Z A L I H E ... PREMA KARAKTERISTICI POPUNJAVANJA ZALIHA PODELA MODELA JE NA:
|
|
- Ευπραξία Νικολάκος
- 5 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 Školska / Vežbe zalhe I deo Z A L I H E o DEFINISANJE POJMA o BINA PIANJA o MODELI-PODELA o SAIČKI MODELI-MODEL NOVOGODIŠNJE JELKE o DIMAMIČKI MODELI-HARISOV MODEL o NADOGRADNJA HARISOVOG MODELA: POPUSI, OGRANIČENJA o MEODE SA NIZVESNOM RAĐNJOM DVA PRIMERA o ZALIHE SU SVE KOLIČINE MAERIJALA, ENERGIJE I INFORMACIJA KOJE SU ODREĐENO VREME ISKLJUČENE IZ PROCESA PROIZVODNJE ILI UPOREBE (POROŠNJE) A SA CILJEM DA SE U DAOM RENUKU UKAZANE POREBE MOGU KORISII o NEKA OD BINIH PIANJA VEZANIH ZA ZALIHE SU:. Koje su zalhe potrebe? (oeklatura struktura). Kolke su zalhe potrebe? (optzacja zalha) 3. Kako h u vreeu popujavat? (popujavaje zalha) 4. Kako h kotrolsat? (kotrola zalha) 5. Koj su faktor koj ltraju zalhe? I oga slča ptaja Željeo staje zalha utvrđuje se a razlčte ače. Nek put je clj sstea tolko određe da je saopštavaje clja paralelo defsao željeo staje. Najčešće, saopštavaje clja e daje stog treutka željeo staje zalha već se oo određuje ateatčk odela. Kako je proble zalha zuzeto šrok to je broj ateatčkh odela koj se sreću lteratur za utvrđvaje željeog staja zalha tolko šrok da postoj određe ter za to: eorja zalha. Oa uključuje odele koja se optzra sste kotrole sste regulsaja upravljaja, al ajčešće se odos a odele koja se utvrđuje željeo staje zalha. PREMA KARAKERISICI POPUNJAVANJA ZALIHA PODELA MODELA JE NA: - SAIČKI MODELI ZALIHA (koj rešavaju željeo staje zalha koje se jedo popujavaju) - DINAMIČKI MODELI ZALIHA (prejuje se kod rešavaja problea zalha koje se obavljaju u vreeu). Statčk odel zalha
2 Školska / Vežbe zalhe I deo X t PRIMENA: Kod zalha koje se ogu trošt u koačo vreesko tervalu, uz sao jedo popujavaje (kada se zalha forra), a potrošja je stohastča- (deterstčk su jedostav aučo se e stražuju). Mogu se pret u sledeć stuacjaa: - u ovsko - zdavačko preduzeču, kada treba odlučt kolk traž treba štapat u sledeće zdaju ova, - u trgovsko preduzeću, kada treba odlučt kolko abavt ode l sezoske odeće - u pekar, kada treba odlučt o kolč hleba u tur td. Jeda od osovh odela je MODEL NOVOGODIŠNJE JELKE (odelraje problea zalha sa stohastčo potrošjo) Pretpostavke: - abavka se realzuje sao jedaput F() F( ) X (f()) p() X Fukcja raspodele t - C [d/jed] = cost - abava cea jelke po jedc, - Cp [d/jed] = cost - prodaja cea jelke po jedc, - J [d/jed] = cost sžea cea jelke posle ovogodšjh prazka, - U uzorku (z prethodh goda) je uočea pojava treda, a statstčk pute kostatovaa je raspodela relatvh frekvecja (verovatoća) broja prodath jelk - P (), (f()) - [jed] broj prodath jelk - [jed] - očekvaa potražja (jedaka broju jelk koj treba da se abav) - =? Fukcja zarade se forra u odosu a: ZARADA = PRIHODI ROŠKOVI Stuacje u koja se ože ać prodavac jelk: - > prodavac je aručo vše jelk ego što će oć da proda
3 Školska / Vežbe zalhe I deo - - prodavac je aručo aje l jedako jelk u odosu a kolču koju je ogao da proda U prvo slučaju - da je prodavac aručo vše jelk ego što će prodat ( > ), očekuje se sledeć prhod (V ): V = C p f( ) d + J ( ) f( ) d, o Mateatčko očekvaje broja prodath jelk po ce C p o Mateatčko očekvaje eprodath jelk koje će se prodat po J - sžeoj ce l J = ako ostau eprodate U drugo slučaju - da je prodavac aručo aje l jedako jelk u odosu a kolču koja je ogla da se proda ( ) očekuje se sledeć prhod (V ): V = Cp f ( ) d Prodavac a eostvareu zaradu (koju je ogao at da je kupo vše jelk), što a karakter troška ( ): = ( C p C ) ( ) f( ) d, ateatčko očekvaje broja jelk koje je prodavac ogao da proda da h je aručo U oba slučaja, prodavac a trošak abavke ( ) za jelk: = C Očekvaa zarada prodavca za abavku ( ) jelk: V = V + V - - V( ) = C f( ) d + J ( ) f( ) d + C f( ) d p ( C C ) ( ) f( ) d C p Uvođeje sledeće see: J f d = J f d ( ) ( ) dodavaje: J f ( ) d J f ( ) d C f ( ) d C f ( ) d p p dobja se: p 3
4 Školska / Vežbe zalhe I deo V( ) = ( Cp J) f( ) d ( C p C J) ( ) f( ) d ( C J) raže ekstre se dobja dferecraje ove fukcje V( ): V( ) V( ) = ( C J) + ( C p C J) f( ) d, l [ ] = ( C J) + ( C C J) F( ) p Izjedačavaje zvoda sa ulo sled da je optala vredost abavke oa koja odgovara prodaj od koada za koju je spujeo: [ ] ( C J) + ( C p C J) F( ) =, odoso p p C + J + C C J F( ) ( C C J) = odakle sled: (C - C ) F( p ) = = C - C - J p ( C ( C p p C C ) = ) ( C J ) + C ( C p J C dakle, e eksplcta vredost već vredost verovatoće F() sa kojo z raspodele verovatoća treba da se odred tražeo ) F(),8 F(X ) =,7;,8;,9;,95 Što je veća zarada po jedoj jelc verovatoća pokrveost tržšta je veća. Prea ovog odela se zasva a sledeć pretpostavkaa: - prodavac za svoga žvota ea prlke da forra uzorak utvrd raspodelu verovatoća tred za pojavu koja se realzuje jedo godšje; - e uza se u obzr kokurecja, tako da spada da trgovac ože aručt blo koju kolču jelk; - troškov po jedc zalhe e zavse od kolče t duže vreea prodaje, što sužava preu odela Prer: 4
5 Školska / Vežbe zalhe I deo Potrebo je odredt paraetre prozvodje traža ova. Ustaovljea je potražja sa ravoero raspodelo:, za F( ) = ( ), za < < 8, > > F() za = F() = za = F() = Ako je: Cp = 9 d J = d C = 4 d F( ) = = = = =,83 C J ( C C ) (9 4) p ražeu kolču prozvoda dobjao za zadatu verovatoću: F( X ) = f ( ) d =,83 f ( ) = F( ) = d = =,83 8. Izračuat sredj broj eprodath ova... = 864 prozvoda 3. razlku u zarad da je uesto X štapao M(X)... 5
6 Školska / Vežbe zalhe I deo Dačk odel zalha Prejuju se kod rešavaja problea zalha koje se obavljaju u vreeu. X X =M r t W Djagra proea voa zalha u fukcj od vreea t SAIČKI MODELI X =? raž se optala kolča koja treba da se abav Kod DINAMIČKIH MODELA zalha občo se traže optala rešeja za: M =? [jed.] a vo zalha W =? [da] vree zeđu dve popue zalha r =? [jed] vo zalha pr koe se aručuje (pokreće prozvodja) =? [jed] kolča koja se aručuje RGOVAČKI odel PROIZVOĐAČKI odel Kod DINAMIČKIH odela postoje varjate: - popujavaje o treuto (eposredo ako aručvaja) o u vreeu (opsao eko fukcjo popujavaja) - potrošja o kostata o stohastča Fukcja popujavaja (prozvodja) Stohastčka potrošja Cost potrošja Model postavljaje FUNKCIJE CILJA (F) OGRANIČENJA U fukcju clja ogu uć sledeć paraetr: - ekoosk paraetr: o troškov posedovaja zalha (cp) o troškov aručvaja (, N ;, N ) o troškov edostatka zalha - paraetr kvalteta o pouzdaost (da se prozvod ađu a zalhaa uz zadatu verovatoću P ) reuto popujavaje t 6
7 Školska / Vežbe zalhe I deo Model ogu vše l aje respektovat određea ogračeja, kao a prer: - raspoložva ovčaa sredstva - raspoložv skladš prostor (kapactet skladšta) - broj abavk - rok sporuke slčo.. DINAMIČKI MODEL ZALIHA KOJE SE OBNAVLJAJU U VREMENU, A SA KONSANNOM POROŠNJOM (HARIS-OV MODEL, 95)- (DEERMINISIČKI Qr MODEL) Respektuje: - troškove posedovaja zalha - troškove aručvaja Pretpostavke: - vree sporuke je zaearljvo (eposredo ako aručvaja) - ea ogračeja u sabdevaju - ea kakvh ogračeja u ssteu zalha - aručuje se kada zalhe padu a ulu (r = ) - z gorjh pretpostavk prozlaz da su troškov edostatka zalha zaearljv W= t CILJ: Izalažeje fukcje ukuph troškova defsaje optale kolče koja se aručuje za ale troškove Paraetr: - S [jed.] - potrošja koja je kostata za jeda duž vreesk perod (občo godu daa), pretpostavlja se da je stacoara - P [bez d.] - koefcjet proporcoalost troškova sa vredošću zalha (koefcjet troškova vezah srestava), - C [d/jed.] - cea jedce zalhe, 7
8 Školska / Vežbe zalhe I deo - [jed.] - prozvolja velča jede abavke, - N [d] - troškov jede abavke (obuhvataju telefoske razgovore, adstracju, radočku prpreu za sopstveu prozvodju td), UKUPNI ROŠKOVI = ROŠKOVI NARUČIVANJA + ROŠKOVI POSEDOVANJA ZALIHA S N C = + P S N C = + P d [ ] LOGIKA Nabavka veće kolče određeog artkla o aj broj abavk u vreesko perodu koj se posatra sajeje troškova abavke; o podzaje sredjeg voa zalha porast troškova skladšteja, vezah sredstava, td. Optala velča jede abavke () je oa velča pr kojoj su ukup troškov al, odoso za koje fukcja a ekstre: d S N C P = + = d pošto je reč o uu, kostatuje se z vredost drugog zvoda: d d S N = > 3 Optalo rešeje velče jede abavke je: = S N C P (j.ca) - forula Wlsoa Osov edostatak Wlsoove forule ezavsost troškova abavke (N) od velče jede abavke (). Ov pretpostavkaa se sključuje ogućost koršćeja odela za stuacje kada su troškov trasporta sadrža u troškova abavke. 8
9 Školska / Vežbe zalhe I deo (troškov trasporta su u fukcj od kolče koja se abavlja) Prer: Prodavac bele tehke a zakupljeo skladšte. Praćeje potrošje aša za praje veša, utvrđeo je da se esečo proda 5 koada (prosečo). Ako je sa prozvođače ugovorea godšja kolča S=6 koada, a pr toe troškov proporcoal sredje vou zalha zose P=.4, a cea jedce zalhe 8 d/aš., a troškov jee abavke N= d/abavc, zračuat vree zeđu oeata abavke tj. Daku sporuke koja će bt azačea u ugovoru sa prozvođače. Napoea: Prozvođač je udalje tolko da ože zadovoljt sve zahteve strpljve u dau, tj. Vree od oeta aručvaja do oeta popue zalha je zaearljvo alo... = S N C P = =8. (koada aša) S C = N + P = d =6/8.+.48/8.= Prozvođač e ože da sporuč 8. aša, već sao ceo broj, se toga velča b trebalo da se sadrž u S bez ostatka jer ukolko to e b bo ceo broj plaćao b se jeda pretovar vše. Iajuć ovo u vdu potrebo je ać prv ceo broj < koj se u S sadrž ceo broj puta, prv ceo broj > koj takođe del S bez ostatka. Nalažeje troškova u poeut slučajeva I troškova jedokrate abavke celokupe ugovoree kolče, dobćeo z z koga treba prea krterjua dat u odelu zabrat oe koj zraju troškove. Za =S =757, d Za < S/ -ceo broj = 6/=3 abavk =55. dara Za > =4 6/4=5 abavk 3 = 4596 S/ W= /= /5 (esečo 6/)=,4 eseca= daa U ugovoru će aručlac tražt da u se sporučuje aša svakh daa. 9
10 Školska / Vežbe zalhe I deo NADGRADNJE HARISOVOG MODELA. PRISUSVO SPECIJALNIH POPUSA U CENI U ZAVISNOSI OD VISINE NABAVKE U JEDNOM CIKLUSU - c = f() Česta stuacja - a tržštu se roba ud sa ceo koja zavs od kolče koja se abavlja to u dskotutetu. Do kolče prodavac ud robu po ce C, a za veće kolče daje popuste koj se takođe dskotualo ejaju u zavsost od kolče. f() =c 3 Razlčta cea u zavsost od kolče koja se abavlja je utcaj a ceu jede abavke 3 Ukup troškov Ako je zavsost ovh popusta u odosu a vsu abavke u jedo cklusu dskotuala, je oguće ofort jedu jedstveu fukcju ukuph troškova koja b prkazao ateatčko obrado oogućla dobjaje zlazog rezultata. potrebo defsat sve fukcje ukuph troškova koje ogu postojat, za svaku fukcju posebo odredt oblast defsaost u koe b se tražla optala vredost velče jede abavke. Mala vredost zeđu pojedačh vredost daje rešeje za (). Ako su: C, C,... C - cee jedce zalha,,..., - velče jede abavke koje obezbeđuju popust u ce S, N, P paraetr koj e zavse od velče jede abavke M S N C = + P S N C = + P S N C = + P
11 Školska / Vežbe zalhe I deo Ako postoj kotuala fukcoala veza zeđu popusta u ce velče jede abavke C = ϕ(), za celo područje aalze je oguće postavt fukcju ukuph troškova u sledeće oblku: S N = + ϕ( ) P, C = ϕ() = a + b (a prer) d d = =.... POSOJANJE ZAJEDNIČKIH OGRANIČENJA U skladšta se često sreću zalhe velkog asortaa, a pojavljuju se zajedčka ogračeja. Za zalhe sa velk broje artkala, a uz pretpostavke a osovu kojh je apravlje Harsov odel, oguće je za svak artkal posebo postavt fukcju ukuph troškova: S N C = + P, =,..., broj artkala Optala velča jede abavke: = S N Pretpostavka ea ogračeja u ssteu zalha l u okružeju (ogračeje raspoložv ovča sredstva, kapacteto skladšog prostora, ogućošću sporuke od strae sporučoca, roko upotrebe, td.) U suproto - ateatčko odelraje problea zvršt a drugačj ač. 3. OGRANIČENJE RASPOLOŽIVIM NOVČANIM SREDSVIMA C Pretpostavka velk broj artkala, a ogračea su ukupa ovčaa sredstva aejea za ulagaje u zalhe (C ): C = C + C C C - ogračeje () = Gorje ogračeje - ajgor slučaj sa aspekta prekoračeja dozvoljeh ovčah sredstava slučaj kada b zalhe svh artkala dostgle svoj aksu jedovreeo C P Fukcja ukuph troškova za sve artkle a sledeć oblk: S N C = + = = P ()
12 Školska / Vežbe zalhe I deo Rešeje - alažeje optale kolče koju treba abavt jedo abavko za svak artkal posebo ( ) za ale ukupe troškove uz respektovaje zadatog ogračeja Proble - zalažeje vezaog ekstrea uvođeje Lagražovog ultplkatora tj. forraje Lagraževe fukcje. S LF N C = + P + ρ C C = = klasča troškova fukcja respektovaje zajedčkog ogračeja raspoložv ovce (3) gde je (ρ) Lagražov ultplkator. Utvrđvaje ekstrea se dobja preko parcjalh zvoda: ( LF) S N C P = + + ρ C = = K (4) ( LF) ρ = = C C = (5) = S N C P + ρ C, =... (6) Velča ultplkatora se određuje z jedače (4), koja se posle uvođeja see ( jedakost 5) svod a jedaču sa jedo epozato (ρ ), čj poztva kore predstavlja tražeo rešeje: S N S N C C C C = = C P + ρ C = C ( P + ρ ) (7) Po određvaju vredost ultplkatora se određuju optale velče abavk za svak artkal, posebo koršćeje zraza (6). Kokreto začeje Lagražovog ultplkatora (predstavlja ateatčk struet) - Lagražova fukcja za optale vredost abavke ađeu vredost ultplkatora a oblk: S C = + + LF N P ρ C C = (8) = ( LF ) = ρ C
13 Školska / Vežbe zalhe I deo zračuata vredost Lagražovog ultplkatora predstavlja pad alh ukuph troškova po jedc porasta sue koja ogračava ukupa fasjsk vo zalha. Kada počje da edostaje ovca velča ultplkatora se povećava, obruto, dok se ukupa arudžba e usaglas sa raspoložv ovce Praktča prea: - zuzeto teško zračuat (ρ), posebo u uslova kada je prsuto vše artkala, odoso kada sua a vše sabraka. - Zalhe svh artkala retko stog treutka dostžu aksu Prer: Na zalhaa se alaz 3 artkla, a skladšte raspolaže ograče ovča sredstva (C = 4.j.ca) artkal S [jed.] N [d] p C [d/jed.] A, A 5 75, A3 5, 5 C = S N C P + ρ C C = C = C S N ( P + ρ ) C = 4 (, + ρ ) (, + ρ) 5 (, + ρ) ( 63, ,63 + 5) = 4, + ρ, + ρ = 7,673 ρ = 3,736 artkal [jed.] c [jed.] Lag. c A 7,7 4,4 A 6,4 6 9,89 9 A3 4,4 75 3,
14 Školska / Vežbe zalhe I deo 4. OGRANIČENJE PROSORNOG KARAKERA Skladšte je kapacteta Q jedca, u koe se takođe čuva roba razlčtog asortaa. Fukcja ogračeja a sledeć oblk: = Q Lagraževa fukcja a sledeć oblk: S C LF = N + P + ρ = = Q 5. OGRANIČENJE BROJA NABAVKI H U slučaju ogračeja ukupog broja abavk za već broj artkala u posatrao perodu, bez obzra a uzrok ogračeja, fukcja ogračeja a oblk : S H = H - aksalo dozvolje broj abavk svh artkala u posatrao perodu. Ako je H > 5, faktčk se odel svod a W strategju. Uz stu fukcju ukuph troškova fukcju ogračeja, forra se Lagražova fukcja ; parcjal dferecraje - uslov za ekstree: S LF N C S P = + + ρ H ( LF) ( LF) ρ = = S N = C P ρ S + = S = H = = velča ultplkatora: S ( N ) S = ρ C P = H = ( N ) S + ρ 6. JEDNOVREMENO OGRANIČENJE RASPOLOŽIVIM NOVČANIM SREDSVIMA I UKUPNIM BROJEM NABAVKI Stuacja kada se vše ogračeja, a za ste artkle, ogu pojavt jedovreeo. C P 4
15 Školska / Vežbe zalhe I deo U to slučaju se uz fukcja troškova dodaj respektovaa ogračeja: S N C S LF P C C = + + H + ρ ρ ( LF) ( LF) ρ = = = S N = C P + ρ S + ρ C = C C = = = ( LF) ρ S = H = = r jedače sa epozat (), (ρ ) (ρ ) daju optale zlaze reztultate, a za ultplkatore se uzaju poztv kore. 7. OGRANIČENJE ROKOM ISPORUKE Prlko kostrukcje osovog odela, pretpostavlja se da su ogućost okružeja l sopstveh prozvodh resursa eogračee za dopreu sporuke robe eposredo ako arudžbe. U praks ove ogućost občo ogračee - zeđu arudžbe sporuke postoj određe perod - rok sporuke (y). O se uvod u osov ateatčk odel a dva ača: Ukolko je rok sporuke aj od zračuatog vreea zeđu dva uzastopa popujavaja zalha (W), zadatak se svod a određvaje tera arudžbe l pak voa zalhe pr koe se aručuje (tačke aručvaja "order pot"). W > y K W y Ukolko je rok sporuke već od zračuatog vreea zeđu dva uzastopa popujavaja zalha, oda će bt potrebo lasrat y/w arudžba u toku trajaja jedog roka sporuke, a a jedak rastojaja zeđu jh. t 5
16 Školska / Vežbe zalhe I deo W < y y y y W y W W t gde je : r [jedca] - vo zalhe pr koe se aručuje, W = [daa] - terval zeđu dve susede arudžbe. 6
Reverzibilni procesi
Reverzbln proces Reverzbln proces: proces pr koja sste nkada nje vše od beskonačno ale vrednost udaljen od ravnoteže, beskonačno ala proena spoljašnjh uslova ože vratt sste u blo koju tačku, proena ože
Διαβάστε περισσότεραAritmetički i geometrijski niz
Zadac sa prethodh prjemh spta z matematke a Beogradskom uverztetu Artmetčk geometrjsk z. Artmetčk z. 00. FF Zbr prvh dvadeset člaova artmetčkog za čj je prv čla, a razlka A) 0 B) C) D) 880 E) 878. 000.
Διαβάστε περισσότεραRAČUNANJE SA PRIBLIŽNIM VREDNOSTIMA BROJEVA
RAČUNANJE SA PRIBLIŽNIM VREDNOSTIMA BROJEVA PRIBLIŽNI BROJ I GREŠKA tača vredost ekog broja X prblža vredost ekog broja X apsoluta greška Δ = X X graca apsolute greške (gorja graca) relatva greška X X
Διαβάστε περισσότεραMetoda najmanjih kvadrata
Metoda ajmajh kvadrata Moday, May 30, 011 Metoda ajmajh kvadrata (MNK) MNK smo već uvel u proučavaju leare korelacje; gdje smo tražl da suma kvadrata odstupaja ekspermetalh točaka od pravca koj h a ajbolj
Διαβάστε περισσότεραEkonometrija 5. Ekonometrija, Osnovne studije. Predavač: Aleksandra Nojković
Ekoometja 5 Ekoometja, Osove studje Pedavač: Aleksada Nojkovć Stuktua pedavaja Klasč dvostuk (všestuk) lea egeso model - metod ONK. Petpostavke všestukog KLM. Koelacja u všestukom KLM. Oča kogova. Dvostuk
Διαβάστε περισσότεραAKSIOMATIKA TEORIJE VEROVATNOĆE
AKSIOMATIKA TEORIJE VEROVATNOĆE E Aksomatka teorje verovatoće Polaz se od osovh stavova, tzv. aksoma, a osovu kojh se sve ostale osobe mogu dokazat. Za posmatra prostor el. shoda aksomatzacja daje odgovore
Διαβάστε περισσότεραUNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka
UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET Goran Stančić SIGNALI I SISTEMI Zbirka zadataka NIŠ, 014. Sadržaj 1 Konvolucija Literatura 11 Indeks pojmova 11 3 4 Sadržaj 1 Konvolucija Zadatak 1. Odrediti konvoluciju
Διαβάστε περισσότεραPolarizacija. Procesi nastajanja polarizirane svjetlosti: a) refleksija b) raspršenje c) dvolom d) dikroizam
Polarzacja Proces asajaja polarzrae svjelos: a refleksja b raspršeje c dvolom d dkrozam Freselove jedadžbe Svjelos prelaz z opčkog sredsva deksa loma 1 u sredsvo deksa loma, dolaz do: refleksje (prema
Διαβάστε περισσότεραDvanaesti praktikum iz Analize 1
Dvaaesti praktikum iz Aalize Zlatko Lazovi 20. decembar 206.. Dokazati da fukcija f = 5 l tg + 5 ima bar jedu realu ulu. Ree e. Oblast defiisaosti fukcije je D f = k Z da postoji ula fukcije a 0, π 2.
Διαβάστε περισσότερα3.1 Granična vrednost funkcije u tački
3 Granična vrednost i neprekidnost funkcija 2 3 Granična vrednost i neprekidnost funkcija 3. Granična vrednost funkcije u tački Neka je funkcija f(x) definisana u tačkama x za koje je 0 < x x 0 < r, ili
Διαβάστε περισσότερα10.1. Bit Error Rate Test
.. Bt Error Rat Tst.. Bt Error Rat Tst Zadata. Izračuat otrba broj rth formacoh bta u BER tstu za,, ogršo dttovaa bta a rjmu, tao da s u sstmu sa brzoom sgalzacj od Mbs mož tvrdt da j vrovatoća grš rosa
Διαβάστε περισσότεραApsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama.
Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama. a b Verovatno a da sluqajna promenljiva X uzima vrednost iz intervala
Διαβάστε περισσότεραRiješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva
Riješei zadaci: Nizovi realih brojeva Nizovi, aritmetički iz, geometrijski iz Fukciju a : N R azivamo beskoači) iz realih brojeva i ozačavamo s a 1, a,..., a,... ili a ), pri čemu je a = a). Aritmetički
Διαβάστε περισσότεραRačunarska grafika. Rasterizacija linije
Računarska grafika Osnovni inkrementalni algoritam Drugi naziv u literaturi digitalni diferencijalni analizator (DDA) Pretpostavke (privremena ograničenja koja se mogu otkloniti jednostavnim uopštavanjem
Διαβάστε περισσότεραElektrotehnički fakultet univerziteta u Beogradu 26. jun Katedra za Računarsku tehniku i informatiku
Elektrotehički fakultet uiverziteta u Beogradu 6. ju 008. Katedra za Račuarku tehiku i iformatiku Performae račuarkih itema Rešeja zadataka..videti predavaja.. Kretaje Verovatoća Opi 4 4 Kretaje u itom
Διαβάστε περισσότεραOsnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju
RAČUN OSTATAKA 1 1 Prsten celih brojeva Z := N + {} N + = {, 3, 2, 1,, 1, 2, 3,...} Osnovni primer. (Z, +,,,, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: sabiranje (S1) asocijativnost x + (y + z) = (x + y)
Διαβάστε περισσότεραPARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je,
PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI Sama definicija parcijalnog ivoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je, naravno, naučiti onako kako vaš profesor ahteva. Mi ćemo probati
Διαβάστε περισσότερα5. Karakteristične funkcije
5. Karakteristične funkcije Profesor Milan Merkle emerkle@etf.rs milanmerkle.etf.rs Verovatnoća i Statistika-proleće 2018 Milan Merkle Karakteristične funkcije ETF Beograd 1 / 10 Definicija Karakteristična
Διαβάστε περισσότεραDISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović
DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović Novi Sad April 17, 2018 1 / 22 Teorija grafova April 17, 2018 2 / 22 Definicija Graf je ure dena trojka G = (V, G, ψ), gde je (i) V konačan skup čvorova,
Διαβάστε περισσότεραEkonometrija 4. Ekonometrija, Osnovne studije. Predavač: Aleksandra Nojković
Ekonometrja 4 Ekonometrja, Osnovne studje Predavač: Aleksandra Nojkovć Struktura predavanja Nelnearne zavsnost Prmene u ekonomskoj analz Prmer nelnearne zavsnost Isptujemo zavsnost zmeđu potrošnje dohotka.
Διαβάστε περισσότεραKOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI. NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA.
KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA 1 Grupoid (G, ) je asocijativa akko važi ( x, y, z G) x (y z) = (x y) z Grupoid (G, ) je komutativa akko važi ( x, y G) x y = y x Asocijativa
Διαβάστε περισσότεραRačunarska grafika. Rasterizacija linije
Računarska grafika Osnovni inkrementalni algoritam Drugi naziv u literaturi digitalni diferencijalni analizator (DDA) Pretpostavke (privremena ograničenja koja se mogu otkloniti jednostavnim uopštavanjem
Διαβάστε περισσότεραIZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI)
IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI) Izračunavanje pokazatelja načina rada OTVORENOG RM RASPOLOŽIVO RADNO
Διαβάστε περισσότεραIZVODI ZADACI (I deo)
IZVODI ZADACI (I deo) Najpre da se podsetimo tablice i osnovnih pravila:. C`=0. `=. ( )`= 4. ( n )`=n n-. (a )`=a lna 6. (e )`=e 7. (log a )`= 8. (ln)`= ` ln a (>0) 9. = ( 0) 0. `= (>0) (ovde je >0 i a
Διαβάστε περισσότεραElementi spektralne teorije matrica
Elementi spektralne teorije matrica Neka je X konačno dimenzionalan vektorski prostor nad poljem K i neka je A : X X linearni operator. Definicija. Skalar λ K i nenula vektor u X se nazivaju sopstvena
Διαβάστε περισσότεραnumeričkih deskriptivnih mera.
DESKRIPTIVNA STATISTIKA Numeričku seriju podataka opisujemo pomoću Numeričku seriju podataka opisujemo pomoću numeričkih deskriptivnih mera. Pokazatelji centralne tendencije Aritmetička sredina, Medijana,
Διαβάστε περισσότεραnepoznati parametar θ jednak broju θ 0, u oznaci H 0 (θ =θ 0 ), je primer proste hipoteze. Ako hipoteza nije prosta, onda je složena.
Testiraje parametarskih hipoteza Pretpostavka (hipoteza) o parametru raspodele se zove parametarska hipoteza. Postupak jeog potvrđivaja ili odbacivaja a osovu podataka iz uzorka je parametarski test. t
Διαβάστε περισσότεραSISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA
SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA April, 2013 Razni zapisi sistema Skalarni oblik: Vektorski oblik: F = f 1 f n f 1 (x 1,, x n ) = 0 f n (x 1,, x n ) = 0, x = (1) F(x) = 0, (2) x 1 0, 0 = x n 0 Definicije
Διαβάστε περισσότεραMATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15
MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15 Matrice - osnovni pojmovi (Matrice i determinante) 2 / 15 (Matrice i determinante) 2 / 15 Matrice - osnovni pojmovi Matrica reda
Διαβάστε περισσότεραOSNOVNI PARAMETRI LINIJA ODREĐIVANJE POTREBNOG BROJA RADNIH MESTA I MEĐUOPERACIONIH ZALIHA
PROJEKTOVANJE PROIZVODNIH SISTEMA OSNOVNI PARAMETRI LINIJA ODREĐIVANJE POTREBNOG BROJA RADNIH MESTA I MEĐUOPERACIONIH ZALIHA Projekovanje prozvodnh ssea PROJEKTOVANJE LINIJSKIH PROIZVODNOH SISTEMA Osnovn
Διαβάστε περισσότεραREGRESIJSKA ANALIZA. U razvoju regresijske analize najznačajniju ulogu su imali: Carl Friedrich Gauss ( ) Francis Galton (
SEMINAR U razvoju regresjske aalze ajzačajju ulogu su mal: Carl Fredrch Gauss (822 9) Fracs Galto (822 9) Karl Pearso (857 936) George Udy Yule (87 95) SEMINAR Regresjska aalza je matematčko-statstčk postupak
Διαβάστε περισσότεραGranične vrednosti realnih nizova
Graiče vredosti realih izova Fukcija f : N R, gde je N skup prirodih brojeva a R skup realih brojeva, zove se iz realih brojeva ili reala iz. Opšti čla iza f je f(), N, i običo se obeležava sa f, dok se
Διαβάστε περισσότεραPRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti).
PRAVA Prava je kao i ravan osnovni geometrijski ojam i ne definiše se. Prava je u rostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom aralelnim sa tom ravom ( vektor aralelnosti). M ( x, y, z ) 3 Posmatrajmo
Διαβάστε περισσότεραPRESECI SA PRSLINOM - VELIKI EKSCENTRICITET
TEORJA ETONSKH KONSTRUKCJA 1 PRESEC SA PRSLNO - VELK EKSCENTRCTET ČSTO SAVJANJE - SLOODNO DENZONSANJE Poznato: Nepoznato: - statčk tcaj za pojedna opterećenja ( ) - sračnato - kvaltet materjala (, σ v
Διαβάστε περισσότερα3n an = 4n3/2 +2n+ n 5n 3/2 +5n+2 n a 2 n = n 2. ( 2) n Dodatak. = 0, lim n! 2n 6n + 1
Nizovi 5 a = 5 +3+ + 6 a = 3 00 + 00 3 +5 7 a = +)+) ) 3 3 8 a = 3 +3+ + +3 9 a = 3 5 0 a = 43/ ++ 5 3/ +5+ a = + + a = + ) 3 a = + + + 4 a = 3 3 + 3 ) 5 a = +++ 6 a = + ++ 3 a = +)!++)! +3)! a = ) +3
Διαβάστε περισσότεραMoguća i virtuelna pomjeranja
Dnamka sstema sa vezama Moguća vrtuelna pomjeranja f k ( r 1,..., r N, t) = 0 (k = 1, 2,..., K ) df k dt = r + t = 0 d r = r dt moguća pomjeranja zadovoljavaju uvjet: df k = d r + dt = 0. t δ r = δx +
Διαβάστε περισσότεραOperacije s matricama
Linearna algebra I Operacije s matricama Korolar 3.1.5. Množenje matrica u vektorskom prostoru M n (F) ima sljedeća svojstva: (1) A(B + C) = AB + AC, A, B, C M n (F); (2) (A + B)C = AC + BC, A, B, C M
Διαβάστε περισσότεραKontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A
Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A Ime i prezime: 1. Prikazane su tačke A, B i C i prave a,b i c. Upiši simbole Î, Ï, Ì ili Ë tako da dobijeni iskazi
Διαβάστε περισσότεραM086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost
M086 LA 1 M106 GRP Tema: CSB nejednakost. 19. 10. 2017. predavač: Rudolf Scitovski, Darija Marković asistent: Darija Brajković, Katarina Vincetić P 1 www.fizika.unios.hr/grpua/ 1 Baza vektorskog prostora.
Διαβάστε περισσότεραIZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo
IZVODI ZADACI ( IV deo) LOGARITAMSKI IZVOD Logariamskim izvodom funkcije f(), gde je >0 i, nazivamo izvod logarima e funkcije, o jes: (ln ) f ( ) f ( ) Primer. Nadji izvod funkcije Najpre ćemo logarimovai
Διαβάστε περισσότεραElektrotehnički fakultet univerziteta u Beogradu 16.maj Odsek za Softversko inžinjerstvo
Elektrotehnčk fakultet unverzteta u Beogradu 6.maj 8. Odsek za Softversko nžnjerstvo Performanse računarskh sstema Drug kolokvjum Predmetn nastavnk: dr Jelca Protć (35) a) () Posmatra se segment od N uzastonh
Διαβάστε περισσότεραUNIVERZITET U NIŠU FAKULTET ZAŠTITE NA RADU U NIŠU TEHNIČKA MEHANIKA - PREZENTACIJA PREDAVANJA PREDAVANJE
UNIVERZITET U NIŠU FAKULTET ZAŠTITE NA RADU U NIŠU TEHNIČKA MEHANIKA - PREZENTACIJA PREDAVANJA - - 4. PREDAVANJE - Dr Darko Mhajlov, doc. 1. ČAS Sredšte (cetar) sstema paralelh sla; Težšte krutog tela;
Διαβάστε περισσότεραPeriodičke izmjenične veličine
EHNČK FAKULE SVEUČLŠA U RJEC Zavod za elekroenergeiku Sudij: Preddiploski sručni sudij elekroehnike Kolegij: Osnove elekroehnike Nosielj kolegija: Branka Dobraš Periodičke izjenične veličine Osnove elekroehnike
Διαβάστε περισσότεραObrada signala
Obrada signala 1 18.1.17. Greška kvantizacije Pretpostavka je da greška kvantizacije ima uniformnu raspodelu 7 6 5 4 -X m p x 1,, za x druge vrednosti x 3 x X m 1 X m = 3 x Greška kvantizacije x x x p
Διαβάστε περισσότεραTRIGONOMETRIJA TROKUTA
TRIGONOMETRIJA TROKUTA Standardne oznake u trokutuu ABC: a, b, c stranice trokuta α, β, γ kutovi trokuta t,t,t v,v,v s α,s β,s γ R r s težišnice trokuta visine trokuta simetrale kutova polumjer opisane
Διαβάστε περισσότεραMATEMATIKA 2. Grupa 1 Rexea zadataka. Prvi pismeni kolokvijum, Dragan ori
MATEMATIKA 2 Prvi pismeni kolokvijum, 14.4.2016 Grupa 1 Rexea zadataka Dragan ori Zadaci i rexea 1. unkcija f : R 2 R definisana je sa xy 2 f(x, y) = x2 + y sin 3 2 x 2, (x, y) (0, 0) + y2 0, (x, y) =
Διαβάστε περισσότεραINTEGRALNI RAČUN. Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa. Lucija Mijić 17. veljače 2011.
INTEGRALNI RAČUN Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa Lucija Mijić lucija@ktf-split.hr 17. veljače 2011. Pogledajmo Predstavimo gornju sumu sa Dodamo još jedan Dobivamo pravokutnik sa Odnosno
Διαβάστε περισσότεραParcijalne molarne veličine
arcale molare velče 2.5.5. Hemsk potecal 2.5.6. 2.5.6.2. arcale molare velče. Ukolko e kolča supstace u sstemu promelva zbog razmee matere zmeđu sstema okole zbog reverzble hemske reakce l reverzble razmee
Διαβάστε περισσότεραMatematika 1 - vježbe. 11. prosinca 2015.
Matematika - vježbe. prosinca 5. Stupnjevi i radijani Ako je kut φ jednak i rad, tada je veza između i 6 = Zadatak.. Izrazite u stupnjevima: a) 5 b) 7 9 c). d) 7. a) 5 9 b) 7 6 6 = = 5 c). 6 8.5 d) 7.
Διαβάστε περισσότεραELEKTROTEHNIČKI ODJEL
MATEMATIKA. Neka je S skup svih živućih državljana Republike Hrvatske..04., a f preslikavanje koje svakom elementu skupa S pridružuje njegov horoskopski znak (bez podznaka). a) Pokažite da je f funkcija,
Διαβάστε περισσότεραZavrxni ispit iz Matematiqke analize 1
Građevinski fakultet Univerziteta u Beogradu 3.2.2016. Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1 Prezime i ime: Broj indeksa: 1. Definisati Koxijev niz. Dati primer niza koji nije Koxijev. 2. Dat je red n=1
Διαβάστε περισσότεραTrigonometrijske nejednačine
Trignmetrijske nejednačine T su nejednačine kd kjih se nepznata javlja ka argument trignmetrijske funkcije. Rešiti trignmetrijsku nejednačinu znači naći sve uglve kji je zadvljavaju. Prilikm traženja rešenja
Διαβάστε περισσότεραPismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1.
Pismeni ispit iz matematike 0 008 GRUPA A Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: λ + z = Ispitati funkciju i nacrtati njen grafik: + ( λ ) + z = e Izračunati
Διαβάστε περισσότεραIspitivanje toka i skiciranje grafika funkcija
Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija Za skiciranje grafika funkcije potrebno je ispitati svako od sledećih svojstava: Oblast definisanosti: D f = { R f R}. Parnost, neparnost, periodičnost. 3
Διαβάστε περισσότεραKlasični linearni regresioni model (KLRM)
Profesor Zorca Mladeovć Klasč lear regreso model (KLRM) Zorca Mladeovć Ključe teme Postavka pretpostavke KLRM Svojstva ocea parametara u KLRM Elemet statstčkog zaključvaja u KLRM Predvđaje u KLRM Ekoomsk
Διαβάστε περισσότεραVILJUŠKARI. 1. Viljuškar se koristi za utovar standardnih euro-pool paleta na drumsko vozilo u sistemu prikazanom na slici.
VILJUŠKARI 1. Viljuškar e korii za uoar andardnih euro-pool palea na druko ozilo u ieu prikazano na lici. PALETOMAT a) Koliko reba iljuškara da bi ree uoara kaiona u koji aje palea bilo anje od 6 in, ako
Διαβάστε περισσότεραTESTIRANJE ZNAČAJNOSTI RAZLIKE
//0 TESTIRANJE ZNAČAJNOSTI RAZLIKE Z-TEST I T-TEST Beograd, 0 Ass. dr Zora Bukumirić Z-TEST I T-TEST z-testom i Studetovim t-testom testiramo razliku: jede aritmetičke sredie i pretpostavljee vredosti
Διαβάστε περισσότεραKVADRATNA FUNKCIJA. Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola.
KVADRATNA FUNKCIJA Kvadratna funkcija je oblika: = a + b + c Gde je R, a 0 i a, b i c su realni brojevi. Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije = a + b + c je parabola. Najpre ćemo naučiti kako
Διαβάστε περισσότεραOsnove. Uloga algoritama u računarstvu. Algoritmi. Algoritmi kao tehnika
dr Boba Stojaovć Osove Uloga algortama u račuarstvu Algortm Algortam je strogo defsaa kompjuterska procedura koja uzma vredost l skup vredost, kao ulaz prozvod eku vredost l skup vredost, kao zlaz. Drugm
Διαβάστε περισσότεραVerovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće (zadaci) Beleške dr Bobana Marinkovića
Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće zadaci Beleške dr Bobana Marinkovića Iz skupa, 2,, 00} bira se na slučajan način 5 brojeva Odrediti skup elementarnih dogadjaja ako se brojevi biraju
Διαβάστε περισσότεραJednostavna regresiona analiza
Profesor Zorca Mladeovć Jedostava regresoa aalza Zorca Mladeovć Struktura predavaja Polaza deja prmer Populacoa uzoračka regresoa prava Metod očh ajmajh kvadrata Korelacja Jedostave eleare zavsost Ekoomsk
Διαβάστε περισσότεραMETODA SEČICE I REGULA FALSI
METODA SEČICE I REGULA FALSI Zadatak: Naći ulu fukcije f a itervalu (a,b), odoso aći za koje je f()=0. Rešeje: Prvo, tražimo iterval (a,b) a kome je fukcija eprekida, mootoa i važi: f(a)f(b)
Διαβάστε περισσότεραEliminacijski zadatak iz Matematike 1 za kemičare
Za mnoge reakcije vrijedi Arrheniusova jednadžba, koja opisuje vezu koeficijenta brzine reakcije i temperature: K = Ae Ea/(RT ). - T termodinamička temperatura (u K), - R = 8, 3145 J K 1 mol 1 opća plinska
Διαβάστε περισσότεραDINAMIKA. Dinamički sistem - pogon sa motorom jednosmerne struje: N: u f Ulazi Izlazi (?) U opštem slučaju ovaj DS je NELINEARAN!!!!
DINAMIKA Dnčk sste - ogon s otoro jednoserne struje: N: { DS } u u Ulz Izlz (?),,, [ ] θ U ošte slučju ovj DS je NELINEAAN!!!! BLOK DIJAGAM MAEMAIČKOG MODELA POGONA Iz jednčne ndukt u e e Iz Njutnove jednčne
Διαβάστε περισσότεραSvaki resurs ima svoj vremenski raspoloživi fond kada može da se angažuje. ART 1 ART 2 ART 2. t isporuke
TERMIIRAJE Termrajem se a skup prsuh akvos u ekom procesu defše vremeska kompoea kordaa agažovaja agažovah resursa. MPR I, MPR II MPR I - aala porebh maerjala MPR II - aala resursa akvos koje prae provodju
Διαβάστε περισσότεραNovi Sad god Broj 1 / 06 Veljko Milković Bulevar cara Lazara 56 Novi Sad. Izveštaj o merenju
Broj 1 / 06 Dana 2.06.2014. godine izmereno je vreme zaustavljanja elektromotora koji je radio u praznom hodu. Iz gradske mreže 230 V, 50 Hz napajan je monofazni asinhroni motor sa dva brusna kamena. Kada
Διαβάστε περισσότεραMATERIJALI ZA ELEKTRONIKU Računske vežbe 7. POLUPROVODNI MATERIJALI TEORIJSKI PREGLED
ELEKTROSKI FKULTET MTERIJLI Z ELEKTROIKU Račuske vežbe 7. POLUPROOI MTERIJLI Katedra za kroelektroku TEORIJSKI PREGLE Polurovod aterjal (olurovodc) su aterjal čja elektrča svojstva zavse od kocetracje
Διαβάστε περισσότεραTeorijske osnove informatike 1
Teorijske osnove informatike 1 9. oktobar 2014. () Teorijske osnove informatike 1 9. oktobar 2014. 1 / 17 Funkcije Veze me du skupovima uspostavljamo skupovima koje nazivamo funkcijama. Neformalno, funkcija
Διαβάστε περισσότεραradni nerecenzirani materijal za predavanja
Matematika 1 Funkcije radni nerecenzirani materijal za predavanja Definicija 1. Kažemo da je funkcija f : a, b R u točki x 0 a, b postiže lokalni minimum ako postoji okolina O(x 0 ) broja x 0 takva da je
Διαβάστε περισσότεραa M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A.
3 Infimum i supremum Definicija. Neka je A R. Kažemo da je M R supremum skupa A ako je (i) M gornja meda skupa A, tj. a M a A. (ii) M najmanja gornja meda skupa A, tj. ( ε > 0)( a A) takav da je a > M
Διαβάστε περισσότεραXI dvoqas veжbi dr Vladimir Balti. 4. Stabla
XI dvoqas veжbi dr Vladimir Balti 4. Stabla Teorijski uvod Teorijski uvod Definicija 5.7.1. Stablo je povezan graf bez kontura. Definicija 5.7.1. Stablo je povezan graf bez kontura. Primer 5.7.1. Sva stabla
Διαβάστε περισσότεραKaskadna kompenzacija SAU
Kaskadna kompenzacija SAU U inženjerskoj praksi, naročito u sistemima regulacije elektromotornih pogona i tehnoloških procesa, veoma često se primenjuje metoda kaskadne kompenzacije, u čijoj osnovi su
Διαβάστε περισσότεραIskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012
Iskazna logika 3 Matematička logika u računarstvu Department of Mathematics and Informatics, Faculty of Science,, Serbia novembar 2012 Deduktivni sistemi 1 Definicija Deduktivni sistem (ili formalna teorija)
Διαβάστε περισσότερα1. ODREĐIVANJE NETOČNOSTI MJERENJA
. ODREĐIVANJE NETOČNOSTI MJERENJA. Opće Mjereja razh fzkalh ostalh velča rezultat se e ogu provest apsoluto točo. Usljed tehčkh ekooskh razloga potrebo je etočost jereja svest a ajaju oguću jeru, sa što
Διαβάστε περισσότεραRatomir Paunović i Radovan Omorjan, Tehnološki fakultet u Novom Sadu
PREDGOVOR Ova kjga predstavlja uvod u statstku amejea je pre svega studetma prmejeh tehčkh auka, kao žejerma. Psal smo je sa cljem da pomogemo zateresovaom čtaocu da razume pravlo korst osove statstčke
Διαβάστε περισσότερα41. Jednačine koje se svode na kvadratne
. Jednačine koje se svode na kvadrane Simerične recipročne) jednačine Jednačine oblika a n b n c n... c b a nazivamo simerične jednačine, zbog simeričnosi koeficijenaa koeficijeni uz jednaki). k i n k
Διαβάστε περισσότεραS t r a n a 1. 1.Povezati jonsku jačinu rastvora: a) MgCl 2 b) Al 2 (SO 4 ) 3 sa njihovim molalitetima, m. za so tipa: M p X q. pa je jonska jačina:
S t r a n a 1 1.Povezati jonsku jačinu rastvora: a MgCl b Al (SO 4 3 sa njihovim molalitetima, m za so tipa: M p X q pa je jonska jačina:. Izračunati mase; akno 3 bba(no 3 koje bi trebalo dodati, 0,110
Διαβάστε περισσότεραOM2 V3 Ime i prezime: Index br: I SAVIJANJE SILAMA TANKOZIDNIH ŠTAPOVA
OM V me i preime: nde br: 1.0.01. 0.0.01. SAVJANJE SLAMA TANKOZDNH ŠTAPOVA A. TANKOZDN ŠTAPOV PROZVOLJNOG OTVORENOG POPREČNOG PRESEKA Preposavka: Smičući napon je konsanan po debljini ida (duž pravca upravnog
Διαβάστε περισσότεραVježba 1. Analiza i sinteza sistema regulacije brzine vrtnje istosmjernog motora
ortorjske vježe z predet ootk uprvljje prozvod sste Vjež Vjež Alz stez sste regulcje rze vrtje stosjerog otor Clj vježe: Stez regultor rze vrtje stosjerog otor pooću etod tehčkog setrčog optu Alzrt dčko
Διαβάστε περισσότεραOsnovne teoreme diferencijalnog računa
Osnovne teoreme diferencijalnog računa Teorema Rolova) Neka je funkcija f definisana na [a, b], pri čemu važi f je neprekidna na [a, b], f je diferencijabilna na a, b) i fa) fb). Tada postoji ξ a, b) tako
Διαβάστε περισσότερα(P.I.) PRETPOSTAVKA INDUKCIJE - pretpostavimo da tvrdnja vrijedi za n = k.
1 3 Skupovi brojeva 3.1 Skup prirodnih brojeva - N N = {1, 2, 3,...} Aksiom matematičke indukcije Neka je N skup prirodnih brojeva i M podskup od N. Ako za M vrijede svojstva: 1) 1 M 2) n M (n + 1) M,
Διαβάστε περισσότεραMETODE OPTIMIZACIJE NELINEARNO PROGRAMIRANJE
MEODE OPIMIZACIJE NELINEARNO PROGRAMIRANJE Dr Dšć Dr Mloš Stć Grđevsk kultet Uverztet u Beogrdu 4. UVOD FORMULACIJA PROBLEMA Zdtk optmzcje je prolžeje promeljvh pr kojm clj krterjumsk ukcj uzm ekstremu
Διαβάστε περισσότεραAkvizicija tereta. 5660t. Y= masa drva, X=masa cementa. Na brod će se ukrcati 1733 tona drva i 3927 tona cementa.
Akvizicija tereta. Korisna nosivost broda je 6 t, a na brodu ia 8 cu. ft. prostora raspoloživog za sještaj tereta pod palubu. Navedeni brod treba krcati drvo i ceent, a na palubu ože aksialno ukrcati 34
Διαβάστε περισσότεραSISTEMI DIFERENCIJALNIH JEDNAČINA - ZADACI NORMALNI OBLIK
SISTEMI DIFERENCIJALNIH JEDNAČINA - ZADACI NORMALNI OBLIK. Rši sism jdnačina: d 7 d d d Ršnj: Ša j idja kod ovih zadaaka? Jdnu od jdnačina difrniramo, o js nađmo izvod l jdnačin i u zamnimo drugu jdnačinu.
Διαβάστε περισσότεραTrigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto
Trigonometrija Adicijske formule Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto Razumijevanje postupka izrade složenijeg matematičkog problema iz osnova trigonometrije
Διαβάστε περισσότερα18. listopada listopada / 13
18. listopada 2016. 18. listopada 2016. 1 / 13 Neprekidne funkcije Važnu klasu funkcija tvore neprekidne funkcije. To su funkcije f kod kojih mala promjena u nezavisnoj varijabli x uzrokuje malu promjenu
Διαβάστε περισσότεραProgram testirati pomoću podataka iz sledeće tabele:
Deo 2: Rešeni zadaci 135 Vrednost integrala je I = 2.40407 42. Napisati program za izračunavanje koeficijenta proste linearne korelacije (Pearsonovog koeficijenta) slučajnih veličina X = (x 1,..., x n
Διαβάστε περισσότεραObrada empirijskih podataka
Obrada emprjskh podataka deskrptva statstka opsvaje podataka z uzorka l populacje u form osovh parametara osove vrste podataka po astaku varjable (upotreba razlčth mjerh ljestvca) se mogu klasfcrat a:.
Διαβάστε περισσότεραPismeni ispit iz matematike GRUPA A 1. Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj, zatim naći 4 z.
Pismeni ispit iz matematike 06 007 Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj z = + i, zatim naći z Ispitati funkciju i nacrtati grafik : = ( ) y e + 6 Izračunati integral:
Διαβάστε περισσότεραZadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu
Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu Trigonometrijske jednačine i nejednačine. Zadaci koji se rade bez upotrebe trigonometrijskih formula. 00. FF cos x sin x
Διαβάστε περισσότερα1.4 Tangenta i normala
28 1 DERIVACIJA 1.4 Tangenta i normala Ako funkcija f ima derivaciju u točki x 0, onda jednadžbe tangente i normale na graf funkcije f u točki (x 0 y 0 ) = (x 0 f(x 0 )) glase: t......... y y 0 = f (x
Διαβάστε περισσότεραKlasifikacija blizu Kelerovih mnogostrukosti. konstantne holomorfne sekcione krivine. Kelerove. mnogostrukosti. blizu Kelerove.
Klasifikacija blizu Teorema Neka je M Kelerova mnogostrukost. Operator krivine R ima sledeća svojstva: R(X, Y, Z, W ) = R(Y, X, Z, W ) = R(X, Y, W, Z) R(X, Y, Z, W ) + R(Y, Z, X, W ) + R(Z, X, Y, W ) =
Διαβάστε περισσότεραTEHNIČKI FAKULTET SVEUČILIŠTA U RIJECI Zavod za elektroenergetiku. Prijelazne pojave. Osnove elektrotehnike II: Prijelazne pojave
THNIČKI FAKUTT SVUČIIŠTA U IJI Zavod za elekroenergek Sdj: Preddplomsk srčn sdj elekroehnke Kolegj: Osnove elekroehnke II Noselj kolegja: v. pred. mr.sc. Branka Dobraš, dpl. ng. el. Prjelazne pojave Osnove
Διαβάστε περισσότερα2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x
Zadatak (Darjan, medicinska škola) Izračunaj vrijednosti trigonometrijskih funkcija broja ako je 6 sin =,,. 6 Rješenje Ponovimo trigonometrijske funkcije dvostrukog kuta! Za argument vrijede sljedeće formule:
Διαβάστε περισσότεραGlava 4 ANALIZA I OBRADA SIGNALA U VREMENSKOM DOMENU
Glava 4 ANALIZA I OBRADA SIGNALA U VREMENSKOM DOMENU Obrada sgala u vremeskom domeu podrazumjeva određvaje odzva a pobudu prozvoljog oblka. Damčk lear sstem opsa su dferecjalm jedačama određvaje odzva
Διαβάστε περισσότεραRIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ
RIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ LOGARITAMSKA FUNKCIJA SVOJSTVA LOGARITAMSKE FUNKCIJE OSNOVE TRIGONOMETRIJE PRAVOKUTNOG TROKUTA - DEFINICIJA TRIGONOMETRIJSKIH FUNKCIJA - VRIJEDNOSTI TRIGONOMETRIJSKIH FUNKCIJA
Διαβάστε περισσότεραPošto pretvaramo iz veće u manju mjernu jedinicu broj 2.5 množimo s 1000,
PRERAČUNAVANJE MJERNIH JEDINICA PRIMJERI, OSNOVNE PRETVORBE, POTENCIJE I ZNANSTVENI ZAPIS, PREFIKSKI, ZADACI S RJEŠENJIMA Primjeri: 1. 2.5 m = mm Pretvaramo iz veće u manju mjernu jedinicu. 1 m ima dm,
Διαβάστε περισσότερα1 Uvod i neki osnovni pojmovi
Prrodo-matematčk fakultet, Uverztet u Nšu, Srbja http://www.pmf..ac.rs/m Matematka formatka 3 05, 5-64 Nestadard ač za sumraje ekh redova Mhalo Krstć studet matematke, PMF Uverzteta u Nšu E-mal: mhalo994@yahoo.com
Διαβάστε περισσότεραIspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f
IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f 2. Nule i znak funkcije; presek sa y-osom IspitivaƬe
Διαβάστε περισσότερα1 Afina geometrija. 1.1 Afini prostor. Definicija 1.1. Pod afinim prostorom nad poljem K podrazumevamo. A - skup taqaka
1 Afina geometrija 11 Afini prostor Definicija 11 Pod afinim prostorom nad poljem K podrazumevamo svaku uređenu trojku (A, V, +): A - skup taqaka V - vektorski prostor nad poljem K + : A V A - preslikavanje
Διαβάστε περισσότερα