [403, 409] [410, 415] [416, 421] [422, 428] [429, 437] Вредност за други тест са кључева је На основу добијених резултата закључује се да тестирани узорци пролазе Пирсонов χ 2 тест. 37

39 Тестирање теорема 4.1, 4.6. и Тестирање осталих својстава такође се врши са по 10000, 20000, односно кључева, али се због специфичности тврђења која се проверавају, спроводи само по један експеримент. Из резултата експеримента се добија вероватноћа на основу које се рачуна z- вредност, а добијени резултати су приказани табеларно. На овај начин тестирана су следећа својстава: Зависност првог излазног бајта од пермутације S - теорема 4.1. Џенкинсонова теорема - теорема 4.6. Зависност излазног бајта у (r+2)-ој рунди од индекса j у r-тој рунди - теорема Тестирања свих својстава су ограничена на генерисање првих 128 вредности, док је првих 10 приказано у табелама. Уколико су узорци у складу са предвиђеном расподелом вероватноћа, очекивано је да око 5% z-вредности буде ван интервала [-2,2]. Резултати су приказани у наредној табели. Зависност првог излазног бајта од пермутације S n=10000 n=20000 n=40000 n=80000, [, ] Џенкинсонова теорема n=10000 n=20000 n=40000 n=80000, [, ] Зависност излазног бајта у (r+2)-ој рунди од индекса j у r-тој рунди n=10000 n=20000 n=40000 n=80000, [, ] На основу резултата приказаних у претходној табели, може се закључити да заиста око 95% z-вредности припада интервалу [-2,2]. 38

40 У наредној табели приказани су резултати добијени тестирањем теореме 4.1. x n=10000 z-вредност n=20000 z-вреднсот n=40000 z-вредност n=80000 z-вредност У наредној табели приказани су резултати тестирања Џенкинсонове теореме. бајт n=10000 z-вредност n=20000 z-вредност n=40000 z-вредност n=80000 z-вредност У наредној табели приказани су резултати провере теореме бајт n=10000 z-вредност n=20000 z-вредност n=40000 z-вредност n=80000 z-вредност

41 Из практичних разлога у претходним табелама приказани су само резултати за првих 10 бајтова. На основу комплетних резултата добијених спровођењем тестова направљени су следећи хистограми. Хистограми су добијени тако што су z-вредности које су у интервалу од [-3,3] груписане у мање интервале Слика 5. Приказ резултата теореме 4.1. [-3,-2.5](-2.5,-2](-2,-1.5](-1.5,-1](-1,-0.5](-0.5,0] (0,0.5] (0.5,1] (1,1.5] (1.5,2] (2,2.5] (2.5,3] На слици 5 приказан је хистограм z-вредности добијених тестирањем теореме 4.1. са {10000, 20000, 40000, 80000} кључева Слика 6. Приказ резултата Џенкинсонове теореме [-3,-2.5](-2.5,-2](-2,-1.5](-1.5,-1](-1,-0.5](-0.5,0] (0,0.5] (0.5,1] (1,1.5] (1.5,2] (2,2.5] (2.5,3] 40

42 На слици 6 приказан је хистограм z-вредности добијених тестирањем Џенкинсонове теореме са {10000, 20000, 40000, 80000} кључева. На наредној слици (слика 7) приказан је хистограм z-вредности добијених тестирањем теореме са {10000, 20000, 40000, 80000} кључева Слика7. Приказ резултататеореме [-3,-2.5](-2.5,-2](-2,-1.5](-1.5,-1](-1,-0.5](-0.5,0] (0,0.5] (0.5,1] (1,1.5] (1.5,2] (2,2.5] (2.5,3] На основу добијених вредности и приказаних хистограма, може се закључити да се најмањи број z-вредности налази на ободима интервала [-3,3], а да тај број расте приближавањем средини овог интервала

43 Одступање експерименталне вероватноће p' од вероватноће p дате теоремом 4.3. У тестовима у одељку 5.2.1, p је биномна вероватноћа из теореме 4.3. и статистички тестови не показују значајно одступање узорака од ње. Звог тога се спроводе други, једноставнији тестови са већим узорцима чији је циљ да се провери да ли постоји статистички значајно одступање процене биномне вероватноће из узорка од биномне вероватноће p из теореме 4.3. За довољно велик број кључева (у ознаци m), вероватноћа p добијена на основу теореме 4.3. статистички ће се разликовати од експериментално добијене вероватноће (у ознаци p' ). Може се сматрати да се вероватноће p и p' статистички значајно разликују ако је > 4, при чему се користи чињеница да се вредности стандардне девијације из тврђења и њена процена из узорка практично не разликују. Из чињенице да је =, претходна неједнакост своди се на где је =. 1 > 4, Како је p мало, израз 1 може се апроксимирати јединицом, а претходна неједнакост своди се на > 16. Заменом вредности p и p' у претходној неједнакости добија се да се процена величине узорка m при којој се може очекивати да вредност p' из узорка статистички значајно одступа од вредности p из теореме 4.3. Заменом конкретних вредности у претходној неједнакости, добија се да се за > 10 вероватноће p и p' статистички значајно разликују. Ради провере наведених својстава извршено је по 10 тестова са {10, 10, 10, 10, 10 } кључева. У наредној табели приказани су резултати = за различите величине узорка m, где је вероватноћа p на основу теореме 4.3. приближно једнака

44 p' z p' z p' z p' z p' z На основу резултата приказаних у табели јасно је да се за = 10 и = 10 кључева вероватноће p и p' статистички значајно разликују. Слично понашање очекује се и за остала тврђења наведена у овом раду. На основу тестова спроведених приликом израде овог рада, тестови у одељцима и нису открили одступања од приближних вредности параметара у тврђењима изложеним у четвртом поглављу, док је у одељку откривено статистички значајно одступање. 43

45 6. Закључак У овом раду уведени су основни криптографски појмови, дат детаљан опис алгоритма RC4 као и преглед особина излазног низа који генерише овај алгоритам. На основу изнетих особина, спроведени су тестови и урађена је статистичка анализа добијених резултата која је изложена у 5. поглављу. Опис алгоритма RC4, особине излазног низа генератора RC4, као и поједини делови кода који су коришћени у програму, написани су коришћењем литературе [1]. Као помоћно средство за добијање и обраду добијених резултата, коришћен је програм писан у програмском језику C који се налази у прилогу овог рада. Кључеви за тестирање својстава наведених у 4. поглављу, генеришу се у два корака. У првом кораку се простим линеарним генератором псеудослучајних бројева изгенерише низ бројева, а потом се у другом кораку добијени низ шифрује алгоритмом RC4. На тај начин добија се случајан кључ. Тестирање одређеног својства, спроведи се по поступку укратко описаном у првом одељку 5. поглавља. У овом раду извршена је практична провера централних тврђења из сваког одељка у 4. поглављу, осим условљености првог излазног бајта кључем, уколико додатно важи да је [0] + [1] 0. Описани начин за добијање кључева користи се и за тестирање овог својства, али се приликом генерисања кључева одбацују сви кључеви који не задовољавају услов [0] + [1] 0. На тај начин је очекивано да генерисање резултата за експеримената са само кључева траје преко 80 сати. На основу статистичких тестова који су спроведени у одељку 5.2.3, може се закључити да је пронађен тест који даје статистички значајно одступање од приближних вредности параметра из тврђења 4.3. Даља истраживања би се могла усмерити на унапређивање алгоритма за генерисање кључева који задовољавају услов [0] + [1] 0. 44

46 7. Литература [1] G. Paul, S. Maitra, RC4 Stream Cipher and its Variants, CRC Press, 2012 [2] М. Живковић, Криптографија, Математички факултет, Београд, 2012 [3] B. Schneier, Примењена криптографија, Микро књига, Београд, 2007 [4] С. Синг, Књига о шифрама, Плато, Београд, 2003 [5] R. Basu, S. Ganguly, S. Maitra, G. Paul, A Complete Characterization of the Evolution of RC4 Pseudo Random Generation Algorithm, Journal of Mathematical Cryptology, 2008 [6] A. Roos, A Class of Weak Keys in the RC4 Stream Cipher, sci.crypt, 1995 [7] D. Wagner, My RC4 weak keys, sci.crypt, 1995 [8] П. Младеновић, Вероватноћа и статистика, Математички факултет, Београд, 2008 [9] stattrek.com/online-calculator/binomial.aspx [10] H. Finney, An RC4 cycle that can t happen, sci.crypt,

Tестирање хипотеза. 5.час. 30. март Боjана Тодић Статистички софтвер март / 10

Tестирање хипотеза. 5.час. 30. март Боjана Тодић Статистички софтвер март / 10 Tестирање хипотеза 5.час 30. март 2016. Боjана Тодић Статистички софтвер 2 30. март 2016. 1 / 10 Монте Карло тест Монте Карло методе су методе код коjих се употребљаваjу низови случаjних броjева за извршење

Διαβάστε περισσότερα

1.2. Сличност троуглова

1.2. Сличност троуглова математик за VIII разред основне школе.2. Сличност троуглова Учили смо и дефиницију подударности два троугла, као и четири правила (теореме) о подударности троуглова. На сличан начин наводимо (без доказа)

Διαβάστε περισσότερα

Теорија електричних кола

Теорија електричних кола др Милка Потребић, ванредни професор, Теорија електричних кола, вежбе, Универзитет у Београду Електротехнички факултет, 7. Теорија електричних кола i i i Милка Потребић др Милка Потребић, ванредни професор,

Διαβάστε περισσότερα

Први корак у дефинисању случајне променљиве је. дефинисање и исписивање свих могућих eлементарних догађаја.

Први корак у дефинисању случајне променљиве је. дефинисање и исписивање свих могућих eлементарних догађаја. СЛУЧАЈНА ПРОМЕНЉИВА Једнодимензионална случајна променљива X је пресликавање у коме се сваки елементарни догађај из простора елементарних догађаја S пресликава у вредност са бројне праве Први корак у дефинисању

Διαβάστε περισσότερα

ЗАШТИТА ПОДАТАКА Шифровање јавним кључем и хеш функције. Diffie-Hellman размена кључева

ЗАШТИТА ПОДАТАКА Шифровање јавним кључем и хеш функције. Diffie-Hellman размена кључева ЗАШТИТА ПОДАТАКА Шифровање јавним кључем и хеш функције Diffie-Hellman размена кључева Преглед Биће објашњено: Diffie-Hellman размена кључева 2/13 Diffie-Hellman размена кључева први алгоритам са јавним

Διαβάστε περισσότερα

налазе се у диелектрику, релативне диелектричне константе ε r = 2, на међусобном растојању 2 a ( a =1cm

налазе се у диелектрику, релативне диелектричне константе ε r = 2, на међусобном растојању 2 a ( a =1cm 1 Два тачкаста наелектрисања 1 400 p и 100p налазе се у диелектрику релативне диелектричне константе ε на међусобном растојању ( 1cm ) као на слици 1 Одредити силу на наелектрисање 3 100p када се оно нађе:

Διαβάστε περισσότερα

7. ЈЕДНОСТАВНИЈЕ КВАДРАТНЕ ДИОФАНТОВE ЈЕДНАЧИНЕ

7. ЈЕДНОСТАВНИЈЕ КВАДРАТНЕ ДИОФАНТОВE ЈЕДНАЧИНЕ 7. ЈЕДНОСТАВНИЈЕ КВАДРАТНЕ ДИОФАНТОВE ЈЕДНАЧИНЕ 7.1. ДИОФАНТОВА ЈЕДНАЧИНА ху = n (n N) Диофантова једначина ху = n (n N) има увек решења у скупу природних (а и целих) бројева и њено решавање није проблем,

Διαβάστε περισσότερα

7. Модели расподела случајних променљивих ПРОМЕНЉИВИХ

7. Модели расподела случајних променљивих ПРОМЕНЉИВИХ 7. Модели расподела случајних променљивих 7. МОДЕЛИ РАСПОДЕЛА СЛУЧАЈНИХ ПРОМЕНЉИВИХ На основу природе појаве коју анализирамо, често можемо претпоставити да расподела случајне променљиве X припада једној

Διαβάστε περισσότερα

КРУГ. У свом делу Мерење круга, Архимед је први у историји математике одрeдио приближну вред ност броја π а тиме и дужину кружнице.

КРУГ. У свом делу Мерење круга, Архимед је први у историји математике одрeдио приближну вред ност броја π а тиме и дужину кружнице. КРУГ У свом делу Мерење круга, Архимед је први у историји математике одрeдио приближну вред ност броја π а тиме и дужину кружнице. Архимед (287-212 г.п.н.е.) 6.1. Централни и периферијски угао круга Круг

Διαβάστε περισσότερα

4. ЗАКОН ВЕЛИКИХ БРОЈЕВА

4. ЗАКОН ВЕЛИКИХ БРОЈЕВА 4. Закон великих бројева 4. ЗАКОН ВЕЛИКИХ БРОЈЕВА Аксиоматска дефиниција вероватноће не одређује начин на који ће вероватноће случајних догађаја бити одређене у неком реалном експерименту. Зато треба наћи

Διαβάστε περισσότερα

СИСТЕМ ЛИНЕАРНИХ ЈЕДНАЧИНА С ДВЕ НЕПОЗНАТЕ

СИСТЕМ ЛИНЕАРНИХ ЈЕДНАЧИНА С ДВЕ НЕПОЗНАТЕ СИСТЕМ ЛИНЕАРНИХ ЈЕДНАЧИНА С ДВЕ НЕПОЗНАТЕ 8.. Линеарна једначина с две непознате Упознали смо појам линеарног израза са једном непознатом. Изрази x + 4; (x 4) + 5; x; су линеарни изрази. Слично, линеарни

Διαβάστε περισσότερα

Анализа Петријевих мрежа

Анализа Петријевих мрежа Анализа Петријевих мрежа Анализа Петријевих мрежа Мере се: Својства Петријевих мрежа: Досежљивост (Reachability) Проблем досежљивости се састоји у испитивању да ли се може достићи неко, жељено или нежељено,

Διαβάστε περισσότερα

2. Наставни колоквијум Задаци за вежбање ОЈЛЕРОВА МЕТОДА

2. Наставни колоквијум Задаци за вежбање ОЈЛЕРОВА МЕТОДА . колоквијум. Наставни колоквијум Задаци за вежбање У свим задацима се приликом рачунања добија само по једна вредност. Одступање појединачне вредности од тачне вредности је апсолутна грешка. Вредност

Διαβάστε περισσότερα

b) Израз за угиб дате плоче, ако се користи само први члан реда усвојеног решења, је:

b) Израз за угиб дате плоче, ако се користи само први члан реда усвојеног решења, је: Пример 1. III Савијање правоугаоних плоча За правоугаону плочу, приказану на слици, одредити: a) израз за угиб, b) вредност угиба и пресечних сила у тачки 1 ако се користи само први члан реда усвојеног

Διαβάστε περισσότερα

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА МАТЕМАТИКА ТЕСТ

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА МАТЕМАТИКА ТЕСТ Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА МАТЕМАТИКА ТЕСТ УПУТСТВО ЗА ОЦЕЊИВАЊЕ ОБАВЕЗНО ПРОЧИТАТИ ОПШТА УПУТСТВА 1. Сваки

Διαβάστε περισσότερα

ЗАШТИТА ПОДАТАКА. Шифровање јавним кључем и хеш функције. Diffie-Hellman размена кључева

ЗАШТИТА ПОДАТАКА. Шифровање јавним кључем и хеш функције. Diffie-Hellman размена кључева ЗАШТИТА ПОДАТАКА Шифровање јавним кључем и хеш функције Diffie-Hellman размена кључева Преглед Биће објашњено: Diffie-Hellman размена кључева 2 Diffie-Hellman размена кључева први алгоритам са јавним кључем

Διαβάστε περισσότερα

г) страница aa и пречник 2RR описаног круга правилног шестоугла јесте рац. бр. јесу самерљиве

г) страница aa и пречник 2RR описаног круга правилног шестоугла јесте рац. бр. јесу самерљиве в) дијагонала dd и страница aa квадрата dd = aa aa dd = aa aa = није рац. бр. нису самерљиве г) страница aa и пречник RR описаног круга правилног шестоугла RR = aa aa RR = aa aa = 1 јесте рац. бр. јесу

Διαβάστε περισσότερα

Упутство за избор домаћих задатака

Упутство за избор домаћих задатака Упутство за избор домаћих задатака Студент од изабраних задатака области Математике 2: Комбинаторика, Вероватноћа и статистика бира по 20 задатака. Студент може бирати задатке помоћу програмског пакета

Διαβάστε περισσότερα

6.2. Симетрала дужи. Примена

6.2. Симетрала дужи. Примена 6.2. Симетрала дужи. Примена Дата је дуж АВ (слика 22). Тачка О је средиште дужи АВ, а права је нормална на праву АВ(p) и садржи тачку О. p Слика 22. Права назива се симетрала дужи. Симетрала дужи је права

Διαβάστε περισσότερα

предмет МЕХАНИКА 1 Студијски програми ИНДУСТРИЈСКО ИНЖЕЊЕРСТВО ДРУМСКИ САОБРАЋАЈ II ПРЕДАВАЊЕ УСЛОВИ РАВНОТЕЖЕ СИСТЕМА СУЧЕЉНИХ СИЛА

предмет МЕХАНИКА 1 Студијски програми ИНДУСТРИЈСКО ИНЖЕЊЕРСТВО ДРУМСКИ САОБРАЋАЈ II ПРЕДАВАЊЕ УСЛОВИ РАВНОТЕЖЕ СИСТЕМА СУЧЕЉНИХ СИЛА Висока техничка школа струковних студија у Нишу предмет МЕХАНИКА 1 Студијски програми ИНДУСТРИЈСКО ИНЖЕЊЕРСТВО ДРУМСКИ САОБРАЋАЈ II ПРЕДАВАЊЕ УСЛОВИ РАВНОТЕЖЕ СИСТЕМА СУЧЕЉНИХ СИЛА Садржај предавања: Систем

Διαβάστε περισσότερα

Скупови (наставак) Релације. Професор : Рака Јовановић Асиситент : Јелена Јовановић

Скупови (наставак) Релације. Професор : Рака Јовановић Асиситент : Јелена Јовановић Скупови (наставак) Релације Професор : Рака Јовановић Асиситент : Јелена Јовановић Дефиниција дуалне скуповне формуле За скуповне формулу f, која се састоји из једног или више скуповних симбола и њихових

Διαβάστε περισσότερα

2. EЛЕМЕНТАРНЕ ДИОФАНТОВЕ ЈЕДНАЧИНЕ

2. EЛЕМЕНТАРНЕ ДИОФАНТОВЕ ЈЕДНАЧИНЕ 2. EЛЕМЕНТАРНЕ ДИОФАНТОВЕ ЈЕДНАЧИНЕ 2.1. МАТЕМАТИЧКИ РЕБУСИ Најједноставније Диофантове једначине су математички ребуси. Метод разликовања случајева код ових проблема се показује плодоносним, јер је раздвајање

Διαβάστε περισσότερα

Положај сваке тачке кружне плоче је одређен са поларним координатама r и ϕ.

Положај сваке тачке кружне плоче је одређен са поларним координатама r и ϕ. VI Савијање кружних плоча Положај сваке тачке кружне плоче је одређен са поларним координатама и ϕ слика 61 Диференцијална једначина савијања кружне плоче је: ( ϕ) 1 1 w 1 w 1 w Z, + + + + ϕ ϕ K Пресечне

Διαβάστε περισσότερα

2.3. Решавање линеарних једначина с једном непознатом

2.3. Решавање линеарних једначина с једном непознатом . Решимо једначину 5. ( * ) + 5 + Провера: + 5 + 0 5 + 5 +. + 0. Број је решење дате једначине... Реши једначину: ) +,5 ) + ) - ) - -.. Да ли су следеће једначине еквивалентне? Провери решавањем. ) - 0

Διαβάστε περισσότερα

8. ПИТАГОРИНА ЈЕДНАЧИНА х 2 + у 2 = z 2

8. ПИТАГОРИНА ЈЕДНАЧИНА х 2 + у 2 = z 2 8. ПИТАГОРИНА ЈЕДНАЧИНА х + у = z Један од најзанимљивијих проблема теорије бројева свакако је проблем Питагориних бројева, тј. питање решења Питагорине Диофантове једначине. Питагориним бројевима или

Διαβάστε περισσότερα

Предмет: Задатак 4: Слика 1.0

Предмет: Задатак 4: Слика 1.0 Лист/листова: 1/1 Задатак 4: Задатак 4.1.1. Слика 1.0 x 1 = x 0 + x x = v x t v x = v cos θ y 1 = y 0 + y y = v y t v y = v sin θ θ 1 = θ 0 + θ θ = ω t θ 1 = θ 0 + ω t x 1 = x 0 + v cos θ t y 1 = y 0 +

Διαβάστε περισσότερα

ЛИНЕАРНА ФУНКЦИЈА. k, k 0), осна и централна симетрија и сл. 2, x 0. У претходном примеру неке функције су линеарне а неке то нису.

ЛИНЕАРНА ФУНКЦИЈА. k, k 0), осна и централна симетрија и сл. 2, x 0. У претходном примеру неке функције су линеарне а неке то нису. ЛИНЕАРНА ФУНКЦИЈА 5.. Функција = a + b Функционалне зависности су веома значајне и са њиховим применама често се сусрећемо. Тако, већ су нам познате директна и обрнута пропорционалност ( = k; = k, k ),

Διαβάστε περισσότερα

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА ЗАВРШНИ ИСПИТ НА КРАЈУ ОСНОВНОГ ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА школска 013/014. година ТЕСТ

Διαβάστε περισσότερα

Тестирање статистичких хипотеза. Методичка упутства и варијанте домаћих задатака

Тестирање статистичких хипотеза. Методичка упутства и варијанте домаћих задатака Тестирање статистичких хипотеза Методичка упутства и варијанте домаћих задатака ПРОВЕРА СТАТИСТИЧКИХ ХИПОТЕЗА Статистичка хипотеза је претпоставка о облику непознате расподеле случајне променљиве или о

Διαβάστε περισσότερα

Вектори vs. скалари. Векторске величине се описују интензитетом и правцем. Примери: Померај, брзина, убрзање, сила.

Вектори vs. скалари. Векторске величине се описују интензитетом и правцем. Примери: Померај, брзина, убрзање, сила. Вектори 1 Вектори vs. скалари Векторске величине се описују интензитетом и правцем Примери: Померај, брзина, убрзање, сила. Скаларне величине су комплетно описане само интензитетом Примери: Температура,

Διαβάστε περισσότερα

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА ЗАВРШНИ ИСПИТ У ОСНОВНОМ ОБРАЗОВАЊУ И ВАСПИТАЊУ школска 014/01. година ТЕСТ МАТЕМАТИКА

Διαβάστε περισσότερα

Cook-Levin: SAT је NP-комплетан. Теодор Најдан Трифунов 305M/12

Cook-Levin: SAT је NP-комплетан. Теодор Најдан Трифунов 305M/12 Cook-Levin: SAT је NP-комплетан Теодор Најдан Трифунов 305M/12 1 Основни појмови Недетерминистичка Тјурингова машина (НТМ) је уређена седморка M = (Q, Σ, Γ, δ, q 0,, ) Q коначан скуп стања контролног механизма

Διαβάστε περισσότερα

ТРАПЕЗ РЕГИОНАЛНИ ЦЕНТАР ИЗ ПРИРОДНИХ И ТЕХНИЧКИХ НАУКА У ВРАЊУ. Аутор :Петар Спасић, ученик 8. разреда ОШ 8. Октобар, Власотинце

ТРАПЕЗ РЕГИОНАЛНИ ЦЕНТАР ИЗ ПРИРОДНИХ И ТЕХНИЧКИХ НАУКА У ВРАЊУ. Аутор :Петар Спасић, ученик 8. разреда ОШ 8. Октобар, Власотинце РЕГИОНАЛНИ ЦЕНТАР ИЗ ПРИРОДНИХ И ТЕХНИЧКИХ НАУКА У ВРАЊУ ТРАПЕЗ Аутор :Петар Спасић, ученик 8. разреда ОШ 8. Октобар, Власотинце Ментор :Криста Ђокић, наставник математике Власотинце, 2011. године Трапез

Διαβάστε περισσότερα

Висока техничка школа струковних студија Београд Математика 2 Интервали поверења и линеарна регресија предавач: др Мићо Милетић

Висока техничка школа струковних студија Београд Математика 2 Интервали поверења и линеарна регресија предавач: др Мићо Милетић Математика Интервали поверења и линеарна регресија предавач: др Мићо Милетић Интервали поверења Тачкасте оцене параметара основног скупа могу се сматрати као приликом обраде узорка. Њихов недостатак је

Διαβάστε περισσότερα

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА ЗАВРШНИ ИСПИТ НА КРАЈУ ОСНОВНОГ ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА школска 01/01. година ТЕСТ

Διαβάστε περισσότερα

Параметарски и непараметарски тестови

Параметарски и непараметарски тестови Параметарски и непараметарски тестови 6.час 12. април 2016. Боjана Тодић Статистички софтвер 4 12. април 2016. 1 / 25 Поступци коjима се применом статистичких метода утврђуjе да ли се, на основу узорка

Διαβάστε περισσότερα

РЕШЕЊА ЗАДАТАКА - IV РАЗЕД 1. Мањи број: : x,

РЕШЕЊА ЗАДАТАКА - IV РАЗЕД 1. Мањи број: : x, РЕШЕЊА ЗАДАТАКА - IV РАЗЕД 1. Мањи број: : x, Већи број: 1 : 4x + 1, (4 бода) Њихов збир: 1 : 5x + 1, Збир умањен за остатак: : 5x = 55, 55 : 5 = 11; 11 4 = ; + 1 = 45; : x = 11. Дакле, први број је 45

Διαβάστε περισσότερα

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ И НАУКЕ ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ И НАУКЕ ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА Тест Математика Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ И НАУКЕ ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА ЗАВРШНИ ИСПИТ НА КРАЈУ ОСНОВНОГ ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА школска 00/0. година ТЕСТ МАТЕМАТИКА

Διαβάστε περισσότερα

5.2. Имплицитни облик линеарне функције

5.2. Имплицитни облик линеарне функције математикa за VIII разред основне школе 0 Слика 6 8. Нацртај график функције: ) =- ; ) =,5; 3) = 0. 9. Нацртај график функције и испитај њен знак: ) = - ; ) = 0,5 + ; 3) =-- ; ) = + 0,75; 5) = 0,5 +. 0.

Διαβάστε περισσότερα

1. 2. МЕТОД РАЗЛИКОВАЊА СЛУЧАЈЕВА 1

1. 2. МЕТОД РАЗЛИКОВАЊА СЛУЧАЈЕВА 1 1. 2. МЕТОД РАЗЛИКОВАЊА СЛУЧАЈЕВА 1 Метод разликовања случајева је један од најексплоатисанијих метода за решавање математичких проблема. У теорији Диофантових једначина он није свемогућ, али је сигурно

Διαβάστε περισσότερα

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ И НАУКЕ ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ И НАУКЕ ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ И НАУКЕ ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА ЗАВРШНИ ИСПИТ НА КРАЈУ ОСНОВНОГ ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА школска 011/01. година ТЕСТ МАТЕМАТИКА УПУТСТВО

Διαβάστε περισσότερα

6.3. Паралелограми. Упознајмо још нека својства паралелограма: ABD BCD (УСУ), одакле је: а = c и b = d. Сл. 23

6.3. Паралелограми. Упознајмо још нека својства паралелограма: ABD BCD (УСУ), одакле је: а = c и b = d. Сл. 23 6.3. Паралелограми 27. 1) Нацртај паралелограм чији је један угао 120. 2) Израчунај остале углове тог четвороугла. 28. Дат је паралелограм (сл. 23), при чему је 0 < < 90 ; c и. c 4 2 β Сл. 23 1 3 Упознајмо

Διαβάστε περισσότερα

ОБЛАСТИ: 1) Тачка 2) Права 3) Криве другог реда

ОБЛАСТИ: 1) Тачка 2) Права 3) Криве другог реда ОБЛАСТИ: ) Тачка ) Права Jov@soft - Март 0. ) Тачка Тачка је дефинисана (одређена) у Декартовом координатном систему са своје две коодринате. Примери: М(5, ) или М(-, 7) или М(,; -5) Jov@soft - Март 0.

Διαβάστε περισσότερα

Конструкциjе Адамарових матрица

Конструкциjе Адамарових матрица Математички факултет Универзитета у Београду Конструкциjе Адамарових матрица Мастер pад Сенад Ибраимоски Чланови комисиjе: проф. др. Миодраг Живковић - ментор проф. др. Предраг Jаничић проф. др. Филип

Διαβάστε περισσότερα

ЗАВРШНИ РАД КЛИНИЧКА МЕДИЦИНА 5. школска 2016/2017. ШЕСТА ГОДИНА СТУДИЈА

ЗАВРШНИ РАД КЛИНИЧКА МЕДИЦИНА 5. школска 2016/2017. ШЕСТА ГОДИНА СТУДИЈА ЗАВРШНИ РАД КЛИНИЧКА МЕДИЦИНА 5 ШЕСТА ГОДИНА СТУДИЈА школска 2016/2017. Предмет: ЗАВРШНИ РАД Предмет се вреднује са 6 ЕСПБ. НАСТАВНИЦИ И САРАДНИЦИ: РБ Име и презиме Email адреса звање 1. Јасмина Кнежевић

Διαβάστε περισσότερα

3.1. Однос тачке и праве, тачке и равни. Одређеност праве и равни

3.1. Однос тачке и праве, тачке и равни. Одређеност праве и равни ТАЧКА. ПРАВА. РАВАН Талес из Милета (624 548. пре н. е.) Еуклид (330 275. пре н. е.) Хилберт Давид (1862 1943) 3.1. Однос тачке и праве, тачке и равни. Одређеност праве и равни Настанак геометрије повезује

Διαβάστε περισσότερα

Теорија одлучивања. Анализа ризика

Теорија одлучивања. Анализа ризика Теорија одлучивања Анализа ризика Циљеви предавања Упознавање са процесом анализе ризика Моделовање ризика Монте-Карло Симулација Предности и недостаци анализе ризика 2 Дефиниција ризика (квалитативни

Διαβάστε περισσότερα

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА ПРОБНИ ЗАВРШНИ ИСПИТ школска 016/017. година ТЕСТ МАТЕМАТИКА УПУТСТВО ЗА ПРЕГЛЕДАЊЕ

Διαβάστε περισσότερα

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА ЗАВРШНИ ИСПИТ У ОСНОВНОМ ОБРАЗОВАЊУ И ВАСПИТАЊУ школска 0/06. година ТЕСТ МАТЕМАТИКА

Διαβάστε περισσότερα

Универзитет у Београду. Математички факултет. Мастер рад. Тема: Геометријски случајни процеси

Универзитет у Београду. Математички факултет. Мастер рад. Тема: Геометријски случајни процеси Универзитет у Београду Математички факултет Мастер рад Тема: Геометријски случајни процеси Ментор: Проф др Слободанка Јанковић Кандидат: Радојка Станковић дипл математичар Београд 2012 Садржај Садржај

Διαβάστε περισσότερα

Основе теорије вероватноће

Основе теорије вероватноће . Прилог А Основе теорије вероватноће Основни појмови теорије вероватноће су експеримент и исходи резултати. Најпознатији пример којим се уводе појмови и концепти теорије вероватноће је бацање новчића

Διαβάστε περισσότερα

Хомогена диференцијална једначина је она која може да се напише у облику: = t( x)

Хомогена диференцијална једначина је она која може да се напише у облику: = t( x) ДИФЕРЕНЦИЈАЛНЕ ЈЕДНАЧИНЕ Штa треба знати пре почетка решавања задатака? Врсте диференцијалних једначина. ДИФЕРЕНЦИЈАЛНА ЈЕДНАЧИНА КОЈА РАЗДВАЈА ПРОМЕНЉИВЕ Код ове методе поступак је следећи: раздвојити

Διαβάστε περισσότερα

МАТРИЧНА АНАЛИЗА КОНСТРУКЦИЈА

МАТРИЧНА АНАЛИЗА КОНСТРУКЦИЈА Београд, 21.06.2014. За штап приказан на слици одредити најмању вредност критичног оптерећења P cr користећи приближан поступак линеаризоване теорије другог реда и: а) и један елемент, слика 1, б) два

Διαβάστε περισσότερα

1. Функција интензитета отказа и век трајања система

1. Функција интензитета отказа и век трајања система f(t). Функција интензитета отказа и век трајања система На почетку коришћења неког система јављају се откази који као узрок имају почетне слабости или пропуштене дефекте у току производње и то су рани

Διαβάστε περισσότερα

Универзитет у Крагујевцу Факултет за машинство и грађевинарство у Краљеву Катедра за основне машинске конструкције и технологије материјала

Универзитет у Крагујевцу Факултет за машинство и грађевинарство у Краљеву Катедра за основне машинске конструкције и технологије материјала Теоријски део: Вежба број ТЕРМИЈСКА AНАЛИЗА. Термијска анализа је поступак који је 903.год. увео G. Tamman за добијање криве хлађења(загревања). Овај поступак заснива се на принципу промене топлотног садржаја

Διαβάστε περισσότερα

7.3. Површина правилне пирамиде. Површина правилне четворостране пирамиде

7.3. Површина правилне пирамиде. Површина правилне четворостране пирамиде математик за VIII разред основне школе 4. Прво наћи дужину апотеме. Како је = 17 cm то је тражена површина P = 18+ 4^cm = ^4+ cm. 14. Основа четворостране пирамиде је ромб чије су дијагонале d 1 = 16 cm,

Διαβάστε περισσότερα

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА ТЕСТ МАТЕМАТИКА

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА ТЕСТ МАТЕМАТИКА Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА ТЕСТ МАТЕМАТИКА УПУТСТВО ЗА ОЦЕЊИВАЊЕ ОБАВЕЗНО ПРОЧИТАТИ ОПШТА УПУТСТВА 1. Сваки

Διαβάστε περισσότερα

Школска 2010/2011 ДОКТОРСКЕ АКАДЕМСКЕ СТУДИЈЕ

Школска 2010/2011 ДОКТОРСКЕ АКАДЕМСКЕ СТУДИЈЕ Школска 2010/2011 ДОКТОРСКЕ АКАДЕМСКЕ СТУДИЈЕ Прва година ИНФОРМАТИЧКЕ МЕТОДЕ У БИОМЕДИЦИНСКИМ ИСТРАЖИВАЊИМА Г1: ИНФОРМАТИЧКЕ МЕТОДЕ У БИОМЕДИЦИНСКИМ ИСТРАЖИВАЊИМА 10 ЕСПБ бодова. Недељно има 20 часова

Διαβάστε περισσότερα

ПОГЛАВЉЕ 3: РАСПОДЕЛА РЕЗУЛТАТА МЕРЕЊА

ПОГЛАВЉЕ 3: РАСПОДЕЛА РЕЗУЛТАТА МЕРЕЊА ПОГЛАВЉЕ 3: РАСПОДЕЛА РЕЗУЛТАТА МЕРЕЊА Стандардна девијација показује расподелу резултата мерења око средње вредности, али не указује на облик расподеле. У табели 1 су дате вредности за 50 поновљених одређивања

Διαβάστε περισσότερα

Теорија електричних кола

Теорија електричних кола Др Милка Потребић, ванредни професор, Теорија електричних кола, вежбе, Универзитет у Београду Електротехнички факултет, 7. Теорија електричних кола Милка Потребић Др Милка Потребић, ванредни професор,

Διαβάστε περισσότερα

ЕНЕРГЕТСКИ ПРЕТВАРАЧИ 2 (13Е013ЕП2) октобар 2016.

ЕНЕРГЕТСКИ ПРЕТВАРАЧИ 2 (13Е013ЕП2) октобар 2016. ЕНЕРГЕТСКИ ПРЕТВАРАЧИ (3Е03ЕП) октобар 06.. Батерија напона B = 00 пуни се преко трофазног полууправљивог мосног исправљача, који је повезан на мрежу 3x380, 50 Hz преко трансформатора у спрези y, са преносним

Διαβάστε περισσότερα

ТЕОРИЈА ИГАРА-ЈАМБ Матурски рад из математике

ТЕОРИЈА ИГАРА-ЈАМБ Матурски рад из математике XII БЕОГРАДСКА ГИМНАЗИЈА ТЕОРИЈА ИГАРА-ЈАМБ Матурски рад из математике Ученица Исидора Ивановић Професорка Марина Радовановић Београд јун 2016. Садржај Резиме 1 Увод 1 Пермутације 2 Варијације 3 Вероватноће

Διαβάστε περισσότερα

ЛАБОРАТОРИЈСКЕ ВЕЖБЕ ИЗ ФИЗИКЕ ПРВИ КОЛОКВИЈУМ I група

ЛАБОРАТОРИЈСКЕ ВЕЖБЕ ИЗ ФИЗИКЕ ПРВИ КОЛОКВИЈУМ I група ЛАБОРАТОРИЈСКЕ ВЕЖБЕ ИЗ ФИЗИКЕ ПРВИ КОЛОКВИЈУМ 21.11.2009. I група Име и презиме студента: Број индекса: Термин у ком студент ради вежбе: Напомена: Бира се и одговара ИСКЉУЧИВО на шест питања заокруживањем

Διαβάστε περισσότερα

4.4. Паралелне праве, сечица. Углови које оне одређују. Углови са паралелним крацима

4.4. Паралелне праве, сечица. Углови које оне одређују. Углови са паралелним крацима 50. Нацртај било које унакрсне углове. Преношењем утврди однос унакрсних углова. Какво тврђење из тога следи? 51. Нацртај угао чија је мера 60, а затим нацртај њему унакрсни угао. Колика је мера тог угла?

Διαβάστε περισσότερα

АНАЛОГНА ЕЛЕКТРОНИКА ЛАБОРАТОРИЈСКЕ ВЕЖБЕ

АНАЛОГНА ЕЛЕКТРОНИКА ЛАБОРАТОРИЈСКЕ ВЕЖБЕ ЕЛЕКТРОТЕХНИЧКИ ФАКУЛТЕТ У БЕОГРАДУ КАТЕДРА ЗА ЕЛЕКТРОНИКУ АНАЛОГНА ЕЛЕКТРОНИКА ЛАБОРАТОРИЈСКЕ ВЕЖБЕ ВЕЖБА БРОЈ 2 ПОЈАЧАВАЧ СНАГЕ У КЛАСИ Б 1. 2. ИМЕ И ПРЕЗИМЕ БР. ИНДЕКСА ГРУПА ОЦЕНА ДАТУМ ВРЕМЕ ДЕЖУРНИ

Διαβάστε περισσότερα

6. ЛИНЕАРНА ДИОФАНТОВА ЈЕДНАЧИНА ах + by = c

6. ЛИНЕАРНА ДИОФАНТОВА ЈЕДНАЧИНА ах + by = c 6. ЛИНЕАРНА ДИОФАНТОВА ЈЕДНАЧИНА ах + by = c Ако су а, b и с цели бројеви и аb 0, онда се линеарна једначина ах + bу = с, при чему су х и у цели бројеви, назива линеарна Диофантова једначина. Очигледно

Διαβάστε περισσότερα

Количина топлоте и топлотна равнотежа

Количина топлоте и топлотна равнотежа Количина топлоте и топлотна равнотежа Топлота и количина топлоте Топлота је један од видова енергије тела. Енергија коју тело прими или отпушта у топлотним процесима назива се количина топлоте. Количина

Διαβάστε περισσότερα

6.5 Површина круга и његових делова

6.5 Површина круга и његових делова 7. Тетива је једнака полупречнику круга. Израчунај дужину мањег одговарајућег лука ако је полупречник 2,5 сm. 8. Географска ширина Београда је α = 44 47'57", а полупречник Земље 6 370 km. Израчунај удаљеност

Διαβάστε περισσότερα

I део ТЕОРИЈА ВЕРОВАТНОЋЕ Глава 1

I део ТЕОРИЈА ВЕРОВАТНОЋЕ Глава 1 ПРЕДГОВОР... 1 УВОД...3 1. Предмет теорије вероватноће... 3 2. Преглед историјског развоја теорије вероватноће... 5 I део ТЕОРИЈА ВЕРОВАТНОЋЕ Глава 1 ВЕРОВАТНОЋА СЛУЧАЈНОГ ДОГАЂАЈА... 13 1.1. Случајни

Διαβάστε περισσότερα

Корелациони напади на проточне шифре

Корелациони напади на проточне шифре МАТЕМАТИЧКИ ФАКУЛТЕТ УНИВЕРЗИТЕТ У БЕОГРАДУ МАСТЕР РАД Корелациони напади на проточне шифре Студент: Душан Ристовски Број индекса: 1154/2013 Ментор: Миодраг Живковић Београд, 2017. Универзитет у Београду

Διαβάστε περισσότερα

МАСТЕР РАД УНИВЕРЗИТЕТ У БЕОГРАДУ МАТЕМАТИЧКИ ФАКУЛТЕТ. Тема: ГОРЊА И ДОЊА ГРАНИЧНА ВРЕДНОСТ НИЗА И НИЗА СКУПОВА И ЊИХОВЕ ПРИМЕНЕ У РЕЛНОЈ АНАЛИЗИ

МАСТЕР РАД УНИВЕРЗИТЕТ У БЕОГРАДУ МАТЕМАТИЧКИ ФАКУЛТЕТ. Тема: ГОРЊА И ДОЊА ГРАНИЧНА ВРЕДНОСТ НИЗА И НИЗА СКУПОВА И ЊИХОВЕ ПРИМЕНЕ У РЕЛНОЈ АНАЛИЗИ УНИВЕРЗИТЕТ У БЕОГРАДУ МАТЕМАТИЧКИ ФАКУЛТЕТ МАСТЕР РАД Тема: ГОРЊА И ДОЊА ГРАНИЧНА ВРЕДНОСТ НИЗА И НИЗА СКУПОВА И ЊИХОВЕ ПРИМЕНЕ У РЕЛНОЈ АНАЛИЗИ МЕНТОР: КАНДИДАТ: Проф. др Драгољуб Кечкић Милинко Миловић

Διαβάστε περισσότερα

Аксиоме припадања. Никола Томовић 152/2011

Аксиоме припадања. Никола Томовић 152/2011 Аксиоме припадања Никола Томовић 152/2011 Павле Васић 104/2011 1 Шта је тачка? Шта је права? Шта је раван? Да бисмо се бавили геометријом (и не само геометријом), морамо увести основне појмове и полазна

Διαβάστε περισσότερα

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ И НАУКЕ ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ И НАУКЕ ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ И НАУКЕ ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА ЗАВРШНИ ИСПИТ НА КРАЈУ ОСНОВНОГ ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА школска 2010/2011. година ТЕСТ 3 МАТЕМАТИКА УПУТСТВО

Διαβάστε περισσότερα

РЕШЕНИ ЗАДАЦИ СА РАНИЈЕ ОДРЖАНИХ КЛАСИФИКАЦИОНИХ ИСПИТА

РЕШЕНИ ЗАДАЦИ СА РАНИЈЕ ОДРЖАНИХ КЛАСИФИКАЦИОНИХ ИСПИТА РЕШЕНИ ЗАДАЦИ СА РАНИЈЕ ОДРЖАНИХ КЛАСИФИКАЦИОНИХ ИСПИТА 006. Задатак. Одредити вредност израза: а) : за, и 69 0, ; б) 9 а) Како је за 0 и 0 дати израз идентички једнак изразу,, : : то је за дате вредности,

Διαβάστε περισσότερα

8.2 ЛАБОРАТОРИЈСКА ВЕЖБА 2 Задатак вежбе: Израчунавање фактора појачања мотора напонским управљањем у отвореној повратној спрези

8.2 ЛАБОРАТОРИЈСКА ВЕЖБА 2 Задатак вежбе: Израчунавање фактора појачања мотора напонским управљањем у отвореној повратној спрези Регулциј електромоторних погон 8 ЛАБОРАТОРИЈСКА ВЕЖБА Здтк вежбе: Изрчунвње фктор појчњ мотор нпонским упрвљњем у отвореној повртној спрези Увод Преносн функциј мотор којим се нпонски упрвљ Кд се з нулте

Διαβάστε περισσότερα

Примена статистике у медицини

Примена статистике у медицини Примена статистике у медицини Аутор: Андријана Пешић Факултет техничких наука, Чачак Информационе технологије, инжењер ИТ, 2016/2017 andrijana90pesic@gmail.com Ментор рада: др Вера Лазаревић Апстракт Статистика

Διαβάστε περισσότερα

Средња вредност популације (m), односно независно промењљиве t чија је густина расподеле (СЛИКА ) дата функцијом f(t) одређена је изразом:

Средња вредност популације (m), односно независно промењљиве t чија је густина расподеле (СЛИКА ) дата функцијом f(t) одређена је изразом: 7. и 8. ПРИМЕНА СТАТИСТИКЕ У ПРОЦЕСУ КОНСТРУИСАЊА РЕЗИМЕ: Пошто се статистички искази ослањају на законе случаја и рачун вероватноће, важе само у оквиру извесне исказане поузданости. Код уобичајених техничких

Διαβάστε περισσότερα

4. Троугао. (II део) 4.1. Појам подударности. Основна правила подударности троуглова

4. Троугао. (II део) 4.1. Појам подударности. Основна правила подударности троуглова 4 Троугао (II део) Хилберт Давид, немачки математичар и логичар Велики углед у свету Хилберту је донело дело Основи геометрије (1899), у коме излаже еуклидску геометрију на аксиоматски начин Хилберт Давид

Διαβάστε περισσότερα

ВИСОКА ТЕХНИЧКА ШКОЛА СТРУКОВНИХ СТУДИЈА У НИШУ

ВИСОКА ТЕХНИЧКА ШКОЛА СТРУКОВНИХ СТУДИЈА У НИШУ ВИСОКА ТЕХНИЧКА ШКОЛА СТРУКОВНИХ СТУДИЈА У НИШУ предмет: ОСНОВИ МЕХАНИКЕ студијски програм: ЗАШТИТА ЖИВОТНЕ СРЕДИНЕ И ПРОСТОРНО ПЛАНИРАЊЕ ПРЕДАВАЊЕ БРОЈ 2. Садржај предавања: Систем сучељних сила у равни

Διαβάστε περισσότερα

НЕПАРАМЕТАРСКИ ТЕСТОВИ. Илија Иванов Невена Маркус

НЕПАРАМЕТАРСКИ ТЕСТОВИ. Илија Иванов Невена Маркус НЕПАРАМЕТАРСКИ ТЕСТОВИ Илија Иванов 2016201349 Невена Маркус 2016202098 Параметарски и Непараметарски Тестови ПАРАМЕТАРСКИ Базиран на одређеним претпоставкама везаним за параметре и расподеле популације.

Διαβάστε περισσότερα

Теорија одлучивања. Циљеви предавања

Теорија одлучивања. Циљеви предавања Теорија одлучивања Бајесово одлучивање 1 Циљеви предавања Увод у Бајесово одлучивање. Максимална а постериори класификација. Наивна Бајесова класификација. Бајесове мреже за класификацију. 2 1 Примене

Διαβάστε περισσότερα

10.3. Запремина праве купе

10.3. Запремина праве купе 0. Развијени омотач купе је исечак чији је централни угао 60, а тетива која одговара том углу је t. Изрази површину омотача те купе у функцији од t. 0.. Запремина праве купе. Израчунај запремину ваљка

Διαβάστε περισσότερα

(1) Дефиниција функције више променљивих. Околина тачке (x 0, y 0 ) R 2. График и линије нивоа функције f: (x, y) z.

(1) Дефиниција функције више променљивих. Околина тачке (x 0, y 0 ) R 2. График и линије нивоа функције f: (x, y) z. Дефиниција функције више променљивих Околина тачке R График и линије нивоа функције : Дефиниција Величина се назива функцијом променљивих величина и на скупу D ако сваком уређеном пару D по неком закону

Διαβάστε περισσότερα

6.1. Осна симетрија у равни. Симетричност двеју фигура у односу на праву. Осна симетрија фигуре

6.1. Осна симетрија у равни. Симетричност двеју фигура у односу на праву. Осна симетрија фигуре 0 6.. Осна симетрија у равни. Симетричност двеју фигура у односу на праву. Осна симетрија фигуре У обичном говору се често каже да су неки предмети симетрични. Примери таквих објеката, предмета, геометријских

Διαβάστε περισσότερα

У н и в е р з и т е т у Б е о г р а д у Математички факултет. Семинарски рад. Методологија стручног и научног рада. Тема: НП-тешки проблеми паковања

У н и в е р з и т е т у Б е о г р а д у Математички факултет. Семинарски рад. Методологија стручног и научног рада. Тема: НП-тешки проблеми паковања У н и в е р з и т е т у Б е о г р а д у Математички факултет Семинарски рад из предмета Методологија стручног и научног рада Тема: НП-тешки проблеми паковања Професор: др Владимир Филиповић Студент: Владимир

Διαβάστε περισσότερα

ТЕСТ МАТЕМАТИКА УПУТСТВО ЗА ПРЕГЛЕДАЊЕ

ТЕСТ МАТЕМАТИКА УПУТСТВО ЗА ПРЕГЛЕДАЊЕ Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА ТЕСТ МАТЕМАТИКА ПРИЈЕМНИ ИСПИТ ЗА УЧЕНИКЕ СА ПОСЕБНИМ СПОСОБНОСТИМА ЗА ИНФОРМАТИКУ

Διαβάστε περισσότερα

Слика 1. Слика 1.2 Слика 1.1

Слика 1. Слика 1.2 Слика 1.1 За случај трожичног вода приказаног на слици одредити: а Вектор магнетне индукције у тачкама А ( и ( б Вектор подужне силе на проводник са струјом Систем се налази у вакууму Познато је: Слика Слика Слика

Διαβάστε περισσότερα

ЗБИРКА ЗАДАТАКА ИЗ МАТЕМАТИКЕ СА РЕШЕНИМ ПРИМЕРИМА, са додатком теорије

ЗБИРКА ЗАДАТАКА ИЗ МАТЕМАТИКЕ СА РЕШЕНИМ ПРИМЕРИМА, са додатком теорије ГРАЂЕВИНСКА ШКОЛА Светог Николе 9 Београд ЗБИРКА ЗАДАТАКА ИЗ МАТЕМАТИКЕ СА РЕШЕНИМ ПРИМЕРИМА са додатком теорије - за II разред IV степен - Драгана Радовановић проф математике Београд СТЕПЕНОВАЊЕ И КОРЕНОВАЊЕ

Διαβάστε περισσότερα

Писмени испит из Метода коначних елемената

Писмени испит из Метода коначних елемената Београд,.0.07.. За приказани билинеарни коначни елемент (Q8) одредити вектор чворног оптерећења услед задатог линијског оптерећења p. Користити природни координатни систем (ξ,η).. На слици је приказан

Διαβάστε περισσότερα

Једна од централних идеја рачунарства Метода која решавање проблема своди на решавање проблема мање димензије

Једна од централних идеја рачунарства Метода која решавање проблема своди на решавање проблема мање димензије Рекурзија Једна од централних идеја рачунарства Метода која решавање проблема своди на решавање проблема мање димензије Рекурзивна функција (неформално) је функција која у својој дефиницији има позив те

Διαβάστε περισσότερα

Монте Карло Интеграциjа

Монте Карло Интеграциjа Монте Карло Интеграциjа 4.час 22. март 2016. Боjана Тодић Статистички софтвер 2 22. март 2016. 1 / 22 Монте Карло методе Oве нумеричке методе код коjих се употребљаваjу низови случаjних броjева за извршење

Διαβάστε περισσότερα

Математички факултет у Београду

Математички факултет у Београду Математички факултет у Београду 24. март 2009. Тест за кандидате за упис на докторске студије на смеру за рачунарство и информатику За свако питање изабрати одговарајући одговар; слово које одговара том

Διαβάστε περισσότερα

TAЧКАСТА НАЕЛЕКТРИСАЊА

TAЧКАСТА НАЕЛЕКТРИСАЊА TЧКАСТА НАЕЛЕКТРИСАЊА Два тачкаста наелектрисања оптерећена количинама електрицитета и налазе се у вакууму као што је приказано на слици Одредити: а) Вектор јачине електростатичког поља у тачки А; б) Електрични

Διαβάστε περισσότερα

Семинарски рад из линеарне алгебре

Семинарски рад из линеарне алгебре Универзитет у Београду Машински факултет Докторске студије Милош Живановић дипл. инж. Семинарски рад из линеарне алгебре Београд, 6 Линеарна алгебра семинарски рад Дата је матрица: Задатак: a) Одредити

Διαβάστε περισσότερα

Писмени испит из Теорије површинских носача. 1. За континуалну плочу приказану на слици одредити угиб и моменте савијања у означеним тачкама.

Писмени испит из Теорије површинских носача. 1. За континуалну плочу приказану на слици одредити угиб и моменте савијања у означеним тачкама. Београд, 24. јануар 2012. 1. За континуалну плочу приказану на слици одредити угиб и моменте савијања у означеним тачкама. dpl = 0.2 m P= 30 kn/m Линијско оптерећење се мења по синусном закону: 2. За плочу

Διαβάστε περισσότερα

ВОЈИСЛАВ АНДРИЋ МАЛА ЗБИРКА ДИОФАНТОВИХ ЈЕДНАЧИНА

ВОЈИСЛАВ АНДРИЋ МАЛА ЗБИРКА ДИОФАНТОВИХ ЈЕДНАЧИНА ВОЈИСЛАВ АНДРИЋ МАЛА ЗБИРКА ДИОФАНТОВИХ ЈЕДНАЧИНА ВАЉЕВО, 006 1 1. УВОД 1.1. ПОЈАМ ДИОФАНТОВЕ ЈЕДНАЧИНЕ У једној земљи Далеког истока живео је некад један краљ, који је сваке ноћи узимао нову жену и следећег

Διαβάστε περισσότερα

ПРИЈЕМНИ ИСПИТ. Јун 2003.

ПРИЈЕМНИ ИСПИТ. Јун 2003. Природно-математички факултет 7 ПРИЈЕМНИ ИСПИТ Јун 00.. Одредити све вредности параметра m за које су оба решења једначине x x + m( m 4) = 0 (a) реална; (b) реална и позитивна. Решење: (а) [ 5, + (б) [

Διαβάστε περισσότερα

ЗБИРКА РЕШЕНИХ ЗАДАТАКА ЗА ПРИЈЕМНИ ИСПИТ ИЗ МАТЕМАТИКЕ

ЗБИРКА РЕШЕНИХ ЗАДАТАКА ЗА ПРИЈЕМНИ ИСПИТ ИЗ МАТЕМАТИКЕ Универзитет у Крагујевцу Машински факултет Краљево ЗБИРКА РЕШЕНИХ ЗАДАТАКА ЗА ПРИЈЕМНИ ИСПИТ ИЗ МАТЕМАТИКЕ Краљево, март 011. године 1 Публикација Збирка решених задатака за пријемни испит из математике

Διαβάστε περισσότερα

ИНТЕГРИСАНЕ АКАДЕМСКЕ СТУДИЈЕ ФАРМАЦИЈЕ

ИНТЕГРИСАНЕ АКАДЕМСКЕ СТУДИЈЕ ФАРМАЦИЈЕ ИНТЕГРИСАНЕ АКАДЕМСКЕ СТУДИЈЕ ФАРМАЦИЈЕ ТРЕЋА ГОДИНА СТУДИЈА СТАТИСТИКА У ФАРМАЦИЈИ школска 2016/2017. Предмет: СТАТИСТИКА У ФАРМАЦИЈИ Предмет се вреднује са 6 ЕСПБ. Недељно има 6 часова активне наставе

Διαβάστε περισσότερα

Ваљак. cm, а површина осног пресека 180 cm. 252π, 540π,... ТРЕБА ЗНАТИ: ВАЉАК P=2B + M V= B H B= r 2 p M=2rp H Pосн.пресека = 2r H ЗАДАЦИ:

Ваљак. cm, а површина осног пресека 180 cm. 252π, 540π,... ТРЕБА ЗНАТИ: ВАЉАК P=2B + M V= B H B= r 2 p M=2rp H Pосн.пресека = 2r H ЗАДАЦИ: Ваљак ВАЉАК P=B + M V= B H B= r p M=rp H Pосн.пресека = r H. Површина омотача ваљка је π m, а висина ваљка је два пута већа од полупрчника. Израчунати запремину ваљка. π. Осни пресек ваљка је квадрат површине

Διαβάστε περισσότερα